《智能建造基础理论》（订购）
王卫东 宋力 何畅 董优 陈争卫 胡文博 编著
中南大学出版社

内容简介

　　本教材以智能建造领域的实际需求为导向，系统阐述机器学习与智能感知技术的核心知识体系，并聚焦其在土木工程自动化、结构健康监测与智能决策等关键场景中的应用。全书内容分为“算法基础”与“智能技术”两大模块，具体涵盖：

　　（1）智能建造算法体系

　　从数学基础与经典算法出发，涵盖矩阵分析、优化设计、概率统计等，并深入讲解智能优化算法（如遗传算法、粒子群算法）及监督/无监督学习算法（包括神经网络、聚类与强化学习等），结合物理信息嵌入的深度学习框架，解析数据驱动建模与多模态融合的前沿方法。

　　（2）智能感知技术模块

　　以机器视觉与大数据技术为载体，详解图像处理、特征提取与数据挖掘等关键技术，结合结构动态位移视觉检测、地层三维重构等案例，阐释多源数据融合与工程问题建模方法；同时，引入多模态大语言模型技术，探讨其在构建专业知识问答平台、实现规范智能检索与安全管控等方面的创新应用。

　　（3）工程实践体系

　　设计5个递进式实验（涵盖神经网络搭建、视觉位移检测、大数据分析、知识库构建等），旨在将理论知识转化为解决土木工程实际问题的能力，培养学生算法实现与跨平台开发的工程思维。

特色亮点

　　跨学科深度融合

　　有机融合机器学习、机器视觉、大数据及多模态大模型等技术，紧扣结构健康监测、地层重构、规范智能检索等典型场景，强化先进算法在土木工程建模、感知与决策中的落地应用。

　　全流程能力培养

　　遵循“理论—算法—工程”主线，强调数学工具与工程实现（如TensorFlow/PyTorch开发、多模态知识库构建）的紧密衔接，并提供Python代码案例及土木工程专项实验。

　　前沿技术覆盖

　　涵盖物理信息深度学习、大模型思维链、强化学习等创新方法，旨在解决土木工程中的小样本建模、多源数据融合与专业知识索引等挑战。

　　工程问题导向

　　每章设置土木领域典型案例，通过“问题定义—算法选型—代码实现—结果分析”的完整流程进行训练，强化工程建模与算法适配能力。

　　模块化实践设计

　　配套可扩展的代码框架与分级实验指南，既能满足高校智能建造、土木工程专业教学需求，也可为工程技术人员提供算法迁移参考。

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微信号：ljw_fengzhiying

来源：中南大学出版社