В дисертації розвинуто метод паралельного оброблення масивів даних для асоціативних задач у процесі сортування та ранжування при класифікації об'єктів через використання ознак обнулення елементів числового масиву в процесі альтернативного сортування, що розширює функціональні можливості класифікатора за рахунок ранжування результатів. Запропоновано вдосконалення методу позрізового оброблення масиву даних на базі SM-перетворення з нормалізацією елементів дискримінантних функцій, що забезпечує реалізацію процесу класифікації об'єктів у матричному (систолічному) форматі. Запропоновано варіант реалізації механізму конкуренції для нейроподібного класифікатора із застосуванням результатів сортування елементів числового масиву, що забезпечує прискорення процесу класифікації через задіяння швидкісної операції декремента одночасно до всіх елементів числового масиву.