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| 內容簡介： |
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智能决策是指决策的自动化，是新时代专家系统的升级，从基于规则到机器学习再到智能自主学习。不仅是决策的自动化，还是整个管理决策过程的智能自主，包括方案选择的自动化以及效果跟踪、评估与反馈。全书分为3篇，共10章：第1章绪论、第2章制造数据感知基础与原理、第3章制造数据分析基础与原理、第4章统计推理、第5章生物进化与群智能、第6章人工神经网络、第7章智能决策综合评价、第8章设备级决策、第9章产线级决策、第10章系统级决策。本书可作为大学高年级和研究生的“智能决策”“智能制造”等课程的教材，对从事智能制造、智能决策、工业互联网、工业软件、智能机器人等领域的研究人员也具有重要的参考价值。
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目录序前言第1章绪论/1.1智能制造技术概述/1.2智能制造中的决策问题/1.3本书主要内容/参考文献/第一篇智能决策基础第2章制造数据感知基础与原理/2.1制造过程数据/2.2现场总线和工业以太网技术/2.3无线传感网络技术/2.4工业通信协议/习题/参考文献/第3章制造数据分析基础与原理/3.1数据预处理/3.2数据仓库/3.3数据特征提取/3.4数据分析/习题/参考文献/第二篇智能决策方法第4章统计推理/4.1贝叶斯决策/4.2马尔科夫决策/4.3K近邻/4.4决策树/习题/参考文献/第5章生物进化与群智能/5.1遗传算法/5.2粒子群算法/5.3蚁群算法/习题/参考文献/第6章人工神经网络/6.1前馈神经网络/6.2卷积神经网络/6.3长短期记忆网络/6.4强化学习/6.5迁移学习/习题/参考文献/第7章智能决策综合评价/7.1权重系数法/7.2层次分析法/7.3TOPSIS法/7.4动态加权综合法/7.5灰色关联综合法/习题/参考文献/第三篇智能决策应用第8章设备级决策/8.1设备自适应控制/8.2预测性维护/8.3智能交互决策/习题/参考文献/第9章产线级决策/9.1产线布局优化决策/9.2生产工艺流程优化决策/9.3生产调度优化决策/习题/参考文献/第10章系统级决策/10.1个性化定制/10.2物料需求计划预测/10.3库存优化决策/10.4系统可靠性预测/习题/参考文献/附录/附录A本书涉及的数据类型与常用数据库简介/附录B本书涉及的编程语言、软件及系统框架等开发工具简介/
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智能决策技术及应用序我国制造业正处在由数字化向智能化转型的关键阶段。传感、工业互联网、大数据、云计算等技术迅速发展，多源异构工业大数据驱动人工智能与工业化加速融合，使得制造业企业智能化转型成为现实，同时也给企业治理和决策带来新的挑战。决策作为管理活动的基础，是企业经营中最重要的组成部分。诺贝尔奖获得者、人工智能奠基人之一的赫伯特·西蒙有一句名言：“管理就是决策。”众多制造企业在探路智能化转型时，大多是寻求开箱即用的商业化解决方案，以实现企业内部极为复杂的管理、供应链、财务等流程的整合，比如信息化系统、机器视觉、语音助手等，这些方案技术成熟、应用广泛，但优化信息处理流程提升的效率很难帮助制造企业大幅提升实际经营能力和价值。智能决策是从业务数据中发现规律，进而做出更精准、高效的管理方案，优化决策的准确性、及时性和科学性，帮助企业在同等资源条件下做出更好的选择，实现智能制造“感知-决策-执行”的闭环链路。决策类人工智能目前已成为人工智能发展的核心驱动力，占据人工智能的中心地位。在2017年设置智能制造工程专业，上海大学是首批设置该专业的4所高校之一。该专业要求学生具有扎实的数学和物理基础，同时专业内容涵盖“数据感知-特征分析-智能决策-任务执行”完整的知识结构，其中智能决策是该专业核心基础课程之一。本书是供智能制造专业本科生、研究生乃至教师学习的难得教材，其智能决策体系完整，知识由浅入深，章节安排由理论、算法到应用案例，教学中可以采用项目式教学方法，方便业内相关人士参考与借鉴，值得推荐。中国工程院院士浙江大学教授谭建荣2021年9月前言当前，我国经济发展已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期，创新驱动发展、推进供给侧结构性改革是实现高质量发展的迫切要求和战略任务。制造业是实体经济的主体，是技术创新的主战场，是供给侧结构性改革的主要领域。实现高质量发展，必须要加快推动制造业实现质量效益提高、产业结构优化、发展方式转变、增长动力转换。当前，我国要继续做好信息化和工业化深度融合这篇大文章，推进智能制造，推动制造业加速向数字化、网络化、智能化发展。必须坚持质量第一、效益优先，以供给侧结构性改革为主线，推动经济发展质量变革、动力变革，提高全要素生产率，着力加快建设实体经济、科技创新、现代金融、人力资源协同发展的产业体系；加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，促进我国产业迈向全球价值链中高端。我国将智能制造确定为国家经济发展新动能的重要发展方向，《中国制造2025》从国家层面确定了我国建设制造强国的总体战略，明确提出：要以创新驱动发展为主题，以新一代信息技术与制造业深度融合为主线，以推进智能制造为主攻方向，实现制造业由大变强的历史跨越。制造业生产过程智能化的本质是智能感知、优化控制和决策。知识型工作者具有感知、认知和决策的能力，因此使系统具有一定的面向生产过程的感知、认知和决策能力是实现生产过程智能化的根本挑战。阿里巴巴集团副总裁、阿里研究院院长高红冰认为，智能制造的意义就在于如何以数据的自动流动化解不确定性，让正确的数据，在正确的时间、以正确的方式，自动传递给正确的人和机器，以实现资源配置效率的优化。因此，制造业生产智能化亟须改变对人工方式的依赖，实现生产过程智能化。其实质是以人工智能技术驱动实现生产过程优化，关键是围绕多目标、多环节的生产全流程决策要素，建立一种集智能感知、知识发现和分析、智能关联、判断和自主决策于一体的人工智能驱动的生产优化决策系统。智能制造已成为提升制造业整体竞争力的核心高技术，新一代人工智能技术与先进控制技术深度融合，将重构制造流程的各个环节，形成从技术模式到价值链的新一代智能制造体系，助力流程制造业优化升级。借助人工智能技术，建立具有智能感知、智能控制、智能协同、智能优化决策的智能制造系统，实现制造业生产过程的智能化。将新一代人工智能方法和技术与具体工业生产过程相结合，推进智能制造、绿色制造和高端制造，实现智能感知、智能建模、智能控制、智能优化与智能安环等技术在制造业中的应用，解决工业制造过程中面临的供应链、计划、调度、工艺运行指标以及控制系统设定值等优化决策问题，是促使我国由“全球制造大国”向“全球智造强国”转变的必由之路，对制造业提质增效、转型发展和优化升级具有重大意义。本书系统地介绍了智能决策的概念和方法，吸收了智能制造、人工智能、运筹学、数据科学、管理科学等方面的研究成果，综合探索智能制造过程科学决策的性质和规律。全书分为三篇，共10章：第1章绪论、第2章制造数据感知基础与原理、第3章制造数据分析基础与原理、第4章统计推理、第5章生物进化与群智能、第6章人工神经网络、第7章智能决策综合评价、第8章设备级决策、第9章产线级决策、第10章系统级决策。本书可作为大学高年级和研究生的“智能决策”“智能制造”等课程的教材，对从事智能制造、智能决策、工业互联网、工业软件、智能机器人等领域的研究人员也具有重要的参考价值。智能决策是处于研究发展中的前沿交叉学科，许多概念和理论尚待探讨，加之编者水平有限，撰写时间仓促，因此书中难免存在错误或不妥之处，恳请读者指正。刘丽兰2022年3月
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