Розглянуто задачу керування стохастичними об'єктами за умов невизначеності щодо структури та параметрів об'єкта. Вдосконалено методи керування на базі моделей, що настроюються, з урахуванням наявних обмежень на величину похибки керування та динаміку керуючого впливу. Запропоновано швидкодіючу адаптивну процедуру ідентифікації параметрів багатовимірних об'єктів керування. Висвітлено адаптивні процедури навчання та самоорганізації в реальному часі з високою швидкодією для нечітких нейромережевих моделей. Модифіковано метод керування на базі оберненої нечіткої моделі. Проаналізовано закони керування на базі локальної лінеаризації нечітких моделей з використанням процедур навчання та самоорганізації. Проведено імітаційне моделювання розроблених законів керування та процедур навчання. Розв'язано актуальні практичні завдання керування складними технічними об'єктами з використанням даних методів та моделей.