Естественные и технические науки, № 3, 2015 Максин Д.Г., кандидат технических наук, доцент Московского авиационного института (национального исследовательского университета) ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ АЛГОРИТМОВ ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ С ПЕРЕСТРАИВАЕМОЙ ПО НЕВЯЗКАМ ВЕСОВОЙ МАТРИЦЕЙ Рассматривается задача повышения вычислительной эффективности алгоритмов параметрической идентификации по малому числу наблюдений. <...> Разрабатывается экономичная вычислительная схема алгоритма с перестраиваемой по невязкам весовой матрицей. <...> Ключевые слова: параметрическая идентификация, малое число наблюдений, обобщенный метод наименьших квадратов, матрица весов. <...> INCREASE EFFICIENT ALGORITHM OF PARAMETRIC IDENTIFICATION REARRANGEABLE BY RESIDUAL WEIGHT MATRIX Solve the problem of improving the computational efficiency of the algorithms of parametric identification of the small number of observations. <...> Key words: parametric identification, small number of observations, the least squares method, weight matrix. параметрам моделей типа регрессии с детерминированными независимыми переменными [1] вида щий изN наблюдений значений y ; S - матрица N n , Ran ( ) n, элементы строк T k S которой x x , x , , x - значения n независимых переменных; c - подлежащий i [ i1 i2 in ] оцениванию вектор параметров; Ξ[ , 21 ,., ] - вектор случайных ошибок. <...> Если число наблюдений невелико (N ненамного превышает n ) и среди ошибок )( имеются аномальные, хорошие асимптотические свойства традиционно используемых методов становятся малообоснованными. <...> В работах [1-3] получены результаты дающие теоретическую основу для построения алгоритмов параметрической идентификации по малому числу наблюдений. <...> Рассмотрим общую схему это класса алгоритмов [1-4]: 1. <...> На первом шаге ( (МНК): c A bˆ0 1 0 Здесь A S S[ T 0 ; j 0) вычисляется оценка метода наименьших квадратов 0 , которая используется в качестве оценки начального приближения. ] b [ T 0 S Y ] . <...> Вычисляется новая оценка искомого вектора параметров модели c A b1 ] b ST 2YGj , где limj и ˆ j , где 5. <...> Рассматривается задача параметрической идентификации линейных <...>