内容简介：优化问题一直是计算机科学、人工智能和管理决策等领域广泛关注的一个问题。《智能进化算法概述及应用》由浅入深地介绍了粒子群优化算法、差分进化算法、混洗蛙跳算法、人工蜂群优化算法、果蝇优化算法、人工免疫优化算法和量子衍生进化算法及其相关应用，力求帮助读者能较容易地应用智能进化算法解决相应的问题。

本教材是在充分调研了高职高专院校培养应用型技术人才的教育现状，认真研究了高职高专各专业对高等数学教学内容的需求后编写的。本教材在选材和叙述上尽量联系实际背景，注重数学思想的介绍，力求用通俗的语言及直观形象的方式引出数学概念，在叙述中尽量采用几何解释、数表、实例等形式，避免理论推导，以便于读者对概念、方法的理解。在例题和

本书是为“应用型工科”控制类相关专业学生和非控制类学科的硕士研究生学习“现代控制技术和方法”而撰写的教材｡线性系统理论是现代控制理论的基础,也是目前理论上完善､技术上成熟､工程应用广泛的内容｡本次修订除对原书第3版的部分章节内容改写外,还增写了“优控制”的有关内容

本书根据编者多年的双语教学经验编写,介绍了概率论与数理统计的基本概念、原理、计算方法,以及实际应用.在编写过程中,吸取了国内外优秀教材的优点,注重理论与实践相结合,系统性强,图例丰富,突出统计思想,着力培养学生分析问题和解决实际问题的能力.本书主要内容包括概率与随机事件、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量

本书从理论及应用角度，系统全面地介绍了经典数理统计学的基础和方法。内容包括随机事件及概率、随机变量及分布、随机变量数字特征、数理统计基础知识、参数估计、假设分析、方差分析与回归分析、Excel在数理统计中的应用等。本书以编者所授相关课程的内容为基本框架，参考国内外相关书籍和专业资料，详细讲述了数理统计的基础知识和应用，

本书共8章，分为两部分：概率论部分（第1～5章）主要讲述了随机事件、一维及多维随机变量的分布、随机变量的数字特征、大数定律及中心极限定理等内容；统计部分（第6～8章）主要讲述了区间估计与假设检验两种统计推断方法，并简单介绍了方差分析与回归分析. 本书适用于非数学类的本专科生，也可供相关工程技术人员使用.

《概率论与数理统计（第五版）/新核心理工基础教材，普通高等教育“十二五”重点规划教材》是在2014年出版的《概率论与数理统计》（第四版）的基础上修订而成的。内容包括概率论（1—5章）与数理统计（6—8章）两部分。概率论部分介绍了概率论的基本概念、随机变量（包括多维随机变量）及其分布、随机变量的数字特征、大数定理和中心极

本书是根据教育部高等学校数学与统计学教学指导委员会颁布的《本科数学基础课程教学基本要求》和卓越工程师教育培养计划的要求而编写的. 主要内容包括：随机事件与概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析和回归分析. 本书可作为卓越

本书从工程应用角度出发，以线性系统理论和最优控制为主线，介绍现代控制理论的基本方法。其中，线性系统理论部分主要阐述状态空间分析法和综合法的基本内容，包括动态系统的状态空间描述、动态系统的定量分析（状态方程的解）和定性分析（能控性、能观测性、李亚普诺夫稳定性）、动态系统的综合（状态反馈与状态观测器设计）；最优控制部分在介

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