Для стійких систем, передаточний оператор яких може бути представлений у формі лінійного за параметрами розкладання, з використанням методу найменших квадратів (МНК) і засобів регуляризації запропоновано ряд лінійних методів синтезу моделей, ефективних у некоректних випадках. Вивчено граничні властивості розглянутих методів, отримано верхні оцінки точності методів за умов нестохастичної невизначеності. Побудовано регуляризований рекурентний МНК (РМНК) синтезу моделей динамічних систем з параметром регуляризації, що підстроюється за умов надходження нових експериментальних даних, та з рекурентною оберненою матрицею, а також дві його модифікації - регуляризований РМНК з усередненням і регуляризований зважений РМНК. Досліджено способи оптимального вибору початкових значень вектора оцінки й оборотної матриці, отримано залежність оцінок на кожному кроці від обираних початкових значень. Надано рекомендації щодо ефективного використання розроблених рекурентних алгоритмів.

  Скачати повний текст