3. Л ь ю н г Л. Идентификация систем. Теория для пользователя. – М.: Наука,
1991. – 432 с.
4. C a i n e s P. E. On the scientific method and the foundation of system identification.
In: Modelling, identification and robust control (Byrnes C.I., Lindquist A., eds.). –
North Holland, Amsterdam, – 1986. – P. 563–580.
5. R i s s a n n e J. Stochastic complexity and statistical inference / – Unpublished
manuscript. I.B.M. Research K54/282, San Jose, California, – 1985.
6. L j u n g L., S ¨o d e r s t r ¨o m T. Theory and practice of recursive identification. –
MIT Press, Cambridge, Massachusetts, – 1983.
7. L j u n g L. A non-probabilistic framework for signal spectra // – Proc. 24th Conf.
Decis. Control. – Lauderdale, Florida, December, 1985. – P. 1056–1060.
8. Д о м р а ч е е в В. Г., П о л е щ у к О. М. О построении регрессионной модели
при нечетких исходных данных // Автоматика и телемеханика. – 2003. – № 11.
– С. 74–83.
9. Ч а д е е в В. М. Цифровая идентификация нелинейных динамических объектов
// Автоматика и телемеханика. – 2004. – № 12. – С. 85–93.
Статья поступила в редакцию 30.04.2009
ISSN 0236-3941. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Машиностроение” 2012. № 4 71
