Павлов А. В. Технологія побудови регресійних моделей на основі ітераційного алгоритму з рекурентними обчисленнями

Дисертаційна робота присвячена розробці інформаційної технології побудови моделей на основі ітераційного алгоритму МГУА релаксаційного типу для розв'язання прикладних задач моделювання великої розмірності. Вперше для релаксаційних алгоритмів МГУА розроблено нерекурентні та рекурентні методи оцінювання параметрів і розрахунку критеріїв селекції, що дозволяють розв'язувати задачі моделювання великої розмірності. Розроблено новий метод чисельного дослідження швидкості збіжності ітераційних алгоритмів, що дозволяє підвищити статистичну достовірність оцінювання їх ефективності. Розроблено і реалізовано інформаційну технологію і програмне забезпечення для побудови моделей складних систем за даними спостережень для розв'язання задач моделювання великої розмірності. Подано результати застосування ІТ до розв'язання трьох задач моделювання: прогнозування космічної погоди (модель прогнозує кожні дві з трьох магнітних бур, точність 67%); оцінювання ефективності медичних препаратів (точність моделі 70%); диференціальна діагностика патологій гемостазу (точність розпізнавання 89%).