工业生产过程智能监控与调度方案.docVIP

工业生产过程智能监控与调度方案

TOC\o1-2\h\u21329第1章绪论 3

11281.1背景与意义 3

76291.2国内外研究现状 3

229271.3研究内容与目标 3

9387第2章工业生产过程概述 4

178292.1工业生产过程分类 4

90842.2生产过程的关键指标 4

124382.3生产过程的特点与挑战 5

6809第3章智能监控技术 5

227953.1数据采集与传输 5

222573.1.1数据采集 5

259803.1.2数据传输 6

177533.2数据预处理技术 6

222013.2.1数据清洗 6

218633.2.2数据归一化 6

122543.2.3数据降维 6

41293.3实时监控方法 6

17483.3.1建模方法 6

268733.3.2控制策略 6

24953.3.3软测量技术 6

174033.4故障诊断与预测 6

105153.4.1故障诊断 7

169153.4.2故障预测 7

212893.4.3维护策略 7

11475第4章智能调度技术 7

218894.1调度问题的数学描述 7

258954.1.1决策变量 7

228074.1.2目标函数 7

53264.1.3约束条件 7

231664.2调度算法概述 7

83534.2.1经典调度算法 7

172994.2.2启发式调度算法 8

25264.2.3现代调度算法 8

153674.3智能优化算法及其应用 8

79644.3.1遗传算法 8

120604.3.2粒子群优化算法 8

85964.3.3蚁群优化算法 8

143924.3.4神经网络优化算法 8

270944.3.5深度学习优化算法 8

300264.3.6强化学习优化算法 8

12085第5章机器学习在工业生产中的应用 9

299675.1机器学习基础 9

285135.2监督学习算法及其应用 9

268055.2.1线性回归 9

82075.2.2逻辑回归 9

152195.2.3决策树 9

252445.2.4支持向量机 9

20665.3无监督学习算法及其应用 9

291975.3.1Kmeans聚类 9

254615.3.2主成分分析 10

15065.3.3自编码器 10

278075.4强化学习算法及其应用 10

308585.4.1Q学习 10

219735.4.2深度Q网络 10

139535.4.3策略梯度 10

306585.4.4演员评论家算法 10

25443第6章深度学习在工业生产中的应用 10

181206.1深度学习基础 10

195666.1.1神经网络 10

10046.1.2损失函数与优化算法 11

154406.2卷积神经网络及其应用 11

35766.2.1卷积神经网络结构 11

87596.2.2应用案例 11

73646.3循环神经网络及其应用 11

200846.3.1循环神经网络结构 11

163336.3.2应用案例 11

228406.4对抗网络及其应用 12

6426.4.1对抗网络结构 12

113146.4.2应用案例 12

27627第7章工业大数据分析与处理 12

117947.1工业大数据概述 12

318967.2数据存储与管理 12

182437.3数据分析与挖掘 12

94687.4数据可视化与交互 13

29017第8章云计算与边缘计算在工业生产中的应用 13

162808.1云计算与边缘计算概述 13

202298.2工业云平台架构与设计 13

137438.3边缘计算在工业生产中的应用 14

308618.4云边协同策略 14

27218第9章网络安全技术及应用 15

187109.1工业网络安全概述 15

99849.1.1工业网络特点 15

69889.1.2工业网络安全威胁 15

241249.1.3工业网络安全的重要性 15

61789.2网络攻击与防护技术 15

316759.2.1网