北京航空航天大学自动化学院教授、软件学院教授，工业互联网领域首个国家杰出青年基金获得者

本书从工业大数据分析所面临的实际应用问题和工业AI模型的构建方法两条内容主线，介绍数据驱动的工业智能，使得理论与应用实践深度融合；将工业AI模型的建模思路结合到理论方法的介绍中，使得读者能够掌握其中思考问题的方法和过程，做到“授人以渔”。在数据驱动的工业AI模型开发的介绍中既注重对理论知识的介绍，也将各章节知识点串联起来形成一个立体、完整的工业AI数据分析系统，提升读者对工业智能和工业大数据分析的宏观思维。
本书可作为工业界企业技术专家、IT系统研发人员、学术界智能制造、人工智能、工业互联网、数据科学等领域研究者的参考书，也可以作为高等院校计算机、自动化、机械等相关专业工业人工智能课程的教材，同时还可作为工业领域新一代人工智能、深度学习、区块链爱好者、开发者的自学教材或参考书。

序
前言
第1章新一代人工智能与智能制造
11新一代人工智能发展背景
12智能制造的新发展
13数据驱动的工业人工智能
第2章基础理论知识
21工业AI模型应用流程概述
22常用深度学习技术
221卷积神经网络
222循环神经网络
223自动编码器
224受限玻尔兹曼机
225基于注意力机制的神经网络
226图神经网络
第3章工业时间序列信息表征建模方法
31概述
32工业时序多通道信息表征建模方法
321多通道时序注意力网络
322工业时序高精度预测方法
33工业时序多尺度信息表征建模方法
331多尺度密集门控循环单元网络
332基于MDGRU网络的分析流程
34工业时序多层级时频域信息表征建模方法
341多层级小波分解网络
342基于多层级小波分解的时间序列外部回归网络
35工业时序多层次信息表征建模方法
351多层次信息表征网络
352基于Auto-CNN-LSTM网络的分析流程
36工业时序时空耦合信息表征建模方法
361时空耦合信息网络整体结构
362时空耦合信息表征网络
37典型应用案例
371基于MCTAN的飞机发动机剩余使用寿命预测
372基于Auto-CNN-LSTM的锂电池剩余使用寿命预测
第4章工业低质数据增强表征建模方法
41概述
42无标签数据增强表征建模方法
421基于半监督并行DeepFM的无标签数据预测方法
422基于小波数据增强的无标签数据预测方法
43非均衡数据增强表征建模方法
431工业数据隐式扩充方法
432面向非均衡工业数据的标签解构多输入智能处理架构
44缺失数据增强表征建模方法
441面向低质数据的缺失特征自动补全方法
442基于两阶段预训练的缺失特征表征方法
45典型应用案例
451基于SS-PDeepFM的泡沫浮选产品质量预测(无标签)
452基于LM-CNN的轴承故障诊断(不平衡、零样本)
第5章工业多源异质数据深层融合建模方法
51概述
52工业异质关联数据融合建模方法
521基于深度-宽度-序列(WDS)网络架构的工业数据异质特征融合范式
522基于注意力机制的工业多特征融合表征建模方法
53工业多源高维度数据融合建模方法
531张量及其操作
532针对QTT-DLSTM的计算框架
54典型应用案例
541基于WDS网络的半导体生产质量预测
542基于QTT-DLSTM网络的离散制造产品质量预测
第6章工业复杂任务跨域建模方法
61概述
62工业复杂任务跨域建模方法
621工业任务跨域无监督域适应建模方法
622基于黑盒域适应的工业跨域建模方法
63典型应用案例
631基于Meta-GENE域泛化方法的工业故障诊断
632基于黑盒域适应方法的行为识别
第7章工业AI分布式高时效轻量化建模方法
71概述
72工业云边分布式AI模型框架
721云边协同工业数据分析框架
722云边环境下多边缘工业数据协同分析框架
73轻量化工业AI模型构建方法
74工业AI模型轻量化自适应知识蒸馏方法
75动态自适应工业AI模型构建方法
751模型动态推理和重参数方法
752动态长度网络建模方法
76典型应用案例
761基于Cloud-Edge-LTCN的云边协同轴承剩余使用寿命预测
762基于MDER的发动机剩余使用寿命预测模型轻量化
第8章基于区块链的工业数据安全可信协同
81区块链相关技术介绍
811区块链的核心组成
812智能合约
813联盟区块链
814公有区块链
82基于区块链的工业大数据实体多方协同
821工业大数据处理实体划分
822工业大数据确权立案
823工业大数据的跨实体溯源
824智能制造业务合约备份
83基于区块链的工业大数据智能安全交互
831智能安全交互方案设计
832基于智能合约的链上链下数据访问
84工业大数据跨域安全共享管控
841基于区块链合约的自适应数据流动规则构建
842基于数据可信度标签的数据上链保存
843基于区块链合约的数据流动自主决策执行
85工业跨域异构数据的身份构建及溯源
851构建内外因素联合的签名数据可信安全标签
852异构数据生命全周期各阶段到原始数据的数据可信验证及追溯
第9章工业数据可视化
91数据可视化概述
911数据可视化的历史起源
912数据可视化的技术分支
913数据可视化的基本流程
92“替代”纲领下的工业大数据可视化
93“创造”纲领下的工业大数据可视化
931设计阶段
932制造阶段
933质检阶段
934服务阶段
94面向行业的工业大数据可视化
95典型应用案例
951连续型辊道窑生产状态监控数据可视化
952汽车起动机耐久测试数据分析
第10章展望
101工业智能“黑盒”模型可解释与高可信
102工业互联网云边端融合智能
103工业智能模型泛化与自适应
104工业智能模型轻量化与实时解算
105工业智能“大模型”
106工业数据智能可视化
参考文献