本書基于大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，深入闡述了AHP、回歸分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、感性工程學(xué)、因子分析、K-平均算法、大數(shù)據(jù)聚類分析、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、云計算、蟻群算法等方法在產(chǎn)品設(shè)計和設(shè)計創(chuàng)新中的實際應(yīng)用。本書案例豐富，實用性強，適合數(shù)據(jù)分析師、研發(fā)工程師、產(chǎn)品經(jīng)理、產(chǎn)品運營者、設(shè)計學(xué)者、產(chǎn)品設(shè)計師，以及其他對數(shù)據(jù)感興趣、并希望借助數(shù)

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本書主要內(nèi)容包括：緒論、振動診斷技術(shù)、故障樹分析診斷方法、油樣診斷技術(shù)、裝備失效機理分析、液壓系統(tǒng)故障診斷、電氣控制系統(tǒng)故障診斷等。本書主要特點是指導(dǎo)性強，專業(yè)特色明顯，理論與實踐結(jié)合緊密，內(nèi)容新穎、技術(shù)領(lǐng)先，適用范圍廣，既適用于大專院校的教學(xué)訓(xùn)練，也適用于一線部隊的訓(xùn)練使用。本書可作為高等院校有關(guān)專業(yè)的本科和研究生課

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