預售 基於組閤式信號源的塊結構模型辨識方法 科學齣版社 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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賈立 著

圖書標籤:

• 模型辨識
• 塊結構模型
• 組閤式信號源
• 預售
• 科學齣版社
• 控製理論
• 係統辨識
• 信號處理
• 自適應控製
• 優化算法

店鋪： 墨林閣圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030503770

商品編碼：29945129395

包裝：平裝

齣版時間：2018-04-01

圖書基本信息
圖書名稱	基於組閤式信號源的塊結構模型辨識方法
作者	賈立
定價	80.00元
齣版社	科學齣版社
ISBN	9787030503770
齣版日期	2018-04-01
字數
頁碼	188
版次	31
裝幀	平裝
開本	16開
商品重量	0.4Kg

內容簡介

復雜工業過程具有多變量、變量間非綫性和強耦閤等特點，且受多種不確定因素乾擾導緻難以建模，針對這一問題，本書從塊結構模型中間變量不可測量的角度齣發，分析塊結構模型各串聯模塊在不同激勵信號作用下的特性，係統地提齣復雜工業過程塊結構非綫性動態模型描述和辨識的新方法，主要包括采用神經模糊技術的串聯模塊建模方法、全新智能分離算法和模塊參數辨識算法、利用補償技術的塊結構非綫性動態係統過程噪聲建模方法等，並利用過程理論分析和比較所提方法的性能。

作者簡介

目錄

編輯推薦

文摘

序言

預售：預售 基於組閤式信號源的塊結構模型辨識方法 科學齣版社 內容簡介 本書深入探討瞭在復雜係統建模和辨識領域中，如何有效地利用組閤式信號源來構建和解析係統的塊結構模型。隨著現代工程技術對係統精確性、魯棒性和可解釋性要求的不斷提高，傳統的辨識方法在麵對大規模、多輸入輸齣（MIMO）以及非綫性係統時，往往顯得力不從心。本書提齣的基於組閤式信號源的塊結構模型辨識方法，旨在剋服這些挑戰，為係統建模提供一種更為強大和靈活的框架。 核心理論與方法 本書的核心在於“組閤式信號源”這一概念的提齣與應用。傳統信號源辨識通常關注單一或簡單的信號特性，而組閤式信號源則強調將多個具有不同特性（如統計特性、頻率特性、時域特性等）的信號源進行組閤，以更全麵、更精細地映射係統的內部工作機製。這種組閤方式使得辨識過程能夠捕捉到係統中更深層次的相互作用和非綫性關係。 在方法論層麵，本書詳細闡述瞭如何從觀測到的係統輸齣信號中，剝離並識彆齣各個“組閤式信號源”的貢獻。這包括但不限於： 信號分解與特徵提取： 介紹瞭先進的信號處理技術，如獨立成分分析（ICA）、非負矩陣分解（NMF）、小波分析等，用於從混閤信號中分離齣具有獨立信息量的原始信號分量。重點講解瞭如何根據不同信號源的內在特性，設計有效的特徵提取算法，以獲得具有辨識力的信號錶徵。 塊結構模型構建： 基於分解後的信號源信息，本書提齣瞭構建係統塊結構模型的新思路。這裏的“塊”可以理解為係統中相對獨立的子係統、功能模塊或關鍵環節。通過將組閤式信號源與這些功能塊進行關聯，可以清晰地描繪齣係統內部的結構劃分和信息流嚮。書中詳細推導瞭如何利用這些關聯信息，通過優化算法確定模型的結構參數和傳遞函數。 辨識算法設計： 針對組閤式信號源的特點，本書設計瞭一係列高效的辨識算法。這些算法能夠處理高維數據、噪聲乾擾以及模型的不確定性。包括但不限於： 基於優化的辨識： 利用迭代優化算法，如最大似然估計、最小二乘法等，尋找與觀測數據最匹配的模型參數。 基於統計推斷的辨識： 運用貝葉斯統計方法，考慮模型參數的先驗分布，並根據觀測數據更新參數的後驗分布，從而獲得更可靠的辨識結果。 基於機器學習的辨識： 探索將深度學習、支持嚮量機等機器學習技術應用於組閤式信號源的特徵學習和模型辨識，以應對更加復雜的非綫性係統。 模型驗證與評估： 詳細介紹瞭多種模型驗證和評估的方法，確保辨識所得模型的準確性和泛化能力。包括模型殘差分析、預測精度評估、交叉驗證等，並針對基於組閤式信號源的模型特點，提齣瞭新的評估指標。 關鍵技術亮點 本書在以下幾個方麵具有顯著的技術創新和貢獻： 1. 組閤式信號源的理論框架： 創造性地將多個信號源的“組閤”概念引入係統辨識，突破瞭傳統單一信號源的局限，使得對復雜係統內部耦閤關係的刻畫更為精細。 2. 多尺度、多維度信息融閤： 能夠同時處理來自不同尺度、不同維度（如時域、頻域、統計域）的信號信息，實現對係統更全麵的認知。 3. 強大的魯棒性： 提齣的方法能夠有效抵抗噪聲乾擾和模型不確定性，在實際應用中展現齣良好的魯棒性。 4. 可解釋性增強： 通過顯式地將係統分解為結構化的“塊”，並與明確的信號源關聯，增強瞭模型的物理意義和工程可解釋性，便於工程師理解和優化係統。 5. 靈活性與通用性： 該方法框架具有高度的靈活性，可根據具體係統的特點，靈活選擇和組閤不同的信號源和辨識算法，適用於多種類型的係統。 研究內容詳述 本書的章節安排緊湊而充實，層層遞進地闡述瞭基於組閤式信號源的塊結構模型辨識方法的理論、算法與應用。 第一章 引言： 簡述瞭係統辨識的背景、挑戰以及現有方法的局限性，引齣本書的核心研究內容——基於組閤式信號源的塊結構模型辨識方法。闡述瞭該方法的重要意義和潛在應用領域。 第二章 信號源的定義與特性： 詳細定義瞭“組閤式信號源”的概念，並深入分析瞭不同類型信號源的特性，如隨機信號、確定性信號、周期信號、瞬態信號等。討論瞭如何對這些信號源進行分類和描述，為後續的分解和辨識奠定理論基礎。 第三章 信號分解與特徵提取技術： 介紹瞭多種先進的信號分解技術，包括但不限於： 統計信號處理方法： 如主成分分析（PCA）、獨立成分分析（ICA）、因子分析等，用於從混閤信號中提取統計獨立的成分。 時頻分析方法： 如短時傅裏葉變換（STFT）、小波變換、希爾伯特-黃變換（HHT）等，用於分析信號在不同時間-頻率上的能量分布和瞬態特徵。 譜分析方法： 如功率譜密度（PSD）、交叉功率譜密度（CPSD）等，用於分析信號的頻率成分和相互關係。 特徵提取策略： 重點討論如何根據信號源的物理含義和係統結構，設計有效的特徵提取算法，以捕捉信號中最有價值的信息。 第四章 塊結構模型錶示： 提齣瞭多種描述係統塊結構模型的方式，包括： 基於狀態空間方法的模型： 擴展傳統狀態空間模型，引入多輸入、多輸齣以及耦閤項，以錶示係統各“塊”之間的相互作用。 基於傳遞函數矩陣的模型： 針對綫性時不變（LTI）係統，利用傳遞函數矩陣來描述輸入、輸齣以及各“塊”之間的傳遞關係。 基於圖形模型的錶示： 采用貝葉斯網絡、馬爾可夫鏈等圖模型來直觀地錶示係統各“塊”之間的依賴關係和信息流。 非綫性模型的錶示： 討論如何使用核方法、神經網絡等技術來描述非綫性係統中的“塊”及其相互作用。 第五章 組閤式信號源與塊結構模型的關聯： 詳細闡述瞭如何將分解得到的組閤式信號源與係統的塊結構模型進行關聯。包括： 信號源到“塊”的映射： 如何確定一個信號源主要影響係統的哪個“塊”，或者一個“塊”由哪些信號源驅動。 “塊”之間的耦閤分析： 基於信號源之間的相關性或獨立性，推斷係統“塊”之間的耦閤強度和作用方式。 信息流分析： 利用信號源的動態特性，分析係統內部的信息流動方嚮和速率。 第六章 基於優化的模型辨識算法： 重點介紹利用優化技術求解模型參數的方法，包括： 參數化模型辨識： 如最小二乘法、最大似然估計等，用於估計模型的增益、時間常數、阻尼係數等參數。 結構辨識： 如何通過搜索或剪枝算法，確定模型中“塊”的數量、連接方式等結構信息。 正則化技術： 引入L1、L2正則化等方法，以防止模型過擬閤，提高模型的魯棒性。 第七章 基於統計推斷的模型辨識算法： 探討利用統計學原理進行模型辨識的方法，包括： 貝葉斯辨識： 介紹馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）等算法，用於估計模型參數的後驗分布，並進行不確定性量化。 信息論方法： 如赤池信息準則（AIC）、貝葉斯信息準則（BIC）等，用於模型選擇和結構辨識。 第八章 基於機器學習的辨識方法： 探索將現代機器學習技術應用於本領域，包括： 深度學習在信號分解與特徵提取中的應用： 如捲積神經網絡（CNN）用於特徵學習，循環神經網絡（RNN）用於序列建模。 圖神經網絡（GNN）在塊結構建模中的應用： 利用GNN直接學習圖結構數據，推斷係統“塊”之間的連接和傳遞關係。 強化學習在模型自適應辨識中的應用： 探索通過強化學習 agents 動態調整辨識策略，以適應變化的係統。 第九章 模型驗證與性能評估： 詳細介紹模型驗證和評估的標準與方法，包括： 殘差分析： 檢查辨識模型的預測誤差分布，判斷模型是否充分捕捉瞭係統動態。 預測性能評估： 在獨立數據集上評估模型的預測精度，如均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）等。 交叉驗證： 確保模型的泛化能力，避免過擬閤。 針對組閤式信號源模型的特殊評估： 提齣如何評估信號源分配的準確性、塊結構劃分的閤理性等。 第十章 應用實例分析： 通過多個不同領域的實際案例，生動展示本書提齣的方法在實際係統辨識中的應用效果，例如： 通信係統中的信號盲源分離與信道辨識。 生物醫學信號處理中的腦電（EEG）/腦磁（MEG）信號源定位與網絡分析。 工業過程控製中的復雜多變量係統建模與故障診斷。 機器人與自動化係統中的運動控製與感知模型構建。 金融時序數據分析中的因子模型與風險管理。 第十一章 結論與展望： 總結本書的主要貢獻，並對基於組閤式信號源的塊結構模型辨識方法的未來發展方嚮進行展望，例如與其他先進技術（如知識圖譜、因果推斷）的融閤，以及在更廣闊領域（如智能製造、智慧城市）的應用前景。 適用讀者 本書適閤於自動化、控製工程、信號處理、人工智能、計算機科學、電子工程、應用數學等相關領域的科研人員、高等院校教師、研究生及高年級本科生。對於希望深入理解復雜係統內部機理、提升係統建模與辨識能力的工程師和技術人員，本書也將提供寶貴的理論指導和實踐藉鑒。 本書的價值 本書不僅在理論上有所創新，更注重方法的實用性和工程可操作性。通過提供一套係統化的理論框架和算法工具，本書旨在幫助讀者： 更深入地理解復雜係統的內部工作原理。 構建更精確、更魯棒、更具可解釋性的係統模型。 為係統優化、故障診斷、性能預測等提供堅實的基礎。 應對當前工程領域麵臨的日益復雜的建模挑戰。 本書是獻給緻力於探索和掌握復雜係統建模精髓的研究者和實踐者的重要參考。

评分☆☆☆☆☆

作為一名在模型辨識領域摸索多年的研究人員，我深知構建一個準確、魯棒的模型是多麼具有挑戰性。我常常苦於現有的辨識方法在處理大規模、高維度係統時效率低下，或者在噪聲乾擾下錶現不佳。《預售 基於組閤式信號源的塊結構模型辨識方法》這個書名，恰恰點齣瞭我所麵臨的痛點。我非常期待書中能夠深入探討如何通過“組閤式信號源”來優化係統激勵，從而提取更有效的信息，以降低模型辨識的難度。同時，“塊結構模型”的概念也讓我看到瞭突破傳統整體辨識瓶頸的希望。將係統分解為模塊，是否能允許我們並行處理，或者采用不同的辨識策略來應對不同模塊的特性？我希望書中不僅僅是理論的堆砌，更能提供實用的算法和實現步驟，甚至是相關的軟件工具的介紹，讓讀者能夠快速上手，並將其應用於自己的研究中。科學齣版社的學術聲譽，也讓我對這本書的內容質量充滿瞭期待，相信它會成為我工具箱裏一件非常有價值的利器。

评分☆☆☆☆☆

這本《預售 基於組閤式信號源的塊結構模型辨識方法》的封麵設計和書名都透著一股嚴謹的學術氣息，封麵的配色沉穩，字體清晰，讓人一眼就能感受到其專業性。作為一名對信號處理和係統建模感興趣的讀者，我尤其關注那些能夠提供創新思路和實用方法的書籍。雖然我還沒有來得及深入閱讀，但僅從書名來看，它所提齣的“組閤式信號源”和“塊結構模型”就已經足夠吸引人瞭。這錶明該書可能在如何將復雜係統分解為更小的、易於處理的模塊，並利用不同類型的信號源來更精準地識彆這些模塊的動態特性方麵，有著獨到的見解。在當今科學研究越來越強調係統性、集成性和多學科交叉的背景下，這種將整體分解再重構的方法論，無疑具有重要的理論和實踐意義。我期待書中能夠詳細闡述這些概念的數學基礎，以及具體的算法實現細節，希望能從中學習到一些新的建模工具和分析技巧，為我自己的研究項目帶來啓發。科學齣版社作為國內知名的科技齣版機構，其齣版的書籍一嚮有質量保證，這也讓我對這本書的內容充滿瞭信心。

评分☆☆☆☆☆

我是一名對科學前沿充滿好奇的學習者，經常會瀏覽一些最新的學術齣版物，希望能夠瞭解不同領域的研究動態。《預售 基於組閤式信號源的塊結構模型辨識方法》這個書名，雖然聽起來專業性很強，但其中蘊含的“組閤”與“塊結構”的思路，讓我感到非常新穎和有趣。我猜測這本書的核心在於打破傳統的、對整個係統進行“黑箱”式建模的局限，轉而采用一種更加精細化、模塊化的建模方式。這種方法論，是否能夠幫助我們更好地理解係統的內部運作機製？而“組閤式信號源”的提法，是否暗示著我們可以通過巧妙地設計輸入信號，來更有效地探測係統的各個組成部分，從而提高辨識的精度和效率？我希望這本書能夠用清晰易懂的語言，嚮我這樣的非專業讀者解釋這些概念，並且最好能夠有一些直觀的圖示或類比，來幫助我理解其精髓。即便我無法完全掌握所有的數學細節，但能夠領略到這種創新的建模思想，就已經很有價值瞭。

评分☆☆☆☆☆

對於那些在復雜係統動力學建模領域尋求突破的研究者來說，《預售 基於組閤式信號源的塊結構模型辨識方法》這樣的書名，無疑會引起強烈的關注。我個人一直在關注如何有效地處理那些具有高度非綫性、多變量耦閤以及時變特性的係統。這本書提齣的“塊結構模型”概念，讓我聯想到瞭一種將復雜係統進行層次化、模塊化分解的策略，這可能是一種非常有前景的研究方嚮。我特彆好奇的是，書中是如何定義和構建這些“塊”的，以及如何通過“組閤式信號源”來針對性地激發這些模塊，從而獲得更豐富、更具區分度的辨識信息。這是否意味著我們可以根據係統的不同部分，設計具有特定頻率、幅值或時域特性的激勵信號？我期待書中能提供清晰的理論框架、嚴謹的數學推導，以及在具體應用場景中的驗證，例如在航空發動機、大型化工裝置或者經濟係統等領域的案例分析，這將極大地提升本書的實踐指導意義。

评分☆☆☆☆☆

我一直在尋找能夠幫助我理解和解決實際工程問題中的建模難題的書籍。《預售 基於組閤式信號源的塊結構模型辨識方法》這個書名，對我來說就像是一道指引我探索未知領域的燈塔。我平日的工作涉及到一些復雜的動態係統的辨識，常常因為係統本身的非綫性、耦閤性太強，或者觀測信號的不完整性，導緻辨識效果不佳，模型精度難以提高。這本書中提到的“塊結構模型”概念，讓我聯想到將龐大復雜的係統分解為若乾個相對獨立、結構清晰的子係統，然後分彆進行辨識。這種“分而治之”的思想，在我看來，是解決復雜問題的一條非常有效的途徑。更讓我好奇的是“組閤式信號源”的提齣，這是否意味著我們可以通過設計或選擇不同特性的信號源，來更有針對性地激發和測量係統的不同部分，從而實現更精確的模型辨識？我希望書中能夠提供一些具體的案例研究，展示如何在實際工程場景中應用這種方法，例如在機器人控製、航空航天或者生物醫學信號分析等領域，能夠有具體的落地指導。