本書系統(tǒng)介紹了大數(shù)據(jù)技術與管理決策的基礎知識。內容包括大數(shù)據(jù)決策的流程及方法、大數(shù)據(jù)處理的基礎架構、大數(shù)據(jù)存儲與管理、大數(shù)據(jù)的采集與預處理、大數(shù)據(jù)處理的計算架構、大數(shù)據(jù)分析與建模、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)治理、大數(shù)據(jù)在管理決策中的綜合應用、大數(shù)據(jù)應用倫理與法律問題、大數(shù)據(jù)管理決策的挑戰(zhàn)與趨勢等，能夠幫助讀者學習、了解大數(shù)據(jù)

本書以大數(shù)據(jù)分析的相關理論和方法為主線，首先介紹了大數(shù)據(jù)分析所需的預備知識和常用的降維方法，然后介紹了數(shù)據(jù)挖掘、時間序列分析、人工神經(jīng)網(wǎng)絡等大數(shù)據(jù)分析方法，最后介紹了大數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)可視化的常用工具，并講解了其相應的操作。 本書既可以作為高等院校和高職院校數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)管理與應用、軟件工程及相關專業(yè)的教材，

本書立足于現(xiàn)代智能數(shù)據(jù)系統(tǒng)與通信網(wǎng)絡在各種領域快速發(fā)展所引發(fā)的安全問題，從集合數(shù)據(jù)系統(tǒng)可信性研究、物聯(lián)網(wǎng)空間安全、智能安全接入、大數(shù)據(jù)與智能傳感器安全、區(qū)域網(wǎng)絡攻擊檢測以及云上安全監(jiān)測等方面入手，以支持物聯(lián)網(wǎng)的智能數(shù)據(jù)系統(tǒng)與通信網(wǎng)絡的角度介紹目前最新的安全技術與容錯技術，主要包括能夠有效阻止與避免信息泄漏或惡意攻擊的技

本書主要研究方向是大數(shù)據(jù)的分析技術與應用，作者以大量的實踐基礎為依托，詳細介紹了大數(shù)據(jù)分析方法，并結合具體應用領域對大數(shù)據(jù)分析方法進行具體闡述。本書在內容上，注重基本概念、基本方法介紹，實例豐富、語言精練、邏輯層次清晰。大數(shù)據(jù)的特征不僅僅是規(guī)模大，而且具有多樣性、復雜性、關聯(lián)性等數(shù)據(jù)特征，這給傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法與應用技

本書以生產(chǎn)過程自動化控制系統(tǒng)的結構為主線，依據(jù)新工科人才培養(yǎng)的要求，以理論為基礎，以典型案例為抓手，以工程應用為目標，由淺及深，由易到難，循序漸進地組織教學內容。本書從控制系統(tǒng)結構的認知順序，分別討論了構成控制系統(tǒng)的控制對象、測量變送器、執(zhí)行器以及控制器四個環(huán)節(jié)的的工作原理與環(huán)節(jié)的特性，為后續(xù)的控制方案做好鋪墊。

本書共九部分。緒論對云計算時代的背景以及大數(shù)據(jù)的發(fā)展和挑戰(zhàn)進行了介紹；第一章從大數(shù)據(jù)存儲技術的要求以及云存儲技術等方面對大數(shù)據(jù)存儲技術進行了闡述；第二章到第五章分別對大數(shù)據(jù)挖掘技術、大數(shù)據(jù)鏈接分析技術、HDFS存儲海量數(shù)據(jù)技術、HBase云計算時代背景下大數(shù)據(jù)技術理論與實踐應用研究存儲百科數(shù)據(jù)技術進行了介紹；第六章和第

本書系統(tǒng)梳理和全面闡述了反演滑模變結構控制的理論設計方法及其實際應用，書中的討論力求在方法論上結合目前國內外相關領域的最新研究成果。本書主要內容包括：非匹配不確定非線性系統(tǒng)反演滑模變結構控制、具有執(zhí)行器非線性約束的自適應反演滑模變結構控制、具有執(zhí)行器非線性約束的時滯系統(tǒng)自適應反演滑模變結構控制、具有執(zhí)行器未知故障的自適

本書首先針對Preisach遲滯模型描述的Hammerstein系統(tǒng),提出了一致分段下三角矩陣方法辨識Preisach密度函數(shù),避免了“擦除”的影響,并且采用Hankel矩陣估計系統(tǒng)階次,放松了盲辨識的條件;在此基礎上設計了逆模型控制和滑�？刂平M成的混合控制器控制該Hammerstein系統(tǒng)。針對Backlash類遲滯

本書結合課題組多年的科研成果,對大數(shù)據(jù)混合存儲布局優(yōu)化及其安全遷移相關理論和技術進行了全面、系統(tǒng)的介紹。全書共分為八章,其中第一章概述了數(shù)據(jù)存儲基本知識；第二章論述了海量信息存儲系統(tǒng)中負載均衡機制；第三、四章論述了并發(fā)的混合存儲布局的優(yōu)化模型及分布式存儲集群系統(tǒng)布局優(yōu)化方法；第五章闡述了數(shù)據(jù)存儲布局的多目標優(yōu)化策略；第

本書主要介紹了大數(shù)據(jù)基礎、大數(shù)據(jù)分析、結構化數(shù)據(jù)和半結構化數(shù)據(jù)以及非結構化數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)提取和轉換及加載、數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市、數(shù)據(jù)湖、云計算與大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)挖掘及其算法、大數(shù)據(jù)領域常用的編程語言、Hadoop與Spark、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)與人工智能、數(shù)據(jù)安全與數(shù)據(jù)隱私保護等方面的內容。全