工業智慧型化知識基礎-建模、仿真、案例及代碼

內容簡介

本書內容包括數理統計基礎、數據分析與建模、計算機簡單編程、數學最佳化、數字仿真等多門基礎學科以及人工智慧、機器學習等專業知識，大部分章節配有普適性的實例，還在附錄中配置了十多個作者所在團隊的數據建模、智慧型控制、智慧型最佳化的實例，並給出計算的簡易原始碼以便年輕工程師快速上手。

1 數理統計基礎

1.1 數據描述方法

1.2 機率論基礎

2 數據分析與建模

2.1 一元線性回歸

2.2 多元線性回歸

2.3 非線性回歸

2.4 時間序列分析

2.5 最佳化建模基礎

3 人工智慧基礎

3.1 人工智慧簡介

3.2 機器學習算法

3.3 神經網路分析與建模

3.4 現代啟發式算法

4 數字仿真原理與套用

4.1 連續系統和離散事件系統的數字仿真

4.2 基於Simulink的連續系統仿真

4.3 基於AnyLogic的離散事件系統仿真

附錄

附錄1 案例Python代碼

附錄2 寶鋼案例

附錄3 從實際案例看鋼鐵業大數據工作