本书广泛吸取统计学、神经网络、数据挖掘、机器学习、人工智能、群智能计算等学科的先进思想和理论，将其应用到模式识别领域中；以一种新的体系，系统、全面地介绍模式识别的理论、方法及应用。本书第5版在现有版本的基础上做了优化，改动量为30%，篇幅由之前的13章压缩到11章，内容包括：模式识别概述，特征的选择与优化，模式相似性测

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本课程主要讲解的内容如下：1.控制系统典型环节的模拟实验；2.线性定常系统的瞬态响应误差分析；3.线性定常系统的稳定性分析；4.自动控制系统的校正；5.状态空间法；6.能控、能观性；7.极点配置观测器；8.*优控制；9.自适应控制；10.非线性分析基础；11.模糊控制与智能控制先进控制技术在机器人，智能设备，交通工具，

线性系统理论是系统与控制科学领域的一门基础的理论。本书采用算子代数中的希尔伯特空间套代数理论研究了线性系统的鲁棒控制问题，研究对象是线性系统，包括时变和时不变。全书包括算子代数的基础知识，套代数理论，线性系统的镇定、鲁棒镇定，线性时变系统的可靠镇定，双边信号空间上的线性系统的镇定等问题，网络控制中的鲁棒镇定等内容。

本书系统介绍了基于事件触发机制的非线性系统的理论和分析方法，从非线性系统、事件触发控制系统、自适应智能控制三个角度，详细介绍了系统的稳定性分析方法、控制器设计方法等内容。主要内容包括:具有未知控制方向的非线性系统事件触发自适应模糊跟踪控制，基于命令滤波器的不确定非线性时滞系统事件触发自适应神经网络控制，非线性随机系统的

本书在量化控制系统的编码方案设计与稳定性分析方面展开研究。针对目前文献中常用的均匀量化器和对数量化器在设计量化控制系统时的缺点，例如，采用均匀量化器的量化控制系统的量化器参数设计和系统稳定性分析较为复杂，而采用对数量化器的量化控制系统使用的信道码率是无限的，这限制了它的实际应用，本书提出一种适用于量化控制系统的新的编码

本书主要包括了现代控制理论中线性系统状态空间模型的建立、线性系统状态空间分析、状态反馈与极点配置及状态观测器，以及采样控制系统的分析与非线性控制系统的分析等内容。本书通过大量的例题与习题使学生能够逐步掌握各章的重点内容，并在内容安排上力求模块化，便于教学设计与学生自学。本书结合课程知识点，提供了关于控制专家及教育家的爱

本书是模式识别和场景分析领域奠基性的经典名著。在第2版中，除了保留了第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，读者将会发现新增了许多近25年来的新理论和新方法，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。作者还为未来25年的模式识别的发展指明了方向

本书以几类随机系统为研究对象，对数值方法的稳定性和系统的稳定性进行了分析，主要研究了一类半线性随机比例微分方程的均方稳定性问题，并证明了此条件下指数Euler方法对任意非零步长可以保持均方稳定性。进一步对一类Poisson白噪声激励下随机延迟微分方程的稳定性进行研究，获得了稳定性的充分条件。并进行了相应的数值分析。随后

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