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隨著時代的進步，科學技術的發展日新月異，猶如萬馬奔騰之勢撲面而來。特別是計算機互聯網技術、人工智能技術、無線傳輸技術、視（音）頻傳播技術和傳感器技術的迅猛發展為人們的生產活動提供了廣闊的空間。以前感覺很難實現的一些設計和應用，現在覺得簡單而且能夠高質量地完成。比如，本文談到的汽車衡在線智能診斷系統，將幾十臺乃至上百臺的汽車衡接入計算機網絡，運用有線傳輸鏈路或無線傳輸鏈路將汽車衡的數字信號傳送至辦公室的計算機中，開發計算機軟件對其進行存儲、分析，使汽車衡的運行狀態管理、參數的設置調整、檢定管理、維修保養計劃、現場使用狀態監控及故障排除等都能夠在辦公室的計算機桌面上完成。

收集汽車衡的運行狀態信息應用了計算機高速存儲技術、計算機網絡中的有線和無線鏈路傳輸技術；檢定管理和維修保養計劃應用了人工智能中的機器學習技術；汽車衡參數的設置調整和故障排除應用了遠程虛擬仿真技術、圖像壓縮技術和通過短信或郵件實時傳送報警信息技術；現場汽車衡使用狀態監控應用了視頻再現技術和音頻傳播技術。

下面將逐一介紹幾種技術在汽車衡在線智能診斷系統中的應用方法。

人工智能中的機器學習技術和計算機高速存儲技術

汽車衡在線智能診斷系統通過計算機網絡收集到的數據有：汽車衡參數，包括秤臺類型、秤序列號、量程、分度值、儀表型號和儀表序列號；傳感器參數，包括傳感器序號、序列號、輸出內碼值、電壓值、溫度值和狀態；每天汽車衡的工作狀態，包括日期/時間、名稱、狀態信息類型和信息描述；汽車衡運行日志信息，等等。計算機軟件使用緩存技術，采集汽車衡的使用頻次，零點參數，各個檢定參數，實時稱重重量，連同上述數據一并存儲到數據庫中。這里運用的機器學習技術是統計學習，基于對數據的初步認識及學習目的的分析，選擇合適的數學模型，擬定隨機參數，并輸入利用樣本數據，依據一定的策略，運用合適的學習算法對模型進行訓練、估計模型參數，然后用調整隨機參數得出訓練好的模型對數據進行分析預測。