《移动机器人学科学方法：智能体行为的星化分析》原著是由自主移动机器人领域知名人士Ulrich Nehmzow博士撰写，在英国很受欢迎，并且在意大利、西班牙和加拿大等国被多所高等院校作为教材使用。与移动机器人传统处理方式不同，《移动机器人学科学方法：智能体行为的星化分析》基于动力系统、混沌、神经网络、统计学和系统辨识等理论，第一次运用量化分析和计算机建模对机器人、任务和环境三者交互行为建立了完整统一的形式化理论研究体系。这是一个全新的前沿视角，也是解决此类长期困扰我们的复杂问题的全新途径。《移动机器人学科学方法：智能体行为的星化分析》作为反映最新前沿技术的书籍，从基本概念到应用实例进行了系统的阐述，内容全面、重点突出、理论与实例并重，叙述风格深入浅出，能够很好地将理论介绍给相关领域的一般研究人员和专家学者。

本书内容包括机器人学的概况、运动学、静力分析、动力学、递推机器人动力学、控制技术、运动规划、驱动技术、传动技术及传感器技术等，是一本全面讲述机器人学的教科书。本书通过学生易于接受的方式解释繁杂的概念和理论，内容丰富，插图简洁，并配有大量的实际案例和练习，适合不同程度的读者选择。

《排爆机器人的研究与开发》以作者所作博士后研究工作报告为背景，以排爆机器人机械臂单关节遥控操作、联动遥控操作、机械手一次自动到位遥控操作3种工作模式为中心，进行了深入的研究与开发。在特殊约束条件下，解决了5自由度机器手逆运动学求解困难的问题。应用“双目立体视觉”技术，解决了爆炸物目标测距的问题。运用观测图像，实现了排爆机器人手爪柔性控制策略，保障了抓取爆炸物的安全，研制出了具有自主知识产权的排爆机器人。

本书是一本经典的人工智能教材，全面阐述了人工智能的基础理论，有效结合了求解智能问题的数据结构以及实现的算法，把人工智能的应用程序应用于实际环境中，并从社会和哲学、心理学以及神经生理学角度对人工智能进行了独特的讨论。新版中增加了对“基于随机方法的机器学习”的介绍，并提出了一些新的主题，如涌现计算、本体论、随机分割算法等。本书适合作为高等院校计算机专业人工智能教材，也可供人工智能领域的研究者及相关工程技术人员参考。本书是一本经典的人工智能教材，全面阐述了人工智能的基础理论，有效结合了求解智能问题的数据结构以及实现的算法，把人工智能的应用程序应用于实际环境中，并从社会和哲学、心理学以及神经生理学角度对人工智能进行了全面的讨论。本版新增内容·新增一章，介绍用于机器学习的随机方法，包括一阶贝叶斯网络、各种隐马尔可夫模型、马尔可夫随机场推理和循环信念传播。·介绍针对期望最大化学习以及利用马尔可夫链蒙特卡罗抽样的结构化学习的参数选择，强化学习中马尔可夫决策过程的利用。·介绍智能体技术和本体的使用。·介绍自然语言处理的动态规划（Earley语法分析）以及Viterbi等其他概率语法分析技术。·书中的许多算法采用Prolog、LISP和Java语言来构建。

Stability Analysis and Robust Control of Time-Delay Systems focuses on essential aspects of this field， including the stability analysis，stabilization， control design， and filtering of various time-delay systems：Primarily based on the most recent research， this monograph presents all the above areas using a free-weighting matrix approach first developed by the authors. The effectiveness of this method and its advantages over other existing ones are proven theoretically and illustrated by means of various examples. The book will give readers an overview of the latest advances in this active research area and equip them with a pioneering method for studying time-delay systems.It will be of significant interest to researchers and practitioners engaged in automatic control engineering.

《神经网络设计方法与实例分析》从神经网络设计和应用实践出发，介绍了10种常见的人工神经网络的基本原理、设计方法，并从各个应用领域精选了丰富的典型应用实例进行剖析，旨在使读者对各类常用的人工神经网络的基本原理和学习算法进一步加深理解，熟悉其主要功能，掌握其设计方法，了解其主要应用，为设计各类神经网络和解决实际问题打下基础。主要内容包括神经网络模型评估与选择；10种典型网络的设计与应用，包括BP网络、RBF网络、SOFM网络、LVQ网络、CPN网络、ART网铬、Hopfield网络、时序递归网络、CMAC网络、SVM网络；最后介绍了人工神经元网络设计开发平台。《神经网络设计方法与实例分析》可作为具有一定人工神经网络理论基础的科技工作者解决实际问题时的设计参考书，也可作为相关专业研究生及本科专业高年级学生的参考教材。

《网络化控制系统故障诊断与容错控制》基于兼顾控制性能质量和网络服务质量的思想，介绍了网络控制系统故障诊断与容错控制的基本原理，研究了具有随机时延网络化控制系统的鲁棒故障诊断问题，给出了网络化控制系统鲁棒故障诊断线性矩阵不等式设计方法；针对网络化控制系统的随机时延、数据包丢失、通信约束、信息调度、异步采样周期等问题，研究了网络化控制系统鲁棒容错控制问题。《网络化控制系统故障诊断与容错控制》提出了若干新的理论和方法，为网络化控制系统故障诊断和容错控制的研究提供了新的途径。《网络化控制系统故障诊断与容错控制》主要供从事网络化控制系统研究的科研人员参考，也可作为高等学校相关专业的教授、研究生的参考书。

《网络化仪器技术与实现》是作者在多年来从事网络测控教学及科研的基础上写成的。全书内容丰富、全面、新颖、实用，叙述力求由浅入深，对网络化仪器原理力争讲清概念，对其应用充分结合生产和工程实践，使教材具有一定的实用和参考价值。《网络化仪器技术与实现》突出应用性和针对性，强化实践能力的培养，将网络化仪器和工程检测方面的知识有机地联系起来，使学生在掌握网络化仪器原理的基础上，更进一步地应用这方面的知识以解决工程检测中的具体问题。同时，注意反映新器件、新技术的内容，使读者了解前沿技术。全书共8章，内容包括绪论、网络化仪器通信基础和体系结构、LXI总线网络化仪器、网络化虚拟仪器、网络化嵌入式仪器、网络化仪器的可靠性问题和实时性问题分析、嵌入式网络传感器研究与实现、网络化虚拟仪器的设计与实现举例。《网络化仪器技术与实现》适用面广，不仅可以作为电气工程及自动化、机械设计制造及自动化、机电一体化、自动化、电子信息、测控技术与仪器等专业本科相关专业教材，也可作为广大从事检测技术开发与应用的工程技术人员的自学用书。

本书共分12章，以实际检测过程为主线进行介绍。第1章介绍自动检测技术组成和基本概念，第2章介绍信号处理电路，第3章到第10章介绍了位移、物位、温度、液位、压力与流量、应变力、气体浓度与湿度等典型参数的检测方法，第11章介绍了微机检测系统，第12章介绍了生产线、机器人等典型机电设备中的检测技术。《自动检测技术及应用）》内容丰富，全面反映了自动检测技术的新动向，并注重工作过程的完整性和可操作性，突出了技能训练，以提高学生的实际操作能力。《自动检测技术及应用》可作为机电一体化、电气自动化、数控技术和电子信息专业“检测技术”课程的教材，也可作为技能培训教材和有关工程技术人员的参考书。

本教材是教育部高职高专自动化专业规划教材，是基于工作过程导向，面向全国职业院校，服务高职高专“石油化工工艺”、“自动化”类专业职业能力培养的综合教材。　本教材将《过程控制仪表》和《工艺过程自动化》课程进行了综合设计，主要内容通过“典型生产过程对象认知”、“测量系统集成与调试”、“简单控制系统集成与调试”、“复杂控制系统集成与调试”、“典型控制系统流程图识图”、“集散控制系统组态与操作”六个项目的实施，使学生（员）在训练正确使用仪表以及培养过程控制技术应用能力过程中掌握过程控制应用知识。　本教材以学生为主体，以项目为载体，采用任务引领、教师指导的方式，由浅入深，由易到难，训练学生过程控制技术的应用能力。　《仪表与自动化》适合作为高职高专、中职中专院校相关课程教材，也可作为相关工程技术人员的参考书。