Рассмотрена и проанализирована сеть с функцией преобразования нейронов (ФПН) на основе время-частотного преобразования Табора. Сеть реализует извлечение признаков и последующую классификацию многомерного вектора параметров, присущих контролируемому объекту. Специфика ФПН, использующей временной сдвиг, частотную модуляцию и масштабирование Гауссовой функции, и выбранная структура нейронной сети делают ее приспособленной для распознавания дистанционно контролируемых объектов.
