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本書共分四部分，第一部分即緒論，指出智能檢測技術的核心問題。第二部分即第2章，講述多變量數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析與人工智能算法，主要包括主成分分析、回歸分析、分類與判別分析等常用的多變量數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法，又簡述了ANNs、SVM等機器學習和深度學習算法。第三部分包括第3-7章，從對眼、耳、口、鼻、觸的仿生傳感技術角度，對應闡述光學與圖像檢測、聲學傳感與聲發(fā)射檢測、電化學與生物傳感器、氣敏傳感與電子鼻技術，以及能感知對象內(nèi)部成分的近紅外光譜和高光譜成像等先進傳感技術。第四部分即第8章，講述多傳感器信息融合以及大數(shù)據(jù)與云?????

“智能檢測技術”課程涉及的內(nèi)容新、領域?qū)�、學科交叉性強。本書的目標是讓學生了解當前各類先進檢測技術及其發(fā)展動態(tài)。什么是“智能檢測技術”？本書結(jié)合傳統(tǒng)對“智能”的定義，即所謂智能是指一種隨外界條件的□化（自適應）正確地進行感知、分折推理、判斷并決策的能力。緒論即□□章以當前先進的智能仿人機器人和無人駕駛汽車技術為例，指出智能檢測技術主要包含能對外部環(huán)境有感知能力的先進或智能型傳感器；和能實現(xiàn)“記憶推理決策”能力的人工智能算法或軟件模型。
傳統(tǒng)檢測技術的核心也是傳感器，當前□智能的傳感器莫過于人類的五官，眼、耳、口、鼻、身（觸）是人基于內(nèi)心感知外界事物之途徑。因此，本書第3～7章分別從代表視覺、聽覺、味覺、嗅覺的眼、耳、口、鼻的仿生傳感器模塊入手，分別對應闡述光柵光纖與圖像檢測、聲學傳感與聲發(fā)射檢測、電化學與生物傳感器、氣敏傳感器與電子鼻技術，以及能夠感知對象內(nèi)部成分的近紅外光譜與高光譜成像技術�？紤]到工科學生除學習了有限的工程數(shù)學課程外，尚缺乏對實際問題的基本數(shù)據(jù)處理、多源數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析的系統(tǒng)學習和訓練，因此設計了第□章作為理論基礎部分，包括主成分分析、回歸分析、分類與判別分析等常規(guī)多□量數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法，同時簡要闡述了人工神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機等機器學習和深度學習方法，并附上Matlab實例代碼供學習參考。第8章簡要介紹多傳感器信息融合技術和大數(shù)據(jù)、云計算技術。
本書是在編者所承擔《智能檢測技術》課程講義基礎上，經(jīng)多次修訂和加工完善逐步形成的。全書由王偉教授負責統(tǒng)稿、修訂和定稿，各章執(zhí)筆人如下：□□章，王偉；第□、6章，王偉、趙昕、宋正河、徐云；第3章，宋正河、王偉；第4章，王偉、魏超杰；第5、7章，王偉、褚璇、徐云；第8章，徐云、魏超杰。
作為以傳播知識為目標的教材，本書形成過程中參考了諸多著作和網(wǎng)絡資源，在此對相應作者的辛勤付出一并表示誠摯的感謝。本書的出版得到“十三五”國家重點研發(fā)計劃項目(□018YFC1603500)和國家自然科學□□面上項目(3177□06□)的大力支持�？萍嫉陌l(fā)展日新月異，智能檢測技術也在持續(xù)不斷地向前發(fā)展，加之編者水平有限，定有疏漏之處，懇請讀者不吝賜教，對本書提出寶貴意見和建議。

編者

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