智能優(yōu)化算法在解決大空間、非線性、全局尋優(yōu)、組合優(yōu)化等復雜問題方面具有獨特的優(yōu)勢，因而得到了國內(nèi)外學者的廣泛關(guān)注，并在信號處理、圖像處理、生產(chǎn)調(diào)度、任務(wù)分配、模式識別、自動控制和機械設(shè)計等眾多領(lǐng)域得到了成功應(yīng)用。本書介紹了近年來新提出的5種智能優(yōu)化算法及其改進算法的算法思想、原理、算法流程和程序?qū)崿F(xiàn)說明，并給出了具體的

本書根據(jù)編者多年主講概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程的教學經(jīng)驗和現(xiàn)階段大學生的基本學情，并參照該課程的教學基本要求編寫。全書共分八章，主要包括隨機事件與概率、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、統(tǒng)計量及其分布、參數(shù)估計和假設(shè)檢驗。本書注意基本概念和基礎(chǔ)理論，特別注意基礎(chǔ)知識間的內(nèi)在聯(lián)

本書介紹統(tǒng)計分析的Logistic回歸模型，以及擴充模型，包括Logistic回歸搭配ROC曲線，多項Logistic回歸等，通過例題分析，結(jié)合計算機統(tǒng)計軟件的應(yīng)用，詳細闡述該模型原理與應(yīng)用。

本教材共九章，第一章至第五章為概率論部分，以研究隨機現(xiàn)象的統(tǒng)計規(guī)律性為主線，為讀者提供了必要的理論基礎(chǔ)。第六章至八章為數(shù)理統(tǒng)計部分，主要介紹了數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、常用分布、抽樣分布定理、參數(shù)估計與假設(shè)檢驗。第九章是Excel在概率統(tǒng)計中的應(yīng)用，現(xiàn)在的科學發(fā)展已經(jīng)越來越離不開計算機的應(yīng)用，而數(shù)理統(tǒng)計是基于數(shù)據(jù)的收集、整理

本教材主要介紹了隨機過程的預備知識、離散時間馬氏鏈、可數(shù)狀態(tài)馬氏鏈、泊松過程、連續(xù)時間馬氏鏈、更新過程、布朗運動等內(nèi)容。為適應(yīng)應(yīng)用型本科財經(jīng)類相關(guān)專業(yè)突出技能與應(yīng)用的要求，本書在介紹隨機過程基礎(chǔ)理論的前提下，著重使用圖表等多種形式，形象地展示課程的脈絡(luò)。在介紹部分難以理解的知識點時，本書附有相關(guān)的Matlab及Pyth

本書包括4個部分內(nèi)容：1-4章為概率論的理論部分;5-6章為統(tǒng)計應(yīng)用的基礎(chǔ)準備部分,介紹了大量樣本數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的極限特征,以及統(tǒng)計應(yīng)用中常用的四大分布及性質(zhì);7-8章為統(tǒng)計的基本應(yīng)用部分,介紹了參數(shù)的點估計,區(qū)間估計以及假設(shè)檢驗問題;第9章介紹了現(xiàn)實中常用的統(tǒng)計方法--一元回歸分析.前8章是一般本科概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程的基

真實世界中的序列數(shù)據(jù)隨時間推移呈爆炸式增長，如何設(shè)計面向序列數(shù)據(jù)的知識發(fā)現(xiàn)方法是當前研究的熱點之一。本書以深度學習和多視圖學習為理論基礎(chǔ)，以序列數(shù)據(jù)為研究對象，為面向序列數(shù)據(jù)分析提供多視圖的學習方法與技術(shù)，同時為典型場景下的序列數(shù)據(jù)分析提供多視圖深度學習解決方案，以期為序列數(shù)據(jù)分析、多視圖學習領(lǐng)域的研究及應(yīng)用提供參考。

本書以ANSYSWorkbench2024R1版本為基礎(chǔ)，對ANSYSWorkbench有限元分析的基本思路、操作步驟和應(yīng)用技巧進行了介紹，并結(jié)合典型工程實例講解了ANSYSWorkbench的具體工程應(yīng)用。本書前7章為操作基礎(chǔ)，介紹了ANSYSWorkbench2024R1基礎(chǔ)、DesignModeler概述、草圖模

本書將概率論和統(tǒng)計推斷融合在一起，用新的觀點生動地描述了概率論在物理學、數(shù)學經(jīng)濟學、化學和生物學等領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用，特別闡述了貝葉斯理論的豐富應(yīng)用，彌補了其他概率論和統(tǒng)計學教材的不足，全書分為兩部分：第一部分包括10章，講解抽樣理論、假設(shè)檢驗、參數(shù)估計等概率論的原理及其初級應(yīng)用；第二部分包括12章，講解概率論的高級應(yīng)用

本講義共分五個部分.第一部分包括前六講,簡要介紹了概率論的基本概念、結(jié)論和方法.第二部分包括第七-十講,介紹布朗運動的基本概念和性質(zhì).第三部分包括第十一-十八講,其中第十一-十五講介紹~Ito~隨機積分的概念及其重要性質(zhì),例如特別重要的Ito等距、Ito乘積法則和Ito~鏈式法則.第十六--十八講介紹Ito隨機微分方程