本书深入全面地讲解了现代推荐算法，同时兼顾深度和广度，介绍了当下较前沿、先进的各类算法及其实践。本书从总览篇开始，介绍推荐系统的基本概念及工作环节。在模型篇中，除了梳理推荐系统的发展史，本书还重点讲解面向工业实践的选择及改进，为读者打下推荐系统的算法基础；进而带着读者进阶到前沿篇、难点篇，面对推荐系统中的各式问题，给出解决方案；最后在决策篇中，从技术原理和用户心理出发，解释一些常见决策背后的依据，从而帮助读者从执行层面进阶到决策层面，建立大局观。本书力求用简洁易懂的语言说清核心原理，对已经有一定

本书将模糊数据作为统计学研究范畴的对象，特别是以具有凸性的模糊数据作为研究对象，将统计学分析方法和模糊数学理论有机地结合起来，尤其是将α截集与置信区间分析方法相结合，提出并研究了模糊统计估计方法、广义模糊估计量等。这些成果丰富和发展了模糊数据统计分析方法，在模糊数据统计分析方法的方法论、认识论上具有一定程度的创新发展。全书系统地阐述 和研究了模糊数据统计分析方法及应用。
全书内容分为两部分:第一部分介绍和阐述了模糊集理论的有关内容，这是全书的理论基础;第二部分研究和阐述了模糊数据统计分

本书是作者近年来在等几何边界元法领域取得的主要成果的部分总结。全书分为11章。第1章是绪论，其对等几何边界元法进行了简单的介绍。第2章简要介绍了等几何分析的基础知识。第3和4章分别介绍了位势问题和非均质热传导问题的等几何边界元法。第5和6章分别介绍了非均质弹性问题和涂层薄体结构的等几何边界元法。第7章介绍了裂纹问题的等几何边界元法。第8、9和10章分别介绍了弹性动力学问题、液体夹杂复合材料和声学问题的等几何边界元法。第11章介绍了等几何边界元的快速直接算法。

本书是一位具有哲学倾向的数值分析师的沉思, 也是他的个人回忆录。作者在数值分析的工作中找到了极大的乐趣, 但对它与其他数学领域的关系感到困惑。本书更准确的书名应该是《一个数值分析师的自白》, 它包含更多的传记材料和更多的数学内容, 尤其是在后半部分。但两本书的目的是相同的, 都是从作者自己的角度对数学进行严肃的沉思。

本书基于MATLAB 2020a软件，根据常用优化算法进行编写，包含多种优化算法的MATLAB实现方法，可以帮助读
者掌握MATLAB在优化算法中的应用。
全书分为4部分，包括MATLAB基础知识、常规优化算法、智能优化算法和拓展运用。第一部分从初识MATLAB开
始详细介绍MATLAB基础、程序设计、图形绘制等内容；第二部分介绍MATLAB线性规划、非线性规划、无约束一维极
值、无约束多维极值、约束优化方法、二次规划、多目标函数优化方法等；第三部分介绍遗传优化算法免疫

本书首先阐述了线性规划的具体方法，如割平面法、正则形方法、单纯形方法，然后对对偶规划、矩阵对策、决策论、运输问题的特殊解法进行了研究，最后对线性规划的应用作了探索。

本书结合作者近年来的研究工作, 系统介绍非线性分布参数系统时空模糊建模及边界控制设计, 充分考虑系统的空间分布特征, 重点阐述时空模糊系统及其逼近性能分析. 在此基础上, 针对一类由抛物型偏微分方程描述的非线性分布参数系统, 进一步建立边界镇定和跟踪模糊控制设计方法, 并将相关理论研究成果应用于解决带钢热轧温度智能调节问题，通过数值仿真实验展示其工程应用效果. 本书反映了近年来非线性分布参数系统模糊控制理论研究的最新成果。

本书以非线性算子不动点为出发点导出非线性问题解的迭代算法,着重介绍如下三类非线性问题的迭代算法及其收敛性分析：①非线性算子不动点迭代算法,包括与非线性算子不动点理论和算法密切相关的泛函分析的基本知识,非扩张映像不动点的Halpern迭代、粘滞迭代、Mann迭代以及Ishikawa迭代等迭代算法。②单调变分不等式解的迭代算法,包括变分不等式解的存在性、**性理论,Lipschitz连续单调变分不等式解的外梯度算法、次梯度外梯度算法以及松弛投影方法等。③凸优化问题解的迭代算法,包括凸分析基本知识、二

本书面向复杂不确定环境下可解释分类的需求，重点阐述作者提出的置信规则分类方法体系及其在实际工程中的应用。全书主要内容包括不可靠数据鲁棒置信规则分类、面向大数据的紧凑置信规则分类、数据与知识双驱动的复合置信规则分类、精确且可解释的置信关联规则分类、面向高维数据的置信关联规则分类、面向软标签数据的置信关联规则分类等方面的理论进展，以及在编队目标识别、多框架融合目标识别、多属性决策融合目标威胁评估等实际问题中的应用。