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本书是在《模式识别与人工智能(基于MATLAB)》的基础上写作而成，为了适应模式识别算法的新发展、满足各层次读者的学习需求，在原有基础上增加了大量新内容，包括细化各章的内容和增加三种新算法。本书广泛涉及统计学、模糊控制、神经网络、人工智能等学科的思想和理论，将模式识别与人工智能理论和实际应用相结合，针对具体案例进行算法

本书全面地介绍了基于状态空间模型的线性定常系统理论。除了运动分析、能控能观性、稳定性、反馈镇定、极点/特征结构配置、观测器设计等基础理论之外，本书首次系统性地介绍了线性系统的输入输出标准型理论，全面地解决了状态反馈极点配置、解耦控制、最小相位系统的输出反馈镇定、基于逆系统的输出跟踪、基于平坦输出的状态跟踪等问题；充分利

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本书首先介绍了与课程相关的高等数学知识，包括泛丽分析基础与最优化方法，这样做的目的是加强学生的专业基础，然后重点阐述了最优控制原理及求解方法。本书的主要内容包括变分法、极大(小)值原理线性二次型最优控制、动态规划、近似动态规划、微分对策、H2与H∞最优控制以及随机系统的最优滤波与控制等。学生在学习本书的内容时，除了需要

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现代控制理论基础是控制类专业的一门重要的基础课程。本教材以线性系统为研究对象，对线性系统的时间域理论进行了全面的论述，主要内容包括系统的状态空间描述、线性系统的运动分析、线性系统的能控性与能观测性、系统运动的稳定性和线性定常系统的综合等。每章都配有较丰富的例题和习题，便于读者自学和练习。本教材内容突出基础性，理论讲解简

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控制理论通常处理过程的动态行为，由微分方程来进行刻画。随着计算机控制的快速普及，出现了离散事件过程和混杂过程。离散事件过程可能是展现离散行为的最简单的过程。在离散事件系统中，状态是离散的，而且状态的转移仅仅是对离散事件的响应。在离散事件过程和计算过程之间存在微小的差异，即并行与并发，也就是说，对于多数的计算性质，如顺序