Oleksiy Hryhorovych Ivakhnenko
Các nghiên cứu > Kết quả

Cùng với phương pháp nhóm trong xử lý dữ liệu, Ivakhnenko cũng đã thực hiện rất nhiều nghiên cứu khác được công bố:
Principle of construction of self-organizing deep learning networks (Nguyên lý xây dựng mạng học sâu tự tổ chức).
Theory of models self-organization according to experimental data (Lý thuyết về mô hình tự tổ chức dựa trên dữ liệu thực nghiệm).
Method of control with forecast optimization (Phương pháp điều khiển với tối ưu hóa dự báo).
New principles of automatic control of speed for AC and asynchronous electric motors (Nguyên lý mới về tự động điều khiển tốc độ cho động cơ điện xoay chiều không đồng bộ).
(Lý thuyết về các hệ thống bất biến để điều khiển thích ứng có bù các nhiễu đo được). Ông đã phát triển nguyên tắc đo nhiễu gián tiếp, được gọi là "ngã ba vi sai" được sử dụng sau này trong thực tế.
Principle of combined control (Nguyên lý điều khiển kết hợp (với phản hồi tiêu cực cho cách thức kiểm soát các biến và phản hồi tích cực cho các thức kiểm soát nhiễu)). Một số hệ thống kiểu này để điều khiển tốc độ tự động cho động cơ điện đã được triển khai trong thực tế. Điều này chứng tỏ tính khả thi của những điều kiện bất biến trong hệ thống điều khiển kết hợp, một hệ thống đã kết hợp được ưu điểm của kiểu hệ thống khép kín để điều khiển theo độ lệch (độ chính xác cao) và kiểu hệ thống mở (đảm bảo hiệu suất).
The non-searching extreme regulators on the basis of situations recognition ("Các bộ điều chỉnh cực đại không tìm kiếm" dựa trên cơ sở nhận biết tình huống).
Principle of self-learning pattern recognition (Nguyên lý nhận dạng mẫu tự học). Được minh họa lần đầu trong hệ thống nhận thức mang tên "Alpha", được xây dựng dưới sự dẫn dắt của Ivakhnenko.
Basis for the construction of cybernetic prediction devices (Cơ sở để xây dựng các thiết bị dự báo điều khiển học).
Noise-immune principles of robust modelling for data with noises. (Nguyên lý miễn nhiễm với nhiễu cho phương pháp mô hình hóa mạnh mẽ cho dữ liệu có nhiễu).
Design of multilayered neural networks with active neurons, where each neuron is an algorithm (Thiết kế mạng nơ-ron đa lớp với mỗi nơ-ron là một thuật toán).
Ivakhnenko cũng được biết đến qua những thành tựu trong lý thuyết bất biến và lý thuyết về hệ thống điều khiển tự động kết hợp, hoạt động trên nguyên lý bù nhiễu cho các dạng nhiễu đo được. Ông đã phát triển các thiết bị và phương pháp phục vụ cho việc điều khiển thích ứng các hệ thống có bộ khuếch đại từ tính và động cơ.
Ông từng viết bài cho chuyên khảo đầu tiên của Liên Xô về điều khiển học kỹ thuật  được xuất bản trên toàn thế giới bằng bảy thứ tiếng. Theo các nghiên cứu của ông, sự phát triển về sau của các lý thuyết điều khiển kết hợp gắn liền với việc thực nghiệm một số phương pháp như: tự tổ chức tiến hóa, nhận dạng và dự báo trong các hệ thống điều khiển.
Trong những năm gần đây, phương pháp nhóm trong xử lý dữ liệu đã được phát triển thành một phương pháp mô hình hóa quy nạp, thực hiện các quy trình phức hợp và dự báo hệ thống. Các ý tưởng của ông hiện được tận dụng trong các mô hình mạng học sâu. Hiệu quả của phương pháp đã nhiều lần được chứng minh trong các bài toán phức tạp trong thực tế về sinh thái, khí tượng, kinh tế và công nghệ, làm phổ biến phương pháp này trong cộng đồng khoa học quốc tế. Song song với đó, các thuật toán tiến hóa tự tổ chức trong kỹ thuật phân cụm trong bài toán nhận dạng mẫu được ra đời. Những tiến bộ trong việc trừu tượng và mô hình hóa các quy trình kinh tế và môi trường được phản ánh trong các chuyên khảo và đầu sách tương ứng,. Việc khám phá các thuật toán sử dụng phương pháp nhóm đa lớp hồi tiếp trong xử lý dữ liệu cũng được thực hiện trong các xuất bản của ông.