¿Qué eres? Bueno, ya sabes, todos somos un sistema nervioso. Esto es como una red súper compleja en el cuerpo humano, utilizada para procesar diversas información de datos. Si el monitoreo anormal es un poco general, en realidad se refiere a detectar y descubrir algo diferente de la situación normal, el estado de comportamiento del modo de datos especial y otras cosas. Debe ser un conjunto de procesos y tecnología. En términos generales, es utilizar un sistema técnico como la red neuronal para desenterrar los datos anormales y los cambios de comportamiento para detectar el programa operativo.
Te contaré sobre el contenido clave de Lulu en varios módulos:
Hablemos de la primera Fundación de la Red Neural. Debemos tener una comprensión simple de los principios de las redes neuronales en nuestras mentes. La red neuronal es similar a las neuronas en nuestro cuerpo humano, y hay líneas en el medio de las neuronas del otro. Las neuronas correspondientes se conectarán a las neuronas de diferentes líneas detrás de ellas, lo que puede procesar gradualmente los datos y generar una serie de reacciones como la percepción y el análisis … a través de una estructura tan similar, simula nuestros métodos de pensamiento humano y resolución de problemas. Use redes neuronales para hacer estas cosas y sienta las bases clave para resolver la detección de datos anormales.
El segundo punto clave se llama ángulo de modelado de datos. Aquí tenemos que tener en cuenta diferentes fuentes. Por ejemplo, sensores, sistemas de equipos electrónicos e incluso algunos datos en la circulación comercial … se deben recopilar todo tipo de datos. Los datos recopilados pueden procesarse y ajustarse. Tenemos que adaptar el sistema y luego dividir los conjuntos de datos razonablemente … en resumen, en base a los datos capturados de varias fuentes, el procesamiento adicional, la integración y la subdivisión pueden crear modelos de datos razonables, apropiados y precisos. Ya sea que un modelo se construya de manera razonable y precisa, la precisión de la captura afectará la situación de detección real en el futuro.
El siguiente paso es establecer el ángulo relevante de la marca anormal … Cómo encontrar los que se detectarán también es un conocimiento de los estudiantes. Si dice que si juzgamos una situación extremadamente simple e icónica, sería mejor si tenemos miedo de los tipos complejos. A veces, la situación en diferentes campos es diferente, y no es tan fácil distinguir entre comportamientos de acción normales o fluctuaciones y cambios anormales … por ejemplo, si realiza este tipo de detección de ángulos de monitoreo de producción y fabricación. Las fluctuaciones en los parámetros operativos de los equipos ordinarios y las anomalías repentinas y grandes y grandes desviaciones deben definirse … por lo que cómo establecer la situación de marcado precisa requiere un análisis cuidadoso y consideración para dibujar un intervalo estándar claro basado en varios factores. No puede estimar a ciegas o tener características cualitativas unilaterales.
Hablemos sobre las cosas clave en el nivel de entrenamiento modelo más tarde … Después de que todo el trabajo básico en el artículo anterior esté realizado, ¿debe entrenar para verificar si los resultados son adecuados para su uso? Este proceso requiere una cierta cantidad de datos y datos representativos suficientes; Al mismo tiempo, seleccione un modelo con capacidades de optimización razonables y buenos resultados. El algoritmo de estructura de red profunda puede ajustar los parámetros de entrenamiento correspondientes y varias especificaciones. Según la base de estos, el sistema puede capacitar repetidamente las muestras de datos para una gran cantidad de métodos de entrenamiento repetidos, como el ajuste de retroalimentación de bucle para actualizar y mejorar el modelo de la optimización del rendimiento hasta los parámetros de ajuste de aprendizaje … todo el objetivo de entrenamiento es hacer que el modelo sea el mejor, y cumplir con la función de tendencia de análisis de datos que coinciden
¡A continuación le agregaré algunos detalles a través de algunas preguntas y respuestas!
Pregunta: ¿Por qué necesitamos usar redes neuronales?
Respuesta: Debido a que la red neuronal tiene una capacidad muy fuerte para procesar la complejidad de los datos, puede capturar automáticamente los elementos de las relaciones complejas subyacentes en los datos … en comparación con las estadísticas tradicionales y otros métodos convencionales, puede ser relativamente más fuerte y más estable en términos de precisión y las características de generalización … especialmente para aquellos datos como el análisis no lineales y altos y complejos … es simplemente fácil de usar, pero si las formulaciones de generalización son fáciles de aplicar, no son fáciles de aplicar, no son fáciles de aplicar, pero es fácil de aplicar, no es fácil de aplicar, no es fácil de aplicar, pero es fácil de aplicar, pero es fácil de aplicar, no es fácil de aplicar, pero es fácil de aplicar, no es fácil aplicar los análisis tradicionales, no es fácil de aplicar, pero si las formulaciones de la condena tradicionales, no son fáciles de aplicar, pero si las formulaciones de la convencional, pero es fácil de aplicar, pero si las formulaciones de los datos son fáciles de aplicar, pero no son fáciles de aplicar. Las redes neuronales pueden encontrar modelos de lógica y detección de análisis de optimización adaptativa a través de la capacitación … por lo que cada vez más personas lo eligen ahora.
P: Cómo optimizar los parámetros en las redes neuronales
Respuesta: Para diseñar redes neuronales para ajustar estos parámetros en este sistema, se requieren diferentes algoritmos de optimización específicos … desde el punto de vista de la experiencia, comencemos con experimentos simples para establecer parámetros. Deje que la datos del proceso se utilice para juzgar el rendimiento del ajuste fino si se ajusta el proceso y cómo hacerlo en función de la situación real después de ajustar el proceso. Más tarde, también utilicé algunas estadísticas auxiliares avanzadas para ver el rango de errores, etc. gradualmente encontré configuraciones de parámetros adecuadas para garantizar la confiabilidad del resultado final …
P: ¿Qué impacto específico tendrá el ruido de los datos en el efecto de detección anormal de las redes neuronales y qué métodos se tomarán para resolverlo?
Respuesta: Tenemos que saber qué datos de ruido son los primeros … es como la inclusión de datos que no valen nada, pero confundirán la información de datos reales de interferencia que se engaño o pulsos anormales, etc. dichos datos causarán muchos errores inexactos o situaciones de coincidencia de patrones de error para las operaciones del modelo y la detección … al resolverlo, primero usamos algunos métodos estadísticos de filtración promedio de los datos de la estación, debemos usar los métodos de los datos del extremo de los datos, debemos usar los métodos de los datos del extremo. punto; Utilice la red neuronal en función del autoinjer para reparar automáticamente, eliminar la información de interferencia y reducir algunos efectos de error de error.
De todos modos, podemos usar estos métodos para resolver el problema desde la comprensión conceptual hasta el análisis de los puntos clave. Finalmente, creo que esta tecnología ahora se está estudiando en muchos lugares y necesita mejorarse gradualmente, pero las perspectivas son más brillantes en el futuro. El potencial de demanda es grande. Espero que el desarrollo sea mejor. Necesito entender y prestar más atención a su aplicación específica.
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