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智能决策技术及应用

智能决策技术及应用
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作者:
出版社: 机械工业出版社
2022-12
版次: 1
ISBN: 9787111707202
定价: 69.00
装帧: 其他
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 348页
字数: 529千字
分类: 教材教辅考试>教材>高职教材>计算机与互联网
6人买过
  • 智能决策是指决策的自动化，是新时代专家系统的升级，从基于规则到机器学习再到智能自主学习。不仅是决策的自动化，还是整个管理决策过程的智能自主，包括方案选择的自动化以及效果跟踪、评估与反馈。全书分为3篇，共10章：第1章绪论、第2章制造数据感知基础与原理、第3章制造数据分析基础与原理、第4章统计推理、第5章生物进化与群智能、第6章人工神经网络、第7章智能决策综合评价、第8章设备级决策、第9章产线级决策、第10章系统级决策。本书可作为大学高年级和研究生的“智能决策”“智能制造”等课程的教材，对从事智能制造、智能决策、工业互联网、工业软件、智能机器人等领域的研究人员也具有重要的参考价值。 目录

    序

    前言

    第1章绪论/

    1.1智能制造技术概述/

    1.2智能制造中的决策问题/

    1.3本书主要内容/

    参考文献/

    第一篇智能决策基础

    第2章制造数据感知基础与原理/

    2.1制造过程数据/

    2.2现场总线和工业以太网技术/

    2.3无线传感网络技术/

    2.4工业通信协议/

    习题/

    参考文献/

    第3章制造数据分析基础与原理/

    3.1数据预处理/

    3.2数据仓库/

    3.3数据特征提取/

    3.4数据分析/

    习题/

    参考文献/

    第二篇智能决策方法

    第4章统计推理/

    4.1贝叶斯决策/

    4.2马尔科夫决策/

    4.3K近邻/

    4.4决策树/

    习题/

    参考文献/

    第5章生物进化与群智能/

    5.1遗传算法/

    5.2粒子群算法/

    5.3蚁群算法/

    习题/

    参考文献/

    第6章人工神经网络/

    6.1前馈神经网络/

    6.2卷积神经网络/

    6.3长短期记忆网络/

    6.4强化学习/

    6.5迁移学习/

    习题/

    参考文献/

    第7章智能决策综合评价/

    7.1权重系数法/

    7.2层次分析法/

    7.3TOPSIS法/

    7.4动态加权综合法/

    7.5灰色关联综合法/

    习题/

    参考文献/

    第三篇智能决策应用

    第8章设备级决策/

    8.1设备自适应控制/

    8.2预测性维护/

    8.3智能交互决策/

    习题/

    参考文献/

    第9章产线级决策/

    9.1产线布局优化决策/

    9.2生产工艺流程优化决策/

    9.3生产调度优化决策/

    习题/

    参考文献/

    第10章系统级决策/

    10.1个性化定制/

    10.2物料需求计划预测/

    10.3库存优化决策/

    10.4系统可靠性预测/

    习题/

    参考文献/

    附录/

    附录A本书涉及的数据类型与常用数据库简介/

    附录B本书涉及的编程语言、软件及系统框架等开发工具简介/
  • 内容简介:
    智能决策是指决策的自动化，是新时代专家系统的升级，从基于规则到机器学习再到智能自主学习。不仅是决策的自动化，还是整个管理决策过程的智能自主，包括方案选择的自动化以及效果跟踪、评估与反馈。全书分为3篇，共10章：第1章绪论、第2章制造数据感知基础与原理、第3章制造数据分析基础与原理、第4章统计推理、第5章生物进化与群智能、第6章人工神经网络、第7章智能决策综合评价、第8章设备级决策、第9章产线级决策、第10章系统级决策。本书可作为大学高年级和研究生的“智能决策”“智能制造”等课程的教材，对从事智能制造、智能决策、工业互联网、工业软件、智能机器人等领域的研究人员也具有重要的参考价值。
  • 目录:
    目录

    序

    前言

    第1章绪论/

    1.1智能制造技术概述/

    1.2智能制造中的决策问题/

    1.3本书主要内容/

    参考文献/

    第一篇智能决策基础

    第2章制造数据感知基础与原理/

    2.1制造过程数据/

    2.2现场总线和工业以太网技术/

    2.3无线传感网络技术/

    2.4工业通信协议/

    习题/

    参考文献/

    第3章制造数据分析基础与原理/

    3.1数据预处理/

    3.2数据仓库/

    3.3数据特征提取/

    3.4数据分析/

    习题/

    参考文献/

    第二篇智能决策方法

    第4章统计推理/

    4.1贝叶斯决策/

    4.2马尔科夫决策/

    4.3K近邻/

    4.4决策树/

    习题/

    参考文献/

    第5章生物进化与群智能/

    5.1遗传算法/

    5.2粒子群算法/

    5.3蚁群算法/

    习题/

    参考文献/

    第6章人工神经网络/

    6.1前馈神经网络/

    6.2卷积神经网络/

    6.3长短期记忆网络/

    6.4强化学习/

    6.5迁移学习/

    习题/

    参考文献/

    第7章智能决策综合评价/

    7.1权重系数法/

    7.2层次分析法/

    7.3TOPSIS法/

    7.4动态加权综合法/

    7.5灰色关联综合法/

    习题/

    参考文献/

    第三篇智能决策应用

    第8章设备级决策/

    8.1设备自适应控制/

    8.2预测性维护/

    8.3智能交互决策/

    习题/

    参考文献/

    第9章产线级决策/

    9.1产线布局优化决策/

    9.2生产工艺流程优化决策/

    9.3生产调度优化决策/

    习题/

    参考文献/

    第10章系统级决策/

    10.1个性化定制/

    10.2物料需求计划预测/

    10.3库存优化决策/

    10.4系统可靠性预测/

    习题/

    参考文献/

    附录/

    附录A本书涉及的数据类型与常用数据库简介/

    附录B本书涉及的编程语言、软件及系统框架等开发工具简介/
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