现代最优化理论与方法综述

这本书深入探讨了最优化理论，并通过Matlab程序演示了其实现方法，帮助读者更好地理解优化算法的运作原理。

现代控制理论课程的基础和扩展，涵盖状态方程和空间表达式等内容，并结合Matlab语言，探索其在现代控制理论中的应用。

本书全面讲述了数据挖掘的概念、方法、技术和最新研究进展，经过全面修订，重点讨论了数据预处理、频繁模式挖掘、分类和聚类等内容。还详细探讨了OLAP、离群点检测以及挖掘网络和复杂数据类型的方法，强调了其在各个重要应用领域中的应用。

数据挖掘作为一门从海量数据中提取有用信息的交叉学科，近年来发展迅速，并在各个领域得到广泛应用。将对数据挖掘技术进行全面概述，涵盖其起源、定义、发展历程、研究内容、主要功能、常用技术、常用工具以及未来研究方向等方面。 一、 数据挖掘概述 数据挖掘技术的起源与发展背景 数据挖掘的定义及内涵 数据挖掘的研究历史、现状及发展趋势 数据挖掘的研究内容、本质及与其他学科的关系 二、 数据挖掘技术 数据挖掘的主要功能和目标 常用的数据挖掘技术：关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析、异常检测等 各种数据挖掘技术的优缺点比较 不同数据挖掘技术在实际应用中的选择策略 三、 数据挖掘工具与平台 常用的数据挖掘工具介绍：开源工具、商业软件等 不同数据挖掘工具的特点、适用场景以及优缺点比较 数据挖掘平台的构建与部署 数据挖掘工具与平台的发展趋势 四、 数据挖掘流程及应用 数据挖掘的一般流程：数据预处理、特征工程、模型构建、模型评估等 数据挖掘在各领域的应用案例：商业智能、金融分析、医疗诊断、网络安全等 数据挖掘应用的挑战和未来方向 五、 数据挖掘未来展望 大数据时代数据挖掘面临的机遇和挑战 数据挖掘未来研究方向：深度学习、强化学习、隐私保护等 数据挖掘技术发展趋势展望 六、 总结与展望 数据挖掘技术在信息时代扮演着至关重要的角色，对其进行深入研究和应用，将有助于我们更好地理解数据、利用数据，并推动社会发展进步。 Web数据挖掘与XML Web数据挖掘和XML技术是数据挖掘领域的重要分支，它们为从Web海量数据中挖掘有价值信息提供了有效手段。 Web数据挖掘的定义、特点和意义 Web数据挖掘的主要类型：Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web使用挖掘 XML技术的应用：XML在Web数据表示、存储和交换中的优势 基于XML的Web数据挖掘技术和应用 实施数据挖掘项目 实施数据挖掘项目需要综合考虑多方面因素，以确保项目成功实施并取得预期效果。 数据挖掘项目的生命周期：项目启动、数据准备、数据分析、模型构建、模型评估、模型部署等 实施数据挖掘项目需要考虑的关键问题：数据质量、技术选型、团队组建、风险控制等 数据挖掘项目管理最佳实践 数据挖掘项目的评估指标和方法 总结 数据挖掘作为一门新兴的交叉学科，其理论和应用都处于不断发展和完善之中。相信随着技术的进步和应用的深入，数据挖掘将会在更多领域发挥更大的作用。

本书详尽总结了当前大数据及其相关技术的发展，内容涵盖大数据的概念、特点和发展历史，数据获取、存储、抽取、清洗、集成以及查询、分析、建模等方面。同时还介绍了异构数据采集、文档存储与检索、异种数据的统一访问与转换等技术，并结合微博股票市场预测和海量视频检索系统的实例，以及HDFS云文件系统等实用案例。适合大数据技术初学者、从业人员和研究人员，也是高校相关专业的教学参考书。

最优化方法是数学和计算机科学中的一个重要领域，专注于在给定约束条件下寻找最佳解。MATLAB作为强大的数值计算和编程环境，广泛用于实现这些算法。详细介绍了最优化基础概念，优化方法分类（包括梯度下降、牛顿法等）、MATLAB优化工具箱的使用（如fminunc和fmincon函数），以及实际应用和编程实践的重要性。

硕士课程《现代控制理论及方法》中的Matlab仿真习题答案为的主要内容。

在数据库理论中，规范化是一项关键工作。它涵盖了属性集闭包的计算，函数依赖集的应用，以及关系候选码的识别。通过分析属性在函数依赖中的位置，我们可以将属性分为左部、右部、左右两侧及非依赖部分。规范化理论的BCNF（Boyce-Codd Normal Form）标准也是关系数据库设计中的重要基础。

《数据库系统概论》是中国首部系统阐述数据库原理、技术和方法的教材，内容丰富、先进，概念准确，结构完整，语言精炼。该书曾荣获国家级优秀教材奖和全国高等学校优秀教材一等奖。《数据库系统概论(第4版)》自出版以来被多所高校采用，对推动我国数据库教育发展做出了重要贡献。全书系统全面阐述数据库系统的基础理论、基本技术和基本方法，并提供实验环境和实验指导，进一步加强了实验和课程设计等教学环节。