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网络营销推广网站,星座 网站 建设,wordpress主题Qinmei,江苏省工程建设协会网站工业网络物理系统中的大数据分析与机器学习 1. 概念意图与关系概念分析问题 当用概念意图取代参考时，会出现一些模糊性问题。首先要对概念定义进行选择，因为存在多种选项。若选择不断演变的概念选项，意图就可能有多个阶段。从纯信息角度看，对于一个概念，描述其对象最准确…工业网络物理系统中的大数据分析与机器学习1. 概念意图与关系概念分析问题当用概念意图取代参考时，会出现一些模糊性问题。首先要对概念定义进行选择，因为存在多种选项。若选择不断演变的概念选项，意图就可能有多个阶段。从纯信息角度看，对于一个概念，描述其对象最准确的方式是定点意图。然而，在这种框架下，关系概念分析（RCA）会出现循环依赖问题，即多重图的关系路径可能形成回路，解读这类回路很困难，需要运用最小定点理论。最后，通过考虑用规范生成元在无循环关系属性中表示概念，可实现规则提取。2. 机器学习基础机器学习包含多种可用于数据挖掘的工具，如朴素贝叶斯、决策树、随机森林、k近邻、支持向量机、多层感知器（MLP）和深度学习。虽然深度学习目前最流行，但它不一定是处理工业数据的最合适工具。深度学习适合处理随时间稳定且有大量数据集的问题，如目标检测、自然语言处理等。而工业系统本质上是不断演变的，如生产线重组、刀具磨损、机器更换等。因此，需要使用缩减数据集构建模型，使模型适应所建模系统的演变，并处理可能被噪声和异常值严重污染的数据。接下来重点介绍MLP，它具有易于实现的优点，能处理分类或回归等多种不同问题，同时在准确性和泛化能力方面表现良好。3. 多层感知器（MLP）3.1 MLP结构经典的MLP是只有一个隐藏层的前馈神经网络。隐藏神经元的激活函数是S形函数，如双曲正切函数。输出层神经元的激活函数在处理分类问题时为S形函数，处理回归问题时为线性函数。已有研究表明，这种类型的网络是通用逼近器，即能够以所需的精度逼近任何非线性函数。其结构由以下公式给出（对于输出k）：[z_k = g_2\left(\sum