Наведено результати експериментальних досліджень модульних нейронних мереж, призначених для розв'язання задачі класифікації в просторі ознак зі складною організацією. Розглянуто кілька варіантів модульних архітектур і три підходи до навчання модульних мереж. Усі експерименти проведено з використанням даних ультразвукової локації системи забезпечення безпеки пасажира в автомобілі. Показано, що використання методу декомпозиції задачі, який базується на поділі вхідного простору за сигналами від різних датчиків, є найбільш ефективним для даного типу задач. На підставі порівняння індивідуального та кооперативного методів навчання показано, що вони дають приблизно однакові результати класифікації для даної задачі. Зазначено, що у проведених експериментах індивідуальне навчання показало більш стабільні результати, тоді як використання кооперативного навчання значно знижує витрати часу на тренування мережі.

Розглянуто структуру та функціональні можливості однієї з перших вітчизняних нейропрограм професійного рівня - комплексу NeuroLand. Наведено технологічні й експлуатаційні дані програми, а також результати порівняних іспитів, що демонструють її переваги перед відомими нейропрограмами професійного класу.

Представлено огляд літератури, присвяченої питанню модульних нейронних мереж, за останнє десятиліття. Розглянуто питання організації модульних систем, ансамблеві та власне модульні архітектури, методи поділу проблеми на підзадачі, методи відбору мереж для побудови системи, різні методи комбінування підпорядкованих модулів. Розглянуто переваги, проблеми та недоліки різноманітних технологій в області модульних систем.

Запропоновано формальні визначення дозволених і заборонених архітектур модульних нейронних мереж. Завдяки використанню визначень і властивостей циклів у модульних мережах запропоновано алгоритми визначення порядку перерахування для модульних архітектур, що містять цикли. Запропонована методика призначена для виводу правил автоматичної побудови послідовностей перерахунку модулів, а також для контролю архітектур, створених користувачем у САПР.

Модульні нейронні мережі широко використовуються під час розв'язання прикладних задач завдяки своїй гнучкості і великим потенційним можливостям. Розглянуто питання створення засобів моделювання модульних нейронних мереж, зокрема, мережі з циклами. Однак для мереж, які мають цикли, необхідно мати засоби формального аналізу, що дозволяє визначати послідовність роботи модулів у мережі. Вивчено властивості циклів у модульних мережах, які подано у вигляді спрямованих графів.