本书内容涵盖统计描述、相关分析、回归分析、数据降维、关联规则挖掘、分类、聚类、异常检测和集成学习等数据挖掘9大核心领域。通过原理解析、数学推导、流程分析、计算示例和案例演示,精心设计231个图表、47个代码示例及5大类学习模块,遴选了45个实践案例,全方位促进读者对内容的理解和掌握。此外,本书还配套丰富的数字化学习资源
本书是一本全面深入探讨半导体传感器在气体、化学和生物医学领域应用的书籍。它从基本原理和不同类型传感器的工作机制讲起,覆盖了金属氧化物半导体传感器和场效应晶体管传感器等类型,并详细讨论了这些传感器在氧气、一氧化碳、甲烷检测,环境监测,食品安全,以及医疗诊断和生物分子检测中的应用。书中还介绍了传感器技术的最新进展,如小型化
本书主要介绍多智能体协同调控理论,深入阐述通信拒止时基于系统相对测量输出的分布式观测器设计新理论与方法,并围绕此方法探讨多类多智能体系统的分布式协同调控问题。内容涵盖多智能体系统的基础理论与图论的基础知识、静态与切换网络拓扑下的多输入多输出线性异构多智能体系统一致性调控、二阶非线性系统的一致性调控、连续时间与离散时间线
本书聚焦人工智能领域中机器学习的基础理论与方法,通过严谨的数学推导和可解释性分析,帮助读者理解常用方法的理论内涵与实现细节。全书共8章,第1章简要讲解机器学习的基本概念与发展脉络;第2章和第3章介绍所需的数学基础与优化基础;第4章介绍数据基础理论方面的知识;第5~8章分类探讨经典机器学习方法,涵盖特征处理、聚类分析、回
本书对于互联网络的匹配排除、连通性和诊断度问题提供了一个统一的理论框架。内容包括:对网络诊断的概述;给出网络的高阶好邻诊断度和高阶限制诊断度的一些充分条件;确定了一些著名网络的高阶连通度、自然诊断度、高阶好邻诊断度和高阶限制诊断度以及互联网络的匹配排除和条件匹配排除。书中许多内容和方法是作者的研究成果,同时还提出一些问
本书坚持理论教学环节与实验实践教学环节并重的教育理念,不仅详细探讨了机器学习和深度学习原理,即“模型、学习准则和优化算法”,而且对每一个模型均辅以Python“自编码”算法设计,详细再现了从原理分析到算法设计与应用的过程和思想,使理论分析、优化计算与算法设计三者交互映衬,便于读者学习掌握.本书共包含16章,既涵盖了经典
本书系统介绍了非线性约束系统的智能自适应反步递推控制的基本理论和方法,力求涵盖国内外最新研究成果,主要内容包括非线性严格反馈系统的智能自适应约束控制设计方法及理论、非线性时滞约束系统的智能自适应控制设计方法及理论、非线性多智能体约束系统的智能自适应控制设计方法及理论、非线性切换约束系统的智能自适应控制设计方法及理论,以
本书从数据空间的基本概念入手,分析和探讨了数据空间的定义、类型、特征、功能、架构、组件和关键技术,以及数据空间与数据要素市场的关系等基础理论问题;同时,结合具体实例,从多学科视角对数据空间内数据安全与信任体系构建、数据连接器与参与者认证、数据集成与互操作方法、信息模型与词汇表设计、数据生态体系建设等重要问题进行了深入且
本书面向当前多时相遥感影像处理分析的学术前沿与地学应用的重大需求,介绍多时相遥感影像处理分析的框架体系和实现过程,对其中涉及的发展前沿、关键技术进行了探讨和综述。在常规遥感变化检测、多时相信息提取方法的基础上,引入深度学习、集成学习、迁移学习等新型机器学习理论方法,重点对多时相遥感影像自动变化检测、多时相遥感影像地表覆
本书立足人工智能高速发展背景下数据中心面临的电力消耗与碳排放挑战,结合新能源系统发展机遇,系统探讨算力-电力-热力协同在数据中心可持续发展中的关键作用。本书从宏观视角剖析全球算力电耗演变及中国能耗现状,揭示算效提升的迫切性,并梳理全球绿色低碳实践;微观层面则围绕数据中心分类、节能技术及算力-能源协同逻辑展开,通过知识图