本书广泛吸取统计学、神经网络、数据挖掘、机器学习、人工智能、群智能计算等学科的先进思想和理论，将其应用到模式识别领域中；以一种新的体系，系统、全面地介绍模式识别的理论、方法及应用。本书第5版在现有版本的基础上做了优化，改动量为30%，篇幅由之前的13章压缩到11章，内容包括：模式识别概述，特征的选择与优化，模式相似性测度，基于概率统计的贝叶斯分类器设计，判别函数分类器设计，神经网络分类器设计(BP神经网络、径向基函数神经网络、自组织竞争神经网络、概率神经网络、对向传播神经网络、反馈型神

本书基于国家自然科学基金项目（无人机在非合作环境下分布式控制与优化问题研究）成果，系统梳理了多智能体系统近年研究现状，全面介绍分布式协同优化控制、非线性多智能体协调控制、协调预设性能控制、事件触发机制下的多智能体系统协同性能控制等研究热点的问题描述、控制器设计以及系统分析方法，重点讨论非线性系统的协调控制，特别是包含未知控制方向的非线性系统的控制与稳定问题，并介绍多智能体系统在航空航天中的应用案例，可以为控制科学与工程、航空航天等学科方向研究者提供参考依据。

本书系统介绍了基于事件触发机制的非线性系统的理论和分析方法，从非线性系统、事件触发控制系统、自适应智能控制三个角度，详细介绍了系统的稳定性分析方法、控制器设计方法等内容。主要内容包括:具有未知控制方向的非线性系统事件触发自适应模糊跟踪控制，基于命令滤波器的不确定非线性时滞系统事件触发自适应神经网络控制，非线性随机系统的有限时间命令滤波事件触发自适应模糊跟踪控制，控制方向未知的不可测非线性随机系统事件触发自适应模糊控制，基于事件触发策略的不确定非严格反馈非线性随机系统自适应模糊控制，具有全状态约束

本书全面地介绍了基于状态空间模型的线性定常系统理论。除了运动分析、能控能观性、稳定性、反馈镇定、极点/特征结构配置、观测器设计等基础理论之外，本书首次系统性地介绍了线性系统的输入输出标准型理论，全面地解决了状态反馈极点配置、解耦控制、最小相位系统的输出反馈镇定、基于逆系统的输出跟踪、基于平坦输出的状态跟踪等问题；充分利用二次最优性能指标的特殊性，完整介绍了基于配方法的二次最优控制理论；首次较全面地介绍了观测器设计理论，在统一的框架下介绍了全维/降维和函数观测器、对偶观测器-控制器、未知输入观测器

本书在常微分方程自治系统的分支理论基础上，围绕周期扰动系统和随机扰动系统，对这两类系统的分支理论进行延拓。内容包括自治系统、周期扰动系统、随机扰动系统的分支研究，以及在生物、化学、物理、金融等领域的应用。本书给出基本数学概念、相关定理和非线性分析方法，并对具体模进行理论分析并使用适当的数学计算软件进行数值模拟，详细清楚，便于不同领域的读者阅读。