| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| ·信息与控制 | 第8-9页 |
| ·信息与控制的关系 | 第8页 |
| ·信息和控制的相互融合 | 第8-9页 |
| ·模型降阶中的信息论方法 | 第9-14页 |
| ·模型降阶 | 第9-10页 |
| ·线性时不变系统的模型降阶 | 第10-11页 |
| ·模型降阶中的信息 | 第11-14页 |
| ·本文主要内容 | 第14-15页 |
| 第二章 信息测度及其性质 | 第15-23页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·熵 | 第15-19页 |
| ·离散随机变量的熵 | 第15-17页 |
| ·连续随机变量的熵 | 第17-19页 |
| ·互信息 | 第19-20页 |
| ·交叉熵(Kulback-Leibler信息距离) | 第20-21页 |
| ·马尔可夫链与数据处理定理 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 模型降阶及常见方法 | 第23-41页 |
| ·引言 | 第23-24页 |
| ·分量损失分析法(CCA) | 第24-28页 |
| ·性能指标的分解 | 第24-26页 |
| ·基于分量性能指标的模型降阶 | 第26-27页 |
| ·分量损失分析算法 | 第27-28页 |
| ·协方差等价实现法(q-COVER) | 第28-33页 |
| ·协方差等价实现模型 | 第28-30页 |
| ·相关定理 | 第30-32页 |
| ·协方差等价实现算法 | 第32-33页 |
| ·平衡截断法 | 第33-37页 |
| ·平衡系统及其性质 | 第33-35页 |
| ·基于内部平衡系统的模型降阶 | 第35页 |
| ·平衡截断降阶算法 | 第35-37页 |
| ·最小信息损失方法(MIL) | 第37-40页 |
| ·系统信息的损失 | 第37-39页 |
| ·信息损失的最小化 | 第39页 |
| ·最小信息损失算法 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 最小信息损失方法的改进 | 第41-62页 |
| ·引言 | 第41-42页 |
| ·最小信息损失方法所存在的不足 | 第42-50页 |
| ·理论分析 | 第42-44页 |
| ·仿真证明 | 第44-50页 |
| ·最小信息损失方法的改进 | 第50-61页 |
| ·理论分析 | 第50-53页 |
| ·改进的最小信息损失算法 | 第53-54页 |
| ·仿真证明 | 第54-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 各种降阶算法的信息比较 | 第62-80页 |
| ·引言 | 第62页 |
| ·连续时间系统 | 第62-71页 |
| ·理论分析 | 第62-69页 |
| ·仿真证明 | 第69-71页 |
| ·离散时间系统 | 第71-79页 |
| ·理论分析 | 第71-77页 |
| ·仿真证明 | 第77-79页 |
| ·本章小结 | 第79-80页 |
| 第六章 总结与展望 | 第80-82页 |
| ·总结 | 第80页 |
| ·研究展望 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 攻读硕士学位期间完成的学术论文 | 第86页 |