У дисертації запропоновано нейромережевий метод ідентифікації
індивідуальної функції перетворення (ІФП) багатопараметричних сенсорів
(БПС) за результатами їх експериментальних досліджень, який забезпечує
високу точність прогнозу (< 0,2%) результатів повірки БПС в точках, де дослідження не проводилися, що скоротило кількість точок повірки з 49 до 9. Отримала подальший pозвиток модель похибок БПС, яка враховує всі можливі
їх комбінації по кожній вхідній або вимірювальній величині, що дало змогу автоматизувати формування навчальної вибірки для навчання нейронної мережі. Досліджено завадостійкість запропонованого нейромережевого методу ідентифікації ІФП БПС за результатами експериментальних досліджень і показано, що він зменшує на порядок випадкову складову похибки.
Синтезовано структуру інформаційно-вимірювальних систем (ІВС)
ультрафіолетового випромінювання (УФВ), яка дає змогу одночасно
забезпечити високу точність вимірювання та взаємозамінність сенсорів УФВ.