Alexander Bulychev
- Associate Professor:Faculty of Computer Science / Intelligent Technologies in System Analysis and Management: Joint Department with Federal Research Center of Computer Science and Control of Russian Academy of Sciences
- Alexander Bulychev has been at HSE University since 2013.
Education and Degrees
- 2010
Candidate of Sciences* (PhD)
- 2004
Master's
Moscow Institute of Physics and Technology
* Candidate of Sciences
According to the International Standard Classification of Education (ISCED) 2011, Candidate of Sciences belongs to ISCED level 8 - "doctoral or equivalent", together with PhD, DPhil, D.Lit, D.Sc, LL.D, Doctorate or similar. Candidate of Sciences allows its holders to reach the level of the Associate Professor.
According to the International Standard Classification of Education (ISCED) 2011, Candidate of Sciences belongs to ISCED level 8 - "doctoral or equivalent", together with PhD, DPhil, D.Lit, D.Sc, LL.D, Doctorate or similar. Candidate of Sciences allows its holders to reach the level of the Associate Professor.
Editorial board membership
2016: Member of the Editorial Board, Труды Института системного анализа Российской академии наук.
Publications12
- Article Dubnov Y. A., Bulychev A. Accelerated Maximum Entropy Method for Time Series Models Estimation // Mathematics. 2023. Vol. 11. No. 18. Article 4000. doi
- Article Дубнов Ю. А., Булычев А. В. Приближенное оценивание с помощью ускоренного метода наибольшей энтропии. Часть 2. исследование свойств оценок часть // Информационные технологии и вычислительные системы. 2023. № 1. С. 71-81. doi
- Article Зададаев С. А., Мелехина Т. Л., Булычев А. В. Web-технология дашборд-прогнозирования показателей национальных целей развития Российской Федерации // РИСК: Ресурсы, информация, снабжение, конкуренция. 2022. № 4. С. 135-139. doi
- Article Дубнов Ю. А., Булычев А. В. Приближенное оценивание с помощью ускоренного метода наибольшей энтропии. Часть 1. постановка задачи и реализация для задачи регрессии // Информационные технологии и вычислительные системы. 2022. № 4. С. 69-80. doi
- Article Дубнов Ю. А., Булычев А. В. Об одном подходе к настройке алгоритма Метрополиса-Гастингса для задачи разделения смеси гауссовских компонент // Информационные технологии и вычислительные системы. 2020. № 1. С. 25-33. doi
- Chapter Булычев А. В., Зайцев Р. Д. О МЕТОДАХ ОЦЕНКИ МЕРЫ СОВМЕСТНОЙ МОНОТОННОСТИ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ // В кн.: Информатика, управление и системный анализ: Труды V Всероссийской научной конференции молодых ученых с международным участием. Ростов н/Д : Ростовский государственный экономический университет "РИНХ", 2018. С. 328-335.
- Chapter Булычев А. В., Сомов О. Д. Проектирование и разработка модуля для расчёта начального рейтинга транспортного перевозчика с использованием алгоритмов машинного обучения // В кн.: Информатика, управление и системный анализ: Труды V Всероссийской научной конференции молодых ученых с международным участием. Ростов н/Д : Ростовский государственный экономический университет "РИНХ", 2018. С. 94-102.
- Article Дубнов Ю. А., Булычев А. В. Байесовская идентификация параметров смеси нормальных распределений // Информационные технологии и вычислительные системы. 2017. № 1. С. 101-111.
- Article Дубнов Ю. А., Булычев А. В. Оценка востребованности достижений фундаментальной науки в экономике и промышленности. Энтропийно-робастный подход // Труды Института системного анализа Российской академии наук. 2017. № 2. С. 51-63.
- Chapter Bulychev A., Бритков В. System modeling of regional economic processes dynamic on the base of the information modeling technology, in: Proceedings Of The 10th Eurasia Business And Economics Society Conference (EBES) (May 23-25, 2013, Istanbul, Turkey). EBES Publications, 2013. P. 346-354.
- Chapter Булычев А. В., Карабутов Н., Шептунов М., Журавлев С., Перепелкина Ю., Феклин В. Математическое моделирование сложных систем и современные проблемы управления. // В кн.: Системный подход к анализу скрытых закономерностей в больших массивах слабоструктурированных данных на основе технологии информационного моделирования Data Mining. ВГНА Минфина России, 2011. С. 154-209.
- Book Булычев А. В., Карабутов Н., Шептунов М., Журавлев С., Перепелкина Ю., Феклин В. Системный подход к анализу скрытых закономерностей в больших массивах слабоструктурированных данных на основе технологии информационного моделирования Data Mining. ВГНА Минфина России, 2011.