Диссертационная работа посвящена разработке методов адаптации нечетких моделей на основе искусственных иммунных систем, которые позволяют повысить эффективность интеллектуальной обработки информации в условиях неопределенности и снизить влияние субъективности экспертных оценок. Разработанные методы адаптации нечетких моделей позволяют настраивать параметры базы знаний, а также выполнять модификацию структуры базы нечетких правил по экспериментальным данным без привлечения эксперта.