Один адаптивный алгоритм определения изменений характеристик наблюдаемого случайного процесса

В статье предлагается адаптивный алгоритм определения изменений характеристик наблюдаемого случайного процесса. Предполагается, что эти изменения происходят по закону ненаблюдаемой однородной цепи Маркова с неизвестными вероятностями переходов. Считаются известными число состояний цепи Маркова и условные распределения наблюдаемых величин. В каждый момент времени (время дискретное) вычисляется апостериорное по ненаблюдаемым состояниям этой цепи распределение. Дается сходящийся к истинным значениям алгоритм оценки неизвестных вероятностей переходов цепи. Приводится пример работы построенного адаптивного алгоритма на вероятностной модели марковской цепи с наблюдаемыми величинами, распределенными по биномиальному закону.