Одной из наиболее характерных черт реальных нейронных структур является наличие различных функциональных и морфологических групп нейронов, так называемых нейронных популяций. В то же время, традиционные нейроносетевые модели (Розенблат, Хопфилд и др.) либо используют приближение тождественности нейронов, составляющих нейронную сеть, либо предполагают жесткую связь свойств модельных нейронов с их положением в сети. В докладе рассматривается оболочка экспертной системы, основанная на топологическом классе "расслоенных" нейронных сетей, в которых слои образованы нейронами различного типа. Показан, в частности, механизм реализации четырехзначной логики в сети, состоящей из нейронов 2-х типов. В такой нейронной сети каждому утверждению (признаку) X сопоставляется 2 комплиментарных нейрона (1-го и 2-го типа). При этом, "включение" нейрона 1-го типа интерпретируется как наличие информации об истинности утверждения (наличии признака) X, а "включение" нейрона 2-го типа - как наличие информации о ложности (отсутствии признака) X. Важной особенностью такой нейронной сети является наличие наряду с обычными состояниями - (10) "истина" и (01) "ложь" - двух дополнительных. Состояние (00) (оба нейрона "выключены") может быть интерпретировано как "отсутствие информации", а состояние (11) (оба нейрона "включены") - как "противоречивость информации". Четырехзначная логика ("истина", "ложь", "отсутствие информации", "противоречивость информации"), на наш взгляд, в большей степени, чем обычная бинарная логика, соответствует задачам диагностики, решаемым с помощью экспертных систем. Нейронная сеть, реализующая четырехзначную логику, обладает рядом принципиально новых возможностей и свойств, в частности: 1. Тестирование поступающей в экспертную систему информации на непротиворечивость. 2. Активное исследование объекта (генерация запросов). 3. Формирование рабочей гипотезы при исследовании объекта. 4. Упрощенная схема целенаправленного обучения (ф-ла Байеса). 5. Возможность "объединения знаний" двух и более различных экспертных систем и др. В известном смысле, речь идет о моделировании некоторых мыслительных функций, считавшихся исключительной сферой деятельности человека. Учет непрерывности (S-образности) выходной характеристики включения реальных нейронов приводит к реализации непрерывного варианта четырехзначной логики, в рамках которого появляются понятия "степень достоверности", "степень непротиворечивости" утверждения, "степень достаточности" информации. Развиты принципиально новые алгоритмы обучения для нейроносетевых моделей, реализующих непрерывную четырехзначную логику.