Проведено оцінку трансформації видового складу флори вищих судинних рослин на осушених і прилеглих до них територіях у зв'язку з процесами її синантропізації. Для осушувальних систем на території Волинського Полісся та Західного Лісостепу з'ясовано видовий склад синантропної флори, проведено його аналіз за окремими показниками. Одержано дані про поширення синантропних видів на осушеній та прилеглій територіях, установлено їх фітоцентотичну роль та екологічні особливості. Уперше для оцінки трансформації флори-ізоляту запропоновано кількісний показник - синантропність і методику його обчислення. Проаналізовано вплив на цей показник різних екологічних факторів, на підставі його значень виділено окремі рівні антропічної трансформації флори-ізоляту, розроблено їх характеристику.

  Скачати повний текст

У дослідженні узагальнено та вирішено актуальне наукове завдання, що полягає в розробці теоретико-методологічних засад удосконалення державного управління процесами підготовки та прийняття стратегічних управлінських рішень у системі охорони здоров'я України. Обгрунтовано започаткування в регіональних і загальнодержавних стратегічних програмах розвитку охорони здоров'я розвиток в Україні персоналізованої медицини та лікування рідкісних захворювань. Проведено всебічний аналіз сучасного стану можливості впровадження бюджетно-страхової моделі загальнообов'язкового державного соціального медичного страхування та підгрунтя для її нормативно-правового забезпечення. Запропоновано підхід до дослідження складових комплексного механізму державного управління системою охорони здоров'я з використанням таких методів, як системний підхід, статистичний аналіз, стратегічне планування та прогнозування, індикативне планування. Розроблено та запропоновано сучасну управлінську модель системи формування, прийняття та контролю рішень щодо суспільного здоров'я та обсягів медичної допомоги населенню з урахуванням зворотного зв'язку за результатами постійного моніторингу громадської та експертної думки.

  Скачати повний текст

Запропоновано нову структуру моделі бази знань про шари геоінформаційної системи (ГІС) з геометричною мережею, яка дозволяє врахувати мультиплікативні та адитивні складові математичного опису взаємовпливу між параметрами різних елементів ГІС. Вперше розроблено інформаційну технологію автоматизації обробки параметрів ГІС з геометричними мережами, засновану на декомпозиції елементів її шарів за критерієм впливу на інтегральні показники мережі та формалізації у базі знань можливих взаємовпливів між параметрами цих елементів поліномом I-го порядку. Дістав подальшого розвитку підхід щодо автоматизованої ідентифікації параметрів і структури математичних моделей процесів у геометричних мережах.

  Скачати повний текст

Вивчено будову, спектрально-флуоресцентні та кислотно-основні властивості, процеси комплексоутворення з іонами магнію, кальцію та барію, можливість використання як флуоресцентні зонди похідних 3-гідроксифлавона і дибензальциклопентанона. Встановлено, що всі досліджені сполуки утворювали з іонами лужноземельних металів комплекси за участю тільки атома кисню карбонільної групи. Похідні 3-гідроксифлавона залежно від радіуса іона металу утворили комплекси різних типів за участю або без участі 3-гідроксигрупи. Біфункціональні азакраун-похідні зв'язали іони металів у декілька стадій, причому їх послідовність для різних іонів бауа різною. Під час фотозбудження комплекси за азакраун-циклом руйнувалися. Швидкість фотодисоціації металокомплексу залежить від міцності зв'язку іона металу з атомом азоту: іон магнію найбільш міцно зв'язаний з азакраун-циклом, внаслідок чого швидкість фотовикиду в комплексів з іонами магнію найменша.

  Скачати повний текст

Розглянуто питання діагностики зрілості легенів внутрішньоутробного плоду і пренатальної профілактики респіраторного дистрес-синдрому (РДС) новонароджених. Проведено комплексне клініко-лабораторне обстеження вагітних, чиї діти в ранньому неонатальному періоді перенесли РДС різного ступеня тяжкості, з метою визначення чинників, що впливають на темп дозрівання сурфактантної системи плоду. Проаналізовано роль гормонального гомеостазу, перекисного окислення ліпідів і антиоксидантної системи захисту в патогенезі РДС новонароджених. Викладено шляхи підвищення ефективності діагностики і пренатальної профілактики. Визначено чинники ризику розвитку РДС новонароджених, взаємозв'язок між ступенем погрози переривання вагітності та порушеннями гормонального статусу, перекисного окислення ліпідів і антиоксидантної системи захисту, темпом дозрівання легенів плоду. Розроблено діагностичний алгоритм оцінки зрілості легенів плоду. З метою пренатальної профілактики РДС новонароджених впроваджено препарат "Ліпін", який сприяє нормалізації гормональних порушень, інгібує перекисне окислення ліпідів і нормалізує активність антиоксидантної системи захисту, а також стимулює дозрівання сурфактантної системи плоду, у 2,6 рази знижує захворюваність РДС.

  Скачати повний текст

На підставі результатів комплексного вивчення структури невротичних розладів і проведеної ідентифікації клінічної феноменології у працівників вугільної галузі, визначено клінічні та діагностичні особливості, а також розроблено принципи диференційованої відновлювальної терапії. Найбільш частими розладами психічної сфери даних працівників є гостра реакція на стрес (F 43.0) - 32,3 %, тривожно-фобічні (F 40) - 24,0 %, соматоформні розлади (F 45) - 23,6 %. За цього для працівників підземних виробіток найбільш характерними є гостра реакція на стрес (32,3 %) і тривожно-фобічні розлади (24,0 %), для допоміжного персоналу - соматоформні розлади (23,6 %) і генералізований тривожний розлад (15,0 %). Для всіх хворих характерний підвищений рівень реактивної й особистісної тривожності. Виявлено високий рівень інтраверсії та нейротизму. За типами організації особистості 59,8 % становили особи з сенситивною та психоастенічною організацією, 19,6 % - з істероїдною, 13,1 % - з ригідною, 7,5 % - з іпохондричною та нав'язливою. Розроблено комплексну систему мультимодальної психотерапії та психологічної корекції непсихотичних розладів невротичного реєстру у працівників вугільної промисловості, грунтуючись на головних патогенетичних механізмах їх формування, що дозволяє поліпшити показники медичної та соціальної ефективності. Установлено високу ефективність застосування гіпносугестивної, когнітивної й особистісно-орієнтованої психотерапії за їх сполучення з метою проведення комплексного лікування зазначених розладів, а саме - у 78 % випадків у шахтарів і у 82 % - працівників наземного персоналу.

  Скачати повний текст

  Скачати повний текст

  Скачати повний текст

Експериментально визначено граничне значення вмісту піриту у масі подрібненої сульфідовмісної породи, що обумовлює виникнення екзотермічної реакції під час контакту з компонентами гарячевиливних вибухових речовин (ВР). На підставі вивчення характеру розподілу природних сульфідів у зоні розсіювання бурового шламу встановлено кореляційний зв'язок між вмістом піриту поблизу гирла вибухової порожнини та на її забої. Вперше виявлено значне перевищення середньої кількості піриту під час технологічного руйнування сульфідовмісних порід над їх геологічним вмістом у масиві. Розроблено хімічний склад модернізованого акватолу Т-20МС та запропоновано безпечні способи формування свердловинних зарядів, що дозволяють управляти процесом нейтралізації екзотермічної реакції під час контакту гарячевиливних ВР з піритом з урахуванням його просторового розподілу за висотою уступу.

  Скачати повний текст

Розроблено математичний апарат синтезу та аналізу систем фазового автопідстроювання (ФАП) з цифровими нечіткими (що працюють на базі нечіткої логіки) та пропорційно-інтегрально-диференцюючими (ПІД) регуляторами. Побудовано математичні моделі систем ФАП і цифрових регуляторів, методики параметричного синтезу вибраних регуляторів і дослідження якості (швидкодії та точності) систем ФАП з синтезованими регуляторами. Встановлено, що впровадження розробленого математичного апарату та нових моделей і методик дозволяє підвищити якість систем ФАП, що функціонують за детермінованих і випадкових задавальних діянь, шляхом параметричного синтезу та використання цифрових нечітких і ПІД-регуляторів. Запропоновано методику параметричного синтезу ПІД-регуляторів, яка базується на включенні блока оптимізації коефіцієнтів регулятора та перестроювання коефіцієнтів за рахунок використання помножувачів. На підставі математичного апарату нечіткої логіки удосконалено методику параметричного синтезу нечітких регуляторів. Особливістю даної методики є подача на вхід нечіткого регулятора трьох лінгвістичних змінних - похибки системи, першої похідної, другої похідної похибки, які якісно характеризуються тільки двома терм-множинами (негативною та позитивною). З метою спрощення нормування (перерахунку значень сигналів у значення елементів єдиної універсальної множини) діапазони зміни вхідних і вихідного сигналів (параметрів нечіткого регулятора) прийняті симетричними. Вперше досліджено системи ФАП з синтезованими регуляторами за детермінованих і випадкових діянь і показано, що нечіткі регулятори забезпечують більш високу якість систем ФАП, ніж ПІД-регулятори. Запропоновано використовувати нечіткі регулятори для проектування високоякісних систем ФАП.

  Скачати повний текст

Проведено аналіз сучасного стану мереж і послуг телекомунікацій, досліджено особливості управління інфокомунікаційними мережами на прикладі NGN, розглянуто стан і перспективи їх розвитку. Визначено вимоги, що пред'являються до систем управління інфокомунікаційними мережами. Для системи управління розроблено ситуаційну модель, яка включає: ідентифікацію переліку станів моделі та визначення можливостей переходів між станами; визначення умов, що активують переходи, та дій, які впливають на подальше поводження; аналіз ситуаційної моделі. Вдосконалено метод розрахунку ряду імовірнісно-часових характеристик системи управління NGN, що адекватно відображають процеси обміну інформацією між її вузлами й об'єктами управління. Розроблено алгоритм маршрутизації інфокомунікаційної мережі та методику структурного синтезу моделі контрольованого об'єкта за допомогою декомпозиції моделі. Проаналізовано механізми та представлено модель ситуаційного управління. Одержано загальні розрахункові співвідношення, які можна конкретизувати для кількісного оцінювання об'єктів інфокомунікаційних мереж будь-якої технології.

  Скачати повний текст

Тушич А.М. Методика побудови інтелектуальної системи аналізу даних на основі нейронних мереж. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 123 Комп'ютерна інженерія. – Державний університет телекомунікацій Міністерства освіти і науки України, Київ, 2021. Дисертаційна робота присвячена розробці методики побудови інтелектуальної системи аналізу даних на основі нейронних мереж. У роботі сформульовано вимоги до сучасних систем аналізу даних для обґрунтування вибору математичного апарату ядра аналітичної системи. Розроблено метод нелінійної нормалізації даних, який ґрунтується на послідовному виконанні перетворень змінного типу нелінійності, за допомогою якого можна досягти більш рівномірного розподілу, що приводить до підвищення ефективності навчання нейронної мережі. Досліджено, які нейронні мережі мають перевагу над традиційними методами математичної статистики та технічного аналізу для визначеної задачі. Обрано оптимальну топологію, що має структуру багатошарового персептрона, та оптимальну кількість параметрів обраної топології. Розроблено новий підхід, який полягає у кластеризації вхідних параметрів та активності нейронів, що дозволяє отримати правила залежності даних від навченої нейронної мережі. Запропонований алгоритм дозволяє виявити приховані закономірності даних у вигляді правил, зрозумілих користувачу. Розроблено інформаційну технологію інтелектуального аналізу даних за допомогою апарату нейронної мережі, що дозволяє здійснити перевірку ефективності розроблених алгоритмів. Отримані результати знайшли застосування в науково-дослідній та госпдоговірних роботах, які проведені в Державному університеті телекомунікацій. Теоретичні і практичні положення дисертаційної роботи використовуються в навчальному процесі Державного університету телекомунікацій. Ключові слова: інформаційні технології, штучний інтелект, нейронні мережі, кластеризація, інтелектуальний аналіз даних, виявлення знань, великі дані.^UTushych A.M. Methods of building an intelligent data analysis system based on neural networks. – Qualifying scientific work on the rights of the manuscript. Dissertation for the degree of Doctor of Philosophy in the specialty 123 Computer Engineering. – State University of Telecommunications of the Ministry of Education and Science of Ukraine, Kyiv, 2021. The dissertation is devoted to the development of methods for building an intelligent data analysis system based on neural networks. The paper formulates requirements for modern data analysis systems to justify the choice of the mathematical apparatus of the core of the analytical system. A method of nonlinear data normalization has been developed, which is based on the sequential execution of transformations of the variable type of nonlinearity, with the help of which a more uniform distribution can be achieved, which leads to increased learning efficiency of the neural network. The neural networks have an advantage over traditional methods of mathematical statistics and technical analysis for a given problem. The optimal topology having the structure of a multilayer perceptron and the optimal number of parameters of the selected topology are selected. A new approach has been developed, which consists in clustering the input parameters and activity of neurons, which allows to obtain the rules of data dependence on the trained neural network. The proposed algorithm allows you to detect hidden patterns of data in the form of rules that are clear to the user. The information technology of data mining with the help of the neural network device is developed, which allows to check the efficiency of the developed algorithms. The obtained results were used in research and economic contract works conducted at the State University of Telecommunications. Theoretical and practical provisions of the dissertation are used in the educational process of the State University of Telecommunications. Key words: information technologies, artificial intelligence, neural networks, clustering, data mining, knowledge discovery, big data.

У дисертації вирішено актуальне наукове завдання, що полягає в теоретичному та методологічному обґрунтуванні політико-правових засад парламентської етики в Україні та розробленні практичних рекомендацій щодо їх застосування в діяльності Верховної Ради України в цілому та народних депутатів України у їхній парламентській та позапарламентській діяльності.З’ясовано, що незалежно від часових проміжків, науковці зверталися до дослідження проблем етики, як до першооснови будь-яких суспільних відносин, у тому числі й у сфері парламентської діяльності, яка є невід’ємною частиною політики, а також – до дослідження парламентських процесів щодо поведінки і вчинків парламентарів й інших суб’єктів активної взаємодії в державі, а не лише з точки зору побудови структури і форм діяльності державних владних інституцій, зокрема парламенту.Уточнено зміст основних категорій парламентської етики – парламентська етика, етичний порядок парламентської діяльності, етичні норми парламентської діяльності, репутація парламентаря, інститут репутації парламентаря.Уточнено поняття «парламентська етика» як вид професійної етики, що регулює відносини, пов’язані з законотворчою і законодавчою діяльністю та включає в себе сукупність загальних і спеціальних (парламентських) етичних нормповедінки парламентарів, дотримання яких є обов’язковим при виконанні ними повноважень, визначених законодавством.^UThe dissertation solves an urgent and actual scientific task, which consists in the theoretical and methodological substantiation of the political and legal foundations of parliamentary ethics in Ukraine and the development of practical recommendations fortheir application in the activities of the Verkhovna Rada of Ukraine as a whole and people's deputies of Ukraine in their parliamentary and extra-parliamentary activities.It was found that, regardless of time intervals, scientists turned to the study of ethical problems, as the primary basis of any social relations, including in the sphere of parliamentary activity, which is an integral part of politics, as well as to the studyof parliamentary processes regarding behavior and actions of parliamentarians and other subjects of active interaction in the state, and not only from the point of view of building the structure and forms of activity of state power institutions, in particular theparliament.The content of the main categories of parliamentary ethics - parliamentary ethics, ethical order of parliamentary activity, ethical norms of parliamentary activity, reputation of a parliamentarian, institution of reputation of a parliamentarian - has been clarified.The concept of "parliamentary ethics" has been clarified as a type of professional ethics that regulates relations related to law-making and legislative activity and includes a set of general and special (parliamentary) ethical norms of behavior of parliamentarians,compliance with which is mandatory when they exercise their powers, defined by legislation.

Дисертаційна робота присвячена розробці методики побудови адаптивних кластерів комп’ютерних систем для збору та обробки інформації з пристроїв ІоТ.Формування передових підходів до побудови та функціонування кластерів комп’ютерних систем, та розвиток на їх основі розподілених баз даних привело до виникнення та розвитку методів розподілення навантаження між елементами кластеру. Системи Інтернету речей (IoT) зазвичай збирають великі обсяги даних в реальному часі від сенсорів та пристроїв. Використання баз даних часових рядів (TSDB) може бути дуже ефективним для зберігання та аналізу цих даних. TSDB спеціально розроблені для ефективного зберігання та опрацювання великих обсягів часових рядів даних, що робить їх ідеальним вибором для систем IoT, де дані часто представлені у вигляді часових рядів. Багато TSDB оптимізовані для швидкого читання та запису даних, що важливо для систем, які працюють в реальному часі, таких як системи IoT. TSDB можуть надавати можливості для виконання агрегацій та опрацювання даних безпосередньо в базі даних, що зменшує навантаження на додаткові аналітичні інструменти. Зростаюча популярність ІоТ за останні роки різко зростає та широко застосовується в різних галузях. З кожним роком кількість підключених пристроїв продовжує зростати. Від домашніх пристроїв до промислових систем, IoT надає можливість зберігати, обробляти та обмінюватися даними. Зниження вартості сенсорів та їх покращення дозволяють вбудовувати їх у різні пристрої та об'єкти, що раніше не були підключені до Інтернету. Зростання швидкості та доступності бездротових мереж, таких як 5G, сприяє покращенню комунікації між підключеними пристроями. Впровадження IoT в промисловості призводить до оптимізації виробничих процесів, підвищення ефективності та зменшення витрат. Хмарні технології надають можливість зберігання та обробки великих обсягів даних з IoT, забезпечуючи доступ до них з будь-якого місця. Різко зростаюча популярність ІоТ призводить до стрімкого збільшення запитів до бази даних, що створює проблему нерівномірного навантаження. Проблема нерівномірного навантаження в кластері розподіленої бази даних виникає, коли різні частини бази даних або вузли кластера отримують нерівномірну кількість запитів. Це може мати ряд наслідків, які впливають на ефективність та продуктивність системи. Основні аспекти цієї проблеми включають:-?Вузли або сервери в кластері можуть бути перевантажені внаслідок великої кількості запитів або завдань, тоді як інші можуть залишатися непоміченими. Це може впливати на швидкість виконання запитів та час відповіді.-?Нерівномірне навантаження може викликати неефективне використання ресурсів кластера, таких як обчислювальна потужність, пам'ять та мережеві ресурси. Деякі вузли можуть просто працювати на повну потужність, тоді як інші можуть залишатися невикористаними.Основним завданням дисертаційної роботи є розробка методики побудови окремого агента для розподілення навантаження на кластер розподіленої бази даних часових рядів. Для цього необхідно:1) Провести аналіз вимог до систем Інтернету речей та обробки даних. 2) Провести аналіз кластерних систем для створення розподіленої бази даних для систем ІоТ.3) Розробити методику навчання нейронної мережі для розподілу навантаження баз даних часових рядів.4) Розробити алгоритм роботи агенту бази даних часових рядів для маршрутизації запитів.5) Розробити програмну модель нейронної мережі для аналізу навантаження на базу даних часових рядів.В дисертаційній роботі описано методику побудови нейронної мережі для адаптивного розподілу навантаження в кластері розподіленої бази даних часових рядів. Отриманий показник точності для валідаційної вибірки нейронної мережі складає 86%. Модель з використанням нейронної мережі продемонструвала підвищення ефективності на 20% у порівняні з класичним методом розподілу навантаження. Отримані наступні наукові результати:1) Розроблена методика навчання нейронної мережі для розподілу навантаження для баз даних часових рядів, що дозволяє забезпечити рівномірне навантаження на вузли кластера.2) Розроблений алгоритм роботи агента бази даних часових рядів для забезпечення маршрутизації запитів.3) Розроблена програмна модель нейронної мережі для аналізу навантаження на базу даних часових рядів, що дало змогу збільшити ефективність роботи кластера у 1,2 рази.Розроблено стратегію розподілу запитів до бази даних часових рядів на основі рекурентної нейронної мережі. Для спрощення навчання рекурентної нейронної мережі, було запропоновано метод оптимізації структури вхідних даних за допомоги розподілу часових рядів у відокремлені hash bucket.^UThe dissertation work is dedicated to the development of a methodology for constructing adaptive clusters of computer systems for the collection and processing of data from IoT devices. The advancement in the construction and functioning of computer system clusters, as well as the development of distributed databases based on them, has led to the emergence and evolution of methods for load distribution among cluster elements. Internet of Things (IoT) systems typically gather large volumes of real-time data from sensors and devices. The use of Time Series Databases (TSDB) can be highly effective for storing and analyzing this data. TSDBs are specifically designed for efficient storage and processing of large volumes of time series data, making them an ideal choice for IoT systems where data is often represented as time series. Many TSDBs are optimized for fast reading and writing of data, which is crucial for real-time systems like IoT. TSDBs can provide capabilities for performing aggregations and data processing directly in the database, reducing the load on additional analytical tools.The growing popularity of IoT in recent years has led to a sharp increase in its widespread use in various fields. With each passing year, the number of connected devices continues to rise. From home devices to industrial systems, IoT enables the storage, processing, and exchange of data. The decrease in sensor costs and their improvement allows embedding them in various devices and objects that were not previously connected to the Internet. The increasing speed and availability of wireless networks, such as 5G, contribute to improved communication between connected devices. The implementation of IoT in industry leads to the optimization of production processes, increased efficiency, and cost reduction. Cloud technologies provide the ability to store and process large volumes of IoT data, providing access to them from anywhere. The surging popularity of IoT results in a rapid increase in database queries, creating a problem of uneven load distribution.The problem of uneven load distribution in a distributed database cluster arises when different parts of the database or cluster nodes receive an unequal number of queries. This can have several consequences affecting the efficiency and performance of the system. Key aspects of this problem include:- Nodes or servers in the cluster may be overloaded due to a large number of queries or tasks, while others may remain unnoticed. This can affect the speed of query execution and response time.- Uneven load distribution can lead to inefficient use of cluster resources, such as computational power, memory, and network resources. Some nodes may operate at full capacity, while others may remain unused.The main task of the dissertation is to develop a methodology for constructing a separate agent for load distribution in a time series distributed database cluster. To achieve this, the following steps are necessary:1) Analyze cluster requirements for Internet of Things (IoT) systems and data processing.2) Analyze cluster systems for creating a distributed database for IoT systems.3) Develop a neural network training methodology for load distribution in time series database clusters.4) Develop an algorithm for the operation of the time series database agent to route queries.5) Develop a software model of a neural network for analyzing the load on time series databases.The dissertation describes the methodology for constructing a neural network for adaptive load distribution in a cluster of distributed time series databases. The accuracy index obtained for the neural network's validation sample is 86%. The model, using the neural network, demonstrated a 20% increase in efficiency compared to the classical load distribution method. The following scientific results were obtained:1) A training methodology for a neural network for load distribution for time series databases has been developed, ensuring even load distribution across cluster nodes.2) An algorithm for the operation of the time series database agent to ensure query routing has been developed.3) A software model of a neural network for analyzing the load on time series databases has been developed, resulting in a 1.2 increase in cluster efficiency.A query distribution strategy for time series databases based on a recurrent neural network has been developed. To simplify the training of the recurrent neural network, an optimization method for the structure of input data has been proposed, distributing time series into separate hash buckets.

Дисертаційна робота присвячена актуальній науковій задачі розробки методики оцінки ефективності роботизованої системи моніторингу місцевості на основі машинного навчання.Дисертаційне дослідження присвячено аналізу систем моніторингу місцевості (СММ) та їх ефективності у виявленні та ідентифікації рухомих об’єктів. Ці системи відіграють важливу роль у сучасних умовах, коли потреба у високоточному моніторингу територій стає все більш актуальною.Для підвищення ефективності СММ у виявленні рухомих об’єктів пропонується використовувати роботизовані засоби. Окрім того необхідно комбінувати сенсорні мережі з роботизованими засобами. Такий підхід дозволить забезпечити високу точність виявлення та ідентифікації рухомих об’єктів, незалежно від їх спроб уникнути ідентифікації. Також необхідно розробити нові методики моделювання динаміки ідентифікації, щоб точніше оцінювати ефективність роботизованих СММ.Для забезпечення заданих високих вимог до якісних показників продуктивності систем моніторингу, що є частиною організації сучасних підприємств, необхідна розробка методики оцінки ефективності таких систем.Перший розділ дослідження присвячено аналізу практичних та науково-методологічних підходів до роботизованих систем моніторингу місцевості. Було встановлено, що сенсорні мережі, хоча і є ефективними у багатьох випадках, можуть мати обмеження у виявленні рухомих об'єктів. Роботизовані засоби, у поєднанні з методами машинного навчання, спрямовані на подолання викликів пов’язаних з динамічністю об’єктів ідентифікації, проте потребують подальших наукових досліджень для оптимізації їх роботи. Наприкінці розділу сформовані наукові завдання.У другому розділі проводиться аналіз існуючих теоретичних підходів до оцінки ефективності РСММ, а також досліджуються методи RL та їх застосування для вирішення цієї задачі. Розглядаються основні концепції та алгоритми RL, їх переваги та обмеження. Аналізуються можливості використання RL для оптимізації стратегій моніторингу, адаптації до змінюваних умов та підвищення загальної ефективності РСММ. Цей розділ розкриває теоретичні основи оцінки ефективності РСММ, а також розкриває потенціал застосування методів RL для оптимізації їх роботи.У третьому розділі розглядаються ключові аспекти розробки методики оцінки ефективності роботизованої системи моніторингу місцевості. Основна увага приділяється обґрунтуванню показників та критеріїв оцінки, моделюванню середовища моніторингу, розробці моделі роботизованого засобу та об’єкту моніторингу та формулюванню методики оцінки ефективності. Цей розділ надає чітке розуміння процесу розробки методики оцінки ефективності РСММ, включаючи визначення ключових показників та критеріїв, моделювання середовища та роботизованого засобу, а також формулювання загальних принципів оцінки.У четвертому розділі дослідження акцентується на практичному застосуванні розробленої методики оцінки ефективності роботизованої системи моніторингу місцевості. Основна увага приділяється програмній реалізації цієї методики у вигляді Framework, який базується на передових технологіях машинного навчання, зокрема, комп'ютерному зору та навчанню з підкріпленням. Цей розділ надає докладний огляд процесу програмної реалізації розробленої методики оцінки ефективності РСММ, демонструючи її практичну цінність та можливості застосування в реальних умовах.У дисертаційній роботі були вирішені такі завдання:1. Удосконалено модель середовища моніторингу, яка враховує протидію роботизованих засобів та рухомих об’єктів та за допомогою використання згорткових нейронних мереж аналізує середовище, що дало змогу підвищити адаптивність системи до змінних умов та дало можливість детально відтворити реальні умови, в яких діють роботизовані засоби, включаючи перешкоди, зони видимості та різні типи поверхонь.2. Удосконалено модель роботизованого засобу, що включає розробку алгоритму формування множини можливих дій, які система може виконувати для ідентифікації об’єкта та модель вибору поведінки, використано техніки глибинного навчання для автоматичного вивчення оптимальних стратегій взаємодії з навколишнім середовищем, що дало можливість враховувати взаємодію з іншими роботизованими засобами та об'єктами моніторингу.3. Вперше розроблено методику оцінки ефективності роботизованої системи моніторингу місцевості на основі машинного навчання, яка включає розроблену модель навчання з підкріпленням для точного визначення характеристик об'єкта моніторингу та роботизованого засобу, що забезпечило високу адаптивність та ефективність порівняно з існуючими методиками, особливо в складних динамічних умовах.^UThe dissertation is devoted to the actual scientific task of developing a methodology for evaluating the effectiveness of a robotic terrain monitoring system based on machine learning.The dissertation study is devoted to the analysis of terrain monitoring systems (TMS) and their effectiveness in detecting and identifying moving objects. These systems play an important role in modern conditions, when the need for high-precision monitoring of territories is becoming more and more urgent.To increase the effectiveness of the TMS in detecting moving objects, it is suggested to use robotic means. In addition, it is necessary to combine sensor networks with robotic means. This approach will ensure high accuracy of detection and identification of moving objects, regardless of their attempts to avoid identification. It is also necessary to develop new methods for modeling the dynamics of identification in order to more accurately assess the effectiveness of robotic TMSs.The first section of the study is devoted to the analysis of practical and scientific-methodological approaches to robotic terrain monitoring systems. It was found that sensor networks, although effective in many cases, may have limitations in detecting moving objects. Robotic means, combined with machine learning methods, are aimed at overcoming the challenges associated with the dynamism of identification objects, but require further scientific research to optimize their work. Scientific tasks are formed at the end of the chapter.In the second section, the existing theoretical approaches to the evaluation of the effectiveness of RTMS are analyzed, as well as RL methods and their application to solve this problem are investigated. The main concepts and algorithms of RL, their advantages and limitations are considered. Possibilities of using RL to optimize monitoring strategies, adapt to changing conditions, and increase the overall efficiency of the RTMS are analyzed. This section reveals the theoretical basis for evaluating the effectiveness of RTMS, and also reveals the potential of using RL methods to optimize their work.In the third section, the key aspects of the development of the methodology for evaluating the effectiveness of the robotic terrain monitoring system are considered. The main attention is paid to substantiation of indicators and evaluation criteria, modeling of the monitoring environment, development of a model of the robotic tool and monitoring object, and formulation of the efficiency evaluation methodology. This chapter provides a clear understanding of the process of developing a methodology for evaluating the performance of the RTMS, including defining key indicators and criteria, modeling the environment and the robotic vehicle, and formulating general evaluation principles.The fourth chapter of the study focuses on the practical application of the developed methodology for evaluating the effectiveness of the robotic terrain monitoring system. The main focus is on the software implementation of this technique in the form of a Framework, which is based on advanced machine learning technologies, in particular, computer vision and reinforcement learning. This section provides a detailed overview of the process of software implementation of the developed methodology for evaluating the effectiveness of RTMS, demonstrating its practical value and the possibilities of application in real conditions.The following tasks were solved in the dissertation work:1. The model of the monitoring environment was improved, which made it possible to increase the adaptability of the system to changing conditions and made it possible to reproduce in detail the real conditions in which robotic means operate, including obstacles, areas of visibility and different types of surfaces.2. The model of the robotic tool was improved, deep learning techniques were used to automatically learn optimal strategies for interacting with the environment, which made it possible to take into account the interaction with other robotic means and monitoring objects.3. For the first time, a technique for evaluating the effectiveness of a robotic terrain monitoring system based on machine learning was developed, which includes a developed reinforcement learning model for accurately determining the characteristics of the monitoring object and the robotic tool, which ensured high adaptability and efficiency compared to existing methods, especially in complex dynamic conditions.