本专著主要采用backstepping，神经网络，模糊逻辑系统，H∞理论，加幂积分，动态面等控制技术，研究了诸如严格反馈、纯反馈、非严格反馈等几类常见非线性系统的有限时间和预设有限时间控制器设计问题。

本书系统论述地下空间移动机器人智能定位与建图的理论基础、关键方法与工程实践，旨在构建适用于复杂、非结构化环境的技术体系。针对GNSS信号拒止、光照变化、结构高度重复、环境动态干扰等难题，书中从数学建模、传感器融合、鲁棒定位、地图构建等方面展开深入分析，并结合典型工程案例，探讨从理论创新到工程应用的转化路径与技术瓶颈突破

本书基于水下机器人研究的发展现状，系统阐述了水下智能机器人设计的基本原理、推进机制与技术发展趋势。在第1章与第2章中，作者系统地介绍了水下智能机器人设计的基本框架与核心设计需求，详细剖析了机器人的整体设计流程与系统架构，并深入探讨了水动力学优化等关键技术问题。第3章与第4章以工程设计实例为依托，聚焦于传统螺旋桨推进式水

本教材内容构建紧密围绕现代工业检测技术的核心需求，从基础原理到复杂系统应用进行了全方位覆盖：1.项目化教学体系的构建：以职业能力为核心，彻底打破传统学科体系，将知识点融入具体的工程项目中。做中学、学中做：每一个章节都是一个完整的检测项目，让学生在动手实践中理解枯燥的理论，在理论分析中优化实践操作。2.核心技术模块的全面

本书共12章，前6章主要介绍离散事件系统仿真的相关原理及应用，后6章以形式化方法与Event-B案例、基于AnyLogic的系统仿真方法和基于Java/Python的离散事件系统仿真算法设计。通过学习本书，读者不仅可以初步掌握离散事件系统仿真的基本原理与方法，还可以进行基于相关软件的离散事件系统仿真操作与实践，同时展开

本书从工业机器人概述切入，系统涵盖工业机器人的机械结构、运动学与动力学、传感系统、控制系统等内容，并详细讲解机器人语言与编程、工业机器人的典型应用等关键技术。本书以高校智能制造类专业课程教学大纲为编写依据，结合现代智能制造产业发展特性，兼顾理论系统性与实操针对性构建内容体系。

本书围绕企业AI应用落地依赖的数据核心要素，如数据的可发现性(元数据)、一致性(标准)、可信度(质量)、可追溯性(血缘)及安全性，讲解如何有针对性地开展专项数据治理工作。

本书共有16个章节。通过对大数据时代背景、大数据基本概念、大数据思维以及大数据与新一代数字技术的关系等大数据通识知识的介绍让读者了解大数据基础知识构成;从大数据分析的基本框架、数据采集与预处理、数据存储与管理、数据挖掘与分析、数据可视化等角度全面介绍大数据分析过程,全方位介绍大数据应用场景;从大数据安全、互联网大数据、

本书共分为7个项目，分别介绍传感器应用技术基础，以及热量、光照、磁场、位移、力、浓度等典型物理量和化学量的检测技术与智能检测方法，并主要讲解典型传感器的原理、特性及其在工程中的应用。

本书是高等学校智能财经系列教材之一。本书以Python为工具，融合了数据整理、数据分析基础、数据可视化、爬虫以及机器学习等领域内容，相比于市面上其他关于财经大数据分析的著作，更侧重于从财经大数据和基本面分析的角度，由浅入深地讲解如何获取、分析并利用财经大数据中所蕴含的基本面信息，更具针对性地帮助学生学习财经大数据分析基