《证据网络推理学习理论及其应用》提出并建立了一套完整的证据网络理论和方法体系，对证据网络的定义、结构建模、参数表示、不同参数模型下的推理及证据网络参数和结构学习的相关理论和方法展开了深入论述。《证据网络推理学习理论及其应用》共分为7章，内容包括：不确定性建模理论，不确定性推理方法，证据网络提出的价值与意义，证据网络模型的基本概念、特点、关键要素和建模流程，证据网络的结构与参数，证据网络的推理问题，不同参数模型下的推理策略与算法，证据网络参数学习模型与计算方法，证据网络信度规则模型库结构学习，以及相关应用研究等。《证据网络推理学习理论及其应用》主要面向管理科学与工程、控制科学与工程、信息技术等领域的学者及研究生，也可供相关领域的研究人员阅读参考。
哈姆迪A塔哈撰写的《运筹学导论》是关于运筹学的非常优秀的基础教材，自初版以来，经过多次修订与扩充，如今已推出第9版。第9版的主要特色在于：（1）重视运筹学基本知识的讲解，但对一些问题也作了较深入的分析，以满足不同读者的需要。（2）突出实用性。各章通过实践问题的求解来导出运筹问题的数学模型，这既凸显出该运筹问题的实际背景，也便于读者学习如何进行建模。（3）计算方法与软件相结合。全书使用教学辅助软件TORA、软件包Excel及AMPL等，读者可以利用这些软件工具对所学的模型和计算方法进行计算和检验。 由于原书篇幅宏大，英文版分成基础篇和提高篇两册出版，每册可用作一个学期的教材。
本书系统介绍了预测信息组合技术、预测方法组合技术、预测结果组合技术以及组合预测的基本理论，回答了为什么要进行组合预测、什么时候进行组合预测、怎样实现组合预测等具有重要实践意义的问题，是一部现代组合预测理论和方法的集大成之作。
《美国MCM/ICM竞赛指导丛书：美国大学生数学建模竞赛题解析与研究（辑）》是以美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM）赛题为主要研究对象，结合竞赛特等奖的论文，对相关的问题做深刻细致的解析与研究。本辑针对2007年及2008年MCM/ICM竞赛的6个题目：冰盖融化问题、数独谜题生成问题、医疗评估问题、选区划分问题、飞机就座问题以及肾移植问题进行了解析与研究。
本书介绍了Patran 2010软件的基本操作以及Nastran2010的求解分析，全书共分为19章。第l章简介MSC公司以及Patran和Nastran的基本功能；第2章简介使用Patran建模和Nastran分析的过程；第3章介绍使用Patran建立几何模型；第4章介绍使用Patran进行有限元网格划分；第5章介绍材料属性；第6章单元属性：第7章介绍工况及边界条件；第8章介绍了如何进行分析控制；第9章介绍分析结果后处理。0章至19章是实例章，涵盖了使用Nastran分析的主要分析类型，其中0章介绍基本使用实例；第ll章介绍静力学分析；2章介绍屈曲分析；3章介绍模态分析；4章介绍瞬态响应分析；5章介绍频率响应分析；6章介绍响应分析；7章介绍非线性分析；8章介绍结构拓扑优化；9章介绍热传导分析。对所有实例的操作步骤都提供了详细的文字和图例说明，以便于读者学习掌握。 本书适合于高等院校研究生作为计算机
本书共分17部分，介绍了完全信息博弈、混合策略均衡、完全信息展开型博弈：理论；联盟博弈及其核心、完全信息展开型博弈：延伸与讨论、不完全信息展开型博弈、演化均衡等内容。本书对博弈论进行了严谨而又通俗的介绍，是适用于高年级本科生和研究生的入门。
本书介绍了Patran 2010软件的基本操作以及Nastran2010的求解分析，全书共分为19章。第l章简介MSC公司以及Patran和Nastran的基本功能；第2章简介使用Patran建模和Nastran分析的过程；第3章介绍使用Patran建立几何模型；第4章介绍使用Patran进行有限元网格划分；第5章介绍材料属性；第6章单元属性：第7章介绍工况及边界条件；第8章介绍了如何进行分析控制；第9章介绍分析结果后处理。0章至19章是实例章，涵盖了使用Nastran分析的主要分析类型，其中0章介绍基本使用实例；第ll章介绍静力学分析；2章介绍屈曲分析；3章介绍模态分析；4章介绍瞬态响应分析；5章介绍频率响应分析；6章介绍响应分析；7章介绍非线性分析；8章介绍结构拓扑优化；9章介绍热传导分析。对所有实例的操作步骤都提供了详细的文字和图例说明，以便于读者学习掌握。 本书适合于高等院校研究生作为计算机
《谁排 ?:关于评价和排序的科学》是关于评分和排名科学的著作。它是搜索排序姊妹篇的第二本。主要内容有：排名概述、梅西法、科利法、基纳法、埃洛体系、马尔可夫法、攻防评分法、基于重新排序的排名方法、分差、用户偏好评分、处理平局、加入权重、“假如……会怎样”的问题与敏感性、排名聚合、比较排名的方法、数据等。《谁排 ?:关于评价和排序的科学》可作为数学、计算机、网络技术、管理学和数据科学等专业的参考书，也可作为教材使用。
本书共分17部分，介绍了完全信息博弈、混合策略均衡、完全信息展开型博弈：理论；联盟博弈及其核心、完全信息展开型博弈：延伸与讨论、不完全信息展开型博弈、演化均衡等内容。本书对博弈论进行了严谨而又通俗的介绍，是适用于高年级本科生和研究生的入门教材。
《马尔可夫决策过程理论与应用》从马氏决策的一般理论出发，介绍了马氏决策的基本概念，给出了决策过程的表述方法并介绍了不同准则条件下的基本理论，还给出了作者对一些实际问题的研究心得，为读者提供参考. 《马尔可夫决策过程理论与应用》在《实用马尔可夫决策过程》一书的基础上增加了 Bandit 过程、部分可观察过程、软件可靠性建模分析以及大规模计算方法等章节，为读者提供更为宽阔的视野.
如何提高非线性非高斯动态系统的状态估计和预测的精度是系统辨识、适应控制、模式识别、无线传感网络、通信、经济等领域中都会遇到的问题。粒子滤波提供了解决这一问题的采样递推方法。本书结合作者自身的相关研究工作，全面系统地介绍了粒子滤波的主要概念、基本原理、典型算法、应用技术以及国际上有关研究的新成果和新动向。全书可分为理论篇(包含～4章)和应用篇(包含第5～7章)。章为绪论。第2章给出了动态系统常用的几种滤波方法，主要分析滤波方法的思想，不对算法的适用性进行讨论。第3章介绍了采样与粒子滤波方法，这是一种基于采样滤波思想的Monte—Carlo贝叶斯估计算法，本章还重点介绍算法如何利用序列重采样实现状态递推估计。第4章讨论了粒子滤波算法的改进算法．主要包括针对重采样过程改进算法和针对似然函数选取的改进算法。
离散事件系统是指其状态变量只在某些离散时间点上发生变化的系统。大多数离散事件系统本质上属于人造系统，即包含人为规则或人为机制的“非物理型”系统。 本书共12章。章概述，从概念上讨论DEVS的内涵及其特征；第2章通过三个简单的实例讨论了DEVS建模与仿真的各个步骤，以便读者了解DEVS建模与仿真的基本要素，还对目前流行的离散事件系统建模与仿真软件进行了介绍；第3章介绍主要的数学基础，即概率论与数理统计的基本知识；第4章介绍变量建模及其检验方法；第5章介绍仿真中产生变量的方法和技术；第6章从系统角度讨论建模与仿真问题；第7章对四类策略，即事件调度法、活动扫描法、三阶段法，以及进程交互法，分别进行了规范化讨论；第8章讨论了单系统仿真运行结果分析及实验设计技术；第9章讨论多系统比较技术，还介绍了基于仿真的优
《谁排 ?:关于评价和排序的科学》是关于评分和排名科学的著作。它是搜索排序姊妹篇的第二本。主要内容有：排名概述、梅西法、科利法、基纳法、埃洛体系、马尔可夫法、攻防评分法、基于重新排序的排名方法、分差、用户偏好评分、处理平局、加入权重、“假如……会怎样”的问题与敏感性、排名聚合、比较排名的方法、数据等。《谁排 ?:关于评价和排序的科学》可作为数学、计算机、网络技术、管理学和数据科学等专业的参考书，也可作为教材使用。
本书共分17部分，介绍了完全信息博弈、混合策略均衡、完全信息展开型博弈：理论；联盟博弈及其核心、完全信息展开型博弈：延伸与讨论、不完全信息展开型博弈、演化均衡等内容。本书对博弈论进行了严谨而又通俗的介绍，是适用于高年级本科生和研究生的入门教材。
《谁排 ?:关于评价和排序的科学》是关于评分和排名科学的著作。它是搜索排序姊妹篇的第二本。主要内容有：排名概述、梅西法、科利法、基纳法、埃洛体系、马尔可夫法、攻防评分法、基于重新排序的排名方法、分差、用户偏好评分、处理平局、加入权重、“假如……会怎样”的问题与敏感性、排名聚合、比较排名的方法、数据等。《谁排 ?:关于评价和排序的科学》可作为数学、计算机、网络技术、管理学和数据科学等专业的参考书，也可作为教材使用。
模糊聚类分析作为模式识别的一个重要分支广泛地应用于计算机科学、生命和医学科学、社会科学、工程学等领域．本书介绍了聚类分析的基本概念、算法及存在的主要问题．着重对一类重要的模糊聚类算法——fcm类算法进行了系统的分析，在原型初始化、噪声敏感性、多尺度结构、核函数、聚类有效性、聚类趋势、目标函数优化方法等方面进行系统的研究，提出了相应的改进模型，并论证了基于核函数的fcm类算法的收敛性定理，进一步完善了算法的理论基础． 《模糊聚类算法及应用》可供从事模式识别教学、研究的师生、学者阅读，也可以为从事数据挖掘、图像分割等相关技术人员提供参考．
作为一本提供给学习博弈论的读者释疑和解题的教学辅导书，本书主要内容由三部分组成：（1）要点。要点部分全面归纳了非合作博弈（包括完全信息静态、完全信息动态、不完全信息静态、不完全信息动态四种类型）的基本概念、基本理论与基本方法。（2）注释。注释部分对要点涉及的概念和理论的内涵、解题的方法与结果所作的不同层次、不同角度的阐述。（3）例题和类题。例题汇编了非合作博弈的诸多题型，并给出详尽而多样的求解过程；类题是留给读者练习之用，在各章最后一节给出各类题的详细解答。 本书除作为高等院校博弈论课程的教学辅导书之外，也可用于经管及相关专业的本科生、研究生自学或参考；同时，对博弈论感兴趣的不同专业领域的读者也可将其作为参考书使用。
离散事件系统是指其状态变量只在某些离散时间点上发生变化的系统。大多数离散事件系统本质上属于人造系统，即包含人为规则或人为机制的“非物理型”系统。 本书共12章。章概述，从概念上讨论DEVS的内涵及其特征；第2章通过三个简单的实例讨论了DEVS建模与仿真的各个步骤，以便读者了解DEVS建模与仿真的基本要素，还对目前流行的离散事件系统建模与仿真软件进行了介绍；第3章介绍主要的数学基础，即概率论与数理统计的基本知识；第4章介绍变量建模及其检验方法；第5章介绍仿真中产生变量的方法和技术；第6章从系统角度讨论建模与仿真问题；第7章对四类策略，即事件调度法、活动扫描法、三阶段法，以及进程交互法，分别进行了规范化讨论；第8章讨论了单系统仿真运行结果分析及实验设计技术；第9章讨论多系统比较技术，还介绍了基于仿真的优
如何提高非线性非高斯动态系统的状态估计和预测的精度是系统辨识、适应控制、模式识别、无线传感网络、通信、经济等领域中都会遇到的问题。粒子滤波提供了解决这一问题的采样递推方法。本书结合作者自身的相关研究工作，全面系统地介绍了粒子滤波的主要概念、基本原理、典型算法、应用技术以及国际上有关研究的新成果和新动向。全书可分为理论篇(包含～4章)和应用篇(包含第5～7章)。章为绪论。第2章给出了动态系统常用的几种滤波方法，主要分析滤波方法的思想，不对算法的适用性进行讨论。第3章介绍了采样与粒子滤波方法，这是一种基于采样滤波思想的Monte—Carlo贝叶斯估计算法，本章还重点介绍算法如何利用序列重采样实现状态递推估计。第4章讨论了粒子滤波算法的改进算法．主要包括针对重采样过程改进算法和针对似然函数选取的改进算法。
本书系统介绍了预测信息组合技术、预测方法组合技术、预测结果组合技术以及组合预测的基本理论，回答了为什么要进行组合预测、什么时候进行组合预测、怎样实现组合预测等具有重要实践意义的问题，是一部现代组合预测理论和方法的集大成之作。
《谁排 ?:关于评价和排序的科学》是关于评分和排名科学的著作。它是搜索排序姊妹篇的第二本。主要内容有：排名概述、梅西法、科利法、基纳法、埃洛体系、马尔可夫法、攻防评分法、基于重新排序的排名方法、分差、用户偏好评分、处理平局、加入权重、“假如……会怎样”的问题与敏感性、排名聚合、比较排名的方法、数据等。《谁排 ?:关于评价和排序的科学》可作为数学、计算机、网络技术、管理学和数据科学等专业的参考书，也可作为教材使用。
离散事件系统是指其状态变量只在某些离散时间点上发生变化的系统。大多数离散事件系统本质上属于人造系统，即包含人为规则或人为机制的“非物理型”系统。 本书共12章。章概述，从概念上讨论DEVS的内涵及其特征；第2章通过三个简单的实例讨论了DEVS建模与仿真的各个步骤，以便读者了解DEVS建模与仿真的基本要素，还对目前流行的离散事件系统建模与仿真软件进行了介绍；第3章介绍主要的数学基础，即概率论与数理统计的基本知识；第4章介绍变量建模及其检验方法；第5章介绍仿真中产生变量的方法和技术；第6章从系统角度讨论建模与仿真问题；第7章对四类策略，即事件调度法、活动扫描法、三阶段法，以及进程交互法，分别进行了规范化讨论；第8章讨论了单系统仿真运行结果分析及实验设计技术；第9章讨论多系统比较技术，还介绍了基于仿真的优
