本書通過通俗易懂的方式，引導讀者掌握模式識別的核心概念，摒棄傳統(tǒng)教材中復雜的公式和抽象理論，借助日常生活中的實例，將模式識別的原理直觀地展現(xiàn)給讀者，使其在輕松閱讀中深入理解并掌握這門學科。此外，本書精心選取了大量貼近實際的案例和應(yīng)用場景，生動展示了模式識別在解決現(xiàn)實問題中的應(yīng)用價值。通過這種理論與實踐緊密結(jié)合的講解方式

運籌學是一門定量研究如何有效地組織和管理各種資源的學科，是現(xiàn)代管理科學的基礎(chǔ)，旨在培養(yǎng)學生科學管理的思維和系統(tǒng)優(yōu)化的思想。本書著重在培養(yǎng)讀者的建模技巧和實踐操作能力的基礎(chǔ)上，激發(fā)讀者對理論知識自覺探索的興趣。全書寫作基本按照“基本概念介紹→應(yīng)用建模舉例→計算機操作實踐→實際應(yīng)用案例”的思路，由淺入深，先易后難。通過本書

本書共包含8章內(nèi)容。第1章介紹了最優(yōu)化問題的概念及主要分類。第2-3章為進化計算部分，以遺傳算法和差分進化算法為代表，介紹了算法原理、實現(xiàn)流程及關(guān)鍵技術(shù)，并給出了應(yīng)用實例。第4-6章為群體智能部分，以粒子群優(yōu)化算法、人工魚群算法和蟻群優(yōu)化算法為代表，闡述了算法原理，給出了應(yīng)用實例，并介紹了算法的各種改進方式。第7章闡述

本書內(nèi)容涵蓋了概率論基礎(chǔ)、隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計基礎(chǔ)、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、回歸分析與方差分析初步等,并特別強調(diào)應(yīng)用R語言計算及可視化,知識點結(jié)構(gòu)清晰,內(nèi)容豐富,概念引入形象,每節(jié)附有相應(yīng)知識點的習題,每章附有知識點的梳理小結(jié)與章內(nèi)容相應(yīng)的習題,對書中每個非敘述性例題都給出

本書以微積分、線性代數(shù)、復變函數(shù)、概率統(tǒng)計四大板塊為主線,精選電子、通信、材料、能源等前沿科技案例,配套可運行的簡化模型、完整代碼、數(shù)值計算步驟與交互式可視化,幫助讀者在動手實踐中掌握數(shù)學建模、算法設(shè)計與結(jié)果解釋的全流程,實現(xiàn)從抽象公式到工程落地的跨越。

本書聚焦智能制造下生產(chǎn)與運輸問題中多目標優(yōu)化與多主體博弈特征,基于調(diào)度理論及博弈理論研究生產(chǎn)與運輸協(xié)調(diào)優(yōu)化問題。綜述了生產(chǎn)與運輸協(xié)調(diào)調(diào)度及博弈理論在調(diào)度問題中的研究現(xiàn)狀,主要討論和介紹比例流水車間合作博弈調(diào)度、柔性流水車間合作博弈調(diào)度、單臺批處理機生產(chǎn)與運輸合作博弈調(diào)度、雙機流水車間生產(chǎn)與運輸非合作博弈調(diào)度以及考慮機器

《基于代理模型技術(shù)的全局優(yōu)化方法與應(yīng)用》*先介紹代理模型技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀、關(guān)鍵技術(shù)及常用的測試函數(shù)，然后介紹快速優(yōu)化拉丁超立方試驗設(shè)計方法、組合代理模型技術(shù)、基于組合代理模型的自適應(yīng)全局優(yōu)化方法、基于組合代理模型和模糊聚類的自適應(yīng)全局優(yōu)化方法、基于組合代理模型和多層設(shè)計空間縮減的自適應(yīng)全局優(yōu)化方法、聯(lián)合局部開發(fā)和全局探索

線性模型是統(tǒng)計學中的一個重要分支，本書從理論與實踐相結(jié)合的角度，闡述了線性模型的基本理論、方法和應(yīng)用。本書共分為八章，第一章通過各種案例引進各種線性模型，第二章和第三章介紹了一些基礎(chǔ)知識，包括矩陣論和概率論的相關(guān)知識。第四章到第六章系統(tǒng)討論了各種線性回歸模型的估計及統(tǒng)計推斷。第七章討論了方差分析模型的統(tǒng)計推斷，并在附錄

計算思維作為智能時代一種核心的思維方式和解決問題的關(guān)鍵能力，正日益受到全球范圍內(nèi)的重視。對學生計算思維能力的培養(yǎng)最終都需要落在常態(tài)化的課堂教學層面，通過課堂教學的深度學習得以實現(xiàn)。在此背景下，本書圍繞編程教育中面向計算思維培養(yǎng)的思維型協(xié)作深度學習活動的設(shè)計與實踐，依據(jù)聚焦思維發(fā)展的思維型教學理論、活動理論演繹研究路徑導

《全局化——從梯度引領(lǐng)到智能啟發(fā)》圍繞化問題的全局解，用12章內(nèi)容，詳細介紹了5大方向的10多個經(jīng)典算法。這5大方向分別是梯度算法的多次重啟、無導數(shù)優(yōu)化、（元）啟發(fā)式優(yōu)化、演化優(yōu)化和群體智能優(yōu)化。在介紹算法之外，還系統(tǒng)介紹了如何對化算法進行理論和數(shù)值評價，并介紹了數(shù)值比較可能產(chǎn)生悖論以及如何消除悖論等前沿研究成果。在《