本書介紹了感知數(shù)據(jù)分析與計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)方法和典型案例，具體內(nèi)容主要包括靜態(tài)數(shù)據(jù)(概率統(tǒng)計(jì)、誤差)和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)(隨機(jī)過程、信號(hào))，以及機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。其中，靜態(tài)和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)分析與計(jì)算從統(tǒng)計(jì)的角度揭示隱藏在數(shù)據(jù)中的規(guī)律，對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與分析，提取有價(jià)值的信息，得到特征統(tǒng)計(jì)結(jié)果。機(jī)器學(xué)習(xí)以數(shù)據(jù)或已有經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ)，從大量

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本書介紹了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能建模與計(jì)算所需的核心數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)，涉及數(shù)值線性代數(shù)（矩陣計(jì)算）、概率論和信息論基礎(chǔ)及概率模型估計(jì)、最優(yōu)化方法等。內(nèi)容按照從模式分析到數(shù)據(jù)分析再到數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的思路來組織，圍繞數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的核心構(gòu)成：表示、模型和學(xué)習(xí)形成數(shù)據(jù)線和數(shù)學(xué)線兩條線。數(shù)據(jù)線按照數(shù)據(jù)分析的處理流程、通過大量翔實(shí)的案

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多智能體系統(tǒng)因其具有高度適應(yīng)性、良好的魯棒性以及維護(hù)成本低等優(yōu)點(diǎn)成為科研領(lǐng)域熱門的研究課題，并且在現(xiàn)實(shí)生活中也較為常見。書稿共分六個(gè)章節(jié)系統(tǒng)闡述了三類多智能體系統(tǒng)的最優(yōu)一致性問題：有限時(shí)間非線性多智能體系統(tǒng)與非二次型性能指標(biāo)問題；無限時(shí)間帶有完全未知?jiǎng)討B(tài)的非線性多智能體系統(tǒng)的最優(yōu)一致控制問題；離散時(shí)間非線性多智能體系統(tǒng)

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