《直覺模糊時間序列分析》系統(tǒng)介紹直覺模糊時間序列分析理論和智能信息處理方法，尤其是在網絡信息安全領域的應用。第1章-直覺模糊集、時間序列預測、直覺模糊時間序列等。第2章-基于多重直覺模糊推理的一階一元IFTS預測模型。第3章-基于多維直覺模糊推理的高階IFTS預測模型。第4章-啟發(fā)式變階IFTS預測模型。第5章-自適應

利用時間序列預測技術對數據進行統(tǒng)計分析，可以推測事物發(fā)展的未來趨勢。然而傳統(tǒng)的時間序列預測技術模型構建簡單，對于數據包含的信息挖掘與剖析不夠深入。因此，采用基于群智能優(yōu)化算法的預測理論解決時間序列分析與預測問題，是近年來的研究熱點之一�！痘�于群智能優(yōu)化算法的預測理論與方法的研究及應用》闡述了基于群智能優(yōu)化算法的預測理論

本書介紹非參數統(tǒng)計的基本概念和方法,其內容包括預備知識、U統(tǒng)計量、基于二項分布的檢驗、列聯分析、秩檢驗、檢驗的功效與漸近相對效率、概率密度估計、非參數回歸.每一章內容都著重闡述非參數統(tǒng)計推斷的一般處理技術和原則,并給出一些典型例子.各章后面的習題側重于應用.本書的特點是側重于介紹非參數統(tǒng)計在各應用領域中的常用方法,盡可

本書為"排序與調度叢書"之一。對于排序論中NP困難問題，高效的近似算法設計至關重要。本書主要介紹排序問題中的數學規(guī)劃松弛方法，對于排序論中若干經典問題、工件加工時間可控排序模型中若干問題、以及工件可拒絕排序模型中若干問題應用數學規(guī)劃松弛方法設計其近似算法。本書讀者對象可以是排序（調度）理論方面的專家，也可作為相關專業(yè)研

對于NP困難的排序問題，研究其近似算法既是排序理論重要組成部分，具有深刻的理論意義，又是推進排序理論應用的關鍵，具有廣泛的實際應用價值。數學規(guī)劃松弛方法是一種可用于設計組合最優(yōu)化問題近似算法的重要方法，本書討論排序問題的數學規(guī)劃松弛方法，介紹應用數學規(guī)劃松弛方法設計求解NP困難排序問題近似算法的基本原理與方法，以及該領

有限元法（FEM）是目前求解偏微分方程最流行的方法之一，被廣泛應用到航空與航天工程、汽車工業(yè)、機械工程、土木工程，生物力學、材料科學、地質力學等領域。擴展有限元法（XFEM）的出現克服了FEM一些缺點使得可以在有限單元內引入任意的非連續(xù)性，本教材的目的是將XFEM在求解連續(xù)介質以及結構的線性與非線性問題時的理論與應用展

本書是《數理統(tǒng)計》第四版（科學出版社2015年出版）研究生教材配套學習指導書。全書共分7章，各章主要內容包括：教學基本要求，重點難點，內容提要，例題分析，各章習題解答。針對學生在學習過程中經常遇到的問題，書中精選了一些有代表性的典型例題進行了詳細地解答，并結合思考、討論題及練習、作業(yè)題幫助學生澄清一些易混淆和易理解錯誤

本書主要內容包括：隨機事件與概率、隨機變量、統(tǒng)計量及其分布、參數估計、假設檢驗、方差分析與正交試驗、回歸分析、應用數理統(tǒng)計分析人口。

本書基于作者在巴黎綜合理工學院講授的課程編寫，集中研究連續(xù)時間的隨機過程的模擬，以及它們與偏微分方程的聯系。本書涵蓋了生物學、金融學、地質學、力學、化學及其他多個應用領域的線性和非線性問題。書中還全面拓展了用蒙特卡羅方法計算數值積分和期望的問題。本書從蒙特卡羅方法的歷史開始，概述了三個應用蒙特卡羅方法的經典問題：數值積

本書為紀念ValentinAfraimovich教授的匯編作品集，展示了如何使用數學方法和數學技術處理復雜系統(tǒng)，并且創(chuàng)建了處理復雜系統(tǒng)的新途徑。顯然現有標準的（基于圖的）網絡方法，即事件和運輸中心用節(jié)點表示，它們之間的關系用邊表示，不能描述復雜系統(tǒng)的重要性質，捕捉它們之間的依賴關系，并預測它們的未來發(fā)展。因此，本書的作