Выполнен анализ процесса извлечения ассоциативных правил в интеллектуальных системах, позволяющий выявлять новые закономерности, устанавливать и выявлять новые знания. Разработан метод факторного анализа; предложен метод сокращения размерности обучающей выборки; разработан метод синтеза нейро-нечетких сетей (ННС). Предложенные методы составляют математическую основу разработанного программного обеспечения, что существенно (до 53%) повышает уровень обобщения синтезированных диагностических моделей, уменьшает их сложность до 67%, повышая таким образом их интерпретабельность. Выполнены численные эксперименты по решению практических задач автоматизации технического и медицинского диагностирования. Полученные результаты внедрены в производство, a также в учебный процесс.