To improve EAV data model and support data transformation from arbitrary classical row model based on Walker’s scheme into CUEAV and back out. This supports capability to create changeless User Interface for implementing CRUD operations and gives ability to add new entities without additional rebuilding user forms and what is more we can observe real time value deviation monitoring because of Attribute table has guideline values. Also this model makes it possible to get out of EAV main imperfection – complexity and low processing power of analytical queries. Most convenient CUEAV data model application will be made use of for creating automatically customized interface according updated entities for example in clinical research DB. It is necessary to take notice of that it is enough 3 modified CUEAV’s tables: Class, Attribute, ClassLinks and some additional triggers so that to keep up execution CRUD operations in row classical DB and herewith there is no necessity changing user’s interface

Разработан подход к обработке (аннотации, классификации, определения новизны) текстовых сообщений, поступающих в масштабе реального времени в системы поддержки принятия решений. Предложены математические модели потока текстовых сообщений, тематики, а также системы обработки потоков. На основе многозначного (multi-label) наивного байесовского классификатора продложен оперативный (on-line) алгоритм классификации сообщений и обнаружения возникающих тематик. Создан программный комплекс обработки потоков текстовых сообщений с возможностью адаптации к различным предметным областям.

This tutorial demonstrates performance of ensemble learning methods applied to classification and regression problems.
In: 2nd Chemoinformatics Strasbourg Summer School, Obernai, France, 2010

В статье описано, как можно использовать алгоритм для поиска как точных, так и приближённых функциональных зависимостей, обнаружения сигналов, сжатия данных, упрощения математических выражений, быстрой генерации массива значений заданной функции. Также приведены вероятные пути развития алгоритма.
Никитин Д.А. Приложения алгоритма синтеза рекурсивных цифровых фильтров по импульсной характеристике // Цифровая обработка сигналов. — Москва, 2009, №4. - с. 8-15.

Описан подход к использованию нейросетевых технологий для решения аналитических задач в геоинформационных системах. Дано изложение некоторых из них и рассмотрены области применения. Представлен макет автоматизированной системы идентификации зависимостей в геоданных.
Михеева Т.И., Сапрыкин О.Н. Идентификация зависимостей в пространственно-распределенных данных с использованием нейросетевых технологий // Вестник Самарского гос. техн. ун-та. Серия «Технические науки». Самара: СамГТУ, 2007, №1(19).С.40-47.