本書圍繞現代先進傳感技術中的網絡化、智能化、高準確度監(jiān)測的特點，系統(tǒng)地介紹網絡化傳感系統(tǒng)建模設計方法、多傳感信息預處理方法、多維傳感信息自校正技術、傳感網絡信息實時預測方法和網絡化協同傳感等方面的研究成果，并進一步介紹相關實驗仿真、系統(tǒng)開發(fā)及應用研究進展。

《工業(yè)機器人》系統(tǒng)地介紹了與工業(yè)機器人技術相關的基礎知識，全書共分為九章，主要內容包括：概述、工業(yè)機器人電氣控制系統(tǒng)的構成、工業(yè)機器人及控制器的連接、工業(yè)機器人指令信號與反饋信號電路、工業(yè)機器人驅動方式、工業(yè)機器人PLC控制、機器人路徑規(guī)劃、工業(yè)機器人的安全防護及工業(yè)機器人的發(fā)展趨勢�！豆�業(yè)機器人》內容全面新穎，由淺入

復雜環(huán)境中非約束圖像識別是計算機視覺和人機交互領域中的重要研究問題，本書主要關注復雜環(huán)境中非約束人臉圖像識別和遙感場景識別中的難點和問題，詳細介紹非約束環(huán)境中的人臉特征點定位方法、自然場景和大場景下的頭部姿態(tài)估計方法、多視角變化下的自發(fā)表情識別方法、高分遙感影像的場景分類和場景識別方法，并討論了該領域的應用和研究方向。

粒子群優(yōu)化算法是一種新的模仿鳥類群體行為的智能優(yōu)化算法，是群體智能優(yōu)化算法的一個重要分支，已成為國際上仿生智能計算領域里的研究熱點和重點之一。本書共6章，分別論述了優(yōu)化問題和仿生智能計算、模仿鳥群覓食行為的粒子群優(yōu)化算法、形式多樣的粒子群優(yōu)化算法、無速度項的粒子群優(yōu)化算法、分布估計粒子群優(yōu)化算法和粒子群優(yōu)化算法的應用等

計算機人臉表情自動識別技術與方法

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、復雜對稱網絡生成模型以及基于圖對稱的網絡約簡理論等，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社交網絡隱私保護、利用圖對稱實現高效的*短路徑索引與查詢等。

《無人機遙感載荷成像風場傳遞效應分析》探討無人機遙感載荷成像受大氣風場影響的機理和表征方法。通過分析大氣風場對無人機遙感載荷成像的傳遞鏈路，構建大氣風場對無人機遙感載荷成像各環(huán)節(jié)的傳遞效應模型，探索大氣風場對載荷成像質量影響的作用機理，分析載荷運動的圖像質量退化效應，為無人機遙感系統(tǒng)作業(yè)飛行規(guī)劃、高精度遙感載荷成像處理

本書主要探討數據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)化等方面的內容。

非結構化數據是與結構化數據相對應的概念。結構化數據具有固定的格式，看上去非常規(guī)整。與結構化數據相反，非結構化數據是指無固定格式的數據，例如，文本、網頁、圖像、視頻、數據流、序列、社交網絡、圖結構等�，F有數據中絕大多數數據都是非結構化數據。本書介紹了四種典型非結構化數據的分析和挖掘技術，分別是：文本數據、社交網絡數據、數

本書循序漸進、由淺入深地詳細講解了Python語言開發(fā)技術，并通過具體實例演練了各個知識點的具體使用流程。全書共23章，其中第1～2章是基礎知識部分，講解了Python語言開發(fā)的基礎知識，包括搭建開發(fā)環(huán)境和基礎語法介紹；第3～9章是核心技術部分，分別講解了簡單數據類型，運算符和表達式，條件語句，循環(huán)語句，使用列表，使用