期刊：Control Theory and Technology
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系统辨识旨在通过输入输出数据建立系统的数学模型，是控制理论领域有着鲜明特色和发展韧性的研究方向。当前大数据及智能化趋势，给系统辨识赋予了新挑战和新机遇，例如，工程技术领域需要更加精细化的数学模型，以深度神经网络为代表的智能化技术给辨识带来新的问题，辨识的应用范围也已超出工程技术领域、拓宽到生物系统、社会系统等。本期专刊将专注于系统辨识与估计领域的发展趋势和最新进展，期待本期专刊将为相关研究人员提供系统辨识与估计最新的研究成果和发展动向。
本期专刊征稿范围包括（但不限于）辨识与估计的如下研究方向：
· 线性系统、非线性系统、多变量系统、时变系统、混杂及分布式系统的辨识
· 系统的可辨识性
· 线性与非线性时间序列分析
· 黑箱建模 (支持向量机、神经网络等)
· 状态估计
· 贯序蒙特卡洛方法
· 粒子滤波
· 学习算法、贝叶斯方法
· 自适应控制
· 量化系统的建模与辨识
· 实验设计
· 故障诊断与检测
· 模型验证
· 系统辨识的应用
客座编辑
Wei Xing Zheng (Western Sydney University, Australia)
Tianshi Chen (The Chinese University of Hongkong, Shenzhen, China)
Chengpu Yu (Beijing Institute of Technology, China)
Wenxiao Zhao (The Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences, China)
投稿截止日期: 2023-6-15
论文录用通知: 2023-7-15
注：请选择投稿类型为“Special Issue”，并在cover letter中注明稿件投稿至System Identification and Estimation专刊
转载本文请联系原作者获取授权，同时请注明本文来自SpringerNature科研服务科学网博客。
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