В данной статье рассматривается синтез нейросетевой системы программного управления сложным нелинейным объектом с недостаточно известной математической моделью высокого порядка («чёрный ящик»). Для повышения эффективности обучения нейросетевого регулятора на таком объекте нужна предварительная настройка матриц весовых коэффициентов, поскольку градиентные методы чувствительны к начальным условиям. Рассматриваемый объект управления в начальном приближении описывается математической моделью типа «жёсткий механический упор», для которого был настроен ПИД-регулятор, и на его основе обучен подражающий нейросетевой регулятор с возможностью дальнейшего дообучения методом обратного пропуска ошибки через прямой нейроэмулятор жёсткого механического упора.