Исследованы задачи распознавания образов в ситуации, когда статистическая модель распознаваемого объекта известна лишь частично. Выполнен критический анализ минимаксного подхода к решению таких задач и подхода, основанного на максимально правдоподобном оценивании модели по обучающей выборке. Сформулирована постановка задачи, покрывающая весь спектр ситуаций для обучающих выборок любого объема, от нулевого до бесконечного. Выполнен формальный анализ задач обучения в этой новой постановке и показано ее решение в некоторых простейших случаях.
