人工智能在制造系统监控中的应用——人工神经网络解析

"本文主要介绍了人工神经网络在制造系统监控中的应用，并详细解析了神经网络在处理样本数据时的操作步骤。" 在制造系统监控中，人工智能技术，特别是人工神经网络，发挥着重要作用。人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是一种模仿生物神经系统的计算模型，它能够通过学习和调整权重来解决复杂的问题。神经网络的核心在于其结构和运算过程，对于每一个样本 (X, Y)，其操作过程可以分为以下几个步骤： 1. **前向传播**： - **计算隐藏层输出**：给定输入向量 X 和对应的权重矩阵 V，首先计算隐藏层的输出 O1，这个过程通常涉及一个非线性激活函数 F1，如 Sigmoid 或 ReLU，即 O1 = F1(XV)。激活函数将线性组合转换为非线性特征，使得网络有能力处理更复杂的模式。 2. **计算输出层输出**： - 在隐藏层输出的基础上，通过权重矩阵 W 计算输出层的激活值 O2，即 O2 = F2(O1W)。F2 通常是另一个激活函数，可能与 F1 相同或不同，例如 Softmax 函数在多分类问题中常用于最后一层，以得到概率分布。 3. **计算输出层的权修改量**： - 这是反向传播的一部分，用于更新权重以减少预测误差。对于每个输出节点 i（1 到 m），我们计算权修改量 ∆o[i]，公式为：∆o[i] = O2[i]*(1 - O2[i])*(Y[i] - O2[i])。这个公式利用了梯度下降法，其中 O2[i]*(1 - O2[i]) 是 O2[i] 关于自身导数的二阶导数，乘以(Y[i] - O2[i]) 来衡量实际输出与期望输出之间的差异。 4. **计算输出误差**： - 输出误差 E 用于衡量整个网络的预测性能。通过遍历所有输出节点，累加每个节点的误差平方，公式为：E = E + (Y[i] - O2[i])^2。这实际上是均方误差（Mean Squared Error, MSE）损失函数的一部分，它度量了预测输出与实际目标值之间的平均差异。 人工神经网络的学习过程就是不断迭代这些步骤，调整权重以最小化输出误差。这一过程可能包括随机初始化权重、前向传播计算输出、反向传播计算梯度并更新权重，直到达到预设的训练轮数或满足某种收敛条件。在制造系统监控中，神经网络可以用于预测设备故障、优化生产流程、实时质量控制等多种任务，展现出强大的学习和泛化能力。