Сформулирована проблема оптимальной идентификации и обработки случайных временных рядов (СВР) на основе использования свойства статистических, динамических, нечетких моделей. Предложен метод качественной идентификации СВР, включающий алгоритмы нечетких уравнений, логических выводов, учета воздействий факторов внешней среды и нестационарности процессов. Разработан обобщенный алгоритм идентификации СВР с регулированием и корректировкой значений переменных на основе правил нечеткой логики, способов поиска экстремумов по t -норм и s -норм. Спроектированы инструменты для оптимальной обработки данных путем определения адекватной модели; параметрической и структурной идентификации объектов; оптимизации поиска; обучения моделей; идентификации зависимости «входов и выход»; формирования и использования базы знаний, а также наборов нечетких правил, лингвистических переменных, функций принадлежностей и алгоритмов регулирования значений переменных. Разработаны методы нечеткой коррекции искаженной информации путем контроля погрешности идентификации СВР, а также реализован программный комплекс, обеспечивающий высокой точности обработки данных со значительно меньшими затратами.

Тасодифий вақтли қатор (ТВҚ) идентификациясини таъминловчи статистик, динамик, нотиниқ модель, нейрон тармоғи хоссаларидан фойдаланиш асосида маълумотларга оптимал ишлов бериш муаммоси талқин этилган. Нотиниқ тенглама, мантиқий хулосалаш, ташқи муҳит омили, жараѐн ностационарлиги таъсирларини инобатга олувчи алгоритмлар бўйича ТВҚни сифатли идентификациялаш усули таклиф этилган. Нотиниқ мантиқ, t ва s -нормалар бўйича экстремумни излаш услублари асосида ўзгарувчи қийматини мослаш ва созлаш ҳамда идентификацияловчи умумлашган алгоритм яратилган. Хос моделни аниқлаш; параметрли ва таркибий идентификациялаш; излашни мақбуллаштириш; моделни ўргатиш; “киришлар ва чиқишлар” боғлиқлигини топиш; билимлар базасини шакллантириш ва нотиниқ қоидалар, лингвистик ўзгарувчилар, тегишлилик функциялари танламаларидан фойдаланиш; нотўғри маълумотларни ва хатоликни нотиниқ назорат қилиш ҳамда ўзгарувчи қийматларини мослашни амалга оширувчи алгоритмлар яратилган. Жорийлаштирилган дастурий мажмуа маълумотга ишлов бериш аниқлигини юқори даражада ҳамда энг кам харажатларда амалга оширади.

The problem of optimal identification and processing of random time series (RTS) based on the use of the property of statistical, dynamic, fuzzy models is formulated. A method for the qualitative identification of RTS is proposed, including algorithms for fuzzy equations, logical conclusions, taking into account the effects of environmental factors and the nonstationarity of processes. A generalized algorithm for identifying the RTS with regulation and correction of variables values based on fuzzy logic rules, ways of searching for extrema by t norms and s -norms is developed. Designed tools for optimal data processing by determining the appropriate model; parametric and structural identification of objects; search optimization; learning models; identification of the dependence of «inputs and outputs»; formation and use of knowledge base, as well as sets of fuzzy rules, linguistic variables, membership functions and algorithms for regulating the values of variables. Methods of fuzzy correction of distorted information by means of the error control of RTS identification have been developed, and a software package has been implemented to providing high accuracy of data processing with significantly lower costs.