本書(shū)主要介紹了模式識(shí)別的相關(guān)內(nèi)容，涉及模式識(shí)別的基本概念、聚類(lèi)分析、線性判別函數(shù)、貝葉斯分類(lèi)器、特征選擇和提取、非參數(shù)模式識(shí)別方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別方法、模糊模式識(shí)別方法、句法模式識(shí)別方法，以及新型模式識(shí)別方法，如決策樹(shù)方法、支持向量機(jī)方法、粗糙集方法等一些基本方法，并介紹了基于遺傳算法、模擬退火算法和禁忌搜索算法進(jìn)行

介紹模式識(shí)別中的基礎(chǔ)知識(shí)、主要模型及熱門(mén)應(yīng)用，使學(xué)生掌握模式識(shí)別的基本原理、實(shí)際應(yīng)用以及*新研究進(jìn)展，培養(yǎng)學(xué)生在本學(xué)科中的視野與獨(dú)立解決任務(wù)的能力，為學(xué)生在模式識(shí)別的項(xiàng)目開(kāi)發(fā)及相關(guān)科研活動(dòng)打好基礎(chǔ)。

該書(shū)是針對(duì)理工科高年級(jí)學(xué)生編寫(xiě)的控制系統(tǒng)基礎(chǔ)理論教科書(shū)。該書(shū)詳細(xì)論述了控制系統(tǒng)的狀態(tài)空間分析的基本方法及狀態(tài)空間綜合的基本理論與方法。包括狀態(tài)空間模型的建立，狀態(tài)方程的求解，線性控制系統(tǒng)的能控性和能觀測(cè)性及狀態(tài)反饋與狀態(tài)觀測(cè)器設(shè)計(jì)，控制系統(tǒng)的李雅普諾夫穩(wěn)定性分析等基本內(nèi)容。另外，為了加強(qiáng)實(shí)踐環(huán)節(jié)的教學(xué)，最后一章是MAT

本書(shū)共5章,前4章分別介紹控制系統(tǒng)的狀態(tài)空間模型及其建立問(wèn)題、線性系統(tǒng)的狀態(tài)解和輸出響應(yīng)解、線性系統(tǒng)的能控性和能觀性與結(jié)構(gòu)分解及其應(yīng)用、控制系統(tǒng)的李雅普諾夫穩(wěn)定性理論，最后一章著重討論控制系統(tǒng)極點(diǎn)配置、觀測(cè)器設(shè)計(jì)、系統(tǒng)解耦鎮(zhèn)定等綜合理論。

本書(shū)講述了Markov跳變系統(tǒng)是一種特殊的隨機(jī)混雜系統(tǒng)，通過(guò)時(shí)間、事件兩種機(jī)制共同驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)狀態(tài)的演化,系統(tǒng)在有限集合中各個(gè)模態(tài)之間的轉(zhuǎn)移服從Markov過(guò)程。廣義系統(tǒng)是比正常系統(tǒng)更具廣泛形式的一類(lèi)系統(tǒng)。本書(shū)采用脈沖比例導(dǎo)數(shù)狀態(tài)反饋控制策略，研究了幾類(lèi)不確定廣義Markov跳變系統(tǒng)的魯棒正常化和混雜脈沖控制問(wèn)題。本書(shū)主要

本書(shū)廣泛吸取統(tǒng)計(jì)學(xué)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、群智能計(jì)算等學(xué)科的先進(jìn)思想和理論，將其應(yīng)用到模式識(shí)別領(lǐng)域中；以一種新的體系，系統(tǒng)、全面地介紹模式識(shí)別的理論、方法及應(yīng)用。全書(shū)分為14章，內(nèi)容包括：模式識(shí)別概述，特征的選擇與優(yōu)化，模式相似性測(cè)度，基于概率統(tǒng)計(jì)的貝葉斯分類(lèi)器設(shè)計(jì)，判別函數(shù)分類(lèi)器設(shè)計(jì)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器

本書(shū)前幾章著重討論監(jiān)督學(xué)習(xí)即已知訓(xùn)練樣本及其類(lèi)別條件下分類(lèi)器的設(shè)計(jì)方法。在此之后介紹無(wú)監(jiān)督模式識(shí)別，然后講解模式識(shí)別系統(tǒng)中，特征提取和選擇的準(zhǔn)則和算法。第二部分介紹現(xiàn)代模式識(shí)別，其中包含支撐矢量機(jī)、組合分類(lèi)器以及半監(jiān)督學(xué)習(xí)。第三部分中討論了深度學(xué)習(xí)模式識(shí)別。從現(xiàn)有的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)出發(fā)再到強(qiáng)化學(xué)習(xí)、寬度學(xué)習(xí)、圖卷積網(wǎng)絡(luò)等。

本書(shū)揭示非高斯系統(tǒng)控制問(wèn)題的信息學(xué)和系統(tǒng)學(xué)本質(zhì)特征，提出隨機(jī)分布泛函和統(tǒng)計(jì)信息集合驅(qū)動(dòng)的反饋控制和估計(jì)思想，建立基于動(dòng)靜混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和泛函算子優(yōu)化的新型隨機(jī)分布系統(tǒng)建模、分析、控制、估計(jì)和優(yōu)化理論與故障檢測(cè)理論框架。本書(shū)內(nèi)容具有以下有別于傳統(tǒng)隨機(jī)控制的特點(diǎn)：被控對(duì)象具有非高斯隨機(jī)變量和非線性動(dòng)態(tài)；控制指標(biāo)是輸出PDF、

現(xiàn)代控制理論是聯(lián)系古典控制理論和智能控制理論的紐帶，有著承上啟下的作用。機(jī)械類(lèi)專(zhuān)業(yè)研究生學(xué)好現(xiàn)代控制理論，對(duì)解決工程實(shí)踐問(wèn)題具有重要的指導(dǎo)意義。本書(shū)將以線性定常系統(tǒng)為主要研究對(duì)象，介紹了系統(tǒng)建模、求解問(wèn)題，系統(tǒng)的可控性、可觀測(cè)性和穩(wěn)定性問(wèn)題，還介紹了控制系統(tǒng)的校正和最優(yōu)控制問(wèn)題。

模式識(shí)別與機(jī)器學(xué)習(xí)是計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的重要研究?jī)?nèi)容之一。 《模式識(shí)別與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)》首先講解了貝葉斯分類(lèi)、支持向量機(jī)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，并對(duì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的核函數(shù)和增量支持向量機(jī)算法進(jìn)行了全面綜述，講解了深度學(xué)習(xí)新的模型和計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基本知識(shí)。以農(nóng)業(yè)為應(yīng)用場(chǎng)景，結(jié)合作者的科研工作，詳細(xì)介紹了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)