Mérőrendszerek véges sávszélességük miatt frekvenciafüggően torzítják a mérendő időtartománybeli jelet. Ennek kompenzálását hívják dekonvolúciónak. A kutatás célja a dekonvolúciós algoritmus kiválasztásában való segítségnyújtás volt különböző alkalmazások, tranziens jelcsoportok, mérőrendszerek és zavaró tényezők esetén, illetve egy ezen feladatot megvalósító szakértői rendszer prototípusának létrehozása és tesztelése. Áttekintettük a mesterséges intelligencia kutatás területén alkalmazott főbb bizonytalanság, illetve a hiányos tudás kezelésére alkalmas módszereket. A konkrét probléma megoldására elkészült egy fuzzy szabályalapú rendszeren alapuló szakértői rendszer, amely dekonvolúciós problémák megoldása során segíti a felhasználót az optimális algoritmus kiválasztásában. A szakértői rendszert teszteltük számos méréstechnikai problémával, és a rendszer által kivátt algoritmusok összhangban voltak a terület szakértőjének választásával. A rendszer nagy előnye, hogy az optimális algoritmus kiválasztása mellett a rendszerből kinyerhető az összes szóbajöhető algoritmus alkalmazhatóságának a szakértői rendszer szerinti alkalmazhatósági mértéke, amely segítheti az emberi szakértőt a döntés helyességének ellenőrzésében.