Анотація: У роботі сконструйовано структуру штучної нейронної мережі, як ключового елементу формування логічного висновку в системі виключної складності. Запропоновано здійснювати аналіз систем типу «чорна скринька» з розподіленими параметрами шляхом незалежної інтегральної обробки інформації на локалізованих ділянках з подальшим її загальним аналізом у нейронному шарі верхнього рівня. Показано, що зазначений підхід дає змогу вилучити вплив неінформативних чинників, які за структурою своєї дії є подібними до інформативного впливу, проте носять локальний характер. Запропоновано алгоритм формування високоінформативного числового критерію на прикладі оцінки впливу дебалансу ротора обертової електричної машини, як важливої практичної задачі передбачення відмов у роботі виробничого обладнання та попередження можливих економічних збитків. В основу методики розрахунку запропонованого критерію покладено дискретне вейвлет перетворення часової реалізації вібросигналу з подальшим розрахунком середньо-квадратичного значення вибраних частотних смуг. Доведено, що для виявлення дебалансу ротора найбільш інформативними є частотні смуги, які включають у себе роторну частоту та її другу та третю гармонічні складові. Продемонстровано, що зазначений критерій має понижену чутливість до впливу неінформативних одиничних збурень, що можуть виникати в процесі роботи устаткування. Показано, що запропоноване рішення може розглядатися як окремо узятий унікальний випадок, що має значну практичну цінність, оскільки може бути адаптованим для вирішення задач широкого класу.