Описано метод експертної діагностики за даними електрокардіографічних досліджень, а також представлено результати експериментального дослідження діагностичної ефективності методу. Наведено експериментальні результати порівняння ефективності різних методів автоматизованої експертної діагностики, а також запропоновано шляхи покращання результативності методу.

Описано метод проективної оптимізації ентропії для навчання персептроноподібної багатошарової мережі з додаванням нейронів, наведено його обгрунтування. Представлено результати тестування мережі, побудованої на базі алгоритму оптимізації ентропії й порівняно характеристики ефективності методу зі стандартними реалізаціями найпоширеніших систем.

Запропоновану раніше модель аналізу характеристик телекомунікаційних каналів досліджено з використанням різних механізмів регулювання потоків даних і перевірено кореляцію головних параметрів якості обслуговування в цих механізмах. Показано, що смуга пропускання, затримка та коефіцієнт втрат корелюють між собою в різних варіантах черг трафіку. Доведено, що їх можна описати та передбачити за допомогою представленої функціональної моделі. Наведено результати експериментальної перевірки кореляційної моделі для різних методів регулювання та пріоритизації потоків даних.

Запропоновано модель для аналізу параметрів, що описують якість телекомунікаційних з'єднань і введено кореляційну функцію для головних параметрів якості обслуговування. Показано, що параметри каналів зв'язку, які пов'язані зі смугою пропускання, затримка та коефіцієнт втрат, корелюють між собою, а також доведено, що їх можна описати та передбачити за допомогою представленої функціональної моделі. Наведено результати експериментальної перевірки запропонованої кореляційної моделі.

Розроблено та реалізовано оригінальну алгоритмічну штучну нейронну мережу з додаванням нейронів і процедуру її навчання, яка дозволяє вирішити проблему вибору кількості окремих нейронів та прихованих шарів, а також містить новий тип нейронів. Запропоновано метод початкової градієнтної ініціалізації для модельної нейронної мережі Кохонена та нові способи експертної діагностики за допомогою штучних нейронних мереж. Вперше досліджено зв'язок текстурних характеристик ультразвукових зображень щитовидної залози та томографічних зображень головного мозку людини з різними класами захворювань за допомогою методів нейронних мереж та одержано оцінки їх діагностичної ефективності для класифікації виявлених патологій. Обгрунтовано доцільність застосування методів нейронних мереж для аналізу та розпізнавання відмінностей в опромінених і нормальних спектрах ДНК, а також вивчення та класифікації порушень серцевої системи за електрокардіограмами. Створено метод сегментації ультразвукових і магніторезонансних зображень з використанням штучних самоорганізаційних мереж.