В наше время нечеткая логика нашла широкое применение при управлении сложными системами, решении задач анализа данных, например, таких как: классификация, моделирование, прогнозирование и т.д. Применение нечетких систем - один из зарекомендовавших себя методов данного класса задач. Однако при использовании такого подхода мы каждый раз сталкиваемся с задачей построения баз правил для работы алгоритма, и дополнительной работой с экспертами для извлечения информации о задаче. Автоматизация формирования нечетких систем позволяет сократить время на разработку баз правил, а так же не требует необходимости привлечения экспертов для решения задачи, следовательно уменьшает стоимость разработки нечетких систем. Настройка семантики лингвистических переменных позволяет повысить качество классификации за счет более точного определения положения термов. Для организации эффективной работы системы на нечеткой логике применяется метод настройки лингвистических переменных и базы правил с помощью двухступенчатого генетического алгоритма. Двухступенчатый генетический алгоритм - это комбинация двух генетических алгоритмов: «внешний» ГА настраивает базу правил, а «внутренний» ГА настраивает лингвистические переменные для каждого индивида внешнего ГА (т.е. базы правил). Разработанный алгоритм апробирован на задачах классификации с реальными данными.
Двухступенчатый алгоритм автоматического формирования нечетких систем с настройкой лингвистики был реализован в виде программной системы.