Аннотация: Актуальность подхода к корректному описанию произвольного экспертного креативного метода обоснована необходимостью повышения эффективности реализации подобных методов. Для этой цели также желательно создавать модели таких методов для их корректного сопоставления. В результате исследования разработан подход к корректному описанию экспертного креативного метода. Предложено восемь постулатов и введены три базовые гипотезы исследования. Рассмотрены необходимые и достаточные условия для идентификации произвольной разновидности мозговой атаки; необходимое условие корректного описания произвольного экспертного метода; необходимое условие адекватности модели потенциально возможной разновидности мозговой атаки. Введено шесть уровней (балльных градаций) некорректности описания экспертного метода и дано их обоснование. Впервые рассмотрено условие, которое позволяет отделить совокупность мозговых атак от совокупности разновидностей метода фокальных объектов, имеющих одинаковый механизм получения новой информации на этапе генерации идей. Разработан понятийный аппарат исследования по рассматриваемой теме. В частности, даны формальные определения понятий «существенный параметр (характеристика) процедурной составляющей метода» и «существенный параметр (характеристика) описательной составляющей метода». Кроме того, введены и обоснованы понятия идентификационных, желательных и несущественных параметров. В дальнейшем на этой основе предлагается разработать адекватную модель потенциально возможной разновидности мозговой атаки.

Предложена универсальная математическая модель дискретного производ- ства, позволяющая строить производственные планы по выпуску годной готовой про- дукции в разных производственных условиях. Показаны возможности использования теории при производстве с обратной связью по продукции, с использованием техобслу- живания технических средств, при полностью автоматическом производстве. Отмечает- ся правомерность использования предложенного подхода в условиях перехода к Industry 4.0

Описана технология автоматического синтеза обучающих множеств для настройки нейросетевых анализаторов изображений в виртуальной среде с использованием средств трехмерной графики, а также в реальной среде с применением технологий визуального трекинга. Предложены принципы формирования обучающих выборок для задач классификации объектов и локальной навигации автономных роботов. Исследована возможность применения нейросетевых классификаторов, обученных на виртуальных множествах, при решении реальных прикладных задач

Рассматривается проблема передвижения мультикоптера в длительных автономных миссиях. Проанализированы подходы к организации его взлета и посадки в роботизированный контейнер, совмещающий функции транспортировки и подзарядки аккумулятора. По результатам исследования разработаны структурные схемы мультикоптера и контейнера, функционирующих при отсутствии внешних навигационных систем.