Об'єкт дослідження - реляційні бази даних, системи нечіткої логіки, технології інтелектуального аналізу даних. Мета дослідження - розробка нових науково обґрунтованих моделей, методів та інструментальних засобів інтелектуального аналізу реляційних баз даних. Методи дослідження - теоретичні дослідження при розробці методів інтелектуального аналізу реляційних баз даних базуються на теорії та ідеях штучного інтелекту, теорії нечіткою логіки, теорії реляційних баз даних, методах системного аналізу, положеннях дискретної математики, теорії графів, теорії формальних і алгебраїчних систем. Теоретичні і практичні результати - розроблена інформаційна технологія та інженерна методика проектування інформаційно-аналітичних систем, побудованих на основі реляційної моделі даних, призначена для практичного розв'язання завдань інтелектуального аналізу. Інструментальні програмні засоби, створені на основі запропонованого підходу, були використані для розв'язання практичних завдань інтелектуального аналізу інформаційних систем і довели свою ефективність. Наукова новизна - вперше запропоновано, теоретично обґрунтовано і досліджено метод подання нечітких моделей засобами реляційних систем, який, на відміну від існуючих підходів, дає змогу розв'язування завдань аналізу даних інтегрованих систем - баз даних та систем з нечіткою логікою; вперше запропонована інформаційно-логічна модель "сутність-зв'язок" подання нечітких моделей засобами реляційних систем, що дає змогу моделювати багатозначну агрегатну властивість предметної галузі, що досліджується; одержали подальший розвиток метод оцінки реляційної моделі даних, який дає змогу побудови функціональних асоціативних правил для розв'язування завдань інтелектуального аналізу реляційних баз даних; одержали подальший розвиток метод організації, зберігання та пошуку нечітких даних засобами реляційних систем, який, на відміну від відомих підходів, забезпечує використання мови опису та маніпулювання даними, що дозволяє ефективно вирішувати комплекс завдань інтелектуального аналізу в інформаційному просторі; удосконалено методи асоціативного аналізу сильно-нормалізованих реляційних баз даних, тим самим підвищено ефективність рішень, що приймаються. Ступінь упровадження - результати досліджень впроваджено при розробці й реалізації програмного комплексу для вирішення задачі асоціативного аналізу сильно-нормалізованих відношень, що ґрунтується на властивостях реляційної моделі даних, зокрема, функціональних залежностях атрибутів у складі системи "ІАС Університет" в Харківському національному університеті радіоелектроніки, що підтверджено актом від 16.09.2009 р.; наукові положення, висновки і рекомендації, викладені в дисертації, було використано у навчальному процесі кафедри штучного інтелекту Харківського національного університету радіоелектроніки при підготовці лекцій, проведенні практичних і лабораторних занять з дисциплін "Системи штучного інтелекту", "Проектування інформаційних систем", "Моделі і структури даних", "Бази і банки даних". Сфера використання - в організаціях, що займаються аналогічними проблемами розробки інтелектуальних систем та реляційних баз даних; у галузях інформаційних технологій, фінансів, медицини, біології, екології, транспорту; у навчальному процесі при підготовці фахівців у галузях інформаційних технологій та систем інтелектуальної обробки інформації.
