本書對應課程屬于一門概論性課程。本書將傳統(tǒng)的和新一代的人工智能/智能制造融于一體，從傳承與發(fā)展視角出發(fā)概述人工智能與智能制造的發(fā)展現(xiàn)狀及其相互關系，重點闡述人工智能與智能制造共性基礎技術、知識驅(qū)動的符號智能、數(shù)據(jù)驅(qū)動的機器學習、智能制造理論與技術體系、智能制造的物理系統(tǒng)和信息系統(tǒng)，并指出人工智能與智能制造的未來發(fā)展方向

本書與工程實踐緊密結合，對連續(xù)控制系統(tǒng)、離散控制系統(tǒng)、非線性系統(tǒng)等進行了描述，從控制系統(tǒng)的結構、分類、分析、設計出發(fā)，引出系統(tǒng)數(shù)學模型，對傳遞函數(shù)、動態(tài)結構圖、典型環(huán)節(jié)等內(nèi)容進行了細致的描述。本書重點對時域部分的系統(tǒng)階躍響應分析、穩(wěn)定性分析、穩(wěn)態(tài)誤差計算，頻域部分的伯德圖、幅相頻率特性曲線、穩(wěn)定裕度等內(nèi)容進行了闡述，進

本書在第二版的基礎上，對智能傳感器系統(tǒng)及相應智能化技術進行了更新、更全面的闡述：重新論述了泛在物聯(lián)網(wǎng)建設大環(huán)境下智能傳感器系統(tǒng)的定位及其具備的功能；概述了智能傳感器系統(tǒng)中硬件的兩種集成形式及其基本智能化功能軟件模塊的實現(xiàn)技術；介紹了多種經(jīng)典和新興的信息處理技術作為智能化技術工具的原理與方法，以及泛在物聯(lián)網(wǎng)建設大環(huán)境下智

為了深入實施制造強國戰(zhàn)略，我國正加速推動物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算與制造業(yè)的深度融合，促進制造業(yè)向數(shù)字化、網(wǎng)絡化和智能化轉型升級。復雜系統(tǒng)健康監(jiān)測是其中的關鍵環(huán)節(jié)之一。隨著數(shù)據(jù)積聚、算法革新與算力提升，以深度學習為代表的新一代人工智能技術不斷取得突破性發(fā)展，為復雜系統(tǒng)健康監(jiān)測技術突破提供新的途徑。本書結合作者團隊

Vapnik（瓦普尼克）于20世紀末提出的支持向量機結構，通過將樣本從低微空間向高維空間的映射來實現(xiàn)樣本的線性劃分，從而可獲得預測的通用規(guī)則。該理論的通用性、魯棒性、計算高效性使機器學習理論研究取得飛速的發(fā)展。然而，實際工程的原始數(shù)據(jù)中可能隱含著一些非常規(guī)的信息，本書稱為特權信息。這些具有某種特殊意義的特權信息有的僅存

衛(wèi)星遙感、地基觀測、模型模擬、社會感知等是獲取地球表層科學數(shù)據(jù)的主要手段，不同來源的數(shù)據(jù)之間存在強烈的互補性。本書圍繞多源數(shù)據(jù)的融合計算展開研究，以多源遙感數(shù)據(jù)的信息融合為主體內(nèi)容，并擴展到與地基數(shù)據(jù)、模型模擬數(shù)據(jù)和社會感知數(shù)據(jù)的融合。內(nèi)容體系上分為同質(zhì)數(shù)據(jù)融合、異質(zhì)數(shù)據(jù)融合、異類數(shù)據(jù)融合等幾個層次：首先介紹同質(zhì)光學遙

本書從欠驅(qū)動機械臂動力學建模和運動特性分析入手，詳細介紹垂直欠驅(qū)動機械臂、平面欠驅(qū)動機械臂、柔性機械臂的控制策略等內(nèi)容。全書共6章：第1章是緒論，介紹欠驅(qū)動機械臂的構型，回顧欠驅(qū)動機械臂的控制與優(yōu)化設計方法。第2章建立欠驅(qū)動機械臂的運動學與動力學模型，分析欠驅(qū)動機械臂的運動特性。第3章提出垂直欠驅(qū)動機械臂的控制與優(yōu)化設

本書系統(tǒng)地闡述了移動性數(shù)據(jù)建模、管理和分析的內(nèi)容，從移動性數(shù)據(jù)建模與表達、移動性數(shù)據(jù)分析、移動性數(shù)據(jù)應用三個方面深入介紹了移動數(shù)據(jù)管理技術和應用。本書由四篇組成：第一篇涉及移動性數(shù)據(jù)處理的基本概念和術語、數(shù)據(jù)采集與存儲管理的基本技術；第二篇涉及移動性知識的管理過程，具體包括移動性數(shù)據(jù)挖掘、知識發(fā)現(xiàn)的方法與系統(tǒng)、可視化知

全書匯集了作者在壽命預測、維修決策方面的**研究成果。第1章對維修決策建模與優(yōu)化技術進行整體概述，重點對部分可觀測系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀進行總結。第2章、第3章利用可觀測Markov決策過程相關理論對維修效果不完美情形下部分可觀測系統(tǒng)的**維修問題進行研究。第4章、第5章針對失效模式相互影響、性能數(shù)據(jù)隨機丟失等情形，研究如何利

本書為修訂版，主要包含六章。第一章，知識圖譜概述：介紹了知識圖譜的概念、發(fā)展歷程、原理、應用領域及其在教育研究中的應用。第二章，知識圖譜的基本方法：重點介紹了一引文分析法、共被引分析法、多元統(tǒng)計分析法、詞頻分析法、社會網(wǎng)絡分析法這五中基本方法。第三章：知識圖譜應用軟件介紹：重點介紹了Citespace、BICOMB、