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面向复杂系统设计的大数据管理与分析技术

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作者宫琳,程强

出版社吉林大学出版社有限责任公司

ISBN9787569276725

出版时间2020-12

装帧平装

开本16开

定价78元

货号11042604

上书时间2024-12-25

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商品详情

品相描述：全新

商品描述: 作者简介
宫琳，北京理工大学机械与车辆学院副院长，副教授，博士。管理科学与工程学会工业工程与管理研究会理事，工程训练中心(***)教学指导委员会委员，地面机动装备实验教学中心(***)副主任。主要研究方向包括复杂系统创新设计、大数据分析、知识工程、统计优化等。在国内外期刊、国际会议上发表论文40余篇，其中SCI／／EI检索30余篇。入选北京高等学校青年英才计划。获国防科学技术进步三等奖1项。作为负责人主持国家自然科学基金委项目、国家重点研发计划课题、国防科工局技术基础项目、北京市教委项目、横向项目等10余项；参与国家自然科学基金项目、国防科工局基础科研项目、横向项目等10余项。以第一作者编写教材一部。以第一发明人获授权专利3项。

目录
第1篇  基础篇
  第1章  复杂系统设计概述
    1.1  引言
    1.2  复杂与复杂性
    1.3  复杂系统
    1.4  复杂系统设计研究现状
    1.5  复杂系统设计发展方向
    1.6  小结
  第2章  大数据管理与分析技术概述
    2.1  引言
    2.2  大数据技术概述
    2.3  大数据管理与分析技术研究现状
    2.4  大数据管理与分析技术发展方向
    2.5  小结
  第3章  面向复杂系统设计的大数据管理与分析技术体系
    3.1  引言
    3.2  面向复杂系统设计的大数据管理与分析技术体系
    3.3  小结
第2篇  技术篇
  第1章  大数据管理流程
    1.1  引言
    1.2  数据调研与采集
    1.3  数据预处理
    1.4  数据存储
    1.5  数据管理
    1.6  数据安全与维护
  第2章  大数据分析技术
    2.1  引言
    2.2  大数据挖掘与分析技术
    2.3  其他数据分析与应用技术
    2.4  小结
  第3章  面向复杂系统设计的大数据应用平台
    3.1  引言
    3.2  平台总体设计
    3.3  数据库设计与交互设计
    3.4  微服务架构设计
    3.5  平台安全管理与运维管理
    3.6  小结
  第4章  多数据分析方法集成的复杂系统设计技术
    4.1  引言
    4.2  多数据分析方法集成的复杂系统体系结构建模与设计
    4.3  多数据分析方法集成的复杂系统综合评估
    4.4  多数据分析方法集成的复杂系统优化设计
    4.5  小结
第3篇  实践篇
  第1章  复杂系统设计领域的大数据管理与分析技术架构
    1.1  复杂系统信息数据管理与分析框架
    1.2  数据流建模与交互
    1.3  数据自适应分析与融合技术
    1.4  小结
  第2章  面向复杂装备体系设计的应用——大数据驱动的装备体系综合设计技术研究
    2.1  多装备系统体系结构与主要指标综合设计
    2.2  多装备系统协同防御的部署方案设计
    2.3  基于数据的指标参数优化和关键节点／链路发现
    2.4  小结
  第3章  面向复杂机电产品的设计应用——基于大数据分析方法的机床加工精度改进设计关键技术研究
    3.1  基于大数据分析方法的机床加工精度改进设计研究背景和意义
    3.2  基于大数据分析方法的机床加工精度改进设计关键问题描述
    3.3  基于数据挖掘的数控机床几何误差建模分析和预测
    3.4  基于多体系统理论的数控机床拓扑结构模型构建与分析
    3.5  基于特征矩阵的数控机床加工误差建模与分析
    3.6  基于大数据的数控机床空间加工误差建模
    3.7  数控机床几何误差及加工误差的实验验证
    3.8  小结
参考文献
结语
致谢

内容摘要
第1章复杂系统设计概述
1.1引言
一般意义上，简单与复杂是相对的两个概念，即一个事物在被认识之前是复杂的，一旦被认识，就变得简单。从人类理解事物的过程来看，这种对于简单与
复杂的解释很常见。然而，现代科学技术的发展表明，复杂性不能归因于认知过
程的不足。我们应该认识到，客观的复杂性是存在的，真正的复杂性应该有它自己独特的规定，即使事物已经被认识到或即使找到了问题的解决办法，它们仍然是复杂的。也就是说，我们应该找出简单性和复杂性的区别，使复杂性科学有相对明确的研究领域。
兴起于21世纪的复杂性研究或复杂性科学是系统科学发展的新阶段，是当代科学发展的前沿之一。尽管它还处于起步和发展阶段，但它已经引起了科学界的广泛关注，并被一些科学家誉为“世纪科学”。为什么复杂性科学如此受欢迎，这主要是因为它在科学方法论上的突破。复杂性科学的兴起对哲学中的还原论、整体论等传统科学方法论产生了重大影响。复杂科学方法论不仅是对传统科学方法论的巨大挑战，也是对传统科学方法论的重要补充，对复杂科学自身的健康发展具有重要意义。
1.2复杂与复杂性
复杂性是指复杂系统内部和外部关系的一些基本性质，重点是从信息、描述和计算的角度研究这些性质。例如，系统元素及其关系的多样性，这些联系或关系的纠缠、非线性、多层次和不对称，以及这些关系在有序和混沌之间的边缘化都涉及复杂性。对复杂性的度量，大多数学者采取科尔莫哥洛夫的复杂性定义。
复杂性概念可以用信息的属于予以量化，它被理解成在一系列可能性中，对某一种情形的说明。复杂性是指一个开放的复杂系统由于组分（子系统）多、种类多、层级结构多、不确定因素多，导致系统在演化过程中和环境交互作用下.呈现出的复杂的动态行为特性和突现的整体特性。这些特性具有变化莫测和意想不到的特点，不能用传统的还原论方法来描述和处理。
总结当前的研究成果，我们认为复杂性科学的基本原则如下：整体性原理。由于复杂性科学的研究对象是非线性经济系统，传统的叠加原理失效，因此，不能采用把研究对象分成若干个小系统分别进行研究，然后进行叠加的办法，而只能从总体上把握整个系统动态性原理。发杂系绕必贺提题态系统，即与时间变量相关的系统。没有时
间的变化，就没有系统的进化，也没有复杂性的规律。
时间与空间相统一原理。复杂性科学不仅研究系统在时间方向上的复杂演化
轨迹，而且试图解释系统演化的空间模式。一般来说，系统中非线性关系引起的混液可以看作是一种时间演化轨迹，分形也可以用来描述系统经过长期演化后的空间
模式。这两种描述通过奇怪吸引子的分数维和李雅普诺夫指数等概念相关联。
复杂性科学认为，经济系统宏观变量的大波动可能来自系统中某些要素的微小
变化。因此，为了探索复杂系统中宏观变量的变化规律，有必要研究其微观机理。
然而，由于非线性机制，系统不能分解，因此有必要将宏观和微观统一起来。
确定性与随机性相统一的原则。复杂性科学理论表明，一个确定性经济系统
可以有一个随机的行为过程，这是系统“内在”随机性的表现。它本质上不同于具有外部随机项的非线性系统的不规则结果。对于复杂系统，结构是确定的，
短期行为可以更准确地预测，但长期行为变得不规则，初始条件的微小变化将导致系统轨迹的巨大偏差。
1.3复杂系统
复杂系统与复杂性问题是人们对自然界研究日益深人所必然遇到的问题。复杂系统是相对于线性系统、非线性系统而言，复杂系统内包含着许多复杂性。例如，复杂的控制系统从定量上讲其数学模型是高维的，具有多输入多输出的特点；从定性上讲系统具有非线性、外部扰动、结构和参数不确定性或者时变性；从动力学特性上讲，系统的某些参数可能具有分布特性，具有大惯性及时间纯滞后特性；系统有复杂和多重的控制目标和性能判据。
非线性是复杂系统的首要特征。例如，卫星的定位与姿态控制过程及机器人的特定运动等职能采用表征大范围运动的非线性微分方程来描述。此外，在复杂系统中的分岔、混沌、奇异吸引子等动态行为，本质上都是非线性的。不确定性是复杂系统的又一个重要特征。例如，复杂的生产国系统、交通系......

精彩内容
本书面向大数据相关技术方法在复杂系统设计领域应用过程中的诸多科学问题，系统地介绍了复杂系统设计与大数据相关研究领域现状、大数据管理流程、大数据分析技术、面向复杂系统设计的大数据应用平台以及多数据分析方法集成的复杂系统设计技术等。此外，本书还以实践应用为引导，详细介绍了三个面向复杂系统设计的大数据管理与分析实践案例。
    本书既适合复杂系统设计科学领域和大数据相关领域研究人员阅读参考，又适合在企业一线从事技术及应用开发的人员学习。

媒体评论
本书阐述的核心研究问题是大数据管理与分析技术在复杂系统设计，尤其是体系结构设计等相关问题中的应用。从应用实践导向的角度，本书所述内容主要将解决面向复杂系统设计的大数据管理与分析应用平台构建、面向复杂系统体系结构设计的大数据管理与分析以及面向复杂机电产品设计的大数据管理与分析等研究问题。本书撰写组围绕上述问题，组织整理相关研究概述、技术方法以及实例应用等材料，梳理知识体系，以求为关注相关研究问题的读者提供有效的帮助。

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