系统建模与辨识 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:王秀峰

出品人:

页数:251 页

译者:

出版时间:2004年07月

价格:22.0

装帧:平装

isbn号码:9787121000669

丛书系列:

图书标签:

• 辨识
• 控制
• 系统建模
• 系统辨识
• 控制理论
• 数学建模
• 信号处理
• 自适应控制
• 机器学习
• 优化算法
• 状态空间法
• 辨识算法

好的，这是一份针对一本名为《系统建模与辨识》的图书，撰写的内容不包含该书核心主题（系统建模与辨识）的详细图书简介。 --- 《现代工程数据分析与决策优化》 导言：驾驭信息时代的复杂性 在当今高度互联和数据驱动的工业与商业环境中，信息量的爆炸式增长带来了前所未有的机遇，同时也构成了严峻的挑战。我们不再仅仅需要处理数据，更需要从海量、异构的数据流中提取深层洞察，将这些洞察转化为精准、及时的行动决策。本书《现代工程数据分析与决策优化》正是为应对这一挑战而设计的一部实用指南。它专注于工程和管理领域中，如何系统地运用现代数据科学工具和统计学原理，来优化流程、改进设计和支撑战略决策。 本书并非聚焦于描述物理系统的动态特性或估计系统参数，而是将重点放在数据本身的结构、信息的提炼以及如何基于分析结果进行前瞻性的规划与控制。我们旨在为工程师、项目经理和数据分析师提供一套完整的思维框架和实践工具，帮助他们超越传统的数据描述性分析，迈向预测性和规范性分析的境界。 第一部分：工程数据的基础与预处理 本部分奠定了坚实的数据理解基础，强调在任何高级分析之前，数据质量和恰当的准备工作是至关重要的。 第一章：工程数据的来源、类型与特征 本章深入探讨了现代工程实践中常见的数据类型，包括传感器时间序列、离散事件日志、结构化数据库记录以及非结构化的文本报告。重点分析了工程数据特有的挑战，例如噪声、缺失值、异常点（outliers）的合理界定和处理方法。我们探讨了不同数据采集频率对后续分析选择的影响，以及如何建立有效的数据治理流程以确保数据的可信度。 第二章：数据清洗、转换与特征工程 数据清洗是分析流程的基石。本章详细介绍了针对工程数据的专用清洗技术，包括基于统计学方法的时间序列插值、平滑处理以及如何利用领域知识识别和修正系统性误差。特征工程被视为提升模型性能的关键环节，我们将讨论如何利用领域专家知识，从原始数据中构建出更具区分度和解释性的新特征，例如构建比率、变化率、累积效应指标等，而非简单地使用原始变量。 第三章：探索性数据分析（EDA）与可视化叙事 本书强调可视化不仅是展示结果的手段，更是理解数据内在结构、发现潜在关系和验证假设的强大工具。本章教授如何使用现代可视化库（如Python的Plotly或R的ggplot2）创建交互式图表。重点在于“叙事性”的可视化——即如何通过图表的组合与序列，清晰、有力地向非技术背景的决策者传达复杂的数据发现和分析结论。 第二部分：统计推断与预测模型构建 本部分从描述性统计转向严谨的统计推断，教授读者如何从样本数据可靠地推断总体规律，并建立能够对未来状态进行合理预测的模型。 第四章：概率模型基础与假设检验 本章复习了工程决策中至关重要的概率论基础，特别是与测量误差、过程波动相关的分布假设。重点在于假设检验的实践应用，例如如何使用t检验、方差分析（ANOVA）来评估不同工艺参数或设计方案之间的统计学差异是否显著，并讨论了I类和II类错误的实际工程意义。 第五章：回归分析的进阶应用 回归模型是工程分析的支柱。本章超越了基础的线性回归，深入探讨了多元回归模型的诊断（多重共线性、异方差性）及其应对策略。我们详细介绍了广义线性模型（GLMs），用于处理非正态响应变量（如计数数据、二元事件），并在案例研究中展示了如何利用回归系数解释特定输入变量对工程性能的边际影响。 第六章：时间序列数据的分解与短期预测 虽然本书不涉及复杂的系统辨识，但对于处理连续测量的工程数据，时间序列分析是不可或缺的。本章专注于时间序列数据的经典分解方法（趋势、季节性、随机波动），以及如何应用ARIMA家族模型进行可靠的短期负荷预测、库存需求预测或短期资源分配规划。强调模型选择中的平稳性检验和残差分析。 第三部分：优化、决策支持与风险量化 本部分是将数据分析结果转化为实际行动的关键环节。它关注如何利用分析结果构建决策支持系统，并量化相关风险。 第七章：基于数据的优化方法 决策优化要求找到在既定约束条件下实现最佳性能的点。本章介绍了如何将工程约束条件（如材料强度、预算限制、产能瓶颈）融入数学规划模型中。重点讲解了如何使用线性规划（LP）和整数规划（IP）来解决资源分配、调度排程和成本最小化等实际工程问题，并讨论了灵敏度分析在评估模型输入变化对最优解影响中的作用。 第八章：模拟技术在决策中的作用 当系统行为过于复杂，无法用封闭形式的数学模型精确描述时，模拟成为关键工具。本章详细介绍了蒙特卡洛模拟在风险量化中的应用。通过大量随机抽样，我们可以在不确定性环境下评估新产品开发时间、项目成本超支的可能性，或评估控制系统在极端工况下的鲁棒性。 第九章：不确定性下的决策制定与贝叶斯方法 在信息不完全或存在认知偏差的情况下，决策者需要更灵活的框架。本章引入了贝叶斯统计推断的基本概念，展示如何将先验知识（领域经验）与新收集的数据相结合，动态更新对系统状态的信念。这对于需要快速迭代和适应性学习的工程项目尤其重要，它提供了一种量化“我们还不知道什么”的方法。 结语：构建数据驱动的工程文化 《现代工程数据分析与决策优化》的核心目标是培养读者将数据视为一种战略资产的理念。本书的内容涵盖了从数据准备到复杂优化决策的完整流程，旨在提升工程实践的精准度、效率和前瞻性。掌握这些技术，意味着能够更有效地管理复杂性，减少经验主义的依赖，最终实现更可靠、更具竞争力的工程成果。 ---

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阅读体验的流畅度，很大程度上取决于作者的叙事逻辑和知识点的组织结构。这本书的作者显然对学科的脉络有着深刻的洞察力。它并没有采取传统的、线性的知识堆砌方式，而是采用了“问题导向”的结构。第一部分聚焦于“为什么需要建模”，抛出了现实世界中的不确定性和复杂性；第二部分则聚焦于“如何用数学语言精确描述系统”；最后，笔锋一转，深入到“如何从实际数据中提取模型参数”。这种层层递进、前后呼应的布局，使得知识点之间的联系非常紧密，我很少出现“学了后面忘了前面”的情况。它像是一部精心编排的交响乐，每个乐章都有其独特的主题，但最终汇聚成一个宏大和谐的整体。

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这本书的深度和广度，真正体现了它在同类著作中的领先地位。它不仅涵盖了经典的状态空间理论和频域分析，还特意开辟了专门的章节来探讨非线性系统的辨识方法，比如神经网络在系统辨识中的新兴应用，以及小样本数据下的鲁棒辨识技术。这种对前沿动态的关注，使得这本书的知识体系非常“保鲜”，拿在手里，我能感受到作者对整个领域最新研究进展的把握。对于希望将理论应用于尖端工业控制或复杂工程决策的读者来说，这本书提供的理论深度和技术广度，足以支撑起一个长期且深入的研究方向，绝对是一笔值得的知识投资。

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这本书的装帧设计简直是一场视觉盛宴，厚实的纸张拿在手里就有一种沉甸甸的质感，封面那抽象的几何图形，配合着低调的配色，散发出一种理性的美感。我尤其欣赏它内页的排版，字里行间留白恰到好处，让人在阅读那些复杂的公式和理论时，眼睛不会感到疲劳。每章的引言都像是一位老朋友在娓娓道来，用生动的比喻将深奥的概念初步勾勒出来，为接下来的深入探讨打下了坚实的基础。而且，书中的插图和图表制作得非常精良，线条清晰，色彩运用得当，很多时候，一张图胜过千言万语，它们精准地捕捉了理论模型的精髓，让那些原本感觉抽象难懂的部分瞬间变得可视化、可触摸。这本书的物理呈现，已经超越了一本教科书的范畴，更像是一件值得收藏的工艺品，每次翻阅都是一种享受。

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对于一个非科班出身，但需要快速掌握这一领域核心概念的工程师来说，找到一本既有深度又不失易读性的书籍是件难事。这本书的语言风格恰到好处地平衡了学术的严谨性和普及的亲和力。作者在阐述复杂数学概念时，会适时地穿插一些生活化的类比，比如用交通流量来解释反馈控制的动态特性。这种“专业又不端架子”的写作态度，极大地降低了我的阅读门槛。更值得称赞的是，它对不同建模方法的优缺点进行了坦诚的对比分析，没有盲目推崇某一种技术，而是鼓励读者根据具体应用场景做出最优选择，体现出一种非常成熟和辩证的学术观。

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我是一个偏爱实践操作的学习者，因此，在选择任何技术类书籍时，我都会极其关注其配套的案例分析和习题设计。这本书在这方面做得远超我的预期。它不仅仅罗列了大量的理论公式，更重要的是，它提供了一套完整的、循序渐进的项目驱动式学习路径。从最基础的状态空间建立，到高级的卡尔曼滤波器的应用，每一步都有详实的代码示例和运行结果截图。最让我惊喜的是，它没有将所有答案直接给出，而是巧妙地设置了一些“思考点”和“挑战性问题”，引导读者自己去调试、去验证，这种“授人以渔”的教学方式，极大地激发了我独立解决问题的能力。我感觉自己不是在被动地接收知识，而是在亲手构建一个系统的过程，那种成就感是看再多枯燥的文字也无法比拟的。

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烂。笔误什么的就不说了。基本就是各种知识点的堆砌，逻辑证明不详细，背景知识不充足。很烂的一本书，看得抓狂。

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烂。笔误什么的就不说了。基本就是各种知识点的堆砌，逻辑证明不详细，背景知识不充足。很烂的一本书，看得抓狂。

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看了之后发现里面的内容太难了，各种矩阵最小二乘的公式推导证明一大堆，然而还要考试。。