17、机器人与自动化中的计算智能及农业智能灌溉监测系统

机器人与自动化中的计算智能及农业智能灌溉监测系统

在当今科技飞速发展的时代，计算智能在多个领域展现出了巨大的应用潜力，尤其是在机器人与自动化以及农业领域。本文将深入探讨深度学习机器在网络攻击预测中的应用，以及物联网技术在农业智能灌溉和监测系统中的实践。

深度学习机器在网络攻击预测中的应用

深度学习机器（DLM）作为一种预测模型，因其独特的功能而被广泛应用。它是一种神经馈送网络，与典型的前馈神经网络不同。在传统前馈神经网络中，学习网络需要确定每个链接的权重和偏差；而在深度学习机器中，隐藏神经元和输入神经元之间的关系是随机选择的，并且在网络训练后保持不变，无需进一步调整。

训练深度学习机器的过程主要是培养发现输出和隐藏神经元之间关联的能力，这本质上是一个线性最小二乘问题，可以通过对隐藏单元输出矩阵的深入分析来系统地解决。由于网络目标更明确，深度学习机器模型具有极高的效率，并且在降维效率方面优于传统的数据挖掘算法，能够执行所有的回归和分类任务。

在基于网络机器学习（Cyber ML）的网络攻击预测框架中，实验结果通过攻击确定率、攻击确定准确率和延迟率等效率指标来评估。
- 攻击确定率 ：在基于机器学习的医疗方案中，攻击者试图修改多层深度学习分类器的数据分布，以影响预测结果。某些攻击针对医疗图像，旨在逆转预测的疾病。一般的对抗性问题可以成功应用于患者数据，以高置信度改变预测标签。研究详细介绍了通过对深度预测模型进行不利攻击来发现临床周期中脆弱区域的方法。机器学习分类实现了疾病预测和实际临床跟踪。同时，还引入了新的攻击方式，如放置攻击和规避攻击，用于执行深度学习模型的对抗性攻击。
- 攻击确定准