Излагается информационная теорий 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 постоянны ми параметрами обобщаются на случай нестационарных динамических объектов. Обсуждается возможность использования нейронных сетей для идентификации сложных нелинейных объектов.