Оптимальные гибридные алгоритмы адаптации и обучения

Предполагаются так называемые гибридные алгоритмы адаптации и обучения, которые, оперируя с дискретными данными, непрерывно уточняют оцениваемые величины. В отличие от дискретных алгоритмов, которые могут быть в общем случае только приближенно оптимальными, гибридные, так же как и непрерывные алгоритмы, могут быть строго оптимальными. Предложен метод построения оптимальных алгоритмов. Приведен пример применения гибридных алгоритмов для построения адаптивного классификатора, или самообучающегося порогового приемника.