Висвітлено питання створення ефективних нейромережевих інформаційних технологій прогнозування параметрів. Досліджено соціально-економічні, політичні та технологічні системи за умов невизначеності. Проаналізовано основні властивості складних систем, для яких є суттєвим вплив людського фактора. Як базові компоненти інформаційних моделей автоматизованих систем підтримки прийняття рішень запропоновано штучні нейромережі з неітеративним навчанням на базі принципів методу геометричних перетворень (МГП). Розвинуто архітектуру штучних нейромереж МГП та інформаційні технології їх застосування з метою забезпечення покращених властивостей узагальнення, зокрема для варіантів коротких тренувальних вибірок. Розроблено структури та методи використання нейромереж з неітеративним навчанням, в яких поєднано можливість одночасного застосування числових і лінгвістичних змінних. Розроблено інформаційну технологію аналізу незалежних складових часових послідовностей (зокрема тренду). Створено програмний варіант нейрокомп'ютера func*net Express, протестованого на завданнях одержання даних.

• Ткаченко Павло Романович (технічні науки)

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"