Об'єкт дослідження - процес обслуговування серверних комп'ютерних систем, заснований на контролі їх характеристик. Мета - створення нових способів оцінювання ефективності функціонування та контенту серверних комп'ютерних систем з урахуванням єдиного підходу до аналізу характеристик серверної комп'ютерної системи на основі нейромережевих технологій. Методи дослідження - методи теорії обчислювальних мереж і мереж масового обслуговування, теорії ймовірностей і способи статистичної обробки, штучні нейронні мережі, нечітка логіка, метаевристики, способи системного аналізу. Апаратура - серверні комп'ютерні системи. Теоретичні і практичні результати - розроблено алгоритм для запропонованого способу розрахунку факторів серверних комп'ютерних систем, що дає можливість з великою точністю отримати комплексну оцінку ефективності функціонування; отримано статистичні оцінки факторів, пов'язаних з видом веб-ресурсів, що дає можливість збільшити точність аналізу контенту; розроблено процедури, які забезпечують як адекватність, так і здатність до навчання моделей оцінювання ефективності функціонування та контенту. Новизна - вперше запропоновано єдиний підхід до аналізу характеристик серверної комп'ютерної системи на основі штучних нейронних мереж, нечіткої логіки та метаевристик, який дозволяє вирішити завдання підвищення якості оцінювання ефективності функціонування та контенту для різних архітектур; одержано подальший розвиток способу розрахунку характеристик обчислювальних систем, який відрізняються тим, що орієнтований на особливості серверних комп'ютерних систем, що дозволяє підвищити точність оцінювання ефективності функціонування; вперше створено нечітка нейромережева модель оцінювання ефективності функціонування серверних комп'ютерних систем, яка відрізняється тим, що, використовуючи формалізацію знань у вигляді нечітких правил, дозволяє за сукупністю факторів дати комплексну оцінку ефективності функціонування, що спрощує взаємодію людини з комп'ютерною системою; вперше розроблено спосіб оцінювання контенту серверних комп'ютерних систем, який відрізняється тим, що його нейромережева модель враховує статистичні характеристики факторів, дозволяючи підвищити вірогідність оцінки контенту на 15%; удосконалено спосіб визначення параметрів запропонованих нейромережевих моделей, який на відміну від існуючих базується на ефективній комбінації метаевристик, що забезпечує як адекватність, так і здатність до навчання моделей. Ступінь впровадження - результати дисертаційного дослідження використовуються в Донецькому національному технічному університету при проектуванні і супроводі серверних комп'ютерних систем. Сфера використання - в серверних комп'ютерних системах.
