Целью данной работы является повышение технико-экономических показателей деятельности сахарного завода путем синтеза нейросетевого управления технологическими процессами. Впервые получены соотношения, описывающие кусочно-линейную аппроксимацию базисных функций. Использование предложенного подхода позволяет существенно упростить процедуру обучения, что приводит к сокращению длительности процесса обучения ИНС. Получили дальнейшее развитие методы определения структуры нейросетевой ARX-модели, описывающей нестационарные технологические процессы; методы построения нейросетевых моделей на основе динамических нейронов, что обеспечивает повышение адекватности синтезируемых нейросетевых моделей реальным технологическим процессам; методы построения нейросетевых и нейросетевых предикторных ПИД-регуляторов. Применение разработанных структур позволяет улучшить качество управления нестационарными технологическими процессами.