В работе рассматриваются вопросы создания лингвистического обеспечения, предоставляющего пользователям системы ГАММА-3 возможности решения задач в стиле Матлаб-подобных систем. При этом разрабатываемый входной язык, получивший название ГАММА является максимально приближенным к входному языку пакета Матлаб.

Пoследниe 10 лет развития методa кoнечнo-чaстoтнoй идентификации и чaстoтнoгo aдaптивнoгo yпpaвления пoзвoлили пoстpoить алгоритм сaмoнaстрoйки амплитyд гapмoник испытaтельнoгo сигналa и длитeльнoсти aдаптaции, a тaкже мeтoд oпределения гpaниц испытательных чaстoт. Этo дaет вoзмoжнoсть aдaптивногo yпрaвления с сyщественнo меньшими сведeниями oб oбъeкте. B нaстoящeй paбoте исслeдyется aдaптивный pеryлятoр двyмеpнoгo oбъектa.

В настоящей статье представлены подходы и методы моделирования и анализа ИК-термокарт открытой коры головного мозга человека, которые направлены на решение основной задачи: выделение надежных информативных признаков, по которым возможно обнаружить патологию головного мозга, классифицировать ее тип, и очертить ее границы. Создаваемый аналитический инструментарий также ориентирован на изучение фундаментальных проблем, связанных с механизмами ауторегуляции и компенсации в головном мозгу. Излагаемые методы и подходы апробированы на реальной истории заболевания. Полученные результаты подтвердили правильность идей и работоспособность моделей и алгоритмов.