当前，计算机技术的飞速发展已经给人类生产和生活的各个领域带来了深刻的影响。近年来，随着微型计算机存储容量逐步增大、运算速度逐步提高和图形功能逐步完善，使得计算机的应用更加普及，并进一步向深层次拓展。在材料成型行业中，计算机的应用正在向科研、生产、管理等领域发展。一般应用主要集中在材料成型生产工艺管理、专家系统、数据库与应用软件、数值分析、数值模拟和生产过程控制等方面。一些先进技术和理论（如人工智能、神经元网络、模糊控制、软件设计方法学等）也已引入到材料成型领域中。这些技术的成功运用使材料成型微机控制系统的整体设计水平得以提高，并具有较强的实用性。由于材料成型设备的广泛应用及工作条件的特殊性，且其涉及的学科较多，材料成型设备的设计需要相关学科的支持。计算机技术、网络技术、控制技术、电力电子技术及相关学科的发展加速了材料成型设备的推陈出新和进一步应用。材料成型设备与计算机技术和智能技术相结合的智能型材料成型设备是今后的主要发展方向。材料成型设备是材料成型过程中的重要工具，其自动化程度反映了材料成型行业发展的状况。鉴于计算机技术在材料成型设备中应用的普遍性和重要性，本书在编写过程中，力求理论联系实际，突出计算机控制技术在材料成型设备中的应用。书中实例可供实际产品开发借鉴。本书的第1章绪论部分简要叙述了计算机技术在材料成型设备中的应用概况；第2章和第3章介绍了PID控制技术和模糊控制技术，作为材料成型设备的计算机控制技术基础知识；第4章至第6章系统地阐述了材料成型设备微型计算机控制系统的设计基础、抗干扰技术和设计方法；第7章和第8章介绍了材料成型设备及其计算机控制技术。本书重点突出实用性和工程性，减少了复杂的理论推导。本书系统讲述材料成型设备与计算机控制技术的基础知识，主要介绍了PID控制技术、模糊控制技术、微计算机接口技术和通信技术；详细阐述材料成型设备微计算机控制系统的抗干扰技术和设计方法；在材料成型设备部分主要介绍焊接电源、焊接机器人、差压铸造设备、通用压力机、冲压机、塑料注射成型机等典型设备，并通过典型应用实例阐述关于材料成型设备与计算机控制系统的设计步骤和设计原则以及总体方案的分析和设计问题。本书突出计算机控制技术，不仅可作为材料成型专业教材，也可以作为机电一体化、自动化、计算机应用等专业教材。由于本教材的实例和一些章节都是作者多年的科研成果，实用性和工程性较强，亦可供从事材料成型过程控制或工控领域机电一体化工程技术的人员参考。

本书简述了知识经济的产生与发展过程及其对社会经济生活的影响，全面介绍了知识的各种类型，并探讨了知识作为资源、生产要素以及资本的意义与重要性，特别强调了组织的意会性知识是一种核心的竞争能力。书中提出知识管理的内涵与特征，建议开创知识系统工程学科，应用系统工程的原理与方法研究知识系统。对知识系统的各种体系结构与运行过程进行了分析研究，提出知识系统的开发及其与管理变革相集成的思路。.本书可供企业领导和企业经营管理人员、政府中的管理干部以及科研机构中的管理与技术人员阅读使用，也可供高等院校管理类专业的研究生与本科高年级学生使用。...

本书系统、全面地介绍军事通信的特点及各种通信技术在军事上的应用。全书共分十五章，内容涉及军事通信的历史、发展前景，军事通信系统组成及基本原理，军事通信的基本特征及相应的技术，卫星通信，光通信，短波通信，空中平台通信，现代数据通信，多媒体通信，移动和个人通信，区域机动通信，最低限度应急通信，自组织网、网络管理及智能网，空军、海军通信的应用系统等。在写作风格上力求用通俗易懂的语言描述新的、较深奥的技术。 本书适合于具有中专以上文化程度的、从事军事通信设备研制、生产的工程技术人员，部队通信专业人员，机关领导，参谋及军事院校师生阅读；也可供从事民用通信或相关专业工作的科技人员、管理干部学习和参考。

工业控制是计算机的一个重要应用领域，计算机控制正是为了适应这一领域的需要而发展起来的一门专业技术。《电气装备的计算机控制技术》以电气装备作为被控对象，介绍了计算机控制技术的理论基础、硬件和软件的设计、分析与实现方法，是一本理论联系实际的，具有较强系统性、先进性和实用性的教材。《电气装备的计算机控制技术》可以作为高等院校电气工程及其自动化、工业电气自动化、机电一体化、计算机应用、检测技术与仪器仪表等专业的教材，也可以作为研究生和有关技术人员的自学和参考用书。

《智能传感器与信息系统》是一本介绍有关智能传感技术的教材。从理论上讲，它涉及到控制理论、仿生学、计算机科学、生物电子学等多学科的交叉；从应用上讲，它涉及到模糊逻辑、神经网络及遗传算法在内的诸多智能化前沿理论的应用。全书共分三篇。第一篇从生物仿真、信息融合角度出发，讨论了智能传感与信息系统的基本知识。它包括智能传感器与信息融合基础、智能传感器的基本技术、智能化感知系统的仿生机理和智能传感器的外围技术。第二篇介绍了智能化数据分析与信息系统的有关知识。它包括传感器信息融合原理综述，非线性系统的神经模糊识别方法和基于信号预测、修复与滤波的软计算以及用于建立智能适应型信息系统的神经模糊混沌工程。第三篇选取了部分工程应用实例并作一介绍。《智能传感器与信息系统》可作为机械、电子、电气、计算机、自动化及化工测量等专业方向的高年级学生或研究生教材，也可作为广大研究人员和工程技术人员的参考书。

本书的目的是帮助企业管理人员了解并应用人工智能软件。人工智能的内容包括专家系统和神经网络，将使企业管理人员掌握最新和最重要的计算机应用软件。本书将给财务经理、会计、税务经理、市场经理、企业经理、信用管理经理、贷款员、保险经理、产品经理、律师、经济学家及在商业领域内的其他人员带来巨大的利益。乔尔·G·西格尔，博士，注册会计师，现任纽约州立大学皇后学院的会计学和金融学教授，并成立了一家会计事务所。作为一名注册会计师，他曾受雇于永道咨询公司及安达信国际会计公司；作为会计学和？鹑谘Я煊蚶锏闹遥换ㄆ旃尽⒚拦实缁暗缧殴尽⒘霞际豕疽约懊拦⒉峄峒剖π岬仁澜缰拇蠊酒盖胛宋省？1972年他获得了美国杰出教育家奖。为此，他的名字被收录在《作家名人录》和《世界名人录》中。杰·K·希姆，博士，毕业于加利福尼亚大学，现任几家公司的会计顾问及加利福尼亚大学会计学教授，他共撰写了40部著作和50多篇论文，分别发表在《注册会计师杂志》、《高级会计》、《国际会计师杂志》及《财务管理》等会计学和金融学刊物上。人工智能属于计算机科学领域，它主要研究如何制造智能机器或创建智能系统，在日常工作中运用软件来模拟人类智能活动的能力。本书清晰地定义和解释了人工智能及其使用方法，讨论了人工智能在会计、银行、金融、管理及营销管理等商业活动的应用，并说明了人工智能的应用如何使得决策更科学、更快捷。本书有助你理解人工智能软件及其应用。当管理者进行决策时，人工智能软件能够模拟决策者的思维程序。通过使用人工智能软件，会计师知道如何跟踪临控账户、分析财务状况、资金预算决策、舞弊调查、内部控制评估等；市场管理人员知道如何分析客户账目、产品和服务定价以及建立客户档案等；财务管理者将学会运用人工智能软件进行资产配置评估，通过分析公司的投资时间、贸易活动、套期保值策略等，在多重约束条件下进行投资组合管理。◆了解专家系统如何改进决策过程◆神经网络◆模糊逻辑◆人工智能术语表◆人工智能、专家系统和神经网络软件产品综合附录

本书从基础、评选、设计和应用等几个方面系统地对分散控制系统和现场总线控制系统进行了论述。全书分为上、下两篇。上篇共八章，内容包括分散控制系统概念、分散控制系统中的数据通信、过程控制站、运动员操作站、工程师工作站、分散控制系统的可靠性、评价与选择方法，以及工程设计和实际应用等。下篇共五章，内容包括现场总线控制系统概述、现场总线数据通信系统、各种现场总线设备、现场总线控制系统的组态方法，以及现场总线系统的工程实施等。本书适合自动控制工程技术人员阅读，也可作为教材使用。

支持向量机（SVM）是在统计学习理论的基础上发展起来的新一代学习算法，该算法在文本分类、手写识别、图像分类、生物信息学等领域中获得了较好的应用。本书是第一本支持向量机方面的导论型读物。它从机器学习算法的基本问题开始，循序渐进地介绍相关的背景知识，包括线性分类器、核函数特征空间、推广性理论和优化理论，从而很自然地引出了支持向量机的算法。书的末尾还详细讨论了一系列支持向量机的重要应用以及实现的技巧。该书提供的大量相关文献以及网站链接为进一步学习提供了有效线索，有助于读者及时跟踪该领域的最新信息。本书可作为计算机、自动化、机电工程、应用数学等专业的研究生教材，也可作为神经网络、机器学习、数据挖掘等课程的参考教材，同时还是相关领域的教师和研究人员的参考书。20世纪90年代初期出现的SVM，在理论方面不断深入，在实践中不断拓广，目前已成为机器学习和数据挖掘领域的标准工具。读者会发现本书虽具有一定的挑战性，但很容易理解，而研究者也会很顺利地找到掌握这些技术的理论和应用所需要的材料。本书遵循易理解和自包含的原则，循序渐进地介绍了SVM的概念，论述既严谨又透彻。书中列出的相关材料和软件的网站可以给读者的进一步学习提供一个理想的起点。本书可以帮助研究者应用这些技术，而相关网站可以提供新文献、新应用和不断更新的在线软件。

机器学习的研究不仅是人工智能研究的重要问题，而且已成为计算机科学与技术的核心问题之一。智能决策支持系统是将人工智能技术引入决策支持系统而形成的一种新型信息系统。本书首先研究了机器学习的基本概念，在此基础上，详细研究了归纳学习、范例推理、粗糙集、遗传算法等经典学习方法；本书后半部分首先介绍了智能决策支持系统的有关概念，接着详细探讨了基于几类具体机器学习技术的智能决策支持系统，不仅研究了基于机器学习的智能决策支持系统的框架结构，而且针对各种不同的机器学习技术，研究了具体的智能决策支持系统，包括：基于神经网络的智能决策支持系统，基于范例推理的智能决策支持系统，基于遗传算法的智能决策支持系统，基于归纳学习的智能决策支持系统，基于粗糙集的智能决策支持系统，并就最新机器学习技术的发展与智能决策支持系统的结合进行了研究。最后，本书研究了智能决策支持系统中若干相关的新技术。＜br＞本书可作为高等学校信息管理与信息系统、电子商务、计算机科学和技术等专业本科生和研究生用书，也可供计算机应用软件开发人员和相关研究人员作为参考书。

本书比较系统地阐述了反馈控制的基本理论、设计方法及在现实应用中遇到的许多实际问题。主要介绍了根轨迹法、频率响应法等古典控制理论及状态空间法、计算机控制技术等现代控制理论的设计手段、设计方法、实现技术以及分析工具等。本版注重实际应用，结合作者多年实际工作经验，列举了大量应用实例，虽然具有很大难度，但对本书理论的理解与掌握具有极大的帮助。本书的另一特点是大量引用了在控制系统分析与设计中广泛使用的计算机工具，如MATLAB和Simulink工具，并详细给出了计算程序和结果，对控制系统的分析与设计有极好的应用价值。另外，本书附录中给出了大量学习本书必需的基础理论及数学工具，并对每章精心设计的习题给出了解答，使全书更加完整，有利于工程技术人员的自学。作者在撰写本书时纳入了多年的教学经验，比较重视工程概念、实际问题和工程应用，基本理论和设计方法的讲解是循序渐进、逐步深入的，将有益于读者理解本书的内容。GeneF.Franklin：斯坦福大学电气工程专业教授，发表过多部著作，其中《自动控制系统》、《反馈控制理论》、《采样系统数字控制》等涉及了控制领域的绝大部分内容，研究领域为自适应控制、非线性控制、计算机控制等。J.DavidPowell：斯坦福大学教授，1970年获得斯坦福大学航空航天专业博士学位，目前从事的专业是导航与控制，主要研究内容为航天飞船及地面车辆的GPS导航控制系统。本书共分为9章，集古典控制与现代控制理论于一体。第1章通过实例综述了控制系统的组成及原理，同时详细介绍了控制理论的发展历史及主要人物；第2章至第4章为本书的基础，对动态系统的建模、动态响应进行了深入分析，在此基础上，得出反馈控制的基本特性及优越性；第5章至第7章为本书的核心，分别介绍了系统设计的三种有效方法——根轨迹法、频率响应法及状态空间法；在此基础上，第8章详细研究了控制规律的计算机实现，即数字控制理论，并提供了详细的设计方法；最后，第9章通过多个具体实例，综合了以上控制系统的设计手段，并总结了适合于一般控制系统设计的方法和步骤。此外，本书提供了大量关于控制理论的基础知识附录，对本书的学习有很好的帮助。本书适用于自动控制专业的本科生及研究生、非控制专业研究生，也可供相关技术人员参考。