01.01.05 (теория вероятностей и математическая статистика)
E-mail:
Ключевые слова:
теория вероятностей, математическая статистика, моделирование реальных процессов, EM-алгоритм, метод скользящего разделения смесей вероятностных распределений, данные сверхбольших объемов, визуализация данных, математическое моделирование, информационные системы
Основные темы научной работы
моделирование реальных процессов, EM-алгоритм, метод скользящего разделения смесей вероятностных распределений
Основные публикации:
A. K. Gorshenin, V. Yu. Kuzmin, “Research support system for stochastic data processing”, Pattern Recognition and Image Analysis, 27:3 (2017), 518–524
А. К. Горшенин, “О некоторых математических и программных методах построения структурных моделей информационных потоков”, Информ. и еë примен., 11:1 (2017), 58–68
А. К. Горшенин, “Об устойчивости сдвиговых смесей нормальных законов по отношению к изменениям смешивающего распределения”, Информ. и еë примен., 6:2 (2012), 22–28
Г. М. Батанов, А. К. Горшенин, В. Ю. Королев, Д. В. Малахов, Н. Н. Скворцова, “Эволюция вероятностных характеристик низкочастотной турбулентности плазмы”, Матем. моделирование, 23:5 (2011), 35–55; Math. Models Comput. Simul., 4:1 (2012), 10–25
А. К. Горшенин, В. Ю. Королëв, А. М. Турсунбаев, “Медианные модификации ЕМ- и SEM-алгоритмов для разделения смесей вероятностных распределений и их применение к декомпозиции волатильности финансовых временных рядов”, Информ. и еë примен., 2:4 (2008), 12–47
А. К. Горшенин, В. Ю. Королев, А. А. Щербинина, “Статистическое оценивание распределений случайных коэффициентов стохастического дифференциального уравнения Ланжевена”, Информ. и её примен., 14:3 (2020), 3–12
2.
А. К. Горшенин, В. Ю. Королев, “Аппроксимация распределений размеров частиц лунного реголита на основе метода статистической симуляции выборок”, Информ. и её примен., 14:2 (2020), 50–57
3.
А. К. Горшенин, В. Ю. Кузьмин, “Анализ конфигураций LSTM-сетей для построения среднесрочных векторных прогнозов”, Информ. и её примен., 14:1 (2020), 10–16
2019
4.
А. К. Горшенин, В. Ю. Кузьмин, “Применение рекуррентных нейронных сетей для прогнозирования моментов конечных нормальных смесей”, Информ. и её примен., 13:3 (2019), 114–121
5.
А. К. Горшенин, О. П. Мартынов, “Гибридные модели экстремального градиентного бустинга для восстановления пропущенных значений в данных об осадках”, Информ. и её примен., 13:3 (2019), 34–40
6.
А. К. Горшенин, В. Ю. Кузьмин, “Оптимизация гиперпараметров нейронных сетей с использованием высокопроизводительных вычислений для предсказания осадков”, Информ. и её примен., 13:1 (2019), 75–81
2018
7.
А. К. Горшенин, “Развитие сервисов цифровых платформ для преодоления нефинансовых барьеров”, Информ. и её примен., 12:4 (2018), 106–112
8.
В. Ю. Королев, А. К. Горшенин, А. И. Зейфман, “Новые представления обобщенного распределения Миттаг-Леффлера в виде смесей и их приложения”, Информ. и её примен., 12:4 (2018), 75–85
9.
А. К. Горшенин, В. Ю. Королев, “Определение экстремальности объемов осадков на основе метода превышения порогового значения”, Информ. и её примен., 12:4 (2018), 16–24
10.
А. К. Горшенин, “Зашумление данных конечными смесями нормальных и гамма-распределений с применением к задаче округления наблюдений”, Информ. и её примен., 12:3 (2018), 28–34
11.
А. К. Горшенин, В. Ю. Кузьмин, “Прогнозирование моментов конечных нормальных смесей с использованием нейронных сетей прямого распространения”, Системы и средства информ., 28:3 (2018), 62–71
2017
12.
А. К. Горшенин, “Анализ вероятностно-статистических характеристик осадков на основе паттернов”, Информ. и её примен., 11:4 (2017), 38–46
13.
А. К. Горшенин, “О некоторых математических и программных методах построения структурных моделей информационных потоков”, Информ. и её примен., 11:1 (2017), 58–68
14.
А. К. Горшенин, Е. С. Данилович, Д. Р. Хромов, “Система управления обучением ELIS. Пользовательский интерфейс и функциональные возможности”, Системы и средства информ., 27:2 (2017), 70–84
15.
А. К. Горшенин, Е. С. Данилович, Д. Р. Хромов, “Система управления обучением ELIS. Архитектурные решения”, Системы и средства информ., 27:2 (2017), 60–69
16.
А. К. Горшенин, В. Ю. Кузьмин, “Портал MSM Tools как гетерогенный вычислительный сервис”, Системы и средства информ., 27:1 (2017), 60–72
2016
17.
П. В. Шнурков, А. К. Горшенин, В. В. Белоусов, “Аналитическое решение задачи оптимального управления полумарковским процессом с конечным множеством состояний”, Информ. и её примен., 10:4 (2016), 72–88
18.
П. В. Шнурков, В. В. Засыпко, В. В. Белоусов, А. К. Горшенин, “Разработка алгоритма численного решения задачи оптимального управления инвестициями в закрытой динамической модели трехсекторной экономики”, Информ. и её примен., 10:1 (2016), 82–95
19.
А. К. Горшенин, “Концепция онлайн-комплекса для стохастического моделирования реальных процессов”, Информ. и её примен., 10:1 (2016), 72–81
20.
А. К. Горшенин, В. Ю. Кузьмин, “Применение архитектуры CUDA при реализации сеточных алгоритмов для метода скользящего разделения смесей”, Системы и средства информ., 26:4 (2016), 60–73
21.
А. К. Горшенин, А. С. Кучин, “Об одной реализации автоматизированного средства аттестации”, Системы и средства информ., 26:1 (2016), 62–75
2015
22.
В. Ю. Королев, А. К. Горшенин, С. К. Гулев, К. П. Беляев, “Статистическое моделирование турбулентных потоков тепла между океаном и атмосферой с помощью метода скользящего разделения конечных нормальных смесей”, Информ. и её примен., 9:4 (2015), 3–13
2014
23.
А. К. Горшенин, “Визуализация результатов для метода скользящего разделения смесей”, Информ. и её примен., 8:4 (2014), 78–84
24.
А. К. Горшенин, “Информационная технология исследования тонкой структуры хаотических процессов в плазме с помощью анализа спектров”, Системы и средства информ., 24:1 (2014), 116–127
25.
А. К. Горшенин, С. В. Замковец, В. Н. Захаров, “Параллелизм в микропроцессорах”, Системы и средства информ., 24:1 (2014), 46–60
2013
26.
В. Ю. Королев, А. В. Черток, А. Ю. Корчагин, А. К. Горшенин, “Вероятностно-статистическое моделирование информационных потоков в сложных финансовых системах на основе высокочастотных данных”, Информ. и её примен., 7:1 (2013), 12–21
2012
27.
А. К. Горшенин, В. Ю. Королев, Д. В. Малахов, Н. Н. Скворцова, “Об исследовании плазменной турбулентности на основе анализа спектров”, Компьютерные исследования и моделирование, 4:4 (2012), 793–802
28.
А. К. Горшенин, “О применении асимптотических критериев для
определения числа компонент смеси вероятностных
распределений”, Компьютерные исследования и моделирование, 4:1 (2012), 45–53
29.
А. К. Горшенин, “Об устойчивости сдвиговых смесей нормальных законов по отношению к изменениям смешивающего распределения”, Информ. и её примен., 6:2 (2012), 22–28
30.
А. К. Горшенин, “Устойчивость масштабных смесей нормальных законов относительно изменений смешивающего распределения”, Системы и средства информ., 22:1 (2012), 167–179
2011
31.
В. Е. Бенинг, А. К. Горшенин, В. Ю. Королев, “Асимптотически оптимальный критерий проверки гипотез о числе компонент смеси вероятностных распределений”, Информ. и её примен., 5:3 (2011), 4–16
32.
Г. М. Батанов, А. К. Горшенин, В. Ю. Королев, Д. В. Малахов, Н. Н. Скворцова, “Эволюция вероятностных характеристик низкочастотной турбулентности плазмы”, Матем. моделирование, 23:5 (2011), 35–55; G. M. Batanov, A. K. Gorshenin, V. Yu. Korolev, D. V. Malakhov, N. N. Skvortsova, “The evolution of probability characteristics of low-frequency plasma turbulence”, Math. Models Comput. Simul., 4:1 (2012), 10–25
33.
А. К. Горшенин, В. Ю. Королев, Д. В. Малахов, Н. Н. Скворцова, “Анализ тонкой стохастической структуры хаотических процессов с помощью ядерных оценок”, Матем. моделирование, 23:4 (2011), 83–89
34.
А. К. Горшенин, “О сходимости последовательности SEM-оценок в задаче статистического разделения смесей”, Вестник ТвГУ. Серия: Прикладная математика, 2011, 23, 39–50
35.
А. К. Горшенин, И. А. Казаков, В. Ю. Королев, “Робастная версия EM-алгоритма для конечных смесей нормальных законов”, Вестник ТвГУ. Серия: Прикладная математика, 2011, 22, 63–72
2008
36.
А. К. Горшенин, В. Ю. Королёв, А. М. Турсунбаев, “Медианные модификации ЕМ- и SEM-алгоритмов для разделения смесей вероятностных распределений и их применение к декомпозиции волатильности финансовых временных рядов”, Информ. и её примен., 2:4 (2008), 12–47