В статье рассмотрены вопросы подготовки экспертных данных к параметрическому синтезу при предварительном проектировании технических объектов в условиях неопределенности параметров. В рамках теории неопределенности Б. Лю разработаны алгоритмы формирования критических вариантов функций распределения неопределенности, отражающих достижение «наилучших» и «наихудших» для лица, принимающего решения (далее – ЛПР), числовых характеристик функций, зависящих от неопределенных параметров. Предложено выполнять формирование функций распределения неопределенности, обеспечивающих компромисс между мнениями экспертов, в два этапа, включающих группировку неопределенных величин, являющихся отражением мнений отдельных экспертов, и формирование компромиссных функций распределения неопределенности для каждой выделенной группы экспертов. Разработан алгоритм кластеризации неопределенных величин на фиксированное количество классов, который основан на методе k-средних (k-means). Предложен интерактивный алгоритм группировки неопределенных величин. В рамках этого алгоритма неопределенные величины выступают в качестве узлов графа, а пороговое значение, задаваемое ЛПР, и расстояние между неопределенными величинами определяют наличие или отсутствие связи между этими узлами. Посредством использования предложенных алгоритмов обработки экспертных данных формируются функции распределения неопределенности, которые являются входной информацией для алгоритмов вычисления числовых характеристик функций, зависящих от недетерминированных параметров.