本書系統(tǒng)介紹了基于事件觸發(fā)機(jī)制的非線性系統(tǒng)的理論和分析方法，從非線性系統(tǒng)、事件觸發(fā)控制系統(tǒng)、自適應(yīng)智能控制三個(gè)角度，詳細(xì)介紹了系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析方法、控制器設(shè)計(jì)方法等內(nèi)容。主要內(nèi)容包括:具有未知控制方向的非線性系統(tǒng)事件觸發(fā)自適應(yīng)模糊跟蹤控制，基于命令濾波器的不確定非線性時(shí)滯系統(tǒng)事件觸發(fā)自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制，非線性隨機(jī)系統(tǒng)的

本書專注于帶法向約束的自由曲線曲面擬合算法。本書第一章給出了帶法向約束的B樣條曲線插值算法，第二章給出了帶法向約束的代數(shù)曲線插值算法，第三章給出了帶法向約束的B樣條曲線逼近PSO算法，第四章給出了帶法向約束的B樣條曲線逼近GA算法，第五章給出了帶法向約束的隱式曲線重構(gòu)PIA算法，第六章給出了帶法向約束的隱式曲面重構(gòu)PI

本書采用先理論方法后實(shí)踐應(yīng)用的方式進(jìn)行撰寫，系統(tǒng)介紹了投影尋蹤基本原理、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法及其多場(chǎng)景應(yīng)用案例，為多方法耦合提供新思路，為復(fù)雜數(shù)據(jù)挖掘提供新方法，為數(shù)據(jù)科學(xué)問題解決提供新應(yīng)用。全書內(nèi)容包括投影尋蹤研究進(jìn)展綜述、投影尋蹤耦合學(xué)習(xí)原理、投影尋蹤耦合學(xué)習(xí)算法、投影尋蹤聚類耦合學(xué)習(xí)、投影尋蹤回歸耦合學(xué)習(xí)、投影尋蹤函數(shù)型

本書在量化控制系統(tǒng)的編碼方案設(shè)計(jì)與穩(wěn)定性分析方面展開研究。針對(duì)目前文獻(xiàn)中常用的均勻量化器和對(duì)數(shù)量化器在設(shè)計(jì)量化控制系統(tǒng)時(shí)的缺點(diǎn)，例如，采用均勻量化器的量化控制系統(tǒng)的量化器參數(shù)設(shè)計(jì)和系統(tǒng)穩(wěn)定性分析較為復(fù)雜，而采用對(duì)數(shù)量化器的量化控制系統(tǒng)使用的信道碼率是無限的，這限制了它的實(shí)際應(yīng)用，本書提出一種適用于量化控制系統(tǒng)的新的編碼

本書是工業(yè)和信息化部“十四五”規(guī)劃教材。本書緊跟國際學(xué)術(shù)前沿和時(shí)代發(fā)展步伐，服務(wù)國家重大戰(zhàn)略需求，適應(yīng)新技術(shù)、新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式對(duì)人才培養(yǎng)的新要求。本書主要介紹效用可轉(zhuǎn)移的合作博弈的解及其應(yīng)用，包括合作博弈及簡例、合作博弈的集合解、合作博弈的單值解、凸博弈及其解、準(zhǔn)均衡博弈及其τ值、具有聯(lián)盟結(jié)構(gòu)的合作博弈及其值，以

本書是融合了紙質(zhì)圖書與教學(xué)視頻等數(shù)字資源的新形態(tài)立體教輔用書，主要內(nèi)容涵蓋概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)兩部分。全書按照章節(jié)順序，系統(tǒng)梳理并歸納了“概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)”課程的關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)和重點(diǎn)內(nèi)容；精心挑選了符合課程要求且具有代表性的典型例題，并納入了近年來的大部分考研真題。編者對(duì)這些題目進(jìn)行了詳細(xì)分析和解答，并通過二維碼鏈接【真題精講

《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)（第三版）》是***一流本科課程配套教材，系統(tǒng)介紹了概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的概念、原理、計(jì)算方法，以及MATLAB在數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用。在編寫中吸收了國內(nèi)外優(yōu)秀教材的優(yōu)點(diǎn)，概念講述通俗易懂，每章中附有精選的例題和習(xí)題，并且增加了數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)。《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)（第三版）》還配有二維碼，掃碼可以觀看課件、知識(shí)點(diǎn)總結(jié)

本書分兩部分，概率論部分著重介紹概率論的基本概念、隨機(jī)事件與概率、隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理等內(nèi)容；數(shù)理統(tǒng)計(jì)部分著重介紹數(shù)理統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、回歸分析和方差分析的基本理論與方法。同時(shí)本書還加入了Python軟件的相關(guān)內(nèi)容。本書在編寫過程中注重聯(lián)系工科院校實(shí)際，選用了大量與工

本書主要包括了現(xiàn)代控制理論中線性系統(tǒng)狀態(tài)空間模型的建立、線性系統(tǒng)狀態(tài)空間分析、狀態(tài)反饋與極點(diǎn)配置及狀態(tài)觀測(cè)器，以及采樣控制系統(tǒng)的分析與非線性控制系統(tǒng)的分析等內(nèi)容。本書通過大量的例題與習(xí)題使學(xué)生能夠逐步掌握各章的重點(diǎn)內(nèi)容，并在內(nèi)容安排上力求模塊化，便于教學(xué)設(shè)計(jì)與學(xué)生自學(xué)。本書結(jié)合課程知識(shí)點(diǎn)，提供了關(guān)于控制專家及教育家的愛

敏感性試驗(yàn)設(shè)計(jì)是試驗(yàn)設(shè)計(jì)研究領(lǐng)域的主要研究方向之一，其應(yīng)用背景主要是針對(duì)燃爆產(chǎn)品試驗(yàn)和藥劑試驗(yàn)，通過設(shè)計(jì)若干刺激水平和觀測(cè)對(duì)應(yīng)的二元響應(yīng)數(shù)據(jù)，估計(jì)感興趣的特殊刺激水平，如成功響應(yīng)概率p對(duì)應(yīng)的刺激水平，稱其為感度分布的p分位數(shù)。 傳統(tǒng)的敏感性試驗(yàn)設(shè)計(jì)沒有優(yōu)化準(zhǔn)則，而且希望估計(jì)的主要是0.5分位數(shù)。隨著對(duì)研究對(duì)象更高質(zhì)量的