Наиболее трудной и малоисследованной является задача идентификации многомерных объектов с ограниченной неопределенностью, когда отсутствует какая-либо априорная информация о предполагаемом порядке модели и значениях других ее параметров, В этом случае часто сложно отделить полезный сигнал от возмущений и таким образом пытаться установить порядок модели. Это усугубляется еще тем, что с увеличением размерности показатель точности оценивания по неточным данным сначала уменьшается, а затем неограниченно начинает расти. Такое явление характерно для многих задач, связанных с аналитической аппроксимацией экспериментальных данных (см., например, [1-4] и библиографию к ним). Основная причина - это неустойчивость решений, связанная с некорректностью поставленной задачи.
展开▼
