Запропоновано вейвлет-нейроні мережі, гібридні адаптивні вейвлет-нейро-фаззі-системи, гібридні вейвлет-нейро-фаззі-системи типу-2, закони інтелектуального адаптивного керування на основі запропонованих вейвлет-нейро-фаззі-моделей, а також гібридні еволюційні багаторядні та каскадні МГУА-вейвлет-нейронні мережі для розв'язання задач динамічного інтелектуального аналізу даних. Для розроблених архітектур гібридних еволюційних адаптивних вейвлет-нейро-фаззі-систем запропоновано методи навчання, на основі квазі-н'ютоновських і робастних процедур, які характеризуються підвищеною швидкодією, слідкуючими та фільтруючими властивостями.