Рассмотрены особенности обучения и функционирования нейронных сетей при решении задачи сжатия данных без потерь в потоковом режиме. Предложен метод формирования обучающих множеств с использованием нечеткого представления выходных значений. Выполнен экспериментальный анализ влияния вида функции принадлежности нечеткого выходного значения на процесс обучения сети.