本書從實際應用出發(fā)，重點介紹集散型控制系統(tǒng)及現(xiàn)場總線的概念、特點、結構、原理和發(fā)展狀況；使讀者熟悉其基本功能特性、使用方法和設計方法；基本掌握硬件配置、軟件組態(tài)，以及操作、維護、安裝和調試等方面知識，具有初步使用集散型控制系統(tǒng)的能力。本書主要為從事控制工程工作的人學習DCS知識而編寫的，適合作為工科院校的自動化、電氣工

本書利用當前最熱門的社交網(wǎng)絡媒體微博等進行大數(shù)據(jù)文本分析，并在此基礎上，提出基于文本分析的推薦方法，多層級推薦方法，融合評分矩陣的推薦方法，基于社團聚類的推薦方法，基于用戶點擊行為的混合推薦方法，融合隱性特征的群組推薦方法，分布式群組推薦方法。同時給出一種Web查詢詞推薦服務，讓用戶更精確地查找并定位到所要搜索的相關網(wǎng)

本書以信息為主線，從信息的獲取、變換與處理、輸出與顯示等角度來介紹檢測技術、檢測儀表和檢測系統(tǒng)。本書首先介紹檢測技術的一般概念和檢測儀表的共性知識，包括測量誤差、準確度等；然后介紹各種檢測元件的檢測原理和使用特點；接著重點介紹各種常見參數(shù)的檢測方法和檢測儀表；最后簡單介紹檢測技術的最新進展，包括軟測量技術、機器視覺系統(tǒng)

《自動化生產線裝配與調試技術：基于西門子S7-200系列PLC》以天煌自動化生產線THJDAL一2型實訓設備為實操對象。它能夠模擬一個與真實生產相類似的機械工業(yè)制造過程，適合自動化生產線裝配、安裝與調試能力的培養(yǎng)，適用于學生學習自動化生產線技術的實踐操作練習，能夠較好地培養(yǎng)學生的專業(yè)技術能力。

無論是產業(yè)布局還是戰(zhàn)略規(guī)劃，人工智能時代大數(shù)據(jù)收集與應用的風險不能不加以正視。事實上，個人在其各種數(shù)據(jù)被眾多網(wǎng)站大量收集幾近成為“透明人”的情況下，大數(shù)據(jù)所有權該歸誰？互聯(lián)網(wǎng)公司進行數(shù)據(jù)競爭的邊界在哪里？信息安全問題如何解決？政府監(jiān)管如何著力？……《大數(shù)據(jù)戰(zhàn)爭》選取大數(shù)據(jù)引發(fā)不正當競爭案（新浪微博訴脈脈案）、遺忘權案（

本書系統(tǒng)地介紹了基于自適應學習控制的單控制器與多控制器系統(tǒng)最優(yōu)控制方法。分別針對單控制器系統(tǒng)與多控制器系統(tǒng)，提出了一系列自適應動態(tài)規(guī)劃方法獲得系統(tǒng)的最優(yōu)控制策略。全書共分為11章，第1、2章主要講述自適應動態(tài)規(guī)劃方法的基本原理以及實現(xiàn)方式。第3~7章主要介紹單控制器非線性系統(tǒng)迭代自適應動態(tài)規(guī)劃最優(yōu)控制方法以及性能分析方

過程控制系統(tǒng)是控制科學與控制工程學科中的重要知識領域，是測控技術與儀器和自動化專業(yè)學生必修課程之一。本書是在總結多年教學經(jīng)驗、部分章節(jié)取材于國外優(yōu)秀經(jīng)典教材基礎上編譯而成的。全書共分16章六大部分，每章末附有思考題與習題。第一部分是過程控制概論，包括第1～2章，內容有緒論、過程控制目標與系統(tǒng)設計概述；第二部分是過程動態(tài)

本書在總結目前國內外該研究方向發(fā)展現(xiàn)狀的基礎上，結合其他人工智能方法的先進思想和理論，以一種新的體系，系統(tǒng)、全面地介紹各種群智能算法的理論、計算方法及其應用，更重要的是為群體智能算法的應用提供新的思路和方法。本書第一部分系統(tǒng)論述群體智能的產生，基本方法以及最新的理論和應用現(xiàn)狀。本書第二部分重點介紹進化計算中的遺傳算法，

本書主要涵蓋專家系統(tǒng)、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡、進化計算四個經(jīng)典的智能控制模塊，以及各常見的典型智能優(yōu)化算法的基本理論及計算機仿真實現(xiàn)、工程實現(xiàn)及其實際應用等，各智能控制模塊都分別詳細闡述了其發(fā)展歷史、核心思想基本含義、算法的Matlab軟件仿真實現(xiàn)、半實物仿真試驗驗證、電力系統(tǒng)工程實際應用研究等五個方面。編寫體例基本一致，

大數(shù)據(jù)分析基礎:概念、技術、方法和商務（英文版）

智能控制理論是繼經(jīng)典控制理論和現(xiàn)代控制理論之后出現(xiàn)的一個先進控制理論。該書著重反映智能理論和方法解決復雜系統(tǒng)控制問題的方法意義，同時介紹智能理論與方法在控制系統(tǒng)中的各種應用實例，并力求反映國內外智能控制研究和應用的新進展。該書主要內容涵蓋了智能控制系統(tǒng)的結構與仿真、基于模糊推理的智能控制系統(tǒng)、基于神經(jīng)元網(wǎng)絡的智能控制系

隨著“一帶一路”倡議的具體實施，“一帶一路”大數(shù)據(jù)的收集和定量分析變得日益重要。為有效指導我國政策的制定和實施，以及在沿線國的基礎設施建設、投資和貿易，及時了解沿線各國政府和人民對“一帶一路”倡議的響應情況，本書運用統(tǒng)計分析、系統(tǒng)科學和復雜性科學的思想和方法，通過協(xié)同研究人口學、經(jīng)貿和媒體大數(shù)據(jù)，導出海外基礎設施建設能

本書通過對國內外大量文獻資料進行精心篩選與組織，結合作者近幾年來的研究成果，較系統(tǒng)地研究了基于演算子理論的分解、設計、魯棒穩(wěn)定條件，不確定非線性系統(tǒng)的穩(wěn)定性、魯棒性、追蹤性等問題以及一些實際應用成果。書中的內容絕大多數(shù)來源于作者近幾年來的創(chuàng)新性研究成果，新穎實用，研究方法先進，具有重要的理論研究和實際應用價值。本書共分

《大數(shù)據(jù)技術及其背景下的數(shù)據(jù)挖掘研究》圍繞大數(shù)據(jù)背景下的數(shù)據(jù)挖掘及應用問題，從大數(shù)據(jù)挖掘的基本概念入手，系統(tǒng)地闡述了大數(shù)據(jù)的基礎理論、大數(shù)據(jù)處理架構Hadoop以及大數(shù)據(jù)存儲與管理研究；由淺入深地論述了數(shù)據(jù)挖掘的基礎理論、大數(shù)據(jù)挖掘技術研究、數(shù)據(jù)挖掘的藝術，并結合實踐，闡述了數(shù)據(jù)挖掘的應用�！洞髷�(shù)據(jù)技術及其背景下的數(shù)據(jù)

《大數(shù)據(jù)特征降維：粗糙集特征選擇的群智能方法及應用研究》從高維大數(shù)據(jù)的特征降維出發(fā)，指出大數(shù)據(jù)時代粗糙集特征選擇面臨的挑戰(zhàn)，介紹了群智能算法的獨特優(yōu)勢和存在的問題，對粗糙集和群智能的理論與經(jīng)典算法進行了總結歸納并提出一種基予群智能和粗糙集的特征選擇框架，依據(jù)此框架設計相關特征選擇算法，應用于銀行個人信用評分系統(tǒng)與高維數(shù)

全書共分為五大部分，*部分介紹了實時數(shù)據(jù)流和聚類方法的背景，包括實時數(shù)據(jù)流的特點、進行數(shù)據(jù)分析的技術以及研究現(xiàn)狀。第二部分詳細講解了聚類方法中的簡單聚類，包括基于衰減窗口與剪枝維度樹的數(shù)據(jù)流聚類和實時數(shù)據(jù)流動態(tài)模式發(fā)現(xiàn)與跟蹤方法，以及相關實驗證明等內容。第三部分詳細闡述了增量聚類技術，包括什么是增量聚類、網(wǎng)格劃分策略，

《智能控制理論及實現(xiàn)方法研究》面向智能控制技術發(fā)展前沿，基于近年來國內外智能控制技術的研究成果，從工程應用的角度出發(fā)，系統(tǒng)地論述了智能控制理論及實現(xiàn)的方法與技術。《智能控制理論及實現(xiàn)方法研究》重點闡述了基于模糊理論的智能控制、基于神經(jīng)網(wǎng)絡的智能控制、專家系統(tǒng)與仿人智能控制等內容。《智能控制理論及實現(xiàn)方法研究》結構合理，

本書詳細討論大數(shù)據(jù)管理技術的各個分支及其實現(xiàn)技術,包括大數(shù)據(jù)建模技術、大數(shù)據(jù)存儲和索引技術、大數(shù)據(jù)查詢處理技術、大數(shù)據(jù)事務處理技術和大數(shù)據(jù)總線技術,并在此基礎上,對大數(shù)據(jù)應用系統(tǒng)進行了全面分析。本書面向大數(shù)據(jù)應用的開發(fā)人員、大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的開發(fā)人員以及大數(shù)據(jù)管理技術的研究人員,也適用于高等院校相關專業(yè)師生學習。

本書通過對現(xiàn)有網(wǎng)絡服務的深入分析和研究，發(fā)現(xiàn)各種網(wǎng)絡完成服務（業(yè)務）的機理和原理非常類似，即所有服務（業(yè)務）首先建立連接，然后這個連接再基于交換路由進行選路，實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸。在這種共性機理的基礎上，一體化網(wǎng)絡提出了能夠支持普適服務問題的服務標識與連接標識解析映射理論，并以此為核心創(chuàng)建了普適服務模型與理論。

本書主要介紹范數(shù)優(yōu)化迭代學習控制的基本理論和最新進展。全書內容分14章，系統(tǒng)地介紹了迭代學習控制的基本思想和理論體系，并對基于逆模型的迭代學習控制、范數(shù)優(yōu)化迭代學習控制、參數(shù)優(yōu)化迭代學習控制、基于逐次投影的迭代學習控制等迭代學習控制的最新研究成果進行了詳細的闡述。本書也是Owens院士關于其在優(yōu)化迭代學習領域中長期的研