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能力核心的计算机网络技术专业中高职衔接课程体系的构建与实践(修订版)
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复杂工业过程控制研究集中在实现产品质量、生产效率和能耗等运行指标的均值或方差优化控制,这要求过程运行指标在统计意义上是高斯的。然而,许多实际工业过程具有明显的非高斯随机动态特性,使得运行指标并不能满足高斯假设。本书总结了作者近年来复杂非高斯工业过程的建模、控制及优化方面的研究成果,主要内容包括基于几何分析双闭环迭代学习控制的复杂非高斯工业过程随机分布控制、基于非线性预测PDF控制的非高斯工业过程随机分布控制、非高斯工业过程的多目标非线性优化控制、基于运行目标函数概率分布形状的工业过程随机优化等方面理论和应用研究。

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随着信息、互联网、社交媒体、卫星定位、基于位置的服务(Location Based Services,LBS)等技术的发展,轨迹数据领域迎来了大数据时代。在轨迹大数据背景下,轨迹数据分析的关注度得到持续攀升,它能够借助移动对象的时空特征和移动行为信息发现新知识和模式,从而为智慧城市计算与服务、交通管理与规划、物流管理、智能制造、旅游路径推荐、自然灾害预测与预警、疫情传播监测等诸多领域提供决策支持与服务。本书以轨迹数据相关分析及挖掘技术为主要研究对象,针对轨迹大数据背景下轨迹数据的特征及分析需求,对数据噪声处理、特征提取、相似性度量、参数依赖及复杂轨迹聚类等问题开展了深入研究。



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