Изучены закономерности функционирования различных алгоритмов искусственных нейронных сетей при изменении ряда управляющих параметров. Предложена процедура формирования обучающей выборки, использующаяся для настройки нейронной сети. Показана удовлетворительная надежность классификации наборов тестовых данных при наличии в характеристиках исследуемых объектов грубых промахов с помощью аппарата нейронных сете
