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本書主要介紹范數(shù)優(yōu)化迭代學習控制的基本理論和最新進展。全書內容分14章，系統(tǒng)地介紹了迭代學習控制的基本思想和理論體系，并對基于逆模型的迭代學習控制、范數(shù)優(yōu)化迭代學習控制、參數(shù)優(yōu)化迭代學習控制、基于逐次投影的迭代學習控制等迭代學習控制的最新研究成果進行了詳細的闡述。本書也是Owens院士關于其在優(yōu)化迭代學習領域中長期的研

《智能控制理論及實現(xiàn)方法研究》面向智能控制技術發(fā)展前沿，基于近年來國內外智能控制技術的研究成果，從工程應用的角度出發(fā)，系統(tǒng)地論述了智能控制理論及實現(xiàn)的方法與技術�！吨悄芸刂评碚摷皩崿F(xiàn)方法研究》重點闡述了基于模糊理論的智能控制、基于神經網絡的智能控制、專家系統(tǒng)與仿人智能控制等內容�！吨悄芸刂评碚摷皩崿F(xiàn)方法研究》結構合理，

本書是關于大數(shù)據(jù)和Spark的實用手冊。它將助你學習如何用Spark來完成很多大數(shù)據(jù)分析任務，其中覆蓋了高效利用Spark所需要知道的重要主題：如何使用SparkShell進行交互式數(shù)據(jù)分析、如何編寫Spark應用、如何在Spark中對大規(guī)模數(shù)據(jù)進行交互分析、如何使用SparkStreaming處理高速數(shù)據(jù)流、如何使用

作者針對大數(shù)據(jù)問題，分析如何進行大數(shù)據(jù)的導入，如何使用大數(shù)據(jù)工具進行快速的數(shù)據(jù)預處理，以及如何構建數(shù)據(jù)倉庫。詳細講解了Kettle工具的使用、數(shù)據(jù)集成、Kettle作業(yè)項設計等。

本書是一本系統(tǒng)介紹大數(shù)據(jù)可視化技術的圖書。書中首先闡述了大數(shù)據(jù)的可視化技術的基本概念以及相關的基礎理論知識，然后采用理論與實踐相結合的方式，針對實際應用中的各種不同類型的數(shù)據(jù)，包括時間數(shù)據(jù)，比例數(shù)據(jù)，關系數(shù)據(jù)，文本數(shù)據(jù)，復雜數(shù)據(jù)，介紹相應的可視化理論和操作方法，最后，介紹了數(shù)據(jù)可視化在各個領域中的應用。 本書實例豐富，

全書共分為五大部分，*部分介紹了實時數(shù)據(jù)流和聚類方法的背景，包括實時數(shù)據(jù)流的特點、進行數(shù)據(jù)分析的技術以及研究現(xiàn)狀。第二部分詳細講解了聚類方法中的簡單聚類，包括基于衰減窗口與剪枝維度樹的數(shù)據(jù)流聚類和實時數(shù)據(jù)流動態(tài)模式發(fā)現(xiàn)與跟蹤方法，以及相關實驗證明等內容。第三部分詳細闡述了增量聚類技術，包括什么是增量聚類、網格劃分策略，

《大數(shù)據(jù)技術及其背景下的數(shù)據(jù)挖掘研究》圍繞大數(shù)據(jù)背景下的數(shù)據(jù)挖掘及應用問題，從大數(shù)據(jù)挖掘的基本概念入手，系統(tǒng)地闡述了大數(shù)據(jù)的基礎理論、大數(shù)據(jù)處理架構Hadoop以及大數(shù)據(jù)存儲與管理研究；由淺入深地論述了數(shù)據(jù)挖掘的基礎理論、大數(shù)據(jù)挖掘技術研究、數(shù)據(jù)挖掘的藝術，并結合實踐，闡述了數(shù)據(jù)挖掘的應用�！洞髷�(shù)據(jù)技術及其背景下的數(shù)據(jù)

決策問題中存在大量的冗余信息，而且很多信息都具有不確定性，面對這些雜亂無章的海量數(shù)據(jù)，決策者需花費大量時間分析，以至于可能錯失決策良機，因此研究具有不確定性的決策問題中冗余信息約簡是決策者亟待解決的關鍵問題。目前軟集合方法能夠較好地處理不確定決策問題，但軟集合約簡方法目前還不完善，致使對海量數(shù)據(jù)很難做出決策。本書主要以

隨著計算機和互聯(lián)網技術的飛速發(fā)展和廣泛普及，互聯(lián)網已經成為人類獲取知識的最大平臺。在爬取了Web網頁語料后，需要通過數(shù)據(jù)預處理和數(shù)據(jù)分析來獲取數(shù)據(jù)的價值，從而造福人類，推動社會發(fā)展。本書主要是Web大數(shù)據(jù)預處理和數(shù)據(jù)分析的實戰(zhàn)指南，內容包括三部分：基礎知識、基于Python的數(shù)據(jù)預處理、基于Python的數(shù)據(jù)分析