本書從稀疏診斷的角度出發(fā)，針對現(xiàn)有特征辨識技術：匹配濾波策略和智能學習策略的不足，介紹了結構化稀疏學習診斷理論的基本原理與核心的技術。通過從一維結構化稀疏：加權協(xié)同稀疏結構、非負有界稀疏結構；過渡到二維結構化稀疏：非局部協(xié)同稀疏結構、自相似加權稀疏秩結構、廣義稀疏協(xié)同結構，建立一系列具體的結構化稀疏學習診斷模型，實現(xiàn)了不同問題的有效診斷。并結合風電裝備特征辨識和航空發(fā)動機齒輪轂裂紋診斷兩個案例證明所闡述的結構稀疏診斷新理論的可行性。

本書針對高性能高分子材料的組成、結構與性能特點，結合表征新設備和前沿性新技術和新方法，在傳承經典理論及已有相關書籍的基礎上突出現(xiàn)代分析測試技術方法的特點，從高性能高分子材料的化學成分組成、結構與性能方面，結合相關的分析測試儀器設備和典型的高性能塑料、纖維和橡膠材料表征方面的分析測試數(shù)據(jù)，分章節(jié)進行逐條編著。

本書基于作者近二十年在油氣田污染控制相關理論和技術方面的研究工作，詳細介紹油氣田開發(fā)過程中的環(huán)境污染治理現(xiàn)狀和復合型污染特征，深入闡述多重物化-生物工程耦合技術的原理，并列舉了多重物化-生物工程耦合技術在油氣田污染控制工程中的應用實例。

雷達測雨技術在氣象災害預警預報方面有著悠久的研究應用歷史，雷達技術必將引領水文學的下一次技術革新，多頻率航空、星載及地面雷達對水圈多要素的全方位持續(xù)觀測將深刻影響水文學理論、原理及模型技術革新。本書從雷達在水文學中的運用入手，重點介紹了天氣雷達降水估測技術，并詳細闡述了其在山洪災害高精度監(jiān)測與預報方面的應用。本書首章主要論述雷達基本原理，由于基于原始雷達信號實現(xiàn)準確降水估測需要經過復雜的處理過程，故本書采用了第二至五章的篇幅詳細介紹雷達定量降水估測技術，并通過最后三章介紹了雷達技術在水循環(huán)要素觀

電化學儲能主要通過不同材料間的可逆電化學反應實現(xiàn)電能與化學能的相互轉化，通過儲能器件完成能量儲存、釋放與管理。掌握電化學儲能理論知識和關鍵科學問題對基礎研究和應用推廣具有重要意義。本書系統(tǒng)闡述了電化學儲能器件的種類、發(fā)展歷史、工作原理、性能特點和基本概念，重點突出近些年來新發(fā)展的鈉離子、鉀離子電池儲能體系，探討了正極材料、負極材料、液態(tài)電解質、固態(tài)電解質和非活性材料的制備方法，理化性質及對電化學儲能器件的影響。探討大數(shù)據(jù)+機器學習開發(fā)新型儲能材料的方法與研究進展。本書匯聚了國內外研究者的最新科研

本書是“全國大學生數(shù)學競賽叢書”中的一本,由佘志坤主編,全國大學生數(shù)學競賽命題組編.全書分上、下兩冊,本書為上冊,共7章,內容包括Euclid空間,極限與連續(xù),微分,級數(shù),Riemann積分、曲線積分及曲面積分,反常積分及含參變量積分,綜合與拓展.附錄給出了競賽試題中一些概念的約定.書中以二維碼的形式鏈接了競賽講解視頻、拓展訓練及參考解答.全部內容均由命題組專家精心選材和編寫,題型豐富,內容充實,充分體現(xiàn)了數(shù)學競賽的綜合性、高階性、創(chuàng)新性與挑戰(zhàn)性等特點.

顆粒群平衡方程是統(tǒng)計物理的基本方程之一，在科學和工程領域有廣泛的應用。漸近條件下，方程中的顆粒數(shù)密度函數(shù)可分解為兩個函數(shù)的乘積，一個是顆粒粒度分布的矩函數(shù)，另一個是自保形分布函數(shù)。本書以于明州和林建忠提出的泰勒展開矩方法和筆者發(fā)展的迭代的直接數(shù)值模擬方法為工具，分別求得了矩函數(shù)的漸近解和自保形分布函數(shù)的不變解，并建立了二者之間的一一對應關系，為分析顆粒群平衡方程的數(shù)學性質和物理特征奠定了基礎。本書通過對這些基礎理論進行總結和歸納，輔以MATLAB語言的源程序，希望它們?yōu)楣こ虘�用提供范例和指導作�?/p>

本書以海洋地理信息為切入點，結合海洋環(huán)境應用方向，創(chuàng)新提出"數(shù)據(jù)-模型-知識"三元一體的共享與互操作新型技術體系，按照"數(shù)據(jù)標準統(tǒng)一、模型開源開放、知識動態(tài)互聯(lián)"技術路線，開展以《通用海洋測繪數(shù)據(jù)模型》（S-100標準）為核心的海洋地理信息全空間數(shù)據(jù)模型構建方法研究，提出全球多尺度地理網格剖分HYGrid模型，構建海洋環(huán)境知識圖譜并實現(xiàn)基于知識圖譜的海洋環(huán)境信息檢索和與智能推薦。本書提出的"數(shù)據(jù)-模型-知識"三元一體的共享與互操作新型技術體系，為實現(xiàn)"數(shù)據(jù)、模型、知識"的關聯(lián)集成提供了理論框架，

本書結合作者近幾年的研究成果，主要介紹人工蜂鳥算法和蝠鲼覓食優(yōu)化算法的提出、改進及其工程應用，內容包括：人工蜂鳥算法，包括算法提出的靈感、步驟、數(shù)學模型、性能測試及其工程應用等；人工蜂鳥算法的改進及其工程應用，從運用切比雪夫混沌映射進行初始化來提高求解的精度和引導覓食時加入萊維飛行，使得算法避免過早收斂和具有良好的穩(wěn)定性兩個方面對人工蜂鳥算法進行改進，改進后的算法應用在抽水蓄能機組調節(jié)系統(tǒng)非線性模型參數(shù)辨識中，并取得了比較好的效果；蝠鲼覓食優(yōu)化算法，包括算法提出啟發(fā)、步驟、數(shù)學模型、性能測試及其

群決策理論的研究源于對社會選舉制度的規(guī)則及其方法的探索，群決策要求決策者對最終決策方案達成一致，即共識決策。共識達成過程就是專家之間不斷研討修正自己的偏好意見最終達成一致意見的過程。目前，大多數(shù)研究自動修正專家的所有偏好。從數(shù)學的角度來說，這樣能很快地達成共識，而且共識收斂，是一種理想狀態(tài)。但在實際共識達成過程中，專家并不能完全按照同一個規(guī)律來修正自己的所有偏好，這同時扭曲了專家的原始判斷。本書詳細介紹群決策共識達成過程中局部調整意見的理論與方法，不僅盡可能保護專家原始判斷，而且能按照專家的意愿