本書對(duì)近年來認(rèn)知計(jì)算和多目標(biāo)優(yōu)化領(lǐng)域常見的理論及技術(shù)進(jìn)行了較為全面的闡述和總結(jié)，并結(jié)合作者多年的研究成果，對(duì)相關(guān)理論及技術(shù)在應(yīng)用領(lǐng)域的實(shí)踐情況進(jìn)行了展示和報(bào)告。

本書對(duì)近年來稀疏學(xué)習(xí)、分類與識(shí)別領(lǐng)域常見的理論及技術(shù)進(jìn)行了較為全面的闡述和總結(jié)，并結(jié)合作者多年的研究成果，對(duì)相關(guān)理論及技術(shù)在應(yīng)用領(lǐng)域的實(shí)踐情況進(jìn)行了展示和報(bào)告。

本書以多智能體系統(tǒng)協(xié)同群集運(yùn)動(dòng)控制為主線，首先介紹圖論和控制器設(shè)計(jì)所用到的基礎(chǔ)理論知識(shí)；其次，分別從拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的邊保持和代數(shù)連通度兩個(gè)角度介紹了連通性保持條件下的協(xié)同群集運(yùn)動(dòng)控制協(xié)議設(shè)計(jì)方法。進(jìn)而，從個(gè)體動(dòng)態(tài)模型和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)模型兩方面繼續(xù)深入，針對(duì)典型的輪式移動(dòng)機(jī)器人非完整約束模型介紹了連通性保持條件下的協(xié)同控制策略，為簡(jiǎn)

本書主要介拉氏變換、機(jī)械平移系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性分析、電氣系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性分析、控制系統(tǒng)基礎(chǔ)、控制系統(tǒng)的時(shí)域分析法、控制系統(tǒng)的頻域分析法、控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析和控制系統(tǒng)的誤差分析與計(jì)算等內(nèi)容。

本書簡(jiǎn)明扼要地闡述了自動(dòng)控制的基本理論與應(yīng)用。全書共分九章：前八章著重介紹經(jīng)典控制理論及應(yīng)用的主要方面，最后一章介紹現(xiàn)代控制理論中的狀態(tài)空間分析及綜合法。本書精選了由胡壽松主編的《自動(dòng)控制原理(第六版)》中的主要內(nèi)容，強(qiáng)化了工程應(yīng)用背景，系統(tǒng)介紹了現(xiàn)代MATLAB應(yīng)用技術(shù)，包括建模、時(shí)域分析、根軌跡繪制、頻域分析、前饋

本書結(jié)合國內(nèi)外較成熟的理論體系，梳理所在交互設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)多年的實(shí)踐理論與方法經(jīng)驗(yàn)，全面系統(tǒng)地向讀者介紹交互設(shè)計(jì)的理念以及實(shí)踐方法，由淺入深，循序漸進(jìn)。書中將通過6個(gè)部分介紹交互設(shè)計(jì)的基本概念、理論基礎(chǔ)、設(shè)計(jì)流程，以及交互設(shè)計(jì)工作團(tuán)隊(duì)的工作方法，包括調(diào)研分析、設(shè)計(jì)建模、概念設(shè)計(jì)與評(píng)估。其中通過真實(shí)的案例研究，對(duì)設(shè)計(jì)方法進(jìn)行完

《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)論》共5章，第1章主要介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、微分系統(tǒng)穩(wěn)定性理論和泛函分析的基本理論和概念；第2章介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本模型及算法；第3章介紹后期比較熱門的三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與雙向聯(lián)想（BAM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型及動(dòng)力學(xué)問題；第4章介紹復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及動(dòng)力學(xué)問題；第5章介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用

隨著信息爆炸產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨，數(shù)據(jù)中所蘊(yùn)含的價(jià)值將會(huì)對(duì)人類社會(huì)產(chǎn)生直接的，全面的，甚至是革命性的影響。因此，在大數(shù)據(jù)背景下，有效地分析，組織和使用各類數(shù)據(jù)，將對(duì)科技進(jìn)步以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生巨大的推動(dòng)作用，孕育出前所未有的機(jī)遇。針對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)體系架構(gòu)，本著作總結(jié)出在大數(shù)據(jù)處理流程中，所面臨不同層面的問題及其相互關(guān)系，

本書從仿生學(xué)的角度,闡述AI面臨的挑戰(zhàn)和前沿研究方向,同時(shí)融入作者在AI研究中部分最新成果。反映了人工智能發(fā)展的最新動(dòng)態(tài)，為生物信息學(xué)或其他學(xué)科的特征分析提供手段和方法，為研究和開發(fā)更高層次的human-like智能打下基礎(chǔ)。本書強(qiáng)調(diào)新視野、先進(jìn)性、實(shí)用性和可讀性，書中涉及的經(jīng)典例子和算法都將提供程序?qū)崿F(xiàn)，附在隨書光盤

20世紀(jì)50年代以來，人工智能出現(xiàn)了符號(hào)主義、連接主義和行為主義等主導(dǎo)性研究范式。理論界普遍認(rèn)為，人工智能已經(jīng)超越了現(xiàn)有的范式理論，逐步形成了一種融合的趨勢(shì)。然而，如何對(duì)人工智能各研究范式進(jìn)行融合以及在什么樣的基礎(chǔ)上進(jìn)行融合，這一難題成為人工智能理論進(jìn)一步發(fā)展的瓶頸所在。本書從貫穿整個(gè)人工智能發(fā)展過程的兩條主要線索--