Запропоновано метод адаптивного комбінування прогнозів на основі
адаптивної модифікації випадкового пошуку, метод адаптивного прогнозування
на базі адитивної нелінійної ANARX-моделі. Модифікована МГУА-нейронна ме-
режа в підсумку дозволяє покращити апроксимуючі і екстраполюючі властиво-
сті. Запропоновано та досліджено адаптивний метод нелінійної екстраполяції
часових рядів з нерівновіддаленими спостереженнями. Розглянуто матричні
моделі, що представляють фрагменти зображень для їх екстраполяції шляхом
поширення адаптивних процедур ідентифікації на матричний випадок.
Обговорені результати експериментальних досліджень прогнозування
відеорядів безпосередньо в просторі зображень та в ознакових просторах,
представлених дескрипторами форм областей, що продукуються простровою
сегментацією.