智能工程及其在水利工程中的應(yīng)用-資料下載頁
2025-01-12 12:15本頁面
【正文】 現(xiàn)有的專家系統(tǒng)開發(fā)工具，主要分成以下四類：骨架系統(tǒng)（又稱外殼）、語言型工具、輔助工具和支撐環(huán)境。 四、專家系統(tǒng) 專家系統(tǒng)的開發(fā)工具 主要內(nèi)容 一、智能工程的概念 二、知識(shí)的獲取及表達(dá) 三、知識(shí)的運(yùn)用 四、專家系統(tǒng) 五、應(yīng)用實(shí)例 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) ? 在 大壩安全決策支持系統(tǒng) 中的應(yīng)用 ? 在大壩安全監(jiān)控領(lǐng)域，一座大壩上布置的監(jiān)測(cè)點(diǎn)個(gè)數(shù)以千記，各監(jiān)測(cè)點(diǎn)年復(fù)一年的觀測(cè)所采集和累計(jì)的數(shù)據(jù)是海量的。壩體、庫水、壩基、氣溫、降雨、地震等等 ? 針對(duì)水利行業(yè)海量的數(shù)據(jù) ， 我們應(yīng)該如何利用現(xiàn)代的信息技術(shù)去進(jìn)行采集 、 存貯 、 傳輸 、 處理呢 ？ 五、應(yīng)用實(shí)例 ? 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 基于多方面的技術(shù) ，如數(shù)據(jù)庫技術(shù)、統(tǒng)計(jì)科學(xué)、模式識(shí)別、知識(shí)庫、信息索引技術(shù)、高性能計(jì)算以及數(shù)據(jù)的可視化等， ? 高度自動(dòng)化地分析原有的數(shù)據(jù)，并做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，預(yù)測(cè)目標(biāo)的行為，為決策提供強(qiáng)有力的技術(shù)支持。 ? 確切的說，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是利用人工智能技術(shù)為決策提供支持的過程，屬于 智能工程 。 五、應(yīng)用實(shí)例 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的步驟 ? 以一個(gè)具體的例子說明 ? 分析大壩垂直位移測(cè)值序列在 2022年產(chǎn)生突變的物理成因。 五、應(yīng)用實(shí)例 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的步驟 1. 定義問題 ：了解相關(guān)領(lǐng)域的有關(guān)情況，熟悉背景知識(shí)，弄清需求。分析測(cè)點(diǎn)異常測(cè)值的物理成因 。 2. 集成數(shù)據(jù) ：根據(jù)需求從數(shù)據(jù)庫中提取相關(guān)數(shù)據(jù)。 將有關(guān)大壩的數(shù)據(jù)（如監(jiān)測(cè)量測(cè)值、日常巡查數(shù)據(jù)、大壩設(shè)計(jì)及竣工數(shù)據(jù)、大壩運(yùn)行情況數(shù)據(jù)等）以及環(huán)境量測(cè)值（如庫水位、氣溫、降雨、地震等）集成在數(shù)據(jù)庫中。 3. 預(yù)處理數(shù)據(jù) ：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行再加工，檢查數(shù)據(jù)的完整性和一致性，對(duì)丟失的數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充。 4. 挖掘數(shù)據(jù) ：運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘的方法，從數(shù)據(jù)中提取用戶所需的知識(shí)，這些知識(shí)可用一種特定的方式表示。 5. 評(píng)價(jià)或解釋 ：利用可視化工具將發(fā)現(xiàn)的知識(shí)以用戶能理解和觀察的方式呈現(xiàn)?？裳h(huán)至滿意。 環(huán)境量測(cè)值在這個(gè)區(qū)間內(nèi)變化平穩(wěn)，在沉降值發(fā)生突變的 2022年沒有突變；大壩設(shè)計(jì)及竣工數(shù)據(jù)、大壩運(yùn)行情況數(shù)據(jù)都很平穩(wěn)等等；在日常巡查數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn) 2022年該壩所在地曾發(fā)生過幾次有感地震。數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果表明，此次突變的原因極有可能是發(fā)生區(qū)域性特殊荷載（地震）所致。 五、應(yīng)用實(shí)例 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 具有對(duì) 水情信息采集，防汛抗旱信息自動(dòng)接收、處理及汛情分析、山洪災(zāi)害預(yù)報(bào)、調(diào)度、災(zāi)情評(píng)估以及旱情預(yù)測(cè) 等分析計(jì)算的功能。 五、應(yīng)用實(shí)例
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