Разработана модель адаптивной системы распознавания сложных сигналов с обучением, которая отвечает требованиям распараллеливания при решении задач обработки больших объемов данных на грид-вычислителях. Алгоритм работы системы дает повышение качества распознавания за счет модификации распознающих эталонов и анализируемых сигналов таким образом, что подавляет несущественные компоненты, которые присутствуют в обучающих и анализируемых сигналах, но не связаны с анализируемыми состояниями объекта.