智能優(yōu)化算法與涌現(xiàn)計(jì)算是多種前沿學(xué)科交叉融合的結(jié)晶。主要包括：模擬人腦思維、人體細(xì)胞、器官等的仿人智能優(yōu)化算法；模擬群居動(dòng)物覓食或繁殖行為的群智能優(yōu)化算法；模擬人類社會(huì)進(jìn)化的進(jìn)化算法；模擬植物生長(zhǎng)的仿生算法；模擬自然現(xiàn)象或規(guī)律的自然計(jì)算；模擬復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)涌現(xiàn)行為的涌現(xiàn)計(jì)算等80余種算法。本書可作為智能科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、

本書揭示非高斯系統(tǒng)控制問題的信息學(xué)和系統(tǒng)學(xué)本質(zhì)特征，提出隨機(jī)分布泛函和統(tǒng)計(jì)信息集合驅(qū)動(dòng)的反饋控制和估計(jì)思想，建立基于動(dòng)靜混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和泛函算子優(yōu)化的新型隨機(jī)分布系統(tǒng)建模、分析、控制、估計(jì)和優(yōu)化理論與故障檢測(cè)理論框架。本書內(nèi)容具有以下有別于傳統(tǒng)隨機(jī)控制的特點(diǎn)：被控對(duì)象具有非高斯隨機(jī)變量和非線性動(dòng)態(tài)；控制指標(biāo)是輸出PDF、

本書比較全面地介紹了現(xiàn)代科學(xué)與工程計(jì)算中常用的數(shù)值計(jì)算方法。全書共分11章，主要內(nèi)容有：引論、計(jì)算方法的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、MATLAB編程基礎(chǔ)、方程求根、解線性方程組的直接法、解線性方程組的迭代法、函數(shù)插值、數(shù)值積分與數(shù)值微分、常微分方程初值問題的數(shù)值解法、矩陣特征值計(jì)算、函數(shù)優(yōu)化計(jì)算。本書知識(shí)體系完整，既簡(jiǎn)要回顧了與計(jì)算方法

現(xiàn)代控制理論是聯(lián)系古典控制理論和智能控制理論的紐帶，有著承上啟下的作用。機(jī)械類專業(yè)研究生學(xué)好現(xiàn)代控制理論，對(duì)解決工程實(shí)踐問題具有重要的指導(dǎo)意義。本書將以線性定常系統(tǒng)為主要研究對(duì)象，介紹了系統(tǒng)建模、求解問題，系統(tǒng)的可控性、可觀測(cè)性和穩(wěn)定性問題，還介紹了控制系統(tǒng)的校正和最優(yōu)控制問題。

本書是根據(jù)教育部最新的職業(yè)教育教學(xué)改革要求，結(jié)合本課程已取得的教學(xué)改革成果，在對(duì)多所高職院校專業(yè)教學(xué)及企業(yè)用人情況充分調(diào)研的基礎(chǔ)上，本著學(xué)以致用、立足于服務(wù)專業(yè)課的原則編寫而成的。本書主要內(nèi)容有函數(shù)與極限、導(dǎo)數(shù)及其應(yīng)用、一元函數(shù)微積分、常微分方程初步、線性代數(shù)初步、概率論初步、無窮級(jí)數(shù)初步等。本書每部分的數(shù)學(xué)知識(shí)均采用

《應(yīng)用概率與數(shù)理統(tǒng)計(jì)（第2版）》是按照高等院校教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)關(guān)于概率統(tǒng)計(jì)課程的教學(xué)基本要求編寫而成的，全書共分8章，前3章為概率部分，內(nèi)容包括隨機(jī)事件及其概率、隨機(jī)變量及其分布以及數(shù)字特征；第4～7章為數(shù)理統(tǒng)計(jì)部分，內(nèi)容包括抽樣分布、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、回歸分析；第8章為Excel在統(tǒng)計(jì)分析中的應(yīng)用�！稇�(yīng)用概率與數(shù)理統(tǒng)

全書共分10章。第1章對(duì)回歸分析的研究?jī)?nèi)容和建模過程給出綜述性介紹；第2章和第3章詳細(xì)介紹了一元和多元線性回歸的參數(shù)估計(jì)、顯著性檢驗(yàn)及其應(yīng)用；第4章對(duì)違背回歸模型基本假設(shè)的異方差、自相關(guān)和異常值等問題給出了診斷和處理方法，在這一章增加了BOX-COX變換；第5章介紹了回歸變量選擇與逐步回歸方法；第6章就多重共線性的產(chǎn)生

本書是高等學(xué)校經(jīng)濟(jì)類專業(yè)概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)課程的配套教學(xué)參考書，內(nèi)容完全與教材各章節(jié)對(duì)應(yīng)，主要有一維和多維隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的數(shù)值特征、數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)知識(shí)、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析和回歸分析等習(xí)題解答。為了照顧到部分要深造的考研學(xué)生，學(xué)習(xí)參考書中還增加了部分有一個(gè)難度的補(bǔ)充題。

回歸診斷是用于探索存在于回歸分析中問題及判斷某些假設(shè)是否合理的一種技術(shù)�！痘貧w診斷簡(jiǎn)介》主要回顧蕞小二乘線性回歸，討論多元回歸中共線性的問題，處理奇異與強(qiáng)影響數(shù)據(jù)，探討誤差非線性、不一致的誤差方差和非線性問題，簡(jiǎn)要闡釋離散數(shù)據(jù)產(chǎn)生的問題，介紹基于蕞大似然法、計(jì)分檢驗(yàn)和構(gòu)造變量的較復(fù)雜的診斷方法。*后，探討了如何將介紹的

本書分為最小二乘方法的框架和數(shù)學(xué)、優(yōu)化方法以及輔助內(nèi)容兩部分，內(nèi)容包括；數(shù)據(jù)擬合問題的引入、基于最小二乘方法估計(jì)模型參數(shù)、加權(quán)和異常值、擬合結(jié)果的不確定度等。