神经网络在线和离线的区别,神经网络网站

在神经网络算法当中提到的在线训练和离线训练分别是什么意思

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

神经网络如何用单片机实现？

文案狗。

用单片机开发神经网络应用主要考虑三个方向：1）网络本身，神网本质上是一组矩阵，矩阵在单片机中的表现可以通过数组来实现；2）输入输出，神网的应用就是把输入阵列与网络本身的矩阵点乘叉乘后算术求和，产生输出矩阵，把输入输出的算法做到单片机里也不是难事；3）训练，神网的权值矩阵都是训练出来的，采用诸如前向或反向的算法，可以做离线也可以做在线，如果做离线就没有必要把算法实现在单片机内，PC上就可以做，然后导入矩阵即可；如果做在线则是相对较难的技术，需要在单片机上实现，对于单片机本身的资源要求也较高。

简单说，1）是基础，也最容易；1）+2）就已经是神经网络的应用了，也容易实现；1）+2）+Matlab神经网络离线训练是易于实现，且富有弹性的应用方式；1）+2）+在线训练基本上就是具备自己学习能力的机器人，这是学术界一直探索的方向。

希望能给你一些启发，研究神网对我来说已经是五六年前的过去了，还是很怀念那时候的激情，个人认为这将是二十一世纪后期最有影响力的技术之一。

第一现场语音唤醒是什么

第一现场语音唤醒的意思就是你的手机或者其他设备带有语音的功能，你可以使用特定的语音，将手机或者是其他设备启动，比如小安，小明，具体可以在设置中更改，他就会出现回应。

唤醒后可以进行拨打电话，或者叫他打开某个应用程序，例如让他放一首音乐说出歌曲名字等。语音唤醒性能唤醒率：将连续语流中存在的唤醒词检测出来，这个和语音识别的识别率有一定的相似性。

误唤醒率：连续语音中不存在唤醒词，但是将一些其他语音误判为唤醒关键词。常用的实现方式：dnn+hmm(深度神经网络＋隐马尔科夫模型），lstm+ctc(长短时记忆网络＋全连接时序分类模型）。

目前业界软件唤醒方案，也即提供SDK,实现唤醒功能一般分为在线和离线版本。国内主要以科大讯飞与百度为代表。唤醒率总体超过95%(这个只能参考，具体看测试场景）。

网上也有多种开源的小型语音识别引擎，可以实现单独的语音唤醒功能，性能参差不齐。

“OTO”是什么意思？

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OTO商业模式是一种新诞生的电子商务模式，这种模式一定程度上缩短了消费者决策时间，是由TrialPay创始人兼CEOAlexRampell提出的，"OTO"是"OnlineToOffline"的简写。

即"线上到线下"，OTO商业模式的核心很简单，就是把线上的消费者带到现实的商店中去，在线支付购买线下的商品和服务，再到线下去享受服务。

目前，"社区"的概念正在兴起，社区OTO类服务也在这几个月里逐渐增多，成都的社区OTO服务平台"友邻有家"就是其中之一，以"建大西南最优化社区服务型电商连锁网络"为目标。

通过线下实体和线上平台相结合，构建切实可行的智慧城市末端神经网络，用纯互联网思维改造各种围绕社区居民的公益服务和商业服务，实现政府、企业、居民三赢，小区居民可以通过线上平台订购产品和服务，然后到门店提取，有手艺的小区居民也可以加入平台，实现自己的创业想法。

2013年O2O进入高速发展阶段，开始了本地化及移动设备的整合和完善，于是O2O商业模式横空出世，成为O2O模式的本地化分支。

扩展资料OTO产品及服务1、OTO产品：OTO通过一系列严谨、科学、公平公正公开的征集、甄选，通过赛事的方式，将代表“最新颖、最独特、最具挑战性的思想”通过“线下现场赛事+线上视频传播+网络票选”等多渠道进行传播与分享，达到“影响一部分，改变一部分”的思想教育目的。

2、OTO服务：OTO服务于一切“勤于思考、乐于分享”的人，将为其提供“组稿”、“思辨”、“演讲指导”、“视频录制与上传”等服务，使得其思想及观点得以传播，并通过提供“OTO梦想基金”的方式扶持其中的顶尖优秀者通过创业或其他方式实现其人生价值，通过优秀IP的打造，达到“影响一部分，改变一部分”的目的。

3、OTO精英：OTO将在打造“全民思辨赛”的同时，通过与政府机构、协会社团等组织的合作，逐步开展“行业思辨赛”，将OTO打造成企业家思辨演讲能力提升的平台、交流砥砺思想的平台、头脑风暴的平台，从而提升城市的企业家综合能力，通过“思辨赛+企业家进修班+沙龙”的产品组合打造出城市企业家IP。

参考资料来源：百度百科-O2O。

现代控制理论的发展

1.智能控制(IntelligentControl)智能控制是人工智能和自动控制的结合物，是一类无需人的干预就能够独立地驱动智能机器，实现其目标的自动控制。

智能控制的注意力并不放在对数学公式的表达、计算和处理上，而放在对任务和模型的描述，符号和环境的识别以及知识库和推理机的设计开发上。

智能控制用于生产过程，让计算机系统模仿专家或熟练操作人员的经验，建立起以知识为基础的广义模型，采用符号信息处理、启发式程序设计、知识表示和自学习、推理与决策等智能化技术，对外界环境和系统过程进行理解、判断、预测和规划，使被控对象按一定要求达到预定的目的。

智能控制的理论基础是人工智能,控制论,运筹学和系统学等学科的交叉，它的主要特点是：⑴同时具有以知识表示的非数学广义模型和以数学模型表示的混合控制过程；⑵智能控制的核心在高层控制，即组织级，它的主要任务在于对实际环境或过程进行组织；⑶系统获取的信息不仅是数学信息，更重要的是文字符号、图像、图形、声音等各种信息。

智能控制正处于发展过程中，还存在许多有待研究的问题：⑴探讨新的智能控制理论；⑵采用语音控制；⑶提高系统的学习能力和自主能力；⑷利用现有的非线性技术分析闭环系统的特性；⑸智能控制的实现问题。

2.非线性控制(NonlinearControl)非线性控制是复杂控制理论中一个重要的基本问题，也是一个难点课题，它的发展几乎与线性系统平行。

非线性系统的发展，数学工具是一个相当困难的问题，泰勒级数展开对有些情况是不能适用的。古典理论中的“相平面”法只适用于二阶系统，适用于含有一个非线性元件的高阶系统的“描述函数”法也是一种近似方法。

由于非线性系统的研究缺乏系统的、一般性的理论及方法，于是综合方法得到较大的发展，主要有：⑴李雅普诺夫方法：它是迄今为止最完善、最一般的非线性方法，但是由于它的一般性，在用来分析稳定性或用来镇定综合时都欠缺构造性。

⑵变结构控制：由于其滑动模态具有对干扰与摄动的不变性，到80年代受到重视，是一种实用的非线性控制的综合方法。

⑶微分几何法：在过去的的20年中，微分几何法一直是非线性控制系统研究的主流，它对非线性系统的结构分析、分解以及与结构有关的控制设计带来极大方便.用微分几何法研究非线性系统是现代数学发展的必然产物，正如意大利教授Isidori指出：“用微分几何法研究非线性系统所取得的成绩，就象50年代用拉氏变换及复变函数理论对单输入单输出系统的研究，或用线性代数对多变量系统的研究。

”但这种方法也有它的缺点，体现在它的复杂性、无层次性、准线性控制以及空间测度被破坏等。因此近又有学者提出引入新的、更深刻的数学工具去开拓新的方向，例如：微分动力学、微分拓扑与代数拓扑、代数几何等。

3.自适应控制(AdaptiveControl)自适应控制系统通过不断地测量系统的输入、状态、输出或性能参数，逐渐了解和掌握对象，然后根据所得的信息按一定的设计方法，作出决策去更新控制器的结构和参数以适应环境的变化，达到所要求的控制性能指标。

自适应控制系统应具有三个基本功能：⑴辨识对象的结构和参数，以便精确地建立被控对象的数学模型;⑵给出一种控制律以使被控系统达到期望的性能指标；⑶自动修正控制器的参数。

因此自适应控制系统主要用于过程模型未知或过程模型结构已知但参数未知且随机的系统。自适应控制系统的类型主要有自校正控制系统，模型参考自适应控制系统，自寻最优控制系统，学习控制系统等。

非线性系统的自适应控制，基于神经网络的自适应控制又得到重视，提出一些新的方法。

4.鲁棒控制(RobustControl)过程控制中面临的一个重要问题就是模型不确定性，鲁棒控制主要解决模型的不确定性问题，但在处理方法上与自适应控制有所不同。

自适应控制的基本思想是进行模型参数的辩识，进而设计控制器。控制器参数的调整依赖于模型参数的更新，不能预先把可能出现的不确定性考虑进去。

而鲁棒控制在设计控制器时尽量利用不确定性信息来设计一个控制器，使得不确定参数出现时仍能满足性能指标要求。

鲁棒控制认为系统的不确定性可用模型集来描述，系统的模型并不唯一，可以是模型集里的任一元素，但在所设计的控制器下，都能使模型集里的元素满足要求。

鲁棒控制的一个主要问题就是鲁棒稳定性，常用的有三种方法：⑴当被研究的系统用状态矩阵或特征多项式描述时一般采用代数方法，其中心问题是讨论多项式或矩阵组的稳定性问题；⑵李雅普诺夫方法，对不确定性以状态空间模式出现时是一种有利工具；⑶频域法从传递函数出发研究问题，有代表性的是Hoo控制，它用作鲁棒性分析的有效性体现在外部扰动不再假设为固定的，而只要求能量有界即可。

这种方法已被用于工程设计中，如Hoo最优灵敏度控制器设计。

5.模糊控制(FuzzyControl)模糊控制借助模糊数学模拟人的思维方法，将工艺操作人员的经验加以总结，运用语言变量和模糊逻辑理论进行推理和决策，对复杂对象进行控制。

模糊控制既不是指被控过程是模糊的，也不意味控制器是不确定的，它是表示知识和概念上的模糊性，它完成的工作是完全确定的。

1974年英国工程师E.H.Mamdam首次把Fuzzy集合理论用于锅炉和蒸气机的控制以来，开辟了Fuzzy控制的新领域，特别是对于大时滞、非线性等难以建立精确数学模型的复杂系统，通过计算机实现模糊控制往往能取得很好的结果。

模糊控制的类型有：⑴基本模糊控制器，一旦模糊控制表确定之后，控制规则就固定不变了；⑵自适应模糊控制器，在运行中自动修改、完善和调整规则，使被控过程的控制效果不断提高,达到预期的效果；⑶智能模糊控制器，它把人、人工智能和神经网络三者联系起来，实现综合信息处理，使系统既具有灵活的推理机制、启发性知识与产生式规则表示，又具有多种层次、多种类型的控制规律选择。

模糊控制的特点是不需要精确的数学模型，鲁棒性强，控制效果好，容易克服非线性因素的影响，控制方法易于掌握。有人提出神经——模糊Inter3融合控制模型，即把融合结构、融合算法及控制合为一体进行设计。

又有人提出利用同伦BP网络记忆模糊规则，以“联想方式”使用这些经验。

模糊控制有待进一步研究的问题：模糊控制系统的功能、稳定性、最优化问题的评价；非线性复杂系统的模糊建模，模糊规则的建立和模糊推理算法的研究；找出可遵循的一般设计原则。

6.神经网络控制(NeuralNetworkControl)神经网络是由所谓神经元的简单单元按并行结构经过可调的连接权构成的网络。

神经网络的种类很多，控制中常用的有多层前向BP网络，RBF网络，Hopfield网络以及自适应共振理论模型（ART）等。

神经网络控制就是利用神经网络这种工具从机理上对人脑进行简单结构模拟的新型控制和辨识方法。神经网络在控制系统中可充当对象的模型，还可充当控制器。

常见的神经网络控制结构有：⑴参数估计自适应控制系统;⑵内模控制系统；⑶预测控制系统；⑷模型参考自适应系统；⑸变结构控制系统。

神经网络控制的主要特点是：可以描述任意非线性系统；用于非线性系统的辨识和估计；对于复杂不确定性问题具有自适应能力；快速优化计算能力；具有分布式储存能力，可实现在线、离线学习。

有人提出以Hopfield网络实现一种多分辨率体视协同算法，该算法以逐级融合的方式自动完成由粗到细，直至全分辨率的匹配和建立。

又有人提出一种网络自组织控制器，采用变斜率的最速梯度下降学习算法，应用在非线性跟踪控制中。今后需进一步探讨的问题是提高网络的学习速度，提出新的网络结构，创造出更适用于控制的专用神经网络。

7.实时专家控制(RealTimeExpertControl)专家系统是一个具有大量专门知识和经验的程序系统，它应用人工智能技术，根据某个领域一个或多个人类专家提供的知识和经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以解决那些需要专家决定的复杂问题。

专家系统和传统的计算机程序最本质的区别在于：专家系统所要解决的问题一般没有算法解，并且往往要在不完全、不精确或不确定的信息基础上作出结论。

实时专家系统应用模糊逻辑控制和神经网络理论，融进专家系统自适应地管理一个客体或过程的全面行为，自动采集生产过程变量，解释控制系统的当前状况，预测过程的未来行为,诊断可能发生的问题，不断修正和执行控制计划。

实时专家系统具有启发性、透明性、灵活性等特点，已经在航天试验指挥、工业炉窑的控制、高炉炉热诊断中得到广泛应用。

需要进一步研究的问题是如何用简洁语言来描述人类长期积累的经验知识，提高联想化记忆和自学习能力。

8.定性控制(QualitativeControl)定性控制是指系统的状态变量为定性量时（其值不是某一精确值而只知其处于某一范围内），应用定性推理对系统施加控制变量使系统在某一期望范围。

定性控制方法主要有三类：⑴基于定量模型的定性控制，其特点是系统的定量模型假定已知，以定量模型为基础推导定性模型；⑵基于规则的定性控制，其特点是构成定性模型的规则凭人们经验的定性推理即可得到，或通过状态的穷举得到；⑶基于定性模型的定性控制，其特点是直接通过对定性模型的研究来导出定性控制。

定性控制与模糊控制的区别：模糊控制不需建模，其控制律凭经验或算法调整，而定性控制基于定性模型，控制规则基于对系统的定性分析；模糊控制是基于状态的精确测量值，而定性控制基于状态的定性测量值。

定性控制面临的问题：发展定性数学理论，改进定性推理方法，注重定性和定量知识的结合；研究定性建模方法，定性控制方法；加强定性控制应用领域的研究。

9.预测控制(PredictiveControl)预测控制是在工业实践过程中独立发展起来的一种新型控制方法，它不仅适用于工业过程这种“慢过程”的控制，也能适用于快速跟踪的伺服系统这种“快过程”控制。

实用的预测控制方法有动态矩阵控制（DMC），模型算法控制（MAC），广义预测控制（GPC），模型预测启发控制（MPHC）以及预测函数控制（PFC）等。

这些方法具有以下特征：⑴以计算机为实现手段，采取在线实现方式；⑵建模方便，不需深入了解过程的内部机理，对模型精度要求不高；⑶采用滚动优化策略，在线反复进行优化计算，使模型失配、外界环境的变化引起的不确定性及时得到弥补，提高控制质量。

最有人提出一种新的基于主导内模概念的预测控制方法：结构对外来激励的响应主要由其本身的模态所决定，即结构只对激励信息中与其起主导作用的几个主要自振频率相接近的频率成分有较大的响应。

利用神经网络对被控对象进行在线辨识，然后用广义预测控制规律进行控制得到较多重视。

预测控制存在的问题是预测精度不高；反馈校正方法单调；滚动优化策略少；对任意的一般系统，其稳定性和鲁棒性分析较难进行；参数调整的总体规则虽然比较明确，但对不同类型的系统的具体调整方法仍有待进一步总结。

10.分布式控制系统(DistributedControlSystem)分布式控制系统又称集散控制系统,是70年代中期发展起来的新型计算机控制系统，它融合了控制技术（Control），计算机技术（Computer），通信技术（Communication），图像显示技术（CRT）的“4C”技术，形成了以微处理器为核心的系统，实现对生产过程的监视、控制和管理。

既打破了常规控制仪表功能的局限，又较好地解决了早期计算机系统对于信息、管理过于集中带来的危险，而且还有大规模数据采集、处理的功能以及较强的数据通信能力。

分布式控制系统既有计算机控制系统控制算法灵活，精度高的优点，又有仪表控制系统安全可靠，维护方便的优点。

它的主要特点是：真正实现了分散控制；具有高度的灵活性和可扩展性；较强的数据通信能力；友好而丰富的人机联系以及极高的可靠性。

数据分析建模步骤有哪些?

1、分类和聚类分类算法是极其常用的数据挖掘方法之一，其核心思想是找出目标数据项的共同特征，并按照分类规则将数据项划分为不同的类别。

聚类算法则是把一组数据按照相似性和差异性分为若干类别，使得同一类别数据间的相似性尽可能大，不同类别数据的相似性尽可能小。分类和聚类的目的都是将数据项进行归类，但二者具有显著的区别。

分类是有监督的学习，即这些类别是已知的，通过对已知分类的数据进行训练和学习，找到这些不同类的特征，再对未分类的数据进行分类。而聚类则是无监督的学习，不需要对数据进行训练和学习。

常见的分类算法有决策树分类算法、贝叶斯分类算法等;聚类算法则包括系统聚类，K-means均值聚类等。

2、回归分析回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，其主要研究的问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。

按照模型自变量的多少，回归算法可以分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量间的关系，又可分为线性回归和非线性回归分析。

3、神经网络神经网络算法是在现代神经生物学研究的基础上发展起来的一种模拟人脑信息处理机制的网络系统，不但具备一般计算能力，还具有处理知识的思维、学习和记忆能力。

它是一种基于导师的学习算法，可以模拟复杂系统的输入和输出，同时具有非常强的非线性映射能力。

基于神经网络的挖掘过程由数据准备、规则提取、规则应用和预测评估四个阶段组成，在数据挖掘中，经常利用神经网络算法进行预测工作。

4、关联分析关联分析是在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合之间的关联、相关性或因果结构，即描述数据库中不同数据项之间所存在关系的规则。

例如，一项数据发生变化，另一项也跟随发生变化，则这两个数据项之间可能存在某种关联。

关联分析是一个很有用的数据挖掘模型，能够帮助企业输出很多有用的产品组合推荐、优惠促销组合，能够找到的潜在客户，真正的把数据挖掘落到实处。

4市场营销大数据挖掘在精准营销领域的应用可分为两大类，包括离线应用和在线应用。

其中，离线应用主要是基于客户画像进行数据挖掘，进行不同目的针对性营销活动，包括潜在客户挖掘、流失客户挽留、制定精细化营销媒介等。

而在线应用则是基于实时数据挖掘结果，进行精准化的广告推送和市场营销，具体包括DMP，DSP和程序化购买等应用。

神经网络自整定PID真的有效吗？我看图书馆的参考书上和知网论文上的方法，感觉推导过程都不对啊？

楼主的这个问题已经是六年前的问题了（今天2021年5月），不知道楼主现在还关注这个话题不？神经网络自整定PID肯定是有效的。

目前，神经网络自整定PID主要面临三个问题：一是初值选择的问题，不合理的初值很容易使闭环系统不稳定；二是神经网络自整定PID自身需要人为设定的参数较多，PID控制自身只需要三个人为设定参数，神经网络自整定PID则需要四个（三个初值和一个学习因子），这使得神经网络自整定PID比传统PID算法还要麻烦；三是缺乏完整的理论稳定性证明，神经网络自整定PID在线更新规则早已稳定，并且被广泛引用和应用，而基于神经网络自整定PID的闭环系统稳定性证明一直没有得到很好的解决，某种程度上，这限制了神经网络自整定PID的推广。

我个人也做了一些这样的研究，感兴趣的话可以参考我的一篇期刊论文。

Data-DrivenTrackingControlBasedonLMandPIDNeuralNetworkwithRelayFeedbackforDiscreteNonlinearSystems。