Автором дисертації розроблено нові методи і програмні засоби для побудови інтелектуальних систем діагностування, які синтезують діагностичні моделі у нейро-нечіткому базисі з автоматичним налаштовуванням параметрів та на основі гібридного стохастичного пошуку. Запропоновано моделі якості вибірок та діагностичних нейромоделей і методи формування вибірок, використання яких дозволяє вирішити проблему автоматизації побудови інтелектуальних систем діагностування. Проведено експериментальне дослідження властивостей і характеристик та запропоновано рекомендації щодо використання розроблених методів при вирішенні практичних завдань діагностування і автоматичної класифікації. Отримані результати доведені до практичної реалізації та впроваджені на підприємствах і в організаціях.