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| 內容簡介： |
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本书面向智能制造，将机器智能领域的结构模拟、功能模拟、行为模拟与机制模拟方法贯穿应用于制造全过程，阐明机器智能技术发展对制造业的深刻影响，为制造业的智能化改造升级提供参考。在理论方法上，本书从信息理论视角出发，将“数据-信息-知识-智能”转换作为阐述智能科学发展的主线；在应用场景上，本书围绕智能制造全流程涉及的要素，将“产品-工艺-装备-决策”作为介绍机器智能理论方法在智能制造中应用的主线。通过两条主线的贯穿，可以给读者完整的知识、统一的理论和聚焦的应用场景，提升了读者系统化的科学视角高度，也更加落地而具有实用性。本书可作为高等院校智能科学与技术、机械工程、工业工程、自动化、计算机科学、数据科学等相关专业高年级本科生和研究生的教材和参考用书，也适合对智能科学、智能制造有兴趣的广大读者阅读。
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| 關於作者： |
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秦威，2019.12-今 上海交通大学，工业工程与管理系，系副主任（分管科研）2017.12-今 上海交通大学，机械与动力工程学院，副教授，博士生导师2014.07-2017.12 上海交通大学，机械与动力工程学院，讲师2016.05-2016.11 中航商用航空发动机制造有限责任公司 工艺技术主管2018.03-2019.03 上海市临港地区智能制造专项办公室 主任助理
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| 目錄：
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第1章 绪论0011.1 智能科学技术的历史使命和研究方向0011.1.1 历史使命0011.1.2 研究方向0011.2 机器智能概述0031.2.1 机器智能的定义0031.2.2 机器智能的发展0031.2.3 机器智能技术手段0041.3 智能制造概述0051.3.1 智能制造的定义0051.3.2 智能制造的发展0061.3.3 智能制造的特征0071.3.4 智能制造的实现基础0091.4 机器智能与智能制造0111.5 本书的主要内容和章节安排012参考文献013第2章 制造系统中的智能化需求场景0152.1 产品的智能化需求0152.1.1 智能产品0152.1.2 产品智能化设计0172.1.3 产品质量自适应控制0182.2 工艺的智能化需求0192.2.1 工艺模型自主生成0192.2.2 工艺路径智能规划0202.2.3 工艺参数自适应优化0212.3 装备的智能化需求0232.3.1 装备自感知与监控0232.3.2 装备故障预测与自诊断0252.3.3 装备自主协同与柔性生产0262.4 决策的智能化需求0282.4.1 智能排产与调度0282.4.2 智能无人物流0322.4.3 人机协作与共融0342.5 本章小结036参考文献036第3章 面向智能制造的机器智能结构模拟方法与应用0393.1 基于结构模拟的机器智能理论与方法0393.2 结构模拟之人工神经网络模型0423.2.1 单层感知机0423.2.2 多层感知机与BP神经网络0473.2.3 Hopfield反馈神经网络0503.3 结构模拟之卷积神经网络模型0533.3.1 卷积神经网络模型的基本元素0533.3.2 传统卷积神经网络模型0563.3.3 因果卷积神经网络模型0573.4 结构模拟之循环神经网络模型0593.4.1 时序数据0603.4.2 传统循环神经网络模型0613.4.3 长短期记忆网络模型0623.5 结构模拟方法在智能制造中的应用案例0643.5.1 基于LSTM的通风系统热需求功率智能预测0643.5.2 融合因果卷积与LSTM的锂离子电池状态智能监控0683.6 本章小结080参考文献081第4章 面向智能制造的机器智能功能模拟方法与应用0834.1 基于功能模拟的机器智能理论与方法0834.2 功能模拟之因果知识推理方法0894.2.1 数据中的因果关系发现理论0894.2.2 两阶段的因果关系推理方法0924.2.3 基于因果知识的制造系统可观可控分析0984.3 功能模拟之专家系统构建与开发1004.3.1 专家系统的基本概念1004.3.2 专家系统的基本类型1044.3.3 专家系统的开发工具1074.4 功能模拟方法在智能制造中的应用案例1094.4.1 基于知识推理的复杂机械产品装配质量控制1094.4.2 航天结构件的三维数控加工工艺设计专家系统开发1214.5 本章小结126参考文献127第5章 面向智能制造的机器智能行为模拟方法与应用1295.1 感知-动作系统1295.2 行为模拟之机器感知方法1335.2.1 机器感知基本原理1335.2.2 无线传感器网络基本概念1365.2.3 信息融合基本概念1375.3 行为模拟之模式分类方法1385.3.1 基本概念1385.3.2 特征抽取与选择1405.3.3 常用模式分类方法1425.3.4 性能评估1475.4 行为模拟之计算智能算法1505.4.1 计算智能的基本概念1505.4.2 模糊计算方法1515.4.3 进化计算方法1525.5 行为模拟方法在智能制造中的应用案例1565.5.1 基于并行多目标遗传算法的生产资源优化配置1565.5.2 基于模糊逻辑控制的物料运输任务调度1635.6 本章小结168参考文献169第6章 面向智能制造的机器智能机制模拟方法与应用1716.1 基于机制模拟的机器智能理论与方法1716.2 机制模拟之复杂系统的网络化建模分析方法1746.2.1 网络科学基本理论介绍1746.2.2 基于复杂网络理论的制造系统优化决策方法1776.2.3 数据与网络融合的制造系统建模与分析方法1826.3 机制模拟之强化学习方法1856.3.1 强化学习的基本框架1856.3.2 多智能体强化学习方法1896.4 机制模拟之“关联+预测+调控”智能决策新模式1916.4.1 关联：制造系统耦合作用机理的智能分析1916.4.2 预测：制造系统性能演化规律的智能预测1936.4.3 调控：制造车间性能调控机制的智能构建1976.5 机制模拟方法在智能制造中的应用案例2026.5.1 基于复杂网络的飞机总装系统工时波动影响力评估2026.5.2 考虑工时柔性可变的制造系统资源动态调整2106.6 本章小结220参考文献221第7章 面向智能制造的机器智能其他理论与方法2237.1 多智能体与群集智能2237.1.1 复杂系统理论2247.1.2 多智能体系统的一致性控制2257.1.3 群集智能行为的生物原型2257.1.4 蚁群算法2267.1.5 粒子群算法2287.2 脑皮质学习算法2297.2.1 层级实时记忆2297.2.2 空间沉积的实现2307.2.3 时间沉积的实现2327.2.4 脑皮质学习算法原理2347.3 多智能体系统在智能制造中的典型应用2367.3.1 基于多智能体协同的大规模物料运输调度优化2377.3.2 基于多智能体的多机器人控制2387.4 群集智能算法在智能制造中的典型应用2407.4.1 基于两阶段多目标蚁群算法的云物流服务调度优化2407.4.2 基于粒子群算法的柔性车间调度系统2427.4.3 基于脑皮质算法的时间序列异常检测2437.5 本章小结246参考文献246第8章 机器智能和智能制造的前沿动态与发展方向2488.1 机器智能的前沿动态与困难瓶颈2498.1.1 机器智能的最新进展和前沿动态2498.1.2 机器智能理论面临的困难与瓶颈2538.2 智能制造的前沿动态与困难瓶颈2558.2.1 智能制造的最新进展和前沿动态2558.2.2 智能制造面临的困难与瓶颈2618.3 本章小结264参考文献264
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