一、化学计量学介绍 a brief introduction of chemometrics 二、信息评价 information appraise 三、信号与噪声 signal and noise 四、信号的处理技术 technology of signal process 五、多元分析方法 polybasis analysis methods

本章介绍了Hibernate框架的基本知识，包括：Hibernate核心组件、工作原理、编程步骤和实体映射的基本方法，最后通过两个案例说明Hibernate的具体应用。 Hibernate简介 Hibernate结构体系 核心组件和运行过程

研究背景与现状分析 航空发动机磨损故障诊断界限值制定研究 航空发动机磨损趋势组合预测模型研究 基于数据挖掘的航空发动机磨损故障诊断知识获取 航空发动机磨损故障融合诊断技术研究 航空发动机磨损故障诊断专家系统开发 总结与展望

•从文本分类图像分类 • 如何从图像中获取全局特征？ • 颜色特征、纹理特征、形状特征 • 如何从图像中获取局部特征？ • SIFT: Scale-invariant feature transform •图像分类的几个发展阶段 • Low-level Modelling • Semantic Modelling • Sparse Coding • Deep Learning

• 聚类概述 • 什么是聚类？在IR中如何用聚类？聚类的几个术语 • K-均值聚类算法 • K-均值聚类中的基本准则 • K-均值算法中簇的个数 • 聚类评价 • purity、NMI（Normalized Mutual Information，)、RI（Rand Index)、F measure • 基于模型的聚类 • 层次聚类简介 • 层次聚类的簇相似度计算 • 四种HAC算法：单连接、全连接 、组平均、质心法

◼ Basic concepts and a road map ◼ Efficient and scalable frequent itemset mining methods ◼ Mining various kinds of association rules ◼ From association mining to correlation analysis ◼ Constraint-based association mining ◼ Summary

• 什么是Graphical Model • 定义、示例 • Representation、Inference、Learning • 主题模型与分类 • LSA (Latent Semantic Analysis), 1990 • pLSA (probabilistic Latent Semantic Analysis), 1999 • LDA(Latent Dirichlet Allocation), 2003 • Hierarchical Bayesian model • 主题模型的R语言实现示例

8.1 机器学习的基本概念 8.2 机械学习 8.3 指导学习 8.4 类比学习 8.5 归纳学习 8.6 解释学习 8.7 知识发现与数据挖掘 8.8 学习控制系统

• 支持向量机 • 二元线性SVM • SVM用于非线性分类 • 机器学习方法 • 人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN） • 深度学习（Deep Learning）现状 • 经典的深度学习模型/算法 • 卷积神经网络 Convolutional Neural Networks (CNN) • 多层反馈网络 Recurrent neural Network(RNN) • 自动编码器 AutoEncoder • 受限玻尔兹曼机 Restricted Boltzmann Machine, RBM • 深度置信网络 (Deep Belief Nets，DBN）

10.1 入侵检测概述 10.2 入侵检测原理 10.3 入侵检测系统的关键技术 10.4 基于数据挖掘的智能化入侵检测系统设计