Рассмотрена задача нечеткой кластеризации многомерных наблюдений и предложена группа адаптивных алгоритмов самообучения нейронной сети Кохонена для возможной кластеризации с переменным параметром нечеткости, которые могут в реальном времени выделять в даных кластеры, что пересекаются.
