过程控制系统及工程（孙洪程）（第四版）

本书根据作者多年的教学经验，主要介绍了经典控制原理的基础知识，包含自动控制原理的基本概念、线性系统的模型、时域分析、根轨迹、频域分析、校正这六部分内容。但我们在章节设计上，为了便于老师授课与学生学习把握，采用平均分配知识点的方式，将其划分为21章，基本上每一章都围绕自动控制原理的某一个比较独立的知识点展开进行介绍。因此

本书以Kettle实现ETL流程为目标，将ETL知识点与任务相结合，配套真实案例，深入浅出地介绍了ETL数据整合与处理的相关内容。全书共8章，第1章介绍了ETL概念和ETL工具，让读者在了解ETL相关的概念后，立刻上手ETL工具Kettle；第2~6章介绍了Kettle工具转换相关的组件，包括源数据获取、记录处理、字段

第1章绪论、第2章Linux操作系统的安装、第3章Hadoop的伪分布式安装、第4章Hadoop集群的搭建及配置、第5章HadoopHDFS命令、第6章MapReduce编程入门、第7章Hive:SQLonHadoop、第8章Sqoop:SQLtoHadoop、第9章HBase：HadoopDatabase、第10章S

本书是高校的大数据导论课程教材，清楚地介绍了大数据相关的概念、理论、术语与基础技术，并使用真实连贯的商业案例以及简单的图表，帮助读者更清晰地理解大数据技术。本书可作为高等院校相关专业“大数据基础”“大数据道路”等课程的教材，也可供有一定实践经验的软件开发人员、管理人员和所有对大数据感兴趣的人士阅读。

全书分为七个章节，第一章数据管理技术得发展介绍，第二章Hadoop集群的构建与安装介绍，第三章Hadoop深入介绍，第四章数据仓库Hive的使用，第五章海量日志采集及传输系统Flume学习，第六章海量数据传输工具Sqoop学习，第七章批量工作流任务调度器Azkaban学习。本书理论联系实际，用典型案例贯穿全书，采用项目

与数据相关的能力——包括获取数据、理解数据、处理数据、从数据中提取价值、用可视化方式展现数据、交流数据，不仅仅专业技术人员应该掌握它，即使是在我们的小学、中学和大学，也都应该传授相关的技巧。因为，我们已经进入了大数据时代，数据无处不在，无孔不入。 本书以导论形式介绍与数据科学相关的各方面知识。全书由“数”开篇，“说”

本书以MATLAB9.5（MATLABR2018b）为仿真平台，较全面地介绍了自动控制系统的建模、分析、仿真、校正与设计的基本原理和方法。全书共分7章，其内容包括绪论、MATLAB计算基础、Simulink仿真、控制系统数学模型、控制系统时域分析法、频域分析法和控制系统校正与综合应用等。本书可作为高等学校本科自动化、电

数据作为生产要素是一个全新的命题，引起了社会各界的广泛关注和热烈讨论。但是，数据是什么？数据的价值是什么？每个人的认识都不一样，而且还有一些问题也困扰着从业者。《数据要素全球经济社会发展的新动力》首先分别对数据、信息和知识进行了定义和特点分析，并阐述了数据、信息和知识的基本关系；然后介绍了数据处理及其相关技术，从数据经

本书在状态空间理论的统一框架下系统深入地介绍非线性网络控制系统的建模、分析与控制等问题。首先，简要介绍非线性控制系统的模型、稳定性分析方法，以及反馈线性化理论。然后，分别介绍单边丢包和量化以及双边丢包和量化的非线性网络控制系统的模型预测控制方法，得到遵循“预测系统动态—求解优化问题—解的第一个元素作用于系统”的预测控制

本书比较全面地介绍了作者和国内外学者近年来在网络控制系统分析和综合方面的研究成果.书中介绍了网络控制系统的离散时间系统模型，连续时间系统模型的建立方法及稳定性分析，基于模型的镇定控制、预测控制、量化控制和滤波器设计，并介绍了网络控制的联合设计与无线网络控制系统的跨层设计方法.最后还介绍了网络控制系统的仿真方法.

本书以深入浅出的语言系统地讲解了数据挖掘的框架和基本方法，主要内容包括：数据挖掘与R语言概述、数据理解、数据准备、关联规则挖掘、聚类分析、线性模型与广义线性模型、神经网络的基本方法、决策树、基于决策树的模型组合、模型评估与比较。本书使用基于R语言的数据挖掘案例贯穿全书，并辅以上机实验和习题，帮助读者熟练使用R语言进行数

本书讨论集散控制系统的原理和工程应用问题，介绍了五种典型集散控制系统产品及其在工业生产过程中的实际应用示例，主要涉及集散控制系统的系统构成、控制算法、系统选型和评估、数据通信、人机界面的工程设计、组态、安装和维护等内容。 本书内容已制作成PPT课件，可从化学工业出版社教学资源网免费下载。 本书可作为自动化专业、检测

本书采用知识与实训结合的教学方式，以过程控制系统的设计、安装、运行、调试、维护和监控为主线，内容包括过程控制基本知识、过程控制基本设备、单回路控制项目实训、温度位式控制项目实训、串级控制项目实训和比值控制项目实训等内容。本书重点介绍过程控制系统的综合控制方法，以培养学生的动手能力为主要目标，原理性内容描述尽量简化，旨在

《数据科学与智能技术概论》主要内容包括计算思维、云计算、大数据、人工智能、虚拟现实、增强现实以及Unity3D应用等内容。本书每一部分内容都经过反复讨论和多次审议，结构紧凑、内容合理并通俗易懂，力求让读者理解和掌握全新的数据科学和只能技术知识，具有更广阔的现代化、信息化视野，符合时代发展的需求。《数据科学与智能技术概论

《Spark大数据实时分析实战》分为六个项目，通过真实大数据实时分析项目的导入，引导读者完成大数据实时分析平台Spark的搭建，通过对基于Hadoop生态圈中Yarn资源调度框架，搭建Spark日志管理系统，搭建Kafka分布式消息系统，在工作中实现使用SparkStreaming实时读取Kafka中的数据进行实时处理

以“数据开放共享的理论与方法研究”的研究成果为基础，结合数据治理、数据资产的相关内容，从主权、制度、法律和技术几个方面阐述数据自治方案。本书读者主要为政府相关部门的管理者、数据政策和法律制定者、大数据研究人员、产业从业人员，也可以作为大数据相关专业的参考书。本书系统地阐述了特异群组挖掘任务,包括介绍了特异群组挖掘的概念

本书主要介绍了故障诊断与预测方法、智能预测性维护技术体系与框架、基于IoT的感知资源管理框架与模型、面向复杂制造环境的无线路由模型与算法、数据采集的协议集成与设计案例、数据驱动的故障诊断方法、数据驱动的故障预测模型与方法、智能工厂的维护优化调度与决策、大范围维护服务预测与优化配置、基于信息物理系统的运行过程控制。本书可

本书在数据挖掘领域介绍的内容全面，讲解细致，保留了相当的篇幅讲述数据挖掘各方面的基本概念和方法，如数据挖掘的概述、数据描述和处理、基本统计分析方法、常用的统计学习算法和深度学习算法。本书还介绍了数据挖掘技术应用实例，如数据挖掘技术在睡眠分期中的应用。因此既适合初学者学习又适合专业人员参考。除了包含国内外教材中的内容和特

本书是针对工作在生产*线的电工编写的，他们大多数学基础薄弱，在学习和应用电工电子技术、工业自动化控制技术时，常常因为数学知识的不足造成学习和工作上的困难。因此，在参加工作后能够结合电工电子技术和工业自动化技术重新学习数学基础知识及其应用就成了他们的一种学习需求。本书就是基于这种需求，结合作者多年的工控技术实践并参考他人