BMXAMO0410H

BMXAMO0410H 先验知识难以加入演化算法的问题概述

计算机视觉在智能制造中的应用本质上是一种基于数据的方法，但在工业检测领域难以获取大量均匀的样本数据，因此研究者们提出将先验知识加入计算机视觉算法中以期获得检测效果。应用基于先验知识的方法，在训练阶段可以配合样本进行训练，提高模型参数的准确性，降低学习难度，利于训练过程的收敛，从而提高预测的准确度。在预测阶段，能通过先验知识对判定结果的校正，提高准确率，也能提升检测速度，避免偶然误差的产生。     目前先验知识难以加入演化算法，更难以指导机器学习和深度学习等算法，并且也有很多需要解决的瓶颈问题。例如，如何将知识图谱这种主要知识表示形式用于指导深度神经网络；如何用自然语言指导强化学习中的智能体快速准确地理解学习；如何将迁移学习作为知识结合进强化学习；如何通过领域知识将强化学习方法应用到工业检测中等。

BMXAMO0410H  

BMXAMO0410H

Siemens Simadyn,6DC4001-8BC,Rack 9 Komponenten

Phoenix Contact Interbus,IBS VME6H SC/I-T

Siemens 6AD6312-1BB70, 6AD 6312-1BB70

Siemens Sinumerik CPU-Board , 6FX1120-5BA01

BBC Brown Boveri, AV 2101 B, 40406 / IN, Platine

Siemens  S5 -100U, CPU 103-8MA02 + 470-8MC11 usw

Siemens  AC Line, 6ES5955-3LF12,Power suply

Siemens  6ES5456-6AA11

Siemens Sinumerik 6FX1120-4BA02 CPU 6FX1120 4BA02

Siemens Simatic S5, CPU926, 6ES5926-3KA12 ,CPU

ARTIS, Tool Supervisor System, Type: TSS-WK-DC

ARTIS, Tool Supervisor System, Type: TSS-WK-DC

Endress u Hauser ,Prosonic FMU862,FMU862-R1A2A1

Gildemeister, I64 AES 0, I/O ADR 20, Steuerplatine

Siemens Simatic S 5,6ES5 950-1AB61,Stromversorgung

Siemens 6FX1124-6AA02,E:B,5482469201.1?0

Siemens 6FX1124-6AA02,,5482469201.

Siemens Simatic S5 6ES5 926-3SA11 6ES5926-3SA11 CPU 926

ADVANTECH PCA-6145B/45L 486 INDUSTRIAL CPU CARD REV:C2

Siemens Sinumerik 6EV, G24 G5/25WRGD, Netzgert SVS2

VALMET Keyboard A651B001

Seiki 06-00-01 auf Schiene,Board, Platine

Phillips Rack, IM20, OM20, OM23, IM 20, OM 20, OM 23

Siemens Sinumerik 6FX1121-8BB03 E:B "02", 6FX 1121

AEG 029.114 976, 029.114.976, Karte, Board, 

Siemens Teleperm C74103-A1900-A3?51, 10 Einheiten

AEG 029.123 813, Karte, Module, Board, 

Siemens Simatic S5-BT777,Sinec L1,Bus Terminal

ABB Stromberg, SAMC 11 POW, 3AFE57171847, Power Supply 

Frenopact-ds, Sanftanlauf Softstart, 830 210 11, HuK

SEIKI PT.SQM8-04 + PT.DIB-02 - Board - Karte

Siemens MVB -Compact, I/O EXT

Indramat Controller, 1.2.50-300W1 , A.C. Servo

Siemens , 6FX1126-1AA03

Siemens Sinumerik,6FX1126-8BA00