智能控制是自動控制發(fā)展的高級階段,是人工智能、控制論、系統(tǒng)論、信息論、仿生學、神經(jīng)生理學、進化計算和計算機等多種學科的高度匯聚,是一門新興的邊緣交叉學科。本書系統(tǒng)地介紹了智能控制的內(nèi)涵、理論和主要方法,包括模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡控制、專家控制系統(tǒng)、遺傳算法、基于DNA的軟計算、粒子群算法、深度學習等,著重介紹了智能控制方法
復雜數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)研究領域的重要課題。縱向數(shù)據(jù)是復雜數(shù)據(jù)的一種,往往產(chǎn)生于對個體隨著時間的變化而進行的重復觀測,該類數(shù)據(jù)不同于橫截面數(shù)據(jù)和時間序列數(shù)據(jù),便于研究個體的時間效應,廣泛出現(xiàn)在諸多科研領域。縱向數(shù)據(jù)非參數(shù)半?yún)?shù)分析是統(tǒng)計研究的熱點領域。在本書中,作者利用非參數(shù)模型、半?yún)?shù)模型(部分線性模型、單指標模型、部分
本書共5章,第1章闡述了本書研究的背景,分析信息物理融合系統(tǒng)研究現(xiàn)狀及其技術的發(fā)展趨勢;第2章討論信息物理融合系統(tǒng)物理體系結構模型,并分析不同層次體系結構的特點及其典型應用;第3章對信息物理融合系統(tǒng)進行分析;第4章研究了信息物理融合系統(tǒng)的優(yōu)化問題;第5章主要分析了信息物理融合系統(tǒng)的安全問題。
本書共七章,內(nèi)容包括:大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)存儲、大數(shù)據(jù)分析工具、大數(shù)據(jù)與信息安全、基于二部圖網(wǎng)絡的電子商務推薦算法研究、基于位置的社交網(wǎng)絡好友推薦算法研究、基于稀有類分類的信用卡欺詐識別研究。
數(shù)據(jù)科學概論(第2版)(普通高等學校應用型教材·數(shù)據(jù)科學)
本書是針對高等工科院校相關控制類學科研究生的現(xiàn)代魯棒控制理論課程需要而編寫的。本書綜合近年來國內(nèi)外有關魯棒控制理論的資料,對現(xiàn)代魯棒控制理論所包含的內(nèi)容作了全面、系統(tǒng)、深入淺出的闡述,覆蓋了變結構控制理論和H∞控制理論兩部分內(nèi)容,內(nèi)容取舍上注重理論基礎性和實用性,論述方式上力求符合理工科學生的認識規(guī)律,方便高年級本科生
本書緊跟計算機技術發(fā)展潮流,是計算思維通識教育類課程的教材,以基礎性、系統(tǒng)性、先進性、通俗易懂為指導思想,將蘊含在計算機學科中的經(jīng)典計算思維和信息時代人們應具備的大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)和人工智能等新思維、新技術進行了全面介紹。本書共分為7章,主要內(nèi)容包括計算與計算思維;計算機中的0與1;計算機硬件系統(tǒng)組成及工作原理;計算機軟件
目前,社會對大數(shù)據(jù)工程技術人才的需求大大增加,因此向計算機和電子信息類相關專業(yè)學生傳授大數(shù)據(jù)知識和技術方法,提高他們在各領域應用大數(shù)據(jù)的能力具有重大意義。本書共9章,圍繞大數(shù)據(jù)的基本概念和大數(shù)據(jù)處理的主要環(huán)節(jié)編寫。第1章主要介紹大數(shù)據(jù)的概念、特點和構成;第2章主要介紹在Windows系統(tǒng)中安裝Linux虛擬機及構建Ha
大數(shù)據(jù)治理是傳統(tǒng)信息治理的延續(xù)和擴展,其涉及的內(nèi)容非常廣泛。大數(shù)據(jù)治理確保以正確的方式對數(shù)據(jù)和信息進行管理,為大數(shù)據(jù)的有效應用保駕護航,使得數(shù)據(jù)成為一個有機整體而不是各自為政。大數(shù)據(jù)治理所需的技術支撐需要涵蓋大數(shù)據(jù)管理、存儲、質(zhì)量、共享與開放、安全與隱私保護等多個方面。本書首先對大數(shù)據(jù)治理的背景和基本概念進行簡要介紹,
本書圍繞大數(shù)據(jù)背景下的數(shù)據(jù)挖掘及應用技術,從大數(shù)據(jù)挖掘的基本概念入手,由淺入深、循序漸進地介紹大數(shù)據(jù)挖掘分析過程中的數(shù)據(jù)認知與預處理、數(shù)據(jù)可視化技術、數(shù)據(jù)挖掘的基本方法、Hadoop大數(shù)據(jù)分布式處理生態(tài)系統(tǒng)及分析應用等內(nèi)容。其中數(shù)據(jù)挖掘的基本方法不僅包括數(shù)據(jù)關聯(lián)分析、數(shù)據(jù)分類分析及數(shù)據(jù)聚類分析,還包括深度學習等重要的數(shù)