Предмет исследования. Исследована применимость процедуры расширения и смешивания регрессора (DREM, Dynamic Regressor Extension and Mixing) для идентификации интервально заданных параметров линейной регрессии. В отличие от известных работ, показано, что применение базовой процедуры DREM в задаче идентификации интервально-заданных параметров приводит к генерации на некоторых интервалах времени скалярных возмущенных регрессий, что существенно ухудшает качество получаемых оценок. Метод. Для решения обнаруженной проблемы предложен новый подход к динамическому расширению регрессора, основанный на интервальной интегральной фильтрации с экспоненциальным забыванием и сбросом. Основные результаты. Предложена модифицированная процедура DREM, которая, в отличие от базовой, позволяет генерировать скалярные регрессии с регулируемым уровнем возмущения. В рамках численных экспериментов по идентификации интервально заданных параметров подтверждено: полученное описание возмущенных скалярных регрессий, наличие выбросов по оценкам параметров таких регрессий при применении градиентного и FCT-D-контура (Finite Convergence Time DREM), а также показана возможность регулирования величины выбросов по оценкам при использовании разработанной модифицированной процедуры DREM. Практическая значимость. Процедура может быть применена в задачах построения систем идентификации и адаптивного управления.