Обсуждаются три основных метода обработки экспериментальных данных, активно используемых в последние годы в Объединенном институте ядерных исследований: робастные методы математической статистики, искусственные нейронные сети, клеточные автоматы и вейвлет-анализ. Обзор сделан, главным образом, по работам, выполненным с участием сотрудников Лаборатории информационных технологий, в том числе и в рамках международных коллабораций с крупными физическими центрами: CERN, DESY, BNL и др. Авторы постарались достаточно подробно осветить основные понятия обсуждаемых методов и привести наиболее полезные и перспективные примеры их применения.

In the given survey three basic methods of experimental data processing are considered which are intensively used during last decade at the Joint Institute for Nuclear Research, namely: robust methods of mathematical statistics, artificial neural networks, cellular automata and wavelet analysis. The main source of survied papers is those that have been elaborated by authors from Laboratory of Informational Technologies, as well as works developed in collaborations with famous physical centres as CERN, DESY, BNL, etc. The authors described the basic principles of discussed methods and gave most useful and promising examples of their applications.