1. Арбатская, Д., Родионов, Д., Унгвари, Л., Конников, Е., 2024. Сравнительный анализ подходов к моделированию изменений на финансовых рынках технологического сектора экономики. Мягкие измерения и вычисления, 74 (1-1), pp. 71-82.
2. Бабичев, С., Ткачев, А., Ткачева, И., 2014. Модель системы оценки качества нормировки данных микромассива ДНК на основе критерия энтропии. Intellectual systems for decision making and problems of computational intelligence, p.196.
3. Божко, Ю., 2012. Усиление роли региона в социально-экономическом развитии национальной экономики как вектор совершенствования региональной политики. Социально-экономические явления и процессы, (10), pp. 29-33. EDN: PZRQUV
4. Веселовский, С., 2017. Глобализация и проблема неравенства доходов в современном мире. Глобализация и проблема неравенства доходов в современном мире, (2017), pp.1-185.
5. Дулесов, А., Швец, С. and Хрусталёв, В., 2010. Применение формулы Шеннона и геометрического обобщения для определения энтропии. Перспективы науки, (3), pp.92-95. EDN: NPVJCT
6. Заборовская, О., Старченкова, О., 2023. Развитие ресурсов инновационного потенциала региона как основная задача региональной инновационной политики. Вестник Академии знаний, (3 (56)), с. 97.
7. Иванов, Д., 2011. Методические аспекты пространственного развития внешнеэкономических связей регионов. Проблемы современной экономики, (3), pp.272-274.
8. Иогман, Л., 2008. Стратегия диверсификации экономики региона. Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз, (1), стр.78-91.
9. Кику, П., 2005. Информационно-аналитическое моделирование медико-экологических процессов здоровья населения. Вестник Санкт-Петербургской государственной медицинской академии им. ИИ Мечникова, 6(1), стр. 36-43.
10. Кравченко, Н., 2015. Оценки диверсификации региональной экономики (на примере субъектов Сибирского федерального округа). Регион: экономика и социология, (4), стр. 65-89.
11. Маршалов, Д., Родионов, Д., Конников, Е. [и др.], 2023. Сравнительный анализ эффективности подходов к прогнозированию стоимости акций компании банковского сектора. Мягкие измерения и вычисления, 73 (12-1), стр. 7-15.
12. Пашинина, П., Родионов, Д., Веселов, А. [и др.], 2023. Индикативно-содержательный анализ категории потребности населения регионов в инфраструктурном обеспечении, 226, стр. 117-133. EDN: LUEOND
13. Погребова, О.А., Конников, Е.А. and Юлдашева, О.У., 2017. Нечетко-множественная модель оценки индекса развития устойчивого маркетинга компании. In Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям. Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет ЛЭТИ им. ВИ Ульянова (Ленина), 2, стр. 522-525.
14. Родионов, Д., Пашинина, П., Конников, Е., 2022. Квантификаторы информационной среды финансового рынка. Экономические науки, 211, стр. 125-128. EDN: WBAPHW
15. Родионов, Д., Конников, Е., Конникова, О. [и др.], 2024. Влияние социально-экономических факторов на проникновение интернет-маркетинга в различных странах. Мягкие измерения и вычисления, 74 (1-1), стр. 48-61.
16. Родионов, Д., Конников, Е., Пашинина, П., Шаныгин, С., 2024. Тематическое моделирование информационной среды медиакомпаний: инструментальный комплекс LDA-TF-IDF. Мягкие измерения и вычисления, 76 (3), стр. 72-84.
17. Седых, Н., Корпош, Е. and Гончарова, Е., 2015. Причины социально-экономической поляризации регионов России. Экономика и современный менеджмент: теория и практика, (10-11-2 (53)), pp.136-140. EDN: UYANHF
18. Титкова, И., 2017. Индекс Херфиндаля и индекс энтропии как показатели диверсификации экономики. Мировой опыт и экономика регионов России, стр. 375-377.
19. Тырсин, А., 2016. Энтропийное моделирование многомерных стохастических систем.
20. Швец, И., 2013. Минимизация энтропии при управлении инновационным развитием социально-экономической системы. Экономическая политика: на пути к новой парадигме, стр. 110-116.