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制造智能技術(shù)基礎(chǔ) 版權(quán)信息
- ISBN：9787302609278
- 條形碼：9787302609278 ; 978-7-302-60927-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
制造智能技術(shù)基礎(chǔ) 本書特色
本書介紹了智能優(yōu)化、模式與圖像識別、模糊控制、深度學(xué)習(xí)、智能工程、商業(yè)智能等幾類典型智能技術(shù)的原理方法，并結(jié)合具體案例，使學(xué)生在掌握典型智能技術(shù)基礎(chǔ)知識的同時，培養(yǎng)學(xué)生對智能制造中與智能技術(shù)應(yīng)用相關(guān)的意識、理念和思維方式。
制造智能技術(shù)基礎(chǔ) 內(nèi)容簡介
制造智能技術(shù)在智能制造中扮演了大腦的角色。本書介紹了智能優(yōu)化、模式與圖像識別、模糊控制、深度學(xué)習(xí)、智能工程、商業(yè)智能等幾類典型智能技術(shù)的原理方法，并結(jié)合具體案例，使學(xué)生在掌握典型智能技術(shù)基礎(chǔ)知識的同時，培養(yǎng)學(xué)生對智能制造中與智能技術(shù)應(yīng)用相關(guān)的意識、理念和思維方式。本書可用于機械類專業(yè)本科生的智能制造專業(yè)教材，以及相關(guān)專業(yè)（如機械、工業(yè)工程、自動化、計算機、儀器儀表、管理科學(xué)與工程等）的學(xué)生選修智能制造課程。
制造智能技術(shù)基礎(chǔ) 目錄
目錄
第1章概論
1.1智能技術(shù)簡介
1.1.1智能技術(shù)的定義
1.1.2人工智能的關(guān)鍵技術(shù)
1.1.3智能技術(shù)的發(fā)展歷史
1.2智能技術(shù)在智能制造中的應(yīng)用
1.2.1智能制造的特征
1.2.2智能優(yōu)化算法
1.2.3模式識別
1.2.4模糊控制
1.2.5深度學(xué)習(xí)
1.2.6知識工程
1.2.7商業(yè)智能
1.2.8多種智能技術(shù)融合在智能制造中的應(yīng)用
1.3本章小結(jié)
習(xí)題
參考文獻
擴展閱讀資料
第2章智能優(yōu)化技術(shù)
2.1智能優(yōu)化概述
2.1.1優(yōu)化的意義
2.1.2數(shù)學(xué)模型及常見優(yōu)化方法
2.1.3傳統(tǒng)優(yōu)化方法的局限性
2.1.4智能優(yōu)化方法的發(fā)展
2.1.5智能優(yōu)化方法在制造業(yè)的應(yīng)用
2.2智能優(yōu)化方法的重要元素
2.2.1智能優(yōu)化方法的分類
2.2.2貪心算法與啟發(fā)式規(guī)則
2.2.3局部搜索與群體智能
2.2.4元啟發(fā)式算法與超啟發(fā)式算法
2.3模擬退火算法
2.3.1熱力學(xué)中的退火過程
2.3.2模擬退火算法的構(gòu)造與流程
2.3.3算法參數(shù)分析
2.3.4制造業(yè)應(yīng)用案例
2.4遺傳算法
2.4.1生物的遺傳與變異
2.4.2遺傳算法的基本原理與流程
2.4.3算法改進
2.4.4制造業(yè)應(yīng)用案例
2.5蟻群優(yōu)化算法
2.5.1蟻群覓食特性
2.5.2基本蟻群優(yōu)化算法
2.5.3改進蟻群優(yōu)化算法
2.5.4制造業(yè)應(yīng)用案例
2.6粒子群優(yōu)化算法
2.6.1粒子群優(yōu)化的基本原理
2.6.2算法流程與改進
2.6.3制造業(yè)應(yīng)用案例
2.7超啟發(fā)式算法
2.7.1超啟發(fā)式算法基本原理
2.7.2選擇式超啟發(fā)算法
2.7.3生成式超啟發(fā)算法
2.7.4制造業(yè)應(yīng)用案例
2.8本章小結(jié)
習(xí)題
參考文獻
第3章模式與圖像識別
3.1模式識別的概述
3.1.1發(fā)展歷史
3.1.2基本概念與原理
3.1.3模式識別系統(tǒng)
3.2模式識別與機器學(xué)習(xí)
3.2.1統(tǒng)計推斷
3.2.2回歸模型
3.2.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3.2.4核方法
3.2.5支持向量機
3.2.6聚類
3.2.7貝葉斯分類器
3.2.8合并分類器(集成學(xué)習(xí))
3.3圖像識別的基本概念與原理
3.3.1圖像識別的概念及發(fā)展歷史
3.3.2圖像識別技術(shù)原理
3.3.3圖像識別過程
3.4圖像處理技術(shù)
3.4.1圖像預(yù)處理
3.4.2圖像分割
3.4.3形狀表示與描述
3.4.4圖像識別
3.4.5圖像理解
3.4.6數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)
3.4.7圖像數(shù)據(jù)壓縮
3.5模式與圖像識別技術(shù)在智能制造中的應(yīng)用
3.5.1工業(yè)應(yīng)用條件
3.5.2案例
3.6模式與圖像識別技術(shù)的發(fā)展
3.7本章小結(jié)
習(xí)題
參考文獻
第4章模糊控制
4.1模糊控制概述
4.1.1模糊控制的發(fā)展
4.1.2經(jīng)典集合論與模糊集合論
4.1.3模糊控制的特點及其應(yīng)用領(lǐng)域
4.2模糊控制算法
4.2.1模糊控制算法設(shè)計
4.2.2模糊規(guī)則與模糊推理
4.2.3模糊化方法與去(解)模糊化方法
4.3模糊控制器
4.3.1模糊控制器設(shè)計步驟
4.3.2模糊控制器的結(jié)構(gòu)
4.4模糊控制仿真應(yīng)用實例
4.4.1MATLAB與Simulink
4.4.2模糊控制與傳統(tǒng)PID的結(jié)合
4.4.3小費問題
4.5本章小結(jié)
習(xí)題
參考文獻
第5章深度學(xué)習(xí)
5.1深度學(xué)習(xí)概述
5.1.1人工智能簡介
5.1.2深度學(xué)習(xí)簡介
5.2深度學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)
5.2.1線性代數(shù)
5.2.2概率論與信息論
5.2.3正則化
5.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)
5.3.1感知器與異或?qū)W習(xí)
5.3.2前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.3.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
5.4卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.4.1基本概念與相關(guān)知識
5.4.2卷積及其核心概念
5.4.3池化
5.4.4圖像處理案例
5.5循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.5.1序列數(shù)據(jù)簡介
5.5.2循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論
5.5.3梯度計算
5.5.4長短期記憶網(wǎng)絡(luò)
5.5.5文本學(xué)習(xí)案例
5.6本章小結(jié)
習(xí)題
參考文獻
第6章知識工程
6.1知識工程概述
6.1.1知識工程發(fā)展歷史
6.1.2知識系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)
6.1.3知識工程的核心問題
6.2知識表示
6.2.1知識表達方式分類
6.2.2規(guī)則表示
6.2.3語義網(wǎng)表示
6.2.4框架表示法
6.2.5邏輯表示法
6.3知識獲取
6.3.1知識獲取的來源
6.3.2知識獲取方法
6.3.3知識獲取的流程
6.3.4知識儲存與管理
6.4智能制造中的知識工程
6.4.1數(shù)字員工
6.4.2機器人流程自動化技術(shù)
6.4.3數(shù)字孿生
6.4.4知識工程在航空制造業(yè)的應(yīng)用案例
6.4.5PERA.KE知識工程平臺
6.5本章小結(jié)
習(xí)題
參考文獻
第7章商業(yè)智能
7.1商業(yè)智能概述
7.1.1商業(yè)智能技術(shù)的發(fā)展
7.1.2商業(yè)智能的基本原理與應(yīng)用
7.1.3商業(yè)智能的主要方法
7.2描述性分析
7.2.1描述性分析的基本概念和原理
7.2.2典型方法
7.2.3案例分析——數(shù)字化與描述性分析
7.3預(yù)測性分析
7.3.1預(yù)測性分析的基本概念和原理
7.3.2典型方法
7.3.3案例分析——美團外賣的用戶畫像實踐
7.4指導(dǎo)性分析
7.4.1指導(dǎo)性分析的基本概念和原理
7.4.2指導(dǎo)性分析的基本流程和典型方法
7.4.3案例分析——指導(dǎo)性分析在多領(lǐng)域中的應(yīng)用
7.5商業(yè)智能在智能制造中的應(yīng)用
7.5.1智能商業(yè)系統(tǒng)與智能制造
7.5.2應(yīng)用場景分析
7.5.3實施方法
7.5.4案例分析——犀牛智造工廠
7.6本章小結(jié)
習(xí)題
參考文獻
第8章總結(jié)與展望
8.1總結(jié)
8.2展望
拓展閱讀資料
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制造智能技術(shù)基礎(chǔ) 作者簡介
張智海，清華大學(xué)工業(yè)工程系副教授，博士生導(dǎo)師，智能制造研究中心執(zhí)行主任。研究興趣包括智能制造、生產(chǎn)運營管理、資源優(yōu)化。發(fā)表多篇國際期刊學(xué)術(shù)論文，其中代表性論文發(fā)表在生產(chǎn)運營領(lǐng)域旗艦重要期刊，部分工作被相關(guān)學(xué)術(shù)組織選為亮點成果報道和最佳論文。主持參與多項自然科學(xué)基金項目、科技部重點研發(fā)項目等。現(xiàn)擔任四個國際期刊副主編。
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