本书共分为七章。第一章为采样控制理论基础，由于现代控制理论同时处理连续和离散系统，这里介绍离散系统的研究工具和分析方法，第二章为控制系统的状态空间模型，介绍线性定常系统的状态空间描述方法，讨论了状态空间模型的基本概念、建立方法及线性非奇异变换方法，第三章为线性系统的运动分析，介绍线性定常系统状态方程的求解方法以及状态转

平均场随机线性二次最优控制与时间不一致的随机线性二次最优控制是控制界研究的热点问题。本书针对平均场控制中定号与不定号、有限与无限时域等不同情形，提出了基于算子理论、Riccati方程及其推广的系统方法，刻画了最优控制的存在性、唯一性及解析形式；进而探讨了非指数折扣、非线性期望与时间依赖性等因素导致的时间不一致性问题，引

本书以Python语言为基础，深入浅出地讲解了模式识别的基本概念、算法原理和实现方法，主要包括监督学习和非监督学习两大类模式识别方法，并详细介绍了多种经典算法，如K近邻、逻辑回归、支持向量机、决策树、集成方法、多层感知器、K-means和Apriori算法等；涵盖了数据处理、数据降维、时间序列模型、深度学习和AutoM

本书内容介绍控制论的发展、工程应用中的问题及其目标安排。首先，探讨了控制器开发流程，涵盖控制系统设计、模型开发、快速原型等内容，并详细讨论了系统模型与表达，包括模型降阶、线性模型簇等。然后，介绍了M序列系统辨识的原理和应用案例，尤其是在燃料电池空气供应系统中的应用。并对开环频率校正、PID控制、串级控制、内模控制等策略

本书主要介绍最优控制设计及应用，内容包括：最优控制器设计，不可测扰动补偿器设计和可测扰动前馈控制器设计；多变量耦合系统解耦设计和多约束系统最优控制设计；最优控制应用方式和原则，以及最优控制在循环流化床锅炉控制系统和空间飞行器控制系统中的应用。本书提供的最优控制算法简单，物理概念清晰，适合工程应用，可以作为控制系统设计专

本书以线性系统为研究对象，对线性系统的时域理论进行了全面的论述。主要内容包括系统的数学描述、线性系统的运动分析、线性系统的能控性和能观测性、传递函数矩阵的状态空间实现、系统运动的稳定性、线性系统的状态反馈与状态观测器等。

本书主要阐述了现代控制理论的基本知识和分析设计方法，全书共9章，重点介绍了控制系统状态空间描述、系统定量分析(状态方程的解)、系统的定性分析(可控性、可观性、李雅普诺夫稳定性)、系统的综合(状态反控制馈与状态观测器)、离散系统分析、非线性系统分析以及最优控制等内容。

本书通过通俗易懂的方式，引导读者掌握模式识别的核心概念，摒弃传统教材中复杂的公式和抽象理论，借助日常生活中的实例，将模式识别的原理直观地展现给读者，使其在轻松阅读中深入理解并掌握这门学科。此外，本书精心选取了大量贴近实际的案例和应用场景，生动展示了模式识别在解决现实问题中的应用价值。通过这种理论与实践紧密结合的讲解方式

本书为全国电力行业十四五规划教材。本书是针对应用型本科及各类成人高等教育而编写的。为了简单明了地表述现代控制理论的基本概念，本书仅以线性定常系统作为讨论对象。本书主要介绍了线性控制系统的状态空间描述、线性控制系统的状态空间分析、线性控制系统的能控性和能观性、控制系统的稳定性分析以及状态反馈和状态观测器。本书可作为自动化

本书为电力行业“十四五”规划教材。本书从一个最简单的水果识别的例子开始，引出最近邻法和最小距离分类法，用最简单的方法进行分类原理说明，之后展开模式识别算法的讲解，主要包括贝叶斯决策方法、近邻法、线性判决方法、非线性判决方法、聚类分析、特征选择与提取、神经网络、支持向量机、深度学习。