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本书主要研究Markov切换随机系统的稳定性分析及控制，来源于作者的研究工作及相关成果。本书主要针对不同类型的随机系统，从指数稳定性与控制理论两方面进行研究，能创新性确定动态系统的指数稳定性以及估计其指数收敛速度。随机系统的稳定性基本上取决于其预期应用。指数稳定性特性保证了无论发生任何的转换，网络快速存储活动模式的能力

本书介绍了概率论与数理统计的基本概念、基本理论、方法与应用。内容包括：概率论的基本概念、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析和回归分析。每章最后一节为概率论与数理统计相关内容的MATLAB实现。本书的主要知识点均配套讲解视频

本书全面地介绍了各种常见统计应用场景下的样本量确定方法，重点讨论了样本量确定的原理，弥补了已有统计学在这方面的不足。特别地，在统计学领域内首次介绍了分布估计和建模等应用场景中的样本量确定方法，填补了空白。

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本书模式识别理论与实践学习的立体教程，针对的读者是具有一定数理知识的从业人员。通过本书的学习，读者能够熟练掌握模式识别的基础知识、基本方法和工程应用。本书主要包括模式识别的基本概念、贝叶斯决策理论、概率密度函数的参数估计、非参数判别分类方法、聚类分析、特征提取与选择、模糊模式识别、神经网络、深度学习。最后是项目实战，系