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基于智能诊断的人工智能神经网络运用

2019-10-20张倩

科技风 2019年27期
关键词:神经网络人工智能

张倩

摘 要:智能诊断技术是对人类思维模式进行模拟,对监测目标进行联动分析,以保证数据信息分析的精准性。文章对智能诊断技术进行论述,对其思维模式、诊断原理、技术特性等进行分析,并对人工智能神经网络系统的实际应用进行研究。

关键词:智能诊断;人工智能;神经网络

在科学技术的不断创新下,为保证先进技术的可实施性,针对不同行业领域进行规划研究,并对其产生的问题进行采集和分析,以确保人工智能神经网络技术的应用性。人工智能神经网络以神经科学为基准,可实现数据信息的立体化监测及运算,以其系统内部特有的单元节点的运算方式,可有效实现目标监测精准性,并可为工作人员提供决策型信息。

一、智能诊断技术论述

(一)思维模式

当前科学技术的不断成熟下,加快工业生产行业的脚步,使行业发展趋于自动化、智能化等,但在精密仪器和技术的运行下,易受到内在因素和外在因素的影响,使运行轨迹偏于预期轨迹,对依赖于自动化、智能化技术发展的领域造成损失。智能诊断技术是对运行系统的进行环节性分析,以设计者的思维意识为主导,可客观的反映出意识形态,并针对不确定现象进行推理,利用系统内的模糊算法、神经网络算法对系统运行产生的数据信息以智能化思维进行运转,以保证系统运行的完整性。同时智能诊断系统可针对不同现象记性模拟化分析,以科学技术为理论,对事物进行立体化分析,以保证系统运行的精准性。

(二)诊断原理

智能诊断技术在实际应用过程中,是将模糊集合论作为数据信息的运算依据,将人们对事物发展的常态利用数据信息形式表现出来,通过科学技术的融合下,可将模糊型运算转变为规则型运算,以确保数据运行的准确性。为保证智能诊断的实用性,需针对不同的诊断类型进行分析,使系统可对故障类型进行分析,并针对故障类型的发展特性进行关联分析,以预期发展趋势为主,对相应资源进行辅助型维护,以保证系统的正常运行。为实现系统运行的精准性,应针对数据信息的波动趋势进行残差分析,并通过模糊化将其映射到实体反应集中,以呈现出数据信息,此种方式可表现为模糊化缺纸,在相关算法的推理下,给予数据监测对象的反模糊化确定,对数据进行决策指令。

(三)技术特性

智能诊断在发展过程中,以实际应用场合为基准,通过数据信息的离散型处理模式,以节点为单位实现精准目标检索功能。例如在规则中进行诊断,其主要以经验规则为主,可实现此领域内部的快速检索,并对知识点进行关联分析,以提升数据信息检索的精准性;在模型中诊断时,其以参数模型为基准,可实现阶段式、多重式诊断;在实例中诊断时,其一般依据资源丰富的数据库为基准,确保实例的诊断可具有易懂性、连续性、严谨性等;在人工神经网络中进行诊断时,一般将神经元为输出节点,具有容错性、鲁棒性、运算性等优点,可有效实现系统的高效率运算,以提升诊断数据的准确性。

二、基于智能诊断的人工智能神经网络运用

人工智能神经网络是以神经科学为基础,模拟人类大脑的思维模式,以对数据实现采集、分析、记忆、存储等。在智能化技术的融合下,可对数据信息进行立体化分析,并将其转换为单元的传输模式,以输入、输出、隐单元为主,以保证数据信息在系统内部以点状单元进行联动式传输。人工智能神经网络以神经单元的运算方式,可有效实现数据信息的非线性、非常定性、非局限性、非凸性等,以保证数据信息在单位神经元内部的传输和运算效率。

人工智能神经网络系统在对目标进行监测时,首先,是对监测目标的数据信息进行采集,并针对数据信息故障和行为特征进行映射,将其进行规划处理,以作为人工智能神经网络的输入单元,其数据传输的效率由神经单元内的连接权值为基准,一般数据信息传输量较大时,可 提升数据的关联检索效率。其次,在对采集到的数据信息进行分类、编码,为神经网络提供运算基础,通常可以实体状态为主,将监测目标分为常态、故障一、故障二等,并针对此信息进行数字模拟,例如,常态(0,0)、故障一(1,0)、故障二(0,1),为神经单元的运算提供动态型数据,并为输出单元的数据信息提供科学基础。再次,通过人工智能神经网络系统的层级数构架下,以单元分布的模式,对输入单元提供的信息进行故障趋势预测,并对单元内的数量进行分析,当数据信息经由人工智能神经网络的隐单元时,通过隐单元的模拟化运算方式,可提供单层式的数据信息过渡传输,以保证神经单元内部的系统连接权值的稳定性,并将数据信息传输到神经网络的输出单元。最后,以神经网络的单元连接方式为基准,对监测目标的参数等进行输入,通过内部的运算以确定故障的类型。

三、结语

综上所述,文章对智能诊断技术进行分析,其通过对数据信息进行离散式运算,依据实际监测目标的关联信息,以进行多形式目标的检测,进而提升数据信息的检測精度。人工智能神经网络技术在监测目标中实际应用时,以神经单元为节点的运算方式,可有效实现数据信息的智能化运算。

参考文献:

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