Разработан метод анализа нестационарных сигналов на примере исследования лазерных трасс. Обнаружена взаимосвязь между коэффициентами аппроксимации сигнала и геометрическими характеристиками сигнала (например, энергетическим центром, моментом инерции). Представлены примеры, которые демонстрируют применение этого метода для задачи точного определения координат при компенсации смещения изображений в лазерной трассе.

Розроблено програмний засіб, призначений для побудови структури нейроподібної мережі зображень. Нормувальне рівняння, на базі якого змодельовано паралельно-ієрархічну мережу, дозволяє виконувати попередню процедуру класифікації образів. Зокрема, дану процедуру можна виконувати у реальному часі, аналізуючи сусідні кадри мультимедійного зображення.

Разработан метод избыточной схемы обработки изображений по четырем направлениям. Приведены блок-схема алгоритма избыточного уравновешивания, результаты экспериментальных исследований.

Рассмотрен метод параллельно-иерархического преобразования на основании популяционного кодирования и его применение для задач распознавания образов. Рассмотрены положения, которые использованы для разработки методов обучения параллельно-иерархической сети (ПИС), использующих идею популяционного кодирования в искусственной нейронной сети. Разработаны математические модели обучения ПИС, а также комбинированный метод обучения ПИС для распознавания статических и динамических образов. Приведены теоретические сведения и экспериментальные исследования.

Разработан метод и компьютерные средства параллельно-иерархического (ПИ) преобразования изображений с использованием высокопроизводительных GPU-адаптеров. Предложены математические модели и метод обучения ПИ сети для распознавания динамических образов.

Вирішено актуальні наукові проблеми - розроблено методи та комп'ютерні засоби опрацювання параметрів інформаційних об'єктів в комп'ютерних системах. Викладено вихідні теоретичні положення, сформульовано мету та завдання дослідження. Розроблено основні методи удосконалення паралельно-ієрархічного перетворення. Розроблено математичні моделі паралельно-ієрархічного перетворення на основі нормуючого рівняння, введено пороговий критерій ϰ для якісної класифікації й оброблення послідовності зображень протяжних лазерних трас. Удосконалено алгоритми попереднього оброблення та розпізнавання зображень плям лазерних пучків, створення структури паралельно-ієрархічних мереж зображень на основі \i G \i0-перетворення. Розроблено програмно-апаратні засоби паралельно-ієрархічного перетворення для ефективного розпізнавання зображень. Проведено експериментальні дослідження методів і комп'ютерних засобів паралельно-ієрархічної мережі для обробки та класифікації зображення у системах контролю параметрів динамічних зображень. Розроблено методику проведення експериментальних досліджень ефективного оброблення фрагментів плям лазерних пучків та проведене фізичне моделювання моделей паралельно-ієрархічного перетворення для ефективного розпізнавання зображень із використання графічного адаптера.