Целью работы является повышение скорости процесса обнаружения изменения свойств стохастических последовательностей в задаче ранней диагностики нелинейных стохастических объектов в реальном времени с использованием искусственных нейронных сетей. Разработанные архитектуры ИНС, методы, алгоритмы, а также соответствующее программное обеспечение для решения задач ранней диагностики могут быть использованы при проектировании адаптивных систем управления сложными объектами, которые функционируют в условиях наличия априорной и текущей неопределенности о свойствах объекта и действующих на него возмущений.