暂缺简介...

《基于支持向量机的地面目标自动识别技术》结合多传感器信息融合平台和支持向量机理论，探索了地面目标自动识别的可行方法。《基于支持向量机的地面目标自动识别技术》中基于大量实验数据对SVM数据库构建、模型优化、特征选择等关键技术进行了深入研究，提出了新方法。《基于支持向量机的地面目标自动识别技术》可供从事支持向量机、机器学习、人工智能、图像处理、目标识别等方向的科研人员参考，也可作为高等院校相关专业教材。

本书依照高职高专的培养目标及企业的实际要求，突出“实用、可用、好用、用得上”的原则；在内容编排上突出贴近企业、贴近实际、贴近岗位，并力求通俗、易懂、好学、可用。全书共10个单元，每个单元都力求与企业生产岗位紧密衔接。

在遥感成像过程中，传感器、光照、大气、地表等因素都可能导致影像内部或影像之间出现明显的辐射差异。《遥感数据质量改善之信息校正》针对以上因素，系统开展遥感影像辐射差异校正方法的研究。针对单幅影像，主要论述线阵扫描传感器影像的相对辐射校正方法、框幅式成像的亮度不均匀校正方法、云雾校正方法、地形辐射校正方法、建筑物阴影校正方法等；针对多时相或多传感器数据，主要探讨高分辨率遥感影像镶嵌中的辐射差异校正方法、多源遥感数据的归一化校正方法等。

本书系统总结了作者近年来在高光谱遥感影像分类、机器学习、智能计算等方面的研究成果，在介绍高光谱遥感影像分类基础知识、机器学习、智能计算等常用方法的基础上，探讨影响分类准确率的因素，重点对多核集成学习及粒子群等方法在高光谱遥感影像分类中的应用进行了深入探讨。本书将作者研究过程与体会与大家分享，抛砖引玉，希望进一步促进遥感图像的分析与理解水平，这也是本书撰写的初衷。 全书共分为8章。第1章主要介绍高光谱遥感的基本概念、高光谱遥感影像分类的基础和原理、分类研究现状、存在的问题与发展趋势。第2章主要介绍遥感影像分类中的机器学习方法，包括小距离分类法、大似然分类法、人工神经网络分类法、决策树分类法、K-均值算法及迭代自组织数据分析法。第3章主要介绍统计学习理论与支持向量机的原理、研究现状、存在问题及发展方向。第4章主要介绍高光谱遥感影像的降维方法，包括遗传算法、主成分分析与核主成分分析、线性判别分析与核线性判别分析、投影寻踪、流形学习等。第5章采用改进粒子群优化算法对高光谱影像数据进行波段选择和SVM（支持向量机）参数优化。第6章采用Kullback-Leibler散度构造支持向量机的核函数，并应用于多核集成框架的基分类器。第7章基于改进指数进行特征选择，结合参数优化后的SVM分类器对高光谱影像数据进行分类。第8章基于互信息和J-M距离（一种光谱可分性测度）提出两阶段特征选择方法，并引入随机化算法构建多核集成学习框架。在每章中都评估了分类器的各种参数对分类精度的影响。

本书从大数据的前身――数据挖掘技术入手，首先介绍了数据挖掘技术及在大数据中常用的采集、存储和分析方法；然后以多语音识别和多语言识别为例，对大数据信息处理技术的关键应用给出了详细的说明；接着给出了大数据场景分析，详细介绍了基于场景分析的大数据信息处理应用，如MOOC大数据教学分析系统、社交网络大数据关系推荐系统、金融服务大数据风险预警系统等；随后介绍了互联网+大数据的应用，对电子商务、互联网金融、能源大数据等具有差异性的行业应用进行了简要介绍；最后对大数据的应用进行了展望。

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本书是作者在多年教学工作、工程实践并结合国内外该领域的教学和技术发展等基础上形成的一部教材。书中系统地介绍有关数字控制的基本理论、基本分析方法与数字控制器设计技术等。全书共分5章，内容包括引言与连续控制系统回顾、离散时间系统分析、采样数据系统、基于传递函数的数字系统分析与数字控制器设计及基于极点配置与状态估计的数字控制器设计。 本书可作为自动化类专业或相关专业本科生计算机控制或数字控制类课程教材或教学参考书，也可作为有关工程技术人员的参考资料。

当前不乏大数据具体技术组件的书籍，但却很少有从大数据平台整体建设和产品形态的宏观角度入手来阐释的。本书重点介绍大数据开发平台服务构建的整体思路和解决方案，内容涵盖一个成熟的大数据开发平台必不可少的各类核心组件：工作流调度系统、集成开发环境、元数据管理系统、数据交换服务、数据可视化服务、数据质量管理服务，以及测试环境的建设等。书中还凝结了作者多年平台建设的实践经验，以及对大数据相关从业人员能力建设和职业规划的宝贵建议。本书适合广大志在深入了解大数据平台建设、开发和应用的在职人员及院校师生。

本书介绍交互式设计的技术与技巧，讲述如何从目标用户的需求和期望出发，结合人类本身的心理特征和行为特点，用简单的方法创建易用、有效且让用户愉悦的设计。书中阐释了合理删除、分层组织、适时隐藏和巧妙转移这4个令交互设计成果最大程度简单易用的策略。第2版根据近年来交互设计领域的实践和发展，对书中案例进行了全面更新。