Уфимский филиал

Научно-исследовательская работа


План научной деятельности на 2020 год​​​​​

План научной деятельности на 2019 год​​​​​

План научной деятельности на 2018 год​​​​

План научной деятельности на 2017 год​​​

Отчет по научной деятельности за 2017 год​​

План научной деятельности на 2016 год​​

Отчет по научной деятельности за 2016 год​​​

Преподавателями кафедры «Математика и информатика» Уфимского филиала Финансового университета проводится большая работа в области научных исследований, что подтверждается  ежегодными публикациями в центральных научных изданиях и сборниках научных трудов, выступлениями на международных и межрегиональных конференциях.

Научно-исследовательская работа кафедры проводится по следующему направлению:

Концептуальный базис цифровых интеллектуальных технологий (нейросетей) для диагностики и прогнозирования банкротств корпораций. Научный руководитель: д-р техн наук, профессор Горбатков С.А.

По результатам исследований опубликовано более 80 статей в центральной печати и за рубежом, а также 14 монографий.

Монографии:

  1. Букаев Г.И., Бублик Н.Д., Горбатков С.А., Саттаров Р.Ф. Модернизация системы налогового контроля на основе нейросетевых информационных технологий. – М.: Наука, 2001. – 28 п.л.

  2. Бублик Н.Д., Голичев И.И., Горбатков С.А., Смирнов А.В. Теоретические основы разработки технологии налогового контроля и управления. – Уфа: Издательство Башкирского государственного университета, 2004. – 38 п.л.

  3. Бублик Н.Д., Голичев И.И., Горбатков С.А. Стохастическая оптимизация риска как ресурса в экономических системах. – Уфа: Издательство Башкирского государственного университета, 2001. – 8 п.л.

  4. Бирюков А.Н., Гатауллин Р.Ф., Горбатков С.А., Глущенко О.И. Моделирование бюджетных процессов на муниципальном уровне на основе нейросетей. – Уфа: Изд. Восточного экономико-гуманитарного университета, 2008. – 10 п.л.

  5. Горбатков С.А., Полупанов Д.В. Методы нейроматематики в налоговом контроле. – Уфа: Изд. Башкирского государственного университета, 2008. – 6,1 п.л.

  6. Горбатков С.А., Полупанов Д.В., Солнцев А.М., Белолипцев И.И., Коротнева М.В., Фархиева С.А., Рашитова О.Б.  Нейросетевое математическое моделирование в задачах ранжирования и кластеризации в бюджетно-налоговой системе регионального и муниципального уровней. – Уфа: РИЦ БашГУ, 2011. – 224 с.

  7. Горбатков С.А., Полупанов Д.В., Макеева Е.Ю., Бирюков А.Н. Методологические основы разработки нейросетевых моделей экономических объектов в условиях неопределенности. / Под ред. д.т.н., профессора Горбаткова С.А.: Монография. - М.: Издательский дом "Экономическая газета", 2012. - 494 с.

  8. Бикмухаметов И.Х., Колганов Е.А., Дистанционное обучение в высшей школе: социально-экономический и организационный аспекты. Уфа: УГАЭС, 2010.-234 с. 

  9. Бикмухаметов И.Х., Колганов Е.А., Шайхисламов Р.Б. Дистанционное обучение в системе высшего профессионального образования региона (на примере Республики Башкортостан). Уфа: УГАЭС, 2011.-195 с.

  10. Бикмухаметов И.И., Бикмухаметов И.Х., Социальная инфраструктура города: управление развитием услуг. Уфа: УГАЭС, 2011.-118 с.

  11. Электролитно-плазменная обработка: моделирование, диагностика, управление: монография / Е.В. Парфенов, Р.Р. Невьянцева, С.А. Горбатков, А.Л. Ерохин. – М.: Машиностроение, 2014. – 380 с.

  12. Белолипцев И.И, Горбатков С.А., Романов А.Н., Фархиева С.А. Моделирование управленческих решений в сфере экономики в условиях неопределенности: Монография / Под. Ред. А.Н. Романова. – М.: ИНФА – М, 2015. – 299 с.

  13. Горбатков С.А., Фархиева С.А., Белолипцев И.И. Нейросетевые и нечеткие методы моделирования диагностики и прогнозирования банкротств корпораций: Монография / Под ред. проф. С.А. Горбаткова. – Москва: Прометей, 2018. – 371 с.

  14. Горбатков С.А., Фархиева С.А. Динамические нейросетевые модели банкротств корпораций при неполных данных: Монография / Под ред. С.А. Горбаткова. — М.: Прометей, 2020. – 210 с.

Преподавателями кафедры опубликованы статьи в изданиях, индексируемых МБНЦ  Scopus и Web of Science:

  1. Gorbatkov S.A., Rastegaeva F.S., Farkhieva S.A., Nakonechnaya T.V., Shashkova T.N. Neural Network Model for the Evaluation of the Developing Bankruptcy Stages of Corporations // Journal of Advanced Research in Dynamical and Control Systems. – 2018. - № 10. – С. 1799-1805.

  2. Gorbatkov S.A., Rastegaeva F.S., Farkhieva S.A., Nakonechnaya T.V., Shashkova T.N. Neuronet logistic dynamic model to diagnose and forecast the stages of developing bankruptcy of corporations //  Humanities & Social Sciences Reviews. - 2019. - Vol 7, N 3. – C. 604-611.

  3. Yalaletdinova AV., Beloliptsev I.I., Galimova Y.O., Vozhdaeva M.Yu., Kantor Е.А. Probability analysis of water quality by turbidity // International Scientific Conference «AGRITECH-2019: Agribusiness, Environmental Engineering and Biotechnologies», 20–22 June 2019 Krasnoyarsk Russian Federation. – 2019.

  4. Gorbatkov S.A., Rastegaeva F.S., Farkhieva S.A., Nakonechnaya T.V., Sheina A.U.  A dynamic model of corporate bankruptcies with a combination of structural synthesis of the neural network and the regularization of its training // Revista de la Universidad del Zulia. – 2019. - № 28. – P. 185-199.

За последние пять лет преподавателями кафедры опубликованы статьи в журналах, рекомендованных ВАК России:

  1. Горбатков С.А., Фархиева С.А. Чувствительность нейросетевого динамического метода оценки банкротств в моделях управления реструктуризацией кредитной задолженности корпорации // Итнернет-журнал «Науковедение». – 2016. – Т.8.– №2.– с. 1-20.

  2. Лехмус М.Ю., Фецак С.И., Амиров Р.Ф. Структурный синтез компоновок металлорежущих станков // Станки инструмент. – 2016. - №10. С. 2-4.

  3. Федотова М.Ю. О сходимости собственных значений сингулярно возмущенной задачи Дирихле // Научно- технический вестник Поволжья. – 2015. - №5.– С. 61-63.

  4. Аполов О.Г., Зыков О.А., Чернов А.Н. Информационные технологии, как инструмент реализации эффективного управления бизнесом // Экономика и предпринимательство. – 2017. - № 4 (ч. 1). – С. 692-697.

  5. Горбатков С.А., Полупанов Д.В., Белолипцев И.И., Фархиева С.А. Нейросетевые методы отбора налогоплательщиков для проведения выездных проверок // Интернет-журнал «Науковедение». – 2017. – Т.9. – № 2.

  6. Горбатков С.А., Фархиева С.А. Системный подход к агрегированию экзогенных и эндогенных переменных в нейросетевых моделях банкротств на основе функций Харрингтона // Интернет-журнал «Науковедение». – 2017. – Т.9. – № 3.

  7. Сафуанов Р.М., Кашипова И.Р., Исхаков З.Ф. Комплексная оценка эффективности использования системы ГЛОНАСС на автопредприятии // Интернет-журнал «Науковедение». – 2017. - Т. 9. № 3.

  8. Федотова М.Ю. О сходимости решений задачи Неймана со сменой типа граничного условия на узкой полоске // Научно-технический вестник Поволжья. – 2017. – № 1. – С. 29-31.

  9. Аполов О.Г., Зыков О.А., Аполова О.О. От «цифровизации» к «цифровой экономике» // Экономика и предпринимательство. – 2018. - № 4. – С. 73-77.

  10. Чернов А.Н., Зыков О.А., Аполов О.Г., Аполова О.О. Формирование российской системы национальных счетов в условиях рыночных методов хозяйствования // Экономика и предпринимательство. – 2017. - № 12 (ч. 4). – С. 1274-1279.

  11. Сафуанов Р.М., Кашипова И.Р., Исхаков З.Ф. Оценка социально-экономической эффективности внедрения системы ГЛОНАСС для органов местного самоуправления // Вестник УГНТУ. Наука, образование, экономика. Серия экономика. – 2017. – № 4 (22). – С. 7-15.

  12. Горбатков С.А., Полупанов Д.В. Оптимальный отбор и агрегирование экзогенных переменных в нейросетевых моделях банкротств на основе функций Харрингтона // Информационные технологии. - 2018. -–Т. 24. № 2. – С. 121-130.

  13. Горбатков С.А., Фархиева С.А., Горбаткова Е.Ю. Метод агрегирования переменных нейросетевой модели в обратных задачах восстановления зависимости в условиях высокой размерности пространства признаков и зашумленности данных // Вестник Евразийской науки. – 2018. – Т. 10. № 1.

  14. Горбатков С.А., Фархиева С.А. Нейросетевая модель диагностики стадий развивающегося банкротства корпораций // Финансы: теория и практика. – 2018. – Т. 22. № 3. – С. 112-123.

  15. Малкова М.А., Белолипцев И.И., Вождаева М.Ю., Кантор Е.А. Оценка качества питьевой воды в период 2005-2016 гг. методов ранжирования временных периодов и содержания тригалогенметанов по степени их влияния на загрязненность питьевой воды // Башкирский химический журнал. – 2018. – Т. 25. № 2. – С. 99-102.

  16. Ялалетдинова А.В., Белолипцев И.И., Еникеева Л.В., Вождаева М.Ю., Кантор Е.А. Оценка общей жесткости воды на водозаборах различных типов // Башкирский химический журнал. – 2018. – Т. 25. - № 3. – С. 114-120.

  17. Малкова М.А., Кантор Е.А., Вождаева М.Ю., Белолипцев И.И. Статистические характеристики содержания тригалогенметанов в питьевой воде инфильтрационного водозабора // Водное хозяйство России: проблемы, технологии, управление. – 2019. - № 3. – 141-148.

  18. Gorbatkov S.A., Farkhieva S.A. Bankruptcy Risk Assessment in Corporate Lending Based on Hybrid Neural Networks and Fuzzy Models // Корпоративные финансы. – 2019. Т. 13. - № 1. – С. 28-39.

  19. Сафуанов Р.М., Лехмус М.Ю., Колганов Е.А. Цифровизация системы образования // Вестник УГНТУ. Наука, образование, экономика. Серия экономика. – 2019. - № 2 (28). – С. 108-113.

  20. Сафуанов Р.М., Белолипцев И.А., Чувилин Д.В., Белолипцев И.И., Лукина И.И. Стоимостно-ориентированный подход к идентификации и выбору мер финансовой поддержки быстрорастущих компаний в сфере малого и среднего предпринимательства // Экономика и предпринимательство. – 2020. - № 4. – С. 1194-1198.