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在本次活动中，我们将深入探讨系统辨识的常用方法，深入介绍如何使用 System Identification Toolbox 来创建线性和非线性动态系统模型，并展示其在实际应用中的价值，示例包括：
如何通过输入输出数据进行动态系统建模 非线性 ARX / NSS模型实现模型降阶 如何构建和训练结合物理特性的深度学习模型 在线参数和状态估计
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杨兴，MathWorks 中国
MathWorks中国高级应用工程师，毕业于同济大学，并获机械电子工程硕士学位。2012年加入 MathWorks，主要负责虚拟车辆仿真解决方案，涉及机、电、液等领域，支持客户包括整车动力学仿真、电池系统、电机系统、空调系统、燃料电池系统仿真等项目。加入 MathWorks 之前，曾任职于斯伦贝谢任现场工程师。
会议时间和地点
