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面向智能製造的機器智能理論與方法/工業智能與工業大數據系列

  • 作者：秦威//孫衍寧|責編:劉志紅
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121443336
  • 出版日期：2022/12/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：265
人民幣：RMB 148 元      售價：元
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內容大鋼
    本書面向智能製造，將機器智能領域的結構模擬、功能模擬、行為模擬與機制模擬方法貫穿應用於製造全過程，闡明機器智能技術發展對製造業的深刻影響，為製造業的智能化改造升級提供參考。在理論方法上，本書從信息理論視角出發，將「數據-信息-知識-智能」轉換作為闡述智能科學發展的主線；在應用場景上，本書圍繞智能製造全流程涉及的要素，將「產品-工藝-裝備-決策」作為介紹機器智能理論方法在智能製造中應用的主線。通過兩條主線的貫穿，可以給讀者完整的知識、統一的理論和聚焦的應用場景，提升了讀者系統化的科學視角高度，也更加落地而具有實用性。
    本書可作為高等院校智能科學與技術、機械工程、工業工程、自動化、電腦科學、數據科學等相關專業高年級本科生和研究生的教材和參考用書，也適合對智能科學、智能製造有興趣的廣大讀者閱讀。
作者介紹
秦威//孫衍寧|責編:劉志紅
目錄
第1章  緒論
  1.1  智能科學技術的歷史使命和研究方向
    1.1.1  歷史使命
    1.1.2  研究方向
  1.2  機器智能概述
    1.2.1  機器智能的定義
    1.2.2  機器智能的發展
    1.2.3  機器智能技術手段
  1.3  智能製造概述
    1.3.1  智能製造的定義
    1.3.2  智能製造的發展
    1.3.3  智能製造的特徵
    1.3.4  智能製造的實現基礎
  1.4  機器智能與智能製造
  1.5  本書的主要內容和章節安排
  參考文獻
第2章  製造系統中的智能化需求場景
  2.1  產品的智能化需求
    2.1.1  智能產品
    2.1.2  產品智能化設計
    2.1.3  產品質量自適應控制
  2.2  工藝的智能化需求
    2.2.1  工藝模型自主生成
    2.2.2  工藝路徑智能規劃
    2.2.3  工藝參數自適應優化
  2.3  裝備的智能化需求
    2.3.1  裝備自感知與監控
    2.3.2  裝備故障預測與自診斷
    2.3.3  裝備自主協同與柔性生產
  2.4  決策的智能化需求
    2.4.1  智能排產與調度
    2.4.2  智能無人物流
    2.4.3  人機協作與共融
  2.5  本章小結
  參考文獻
第3章  面向智能製造的機器智能結構模擬方法與應用
  3.1  基於結構模擬的機器智能理論與方法
  3.2  結構模擬之人工神經網路模型
    3.2.1  單層感知機
    3.2.2  多層感知機與BP神經網路
    3.2.3  Hopfield反饋神經網路
  3.3  結構模擬之卷積神經網路模型
    3.3.1  卷積神經網路模型的基本元素
    3.3.2  傳統卷積神經網路模型
    3.3.3  因果卷積神經網路模型
  3.4  結構模擬之循環神經網路模型
    3.4.1  時序數據
    3.4.2  傳統循環神經網路模型
    3.4.3  長短期記憶網路模型
  3.5  結構模擬方法在智能製造中的應用案例

    3.5.1  基於LSTM的通風系統熱需求功率智能預測
    3.5.2  融合因果卷積與LSTM的鋰離子電池狀態智能監控
  3.6  本章小結
  參考文獻
第4章  面向智能製造的機器智能功能模擬方法與應用
  4.1  基於功能模擬的機器智能理論與方法
  4.2  功能模擬之因果知識推理方法
    4.2.1  數據中的因果關係發現理論
    4.2.2  兩階段的因果關係推理方法
    4.2.3  基於因果知識的製造系統可觀可控分析
  4.3  功能模擬之專家系統構建與開發
    4.3.1  專家系統的基本概念
    4.3.2  專家系統的基本類型
    4.3.3  專家系統的開發工具
  4.4  功能模擬方法在智能製造中的應用案例
    4.4.1  基於知識推理的複雜機械產品裝配質量控制
    4.4.2  航天結構件的三維數控加工工藝設計專家系統開發
  4.5  本章小結
  參考文獻
第5章  面向智能製造的機器智能行為模擬方法與應用
  5.1  感知-動作系統
  5.2  行為模擬之機器感知方法
    5.2.1  機器感知基本原理
    5.2.2  無線感測器網路基本概念
    5.2.3  信息融合基本概念
  5.3  行為模擬之模式分類方法
    5.3.1  基本概念
    5.3.2  特徵抽取與選擇
    5.3.3  常用模式分類方法
    5.3.4  性能評估
  5.4  行為模擬之計算智能演算法
    5.4.1  計算智能的基本概念
    5.4.2  模糊計算方法
    5.4.3  進化計算方法
  5.5  行為模擬方法在智能製造中的應用案例
    5.5.1  基於並行多目標遺傳演算法的生產資源優化配置
    5.5.2  基於模糊邏輯控制的物料運輸任務調度
  5.6  本章小結
  參考文獻
第6章  面向智能製造的機器智能機制模擬方法與應用
  6.1  基於機制模擬的機器智能理論與方法
  6.2  機制模擬之複雜系統的網路化建模分析方法
    6.2.1  網路科學基本理論介紹
    6.2.2  基於複雜網路理論的製造系統優化決策方法
    6.2.3  數據與網路融合的製造系統建模與分析方法
  6.3  機制模擬之強化學習方法
    6.3.1  強化學習的基本框架
    6.3.2  多智能體強化學習方法
  6.4  機制模擬之「關聯+預測+調控」智能決策新模式
    6.4.1  關聯：製造系統耦合作用機理的智能分析

    6.4.2  預測：製造系統性能演化規律的智能預測
    6.4.3  調控：製造車間性能調控機制的智能構建
  6.5  機制模擬方法在智能製造中的應用案例
    6.5.1  基於複雜網路的飛機總裝系統工時波動影響力評估
    6.5.2  考慮工時柔性可變的製造系統資源動態調整
  6.6  本章小結
  參考文獻
第7章  面向智能製造的機器智能其他理論與方法
  7.1  多智能體與群集智能
    7.1.1  複雜系統理論
    7.1.2  多智能體系統的一致性控制
    7.1.3  群集智能行為的生物原型
    7.1.4  蟻群演算法
    7.1.5  粒子群演算法
  7.2  腦皮質學習演算法
    7.2.1  層級實時記憶
    7.2.2  空間沉積的實現
    7.2.3  時間沉積的實現
    7.2.4  腦皮質學習演算法原理
  7.3  多智能體系統在智能製造中的典型應用
    7.3.1  基於多智能體協同的大規模物料運輸調度優
    7.3.2  基於多智能體的多機器人控制
  7.4  群集智能演算法在智能製造中的典型應用
    7.4.1  基於兩階段多目標蟻群演算法的雲物流服務調度優化
    7.4.2  基於粒子群演算法的柔性車間調度系統
    7.4.3  基於腦皮質演算法的時間序列異常檢測
  7.5  本章小結
  參考文獻
第8章  機器智能和智能製造的前沿動態與發展方向
  8.1  機器智能的前沿動態與困難瓶頸
    8.1.1  機器智能的最新進展和前沿動態
    8.1.2  機器智能理論面臨的困難與瓶頸
  8.2  智能製造的前沿動態與困難瓶頸
    8.2.1  智能製造的最新進展和前沿動態
    8.2.2  智能製造面臨的困難與瓶頸
  8.3  本章小結
  參考文獻

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