《模式识别与人工智能（基于MATLAB）》将模式识别与人工智能理论与实际应用相结合,以酒瓶颜色分类为例,介绍了各种算法理论及相应的MATLAB实现程序。全书共分为10章,包括模式识别概述、贝叶斯分类器的设计、判别函数分类器的设计、聚类分析、模糊聚类、神经网络分类器设计、模拟退火算法的分类器设计、遗传算法聚类设计、蚁群算

本书研究了拟似然非线性模型中参数估计的渐近理论。拟似然非线性模型按照设计变量来分，可以分为三类：带固定设计的拟似然非线性模型、带随机回归的拟似然非线性模型和自适应拟似然非线性模型。本书主要研究了这三类拟似然非线性模型中参数估计的大样本性质。此外，还研究了带随机效应的拟似然非线性模型中参数估计的大样本性质。

本书本以经典的*小二乘理论为基础，较全面地介绍了现代应用回归分析的基本理论和主要方法。全书共分为九章。*章讨论了回归模型的主要任务和回归模型的建模过程；第二、三章详细地介绍了线性回归模型；第四章以残差为重要工具，讨论了回归模型的诊断问题；第五、六章讨论了多项式回归模型和含有定性变量的回归模型；第七章讨论了多元线性回归模

本书由国内著名高校长期从事运筹学教学的教师集体编写而成，其内容紧密结合经济管理类专业的特点。本书系统地讲述了线性规划、目标规划、整数规划、非线性规划、动态规划、图与网络分析、排队论、存储论、对策论、决策论的基本概念、理论、方法和模型，以及数据包络分析、运筹学问题的启发式算法等。各章后均附有习题，附录中给出了习题参考答案

哈姆迪??塔哈撰写的《运筹学基础》是众多运筹学基础教材中非常优秀的一本，自初版以来，经过多次修订与扩充，现已推出第10版。第10版的主要特色在于：（1）重视运筹学基本知识的讲解，但对高深问题也作了较深入的分析，以满足不同读者的需要。（2）突出实用性。各章通过实践问题的求解导出运筹问题的数学模型，这既凸显出该运筹问题的实

《广义主成分分析算法及应用》主要讨论了随机系统信号广义主成分分析方法及应用情况。全书可分为三部分：第一部分包括概述和基础理论，主要介绍广义主成分分析的概念、国内外研究现状，以及与广义主成分分析密切相关的矩阵理论、优化理论和神经网络等理论基础；第二部分研究多种广义主成分分析方法，该部分是《广义主成分分析算法及应用》的核心

本书包括运筹学中最基本、应用最广泛的六个部分：线性规划、整数规范、动态规划、图与网络分析、网络计划技术、存贮论，其中以线性规划为重点。

本书涵盖非线性规划的主要内容，包括无约束优化、凸优化、拉格朗日乘子理论和算法、对偶理论及方法等，包含了大量的实际应用案例.本书从无约束优化问题入手，通过直观分析和严格证明给出了无约束优化问题的最优性条件，并讨论了梯度法、牛顿法、共轭方向法等基本实用算法.进而本书将无约束优化问题的最优性条件和算法推广到具有凸集约束的优化

多层次冲突图模型研究（英文版）Hierarchical graph models for conflict resolution

本书为普通高等教育“十一五”***规划教材，并曾获2002年教育部全国普通高校优秀教材二等奖。《BR》本书主要介绍反馈控制系统的基本理论及其工程分析和设计方法。全书共10章。前3章主要介绍反馈控制系统的基本工作原理、物理系统的数学模型、包括频率特性在内的一些基本概念。第4～7章介绍控制系统稳定性分析、稳态误差分析、瞬态