Одной из важных задач обработки телеметрической информации малого космического аппарата (МКА) является
оперативная оценка состояния МКА в процессе его эксплуатации, так как своевременное обнаружение аномалий в
телеметрическом сигнале может предотвратить выход из строя бортовой аппаратуры МКА. В виду того, что
телеметрическая информация МКА является разнородной по своей природе, а в процессе измерений могут возникнуть
внешние факторы, влияющие на еѐ точность и достоверность, перспективным является направление обработки
телеметрической информации с помощью методов машинного обучения.