本书是《自动控制原理》课程的教学辅导与学习参考书，主要介绍了自动控制的一般概念，控制系统的数学描述，线性系统的时域分析，根轨迹法，频率响应法，控制系统的校正，线性离散系统，非线性控制系统等内容，共八章，每章都包括知识要点，习题解析，水平测试题及其答案等内容。
　　本书适合作为高等学校自动化、电气工程及其自动化、测控技术与仪器、电子信息工程等相关专业的参考工具书，也可供从事自动控制的工程技术人员学习参考。

　　本书对计算智能领域的主要算法进行介绍，重点讨论各种算法的思想来源、流程结构、发展改进、参数设置和相关应用，内容包括绪论以及神经网络、模糊逻辑、遗传算法、蚁群优化算法、粒子群优化算法、免疫算法、分布估计算法、Memetic算法、模拟退火算法和禁忌搜索算法等计算智能领域的典型算法。本书通俗易懂，图文并茂，深入浅出，没有其他算法书中大量公式、定理、证明等难懂的内容，而是通过大量的图表示例对各个算法进行说明和介绍。本书不但提供了算法实现的流程图和伪代码，而且通过具体的应用举例对算法的使用方法和使用过

      本书为普通高等教育“十一五”国家级规划教材。
      本书系统地介绍了经典控制理论的基本理论和基本方法，包括控制系统建模、线性定常连续系统的时域分析法、根轨迹法和频域分析法；利用频率法和根轨迹法进行系统校正，以达到期望的性能。书中同时较详细地介绍了线性定常离散控制系统的建模、系统分析和校正的基本理论和方法。对于非线性系统，介绍了应用相平面法和描述函数法分析系统性能以及常用的改进控制系统性

　　以问题求解、知识表示、KB（基于知识的）系统、自动规划、机器学习等关于人工智能的基础级技术为主要内容，但仅依赖这些基础级技术，并不足以支持高性能应用的开发和运行。为此，《人工智能高级技术导论》从推动高性能智能软件的研究和应用角度，对人工智能的高级技术作全面的导论性介绍，包括20世纪80年代开发的KB系统高级技术、非单调推理和软计算、基于范例的推理、关于时间和空间的推理，90年代兴起的Agent技术和多Agent协同工作，进入21世纪后机器学习研究与应用的新进展，以及新一代网络计算的技术基础及

　　《人工智能教程学习指导与习题解析》是普通高等教育“十一五”国家级规划教材《人工智能教程》的配套参考书，《人工智能教程学习指导与习题解析》对《人工智能教程》各章中的学习要点和基本知识点进行了总结，并通过例题解析，讲解人工智能习题的求解步骤和方法。对教材中的大多数习题都给出参考解答。全书共分10章，和《人工智能教程》的内容相对应。
　　 　　《人工智能教程学习指导与习题解析》可作为高等学校计算机科学与技术专业及其相关专业本科生或硕士研究生学习\"人工智能原理\"课程

    本书中，作者描述了有关自然和人工系统中的适应问题背后隐藏的规律性及其理论。从生物系统到经济系统，本书建立起统一的适应性系统的理论框架，展示了如何让计算机程序自发进化的遗传算法，进一步又用严格的数学定理揭示了算法背后的理论本质。

本书对自然计算、机器学习、图像自动理解与解译三个前沿领域进行了详细的论述。主要内容包括进化计算、人工免疫系统、量子计算智能、多智能体系统、进化多目标优化、核机器学习、流形学习与谱图学习、集成学习、非线性逼近理论、多尺度几何分析、多尺度变换域图像感知与识别、图像的高维奇异性检测、图像去噪的阈值方法、SAR图像理解与解译。
　　本书着重对上述领域的国内外发展现状进行总结，阐述作者对相关领域未来发展的研究与思考。本书可以作为计算机科学、信息科学、人工智能自动化技术等领域从事自然计算、机器学习、图

本书共分10章，介绍了控制系统的一般概念、数学模型、线性系统的时域分析、根轨迹法、线性系统的频域分析、控制系统的综合与校正等内容。

本书重点讲述经典控制理论的基础知识及应用，并对现代控制理论作了简要介绍。全书共分十章，包括：拉普拉斯变换、控制系统的数学模型、时域响应及误差分析、频域响应分析等内容。

本书是普通高等教育“十一五”国家级规划教材。本书强调基本概念、基本理论和基本分析方法，采用MATLAB语言分析和设计系统，内容简练，例、习题丰富，书末有自动控制原理实验测试方法。 修订版主要特点：（1）不求理论体系的完整性，而注重读者利用教材中基本方法去解决一些非自动化类专业中一些实际工程应用问题的能力；（2）举例和习题的选编都贯彻了“少而精”的原则；（3）编写了“教学要求”和“自动控制原理”实验测试方法，有利于课堂教学和实践环节教学。本书可作为非自动化专业的本科生、专科生教材。