本書是關(guān)于非線性系統(tǒng)故障可診斷性評(píng)價(jià)與診斷方法的一本專著，主要匯集了作者近年來(lái)在故障可診斷評(píng)價(jià)與設(shè)計(jì)、非線性系統(tǒng)故障診斷及傳感器優(yōu)化配置等相關(guān)領(lǐng)域的新理論與新方法，并探索將相關(guān)研究成果應(yīng)用在電源車系統(tǒng)中，同時(shí)也集中介紹了近年來(lái)國(guó)內(nèi)外在安全控制研究領(lǐng)域的新的技術(shù)原理和主要方法。本書以分塊逐步遞進(jìn)的方法共分為三篇，分別包括

本書以智能制造產(chǎn)線為對(duì)象，介紹了智能制造產(chǎn)線運(yùn)行優(yōu)化涉及的關(guān)鍵技術(shù):產(chǎn)線狀態(tài)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集與云-邊協(xié)同計(jì)算技術(shù)、產(chǎn)線混合生產(chǎn)任務(wù)的集成規(guī)劃與優(yōu)化技術(shù)、產(chǎn)線生產(chǎn)物流的主動(dòng)感知與協(xié)同調(diào)度技術(shù)、刀具磨損狀態(tài)智能監(jiān)控與壽命預(yù)測(cè)技術(shù)、工件加工質(zhì)量的誤差分析/溯源與預(yù)測(cè)技術(shù)、復(fù)雜數(shù)控加工裝備的健康狀態(tài)綜合評(píng)價(jià)技術(shù)等。這些關(guān)鍵技術(shù)是實(shí)

模糊動(dòng)態(tài)系統(tǒng)智能控制與應(yīng)用

數(shù)據(jù)是數(shù)智時(shí)代的關(guān)鍵生產(chǎn)要素，通過(guò)高效有序的跨域流通過(guò)程可以實(shí)現(xiàn)其價(jià)值釋放。本書圍繞跨域數(shù)據(jù)治理，提出數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的社會(huì)化信息系統(tǒng)構(gòu)建理論，梳理總結(jié)形成數(shù)據(jù)資源體系、服務(wù)支撐體系和業(yè)務(wù)應(yīng)用體系的三層體系框架。在此基礎(chǔ)上，介紹跨域數(shù)據(jù)治理的三層體系框架中的關(guān)鍵技術(shù)突破，其中，數(shù)據(jù)資源體系著眼于實(shí)現(xiàn)以數(shù)據(jù)資源對(duì)象化為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)

本書以Python作為開發(fā)語(yǔ)言，系統(tǒng)介紹PySpark開發(fā)環(huán)境搭建流程及基于PySpark進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析的相關(guān)知識(shí)。本書條理清晰、重點(diǎn)突出，理論敘述循序漸進(jìn)、由淺入深。本書共7章，第1?5章包括PySpark大數(shù)據(jù)分析概述、PySpark安裝配置、基于PySpark的DataFrame操作、基于PySpark的流式數(shù)據(jù)

本書的主旨是介紹如何結(jié)合Python3語(yǔ)言進(jìn)行各類結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的采集、預(yù)處理和存儲(chǔ)，涉及統(tǒng)計(jì)概率、數(shù)據(jù)格式與編碼、網(wǎng)頁(yè)開發(fā)、自然語(yǔ)言處理、數(shù)據(jù)科學(xué)等不同領(lǐng)域的內(nèi)容。全書共分為11章，包括數(shù)據(jù)科學(xué)概述、Python基礎(chǔ)、統(tǒng)計(jì)與概率基礎(chǔ)、文件讀寫與操作、數(shù)據(jù)可視化、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)爬取等多個(gè)主題。內(nèi)容覆蓋本地文件、網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)治理是一門實(shí)踐中的學(xué)問(wèn)。本書輕理論、重實(shí)踐，是一份實(shí)用的數(shù)據(jù)治理指南，涉及數(shù)據(jù)治理組織、管理制度、流程規(guī)范、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、元數(shù)據(jù)管理、主數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)安全與隱私等主題。全書共分為3篇，第一篇包含第1章和第2章，介紹數(shù)據(jù)治理的理論與方法；第二篇包含第3章至第6章，介紹數(shù)據(jù)治理的平臺(tái)建設(shè)與工具；第三篇包含

本書從實(shí)用角度出發(fā)，圍繞Linux操作系統(tǒng)和Hadoop集群部署，從虛擬機(jī)安裝入手，結(jié)合典型項(xiàng)目和案例，較為全面地介紹了大數(shù)據(jù)開發(fā)技術(shù)平臺(tái)Hadoop及其生態(tài)系統(tǒng)的相關(guān)知識(shí)。主要內(nèi)容包括大數(shù)據(jù)技術(shù)中的Hadoop集群部署、HDFS、MapReduce、Hive、HBase和Sqoop等。全書所有知識(shí)點(diǎn)都結(jié)合具體的編程示

本書重點(diǎn)介紹大數(shù)據(jù)計(jì)算分析主要算法及主流計(jì)算框架，強(qiáng)調(diào)“理實(shí)一體”的教學(xué)模式和方法。在講解各種計(jì)算分析技術(shù)的同時(shí)，本書對(duì)于核心技術(shù)都配以相應(yīng)的實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目/案例，真正訓(xùn)練學(xué)生解決大數(shù)據(jù)問(wèn)題的實(shí)踐能力。本書內(nèi)容包括：大數(shù)據(jù)計(jì)算分析技術(shù)概述、大數(shù)據(jù)計(jì)算分析常用算法及場(chǎng)景、大數(shù)據(jù)離線計(jì)算分析技術(shù)、大數(shù)據(jù)流式計(jì)算分析技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)

本書介紹了工業(yè)自動(dòng)化系統(tǒng)設(shè)計(jì)基礎(chǔ)，分析了工業(yè)自動(dòng)化系統(tǒng)優(yōu)化技術(shù)，探討了工業(yè)自動(dòng)化系統(tǒng)優(yōu)化的實(shí)際應(yīng)用，并對(duì)工業(yè)自動(dòng)化系統(tǒng)設(shè)計(jì)規(guī)劃與優(yōu)化改進(jìn)進(jìn)行了研究與討論。