Розглянуто задачу ідентифікації параметрів математичних моделей дискретних об'єктів керування. Проведено порівняльний аналіз застосування нейромережевого та теоретико-множинного підходів до розв'язання поставленої задачі. Наведено результати числового моделювання.

Розглянуто задачу нейромережевої апроксимації принципу динамічного програмування - метод адаптивної критики. Досліджено можливість застосування класифікатора з перетворенням вхідного простору для розв'язання задач оптимізації з використанням методу адаптивної критики.

Розглянуто задачу синтезу нечіткого еліпсоїдального спостерігача зниженого порядку для оцінки стану багатовимірних лінійних стаціонарних динамічних систем. Запропоновані алгоритми мають властивість грубості (робастності) до порушення апріорних припущень про систему. Ефективність запропонованого алгоритму підтверджено комп'ютерним моделюванням адаптивної системи керування орієнтацією космічного апарата.

Розроблено алгоритм спостереження стану неперервної системи методом нечіткого еліпсоїдального оцінювання. Використання нечітких множинних оцінок забезпечує розв'язок задачі за відсутності апріорної інформації про оцінюваний вектор.

Запропоновано новий метод навчання нейронних мереж прямого розповсюдження, що базується на використанні нестохастичного аналога фільтра Калмана. Ефективність методу підтверджено результатами числового моделювання.

Розглядається задача розпізнавання відбитих ультразвукових сигналів з використанням нейронного класифікатора персептронного типу з одним прихованим шаром. Наводяться результати експериментів для різних наборів інформативних ознак у часовій області.

Розглянуто задачу синтезу редуційованого спостерігача стану багатовимірних лінійних стаціонарних динамічних систем. Запропоновані алгоритми мають властивість грубості (робастності) до порушення апріорних припущень про систему. Комп'ютерним моделюванням адаптивної системи керування орієнтацією космічного апарата підтверджено ефективність запропонованого алгоритму.

Изложены новые методы робастного оценивания и идентификации состояний и параметров объектов, работоспособных в условиях нарушения априорных гипотез и минимальной априорной информации об объекте управления. Описаны методы адаптивного управления объектами с ограниченными возмущениями неизвестного уровня. Предложена методика оценивания состояний линейных динамических объектов в классе нечетких эллипсоидальных множеств.

Запропоновано метод виявлення аномалій у комп'ютерних системах, що грунтується на адаптивній модифікації моделі марковських ланцюгів змінного порядку. Обгрунтовано адаптивну марковську модель змінного порядку.

Запропоновано декілька способів виявлення аномалій у поведінці користувачів комп'ютерних систем за допомогою розробленої моделі та новий метод боротьби з replay-атаками.

Розроблено нейромережний підхід до задачі аналізу даних зоряної камери. Запропоновано два методи кодування вхідної інформації, що базуються на використанні полярних координат і гістограми відстаней. Для підвищення ефективності розв'язання задачі запропоновано метод навчання нейронної мережі. Він базується на використанні нечітких еліпсоїдів.

Індекс рубрикатора НБУВ: О6е(4УКР)л2

Шифр НБУВ: Ж72292 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Розглянуто аспекти створення системи підтримки спільної роботи колективів (так званої "віртуальної" організації) у ході виконання складних проектів. В основу єдиного інформаційного середовища покладено сучасні інформаційні засоби створення розподілених програмних систем - GRID-технології. Даний підхід можна застосовувати у процесі реалізації космічних проектів та під час розробки систем дистанційного навчання.

Описано програмну реалізацію комплексної моделі користувачів комп'ютерних систем. Модель враховує динамічні та статистичні властивості поведінки користувачів, виявлення нехарактерної активності здійснюється за допомогою нейронних мереж. Для реалізації моделі застосовано агентний підхід. Як технологію реалізації та середовище програмування мобільних агентів використано відповідно Java та Aglets Software Development Kit (ASDK).

Проаналізовано сучасні тенденції у розвитку систем спостереження Землі з космосу, а також визначено завдання України в процесах інформатизації та глобалізації у цій сфері, що активно розвиваються, у світлі декількох важливих міжнародних заходів.

Предложен новый подход к определению затопленных территорий на основе радиолокационных и оптических спутниковых данных. Для сегментации и классификации спутниковых изображений используются нейронные сети - самоорганизующиеся карты Кохонена. Предложенный подход верифицирован на данных спутника ERS-2 при наводнениях на р. Тиса в марте 2001 г. Полученная таким образом информация может дополнять данные, используемые при решении задач мониторинга для сельского хозяйства.

Рассмотрены концептуальные основы создания Grid-систем, связанных с обработкой данных наблюдения Земли. Проанализирован международный опыт создания подобных систем, обоснован подход к их построению, сформулированы научные задачи, связанные с развитием Grid-технологий. Предложена модель Grid-системы обработки спутниковых данных. Обсужден опыт создания Grid-системы обработки спутниковых данных в Институте космических исследований НАН Украины и НКА Украины.

Описано автоматичну систему прогнозування міжпланетних ударних хвиль (УХ) у сонячному вітрі. Запропонована система складається з 3 модулів: ідентифікації початку УХ, класифікації УХ і прогнозу часу прибуття УХ. У першому модулі використано порогову фільтрацію за узагальненими характеристиками потоку протонів сонячного вітру. Другий і третій модулі реалізовано на базі нейромережевих обчислень і дозволяють визначати тип УХ і час до прибуття УХ відповідно. Всі 3 модулі орієнтовані на використання даних інструмента ЕРАМ супутника АСЕ, а їх результати верифікуються за незалежними спостереженнями сонячних спалахів центру ІЗМІРАН. Всі числові експерименти проведено для даних спостережень піка останнього циклу сонячної активності, що припав на 2000 р., коли було зафіксовано 40 ударних хвиль.

This article gives an overview of the web-service for estimate of the pre-Black Sea area biodiversity in Ukraine. The service was developed by cooperative system of Space Research Institute of NASU-NSAU and Scientific Center for Aerospace Research of the Earth of NASU within the innovative project of NAS of Ukraine. The estimation procedure using the space images is based on the ecosystem method.

Представлено архітектуру системи регіонального моніторингу параметрів навколишнього середовища з використанням різнорідних джерел даних - дистанційного зондування Землі, моделювання та наземних спостережень. Архітектуру системи та її компоненти можна використовувати повторно для розв'язання різноманітних задач моніторингу. За приклад взято задачу моніторингу параметрів водного середовища Дніпровського лиману. Особливостями даної системи є використання підходу Grid для розподілення складних обчислень, а також реалізація обчислювально-складних елементів системи на базі суперкомп'ютерів сімейства СКІТ. Представлено типові компоненти системи моніторингу - засвоєння даних, обробки, моделювання та надання результатів користувачу.