Розглянуто найпотужніші та найпоширеніші засоби моделювання та прогнозування поширення вірусних захворювань, проаналізовано можливість їх застосування за умов України та визначено напрямок досліджень у галузі прогнозування та аналізу розвитку епідемій.

Описано розроблений алгоритм пошуку залежностей у підмножинах об'єктів досліджуваного набору даних. Даний алгоритм дозволяє ефективно виявляти асоціативні залежності за заданими критеріями якості. Застосування розробленого методу виявлення залежностей в даних можливе в багатьох предметних галузях і дозволяє виявити нові закономірності в даних, що покращує роботу фахівців та якість прийнятих ними рішень.

Описано архітектуру програмної системи, що дозволить автоматизувати збір, аналіз даних і формування звітів і прогнозів захворюваності на панкреатит.

Формалізовано характеристики якості консолідованих даних у просторах даних. Уведено поняття корисності даних, одержаних з джерел даних. Розроблено архітектуру системи оцінювання якості різнотипних даних. Уведено метамову для формування запитів користувачів до різнотипних джерел. Розроблено структури даних для опису інформаційних продуктів та схеми метаданих. Досліджено якість даних у просторі даних туризму та експериментально визначено значення коефіцієнтів характеристик якості даних.

Наведено результати дослідження властивостей асоціативних залежностей та можливостей їх ефективного агрегування. Розрозбено метод виявлення асоціативних залежностей широкого класу у великих наборах даних.

Запропоновано апаратну реалізацію модуля збору та обробки інформації телеметричного дослідницького комплексу, який виконує задачі дослідження території та складання карти, вивчення клімату і складу атмосфери, а також пошуку мінералів, що містять метали, розроблено формат передачі даних від комплексу до центру управління. Наведено схему взаємодії блоків телеметричного дослідницького комплексу, а також будову блоку збору й обробки інформації, описано механізм взаємодії аналогових сенсорів та цифрових пристроїв з мікроконтролером.

Розв'язано актуальну науково-практичну задачу розроблення математичних методів і програмних засобів для виявлення асоціативних залежностей у великих масивах даних з метою підвищення якості процесів підтримки прийняття рішень. Проаналізовано сучасні методи та засоби аналізу даних щодо наявності кореляцій, асоціацій та іншого характеру залежностей між атрибутами. Виявлено основні проблеми та обмеження існуючих методів. Здійснено формальну постановку задачі виявлення залежностей у даних. Розроблено метод пошуку асоціативних правил, у яких умовна та результуюча частини є предикатами в кон'юнктивній нормальній формі, у реляційних відношеннях. Для ефективної побудови агрегованих асоціативних правил введено набір операторів та визначено правила виведення залежностей. Оцінено асимптотичні складності розробленого алгоритму за часом та пам'яттю. Здійснено порівняння розробленого методу з відомими аналогами. Спроектовано систему аналізу даних, що реалізовує розроблений метод.