本書針對分類屬性數(shù)據(jù)無監(jiān)督數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)中的三個關(guān)鍵問題—特征學(xué)習(xí)、分析過程和結(jié)果評價，闡述分類屬性數(shù)據(jù)深度無監(jiān)督學(xué)習(xí)理論及決策應(yīng)用。全書共7章，第1章概述數(shù)據(jù)驅(qū)動決策支持的技術(shù)基礎(chǔ)、有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)兩類數(shù)據(jù)挖掘方法及分類屬性數(shù)據(jù)無監(jiān)督學(xué)習(xí)問題；第2章介紹分類屬性數(shù)據(jù)的無監(jiān)督特征學(xué)習(xí)、聚類分析和聚類結(jié)果評價等相關(guān)理

本書是作者在多年從事人工智能原理及其應(yīng)用課程的教學(xué)和多年承擔(dān)工業(yè)控制系統(tǒng)信息安全的科學(xué)研究、開發(fā)項目的基礎(chǔ)上完成的。本書簡潔、全面地介紹了工業(yè)控制設(shè)備信息安全現(xiàn)狀、安全要求，系統(tǒng)地介紹了工業(yè)控制設(shè)備分類、典型工業(yè)控制設(shè)備的功能與工作原理，闡述了與工業(yè)控制設(shè)備相關(guān)的通用信息安全技術(shù)、工業(yè)控制設(shè)備信息安全防護(hù)解決方案、工業(yè)

本書旨在建立和推動“動力學(xué)刻畫的數(shù)據(jù)科學(xué)”理論和應(yīng)用研究。全書共六章，內(nèi)容包括：復(fù)雜動力系統(tǒng)理論基礎(chǔ)、高維數(shù)據(jù)的臨界預(yù)警理論及方法、短時間序列的預(yù)測理論及方法、動力學(xué)因果檢測理論及方法、基于動力學(xué)的勢能景觀構(gòu)建理論及方法、混沌反饋學(xué)習(xí)理論及深度學(xué)習(xí)方法等。全書交叉融合了數(shù)學(xué)理論、統(tǒng)計學(xué)方法、人工智能、計算系統(tǒng)生物學(xué)方法

本書系統(tǒng)地闡述魯棒控制理論中的時域方法，綜合國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)資料，并結(jié)合作者多年來的教學(xué)實踐，以Lyapunov穩(wěn)定性理論為基礎(chǔ)，以矩陣代數(shù)Riccati方程、線性矩陣不等式（LMI）、矩陣運算及其性質(zhì)等為工具，深入淺出地介紹不確定系統(tǒng)及時滯不確定系統(tǒng)在魯棒穩(wěn)定性分析與魯棒控制器設(shè)計方面的基本概念及分析設(shè)計方法。全書共9

本書的主要特點是專業(yè)性、針對性較強(qiáng)，主要針對工科專業(yè)，特別是自動控制相關(guān)專業(yè)研究人員學(xué)習(xí)。涵蓋了概率論基礎(chǔ)與隨機(jī)過程的基本概念，泊松過程、離散時間馬爾可夫過程、連續(xù)時間馬爾可夫過程、鞅、布朗運動、伊藤微積分、隨機(jī)系統(tǒng)的最優(yōu)估計、隨機(jī)系統(tǒng)的最優(yōu)控制與優(yōu)化控制等，涵蓋了工科專業(yè)所需的隨機(jī)過程的基本內(nèi)容.同時，本書配有大量與

本書闡述數(shù)據(jù)驅(qū)動的工業(yè)過程監(jiān)控與故障診斷的理論與應(yīng)用方法，主要內(nèi)容包括：過程監(jiān)控必要的基礎(chǔ)知識、常見測量方法、檢測指標(biāo)、控制限設(shè)計和仿真平臺；面向間歇過程的故障檢測方法，包括軟過渡PCA監(jiān)控、基于核費希爾包絡(luò)分析的故障識別、基于局部特征相關(guān)性的故障診斷；面向質(zhì)量監(jiān)控的全局與局部特征融合的故障診斷方法，包括基于全局加局部

本書介紹預(yù)測控制理論和雙層結(jié)構(gòu)工業(yè)算法，包括預(yù)測控制原理、預(yù)測控制模型辨識、預(yù)測控制穩(wěn)態(tài)目標(biāo)計算、穩(wěn)定過程和積分過程的雙層動態(tài)矩陣控制、狀態(tài)空間模型的雙層動態(tài)矩陣控制、雙層預(yù)測控制的非線性和變自由度處理技術(shù)，以及兩步法狀態(tài)空間預(yù)測控制與廣義預(yù)測控制。本書綜合考慮研究生這類讀者群的接受水平和期望，將預(yù)測控制理論融人工業(yè)領(lǐng)

大數(shù)據(jù)正在成為人類社會最重要的生產(chǎn)要素和基礎(chǔ)資產(chǎn)之一，并對管理決策理論與實踐產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。本書匯編了國家自然科學(xué)基金“大數(shù)據(jù)驅(qū)動的管理與決策研究”重大研究計劃的部分項目研究成果，就研究體系和重要研究方向上的新知貢獻(xiàn)進(jìn)行闡釋與討論。首先，本書系統(tǒng)性討論了大數(shù)據(jù)管理決策研究挑戰(zhàn)和應(yīng)對，并介紹了頂層設(shè)計研究體系及凝練的全景式

智能化時代，社會的群體性已在云端以群智方式呈現(xiàn)，人類的創(chuàng)新設(shè)計從強(qiáng)調(diào)與追求個體智慧，轉(zhuǎn)化為重視基于網(wǎng)絡(luò)的群體智能，表現(xiàn)出強(qiáng)大的創(chuàng)新活躍性。群智創(chuàng)新設(shè)計以互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能及云計算等數(shù)字創(chuàng)新技術(shù)為基礎(chǔ)，聚集人工智能、設(shè)計學(xué)和計算機(jī)等學(xué)科，通過建立具有包容性和友好性的用戶體驗連接橋梁，形成共創(chuàng)價值，促進(jìn)社會全面創(chuàng)新。

本書共8章。第一章是緒論部分，對多智能體分布式協(xié)調(diào)控制進(jìn)行了簡要的介紹；第二章為數(shù)學(xué)基金部分，主要對圖論、一致性理論、系統(tǒng)的穩(wěn)定性理論和書中用到的一些重要的引理等基礎(chǔ)知識進(jìn)行介紹；第三章為基于采樣數(shù)據(jù)的二階多智能體系統(tǒng)分布式一致；第四章為具有時滯的多智能體系統(tǒng)分布式一致；第五章為異質(zhì)多智能體系統(tǒng)分布式一致；第六章為多智

隨著信息、傳感器以及人工智能等核心技術(shù)的飛速發(fā)展，制造業(yè)與信息化的融合愈加緊密，"中國制造2025"、美國"先進(jìn)制造業(yè)領(lǐng)導(dǎo)力戰(zhàn)略"、德國"國家工業(yè)戰(zhàn)略2030"等將智能制造作為主攻領(lǐng)域。特別地，我國《"十四五"智能制造發(fā)展規(guī)劃》將裝備故障診斷與預(yù)測性維護(hù)、智能運維的關(guān)鍵技術(shù)作為主攻方向。本書在國家自然科學(xué)金、省重大專項

本書系統(tǒng)地建立了數(shù)據(jù)博弈論。首先，論述了數(shù)據(jù)資產(chǎn)的屬性以及數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值的信息經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)；其次，闡述了公共數(shù)據(jù)庫的公共產(chǎn)品屬性和數(shù)據(jù)共享信任博弈的基本模型，并分析了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)上的公共數(shù)據(jù)演化博弈。第三，建立了供應(yīng)鏈預(yù)測數(shù)據(jù)共享博弈模型，獲得了帶有"廉價談話"的供應(yīng)鏈預(yù)測數(shù)據(jù)共享博弈的子博弈精煉納什均衡。第四，系統(tǒng)分析了數(shù)

本書系統(tǒng)性地介紹了事件觸發(fā)預(yù)測機(jī)制和網(wǎng)絡(luò)攻擊下彈性事件觸發(fā)預(yù)測機(jī)制理論與應(yīng)用，是作者近些年來從事相關(guān)研究工作的總結(jié)。針對網(wǎng)絡(luò)化預(yù)測控制系統(tǒng)所面臨的資源受限和網(wǎng)絡(luò)威脅問題，本書提出了一系列兼顧資源消耗和系統(tǒng)性能的事件觸發(fā)及彈性事件觸發(fā)解決方案。全書共10章：第1章為緒論，第2、3章分別闡述了線性和非線性系統(tǒng)改進(jìn)型事件觸發(fā)

本書針對多源多維數(shù)據(jù)的匯聚融合、數(shù)據(jù)安全體系以及征信體系闡述了相關(guān)研究成果，主要包括：原位虛擬大數(shù)據(jù)中心平臺體系、大數(shù)據(jù)感知與勘探技術(shù)、多源多維數(shù)據(jù)融合計算技術(shù)、基于多模型融合的信用評估技術(shù)、全生命周期的數(shù)據(jù)安全體系架構(gòu)與關(guān)鍵技術(shù)、數(shù)據(jù)安全體系架構(gòu)的測試與評估技術(shù)，以及基于信用評估的金融交易風(fēng)險防控系統(tǒng)和多源多維大數(shù)據(jù)

本書共分8章，主要內(nèi)容如下： 第1章介紹數(shù)據(jù)的認(rèn)知與研究任務(wù)，大數(shù)據(jù)概念特征及技術(shù)挑戰(zhàn)等。 第2章介紹大數(shù)據(jù)內(nèi)容、知識和結(jié)果表達(dá)概念，以及元數(shù)據(jù)和知識圖譜技術(shù)。 第3章介紹數(shù)據(jù)存儲基礎(chǔ)、大數(shù)據(jù)存儲要求以及應(yīng)對技術(shù)和典型系統(tǒng)。 第4章介紹數(shù)據(jù)管理基礎(chǔ)，新型數(shù)據(jù)管理模型及其相應(yīng)大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)。 第5章介紹數(shù)據(jù)計算基礎(chǔ)，大數(shù)

非平衡數(shù)據(jù)分類理論與方法

本書主要介紹不確定性環(huán)境下基于隨機(jī)參數(shù)矩信息的魯棒優(yōu)化方法，討論其模型構(gòu)建、算法設(shè)計及實際應(yīng)用等方面的最新研究成果。本書旨在為不確定性環(huán)境下優(yōu)化決策提供理論建模、算法設(shè)計及分析的新方法和工具，同時為復(fù)雜環(huán)境下供應(yīng)鏈管理、運營管理、物流運作等實際問題提供科學(xué)決策支持。

模糊動態(tài)系統(tǒng)智能控制與應(yīng)用

數(shù)據(jù)是數(shù)智時代的關(guān)鍵生產(chǎn)要素，通過高效有序的跨域流通過程可以實現(xiàn)其價值釋放。本書圍繞跨域數(shù)據(jù)治理，提出數(shù)據(jù)驅(qū)動的社會化信息系統(tǒng)構(gòu)建理論，梳理總結(jié)形成數(shù)據(jù)資源體系、服務(wù)支撐體系和業(yè)務(wù)應(yīng)用體系的三層體系框架。在此基礎(chǔ)上，介紹跨域數(shù)據(jù)治理的三層體系框架中的關(guān)鍵技術(shù)突破，其中，數(shù)據(jù)資源體系著眼于實現(xiàn)以數(shù)據(jù)資源對象化為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)挖掘與商務(wù)智能