近年来，多媒体技术的飞速发展，极大地促进了大数据数据的增长。人们对大数据的需求有着不同的应用，如大数据信息检索、识别与合成等。然而，在混合大数据中，相互干扰给大数据信息处理带来了巨大的障碍。如何从混合大数据中提取所需信号已成为一个重要的研究课题。因此，本书主要研究鲁棒主成分分析(RPCA)及其扩展模型的方法实现大数据分

本书着重分析了满足高阶内模规律、存在多重非严格重复问题的被控系统的学习控制律设计问题。基于λ范数，给出了一种P型迭代学习控制律设计的严格理论分析。在此基础上，针对逐步复杂的分析对象，设计了几种自适应迭代学习控制律。研究对象从单输入、单输出，扩展到多输入、多输出，从系统中存在高阶内模变化的未知参数且跟踪非严格重复变化的参

本书综合当前数据挖掘领域的最新研究成果，系统地介绍了数据挖掘的基础理论、技术原理、算法和应用，以使读者对数据挖掘有一个系统、全面的了解。本书主要介绍数据挖掘的基本概念和数据挖掘的过程；数据挖掘的主要技术、各类典型算法及其编程实现，包括数据存储、数据预处理技术、数据相似度与异常检测、关联规则挖掘技术、分类技术、聚类技术等

随着互联网和移动设备的普及，我们生产的数据越来越庞大，大数据的应用也逐渐成为了各行各业的趋势。特别是在决策分析领域，大数据的应用能够帮助我们更加准确、高效地做出决策，提高决策的成功率和效果。本书基于这一未来既定趋势，从大数据基本理论开始介绍，意在帮助各行各业的人能够认识大数据，理解大数据，意识到大数据给未来生产生活中带

本书分四章，第一章介绍如何搭建一个以R为中心的语料库研究和处理平台，包括如何安装和配置TreeTagger软件以及Perl和Python解释环境；第二章讲解R编程的基本方法；第三章介绍用编程方式实现语料库语言学的主要方法；第四章通过一些实例讲解如何综合运用这些方法，以实现更复杂的语料库研究需求。

本书内容涵盖机械结构、电气线路、传感器检测等自动化生产线的基础技术，以及气压传动、变频调试、交流伺服等运动控制技术，还包括自动化生产线基本组成单元的机电系统的装调、PLC控制程序设计、人机界面设计、控制系统通信、系统运行及维护等方面的技术实践操作。

本书内容包括两个部分，第一部分是技术理论部分，包括大数据概述、大数据采集和分析、科学数据与资源共享、大数据治理、数据工程与数据挖掘以及大数据时代的理解等；第二部分是实践应用部分，包括大数据应用的模式和价值、大数据应用的基本策略、大数据与教育行业应用、大数据与公共安全应用、大数据与人工智能应用、大数据与医疗健康应用、大数

本书内容共7章。第1章是过程控制系统概述，介绍过程控制系统定义、发展历程、挑战与趋势，以及基本组成与性能指标；第2章过程检测仪表、执行器与控制器和第3章过程对象建模与辨识详细地介绍了过程控制系统的典型控制对象及其建模和辨识方法，常用检测仪表、执行器和控制器的原理、特点与选型方法；第4章单回路控制系统、第5章复杂控制系统

本书主要基于亚龙YL-335B自动化生产线综合实训平台(西门子S7-1200系列PLC)编写，主要涵盖了机械技术、PLC控制技术、触摸屏技术、传感器检测技术、气动技术、变频器技术等。

本书拟从会计、法律等跨学科视角出发，结合可以获得的国内外电网企业公开资料，对数据资产进行初步研究，以期抛砖引玉。本书综合采取规范研究和实证分析相结合的方法，以电网企业发布的财务会计报告以及相关研究文献中记载的业务、数据为基础，就数据的资产确认、价值计量、信息报告、合规管理等进行研究，以期提出数据资产化的可行路径和具体的