本書對計算智能領(lǐng)域的主要算法進行介紹，重點討論各種算法的思想來源、流程結(jié)構(gòu)、發(fā)展改進、參數(shù)設(shè)置和相關(guān)應(yīng)用，內(nèi)容包括緒論以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯、遺傳算法、蟻群優(yōu)化算法、粒子群優(yōu)化算法、免疫算法、分布估計算法、Memetic算法、模擬退火算法和禁忌搜索算法等計算智能領(lǐng)域的典型算法。本書通俗易懂，圖文并茂，深入淺出，沒有其他

本書為普通高等教育“十一五”國家級規(guī)劃教材。 本書系統(tǒng)地介紹了經(jīng)典控制理論的基本理論和基本方法，包括控制系統(tǒng)建模、線性定常連續(xù)系統(tǒng)的時域分析法、根軌跡法和頻域分析法；利用頻率法和根軌跡法進行系統(tǒng)校正，以達到期望的性能。書中同時較詳細(xì)地介紹了線性定常離散控制系統(tǒng)的建模、系統(tǒng)分析和校正的基本理論和方法。對于非線性系統(tǒng)，介

本書第2版作為“十一五”規(guī)劃教材是在第1版面向21世紀(jì)高等院校教材基礎(chǔ)上修訂而成的。書中全面系統(tǒng)地介紹了自動控制理論基本分析和設(shè)計方法。全書共分9章，前6章介紹連續(xù)控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)建模、時域分析、根軌跡分析、頻域分析以及系統(tǒng)的校正等方法。第7章介紹非線性系統(tǒng)的基本分析方法，其中包括相平面法和描述函數(shù)法。第8章介紹離散控制

本書的主題是在知識發(fā)現(xiàn)（數(shù)據(jù)挖掘）領(lǐng)域“面臨巨大的機遇與挑戰(zhàn)”、“基礎(chǔ)理論匱乏”的背景下，作為歷史與邏輯發(fā)展的必然在國內(nèi)外首次構(gòu)造并逐步拓展與完善的“基于內(nèi)在認(rèn)識機理的知識發(fā)現(xiàn)理論”。

闡述計算智能的理論和相關(guān)的應(yīng)用。重點介紹了如下三個方面的內(nèi)容：計算智能的前沿技術(shù)，可以用計算智能的方法來解決的前沿問題，計算智能的最新技術(shù)在相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用�！队嬎阒悄芗捌鋺�(yīng)用》可作為信息科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域高年級本科生和研究生的針對計算智能的入門教材，也可以供從事科研和技術(shù)開發(fā)的人員參考。IEEE計算智能協(xié)會是該領(lǐng)域重要學(xué)術(shù)組

以問題求解、知識表示、KB（基于知識的）系統(tǒng)、自動規(guī)劃、機器學(xué)習(xí)等關(guān)于人工智能的基礎(chǔ)級技術(shù)為主要內(nèi)容，但僅依賴這些基礎(chǔ)級技術(shù)，并不足以支持高性能應(yīng)用的開發(fā)和運行。為此，《人工智能高級技術(shù)導(dǎo)論》從推動高性能智能軟件的研究和應(yīng)用角度，對人工智能的高級技術(shù)作全面的導(dǎo)論性介紹，包括20世紀(jì)80年代開發(fā)的KB系統(tǒng)高級技術(shù)、非單調(diào)

本書分別從網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造、基本原理、學(xué)習(xí)規(guī)則以及訓(xùn)練過程和應(yīng)用局限性幾個方面，通過多層次、多方面的分析與綜合，介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的各種典型網(wǎng)絡(luò)，以及各種不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間在原理和特性等方面的不同點與相同點。

《人工智能教程學(xué)習(xí)指導(dǎo)與習(xí)題解析》是普通高等教育“十一五”國家級規(guī)劃教材《人工智能教程》的配套參考書，《人工智能教程學(xué)習(xí)指導(dǎo)與習(xí)題解析》對《人工智能教程》各章中的學(xué)習(xí)要點和基本知識點進行了總結(jié)，并通過例題解析，講解人工智能習(xí)題的求解步驟和方法。對教材中的大多數(shù)習(xí)題都給出參考解答。全書共分10章，

《控制系統(tǒng)理論及應(yīng)用進展（英文版）》匯集了眾多長期積極致力于控制系統(tǒng)理論及應(yīng)用研究的學(xué)者的論文。這些學(xué)者絕大部分都來自于同一所母�！�—擁有五十年輝煌歷史的中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)�！犊刂葡到y(tǒng)理論及應(yīng)用進展（英文版）》的結(jié)集出版也是為了慶祝2008年中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)五十周年華誕�！犊刂葡到y(tǒng)理論及應(yīng)用進展（英文版）》共分十五章，涵

全書共分7篇。篇講述模擬人類自然推理的不確定性推理方法和非單調(diào)推理方法：包括專家系統(tǒng)MYCIN的不確定性推理方法、主觀Bayes方法、模糊推理、證據(jù)理論和非單調(diào)推理；第二篇講述機器學(xué)習(xí)的概念與方法：包括概念學(xué)習(xí)、決策樹學(xué)習(xí)和學(xué)習(xí)規(guī)則集合；第三篇講述計算智能：包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法和其它計算智能方法；第四篇講述如何在