本书从稀疏诊断的角度出发，针对现有特征辨识技术：匹配滤波策略和智能学习策略的不足，介绍了结构化稀疏学习诊断理论的基本原理与核心的技术。通过从一维结构化稀疏：加权协同稀疏结构、非负有界稀疏结构；过渡到二维结构化稀疏：非局部协同稀疏结构、自相似加权稀疏秩结构、广义稀疏协同结构，建立一系列具体的结构化稀疏学习诊断模型，实现了不同问题的有效诊断。并结合风电装备特征辨识和航空发动机齿轮毂裂纹诊断两个案例证明所阐述的结构稀疏诊断新理论的可行性。

本书针对高性能高分子材料的组成、结构与性能特点，结合表征新设备和前沿性新技术和新方法，在传承经典理论及已有相关书籍的基础上突出现代分析测试技术方法的特点，从高性能高分子材料的化学成分组成、结构与性能方面，结合相关的分析测试仪器设备和典型的高性能塑料、纤维和橡胶材料表征方面的分析测试数据，分章节进行逐条编著。

本书基于作者近二十年在油气田污染控制相关理论和技术方面的研究工作，详细介绍油气田开发过程中的环境污染治理现状和复合型污染特征，深入阐述多重物化-生物工程耦合技术的原理，并列举了多重物化-生物工程耦合技术在油气田污染控制工程中的应用实例。

雷达测雨技术在气象灾害预警预报方面有着悠久的研究应用历史，雷达技术必将引领水文学的下一次技术革新，多频率航空、星载及地面雷达对水圈多要素的全方位持续观测将深刻影响水文学理论、原理及模型技术革新。本书从雷达在水文学中的运用入手，重点介绍了天气雷达降水估测技术，并详细阐述了其在山洪灾害高精度监测与预报方面的应用。本书首章主要论述雷达基本原理，由于基于原始雷达信号实现准确降水估测需要经过复杂的处理过程，故本书采用了第二至五章的篇幅详细介绍雷达定量降水估测技术，并通过最后三章介绍了雷达技术在水循环要素观

电化学储能主要通过不同材料间的可逆电化学反应实现电能与化学能的相互转化，通过储能器件完成能量储存、释放与管理。掌握电化学储能理论知识和关键科学问题对基础研究和应用推广具有重要意义。本书系统阐述了电化学储能器件的种类、发展历史、工作原理、性能特点和基本概念，重点突出近些年来新发展的钠离子、钾离子电池储能体系，探讨了正极材料、负极材料、液态电解质、固态电解质和非活性材料的制备方法，理化性质及对电化学储能器件的影响。探讨大数据+机器学习开发新型储能材料的方法与研究进展。本书汇聚了国内外研究者的最新科研

本书是“全国大学生数学竞赛丛书”中的一本,由佘志坤主编,全国大学生数学竞赛命题组编.全书分上、下两册,本书为上册,共7章,内容包括Euclid空间,极限与连续,微分,级数,Riemann积分、曲线积分及曲面积分,反常积分及含参变量积分,综合与拓展.附录给出了竞赛试题中一些概念的约定.书中以二维码的形式链接了竞赛讲解视频、拓展训练及参考解答.全部内容均由命题组专家精心选材和编写,题型丰富,内容充实,充分体现了数学竞赛的综合性、高阶性、创新性与挑战性等特点.

颗粒群平衡方程是统计物理的基本方程之一，在科学和工程领域有广泛的应用。渐近条件下，方程中的颗粒数密度函数可分解为两个函数的乘积，一个是颗粒粒度分布的矩函数，另一个是自保形分布函数。本书以于明州和林建忠提出的泰勒展开矩方法和笔者发展的迭代的直接数值模拟方法为工具，分别求得了矩函数的渐近解和自保形分布函数的不变解，并建立了二者之间的一一对应关系，为分析颗粒群平衡方程的数学性质和物理特征奠定了基础。本书通过对这些基础理论进行总结和归纳，辅以MATLAB语言的源程序，希望它们为工程应用提供范例和指导作用

本书以海洋地理信息为切入点，结合海洋环境应用方向，创新提出"数据-模型-知识"三元一体的共享与互操作新型技术体系，按照"数据标准统一、模型开源开放、知识动态互联"技术路线，开展以《通用海洋测绘数据模型》（S-100标准）为核心的海洋地理信息全空间数据模型构建方法研究，提出全球多尺度地理网格剖分HYGrid模型，构建海洋环境知识图谱并实现基于知识图谱的海洋环境信息检索和与智能推荐。本书提出的"数据-模型-知识"三元一体的共享与互操作新型技术体系，为实现"数据、模型、知识"的关联集成提供了理论框架，

本书结合作者近几年的研究成果，主要介绍人工蜂鸟算法和蝠鲼觅食优化算法的提出、改进及其工程应用，内容包括：人工蜂鸟算法，包括算法提出的灵感、步骤、数学模型、性能测试及其工程应用等；人工蜂鸟算法的改进及其工程应用，从运用切比雪夫混沌映射进行初始化来提高求解的精度和引导觅食时加入莱维飞行，使得算法避免过早收敛和具有良好的稳定性两个方面对人工蜂鸟算法进行改进，改进后的算法应用在抽水蓄能机组调节系统非线性模型参数辨识中，并取得了比较好的效果；蝠鲼觅食优化算法，包括算法提出启发、步骤、数学模型、性能测试及其

群决策理论的研究源于对社会选举制度的规则及其方法的探索，群决策要求决策者对最终决策方案达成一致，即共识决策。共识达成过程就是专家之间不断研讨修正自己的偏好意见最终达成一致意见的过程。目前，大多数研究自动修正专家的所有偏好。从数学的角度来说，这样能很快地达成共识，而且共识收敛，是一种理想状态。但在实际共识达成过程中，专家并不能完全按照同一个规律来修正自己的所有偏好，这同时扭曲了专家的原始判断。本书详细介绍群决策共识达成过程中局部调整意见的理论与方法，不仅尽可能保护专家原始判断，而且能按照专家的意愿