《工業人工智能概論》以人工智能技術在工業中的應用為出發點，繫統、深入地闡述了工業人工智能的關鍵技術，並給出了大量的應用案例。全書共5章，包括緒論、數據分析與數據挖掘工具、機器學習、深度學習和工業人工智能面臨的挑戰。
《工業人工智能概論》可作為相關專業的本科生及研究生學習工業人工智能的入門教材，也可作為專業技術人員了解工業人工智能的培訓教材和參考書，還可作為對工業人工智能感興趣的各界人士的普及性讀物。

2008.03-2010.12：東北大學秦皇島分校講師；2011.01-2016.12：東北大學秦皇島分校副教授；2017.01-至今：東北大學秦皇島分校教授；2012年榮獲秦皇島市十大青年風尚人物稱號；2013年度河北省"三三三人纔工程”第三層次人選；2014年榮獲秦皇島市優秀科技工作者稱號

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第 1 章 緒論?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????1
1．1 人工智能的內涵及發展????????????????????????????????????????????????????????????????????1
1．2 工業人工智能的內涵及發展??????????????????????????????????????????????????????????????4
1．2．1 工業人工智能的發展背景 ?????????????????????????????????????????????????????????????4
1．2．2 工業人工智能的發展歷程 ?????????????????????????????????????????????????????????????6
1．2．3 工業人工智能與傳統人工智能的區別????????????????????????????????????????????????7
1．3 工業人工智能的算法功能和典型應用??????????????????????????????????????????????????8
1．4 工業人工智能的知識體繫????????????????????????????????????????????????????????????????11
1．5 工業人工智能的關鍵技術????????????????????????????????????????????????????????????????12
第 2 章 數據分析與數據挖掘工具??????????????????????????????????????????????????????????14
2．1 工業大數據的特點??????????????????????????????????????????????????????????????????????????15
2．2 工業大數據挖掘的定義及過程???????????????????????????????????????????????????????????17
2．3 工業數據的特征分析???????????????????????????????????????????????????????????????????????18
2．3．1 工業數據的統計描述 ???????????????????????????????????????????????????????????????????18
2．3．2 工業數據的相關性分析 ????????????????????????????????????????????????????????????????20
2．4 工業數據的預處理??????????????????????????????????????????????????????????????????????????23
2．4．1 異常值處理 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????23
工業數據異常值的處理案例 ?????????????????????????????????????????????????????????????25
2．4．2 缺失值處理 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????26
工業數據缺失值的處理案例 ?????????????????????????????????????????????????????????????27
2．4．3 數據歸一化處理 ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????28
2．4．4 不等時距數據處理 ??????????????????????????????????????????????????????????????????????28
工業數據不等時距處理案例?????????????????????????????????????????????????????????????．29
2．4．5 離群點檢測???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????．32
2．4．6 不平衡數據集檢測??????????????????????????????????????????????????????????????????????．34
2．4．7 數據降維處理????????????????????????????????????????????????????????????????????????????．36
2．5 假設檢驗????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????．41
2．5．1 假設檢驗的基本原理???????????????????????????????????????????????????????????????????．41
2．5．2 假設檢驗的一般步驟???????????????????????????????????????????????????????????????????．42
2．5．3 假設檢驗的種類?????????????????????????????????????????????????????????????????????????．42
2．6 多變量分析模型 ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????．44
2．6．1 線性模型??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????．44
2．6．2 廣義線性模型????????????????????????????????????????????????????????????????????????????．45
2．6．3 線性混合效應模型??????????????????????????????????????????????????????????????????????．47
2．7 最大似然估計??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????．48
2．8 關聯分析????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????．49
2．8．1 關聯規則挖掘???????????????????????????????????????????????????????????????????????????．?51
2．8．2 關聯規則算法???????????????????????????????????????????????????????????????????????????．?52
2．8．3 時序關聯規則算法??????????????????????????????????????????????????????????????????????．54
2．8．4 一維時序關聯規則??????????????????????????????????????????????????????????????????????．56
2．8．5 多維時序關聯規則??????????????????????????????????????????????????????．??????????????．59
2．9 數據分析繫統的體繫架構 ??????????????????????????????????????????????．??????????????．64
第 3 章 機器學習 ????????????????????????????????????????????????????????????．???????????????．65
3．1 人類的思考過程與機器學習的過程 ???????????????????????????????????????????????????．65
3．2 機器學習的知識體繫 ???????????????????????????????????????????????????．????????????????．67
3．3 Python 語言的優勢?????????????????????????????????????????????????????????????????????????．68
3．4 工業人工智能的有監督學習算法 ???????????????????????????????????????????????????????．68
3．4．1 決策樹算法???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????．??70
決策樹算法的應用案例：判斷影響打網球的相關因素????????????????????????????73
3．4．2 回歸算法?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????75
3．4．3 支持向量機算法 ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????80
有監督學習算法的工業應用案例??????????????????????????????????????????????????????????????86
3．5 工業人工智能的無監督學習算法?????????????????????????????????????????????????????????87
3．5．1 聚類算法 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????87
3．5．2 自動編碼器 ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????94
無監督學習算法的工業應用案例???????????????????????????????????????????????????????????????95
3．6 機器學習的主要挑戰及應對方法??????????????????????????????????????????????????????????97
3．6．1 機器學習的主要挑戰 ?????????????????????????????????????????????????????????????????????97
3．6．2 應對挑戰的主要方法 ????????????????????????????????????????????????????????????????????100
第 4 章 深度學習????????????????????????????????????????????????????????????????????????．???????103
4．1 深度學習的核心?????????????????????????????????????????????????????????????????????．????????103
4．2 深度學習的常用網絡：卷積神經網絡????????????????????????????????????????????????????106
4．2．1 卷積神經網絡的結構 ?????????????????????????????????????????????????????????????????????107
4．2．2 卷積神經網絡的關鍵技術 ???????????????????????????????????????????????????????????????109
4．2．3 卷積神經網絡的訓練 ?????????????????????????????????????????????????????????????????????112
卷積神經網絡的工業應用案例????????????????????????．?????????????????????????????????113
4．3 深度學習的常用網絡：循環神經網絡??????????????????．????????????????????????????????115
4．3．1 循環神經網絡的結構 ????????????????????????????????????． ???????????????????????????????115
4．3．2 循環神經網絡的優化 ?????????????????????????????????????????????????????????????????????117
循環神經網絡的工業應用案例??????????????????????????????????????????????????????????120
4．4 深度學習的常用網絡：受限玻爾茲曼機?????????????????????????????????????????????????126
4．4．1 受限玻爾茲曼機的分類 ??????????????????????????????????????????????????????????????????126
4．4．2 受限玻爾茲曼機的訓練 ??????????????????????????????????????????????????????????????????131
4．5 深度學習的常用網絡：深度置信網絡????????????????????????????????????????????????????134
4．5．1 深度置信網絡的構建 ?????????????????????????????????????????????????????????????????????134
4．5．2 深度置信網絡的訓練 ?????????????????????????????????????????????????????????????????????135
深度置信網絡的工業應用案例??????????????????????????????????????????????????????????137
4．6 深度學習的常用框架?????????????????????????????????????????????????????????????????????????143
4．6．1 Theano?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????．143
4．6．2 TensorFlow??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????． 144
4．6．3 Keras ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????．146
4．6．4 Caffe/Caffe2???????????????????????????????????????????????????????????????????????????． ?146
4．6．5 MXNet ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????． 147
4．6．6 CNTK??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????． 148
第 5 章 工業人工智能面臨的挑戰 ???????????????????????????????????????????????????????????149
5．1 工業人工智能帶來的變革 ?????????????????????????????????????????????????????????????????．149
5．2 工業人工智能面臨的挑戰 ?????????????????????????????????????????????????????????????????．150
參考文獻???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????153

人工智能的概念從1956年第一次被提出至今，歷經數次起伏，已不再是一個新概念。隨著深度學習神經網絡取得突破性進展，人工智能再次迎來發展的黃金期。
如今，人工智能在社交、商業等領域的應用，已經產生了深遠的影響和切實的價值。這些應用為人工智能在工業領域的落地所建立的基礎，正在成為未來實現工業人工智能的潛力。當前，全球工業正處於向工業4.0階段的轉型期，以價值創造為目標和驅動力，為人工智能的發展與行業應用提供了合適的土壤。隨著新一輪信息革命與產業變革的蓬勃興起，工業智能化發展正在成為全球的關注重點。世界各國高度重視，積極出臺相關戰略、政策，促進人工智能在工業領域的應用、發展。
筆者多年來一直從事自動化技術的研究工作，並致力於人工智能技術在工業中的應用研究，探索新一代人工智能技術在智能制造領域所發揮的作用。
在國家重點研發計劃項目（扁平材全流程智能化制備關鍵技術，編號：2017YFB0304100）和國家自然科學基金重點項目（基於大規模數據驅動的軋鋼過程故障診斷及自愈控制，編號：51634002）的資助下，作者將近幾年對人工智能技術在工業應用的研究成果總結成冊，目的是為工業人工智能的初學者提供入門教材，為技術專業人員提供有價值的參考和幫助，希望讀者通過此書能夠加深對工業人工智能的理解，了解工業人工智能的基本技術和方法，掌握一些工業人工智能實際應用的解決方案。
本書可作為相關專業的本科生及研究生學習工業人工智能的入門教材，也可作為企業專業技術人員了解工業人工智能的培訓教材和參考書，還可作為對工業人工智能感興趣的各界人士的普及性讀物。
本書在成稿過程中，參考了大量的國內外研究資料，在此一並表示感謝。書中如有不妥之處，希望讀者批評指正。