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生物的学习系统随处可见，从只有300个左右神经元的低级蛔虫（秀丽隐杆线虫），到有两千亿个神经元的成年大象的大脑，比比皆是。无论是在果蝇、蟑螂、黑猩猩或海豚体内，所有的神经元所做的事情都是一样的：处理并传递信息。所有生物做这些事情的原因也是*的：避免危险，使物种地生存并繁衍，所有的生物必须能感知环境，并做出相应的反应，记住那些是危险信号，哪些是有益的信号。简言之，无论对单个个体还是整个物种，学习都是其在自然界生存的必要条件。然而，这一铁的规律也越来越适用于人造系统。

Volker Tresp博士是西门子机器研究领域内的资深人士，也是慕尼黑大学的电脑科学教授。他说，学习有三种：记忆（如，记住事实的能力）、技能（如，学习如何投球的能力）和抽象能力（如，从大量观察中得出规律的能力）。电脑是*个领域内的高手，但目前正在另外两个领域内迅速地赶超。例如，可以毫厘不差地生产出厚度均匀且平整的钢板——西门子20多年来一直在这个领域处于地位。Tresp说，“在这里，较简单的模式就是先给出预测，然后去检验产出品是否符合规格要。求。如，首先明确对高级钢板产成品的要求，自动轧钢厂结合传感器提供的数据（成分、带钢温度等），在已有信息的基础上，估算所需的压力。根据产出品数据相应地进行实时调整，终慢慢地算出正确的压力，并产出符合厚度要求的钢板。“以神经网络为基础的学习系统中，” Tresp解释，“可以通过调整影响既定参数（如厚度）的全部因素的权重矩阵来实现这种调节的目标。”

除记忆和改进技能的能力外，人造系统正逐渐被用来进行概括或抽象个体的特点，以此来判断它是否属于某一个群体。光学字符识别（OCR）就是一个例子，它以前是用来高速扫描并分拣信件的。该技术约在1985年初次面世，与那时相比，现在其精确度已经有了惊人的提高，识别范围也已从单个数字提高到95%以上手写拉丁字母及90%以上阿拉伯语手写体。其实，早在2007年，西门子ARTread学习系统就曾经荣获文档分析与识别会议组织的阿拉伯语光学字符识别（OCR）比赛*名。由于光学字符识别技术的高度可靠性，它已经开始被逐渐应用到诸如车牌自动识别和工业视觉中（如需了解更多信息，请参阅第67页）。

机器学习能力将会如何发展呢？显而易见的是，随着感应器在能源和数字方面的大规模应用，可以很容易地通过本地和信息网络获得更多数据，机器学习发展的前景十分广阔。网络环境下的学习应用主要体现在两个大型项目中。*个是Theseus项目，西门子主导MEDICO技术，该项目主要是从图像和文本中提取语义信息，促成各种新的应用程序来改善医生的工作流程。第二个项目是欧盟的大规模知识加速器项目（LarKC），研发可伸缩查询、推理能力和键连资料的机器学习方法。“能够和键连资料一起学习，” Tresp说，“这才是今天令人激动的地方！”

Arthur F. Pease

以神经系统为基础的学习体系（1）基于输入的信息（2）根据为期14天的培训对未来7天的气体需求做出预测（3）。
学习通过对部分学习（5）和*训练（6）的随机权重组合（4）在三个片段中得到反映。
以神经网络为基础的系统有能力处理大量的输入数据，并调整终的输出成果。为实现这一点，这种系统必须建立起一种数学模型来复制现实世界中相应的实物。这种模型本质上是一种决策单元的集合。从整体角度来看，可以通过矩阵形式来反映决策单元。取决于应用程序的复杂程度，可能要求数百个互动矩阵。
起初，决策单元之间的互动是随机的。那么，当系统开始进入学习阶段，其错误率——预期和实际观察到的结果之间的差异——很高（4）。和真实的结果相比较后，错误率会被反馈到每个矩阵中（箭头向右指向每个方框），然后就开始调整每个决策单元在内部的权重，避免随机出现，并根据已学到的信息去修正每个输入参数（箭头从每个方框指向左侧）。
每次这样的往复都在不断减少错误率，后，在上千次这样的信息往复以后，系统就慢慢学会了如何描述完整的输入信息流，结果就是*复制（6）——并终预测——现实世界的行为。

主营：西门子S7-200PLC S7-300PLC S7-400PLC S7-1200PLC 6ES5 ET200 人机界面触摸屏变频器MM420 变频器MM430 变频器MM440 6SE70交流工程调速变频器6RA70直流调速装置 SITOP电源电线电缆数控备件伺服电机等工控产品，我们公司在价格上有较大优势,更注重售后服务，现有大量现货销售，。

文档类型 常问问题, 文档编号 91373209, 文档发布日期 2014年5月8日

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如何基于工业库在PCS 7中集成S7-300 CPU

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1、工业库简介
SIMATIC PCS 7工业库（SIMATIC PCS 7 Industry Library，以下简称IL）为PCS 7 V8.0以上版本提供了全新的控制功能库，是对PCS 7高级过程库（APL）的扩展，集成了非标准PCS 7 系统的工厂组件，包括S7-300控制器或者WinCC Flexible操作员面板。此外，IL中还集成了多个行业库，例如，水、废水处理行业库和楼宇自动化行业库。PCS 7 IL与PCS 7 APL一起使用，可对不同领域内的控制任务实现协调*的总体解决方案。

图1-1 PCS 7工业库

在多数PCS 7应用场合中，除了和过程控制直接相关的核心组件之外，工厂中还广泛存在需要独立控制的机器和设备，这些所谓的“成套设备”都是可以实现特定生产任务的控制子单元。由于点数规模较小、控制任务相对单一、逻辑运算为主等特点，所以，部分“成套设备”的控制都采用S7-300配合操作员面板使用。关于如何基于工业库在PCS 7中集成操作员面板请参考如下应用文档：

为了实现在PCS 7中集成S7-300 CPU，在PCS 7 V8.0中工业库提供了两个子库：IL for PCS 7和IL for S7，其中的“IL for S7”主要就是面向S7-300 CPU环境下的应用需求。而在PCS 7中集成S7-300 CPU主要有两个方式，一个是以S7-400 CPU为主，S7-300 CPU作为类似RTU的角色与S7-400 CPU通讯，提供相应的数据；另一个方式则是S7-300 CPU独立组态，包含OS或操作员面板等，无须额外的作为主控的S7-400 CPU站。
本文分别按照两个不同方式介绍具体的实现步骤，并在此过程中重点介绍“IL for S7”中功能块调用、与S7-400 CPU的通讯以及分层操作等三个方面。