随机逼近法（stochastic apporximation method），工学-控制科学与工程-控制设计方法-随机逼近法，在有随机误差干扰的情况下，用逐步逼近的方式估计某一特定值的数理统计方法。一种应用广泛的参数估计方法。寻找带误差的量测到的未知回归函数的零点或极值，是系统辨识，自适应控制、模式识别、自适应滤波和神经网络等领域中都要遇到的问题。随机逼近法为解决这一问题提供了方法。在既不知道函数的表达式，又不能无误差的测量到函数值的情况下，可以采用随机逼近法求解函数的零点或者极值。随机逼近法包括罗宾斯-门罗算法（Robbins-Monro algorithm）和基弗-沃尔福威茨算法（Keifer-Wolfowitz algorithm）。其中，基于基弗-沃尔福威茨算法的变形情况有：有限微分随机逼近算法、随机方向的随机逼近算法和同时扰动随机逼近算法。