Диссертационная работа посвящена разработке многоуровневых вероятностных сетей, позволяющих учитывать изменения в контексте, а также методов их обучения для анализа и моделирования сложных информационных систем, функционирующих в условиях неопределенности. В работе разработана новая архитектура вероятностных метасетей, которая позволяет моделировать изменения прогнозирующей вероятностной сети также вероятностной сетью - контекстной. На основании общей архитектуры вероятностных метасетей разработаны три модели метасетей, отличающиеся способом влияния контекста на прогнозирующую сеть: С-метасеть - модель вероятностной метасети, управляющая условными зависимостями; R-метасеть - модель вероятностной метасети, управляющая отбором атрибутов; RC-метасеть - комбинированная модель вероятностной метасети. Разработаны методы обучения для вероятностной метасети.