Предложенные в работе адаптивные методы обучения эволюционирующих искусственных нейронных сетей и нейро-фаззи систем с ядерными функциями активации - принадлежности и их ансамблей позволяют обеспечить оптимальную точность выходного сигнала в условиях априорной и текущей неопределенности и могут быть использованы в различных областях, где данные представлены в числовой форме в виде временных последовательностей в режиме последовательной или пакетной обработки. Синтезированные в работе методы подтвердили свою эффективность в задаче идентификации и диагностирования электродвигателей и их основных параметров в процессе эксплуатации. Результаты исследований внедрены в ООО "Южэлектропроект", г. Харьков.