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 Identification : From Centralized to Distributed Approach Auteur : Ke Huang Mars 21, 2023 Résumé : Ce livre présente les dernières avancées de l'identification des systèmes bayésiens en temps réel, offrant deux points de vue différents sur le traitement des données pour l'identification des systèmes, y compris centralisée et approches distribuées. Une structure d'identification bayésienne centralisée résout les problèmes complexes d'estimation des paramètres en temps réel, tels que la détection des émissions et le suivi des paramètres sonores. De plus, le choix du modèle bayésien en temps réel est introduit pour résoudre les problèmes de définition incorrecte du modèle. D'autre part, on présente une structure d'identification bayésienne distribuée pour le traitement des données asynchrones et de la pluralité des données endommagées par les émissions. Ce livre fournit des informations de base suffisantes pour comprendre les méthodes bayésiennes pour résoudre les problèmes d'identification en temps réel du système dans les domaines civils et d'autres domaines du génie. s exemples illustratifs permettent aux lecteurs de comprendre rapidement les algorithmes et leurs applications, ce qui en fait une excellente ressource pour les étudiants diplômés et les chercheurs en génie civil et mécanique, ainsi que pour les praticiens qui cherchent des solutions pratiques aux problèmes d'ingénierie. Introduction : monde change à un rythme sans précédent et la technologie évolue plus vite que jamais. À mesure que nous progressons dans cet environnement en évolution rapide, il est essentiel de comprendre le processus technologique de développement des connaissances modernes. Bayesian Real-Time System Identification : From Centralized to Distributed Approach offre un aperçu complet des dernières avancées en matière d'identification des systèmes bayésiens en temps réel, mettant en évidence deux points de vue différents sur le traitement des données pour l'identification des systèmes - des approches centralisées et distribuées.

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: From Centralized to Distributed Approach Autor: Ke Huang März 21, 2023 Zusammenfassung: Dieses Buch stellt die neuesten Fortschritte in Bayesian Real-Time System Identification vor und bietet zwei verschiedene Perspektiven auf die Datenverarbeitung zur Identifizierung von Systemen, einschließlich zentralisierter und verteilter Ansätze. Die zentrale Struktur der Bayes'schen Identifikation löst komplexe Probleme der Echtzeit-Parameterschätzung wie Emissionserkennung und Rauschparameterverfolgung. Zusätzlich wird eine Echtzeit-Auswahl des Bayes'schen Modells eingeführt, um die Probleme der fehlerhaften Modelldefinition zu lösen. Zum anderen wird eine verteilte Bayes'sche Identifikationsstruktur zur Verarbeitung asynchroner Daten und einer Vielzahl von durch Ausreißer beschädigten Daten dargestellt. Dieses Buch bietet genügend Hintergrundinformationen, um Bayes'Methoden zu verstehen, um die Echtzeit-Systemidentifikationsprobleme in zivilen und anderen technischen Bereichen zu lösen. Illustrative Beispiele ermöglichen es den sern, Algorithmen und ihre Anwendungen schnell zu verstehen, was sie zu einer großartigen Ressource für Doktoranden und Forscher im Bereich Bauingenieurwesen und Maschinenbau sowie für Praktiker macht, die praktische Lösungen für technische Probleme suchen. Einleitung: Die Welt verändert sich in einem beispiellosen Tempo und die Technologie entwickelt sich schneller als je zuvor. Wenn e in dieser schnelllebigen Umgebung vorankommen, ist es von entscheidender Bedeutung, den technologischen Prozess der Entwicklung des modernen Wissens zu verstehen. Bayesian Real-Time System Identification: From Centralized to Distributed Approach bietet einen umfassenden Überblick über die neuesten Fortschritte bei der Bayesian Real-Time System Identification und hebt zwei verschiedene Perspektiven auf die Datenverarbeitung zur Identifizierung von Systemen hervor - zentralisierte und verteilte Ansätze.

Bayesian Real-Time System Identification: From Centralized to Distributed Application By Ke Huang 21 במרץ 2023 Summary: ספר זה מציג את ההתקדמות האחרונה בזיהוי מערכת בייסיאנית בזמן אמת, ומציע שתי נקודות מבט שונות על עיבוד מידע לזיהוי מערכת, לרבות גישות מרכתיות. מסגרת זיהוי מרכזית של בייסיאן פותרת בעיות אומדן פרמטרים מורכבות בזמן אמת כמו איתור חריג ומעקב אחר פרמטר רעש. בנוסף, בחירת מודל בייסיאני בזמן אמת מוצגת לטיפול בבעיות של זיהוי מוטעה של מודל. מצד שני, מוצג מבנה זיהוי בייסיאני מבוזר לעיבוד מידע אסינכרוני (asynchronous data). ספר זה מספק מספיק חומר רקע להבנת שיטות בייסיאניות לפתרון בעיות זיהוי מערכות בזמן אמת בתחומים אזרחיים והנדסיים אחרים. דוגמאות אילוסטרציה מאפשרות לקוראים להבין במהירות את האלגוריתמים והיישומים שלהם, מה שהופך אותם למשאב מצוין עבור סטודנטים וחוקרים לתואר שני בהנדסה אזרחית ומכנית, כמו גם עבור עובדים המחפשים פתרונות מעשיים לבעיות הנדסיות. מבוא: העולם משתנה בקצב חסר תקדים, והטכנולוגיה מתקדמת מהר יותר מאי פעם. כשאנו מתקדמים בסביבה מתפתחת במהירות זו, חיוני להבין את התהליך הטכנולוגי של פיתוח ידע מודרני. Bayesian Real-Time System Identification: From Centralized to Distributed Approach מציע סקירה מקיפה של ההתקדמות האחרונה בזיהוי מערכת בזמן אמת של בייסיאן, המדגישה שתי נקודות מבט שונות על עיבוד נתונים לזיהוי מערכת - גישות מרכזיות ומבוזרות.''

Bayesian Real-Time System Identification: From Centralized to Distributed Approach By Ke Huang Mart 21, 2023 Özet: Bu kitap, gerçek zamanlı Bayesian sistem tanımlamasındaki en son gelişmeleri sunar ve merkezi ve dağıtılmış yaklaşımlar da dahil olmak üzere sistem tanımlaması için veri işleme konusunda iki ayrı bakış açısı sunar. Merkezi bir Bayesian tanımlama çerçevesi, aykırı algılama ve gürültü parametresi izleme gibi karmaşık gerçek zamanlı parametre tahmin problemlerini çözer. Buna ek olarak, gerçek zamanlı Bayes modeli seçimi, modelin yanlış tanımlanması problemlerini ele almak için tanıtılmıştır. Öte yandan, asenkron verilerin işlenmesi için dağıtılmış bir Bayes tanımlama yapısı ve çok sayıda aykırı hasarlı veri sunulmaktadır. Bu kitap, inşaat ve diğer mühendislik alanlarında gerçek zamanlı sistem tanımlama problemlerini çözmek için Bayesian yöntemlerini anlamak için yeterli arka plan bilgisi sağlar. Açıklayıcı örnekler, okuyucuların algoritmaları ve uygulamalarını hızlı bir şekilde anlamalarını sağlayarak, inşaat ve makine mühendisliğindeki lisansüstü öğrenciler ve araştırmacılar ile mühendislik problemlerine pratik çözümler arayan uygulayıcılar için mükemmel bir kaynaktır. Dünya benzeri görülmemiş bir hızla değişiyor ve teknoloji her zamankinden daha hızlı ilerliyor. Bu hızla gelişen ortamda ilerlerken, modern bilgiyi geliştirmenin teknolojik sürecini anlamak çok önemlidir. Bayesian Real-Time System Identification: From Centralized to Distributed Approach (Bayes Gerçek Zamanlı stem Tanımlama: Merkezileştirilmiş Yaklaşımdan Dağıtılmış Yaklaşıma), Bayesian gerçek zamanlı sistem tanımlamasındaki en son gelişmelere kapsamlı bir genel bakış sunar ve sistem tanımlaması için veri işlemeye ilişkin iki farklı bakış açısını vurgular - merkezi ve dağıtılmış yaklaşımlar.

تحديد نظام بايزي في الوقت الفعلي: من النهج المركزي إلى النهج الموزع بقلم كي هوانغ 21 مارس 2023 ملخص: يعرض هذا الكتاب أحدث التطورات في تحديد النظام البايزي في الوقت الفعلي، حيث يقدم منظورين متميزين بشأن معالجة البيانات لتحديد النظام، بما في ذلك النهج المركزية والموزعة. يحل إطار تعريف بايزي المركزي مشاكل تقدير المعلمات المعقدة في الوقت الفعلي مثل الكشف الخارجي وتتبع معلمات الضوضاء. بالإضافة إلى ذلك، يتم تقديم اختيار نموذج Bayesian في الوقت الفعلي لمعالجة مشاكل خطأ تحديد النموذج. ومن ناحية أخرى، يعرض هيكل تحديد هوية بايزي موزع لمعالجة البيانات غير المتزامنة وتعدد البيانات غير المتضررة. يقدم هذا الكتاب معلومات أساسية كافية لفهم الأساليب البايزية لحل مشاكل تحديد النظام في الوقت الفعلي في المجالات المدنية والهندسية الأخرى. تسمح الأمثلة التوضيحية للقراء بفهم الخوارزميات وتطبيقاتها بسرعة، مما يجعلها موردًا ممتازًا لطلاب الدراسات العليا والباحثين في الهندسة المدنية والميكانيكية، وكذلك للممارسين الذين يبحثون عن حلول عملية للمشاكل الهندسية. مقدمة: العالم يتغير بوتيرة غير مسبوقة، والتكنولوجيا تتقدم بشكل أسرع من أي وقت مضى. وبينما نمضي قدما في هذه البيئة السريعة التطور، من الأهمية بمكان فهم العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة. يقدم تحديد نظام Bayesian في الوقت الفعلي: من النهج المركزي إلى النهج الموزع نظرة عامة شاملة على أحدث التطورات في تحديد النظام في الوقت الفعلي في بايزي، مما يسلط الضوء على منظورين مختلفين بشأن معالجة البيانات لتحديد النظام - النهج المركزية والموزعة.

베이지안 실시간 시스템 식별: 2023 년 3 월 21 일 Ke Huang의 중앙 집중식에서 분산 접근 방식까지: 이 책은 실시간 베이지안 시스템 식별의 최신 발전을 보여줍니다. 중앙 집중식 및 분산 접근 방식. 중앙 집중식 베이지안 식별 프레임 워크는 특이 치 감지 및 잡음 매개 변수 추적과 같은 복잡한 실시간 매개 변수 추정 문제를 해결합니다. 또한 모델 잘못된 인식 문제를 해결하기 위해 실시간 베이지안 모델 선택이 도입되었습니다. 다른 한편으로, 비동기식 데이터를 처리하기위한 분산 베이지안 식별 구조 및 복수의 이상치 손상 데이터가 제시된다. 이 책은 토목 및 기타 엔지니어링 분야의 실시간 시스템 식별 문제를 해결하기위한 베이지안 방법을 이해하기에 충분한 배경 정보를 제공합니다 예시적인 예를 통해 독자는 알고리즘과 응용 프로그램을 빠르게 이해할 수있어 토목 및 기계 공학 분야의 대학원생 및 연구원뿐만 아니라 엔지니어링 문제에 대한 실질적인 솔루션을 찾는 실무자에게 탁월한 리소스가되었습니다. 소개: 세계는 전례없는 속도로 변화하고 있으며 기술은 그 어느 때보 다 빠르게 발전하고 있습니다. 이 빠르게 발전하는 환경에서 발전함에 따라 현대 지식을 개발하는 기술 프로세스를 이해하는 것이 중요합니다. 베이지안 실시간 시스템 식별: 중앙 집중식에서 분산 접근법까지 베이지안 실시간 시스템 식별의 최신 발전에 대한 포괄적 인 개요를 제공하여 중앙 집중식 및 분산 접근 방식의 시스템 식별을위한 데이터 처리에 대한 두 가지 관점을 강조합니다.

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。

Bayesian Real-Time System Identification： From Centralized to Distributed Approach作者：Ke Huang March 21,2023摘要：本書介紹了貝葉斯實時系統識別的最新進展,提供了兩種不同的數據處理觀點來識別系統,包括集中式和分布式方法。貝葉斯識別的集中結構解決了實時參數估計的復雜問題，例如排放檢測和噪聲參數跟蹤。此外，還引入了實時貝葉斯模型的選擇來解決模型定義錯誤的問題。另一方面，提出了一種分布式貝葉斯識別結構，用於處理異步數據和被排放損壞的多個數據。本書提供了足夠的背景信息來理解貝葉斯方法，以解決民用和其他工程領域的實時系統識別問題。說明性示例使讀者能夠快速了解算法及其應用，使其成為土木和機械工程研究生和研究人員以及尋求實用解決工程問題的從業人員的絕佳資源。介紹：世界正在以前所未有的速度變化，技術的發展速度比以往任何時候都快。在這個快速發展的環境中前進時，了解現代知識發展的技術過程至關重要。Bayesian實時系統識別：從集中到分布式Approach提供了實時貝葉斯系統識別的最新進展的全面概述，突出了用於系統識別的數據處理的兩個不同觀點-集中和分布式方法。