智能制造数学方法——数据分析及优化设计--聚文网

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内容简介

第一，本教材介绍了数据分析的概念，数据来源与分类，数据分析过程，数据分析应用；同时概述了机械设计优化方法和工程应用具体过程，以及常用的数据分析和优化设计工具。第二，介绍了数据描述性分析，基本统计量与数据可视化，提出了数据分布及其检验，数据变换和综合评价模型。第三，介绍了一元回归模型，多元线性回归模型和多元线性回归实例，并且对逐步回归和很优回归方程的选择进行了阐述。第四，介绍数值计算基础，包括插值法和最小二乘法的基本原理和应用，以及数值微分和数值积分的常用解法。第五，介绍了优化设计数学模型的一般形式，包括设计变量与设计空间，约束条件与可行域，目标函数与等值线（面）和优化数学模型；讲解了数学模型的尺度变换、优化问题极值条件、优化设计问题的基本解法以及一维优化问题的求解算法。第六，介绍了多维优化方法，讲解了梯度法，牛顿法，共轭方向和鲍威尔法的相关内容，并且详细阐述了可行方向法和罚函数法。第七，从工程机械创新诀窍，引出了机器PK人工设计和智能设计知识驱动关键内容；讲解了复杂产品多目标优化分析、智能算法与典型案例、工程机械人工智能技术以及工程上的数学极限与突破。

第1章数据分析与优化设计概述1
1.1数据分析概述1
1.2优化设计概述3
1.3数据分析与优化设计常用工具10
1.4MATLAB概述14
本章小结15
习题15
第2章数据描述性分析16
2.1基本统计量与数据可视化16
2.2数据分布及其检验37
2.3数据变换47
本章小结56
习题56
第3章回归分析57
3.1一元回归模型58
……

智能制造数学方法——数据分析及优化设计

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