В дисертації розглянуто методи формалізації нечіткої експертної інформації,
отриманої в результаті оцінювання якісних ознак та опису значень кількісних
ознак у лінгвістичних термах, що дозволяє підвищити адекватність як моделей
експертного оцінювання ознак, так і побудованих на них нечітких моделей.Запропоновано імунний підхід щодо класифікації об'єктів у нечіткому
середовищі, який характеризується використанням функцій належності (ФН)
афінності для визначення належності об'єктів до класів. Вдосконалено методи
клонування та мутації антитіл для підвищення швидкості збіжності імунних
алгоритмів. Запропоновано синтез нечіткого регулятора для керування нелінійним
динамічним об'єктом, який передбачає побудову його моделі, отримання оптимального закону керування та адаптацію його структури і параметрів за
допомогою штучних імунних систем (ШІС).