具体描述
《信息、控制与系统系列教材•过程辨识》包括辨识的一些基本概念，随机信号的描述与分析，过程的数学描述，经典的辨识方法等共17章。过程辨识是研究建立生产过程数学模型的一种理论和方法，它和状态估计、控制理论构成现代控制论三个互相渗透的领域。
《信息、控制与系统系列教材•过程辨识》系统地论述辨识的理论和各种辨识方法，分析了各种方法的统一性，并介绍了辨识技术的实际应用。全书共17章，各章均有大量的仿真例子和工程应用实例，并附有习题和上机实验，为读者提供了学习、模仿的蓝本。
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用户评价
作为一名自动化控制领域的科研人员，《过程辨识》这本书对我来说，犹如开启了一扇通往未知领域的大门。我一直对如何从观测到的系统行为中提取出其内在的数学模型感到好奇，而这本书恰好系统地解答了我的疑问。它不仅仅是一部理论著作，更是一本激发我研究兴趣的宝藏。书中对各种辨识算法的推导过程，严谨而深刻，让我对每一种方法的原理有了透彻的理解。例如，在对递归最小二乘法（RLS）的讲解中，作者不仅给出了详细的数学推导，还分析了其收敛性和对初始值的敏感性，并提供了改进的算法，如遗忘因子RLS。这对于我设计在线辨识系统非常有价值。我特别喜欢书中关于模型结构选择的讨论。如何确定一个模型的阶数、延迟以及包含的输入输出变量，是辨识过程中一个至关重要的环节。作者提供了一系列基于信息准则（如AIC、BIC）和交叉验证的系统性方法，并结合了实际案例，让我能够清晰地掌握如何从众多候选模型中挑选出最优模型。此外，书中对于模型辨识中可能出现的过拟合和欠拟合现象的分析，以及如何通过正则化等手段来解决这些问题，也为我的研究提供了重要的启示。这本书不仅在理论层面给了我深刻的启发，更在方法论上为我指明了方向，让我对《过程辨识》这本书倍感兴奋。
评分当我第一次拿到《过程辨识》这本书时，我是一名充满好奇心的学生，对于工业自动化和控制理论的交叉领域感到着迷。这本书以其清晰的结构和生动的讲解，为我打开了通往过程辨识世界的大门。书中从基础的数学模型入手，逐步深入到各种高级辨识技术，其逻辑性非常强，让我在学习过程中能够层层递进，理解得更加透彻。我特别喜欢书中关于模型结构的选择策略。在辨识一个复杂的过程时，如何确定合适的模型阶数、包含哪些输入输出变量、以及是否需要考虑非线性因素，都是非常关键的问题。作者提供的基于信息准则（如AIC、BIC）的系统性方法，以及如何利用残差分析和交叉验证来评估模型性能，都为我提供了一个清晰的框架。我尝试将书中的一些方法应用于我们学校实验室的模拟实验数据，发现辨识出的模型能够很好地描述系统的动态行为，并且预测精度很高。这本书不仅仅是理论知识的传授，更重要的是培养了我的工程思维和解决问题的能力，让我对《过程辨识》这本书充满了感激和敬意。
评分初读《过程辨识》，我以为它只是枯燥的数学公式和抽象的模型，但随着阅读的深入，我逐渐被其蕴含的智慧所折服。这本书的作者以一种非常巧妙的方式，将复杂的辨识理论包装成一个个引人入胜的故事。书中并没有直接罗列一大堆算法，而是通过描述实际生产过程中遇到的挑战，引出相应的辨识技术。比如，在介绍非线性模型辨识时，作者描绘了一个炼油厂中复杂的催化裂化过程，由于其固有的非线性特性，传统的线性模型难以准确描述。随后，作者循序渐进地引入了基于神经网络和支持向量机的辨识方法，并详细解释了这些方法如何处理非线性关系，以及如何在有限的数据条件下进行有效的辨识。我尤其对书中关于模型选择和辨识器设计的部分印象深刻。作者强调了在实际应用中，需要根据过程的特点、数据的质量以及辨识的目标来综合考虑。比如，对于数据量较少或者噪声较大的过程，选择简单的模型结构和鲁棒性强的辨识算法会更为合适。反之，对于数据量充足且过程相对平稳的情况，则可以尝试更复杂的模型来捕捉更多的动态信息。书中还穿插了许多案例研究，让我看到了这些理论是如何在实际生产中发挥作用的，比如如何通过辨识来预测设备故障，如何优化操作参数以提高产品收率和质量。这本书的阅读体验非常流畅，作者的语言通俗易懂，即使是非专业人士也能从中受益，让我对《过程辨识》这本书产生了由衷的敬意。
评分当我拿到这本《过程辨识》时，我心中充满了期待。我是一名从事化工生产多年的工程师，深知在复杂的工业流程中，精准地理解和把握每一个环节的动态行为是多么重要。我一直在寻找一本能够系统性地讲解过程辨识原理、方法和应用的书籍，来提升我在实际生产中解决问题的能力。翻开这本书，我立刻被其严谨的理论框架和清晰的逻辑结构所吸引。作者从基础的数学模型入手，循序渐进地介绍了各种辨识方法，包括参数辨识、模型结构辨识以及状态空间模型等。书中不仅提供了丰富的理论推导，还辅以大量的实例分析，让我能够将抽象的理论与实际的生产场景联系起来。例如，在关于ARX模型的部分，作者详细阐述了如何通过输入输出数据来估计模型的系数，并解释了这些系数在实际生产中代表的意义，比如反应速率、传热系数等。这对我理解和优化反应器、蒸馏塔等关键设备的操作参数提供了重要的理论指导。此外，书中对于模型验证和辨识结果评估的部分也极其详实，这对于确保辨识模型的可靠性和实用性至关重要。我特别欣赏作者对于不同辨识方法适用条件的分析，这能够帮助我在面对不同类型的过程时，选择最合适的辨识策略。这本书不仅仅是一本理论书籍，更是一本实用的操作手册，为我解决生产中的实际问题提供了坚实的理论基础和可行的技术方案，让我对《过程辨识》这本书充满了感激。
评分《过程辨识》这本书，对于我这样的初学者来说，无疑是一本非常友好的入门指南。我是一名正在攻读自动化专业硕士研究生的学生，我对过程辨识这一领域非常感兴趣，并希望能够深入学习。在接触这本书之前，我对过程辨识的理解仅仅停留在一些零散的概念上，比如“模型”和“辨识”这两个词。而这本书则以一种循序渐进的方式，为我构建了一个完整的知识体系。作者从最基本的概念讲起，比如什么是系统，什么是模型，为什么要进行过程辨识，然后逐渐深入到各种辨识方法的原理和实现。我尤其喜欢书中关于模型结构辨识的部分，它详细介绍了如何利用 Akaike 信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）来选择最优的模型阶数，以及如何通过交叉验证来评估模型的泛化能力。这些方法对于我日后进行实际的数据分析和建模非常有指导意义。书中还提供了大量的例子，让我能够将书本上的理论知识与实际的应用场景联系起来。比如，在介绍如何辨识一个简单的一阶惯性加延迟系统时，作者通过一个实际的温度控制过程来演示，这让我对辨识过程有了更直观的认识。这本书让我对过程辨识产生了浓厚的兴趣，并为我打下了坚实的理论基础，让我对《过程辨识》这本书充满了感激。
评分在我的职业生涯中，我一直致力于提升工业自动化系统的智能化水平。《过程辨识》这本书，为我提供了宝贵的理论指导和实践参考。我尤其关注书中关于辨识结果的评估和模型验证的部分。一个辨识出来的模型，其价值不仅在于能够“拟合”历史数据，更在于它是否能够准确地“预测”未来的系统行为，以及在多大程度上能够反映实际的物理过程。作者详细介绍了如何利用各种统计指标，如均方根误差（RMSE）、决定系数（R-squared）等，来评估模型的拟合程度，并强调了交叉验证、模型残差分析以及与专家知识相结合的重要性。这些方法为我量化评估模型的可靠性提供了科学的依据。此外，书中关于辨识不确定性的分析也给我留下了深刻的印象。在实际应用中，任何模型都存在不确定性，而理解和量化这种不确定性，对于做出稳健的决策至关重要。作者介绍了如置信区间估计、蒙特卡洛方法等技术，来量化辨识参数和模型输出的不确定性，这对于我在设计鲁棒控制器和进行风险评估时非常有帮助。这本书让我对过程辨识的理解更加深入和全面，并为我提供了解决实际工程问题的有力工具，让我对《过程辨识》这本书感到非常满意。
评分《过程辨识》这本书，在我接触到的众多工程类书籍中，无疑是最具启发性的之一。我是一名在某大型制造企业工作的质量控制工程师，我一直在思考如何通过数据来更深入地理解我们的生产线，找出影响产品质量的关键因素，并最终实现生产过程的优化。这本书的出现，正好满足了我的这一需求。它不仅仅是关于数学模型，更是关于如何从海量的数据中提炼出有价值的信息，并将其转化为可操作的知识。书中关于系统辨识的基本框架，包括模型选择、参数估计和模型验证，为我提供了一个清晰的思路。我特别关注书中关于在线辨识的部分，因为在连续生产的场景下，过程的动态特性往往会随着时间和条件的变化而改变，需要实时更新模型以保持其准确性。作者介绍的多种在线辨识算法，如递推最小二乘法（RLS）和其变种，以及梯度下降法等，都给了我非常实用的参考。我尝试将书中的一些方法应用于我们生产线的数据分析，发现识别出的关键参数与我们经验性的判断非常吻合，并且能够提前预测某些可能出现的质量波动。这本书让我明白，过程辨识是实现精益生产和智能制造的基石，为我提供了强大的工具和理论支持，让我对《过程辨识》这本书感到由衷的赞叹。
评分当我翻开《过程辨识》这本书时，我带着一丝好奇和期待。我是一名在数据科学领域工作的从业者，虽然我的工作主要集中在通用数据分析和机器学习模型的构建，但我一直对工业过程的复杂性和其数据背后的规律感到着迷。这本书提供了一个非常独特的视角，让我能够将我在数据科学领域积累的知识应用到更广阔的工程领域。书中对经典辨识模型，如ARIMA模型、状态空间模型等，都进行了深入浅出的讲解。我尤其对书中关于非参数辨识方法的介绍感到新奇，比如如何使用核函数和支持向量机（SVM）来构建非线性辨识模型，以及如何利用神经网络来处理复杂的高维非线性系统。这些方法与我在机器学习领域接触到的很多技术有异曲同工之妙，但它们在工程过程中的应用方式和侧重点又有明显的不同。我非常有兴趣去探索这些方法在实际工业场景中的具体应用，比如如何利用这些模型来预测设备故障、优化能耗或者提升产品质量。书中关于模型校验和选择的章节也给我留下了深刻的印象，它强调了在实际应用中，模型的解释性和鲁棒性同样重要，这与我平时关注模型的准确性有所不同，但也更符合实际工程的需求。这本书让我看到了数据科学与工程领域的交叉点，并为我提供了新的研究方向，让我对《过程辨识》这本书感到非常满意。
评分我是一名经验丰富的化工工艺工程师，在实际生产中，我们经常需要对各种反应器、分离设备等进行操作优化和故障诊断。而《过程辨识》这本书，为我提供了一个非常系统和全面的工具箱。《过程辨识》的作者以其深厚的理论功底和丰富的实践经验，将复杂的辨识技术化繁为简，并以一种非常贴近实际应用的方式进行阐述。我尤其欣赏书中关于模型选择和辨识器设计的内容。在面对不同的生产单元和操作条件时，如何选择合适的模型结构，如何设计有效的辨识算法，以及如何评估模型的性能，都是至关重要的。书中提供的多种辨识方法，从简单的ARX模型到复杂的非线性辨识模型，都进行了详细的介绍和分析，并提供了丰富的案例研究。例如，在关于模型预测控制（MPC）的章节中，作者详细阐述了如何利用辨识出的模型来设计控制器，并实现对生产过程的优化。这对于我进一步提升生产效率、降低能耗和提高产品质量具有重要的指导意义。这本书不仅仅是一本理论书籍，更是一本实用的操作手册，为我解决生产中的实际问题提供了坚实的理论基础和可行的技术方案，让我对《过程辨识》这本书充满了期待。
评分在一次偶然的机会，我接触到了《过程辨识》这本书。虽然我并非专业的工程师或数学家，但我对工业生产过程中的自动化和智能化技术一直充满浓厚的兴趣。这本书以一种我能够理解的方式，解释了如何通过观察和分析一个过程的输入和输出数据，来建立描述其行为的数学模型。书中并没有回避复杂的数学概念，但作者通过生动的比喻和清晰的图示，将这些概念变得易于接受。比如，在介绍卡尔曼滤波进行状态辨识时，作者用了一个非常形象的例子，就像是我们在黑暗中摸索前进，卡尔曼滤波器就像是一个能够不断结合我们的测量信息和对环境的预测，来修正我们对自身位置的估计。这让我对这个强大的算法有了直观的认识。我尤其欣赏书中关于模型验证和不确定性分析的内容。一个辨识出来的模型，如果不能准确地反映实际过程，或者其预测的可靠性无法评估，那么它的应用价值就会大打折扣。作者详细阐述了如何通过残差分析、模型预测控制（MPC）等方式来验证模型的有效性，并探讨了如何量化模型的不确定性，这对于我在实际应用中判断模型的可靠性非常有帮助。这本书让我深刻体会到，过程辨识不仅仅是枯燥的数学游戏，更是实现智能制造和工业自动化的关键技术，让我对《过程辨识》这本书充满了好感。
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