系统建模与辨识：Altium Designer 6.9 教程

"本书《系统建模与辨识》由王秀峰和卢桂章编著，是高等学校自动化专业的教材，旨在详细介绍不同领域的建模与辨识方法。内容涵盖线性系统、多变量线性系统、非参数表示与辨识、非线性系统、时间序列建模、房室模型辨识、神经网络模型识别、模糊系统建模与辨识以及遗传算法在辨识中的应用。书中提供具体的计算步骤和实例，适用于本科生和研究生学习，同时适合科技工作者和工程技术人员参考。" 《系统建模与辨识》一书基于作者的指导思想，深入探讨了建模和辨识这两个密切相关且在系统科学和控制工程中广泛应用的领域。尽管建立精确的系统数学模型是一个尚未完全解决的理论问题，但本书旨在介绍各种在不同程度和范围内对真实系统进行近似描述的模型构建和识别方法。 首先，书中详细阐述了线性系统的辨识，这是最基础也最常见的系统分析方法。线性系统因其简单性和易于分析的特点，广泛应用于工程和科学研究中。通过输入输出数据，可以建立和验证线性模型。 其次，对于更复杂的多变量线性系统，书中给出了识别方法，这对于理解和控制多因素相互作用的系统至关重要。这种方法可以帮助处理具有多个输入和输出的系统，如过程控制和信号处理等领域。 线性系统的非参数表示和辨识则关注于不依赖于特定函数形式的模型构建。这种方法允许在缺乏详细先验知识的情况下，通过数据驱动的方式确定系统特性。 非线性系统的辨识是另一关键主题，因为许多实际系统具有非线性行为。书中可能涵盖了多项式、神经网络等非线性模型的构建，并通过实例说明如何处理非线性问题。 时间序列建模是研究历史数据以预测未来趋势的一种统计方法，常用于经济预测、金融分析等领域。书中可能涉及自回归、移动平均等模型的构建和应用。 房室模型辨识在医学和生物工程中有重要应用，通过模拟体内物质流动和反应来理解生理过程。这种方法有助于疾病的诊断和治疗方案的制定。 神经网络模型的识别介绍了如何利用神经网络的非线性和自适应能力来学习和表示复杂系统。这在模式识别、图像处理等方面有广泛应用。 模糊系统的建模与辨识是处理不确定性和模糊信息的方法，它允许在规则和推理中引入“接近”和“相似”的概念，以适应不精确的数据。 最后，遗传算法作为一种优化工具，被介绍用于辨识过程，以寻找最佳模型参数。这种方法利用自然选择和遗传机制，能够搜索庞大解决方案空间，找到全局最优解。 本书作为教材，不仅提供了理论知识，还强调了实践应用，每种方法都有具体的计算步骤和实例，帮助读者快速掌握并应用到实际问题中。无论是学术研究还是工程实践，都能从中受益。