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内容简介
全书分为两大部分：章和章为综述部分；第三章第六章共四章为分述部分，详细阐述了基于Petri网的制造过程建模原理、FMC制造过程建模和能分析的详细流程以及FMC的过程控制系统的实现；详细介绍了基于遗传算法的单目标和多目标FMC调度智能算法；详细阐述了深度学概念、发展历程以及深度学训练、评估与改进，介绍了目前能优且应用广泛的“两阶段目标检测算法”和“一阶段目标检测算法”。本书可作为高等院校机电工程、自动化及相关专业的高年级本科生或研究生教材，也可供工程技术人员阅读参考。
目录
目录第1章绪论1.1柔制造单元1.1.1柔制造单元的外延1.1.2柔制造单元的内涵1.2离散事件动态系统1.3人工智能综述1.3.1人工智能简史1.3.2人工智能的研究领域1.4FMC智能控制系统综述1.4.1FMC智能控制系统的被控对象1.4.2FMC控制系统面临的挑战1.4.3FMC智能控制系统的特点1.4.4FMC智能控制系统的组成1.5本书的主要内容第2章FMC智能控制系统的体系结构2.1工业控制系统的体系结构概述2.2工业控制系统物理体系结构2.2.1计算机集中控制系统2.2.2分散控制系统2.2.3现线控制系统2.2.4工业以太网控制系统2.2.5工业物联网系统2.3FMC智能控制系统逻辑体系结构2.3.1逻辑体系结构体框架2.3.2数据交换层2.3.3过程控制层2.3.4分析决策层第3章基于Petri网的制造过程建模原理3.1Petri网综述3.2基本Petri网原理3.2.1基本Petri网的定义3.2.2Petri网的基本能3.2.3制造过程的若干基本Petri网模型3.3面向对象的Petri网原理3.3.1问题的提出3.3.2面向对象的建模技术3.3.3面向对象的Petri网模型定义3.4OOPN模型的建模及能分析3.4.1OOPN模型的建模流程3.4.2OOPN模型的死锁分析算法第4章FMC的过程控制4.1机器人柔制造单元简介4.2R-FMC制造过程建模4.2.1制造过程建模综述4.2.2OOPN模型的建立4.2.3OOPN模型的动态行为分析4.3R-FMC的过程控制系统实现4.3.1过程控制系统体系结构设计4.3.2可编程逻辑控制器4.3.3设备控制层的实现第5章FMC的调度智能算法5.1车间调度问题综述5.2FMC调度问题的模型和算法5.2.1FMC调度问题的模型描述5.2.2调度算法综述5.3遗传算法的基本原理5.4基于遗传算法的单目标FMC调度5.4.1染色体的编码设计5.4.2染色体的解码设计5.4.3运行参数设置5.4.4种群初始化5.4.5适应度函数设计5.4.6选择操作设计5.4.7交叉操作设计5.4.8变异操作设计5.5基于遗传算法的多目标FMC调度5.5.1多目标优化问题综述5.5.2遗传算法求解多目标FMC调度问题第6章深度学习技术6.1人工智能、机器学习与深度学习6.2从神经元到深度学习6.2.1人工神经网络综述6.2.2神经元6.2.3感知器6.2.4多层感知器6.2.5深度学习6.3深度学训练6.3.1深度学优化技术6.3.2梯度下降算法及其改进6.3.3深度学训练过程6.4深度学评估6.4.1训练误差与泛化误差6.4.2模型评估的方法6.5深度学改进6.6计算机视觉6.6.1计算机视觉综述6.6.2卷积神经网络基础6.6.3基于深度学目标检测算法6.7深度学展望参考文献