本書基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)ESN研究時(shí)間序列分類和預(yù)測(cè)問題：第一，分析了面向時(shí)間序列分析的ESN；第二，研究了基于DE和ESN的時(shí)間序列分類方法；第三，研究了基于BSA優(yōu)化ESN的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法；第四，研究了基于組合ESN的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法；第五，設(shè)計(jì)了基于小波ESN的旅游需求預(yù)測(cè)模型；第六，構(gòu)建了基于雙儲(chǔ)備池ESN的電力

現(xiàn)代非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法是統(tǒng)計(jì)學(xué)方法論的一個(gè)重要組成部分，本書主要介紹若干經(jīng)典的現(xiàn)代非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法，包括非參數(shù)密度估計(jì)、非參數(shù)回歸方法、分位數(shù)回歸和非參數(shù)似然方法(經(jīng)驗(yàn)似然)。密度估計(jì)方面介紹一元和多元核密度估計(jì)；非參數(shù)回歸方面介紹局部多項(xiàng)式估計(jì)的構(gòu)造、理論性質(zhì)和應(yīng)用，樣條函數(shù)的基本理論、樣條估計(jì)理論；分位數(shù)回歸方面介紹分位

本書的主要內(nèi)容是概率論和統(tǒng)計(jì)學(xué)，包括隨機(jī)事件和概率、隨機(jī)變量及其分布、數(shù)字特征和大數(shù)定律、統(tǒng)計(jì)學(xué)概論、統(tǒng)計(jì)資料的搜集與整理、統(tǒng)計(jì)資料分析所需要的基本指標(biāo)和統(tǒng)計(jì)資料分析方法共7個(gè)模塊。每個(gè)任務(wù)后配有能力訓(xùn)練，可幫助學(xué)生及時(shí)鞏固所學(xué)知識(shí)，同時(shí)配有拓展延伸閱讀材料，通過數(shù)學(xué)文化、時(shí)事案例等內(nèi)容的滲透，落實(shí)立德樹人的根本目的。

新聞媒體經(jīng)常報(bào)道嘩眾取寵的數(shù)據(jù)，它們既不真，也不假。牛津大學(xué)首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家與知名記者聯(lián)手出擊，通過日常生活中妙趣橫生的故事和數(shù)字常識(shí)，拆穿統(tǒng)計(jì)學(xué)常用的唬人伎倆；利用普通人所具備的常識(shí)、經(jīng)驗(yàn)與能力，還原事件的真相，使讀者在輕松愉快的閱讀中直搗數(shù)字的核心與背后的意義，練就一生受用的數(shù)字透視力。

我們的生活中充滿了各種不確定性，這導(dǎo)致很多事情并不能完全被人為控制。這種不確定性時(shí)而讓人感到驚慌、焦慮，時(shí)而又令人喜出望外。本書以案例分析的方式，解釋概率、隨機(jī)性和不確定性等數(shù)學(xué)概念，揭開概率事件背后的數(shù)學(xué)原理。本書案例豐富，深入淺出，充滿知識(shí)性、趣味性。適合作為學(xué)生的課外讀物，拓展學(xué)生的知識(shí)面，教育人們運(yùn)用概率論的方

本書是嶺南師范學(xué)院2022年筑峰計(jì)劃專項(xiàng)項(xiàng)目資助的研究成果，是一本集理論方法、實(shí)踐案例及實(shí)驗(yàn)應(yīng)用為一體的概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)教材。全書注重介紹概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的思想與方法，適當(dāng)減少數(shù)理論證的過程，強(qiáng)調(diào)隨機(jī)思想與方法的應(yīng)用，書中選用大量有實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的案例及例題，有利于培養(yǎng)學(xué)生的實(shí)踐應(yīng)用能力。同時(shí)，本書還充分利用數(shù)據(jù)圖表及概

本書從力學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)和數(shù)學(xué)基本運(yùn)算規(guī)則出發(fā)，系統(tǒng)闡述了有限單元法的基本理論，并以ANSYSWorkbench為操作平臺(tái)，詳細(xì)討論了結(jié)構(gòu)線性靜力學(xué)、非線性靜力學(xué)、模態(tài)分析、諧響應(yīng)分析及響應(yīng)譜分析的操作過程。全書共13章：第1章介紹數(shù)學(xué)及力學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)，為理論推導(dǎo)做好前提準(zhǔn)備。第2章介紹數(shù)學(xué)軟件MATLAB的基本應(yīng)用，運(yùn)用MA

本書對(duì)現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)推斷的基本概念進(jìn)行了嚴(yán)謹(jǐn)而全面的闡述，對(duì)基本概念進(jìn)行了清晰的闡述。具體內(nèi)容包括：二項(xiàng)假設(shè)檢驗(yàn)、多元假設(shè)檢驗(yàn)、復(fù)合假設(shè)檢驗(yàn)、信號(hào)檢測(cè)、凸統(tǒng)計(jì)距離、假設(shè)檢驗(yàn)的性能界限、假設(shè)檢驗(yàn)的大偏差和誤差指數(shù)、隨機(jī)過程檢測(cè)、貝葉斯參數(shù)估計(jì)、zui大似然估計(jì)、信號(hào)估計(jì)等。本書的一個(gè)顯著特點(diǎn)是大量精心構(gòu)造的例子，有助于讀者理解

本書共六章，梳理了二階非線性時(shí)變延遲微分方程的指數(shù)穩(wěn)定性準(zhǔn)則，介紹了二階離散型延遲微分方程邊值問題的Strmer-Cowell方法、二階分布型延遲微分方程邊值問題的Strmer-Cowell方法、具分段常變?cè)�微分方程初值問題的塊邊值方法等內(nèi)容。

本書稿用圖表法進(jìn)行的Ｅ-Ｇ篩選，使人們可以對(duì)前面得到的給出偶數(shù)的Ｇ-素?cái)?shù)對(duì)成員的數(shù)目的上下限值的公式的由來有更深刻的理解。清楚地知道數(shù)軸上那一范圍內(nèi)的自然數(shù)的行為是可以確切知道，那一范圍內(nèi)的自然數(shù)的行為是不能確切知道，這些不能確切知道的自然數(shù)的數(shù)目，正是公式所給出的上下限值的范圍，以期對(duì)在校師生進(jìn)行科研和學(xué)習(xí)提供參考和