Разработана методика многопараметрической идентификации автоматных марковских моделей (АММ) на основе последовательностей состояний, ими генерируемых. АММ описаны эргодическими стохастическими матрицами, принадлежащими к априори заданным подклассам. Определены группы признаков, отображающие характеристики последовательностей. Вычислено отклонение данных признаков относительно их теоретических оценок, а также определена минимальная длина последовательности, требуемая для идентификации АММ с заданной вероятностью.
