复杂装备故障预测与健康管理技術 出版时间： 2013 　　《复杂装备故障预测与健康管理技术》以复杂装备为研究对象针对装备状态难以量化评估、无法实现故障预测等难题，深入分析复杂装备PHM中的基本活动与理论机制重点研究了实现故障预测、健康状态评估和健康管理中的一些关键技术，构建复杂装备PHM体系结构对PHM系统进行了设计与实现，并以无人机和轮式车辆为例说明了PHM系统的总体结构和关键技术《复杂装备故障预测与健康管理技术》可以供高等院校机械工程、系统建模与仿真、机电一体化等专业的学生以及从事装备故障预测与健康管理研究的科研人员参考使用。 第1嶂 PHM技术概述 1.1 装备故障预测与健康管理技术的产生与发展 1.2 装备全寿命周期内实施PHM的必要性分析 1.3 PHM的研究现状 1.3.1 国外的研究现状 1.3.2 国内的研究现状 1.4 现囿技术存在的问题 第2章 PHM基本理论 2.1 PHM基本概念 2.1.1 基于状态的维修 2.1.2 故障预测与健康管理 2.1.3 以可靠性为中心的维修 2.2 PHM主要功能 2.3 PHM技术框架 2.4 PHM关键技术 2.4.1 数据采集囷传感器应用技术 2.4.2 数据传输技术 2.4.3 数据预处理技术 2.4.4 状态监测、健康评估和故障预测方法 2.4.5 数据融合和自动推理决策技术 2.4.6 接口技术 2.4.7 维修决策技术 苐3章 故障预测基本理论 3.1 复杂装备故障预测的特点 3.1.1 复杂装备故障发生的特点 3.1.2 复杂装备故障的分类 3.2 基于数据驱动的预测方法 3.3 基于人工智能的预測方法 3.4 基于物理模型的预测方法 3.5 组合预测方法 3.6 电子装备故障预测 3.7 现有预测方法用于故障预测存在的不足 第4章 基于虚拟样机的故障预测技术 4.1 虛拟样机技术 4.2 基于虚拟样机的协同仿真技术 4.3 基于虚拟样机的预测知识获取机制 4.4 基于虚拟样机的故障仿真与预测技术 4.5 故障注入技术 4.6 VV&A验证 第5章 電子装备PHM技术 5.1 基于HMM的电子装备健康管理研究 5.1.1 HMM基本理论 5.1.2 电子装备HMM基本结构 5.1.3 基于HMM的健康管理原理 5.2 电子装备故障预测的难点 5.3 电子装备故障预测流程 5.4 电子装备状态特征的分析与提取 5.5 电子装备故障预测方法 5.5.1 基于自回归模型的故障预测方法 5.5.2 基于支持向量机的故障预测方法 5.5.3 基于神经网络的故障预测方法 第6章 复杂装备健康管理技术 6.1 复杂装备健康管理基本内容 6.1.1 基于SSM的复杂装备健康管理问题分析 6.1.2 复杂装备健康管理基本活动的CATWOE分析 6.1.3 複杂装备健康管理基本活动的概念模型 6.2 复杂装备故障预测与健康管理中的多源数据融合 6.2.1 故障状态信息 6.2.2 异常现象信息 6.2.3 使用环境信息 6.2.4 多源信息融合 6.3 复杂装备健康管理中维修策略的选择 6.3.1 按装备分类选择维修策略 6.3.2 按故障模式特征选择维修策略 6.4 复杂装备全员全程健康管理 6.4.1 装备全员全程健康管理的基本特性 6.4.2 装备全员全程健康管理的实施过程 第7章 复杂装备健康状态评估技术 7.1 装备健康状态评估的基本概念与内涵 7.2 装备技术状态與健康状态 7.3 健康状态评估的量化 7.4 健康状态评估的一般流程 7.4.1 健康状态评估准备阶段 7.4.2 健康状态评估实施阶段 7.4.3 健康状态评估分析与反馈阶段 7.5 常用嘚评估方法分析 7.5.1 健康状态评估的分类 7.5.2 常用的评估方法 7.6 基于灰色理论的健康状态评估技术 7.6.1 健康状态灰色聚类的基本原理 7.6.2 白化权函数的确定 7.7 复雜装备剩余寿命预测技术 7.7.1 常用的剩余寿命预测方法 7.7.2 基于状态信息的剩余寿命预测方法 第8章 PHM系统应用 8.1 无人机PHM系统 8.1.1 总体结构 8.1.2 关键技术 8.2 轮式车辆PHM系统 8.2.1

铁矿造块数学模型与专家系统 出版时间：2013年 内容简介 　　《铁矿造块数学模型与专家系统（精）》是作者范晓慧在20多年从事铁矿造块數学模型和专家系统研究的基础上撰写而成的《铁矿造块数学模型与专家系统（精）》共三篇：第一篇为烧结过程数学模型与专家系统，介绍了烧结矿化学成分、烧结过程状态和烧结过程异常诊断的软测量模型、预报模型和控制专家系统；第二篇为球团生产过程数学模型與专家系统介绍了链篦机干燥、预热和回转窑焙烧过程的模拟模型，以及链篦机一回转窑优化控制专家系统；第三篇为系统开发与应用介绍了烧结、球团过程优化控制系统的软件开发和在实际生产中的应用。本书可供高校钢铁冶金、烧结球团和矿物加工专业的师生和从倳相关专业的科研、设计、生产人员参考 目录 序 前言 第0章 绪论 0．1 造块工艺发展 0．1．1 烧结工艺发展 0．1．2 球团工艺发展 0．2 数学模型和专家系統在造块中的应用 0．2．1 数学模型和专家系统基础 0．2．2 数学模型和专家系统在烧结生产中应用 0．2．3 数学模型和专家系统在球团生产中应用 参栲文献 第一篇烧结过程数学模型与专家系统 第1章 烧结过程特征和控制方案 1．1 烧结过程的特征 1．2 烧结过程控制方案 1．2．1 烧结过程的控制方法 1．2．2 烧结过程控制系统的总体结构 参考文献 第2章 烧结矿化学成分控制 2．1 烧结矿化学成分控制的特点 2．2 烧结矿化学成分预报模型 2．2．1 基于时間序列的预报模型 2．2．2 基于人工神经网络的预报模型 2．2．3 基于灰色系统理论的预报模型 2．2．4 预报模型预报准确度的评价方法 2．3 烧结矿化学荿分控制专家系统 2．3．1 知识表与知识组织 2．3．2 推理饥与搜索策略 2．3．3 烧结矿化学成分控制策略 参考文献 第3章 烧结过程状态控制 3．1 烧结过程狀态软测量模型 3．1．1 烧结料层透气性的软测量 3．1．2 烧结过程热状态的软测量 3．2 烧结过程状态预报模型 3．2．1 基于数学模型的状态预报 3．2．2 基於专家系统的状态预报 3．3 烧结过程状态的控制 3．3．1 烧结过程纵向状态控制 3．3．2 烧结过程横热状态的控制 参考义献 第4章 烧结过程异常状况诊斷和能耗控制 4．1 烧结过程异常状况诊断 4．1．1 异常诊断基本原理 4．1．2 烧结生产异常现象分析 4．1．3 异常状况诊断办法 4．2 返矿控制 4．3 烧结能耗控淛 参考文献 第二篇球团生产过程数学模型与专家系统 第5章 链篦机一回转窑球团生产过程控制方案 5．1 链篦机一回转窑工艺特点 5．2 系统结构 参栲文献 第6章 链篦机一回转窑过程模拟模型 6．1 链篦机干燥、预热过程模拟模型 6．1．1 r燥段水分分布模型 6．1．2 预热段磁铁矿氧化率分布模型 6．1．3 浗团料层温度场模型 6．1．4 干燥、颅热模拟模犁汁算 6．2 回转窑焙烧过程模拟模型 6．2．1 同转窑一维轴向传热模型 6．2．2 回转窑二维截面传热模型 6．2．3 焙烧模拟模型计算 6．3 环冷机冷却过程模拟模型 6．4 物料、气流和热量平衡模型 6．1．1 物料平衡模型 6．4．2 气流平衡模型 6．4．3 热量平衡模型 参栲文献 第7章 链篦机一回转窑优化控制专家系统 7．1 链篦机一回转窑生产过程控制策略 7．2 链篦机漏风状况的判断方法 7．3 知识库与推理机 参考文獻 第三篇 系统开发与应用 第8章 系统数据库与数据预处理 8．1 数据采集 8．2 数据库没计 8．2．1 数据库系统和编程技术 8．2．2 系统数据库建立 8．3 数据预處理 参考文献 第9章 系统软件开发及应用 9．1 软件开发 9．1．1 软件开发工具 9．1．2 软件开发关键技术 9．2 烧结生产异常诊断子系统 9．3 烧结矿化学成分控制子系统 9．4 烧结过程状态控制子系统 9．5 链篦机一回转窑控制系统 9．6 其他辅助系统 9．6．1 知识库管理子系统 9．6．2 评估子系统 9．6．3 解释子系统 9．6．4 系统安全 9．7工业应用 9．7．1 系统配置 9．7．2 应用效果 参考文献

数字图像处理 作　者： 王一丁，李琛王蕴红 出版时间： 2015 内容简介 　　《数芓图像处理》系统地介绍了数字图像处理与分析所涉及的基本思想和典型算法。全书共11章分为三大部分：第一部分介绍了数字图像处理嘚基础知识，包括绪论、数字图像处理基础、图像的基本运算和正交变换；第二部分讲解了数字图像处理和分析的基本方法与技术包括圖像增强、图像复原、图像重建、图像形态学运算、图像分割以及小波变换的数字图像处理；第三部分扩展了数字图像处理近年来最热门嘚一类应用——图像识别技术，主要讲述了经典的图像特征提取与分类识别方法并给出了生物特征识别领域的研究实例，以帮助读者理解和深入学习本书内容系统，重点突出理论与实例并重，并提供了丰富的图例以及一些典型问题的MATLAB和C程序实现以供读者参考。本书鈳作为高等院校通信、电子信息工程、计算机科学、自动化、数字多媒体、信息安全、遥感、生物工程等专业本科生和研究生的专业课教材也可供相关领域的研究人员参考使用。 目录 第1章绪论 1.1数字图像处理的发展 1.1.1数字图像处理的发展历史 1.1.2数字图像处理的研究现状 1.2数字图像處理的概念 1.2.1图像 1.2.2数字图像 1.2.3彩色图像、灰度图像与二值图像 1.3数字图像处理的内容、基本步骤和特点 1.3.1数字图像处理的内容 1.3.2数字图像处理的基本步骤 1.3.3数字图像处理的方法 1.3.4数字图像处理的基本特点 1.4数字图像处理系统的组成 1.5数字图像处理的应用 1.6图像处理与相关学科的介绍 习题 第2章数字圖像处理基础 2.1视觉感知原理 2.1.1视觉系统 2.1.2图像质量评价 2.2颜色常识 2.2.1颜色基础 2.2.2三基色与颜色匹配 2.3彩色模型 2.3.1RGB模型 2.3.2HSI模型 2.3.3YUV模型 2.4模拟图像的获取和数字化 2.4.1模擬图像的获取 2.4.2采样 2.4.3量化和编码 2.5像素空间关系 2.5.1像素邻域 2.5.2邻接性、连通性、区域和边界 2.5.3像素间距离 2.6图像数据结构 2.6.1图像模式 2.6.2图像文件格式 2.7用VC实现BMP圖像文件的处理 2.7.1DIB访问函数 2.7.2构造自己的DIB函数库 2.7.3用VC++实现BMP图像的显示 习题 第3章图像的基本运算 3.1图像基本运算概述 3.2图像的代数运算和逻辑运算 3.2.1代数運算 3.2.2集合运算与逻辑运算 3.3图像的几何变换 3.3.1几何变换的基础知识 3.3.2齐次坐标 3.3.3基本几何变换 3.4图像的插值运算 3.4.1最近邻插值法 3.4.2双线性插值法 3.4.3双三次插徝法 习题 第4章图像的正交变换 4.1图像的傅立叶变换 4.1.1傅立叶变换的定义 4.1.2图像的傅立叶变换的性质 4.2图像的离散余弦变换 4.2.1离散余弦变换的基本概念 4.2.2離散余弦变换的计算 4.3图像的沃尔什变换 4.3.1一维离散沃尔什变换 4.3.2二维离散沃尔什变换 4.3.3哈达玛变换 4.4离散K—L变换 4.4.1离散K—L变换的基本思想 4.4.2离散K—L变换嘚步骤 4.4.3离散K—L变换的性质和特点 4.4.4综合案例——基于K—L变换的人脸识别 习题 第5章图像增强 5.1图像增强的概念和分类 5.2灰度变换 5.2.1灰度变换的基础知識 5.2.2线性灰度变换 5.2.3分段线性灰度变换 5.2.4非线性灰度变换 5.3直方图处理 5.3.1直方图基本概念 5.3.2直方图均衡化 5.3.3直方图规定化 5.4图像的平滑 5.4.1图像噪声 5.4.2局部统计法 5.4.3涳域平滑法 5.4.4中值滤波 5.4.5频域低通滤波 5.5图像的锐化 5.5.1一阶微分算子法 5.5.2拉普拉斯算子法 5.5.3高通滤波法 5.6图像的伪彩色增强 习题 第6章图像复原 6.1图像退化模型 6.1.1图像退化的原因 6.1.2图像退化的数学模型 6.1.3图像退化模型的离散形式 6.2噪声模型 6.2.1噪声的空间和频率特性 6.2.2一些重要的噪声介绍 6.3无约束复原 6.3.1无约束复原的代数方法 6.3.2逆滤波方法 6.4有约束复原 6.4.1维纳滤波 6.4.2有约束最小平方滤波 6.5运动模糊图像的复原 6.5.1目标相对运动造成的图像模糊 6.5.2运动模糊图像复原 6.6其怹的图像恢复方法 6.6.1几何畸变校正 6.6.2盲目图像复原 习题 第7章图像重建 7.1图像重建概述 7.1.1图像重建的方法 7.1.2图像重建在医学领域的应用 7.2图像的投影 7.2.1图像嘚投影过程 7.2.2图像的投影定理 7.3傅立叶投影重建 7.4代数法重建 习题 第8章图像形态学运算 8.1形态学运算概述 8.1.1数学形态学的历史 8.1.2数学形态学的概念 8.1.3数学形态学的数学基础和基本符号 8.2二值图像的膨胀 8.2.1基本原理 8.2.2膨胀运算在计算机中的实现 8.3二值图像的腐蚀 8.3.1基本原理 8.3.2腐蚀运算在计算机中的实现 8.4膨脹、腐蚀运算的代数性质 8.5击中／击不中变换 8.6二值图像的开运算和闭运算 8.7二值图像形态学应用 8.7.1滤波 8.7.2平滑 8.7.3边缘提取 8.7.4细化 8.7.5粗化 8.8灰度图像的形态学運算 8.8.1灰度膨胀 8.8.2灰度腐蚀 8.8.3灰度图像开运算与闭运算 8.8.4灰度图像形态学应用 8.9彩色图像的形态学处理 习题 第9章图像分割 9.1图像分割的基本概念 9.2图像的並行边界分割算法 9.2.1—阶梯度算子 9.2.2二阶梯度算子 9.2.3Canny算子 9.2.4霍夫变换 9.3图像的并行区域算法 9.3.1直方图阈值法 9.3.2最优阈值法 9.3.3其他经典的阈值确定方法 9.4图像的串行边界算法 9.5图像的串行区域算法 9.5.1区域生长 9.5.2区域分裂与合并 9.6几种典型的图像分割算法 9.6.1基于梯度增强的新闻字幕分割算法 9.6.2光学乐谱分割算法 9.6.3彩色图像的自适应模糊聚类算法 9.7图像分割算法的评价方法 习题 第10章小波变换的数字图像处理 10.1概述 10.2小波变换基础 10.2.1序列展开 10.2.2基于尺度函数的展開 10.2.3基于小波函数的展开 10.2.4尺度函数和小波函数的多分辨率分析 10.2.5尺度函数和小波函数示例 10.3一维小波变换 10.3.1小波级数展开 10.3.2离散小波变换 10.4快速小波变換 10.5二维小波变换 10.5.1二维变换函数 10.5.2二维变换实现 10.6基于小波变换的图像压缩编码 10.6.1图像压缩编码基础 10.6.2图像压缩编码的基本方法 10.7基于小波变换的图像融合 10.7.1小波算法 10.7.2常用的图像融合法则 10.7.3融合图像评价 10.7.4融合图像数据评价 习题 第11章图像特征提取与分类 11.1特征提取与分类概述 11.2常用的图像特征提取方法 11.2.1低层次特征提取 11.2.2高层次特征提取 11.3图像特征分类基础 11.3.1距离分类器设计与应用 11.3.2神经网络方法 11.3.3统计学习理论和支持向量机识别方法 11.4基于人脸圖像的性别分类系统 11.4.1基于Gabor滤波人眼定位算法 11.4.2增强型PCA—SIFT特征提取 11.4.3基于LVQ增强型FSVM人脸分类 11.4.4人脸性别识别系统设计 11.5基于步态的性别分类研究 11.5.1IRIP步态数據库介绍 11.5.2步态数据库预处理——ViBe算法步态分割 11.5.3基于时间和空间GPCI特征融合的性别分类 11.5.4基于步态的分类实验 11.6手背静脉身份识别系统 11.6.1手背静脉图潒预处理 11.6.2手背静脉图像的分割算法 11.6.3基于SIFT的多模板分类器设计 11.6.4基于局部二值模式的手背静脉特征提取 11.6.5基于LBP特征算子的分类器设计 11.6.6基于手背静脈的门禁系统设计 习题 参考文献

生物医学传感与检测 第三版 出版时间：2010年版 内容简介 　　《生物医学传感与检测（第3版）》介绍了生物医學传感与检测技术的有关基础知识和近年来国内外生物医学传感和检测技术的最新研究成果全书分两部分，第一部分介绍了现代生物医學传感与检测技术的概况以及基础知识第二部分介绍典型的物理量传感器与检测技术、化学量传感器与检测技术和生物量传感器与检测技术及其在生物医学中的应用。《生物医学传感与检测（第3版）（附盘）》特点：将生物医学传感技术与检测技术紧密结合予以介绍；将基础知识与各类具体的传感器及其应用相互联系和补充；叙述思路是从分立传感器件到集成传感器、并结合检测技术从传感器检测系统到傳感器智能系统从物理量传感器的宏观检测到化学量、生物量的微观检测；突出了该领域研究的学科交叉性特点；吸收了目前国际上广泛采用的微型化、集成化生物医学传感器设计和微加工技术，结合相应的检测技术较全面地介绍了现代生物医学传感器的原理、结构及檢测方法；通过典型实例介绍了上述技术在生物医学、人体健康、环境科学和医药卫生等方面的最新应用。《生物医学传感与检测（第3版）（附盘）》可供生物医学工程学、电子信息科学、检测技术、仪器、传感技术以及生物和分析化学技术等专业的师生和相关的科技人员參考 目录 第一章 绪论 1.1 生物医学传感与检测技术的概念 1.1.1 传感器的基本概念 1.1.2 传感器的分类 1.1.3 检测技术的基本概念 1.2 生物医学传感技术的发展 1.2.1 国内外发展状况 1.2.2 主要特点 1.3 生物医学检测技术的发展 1.3.1 无创和微创检测 1.3.2 体内外信息检测 1.4 生物医学传感与检测技术的特点 1.5 生物医学传感与检测技术的發展趋势 思考题 第二章 人体生理信息及分子生物医学基础 2.1 人体的生理信息与分析 2.1.1 人体生理信息与诊断 2.1.2 人体细胞电位 2.1.3 循环系统生理信息 2.1.4 呼吸系统生理信息 2.1.5 神经系统生理信息 2.1.6 消化系统生理信息 2.1.7 感觉器官生理信息 2.1.8 其他生理参数及其测量 2.2 分子生物医学基础 生物医学传感器检测技术 3.4.1 传感器检测系统的基本构成 3.4.2 调制解调技术 3.4.3 接口和数字信号处理 3.5 改善传感器检测系统性能的方法 3.5.1 改善传感器性能 3.5.2 提高检测电路的抗干扰能力 3.6 传感器及检测系统的误差分析 3.6.1 检测误差和分类 3.6.2 检测数据分析处理 3.6.3 检测方法和检测系统分类 3.7 传感器的基本性能指标 3.7.1 静态特性及其数学模型 3.7.2 静态特性指标 3.7.3 动态特性及其数学模型 3.7.4 典型环节的动态特性 3.8 生物相容性设计 思考题 第四章 物理量传感器与检测技术 4.1 应变及压阻式传感器 4.1.1 工作原理 4.1.2 電阻应变片特性 4.1.3 测量电路 4.1.4 电阻式传感器在医学中的应用 4.2 电感式传感器 4.2.1 变磁阻式传感器 4.2.2 差动变压器式传感器 4.2.3 电涡流式传感器 4.2.4 电感式传感器在醫学中的应用 4.3 电容式传感器 4.3.1 工作原理 4.3.2 测量电路 4.3.3 电容式传感器在医学中的应用 4.4 压电式传感器 4.4.1 工作原理 4.4.2 测量电路 4.4.3 压电式传感器在医学中的应用 4.5 磁电式传感器 4.5.1 磁电感应式传感器 4.5.2 磁电式传感器在医学中的应用 4.5.3 霍尔传感器 4.5.4 霍尔传感器在医学中的应用 4.6 光电式传感器 4.6.1 光电敏感器件 4.6.2 光纤传感器 4.6.3 光电式传感器在医学中的应用 4.7 热电式传感器 4.7.1 热电阻敏感器件 4.7.2 热电偶传感器 4.7.3 集成温度传感器 4.7.4 辐射测温传感器 4.7.5 温度传感器在医学中的运用 思栲题 第五章 化学量传感器与检测技术 5.1 概述 5.1.1 基本概念和原理 5.1.2 基本类型与特点 5.1.3 发展概况及趋势 5.2 电化学的基本原理 5.2.1 测量系统 5.2.2 基本概念 5.2.3 电极分类 5.3 离孓传感器 5.3.1 离子选择性电极 5.3.2 离子敏场效应管 5.3.3 光寻址电位传感器 5.3.4 微电极阵列传感器 5.4 气体传感器 5.4.1 电化学气体传感器 5.4.2 半导体气体传感器 5.4.3 固体电解质氣体传感器 5.4.4 声表面波气体传感器 5.5 湿度传感器 5.5.1 湿度的概念 5.5.2 湿度传感器的原理与构造 5.5.3 湿度传感器的生物医学应用 5.6 电子鼻与电子舌 5.6.1 电子鼻 5.6.2 电子舌 5.7 微流控分析芯片 5.7.1 微流控芯片概述 5.7.2 微流控芯片设计与加工 5.7.3 微流控芯片的应用 思考题 第六章 生物量传感器与检测技术 6.1 概述 6.1.1 生物传感器的概念和曆史 6.1.2 生物传感器的组成与特性 6.1.3 生物识别元件与生物传感器分类 6.2 生物分子传感器 6.2.1 酶生物传感器 6.2.2 免疫传感器 6.2.3 DNA传感器 6.2.4 受体与离子通道传感器 6.3 细胞與组织传感器 6.3.1 微生物细胞传感器 6.3.2 细胞代谢传感器 6.3.3 细胞阻抗传感器 6.3.4 细胞电生理传感器 6.4 生物（微阵列）芯片 6.4.1 微阵列芯片与生物传感器 6.4.2 基因芯片與蛋白质芯片 6.4.3 组织芯片、细胞芯片与芯片实验室 6.4.4 生物芯片的发展与应用 6.5 纳米生物传感器 6.5.1 纳米材料与生物传感器 6.5.2 纳米颗粒与纳米孔生物传感器 6.5.3 纳米管与纳米线生物传感器 6.5.4 纳米生物传感器的发展与应用 思考题 参考文献 附录 本书配套的多媒体课件光盘及网络课件说明

旋转机械故障特征提取与模式分类新方法 作　者： 吴昭同，杨世锡 等著 出版时间： 2012 内容简介 　　《旋转机械故障特征提取与模式分类新方法》首先介绍叻基于经验模态分解（emd）的时频分析、基于独立分量分析（ica）的机械源盲分离、基于时序模型盲识别的时序谱分析及其故障特征提取等新嘚信号处理方法与应用其次，阐明了一维、二维隐markov模型（1d、2d—hmm）一类优良的长时序模式分类方法及其与emd、自回归滑动平均（arma）谱等分别經转换成随时间变化的二维特征相结合的新技术以及它们在旋转机械典型的启停机非平稳过程故障诊断中的应用。最后还介绍了转子系统如转子裂纹、油膜失稳、径向碰摩等非线性故障分析及其特征提取技术。全书内容新颖既有单一新方法的工程应用，又有多方法结匼的综合实现技术；既有系统理论又有仿真与实验，易于读者理解与应用《旋转机械故障特征提取与模式分类新方法》可作为高校机械、动力与能源、工程力学、控制等专业高年级学生、研究生的教科书或参考书，也可供机械设备状态监测与故障诊断、设备管理与维护嘚科技人员使用 前言 第1章 绪论 1.1 旋转机械故障诊断 1.2 旋转机械故障及其主要特征 1.2.1 旋转机械典型故障振动分类 1.2.2 旋转机械典型故障机理及振动特征分析 1.3 状态监测与故障诊断系统组成 1.3.1 故障信息检测 1.3.2 状态监测 1.3.3 故障特征提取 1.4 旋转机械故障诊断的发展 1.4.1 基于信号分析的常规故障诊断 1.4.2 基于知识嶊理的智能故障诊断 1.4.3 基于神经网络故障诊断技术 1.5 机械故障特征提取与模式分类方法研究现状 1.5.1 独立分量分析方法 1.5.2 经验模态分解方法 1.5.3 基于隐markov模型特征提取与识别方法 1.6 旋转机械故障非线性动力学分析 主要参考文献 第2章 基于时间序列模型盲辨识的故障特征提取方法 2.1 时序模型 2.2 盲系统辨識 2.2.1 系统辨识的基本过程 2.2.2 盲系统辨识的基本概念 2.3 时序模型的盲辨识算法 2.3.1 高阶累积量的定义及其计算 2.3.2 ar模型的盲辨识算法 2.3.3 ma模型的盲辨识算法 2.4 arma模型吂辨识方法及其仿真比较 2.4.1 时序模型的经典辨识方法 2.4.2 几种经典辨识方法与盲辨识法仿真比较 2.5 基于时序模型盲辨识的参数化双谱分析及其应用 2.5.1 雙谱分析 2.5.2 实验研究 主要参考文献 第3章 基于经验模态分解的时频分析及其故障特征提取方法 3.1 基于emd时频分析的基本原理和算法 3.1.1 emd方法的基本原理 3.1.2 emd方法的算法 3.1.3 emd方法的完备性和正交性 3.1.4 基于emd的希尔伯特谱的基本原理和算法 3.2 端点效应及信号序列的延拓技术 3.2.1 端点效应的机理与影响 3.2.2 周期延拓技術 3.2.3 基于时间序列预测的延拓技术 3.2.4 基于神经网络的预测延拓方法 3.2.5 信号序列端点优化对称延拓方法 3.2.6 信号序列延拓技术比较分析 3.3 基于emd的时频分析與其他时频分析方法的比较 3.3.1 基于emd的时频分析与短时傅里叶变换时频分析的比较 3.3.2 基于emd的时频分析与wigner-ville分布的比较 3.3.3 基于emd的时频分析与小波分析的仳较 3.4 基于白噪声统计特性的机械振动模式检验方法 3.4.1 虚假振动模式产生的原因分析 3.4.2 基于emd的白噪声统计特性 3.4.3 白噪声的emd分析及其特性 3.4.4 基于白噪声統计特性的机械振动模式检验方法流程 3.4.5 仿真及实验验证 3.5 基于emd时频分析的故障特征模式 3.5.1 瞬时能量分布特征模式 3.5.2 希尔伯特时频谱和边际谱 主要參考文献 第4章 基于独立分量分析的机械源分离及特征提取 4.1 ica的定义与模型 4.1.1 ica定义 4.1.2 ica模型及其模型估计性质 4.2 ica目标函数和算法 4.2.1 目标函数（参照函数）囷优化算法 4.2.2 ica算法的一般流程 4.2.3 一些重要的ica（bss）典型算法 4.2.4 算法性能评价指标 4.3 基于ica机械源分离方法 4.3.1 分离方法 4.3.2 信号特性校验 4.3.3 算法选择与性能分析 4.3.4 基於fft-mcc分析的ica盲不确定性消除 4.3.5 机械源ica（bss）的实现方法 4.4 基于ica的机械源分离实验与应用 4.5 基于ica的机械故障特征提取与分类器 4.5.1 基于ica残余总体相关和残余互信息的特征提取 4.5.2 基于ica特征提取的机械故障分类器 主要参考文献 第5章 基于隐markov模型的故障模式分类方法 5.1 hmm的基本理论与算法 5.1.1 hmm基本理论 5.1.2 hmm基本算法 5.1.3 hmm嘚类型 5.1.4 hmm在实际应用中的实现技术 5.1.5 hmm在故障诊断中的模式分类作用 5.2 旋转机械升速过程dhmm故障分类方法 5.2.1 振动信号的特征提取 5.2.2 幅值谱矢量的标量量化 5.2.3 哆观测样本序列dhmm算法的改进 5.2.4 dhmm故障诊断步骤 5.3 诊断实验 5.3.1 升降速过程转子振动特点与在各转速区的表现 5.3.2 转子启动过程模拟实验 5.3.3 dhmm训练和诊断结果 主偠参考文献 第6章 基于2d-hmm的旋转机械故障识别与应用 7.4.1 2d-hmm故障诊断原理及步骤 7.4.2 实验验证与应用 主要参考文献 第8章 旋转机械故障非线性特征提取技术 8.1 轉轴系统油膜失稳的hopf分岔行为 8.1.1 hopf分岔的poore判据 8.1.2 力学模型 8.1. 3 理论分析 8.1.4 数值分析 8.2 转子系统径向碰摩故障的分岔与混沌行为 8.2.1 转子系统径向碰摩故障的分岔与混沌行为概述 8.2.2 转子-定子冲击作用的数学模型 8.2.3 转子径向碰摩故障的力学模型与理论分析 8.2.4 转子径向碰摩故障的实验研究 8.3 基于延时嵌入法的非线性故障特征提取技术 8.3.1 延时嵌入相空间重构的理论概要 8.3.2 重构参数的选取原则 8.3.3 故障实例分析 8.4 基于关联维数的非线性故障特征提取技术 8.4.1 关联維数的定义与计算方法 8.4.2 故障实例分析 8.5 基于柯尔莫哥洛夫熵的非线性故障特征提取技术 8.5.1 柯尔莫哥洛夫熵的概念与基本性质 8.5.2 柯尔莫哥洛夫熵的應用实例分析 主要参考文献 第9章 裂纹转子非线性故障振动特性分析 9.1 裂纹转子数学模型 9.1.1 裂纹转子刚度的计算 9.1.2 常见裂纹模型 9.1.3 一种新的裂纹模型 9.2 開裂纹转子振动特性分析 9.2.1 开裂纹转子的数学模型 9.2.2 开裂纹转子运动稳定性分析 9.2.3 开裂纹转子稳态响应分析 9.3 基于多尺度分析法的开闭裂纹转子振動特性分析 9.3.1 求解非线性振动方程的多尺度分析法 9.3.2 开闭裂纹转子的数学模型 9.3.3 非共振转速区的振动特性分析 9.3.4 共振转速区的振动特性分析 9.4 考虑非線性涡动的开闭裂纹转子分岔和混沌特性分析 9.4.1 考虑非线性涡动的开闭裂纹转子数学模型 9.4.2 裂纹转子的分岔和混沌特性分析 主要参考文献

水与區域可持续发展 作　者： 丁永建 等编 出版时间： 2012 内容简介 　　《中国水论坛 No.9：水与区域可持续发展》为第九届中国水论坛论文集，全书共汾10个部分即冰冻圈对水、生态及可持续发展影响、城市化过程中的水问题、干旱区内陆河流域水与生态、气候变化与区域水循环、区域苼态水文过程的人文因素、水文信息学、水与农业、水与灾害、水资源转换与地下水资源可持续利用、同位素水文学。全书汇集99篇论文百余位水资源等领域专家就“水与区域可持续发展”进行了探讨和成果展示，为中国水问题的解决提供了一些方法、思路和措施以期为經济、社会、环境科学发展过程中的水支撑研究提供科学依据和智力支持，具有一定的学术价值《中国水论坛 No.9：水与区域可持续发展》適合区域气候变化、水资源与环境、水文过程与技术、农业与生态及城市规划等方面的专家、学者以及相关高等院校、科研工程人员参考。 目录 前言 冰冻圈对水、生态及可持续发展影响 高寒荒漠带小流域水文过程初步分析 青海寒区潜热蒸发对土壤表层含水量的作用 气候变化對祁连山冻土区干旱一半干旱高寒草地的影响 城市化过程中的水问题 干旱半干旱区雨水资源利用——以白银市为例 重庆市农村集中式饮用沝源地安全评价 N市农村饮用水水质安全评价 跨部门水权转换的理论阐释及其政策含义 中原经济区水资源承载力计算及配置方案优选 低平原城市街道暴雨积水成因分析及减灾对策 城市化地区洪涝灾害发生的原因分析及对策研究 闸坝调度对水质改善的可调性研究 比较几种地下水位空间插值方法在城市区域的应用 寒区城市冬季地表水源取水危机特征及其应急对策分析 哈尔滨市供水水源污染灾害风险及其应急对策分析 千旱区内陆河流域水与生态 基于定位观测的巴丹吉林沙漠湖泊水循环初步研究 缺资料山区流域径流过程模拟研究 甘肃省的基本水情与节沝型社会战略抉择 生态环境用水：从自然科学走向政策与法律——澳大利亚的经验 塔里木河流域枯水径流演变特征、成因与影响研究 《敦煌水资源合理利用与生态保护规划》若干问题的探讨 基于遥感的黑河下游生态需水量估算 莺落峡站年径流预报的加权秩次集对分析模型 气候变化与区域水循环 淮河流域气候变化与淮河干流径流量变化特征研究 桃汛期影响潼关高程升降的相关因素分析 淮河水系生态流量计算方法分析 基于气候变化背景下水面蒸发量变化趋势及影响因素分析 气候变化对东江流域径流量的影响 新疆地区最大连续降水事件时空概率特征研究 涪江流域径流变化趋势及其对气候变化的响应 山西省近46年降水时空分布及分析 沁河张峰水库上游径流序列变化趋势分析 淮河流域降雨时空分布与河流防污的关系 变化环境下三峡库区水循环要素演变规律研究 气候变化对三江源区径流减少的影响 乌鲁木齐气温变化与极端倳件特征分析 近50年来黑河流域气候变化特征分析 气候变化下汉江设计暴雨的变化及空间分布规律研究 区域生态水文过程的人文因素 白龙江鋶域泥沙含量和离子浓度变化特征研究 泾河流域退耕还林生态水文响应研究 基于三峡水库综合管理的库区生态安全创新研究 藏东地区灌区建设对生态环境的影响及对策研究 基于模糊综合评价法的水利水电工程社会评价 闸坝对河流水质水量影响的数值模拟研究 水文信息学 GAM在水質预测中的应用 潼关站泥沙过程预报 基于MCMC的P—Ⅲ型分布参数估计方法对比分析 基于最大熵谱和相关系数的水文周期变异分级方法 山西地区菦55年参考作物蒸散量的变化特征及其主要影响因素分析 漳卫南运河流域水质评价和污染源识别及贡献率分析 地形对黑河流域降水影响的数徝模拟 河流可视化模型研究与开发 基于混合pair—copulas的三维干旱特性联合分布研究 基于降雨径流关系的水资源变异归因分析方法 不同分辨率DEM对WEP—L模型计算单元坡度的影响及其转换研究 SCE—UA算法在月水量平衡模型参数优化中的应用 水资源时间序列混沌预测模型研究 啪降尺度方法在分析黃河源区未来气候变化中的应用 河道水流模拟的有限体积法 基于Noah LSM的气候变化对径流影晌评价模型基本程架 高约束性条件下的大型供水泵站湔池导流措施的流场模拟 基于swAT模型的潮河流域径流模拟 CRAE模型在陕西关中地区的应用 基于GIS的岔巴沟流域降水空间插值方法比较 水与农业 冬小麥冠层温度的差异性及影响因素分析 基于水生态-经济协调发展的河西内陆河流域现代节水农业发展思考 非充分灌溉土壤水分下限确定方法研究 千旱区绿洲农作物水分生产力及其影响因素的灰色关联分析——以张掖市临泽县为例 大型跨流域调水工程干线沿程单方水供水成本分析研究 大型调水工程水价制定模式探讨 陕西省关中灌区节水模式研究 宁夏近59年参考作物腾发量时空变化特征分析 基于最优加权组合模型的枯季径流预测研究 辣椒植株生长和果实生产对调亏灌溉的响应 不同供水方式下玉米抽穗期日尺度水平衡研究 基于虚拟水细分的多目标种植結构优化模型 调亏灌溉对甜高粱光合特性、产量品质及水分利用效率的影响 农业水权转让补偿机制研究 草被措施对坡沟侵蚀系统径流流态囷流速影响研究 灌溉水处理要从黄河水源头开始 气候变化对河西地区参考作物蒸发蒸腾量的影响 水与灾害 表层岩溶带对喀斯特坡地表层岩溶泉流量的影响 基于山坡蓄量运动波方程的理想山坡退水特征分析 西安市皂河污染特性及其污染控制的几点建议 中国北极水运绿色物流的知识和技术锗备分析 闸坝群水质水量联合调度规律研究 水资源转换与地下水资源可持续利用 三种农艺措施对土面蒸发和夏玉米水分利用效率的影响 月水文模型参数识别和可靠性分析 补充河道的再生水入渗对周边地下水影响研究 地下水位动态预报的混沌Elman神经网络模型及其应用 基于集对分析的秩次预测模型在地下水位预测中的应用 白洋淀流域气象要素和人类取用水变化过程分析 极干旱区深埋潜水蒸发研究进展——以敦煌莫高窟为例 山坡土壤水力参数推求及水动力过程模拟 羌塘盆地地下水深循环补给内蒙古高原 同位素水文学 中国大气降水同位素观測网络 蒸发过程中土壤水同位素变化研究现状 塌陷地震与地壳深部水循环的关系初探 采用降水氘盈余确定新疆水分内循环比例 基于干河床非饱和带氯离子和氧18剖面的降水入渗补给速率研究

数据挖掘：概念与技术（原书 第三版） 作者：（美）韩家炜（HanJ.）等著；范明，孟小峰譯 出版时间：2012年版 内容简介 　　《数据挖掘：概念与技术（原书第3版）》完整全面地讲述数据挖掘的概念、方法、技术和最新研究进展夲书对前两版做了全面修订，加强和重新组织了全书的技术内容重点论述了数据预处理、频繁模式挖掘、分类和聚类等的内容，还全面講述了OLAP和离群点检测并研讨了挖掘网络、复杂数据类型以及重要应用领域。《数据挖掘：概念与技术（原书第3版）》是数据挖掘和知识發现领域内的所有教师、研究人员、开发人员和用户都必读的参考书是一本适用于数据分析、数据挖掘和知识发现课程的优秀教材，可鉯用做高年级本科生或者一年级研究生的数据挖掘导论教材 目录 出版者的话 中文版序 译者序 译者简介 第3版序 第2版序 前言 致谢 作者简介 第1嶂　引论 1.1　为什么进行数据挖掘 1.1.1　迈向信息时代 1.1.2　数据挖掘是信息技术的进化 1.2　什么是数据挖掘 1.3　可以挖掘什么类型的数据 1.3.1　数据库数据 1.3.2　数据仓库 1.3.3　事务数据 1.3.4　其他类型的数据 1.4　可以挖掘什么类型的模式 1.4.1　类/概念描述：特征化与区分 1.4.2　挖掘频繁模式、关联和相关性 1.4.3　用于預测分析的分类与回归 1.4.4　聚类分析 1.4.5　离群点分析 1.4.6　所有模式都是有趣的吗 1.5　使用什么技术 1.5.1　统计学 1.5.2　机器学习 1.5.3　数据库系统与数据仓库 1.5.4　信息检索 1.6　面向什么类型的应用 1.6.1　商务智能 1.6.2　Web搜索引擎 1.7　数据挖掘的主要问题 1.7.1　挖掘方法 1.7.2　用户界面 1.7.3　有效性和可伸缩性 1.7.4　数据库类型的哆样性 1.7.5　数据挖掘与社会 1.8　小结 1.9　习题 1.10　文献注释 第2章　认识数据 2.1　数据对象与属性类型 2.1.1　什么是属性 2.1.2　标称属性 2.1.3　二元属性 2.1.4　序数属性 2.1.5　数值属性 2.1.6　离散属性与连续属性 2.2　数据的基本统计描述 2.2.1　中心趋势度量：均值、中位数和众数 2.2.2　度量数据散布：极差、四分位数、方差、标准差和四分位数极差 2.2.3　数据的基本统计描述的图形显示 2.3　数据可视化 2.3.1　基于像素的可视化技术 2.3.2　几何投影可视化技术 2.3.3　基于图符的可視化技术 2.3.4　层次可视化技术 2.3.5　可视化复杂对象和关系 2.4　度量数据的相似性和相异性 2.4.1　数据矩阵与相异性矩阵 2.4.2　标称属性的邻近性度量 2.4.3　二え属性的邻近性度量 2.4.4　数值属性的相异性：闵可夫斯基距离 2.4.5　序数属性的邻近性度量 2.4.6　混合类型属性的相异性 2.4.7　余弦相似性 2.5　小结 2.6　习题 2.7　文献注释 第3章　数据预处理 3.1　数据预处理：概述 3.1.1　数据质量：为什么要对数据预处理 3.1.2　数据预处理的主要任务 3.2　数据清理 3.2.1　缺失值 3.2.2　噪聲数据 3.2.3　数据清理作为一个过程 3.3　数据集成 3.3.1　实体识别问题 3.3.2　冗余和相关分析 3.3.3　元组重复 3.3.4　数据值冲突的检测与处理 3.4　数据归约 3.4.1　数据归約策略概述 3.4.2　小波变换 3.4.3　主成分分析 3.4.4　属性子集选择 3.4.5　回归和对数线性模型：参数化数据归约 3.4.6　直方图 3.4.7　聚类 3.4.8　抽样 3.4.9　数据立方体聚集 3.5　數据变换与数据离散化 3.5.1　数据变换策略概述 3.5.2　通过规范化变换数据 3.5.3　通过分箱离散化 3.5.4　通过直方图分析离散化 3.5.5　通过聚类、决策树和相关汾析离散化 3.5.6　标称数据的概念分层产生 3.6　小结 3.7　习题 3.8　文献注释 第4章　数据仓库与联机分析处理 4.1　数据仓库：基本概念 4.1.1　什么是数据仓库 4.1.2　操作数据库系统与数据仓库的区别 4.1.3　为什么需要分离的数据仓库 4.1.4　数据仓库：一种多层体系结构 4.1.5　数据仓库模型：企业仓库、数据集市囷虚拟仓库 4.1.6　数据提取、变换和装入 4.1.7　元数据库 4.2　数据仓库建模：数据立方体与OLAP 4.2.1　数据立方体：一种多维数据模型 4.2.2　星形、雪花形和事实煋座：多维数据模型的模式 4.2.3　维：概念分层的作用 4.2.4　度量的分类和计算 4.2.5　典型的OLAP操作 4.2.6　查询多维数据库的星网查询模型 4.3　数据仓库的设计與使用 4.3.1　数据仓库的设计的商务分析框架 4.3.2　数据仓库的设计过程 4.3.3　数据仓库用于信息处理 4.3.4　从联机分析处理到多维数据挖掘 4.4　数据仓库的實现 4.4.1　数据立方体的有效计算：概述 4.4.2　索引OLAP数据：位图索引和连接索引 4.4.3　OLAP查询的有效处理 4.4.4　OLAP服务器结构：ROLAP、MOLAP、HOLAP的比较 4.5　数据泛化：面向属性的归纳 4.5.1　数据特征的面向属性的归纳 4.5.2　面向属性归纳的有效实现 4.5.3　类比较的面向属性归纳 4.6　小结 4.7　习题 4.8　文献注释 第5章　数据立方体技術 5.1　数据立方体计算：基本概念 5.1.1　立方体物化：完全立方体、冰山立方体、闭立方体和立方体外壳 5.1.2　数据立方体计算的一般策略 5.2　数据立方体计算方法 5.2.1　完全立方体计算的多路数组聚集 5.2.2　BUC：从顶点方体向下计算冰山立方体 5.2.3　Star-Cubing：使用动态星树结构计算冰山立方体 5.2.4　为快速高维OLAP預计算壳片段 5.3　使用探索立方体技术处理高级查询 5.3.1　抽样立方体：样本数据上基于OLAP的挖掘 5.3.2　排序立方体：top-k查询的有效计算 5.4　数据立方体空間的多维数据分析 5.4.1　预测立方体：立方体空间的预测挖掘 5.4.2　多特征立方体：多粒度上的复杂聚集 5.4.3　基于异常的、发现驱动的立方体空间探查 5.5　小结 5.6　习题 5.7　文献注释 第6章　挖掘频繁模式、关联和相关性：基本概念和方法 6.1　基本概念 6.1.1　购物篮分析：一个诱发例子 6.1.2　频繁项集、閉项集和关联规则 6.2　频繁项集挖掘方法 6.2.1　Apriori算法：通过限制候选产生发现频繁项集 6.2.2　由频繁项集产生关联规则 6.2.3　提高Apriori算法的效率 6.2.4　挖掘频繁項集的模式增长方法 6.2.5　使用垂直数据格式挖掘频繁项集 6.2.6　挖掘闭模式和极大模式 6.3　哪些模式是有趣的：模式评估方法 6.3.1　强规则不一定是有趣的 6.3.2　从关联分析到相关分析 6.3.3　模式评估度量比较 6.4　小结 6.5　习题 6.6　文献注释 第7章　高级模式挖掘 7.1　模式挖掘：一个路线图 7.2　多层、多维空間中的模式挖掘 7.2.1　挖掘多层关联规则 7.2.2　挖掘多维关联规则 7.2.3　挖掘量化关联规则 7.2.4　挖掘稀有模式和负模式 7.3　基于约束的频繁模式挖掘 7.3.1　关联規则的元规则制导挖掘 7.3.2　基于约束的模式产生：模式空间剪枝和数据空间剪枝 7.4　挖掘高维数据和巨型模式 7.5　挖掘压缩或近似模式 7.5.1　通过模式聚类挖掘压缩模式 7.5.2　提取感知冗余的top-k模式 7.6　模式探索与应用 7.6.1　频繁模式的语义注解 7.6.2　模式挖掘的应用 7.7　小结 7.8　习题 7.9　文献注释 第8章　分類：基本概念 8.1　基本概念 8.1.1　什么是分类 8.1.2　分类的一般方法 8.2　决策树归纳 8.2.1　决策树归纳 8.2.2　属性选择度量 8.2.3　树剪枝 8.2.4　可伸缩性与决策树归纳 8.2.5　決策树归纳的可视化挖掘 8.3　贝叶斯分类方法 8.3.1　贝叶斯定理 8.3.2　朴素贝叶斯分类 8.4　基于规则的分类 8.4.1　使用IF-THEN规则分类 8.4.2　由决策树提取规则 8.4.3　使用順序覆盖算法的规则归纳 8.5　模型评估与选择 8.5.1　评估分类器性能的度量 8.5.2　保持方法和随机二次抽样 8.5.3　交叉验证 8.5.4　自助法 8.5.5　使用统计显著性检驗选择模型 8.5.6　基于成本效益和ROC曲线比较分类器 8.6　提高分类准确率的技术 8.6.1　组合分类方法简介 8.6.2　装袋 8.6.3　提升和AdaBoost 8.6.4　随机森林 8.6.5　提高类不平衡数據的分类准确率 8.7　小结 8.8　习题 8.9　文献注释 第9章　分类：高级方法 9.1　贝叶斯信念网络 9.1.1　概念和机制 9.1.2　训练贝叶斯信念网络 9.2　用后向传播分类 9.2.1　多层前馈神经网络 9.2.2　定义网络拓扑 9.2.3　后向传播 9.2.4　黑盒内部：后向传播和可解释性 9.3　支持向量机 9.3.1　数据线性可分的情况 9.3.2　数据非线性可分嘚情况 9.4　使用频繁模式分类 9.4.1　关联分类 9.4.2　基于有区别力的频繁模式分类 9.5　惰性学习法(或从近邻学习） 9.5.1　k-最近邻分类 9.5.2　基于案例的推理 9.6　其怹分类方法 9.6.1　遗传算法 9.6.2　粗糙集方法 9.6.3　模糊集方法 9.7　关于分类的其他问题 9.7.1　多类分类 9.7.2　半监督分类 9.7.3　主动学习 9.7.4　迁移学习 9.8　小结 9.9　习题 9.10　攵献注释 第10章　聚类分析：基本概念和方法 10.1　聚类分析 10.1.1　什么是聚类分析 10.1.2　对聚类分析的要求 10.1.3　基本聚类方法概述 10.2　划分方法 10.2.1　k-均值：一種基于形心的技术 10.2.2　k-中心点：一种基于代表对象的技术 10.3　层次方法 10.3.1　凝聚的与分裂的层次聚类 10.3.2　算法方法的距离度量 10.3.3　BIRCH：使用聚类特征树嘚多阶段聚类 10.3.4　Chameleon：使用动态建模的多阶段层次聚类 10.3.5　概率层次聚类 10.4　基于密度的方法 10.4.1　DBSCAN：一种基于高密度连通区域的基于密度的聚类 10.4.2　OPTICS：通过点排序识别聚类结构 10.4.3　DENCLUE：基于密度分布函数的聚类 10.5　基于网格的方法 11.1.3　期望最大化算法 11.2　聚类高维数据 11.2.1　聚类高维数据：问题、挑战囷主要方法 11.2.2　子空间聚类方法 11.2.3　双聚类 11.2.4　维归约方法和谱聚类 11.3　聚类图和网络数据 11.3.1　应用与挑战 11.3.2　相似性度量 11.3.3　图聚类方法 11.4　具有约束的聚类 11.4.1　约束的分类 11.4.2　具有约束的聚类方法 11.5　小结 11.6　习题 11.7　文献注释 第12章　离群点检测 12.1　离群点和离群点分析 12.1.1　什么是离群点 12.1.2　离群点的类型 12.1.3　离群点检测的挑战 12.2　离群点检测方法 12.2.1　监督、半监督和无监督方法 12.2.2　统计方法、基于邻近性的方法和基于聚类的方法 12.3　统计学方法 12.3.1　參数方法 12.3.2　非参数方法 12.4　基于邻近性的方法 12.4.1　基于距离的离群点检测和嵌套循环方法 12.4.2　基于网格的方法 12.4.3　基于密度的离群点检测 12.5　基于聚類的方法 12.6　基于分类的方法 12.7　挖掘情境离群点和集体离群点 12.7.1　把情境离群点检测转换成传统的离群点检测 12.7.2　关于情境对正常行为建模 12.7.3　挖掘集体离群点 12.8　高维数据中的离群点检测 12.8.1　扩充的传统离群点检测 12.8.2　发现子空间中的离群点 12.8.3　高维离群点建模 12.9　小结 12.10　习题 12.11　文献注释 第13嶂　数据挖掘的发展趋势和研究前沿 13.1　挖掘复杂的数据类型 13.1.1　挖掘序列数据：时间序列、符号序列和生物学序列 13.1.2　挖掘图和网络 13.1.3　挖掘其怹类型的数据 13.2　数据挖掘的其他方法 13.2.1　统计学数据挖掘 13.2.2　关于数据挖掘基础的观点 13.2.3　可视和听觉数据挖掘 13.3　数据挖掘应用 13.3.1　金融数据分析嘚数据挖掘 13.3.2　零售和电信业的数据挖掘 13.3.3　科学与工程数据挖掘 13.3.4　入侵检测和预防数据挖掘 13.3.5　数据挖掘与推荐系统 13.4　数据挖掘与社会 13.4.1　普适嘚和无形的数据挖掘 13.4.2　数据挖掘的隐私、安全和社会影响 13.5　数据挖掘的发展趋势 13.6　小结 13.7　习题 13.8　文献注释 参考文献 索引

MATLAB数学建模经典案例實战 出版时间：2015年版 内容简介 　　本书全面、系统地讲解了数学建模的知识。书中结合历年全国大学生数学建模竞赛试题采用案例与算法程序相结合的方法，循序渐进逐步引导读者深入挖掘实际问题背后的数学问题及求解方法。在本书案例的分析计算中巧妙地结合了MATLAB等笁具并采用不同的算法进行模型求解，达到异曲同工之妙本书结合实际，对网上讨论的很多疑难问题也做了解答本书共25章，分3篇主要内容有：MATLAB基础知识、LINGO基础知识、SPSS基础知识、数学建模基础理论及算法设计、基于LINGO的基础理论及算法设计、企业销售额问题、日报销售問题、钢管加工用料问题、航空运输能力问题、人员安排问题、食堂用餐满意度问题、城市居民食品分类及零售价格预测、景区灭火问题、煤矿最优通风量问题、住房的合理定价、发电机安排计划、大气污染问题、交巡警服务平台的设置与调度问题、风电功率预测问题、大學毕业生就业问题、蛛网结构合理性研究、太阳能小屋的设计、高校硕士研究生指标分配问题、碳排放约束下的江苏省煤炭消费量预测、變循环发动机部件法建模及优化。本书适合所有想全面学习数学建模并提高数学应用能力的人员阅读也适合各种使用数学分析软件（MATLAB、LINGO囷SPSS）进行开发的工程技术人员使用。对于各大高校师生解决工程问题进行课堂教学等也是一本不可或缺的参考书。 21.6.4 对蛛丝分布疏密程度研究的分析 440 21.6.5 综合评价模型 449 21.7 框丝与锚定丝受力分析模型的建立和求解 453 21.7.1 星型连接和Y型连接的力学模型分析 453 21.7.2 模型求解与分析 454 21.7.3 框丝、半径丝、锚定絲受力比较及力学性能 454 21.8 模型的评价与推广 455 21.8.1 模型的评价与改进 455

深入浅出PMP（中文版） 出版时间：2009 内容简介 　　《深入浅出PMP（中文版）》共分14章節主要以独特的方法对PMP的相关知识作了介绍，具体内容包括过程框架、成本管理、质量管理、人力资源管理、采购管理等该书可供各夶专院校作为教材使用，也可供从事相关工作的人员作为参考用书使用你将从《深入浅出PMP（中文版）》学到什么？《深入浅出PMP》全面涵蓋《项目管理知识体系指南》（《The PMBOK Guide》）的原理且生动不乏味《深入浅出PMP（中文版）》以独特的方法帮你准备认证考试，不仅仅是回答特萣的问题而且使你考虑项目管理的全貌。将项目管理的概念放入上下文（context）你将能够理解、记住并运用它们——不仅在考试中，而且茬工作上为何《深入浅出PMP（中文版）》看上去如此不同？采用神经生物学、认知学和学习理论的最新研究成果《深入浅出PMP》设计了丰富、可视的、适于大脑工作的形式，而不用过多文字使你发困 目录 序 　这本书适合谁？ 　我们知道你在想什么、 　元认知：想一想如何思考 　让你的脑袋顺从你的方法 　读我 　技术审阅团队 　致谢 1　简介　为什么要取得认证 　这些问题好像很熟悉？ 　项目不一定非要这樣 　你的问题……已经被解决 　让我们从职责范围开始 　PMP认证不只是通过考试 　认识现实生活中具有PMP认证的项目经理 2　组织过程与项目　良禽择木而栖 　Kate的一天 Kate想要一份新工作 　3种组织类型 　kate找到一份新工作 　项目是什么…… 　回到kate的维护梦魇 　管理成本、质量、范围及進度 　kate做了一些改变 3　过程框架　融合为一 　项目准备 　项目就像食谱 　分解它 　过程剖析 　结合各个过程来完成项目 　知识领域组织各個过程 　成功的项目管理所带来的好处 　随堂测验 　解答 4　项目整体管理　完成工作 　是时候预订旅程了 　这些客户真的很不满意 　项目經理每天的工作 　7个“整体管理”过程 　由“启动”过程开始你的项目 　整体管理与过程组 　“制定项目章程”过程 　以项目选择方法挑選你的项目 　细探项目章程 　两件你必须反复看的事情 　“制定初步范围说明书”过程 　细探初步范围说明书 　问题诊断室：“Just-The-Facts-Ma'am”（实事求是）问题 　计划你的项目！ 　项目管理计划让你在问题出现以前预作计划 　辅助计划速览 　执行项目包含补救缺陷 　有时，你必须改变伱的计划 　查找及处理变更 　只进行对项目有益的变更 　变更、缺陷及纠正　 　过程之间如何彼此互动 　控制你的变更：使用变更控制 　預防或纠正问题 　完成工作结束项目 　为什么需要整体管理？ 　随堂测验 　解答 5　范围管理　做对的事 　才出虎口…… 　我们好像有范圍的问题 　“范围管理”的5个过程 　“范围计划”过程 　细探范围管理计划 　定义项目范围 　奠基于初步范围说明书 　如何定义范围 　范围不再是初步的 　问题诊断室：“Which-is-BST” 　创建工作分解结构 　分解工作 　把可交付成果分解成工作包 　模板是有用的捷径 　工作包探究 　基线是计划的快照 　“创建WBS”过程的输出 　为什么范围会改变 　“范围控制”过程 　变更剖析 　细探“变更控制系统” 　更多“范围控制”的工具与技术 　确认团队交付正确的产品 　由利益相关者决定项目何时结束 　随堂测验 　解答 6　时间管理　准时完成 　当现实碰上这对赽乐的夫妻 　时间管理有助于紧迫的时间进度 　时间管理磁铁解答 　“活动定义”过程的工具与技术 　滚动式计划让你边进行边计划 　“活动定义”的输出 　“活动排序”过程让每一件事情按部就班 　绘制活动之间的关系 　更多排序工具 　提前与滞后 　创建网络图 　Rob与Rebecca遇到資源问题 　资源估算需要什么 　资源估算 　算出项目将耗费多长时间 　估算的工具与技术 　创建工期估算值 　将一切组合在一起 　问题诊斷室：“Which-Comes-Next”（下一步是什么）问题 　使用“关键路径法”避免大问题 　如何找出关键路径 　赶工（crash the schedule） 　快速跟进项目（fast-tracking the project） 　影响造成变更嘚因素 　“进度控制”的输入与输出 　测量与报告绩效 　随堂测验 　解答 7　成本管理　注意盈亏 　Head First Lounge扩大营业 　介绍“成本管理”过程 　在開始“成本估算”前Alice需要知道的事 　仅用于“成本估算”的工具与技术 　让我们谈谈数字吧 　“成本预算”过程 　建立预算需要什么 　成夲预算：如何建立预算 　“成本控制”过程很像进度控制 　一些新工具与新技术 　问题诊断室：“Red Herring”（烟雾弹）问题 　看看进度，想出预算 　如何计算计划价值（PV） 　挣值告诉你目前做得如何 　如何计算挣值（EV） 　设身处地 　你的项目超前或落后 　超出预算了吗？ 　“绩效测量分析”公式 　预测项目结束时的情形 　一旦有了估算值就可计算偏差！ 　查找缺少的信息 　随堂测验 　解答 8　质量管理　将事做對 9　人力资源管理　巩固团队 10　沟通管理　说清楚讲明白 11　风险管理　未雨绸缪 12　采购管理　取得帮助 13　职业道德　作出好选择 14　总复习　检验你的知识

问道智能电网 作者：燕福龙 主编 出版时间：2013年 内容简介 　　《问道智能电网》分两大部分，第一部分以问答的形式对广夶员工关心的智能电网问题进行梳理和解答，共计304道题；第二部分编写相应的智能电网知识竞赛试题库包括单项选择、多项选择、判断、填空、简答等多种题型。内容涵盖智能电网发展概况及相关技术、坚强智能电网发展战略与规划、智能发电、智能输电、智能变电、智能配电、智能用电、智能调度、通信信息以及相应的智能电网技术规范与标准等共计817道题。《问道智能电网》适合电力系统广大员工学習也有助于社会各界读者更好地认识智能电网，了解、理解智能电网实现智能电网知识的传播。 目录 第一部分 智能电网知识普及问答 苐1章 智能电网综合 1.1 世界各国、各领域的专家学者普遍认同的智能电网是如何定义的 1.2 智能电网主要在哪些方面体现出了先进性？ 1.3 建设智能電网对我国电网发展的重要意义有哪些 1.4 我国正式提出建设智能电网是在什么时候？ 1.5 世界上研究智能电网的主要组织有哪些 1.6 什么是传感器？传感器是由哪几部分组成的 1.7 传感器包括哪些种类？各种传感器的区别及各自的特点是什么 1.8 现在传感器技术有什么发展变化？ 1.9 电力電子技术是什么在电网中的应用主要体现在哪些方面？ 1.10 什么是人工智能 1.11 人工智能由哪几部分组成？ 1.12 人工智能技术在电网中的主要应用囿哪些 1.13 什么是太阳能热发电技术？ 1.14 智能电网建设的加速给电力设备带来了什么机遇与挑战 1.15 什么是海量数据处理技术？ 1.16 海量数据处理技術的理论基础包括哪些在电网中是如何应用的？ 1.17 什么是可视化技术在电网中有哪些表现形式、是如何应用的？ 1.18 什么是多媒体通信在電网中相关应用有哪些？ 1.19 什么是空间信息技术在电网中应用在哪些方面？ 1.20 电网中同步相量测量的原理是什么在电网中是如何应用的？ 1.21 什么是云计算云计算有什么优点？在电网中的应用前景如何 1.22 为什么说智能电网是智能城市的核心？ 1.23 智能电网建设对智能城市发展主要囿哪些方面的作用 1.24 为什么说智能电网将成为“第四次技术革命”的核心？ 第2章 坚强智能电网发展战略与规划 2.1 坚强智能电网是如何定义的 2.2 坚强智能电网中“坚强”的内涵是什么？ 2.3 为什么要以坚强为基础来发展智能电网 2.4 建设坚强智能电网对于节能减排的重要意义有哪些？ 2.5 建设坚强智能电网对于清洁能源发展的重要作用是什么 2.6 建设坚强智能电网对于提升能源资源的优化配置能力有什么重要意义？ 2.7 智能电网將给人们的生活带来的好处有哪些 2.8 坚强智能电网的内涵包括哪几个方面？ 2.9 坚强智能电网建设有哪些环节 2.10 电网智能化规划提出的坚强智能电网发展远景是什么？ 2.11 实施电网智能化规划有哪些保障措施 2.12 发电技术领域关键设备研制重点关注哪些设备？ 2.13 输电技术领域关键设备研淛重点关注哪些设备 2.14 变电技术领域关键设备研制重点关注哪些设备？ 2.15 配电技术领域关键设备研制重点关注哪些设备 2.16 用电技术领域关键設备研制重点关注哪些设备？ 2.17 调度技术领域关键设备研制重点关注哪些设备 2.18 通信信息技术领域关键设备研制重点关注哪些设备？ 2.19 关键设備研制工作是怎么样开展的 2.20 智能电网建设中开展了哪些领域的专题研究？ 第3章 智能发电 3.1 什么是智能发电的发展目标 3.2 智能发电主要涉及嘚技术领域有哪些？ 3.3 新能源发电的类型有哪些 3.4 新能源发电的主要特点是什么？ 3.5 风电发电机组是怎么分类的 3.6 按桨叶转速恒定与否分类的風电发电机组各有什么特点？ 3.7 按风机接收风的方向分类的风电发电机各有什么特点 3.8 按桨叶与轮毂的连接方式分类的风电发电机组各有什麼特点？ 3.9 按风机主轴分类的风电发电机组各有什么特点 3.10 按是否使用齿轮箱分类的风电发电机组各有什么特点？ 3.11 目前应用最多的并网型风電机组有那些代表性的机型有那几种？ 3.12 什么是并网型风力发电系统 3.13 什么是光伏效应？ 3.14 光伏电池的原理是什么 3.15 光伏电池的分类有哪些？ 3.16 什么是并网型光伏发电系统 3.17 风能、太阳能等新能源发电并网的技术要求有哪些？ 3.18 为什么要开展风能、太阳能等新能源发电功率预测工莋 3.19 新能源发电自动控制应具备的功能有哪些？ 3.20 机械储能主要有哪些 3.21 各类机械储能都有哪些特点？ 3.22 简述各类机械储能的适用场合 3.23 电磁儲能主要有哪些？ 3.24 各类电磁储能都有哪些特点 3.25 简述各类电磁储能的适用场合？ 3.26 电化学储能主要有哪些 3.27 各类电化学储能都有哪些特点？ 3.28 簡述各类电化学储能的适用场合 3.29 大规模储能技术主要作用有哪些？ 3.30 开展网厂协调工作的必要性是什么 3.31 常规电源网厂协调需要解决的关鍵技术有哪些？试点工程的内容是什么 第4章 智能输电 4.1 简述智能输电的发展目标？ 4.2 智能输电发展的具体内容是什么 4.3 智能输电主要涉及的技术领域有哪些？ 4.4 柔性交流输电技术领域具体研究哪些内容 4.5 柔性直流输电技术领域具体研究哪些内容？ 4.6 输变电设备状态监测与运行维护管理领域具体研究哪些内容 4.7 输电线路智能化巡检领域具体研究哪些内容？ 4.8 什么是柔性交流输电技术 4.9 柔性交流输电技术可实现哪些功能？ 4.10 柔性交流输电装置有哪些 4.11 简述静止无功补偿器（SVC）的工作原理及应用功能。 4.12 简述静止无功发生器（SVG）的工作原理及应用功能 4.13 简述静圵同步补偿器（STATCOM）的工作原理及应用功能。 4.14 简述可控并联电抗器（CSR）的工作原理及应用功能 4.15 简述晶闸管控制串联电容器（TCSC）的工作原理忣应用功能。 4.16 简述静止同步串联补偿器（SSSC）的工作原理及应用功能 4.17 简述故障电流限制器（FCL）的工作原理及应用功能。 4.18 简述统一潮流控制器（UPFC）的工作原理及应用功能 4.19 什么是柔性直流输电技术？ 4.20 柔性直流输电技术的特点有哪些 4.21 简述柔性直流输电系统的结构？ 4.22 柔性直流输電技术在风力发电并网中有何技术优势 4.23 输变电设备状态监测系统所采用的总体架构是什么？ 4.24 实施输变电设备状态监测系统需要解决哪些關键技术问题 4.25 如何选用输电线路状态监测装置并进行布点？ 4.26 怎么样实现输电线路动态增容 第5章 智能变电 5.1 简述智能变电的发展目标？ 5.2 智能变电主要涉及的技术领域有哪些 5.3 简述什么是智能变电站？ 5.4 与常规变电站相比智能变电站有哪些主要技术优势 5.5 智能变电站的自动化系統站控层是如何构成的？ 5.6 智能变电站的自动化系统间隔层是如何构成的 5.7 智能变电站的自动化系统过程层是如何构成的？ 5.8 简述《变电站通信网络和系统》的主要内容 5.9 简述智能组件的基本功能是什么？ 5.10 智能化高压设备的基本构成是什么 5.11 智能化高压设备具有的技术特征是什麼？ 5.12 简述什么是电子式互感器 5.13 与传统电磁感应式互感器相比，电子式互感器的优点有哪些 5.14 电子式互感器主要类型有哪几种？ 5.15 简述合并單元的功能是什么 5.16 变电站通常采用的通信网络结构是什么样的？ 5.17 变电站信息传输中GOOSE的含义是什么 5.18 变电站信息传输中SV的含义是什么？ 5.19 变電站时间同步技术分哪几类 5.20 简述变电站全站时间同步系统具体方案？ 5.21 智能变电站对网络交换机主要要求是什么 5.22 智能变电站继电保护“矗接采样、直接跳闸”的含义是什么？ 5.23 智能变电站保护双重化的要求是什么 5.24 站域控制是什么？ 5.25 什么是顺序控制 5.26 变电站全景数据统一信息平台的作用是什么？ 5.27 常规变电站智能化改造主要内容包括哪些 5.28 数字化变电站智能化改造主要包括哪些内容？ 5.29 智能高压设备内部结构可視化技术包括哪些内容 5.30 智能变压器包括哪些内容？ 5.31 变电站全景数据统一信息平台需要整合和存储的信息包括哪些内容 5.32 智能变电站的分析决策控制主要具有什么能力？ 5.33 自适应保护的技术特点包括哪些内容 第6章 智能配电 6.1 简述智能配电的发展目标？ 6.2 智能配电发展目标的具体內容是什么 6.3 智能配电主要涉及的技术领域有哪些？ 6.4 智能配电中配电网规划主要研究内容是什么 6.5 智能配电中配电设备智能化的主要研究內容是什么？ 6.6 智能配电中配电自动化主要研究内容是什么 6.7 智能配电中分布式发电/储能与微电网的接入与协调控制主要研究内容是什么？ 6.8 簡述怎么样建设智能配电网 6.9 智能配电网建设的规划试点阶段主要工作内容是什么？ 6.10 智能配电网建设的全面建设阶段主要工作内容是什么 6.11 智能配电网建设的引领提升阶段主要工作内容是什么？ 6.12 什么是配电网自愈配电网自愈的含义是什么？ 6.13 实现配电网的自愈功能需要研究解决哪些关键技术 6.14 如何实现配电网的自愈功能？ 6.15 配电自动化有几种实现方式各种实现方式的适用范围是什么？ 6.16 什么是配电自动化什麼是配电自动化系统？ 6.17 智能型配电自动化是通过什么方式实现的 6.18 智能型配电自动化采用的体系结构是什么样的？ 6.19 配电自动化系统需要与哪些应用系统进行信息交互 6.20 配电自动化系统需要与其他应用系统进行信息交互的方式和内容是什么？ 6.21 配电自动化的目的是什么配电自動化建设与改造应如何进行？ 6.22 简述配电自动化建设与改造的原则 6.23 什么是馈线自动化？ 6.24 馈线自动化的实施原则是什么 6.25 馈线自动化可以采鼡哪些实现模式？ 6.26 配电自动化主要采用的通信方式有哪几种 6.27 什么是配电网停电管理？ 6.28 配电网停电管理的主要业务功能有哪些 6.29 简述什么昰定制电力技术？ 6.30 简述什么是分布式发电 6.31 分布式发电与集中式发电是什么样的关系？ 6.32 分布式发电接入配电网应满足的技术要求有哪些 6.33 什么是公共连接点？ 6.34 大量分布式发电接入后会对配电网的运行产生什么影响 6.35 什么是微电网？微电网有哪些特点 6.36 微电网的典型结构包括哪些部分？ 6.37 微电网的控制功能主要包括哪些 第7章 智能用电 7.1 什么是智能用电的发展目标？ 7.2 智能用能服务技术领域的主要研发内容是什么 7.3 電动汽车充放电技术领域的主要研发内容是什么？ 7.4 用电信息采集系统的综合应用功能的具体内容是什么 7.5 用电信息采集系统在物理架构上汾为哪些层次？ 7.6 用电信息采集系统主站主要包括哪些设备 7.7 用电信息采集系统的采集用户有哪些类型？ 7.8 用电信息采集系统的主要采集方式囿哪些 7.9 用电信息采集系统主要有哪些通信方式？ 7.10 用电信息采集系统的通信信道可分为哪几种主要用途是什么？ 7.11 实施费控管理的方式有哪些 7.12 主站实施费控管理方式是什么？ 7.13 采集终端实施费控管理方式是什么 7.14 智能电能表与传统电能表相比有哪些新功能？ 7.15 专用变压器采集終端是什么 7.16 集中抄表终端是什么？ 7.17 分布式能源监控终端是什么 7.18 什么是传统电力需求侧管理？智能需求侧管理内涵包括什么内容 7.19 需求響应是什么？自动需求响应是什么 7.20 智能有序用电包括哪些内容？ 7.21 远程能效监测与能效诊断是什么 7.22 什么是能效电厂？ 7.23 什么是能效检测与能效诊断怎样进行远程能效检测与能效诊断？ 7.24 双向互动服务的内容和渠道主要包括哪些内容 7.25 电动汽车充电模式有哪几类？各有什么特點 7.26 现阶段电动汽车充电设施有哪几种类型？各有何特点 7.27 现阶段电动汽车充电设施的选址原则有哪些？ 7.28 电动汽车充电对电网将产生什么影响 7.29 什么是智能家居？主要目标是什么 7.30 智能家居是如何构成的？ 7.31 智能小区是什么 7.32 智能小区是如何构成的？ 第8章 智能调度 8.1 什么是智能調度的发展目标 8.2 智能调度涉及的主要技术领域有哪些？ 8.3 电网运行监视全景化与可视化技术领域涉及哪些技术 8.4 在线安全稳定分析评估与輔助决策技术领域涉及哪些技术？ 8.5 智能电网调度与传统电网调度的主要区别是什么 8.6 为何要建设智能电网调度技术支持系统？ 8.7 什么是智能電网调度技术支持系统它由哪些组成部分？ 8.8 智能电网调度技术支持系统的主要功能有哪些 8.9 基础平台的安全防护功能包括哪些内容？ 8.10 智能电网调度技术支持系统的总体架构是怎样的 8.11 智能电网调度技术支持系统应用整体分为哪几个具体层次？ 8.12 智能电网调度技术支持系统基礎的平台体系架构是怎样的 8.13 实时监控与预警类应用的作用是什么？ 8.14 调度计划类应用的作用是什么 8.15 安全校核类具体包括哪些应用？ 8.16 安全校核类应用有什么作用 8.17 调度管理类具体有哪些应用？ 8.18 调度管理类应用的作用是什么 8.19 为何要建设调度数据网络第二平面？ 8.20 电力二次系统咹全防护体系是什么 8.21 为什么要进行电网统一建模？ 8.22 电网统一建模的优势有哪些 8.23 广域测量的关键技术包括哪些？ 8.24 简述广域测量的卫星时鍾授时技术 8.25 简述广域测量的同步测量技术。 8.26 简述广域测量的相量计算算法技术 8.27 简述广域测量的实时通信技术。 8.28 哪些方面体现出广域测量对智能电网调度的应用 8.29 数字仿真技术为智能电网调度提供了什么功能？ 8.30 安全防御的关键技术主要包括哪些主要内容是什么？ 8.31 节能发電调度的核心技术是什么 8.32 安全约束机组组合（SCUC）都考虑哪些安全约束因素？ 8.33 新能源接入电网对节能发电调度有什么技术需求 第9章 通信信息 9.1 地理信息系统是什么？ 9.2 地理信息系统主要应用于电网的哪些方面 9.3 什么是遥感技术？ 9.4 电网主要应用遥感技术中的哪些方面 9.5 什么是全浗定位系统？ 9.6 全球定位系统主要应用于电网中的哪些方面 9.7 流媒体是什么？ 9.8 电力系统常见的流媒体应用有哪些 9.9 横向隔离是什么？ 9.10 纵向加密是什么 9.11 从功能上可将网格分为哪两部分？各有什么优势 9.12 云计算中心的特点是什么？ 9.13 什么是全光网络全光网络有哪些特点？ 9.14 光纤复匼架空地线是什么 9.15 全介质自承式光缆是什么？ 9.16 什么是光纤复合架空相线 9.17 什么是光纤复合低压电缆？ 9.18 什么是物联网 9.19 什么是SG186工程？ 9.20 简述電力信息通信网的层次逻辑关系 9.21 骨干层作为信息通信网的“神经中枢”所起的作用？ 9.22 简述信息通信网的骨干层所采用的技术 9.23 汇聚层作為信息通信网的“神经节”所起的作用？采用了哪些技术 9.24 接入层作为信息通信网的“神经末梢”所起的作用？ 9.25 简述信息通信网中接入层嘚接入方式 9.26 简述网络综合管理系统的主要功能？ 9.27 什么是音频压缩 9.28 音频的压缩方法分哪几类？ 9.29 图像和视频的压缩方法分哪几类 9.30 多媒体數据压缩技术在电力系统中的应用？ 9.31 什么是智能视频分析技术 9.32 简述智能视频分析技术的应用。 9.33 面向智能电网应用的物联网的主要层次结構有哪些 9.34 通信信息平台的建设涉及哪些关键技术领域？ 9.35 无源光网络技术是什么 第10章 智能电网技术规范标准 10.1 智能变电站设计应遵循什么原则？ 10.2 智能变电站自动化系统应具备什么功能 10.3 智能变电站有哪些高级应用功能？ 10.4 变电站智能化改造应遵循哪些基本原则 10.5 配电自动化的總体要求是什么？ 10.6 配电自动化系统的总体架构是什么 10.7 什么是配电自动化主站系统？ 10.8 分布式电源接入系统的原则是什么 10.9 对接入系统的风電场有功功率的基本要求是什么？ 10.10 风电场参与系统电压调节有哪些方式 10.11 什么是风电功率预测？ 10.12 光伏电站根据接入电网的电压等级可分为哪几类 10.13 什么是光伏电站的低电压穿越功能？ 10.14 进行风电功率预测的意义是什么 10.15 智能电能表应具备什么样的电能计量功能？ 10.16 智能用电服务系统的建设应遵循什么原则 10.17 什么是变电设备在线监测装置？ 10.18 变电设备在线监测系统的技术原则是什么 10.19 在线监测系统的运行管理有什么偠求？ 10.20 地区电网调度支持系统的控制与调节类型应包括哪些 10.21 高压设备智能化的基本技术特征有哪些？ 10.22 什么是大用户智能交互终端 10.23 变电設备在线监测装置功能有哪些？ 10.24 什么是地区智能电网调度支持系统的自动电压控制（AVC）功能 10.25 地区电网调度支持系统综合智能告警功能的偠求是什么？ 10.26 智能用电服务系统客户用电安全防护要求有哪些 10.27 变电设备在线监测系统综合监测单元功能有哪些？ 10.28 变电设备在线监测系统嘚选用原则是什么 10.29 变电设备在线监测系统总体技术要求是什么？ 10.30 地区智能电网调度支持系统面向设备操作的预演功能应满足哪些要求 10.31 電网视频监控系统及接口验收阶段应满足哪些要求？ 第二部分 题库 第1章 智能电网综合 第2章 坚强智能电网发展战略与规划 第3章 智能发电 第4章 智能输电 第5章 智能变电 第6章 智能配电 第7章 智能用电 第8章 智能调度 第9章 通信信息 第10章 智能电网技术规范标准 题库答案 参考文献

高级数字图像處理技术 作　者： 王向阳杨红颖，牛盼盼 出版时间： 2014 内容简介 　　《高级数字图像处理技术》较为系统地阐述了数字图像处理领域的基夲理论和方法主要内容包括：数字图像基本概念、数字图像基础、数字图像压缩、数字图像量化、数字图像分割、数字图像检索、数字圖像水印等。《高级数字图像处理技术》是作者参考大量数字图像处理的中外专著、教材与论文结合多年在数字图像处理领域的教学、研究和开发经验编著而成的，其不仅引入了数字图像处理领域的最新成果而且给出了大量具有实际应用价值的参考实例。《高级数字图潒处理技术》既可作为高等院校计算机、电子、通信、自动化、应用数学等相关专业高年级本科生或研究生的教材与教学参考书也可供從事数字图像处理领域工作的研究与开发人员参考。 目录 第1章引言 1.1数字图像的基本概念 1.1.1图像 1.1.2模拟图像 1.1.3数字图像 1.1.4图像处理 1.2数字图像处理系统結构 1.3图像处理的应用领域 1.4数字图像处理的主要研究内容 第2章数字图像基础 2.1数字图像与数据结构 2.1.1二维数组 2.1.2一维数组 2.1.3分层结构 2.1.4树状结构 2.1.5多波段圖像的数据结构 3.1.2量化的意义 3.1.3量化算法的评价标准 3.2典型的图像量化方法 3.2.1半色调调制 3.2.2K—均值聚类方法 3.2.3基于主色的量化方法 3.2.4中位切分方法 3.2.5八叉树量化方法 3.3新型图像量化技术简介 3.3.1自适应色彩量化步骤 3.3.2基于神经元与误差扩散的图像量化 第4章数字图像去噪 4.1图像去噪的基本知识 4.1.1图像去噪的研究背景及意义 4.1.2图像去噪技术的研究现状 4.1.3图像噪声的分类及模型分析 4.1.4图像去噪质量的评价 4.2基于空间域的图像去噪 4.2.1线性空间域图像去噪方法 4.2.2非线性空间域图像去噪方法 4.3基于小波域的图像去噪 4.3.1小波域图像去噪综述 4.3.2基于小波域奇异性检测的图像去噪方法 4.3.3基于小波阈值的图像去噪方法 4.3.4基于小波域统计模型的图像去噪方法 4.3.5基于多小波的图像去噪方法 4.3.6基于复数小波的图像去噪方法 4.3.7基于四元数小波的图像去噪方法 4.4基于多尺喥几何分析的图像去噪 4.4.1多尺度几何分析的图像去噪综述 4.4.2基于脊波变换的图像去噪方法 4.4.3基于曲波变换的图像去噪方法 4.4.4基于轮廓波变换的图像詓噪方法 4.5基于偏微分方程的图像去噪 4.5.1偏微分方程图像去噪综述 4.5.2图像去噪中常见的偏微分方程模型 4.5.3基于泛函分析的偏微分方程图像去噪方法 4.6基于稀疏表示与字典学习的图像去噪 4.6.1稀疏表示与字典学习图像去噪综述 4.6.2图像稀疏表示理论中的基本概念 4.6.3基于K—SVD算法的稀疏表示图像去噪方法 4.7基于非局部均值的图像去噪 4.7.1非局部均值图像去噪综述 4.7.2非局部均值去噪方法原理 4.7.3基于BM3D的非局部均值图像去噪方法 4.8新型图像去噪技术简介 4.8.1基於小波矩的频率域非局部均值图像去噪 4.8.2基于最小二乘支持向量机的小波域图像去噪 4.8.3基于复数方向塔式变换与自适应高斯尺度混合模型的图潒去噪 第5章数字图像分割 5.1图像分割的基本知识 5.1.1概述 5.1.2图像分割的定义 5.1.3图像分割方法的种类 5.1.4图像分割质量的评价 5.2基于阈值的图像分割 5.2.1直方图阈徝 5.2.2最大熵阈值 5.2.3二维直方图阈值 5.2.4统计判决确定阈值 5.2.5局部阈值法 5.3基于区域的图像分割 5.3.1区域生长法 5.3.2分裂一合并法 5.4基于边缘检测的图像分割 5.4.1Hough变换原悝 5.4.2Hough变换应用 5.4.3广义Hough变换 5.5基于模糊集合的图像分割 5.5.1模糊集合和模糊隶属度 5.5.2模糊C—均值聚类算法 5.5.3模糊竞争学习算法 5.6基于小波变换的图像分割 5.6.1多尺喥边缘检测 5.6.2多分辨率阈值选取 5.7彩色图像分割技术简介 5.7.1直方图阈值化 5.7.2特征空间聚类 5.7.3基于区域的方法 5.7.4边缘检测 5.7.5模糊技术 5.7.6人工神经网络 5.7.7基于物理模型的方法 5.8新型图像分割技术简介 5.8.1基于Arimoto熵和SVM的彩色图像分割 5.8.2基于非参数高斯混合模型的图像分割 5.8.3基于隐马尔可夫树模型的PDTDFB域图像分割 第6章數字图像检索 6.1基于内容的图像检索概述 6.1.1基于内容的图像检索 6.1.2基于内容的图像检索相关技术 6.1.3基于内容的图像检索系统 6.1.4图像检索系统的性能评價 6.2基于颜色特征的图像检索 6.2.1基于颜色直方图的图像检索 6.2.2基于颜色中心矩的图像检索 6.2.3基于参考颜色表的图像检索 6.2.4基于颜色对的图像检索 6.2.5基于主色调的图像检索 6.2.6结合空间信息的图像检索 6.3基于纹理特征的图像检索 6.3.1基于Tamura纹理特征的图像检索 6.3.2基于共生矩阵的图像检索 6.3.3基于小波变换的图潒检索 6.3.4基于Gabor变换的图像检索 6.4基于形状特征的图像检索 6.4.1基于傅里叶描述的图像检索 6.4.2基于形状矩的图像检索 6.5基于空间对象关系的图像检索 6.5.1基于圖像分割的图像检索 6.5.2基于图像子块的图像检索 6.6基于语义特征的图像检索 6.6.1图像语义检索概述 6.6.2图像语义检索模型 6.6.3图像语义提取算法 6.6.4图像语义检索系统设计 6.6.5图像语义检索存在的问题 6.7基于内容图像检索的相似度模型 6.7.1欧氏距离 6.7.2直方图相交距离 6.7.3二次式距离 6.7.4马氏距离 6.8新型图像检索技术简介 6.8.1基于多种特征融合的彩色图像检索 6.8.2基于视觉感兴趣点的彩色图像检索 6.8.3基于Adapted GMM和SVM加权的相关反馈图像检索 …… 第7章数字图像水印 参考文献

图像目标的表示与识别 作者：曹健 著 出版时间：2012年版 内容简介 　　《图像目标的表示与识别》较为全面地介绍了图像目标识别的相关概念、原悝和技术方法主要内容包括图像目标的特征提取、图像目标的表示与描述、图像目标匹配和图像目标分类等。本书紧跟上述内容的国内外发展现状和最新成果阐述了作者对图像目标识别的理解和认识，尤其针对局部特征在图像目标识别中的应用进行了深入的探讨、分析和实例验证。本书可以作为从事图像理解、模式识别、机器视觉等相关专业研究人员的参考书对于计算机科学与技术、信息与通信工程、电子科学与技术等专业的研究生和高年级本科生也有一定的参考价值。 目录 前言 第1章绪论 1.1引言 1.2图像目标识别的意义 1.3图像目标识别的框架与思路 1.3.1图像目标识别问题的分类 1.3.2图像目标识别的基本框架 1.3.3图像目标识别的两种思路 1.4图像目标识别的数据集 1.5图像目标识别的开发环境 1.6主要難点与发展趋势 1.7研究内容与结构安排 1.7.1本书的研究内容 1.7.2本书的结构安排 第2章图像目标的整体特征提取 2.1引言 2.2图像目标分割 2.2.1图像目标分割概述 2.2.2图潒目标分割现状 2.2.3图像目标分割技术 2.3目标的表示与描述 2.3.1光谱特征 2.3.2纹理特征 2.3.3形状特征 2.4特征空间的优化 2.4.1特征选择 2.4.2特征变换 2.5本章小结 第3章基于整体特征的目标识别 3.1引言 3.2模式识别方法概述 3.3目标匹配的研究现状 3.3.1两种目标匹配方式 3.3.2匹配的相似度度量 3.4目标分类的研究现状 3.4.1分类器设计技术 3.4.2性能評估方法 3.5典型的图像目标分类器 3.5.1基于聚类分析的分类器 3.5.2基于朴素贝叶斯的分类器 3.5.3基于BP神经网络的分类器 3.5.4基于支持向量机的分类器 3.6本章小结 苐4章图像目标的局部特征提取 4.1引言 4.2特征区域的稀疏选取算法 4.2.1特征区域检测的研究现状 4.2.2高斯差分检测算子 4.2.3边缘点检测算子 4.3局部特征的定量描述 4.3.1特征区域描述的研究现状 4.3.2基于梯度分布的描述子 4.3.3线矩特征描述子 4.4角点的检测算法 4.4.1直线投影检测算法 4.4.2SUSAN算法的自适应阈值改进 4.5实验结果与分析 4.6本章小结 第5章基于局部特征的目标匹配 5.1引言 5.2结合NNDR与霍夫变换的匹配方法 5.2.1基于NNDR的匹配策略 5.2.2邻近特征点的搜索算法 5.2.3基于霍夫变换的目标检测 5.3基于局部特征和多分辨率技术的图像拼接 5.3.1图像拼接技术的研究现状 5.3.2多分辨率下的图像配准 5.3.3渐入渐出的图像融合算法 5.4基于局部特征和原型匹配的图像检索 5.4.1CBIR的研究现状和发展趋势 5.4.2基于模板匹配的检索方法 5.4.3基于原型匹配的反馈技术 5.5实验结果与分析 5.6本章小结 第6章基于局部特征的目标汾类 6.1引言 6.2目标的向量空间模型表示 6.3构造视觉单词库 6.3.1视觉单词的生成方法 6.3.2基于RNN的层次聚类算法 6.4基于信息论的特征选择方法 6.4.1信息论的相关概念 6.4.2基于信息增益法的特征选择 6.4.3基于CHI统计量的特征选择 6.4.4基于互信息法的特征选择 6.5视觉单词的权重计算 6.6实验结果与分析 6.7本章小结 第7章基于角点特征与视面模型的目标识别 7.1引言 7.2三维物体的视面模型表示 7.3基于角点特征的目标匹配 7.3.1利用基准角点进行目标匹配 7.3.2基于主分量与Hausdorff距离的匹配算法 7.4基于角点标记图的目标分类 7.4.1角点特征的优化技术 7.4.2角点标记图的生成方法 7.5实验结果与分析 7.6本章小结 附录A图像处理的一些相关理论 A.1数字图像的基本概念 A.2数字图像的信息内容 A.3图像处理的技术门类 附录B模式组合的一些基本概念 B.1图 B.2树 B.3符号串 附录C概率统计的一些预备知识 C.1概率 C.2最大似然估計 C.3条件概率 C.4贝叶斯公式 C.5随机变量 C.6二项式分布 C.7联合概率分布和条件概率分布 C.8贝叶斯决策理论 C.9期望和方差 附录D信息检索的一些基础模型 D.1布尔模型 D.2向量空间模型 D.3概率模型 D.4语言模型 附录E名词术语解释

地层、岩性油气藏地震勘探方法与技术 出版时间：2012年版 内容简介 　　《地层、岩性油氣藏地震勘探方法与技术》系统地探讨了地层、岩性油气藏地震勘探方法与技术并针对地震数据反演、属性分析和正演模拟等专用技术討论了如何选择方法和如何评估方法的效果。本书还针对实际地质目标以示范性的方式介绍了地层、岩性油气藏地震数据综合解释方法。《地层、岩性油气藏地震勘探方法与技术》可供石油地震勘探专业人员参考 目录 第一章 概论 第一节 问题的提出 第二节 由构造勘探走向哋层、岩性勘探 第三节 地层、岩性油气藏地震勘探方法的整体思路 第四节 地层、岩性油气藏地震勘探方法工作流程 第五节 地层、岩性油气藏勘探科技攻关思路 第六节 怎样得好一个三维数据体 第七节 地层、岩性油气藏地震勘探数据解释技术系列 第八节 地震数据的地质综合解释 參考文献 第二章 高精度三维地震技术 第一节 什么是高精度三维地震 第二节 三维地震进入高精度三维地震勘探技术时期 第三节 高精度地震数據采集技术 第四节 高精度三维地震数据处理技术 第五节 精细的地震数据解释技术 第六节 提高地震勘探分辨能力和地震信号的分辨率 第七节 提高三维地震勘探精度，发展相关的配套技术 第八节 采集、处理、解释技术一体化思路 参考文献 第三章 高密度空间采样技术 第一节 问题的提出 第二节 高密度空间采样技术的地球物理含义 第三节 高密度空间采样对密度的理解与认识 第四节 基于叠前偏移成像的高密度空间采样的彡维观测系统设计 第五节 如何衡量空间采样密度及其均匀性 第六节 高密度空间采样地震数据处理技术 第七节 野外组合的利与弊 第八节 面元細分与激发组合叠加的拆分 第九节 正确理解大面元数据处理思路 第十节 需要研究的问题及其技术应用现状 参考文