本书主要是探讨面向控制需求的闭环辨识的基本理论以及工程应用技术，探索可工程实现的闭环辨识新方法和新技术。 本书提出了新的辨识六要素定义，关于闭环辨识的可辨识性和可辨识条件的新看法，模型辨识准确度的新定义和通用指标，不稳定过程的闭环辨识新方法，辨识数据采集的参数优化方法以及闭环辨识设定值激励的新技术。本书尽力避免那些晦涩难懂、故弄玄虚和空洞无物的理论阐述，致力于可解决工程实际问题的理论应用问题的研究。所提出的理论方法和应用技术可以认为是当前流行的大数据分析中急需的一种人工智能应用技术———数据驱动建模技术，利用它可完成通用的受控过程的模型自动创建任务。 本书适合于从事控制理论应用研究以及有关大数据分析、人工智能、智能工厂、智能机器和智能识别研究的高校师生和研究所研究人员参考，也适合于从事电力、化工、信息、能源等产业的有关自动化及智能装备的研发人员、维护工程师和技术人员阅读。
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