Рассматривается задача структурного прогнозирования в крупномасштабной системе управления, которая состоит из достаточно большого числа многопараметрических объектов. Основная идея разработанного метода решения такой задачи состоит в том, что прогнозируется не значения параметров, описывающих состояние каждого объекта в конкретный момент времени, а лишь принадлежность этого объекта к некоторой структурной единице (классу) в рамках выделенной структуры этого множества объектов.

Предлагается простой и эффективный метод синтеза линейных фазочувствительных преобразований периодического сигнала, обеспечивающих подавление паразитных экспоненциальных процессов, гармоник сигнала и сетевой помехи.

Разработанная человеко-машинная система «АНАЛИТИК» предназначена для решения задач поддержки принятия решений для крупномасштабных региональных систем управления, а также для анализа сложноорганизованных многомерных данных. Предусмотрена возможность эксплуатация системы пользователями двух уровней. На первом уровне пользователь-аналитик формирует модели исследуемых объектов, в том числе набор интегральных показателей, пространство, в котором проводилась классификация, результирующая классификация, результирующие кусочные прогностические модели. На втором уровне пользователь-предметник использует полученные на первом уровне модели для решения задач оперативного управления.

Дифференциальные каскады увеличивают быстродействие и снижают потребляемую мощность логических схем. Схемотехнические одномерные spice модели МОП-транзисторов имеют сложную внутреннюю структуру с более чем сотней параметров и большой объем программного кода. Более точные многомерные физические модели МОП-транзисторов будут достаточно быстро выполняться лишь на компьютерах с терафлопной производительностью. Поэтому появление доступных персональных компьютеров с терафлопной производительностью, высокоуровневых средств структурирования программного кода и данных позволят перейти к программной оптимизации режимов работы дифференциальных каскадов логических схем.