Рассматриваются проблемы анализа нестационарных временных рядов с явными и неявными изменениями свойств. Исследуются процессы двух типов: тренд - стационарные и разностно–стационарные. Анализируются алгоритмы определения типа процесса, основанные на проверке гипотезы вида «исходный процесс является DS-процессом(TS-процессом)» против альтернативной. Обсуждаются понятия ложной регрессии и коинтеграции. Дается обзор проблем, возникающих при анализе процессов с изменениями свойств и методов их решения.

Рассматриваются методы интеллектуального анализа данных и их возможность использования для анализа экологической информации в системах экологического мониторинга.

В работе рассматривается опыт построения эффективной кластерной системы высокой готовности. Такая реализация оказалась возможной благодаря выбору в качестве базовой ОС операционной системы реального времени (ОСРВ) с уникальными на данный момент времени характеристиками. Сам выбор ОСРВ для кластера НА, кажется вполне закономерным. Однако проведенный библиографический поиск не выявил примеров реализации такого рода кластеров. Кроме того, мы поставили цель реализовать файл-сервер на предельно дешевой аппаратуре: на обычных ПК, причем, на существенно различных по производительности. Последнее требование, кластер должен функционировать в сети с машинами под ОС Win dows, в частности, Windows X