本書系統(tǒng)介紹了基于事件觸發(fā)機制的非線性系統(tǒng)的理論和分析方法，從非線性系統(tǒng)、事件觸發(fā)控制系統(tǒng)、自適應智能控制三個角度，詳細介紹了系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析方法、控制器設計方法等內容。主要內容包括:具有未知控制方向的非線性系統(tǒng)事件觸發(fā)自適應模糊跟蹤控制，基于命令濾波器的不確定非線性時滯系統(tǒng)事件觸發(fā)自適應神經(jīng)網(wǎng)絡控制，非線性隨機系統(tǒng)的有限時間命令濾波事件觸發(fā)自適應模糊跟蹤控制，控制方向未知的不可測非線性隨機系統(tǒng)事件觸發(fā)自適應模糊控制，基于事件觸發(fā)策略的不確定非嚴格反饋非線性隨機系統(tǒng)自適應模糊控制，具有全狀態(tài)約束

本書是在《模式識別與人工智能(基于MATLAB)》的基礎上寫作而成，為了適應模式識別算法的新發(fā)展、滿足各層次讀者的學習需求，在原有基礎上增加了大量新內容，包括細化各章的內容和增加三種新算法。本書廣泛涉及統(tǒng)計學、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡、人工智能等學科的思想和理論，將模式識別與人工智能理論和實際應用相結合，針對具體案例進行算法設計和分析，并運用MATLAB程序實現(xiàn)。全書共分為12章，內容包括模式識別概述、貝葉斯分類器設計、判別函數(shù)分類器設計、聚類分析、模糊聚類分析、神經(jīng)網(wǎng)絡聚類設計、模擬退火算法聚類設計

本書全面地介紹了基于狀態(tài)空間模型的線性定常系統(tǒng)理論。除了運動分析、能控能觀性、穩(wěn)定性、反饋鎮(zhèn)定、極點/特征結構配置、觀測器設計等基礎理論之外，本書首次系統(tǒng)性地介紹了線性系統(tǒng)的輸入輸出標準型理論，全面地解決了狀態(tài)反饋極點配置、解耦控制、最小相位系統(tǒng)的輸出反饋鎮(zhèn)定、基于逆系統(tǒng)的輸出跟蹤、基于平坦輸出的狀態(tài)跟蹤等問題；充分利用二次最優(yōu)性能指標的特殊性，完整介紹了基于配方法的二次最優(yōu)控制理論；首次較全面地介紹了觀測器設計理論，在統(tǒng)一的框架下介紹了全維/降維和函數(shù)觀測器、對偶觀測器-控制器、未知輸入觀測器

本書是重慶市第五批研究生教育優(yōu)質課程《線性系統(tǒng)理論》研究成果，面向控制科學與工程、控制工程、電氣工程等學科領域碩士研究生及相關科研人員，結合著者相關科研成果與近10年來講授該課程的經(jīng)驗，系統(tǒng)地介紹了線性系統(tǒng)的狀態(tài)空間描述與方法、線性系統(tǒng)動態(tài)分析方法、線性系統(tǒng)能控性與能觀性、穩(wěn)定性基本理論與方法，以及線性反饋系統(tǒng)的時域綜合理論與方法，并在各章中闡述了相關算法、方法的MATLAB實現(xiàn)，最后結合典型工程案例，詳細介紹了線性系統(tǒng)理論與方法在實際工程中的具體應用。

本書在常微分方程自治系統(tǒng)的分支理論基礎上，圍繞周期擾動系統(tǒng)和隨機擾動系統(tǒng)，對這兩類系統(tǒng)的分支理論進行延拓。內容包括自治系統(tǒng)、周期擾動系統(tǒng)、隨機擾動系統(tǒng)的分支研究，以及在生物、化學、物理、金融等領域的應用。本書給出基本數(shù)學概念、相關定理和非線性分析方法，并對具體模進行理論分析并使用適當?shù)臄?shù)學計算軟件進行數(shù)值模擬，詳細清楚，便于不同領域的讀者閱讀。

《奇異**控制方法及其應用》共6章。第1章是緒論。本章首先介紹了線性二次型**控制問題、線性二次型**控制問題的迭代算法、線性二次奇異**控制問題、奇異攝動方程解的漸近展開方法和線性二次隨機**控制問題，其次對全局優(yōu)化問題進行了概述，并在介紹過程中闡述了該書的研究思路。第2章是線性二次奇異**控制問題的線性迭代計算方法。本章首先介紹了線性二次奇異**控制問題，并利用奇異攝動方法將線性二次奇異**控制問題轉化為與之對應的線性二次型**控制問題，其次在此基礎上構建了線性二次型**控制問題的線性迭代解

本書結合作者近年來的研究工作,系統(tǒng)介紹非線性分布參數(shù)系統(tǒng)時空模糊建模及邊界控制設計,充分考慮系統(tǒng)的空間分布特征,重點闡述時空模糊系統(tǒng)及其逼近性能分析.在此基礎上,針對一類由拋物型偏微分方程描述的非線性分布參數(shù)系統(tǒng),進一步建立邊界鎮(zhèn)定和跟蹤模糊控制設計方法,并將相關理論研究成果應用于解決帶鋼熱軋溫度智能調節(jié)問題，通過數(shù)值仿真實驗展示其工程應用效果.本書反映了近年來非線性分布參數(shù)系統(tǒng)模糊控制理論研究的最新成果。