《MATLAB語言與控制系統(tǒng)仿真》根據(jù)實際需要，系統(tǒng)地介紹數(shù)學軟件MATLAB7.0的基本功能，包括數(shù)值計算功能、符號運算功能和圖形處理功能等，在此基礎上精心設計了豐富的實例，并且有一些導入案例、知識拓展和MATLAB實驗，這樣可以更好地拓展知識，提高讀者的實踐應用能力。MATLAB語言與控制系統(tǒng)仿真的結合，使得MAT

非結構化數(shù)據(jù)是與結構化數(shù)據(jù)相對應的概念。結構化數(shù)據(jù)具有固定的格式，看上去非常規(guī)整。與結構化數(shù)據(jù)相反，非結構化數(shù)據(jù)是指無固定格式的數(shù)據(jù)，例如，文本、網(wǎng)頁、圖像、視頻、數(shù)據(jù)流、序列、社交網(wǎng)絡、圖結構等。現(xiàn)有數(shù)據(jù)中絕大多數(shù)數(shù)據(jù)都是非結構化數(shù)據(jù)。本書介紹了四種典型非結構化數(shù)據(jù)的分析和挖掘技術，分別是：文本數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡數(shù)據(jù)、數(shù)

本書系統(tǒng)地介紹了圖對稱性基礎理論，包括基于圖對稱的復雜性度量模型與圖距離度量模型、復雜對稱網(wǎng)絡生成模型以及基于圖對稱的網(wǎng)絡約簡理論等，介紹了一系列基于圖對稱性的應用方法，包括利用圖對稱實現(xiàn)社交網(wǎng)絡隱私保護、利用圖對稱實現(xiàn)高效的*短路徑索引與查詢等。

本書主要探討數(shù)據(jù)挖掘中的項集挖掘問題，詳細介紹了頻繁項集、高可用項集、最大頻繁項集、頻繁閉項集的定義、挖掘算法、搜索空間剪枝技術、性能優(yōu)化等方面的內(nèi)容。

本教材從過程裝備自動控制技術的應用角度，主要介紹過程裝備控制系統(tǒng)的基本概念，基本組成、原理及應用；常見過程參數(shù)如壓力、溫度、流量、液位、物質(zhì)成分等的測量方法原理及所用儀器、儀表的結構；常用過程控制儀表的結構原理；以及計算機控制系統(tǒng)的構成原理和可編程控制器技術；典型過程裝備控制系統(tǒng)應用實例；最后簡要介紹了幾種先進的過程控

本書系統(tǒng)地介紹了兩種常用監(jiān)控組態(tài)軟件的主要功能及其組態(tài)方法。全書分為3篇：第1篇介紹組態(tài)技術的基礎知識；第2篇介紹KingviewV6.5組態(tài)王軟件的應用實例；第3篇介紹力控組態(tài)監(jiān)控軟件的使用方法及應用實例。本書適合作為高職高專電氣自動化、機電一體化、工業(yè)機器人等機電類專業(yè)的教材，也可供中職機電類相關專業(yè)的學生學習。

《大數(shù)據(jù)分析與挖掘》主要內(nèi)容包括：第1章緒論、第2章數(shù)據(jù)特征分析與預處理、第3章關聯(lián)規(guī)則挖掘、第4章分類算法、第5章聚類算法、第6章分布式大數(shù)據(jù)流挖掘、第7章綜合案例基于華為技術與設備。本書可作為高等院校數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術、計算機科學與技術等相關專業(yè)的本科生教材。

本書主要內(nèi)容包括：第1章初識Hadoop、第2章Hadoop基礎、第3章Hadoop開發(fā)環(huán)境配置與搭建、第4章Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）、第5章資源管理器（Yarn）、第6章MapReduce基礎程序設計、第7章MapReduce程序設計、第8章分布式數(shù)據(jù)庫HBase、第9章分布式數(shù)據(jù)倉庫Hive、第10章

本書以Scala作為開發(fā)Spark應用程序的編程語言，系統(tǒng)介紹了Spark編程的基礎知識。全書共7章，內(nèi)容包括大數(shù)據(jù)技術概述、Spark的設計與運行原理、Spark環(huán)境搭建和使用方法、RDD編程、SparkSQL、SparkStreaming、SparkMLlib等。

非線性系統(tǒng)自學習最優(yōu)控制：自適應動態(tài)規(guī)劃方法（英文版）Self-learning optimal control of nonlinear systems