神经网络在质量控制中的应用

随着物联网技术的不断发展，智能物联网已经成为了当今社会中不可或缺的一部分。

而图神经网络作为一种新兴的人工智能技术，也开始在智能物联网中得到了广泛的应用。

本文将从图神经网络的基本原理、智能物联网的应用场景和图神经网络在智能物联网中的应用实践等方面展开讨论。

图神经网络是一种专门用来处理图数据的神经网络模型，其核心思想是将图结构中的节点和边作为输入，从而实现对图数据的分析和学习。

与传统的神经网络相比，图神经网络更适用于处理复杂的非结构化数据，如社交网络、生物信息学领域的分子结构等。

图神经网络的出现为智能物联网的发展提供了新的可能性。

智能物联网是指通过各种传感器和设备，将物理世界中的各种对象连接起来，并通过互联网进行数据交换和信息传输的一种网络系统。

智能物联网的应用场景非常广泛，涵盖了智能家居、智慧城市、工业自动化等多个领域。

在这些场景中，图神经网络能够发挥重要作用。

在智能家居领域，图神经网络可以通过对家庭设备的连接和交互数据进行分析，实现智能家居设备的智能控制和优化管理。

例如，通过对家庭中各种设备的数据进行分析，可以实现对家庭能源的有效利用和节约，从而实现能源的可持续利用。

同时，图神经网络还可以对家庭成员的行为和偏好进行分析，实现对家庭环境的个性化定制，提高生活质量。

在智慧城市领域，图神经网络可以通过对城市中各种设备和设施的连接和交互数据进行分析，实现对城市资源的合理配置和利用。

例如，通过对城市交通系统的数据进行分析，可以实现对交通流量的预测和调度，减少交通拥堵和优化交通路线。

同时，图神经网络还可以通过对城市环境数据的分析，实现对环境污染的监控和预警，保障城市居民的健康和安全。

在工业自动化领域，图神经网络可以通过对工业生产过程中的各种设备和设施的连接和交互数据进行分析，实现对工业生产过程的优化和管理。

例如，通过对工业生产设备的数据进行分析，可以实现对生产过程的实时监控和预测，提高生产效率和降低生产成本。

制算 法等 。这些方 法大 多适应 性差 ， 度低 ， ］ 精 需要 大量数据 而无法 用于质量 特性 的预测 ， 因此 ， 寻求更
为有 效 、 用 的 预 测 方 法 就 成 为 必 然 。 以 非 线 性 、 适 并
络不仅 有输 入层节 点 和输 出层节 点 ， 而且 还 可 以有
一
层 或多层 隐含层节 点 。图 １ 出一个 具有单 隐含 给
输 层 入 隐含 层 输 出层
层的 Ｂ Ｐ神经 网络 模型 。
输 入
，１
行分 布式处 理 为特 征 的人 工 神经 网络 （ ＡＮＮ） 技术 使基 于 ＡＮ 信 息的加 工精度 预测 具有 与 传统 的数 Ｎ 学 建模方式 无法 比拟 的优 点 ， 如非线性 映射 能力 、 联
控 制方法 主要依靠 人力并 力求简 单 、 于计算 ， 易 且属
于事 后控 制 ， 即当异常情 况 已发 生时 ， 制措 施才开 控 始 实施 。这种控 制很难满 足低 废品率 甚至零 废品 的 要求 ， 也不 能适应 目前 的主 流生 产 方式 即小 批 量生
基 于误 差反 向传播 （ ａｋ Ｐ ｏ ａ ａｉｎ 算 法 的 Ｂ ｃ ｒ ｐ ｇ ｔ ） ｏ
部表 示 。这 是将待 识别 样本 的特征数 据输入训 练好
而 ＡＮＮ本 身 结 构 体 系 就 具 有 并 行 的 特 点 ； 用 利 ＡＮＮ 的联想 能 力 、 错 能 力 和并 行 计算 能力 实 现 容 在有 噪音 污染环 境下 的加工精 度预 测补偿 是实现 自
动 加工零废 品控 制 的有 效 手 段 。所 以 ， 本文 利 用 较
多 层 前 馈 网 络 （ ｌｐｅｌ ｅ ｅｄｆｒ ａｄ ｎ ｔ Ｍｕｔ ｌ— ｙ ｒ ｆｅ — ｗ ｒ ｅ— ｉ ａ ｏ ｗｏｋ Ｂ ｒ ， Ｐ神经 网络 ） 神 经 网 络 的一 个 典 型 模 型 ， 是 它是一 种多 层感知器 结构 ， 由若 干层神经 元组成 ， 网

Ｔ ｅＡｐ ｌ ａ ｉｎ ｏ ｃ ｕ ｌ ｇ Ｃｏ ｔ ｏ ｓ ｄ ｏ ｕ ａ ｔ ｒ ｈ ｐ ｉ ｔ ｆＤｅ ｏ ｐ ｉ ｎ ｒ ｌ ｃ ｏ ｎ Ｂａ ｅ ｎ Ｎｅ ｒ ｌ Ｎｅｗｏ ｋ
Ｄｕ ｉ ｇ Ｐｒ ｄ ｃｉ ｎ ｏ ａ ｅＢｅｔ ｄ Ｓ ｅ ｌ ｒｎ ｏ ｕ ｔｏ ｆＰｌｔ ｌ ｔｅ ｅ
网络 的板形 板厚 解耦 控 制结 构框 图如 图 １ 示： 所
制时 ， 厚度与板形之间存在着严重的耦合现象 ， 使传 统 的解耦 控制方 法无法 控制质 量要求 。因此 ， 本文 提 出了一种基于神经网络 的解耦控制方法， 并设计 了具
有 自适应 、 自学 习解耦 能力 的智 能解耦 控制 器 。实 际 运用表 明 ， 该方 法能够 实 现板 形板 厚 的解耦 ， 满 足 能
控 制 要 求 并 具 有 良好 的 鲁棒 性 。
关 键 词 ： 形 ；板厚 ； 经 网络 ；解耦 控 制 板 神 中图 分 类 号 ： Ｇ ３ Ｔ ３３ 文献 标 识 码 ： Ａ 文 章 编 号 ：６ ３ ３４ （０ ６ ０ － ０ ６ ０ １７ － １２ ２ ０ ）４ ０ ３ － ３
析 整个 轧制 工艺 ，轧 机 系统 可 以近似 为单一 的 无耦
合控制系统 。就是用控制来料轧制成符合质量要求
的产 品 。 而对于 具体 的板 形 和板厚 来 讲 ， 厚 和板形 板
是耦合性很强的系统。 为此 ， 我们设计 了神经网络解 耦 控制 器 Ｎ 。 Ｎ 。 板形 板厚 系 统进 行解 耦 ， Ｎ 和 Ｎ：对 使 解耦后的控制对象成为一个无耦合的对象 ，然后使 用 常规 的单 回路控 制 器 Ｃ 、 行 控 制 ，基于 神 经 Ｃ 进
板带质量控制要求， 并具有 良好的鲁棒性。

人工神经网络在水环境质量评价和预测中的应用
杨国栋;王肖娟;尹向辉
【期刊名称】《干旱区资源与环境》
【年(卷),期】2004(18)6
【摘要】在人工神经网络在水质评价和预测方面的应用研究现状、发展趋势进行
讨论的基础上 ,用人工神经网络和综合污染指数法 ( N.M.L.)对同一实例进行比较研究,结果看出人工神经网络的优越性,在用于水质评价和预测时适应性强,结果客观、合理 ,具有深入开发的研究价值和良好的应用前景 ,并可实现对水质变化进行预测
和预警的目的。

【总页数】5页(P10-14)
【关键词】水环境质量评价;水质评价;综合污染指数法;水质变化;预警;目的;预测;用人;发展趋势;现状
【作者】杨国栋;王肖娟;尹向辉
【作者单位】山西大学环境与资源学院;运城市环保局
【正文语种】中文
【中图分类】X824
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