19、人工神经网络及其应用：解析制氢效率

人工神经网络及其应用：解析制氢效率

1. 引言

数据模型是特定的模型或安排，用于组织数据并根据它们之间的关系以及与现实世界的关系对其进行标准化。其主要目的是在概念、物理和逻辑层面设计数据架构，有助于清除冗余数据，创建基础数据，从而从长远来看减少劳动力和时间支出。

预测模型通常使用统计技术，利用数据和统计信息，通过数据模型预测数据结果。它通过分析数据模式来预测未来事件或结果，也被称为预测分析或机器学习，是一种数据挖掘技术，利用历史数据预测和生成未来结果。预测模型有多种类型：
- 单变量法（OVAT）：也称为单因素分析，实验设计基于一次测试一个不同因素，而不是同时使用多个因素。
- 响应面方法（RSM）：使用数学和统计方法分析过程，其中过程的响应或输出受各种变量影响，以优化响应。
- 模糊逻辑理论：旨在基于“事实”优化数据，而不是简单的真或假，主要用于决策、路线规划和控制系统。
- 人工神经网络（ANN）：该模型基于受人类大脑神经系统神经网络及其信息存储特性启发的网络，由分层组织的相互连接的节点网络构成，为人工智能奠定基础。

2. 人工神经网络

从生物学角度看，人类大脑可以执行各种任务，如模式识别、感知和运动控制、估计和优化。ANN受神经系统工作过程的启发，神经系统由简单但大量的神经细胞同时工作并具有学习能力。ANN通过识别不同的数据模式和关系来收集信息，并通过经验（输入各种数据）进行训练。

ANN由众多称为人工神经元或处理元素（PE）的单个功能单元组成，处理元素是表示神经网络结构的加权链接，按层排列。

在详细研究ANN之前，了解人类大脑的功能概述至关重要，因为ANN是模仿人类大脑