工业数据智能：方法、技术与应用

本书系统阐述了工业数据智能建模与分析的关键技术及其在智能制造中的应用，从工业数据智能的基本概念入手，详细介绍了数据采集、预处理到高级分析与决策的全流程框架，并针对工业时序数据、图像数据和文本数据等不同类型数据的特点，提供了专门的建模分析方法。同时，书中深入探讨了工业多源异构数据整合、虚实数据协同建模以及数据隐私保护等前沿技术，通过丰富的应用案例展示了如何利用数据智能技术优化生产流程、提升产品质量并推动企业业务创新。
本书适合制造业从业者、工业数据分析师及智能制造领域研究人员阅读，也可供自动化、计算机科学与技术、机械工程、工业工程等相关专业学生参考。

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第1章工业数据智能概述001
1.1国家智能制造战略002
1.1.1战略背景002
1.1.2核心内容与目标002
1.1.3制造业中的“新质生产力” 002
1.2工业大数据与人工智能003
1.2.1工业大数据的特点003
1.2.2人工智能的关键要素004
1.2.3工业应用中的核心人工智能技术005
1.3工业大数据赋能智能制造005
1.4开启工业智能的新篇章006
1.5本章小结007
参考文献007

第2章工业数据智能建模与分析流程008
2.1数据预处理009
2.1.1缺失值处理009
2.1.2离群点处理011
2.1.3数据噪声处理012
2.1.4数据标准化012
2.2特征工程012
2.2.1特征提取013
2.2.2特征选择013
2.3模型选择015
2.4模型验证与评估015
2.5模型部署016
2.6本章小结016
参考文献017

第3章工业时序数据建模分析方法018
3.1工业时序数据概述019
3.2工业时序数据建模方法019
3.2.1降维方法020
3.2.2混合模型022
3.2.3概率图模型023
3.2.4决策树模型025
3.2.5支持向量机026
3.2.6神经网络模型028
3.3应用案例：工业过程智能监测041
3.3.1田纳西-伊斯曼化工过程异常检测与溯源041
3.3.2合成氨高低温变换单元一氧化碳含量在线监测048
3.4本章小结055
参考文献055

第4章工业图像数据建模分析方法057
4.1工业图像数据概述058
4.2工业图像数据建模方法058
4.2.1传统图像处理方法058
4.2.2卷积神经网络059
4.2.3有监督深度学习检测方法064
4.2.4无监督深度学习检测方法068
4.3应用案例：工业产品表面缺陷检测071
4.3.1业务背景071
4.3.2案例介绍071
4.3.3基于频率增强标准流技术的产品表面缺陷检测073
4.4本章小结078
参考文献079

第5章工业文本数据建模分析方法081
5.1工业文本数据概述082
5.2工业文本数据建模方法082
5.2.1词向量083
5.2.2命名实体识别089
5.2.3知识图谱092
5.3应用案例：工业知识图谱智慧运维管理095
5.3.1业务背景095
5.3.2案例介绍095
5.3.3基于GPBP 技术的综合管廊运维知识图谱构建与应用097
5.4本章小结104
参考文献104

第6章工业多源异构数据建模分析方法106
6.1工业多源异构数据概述107
6.2工业多源异构数据建模方法108
6.2.1基于阶段的数据融合方法109
6.2.2基于特征的数据融合方法109
6.2.3基于语义的数据融合方法111
6.3应用案例：工业多源异构信息融合与实时感知115
6.3.1业务背景115
6.3.2案例介绍116
6.3.3基于多特征融合技术的烧结工业FeO实时预测118
6.4本章小结124
参考文献124

第7章工业虚实数据协同建模分析方法127
7.1工业数据增强方法128
7.1.1数据变换操作的数据增强方法128
7.1.2基于采样的数据增强方法129
7.1.3基于深度生成模型的数据增强方法130
7.2工业虚实数据协同建模方法133
7.2.1生成数据选择134
7.2.2可靠性权重136
7.2.3虚实权重136
7.3应用案例：工业关键设备在线诊断137
7.3.1业务背景137
7.3.2案例介绍138
7.3.3基于域适应GAN 的轴承在线故障诊断138
7.4本章小结142
参考文献142

第8章工业数据隐私保护与安全防御建模方法144
8.1工业数据隐私与安全防御分析145
8.1.1工业互联网安全挑战145
8.1.2安全性测试方法145
8.1.3工业系统安全防御框架148
8.2工业安全可信数据建模方法149
8.2.1鲁棒训练149
8.2.2梯度遮蔽150
8.2.3正则化151
8.3应用案例：工业模型安全性评测151
8.3.1业务背景151
8.3.2案例介绍151
8.3.3基于对抗攻击和防御的数据驱动诊断模型安全性验证153
8.4本章小结158
参考文献159