环境科学中的机器学习方法 神经网络与核方法

机器学习是计算机智能（也叫人工智能）的一个主要的子领域。它的主要目标就是利用计算的方法从数据中提取信息。神经网络方法，一般被认为是机器学习研究中的第一次突破，它自上世纪80年代以来开始流行，而核方法是在上世纪90年代后半期作为机器学习研究的第二波高潮而到来的。本书对于机器学习方法和它在环境科学中的应用给出了统一的处理。     

基于大数据分析的复值BP神经网络方法

神经网络分析方法,现在已经成为极为成功的大数据分析方法,并在学术界和工业界全部被人所熟知,与传统的方式相比较,神经网络方法能够运用数据驱动等自动从数据中提取信息,并且在数据结构不明确、跨领域的大数据中具有极为明显的优势。复值BP神经网络对数据进行特征提取和抽象能力,从大量数据源中处理大数据中异构数据,这种分析方法的优势在于能够提取静态数据之间的相关信息。复值BP神经网络方法将会更加适用于提取信息的时序特征,从而加强对大数据的分析预测。基于大数据分析的神经网络方法可以对数据的时空关联以实现大数据的预测,解决大数据分析中的核心问题,为大数据分析研究提供了一定的科学依据。     

互熵方法：组合最优化、蒙特卡罗模拟及机器学习的统一方法

本书是施普林格出版社出版的《信息科学与统计学》丛书中的一本。互熵方法是近年来随机最优化和模拟中最为重要的发展。本书详细地解释了互熵方法是怎样工作以及为什么工作的，对互熵方法做了一个全面和易于理解的介绍。互熵方法诞生于1997年，当时本书的第一作者提出了利用互熵最小化技术的稀少事件模拟的自适应算法，随后很快发展为被用来解决相当普通的组合与多值最优化问题，包括许多与学习算法领域和神经计算领域相关的问题。     

流星及其观测方法

本书是天文观测指导丛书中的一本，天文观测指导丛书是一套写给天文学爱好者的书，为天文爱好者正在观察的东西提供最新的全面的信息，这也正是本书第一部分的基础内容，第二部分内容则为跟各种各样不同仪器工作在一起的天文工作者详细介绍观测技巧。     

数据通信与网络手册 卷2（第二版）

人们对信息传输速度的需求是无止境的，因此，也促进了数据通信和计算机网络的迅速发展，从而使人们的生活和工作也变得丰富和高效。本书是数据通信领域中的一本重要著作，囊括了现今数据通信及计算机网络相关领域中众多的概念和技术原理。此外，本书还列出了大量的常用网络缩略语，并对网络基础术语和最新概念进行了规范而权威的解释。读者通过查阅本书，可以透彻地理解这些术语的含义。     

GIS支持的孢粉信息管理系统

孢粉信息是研究环境演变的信息，它具有时间属性，性质属性和空间属性，其空间特征为GIS技术在孢粉信息管理方面的应用提供了基础，本文在孢粉基础数据库的基础上，结合GIS与数据库技术，初步建立了孢粉信息管理系统，实现了图形属性数据的双向查询，为相关科研，应用部门和个人管理，获取孢粉信息提供了便利和一个较友好的工作平台，同时也为研究工作者提供了新的思路和方法。     

数据通信与网络手册第1卷 第二版

人们对信息传输速度的无止境的需求，促使了数据通信和计算机网络的迅速发展，因而使人们的生活和工作也变得丰富和高效。本书是数据通信领域中的一本重要译著，囊括了现今数据通信及计算机网络相关领域中众多的概念和技术原理。此外，本书还列出了大量的常用网络缩略语，并对网络基础术语和最新概念进行了规范而权威的解释。相信读者可以通过查阅，透彻地理解这些术语的含义。     

非规则时序信息的结构转换及演化的细化分析

按时间不占有物质维的概念，将时序性自动信息转换为结构信息。结果显示自动信息的非规则可用于降水的细化预测，也为更广泛的演化非规则信息提供了可应用的方法，充分地说明了气象问题是演化科学的问题，或者说将其理解为牛顿的惯性系领域的分支科学是有待商榷的。     

信息传播服务中的信息安全与知识产权问题研究

随着信息传播服务形式与手段的变化，信息工作者面临的信息安全与知识产权保护问题越来越多，其表现形式也复杂多样，文献信息工作者作为知识信息的收集、整理和传播者，显然应承提起相关信息安全保障与知识产权保护的职能，本文想就目前，及今后信息传播服务中出现或可能会出现的信息安全与知识产权问题加以归纳与总结，希望有助于今后相关工作的开展。     

应用科学家用MonteCarlo方法

MonteCarlo方法是数学、物理及工程技术领域有效的计算手段。本书论述MonteCarlo方法在自然科学中的应用，为应用领域科技人员应用MonteCarlo数值方法给出系统的指导。与同类专著相比，本书更为注重算法的性能分析，并用实例表明MonteCarlo方法在半导体器件模型等实际问题中有着广阔的应用前景。本书还融入了作者在英国Reading大学为计算机科学专业开设的“随机方法和算法”课程的内容，使本书在理论上也有一定深度。     

应用分类数据分析与转化型研究

转化型研究一般是指将基础科学发现应用到治疗或预防疾病或损伤，其价值通常是基于探索或发展可产生有效疗法的可能性。现代生物医学将应用研究拓展到转化型研究，本书介绍的是生物医学领域中分类数据的处理新方法与转化型研究，为读者提供了生物医学运用统计方法的指南，这些统计方法包括分类数据处理以及解决实际问题的具体步骤。     

大数据下的卫星城镇交通与土地空间规划探索

随着计算机技术不断发展,大数据应用已成为当下热点研究领域,其高速精确的数据分析能力给许多研究提供了极大的帮助,本文希望借助大数据技术对卫星城镇的空间规划问题的解决做出一定的参考。卫星城镇不同于普通城市,其意是大城市周边的小型城市,目的在于为大城市工作者提供居住地,因此,卫星城镇的空间规划相对与普通大中城市比较简单,其交通结构与功能区都不如大城市的复杂。本文基于卫星城镇的特点,通过分析归纳相关大数据技术的内容与空间划分中使用的手段与方法,主要对交通和功能区土地规划两方面进行探讨,总结大数据下以人为本核心理念的卫星城镇规划方式新探索。     

我国档案信息生态相关文献的研究方法分析

档案信息生态是我国档案学领域一个相对较新的研究主题，通过对该主题48篇相关文献研究方法进行梳理和统计，从研究手段和具体研究方法两个角度分析其研究思路和特点，以期为学科的发展与后来的研究提供一定的参考价值。     

垃圾渗滤液流离生化处理工艺的中试研究

流离生化技术是较先进的生物处理方法之一,由于其在一些工业废水处理中已见成效,也被尝试应用在生活污水处理工作当中,但相关的文献研究尚少。本文通过中试试验,提取和总结了处理过程中的相关数据及生化反应,希望为科技发展提供有利依据。     

适于自然资源研究的统计方法

在利用统计数字进行日常的研究时，本书是一个很实用的指南。本书以非常直观的方式（即不必依赖数学），提供了一种设计、研究和分析数据所需要的思路和工具。为了进行成功的自然资源管理，书里讨论的研究领域涉及到生物物理、社会经济等方面，有助于把多个领域集合在一起进行综合管理。本书是由8个学者合作组成的研究队伍编著而成。主编和另外两个合作者是英国里丁大学教授，还有一个副主编是肯尼亚内罗毕“世界农业森林中心”（ICRAF）的研究员。所涉及的内容包括自然资源管理的类型、计划、数据管理和现代的数据分析等。     

系数逆问题的Garleman估计及数值应用

本书主题是应用Garleman估计研究具有侧边数据的非超定系数逆问题（CIP）的数学理论和数随解．系数逆问题出现在许多自然科学和工程技术领域，具有重要应用价值。近30多年来，有关研究集中于唯一性和稳定性结果，特别是Garleman特别估计是建立整体唯一性和稳定性的有力工具。本书第一作者对此方法的发展作出了贡献，本书对此进行了全面系统的论述，包括非线性偏微分方程的系数逆问题的整体唯一性及建立系数逆问题和某些实际问题的收敛数值方法两个方面，其中也给出了作者自己的结果。     

信息几何方法及其应用

信息几何是近年来快速发展起来的前沿性基础学科,是在Riemann流形上利用现代微分几何方法研究统计学领域问题而提出的一套新的理论体系.同时,信息几何作为一个具有深刻理论基础的跨学科研究课题,不仅为解决统计学问题引入新的观念,也为系统理论、信息科学、神经网络和统计推断等领域的研究提供新的方法.正是由于信息几何在解决相关领域科学问题时所拥有的强大的理论和技术优势,吸引着众多学者不断探索信息几何在自然科学各个领域的潜在应用.文章首先简要介绍了信息几何理论的一些基本概念,包括统计流形及其上的黎曼度规、仿射联络以及散度的概念,并介绍了对偶平坦流形上两个重要定理;然后,综述了国内外关于信息几何理论在神经网络、统计推断、系统控制理论、物理学、通信编码和医学成像等领域的最新应用进展.最后对信息几何的研究前景进行了展望并总结全文.     

GIS的实施方法和项目管理探究

地理信息系统("Geographical Information System"简称为GIS),是一种用计算机创建和描述地表的数字表达方法,也是一种支持地学应用决策分析的决策支持系统,它也被称作空间数据的管理系统。它也被称作空间数据的管理系统。现代社会当中,人们通过GIS系统可以实现对空间、时间数据信息的组织管理以及分析,在测绘、电力、环境科学、空间科学等多种不同的领域都广泛被使用。通过探究GIS的实施方法和项目管理的方法对其进行了一些介绍,希望对GIS系统的广泛运用起到推动作用。     

应用渐近方法 小样本统计案例研究

在生物、医学、社会科学和经济理论等领域，人们常常面临可观察对象的个数或可用信息的数量相当少的情形，这时近似地基于正态分布所得出的结论有可能不太可靠。近二十多年来的理论研究（高阶渐近分析）产生了一种新的似然推断方法，可以在小样本情形给出非常精确的近似结果。但目前这种方法在统计实践中使用还不够广泛，其影响力也相当有限。本书就是针对这种情况编写的一本关于这种数据统计分析方法的论著，     

由菲舍尔信息导出的科学一个统一体

本书的目的即为了表明信息是一切科学领域的根源。利用EPI(极限物理信息)的概念可以导出各类领域的科学问题。这里的物理信息被定义为在任何科学现象的观察中所遇到的菲舍尔信息的损失。这本书实际相当于“由菲舍尔信息导出的物理”一书的第二版，