Разработаны новые методы и программные средства для построения интеллектуальных систем диагностирования, которые синтезируют диагностические модели в нейро-нечетком базисе с автоматической настройкой параметров и на основе гибридного стохастического поиска. Предложены модели качества выборок и диагностических нейромоделей, методы формирования выборок, использование которых позволяет решить проблему автоматизации построения интеллектуальных систем диагностирования. Проведено экспериментальное исследование свойств и характеристик и предложены рекомендации по использованию разработанных методов при решении практических задач диагностики и автоматической классификации.