《MATLAB语言与控制系统仿真》根据实际需要,系统地介绍数学软件MATLAB7.0的基本功能,包括数值计算功能、符号运算功能和图形处理功能等,在此基础上精心设计了丰富的实例,并且有一些导入案例、知识拓展和MATLAB实验,这样可以更好地拓展知识,提高读者的实践应用能力。MATLAB语言与控制系统仿真的结合,使得MAT
非结构化数据是与结构化数据相对应的概念。结构化数据具有固定的格式,看上去非常规整。与结构化数据相反,非结构化数据是指无固定格式的数据,例如,文本、网页、图像、视频、数据流、序列、社交网络、图结构等。现有数据中绝大多数数据都是非结构化数据。本书介绍了四种典型非结构化数据的分析和挖掘技术,分别是:文本数据、社交网络数据、数
本书系统地介绍了图对称性基础理论,包括基于图对称的复杂性度量模型与图距离度量模型、复杂对称网络生成模型以及基于图对称的网络约简理论等,介绍了一系列基于图对称性的应用方法,包括利用图对称实现社交网络隐私保护、利用图对称实现高效的*短路径索引与查询等。
本书主要探讨数据挖掘中的项集挖掘问题,详细介绍了频繁项集、高可用项集、最大频繁项集、频繁闭项集的定义、挖掘算法、搜索空间剪枝技术、性能优化等方面的内容。
本教材从过程装备自动控制技术的应用角度,主要介绍过程装备控制系统的基本概念,基本组成、原理及应用;常见过程参数如压力、温度、流量、液位、物质成分等的测量方法原理及所用仪器、仪表的结构;常用过程控制仪表的结构原理;以及计算机控制系统的构成原理和可编程控制器技术;典型过程装备控制系统应用实例;最后简要介绍了几种先进的过程控
本书系统地介绍了两种常用监控组态软件的主要功能及其组态方法。全书分为3篇:第1篇介绍组态技术的基础知识;第2篇介绍KingviewV6.5组态王软件的应用实例;第3篇介绍力控组态监控软件的使用方法及应用实例。本书适合作为高职高专电气自动化、机电一体化、工业机器人等机电类专业的教材,也可供中职机电类相关专业的学生学习。
《大数据分析与挖掘》主要内容包括:第1章绪论、第2章数据特征分析与预处理、第3章关联规则挖掘、第4章分类算法、第5章聚类算法、第6章分布式大数据流挖掘、第7章综合案例基于华为技术与设备。本书可作为高等院校数据科学与大数据技术、计算机科学与技术等相关专业的本科生教材。
本书主要内容包括:第1章初识Hadoop、第2章Hadoop基础、第3章Hadoop开发环境配置与搭建、第4章Hadoop分布式文件系统(HDFS)、第5章资源管理器(Yarn)、第6章MapReduce基础程序设计、第7章MapReduce程序设计、第8章分布式数据库HBase、第9章分布式数据仓库Hive、第10章
本书以Scala作为开发Spark应用程序的编程语言,系统介绍了Spark编程的基础知识。全书共7章,内容包括大数据技术概述、Spark的设计与运行原理、Spark环境搭建和使用方法、RDD编程、SparkSQL、SparkStreaming、SparkMLlib等。
非线性系统自学习最优控制:自适应动态规划方法(英文版)Self-learning optimal control of nonlinear systems