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

Дисертація присвячена питанням розробки нейромережевих моделей вибору ефективного методу оцінювання параметрів математичних моделей процесів в умовах лінійної залежності та наявності завад у вхідних даних при розв'язанні функціональних задач інформаційних управляючих систем (ІУС). У дисертаційній роботі розроблено: метод побудови складеного нейромережевого класифікатора, а також отримано нейромережеві моделі вибору класів методів зміщеного, робасного та регресійного оцінювання; підкласів методів гребеневого, стислого, узагальненого гребеневого оцінювання, оцінок дробового рангу та модель вибору ефективного методу у даних класах. Розроблено узагальнені математичні моделі, які встановлюють залежність між критеріями оцінки ефективності підкласів методів і сукупністю статистичних характеристик вхідної інформації; алгоритм побудови нейромережевої системи підтримки прийняття рішень, ядром якої є складений нейромережевий класифікатор. Результати дисертаційної роботи впроваджено на ДП "Завод імені Малишева" при вирішенні задачі оцінки впливу факторів зовнішнього середовища на показники надійності дизель-генератора та при розробці автоматизованої системи клінічних досліджень у Другій обласній психіатричній лікарні Сумського УОЗ.

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