Характерными особенностями таких биосистем являются их компартментно-кластерная структура и состояние постоянного мерцания (glimmering property), когда непрерывно вектор состояния системы x=x(t) демонстрирует движение в виде dx/dt≠0. Каждый раз регистрируемые показатели (сигналы) уникальны и, более того, уникальностью обладает каждый временной участок регистрируемого динамического сигнала. Такая неопределенность требует введения исходной неопределенности и в структуру, и в функции изучаемых биосистем. Сейчас это обеспечивается именно компартментно-кластерным подходом. Для решения задачи моделирования непроизвольных движений человека (тремора) была использована трёхкомпартментная двухкластерная математическая модель. Имитационное моделирование двухкластерной трёхкомпартментной системы управления нервно-мышечной системой в рамках теории графов осуществлялось в среде моделирования Simulink MatLab, для исследования сигнала применялись методы теории хаоса-самоорганизации. Она позволяет описывать разнообразные динамические режимы функционирования нервно-мышечной системы при постуральном треморе от хаотических режимов до квазипериодических и далее – стационарных режимов. Изменяя интенсивность драйва, мы получили характеристики с хаотической динамикой поведения вектора состояния системы, что соответствует нормальному функционированию нервно-мышечной системы человека.