分析目前我国系统辨识理论还可以运用哪些方面及存在的问题如何解

模型验证。分析国内系统辨识理论可以运用，系统辨识包括试验设计、模型结构确定、参数估计和模型验证四方面的内容及存在的问题解释。系统辨识理论的运用比较广泛，尤其是在处理非结构化模型问题时，能够避免数学方法的诸多局限。

在控制系统的分析和设计中，首先要建立系统的数学模型。控制系统的数学模型是描述系统内部物理量(或变量)之间关系的数学表达式。在静态条件下(即变量各阶导数为零)，描述变量之间关系的代数方程叫静态数学模型；而描述变量各阶导数之间关系的微分方程叫数学模型。如果已知输入量及变量的初始条件，对微分方程求解就可以得到系统输出量的表达式，并由此可对系统进行性能分析。因此，建立控制系统的数学模型是分析和设计控制系统的首要工作

建立控制系统数学模型的方法有分析法和实验法两种。分析法是对系统各部分的运动机理进行分析，根据它们所依据的物理规律或化学规律分别列写相应的运动方程。例如，电学中有基尔霍夫定律，力学中有牛顿定律，热力学中有热力学定律等。实验法是人为地给系统施加某种测试信号，记录其输出响应，并用适当的数学模型去逼近，这种方法称为系统辨识。近几年来，系统辨识已发展成一门独立的学科分支，本章重点研究用分析法建立系统数学模型的方法。

在自动控制理论中，数学模型有多种形式。时域中常用的数学模型有微分方程、差分方程和状态方程；复数域中有传递函数、结构图；频域中有频率特性等。

谢邀。

如果想通过程序代码实现传递函数的功能，需要将辨识得到的传递函数离散化并转化成差分方程，然后通过当前时刻和前几个时刻的数据即可计算得到当前时刻输出。k-1时刻的

举一个简单的例子说吧

假设单输入单输出传递函数是G=1/(s+1)

按采样周期Ts=001s离散得到离散传递函数G'=Y/U=000995z^-1/(1-099z^-1)

转化为差分方程为y(k)=099y(k-1)+000995u(k-1)

也就是说想要得到k时刻的输出y，需要通过k-1时刻的输出y与k-1时刻的输入u，编写程序时对之前时刻的数据加以记录即可

辨识工具箱我这边只是浅尝辄止，项目最后使用了神经网络辨识的方式，而且负责这块的人也并不是我。只是按照我自己仅有的理解加以解答，不知道是否对您有所帮助。能力所限，如果没有帮助还请见谅。

close all;

clear all;

dt = 001;

tmax = 20;

t = (0:dt:tmax)';

s = tf('s');

H = 6exp(-s)/(3s+1)

u = ones(2001,1);

y = lsim(H, u, t);

figure(1);

plot(t, u, t, y);

legend('u', 'y')

ylabel('Step Response')

xlabel('Time, Seconds')

grid

%下面是系统辨识过程

%先求出曲线的放大倍数

%第2001个输出可以看作是曲线的稳态值，即放大倍数

K = y(2001);

%用切线法进行系统辨识(a为曲线斜率最大处的斜率，)

a = (y(2)-y(1))/001;

t0 = 1;

for k = 2:2000

b = (y(k+1)-y(k))/001;

if b > a

a = b;

t0 = k;

end

end

tao = t0001;

%上面循环求出曲线斜率最大的地方（tao，0）

%下面式子求出惯性时间参数T

T = K/a;

s = tf('s');

H1 = Kexp(-taos)/(Ts+1)

u1 = ones(2001,1);

y1 = lsim(H1, u1, t);

figure(2);

plot(t, u1, t, y1);

legend('u1', 'y1')

ylabel('Step Response')

xlabel('Time, Seconds')

grid

%用两点法进行系统辨识（选择y(t1)=039和y(t2)=063这两个固定值）

d1 = abs(y(1)-039K);

t1 = 1;

for k = 2:2001

e1 = abs(y(k)-039K);

if e1 < d1

d1 = e1;

t1 = k;

end

end

d2 = abs(y(1)-063K);

t2 = 1;

for k = 2:2001

e2 = abs(y(k)-063K);

if e2 < d2

d2 = e2;

t2 = k;

end

end

tao1 = (2t1-t2)001;

T1 = 2(t2-t1)001

s = tf('s');

H2 = Kexp(-tao1s)/(T1s+1)

u2 = ones(2001,1);

y2 = lsim(H2, u2, t);

figure(3);

plot(t, u2, t, y2);

legend('u2', 'y2')

ylabel('Step Response')

xlabel('Time, Seconds')

grid

模块一：人工智能与教育（MOOC课程学习笔记）

一、了解AI的发展

1什么是人工智能？

人工智能（Artificial Intelligence）:包括人工和智能两个方面，人工是合成的、人造的意思，智能分为思维流派，知识阈值流派，进化流派。人工智能是一门自然科学，社会科学的 交叉学科 ，综合了信息、逻辑、思维、生物、心理、计算机、电子、语言机器人等学科。基础学科是数学，指导学科是哲学。可以从狭义和广义两个角度来定义。 从狭义角度来说 ，人工智能是计算机学科的一个分支，是用计算机模拟或实现的智能，研究如何使机器具有智能（特别是人类智能如何在计算机上实现或再现）的科学与技术。 从广义角度来说 ，人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和拓展人和其他动物的智能，以及开发各种机器智能和智能机器的理论、方法、技术及应用系统的综合性学科。

应用：智能快递服务，智能规划出行方案，题目拍照解析

2人工智能的类型和流派？

根据人工智能是否能真正实现推理、思考和解决问题，把人工智能分为 弱人工智能 和 强人工智能 。

弱人工智能 ：指不能制造出真正地推理和解决问题的智能机器，不真正拥有智能和自主意识，只专注于完成某个特定的任务。如搜索引擎、智能手机。

强人工智能 ::指真正能思维的智能机器，有知觉和自我意识。可分为类人，非类人。

人工智能可分为三个学派：符号主义学派（IBM深蓝的国际象棋比赛）、联结主义学派（谷歌kelipus相机）、行为主义学派（谷歌机器狗）

3人工智能发展阶段

人工智能的发展阶段大致可分为形成期、发展期、繁荣期。

形成期 （1956-1980）：这一时期符号主义盛行。

1956年人工智能这个词首次出现在达特茅斯会议上。约翰麦卡锡提出Artificial Intelligence一词，这标志着其作为一个研究领域的正式诞生。

1958年，有两层神经网络的感知机被提出，他是当时收个可以进行机器学习的人工神经网络。

1965年，约翰麦卡锡帮助MIT退出来世界上第一个带有视觉传感器，能识别并定位积木的机器人系统。

1968年，美国斯坦福研究所研制的移动式机器人Shakey具备一定的人工智能：感知、环境建模、行为规划、执行任务。是世界上第一代机器人，拉开了第三代机器人研发的序幕。

1974-1980：受数学模型、生物原型、技术条件，人工智能停滞期。

发展期 （1980-2000）:1980年，出现XCON的专家系统，能按照用户的需求，为计算机系统自动选择组件，帮助美国数字公司节约大量费用。

1982-1986：约翰霍普菲尔德发明了Hopfield网络，是一种结合了存储系统和二元系统的神经网络，可以让计算机以一种全新的方式处理信息。

1986年：BP反向传播算法催生了联结主义的发展。

1987-2000：再一次进入低谷期。

繁荣期 （2000-）：1997年：IBM深蓝

2006年：辛顿提出深度学习神经网络打破BP发展瓶颈。

2011年：沃森作为选手参加《危险边缘》取胜。

2012年：卷积神经网络，谷歌自动驾驶汽车

2013年：深度学习算法识别率高达99%

2016年：AlphaGo

2017年：AlphaGo Zero、索菲亚

二、AI的关键技术

4什么是机器学习？

机器学习是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学的交叉学科。研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能。核心是重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

5机器学习的分类

（1）根据 学习方法 可分为 传统机器学习 和 深度学习

传统机器学习 ：从一些观测样本出发，试图发现不能通过原理分析获得的规律，实现对未来数据行为或趋势的准确预测。主要特点是平衡了学习结果的有效性和学习模型的可解释性，为解决有限样本的学习问题提供了一种框架。主要用于有限样本学习下的，模式分类、回归分析、概率密度估计。应用：自然语言处理、语音识别、图像识别、信息检索、生物信息。

深度学习 ：是建立深层结构模型的学习方法。特点是多层神经网络。形成了卷积神经网络（用于空间性分布数据）和循环神经网络两类模型（用于时间性分布数据）。

区别：案例分析：狗和猫等动物的识别。

传统机器学习需要先定义相应的面目特征，如有没有胡须、耳朵、鼻子、嘴巴的模样等，以此来进行对象的分类识别。深度学习则会自动找出这个分类问题所需要的重要特征，并进行对象识别。

（2）根据 学习模式 可分为 监督学习 、 无监督学习 、 强化学习

监督学习 ：利用已标记的有限训练数据集，通过某种学习策略建立一个模型，实现对新数据的分类。特点是要求训练样本的分类标签已知。特点是不需要训练样本和人工标注数据。

无监督学习 ：利用无标记的有限数据描述隐藏在未标记数据中的结构或规律。

强化学习 ：也称增强学习，他是智能系统从环境到行为映射的学习，以使强化信号函数值最大。特点是没有监督者，只有一个反馈信息，反馈是延迟的，不是立即生成的。

（3）根据 算法特点 可分为 迁移学习 、 主动学习 、 演化学习

迁移学习 ：当在某些领域无法取得足够多的数据进行模型训练时，利用另一领域数据获得的关系进行的学习。

主动学习： 通过一定的算法查询最有用的未标记样本，并交由专家进行标记，然后用查询到的样本训练分类模型来提高模型的精度。

演化学习： 对优化问题性质要求极少，只需能够评估解的好坏即可，适用于求解复杂的优化问题，也可直接用于多目标优化。演化算法包括粒子群优化算法、多目标优化算法。

6什么是大数据？

大数据 是指包含搜集、保存、管理、分析在内的动态的 数据集合 。特征是规模性、高速性、多样性、价值性、真实性

在教育中的应用：教育数据挖掘和学习分析

教育数据挖掘 是对学习行为和过程进行量化、分析和建模，利用统计学、机器学习和数据挖掘等方法来分析 教与学过程中所产生的所有数据。

学习分析技术 是对学习者及其学习环境的数据测量、收集和分析，从而理解和 优化学习过程以及学习环境 。

7什么是知识图谱？

知识图谱是一个将现实世界映射到数据世界，由节点和边组成的语义网络。其中节点代表物理世界的实体或概念，边代表实体的属性和他们之间的关系。现实世界存在各种各样的关系，知识图谱就是合理摆放他们之间的关系。本质上是一种语义网络，旨在描述客观世界中的概念、实体、事件及其之间的关系。

从领域上来看可分为：通用知识图谱和特定领域知识图谱。

应用：语义搜索、智能问答、可视化决策支持

教育领域的应用：在智能教学系统中，利用知识图谱技术挖掘与答案相关的知识点，为学习者提供更合适的导学建议。

7什么是自然语言处理（Natural Language Process，nlp）？

自然语言处理是计算机科学、人工智能、语言学关注计算机和人类自然语言之间的相互作用的领域，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信 的各种理论和方法。

8自然语言的处理过程？

包括自然语言理解和自然语言生成两个部分。

9自然语言处理的研究领域？

研究领域十分广泛，如：机器翻译、语义理解、问答系统。文本分析（自动作文评价系统）、推荐系统

10自然语言处理面临的四大挑战？

词法、句法、语义、语用和语音等不同层面存在不确定性；

新的词汇、术语、语义和语法导致未知语音现象的不可预测性；

数据资源的不充分使其难以覆盖复杂的语音现象；

语义知识的模糊性和错综复杂的关联性难以用简单的数学模型描述。

11机器人技术

第一代机器人是程序控制机器人，它们能够按照拟定程序进行重复工作；

第二代机器人是自适应机器人，自身配备相应的感觉传感器，能随环境的变化而改变自己的行为，但还没有达到完全自治的程度；

第三代机器人是智能机器人，它们带有多种传感器，能对感知到的信息进行处理，控制自己的行为，具有很强的自适应能力、学习能力和自治功能。

智能控制方法：专家控制、模糊控制、神经网络控制、专家递阶控制

12什么是跨媒体智能？

跨媒体：文本、图像、语音、视频及其交互属性将会紧密混合在一起。

跨媒体智能是实现机器认知外部世界的基础智能。（潘云鹤）

13跨媒体智能的关键技术？

跨媒体智能检索、跨媒体分析推理、跨媒体知识图谱构建、跨媒体智能存储

14跨媒体智能的应用？

智能城市、医学、教育领域（可穿戴技术、脑机接口。多模态的角度）

15智能时代的教育挑战？

挑战一：如何培养具有AI素养的时代人才？

挑战二：教育管理者如何重构工作流程？

挑战三：教师如何应对人工智能带来的冲击？

挑战四：教师如何应用人工智能转变教学方式？

挑战五：学生如何运用人工智能技术转变学习行为和方式？

挑战六：智能时代课程内容如何改造升级？

挑战七：如何应对人工智能教育中的伦理、社会及安全问题？

17AI教育应用的内涵与特征？

智能教育：狭义的人工智能教育：以人工智能为内容的教育，目的是培养掌握机器智能技术的专业化人才，以满足技术发展的需要。广义的智能教育：智能技术支持的教育、学习智能技术的教育、促进智能发展的教育。

智慧教育：是在信息技术的支持下，为发展学生智慧能力而开展的教育，他强调构建技术融合的学习环境，使教师能够高效率的教学、使学生能够个性化学习。

智能教育是技术使能的教育。智能技术不但让学习环境更丰富、灵巧，也让机器在某些方面具有类人甚至超人的智能。

智慧教育则是智慧教育理念引领的，先进的智慧教育理念决定了智慧教学法的模态，不同的模态需要教师具备相应的教学技能，这些技能需要智能环境的支持才能得以实施。

18人工智能在教育中的应用的特征？

智能化

人工智能技术是促变教育信息化的核心技术，具备转变教与学方式的潜能。未来在教育领域将会有越来越多支持教与学的智能工具。智能教育将会给学习者带来新的学习体验，为教师实施高质量的教学提供基础。在教育信息技术支持下打造出教育信息生态系统，将在线学习环境与现实情境无缝融合，使人机交互更加便捷智能，泛在学习、个性化学习将成为一种新常态。

人机协同

人机协同教育可以发挥教师与人工智能的不同优势，促进学生的个性化发展。机器主要负责重复性、单调性、递归性的工作，教师负责创造性、情感性、启发性的工作。

教学自动化

人工智能可直接应用学科知识、教学法知识、学习者知识，实现知识传播的自动化，因此可用于支持教育活动

个性化

为了扩大教学规模、提高教学效率，传统的教学组织采用班级授课制，类似于工厂批量化生产，忽视了学生之间的个性化差异。人工智能时代的到来时教学组织方式趋向个性化教育成为可能。人工智能可分析每位学生的过程性学习数据，精准鉴别其知识水平、学习需求、个人爱好，并构建学习者模型，据此实现个性化资源、学习路径、学习服务的推送。这意味着批量化生产教育时代的终结，个性化教育的开始。

跨学科融合

人工智能涉及多个学科领域，单一的学科教学已无法满足社会发展的需求，跨学科融合教学受到推崇。为了适应学生个性化发展，未来的教育更应该培养学生多元的综合性发展。以人工智能为核心，提供真实问题情境的项目实践，侧重激发、培养和提高学生的计算思维、创新思维和元认知。

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