本书为数据驱动的复杂工业过程的在线监测及故障诊断方法提供了理论框架及案例应用分析。内容包括：大规模多单元过程的分布式监测、多模态工业过程在线监测、非线性过程在线监测、关键性能指标相关过程在线监测、动态时变工业工程在线监测、非稳态间歇过程在线监测、故障溯源诊断。

本书先介绍经典的概率模型、随机变量和数字特征工具,之后引入概率论的精华--大数定律和中心极限定理,正是它们揭示了随机现象背后隐藏的确定性规律。在此基础上,结合概率、统计、信息论、数据科学的前沿理论发展方向,引入新近的非特征函数方法(随机耦合的想法和斯泰因方法)处理大数定律和中心极限定理,给出逼近的误差界。本书还介绍了非

本书以实用和易于理解的方式详细介绍了数据科学领域的知识,强调动手实践,独立于具体技术介绍数据科学的基本思想和方法,帮助学生在没有强大的技术背景的情况下轻松地理解该主题,并提供即使在工具和技术发生变化后仍然有用的材料。本书提供了许多实际应用的例子,实践范围从小数据到大数据。本书为教师和学生提供了一套在线材料,包括数据集、

本书主要介绍了Hadoop、HDFS、MapReduce、YARN、ZooKeeper、HBase、Hive、Sqoop、Flume、Kafka的功能、特点，以及体系架构、数据类型、运行环境等内容，相关内容均配有项目实战内容，供读者深入了解应用。本书在每个项目开篇处均设有【职业素养】栏目，帮助学生深刻理解数据技术是未来

全书共分4篇。第1篇过程控制基础知识，主要介绍过程控制的基本概念，并对被控对象的特性给予分析。第2篇过程自动化装置，综合讲述了各种检测仪表和控制装置的工作原理、特点、选型及使用方法。第3篇过程控制系统，讨论简单控制系统和复杂控制系统的组成原理及实际应用，并且介绍过程控制领域中应用的先进控制系统内容。第4篇计算机控制系统

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"本书为教育部高等学校管理科学与工程类教学指导委员会大数据管理与应用专业组组织编写的本科专业规划教材之一，系统全面地介绍了商业背景下非结构数据分析的基本理论与方法、以及多个行业的应用案例，主要内容包括导论篇、数据篇、方法篇、应用篇四个部分。第一部分为导论篇，重点介绍非结构数据的概念和特点、管理视角的非结构数据分析和多个

本书详实介绍了数据挖掘与机器学习相关的各种内容，包括数据矩阵、图数据、核方法、项集挖掘、聚类、贝叶斯分类器、决策树、支持向量机、线性回归、逻辑回归、神经网络、深度学习等，介绍其相关概念和基础算法，并在每章的末尾配有相关练习。第二版新增了几个关于回归的章节，包括神经网络和深度学习的内容。

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本书从博弈论基础开始，系统地介绍了博弈论在数据安全中的应用，汇集了近年来基于博弈论研究数据安全的最新成果，重点探讨了秘密共享的可公开验证模型及博弈论分析、数据外包情况下的博弈模型、激励相容机制和抗共谋机制以及隐私保护的博弈分析、基于信息论的理性委托攻防模型，为数据外包更新提出了有效策略。本书观点新颖独到，研究内容均为作