具体描述
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。
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用户评价
这本书在方法论上的介绍，对我来说是至关重要的。系统辨识不仅仅是掌握一些孤立的算法，更重要的是理解一套完整的、科学的方法论。我希望这本书能够清晰地阐述一个完整的系统辨识流程，从问题的定义，数据的收集与预处理，模型的选择与辨识，到模型的验证与应用。在数据收集与预处理方面，书中是否会提供一些关于实验设计、信号激励的选择、以及数据去噪和滤波的建议？这些都是影响辨识结果的关键步骤。在模型选择方面，除了介绍不同类型的模型，是否会提供一些关于如何根据系统特性和应用需求来选择最合适模型的指导原则？在模型验证方面，除了技术指标，是否会强调模型在实际应用中的有效性？我也在思考，书中是否会讨论一些关于辨识过程中可能遇到的挑战和陷阱，并给出相应的规避策略。例如，过度拟合、欠拟合、或者模型辨识不收敛等问题。这本书能够为我提供一个系统化的思考框架，让我能够更有条理地进行系统辨识工作。
评分在我尚未深入研读这本书的每一个细节之前，我首先关注的是它所涉及的理论深度和广度。虽然我还没有完全掌握书中所讲述的每一个公式和算法，但从目录和章节的引言中，我能够感受到作者在构建整个知识体系时所付出的心血。它似乎从最基础的概念入手，逐步引导读者进入更复杂的模型建立和辨识技术。我特别期待能够理解那些在实际工程中至关重要的辨识方法，例如最小二乘法、最大似然法等，以及它们在不同应用场景下的优缺点。书中对“模型”的定义和分类也让我感到好奇，究竟有哪些不同类型的系统模型能够被有效辨识？是时域模型、频域模型，还是更抽象的状态空间模型？这些都是我希望通过阅读来一一解答的疑问。此外，我注意到书中可能还会涉及模型的验证和选择，这对于确保辨识结果的可靠性至关重要。如何评估一个模型的准确度和适用性，哪些指标是关键？这些都是我在实际工作中经常会遇到的难题，如果这本书能够提供清晰的思路和方法，那将非常有价值。我脑海中已经构思了许多可能的技术细节，期待着在接下来的阅读中得到印证和拓展，甚至发现一些全新的视角。
评分这本书的出版质量和内容组织，也让我联想到其背后作者的专业背景和学术声誉。虽然我尚未深入了解作者，但我相信能够写出这样一本厚重著作的作者，一定是在该领域有着深厚的学术积累和丰富的实践经验。我期待作者在书中能够分享一些其个人的见解和体会，这些往往比纯粹的理论知识更能给读者带来启发。例如，在实际项目开发中，作者是如何权衡不同辨识方法的优劣，如何在复杂系统中应用辨识技术，以及在遇到困难时是如何克服的。这些经验之谈，往往是课堂上或者一般教科书上难以获得的宝贵财富。我也在思考，书中是否会涉及一些最新的研究动态或者未解决的学术问题，鼓励读者进行思考和探索。一本优秀的学术著作，应该能够站在巨人的肩膀上，并鼓励后来者继续攀登。我期待这本书能够成为我学习道路上的一个重要里程碑，为我开启通往系统辨识与建模领域更深层次的探索之旅。
评分这本书的封面设计给我留下了深刻的第一印象。简洁而大气的风格，主色调是沉稳的蓝色，搭配银色的字体，透露出一种专业和严谨的气息。书脊上的书名“系统辨识与建模”清晰可见，让人一看就知道这本书的主题。我拿到这本书时，触感也非常好，纸张厚实，不易折页，印刷清晰，没有任何模糊或错位的现象。我是一个非常注重书籍整体质感的人，而这本书无疑在这方面做得非常出色，这让我对内容本身也充满了期待。当我翻开书页，一股淡淡的油墨香扑鼻而来，这是一种熟悉而令人愉悦的味道，总能勾起我对阅读的无限热爱。书页的排版也很舒适，字体大小适中，行距合理，即使长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。章节的划分清晰明了，标题也很有引导性，让我能够快速了解每一部分的核心内容。在拿到这本书的初期，我花了很多时间仅仅是在欣赏它的外观和感受它的质感，这本身就是一种美好的阅读体验的开端。我喜欢将这样的书摆放在书架上，它不仅是知识的载体，更是一种艺术品，能够为我的书房增添一份宁静和智慧的氛围。这本书的设计无疑传达出一种“内秀于外”的品质感，让我相信其内在的内容同样值得细细品味。
评分从应用的角度来看，这本书的实用性是我非常看重的。我知道系统辨识和建模在工业自动化、过程控制、机器人技术、航空航天、经济学等众多领域都有广泛的应用。我希望这本书能够为我提供一些具体、可操作的案例分析，展示如何将书中所学的理论知识应用于解决实际工程问题。例如，如何利用辨识到的模型来优化控制器的设计，如何通过模型预测系统未来的行为，或者如何利用模型来进行故障诊断。我希望书中能够给出一些详细的步骤和方法，让我能够模仿和实践。如果能够提供一些代码示例或者算法的伪代码，那就更好了，这样我可以直接将这些内容应用到我自己的项目中。我也在思考，这本书在不同工业领域的适用性会有多大差异。例如，在过程控制领域，需要辨识的是连续时间系统模型，而在数字信号处理领域，则更多的是离散时间系统。这本书是否能够涵盖这些不同领域的特点，并给出相应的解决方案？我期待这本书能够成为我解决实际问题的得力助手，让我能够更自信地将理论转化为实践。
评分这本书的语言风格给我留下了深刻的印象。虽然我还在初探阶段，但可以明显感觉到作者在用一种非常清晰、严谨且富有逻辑性的方式来阐述复杂的概念。没有过多的华丽辞藻，也没有故弄玄虚的表达，而是直接切入核心，用最准确的词汇来描述技术细节。这对于一本偏向技术类书籍来说，是非常宝贵的品质。它让我在阅读过程中，能够专注于理解内容本身，而不会被冗余的信息所干扰。我尤其欣赏作者在解释一些抽象概念时，可能会引入的类比或者实际案例，虽然我还没看到具体的例子，但我相信作者会这样做，因为好的科普或技术书籍往往需要这样的“接地气”的讲解方式，才能让读者更好地吸收。同时，我也在揣摩作者在叙述过程中，对于不同技术方法的侧重点会是什么。是更偏向于数学理论的推导，还是更注重算法的实现和应用？我个人更倾向于后者，因为在实际应用中，如何有效地运用这些工具往往比单纯的理论推导更为关键。期待书中能够有足够的篇幅来讨论实际操作中的一些技巧和注意事项，让我在学习之后能够立刻上手。
评分在我阅读的初期，我也在关注这本书的结构和逻辑组织。一本好的技术书籍，不仅要内容充实，更要结构清晰，逻辑严谨，能够循序渐进地引导读者学习。我希望这本书的章节安排是合理的，从基础概念到高级技术，逐步深入。开头部分应该能够很好地引入系统辨识与建模这一领域，并说明其重要性和应用前景。随后的章节应该围绕核心的辨识算法、模型建立方法、模型评价与选择等方面展开。我希望每一章都有明确的学习目标，并且在每一章的结尾能够有总结性的回顾，帮助我巩固所学知识。此外，一些习题或者思考题的设计，对于检验我的学习效果也非常重要。如果书中能够提供一些与实际问题相结合的习题，那我将非常乐意去尝试。我也在思考，书中是否会包含一些相关的软件工具介绍，例如MATLAB的System Identification Toolbox，或者Python的一些开源库，并给出一些使用指导。这对于学习者来说，将是极大的帮助。
评分我对于这本书在知识体系中的定位也很好奇。它是否是一本入门级别的书籍，还是更偏向于专业研究者？根据其书名，我认为它可能是一个相对全面的综述，既包含了基础知识，也涉及了一些进阶内容。我期待这本书能够为我打下坚实的理论基础，让我能够理解系统辨识背后的原理，并且能够掌握一些常用的辨识工具和技术。同时，我也希望它能够为我打开进一步深入学习的“窗口”，例如，在书中提到的某个方向，我可以通过查阅参考文献，找到更深入的资料。对于我来说，一本好的技术书籍，不仅仅是知识的传递，更是激发学习兴趣和引导方向的催化剂。我希望这本书能够帮助我建立起对系统辨识与建模这个领域的整体认识，并对其中一些关键技术产生浓厚的兴趣，从而驱使我不断学习和探索。我也在想，这本书是否会包含一些历史的回顾，介绍系统辨识技术是如何发展至今的，以及一些在该领域做出杰出贡献的科学家。
评分我个人对这本书的数学严谨性有着很高的要求。系统辨识与建模是一门高度依赖数学工具的学科，从线性代数、概率论、统计学到优化理论，几乎所有核心的数学分支都会在书中得到应用。我希望作者能够清晰地推导每一个关键公式，并解释其背后的数学原理。对于一些复杂的数学概念，希望能够有足够详细的解释，而不是简单地罗列公式。我也希望书中能够对不同辨识方法的数学假设进行明确说明，并分析这些假设在实际应用中是否能够得到满足。例如，最小二乘法通常假设噪声是白噪声，如果实际噪声不是白噪声，该如何处理？书中是否会提供一些鲁棒性的辨识方法，能够应对不确定性或噪声干扰？对我而言，理解数学推导的过程，能够帮助我更深入地理解算法的本质，从而在遇到问题时，能够根据数学原理进行分析和调整。我也希望书中能够提供一些关于数学工具的应用技巧，例如如何有效地利用矩阵运算来简化计算，或者如何使用一些统计工具来检验模型的拟合优度。
评分这本书在学术研究的层面，能否提供一些前沿的视角，是我非常关心的一个问题。系统辨识与建模作为一门交叉学科，其发展速度非常快，不断有新的理论和技术涌现。我希望这本书能够涵盖一些近年来在该领域内取得突破性进展的研究成果，例如基于机器学习或人工智能的系统辨识方法，或者是针对特定复杂系统（如非线性系统、时变系统）的先进辨识技术。我希望作者不仅仅是介绍经典的辨识算法，更能对这些算法的局限性进行分析，并在此基础上提出改进或新的解决方案。如果书中能够包含一些作者自己在该领域的研究心得或者对未来发展趋势的预测，那将更具启发性。我也希望书中能够引用一些高质量的学术论文和研究报告，方便我进一步深入学习和探索。在我看来，一本优秀的系统辨识与建模书籍，不应该仅仅是现有知识的总结，更应该具备引领未来研究方向的能力。我期待通过阅读这本书，能够对这个领域的研究前沿有一个更清晰的认识，甚至能够激发我自己在学术上进行深入探索的灵感。
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