本書是近年來作者對(duì)混合智能系統(tǒng)研究成果及經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)。本書界定了混合智能系統(tǒng)的研究范圍和研究層次，給出了混合智能系統(tǒng)的概念。以設(shè)計(jì)科學(xué)的思想為基礎(chǔ)，以基于案例推理的混合智能系統(tǒng)技術(shù)選擇為核心，依據(jù)“從定性到定量綜合集成研討廳”的基本思想，提出了基于案例推理的混合智能系統(tǒng)構(gòu)造方法。在對(duì)串型混合智能系統(tǒng)、并型混合智能系統(tǒng)、反

本書分為兩部分：控制理論基礎(chǔ)知識(shí)和控制理論基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)。 控制理論基礎(chǔ)知識(shí)部分主要介紹自動(dòng)控制概述、控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型、控制系統(tǒng)的時(shí)域分析法、控制系統(tǒng)的頻域分析法和控制系統(tǒng)的校正等內(nèi)容。另外，每章均配有例題和習(xí)題，便于讀者自學(xué)和練習(xí)。 控制理論基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)部分主要介紹典型二階系統(tǒng)階躍響應(yīng)實(shí)驗(yàn)、控制系統(tǒng)性能分析實(shí)驗(yàn)、控制系統(tǒng)數(shù)字

人工智能是一項(xiàng)高科技技術(shù)，也是計(jì)算機(jī)技術(shù)的一個(gè)重要分支，此技術(shù)是以人工的方法，對(duì)人類的行動(dòng)和思維進(jìn)行模仿，同時(shí)在人的智能基礎(chǔ)上進(jìn)行拓展。人工智能應(yīng)用面比較廣泛，可代替人類進(jìn)行各個(gè)方面的工作，可以說大大提高了人類在日常生活工作中的效率。但人工智能具有兩面性，對(duì)人類有好的一面也有不好的一面。因此，本書將結(jié)合人工智能技術(shù)的發(fā)

本書以掌握Python語言基礎(chǔ)為前提，由淺入深、全面系統(tǒng)地講解了機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)知識(shí)及技能，內(nèi)容注重實(shí)用性和可操作性，在介紹機(jī)器學(xué)習(xí)理論知識(shí)的基礎(chǔ)上，結(jié)合具體的實(shí)戰(zhàn)實(shí)例，給出了詳細(xì)的代碼及實(shí)現(xiàn)步驟。全書共9個(gè)項(xiàng)目，分別介紹了數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)、機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)流程、探索性數(shù)據(jù)分析與特征工程、常見機(jī)器學(xué)習(xí)算法及框架、交叉驗(yàn)證與超

本書是《動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí)》的重磅升級(jí)版本，選用PyTorch深度學(xué)習(xí)框架，旨在向讀者交付更為便捷的有關(guān)深度學(xué)習(xí)的交互式學(xué)習(xí)體驗(yàn)。 本書重新修訂《動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí)》的所有內(nèi)容，并針對(duì)技術(shù)的發(fā)展，新增注意力機(jī)制、預(yù)訓(xùn)練等內(nèi)容。本書包含15章，第一部分介紹深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)和預(yù)備知識(shí)，并由線性模型引出基礎(chǔ)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——多層感知機(jī)

本書根據(jù)企業(yè)實(shí)際生產(chǎn)需要，結(jié)合典型項(xiàng)目，以實(shí)用、易用為目的，深入淺出地介紹了西門子人機(jī)界面組態(tài)與應(yīng)用的實(shí)用技術(shù)。本書采用“項(xiàng)目導(dǎo)向、任務(wù)驅(qū)動(dòng)”的形式，設(shè)計(jì)了HMI組態(tài)與調(diào)試入門、小車移動(dòng)監(jiān)控系統(tǒng)、水泵控制監(jiān)控系統(tǒng)、剪板機(jī)控制監(jiān)控系統(tǒng)、多電機(jī)功能監(jiān)控系統(tǒng)和飲料生產(chǎn)線監(jiān)控系統(tǒng)6個(gè)項(xiàng)目，共30個(gè)任務(wù)，每個(gè)任務(wù)附有大量的圖片說

本書結(jié)合機(jī)械大類各專業(yè)及相近專業(yè)的發(fā)展和教學(xué)需要，較為系統(tǒng)地介紹了機(jī)械控制工程的基本內(nèi)容。全書共由三個(gè)模塊組成，即經(jīng)典控制理論、離散控制系統(tǒng)、現(xiàn)代控制理論，各模塊基本獨(dú)立，其中經(jīng)典控制理論為基本部分。全書共9章，主要內(nèi)容有緒論、控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型、時(shí)域分析、根軌跡法、頻域分析、穩(wěn)定性分析、綜合與校正，以及離散控制系統(tǒng)分

本書本著培養(yǎng)高職學(xué)生的人工智能基本素養(yǎng)、人工智能思維和人工智能應(yīng)用實(shí)踐能力的目標(biāo)，內(nèi)容選取符合高職學(xué)生的特點(diǎn)，強(qiáng)調(diào)人工智能的通識(shí)性、典型性和實(shí)用性，具有可操作性。本書選取了涵蓋人工智能領(lǐng)域的多個(gè)典型案例，采用項(xiàng)目化模式構(gòu)建教學(xué)案例，突出實(shí)踐。每個(gè)案例由循序漸進(jìn)的遞進(jìn)式任務(wù)組成，支持課堂分層次教學(xué)實(shí)施。全書共分7章，主要

本書重點(diǎn)分析非線性時(shí)滯系統(tǒng)的迭代學(xué)習(xí)控制方案設(shè)計(jì)及其穩(wěn)定性分析問題。內(nèi)容包括：不確定時(shí)變參數(shù)化非線性時(shí)滯系統(tǒng)迭代學(xué)習(xí)控制、非參數(shù)化非線性時(shí)滯系統(tǒng)迭代學(xué)習(xí)控制、控制方向未知的非線性時(shí)滯系統(tǒng)迭代學(xué)習(xí)控制、基于觀測(cè)器的非線性時(shí)滯系統(tǒng)迭代學(xué)習(xí)控制、機(jī)械臂系統(tǒng)自適應(yīng)迭代學(xué)習(xí)控制等。

本書從圖劃分的視角系統(tǒng)介紹基于圖論的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，包括機(jī)器學(xué)習(xí)中的三類基本學(xué)習(xí)問題：無監(jiān)督、半監(jiān)督和監(jiān)督學(xué)習(xí)問題，同時(shí)考慮協(xié)同正則化、多重正則化和路徑傳播對(duì)基于圖論的學(xué)習(xí)方法進(jìn)行了拓展。通過大量的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，本書提供的方法合理有效，算法效率顯著提高。