本書(shū)以多傳感器數(shù)據(jù)融合為對(duì)象，詳細(xì)介紹了多傳感器數(shù)據(jù)融合的基本原理及應(yīng)用技術(shù)。重點(diǎn)內(nèi)容包括：傳感器的理論基礎(chǔ)及基本特性、多源檢測(cè)融合的基本概念與應(yīng)用、多源屬性融合的基本概念與應(yīng)用、多源狀態(tài)參數(shù)估計(jì)原理及應(yīng)用等。

本書(shū)圍繞產(chǎn)品退化數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)建模問(wèn)題，考慮實(shí)際中不同的退化環(huán)境與數(shù)據(jù)特點(diǎn)，包括產(chǎn)品的異質(zhì)性、使用環(huán)境的動(dòng)態(tài)性、測(cè)量的隨機(jī)性等因素，發(fā)展了一系列基于Wiener隨機(jī)過(guò)程的退化模型。針對(duì)每一類模型，本書(shū)對(duì)模型的性質(zhì)、模型參數(shù)估計(jì)、模型驗(yàn)證等方面問(wèn)題進(jìn)行了深入討論，并通過(guò)多種實(shí)際退化數(shù)據(jù)驗(yàn)證所提模型的有效性。本書(shū)總結(jié)與發(fā)展了作

本書(shū)內(nèi)容包括：第1章介紹機(jī)器人工程的概況；第2章介紹機(jī)器人的控制系統(tǒng)；第3章介紹機(jī)器人的驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)；第4章介紹機(jī)器人的感知系統(tǒng)；第5章介紹人機(jī)交互；第6至10章介紹機(jī)器人在各領(lǐng)域的應(yīng)用，包括機(jī)器人在家庭、工業(yè)、軍事、航天、醫(yī)療等領(lǐng)域的應(yīng)用情況；第11章介紹類人機(jī)器人；第12章介紹無(wú)人機(jī)。

本書(shū)依托國(guó)家自然科學(xué)基金、湖北省杰出青年基金項(xiàng)目，面向工業(yè)制造過(guò)程和系統(tǒng)，介紹了多元統(tǒng)計(jì)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)等工業(yè)數(shù)據(jù)分析方法，在此基礎(chǔ)上介紹了作者團(tuán)隊(duì)提出的多種故障檢測(cè)、故障變量溯源、故障分類、故障辨識(shí)、健康預(yù)警、產(chǎn)品等級(jí)分類方法。除了關(guān)注傳統(tǒng)的故障檢測(cè)率和誤報(bào)率之外，重點(diǎn)分析了過(guò)渡模態(tài)、操作故障、污染效應(yīng)、故障分級(jí)、小樣

內(nèi)容提要：隨著數(shù)據(jù)采集技術(shù)以及存儲(chǔ)技術(shù)的不斷進(jìn)步，現(xiàn)代科學(xué)研究和實(shí)踐中需要處理和分析的數(shù)據(jù)已經(jīng)從單一來(lái)源向多個(gè)來(lái)源轉(zhuǎn)變。在醫(yī)學(xué)研究、生物信息、市場(chǎng)研究、金融風(fēng)險(xiǎn)管理、氣象環(huán)境科學(xué)等諸多重要領(lǐng)域，多源數(shù)據(jù)的現(xiàn)象普遍存在，在帶來(lái)巨大機(jī)遇的同時(shí)也給統(tǒng)計(jì)分析建模帶來(lái)了全新的挑戰(zhàn)。針對(duì)這一國(guó)際前沿問(wèn)題，本書(shū)主要介紹作者最近幾年在

本書(shū)為數(shù)據(jù)要素教程，立足于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)要素的價(jià)值創(chuàng)造，推動(dòng)新質(zhì)生產(chǎn)力加快發(fā)展，在宏觀體系和多維視角下構(gòu)筑了數(shù)據(jù)要素基礎(chǔ)理論框架。提出了系列中國(guó)原創(chuàng)的數(shù)據(jù)要素理論，主要包括以大模型的人工智能為基礎(chǔ)的第五科學(xué)范式；以數(shù)據(jù)收益權(quán)為核心的四權(quán)分置數(shù)據(jù)權(quán)益體系；以大眾分享數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)紅利為價(jià)值目標(biāo)的共票數(shù)據(jù)收益分配體系；以區(qū)塊鏈、人工智

互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)使人們第一次能夠訪問(wèn)大量的數(shù)據(jù)。比如,社交網(wǎng)絡(luò)Facebook中的友誼圖和互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站之間的鏈接圖。這兩幅圖都包含超過(guò)10億個(gè)節(jié)點(diǎn),代表巨大的數(shù)據(jù)集。如果要使用這些數(shù)據(jù)集,就必須對(duì)其進(jìn)行處理和分析。然而,僅僅是它們的大小就使得這種處理非常具有挑戰(zhàn)性。特別是,為處理中等規(guī)模的數(shù)據(jù)集而開(kāi)發(fā)的經(jīng)典算法和技術(shù),在面對(duì)

本書(shū)建立了統(tǒng)一的基于粒計(jì)算的概念和算法框架，并將這些概念和算法用于數(shù)據(jù)分析和系統(tǒng)建模；討論了粒計(jì)算的前沿和熱點(diǎn)問(wèn)題，如信息粒的編碼與解碼、信息粒的表示和構(gòu)建、基于信息粒度最優(yōu)分配的粒度模糊模型的建立、基于粒度模型的異常值檢測(cè)、基于信息粒的預(yù)測(cè)模型設(shè)計(jì)、模型可解釋性的研究等。本書(shū)內(nèi)容涵蓋了數(shù)據(jù)挖掘和粒計(jì)算的諸多前沿問(wèn)題，

"本教材第1版曾榮獲首屆全國(guó)教材建設(shè)獎(jiǎng)全國(guó)優(yōu)秀教材二等獎(jiǎng)，第2版是“十四五”職業(yè)教育國(guó)家規(guī)劃教材修訂版，也是國(guó)家職業(yè)教育工業(yè)機(jī)器人技術(shù)專業(yè)教學(xué)資源庫(kù)配套教材。本教材共５個(gè)項(xiàng)目，主要介紹工業(yè)機(jī)器人離線編程概述、工業(yè)機(jī)器人基本仿真工作站的創(chuàng)建、工業(yè)機(jī)器人工作站系統(tǒng)模型的創(chuàng)建、工業(yè)機(jī)器人激光切割工作站、工業(yè)機(jī)器人搬運(yùn)碼垛工作

本書(shū)介紹了群體智能機(jī)器人技術(shù)，講解了從群體智能到機(jī)器人技術(shù)的原理、建模與應(yīng)用，能夠通過(guò)許多示例場(chǎng)景幫助研究者、從業(yè)者和師生了解如何設(shè)計(jì)大型機(jī)器人系統(tǒng)，這些示例場(chǎng)景涉及諸如聚合、協(xié)調(diào)運(yùn)動(dòng)、任務(wù)分配、自組裝、集體構(gòu)建和環(huán)境監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域。本書(shū)解釋了構(gòu)建多個(gè)簡(jiǎn)單機(jī)器人背后的方法，以及這些機(jī)器人之間的多重交互產(chǎn)生的復(fù)雜性，以便它們