інформаційно-управляючі системи, ІУС, информационно- управляющие системы, ИУС ; класифікатори, классификаторы ; методи оцінювання, методы оценивания ; нейромережеві моделі, нейросетевые модели ; функціональні задачі, функциональные задачи

В диссертационной работе приведено теоретическое обобщение и новое решение научной задачи, заключающееся в разработке нейросетевых моделей выбора эффективного метода оценивания параметров регрессионных зависимостей в рамках математического обеспечения информационных управляющих систем (ИУС). В работе предложено внедрение в блок математического обеспечения ИУС нейросетевой системы поддержки принятия решений (НСППР) в качестве средства выбора методов разработки математических моделей функциональных задач. Ядром НСППР является разработанный составной нейросетевой классификатор, который позволяет произвести эффективный выбор метода оценивания параметров математической модели процесса, подверженного влиянию взаимозависимых входных векторов и внешних неконтролируемых факторов в классах методов смещенного, робастного и классического регрессионного оценивания. Проанализированы существующие подходы к решению задачи выбора эффективного метода оценивания параметров математической модели.

• УДК // Без людини-оператора. Автомати. Роботи
• УДК // МАТЕМАТИЧНА КІБЕРНЕТИКА
• УДК // Принципи та теорія автоматичного керування
• Праці співробітників ХНУРЕ // Рєпка Вікторія Борисівна, Репка Виктория Борисовна