第1章 大数据概述
1.1 大数据的概念与价值
1.1.1 大数据的定义
1.1.2 大数据的价值
1.1.3 大数据思维
1.2 大数据的发展历程
1.2.1 大数据的昨天
1.2.2 大数据的今天
1.3 大数据技术分析
1.3.1 大数据平台架构
1.3.2 大数据与机器学习
1.3.3 数据分析
1.4 大数据的应用及治理体系
1.4.1 大数据的应用
1.4.2 大数据时代下的安全问题
1.4.3 完善大数据安全治理体系的重要性
参考文献
第2章 机器学习及其算法
2.1 机器学习
2.1.1 基本术语
2.1.2 模型的评估与选择
2.2 机器学习算法
2.2.1 线性回归
2.2.2 逻辑(logistics)回归
2.2.3 决策树
2.2.4 朴素贝叶斯理论
2.2.5 支持向量机
2.2.6 集成学习
2.2.7 神经网络
2.2.8 聚类
2.2.9 降维与特征选择
参考文献
第3章 大数据在电线电缆生产中的应用
3.1 行业概况
3.1.1 电线电缆的概念
3.1.2 电线电缆的发展过程
3.1.3 电线电缆行业市场分析
3.1.4 电线电缆的重要作用
3.1.5 电线电缆生产中存在的问题
3.2 大数据需求分析
3.2.1 电线电缆行业与大数据相结合的背景
3.2.2 需求分析
3.3 具体应用案例
3.3.1 概述
3.3.2 线径预测模型建立过程中的常用算法
3.4 应用效果
3.4.1 模型性能评估
3.4.2 企业应用展示
参考文献
第4章 大数据在视觉识别中的应用
4.1 计算机视觉概述
4.1.1 计算机视觉的概念
4.1.2 计算机视觉研究现状
4.2 大数据需求分析
4.2.1 计算机视觉大数据需求
4.2.2 计算机视觉的应用场景
4.3 具体应用案例
4.3.1 目标样本处理
4.3.2 网络学习框架设计
4.3.3 损失函数
4.4 应用效果
4.4.1 传统SSD训练与识别测试
4.4.2 企业应用展示
参考文献
第5章 大数据在中药生产中的应用
5.1 行业概况
5.2 大数据需求分析
5.3 具体应用案例
5.3.1 中药提取过程中的质量在线检测研究
5.3.2 中药提取过程中的建模研究
5.3.3 近红外光谱建模方法的选择
5.3.4 stacking模型融合
5.3.5 质量标志物在线NIRS模型的构建
5.4 应用效果
5.4.1 在线检测性能验证
5.4.2 企业应用展示
参考文献
第6章 大数据未来发展展望
6.1 大数据在未来社会的地位
6.1.1 大数据未来的发展趋势
6.1.2 大数据未来的发展要求
6.2 大数据未来的产业应用
6.2.1 大数据在工业产业领域的应用与发展
6.2.2 大数据在技术领域的应用与发展
6.2.3 大数据在人工智能领域的应用与发展
6.2.4 大数据在决策领域的应用与发展
6.2.5 大数据在治理体系中的应用与发展
6.3 得数据者得未来
参考文献