Выпускная квалификационная работа Клименко Ильи Сергеевича посвящена разработке метода решения системы обыкновенных дифференциальных уравнений (СОДУ) с параметрами с использованием полиномиальных нейронных сетей (PNN). В основе алгоритма лежит метод отображений Тейлора, позволяющий построить общее решение СОДУ, мультипликативно включающее начальные условия. Указанное представление позволяет перейти к нейросетевому базису, с помощью которого для СОДУ может решаться как прямая, так и обратная задача.
В настоящее время построение нейросетевых моделей, имеющих связь с дифференциальными уравнениями, является актуальной задачей, так как это позволяет улучшить их обобщающие свойства и добиться физически согласованных результатов прогнозирования. Однако в случае, когда СОДУ содержит неизвестные параметры, которые могут изменяться со временем, задача усложняется. К числу таких параметров, например, можно отнести управления, которые могут изменяться по заранее неизвестному закону, но при этом принимать значения из ограниченного диапазона.
Перед Клименко И. С. стояла задача распространить ранее апробированный подход перехода к нейросетевому представлению обыкновенных дифференциальных уравнений без параметров на случай с параметрами. 
Для решения поставленной задачи Илья Сергеевич разработал алгоритм аппроксимации полиномиального решения СОДУ по пространству параметров, который включает оптимальное построение сетки для перехода к барицентрическим координатам в пространстве параметров любой размерности. Данный шаг привел к естественному обобщению полиномиальной нейронной сети, строящейся для каждого узла сетки, на ансамблевую полиномиальную нейронную сеть, для которой Илья Сергеевич также разработал алгоритм обучения. Предложенная модель была проиллюстрирована на примере решения СОДУ Лотки-Вольтерры с 2 параметрами. Было показано, что использование единственной полиномиальной нейронной сети для описания динамики такой системы недостаточно, однако переход к ансамблевой реализации полиномиальной нейронной сети позволил описать динамику системы во всем пространстве параметров.
Стоит отметить, что Илья Сергеевич неоднократно выступал на ежегодной научной конференции студентов и аспирантов «Процессы управления и устойчивость», имеет две публикации в трудах этой конференции, статью в Вестнике Санкт-Петербургского университета Сер. 10, а также свидетельство о регистрации программы для ЭВМ на разработанный в рамках работы программный код. Разработанные Ильей Сергеевичем алгоритмы и программы стали частью библиотеки с открытым исходным кодом tmflow, а также были апробированы в рамках НИОКР с индустриальным партнером. 
Несмотря на некоторую небрежность в оформлении, присутствии опечаток в тексте работы, Илья Сергеевич достиг запланированной в исследовании цели и добился положительных результатов. ВКР является законченным научно-исследовательским трудом, выполненным автором самостоятельно на достаточно высоком уровне.
Считаю, что выпускная работа Клименко И.С. полностью удовлетворяет требованиям, предъявляемым к ВКР магистра, а ее автор заслуживает оценки «отлично».