Вперше запропоновано метод настроювання ансамблів нейро-фаззі систем з ядерними функціями належності, що навчаються на основі як оптимізації, так і пам'яті і дозволяють забезпечити високу точність вихідного сигналу ансамблю
на основі нечіткого узагальнення. Вперше знайдено адаптивні методи навчання-самонавчання еволюційних штучних радіально-базисних нейронних мереж і еволюційних нейро-фаззі систем, що дозволяють налаштовувати не
тільки всі параметри мережі, але й кількість функцій активації-належності, що дозволило уникнути розмірності і забезпечити необхідну точність при мінімальній кількості параметрів, які налаштовуються. Удосконалено метод навчання радіально-базисних штучних нейронних мереж шляхом використання в якості функцій активації ядерних функцій В. Єпанечнікова, що дозволило спростити і прискорити процес налаштування всіх параметрів мережі.