Model Identification and Data Analysis

Synthetic program:

L'obiettivo del corso Model Identification and Data Analysis (MIDA) è di sviluppare negli studenti la capacità di estrarre ("apprendere") informazioni utili dai dati. Il corso, che conduce progressivamente lo studente attraverso la comprensione dei principi e gli strumenti per la modellistica "black-box" e l'analisi dei dati, è diviso in due parti. Nella prima parte (MIDA 1), si pone l'attenzione sulla costruzione di modelli dinamici black-box costruiti a partire da dati sperimentali, per la soluzione di numerosi problemi quali la predizione, classificazione, anomaly-detection, che trovano riscontro in numerosissime applicazioni tecnologiche. Nella seconda parte (MIDA 2) viene presentata la tecnica del filtro di Kalman (la più importante tecnica per la stima di variabili e di SW-sensing), e tecniche avanzate di identificazione di modelli ed analisi dei dati: tecniche di identificazione nello spazio di stato, tecniche di identificazione nel dominio della frequenza, modellistica non lineare, progettazione diretta a partire dai dati di sistemi di controllo.