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高速動車組智能運(yùn)維信息處理技術(shù)與應(yīng)用

包郵 高速動車組智能運(yùn)維信息處理技術(shù)與應(yīng)用

作者：張春 編
出版社：中國鐵道出版社出版時(shí)間：2024-05-01
開本： 16開 頁數(shù)： 256
中 圖 價(jià):¥43.0(7.7折) 定價(jià)  ¥56.0 登錄后可看到會員價(jià)
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高速動車組智能運(yùn)維信息處理技術(shù)與應(yīng)用 版權(quán)信息

高速動車組智能運(yùn)維信息處理技術(shù)與應(yīng)用 內(nèi)容簡介

本書是“十四五”高等學(xué)校新工科計(jì)算機(jī)類專業(yè)系列教材之一。本書運(yùn)用IT架構(gòu)理論，從方法、模型、視圖、實(shí)踐等方面，論述我國高速動車組智能運(yùn)維信息處理的有關(guān)內(nèi)容。 本書以鐵路智能信息處理技術(shù)為主線，由抽象到具體地論述了高速動車組智能運(yùn)維信息處理技術(shù)的基本理論、方法和應(yīng)用。全書分為七章，包括概論、數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析、高速動車組智能運(yùn)維信息處理常用算法、大數(shù)據(jù)環(huán)境下的信息處理技術(shù)、面向高速動車組故障與健康狀態(tài)分析的信息處理、面向高速動車組運(yùn)維知識圖譜構(gòu)建的信息處理、高速動車組智能運(yùn)維信息處理綜合案例等。 本書適合作為高等學(xué)校“計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)”專業(yè)“鐵路信息技術(shù)”方向以及信息化專業(yè)本科課程的教材，也可作為鐵路信息技術(shù)方向研究生教材，還可作為高速鐵路信息化專業(yè)技術(shù)人員的參考書。

高速動車組智能運(yùn)維信息處理技術(shù)與應(yīng)用 目錄

**部分 基礎(chǔ)理論和方法 第1章 概論 1.1 背景 1.2 基本概念 1.3 高速動車組智能運(yùn)維信息處理技術(shù)發(fā)展歷史、現(xiàn)狀與趨勢 1.3.1 高速動車組智能運(yùn)維信息處理技術(shù)發(fā)展歷史 1.3.2 高速動車組智能運(yùn)維信息處理技術(shù)研究現(xiàn)狀 1.3.3 高速動車組智能運(yùn)維信息處理技術(shù)發(fā)展趨勢 小結(jié) 習(xí)題 第2章 數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析 2.1 數(shù)據(jù)概述 2.2 數(shù)據(jù)挖掘 2.2.1 跨行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘標(biāo)準(zhǔn)流程 2.2.2 數(shù)據(jù)隱含信息 2.3 數(shù)據(jù)的全生命周期 2.3.1 數(shù)據(jù)全生命周期概述 2.3.2 數(shù)據(jù)全生命周期過程 2.3.3 數(shù)據(jù)全生命周期管理 2.4 數(shù)據(jù)科學(xué) 2.4.1 基本概念 2.4.2 數(shù)據(jù)科學(xué)家 2.4.3 數(shù)據(jù)科學(xué)如何改變企業(yè) 2.4.4 數(shù)據(jù)科學(xué)如何執(zhí)行 2.5 高速動車組全生命周期數(shù)據(jù) 2.5.1 高速動車組全生命周期概述 2.5.2 高速動車組全生命周期產(chǎn)生的數(shù)據(jù) 2.5.3 高速動車組全生命周期數(shù)據(jù)管理 2.5.4 高速動車組數(shù)據(jù)質(zhì)量 2.5.5 高速動車組運(yùn)維數(shù)據(jù)分析 2.5.6 高速動車組全生命周期數(shù)據(jù)可視化分析 小結(jié) 習(xí)題 第3章 高速動車組智能運(yùn)維信息處理常用算法 3.1 監(jiān)督學(xué)習(xí) 3.1.1 線性回歸 3.1.2 決策樹 3.1.3 隨機(jī)森林 3.1.4 K近鄰算法 3.1.5 邏輯回歸 3.1.6 樸素貝葉斯 3.1.7 支持向量機(jī) 3.2 無監(jiān)督學(xué)習(xí) 3.2.1 Apriori算法 3.2.2 K-means算法 3.2.3 用于數(shù)據(jù)壓縮的降維 3.3 深度學(xué)習(xí) 3.3.1 現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)的起源 3.3.2 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3.3.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3.3.4 Transformer 小結(jié) 習(xí)題 第4章 大數(shù)據(jù)環(huán)境下的信息處理技術(shù) 4.1 大數(shù)據(jù)信息處理面臨的挑戰(zhàn) 4.1.1 數(shù)據(jù)的規(guī)范性挑戰(zhàn) 4.1.2 數(shù)據(jù)的海量性挑戰(zhàn) 4.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù) 4.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理概述 4.2.2 應(yīng)對規(guī)范性挑戰(zhàn) 4.2.3 應(yīng)對海量性挑戰(zhàn) 4.2.4 典型數(shù)據(jù)預(yù)處理算法 4.2.5 案例：基于序列模式挖掘算法的數(shù)據(jù)預(yù)處理 4.3 數(shù)據(jù)融合技術(shù) 4.3.1 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)融合 4.3.2 應(yīng)對真實(shí)性挑戰(zhàn) 4.3.3 應(yīng)對海量性挑戰(zhàn) 4.3.4 數(shù)據(jù)融合常見算法 4.3.5 案例：動車組全生命周期多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合方法的研究與實(shí)現(xiàn) 4.4 大數(shù)據(jù)處理平臺 4.4.1 MapReduce 4.4.2 共享內(nèi)存并行編程 4.4.3 ApacheHadoop生態(tài)系統(tǒng) 4.4.4 Hadoop分布式文件系統(tǒng) 4.4.5 Spark 4.4.6 Kafka 小結(jié) 習(xí)題 第二部分 高鐵智能信息處理技術(shù) 第5章 面向高速動車組故障與健康狀態(tài)分析的信息處理 5.1 動車組關(guān)鍵部件故障診斷技術(shù) 5.1.1 故障診斷概述 5.1.2 典型故障診斷方法 5.1.3 案例：數(shù)據(jù)驅(qū)動的牽引變流器逆變模塊故障診斷 5.2 動車組關(guān)鍵部件健康狀態(tài)評估技術(shù) 5.2.1 健康狀態(tài)評估概述 5.2.2 典型評估方法 5.2.3 案例：動車組軸承健康狀態(tài)評估 5.3 基于動車組監(jiān)測數(shù)據(jù)的預(yù)測技術(shù) 5.3.1 數(shù)據(jù)預(yù)測模型概述 5.3.2 典型預(yù)測算法 5.3.3 案例：蓄電池壽命預(yù)測分析 5.4 關(guān)系關(guān)聯(lián)分析技術(shù) 5.4.1 關(guān)系關(guān)聯(lián)分析概述 5.4.2 案例：關(guān)系關(guān)聯(lián)分析典型方法 5.4.3 動車組關(guān)鍵部件運(yùn)維效率的關(guān)聯(lián)關(guān)系分析 小結(jié) 習(xí)題 第6章 面向高速動車組運(yùn)維知識圖譜構(gòu)建的信息處理 6.1 知識圖譜概述 6.1.1 知識圖譜研究與應(yīng)用 6.1.2 特定領(lǐng)域知識圖譜 6.2 知識圖譜關(guān)鍵技術(shù) 6.2.1 知識表示 6.2.2 知識抽取 6.2.3 知識融合 6.2.4 知識計(jì)算 6.3 高鐵領(lǐng)域知識圖譜構(gòu)建 6.3.1 概述 6.3.2 模式層設(shè)計(jì)方法 6.3.3 數(shù)據(jù)獲取與清洗 6.3.4 數(shù)據(jù)存儲 6.4 高速鐵路知識圖譜應(yīng)用與案例分析 6.4.1 背景 6.4.2 動車組在途故障處理知識圖譜構(gòu)建 小結(jié) 習(xí)題 第三部分 應(yīng)用案例集 第7章 高速動車組智能運(yùn)維信息處理綜合案例 7.1 軸箱軸承趨勢分析方法 7.1.1 基于過程的趨勢分析方法思想 7.1.2 基于過程的趨勢分析方法實(shí)現(xiàn) 7.2 面向動車組蓄電池健康狀態(tài)評估的研究與實(shí)現(xiàn) 7.2.1 電池?cái)?shù)據(jù)預(yù)處理 7.2.2 電池荷電狀態(tài)評估 7.2.3 電池剩余壽命預(yù)測 7.3 基于LSTM的動車組齒輪箱故障診斷方法的研究與實(shí)現(xiàn) 7.3.1 長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò) 7.3.2 改進(jìn)的自適應(yīng)粒子群算法 7.3.3 IAPSO-LSTM故障診斷模型實(shí)現(xiàn) 7.4 面向高速動車組牽引電機(jī)軸承故障預(yù)警的研究 7.4.1 牽引電動機(jī)軸
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