Исследован отбор наиболее информативной комбинации признаков как задача многокритери-альной оптимизации, для решения которой предложено использование методов многокритериаль-ного эволюционного поиска, дающих возможность найти набор информативных признаков по не-скольким критериям. Разработан многокритериальный эволюционный метод с использованием обобщенной целевой функции. Построены модели зависимостей режимов высокоскоростного фрезерования от параметров вибраций, возникающих при обработке нежестких деталей авиадви-гателей.

Впервые предложена архитектура нейро-нечеткой сети, обеспечивающая возможность оценки уверенности при распознавании образов. Разработан новый метод обучения нейро-нечеткой сети, позволяющий в неитеративном режиме настраивать весовые коэффициенты нейронов, не требующий вычисления производных целевой функции по весам сети, не требующий выбора начальной точки поиска в пространстве весов, не склонный к попаданию в локальные минимумы и зацикливанию.