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内容提要
前言
第一部分 综述篇
第1章 制造系统集成概述
1.1 制造业的发展机遇与挑战
1.2 制造系统的内涵和特征
1.3 制造系统集成的体系架构与目标
1.4 制造系统集成的发展趋势
第2章 优化与决策方法概述
2.1 智能优化方法
2.2 多目标优化
2.3 迁移学习
2.4 多任务优化
2.5 深度学习和强化学习
2.6 不确定多属性决策
第二部分 制造系统集成篇
第3章 制造物联与信息物理生产系统
3.1 制造物联
3.2 信息物理生产系统
第4章 大数据驱动的主动制造系统
4.1 引言
4.2 制造中的大数据问题
4.3 主动制造的内涵
4.4 主动制造系统体系结构
4.5 案例分析
第5章 人本智能制造系统
5.1 引言
5.2 工业5.0
5.3 走向人机共生的人本智造
5.4 人本智能制造演化
5.5 人本智造示例
第6章 自主智能制造系统
6.1 从人机交互到自主智能
6.2 自主智能制造系统的人机物交互
6.3 自主智能制造系统中人的角色
6.4 自主智能制造参考体系架构
6.5 应用实例
第7章 可持续包容性制造
7.1 引言
7.2 包容性制造的内涵
7.3 包容性制造技术路线
7.4 应用案例
第三部分 制造系统优化篇
第8章 高维多目标制造云服务组合优化方法
8.1 引言
8.2 云服务组合模型
8.3 QoS评估
8.4 对抗搜索驱动的高维多目标协同搜索方法
8.5 算法寻优过程计算资源动态配置策略
第9章 基于迁移学习的云制造多任务协同优化
9.1 基于特征空间映射的多任务优化
9.2 在线学习机制驱动的多任务优化
9.3 集成学习辅助的跨域适配自适应方法
第10章 深度强化学习驱动的分布式柔性车间调度
10.1 图神经网络
10.2 深度强化学习相关算法
10.3 基于图神经网络与深度强化学习的分布式柔性车间调度方法
第11章 模糊多属性云制造资源决策理论与方法
11.1 引言
11.2 云服务资源发现与配置
11.3 基于二元语义的制造服务优选技术
11.4 实例分析
参考文献
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