Кодиров Шахбоз Шарифович

Кандидат технических наук
E-mail: 
kodirovss[at]susu[dot]ru
Hirsch index: 
РИНЦ 0
Scopus 1
Web of Science 0
Знание иностранных языков: 
Английский, Персидский (Фарси).
Russian scientific profiles: 
РИНЦ: SPIN-код 6930-0656, Author ID 1032853
Scopus ID: 57221263895
Web of Science ResearcherID:
Articles and monographs: 
Кирпичев, В.Э. ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ И ИНСТРУМЕНТОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В РАСПОЗНАВАНИИ И ПРОГНОЗИРОВАНИИ ЛЕСНЫХ ПОЖАРОВ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ / В.Э. Кирпичев, Ш.Ш. Кодиров //СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ГЕОХИМИИ - 2023.–2023.– C.76-77
Кодиров, Ш. Модель и алгоритм прогнозирования прихвата технологического инструмента по глубине ствола скважины на основе четырехмодульной нейронной сети / Ш.Ш. Кодиров, А.Л. Шестаков //Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника».–2022.–Том 22 № 1.– C.125-138
NEURAL NETWORK MODEL FOR PREDICTING PASSENGER CONGESTION TO OPTIMIZE TRAFFIC MANAGEMENT FOR URBAN PUBLIC TRANSPORT / С. Фаридаи //Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника».–2021.–Том 21 № 1.– C.59-69
Шестаков, А.Л. Прогностическая модель прихвата технологического инструмента в процессе бурения скважины на основе глубокой нейронной сети со скользящим окном / А.Л. Шестаков, Ш.Ш. Кодиров //Приборы.–2021 № 3 (249).– C.1-8
Qodirov, S. Development of Artificial Neural Network for Predicting Drill Pipe Sticking in Real-Time Well Drilling Process / S.. Qodirov, A.. Shestakov //Proceedings - 2020 Global Smart Industry Conference, GloSIC 2020.–2020.– P.139-144
Кодиров, Ш. Разработка модели искусственной нейронной сети для диагностирования и прогнозирования состояний колонны бурильных труб на предмет риска возникновения прихватов / Ш.Ш. Кодиров, А.Л. Шестаков //Издательский дом «Спектр».–2020.– C.34-35
Кодиров, Ш. Разработка нейросетевой модели для прогнозирования прихватов колонн бурильных труб / Ш.Ш. Кодиров, А.Л. Шестаков //Центр научно-технических решений (АНО ЦЕНТР).–2020.–Том 1.– C.108-113
Кодиров, Ш. РАЗРАБОТКА НЕЙРОСЕТЕВОЙ МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРИХВАТОВ КОЛОНН БУРИЛЬНЫХ ТРУБ / Ш.Ш. Кодиров //БУЛАТОВСКИЕ ЧТЕНИЯ.–2020.–Том 3.– C.145-154
Кодиров, Ш. РАЗРАБОТКА НЕЙРОСЕТЕВОЙ МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРИХВАТОВ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ИНСТРУМЕНТА / Ш.Ш. Кодиров //МОЛОДЫЕ - НАУКАМ О ЗЕМЛЕ.–2020.– C.201-204
Кодиров, Ш. РАЗРАБОТКА ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРИХВАТОВ КОЛОНН БУРИЛЬНЫХ ТРУБ / Ш.Ш. Кодиров, А.Л. Шестаков //Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника».–2019.–Том 19 № 3.– C.20-32
Участие во всероссийских и региональных научных конференциях: 
Всероссийская научная конференция с международным участием «Цифровая индустрия: состояние и перспективы развития» (ЦИСП’2023) (2023)
XXII Всероссийская научно-техническая конференции по неразрушающему контролю и технической диагностике (2020)
Участие в международных научных конференциях: 
XI Международная научная конференция молодых ученых «Молодые – Наукам о Земле» (2024)
IX Международная научная конференция молодых ученых «Молодые - Наукам о Земле», 23 октября 2020г. | Москва (2020)
III МЕЖДУНАРОДНЫЙ МОЛОДЕЖНЫЙ НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКИЙ ФОРУМ «НЕФТЯНАЯ СТОЛИЦА», III Международная научно-практическая конференция молодых ученых и специалистов «Технологии будущего нефтегазодобывающих регионов» (РАН) 18-19 февраля 2020 года, Россия, Ханты-Мансийский автономный округ – Югра.<br>(2020)
GLOSIC'2020
12th International Youth Scientific and Practical Congress “Oil and Gas Horizons”. November 18-20, 2020 | Gubkin University | Moscow, Russia<br>(2020)
Russian grants: 
Гос.задание FENU-2023-0010 «Фундаментальные основы обработки данных для автоматического контроля достоверности показаний средств измерений цифровой индустрии» (2023–2024, исполнитель)
Грант РФФИ 20-48-740031 «Разработка комбинированных методов обработки смешанных данных для интеллектуальных систем мониторинга сложных промышленных систем» (2020–2021, исполнитель)
Russian patents: 
Способ прогнозирования прихватов бурильных труб в процессе бурения скважины в режиме реального времени
Повышение квалификации: 
Летняя цифровая школа. Трек «Наука о данных» (176 ч., 2023 г.)
Особенности взаимодействия в инклюзивной группе (16 ч., 2023 г.)
Технологии и методы искусственного интеллекта (80 ч., 2022 г.)
Инструменты коммуникации в цифровой среде (продвинутый уровень) (16 ч., 2022 г.)
Стратегия развития университета. ЮУрГУ в программе Приоритет-2030 (24 ч., 2021 г.)
Английский язык: вводный курс написания статьи (72 ч., 2020 г.)
Методика подготовки научной статьи (80 ч., 2019 г.)
You are reporting a typo in the following text:
Simply click the "Send typo report" button to complete the report. You can also include a comment.