人工智能是研究解釋和模擬人類智能、智能行為及其規(guī)律的一門學(xué)科。本書共16章：第1～6章討論人工智能的認知問題和自動推理，論述邏輯基礎(chǔ)、約束推理、定性推理、基于案例的推理、概率推理；第7～14章重點討論機器學(xué)習(xí)和知識發(fā)現(xiàn)，包括歸納學(xué)習(xí)、支持向量機、解釋學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、關(guān)聯(lián)規(guī)則、進化計算、知識發(fā)現(xiàn)；第15章闡述

《自適應(yīng)控制理論及應(yīng)用》由劉小河、管萍、劉麗華編著，介紹自適應(yīng)控制的基本理論和方法。全書共7章，分別為緒論、自適應(yīng)控制的理論基礎(chǔ)、模型參考自適應(yīng)控制系統(tǒng)、自校正控制系統(tǒng)、非線性系統(tǒng)的自適應(yīng)控制、基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)控制、基于模糊邏輯的自適應(yīng)控制等。《自適應(yīng)控制理論及應(yīng)用》按自適應(yīng)控制理論基礎(chǔ)、自適應(yīng)控制系統(tǒng)設(shè)計、自

《仿生智能計算》在對仿生智能計算的基本概念、類型及發(fā)展情況進行闡述的基礎(chǔ)上，從馬爾可夫鏈、離散參數(shù)鞅、隨機逼近等角度給出了仿生智能計算的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，隨后對目前幾種典型的仿生智能計算方法從原理、收斂性分析、應(yīng)用實例等角度分別做了闡述，這些算法主要包括、遺傳算法、蟻群算法、微粒群算法、免疫算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、DNA計算及心腦計算

《自動控制原理》系統(tǒng)地介紹了分析與設(shè)計反饋控制系統(tǒng)的經(jīng)典控制理論部分�！蹲詣涌刂圃�理》共分8章，內(nèi)容包括自動控制的一般概念、控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型、線性系統(tǒng)的時域分析、根軌跡法、線性系統(tǒng)的頻域分析、控制系統(tǒng)的綜合與校正、非線性控制系統(tǒng)分析、線性離散系統(tǒng)的分析與綜合等。每章后面介紹了一些Matlab對控制系統(tǒng)進行計算機輔助分

《計算智能》全書共4個部分，分別介紹了計算智能的4個典型代表：演化計算、群體智能算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Fuzzy計算，第1部分介紹了遺傳算法、遺傳程序設(shè)計、演化策略和演化規(guī)劃4種主要的演化計算技術(shù)；第2部分介紹了粒子群優(yōu)化和蟻群優(yōu)化兩種具有代表性的群體智能算法；第3部分介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念和學(xué)習(xí)算法；第4部分介紹

本書對增強學(xué)習(xí)與近似動態(tài)規(guī)劃的理論、算法及應(yīng)用進行了深入研究和論述。主要內(nèi)容包括：求解Markov鏈學(xué)習(xí)預(yù)測問題的時域差值學(xué)習(xí)算法和理論，求解連續(xù)空間Markov決策問題的梯度增強學(xué)習(xí)算法以及進化一梯度混合增強學(xué)習(xí)算法，基于核的近似動態(tài)規(guī)劃算法，增強學(xué)習(xí)在移動機器人導(dǎo)航與控制中的應(yīng)用等。本書是作者在多個國家自然科學(xué)基金