В этой статье мы обсудим теорию Минимакс согласно этой теории, в простейшем случае, предполагается, что составные единицы линейной модели ошибок ограничена четкие цифры. В этой статье мы покажем, что оценки погрешности минимаксный параметров модели находятся на непредвзятого алгоритма оценки определяется путем решения соответствующего явного задачи линейного программирования. В этой теории, однако, более продвинутые модели ошибок, которые приводят к различным проблемам нелинейной математического программирования на алгоритма оценки параметров. Рассмотрим нечеткое аналог различных проблем минимаксный оценки, в котором предполагается, что нарушения об ошибках нечеткие переменные. Это позволяет синтез нечеткой надежной алгоритма оценки, которая на наш взгляд, более адекватно учитывать нарушения на существующих промышленных систем.

In this article, we discuss the theory Minimax according to this theory, in the simplest case, it is assumed that the constituent units of the linear error model is limited to crisp numbers. In this article, we show that the error estimates of the model parameters are minimax for unbiased estimation algorithm is determined by solving the corresponding explicit linear programming problem. In this theory, however, more advanced models of errors that lead to various problems of nonlinear mathematical programming algorithm for estimating the parameters. Consider the fuzzy analogue various problems minimax estimation in which it is assumed that a violation error fuzzy variables. This allows the synthesis of fuzzy robust estimation algorithm, which in our view, a more adequate account violations in existing industrial systems.