Articles - Sciact

Articles (20)

#	Публикация
1	Bratchikov D. , Cheverda V. , Gadylshin K. Born approximation and transfer learning to accelerate the training stage in data-driven end-to-end approach for seismic monitoring in viscoelastic media In compilation Cуперкомпьютерные дни в России: труды международной конференции, 23–24 сентября 2024 г., Москва. – Москва., 2025. – C.3-17. – ISBN 978-5-317-07287-2. DOI: 10.1007/978-3-031-78459-0_1 Scopus OpenAlex
2	Gondyul E. , Lisitsa V. , Gadylshin K. , Vishnevsky D. Numerical dispersion mitigation neural network with velocity model correction Computers and Geosciences. 2025. V.196. 105806 :1-12. DOI: 10.1016/j.cageo.2024.105806 РИНЦ
3	Gadylshin K. , Gondyul E. , Lisitsa V. , Gadylshina K. , Vishnevsky D. Mitigation of numerical dispersion in seismic data in spectral domain with neural networks Soil Dynamics and Earthquake Engineering. 2024. V.187. 109028 :1-15. DOI: 10.1016/j.soildyn.2024.109028 WOS Scopus РИНЦ OpenAlex
4	Гондюл Е.А. , Лисица В.В. , Гадыльшин К.Г. , Вишневский Д.М. Оптимизация тренировочного набора данных для подавляющей численную дисперсию нейронной сети NDM-NET Вычислительные методы и программирование (Numerical methods and programming). 2024. Т.25. №2. С.155-174. DOI: 10.26089/NumMet.v25r213 РИНЦ OpenAlex
5	Гондюл Е.А. , Лисица В.В. , Гадыльшин К.Г. , Вишневский Д.М. Нейросетевой подход к подавлению численной ошибки в данных сейсмического моделирования, обусловленной погрешностью в скоростной модели Геофизика. 2024. №3. С.4-11. DOI: 10.34926/geo.2024.41.65.001 РИНЦ OpenAlex
6	Гадыльшина К.А. , Лисица В.В. , Гадыльшин К.Г. , Вишневский Д.М. , Костин В.И. Адаптивная оптимизация обучающей выборки при нейросетевом подходе к подавлению численной дисперсии в данных сейсмического моделирования Геофизические технологии. 2024. №1. С.6-18. DOI: 10.18303/2619-1563-2024-1-6 РИНЦ OpenAlex
7	Чеверда В.А. , Братчиков Д.С. , Гадыльшин К.Г. , Голубева Е.Н. , Малахова В.В. , Решетова Г.В. Разработка методики мониторинга состояния газогидратных залежей восточно-сибирского шельфа Доклады Российской Академии наук. Науки о земле. 2023. Т.508. №2. С.245-252. DOI: 10.31857/S2686739722601995 РИНЦ OpenAlex
8	Gondyul E. , Lisitsa V. , Gadylshin K. , Vishnevsky D. Numerical Dispersion Mitigation Neural Network with the Model-Based Training Dataset Optimization In compilation Computational Science and Its Applications – ICCSA 2023 Workshops Athens, Greece, July 3–6, 2023, Proceedings. – Springer., 2023. – Т.Part III. – C.19-30. – ISBN 9783031371103. DOI: 10.1007/978-3-031-37111-0_2 Scopus OpenAlex
9	Gadylshin K. , Lisitsa V. , Vishnevsky D. , Gadylshina K. Hausdorff-distance-based training dataset construction for numerical dispersion mitigation neural network Computers and Geosciences. 2023. V.180. 105438 :1-9. DOI: 10.1016/j.cageo.2023.105438 WOS Scopus РИНЦ OpenAlex
10	Братчиков Д.С. , Гадыльшин К.Г. Решение многопараметрической обратной динамической задачи сейсмики для модели вязкоупругой среды на основе методов глубокого обучения Интерэкспо ГЕО-Сибирь. 2023. Т.2. №3. С.54-61. DOI: 10.33764/2618-981X-2023-2-3-54-61 РИНЦ OpenAlex
11	Bratchikov D. , Gadylshin K. Seismic Monitoring of Hydrocarbon Deposits Using a Viscoelastic Medium Model Based on Deep Learning In compilation Computational Science and Its Applications – ICCSA 2023 Workshops Athens, Greece, July 3–6, 2023, Proceedings. – Springer., 2023. – Т.Part III. – C.59-75. – ISBN 9783031371103. DOI: 10.1007/978-3-031-37111-0_5 Scopus OpenAlex
12	Protasov M. , Gadylshin K. , Neklyudov D. , Klimes L. Full Waveform Inversion Based on an Asymptotic Solution of Helmholtz Equation Geosciences. 2023. V.13. N1. 19 :1-13. DOI: 10.3390/geosciences13010019 РИНЦ
13	Gadylshin K. , Silvestrov I. , Bakulin A. Deep-learning-based local wavefront attributes and their application to 3D prestack data enhancement Geophysics. 2023. V.88. N3. P.V277-V289. DOI: 10.1190/geo2022-0226.1 РИНЦ
14	Гадыльшина К.А. , Лисица В.В. , Гадыльшин К.Г. , Вишневский Д.М. Алгоритм подавления численной дисперсии в частотной области на основе нейронной сети Геофизика. 2023. №6. С.44-50. DOI: 10.34926/geo.2023.96.59.007 РИНЦ
15	Гадыльшина К.А. , Вишневский Д.М. , Гадыльшин К.Г. , Лисица В.В. Построение тренировочной обучающей выборки на основе хаусдорфовой метрики в пространстве сейсмограмм для подавляющей численную дисперсию нейронной сети Вычислительные методы и программирование (Numerical methods and programming). 2023. Т.24. №2. С.195-212. DOI: 10.26089/nummet.v24r215 РИНЦ
16	Gadylshin K. , Vishnevsky D. , Gadylshina K. , Lisitsa V. Numerical dispersion mitigation neural network for seismic modeling Geophysics. 2022. V.87. N3. P.1-49. DOI: 10.1190/geo2021-0242.1 WOS Scopus РИНЦ OpenAlex
17	Cheverda V. , Bratchikov D. , Gadylshin K. , Golubeva E. , Malakhova V. , Reshetova G. Subsea Methane Hydrates: Origin and Monitoring the Impacts of Global Warming Applied Sciences. 2022. V.23. N12. 11929 :1-17. DOI: 10.3390/app122311929 WOS Scopus РИНЦ OpenAlex
18	Cheverda V.A. , Bratchikov D.S. , Gadylshin K.G. , Golubeva E.N. , Malakhova V.V. , Reshetova G.V. Development of a Methodology for Monitoring the State of Methane Hydrate Deposits of the East-Siberian Shelf Geophysics. 2022. V.507. NSUPPL 3. P.S424-S430. DOI: 10.1134/S1028334X22601419 WOS Scopus РИНЦ OpenAlex
19	Братчиков Д.С. , Гадыльшин К.Г. Решение обратной динамической задачи сейcмики для скалярного волнового уравнения на основе глубокой свёрточной нейронной сети Интерэкспо ГЕО-Сибирь. 2022. Т."Недропользование". №2. С.292-304. DOI: 10.33764/2618-981X-2022-2-2-292-304 РИНЦ OpenAlex
20	Протасов М.И. , Гадыльшин К.Г. , Неклюдов Д.А. , Климэш Л. Асимптотические решения уравнения гельмгольца в полноволновом обращении Геофизика. 2022. Т.6. С.4-11. DOI: 10.34926/geo.2022.99.98.001 РИНЦ

1 / 1 - Total 20 records

Filter

field.name

Year

DOI

Abstract

Order

Columns

Per page

Reset