Book Description: Bayesian Real-Time System Identification: From Centralized to Distributed Approach Author: Ke Huang March 21, 2023 Summary: This book presents recent advancements in Bayesian real-time system identification, offering two distinct viewpoints on data processing for system identification, including centralized and distributed approaches. The centralized Bayesian identification framework addresses difficult real-time parameter estimation issues, such as outlier detection and noise parameter tracking. Moreover, real-time Bayesian model selection is introduced to address model mispecification issues. On the other hand, a distributed Bayesian identification framework is presented to handle asynchronous data and multiple outlier-corrupted data. This book provides sufficient background information to comprehend Bayesian techniques for resolving real-time system identification issues in civil and other engineering fields. Illustrative examples enable readers to rapidly grasp the algorithms and their applications, making it an excellent resource for graduate students and researchers in civil and mechanical engineering, as well as practitioners seeking practical solutions to engineering challenges. Introduction: The world is changing at an unprecedented rate, and technology is evolving faster than ever before. As we move forward in this fast-paced environment, it is crucial to understand the technological process of developing modern knowledge. Bayesian Real-Time System Identification: From Centralized to Distributed Approach offers a comprehensive overview of recent advancements in Bayesian real-time system identification, highlighting two distinct perspectives on data processing for system identification - centralized and distributed approaches.

Bayesian Real-Time System Identification: From Centralized to Distributed Approach Автор: Ke Huang March 21, 2023 Резюме: В этой книге представлены последние достижения в байесовской идентификации систем в реальном времени, предлагающие две различные точки зрения на обработку данных для идентификации систем, включая централизованные и распределенные подходы. Централизованная структура байесовской идентификации решает сложные проблемы оценки параметров в реальном времени, такие как обнаружение выбросов и отслеживание шумовых параметров. Кроме того, выбор байесовской модели в реальном времени вводится для решения проблем неправильного определения модели. С другой стороны, представлена структура распределенной байесовской идентификации для обработки асинхронных данных и множества данных, поврежденных выбросами. Эта книга предоставляет достаточную справочную информацию для понимания байесовских методов для решения проблем идентификации системы в реальном времени в гражданских и других инженерных областях. Иллюстративные примеры позволяют читателям быстро понять алгоритмы и их приложения, что делает его отличным ресурсом для аспирантов и исследователей в области гражданского и машиностроения, а также для практиков, ищущих практические решения инженерных проблем. Введение: Мир меняется беспрецедентными темпами, а технологии развиваются быстрее, чем когда-либо прежде. По мере продвижения вперед в этой быстро развивающейся среде крайне важно понимать технологический процесс развития современных знаний. Bayesian Real-Time System Identification: From Centralized to Distributed Approach предлагает всесторонний обзор последних достижений в байесовской идентификации систем в реальном времени, выделяя две различные точки зрения на обработку данных для идентификации систем - централизованные и распределенные подходы.

Bayesian Real-Time System Identity: From Centralization to Distributed Approach Autore: Ke Huang March 21, 2023 Riepilogo: Questo libro presenta gli ultimi progressi nell'identificazione in tempo reale dei sistemi da parte dei bayesiani, che offrono due diversi punti di vista sull'identificazione dei sistemi, inclusi approcci centralizzati e distribuiti. La struttura centralizzata dell'identificazione bayesiana risolve i problemi di valutazione dei parametri in tempo reale, come il rilevamento delle emissioni e il monitoraggio dei parametri acustici. Inoltre, la selezione in tempo reale del modello bayesiano viene immessa per risolvere i problemi di definizione del modello non corretta. D'altra parte, la struttura dell'identificazione bayesiana distribuita per l'elaborazione di dati asincroni e di numerosi dati danneggiati dalle emissioni. Questo libro fornisce informazioni sufficienti per comprendere le tecniche bayesiane per risolvere i problemi di identificazione in tempo reale del sistema in aree civili e di ingegneria. Gli esempi illustrativi permettono ai lettori di comprendere rapidamente gli algoritmi e le loro applicazioni, rendendolo un'ottima risorsa per gli studenti di laurea e i ricercatori di ingegneria civile e meccanica e per gli esperti che cercano soluzioni pratiche ai problemi di ingegneria. Introduzione: Il mondo sta cambiando a un ritmo senza precedenti e la tecnologia è più veloce che mai. Mentre avanziamo in questo ambiente in rapida evoluzione, è fondamentale comprendere il processo tecnologico di sviluppo delle conoscenze moderne. Bayesian Real-Time System Identity: From Centralization to Distributed Approach offre una panoramica completa degli ultimi progressi nell'identificazione in tempo reale dei sistemi in Bayesz, evidenziando due diversi punti di vista sull'elaborazione dei dati per l'identificazione dei sistemi: approcci centralizzati e distribuiti.

''

Bayesian Real-Time System Identification： CentralizedからDistributed Approachへの移行Ke Huang March 21、2023要約：本書では、リアルタイムベイズのシステム識別における最新の進歩を紹介します。一元化されたベイズ識別フレームワークは、アウトリエ検出やノイズパラメータ追跡などの複雑なリアルタイムパラメータ推定問題を解決します。さらに、モデル誤認の問題に対処するために、リアルタイムのベイジアンモデル選択が導入されます。一方、非同期データを処理するための分散ベイズ同定構造と、損傷を受けた複数のデータを提示する。本書は、土木その他の工学分野におけるリアルタイムのシステム識別の問題を解決するためのベイズ法を理解するための十分な背景情報を提供します。例えば、読者はアルゴリズムとその応用をすばやく理解することができ、土木・機械工学の大学院生や研究者、工学問題の実践的解決を求める実践者にとって優れたリソースとなっています。はじめに：世界はかつてないペースで変化しており、技術はこれまでになく速く進歩しています。この急速に発展していく環境の中で、現代の知識を発展させる技術プロセスを理解することが重要です。Bayesian Real-Time System Identification： CentralizedからDistributed Approachまで、ベイズのリアルタイムシステム識別における最新の進歩の包括的な概要を提供します。