Описан метод распознавания зависимостей, основанный на использовании обратного отображения. Из заданного конечного множества моделей выбирают ту, которая в наибольшей степени соответствует выборке данных. Для каждой модели по выборке определяют соответствующую ей выборочную зависимость. Для одномерного случая с помощью обратного отображения каждой выборочной зависимости ставится в соответствие одна и та же эталонная модель в виде уравнения прямой. Для каждой модели выборочные данные отображаются с некоторыми ошибками на одно и то же уравнение прямой. В качестве критерия адекватности построенной модели выборки данных предложено использовать минимум дисперсии ошибок. В случае многомерных зависимостей предложен эвристический прием, согласно которому для каждой модели рассматривают совокупность обратных функций для каждой из независимых переменных. Проведена апробация метода с помощью статистического моделирования методом Монте Карло.
распознавание, функциональная зависимость, модель, обратная функция, выборка, дисперсия, аппроксимация