В арсенале средств управления сложными научно-техническими изделиями важное место занимают системы предотвращения возникновения нештатных и аварийных ситуаций. Сложность их работы обусловлена отсутствием достаточной статистики и неполным представлением о свойствах управляемых объектов, что порождает необходимость обеспечения максимально эффективного участия человека-оператора в процессе мониторинга и управления. На него возлагается целый комплекс задач интеллектуального уровня – необходимо изучить характер и особенности проявленных процессов, обнаружить взаимосвязь различных групп параметров, оценить устойчивость и управляемость системы в целом, исследовать влияние значения отдельных параметров или их сочетания на скатывание системы к нештатным режимам и т.д. Необходима такая визуализация, которая даст максимально возможное представление о состоянии управляемой системы, и в то же время позволит человеку-оператору адекватно воспринимать представленную информацию и принимать осознанные и эффективные действия в режиме реального времени. В работе рассматриваются конкретные пути решения этой задачи, анализируются особенности организации интерактивного режима, предлагается визуальная поддержка логического анализа ситуаций.

Рассмотрены проблемы и принципы формирования в ресурсах глобальных/локальных сетей универсально и бесшовно программируемой среды распределённых вычислений и сетецентрического управления. Проанализированы недостатки современных компьютерных сред. Для перехода к универсальному алгоритмическому пространству распределённых вычислений используется математически замкнутая форма представления данных и программ в виде двоичных деревьев, воплощаемых в едином адресном пространстве оперативной памяти. Сформулированы требования к новой элементной базе – сетевому транспьютеру с немикропроцессорной архитектурой в виде однокристального универсального компьютера со встроенными на аппаратном уровне функциями ядра операционных систем и сетевой маршрутизации.

В работе анализируются методы структурно-классификационного анализа и распознавания образов в контексте использования их в задачах исследования квазипериодических биосигналов. Рассматриваются имеющиеся представления и модели порождения основных типов ритмических биосигналов. Для выбора информативных параметров исследуемых сигналов, типологического анализа этих сигналов и дифференциальной диагностики разработан комплекс алгоритмов, базирующихся на методах структурно-классификационного анализа данных и распознавания образов. Разработка и моделирование этих алгоритмов проводилась на базе анализа обширного экспериментального материала по изучению ритмической структуры пульсового сигнала лучевой артерии.

Рассматривается использование методов Крылова для разработки эффективных алгоритмов диагностики и прогнозирования состояния сложных научно-технических объектов. Проведенное исследование показывает корректность предложенного подхода, который открывает возможность использования полноценных и адекватных моделей сложных научно-технических объектов в алгоритмах диагностики и прогноза, предназначенных для работы в жестких временных рамках.

При мониторинге сложных научно-технических объектов часто используются средства предотвращения возникновения нештатных и аварийных ситуаций. Их работа может происходить в условиях отсутствия достаточной статистики и неполного представления о свойствах управляемых объектов. Отсюда актуальной является задача обеспечения максимально эффективного участия человека-оператора в процессе мониторинга, для чего требуется формировать представления данных, дающих максимально возможное представление о состоянии управляемой системы, и в то же время позволяющие человеку-оператору адекватно воспринимать представленную информацию и принимать осознанные и эффективные действия. Рассматриваются конкретные пути решения этой задачи, анализируются особенности организации интерактивного режима, предлагается визуальная поддержка логического анализа ситуаций