Рассмотрена задача классификации в условиях, когда присутствует временная несогласованность данных обучающей выборки и распознаваемого объекта. Предложена модификация традиционной схемы классификации, предполагающая включение дополнительного этапа, целью которого является временная привязка данных обучающей выборки к текущему моменту наблюдения. Пересчет векторов признаков на текущий момент наблюдения достигается посредством вычисления их условных математических ожиданий, связывающих реализации вектора признаков в моменты времени, присутствующие в обучающей выборке, с их значениями для текущего момента наблюдения. На примере обработки и анализа космических снимков показано, что использование в процессе классификации предложенной процедуры синхронизации данных обучающей выборки и распознаваемого объекта способно существенно повысить достоверность результатов классификации.
