内容简介

新一轮产业革命已经到来，信息技术加快渗透到工业生产的各个环节，企业所拥有的数据日益丰富，并涌现出规模性、多样性和高速性等大数据特性。工业大数据方法通过对海量数据的处理与分析，使工业系统具备“学习”能力。通过源源不断的数据对工业系统的复杂演化规律、机理、知识经验进行持续学习，使工业系统具备自学习、自优化、自调控能力，为工业系统赋予智能。本书围绕智能制造中的工业大数据分析问题，从工业大数据的内涵、工业大数据融合方法、工业大数据关联分析方法、工业大数据预测方法、不平衡数据分析方法、多来源数据分析技术、“边缘-云”模式的工业大数据分析技术阐述工业大数据分析的体系架构。