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内容简介：过程监控及故障诊断是现代复杂工业过程的核心主题之一，吸引了来自控制、机械、数学、工程和自动化等各个领域的科学家和工程师的关注。本书主要给出了各种数据驱动分析方法及其在工业过程监控及故障诊断方面的应用，特别针对复杂工业过程的数据建模、故障检测、故障分类、故障隔离和推理进行了深入的研究。本书面向工业大数据和工业人工智能，融合多元统计分析、神经网络、深度学习等智能分析方法，实现复杂流程工业的智能化升级，进一步提高工业生产过程的安全性和可靠性。本书尝试建立了适合各类工业数据处理的复杂工业过程监控基本框架，并给出了多种故障检测和诊断理论、方法、算法以及实现流程监控的各种应用程序。一方面为高年级本科生、研究生、自动化和工业安全方向的研究人员提供感兴趣的数据驱动故障诊断技术，同时为相关的从业人员和工程师提供各类工程建模、数据分析与处理方法的应用程序。