IDENTYFIKACJA I AGREGACYJNE MODELOWANIE NIELINIOWYCH SYSTEMÓW DYNAMICZNYCH

Przedmowa
1. Wprowadzenie – nieliniowe systemy dynamiczne

1.1. Reprezentacja systemów nieliniowych za pomocą szeregu Volterry
1.2. Systemy o strukturze blokowej
1.3. Podsumowanie

2. Wybrane metody identyfikacji systemów o strukturze blokowej

2.1. Modelowanie a identyfikacja systemów
2.2. Bazowe algorytmy identyfikacji systemów – przegląd
2.3. Identyfikacja systemów Wienera
2.4. Identyfikacja systemów LNL
2.5. Identyfikacja systemów Hammersteina typu MISO
2.6. Podsumowanie

3. Agregacja estymatorów funkcji regresji

3.1. Ogólne sformułowanie zadania agregacji
3.2. Konstrukcja i własności statystyczne słowników
3.3. Klasyfikacja zadań agregacji
3.4. Optymalna szybkość agregacji
3.5. Konstrukcja agregatora – model ogólny
3.6. Podsumowanie

4. Metody agregacji wypukłej w modelowaniu systemów

4.1. Systemy nieliniowe z pamięcią skończoną
4.2. Systemy nieliniowe z pamięcią nieskończoną
4.3. Modelowanie nieliniowości w systemach o strukturze blokowej
4.4. Podsumowanie

5. Metody agregacji selektywnej w modelowaniu systemów

5.1. Systemy nieliniowe z pamięcią skończoną
5.2. Systemy nieliniowe z pamięcią nieskończoną
5.3. Podsumowanie

Zakończenie
Dodatek A. Jądrowy estymator funkcji regresji
Dodatek B. Nierówności, tożsamości i lematy techniczne
Spis rysunków
Bibliografia
Skorowidz