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丁锋 著

图书标签:

• 系统辨识
• 按需印刷
• 控制理论
• 数学建模
• 自适应控制
• 信号处理
• 现代控制
• 工程应用
• 学术研究
• 算法设计

店铺： 科学出版社旗舰店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030359247

商品编码：1257238723

包装：平装

丛书名： --

开本：16

出版时间：2012-12-19

页数：439

字数：653000

正文语种：汉语

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【图书基本信息】

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书名：系统辨识新论
作者：丁锋
定价：128

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【作者简介】

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【读者对象】

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【内容简介】

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“系统辨识”是大学高年级本科生和研究生的一门课程。本书是作者教学和科研创新经验的结晶，汇集了作者及其合作者在系统辨识领域的一些最新研究成果。, 本书论述了系统辨识的基本理论和新型辨识方法。全书共分8章，内容包括：辨识导引、系统描述的基本模型、辨识精度与辨识基本问题、辅助模型辨识思想与方法、迭代搜索原理与辨识方法、多新息辨识理论与方法、递阶辨识原理与方法、耦合辨识概念与方法。, 书中大量Matlab仿真例子源程序为初学者快速上手提供了一个学习蓝本。本书可作为高等院校高年级本科生、研究生“系统辨识”课程的教材，也可供自动控制类及相关电类专业教师和科技人员选用。

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探索未知，重塑认知：一套全新的系统思考框架 在日新月异的时代浪潮中，我们所理解的“系统”正面临前所未有的挑战。从复杂的社会经济网络到精密的生物分子机器，再到浩瀚的宇宙演化，旧有的分析工具和思维模式已显捉襟见肘。本书并非对既有理论的简单叠加，而是一次深刻的认知升级，它提供了一套全新的、具有前瞻性的系统辨识框架，旨在帮助读者拨开迷雾，洞察事物运行的本质，并在此基础上构建更具韧性和适应性的解决方案。 本书的核心在于“辨识”，它超越了简单的识别和分类，而是一种深度理解系统内在逻辑、运作机制及其演化规律的能力。作者从多个学科交叉的视角出发，将哲学思辨、数学建模、计算科学以及前沿的控制论和信息论融会贯通，勾勒出一幅更为精细和动态的系统图景。 打破线性思维的枷锁，拥抱涌现与非线性 长期以来，我们习惯于将世界视为由独立、可预测的组件构成的线性系统。然而，现实远比这复杂。本书强调，真正的系统往往呈现出“涌现”的特性——整体的属性远大于部分之和，且这些属性在微观层面是无法预见的。书中深入探讨了涌现现象产生的条件，以及如何通过识别系统边界、相互作用的节点和反馈回路，来理解这些非线性的、往往具有惊人创造力的行为。读者将学习如何从宏观视角捕捉系统的整体动态，而非纠缠于微观细节的冗余信息。 从静态描述到动态演化的洞察 传统的系统分析往往侧重于描述系统的静态结构，而本书则将目光聚焦于系统的动态演化。它引入了“状态空间”和“相空间”等概念，帮助读者理解系统在不同环境刺激下如何转移和演化。书中将详细阐述，如何通过分析系统的吸引子、分岔点和混沌区域，来预测系统的长期行为趋势，并识别其潜在的稳定与不稳定状态。这不仅有助于我们理解过去的演变，更能为未来的规划提供有力的理论支撑。 “信息”在系统中的核心角色 信息，不再仅仅是数据的载体，而是构成系统结构、驱动系统运作的关键要素。本书将信息论的原理深度应用于系统辨识，揭示了信息流、信息压缩、信息冗余以及信息失真等概念在理解系统鲁棒性和脆弱性中的重要作用。读者将了解到，信息的传递效率、处理能力以及对噪声的容忍度，是如何直接影响一个系统的功能和生存能力的。 构建适应性与鲁棒性：面向未来的系统设计 在一个瞬息万变的时代，构建能够自我调节、适应变化并抵御扰动的系统至关重要。本书提供了全新的视角来思考系统的适应性与鲁棒性。它探讨了如何通过引入多样性、解耦冗余以及建立有效的监测与反馈机制，来增强系统的弹性。书中提出的“自适应控制”和“进化系统”等概念，将为工程师、科学家以及决策者提供设计更智能、更具韧性的系统的工具和方法。 跨越学科的边界，连接看似孤立的现象 本书的另一大亮点在于其强大的跨学科整合能力。作者从天文学的星系形成，到经济学的市场波动，再到生态学的物种演替，以及人工智能的深度学习，都找到了系统辨识的共同语言。通过这些丰富的案例分析，读者将能够发现不同领域中隐藏的系统性规律，从而触类旁通，举一反三，将解决一个领域问题的思路应用到另一个领域。 谁适合阅读本书？ 科研人员与学者： 无论是数学、物理、计算机科学、生物学、经济学还是社会科学领域，本书都将为你提供理解复杂系统的新视角和研究新方法。 工程师与技术开发者： 在设计复杂的工程系统、软件架构或新兴技术时，本书将帮助你规避潜在的风险，提升系统的整体性能和可靠性。 管理者与决策者： 在面对复杂的组织变革、市场竞争或全球性挑战时，本书将提供一套更精细的分析工具，助你洞察问题的本质，做出更明智的决策。 对世界运作充满好奇的每一个个体： 如果你渴望深入理解我们所处的世界，并希望掌握一套更强大的思维工具，本书将为你打开一扇通往深刻认知的大门。 本书的问世，不仅是对现有系统理论的补充，更是对我们理解世界方式的一次深刻革新。它将引导你从“是什么”走向“为什么”和“如何做”，让你在纷繁复杂的现象中，找到那条贯穿其中的精妙脉络。准备好迎接一次思维的飞跃，重塑你对“系统”的认知边界吧！

评分☆☆☆☆☆

从某种意义上说，《[按需印刷] 系统辨识新论》这本书，就像一本开启智慧之门的钥匙。我原本以为系统辨识只是一个枯燥的技术领域，但读了这本书之后，我才发现它所蕴含的深刻的科学思想。作者在书中对“动态系统辨识”的阐述，让我耳目一新。他不仅仅停留在对静态系统的描述，更深入地探讨了系统随时间演化的规律，以及如何通过观测数据来推断这些动态特性。我尤其对书中关于“状态空间模型”的详细介绍印象深刻，它提供了一种优雅而强大的方式来描述复杂系统的内部状态。我尝试着去理解作者是如何从观测数据中，逐步构建出精确的状态空间模型的，这个过程让我体会到了科学研究的严谨与精妙。书中对于“辨识算法的稳定性与收敛性”的分析，也让我对算法的可靠性有了更深的认识。我曾在一项目中遇到过算法不稳定导致结果偏差的问题，如果当时能有这本书的指导，或许能避免不少弯路。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简约而富有科技感，深邃的蓝色背景上，以一种流畅的银白色线条勾勒出复杂的网络结构，仿佛预示着书中将要探讨的深奥理论。我初拿到这本书时，就被这种视觉冲击力深深吸引。虽然我并非系统辨识领域的专业人士，但“新论”二字，以及“系统辨识”这个听起来就充满挑战的术语，激起了我强烈的好奇心。我常常会在深夜，在城市微弱的光线中，翻开它，试图捕捉那些稍纵即逝的智慧火花。书中的语言，初看之下，确实需要一些时间和耐心去消化。那些严谨的数学公式，那些抽象的概念，就像一座座难以逾越的高山，但每次克服一个难点，都有一种豁然开朗的喜悦。我特别喜欢作者在解释复杂概念时，会穿插一些形象的比喻，虽然有时候比喻本身也需要细细品味，但这种尝试让我感觉自己并非孤军奋战，而是有位循循善诱的老师在引导。这本书更像是一本需要反复咀嚼的哲学著作，每一次重读，都会有新的理解和感悟。我常常会在思考问题时，不自觉地联想到书中的某些章节，虽然不一定能立刻找到答案，但这种思考的框架和视角，无疑已经得到了极大的拓展。它让我意识到，我们所处的现实世界，远比我们想象的要复杂和精妙得多，而系统辨识，正是我们理解和驾驭这种复杂性的重要工具。我至今仍在努力理解其中关于“模型不确定性”的讨论，那部分内容，让我对以往的许多认知产生了颠覆。

评分☆☆☆☆☆

《[按需印刷] 系统辨识新论》这本书，对我而言，不仅仅是一本技术书籍，更是一次思维的洗礼。我原本以为系统辨识只是一个工程领域的概念，但通过阅读这本书，我才真正体会到它的广泛应用和深刻内涵。作者在书中对“辨识方法的鲁棒性”的探讨，让我印象尤为深刻。他不仅分析了各种干扰因素对辨识结果的影响，更提出了多种有效的鲁棒辨识策略。我尤其喜欢书中通过实例分析，来阐释鲁棒性概念的通俗易懂的方式。这让我理解到，在真实世界的应用中，仅仅拥有精确的数学模型是远远不够的，模型的稳定性和可靠性同样至关重要。我曾在一项目中遇到过数据异常值导致辨识结果失真的问题，如果当时能有这本书的指导，或许我能更有效地处理这个问题。这本书让我开始以一种更加审慎的态度去对待数据和模型，并更加注重其在实际应用中的可靠性。

评分☆☆☆☆☆

当我翻开《[按需印刷] 系统辨识新论》这本书时，我并没有预设太多的想法，只是抱着一种学习的心态。然而，这本书却一次又一次地给我带来惊喜。作者在书中对“辨识模型的在线更新”的深入研究，让我看到了系统辨识技术在实时应用中的巨大潜力。他详细阐述了如何根据不断涌入的新数据，动态地调整和更新系统模型，从而使其始终能够准确地反映系统的当前状态。我尤其对书中关于“遗忘因子”的巧妙应用印象深刻，这让我理解到如何在处理时变系统时，平衡新旧数据的权重。我尝试着去理解作者提出的几种在线辨识算法，并思考它们在我的项目中的应用前景。这本书让我认识到，系统辨识并非是一个一次性的过程，而是一个持续的、动态的优化过程。它为我提供了如何构建更加智能、更加自适应的系统提供了宝贵的理论基础。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对工业自动化领域充满热情的研究生，在我的导师推荐下，我接触到了《[按需印刷] 系统辨识新论》。这本书的出现，可以说是在我原本有些迷茫的研究方向上，点亮了一盏明灯。我印象最深刻的是其中关于“辨识算法的收敛性与鲁棒性”的章节，作者以一种近乎艺术化的方式，将那些枯燥的数学证明变得生动起来。他不仅给出了理论推导，更重要的是，通过对不同应用场景的剖析，让我看到了这些理论在实际工程问题中的价值。例如，在讲解如何处理传感器噪声时，作者提出的几种新型辨识方法，让我看到了解决实际难题的新思路。我尝试将书中的一些方法应用到我正在进行的一个机器人控制项目上，虽然过程中遇到不少挑战，但最终的实验结果，确实比我之前使用的传统方法有了显著的提升。这本书并非是那种“学完就能立马拿来用”的速成手册，它更像是一本需要沉下心来，去深入研究的学术专著。我常常在图书馆里，一坐就是一下。里面的许多论述，都充满了作者的独到见解，这是我在其他教材中难以找到的。它让我明白，系统辨识并非仅仅是数学公式的堆砌，更是一种对系统本质规律的探索和理解。这本书对我研究方法的改进，以及对未来研究方向的指引，都有着不可估量的影响。

评分☆☆☆☆☆

这本《[按需印刷] 系统辨识新论》带给我的，是一种全新的思维方式。我原以为系统辨识只是某个特定工程领域的工具，但读完之后，我才意识到它的普适性和深刻性。作者在开篇就提出了一个大胆的观点：我们对现实世界的认知，很大程度上依赖于我们所建立的“系统模型”。而辨识，就是不断完善和更新这些模型的艺术。我特别喜欢书中对“模型结构选择”的探讨，那里详细分析了不同模型结构在解释数据时所表现出的优劣，以及如何根据实际需求做出最优选择。这让我联想到我们日常生活中遇到的各种问题，比如如何选择一个最适合自己的学习方法，或者如何判断一个信息的真伪。很多时候，我们都会无意识地在构建某种“模型”来理解事物。书中的方法论，让我开始反思自己是如何构建这些模型的，以及如何才能更加科学、有效地进行辨识。作者对于“辨识精度与计算复杂度之间的权衡”的分析，也让我大开眼界。他展示了如何在保证辨识效果的同时，最大程度地降低计算成本，这对于很多资源受限的应用场景来说，无疑是至关重要的。这本书让我开始以一种更加结构化、系统化的方式去思考问题，这对我个人的学习和工作，都有着深远的启发。

评分☆☆☆☆☆

我是一名退休的工程师，在技术更新迭代如此之快的今天，我总觉得需要不断学习才能跟上时代的步伐。《[按需印刷] 系统辨识新论》这本书，正是我想找的那种能够让我温故而知新，并且触及前沿理论的读物。虽然我已经告别一线多年，但书中那些关于“非线性系统辨识”的深入讨论，依然让我感到无比兴奋。作者对几种新兴的非线性辨识方法的详细介绍，以及它们在不同领域的应用案例，让我看到了系统辨识技术未来的无限可能。我尤其对书中提到的“基于机器学习的辨识方法”的部分印象深刻，这让我看到了传统工程理论与现代人工智能技术的深度融合。我尝试着去理解那些复杂的算法，虽然有些地方需要查阅一些补充资料，但这种学习的过程本身就是一种乐趣。这本书让我感到，技术的发展是没有止境的，只要保持一颗好奇心和学习的热情，就永远能找到新的知识宝藏。我常常在阅读过程中，会想起当年我工作时遇到的那些棘手问题，如果当时有这本书，或许我能做得更好。

评分☆☆☆☆☆

说实话，拿到《[按需印刷] 系统辨识新论》这本书的时候，我并没有抱有多大的期望。市面上的技术书籍很多，很多都是泛泛而谈，缺乏深度。然而，这本书却给了我一个大大的惊喜。作者在书中，对于“辨识过程中的信息融合”这一主题的阐述，简直是鞭辟入里。他不仅分析了多源信息融合的必要性，更重要的是，他提出了一种创新的框架，能够有效地整合来自不同传感器、不同时间序列的数据，从而获得更精确、更可靠的系统模型。我一直致力于研发一种能够精准预测设备故障的系统，而多源信息融合正是解决这一难题的关键。这本书中的一些理论和方法，为我提供了宝贵的思路。我尤其对其中关于“贝叶斯辨识”的讲解印象深刻，它提供了一种概率性的视角来处理模型的不确定性，这对于预测性维护而言，至关重要。我花了很长时间去理解书中提出的“信息权重分配”的机制，这部分内容，让我对如何科学地评估不同信息的价值有了全新的认识。

评分☆☆☆☆☆

我是一位在生物医学工程领域工作的工程师，我一直觉得，在分析复杂的生物系统时，需要一种更加严谨的数学工具。《[按需印刷] 系统辨识新论》这本书，正是为我提供了这样的工具。书中对于“非参数系统辨识”的深入探讨，让我看到了解决生物信号分析中一些难题的新希望。作者详细介绍了核回归、样条插值等非参数方法，并分析了它们在处理高维度、非线性生物数据时的优势。我尤其对书中关于“核函数选择”的讨论印象深刻，这部分内容，为我理解和应用这些非参数方法提供了重要的指导。我尝试将书中介绍的一些方法，应用于我正在进行的一个心电信号分析项目中，虽然过程中遇到了一些困难，但我已经能够感受到这种方法的潜力。这本书让我认识到，系统辨识不仅仅是工程领域的问题，它在许多其他科学领域，都扮演着越来越重要的角色。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对抽象理论充满兴趣的编程爱好者，虽然我的工作与系统辨识没有直接关系，但我总是在寻找能够拓展我思维边界的书籍。《[按需印刷] 系统辨识新论》这本书，恰恰满足了我的这种需求。书中对于“辨识模型的选择与评估”的系统性论述，让我从一个全新的角度审视了“模型”这个概念。作者不仅仅局限于技术层面的讲解，更深入地探讨了模型背后的哲学意义。他提出，任何模型都是对现实世界的一种简化和近似，而辨识的目的，就是找到最能捕捉系统本质特征的简化。我特别喜欢书中对于“模型复杂度与泛化能力”的讨论，这让我联想到了机器学习中的过拟合问题，虽然领域不同，但其背后的思想却是相通的。作者通过对不同评价指标的深入分析，让我对如何科学地评估一个模型的优劣有了更清晰的认识。我常常在思考，如何在我的编程项目中，应用这种严谨的模型构建和评估思想，来提升我程序的鲁棒性和效率。