Рассматривается класс неизсморфных моделей сложных сигналов, основанных на едином принципе укрупнения их описания, являющемся обобщением многих частных теоретических и эвристических методов представления сигналов, ориентированных на решение задач распознавания в условиях непараметрической априорной неопределенности. Решение задачи распознавания сигналов рассматривается с позиций системного подхода, включающего оценку эффективности модели сигнала, выбор параметров модели, формирование обобщенного оператора преобразования исходного сигнала. Рассмотрены принципы построения диагностических систем на основе предлагаемых методов укрупнения описания моделей сигналов. Приводятся результаты экспериментальных исследований эффективности предло¬женных методов непараметрического распознавания физических сигналов и их моделей. Исследуются ошибки классификации процессов в зависимости от времени обучения, распознавания, размерности пространства признаков.Для специалистов по радиотехнике и автоматике, занимающихся моделированием медицинских и технических информационных и диагностических систем. Это и многое другое вы найдете в книге Принятие решений в условиях неопределенности (Г. Г. Галустов, В. Г. Цымбал, М. В. Михалев)