Дисертаційну роботу присвячено розв’язання задачі створенняматематичних моделей, методів, схем, архітектур та алгоритмів, орієнтованихна розв’язання задач використання інтелектуальних систем підтримкиприйняття рішень при ідентифікації творів живопису, як одного з видівкультурних цінностей. У дисертаційній роботі на основі отриманихтеоретичних і експериментальних досліджень розв'язано задачу розробкимоделей та методів організації та обробки даних в інтелектуальній системіпідтримки прийняття рішень при ідентифікації творів живопису за рахуноквикористання сучасних штучних нейронних мереж.Метою дисертаційної роботи є підвищення якості та точностіідентифікації і класифікації творів живопису в інтелектуальній системіпідтримки прийняття рішень за рахунок розробки відповідних математичнихмоделей та методів.Об'єкт дослідження – процеси ідентифікації та класифікації творівживопису в інтелектуальній системі підтримки прийняття рішень.Предмет дослідження – моделі та методи ідентифікації та класифікаціїтворів живопису на основі сучасних штучних нейронних мереж.Методи дослідження. В основу досліджень покладені методи теоріїматематичного моделювання для математичної постановки задачі та розробкиметодів її розв’язання; теорії графів для розробки архітектури системикласифікації та ідентифікації творів живопису; теорії штучних нейроннихмереж для розробки інтелектуальної системи класифікації та ідентифікаціїтворів живопису, теорії обробки експериментальних даних та теорії прийняттярішень для обробки модельних та експериментальних даних.Експериментальні дослідження проводилися в лабораторних умовах і нареальних об'єктах. Ефективність запропонованих рішень була досліджена підчас експериментів із базою зображень, що містить фото картин світових,європейських та українських художників. Знайдено параметри конфігураціїалгоритму, що забезпечують високу точність класифікації та ідентифікації.^UThe dissertation work is devoted to solving the problem of creatingmathematical models, methods, schemes, architectures and algorithms aimed atsolving the problems of using intelligent decision-making support systems in theidentification of works of art as one of the types of cultural values. In the dissertation,based on the obtained theoretical and experimental studies, the task of developingmodels and methods of data organization and processing in an intelligent decisionsupport system for the identification of works of art is solved using modern artificialneural networks.The aim of the dissertation is to improve the quality and accuracy ofidentification and classification of works of art in the intelligent decision-makingsupport system through the development of appropriate mathematical models andmethods.The object of the study is the process of identification and classification ofworks of art in the intellectual decision support system.The subject of research is models and methods of identification andclassification of paintings based on modern artificial neural networks.The research methods. The research is based on the methods of the theoryof mathematical modeling for the mathematical formulation of the problem and thedevelopment of methods for its solution; graph theory for the development of thearchitecture of the system of classification and identification of paintings; the theoryof artificial neural networks for the development of an intelligent system for theclassification and identification of paintings, the theory of processing experimentaldata and the theory of decision-making for processing model and experimental data.Experimental studies were conducted in laboratory conditions and on realobjects. The effectiveness of the proposed solutions was investigated duringexperiments with an image database containing photos of paintings by world,European, and Ukrainian artists. Algorithm configuration parameters were foundthat ensure high accuracy of classification and identification.