Проведена серия вычислительных экспериментов, в основу которой положено обучение искусственных нейронных сетей (ИНС) с применением эволюционного алгоритма. В первой группе этих экспериментов использовался простой эволюционный алгоритм обучения ИНС, во второй и третьей группах - механизм «изоляции» ИНС, заключающийся в скрещивании родительских ИНС и появлении дочерней ИНС внутри одного «изолята» - пространственно ограниченной области весовых коэффициентов ИНС. Показано, что ИНС, обученные с использованием механизма «изоляции», в большинстве случаев показывают лучшие результаты классификации сигналов, чем при использовании простого варианта эволюционного алгоритма обучения.