《系统辨识理论及Matlab仿真》读书笔记模板

系统辨识理论及Matlab仿真读书笔记模板01思维导图目录分析精彩摘录内容摘要读书笔记作者介绍目录0305020406思维导图系统理论应用方法系统实例信号系统参数习题第章模型题算法方法遗传算法神经网络传递函数辨识本书关键字分析思维导图内容摘要内容摘要全书共9章，包括绪论、系统辨识常用输入信号、最小二乘参数辨识方法及原理、极大似然辨识方法及其应用、传递函数的时域和频域辨识、神经络辨识及其应用、模糊系统辨识、智能优化算法辨识及灰色系统辨识。书中有大量实例，每种实例都进行了仿真分析，并给出了相应的MATLAB仿真程序。本书各部分内容既相互又相互独立，读者可根据自己需要选择学习。目录分析第1章绪论第2章系统辨识常用输入信号第3章最小二乘参数辨识方法及应用第4章极大似然参数辨识方法目录第5章传递函数的时域和频域辨识第6章神经络辨识及其应用第7章模糊系统辨识第8章智能优化算法辨识第9章灰色系统辨识参考文献010302040506目录第1章绪论1.1建立数学模型的基本方法1.2系统辨识的定义1.3系统辨识的研究目的1.4数学模型的分类1.5几种常见的数学模型的数学表示1.6系统辨识常用的误差准则1.7系统辨识的分类1.8辨识的内容和步骤1.9系统辨识方法第2章系统辨识常用输入信号2.1系统辨识对输入信号的要求2.2系统辨识常用的输入信号2.3M序列的产生及其性质思考题与习题2第3章最小二乘参数辨识方法及应用3.1最小二乘参数辨识方法3.2加权最小二乘算法3.3递推最小二乘算法3.4递推阻尼最小二乘算法3.5增广最小二乘算法3.6多变量系统的最小二乘辨识算法思考题与习题3第4章极大似然参数辨识方法4.1引言4.2极大似然参数估计的原理及性质4.3动态系统参数的极大似然参数估计4.4Newton-Raphson法应用于极大似然参数估计求解4.5递推的极大似然估计思考题与习题4第5章传递函数的时域和频域辨识5.1传递函数辨识的时域法5.2传递函数的频率辨识5.3线性系统开环传递函数的辨识5.4闭环系统传递函数的辨识和前馈控制思考题与习题5第6章神经络辨识及其应用6.1神经络理论基础6.2BP神经络辨识6.3BP络的逼近6.4基于数据的BP络离线建模6.5基于模型的BP神经络离线建模6.6RBF神经络辨识及在自校正控制中的应用6.7基于未知项在线建模的RBF络自校正控制6.8Hopfield神经络辨识6.9RBF络建模应用——自适应神经络控制第7章模糊系统辨识7.1模糊系统的理论基础7.2基于Sugeno模糊模型的建模7.3模糊逼近7.4模糊系统建模应用——自适应模糊控制思考题与习题7第8章智能优化算法辨识8.1遗传算法基本原理8.2遗传算法的特点8.3遗传算法的应用领域8.4遗传算法的优化设计8.5遗传算法求函数极大值8.6基于遗传算法摩擦模型参数辨识的PID控制8.7基于遗传算法的伺服系统静态摩擦参数辨识8.8基于遗传算法的机械手参数辨识8.9粒子群优化算法第9章灰色系统辨识9.1灰色系统辨识原理9.2灰色系统参数辨识读书笔记读书笔记这是《系统辨识理论及Matlab仿真》的读书笔记模板，可以替换为自己的心得。精彩摘录精彩摘录这是《系统辨识理论及Matlab仿真》的