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人-机器环境中人的性能、瞳孔和肌肉的控制功能、新陈代谢以及脑电波等等，已经获得了很成功的数学模型。类似的建模应用也可以在生态学、交通运输等领域中找到。总之，在科学研究、生产实践和社会经济活动中，存在大量地问题需要用系统辨识的理论去研究解决，这就是辨识理论发展的重要原因之一；另一方面，也由于现代计算工具的发展，使许多问题可以通过计算机加以解决，这又推动了辨识理论的发展。现在甚至可以这么说：大多数综合性的工程技术问题的良好解决，都离不开系统辨识的方法。实际系统（对象或过程）种类繁多，需借助数学模型来加以描述的特定问题不计其数，但从系统辨识的观点来看，系统表征的核心内容是如何根据观测的输入-输出数据去建立系统的数学模型，再利用这个模型对观测数据及产生这一数据的系统进行分析，以便更本质地了解数据的内存结构和系统的动态特性。因此，尽管实际系统千差万别，但从观测数据来说，大体可分为四类：确定性数据、随机性数据、模糊性数据及灰色数据。确定性数据反映事物（或系统）具有确定性或固定性，反映的是因果律。这类数据的建模方法实际上是经典的数学方法，大多数系统辨识方面的书都有详细的论述，本书的第二章介绍了系统辨识的经典方法。随机数据反映事物本身具有明确的含义，但事物出现与否是不确定的，这叫随机性，它是因果律的突破。本书的第六章讨论了随机数据的建模随机系统辨识。模糊数据反映事物本身没有精确的含义，这是由于外延的模糊而带来的不确定性，这叫模糊性，它是对排中律（非此即彼）的突破。本书的第八章讨论了模糊数据的建模模糊系统辨识。灰色数据反映事物的信息不完整性，部分信息已知部分信息未知的系统叫做灰色系统，本书的第七章讨论了灰色系统辨识。随机数据、灰色数据与模糊数据除了本身的特殊性外，还有其共性一不确定性。为了深刻地揭示它们的内在联系，本书又讨论了灰色时序混合模型与模糊时序混合模型的辨识问题。综上所述，本书在整体构思上是依据观测数据的性质来构造系统的数学模型，把随机系统、灰色系统和模糊系统的辨识有机地联系在一起，形成了一套独特的理论体系。这是本书与众不同之处。考虑到教材内容的完整性，需要将系统辨识的基本概念和基本知识介绍给读者，这就形戒了本书的第一章。接着将系统辩识的共性问题一模型的参数估计及阶次判定集中起来，为综合和统一各种系统辨识方法提供基础，这就构成了本书的第三章与第四章。当前，系统辨识这门学科的发展方兴未艾，越来越显示出旺盛的生命力，尤其是非线性系统、闭环系统及多变量系统的模型辨识正广泛引起人们的重视，因此本书的第五章作了简明阐述，以便为读者进行深入的研究指明方向。以上就是全书八章内容的构思和介绍。本教材是根据铁道部高等学校计算机、自动控制、工业电气自动化专业教学指导委员会的评选推荐而编写的，可作为运输自动化与控制学科的硕士研究生教学参考用书，亦可安排为40学时左右的大学高年级本科生与研究生的选修课程教材，还可供工程技术领域和非工程技术领域（如生态和环境科学、管理科学、经济科学、生物医学等)各类专业的研究生和科研、开发人员作为现代建模方法的参考或依据。本书由五邑大学教授吴今培主编，西南交通大学副教授张汉全和北方交通大学教授张风翥参加了编写工作。书中第一章由张汉全和吴今培共同编写；第二、五章由张凤翥编写：第三、四章与附录由张汉全编写；第六、七、八章由吴今培编写。全书由中南工业大学张明达教授主审。本书在编写过程中，中科院学部委员、华中理工大学杨叔
