Работа посвящена проблеме автоматизации поиска неисправностей в бортовых радиолокационных системах на основе технологий искусственного интеллекта. Предложена методика построения нейросетевой модели метода последовательных приближений при поиске неисправностей. В качестве среды формирования моделей базовых процессов выбран стандартный нейропакет Statistika Neural Network. Построены модели кластерного анализа входных данных и двухуровневого классификатора состояний объекта. Предлагаемая методика позволяет автоматизировать процесс поиска неисправностей РЛС и снизить время на принятие решений по их восстановлению. Ключевые слова: радиолокационная система, поиск неисправностей, кластерный анализ, классификация, нейронная сеть.
