Modele de procuration pour ag

Les thèmes communs de la modélisation axée sur les données ont été développés avec l`intégration et la contribution de diverses spécialisations interdisciplinaires impliquant l`intelligence artificielle et computationnelle, l`apprentissage automatique et la reconnaissance des schémas, l`exploration de données avec l`analyse des données statistiques, la découverte des connaissances dans les bases et l`informatique logicielle. Une mise en page de modélisation pilotée par les données repose sur l`hypothèse qu`un processus primaire a généré une base de données de cas observés, d`expérience et de connaissances d`experts. Comme le démontre la figure 1, l`objectif ultime de la modélisation de proxy axée sur les données cognitives est de fusionner ces sources d`informations multiples pour présenter un modèle représentatif pour le processus principal. Si l`approximation du modèle présenté est acceptable pour ce processus, elle peut être employée pour répondre aux autres questions concernant les propriétés du processus sous-jacent [11]. Le modèle de ligne que vous utilisez est défini comme une propriété de grille rowModelType. Définissez-le sur l`un des clientSide, infinite, Viewport, Sersemelle. La valeur par défaut est clientSide. Dans cette étude, une technique d`intelligence artificielle (IA), appelée réseau neuronal artificiel (ANN), est utilisée pour identifier ou rapprocher une relation non linéaire complexe reliant les variables d`entrée pertinentes aux fonctions objectives cibles souhaitées. Le réseau neuronal artificiel (ANN) emploie une série d`unités de traitement (neurones, noeuds) dans les couches cachées où la sommation pondérée des variables d`entrée est soumise à une fonction de transfert non linéaire. Un ensemble de données comprenant à la fois des variables d`entrée (prédiction pertinente) et des fonctions objectives cibles souhaitées est utilisé pour former le réseau.

Les paramètres inconnus du réseau, classiquement les pondérations de connexion et les biais (seuils) qui relient tous les noeuds, sont évalués à l`aide de la procédure de la théorie du problème inverse dans laquelle l`objectif est de minimiser l`incompatibilité existante entre les réseau neuronal artificiel prédit la sortie et les valeurs réelles connues des variables de fonctions objectives souhaitées. Dans la figure 2, un diagramme de flux typique pour la formation de réseau neuronal artificiel est illustré. Puisque divers paramètres peuvent être à la fois continus et discrets (catégoriques), les utilisations les plus universelles d`ANN incluent la modélisation cognitive de proxy pour l`estimation de fonction et la classification de modèle. Une brève histoire et des progrès pour la technique du réseau neuronal artificiel, y compris les règles d`apprentissage ANN, la configuration de l`architecture, les pratiques hybrides et les situations de convergence sont décrits dans [12-14]. Le modèle de ligne que vous utilisez dépendra de votre application. Voici quelques règles de base rapides: les instances QSortFilterProxyModel utilisent la fonction qStableSort () intégrée de Qt pour configurer les mappages entre les éléments du modèle source et ceux du modèle proxy, ce qui permet à une hiérarchie triée d`éléments d`être exposées à des vues sans modification de la structure du modèle source. Pour fournir un comportement de tri personnalisé, réimplémentez la fonction lessThan () pour effectuer des comparaisons personnalisées.

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