Активная идентификация стохастических динамических систем. Планирование эксперимента для моделей непрерывно-дискретных систем. Учебное пособие

13.Сухарев А.Г. Курс методов оптимизации / А.Г. Сухарев, А.В. Тимохов, В.В. Федоров. – М.: Наука, 1986. – 328 с.

14.Жиглявский А.А. Методы поиска глобального экстремума / А.А. Жиг-

лявский, А.Г. Жилинскас. – М.: Наука, 1991. – 248 с.

15. Измаилов А.Ф. Численные методы оптимизации / А.Ф. Измаилов, М.В. Солодов. – М.: Физматлит, 2008. – 320 с.

16. Сергеев Я.Д. Диагональные методы глобальной оптимизации / Я.Д. Сергеев, Д.Е. Квасов. – М.: Физматлит, 2008. – 352 с.

17.Гладких Б.А. Методы оптимизации и исследование операций для бакалавров информатики. Ч. 2. Нелинейное и динамическое программирование / Б.А. Гладких. – Томск: Изд-во НТЛ, 2011. – 264 с.

18.Чубич В.М. Активная идентификация стохастических линейных дискретных систем, описываемых моделями в пространстве состояний и

ARMAX-моделями / В.И. Денисов, И.Л. Еланцева, В.М. Чубич // Сибирский журнал индустриальной математики. – 2000. – Т. 3. – № 1(5) – С. 87–100.

19. Chubich V.M. Application of methods of experiment design theory in problem of stochastic nonlinear discrete systems identification / V.M. Chubich // ACIT – CDA 2010. The IASTED intern. conf. on automation, control, and information technology – control, diagnostics, and automation, Novosibirsk, Russia: proceedings. – Novosibirsk, 2010. – P. 272–279.

20. Чубич В.М. Информационная технология активной параметрической идентификации стохастических квазилинейных дискретных систем / В.М. Чубич // Информатика и ее применения. – 2011. – Т. 5. – Вып. 1. – С. 46–57.

21. Чубич В.М. Активная параметрическая идентификация стохастических дискретных систем во временной области / В.И. Денисов, В.М. Чубич, О.С. Черникова // Сибирский журнал индустриальной математики. – 2003. – Т. 6. – № 3(15). – С. 70–87.

22.Чубич В.М. Оптимальная идентификация дискретных систем на основе метода статистической линеаризации / В.М. Чубич // Информационные технологии и вычислительные системы. – 2010. – № 4. – С. 47–56.

23.Чубич В.М. Активная параметрическая идентификация стохастических нелинейных непрерывно-дискретных систем на основе линеаризации во вре-

менной области / В.М. Чубич // Информационно-управляющие системы. – 2010. – № 6(49). – С. 54–61.

24.Топчеев Ю.И. Атлас для проектирования систем автоматического регулирования / Ю.И. Топчеев. – М.: Машиностроение, 1989. – 752 с.

25.Филлипс Ч. Системы управления с обратной связью / Ч. Филлипс,

Р. Харбор. – М.: Лаборатория базовых знаний, 2001. – 616 с.

26.Пугачев В.С. Основы статистической теории автоматических систем / В.С. Пугачев, И.Е. Казаков, Л.Г. Евланов. – М.: Машиностроение, 1974. – 400 с.

27.Синицын И.Н. Фильтры Калмана и Пугачева / И.Н. Синицын. – М.: Логос, 2007. – 776 с.

91

28.Чубич В.М. Особенности вычисления информационной матрицы Фишера в задаче активной параметрической идентификации стохастических нелинейных непрерывно-дискретных систем / В.М. Чубич // Научный вестник НГТУ. – 2009. – №1(34). – С. 41 – 54.

29.Jazwinski A.H. Stochastic processes and filtering theory / A.H. Jazwinski. – New York: Academic press, 1970. – 376 p.

30.Огарков М.А. Методы статистического оценивания параметров случайных процессов / М.А. Огарков. – М.: Энергоатомиздат, 1990. – 208 с.

31.Gupta N.K. Computational aspects of maximum likelihood estimation and reduction in sensitivity function calculations / N.K. Gupta, R.K. Mehra // IEEE Trans. Automat. Control. – 1974. – V. 19 – №6. – P.774-783.

32. Åström K.J. Maximum likelihood and prediction errors methods / K.J. Åström // Automatica. – 1980. – V.16– P.551-574.

33.Льюнг Л. Идентификация систем. Теория для пользователя / Л. Льюнг. – М.: Наука, 1991. – 432 с.

34.Рао С.Р. Линейные статистические методы и их применения / С.Р. Рао. – М.: Наука, 1968. – 548 с.

35.Леман Э. Теория точечного оценивания / Э. Леман. – М.: Наука, 1991. –

448 с.

36.Боровков А.А. Математическая статистика / А.А. Боровков. – Новосибирск: Наука; Изд-во Ин-та математики, 1997. – 772 с.

37.Ивченко Г.И. Введение в математическую статистику / Г.И. Ивченко, Ю.И. Медведев. – М.: Изд-во ЛКИ, 2010. – 600 с.

38.Денисов В.И. Особенности вычисления информационной матрицы Фишера в задаче активной параметрической идентификации стохастических линейных непрерывно-дискретных систем / В.И. Денисов, В.М. Чубич, Д.И. Бобылева // Научный вестник НГТУ. – 2004. – № 2(17). – С. 45–57.

39.Чубич В.М. Алгоритм вычисления информационной матрицы Фишера в задаче активной параметрической идентификации стохастических нелинейных непрерывно-дискретных систем / В.М. Чубич // Научный вестник НГТУ.

–2009. – № 3(36). – С. 15–22.

40.Чубич В.М. Вычисление производных информационной матрицы Фишера по компонентам входного сигнала в задаче активной параметрической идентификации стохастических нелинейных непрерывно-дискретных систем / В.М. Чубич, Е.В. Филиппова // Научный вестник НГТУ. – 2010. – №2(39). – С. 53–63.

41.Чубич В.М. Нахождение производных от информационной матрицы Фишера по компонентам входного сигнала для стохастических непрерывнодискретных моделей, полученных в результате применения статистической линеаризации / В.М. Чубич, Е.В. Филиппова // Научный вестник НГТУ. – 2011. – № 4(45). – С. 35–48.

42.Денисов В.И. Алгоритм вычисления производных от информационной матрицы Фишера по компонентам входного сигнала для стохастических

92