论文部分内容阅读
摘要：人工神经网络是在模仿人脑处理问题的过程中发展起来的一种新型智能信息处理理论，通过对人脑的形象思维、联想记忆等进行模仿和抽象以实现与人脑相似的学习、识别、记忆等信息处理能力。由于它的非线性、并行处理、自适应、自组织等特性，被广泛应用于各个领域中，智能建筑也不例外。本文将介绍一下神经网络，再介绍其在智能建筑中应用的几个方面。
关键词：智能建筑；人工神经网络；学习；图像识别；空调系统控制；
一、 人工神经网络介绍
大脑是人类最性感的器官，在大脑中大约有860亿神经元细胞，它们之间互相连接，传递着大小不同、频率不同的电信号来传递信息，就像分布式计算机网络，但比其复杂性要高上很多个数量级。多亏了他们，我们人类拥有出色的解决各种问题，如非线性问题、并行问题、自适应问题。我们的记忆、判断与情感都是这些问题的具象化，我们每一天都使用我们的大脑去解决这些看上去简单，实则困难的问题。
当脑科学家揭示了人脑工作的本质时，就有人大胆提出“用计算机来模拟人脑神经网络进而解决问题”。在认知科学、神经科学、脑科学、心理学、信息学还有数学的孕育下，人工神经网络就此诞生了。
人工神经网络本质上是一种有向图，它具有有向图具有的一切要素：节点，有向弧。只不过人工神经网络把节点称为神经元，而有向弧称为连接神经元的神经。
人工神经网络有用就有用在模式识别上，这也是它与人类智能具有相似性的原因所在。对于判断一个动物是猫还是狗，对于人类很简单，但对于计算机来说难上加难，但如果借用人工神经网络，再给其大量的数据来加以训练，计算机的判断可能比人类还要准确。
我们首先要从需要判断的事物找出一些可以数字化的特征值（如叫声频率，颜色波长分布，体重身高。），然后大致设计好神经架构（合适的层数），给出一个初始权重值分配（任意给），然后把刚刚数字化的特征输入到计算机里，如果计算机判断错误，那就告诉它，它会重溯其判断过程的逻辑网络，改变每一个特征值权重的大小，然后我们再次给它样本来判断。学习样本量越大，其判断的精度越高。其实，这种训练和我们刚出生时是一样的，我们并不知道“汪汪”叫的就是狗，“喵喵”叫的就是猫，也并不知道猫也可能是黑色的，狗也可能是纯白色的，经过很多次父母的教导，才能慢慢明白颜色的权重太小，还是声音最靠谱，起码在真实世界这个学习样本中，我们没见过有“汪汪”叫的猫呢。
二、人工神经网络在智能建筑中的应用
要管理好一幢现代化建筑，使其可靠、安全、协调、经济地运行，这就对建筑设备自动控制水平、控制设备功能、快速效应的能力和运行管理水平提出了更高的要求，而具有学习与自适应能力的人工神经网络为一切都提供了可能。
1. 图像识别
受安全保护的建筑可以通过人脸识别辨识试图进入者的身份。人脸识别系统可用于企业、住宅安全和管理。如人臉识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门等。
我们將该建筑允许的进入者的大量图片作为学习样本，让人工神经网络经过自适应地学习去调节网络各处权重，学习完成后，将其算法植入设备中，该设备投入使用。
与传统的身份鉴定方式相比，人脸识别是的最大特点就是更具保密性，
它可以一秒时间内识别多次，并且不会使人察觉到。这种操作隐蔽性强的特点很重要，它不会引起进入者的反感与抵触。
2.空调系统自控
传统空调的温度控制是多回路PID控制，采用偏差的比例、积分和微分的纯线性组合构成的控制量去控制系统，对非线性的输入响应较差，对线性输入响应也较差，这表明它不能及时地根据室内温度变化，及时调整工作状态，且压缩机的开与停也对压缩机的寿命减少。
后来，人们采用模糊控制算法，克服了上述PID的一些弊端，这种在模糊控制算法下的控制系统采用if…then…型的模糊控制规则组成控制器，实现专家控制，所谓专家控制就是指把操作对象的动作规范化。
模糊控制算法虽然克服了传统PID控制方法的缺陷，但它还是不够智能、不够人性化：它没有明确的控制结构，它所依赖的控制规则是人们对受控过程认识的归纳下控制经验的总结，隶属函数与控制规则已经被人固定，人的经验的准确性直接影响到空调控制系统的效果，不适合被控过程的变化，当环境温度发生突变，又或是仪器仪表受到磨损，它无法自我调整，自我改变，它只能一条路走到黑，缺乏自学习与自调整能力，严重影响了控制的效果。
所以呢，对于这个变化多端的真实世界，就要用变化多端的算法来描述，
非线性时变得人工神经网络首当其冲，计算机学家将人工神经网络与模糊算法结合起来，达到了理想的效果。
神经网络算法下的空调展望：
在神经网络算法下，空调系统将会更加智能，让我们大胆地想象一下吧！
每个人都有一个关键的传感器，传感器与移动设备如手机连接，每个人的身体状态都会传输给手机，而手机也会将身体状态与这个人的社交软件的大量信息传到互联网上与空调系统共享，空调系统会综合每一个进入该房间的人的身体状态与社交信息分析来的冷热倾向、个人喜好、文化、政治立场来制定运行策略，甚至可以根据你身体的一些小毛病来在空调箱中来调配氧气浓度、治愈气体浓度来帮助你身体的康复，如果你想要一个能够促进你思考的环境，也可以通过移动设备来指挥空调，空调会按照已有的数据库来更改空气状态创造出最适合你思考的气象参数，如果你想快速的睡个懒觉也可以，空调会在空调箱中自动加入微量催眠气体。
如果有足够多的传感器与小型风口，空调也可以帮你在你家中制造出你想要的风速场，让污染物多的地方形成涡流，不会逃逸到其他地方，让你工作的地方风速稍大一些，保持你的头脑清醒，让你睡觉的地方风小一些，防止你中风，在厕所门前形成一道风墙，防止臭味进入厨房。
空调，将会越来越像我们的朋友。
三、 结语
智能建筑的时代先进的算法将会使得机器与人的界限越来越模糊，智能化建筑的时代已经到来。
先进的算法与普及的互联网使得线上生活和线下生活的界限已经模糊，这种界限也许会最终消失。人类与智能机器之间的关系将为我们的社会生活带来新的图景和问题，也许，在未来，人类与智能机器将不再是对立的概念，也许随着科技的发展，我们也会意识到，人也是一种高度智能化的机器吧。
关键词：智能建筑；人工神经网络；学习；图像识别；空调系统控制；
一、 人工神经网络介绍
大脑是人类最性感的器官，在大脑中大约有860亿神经元细胞，它们之间互相连接，传递着大小不同、频率不同的电信号来传递信息，就像分布式计算机网络，但比其复杂性要高上很多个数量级。多亏了他们，我们人类拥有出色的解决各种问题，如非线性问题、并行问题、自适应问题。我们的记忆、判断与情感都是这些问题的具象化，我们每一天都使用我们的大脑去解决这些看上去简单，实则困难的问题。
当脑科学家揭示了人脑工作的本质时，就有人大胆提出“用计算机来模拟人脑神经网络进而解决问题”。在认知科学、神经科学、脑科学、心理学、信息学还有数学的孕育下，人工神经网络就此诞生了。
人工神经网络本质上是一种有向图，它具有有向图具有的一切要素：节点，有向弧。只不过人工神经网络把节点称为神经元，而有向弧称为连接神经元的神经。
人工神经网络有用就有用在模式识别上，这也是它与人类智能具有相似性的原因所在。对于判断一个动物是猫还是狗，对于人类很简单，但对于计算机来说难上加难，但如果借用人工神经网络，再给其大量的数据来加以训练，计算机的判断可能比人类还要准确。
我们首先要从需要判断的事物找出一些可以数字化的特征值（如叫声频率，颜色波长分布，体重身高。），然后大致设计好神经架构（合适的层数），给出一个初始权重值分配（任意给），然后把刚刚数字化的特征输入到计算机里，如果计算机判断错误，那就告诉它，它会重溯其判断过程的逻辑网络，改变每一个特征值权重的大小，然后我们再次给它样本来判断。学习样本量越大，其判断的精度越高。其实，这种训练和我们刚出生时是一样的，我们并不知道“汪汪”叫的就是狗，“喵喵”叫的就是猫，也并不知道猫也可能是黑色的，狗也可能是纯白色的，经过很多次父母的教导，才能慢慢明白颜色的权重太小，还是声音最靠谱，起码在真实世界这个学习样本中，我们没见过有“汪汪”叫的猫呢。
二、人工神经网络在智能建筑中的应用
要管理好一幢现代化建筑，使其可靠、安全、协调、经济地运行，这就对建筑设备自动控制水平、控制设备功能、快速效应的能力和运行管理水平提出了更高的要求，而具有学习与自适应能力的人工神经网络为一切都提供了可能。
1. 图像识别
受安全保护的建筑可以通过人脸识别辨识试图进入者的身份。人脸识别系统可用于企业、住宅安全和管理。如人臉识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门等。
我们將该建筑允许的进入者的大量图片作为学习样本，让人工神经网络经过自适应地学习去调节网络各处权重，学习完成后，将其算法植入设备中，该设备投入使用。
与传统的身份鉴定方式相比，人脸识别是的最大特点就是更具保密性，
它可以一秒时间内识别多次，并且不会使人察觉到。这种操作隐蔽性强的特点很重要，它不会引起进入者的反感与抵触。
2.空调系统自控
传统空调的温度控制是多回路PID控制，采用偏差的比例、积分和微分的纯线性组合构成的控制量去控制系统，对非线性的输入响应较差，对线性输入响应也较差，这表明它不能及时地根据室内温度变化，及时调整工作状态，且压缩机的开与停也对压缩机的寿命减少。
后来，人们采用模糊控制算法，克服了上述PID的一些弊端，这种在模糊控制算法下的控制系统采用if…then…型的模糊控制规则组成控制器，实现专家控制，所谓专家控制就是指把操作对象的动作规范化。
模糊控制算法虽然克服了传统PID控制方法的缺陷，但它还是不够智能、不够人性化：它没有明确的控制结构，它所依赖的控制规则是人们对受控过程认识的归纳下控制经验的总结，隶属函数与控制规则已经被人固定，人的经验的准确性直接影响到空调控制系统的效果，不适合被控过程的变化，当环境温度发生突变，又或是仪器仪表受到磨损，它无法自我调整，自我改变，它只能一条路走到黑，缺乏自学习与自调整能力，严重影响了控制的效果。
所以呢，对于这个变化多端的真实世界，就要用变化多端的算法来描述，
非线性时变得人工神经网络首当其冲，计算机学家将人工神经网络与模糊算法结合起来，达到了理想的效果。
神经网络算法下的空调展望：
在神经网络算法下，空调系统将会更加智能，让我们大胆地想象一下吧！
每个人都有一个关键的传感器，传感器与移动设备如手机连接，每个人的身体状态都会传输给手机，而手机也会将身体状态与这个人的社交软件的大量信息传到互联网上与空调系统共享，空调系统会综合每一个进入该房间的人的身体状态与社交信息分析来的冷热倾向、个人喜好、文化、政治立场来制定运行策略，甚至可以根据你身体的一些小毛病来在空调箱中来调配氧气浓度、治愈气体浓度来帮助你身体的康复，如果你想要一个能够促进你思考的环境，也可以通过移动设备来指挥空调，空调会按照已有的数据库来更改空气状态创造出最适合你思考的气象参数，如果你想快速的睡个懒觉也可以，空调会在空调箱中自动加入微量催眠气体。
如果有足够多的传感器与小型风口，空调也可以帮你在你家中制造出你想要的风速场，让污染物多的地方形成涡流，不会逃逸到其他地方，让你工作的地方风速稍大一些，保持你的头脑清醒，让你睡觉的地方风小一些，防止你中风，在厕所门前形成一道风墙，防止臭味进入厨房。
空调，将会越来越像我们的朋友。
三、 结语
智能建筑的时代先进的算法将会使得机器与人的界限越来越模糊，智能化建筑的时代已经到来。
先进的算法与普及的互联网使得线上生活和线下生活的界限已经模糊，这种界限也许会最终消失。人类与智能机器之间的关系将为我们的社会生活带来新的图景和问题，也许，在未来，人类与智能机器将不再是对立的概念，也许随着科技的发展，我们也会意识到，人也是一种高度智能化的机器吧。