作者：都健、董亚超 主编 著
页数：342
出版社：化学工业出版社
出版日期：2024
ISBN：9787122465191
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内容简介
《化工智能制造概论》是为满足过程工业高端化、绿色化、智能化可持续发展和新材料领域发展的重大需求而组织编写的战略性新兴领域“十四五”高等教育教材。全书共7章，包括智能制造背景与基本内容、工业大数据与数据挖掘、机器学习在智能化工中的应用、智能优化与化工过程综合、先进及智能控制系统、药物和精细化学品的智能制造、化工安全生产智慧化管理。本书重点介绍互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术为化工智能制造提供的新方法与制造模式，并在每章引入了工程案例，以强化学生工程观念，培养其分析和解决实际工程问题的能力。
本书可作为化工、材料、制药等相关专业本科生教材，也可作为研究生教材及科技工作者的参考用书。
作者简介
都健教授任教30年来一直承担“化工过程分析与合成”“化工原理”等课程的教学任务，负责国家质量工程建设项目化工原理“金课”建设、化工过程分析与合成数字化课程建设、中国高等教育学会“十三五”重大攻关子课题——化工在线课程群“化工过程分析与合成”分课程建设。主编的教材有：化工过程分析与综合（中国石油和化学工业出版物（教材类）一等奖，化学工业出版社，2019年）、化工原理（上册）（“十一五”国家 级规划教材，高等教育出版社，2015年，辽宁省首届优秀教材建设奖）、化工原理实验（中国石油和化学工业出版物（教材类）一等奖，化学工业出版社，2017年）。获宝钢教育基金奖优秀教师奖、辽宁省优秀教师、辽宁省教学名师奖、大连理工大学屈伯川奖教金、大连理工大学教学质量优秀奖、大连理工大学示范教师等。负责的“化工原理”课程2018年获批国家精品在线开放课程。负责的“化工过程分析与合成”课程获批2020年获批首批国家 级一 流本科课程。2020年作为负责人负责的化工原理课程建设获得辽宁省优秀教学成果一等奖。是“化工原理-中国石油化学行业优秀教学团队”的负责人。负责国家自然科学基金项目3项，发表科研论文近100篇，化工三大期刊及本专业TOP 10文章10余篇，2013年获辽宁省技术发明二等奖。
目录
第1章 智能制造背景与基本内容 11.1 智能制造的产生与发展 11.2 智能制造的基本内容与体系基础及架构 41.3 智能制造的关键信息技术 61.4 数据驱动下的企业管理与运行 91.5 化学工业智能制造现状及面临的挑战 10本章小结 18思考题 18参考文献 18第2章 工业大数据与数据挖掘 212.1 数据挖掘概述 212.1.1 数据挖掘过程 222.1.2 基本数据类型 232.2 工业大数据及其特点 262.2.1 流程工业 272.2.2 能源工业 282.2.3 制药工业 282.3 数据特征提取与清洗 292.3.1 数据特征提取 302.3.2 数据清洗 332.4 数据简化转换与预分析 352.4.1 数据的简化与转换 352.4.2 相似性与距离分析 412.4.3 聚类分析 462.4.4 异常值分析 492.5 应用示例：玉米淀粉食品工业数据处理 54本章小结 57思考题 57参考文献 58第3章 机器学习在智能化工中的应用 613.1 机器学习概述 613.2 监督式与无监督学习 673.3 决策树方法 683.3.1 划分选择 693.3.2 剪枝 703.3.3 连续与缺失值 703.3.4 多变量决策树 723.3.5 决策树算例：药物合成中有机分子购买必要性的预测 723.4 支持向量机 753.4.1 支持向量机定义与分类 753.4.2 分割超平面 763.4.3 SVM 求解原理 763.4.4 间隔和支持向量 773.4.5 对偶问题 783.4.6 核函数 803.4.7 软间隔与正则化 823.4.8 支持向量机的优缺点 853.4.9 算例 853.5 人工神经网络 883.5.1 人工神经网络概述 883.5.2 神经元 893.5.3 神经网络结构 903.5.4 感知机与多层网络/ 多层前馈神经网络 913.5.5 误差反向传播算法 933.5.6 全局最小与局部极小 953.5.7 其他常见神经网络 963.6 贝叶斯神经网络 983.6.1 概率图模型概述 993.6.2 频率派与贝叶斯学派 993.6.3 贝叶斯定理 1003.6.4 贝叶斯神经网络 102
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