Возможны два подхода к построению алгоритмов идентификации.
1. В первом подходе в начале собирается массив данных (реализации входа и выхода объекта на рабочем отрезке времени 
( 
), а оценка параметров модели получается после обработки этого массива (ретроспективная идентификация). Место сбора данных и обработки при этом могут быть разобщены.
2. В другой постановке оценки параметров модели уточняется на каждом шаге поступления новых измерений, т.е. по ходу процесса. Соответствующие алгоритмы и оценки называются рекуррентными (пошаговыми).
В случае, если осуществляется некоторый пошаговый процесс вычисления без поступления новых измерений, такие процедуры будем называть итерационными. Рекуррентные алгоритмы характерны для адаптивных систем управления, когда вследствие дрейфа параметров или недостаточной исходной точности, необходимо уточнение параметров по ходу процесса. Методы идентификации, реализующие некоторый критерий идентификации, могут быть построены как по рекуррентному, так и по ретроспективному алгоритму. Алгоритм ретроспективный идентификации с целью оценивания вектора параметров 
может быть (для дискретных отсчетов времени 
) записан в форме:
, (4.27)
где 
− массив измерений от 0 до 
; 
− оценка вектора параметров , полученная на полной выборке 
.
Рекуррентный алгоритм записывается в виде
, (4.28)
где 
− оценка вектора параметров на 
-ом шаге;
− измерения на 
-ом шаге.
