针对一类非均匀采样系统, 提出了其输入输出表达的多新息随机梯度辨识方法. 该方法将随机梯度算法中 的新息项扩展为向量, 有效利用了历史新息所包含的信息, 从而提高辨识精度和算法的收敛速度, 同时又保留了随机 梯度算法计算量小的优点. 仿真例子通过改变新息长度, 验证了所提出辨识算法性能的优越性.