abstract: Во многих практических случаях возникает задача генерации локальных оценок точности аппроксимации. В статье предложен метод локального оценивания точности аппроксимации сетью на базе гибридных нейроподобных элементов путем расширения ее архитектуры и внедрения двухэтапной схемы обучения. Полученные результаты применимы также к другим популярным архитектурам искусственных нейронных и нейро-фаззи сетей
keywords: локальное оценивание точности, эволюционная оптимизация архитектуры, повышение надежности аппроксимации