本书对图像矩不变量进行了理论阐述，介绍了经典的Hu的矩不变量；给出了几何矩及中心矩；简要论述了仿射变换矩不变量的推导；重点论述了平面图像的平移、比例、旋转以及密度畸变不变矩的生成、性质及计算方法；简要介绍了一种适用于弹性形变的固有不变量；列举了一些平面多畸变不变图像矩在图像分析、物体识别、图像检索、车辆跟踪和图像压缩等

数学史与数学教育（HPM）是中小学数学教育的一个研究领域。在统计教学中融入数学史，有助于学生对统计概念的理解。本书深入挖掘统计核心概念“平均数”“中位数”“众数”的历史现象，开展了HPM教学的实证研究。全书围绕教学内容、学生、教师三个方面，系统研究了课堂教学中运用数学史的教学活动、数学史融入统计概念教学后学生学习认知发

本书主要介绍数字信号处理中的卡尔曼（Kalman）滤波算法及其在相关领域应用中的相关内容。全书共7章。第1章为绪论。第2章介绍MATLAB算法仿真的编程基础。第3章介绍线性Kalman滤波。第4章讨论扩展Kalman滤波，并介绍其在目标跟踪和制导领域中的应用和算法仿真。第5章介绍无迹Kalman滤波，同时给出在应用领域

本书以基于布朗运动的随机积分和随机微分方程理论为基础,通过理论推演,论证了一类具有环境噪声的广义动力学方程整体(时间)正强解的存在唯一性。全书分为9章,第1章介绍随机分析基础,第2章介绍非局部扩散基础,第3章介绍偏微分方程非局部扩散的重要不等式,第4章介绍普朗克型方程解的存在性、唯一性和正则性,第5章介绍分数阶Fokk

本书在贝叶斯框架下，介绍约束条件下半参数与非参数模型的贝叶斯统计推断。内容包括：约束非参数回归模型的贝叶斯统计推断、约束半参数模型的贝叶斯统计推断、约束半参数混合效应模型的贝叶斯统计推断及约束函数型数据半参数模型的贝叶斯统计推断等。

本书内容包括随机事件及其概率、随机变量及其概率分布、随机向量及其概率分布、随机变量的函数及其数值模拟、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理等。本书内容简明扼要，概念引入自然实用，符合教学实际的需要。在讲述离散型随机变量的概率分布时，采用图、表、公式相结合的方式，既减少了长篇烦冗的论述，又适合实际教学使用，容易被学

本书主要内容包括：概率论基础知识、随机过程的概念和基本类型、Poisson过程、更新过程、马尔可夫链、随机过程分析。

本书以时间序列数据为研究对象,对时间序列数据的特征表示和相似性度量进行较为深入和系统的研究,讲述了如何从数据特征的不同角度进行数据降维,结合设计相应的相似性度量方法实现时间序列数据挖掘,同时将相关的特征表示和相似性度量方法应用于文本主题、经济金融、情报分析和发动机参数等具体领域。全书分为11章:第1章对研究的背景和现状

本书根据高等院校非数学类专业的概率论与数理统计课程的教学大纲和教学基本要求,参照上海财经大学概率论与数理统计课程与教材建设的经验和成果,参考全国硕士研究生入学统一考试大纲,充分吸收国内外概率论与数理统计相关教材的精华,结合编者多年教学实践和教学改革经验编写而成.本书共8章,内容包括事件与概率、随机变量及其分布、随机向量

本书是模式识别和场景分析领域奠基性的经典著作。在第2版中,除了保留第1版中关于统计模式识别和结构模式识别的主要内容以外,还新增了许多新理论和新方法,其中包括神经网络、机器学习、数据挖掘、进化计算、不变量理论、隐马尔可夫模型、统计学习理论和支持向量机等。本书还为模式识别未来的发展指明了方向。书中包含许多实例,各种不同方法