Последние несколько лет авторами развивается подход к оцениванию функции регрессии методом прямой оптимизации весов (ПОВ) и его применение в идентификации нелинейных систем. С вычислительной точки зрения этот подход обычно сводится к квадратичному или коническому программированию и может быть эффективно реализован. Получаемые оценки обладают оптимальностью или суб-оптимальностью в минимаксном смысле относительно критерия среднеквадратичной ошибки при слабых условиях на план эксперимента.
