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上册1

第1章　绪论1

1.1　系统与模型1

1.1.1 系统1

1.1.2　模型7

1.2　系统建模11

1.2.1 建模过程的信息源12

1.2.2　建模的途径13

1.2.3　模型的可信度15

1.2.4　建模的一般原则16

1.2.5　建模的一般过程18

1.2.6　模型文档21

1.3 系统仿真22

1.3.1　仿真的依据22

1.3.2　仿真的定义26

1.3.3　仿真的分类27

1.3.4 系统仿真的定义30

1.3.5 系统仿真的一般过程31

1.3.6 系统仿真技术的应用33

1.3.7 系统仿真技术的特点35

1.3.8　仿真系统36

1.4　系统建模与仿真技术37

1.4.1 系统建模与仿真技术的含义37

1.4.2 系统建模与仿真技术体系37

1.4.3 系统建模与仿真技术研究与应用中值得关注的若干焦点40

1.5　本书的结构52

第2章　概念建模55

2.1　引言55

2.2　概念建模现状56

2.3　概念建模过程59

2.4　概念建模方法60

2.4.1　基于实体—关系的概念建模方法60

2.4.2　基于面向对象的概念建模方法61

2.4.3　基于本体的概念建模方法66

2.5　常用概念建模语言69

2.5.1 基于UML的概念建模69

2.5.2　基于XML的概念建模71

2.5.3　基于IDEF的概念建模75

2.6　概念模型在仿真中的应用78

第3章　基于系统辨识的建模方法81

3.1　系统辨识概述81

3.1.1 系统辨识的定义81

3.1.2 系统辨识的有关概念82

3.1.3 系统辨识的基本过程84

3.1.4 系统辨识方法85

3.2　模型参数辨识的最小二乘法86

3.2.1 最小二乘原理86

3.2.2　最小二乘整批算法87

3.2.3 最小二乘递推算法92

3.3　模型阶次的辨识方法100

3.3.1　Hankel矩阵法100

3.3.2　行列式比（或积矩矩阵）法103

3.3.3　信息准则法104

3.3.4 最终预报误差准则法107

3.3.5 小结108

3.4　闭环系统辨识109

第4章　基于人工神经网络的建模方法113

4.1　人工神经网络简介113

4.1.1　人工神经元模型113

4.1.2　人工神经网络的分类116

4.1.3　人工神经网络的工作过程118

4.1.4　人工神经网络的学习方式119

4.1.5　人工神经网络的学习规则120

4.1.6　人工神经网络的几何意义122

4.1.7　人工神经网络建模的特点124

4.2　BP网络124

4.2.1 BP网络结构124

4.2.2 BP学习算法125

4.2.3　BP算法的计算步骤129

4.2.4 BP算法示例130

4.2.5　BP算法的不足及其改进133

4.2.6　BP网络工程应用中的若干问题135

4.3　反馈式神经网络140

4.3.1 连续型Hopfield网络141

4.3.2 离散型Hopfield网络149

4.4　人工神经网络应用示例154

4.4.1 人工神经网络用于CGF智能行为建模154

4.4.2　人工神经网络用于规则搜索159

第5章　基于灰色系统理论的建模方法166

5.1　引言166

5.1.1 灰色系统的概念与基本原理166

5.1.2　几种不确定性方法的比较168

5.1.3 灰色系统理论在横断学科群中的地位169

5.1.4　灰色系统建模基础170

5.2　GM（1,1）模型181

5.2.1 灰色微分方程181

5.2.2 GM（1,1）模型的建立182

5.2.3　模型精度的检验184

5.2.4 GM（1,1）模型群190

5.2.5 GM（1,1）模型的适应范围192

5.3 GM（1,1）模型的修正模型193

5.3.1　残差GM（1,1）模型193

5.3.2　残差均值修正GM（1,1）模型197

5.3.3　尾部数列GM（1,1）修正模型199

第6章　随机变量模型的建模方法202

6.1　引言202

6.2　分布类型假设202

6.3　分布参数估计205

6.4　分布假设检验208

第7章　基于层次分析法的建模方法216

7.1　引言216

7.2　基本层次分析法217

7.2.1 层次分析法的步骤217

7.2.2　递阶层次结构的建立217

7.2.3　构造两两比较的判断矩阵219

7.2.4　单一准则下元素相对排序权重计算220

7.2.5　判断矩阵的一致性检验221

7.2.6　计算各层元素对目标层的总排序权重223

7.3　群组层次分析法226

7.3.1 引言226

7.3.2　群组决策综合方法226

7.4　灰色层次分析法228

7.4.1　步骤228

7.4.2 示例232

7.5　模糊层次分析法242

7.5.1 引言242

7.5.2　方法描述243

7.5.3 应用245

第8章　连续系统的建模与仿真248

8.1　引言248

8.2　微分方程的机理建模方法249

8.2.1　建模步骤249

8.2.2　建模示例250

8.2.3　非线性系统模型的线性化255

8.3　状态空间模型的建模方法262

8.3.1 根据物理学定律直接建立状态空间模型262

8.3.2 由微分方程建立状态空间模型267

8.3.3 由传递函数建立状态空间模型275

8.3.4　状态方程的标准化281

8.4　面向结构图的模型283

8.4.1　典型环节的选择283

8.4.2 面向结构图的系统方程描述285

8.5　数值积分法287

8.5.1 常用的几种数值积分法287

8.5.2　误差、收敛性与稳定性分析301

8.5.3　数值积分法的选择与计算步长的确定306

8.6　离散相似法315

8.6.1　基本原理316

8.6.2　保持器的类型317

8.6.3 离散相似法的步骤319

8.6.4 离散相似法的精度与稳定性320

8.6.5 用数字补偿器提高离散相似法的精度和稳定性322

8.7　转移矩阵法（时域离散相似法）322

8.7.1 系统的离散状态空间模型322

8.7.2　典型环节的离散状态空间模型326

8.7.3　矩阵指数的计算329

8.7.4　举例332

8.8　增广矩阵法333

8.8.1 增广矩阵法的基本思想333

8.8.2　典型输入作用下的增广矩阵334

8.9　置换法338

8.9.1 图斯汀置换法的推导338

8.9.2　性质340

8.9.3　举例340

8.10　根匹配法341

8.11　时域矩阵法346

8.12　仿真算法的几个问题350

8.12.1 病态方程的仿真算法350

8.12.2 实时仿真算法351

8.12.3　仿真算法的选择与比较354

8.13　基于数值积分法（面向方程）的连续系统仿真355

8.14　基于离散相似法（面向结构图）的连续系统仿真356

8.14.1 系统的数学模型356

8.14.2 系统的仿真模型357

8.14.3　编程技巧问题358

仿真实验364

F.1 面向方程的数值积分方法仿真364

F.2 面向结构图的离散相似法仿真366