В статье предложены структуры динамических (рекуррентных) и статических (слоистых) нейронных сетей для обработки стационарных и нестационарных сигналов. Эти структуры позволяют работать на больших временных интервалах и в непрерывном режиме, аппроксимировать временные ряды и функциональные зависимости, а также выполнять распределенную обработку входных данных.
