数据库原理及其应用教程 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:科学

作者:黄德才主编

出品人:

页数:299

译者:

出版时间:2006-7

价格:32.00元

装帧:

isbn号码:9787030171016

丛书系列:

图书标签:

数据库原理
数据库系统
数据库应用
SQL
数据建模
关系数据库
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计算机科学
高等教育

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具体描述

《数据库原理及其应用教程(第二版)》主要内容：第1章关系数据库标准语言-SQL,主要有SQL的特点，数据定义，数据查询，数据更新，视图定义，数据控制和嵌入式SQL等有关知识；第2章数据管理与数据库，主要内容有数据库的常用术语，计算机数据管理技术的产生和发展，数据模型，数据库系统的模式结构，DBMS的功能等；第3章关系数据库模型，主要介绍关系模型的基本概念，关系代数运算、关系演算及其三种关系查询语言--ISBL，ALPHA，QBE，以及查询优化等；第4章关系模式的规范化设计理论，内容有关系模式可能存在的异常，关系模式的函数依赖，关系模式的范式(1NF~~5NF)，关系模式的分解特性等；第5章数据库的安全与保护，包括安全性，完整性，并发控制，事务处理与故障恢复技术等；第6章数据库设计，介绍数据库设计概念，数据库设计的步骤(需求分析、概念结构设计、视图的集成、逻辑结构设计，数据库的物理设计)和数据库实施等内容。第7章数据库应用系统开发，内容包括数据库应用系统的体系结构，MicrosoftSQLServer2000的主要特点、安装、基本工具、安全管理、完整性策略、恢复技术和并发控制及其触发器和存储过程，基于Delphi/Server2000开发的一个C/S结构的应用系统；第8章数据库技术新发展，其内容有数据库家族概述，面向对象数据库技术，分布式数据库，数据仓库与数据挖掘等。

智能制造中的数据驱动优化：从理论到实践本书聚焦于快速发展的智能制造领域，深入探讨如何利用先进的数据科学和优化技术，实现生产流程的智能化、高效化与柔性化。本书旨在为工程师、数据科学家以及生产管理人员提供一套全面的理论框架与可操作的实践指南，以应对工业4.0时代的复杂挑战。第一部分：智能制造基础与数据采集架构（约350字）本部分首先界定了智能制造的核心概念，阐述了从传统制造向数字化、网络化制造转型的驱动力与关键技术要素，包括物联网（IoT）、边缘计算与云计算在制造场景中的融合应用。数据采集与互联互通：详细解析了工业物联网（IIoT）的体系结构，重点介绍各类传感器（如振动、温度、视觉、声学传感器）的选型、部署及其在实时数据捕获中的作用。内容涵盖OPC UA、MQTT等工业通信协议，确保异构设备间的数据无缝集成。深入讨论了数据预处理的必要性，包括噪声过滤、缺失值插补、时间序列对齐，为后续的分析和建模奠定高质量数据基础。此外，书中还探讨了制造执行系统（MES）、企业资源规划（ERP）与底层控制系统（PLC/SCADA）之间的数据集成策略，建立端到端的“数据流”。数据存储与管理：区别于传统关系型数据库在处理海量、高频、多模态工业数据时的局限性，本部分重点介绍了时序数据库（Time-Series Databases, TSDB）在存储传感器数据流中的优势，以及图数据库在描述复杂设备依赖关系和工艺流程网络方面的应用。同时，探讨了数据湖和数据仓库在构建制造数据资产目录中的角色，强调数据的安全性和可追溯性。 --- 第二部分：工业大数据分析与预测性维护（约400字）本部分是本书的核心之一，专注于如何从采集到的海量工业数据中提取有价值的洞察，并将其转化为可预测的行动。描述性与诊断性分析：介绍如何利用统计过程控制（SPC）的现代扩展，如多变量SPC图表，来监控生产过程的健康状态。重点讲解了异常检测算法在识别设备早期故障信号中的应用，包括基于统计模型（如卡尔曼滤波、指数平滑）和基于机器学习（如孤立森林、One-Class SVM）的无监督方法。通过案例分析，展示如何定位故障的根本原因（Root Cause Analysis, RCA）。预测性维护（PdM）建模：深入讲解了构建设备剩余使用寿命（Remaining Useful Life, RUL）预测模型的全过程。内容覆盖特征工程——如何从原始信号中提取与退化相关的特征（如频域特征、时域统计量）；模型选择——包括回归模型（如梯度提升树、支持向量回归）和深度学习模型（如LSTM、一维卷积神经网络CNN）在处理序列数据上的优势与局限。强调了模型的可解释性（XAI）在工业决策中的重要性，确保预测结果能够被现场工程师理解和信任。数字孪生（Digital Twin）的构建基础：将数据驱动的预测与物理模型相结合，介绍数字孪生在状态监测和性能评估中的应用，侧重于如何用实时传感器数据校准和驱动虚拟模型，实现对物理资产的动态映射。 --- 第三部分：流程优化与决策支持系统（约450字）本部分将重点转向如何利用数据分析的结果，实现生产资源的智能调度、质量的实时控制以及能源效率的最大化。先进过程控制（APC）与强化学习：探讨如何从传统的PID控制升级到基于模型的预测控制（MPC）。详细阐述MPC如何利用过程的动态模型和优化算法，提前预测未来状态并计算出最优的控制变量输入，以应对复杂的约束条件（如能耗限制、质量规格）。进一步引入强化学习（Reinforcement Learning, RL）在高度不确定、非线性控制环境中的潜力，例如，在机器人路径规划或复杂化学反应过程的参数优化中实现自适应策略学习。质量预测与缺陷预防：阐述如何构建闭环质量管理系统。利用分类算法（如随机森林、深度神经网络）对产品参数进行实时预测，提前识别出可能导致最终缺陷的中间批次。重点讨论了“参数-性能”之间的因果关系分析，帮助操作员在过程漂移初期即进行干预，而非等待最终检验。供应链与排程优化：在柔性制造环境下，生产计划的实时调整至关重要。本书介绍了基于启发式算法、禁忌搜索、遗传算法等运筹学方法，结合实时生产数据（如设备可用性、物料库存），进行动态的作业车间调度（Job Shop Scheduling）和资源分配优化，以最小化吞吐时间、最大化设备利用率。 --- 第四部分：实施挑战、安全与未来趋势（约300字）本部分提供了一个务实的视角，讨论在实际工业环境中部署数据驱动系统的可行性、潜在风险以及未来的发展方向。数据治理与伦理考量：讨论了在跨部门、跨企业间共享制造数据的挑战，包括数据所有权、标准化和互操作性问题。简要触及了数据安全与信息物理系统（CPS）的防护，强调了网络安全在OT（运营技术）环境中的特殊性与加固措施。人才培养与组织变革：强调了“领域专家”与“数据科学家”知识融合的重要性。成功的数字化转型不仅是技术的升级，更是组织结构、工作流程和员工技能的同步变革。新兴技术展望：对生成式AI在合成训练数据、加速数字孪生模型构建方面的潜力进行了展望。同时，探讨了量子计算可能对复杂优化问题求解带来的颠覆性影响，为读者指明了未来研究与投资的方向。本书的特色在于其强大的工程导向性，所有理论模型都辅以实际工业数据集进行验证，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“怎么做”。