Об'єкт дослідження - процеси адаптації нечітких моделей за умов невизначеності. Мета дослідження - розробка методів адаптації нечітких моделей на основі штучних імунних систем, які дозволяють підвищити ефективність обробки інформації за умов невизначеності та знизити вплив суб'єктивних експертних оцінок. Методи дослідження - принципи теорії нечітких множин і теорії штучних нейронних мереж для побудови нечітких моделей, теорії штучних імунних систем для адаптації нечітких моделей, теорії імовірності, математичної статистики, теорії Марковських ланцюгів для доведення збіжності запропонованих імунних алгоритмів, принципи паралельних обчислень для прискорення роботи імунного алгоритму адаптації нечіткої нейронної мережі. Теоретичні і практичні результати - розроблено методи адаптації моделей нечіткого виведення та нечітких нейронних мереж на основі штучних імунних систем за експериментальними даними. Наукова новизна - вперше розроблено методи структурної та параметричної адаптації моделей нечіткого виведення на основі штучних імунних систем, що дозволяє спростити моделі нечіткого виведення та підвищити їх точність; вперше розроблено метод адаптації нечіткої нейронної мережі на основі штучних імунних систем для одночасного настроювання її структури та параметрів, що дозволяє спростити мережу; вперше розроблено модель кодування параметрів нечітких нейронних мереж, що настроюються, у вигляді структурованого адаптивного мультиантитіла, в якому параметри розділено на незалежні частини, а розмір мультиантитіла не є фіксованим, що дозволяє одночасно виконувати настройку параметрів мережі та скорочувати кількість нейронів у прихованих шарах мережі; отримав подальший розвиток метод оцінювання збіжності імунних алгоритмів, який відрізняється представленням дії імунних операторів мутації та редагування популяції у вигляді матриці переходів та дійсним кодуванням антитіл; отримали подальший розвиток методи мутації та клонування антитіл, що дозволяє скоротити час адаптації нечітких моделей. Ступінь упровадження - результати роботи були використані в ДУ "Інститут дерматології та венерології АМН України" (акт впровадження від 31.08.09 р.), в ДП Науково-дослідний технологічний інститут приладобудування (акт впровадження від 14.08.09 р.), а також були впроваджені в учбовий процес Харківського національного університету радіоелектроніки (акт впровадження від 16.10.09 р.). Сфера використання - в організаціях, що займаються аналогічними проблемами розробки методів адаптації нечітких моделей; у галузях інформаційних технологій, фінансів, медицини, біології, екології, енергетики, транспорту; у навчальному процесі при підготовці фахівців у галузях систем інтелектуальної обробки інформації.
