智能检测技术课件

智能检测技术智能检测技术基本情况上课教师：张宏建，周洪亮，使用的教材：现代检测技术，张宏建，孙志强编，化学工业出版社，基本情况上课教师：张宏建，上课内容：、绪论（第一章）、人工智能一般原理、基于神经网络的检测（第五章）、基于模糊逻辑推理的检测（第八章）、专家系统（第七章）、信息融合技术（第九章）上课与考试要求：上课内容：“三心二意”，迈向成功专心、用心、开心；知晓天意和人意专心：做每一件事情都要付出百分之百甚至百分之一百二十的精力。无论你做什么事情，都要全力以赴，全新投入，心无旁骛。用心：要会思考，在做每一件事情的时候都要学会问一个为什么。这样才能加深理解、举一反三。追本溯源才是学习的真谛。开心：要学会享受生活。我们除了工作学习，还有家人朋友，还要享受爱情亲情友情，享受自然美景，享受文化艺术，享受一切。“三心二意”，迈向成功专心：做每一件事情都要付出百分之百甚至天意：要抓住机遇。这里的天，不是上帝，不是佛祖，是你自己。天上不会掉馅饼的（给你），但是，你得备着个盘子，等天上掉馅饼的时候，你可以接得住。这个盘子就是你自己的知识、能力、阅历，还有你愿意改变的勇气。人意：要学会自己做抉择。经商创业、豪宅名车、帅哥美女、埋头科研、出国深造？哪一个适合你？抉择往往是困难的。选择一条适合自己的道路，听取他人的建议但不盲从。坚持自己，相信自己。天意：要抓住机遇。这里的天，不是上帝，不是佛祖，是你自己。天、绪论一、传统检测技术及特点敏感元件信号放大与变换显示装置被测参数用敏感元件将被测参数转换成易于观测的信息量，通过显示装置给出被测参数的具体的信息。特点、敏感元件与被测参数“一一对应”：被测参数就是待测参数；敏感元件的输出与被测参数之间有确定的函数关系；测量结果主要取决于敏感元件。、敏感元件不能满足新的测量要求我们该怎样做？、绪论一、传统检测技术及特点敏感元件信号放大与变换显示装置被二、智能检测技术将人工智能的技术和方法应用于参数的检测一定要有敏感元件一定应用了人工智能技术敏感元件1x1敏感元件2x2敏感元件

nxn(推理)(知识库)智能体y1y2ym二、智能检测技术将人工智能的技术和方法应用于参数的检测敏感元二、智能检测技术各种的推理技术专家系统—故障诊断人工神经元网络算法遗传算法模糊集合理论多信息融合技术（多传感器，虚拟多传感器信息融合）二、智能检测技术各种的推理技术二、智能检测技术应用：、难测参数（现有传感器测量误差大；无合适的传感器）、重要的设备和对象二、智能检测技术应用：、人工智能一般原理一、人工智能的组成输入输出知识表示知识库知识求解、推理智能体、人工智能一般原理一、人工智能的组成输入输出知识表示知识库知二、状态空间法与图搜索法状态空间法是基于解答空间的问题表示和求解方法。（寻找最佳路径）用状态空间图表示，节点代表状态，弧线代表状态空间的关系—操作符二、状态空间法与图搜索法状态空间法是基于解答空间的问题表示和举例（重排九宫）280314657281304657284310657208314657286314057左移上移下移右移节点初始节点弧线子节点120384657目标节点举例（重排九宫）2803146572813046572843图搜索方法（）广度优先搜索法（）深度优先搜索（）启发式搜索图搜索方法（）广度优先搜索法()广度优先搜索法特点逐行搜索，先进先出；总可以找到目标节点；搜索效率低()广度优先搜索法特点广度优先搜索算法启动S0放入OPEN表OPEN表=空？取OPEN表中最前面的节点N放入CLOSED表，冠以序号n节点N=Sg?N可扩展？扩展N，将其子节点依次放入OPEN表末尾，冠以指向N的返回指针成功失败YYYNNN广度优先搜索算法启动S0放入OPEN表OPEN表=空？取OP

（）深度优先搜索

特点：晚生成的节点优先扩展不一定能找到目标节点搜索效率高

（）深度优先搜索

特点：

（）启发式搜索

对表各节点进行评价，择优扩展评价函数：()()()——()——已花的代价()——到目标节点所需的代价

（）启发式搜索

对表各节点进行评价，择优扩展（）代价图例如：推销员旅行（）代价图例如：推销员旅行三、谓词逻辑与逻辑推理（）原子公式由谓词符号和若干个项组成的谓词公式。是谓词逻辑的最小单位()()()三、谓词逻辑与逻辑推理（）原子公式()合适公式由多个原子公式应用连词构成的复合谓词公式合取（Л），“与”原子公式Л原子公式析取（），“或”原子公式原子公式非（），“否”原子公式蕴涵（→），“条件—结论”原子公式→原子公式等价（↔）()合适公式由多个原子公式应用连词构成的复合谓词公式（）量词全称量词（）“所有”（）()存在量词（）“有”（）()（）量词全称量词（）“所有”()合适公式的性质()合适公式的性质（）逻辑推理（归结原理）文字：一个原子或原子公式的否定子句：有文字的析取组成的公式→→→消解原理（）逻辑推理（归结原理）文字：一个原子或原子公式的否定举例喜欢《三国演义》者必读《水浒》；若某书与《儒林外史》同类，则一定不与《水浒》同类；没有人喜欢的书不会和《三国演义》同类；俞平伯只读与《红楼梦》同类的书。求证：如果《红楼梦》与《儒林外史》同类，则俞平伯一定不喜欢《三国演义》。①(，三国演义)→(，水浒)②(，儒林外史)→(，水浒)③[(，)]→(，三国演义)④(俞平伯，)→(，红楼梦)求证：(红楼梦，儒林外史)→(俞平伯，三国演义)举例喜欢《三国演义》者必读《水浒》；若某书与《儒林外史》同类①(，三国演义)→(，水浒)②(，儒林外史)→(，水浒)③[(，)]→(，三国演义)④(俞平伯，)→(，红楼梦)求证：(红楼梦，儒林外史)→(俞平伯，三国演义)子句：①(，三国演义)(，水浒)子句：②(，儒林外史)(，水浒)子句：③(，)(，三国演义)子句：④(俞平伯，)(，红楼梦)对求证的取否[(红楼梦，儒林外史)→(俞平伯，三国演义)]子句：⑤(红楼梦，儒林外史)；⑥(俞平伯，三国演义)①(，三国演义)→(，水浒)②(，儒林外史)→(，水浒、基于神经网络的检测（）生物神经元模型细胞体轴突突触树突细胞体轴突突触树突当神经元所有输入的总效应达到阈值电平时，才产生电脉冲通过轴突输出、基于神经网络的检测（）生物神经元模型细胞体轴突突触树突细胞（）人工神经元模型为激发函数ωnω2ω1x1x2xnθfuy人工神经元模型（）人工神经元模型为激发函数ωnω2ω1x1x2xnθfu0vf(v)10vf(v)1-1（a）阶跃函数（b）符号函数0vf(v)1-11-10vf(v)1（c）分段函数（d）Sigmoid函数为激发函数0vf(v)10vf(v)1-1（a）阶跃函数（b）符号函数（）人工神经网络x1x2xnωijυjtO1O2Ol（）人工神经网络x1x2xnωijυjtO1O2Ol（）基于反向传播网络的学习（算法）神经网络比较计算ΔR希望输出输出输入神经网络学习系统（）基于反向传播网络的学习（算法）神经网络比较计算ΔR希望输求其中，求其中，（）多样本训练算法

——增量型学习算法）取，；选取各初值），）由、求）计算及）求Δ（与单样本一样计算），并Δ）若<，，转）否则转））若<，训练结束否则转）（）多样本训练算法

——增量型学习算法）取（）多样本训练算法

——累积型学习算法）取，；选取各初值），）由、求）计算及）若<，，转）否则转））若<，训练结束，否则转））求Δ，并Δ，转）（）多样本训练算法

——累积型学习算法）取，累积型学习算法中Δ的求取对于每一个样本，计算进一步求得

累积型学习算法中Δ的求取对于每一个样本，计算（）径向基函数（）神经网络为输入向量第个基函数的中心；中心宽度（）径向基函数（）神经网络为输入向量第个基函数的中心；中心（）神经网络的学习

学习率，动量因子（）神经网络的学习学习率，动量因（）神经网络的设计、网络结构的选择、输入输出节点数的确定、中间层层数及节点数的选择、各参数的初始值的确定、学习率的确定、样本数的确定、神经网络的不断训练（）神经网络的设计、网络结构的选择、基于模糊逻辑推理的检测（）模糊逻辑及其基本运算、基于模糊逻辑推理的检测（）模糊逻辑及其基本运算（）模糊语言及隶属度函数）语言变量：模糊逻辑运算的输入变量和输出变量；）语言变量的论域：变量的取值范围；）量化等级：对语言变量在论域内进行量化，分成若干个等级；）模糊集；）隶属度函数：描写语言变量模糊集与量化等级的函数关系，（）模糊语言及隶属度函数）语言变量：模糊逻辑运算的输入变量和（）规则库基于专家知识推理规则：（语言变量“模糊集”）()（）规则库基于专家知识（）模糊推理根据输入量、规则库、模拟人类的推理决策过程进行推理，给出输出量与其量化等级的关系，即隶属度函数。求关系矩阵×，×为笛卡尔相乘其中，×求’′×′则输出′′′•，•为模糊矩阵乘（）模糊推理根据输入量、规则库、模拟人类的推理决策过程进行推（）精确化过程在推理得到的模糊集合中去一个能最佳代表这个模糊推理结果可能性的精确值的过程，即给出输出变量的量化等级。）重心法）加权平均法（）精确化过程在推理得到的模糊集合中去一个能最佳代表这个模糊举例温度控制系统，输入量为温度差；（温度差的变化量）。输出量为论域等级量化表语言变量的论域和量化举例温度控制系统，输入量为温度差；（温度差的变化量）。输出量等级表模糊变量的隶属度函数等级表模糊变量的隶属度函数

**表规则表设：“”，“”

**表规则表设：“”，“”对于规则

如果””，且“”，则“”对于规则

如果””，且“”，则“”根据现状态输入，求’′×′则输出′′′•根据现状态输入，求’′×′则输出′′′•同样方法，对于规则2，可得对这两个模糊输出子集进行“并运算”，有求输出u，采用重心法取输出u0=“1”做模糊控制表同样方法，对于规则2，可得对这两个模糊输出子集进行“并运算”个人收集整理，仅供交流学习！个人收集整理，仅供交流学习！智能检测技术智能检测技术基本情况上课教师：张宏建，周洪亮，使用的教材：现代检测技术，张宏建，孙志强编，化学工业出版社，基本情况上课教师：张宏建，上课内容：、绪论（第一章）、人工智能一般原理、基于神经网络的检测（第五章）、基于模糊逻辑推理的检测（第八章）、专家系统（第七章）、信息融合技术（第九章）上课与考试要求：上课内容：“三心二意”，迈向成功专心、用心、开心；知晓天意和人意专心：做每一件事情都要付出百分之百甚至百分之一百二十的精力。无论你做什么事情，都要全力以赴，全新投入，心无旁骛。用心：要会思考，在做每一件事情的时候都要学会问一个为什么。这样才能加深理解、举一反三。追本溯源才是学习的真谛。开心：要学会享受生活。我们除了工作学习，还有家人朋友，还要享受爱情亲情友情，享受自然美景，享受文化艺术，享受一切。“三心二意”，迈向成功专心：做每一件事情都要付出百分之百甚至天意：要抓住机遇。这里的天，不是上帝，不是佛祖，是你自己。天上不会掉馅饼的（给你），但是，你得备着个盘子，等天上掉馅饼的时候，你可以接得住。这个盘子就是你自己的知识、能力、阅历，还有你愿意改变的勇气。人意：要学会自己做抉择。经商创业、豪宅名车、帅哥美女、埋头科研、出国深造？哪一个适合你？抉择往往是困难的。选择一条适合自己的道路，听取他人的建议但不盲从。坚持自己，相信自己。天意：要抓住机遇。这里的天，不是上帝，不是佛祖，是你自己。天、绪论一、传统检测技术及特点敏感元件信号放大与变换显示装置被测参数用敏感元件将被测参数转换成易于观测的信息量，通过显示装置给出被测参数的具体的信息。特点、敏感元件与被测参数“一一对应”：被测参数就是待测参数；敏感元件的输出与被测参数之间有确定的函数关系；测量结果主要取决于敏感元件。、敏感元件不能满足新的测量要求我们该怎样做？、绪论一、传统检测技术及特点敏感元件信号放大与变换显示装置被二、智能检测技术将人工智能的技术和方法应用于参数的检测一定要有敏感元件一定应用了人工智能技术敏感元件1x1敏感元件2x2敏感元件

nxn(推理)(知识库)智能体y1y2ym二、智能检测技术将人工智能的技术和方法应用于参数的检测敏感元二、智能检测技术各种的推理技术专家系统—故障诊断人工神经元网络算法遗传算法模糊集合理论多信息融合技术（多传感器，虚拟多传感器信息融合）二、智能检测技术各种的推理技术二、智能检测技术应用：、难测参数（现有传感器测量误差大；无合适的传感器）、重要的设备和对象二、智能检测技术应用：、人工智能一般原理一、人工智能的组成输入输出知识表示知识库知识求解、推理智能体、人工智能一般原理一、人工智能的组成输入输出知识表示知识库知二、状态空间法与图搜索法状态空间法是基于解答空间的问题表示和求解方法。（寻找最佳路径）用状态空间图表示，节点代表状态，弧线代表状态空间的关系—操作符二、状态空间法与图搜索法状态空间法是基于解答空间的问题表示和举例（重排九宫）280314657281304657284310657208314657286314057左移上移下移右移节点初始节点弧线子节点120384657目标节点举例（重排九宫）2803146572813046572843图搜索方法（）广度优先搜索法（）深度优先搜索（）启发式搜索图搜索方法（）广度优先搜索法()广度优先搜索法特点逐行搜索，先进先出；总可以找到目标节点；搜索效率低()广度优先搜索法特点广度优先搜索算法启动S0放入OPEN表OPEN表=空？取OPEN表中最前面的节点N放入CLOSED表，冠以序号n节点N=Sg?N可扩展？扩展N，将其子节点依次放入OPEN表末尾，冠以指向N的返回指针成功失败YYYNNN广度优先搜索算法启动S0放入OPEN表OPEN表=空？取OP

（）深度优先搜索

特点：晚生成的节点优先扩展不一定能找到目标节点搜索效率高

（）深度优先搜索

特点：

（）启发式搜索

对表各节点进行评价，择优扩展评价函数：()()()——()——已花的代价()——到目标节点所需的代价

（）启发式搜索

对表各节点进行评价，择优扩展（）代价图例如：推销员旅行（）代价图例如：推销员旅行三、谓词逻辑与逻辑推理（）原子公式由谓词符号和若干个项组成的谓词公式。是谓词逻辑的最小单位()()()三、谓词逻辑与逻辑推理（）原子公式()合适公式由多个原子公式应用连词构成的复合谓词公式合取（Л），“与”原子公式Л原子公式析取（），“或”原子公式原子公式非（），“否”原子公式蕴涵（→），“条件—结论”原子公式→原子公式等价（↔）()合适公式由多个原子公式应用连词构成的复合谓词公式（）量词全称量词（）“所有”（）()存在量词（）“有”（）()（）量词全称量词（）“所有”()合适公式的性质()合适公式的性质（）逻辑推理（归结原理）文字：一个原子或原子公式的否定子句：有文字的析取组成的公式→→→消解原理（）逻辑推理（归结原理）文字：一个原子或原子公式的否定举例喜欢《三国演义》者必读《水浒》；若某书与《儒林外史》同类，则一定不与《水浒》同类；没有人喜欢的书不会和《三国演义》同类；俞平伯只读与《红楼梦》同类的书。求证：如果《红楼梦》与《儒林外史》同类，则俞平伯一定不喜欢《三国演义》。①(，三国演义)→(，水浒)②(，儒林外史)→(，水浒)③[(，)]→(，三国演义)④(俞平伯，)→(，红楼梦)求证：(红楼梦，儒林外史)→(俞平伯，三国演义)举例喜欢《三国演义》者必读《水浒》；若某书与《儒林外史》同类①(，三国演义)→(，水浒)②(，儒林外史)→(，水浒)③[(，)]→(，三国演义)④(俞平伯，)→(，红楼梦)求证：(红楼梦，儒林外史)→(俞平伯，三国演义)子句：①(，三国演义)(，水浒)子句：②(，儒林外史)(，水浒)子句：③(，)(，三国演义)子句：④(俞平伯，)(，红楼梦)对求证的取否[(红楼梦，儒林外史)→(俞平伯，三国演义)]子句：⑤(红楼梦，儒林外史)；⑥(俞平伯，三国演义)①(，三国演义)→(，水浒)②(，儒林外史)→(，水浒、基于神经网络的检测（）生物神经元模型细胞体轴突突触树突细胞体轴突突触树突当神经元所有输入的总效应达到阈值电平时，才产生电脉冲通过轴突输出、基于神经网络的检测（）生物神经元模型细胞体轴突突触树突细胞（）人工神经元模型为激发函数ωnω2ω1x1x2xnθfuy人工神经元模型（）人工神经元模型为激发函数ωnω2ω1x1x2xnθfu0vf(v)10vf(v)1-1（a）阶跃函数（b）符号函数0vf(v)1-11-10vf(v)1（c）分段函数（d）Sigmoid函数为激发函数0vf(v)10vf(v)1-1（a）阶跃函数（b）符号函数（）人工神经网络x1x2xnωijυjtO1O2Ol（）人工神经网络x1x2xnωijυjtO1O2Ol（）基于反向传播网络的学习（算法）神经网络比较计算ΔR希望输出输出输入神经网络学习系统（）基于反向传播网络的学习（算法）神经网络比较计算ΔR希望输求其中，求其中，（）多样本训练算法

——增量型学习算法）取，；选取各初值），）由、求）计算及）求Δ（与单样本一样计算），并Δ）若<，，转）否则转））若<，训练结束否则转）（）多样本训练算法

——增量型学习算法）取（）多样本训练算法

——累积型学习算法）取，；选取各初值），）由、求）计算及）若<，，转）否则转））若<，训练结束，否则转））求Δ，并Δ，转）（）多样本训练算法

——累积型学习算法）取，累积型学习算法中Δ的求取对于每一个样本，计算进一步求得

累积型学习算法中Δ的求取对于每一个样本，计算（）径向基函数（）神经网络为输入向量第个基函数的中心；中心宽度（）径向基函数（）神经网络为输入向量第个基函数的中心；中心（）神经网络的学习

学习率，动量因子（）神经网络的学习学习率，动量因（）神