人工智能深度学习在智慧水利中应用研究.pdf

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1、汇报时间：汇报时间： 2020年年1月月11日日 汇汇 报报 人：人： 刘福胜刘福胜 教授教授 汇报单位：山东农业大学汇报单位：山东农业大学 1 1. . 智慧水利业务需求智慧水利业务需求 2 2. . 人工智能发展人工智能发展-深度学习深度学习 3. 3.大数据时代的人工智能大数据时代的人工智能 4 4 . . 实践研究实践研究 5. 5. 应用展望应用展望 2 智慧水利业务智慧水利业务 需求需求 人工智能发展 -深度学习 大数据时代的 人工智能 实践研究 应用展望 “智慧水利智慧水利”：应用云计应用云计 算、物联网、大数据、移算、物联网、大数据、移 动互联网和人动互联网和人工工智能等新智能

2、等新 一代信息一代信息通讯通讯技术，实现技术，实现 对水利对象及活动的对水利对象及活动的透彻透彻 感知、全面互联、智能应感知、全面互联、智能应 用与泛在服务用与泛在服务，从而促进，从而促进 水治理体系和能力现代化。水治理体系和能力现代化。 业务管理一体化 水利监控可视化 水利信息规范化 水利资源共享化 水利决策科学化 3 智慧水利业务智慧水利业务 需求需求 人工智能发展 -深度学习 大数据时代的 人工智能 实践研究 应用展望 人工智能系统具有自我学习、 推理、判断和自适应能力。主要应 用在优化设计、故障诊断、智能检 测、系统管理等领域。 借助于人工智能技术优势, 优 化水利工程管理的流程, 提

3、升管理 工作效能, 统筹提升智慧化管理和 服务水平，对水利行业“补短板、 强监管”发挥积极作用。 4 智慧水利业务 需求 人工智能发展人工智能发展 -深度学习深度学习 大数据时代的 人工智能 实践研究 应用展望 5 智慧水利业务 需求 人工智能发展人工智能发展 -深度学习深度学习 大数据时代的 人工智能 实践研究 应用展望 6 智慧水利业务 需求 人工智能发展人工智能发展 -深度学习深度学习 大数据时代的 人工智能 实践研究 应用展望 7 智慧水利业务 需求 人工智能发展人工智能发展 -深度学习深度学习 大数据时代的 人工智能 实践研究 应用展望 深度学习是通过构建包含多个隐含层的神经网络模型，以更少的单层参数 与更深的网络结构，通过海量训练数据，来学习特征的多层抽象表示，从而最 终提升分类或预测的准确性。 ）强调模型结构的深度；）突出特征学习。 8 智慧水利业务 需求 人工智能发展 -深