《遥感图像处理理论与实践》采用理论与实践相结合的方法，对遥感的理论和方法进行全面、系统的论述。全书共10章，分三大部分：第1章介绍遥感的基础理论知识；第2章至第3章主要介绍与实践内容配套的软件TITAN Image；第4章至第10章将理论、方法和实践相结合，选用典型实例，从遥感应用的几个典型专题进行讲解。全书内容丰富，具有基础性、实践性和广泛的应用性，可作为遥感、GIS、测绘、空间科学等专业本科或高职高专的教材，也可作为有关开发及应用人员的参考资料。

多传感器数据融合是一门新兴技术，在军事和非军事领域中都碍到了广泛应用、多传感器数据融合技术汲取了人工智能、模式识别、统计估计等多门学科的相关技术计算机技术的快速发展以及数据融合技术的成熟为数据融合的广泛应用提供了基础本书作者全都是数据融合领域的知名带头人他们的成果将为该领域提供权威性的参考本书为数据融合系统设计人员、研究人员和使用人员提供了独特的、全面的、最新的资料，包括五个部分，其突出特点是：◆详尽介绍了数据融合的基本术语和模型◆阐述了数据关联，目标跟踪和识别的先进技术◆介绍了数据融合系统开发的实际问题，包括需求分析、系统工程、算法选择、数据库设计、人机接口和性能评估◆介绍了数据融合技术的广泛应用，包括DoD、NASA、DARPA以及复杂机械系统的基于状态的监控等应用◆介绍了一些数据融合资源和Web站点

自从Hopfield首次提出了利用能量函数的概念来研究一类具有固定权值的神经网络（后被称为Hopfield神经网络）的稳定性并付诸电路实现以来，这类神经网络在优化计算和联想记忆等领域取得了成功应用，并且关于这类具有固定权值神经网络稳定性的定性研究从来也没有间断过。由于神经网络的各种应用取决于神经网络的稳定特性，所以，关于神经网络的各种稳定性的定性研究就具有重要的理论和实际意义。目前，关于神经网络稳定性结果的表述方式主要有三类：一类是基于M矩阵形式的或不含有未知参数的其他不等式表示形式；一类是基于各种微分不等式等技术得到的含有大量未知参数的不等式表示形式（上述两类形式的稳定结果都没有考虑神经元的激励和抑制对神经网络的影响，且前者虽因不包含未知参数而易于验证，但结果的保守性相对较大，后者虽因包含了大量的可调参数降低了结果的保守性，但因没有系统的方法来调节这些未知参数，进而使得结果不易验证）；第三类表示形式的稳定结果，即基于线性矩阵不等式形式的稳定结果，则克服了上述两种表示形式的稳定结果所存在的不足，既具有适量的可调参数来降低保守性，又可容易利用现有的内点算法等方法来验证所得结果的可行性，同时可以考虑连接权系数的符号差，进而可以消除神经元激励和抑制对网络的影响。可见，基于线性矩阵不等式的结果不仅比采用代数不等式或矩阵范数等形式的稳定判据具有更小的保守性和容易验证等特点，而且具有更多的仿生物信息。本书的主要结果都是基于线性矩阵不等式技术得到的，不要求激励函数的严格单调性、可微性和有界性等限制，对连接权矩阵没有对称性和奇异性等要求。本书在激励函数满足全局Lipschitz连续的条件下，基于线性矩阵不等式技术，研究了具有时滞的连续时间递归神经网络的稳定性问题。主要工作如下。（1）综述了具有优化计算和联想记忆功能的固定权值递归神经网络的研究现状。内容包括：神经网络的主要发展历史，目前所研究的神经网络的主要类型，常用的递归神经网络类型（如Hopfield神经网络、细胞神经网络和Cohen-Grossber9神经网络等），时滞的类型及其对神经网络动态特性的影响，神经元激励函数的类型，神经元的激励和抑制对网络动态特性的影响，递归神经网络动态特性研究方法和研究内容，稳定性结果的表示形式及其相应特点和常用递归神经网络稳定性的研究现状，主要考虑关于Hopfield神经网络、细胞神经网络和Cohen—Grossber9神经网络等三类网络的动态特性研究现状等。（2）基于线性矩阵不等式技术，针对一类多时变时滞递归神经网络，提出了一个时滞依赖的全局指数稳定判据，并对指数收敛速率与神经网络固有参数之间的关系进行了研究到的指数稳定判据及相应的最大时滞上界和最大指数收敛速率的估计与现有的一些文相比具有更小的保守性。（3）基于线性矩阵不等式技术，分别针对三类多时滞递归神经网络，提出了不依赖小的全局稳定判据。目前，关于多时滞神经网络的基于线性矩阵不等式的时滞独立全稳定判据还不多见。在本书中，首先，针对一类多时变时滞递归神经网络建立了基于阵不等式的不依赖时滞大小的全局指数稳定判据；其次，针对另一类多时滞神经网络滞细胞神经网络首次给出了基于线性矩阵不等式的时滞独立的全局渐近稳定判据；第三，结合当前所几类多时滞神经网络模型，首次提出了一类广义多时滞递归神经网络模型，该类模型含了现有的三类多时滞递归神经网络模型，并对其建立了不依赖时滞大小的全局指数据。（4）基于线性矩阵不等式技术，针对一类存在区间不确定性的多时滞递归神经网络了不依赖时滞大小的全局鲁棒指数稳定判据。本书所得到的结果很容易应用到现有的间神经网络模型中，且改进了现有的几类区间神经网络的鲁棒稳定结果。（5）目前，尚没有对多种稳定结果的特性进行比较研究的文献报道。本书分线性矩阵不等式技术、矩阵范数和Halanay不等式等技术，针对单时变时滞区间（Grossber9神经网络，提出了若干不依赖时滞大小的全局鲁棒指数稳定判据，并对这些果的特点、相互关系、适用范围与现有一些文献中的稳定性结果进行了比较研究，进于不同分析方法所得到的稳定结果具有更深层次的认识。（6）目前，神经网络的鲁棒稳定性研究主要针对区间神经网络而言。实际上，不确示形式不仅局限于区间形式。借助于控制系统中对不确定性的描述，本书基于线性矩式技术，针对由满足匹配条件的一类不确定表示的广义多时滞递归神经网络，对其进棒稳定性研究，提出了不依赖时滞大小的全局鲁棒指数稳定判据。同时，将所得到的过构造适当的Lyapunov-Krasovskii泛函和分析技巧，得到了线性矩阵不等式表示的不依赖时滞大小的全局渐近稳定判据，并将所得到的稳定结果扩展到相应的非中立型多时滞递归神经网络模型当中。关键词：递归神经网络，Hopfield神经网络，细胞神经网络，Cohen—Grossber9神经网络，区间神经网络，不确定神经网络，固定权值神经网络，连续时间，稳定性，指数收敛率，全局指数稳定，全局渐近稳定，鲁棒稳定，参数摄动，多时变时滞，中立型时滞，Lyapunov-Krasovskii泛函，全局Lipschitz连续条件，有界扇区条件，线性矩阵不等式。

20世纪20年代，休哈特博士发明了以其名字命名的休哈特控制图（Shewhart Control Charts），为质量管理领域开辟了新纪元。休哈特控制图的提出，极大地带动了数理统计技术与质量管理理论的完美结合，创建了统计过程控制（Statistical Process Control，SPC）这一全新的理论和方法。这一新理论的提出和蓬勃发展将质量管理的重点转移到对过程状态的监控方面，从根本上改变了质量管理的事后检验状态。SPC理论和方法，无论在理论上还是在实践中均取得了丰硕的成果，已经被广泛应用于企业的质量管理实践。在IS0 9000系列文件中强调了SPC的重要性，这充分说明了企业界对SPC的重视。随着生产技术的不断发展，进入20世纪80年代以来，出现了以计算机集成制造CIM、柔性制造FM为代表的先进制造模式。在AMT环境下，以控制图为主的常规SPC理论和方法面临极大的挑战。许多分析和研究证明，常规控制图方法已经不能适应AMT环境的需要。因此，不论是企业界还是学术界，都需要对常规控制图方法进行创新，从而对先进制造系统实施更为有效的质量管理和控制。本书主要针对在AMT环境下常规控制图所面临的一些问题，对控制图的理论及方法进行研究，进一步完善质量控制图的理论体系，同时为实际工作中正确使用质量控制图提供参考。

《智能仪表设计实用技术及实例》介绍了基于微控制器（Micro Control Unit，MCU）的智能仪表设计实用技术及实例，主要涉及了各主流微控制器（包括8位和16位单片机、嵌入式微控制器ARM以及数字信号处理器（Digital Singnal Processor，DSP）的特点及性能参数。《智能仪表设计实用技术及实例》还介绍了智能化测量控制仪表的输入输出通道设计、人机接口、通信接口设计、电源的选用等，并给出了若干系统的设计实例。《智能仪表设计实用技术及实例》内容丰富，深入浅出，可以帮助读者解决在设计和应用智能仪表时所遇到的实际问题，具有很高的实用价值。《智能仪表设计实用技术及实例》可作为科研人员、工程技术人员、大学高年级本科生、研究生及智能仪器仪表设计开发者的自学用书和参考用书。

《决策支持系统及其开发（第3版）》通过作者开发的决策支持系统工具和平台给予了详细的说明。《决策支持系统及其开发（第3版）》系统地叙述了以模型库系统为核心的决策支持系统，智能技术的决策支持和智能决策支持系统，数据仓库、联机分析处理和数据挖掘的决策支持及基于数据仓库的决策支持系统，综合决策支持系统和网络环境下的综合决策支持系统等，并且详细地介绍了它们的原理、结构和开发技术。

《高等学校电子与电气工程及自动化专业"十一五"规划教材？过程控制系统及工程》结合过程工业的特点，综合应用控制理论及自动化仪表和计算机等控制工具的知识，全面介绍了传统的和近30年来出现的各类过程控制系统，重点讲述它们的工作原理、结构特点、设计方法和应用中的技术问题。《高等学校电子与电气工程及自动化专业"十一五"规划教材？过程控制系统及工程》分为简单控制系统、复杂控制系统、先进控制系统、典型化工操作单元的过程控制系统等4个部分。《高等学校电子与电气工程及自动化专业"十一五"规划教材？过程控制系统及工程》内容丰富、取材新颖，结构严谨，系统性强，且充分体现理论和实际密切联系、重在应用的原则

《人工神经网络与微粒群优化》介绍了几类常用的和基本的人工神经网络模型，即感知机、前馈型、反馈型、随机神经网络，还介绍了比较新并有发展前途的支持向量机、非线性泛函网络、人工免疫系统，独立成章地阐述了微粒群算法的基本原理及人工神经网络的微粒群优化技术，每种模型都围绕结构、基本原理、学习算法的次序来阐述，同时介绍了在数据挖掘、创新概念设计中的应用。书中部分内容是几年来作者及其所指导的研究生们研究成果的总结。《人工神经网络与微粒群优化》选材精、内容新、阐述系统，力争深入浅出和突出应用，可作为相应学科的研究生和高年级本科生的课程教材，也可作为从事该领域研究的科学技术人员的参考书。

《仿人机器人》依照仿人机器人双眼、双手、双脚、大脑的顺序，首先详细地介绍了仿人机器人立体视觉的基本原理、视觉模型、控制系统和控制方法。其次，对于仿人机器人五指形灵巧手的各个指关节及其驱动机构、分布于各个手指和手掌上的触觉传感器、手—腕—臂控制方法和作业描述语言进行了深入的阐述。最后，对如何驱动仿人机器人二足步行机构、仿人机器人虚拟示教方法和人机交互关键技术进行了全面的分析。此外，在相关的章节也给出了一个具有视觉和触觉的仿人机器人（包括立体视觉装置、五指形灵巧手和二足步行机构等）完成若干作业的实例。《仿人机器人》可以作为在机械制造、化工生产、核电维修、军事战斗、医疗手术、科学研究、办公事务、教育娱乐、家庭服务等各个行业从事仿人机器人科学研究和应用开发的科学工作者、工程技术人员和高等院校师生的参考书。

《时滞系统优化控制》是作者和作者的三位学生，从1992年至2007年间共同研究的成果的总结，也是近十年来作者就本课题在各地讲学的系统总结，初创了单变量时滞系统优化控制理论。全书共5章和一个附录，包括预备知识、时滞系统二次优化控制原理、背驰定律、总体满意控制和非线性大时滞系统总体满意控制。为了让更多的读者看懂，并且乐于应用它去研究实际工程问题，《时滞系统优化控制》主要用经典控制论与Matlab相结合的方法展开讨论，可供控制工程研究人员、高校师生以及工程技术人员参阅，也可以作为研究生教材和高年级学生选修课本。