目錄
第1章　緒論 1
1.1 人工智能概述 1
1.1.1 人工智能的概念 1
1.1.2 人工智能的研究學(xué)派 2
1.1.3 符號(hào)智能與計(jì)算智能 3
1.1.4 人工智能理論體系 5
1.2 智能制造概述 6
1.2.1 智能制造的概念 6
1.2.2 新工業(yè)革命下的智能制造 6
1.3 人工智能與智能制造的演化發(fā)展 10
1.3.1 人工智能的演化發(fā)展 10
1.3.2 智能制造的演化發(fā)展 13
1.4 人工智能在制造業(yè)的應(yīng)用概況 15
1.5 面向人工智能/智能制造需求的人才培養(yǎng) 18
1.6 本書(shū)內(nèi)容安排 20
第2章 共性基礎(chǔ)技術(shù) 22
2.1 理論基礎(chǔ)與DIKW模型及應(yīng)用 22
2.1.1 符號(hào)主義與連接主義 22
2.1.2 知識(shí)驅(qū)動(dòng)的符號(hào)智能方法 23
2.1.3 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法 23
2.1.4 DIKW模型層次體系 26
2.1.5 DIKW模型在智慧制造的應(yīng)用 28
2.2 知識(shí)表示方法 29
2.2.1 邏輯表示法 30
2.2.2 產(chǎn)生式表示法 31
2.2.3 框架表示法 32
2.2.4 語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)形表示法 34
2.2.5 本體表示法 34
2.2.6 語(yǔ)義網(wǎng)表示法 36
2.2.7 知識(shí)圖譜表示法 37
2.2.8 知識(shí)表示方法的演化歷程 37
2.3 邏輯推理 39
2.3.1 推理的基本概念 39
2.3.2 自然演繹推理 40
2.3.3 歸結(jié)演繹推理 41
2.3.4 基于規(guī)則的演繹系統(tǒng) 41
2.3.5 產(chǎn)生式系統(tǒng) 42
2.3.6 不確定性推理 44
2.4 搜索技術(shù) 50
2.4.1 問(wèn)題求解過(guò)程的形式表示 50
2.4.2 狀態(tài)空間搜索 51
2.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 54
2.5.1 人工神經(jīng)元的模型 54
2.5.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu) 55
2.6 新一代信息技術(shù) 56
2.6.1 未來(lái)互聯(lián)網(wǎng) 56
2.6.2 務(wù)聯(lián)網(wǎng)與云計(jì)算 57
2.6.3 物聯(lián)網(wǎng)與邊緣計(jì)算 61
2.6.4 信息物理系統(tǒng) 63
2.6.5 大數(shù)據(jù) 64
第3章 知識(shí)驅(qū)動(dòng)的符號(hào)智能 67
3.1 知識(shí)工程發(fā)展 67
3.2 專家系統(tǒng) 68
3.2.1 專家系統(tǒng)的組成 68
3.2.2 專家系統(tǒng)實(shí)例 70
3.3 智能控制 72
3.3.1 專家控制的結(jié)構(gòu) 73
3.3.2 模糊智能控制實(shí)例 74
3.4 尋路問(wèn)題 77
3.4.1 A*算法 77
3.4.2 基于改進(jìn)遺傳算法的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃 79
3.5 知識(shí)圖譜的構(gòu)建與應(yīng)用 84
3.5.1 知識(shí)圖譜的構(gòu)建 85
3.5.2 知識(shí)圖譜的應(yīng)用簡(jiǎn)況 88
第4章 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的機(jī)器學(xué)習(xí) 92
4.1 機(jī)器學(xué)習(xí)概述 92
4.1.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 92
4.1.2 人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的關(guān)系 94
4.1.3 機(jī)器學(xué)習(xí)的方法 94
4.2 深度學(xué)習(xí)模型 97
4.2.1 堆棧式自動(dòng)編碼器 97
4.2.2 深度置信網(wǎng)絡(luò) 98
4.2.3 深度遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 99
4.2.4 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí) 101
4.2.5 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 102
4.3 深度學(xué)習(xí)的主要開(kāi)發(fā)框架 104
4.4 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用 108
4.4.1 圖像分類與模式識(shí)別 108
4.4.2 計(jì)算機(jī)視覺(jué)與機(jī)器視覺(jué) 110
4.4.3 智能交通 113
第5章 智能制造理論與技術(shù)體系 119
5.1 現(xiàn)代集成制造發(fā)展 119
5.2 新一代智能制造的發(fā)展演化 122
5.3 新一代智能制造系統(tǒng)理論 130
5.3.1 智慧制造系統(tǒng)的組成 130
5.3.2 智慧制造系統(tǒng)的人機(jī)物交互 131
5.3.3 智慧制造系統(tǒng)的集成運(yùn)作機(jī)理 133
5.3.4 智能制造參考體系架構(gòu)模型 135
5.4 新一代智能制造系統(tǒng)技術(shù)體系 135
第6章 智能制造物理系統(tǒng) 138
6.1 工業(yè)機(jī)器人 138
6.1.1 工業(yè)機(jī)器人的分類 139
6.1.2 工業(yè)機(jī)器人的核心關(guān)鍵技術(shù) 142
6.1.3 協(xié)作機(jī)器人 144
6.2 3D打印裝備 145
6.2.1 3D打印的生產(chǎn)特點(diǎn) 145
6.2.2 3D打印技術(shù)的分類 147
6.3 智能生產(chǎn)線 148
6.4 智能車間 149
6.4.1 車間的定義 149
6.4.2 智能車間的特征 151
6.5 物聯(lián)智能工廠 152
6.5.1 制造物聯(lián)的內(nèi)涵與架構(gòu) 153
6.5.2 智能工廠示例 155
第7章 智能制造信息系統(tǒng) 157
7.1 工業(yè)軟件及其服務(wù)平臺(tái) 157
7.1.1 工業(yè)軟件的定義與特征 157
7.1.2 工業(yè)軟件的分類 159
7.1.3 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) 161
7.2 工業(yè)人工智能 162
7.2.1 工業(yè)人工智能的內(nèi)涵 162
7.2.2 工業(yè)大數(shù)據(jù)處理技術(shù) 165
7.3 智能調(diào)度 168
7.3.1 經(jīng)典調(diào)度問(wèn)題 168
7.3.2 智能調(diào)度的特點(diǎn)和方法 170
7.4 數(shù)字孿生車間 171
7.5 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能制造 173
7.5.1 主動(dòng)制造的概念 174
7.5.2 大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的主動(dòng)制造體系結(jié)構(gòu) 177
7.5.3 主動(dòng)調(diào)度案例 179
第8章 面向未來(lái)的人工智能與智能制造 181
8.1 面向未來(lái)的強(qiáng)人工智能 181
8.2 面向未來(lái)的“融合智能+混合制造” 182
8.3 面向未來(lái)的工業(yè)5.0和社會(huì)5.0 185
8.4 以人為中心的人工智能與智能制造 188
8.4.1 以人為中心的人工智能 188
8.4.2 以人為中心的智能制造 189
8.5 元宇宙 196
8.6 工業(yè)元宇宙 199
參考文獻(xiàn) 202