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本書共分四部分，第一部分即緒論，指出智能檢測技術的核心問題。第二部分即第2章，講述多變量數據統(tǒng)計分析與人工智能算法，主要包括主成分分析、回歸分析、分類與判別分析等常用的多變量數據統(tǒng)計分析方法，又簡述了ANNs、SVM等機器學習和深度學習算法。第三部分包括第3-7章，從對眼、耳、口、鼻、觸的仿生傳感技術角度，對應闡述光學與圖像檢測、聲學傳感與聲發(fā)射檢測、電化學與生物傳感器、氣敏傳感與電子鼻技術，以及能感知對象內部成分的近紅外光譜和高光譜成像等先進傳感技術。第四部分即第8章，講述多傳感器信息融合以及大數據與云?????

“智能檢測技術”課程涉及的內容新、領域寬、學科交叉性強。本書的目標是讓學生了解當前各類先進檢測技術及其發(fā)展動態(tài)。什么是“智能檢測技術”？本書結合傳統(tǒng)對“智能”的定義，即所謂智能是指一種隨外界條件的□化（自適應）正確地進行感知、分折推理、判斷并決策的能力。緒論即□□章以當前先進的智能仿人機器人和無人駕駛汽車技術為例，指出智能檢測技術主要包含能對外部環(huán)境有感知能力的先進或智能型傳感器；和能實現“記憶推理決策”能力的人工智能算法或軟件模型。
傳統(tǒng)檢測技術的核心也是傳感器，當前□智能的傳感器莫過于人類的五官，眼、耳、口、鼻、身（觸）是人基于內心感知外界事物之途徑。因此，本書第3～7章分別從代表視覺、聽覺、味覺、嗅覺的眼、耳、口、鼻的仿生傳感器模塊入手，分別對應闡述光柵光纖與圖像檢測、聲學傳感與聲發(fā)射檢測、電化學與生物傳感器、氣敏傳感器與電子鼻技術，以及能夠感知對象內部成分的近紅外光譜與高光譜成像技術。考慮到工科學生除學習了有限的工程數學課程外，尚缺乏對實際問題的基本數據處理、多源數據統(tǒng)計分析的系統(tǒng)學習和訓練，因此設計了第□章作為理論基礎部分，包括主成分分析、回歸分析、分類與判別分析等常規(guī)多□量數據統(tǒng)計分析方法，同時簡要闡述了人工神經網絡、支持向量機等機器學習和深度學習方法，并附上Matlab實例代碼供學習參考。第8章簡要介紹多傳感器信息融合技術和大數據、云計算技術。
本書是在編者所承擔《智能檢測技術》課程講義基礎上，經多次修訂和加工完善逐步形成的。全書由王偉教授負責統(tǒng)稿、修訂和定稿，各章執(zhí)筆人如下：□□章，王偉；第□、6章，王偉、趙昕、宋正河、徐云；第3章，宋正河、王偉；第4章，王偉、魏超杰；第5、7章，王偉、褚璇、徐云；第8章，徐云、魏超杰。
作為以傳播知識為目標的教材，本書形成過程中參考了諸多著作和網絡資源，在此對相應作者的辛勤付出一并表示誠摯的感謝。本書的出版得到“十三五”國家重點研發(fā)計劃項目(□018YFC1603500)和國家自然科學□□面上項目(3177□06□)的大力支持�？萍嫉陌l(fā)展日新月異，智能檢測技術也在持續(xù)不斷地向前發(fā)展，加之編者水平有限，定有疏漏之處，懇請讀者不吝賜教，對本書提出寶貴意見和建議。

編者

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