Предложен алгоритм формирования системы эффективных классификационных характеристик, основанный на концепции усеченного перебора и использовании информации об индивидуальных показателях классификации при выборе гранул. Его вычислительная эффективность обеспечивается применением операций простого сравнения результатов классификации отдельных классов при выборе наиболее информативной гранулы на очередной итерации и использованием технологии параллельных вычислений на графических процесс
информативность, классификация, нейронная сеть, облачность, параллельные вычисления, текстурные признаки, усеченный перебор