- Артикул:00-01025512
- Автор: Н.С. Райбман, В.В. Капитоненко, Ф.А. Овсепян, П.М. Варлаки
- Обложка: Твердая обложка
- Издательство: Наука (все книги издательства)
- Город: Москва
- Страниц: 336
- Формат: 84x108/32
- Год: 1981
- Вес: 554 г
Развернуть ▼
В книге впервые систематически излагаются дисперсионные методы идентификации нелинейных объектов, т. е. построения их моделей по результатам наблюдений за входными и выходными сигналами. Эти методы основаны на дисперсионных характеристиках случайных функций, введенных и исследованных авторами, и нашли применение в технике, экономике, биологии, медицине у нас в стране и за рубежом.
Дисперсионные методы существенно расширяют возможности идентификации статических и динамических нелинейных объектов и применяются как при определении структуры модели, так и при оценке ее параметров.
Содержание
Предисловие
Введение
Глава 1. Введение в идентификацию нелинейных систем управления
1.1. Структурная схема системы управления с идентификатором
1.2. Модели нелинейных систем
1.3. Задача идентификации
Глава 2. Характеристики взаимодействия случайных величин
2.1. Парные статистические связи
2.2. Множественные статистические связи
2.3. Условные статистические связи
2.4. Структурные статистические связи
Глава 3. Класс дисперсионных функций как характеристик случайных процессов
3.1. Введение
3.2. Дисперсионные функции парного взаимодействия
3.3. Дисперсионные функции условного парного взаимодействия
3.4. Дисперсионные функции взаимодействия при многофакторных условиях
3.5. Унифицированное представление класса дисперсионных функций
3.6. Стационарность в дисперсионном смысле
3.7. Свойства дисперсионных функций
Глава 4. Дисперсионные модели идентификации
4.1. Вводные замечания
4.2. Общее условие минимума средней квадратической ошибки
4.3. Корреляционное уравнение
4.4. Дисперсионные уравпения идентификации в непрерывном времени
4.5. Нормированные дисперсионные уравнения .
4.6. Дисперсионные уравнения идентификации в дискретном времени
4.7. Возможные обобщения на многомерный случай
Глава 5. Адаптивные алгоритмы дисперсионной идентификации
5.1. Вводные замечания
5.2. Рекуррентные формы оценок дисперсионных функций дискретного аргумента
5.3. Матричная форма рекуррентных оценок дисперсионных функций
5.4. Рекуррентная дисперсионная идентификация
5.5. Непрерывные адаптивные алгоритмы дисперсионной идентификации
Глава 6. Дисперсионная идентификация при малой выборке
6.1. Вводные замечания
6.2. Субъективные дисперсионные функции
6.3. Субъективно-вероятностный подход в задаче дисперсионной идентификации
Глава 7. Дисперсионные характеристики идентифицируемости
7.1. Вводные замечания
7.2. Мера определенности как критерий идентифицируемости в пространстве состояний
7.3. Идентифицируемость иелипейных систем в линейном приближении
7.4. Линейный прогноз в задаче нелинейной экстраполяции
7.5. Дисперсионные характеристики нелинейных преоб¬разований случайных процессов
Глава 8. Идентификация гетеросксдастпческих объектов
8.1. Введение
8.2. Гетероскедастическпе объекты
8.3. Измерение величины условной дисперсии
8.4. Оценивание
8.5. Вычисление оценок по выборочным данным
8.6. Выборочные распределения
8.7. Проверка статистических гипотез
8.8. Алгоритм идентификации
8.9. Гетероскедастнческие случайные функции
8.10. Метод исследования пелинейных динамических систем
8.11. Применение гетероскедастических моделей для анализа точности стационарного режима нелиней¬ной системы
Литература
Предметный указатель
Рекомендуем
