本教材內容分兩部分，部分為《現(xiàn)代控制理論基礎》理論部分，第二部分為《現(xiàn)代控制理論基礎》實驗部分。內容闡述循序漸近，富有啟發(fā)性；理論與實踐配合緊密，可讀性好。本教材可作為高等院�？刂祁愊嚓P專業(yè)本科生的教材或教學參考書，也可供有關專業(yè)研究生、教師及從事控制方面工作的工程技術人員參考

本書是\"人工智能出版工程”系列圖書之一。模式識別是人工智能的重要組成部分，本書簡要介紹了模式識別的基本概念，以模式表示為切入點，針對近20年來模式識別領域研究的熱點問題，系統(tǒng)闡述了線性子空間表示、非線性子空間表示、流形學習、稀疏表示、低秩模型、深度學習等方面的研究進展和相關代表性方法。本書可供高等院校人工智能、智能科

《模式識別基礎理論及其計算機視覺應用/高等學校智能科學與技術專業(yè)系列教材》系統(tǒng)地介紹了模式識別的基本原理及其在計算機視覺中的具體應用。本書內容包括模式識別與計算機視覺概述、分類器、神經(jīng)網(wǎng)絡分類器、聚類分析、蟻群和粒子群聚類算法、時序模型、圖像匹配、圖像分類與分割以及視頻動作識別等。《模式識別基礎理論及其計算機視覺應用/

本書是作者在相關教材基礎上，結合廈門大學自動化專業(yè)十余年的教學實踐，進一步加工整理而成。本書分狀態(tài)空間方法基礎、線性狀態(tài)方程的解、系統(tǒng)的可控性和可觀測性、時不變動態(tài)系統(tǒng)的分解與實現(xiàn)、運動的穩(wěn)定性和系統(tǒng)的狀態(tài)反饋與觀測器等模塊，主要介紹線性系統(tǒng)理論的基本內容和方法，包括系統(tǒng)狀態(tài)空間描述，線性系統(tǒng)分析與狀態(tài)反饋綜合。系統(tǒng)分

本書的目的是考慮大型且具有挑戰(zhàn)性的多階段決策問題，這些問題原則上可以通過動態(tài)規(guī)劃和最優(yōu)控制來解決，但它們的精確解決方案在計算上是難以處理的。本書討論依賴于近似的解決方法，以產(chǎn)生具有足夠性能的次優(yōu)策略。這些方法統(tǒng)稱為增強學習，也可以叫做近似動態(tài)規(guī)劃和神經(jīng)動態(tài)規(guī)劃等。 本書的主題產(chǎn)生于最優(yōu)控制和人工智能思想的相互作用。本

本書以現(xiàn)代控制理論為主要內容，強調現(xiàn)代控制理論和機械工程應用背景的結合，以及利用控制系統(tǒng)輔助軟件進行系統(tǒng)分析和設計的能力。主要介紹現(xiàn)代控制理論中的核心內容一以狀態(tài)空間為基礎的線性系統(tǒng)分析和綜合，并通過豐富的機電案例展現(xiàn)現(xiàn)代控制理論在機械工程中的具體應用。主要內容包括：控制系統(tǒng)的狀態(tài)空間表達式；狀態(tài)空間表達式的求解;控制

時變隨機系統(tǒng)廣泛存在于客觀實際中,許多隨機遞推算法也可當作此類系統(tǒng)來研究.本書從理論上對這類系統(tǒng)的穩(wěn)定性、自適應估計與自適應控制問題進行了統(tǒng)一的論述.全書共8章,既包含常用的穩(wěn)定性與鎮(zhèn)定性的經(jīng)典結果,又側重介紹基本的自適應估計、濾波與控制問題及相應算法的理論基礎,其中多數(shù)屬于作者的研究成果.

本書第一部分報道了無窮維線性系統(tǒng)控制理論的發(fā)展，特別是適定和正則系統(tǒng)的抽象理論，也討論了可控性、可觀性、能穩(wěn)性、可檢性、可優(yōu)性、可估性、實現(xiàn)，以及極點配置等幾個主要的基礎性概念。第二部分報道了適定正則系統(tǒng)理論在偏微分方程，主要是幾個經(jīng)典的高維偏微分方程中的應用。第1章和附錄列出了本書所需的有窮維系統(tǒng)控制、泛函分析、Ri

本書主要討論如何通過變分法來實現(xiàn)最優(yōu)控制問題。更具體地說研究了如何應用變分法實現(xiàn)泛函極值。它涵蓋了具有不同邊界條件、涉及多個函數(shù)、具有一定約束條件等的泛函極值問題。利用變分法給出了(連續(xù)時間)最優(yōu)控制解的充要條件,求解了不同邊界條件下的最優(yōu)控制問題,并分別對線性二次型調節(jié)器和跟蹤問題進行了詳細的分析。通過應用基于變分法

本書圍繞復雜多組分體系分析這一現(xiàn)代分析科學實踐中具有代表性的核心問題，主要闡述和討論了化學模式識別研究過程中涉及的相關理論基礎、方法、原理和實際應用。