Система “ДЕЛЬТА” является отечественным лицензионным программным продуктом [4] и предназначена для: разработки оптимальных адаптивных методик идентификации (тестирования) и прогнозирования состояний сложных систем, выработки рекомендаций по управлению ими, а также разработки супертестов в самых различных предметных областях; эксплуатации этих оптимальных методик в промышленном режиме при массовой обработке информации; углубленного анализа результатов тестирования, включающего ранговый (информационный) и кластерно - конструктивный анализ эталонных описаний классов распознавания и признаков, а также анализ достоверности заполнения исходных данных.

От систем статистической обработки информации система “ДЕЛЬТА” отличается прежде всего своими целями, которые состоят в следующем: формирование обобщенных образов исследуемых классов распознавания и признаков по данным обучающей выборки (т.е. обучение); исключение из системы признаков тех из них, которые оказались наименее ценными для решения задач системы; вывод информации по обобщенным образам классов распознавания и признаков в удобной для восприятия и анализа текстовой и графической форме (информационные или ранговые портреты); сравнение распознаваемых формальных описаний объектов с обобщенными образами классов распознавания (распознавание); сравнение обобщенных образов классов распознавания и признаков друг с другом (кластерно-конструктивный анализ); расчет частотных распределений классов распознавания и признаков, а также двумерных матриц сопряженности на основе критерия c 2 и коэффициентов Пирсона, Чупрова и Крамера; результаты кластерно-конструктивного и информационного анализа выводятся в форме семантических сетей и когнитивных диаграмм.

Таким образом, система "ДЕЛЬТА" выполняет за исследователя-аналитика ту работу, которую при использовании систем статистической обработки ему приходится выполнять вручную, что чаще всего просто невозможно при реальных размерностях данных.

Система генерирует 50 видов различных двухмерных и трехмерных графических форм и более 50 видов различных текстовых форм. Имеется подробное руководство по системе типографского качества, объемом 250 листов.

Основные характеристики Системы “ДЕЛЬТА”: обеспечивается достоверность распознавания обучающей выборки: на уровне 90% (интегральная валидность), которая повышается после оптимизации системы признаков, т.е. после исключения признаков с низкой селективной силой; система обеспечивает одновременно обработку до 4000 классов распознавания и 4000 признаков, причем признаки могут быть не только качественные (да/нет), но и количественные, т.е. числовые; реализована возможность разработки супертестов, в том числе интеграции стандартных тестов в свою среду, (при этом не играет роли известны ли методики интерпретации, т.е. “ключи” этих тестов); в системе имеется научная графика, обеспечивающая высокую степень наглядности, а также естественный словесный интерфейс при обучении Системы и запросах на распознавание.

Области возможного применения Системы “ДЕЛЬТА”: синтез адаптивных систем автоматизированного управления сложными техническими системами; определение профессиональной пригодности (оптимальной профессиональной принадлежности), перспектив обучения и профессиональной деятельности, в том числе в специальных областях, требующих от человека специфических способностей и адекватного поведения в экстремальных ситуациях и в измененных формах сознания; исследования по политологии, социологии и прикладной психологии, в том числе на основе обработки больших объемов информации, полученной в результате мониторинга в краткие сроки по распределенной многомашинной технологии; медицинская диагностика, мониторинг динамики состояний больных, изучение взаимосвязей между лечебными воздействиями и эффектом, определение гомеопатических типов, и т.д.; анализ и прогнозирование биржевых ситуаций, прогнозирование курсов валют и ценных бумаг, изучение тенденций фондового рынка; другие применения в любых областях, в которых возникают задачи идентификации и прогнозирования ситуаций или состояний сложных объектов по внешним признакам; изучение влияния факторов различной природы на количество и качество результатов деятельности; использование выявленных зависимостей для разработки обоснованных рекомендаций.