Центральной проблемой при разработке, проектировании и конструировании систем автоматического и автоматизированного управления как на транспорте, так и в промышленности, является обеспечение приемлемых характеристик надежности и безопасности функционирования. В силу развития научно-технического прогресса и повсеместного внедрения в качестве элементной базы микроэлектронных и микропроцессорных компонентов, имеющих несимметричную характеристику отказов, низкие пороги срабатывания, подверженные электромагнитному воздействию и т.д., активно развиваются и направления, связанные с прогнозированием отказов и их парированием в случае возникновения. Все эти мероприятия связаны с внесением в структуру технического объекта существенной избыточности (как на аппаратном, так и на программном уровне).

Разработан метод автоматического распознавания инвентарных номеров подвижных единиц на основе прогностической модели сегментации трафаретных цифр и метода блочного распознавания инвентарных номеров вагонов на базе нейроиммунной модели классификации, обладающей повышенной устойчивостью к сильно искаженным номерам, не соответствующим требованиям написания ПКБ ЦВ №632-2006.

Выявлена ограниченность существующих методов решения обратных задач применительно к автоматизированному управлению технологическим процессом (ТП), которая проявляется в их узкой специализации и сложности в реализации с помощью используемых контроллеров при большой размерности входных и выходных сигналов. В результате данного анализа была обоснована целесообразность использования алгоритмов нечеткой калмановской фильтрации при автоматизированном управлении ТП.