В последнее время для исследования сложных систем управления стали широко использоваться структурно-классификационные методы интеллектуального анализа данных, базирующиеся на алгоритмах классификационного анализа [1]. Это объясняется тем, что многие крупномасштабные системы управления, в первую очередь организационно-административные, функционируют в условиях большой информационной размытости и неопределённости.
В работе рассматриваются задачи анализа функционирования крупномасштабных систем управления. Считается, что такая система состоит из достаточно большого числа объектов, каждый из которых характеризуется многочисленным набором разнородных параметров. Основная идея предлагаемого метода решения подобных задач состоит в следующем. В отличие от большинства приложений, которые анализируют точные значения параметров, описывающих состояние каждого объекта системы, в данной работе предлагается исследовать лишь структуру взаиморасположения этих объектов в пространстве параметров. Такое интегральное описание объектов, входящих в крупномасштабную систему, позволяет существенно повысить эффективность анализа поведения системы, а также устойчивость и робастность процедур принятия управленческих решений. Для формализации такой задачи используется методология классификационного анализа данных.