金光编著的《数据分析与建模方法》面向复杂统计问题求解和统计工程需求，介绍现代统计的基本原 理和方 法，内容涵盖经典统计、贝叶斯统计、统计学习等统 计理论以及计算密集型方法和探索性分析方法，涉及数据特征分析、模型参数推断 、回归分析建模和系统状态估 计等问题。每章后编配有习题。
     《数据分析与建模方法》适合作为高等学校自动控制、管理科学与工程等专业的研究生或高年级 本科生教材，也可供从事数据分析与建模、装备试验 与评价、随机信号处理等技术专题研究的科技工作者学习与参考。

　　《非线性滤波理论与目标跟踪应用》以目标跟踪为应用背景，系统阐述了贝叶斯递推估计框架下的非线性滤波理论和实现方法，并针对不同的算法给出了大量的应用实例。全书内容共分四大部分、十二章，第一部分为非线性滤波理论与应用基础(分两章)，主要包含卡尔曼滤波算法原理及各种衍生形式、目标跟踪的系统模型、性能测度等；第二部分为解析高斯近似滤波与应用(分四章)，系统阐述四大类非线性滤波的算法原理、实现方法及改进算法，具体包括函数近似法(扩展卡尔曼滤波、中心差分卡尔曼滤波)、确定性采样近似法(不敏卡尔曼滤波)、积分近似法(求积卡尔曼滤波、求容积卡尔曼滤波)及混合近似法(高斯和扩展卡尔曼滤波、高斯和不敏卡尔曼滤波)等；第三部分为随机采样近似滤波与应用(分四章)，详细阐述四类重要的随机采样近似滤波算法原理和实现方法，主要包括标准粒子滤波算法、序贯重要采样滤波(扩展粒子滤波、不敏粒子滤波)及改进算法、边缘化粒子滤波算法及智能优化采样滤波(包括遗传粒子滤波、免疫粒子滤波、人工鱼群粒子滤波)等；第四部分为非线性滤波的扩展与应用(分两章)，重点阐述在多传感器和多模型两种扩展条件下、基于解析高斯和随机采样两种近似的滤波算法原理和实现方法，包括多传感器融合滤波、多模型滤波等。
　　《非线性滤波理论与目标跟踪应用》可作为从事非线性滤波、贝叶斯估计、随机信号处理、目标跟踪等科研工作人员的参考用书，也可作为电子技术、信息技术、自动化技术等专业的研究生用书和补充教材。

　　《多源多目标统计信息融合》全面介绍了FIssT的基本概念、理论及实现技术，内容新颖，系统性强，理论联系实际，文字深入浅出，反映了近年来信息融合领域的新理论和新方法。

　　目前，国内尚未发现系统介绍FIssT理论及应用的书籍。《多源多目标统计信息融合》可为从事雷达／光电等系统及其信息综合的技术人员解决复杂环境下的目标检测、跟踪与识别等问题提供理论上的指导，也可作为高等院校通信与信息工程、电子技术、计算机应用等相关专业教师和研究生开展研究和教学时的参考教材。计算机科学家、物理学家、数学家以及从事信息融合理论研究的人员也可从本书中获益。

　　本书是和《实用运筹学———运用Excel2010建模和求解》（第二版）（中国人民大学出版社）配合使用的辅导书。每章包括五个部分:（1）本章学习要求，给出本章应该掌握的基本知识点;（2）本章主要内容，先以图的形式列出本章主要内容框架，然后简要列出本章的基本概念和主要内容，突出必须掌握或考试频率高的核心知识;（3）本章上机实验，简要列出本章上机实验的目的、内容和要求、操作步骤等;（4）本章习题全解，对教材的全部习题给出了详细的解答;（5）本章案例全解，对教材的全部案例给出了详细的解答。本书内容丰富、概念清晰、实用性强，是学习运筹学的一本好参考书。它不但可作为本科教学的参考书，也可作为报考研究生以及研究生教学的辅导书。

　　20世纪以来，概率论逐渐渗入到自然科学、社会科学以及人们的日常生活中。无论是在研究领域，还是在教育领域，它愈来愈成为最重要的学科之一。在概率论发展历史上，18、19世纪之交法国科学家拉普拉斯具有特殊的地位。
　　拉普拉斯在他的纯粹与应用数学的众多严格的学术著作之外，还出版了为普通读者写的两篇通俗文章，《关于概率的哲学随笔（双语版）》就是其中的一篇，它构成了《拉普拉斯全集》第7卷中的巨著《概率的分析理论》的引言。
　　《关于概率的哲学随笔（双语版）》的意图就是让读者不借助较深的数学知识就能了解概率的原理，作者本质上将数学对象以非数学的面貌呈现，用大众化的语言详细论述当时概率论的原理和一般结论。
　　拉普拉斯概率理论在19世纪的概率论发展史上占据了中心和统治地位，对19世纪的概率论的发展产生了极大的影响。在20世纪初期，拉普拉斯的概率论被其他更新的理论——公理化的概率论所代替。然而，读者可以从《关于概率的哲学随笔（双语版）》中，从拉普拉斯发展了的理论中找到很多此后概率论成熟与改变的根源。

　　《应用数学基础（第1册）/全国高职高专教育“十二五”规划教材》的编写以高等职业教育的培养目标为根本依据，遵循“注重基础，强化能力，立足应用”的原则。本教材的内容与现行初中数学教学内容相衔接，充分考虑了学生的年龄特点和数学基础现状，尽量做到由浅入深，由易到难，由具体到抽象，通俗直观，循序渐进。

   本书主要内容包括以下几个方面：参数估计、事件与概率、随机变量及其分布、随机向量及其分布、数字特征、极限定理、总体与样本、假设检验、方差分析初步、回归分析初步。除一般习题外，还提供了相当于考研水平的综合练习题。

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　　《控制理论基础/高等教育轨道交通“十二五”规划教材·机车车辆类》阐述了古典控制理论基础的基本概念、原理与分类、控制系统基本要求及拉普拉斯变换理论；介绍连续线性系统的时域与频域理论及其各种分析方法。为了克服以往控制系统分析的数学复杂问题，《控制理论基础/高等教育轨道交通“十二五”规划教材·机车车辆类》结合MATLAB软件编程，介绍系统的动态、静态性能与稳定性、系统建模与时频域等分析的仿真实现方法。《控制理论基础/高等教育轨道交通“十二五”规划教材·机车车辆类》针对“机械设计制造及其自动化（机车车辆方向）”网络课程要求配有课程电子课件。

本书内容包括随机事件与概率，随机变量（向量）及其分布，随机变量的数字特征，极限定理，抽样分布，参数估计，假设检验，方差分析，回归分析等。各章末均有习题，可作为高等院校（非数学专业）概率论与数理统计课程的教材或参考书，也可供具有高等数学知识的实际工作者的自学参考书。

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本书是一本适用于高等学校非数学类专业的概率论与数理统计教材，内容包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、二维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析及回归分析。本书通俗易懂，简详得当，突出基本内容的掌握和基本方法的训练，注意学生应用能力的培养。本书可作为高等学校工科类、经济类、管理类等专业的概率论与数理统计课程的教材，也可作为报考全国硕士研究生入学统一考试的参考书。

本书主要内容包括：随机事件及其概率；随机变量；随机向量；随机变量的数字特征；大数定律和中心极限定理；抽样分布等。

　　《概率论与数理统计/高等院校成人教育“十二五”规划教材》内容包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、常见分布、大数定律及中心极限定理、数理统计基础、参数估计、假设检验、方差分析和回归分析，并在相关的章节安排了基于excel的实验。