Аннотация:Рассматривается построение нейросетевых систем счисления пути судна. Синтезированы системы трёх типов, каждый из которых соответствует определённому набору измерителей параметров его движения. В каждом случае нейронная сеть принимает на вход величины, характеризующие кинематические параметры движения судна, а прогнозирует его координаты. Синтезированные системы проходят тестирование в точных навигационных ситуациях, когда судно движется в режиме установившейся циркуляции. Выполнено сравнение методических ошибок сетей с погрешностями классических алгоритмов численного интегрирования. Результаты тестирования позволяют сделать вывод о том, что в рассмотренных модельных ситуациях нейронные сети заменяют алгоритмы, на основе которых формируются образцы для их обучения, с достаточной навигационной точностью, не приближаясь при этом существенно к более точному решению. Характер изменения методической ошибки сети в зависимости от условий плавания может отличаться по сравнению с характером её изменения для того алгоритма, на основе которого формируется множество учебных данных.