智能科學技術著作叢書：基於組閤式信號源的塊結構模型辨識方法 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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賈立 著

圖書標籤:

• 智能科學技術
• 信號處理
• 模型辨識
• 塊結構
• 組閤式信號源
• 控製理論
• 係統分析
• 算法
• 工程應用
• 科技著作

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030503770

版次：1

商品編碼：12155153

包裝：平裝

叢書名： 智能科學技術著作叢書

開本：16開

齣版時間：2016-11-01

用紙：膠版紙

頁數：171

字數：226000

正文語種：中文

內容簡介

　　復雜工業過程具有多變量、變量間非綫性和強耦閤等特點，且受多種不確定因素乾擾導緻難以建模，針對這一問題，《智能科學技術著作叢書：基於組閤式信號源的塊結構模型辨識方法》從塊結構模型中間變量不可測量的角度齣發，分析塊結構模型各串聯模塊在不同激勵信號作用下的特性，係統地提齣復雜工業過程塊結構非綫性動態模型描述和辨識的新方法，主要包括采用神經模糊技術的串聯模塊建模方法、全新智能分離算法和模塊參數辨識算法、利用補償技術的塊結構非綫性動態係統過程噪聲建模方法等，並利用隨機過程理論分析和比較所提方法的性能。
　　《智能科學技術著作叢書：基於組閤式信號源的塊結構模型辨識方法》可以作為自動控製專業研究生的教學參考書，同時對從事自動化係統研究、設計、開發和應用的廣大科技工作者也具有一定的參考價值。

目錄

《智能科學技術著作叢書》序
前言

第一部分 塊結構模型
第1章 塊結構模型概述
1．1 引言
1．2 靜態非綫性環節與動態綫性環節的同步辨識法
1．2．1 過參數化法
1．2．2 子空間法
1．2．3 調製函數法
1．2．4 直接辨識法
1．3 靜態非綫性環節與動態綫性環節的分步辨識法
1．3．1 迭代法
1．3．2 分離最小二乘法
1．3．3 多信號源法
1．3．4 盲辨識法
1．3．5 頻域法
1．3．6 隨機法
1．4 基於Hammerstein模型的控製係統設計
1．5 塊結構模型研究中存在的關鍵問題
1．6 全書概況
參考文獻

第二部分 基於二進製—隨機復閤信號源的塊結構模型辨識方法
第2章 基於二進製—隨機復閤信號源的Hammerstein模型辨識方法
2．1 基於泰勒級數展開法的Hammerstein模型辨識
2．1．1 基於神經模糊的Hammerstein模型
2．1．2 基於神經模糊Hammerstein模型的辨識
2．1．3 實驗結果
2．1．4 小結
2．2 基於Lyapunoy方法的Hammerstein模型辨識
2．2．1 神經模糊Hammerstein模型
2．2．2 神經模糊Hammerstein模型辨識
2．2．3 實驗結果
2．2．4 小結
參考文獻
第3章 基於二進製—隨機復閤信號源的Hammerstein-Wiener模型辨識方法
3．1 基於二進製—隨機復閤信號源的Hammerstein-Wiener模型
3．1．1 神經模糊Hammerstein-Wiener模型
3．1．2 神經模糊Hammerstein-Wiener模型各串聯環節的分離
3．1．3 基於神經模糊Hammerstein-Wiener模型的控製係統
3．1．4 實驗結果
3．1．5 小結
3．2 基於兩階段復閤信號的Hammerstein-Wiener模型
3．2．1 基於兩階段復閤信號的神經模糊Hammerstein-Wiener模型
3．2．2 實驗結果
3．2．3 小結
參考文獻
第4章 含過程噪聲的塊結構模型二進製一隨機復閤信號源辨識方法
4．1 基於輔助模型遞推最小二乘法的Hammerstein模型
4．1．1 一類含過程噪聲的Hammerstein模型
4．1．2 基於輔助模型遞推最小二乘法的Hammerstein模型多信號源辨識方法
4．1．3 實驗結果
4．1．4 小結
4．2 基於偏差補償遞推最小二乘法的Hammerstein-Wiener模型
4．2．1 一類含過程噪聲的Hammerstein-Wiener模型
4．2．2 基於偏差補償遞推最小二乘法的Hammerstein-Wiener模型多信號源辨識方法
4．2．3 實驗結果
4．2．4 小結
4．3 基於輔助模型多新息隨機梯度法的Hammerstein模型
4．3．1 基於輔助模型多新息隨機梯度法的Hammerstein模型多信號源辨識方法
4．3．2 實驗結果
4．3．3 小結
參考文獻

第三部分 基於可分離信號源的塊結構模型辨識方法
第5章 基於可分離信號源的多輸入多輸齣Hammerstein模型辨識方法
5．1 多輸入多輸齣Hammerstein模型
5．2 基於可分離信號源的多輸入多輸齣Hammerstein模型辨識
5．2．1 基於神經模糊的多輸人多輸齣Hammerstein模型
5．2．2 基於可分離信號源的多輸入多輸齣Hammerstein模型辨識
5．2．3 實驗結果
5．2．4 小結
參考文獻
第6章 含過程噪聲的多輸入多輸齣Hammerstein模型可分離信號源辨識方法
6．1 含過程噪聲的多輸人多輸齣Hammerstein模型辨識
6．1．1 含過程噪聲的多輸人多輸齣Hammerstein模型
6．1．2 含過程噪聲的多輸入多輸齣Hammerstein模型辨識
6．1．3 實驗結果
6．1．4 小結
6．2 基於可分離信號的Hammerstein輸齣誤差滑動平均係統辨識
6．2．1 Hammerstein輸齣誤差滑動平均係統
6．2．2 神經模糊Hammerstein輸齣誤差滑動平均係統辨識
6．2．3 實驗結果
6．2．4 小結
參考文獻
第7章 含過程噪聲的Hammerstein-Wiener模型可分離信號源辨識方法
7．1 基於可分離信號的Hammerstein-Wiener模型辨識方法
7．1．1 神經模糊Hammerstein-Wiener模型
7．1．2 神經模糊Hammerstein-Wiener模型辨識方法
7．1．3 基於Hammerstein-Wiener模型的控製係統設計
7．1．4 實驗結果
7．1．5 小結
7．2 基於遞推廣義增廣最小二乘法的Hammerstein-Wiener模型可分離信號源辨識
7．2．1 噪聲乾擾下的FIR Hammerstein-Wiener模型
7．2．2 基於遞推廣義增廣最小二乘法的Hammerstein-Wiener辨識
7．2．3 實驗結果
7．2．4 小結
參考文獻

前言/序言

　　長期以來，我國産業結構不閤理，往往設備已經實現瞭國産化，而控製係統和優化策略仍然采用國外技術，造成工業行業“重設備、輕優化控製”的現象，普遍存在“有殼無腦”的局麵。隨著行業技術的發展，先進優化控製技術的重要性正逐步體現齣來，已成為我國進一步實現節能增效和推進工業可持續發展的突破口。化工、煉油、冶金、輕工、建材和製藥等過程工業是我國國民經濟的重要支柱産業，要想在全球化的大趨勢下始終保持強大的競爭力，必須加強先進優化和控製技術的研發與技術儲備。
　　過程工業是通過物理變化和化學變化進行的生産過程，在新物質生成的同時伴隨有能量的吸收與釋放，是一個復雜的大工業係統，各生産裝置之間存在著復雜的耦閤和製約關係。各生産過程隻有從實時性和整體性上全局協調，纔能保證整個生産裝置平穩、高效、安全的運行，這對工業過程的優化和控製提齣瞭更高的要求。模型是現代工業過程先進優化和控製技術的基礎。在工業過程生産裝置中，由於原料特性變化較為頻繁，參與過程實時控製的模型不僅要簡單、準確，而且要具有較好的外推性和自適應性，能夠正確反映過程的機理特性。這涉及過程對象的非綫性、時變性、不確定性、強耦閤和大時滯等內在復雜的機理問題，客觀環境和人為因素。隨著過程工業的大型化、綜閤化和復雜化，上述因素使得建模的難度越來越大。工業過程的建模應當從優化與控製的實際需求齣發，突破傳統的建模方法和辨識算法結構，以較為寬廣的視野綜閤運用人工智能、現代統計理論、控製理論和優化技術等來有效地實現。
　　目前，在非綫性動態建模方麵，一類新穎的塊結構非綫性動態模型是其中的一個研究熱點，它同時結閤瞭動態綫性模型和靜態（無記憶）非綫性函數模型，具有較易辨識、計算量少、能較好地反映過程特徵的特點，適閤作為過程控製模型使用。按其具體連接形式，可分為Hammerstein模型、Wiener模型、Hammerstein-Wiener模型和Wiener-Hammerstein模型。Hammerstein-Wiener模型（簡稱為N-L-N模型）包含Hammerstein模型和Wiener模型結構，比這兩種模型中的任意一種都更接近實際工業過程中的非綫性特性。這種模型能較好地描述工業設備和過程，如精餾塔、熱交換器、連續攪拌反應釜（continuous stirred tank reactor，CSTR）、PTA生産中的漿料配置係統以及具有冪函數、死區、開關等特性的非綫性過程。更為重要的是，可以利用模型的特殊結構把非綫性控製問題簡化為綫性模型預測控製問題，解決瞭傳統非綫性控製方法計算量大、收斂性和穩定性不能得到保證等諸多問題，從而可以直接利用綫性控製係統中的成熟理論，便於現場操作人員理解。因此，塊結構模型是工業過程中最有效的模型之一，也是研究的熱點。
　　雖然塊結構模型為工業過程控製係統的設計帶來瞭新的機遇，但級聯模塊的特殊結構也給模型辨識工作提齣瞭新問題。首先，在實際工業生産過程中，中間變量的信息不可測量，這增加瞭各靜態非綫性模塊和動態綫性模塊的辨識難度，不再是采用可測量輸入輸齣數據建立被控過程數據庫、知識庫和規則庫的簡單問題。另外，實際的工業生産過程存在過程噪聲，在塊結構模型中過程噪聲對輸齣的影響與輸齣非綫性模塊的增益有關：當增益大時，輸齣乾擾大；當增益小時，輸齣乾擾小，因此必須考慮和分析過程噪聲對建模結果的影響。
　　上述因素緻使塊結構模型的設計和分析方法不同於傳統的非綫性動態建模方法。因此，迫切需要將綫性係統和非綫性係統辨識方法拓展到這類特殊結構的模型中，探究復雜工業過程塊結構模型辨識的新理論和新方法，為提高復雜工業過程的先進優化和控製技術水平奠定理論與方法基礎。
　　本書從塊結構模型中間變量不可測量的角度齣發，結閤塊結構模型辨識的基本過程和特點，分析塊結構模型各串聯模塊在不同激勵信號作用下的特性，以信號在某種特殊狀態下激發齣的性質為依據，研究和設計組閤式多源激勵信號，以解決塊結構模型的可辨識性問題和各模塊的參數估計分離問題。在此基礎上，係統地研究和提齣能夠抑製乾擾的塊結構復雜非綫性工業過程辨識的新方法，包括采用神經模糊技術的串聯模塊建模方法、全新智能分離算法和模塊參數辨識算法、利用補償技術的塊結構非綫性動態係統過程噪聲建模方法等，並利用隨機過程理論分析和比較所提方法的性能。

智能科學技術著作叢書：基於組閤式信號源的塊結構模型辨識方法 內容梗概： 本書深入探討瞭在復雜動態係統中，如何利用“組閤式信號源”的特性，構建和辨識係統的“塊結構模型”。現代科學技術領域，從工業自動化、生物醫學工程到金融市場分析，越來越多的係統展現齣高度的復雜性、非綫性和耦閤性。傳統的模型辨識方法往往在處理這類係統時顯得力不從心，難以準確捕捉其內在的動力學行為。本書的研究聚焦於一種新型的模型辨識範式，它基於將復雜的係統分解為一係列相互關聯的“塊”（subsystems），並重點關注驅動這些塊的“組閤式信號源”。通過對這些信號源的特性進行深入分析和建模，本書提齣瞭一係列創新的方法和技術，以實現對係統塊結構的高效、魯棒和精確辨識。 核心理論與方法： 1. 組閤式信號源的定義與建模： 定義： 本書首先界定瞭“組閤式信號源”的概念，將其定義為由多個基本信號源按照一定的規則組閤而成，並共同作用於係統的輸入端或內部節點。這些基本信號源可能具有不同的統計特性、動力學行為，甚至存在相互依賴關係。例如，在一個多輸入控製係統中，各個控製器的輸齣信號的組閤就可以被視為一個組閤式信號源。在一個復雜的經濟模型中，不同行業、不同地區的經濟指標的波動組閤，也可以被看作是驅動係統變化的組閤式信號源。 建模： 針對組閤式信號源的特性，本書提齣瞭一係列建模方法。這包括但不限於： 基於統計特性的建模： 分析組閤式信號源的均值、方差、自相關、互相關等統計特徵，構建高階統計模型，以描述其整體波動規律。 基於動力學行為的建模： 識彆組閤式信號源中各基本信號源的內在動力學特性，例如使用ARIMA模型、狀態空間模型等，並研究它們之間的耦閤關係。 基於機器學習的建模： 利用神經網絡、支持嚮量機等機器學習技術，學習組閤式信號源與係統輸齣之間的復雜映射關係，尤其適用於信號源特性難以顯式描述的情況。 信號源的分解與重構： 提齣有效的方法來分解復雜的組閤式信號源，識彆其構成元素，並研究如何將識彆齣的基本信號源進行重構，以獲得更精細的信號源錶徵。 2. 塊結構模型的構建與辨識： 塊結構模型的概念： 本書將復雜的係統視為由若乾個功能獨立的“塊”組成的結構。每個“塊”代錶係統中的一個子過程或子模塊，它們之間通過特定的連接方式（如信號傳遞、物質交換等）相互作用。這種塊結構的模型能夠更清晰地展現係統的層次化和模塊化特徵，便於理解和分析。 塊結構模型的辨識方法： 基於信號源驅動的分解： 重點在於利用組閤式信號源的特性來指導係統的分解。如果某個組閤式信號源主要影響係統的某一部分，那麼這部分很可能對應一個獨立的“塊”。通過分析不同信號源對係統各部分的影響程度，可以實現對係統塊的初步劃分。 子係統模型辨識： 一旦將係統劃分為若乾個塊，就可以針對每個塊獨立地進行模型辨識。本書提供瞭一係列適用於辨識綫性、非綫性、時變等不同特性的子係統模型的算法，這些算法能夠充分利用已識彆的組閤式信號源作為輸入。 塊間連接的建模與辨識： 除瞭對單個塊進行建模，本書還關注塊與塊之間的連接關係。這包括信號的傳遞方嚮、傳遞函數的辨識、時延的估計等。通過對連接關係的準確建模，可以完整地刻畫整個係統的動力學行為。 整體模型的一緻性與優化： 在辨識齣各個塊的模型以及它們之間的連接後，本書提齣瞭一係列技術來保證整體模型的全局一緻性。這可能涉及多目標優化、全局最優搜索等方法，以確保辨識齣的塊結構模型能夠最準確地描述係統的整體響應。 魯棒性與不確定性處理： 鑒於實際係統中信號源和係統本身可能存在噪聲、乾擾和模型不確定性，本書還深入研究瞭如何提高辨識方法的魯棒性。這包括但不限於：抗噪聲能力強的辨識算法、基於不確定性集閤的有界性分析、以及在存在不確定性時進行模型選擇的準則。 技術亮點與創新之處： “組閤式信號源”的引入： 區彆於傳統的單一輸入或獨立輸入假設，本書將信號源的“組閤”特性作為核心驅動力，從而能夠更真實地刻畫復雜係統的輸入特性。 “塊結構模型”的框架： 采用模塊化的思維方式，將復雜的係統分解為可管理的“塊”，極大地提高瞭模型的可解釋性和可操作性。 信號源與模型辨識的協同： 強調組閤式信號源的分析與塊結構模型的辨識之間的緊密聯係和相互促進，形成一種“由源導塊，由塊定源”的辯證辨識過程。 針對復雜非綫性係統的適應性： 所提齣的方法能夠有效處理具有高度非綫性和耦閤性的係統，為解決當前許多前沿科技領域的難題提供瞭新的工具。 理論與實踐的結閤： 除瞭嚴謹的數學推導和算法設計，本書還提供瞭大量的仿真案例和實際應用研究，驗證瞭所提齣方法的有效性和優越性。 適用領域： 本書的研究成果和方法可廣泛應用於以下領域： 工業自動化與控製： 大型生産綫、復雜機器人係統、多變量過程控製等。 航空航天與國防： 飛行器姿態控製、雷達信號處理、自主導航係統等。 生物醫學工程： 生理信號分析（如腦電、心電）、藥物動力學建模、疾病診斷與預測等。 金融工程與經濟建模： 宏觀經濟預測、股票市場分析、風險評估等。 通信與網絡： 復雜通信協議建模、網絡流量分析、信號傳輸優化等。 環境科學與能源： 氣候變化模型、能源係統優化、汙染物擴散模擬等。 本書的貢獻： 本書為復雜動態係統的模型辨識提供瞭一種全新的、更加貼近實際的解決方案。通過有效地利用組閤式信號源的信息，並構建具有清晰結構和層次的塊模型，讀者可以更深入地理解係統的內在機理，從而進行更精確的預測、更有效的控製和更優化的設計。本書不僅為相關領域的研究人員提供瞭堅實的理論基礎和實用的技術工具，也為工程師和技術人員在解決實際工程問題時提供瞭重要的參考。

評分☆☆☆☆☆

當我在書店的科技類書架上瞥見這本書時，它的名字就立刻抓住瞭我的眼球。《智能科學技術著作叢書：基於組閤式信號源的塊結構模型辨識方法》，這名字本身就帶有一種探索未知、解決難題的使命感。我是一名在人工智能領域摸爬滾打多年的從業者，深知模型辨識在構建可靠智能係統中的核心地位。過去，我們可能更多地依賴於全係統整體建模，但隨著係統復雜度的指數級增長，這種方法常常麵臨計算量巨大、收斂睏難、以及模型可解釋性差等問題。因此，“塊結構模型”的提法，讓我眼前一亮。它似乎提供瞭一種“分而治之”的策略，將一個龐大復雜的係統分解成更小的、易於處理的“塊”，每個塊可以獨立進行建模，從而大大降低瞭建模的難度和計算成本。更讓我好奇的是“組閤式信號源”這一概念。這意味著模型輸入可能不再是靜態的，而是可以根據具體場景和需求進行靈活組閤和調整的。這是否意味著我們可以構建齣更加智能、自適應的辨識係統？例如，在機器人控製領域，當機器人需要執行一項新任務時，我們是否可以通過組閤不同的傳感器信號和控製信號，來快速辨識齣完成該任務所需的模型？又或者在金融風控領域，通過組閤不同的市場指標和交易行為信號，來動態辨識齣潛在的風險模型？我非常期待書中能夠提供具體的理論框架和算法實現，指導我們如何有效地設計和應用這種組閤式信號源和塊結構模型。

評分☆☆☆☆☆

一本名為《智能科學技術著作叢書：基於組閤式信號源的塊結構模型辨識方法》的書，雖然我還沒有翻閱內頁，但光是書名就足以勾起我的好奇心。我一直關注著智能科學技術的發展前沿，尤其對那些能夠解決實際工程難題的創新性方法論充滿興趣。現有的許多模型辨識技術，往往在處理高度非綫性、多輸入多輸齣、以及具有復雜耦閤特性的係統時顯得力不從心。而“塊結構模型”的提法，讓我聯想到能否通過將係統分解為一係列相互連接的子模型，從而更有效地捕捉係統的整體動態。這種分解是否能夠簡化辨識過程，並提高模型的魯棒性？尤其是在某些領域，例如復雜的通信網絡或者大型製造設備，係統往往具有天然的模塊化屬性，利用這種屬性進行建模，或許能事半功倍。而“組閤式信號源”更是引起瞭我的極大關注。在實際應用中，我們往往會麵臨多種不同類型、不同頻率、不同特性的信號源，如何有效地利用這些信號來辨識模型，是一個值得深入研究的問題。本書提齣的“組閤式信號源”，是否意味著能夠根據係統的不同運行階段或故障模式，動態地選擇和組閤最有效的信號源來驅動模型的辨識過程？例如，在自動駕駛係統中，我們可以根據環境變化（如雨雪天氣、夜間行駛）來動態組閤不同的傳感器數據（如攝像頭、雷達、激光雷達），以實現更精確的環境感知和模型辨識。我非常期待書中能提供一些實際案例，展示這種方法在不同領域的應用潛力，以及它相較於傳統方法的優勢所在。

評分☆☆☆☆☆

這本《智能科學技術著作叢書：基於組閤式信號源的塊結構模型辨識方法》的封麵設計給我的第一印象是嚴謹而現代，字體清晰，排版大氣，一看就是齣自專業齣版社的用心之作。我雖然還未深入閱讀，但從書名本身就能感受到一股撲麵而來的學術氣息。特彆是“組閤式信號源”和“塊結構模型辨識”這兩個關鍵詞，它們組閤在一起，似乎預示著一種新穎的研究路徑和解決問題的方式。在當前信息爆炸的時代，如何有效地從海量數據中提取有用的信息，構建齣能夠精確描述係統行為的模型，一直是睏擾著許多研究者和工程師的難題。我一直對如何更精細化地對復雜係統進行建模抱有濃厚的興趣，尤其是那些涉及多個相互關聯的子係統，且每個子係統又可能由不同的信號源驅動的場景。這類問題在控製理論、信號處理、人工智能等領域都有著廣泛的應用，例如自動駕駛汽車的傳感器融閤、工業生産綫的故障診斷、甚至復雜的生物神經網絡的行為模擬，都可能需要用到類似的方法。書名中“塊結構模型”的提法，讓我聯想到模塊化設計理念在模型構建上的應用，這是否意味著本書將提供一種將大係統分解為若乾獨立或半獨立模塊，再分彆建模，最後進行有機組閤的思路？而“組閤式信號源”則可能暗示著模型輸入不再是單一的、預設好的信號，而是可以根據實際需求或係統狀態動態組閤形成的復閤信號，這無疑會大大增加模型辨識的靈活性和魯棒性。我非常期待書中能夠詳細闡述這種方法論的原理，以及它在實際應用中的可行性和優越性。

評分☆☆☆☆☆

在瀏覽科技書籍時，一本題為《智能科學技術著作叢書：基於組閤式信號源的塊結構模型辨識方法》的書籍立刻吸引瞭我的目光。這本書的題目非常具體，直接點齣瞭其研究的核心——模型辨識，並且聚焦於一種特定的方法：“基於組閤式信號源的塊結構模型”。作為一名對係統建模和控製理論有著濃厚興趣的學習者，我深知模型辨識是理解和控製復雜係統的關鍵一步。然而，很多現實世界中的係統，無論是物理係統還是信息係統，都具有高度的復雜性和動態性，傳統的辨識方法往往難以應對。書名中的“塊結構模型”讓我猜測，這本書可能提齣瞭一種將復雜係統分解為若乾更小的、更易於處理的“塊”或“模塊”的方法，然後對每個塊獨立進行建模，最終再將這些塊組閤起來形成整個係統的模型。這種思路似乎能夠極大地簡化建模過程，並有助於提高模型的精度和可解釋性。更吸引我的是“組閤式信號源”這個概念。這是否意味著，在進行模型辨識時，我們可以不再局限於單一的、固定的信號輸入，而是可以根據需要，靈活地組閤使用不同的信號源？比如，在某些情況下，一種信號源可能無法充分揭示係統的某些特性，但通過與其他信號源的組閤，我們可能就能獲得更豐富、更全麵的信息。這對於那些信號源本身就具有多樣性或不確定性的係統，例如生物信號分析或異常檢測等領域，無疑具有重要的理論和實踐意義。我十分期待書中能夠深入闡述這種“塊結構”和“組閤式信號源”的理論基礎、數學原理以及具體的算法設計。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《智能科學技術著作叢書：基於組閤式信號源的塊結構模型辨識方法》後，盡管我還沒有來得及深入研讀，但其書名本身所蘊含的研究深度和技術前沿性，已經讓我對它充滿瞭期待。我一直以來都在關注人工智能和信號處理領域的前沿動態，並且對如何更有效地辨識和理解復雜係統模型抱有濃厚的興趣。在許多實際應用場景中，我們麵對的係統往往不是一個整體，而是由多個相互關聯但又相對獨立的子係統構成，也就是所謂的“塊結構”。如何將這些子係統分彆建模，再將它們有機地整閤起來，形成一個能夠準確描述整體係統行為的模型，一直是一個極具挑戰性的課題。而“組閤式信號源”這個概念，更是讓我覺得耳目一新。它似乎暗示著一種更加靈活、更加智能的建模方式，不再是簡單地輸入固定信號進行辨識，而是能夠根據係統的特性和辨識目標，動態地選擇和組閤最閤適的信號源。這可能意味著，我們可以利用不同的信號源來揭示係統在不同工況下的行為，從而構建齣更加全麵、更加魯棒的模型。例如，在機器人視覺係統中，我們可以組閤來自不同攝像頭的圖像信息，或者結閤深度傳感器數據，來更精確地辨識機器人的運動狀態和環境信息。我非常希望能在這本書中找到關於如何設計和實現這種組閤式信號源的詳細方法，以及如何在塊結構模型辨識中有效運用它們，從而解決那些傳統方法難以應對的復雜工程問題。