本書(shū)分為14個(gè)章節(jié)，內(nèi)容分別為緒論、GWO算法概述、反向?qū)W習(xí)和差分變異的GWO算法、隨機(jī)反向?qū)W習(xí)和MEPD的強(qiáng)化等級(jí)制度的GWO算法、趨優(yōu)反向?qū)W習(xí)和隨機(jī)反向空置算子的GWO算法、混合差分進(jìn)化的GWO算法、基于DE全局最優(yōu)和隨機(jī)學(xué)習(xí)的GWO算法、混合鯨魚(yú)優(yōu)化的GWO算法、精簡(jiǎn)差分?jǐn)_動(dòng)GWO算法與均值榜樣學(xué)習(xí)PSO算法的混

概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)是研究隨機(jī)現(xiàn)象及其統(tǒng)計(jì)規(guī)律性的學(xué)科，是高等學(xué)校各專(zhuān)業(yè)開(kāi)設(shè)的基礎(chǔ)學(xué)科。本書(shū)系統(tǒng)地介紹了概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的概念、方法、理論及應(yīng)用。本教材的第一部分概率論部分，主要是對(duì)隨機(jī)現(xiàn)象統(tǒng)計(jì)規(guī)律演繹的研究，內(nèi)容包括：第一章隨機(jī)事件與概率，第二章隨機(jī)變量及其分布，第三章多維隨機(jī)變量及其分布，第四章隨機(jī)變量的數(shù)字特征，第五

本書(shū)系統(tǒng)地介紹集合論、近世代數(shù)、點(diǎn)集拓?fù)�、泛函分析、Fourier分析、分布理論、微分幾何等近代應(yīng)用數(shù)學(xué)的基本內(nèi)容，及其在自然科學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用。書(shū)中強(qiáng)調(diào)對(duì)近代數(shù)學(xué)基本概念的理解、對(duì)重要論證方法的思路分析，以培養(yǎng)讀者掌握并應(yīng)用近代應(yīng)用數(shù)學(xué)工具解決本專(zhuān)業(yè)的實(shí)際問(wèn)題。20世紀(jì)初期至今的百余年中，數(shù)學(xué)科學(xué)與自然科學(xué)諸領(lǐng)域相輔相

本書(shū)介紹了概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念、理論和方法。本書(shū)主要分為兩個(gè)部分：第一部分為概率論，內(nèi)容包括隨機(jī)事件和概率，隨機(jī)變量及其分布，多維隨機(jī)變量及其分布，隨機(jī)變量的數(shù)字特征，大數(shù)定律與中心極限定理；第二部分為數(shù)理統(tǒng)計(jì)，內(nèi)容包括抽樣分布，參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)。同時(shí)，書(shū)中教學(xué)例題的配備注重了學(xué)習(xí)難度的循序漸進(jìn)，并分節(jié)選編了題

本書(shū)以幾類(lèi)隨機(jī)系統(tǒng)為研究對(duì)象，對(duì)數(shù)值方法的穩(wěn)定性和系統(tǒng)的穩(wěn)定性進(jìn)行了分析，主要研究了一類(lèi)半線性隨機(jī)比例微分方程的均方穩(wěn)定性問(wèn)題，并證明了此條件下指數(shù)Euler方法對(duì)任意非零步長(zhǎng)可以保持均方穩(wěn)定性。進(jìn)一步對(duì)一類(lèi)Poisson白噪聲激勵(lì)下隨機(jī)延遲微分方程的穩(wěn)定性進(jìn)行研究，獲得了穩(wěn)定性的充分條件。并進(jìn)行了相應(yīng)的數(shù)值分析。隨后

本書(shū)是針對(duì)高等院校理工科高年級(jí)學(xué)生編寫(xiě)的控制系統(tǒng)基礎(chǔ)理論教科書(shū)。本書(shū)全面系統(tǒng)地論述了控制系統(tǒng)狀態(tài)空間分析的基本方法及狀態(tài)空間綜合的基本理論與方法，包括：控制系統(tǒng)的狀態(tài)空間描述，控制系統(tǒng)狀態(tài)方程的解，線性控制系統(tǒng)的能控性和能觀測(cè)性，控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析，狀態(tài)反饋、輸出反饋、極點(diǎn)配置與狀態(tài)觀測(cè)器設(shè)計(jì)，以及最優(yōu)控制等基本內(nèi)容

本書(shū)基于MM算法原理和組裝分解技術(shù)系統(tǒng)地介紹了統(tǒng)計(jì)優(yōu)化問(wèn)題中MM算法的構(gòu)造方法及其性質(zhì)特征。本書(shū)共分7章內(nèi)容，具體包括緒論、凸性、MM算法與組裝分解技術(shù)、單(多)元分布參數(shù)估計(jì)的MM算法、混合模型的MM算法、生存模型的半?yún)��?shù)估計(jì)與MM算法、收斂性與加速算法。本書(shū)的目的在于為讀者特別是統(tǒng)計(jì)工作者提供一套簡(jiǎn)單、有效、可靠的

本書(shū)全面介紹了求解非線性規(guī)劃問(wèn)題的無(wú)罰函數(shù)方法。從基礎(chǔ)概念出發(fā)，逐步講解罰函數(shù)方法、傳統(tǒng)與修正濾子方法、非單調(diào)濾子方法、自適應(yīng)濾子方法以及其他無(wú)罰函數(shù)方法等。書(shū)中不僅提供了理論分析，還結(jié)合了豐富的數(shù)值實(shí)驗(yàn)，以證明算法的收斂性和有效性。本書(shū)融合了深人的理論探討和實(shí)際案例，為研究生提供了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)和實(shí)踐操作指南。書(shū)中對(duì)

"本書(shū)根據(jù)高職院校人才培養(yǎng)目標(biāo)，本著簡(jiǎn)明、基礎(chǔ)、實(shí)用的原則，結(jié)合編者多年講授“高等數(shù)學(xué)”課所積累的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)編寫(xiě)而成。本書(shū)以“以應(yīng)用為目的，以必須夠用”為原則，充分考慮到不同專(zhuān)業(yè)需求，在課程結(jié)構(gòu)上，既體現(xiàn)了數(shù)學(xué)的準(zhǔn)確性與科學(xué)性，又不過(guò)分追求理論的嚴(yán)謹(jǐn)性，略去了大多數(shù)的定理證明。注重實(shí)踐和學(xué)生基本運(yùn)算能力，分析問(wèn)題能力和解

本書(shū)教你如何從基于時(shí)間的數(shù)據(jù)(如日志、客戶分析和其他事件流)中獲得即時(shí)、有意義的預(yù)測(cè)。在這本通俗易懂的書(shū)中，作者通過(guò)帶有注釋的Python代碼全面演示了用于時(shí)間序列預(yù)測(cè)的統(tǒng)計(jì)和深度學(xué)習(xí)方法。全書(shū)分為四部分：第一部分介紹時(shí)間序列預(yù)測(cè)的概念；第二部分介紹使用統(tǒng)計(jì)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)；第三部分介紹使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行大規(guī)模預(yù)測(cè)；第四部分