Artificial Neural Networks in Finance And Manufacturing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Kamruzzaman, Joarder/ Begg, Rezaul K./ Sarker, Ruhul Amin

出品人:

页数:287

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价格:89.95

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isbn号码:9781591406709

丛书系列:

图书标签:

• Artificial Neural Networks
• Finance
• Manufacturing
• Machine Learning
• Deep Learning
• Predictive Modeling
• Data Analysis
• Industrial Applications
• Financial Modeling
• Optimization

创新工程与先进制造系统：跨学科视角下的数字化转型与智能优化 本书导言 在当今快速迭代的技术浪潮中，工程实践正经历一场深刻的范式转变。从传统的机械、土木、电气工程，到新兴的系统工程、数据科学与人工智能的深度融合，现代工程学不再仅仅关注孤立组件的优化，而是聚焦于如何构建、管理和维护高度复杂、互联互通的创新系统。本书《创新工程与先进制造系统：跨学科视角下的数字化转型与智能优化》正是为填补这一知识鸿沟而设计，它系统性地梳理了驱动当前工程前沿发展的核心理论、方法论和前沿应用，旨在为工程师、研究人员和决策者提供一套全面的工具箱，以应对工业界和基础设施领域所面临的复杂挑战。 本书的独特之处在于其坚实的跨学科基础。我们摒弃了将工程学视为纯粹技术学科的传统观念，转而强调计算思维、系统集成、以及对环境和社会影响的深刻理解。内容覆盖从基础的系统建模与仿真，到尖端的数字孪生技术、机器人协作、以及可持续制造策略的实施。 --- 第一部分：现代工程系统的基础理论与建模 本部分为理解复杂工程系统奠定了理论基石。我们首先探讨了系统思维在工程设计中的核心地位。 第一章：复杂系统的定义、特征与分析框架 本章深入剖析了何为“复杂系统”，区分了简单、复杂与混沌系统之间的本质区别。我们引入了系统的边界、反馈回路、涌现行为（Emergent Behavior）的概念，并详细阐述了如何利用经典控制理论（如PID控制、最优控制）与现代非线性动力学方法相结合，对系统进行稳定性和鲁棒性分析。特别关注了在多变量耦合、时滞效应显著的工程环境中，传统线性模型失效后的替代分析框架。 第二章：工程设计中的计算建模与仿真技术 仿真不再是实验的替代品，而是设计流程的核心驱动力。本章聚焦于主流的数值计算方法。我们首先回顾了有限元分析（FEA）在结构力学和传热学中的最新进展，特别是处理非线性材料和接触问题的高级算法。随后，详细介绍了计算流体力学（CFD）如何结合湍流模型（如RANS、LES）来预测复杂气动和水动力现象。更进一步，本章引入了离散事件仿真（DES）在流程优化中的应用，以及如何构建多物理场耦合仿真模型，实现设计验证的“一站式”集成。 第三章：信息物理系统（CPS）的架构与安全基础 信息物理系统是现代工业和基础设施的核心载体。本章从架构层面解构了CPS，包括嵌入式系统、传感器网络、实时操作系统（RTOS）的选择与设计。重点讨论了时间敏感网络（TSN）如何保障数据传输的确定性，以及在保证系统实时性的前提下，如何集成边缘计算能力以实现数据的即时处理。网络安全是CPS的生命线，本章详细分析了针对工业控制系统（ICS）和SCADA环境的特定攻击向量（如中间人攻击、重放攻击），并介绍了基于硬件信任根（RoT）和安全引导的防御机制。 --- 第二部分：先进制造与数字化转型 第二部分将理论应用于前沿的制造环境，关注如何通过数据驱动和自动化实现制造效率的质的飞跃。 第四章：工业物联网（IIoT）与传感器融合技术 本章探讨了如何构建高密度、高可靠性的工业物联网。内容涵盖了工业级传感器的选型标准（包括温度、振动、声学传感器的精度与寿命考量），以及无线通信协议（如LoRaWAN、5G-URLLC）在车间环境中的部署挑战与优化策略。重点介绍了传感器数据融合的数学基础，利用卡尔曼滤波（Kalman Filter）及其扩展版本（EKF/UKF）来降低噪声、提高状态估计的精度，这对于依赖精确测量的自动化装配至关重要。 第五章：数字孪生体的构建、维护与应用生命周期管理 数字孪生（Digital Twin）是连接物理世界与虚拟世界的桥梁。本章细致剖析了数字孪生的层次结构——从描述性、诊断性到预测性和规范性孪生。我们详述了如何利用激光扫描、三维建模软件和实时数据流来创建高保真度的孪生模型。随后，深入探讨了孪生体在预测性维护、工艺参数动态调整以及“What-if”场景分析中的实际应用案例，强调了数据一致性（Fidelity）和模型校准的工程难度与解决方案。 第六章：增材制造（AM）中的材料科学与过程控制 增材制造正在重塑供应链和产品设计自由度。本章关注AM技术（如SLM, EBM）中特有的工程挑战。内容包括新型金属合金粉末的微观结构演化、残余应力控制（特别是激光路径规划对热影响区的管理）以及宏观孔隙率的检测与预防。此外，本章还讨论了如何利用在线监测（如热像仪）和反馈回路，实时调整激光功率和扫描速度，以确保最终部件的机械性能达到设计规范。 --- 第三部分：智能优化与决策支持系统 本部分聚焦于如何利用计算智能来自动化和优化复杂的工程决策过程。 第七章：面向过程优化的启发式与元启发式算法 在资源有限、约束众多的工程优化问题中，精确求解往往不切实际。本章系统介绍了用于解决组合优化问题的工具集。详细分析了遗传算法（GA）在参数空间搜索中的应用，粒子群优化（PSO）在收敛速度上的优势，以及模拟退火（SA）在避免局部最优解方面的作用。我们通过实际的生产调度和路径规划案例，展示了如何根据问题的特性选择合适的元启发式策略，并进行参数调优以获得工程上可接受的次优解。 第八章：基于数据的预测性维护与设备健康管理（PHM） 预测性维护（PdM）是提高资产利用率的关键。本章从信号处理的角度出发，介绍如何从振动、电流或声学信号中提取设备健康特征。详细讲解了特征工程（Feature Engineering）在构建可靠预测模型中的重要性，包括时域、频域和时频分析（如小波变换）。随后，对比了经典统计模型（如Proportional Hazards Model）与机器学习方法（如LSTM、随机森林）在剩余使用寿命（RUL）预测任务中的性能差异与模型可解释性要求。 第九章：人机协作（HRC）与面向操作员的决策支持 未来的工厂和基础设施管理将越来越依赖于人与自动化系统的无缝协作。本章探讨了人机协作机器人的安全设计标准（如ISO/TS 15066）及其在人工作站中的应用场景。更重要的是，本章关注“决策支持”。我们分析了认知工程学原理，探讨如何设计直观、低认知负荷的HMI（人机界面），确保操作员在面对突发故障或异常情况时，能够快速、准确地理解系统状态并采取最优干预措施。 --- 结语：面向未来的可持续工程实践 本书最后总结了工程学面向可持续发展和循环经济所应承担的责任。我们讨论了如何将生命周期评估（LCA）方法集成到早期设计阶段，利用先进制造技术实现材料的减量化和再利用，以及如何设计更易于拆解和维护的“面向退役”的系统。我们相信，只有将系统思维、数据驱动的智能和对环境责任的深刻认识相结合，才能真正构建出适应二十一世纪挑战的创新工程系统。 本书面向对象： 系统工程师、制造工程师及自动化专家 从事复杂工业软件开发和嵌入式系统设计的技术人员 高等院校相关专业的本科高年级学生及研究生 寻求跨界知识整合与技术升级的企业技术管理人员

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这本书的装帧设计着实吸引人眼球，那深邃的蓝色调配上简洁的银色字体，透露着一种专业和严谨的气息。初次翻开，扑面而来的是一种扎实的学术氛围，纸张的质感也相当不错，很适合长时间的阅读和批注。尽管我对这个领域的理解尚浅，但光是目录的梳理，就能感受到作者在构建知识体系上的用心良苦。特别是对那些基础概念的铺陈，似乎采用了循序渐进的方式，从最核心的原理出发，逐步深入到复杂的模型应用。我特别注意到其中关于数据预处理和特征工程的章节介绍，这部分内容往往是决定实际应用效果的关键，如果能像宣传的那样详尽且实用，那这本书的价值就非同一般了。我期待它能像一位经验丰富的导师，不仅教会我理论的骨架，更能点拨我如何将这些抽象的概念转化为解决实际问题的工具。那种由内而外的严谨感，让我觉得作者对金融和制造这两个看似相去甚远的领域，一定有着深刻的洞察和独到的见解，希望能从中获得一些启发性的思考，而非仅仅是公式的堆砌。

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我是在一个偶然的行业论坛上听说了这本书的存在，当时几个资深工程师和数据分析师都在热烈讨论其理论框架的创新性。他们提到，这本书不仅仅是简单地罗列了各种神经网络的算法，更重要的是，它似乎成功地建立了一个连接技术实现与商业价值之间的桥梁。我一直以来都在寻找这种能兼顾“硬核”技术细节和“软性”业务洞察力的读物。市面上很多教材要么过于偏重数学推导，让人望而却步；要么过于侧重应用案例，却对背后的原理语焉不详。我非常好奇，作者是如何平衡这种张力的，尤其是在面对金融风控和生产线优化这两类对实时性和准确性要求极高的场景时，如何确保模型的鲁棒性和可解释性。如果书里能提供一些关于模型部署和维护的实战经验，那简直是太棒了。毕竟，把模型跑起来只是第一步，如何让它在复杂的、不断变化的环境中持续稳定地产生价值，才是真正的挑战所在。这种前瞻性的视角，正是吸引我深入阅读的最大动力。

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说实话，我对于技术书籍的阅读体验，很大程度上取决于作者的叙事方式。如果内容过于干涩和刻板，很容易让人在半途而废。我更偏爱那种带有清晰逻辑脉络和生动类比的讲解方式，能够帮助我这个非科班出身的读者快速抓住重点。这本书的封面设计虽然现代，但内部的章节划分似乎透露出一种经典教材的严谨结构，这让我既感到安心，又略带一丝担忧——希望它没有陷入教科书式的冗长说教。我特别关注它在案例分析上的深度。金融领域的复杂性在于数据的非平稳性和噪音干扰；而制造业的挑战则在于海量传感器数据的处理和时序依赖性。我希望这本书能用详实的图表和清晰的流程图，展示如何针对性地解决这些特定领域的难题。如果作者能引用一些近期（比如近五年内）的突破性研究，并用通俗易懂的语言进行解读，那无疑会大大提升这本书的“时效价值”和阅读的趣味性。

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作为一个资深的项目经理，我更关心的是投入产出比。购买一本厚重的专业书籍，需要投入大量的时间成本，因此我迫切地想知道，这本书在解决“实际痛点”方面的效率如何。如果它能提供一套清晰的评估标准，比如在什么情况下应该选择Transformer架构而非传统的RNN，或者在金融场景下，如何有效对抗样本不平衡问题，那这本书就不仅仅是知识的载体，更是一套实用的决策工具箱。我希望作者在讲解算法优劣时，能用一种近乎“裁判”的客观态度，给出明确的权衡分析。市面上很多书籍都在鼓吹某种模型是“万能钥匙”，但我深知，在工程实践中，没有免费的午餐。这本书若能坦诚地指出每种方法的局限性，并提供应对这些局限性的“补丁”或替代方案，那它的价值将远远超越同类作品。我期待的不是一个理想化的模型世界，而是一个能够直面工程挑战的实战手册。

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这本书的书名非常大气，直接将两个高价值领域并列，这无疑给自己定下了很高的基调。我非常好奇作者是如何构建起“金融”与“制造”之间的知识桥梁的。这两个领域的数据特性、监管环境和决策周期都有着显著的区别，将它们置于同一本书中讨论，需要极其高超的概括能力和领域迁移的智慧。我希望看到的是一种更高维度的洞察，比如，是否能提炼出一种适用于所有复杂时序或高维分类问题的通用神经网络范式，然后分别裁剪应用于这两个行业。如果内容仅仅是金融案例和制造案例的简单拼凑，那或许不如分开阅读专业书籍。因此，我更看重的是作者在“跨界整合”上的成就。这种整合是否能带来新的、超越单一领域视角的理论发现？如果能提供一些关于未来发展趋势的预测，特别是随着计算能力的飞速提升，未来十年这两个领域的核心AI挑战会是什么，那这本书就真正具有了里程碑式的意义。

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