本書依據(jù)作者多年從事模式識別教學和研究的體會,并參考相關(guān)文獻編寫而成,概括地介紹了模式識別理論和技術(shù)的基本概念、原理、方法和實現(xiàn)。全書共分為11章,每章闡述模式識別中的一個知識點,內(nèi)容包括貝葉斯決策、概率密度函數(shù)的估計、線性判別分析、非線性判別分析、組合分類器、無監(jiān)督模式識別、特征選擇、特征提取、半監(jiān)督學習以及人工神經(jīng)

本書是為使用概率統(tǒng)計較多的本科相關(guān)專業(yè)編寫的有關(guān)統(tǒng)計推理的理論、思維和方法的教材，基于微積分的統(tǒng)計學理論和應(yīng)用的介紹，反映了統(tǒng)計思維、統(tǒng)計學教學和當前實踐的最新情況。內(nèi)容主要包括概率分布和概率密度、數(shù)學期望、特殊概率分布、隨機變量函數(shù)、抽樣分布、決策理論、點估計、區(qū)間估計、假設(shè)檢驗等。

人們常說：“天有不測之風云。”世界總在不斷的變化過程中，而人們需要根據(jù)這些變化采取不同的應(yīng)對策略。在變化中抓住不變，在紛繁復雜的事件中找出規(guī)律，是人類得以舉一反三，得以不斷進步的一大依仗。概率論就是這樣一種科學的數(shù)學工具。它可以為我們解答天氣現(xiàn)象，也可以幫助我們作出各類決策，例如：投資、出行、購物，等等。《概率入門：在

計算數(shù)學是現(xiàn)代數(shù)學的一個重要分支，是20世紀40年代末隨著電子計算機的發(fā)明而誕生的一個學科。鑒于計算數(shù)學在科學與工程計算中的重要性，中國在20世紀50年代中期開始大力發(fā)展計算數(shù)學。本書以計算數(shù)學研究機構(gòu)與教學專業(yè)的建立為主線，回顧中國計算數(shù)學的初創(chuàng)歷程。

本書以易于理解的方式講述了時間序列模型及其應(yīng)用，內(nèi)容包括趨勢、平穩(wěn)時間序列模型、非平穩(wěn)時間序列模型、模型識別、參數(shù)估計、模型診斷、預測、季節(jié)模型、時間序列回歸模型、異方差模型、譜分析入門、譜估計和門限模型。對所有的思想和方法，都用真實數(shù)據(jù)集和模擬數(shù)據(jù)集進行了說明。

本書系統(tǒng)的介紹了幾類具有實際應(yīng)用背景的數(shù)學規(guī)劃模型及求解方法。全書共分為7章，主要內(nèi)容包括線性規(guī)劃模型、非線性規(guī)劃模型、整數(shù)規(guī)劃模型、圖論模型、目標規(guī)劃模型以及各類模型在優(yōu)化軟件LINGO下的求解方法。內(nèi)容上盡量淡化各類模型的數(shù)學理論分析，著重闡明各種模型的實際求解方法和軟件求解過程，選取的例題主要來自各種實際應(yīng)用中的

全書分兩部分,第一部分介紹基本的智能優(yōu)化方法,包括傳統(tǒng)的啟發(fā)式搜索算法以及以演化算法為代表的群智能搜索方法;第二部分介紹演化優(yōu)化領(lǐng)域常見的優(yōu)化問題,包括多模優(yōu)化,多目標優(yōu)化,約束優(yōu)化,動態(tài)優(yōu)化,魯棒優(yōu)化等,以及實際生產(chǎn)生活中的優(yōu)化實例。

本書的主要內(nèi)容如下:隨機變量和分布函數(shù),測度論,數(shù)學期望,方差,各種收斂性,大數(shù)律,中心極限定理,特征函數(shù),隨機游動,馬氏性和鞅理論.本書內(nèi)容豐富，邏輯緊密，敘述嚴謹，不僅可以擴展讀者的視野，而且還將為其后續(xù)的學習和研究打下堅實基礎(chǔ)。此外，本書的習題較多,都經(jīng)過細心的遴選,從易到難,便于讀者鞏固練習。本版補充了有關(guān)測度

隨機優(yōu)化問題是對受隨機擾動影響的動力學系統(tǒng)的研究，該系統(tǒng)可以被控制以優(yōu)化某些性能準則。在過去的幾年中，控制理論的研究取得了長足的發(fā)展，特別是受到數(shù)學金融帶來的隨機優(yōu)化問題的啟發(fā)。涉及線性動力學和二次性能標準的問題通常稱為線性調(diào)節(jié)器問題。通常的控制框架可能是研究最深入的控制問題，線性二次最優(yōu)控制問題或線性調(diào)節(jié)器問題是用于

諾伯特？維納（NorbertWiener）是美國應(yīng)用數(shù)學家、控制論創(chuàng)始人，維納的這本《控制論》是系統(tǒng)控制理論這門學科的奠基之作。之所以這么說，是因為雖然這門學科的發(fā)展已經(jīng)滲透到自然科學和社會科學的方方面面，但我們都可以在本書中找到這些發(fā)展和應(yīng)用的源頭。本書初版寫于20世紀40年代，當時維納就已經(jīng)透徹地看清了信息反饋控制