智能傳感器 分類：人工智能常用的傳感器及工作原理
日萌社
人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)（不定時更新）
1.1 人工智能概述
1 人工智能應(yīng)用場景
2 人工智能小案例
案例一：
參考鏈接：
案例二：
參考鏈接：
案例三：
查看更多：
3 人工智能發(fā)展必備三要素：
數(shù)據(jù)算法計算力
CPU,GPU,TPU
計算力之CPU、GPU對比：
CPU主要適合IO密集型的任務(wù)
GPU主要適合計算密集型任務(wù)
提問：什么類型的程序適合在GPU上運行？
（1）計算密集型的程序。
所謂計算密集型(Compute-intensive)的程序，就是其大部分運行時間花在了寄存器運算上，寄存器的速度和處理器的速度相當(dāng)，從寄存器讀寫數(shù)據(jù)幾乎沒有延時。可以做一下對比，讀內(nèi)存的延遲大概是幾百個時鐘周期；讀硬盤的速度就不說了，即便是SSD, 也實在是太慢了?！ ?/p>
（2）易于并行的程序。
GPU其實是一種SIMD(Single Instruction Multiple Data)架構(gòu)， 他有成百上千個核，每一個核在同一時間最好能做同樣的事情。
CPU和GPU的區(qū)別：
Google TPU 介紹：
4 人工智能、機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)
人工智能和機器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)的關(guān)系
機器學(xué)習(xí)是人工智能的一個實現(xiàn)途徑深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一個方法發(fā)展而來
4 小結(jié)
人工智能應(yīng)用場景【了解】
網(wǎng)絡(luò)安全、電子商務(wù)、計算模擬、社交網(wǎng)絡(luò) … ...人工智能必備三要素【知道】
數(shù)據(jù)、算法、計算力人工智能和機器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)的關(guān)系【知道】
機器學(xué)習(xí)是人工智能的一個實現(xiàn)途徑深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一個方法發(fā)展而來
1.2 人工智能發(fā)展歷程
1 人工智能的起源
1.1 圖靈測試
測試者與被測試者（一個人和一臺機器）隔開的情況下，通過一些裝置（如鍵盤）向被測試者隨意提問。
多次測試（一般為5min之內(nèi)），如果有超過30%的測試者不能確定被測試者是人還是機器，那么這臺機器就通過了測試，并被認(rèn)為具有人類智能。
1.2 達(dá)特茅斯會議
1956年8月，在美國漢諾斯小鎮(zhèn)寧靜的達(dá)特茅斯學(xué)院中，
? 約翰·麥卡錫（John McCarthy）
? 馬文·閔斯基（Marvin Minsky，人工智能與認(rèn)知學(xué)專家）
? 克勞德·香農(nóng)（Claude Shannon，信息論的創(chuàng)始人）
? 艾倫·紐厄爾（Allen Newell，計算機科學(xué)家）
? 赫伯特·西蒙（Herbert Simon，諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎得主）等科學(xué)家正聚在一起，討論著一個完全不食人間煙火的主題：
用機器來模仿人類學(xué)習(xí)以及其他方面的智能。
會議足足開了兩個月的時間，雖然大家沒有達(dá)成普遍的共識，但是卻為會議討論的內(nèi)容起了一個名字：
人工智能
因此，1956年也就成為了人工智能元年。
2 發(fā)展歷程
人工智能充滿未知的探索道路曲折起伏。如何描述人工智能自1956年以來60余年的發(fā)展歷程，學(xué)術(shù)界可謂仁者見仁、智者見智。我們將人工智能的發(fā)展歷程劃分為以下6個階段：
第一是起步發(fā)展期：1956年—20世紀(jì)60年代初。
人工智能概念提出后，相繼取得了一批令人矚目的研究成果，如機器定理證明、跳棋程序等，掀起人工智能發(fā)展的第一個高潮。
第二是反思發(fā)展期：20世紀(jì)60年代—70年代初。
人工智能發(fā)展初期的突破性進(jìn)展大大提升了人們對人工智能的期望，人們開始嘗試更具挑戰(zhàn)性的任務(wù)，并提出了一些不切實際的研發(fā)目標(biāo)。然而，接二連三的失敗和預(yù)期目標(biāo)的落空（例如，無法用機器證明兩個連續(xù)函數(shù)之和還是連續(xù)函數(shù)、機器翻譯鬧出笑話等），使人工智能的發(fā)展走入低谷。
第三是應(yīng)用發(fā)展期：20世紀(jì)70年代初—80年代中。
20世紀(jì)70年代出現(xiàn)的專家系統(tǒng)模擬人類專家的知識和經(jīng)驗解決特定領(lǐng)域的問題，實現(xiàn)了人工智能從理論研究走向?qū)嶋H應(yīng)用、從一般推理策略探討轉(zhuǎn)向運用專門知識的重大突破。專家系統(tǒng)在醫(yī)療、化學(xué)、地質(zhì)等領(lǐng)域取得成功，推動人工智能走入應(yīng)用發(fā)展的新高潮。
第四是低迷發(fā)展期：20世紀(jì)80年代中—90年代中。
隨著人工智能的應(yīng)用規(guī)模不斷擴大，專家系統(tǒng)存在的應(yīng)用領(lǐng)域狹窄、缺乏常識性知識、知識獲取困難、推理方法單一、缺乏分布式功能、難以與現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫兼容等問題逐漸暴露出來。
第五是穩(wěn)步發(fā)展期：20世紀(jì)90年代中—2010年。
由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，加速了人工智能的創(chuàng)新研究，促使人工智能技術(shù)進(jìn)一步走向?qū)嵱没?997年國際商業(yè)機器公司（簡稱IBM）深藍(lán)超級計算機戰(zhàn)勝了國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念。以上都是這一時期的標(biāo)志性事件。
第六是蓬勃發(fā)展期：2011年至今。
隨著大數(shù)據(jù)、云計算、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)的發(fā)展，泛在感知數(shù)據(jù)和圖形處理器等計算平臺推動以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的人工智能技術(shù)飛速發(fā)展，大幅跨越了科學(xué)與應(yīng)用之間的“技術(shù)鴻溝”，諸如圖像分類、語音識別、知識問答、人機對弈、無人駕駛等人工智能技術(shù)實現(xiàn)了從“不能用、不好用”到“可以用”的技術(shù)突破，迎來爆發(fā)式增長的新高潮。
3 小結(jié)
人工智能的起源【了解】
圖靈測試達(dá)特茅斯會議人工智能的發(fā)展經(jīng)歷了六個階段【了解】
起步發(fā)展期反思發(fā)展期應(yīng)用發(fā)展期低迷發(fā)展期穩(wěn)步發(fā)展期蓬勃發(fā)展期
1.3 人工智能主要分支
1 主要分支介紹
通訊、感知與行動是現(xiàn)代人工智能的三個關(guān)鍵能力，在這里我們將根據(jù)這些能力/應(yīng)用對這三個技術(shù)領(lǐng)域進(jìn)行介紹：
計算機視覺(CV)、自然語言處理(NLP)
在 NLP 領(lǐng)域中，將覆蓋文本挖掘/分類、機器翻譯和語音識別。機器人
1.1 分支一：計算機視覺
計算機視覺(CV)是指機器感知環(huán)境的能力。這一技術(shù)類別中的經(jīng)典任務(wù)有圖像形成、圖像處理、圖像提取和圖像的三維推理。物體檢測和人臉識別是其比較成功的研究領(lǐng)域。
當(dāng)前階段：
計算機視覺現(xiàn)已有很多應(yīng)用，這表明了這類技術(shù)的成就，也讓我們將其歸入到應(yīng)用階段。隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，機器甚至能在特定的案例中實現(xiàn)超越人類的表現(xiàn)。但是，這項技術(shù)離社會影響階段還有一定距離，那要等到機器能在所有場景中都達(dá)到人類的同等水平才行(感知其環(huán)境的所有相關(guān)方面)。
發(fā)展歷史：
1.2 分支二：語音識別
語音識別是指識別語音(說出的語言)并將其轉(zhuǎn)換成對應(yīng)文本的技術(shù)。相反的任務(wù)(文本轉(zhuǎn)語音/TTS)也是這一領(lǐng)域內(nèi)一個類似的研究主題。
當(dāng)前階段：
語音識別已經(jīng)處于應(yīng)用階段很長時間了。最近幾年，隨著大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，語音識別進(jìn)展頗豐，現(xiàn)在已經(jīng)非常接近社會影響階段了。
語音識別領(lǐng)域仍然面臨著聲紋識別和「雞尾酒會效應(yīng)」等一些特殊情況的難題。
現(xiàn)代語音識別系統(tǒng)嚴(yán)重依賴于云，在離線時可能就無法取得理想的工作效果。
發(fā)展歷史：
百度語音識別：
距離小于1米，中文字準(zhǔn)率97%+支持耳語、長語音、中英文混合及方言
1.3 分支三：文本挖掘/分類
這里的文本挖掘主要是指文本分類，該技術(shù)可用于理解、組織和分類結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化文本文檔。其涵蓋的主要任務(wù)有句法分析、情緒分析和垃圾信息檢測。
當(dāng)前階段：
我們將這項技術(shù)歸類到應(yīng)用階段，因為現(xiàn)在有很多應(yīng)用都已經(jīng)集成了基于文本挖掘的情緒分析或垃圾信息檢測技術(shù)。文本挖掘技術(shù)也在智能投顧的開發(fā)中有所應(yīng)用，并且提升了用戶體驗。
文本挖掘和分類領(lǐng)域的一個瓶頸出現(xiàn)在歧義和有偏差的數(shù)據(jù)上。
發(fā)展歷史：
1.4 分支四：機器翻譯
機器翻譯(MT)是利用機器的力量自動將一種自然語言(源語言)的文本翻譯成另一種語言(目標(biāo)語言)。
當(dāng)前階段：
機器翻譯是一個見證了大量發(fā)展歷程的應(yīng)用領(lǐng)域。該領(lǐng)域最近由于神經(jīng)機器翻譯而取得了非常顯著的進(jìn)展，但仍然沒有全面達(dá)到專業(yè)譯者的水平；但是，我們相信在大數(shù)據(jù)、云計算和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的幫助下，機器翻譯很快就將進(jìn)入社會影響階段。
在某些情況下，俚語和行話等內(nèi)容的翻譯會比較困難(受限詞表問題)。
專業(yè)領(lǐng)域的機器翻譯(比如醫(yī)療領(lǐng)域)表現(xiàn)通常不好。
發(fā)展歷史：
1.5 分支五：機器人
機器人學(xué)(Robotics)研究的是機器人的設(shè)計、制造、運作和應(yīng)用，以及控制它們的計算機系統(tǒng)、傳感反饋和信息處理。
機器人可以分成兩大類:固定機器人和移動機器人。固定機器人通常被用于工業(yè)生產(chǎn)(比如用于裝配線)。常見的移動機器人應(yīng)用有貨運機器人、空中機器人和自動載具。機器人需要不同部件和系統(tǒng)的協(xié)作才能實現(xiàn)最優(yōu)的作業(yè)。其中在硬件上包含傳感器、反應(yīng)器和控制器；另外還有能夠?qū)崿F(xiàn)感知能力的軟件，比如定位、地圖測繪和目標(biāo)識別。
當(dāng)前階段：
自上世紀(jì)「Robot」一詞誕生以來，人們已經(jīng)為工業(yè)制造業(yè)設(shè)計了很多機器人。工業(yè)機器人是增長最快的應(yīng)用領(lǐng)域，它們在 20 世紀(jì) 80 年代將這一領(lǐng)域帶入了應(yīng)用階段。在安川電機、Fanuc、ABB、庫卡等公司的努力下，我們認(rèn)為進(jìn)入 21 世紀(jì)之后，機器人領(lǐng)域就已經(jīng)進(jìn)入了社會影響階段，此時各種工業(yè)機器人已經(jīng)主宰了裝配生產(chǎn)線。此外，軟體機器人在很多領(lǐng)域也有廣泛的應(yīng)用，比如在醫(yī)療行業(yè)協(xié)助手術(shù)或在金融行業(yè)自動執(zhí)行承銷過程。
但是，法律法規(guī)和「機器人威脅論」可能會妨礙機器人領(lǐng)域的發(fā)展。還有設(shè)計和制造機器人需要相對較高的投資。
發(fā)展歷史：
總的來說，人工智能領(lǐng)域的研究前沿正逐漸從搜索、知識和推理領(lǐng)域轉(zhuǎn)向機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計算機視覺和機器人領(lǐng)域。
大多數(shù)早期技術(shù)至少已經(jīng)處于應(yīng)用階段了，而且其中一些已經(jīng)顯現(xiàn)出了社會影響力。一些新開發(fā)的技術(shù)可能仍處于工程甚至研究階段，但是我們可以看到不同階段之間轉(zhuǎn)移的速度變得越來越快。
2 小結(jié)
人工智能主要分支【了解】
計算機視覺語音識別文本挖掘/分類機器翻譯機器人
1.4 機器學(xué)習(xí)工作流程
1 什么是機器學(xué)習(xí)
機器學(xué)習(xí)是從數(shù)據(jù)中自動分析獲得模型，并利用模型對未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。
2 機器學(xué)習(xí)工作流程
機器學(xué)習(xí)工作流程總結(jié)
1.獲取數(shù)據(jù)2.數(shù)據(jù)基本處理3.特征工程4.機器學(xué)習(xí)(模型訓(xùn)練)5.模型評估
結(jié)果達(dá)到要求，上線服務(wù)沒有達(dá)到要求，重新上面步驟
2.1 獲取到的數(shù)據(jù)集介紹
數(shù)據(jù)簡介
在數(shù)據(jù)集中一般：
一行數(shù)據(jù)我們稱為一個樣本一列數(shù)據(jù)我們成為一個特征有些數(shù)據(jù)有目標(biāo)值（標(biāo)簽值），有些數(shù)據(jù)沒有目標(biāo)值（如上表中，電影類型就是這個數(shù)據(jù)集的目標(biāo)值）
數(shù)據(jù)類型構(gòu)成：
數(shù)據(jù)類型一：特征值+目標(biāo)值（目標(biāo)值是連續(xù)的和離散的）數(shù)據(jù)類型二：只有特征值，沒有目標(biāo)值
數(shù)據(jù)分割：
機器學(xué)習(xí)一般的數(shù)據(jù)集會劃分為兩個部分：
訓(xùn)練數(shù)據(jù)：用于訓(xùn)練，構(gòu)建模型測試數(shù)據(jù)：在模型檢驗時使用，用于評估模型是否有效劃分比例：
訓(xùn)練集：70% 80% 75%測試集：30% 20% 25%
2.2 數(shù)據(jù)基本處理
? 即對數(shù)據(jù)進(jìn)行缺失值、去除異常值等處理
2.3 特征工程
2.3.1什么是特征工程
特征工程是使用專業(yè)背景知識和技巧處理數(shù)據(jù)，使得特征能在機器學(xué)習(xí)算法上發(fā)揮更好的作用的過程。
意義：會直接影響機器學(xué)習(xí)的效果
2.3.2 為什么需要特征工程(Feature Engineering)
機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的大神Andrew Ng(吳恩達(dá))老師說“Coming up with features is difficult, time-consuming, requires expert knowledge. “Applied machine learning” is basically feature engineering. ”
注：業(yè)界廣泛流傳：數(shù)據(jù)和特征決定了機器學(xué)習(xí)的上限，而模型和算法只是逼近這個上限而已。
2.3.3 特征工程包含內(nèi)容
特征提取特征預(yù)處理特征降維
2.3.4 各概念具體解釋
特征提取
將任意數(shù)據(jù)（如文本或圖像）轉(zhuǎn)換為可用于機器學(xué)習(xí)的數(shù)字特征
2.4 機器學(xué)習(xí)
選擇合適的算法對模型進(jìn)行訓(xùn)練（具體內(nèi)容見1.5）
2.5 模型評估
對訓(xùn)練好的模型進(jìn)行評估（具體內(nèi)容見1.6）
3 小結(jié)
機器學(xué)習(xí)定義【掌握】
機器學(xué)習(xí)是從數(shù)據(jù)中自動分析獲得模型，并利用模型對未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測機器學(xué)習(xí)工作流程總結(jié)【掌握】
1.獲取數(shù)據(jù)2.數(shù)據(jù)基本處理3.特征工程4.機器學(xué)習(xí)(模型訓(xùn)練)5.模型評估
結(jié)果達(dá)到要求，上線服務(wù)沒有達(dá)到要求，重新上面步驟獲取到的數(shù)據(jù)集介紹【掌握】
數(shù)據(jù)集中一行數(shù)據(jù)一般稱為一個樣本，一列數(shù)據(jù)一般稱為一個特征。數(shù)據(jù)集的構(gòu)成：
由特征值+目標(biāo)值（部分?jǐn)?shù)據(jù)集沒有）構(gòu)成為了模型的訓(xùn)練和測試，把數(shù)據(jù)集分為：
訓(xùn)練數(shù)據(jù)（70%-80%）和測試數(shù)據(jù)（20%-30%）特征工程包含內(nèi)容【了解】
特征提取特征預(yù)處理特征降維
完整機器學(xué)習(xí)項目的流程（拓展閱讀）
1?抽象成數(shù)學(xué)問題
明確問題是進(jìn)行機器學(xué)習(xí)的第一步。機器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過程通常都是一件非常耗時的事情，胡亂嘗試時間成本是非常高的。
這里的抽象成數(shù)學(xué)問題，指的明確我們可以獲得什么樣的數(shù)據(jù)，抽象出的問題，是一個分類還是回歸或者是聚類的問題。
2?獲取數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)決定了機器學(xué)習(xí)結(jié)果的上限，而算法只是盡可能逼近這個上限。
數(shù)據(jù)要有代表性，否則必然會過擬合。
而且對于分類問題，數(shù)據(jù)偏斜不能過于嚴(yán)重，不同類別的數(shù)據(jù)數(shù)量不要有數(shù)量級的差距。
而且還要對數(shù)據(jù)的量級有一個評估，多少個樣本，多少個特征，可以估算出其對內(nèi)存的消耗程度，判斷訓(xùn)練過程中內(nèi)存是否能夠放得下。如果放不下就得考慮改進(jìn)算法或者使用一些降維的技巧了。如果數(shù)據(jù)量實在太大，那就要考慮分布式了。
3?特征預(yù)處理與特征選擇
良好的數(shù)據(jù)要能夠提取出良好的特征才能真正發(fā)揮作用。
特征預(yù)處理、數(shù)據(jù)清洗是很關(guān)鍵的步驟，往往能夠使得算法的效果和性能得到顯著提高。歸一化、離散化、因子化、缺失值處理、去除共線性等，數(shù)據(jù)挖掘過程中很多時間就花在它們上面。這些工作簡單可復(fù)制，收益穩(wěn)定可預(yù)期，是機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)必備步驟。
篩選出顯著特征、摒棄非顯著特征，需要機器學(xué)習(xí)工程師反復(fù)理解業(yè)務(wù)。這對很多結(jié)果有決定性的影響。特征選擇好了，非常簡單的算法也能得出良好、穩(wěn)定的結(jié)果。這需要運用特征有效性分析的相關(guān)技術(shù)，如相關(guān)系數(shù)、卡方檢驗、平均互信息、條件熵、后驗概率、邏輯回歸權(quán)重等方法。
4?訓(xùn)練模型與調(diào)優(yōu)
直到這一步才用到我們上面說的算法進(jìn)行訓(xùn)練。現(xiàn)在很多算法都能夠封裝成黑盒供人使用。但是真正考驗水平的是調(diào)整這些算法的（超）參數(shù)，使得結(jié)果變得更加優(yōu)良。這需要我們對算法的原理有深入的理解。理解越深入，就越能發(fā)現(xiàn)問題的癥結(jié)，提出良好的調(diào)優(yōu)方案。
5?模型診斷
如何確定模型調(diào)優(yōu)的方向與思路呢？這就需要對模型進(jìn)行診斷的技術(shù)。
過擬合、欠擬合 判斷是模型診斷中至關(guān)重要的一步。常見的方法如交叉驗證，繪制學(xué)習(xí)曲線等。過擬合的基本調(diào)優(yōu)思路是增加數(shù)據(jù)量，降低模型復(fù)雜度。欠擬合的基本調(diào)優(yōu)思路是提高特征數(shù)量和質(zhì)量，增加模型復(fù)雜度。
誤差分析 也是機器學(xué)習(xí)至關(guān)重要的步驟。通過觀察誤差樣本全面分析產(chǎn)生誤差的原因:是參數(shù)的問題還是算法選擇的問題，是特征的問題還是數(shù)據(jù)本身的問題……
診斷后的模型需要進(jìn)行調(diào)優(yōu)，調(diào)優(yōu)后的新模型需要重新進(jìn)行診斷，這是一個反復(fù)迭代不斷逼近的過程，需要不斷地嘗試， 進(jìn)而達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)。
6?模型融合
一般來說，模型融合后都能使得效果有一定提升。而且效果很好。
工程上，主要提升算法準(zhǔn)確度的方法是分別在模型的前端（特征清洗和預(yù)處理，不同的采樣模式）與后端（模型融合）上下功夫。因為他們比較標(biāo)準(zhǔn)可復(fù)制，效果比較穩(wěn)定。而直接調(diào)參的工作不會很多，畢竟大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練起來太慢了，而且效果難以保證。
7?上線運行
這一部分內(nèi)容主要跟工程實現(xiàn)的相關(guān)性比較大。工程上是結(jié)果導(dǎo)向，模型在線上運行的效果直接決定模型的成敗。 不單純包括其準(zhǔn)確程度、誤差等情況，還包括其運行的速度(時間復(fù)雜度)、資源消耗程度（空間復(fù)雜度）、穩(wěn)定性是否可接受。
這些工作流程主要是工程實踐上總結(jié)出的一些經(jīng)驗。并不是每個項目都包含完整的一個流程。這里的部分只是一個指導(dǎo)性的說明，只有大家自己多實踐，多積累項目經(jīng)驗，才會有自己更深刻的認(rèn)識。
1.5 機器學(xué)習(xí)算法分類
根據(jù)數(shù)據(jù)集組成不同，可以把機器學(xué)習(xí)算法分為：
監(jiān)督學(xué)習(xí)
無監(jiān)督學(xué)習(xí)
半監(jiān)督學(xué)習(xí)強化學(xué)習(xí)
1 監(jiān)督學(xué)習(xí)
定義：
輸入數(shù)據(jù)是由輸入特征值和目標(biāo)值所組成。
函數(shù)的輸出可以是一個連續(xù)的值(稱為回歸），或是輸出是有限個離散值（稱作分類）。
1.1 回歸問題
例如：預(yù)測房價，根據(jù)樣本集擬合出一條連續(xù)曲線。
1.2 分類問題
例如：根據(jù)腫瘤特征判斷良性還是惡性，得到的是結(jié)果是“良性”或者“惡性”，是離散的。
2 無監(jiān)督學(xué)習(xí)
定義：
輸入數(shù)據(jù)是由輸入特征值組成，沒有目標(biāo)值
輸入數(shù)據(jù)沒有被標(biāo)記，也沒有確定的結(jié)果。樣本數(shù)據(jù)類別未知；需要根據(jù)樣本間的相似性對樣本集進(jìn)行類別劃分。
舉例：
3 半監(jiān)督學(xué)習(xí)
定義：
訓(xùn)練集同時包含有標(biāo)記樣本數(shù)據(jù)和未標(biāo)記樣本數(shù)據(jù)。
舉例：
監(jiān)督學(xué)習(xí)訓(xùn)練方式：
4 強化學(xué)習(xí)
定義：
實質(zhì)是make decisions 問題，即自動進(jìn)行決策，并且可以做連續(xù)決策。
舉例：
小孩想要走路，但在這之前，他需要先站起來，站起來之后還要保持平衡，接下來還要先邁出一條腿，是左腿還是右腿，邁出一步后還要邁出下一步。
小孩就是?agent，他試圖通過采取行動（即行走）來操縱環(huán)境（行走的表面），并且從一個狀態(tài)轉(zhuǎn)變到另一個狀態(tài)（即他走的每一步），當(dāng)他完成任務(wù)的子任務(wù)（即走了幾步）時，孩子得到獎勵（給巧克力吃），并且當(dāng)他不能走路時，就不會給巧克力。
主要包含五個元素：agent, action, reward, environment, observation；
強化學(xué)習(xí)的目標(biāo)就是獲得最多的累計獎勵。
監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)的對比
拓展閱讀：Alphago進(jìn)化史 漫畫告訴你Zero為什么這么牛：
獨立同分布IID(independent and identically distributed)
1.獨立同分布(i.i.d.)
在概率統(tǒng)計理論中，如果變量序列或者其他隨機變量有相同的概率分布，并且互相獨立，那么這些隨機變量是獨立同分布。
在西瓜書中解釋是：輸入空間中的所有樣本服從一個隱含未知的分布，訓(xùn)練數(shù)據(jù)所有樣本都是獨立地從這個分布上采樣而得。
2.簡單解釋 — 獨立、同分布、獨立同分布
（1）獨立：每次抽樣之間沒有關(guān)系，不會相互影響
舉例：給一個骰子，每次拋骰子拋到幾就是幾，這是獨立；如果我要拋骰子兩次之和大于8，那么第一次和第二次拋就不獨立，因為第二次拋的結(jié)果和第一次相關(guān)。
（2）同分布：每次抽樣，樣本服從同一個分布
舉例：給一個骰子，每次拋骰子得到任意點數(shù)的概率都是六分之一，這個就是同分布
（3）獨立同分布：i.i.d.，每次抽樣之間獨立而且同分布
3.機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要假設(shè)
IID獨立同分布即假設(shè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)是滿足相同分布的，它是通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)獲得的模型能夠在測試集獲得好的效果的一個基本保障。
4.目前發(fā)展
機器學(xué)習(xí)并不總要求獨立同分布，在不少問題中要求樣本數(shù)據(jù)采樣自同一個分布是因為希望用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集得到的模型可以合理的用于測試數(shù)據(jù)集，使用獨立同分布假設(shè)能夠解釋得通。
目前一些機器學(xué)習(xí)內(nèi)容已經(jīng)不再囿于獨立同分布假設(shè)下，一些問題會假設(shè)樣本沒有同分布。
1.6 模型評估
模型評估是模型開發(fā)過程不可或缺的一部分。它有助于發(fā)現(xiàn)表達(dá)數(shù)據(jù)的最佳模型和所選模型將來工作的性能如何。
按照數(shù)據(jù)集的目標(biāo)值不同，可以把模型評估分為分類模型評估和回歸模型評估。
1 分類模型評估
準(zhǔn)確率
預(yù)測正確的數(shù)占樣本總數(shù)的比例。
其他評價指標(biāo)：精確率、召回率、F1-score、AUC指標(biāo)等
2 回歸模型評估
均方根誤差（Root Mean Squared Error，RMSE）
RMSE是一個衡量回歸模型誤差率的常用公式。 不過，它僅能比較誤差是相同單位的模型。
舉例：
那么使用均方根誤差求解得：
其他評價指標(biāo)：相對平方誤差（Relative Squared Error，RSE）、平均絕對誤差（Mean Absolute Error，MAE)、相對絕對誤差（Relative Absolute Error，RAE)
3 擬合
模型評估用于評價訓(xùn)練好的的模型的表現(xiàn)效果，其表現(xiàn)效果大致可以分為兩類：過擬合、欠擬合。
在訓(xùn)練過程中，你可能會遇到如下問題：
訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練的很好啊，誤差也不大，為什么在測試集上面有問題呢？
當(dāng)算法在某個數(shù)據(jù)集當(dāng)中出現(xiàn)這種情況，可能就出現(xiàn)了擬合問題。
3.1 欠擬合
因為機器學(xué)習(xí)到的天鵝特征太少了，導(dǎo)致區(qū)分標(biāo)準(zhǔn)太粗糙，不能準(zhǔn)確識別出天鵝。
欠擬合（under-fitting）：模型學(xué)習(xí)的太過粗糙，連訓(xùn)練集中的樣本數(shù)據(jù)特征關(guān)系都沒有學(xué)出來。
3.2 過擬合
機器已經(jīng)基本能區(qū)別天鵝和其他動物了。然后，很不巧已有的天鵝圖片全是白天鵝的，于是機器經(jīng)過學(xué)習(xí)后，會認(rèn)為天鵝的羽毛都是白的，以后看到羽毛是黑的天鵝就會認(rèn)為那不是天鵝。
過擬合（over-fitting）：所建的機器學(xué)習(xí)模型或者是深度學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練樣本中表現(xiàn)得過于優(yōu)越，導(dǎo)致在測試數(shù)據(jù)集中表現(xiàn)不佳。
上問題解答：
訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練的很好啊，誤差也不大，為什么在測試集上面有問題呢？
4 小結(jié)
分類模型評估【了解】
準(zhǔn)確率回歸模型評估【了解】
RMSE -- 均方根誤差擬合【知道】
舉例 -- 判斷是否是人欠擬合
學(xué)習(xí)到的東西太少模型學(xué)習(xí)的太過粗糙過擬合
學(xué)習(xí)到的東西太多學(xué)習(xí)到的特征多，不好泛化
1.8 深度學(xué)習(xí)簡介
1 深度學(xué)習(xí) —— 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介
深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）（也稱為深度結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)【Deep Structured Learning】、層次學(xué)習(xí)【Hierarchical Learning】或者是深度機器學(xué)習(xí)【Deep Machine Learning】）是一類算法集合，是機器學(xué)習(xí)的一個分支。
深度學(xué)習(xí)方法近年來，在會話識別、圖像識別和對象偵測等領(lǐng)域表現(xiàn)出了驚人的準(zhǔn)確性。
但是，“深度學(xué)習(xí)”這個詞語很古老，它在1986年由Dechter在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域提出，然后在2000年有Aizenberg等人引入到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中。而現(xiàn)在，由于Alex Krizhevsky在2012年使用卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)贏得了ImageNet比賽之后受到大家的矚目。
卷積網(wǎng)絡(luò)之父：Yann LeCun
深度學(xué)習(xí)演示
鏈接:
2 深度學(xué)習(xí)各層負(fù)責(zé)內(nèi)容
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層負(fù)責(zé)內(nèi)容：
1層：負(fù)責(zé)識別顏色及簡單紋理
2層：一些神經(jīng)元可以識別更加細(xì)化的紋理，布紋，刻紋，葉紋等
3層：一些神經(jīng)元負(fù)責(zé)感受黑夜里的黃色燭光，高光，螢火，雞蛋黃色等。
4層：一些神經(jīng)元識別萌狗的臉，寵物形貌，圓柱體事物，七星瓢蟲等的存在。
5層：一些神經(jīng)元負(fù)責(zé)識別花，黑眼圈動物，鳥，鍵盤，原型屋頂?shù)取?/p>
4 小結(jié)
深度學(xué)習(xí)的發(fā)展源頭--神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)【了解】多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在最初幾層是識別簡單內(nèi)容，后面幾層是識別一些復(fù)雜內(nèi)容?！玖私狻?/p>
智能傳感器 分類：智能傳感器
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智能傳感器
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本詞條由“科普中國”科學(xué)百科詞條編寫與應(yīng)用工作項目
審核
。
智能傳感器（intelligent sensor）是具有信息處理功能的傳感器。智能傳感器帶有微處理機，具有采集、處理、交換信息的能力，是傳感器集成化與微處理機相結(jié)合的產(chǎn)物。與一般傳感器相比，智能傳感器具有以下三個優(yōu)點：通過軟件技術(shù)可實現(xiàn)高精度的信息采集，而且成本低；具有一定的編程自動化能力；功能多樣化。一個良好的‘智能傳感器’是由微處理器驅(qū)動的傳感器與儀表套裝，并且具有通信與板載診斷等功能。智能傳感器能將檢測到的各種物理量儲存起來，并按照指令處理這些數(shù)據(jù)，從而創(chuàng)造出新數(shù)據(jù)。智能傳感器之間能進(jìn)行信息交流，并能自我決定應(yīng)該傳送的數(shù)據(jù)，舍棄異常數(shù)據(jù)，完成分析和統(tǒng)計計算等。
[1]
中文名
智能傳感器
外文名
intelligent sensor
定 義
具有信息處理功能的傳感器
特 點
高精度的信息采集，成本低
目錄
1
簡介
2
通信
3
診斷程序
4
定義
5
功能
6
特點
7
發(fā)展進(jìn)步
?
應(yīng)用與方向
?
應(yīng)用產(chǎn)業(yè)
8
注意事項
9
推動產(chǎn)業(yè)升級
智能傳感器簡介
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語音
自動化領(lǐng)域所取得的一項最大進(jìn)展就是智能傳感器的發(fā)展與廣泛使用。但究竟什么是“智能”傳感器？下面，來自6個傳感器廠家的專家對這一術(shù)語進(jìn)行了定義。據(jù)Honeywell工業(yè)測量與控制部產(chǎn)品經(jīng)理Tom Griffiths的定義：“一個良好的‘智能傳感器’是由微處理器驅(qū)動的傳感器與儀表套裝，并且具有通信與板載診斷等功能，為監(jiān)控系統(tǒng)和/或操作員提供相關(guān)信息，以提高工作效率及減少維護(hù)成本?！敝悄軅鞲衅骷闪藗鞲衅?、智能儀表全部功能及部分控制功能，具有很高的線性度和低的溫度漂移，降低了系統(tǒng)的復(fù)雜性、簡化了系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。
智能傳感器通信
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無故障通信“智能傳感器的優(yōu)勢，”GE Fanuc自動化公司控制器產(chǎn)品經(jīng)理Bill Black說，“是能從過程中收集大量的信息以減少宕機時間及提高質(zhì)量。”MTS傳感器公司Temposonics（磁致伸縮位移傳感器）產(chǎn)品經(jīng)理David Edeal對此補充說：“分布式智能的基本前提是，在適當(dāng)位置和時間擁有有關(guān)系統(tǒng)、子系統(tǒng)或組件的狀態(tài)的全部知識，以進(jìn)行‘最優(yōu)的’過程控制決策?！?a title="Cognex環(huán)球官網(wǎng)" href="http://www.duoyandb.cn/brand/more.php?itemid=485" target="_blank">Cognex公司Checker機器視覺部產(chǎn)品營銷經(jīng)理John Keating繼續(xù)補充說，“對于一種真正的‘智能’（機器視覺）傳感器，它應(yīng)該不需要使用者懂得機器視覺。”
智能傳感器
智能傳感器必須具備通信功能。“最起碼，除了滿足最基本應(yīng)用的反饋信號，‘智能’傳感器必須能傳輸其它信息?！盓deal表示。這可以是疊加在標(biāo)準(zhǔn)4-20 mA過程輸出、總線系統(tǒng)或無線安排上的HART（可尋址遠(yuǎn)程傳感器高速通道的開放通信協(xié)議）信號。該領(lǐng)域正在增長的因素是IEEE 1451——一系列旨在為不同廠家生產(chǎn)的傳感器提供即插即用能力的智能傳感器接口標(biāo)準(zhǔn)。
智能傳感器診斷程序
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智能傳感器可對其運行的各個方面進(jìn)行自監(jiān)控，包括“攝像頭的污濁，超容忍限或不能開關(guān)等，”GE Fanuc自動化公司的Black說。Pepperl+Fuchs公司智能系統(tǒng)經(jīng)理Helge Hornis補充說，“（除此之外），還有線圈監(jiān)控功能，目標(biāo)超出范圍或太近?！彼部梢詫r的變化進(jìn)行補償?！啊悄堋瘋鞲衅?，”Omron電子有限公司戰(zhàn)略創(chuàng)意總監(jiān)Dan Armentrout表示，“必須首先能監(jiān)視自身及周圍的環(huán)境，然后再決定是否對變化進(jìn)行自動補償或?qū)ο嚓P(guān)人員發(fā)出警告。”很多智能傳感器都能重裝到控制現(xiàn)場，通過提供“可設(shè)置參數(shù)，使用戶能替換一些‘標(biāo)準(zhǔn)’傳感器，”Hornis說道，“例如，典型的傳感器一般都設(shè)置為常開（NO）或常關(guān)（NC），而智能傳感器則能設(shè)置為以上任何一種狀態(tài)?！敝悄軅鞲衅鲹碛泻芏鄡?yōu)勢。隨著嵌入式計算功能的成本繼續(xù)減少，“智能”器件將被更多地應(yīng)用。獨立的內(nèi)部診斷功能可避免代價高昂的宕機，從而迅速收回投資
智能傳感器定義
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智能傳感器系統(tǒng)是一門現(xiàn)代綜合技術(shù)，是當(dāng)今世界正在迅速發(fā)展的高科技新技術(shù)，但還沒有形成規(guī)范化的定義。早期，人們簡單、 機械地強調(diào)在工藝上將傳感器與微處理器兩者緊密結(jié)合， 認(rèn)為“傳感器的敏感元件及其信號調(diào)理電路與微處理器集成在一塊芯片上就是智能傳感器”。關(guān)于智能傳感器的中、英文稱謂，尚未有統(tǒng)一的說法。John Brignell和Nell White認(rèn)為“Intelligent Sensor”是英國人對智能傳感器的稱謂， 而“Smart Sensor” 是美國人對智能傳感器的俗稱。 而Johan H.Huijsing在“Integrated Smart Sensor”一文中按集成化程度的不同，分別稱為“Smart Sensor”、 “Integrated Smart Sensor”。 對“Smart Sensor”的中文譯名有譯為“靈巧傳感器”的， 也有譯為“智能傳感器”的?！吨悄軅鞲衅飨到y(tǒng)》書上的定義： “傳感器與微處理器賦予智能的結(jié)合，兼有信息檢測與信息處理功能的傳感器就是智能傳感器(系統(tǒng))”；模糊傳感器也是一種智能傳感器(系統(tǒng))，將傳感器與微處理器集成在一塊芯片上是構(gòu)成智能傳感器(系統(tǒng))的一種方式。（《智能傳感器系統(tǒng)》，劉君華，西安電子科技大學(xué)出版社）《現(xiàn)代新型傳感器原理與應(yīng)用》書上的定義：所渭智能式傳感器就是一種帶行微處理機的，兼有信息檢測、信息處理、信息記憶、邏輯思維與判斷功能的傳感器。（ 《現(xiàn)代新型傳感器原理與應(yīng)用》 ，劉迎春，葉湘濱等，國防工業(yè)出版社，2000.5）
智能傳感器功能
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概括而言， 智能傳感器的主要功能是：(1) 具有自校零、 自標(biāo)定、 自校正功能；(2) 具有自動補償功能；(3) 能夠自動采集數(shù)據(jù)， 并對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；(4) 能夠自動進(jìn)行檢驗、 自選量程、 自尋故障；(5) 具有數(shù)據(jù)存儲、記憶與信息處理功能；(6) 具有雙向通訊、標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)字輸出或者符號輸出功能；(7) 具有判斷、決策處理功能?？蓪崿F(xiàn)的功能智能傳感器的功能是通過模擬人的感官和大腦的協(xié)調(diào)動作，結(jié)合長期以來測試技術(shù)的研究和實際經(jīng)驗而提出來的。是一個相對獨立的智能單元，它的出現(xiàn)對原來硬件性能苛刻要求有所減輕，而靠軟件幫助可以使傳感器的性能大幅度提高。1、信息存儲和傳輸——隨著全智能集散控制系統(tǒng)(SmartDistributedSystem)的飛速發(fā)展，對智能單元要求具備通信功能，用通信網(wǎng)絡(luò)以數(shù)字形式進(jìn)行雙向通信，這也是智能傳感器關(guān)鍵標(biāo)志之一。智能傳感器通過測試數(shù)據(jù)傳輸或接收指令來實現(xiàn)各項功能。如增益的設(shè)置、補償參數(shù)的設(shè)置、內(nèi)檢參數(shù)設(shè)置、測試數(shù)據(jù)輸出等。2、自補償和計算功能——多年來從事傳感器研制的工程技術(shù)人員一直為傳感器的溫度漂移和輸出非線性作大量的補償工作，但都沒有從根本上解決問題。而智能傳感器的自補償和計算功能為傳感器的溫度漂移和非線性補償開辟了新的道路。這樣，放寬傳感器加工精密度要求，只要能保證傳感器的重復(fù)性好，利用微處理器對測試的信號通過軟件計算，采用多次擬合和差值計算方法對漂移和非線性進(jìn)行補償，從而能獲得較精確的測量結(jié)果壓力傳感器。3、自檢、自校、自診斷功能——普通傳感器需要定期檢驗和標(biāo)定，以保證它在正常使用時足夠的準(zhǔn)確度，這些工作一般要求將傳感器從使用現(xiàn)場拆卸送到實驗室或檢驗部門進(jìn)行。對于在線測量傳感器出現(xiàn)異常則不能及時診斷。采用智能傳感器情況則大有改觀，首先自診斷功能在電源接通時進(jìn)行自檢，診斷測試以確定組件有無故障。其次根據(jù)使用時間可以在線進(jìn)行校正，微處理器利用存在EPROM內(nèi)的計量特性數(shù)據(jù)進(jìn)行對比校對。4、復(fù)合敏感功能——我們觀察周圍的自然現(xiàn)象，常見的信號有聲、光、電、熱、力、化學(xué)等。敏感元件測量一般通過兩種方式：直接和間接的測量。而智能傳感器具有復(fù)合功能，能夠同時測量多種物理量和化學(xué)量，給出能夠較全面反映物質(zhì)運動規(guī)律的信息。如美國加利弗尼亞大學(xué)研制的復(fù)合液體傳感器，可同時測量介質(zhì)的溫度、流速、壓力和密度。復(fù)合力學(xué)傳感器，可同時測量物體某一點的三維振動加速度（加速度傳感器）、速度（速度傳感器）、位移（位移傳感器），等等。
[2]
5、智能傳感器的集成化----由于大規(guī)模集成電路的發(fā)展使得傳感器與相應(yīng)的電路都集成到同一芯片上，而這種具有某些智能功能的傳感器叫作集成智能傳感器集成智能傳感器的功能有三個方面的優(yōu)點：較高信噪比：傳感器的弱信號先經(jīng)集成電路信號放大后再遠(yuǎn)距離傳送，就可大大改進(jìn)信噪比。改善性能：由于傳感器與電路集成于同一芯片上，對于傳感器的零漂、溫漂和零位可以通過自校單元定期自動校準(zhǔn)，又可以采用適當(dāng)?shù)姆答伔绞礁纳苽鞲衅鞯念l響。信號規(guī)一化：傳感器的模擬信號通過程控放大器進(jìn)行規(guī)一化，又通過模數(shù)轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號，微處理器按數(shù)字傳輸?shù)膸追N形式進(jìn)行數(shù)字規(guī)一化，如串行、并行、頻率、相位和脈沖等。
智能傳感器特點
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智能式傳感器是一個以微處理器為內(nèi)核擴展了外圍部件的計算機檢測系統(tǒng)。相比一般傳感器，智能式傳感器有如下顯著特點：1.提高了傳感器的精度智能式傳感器具有信息處理功能，通過軟件不僅可修正各種確定性系統(tǒng)誤差(如傳感器輸入輸出的非線性誤差、服度誤差、零點誤差、正反行程誤并等)而且還可適當(dāng)?shù)匮a償隨機誤差、降低噪聲，大大提高了傳感器精度。2.提高了傳感器的可靠性集成傳感器系統(tǒng)小型化，消除了傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)的某些不可靠因素，改善整個系統(tǒng)的抗干擾件能;同時它還有診斷、校準(zhǔn)和數(shù)據(jù)存儲功能(對于智能結(jié)構(gòu)系統(tǒng)還有自適應(yīng)功能)，具有良好的穩(wěn)定性。3.提高了傳感器的性能價格比在相同精度的需求下，多功能智能式傳感器與單一功能的普通傳感器相比，性能價格比明顯提高，尤其是在采用較便宜的單片機后更為明顯。4.促成了傳感器多功能化智能式傳感器可以實現(xiàn)多傳感器多參數(shù)綜合測量，通過編程擴大測量與使用范圍;有一定的自適應(yīng)能力，根據(jù)檢測對象或條件的改變，相應(yīng)地改變量程反輸出數(shù)據(jù)的形式;具有數(shù)字通信接口功能，直接送入遠(yuǎn)地計算機進(jìn)行處理;具有多種數(shù)據(jù)輸出形式(如Rs232串行輸批，PIO并行輸出，IEE-488總線輸出以及經(jīng)D/A轉(zhuǎn)換后的模擬量輸出等)，適配各種應(yīng)用系統(tǒng)。
[3]
智能傳感器發(fā)展進(jìn)步
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電子自動化產(chǎn)業(yè)的迅速發(fā)展與進(jìn)步促使傳感器技術(shù)、特別是集成智能傳感器技術(shù)日趨活躍發(fā)展，隨著半導(dǎo)體技術(shù)的迅猛發(fā)展，國外一些著名的公司和高等院校正在大力開展有關(guān)集成智能傳感器的研制，國內(nèi)一些著名的高校和研究所以及公司也積極跟進(jìn)，集成智能傳感器技術(shù)取得了令人矚目的發(fā)展。國產(chǎn)智能傳感器逐漸在智能傳感器領(lǐng)域邁開步伐，運用軍工產(chǎn)品的生產(chǎn)線和工藝，精度高，穩(wěn)定性好，成本低，采用高性能微控制器（MCU），同時具備數(shù)字和模擬兩種輸出方式，同時針對用戶的特定需求（如組網(wǎng)式測量，自定義通訊協(xié)議），均可在原產(chǎn)品基礎(chǔ)上進(jìn)行二次開發(fā)，周期極短，為用戶節(jié)省時間，提高效率。已廣泛應(yīng)用于航空、航天、石油、化工、礦山、機械、大壩、地質(zhì)、水文等行業(yè)中測量各種氣體和流體的壓力、壓差、流量和流體的高度和重量。
智能傳感器應(yīng)用與方向
智能傳感器已廣泛應(yīng)用于航天、航空、國防、科技和工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等各個領(lǐng)域中。例如，它在機器人領(lǐng)域中有著廣闊應(yīng)用前景，智能傳感器使機器人具有類人的五官和大腦功能，可感知各種現(xiàn)象，完成各種動作。在工業(yè)生產(chǎn)中，利用傳統(tǒng)的傳感器無法對某些產(chǎn)品質(zhì)量指標(biāo)（例如，黏度、硬度、表面光潔度、成分、顏色及味道等）進(jìn)行快速直接測量并在線控制。而利用智能傳感器可直接測量與產(chǎn)品質(zhì)量指標(biāo)有函數(shù)關(guān)系的生產(chǎn)過程中的某些量（如溫度、壓力、流量等），利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或?qū)＜蚁到y(tǒng)技術(shù)建立的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行計算，可推斷出產(chǎn)品的質(zhì)量。
智能傳感器
在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中，糖尿病患者需要隨時掌握血糖水平，以便調(diào)整飲食和注射胰島素，防止其它并發(fā)癥。通常測血糖時必須刺破手指采血，再將血樣放到葡萄糖試紙上，最后把試紙放到電子血糖計上進(jìn)行測量。這是一種既麻煩又痛苦的方法。而“葡萄糖手表”,其外觀像普通手表一樣，戴上它就能實現(xiàn)無疼、無血、連續(xù)的血糖測試?！捌咸烟鞘直怼鄙嫌幸粔K涂著試劑的墊子，當(dāng)墊子與皮膚接觸時，葡萄糖分子就被吸附到墊子上，并與試劑發(fā)生電化學(xué)反應(yīng)，產(chǎn)生電流。傳感器測量該電流，經(jīng)處理器計算出與該電流對應(yīng)的血糖濃度，并以數(shù)字量顯示。
智能傳感器應(yīng)用產(chǎn)業(yè)
1、應(yīng)用于電池拓展閱讀基于智能傳感器的彈藥庫溫/濕度監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計
智能傳感器注意事項
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好的傳感器的設(shè)計是經(jīng)驗加技術(shù)的結(jié)晶。一般理解傳感器是將一種物理量經(jīng)過電路轉(zhuǎn)換成一種能以另外一種直觀的可表達(dá)的物理量的描述。比如轉(zhuǎn)換成僅依賴于此測物理量的較高的電壓電流等信號，再顯示出來。因此需要注意幾點：1、一般所測得的物理量是非常小的，通常還帶有作為傳感器物理轉(zhuǎn)換元件固有的轉(zhuǎn)換噪聲。比如傳感器在1被放大倍率下的信號強度為0.1~1uV，此時的背景噪聲信號也有這么大的水平，甚至于將其湮滅。如何將有用信號盡量取出并且壓低噪聲是傳感器設(shè)計的首要解決的問題。2、傳感器電路一定要簡單精煉。設(shè)想具有3級放大電路的，帶有2級有源濾波器的放大回路，放大了信號的同時也將噪聲放大了，如果噪聲不是明顯偏離有用信號頻譜，則無論怎樣濾波兩者同時放大，結(jié)果信噪比沒有提高。因此傳感器電路一定要精煉簡約。能省1只電阻或電容就一定要將它去掉。這一點是許多設(shè)計傳感器的工程師們?nèi)菀缀雎缘膯栴}。已知的情況是，傳感器電路隨著噪聲的問題困擾，電路越修改越復(fù)雜，成為怪圈。
[4]
3、功耗問題。傳感器通常在后續(xù)電路的前端，有可能需要較長的引線連接。當(dāng)傳感器功耗較大時引線的連接將會所有的無謂噪聲以及電源噪聲引入使得后續(xù)電路愈發(fā)難以設(shè)計。在夠用的情況小如何降低功耗也是一個不小的考驗。4、元器件的選用和電源回路。元器件的選用一定要夠用為好，只要器件指標(biāo)在需要的范圍之內(nèi)就可以了，余下的就是電路設(shè)計問題。電源是傳感器電路設(shè)計過程一定要遇到的難題，不要追求無法達(dá)到的電源指標(biāo)，而選擇一款帶有較好的共模抑制比的運放，采用差分放大電路設(shè)計可能最普通的開關(guān)電源以及器件就能滿足你的要求。電源的退偶一定要可靠設(shè)計，并且遵循器件手冊的要求，寧多勿少。
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智能傳感器推動產(chǎn)業(yè)升級
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智能傳感器作為廣泛地系統(tǒng)前端感知器件，既可以助推傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的升級，例如，傳統(tǒng)工業(yè)的升級、傳統(tǒng)家電的智能化升級；又可以對創(chuàng)新應(yīng)用進(jìn)行推動，比如機器人、VR/AR（虛擬現(xiàn)實/增強現(xiàn)實）、無人機、智慧家庭、智慧醫(yī)療和養(yǎng)老等領(lǐng)域。在工業(yè)領(lǐng)域，傳統(tǒng)企業(yè)面臨人力成本提高、市場需求下降等問題，傳統(tǒng)企業(yè)開始從勞動密集型轉(zhuǎn)向自動化、智能化。在整個轉(zhuǎn)型中，智能傳感器發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，推動傳統(tǒng)工業(yè)的轉(zhuǎn)型升級。2015年我國傳感器市場規(guī)模達(dá)1100億元，預(yù)計到2020年將達(dá)到2115億元，年復(fù)合增長率達(dá)到14%。但是由于國內(nèi)傳感器企業(yè)技術(shù)水平、生產(chǎn)工藝、規(guī)模和盈利能力等方面的差距導(dǎo)致國內(nèi)傳感器市場高度依賴進(jìn)口。特別是高端傳感器方面，由于種類多、跨學(xué)科研發(fā)技術(shù)水平高、開發(fā)成本大，企業(yè)不愿承擔(dān)開發(fā)風(fēng)險，造成我國高端傳感器基本依靠進(jìn)口。2015 年，我國中高端傳感器進(jìn)口比例達(dá)到80%。智能傳感技術(shù)是智能制造和物聯(lián)網(wǎng)的先行技術(shù)，作為前端感知工具，具有非常重要的意義。
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奧迪威傳感器
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簡述智能傳感器技術(shù)原理
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專知學(xué)術(shù)
專知學(xué)術(shù)，高品質(zhì)專業(yè)學(xué)術(shù)文摘訂閱
智能傳感器有什么不一樣
隨著測控系統(tǒng)自動化、智能化的發(fā)展，傳統(tǒng)的傳感器已經(jīng)不能滿足一定的數(shù)據(jù)處理能力以及自檢、自校、自補償?shù)墓δ?，智能傳感器和多功能傳感器的研發(fā)和應(yīng)用已經(jīng)走向市場。智能傳感器的結(jié)構(gòu)及特點傳感器像人的五官一樣，是獲取信息的重要工具。它在工業(yè)生產(chǎn)、國防建設(shè)和科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域發(fā)揮著巨大的作用...
2019-04-190
參考資料
1.
張福學(xué)．傳感器電子學(xué)及其應(yīng)用：國防工業(yè)出版社，1990年
2.
智能傳感器系統(tǒng)
．超星發(fā)現(xiàn)．2010[引用日期2017-11-27]
3.
走向智能傳感器時代
．超星發(fā)現(xiàn)．2015[引用日期2017-11-27]
4.
智能傳感器
．電子發(fā)燒友網(wǎng)[引用日期2017-11-27]
5.
智能傳感器技術(shù)綜述
．超星發(fā)現(xiàn)．2014[引用日期2017-11-27]
智能傳感器 分類：智能傳感器的分類及通信接口
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傳感器和阻性檢測元件
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智能傳感器 分類：智能傳感器類型功能及應(yīng)用
智能傳感器類型
所謂智能傳感器就是由傳感器和微處理器 (或微計算機) 及相關(guān)的電路組成的傳感器。傳感器將被測量轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的電信號， 然后送到信號調(diào)理電路中進(jìn)行濾波、放大、模一數(shù)轉(zhuǎn)換后， 送到微計算機中。計算機是智能傳感器的核心， 它不僅可以對傳感器測量的數(shù)據(jù)進(jìn)行計算、存儲、處理， 還可以通過反饋回路對傳感器進(jìn)行調(diào)節(jié)。由于計算機充分發(fā)揮了各種軟件的功能， 可以完成硬件難以完成的任務(wù)， 從而降低了傳感器的制造難度， 提高了傳感器的性能， 降低了成本。智能傳感器大體上可以分三種類型， 即具有判斷能力的傳感器； 具有學(xué)習(xí)能力的傳感器；具有創(chuàng)造能力的傳感器。
滄正稱重傳感器CAZF-W130
智能傳感器的功能
1、自校準(zhǔn)功能。操作者輸入零值或某一標(biāo)準(zhǔn)量值后, 自校準(zhǔn)軟件可以自動地對傳感器進(jìn)行在線校準(zhǔn)。
2、自補償功能?？梢酝ㄟ^軟件對傳感器的非線性、溫漂、時漂、響應(yīng)時間等進(jìn)行自動補償。
3、數(shù)值處理功能。根據(jù)內(nèi)部的程序自動處理數(shù)據(jù), 例如進(jìn)行統(tǒng)計處理, 剔除異常數(shù)值等。
4、自診斷功能。接通電源后, 可以對傳感器自檢各部分是否正常。在內(nèi)部出現(xiàn)操作問題時, 能夠立即通知系統(tǒng)通過輸出信號表明傳感器發(fā)生故障, 并可診斷發(fā)生故障的部件。位移傳感器
5、雙向通信功能。智能傳感器的微處理器與傳感器之間構(gòu)成閉環(huán), 微處理器不但接收、處理傳感器的數(shù)據(jù), 還可以將信息反饋至傳感器, 對測量過程進(jìn)行調(diào)節(jié)和控制, 它可以采用一種可懂且可接受的方式與系統(tǒng)接口。
6 、數(shù)字量輸出功能。智能傳感器輸出數(shù)字信號, 可以很方便地與計算機或接口總線相連。此外, 新興的智能傳感器技術(shù)還包括遙控設(shè)定、可編程序以及防止非法侵襲等特征, 在性能上更加完整和先進(jìn)。
7 、信息存儲和記憶功能。
智能傳感器的應(yīng)用
近年來， 智能傳感器已經(jīng)廣泛應(yīng)用在航天、航空、國防、科技和工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等各個領(lǐng)域中， 特別是隨著高科技的發(fā)展， 智能傳感器倍受青睬， 例如它在智能機器人的領(lǐng)域中有著廣闊的應(yīng)用前景。智能傳感器如同人的五官， 可以使機器人具有各種感知功能。已經(jīng)實用化的智能傳感器有很多種類。例如智能檢測傳感器、智能流量傳感器、智能位置傳感器、智能壓力傳感器、智能加速度傳感器等。
