Решена актуальная задача отбора информативных признаков для синтеза классификационных моделей транспортных средств. Предложены новые методы для осуществления данного отбора, которые позволяют более точно выделить систему информативных признаков по сравнению с традиционными методами. Разработано программное обеспечение, которое с помощью предложенных методов находит комбинацию информативных признаков, наиболее полно отражающую исследуемый объект.

Вирішено актуальне завдання відбору інформативних ознак для синтезу класифікаційних моделей транспортних засобів. Запропоновано нові еволюційні методи для здійснення даного відбору, які дозволяють більш точно виділити систему інформативних ознак у порівнянні з традиційними методами. Розроблено програмне забезпечення, що за допомогою запропонованих методів знаходить комбінацію інформативних ознак.

Рассмотрено решение задачи расчета коэффициента упрочнения деталей авиадвигателей после алмазного выглаживания на основе регрессионного и нейросетевого подходов. Проанализирована информативность признаков для построения моделей коэффициента упрочнения на основе эволюционных методов.

The problem of feature selection is considered. A method of feature selection based on the multiagent approach with indirect communication between agents is developed. Software is created to implement the multiagent method. The problem of feature selection is solved for the diagnostics of chronic bronchitis.