1. Апанович З.В., Винокуров П.С., Марчук А.Г. Платформа для визуализации и исследования наукометрической информации семантических баз данных // Тринадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием: труды конференции. Белгород, 16-20 октября 2012 года, т. 2, с. 31-38.
2. Дунская Л.К., Попова Е.В. Адаптация k-means как средства автоматизации процесса прогнозирования слабоструктурируемых временных рядов экономической динамики // n-Economy, 2025, т. 18, no. 1, с. 160-177.
3. Коваль П.К., Полбин А.В. Оценка гетерогенных параметров динамики дохода и межвременных потребительских предпочтений // Финансовый журнал, 2023, т. 15, no. 6, с. 76-92. EDN: WOFAQM
4. Кумратова А.М., Попова Е.В., Попов Г.И. [и др.] Методы классической статистики в исследовании степени “рисковости” тренд-сезонных процессов // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета, 2014, no. 100, с. 1118-1137. EDN: SJAZLL
5. Кумратова А.М., Попова Е.В., Савинская Д.Н., Курносова Н.С. Комплексная методика анализа экономических временных рядов методами нелинейной динамики // Современная экономика: проблемы и решения, 2015, no. 8 (68), с. 35-43. EDN: VBBPVP
6. Кумратова А.М., Попова Е.В., Турлий С.И., Недогонова Т.А. Адаптированные методы нелинейной динамики подготовки данных экономических временных рядов к процедуре прогноза // Современная экономика: проблемы и решения, 2019, no. 7(115), с. 33-41. EDN: WXPXCV
7. Никифорова О.П., Антохонова И.В. Локальные продовольственные рынки в новых условиях: методология исследования и методы регулирования. Улан-Удэ, Восточно-Сибирский государственный университет технологий и управления, 2016. 164 с. EDN: XGJFNX
8. Перепелица В.А., Попова Е.В. Математические модели и методы оценки рисков экономических, социальных и аграрных процессов. Ростов-на-Дону, Ростовский университет, 2002. 210 с. EDN: OLTTTV
9. Попова Е.В., Кумратова А.М., Третьякова Н.В., Пономарева Д.Н. Инструментальные средства выявления долгосрочных тенденций развития природных и экономических процессов // Современная экономика: проблемы и решения, 2015, no. 7 (67), с. 22-31. EDN: VBFHTL
10. Попова Е.В., Савинская Д.Н., Попов Г.И. Прогнозирование динамики рынка HOD на базе методов когнитивного анализа и предикторной обработки данных // Труды Кубанского государственного аграрного университета, 2012, no. 35, с. 27-31. EDN: OYJOMB
11. Попова М.И. Методы многокритериальной оптимизации в формировании ассортимента монопродуктовой компании // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета, 2024, no. 202, с. 151-165. EDN: ZYHOJD
12. Попова М.И., Таран Е.А., Вилкова Н.А. Математические методы многокритериальной оптимизации для принятия решения по отбору объектов таможенного контроля после выпуска товаров // Современная экономика: проблемы и решения, 2024, no. 3 (171), с. 24-36. EDN: CWCCRY
13. Се С., Миролюбова А.А. Анализ инструментов визуализации экономических данных // Сборник научных трудов вузов России “Проблемы экономики, финансов и управления производством”, 2023, no. 53, с. 28-35. EDN: MNYCRT
14. Шехтер Д., Сандер Г. Логистика. Искусство управления цепочками поставок. Москва, Претекст, 2008. 230 с. EDN: QSKXGL
15. Mandelbrot B.B., Wallis J.R. Frartional Brownian noises, frartional Brownian motions and apptations // SIAM review, 1968, no. 10(4), pp. 422-437.
16. Shulenin V.P. Robust Methods of Mathematical Statistics. Ninistry of sdenoe and higher education of the russian federation, national researh tomsk state university. Tomsk, Scientific Technology Publishing House, 2020. 260 p. EDN: RJQQVW