全书共分7篇。篇讲述模拟人类自然推理的不确定性推理方法和非单调推理方法：包括专家系统MYCIN的不确定性推理方法、主观Bayes方法、模糊推理、证据理论和非单调推理；第二篇讲述机器学习的概念与方法：包括概念学习、决策树学习和学习规则集合；第三篇讲述计算智能：包括人工神经网络、遗传算法和其它计算智能方法；第四篇讲述如何在

本书中，作者描述了有关自然和人工系统中的适应问题背后隐藏的规律性及其理论。从生物系统到经济系统，本书建立起统一的适应性系统的理论框架，展示了如何让计算机程序自发进化的遗传算法，进一步又用严格的数学定理揭示了算法背后的理论本质。

本书对自然计算、机器学习、图像自动理解与解译三个前沿领域进行了详细的论述。主要内容包括进化计算、人工免疫系统、量子计算智能、多智能体系统、进化多目标优化、核机器学习、流形学习与谱图学习、集成学习、非线性逼近理论、多尺度几何分析、多尺度变换域图像感知与识别、图像的高维奇异性检测、图像去噪的阈值方法、SAR图像理解与解译。

本书以人工智能的哲学基础和工程实践为主线，系统全面地介绍了人工智能的核心知识和最新进展。主要宝库搜索与问题求解、人工神经网络、机器学习和人工智能程序设计语言等内容。

本书共分10章，介绍了控制系统的一般概念、数学模型、线性系统的时域分析、根轨迹法、线性系统的频域分析、控制系统的综合与校正等内容。

本书紧密结合胡寿松主编的《自动控制原理》教材，结合本科机电类《自动控制原理》课程教学大纲，全面、系统地介绍了应用Matlab分析和解决《自动控制原理》课程中基本问题的方法。书中简要介绍了有关自动控制的基本概念和方法，通过大量实例阐述了如何应用Matlab进行控制系统的分析和设计。对于经典控制理论部分，本书内容包括：控制

本书根据教育部对高等院校本科自动控制原理课程要求及硕士研究生入学考试的基本要求而编写。全书共9章，涵盖自动控制原理和现代控制理论基础两大部分，每章都包括基本理论、例题详解和典型习题三个组成部分。书末还附有5个附录，以便学习本课程查阅。本书共编有例题详解200题和典型习题200题，可作为一个较好的试题库。本书可作为自动化

本书重点讲述经典控制理论的基础知识及应用，并对现代控制理论作了简要介绍。全书共分十章，包括：拉普拉斯变换、控制系统的数学模型、时域响应及误差分析、频域响应分析等内容。

本书讲述了智能化检测系统及仪器的设计方法,主要内容包括:导论,信号通道,人机交流系统,系统总线和通信接口,常见的智能处理功能,常见模拟量信号的检测方法,智能化测试系统设计举例和附录共8个部分,可作为测试、控制、信息等电子应用类专业的学生和工程技术人员的参考书。

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