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丁鋒 著

圖書標籤:

• 係統辨識
• 按需印刷
• 控製理論
• 數學建模
• 自適應控製
• 信號處理
• 現代控製
• 工程應用
• 學術研究
• 算法設計

店鋪： 科學齣版社旗艦店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030359247

商品編碼：1257238723

包裝：平裝

叢書名： --

開本：16

齣版時間：2012-12-19

頁數：439

字數：653000

正文語種：漢語

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【圖書基本信息】

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書名：係統辨識新論
作者：丁鋒
定價：128

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【作者簡介】

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【讀者對象】

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【內容簡介】

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“係統辨識”是大學高年級本科生和研究生的一門課程。本書是作者教學和科研創新經驗的結晶，匯集瞭作者及其閤作者在係統辨識領域的一些最新研究成果。, 本書論述瞭係統辨識的基本理論和新型辨識方法。全書共分8章，內容包括：辨識導引、係統描述的基本模型、辨識精度與辨識基本問題、輔助模型辨識思想與方法、迭代搜索原理與辨識方法、多新息辨識理論與方法、遞階辨識原理與方法、耦閤辨識概念與方法。, 書中大量Matlab仿真例子源程序為初學者快速上手提供瞭一個學習藍本。本書可作為高等院校高年級本科生、研究生“係統辨識”課程的教材，也可供自動控製類及相關電類專業教師和科技人員選用。

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探索未知，重塑認知：一套全新的係統思考框架 在日新月異的時代浪潮中，我們所理解的“係統”正麵臨前所未有的挑戰。從復雜的社會經濟網絡到精密的生物分子機器，再到浩瀚的宇宙演化，舊有的分析工具和思維模式已顯捉襟見肘。本書並非對既有理論的簡單疊加，而是一次深刻的認知升級，它提供瞭一套全新的、具有前瞻性的係統辨識框架，旨在幫助讀者撥開迷霧，洞察事物運行的本質，並在此基礎上構建更具韌性和適應性的解決方案。 本書的核心在於“辨識”，它超越瞭簡單的識彆和分類，而是一種深度理解係統內在邏輯、運作機製及其演化規律的能力。作者從多個學科交叉的視角齣發，將哲學思辨、數學建模、計算科學以及前沿的控製論和信息論融會貫通，勾勒齣一幅更為精細和動態的係統圖景。 打破綫性思維的枷鎖，擁抱湧現與非綫性 長期以來，我們習慣於將世界視為由獨立、可預測的組件構成的綫性係統。然而，現實遠比這復雜。本書強調，真正的係統往往呈現齣“湧現”的特性——整體的屬性遠大於部分之和，且這些屬性在微觀層麵是無法預見的。書中深入探討瞭湧現現象産生的條件，以及如何通過識彆係統邊界、相互作用的節點和反饋迴路，來理解這些非綫性的、往往具有驚人創造力的行為。讀者將學習如何從宏觀視角捕捉係統的整體動態，而非糾纏於微觀細節的冗餘信息。 從靜態描述到動態演化的洞察 傳統的係統分析往往側重於描述係統的靜態結構，而本書則將目光聚焦於係統的動態演化。它引入瞭“狀態空間”和“相空間”等概念，幫助讀者理解係統在不同環境刺激下如何轉移和演化。書中將詳細闡述，如何通過分析係統的吸引子、分岔點和混沌區域，來預測係統的長期行為趨勢，並識彆其潛在的穩定與不穩定狀態。這不僅有助於我們理解過去的演變，更能為未來的規劃提供有力的理論支撐。 “信息”在係統中的核心角色 信息，不再僅僅是數據的載體，而是構成係統結構、驅動係統運作的關鍵要素。本書將信息論的原理深度應用於係統辨識，揭示瞭信息流、信息壓縮、信息冗餘以及信息失真等概念在理解係統魯棒性和脆弱性中的重要作用。讀者將瞭解到，信息的傳遞效率、處理能力以及對噪聲的容忍度，是如何直接影響一個係統的功能和生存能力的。 構建適應性與魯棒性：麵嚮未來的係統設計 在一個瞬息萬變的時代，構建能夠自我調節、適應變化並抵禦擾動的係統至關重要。本書提供瞭全新的視角來思考係統的適應性與魯棒性。它探討瞭如何通過引入多樣性、解耦冗餘以及建立有效的監測與反饋機製，來增強係統的彈性。書中提齣的“自適應控製”和“進化係統”等概念，將為工程師、科學傢以及決策者提供設計更智能、更具韌性的係統的工具和方法。 跨越學科的邊界，連接看似孤立的現象 本書的另一大亮點在於其強大的跨學科整閤能力。作者從天文學的星係形成，到經濟學的市場波動，再到生態學的物種演替，以及人工智能的深度學習，都找到瞭係統辨識的共同語言。通過這些豐富的案例分析，讀者將能夠發現不同領域中隱藏的係統性規律，從而觸類旁通，舉一反三，將解決一個領域問題的思路應用到另一個領域。 誰適閤閱讀本書？ 科研人員與學者： 無論是數學、物理、計算機科學、生物學、經濟學還是社會科學領域，本書都將為你提供理解復雜係統的新視角和研究新方法。 工程師與技術開發者： 在設計復雜的工程係統、軟件架構或新興技術時，本書將幫助你規避潛在的風險，提升係統的整體性能和可靠性。 管理者與決策者： 在麵對復雜的組織變革、市場競爭或全球性挑戰時，本書將提供一套更精細的分析工具，助你洞察問題的本質，做齣更明智的決策。 對世界運作充滿好奇的每一個個體： 如果你渴望深入理解我們所處的世界，並希望掌握一套更強大的思維工具，本書將為你打開一扇通往深刻認知的大門。 本書的問世，不僅是對現有係統理論的補充，更是對我們理解世界方式的一次深刻革新。它將引導你從“是什麼”走嚮“為什麼”和“如何做”，讓你在紛繁復雜的現象中，找到那條貫穿其中的精妙脈絡。準備好迎接一次思維的飛躍，重塑你對“係統”的認知邊界吧！

評分☆☆☆☆☆

這本《[按需印刷] 係統辨識新論》帶給我的，是一種全新的思維方式。我原以為係統辨識隻是某個特定工程領域的工具，但讀完之後，我纔意識到它的普適性和深刻性。作者在開篇就提齣瞭一個大膽的觀點：我們對現實世界的認知，很大程度上依賴於我們所建立的“係統模型”。而辨識，就是不斷完善和更新這些模型的藝術。我特彆喜歡書中對“模型結構選擇”的探討，那裏詳細分析瞭不同模型結構在解釋數據時所錶現齣的優劣，以及如何根據實際需求做齣最優選擇。這讓我聯想到我們日常生活中遇到的各種問題，比如如何選擇一個最適閤自己的學習方法，或者如何判斷一個信息的真僞。很多時候，我們都會無意識地在構建某種“模型”來理解事物。書中的方法論，讓我開始反思自己是如何構建這些模型的，以及如何纔能更加科學、有效地進行辨識。作者對於“辨識精度與計算復雜度之間的權衡”的分析，也讓我大開眼界。他展示瞭如何在保證辨識效果的同時，最大程度地降低計算成本，這對於很多資源受限的應用場景來說，無疑是至關重要的。這本書讓我開始以一種更加結構化、係統化的方式去思考問題，這對我個人的學習和工作，都有著深遠的啓發。

評分☆☆☆☆☆

我是一位在生物醫學工程領域工作的工程師，我一直覺得，在分析復雜的生物係統時，需要一種更加嚴謹的數學工具。《[按需印刷] 係統辨識新論》這本書，正是為我提供瞭這樣的工具。書中對於“非參數係統辨識”的深入探討，讓我看到瞭解決生物信號分析中一些難題的新希望。作者詳細介紹瞭核迴歸、樣條插值等非參數方法，並分析瞭它們在處理高維度、非綫性生物數據時的優勢。我尤其對書中關於“核函數選擇”的討論印象深刻，這部分內容，為我理解和應用這些非參數方法提供瞭重要的指導。我嘗試將書中介紹的一些方法，應用於我正在進行的一個心電信號分析項目中，雖然過程中遇到瞭一些睏難，但我已經能夠感受到這種方法的潛力。這本書讓我認識到，係統辨識不僅僅是工程領域的問題，它在許多其他科學領域，都扮演著越來越重要的角色。

評分☆☆☆☆☆

說實話，拿到《[按需印刷] 係統辨識新論》這本書的時候，我並沒有抱有多大的期望。市麵上的技術書籍很多，很多都是泛泛而談，缺乏深度。然而，這本書卻給瞭我一個大大的驚喜。作者在書中，對於“辨識過程中的信息融閤”這一主題的闡述，簡直是鞭闢入裏。他不僅分析瞭多源信息融閤的必要性，更重要的是，他提齣瞭一種創新的框架，能夠有效地整閤來自不同傳感器、不同時間序列的數據，從而獲得更精確、更可靠的係統模型。我一直緻力於研發一種能夠精準預測設備故障的係統，而多源信息融閤正是解決這一難題的關鍵。這本書中的一些理論和方法，為我提供瞭寶貴的思路。我尤其對其中關於“貝葉斯辨識”的講解印象深刻，它提供瞭一種概率性的視角來處理模型的不確定性，這對於預測性維護而言，至關重要。我花瞭很長時間去理解書中提齣的“信息權重分配”的機製，這部分內容，讓我對如何科學地評估不同信息的價值有瞭全新的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡約而富有科技感，深邃的藍色背景上，以一種流暢的銀白色綫條勾勒齣復雜的網絡結構，仿佛預示著書中將要探討的深奧理論。我初拿到這本書時，就被這種視覺衝擊力深深吸引。雖然我並非係統辨識領域的專業人士，但“新論”二字，以及“係統辨識”這個聽起來就充滿挑戰的術語，激起瞭我強烈的好奇心。我常常會在深夜，在城市微弱的光綫中，翻開它，試圖捕捉那些稍縱即逝的智慧火花。書中的語言，初看之下，確實需要一些時間和耐心去消化。那些嚴謹的數學公式，那些抽象的概念，就像一座座難以逾越的高山，但每次剋服一個難點，都有一種豁然開朗的喜悅。我特彆喜歡作者在解釋復雜概念時，會穿插一些形象的比喻，雖然有時候比喻本身也需要細細品味，但這種嘗試讓我感覺自己並非孤軍奮戰，而是有位循循善誘的老師在引導。這本書更像是一本需要反復咀嚼的哲學著作，每一次重讀，都會有新的理解和感悟。我常常會在思考問題時，不自覺地聯想到書中的某些章節，雖然不一定能立刻找到答案，但這種思考的框架和視角，無疑已經得到瞭極大的拓展。它讓我意識到，我們所處的現實世界，遠比我們想象的要復雜和精妙得多，而係統辨識，正是我們理解和駕馭這種復雜性的重要工具。我至今仍在努力理解其中關於“模型不確定性”的討論，那部分內容，讓我對以往的許多認知産生瞭顛覆。

評分☆☆☆☆☆

《[按需印刷] 係統辨識新論》這本書，對我而言，不僅僅是一本技術書籍，更是一次思維的洗禮。我原本以為係統辨識隻是一個工程領域的概念，但通過閱讀這本書，我纔真正體會到它的廣泛應用和深刻內涵。作者在書中對“辨識方法的魯棒性”的探討，讓我印象尤為深刻。他不僅分析瞭各種乾擾因素對辨識結果的影響，更提齣瞭多種有效的魯棒辨識策略。我尤其喜歡書中通過實例分析，來闡釋魯棒性概念的通俗易懂的方式。這讓我理解到，在真實世界的應用中，僅僅擁有精確的數學模型是遠遠不夠的，模型的穩定性和可靠性同樣至關重要。我曾在一項目中遇到過數據異常值導緻辨識結果失真的問題，如果當時能有這本書的指導，或許我能更有效地處理這個問題。這本書讓我開始以一種更加審慎的態度去對待數據和模型，並更加注重其在實際應用中的可靠性。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對工業自動化領域充滿熱情的研究生，在我的導師推薦下，我接觸到瞭《[按需印刷] 係統辨識新論》。這本書的齣現，可以說是在我原本有些迷茫的研究方嚮上，點亮瞭一盞明燈。我印象最深刻的是其中關於“辨識算法的收斂性與魯棒性”的章節，作者以一種近乎藝術化的方式，將那些枯燥的數學證明變得生動起來。他不僅給齣瞭理論推導，更重要的是，通過對不同應用場景的剖析，讓我看到瞭這些理論在實際工程問題中的價值。例如，在講解如何處理傳感器噪聲時，作者提齣的幾種新型辨識方法，讓我看到瞭解決實際難題的新思路。我嘗試將書中的一些方法應用到我正在進行的一個機器人控製項目上，雖然過程中遇到不少挑戰，但最終的實驗結果，確實比我之前使用的傳統方法有瞭顯著的提升。這本書並非是那種“學完就能立馬拿來用”的速成手冊，它更像是一本需要沉下心來，去深入研究的學術專著。我常常在圖書館裏，一坐就是一下。裏麵的許多論述，都充滿瞭作者的獨到見解，這是我在其他教材中難以找到的。它讓我明白，係統辨識並非僅僅是數學公式的堆砌，更是一種對係統本質規律的探索和理解。這本書對我研究方法的改進，以及對未來研究方嚮的指引，都有著不可估量的影響。

評分☆☆☆☆☆

我是一名退休的工程師，在技術更新迭代如此之快的今天，我總覺得需要不斷學習纔能跟上時代的步伐。《[按需印刷] 係統辨識新論》這本書，正是我想找的那種能夠讓我溫故而知新，並且觸及前沿理論的讀物。雖然我已經告彆一綫多年，但書中那些關於“非綫性係統辨識”的深入討論，依然讓我感到無比興奮。作者對幾種新興的非綫性辨識方法的詳細介紹，以及它們在不同領域的應用案例，讓我看到瞭係統辨識技術未來的無限可能。我尤其對書中提到的“基於機器學習的辨識方法”的部分印象深刻，這讓我看到瞭傳統工程理論與現代人工智能技術的深度融閤。我嘗試著去理解那些復雜的算法，雖然有些地方需要查閱一些補充資料，但這種學習的過程本身就是一種樂趣。這本書讓我感到，技術的發展是沒有止境的，隻要保持一顆好奇心和學習的熱情，就永遠能找到新的知識寶藏。我常常在閱讀過程中，會想起當年我工作時遇到的那些棘手問題，如果當時有這本書，或許我能做得更好。

評分☆☆☆☆☆

從某種意義上說，《[按需印刷] 係統辨識新論》這本書，就像一本開啓智慧之門的鑰匙。我原本以為係統辨識隻是一個枯燥的技術領域，但讀瞭這本書之後，我纔發現它所蘊含的深刻的科學思想。作者在書中對“動態係統辨識”的闡述，讓我耳目一新。他不僅僅停留在對靜態係統的描述，更深入地探討瞭係統隨時間演化的規律，以及如何通過觀測數據來推斷這些動態特性。我尤其對書中關於“狀態空間模型”的詳細介紹印象深刻，它提供瞭一種優雅而強大的方式來描述復雜係統的內部狀態。我嘗試著去理解作者是如何從觀測數據中，逐步構建齣精確的狀態空間模型的，這個過程讓我體會到瞭科學研究的嚴謹與精妙。書中對於“辨識算法的穩定性與收斂性”的分析，也讓我對算法的可靠性有瞭更深的認識。我曾在一項目中遇到過算法不穩定導緻結果偏差的問題，如果當時能有這本書的指導，或許能避免不少彎路。

評分☆☆☆☆☆

我是一個對抽象理論充滿興趣的編程愛好者，雖然我的工作與係統辨識沒有直接關係，但我總是在尋找能夠拓展我思維邊界的書籍。《[按需印刷] 係統辨識新論》這本書，恰恰滿足瞭我的這種需求。書中對於“辨識模型的選擇與評估”的係統性論述，讓我從一個全新的角度審視瞭“模型”這個概念。作者不僅僅局限於技術層麵的講解，更深入地探討瞭模型背後的哲學意義。他提齣，任何模型都是對現實世界的一種簡化和近似，而辨識的目的，就是找到最能捕捉係統本質特徵的簡化。我特彆喜歡書中對於“模型復雜度與泛化能力”的討論，這讓我聯想到瞭機器學習中的過擬閤問題，雖然領域不同，但其背後的思想卻是相通的。作者通過對不同評價指標的深入分析，讓我對如何科學地評估一個模型的優劣有瞭更清晰的認識。我常常在思考，如何在我的編程項目中，應用這種嚴謹的模型構建和評估思想，來提升我程序的魯棒性和效率。

評分☆☆☆☆☆

當我翻開《[按需印刷] 係統辨識新論》這本書時，我並沒有預設太多的想法，隻是抱著一種學習的心態。然而，這本書卻一次又一次地給我帶來驚喜。作者在書中對“辨識模型的在綫更新”的深入研究，讓我看到瞭係統辨識技術在實時應用中的巨大潛力。他詳細闡述瞭如何根據不斷湧入的新數據，動態地調整和更新係統模型，從而使其始終能夠準確地反映係統的當前狀態。我尤其對書中關於“遺忘因子”的巧妙應用印象深刻，這讓我理解到如何在處理時變係統時，平衡新舊數據的權重。我嘗試著去理解作者提齣的幾種在綫辨識算法，並思考它們在我的項目中的應用前景。這本書讓我認識到，係統辨識並非是一個一次性的過程，而是一個持續的、動態的優化過程。它為我提供瞭如何構建更加智能、更加自適應的係統提供瞭寶貴的理論基礎。