英国系统识别与人工智能EEEN40231System Identification and Artificial Intelligence课程介绍

系统识别与人工智能

EEEN40231

System Identification and Artificial Intelligence

学习目标

课程内容：

本课程旨在使学生理解：系统识别和人工智能算法如何用于动态系统建模；如何使用最小二乘法和优化方法进行参数估计；噪声对参数估计的影响以及测量理论对识别过程的相关性。

课程大纲：

1、系统识别

• 系统识别问题示例。

• 测量与统计。

• 非参数方法：时域与频域。

• 最小二乘问题。统计基础。

• 参数方法（ARX、OE）。

• 输入设计。

• 优化：OE 的梯度方法。

• 递归估计。

• 验证。

2、人工智能（用于动态系统建模）

• 人工智能导论。

• 神经网络模型（单层和多层神经网络）。

• 深度学习（神经网络）。

• 学习与优化方法。

• 性能评估。

学习成果：

完成本课程后，学生将能够：

1、使用不同选择标准测试和验证神经网络模型。

2、基于输入输出数据优化神经网络模型参数。

3、在MATLAB环境下应用最小二乘法和梯度下降优化算法进行系统识别。

4、展示对测量理论中统计概念的理解。

5、展示对动态系统识别技术的方法的理解。

6、应用神经网络模型构建动态模型。

7、展示对人工智能及其在动态模型中的基本步骤的理解。

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