Розроблено й описано інформаційну технологію відтворення та індентифікації розподілів з класу нормальних: сплайн-нормальний розподіл з одним вузлом і суміші двох нормальних розподілів.

Рассмотрены нейросетевые технологии для решения задач классификации, в частности диагностирования по медицинским данным. Проанализированы существующие алгоритмы решения данной задачи. Для детального анализа среди них избрано: MLP (MultiPlayer Perceptron, многослойный перцептрон), PNN (Probabilistic Neural Networks, вероятностная нейронная сеть), GRNN (General Regression Neural Networks, обобщенно-регрессионная нейронная сеть). Разработана гибридная нейронная сеть, объединившая PNN и MLP. Проведено сравнение нейронных сетей, выявлены сложности реализации, особенности применения и настройки.

Мета дослідження - розробка моделі прогнозування пожеж. Поставлена задача полягає у прогнозуванні часових рядів за допомогою моделей AR, MA, ARIMA, проведенні аналізу одержаних результатів.

Проведено аналіз інформаційних технологій хронобіологічного моніторингу кордіосистем, здійснено розробку системи підтримки прийняття рішень для лікаря-дослідника на базі методів класифікації з використанням нейронних мереж, таких як імовірністна нейронна мережа PNN (Probabilistic Neural Networks), багатошаровий персептрон MLP NN (Multi-Layer Perceptron), каскадно-кореляційна мережа CasCor (Cascade Correlation). У результаті одержано наступне: найкращим класифікатором є нейромережа каскадної кореляції з 85 - 88 % точністю класифікації. Найгіршим класифікатором стала ймовірнісна нейронна мережа, оскільки точність цього алгоритму залежить від розміру набору даних.

Запропоновано математичну модель опису вимірювальних параметрів в задачах технічного та кардіомоніторингу, на базі, якої вперше розроблено алгоритми для відбору інформативних ознак. Зазначено, що використання запропонованих алгоритмів обробки виміряних величин в технічних і кардіосистемах дозволяють підвищити ефективність і якість діагностики стану системи, зменшити ризики прийняття рішень в умовах багатопараметричних вимірювань. Запропоновано інформаційну технологію кардіосистеми "Сагdio Vita", в якій об'єднані бази даних і знань, що надає можливість об'єднати кількісні та якісні показники та характеристики обстежень пацієнтів. Акцентовано, що використання розробленої інформаційної технології дозволило підвищити якість діагностики рішень в процесі моніторингу, а також скоротити час обробки діагностичних даних і підготовки діагностичних рішень. Розроблено нейроінформаційну технологію автоматизованої обробки сигналів з газових сенсорів, використання якої дозволяє зменшити кількість дослідних зразків при проведенні аналізу вмісту газів в об'єкті спостереження. Запропоновано інформаційну технологію для діагностики млина акустичного подрібнення, що дозволяє підвищити ефективність процесу подрібнення, а також автоматизувати роботу технічного експерта.