全書共分10章。包括：計算機控制系統(tǒng)概述，線性離散系統(tǒng)的數(shù)學描述和分析方法，計算機控制系統(tǒng)的多種經(jīng)典的、現(xiàn)代的先進控制算法，計算機控制系統(tǒng)硬、軟件設計；計算機控制網(wǎng)絡及網(wǎng)絡控制系統(tǒng)設計，計算機控制系統(tǒng)的設計原則與工程實現(xiàn)方法，最后給出了3個計算機控制系統(tǒng)應用設計實例。本書書末附有3個附錄，分別是常用函數(shù)的Z變換表、MA

這是一個大數(shù)據(jù)爆發(fā)的時代。面對信息的激流、多元化數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)，大數(shù)據(jù)已經(jīng)為個人生活、企業(yè)經(jīng)營，甚至國家與社會的發(fā)展帶來了機遇和挑戰(zhàn)，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為信息產(chǎn)業(yè)中*具潛力的藍海。 大數(shù)據(jù)可視化這種新的視覺表達形式是應信息社會蓬勃發(fā)展而出現(xiàn)的——因為我們不僅要呈現(xiàn)世界，更重要的是通過呈現(xiàn)來處理更龐大的數(shù)據(jù)、理解各種各樣的數(shù)據(jù)集

本書借助代表當今數(shù)據(jù)挖掘和機器學習*高水平的著名開源軟件Weka，通過大量的實踐操作，使讀者了解并掌握數(shù)據(jù)挖掘和機器學習的相關技能，拉近理論與實踐的距離。全書共分9章，主要內(nèi)容包括Weka介紹、探索者界面、知識流界面、實驗者界面、命令行界面、Weka高級應用、WekaAPI、學習方案源代碼分析和機器學習實戰(zhàn)。本書系統(tǒng)講

數(shù)據(jù)科學是一門新興的熱門科學，國外一流大學紛紛設立同名課程，相應的專業(yè)、課程及書籍也深受歡迎。本書是國內(nèi)第一部系統(tǒng)闡述數(shù)據(jù)科學的重要專著，填補了國內(nèi)此領域的空白。本書在結構設計和內(nèi)容選擇上不僅充分借鑒了國外著名大學設立的相關課程以及全球暢銷的外文專著，也考慮到了國內(nèi)相關課程定位與專業(yè)人才的培養(yǎng)需求。本書共包括8個部分（

本書系統(tǒng)地闡述了數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)生的背景、技術、多種相關方法及具體應用，主要內(nèi)容包括數(shù)據(jù)挖掘概述，數(shù)據(jù)采集、集成與預處理技術，多維數(shù)據(jù)分析與組織，預測模型研究與應用，關聯(lián)規(guī)則模型及應用，聚類分析方法與應用，粗糙集方法與應用，遺傳算法與應用，基于模糊理論的模型與應用，灰色系統(tǒng)理論與方法，基于數(shù)據(jù)挖掘的知識推理。本書可作為管理科

本書是十二五大數(shù)據(jù)教育系列教材之一。本書的主要內(nèi)容包括：大數(shù)據(jù)基礎知識、大數(shù)據(jù)整理、大數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)實驗培訓平臺入門、大數(shù)據(jù)行業(yè)分析應用案例（零售、互聯(lián)網(wǎng)、金融保險、制造、網(wǎng)絡游戲、廣告、旅游等）。本書可作為高等職業(yè)院校開展大數(shù)據(jù)教育的教學用書，也可作為企業(yè)相關崗位的培訓用書。

雷軍委、晉玉強、王宏編*的《基于Lyapunov與混沌激勵的自適應參數(shù)辨識》在一般的自適應參數(shù)辨識方法之上，研究了混沌激勵對參數(shù)辨識的作用，并針對相當復雜的控制方向未知系統(tǒng)，采用Nussbaum增益方法進行了混沌參數(shù)辨識，這一點是比較新穎的?br/>因此，本書的出版不僅對參數(shù)辨識的理論研究者具有吸引力，同時對廣大工程實

數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)分析在當前是炙手可熱的概念，關注的是如何通過分析海量數(shù)據(jù)來洞悉隱藏于數(shù)據(jù)背后的見解。本書是數(shù)據(jù)科學領域為數(shù)不多的實用性技術圖書，它通過詳細剖析數(shù)據(jù)分析生命周期的各個階段來講解用于發(fā)現(xiàn)、分析、可視化、表示數(shù)據(jù)的相關方法和技術。 《數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)分析——數(shù)據(jù)的發(fā)現(xiàn)分析可視化與表示》總共分為12章，主要內(nèi)

本書內(nèi)容涉及了大數(shù)據(jù)基礎與應用的寬泛領域。全書共分17章，主要內(nèi)容包括大數(shù)據(jù)概述、第四科研范式、分布系統(tǒng)設計中的CAP理論；大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡空間、MapReduce分布編程模型、大數(shù)據(jù)流式計算、大數(shù)據(jù)搜索技術、大數(shù)據(jù)存儲、NoSQL數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)清洗技術、大數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)安全、大數(shù)據(jù)機器學習、大數(shù)

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