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出版者:

作者:Pintelon, Rik/ Schoukens, Johan

出品人:

页数:648

译者:

出版时间:2001-1

价格:$ 183.99

装帧:

isbn号码:9780780360006

丛书系列:

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深入探索复杂系统的构建与理解：一本关于现代控制理论与数据驱动建模的前沿著作 书名： 《复杂系统建模与优化：面向工业智能的理论与实践》 内容简介： 本书汇集了当前控制科学、信息工程与数据科学领域最尖端的思想与方法，旨在为工程师、研究人员及高阶学生提供一套全面、深入且极具实践指导性的工具箱，用于理解、预测和优化那些由大量相互关联的动态元件构成的复杂系统。我们聚焦于如何从海量、高维度的观测数据中提取系统的内在结构、建立精确的数学模型，并基于这些模型实现智能决策与高效控制。 第一部分：复杂系统基础与建模范式的演进 本部分首先界定了“复杂系统”的内涵，探讨了其在物理、生物、经济和社会工程中的体现，如大规模电网、分布式机器人集群、生物反应器或金融市场。我们强调了经典确定性建模方法的局限性，并系统地介绍了从机理建模（基于物理定律）向数据驱动建模（基于观测数据）过渡的必然性。 第1章：复杂系统的多尺度特征与涌现现象 详细分析了复杂系统中关键特征，包括非线性和时变性、大量的自由度、强烈的反馈结构以及由低层交互导致的高层“涌现行为”。探讨了如何通过多尺度分析方法，在不同时间尺度和空间尺度上捕捉系统的关键动态。 第2章：现代控制理论的基石与挑战 回顾了经典状态空间表示、能控性、可观测性等核心概念，但重点转向了现代系统面临的挑战：高维状态空间、模型不确定性、以及实时计算的限制。引入了基于随机过程和马尔可夫决策过程（MDPs）的建模框架，为后续的优化和学习打下理论基础。 第二部分：数据驱动的系统辨识与高精度建模 这是本书的核心部分之一，它摒弃了对系统内部结构先验知识的过度依赖，转而利用先进的信号处理和统计推断技术来构建精确的系统模型。 第3章：高维时间序列分析与特征提取 深入讲解了处理非平稳、非线性和噪声干扰严重的工业数据的技术。涵盖了经验模态分解（EMD）、小波分析、以及用于降噪和特征提取的先进信号处理技术。重点讨论了如何从高频传感器数据中分离出系统相关的“模态”。 第4章：基于核方法的系统辨识（Kernel-Based System Identification） 详细阐述了再生核希尔伯特空间（RKHS）在系统辨识中的应用。不同于传统的最小二乘法，核方法允许在非线性模型空间中进行高效的参数估计，特别是对于那些难以用多项式或有理函数描述的非线性动态。我们提供了从理论推导到实际算法实现的完整流程。 第5章：稀疏建模与低秩逼近技术 在实际工程中，数据量庞大但驱动系统的本质变量可能稀少。本章聚焦于如何利用$ell_1$范数最小化（LASSO）和基于张量的分解方法（如Tucker分解和CP分解）来识别出最具信息量的低维动态子空间，从而构建简洁且具有解释性的模型。 第6章：基于物理信息约束的混合模型构建（Hybrid Modeling） 认识到纯数据驱动模型在泛化性上的缺陷，本章提出了将部分已知的物理定律（如质量守恒、能量平衡）融入数据驱动框架的技术。讨论了如何利用残差项的最小化来协调机理方程与观测数据之间的不一致性，构建出更鲁棒的混合模型。 第三部分：面向智能控制的优化与学习算法 一旦建立了准确的系统模型，下一步就是如何利用这些模型进行最优的控制策略设计和在线的策略改进。 第7章：模型预测控制（MPC）的先进扩展 系统回顾了标准MPC的原理，并深入探讨了处理非线性、约束条件和模型不确定性的高级MPC策略。特别关注于鲁棒模型预测控制（RMPC）和随机模型预测控制（SMPC），这些方法在应对模型误差和外部扰动时表现出卓越的性能。 第8章：深度学习在系统动态近似中的应用 探讨了如何利用深度神经网络（如LSTM、GRU和Transformer结构）来近似复杂的非线性系统动态和难以显式定义的代价函数。重点讨论了如何保证深度模型的可解释性，并将其与传统基于模型的控制方法（如控制屏（Control Barrier Functions））相结合，确保安全约束的满足。 第9章：强化学习在复杂系统优化中的集成 将本部分推向了决策智能的前沿。详细介绍了从离散到连续动作空间强化学习算法（如DDPG, SAC, PPO）在处理高维连续控制问题中的应用。关键在于如何将辨识出的系统模型整合到学习过程中，实现“模型辅助的强化学习”（Model-Assisted RL），从而大幅减少对真实环境的试错需求，提高学习效率和安全性。 第十和尾声：面向工业物联网（IIoT）的实时实施 本书的最后一部分关注理论如何转化为可靠的工业解决方案。探讨了模型和控制算法的实时性、鲁棒性验证，以及在边缘计算和分布式架构中的部署挑战。涉及模型降阶技术以满足实时计算需求，以及如何设计自适应控制器以应对系统参数的缓慢漂移。 本书的特点在于其跨学科的深度融合——它不仅教授了如何辨识系统，更重要的是，它展示了如何利用辨识出的知识来构建一个能够自主学习、优化和适应的智能控制闭环。每一个章节都辅以详细的数学推导、算法流程图，并结合实际的工业案例进行演示和验证。

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我是一名做声学研究的博士生，我的研究对象是声音的传播和吸收。声音信号本身就是一种动态的、复杂的波形，而我们研究的介质（比如墙壁、材料）对声音的响应也常常是非线性的，并且可能随频率和环境条件而变化。因此，“系统辨识”对我来说，是一个非常有吸引力的概念，它似乎提供了一种量化的、科学的方法来理解和描述声音与介质之间的相互作用。我希望这本书能够阐述，如何将声学系统，比如一个房间的混响特性，或者一种新型吸音材料的声学性能，看作是一个“系统”，并通过输入（声源）和输出（麦克风接收到的声音）来辨识出这个系统的“传递函数”或“脉冲响应”。我特别好奇书中是否会涉及一些专门处理频域信号的辨识方法，因为声音信号的分析常常离不开傅里叶变换等工具。我也希望它能介绍一些能够处理非线性声学现象的方法，比如高强度的声波引起的材料非线性响应。此外，我希望书中能有关于如何利用辨识出的声学模型来解决实际问题的例子，比如，如何利用辨识出的房间冲激响应来设计更有效的声场均衡，或者如何利用辨识出的材料模型来开发更先进的隔音技术。我期待这本书能为我提供一套系统性的工具和思路，帮助我更深入地理解和量化声学现象，从而在我的研究中取得突破。

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在我从事的某个特定研究领域，我们常常需要面对一个“黑箱”模型。这个模型是基于一些复杂的物理定律或者经验法则构建的，但具体的参数值却很难直接测量或确定。我们只能通过输入一些参数，然后观测模型的输出。这时候，“系统辨识”就成为我们探索这个模型内在机制的唯一途径。我拿到这本书，最期待的是它能够提供一个从“输入-输出”数据出发，去推断“模型内部结构和参数”的系统化方法论。我希望它能从最基本的原理讲起，比如，为什么我们需要模型，什么样的模型是有效的，以及如何评价模型的优劣。我也希望书中能介绍一些主流的辨识算法，并详细解释它们在不同场景下的适用性。例如，当我们的数据量有限时，应该选择什么样的算法？当数据存在噪声时，如何保证辨识的鲁棒性？当模型可能存在多种结构时，如何进行模型选择？我尤其关注书中是否会探讨一些处理高维数据或者稀疏数据的方法，因为在我研究的领域，我们经常会遇到这种情况。我希望这本书不仅能教会我“怎么做”，更能让我理解“为什么这么做”，从而培养一种独立的、科学的辨识能力，能够灵活地应用于各种复杂问题。

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我是一名刚刚接触自动控制理论的学生，对于“系统辨识”这个词，既感到好奇又有些畏惧。在课堂上，老师们会介绍各种控制器设计方法，PID、状态反馈、模型预测控制等等，这些都需要对被控系统有一定的了解。但很多时候，我们得到的系统模型都是理想化的，或者直接给出。然而，在实际的工程应用中，我们不可能总是能得到一个精确的系统模型。因此，“系统辨识”这个概念，对我来说，就像是连接理论与实践的桥梁。我希望这本书能够为我打开这扇门，让我理解，当一个系统是未知的，或者我们对其了解甚少时，该如何从输入输出数据中，一步步地揭示出它的数学描述。我希望它能清晰地讲解，从最简单的模型，比如一阶、二阶的线性系统，到更复杂的非线性系统，我们该如何去选择合适的模型结构。我也希望它能介绍几种核心的辨识算法，比如最小二乘法、最大似然估计等，并解释它们各自的优缺点以及适用场景。更重要的是，我希望书中能有大量的例子，最好是来自实际工程领域的例子，比如机械臂的动力学辨识，飞行器的姿态辨识，或者化工过程的温度控制系统辨识。通过这些例子，我希望能够直观地理解，系统辨识的整个过程是怎样的，如何进行数据的采集和预处理，如何进行参数估计，以及如何验证模型的有效性。我希望这本书能让我明白，系统辨识不仅仅是数学上的推导，更是一种解决工程实际问题的强大工具，它能帮助我们更好地理解和控制现实世界中的复杂系统。

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作为一名在金融行业工作的量化分析师，我每天都在和各种金融时间序列数据打交道。我们构建模型来预测股价、评估风险、进行交易策略的开发。然而，金融市场本身就是一个极其复杂的动态系统，它的行为受到众多因素的影响，并且不断地在变化。传统的一些统计模型，虽然常用，但在捕捉市场的非线性、突发性和非平稳性方面，往往显得力不从心。因此，我一直对“系统辨识”这个概念非常感兴趣，因为它似乎提供了一种更系统、更灵活的方式来理解和建模动态系统。我希望这本书能够深入浅出地介绍系统辨识的基本原理，比如如何将一个未知的金融市场动态，通过数学模型来描述。我特别关注书中是否会涉及一些能够处理金融市场特有的复杂性的方法，例如，如何辨识那些具有长程依赖性（long-range dependence）的金融资产，如何捕捉市场中的“黑天鹅”事件或者突变，如何构建能够适应市场环境变化的自适应模型。我希望书中能有案例分析，展示如何将系统辨识的技术应用于实际的金融问题，比如，如何通过辨识来构建更精确的波动率模型，如何通过辨识来理解不同资产之间的联动关系，或者如何通过辨识来开发更具鲁棒性的交易策略。我不仅仅想知道有哪些辨识算法，更想了解这些算法背后的逻辑，以及它们在金融建模中的适用性和局限性。我希望这本书能拓展我的思路，让我能够用一种新的视角去审视和分析金融市场，从而开发出更有效、更稳健的量化模型。

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作为一名软件工程师，我的工作主要集中在算法的实现和系统的搭建。然而，我偶尔会接触到一些需要处理实时数据流和动态反馈的场景，比如物联网设备的异常检测，或者分布式系统的性能优化。在这些场景下，我们往往需要对系统的行为进行实时的监测和评估，并根据监测结果动态调整系统的参数或策略。我希望《System Identification》这本书能够提供一种系统性的框架，来解决这类问题。我希望它能解释清楚，如何从连续的数据流中，高效地提取出有用的信息，并快速地构建或更新一个能够代表系统当前状态的模型。我特别关注书中是否会介绍一些适合在线辨识（online identification）的方法，比如递归最小二乘法（recursive least squares）、卡尔曼滤波（Kalman filtering）及其变种。我也希望它能探讨，如何处理数据中的噪声和不确定性，以及如何评估一个正在不断变化的系统模型。另外，我希望这本书能提供一些关于模型选择和验证的实用建议，尤其是在资源受限的环境下，我们如何权衡模型的复杂度与辨识的效率。如果书中能有一些关于如何将系统辨识技术集成到实际软件系统中的案例，那对我来说将是非常有价值的。我希望这本书能让我明白，系统辨识不仅仅是学术研究，更是构建智能、自适应软件系统不可或缺的一部分。

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这本书我拿到手的时候，其实是抱着一种非常复杂的心情。我是一名在工业界摸爬滚打多年的工程师，尤其是在自动化控制和信号处理领域，接触过形形色色的模型和算法。然而，系统辨识这个概念，对我来说，一直以来都像隔着一层纱，虽然知道它的重要性，但总觉得门槛有点高，或者说，感觉它离我日常的实践应用好像有点距离。拿到《System Identification》这本书，我最先关注的，并不是它到底讲了哪些具体的辨识算法，而是它传递出来的那种“解决问题”的思路。我希望这本书能让我理解，当面对一个未知系统，比如一个复杂的生产线、一个未知的生物反应器，或者是一个动态变化的金融模型时，我们该如何系统地去“认识”它，如何从观测到的输入输出数据中，提炼出能够代表这个系统行为的数学模型。我特别期待书中能够阐述清楚，从数据的采集、预处理，到模型的选择、辨识参数的估计，再到模型的验证和评估，整个流程是怎样环环相扣的。我知道，在实际工程中，数据往往是不完美的，存在噪声、缺失值，甚至是非线性偏差，而系统本身也可能在运行过程中发生变化。因此，我希望这本书能够提供一些 robust（鲁棒）的方法，能够处理这些现实世界中的挑战。它不仅仅是理论知识的堆砌，更是一种解决实际问题的思维框架。我希望它能让我明白，系统辨识不是为了辨识而辨识，而是为了更好地理解、预测、控制和优化我们所研究的系统。读完之后，我希望能对“系统”有一个更深刻的定义，对“辨识”有一个更清晰的路径，对“模型”有一个更务实的理解。我希望它能启发我，在面对那些“黑箱”或者“灰箱”系统时，不再感到束手无策，而是能够自信地运用科学的方法，去探索和揭示其内在的运行规律。这对我而言，是极具价值的。

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在我看来，《System Identification》这本书，它承载的不仅仅是技术，更是一种哲学。我是一名在人工智能领域深耕多年的研究员，专注于可解释性AI和因果推断。我们常说“模型解释性”，但很多时候，我们得到的模型，无论是深度学习还是复杂的概率图模型，都像是“黑箱”。我们知道它能预测，但不知道它为什么能预测，更不知道它捕捉到的究竟是相关性还是因果性。而系统辨识，在我看来，提供了一种从数据出发，去构建和理解“系统”本身的方法。我希望这本书能探讨，如何通过系统辨识，不仅仅是得到一个能拟合数据的模型，而是得到一个能够反映事物内在运行规律的模型。它是否能够帮助我们区分 spurious correlation（虚假相关）与 genuine causality（真实因果）？在构建可解释模型时，系统辨识是否能提供一种更扎实的基础？我希望书中能超越传统的参数估计，去探讨模型的选择、模型结构的推理，甚至模型之间的比较和集成。我希望它能启发我思考，如何将系统辨识的思想，融入到机器学习模型的设计和评估中，使得我们不仅能够构建强大的预测模型，更能理解模型背后的“机理”。也许，系统辨识提供了一种从数据中“学习”因果结构的方法，这对于我们构建真正智能、可信赖的AI系统至关重要。我期待这本书能带来一些深刻的洞见，让我们在追求AI能力的同时，不忽视对其本质的理解。

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我拿到这本书的时候，脑海里首先浮现的是我过去在某个研发项目中遇到的一个棘手问题。我们有一个复杂的生物反应器，它的动力学特性非常不确定，而且会随着操作条件的变化而变化。我们尝试了各种 PID 控制器，但效果总是不尽如人意。后来，我们想构建一个更精确的数学模型来指导控制器的设计，但缺乏有效的手段。这时候，“系统辨识”这个词就显得尤为重要了。我希望这本书能够详细介绍，如何将生物反应器这样复杂的“生物-化学”耦合系统，转化为一个可以被数学模型描述的“系统”。我特别关注书中是否会涉及如何处理那些具有明显非线性特征的系统，比如反应速率的指数依赖，或者传质过程的饱和效应。我也希望它能提供一些用于辨识这些非线性模型的具体方法，例如，神经网络辨识、模糊辨识，或者基于物理模型的辨识方法。除了模型本身的辨识，我更关心如何利用辨识出的模型来解决实际问题。比如，如何使用辨识出的模型来预测反应器的性能，如何设计出更优化的操作策略，以及如何应对系统参数的漂移和外部干扰。我希望书中能有相关的案例研究，展示系统辨识在生物工程或化工领域的实际应用，让我能够清晰地看到，这项技术是如何将晦涩的数学理论转化为解决实际工程难题的利器。

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这本书的名字，直接戳中了我在工业界长期以来遇到的一个痛点。我们生产线上的一些设备，其内部的动力学特性非常复杂，而且会随着运行时间、环境变化而缓慢 drift。我们虽然知道它是一个“系统”，但具体它在任意时刻的表现形式，却很难准确预测。这导致我们在进行故障诊断、性能优化以及预测性维护时，总是缺乏一个可靠的“数学画像”。我希望这本书能够提供一套完整的解决方案，从数据的采集、清洗，到模型的选择（比如，是选择线性模型、非线性模型，还是多模型切换？），再到参数的辨识（例如，采用批量辨识还是在线辨识？），以及最终的模型验证和应用。我非常希望书中能强调“鲁棒性”的重要性，因为在工业环境中，数据噪声、传感器漂移、甚至部分数据的丢失都是常态。我期待书中能介绍一些能够有效处理这些不确定性的辨识技术。同时，我也希望这本书能展示一些实际的工业案例，比如，如何通过系统辨识来优化一个机器人手臂的轨迹控制，如何辨识一个化工反应釜的传质效率，或者如何通过辨识来预测一个电力设备的健康状态。我希望读完这本书，我能够掌握一套切实可行的方法，能够自信地去“认识”我生产线上的那些“黑箱”设备，并利用这些认识来提高生产效率、降低故障率。

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我拿到这本书时，最直观的感受是它似乎提供了一个理解“为什么”和“怎么做”的桥梁。我是一名做科研的学生，研究方向是机器学习和人工智能，虽然我们经常会使用各种模型，从简单的线性回归到复杂的深度神经网络，但对于模型背后的“系统”究竟代表什么，以及我们如何从数据中“辨识”出这个系统的内在结构和参数，我始终觉得有一些模糊。很多时候，我们只是套用现成的库函数，或者遵循一些既定的流程，但并没有真正深入理解模型与被建模对象之间的关系。所以我特别希望这本书能够帮助我建立起一种更底层的、更系统的认知。我希望它能解释清楚，在不同的应用场景下，我们为什么要进行系统辨识，它能解决哪些类型的问题，以及它和我们通常接触的机器学习模型之间有什么联系和区别。比如，在强化学习中，环境模型的学习和构建，是否就可以看作是一种系统辨识？在预测控制中，如何通过辨识得到准确的系统模型，从而实现最优控制？我渴望了解系统辨识的理论基础，比如信息论、统计学在其中的作用，但更重要的是，我希望它能提供一些具体的、可操作的指南，告诉我应该如何选择合适的模型结构，如何选择辨识算法，以及如何判断辨识出来的模型是否有效。尤其是在面对非线性系统、时变系统，或者具有复杂耦合关系的系统时，我希望这本书能给我一些启发和方法。我希望它能让我明白，系统辨识不仅仅是数学公式的推导，更是一种科学探索的艺术，它让我们能够透过现象看本质，去理解和掌握那些隐藏在数据背后的规律。

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