本書圍繞復(fù)雜多組分體系分析這一現(xiàn)代分析科學(xué)實踐中具有代表性的核心問題，主要闡述和討論了化學(xué)模式識別研究過程中涉及的相關(guān)理論基礎(chǔ)、方法、原理和實際應(yīng)用。

《現(xiàn)代控制理論（第2版）》較為全面地介紹了線性控制系統(tǒng)的狀態(tài)空間分析與設(shè)計方法，以及控制、估計與濾波的基礎(chǔ)知識�！冬F(xiàn)代控制理論（第2版）》從狀態(tài)空間描述的基本概念入手，介紹了線性連續(xù)時間系統(tǒng)的狀態(tài)響應(yīng)、狀態(tài)能控性和能觀測性的概念及判斷方法；對李雅普諾夫穩(wěn)定性理論做了基本闡述；討論了線性連續(xù)定常系統(tǒng)狀態(tài)反饋和狀態(tài)觀測器的

幾十年來，實際需求激發(fā)了對模式識別的大量理論和應(yīng)用研究。在這個過程中，限制因素和恒久問題一直是數(shù)據(jù)——它的多樣性、豐富性和可變質(zhì)量是模式識別創(chuàng)新的主要挑戰(zhàn)。本書關(guān)注高級數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘，創(chuàng)新之處是對數(shù)據(jù)質(zhì)量的重新定位——將數(shù)據(jù)質(zhì)量看作一個可以處理的因素，而非當(dāng)作需要克服的困難。

本書主要介紹了模式識別的相關(guān)內(nèi)容，涉及模式識別的基本概念、聚類分析、線性判別函數(shù)、貝葉斯分類器、特征選擇和提取、非參數(shù)模式識別方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別方法、模糊模式識別方法、句法模式識別方法，以及新型模式識別方法，如決策樹方法、支持向量機方法、粗糙集方法等一些基本方法，并介紹了基于遺傳算法、模擬退火算法和禁忌搜索算法進行

介紹模式識別中的基礎(chǔ)知識、主要模型及熱門應(yīng)用，使學(xué)生掌握模式識別的基本原理、實際應(yīng)用以及*新研究進展，培養(yǎng)學(xué)生在本學(xué)科中的視野與獨立解決任務(wù)的能力，為學(xué)生在模式識別的項目開發(fā)及相關(guān)科研活動打好基礎(chǔ)。

該書是針對理工科高年級學(xué)生編寫的控制系統(tǒng)基礎(chǔ)理論教科書。該書詳細論述了控制系統(tǒng)的狀態(tài)空間分析的基本方法及狀態(tài)空間綜合的基本理論與方法。包括狀態(tài)空間模型的建立，狀態(tài)方程的求解，線性控制系統(tǒng)的能控性和能觀測性及狀態(tài)反饋與狀態(tài)觀測器設(shè)計，控制系統(tǒng)的李雅普諾夫穩(wěn)定性分析等基本內(nèi)容。另外，為了加強實踐環(huán)節(jié)的教學(xué)，最后一章是MAT

本書共5章,前4章分別介紹控制系統(tǒng)的狀態(tài)空間模型及其建立問題、線性系統(tǒng)的狀態(tài)解和輸出響應(yīng)解、線性系統(tǒng)的能控性和能觀性與結(jié)構(gòu)分解及其應(yīng)用、控制系統(tǒng)的李雅普諾夫穩(wěn)定性理論，最后一章著重討論控制系統(tǒng)極點配置、觀測器設(shè)計、系統(tǒng)解耦鎮(zhèn)定等綜合理論。

本書講述了Markov跳變系統(tǒng)是一種特殊的隨機混雜系統(tǒng)，通過時間、事件兩種機制共同驅(qū)動系統(tǒng)狀態(tài)的演化,系統(tǒng)在有限集合中各個模態(tài)之間的轉(zhuǎn)移服從Markov過程。廣義系統(tǒng)是比正常系統(tǒng)更具廣泛形式的一類系統(tǒng)。本書采用脈沖比例導(dǎo)數(shù)狀態(tài)反饋控制策略，研究了幾類不確定廣義Markov跳變系統(tǒng)的魯棒正常化和混雜脈沖控制問題。本書主要

本書廣泛吸取統(tǒng)計學(xué)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)、人工智能、群智能計算等學(xué)科的先進思想和理論，將其應(yīng)用到模式識別領(lǐng)域中；以一種新的體系，系統(tǒng)、全面地介紹模式識別的理論、方法及應(yīng)用。全書分為14章，內(nèi)容包括：模式識別概述，特征的選擇與優(yōu)化，模式相似性測度，基于概率統(tǒng)計的貝葉斯分類器設(shè)計，判別函數(shù)分類器設(shè)計，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器

本書前幾章著重討論監(jiān)督學(xué)習(xí)即已知訓(xùn)練樣本及其類別條件下分類器的設(shè)計方法。在此之后介紹無監(jiān)督模式識別，然后講解模式識別系統(tǒng)中，特征提取和選擇的準(zhǔn)則和算法。第二部分介紹現(xiàn)代模式識別，其中包含支撐矢量機、組合分類器以及半監(jiān)督學(xué)習(xí)。第三部分中討論了深度學(xué)習(xí)模式識別。從現(xiàn)有的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)出發(fā)再到強化學(xué)習(xí)、寬度學(xué)習(xí)、圖卷積網(wǎng)絡(luò)等。