智能检测技术

0.4 0.4 0.4
0.2 0.2 0.2
0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2
根据现状态输入，求’′×′
Ze E(1)0.2
NdeS(2) 1
a 0 0 0.2 x1 x0 x1
b 0 1 0 y3 y2 y1
（）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
（）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 () () ()
()合适公式
由多个原子公式应用连词构成的复合谓词公式
③ x [ (，)]→ (，三国演义)
子句：③ (，) (，三国演义) ④ (俞平伯，)→(，红楼梦) 子句：④ (俞平伯，) (，红楼梦) 求证： (红楼梦，儒林外史)→(俞平伯，三国演义) 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)
举例（重排九宫）
节点
2 8 3 初始节点
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
弧线
1 04
765
左移 上移
右移
下移
子节点
283 014 765
203 1 84 765
283 1 40 765
283 1 64 705
目标节点
123 804 765
图搜索方法
（）广度优先搜索法 （）深度优先搜索 （）启发式搜索
()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
( )
（）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
（）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。
①(，三国演义)→(，水浒)
② (，儒林外史)→ (，水浒)
③ x [ (，)]→ (，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)
①(，三国演义)→(，水浒) 子句：① (，三国演义) (，水浒) ② (，儒林外史)→ (，水浒) 子句：② (，儒林外史) (，水浒)
u 0
0 .2 0 .4 0 .2 0 .2 0 .2
0 .83
取输出u0=“1”
做模糊控制表
个人收集整理，仅供交流学习！
0
v
（a）阶跃函数
f(v)
1
-1
01
v
-1
（c）分段函数
f(v) 1
0
v
-1
（b）符号函数
f(v)
1 0
v f () 11e-
为激发函数
（d）Sigmoid函数
（）人工神经网络
x1
ωij
υjt
O1
x2
O2
xn
Ol
N1
m1
bj f[( ijxi)j] ct ( jtbj )t
、绪论
一、传统检测技术及特点
敏感元件 被测参数
信号放大与变换
显示装置
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
m
jt Pt1bPj 1 P10
jt tO t1 O tb j b j t
（）径向基函数（）神经网络
为输入向量
C j cj1,cj2, ,cjnT
hj
exp
X Cj 2bj
2
c ji 第个基函数的中心；
b j 中心宽度
m
y j h j j 1
（）神经网络的学习
E 12yd y2
j ydyhj
2
bj yd yjhj
XCj b3j
cji

yd
yj
xi
cji b2j
R ( k ) R ( k 1 ) R ( R ( k 1 ) R ( k 2 )
我们该怎样做？
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
x1 敏感元件1
y1
x2 敏感元件 2
智能体
y2
(推理)
xn 敏感元件 n
(知识库)
ym
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
（）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， (x)
（）规则库
基于专家知识
推理规则：

（语言变量“模糊集”）
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，
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：
“三心二意”，迈向成功 专心、用心、开心；知晓天意和人意
i0
j0
ot f(ct)
（）基于反向传播网络的学习（ 算法）
计算ΔR
比较
希望输出
Ep
12mt01(dt
2
ot )
输入 神经网络 神经网络学习系统
输出
R Ep
R
RR0R
求
jt Ep jt E O p t O jtt
t t
Ep Ot
2dt
Ot t
ij xiwj
O jtt O ctt ctjt f'ctbjO t1O tbj
j wj
jt tO t1 O tb j b j t
）重心法 ）加权平均法
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
表 语言变量的论域和量化
论域
等级
量化
等级
表 模糊变量的隶属度函数
表 规则表 *
*
设： “”， “”
Ze E(1)0.2
Pe S(1)0.4 NdeS(2) 1
(eZ,d E eN) S 'P'S
、基于神经网络的检测
（）生物神经元模型
树突
树突
细胞体
轴突
突触 细胞体
轴突
突触
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
（）人工神经元模型
x1 ω1 x2 ω2
ωn xn
θ uf
人工神经元模型
N1
（ ixi） i0
y y f()
为激发函数
f(v) 1
0
0 0 0
DAB00 1 00 0 0
0.2
0 0.2 0
则输出′′′•
C D T R 0 0 0 0 0 0 0 0 . 2 0 R 0 . 2 0 . 2 0 . 2
z 0.20.20.2 z1 z2 z3
其中，
m1
wj t jtbj 1bj
t0
（）多样本训练算法 ——增量型学习算法
）取 0，；选取各初值
）， ）由、求 ））计求算Δ（与EP1单12样(d本tP1一Ot样P1)2及计算E），EP并1ΔE ）若<，，转）
否则转） ）若<，训练结束 否则转）
（）多样本训练算法 ——累积型学习算法
学习率，动量因子
（）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
、基于模糊逻辑推理的检测
（）模糊逻辑及其基本运算
P1P
PQ minP(,Q)
PQ maxP(,Q)
P Q （ 1 -P Q ) 1
信息融合）
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
、人工智能一般原理
一、人工智能的组成
输入输出
知识表示
知识求解、推理
知识库
智能体
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
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。
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。
）取 0 ，；选取各初值
），
）由、求
）计算
EP1 12(dtP1OtP1)2
）若<，，转）
EEP1及E
否则转）
）若<，训练结束，否则转）
）求Δ，并 Δ，转）
累积型学习算法中Δ的求取
对于每一个样本，计算
b P 1 j
O
P1 j
P1 t
进一步求得
P t1tP1O tP1(1O tP1)
0.2
0.2 0.2 0.2
0.2
0.2 0.2 0.2
0.2

0.2
0.4
R DT C 1


0.4
1
0.2 0.2 0.4
0.4 0.4
0.2 0.2 0.4 1
0.2 0.2 0.4 0.4
0.4
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
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》。
广度优先搜索算法
启动
S0放入OPEN表
OPEN表=空？ Y N
取OPEN表中最前面的节点N 放入CLOSED表，冠以序号n
节点N=Sg? Y
N
N
N可扩展？
Y
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
失败 成功
（）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
(eP,d S eN) S 'Z'E
对于规则 如果””，且“”，则“”
a0.2 1 0.2 b0.4 1 0.4 c0.4 1 0.4
x1 x0 x1
y3 y2 y1
z1 z2 z3
0.2
0.2 0.2 0.2
DAB10.4 1 0.40.4 1 0.4
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（↔）
（）量词
全称量词（ x （ x ）()
）“所有”
存在量词（ x （ x ）()
） “有”
()合适公式的性质
（）逻辑推理（归结原理）
同样方法，对于规则2，可得
z 0.20.40.2 z1 z0 z1
对这两个模糊输出子集进行“并运算”，有
0.2 0.4 0.2 0.2 0.2 z
z1 z0 z1 z2 z3
求输出u，采用重心法
1 0 .2 0 0 .4 1 0 .2 2 0 .2 3 0 .2