結構辨識

例如，考慮數學模型

其中u是輸入，y是輸出，θ表示未知參數向量,x是狀態。f和g的具體形式就是模型的結構。如果f和g都是線性函數，則稱模型為線性模型，否則稱為非線性模型。

線性模型的結構是用一些參數來表徵的，一般可以通過輸入輸出數據來確定其結構。非線性模型的結構主要根據關於系統本身的知識（包括系統的固有規律和實踐中所獲得的知識）和經驗來確定。但在對系統進行近似描述時，其結構也可能通過數據用辨識的方法來確定（見數據處理的分組方法）。結構辨識是建立數學模型的重要步驟。而數學模型總是在一定程度上對現實系統的近似，所以在確定模型結構時，首先應根據應用模型的目的考慮選擇什麼樣的形式，注意模型的適用性，同時又要顧及結構的複雜程度和參數估計的可能性。因此結構辨識的目標應是確定一個簡單的、滿足精度要求的適用模型的結構。