书目信息 |
| 题名： |
智能制造系统集成与优化方法
|
|
| 作者： | 周佳军 ， 姚锡凡 著 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 化学工业出版社 2025.01 |
|
| 页数： | 338页 | |
| 开本： | 24cm | |
| 丛书名： | 智能制造关键技术与工业应用丛书 | |
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TH166 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 智能制造系统--zhi neng zhi zao xi tong | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-122-46724-9 | |
| 000 | 01482nam 2200289 450 | |
| 001 | 92739 | |
| 005 | 20250818133756.81 | |
| 010 | @a978-7-122-46724-9@dCNY138.00 | |
| 100 | @a20250206d2025 em y0chiy50 ea | |
| 101 | 0 | @achi |
| 102 | @aCN@b110000 | |
| 105 | @aak a 000yy | |
| 106 | @ar | |
| 200 | 1 | @a智能制造系统集成与优化方法@Azhi neng zhi zao xi tong ji cheng yu you hua fang fa@d= Integration and optimization methods for intelligent manufacturing systems@f周佳军, 姚锡凡著@zeng |
| 210 | @a北京@c化学工业出版社@d2025.01 | |
| 215 | @a338页@c图@d24cm | |
| 225 | 2 | @a智能制造关键技术与工业应用丛书@Azhi neng zhi zao guan jian ji shu yu gong ye ying yong cong shu |
| 320 | @a有书目 (第324-338页) | |
| 330 | @a本书以“感知互联, 系统集成, 优化决策”为导向, 聚焦制造系统的集成互联与优化决策两大核心问题, 展开与其相关的基本理论、共性方法、优化模型与算法的阐述, 重点探讨几类融合新一代人工智能、人机物协同的新兴集成智能制造系统 ; 在此基础上, 系统阐述多个智能决策优化方法, 将迁移学习、图神经网络、深度强化学习等方法应用于复杂制造系统资源分配与优化调度, 以期为智能制造系统提供优化创新手段和技术支撑。 | |
| 410 | 0 | @12001 @a智能制造关键技术与工业应用丛书 |
| 510 | 1 | @aIntegration and optimization methods for intelligent manufacturing systems@zeng |
| 606 | 0 | @a智能制造系统@Azhi neng zhi zao xi tong |
| 690 | @aTH166@v5 | |
| 701 | 0 | @a周佳军@Azhou jia jun@4著 |
| 701 | 0 | @a姚锡凡@Ayao xi fan@4著 |
| 801 | 0 | @aCN@c20250909 |
| 905 | @a河南城建学院图书馆@dTH166@eZ770@f1 | |
| 智能制造系统集成与优化方法= Integration and optimization methods for intelligent manufacturing systems/周佳军, 姚锡凡著.-北京：化学工业出版社，2025.01 |
| 338页：图；24cm.-(智能制造关键技术与工业应用丛书) |
| ISBN 978-7-122-46724-9：CNY138.00 |
| 本书以“感知互联, 系统集成, 优化决策”为导向, 聚焦制造系统的集成互联与优化决策两大核心问题, 展开与其相关的基本理论、共性方法、优化模型与算法的阐述, 重点探讨几类融合新一代人工智能、人机物协同的新兴集成智能制造系统 ; 在此基础上, 系统阐述多个智能决策优化方法, 将迁移学习、图神经网络、深度强化学习等方法应用于复杂制造系统资源分配与优化调度, 以期为智能制造系统提供优化创新手段和技术支撑。 |
| ● |
| 相关链接 |
|
|
|
正题名：智能制造系统集成与优化方法
索取号：TH166/Z770
预约/预借
| 序号 | 登录号 | 条形码 | 馆藏地/架位号 | 状态 | 备注 |
| 1 | 1626703 | 216267037 | 自科库501/ [索取号:TH166/Z770] | 在馆 |