内容简介
本书针对工业大数据的体系结构与关键技术进行了研究，在对工业4.0、物联网和云计算进行分析的基础上，从定义、技术以及管理三个方面对大数据进行了阐述，给出了工业大数据研究与应用的体系结构。针对工业制造领域的特定应用场景，充分研究了数据的感知、采集和异常检测技术，阐述了现有方法的利弊，分析了存在的问题，并提出了一系列创新的解决方案。
AI简介
这是一本专注于工业大数据的体系结构与关键技术的研究的著作。书中首先对工业4.0、物联网和云计算进行了详细的分析，并在此基础上，从定义、技术以及管理三个方面对大数据进行了深入的阐述，构建了一个完整的工业大数据研究与应用的体系结构。
在书中，作者详细探讨了工业无线传感器网络数据融合的问题，提出了数据融合体系结构，并介绍了基于分布式云的数据感知与管理软件的设计与实现。同时，作者还深入研究了面向工业4.0的数据采集机制，包括设施位置问题、虚拟传感器管理机制等，并通过实验与分析验证了这些机制的有效性。
此外，书中还详细阐述了工业过程数据的故障预测与质量预测技术，提出了基于高斯过程回归的预测模型，并通过实验与分析验证了模型的性能。在时间序列数据的处理方面，作者介绍了时间序列数据的模式异常检测方法和异常值检测技术，提出了基于可感知重要点的骨架表示异常检测方法和基于最近邻居集合的隔离型分布式异常值检测模型。
在最后一章，作者总结了全书内容，并对未来的研究方向进行了展望。同时，书中还提供了主要缩略语对照表，方便读者查阅。
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