В настоящее время разработка онтологических моделей построения границ и их контуров по движущимся объектам в реальном времени или близком к нему является актуальной задачей. В связи с этим в статье приведена онтологическая модель реализации данного процесса. Рассмотрены основные алгоритмы детекции границ объектов на изображении, а также представлены программные коды для их реализации. Отмечено, что для распознавания контуров наиболее лучшим является алгоритм Канни. Вместе с этим определён и его серьезный недостаток, заключающий в том, что при незначительном движении объектов более 50% информации о контурах теряется.

Предложен метод построения инвариантных к масштабу представлений временных рядов розничной выручки на базе трехбарной (по трем соседним периодам) геометрии Драммонда (DG), расширенной мульти-таймфреймовым контекстом (день, частичная календарная неделя и скользящая 7-дневка). На этих «патчах» выполнено self-supervised предобучение по схеме Joint-Embedding Predictive Architecture (JEPA) со спатио-темпоральным маскированием, после чего модель дообучена с выходными слоями, оценивающими неопределенность, для прогноза на следующий день и следующую неделю. Проанализированы свойства аффинной инвариантности признаков и идентифицируемости недельной фазы; эмпирически продемонстрировано улучшение по сравнению с сильными базовыми моделями на реальных данных.

Представлена информационно-аналитическая система оценки восьми когнитивных функций авиационного персонала на основе нечеткой логики. На вход системы подаются 14 входных переменных, являющихся результатами прохождения испытуемыми 13 валидизированных психодиагностических методик. Основой функционирования системы является алгоритм нечеткого вывода Мамдани, масштабируемый под размерность входного пространства (1, 2 или 3 метрики) и использующий адаптивные базы продукционных правил (3, 9 или 27). Сформированные количественные оценки восьми когнитивных функций в диапазоне [0; 1] поступают на трехуровневый классификатор, реализующий их качественную интерпретацию посредством отнесения к одной из трех зон: риска [0; 0.4], допустимого уровня (0.4; 0.7] или высокого уровня (0.7; 1]. Практическая значимость разработанной информационно-аналитической системы заключается в создании её как инструмента автоматизированной поддержки принятия решений для специалистов по профессиональному отбору. Внедрение системы позволит перейти от бинарной оценки «годен/не годен» к дифференцированному управлению кадровыми рисками, учитывающему структуру когнитивного профиля кандидата.