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機器學習雖然在改進產品性能、產品流程和推進研究方面有很大的潛力，但仍面臨一大障礙——計算機無法解釋其預測結果。因此，本書旨在闡明如何使機器學習模型及其決策具有可解釋性。本書探索了可解釋性的概念，介紹了許多簡單的可解釋模型，包括決策樹、決策規(guī)則和線性回歸等。本書的重點是模型不可知方法，用于解釋黑盒模型（如特征重要性和累積

本書闡述數據驅動的工業(yè)過程監(jiān)控與故障診斷的理論與應用方法，主要內容包括：過程監(jiān)控必要的基礎知識、常見測量方法、檢測指標、控制限設計和仿真平臺；面向間歇過程的故障檢測方法，包括軟過渡PCA監(jiān)控、基于核費希爾包絡分析的故障識別、基于局部特征相關性的故障診斷；面向質量監(jiān)控的全局與局部特征融合的故障診斷方法，包括基于全局加局部

本書基于國家級虛擬仿真實驗項目“飛機大部件裝配虛擬仿真實驗”，系統介紹了飛機蒙皮拉形工藝設計實驗、飛機壁板自動鉆鉚工藝設計實驗和飛機翼身對接實驗的原理、目的、內容、過程以及考核方法，并通過具體案例，詳細介紹了虛擬仿真實驗項目的開發(fā)方法和過程。本書能夠幫助讀者系統地掌握主流先進制造技術原理、工藝設計方法、實驗分析方法。

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