简介：系统辨识旨在根据系统的输入输出数据来建立刻画系统动态行为的数学模型，是现代控制理论中的一个分支。通过辨识建立数学模型的目的是估计表征系统行为的重要参数，建立一个能模仿真实系统行为的模型，进一步用当前可测量的系统输入和输出预测系统未来的演变以及设计控制器。通过本课程的学习，希望学生对系统辨识的形成及发展有所了解，掌握基本概念、方法、理论和分析问题、解决问题的基本技能，为从事系统控制领域的研究与应用开发打下基础。
1. Lennart, L., System Identification: Theory for the User, Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1999.
2. Chen, H.F. and L. Guo, Identification and Stochastic Adaptive Control, Birkhauser, Boston, 1991.
赵文虓，毕业于山东大学，在中国科学院数学与系统科学研究院获得博士学位，现任中国科学院数学与系统科学研究院研究员。他的研究方向主要集中在随机系统的建模、估计与控制，包括变量选择与稀疏参数辨识、随机系统的递推估计与适应控制、分布式估计与优化等。赵文虓目前担任《系统科学与数学》编委，IEEE CSS Conference Editorial Board编委以及 IEEE CSS 北京分会秘书长等学术兼职，在2023获得国际自动控制联合会旗舰刊物<Automatica >的最佳论文奖。
分享时间：2024年5月7日 19:00-21:00
课程链接：https://campus.swarma.org/course/5314
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腾讯会议（报名付费课程可见）
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对复杂动态系统的定量认识与科学调控，系统学与控制论是关键基础。集智学园联合中科院数学与系统科学研究院多位控制科学与工程领域专家共同开设了《控制科学前沿理论与方法》系列课程，为面向控制专业领域学生以及跨领域的学习者做深度科普，帮助学习控制论的核心思想、框架与方法。
通过学习这些课程，学生将了解控制论的发展历程，掌握经典和现代控制方法，探索控制系统的美妙之处。此系列课程共计10节，从2024年4月2日起，每周二晚19:00-21:00线上上课。欢迎感兴趣的朋友报名参与！
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