系统辨识与建模

　　系统辨识与建模是研究用观测过程的输入、输出数据来建立生产过程数学模型的一种理论和方法，是为提高控制系统质量、设计先进控制系统和实现优化控制提供依据的。本书以最小二乘理论为主线，介绍各类最小二乘法，如增广最小二乘法，广义最小二乘法，多步最小二乘法，辅助变量法以及极大似然法，卡尔曼滤波法，模型参考自适应法，随机数直接搜索法，随机逼近法，多变量系统辨识法，闭环系统辨识法和小样本系统辨识等，并研究了各种模型阶次的辨识方法及其在工业上的应用。尤其随机数直接搜索法、多变量系统辨识法中的主要模型分解子子模型法和数值状态空间子空间法（N4SID）是本书的特色，在建模中发挥着重要作用。本书循序渐进，明确理论与算法的关系，并附部分程序，便于读者理解、掌握和实际应用与编程。本书可作为自动化、系统工程和检测技术类硕士研究生教材，也可供以上领域的高年级本科生作选修课教材，也可供以上领域的教师、研究人员和工程技术人员参考。

暂缺《系统辨识与建模》作者简介

概述 数学模型 随机信号分析与伪随机序列 非参数模型的辨识 最小二乘法扩展方法 其他类型辨识方法 模型结构的辨识 多变量系统辨识 闭环系统辩识 小样本系统辨识 系统辨识的实际问题及其应用 索引
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