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生物的學習系統(tǒng)隨處可見，從只有300個左右神經(jīng)元的低級蛔蟲（秀麗隱桿線蟲），到有兩千億個神經(jīng)元的成年大象的大腦，比比皆是。無論是在果蠅、蟑螂、黑猩猩或海豚體內(nèi)，所有的神經(jīng)元所做的事情都是一樣的：處理并傳遞信息。所有生物做這些事情的原因也是*的：避免危險，使物種地生存并繁衍，所有的生物必須能感知環(huán)境，并做出相應的反應，記住那些是危險信號，哪些是有益的信號。簡言之，無論對單個個體還是整個物種，學習都是其在自然界生存的必要條件。然而，這一鐵的規(guī)律也越來越適用于人造系統(tǒng)。

Volker Tresp博士是西門子機器研究領域內(nèi)的資深人士，也是慕尼黑大學的電腦科學教授。他說，學習有三種：記憶（如，記住事實的能力）、技能（如，學習如何投球的能力）和抽象能力（如，從大量觀察中得出規(guī)律的能力）。電腦是*個領域內(nèi)的高手，但目前正在另外兩個領域內(nèi)迅速地趕超。例如，可以毫厘不差地生產(chǎn)出厚度均勻且平整的鋼板——西門子20多年來一直在這個領域處于地位。Tresp說，“在這里，較簡單的模式就是先給出預測，然后去檢驗產(chǎn)出品是否符合規(guī)格要。求。如，首先明確對高級鋼板產(chǎn)成品的要求，自動軋鋼廠結合傳感器提供的數(shù)據(jù)（成分、帶鋼溫度等），在已有信息的基礎上，估算所需的壓力。根據(jù)產(chǎn)出品數(shù)據(jù)相應地進行實時調(diào)整，終慢慢地算出正確的壓力，并產(chǎn)出符合厚度要求的鋼板。“以神經(jīng)網(wǎng)絡為基礎的學習系統(tǒng)中，” Tresp解釋，“可以通過調(diào)整影響既定參數(shù)（如厚度）的全部因素的權重矩陣來實現(xiàn)這種調(diào)節(jié)的目標。”

除記憶和改進技能的能力外，人造系統(tǒng)正逐漸被用來進行概括或抽象個體的特點，以此來判斷它是否屬于某一個群體。光學字符識別（OCR）就是一個例子，它以前是用來高速掃描并分揀信件的。該技術約在1985年初次面世，與那時相比，現(xiàn)在其精確度已經(jīng)有了驚人的提高，識別范圍也已從單個數(shù)字提高到95%以上手寫拉丁字母及90%以上阿拉伯語手寫體。其實，早在2007年，西門子ARTread學習系統(tǒng)就曾經(jīng)榮獲文檔分析與識別會議組織的阿拉伯語光學字符識別（OCR）比賽*名。由于光學字符識別技術的高度可靠性，它已經(jīng)開始被逐漸應用到諸如車牌自動識別和工業(yè)視覺中（如需了解更多信息，請參閱第67頁）。

機器學習能力將會如何發(fā)展呢？顯而易見的是，隨著感應器在能源和數(shù)字方面的大規(guī)模應用，可以很容易地通過本地和信息網(wǎng)絡獲得更多數(shù)據(jù)，機器學習發(fā)展的前景十分廣闊。網(wǎng)絡環(huán)境下的學習應用主要體現(xiàn)在兩個大型項目中。*個是Theseus項目，西門子主導MEDICO技術，該項目主要是從圖像和文本中提取語義信息，促成各種新的應用程序來改善醫(yī)生的工作流程。第二個項目是歐盟的大規(guī)模知識加速器項目（LarKC），研發(fā)可伸縮查詢、推理能力和鍵連資料的機器學習方法。“能夠和鍵連資料一起學習，” Tresp說，“這才是今天令人激動的地方！”

Arthur F. Pease

以神經(jīng)系統(tǒng)為基礎的學習體系（1）基于輸入的信息（2）根據(jù)為期14天的培訓對未來7天的氣體需求做出預測（3）。
學習通過對部分學習（5）和*訓練（6）的隨機權重組合（4）在三個片段中得到反映。
以神經(jīng)網(wǎng)絡為基礎的系統(tǒng)有能力處理大量的輸入數(shù)據(jù)，并調(diào)整終的輸出成果。為實現(xiàn)這一點，這種系統(tǒng)必須建立起一種數(shù)學模型來復制現(xiàn)實世界中相應的實物。這種模型本質上是一種決策單元的集合。從整體角度來看，可以通過矩陣形式來反映決策單元。取決于應用程序的復雜程度，可能要求數(shù)百個互動矩陣。
起初，決策單元之間的互動是隨機的。那么，當系統(tǒng)開始進入學習階段，其錯誤率——預期和實際觀察到的結果之間的差異——很高（4）。和真實的結果相比較后，錯誤率會被反饋到每個矩陣中（箭頭向右指向每個方框），然后就開始調(diào)整每個決策單元在內(nèi)部的權重，避免隨機出現(xiàn)，并根據(jù)已學到的信息去修正每個輸入?yún)?shù)（箭頭從每個方框指向左側）。
每次這樣的往復都在不斷減少錯誤率，后，在上千次這樣的信息往復以后，系統(tǒng)就慢慢學會了如何描述完整的輸入信息流，結果就是*復制（6）——并終預測——現(xiàn)實世界的行為。

• 2 通道高速計數(shù)器模塊
• 具有大量參數(shù)設置選項，可根據(jù)具體任務進行佳調(diào)整，降低控制負荷
• 速度和時間段測量
• 存儲和比較功能
• 連接 24 V 編碼器

特別是，計數(shù)器模塊可以檢測快速高頻信號，并將計數(shù)器讀數(shù)和當前速度返回到控制器。計數(shù)器控制可通過數(shù)字量輸入和輸出信號來確保精確的計數(shù)器結果和系統(tǒng)中的快速響應。通過大量參數(shù)設置選項，可針對手邊的任務進行佳調(diào)整，降低控制負荷。

提供有以下計數(shù)器模塊：

• TM Count 2x24V：
  快速計數(shù)器模塊，2 通道；計數(shù)功能高達 200 kHz；硬件和軟件門；連接 24 V 編碼器；每通道 3 點數(shù)字量輸入（除計數(shù)器輸入外）和 2 點數(shù)字量輸出；頻率、速度和時間段測量；存儲和比較功能；24 V 編碼器電源；等時同步模式

設計

• 用一個螺絲安裝在 S7-1500 安裝導軌上
• 統(tǒng)一的 40 針前連接器，帶螺釘型端子（不久將提供插入式端子）
• 可連接芯線截面積0.25 mm² 至 1.5 mm²（AWG24 至 16）
• 前連接器的預接線位置
• 前蓋帶有可擴充的電纜室，即使*接線時也如此
• 集成式屏蔽

含在供貨范圍之內(nèi)：

• 用于手工貼標簽的一個標簽條
• 一個 U 型連接器
• 印制有文字的前門
• 饋電元件、屏蔽夾和屏蔽端子
•  

• 統(tǒng)一的顯示和診斷方式：
  • 故障（紅色 LED）和運行（綠色 LED）模塊狀態(tài)顯示
  • 邏輯“0”和邏輯“1”信號狀態(tài)的通道狀態(tài)顯示（綠色 LED）或診斷指示（紅色 LED）
  • 顯示 24 V DC 電源電壓（綠色 LED）
  • 顯示計數(shù)器的活動狀況和計數(shù)方向
• 支持的功能：
  • 加/減高速計數(shù)
  • 計數(shù)器范圍可調(diào)節(jié)至高達 +/-31 位
  • 通過集成數(shù)字量輸入和輸出獲得高速響應
  • 測量當前信號頻率
  • 增量式編碼器的位置檢測
  • 每個通道兩個比較器，用于控制數(shù)字量輸出
  • 通過數(shù)字量輸入來保存或設置計數(shù)
  • 硬件中斷，可設置參數(shù)
  • 等時同步模式
  • 通過命令和工藝對象進行用戶友好的組態(tài)
• SIMATIC S7-1500 和 ET 200MP 的統(tǒng)一系統(tǒng)功能：
  • 識別和維護數(shù)據(jù) IM0
  • 固件更新
  • 模塊正面的清晰標簽
  • 統(tǒng)一的前連接器

概述

• 帶 RS422 接口的 2 通道計數(shù)和位置檢測模塊
• 提供了大量參數(shù)設置選項，可面向具體任務進行佳調(diào)整
• 可在模塊上進行預處理，從而降低控制器的負荷
• 采用增量式和 SSI 式編碼器進行位置檢測
• 速度和時間段測量
• 存儲和比較功能
• 通過 RS422 信號或 5V-TTL 信號連接編碼器

設計

• 用一個螺絲安裝在 S7-1500 安裝導軌上
• 統(tǒng)一的 40 針前連接器，帶螺釘型端子（不久將提供插入式端子）
• 可連接芯線截面積0.25 mm² 至 1.5 mm²（AWG24 至 16）
• 前連接器的預接線位置
• 前蓋帶有可擴充的電纜室，即使*接線時也如此
• 通過一對一分配通道狀態(tài)或診斷 LED、端子和標記，
  可以快速找到并消除錯誤。印制在前門內(nèi)側的接線圖提供了接線幫助。
• 集成式屏蔽

含在供貨范圍之內(nèi)：

• 用于手工貼標簽的一個標簽條
• 一個 U 型連接器
• 印制有文字的前門
• 饋電元件、屏蔽夾和屏蔽端子