具体描述
支持向量机目前在模式识别、辨识建模、故障诊断、智能控制等各个领域得到了广泛的应用。胡良谋、曹克强、徐浩军、董新民所著的《支持向量机故障诊断及控制技术(附光盘)》主要研究基于支持向量机回归算法的控制系统(包括电液伺服系统和飞行控制系统)辨识建模、故障诊断及智能控制(包括逆模型控制和内模控制)理论和方法，进行了大量的仿真试验研究，并给出了部分典型实例的MATLAB仿真程序，便于读者自学和进一步开发。希望《支持向量机故障诊断及控制技术(附光盘)》的出版能促进支持向量机在我国的发展与提高。
《支持向量机故障诊断及控制技术(附光盘)》可作为从事人工智能、系统辨识、故障诊断、智能控制等领域工程技术人员的参考书，同时也可作为人工智能、控制理论与应用、计算机应用、飞行器设计等专业高年级本科生、研究生和教师的参考书。
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用户评价
这本书的扉页上印着“支持向量机故障诊断及控制技术”，乍看之下，这似乎是一本内容相当专业和硬核的技术手册。我个人在机器学习领域算是个初学者，对支持向量机（SVM）的理论了解也仅限于一些基础概念，比如它如何通过找到最优超平面来实现分类和回归。但一直以来，我都很想知道，如此强大的一个算法，究竟能在实际工程问题中发挥多大的作用，尤其是在我一直关注的工业故障诊断这个领域。故障诊断的复杂性在于，往往需要处理高维度的、带有噪声的数据，而且很多故障的早期迹象都非常细微，难以捕捉。而SVM以其在高维空间中寻找最优边界的能力，以及对小样本、非线性问题的良好处理能力，似乎天然就具备了应对这些挑战的潜力。我非常好奇书中是如何将SVM的算法原理与具体的故障诊断场景进行耦合的，比如，在机械设备、电力系统或是化工流程中，究竟是哪些特征被提取出来，又如何被编码成SVM能够理解的输入，最终实现对设备状态的准确判断，甚至是提前预警。我对书中关于特征工程、模型训练、参数优化以及最终的诊断结果解释等方面的内容尤为期待，希望它能提供一套系统性的方法论，引导我一步步掌握如何运用SVM解决实际的故障诊断问题，从而减少意外停机时间和维护成本。
评分当我看到《支持向量机故障诊断及控制技术》这个书名时，我立刻联想到我工作中经常遇到的设备故障问题。我深知，一个稳定运行的系统对于保障生产效率和产品质量至关重要，而故障的及时发现和精准处理则是其中的核心环节。我个人对机器学习领域的一些算法，特别是支持向量机（SVM），有一些基础的了解，知道它在处理非线性、高维数据方面具有独特的优势。我非常期待这本书能够详细介绍如何将SVM的强大功能应用于实际的工业设备故障诊断中。例如，在面对各种传感器采集到的复杂数据流时，SVM是如何提取出有效的故障特征，并从中辨别出细微的异常信号的？书中是否会提供一些关于数据采集、特征工程、模型训练以及模型评估的详细指导？此外，书中提到的“控制技术”更是引起了我的极大兴趣。我希望它能够阐述如何将SVM的诊断结果，有效地转化为实际的控制指令，从而实现对设备的智能调控。例如，当SVM检测到某种潜在的故障时，控制系统是否能够自动调整运行参数，以避免故障的进一步恶化，或者是否能够触发相应的安全保护机制。我希望这本书能够为我提供一套系统性的解决方案，帮助我理解并掌握如何利用SVM技术，构建一个更加智能、更加可靠的故障诊断与控制系统，从而提升我所在领域的生产效率和设备可靠性。
评分我一直对人工智能在工业自动化领域的应用非常感兴趣，而《支持向量机故障诊断及控制技术》这个书名，恰好切中了我的兴趣点。我个人对支持向量机（SVM）算法有一些基本的了解，知道它在模式识别和分类方面表现出色。在工业生产中，设备的异常状态或者故障，本质上就是一种需要被识别和分类的“模式”。我非常好奇书中是如何将SVM的理论知识转化为实际的故障诊断能力的。例如，在面对种类繁多、表现形式各异的设备故障时，SVM是如何通过学习海量的历史运行数据，来识别出那些微弱的、非线性的故障信号的？书中是否会提供具体的特征提取方法，以及如何处理数据中的噪声和不确定性？我特别关注书中关于“控制技术”的部分。故障诊断的最终目的是为了更好地控制设备，避免更严重的损失。我希望书中能够详细阐述，如何将SVM的诊断结果，有效地反馈给控制系统，实现智能化的故障应对和安全保护。例如，当SVM检测到某种早期故障时，控制系统是否能够自动调整运行参数，以避免故障的进一步发展，或者是否能够触发相应的警报，以便操作人员及时介入处理。我期待这本书能提供一套完整、可操作的解决方案，帮助我理解并掌握如何利用SVM技术，构建更智能、更可靠的工业设备故障诊断与控制系统，从而切实提升生产效率和设备安全性。
评分最近我一直在关注一些关于人工智能在工业领域应用的书籍，希望能从中找到一些能够指导实际工作的知识。《支持向量机故障诊断及控制技术》这个书名，听起来就非常务实，直击工业生产中的痛点。我个人对机器学习的一些算法，比如支持向量机，有一些初步的了解，知道它在处理非线性问题上很擅长，并且在分类任务中表现出色。而工业故障诊断，本质上就是一个复杂的分类问题：判断设备是正常运行，还是出现了哪一种类型的故障。我非常想知道，书中是如何将SVM的强大能力应用到具体的工业场景中的。比如，在提取故障特征时，会用到哪些信号？是振动、温度、压力，还是其他更复杂的时序数据？书中又是如何对这些原始数据进行预处理，使其能够被SVM模型所识别的？我非常期待书中能够提供一些具体的算法实现细节，甚至是代码示例，这样我就可以尝试着将书中的方法运用到我正在研究的某个特定设备上。另外，书中提到的“控制技术”，更是让我眼前一亮。如果能够根据SVM的诊断结果，自动调整设备的运行参数，甚至采取相应的保护措施，那将极大地提高生产的安全性与效率。我希望书中能详细阐述这种“诊断-控制”一体化的实现路径，为我提供一条清晰的实践指导。
评分当我看到《支持向量机故障诊断及控制技术》这本书时，我首先想到的是，这本应该是一本能解决实际工程问题的实用性书籍。我作为一名长期在制造业一线工作的技术人员，深知设备故障对生产效率和产品质量的严重影响。传统的故障诊断方法，往往存在响应慢、精度不够、误判率高等问题，而近年来兴起的机器学习技术，尤其是支持向量机（SVM），以其独特的优势，为解决这些难题提供了新的思路。我迫切地想了解，书中是如何将SVM的算法原理，例如其在高维空间中寻找最优分类超平面的能力，与工业设备中的各种传感器信号（如振动、温度、压力、电流等）相结合，来识别和诊断设备的早期故障。我非常期待书中能够提供一些具体的、可操作的步骤，指导我如何从大量的原始数据中提取出有价值的特征，如何选择合适的SVM模型及其参数，以及如何对模型的诊断结果进行有效的解释和验证。更重要的是，关于“控制技术”这部分内容，我希望它能具体阐述，如何将SVM的诊断输出，转化为实际的控制指令，实现对设备的智能调控，从而在故障发生时，能够及时采取措施，降低损失，甚至实现故障的自愈。我希望这本书能为我提供一套完整的“诊断-控制”闭环解决方案，帮助我提升设备管理的智能化水平。
评分作为一名在软件开发领域耕耘多年的工程师，我对能够解决实际问题的技术抱有浓厚的兴趣。《支持向量机故障诊断及控制技术》这个书名，瞬间就抓住了我的眼球。我一直认为，理论知识的价值在于其可落地性，而SVM作为一种在机器学习领域非常经典且强大的算法，在模式识别、分类和回归等方面都有着出色的表现，将其应用于故障诊断这个具有高度实际意义的场景，无疑是一个极具潜力的方向。我尤其想了解书中是如何处理工业数据中常见的那些“脏”数据和“不平衡”数据的，因为在实际应用中，获取大量标注清晰的故障数据是十分困难的，而SVM在处理这些问题上是否具有特殊的优势，或者书中提供了哪些行之有效的预处理和模型构建技巧？此外，对于“控制技术”这一部分，我更加好奇。故障诊断的最终目的，是为了更好地进行设备控制，实现自动化、智能化的运维。书中是如何将SVM的诊断结果转化为具体的控制策略的？是直接通过反馈回路实现自动调节，还是提供给操作人员决策支持？我期望这本书能提供清晰的框架和详细的步骤，展示如何将SVM的诊断能力无缝集成到现有的控制系统中，实现从“事后处理”到“事前预防”的转变，从而大大提升系统的稳定性和经济效益。
评分《支持向量机故障诊断及控制技术》这个书名，让我感觉它涵盖了一个非常重要且极具挑战性的技术领域。我作为一名对数据科学和工程应用都有所了解的人，一直对机器学习技术在解决复杂工程问题中的潜力感到兴奋。支持向量机（SVM）因其在分类和回归问题上的出色表现而闻名，将其应用于故障诊断，能够从海量的运行数据中挖掘出隐藏的故障模式，这本身就是一个非常有吸引力的方向。我非常好奇书中是如何详细阐述SVM在故障诊断中的具体应用过程的，例如，如何进行数据预处理，如何选择合适的特征，如何构建和训练SVM模型，以及如何评估模型的性能。我特别关注书中在“控制技术”方面的论述，因为故障诊断的最终目的是为了实现更有效的控制。我希望书中能够提供一些关于如何将SVM的诊断结果，转化为实际的控制策略的见解，例如，是基于这些诊断信息进行主动式维护，还是通过实时反馈实现自动化的故障应对和系统调整。我期待这本书能够提供一些具体的案例研究，展示SVM在不同工业场景下的故障诊断和控制应用，并分享一些在实践中可能遇到的挑战以及相应的解决方案，从而帮助我深入理解和掌握这项技术，并将其应用于未来的项目开发中，提升工业系统的智能化和自动化水平。
评分《支持向量机故障诊断及控制技术》这个书名，让我感觉它提供了一个解决实际工程难题的有力工具。作为一名在电力系统领域工作的工程师，我深知电力设备故障诊断的复杂性和重要性。传统的故障诊断方法往往依赖于人工经验和预设规则，在面对日益复杂的新型故障模式时，其准确性和效率都面临着巨大的挑战。而支持向量机（SVM）作为一种强大的机器学习算法，以其在处理高维数据、非线性可分问题上的优越性能，为解决这些难题提供了新的可能。我非常好奇书中是如何将SVM应用于电力设备故障诊断的，例如，它如何处理大量的传感器数据（如电流、电压、温度、频率等），如何从中提取出与故障相关的有效特征，以及如何构建出能够准确识别不同故障类型的SVM模型。我尤其期待书中能够提供一些针对电力系统常见故障（如断路器故障、变压器故障、线路故障等）的案例分析，并详细介绍如何利用SVM进行故障的定性（类型）和定量（程度）诊断。此外，书中关于“控制技术”的部分，更是我关注的焦点。我希望它能阐述如何将SVM的诊断结果集成到电力系统的实时监控和控制平台中，例如，如何实现故障的快速隔离，如何优化电网的运行策略，甚至如何进行故障的预防性维护，从而提高电力系统的稳定性和可靠性。
评分拿到《支持向量机故障诊断及控制技术》这本书，我的第一反应是它听起来很“硬核”，充满了技术细节。我本人对机器学习，尤其是支持向量机（SVM），一直抱有浓厚的兴趣，但总觉得在理论层面徘徊，缺乏将其转化为实际应用的实践指导。而本书的书名明确指出了“故障诊断”和“控制技术”这两个与工业生产息息相关的应用方向，这正是我一直以来非常想深入了解的领域。我迫切地想知道，书中是如何将SVM的数学原理，诸如核函数、间隔最大化等概念，与实际的工业故障特征提取和模式识别相结合的。例如，在面对复杂的、多模态的故障信号时，SVM是如何构建有效的分类器的？书中是否会提供一些关于如何选择合适的核函数、如何进行特征降维，以及如何处理类别不平衡问题的具体方法和建议？我尤其关注书中在“控制技术”方面的内容，它是否能够提供将SVM的诊断结果转化为实际控制动作的详细流程和实现策略？是基于规则的控制，还是更智能的自适应控制？我期望这本书能够为我提供一套完整的、可落地的解决方案，帮助我理解并掌握如何利用SVM技术，实现从故障的早期预警到智能控制的闭环，从而提升工业系统的鲁棒性和可靠性。
评分初拿到这本《支持向量机故障诊断及控制技术》，我首先被它厚实的装帧和略带科技感的封面所吸引，隐约觉得里面蕴藏着不少干货。翻开目录，看到了“支持向量机”、“故障诊断”、“控制技术”这些关键词，心中不禁升起一丝好奇。作为一名在工业自动化领域摸爬滚打了几年的人，我深知稳定可靠的设备运行对于生产效率和安全至关重要，而故障的及时发现和精准诊断更是其中的重中之重。过往的经验让我尝够了因为突发故障而导致停产、返工的苦头，也见识过许多简单粗暴的诊断方法带来的误判和延误。因此，当得知有这样一本专注于将先进机器学习技术应用于故障诊断和控制的书籍时，我便迫不及待地想要一探究竟，看看它是否能为我一直以来在实践中遇到的难题提供一些新的思路和解决方案，能否提供一些切实可行的方法论，帮助我们构建更智能、更鲁棒的故障预警和处理系统，从而真正提升设备的整体性能和使用寿命。我尤其关注书中是如何将支持向量机的理论知识与实际的工程应用相结合的，是否能提供丰富的案例分析和代码示例，让我能够快速上手，将书中的知识转化为生产力。
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