本书介绍非线性复杂系统中数据处理的投影寻踪降维技术，给出投影寻踪在分类、评价和预测等方面的统计模型，包括Friedman-Tukey投影寻踪模型、投影寻踪Spearman相关系数模型、投影寻踪信息熵模型、聚类分析修正的投影寻踪模型、解不确定型决策问题的投影寻踪模型、投影寻踪回归及自回归模型。这些模型能充分提取数据信息、

本书以时间序列模型为基础，以经济学和管理学中的案例为载体，采用理论讲解与数据分析案例实践相结合的方式编写而成。全书共9章，包括时间序列分析基础、线性时间序列模型、单位根时间序列模型、非线性时间序列模型、协整时间序列模型、波动率模型、时间序列的机器学习方法、时间序列的深度学习方法和课程综合案例等内容。本书配有PPT课件、

本书作者为单博，1983年在中国科学技术大学获理学博士学位。现任南京师范大学数学与计算机科学学院教授，博士生导师，南京市十届政协委员，南京数学会理事长。曾任南京市九届政协委员，南京师范大学数学系主任，中共十四大代表，国家教委理科实验班专家组组长，中国国家数学奥林匹克代表队总教练、领队。他长期从事数论及数学课程与教学论研

作者根据多年来学习和讲授随机过程的经验,以及在研究工作中长期积累的自己的理解、体会和心得,写下了本书。本书主要讲述现代随机过程的基础知识,包括随机过程的总体概念和术语,可选性与循序可测性,经典Wiener空间,Brown运动,离散时间鞅与连续时间鞅,Markov过程与半群,强马氏性与扩展马氏性,Ito随机积分,一般半鞅

全书共分五章,内容包括概率论的补充知识、随机过程基本概念、平稳过程、平稳时间序列和马尔科夫过程,各章包含基本内容、解疑释惑、典型例题详解、课后习题选解和自主练习题几个模块。以提高读者深入掌握随机过程的原理、思想、方法的能力。

演化算法是一类基于群体智能的自然启发式搜索优化策略，具有结构灵活、易于理解、适用广泛的特点。本书是作者多年研究成果的总结，介绍基于复杂适应度函数的进化算法、化学反应优化算法、人工内分泌系统模型、反向差分进化算法等高级计算智能方法，以及算法在目标的识别和跟踪、车辆路径问题等复杂实际场景中的应用。

本书分模块、分层次编写，分为基础篇、应用篇、实践篇。内容包括函数、极限与连续，导数与微分，导数的应用，不定积分，定积分及其应用，常微分方程，拉普拉斯变换，行列式，矩阵与线性方程组，MATLAB数学实验。本书重要知识点通过实例引入，精选物理、工程学上的案例，运用数学知识与方法解决，强化学生应用意识。每一章末尾附有数学文化

本书主要包含9章内容:函数、极限与连续/导数与微分/导数的应用/不定积分/定积分/定积分的应用/微分方程/线性代数初步/概率统计初步,目录为:第一章函数、极限与连续1.1函数的概念1.2初等函数1.3简单数学模型1.4极限概念与性质1.5极限的运算1.6无穷小的比较1.7函数的连续性第二章导数与微分2.1导数的概念2.

全局优化问题一直是最优化领域的老大难问题,备受多方关注。本书作为该领域的一部专著,首先介绍了非凸全局优化问题的研究进展,然后从分支方法、定界理论、算法设计及相关技术等方面详细论述了非凸全局优化问题的分支定界算法。全书主要内容如下:全局优化方法的研究现状,分支定界算法的理论基础、分支方法、定界技巧及相关概念,二次规划、线

本书首先概述了约束多目标优化算法的研究进展及存在的不足；然后介绍了智能优化算法的基本原理及框架；接着针对静态和动态的约束多目标优化问题，提出多种改进型的智能优化算法，对于每种新算法均以国际基准测试集进行测试，同时与国际上最新的同类算法进行比较分析和评价，总结算法的优越性，给出进一步研究方向；最后针对具体的电力系统动态环