本书以具体完成工作任务的机器人机械系统为对象，包括机器人操作手、多指灵巧手、步行机器人、并联机器人（飞行模拟器）和轮式机器人。目标是建立起在机器人设计、控制和操作方面起着重要基础作用的机器人机械系统原理。本书包含了进入机器人领域必备的数学基础和刚体力学基础，使本书自成体系，并包括一定数量的习题。本书的主要内容包括解耦结构串联操作手的运动学和动力学；轨迹规划；根据刚体上点的数据确定角速度和角加速度；串联和并联操作手的运动学正问题和逆问题；平台型一般结构并联操作手动力学；以及轮式机器人的运动学和动力学。书中系统的采用了螺旋理论，内容清晰，叙述详细。可作为相关专业的高年级本科生和研究生教材，也可供工程技术人员和研究人员参考。

《安徽省教育厅规划教材：传感器原理及应用》本着“淡化理论、够用为度、培养技能、重在实用”的原则，在内容处理上，通过精选内容，以有限的篇幅取得比现有教材更大的覆盖面，在不削弱传统的较为成熟传感器基本内容的前提下，充实了新型传感器的内容，拓宽了专业面，并紧跟高新技术的发展，以适应传感器开发、应用的需要。文字叙述上力求简明扼要，突出重点，突出应用性、针对性，加强对实践能力的培养。《安徽省教育厅规划教材：传感器原理及应用》主要内容包括传感器概述，电阻式传感器，电容式传感器，电感式传感器，压电式传感器，热电式传感器，光电式传感器，霍尔传感器以及几种新型传感器简介。

编辑推荐：面向21世纪IT类高职高专系列教材。

《电子信息与电气学科规划教材·自动化类：智能控制（第2版）》介绍智能控制的基本概念、工作原理、控制方法与应用。全书共10章。第1章概述人类的认知过程、各种认知观及人工智能和智能控制的产生背景、起源与发展，讨论人工智能和智能控制的定义，以及智能控制的特点和结构，尤其是智能控制的四元交集结构理论。第2~3章概述传统人工智能的知识表示方法和搜索推理技术。第4~8章逐一讨论递阶控制系统、专家控制系统、模糊控制系统、神经控制系统和学习控制系统的作用机理、类型结构、设计方法、控制特性和应用示例。第9章简介其他几种智能控制系统，包括拟人控制、进化控制和免疫控制等。第10章综合智能控制的应用研究领域和存在问题，并展望智能控制的发展方向及其与相关技术的关系。《电子信息与电气学科规划教材·自动化类：智能控制（第2版）》可作为高等院校自动化、机电工程等电子信息类专业高年级本科生及研究生的教材，也可供从事智能控制与智能系统研究、设计和应用的科技工作者参考使用。

本书共12章。第1章叙述人工智能的概况，列举出人工智能的研究与应用领域。第2章和第3章研究传统人工智能的知识表示方法、搜索技术和高级知识推理。第4章阐述了计算智能的基本知识，包括神经计算、模糊计算、粗糙集理论、进化计算、人工生命、群智能、自然计算和免疫算法诸多内容。第5章至第11章详细讨论了人工智能的主要应用，包括专家系统、机器学习、自动规划、艾真体（Agent）、机器视觉、自然语言理解和智能控制等。第12章评述近年来关于人工智能的争论，讨论人工智能对人类经济、社会和文化的影响，展望人工智能的发展。与第二版相比，第三版的许多内容都是第一次出现的，如高级知识推理、分布式人工智能与艾真体、计算智能、进化计算、群智能优化、自然计算、免疫计算以及知识发现和数据挖掘等。其他章节也在第二版的基础上做了相应的修改、精简或补充。本书可作为高等院校有关专业研究生的人工智能课程教材，也可供从事人工智能研究与应用的科技工作者学习参考。本科生教材请使用本书的姊妹篇"本科生用书"。

人工智能是指从各方面模拟人类智慧而形成的‘范围广泛的计算方法。著者在人工智能技术应用研究方面先后获得3项国家自然科学基金资助。书中系统总结了十余年来著者在综合集成化人工智能技术及其在矿业系统中应用的研究工作，内容主要包括：人工智能技术的发展简史、主要分支及其在矿业中的应用，人工智能技术的发展趋向一综合集成化，矿区开发条件评价与开发次序决策智能系统，矿田资源预测与估算智能系统，矿井资源开采条件评价及生产指标预测智能系统，露天矿开采工艺选择智能系统，矿区可持续发展评价与决策智能系统等。人工智能方法正在走向综合集成化，这已成为一种历史性的发展趋势。应用综合集成化的人工智能技术，来解决采矿工程复杂大系统课题，在理论和实践上具有重要意义。对于一般大系统工程中的模式识别、参数选择、系统优化及效果预测等方面，亦有通用性参考价值。

本书主要阐述人工智能问题求解方法的一般性原理和基本思想。主要内容有：一般的搜索问题，包括盲目搜索和启发式搜索等；与或图搜索，包括AO·算法和博弈树搜索等；谓词逻辑以及基于归结的定理证明方法；知识表示，包括产生式方法、语义网络、框架等；不确定性推理方法，包括贝叶斯方法、证据理论和确定性方法等；机器学习，包括实例学习、解释学习、决策树学习和神经网络等；高级搜索，包括局部搜索方法、模拟退火方法和遗传算法等。本书可作为计算机专业的本科生或者研究生学习人工智能基础课程的教材或参考书。

人工智能是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。自1956年提出这个概念至今的短短几十年里，人工智能技术迅猛发展。人工智能的目的就是让计算机能够像人一样思考。基于这个原因，人工智能技术很适合用于商务活动。事实上，一些人工智能应用程序（如专家系统、模糊逻辑和神经网络）也正广泛应用在商务中。本书的目的是向商务人士解释人工智能，使其在理解的基础上将人工智能应用于其业务中，从而提高商务活动质量。  

蚁群算法是意大利学者Dorigo等人于1991年创立的，是继神经网络、遗传算法、免疫算法之后的又一种新兴的启发式搜索算法。蚂蚁群体是一种社会性昆虫，它们有组织、有分工，还有通讯系统，它们相互协作，能完成从蚁穴到食物源寻找最短路径的复杂任务。模拟蚂蚁群体智能的人工蚁群算法具有分布计算、信息正反馈和启发式搜索的特点，不仅在求解组合优化问题中获得广泛应用，而且也用于连续时间系统的优化。本书是国内首部蚁群算法的专著，系统地阐述蚁群算法的基本原理、基本蚁群算法及改进算法，蚁群算法与遗传、免疫算法的融合，自适应蚁群算法，并行蚁群算法，蚁群算法的收敛性与理论模型及其在优化问题中的应用。本书可供人工智能、计算机科学、信息科学、控制工程、管理工程、交通工程、网络工程、智能优化算法及智能自动化等领域的广大师生和科技人员学习及参考。

本书介绍机器精度的基本概念，机器精度分析的基本方法，机构功能单元和功能结合精度分析，整机精度分析，在机器设计利用工艺手段提高机器精充的解析法及其他分析方法，机器精度设计中标准化成果的利用，以及反求设计中的公差反求。本书用实例体现概念和方法，贴近实际，易读并实用。适合于机器设计制造技术人员和机械类专业师生阅读，并可作为机械类专业教学用书。