智能检测技术_王伟主编_9787111698470

本书共分四部分，第一部分即绪论，指出智能检测技术的核心问题。第二部分即第2章，讲述多变量数据统计分析与人工智能算法，主要包括主成分分析、回归分析、分类与判别分析等常用的多变量数据统计分析方法，又简述了ANNs、SVM等机器学习和深度学习算法。第三部分包括第3-7章，从对眼、耳、口、鼻、触的仿生传感技术角度，对应阐述光学与图像检测、声学传感与声发射检测、电化学与生物传感器、气敏传感与电子鼻技术，以及能感知对象内部成分的近红外光谱和高光谱成像等先进传感技术。第四部分即第8章，讲述多传感器信息融合以及大数据与云?????

“智能检测技术”课程涉及的内容新、领域宽、学科交叉性强。本书的目标是让学生了解当前各类先进检测技术及其发展动态。什么是“智能检测技术”？本书结合传统对“智能”的定义，即所谓智能是指一种随外界条件的□化（自适应）正确地进行感知、分折推理、判断并决策的能力。绪论即□□章以当前先进的智能仿人机器人和无人驾驶汽车技术为例，指出智能检测技术主要包含能对外部环境有感知能力的先进或智能型传感器；和能实现“记忆推理决策”能力的人工智能算法或软件模型。
传统检测技术的核心也是传感器，当前□智能的传感器莫过于人类的五官，眼、耳、口、鼻、身（触）是人基于内心感知外界事物之途径。因此，本书第3～7章分别从代表视觉、听觉、味觉、嗅觉的眼、耳、口、鼻的仿生传感器模块入手，分别对应阐述光栅光纤与图像检测、声学传感与声发射检测、电化学与生物传感器、气敏传感器与电子鼻技术，以及能够感知对象内部成分的近红外光谱与高光谱成像技术。考虑到工科学生除学习了有限的工程数学课程外，尚缺乏对实际问题的基本数据处理、多源数据统计分析的系统学习和训练，因此设计了第□章作为理论基础部分，包括主成分分析、回归分析、分类与判别分析等常规多□量数据统计分析方法，同时简要阐述了人工神经网络、支持向量机等机器学习和深度学习方法，并附上Matlab实例代码供学习参考。第8章简要介绍多传感器信息融合技术和大数据、云计算技术。
本书是在编者所承担《智能检测技术》课程讲义基础上，经多次修订和加工完善逐步形成的。全书由王伟教授负责统稿、修订和定稿，各章执笔人如下：□□章，王伟；第□、6章，王伟、赵昕、宋正河、徐云；第3章，宋正河、王伟；第4章，王伟、魏超杰；第5、7章，王伟、褚璇、徐云；第8章，徐云、魏超杰。
作为以传播知识为目标的教材，本书形成过程中参考了诸多著作和网络资源，在此对相应作者的辛勤付出一并表示诚挚的感谢。本书的出版得到“十三五”国家重点研发计划项目(□018YFC1603500)和国家自然科学□□面上项目(3177□06□)的大力支持。科技的发展日新月异，智能检测技术也在持续不断地向前发展，加之编者水平有限，定有疏漏之处，恳请读者不吝赐教，对本书提出宝贵意见和建议。

编者

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