:

1. Сенашова М. Ю.
   Сложные функции многих переменных. Оценки погрешностей вычисления. // Нейрокомпьютеры. 2002. №4. с.52-56.

2. Царегородцев В. Г.
   Упрощение нейронных сетей — цели, идеи и методы // Нейрокомпьютеры. 2002, №4. с.5-13.

3. Горбань А. Н., Россиев А. А.
   Итерационное моделирование неполных данных с помощью многообразий малой размерности. //Нейрокомпьютеры. 2002, №4. с. 40-44.

4. Россиев А. А., Россиев Д. А.
   Кластерный и факторный анализ системы здравоохранения (на примере Красноярского края). // Нейрокомпьютеры. 2002, №4. с. 45-51.

5. Гилев С. Е.
   Алгоритм оценки вторых производных целевой функции в ходе обучения нейронных сетей методом типа back-propagation. // Нейрокомпьютеры. 2002, №4. с. 57-63.

6. Gorban A. N., Gorbunova K. O., Wunsch D. C.
   Liquid Brain: The Proof of Algorithmic Universality of Quasichemical Model of Fine-Grained Parallelism // Neural Network World. — №4. — 2001. — P. 391–412.

7. Дергачев В. А., Макаренко Н. Г., Куандыков Е. Б., Россиев А. А.
   Как обнаружить синхронизацию двух динамических систем по наблюдаемым временным рядам с пропусками // Известия Российской академии наук. Серия физическая. — 2001. — Т. 65. — № 3. — С. 391–393.

8. Dergachev V. A., Gorban A. N., Rossiev A. A., Karimova L. M., Kuandykov E., Makarenko N. G.
   , Steier. The filling of gaps in geophysical time series by artificial neural networks // Radiocarbon. — V. 43, — №2. — 2001. — P. 343–348.

9. Горбань А. Н.
   Нейроинформатика: кто мы, куда мы идем, как путь наш измерить// Информационные технологии, изд-во «Машиностроение». — М. — 2000. № 4, — С.10-14.

10. Сенашова М. Ю.
    Оценки погрешностей сигналов в нейронных сетях // Вычислительные технологии / Издательство СО РАН. — Новосибирск. 2000. Т. 5, №3. С. 83 — 109.

11. A. N. Gorban, E. O. Gorbunova
    Liquid Brain: Kinetic Model of Structureless Parallelism.Internation Journal of Computing Anticipatory Systems, Edited by D. M. Dubois, Published by CHAOS, Volume 6, 2000, P.117–126.

12. Горбань А. Н., Дунин-Барковский В. Л., Миркес Е. М. и др.
    Нейроинформатика. — Новосибирск: Наука. Сиб. предприятие РАН, 1998. — 296 с.

13. Миркес Е. М.
    Нейрокомпьютер: проект стандарта. — Новосибирск: Наука. Сиб. предприятие РАН, 1998. — 343 c.

14. Горбань А. Н., Россиев Д. А.
    Нейронные сети на персональном компьютере. Новосибирск: Наука, 1996. 276 с.

15. Горбань А. Н.
    Нейрокомпьютер или аналоговый ренессанс // МИР ПК, 1994, № 10.

16. Горбань А. Н., Фриденберг В. И.
    Новая игрушка человечества // МИР ПК, 1993, № 9.

17. Gorban A. N., Rossiyev D. A., Butakova E. V., Gilev S. E., Golovenkin S. E., Dogadin S. A., Kochenov D. A., Maslennikova E. V., Matyushin G. V., Mirkes Ye. M., Nazarov B. V., Nozdrachev K. G., Savchenko A. A., Smirnova S. V.
    , ShulmanV. A. Medical and physiological applications of MultiNeuron neural simulator // Proceedings of the WCNN'95 (World Congress on Neural Networks'95, Washington DC, July 1995). PP. 170–175.

18. Dorrer M. G., Gorban A. N., Kopytov A. G., Zenkin V. I.
    Psychological intuition of neural networks // Proceedings of the WCNN'95 (World Congress on Neural Networks'95, Washington DC, July 1995), PP. 193–196.

19. Gorban A. N.
    , Waxman C. Neural networks for political forecast // Proceedings of the WCNN'95 (World Congress on Neural Networks'95, Washington DC, July 1995). PP. 176–178.

20. Rossiev D. A., Golovenkin S. E., Shulman V. A., Matyushin G. V.
    Forecasting of myocardial infarction complications with the help of neural networks // Proceedings of the WCNN'95 (World Congress on Neural Networks'95, Washington DC, July 1995). PP. 179–192.

21. Горбань А. Н.
    Обучение нейронных сетей.- М.: изд. USSR-USA JV «ParaGraph», 1990.- 160 с.

    (англ. перевод — Gorban A. N. Traning Neural Networks // AMSE Transaction, Scientific Siberian, A, 1993, V. 6. Neurocomputing, pp.1-134).