Градиентные методы идент-ии содержат градиентн. алгоритмы оптимизации меры, качества i. Движение к оптим-му значению i произв-ся по графику в сторону его оптимального значения со ск-ю, пропорц-ой градиенту i.
Недостаток метода обусловлен несовершенством меры ка-ва, в которой обычно пар-мы объекта взаимосвязаны. В результате этого полученные оценки последних могут быть изменёнными . Сложность реализации град-ых систем идент-ии состоит в необходимости наличия устр-в для определения компонента градиента функционала i
Градиентные методы являются основой для идентификации достаточно сложных объектов, для оптимизации нелинейных критериев качества идентификации.
При реализации градиентных алгоритмов возникают вопросы, связанные со сходимостью метода, с подбором вида критерия, с фор- мированием критерия останова, сменой тактики поиска, которые ка- ждый раз приходится решать индивидуально для конкретной задачи. Кроме того, реализация градиентных алгоритмов требует определен- ного объема аналитических вычислений, что может вызывать значи- тельные сложности
При неградиентных методах осущ-ют движение к относительному значению функционала качества i неградиентным способом и нет необхожимости в непрерывном определении компонента градиента i определяя только напр-ие убывания функционала качества вдоль которого происхожит дв-ие.
