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本書重點介紹了大數(shù)據(jù)的基礎理論、算法理論和關鍵技術幾方面的內(nèi)容，主要包括：大數(shù)據(jù)基礎、數(shù)據(jù)采集方法、數(shù)據(jù)清洗與規(guī)約方法、主成分分析、預測分析、集成學習法、預測模型評估、描述性分析、生存分析、社交網(wǎng)絡分析、文本讀寫技術、數(shù)據(jù)處理技術、數(shù)據(jù)分析技術、數(shù)據(jù)可視化技術、Hadoop生態(tài)系統(tǒng)、互聯(lián)網(wǎng)電商數(shù)據(jù)分析應用等。

本書在歸納分析國內(nèi)外關于多智能體系統(tǒng)分布式優(yōu)化控制算法的基礎上，研究了針對外部干擾、系統(tǒng)未建模動態(tài)、系統(tǒng)狀態(tài)受限、固定時間內(nèi)系統(tǒng)穩(wěn)定等具體需求的高階非線性多智能體系統(tǒng)的分布式控制器設計。主要內(nèi)容包括：設計基于神經(jīng)網(wǎng)絡的自適應控制算法，利用神經(jīng)網(wǎng)絡的萬能逼近能力對系統(tǒng)內(nèi)的未建模動態(tài)進行估計，并通過設計神經(jīng)網(wǎng)絡自適應律和自

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