В данной научной работе исследователи представляют инновационный подход к дифференциации синдромов в традиционной китайской медицине (ТКМ), интегрируя математическую теорему Колмогорова — Арнольда (KAT) в архитектуру нейронных сетей. Методология базируется на концепции множественного усиления знаний, что позволяет модели более эффективно обрабатывать сложные, нелинейные взаимосвязи между симптомами и паттернами заболеваний. Использование KAT позволяет значительно снизить вычислительную сложность при сохранении высокой точности аппроксимации функций, что критически важно для клинической диагностики. Результаты исследования демонстрируют превосходство предложенного метода над стандартными глубокими нейронными сетями в задачах классификации синдромов ТКМ. Внедрение данного алгоритма открывает новые возможности для автоматизации экспертной диагностики в восточной медицине, обеспечивая высокую воспроизводимость и точность анализа данных. Практическая значимость работы заключается в создании надежного математического фундамента для гибридных систем поддержки принятия врачебных решений.