Работа посвящена проблеме количественной оценки надежности и точности функционирования модели сложной социотехнической системы с адаптивным выбором класса точности на основе учета особенностей предметной области. Показано, что интегральную ошибку на выходе искусственной нейронной сети (ИНС) в процессе обучения целесообразно измерять в каждой эпохе и, используя критерий согласия Смирнова, ставить в соответствие со статистическим уровнем значимости. В этой ситуации ИНС приобретает свойство измерительного инструмента с изменяемым классом точности. Это позволяет учесть особенности предметной области системы, автоматизировать расчет признака окончания обучения и распространить область применения статистических критериев на выбор параметров обучения искусственной нейронной сети
искусственные нейронные сети, сложные системы, моделирование