Der Synchronisationsorientierte Entwurfsansatz betrachtet die modellreferenzierte Adaption als Synchronisation zwischen einem realen und einem virtuellen dynamischen System. Dieser Ansatz ermöglicht eine systematische Generalisierung bestehender Methoden der modellreferenzierten adaptiven Regelung und bietet zusätzliche Freiheitsgrade zur Verbesserung des Einschwingverhaltens.
Rekursive Proximal-Lernmethoden und rekursive Kleinste-Quadrate-Methoden mit exponentiellem Vergessen können in der diskreten-zeitlichen adaptiven Regelung mit übereinstimmender Unsicherheit eingesetzt werden, um endliche Reue zu erreichen, die mit der Zeit skaliert, in der die Persistenz der Anregung erfüllt ist.
Eine neuartige Methode, die den Newton-Algorithmus und einen zeitvariablen Faktor kombiniert, kann eine exponentielle Konvergenz unter begrenzter Anregung erreichen.