本書揭示非高斯系統(tǒng)控制問題的信息學和系統(tǒng)學本質特征，提出隨機分布泛函和統(tǒng)計信息集合驅動的反饋控制和估計思想，建立基于動靜混合神經(jīng)網(wǎng)絡和泛函算子優(yōu)化的新型隨機分布系統(tǒng)建模、分析、控制、估計和優(yōu)化理論與故障檢測理論框架。本書內(nèi)容具有以下有別于傳統(tǒng)隨機控制的特點：被控對象具有非高斯隨機變量和非線性動態(tài)；控制指標是輸出PDF、

現(xiàn)代控制理論是聯(lián)系古典控制理論和智能控制理論的紐帶，有著承上啟下的作用。機械類專業(yè)研究生學好現(xiàn)代控制理論，對解決工程實踐問題具有重要的指導意義。本書將以線性定常系統(tǒng)為主要研究對象，介紹了系統(tǒng)建模、求解問題，系統(tǒng)的可控性、可觀測性和穩(wěn)定性問題，還介紹了控制系統(tǒng)的校正和最優(yōu)控制問題。

模式識別與機器學習是計算機科學與技術的重要研究內(nèi)容之一。 《模式識別與機器學習技術》首先講解了貝葉斯分類、支持向量機和人工神經(jīng)網(wǎng)絡等常用的機器學習算法，并對結構數(shù)據(jù)的核函數(shù)和增量支持向量機算法進行了全面綜述，講解了深度學習新的模型和計算機視覺的基本知識。以農(nóng)業(yè)為應用場景，結合作者的科研工作，詳細介紹了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡

本書對線性系統(tǒng)理論的基礎內(nèi)容作了循序漸進的闡述，內(nèi)容精煉、重點突出、論證嚴謹、可讀性好，強調基礎理論與工程應用的有機結合。全書共9章，內(nèi)容包括：學科領域的發(fā)展簡史；系統(tǒng)的概念、原理及描述方法；數(shù)學基礎；線性系統(tǒng)的運動分析、實現(xiàn)理論及其計算機運算和實際工程實現(xiàn)問題分析；系統(tǒng)的穩(wěn)定性理論；能控性和能觀性分析，揭示認識系統(tǒng)和

線性系統(tǒng)理論是控制科學領域的一門重要的基礎課程。本書以線性系統(tǒng)為研究對象，對線性系統(tǒng)的時域理論進行了全面的論述。主要內(nèi)容包括系統(tǒng)的數(shù)學描述、線性系統(tǒng)的運動分析、線性系統(tǒng)的能控性和能觀測性、傳遞函數(shù)矩陣的狀態(tài)空間實現(xiàn)、系統(tǒng)運動的穩(wěn)定性、線性系統(tǒng)的狀態(tài)反饋與狀態(tài)觀測器等。本書是為本科生“現(xiàn)代控制理論”課程編寫的教材，內(nèi)容豐

基礎會計綜合模擬實訓

本書共七章，內(nèi)容包括：隨機模擬方法、一類非光滑系統(tǒng)的Melnikov方法、脈沖系統(tǒng)的Melnikov方法及其應用、隨機脈沖系統(tǒng)的p階矩穩(wěn)定性、隨機脈沖系統(tǒng)的漸進p階矩穩(wěn)定性及其在混沌控制中的應用等。

線性系統(tǒng)理論是建立在狀態(tài)空間法基礎上的一種控制理論，是現(xiàn)代控制理論*為基本和比較成熟的一個分支，其不僅描述了系統(tǒng)輸入-輸出之間的外部關系，還揭示了系統(tǒng)內(nèi)部的結構特征。本書反映當前技術發(fā)展的主流和趨勢，以加強基礎、突出應用為思路，以培養(yǎng)學生分析和解決問題的工程創(chuàng)新能力為原則，詳細介紹了基于狀態(tài)空間描述的線性系統(tǒng)分析和綜合

本書是為“應用型工科”控制類相關專業(yè)學生和非控制類學科的碩士研究生學習“現(xiàn)代控制技術和方法”而撰寫的教材｡線性系統(tǒng)理論是現(xiàn)代控制理論的基礎,也是目前理論上完善､技術上成熟､工程應用廣泛的內(nèi)容｡本次修訂除對原書第3版的部分章節(jié)內(nèi)容改寫外,還增寫了“優(yōu)控制”的有關內(nèi)容

本書從工程應用角度出發(fā)，以線性系統(tǒng)理論和最優(yōu)控制為主線，介紹現(xiàn)代控制理論的基本方法。其中，線性系統(tǒng)理論部分主要闡述狀態(tài)空間分析法和綜合法的基本內(nèi)容，包括動態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)空間描述、動態(tài)系統(tǒng)的定量分析（狀態(tài)方程的解）和定性分析（能控性、能觀測性、李亞普諾夫穩(wěn)定性）、動態(tài)系統(tǒng)的綜合（狀態(tài)反饋與狀態(tài)觀測器設計）；最優(yōu)控制部分在介