Дисертація присвячена вирішенню задач керування нелінійними динамичними об'ектами з використанням нейромережевих стратегій на основі багатошарового персептрону за умов апріорної невизначеності щодо властивостей об'ектів і діючих завад.
У роботі проведено аналіз проблеми створення адаптивних та нейромережевих систем керування. алгоритмів навчання і керування та розроблено ряд нових алгоритмів. які реалізовано на базі ШНМ персептронного типу; запропоновано алгоритми навчання БП, засновані на методі поточного регресійного аналізу; отримано рекурентні форми регуляризованих багатокрокових процедур навчання ШНМ.