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音像设备大数据郑泽宇
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章绪论/11.1设备大数据概述/11.2设备健康的“体魄”离不开大数据支持/31.3从波音事件看设备数据分析的重要/41.4没有大数据就无从谈智能制造/61.5本书概况/8本章参考文献/10第2章设备数据采集方法/122.1设备数据采集/122.1.1简介/122.1.2数据采集方式/122.1.3数据采集常用模式/132.1.4设备数据采集系统/142.2设备数据采集的感觉器官——传感器/152.2.1简介/152.2.2传感器的组成/162..传感器的分类/162.2.4传感器的原理及特/172.2.5常见传感器简介/17.设备数据采集的神经元——PLC/18..1简介/18..2硬件基本结构/19..软件结构设计/20..4PLC的特点/21..5PLC的应用领域/22..常用的PLC/2.4工业网关/242.4.1工业网关的功能与特点/242.4.2工业网关的基本构成/262.4.3工业网关的关键技术/312.5工业控制网络/362.5.1集散控制系统/372.5.2现场总线控制系统/472.5.3监控和数据采集系统/622.6工业控制系统的实际案例/702.6.1概述/702.6.2需求分析/712.6.3解决方案/722.7本章小结/78本章参考文献/78设备大数据目录第3章设备数据存储方法/793.1设备大数据存储简介/793.2关系型数据库/833.2.1Oracle数据库/853.2.2MySL数据库/873..Microsoft SL Server数据库/883.2.4PostgreSL数据库/903.2.5总结/913.3非关系型数据库/933.3.1Key-Value数据库/953.3.2文档存储数据库/993.3.3列式存储数据库/1013.3.4时序存储数据库/1053.4本章小结/108本章参考文献/109第4章深度学习方法/1114.1卷积神经网络/1124.1.1卷积神经网络的历史与发展/1124.1.2卷积神经网络的原理与常见应用/1134.1.3卷积神经网络常用模型/1154.1.4卷积神经网络在设备大数据中的应用/1174.2循环神经网络/1184.2.1神经机器翻译/1194.2.2情感分析/1214..摘要生成/1214.2.4循环神经网络在工业领域中的应用/1224.3自编码器及其变种/1254.3.1自编码器介绍/1254.3.2自编码器与方法的比较/1294.3.3自编码器的应用/1314.4本章小结/136本章参考文献/136第5章数据降维方法/1465.1主成分分析法/1465.1.1基本思想/1465.1.2主要计算步骤/1475.1.3主成分分析法的优缺点/1485.2t-SNE算法/1495.2.1算法思想/1505.2.2算法举例/1525..算法的优缺点/1555.2.4算法的应用/1555.2.5算法的改进/1565.3主成分追踪/1565.4鲁棒主元分析/1615.5低秩矩阵表示/1635.6本章小结/164本章参考文献/164第6章数据分类与聚类方法/1686.1分类算法的背景及现状/1686.1.1背景/1686.1.2国内外研究现状/1686.2基本概念/1696.3常用的算法详述/1706.3.1即时学习分类算法/1706.3.2基于统计学的分类算法/1716.3.3决策树分类算法/1776.4组合分类器/1806.5聚类/1836.5.1基本概念/1846.5.2聚类算法的分类/1866.6基于划分的聚类算法/1876.6.1K-means算法/1876.6.2K-modes算法/1886.6.3PAM算法/1896.6.4CLARA算法/1896.6.5MMACA算法/1906.7基于层次的聚类算法/1916.7.1传统的凝聚层次聚类算法/1916.7.2改进的凝聚层次聚类算法/1926.7.3分裂层次聚类算法/1936.8基于密度的聚类算法/1936.8.1DBSCAN聚类算法/1936.8.2OPTICS聚类算法/1956.8.3DENCLUE聚类算法/1966.8.4CLIUE聚类算法/1976.8.5DPC算法/1986.9聚类算法/1996.9.1模糊聚类算法/1996.9.2基于图论的聚类算法/2016.9.3基于模型的聚类算法/2016.9.4基于神经网络的聚类算法/2026.10本章小结/204本章参考文献/204第7章案例分析/2137.1工业过程故障检测与识别/2137.1.1故障检测和识别方法的分类/2147.1.2基于模型的故障检测和识别方法/2157.1.3基于信号的故障检测和识别方法/2167.1.4基于人工智能的故障检测和识别方法/2177.1.5多层和网络化工业过程中的故障检测和识别/2197.1.6案例/2207.1.7总结/2257.2工业设备寿命预测/2267.2.1引言/2267.2.2时序卷积-长短期记忆网络/2287..数据规约方法/27.2.4实验数据/47.2.5实验及分析/7.2.6讨论及建议/2497.3数据驱动技术在载人深潜器设备管理中的应用/2497.3.1案例背景/2497.3.2技术框架/2527.3.3应用结果/2597.3.4小结讨论/2837.4主成分追踪在高炉炼铁故障检测中的应用/2847.4.1案例背景/2847.4.2技术框架/2877.4.3应用结果/2947.4.4小结讨论/2997.5本章小结/299本章参考文献/300
郑泽宇,男,汉族,日文省统理研究所博士,沈阳自动化研究所研究员,博士导师。百人计划A类,人工智能,大数据专家,重大专项课题负责人。先后在理化学研究所,新加坡国立大学等机构工作,主要从事人工智能,大数据科研,发表近百篇,擅长工业领域大数据研究工作。
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