《精密调控与数据分析》课件.ppt

课程概述;第一章：精密调控概述;精密调控的基本原理;精密调控系统的组成;精密调控的主要类型;案例分析：半导体制造中的温度精密调控;精密调控的挑战与发展趋势;第二章：数据分析基础;数据分析的流程;数据类型与特征;描述性统计;概率分布;假设检验;相关分析与回归分析;时间序列分析;第三章：数据挖掘技术;分类算法;聚类算法;关联规则挖掘;异常检测;第四章：机器学习在精密调控中的应用;神经网络与深度学习;强化学习;案例分析：机器学习在工业过程控制中的应用;第五章：大数据分析;大数据处理框架;大数据存储技术;大数据可视化技术;案例分析：大数据在智能制造中的应用;第六章：精密调控系统的数据分析;频域分析;状态监测与故障诊断;预测性维护;案例分析：风力发电机组的状态监测与故障预测;第七章：工业物联网与精密调控;传感器网络;边缘计算;云计算与雾计算;案例分析：基于IIoT的智能工厂精密调控系统;第八章：人工智能在精密调控中的应用;专家系统;计算机视觉;自然语言处理;案例分析：AI辅助的精密加工过程控制;第九章：数字孪生技术;数字孪生模型;数字孪生在精密调控中的应用;案例分析：基于数字孪生的柔性生产线调控;第十章：精密调控与数据分析的融合趋势;网络化精密调控;自主智能调控;协同优化与决策;案例分析：智能工厂的全流程精密调控;第十一章：精密调控与数据分析的伦理与安全;人机协作;可持续发展;第十二章：未来展望;课程总结;结语与展望