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工業(yè)大數(shù)據(jù)與知識(shí)圖譜

工業(yè)大數(shù)據(jù)與知識(shí)圖譜

定 價(jià):¥118.00

作 者: 王堅(jiān),戴毅茹,凌衛(wèi)青
出版社: 清華大學(xué)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

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ISBN: 9787302637684 出版時(shí)間: 2023-09-01 包裝: 平裝-膠訂
開本: 16開 頁(yè)數(shù): 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  工業(yè)大數(shù)據(jù)分析與知識(shí)圖譜作為人工智能領(lǐng)域的核心技術(shù),已經(jīng)成為當(dāng)前學(xué)術(shù)研究和工程應(yīng)用的焦點(diǎn),受到越來(lái)越多的關(guān)注。本書從技術(shù)和實(shí)踐的角度,為讀者闡述工業(yè)大數(shù)據(jù)分析和知識(shí)圖譜的核心技術(shù)及其實(shí)踐應(yīng)用。 本書內(nèi)容分為三篇。第一篇以物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),圍繞工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)的“虛實(shí)融合”的CPS核心內(nèi)容,開展數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)平臺(tái)的相關(guān)闡述,揭示數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的生產(chǎn)系統(tǒng)優(yōu)化模式; 第二篇以人(社會(huì)網(wǎng))機(jī)(互聯(lián)網(wǎng))物(物聯(lián)網(wǎng))數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),圍繞人工智能先進(jìn)技術(shù)即知識(shí)圖譜,探討知識(shí)發(fā)現(xiàn)、知識(shí)圖譜構(gòu)建、知識(shí)服務(wù)、工業(yè)智能制造及知識(shí)服務(wù)平臺(tái)等核心關(guān)鍵技術(shù),為企業(yè)向智能制造的轉(zhuǎn)型升級(jí)提供知識(shí)驅(qū)動(dòng)的智慧共享的創(chuàng)新模式; 第三篇基于前兩篇的關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新,開展重點(diǎn)行業(yè)、重點(diǎn)領(lǐng)域的典型場(chǎng)景應(yīng)用,圍繞鋼鐵、民用航空、電氣等國(guó)民經(jīng)濟(jì)支柱行業(yè),聚焦節(jié)能潛力分析、設(shè)備健康管理及預(yù)測(cè)性維護(hù)、知識(shí)組織管理等重點(diǎn)領(lǐng)域,開展應(yīng)用實(shí)踐工作。 本書可以作為計(jì)算機(jī)科學(xué)、電子與信息工程、控制科學(xué)與工程等學(xué)科的教學(xué)與科研用書,以及企業(yè)技術(shù)人員的參考書。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《工業(yè)大數(shù)據(jù)與知識(shí)圖譜》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

第一篇工業(yè)大數(shù)據(jù): 使機(jī)器更“聰明”
第1章工業(yè)大數(shù)據(jù)概述
1.1工業(yè)大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生背景及發(fā)展歷程
1.1.1工業(yè)大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生背景
1.1.2工業(yè)大數(shù)據(jù)的發(fā)展歷程
1.2工業(yè)大數(shù)據(jù)的概念與內(nèi)涵
1.2.1工業(yè)大數(shù)據(jù)的概念
1.2.2工業(yè)大數(shù)據(jù)的特征
1.2.3工業(yè)大數(shù)據(jù)的組成
1.2.4工業(yè)大數(shù)據(jù)的典型應(yīng)用場(chǎng)景
1.3工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展現(xiàn)狀及面臨的挑戰(zhàn)
1.3.1工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展現(xiàn)狀
1.3.2工業(yè)大數(shù)據(jù)面臨的挑戰(zhàn)
1.3.3工業(yè)大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì)
1.4工業(yè)大數(shù)據(jù)與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)
第2章工業(yè)大數(shù)據(jù)體系架構(gòu)及技術(shù)布局
2.1工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu)
2.1.1應(yīng)用參考架構(gòu)
2.1.2平臺(tái)參考架構(gòu)
2.2工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)布局
2.2.1工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)的特點(diǎn)
2.2.2工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)
第3章工業(yè)大數(shù)據(jù)治理
3.1工業(yè)大數(shù)據(jù)治理產(chǎn)生的背景
3.2工業(yè)大數(shù)據(jù)治理的概念
3.2.1大數(shù)據(jù)治理的概念
3.2.2大數(shù)據(jù)治理框架
3.2.3工業(yè)大數(shù)據(jù)治理的概念
3.3基于語(yǔ)義網(wǎng)的工業(yè)大數(shù)據(jù)治理
3.3.1本體論
3.3.2語(yǔ)義網(wǎng)
3.3.3關(guān)鍵技術(shù)
3.4基于知識(shí)圖譜的工業(yè)大數(shù)據(jù)治理
3.4.1工業(yè)大數(shù)據(jù)與知識(shí)圖譜
3.4.2工業(yè)大數(shù)據(jù)環(huán)境下的知識(shí)圖譜構(gòu)建
第4章工業(yè)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)
4.1工業(yè)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)概述
4.2工業(yè)大數(shù)據(jù)分析主要技術(shù)
4.2.1傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法
4.2.2深度學(xué)習(xí)方法
第二篇知識(shí)圖譜: 使機(jī)器更“有學(xué)識(shí)”
第5章知識(shí)圖譜概述
5.1知識(shí)圖譜的定義與分類
5.1.1知識(shí)圖譜的定義
5.1.2知識(shí)圖譜的分類
5.2知識(shí)圖譜的作用與意義
5.3知識(shí)圖譜的研究進(jìn)展
5.3.1知識(shí)圖譜的研究現(xiàn)狀
5.3.2知識(shí)圖譜的發(fā)展趨勢(shì)
第6章知識(shí)圖譜體系架構(gòu)及技術(shù)布局
6.1知識(shí)圖譜體系架構(gòu)
6.2知識(shí)圖譜技術(shù)布局
6.2.1知識(shí)發(fā)現(xiàn)
6.2.2知識(shí)建模
6.2.3知識(shí)推理
第7章數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)
7.1數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)概述
7.1.1數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)內(nèi)涵
7.1.2數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)過(guò)程
7.1.3工業(yè)大數(shù)據(jù)與商業(yè)大數(shù)據(jù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)區(qū)別
7.2數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)主要方法
7.2.1基于關(guān)聯(lián)集成進(jìn)化的多元回歸變量選擇方法
7.2.2基于改進(jìn)多項(xiàng)式的非線性變量選擇
7.2.3基于工業(yè)大數(shù)據(jù)的特征提取
第8章知識(shí)圖譜建模
8.1基于本體的知識(shí)建模
8.1.1基于本體的知識(shí)建??蚣?br />8.1.2基于本體的知識(shí)建模技術(shù)
8.2知識(shí)抽取
8.2.1結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)抽取
8.2.2半結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)抽取
8.3知識(shí)表達(dá)
8.3.1知識(shí)表達(dá)方法
8.3.2知識(shí)表達(dá)準(zhǔn)則
8.3.3基于鋼鐵高附加值產(chǎn)品生產(chǎn)流程知識(shí)表達(dá)
8.4知識(shí)融合
8.4.1知識(shí)融合技術(shù)
8.4.2人機(jī)物本體知識(shí)融合
第9章知識(shí)推理
9.1知識(shí)推理基本方法
9.1.1知識(shí)推理方法概述
9.1.2基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)推理方法
9.2面向知識(shí)圖譜的知識(shí)推理
9.2.1基于符號(hào)規(guī)則的知識(shí)圖譜推理
9.2.2基于表示學(xué)習(xí)的知識(shí)圖譜推理
第10章知識(shí)服務(wù)
10.1知識(shí)服務(wù)概述
10.1.1知識(shí)服務(wù)定義
10.1.2知識(shí)服務(wù)模式
10.2知識(shí)服務(wù)參考體系
10.3基于知識(shí)圖譜的知識(shí)服務(wù)架構(gòu)
10.4知識(shí)推薦
10.4.1推薦算法
10.4.2基于內(nèi)容的推薦算法
第三篇應(yīng) 用 實(shí) 踐
第11章工業(yè)大數(shù)據(jù)典型案例
11.1鋼鐵加熱爐能耗預(yù)測(cè)及節(jié)能潛力分析
11.1.1基于語(yǔ)義網(wǎng)的數(shù)據(jù)集成
11.1.2基于深度學(xué)習(xí)的能耗預(yù)測(cè)模型構(gòu)建
11.1.3余熱鍋爐大數(shù)據(jù)節(jié)能潛力分析
11.2基于工業(yè)大數(shù)據(jù)的設(shè)備健康管理
11.2.1基于DBN算法的設(shè)備健康評(píng)估
11.2.2基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的風(fēng)電設(shè)備故障預(yù)測(cè)
11.3鋼鐵熱軋流程工藝知識(shí)推薦
11.4基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋼鐵質(zhì)量缺陷溯源
11.5基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的熱軋生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化
第12章工業(yè)知識(shí)圖譜典型案例
12.1基于工業(yè)知識(shí)圖譜的企業(yè)需求知識(shí)服務(wù)
12.1.1需求結(jié)構(gòu)化過(guò)程
12.1.2需求分析
12.1.3知識(shí)探索
12.1.4需求規(guī)范化
12.2基于工業(yè)知識(shí)圖譜的鋼鐵產(chǎn)線設(shè)備故障診斷
12.2.1故障診斷知識(shí)圖譜構(gòu)建
12.2.2基于工業(yè)知識(shí)圖譜的故障診斷系統(tǒng)
參考文獻(xiàn)
 

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