本書主要探討數(shù)據(jù)挖掘中的項(xiàng)集挖掘問題，詳細(xì)介紹了頻繁項(xiàng)集、高可用項(xiàng)集、最大頻繁項(xiàng)集、頻繁閉項(xiàng)集的定義、挖掘算法、搜索空間剪枝技術(shù)、性能優(yōu)化等方面的內(nèi)容。

《MATLAB語言與控制系統(tǒng)仿真》根據(jù)實(shí)際需要，系統(tǒng)地介紹數(shù)學(xué)軟件MATLAB7.0的基本功能，包括數(shù)值計(jì)算功能、符號運(yùn)算功能和圖形處理功能等，在此基礎(chǔ)上精心設(shè)計(jì)了豐富的實(shí)例，并且有一些導(dǎo)入案例、知識拓展和MATLAB實(shí)驗(yàn)，這樣可以更好地拓展知識，提高讀者的實(shí)踐應(yīng)用能力。MATLAB語言與控制系統(tǒng)仿真的結(jié)合，使得MAT

《大數(shù)據(jù)分析與挖掘》主要內(nèi)容包括：第1章緒論、第2章數(shù)據(jù)特征分析與預(yù)處理、第3章關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、第4章分類算法、第5章聚類算法、第6章分布式大數(shù)據(jù)流挖掘、第7章綜合案例基于華為技術(shù)與設(shè)備。本書可作為高等院校數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)等相關(guān)專業(yè)的本科生教材。

本書主要內(nèi)容包括：第1章初識Hadoop、第2章Hadoop基礎(chǔ)、第3章Hadoop開發(fā)環(huán)境配置與搭建、第4章Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）、第5章資源管理器（Yarn）、第6章MapReduce基礎(chǔ)程序設(shè)計(jì)、第7章MapReduce程序設(shè)計(jì)、第8章分布式數(shù)據(jù)庫HBase、第9章分布式數(shù)據(jù)倉庫Hive、第10章

本書以Scala作為開發(fā)Spark應(yīng)用程序的編程語言，系統(tǒng)介紹了Spark編程的基礎(chǔ)知識。全書共7章，內(nèi)容包括大數(shù)據(jù)技術(shù)概述、Spark的設(shè)計(jì)與運(yùn)行原理、Spark環(huán)境搭建和使用方法、RDD編程、SparkSQL、SparkStreaming、SparkMLlib等。

非線性系統(tǒng)自學(xué)習(xí)最優(yōu)控制：自適應(yīng)動態(tài)規(guī)劃方法（英文版）Self-learning optimal control of nonlinear systems

本書圍繞復(fù)雜非線性系統(tǒng)的故障診斷和智能自適應(yīng)容錯(cuò)控制問題做了相關(guān)研究。結(jié)合作者多年的研究工作，介紹故障診斷與智能容錯(cuò)控制的發(fā)展歷史及演化趨勢、容錯(cuò)控制與經(jīng)典控制理論之間的關(guān)系；設(shè)計(jì)狀態(tài)觀測器和故障診斷觀測器來實(shí)現(xiàn)故障檢測和故障估計(jì)；研究基于模型驅(qū)動的智能自適應(yīng)容錯(cuò)控制問題和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的**容錯(cuò)控制問題。本書構(gòu)建了一套

本書是電子類專業(yè)核心課程的教材之一，由多年從事數(shù)字電子技術(shù)理論和實(shí)驗(yàn)教學(xué)的教師合作完成。書中以Xilinx公司的VivadoFPGA設(shè)計(jì)套件為基礎(chǔ)，硬件平臺以Xilinx的NexysVideoArtix-7FPGA多媒體音視頻智能互聯(lián)系統(tǒng)為主，并輔以Basys3FPGA口袋開發(fā)板；軟件平臺采用ModelSim、Viva

本書結(jié)合現(xiàn)代IT技術(shù)、地理信息系統(tǒng)軟件新技術(shù)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等先進(jìn)技術(shù)，詳細(xì)介紹時(shí)空大數(shù)據(jù)概念與發(fā)展，基于云環(huán)境的時(shí)空大數(shù)據(jù)平臺體系T-C-V軟件結(jié)構(gòu)和組成，重點(diǎn)闡述時(shí)空大數(shù)據(jù)中心、時(shí)空信息云服務(wù)中心和云應(yīng)用集成管理中心三大部件，*后以全空間一張圖平臺為例，介紹該平臺的實(shí)踐情況。

本書較全面地介紹了數(shù)據(jù)挖掘的基本理論、算法及應(yīng)用。首先介紹數(shù)據(jù)挖掘的基本概念，隨后重點(diǎn)講述關(guān)聯(lián)規(guī)則、分類、聚類等模式的挖掘技術(shù)并介紹相關(guān)的經(jīng)典算法，同時(shí)注重?cái)?shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用實(shí)例講解，包括多模態(tài)腦影像挖掘、腦網(wǎng)絡(luò)分析及其在生物信息學(xué)和軟件工程中的應(yīng)用。*后，對近年來發(fā)展迅猛的領(lǐng)域，如使用進(jìn)化計(jì)算作為主要方法的數(shù)據(jù)挖掘技