随着计算科学的快速发展，人工智能已为我们大家熟知。2017 年国务院正式印发《新一代人工智能发展规划》，明确了人工智能的国家战略地位，关于人工智能的科普、技术普及读物也已出现，但符合少年儿童认知的人工智能科普读物却一直是个空白。本书是面向少年儿童的人工智能科普读物，用轻松有趣的笔触和明确简洁的形式介绍人工智能的历史、现状及未来。 本书写给6 岁以上、13 岁以下的青少年读者，深入浅出地介绍了人工智能的发展历史、人工智能的主要研究方向、技术实现流程及人工智能与未来社会的关系探索等。本书从科普和青少年教育的角度出发，培养孩子们对人工智能乃至新科技的认知，目的是让孩子们了解人工智能知识，建立正确的科技价值观和科学的方法论，为将来人工智能的研究和应用做好准备。

本书系统地介绍了智能故障诊断理论、技术及应用，从基于数学模型故障诊断方法延伸到基于神经网络故障诊断方法。全书共９章，主要包括智能故障诊断成果的综述及其未来发展展望，航天器在轨故障分析，系统故障的模型化，故障可检测性，故障的统计检测原理，基于数学模型的故障诊断原理，基于神经网络的故障诊断方法，基于模糊神经网络的故障检测阈值设计和故障诊断方法，基于小波神经网络的故障诊断方法等。此外，本书附有MATLAB程序代码，方便读者进行学习和研究扩展。本书各部分内容相互渗透、自成体系，有助于读者掌握智能故障诊断技术的本质。 本书可以作为高等院校控制工程、信息工程及相关专业的本科生和研究生教材，也可作为从事故障诊断理论及工程应用研究的相关技术人员和高校师生学习的参考用书。

神经网络和模糊推理之间的相似性和互补性是其进行融合的基础。在众多的信息融合方法中，神经网络和模糊推理的信息融合理论方法更是备受世界各国科研工作者的关注。本书针对神经网络和模糊推理信息处理与控制领域中信息处理理论方法现状，着重研究神经网络与模糊推理之间的信息融合关系以及通过其互补性质的相互渗透和促进所形成的智能信息融合处理结构与算法及其在热能工程、动力工程、采矿工程和安全工程上的工程应用。 《神经网络模糊推理智能信息融合及其工程应用》的读者以控制理论与控制工程、热能工程、动力工程、采矿工程和安全工程等领域的科研工作者与工程技术人员为主；也可供各高等院校以上相关领域的教师、研究生参考。

《基于微粒群的神经网络预测控制理 论及应用》从预测控制和微粒群优化算法的基本概念 出发，重点论述了基于微粒群的 神经网络预测控制方法和预测模型，并针对多目标微 粒群优化算法进行了深入探讨。 在此基础上，针对具体的实际问题，给出了多个算例 ，进而说明基于微粒群的神经 网络预测控制算法在非线性系统辨识和预测控制研究 中的应用。 《基于微粒群的神经网络预测控制理论及应用》 可供从事神经网络、智能优化算法和预测控制等方面 的高校师生和科研工 作者参考，同时也可以为从事石油、冶金、化工、航 空、航天以及过程控制等领域 的工程技术人员提供帮助。

《控制系统的MATLAB仿真与设计》以MATLAB 7.1为仿真平台，系统地介绍了控制系统分析、设计及仿真的基本概念、原理和方法，全书共分十四章，主要包括：MATLAB基础，数据结构，可视化，程序设计，数值和符号计算，控制系统的分析和设计，控制系统仿真及应用等内容。同时，为了帮助读者进一步掌握本书内容，在附录中可查阅相关的MATLAB命令和函数库。 《控制系统的MATLAB仿真与设计》可作为自动化、电子信息等工科电气信息类本科专业“MATLAB语言及应用”基础课程教材，也可作为高年级学生“控制系统CAD与仿真”专业课程教材，同时适于作为“系统建模与仿真”课程参考教材，还适于作为自动控制原理、现代控制理论、系统工程等相关课程的辅助教材，也可作为工程技术人员的参考用书。

本书以神经网络为主线，穿插于智能控制系统各个环节，重点介绍神经网络智能控制在理论研究和工程应用中的一些新进展。全书着眼于神经网络理论、预测控制理论、非线性动力系统理论和新兴的复杂网络理论等诸多学科的交叉，在神经网络智能控制系统的框架体系下，结合国际国内的研究进展，将作者与其合作研究者们多年来在神经网络建模、预测、控制、混沌化以及复杂网络领域所取得的一系列*的研究成果有机地融合在一起。 本书第1章全面系统地回顾了神经网络智能控制的理论研究和应用进展；第2章介绍本书所需要的基础知识；第3章至第6章介绍了一系列由前馈神经网络、Elman神经网络和简单递归神经网络与自校正广义预测控制相结合的各种神经网络自适应预测控制器，并有效地应用于复杂非线性系统和混沌系统的控制问题；第7章重点介绍神经网络与非

刘禹魏庆来编著清华大学出版社北京注意： 经管的书不加 课件下载 理工的书不加 课件下载 内 容 简 介人工智能技术在20世纪50年代诞生，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门综合性技术科学。人工智能技术的发展经历过数次起伏，在螺旋式上升中不断取得新的突破。人机博弈是人工智能领域的一个重要分支。近20年来，出现了多次可以称之为里程碑式的 人机大战 。本书从人机博弈几次里程碑式的事件切入，对技术发展进程中的重要人物、节点和技术突破进行详细介绍，从中梳理出人工智能研究方法论的演进，并对人工智能技术未来发展方向提出展望。 本书内容新颖、丰富、翔实、全面，兼具知识性、系统性、可读性与实用性，适合广大青少年、人工智能专业的师生，以及行业技术人员阅读。

本书通过讲述卡通人物小智穿越时空来到2049年，度过了一段奇妙而有趣经历的方式，将晦涩难懂的人工智能知识通俗化和趣味化，使学生能够学习到人工智能相关知识，如神经网络、机器学习；并结合生活化场景让学生更容易理解人脸识别、语音识别、文字识别等人工智能应用。在每节课的 AI 课堂 活动中，制作图形化编程软件，通过让学生动手实践编写与课程相关的程序，培养学生的动手能力和计算思维。 本书将人工智能知识与日常生活场景相结合，使人工智能知识融入青少年能够看得见、 摸得着、听得懂的生活场景，是一本符合中小学生学习认知能力的人工智能知识科普读物。

信息爆炸的时代,海量数据特征维数高,样本数据及类别多，信息非结构化。如何从海量数据中寻找知识？ 作者利用基于序列构造神经网络的信息处理技术，把高维海量数据信息转换为神经网络的构造，有效地降低了问题规模和时间复杂度，解决传统前馈网络中固定结构神经网络难以训练和网络结构难以确定的问题,得到明显的效果。 《序列构造神经网络与多维数据分析》还将序列构造神经网络应用到房产行业,对现实房产租赁指数多维数据分析进行了探索，显示了该方法的广泛应用前景。