哈姆迪??塔哈撰寫(xiě)的《運(yùn)籌學(xué)基礎(chǔ)》是眾多運(yùn)籌學(xué)基礎(chǔ)教材中非常優(yōu)秀的一本，自初版以來(lái)，經(jīng)過(guò)多次修訂與擴(kuò)充，現(xiàn)已推出第10版。第10版的主要特色在于：（1）重視運(yùn)籌學(xué)基本知識(shí)的講解，但對(duì)高深問(wèn)題也作了較深入的分析，以滿足不同讀者的需要。（2）突出實(shí)用性。各章通過(guò)實(shí)踐問(wèn)題的求解導(dǎo)出運(yùn)籌問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型，這既凸顯出該運(yùn)籌問(wèn)題的實(shí)

本書(shū)由國(guó)內(nèi)著名高校長(zhǎng)期從事運(yùn)籌學(xué)教學(xué)的教師集體編寫(xiě)而成，其內(nèi)容緊密結(jié)合經(jīng)濟(jì)管理類專業(yè)的特點(diǎn)。本書(shū)系統(tǒng)地講述了線性規(guī)劃、目標(biāo)規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃、非線性規(guī)劃、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、圖與網(wǎng)絡(luò)分析、排隊(duì)論、存儲(chǔ)論、對(duì)策論、決策論的基本概念、理論、方法和模型，以及數(shù)據(jù)包絡(luò)分析、運(yùn)籌學(xué)問(wèn)題的啟發(fā)式算法等。各章后均附有習(xí)題，附錄中給出了習(xí)題參考答案

本書(shū)本以經(jīng)典的*小二乘理論為基礎(chǔ)，較全面地介紹了現(xiàn)代應(yīng)用回歸分析的基本理論和主要方法。全書(shū)共分為九章。*章討論了回歸模型的主要任務(wù)和回歸模型的建模過(guò)程；第二、三章詳細(xì)地介紹了線性回歸模型；第四章以殘差為重要工具，討論了回歸模型的診斷問(wèn)題；第五、六章討論了多項(xiàng)式回歸模型和含有定性變量的回歸模型；第七章討論了多元線性回歸模

本書(shū)研究了擬似然非線性模型中參數(shù)估計(jì)的漸近理論。擬似然非線性模型按照設(shè)計(jì)變量來(lái)分，可以分為三類：帶固定設(shè)計(jì)的擬似然非線性模型、帶隨機(jī)回歸的擬似然非線性模型和自適應(yīng)擬似然非線性模型。本書(shū)主要研究了這三類擬似然非線性模型中參數(shù)估計(jì)的大樣本性質(zhì)。此外，還研究了帶隨機(jī)效應(yīng)的擬似然非線性模型中參數(shù)估計(jì)的大樣本性質(zhì)。

本書(shū)是作者近十年來(lái)對(duì)非線性差分方程和方程組的一些研究成果，內(nèi)容包括：非線性差分方程和方程組的基本概念、全局性質(zhì)、周期解的吸引域的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)；極大型差分方程和方程組、模糊差分方程的周期性等。內(nèi)容安排由淺入深，敘述和證明既詳細(xì)又通俗易讀。

《模式識(shí)別與人工智能（基于MATLAB）》將模式識(shí)別與人工智能理論與實(shí)際應(yīng)用相結(jié)合,以酒瓶顏色分類為例,介紹了各種算法理論及相應(yīng)的MATLAB實(shí)現(xiàn)程序。全書(shū)共分為10章,包括模式識(shí)別概述、貝葉斯分類器的設(shè)計(jì)、判別函數(shù)分類器的設(shè)計(jì)、聚類分析、模糊聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器設(shè)計(jì)、模擬退火算法的分類器設(shè)計(jì)、遺傳算法聚類設(shè)計(jì)、蟻群算

《視覺(jué)跟蹤中的馬氏鏈蒙特卡洛方法/“十三五”科學(xué)技術(shù)專著叢書(shū)》基于統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的理論工具——馬氏鏈蒙特卡洛（MCMC）采樣理論，系統(tǒng)地闡述了目標(biāo)運(yùn)動(dòng)不確定性條件下的視覺(jué)目標(biāo)跟蹤問(wèn)題、方法和技術(shù)，并結(jié)合多種實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景給出算法實(shí)現(xiàn)框架和實(shí)驗(yàn)分析。全書(shū)共4章，第1章介紹了視覺(jué)目標(biāo)跟蹤的意義和基本方法。第2章介紹了MCMC采

如何通過(guò)25次簡(jiǎn)單迭代得到圓周率的4500萬(wàn)位有效數(shù)字？利用深刻的數(shù)學(xué)思想以及高超的算法設(shè)計(jì)，就可以產(chǎn)生如此有威力的算法。本書(shū)用比較淺顯的數(shù)學(xué)知識(shí)，比如三角函數(shù)、級(jí)數(shù)、迭代等概念，解釋如何得到圓周率計(jì)算的高效算法。

本書(shū)圖文并茂地對(duì)博弈論的基本原理進(jìn)行了深入淺出的探討，詳細(xì)介紹了納什均衡、囚徒困境等博弈模型的內(nèi)涵、適用范圍、作用形式，對(duì)博弈論的應(yīng)用也做了深入的剖析。

《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》全面、系統(tǒng)地介紹了初等概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)的主要內(nèi)容，包括事件與概率、隨機(jī)變量及其分布、多維隨機(jī)變量及其聯(lián)合分布、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、極限理論初步、數(shù)理統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ),參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)等。 《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》注重對(duì)基本概念和基本原理的把握和理解；注重對(duì)基本方法的講解和運(yùn)用；以大量的例題和注記幫助讀者理解基