17、机器学习与深度学习在智慧城市中的应用与挑战

机器学习与深度学习在智慧城市中的应用与挑战

1. 神经模糊模型

神经模糊模型是机器学习领域的一个重要分支。Ichihashi 等人提出的神经模糊模型，利用线性规划来最大化熵，实现了一种诱导模糊树结构的系统方法。Altilio 等人则在近期的工作中，将贝叶斯技术与模糊技术相结合，创建了稀疏模型。Zamirpour 和 Mosleh 提出了模糊情感神经网络，这是一种受人类大脑启发的模糊神经网络学习方法。Qaddoum 开发了一种强化后代算法，结合了模糊 C - 均值、主成分分析和进化算法的分类问题。Tagliaferri 等人的模糊神经网络利用模糊关系原理和有效的代数结构进行主要活动。

此外，在智能混合模型中采用强化学习，通过结合两个模型并使用奖励/惩罚信号来产生模糊控制系统。与强大的神经网络训练模型相比，混合模型的优势在于能够产生可视为问题语言变量的模糊概念。不过，由于该主题的重要性和复杂性，研究可能无法深入探讨这些方面。

2. 智慧城市相关技术

2.1 智慧城市的概念与目标

智慧城市是全球范围内提出的一个有前景的项目，旨在让市民的生活更加舒适和美好。传统城市借助现代技术和自主对象，无需大量外部帮助，就能实现治理、政策、设施和反馈等日常流程的自动化，用户可以通过智能设备在全球任何地方访问这些服务。

2.2 智慧城市支持技术

为了实现智慧城市，需要多种现代技术的支持。以下是一些关键技术：
- 云计算/边缘计算与软件定义网络（SDN） ：为了在智慧城市的技术组织内提供无缝连接，使用具有不断变化的网络配置管理的云/边缘计算模型和软件定义网络（SDN）