Модели машинного обучения для определения значений ненаблюдаемых параметров, связанных с центральностью, для широкого спектра ядерных систем при энергии 200 ГэВ // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Сер.: Физико-математические науки. – 2023. – Т. 16, № 2. — С. 111-120