Sozdanie, nakoplenie, obrabotka i ispolzovanie informatsii v mire sostavljajut moschnuju informatsionnuju sredu. Ona zanimaet veduschee znachenie v razlichnykh oblastjakh chelovecheskoj dejatelnosti. Monografija predstavljaet nachalnyj shag vydelenija chastnykh svojstv ukazannogo slozhnogo protsessa, ikh chislennogo izuchenija s pomoschju predlozhennykh metodov i modelej inzhenernogo kharaktera. Na nash vzgljad, imenno takie metody i modeli sostavljajut osnovu obrabotki bolshikh dannykh v sfere reshenija nauchno-issledovatelskikh zadach. Rassmatrivajutsja i usovershenstvujutsja klassicheskie metody i modeli issledovanija slozhnykh sistem, osnovnye zakony (Metkalfa, Amdala, Gustavsona - Barsisa, Grosha) vzaimodejstvija setevykh struktur, modeli i metody otsenivanija ikh effektivnosti i kachestva, a takzhe modeli i metody issledovanija slozhnykh sistem s nechetkimi parametrami. Rassmatrivajutsja sovremennye instrumentalnye sredstva i tekhnologii intellektualnoj obrabotki bolshikh dannykh. Predstavleny originalnye rezultaty, kasajuschiesja reshenija zadach: informatsionnogo vzaimodejstvija, kontrolja sostojanija, otsenivanija nadezhnosti i predskazanija sobytij dlja slozhnykh sistem; otsenivanija effektivnosti, kachestva i proizvoditelnosti setevykh struktur, a takzhe otsenivanija i obespechenija ikh nadezhnosti; rascheta funktsij prinadlezhnosti s nechjotkim argumentom i koeffitsientom, reshenija nechjotkikh nelinejnykh uravnenij, poiska uslovnogo ekstremuma pri nechjotkom ograni-chenii, reshenija differentsialnykh uravnenij s nechjotkimi koeffitsientami. Dan variant obrabotki bolshikh dannykh na osnove sovmestnogo ispolzovanija instrumentalnoj sistemy Hadoop pod upravleniem Windows i svertochnoj nejronnoj seti pri reshenii zadachi raspoznavanija rukopisnykh tsifr. Obuchenie nejronnoj seti provoditsja na osnove nabora dannykh MNIST obraztsov napisanija rukopisnykh tsifr. Postroenie svertochnoj nejronnoj seti proizvoditsja s pomoschju sistemy Neural Network Toolboox. Rekomenduetsja prepodavateljam i nauchnym sotrudnikam, a takzhe magistrantam i aspirantam i pri issledovanii slozhnykh sistem i tekhnologij obrabotki bolshikh dannykh.