При численном решении задачи локализации основная проблема состоит в построении универсального сечения, отвечающего данной локализирующей функции. Предложены два метода решения этой проблемы, в которых использованы оценки производных пер- вого и второго порядков. Проведён сравнительный анализ этих методов с методом, основанным на использовании всех узлов регулярной сетки. Он показал, что предло- женные методы выигрывают и по вычислительной сложности, и по качеству полученной аппроксимации универсального сечения.

Представлены результаты разработки микроструйного счетного триггера в интегральном исполнении. Результаты включают принципиальную схему, многомерную сетевую модель конструкции, 3D-модель и физическую модель. Особенностью разработанного счетного триггера является интегральная конструкция, а также то, что его работа основана не на синхронизации схемы при помощи согласования постоянных времени, а на принципах логического управления – это повышает устойчивость работы и снижает негативное влияние технологических погрешностей.

Разработан новый специализированный программно-аппаратный комплекс для снятия показаний с счетного триггера. Работа программно-аппаратного комплекса основана, на получение низкого или высокого уровня сигнала с тензорезистивного датчика давления. Осуществляя перевод пневматического сигнала в цифровой вид.

В докладе рассматривается задача ранней диагностики и классификации технического состояния узла летательного аппарата. Основная цель доклада заключается в сравнении типов методов анализа временных сигналов – методов общего назначения и статистические методы для оценки их эффективности при решении задачи классификации технического состояния электромеханического привода.

Medium-term price forecasting methods for financial and commodity markets are considered. The forecasted processes are nonstationary and nonlinear; they contain structural shifts arising due to systemic changes in the market structure and extreme events affecting the market. The probability of structural shifts grows with increasing the forecasting horizon, so the forecasting problem should be solved considering possible changes in the process of interest on the forecasting horizon. To forecast future changes in the process, it is necessary to expand the information field of the forecast, i.e., include expert judgments and the results of qualitative analysis of the processes, e.g., using the methods of fundamental analysis, cognitive analysis, and their implementation algorithms. Medium-term price forecasting in financial and commodity markets is a necessary element in the planning and management of socio-economic and production systems and investment management. This survey addresses the peculiarities of the forecasted processes determining the requirements for medium-term forecasting methods, their implementation, and the selection of necessary information included in the forecast to detect future changes in the process and their causal factors. Models and methods of statistical forecasting, artificial intelligence, and fractal analysis are considered, in addition to those using information from various sources in the forecasting algorithm: expert judgments, news about extreme events, and search engine data. The results of this survey are summarized in the context of medium-term forecasting. Finally, some promising lines of research in this area are outlined.