《智能方法及應(yīng)用》主要總結(jié)了目前比較常見的智能方法包括模糊計(jì)算、粗糙集與粒計(jì)算、群智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進(jìn)化計(jì)算、人工免疫系統(tǒng)等，并從方法、模型和應(yīng)用等三方面進(jìn)行了闡述。重點(diǎn)討論了智能挖掘分析方法、智能融合與優(yōu)化方法以及智能方法在信息檢索、推薦系統(tǒng)、觀點(diǎn)挖掘、隧道監(jiān)控、綠色計(jì)算等方面的典型應(yīng)用。通過理論研究和具體實(shí)驗(yàn)分析，對

《信息科學(xué)技術(shù)學(xué)術(shù)著作叢書：煙花算法引論》包括群體智能優(yōu)化方法研究現(xiàn)狀及其煙花算法產(chǎn)生的動(dòng)機(jī)和契機(jī)，基本煙花算法及其與現(xiàn)有典型群體智能優(yōu)化方法的比較，煙花算法的收斂性分析，煙花算法的各種改進(jìn)算法，離散型煙花算法，混合性煙花算法，求解多目標(biāo)優(yōu)化問題的煙花算法，煙花算法的典型應(yīng)用，以及煙花算法的未來發(fā)展。其中重點(diǎn)介紹煙花算

膜計(jì)算是自然計(jì)算領(lǐng)域新興的分支，旨在研究從生物細(xì)胞中抽象出的計(jì)算模型。全書共分6章，分別介紹膜計(jì)算概覽、基礎(chǔ)知識(shí)、膜控制器及數(shù)據(jù)處理膜系統(tǒng)、膜優(yōu)化方法、基于膜計(jì)算的故障診斷方法和膜系統(tǒng)自動(dòng)設(shè)計(jì)，重點(diǎn)闡述膜計(jì)算的實(shí)際應(yīng)用。 《膜計(jì)算：理論與應(yīng)用》力圖闡明膜計(jì)算的基本概念和基本原理，旨在向國內(nèi)讀者介紹膜計(jì)算這一新興研究領(lǐng)

《神經(jīng)系統(tǒng)共振分析》主要介紹神經(jīng)系統(tǒng)中普遍存在的噪聲背景以及高頻擾動(dòng)對神經(jīng)信息產(chǎn)生與傳導(dǎo)的促進(jìn)機(jī)制。首先給出了單神經(jīng)元在噪聲與高頻擾動(dòng)情況下的各共振現(xiàn)象及其產(chǎn)生機(jī)制，在此基礎(chǔ)上，研究了神經(jīng)元構(gòu)成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的共振現(xiàn)象，給出了網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、神經(jīng)元突觸耦合類型對網(wǎng)絡(luò)共振的影響。在前饋網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，研究了擾動(dòng)對信息傳導(dǎo)的促

本書以復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定性穩(wěn)定性研究為核心,并結(jié)合定量研究深入展開,形成容納復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)和多智能體系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性的研究脈絡(luò)。本書的特點(diǎn)是在動(dòng)力系統(tǒng)和穩(wěn)定性之間的關(guān)系上進(jìn)行了詳盡的闡述,傳統(tǒng)的動(dòng)力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和當(dāng)下的復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及多智能體之間的關(guān)系進(jìn)行闡述,揭示了大規(guī)模系統(tǒng)之間的演化關(guān)系。同時(shí),針對單穩(wěn)定性、多穩(wěn)定性、周期解和不變集

《人機(jī)界面（HMI）系統(tǒng)設(shè)計(jì)、安裝與調(diào)試》以培養(yǎng)高素質(zhì)技術(shù)技能人才為依據(jù)，從應(yīng)用的角度介紹了西門子觸摸屏技術(shù)和組態(tài)軟件WinCC技術(shù)。全書分為兩大模塊，即觸摸屏模塊和WinCC模塊，每一個(gè)模塊又由兩個(gè)由淺入深的項(xiàng)目組成，每一項(xiàng)目完全打破傳統(tǒng)的內(nèi)容組織方式，具有較強(qiáng)的實(shí)踐性和職業(yè)性，項(xiàng)目的教學(xué)按照項(xiàng)目的工作過程為參考點(diǎn)展

《自動(dòng)控制原理（第二版）/普通高等教育自動(dòng)化類國家級(jí)特色專業(yè)系列規(guī)劃教材》的內(nèi)容主要包括控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型、時(shí)域分析方法、根軌跡法、頻域分析方法、控制系統(tǒng)的校正、采樣控制系統(tǒng)和非線性控制系統(tǒng)。《自動(dòng)控制原理（第二版）/普通高等教育自動(dòng)化類國家級(jí)特色專業(yè)系列規(guī)劃教材》在內(nèi)容上強(qiáng)調(diào)基礎(chǔ)性和系統(tǒng)性，注重基本概念的闡述和不同分

回顧人類文明及其趨勢，顯現(xiàn)智能科學(xué)及相關(guān)學(xué)科的巨大的發(fā)展緣由和趨勢，論證整合研究的必要性和可能性，；通過介紹中國學(xué)界從人工智能到智能科學(xué)，進(jìn)而到高級(jí)智能科學(xué)研究的戰(zhàn)略移師歷程，看到科學(xué)發(fā)展的前沿；張開智能的全景圖，呈現(xiàn)我們面臨的問題的體量和難度，以及已有的探索結(jié)果；與國際上各種學(xué)術(shù)組織和流變的聯(lián)系，合力以及進(jìn)一步的趨勢

《生物信息學(xué)中的機(jī)器學(xué)習(xí)分析方法》針對生物信息學(xué)領(lǐng)域中海量的生物數(shù)據(jù)，分別從微陣列數(shù)據(jù)的分析和處理、基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的分析和構(gòu)建以及蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)的分析等角度，系統(tǒng)介紹機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)及各種智能算法在生物信息學(xué)相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用。機(jī)器學(xué)習(xí)在生物信息學(xué)領(lǐng)域的研究重心集中在觀測和探索生物現(xiàn)象，以及建立統(tǒng)一的形式化的模型對生物

《群體智能與多Agent系統(tǒng)交叉結(jié)合——理論、方法與應(yīng)用》是作者在人工智能領(lǐng)域中群體智能和多Agent系統(tǒng)研究方向上近幾年研究成果的系統(tǒng)總結(jié)。在總結(jié)目前國內(nèi)外該研究方向發(fā)展現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，《群體智能與多Agent系統(tǒng)交叉結(jié)合——理論、方法與應(yīng)用》著重介紹作者在交叉結(jié)合群體智能、多Agent系統(tǒng)、多機(jī)器人協(xié)作等方面取得的研

通常一個(gè)用于解決復(fù)雜非線性問題的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有大量的神經(jīng)元，并且它們之間的連接是非常復(fù)雜的。在實(shí)際中人們很難完全知道每個(gè)神經(jīng)元的狀態(tài)信息，因此對時(shí)滯遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)估計(jì)問題的研究具有非常重要的意義�！稌r(shí)滯遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)估計(jì)理論與應(yīng)用》主要介紹有關(guān)時(shí)滯遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)估計(jì)理論和應(yīng)用的最新成果，運(yùn)用多種不同的

《線性多變量時(shí)滯系統(tǒng)解耦控制研究》針對多變量時(shí)滯系統(tǒng)，在已有的頻域解耦技術(shù)基礎(chǔ)上，對解耦控制系統(tǒng)進(jìn)行了更為深入的研究�！毒�性多變量時(shí)滯系統(tǒng)解耦控制研究》分八章，前五章以理論為主，針對雙輸入雙輸出系統(tǒng)（TIT0），根據(jù)耦合矩陣的思想，提出一種更為簡單的動(dòng)態(tài)解耦矩陣設(shè)計(jì)方法，解析設(shè)計(jì)PID解耦控制器；針對多輸入多輸出系統(tǒng)（

情感計(jì)算的目的是通過賦予計(jì)算機(jī)識(shí)別、理解、表達(dá)和適應(yīng)人的情感的能力來建立和諧的人機(jī)環(huán)境，并使計(jì)算機(jī)具有更高、更全面的智能。《智能科學(xué)技術(shù)著作叢書：人體生理信號(hào)的情感分析方法》結(jié)合國內(nèi)外研究和課題組研究的工作情況，在介紹情感和情感計(jì)算等概念的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)敘述人體生理信號(hào)的情感計(jì)算方法�！吨悄芸茖W(xué)技術(shù)著作叢書：人體生理信號(hào)

本書從基于密度的空間數(shù)據(jù)流聚類、簇結(jié)構(gòu)挖掘、軌跡數(shù)據(jù)流在線聚類及異常檢測四個(gè)方面，分析了現(xiàn)有數(shù)據(jù)流挖掘算法的挖掘效果、運(yùn)行效率、可伸縮性與參數(shù)敏感性等相關(guān)問題，提出了一系列適用于海量時(shí)空數(shù)據(jù)流在線分析的方法與處理框架。然后基于可視化數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的城市地下空間GIS系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)和構(gòu)建方法，改進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法、空間和非空間

本書緊緊圍繞物聯(lián)網(wǎng)中“感知層、傳輸層、應(yīng)用層”所涉及的三大類技術(shù)架構(gòu)組成的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)知識(shí)體系安排教學(xué)內(nèi)容。主要內(nèi)容包括：物聯(lián)網(wǎng)的基本概念、體系結(jié)構(gòu)、標(biāo)準(zhǔn)化、關(guān)鍵技術(shù)以及主要應(yīng)用領(lǐng)域與發(fā)展；感知技術(shù)、射頻識(shí)別（RFID）技術(shù)原理及應(yīng)用；傳感器及無線傳感網(wǎng)絡(luò)的基本知識(shí)及應(yīng)用；與物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的通信與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)；云計(jì)算及智能信息處

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過了近70年的蓬勃發(fā)展，其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、工作機(jī)制與應(yīng)用領(lǐng)域已經(jīng)發(fā)生了翻天覆地的變化，全面、直觀、深入地認(rèn)識(shí)各類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)是學(xué)習(xí)運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的必由之路。本書全面介紹了前饋型、反饋型與自組織型三大類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，傳統(tǒng)的BP網(wǎng)絡(luò)到現(xiàn)代的量子網(wǎng)絡(luò)20余小類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并結(jié)合實(shí)例分析了各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的使用方法和編程方法。對于成熟

本書共分九章，主要介紹控制理論的基本概念和反饋控制的基本結(jié)構(gòu)、控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)描述和借助MATLAB工具進(jìn)行系統(tǒng)建模的方法、時(shí)域分析法和控制系統(tǒng)的性能指標(biāo)及其計(jì)算方法、根軌跡法、頻率分析法、控制系統(tǒng)的校正方法和控制器的設(shè)計(jì)思想、PID調(diào)節(jié)器的設(shè)計(jì)和參數(shù)整定、離散系統(tǒng)的分析和設(shè)計(jì)、非線性系統(tǒng)的相平面法和描述函數(shù)法分析。 本

高級(jí)專家系統(tǒng):第二版介紹專家系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)、設(shè)計(jì)技術(shù)及其應(yīng)用,共11章。高級(jí)專家系統(tǒng):概述專家系統(tǒng)定義、發(fā)展歷史、類型、結(jié)構(gòu)和特點(diǎn)以及專家系統(tǒng)構(gòu)建的步驟;討論開發(fā)專家系統(tǒng)時(shí)可能采用的人工智能的知識(shí)表示方法和搜索推理技術(shù);探討專家的解釋機(jī)制;研究基于規(guī)則專家系統(tǒng)、基于框架專家系統(tǒng)、基于模型專家系統(tǒng)、基于Web專家系統(tǒng)和實(shí)

《動(dòng)態(tài)信任多Agent量化建模與方法研究》是作者在人工智能領(lǐng)域中智能計(jì)算和多智能體系統(tǒng)研究方向上近幾年研究成果的系統(tǒng)總結(jié)。在總結(jié)目前國內(nèi)外該研究方向發(fā)展現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，著重介紹作者在這一領(lǐng)域研究的新觀點(diǎn)、新思路和新成果，主要包括：智能Agent原理和體系結(jié)構(gòu)、知識(shí)表達(dá)、Agent學(xué)習(xí)、通信機(jī)制、多Agent系統(tǒng)組織、交互

《自動(dòng)控制原理（含光盤）》是一部突破傳統(tǒng)的新型立體化教材。在總結(jié)教學(xué)實(shí)踐和改革經(jīng)驗(yàn)并借鑒國內(nèi)外同類優(yōu)秀教材的基礎(chǔ)上，將紙質(zhì)教材與電子輔助教材高度融合為一體，密切配合、深入互動(dòng)，較全面系統(tǒng)地闡述自動(dòng)控制的基本分析和研究方法�！蹲詣�(dòng)控制原理（含光盤）》共分8章，主要內(nèi)容有：自動(dòng)控制概述、線性控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型、時(shí)域響應(yīng)分析