14 ноября 2025 года на научном семинаре кафедры «Системный анализ и математическое моделирование» Университета мировой экономики и дипломатии состоялся доклад приглашённого учёного — доктора Friday Zinzendoff Okwonu, директор по информационным и коммуникационным технологиям и преподаватель кафедры математики Университета штата Дельта (Director of Information & Communication Technology and Lecturer at the Department of Mathematics, Delta State University, Abraka).

В выступлении, посвящённом теме «Вычислительные статистические модели классификации для решения задач с высокоразмерными и несбалансированными выборками (Computational Statistical Classifier Models for Solving High-Dimensional and Imbalanced Sample Size Problems)», докладчик представил результаты своих исследований в области статистического моделирования, машинного обучения и высокоразмерной классификации. Он рассмотрел современные и классические методы классификации, основные ограничения существующих моделей при работе с высокоразмерными и несбалансированными данными, а также предложил собственные подходы: Point Extraction Method, Benchmark Extraction Method (BEM), Multidimensional Bayes Classifier (MBC), Benchmark Evaluation Threshold (BETH), Mean-Variance Cloning Technique (MVCT), Threshold Mahalanobis Distance (TMD), Recursive Prediction Model (RP) и Sycophants Curve Model (SCM). Особое внимание было уделено их практическим преимуществам и устойчивости к переобучению и выбросам.

В семинаре приняли участие преподаватели и исследователи университета. Среди приглашённых гостей присутствовал заведующий кафедрой «Теории вероятностей и математической статистики» Национального университета Узбекистана профессор Олимжон Шарипов, который высоко оценил актуальность и научную ценность представленной работы.

Стороны отметили высокий потенциал для дальнейшего взаимодействия и обсудили несколько направлений совместной работы: проведение учебных и научных семинаров, подготовку публикаций в международных журналах, развитие общих проектов в области высокоразмерной классификации, машинного обучения, прикладной статистики и анализа больших данных. Также были обозначены возможности участия в международных конференциях и подготовки межуниверситетских грантов. Обсуждение показало взаимный интерес к укреплению академических связей и развитию долгосрочного научного сотрудничества.