《软运算》《Soft Computing》
简评
　　 经典的反馈控制、现代控制和大系统理论在应用中遇到不少难题，在过去的十几年中，人工智能的方法引起了广泛的关注，如神经网络、模糊控制、模糊推理等。人工智能的出现和发展，促进自动控制向更高的层次发展，即智能控制。
　　 而现在，将这些独立发展的智能方法结合起来，产生一种新的方法，即软运算，它将具备更高的优越性。这种方法综合了神经网络用于非线性系统建模和解决分类问题的能力、模糊逻辑用于大致推理的优势、以及快速优化问题的能力。本书阐述了这种新型的运算系统——细胞神经网络（CNN），它已经成功的解决了许多大型运算问题，主要是在图象处理领域和计算偏微分方程方面。本书还描述了软运算运用于复杂系统、特别是动态的无序系统。
　　 本书的主题主要有以下几点：模糊逻辑、控制和神经网络；人工神经网络及其在建模和控制动态系统中的运用； 改进的最优化算法； 复杂的动态细胞神经网络； 市区交通噪音监听的应用、机器控制以及快速热处理系统。

《大学物理》《University Physics》
简评
　　 物理学作为一门基础学科，在我们的日常生活中发挥着重要的作用。然而，近年来对于在大学物理课程中技术类和工程类学生应该建立怎么样的知识体系这个问题一直争论不休。作为一本让学生在课堂外也能够达到学习的目的，本书与其它同类书不同之处在于它包括对近代物理学更好的综合，它更强调在概念上的理解，更重要的是，它不仅仅让学生能够学到物理学作为一门工具的作用，它也让学生看到美妙的概念。
　　本书所包括的内容十分广阔，主要有运动学，重力和重力场，虎克定律和谐振，能量守恒定律，物体之间的相互作用力，圆周和轨道运动，固体，液体，声音，温度，热传递，热力学第一定律，动力学理论，热力学第二定律，电荷，电荷之间的作用力，电场，电荷的电势和电势能，电路元件，独立电压源，电容，电流，电阻和直流电路分析，磁力和磁场，法拉第电磁感应现象，正弦交流电路分析，几何光学，物理光学，相对论，现代物理以及量子力学介绍。对于每一个部分，作者都以生动活泼，清晰准确的语言，力求让学生能够对各个主题之间的联系看的更加清楚。同时作者在介绍理论时把它们同我们的日常生活中熟悉的现象和已经具有的经验结合起来，让此书更加具有趣味性而不是单调乏味。

《Pspice和Matlab在电子领域的应用》《Pspice and Matlab for Electronic》
简评
　　 Pspice软件是EDA领域最负盛名的公司orCAD所开发的通用电路模拟仿真软件。它可对电路进行直流分析、交流分析、瞬态分析、傅立叶分析、环境温度分析、蒙特卡罗分析、灵敏度分析。具有良好的人机界面和控制方式。
　　 Matlab作为高效率的数值计算和可视化软件，集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体，构成了一个方便的、界面友好的用户环境，其强大的扩展功能为各个工程领域提供了分析和设计的基础。
　　 这两种软件包组成了一个强大的、多功能的电路分析工具箱。 本书首次将两种工业标准的软件包集成到一起。它提供了Pspice和Matlab的入门性指导和它们结合在一起解决深层次问题的能力。作者提供了大量的例子，书中所有的源代码在www.crcpress.com这个网站上可以下载到。
　　 本书第一部分主要介绍Pspice的基础及其在电路分析中的应用。 第二部分主要介绍Matlab，作者建议读者在学习Pspice和Matlab的时候一定要注意在计算机上做实验和验证书上的例子。 第三部分主要介绍了二极管、运算放大器和晶体管电路，综合运用Pspice和Matlab解决电路中的实际问题。 　　

《模式识别和图象的预处理》（第二版）《Pattern Recognition and Image Preprocessing (second edition) 》
简评
　　 现代计算机虽具有强大的计算和信息处理能力，但它在目标识别、环境感知和复杂条件下的决策能力上远不如生物系统。目前，已有很多学科分别从不同角度以不同途径试和自适应的灵活和智能的计算机器。这些学科包括模式识别、人工智能、计算机视觉、机器学习、心理生物学和认知科学。而“模式识别”，因其明确的问题定义，严格的数学基础，坚实的理论框架和广泛的应用价值，获得越来越多的重视，并成为上述其它几们学科的中心研究内容。
　　 模式识别可以被广泛地定义为对数据有意义地描述和对大量原始数据地操作的深层次的理解。这些数据里面不可避免地包括了图象数据，这些数据地预处理对于错误校正、图象增强以及对他们地理解和识别都是非常有必要的。对原始数据的合理获取和预处理在一定程度上将减轻模式识别的工作量。
　　 伴随着许多模范的案例，本书将揭露给读者的是:好的模式识别系统设计的整个过程并鼓励读者去在自己的个人经验和有影响的领域去尝试和应用。本书综合了作者所讲授的两门研究生课程“模式识别理论”和“数字图象处理”。书中融入了作者十多年的教学经验，是一本难得的好教材。

语言与算法理论《Introduction to Languages and The Theory of Computation》
简评
　　形式语言，算法模型，算法可行性，这是所有学习和使用算法的人所关心的。通过这本书的学习，你还会对数学工具以及算法的形式有更加深刻的了解。你也将了解到这些技术是如何应用在计算方法上的。
　　表达理论主题的最好方法就是通过运用数学语言的清楚精确。同时也要采用循序渐进的方式。通过对具体问题的讨论，得出结论，这样的过程才能够为学生所接受。本书正是遵循了这样的原则。
　　本书，前两章对离散数学做了详细的介绍，同时，也对数学归纳做了详细介绍，所以如果你想再这两方面深入一点，有必要读读前两章。本书的第一部分——数学概念和技术，第1.5节是非常重要的，它介绍了算法语言的概念和一些术语，同时也复习了数学归纳法，回归的定义，以及算法语言的结构归纳。本书还对现在没有解决的问题和算法的复杂度作了介绍。
　　本书对第二版所做的改动在于，本书对示例进行了改动以便读者能够更加容易理解。同时增加了一些练习，这些练习更加具有代表性和挑战性。在结构上则更加明晰。