本书模式识别理论与实践学习的立体教程，针对的读者是具有一定数理知识的从业人员。通过本书的学习，读者能够熟练掌握模式识别的基础知识、基本方法和工程应用。本书主要包括模式识别的基本概念、贝叶斯决策理论、概率密度函数的参数估计、非参数判别分类方法、聚类分析、特征提取与选择、模糊模式识别、神经网络、深度学习。最后是项目实战，系

本书面向人工智能相关专业（智能科学与技术、控制科学与工程、计算机科学与技术）的本科生，以从人工智能角度理解模式识别和用模式识别原理解决工程问题为目标，将内容分为基础知识、模式分类和模式聚类三大部分，突出简明和实用的特点。书中穿插大量案例，可以帮助学生在掌握基本概念的基础上理解基本原理，熟悉典型方法，做到知其然，知其所以

本书是讲解模式识别的理论基础和典型应用的教材。本书共14章，前12章为基础理论，包含模式识别概述、理论贝叶斯决策、概率密度的估计、线性判别函数、非线性判别函数、其他分类方法、无监督学习、通用特征选择与提取方法、数据特征提取、数据预处理、深度神经网络基础、深度神经网络典型架构；后2章介绍指纹识别、光学字符识别、语音识别、

近年来，围绕有限时间框架下的系统分析与综合研究，国内外涌现出大量的研究成果，但是大都专注于连续时间系统的有限时间稳定与控制。本书力图聚焦前沿，独辟蹊径，全面系统地总结作者团队在脉冲系统的有限时间稳定与控制的研究成果。本书以脉冲系统的两类有限时间稳定分析为主线，构建镇定性脉冲和破坏性脉冲与系统有限时间动态性能的本质联系，

本书广泛吸取统计学、神经网络、数据挖掘、机器学习、人工智能、群智能计算等学科的先进思想和理论，将其应用到模式识别领域中；以一种新的体系，系统、全面地介绍模式识别的理论、方法及应用。本书第5版在现有版本的基础上做了优化，改动量为30%，篇幅由之前的13章压缩到11章，内容包括：模式识别概述，特征的选择与优化，模式相似性测

"本书以状态空间法为核心，阐述了现代控制理论的基本原理及其分析和综合方法。全书共有6章，包含线性系统的状态空间描述、线性系统的运动分析、线性系统的能控性和能观性、李雅普诺夫稳定性分析、线性系统的状态综合。本书是作者根据我国现代控制理论课程教学要求、大量参考国际优秀原版教材，并总结近年来该课程双语教学实践经验的基础上编写

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本书主要介绍线性控制系统的分析和设计理论，包括控制系统的状态空间模型和状态运动规律，系统的能控性、能观性和稳定性等定性分析，状态反馈、输出反馈、饱和控制、跟踪控制和观测器设计等综合理论，以及线性二次型最优控制方法。本书叙述深入浅出，主要围绕一个贯穿全书的系统设计示例展开，有助于读者建立起系统工程的观念、逐步厘清不同控制

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本书就是这样一部纵横19世纪和20世纪数学与物理交互作用的系列英文著作中的一部，中文书名或可译为《非线性系统及其绝妙的数学结构：第1卷》. 本书的目的是提供一种对非线性系统数学描述的艺术状态的全面说明.本书包含了20篇由非线性系统的不同方面的权威专家撰写的受邀文章，其中包括常微分方程与偏微分方程、微分方程和q微分方程、