В книге обсуждаются проблемы создания методов моделирования и управления плохо определенными системами в условиях неопределенности. Обосновывается необходимость интеллектуализации широкого круга методов моделирования и систем управления на основе нечеткого и нейронечеткого подхода. Монография состоит из двух частей, посвященных разработке нечетких моделей и систем управления. Первая часть посвящена разработке нечетких статических и динамических моделей Мамдани и Сугено, определению их структуры, а также последующей параметрической и структурной идентификации с помощью специализированного программного комплекса. Рассматриваются динамические адаптивные модели ANFIS, использующие нейросетевые структуры и методы их обучения. Во второй части анализируются логико-лингвистические, аналитические, обучаемые и пропорционально-интегрально-дифференциальные (ПИД) нечеткие регуляторы на основе нечеткой логики Заде. Дается обзор и осуществляется классификация нечетких регуляторов типа Мамдани по количеству входов, выходов и баз правил. Приводятся схемы нечетких регуляторов на основе модели Сугено. Описываются структуры нечетких регуляторов и их реализация средствами Simulink. Показаны примеры применения средств Simulink для определения оптимальных параметров нечетких (ПИД) регуляторов. Нечеткие системы управления сегодня активно внедряются в промышленности, связи, энергетике, транспортных системах, научных исследованиях, в социальных и экономических исследованиях и других сферах. Приведены примеры использования нечетких моделей и регуляторов в энергетике и других отраслях промышленности для целей прогнозирования и управления. Книга предназначена для специалистов в области информатики, анализа и создания интеллектуальных систем, по разработке систем моделирования и нечеткого управления в условиях неопределенности, преподавателей вузов, студентов и аспирантов, а также для читателей, интересующихся компьютерными методами моделирования и управления сложными плохо определенными системами.