ТЕОРЕТИКО-ВЕРОЯТНОСТНЫЕ И СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ 2019-2023 Шифр 0063-2019-0008

Целью исследований этапа 2022 года является развитие и совершенствование стохастических вейвлет методов и инструментальных когнитивных нейросетевых средств моделирования, оценивания и управления сложными системами информатики, ориентированными в том числе и на новые архитектуры СВТ. Получены следующие новые научные результаты: разработано методическое обеспечение анализа, оценивания и распознавания в стохастических системах, не разрешенных относительно производных; разработаны вейвлет и бионическое инструментальное обеспечение анализа и синтеза стохастических систем высокой доступности; разработано методическое и алгоритмическое обеспечение динамического когнитивного моделирования нелинейных управляемых систем; разработаны методы и средства повышения эффективности рекомендательных систем на основе анализа неявных данных; созданы новые численные методы оценивания и управления; разработаны новые стохастические оптимальные стратегии управления и дистанционного обучения; предложены теоретико-вероятностные подходы к формированию сценариев интеграции ведомственных систем; созданы смысловые подходы к передаче и детекции информации; разработана методология использования параметров конечных нормальных смешанных моделей в ансамблевом обучении рекуррентных нейронных сетей для повышения точности решения задач прогнозирования; предложен статистический подход с элементами машинного обучения для детектирования момента значимого изменения параметров в турбулентной плазме; в области вейвлет-анализа продолжено исследование методов пороговой обработки; разработаны имитационно-алгоритмические методы для принятия квазиоптимальных решений в частично наблюдаемых системах распределенной обработки информации; получены новые фундаментальные результаты в области вероятностных моделей на основе сумм со случайным числом слагаемых, систем массового обслуживания и марковских цепей; развиты методы интеллектуального анализа данных, в том числе для случая использования меньшего объема априорных предположений и данных с пропусками; разработана модель для анализа нарезки радиоресурсов беспроводной сети в виде управляемой системы массового обслуживания; развита теория ресурсных систем массового обслуживания для анализа показателей эффективности сетей пятого и шестого поколения. Исследования являются актуальными, соответствуют общей тематике НИР и развивают полученные на этапах 2019-2021 гг. результаты в соответствии с планом. Результаты могут быть использованы для моделирования, анализа и синтеза стохастических систем связи пятого и шестого поколений, систем высокой доступности, нелинейных динамических управляемых систем для турбулентной плазмы, систем дистационного обучения и формирования сценариев интеграции ведомственных систем, разработки эффективных торговых статегий на финансовых рынках.