U ovom se radu na primjeru učenja modeliranja linearnog dinamičkog sustava prvog reda (indentifikacija sustava) pokazala se kvaliteta učenja i generalizacije statičke neuronske mreže s jednim i dva skrivena sloja neurona. Za usporedbu se odabralo više različitih topologija jednoslojne i dvoslojne mreže. Uspoređivale su se mreže s jednakim brojem parametara učenja. Metode po kojima su uspoređivane su: brzina učenja do određenog NRMS-a te učenje do određenog koraka. Učenje se izvodilo po uzorku s zamahom prvog i drugog reda, a algoritam učenja je povratno raspostiranje greške. Nakon učenja gledalo se vrijeme potrebno da se dosegne cilj, postignut NRMS učenja te kvaliteta odziva. Nakon usporedba uzele su se mreže koje su se pokazale najbolje u generalizaciji te ih se pobudilo različitim pobudnim funkcijama (sinusnom i nagibnom) koje nisu bile u setu za učenje. Potom su ponovno uspoređene na temelju mogućnosti generalizacije odziva koje nisu učene
