系统辨识，简述系统辨识和参数辨识的区别和联系

1，简述系统辨识和参数辨识的区别和联系

系统地介绍系统辨识和参数估计的基本原理、方法和应用。全书共分为10章，内容包括：绪论、传递函数的辨识、辨识的输入信号、相关辨识法、辨识的最小二乘法、极大似然法及其他辨识算法、系统阶次的辨识、闭环系统辨识、时间序列的建模分析基础以及系统辨识的应用。书中包含很多工程应用实例、Matlab实例、例题和习题。系统辨识是研究确定系统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。

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简述系统辨识和参数辨识的区别和联系

2，系统辨识的重要性是什么

辨识的重要性　　在提出和解决一个辨识问题时，明确最终使用模型的目的是至关重要的。它对模型类（模型结构）、输入信号和等价准则的选择都有很大的影响。通过辨识建立数学模型通常有四个目的。

系统辨识的重要性是什么

3，电脑系统有什么区别

Windows系统，此系统是目前电脑操作系统的主流，常见的系统有 Win 7 和 Win 10，XP系统。Mac系统，是苹果公司开发，针对苹果电脑的开发的专用系统。Linux系统，中文叫做哩内克斯，它是专门针对企业用户的，提供网站务供应商最常使用的平台。个人用户也是特别少的，而在绝大多数人眼里，linux 操作系统一定是个另类的操作系统。即便是对于程序员来说，也有很多人认为，linux 仅仅是作为服务器端的一种操作系统而已，更别说个人日常使用了。Chrome OS系统，是一款 Google 开发的基于 PC 的操作系统。基于 Linux 的开源操作系统。UNIX 操作系统，此操作系统是商业版，需要收费。拥有强大的多用户、多任务操作系统。

品牌机应该是预装正版系统，但是一些js会给你换成盗版，他们那正版去卖！而且那品牌机正版只能安装在品牌机上，其他电脑哦装了没用，js赚钱害人。盗版的就是不安全！正版要比盗版稳定多！盗版系统是从正版系统中提取，正版系统盘是无法复制的！现在能否用虚拟光驱破解与否还不知道！市场上的最好的盗版看似和正版一样，但是底层的代码是不一样的！有些存在漏洞（正版没有），甚至缓冲区溢出漏洞，黑客利用这漏洞就可以绕过安全软件来获得系统权限！那些盗版市场上很多，说不定会被利用！何况正版有补丁！盗版有些被安装木马和流氓软件，特别是那些ghost克隆版！盗版都开有后门，有些不安全服务看似给你关闭。但事实上开好更大的后门（比如网络共享的经典模式）！他们的优化都是表面的，其实你自己也可以手动优化！无论什么版本的盗版，都有漏洞，不可能和正版一样!更别说什么精简版和优化版！番茄花园和雨林木风，还有深度都被黑客（好意的）批评有漏洞！ ghost只是安装快速，但不稳定！！

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4，系统辨识与参数辨识

5，系统辨识是什么

系统辨识system identification根据系统的输入输出时间函数来确定描述系统行为的数学模型。现代控制理论中的一个分支。通过辨识建立数学模型的目的是估计表征系统行为的重要参数，建立一个能模仿真实系统行为的模型，用当前可测量的系统的输入和输出预测系统输出的未来演变，以及设计控制器。对系统进行分析的主要问题是根据输入时间函数和系统的特性来确定输出信号。对系统进行控制的主要问题是根据系统的特性设计控制输入，使输出满足预先规定的要求。而系统辨识所研究的问题恰好是这些问题的逆问题。通常，预先给定一个模型类μ＝｛M｝（即给定一类已知结构的模型），一类输入信号u和等价准则J＝L(y，yM)(一般情况下，J是误差函数，是过程输出y和模型输出yM的一个泛函)；然后选择使误差函数J达到最小的模型，作为辨识所要求的结果。系统辨识包括两个方面：结构辨识和参数估计。在实际的辨识过程中，随着使用的方法不同，结构辨识和参数估计这两个方面并不是截然分开的，而是可以交织在一起进行的。辨识的基本步骤为：①先验知识和建模目的的依据。先验知识指关于系统运动规律、数据以及其他方面的已有知识。这些知识对选择模型结构、设计实验和决定辨识方法等都有重要作用。用于不同目的的模型可能会有很大差别。②实验设计。辨识是从实验数据中提取有关系统信息的过程，设计实验的目标之一是要使所得到的数据能包含系统更多的信息。主要包括输入信号设计，采样区间设计，预采样滤波器设计等。③结构辨识。即选择模型类中的数学模型M的具体表达形式。除线性系统的结构可通过输入输出数据进行辨识外，一般的模型结构主要通过先验知识获得。④参数估计。知道模型的结构后，用输入输出数据确定模型中的未知参数。实际测量都是有误差的，所以参数估计以统计方法为主。⑤模型适用性检验。造成模型不适用主要有三方面原因：模型结构选择不当；实验数据误差过大或数据代表性太差；辨识算法存在问题。检验方法主要有利用先验知识检验和利用数据检验两类。凡是需要通过实验数据确定数学模型和估计参数的场合都要利用辨识技术，辨识技术已经推广到工程和非工程的许多领域，如化学化工过程、核反应堆、电力系统、航空航天飞行器、生物医学系统、社会经济系统、环境系统、生态系统等。适应控制系统则是辨识与控制相结合的一个范例，也是辨识在控制系统中的应用。

6，什么是系统辨识问题中的三要素的特点

系统辨识问题中的三要素的特点是数据，模型，准则，详细介绍如下：一、数据：1、数据是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。数据可以是连续的值，比如声音图像，称为模拟数据，也可以是离散的，如符号文字，称为数字数据。2、数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。在计算机科学中，数据是所有能输入计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称，是用于输入电子计算机进行处理，具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。二、模型：1、通过主观意识借助实体或者虚拟表现，构成客观阐述形态结构的一种表达目的的物件，物件并不等于物体，不局限于实体与虚拟、不限于平面与立体。2、任何物件定义为商品之前的研发过程中形态均为模型，当定义型号、规格并匹配相应价格的时候，模型将会以商品形式呈现出来。当模型与事物发生联系时会产生一个具有性质的框架，此性质决定模型怎样随事物变化。三、准则：1、人类的行为看起来复杂多样,变化莫测,似乎没有什么规律可循,但整个社会又井然有序、由低级向高级、由简单到复杂、不断向前发展。2、任何一个社会都必然存在各种形式的具体约束规则来制约和控制个人和集体的行为,而且,这些不同具体形式的约束规则又服从同一个最高级别的约束规则。

7，用到系统辨识法数学建模问题

1)建模准备数学建模是一项创新活动，它所面临的课题是人们在生产和科研中为了使认识和实践进一步发展必须解决的问题。“什么是问题？问题就是事物的矛盾，哪里有没解决的矛盾，哪里就有问题”。因此发现课题的过程就是分析矛盾的过程贯穿生产和科技中的根本矛盾是认识和实践的矛盾，我们分析这些矛盾，从中发现尚未解决的矛盾，就是找到了需要解决的实际问题，如果这些实际问题需要给出定量的分析和解答，那么就可以把这些实际问题确立为数学建模的课题，建模准备就是要了解问题的实际背景，明确建模的目的，掌握对象的各种信息，弄清实际对象的特征，情况明才能方法对。(2)建模假设作为课题的原型都是复杂的、具体的，是质和量、现象和本质、偶然和必然的统一体，这样的原型，如果不经过抽象和简化，人们对其认识是困难的，也无法准确把握它的本质属性。建模假设就是根据实际对象的特征和建模的目的，在掌握必要资料的基础上，对原型进行抽象、简化，把那些反映问题本质属性的形态、量及其关系抽象出来，简化掉那些非本质的因素，使之摆脱原型的具体复杂形态，形成对建模有用的信息资源和前提条件，并且用精确的语言作出假设，是建模过程关键的一步。对原型的抽象、简化不是无条件的，一定要善于辨别问题的主要方面和次要方面，果断地抓住主要因素，抛弃次要因素，尽量将问题均匀化、线性化，并且要按照假设的合理性原则进行，假设合理性原则有以下几点：①目的性原则：从原型中抽象出与建模目的有关的因素，简化掉那些与建模目的无关的或关系不大的因素。②简明性原则：所给出的假设条件要简单、准确，有利于构造模型。③真实性原则：假设条件要符合情理，简化带来的误差应满足实际问题所能允许的误差范围。④全面性原则：在对事物原型本身作出假设的同时，还要给出原型所处的环境条件。(3)模型建立在建模假设的基础上，进一步分析建模假设的各条件首先区分哪些是常量，哪些是变量，哪些是已知量，哪些是未知量；然后查明各种量所处的地位、作用和它们之间的关系，建立各个量之间的等式或不等式关系，列出表格、画出图形或确定其他数学结构，选择恰当的数学工具和构造模型的方法对其进行表征，构造出刻画实际问题的数学模型。在构造模型时究竟采用什么数学工具，要根据问题的特征、建模的目的要求以及建模者的数学特长而定可以这样讲，数学的任一分支在构造模型时都可能用到，而同一实际问题也可以构造出不同的数学模型，一般地讲，在能够达到预期目的的前提下，所用的数学工具越简单越好。在构造模型时究竟采用什么方法构造模型，要根据实际问题的性质和建模假设所给出的建模信息而定，就以系统论中提出的机理分析法和系统辨识法来说，它们是构造数学模型的两种基本方法。机理分析法是在对事物内在机理分析的基础上，利用建模假设所给出的建模信息或前提条件来构造模型；系统辨识法是对系统内在机理一无所知的情况下利用建模假设或实际对系统的测试数据所给出的事物系统的输入、输出信息来构造模型。随着计算机科学的发展，计算机模拟有力地促进了数学建模的发展，也成为一种构造模型的基本方法，这些构模方法各有其优点和缺点，在构造模型时，可以同时采用，以取长补短，达到建模的目的。(4)模型求解构造数学模型之后，再根据已知条件和数据分析模型的特征和结构特点，设计或选择求解模型的数学方法和算法，这其中包括解方程、画图形、证明定理、逻辑运算以及稳定性讨论，特别是编写计算机程序或运用与算法相适应的软件包，并借助计算机完成对模型的求解。(5)模型分析根据建模的目的要求，对模型求解的数字结果，或进行变量之间的依赖关系分析，或进行稳定性分析，或进行系统参数的灵敏度分析，或进行误差分析等。通过分析，如果不符合要求，就修改或增减建模假设条件，重新建模，直到符合要求；通过分析如果符合要求，还可以对模型进行评价、预测、优化等。(6)模型检验模型分析符合要求之后，还必须回到客观实际中去对模型进行检验，用实际现象、数据等检验模型的合理性和适用性，看它是否符合客观实际，若不符合，就修改或增减假设条件，重新建模，循环往复，不断完善，直到获得满意结果目前计算机技术已为我们进行模型分析、模型检验提供了先进的手段，充分利用这一手段，可以节约大量的时间、人力和物力。(7)模型应用模型应用是数学建模的宗旨，也是对模型的最客观、最公正的检验因此，一个成功的数学模型，必须根据建模的目的，将其用于分析、研究和解决实际问题，充分发挥数学模型在生产和科研中的特殊作用。以上介绍的数学建模基本步骤应该根据具体问题灵活掌握，或交叉进行，或平行进行，不拘一格地进行数学建模则有利于建模者发挥自己的才能。关于软件有matlab lindo 等