測量是人類認識與探索自然的一種必不可少的重要手段，也是人類打開未來知識寶庫的金鑰匙。本書從測量、測試與計量等基本概念入手，考慮到參數(shù)測量結果的處理及測試系統(tǒng)的分析評價這兩個不同的應用需求，并針對靜態(tài)測量和動態(tài)測量以及等精度測量和不等精度測量的特點，在相應章節(jié)對相關知識點進行詳細介紹，貫穿經典誤差理論和現(xiàn)代誤差理論的主線

作者根據(jù)多年來學習和講授隨機過程的經驗,以及在研究工作中長期積累的自己的理解、體會和心得,寫下了本書。本書主要講述現(xiàn)代隨機過程的基礎知識,包括隨機過程的總體概念和術語,可選性與循序可測性,經典Wiener空間,Brown運動,離散時間鞅與連續(xù)時間鞅,Markov過程與半群,強馬氏性與擴展馬氏性,Ito隨機積分,一般半鞅

演化算法是一類基于群體智能的自然啟發(fā)式搜索優(yōu)化策略，具有結構靈活、易于理解、適用廣泛的特點。本書是作者多年研究成果的總結，介紹基于復雜適應度函數(shù)的進化算法、化學反應優(yōu)化算法、人工內分泌系統(tǒng)模型、反向差分進化算法等高級計算智能方法，以及算法在目標的識別和跟蹤、車輛路徑問題等復雜實際場景中的應用。

全局優(yōu)化問題一直是最優(yōu)化領域的老大難問題,備受多方關注。本書作為該領域的一部專著,首先介紹了非凸全局優(yōu)化問題的研究進展,然后從分支方法、定界理論、算法設計及相關技術等方面詳細論述了非凸全局優(yōu)化問題的分支定界算法。全書主要內容如下:全局優(yōu)化方法的研究現(xiàn)狀,分支定界算法的理論基礎、分支方法、定界技巧及相關概念,二次規(guī)劃、線

本書介紹非線性復雜系統(tǒng)中數(shù)據(jù)處理的投影尋蹤降維技術，給出投影尋蹤在分類、評價和預測等方面的統(tǒng)計模型，包括Friedman-Tukey投影尋蹤模型、投影尋蹤Spearman相關系數(shù)模型、投影尋蹤信息熵模型、聚類分析修正的投影尋蹤模型、解不確定型決策問題的投影尋蹤模型、投影尋蹤回歸及自回歸模型。這些模型能充分提取數(shù)據(jù)信息、

本書結合作者近年來的研究工作,系統(tǒng)介紹非線性分布參數(shù)系統(tǒng)的智能建模方法及其在實際工程領域的應用,重點闡述分布參數(shù)系統(tǒng)建模的基礎知識及方法。在此基礎上,針對工業(yè)系統(tǒng)廣泛存在的不確定性、強非線性、時變、大尺度特征等問題,提出了基于流形學習的非線性時空模型、基于數(shù)據(jù)學習機的非線性時空模型、基于有限高斯混合模型的時空多模型、基

本書研究有限維系統(tǒng)和無窮維系統(tǒng)的動態(tài)補償問題，主要包括：執(zhí)行動態(tài)補償、觀測動態(tài)補償和干擾動態(tài)補償。對于有限維系統(tǒng)，動態(tài)補償理論將實現(xiàn)自抗擾控制和內模原理的優(yōu)化組合，提出新的干擾估計方法，不但能利用系統(tǒng)的在線信息，而且還能夠充分利用系統(tǒng)和干擾的先驗動態(tài)信息。對于無窮維系統(tǒng)，動態(tài)補償理論可以有效解決三大類問題：(i)PDE

本書是河南省“十四五”普通高等教育規(guī)劃教材重點立項,是將傳統(tǒng)紙質教材內容與教學視頻等相關數(shù)字資源鏈接在一起的新形態(tài)立體化教材�！禕R》本書內容由概率論與數(shù)理統(tǒng)計兩部分組成。概率論部分包括概率論基礎、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律和中心極限定理;數(shù)理統(tǒng)計部分包括數(shù)理統(tǒng)計基礎、參數(shù)估計

本書系統(tǒng)地介紹了現(xiàn)代科學與工程計算中常用的數(shù)值計算方法及有關的理論和應用。全書共9章，包括誤差分析、函數(shù)插值、函數(shù)逼近、數(shù)值積分與數(shù)值微分、解線性代數(shù)方程組的直接法和迭代法、非線性代數(shù)方程求根、矩陣特征值與特征向量計算，以及常微分方程初值問題的數(shù)值解法等。本書基本概念清晰準確，理論分析科學嚴謹，語言敘述通俗易懂，結構編

概率論是高等院校數(shù)學和統(tǒng)計學專業(yè)的基礎課程之一。全書共七章，主要包括：隨機事件及其概率、隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)值特征、多維隨機變量及其分布、多維隨機變量的數(shù)值特征、大數(shù)定律與中心極限定理。除第1章外每章配有習題，書末附有部分習題參考答案或提示，便于讀者學習和檢查所學知識。本書著眼于理論聯(lián)系實際，通過精選例題并結