Предложен способ повышения однородности и информативности данных для улучшения качества обучения и прогностических свойств нейросетевых моделей в задачах с сильным зашумлением данных. Вычислительным экспериментом доказана необходимость и состоятельность предлагаемых процедур предобработки данных. Ключевые слова: нейросеть, регуляризация обучения, противоречивые данные, устойчивость, искажение данных.
