Запропоновано метод навчання двошарового нейро-фаззі компресора, що відрізняється використанням активаційних функцій з лінійними похідними, що підвищує швидкодію процесу оброблення даних та спрощує обчислювальну реалізацію методу. Визначено метод навчання-самонавчання одношарової класифікуючої-кластеризуючої нейронної мережі. Знайдена багатошарова діагностуюча нейро-фаззі система, що побудована на основі системи Такагі-Сугено-Канга з додатковим нелінійним шаром діагностики та модифіковано її метод навчання, що побудовано на основі критерію розпізнавання образів,
яка характеризується підвищеною швидкодією та простотою обчислювальної реалізації. Удосконалено метод передобробки медичної інформації для структуризації простору факторів в задачах діагностування захворювань з використанням нечіткого дерева рішень, моделей багатокритеріального вибору та нечіткої логіки, що дало змогу провести ранжування факторів з метою виявлення найвпливовіших та їх подальшого оброблення інтелектуальною діагностуючою системою.