《MATLAB神经网络应用设计》介绍了MATLAB和人工神经网络的基础知识，MATLAB神经网络工具箱的重要函数，几种比较重要的神经网络模型，包括感知器、线性神经网络、BP网络、径向基网络、竞争型神经网络、自组织神经网络、反馈型神经网络等，并介绍了与其他算法相结合的遗传算法神经网络、模糊神经网络、小波神经网络的结构及学习算法，以及图形用户界面、Simulink 等内容，引用大量例子说明基于MATLAB进行神经网络设计与应用的方法，还介绍了如何利用神经网络解决控制、故障诊断、预测等应用领域中的实际问题，同时给出了各种神经网络在不同应用时的网络性能分析与直观的图形结果。《MATLAB神经网络应用设计》内容丰富、层次清晰、具有较强的实践性和应用性，可作为高等院校相关专业神经网络课程的教材，也可作为相关领域科技人员的参考用书。

《现代控制工程》主要介绍现代控制理论中的线性系统基本理论、最优控制以及离散系统控制理论及其在机械工程中的应用。内容包括：控制系统的状态空间描述、状态空间分析（即状态方程的解）、李亚普诺夫稳定性分析、可控性与可测性分析；以及系统的状态反馈与观测器设计；系统的最优控制；离散系统的状态空间描述及分析。《现代控制工程》注重现代控制基本理论的物理内涵，着重勾勒现代控制中线性系统理论的整体构架，强调控制理论和机械工程应用背景的结合，以及学习者利用MATLAB等软件进行控制系统的分析设计的能力。《现代控制工程》适合机械类包括机电一体化工程、机械制造及自动化和机械电子工程等专业研究生和高年级本科生用作教材，也可供有关专业技术人员参考。

《基于MATLAB与fuzzyTECH的模糊与神经网络设计》以fuzzyTECH和MATLAB软件平台对模糊与神经网络技术进行了综合讲解并介绍了它们的应用，以使读者更全面地了解模糊与神经网络领域的最新研究成果。《基于MATLAB与fuzzyTECH的模糊与神经网络设计》选材精炼，论述简明，介绍和分析了大量的应用实例，便于读者了解各种技术的应用对象、应用方法和应用效果。《基于MATLAB与fuzzyTECH的模糊与神经网络设计》适合从事智能控制系统研发的高级工程技术人员阅读，也可作为高等学校相关专业本科生和研究生的教学用书。模糊与神经网络是两种常用的智能信息处理技术，它们都能模拟人的智能行为，解决不确定、非线性、复杂的控制与分类问题，具有非常广阔的应用前景。

智能信息处理涉及信息学科的诸多领域。《智能信息处理与应用》从理论方法和实践技术角度，论述了智能信息处理技术的主要概念、基本原理、典型方法及新的发展。《智能信息处理与应用》共11章，包括不确定性信息处理、模糊集与粗糙集理论、人工神经网络、支持向量机、遗传算法、群体智能、人工免疫、量子算法、信息融合技术，以及智能信息处理技术在人脸识别和说话人识别中的应用。《智能信息处理与应用》适合从事智能信息处理研究的科研人员和智能系统开发与应用的工程技术人员阅读，也可作为研究生的相关课程或专题的参考书。

《传感器与测试技术》系统地介绍了各类传感器的基本原理与应用方面的知识，以及典型工程参数测试方面的知识。主要内容包括传感器与测试技术概述、传感器基础理论、各种常用传感器的原理与应用、计算机在感测系统中的应用、典型工程参数测试、系统抗干扰技术等。《传感器与测试技术》通俗易懂、图文并茂、内容丰富、技术实用，符合高职高专学生的特点。《传感器与测试技术》可作为高职高专院校、成人高校、广播电视大学的机电类相关专业“传感器与测试技术”及相近课程的教材，也可作为相关工程技术人员的参考用书。

《智能传感器应用项目教程：基于教育机器人的设计与实现》基于智能传感器在教育机器人中的应用而循序渐进地展开，重点介绍了智能传感器应用于教育机器人所需的硬件集成和软件编程技术。全书共9章，从应用最简单的QTI传感器开发线跟踪机器人，到利用加速度传感器、RF射频通信模块组合开发较复杂的远程遥控机器人，详细介绍了QTI传感器、超声波传感器、数字编码器、双轴加速度传感器、三轴加速度传感器、温湿度传感器、颜色传感器和视觉传感器等8种典型智能传感器和RF射频通信模块在教育机器人上的应用和软件开发技术，并穿插了相应传感器原理的介绍。《智能传感器应用项目教程：基于教育机器人的设计与实现》每一章都按照项目方式展开，从项目目标、项目背景，到最后的项目实现，逐步强化读者对单片机、传感器和C语言的综合应用创新能力。《智能传感器应用项目教程：基于教育机器人的设计与实现》可作为单片机和C语言程序设计的后续教材和参考书，也可作为工程训练、电子制作的实践教材和参考书，适合本科院校和高职院校学生及广大希望从事嵌入式系统设计的读者学习使用。

《运动控制技术综合实验教程》共有5章。包括预备知识、实验设备介绍、实验指导和开发设计指南等内容.《运动控制技术综合实验教程》既可满足电力电子技术和运动控制系统的一般基本实验要求，同时也可满足开展综合创新性实验、课程设计、毕业设计乃至科研活动等多方面的需要。读者通过对《运动控制技术综合实验教程》的学习，可对照相应的实验设备进行课程实验，从而加深对电力电子与运动控制专业理论知识的理解，为工程设计与应用打下坚实的基础。《运动控制技术综合实验教程》可作为高等院校电类自动化专业本科生和研究生电力电子与运动控制课程的实验教材和实验教学参考书，也可作为相关工程技术人员开展科学研究与产品开发的参考资料。

《人工智能及专家系统》面向智能系统学科的前沿领域，将人工智能、专家系统及其实现语言（Prolog）3个方面融为一体，系统和全面地反映了人工智能和专家系统的精髓、核心内容、研究现状和最新发展方向。《人工智能及专家系统》共13章，包括3个部分：第一部分（第1～7章）系统地阐述了人工智能的基本原理、技术与方法；重点突出了6种知识表示方法（状态空间、与／或图、产生式、语义网络、框架、谓词逻辑表示法）、3种搜索和推理技术（穷举式搜索、启发式搜索和逻辑推理）、3种知识获取和处理方式（机器学习、数据挖掘与知识发现、智能主体技术）。第二部分（第8～11章）主要包括专家系统的建立、设计、开发、评价和工具；结合不确定推理、模糊推理和神经网络的原理和方法，探讨了两种主要的新型专家系统，即模糊专家系统和神经网络专家系统。第三部分（第12、13章）详细介绍了PDC Prolog语言的语句、语法、编程技巧和c语言的连接、新版本（Visual Prolog）和应用于专家系统的实例。《人工智能及专家系统》构思新颖，内容丰富，深入浅出，强调先进性、实用性和可读性，可作为电子技术、信息与通信技术、计算机、自动控制、系统工程等专业的研究生和本科生的必修课和选修课教材，也可作为业余爱好者的科普读物，还可供从事相关专业的教师和广大科技人员参考。

《人工神经网络原理》介绍了人工神经网络的基本理论，系统地阐述了六种典型的人工神经网络模型，即早期的感知机神经网络、自适应线性元件神经网络、误差反向传播神经网络、Hopfield神经网络、Boltzmann机和自适应共振理论神经网络，以及它们的网络结构、学习算法、工作原理及应用实例，为读者深入了解和研究人工神经网络奠定了基础。为了满足读者应用人工神经网络解决实际问题的需要，书中还介绍了人工神经网络应用开发设计的全过程，并在附录中给出了BP神经网络实现预测、Hopfield神经网络实现图像自联想记忆、模拟退火算法实现TSP和ART1神经网络的源程序，供读者参考。作为扩充知识，书中也简单介绍了人工神经网络的实现，以及人工神经网络技术与传统的基于规则的专家系统和模糊系统的融合。《人工神经网络原理》既可作为计算机科学与技术、电子、通信与自动控制等相关专业的研究生和高年级本科生的参考书，也可作为相关专业领域的科研人员和工程技术人员的学习参考书。

在互联网上，利用用户的集体智慧是成功的关键。集体智慧是一种新兴的编程技术，可让您从人们访问Web和与Web交互的过程中找到有价值的模式、发现这些访问者之间的关系和确定他们的个人偏好及习惯等。《Collective Intelligence实战》首先介绍了集体智慧的原则和构建更具交互性网站的思想，然后通过示例开发了一个直接可用的基于Java的CI工具包。您将学会如何从自己的网站和互联网中提取有价值的信息，进而发现流行趋势、做出实际预测和进行推荐。在此过程中，将使用大量可显著减少开发工作的API和开源工具包。《Collective Intelligence实战》专门为Java Web开发人员而写。