针对非高斯系统系统性能评估问题,该文提出一种基于最小熵准则的分布估计算法来评估存在非高斯扰动的控制系统性能评估的方法。该方法将递推最小二乘法辨识结果作为分布估计算法的初始种群并且将最小误差熵引入系统参数辨识的准则函数,解决了传统辨识准则大多针对高斯系统,或者对先验知识的依赖无法得到满足,或者不具有适应性的问题;在分布估计算法的迭代过程中,产生的最优种群与新种群交叉,增加了种群多样性,提高了算法的收敛速度。在计算熵值时采用了有理熵,解决了Shannon熵不满足"一致性"的问题。通过对标准测试函数的寻优以及对存在不同噪声干扰的单回路反馈控制系统情况下的辨识,并将辨识结果用于系统性能评估,结果表明了该算法的有效性。而后又提出另一种评估该类系统的方法,结果表明两种评价指标方法有着相似的变化趋势。同时提出的评估指标也可以作为控制系统建模精度的定量指标。