《现代控制理论基础与应用》的内容阐述循序渐进，富有启发性；论证与实例配合紧密，可读性好。
　　《现代控制理论基础与应用》以状态空间法为基础阐述了现代控制理论的基本原理及其分析和综合方法。
　　《现代控制理论基础与应用》共7章，内容包括控制系统的状态空间描述、线性系统的运动分析、控制系统的能控性和能观性、李雅普诺夫稳定性分析、线性系统的状态综合及倒立摆应用实例。
　　同时，《现代控制理论基础与应用》还适当介绍了相关内容的MATLAB仿真求解方法，以加深对相

本书系统地介绍了现代控制理论的基本理论和方法。全书共分8章，主要包括绪论、控制系统的状态空间描述、线性控制系统的运动分析、线性控制系统的能控性和能观性、控制系统的李雅普诺夫稳定性分析、状态反馈和很优控

本书是针对高等工科院校控制类专业学科本科生和非控制类学科研究生的现代控制理论基础课程需要而编写的。本书针对现代控制理论的基本内容作了全面系统、深入浅出的阐述，内容包含了线性系统理论、最优控制理论、最优估计理论、系统辨识理论、自适应控制理论和变结构控制理论等六大部分。内容取舍上不仅注重于基础和工程实用性，同时每部分章节均配有一批应用实例和思考题，使学生在学习专业理论知识的同时，能够熟练掌握和应用相关的基本知识。此外,为了便于掌握,本书还在附录中列出了矩阵微分法、矩阵求逆引理、矩阵许瓦茨不

本书力求结合工程背景和物理概念，从统一的角度由浅入深地阐述基于状态空间法和多变量频域法的线性多变量系统建模、分析及设计方法。全书共8章，主要内容包括系统的传递函数矩阵描述、矩阵分式描述、状态空间描述和多项式矩阵描述及其相互联系，系统运动的定量分析和系统结构性质（能控性、能观测性、稳定性）的定性分析，传递函数矩阵和多项式矩阵描述的实现，多变量反馈控制系统基于状态空间模型的时域综合方法和基于多项式矩阵理论的复频域综合方法。 本书注重理论联系实际，尝试避免“引理—定理—证明—推论”的写作模式，在

本书是按照教育部自动化类专业本科教学大纲编写的。全书共分为8个章节，内容囊括了系统的状态空间模型、状态方程的解、系统的能控性与能观测性、动态系统的稳定性分析、极点配置与观测器设计、控制、自适应控制、状态解耦及智能控制，另外，增加了增加了名校历年考研真题及解读。本书在选材上，力图内容全面，重点突出，讲明基本概念和方法，尽量减少繁琐的数学推导，主要章节给出一些结合工程应用的例题的仿真视频二维码，和历年考研试题精选与解读的视频的二维。另外配合各章内容给出了MATLAB软件的开发程序。附带改进的有动画课

本书是作者在相关教材基础上，结合厦门大学自动化专业十余年的教学实践，进一步加工整理而成。本书分状态空间方法基础、线性状态方程的解、系统的可控性和可观测性、时不变动态系统的分解与实现、运动的稳定性和系统的状态反馈与观测器等模块，主要介绍线性系统理论的基本内容和方法，包括系统状态空间描述，线性系统分析与状态反馈综合。系统分析部分介绍定量运动分析，以及定性的能控性/能观测性分析和稳定性分析，状态反馈综合介绍极点配置问题、跟踪问题、解耦问题和状态观测器设计。?

　　《模式识别基础理论及其计算机视觉应用/高等学校智能科学与技术专业系列教材》系统地介绍了模式识别的基本原理及其在计算机视觉中的具体应用。本书内容包括模式识别与计算机视觉概述、分类器、神经网络分类器、聚类分析、蚁群和粒子群聚类算法、时序模型、图像匹配、图像分类与分割以及视频动作识别等。
　　《模式识别基础理论及其计算机视觉应用/高等学校智能科学与技术专业系列教材》可作为信息科学、计算机科学、计算机应用、模式识别、人工智能等学科大学本科生或研究生的专业教材， 也可供计算机视觉、模式识别技术应

本书的目的是考虑大型且具有挑战性的多阶段决策问题，这些问题原则上可以通过动态规划和最优控制来解决，但它们的精确解决方案在计算上是难以处理的。本书讨论依赖于近似的解决方法，以产生具有足够性能的次优策略。这些方法统称为增强学习，也可以叫做近似动态规划和神经动态规划等。
本书的主题产生于最优控制和人工智能思想的相互作用。本书的目的之一是探索这两个领域之间的共同边界，并架设一座具有任一领域背景的专业人士都可以访问的桥梁。

本书主要介绍了模式识别的相关内容，涉及模式识别的基本概念、聚类分析、线性判别函数、贝叶斯分类器、特征选择和提取、非参数模式识别方法、神经网络模式识别方法、模糊模式识别方法、句法模式识别方法，以及新型模式识别方法，如决策树方法、支持向量机方法、粗糙集方法等一些基本方法，并介绍了基于遗传算法、模拟退火算法和禁忌搜索算法进行特征选择的基本思想。书中算法采用MATLAB语言描述，便于读者编程实验。

本书围绕复杂多组分体系分析这一现代分析科学实践中具有代表性的核心问题，主要阐述和讨论了化学模式识别研究过程中涉及的相关理论基础、方法、原理和实际应用。