Предложен новый метод обучения нейронных сетей управлению динамическими объектами, базирующийся на оценке локальных значений якобиана положения объекта по управлению за счет использования малых возмущений прикладываемого управления. Метод не требует наличия априорной информации об управляемом объекте и может использоваться для адаптивного управления объектами различной природы. Эксперименты по использованию предложенного метода для обучения рекуррентных нейросетей в системах управления различными объектами демонстрируют преимущества такого нейроуправления над стандартным PID-управлением
нейроуправление, нейроконтроллеры, рекуррентные нейронные сети, адаптивное управление