Дисертаційну роботу присвячено розробці нейромережевого підходу для рішення задач автоматизованого керування технологічними процесами дифузійного відділення виробництва цукру.
У роботі проведено аналіз існуючих систем керування ДУ, на основі якого зроблено висновок щодо доцільності розробки адаптивного керування з використанням методів теорії штучних нейронних мереж. Вивчення властивостей статичних та динамічних ШНМ обумовило використання для рішення поставленої задачі РБМ нульового та першого порядків. Запропоновано кусково-лінійну апроксимацію БФ, що дозволило суттево скоротити процедуру навчання ШНМ та скоротити тривалість її навчання. З метою корекції порядку моделі та забеспеччення стійкості процесу навчання запропоновано використання UDU_т факторизації матриці спостережень. Отримано співвідношення, які дозволяють реалізувати нейромережні та нейромережні ПІД-регулятори. Запропоновано процедури непрямого нейромережевого керування на основі РБМ нульового та першого порядків з апроксимацію БФ. Достовірність результатів підтверджується експериментальними дослідженнями та впровадженням.