本書主要介紹不確定性環(huán)境下基于隨機參數(shù)矩信息的魯棒優(yōu)化方法,討論其模型構建、算法設計及實際應用等方面的最新研究成果。本書旨在為不確定性環(huán)境下優(yōu)化決策提供理論建模、算法設計及分析的新方法和工具,同時為復雜環(huán)境下供應鏈管理、運營管理、物流運作等實際問題提供科學決策支持。
《數(shù)據(jù)編織》詳細介紹了數(shù)據(jù)編織的理論基礎和實踐應用,不僅闡述了數(shù)據(jù)編織的基本概念和相關核心技術,還結合實際案例,探討了數(shù)據(jù)編織在交通、航天航空、能源、金融等領域的應用,并介紹了數(shù)據(jù)編織的挑戰(zhàn),包括數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)隱私、數(shù)據(jù)質(zhì)量和標準化等問題。最后,展望了數(shù)據(jù)編織的未來發(fā)展趨勢。本書不僅適用于行業(yè)領域的專家學者,也適合于從
本書是關于非線性系統(tǒng)故障可診斷性評價與診斷方法的一本專著,主要匯集了作者近年來在故障可診斷評價與設計、非線性系統(tǒng)故障診斷及傳感器優(yōu)化配置等相關領域的新理論與新方法,并探索將相關研究成果應用在電源車系統(tǒng)中,同時也集中介紹了近年來國內(nèi)外在安全控制研究領域的新的技術原理和主要方法。本書以分塊逐步遞進的方法共分為三篇,分別包括
本書以智能制造產(chǎn)線為對象,介紹了智能制造產(chǎn)線運行優(yōu)化涉及的關鍵技術:產(chǎn)線狀態(tài)數(shù)據(jù)實時采集與云-邊協(xié)同計算技術、產(chǎn)線混合生產(chǎn)任務的集成規(guī)劃與優(yōu)化技術、產(chǎn)線生產(chǎn)物流的主動感知與協(xié)同調(diào)度技術、刀具磨損狀態(tài)智能監(jiān)控與壽命預測技術、工件加工質(zhì)量的誤差分析/溯源與預測技術、復雜數(shù)控加工裝備的健康狀態(tài)綜合評價技術等。這些關鍵技術是實
本書主要闡述模糊動態(tài)系統(tǒng)的性能分析和綜合設計問題,介紹相關領域的國內(nèi)外最新研究成果。本書主要內(nèi)容是模糊動態(tài)系統(tǒng)智能控制與應用,具體包括模糊動態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)反饋控制、降階控制、事件觸發(fā)控制、基于模糊觀測器的跟蹤控制等。此外,本書還給出相關的仿真算例,并將部分創(chuàng)新成果應用至卡車拖車系統(tǒng)模型和六輪滑移轉(zhuǎn)向車輛模型控制中,以驗證設
數(shù)據(jù)是數(shù)智時代的關鍵生產(chǎn)要素,通過高效有序的跨域流通過程可以實現(xiàn)其價值釋放。本書圍繞跨域數(shù)據(jù)治理,提出數(shù)據(jù)驅(qū)動的社會化信息系統(tǒng)構建理論,梳理總結形成數(shù)據(jù)資源體系、服務支撐體系和業(yè)務應用體系的三層體系框架。在此基礎上,介紹跨域數(shù)據(jù)治理的三層體系框架中的關鍵技術突破,其中,數(shù)據(jù)資源體系著眼于實現(xiàn)以數(shù)據(jù)資源對象化為基礎的數(shù)據(jù)
本書以Python作為開發(fā)語言,系統(tǒng)介紹PySpark開發(fā)環(huán)境搭建流程及基于PySpark進行大數(shù)據(jù)分析的相關知識。本書條理清晰、重點突出,理論敘述循序漸進、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合Python3語言進行各類結構化和非結構化數(shù)據(jù)的采集、預處理和存儲,涉及統(tǒng)計概率、數(shù)據(jù)格式與編碼、網(wǎng)頁開發(fā)、自然語言處理、數(shù)據(jù)科學等不同領域的內(nèi)容。全書共分為11章,包括數(shù)據(jù)科學概述、Python基礎、統(tǒng)計與概率基礎、文件讀寫與操作、數(shù)據(jù)可視化、網(wǎng)絡數(shù)據(jù)爬取等多個主題。內(nèi)容覆蓋本地文件、網(wǎng)頁數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)治理是一門實踐中的學問。本書輕理論、重實踐,是一份實用的數(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)標準管理、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)治理的平臺建設與工具;第三篇包含
本書從實用角度出發(fā),圍繞Linux操作系統(tǒng)和Hadoop集群部署,從虛擬機安裝入手,結合典型項目和案例,較為全面地介紹了大數(shù)據(jù)開發(fā)技術平臺Hadoop及其生態(tài)系統(tǒng)的相關知識。主要內(nèi)容包括大數(shù)據(jù)技術中的Hadoop集群部署、HDFS、MapReduce、Hive、HBase和Sqoop等。全書所有知識點都結合具體的編程示