本书围绕少样本数据集下多领域多目标协同优化方法展开系统研究，全书以“数据增扩-代理模型-数字建模-人工智能自适应寻优”为核心脉络，架构完整、内容翔实。书中融合深度学习、GWO算法、领域代理模型与数据增扩技术，针对传统工程设计依赖经验与仿真、样本数量不足的痛点，讲解了依托有限样本扩充数据、构建代理模型、搭建多领域多目标模型并求解Pareto解集的完整技术路径。本书凝练作者十余年深度学习故障诊断研究经验，以及安徽省重大攻关项目等多项课题成果，兼顾理论阐释、案例剖析与实践应用，创新呈现少样本场景下的协同优化体系。