В работе определяются объект, методы и средства исследования, разрабатываются методы синтеза нечетких решающих правил для анализа и управления функциональным состоянием человека и состоянием его здоровья. Показывается целесообразность использования нечетких правил принятия решений гетерогенного типа. На основании анализа существующих подходов к диагностике функциональных состояний (ФС) человека за классификационные основы были взяты такие состояния, анализ которых позволяет решать задачи оценки эффективности работы операторов человеко-машинных информационно насыщенных систем, а также задачи прогнозирования и ранней диагностики заболеваний, связанных с изменением ФС. К таким классам состояний относятся: состояние оперативного покоя (класс ); активация (класс ); психоэмоциональное напряжение – ПЭН (класс ); утомление (класс ). В связи с этим основным объектом исследования были выбраны испытуемые, находящиеся в названных классах состояний, полученных в их обыденной жизни и смоделированных искусственно. Дополнительно изучались ФС людей, болеющих некоторыми типами психосоматических заболеваний (нервные болезни, заболевания сердечно-сосудистой системы, заболевания желудочно-кишечного тракта).
Для выбора адекватного математического аппарата методами разведочного анализа при участии группы высококвалифицированных экспертов было установлено, что с точки зрения формального описания классов функциональных состояний наблюдаются следующие особенности: классы функциональных состояний имеют значительные нечетко определяемые области пересечений в пространстве информативных признаков, а доступные для измерения признаки имеют различную природу.
Анализ литературных данных и результаты собственных исследований позволяют сделать вывод о том, что в этих условиях предпочтение следует отдавать теории нечёткой логики принятия решений, в которой объединяются классическая теория нечеткой логики Л.Заде с теорией уверенности Е. Шортлифа, а выбор типа и параметров решающих правил и способов их агрегации осуществляется на основании информации о структуре данных, получаемой методами разведочного анализа.