4、烟草控制与分子水平选择检测的智能模型应用

烟草控制与分子水平选择检测的智能模型应用

在当今社会，烟草控制和分子水平的自然选择检测都是重要的研究领域。前者关乎公众健康，后者则对遗传学研究有着深远意义。下面将为大家详细介绍相关的智能模型及其应用。

烟草控制的智能模型

模糊控制模型

模糊控制模型实现了“在连续真值范围上的软语言变量，允许在传统二进制之间定义中间值”。它在人工智能程序中被广泛应用，并且已被用于估算澳大利亚烟草控制的社会监管类型。
- 模型变量 ：该模型包含零售商合规率、按协议的最大执法力度以及执法社区教育等变量。这些变量以隶属度形式呈现，表达了明确的专家系统知识。
- 规则引入 ：遵循模糊控制程序引入了“如果……那么”的执法规则。
- 准确性测试 ：通过澳大利亚墨尔本地方政府区域的数据对模型的准确性进行了测试，结果显示了不同变量在不同城市的影响。
- 模型局限性 ：该模型仅涵盖基于社会政策和程序的明确知识，未反映基于当地伦理和规范的社区隐性、间接知识，而这些知识可能显著降低青少年吸烟率。此外，它也无法为政府代表提供在预期执法工作中应在多大程度上集中利用现有社会监管措施的答案。
- 模型意义 ：尽管存在缺点，但该模型展示了对社会监管结果的估计，是支持烟草控制决策过程的首次尝试。

神经网络模型

神经模糊建模是一种基于神经网络和模糊模型的人工智能程序。
- 神经网络原理 ：神经网络是受生物