第1章 制造大數據簡介 1.1 制造大數據概念 1.2 制造大數據發展現狀 1.3 制造大數據關鍵技術 1.3.1 數據采集 1.3.2 數據預處理 1.3.3 數據分析 1.3.4 制造大數據處理流程 1.4 制造大數據的應用 1.5 制造大數據面臨的挑戰 1.6 制造大數據的發展前景 1.7 異構制造大數據 第2章 制造大數據云存儲技術 2.1 云存儲發展現狀及趨勢 2.1.1 國外云存儲發展現狀 2.1.2 云存儲發展現狀 2.2 云計算及云存儲技術 2.2.1 云計算框架模型 2.2.2 云存儲系統架構 2.2.3 云存儲發展的關鍵技術 2.3 數據加密技術 2.3.1 密碼學簡介 2.3.2 DES對稱加密技術 2.3.3 RSA公鑰加密技術 2.3.4 數字簽名技術 2.4 數據加密技術在云存儲中的應用 2.4.1 云存儲中數據加密技術的設計 2.4.2 云存儲中數據加密技術的安全性分析 2.4.3 云存儲中數據加密技術的實現 2.4.4 云存儲中數據加密技術的實驗分析 第3章 制造大數據的多源異構數據融合 3.1 多源制造大數據融合方法綜述 3.1.1 多源數據融合方法 3.1.2 多源數據融合方法在設備故障診斷中的應用 3.2 多源制造大數據融合算法分析 3.2.1 證據理論 3.2.2 學習向量化神經網絡 3.2.3 決策樹 3.2.4 卷積神經網絡 3.3 證據理論決策融合算法的改進 3.3.1 證據理論的不足 3.3.2 證據理論的改進 3.4 證據理論決策融合算法的應用 3.4.1 基于神經網絡和證據理論的樣本預測 3.4.2 基于證據理論的多傳感器多目標識別 3.4.3 改進證據理論（IDS）在設備故障中的融合診斷 第4章 制造大數據背景下旋轉設備的智能故障診斷 4.1 制造大數據背景下設備故障智能診斷技術分析 4.1.1 設備故障發生的一般規律 4.1.2 傳統的機械設備故障診斷方法