在线学习_百度百科
在线学习是通过计算机互联网，或是通过手机无线网络，在一个网络虚拟教室与教室进行网络授课、学习的方式
在线学习简介
在线学习是通过计算机互联网，或是通过手机无线网络，在一个网络虚拟教室与教室进行网络授课、学习的方式。目前的在线学习已经不局限于此，目前网上有完善的在线学习平台系统例如像丁博士。这样的学习平台系统可以智能地将一个云题库与平台对接根据你的学习需要去完成你的学习目标。例如学生可以在线学习与自己学习同步的课程体系然后同步作答题目，作答完成后由系统智能为你呈现解题过程辅助你提高学习成绩。
随着互联网的发展，教育行业在十年前就推广远程教育，通过互联网虚拟教室来实现远程视频授课，电子文档共享，从而让教师与学生在网络上形成一种授课与学习的互动；而现在的3G时代的来临让更加方便的学习不仅仅通过笨重的计算机，只要一个可以有大流量通的手机，通过3G的快速网络推进，我们就能更方便的直接地通过手机等掌上工具在线学习，而无线的网络使得人们的日常互动变得更加的有效！
在线学习定义
所谓E-Learning，即为在线学习。是指在由通讯技术、微电脑技术、计算机技术、人工智能、网络技术和多媒体技术等所构成的电子环境中进行的学习，是基于技术的学习。
知行堂的学习教练将E-Learning定义为：通过应用信息科技和互联网技术进行内容传播和快速学习的方法。E-Learning的“E”代表电子化的学习、有效率的学习、探索的学习、经验的学习、拓展的学习、延伸的学习、易使用的学习、增强的学习。
企业的E-Learning是通过深入到企业内部的互联网络为企业员工提供个性化、没有时间与地域限制的持续教育培训方式，其教学内容是已经规划的、关系到企业未来的、关系到员工当前工作业绩及未来职业发展目标的革新性教程。
E-Learning概念一般包含三个主要部分：以多种媒体格式表现的内容；学习过程的管理环境；以及由学习者、内容开发者和专家组成的网络化社区。在当今快节奏的文化氛围中，各种机构都能够利用E -Learning 让工作团队把这些变化转变为竞争优势。企业通过实施E-Learning具有的优势：灵活、便捷，员工可以在任何时间、任何地点进行；通过消除空间障碍，切实降低成本；提高了学习者之间的协作和交互能力。但是我们也要看到在实施E- Learning的过程中存在局限性和应该注意的问题。
在线学习好处
随着知识经济的到来，我们的学习模式受到了前所未有的冲击，各种新的学习模式如潮水般涌现，在所有学习模式中，最具有冲击力的便是随着网络技术发展而出现的，又称在线学习，它是通过在网上建立教育平台，学员应用网络进行在线学习的一种全新方式。这种在线学习方式是由多媒体网络学习资源、网上学习社区及网络技术平台构成的全新的。相对于其他的学习模式来说，它具有无可比拟的优势。
一、在线学习——它更容易实现一对一的学与教之间交流
二、在线学习——它充分尊重学的个性、激发学的动机
在线学习的一个好处就是不受时间，地点，空间的限制，并且可以实现和现实当中一样的互动。
在线学习的局限性 　缺乏人性化的沟通。网络人为地拉大了人与人之间的距离，为直接的情感交流设置了障碍。缺乏员工间、讲师与员工之间的情感交流、情绪沟通，学习的效果可能大打折扣。
实践功能薄弱。要真正获得和掌握知识、技术，仅仅通过E-Learning的讲解还不够，必须亲自参与练习，在现实环境中运用。
教学内容传输上的局限。传统的培训是在讲师完全可以控制的学习环境——随时需要重新安排和变更，有许多因素影响教学的状况如讲师的努力和个人的能力、技巧、适应教学的环境和提供的课件。但在E-Learning情况下，由于与被培训者的网络的隔离，这种变更就不可能，就产生内容的关键的阻隔。
学习内容方面的局限。在学习的内容上，国内比较缺乏高质量、多媒体互动的E-Learning课件和平台，不同的界面，重复注册，没有标准的软件，还有很多在线课程的不同格式。这样不仅不易管理，而且耗费很大，结果是在公司内难以建立良好的沟通体系，信息传递极其不顺畅。
在线学习注意事项
公司的规模和工作地的集中情况。需要E-Learning的组织具有一些共性，如公司规模较大或分公司较多而且地点分散，员工没有条件进行固定学习或需要随时随地更新知识，有相当大的培训量等。
员工的素质。这主要包括两个方面，一是员工的计算机知识的掌握程度，二是员工的自我学习能力。目前国内实施E-Learning的企业以电脑、保险金融、通讯等网络化程度较高的行业的企业较多。
适度课堂教学。在迈向技术化学习的运动中，人与人之间的互动和分享可能面临危机，如果e—learning没有人性的因素，即人们不再有集会面对面地一起工作，我们也许会不要这种技术，不要因为泼洗澡水时而把婴儿一起泼出去，那是舍本逐末，因此，在技术世界里，我们还须保持以人为本的学习本质。
将学习直接融入到工作中。E-Learning最重要的意义就是衔接工作与学习。最好的教学经验是学以致用。在企业里要奖励知识分享并处罚知识囤藏。公开发奖金给那些愿意贡献自己知识和专长的人。公司可以形成一种环境，把奉献自己知识和专长的人视为专家并“拥有”对该项知识的权利，当员工看到知识分享是生财之道时，会有更多的员工参与。
提供完整的学习体系，而不仅仅是学习的机会。仅仅把课程通过在线传给员工就像家长把小孩送到学校一样。完整的学习体系是有计划的把不断更新的知识、技能、经验及时有效地传给员工。
培养在线学习的文化。E-Learning的随时随地的学习，看来很实际，但工作中常遭到或明或暗的阻力。这些阻力有的来自企业的第一线(难以把学习当工作)；有些来自主管（难以欣赏在线学习的价值）；有的来自培训机构自身（难以接受在线学习为正统的学习形式），为使在线学习在企业长期维持下去必须要有强势的企业文化。
加强知识产权的保护意识。E-Learning牵涉到一系列的法律问题。当E-Learning实施的课件、自开发系统、软件等的版权问题就出现。E-Learning属于开放式的学习，资源的共享就产生知识版权的归属问题，如何保护开发者的知识产权，就必须有健全的法律条文进行规范。
在线学习要求
在线学习的特点决定了远程学习以自学为主，学生的大部分学习时间与教师、同学是分离的，没有教室，更没有课堂的氛围，这些特点会使得许多刚刚开始远程学习的学生不可避免地遇到一些困难或有些不习惯。因此远程学习要求学习者首先应具备两方面的能力.
始终保持自发的学习动力。参加远程学习的学生绝大部分是成人，他们的学习动机各式各样，但不外乎提高学历、增加技能、在职充电、扩展职业范围等。他们一般具有较强的学习动机，较明确的学习目的，但是在以后长达几年的学习过程中能否保持住由此产生的学习动力是决定其学习成败的关键。
主动探索的精神。成人学生应该有能力自己确定在学习上投入多少时间，制定自己的学习计划，选择并逐渐适应一种学习方法。学会学习已成为21世纪教育的四大支柱之一；对于远程学习者来说，这同样具有非常重大的意义。在具体的学习过程中，面对一个问题，积极的学习者不会只接受一个答案，或是等待老师告诉你该持什么样观点或立场；也不会只局限于到某本书或教材的某章某节上去寻找答案。积极的学习者会主动尝试多种解决方法，建立自己的想法，经过主动探索后决定自己要做什么，该怎么做。北大商学网鼓励学生在学习的过程中主动探索，主动思考，努力理解自己所学的东西，而不是死记硬背，被动接纳。
此外，随着信息化社会、学习化社会的形成和知识经济时代的来临，教育正在经历深刻的变革。参加在线学习的学习，有必要变革自己的学习观念和认识。
● 虽然面授时间少了，自主学习的要求高了，但通过这种新的学习形式，可以提高自己的 学习能力。
● 在信息化社会中，人们生活、工作环境的变化越来越快，需要面对不断出现的新知识、新技术。一次性的学校教育，越来越不能满足个人终身的社会需要。只有不断学习，才能跟上生活、工作的节奏。
● 现代在线学习为所有求学者提供了平等的学习机会，使接受高等教育不再是少数人享有的权利，而是个体生存的基本条件；、教育对象、教育时空的广泛性，为大众的终身学习提供了可能性。
● 接受教育不光是学习知识，还要学会学习，为以后继续学习培养良好的学习习惯；掌握必要的学习技能。学会利用现代信息技术进行自主学习，对今后不断地获取知识和提高教育层次将是非常有益的。
在在线学习中，网络等媒体提供给学习者学习机会的同时，学习者也应学会适应网络学习方式。那么，学习者应做到：
1.掌握网络学习的基本技能
2.激发潜在的（奥苏贝尔提出的认知内驱力，自我提高内驱力的主导作用）
3.学会调整自己的学习情感（在网络学习中常常感到孤独感，学习者应在这个开放的平台中主动参与讨论，交流知识和经验等）
4.提高自己的元认知技能（元认知就是对认知过程的积极计划、监控、调节的技能，从而提高）
另外，网络系统也应为学习者提供适应性学习支持。根据学习者不同的学习背景、知识基础、学习风格、学习能力等个体差异建立学习者模型，利用人工智能技术进行推理，为学习者提供个性化的学习内容。从而提高系统对远程学习者的适应性。
这样达到远程学习中学习者与系统的双向适应机制，使远程学习向跟成熟的方向迈进。
在线学习优势特点
●在线学习（E-Learning ）1.0——教育者在门户式网站上提供学习资源和讲授精品课程，其特点是：
1、以传授知识为主；
2、以教育者为中心；
3、以应试教育为教学目的；
4、以呈现学习资源为主要特征；
5、以网上、考题、学习资料、讲授、、培训为表现形式。
●在线学习（E-Learning）2.0——学习者在网络教学实施平台上提交学习作业、讨论交流学习内容，其特点是：
1、以主动探究为主；
2、以学习者为主体、以教育者为主导；
3、以能力教育为教学目的；
4、以在网络平台上讨论、交流为主要特征；
5、以自主探究、晒作业、互动、互助、过程评价为主要表现形式。
在线学习课堂培训
一、有趣的课堂培训的结构测量
尽管企业培训的方法花样繁多，但无疑课堂培训仍是国内企业培训的最主要形式。在最近的一次“教学活动设计与培训效率”的主题调研中，我们发现了有趣的三个问题：
1、知识传授活动占据课堂培训超过40%的时间。培训师向学员传授和介绍着关于课程主题的国内外得知识、技能和方法。一天课结束，学员收获了厚厚的PPT讲义或笔记。这在一定程度上，迎合了部分学员和企业的“shopping”心理。
2、小组讨论、案例分析、游戏、答疑等活动占据课堂比重逐渐加大。这是出于活跃课堂气氛、调动学员情绪的考虑，也是为了帮助学员更好的理解课程知识。
3、技能演练活动在课堂结构所占比重不超过20%，且课程知识点数量与技能工具比例严重失调。当培训管理者关注点从“课堂效果”转移到“行为改善”上，培训师普遍做出适应性的调整，但无法提供与课堂知识点数量匹配的技能演练工具。
二、E-Learning的曲线走势
自1996年第一篇有关基于局域网培训的论文在美国《培训杂志》上发表以来，e-Learning就进入了一个快速发展的“蜜月期”。e-Learning凭借更低的低成本、更强灵活性等特点在企业所有培训方式的比例年年递增，目前在美国培训市场已接近三分之一。
然而，在高速发展的同时，越来越多的问题也凸现出来：e-Learning学习者较高的辍学率以及学习者在学习时很多人感到不适应新技术，缺少人际交互，易产生厌倦情绪;缺少角色扮演活动降低了学习内容的应用价值，而且e-Learning在软技能(如管理、人际交流、协商谈判等)培养方面缺乏优势，将学生的隐性知识向显性知识转化有一定的难度。
三、培训形式的重新反思
在这种优势与缺点相互交织的发展过程中，人们逐步认识到用e-Learning来完全取代传统的课堂教学是不现实的，并且教学效果和投资回报率也会大打折扣的。
在e-Learning经过近五年多的高速发展从2001年开始，国外的e-Learning其实开始进入了下滑的阶段，人们开始反思这种用全新的技术支撑起来的教学环境是否真的能够到达预期的e-Learning的教学目标呢?是否能够提高培训者的现场绩效呢?
由于已有悠久历史的传统课堂教学在社会性、互动性方面具有巨大优势，有利于实现角色扮演、人际交流等学习形式，能够充分体现人本主义学习，特别符合社会认知主义的观点。鉴于此，人们便开始尝试已经将这两者的优势相互混合起来的可能性。
做好在线学习的年度规划
一、年度规划的原则
在做年度规划之前，我们应当首先知道一些基本的原则。
1.明确工作的性质
目前，很多企业已经开展在线学习并实施了系统，多数企业有了专职的e-Learning管理人员，负责企业e-Learning的应用与推广。作为e-Learning应用的管理者，除了事务性工作之外，我们必须清楚知道e-Learning与组织目标之间的逻辑关系。e-Learning是为更好满足企业教育培训服务的，企业教育培训是为企业人才发展服务的，企业人才管理与人才发展又是为企业能够达成目标服务的。这四个层次之间的关系，应该是清晰的，这样，反过来我们就知道，企业e-Learning应用规划要通过四个层次满足组织目标，如果企业人才管理规划或企业培训规划不清楚，很难制定出科学合理的e-Learning应用规划。
2.内外结合
通常我们在制定e-Learning年度规划时，首要主要考虑的是满足组织内部的需求，这一点当然没有问题。但是，我们仍然需要参照外部成熟的工具方法、应用案例等，以避免遗漏。特别是一些新的技术和方法，不参考外部应用，我们很难知道应用于企业是否成熟。例如，很多企业在制定培训发展规划时参照Bersin的企业学习架构，制定e-Learning规划也可以参考这个架构。
3.应用为先
技术与内容是e-Learning建设的重点，但我们应该清楚地知道，这些都是为e-Learning应用服务的。制定e-Learning年度规划应该先从应用开始，应用为先直接体现了e-Learning的价值所在，e-Learning应用包括了在线学习、混合式学习等各种包含学习技术的学习项目，也包括构建互动社区、知识库等非正式学习应用。有了明确的e-Learning应用计划，才能够对技术开发、课程开发有更准确的需求。
4.恰到好处
网络时代，新的技术和应用让人眼花缭乱，有些技术很炫、很时尚，但是否真的适用于企业学习之中，需要培训经理们仔细考量。把握的原则是“恰到好处”。不要过分追求新的技术，只要能够满足员工的需要和组织的需求即可。电子邮件、OA、录像、光盘等，算不上新的技术，但是在企业培训中仍然发挥重要作用。
二、e-Learning年度规划的方法
总体而言，我们可以从两个角度制定e-Learning年度规划： e-Learning应用项目的实施与e-Learning基础设施建设。与盖一座大楼的原理一样：首先。我们需要有设计蓝图，其次按照设计蓝图建造大楼，建造大楼的过程又分为地下部分（地基等基础设施建设）和地上部分（大楼主体工程）。蓝图就是我们的规划；地下部分就是我们技术体系、内容体系与运营管理体系；而地上部分就是我们一个一个的e-Learning应用项目。
1.e-Learning应用项目规划
e-Learning应用项目的外显的，是对企业价值的具体体现。每个项目均包括了受益群体、设计与实施方式。e-Learning应用项目主要包括正式学习与非正式学习两个部分。企业可以根据企业具体情况，分别从这两个部分筛选具体应用项目。
（1）正式学习部分
e-Learning在正式学习部分的价值具体体现在三个方面：辅助培训管理、辅助培训项目和辅助绩效。辅助培训管理指对培训事务的信息化管理，包括培训资源、培训流程等。通常企业在实施学习管理系统初期就完成这部分的应用。辅助培训的价值只能在e-Learning应用初级阶段有所体现；辅助培训项目的价值是持续性的，包括用在线学习或混合式学习的方式来辅助传统的培训，从应用对象来看，包括培训部门主导的通用培训、业务部门主导的专业化培训以及对企业上下游的培训等。通常，企业均可以筛选出很多有价值的培训项目；辅助绩效主要指发挥e-Learning在量化员工学习效果并促进绩效管理方面的价值。包括在线考试、学习积分、岗位认证、IDP管理等。与辅助培训管理不同，辅助绩效不是从“点”上推动e-Learning的价值，而是从“面”上发挥更大的价值。无论从那个角度是实施e-Learning对绩效管理的促进，通常企业在实施e-Learning之后每年都应
（2）非正式学习部分
依据Bersin对非正式学习的划分，非正式学习主要包括：即时学习、WEB2.0与嵌入学习三个方面。企业可以从这三个角度来规划e-Learning的应用。e-Learning在即时学习上的应用包括知识库、知识检索、视频、自主学习课件等；e-Learning在WEB2.0上的应用则主要指网络化人际互动的方式方法，包括博客、微博、学习社区、即时通讯等；近年来，新的网络应用越来越多，大大促进了非正式学习方式的多样性，但另一个问题也非常明显，如何确保员工在使用这些网络技术时是为了工作相关的目的，而不是与工作无关的个人行为。因此，企业需要设计让非正式学习与工作结合更为紧密的项目。
除了正式学习与非正式学习之外，e-Learning在创建企业学习文化、传递企业文化上，有其特殊的价值。研究显示，e-Learning应用深入与否与组织的学习文化有着密切的关系。而e-Learning在促进企业学习文化建设上有着特殊的作用，企业可以通过设计学习门户网站、开始视频网络直播、实行与学习相关的有奖征文/项目评比等活动促进企业学习文化建设。
2.e-Learning基础设施
正确的次序是在完成e-Learning应用项目的规划后再着手开始e-Learning基础设施的建设。所谓的e-Learning基础设施就是指满足当前e-Learning应用项目所必需的技术条件、课件内容、或者所需要的人员/制度的保障等。
a）学习管理系统相关的工作
应用学习管理系统的企业通常会对系统进行有计划的升级，我们建议企业每年升级一次LMS，升级的内容包括满足新的需求、新技术整合等。
b）内容建设相关工作
与e-Learning相关的内容是指企业的数字化学习资源。包括了整体规划与开发建设两个方面。内容规划是e-Learning年度规划的重要部分，一般需要根据企业课程规划而确定。在内容建设方面，几乎每个具体的e-Learning应用项目均包括需要建设开发的内容。既包括正式学习中的内容资源也包括非正式学习中的内容资源。
c）运营与管理相关工作
运营与管理工作同样也是围绕计划中的年度的e-Learning应用项目而展开的。包括组织人员的保障、供应商的选择、相关制度的制定和完善等。另外，e-Learning管理者也需要制定持续的年度学习计划，不断提升新技术、新模式应用能力。
三、辅助工具
为了便于企业e-Learning应用推广，在线教育资讯发布了企业e-Learning应用架构，将e-Learning应用全部要素体现在这个架构之中，企业在制定年度规划、评估e-Learning体系时均可参考这个架构。
在线学习平台定制优势
1、软件功能针对性强，流程、逻辑全定制，开发出最适用、最易用的学习平台；
2、选择最适合的学习平台开发技术，提高代码质量、缩短开发周期，降低开发成本；
3、将成熟的工作模式与先进的数学模型结合，实现工作效率的提升；
4、用户参与到开发中，需求提出者又是学习平台使用者，降低培训成本；
5、客户的需求创意以学习平台为载体在业界推广，具备良好社会效益；
6、办公信息化，为了消除信息孤岛，需要进行数据同步、单点登录等开发。
在线学习关键字
在线学习,E-Learning.解：方法一：将圆进行一次对折，则折痕就是圆的直径，另外折叠一次，得到另一条直径，则两直径的交点就是圆心O；方法二：作圆的两条不平行的弦，然后作两条弦的中垂线，两中垂线的交点就是圆的圆心O．方法三：在圆上任意取三点，然后将这三点顺次连接起来，作其中AC、AB的垂直平分线，他们的交点就是圆心O．分析：根据圆是轴对称图形，对称轴是过圆心的直线，因而可以采用折叠的方法确定圆心；圆心在弦的垂直平分线上，可以作两条线，这两条弦的垂直平分线的交点就是圆的圆心；利用三角形外接圆的圆心在三边的垂直平分线的交点上的性质在圆上任意取三点，然后将这三点顺次连接起来，作其中任意两边的垂直平分线，他们的交点就是圆心．点评：本题考查了垂径定理的运用及圆心的确定方法，正确理解圆的轴对称性是解决本题的关键．在作图的过程中运用了垂径定理的性质．
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科目：初中数学
为响应承办“绿色奥运”的号召，某中学初三2班计划组织部分同学义务植树180棵，由于同学们参与的积极性很高，实际参加植树活动的人数比原计划增加了1倍还少15人，结果每人比原计划少栽了2棵树，问实际有多少人参加了这次植树活动？
科目：初中数学
通过电脑拨号上“因特网”的费用是由电话费和上网费两部分组成，某市电信局为了鼓励居民多上网，特制订了两种收费方法：①每月上网时间不超过30小时的费用为电话费0.22元/3分钟，上网费4.8每小时；②每月上网时间超过30小时的超过部分的费用为电话费0.11元/3分钟，上网费3元小时．某网民3月份的上网时间为x小时．（1）用x的代教式表示他3月份的上网费用；（2）求当x=45时的上网费用．
科目：初中数学
若运用湘教版初中数学教材上使用的某种电子计算器进行计算，则按键的显示结果是（　　）
A、15B、±15C、-15D、25
科目：初中数学
题型：解答题
通过电脑拨号上“因特网”的费用是由电话费和上网费两部分组成，某市电信局为了鼓励居民多上网，特制订了两种收费方法：①每月上网时间不超过30小时的费用为电话费0.22元/3分钟，上网费4.8每小时；②每月上网时间超过30小时的超过部分的费用为电话费0.11元/3分钟，上网费3元小时．某网民3月份的上网时间为x小时．（1）用x的代教式表示他3月份的上网费用；（2）求当x=45时的上网费用．系统辨识（数学模型）_百度百科
（数学模型）
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系统辨识是根据系统的输入输出时间函数来确定描述系统行为的数学模型，是现代控制理论中的一个分支。对系统进行分析的主要问题是根据输入时间函数和系统的特性来确定输出信号。
系统辨识简介
system identification
根据系统的输入输出时间函数来确定描述系统行为的数学模型。现代控制理论中的一个分支。通过辨识建立数学模型的目的是估计表征系统行为的重要参数，建立一个能模仿真实系统行为的模型，用当前可测量的系统的输入和输出预测系统输出的未来演变，以及设计控制器。对系统进行分析的主要问题是根据输入时间函数和系统的特性来确定输出信号。对系统进行控制的主要问题是根据系统的特性设计控制输入，使输出满足预先规定的要求。而系统辨识所研究的问题恰好是这些问题的逆问题。通常，预先给定一个模型类μ={M}（即给定一类已知结构的模型），一类输入信号u和等价准则J=L(y，yM)(一般情况下，J是，是过程输出y和模型输出yM的一个)；然后选择使误差函数J达到最小的模型，作为辨识所要求的结果。系统辨识包括两个方面：和。在实际的辨识过程中，随着使用的方法不同，结构辨识和参数估计这两个方面并不是截然分开的，而是可以交织在一起进行的。
系统辨识基本步骤
系统辨识先验知识和建模目的的依据
先验知识指关于系统运动规律、数据以及其他方面的已有知识。这些知识对选择模型结构、设计实验和决定辨识方法等都有重要作用。用于不同目的的模型可能会有很大差别。
先验知识是指关于系统运动规律、数据以及其他方面的已有
知识。这些知识对选择模型的结构、设计实验和决定辨识方法等都具有重要的作用。例如可以从基本的物理定律（，基尔霍夫定律，等）去确定模型结构，建立所研究的变量之间的关系。如果关于这方面的知识是完备的，模型的结构和参数（至少在原则上）便是可以确定的。在的应用中建立飞行器的就是一个例子。但在多数情形下却很难做到这一点。这时先验知识虽然不能完全确定模型，但是在模型结构(也就是辨识中的模型类)的选择上仍然是一个重要因素。此外，对参数变化范围的确定、初值的选取，对数据的必要的限制，以及对模型的适用性进行检验等方面，先验知识也都是最重要的依据。
其次，的目的对于确定模型的结构和辨识方法也有重要意义。用于不同目的的模型可能会有很大的差别。在估计具有特定的参数时，主要考虑模型的与真实的参数值是否一致。在建立时，只需要考虑预测误差。在建立仿真模型时，就要根据应用的要求去决定仿真的深度，也就是决定模型结构的复杂程度。而对于设计控制系统的模型，则出于不同的控制目的可选择不同的模型类。
系统辨识实验设计
辨识是从实验数据中提取有关的过程，设计实验的目标之一是要使所得到的数据能包含系统更多的信息。主要包括输入信号设计，采样区间设计，预采样设计等。
辨识的基础是输入和输出数据，而数据来源于对系统的实验和观测，因此辨识归根到底是从数据中提取有关系统的信息的过程，其结果是和实验直接联系在一起的。设计实验的目标之一是要使所得到的数据能包含系统的更多的信息。为此，首先要确定用什么准则来比较数据的好坏。这种准则可以是从辨识的可行性出发的，也可以是从某种最优性原则出发的。实验设计要解决的问题主要是：输入信号的设计，采样区间的设计，预采样滤波器的设计等（见）。
系统辨识结构辨识
即选择模型类中的数学模型M的具体表达形式。除的结构可通过输入输出数据进行辨识外 ，一般的模型结构主要通过先验知识获得。
系统辨识参数估计
知道模型的结构后，用输入输出数据确定模型中的未知参数。实际测量都是有误差的，所以参数估计以为主。
系统辨识模型适用性检验
造成模型不适用主要有三方面原因：模型结构选择不当；实验数据误差过大或数据代表性太差；辨识算法存在问题。检验方法主要有利用先验知识检验和利用数据检验两类。
凡是需要通过实验数据确定数学模型和估计参数的场合都要利用辨识技术，辨识技术已经推广到工程和非工程的许多领域，如化学化工过程、核反应堆、电力系统、航空航天飞行器、生物医学系统、社会经济系统、、生态系统等。则是辨识与控制相结合的一个范例，也是辨识在控制系统中的应用。
系统辨识辨识目的
在提出和解决一个辨识问题时，明确最终使用模型的目的是至关重要的。它对模型类（模型结构）、输入信号和等价准则的选择都有很大的影响。通过辨识建立数学模型通常有四个目的。
①估计具有特定的参数　有些表征系统行为的重要参数是难以直接测量的，例如在生理、生态、环境、经济等系统中就常有这种情况。这就需要通过能观测到的输入输出数据，用辨识的方法去估计那些参数。
②　仿真的核心是要建立一个能模仿真实系统行为
的模型。用于系统分析的仿真模型要求能真实反映系统的特性。用于系统设计的仿真，则强调设计参数能正确地符合它本身的。
③预测　这是辨识的一个重要应用方面，其目的是用迄今为止系统的可测量的输入和输出去预测系统输出的未来的演变。例如最常见的，，其他如预报，市场价格的预测，河流污染物含量的预测等。辨识的等价准则主要是使预测误差平方和最小。只要预测误差小就是好的预测模型，对模型的结构及参数则很少再有其他要求。这时辨识的准则和模型应用的目的是一致的，因此可以得到较好的预测模型。
④控制　为了设计控制系统就需要知道描述系统动态特性的数学模型，建立这些模型的目的在于设计控制器。建立什么样的模型合适，取决于设计的方法和准备采用的控制策略。
系统辨识方法
系统辨识经典方法
经典的系统辨识方法的发展已经比较成熟和完善，他包括阶跃响应法、脉冲响应法、法、、谱分析法、和极大似然法等。其中最小二乘法(LS)是一种经典的和最基本的，也是应用最广泛的方法。但是，最小二乘估计是非一致的，是有偏差的，所以为了克服他的缺陷，而形成了一些以最小二乘法为基础的系统辨识方法：广义最小二乘法(GI S)、辅助变量法(IV)、增广最小二乘法(EI，S)和广义最小二乘法(GI S)，以及将一般的最小二乘法与其他方法相结合的方法，有最小二乘两步法(COR—I S)和算法等。
经典的系统辨识方法还存在着一定的不足： (1)利用的系统辨识法一般要求输入信号已知，并且必须具有较丰富的变化，然而，这一点在某些动态系统中，系统的输入常常无法保证；(2)极大似然法计算耗费大，可能得到的是的局部极小值；(3)经典的辨识方法对于某些在一些情况下无能为力。
系统辨识现代方法
随着系统的复杂化和对模型精确度要求的提高，系统辨识方法在不断发展，特别是非线性系统辨识方法。主要有：
1、集员系统辨识法
在1979年集员辨识首先出现于Fogel 撰写的文献中，1982年Fogel和Huang又对其做了进一步的改进。集员辨识是假设在噪声或噪声功率未知但UBB(Unknown But Bounded)的情况下，利用数据提供的信息给参数或传递函数确定一个总是包含真参数或传递函数的成员集(例如椭球体、多面体、平行六边体等)。不同的实际应用对象，集员成员集的定义也不同。集员辨识理论已广泛应用到多传感器处理、技术、通讯、信号处理、鲁棒控制及故障检测等方面。
2、多层辨识法
多层递阶方法的主要思想为：以时变参数模型的辨识方法作为基础，在输入输出等价的意义下，把一大类非
线性模型化为，为非线性系统的建模给出了一个十分有效的途径。
3、神经网络系统辨识法
由于具有良好的非线性映射能力、自学习适应能力和并行信息处理能力，为解决未知不确定非线性系统的辨识问题提供了一条新的思路。
与传统的基于算法的辨识方法相比较，人工神经网络用于系统辨识具有以下优点：(1)不要求建立实际系统的辨识格式，可以省去对系统建模这一步骤；(2)可以对本质非线性系统进行辨识；(3)辨识的收敛速度仅与神经网络的本身及所采用的学习算法有关；(4)通过调节神经元之间的连接权即可使网络的输出来逼近系统的输出；(5)神经网络也是系统的一个物理实现，可以用在在线控制。
4、系统辨识法
模糊逻辑理论用理论，从系统输入和输出的量测值来辨识系统的，也是系统辨识的一个新的
和有效的方法，在领域中有十分广泛的应用。模糊逻辑辨识具有独特的优越性：能够有效地辨识复杂和病态结构的系统；能够有效地辨识具有大时延、时变、多输入单输出的非线性复杂系统；可以辨识性能优越的人类控制器；可以得到被控对象的定性与定量相结合的模型。建模方法的主要内容可分为两个层次：一是模型结构的辨识，另一个是模型参数的估计。典型的模糊方法有：模糊网格法、自适应模糊网格法、及模糊搜索树法等。
5、小波网络系统辨识法
小波网络是在小波分解的基础上提出的一种前馈神经网络口 ，使用小波网络进行动态系统辨识，成为神经网络辨识的一种新的方法。在理论上保证了小波网络在非线性函数逼近中所具有的快速性、准确性和全局收敛性等优点。小波理论在系统辨识中，尤其在中的应用潜力越来越大，为不确定的复杂的非线性系统辨识提供了一种新的有效途径，其具有良好的应用前景。
系统辨识检验
系统辨识概述
通过得到的模型，虽然按某种准则在选定的模型类中是最好的，但是并不一定能达到建模的目的，所以还必须进行适用性检验。这是辨识过程的重要一环，只有通过适用性检验的模型才是最终的模型。
造成模型不适用主要有三个方面的原因:模型类(模型的结构)选择不当;实验数据误差过大或由于实验条件限制，数据的代表性太差；辨识算法存在问题（例如没有考虑必要的约束）。
模型是否适用与建模的目的紧密相关，所以很难得出统一的检验方法，而是要根据问题的性质采取不同的方法。一般来说，适用性检验在得到模型后进行，但也可以在辨识过程的各个阶段进行。例如，考察模型的结构可辨识性本身就是一种适用性检验，不可辨识的模型当然是不适用的。
系统辨识检验方法
适用性检验的方法主要有两类：利用先验知识检验和利用数据检验。利用先验知识是适用性检验的一条重要途径。有一些模型从数据的上看不出问题，但是根据对模型已有的知识却可以断定模型是否适用。例如辨识一个化学反应：已经知道浓度增大并不抑制反应，如果的结果反应系数是负的，就可断定这是不合理的。又如辨识生理动力学模型：如果参数估计得到的已超过生理学已知的可能范围，这样的模型也是不适用的。适用性检验的另一条途径是，利用数据在同一模型类中或在不同的模型类中进行比较。在得到模型后常常用一组不同于辨识时用的数据去检验模型的精度。如果检验的结果有过大的误差，则可能存在两个问题：辨识用的数据缺乏代表性或所选的模型类不合适。在不同类的模型中进行比较所用的方法主要是（如F检验、检验）或者是在误差的基础上加上评价模型的惩罚项（如赤池的AIC准则）。
系统辨识应用
凡是需要通过实验数据确定数学模型和估计参数的场合都要利用辨识技术，辨识技术已经推广到工程和非工程的许多领域，如化学化工过程、核反应堆、电力系统、航空航天飞行器、生物医学系统、社会经济系统、、生态系统等。则是辨识与控制相结合的一个范例，也是辨识在控制系统中的应用。
系统辨识参考书目
G.C.哥德温、R.L.潘恩著，、译：《动态系统辨识》,科学出版社,北京，1983。(G.C.Goodwin and R.L.Payne，Dynamic System Identification: Experiment Design and Data Analysis, Academic Press, New York,1977.)}