Розглянуто методологічні основи байєсівського виведення в задачах діагностики для нечітких даних і знань. Запропоновано нову принципову схему інтерполяції апостеріорних оцінок вірогідності гіпотез, яка є інваріантною для різних типів невизначеності інформації.

Представлено оригінальну процедуру для нечітких чисел, що є аналогом лінійної інтерполяції. Розглянуто її застосування до виконання нечіткого байєсівського оцінювання та запропоновано способи усунення проблем, що виникають у ході комп'ютерної реалізації даного підходу.

Розглянуто архітектуру й інструментальні засоби розробки сучасних інформаційних технологій у високопродуктивному паралельному середовищі. Описано основні модулі інформаційної технології оцінки та класифікації станів складних систем на базі нечітких даних і методи розпаралелювання її задач на кластері, які включають функціональну декомпозиції та декомпозиції за гіпотезами. Як приклад, наведено застосування цієї технології для оцінки та класифікації станів економічної системи, що подана у нечіткому інформаційному просторі з дзвоноподібними функціями належності на базі розширення моделі Байєса на випадок нечітких оцінок вірогідностей у середовищі системи СКІТ.

Запропоновано процедуру нечіткої багатовимірної лінійної інтерполяції, розроблену для обчислення апостеріорних оцінок у нечітких байєсівських мережах за представленою нечіткими числами інформацією відносно знаходження вершин мережі в недетермінованих станах.