本书主要包括机械工程控制基本理论、综合设计实验和网络化远程测控实验三部分内容。本书设置多类综合实验,以帮助读者领悟与学会应用控制工程技术、测试技术和检测技术来解决实际工程问题,为实验教学面向工程实际应用奠定必要基础。
本书的内容分为三篇共8章:第一篇为云台目标检测与跟踪控制系统(包含第1-3章);第二篇为四旋翼控制系统(包含第4-6章)第三篇为工业机器人控制系统(包含第7-8章)。之所以选择这三个系统是因为这三个控制对象目前在工业及民用中具有代表性。本书分别从三个系统的组成、系统各环节的数学建模、系统的动静态分析、系统的硬件实现这几
本书针对分类属性数据无监督数据挖掘任务中的三个关键问题—特征学习、分析过程和结果评价,阐述分类属性数据深度无监督学习理论及决策应用。全书共7章,第1章概述数据驱动决策支持的技术基础、有监督学习和无监督学习两类数据挖掘方法及分类属性数据无监督学习问题;第2章介绍分类属性数据的无监督特征学习、聚类分析和聚类结果评价等相关理
本书从三维数据的产生背景与意义出发,介绍了超像素与超体素的概念、原理及其生成方法。详细阐述了识别与聚类的基本原理,并介绍了多种先进的识别方法,包括基于核的三维模糊C均值聚类、基于超体素几何特征的三维点云场景识别以及基于视觉显著图的RGB-D数据识别等。对基于统计信息内容、视图投影、函数变换以及多特征融合的特征提取方法进
本书是作者在多年从事人工智能原理及其应用课程的教学和多年承担工业控制系统信息安全的科学研究、开发项目的基础上完成的。本书简洁、全面地介绍了工业控制设备信息安全现状、安全要求,系统地介绍了工业控制设备分类、典型工业控制设备的功能与工作原理,阐述了与工业控制设备相关的通用信息安全技术、工业控制设备信息安全防护解决方案、工业
本书介绍了感知数据分析与计算的关键技术方法和典型案例,具体内容主要包括静态数据(概率统计、误差)和动态数据(随机过程、信号),以及机器学习和深度学习。其中,静态和动态数据分析与计算从统计的角度揭示隐藏在数据中的规律,对收集到的数据进行处理与分析,提取有价值的信息,得到特征统计结果。机器学习以数据或已有经验为基础,从大量
本书系统介绍了不确定非线性系统的智能自适应事件触发控制的基本理论和方法,力求概括国内外相关研究的最新成果,主要内容包括非线性系统的智能自适应事件触发状态反馈控制、非线性系统的智能自适应事件触发输出反馈控制、互联非线性系统的智能自适应事件触发分散控制、非线性系统的鲁棒自适应事件触发控制、非线性约束系统的智能自适应事件触发
《用户画像与博物馆用户体验》一书探讨了博物馆从“以展品为中心”向“以观众为中心”转变的背景下,中国年轻人作为主要受众的参观体验与内在动机。本书通过服务设计方法,结合Bartle玩家人格分类法和参观流程模型,采用快速民族志研究设计,从126名候选人中识别出社交者、探索者、成就者和攻击者四种理想用户画像。通过参观前、中、后
本书介绍了数据驱动的机器学习、人工智能建模与计算所需的核心数学基础知识,涉及数值线性代数(矩阵计算)、概率论和信息论基础及概率模型估计、最优化方法等。内容按照从模式分析到数据分析再到数学基础的思路来组织,围绕数据分析系统的核心构成:表示、模型和学习形成数据线和数学线两条线。数据线按照数据分析的处理流程、通过大量翔实的案
本书通过对数据、算法与模型的概念、特征、相关技术、模型原理及构成、应用领域等一系列问题的深入讲解,呈现数据与算法之间的紧密关系,从数据的视角构建算法为数据服务的核心思想,明确数据资源的地位和价值。