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專(zhuān)家是否具有詳細(xì)、準(zhǔn)確的專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)能夠影響整個(gè)故 障診斷的效果，如果專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)達(dá)不到使用的實(shí)際，那么在進(jìn)行故障推理低調(diào)時(shí)候，很有可能錯(cuò)誤 的結(jié)論，將相關(guān)技術(shù)人員引導(dǎo)到錯(cuò)誤的道路上，專(zhuān)家在診斷大型輸電故障的時(shí)候，需要從專(zhuān)家知識(shí) 庫(kù)進(jìn)行知識(shí)的匹配，這個(gè)可能會(huì)比較慢;大部分專(zhuān)家不具備學(xué)習(xí)的能力，一旦診斷的故障超出了專(zhuān) 家知識(shí)庫(kù)中的內(nèi)容，那么專(zhuān)家很容易得出錯(cuò)誤的結(jié)論。
PMP證書(shū)的含金量;
1、對(duì)個(gè)人學(xué)習(xí)PMP可以專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的技能和知識(shí);

2、PMP項(xiàng)目書(shū)是針對(duì)個(gè)人能力、、知識(shí)的證明，也能夠反映個(gè)人項(xiàng)目專(zhuān)業(yè)的成就;

3、考取PMP項(xiàng)目書(shū)可以幫助樹(shù)立個(gè)人信心，且理論與實(shí)踐相結(jié)合，更加能夠自身的能力;

4、獲取PMP項(xiàng)目書(shū)能夠?yàn)楦呗殬I(yè)發(fā)展做，還可以引導(dǎo)就業(yè)機(jī)會(huì)和晉升。

  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在輸電網(wǎng)絡(luò)故障診斷中應(yīng)用的也越來(lái)越廣泛，人丁神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技 技術(shù)(ANN)就是模擬人體大 腦的結(jié)構(gòu)相處理問(wèn)題的一種人工智能技術(shù)，它是人工智能技術(shù)重要的一個(gè)分 分支，它具有很多優(yōu)點(diǎn)，例如 加急 能夠?qū)崿F(xiàn)并行式處理、自適應(yīng)等，這些優(yōu)點(diǎn)與輸電網(wǎng)絡(luò)故障診斷相結(jié)合，顯示出 出了巨大的潛力，是一個(gè)比較 熱門(mén)的研究方向，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸電網(wǎng)絡(luò)故障診斷，其總的診斷網(wǎng)絡(luò)比較 校復(fù)雜，為了方便實(shí)時(shí)的偵 文秘 測(cè)，一般將總的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分區(qū)處理，然后在各個(gè)區(qū)創(chuàng)建基于BP算法的故障診斷構(gòu) 漠塊，要診斷結(jié)果的時(shí) 候，將各個(gè)分區(qū)的診斷結(jié)果進(jìn)行綜合后即可得出。
bim工程師的工作內(nèi)容有哪些
1、了解建筑量體及模型組件建立流程；
2、內(nèi)部與外部合作的業(yè)主、承包商等，工作流程，以確保項(xiàng)目能成功進(jìn)行；
3、了解風(fēng)險(xiǎn)并以bim技術(shù)，模擬使用不同的策略，以達(dá)到或是風(fēng)險(xiǎn)的目的；
4、以bim技術(shù)建立、考慮實(shí)施工地安全計(jì)劃；
5、以bim技術(shù)按施工進(jìn)度完成建造，并履行預(yù)算和工程時(shí)限；
6、應(yīng)用bim技術(shù)并且變更程序，以協(xié)助工程如期完成；
7、依工程需求，產(chǎn)出模型相關(guān)圖面數(shù)據(jù)；
8、知道不同bim及智能聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)四點(diǎn)零、傳感器的應(yīng)用整合概念。

將總的故障診斷按照分 分工的不能區(qū)劃成幾個(gè)功能不 訂閱 同的診斷網(wǎng)絡(luò)，比如一個(gè)子網(wǎng)絡(luò)用來(lái)診斷故障的發(fā)生位置;一個(gè)子網(wǎng)絡(luò)用來(lái)診迷 所故障的性質(zhì);一個(gè)子網(wǎng)絡(luò)用 來(lái)診斷故障對(duì)整個(gè)的危害程度等等將這些子網(wǎng)絡(luò)的結(jié)論按照一定的規(guī) 現(xiàn)則進(jìn)行組合分析，即可 需要的結(jié)論。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雖然相對(duì)于專(zhuān)家來(lái)說(shuō)取得了一些突破，例 列如能夠突破專(zhuān)家知識(shí)庫(kù) 知識(shí)獲取難、診斷網(wǎng)絡(luò)更加便于等，但是也具有一些缺點(diǎn):人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不 不能夠?qū)l(fā)性的知識(shí)進(jìn)行分 析和判斷，且人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)不夠成熟，涵蓋的范圍大，學(xué)習(xí)困難，這些都在 王一定程度上影響了人工神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在輸電網(wǎng)絡(luò)故障診斷中的應(yīng)用，并且，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何在大的輸電風(fēng) 網(wǎng)絡(luò)故障診斷中應(yīng)用一直是一 個(gè)難點(diǎn)，還有待于相關(guān)人員取得新的突破?？傮w而言，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在輸電 電網(wǎng)絡(luò)中還是很有應(yīng)用前景 的，可以加大的相關(guān)難題的科技攻關(guān)力度，進(jìn)一步其有效性。

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