《非結構化數據處理技術及應用》系統(tǒng)詳細地闡述了非結構化數據的處理方法與技術。通過對非結構化數據特點的分析，從非結構化數據的基礎知識和理論、開源工具及應用舉例、數據預處理、預測模型研究、網頁數據的采集、非關系型數據庫存儲、結構化大數據分析平臺、電商個性化推薦系統(tǒng)的應用、網購評語情感挖掘、全文檢索技術、基于主題的檢索系統(tǒng)等

高維非線性系統(tǒng)的隱藏吸引子（英文版）Hidden attractors in high dimensional nonlinear systems

本書基于高職高專培養(yǎng)技能型人才的目標，結合自動生產線安裝與調試崗位的需求，以亞龍公司YL-335生產線和龍洲公司LZ-Me101自動生產線為學習載體，精心設計了多個項目，將自動化生產線系統(tǒng)的組裝調試和西門子S7-200控制器的使用方法，以及PLC程序設計等核心內容融入每個項目之中，切實貫徹“工學結合、任務導向、學做一體

本書介紹過程控制中各種常見變量的檢測和控制技術，以及相應的儀表、計算機控制系統(tǒng)及裝置，并結合測控技術的發(fā)展，介紹一些新的應用方法。在過程測量儀表方面主要介紹溫度、壓力、流量、物位、成分分析的檢測技術和儀表，以及過程變量顯示記錄儀表。在過程控制儀表方面主要介紹變送器、執(zhí)行器、控制器。在計算機控制系統(tǒng)及裝置方面主要介紹可編

在如今的社會，大數據的應用越來越彰顯它的優(yōu)勢，它的應用范嗣也越來越廣，如電子商務、O20、物流配送等，在物理學、生物學、環(huán)境生態(tài)學等領域以及軍事、金融、通信等行業(yè)也有涉及。本書以云計算與大數據基礎開篇，簡單介紹了分布式文件系統(tǒng)HDFS與NoSQI.數據庫技術，重點對分布式計算框架MapReduce、Hadoop技術、云

《自動檢測技術與控制裝置信息化教程》共分八個主要部分,對生產過程中檢測技術及控制裝置的技術知識進行了系統(tǒng)敘述。*章介紹了生產過程中檢測及誤差的基本概念,傳感器(變送器)的基礎知識等。第二章到第六章,介紹了生產過程中壓力、流量、溫度、物位和成分等傳感器(變送器)的結構、原理、使用和維護防護等技術知識。第七、第八章介紹了生

《虛擬過程控制系統(tǒng)仿真實驗教程》以過程裝備為控制對象，使用亞控公司的組態(tài)王軟件和MathWorks公司的Matlab軟件進行虛擬過程控制系統(tǒng)的操作界面、功能設置、底層控制系統(tǒng)模塊和界面通信設置等方面的二次開發(fā)，構建出能夠覆蓋常見復雜過程控制方案的13個虛擬過程控制仿真實驗。這些實驗具有工藝流程直觀、動畫效果逼真、反饋及

數據挖掘是一門面向應用的新興學科分支。本書以各類數據挖掘算法為核心，對數據挖掘研究領域的主要理論和典型算法進行了研究，并注重國內外研究進展的融入，力求內容系統(tǒng)、全面、先進。本書主要內容包括數據挖掘中的數據預處理、數據的存儲與數據倉庫、關聯(lián)規(guī)則挖掘算法、數據分類和預測挖掘算法、時間序列與序列模式挖掘算法的實現(xiàn)、數據聚類分

本書基于作者近幾年來的研究開發(fā)成果及應用實踐，對物聯(lián)網大數據技術體系進行了系統(tǒng)歸納，闡述了物聯(lián)網環(huán)境下感知數據的特性、數據模型、事務模型以及調度處理方法等核心概念及關鍵技術，并對物聯(lián)網大數據存儲、管理、計算與分析的基本概念和關鍵技術進行了剖析。本書還介紹了自行研發(fā)的面向物聯(lián)網的ChinDB實時感知數據庫系統(tǒng)以及針對云計

本書探討了知識與數據混合驅動的二型模糊方法與應用，主要涉及數據驅動二型模糊集合模型的構建、數據驅動二型模糊系統(tǒng)設計、知識在二型模糊系統(tǒng)中的嵌入、知識與數據混合驅動二型模糊系統(tǒng)設計等。