Предметом вивчення у статті є процес розробки експертних систем із використанням апарату нечіткої логіки та продукційною базою знань. Метою є розробка скриптової мови для запису правил у базу знань експертної системи, що використовує апарат нечіткої логіки. Cкриптова мова, повинна реалізувати мінімальні можливості для опису правил, а саме: опис змінних; запис та обробка логічних виразів; визначення просторів імен, – що дозволило би більш точно описати певну ситуацію; надати більш гнучкі засоби опису; виконувати логічні операції між різними типами даних; компенсувати неоднозначність висновків експертів, зважаючи на можливу недостовірність даних. Завдання: дослідити існуючі, поширені скриптові мови, що використовуються для запису правил у базі знань експертної системи, здійснити аналіз існуючих методів їх застосування; розробити власну мову опису правил – мову логічного програмування, інтерпретовану, інтегровану в механізми роботи експертної системи, однак таку, яку можливо виділити в самостійну. Отримані такі результати: Розроблено скриптову мову для запису правил у базу знань експертної системи, що використовує апарат нечіткої логіки. Cкриптова мова реалізує мінімальні можливості для опису правил: опис змінних; запис та обробка логічних виразів; визначення просторів імен, що дозволяє: більш точно описати певну ситуацію; надати більш гнучкі засоби опису; виконувати логічні операції між різними типами даних; компенсувати неоднозначність висновків експертів, зважаючи на можливу недостовірність даних. Визначено напрямки подальших досліджень та роботи по вдосконаленню та розширенню області застосування розробленої скриптової мови. Висновки. Розроблено скриптову мову для запису правил у базу знань експертної системи, що використовує апарат нечіткої логіки. На даний момент розроблена скриптова мова реалізує мінімальні можливості для опису правил: опис змінних; запис та обробка логічних виразів; визначення просторів імен. Це дозволяє: більш точно описати певну ситуацію; надати більш гнучкі засоби опису; виконувати логічні операції між різними типами даних; компенсувати неоднозначність висновків експертів, зважаючи на можливу недостовірність даних. Планується реалізувати підтримку конструкцій, що дозволить використовувати скриптову мову окремо від експертної системи.