На базе вариационного подхода разработан и в достаточно общих предположениях исследован алгоритм решения задачи структурно-классификационного анализа данных. Исследование проводится для размытой постановки задачи структуризации, обобщающей многие частные постановки задач структурно-классификационного анализа. Для оценки качества размытой классификации используется широкий класс выпуклых функционалов, включающий значительную часть известных критериев качества классификации точек евклидова пространства, функционалы в неметрических шкалах и др. В том числе в него входят как частные случаи - функционал средневзвешенной дисперсии точек евклидова пространства функционалы экстремальной группировки параметров функционал диагонализации матрицы связи функционал кусочно-линейной аппроксимации сложных зависимостей функционалы классификации в бинарных, номинальных и ранговых шкалах.

Описаны алгоритмы кусочно-линейной аппроксимации, разработанные на базе методологии классификационного анализа данных, включая алгоритмы размытой кусочной аппроксимации (3 типа размытости), а также 2 глобально-оптимальных алгоритма кусочной аппроксимации. Кратко описаны примеры использования разработанных алгоритмов кусочно-линейной аппроксимации при решении задач анализа, прогнозирования и совершенствования крупномасштабных систем управления.

Рассматриваются вопросы системной характеристики оценки функциональной эффективности комплексов с БЛА

Решаются задачи оценивания параметров и статистических характеристик возмущений для многомерной стохастической системы с дискретным временем. Рассматривается случай, когда неизвестная ковариационная матрица разложима по базису в линейном пространстве симметрических матриц заданного порядка. Тогда задача оценивания матрицы сводится к задаче оценивания коэффициентов разложения.