Stages and main tasks of the century-long control theory and system identification development. Part III. The problem of complex systems identifying by inaccurate data

Abstract

The article presents the main research results on the identification problem and methods widely used in solving identification tasks. It highlights the challenges of modeling particularly complex systems, for which it is impossible to outline an adequate class of models based on available data. The paper discusses stochastic and nonstochastic approaches to identification, which propose different interpretations of data errors. Advances in regularization methods, asymptotic modeling, and constructing models for complex systems are also considered.

Подано основні результати досліджень проблеми ідентифікації та методи, що широко використовуються при розвʼязанні задач ідентифікації. Значущою є проблема моделювання особливо складних систем, для яких неможливо в загальному вигляді записати клас моделей, адекватний доступним даним. У статті розглядаються стохастичні та нестохастичні підходи до ідентифікації, що передбачають різні способи інтерпретації похибок у даних. Обговорюються також сучасні досягнення в методах регуляризації, асимптотичного моделювання та побудові моделей для складних систем.