Оценка предела ошибок в определении показателей эффективности в гребневых и робастных методах

Abstract

Исследована проблема чувствительности алгоритмов идентификации к степени изменения статистических характеристик исходных данных. Рассмотрен класс статических моделей и оценена чувствительность алгоритмов идентификации к степени обусловленности исходных данных и виду закона распределения. The article researches problem of sensitivity of identifications algorithms in degrees of changing the statistical features of input data. Class of steady-state models is considered and the sensitivity of identifications algorithms to degrees of input data conditionality and type of the law of distribution is evaluated