本書針對大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)體量大、數(shù)據(jù)類型繁多、處理速度快、價(jià)值密度高等特點(diǎn)，以粒計(jì)算方法為理論基礎(chǔ)，以經(jīng)典粗糙集模型和區(qū)間值信息系統(tǒng)為研究對象，以Hadoop開源平臺為實(shí)驗(yàn)環(huán)境，構(gòu)建大數(shù)據(jù)下知識約簡計(jì)算模型及知識獲取方法。本書主要介紹大數(shù)據(jù)下Pawlak模型知識約簡、區(qū)間值信息系統(tǒng)知識約簡、層次粗糙集模型知識約簡及知識獲取

本書系統(tǒng)地介紹了自動(dòng)控制的基本理論。全書共8章。第1章介紹自動(dòng)控制的一些基本概念；第2章介紹控制系統(tǒng)的輸入-輸出模型，包括系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)方程、傳遞函數(shù)、頻率特性函數(shù)、框圖和信號流圖等；第3章介紹控制系統(tǒng)的狀態(tài)空間模型；第4章介紹控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析；第5章介紹控制系統(tǒng)的時(shí)域運(yùn)動(dòng)分析；第6章介紹系統(tǒng)校正方法；第7章介紹線性控制

粒計(jì)算是當(dāng)前人工智能研究領(lǐng)域中模擬人類思維和解決復(fù)雜問題的新理論與新方法，它涵蓋了所有有關(guān)粒度的理論、方法和技術(shù)，是研究大規(guī)模復(fù)雜問題求解、大數(shù)據(jù)分析與挖掘、不確定性智能信息處理的有力工具。經(jīng)過十多年的發(fā)展，在與多學(xué)科交叉研究過程中，粒計(jì)算正逐步形成其特有的研究體系和內(nèi)容。本書介紹了粒計(jì)算的不確定性分析與知識獲取方法的

馬氏跳變系統(tǒng)是一類經(jīng)典的*系統(tǒng)，對其的控制器設(shè)計(jì)和閉環(huán)系統(tǒng)穩(wěn)定性的分析已有很長歷史。本書旨在研究若干類不同馬氏跳變系統(tǒng)的設(shè)計(jì)及穩(wěn)定性分析，其中包含了若干不同的穩(wěn)定性定義，以及馬氏跳變系統(tǒng)的若干不同應(yīng)用領(lǐng)域。

本書系統(tǒng)總結(jié)了集對分析在人工智能理論和技術(shù)研究的階段性成果，共12章。第1、2章為集對分析基本概念、基本理論和**進(jìn)展的介紹，第3章是人工智能基礎(chǔ)和前沿集對分析，第4～12章依次介紹集對分析在模式識別、不確定性推理、智能決策、知識生態(tài)學(xué)、自然語言和人類語言理解、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、智能工程和智能社會(huì)中的應(yīng)用。本書內(nèi)容豐

內(nèi)容簡介 面對科技的迅猛發(fā)展，我國政府制定了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，將人工智能上升到國家戰(zhàn)略層面，并提出：人工智能產(chǎn)業(yè)要成為新的重要經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)，而且要在2030年成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心，為躋身創(chuàng)新型國家前列和經(jīng)濟(jì)強(qiáng)國奠定重要基礎(chǔ)。 《人工智能》一書由騰訊一流團(tuán)隊(duì)與工信部高端智庫傾

本書內(nèi)容包括：知識重構(gòu)與抽象模型框架及其擴(kuò)展概述；業(yè)務(wù)流程模型與抽象相關(guān)概念；KRA模型框架的智能世界擴(kuò)展；業(yè)務(wù)流程的一般抽象模型框架；基于聚類技術(shù)的業(yè)務(wù)流程模型抽象。

本書主要介紹是指廣義變結(jié)構(gòu)控制的基本理論與控制器的設(shè)計(jì)方法。主要內(nèi)容包括時(shí)滯廣義系統(tǒng)和變結(jié)構(gòu)控制的基本理論、軟變結(jié)構(gòu)控制法、切換監(jiān)督控制法等。

《徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及協(xié)同進(jìn)化學(xué)習(xí)》系統(tǒng)地介紹利用協(xié)同進(jìn)化理論優(yōu)化徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的基本理論與方法，共分為7個(gè)章節(jié)。**，提出基于合作型協(xié)同進(jìn)化的徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，引入聚類層并以聚類后的隱節(jié)點(diǎn)群作為子種群進(jìn)行協(xié)同進(jìn)化操作。第二，提出基于協(xié)同覆蓋的徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，并采用啟發(fā)式搜索改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。第三，提

本書內(nèi)容包括：一類四次指數(shù)多項(xiàng)式的零點(diǎn)分布；無自反饋的具時(shí)滯的四維神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的Hopf分支；無自反饋的具時(shí)滯的四維神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的Pitchfork分支等。

本書探討了一般微分泛函雙時(shí)滯方程的Lyapunov穩(wěn)定性基本理論，借助微分差分雙時(shí)滯方程描述的標(biāo)稱系統(tǒng)的基本解及其解的表達(dá)式獲得保證系統(tǒng)穩(wěn)定的充分必要的Lyapunov-Krasovskii泛函的表達(dá)式，將其泛函推廣應(yīng)用于時(shí)變不確定系統(tǒng)，運(yùn)用離散化LKF方法及網(wǎng)格分割新技術(shù)，研究了單時(shí)滯、多時(shí)滯及分布時(shí)滯雙方程的穩(wěn)定性

本書內(nèi)容包括系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型、時(shí)域分析、根軌跡、頻域特性法、典型非線性環(huán)節(jié)、計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)、現(xiàn)代控制理論。最后按照全書內(nèi)容逐章介紹MATLAB的應(yīng)用，包括系統(tǒng)分析、設(shè)計(jì)和仿真框圖等。

本書基于多重共現(xiàn)的知識發(fā)現(xiàn)方法的研究致力于將三個(gè)或三個(gè)以上特征項(xiàng)共現(xiàn)的現(xiàn)象作為研究主體，在總結(jié)現(xiàn)有的共現(xiàn)研究方法、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、可視化技術(shù)、知識發(fā)現(xiàn)方法的基礎(chǔ)上，拓展共現(xiàn)現(xiàn)象的研究范圍。本書界定了多重共現(xiàn)的概念，構(gòu)建了一套多重共現(xiàn)的基礎(chǔ)理論體系，研究了可用于多重共現(xiàn)的可視化方式，設(shè)計(jì)并開發(fā)了三重共現(xiàn)的可視化分析工具，并

在大數(shù)據(jù)背景下，傳統(tǒng)的決策管理正在從以管理流程為主逐漸向以數(shù)據(jù)為中心的范式轉(zhuǎn)變，決策管理中各參與方提供的相關(guān)信息流向更趨于多元和交互，開源數(shù)據(jù)庫SciDB開發(fā)商Paradigm4進(jìn)行的一項(xiàng)針對111名北美數(shù)據(jù)科學(xué)家的調(diào)查顯示，71%的數(shù)據(jù)科學(xué)家認(rèn)為數(shù)據(jù)的多樣性構(gòu)成的挑戰(zhàn)，遠(yuǎn)大于數(shù)據(jù)總量構(gòu)成的威脅和挑戰(zhàn)。多種粒度、多種數(shù)

本書針對大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的體量巨大、多源異構(gòu)、動(dòng)態(tài)性和不確定性等特點(diǎn)，以粒計(jì)算理論為基礎(chǔ)，以優(yōu)勢關(guān)系粗糙集模型為研究對象，以增量學(xué)習(xí)技術(shù)為方法，以并行計(jì)算框架為支撐，構(gòu)建大數(shù)據(jù)分析與挖掘的原理和方法及其算法，并融入了相關(guān)領(lǐng)域?qū)W者在動(dòng)態(tài)知識發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)融合、大數(shù)據(jù)并行處理等成果，反映了基于粒計(jì)算和粗糙集視角處理大數(shù)據(jù)的最新進(jìn)展。

本書借鑒認(rèn)知科學(xué)的理論研究成果，對本體學(xué)習(xí)過程中的認(rèn)知狀態(tài)及其變化進(jìn)行深入研究，提出本體學(xué)習(xí)的認(rèn)知模型，給出該模型的形式化表示及實(shí)現(xiàn)方法。此外，本書還對本體學(xué)習(xí)研究的發(fā)展方向進(jìn)行展望。

本書面向模糊系統(tǒng)結(jié)構(gòu)解析和在線自組織設(shè)計(jì)問題，系統(tǒng)介紹了作者在該領(lǐng)域取得的最新研究成果。全書共9章，內(nèi)容包括：模糊系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)；模糊控制器結(jié)構(gòu)解析；齊次模糊系統(tǒng)逼近性能分析；模糊控制系統(tǒng)穩(wěn)定性分析及系統(tǒng)化設(shè)計(jì)；模糊系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的等價(jià)性等。

本書內(nèi)容包括自動(dòng)控制的一般概念、控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型、線性系統(tǒng)的時(shí)域分析、線性系統(tǒng)的根軌跡法、線性系統(tǒng)的頻率分析法、線性系統(tǒng)的校正方法、離散系統(tǒng)的分析與校正等。

本書主要內(nèi)容是研究非線性隨機(jī)時(shí)滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的穩(wěn)定與脈沖鎮(zhèn)定。這些系統(tǒng)包括脈沖隨機(jī)泛函系統(tǒng)、隨機(jī)遞歸時(shí)滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、具不定脈沖參數(shù)的雙向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Cohen-Grossberg型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其隨機(jī)脈沖情況、一維整數(shù)格時(shí)滯細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和分流抑制細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

本書介紹了商空間理論、三支決策理論和粗糙集理論等粒計(jì)算研究的概述和最新進(jìn)展。全書共16章，主要由主要由三部分組成，具體包括問題求解商空間理論形成始末、商空間理論及應(yīng)用綜述、多粒度上空間分類搜索與結(jié)構(gòu)分析、基于力度空間的最優(yōu)聚類模型及應(yīng)用等。