Целью исследования работы является разработка методов адаптивной нечеткой кластеризации политематических текстовых документов; модели адаптивной нечеткой самоорганизующейся нейронной сети и методов ее обучения; разработка модели системы кластеризации политематических текстовых документов на основе разработанной архитектуры нейронной сети; разработка метода обучения для самоорганизующихся карт, позволяющего улучшить качество кластеризации в случае пересекающихся кластеров путем использования нечеткого вывода; разработка метода кластеризации политематических текстовых документов на основе генетического алгоритма с искусственным отбором. Впервые предложена адаптивная нечеткая самоорганизующаяся нейронная сеть, а также модель системы кластеризации политематических текстовых документов на основе разработанной нейронной сети, отличающиеся от существующих моделей своей архитектурой и методами обучения. Предложенные модели позволяют обнаруживать пересекающиеся кластеры при обработке последовательно поступающи