27、人工智能在化工过程中的神经网络应用

人工智能在化工过程中的神经网络应用

在当今科技飞速发展的时代，神经网络在各个领域都展现出了巨大的潜力，尤其是在化工过程中。本文将详细介绍几种常见的神经网络模型及其在化工过程中的应用。

1. 神经网络模型介绍

1.1 局部递归全局前馈网络

局部递归全局前馈网络的实现采用动态神经元替代标准静态神经元，其结构与静态前馈网络相似。与全局循环神经网络（RNN）相比，该模型的训练过程简单且稳定。它融合了前馈网络和全局递归网络的优势，既具有前馈网络的架构特点，又具备递归网络的动态特性，被认为是最先进的网络之一。不过，针对该网络的稳定性评估、新型学习程序的实施以及鲁棒性评估等方面，还需要进一步深入研究。

1.2 循环神经网络及其改进

传统的RNN由于采用时间反向传播（BPTT）进行训练，存在梯度消失或爆炸的问题，导致其无法存储长期记忆。为了解决这一问题，研究人员开发了RNN的改进版本，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。
- LSTM ：提出了细胞状态的概念，能够自适应地捕捉不同时间尺度的长期依赖关系。它通过三个门（遗忘门层、输入门层和输出门层）来设置细胞状态。
- GRU ：是LSTM的简化版本，于2014年提出。它同样用于克服梯度消失问题，通过减少参数数量，提高了收敛速度。

1.3 堆叠神经网络

堆叠神经网络、集成神经网络或聚合神经网络是通过集成一系列神经网络来提高建模性能的灵活性和鲁棒性。在这个模型中，有三个额外的参数需要考虑：并行模型的组合方法、从初始数据集中随机移除的数据数量以及层数