Розглядаються у рамках інформаційно-екстремальної інтелектуальної технології категорійна модель і алгоритм навчання системи підтримки прийняття рішень(СППР) для керування вирощуванням монокристалів із розплаву. З метою підвищення достовірності та оперативності розпізнавання функціональних станів системи керування при збільшенні потужності алфавіту класів розпізнавання в процесі навчання СППР здійснювалася побудова ієрархічної структури класів розпізнавання. При цьому оптимізація системи контрольних допусків на ознаки розпізнавання та геометричних параметрів контейнерів класів розпізнавання здійснювалася на кожному ярусі бінарного дерева рішень. Ключові слова: оптимізація, навчання, ієрархічний класифікатор, система підтримки прийняття рішень, керування, сцинтиляційний монокристал
