本書以講授智能控制基礎(chǔ)知識(shí)和技術(shù)應(yīng)用為目標(biāo)，在闡述理論知識(shí)的基礎(chǔ)上，結(jié)合礦渣微粉生產(chǎn)多模型自適應(yīng)控制、旋轉(zhuǎn)系統(tǒng)重復(fù)控制、柔性關(guān)節(jié)機(jī)器人控制，講解了智能控制的技術(shù)應(yīng)用；闡述了人工智能與智能控制的聯(lián)系，智能控制相關(guān)政策和發(fā)展方向。全書共9章，包括智能控制概述、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)、模糊控制系統(tǒng)、專家控制系統(tǒng)、智能PID控制、學(xué)

本書主要包括機(jī)械工程控制基本理論、綜合設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)和網(wǎng)絡(luò)化遠(yuǎn)程測(cè)控實(shí)驗(yàn)三部分內(nèi)容。本書設(shè)置多類綜合實(shí)驗(yàn)，以幫助讀者領(lǐng)悟與學(xué)會(huì)應(yīng)用控制工程技術(shù)、測(cè)試技術(shù)和檢測(cè)技術(shù)來(lái)解決實(shí)際工程問(wèn)題，為實(shí)驗(yàn)教學(xué)面向工程實(shí)際應(yīng)用奠定必要基礎(chǔ)。

本書的內(nèi)容分為三篇共8章：第一篇為云臺(tái)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤控制系統(tǒng)（包含第1-3章）；第二篇為四旋翼控制系統(tǒng)（包含第4-6章）第三篇為工業(yè)機(jī)器人控制系統(tǒng)（包含第7-8章）。之所以選擇這三個(gè)系統(tǒng)是因?yàn)檫@三個(gè)控制對(duì)象目前在工業(yè)及民用中具有代表性。本書分別從三個(gè)系統(tǒng)的組成、系統(tǒng)各環(huán)節(jié)的數(shù)學(xué)建模、系統(tǒng)的動(dòng)靜態(tài)分析、系統(tǒng)的硬件實(shí)現(xiàn)這幾

本書針對(duì)分類屬性數(shù)據(jù)無(wú)監(jiān)督數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)中的三個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題—特征學(xué)習(xí)、分析過(guò)程和結(jié)果評(píng)價(jià)，闡述分類屬性數(shù)據(jù)深度無(wú)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(dòng)決策支持的技術(shù)基礎(chǔ)、有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)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(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)問(wèn)題；第2章介紹分類屬性數(shù)據(jù)的無(wú)監(jiān)督特征學(xué)習(xí)、聚類分析和聚類結(jié)果評(píng)價(jià)等相關(guān)理

本書從三維數(shù)據(jù)的產(chǎn)生背景與意義出發(fā)，介紹了超像素與超體素的概念、原理及其生成方法。詳細(xì)闡述了識(shí)別與聚類的基本原理，并介紹了多種先進(jìn)的識(shí)別方法，包括基于核的三維模糊C均值聚類、基于超體素幾何特征的三維點(diǎn)云場(chǎng)景識(shí)別以及基于視覺(jué)顯著圖的RGB-D數(shù)據(jù)識(shí)別等。對(duì)基于統(tǒng)計(jì)信息內(nèi)容、視圖投影、函數(shù)變換以及多特征融合的特征提取方法進(jìn)

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(xiàng)目的基礎(chǔ)上完成的。本書簡(jiǎn)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)

本書介紹了感知數(shù)據(jù)分析與計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)方法和典型案例，具體內(nèi)容主要包括靜態(tài)數(shù)據(jù)(概率統(tǒng)計(jì)、誤差)和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)(隨機(jī)過(guò)程、信號(hào))，以及機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。其中，靜態(tài)和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)分析與計(jì)算從統(tǒng)計(jì)的角度揭示隱藏在數(shù)據(jù)中的規(guī)律，對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與分析，提取有價(jià)值的信息，得到特征統(tǒng)計(jì)結(jié)果。機(jī)器學(xué)習(xí)以數(shù)據(jù)或已有經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ)，從大量

本書系統(tǒng)介紹了不確定非線性系統(tǒng)的智能自適應(yīng)事件觸發(fā)控制的基本理論和方法，力求概括國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究的最新成果，主要內(nèi)容包括非線性系統(tǒng)的智能自適應(yīng)事件觸發(fā)狀態(tài)反饋控制、非線性系統(tǒng)的智能自適應(yīng)事件觸發(fā)輸出反饋控制、互聯(lián)非線性系統(tǒng)的智能自適應(yīng)事件觸發(fā)分散控制、非線性系統(tǒng)的魯棒自適應(yīng)事件觸發(fā)控制、非線性約束系統(tǒng)的智能自適應(yīng)事件觸發(fā)

《用戶畫像與博物館用戶體驗(yàn)》一書探討了博物館從“以展品為中心”向“以觀眾為中心”轉(zhuǎn)變的背景下，中國(guó)年輕人作為主要受眾的參觀體驗(yàn)與內(nèi)在動(dòng)機(jī)。本書通過(guò)服務(wù)設(shè)計(jì)方法，結(jié)合Bartle玩家人格分類法和參觀流程模型，采用快速民族志研究設(shè)計(jì)，從126名候選人中識(shí)別出社交者、探索者、成就者和攻擊者四種理想用戶畫像。通過(guò)參觀前、中、后

本書介紹了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能建模與計(jì)算所需的核心數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)，涉及數(shù)值線性代數(shù)（矩陣計(jì)算）、概率論和信息論基礎(chǔ)及概率模型估計(jì)、最優(yōu)化方法等。內(nèi)容按照從模式分析到數(shù)據(jù)分析再到數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的思路來(lái)組織，圍繞數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的核心構(gòu)成：表示、模型和學(xué)習(xí)形成數(shù)據(jù)線和數(shù)學(xué)線兩條線。數(shù)據(jù)線按照數(shù)據(jù)分析的處理流程、通過(guò)大量翔實(shí)的案