ТЕОРЕТИКО-ВЕРОЯТНОСТНЫЕ ИСТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ 2019-2023(промежуточный)0063-2019-0008

Проведены разработки новых оптимальных, условно-оптимальных и условно-минимаксных методов оценивания и оптимизации систем высокой доступности. Разработаны интерполяционные методы аналитического моделирования в сложных стохастических системах на базе канонических разложений и вейвлет-методов. Развиты методы анализа и оценивания управляемых марковских скачкообразных процессов по считывающим наблюдениям применительно к модернизированным протоколам ТСР. Получены важные методологические результаты по системам управления научными сервисами, стратегическим планированием и системам информационной поддержки послепродажного обслуживания серийной продукции. Выполнены исследования качества и прогноза нагрузок перспективных видеоконтроллеров. Создано методическое обеспечение, проведены эксперименты по моделированию и оптимизации нелинейных управляемых систем с применением технологий обучения на рабочей станции «Эльбрус 801-РС». На основе искусственных нейронных сетей созданы вычислительный модуль SSMC и комплекс тестовых примеров. Разработано методические обеспечение для решения задач идентификации информационных объектов с использованием изображений в территориально-распределенных системах, обрабатывающих данные о событиях, поступающих из различных источников. Исследованы и развиты методы обработки различных наборов данных (климатических, медицинских), теоретически исследованы байесовские модели баланса и свойства вейвлет-оценок сигналов. В частности, рассмотрена эффективность использования метода случайного поиска в сравнении с классическим алгоритмом перебора всех возможных значений гиперпараметров на некоторой выбранной сетке. Продемонстрировано, что даже сравнительно небольшое число (порядка десяти) случайно выбранных комбинаций позволяет получить сопоставимую точность, при этом затраченное время оказывается весьма умеренным; полученные результаты означают возможность реализовать методологию паттернов для нейронных сетей в виде исследовательского сервиса цифровой платформы. В интересах статистических задач биомедицинской отрасли рассмотрены вопросы сегментирования нестационарных сигналов по оконной дисперсии сигналов; основное внимание уделено изучению шумовой компоненты оконной дисперсии как случайной величины в рассматриваемых моделях. Предложены модели для представления мультикомпонентных сигналов, а также исследованы некоторые вероятностные характеристики шумовой компоненты оконной дисперсии сигналов как случайного процесса в представленных моделях. Решена задача выбора вероятностной модели данных в задачах медицинской диагностики. Рассмотрен стабилизированный метод жесткой пороговой вейвлет-обработки; в модели данных с аддитивным гауссовским шумом с неизвестной дисперсией выполнен анализ несмещенной оценки среднеквадратичного риска, показано, что при определенных условиях данная оценка является асимптотически нормальной, при этом дисперсия предельного распределения зависит от способа оценивания дисперсии шума.Разработаны новые аналитические модели и методы технологий для решения задач ограничения доступа в современных инфотелекоммуникационных и вычислительных комплексах новых поколений с целью анализа показателей эффективности и повышения производительности. Построены аналитические модели и разработаны методы нахождения показателей эффективности в современных телекоммуникационных сетях для различных типов взаимодействия.