王梓坤是我国概率论研究的先驱和主要之一，对我国的科学和教育事业做出了重要贡献。首批博士生导师，曾任北京师范大学校长，首倡在全国设立教师节。值此先生90大寿前，正式结集出版《王梓坤文集》。本卷收录王梓坤先生《概率论基础及其应用》。
严士健以“生活中知足常乐，交流间与人为善，工作上鞠躬尽瘁”作为自己为人处世的基本原则，表现出高度的社会责任感和敬业精神，他在为人为学两方面的高尚品格赢得了广泛的赞誉。 自1982年起的漫长岁月里，他担任了概率界和数学界大量繁重的社会工作，付出了艰辛的努力和大量的心血。他始终顾全大局，坚持五湖四海，坚持公正的科学立场，坚持提携年轻一代。现在处于线的许多同志，都曾得到过他的关怀和支持。所有这一切，都是有口皆碑的。这也充分体现了他强烈的社会责任感、强烈的爱国心。
本书讲解接近符合当前学生的接受能力。讲解深入浅出，语言通俗易懂，重视语言的积累，注重学习习惯的培养和学习兴趣的引导。通过对知识记忆、知识理解、解答题目等有效的指导，让学习有法可依，快速提高记忆、理解、解题能力。讲解方式灵活多样。图解式、表格式、对话式，使学生轻轻松松掌握知识，真正提高学生学习能力。
在采用优化方法解决实际工程与管理问题时，由于实际问题本身的复杂性，模型中不确定参数的可能性分布通常无法获得。《参数可信性优化方法/运筹与管理科学丛书28》基于2型模糊理论这一公理化体系，提出了当可能性分布无法获得时，如何从可变参数可能性分布这一新视角对实际决策问题进行建模，弥补了文献中基于名义可能性分布优化方法的不足。《参数可信性优化方法/运筹与管理科学丛书28》共分6章介绍参数可信性优化方法的新研究进展，包括理论基础、模型的建立与分析以及参数优化方法的应用等。
集成学习是利用多个学习机解决一个问题。聚类分析在图像识别、图像分类和信息检索等领域中有着重要的作用。《聚类集成理论与其在图像分类中的应用》由罗会兰著，系统讨论了聚类集成技术中的几个关键问题及其在图像分类中的应用，内容包括：基于数学形态学的聚类及集成；聚类集体中的差异性度量研究；聚类集体生成方法研究；一致性函数研究；利用聚类集成技术解决混合型数据聚类问题；最后，在图像分类这种特定应用情况下，提出应用聚类集成技术生成视觉词汇本集体，实现图像的特征提取和描述，有效提高了图像分类的效率与精度。《聚类集成理论与其在图像分类中的应用》可以作为计算机、自动控制及信息工程类专业的研究生课程教材，也可供从事模式识别、机器学习、图像分析等相关领域的研究人员参考。
