Аннотация:Недавно был предложен алгоритм построения иерархических нейросетевых классификаторов, объединяющий режим обучения с учителем и самоорганизацию. Затем он был расширен на случай анализа и сегментации временных рядов с переключающейся динамикой. В данной работе предлагается дальнейшее развитие алгоритма, включающее более точное определение границ сегментов с постоянным типом динамики. Приводятся результаты численных экспериментов по анализу модельных псевдо-хаотических рядов и реальных данных биомедицинских исследований.