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面向智能制造的機(jī)器智能理論與方法 版權(quán)信息
- ISBN：9787121443336
- 條形碼：9787121443336 ; 978-7-121-44333-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>
面向智能制造的機(jī)器智能理論與方法 本書特色
本書可作為高等院校智能科學(xué)與技術(shù)、機(jī)械工程、工業(yè)工程、自動(dòng)化、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)等相關(guān)專業(yè)高年級(jí)本科生和研究生的教材和參考用書，也適合對(duì)智能科學(xué)、智能制造有興趣的廣大讀者閱讀。
面向智能制造的機(jī)器智能理論與方法 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書面向智能制造，將機(jī)器智能領(lǐng)域的結(jié)構(gòu)模擬、功能模擬、行為模擬與機(jī)制模擬方法貫穿應(yīng)用于制造全過(guò)程，闡明機(jī)器智能技術(shù)發(fā)展對(duì)制造業(yè)的深刻影響，為制造業(yè)的智能化改造升級(jí)提供參考。在理論方法上，本書從信息理論視角出發(fā)，將“數(shù)據(jù)-信息-知識(shí)-智能”轉(zhuǎn)換作為闡述智能科學(xué)發(fā)展的主線；在應(yīng)用場(chǎng)景上，本書圍繞智能制造全流程涉及的要素，將“產(chǎn)品-工藝-裝備-決策”作為介紹機(jī)器智能理論方法在智能制造中應(yīng)用的主線。通過(guò)兩條主線的貫穿，可以給讀者完整的知識(shí)、統(tǒng)一的理論和聚焦的應(yīng)用場(chǎng)景，提升了讀者系統(tǒng)化的科學(xué)視角高度，也更加落地而具有實(shí)用性。本書可作為高等院校智能科學(xué)與技術(shù)、機(jī)械工程、工業(yè)工程、自動(dòng)化、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)等相關(guān)專業(yè)高年級(jí)本科生和研究生的教材和參考用書，也適合對(duì)智能科學(xué)、智能制造有興趣的廣大讀者閱讀。
面向智能制造的機(jī)器智能理論與方法 目錄
第1章 緒論 001
1.1 智能科學(xué)技術(shù)的歷史使命和研究方向 001
1.1.1 歷史使命 001
1.1.2 研究方向 001
1.2 機(jī)器智能概述 003
1.2.1 機(jī)器智能的定義 003
1.2.2 機(jī)器智能的發(fā)展 003
1.2.3 機(jī)器智能技術(shù)手段 004
1.3 智能制造概述 005
1.3.1 智能制造的定義 005
1.3.2 智能制造的發(fā)展 006
1.3.3 智能制造的特征 007
1.3.4 智能制造的實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ) 009
1.4 機(jī)器智能與智能制造 011
1.5 本書的主要內(nèi)容和章節(jié)安排 012
參考文獻(xiàn) 013
第2章 制造系統(tǒng)中的智能化需求場(chǎng)景 015
2.1 產(chǎn)品的智能化需求 015
2.1.1 智能產(chǎn)品 015
2.1.2 產(chǎn)品智能化設(shè)計(jì) 017
2.1.3 產(chǎn)品質(zhì)量自適應(yīng)控制 018
2.2 工藝的智能化需求 019
2.2.1 工藝模型自主生成 019
2.2.2 工藝路徑智能規(guī)劃 020
2.2.3 工藝參數(shù)自適應(yīng)優(yōu)化 021
2.3 裝備的智能化需求 023
2.3.1 裝備自感知與監(jiān)控 023
2.3.2 裝備故障預(yù)測(cè)與自診斷 025
2.3.3 裝備自主協(xié)同與柔性生產(chǎn) 026
2.4 決策的智能化需求 028
2.4.1 智能排產(chǎn)與調(diào)度 028
2.4.2 智能無(wú)人物流 032
2.4.3 人機(jī)協(xié)作與共融 034
2.5 本章小結(jié) 036
參考文獻(xiàn) 036
第3章 面向智能制造的機(jī)器智能結(jié)構(gòu)模擬方法與應(yīng)用 039
3.1 基于結(jié)構(gòu)模擬的機(jī)器智能理論與方法 039
3.2 結(jié)構(gòu)模擬之人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 042
3.2.1 單層感知機(jī) 042
3.2.2 多層感知機(jī)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 047
3.2.3 Hopfield反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 050
3.3 結(jié)構(gòu)模擬之卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 053
3.3.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基本元素 053
3.3.2 傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 056
3.3.3 因果卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 057
3.4 結(jié)構(gòu)模擬之循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 059
3.4.1 時(shí)序數(shù)據(jù) 060
3.4.2 傳統(tǒng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 061
3.4.3 長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型 062
3.5 結(jié)構(gòu)模擬方法在智能制造中的應(yīng)用案例 064
3.5.1 基于LSTM的通風(fēng)系統(tǒng)熱需求功率智能預(yù)測(cè) 064
3.5.2 融合因果卷積與LSTM的鋰離子電池狀態(tài)智能監(jiān)控 068
3.6 本章小結(jié) 080
參考文獻(xiàn) 081
第4章 面向智能制造的機(jī)器智能功能模擬方法與應(yīng)用 083
4.1 基于功能模擬的機(jī)器智能理論與方法 083
4.2 功能模擬之因果知識(shí)推理方法 089
4.2.1 數(shù)據(jù)中的因果關(guān)系發(fā)現(xiàn)理論 089
4.2.2 兩階段的因果關(guān)系推理方法 092
4.2.3 基于因果知識(shí)的制造系統(tǒng)可觀可控分析 098
4.3 功能模擬之專家系統(tǒng)構(gòu)建與開(kāi)發(fā) 100
4.3.1 專家系統(tǒng)的基本概念 100
4.3.2 專家系統(tǒng)的基本類型 104
4.3.3 專家系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)工具 107
4.4 功能模擬方法在智能制造中的應(yīng)用案例 109
4.4.1 基于知識(shí)推理的復(fù)雜機(jī)械產(chǎn)品裝配質(zhì)量控制 109
4.4.2 航天結(jié)構(gòu)件的三維數(shù)控加工工藝設(shè)計(jì)專家系統(tǒng)開(kāi)發(fā) 121
4.5 本章小結(jié) 126
參考文獻(xiàn) 127
第5章 面向智能制造的機(jī)器智能行為模擬方法與應(yīng)用 129
5.1 感知-動(dòng)作系統(tǒng) 129
5.2 行為模擬之機(jī)器感知方法 133
5.2.1 機(jī)器感知基本原理 133
5.2.2 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)基本概念 136
5.2.3 信息融合基本概念 137
5.3 行為模擬之模式分類方法 138
5.3.1 基本概念 138
5.3.2 特征抽取與選擇 140
5.3.3 常用模式分類方法 142
5.3.4 性能評(píng)估 147
5.4 行為模擬之計(jì)算智能算法 150
5.4.1 計(jì)算智能的基本概念 150
5.4.2 模糊計(jì)算方法 151
5.4.3 進(jìn)化計(jì)算方法 152
5.5 行為模擬方法在智能制造中的應(yīng)用案例 156
5.5.1 基于并行多目標(biāo)遺傳算法的生產(chǎn)資源優(yōu)化配置 156
5.5.2 基于模糊邏輯控制的物料運(yùn)輸任務(wù)調(diào)度 163
5.6 本章小結(jié) 168
參考文獻(xiàn) 169
第6章 面向智能制造的機(jī)器智能機(jī)制模擬方法與應(yīng)用 171
6.1 基于機(jī)制模擬的機(jī)器智能理論與方法 171
6.2 機(jī)制模擬之復(fù)雜系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)化建模分析方法 174
6.2.1 網(wǎng)絡(luò)科學(xué)基本理論介紹 174
6.2.2 基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的制造系統(tǒng)優(yōu)化決策方法 177
6.2.3 數(shù)據(jù)與網(wǎng)絡(luò)融合的制造系統(tǒng)建模與分析方法 182
6.3 機(jī)制模擬之強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法 185
6.3.1 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本框架 185
6.3.2 多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法 189
6.4 機(jī)制模擬之“關(guān)聯(lián)+預(yù)測(cè)+調(diào)控”智能決策新模式 191
6.4.1 關(guān)聯(lián)：制造系統(tǒng)耦合作用機(jī)理的智能分析 191
6.4.2 預(yù)測(cè)：制造系統(tǒng)性能演化規(guī)律的智能預(yù)測(cè) 193
6.4.3 調(diào)控：制造車間性能調(diào)控機(jī)制的智能構(gòu)建 197
6.5 機(jī)制模擬方法在智能制造中的應(yīng)用案例 202
6.5.1 基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的飛機(jī)總裝系統(tǒng)工時(shí)波動(dòng)影響力評(píng)估 202
6.5.2 考慮工時(shí)柔性可變的制造系統(tǒng)資源動(dòng)態(tài)調(diào)整 210
6.6 本章小結(jié) 220
參考文獻(xiàn) 221
第7章 面向智能制造的機(jī)器智能其他理論與方法 223
7.1 多智能體與群集智能 223
7.1.1 復(fù)雜系統(tǒng)理論 224
7.1.2 多智能體系統(tǒng)的一致性控制 225
7.1.3 群集智能行為的生物原型 225
7.1.4 蟻群算法 226
7.1.5 粒子群算法 228
7.2 腦皮質(zhì)學(xué)習(xí)算法 229
7.2.1 層級(jí)實(shí)時(shí)記憶 229
7.2.2 空間沉積的實(shí)現(xiàn) 230
7.2.3 時(shí)間沉積的實(shí)現(xiàn) 232
7.2.4 腦皮質(zhì)學(xué)習(xí)算法原理 234
7.3 多智能體系統(tǒng)在智能制造中的典型應(yīng)用 236
7.3.1 基于多智能體協(xié)同的大規(guī)模物料運(yùn)輸調(diào)度優(yōu)化 237
7.3.2 基于多智能體的多機(jī)器人控制 238
7.4 群集智能算法在智能制造中的典型應(yīng)用 240
7.4.1 基于兩階段多目標(biāo)蟻群算法的云物流服務(wù)調(diào)度優(yōu)化 240
7.4.2 基于粒子群算法的柔性車間調(diào)度系統(tǒng) 242
7.4.3 基于腦皮質(zhì)算法的時(shí)間序列異常檢測(cè) 243
7.5 本章小結(jié) 246
參考文獻(xiàn) 246
第8章 機(jī)器智能和智能制造的前沿動(dòng)態(tài)與發(fā)展方向 248
8.1 機(jī)器智能的前沿動(dòng)態(tài)與困難瓶頸 249
8.1.1 機(jī)器智能的*新進(jìn)展和前沿動(dòng)態(tài) 249
8.1.2 機(jī)器智能理論面臨的困難與瓶頸 253
8.2 智能制造的前沿動(dòng)態(tài)與困難瓶頸 255
8.2.1 智能制造的*新進(jìn)展和前沿動(dòng)態(tài) 255
8.2.2 智能制造面臨的困難與瓶頸 261
8.3 本章小結(jié) 264
參考文獻(xiàn) 264
展開(kāi)全部
面向智能制造的機(jī)器智能理論與方法 作者簡(jiǎn)介
秦威，2019.12-今 上海交通大學(xué)，工業(yè)工程與管理系，系副主任(分管科研)2017.12-今 上海交通大學(xué)，機(jī)械與動(dòng)力工程學(xué)院，副教授，博士生導(dǎo)師2014.07-2017.12 上海交通大學(xué)，機(jī)械與動(dòng)力工程學(xué)院，講師2016.05-2016.11 中航商用航空發(fā)動(dòng)機(jī)制造有限責(zé)任公司 工藝技術(shù)主管2018.03-2019.03 上海市臨港地區(qū)智能制造專項(xiàng)辦公室 主任助理
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