В данной статье рассматривается оптимизация бинарных деревьев решений путем уменьшения размерности дерева и определения несущественных атрибутов (диагностических признаков), которые не влияют на процесс принятия решения о состоянии компьютерной системы. Оптимизированное дерево решений позволяет решать задачи классификации состояния объекта в системах диагностирования с меньшими временными и аппаратурными затратами. Применение теории ПФ для оптимизации БДР позволяет минимизировать число атрибутов (диагностических признаков) за счет исключения несущественных атрибутов, которые не влияют на принятие решений при классификации состояний компьютерной системы. Ключевые слова: бинарные деревья решений, минимизация, диагностические признаки, компьютерные системы, переключательная функция, оптимизация.
