Розглядається задача оптимізації сполучених нечітких баз знань, в яких причини і наслідки з’єднуються нечіткими відношеннями, а міри значимостей причин і наслідків – класифікаційними нечіткими правилами, які є якісними розв’язками системи рівнянь нечітких відношень для заданих класів виходу. Задача оптимізації сполученої нечіткої бази знань, яка зведена до задачі min-max кластеризації, полягає у виборі таких класів виходу, для яких інтервальні розв’язки системи рівнянь нечітких відношень забезпечують необхідні або екстремальні рівні точності виведення і кількості правил. Такий підхід дозволяє понизити складність задачі оптимізації нечіткої бази знань шляхом поетапного генерування і селекції нечітких відношень і правил.