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本书是在《模式识别与人工智能(基于MATLAB)》的基础上写作而成，为了适应模式识别算法的新发展、满足各层次读者的学习需求，在原有基础上增加了大量新内容，包括细化各章的内容和增加三种新算法。本书广泛涉及统计学、模糊控制、神经网络、人工智能等学科的思想和理论，将模式识别与人工智能理论和实际应用相结合，针对具体案例进行算法

作者基于丰富的教学经验，开发了一套全新的算法分类方法。该分类法站在通用问题求解策略的高度，对现有大多数算法进行了较为准确的分类，旨在引领读者沿着清晰、一致、连贯的思路来探索算法的设计与分析。《算法设计与分析基础（第3版详解版）》适合用作算法设计与分析的基础教材，也适合任何有兴趣探究算法奥秘的读者自学使用。

本书全面介绍了求解非线性规划问题的无罚函数方法。从基础概念出发，逐步讲解罚函数方法、传统与修正滤子方法、非单调滤子方法、自适应滤子方法以及其他无罚函数方法等。书中不仅提供了理论分析，还结合了丰富的数值实验，以证明算法的收敛性和有效性。本书融合了深人的理论探讨和实际案例，为研究生提供了坚实的理论基础和实践操作指南。书中对

本书是针对高等院校理工科高年级学生编写的控制系统基础理论教科书。本书全面系统地论述了控制系统状态空间分析的基本方法及状态空间综合的基本理论与方法，包括：控制系统的状态空间描述，控制系统状态方程的解，线性控制系统的能控性和能观测性，控制系统的稳定性分析，状态反馈、输出反馈、极点配置与状态观测器设计，以及最优控制等基本内容

这本书从非数学的角度提供了有关实验设计和分析的综合处理，侧重于基本概念而不是技术细节的计算。大部分讨论都是根据来自众多应用领域的实例进行的。主题包括随机化的理由和实际困难、析因实验中出现的各种因素、选择实验的规模、进行观察的不同目的等等。大致内容：关键假设、减少错误的设计、如何使用补充观察来减少错误、随机化、析因实验的

本书以近邻思想、同步聚类模型及快速同步聚类算法为研究课题，重点研究了基于近邻图与单元网格图的聚类算法、基于近邻势与单元网格近邻势的聚类算法、快速同步聚类算法、基于Vicsek模型线性版本的同步聚类算法、基于线性加权Vicsek模型的收缩同步聚类算法、基于分而治之框架与收缩同步聚类算法的多层同步聚类方法和基于ESynC算

本书全面地介绍了基于状态空间模型的线性定常系统理论。除了运动分析、能控能观性、稳定性、反馈镇定、极点/特征结构配置、观测器设计等基础理论之外，本书首次系统性地介绍了线性系统的输入输出标准型理论，全面地解决了状态反馈极点配置、解耦控制、最小相位系统的输出反馈镇定、基于逆系统的输出跟踪、基于平坦输出的状态跟踪等问题；充分利

本书用许多活生生的例子，向没有经济学基础的读者展示了博弈论策略思维的道理。人生是一个永不停息的决策过程。从事什么样的工作，怎样打理一宗生意，该和谁结婚，怎样将孩子抚养成人，要不要竞争总裁的位置，都是这类决策的例子。你不是在一个真空的世界里做决定。相反，你身边全是和你一样的决策制定者。虽然冲突的成分很多，但是合作的因素也

本书内容包括选题背景；与平台推荐和评论系统相关的已有研究成果；基于多模态数据的推荐算法设计；评论系统中用户生成图像对后续消费者决策所产生的影响；未来发展趋势。