本書以多傳感器數(shù)據(jù)融合為對象，詳細介紹了多傳感器數(shù)據(jù)融合的基本原理及應(yīng)用技術(shù)。重點內(nèi)容包括：傳感器的理論基礎(chǔ)及基本特性、多源檢測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)估計原理及應(yīng)用等。

本書圍繞產(chǎn)品退化數(shù)據(jù)的統(tǒng)計建模問題，考慮實際中不同的退化環(huán)境與數(shù)據(jù)特點，包括產(chǎn)品的異質(zhì)性、使用環(huán)境的動態(tài)性、測量的隨機性等因素，發(fā)展了一系列基于Wiener隨機過程的退化模型。針對每一類模型，本書對模型的性質(zhì)、模型參數(shù)估計、模型驗證等方面問題進行了深入討論，并通過多種實際退化數(shù)據(jù)驗證所提模型的有效性。本書總結(jié)與發(fā)展了作

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

本書依托國家自然科學基金、湖北省杰出青年基金項目，面向工業(yè)制造過程和系統(tǒng)，介紹了多元統(tǒng)計分析和機器學習等工業(yè)數(shù)據(jù)分析方法，在此基礎(chǔ)上介紹了作者團隊提出的多種故障檢測、故障變量溯源、故障分類、故障辨識、健康預警、產(chǎn)品等級分類方法。除了關(guān)注傳統(tǒng)的故障檢測率和誤報率之外，重點分析了過渡模態(tài)、操作故障、污染效應(yīng)、故障分級、小樣

內(nèi)容提要：隨著數(shù)據(jù)采集技術(shù)以及存儲技術(shù)的不斷進步，現(xiàn)代科學研究和實踐中需要處理和分析的數(shù)據(jù)已經(jīng)從單一來源向多個來源轉(zhuǎn)變。在醫(yī)學研究、生物信息、市場研究、金融風險管理、氣象環(huán)境科學等諸多重要領(lǐng)域，多源數(shù)據(jù)的現(xiàn)象普遍存在，在帶來巨大機遇的同時也給統(tǒng)計分析建模帶來了全新的挑戰(zhàn)。針對這一國際前沿問題，本書主要介紹作者最近幾年在

本書為數(shù)據(jù)要素教程，立足于實現(xiàn)數(shù)據(jù)要素的價值創(chuàng)造，推動新質(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)濟紅利為價值目標的共票數(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10億個節(jié)點,代表巨大的數(shù)據(jù)集。如果要使用這些數(shù)據(jù)集,就必須對其進行處理和分析。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)集而開發(fā)的經(jīng)典算法和技術(shù),在面對

本書建立了統(tǒng)一的基于粒計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；討論了粒計算的前沿和熱點問題，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、基于信息粒的預測模型設(shè)計、模型可解釋性的研究等。本書內(nèi)容涵蓋了數(shù)據(jù)挖掘和粒計算的諸多前沿問題，

"本教材第1版曾榮獲首屆全國教材建設(shè)獎全國優(yōu)秀教材二等獎，第2版是“十四五”職業(yè)教育國家規(guī)劃教材修訂版，也是國家職業(yè)教育工業(yè)機器人技術(shù)專業(yè)教學資源庫配套教材。本教材共５個項目，主要介紹工業(yè)機器人離線編程概述、工業(yè)機器人基本仿真工作站的創(chuàng)建、工業(yè)機器人工作站系統(tǒng)模型的創(chuàng)建、工業(yè)機器人激光切割工作站、工業(yè)機器人搬運碼垛工作

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