Обсуждены вопросы организации диалоговых систем в задачах принятия решений по управлению сложным динамическим объектом в экстремальных ситуациях. Основное внимание уделено использованию визуальной информации при анализе динамических сцен. Рассмотрены примеры конкретных приложений в бортовых интеллектуальных системах реального времени.

Розглянуто особливості інтелектуальної підтримки процедур керування активними об'єктами з позиції технології ситуаційного керування та проаналізовано місця готових "Систем підтримки прийняття рішень", що домінують на ринку програмних продуктів, у разі їх застосування в системах керування активними об'єктами.

Розроблено методи й алгоритми побудови моделей процесів управління на основі ретроспективних даних, що описують хід даних процесів у минулому. Метою розробки таких методів є підвищення ефективності функціонування систем підтримки прийняття рішень (СППР) за рахунок введення підсистеми ретроспективного моделювання процесів управління, яка дозволить формалізувати емпіричні знання, накопичені в процесі функціонування СППР. Як механізм для класифікації даних за умов неповноти та неточності використано апарат теорії наближених множин. Визначено нову міру нерозрізненості об'єктів, яка базується на відношенні подібності елементів множини. Запропоновано нові визначення мір подібності окремих атрибутів і об'єктів у цілому. Наведено нові визначення показників розрідженості, відстані та якості кластеризації. Розроблено алгоритм кластеризації бази даних, який грунтується на використанні зазначених показників. Апробовано новий метод побудови графових моделей процесів управління, які відображають послідовність переходів у часі від однієї операції до іншої. На дугах графа визначено вагові коефіцієнти, що показують можливість такого переходу. Надано визначення функцій, що відображають залежність умов виконання операцій від стану навколишнього середовища. Проаналізовано програмну реалізацію підсистеми ретроспективного моделювання процесів. Оцінено ефективність роботи підсистеми моделювання процесів за допомогою спеціальної методики оцінки роботи систем підтримки прийняття рішень.

Запропоновано новий підхід до проектування інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень за нечітких умов, що полягає в інтеграції технологій штучного інтелекту (експертних систем, теорій нечітких множин і нечіткої логіки, штучних нейронних мереж і генетичних алгоритмів) з точними методами й моделями пошуку рішень, а також методами імітаційного моделювання. Створено та експериментально обгрунтовано нову концепцію підтримання розв'язання задач стратегічного керування виробництвом. Розроблено пакет прикладних програм реалізації інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень у стратегічному керуванні IDSS. З використанням IDSS вирішено практичні завдання стратегічного керування промисловим підприємством, що функціонує за умов ринкової економіки. Розроблено інтелектуальну систему СААРР, призначену для підтримки прийняття рішень у задачах проектування та планування гнучких складальних систем. З використанням розробленої інтелектуальної системи розв'язано практичну задачу групування конструкційних модулів, складальних вузлів і частин виробів. Відзначено, що ця система забезпечує прискорений аналіз стану виробництва та процесу прийняття управлінських рішень, характеризується високою якістю та гнучкістю.

Розглянуто основні властивості нечітких множин та основні операції над ними щодо практичного використання в електротехнічних системах керування.

Розглянуто проблему прийняття рішень у системах керування за умов змішаної невизначеності нечіткого стохастичного типу. Для розв'яання даної задачі запропоновано метод узагальнювальних функцій. Критерії прийняття рішень адаптовані до умов змішаної невизначеності. Особливу увагу приділено критерію Байєса та визначенню ризиків у процесі прийняття рішень.