人工智能建模方法(ppt30頁)(完整版)
【正文】 建模就是采用基于知識(shí)的人工智能方法對實(shí)際系統(tǒng)或系統(tǒng)的某一部分進(jìn)行描述和表達(dá)的一種方法。 ? 黑箱性。競爭網(wǎng)絡(luò)通過同層神經(jīng)元之間的競爭可以實(shí)現(xiàn)輸入模式的自動(dòng)分類。 ? 理論依據(jù) ： ? 人的大腦由大量神經(jīng)元細(xì)胞高度互連而成，每個(gè)神經(jīng)元可以對從樹突輸入的信號進(jìn)行融合和簡單的加工，然后由軸突輸出； ? 神經(jīng)元細(xì)胞之間通過樹突與軸突相互接觸而形成的突觸相連，神經(jīng)元之間的連接方式和連接強(qiáng)度決定了大腦的功能，而神經(jīng)元之間的連接方式和連接強(qiáng)度可以通過后天的學(xué)習(xí)而發(fā)生改變，神經(jīng)元之間的連接方式和連接強(qiáng)度顯示了人類對知識(shí)的記憶過程。 ? 缺點(diǎn)： 1） 知識(shí)獲取的困難。 ? 模糊性是由于語言表達(dá)時(shí)詞語所對應(yīng)的概念內(nèi)涵和外延的不確定性決定的。 舉例 ——“如果是合金鋼，應(yīng)該進(jìn)行熱處理”這一推理用產(chǎn)生式規(guī)則可以表示為： IF 合金鋼 THEN 熱處理； ? 框架表示 適用場合 ——表達(dá)多方面多層次結(jié)構(gòu)知識(shí) 舉例 ——桌子可以用框架表示為： {桌面，桌腿 桌腿 桌腿 桌腿 桌面與桌腿的連接 }。 ? 人工智能建模 ：通過模擬人認(rèn)識(shí)客觀事物和解決實(shí)際問題的方法對實(shí)際系統(tǒng)或系統(tǒng)的某一部分進(jìn)行描述和表達(dá)的過程。 ? 關(guān)鍵問題 1 ： 知識(shí)的表示 ? 如何把專家知識(shí)轉(zhuǎn)化為機(jī)器所能識(shí)別、存儲(chǔ)和使用的形式 。 ? 研究熱點(diǎn) ： 知識(shí)表示和推理中的不確定性和模糊性問題。知識(shí)的存放和推理過程相互獨(dú)立的，通過知識(shí)的修改和擴(kuò)充，系統(tǒng)可以適應(yīng)新的需求。 由于知識(shí)獲取的困難和“組合爆炸”問題的存在，常導(dǎo)致知識(shí)的不完備，從而降低了系統(tǒng)的精度。 有反饋但無橫向連接的 反饋網(wǎng)絡(luò) 。 ? 存儲(chǔ)的分布性、運(yùn)行的并行性。對于神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)仍然依靠設(shè)計(jì)者的經(jīng)驗(yàn)，尚無成熟的設(shè)計(jì)理論作為指導(dǎo)。 ④ 知識(shí)表達(dá) 。 ⑧ 模型的應(yīng)用 。另一方面，通過長期工業(yè)生產(chǎn)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的積累，現(xiàn)場工藝人員建立了工藝參數(shù)與電流效率之間的定性關(guān)系和經(jīng)驗(yàn)公式，因此，很容易建立基于知識(shí)的人工智能模型。由于上述知識(shí)實(shí)質(zhì)上是基于因果關(guān)系的推理，可以采用產(chǎn)生式規(guī)則表示。帶入隸屬度函數(shù)后，計(jì)算得到各語言變量對應(yīng)的隸屬度如表 3所示。 ? 適用于無法根據(jù)系統(tǒng)機(jī)理建立模型，但積累了大量實(shí)踐或?qū)嶒?yàn)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。 根據(jù)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)類型，選擇合適的學(xué)習(xí)方法。具體運(yùn)用時(shí)，保持網(wǎng)絡(luò)權(quán)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(luò)，神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的輸出即為模型的輸出。建模對象為最優(yōu)鉆壓與影響因素之間的定量關(guān)系。其中輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)取因素?cái)?shù) 7，輸出層由于只有鉆壓一個(gè)參數(shù)，因此取 1，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式，隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)取輸入層的 2～ 3倍，這里取 14。等所有樣本訓(xùn)練結(jié)束后，整個(gè)訓(xùn)練過程結(jié)束。 人工智能建模發(fā)展趨勢 ? 人工智能混合建模是指同時(shí)使用兩種或兩種以上的建模方法完成實(shí)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。 演講完畢，謝謝觀看！ 。 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(diǎn)劃分為多個(gè)子系統(tǒng)，每個(gè)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。 ? 模型檢驗(yàn) 。對該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以直接采用高級語言進(jìn)行模擬。 ? 選擇影響因素 。目前的自動(dòng)送鉆技術(shù)以恒鉆壓送鉆為主。 ? 模型的驗(yàn)證。 ? 選擇影響因素。 6） 模型的建立 。由于在工藝參數(shù)的實(shí)時(shí)優(yōu)化過程中，一般是得到一對具體的工藝參數(shù)，來預(yù)測電流效率，因此，可以 采用正向推理 方法。建模的目的是實(shí)現(xiàn)工藝參數(shù)的優(yōu)化，從而提高電流效率，降低能源消耗。 ? 鋅電解過程電流效率模型 ? 問題描述 ? 鋅的電解是鋅的濕法冶煉技術(shù)中最關(guān)鍵的一道工序。 ⑤ 選擇推理方式 。主要表現(xiàn)在需要反
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