5.1 梯度校正参数辨识 5.2 Bayes辨识 5.3 小结

•极大似然法辨识概念 •动态系统模型参数的极大似然估计 •协方差阵未知时的极大似然参数估计 •递推的极大似然参数估计 •似然递推法辨识MATLAB仿真程序剖析

学习要求：1培养独立学习一门新课程的能力,为今后学习和研究打下基础(要求大家尽量少依赖 听课,多自学)。 2掌握基本的辨识理论和辨识技术 3能独立设计辨识实验,并编程计算 4学习一些现代建模技术

1. 系统和模型及建模分类 2. 辩识问题的表示形式及原理 3.辩识的内容和步骤（难点） 4.典型的非线性系统辨识与控制方法

Elliott提出的直接极点配制自适应控制的突出的问题就是由于辅助参数的引入使所需辨识的参数增加了1倍。这时多数辨识的收敛及控制的初始特性不利。本文通过广义积分器的引入,不仅解决了辨识器阶数过高的问题,而且能消除确定扰动的影响,实现对参考输入信号的无稳态误差跟踪控制

本文介绍了在某水电站发电机组处于不同运行方式下在线辨识试验结果。试验结果表明,应用伪随机信号相关仪对电力系统进行在线辨识是安全可行的,并且看出单台发电机组的动态特性与电力系统的结构和潮流有关

从纳米碳纤维中切取横切面薄膜,用高分辨电镜研究纤维的微观结构.结果说明:材料的试样中纤维是实心的,而不是管状的;判断纳米碳纤维是管状的还是实心棒状,应该在高分辨电境下从横切面研究纳米碳纤维的微观结构;同一试样中纳米碳纤维的直径可能不同

1 建设工程安全管理概述 2 建设工程安全生产管理制度 2 1 建筑施工企业安全生产许可制度 2 2 安全教育制度 2 3 安全生产责任制度 2 4 施工组织设计、专项施工方案安全编审制度 2 5 安全技术交底制度 2 6 安全生产检查制度 2 7 生产安全目标管理与奖惩制度 2 8 其他安全生产相关制度 3 建筑施工安全技术 3 1 建筑施工安全专业基础知识 3 2 土方工程及基坑工程施工安全技术 3 3 模板与脚手架工程施工安全技术 3 4 高处作业安全技术 3 5 起重、吊装工程安全技术 3 6 拆除与爆破工程施工安全技术 4 施工现场管理与文明施工 4 1 施工现场的平面布置与划分 4 2 施工现场场容管理 4 3 施工临时设施 4 4 施工现场绿色施工 4 5 施工现场的卫生和防疫 4 6 职业病防范 4 7 施工现场文明施工 5 危险源的辨识与风险评价 5 1 危险源的基本知识 5 2 危险源的辨识 5 3 危险源的风险评价 5 4 危险源的风险控制 5 5 重大危险源辨识 6 安全事故处理及应急救援 6 1 建设工程生产安全事故 6 2 建设工程生产安全事故的调查与处理 6 3 生产安全事故应急救援预案 6 4 水利生产安全事故应急预案 7 安全评价与安全生产统计分析 7 1 安全评价概述 7 2 常用的安全评价方法 7 3 安全生产统计分析 8 消防安全管理 8 2 消防安全管理的性质和特性 8 3 消防安全管理的要素 8 4 施工现场的火灾风险以及管理职责 8 5 施工现场总平面图的布置 8 6 施工现场内建筑的防火要求 8 7 施工现场临时消防设施设置 8 8 施工现场的消防安全管理要求 8 9 常用消防器具的使用方法 9 施工现场用电安全管理 9 1 用电安全基本知识 9 2 触电防护技术 9 3 施工现场临时用电管理 9 4 触电事故的急救 10 典型工程事故案例 10 1 物体打击典型工程事故案例 10 2 机械伤害典型工程事故案例 10 3 起重伤害典型工程事故案例 10 4 火灾典型工程事故案例 10 5 触电典型工程事故案例 10 6 高处坠落典型工程事故案例 10 7 坍塌典型工程事故案例 10 8 爆炸典型工程事故案例 10 9 中毒典型工程事故案例 10 10 车辆伤害典型工程事故案例 10 11 工程危险源分析案例

针对人工鱼群算法(AFSA)存在收敛速度慢和寻优精度低等问题,本文提出了一种改进人工鱼群算法(IAFSA).该算法中的人工鱼能够根据鱼群当前状态调整自身的视野和步长来平衡局部搜索和全局搜索.此外,算法中还加入了引导行为,即人工鱼在觅食行为未发现更优的位置时,当前人工鱼向最优人工鱼移动一步.仿真结果表明,改进人工鱼群算法在收敛速度、寻优精度和克服局部极值等方面有很大优势.本文将改进鱼群算法应用时滞系统的辨识中,辨识结果表明改进算法能获取被控对象的精准数学模型,并具有较强的抗干扰能力

针对一类具有空间不均匀性的辨识和回归问题，提出了基于小波分析的极限学习机方法.从多分辨率分析的思想出发，构造一簇紧支撑正交小波作为隐层激活函数，并利用改进的误差最小化极限学习机训练输出层权重，避免了新加入高分辨率子网络后的重新训练.同时，由一维多分辨分析的张量积构造了二维多分辨小波极限学习机.进而通过脊波变换将小波学习机扩展到高维空间，对脊波函数的伸缩、方向和位置参数进行优化计算.对具有奇异性的函数仿真结果证明，与标准极限学习机相比，小波极限学习机由于其聚微性能在极短的训练时间内更好地逼近目标.一些实际基准回归问题上的测试验证了脊波极限学习机在其中大部分问题上达到更高的训练和泛化精度