Дисертаційне дослідження присвячено вирішенню актуальної науковопрактичної проблеми створення інформаційних інтелектуальних систем, що здатні вирішувати задачу оцінки технічного стану об'єктів будівництва в цілому умовах нелінійного впливу вібродинамічних навантажень середовища.Для вирішення задачі оцінки технічного стану об'єкта в ціломузапропонувано гібридну систему, робота якої ґрунтується на використанні узагальненого експертного досвіду і штучних нейро-нечітких мереж категорії Такаги-Сугено-Канга. Описано архітектуру та обґрунтовано алгоритм навчання штучної нейронної мережі.Сформовано вектори вхідних даних, що відображають негативний вплив вібродинамічних навантажень на технічний стан конструкцій та здійсненоадаптацію моделі нейро-нечіткого виведення до вирішення задачі оцінки 20технічного стану об'єктів з накопиченим фізичним зносом. Показано механізм формування бази знань системи на основі результатів будівельно-технічних експертиз. Надано методичні рекомендації щодо оцінки технічного стану об'єктів будівництва в цілому з використанням спеціалізованої інтелектуальної системи підтримки процесу оцінки технічного стану будівель і споруд.Впровадження цієї системи дозволить знизити вплив людського фактору на виконання будівельно-технічних експертиз, які проводяться в нечітких умовах нелінійних навантажень і впливів зовнішнього середовища.Ключові слова: база знань, вібродинамічне навантаження, накопичений фізичний знос, нейро-нечітка система виведення, технічний стан, штучна нейронна мережа.^UThe dissertation research is devoted to the decision of an actual scientific andpractical problem of creation of information intelligent systems, which are capable tosolve a problem of an estimation of a technical condition of objects of construction asa whole of conditions at nonlinear influence of vibrodynamic loadings of theenvironment.To solve the problem of assessing the technical condition of the object as awhole, a hybrid system is propose, the work of which has based on the use ofgeneralized expert experience and artificial neuro-fuzzy networks of the TakagiSugeno-Kanga category. The architecture and algorithm of training of an artificialneural network is describe. The possibility of applying the Bayesian logicalprobabilistic approach to the dephasification of the values of the output change isconsidered.The input data vectors that reflect the negative impact of vibrodynamic loadson the technical condition of structures and the adaptation of the model of neurofuzzy inference to solve the problem of assessing the technical condition of objectswith accumulated physical wear. The mechanism of formation of the knowledge baseof the system based on the results of construction and technical examinations isshown. Methodical recommendations on the assessment of the technical condition ofconstruction objects in general with the use of a specialized intelligent system tosupport the process of assessing the technical condition of buildings and structures ispropose. The introduction of this system will reduce the impact of the human factoron the implementation of construction and technical examinations, which are carriedout in fuzzy conditions of nonlinear loads and environmental influences.