Вивчені метаболічні процеси, клітинні та гуморальні, у осіб напруженої праці - машиністів локомотивів та інших професій; застосування з метою патогенетичної профілактики і терапії антиоксидантів альфа-токоферолу ацетату (вітаміну Е ацетату), аскорбінової кислоти, тіотриазоліну. Визначено характер гуморальних системно-антисистемних взаємозв'язків метаболізму у осіб напруженої праці. Здійснено комплексне багатокомпонентне обстеження осіб напруженої праці різних професій, яке показало необхідність виявлення у них преморбідного стану і доцільність застосування антиоксидантів.

Представлені дані власних досліджень, сформульовані принципи антиоксидантної терапії.

Работа содержит постановку, анализ и авторское решение проблемы разработки информационных технологий построения диагностических моделей на основе методов математического моделирования и искусственного интеллекта для проектирования и реализации автоматизированных систем диагностирования и распознавания образов. Предложены новые и усовершенствованы существующие методы построения диагностических и распознающих моделей на основе нейро-нечетких сетей, деревьев решений, искусственных иммунных систем. Приведены и обобщены результаты проведенных экспериментов по исследованию предложенных информационных технологий и составляющих их методов, моделей и программных средств.

Исследован эволюционный подход к построению деревьев решений. Разработан метод редукции обучающей выборки, позволяющий исключать малозначимые и малоинформативные признаки. Предложен эволюционный метод построения деревьев решений. Проведены эксперименты по синтезу диагностических моделей на основе предложенных методов.

Решена актуальная задача повышения скорости построения нейро-нечетких (НН) моделей по прецедентам. Цель работы - создание метода синтеза НН сетей, обладающего высокой скоростью вычисленией и позволяющего реализовать синтез НН сетей в параллельном режиме. Предложен метод построения НН моделей по прецедентам, который осуществляет сокращение размерности входных данных посредством хэширующего отображения на одномерную ось с сохранением локальной топологии кластеров в признаковом пространстве, оценивает значимость признаков и экземпляров на основе выделенных кластеров, а также формирует разбиение исходного признакового пространства в автоматическом режиме, синтезирует структуру и настраивает параметры НН модели автоматически, исключая из процесса обучения НН модели малоинформативные данные, упрощая тем самым структуру получаемых моделей, а также позволяет наиболее вычислительно трудоемкие операции выполнять в параллельном режиме, что позволяет автоматизировать процесс синтеза НН моделей по прецедентам, а также повысить скорость построения НН моделей как при последовательной, так и при параллельной реализации вычислений. Разработано программное обеспечение, реализующее предложенный метод, которое использовано при проведении вычислительных экспериментов по исследованию свойств метода. Выводы: проведенные эксперименты подтвердили работоспособность предложенного метода и реализующего его программного обеспечения, а также позволяют рекомендовать их для применения на практике для решения задач диагностирования и автоматической классификации по признакам.