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为了深入实施制造强国战略，我国正加速推动物联网、大数据、人工智能、云计算与制造业的深度融合，促进制造业向数字化、网络化和智能化转型升级。复杂系统健康监测是其中的关键环节之一。随着数据积聚、算法革新与算力提升，以深度学习为代表的新一代人工智能技术不断取得突破性发展，为复杂系统健康监测技术突破提供新的途径。本书结合作者团队

Vapnik（瓦普尼克）于20世纪末提出的支持向量机结构，通过将样本从低微空间向高维空间的映射来实现样本的线性划分，从而可获得预测的通用规则。该理论的通用性、鲁棒性、计算高效性使机器学习理论研究取得飞速的发展。然而，实际工程的原始数据中可能隐含着一些非常规的信息，本书称为特权信息。这些具有某种特殊意义的特权信息有的仅存

本书系统地阐述了移动性数据建模、管理和分析的内容，从移动性数据建模与表达、移动性数据分析、移动性数据应用三个方面深入介绍了移动数据管理技术和应用。本书由四篇组成：第一篇涉及移动性数据处理的基本概念和术语、数据采集与存储管理的基本技术；第二篇涉及移动性知识的管理过程，具体包括移动性数据挖掘、知识发现的方法与系统、可视化知

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