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工業(yè)大數(shù)據(jù)技術

工業(yè)大數(shù)據(jù)技術

定 價:¥69.80

作 者: 劉海平 著
出版社: 人民郵電出版社
叢編項:
標 簽: 暫缺

ISBN: 9787115577023 出版時間: 2021-11-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 244 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  工業(yè)大數(shù)據(jù)技術 介紹了工業(yè)大數(shù)據(jù)的概念、特征、現(xiàn)狀,然后介紹了大數(shù)據(jù)采集技術、分布式存儲技術、分布式計算技術、大數(shù)據(jù)分析技術,之后對工業(yè)場景的具體應用進行列舉。本書可以為從事大數(shù)據(jù)研究、管理決策的人員提供參考,也可作為相關領域師生和從業(yè)者的學習參考資料,還適合對大數(shù)據(jù)感興趣的讀者學習。

作者簡介

  劉海平湖北工程職業(yè)學院黨委書記。湖北工程職業(yè)學院是全日制公辦普通高等學校,是以機械、汽車、機電、電子、信息、建筑等學科門類為主,集普通大、中專教育于一體的綜合性職業(yè)技術學院。

圖書目錄

第 1章 工業(yè)大數(shù)據(jù)概述\t1
1.1 工業(yè)大數(shù)據(jù)基本概念 2
1.1.1 工業(yè)大數(shù)據(jù)的發(fā)展背景 2
1.1.2 工業(yè)大數(shù)據(jù)的定義 3
1.1.3 工業(yè)大數(shù)據(jù)的基本框架 3
1.2 工業(yè)大數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)的區(qū)別 4
1.2.1 工業(yè)大數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)的區(qū)別 4
1.2.2 工業(yè)大數(shù)據(jù)分析與大數(shù)據(jù)分析的區(qū)別 4
1.3 工業(yè)大數(shù)據(jù)與制造業(yè)關系 6
1.3.1 制造業(yè)催生工業(yè)大數(shù)據(jù) 7
1.3.2 工業(yè)大數(shù)據(jù)促進制造業(yè)的轉型升級 8
1.4 工業(yè)大數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀與前景 10
1.4.1 國外工業(yè)大數(shù)據(jù)概況 10
1.4.2 我國工業(yè)大數(shù)據(jù)概況 11
1.4.3 工業(yè)大數(shù)據(jù)的應用現(xiàn)狀 12
1.4.4 工業(yè)大數(shù)據(jù)前景 13
本章小結 14
本章習題 14
第 2章 大數(shù)據(jù)采集技術 15
2.1 工業(yè)數(shù)據(jù)采集類型 18
2.1.1 Key-Value數(shù)據(jù) 18
2.1.2 文檔數(shù)據(jù) 19
2.1.3 信息化數(shù)據(jù) 20
2.1.4 接口數(shù)據(jù) 21
2.1.5 現(xiàn)場多媒體數(shù)據(jù) 24
2.2 數(shù)據(jù)采集手段 26
2.2.1 傳感器 26
2.2.2 RFID 30
2.2.3 NFC 33
本章小結 37
本章習題 37
第3章 分布式存儲技術 38
3.1 分布式存儲技術概述 39
3.1.1 分布式存儲概念 39
3.1.2 分布式存儲分類 40
3.2 關鍵系統(tǒng)構成 41
3.2.1 分布式文件系統(tǒng) 43
3.2.2 分布式表格系統(tǒng) 56
3.2.3 分布式鍵值系統(tǒng) 71
3.3 數(shù)據(jù)庫功能 82
3.3.1 整體結構 83
3.3.2 只讀事務 89
3.3.3 寫事務 92
3.3.4 OLAP業(yè)務支持 93
本章小結 96
本章習題 96
第4章 分布式計算技術 97
4.1 分布式計算概念 98
4.1.1 分布式程序 100
4.1.2 分布式運行模型 102
4.1.3 分布式系統(tǒng)的全局狀態(tài) 103
4.1.4 分布式計算的運行分割 105
4.2 分布式計算模型 108
4.2.1 傳統(tǒng)的C/S模型 108
4.2.2 集群技術 113
4.2.3 通用型分布式計算環(huán)境 120
4.2.4 簡單對象訪問協(xié)議(SOAP) 134
本章小結 138
本章習題 138
第5章 大數(shù)據(jù)分析技術 139
5.1 基礎技術Python介紹 140
5.1.1 Python開發(fā)環(huán)境搭建 140
5.1.2 編寫Python程序 144
5.1.3 Python數(shù)據(jù)類型 148
5.2 數(shù)據(jù)可視化基礎與應用 151
5.2.1 數(shù)據(jù)可視化概述 151
5.2.2 數(shù)據(jù)可視化工具 153
5.2.3 數(shù)據(jù)可視化圖表 157
5.3 數(shù)據(jù)預處理 161
5.3.1 數(shù)據(jù)清洗 163
5.3.2 處理缺失數(shù)據(jù) 164
5.3.3 識別錯誤分類 165
5.3.4 識別離群值的圖形方法 166
5.4 數(shù)據(jù)挖掘技術 168
5.4.1 樸素貝葉斯 169
5.4.2 決策樹 171
5.4.3 神經(jīng)網(wǎng)絡 173
5.4.4 深度學習 176
本章小結 178
本章習題 178
第6章 工業(yè)大數(shù)據(jù)典型應用 179
6.1 工業(yè)大數(shù)據(jù)在智能機床中的應用 180
6.1.1機床數(shù)據(jù)采集存儲 180
6.1.2機床數(shù)據(jù)監(jiān)測管理 183
6.1.3機床故障分析診斷 187
6.2 工業(yè)大數(shù)據(jù)在發(fā)動機中的應用 190
6.2.1航空發(fā)動機的數(shù)字孿生 190
6.2.2發(fā)動機測試實驗與故障診斷 195
6.2.3發(fā)動機裝配質量預測 198
6.3 工業(yè)大數(shù)據(jù)在智能電網(wǎng)中的應用 201
6.3.1電力需求預測 202
6.3.2電力設備檢測 206
6.3.3電能質量分析 209
6.3.4電力異常分析與短期負荷預測 216
6.4 工業(yè)大數(shù)據(jù)在生產(chǎn)線中的應用 218
6.4.1航空發(fā)動機葉片生產(chǎn)線 218
6.4.2線纜生產(chǎn)線 224
6.4.3自動灌裝生產(chǎn)線 229
6.4.4表面貼裝生產(chǎn)線 234
本章小結 238
本章習題 238
縮略語 239
參考文獻 242

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