Рассмотрены проблемы, цели и задачи построения цифрового информационного фонда интеллектуальной собственности (ЦИФИС), критерии эффективности и показатели качества формирования, использования и развития патентно-информационных ресурсов ЦИФИС. Предложены методы и средства решения задач формирования и управления ЦИФИС. Особое внимание уделено методологии построения эффективной системы управления качеством и информационной безопасностью ЦИФИС.

Предлагается адаптивная система управления по вектору состояний классом нестационарных линейных систем. Задача адаптации сведена к задаче идентификации кусочно-постоянных приближений нестационарных параметров идеального сигнала управления. При выполнении условия неисчезающего возбуждения регрессора с достаточно малым периодом обеспечена экспоненциальная сходимость ошибки идентификации приближений и ошибки слежения за эталонной моделью к произвольно малой окрестности положения равновесия. Полученные теоретические результаты проиллюстрированы математическим моделированием.

Для создания базы данных научных статей и их нормализации требуется инструмент, который призван систематизировать данные с целью обеспечения эффективного поиска и анализа цитирования. Однако разнообразие форматов самих статей является главным вызовом. Использование эвристических методов, таких как регулярные выражения, может быть полезным, но требует разработки множества правил для учета различных структурных элементов. При этом альтернативные подходы, основанные на машинном обучении, обеспечивают высокую точность, которая зависит от качества данных и выбранной модели. В данной работе рассматривается возможность дообучения модели с открытым исходным кодом GROBID, используемой для автоматического извлечения структурных элементов научных публикаций.

Рассматриваются некоторые задачи о многозначных отображениях, ко- торые могут быть сведены к минимизации положительно однородной лип- шицевой функции на единичной сфере. Последняя задача может быть в некоторых случаях решена алгоритмом первого порядка – методом проек- ции градиента. В качестве одного из примеров рассмотрен случай, когда многозначное отображение есть множество достижимости автономной ли- нейной управляемой системы. Для ряда постановок доказана линейная сходимость метода проекции градиента в рассматриваемой ситуации. Мы используем схему доказательства сходимости градиентного метода, пред- ложенную Б.Т. Поляком, в случае выполнения неравенства Лежанского– Поляка–Лоясевича. В отличие от других способов решения, например при помощи аппроксимации множества достижимости, приведенные алгорит- мы гораздо слабее зависят от размерности фазового пространства и дру- гих параметров задачи. Также возможна эффективная оценка ошибок. Численные эксперименты подтверждают эффективность рассматривае- мого подхода. Помимо множества достижимости, рассмотренные алго- ритмы могут быть применены к различным теоретико-множественным задачам с многозначными отображениями достаточно общего вида.