Проанализированы возможности применения различных нейронных сетей (НС) и методов их обучения для классификации данных дистанционного зондирования Земли, а именно многослойного персептрона, обучаемого различными методами первого и второго порядка; НС на основе радиальных базисных функций; НС ARTMAP, основанной на теории адаптивного резонанса.

Описаны основные подходы к построению моделей доверия для grid-систем на основании репутации. Предложено расширение существующей модели репутаций для виртуальных организаций в grid-системах, основанной на вычислении функции полезности и параметров качества обслуживания. Проведена серия экспериментов по проверке адекватности и эффективности построенной модели.

Розглянуто web-портал, який можна використовувати як засіб взаємодії з розподіленою інформаційною системою агромоніторингу. Для оцінки стану сільськогосподарських культур в цій системі використано наземні та супутникові дані.

Решена задача оценки относительной эффективности использования спутниковых данных для прогнозирования урожайности озимой пшеницы в Украине на уровне отдельных областей. Сравнена эффективность прогнозирования на основе эмпирических и биофизических моделей роста сельскохозяйственных культур. В качестве эмпирических моделей урожайности рассмотрены линейные регрессионные модели зависимости урожайности от 16-дневного композита индекса NDVI на основе данных MODIS с разрешением 250 м (MOD13), а также нелинейная регрессионная модель, в качестве предикторов которой используются метеорологические данные 180 местных метеорологических станций, поставляемые ежедневно. Эмпирический подход к прогнозированию сравнивается с биофизическим, реализованным в адаптированной для Украины системе CGMS (Crop Growth Monitoring System), в основе которой лежит модель роста растительности WOFOST. Для идентификации параметров моделей урожайности использованы официальные статистические данные по урожайности озимой пшеницы на уровне областей за период 2000 - 2009 гг. Валидация моделей выполнена на данных 2010 и 2011 гг. Полученные результаты показали, что при настройке параметров моделей на данных 2000 - 2009 гг. и 2000 - 2010 гг. и независимом тестировании моделей на данных 2010 и 2011 гг. соответственно, в среднем все три подхода показывают примерно одинаковую точность. Среднеквадратическая ошибка прогнозирования составляет примерно 6 ц/га.

Проаналізовано існуючі методи вибору сервісу в сервіс-орієнтованих системах та обгрунтовано ефективність застосування моделей репутації для вирішення цієї проблеми. Розроблено математичну модель репутації сервіс-орієнтованої системи, що базується на обчисленні функції корисності сервісу та параметрів якості обслуговування. Удосконалено модель репутації шляхом введення нових компонентів, що дозволяють підвищити стійкість моделі репутації до основних сценаріїв компрометації репутації. Запропоновано використовувати нелінійну схему компромісів, яка на відміну від мультиплікативної схеми, суттєво покращує ефективність вибору сервісу, що дозволяє підвищити швидкодію в системі та знизити рівень відмов. Проведено імітаційне моделювання на реальних даних проекту EGEE Grid-Observatory. Розроблену інформаційну технологію впроваджено Ресурсному центрі Українського національного гріду, що дозволило знизити відсоток відмов на 10 % і таким чином суттєво підвищити загальну швидкість розв'язку задач в гріді.