Розглянуто задачу створення інформаційної системи моніторингу забруднення атмосферного повітря міста шляхом організації автоматичної взаємодії різних інформаційно-вимірювальних пристроїв за технологією "Інтернет речей" ("IoT"). Здійснено системний аналіз та обгрунтування вибору програмно-технічних рішень, необхідних для створення такої системи та для реалізації усіх етапів інформаційної технології на її основі (збирання, передавання, збереження, оброблення і візуалізація даних). Використано практичний досвід авторів у створенні подібних систем та їх компонентів.

Розглянуто актуальну задачу статистичного аналізу динаміки вмісту спор грибів Аlternaria за даними Європейської системи аеробіологічного моніторингу та залежності цих даних від метеофакторів. Досліджено типові проблеми цього аналізу на прикладі щодобових даних для м. Вінниця за 2009 - 2014 рр. Запропоновано алгоритм їх вирішення та проведено апробацію цього алгоритму з використанням інструментарію мови програмування R шляхом побудови лінійної та нелінійної регресій залежності цих даних від трьох метеофакторів. Виявлено нові закономірності та зроблено рекомендації щодо ефективнішого застосування цього алгоритму.

Для прогнозування розповсюдження спор алергенних грибів, які здійснюють негативний вплив на здоров'я значної кількості жителів планети, необхідно синтезувати прогнозні математичні моделі, що пов'язують між собою в часі концентрацію спор алергенних грибів, розповсюджуваних в результаті переміщення повітряних мас, яка є вихідною координатою моделі, та супровідних метеорологічних факторів, таких як швидкість вітру, температура навколишнього середовища, вологість повітря та низка інших факторів, які є вхідними координатами моделі. Для визначення структури та ідентифікації параметрів таких прогнозних математичних моделей необхідні результати експериментального дослідження взаємозв'язків між усіма цими координатами, які у своєму первинно одержаному вигляді не можуть бути використаними безпосередньо для ідентифікації вказаного вище класу математичних моделей, оскільки носять нестаціонарний стохастичний характер. В результаті оброблення експериментальних даних досліджень, проведених на базі Вінницького національного медичного університету, одержано характеристики нестаціонарних стохастичних координат, що характеризують процес розповсюдження спор алергенних грибів. Такими характеристиками є стаціонаризація координат за рахунок переходу від їх виміряних значень до приростів та коефіцієнти кореляції і автокореляційні та взаємні кореляційні функції, розраховані відносно приростів усіх врахованих координат. Результати досліджень в подальшому можуть бути використані для синтезу прогнозних математичних моделей.

Для вигідного продажу вживаного автомобіля слід керуватись не лише власною оцінкою або оцінкою сторонніх експертів, але й використовувати всі інші придатні для цього ресурси. Такими ресурсами можуть слугувати системи передбачення ціни, які за допомогою загальних ознак того чи іншого автомобіля (як-от виробник автомобіля, модель автомобіля, пробіг, вид палива, тип кузова тощо) здатні прогнозувати можливу ціну автомобіля. Такі системи можуть допомогти під час прийняття рішень не лише пересічним продавцям вживаних авто, а й агентствам, які займаються замовленням та масовим перевезенням вживаних авто з-за кордону. Для вибору ключових ознак та ідентифікації за ними оптимальної структури і параметрів моделей необхідно вибрати релевантні датасети, провести їх розвідувальний аналіз та відбір ознак, побудувати моделі машинного навчання, з яких вибрати оптимальну за певними критеріями. Для побудови інформаційної системи та перевірки працездатності запропонованої інтелектуальної технології вибрано два зіставні датасети по вживаних автомобілях США та України. Здійснено систематизацію методів та бібліотек на Python для проведення розвідувального аналізу даних і сформульовано загальні рекомендації щодо їх застосування для поставленої задачі. Запропоновано загальні принципи інтелектуальної технології, яка апробована на відібраних датасетах. Зокрема, проведено розвідувальний аналіз даних по США та обгрунтовано правило для фільтрування аномальних, а можливо й помилкових, даних. Вибрано множину можливих моделей, здійснено їх тренування та вибрано оптимальну серед них за R2-критерієм. Здійснено передбачення вартості авто, з точністю 86,1 %. Аналогічна задача розв'язана і для даних по Україні. Досягнуто точність 85,6 %. Це довело працездатність запропонованої технології та дозволило одержати корисні для використання на практиці результати.

Прогнозування даних - це тривіальна задача системного аналізу, існують різні види прогнозів та передбачення. Одним з них є бінарний прогноз, який відповідає на питання: "Відбудеться подія чи ні?". Одним з питань метеорології є питання прогнозування наявності опадів, а також яка точність буде у такого прогнозу. Розглянуто задачу прогнозування наявності опадів за даними метеорологічного моніторингу та запропонована інформаційна технологія оптимізації параметрів ансамблю таких моделей машинного навчання, як моделі градієнтного бустингу та логістичної регресії, що побудовані на основі набору інформативних ознак. Запропонована інформаційна технологія дозволяє виконати розвідувальний аналіз вхідних даних та визначити оптимальний набір інформативних ознак, а за рахунок алгоритму, який на кожному кроці визначає оптимальні одно-, дво-, триелементні набори ознак, максимізувати точність прогнозування. Побудовано графіки впливу ознак на точність використаних моделей машинного навчання. Для кожного типу моделей визначено свій набір ознак. Для побудови інформаційної технології взято дані, надані Вінницьким центром з гідрометеорології. Це дані моніторингу атмосфери м. Вінниця за останні 10 років, які включають: температуру повітря, вологість повітря, точку роси, хмарність та швидкість вітру. Для підвищення точності прогнозування запропоновано математичну модель, яка базується на оптимальному визначенні ваг ансамблю моделей градієнтного бустингу та логістичної регресії. Проведено експерименти, які показали достатньо точний результат. Точність запропонованої інформаційної технології показала 80 %. Це підвередило достовірність запропонованої технології.

Розглянуто ефективніший за аналоги метод синтезу стійкої багатозв'язної когнітивної карти складної системи на основі базової стійкої когнітивної карти меншого порядку. Особливість цього методу полягає в тому, що когнітивна карта вищого порядку проєктується з псевдотрикутною матрицею суміжності, яка є більш багатозв'язною у порівнянні з матрицями суміжності, що використовуються в інших аналогічних методах. Така псевдотрикутна матриця суміжності проєктується з урахуванням таких правил: усі елементи базової когнітивної карти є елементами когнітивної карти вищого порядку, тобто матриця суміжності для цієї когнітивної карти вищого порядку будується "навколо" матриці суміжності базової когнітивної карти таким чином, щоб усі діагональні елементи базової когнітивної карти були частиною діагональних елементів когнітивної карти вищого порядку; елементи матриці суміжності когнітивної карти "навколо" базової когнітивної карти вище або нижче головної діагоналі повинні дорівнювати 0, тобто мати вигляд трикутної матриці (якщо ігнорувати елементи базової когнітивної карти, тому для такої матриці введено поняття псевдотрикутної), або зводитись до неї шляхом транспонування чи переставляння стовпців та рядків. Доведено, що когнітивні карти з псевдотрикутними матрицями суміжності, що задовольняють вищезгаданим правилам, будуть гарантовано стійкі. Доведення здійснено за рахунок використання правил обчислення визначника матриці як суми алгебраїчних доповнень будь-якого стовпця чи рядка та з урахуванням того, що ваги когнітивних карт не перевищують 1, за визначенням. Для доведення працездатності запропонованого методу синтезу стійкої багатозв'язної когнітивної карти розглянуто приклад послідовно розташованих ділянок річки вздовж р. Південний Буг у районі м. Вінниці. В цьому прикладі вершинами когнітивної карти є концентрації біохімічного споживання кисню на кожній ділянці річки, що характеризують концентрації органічних речовин у воді, а цільової вершиною карти є концентрація розчиненого у воді кисню у замикальній ділянці річки, на яку впливає це забруднення. Для автоматизації розрахунків розроблена Python-програма як публічний ноутбук на базі відомої платформи Kaggle. Проведені дослідження та комп'ютерні експерименти показали ефективність та працездатність запропонованого методу.