數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的復(fù)雜動(dòng)態(tài)系統(tǒng)建模
定 價(jià):75.1 元
- 作者:向馗 著
- 出版時(shí)間:2013/8/1
- ISBN:9787118088786
- 出 版 社:國(guó)防工業(yè)出版社
- 中圖法分類:N94
- 頁(yè)碼:155
- 紙張:膠版紙
- 版次:1
- 開(kāi)本:16開(kāi)
計(jì)算機(jī)時(shí)代來(lái)臨之前,動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的建模主要依靠經(jīng)驗(yàn)公式,建模者必須對(duì)物理背景和數(shù)學(xué)技巧都了然于胸,F(xiàn)如今,數(shù)據(jù)的海量收集和高速運(yùn)算能力,使人們有機(jī)會(huì)探討數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的建模方法。
《數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的復(fù)雜動(dòng)態(tài)系統(tǒng)建!啡姆譃4個(gè)相對(duì)獨(dú)立的章節(jié)。第1章陳述了建模本身的尷尬,面對(duì)兩種截然不同的思路一推理和演化,既沒(méi)有調(diào)和的能力,也不知該倚重哪一方。隨后的章節(jié)展現(xiàn)了3種建模方法:符號(hào)化、稀疏化和函數(shù)化,它們都具有跨學(xué)科的適用性,體現(xiàn)了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的建模特點(diǎn)。
符號(hào)化建模的背后是人工智能。文中闡述了符號(hào)推理與重構(gòu)、時(shí)間序列的符號(hào)化、異常檢測(cè)算法,并用實(shí)例證明了符號(hào)化建模的有效性。但是,把連續(xù)觀測(cè)離散為符號(hào),缺少理論支持,使整個(gè)符號(hào)化建模喪失了嚴(yán)肅性。
稀疏化建模的背后是高維統(tǒng)計(jì)。文中闡述了稀疏罰、主元分析以及稀疏主元分析,并給出了T波交替幅度量化的實(shí)例;谙∈枇P的變量選擇,起到了去偽存真的作用,有助于澄清系統(tǒng)內(nèi)部變量關(guān)聯(lián)的真相。
函數(shù)化建模是跨越數(shù)理統(tǒng)計(jì)和動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的橋梁。
文中闡述了函數(shù)型數(shù)據(jù)的基本屬性、配準(zhǔn)、主元分析和主元回歸。函數(shù)化建模保留了動(dòng)態(tài)系統(tǒng)觀測(cè)固有的連續(xù)性和平滑性,同時(shí)可以廣泛借用多元統(tǒng)計(jì)技術(shù),是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模的新體系。
《數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的復(fù)雜動(dòng)態(tài)系統(tǒng)建模》得到國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(函數(shù)型數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的節(jié)律信號(hào)變異模式研究,No.61101022)的資助。本書主要為機(jī)械、電氣、土木、自動(dòng)化等工程領(lǐng)域的數(shù)據(jù)處理、分析與建模提供參考。本書由向馗著。
《數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的復(fù)雜動(dòng)態(tài)系統(tǒng)建模》的作者向馗近年來(lái)一直潛心于面向系統(tǒng)控制的建模方法研究,其工程背景決定了本書的寫作風(fēng)格。本書著重闡述了與工程應(yīng)用密切相關(guān)的基本概念和理論結(jié)論,而對(duì)于數(shù)學(xué)推導(dǎo)的細(xì)節(jié)則只用極少篇幅。通俗地講,著重“是什么”、“怎么樣”,即概念是什么,方法是什么,能夠解決什么樣的問(wèn)題,怎么解決,略過(guò)“為什么”,對(duì)于這些概念和方法的緣由、證明暫不求甚解,留待親身實(shí)踐以后再做了解不遲。如此一來(lái),既能幫助急需實(shí)用的讀者快速定位到適合的方法,也使一些專門興趣的讀者能夠順利轉(zhuǎn)移到更深入的理論層面。
第1章 計(jì)算與動(dòng)態(tài) 1.1 復(fù)雜系統(tǒng) 1.1.1 傳統(tǒng)流派 1.1.2 涌現(xiàn) 1.2 計(jì)算與動(dòng)態(tài)之爭(zhēng) 1.2.1 從進(jìn)化論、認(rèn)知到控制 1.2.2 計(jì)算與動(dòng)態(tài)的區(qū)別 1.2.3 計(jì)算力學(xué)與ε機(jī) 參考文獻(xiàn)第2章 符號(hào)化建模 2.1 符號(hào)推理與重構(gòu) 2.1.1 模式發(fā)現(xiàn) 2.1.2 因果態(tài)分割重構(gòu) 2.1.3 一個(gè)例子 2.2 時(shí)間序列的符號(hào)化 2.2.1 符號(hào)化評(píng)價(jià) 2.2.2 符號(hào)化方法 2.2.3 性能比較 2.3 異常檢測(cè)算法 2.3.1 結(jié)構(gòu)向量模型 2.3.2 提取結(jié)構(gòu)向量 2.3.3 異常測(cè)度 2.3.4 D-Markov機(jī) 2.4 兩個(gè)實(shí)例 2.4.1 Duffing振子 2.4.2 曲軸疲勞斷裂 2.4.3 性能比較 參考文獻(xiàn)第3章 稀疏化建模 3.1 稀疏性與稀疏罰 3.1.1 稀疏性 3.1.2 稀疏罰Lasso 3.1.3 lasso的變種 3.2 主元分析 3.2.1 歷史與背景 3.2.2 理論與方法 3.2.3 核主元分析 3.3 稀疏主元分析 3.3.1 基本框架 3.3.2 轉(zhuǎn)化為凸問(wèn)題 3.3.3 求解方法 3.4 實(shí)例——T波交替幅度量化 3.4.1 T波交替 3.4.2 幅度量化 3.4.3 結(jié)果討論 參考文獻(xiàn)第4章 函數(shù)化建模 4.1 函數(shù)型數(shù)據(jù) 4.1.1 關(guān)于曲線的統(tǒng)計(jì)學(xué) 4.1.2 平滑——從采樣點(diǎn)到曲線 4.2 函數(shù)型數(shù)據(jù)的配準(zhǔn) 4.2.1 向參考曲線看齊 4.2.2 如果沒(méi)有參考曲線 4.2.3 分離幅度與相位 4.3 函數(shù)型主元分析 4.3.1 一個(gè)基本的框架——多元統(tǒng)計(jì) 4.3.2 一些細(xì)微的差異——樣本結(jié)構(gòu) 4.3.3 一種全新的視角——微分流形 4.3.4 量化幅度和相位變異 4.4 函數(shù)型主元回歸 4.4.1 線性回歸的框架 4.4.2 基于主元的回歸 4.4.3 時(shí)間序列回歸 4.4.4 引入稀疏性 參考文獻(xiàn)后記