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• 200 1_ |a 异构制造大数据智能融合技术及应用 |b 专著 |f 姚雪梅著

• 210 __ |a 北京 |c 清华大学出版社 |d 2024.11

• 215 __ |a 195页 |c 图 |d 26cm

• 314 __ |a 姚雪梅，贵州民族大学副教授，博士研究生，工学博士学位，现为统计学硕士研究生导师。近年来，主要研究方向为，大数据融合与挖掘技术、机器学习、多源数据融合、故障诊断，主持或参与科研项目6项，发表学术论文十余篇。曾多次带领学生参加全国大学生数学建模竞赛，获得省级二等奖；参加蓝桥杯全国软件和信息技术专业人才大赛，获得省级二等奖；带领学生一起组队参加第九届全国高校数字艺术设计大赛，获得省级二等奖。

• 330 __ |a 本书以制造业大数据为背景，围绕旋转设备的运行状态展开，系统介绍了在多源异构制造大数据的基础上利用多源数据融合的方法实现旋转设备的运行状态监测和智能诊断，具体包括制造大数据的采集与存储、数字信号的分析、多源异构数据的融合、智能诊断模型的构建、算法的设计与实现、实验结果的分析及其可视化展示、应用案例的开发实现等内容，是一本较为全面系统的参考书。

• 333 __ |a 本书适合对人工智能、机器学习、数据融合感兴趣的读者；希望用计算机的算法解决机械相关领域的研究者、工程设计人员和应用人员

• 606 0_ |a 制造工业 |x 数据管理

• 690 __ |a F407.4 |v 5

• 701 _0 |a 姚雪梅 |4 著

• 801 _0 |a CN |b 人天书店 |c 20241114

• 901 __ |a 清华大学出版社

• 902 __ |a Rt1151-3894

• 962 __ |a 92442145 |x c79cb149e7845498af02129c1c4084

• 997 __ |a 可供