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智能決策技術及應用(普通高等教育新工科智能製造工程系列教材)

  • 作者：編者:劉麗蘭//高增桂//蔡紅霞|責編:丁昕禎
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111707202
  • 出版日期：2022/12/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：332
人民幣：RMB 69 元      售價：元
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內容大鋼
    智能決策是指決策的自動化，是新時代專家系統的升級，從基於規則到機器學習再到智能自主學習。不僅是決策的自動化，還是整個管理決策過程的智能自主，包括方案選擇的自動化以及效果跟蹤、評估與反饋。全書分為3篇，共10章：第1章緒論、第2章製造數據感知基礎與原理、第3章製造數據分析基礎與原理、第4章統計推理、第5章生物進化與群智能、第6章人工神經網路、第7章智能決策綜合評價、第8章設備級決策、第9章產線級決策、第10章系統級決策。本書可作為大學高年級和研究生的「智能決策」「智能製造」等課程的教材，對從事智能製造、智能決策、工業互聯網、工業軟體、智能機器人等領域的研究人員也具有重要的參考價值。
作者介紹
編者:劉麗蘭//高增桂//蔡紅霞|責編:丁昕禎
目錄
序
前言
  第1章  緒論
    1.1  智能製造技術概述
    1.2  智能製造中的決策問題
    1.3  本書主要內容
    參考文獻
第一篇  智能決策基礎
  第2章  製造數據感知基礎與原理
    2.1  製造過程數據
    2.2  現場匯流排和工業乙太網技術
    2.3  無線感測網路技術
    2.4  工業通信協議
    習題
    參考文獻
  第3章  製造數據分析基礎與原理
    3.1  數據預處理
    3.2  數據倉庫
    3.3  數據特徵提取
    3.4  數據分析
    習題
    參考文獻
第二篇  智能決策方法
  第4章  統計推理
    4.1  貝葉斯決策
    4.2  馬爾科夫決策
    4.3  K近鄰
    4.4  決策樹
    習題
    參考文獻
  第5章  生物進化與群智能
    5.1  遺傳演算法
    5.2  粒子群演算法
    5.3  蟻群演算法
    習題
    參考文獻
  第6章  人工神經網路
    6.1  前饋神經網路
    6.2  卷積神經網路
    6.3  長短期記憶網路
    6.4  強化學習
    6.5  遷移學習
    習題
    參考文獻
  第7章  智能決策綜合評價
    7.1  權重係數法
    7.2  層次分析法
    7.3  TOPSIS法
    7.4  動態加權綜合法
    7.5  灰色關聯綜合法

    習題
    參考文獻
第三篇  智能決策應用
  第8章  設備級決策
    8.1  設備自適應控制
    8.2  預測性維護
    8.3  智能交互決策
    習題
    參考文獻
  第9章  產線級決策
    9.1  產線布局優化決策
    9.2  生產工藝流程優化決策
    9.3  生產調度優化決策
    習題
    參考文獻
  第10章  系統級決策
    10.1  個性化定製
    10.2  物料需求計劃預測
    10.3  庫存優化決策
    10.4  系統可靠性預測
    習題
    參考文獻
附錄
  附錄A  本書涉及的數據類型與常用資料庫簡介
  附錄B  本書涉及的編程語言、軟體及系統框架等開發工具簡介

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