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| 編輯推薦： |
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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。
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| 內容簡介： |
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。
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| 目錄：
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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
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| 內容試閱：
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制造业是国民经济的主体，是立国之本、兴国之器、强国之基。智能制造是我国制造业创新发展的主要技术路线，智能生产是智能制造的主要组成部分，而智能生产的主要载体就是智能工厂或制造物联车间。数据为产品从设计到制造、使用和维护等整个生命周期提供服务，而车间涉及的多源异构数据是对车间运行过程的全面描述，数据的分析赋予车间制造过程“思想”，数据的变化改变车间运行过程、影响车间运行性能，是车间运行分析与决策的重要依据。由此可见，工业大数据在智能制造领域有着重要的作用。
本书是在作者团队从事智能制造相关教学科研工作的基础上，总结所承担的国家自然科学基金项目（52265063、52375497）、吉林省自然科学基金优秀青年基金项目（20240101023JJ）、广西自然科学基金项目（2023JJA160221）、产学合作协同育人项目（231002898191803）、广西高等教育本科教学改革重点项目（2023JGZ124）、广西新工科研究与实践项目（XGK202413）取得的成果，在《制造物联网技术》和《人工智能与智能制造概论》等论著基础上，加以归纳、总结、融合与提升编写而成的。
全书共分8章。第1章概述了工业大数据的概念、特征、系统与处理流程，分析了工业大数据与工业互联网、智能制造的关系；第2章介绍了工业大数据的来源、感知技术、传输协议、预处理技术及融合方法，并配有具体案例分析；第3章介绍了工业大数据存储与管理技术、工具、安全技术、计算框架和计算平台，并配有具体案例分析；第4章介绍了工业大数据中心趋势和离散趋势度量方法，相似性、相关性计算方法，关联分析方法，并配有具体案例分析；第5章介绍了工业大数据的分类、聚类及降维方法，并配有具体案例分析；第6章介绍了工业大数据的深度学习方法、开源框架及工业知识图谱，并配有具体案例分析；第7章介绍了工业大数据的可视化流程、可视化方法，并配有具体案例分析；第8章给出了工业大数据在机械装备故障诊断、零部件寿命预测、加工工艺优化、生产周期预测方面的综合应用。
本书编写分工如下：张存吉、高兴宇编写了第1章、第3章和第7章，张存吉、何佳龙编写了第8章，何佳龙编写了第2章，何佳龙、罗巍编写了第5章，庄笑编写了第6章，景轩编写了第4章。此外，彭艳华、丁畅、胡超凡、田海龙、周迪也参与了部分章节内容的整理。
本书的编写得到了桂林电子科技大学承担、上海犀浦智能系统有限公司支持的产学合作协同育人项目的资助，同时，该公司孙其伟、汤文举工程师提供了部分案例、实验内容，在此表示感谢。此外，本书的编写还得到了桂林电子科技大学智能制造现代产业学院共建单位广西七识数字科技有限公司的支持，在此也表示衷心的感谢。
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