本書以概要形式講述超小波分析的基本理論，并緊密結(jié)合實踐應(yīng)用研究。具體內(nèi)容包括：超小波分析的學習方法、多分辨分析和塔式算法、方向波與楔波變換等。

全書以矩陣為主線，分為線性空間、方陣的相似標準形、矩陣分析、線性方程組、線性規(guī)劃、二人有限對策和決策分析共7章，針對應(yīng)用數(shù)學基礎(chǔ)課程學時短、內(nèi)容豐富的特點，同時照顧不同專業(yè)讀者的知識結(jié)構(gòu)，將泛函分析、矩陣論、數(shù)值分析、運籌學和應(yīng)用概率論等內(nèi)容進行精心的取舍和有機的融合，避免內(nèi)容重復和簡單疊加，找出它們之間的內(nèi)在關(guān)系，使

數(shù)學是研究現(xiàn)象的現(xiàn)代概率論和數(shù)理統(tǒng)計理論的統(tǒng)稱，包括鞅論、分析、Bayes統(tǒng)計、統(tǒng)計決策理論等。本書由預備知識、過程、分析簡介以及Bayes統(tǒng)計推斷和統(tǒng)計決策概要四部分組成。本書可供高等院校非概率統(tǒng)計專業(yè)的研究生作為教材使用，也可供教師及工程技術(shù)人員參考。

《21世紀高等院校規(guī)劃教材·概率論與數(shù)理統(tǒng)計》理論嚴謹，內(nèi)容編排上突出重點，分散難點，概念的敘述力求清晰易懂，并注意與實際問題相結(jié)合�！�21世紀高等院校規(guī)劃教材·概率論與數(shù)理統(tǒng)計》主要內(nèi)容包括：概率論的基本概念，一維隨機變量及其分布，多維隨機變量及其分布，隨機變量的數(shù)字特征，大數(shù)定律及中心極限定理，數(shù)理統(tǒng)計的基本概念，

本書介紹了小波分析的理論基礎(chǔ)，包括小波基礎(chǔ)知識、連續(xù)小波變換、離散小波變換、多分辨率分析與正交變換和多采樣濾器組、二維小波變換與圖像處理及小波包的基本原理等。

本書主要介紹優(yōu)化問題和優(yōu)化算法及其分類，介紹遺傳算法、免疫克隆選擇算法、粒子群算法和蟻群算法的優(yōu)化流程、機制與特點、收斂性理論、參數(shù)選取與實現(xiàn)技術(shù)、算法改進等內(nèi)容，并對改進的算法進行了仿真研究和參數(shù)取值分析。

本書內(nèi)容包括最優(yōu)化基礎(chǔ)、線性規(guī)劃、對偶線性規(guī)劃、無約束最優(yōu)化方法、約束優(yōu)化方法、直接搜索的方向加速法、多目標優(yōu)化、動態(tài)規(guī)劃等內(nèi)容。

本書討論了測量定義和一般性信息融合問題、可視化技術(shù)、符號化測量理論和模糊傳感器，闡述了多維數(shù)據(jù)傳統(tǒng)多元統(tǒng)計圖表示和多維數(shù)據(jù)的多元圖表示數(shù)學原理，多維數(shù)據(jù)的降維和信息融合方法及多維數(shù)據(jù)的聚類和分類等。

本書首先從靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)的模型表達、推理及學習入手，進而針對動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理算法、平穩(wěn)系統(tǒng)動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學習模型設(shè)計等方面進行了論述。

本書共分9章，內(nèi)容包括隨機事件及其概率、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、數(shù)理統(tǒng)計的基本知識、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、方差分析與回歸分析、MATLAB在統(tǒng)計分析中的應(yīng)用。