数字化网络化智能技术：工业大数据及其应用 / 战略性新兴领域“十四五”高等教育系列教材
定价：￥58.00
作者： 张存吉，何佳龙
出版时间：2024-12-25
最新印次日期：2024-12
出版社：机械工业出版社
试读
- 机械工业出版社
- 9787111769194
- 1-2
- 47269472-8
- 16开
- 2024-12-25
- 406
- 工学
- 机械类
- 智能制造
- 本科
内容简介
本书是战略性新兴领域“十四五”高等教育系列教材之一，系统地阐述了工业大数据背景、采集、处理、分析、存储、可视化及其应用案例。全书共分8章，主要内容包括：绪论、工业大数据感知与预处理、工业大数据存储与计算平台、工业大数据分析、工业大数据的分类与聚类、工业大数据挖掘与知识图谱、工业大数据的可视化和工业大数据的综合应用。
本书适合作为普通高等教育机械工程、智能制造工程、自动化等工科专业的课程配套教材，也可作为相关工程技术及管理人员的参考用书。
本书适合作为普通高等教育机械工程、智能制造工程、自动化等工科专业的课程配套教材，也可作为相关工程技术及管理人员的参考用书。
目录
前言
第1章?绪论 1
1.1?工业大数据概述 1
1.2?工业大数据与工业互联网的关系 7
1.3?工业大数据与智能制造的关系 9
1.4?本章小结 10
习题 11
第2章?工业大数据感知与预处理 12
2.1?工业大数据的来源 12
2.2?工业大数据感知 12
2.3?工业大数据的传输 22
2.4?工业大数据的预处理 32
2.5?工业大数据融合 43
2.6?案例分析 46
2.7?本章小结 48
习题 49
第3章?工业大数据存储与计算平台 50
3.1?工业大数据存储与管理技术 50
3.2?工业大数据安全技术 62
3.3?计算框架 75
3.4?计算平台Hadoop 82
3.5?案例分析 84
3.6?本章小结 89
习题 89
第4章?工业大数据分析 90
4.1?工业大数据统计描述方法 90
4.2?工业大数据对象关系计算方法 94
4.3?工业大数据关联分析方法 107
4.4?案例分析 117
4.5?本章小结 123
习题 123
第5章?工业大数据的分类与聚类 125
5.1?工业大数据的分类 125
5.2?工业大数据的聚类 135
5.3? 工业大数据的降维 145
5.4?案例分析 149
5.5?本章小结 166
习题 166
第6章?工业大数据挖掘与知识图谱 168
6.1?工业大数据深度学习 168
6.2?工业知识图谱 194
6.3?案例分析 197
6.4?本章小结 204
习题 204
第7章?工业大数据的可视化 205
7.1?数据可视化概述 205
7.2?工业大数据可视化流程 209
7.3?工业大数据可视化的常用方法 212
7.4?案例分析 215
7.5?本章小结 221
习题 221
第8章?工业大数据的综合应用 222
8.1?机械装备故障诊断 222
8.2?基于SVM的滚动轴承剩余使用寿命预测 232
8.3?加工工艺优化 236
8.4?生产周期预测 244
8.5?本章小结 247
习题 247
参考文献248
第1章?绪论 1
1.1?工业大数据概述 1
1.2?工业大数据与工业互联网的关系 7
1.3?工业大数据与智能制造的关系 9
1.4?本章小结 10
习题 11
第2章?工业大数据感知与预处理 12
2.1?工业大数据的来源 12
2.2?工业大数据感知 12
2.3?工业大数据的传输 22
2.4?工业大数据的预处理 32
2.5?工业大数据融合 43
2.6?案例分析 46
2.7?本章小结 48
习题 49
第3章?工业大数据存储与计算平台 50
3.1?工业大数据存储与管理技术 50
3.2?工业大数据安全技术 62
3.3?计算框架 75
3.4?计算平台Hadoop 82
3.5?案例分析 84
3.6?本章小结 89
习题 89
第4章?工业大数据分析 90
4.1?工业大数据统计描述方法 90
4.2?工业大数据对象关系计算方法 94
4.3?工业大数据关联分析方法 107
4.4?案例分析 117
4.5?本章小结 123
习题 123
第5章?工业大数据的分类与聚类 125
5.1?工业大数据的分类 125
5.2?工业大数据的聚类 135
5.3? 工业大数据的降维 145
5.4?案例分析 149
5.5?本章小结 166
习题 166
第6章?工业大数据挖掘与知识图谱 168
6.1?工业大数据深度学习 168
6.2?工业知识图谱 194
6.3?案例分析 197
6.4?本章小结 204
习题 204
第7章?工业大数据的可视化 205
7.1?数据可视化概述 205
7.2?工业大数据可视化流程 209
7.3?工业大数据可视化的常用方法 212
7.4?案例分析 215
7.5?本章小结 221
习题 221
第8章?工业大数据的综合应用 222
8.1?机械装备故障诊断 222
8.2?基于SVM的滚动轴承剩余使用寿命预测 232
8.3?加工工艺优化 236
8.4?生产周期预测 244
8.5?本章小结 247
习题 247
参考文献248
