Проведено аналіз способів тестування моделей програмних класів. Показано, що в зв'язку зі збільшенням обсягу робіт на етапі складання моделей, зростає актуальність верифікації моделей. Встановлено, що для перевірки моделей класів, отриманих у результаті автоматизованого опису варіантів використання, необхідно вдосконалити існуючу модель класу та розширити набір перевірок у порівнянні з існуючими рішеннями. Отримала подальший розвиток модель класу. У моделі представлені 3 розділи: заголовок класу, методи класу та атрибути класу. Вдосконалення моделі полягає у введенні поняття мети створення та спрямування класу в цілому, його методів та атрибутів. Кожна операція, пов'язана з побудовою моделі класу, забезпечується посиланням на відповідний варіант використання та його пункт, що надає можливість за необхідності виконати перехід від вимог до елементів опису моделі (пряме трасування) і від елементів опису до вимог (зворотне трасування). Введено систему типів для елементів моделі, що надає можливість без конкретизації типів на рівні мови програмування досить повно представити оголошення функцій та атрибутів класів. На базі ряду шаблонів проектування та випадків рефакторингу виділено 3 категорії ситуацій, коли слід покращувати модель класу: зауваження до класу в цілому, зауваження до функцій класу, зауваження до атрибутів класу. Для кожної категорії встановлено набір зауважень до моделі та запропоновано рішення для їх виявлення. Запропоновані моделі та алгоритми реалізовані в програмному рішенні та пройшли апробацію з точки зору повноти виявлення зауважень до моделі та скорочення часу на процес виявлення зауважень у порівнянні з традиційними технологіями виявлення дефектів у моделях класів.

Наведено опис основних етапів методу визначення координат нестаціонарних періодичних сигналів (НПС). Цей метод засновано на мультистартовій оптимізації з використанням вейвлет-перетворення (ВП). Наведено основні етапи базової форми мультистартового методу оптимізації з використанням ВП; результати дослідження завадостійкості, погрішності пошуку екстремуму асиметричної та мультимодальної тестових функцій. Основні етапи пошуку екстремуму з використанням цього методу використано для визначення координат екстремумів НПС. Цей метод використано для діагностування на базі електрокардіограм у телемедицині. Цей метод надав можливість визначити координати характерних фрагментів для електрокардіограм. Методику оцінки координат цих характерних фрагментів електрокардіограм та інтервалів між ними засновано на мультистартовій оптимизації з використанням ВП. Описано основні етапи цієї методики. Проведено оцінку погрішності оцінки довжини інтервалів між характерними фрагментами та оцінено завадостійкість такої оцінки за зростання рівня шумів. Відносна погрішність визначення довжини інтервалів між характерними фрагментами склала менше ніж 4 % за відношення сигнал/шум по амплітуді до 10. Ці результати надають можливість рекомендувати розроблений метод для використання в інформаційних технологіях для автоматизованих систем підтримки прийняття рішень у різних областях, включаючи телемедицину, за умов зростання рівня завад ЕКГ сигналу. Для подальших досліджень планується розробити методологію оцінки інших параметрів QRS і PT комплексів в ЕКГ, знижуючи вплив крайових ефектів при оцінці координат екстремумів.

Задача оптимізації стану пацієнтів із вродженими вадами серця у віддаленому післяопераційному періоді полягає в знаходженні певної стратегії лікування, яка надає найкращий результат, враховуючи у цьому випадку початковий стан пацієнта. Проте, вхідних змінних для даного типу задачі може бути занадто багато, що значно підвищує ризик погіршення результатів. Описано процес аналізу алгоритмів відбору ознак, які виступають в ролі показників пацієнтів із вродженими вадами серця, застосування механізму даних алгоритмів для зменшення розмірності (кількості) вхідних ознак, і використання обраних ознак для прогнозування показників стану пацієнтів у віддаленому періоді. Мета дослідження - знаходження оптимального складу показників, який зберігав би якомога більше інформативності для прогнозування показників стану пацієнтів. Серед проаналізованих алгоритмів відбору ознак обрано метод кореляційного відбору ознак. Як вихідна змінна виступала функція адитивної згортки показників стану, яку отримано за рахунок методу багатокритеріального прийняття рішень, а саме - методу Best-Worst. Для прогнозування показників стану пацієнтів запропоновано 5 алгоритмів класифікації: логістична регресія, лінійний дискримінантний аналіз, випадковий ліс, покроковий змішаний алгоритм методу групового врахування аргументів, і метод групового врахування аргументів із використанням нейронів. Перед їх застосуванням, загальну вибірку було розбито на навчальну, яка складала 80 %, і тестову, що склала відповідно 12 %. Перші 3 алгоритми були запрограмовані мовою Python, а інші були розраховані в програмному забезпеченні GMDH Shell DS. В середньому алгоритми видають 78,4 % точності на тесті. Отримані результати будуть використані для покращання єдиного алгоритму оптимізації стану пацієнтів, який отримано в попередніх дослідженнях, і включає в себе генетичний алгоритм і метод аналізу ієрархій.

На підставі аналізу реалізованих функцій існуючих роботів-маніпуляторів (РМ) показано, що задача автоматизації безпечного захвату предметів роботом у процесі збірки є недостатньо проробленою. У процесі аналізу встановлено, що для побудови підсистеми захвату предметів (ПС ЗП) РМ існують технологічні рішення трьох основних завдань: визначення габаритів і форми предмета захвату; визначення відстані від РМ до всіх точок предмета захвату, визначення точки ЗП та уточнення відстані до РМ. Показано, що всі перераховані завдання є недостатньо проробленими. Тому запропоновано розробити методику створення інтелектуальної програмно-апаратної (ІПА) ПС ЗП роботом-маніпулятором. Розроблена методика складається з 6-ти кроків: отримання стереозображення та побудова глибинної карти; визначення відстані від РМ до всіх точок предмета; визначення контуру предмета; визначення точки ЗП та уточнення відстані до РМ; визначення ступеня захвату РМ предмета; визначення руху РМ по захопленню предмета в потрібній точці. Для знаходження точки захвату запропоновано використовувати метод контурного пошуку на глибинній карті предмета, а на знайденому контурі шукати найбільш тонку частину, обмежувати її відрізком і знаходити його середину. Для реалізації алгоритму визначення відстані до предмета, ступеня його захвату та руху до потрібної точки формалізовано залежності обчислень на глибинній карті та фізичні характеристики маніпулятора. Проаналізовано можливості мікропроцесора StereoPi і запропоновано його використання для апаратного рішення функції захвату РМ. Проведено моделювання ІПА ПС на захвату предмета складної форми. Зроблено висновки про незалежність розробленої ПС від типу предмета та кута перегляду РМ. Крім того, показано підвищення точності ЗП РМ, оснащеним інтелектуальної підсистемою в порівнянні з існуючим його аналогом. Виділено потенційні проблеми при реалізації запропонованої методики.

Вирішено задачу побудови діагностичних моделей (ДМ) для об'єктів нелінійної динаміки за умов збільшення розмірності їх опису. Мета роботи - підвищення достовірності діагностування нелінійних динамічних об'єктів (НДО) шляхом формування ДМ за умов збільшення розмірності опису об'єктів діагностування. Наведено огляд методів зниження розмірності простору діагностичних ознак, в тому числі, для НДО з безперервними характеристиками та невідомою структурою, які можна розглядати як "чорний ящик". Запропоновано метод формування ДМ НДО зі слабкою нелінійністю на підставі одно- (ОФДА) та багатофакторного (БФДА) дисперсійного аналізу як етап фільтрації ознак із подальшим перебором сполучень ознак, що забезпечують максимальну достовірність діагностування. Наведено покроковий алгоритм формування ДМ за допомогою запропонованого методу. На прикладі задачі технічного діагностування вентильно-реактивного двигуна побудовано ДМ на основі ОФДА і БФДА безперервних моделей. Запропоновано сімейство ДМ вентильно-реактивного двигуна.

Рішення завдання поділу вихідного одновимірного сигналу на дві складові - систематичну та випадкову - має надзвичайно широке практичне застосування не тільки в теорії інформації та зв'язку (і супутніх дисциплінах), але також в механіко-технологічних дисциплінах. Наприклад, технологія машинобудування як наука включає в себе вчення про якість поверхні оброблених деталей і дослідження шорсткості поверхні після обробки цих деталей різанням і шліфуванням. Показано, що теоретичні та фактичні значення параметрів шорсткості істотно (до 20 раз) розрізняються через вплив випадкової складової (ВС), яка присутня в сигналі шорсткості спільно з систематичною складовою (СС). Необхідно визначити частку кожної з цих складових у параметрах якості поверхні за запропонованим методом. Цей метод надає можливість виявляти СС і ВС сигналу і заснований на аналізі автокореляційної функції сигналу. Практичні приклади такого аналізу розглянуто для профілограм фрезерованої поверхні, отриманих експериментально. Як фрезерування, яке створює нерівності на оброблюваній поверхні, так і вимір цих нерівностей виконано на сучасному устаткуванні з ЧПУ: обробному центрі 500V/5 і комп'ютерної вимірювальної станції T8000, відповідно. Методику розподілу сигналу, яку розроблено та показано на прикладах, можна застосовувати також в інших областях науки, техніки та виробництва. Наприклад, при визначенні відношення сигналу до шуму в теорії інформації та зв'язку, в області телекомунікації та телеметрії, радіотехніки і т.д.

Протягом життєвого циклу управління динамічними складними системами його супроводжують кризи, викликані внутрішньою природою процесів управління та зовнішніми викликами довкілля, що призводять до гальмування, а іноді і до повної зупинки процесу. Загальний простір параметрів антикризового управління розділено на дві частини: планову (після початку життєвого циклу або після кожної біфуркації) та антикризову (ідентифікація кризи, прийняття антикризового рішення та планування частини циклу після біфуркації). Запропонований метод морфологічного та параметричного антикризового аналізу та управління життєвим циклом динамічної складної системи, який полягає в декомпозиції процесу з виділенням параметрів останніх, а також розбиття системи "кризова подія - антикризове рішення" на елементарні параметри. Далі відбувається конвергенція результатів декомпозиції та ідентифікації та прийняття підсумкового вердикту з корегуванням поточного плану процесу, що надало можливість побудувати антикризове управління за ефективною схемою з біфуркаціями плану. Розроблено схему та технологію покрокової конвергенції векторів процесної кризи та векторів антикризових рішень. Запропоновано інформаційну технологію прийняття антикризового рішення та продовження виконання процесу від точки біфуркації. Створено структуру процесу конвергенції "пошкоджених" параметрів планового життєвого циклу управління динамічними складними системами та параметрів антикризових рішень із винесенням вердикту. Теоретично обгрунтовано конвергенцію кризових параметрів життєвого циклу складних багатопараметричних динамічних систем (СБПДС) із параметрами антикризових рішень. Розроблено технологію конвергенції кризових параметрів життєвого циклу СБПДС із параметрами антикризових рішень з метою оптимізації останніх. Розроблено методи оцінювання міри близькості між окремими множинами параметрів різної розмірності під час їхньої конвергенції. Здійснено практичні випробування результатів дослідження. Розроблено інформаційну технологію "DYCOS" пошуку антикризових рішень в управлінні динамічними складними системами. Технологію "DYCOS" використано при антикризовій перебудові учбового процесу під час карантинних обмежень.

Розглянуто проблему інтеграції проектного, стратегічного та когнітивного управління в системі взаємовідносин суб'єкта управління та гетеротопічного середовища. Розглянуто місце конвергенції в управлінні проектами стратегічного розвитку, через призму когнітивного підходу. Визначено основні мультидисциплінарні підходи в галузі управління відкритими нелінійними системами взаємозв'язків "суб'єкт - середовище". Розглянуто питання місця інтенцій, цілепокладання та їх взаємозв'язків у контексті проектного підходу. Обгрунтувано актуальність конвергенції стратегічного, когнітивного та проектного підходів із позиції стратегічного управління проектами. Виявлено зв'язки когнітивних процесів набуття знань та управління інтеграцією проекту в ході реалізації життєвого циклу. Проаналізовано актуальні підходи до питань конвергенції та розроблено теоретичні обгрунтування впливу відповідності компетенцій команди проекту на стратегічний розвиток системи. Описано ключові елементи системи взаємовідносин суб'єкту управління з середовищем з позиції когнітивного, стратегічного та проектного управління. Формалізовано базові взаємозв'язки сучасних епістемологічних напрямів галузі управління. Розглянуто мультидисциплінарні зв'язки, що висвітлюють зміну парадигми управління складними нелінійними системами, її адаптацію до умов шостого технологічного устрою - NBIC-конвергенції. Розглянуто концепцію стратегічного розвитку системи як комплексу процесів формалізації управлінських підходів для успішної реалізації проектів. Увагу приділено дослідженню управління знаннями в інтегрованій системі управління командою проекту. Розглянуто концепцію розвитку інтелектуального капіталу, через систему накопичення досвіду та генерації нових ідей, ініціатив, інновацій і рефлексії суб'єкта управління. Формалізовано когнітивні процеси, через схематичні зв'язки інтенції, цілепокладання та результату в ході набуття нових цінностей суб'єктом проектного управління.