本書共分九章，主要介紹控制理論的基本概念和反饋控制的基本結(jié)構(gòu)、控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)描述和借助MATLAB工具進(jìn)行系統(tǒng)建模的方法、時(shí)域分析法和控制系統(tǒng)的性能指標(biāo)及其計(jì)算方法、根軌跡法、頻率分析法、控制系統(tǒng)的校正方法和控制器的設(shè)計(jì)思想、PID調(diào)節(jié)器的設(shè)計(jì)和參數(shù)整定、離散系統(tǒng)的分析和設(shè)計(jì)、非線性系統(tǒng)的相平面法和描述函數(shù)法分析。 本

傳統(tǒng)的模糊決策方法無法解決復(fù)雜的不確定情境下的評估與優(yōu)化問題。語言計(jì)算是近年來為描述模糊信息、建立模糊邏輯、處理模糊現(xiàn)象發(fā)展起來的一種新的信息處理和管理決策工具。多粒度語言為偏好的模糊決策已經(jīng)應(yīng)用于項(xiàng)目管理、投資評估中并取得成果。本文在深入研究基于擴(kuò)展原理和符號化方法的語言計(jì)算模型基礎(chǔ)上，重新給出多粒度語言的分類。根據(jù)

作為Web2.0的典型應(yīng)用之一，社會化標(biāo)簽具有獨(dú)特的優(yōu)勢，可以為Web知識推送提供十分有價(jià)值的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。本書借鑒數(shù)學(xué)領(lǐng)域的圖論、物理學(xué)領(lǐng)域的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、社會學(xué)領(lǐng)域的社會網(wǎng)絡(luò)分析、圖書情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的信息計(jì)量，闡述了網(wǎng)絡(luò)分析的基本原理，進(jìn)而建立基于共現(xiàn)分析的社會化標(biāo)簽網(wǎng)絡(luò)和基于社會化標(biāo)簽的潛在社會網(wǎng)絡(luò)。然后，分別構(gòu)建基于用戶層

《前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析與設(shè)計(jì)》系統(tǒng)地論述了前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要理論、設(shè)計(jì)基礎(chǔ)及應(yīng)用實(shí)例，旨在使讀者了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展背景和研究對象，理解和熟悉它的基本原理和主要應(yīng)用，掌握它的結(jié)構(gòu)模型和設(shè)計(jì)應(yīng)用方法，特別是前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)學(xué)習(xí)算法和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方法，為深入研究和應(yīng)用開發(fā)打下基礎(chǔ)。為了便于讀者理解，書中盡量避免煩瑣的數(shù)學(xué)推導(dǎo)，加強(qiáng)

云模型是研究定性概念與定量數(shù)值之間相互轉(zhuǎn)換的不確定性認(rèn)知模型。粒計(jì)算是當(dāng)前計(jì)算智能研究領(lǐng)域中模擬人類思維和解決復(fù)雜問題的新方法。它覆蓋了所有有關(guān)粒度的理論、方法和技術(shù)，是研究復(fù)雜問題求解、海量數(shù)據(jù)挖掘和模糊信息處理等問題的有力工具。《粒計(jì)算研究叢書：云模型與粒計(jì)算》介紹云模型與粒計(jì)算交叉研究的最新進(jìn)展，由國內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域

《時(shí)滯系統(tǒng)穩(wěn)定性分析與應(yīng)用》結(jié)合作者近年來的研究工作，詳細(xì)介紹了時(shí)滯系統(tǒng)穩(wěn)定性的理論與方法及其在時(shí)滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)化控制等領(lǐng)域的應(yīng)用。主要內(nèi)容包括：中立時(shí)滯系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析與鎮(zhèn)定控制器設(shè)計(jì)、時(shí)變時(shí)滯系統(tǒng)的時(shí)滯范圍相關(guān)穩(wěn)定性條件和時(shí)滯變化率范圍相關(guān)穩(wěn)定性條件、分布式時(shí)滯系統(tǒng)的時(shí)滯相關(guān)穩(wěn)定性條件、不確定時(shí)滯系統(tǒng)的H∞濾波、

人工智能是研究解釋和模擬人類智能、智能行為及其規(guī)律的一門學(xué)科。本書共16章：第1～6章討論人工智能的認(rèn)知問題和自動推理，論述邏輯基礎(chǔ)、約束推理、定性推理、基于案例的推理、概率推理；第7～14章重點(diǎn)討論機(jī)器學(xué)習(xí)和知識發(fā)現(xiàn)，包括歸納學(xué)習(xí)、支持向量機(jī)、解釋學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、關(guān)聯(lián)規(guī)則、進(jìn)化計(jì)算、知識發(fā)現(xiàn)；第15章闡述

本書對增強(qiáng)學(xué)習(xí)與近似動態(tài)規(guī)劃的理論、算法及應(yīng)用進(jìn)行了深入研究和論述。主要內(nèi)容包括：求解Markov鏈學(xué)習(xí)預(yù)測問題的時(shí)域差值學(xué)習(xí)算法和理論，求解連續(xù)空間Markov決策問題的梯度增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法以及進(jìn)化一梯度混合增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法，基于核的近似動態(tài)規(guī)劃算法，增強(qiáng)學(xué)習(xí)在移動機(jī)器人導(dǎo)航與控制中的應(yīng)用等。本書是作者在多個(gè)國家自然科學(xué)基金