《動態(tài)差分進(jìn)化算法及其應(yīng)用》共分9章，各章相互聯(lián)系，內(nèi)容自成體系。其中，第1章簡要介紹差分進(jìn)化算法的發(fā)展、基本原理和家族，并提出了一種采用動態(tài)更新種群策略的動態(tài)差分進(jìn)化算法（DDE）。第2章介紹改進(jìn)變異操作的差分進(jìn)化算法及其

《工程高等代數(shù)（第二版）》共七章，介紹了一元多項(xiàng)式、行列式、矩陣、向量組的線性相關(guān)性、線性方程組、相似矩陣與二次型、線性空間與線性變換，以及一些工程應(yīng)用中所需要的代數(shù)內(nèi)容．《工程高等代數(shù)（第二版）》注重理論、方法與應(yīng)用的密切結(jié)合，例題和習(xí)題豐富

《自動控制原理/高職高專電氣自動化“十二五”規(guī)劃教材》主要分為經(jīng)典控制理論和現(xiàn)代控制理論兩部分，以經(jīng)典控制理論為主，內(nèi)容包括：控制系統(tǒng)的基本概念、控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型、時(shí)域分析法、頻率特性法、系統(tǒng)的校正和設(shè)計(jì)、采樣控制系統(tǒng)和控制系統(tǒng)的狀態(tài)空間法。本書注重自動控制原理與工程實(shí)踐相結(jié)合，基本原理與方法闡述透徹，層次分明，篇幅

《MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超級學(xué)習(xí)手冊》以新近推出的MATLABR2013a神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱為基礎(chǔ)，系統(tǒng)全面地介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各種概念和應(yīng)用�！禡ATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超級學(xué)習(xí)手冊》按邏輯編排，自始至終采用實(shí)例描述；內(nèi)容完整且每章相對獨(dú)立，是一本不可多得的掌握MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)用書。 全書共分為16章，從MATLAB簡

《自動控制原理與技術(shù)研究》主要論述了自動控制的基本原理與技術(shù)。全書共8章，其主要內(nèi)容包括：緒論、自動控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型分析、自動控制系統(tǒng)的時(shí)域分析、自動控制系統(tǒng)的頻域分析、自動控制系統(tǒng)的根軌跡分析、現(xiàn)代數(shù)字控制技術(shù)研究、計(jì)算機(jī)控制技術(shù)研究、先進(jìn)控制技術(shù)探究。本書既注重理論知識的介紹，又兼顧了自動控制技術(shù)的新發(fā)展，較好地

本書在全面總結(jié)國內(nèi)外的混合免疫智能算法及其應(yīng)用成果的基礎(chǔ)上，著重介紹作者在混合免疫智能算法理論及應(yīng)用這一領(lǐng)域的研究成果，主要包括競爭合作性協(xié)同免疫進(jìn)化算法模型設(shè)計(jì)、算法分析與實(shí)驗(yàn)；免疫雙態(tài)粒子群計(jì)算模型構(gòu)建、算法分析與實(shí)驗(yàn)；免疫協(xié)同粒子群算法模型構(gòu)建、算法分析與實(shí)驗(yàn)；免疫蟻群自適應(yīng)融合算法設(shè)計(jì)及實(shí)驗(yàn)分析；以及混合免疫智

本書以模式識別領(lǐng)域的重要前沿課題核學(xué)習(xí)為研究對象，介紹了核自適應(yīng)學(xué)習(xí)及在人臉識別、醫(yī)學(xué)圖像分類和三維碎片分類等各個(gè)方面的應(yīng)用。主要包括基本原理、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、參數(shù)選擇、遞歸分析方法、函數(shù)構(gòu)造方法、判別分析方法、主成分分析方法及核自適應(yīng)學(xué)習(xí)機(jī)的典型應(yīng)用。本書可供計(jì)算機(jī)專業(yè)的本科生、研究生參考閱讀，旨在幫助讀者透徹理解和掌握模

本書結(jié)合國內(nèi)外觸摸式人機(jī)界面技術(shù)發(fā)展動態(tài)及最新工程應(yīng)用情況，全面系統(tǒng)地闡述了觸摸式人機(jī)界面的基礎(chǔ)知識和最新應(yīng)用技術(shù)，以及維護(hù)與故障處理方法。全書共6章，講解了觸摸式人機(jī)界面基礎(chǔ)知識、威倫觸摸式人機(jī)界面的工程應(yīng)用、富士觸摸式人機(jī)界面工程應(yīng)用、臺達(dá)DOP觸摸式人機(jī)界面工程應(yīng)用、三菱觸摸式人機(jī)界面工程應(yīng)用、觸摸式人機(jī)界面維護(hù)

傳統(tǒng)的模糊決策方法無法解決復(fù)雜的不確定情境下的評估與優(yōu)化問題。語言計(jì)算是近年來為描述模糊信息、建立模糊邏輯、處理模糊現(xiàn)象發(fā)展起來的一種新的信息處理和管理決策工具。多粒度語言為偏好的模糊決策已經(jīng)應(yīng)用于項(xiàng)目管理、投資評估中并取得成果。本文在深入研究基于擴(kuò)展原理和符號化方法的語言計(jì)算模型基礎(chǔ)上，重新給出多粒度語言的分類。根據(jù)

粒計(jì)算是當(dāng)前計(jì)算智能研究領(lǐng)域中模擬人類思維和解決復(fù)雜問題的新方法，它涵蓋了所有有關(guān)粒度的理論、方法和技術(shù)，是研究復(fù)雜問題求解、海量數(shù)據(jù)挖掘和不確定性信息處理等問題的有力工具。經(jīng)過十多年的發(fā)展，在與多學(xué)科交叉研究的過程中，粒計(jì)算正逐步形成其特有的研究體系。本書介紹了粒計(jì)算及其不確定信息度量的理論與方法的最新進(jìn)展，內(nèi)容涉及

人工免疫系統(tǒng)是模仿自然免疫系統(tǒng)功能的一種智能方法，是繼人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進(jìn)化計(jì)算之后新的智能計(jì)算研究方向，是生命科學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)相交叉而形成的交叉學(xué)科研究熱點(diǎn)�！度斯っ庖咚惴ǜ倪M(jìn)及其應(yīng)用》是作者幾年來科研成果的總結(jié)。全書共分9章，主要內(nèi)容是在計(jì)算智能的基礎(chǔ)上，針對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進(jìn)化計(jì)算和人工免疫系統(tǒng)進(jìn)行了理論研究和應(yīng)用研究

本書為胡壽松主編的《自動控制原理（第六版）》、《自動控制原理基礎(chǔ)教程（第三版）》的學(xué)習(xí)指導(dǎo)性教學(xué)配套用書。本書形成了一個(gè)系統(tǒng)且完整的自動控制原理題庫，其內(nèi)容包括解題的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)及450道母題的詳解。這些母題包含了概念題、一般題、設(shè)計(jì)題、技巧題、證明題、考研題以及難題7類，便于配制滿足各種基本要求的試卷內(nèi)容。本書在解題過程

作為Web2.0的典型應(yīng)用之一，社會化標(biāo)簽具有獨(dú)特的優(yōu)勢，可以為Web知識推送提供十分有價(jià)值的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。本書借鑒數(shù)學(xué)領(lǐng)域的圖論、物理學(xué)領(lǐng)域的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、社會學(xué)領(lǐng)域的社會網(wǎng)絡(luò)分析、圖書情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的信息計(jì)量，闡述了網(wǎng)絡(luò)分析的基本原理，進(jìn)而建立基于共現(xiàn)分析的社會化標(biāo)簽網(wǎng)絡(luò)和基于社會化標(biāo)簽的潛在社會網(wǎng)絡(luò)。然后，分別構(gòu)建基于用戶層

粒計(jì)算是人工智能領(lǐng)域中的一種新理念和新方法，它覆蓋了所有有關(guān)粒度的理論、方法和技術(shù)，是研究復(fù)雜問題求解、海量數(shù)據(jù)挖掘和模糊信息處理等問題的有力工具。從粒計(jì)算的觀點(diǎn)看，在認(rèn)知過程中，人們對問題的分析與求解都具有粒度性，既與認(rèn)知主體的主觀局限有關(guān)，也與觀測工具等很多客觀因素有關(guān)。粒計(jì)算理論模型中的粒的合成與分解以及問題求解

計(jì)算智能是借助現(xiàn)代計(jì)算工具通過模擬人的智能來求解問題(或處理信息)的理論與方法，它是人工智能的深化與發(fā)展，也是當(dāng)前人工智能技術(shù)的重要組成部分。計(jì)算智能的理論和方法是信息科學(xué)、生命科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)等不同學(xué)科相互交叉、相互滲透、相互促進(jìn)而產(chǎn)生的一門新的學(xué)科。《計(jì)算智能理論與方法》的主要內(nèi)容包括進(jìn)化計(jì)算方法及其應(yīng)用、人工免疫系

本書簡明扼要地闡述了自動控制的基本理論與應(yīng)用。全書共分九章：前八章著重介紹經(jīng)典控制理論及應(yīng)用的主要方面，最后一章介紹現(xiàn)代控制理論中的狀態(tài)空間分析及綜合法。 本書精選了由胡壽松主編的《自動控制原理（第六版）》中的主要內(nèi)容，強(qiáng)化了工程應(yīng)用背景，系統(tǒng)介紹了現(xiàn)代MATLAB應(yīng)用技術(shù)，包括建模、時(shí)域分析、根軌跡繪制、頻域分析、

本書系《自動控制原理》第六版，比較全面地闡述了自動控制的基本理論與應(yīng)用。全書共分十章，前八章著重介紹經(jīng)典控制理論及應(yīng)用，后兩章介紹現(xiàn)代控制理論中的線性系統(tǒng)理論和最優(yōu)控制理論。 本書精選了第五版中的主要內(nèi)容，加強(qiáng)了對基本理論及其工程應(yīng)用的闡述。書中深入淺出地介紹了自動控制的基本概念，控制系統(tǒng)在時(shí)域、頻域和復(fù)域中的數(shù)學(xué)模

本書主要是通過分析機(jī)器學(xué)習(xí)的研究前沿及其兩大核心問題——“機(jī)器學(xué)習(xí)的可能實(shí)現(xiàn)路徑”和“機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)現(xiàn)功能”對這些問題展開討論。

《前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析與設(shè)計(jì)》系統(tǒng)地論述了前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要理論、設(shè)計(jì)基礎(chǔ)及應(yīng)用實(shí)例，旨在使讀者了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展背景和研究對象，理解和熟悉它的基本原理和主要應(yīng)用，掌握它的結(jié)構(gòu)模型和設(shè)計(jì)應(yīng)用方法，特別是前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)學(xué)習(xí)算法和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方法，為深入研究和應(yīng)用開發(fā)打下基礎(chǔ)。為了便于讀者理解，書中盡量避免煩瑣的數(shù)學(xué)推導(dǎo)，加強(qiáng)

交互式遺傳算法將傳統(tǒng)的進(jìn)化機(jī)制與用戶的智能評價(jià)相結(jié)合，可以有效地解決性能指標(biāo)難以(甚至無法)用精確函數(shù)表示的一類復(fù)雜優(yōu)化問題。但是，用戶評價(jià)的不確定性和評價(jià)疲勞問題等極大地影響了交互式遺傳算法的性能，嚴(yán)重制約了其在復(fù)雜優(yōu)化問題中的應(yīng)用。《高級交互式遺傳算法理論與應(yīng)用》以解決這些問題為切入點(diǎn)，在遺傳算法的框架體系下，主要