本书主要介绍了控制工程的基本概念和基础知识，以及MATLAB软件在控制系统分析与设计中的应用。全书共分7章，内容包括绪论、控制系统的数学模型、控制系统的时域分析、控制系统的频域分析、控制系统的根轨迹、控制系统的综合与校正以及计算机控制系统初步等部分。书中以大量机电系统的控制实例渗透于各章节，每章前配有“主要内容”、“重点与难点”和“基本要求”，章后配有“本章小结”和“思考题与习题”，便于读学习和巩固所学知识。并在书后附有部分思考题与习题的参考答案，以配合课堂教学，帮助读者准确理解有关概念，掌握解题方法与技巧。全书章节内容连贯，系统性强。注重控制理论在机械工程中的应用，并结合机械系统实例，对系统进行分析与设计，为将来运用控制理论解决机械工程中的实际问题打下基础。本书可作为应用型本科院校机械工程类专业、测控技术及仪器类专业及高职高专院校自动化类专业的教材，也可作为相关领域的工程技术人员参考书。

《自动控制原理》主要介绍了自动控制系统理论的基本内容、工程分析及设计方法。全书共分8章，包括自动控制及自动控制系统的基本概念；数学模型的建立；控制系统的三种分析方法，即时域法、根轨迹法及频率法；控制系统的综合和校正；离散控制系统分析；非线性控制系统分析。书中主要讲述了经典控制理论，且以线性定常控制系统的分析为主，同时介绍了非线性控制系统的基本理论和离散控制系统的基本知识。《自动控制原理》内容紧凑、简明扼要、由浅入深、通俗易懂，以精辟的语言概括性地阐述了经典控制理论的主要内容。《自动控制原理》可作为高等院校自动控制、电气自动化及仪表等专业的教科书，还可作为从事自动控制类专业工程技术人员的自学书籍。

模型是仿真的核心，是仿真试验工作开展的基础，也是仿真应用成功的关键，所以仿真模型设计与执行是系统仿真技术的一个非常重要的研究领域。《仿真模型设计与执行》较系统地介绍了系统建模与仿真的概念、仿真模型设计的原则、方法及应用，突出对仿真模型设计、相关算法和应用的阐述，是关于仿真模型设计与执行的一本内容比较全面的教材。书中各章均附有习题、工程实践和阅读文献，可以满足教学或个人自学的需要。《仿真模型设计与执行》可作为系统工程、自动化及其他相近专业的研究生教材，也可供从事系统仿真工作的工程技术人员和管理人员作为参考书使用。

《人脸识别：原理、方法与技术》主要介绍人脸识别技术的基本原理、研究内容、研究方法，以及已有的研究成果，并探讨相应的发展趋势。书中给出了人脸识别的基本过程框架，该框架包括人脸图像获取、人脸图像预处理、人脸表征、人脸检测、人脸分割和人脸的判定，并对其中的具体实现技术和方法进行了全面阐述。随后，对影响人脸识别的三大关键因素：光照、表情和姿态进行了论述，并贯穿了相关的最新研究成果和处理方法。最后，针对视频图像，对动态人脸跟踪进行了探讨，并对人脸识别的现状和研究趋势进行了说明。《人脸识别：原理、方法与技术》内容全面、系统性强，适应读者面广，可作为高校教师、研究生、科技工作者，以及相关部门的应用人员的参考书。

本书是高等学校机械设计制造及其自动化等机械类专业的学科基础课教材。本书编写的体系以分析方法为主线，符合教学规律，好教易学。全书共7章：第1章控制工程的基本概念，第2章动态系统的数学模型，第3章控制系统的时域分析，第4章控制系统的频域分析，第5章控制系统的校正，第6章离散控制系统初步，第7章现代控制理论简介。本书的特点是：不追求严格的数学推导，以基本概念、基本原理和基本方法为主要内容，强调基本概念的物理意义，基本原理的阐述和基本方法的掌握。每章有较多的例题，并附有较多的思考题和习题。本书适用于机械设计制造及其自动化、材料成型与控制工程、车辆工程、交通运输工程等机械类或相关专业的教材，也可供有关科技人员参考。

《自动控制原理》是工科院校“自动控制原理（经典控制）”课程的教材。根据教学要求，书中比较全面地介绍了经典控制理论的基本内容，力求从基本原理和概念出发，突出重点，淡化繁琐的理论推导，注重理论与实际的结合。全书共分八章，内容包括自动控制系统概述、控制系统的数学模型、时域分析法、根轨迹法、频率特性分析法、自动控制系统的校正、非线性控制系统及采样控制系统。《自动控制原理》可作为高等学校自动化专业、电气工程及其自动化专业、测控技术与仪器专业及各相关专业本科生的教材，也可作为高职高专院校及成人院校相近专业学生的教材。

《D-S证据理论的冲突证据合成方法》论述了解决冲突证据合成问题的有关研究內容，具体包括D-S证据理论的基本概念、证据距离、合成规則的性质、冲突悖论、证据冲突的衡量、开放识别框架、冲突证据合成规則、冲突证据合成规則的评价与仿真等。《D-S证据理论的冲突证据合成方法》可供从事人工智能、多源信息融合、不确定性推理、信息处理与识别等方面的科研工作者使用，也可作为高等学校军事指挥自动化、自动控制、检测与诊断、信号与信息处理等相关专业的研究生和高年级学生的教学参考书。

《模式识别（第4版）》全面阐述了模式识别的基础理论、最新方法以及各种应用。模式识别是信息科学和人工智能的重要组成部分，主要应用领域有图像分析、光学字符识别、信道均衡、语言识别和音频分类等。《模式识别（第4版）》在完美地结合当前的理论与实践的基础上，讨论了贝叶斯分类、贝叶斯网络、线性和非线性分类器设计、上下文相关分类、特征生成、特征选取技术、学习理论的基本概念以及聚类概念与算法。与前一版相比，增加了大数据集和高维数据相关的最新算法，这些算法适用于Web挖掘和生物信息等应用；提供了最新的分类器和鲁棒回归的核方法；分类器组合技术，包括Boosting方法。新增一些热点问题，如非线性降维、非负矩阵因数分解、关联性反馈、鲁棒回归、半监督学习、谱聚类和聚类组合技术。每章均提供有习题与练习，用MATLAB求解问题，给出一些例题的多种求解方法：且支持网站上提供有习题解答，以便于读者增加实际经验。《模式识别（第4版）》可作为高等院校自动化、计算机、电子和通信等专业研究生和高年级本科生的教材，也可作为计算机信息处理、自动控制等相关领域的工程技术人员的参考用书。

本书是教育部高等学校仪器仪表学科教学指导委员会选定的“十一五”国家级规划教材。本书在讲述智能仪器工作原理的基础上，介绍智能仪器的设计方法。主要内容有智能仪器的输入输出通道、外设及其控制技术、通信接口等。以提高学生设计能力为目标，介绍智能仪器总体设计、电路设计及实现、软件设计、抗干扰措施及减少测量误差的设计方法。本书介绍智能仪器的一些新技术，理论联系实际，实用性强。本书是测控技术与仪器、自动化及相关专业本科生教材，也可供测控技术、自动化、电子、电力、机电一体化、计算机应用等领域的工程技术人员参考。

本书系统地论述了神经网络控制、模糊逻辑控制和模型预测控制的基本概念、工作原理、控制算法，以及利用MATLAB语言、MATLAB工具箱函数和Simulink对其实现的方法。该书取材先进实用，讲解深入浅出，各章均有相应的例题，并提供了大量用MATLAB/Simulink实现的仿真实例，便于读者掌握和巩固所学知识。本书可作为高等院校自动化、计算机、电子和通信以及机电工程等专业研究生和高年级本科生的教材，也可作为从事智能控制与智能系统研究、设计和应用的科学技术人员的参考用书。