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  • 书名 可靠性工程中的大数据分析
  • 书号 978-7-118-11864-3
  • 作者 常文兵,周晟瀚,肖依永
  • 出版时间 2019年9月
  • 译者
  • 版次 1版1次
  • 开本 16
  • 装帧 精装
  • 出版基金 国防科技图书出版基金
  • 页数 381
  • 字数 451
  • 中图分类 TB114.3-39
  • 丛书名 可靠性新技术丛书
  • 定价

人类文明的发展是从认识现实世界到创造信息世界的过程,是对世界认知的一个过程,历经初步认识世界,以信息辅助记忆,以信息记录和传承,以信息交流与传播,以信息再次认识世界的历史阶段。数据是人们通过信息世界认识现实世界的基础和智慧源泉,数据中包括了全部事实、经验、信息。 可靠性系统工程是研究产品全寿命过程中与故障做斗争的工程技术,它运用系统科学与系统工程的理论和方法,从系统的整体性及其同外界环境的辩证关系出发,认知产品发生故障的机理与规律,研究产品故障预防、预测、诊断与修复的理论与方法。本书就是讲述如何利用大数据分析手段揭示产品的故障规律,如何利用大数据手段开展故障的预防与预测。 全书共分11章。第1章大数据概述,对大数据的特征、发展历程,与可靠性工程中对数据分析的需求进行了描述;第2章大数据与数据挖掘,介绍了数据挖掘技术,及大数据条件下数据挖掘技术的最新前沿研究;第3章大数据在可靠性工程中的应用,介绍了传统数据分析方法在可靠性工程中的运用,与大数据分析方法在可靠性工程中的应用前景;第4章故障的关联规则分析方法,介绍如何利用关联规则挖掘故障与故障、故障与故障征兆之间的关联关系;第5章故障/健康监控的时间序列模式分析方法,利用时序特性分析方法,揭示产品故障的时间序列特性;第6章基于故障多状态集的序列模式挖掘,针对故障多态的特性,提出多状态集序列模式挖掘方法;第7章故障信息聚类分析,利用聚类分析的基本思想,开展故障分类研究;第8章基于粗糙集理论的故障因素分析方法,介绍了利用粗糙集模型对数据集中的缺失数据、噪声数据和错误数据的处理;第9章经典因子分析和回归分析方法,介绍了多元线性回归与非线性回归,及其在健康评估中的应用;第10章高维数据回归预测分析,介绍了高维数据环境条件下,预测模型的回归建模方法;第11章可靠性工程中的非参数统计,利用非参数统计方法实现对数据总体性质的统计估计或假设检验。 感谢国家自然科学基金项目(71971013、71871003、71501007、71332003)、中央高校基本〖JP2〗科研业务费专项(YWF-19-BJ-J-330)、民用飞机专项(MJ-2017-J-92)、航空科学基金项目(2017ZG51081)、技术基础项目、北京航空航天大学研究生教育与发展研究专项基金等对本书出版的支持。 本书在编写过程中,作者得到了北京航空航天大学魏法杰教授、杨敏副教授等专家的指导和帮助;张佳宁、张洁、郭亚兵、鲁雪峰、高春雨、董健瑞、胡陈、乔小朵、谢悦、李磊、 李小涵、钱思霖、雷景淞、朱川、左晓荣、周宇亮、徐振中、苑星龙、尤锰、刘英来、徐星星、张思悦、杨培等同学在本书部分章节的计算、修改和打印过程中做了很多工作,在此一并致谢! 本书可作为工科硕士研究生数据分析类课程的基础教材,也可以作为对大数据分析问题感兴趣的各专业高年级学生的参考教材,还可以作为管理、经济、生物、工程、心理、医疗等科研人员的参考读物。 运用大数据方法解决产品可靠性问题是可靠性工程中面临的新课题,有一些问题还需要深入研究和实践,加之作者知识和经验的局限性,书中的缺点在所难免,诚望读者提出宝贵意见和建议。

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