参数辨识为系统参数计算提供解决手段，进而为对象的表征、分析、优化、控制等应用提供模型基础。准则函数是系统参数辨识的要素，影响辨识的各个方面，包括参数可辨识性、辨识精度、算法复杂性及鲁棒性等。作为新型准则函数，信息准则为系统辨识开辟了崭新途径，成为信号处理与系统模型参数辨识相关领域的重要研究方向。本书系统地介绍系统参数辨识的各种信息准则及相应辨识算法、算法特性分析，包括最小误差熵准则、最小信息距离准则、最大（小）互信息准则等，介绍了其基本概念和性质、实现算法及仿真算例。本书可供系统辨识与信号处理、系统控制、人工神经网络、模式识别、神经及认知科学等学科或领域的科技工作者阅读，也可供这些领域的研究生和本科生参考。