具体描述
本书主要介绍在过程控制工程领域中比较成熟和有效的辨识技术，主要包含两大部分内容，除第一章引论、第二章过程的数学描述外，第一大部分为经典辨识技术：第三章介绍了瞬态响应法，第四章介绍了频率响应法；第二大部分为现代辨识技术：在第五章介绍统计学方法预备知识的基础上，第六章介绍了脉冲响应函数的辨识，第七章介绍了线性方程模型的辨识。本书的主要特色在于试图将作为现代控制理论重要分支的系统辨识理论进行工程化处理，使之成为一门实用技术。
本书可作为高等院校工业自动化类专业的教学用书，也可作为生产过程自动化工程技术领域的科技人员、工程师在实际工程应用中的参考资料。
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用户评价
这本书的出现，无疑为我在“过程辨识”的学习道路上点亮了一盏明灯。作者以其严谨的学术态度和深厚的专业功底，为我揭示了这个看似神秘的技术领域。我一直对如何理解和控制复杂的动态系统抱有极大的热情，而这本书正好提供了我所需要的理论框架和实践指导。书中对于不同辨识算法的优劣势分析，让我对各种方法有了更清晰的认识。例如，在讨论模型阶数选择时，作者提供了多种常用的信息准则，并详细解释了它们的原理和适用范围。我尤其喜欢书中关于鲁棒辨识的章节，它让我了解到，在实际应用中，数据中的异常值和噪声会对辨识结果产生很大的影响，而鲁棒辨识技术能够有效地解决这些问题。书中还包含了一些关于仿真和实验验证的内容，这对于我将理论知识转化为实际应用至关重要。这本书不仅提升了我的专业技能，更激发了我对未来研究的无限遐想。
评分这本书犹如一位技艺精湛的工匠，为我细致地打磨着“过程辨识”的每一个细节。作者以其深厚的专业知识和严谨的逻辑思维，将这个复杂的技术领域展现在我的面前。我一直对如何从动态数据中提取系统信息并构建预测模型充满好奇，而这本书正好满足了我对这方面的需求。书中对于辨识方法的分类和比较，让我对各种算法有了更清晰的认识。例如，在讨论模型辨识的灵敏度分析时，作者详细阐述了如何评估模型参数对输出的影响，以及如何优化辨识过程。我尤其喜欢书中关于模型验证的章节，它让我了解到，一个看似完美的模型，也可能存在潜在的缺陷，而科学的验证方法能够帮助我们及时发现并解决这些问题。书中还包含了一些关于模型降阶和模型融合的内容，这些技术对于在实际工程中应用辨识技术至关重要。这本书不仅提升了我的专业知识，更激发了我对未来研究的无限探索。
评分这本书的内容如同精心雕琢的宝石，每一页都散发着智慧的光芒。作者在“过程辨识”这个领域展现出了深厚的功底和独到的见解，让我对这个课题产生了前所未有的兴趣。我一直对自动化控制和系统工程领域充满好奇，而这本书正好满足了我对这些知识的渴求。书中对于各种辨识策略的探讨，从离线辨识到在线辨识，从确定性辨识到随机辨识，都进行了全面而深入的介绍。我尤其欣赏的是，作者在阐述这些技术时，总是能结合丰富的工程实践经验，为读者提供许多宝贵的见解和建议。例如，在讨论实验设计对辨识结果的影响时，作者详细阐述了如何通过设计有效的输入信号来提高辨识的效率和精度。书中还包含了一些关于模型校准和模型更新的章节，这些内容对于确保辨识模型的长期有效性具有重要的意义。这本书不仅是一本技术手册，更是一本能够启发思考、激发创新的学习资源。
评分这本书就像是一场知识的盛宴，作者以其渊博的学识和精湛的文笔，为我呈现了一场关于“过程辨识”的精彩讲解。我一直对如何从数据中学习和提取有用的信息充满好奇，而这本书正好满足了我的这份好奇心。书中对于不同辨识方法的介绍，从基础的线性模型到复杂的非线性模型，都进行了详尽的阐述。我尤其对书中关于非线性辨识的章节印象深刻，它让我了解到，在实际应用中，很多过程都无法用简单的线性模型来描述，而需要更复杂的非线性模型。作者在介绍这些非线性辨识方法时，并没有止步于理论层面，而是通过大量的实例，展示了如何在实际工程中应用这些技术。书中关于模型验证和不确定性分析的内容，也让我对辨识模型的可靠性有了更深刻的认识。这本书的逻辑结构清晰，语言生动，让我在阅读的过程中，不仅学到了知识，更享受到了阅读的乐趣。
评分这本书就像是一场穿越迷雾的旅程，作者以一种非常直观且令人信服的方式，将那些原本抽象复杂的“过程辨识”概念，一层层剥开，展现在我面前。我一直对机械工程和自动化领域的知识抱有浓厚的兴趣，尤其是在理解系统如何通过数据进行自我学习和优化方面。拿到这本书，我仿佛找到了失落已久的另一半拼图。第一章的引入部分，就让我对“过程辨识”的定义、重要性以及其在现代工业中的广泛应用有了清晰的认识。它不仅仅是关于数学模型和算法，更是一种对系统内在运作机制的深刻洞察。书中列举了许多贴近实际的例子，比如如何通过传感器的实时数据来辨识生产线上的设备老化程度，或者如何精确预测化学反应的速率，这些都让我感到无比的亲切和实用。作者在解释各种辨识方法时，并没有一味地堆砌公式，而是深入浅出地分析了每种方法的原理、优缺点以及适用场景，并且还详细介绍了如何选择合适的方法来解决具体问题。我尤其欣赏的是，它并没有回避技术上的难点，而是通过循序渐进的讲解，引导读者逐步掌握这些关键技术，并且在书中穿插了一些小练习，这让我能够及时巩固所学，而不是仅仅停留在理论层面。这本书的结构设计也非常合理，从基础概念到高级应用，环环相扣，逻辑清晰，让我受益匪浅。
评分初次翻阅这本书，就被其严谨的逻辑和丰富的案例所吸引。作者在介绍“过程辨识”这个主题时，并没有局限于某个单一的领域，而是将其置于一个更广阔的视角下进行审视。从物理系统的建模，到生物过程的分析，再到经济系统的预测，这本书都涵盖了“过程辨识”的影子。它让我意识到，无论是在哪个行业，只要存在一个动态的、需要被理解和控制的过程，那么“过程辨识”的技术都将发挥至关重要的作用。书中对于不同辨识方法论的比较和分析，让我对各种算法的适用性和局限性有了更深刻的认识。例如，在讨论递推辨识算法时，作者详细介绍了其在在线辨识中的优势，以及如何处理系统参数随时间变化的场景。我尤其欣赏的是，作者在解释这些复杂算法时，始终不忘初心，将重点放在如何解决实际问题上，而不是仅仅展示高深的数学技巧。书中的图表和附录也非常丰富，为我提供了大量的辅助信息，帮助我理解和记忆关键概念。这本书不仅提升了我的理论知识，更激发了我探索和应用这些技术的强烈愿望。
评分这本书的深度和广度都令人称道，它为我打开了一个全新的认知世界。在阅读的过程中，我不仅学习到了如何构建精确的数学模型来描述动态系统，更重要的是，我理解了“辨识”的本质——它是一种从不完全信息中提取有价值知识的过程。作者在阐述不同辨识算法时，比如最小二乘法、最大似然估计等，都进行了详尽的推导和解释，并且还特别强调了在实际应用中可能遇到的挑战，例如噪声干扰、模型结构选择不当等等，并提供了相应的解决方案。这使得这本书不仅具有学术价值，更具备极强的实践指导意义。我尤其喜欢书中关于模型验证和选择的章节，它让我明白，一个看似拟合度很高的模型，并不一定是最优的模型，而需要从预测能力、泛化能力等多个维度进行评估。书中提供的案例分析更是生动形象，让我能够将理论知识与实际工程问题相结合，找到解决思路。当我遇到一些比较晦涩的概念时，作者总是能够通过类比或者更简单的例子来帮助我理解，这种教学方式极大地降低了学习门槛，让我能够自信地探索更复杂的模型和技术。这本书已经成为了我工作中不可或缺的参考资料。
评分这本书仿佛一位经验丰富的向导，带领我在“过程辨识”的迷宫中找到了正确的方向。作者以其独到的视角和深入浅出的讲解，将抽象的数学概念转化为易于理解的工程实践。我一直对如何从不完整的数据中构建精确的系统模型充满兴趣，而这本书正好满足了我的这份求知欲。书中对于模型辨识的各个环节，从数据预处理到模型验证，都进行了详尽的阐述。我尤其对书中关于模型结构辨识的章节印象深刻，它让我了解到，选择一个合适的模型结构，是辨识成功的关键。作者在介绍这些技术时，总是能结合大量的工程案例，让我能够更直观地理解这些理论的实际应用。书中关于参数辨识的章节，也详细介绍了各种优化算法，以及如何提高辨识的效率和精度。这本书不仅为我提供了坚实的理论基础，更激发了我对未来研究的无限热情。
评分这本书如同一位经验丰富的向导，带领我深入“过程辨识”的知识海洋。它不仅仅是关于如何构建模型的理论书籍，更是关于如何理解和操纵现实世界中复杂动态系统的实用指南。作者在书中反复强调了“数据”在辨识过程中的核心地位，并且详细讲解了如何从海量数据中提取有用的信息，以及如何应对数据中的噪声和缺失。我特别对书中关于模型结构选择的章节印象深刻，它让我明白，选择一个恰当的模型结构，比精通复杂的辨识算法更为重要。书中通过大量的实例，展示了如何根据实际的系统特性和辨识目标，来选择合适的模型结构，比如ARX、ARMAX、OE、BJ模型等等，并详细阐述了这些模型之间的区别和联系。此外，作者在探讨参数估计的鲁棒性时，也给出了许多实用的建议，这对于在实际工程中应用辨识技术至关重要。这本书的语言清晰流畅，即使面对一些复杂的概念，作者也能用非常易于理解的方式来解释，让我能够始终保持学习的兴趣和动力。
评分这本书就像是一座知识的宝库，作者以其丰富的经验和精湛的文笔，为我打开了“过程辨识”的大门。我一直对如何从不确定和不完整的观测数据中理解和预测系统行为抱有浓厚的兴趣，而这本书正好提供了我所需要的理论框架和实践方法。书中对于辨识算法的演变和发展，从早期的经典方法到现代的机器学习算法，都进行了深入的介绍。我尤其对书中关于自适应辨识的章节印象深刻，它让我了解到，在许多实际应用中，系统的参数会随着时间而变化，而自适应辨识技术能够有效地应对这些挑战。作者在介绍这些技术时，总是能结合大量的工程案例，让我能够更直观地理解这些理论的实际应用。书中关于模型诊断和模型修正的内容，也为我提供了宝贵的指导，帮助我确保辨识模型的质量和可靠性。这本书不仅提升了我的专业能力，更点燃了我对未来研究的无限激情。
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