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數據驅動的工業人工智能:建模方法與應用

包郵 數據驅動的工業人工智能:建模方法與應用

作者:任磊
出版社:機械工業出版社出版時間:2024-05-01
開本: 16開 頁數: 236
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數據驅動的工業人工智能:建模方法與應用 版權信息

  • ISBN:9787111749738
  • 條形碼:9787111749738 ; 978-7-111-74973-8
  • 裝幀:一般膠版紙
  • 冊數:暫無
  • 重量:暫無
  • 所屬分類:>

數據驅動的工業人工智能:建模方法與應用 本書特色

本書集創新理論研究與應用落地實踐于一體,為智能制造領域從業者、研究人員以及對工業人工智能充滿好奇的各界讀者提供了一份全面而深入的指南。 深入剖析了工業人工智能各類典型應用場景的難點問題,系統闡述了數據驅動的各類新型建模方法,并且提供了大量豐富的工業實踐案例

數據驅動的工業人工智能:建模方法與應用 內容簡介

本書從工業大數據分析所面臨的實際應用問題和工業AI模型的構建方法兩條內容主線,介紹數據驅動的工業智能,使得理論與應用實踐深度融合;將工業AI模型的建模思路結合到理論方法的介紹中,使得讀者能夠掌握其中思考問題的方法和過程,做到“授人以漁”。在數據驅動的工業AI模型開發的介紹中既注重對理論知識的介紹,也將各章節知識點串聯起來形成一個立體、完整的工業AI數據分析系統,提升讀者對工業智能和工業大數據分析的宏觀思維。 本書可作為工業界企業技術專家、IT系統研發人員、學術界智能制造、人工智能、工業互聯網、數據科學等領域研究者的參考書,也可以作為高等院校計算機、自動化、機械等相關專業工業人工智能課程的教材,同時還可作為工業領域新一代人工智能、深度學習、區塊鏈愛好者、開發者的自學教材或參考書。

數據驅動的工業人工智能:建模方法與應用 目錄

序 前言 第1章新一代人工智能與智能制造 11新一代人工智能發展背景 12智能制造的新發展 13數據驅動的工業人工智能 第2章基礎理論知識 21工業AI模型應用流程概述 22常用深度學習技術 221卷積神經網絡 222循環神經網絡 223自動編碼器 224受限玻爾茲曼機 225基于注意力機制的神經網絡 226圖神經網絡 第3章工業時間序列信息表征建模方法 31概述 32工業時序多通道信息表征建模方法 321多通道時序注意力網絡 322工業時序高精度預測方法 33工業時序多尺度信息表征建模方法 331多尺度密集門控循環單元網絡 332基于MDGRU網絡的分析流程 34工業時序多層級時頻域信息表征建模方法 341多層級小波分解網絡 342基于多層級小波分解的時間序列外部回歸網絡 35工業時序多層次信息表征建模方法 351多層次信息表征網絡 352基于Auto-CNN-LSTM網絡的分析流程 36工業時序時空耦合信息表征建模方法 361時空耦合信息網絡整體結構 362時空耦合信息表征網絡 37典型應用案例 371基于MCTAN的飛機發動機剩余使用壽命預測 372基于Auto-CNN-LSTM的鋰電池剩余使用壽命預測 第4章工業低質數據增強表征建模方法 41概述 42無標簽數據增強表征建模方法 421基于半監督并行DeepFM的無標簽數據預測方法 422基于小波數據增強的無標簽數據預測方法 43非均衡數據增強表征建模方法 431工業數據隱式擴充方法 432面向非均衡工業數據的標簽解構多輸入智能處理架構 44缺失數據增強表征建模方法 441面向低質數據的缺失特征自動補全方法 442基于兩階段預訓練的缺失特征表征方法 45典型應用案例 451基于SS-PDeepFM的泡沫浮選產品質量預測(無標簽) 452基于LM-CNN的軸承故障診斷(不平衡、零樣本) 第5章工業多源異質數據深層融合建模方法 51概述 52工業異質關聯數據融合建模方法 521基于深度-寬度-序列(WDS)網絡架構的工業數據異質特征融合范式 522基于注意力機制的工業多特征融合表征建模方法 53工業多源高維度數據融合建模方法 531張量及其操作 532針對
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數據驅動的工業人工智能:建模方法與應用 作者簡介

任磊,北京航空航天大學自動化學院教授、軟件學院教授,工業互聯網領域首個國家杰出青年基金獲得者

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