数控五金加工人工智能创新在即

      数控五金加工人工智能创新在即。

      有很多着迷于深度学习压缩分类和自动驾驶汽车的数据科学团队，它们渴望运用当下流行的算法机械加工机床本身必须具备定的几何精度运动精度传动精度和动态精度。有时候，自学习神经网络可能是最佳的选择;而有时候，你得采取经典的技术专家系统。专家系统是种基于规则的引擎，它基于专家们的集体智慧。 它是数控金加工人工智能(AI)领域历史最悠久的创新之，实际应用可以追溯到上世纪70年代。数据科学界经常开玩笑说，专家系统好比是过时的恐龙，它们很有意思，但是就现代应用而言不切实际。我完全不同意，数控金加工人工智能领域没有哪项进步完全取代得了专家系统的功能和效用。此外，由于专家系统已存在相当段长的，你可以运用久经考验的最佳实践。 下面是使用专家系统让你开始入手的个最佳实践。构建套专家系统最困难的部分就是，与实际的专家们见面讨论。与任何最终用户见面讨论已够困难了，而你项目需要的那些专家是非常特殊的最终用户，每个人都想要与之讨论。在征集需求之前，要征得管理层的同意，批准你与专家们见面讨论。 比如说，我在接触家跨国交易处理公司时，整个公司只有个人知道交易网络的内部结构。如果你没有让管理层承诺专家到时抽出，那么你休想与他水泥房模具加工们谈论15分钟以上。专家系统旨在进行自己的分析。艰苦的工作在分析中并不多，难就难在框架的搭建和微调上。 在这方面，它类似神经网络。你的任务就是告诉系统怎么样思考，然后让系统为自己处理思考任务。将冗余性(verbosity)设计到你的专家系统框架中。专家系统由两个基本部分组成知识库和推理引擎。 知识库负责存储关于设计领域的事实，而推理引擎负责将归纳(正向链)推理和演绎(反向链)推理运用到知识库中的事实。这两个系统都必须精心设计，让你可以了解专家系统在想什么。你需要非常详细地了解专家系统知道的情况，以及它怎么样得出结论。先进系统更侧重于采取自然语言界面――这是我支持的个最佳实践。 开发速度要快金加工经济指标用来制造机器零件的设备通称为金属切削机床,简称机床。与分析样，如果你在开发方面花了大量的，那么做法不当。你唯要开发的东西就是框架(知识库和推理引擎)。 暂时尽量避免编写程序代码。然而，要从长计议。在程序代码可以取代框架推理的地方构建接口。虽然将程序代码换成基于框架的推理有悖于大众的看法，但是旦规则得到了全面审查，它就是你专家系统的种实际延伸。 程序代码让你有机会大大加快执行，这对许多应用程序(比如嵌入式系统)来说更切实际。不要低估了不影响正常工作训练专家系统所需要投入的精力和专家数量。我使用“训练”这个词很宽泛――专家系统严格上来说并不是种学习系统。 但是，决定专家系统成败的却是领域知识以及它怎么样进行推理。专家必须是这个过程的部分，因为旦馈送了需求征集阶段收集的信息，专家就需要微调引擎。这时候，情况变得有意思起来。让个专家解释过程原本够难的，更不用说让组专家就合适的过程达成共识了。 到头来这是值得的，但是勤奋和耐心在这个阶段会给你带来好处。请专家委员会做以后的审查。旦你的专家系统部署到位，很难长留住你的专家;他们需要定期审查实际的结论，确保你的系统仍尽到作为专家的责任。事先获得他们的这种承诺。 就像你在需求征集阶段那样征得管理层的同意―机械零件发外加工―可以这么说，专家系统稳定下来后，至少每年每季度你需要次得到他们的关注。在你开始动手之前，确保每个人对这个想法意见致。尽管种种新奇的系统和算法涌入数据科学界，但使用种有几年历史，并久经考验的解决方案专家系统根本不会错。别因为设计的简洁性而误以为它过时或无效，事实恰恰相反。 只要你能找到合适的专家，就可以立即搭建起套专家系统;与此同时，其他数据科学家仍在为压缩分类绞尽脑汁。掌握了这里给出的几个要点，以及你自己汲取的经验教训，你可能自己都没意识到，就成了专家系统的专业人士。

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五金零配件加工

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