Проанализированы асимптотические свойства базовых рекуррентных алгоритмов адаптации и обучения для идентификации математических моделей дискретных динамических объектов в условиях нестохастической неопределенности, ориентированных на реализацию стандартных процедур точечного и множественного оценивания параметров данных объектов. Внимание уделено адаптивным системам управления, подверженным нерегулярным ограниченным по уровню внешним возмущениям. Предложены общие методы синтеза субоптимальных и робастных адаптивных регуляторов для управления объектами с параметрическими и непараметрическими неопределенностями, незвестными границами значений параметров объекта и уровня возмущения.

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"