工业大数据分析

内容简介

本书系统介绍了工业大数据分析的基本理论、关键技术及应用实践。全书从工业大数据的概念与特征入手，阐述了工业大数据分析在智能制造、工业4.0背景下的重要地位。

内容涵盖工业大数据采集与预处理、数据存储与管理、数据挖掘与智能分析、可视化与决策支持等核心环节。重点讨论了机器学习、深度学习、统计学习等方法在工业场景中的具体应用，包括设备故障预测、质量异常诊断、生产过程优化、能效分析等典型工业问题。

书中结合多个行业实际案例，如钢铁、化工、电子制造等，深入剖析了工业大数据分析项目的实施流程与关键技术难点。此外，还探讨了工业大数据平台架构、实时分析、边缘计算等前沿议题，为读者提供了从理论到实践的完整知识框架。

本书适合作为工业大数据、智能制造、工业互联网等领域的研究人员、工程师及高校相关专业师生的参考读物，有助于读者掌握工业大数据分析的核心方法，提升解决复杂工业问题的能力。

内容简介
工业智能与工业大数据系列编委会
第1章绪论
  1.1 从开普勒三大定律的发现谈起
  1.2 工业大数据的内涵
  1.3 工业大数据分析的流程、平台及应用
  1.4 工业大数据带来的思维变革
  1.5 本书主要内容与章节安排
第2章工业大数据融合处理方法：从抽样到全局
  2.2 从局部样本到全体数据
  2.3 工业大数据的类型
  2.4 工业大数据特征的描述方法
  2.5 工业大数据融合处理的典型方法
  2.6 本章小结
第3章工业大数据关联分析方法：从因果到关联
  3.2 数据关联分析方法
  3.3 工业大数据关联分析案例
  3.4 本章小结
第4章工业大数据预测方法：从精确求解到近似推演
  4.2 大数据预测任务

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