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1 概率論基礎(chǔ) 1.1概率 1.1.1條件概率 1.1.2全概率公式 1.1.3獨(dú)立事件 1.2隨機(jī)變量 1.2.1離散隨機(jī)變量 1.2.1連續(xù)隨機(jī)變量 1.3馬爾科夫鏈 1.3.1馬爾科夫決策過程 1.3.2隱馬爾科夫鏈 1.4排隊模型 1.4.1排隊理論 1.4.2排隊網(wǎng)絡(luò) 1.5可靠性理論 2 數(shù)理統(tǒng)計基礎(chǔ) 2.1基本概念 2.1.1總體、個體、樣本 2.1.2統(tǒng)計量和充分統(tǒng)計量 2.1.3統(tǒng)計模型 2.1.4統(tǒng)計推斷 2.1.5經(jīng)驗分布函數(shù) 2.1.6特征函數(shù) 2.2參數(shù)估計 2.2.1點(diǎn)估計 2.2.2區(qū)間估計 2.3假設(shè)檢驗 2.3.1正態(tài)總體參數(shù)的假設(shè)檢驗 2.3.2 Pearson檢驗法 2.3.3似然比檢驗 3 數(shù)據(jù)分析方法基礎(chǔ) 3.1回歸分析 3.1.1一元線性回歸 3.1.2多元線性回歸 3.1.3非線性回歸 3.2方差分析與正交試驗設(shè)計 3.2.1方差分析 3.2.2正交試驗設(shè)計 3.3判別分析 3.3.1 Bayes判別 3.3.2 Fisher判別 3.4相關(guān)分析 3.4.1主成分分析 3.4.2因子分析 3.4.3典型相關(guān)分析 3.5時間序列分析 3.6優(yōu)化建模基礎(chǔ) 4 數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析 4.1概述 4.1.1什么是數(shù)據(jù)挖掘？ 4.1.2數(shù)據(jù)挖掘任務(wù) 4.1.3數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的分類 4.1.4數(shù)據(jù)挖掘在工業(yè)中的應(yīng)用 4.2數(shù)據(jù) 4.2.1數(shù)據(jù)的類型 4.2.2數(shù)據(jù)的質(zhì)量 4.2.3數(shù)據(jù)預(yù)處理 4.2.4數(shù)據(jù)的相異度和相似度 4.3分類分析 4.3.1分類的定義 4.3.2分類的步驟 4.3.3分類算法 4.3.4應(yīng)用案例 4.4聚類分析 4.4.1理論簡介 4.4.2相似性計算 4.4.3主要聚類方法的分類 4.4.4聚類算法 4.4.5應(yīng)用案例 4.5關(guān)聯(lián)分析 4.5.1關(guān)聯(lián)分析基本原理 4.5.2關(guān)聯(lián)分析核心算法 4.5.3應(yīng)用案例 5 經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法 5.1多元線性回歸 5.1.1多元線性回歸概論 5.1.2最小二乘法求解多元線性回歸 5.1.3多元線性模型的檢驗 5.1.4 應(yīng)用案例 5.2支持向量機(jī) 5.2.1支持向量機(jī)基本原理 5.2.2支持向量機(jī)算法流程 5.2.3支持向量回歸機(jī) 5.2.4應(yīng)用案例 5.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 5.3.1神經(jīng)元 5.3.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 5.3.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu) 5.3.4學(xué)習(xí)過程 5.3.5應(yīng)用案例 5.4決策樹 5.4.1決策樹的基本原理 5.4.2劃分的選擇 5.4.3剪枝處理 5.4.4決策樹算法的主要特點(diǎn) 5.4.5應(yīng)用案例：Web爬蟲檢測 5.5隨機(jī)森林 5.5.1隨機(jī)森林概論 5.5.2隨機(jī)森林的構(gòu)建過程 5.5.3隨機(jī)森林的隨機(jī)性分析 5.5.4隨機(jī)森林算法的改進(jìn) 5.5.5應(yīng)用案例 5.6案例推理 5.6.1 CBR的學(xué)習(xí)機(jī)制 5.6.2 CBR的循環(huán)處理模型 5.6.3 CBR的優(yōu)勢與不足 5.6.4 應(yīng)用案例 5.7Boosting和AdaBoost 5.7.1 Adaboost算法概論 5.7.2 Adaboost算法的不同理論分析模型 5.7.3多分類的Adaboost算法 5.7.4 Adaboost算法的改進(jìn) 5.7.5 應(yīng)用案例 5.8遺傳算法 5.8.1遺傳算法的特點(diǎn) 5.8.2遺傳算法基本概念與術(shù)語 5.8.3遺傳算法基本操作 5.8.4應(yīng)用案例 5.9模擬退火算法 5.9.1模擬退火算法原理 5.9.2模擬退火算法流程 5.9.3應(yīng)用案例 5.10粒子群優(yōu)化算法 5.10.1粒子群優(yōu)化算法原理 5.10.2粒子群優(yōu)化算法流程 5.10.3應(yīng)用案例 6 前沿人工智能算法 6.1深度學(xué)習(xí) 6.1.1深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程 6.1.2深度學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的差異 6.1.3深度學(xué)習(xí)典型網(wǎng)絡(luò)介紹 6.1.4應(yīng)用案例 6.2深度強(qiáng)化學(xué)習(xí) 6.2.1強(qiáng)化學(xué)習(xí) 6.2.2深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型算法介紹 6.2.3應(yīng)用案例 6.3生成式對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 6.3.1生成式對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)及原理 6.3.2生成式對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的衍生模型 6.3.3應(yīng)用案例 6.4多模態(tài)學(xué)習(xí) 6.4.1多模態(tài)學(xué)習(xí)的定義 6.4.2多模態(tài)學(xué)習(xí)的基本準(zhǔn)則 6.4.3多模態(tài)學(xué)習(xí)技術(shù) 6.4.4多模態(tài)學(xué)習(xí)的相關(guān)算法 6.4.5應(yīng)用案例 6.5遷移學(xué)習(xí) 6.5.1遷移學(xué)習(xí)基本原理 6.5.2遷移學(xué)習(xí)類型劃分 6.5.3深度遷移學(xué)習(xí) 6.5.4相似性度量準(zhǔn)則 6.5.5應(yīng)用案例 7 工業(yè)應(yīng)用案例 7.1鋼鐵生產(chǎn)過程作業(yè)計劃優(yōu)化 7.1.1研究背景及意義 7.1.2問題描述 7.1.3模型及求解 7.1.4案例分析 7.2煉鋼過程鋼水溫度預(yù)測 7.2.1研究背景及意義 7.2.2問題描述 7.2.3模型及求解 7.2.4案例分析 7.3高效板坯連鑄結(jié)晶器漏鋼預(yù)報 7.3.1研究背景及意義 7.3.2問題描述 7.3.3模型及求解 7.3.4案例分析 7.4鋼鐵流程靜態(tài)能量流網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)建模及求解 7.4.1研究背景及意義 7.4.2問題描述 7.4.3模型及求解 7.4.4案例分析 7.5鋼鐵企業(yè)能量流網(wǎng)絡(luò)動態(tài)運(yùn)行優(yōu)化 7.5.1研究背景及意義 7.5.2問題描述 7.5.3模型及求解 7.5.4案例分析 7.6煉鋼車間天車智能動態(tài)調(diào)度 7.6.1研究背景及意義 7.6.2問題描述 7.6.3模型及求解 7.6.4案例分析 7.7轉(zhuǎn)爐工序終點(diǎn)預(yù)測和控制優(yōu)化 7.7.1研究背景及意義 7.7.2問題描述 7.7.3模型及求解 7.7.4案例分析 8 代碼實現(xiàn) 8.1分類分析 8.2聚類分析 8.3關(guān)聯(lián)分析 8.4多元線性回歸 8.5支持向量機(jī) 8.6人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 8.7決策樹 8.8隨機(jī)森林 8.9案例推理 8.10 Boosting和AdaBoost 8.11遺傳算法 8.12模擬退火 8.13粒子群優(yōu)化算法 參考文獻(xiàn)