Описывается программный комплекс решения задач декомпозиции, возникающих при синтезе логических сетей в базисе одного из наиболее популярных классов программируемых логических интегральных схем (ПЛИС) – программируемых матриц логики (ПМЛ). Комплекс включает в себя программы факторизации систем дизъюнктивных нормальных форм (ДНФ), синтеза одноуровневых и многоуровневых логических сетей в базисе ПМЛ.

Экспериментально исследованы способы увеличения скорости передачи данных за счет уменьшения флуктуаций временного положения информационных сигналов в волоконно-оптической системе. Минимизация флуктуационных эффектов при заданной температуре достигается выбором режимов работы оптоэлектронных компонентов.

Предлагается метод проектирования композиционного микропрограммного устройства управления с разделением кодов, основанный на применении специального преобразователя адресов для формирования адреса микрокоманды на основе ее представления в виде пары <код операторной линейной цепи – код компоненты>. Такой подход позволяет использовать все положительные качества метода разделения кодов независимо от характеристик интерпретируемой граф-схемы алгоритма. Предлагаемый метод позволяет уменьшить емкость управляющей памяти по сравнению со всеми известными методами синтеза подобных устройств управления. Приведен пример применения этого метода.

Предлагается новый метод обнаружения аномальной сетевой активности в реальном масштабе времени, основанный на усеченной процедуре статистического последовательного анализа. Разработанный на базе предложенного метода алгоритм реализован программно и испытан в реальных условиях, показав пригодность к быстрому и достоверному обнаружению атак рекогносцировки, а также активности программных сетевых червей.

Проводится анализ нормативно-методической базы в области безопасности информационных технологий, содержания концепций анализа и управления рисками. Обосновываются необходимость и направления развития нормативно-методической базы. Предлагается подход к реализации этих направлений.

Рассматривается процесс построения нечеткой нейросетевой классифицирующей модели (ННМ) на основе имеющихся числовых значений признаков. Показано, что интегрирование нейронных сетей и нечетких систем позволяет создавать гибридные модели, которые способны обучаться на данных посредством минимизации соответствующей функции ошибки классификации и одновременно представлять извлекаемые из данных знания в виде набора лингвистических классифицирующих правил. В связи с необходимостью построения ННМ, обладающей достаточной степенью интерпретируемости при сохранении точности классификации, предлагается использовать трехэтапный подход к генерированию набора нечетких классифицирующих правил, которые явным образом представляют знания, содержащиеся в данных.

Описываются быстрые алгоритмы регрессионного типа, предназначенные для увеличения разрешения изображений видимого спектра. Предложенные алгоритмы протестированы на десятках мультиспектральных изображений, полученных со спутников Landsat 7ETM+ и Quickbird. Даются результаты увеличения разрешения изображений и таблицы численных оценок качества увеличения разрешения снимков, а также время выполнения алгоритмов.

Рассматривается информационная технология автоматизации процесса диагностики заболеваний лимфатических узлов (ЛУ) шейной группы в процессе эхографии. Описывается комплексная методика ультразвукового (УЗ) исследования опухолевого процесса ЛУ. Предлагаются алгоритмы предварительной обработки ультразвуковых изображений (УЗИ), описываются структура специальной нейронной сети (НС) и алгоритм ее обучения по информации, полученной при обследовании.

Дается общее описание объекта моделирования, технологического процесса его работы, входных и выходных данных. Производится анализ информационных потоков в клинико-диагностической лаборатории (КДЛ), в результате чего выделяются информационные объекты (сущности) и связи между ними. Предлагается концептуальная модель КДЛ, которая представлена в виде ER-диаграммы. В основе этого подхода лежит представление лабораторного показателя как отдельной сущности. Предлагаемый подход к проектированию базы данных (БД) призван помочь разработчикам информационных систем медицинских лабораторий на этапах формализации предметной области и проектирования логической и физической схем базы данных.

Вводится понятие преобразования водораздела в терминах теории графов. Предлагаемый подход к вычислению преобразования водораздела основан на построении леса путей с минимальным модифицированным топографическим расстоянием в пространстве , что позволяет корректно сегментировать объекты изображений. Представлены два алгоритма сегментации полутоновых изображений на основе преобразования водораздела для простых метрик, задаваемых единичной окрестностью и чемферной (a,b)-метрикой. Дается сравнение одного из представленных алгоритмов с аналогичным алгоритмом Лотуфо – Фалькао.

Приводится описание алгоритмов и программ для построения расписаний учебных занятий. Процесс составления расписания представляется как раскраска вершин графа с дополнительными ограничениями на множества цветов. Для оптимизации раскраски графа разрабатываются эвристические алгоритмы, которые позволяют строить практически приемлемые расписания учебных занятий в школах, колледжах или высших учебных заведениях. Система апробирована на реальной информации.

Показывается, что при развитой анизотропии среды можно определить девиаторное сечение предельной поверхности на основе принципа  сохранения потенциальной природы упругой деформации в активном процессе. С использованием средств символьных вычислений системы Mathcad получены достаточные для этого ограничения на анизотропные структуры обобщенного упругого закона.

Рассматриваются основные проблемы, возникающие при исследовании аэродинамических процессов в транспортирующих органах кормоуборочных комбайнов. Применение современных компьютерных технологий позволяет создавать расчетные сетки. Производится компьютерное моделирование распределения поля скоростей в проточной части силосопровода с использованием программного комплекса STAR-CD.

(К 50-летию со дня рождения)