ограничения времени. Именно такие обсуждения стимулировали на активную творческую работу его учеников.

Автору статьи в 60-х годах прошлого столетия пришлось заниматься авиационными системами обнаружения и распознавания подводных лодок. Полезным сигналом был шум лодки противника. Носителями полезного шума могли быть гидроакустические, магнитометрические, радиотехнические и другие сигналы, создаваемые авиационными системами обнаружения и распознавания подводных целей. На вход приемных устройств действовал весьма сложный по структуре сигнал, в котором случайные составляющие перемешивались и аддитивно и мультипликативно. Решение задачи статистического синтеза системы распознавания образов стало возможным благодаря развитию теории канонических разложений случайных функций, полученному автором (см. монографию Д.И.Гладкова "Алгоритмы распознавания образов", 1992).

Еще один пример. В 60-70 годах прошлого столетия интенсивно развивалась теория обучающихся автоматических систем. Было предложено много эвристических алгоритмов обучения. Однако, общей статистической теории обучающихся систем не было, В докладе В.С.Пугачева "Бейесов подход к теории обучающихся систем" на III Международном Конгрессе ИФАК в 1966 г. была впервые дана постановка статистической задачи оптимального обучения любых систем, входные и требуемые выходные сигналы которых зависят от конечного множества неизвестных параметров. В статьях "Оптимальные алгоритмы обучения автоматических систем в случае не идеального учителя"(1967), "Оптимальные обучающиеся системы"(1967), "Статистическая теория обучающихся автоматических систем" (1967). В.С.Пугачев разработал теорию оптимального обучения и самообучения автоматических систем и выявил общие закономерности процессов оптимального обучения.