Старший преподаватель кафедры «Бизнес-информатика и моделирование бизнес-процессов» Телефон: +7 (391) 291-29-68 Адрес: г. Красноярск, ул. Ак. Киренского, 26а, ауд. Д 3-27 Е-mail: TKaraseva@sfu-kras.ru
общий — 4 года по специальности — 4 года
• Математическое моделирование • Моделирование бизнес-процессов • Эволюционные алгоритмы
2017г.- Стипендия имени академика Л.В. Киренского за достижения в области математики и механики, физики и астрономии, компьютерных и информационных наук (Приложение №1 к указу Губернатора Красноярского края от 25.01.2017 № 13-уг) 2018г.- Именная стипендия Cтипендиальной программы Владимира Потанинa.
2018г.- Стипендия имени основоположника и руководителя крупнейшей в Сибири научной школы по математическому моделированию и оптимизации сложных систем А. Н. Антамошкина 2018г. – Премия Главы города молодым талантам 2018 года в номинации «За высокие достижения в научной деятельности»
2021г. – Победитель регионального смотр-конкурса молодежных IT-проектов Soft-Парад. 2021г. – Победитель отбора в Молодежный кадровый резерв Красноярского края. 2022г. – Член Совета молодых ученых и специалистов при Губернаторе Красноярского края. 2022г. – Лауреат Государственной премии Красноярского края в сфере профессионального образования
1. Evolutionary Approaches to the Identification of Dynamic Processes in the Form of Differential Equations and Their Systems / Semenkin E., Karaseva T. / Algorithms 2022, 15(10), 351, 2022, https://doi.org/10.3390/a15100351 (Web of Science, Scopus Q2). 2. О применении эволюционных алгоритмов для идентификации динамических процессов в экономике / Семенкин Е.С., Карасева Т.С. / Журнал «Системы управления и информационные технологии», №1(87), 2022. – С. 24-29. 3. On the Automatic Identification of Differential Equations using a Hybrid Evolutionary Approach / Semenkin E., Karaseva T. / Proceedings of the2021 International Conference on Information Technologies (InfoTech), 2021, pp. 1-6, doi: 10.1109/InfoTech52438.2021.9548643. 4. Hybrid approach to the dynamic systems identification based on the self-configuring genetic programming algorithm and the differential evolution method / Karaseva T., Semenkina O. / IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. Krasnoyarsk Science and Technology City Hall, 2021. С. 12076. 5. Detecting anomalies in fibre systems using 3-dimensional image data / Dresvyanskiy D., Karaseva T., Makogin V., Mitrofanov S., Redenbach C., Spodarev E. / Statistics and Computing, 2020, P. 1-21, https://doi.org/10.1007/s11222-020-09921-1 6. Automatic differential equations identification by self-configuring genetic programming algorithm / Karaseva T. / IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, Volume 734, Number 1, 2020, 012093 doi:10.1088/1757-899X/734/1/012093 7. Самонастраивающийся алгоритм генетического программирования для решения задачи Коши и вариационной задачи в символьном виде /Карасева Т.С./ Журнал «Труды Института системного анализа Российской академии наук», (ФИЦ ИУ РАН), Москва, 2019, Том 69, № 3, С. 80-90. 8. Application of clustering methods to anomaly detection in fibrous media / Dresvyanskiy D., Karaseva T., Makogin V., Mitrofanov S., Redenbach C., Schwaar St., Spodarev E. / IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, Volume 537 022001, Cybernetics, automation and information technologies, 2018 https://doi.org/10.1088/1757-899X/537/2/022001 9. Analysis of Interaction Parameter Levels in Interaction Quality Modelling for Human-Human Conversation /Spirina A., Vaskovskaia O., Karaseva T., Skorokhod A., Polonskaia I., Sidorov M./ Speech and Computer. SPECOM 2017. Lecture Notes in Computer Science, № 10458. Springer, Cham Pp. 130-140 10. Significance of Interaction Parameter Levels in Interaction Quality Modelling for Human-Human Conversation /Spirina A., Karaseva T., Skorokhod A., Polonskaia I., Sidorov M./ Text, Speech, and Dialogue. TSD 2017. Lecture Notes in Computer Science, № 10415. Springer, Cham Pp. 465-472