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贾立 著

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030503770

商品编码：29945129395

包装：平装

出版时间：2018-04-01

图书基本信息
图书名称	基于组合式信号源的块结构模型辨识方法
作者	贾立
定价	80.00元
出版社	科学出版社
ISBN	9787030503770
出版日期	2018-04-01
字数
页码	188
版次	31
装帧	平装
开本	16开
商品重量	0.4Kg

内容简介

复杂工业过程具有多变量、变量间非线性和强耦合等特点，且受多种不确定因素干扰导致难以建模，针对这一问题，本书从块结构模型中间变量不可测量的角度出发，分析块结构模型各串联模块在不同激励信号作用下的特性，系统地提出复杂工业过程块结构非线性动态模型描述和辨识的新方法，主要包括采用神经模糊技术的串联模块建模方法、全新智能分离算法和模块参数辨识算法、利用补偿技术的块结构非线性动态系统过程噪声建模方法等，并利用过程理论分析和比较所提方法的性能。

作者简介

目录

编辑推荐

文摘

序言

预售：预售 基于组合式信号源的块结构模型辨识方法 科学出版社 内容简介 本书深入探讨了在复杂系统建模和辨识领域中，如何有效地利用组合式信号源来构建和解析系统的块结构模型。随着现代工程技术对系统精确性、鲁棒性和可解释性要求的不断提高，传统的辨识方法在面对大规模、多输入输出（MIMO）以及非线性系统时，往往显得力不从心。本书提出的基于组合式信号源的块结构模型辨识方法，旨在克服这些挑战，为系统建模提供一种更为强大和灵活的框架。 核心理论与方法 本书的核心在于“组合式信号源”这一概念的提出与应用。传统信号源辨识通常关注单一或简单的信号特性，而组合式信号源则强调将多个具有不同特性（如统计特性、频率特性、时域特性等）的信号源进行组合，以更全面、更精细地映射系统的内部工作机制。这种组合方式使得辨识过程能够捕捉到系统中更深层次的相互作用和非线性关系。 在方法论层面，本书详细阐述了如何从观测到的系统输出信号中，剥离并识别出各个“组合式信号源”的贡献。这包括但不限于： 信号分解与特征提取： 介绍了先进的信号处理技术，如独立成分分析（ICA）、非负矩阵分解（NMF）、小波分析等，用于从混合信号中分离出具有独立信息量的原始信号分量。重点讲解了如何根据不同信号源的内在特性，设计有效的特征提取算法，以获得具有辨识力的信号表征。 块结构模型构建： 基于分解后的信号源信息，本书提出了构建系统块结构模型的新思路。这里的“块”可以理解为系统中相对独立的子系统、功能模块或关键环节。通过将组合式信号源与这些功能块进行关联，可以清晰地描绘出系统内部的结构划分和信息流向。书中详细推导了如何利用这些关联信息，通过优化算法确定模型的结构参数和传递函数。 辨识算法设计： 针对组合式信号源的特点，本书设计了一系列高效的辨识算法。这些算法能够处理高维数据、噪声干扰以及模型的不确定性。包括但不限于： 基于优化的辨识： 利用迭代优化算法，如最大似然估计、最小二乘法等，寻找与观测数据最匹配的模型参数。 基于统计推断的辨识： 运用贝叶斯统计方法，考虑模型参数的先验分布，并根据观测数据更新参数的后验分布，从而获得更可靠的辨识结果。 基于机器学习的辨识： 探索将深度学习、支持向量机等机器学习技术应用于组合式信号源的特征学习和模型辨识，以应对更加复杂的非线性系统。 模型验证与评估： 详细介绍了多种模型验证和评估的方法，确保辨识所得模型的准确性和泛化能力。包括模型残差分析、预测精度评估、交叉验证等，并针对基于组合式信号源的模型特点，提出了新的评估指标。 关键技术亮点 本书在以下几个方面具有显著的技术创新和贡献： 1. 组合式信号源的理论框架： 创造性地将多个信号源的“组合”概念引入系统辨识，突破了传统单一信号源的局限，使得对复杂系统内部耦合关系的刻画更为精细。 2. 多尺度、多维度信息融合： 能够同时处理来自不同尺度、不同维度（如时域、频域、统计域）的信号信息，实现对系统更全面的认知。 3. 强大的鲁棒性： 提出的方法能够有效抵抗噪声干扰和模型不确定性，在实际应用中展现出良好的鲁棒性。 4. 可解释性增强： 通过显式地将系统分解为结构化的“块”，并与明确的信号源关联，增强了模型的物理意义和工程可解释性，便于工程师理解和优化系统。 5. 灵活性与通用性： 该方法框架具有高度的灵活性，可根据具体系统的特点，灵活选择和组合不同的信号源和辨识算法，适用于多种类型的系统。 研究内容详述 本书的章节安排紧凑而充实，层层递进地阐述了基于组合式信号源的块结构模型辨识方法的理论、算法与应用。 第一章 引言： 简述了系统辨识的背景、挑战以及现有方法的局限性，引出本书的核心研究内容——基于组合式信号源的块结构模型辨识方法。阐述了该方法的重要意义和潜在应用领域。 第二章 信号源的定义与特性： 详细定义了“组合式信号源”的概念，并深入分析了不同类型信号源的特性，如随机信号、确定性信号、周期信号、瞬态信号等。讨论了如何对这些信号源进行分类和描述，为后续的分解和辨识奠定理论基础。 第三章 信号分解与特征提取技术： 介绍了多种先进的信号分解技术，包括但不限于： 统计信号处理方法： 如主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）、因子分析等，用于从混合信号中提取统计独立的成分。 时频分析方法： 如短时傅里叶变换（STFT）、小波变换、希尔伯特-黄变换（HHT）等，用于分析信号在不同时间-频率上的能量分布和瞬态特征。 谱分析方法： 如功率谱密度（PSD）、交叉功率谱密度（CPSD）等，用于分析信号的频率成分和相互关系。 特征提取策略： 重点讨论如何根据信号源的物理含义和系统结构，设计有效的特征提取算法，以捕捉信号中最有价值的信息。 第四章 块结构模型表示： 提出了多种描述系统块结构模型的方式，包括： 基于状态空间方法的模型： 扩展传统状态空间模型，引入多输入、多输出以及耦合项，以表示系统各“块”之间的相互作用。 基于传递函数矩阵的模型： 针对线性时不变（LTI）系统，利用传递函数矩阵来描述输入、输出以及各“块”之间的传递关系。 基于图形模型的表示： 采用贝叶斯网络、马尔可夫链等图模型来直观地表示系统各“块”之间的依赖关系和信息流。 非线性模型的表示： 讨论如何使用核方法、神经网络等技术来描述非线性系统中的“块”及其相互作用。 第五章 组合式信号源与块结构模型的关联： 详细阐述了如何将分解得到的组合式信号源与系统的块结构模型进行关联。包括： 信号源到“块”的映射： 如何确定一个信号源主要影响系统的哪个“块”，或者一个“块”由哪些信号源驱动。 “块”之间的耦合分析： 基于信号源之间的相关性或独立性，推断系统“块”之间的耦合强度和作用方式。 信息流分析： 利用信号源的动态特性，分析系统内部的信息流动方向和速率。 第六章 基于优化的模型辨识算法： 重点介绍利用优化技术求解模型参数的方法，包括： 参数化模型辨识： 如最小二乘法、最大似然估计等，用于估计模型的增益、时间常数、阻尼系数等参数。 结构辨识： 如何通过搜索或剪枝算法，确定模型中“块”的数量、连接方式等结构信息。 正则化技术： 引入L1、L2正则化等方法，以防止模型过拟合，提高模型的鲁棒性。 第七章 基于统计推断的模型辨识算法： 探讨利用统计学原理进行模型辨识的方法，包括： 贝叶斯辨识： 介绍马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）等算法，用于估计模型参数的后验分布，并进行不确定性量化。 信息论方法： 如赤池信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）等，用于模型选择和结构辨识。 第八章 基于机器学习的辨识方法： 探索将现代机器学习技术应用于本领域，包括： 深度学习在信号分解与特征提取中的应用： 如卷积神经网络（CNN）用于特征学习，循环神经网络（RNN）用于序列建模。 图神经网络（GNN）在块结构建模中的应用： 利用GNN直接学习图结构数据，推断系统“块”之间的连接和传递关系。 强化学习在模型自适应辨识中的应用： 探索通过强化学习 agents 动态调整辨识策略，以适应变化的系统。 第九章 模型验证与性能评估： 详细介绍模型验证和评估的标准与方法，包括： 残差分析： 检查辨识模型的预测误差分布，判断模型是否充分捕捉了系统动态。 预测性能评估： 在独立数据集上评估模型的预测精度，如均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。 交叉验证： 确保模型的泛化能力，避免过拟合。 针对组合式信号源模型的特殊评估： 提出如何评估信号源分配的准确性、块结构划分的合理性等。 第十章 应用实例分析： 通过多个不同领域的实际案例，生动展示本书提出的方法在实际系统辨识中的应用效果，例如： 通信系统中的信号盲源分离与信道辨识。 生物医学信号处理中的脑电（EEG）/脑磁（MEG）信号源定位与网络分析。 工业过程控制中的复杂多变量系统建模与故障诊断。 机器人与自动化系统中的运动控制与感知模型构建。 金融时序数据分析中的因子模型与风险管理。 第十一章 结论与展望： 总结本书的主要贡献，并对基于组合式信号源的块结构模型辨识方法的未来发展方向进行展望，例如与其他先进技术（如知识图谱、因果推断）的融合，以及在更广阔领域（如智能制造、智慧城市）的应用前景。 适用读者 本书适合于自动化、控制工程、信号处理、人工智能、计算机科学、电子工程、应用数学等相关领域的科研人员、高等院校教师、研究生及高年级本科生。对于希望深入理解复杂系统内部机理、提升系统建模与辨识能力的工程师和技术人员，本书也将提供宝贵的理论指导和实践借鉴。 本书的价值 本书不仅在理论上有所创新，更注重方法的实用性和工程可操作性。通过提供一套系统化的理论框架和算法工具，本书旨在帮助读者： 更深入地理解复杂系统的内部工作原理。 构建更精确、更鲁棒、更具可解释性的系统模型。 为系统优化、故障诊断、性能预测等提供坚实的基础。 应对当前工程领域面临的日益复杂的建模挑战。 本书是献给致力于探索和掌握复杂系统建模精髓的研究者和实践者的重要参考。

评分☆☆☆☆☆

对于那些在复杂系统动力学建模领域寻求突破的研究者来说，《预售 基于组合式信号源的块结构模型辨识方法》这样的书名，无疑会引起强烈的关注。我个人一直在关注如何有效地处理那些具有高度非线性、多变量耦合以及时变特性的系统。这本书提出的“块结构模型”概念，让我联想到了一种将复杂系统进行层次化、模块化分解的策略，这可能是一种非常有前景的研究方向。我特别好奇的是，书中是如何定义和构建这些“块”的，以及如何通过“组合式信号源”来针对性地激发这些模块，从而获得更丰富、更具区分度的辨识信息。这是否意味着我们可以根据系统的不同部分，设计具有特定频率、幅值或时域特性的激励信号？我期待书中能提供清晰的理论框架、严谨的数学推导，以及在具体应用场景中的验证，例如在航空发动机、大型化工装置或者经济系统等领域的案例分析，这将极大地提升本书的实践指导意义。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对科学前沿充满好奇的学习者，经常会浏览一些最新的学术出版物，希望能够了解不同领域的研究动态。《预售 基于组合式信号源的块结构模型辨识方法》这个书名，虽然听起来专业性很强，但其中蕴含的“组合”与“块结构”的思路，让我感到非常新颖和有趣。我猜测这本书的核心在于打破传统的、对整个系统进行“黑箱”式建模的局限，转而采用一种更加精细化、模块化的建模方式。这种方法论，是否能够帮助我们更好地理解系统的内部运作机制？而“组合式信号源”的提法，是否暗示着我们可以通过巧妙地设计输入信号，来更有效地探测系统的各个组成部分，从而提高辨识的精度和效率？我希望这本书能够用清晰易懂的语言，向我这样的非专业读者解释这些概念，并且最好能够有一些直观的图示或类比，来帮助我理解其精髓。即便我无法完全掌握所有的数学细节，但能够领略到这种创新的建模思想，就已经很有价值了。

评分☆☆☆☆☆

我一直在寻找能够帮助我理解和解决实际工程问题中的建模难题的书籍。《预售 基于组合式信号源的块结构模型辨识方法》这个书名，对我来说就像是一道指引我探索未知领域的灯塔。我平日的工作涉及到一些复杂的动态系统的辨识，常常因为系统本身的非线性、耦合性太强，或者观测信号的不完整性，导致辨识效果不佳，模型精度难以提高。这本书中提到的“块结构模型”概念，让我联想到将庞大复杂的系统分解为若干个相对独立、结构清晰的子系统，然后分别进行辨识。这种“分而治之”的思想，在我看来，是解决复杂问题的一条非常有效的途径。更让我好奇的是“组合式信号源”的提出，这是否意味着我们可以通过设计或选择不同特性的信号源，来更有针对性地激发和测量系统的不同部分，从而实现更精确的模型辨识？我希望书中能够提供一些具体的案例研究，展示如何在实际工程场景中应用这种方法，例如在机器人控制、航空航天或者生物医学信号分析等领域，能够有具体的落地指导。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在模型辨识领域摸索多年的研究人员，我深知构建一个准确、鲁棒的模型是多么具有挑战性。我常常苦于现有的辨识方法在处理大规模、高维度系统时效率低下，或者在噪声干扰下表现不佳。《预售 基于组合式信号源的块结构模型辨识方法》这个书名，恰恰点出了我所面临的痛点。我非常期待书中能够深入探讨如何通过“组合式信号源”来优化系统激励，从而提取更有效的信息，以降低模型辨识的难度。同时，“块结构模型”的概念也让我看到了突破传统整体辨识瓶颈的希望。将系统分解为模块，是否能允许我们并行处理，或者采用不同的辨识策略来应对不同模块的特性？我希望书中不仅仅是理论的堆砌，更能提供实用的算法和实现步骤，甚至是相关的软件工具的介绍，让读者能够快速上手，并将其应用于自己的研究中。科学出版社的学术声誉，也让我对这本书的内容质量充满了期待，相信它会成为我工具箱里一件非常有价值的利器。

评分☆☆☆☆☆

这本《预售 基于组合式信号源的块结构模型辨识方法》的封面设计和书名都透着一股严谨的学术气息，封面的配色沉稳，字体清晰，让人一眼就能感受到其专业性。作为一名对信号处理和系统建模感兴趣的读者，我尤其关注那些能够提供创新思路和实用方法的书籍。虽然我还没有来得及深入阅读，但仅从书名来看，它所提出的“组合式信号源”和“块结构模型”就已经足够吸引人了。这表明该书可能在如何将复杂系统分解为更小的、易于处理的模块，并利用不同类型的信号源来更精准地识别这些模块的动态特性方面，有着独到的见解。在当今科学研究越来越强调系统性、集成性和多学科交叉的背景下，这种将整体分解再重构的方法论，无疑具有重要的理论和实践意义。我期待书中能够详细阐述这些概念的数学基础，以及具体的算法实现细节，希望能从中学习到一些新的建模工具和分析技巧，为我自己的研究项目带来启发。科学出版社作为国内知名的科技出版机构，其出版的书籍一向有质量保证，这也让我对这本书的内容充满了信心。