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智能工業(yè)報(bào)警系統(tǒng)

智能工業(yè)報(bào)警系統(tǒng)

定　價(jià)：￥69.00

作　者： 王建東 著
出版社： 機(jī)械工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽： 計(jì)算機(jī)/網(wǎng)絡(luò) 人工智能 智能硬件
ISBN： 9787111676775 出版時(shí)間： 2021-05-01 包裝： 平裝
開本： 16開 頁數(shù)： 269 字?jǐn)?shù)：  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書共6章：第1章概述了工業(yè)報(bào)警系統(tǒng)的研究意義、突出問題和研究現(xiàn)狀；第2章通過基于報(bào)警統(tǒng)計(jì)量的狀態(tài)圖，描述了某個(gè)時(shí)期內(nèi)報(bào)警變量所處的運(yùn)行狀態(tài)；第3章提出了報(bào)警延遲器、報(bào)警死區(qū)和報(bào)警閾值的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法；第4章以關(guān)聯(lián)變量的變化方向、變化空間、變化速率為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)了相應(yīng)的多變量報(bào)警器；第5章針對(duì)描述報(bào)警變量與根源變量關(guān)系的不同模型，建立了3種報(bào)警根源分析方法；第6章面向短時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)的大量報(bào)警信息，設(shè)計(jì)了報(bào)警泛濫的檢測(cè)、相似性分析和預(yù)測(cè)方法。 希望本書能夠起到拋磚引玉的作用，有益于涌現(xiàn)更加系統(tǒng)化、科學(xué)化、實(shí)用化的理論、方法和技術(shù)，使得工業(yè)報(bào)警系統(tǒng)充分發(fā)揮應(yīng)有的重要作用。 本書面向在高?？蒲袡C(jī)構(gòu)從事相關(guān)科研工作的專家學(xué)者和研究生，以及在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)從事工業(yè)報(bào)警系統(tǒng)的使用、管理和維護(hù)工作的工程技術(shù)人員，既可作為科研工作的參考資料，也可作為工業(yè)應(yīng)用的指南。

作者簡(jiǎn)介

　　王建東，博士、教授、博導(dǎo)， 2007～2016 年歷任北京大學(xué)工學(xué)院講師、副教授、教授，博士生導(dǎo)師；2017 年至今擔(dān)任山東科技大學(xué)電氣與自動(dòng)化工程學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師、副院長(zhǎng)。近5年主持完成國(guó)家基金重點(diǎn)項(xiàng)目等科研項(xiàng)目6項(xiàng)，作為第一/通訊作者發(fā)表SCI論文41篇（中科院1/2/3分區(qū)7/29/5篇），獲授權(quán)發(fā)明專利25項(xiàng)（美國(guó)發(fā)明專利1項(xiàng)）。主持研發(fā)了2套工業(yè)軟件應(yīng)用系統(tǒng)：控制性能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)和智能報(bào)警系統(tǒng)，填補(bǔ)了同類系統(tǒng)的國(guó)內(nèi)外空白。

圖書目錄

前言
第1章緒論
1.1引言
1.2報(bào)警系統(tǒng)的重要作用
1.3工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的突出問題及原因分析
1.4國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)分析
1.5需要解決的關(guān)鍵科學(xué)技術(shù)問題
1.6本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第2章報(bào)警系統(tǒng)狀態(tài)分析
2.1引言
2.2單變量報(bào)警狀態(tài)分析
2.3多變量報(bào)警狀態(tài)分析
2.4案例分析
2.5本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第3章單變量報(bào)警器設(shè)計(jì)
3.1引言
3.2正?；虍惓＿\(yùn)行狀況推斷
3.3報(bào)警延遲器設(shè)計(jì)
3.4報(bào)警死區(qū)設(shè)計(jì)
3.5基于報(bào)警概率圖的報(bào)警閾值設(shè)計(jì)
3.6干擾報(bào)警的識(shí)別與消除
3.7本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第4章多變量報(bào)警器設(shè)計(jì)
4.1引言
4.2基于變化方向的多變量報(bào)警器設(shè)計(jì)
4.3基于超橢球體的多變量報(bào)警器設(shè)計(jì)
4.4基于凸包的多變量報(bào)警器設(shè)計(jì)
4.5基于狀態(tài)變量的多變量報(bào)警器設(shè)計(jì)
4.6基于變化速率的多變量報(bào)警器設(shè)計(jì)
4.7本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第5章報(bào)警根源分析
5.1引言
5.2基于傳遞熵的報(bào)警根源分析
5.3基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的報(bào)警根源分析
5.4基于定性趨勢(shì)的報(bào)警根源分析
5.5本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第6章報(bào)警泛濫分析
6.1引言
6.2報(bào)警泛濫檢測(cè)
6.3報(bào)警泛濫相似性分析
6.4報(bào)警泛濫預(yù)測(cè)
6.5本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
附錄
附錄A基于密度峰值的聚類算法
附錄B凸包模型參數(shù)的計(jì)算

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