人工智能建模方法(ppt30頁)(文件)
【正文】 而將具體的工藝參數(shù)轉變成為與產(chǎn)生式規(guī)則前提相一致的模糊語言。帶入隸屬度函數(shù)后，計算得到各語言變量對應的隸屬度如表 3所示。 7） 模型的驗證與應用 。 ? 適用于無法根據(jù)系統(tǒng)機理建立模型，但積累了大量實踐或實驗數(shù)據(jù)，且系統(tǒng)輸入輸出之間呈現(xiàn)明顯非線性特性的場合。 ? 設計神經(jīng)元網(wǎng)絡。 根據(jù)神經(jīng)元網(wǎng)絡類型，選擇合適的學習方法。如果神經(jīng)元網(wǎng)絡輸出在允許的范圍內，則接受該模型，否則分析原因，重新進行樣本數(shù)據(jù)收集、神經(jīng)元網(wǎng)絡的設計和訓練。具體運用時，保持網(wǎng)絡權值不變，將現(xiàn)場各影響因素的數(shù)值直接輸入神經(jīng)元網(wǎng)絡，神經(jīng)元網(wǎng)絡的輸出即為模型的輸出。因此，如何根據(jù)實際鉆井情況，不斷調節(jié)鉆壓，就成為問題的關鍵，這就是鉆壓優(yōu)化自動送鉆技術的由來。建模對象為最優(yōu)鉆壓與影響因素之間的定量關系。 ? 收集樣本數(shù)據(jù) 。其中輸入節(jié)點數(shù)取因素數(shù) 7，輸出層由于只有鉆壓一個參數(shù)，因此取 1，根據(jù)經(jīng)驗公式，隱藏層節(jié)點數(shù)取輸入層的 2～ 3倍，這里取 14。 這里選擇多層神經(jīng)元網(wǎng)絡的經(jīng)典學習方法 ——BP算法。等所有樣本訓練結束后，整個訓練過程結束。否則，需要重新收集樣本、重新進行網(wǎng)絡設計并重新進行訓練，直到獲得滿意結果為止。 人工智能建模發(fā)展趨勢 ? 人工智能混合建模是指同時使用兩種或兩種以上的建模方法完成實際系統(tǒng)的建模過程，其中，這些建模方法中至少有一種為人工智能建模方法。 ? 緊耦合方法 ? 以一種建模方式為主，其它建模方式完成主建模方式中的結構確定、參數(shù)確定、學習等輔助功能。 演講完畢，謝謝觀看！ 。用神經(jīng)元網(wǎng)絡實現(xiàn)基于知識人工智能系統(tǒng)中知識獲取等。 人工智能建模發(fā)展趨勢 ? 目前常見的混合建模方法 ? 松耦合方法 ? 將要建模的系統(tǒng)根據(jù)其特點劃分為多個子系統(tǒng)，每個子系統(tǒng)采用不同方式建立模型，然后將各子系統(tǒng)連接在一起形成原系統(tǒng)的模型。經(jīng)過檢驗的模型即可用于鉆壓的優(yōu)化控制。 ? 模型檢驗 。如果誤差足夠小，則結束該樣本的訓練，進入下一樣本的訓練。對該神經(jīng)網(wǎng)絡可以直接采用高級語言進行模擬。 4. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡建模示例 表 4 樣本數(shù)據(jù)集 編號 鉆頭 直徑 (mm) 下鉆 井深 (m) 起鉆 井深 (m) 鉆壓 (kN) 轉速 (r/min) 泵壓 (MPa) 排量 (l/min) 鉆速 （ m/min） 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 311 311 311 216 216 216 216 216 216 216 216 216 216 216 75 60 60 70 75 75 65 65 65 65 65 60 60 60 4. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡建模示例 ? 設計神經(jīng)網(wǎng)絡 。 ? 選擇影響因素 。實際生產(chǎn)中已積累了大量的關于最優(yōu)鉆壓和鉆壓影響因素之間關系的實測數(shù)據(jù)，并且最優(yōu)鉆壓和鉆壓影響因素之間呈現(xiàn)明顯的非線性關系，因此，鉆壓優(yōu)化模型適合于用神經(jīng)元網(wǎng)絡來建立。目前的自動送鉆技術以恒鉆壓送鉆為主。 ? 模型的應用。 ? 模型的驗證。同時利
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