Излагается информационная теория идентификации, позволяющая учитывать априорную информацию о структуре динамических объектов, помехах, области принадлежности неизвестных параметров объекта. Определяются оптимальные настраиваемые модели, оптимальные и оптимальные на классе критерии качества идентификации, оптимальные и оптимальные на классе или робастные алгоритмы идентификации. Изучаются свойства этих алгоритмов: Приводятся многочисленные примеры. Алгоритмы идентификации динамических объектов с постоянными параметрами обобщаются на случай нестационарных динамических объектов. Обсуждается возможность использования нейронных сетей для идентификации сложных нелинейных объектов.
Для научных и инженерно-технических работников в области кибернетики и автоматики, а также для аспирантов и студентов.