《图解机器学习》用丰富的图示，从最小二乘法出发，对基于最小二乘法实现的各种机器学习算法进行了详细的介绍。第Ⅰ部分介绍了机器学习领域的概况；第Ⅱ部分和第Ⅲ部分分别介绍了各种有监督的回归算法和分类算法；第Ⅳ部分介绍了各种监督学习算法；第Ⅴ部分介绍了机器学习领域中的新兴算法。书中大部分算法都有相应的MATLAB程序源代码，可以用来进行简单的测试。

本书广泛吸取统计学、神经网络、数据挖掘、机器学习、人工智能、群智能计算等学科的先进思想和理论，将其应用到模式识别领域中；以一种新的体系，系统、全面地介绍模式识别的理论、方法及应用。全书分为14章，内容包括：模式识别概述，特征的选择与优化，模式相似性测度，基于概率统计的贝叶斯分类器设计，判别函数分类器设计，神经网络分类器设计（BP神经网络、径向基函数神经网络、自组织竞争神经网络、概率神经网络、对向传播神经网络、反馈型神经网络），决策树分类器设计，粗糙集分类器设计，聚类分析，模糊聚类分析，禁忌搜索算法聚类分析，遗传算法聚类分析，蚁群算法聚类分析，粒子群算法聚类分析。本书内容新颖，实用性强，理论与实际应用密切结合，以手写数字识别为应用实例，介绍理论运用于实践的实现步骤及相应的Matlab代码，为广大研究工作者和工程技术人员对相关理论的应用提供借鉴。

本书共分7章，分别介绍计算与计算思维、充满智慧与挑战的计算理论（技术）基础、计算思维之方法学、计算思维之算法基础、面向计算之问题求解思想与方法、计算思维之程序基础、基于计算之问题求解思想与方法、从“计算”到“文化”等。本书特点：一是知识面比较广、内容非常丰富；二是尽量体现“实例化、生活化、故事化、图文并茂”的指导思想，以增强可读性；三是内容比较新颖。本书可作为高等院校计算机专业和非计算机专业的入门教材，也可供相关技术人员参考学习。

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“思维工程”是一门新的学科，研究的对象是人类智能产生的机制。通过对人类智能在机制层面的认知，把人类的智能机制在计算机的载体上重现，从而创造具有人类思维能力的强智能体。作为一本以导论定位的书籍，《思维工程导论》提供了一个宏观的认知框架，用了大量的篇幅在思维工程学科的领域界定、概念系统的构建、基本假设的建立以及方法论的讨论上。

暂缺简介...

本书共分15章，主要内容包括：传感器的基本特性与测量误差，电阻、电容、电感基本传感器，热电传感器，磁电传感器，压电传感器，半导体传感器，光电传感器，图像传感器，光导纤维传感器，数字式传感器，传感器新技术及其应用和现代检测系统综合设计等。

《智能建模与仿真技术——仿真工具和应用》涵盖了仿真工具和实际应用领域中一系列不同主题。第1章针对仿真系统的人机交互和仿真结果的正确理解等重要方面展开论述。第2章采用基于主体的建模和仿真系统深人分析了企业家行为。接下来三章依次阐述该仿真体系的核心内容：一是描述基于主体建模的仿真体系；二是介绍一种电子装置的仿真器；三是讨论了空气传播网络的模拟环境。后续两章从不同的观点讨论配电网络预测和多级库存策略优化。此外，《智能建模与仿真技术：仿真工具和应用》还有部分章节讨论了经过仿真验证的数学建模，以及采用人工智能工具和复杂自动机体系的综合建模。书中有一章介绍了使用图形文法模型生成的三维计算网格，最后一章关注空气发动机涡流模拟实验和计算结果。

《信息科学技术学术著作丛书：烟花算法引论》包括群体智能优化方法研究现状及其烟花算法产生的动机和契机，基本烟花算法及其与现有典型群体智能优化方法的比较，烟花算法的收敛性分析，烟花算法的各种改进算法，离散型烟花算法，混合性烟花算法，求解多目标优化问题的烟花算法，烟花算法的典型应用，以及烟花算法的未来发展。其中重点介绍烟花算法的基本算子，参数设定，各种改进方法，以及性能对比分析。是研究烟花算法最全面、系统的权威参考书籍。

《智能方法及应用》主要总结了目前比较常见的智能方法包括模糊计算、粗糙集与粒计算、群智能、神经网络、进化计算、人工免疫系统等，并从方法、模型和应用等三方面进行了阐述。重点讨论了智能挖掘分析方法、智能融合与优化方法以及智能方法在信息检索、推荐系统、观点挖掘、隧道监控、绿色计算等方面的典型应用。通过理论研究和具体实验分析，对各种常见智能方法及典型应用进行了剖析，并对未来智能技术进行了展望。