《自动化生产线安装与调试（微课版）/国家示范性高等职业教育机电类“十三五”规划教材》以中国·亚龙科技集团研发的YL-335B型自动化生产线实训设备为载体，按照“理实一体化”的课程结构模式，以自动化生产线安装与调试过程中所需的知识和技能为对象，结合电子课件、视频等资源，介绍自动化生产线的安装、调试、维修方法与技能。《自动化生产线安装与调试（微课版）/国家示范性高等职业教育机电类“十三五”规划教材》对于提高学生的机电一体化与自动化技术综合应用水平，培养学生的工程实践能力，助力学生考证、参加技能竞赛具有重要的意义。《自动化生产线安装与调试（微课版）/国家示范性高等职业教育机电类“十三五”规划教材》六项任务都遵循“教、学、做”一体化的编写思路，每个任务包括任务描述、任务基本内容、行动导向任务工作单。《自动化生产线安装与调试（微课版）/国家示范性高等职业教育机电类“十三五”规划教材》为高职高专院校相关专业的教材，也可作为应用型本科、成人教育、自学考试、电视大学、中职学校教学及培训的教材。

传感器技术与应用是自动化、测控仪器等专业的专业课。随着我国物联网相关产业的蓬勃发展，传感器技术也在同时拓展着自身的应用领域。《传感器技术与应用（第2版）》的编者们怀着培养应用型人才的愿望，编写了《传感器技术与应用》这《传感器技术与应用（第2版）》。《传感器技术与应用（第2版）》在介绍传感器技术的同时，注重理论联系实际；在表达方式上力求做到语言通俗、简洁易懂，以提高学生的学习兴趣。《传感器技术与应用（第2版）》共18章。第1至16章介绍了传感器的基础知识，以及电阻式传感器、电容式传感器、电感式传感器、热电式传感器、流量检测仪表、压电传感器、光电式传感器和集成式温度传感器等内容。这一部分围绕着基本原理、测量电路和应用实例三个方面进行介绍，使学生在掌握基本原理的基础上，学会将传感器得到的微弱信号通过测量电路转换成可测量的信号的方法。第17章和第18章介绍了温度和力学量参数的检测技术，使学生在掌握前面传感器的基础知识之后，能够扩展一下思路。《传感器技术与应用（第2版）》可作为高等院校，特别是应用型本科院校的自动化、测控仪器、电子信息等专业的教材，也可供从事相关领域的工程技术人员参考。

本书主要针对网络化分布式系统中，如何设计预测控制的估计器、控制器、协调策略等方面问题进行讲解。内容包括网络化滚动时域状态估计，网络化预测控制的设计与分析以及以保证状态估计性能的滚动时域调度策略；典型的基于Nash优化、局部性能指标、全局性能指标、作用域优化的分布式预测控制设计方法和系统综合；最后介绍了网络化分布式系统预测控制在冶金过程中的典型应用实例。 本书主要面向预测控制、网络控制、信息物理系统等方向的研究人员、博士、硕士研究生以及流程工业、电力、冶金等行业的控制工程师。

《工业机器人离线编程仿真技术》是一本基于GSK数控系统的工业机器人虚拟仿真教程，其结合工业机 器人虚拟仿真技术在工业中的应用实况，详细地介绍了GSK工业机器人操作系统和GSK工业机器人仿真系 统的使用方法。本书以操作步骤为导向，将涉及的全部操作内容梳理制作成与之对应的操作导向步骤栏，彻 底改变了以往的教材叙述结构，内容通俗易懂，同时配有部分重点或难点的完整视频解析，是一本新型多功能 教材。本书可作为中高职院校和技工院校的工业机器人技术、机电一体化技术、自动化技术等专业的课程教 材，也可用作企业员工自学和培训的参考教材。

本书比较全面地阐述了自动控制的基本理论与应用。全书共十章，前八章着重介绍经典控制理论及应用，后两章介绍现代控制理论中的线性系统理论和**控制理论。《BR》本书再次精选了第六版中的主要内容，加强了对基本理论及其工程应用的阐述。书中深入浅出地介绍了自动控制的基本概念，控制系统在时域、频域和复域中的数学模型及其结构图和信号流图；比较全面地阐述了线性控制系统的时域分析法、根轨迹法、频域分析法以及校正和设计等方法；对线性离散系统的基础理论、数学模型、稳定性及稳态误差、动态性能分析以及数字校正等问题，进行了比较详细的讨论；在非线性控制系统分析方面，给出了相平面和描述函数两种常用的分析方法，对目前应用日益增多的非线性控制的逆系统方法也作了较为详细的介绍；最后两章根据高新技术发展的需要，系统地阐述了线性系统的状态空间分析与综合，以及动态系统的**控制等方法。书末给出的两个附录，可供读者在学习中查阅。

本书根据当前本科院校教学需要，进行精心安排，全书共分为4个篇章，9个项目。基础认知篇（工业机器人概述、工业机器人分类和技术参数、工业机器人编程技术）、组成进阶篇（工业机器人机械部分、工业机器人传感部分、工业机器人控制部分）、运动高级篇（工业机器人运动学基础、工业机器人运动学计算）、应用拓展篇（工业机器人典型应用）

《大数据分析导论》主要介绍了大数据的相关背景、大数据基础知识、大数据下的相关编程语言、相关工具框架以及大数据下的其他相关技术等，另外，还对机器学习、神经网络和深度学习等内容进行了介绍，并且对常用的大数据可视化工具进行了阐述。由于大数据、云计算、人工智能有着密不可分的关系，《大数据分析导论》既包含了大数据的基础知识，同时也涵盖了大数据下的人工智能以及可视化工具等相关内容，方便读者通过《大数据分析导论》了解到大数据以及相关技术的基础知识。《大数据分析导论》可以作为本科院校、高等职业院校各专业学生学习大数据基础知识的教材，也可以满足对大数据分析感兴趣的广大读者的学习需求。

本书是“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材。 本书淡化经典控制与现代控制的界限，突出方法论，点阐述共性问题，适应拓宽专业口径的需要。本书不苛求严格的数学推导，而是从直观的物理概念出发去分析问题、解决问题。本书注重控制理论在工程中的应用，除每章中机、电、液、气方面的案例，还专门增加一章内容用以介绍控制理论在工程中应用的成功案例。本书还介绍了MATLAB与SIMULINK等软件分析和设计系统。 本书共分9章，第1章控制系统的基本概念，第2章数学模型，第3章时域分析法，第4章根轨迹分析法，第5章频域分析法，第6章控制系统的分析与校正，第7章线性离散系统，第8章状态空间分析法，第9章控制系统的应用于分析。每章末均附有一定量的习题。附录部分分别为常用函数的拉氏变换和Z变换、Z变换基本定理、矩阵运算、基本的数值解法及习题参考答案。 本书可作为高等学校机械专业控制工程基础课程的教材，也可供有关工程技术人员参考。

智能化的遥感影像分类问题在特征选择、分割与分类优化三个方面都面临挑战，《智能优化算法与遥感影像分类》从提高智能优化算法的性能入手，在系统分析智能优化算法与影像处理问题映射关系的基础上，提出了一系列新型遥感影像智能分割分类方法。《智能优化算法与遥感影像分类》主要介绍了万有引力搜索算法及其改进方法、生物地理学优化算法及其改进方法、基于引力搜索算法的高分辨率遥感影像特征选择与多阈值分割、基于引力优化神经网络的高光谱遥感影像分类，以及基于差分进化算法和多尺度核支持向量机的高分辨率遥感影像分类等内容。

本书以农业遥感中*基础的工作——农作物类型识别为主题，系统阐述了农作物遥感识别的方法，介绍了基于不同数据源，包括可见光影像、高光谱影像、雷达影像，以及不同分类策略，包括非监督分类、监督分类和半监督分类，基于像元、亚像元的和面向对象的分类，单分类器分类和多分类器集成分类，单特征分类和多特征组合分类的作物识别方法。此外，还讨论了样本数量和质量、数据特征和尺度对作物识别精度的影响。可为从事遥感分类及相关领域的科研人员和技术人员，特别是从事农作物遥感识别的工作者和遥感数据处理工程师参考。？包含22个真实研究案列，可供作物识别方法借鉴，也可作为土地利用/覆盖分类方法参考？核心技术方法按所用到的数据源分别介绍，内容相互独立，方便读者根据自身兴趣有选择地阅读