Разработана методика сравнения нечетко модели проблемной среды (ПС), отличающаяся от известных тем, что она позволяет выполнять несмещенную оценку равенства нечетко выраженных показателей и тем самым повысить достоверность сравнения. Описаны алгоритмы самообучения, позволяющие формировать программы целесообразного поведения в различных проблемных средах, отличающиеся от известных, имитацией отработки пробующих действий на нечетких семантических сетях, что дает возможность исключить влияние интеллектуальных систем на ПС в процессе изучения закономерностей среды. Ключевые слова: интеллектуальные системы, проблемная среда, нечеткая семантическая сеть, множество вершин и ребер, характеристик, терм, алгоритмы самообучения
