Проведено дослідження діелектричних і фізико-механічних властивостей органо-неорганічних кополімерних композитів на основі силікоалюмофосфату натрію та уретанових олігомерів. Показано, що в разі відповідного складу вдається без втрати міцності реалізувати електропровідність і діелектричну проникність, характерну для неорганічних полімерів. Еластичність цих кополімерів аномально висока.

Наведено результати порівняльних випробувань на ерозійну стійкість відомих вітчизняних полімерних композитів серії "Спрут" за умов інтенсивної дії гідроабразивного середовища, що має значення для їх застосування в збагачувальному обладнанні. Показано, що найвищу стійкість має композит "Спрут-МП" на основі ненасиченого поліефіру з надтвердим наповнювачем (монокорундом). Визначено межу вмісту наповнювача, перевищення якої значно погіршує ерозійну стійкість композиту.

Розроблено генетичний алгоритм (ГА) та оператор схрещування (ОС). Запропоновано застосування ГА та ОС для розв'язання складних оптимізаційних задач та показано їх ефективність.

Запропоновано багатофункціональну апаратно-програмну систему управління SLA, яка володіє функціоналом великих і дорогих апаратних зондів, але за рахунок застосування в ній програмних компонентів набуває суттєву від інших продуктів відмінність - низьку вартість. Створено апаратно-програмну систему управління SLA. Розроблено модель вимірювання якості IP-з'єднань, що надає змогу проводити моніторинг якісних і кількісних характеристик SLA у високонавантажених і сильнозашумлених мережах.

Запропоновано еволюційну модель для розв'язання задачі комівояжера, виконано її апробацію у сфері аптечного бізнесу шляхом оптимізації процесу роботи засобу подачі ліків. У розробленій моделі використано модифіковані оператори ініціалізації початкової популяції. Розроблені оператори ініціалізації початкової популяції передбачають створення початкової множини рішень, виходячи з особливостей розв'язуваної задачі, що дозволяє генерувати більш пристосовані хромосоми (хромосоми з кращими значеннями функції пристосованості) на початковому етапі пошуку та наблизити початкові точки до області глобального екстремуму, зменшити час оптимізації і обсяг використаних ресурсів комп'ютера. Розроблену еволюційну модель для розв'язання задачі комівояжера було імплементовано шляхом її програмної реалізації і впровадження в аптечній мережі "Аптека низьких цін". У програмі реалізовано можливість побудови контуру обходу для пошуку ліків у роботизованому складі на 1000 чарунок, тривалість пошуку ліків є прийнятною для підприємства та складає не більше п'яти секунд.

Розглянуто проблеми та методи машинної класифікації та розпізнавання зображень у вигляді рентгенограм, а також питання вдосконалення штучних нейронних мереж (НМ), які використовуються для підвищення якості та точності виявлення аномальних структур на рентгенограмах грудної клітини. Розроблено модифікований генетичний метод оптимізації параметрів моделі на основі згорткової НМ для вирішення завдання розпізнавання діагностично значущих ознак пневмонії на рентгенівському знімку легень. Принципова відмінність запропонованого генетичного методу від існуючих аналогів полягає у використанні спеціального оператора мутації у вигляді адитивної згортки двох операторів мутації, який надає можливість скоротити час навчання НМ, а також виділити найбільш придатні для вивчення "околиці рішень". Наведено порівняльну оцінку ефективності запропонованого методу та відомих способів, яка показала поліпшення точності при вирішенні задачі пошуку ознак патології на рентгенівському знімку легень. Практичне використання розробленого методу надасть можливість знизити трудомісткість, підвищити достовірність пошуку, прискорити процес діагностики захворювань і знизити частину помилок і повторних обстежень пацієнтів.

Досліджено методи, моделі та програмні засоби розпізнавання образів. Наведено вирішення задач розпізнавання об'єктів сцени автотранспортних засобів. Удосконалено та досліджено методи вирішення задачі пошуку оптимального шляху для автоматизації процесу прийняття рішень. Вирішено завдання оптимізації та прогнозування економічних показників і медико-екологічного моделювання на основі методів і засобів інтелектуального комп'ютингу. Зазначено, що розглянуті методи можуть використовуватися при вирішенні практичних завдань створення інтелектуальних систем прийняття рішень і аналізу даних різної природи.

Висвітлено принцип роботи мобільного телефону, а також розглянуто призначення та особливості роботи його окремих вузлів. Охарактеризовано найпопулярніші мобільні операційні системи. Розкрито питання розробки мобільного мультимедіа застосунку на базі платформи Android. Увагу приділено питанням розробки застосунків для мобільних платформ Iphone, Android, Blackberry. Представлено відомості для ознайомлення з архітектурою мобільного застосунку, графічного інтерфейсу користувача, організації обміну даних у гібридних мобільних застосунках.

У результаті дослідження розроблено інтелектуальну систему підтримки прийняття рішень для діагностування цукрового діабету, яка базується на моделях машинного навчання. Розроблено модифікований генетичний метод оптимізації параметрів нейронної мережі. Модифікація простого генетичного алгоритму, яку реалізовано в межах виконання проекту, надає змогу пришвидшити виконання підбору параметрів навчання нейронних мереж і підвищити результуючий показник точності у порівнянні з базовою версією простого генетичного алгоритму, за рахунок модифікації оператора мутації, а також, зміненого підходу до вибору особин для схрещення. Розроблена модель призначена для застосування у сфері медичного обслуговування та надає змогу з певною точністю визначати наявність ризику захворюваності пацієнта на цукровий діабет за клінічними показниками стану здоров'я. Результатом застосування даної моделі є зменшення ймовірності помилки лікаря, підвищення впевненості лікаря у прийнятому рішенні у разі постановки діагнозу та більша кількість врятованих життів за рахунок постановки вірного та своєчасного діагнозу.