本書主要介紹不確定性環(huán)境下基于隨機(jī)參數(shù)矩信息的魯棒優(yōu)化方法，討論其模型構(gòu)建、算法設(shè)計及實(shí)際應(yīng)用等方面的最新研究成果。本書旨在為不確定性環(huán)境下優(yōu)化決策提供理論建模、算法設(shè)計及分析的新方法和工具，同時為復(fù)雜環(huán)境下供應(yīng)鏈管理、運(yùn)營管理、物流運(yùn)作等實(shí)際問題提供科學(xué)決策支持。

《數(shù)據(jù)編織》詳細(xì)介紹了數(shù)據(jù)編織的理論基礎(chǔ)和實(shí)踐應(yīng)用，不僅闡述了數(shù)據(jù)編織的基本概念和相關(guān)核心技術(shù)，還結(jié)合實(shí)際案例，探討了數(shù)據(jù)編織在交通、航天航空、能源、金融等領(lǐng)域的應(yīng)用，并介紹了數(shù)據(jù)編織的挑戰(zhàn)，包括數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)隱私、數(shù)據(jù)質(zhì)量和標(biāo)準(zhǔn)化等問題。最后，展望了數(shù)據(jù)編織的未來發(fā)展趨勢。本書不僅適用于行業(yè)領(lǐng)域的專家學(xué)者，也適合于從

本書是關(guān)于非線性系統(tǒng)故障可診斷性評價與診斷方法的一本專著，主要匯集了作者近年來在故障可診斷評價與設(shè)計、非線性系統(tǒng)故障診斷及傳感器優(yōu)化配置等相關(guān)領(lǐng)域的新理論與新方法，并探索將相關(guān)研究成果應(yīng)用在電源車系統(tǒng)中，同時也集中介紹了近年來國內(nèi)外在安全控制研究領(lǐng)域的新的技術(shù)原理和主要方法。本書以分塊逐步遞進(jìn)的方法共分為三篇，分別包括

本書以智能制造產(chǎn)線為對象，介紹了智能制造產(chǎn)線運(yùn)行優(yōu)化涉及的關(guān)鍵技術(shù):產(chǎn)線狀態(tài)數(shù)據(jù)實(shí)時采集與云-邊協(xié)同計算技術(shù)、產(chǎn)線混合生產(chǎn)任務(wù)的集成規(guī)劃與優(yōu)化技術(shù)、產(chǎn)線生產(chǎn)物流的主動感知與協(xié)同調(diào)度技術(shù)、刀具磨損狀態(tài)智能監(jiān)控與壽命預(yù)測技術(shù)、工件加工質(zhì)量的誤差分析/溯源與預(yù)測技術(shù)、復(fù)雜數(shù)控加工裝備的健康狀態(tài)綜合評價技術(shù)等。這些關(guān)鍵技術(shù)是實(shí)

本書主要闡述模糊動態(tài)系統(tǒng)的性能分析和綜合設(shè)計問題，介紹相關(guān)領(lǐng)域的國內(nèi)外最新研究成果。本書主要內(nèi)容是模糊動態(tài)系統(tǒng)智能控制與應(yīng)用，具體包括模糊動態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)反饋控制、降階控制、事件觸發(fā)控制、基于模糊觀測器的跟蹤控制等。此外，本書還給出相關(guān)的仿真算例，并將部分創(chuàng)新成果應(yīng)用至卡車拖車系統(tǒng)模型和六輪滑移轉(zhuǎn)向車輛模型控制中，以驗證設(shè)

數(shù)據(jù)是數(shù)智時代的關(guān)鍵生產(chǎn)要素，通過高效有序的跨域流通過程可以實(shí)現(xiàn)其價值釋放。本書圍繞跨域數(shù)據(jù)治理，提出數(shù)據(jù)驅(qū)動的社會化信息系統(tǒng)構(gòu)建理論，梳理總結(jié)形成數(shù)據(jù)資源體系、服務(wù)支撐體系和業(yè)務(wù)應(yīng)用體系的三層體系框架。在此基礎(chǔ)上，介紹跨域數(shù)據(jù)治理的三層體系框架中的關(guān)鍵技術(shù)突破，其中，數(shù)據(jù)資源體系著眼于實(shí)現(xiàn)以數(shù)據(jù)資源對象化為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)

本書以Python作為開發(fā)語言，系統(tǒng)介紹PySpark開發(fā)環(huán)境搭建流程及基于PySpark進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析的相關(guān)知識。本書條理清晰、重點(diǎn)突出，理論敘述循序漸進(jìn)、由淺入深。本書共7章，第1?5章包括PySpark大數(shù)據(jù)分析概述、PySpark安裝配置、基于PySpark的DataFrame操作、基于PySpark的流式數(shù)據(jù)

本書的主旨是介紹如何結(jié)合Python3語言進(jìn)行各類結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的采集、預(yù)處理和存儲，涉及統(tǒng)計概率、數(shù)據(jù)格式與編碼、網(wǎng)頁開發(fā)、自然語言處理、數(shù)據(jù)科學(xué)等不同領(lǐng)域的內(nèi)容。全書共分為11章，包括數(shù)據(jù)科學(xué)概述、Python基礎(chǔ)、統(tǒng)計與概率基礎(chǔ)、文件讀寫與操作、數(shù)據(jù)可視化、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)爬取等多個主題。內(nèi)容覆蓋本地文件、網(wǎng)頁數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)治理是一門實(shí)踐中的學(xué)問。本書輕理論、重實(shí)踐，是一份實(shí)用的數(shù)據(jù)治理指南，涉及數(shù)據(jù)治理組織、管理制度、流程規(guī)范、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、元數(shù)據(jù)管理、主數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)安全與隱私等主題。全書共分為3篇，第一篇包含第1章和第2章，介紹數(shù)據(jù)治理的理論與方法；第二篇包含第3章至第6章，介紹數(shù)據(jù)治理的平臺建設(shè)與工具；第三篇包含

本書從實(shí)用角度出發(fā)，圍繞Linux操作系統(tǒng)和Hadoop集群部署，從虛擬機(jī)安裝入手，結(jié)合典型項目和案例，較為全面地介紹了大數(shù)據(jù)開發(fā)技術(shù)平臺Hadoop及其生態(tài)系統(tǒng)的相關(guān)知識。主要內(nèi)容包括大數(shù)據(jù)技術(shù)中的Hadoop集群部署、HDFS、MapReduce、Hive、HBase和Sqoop等。全書所有知識點(diǎn)都結(jié)合具體的編程示