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商品簡介
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本專著主要探討面向控制工程需求的多變量過程辨識的應用理論問題，探索可工程實現的多變量過程辨識新方法和新技術。
本專著給出一種多變量過程模型智能優化辨識問題陳述，提出了多變量過程模型辨識準確度計算與評價方法,提出了多變量過程的模型框架和結構確定方法,提出了多變量過程模型準確辨識的激勵條件,提出了融入機理分析建模的多變量過程模型辨識思路,提出了基於M批不相關自然激勵和匯總智能優化的多變量過程辨識理論,通過再熱汽溫過程、過熱汽溫過程和脫硝過程的建模案例研究驗證了所提出的關於多變量過程模型辨識新理論方法的有效性。本專著盡力避免晦澀難懂和故弄玄虛的理論闡述，專注於可解決工程實際問題的應用理論問題研究。所提出的理論方法和應用技術可認為是當前流行的大數據分析中急需的一種人工智能應用技術――數據驅動建模技術。
本專著適合於從事控制理論應用研究以及有關大數據分析、人工智能、智能工廠、智能機器和智能識別研究的高校師生和研究所研究員參考，也適合於從事電力、化工、信息、能源等產業的有關自動化及智能裝備的研發維護工程師和技術人員閱讀。
本專著給出一種多變量過程模型智能優化辨識問題陳述，提出了多變量過程模型辨識準確度計算與評價方法,提出了多變量過程的模型框架和結構確定方法,提出了多變量過程模型準確辨識的激勵條件,提出了融入機理分析建模的多變量過程模型辨識思路,提出了基於M批不相關自然激勵和匯總智能優化的多變量過程辨識理論,通過再熱汽溫過程、過熱汽溫過程和脫硝過程的建模案例研究驗證了所提出的關於多變量過程模型辨識新理論方法的有效性。本專著盡力避免晦澀難懂和故弄玄虛的理論闡述，專注於可解決工程實際問題的應用理論問題研究。所提出的理論方法和應用技術可認為是當前流行的大數據分析中急需的一種人工智能應用技術――數據驅動建模技術。
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