Для крупномасштабного интеллектуального инструментария предлагается метод постепенного эволюционного наращивания функциональных возможностей. Показано, что высшие животные (биологические интеллектуальные системы) развиваются из небольшого ядра объемом в 150-200 Кб, закодированного в их геноме. Очевидно, что в таких объемах можно запрограммировать только принципы развития и становления этих биологических интеллектуальных систем. Предлагаются и анализируются принципы, которые могут быть положенные в основу саморазвития интеллектуальных систем

Изучаются структурные свойства линейных динамических систем относительно выходных переменных. Разработана пошаговая процедура приведения математической модели линейной системы общего вида к блочной форме управляемости относительно выходных переменных. На основе полученной формы формализованы условиях разрешимости задач стабилизации, слежения и наблюдения относительно выходных переменных.

Рассматривается эволюционный подход построения интеллектуальных систем на базе нейросемантической сети. В качестве примера анализируется эволюционно усложняющийся нейросемантический регулятор для управления априорно неизвестным объектом. Рассматриваются теоретические и практические результаты каждого этапа конструктивного (эволюционного) развития регулятора. В результате анализа функционирования регулятора вводятся и теоретически обосновываются ряд понятий теории информации и саморазвивающихся (адаптивных) систем.Ключевые слова: адаптивные регуляторы, нейроподобная структура, интеллектуальные системы, эволюционный подход.

Даётся алгоритм расчёта количества незанятых и количество официально зарегистрированных безработных в кризисный период.

Исследованы фрактальные финитные управления с множеством корней мощности континуума в распределенных системах