FUNCTIONAL DATA PROCESSING MODEL IN OBSERVATION OF TECHNICAL AND NATURAL OBJECTS
Abstract
Development of science and technology is characterized by a rapid increase in the complexity of objects of knowledge, among which both natural phenomena and high-tech complexes, particularly those of rocket and space purpose, occupy a central place. The growing volume of information and the complexity of its processing sharply intensify the need for new information and computer technologies capable of providing reliable support for the management, monitoring, assessment, and analysis of complex systems. An important conceptual stage in the construction of any such technology is the development of its functional model. In this context, a systems approach, which allows considering complex objects as integral entities with networks of internal and external connections, is gaining increasing importance. For the rocket and space industry, where objects are dynamic, open, and stochastic systems, this approach is particularly relevant, as they demonstrate all the features of complex systems: a significant number of interconnected elements, hierarchy, the presence of feedback loops, adaptability, and the fact that the properties of the whole are not reducible to the sum of the properties of its parts. Effective monitoring of multidimensional time series requires specialized processing methods. The article substantiates the feasibility of classifying complex systems, which include rocket complexes, based on a set of key features: nature, dynamics, determinism, interaction with the environment, etc. Particular attention is paid to the analysis of the specifics of working with autocorrelated data, characteristics of rocket and space systems. The process of their processing is considered, which includes data collection, preliminary processing, autocorrelation analysis, and the application of statistical or machine methods for forecasting and assessing the object's state. This creates a scientific basis for the further improvement of measurement processing methods aimed at increasing the accuracy and efficiency of monitoring complex technical systems in real-time, which is especially important for the rocket and space industry.
Downloads
References
Klymenko O.D. (2025) Verification of homogeneity of pseudorandom samples by Anderson and Bush-Wind criteria // System technologies. №5(160). Dnipro. https://doi.org/10.34185/1562-9945-5-160-2025-03
Корнієнко Д., Голян Н. (2024). Використання методів автоматичного машинного навчання для прогнозування природних явищ. https://journals.politehnica.dp.ua/index.php/it/article/view/587
Гончарук І.П., Головань А.І. (2025) Інноваційна система машинного навчання для моніторингу суднового обладнання в реальному часі. https://vt.duit.in.ua/index.php/home/article/view/432
Яланський О. А., Кириченко О. В., Слащова О. А., Барабанов О. А., Бріженюк В. С. (2025). Особливості реалізації методу спектрального аналізу для обробки даних віброакустичного контролю. https://uajcea.pgasa.dp.ua/article/view/323410
Каштан В., Гнатушенко В., Удовик І., Шевцова О. (2023). Розпізнавання та моніторинг водних об’єктів на оптичних супутникових зображеннях із використанням машинного навчання. https://journals.politehnica.dp.ua/index.php/it/article/view/502
Худяков І.В., Грицук І.В., Черненко В.В., Грицук Ю.В., Погорлецький Д.С., Макарова Т.В., Манжелей В.С. (2021). Особливості моделювання та побудови інформаційної системи дистанційного моніторингу технічного стану транспортних засобів. https://vmt.vntu.edu.ua/index.php/vmt/article/view/272
Берднікова Ю.С., Манжос Ю.С. (2013). Інформаційна технологія аналiзування складних систем.https://scholar.google.com.au/citations?view_op=view_citation&hl=th&user=7e0MNpgAAAAJ&citation_for_view=7e0MNpgAAAAJ:kNdYIx-mwKoC
Жалдак М.І., Мартинюк О.М. (2010). Інформаційні технології в науці та освіті.
Кравченко В.Ф. (2012). Обробка сигналів у системах моніторингу.
Барабаш, М. Б., Набока, М. В., Сніжко, С. І. (2019). Математичне моделювання кліматичних змін та їхніх наслідків для України.
Кузьменко, О. М., Іващенко, Г. А. (2019). Математичні методи моделювання процесів в економіці та природокористуванні.
Fedorenko O.D., Klym V.Y., Klymenko S.V. (2025). Nonparametric statistics of random variables with unknown probability distribution function // System technologies. https://doi.org/10.34185/1562-9945-5-160-2025-11
Copyright (c) 2025 Вікторія Клим, Олексій Федоренко (Автор)

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
All articles published in the journal Journal of Rocket-Space Technology are licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY) license. This means that you are free to:
- Share, copy, and redistribute the article in any medium or format
- Adapt, remix, transform, and build upon the article
as long as you provide appropriate credit to the original work, include the authors' names, article title, journal name, and indicate that the work is licensed under CC BY. Any use of the material should not imply endorsement by the authors or the journal.