《国家级精品资源共享课“智能控制”配套教材：智能控制原理与应用（第2版）》介绍智能控制的基本原理及其应用，着重介绍各种智能控制系统的基本概念、工作原理、技术方法与应用。全书共10章，涉及递阶控制系统、专家控制系统、模糊控制系统、神经控制系统、学习控制系统、多真体（MAS）控制系统、进化控制系统、免疫控制系统、网络控制系统以及复合智能控制系统的控制机理、类型结构、设计方法和应用示例等，反映同内外智能控制研究和应用的最新进展。与第1版相比，许多章节内容得到更新。全书系统全面、内容新颖、编排合理、可读性强，是一部高水平的智能控制教材。《国家级精品资源共享课“智能控制”配套教材：智能控制原理与应用（第2版）》可作为高等院校自动化、电气工程与自动化、智能科学与技术、测控工程、机电工程、电子T程等专业本科生智能控制类课程教材，也可作为硕士和博士学位智能控制、智能系统等课程的教材与教学参考书，还可供从事智能控制和智能系统研究、设汁、应用的科技工作者阅渎与参考。

《Xen 虚拟化技术完全导读》主要介绍了目前IT技术热点虚拟化技术领域中最受关注的虚拟化系统软件Xen，包括在Xen中对于各种虚拟化技术的实现的分析，尤其基于研究热点的考虑用大量篇幅专门讨论了虚拟化的I/O和Xen内核的一些关键技术，并讨论了未来的方向，其中又以特别的章节分析了硬件虚拟化（HVM）。读者对象以研究虚拟化技术的科研人员和工程人员为主，尤其是从事系统软件分析和开发的以及服务器端高可靠性软件研发的人员。

《运行Xen：虚拟化艺术指南》主要介绍了目前IT技术热点虚拟化技术领域中最受关注的虚拟化系统软件Xen的安装、部署、运行、管理和维护方法，实际上相当于Xen使用手册。内容包括在Xen中对于各种虚拟化技术的操作和使用，书中用大量篇幅给出了基于Xen进行虚拟化试验的案例。《运行Xen：虚拟化艺术指南》适合研究虚拟化技术的科研人员和工程人员阅读，尤其适合从事系统软件分析和开发、服务器端高可靠性软件研发的人员阅读。

计算机控制技术是从事自动化专业技术人员应该掌握的实用技术，但是由于计算机控制技术中涉及的技术问题很多，初学者很难上手。本书是一本应用型的指导书，通过《电气自动化技能型人才实训系列：计算机控制实用技术》的学习，旨在使读者能够掌握计算机控制系统的基本设计方法。《电气自动化技能型人才实训系列：计算机控制实用技术》共6章，内容包括计算机控制系统概述、工业控制计算机、计算机控制系统中接口技术与I/O设备、组态王简明教程、计算机控制算法，以及计算机控制系统设计与实例。《电气自动化技能型人才实训系列：计算机控制实用技术》可作为自动化、电气自动化、计算机控制类专业的教材，也可作为控制类工程技术人员入门与提高的学习参考。

把创意快速变为现实，降低创新的成本，提高创造的效率，是现代制造企业增强竞争力的重要因素。《数字样机建模与仿真》依据最新国家标准《机械产品数字样机通用要求》（GB/T26100-2010），结合作者在数字样机技术应用方面的教学和科研成果，系统介绍了数字样机的基本概念、基本原理和基本方法，主要内容包括绪论、数字样机美学设计、数字样机建模技术、数字样机装配设计、数字样机运动仿真、数字样机有限元分析、数字化人机工程设计、数字样机数据管理等内容。《数字样机建模与仿真》可作为机械工程相关专业研究生或高年级本科生了解数字样机开发技术，培养其产品创新能力的教材，也可作为从事机械装备开发的工程技术人员的参考用书。

《1024》：国内第一本专注于科技文化的mook。本期创刊号将目光定焦在“人与机器”这个超热点领域。如果把机器获得思维能力看作是一种进化，那人类具备不朽之躯同样也是一种进化。这是一个野心勃勃但又充满不确定性的未来。在我们一厢情愿地猜测机器将在不远的将来赶超自己而惶惶不可终日时，人类其实还有一个机会——变得更像机器。这并非科幻小说，而是正在发生的现实。人类创造机器的初衷难道不就是为了弥补自身的不足？如果把机器获得思维能力看作是一种进化，那人类具备不坏之躯同样也是一种进化。这是一个野心勃勃但又充满不确定性的未来。八篇专题文章将解析在共同进化的漫长道路上，人与机器如何成为对方的投射，以及由此衍生出的永恒话题——伦理与道德的困境。在专栏文章中，“工具”独具匠心。它分为三个小部分：阐述人与工具的联系、具体工具的展示，以及使用工具制作，旨在凸显科技时代人和工具的新关系。“未来”则是由恒金基金会独家授权的SALT演讲，来自历史学家与未来学家的一次机锋。“遗产”将讲述《全球概览》近半个世纪前不可思议的出版故事，重现一次反主流文化之旅。本期的收尾之作献给不久前去世的恩格尔巴特。感谢他留下的不朽遗产。愿他安息。

《可编程控制器技术与应用/普通高等教育机电工程类应用型本科规划教材》以在国内使用较广泛的日本三菱公司FX系列PLC为背景，介绍了PI_C的基本结构与工作原理，详细介绍了FX系列PLC的指令系统及应用，PLC程序设计的方法，PLC控制系统设计中应注意的问题。为了适应新的发展需要，《可编程控制器技术与应用/普通高等教育机电工程类应用型本科规划教材》还介绍了PLC网络通信、现场总线等新技术。为了便于学习，《可编程控制器技术与应用/普通高等教育机电工程类应用型本科规划教材》第1章中增加了电气控制的基础知识，第8章中给出了大量的应用实例。本书可作为高等学校自动化、电气工程、机电一体化等相关专业的教材，也可供工程技术人员自学或作为培训教材使用。

In the design of a control system w：ith structural uncertainties， parameter perturbations and environmental disturbances， designers normally try to minimise the use of a detailed mathematical model whose ambiguities can never be modelled accurately. One suitable approach for this kind of nonlinear controller designs， avoiding the use of complicated models， is to employ variable structure system theory， which has been successfully applied to a wide variety of systems having uncertainties in the representative system model. In meeting the specifications of the closed loop system， those conventional controller design strategies usually fail to achieve the desired characteristics. In order to upgrade the performance of the controller and facilitate the design procedure， one should integrate artificial intelligence， most likely from expert linguistic knowledge， with conventional control algorithms.

《监测系统中智能信息处理技术》从实用和科研的角度出发，全面、系统地介绍了监测系统的基本内涵与体系结构、主要研究内容、研究现状及发展趋势，重点论述了监测系统中智能信息处理技术所包括的现代传感元件与感知技术、信号描述与处理技术、模式识别与分类的若干模型方法及开放式灵活的复杂监测软件架构技术。结合各章的理论与技术，给出了监测系统智能信息处理的应用案例。《监测系统中智能信息处理技术》基本涵盖了当前监测系统中智能信息处理的最新技术，是理论和具体应用的有机结合。《监测系统中智能信息处理技术》可供计算机、通信、电子和自动化等专业的本科生和研究生，以及工业监控及智能信息处理领域的研究人员和工程技术人员参考使用。

预测是作决策、规划之前的必不可少的重要环节，是科学决策、规划的重要前提。混沌时间序列预测是预测领域内的一个重要研究方向。基于小波和人工神经网络的混沌时间序列预测研究是近几年来的研究热点，受到了特别的重视。小波神经网络是结合小波变换理论与人工神经网络的思想而构造的一种新的神经网络模型，它结合了小波变换良好的时频局域化性质及神经网络的自学习功能，因而具有较强的逼近能力和容错能力。自从小波神经网络被提出以后，它在非线性函数或信号逼近、信号表示和分类、系统辨识和动态建模、非平稳时间序列预测与分析等许多领域中被较为广泛地应用。尽管如此，将小波和人工神经网络理论应用到预测还有许多不尽如人意和有待进一步研究的地方，还有很大的研究余地。姜爱萍编著的《混沌时间序列的小波神经网络预测方法及其优化研究》对此进行了深入分析和研究，主要研究了小波神经网络的构造、学习和优化以及小波神经网络在混沌时间序列预测中的应用，构建了适应于混沌时间序列短期预测的模型，并将其应用于中国股票价格预测。《混沌时间序列的小波神经网络预测方法及其优化研究》主要研究成果与创新点分述如下：（1）用混沌理论及其分析方法对非线性时间序列进行了研究，为混沌时间序列的短期预测性提供了理论基础。并以上证综合指数为例，通过对其进行相空间重构，反映了股指序列具有吸引子结构。同时，对股指序列进行了确定性检验，求取最大李雅普诺夫指数。根据最大李雅普诺夫指数，确定了上证综合指数序列具有混沌特性，这为探求股指变化规律和正确建立其短期预测模型奠定了基础。（2）从小波神经网络构造理论出发，详细介绍了小波神经网络的数学基础和性质，对目前广泛应用的四种小波神经网络的结构进行了深入分析，根据网络算法、逼近细节能力、包含频域信息广等方面因素，提出多分辨小波神经网络更适合混沌时间序列预测，因为多分辨小波神经网络既能逼近混沌时间序列的整体变化趋势，又能捕捉细节的变化。（3）利用相空间重构技术，把消噪后得到的状态矢量作为多分辨小波神经网络的多维输入，构建了多维多分辨小波神经网络预测模型，将其应用于混沌时间序列预测，并给出了实现方法。针对多分辨小波神经网络提出了BP和多分辨率学习组合算法，解决了传统学习算法网络隐层节点数难以确定的问题，克服了BP网络单尺度学习算法很难学习复杂的时间序列的不足。以上证综合指数为例，分别采用具有相同结构的MRA—WNN和RBF_VJNN预测模型对股价时序进行预测，仿真结果表明，多分辨小波神经网络具有较高的预测精度。（4）给出了小波神经网络的优化的两类非单调的方法。一类是非单调的滤子方法，并且证明了该算法是全局收敛到一阶临界点。这个算法不同于传统的滤子信赖域方法，因为它使用了试探步的切向和法向的分解；也不同于Gould提出的非单调方法，因为本书提出的非单调性更为松弛。这使得在不引入二阶校正步的情况下改进了滤子方法。同时也不再定义支配区域的边界，而直接使用面积，这样也相应简化了算法。另一类是非单调的无罚函数方法，该方法利用非单调线搜索和对于约束违反度函数的可行性恢复阶段来达到目标函数和约束违反度函数之间的平衡，而非单调的方法在M一1时是等价于单调方法的，非单调方法从M步看来仍然是单调的。当然，在这种方法中，也可以采用试探步分解的技术，然后利用滤子来做接受性的检验。进一步地，我们还可以将非单调的滤子方法推广到一般的约束最小化问题之中，数值结果表明这种方法也是可执行的且是有效的，并用此两种方法作为训练小波神经网络的优化新算法。（5）提出将无罚函数方法与非线性互补问题相结合用于小波神经网络的优化，将互补问题转化为约束优化问题，应用约束优化问题的策略和技巧对其求解，融入无罚函数的概念，并得到了算法的收敛性。同时，其数值结果也表明这类算法和同类的其他方法比起来更为灵活，且具有更好的数值效果。（6）提出基于修正的SQP滤子方法的小波神经网络的优化，修正了序列二次规划子问题，使得二次规划子问题在每个迭代处总是可解的，同时不用线搜索，提出了修正的滤子方法。另外，引入积极集策略，减小运算量。当第一次得到的搜索方向不被滤子接受时，不是直接舍弃它，而是转而以这个方向为基础，构造另一个可行下降的搜索方向。并在此基础上加入了线搜索，得到了带线搜索的滤子方法，其数值结果也说明基于修正的SQP滤子方法的小波神经网络的优化是有效的。（7）提出基于新的无罚函数方法的小波神经网络的优化，应用NCP函数把约束优化问题转化为非线性非光滑方程的求解问题。运用分裂的思想将其分裂为光滑函数和非光滑函数之和，同时将NCP函数的信息融入了滤子对中，改造了原有的滤子对的形式，最终得到了算法的全局收敛性和局部超线性收敛性。另外，为了求解大规模问题，结合积极集策略，提出了积极集滤子方法，得到了非单调的滤子方法简化小波神经网络优化运算的目的。（8）用全局优化方法——填充函数法研究了小波神经网络的优化方法，构造了一种新的易于计算的单参数的填充函数，不仅证明了新构造的函数具有填充函数的性质，还把填充函数和BP算法相结合，提出一种训练小波神经网络的混合型全局优化新算法。（9）在退火遗传算法的基础上提出一个新的自适应退火策略，将自适应退火策略用于选择概率的计算以增强算法的收敛性，在交叉和变异概率的选取上也进行了自适应处理，以进一步改善算法的稳定性和收敛性，并将此自适应退火遗传算法应用于小波神经网络权值的优化。