Запропоновано модифікований нерекурентний метод потенціальних функцій та алгоритм багатовимірної класифікації. Наведено нейромережеву інтерпретацію алгоритму багатовимірної класифікації. Подано рекомендації щодо практичного застосування запропонованих методів.

Розглянуто реалізацію нелінійної математичної моделі лівого шлуночка серця з використанням класів мови С++. Описано програмний комплекс, що дає можливість моделювати роботу лівого шлуночка за фізіологічних і патофізіологічних умов.

Рассмотрено решение задачи расчета коэффициента упрочнения на основе нейронных сетей. Разработаны алгоритмы, позволяющие осуществлять оценку информативности и отбор информативных параметров, повысить точность построения математических моделей сложных объектов и процессов.

Розглянуто методи керування якістю, що не входять у процес виробництва. Запропоновано методику робастного проектування, що дозволяє забезпечити стійкість виробів і процесів до шумових впливів, яка базується на вартісному підході.

Розглянуто розв'язок задачі класифікації на основі нейронних мереж із латеральним гальмуванням. Висвітлено методи навчання карт ознак самоорганізації Кохонена. Розглянуто питання використання апріорної інформації про значущість ознак. Зроблено аналіз можливості застосування розглянутих моделей. Результати роботи можна використати для будування адаптивних систем діагностики.

Запропоновано метод розв'язання задачі синтезу точності під час проектування з використанням дисперсійного та вартісного аналізів, що базується на застосуванні функції збитків.

Розглянуто принципи побудови системи керування якістю. Досліджено функціональні особливості системи керування якістю на прикладі модуля Quality Management інтегрованої системи керування підприємством.

Рeaлізовано евристичний алгоритм багатомірної класифікації за ознаками, що базується на поєднанні результатів одномірної класифікації з урахуванням значимості ознак, а також подано його нейромережеву інтерпретацію. Проведено експерименти з порівняння різноманітних модифікацій даного алгоритму на прикладі розв'язання практичних задач.

Рассмотрены экспериментально-статистические методы диагностики и прогнозирования надежности авиадвигателей в процессе производства и эксплуатации, содержащие элементы искусственного интеллекта. Освещены основы теории распознавания образов. Описаны методы стохастической аппроксимации, потенциальных и дискриминантных функций, последовательного анализа. Осуществлено моделирование коэффициентов упрочнения деталей авиадвигателей шариками в ультразвуковом поле при повышенных температурах, алмазном выглаживании.

С целью автоматизации процесса технической диагностики авиадвигателей с помощью методов виброметрии разработана и программно реализована архитектура автоматизированной системы вибродиагностики. Данная система базируется на использовании и интеграции программно-аппаратного комплекса "ПОС" и программного комплекса "Нейросетевой классификатор". Автоматизированная система диагностики успешно справляется с решением задачи классификации по спектрам затухающих колебаний лопаток авиадвигателей, обеспечивая при этом достаточно высокую надежность классификации для обучающей, и контрольной выборки.

Розроблено алгоритм, що дозволяє здійснювати класифікацію об'єктів та оцінювати значимість їх ознак. Описано нейромережеву інтерпретацію розробленого алгоритму. Наведено результати експериментів з апробації розглянутого алгоритму.

Розглянуто деякі проблеми в галузі контрольних карт. Наведено класифікацію контрольних карт та особливостей їх використання. Доведено ефективність багатовимірного контролю якості та наведено приклад побудови карти Хотелінга.

Розглянуто сучасні інформаційні технології, які використовуються на всіх етапах життевого циклу авіаційних двигунів (під час проектування, виготовлення, експлуатації). Досліджено їх стан, а також досвід упровадження на підприємствах авіадвигунобудування.

Розглянуто розв'язок задачі відбору ознак на базі нейронних мереж прямого поширення. Запропоновано алгоритми оцінки значущості ознак. Наведено та проаналізовано результати експериментів з розв'язку практичних задач на підставі запропонованих методів.

Запропоновано методику розв'язання задач діагностики на базі інтегрованої гібридної розпізнавальної системи. Розроблено алгоритми, що реалізують окремі етапи запропонованої методики. Проведено експерименти з практичного застосування даної методики.

Викладено основні положення нового наукового напрямку щодо оптимізації технічних систем, що дозволяє визначити їх енергетичну й економічну ефективність з урахуванням взаємозв'язку між ними.

Розглянуто деякі аспекти проблеми оцінки якості програмних продуктів. Висвітлено існуючі підходи до розв'язання цієї задачі. Запропоновано автоматизовану методику оцінки якості програмних продуктів.

Приведена структура модуля диагностики, в качестве базовой модели в котором выбраны нейронные сети с латеральным торможением - карты признаков самоорганизации Кохонена.

Рассмотрена проблема проектирования и оптимизации многокомпонентных смесей. Исследована возможность применения для решения данной задачи метода симплексных решеток.

Рассмотрено решение задачи сокращения объема данных при построении математических моделей сложных объектов и процессов путем уменьшения количества признаков за счет исключения малозначимых признаков и уменьшения обучающего множества за счет исключения избыточных примеров. Описана программная реализация и приведены результаты применения предложенных методов при решении практических задач.