Рассматривается модель перенастраиваемой сети с ячейками, реализующими предикатные формулы, имеющие вид элементарных конъюнкций. В отличие от классических нейронных сетей предлагаемая модель имеет два блока: блок обучения и блок решения. 
При ошибках, возникающих при использовании блока решения, подключается блок обучения. Кроме того, конфигурация сети не фиксируется заранее, а меняется каждый раз после работы блока обучения. Базой для создания перенастраиваемой логико-предикатной сети является логико-предметный подход к решению задач искусственного интеллекта, а также понятие неполной выводимости предикатной формулы, позволяющее выделять общие подформулы элементарных конъюнкций.
искусственный интеллект, уровневое описание классов, самообучающаяся распознающая сеть