Уфимский филиал

Научно-исследовательская работа


План научной деятельности на 2023​ 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 15 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.

  15. Белолипцев И.А. Исследование феномена быстрорастущих компаний Республики Башкортостан на примере субъектов малого и среднего предпринимательства: Монография / И.А. Белолипцев, Д.В. Чувилин, И.И. Белолипцев, И.И. Лукина, Р.Ф. Юнусова. – М.: Прометей, 2021. – 286 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.

  5. Yalaletdinova A.V., Kantor E.A., Beloliptsev I.I., Galimova Y.O. Probabilistic assessment of water quality in terms of oxidability // IV International Scientific Conference: AGRITECH-IV-2020: Agribusiness, Environmental Engineering and Biotechnologies (18-20 November 2020, Krasnoyarsk, Russian Federation). – 2021.
  6. Malkova M.А., Beloliptsev I.I., Kantor E.А. The Prediction of the Trihalogenomethanes Content in Drinking Water: Infiltration Water Intake // International Scientific and Practical Forum on Natural Resources, the Environment, and Sustainability (22-23 October 2020, Barnaul, Russian Federation). – 2021.
  7. Vozhdaeva M.Y., Kholova A.R., Melnitskiy I.A., Beloliptsev I.I., Vozhdaeva Y.S., Kantor E. A., Lebedev A.T. Monitoring and Statistical Analysis of Formation of Organochlorine and Organobromine Compounds in DrinkingWater of Different Water Intakes // Molecules. – 2021. - № 26 – Р.
  8. Kholova A.R., Vozhdaeva Yu.S., Melnitskiy I.A., Kiekbayev R.I., Serebryakov P.V., Mullodzhanov T.T., Beloliptsev I.I., Kantor E.A. The Use of Regression and Neural Network Modelling in Production Monitoring of an Industrial Enterprise // Ecology and Industry of Russia. - 2021. Vol. 25. № 5. - P. 58–64.

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.
  21. Горбатков С.А., Фархиева С.А. Метод структурного синтеза нейросети, интегрированный с квазибайесовской регуляризацией нейросетевой динамической модели банкротств // Экономика и предпринимательство. – 2020. - Т. 14. № 8. – С. 952-958.
  22. Колганов Е.А., Лехмус М.Ю. Цифровая трансформация учебного процесса в условиях пандемии. Опыт работы Уфимского филиала ФГБОУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации» // Вестник УГНТУ. Наука, образование, экономика. Серия экономика. – 2020. - № 3. (33). – С. 146-153.
  23. Горбатков С.А., Фархиева С.А. Гибридный метод структурного синтеза и регуляризации нейросетевой динамической модели банкротств корпораций // Вестник Евразийский науки. – 2020. - № 3.
  24. Аполов О.Г., Аполова О.О. Облачные решения фирмы «1С» как основа реализации системного подхода в подготовке специалиста // Информатика и образование. – 2021. – № 2 (321). – С. 49-54.
  25. Холова А.Р., Вождаева Ю.С., Мельницкий И.А., Киекбаев Р.И., Серебряков П.В., Муллоджанов Т.Т., Белолипцев И.И., Кантор Е.А. Использование регрессионного и нейросетевого моделирования в производственном мониторинге промышленного предприятия // Экология и промышленность России. – 2021. - № 5. - Т. 25. – С. 58-64.