水利机电设备智能管理发展前景

就业方向

水利发电类企业：水电设备运行管理、日常保养、故障维修。 2100433B

《水电站自动化》、《水轮发电机组安装与检修》、《电气运行技术与管理》、《水轮机》、《水轮机调节》、《继电保护与二次回路》、《PLC原理及应用》、《电机原理及维修》、《电气工程CAD》、《机械基础》、《电机原理及维修》、《电工基础与测量》。

水利机电设备运行与管理主要研究机电设备和电气控制方面的基础知识和专业技能，在水利机电设备运行与管理领域进行水轮机调节、水轮发电机组安装与调试、电气设备运行与维护等。例如：机电设备的运行管理、安装检修、调试维护、技术服务等。

前言

第一章 智能管理与智能管理系统

1.1 智能管理的基本概念

1.2 智能管理系统的基本理论

1.3 智能技术与方法概述

参考文献

第二章 机器学习

2.1 概述

2.2 案例学习

2.3 粗糙集理论

2.4 神经网络

2.5 基于机器学习的智能管理系统

参考文献

第三章 多Agent技术

3.1 现代管理与多Agent系统

3.2 Agent和多Agent系统的基本理论

3.3 多Agent系统的问题求解

3.4 证据理论与多Agent合作问题求解

3.5 多Agent环境下的决策支持和知识共享

3.6 多Agent系统中的任务调度和资源配置

参考文献

第四章 智能优化技术

4.1 智能优化概述

4.2 禁忌搜索算法

4.3 遗传算法

4.4 蚁群优化技术

参考文献

第五章 数据挖掘技术

5.1 概述

5.2 数据挖掘的功能与方法

5.3 聚类分析

5.4 文本分类

5.5 时间序列分析

5.6 离群数据挖掘

5.7 基于数据挖掘的智能管理系统

参考文献

第六章 知识管理

6.1 知识

6.2 知识管理

6.3 知识管理技术

6.4 知识管理系统

参考文献

第七章 分形管理与技术

7.1 分形理论及其发展

7.2 分形在管理领域中的应用

7.3 基于分形的智能技术

7.4 分形理论的进一步研究方向

参考文献 2100433B

本书共分七章，主要研究了智能管理系统中的方法与技术。第一章介绍了智能管理与智能管理系统及其发展的概况；第二章是主要研究了机器学习中的案例推理技术、粗糙集理论、神经网络和基于机器学习的智能管理系统；第三章是多Agent系统的基本理论、问题求解、任务调度和资源调配、证据理论与多Agent问题合作求解、多Agent环境下的决策支持与知识发现；第四章包括智能优化的相关概念及其特点、主要是禁忌搜索算法、遗传算法和蚁群优化技术；第五章是数据挖掘技术，主要包括聚类分析、文本分类、时间序列分析、离群数据挖掘等技术；第六章是知识、知识管理、知识管理系统等概念的内涵和外延以及知识管理技术；第七章是分形理论及其发展的相关介绍、分形在管理领域的应用及相关的分析技术。

水利机电设备运行与管理主要研究机电设备和电气控制方面的基础知识和专业技能，在水利机电设备运行与管理领域进行水轮机调节、水轮发电机组安装与调试、电气设备运行与维护等。