本書系統(tǒng)介紹具有不確定性的非線性單變量系統(tǒng)、非線性多變量系統(tǒng)、非線性多變量強耦合系統(tǒng)的自適應控制以及自適應解耦控制理論和方法。本書大部分內容取材于作者多年來在控制領域取得的研究成果。本書主要內容包括非線性單變量多模型神經網絡自適應控制、非線性多變量多模型神經網絡自適應控制、非線性多變量多模型神經網絡自適應閉環(huán)解耦控制、

脈沖神經網絡應用精確定時的脈沖序列表示與處理信息，是新一代人工神經網絡計算模型。本書系統(tǒng)論述了脈沖神經網絡的基本理論、算法及應用。首先介紹了脈沖神經網絡的基礎知識，包括脈沖神經元的建模與分析、脈沖神經網絡的模擬策略、神經信息的編碼方法、脈沖序列的相似性度量方法等；其次討論了脈沖神經網絡的學習算法、進化發(fā)育方法以及文化學

時滯奇異攝動不確定系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析與控制

本書系統(tǒng)地論述了神經網絡的主要理論、控制技術及應用實例，旨在使讀者理解和熟悉神經網絡及其控制的基本原理和主要應用，掌握它的結構和設計應用方法，主要內容包括神經網路基礎論、神經網絡控制原理、感知器神經網絡、BP神經網絡、時滯神經網絡、CMAC網絡、模糊神經網絡控

教材全面系統(tǒng)地介紹了自動控制理論的基本內容和分析、設計方法，主要包括系統(tǒng)數學模型的建立，時域分析法，根軌跡法，頻域法，控制系統(tǒng)校正，采樣系統(tǒng)理論，非線性系統(tǒng)理論（相平面法和描述函數法），現(xiàn)代控制理論基礎。為了與生產實踐密切結合，書中列舉了一些電力系統(tǒng)中的應用實例。

本書旨在從理論和技術上深入介紹智能視覺感知技術的原理、技術、前沿研究內容和智能視覺感知技術在諸多領域的典型應用，為在讀研究生和工程技術人員學習基于計算機的機器視覺處理的理論、技術和相關應用奠定基礎。本書的主要內容包括智能視覺感知技術概述、攝像機標定、視覺跟蹤、目標檢測、圖像拼接與鑲嵌、圖像增強、電子穩(wěn)像、圖像融合、基于

《情感計算與情感機器人系統(tǒng)》在介紹情感計算、情感建模以及人機情感交互概念的基礎上，分析了當前人機情感交互的研究前沿，總結了在多模態(tài)情感識別方法、人機交互氛圍場建模、情感意圖理解方法、情感機器人的多模態(tài)情感表達以及人機情感交互系統(tǒng)應用方面的**研究成果，使讀者對人機情感交互有更深的理解，對促進我國在情感計算與情感機器人領

《學習科學視域下的網絡深度學習：理論·技術·趨勢》首先通過對學習科學的主旨—深度學習進行研究，借鑒學習科學領域對學習環(huán)境、學習過程和學習結果研究的相關成果，結合深度學習的時代背景，構建了技術增強環(huán)境下網絡深度學習的理論體系和分析框架；然后對深度學習的創(chuàng)新技術、工具及場景等進行探討，對網絡深度學習的策略等進行推演，對國際

本書內容一共分為三大部分：第一部分介紹證據理論的基本概念、主要問題、研究現(xiàn)狀以及主要應用等。第二部分共包括五章，主要介紹作者多年來針對證據理論在實際應用中所存在的傳感器信息建模問題、沖突證據融合問題、信度決策問題、計算復雜度問題等四個關鍵問題展開深入研究，所取得的最新研究成果及相關解決方案，同時介紹針對這些關鍵問題的國

本書從腦力負荷動態(tài)特征視角下研究人機交互型VDT持續(xù)作業(yè)績效及管理問題。在設計體現(xiàn)人機交互型VDT持續(xù)作業(yè)特征的CPT范式實驗的基礎上，構建腦力負荷綜合評估指標體系，針對作業(yè)特點，分析腦力負荷時間累積效應下的動態(tài)特征，并構建人機交互型VDT持續(xù)作業(yè)績效評估和預測模型；分析作業(yè)績效隨腦力負荷變化的趨勢和規(guī)律，定義和設計人

本書為胡壽松教授主編的教材《自動控制原理》的學習指導性教學配套用書。本書系統(tǒng)地給出了《自動控制原理（第七版）》中全部260道習題的詳解，這些習題包含了概念題、基本題、證明題、工程應用題、MATLAB題、設計題和難題等七類題型�！禕R》本書在習題解析過程中給出了解題思想的友情提示，指明解題過程的注意事項，其解題步驟科學、

本書全面介紹了作者近年來在奇異攝動飽和控制系統(tǒng)分析與設計方面的研究成果。書中介紹了奇異攝動飽和控制系統(tǒng)穩(wěn)定性分析方法、奇異攝動飽和控制系統(tǒng)設計方法、具有L2擾動的奇異攝動飽和系統(tǒng)快采樣控制設計和慢采樣控制設計方法、奇異攝動切換飽和控制系統(tǒng)設計方法、奇異攝動系統(tǒng)抗飽和控制設計方法、非線性奇異攝動系統(tǒng)模糊采樣控制設計方法、

本書將智能計算中的人工免疫系統(tǒng)用于計算機領域的相關問題求解，主要關注人工免疫系統(tǒng)中的克隆選擇算法、否定選擇算法、危險理論等的具體應用實現(xiàn)。本書主要介紹了基于克隆選擇算法的認知無線電網絡頻譜分配、頻譜決策優(yōu)化、認知OFDM資源分配方案；基于否定選擇算法的入侵防御；基于危險理論的網絡風險感知和評估模型與方法、用于異常檢測的

本書針對大數據的數據體量大、數據類型繁多、處理速度快、價值密度高等特點，以粒計算方法為理論基礎，以經典粗糙集模型和區(qū)間值信息系統(tǒng)為研究對象，以Hadoop開源平臺為實驗環(huán)境，構建大數據下知識約簡計算模型及知識獲取方法。本書主要介紹大數據下Pawlak模型知識約簡、區(qū)間值信息系統(tǒng)知識約簡、層次粗糙集模型知識約簡及知識獲取

本書系統(tǒng)地介紹了自動控制的基本理論。全書共8章。第1章介紹自動控制的一些基本概念；第2章介紹控制系統(tǒng)的輸入-輸出模型，包括系統(tǒng)運動方程、傳遞函數、頻率特性函數、框圖和信號流圖等；第3章介紹控制系統(tǒng)的狀態(tài)空間模型；第4章介紹控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析；第5章介紹控制系統(tǒng)的時域運動分析；第6章介紹系統(tǒng)校正方法；第7章介紹線性控制

粒計算是當前人工智能研究領域中模擬人類思維和解決復雜問題的新理論與新方法，它涵蓋了所有有關粒度的理論、方法和技術，是研究大規(guī)模復雜問題求解、大數據分析與挖掘、不確定性智能信息處理的有力工具。經過十多年的發(fā)展，在與多學科交叉研究過程中，粒計算正逐步形成其特有的研究體系和內容。本書介紹了粒計算的不確定性分析與知識獲取方法的

馬氏跳變系統(tǒng)是一類經典的*系統(tǒng)，對其的控制器設計和閉環(huán)系統(tǒng)穩(wěn)定性的分析已有很長歷史。本書旨在研究若干類不同馬氏跳變系統(tǒng)的設計及穩(wěn)定性分析，其中包含了若干不同的穩(wěn)定性定義，以及馬氏跳變系統(tǒng)的若干不同應用領域。

本書系統(tǒng)總結了集對分析在人工智能理論和技術研究的階段性成果，共12章。第1、2章為集對分析基本概念、基本理論和**進展的介紹，第3章是人工智能基礎和前沿集對分析，第4～12章依次介紹集對分析在模式識別、不確定性推理、智能決策、知識生態(tài)學、自然語言和人類語言理解、專家系統(tǒng)、神經網絡、智能工程和智能社會中的應用。本書內容豐

內容簡介 面對科技的迅猛發(fā)展，我國政府制定了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，將人工智能上升到國家戰(zhàn)略層面，并提出：人工智能產業(yè)要成為新的重要經濟增長點，而且要在2030年成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心，為躋身創(chuàng)新型國家前列和經濟強國奠定重要基礎。 《人工智能》一書由騰訊一流團隊與工信部高端智庫傾

本書內容包括：知識重構與抽象模型框架及其擴展概述；業(yè)務流程模型與抽象相關概念；KRA模型框架的智能世界擴展；業(yè)務流程的一般抽象模型框架；基于聚類技術的業(yè)務流程模型抽象。