接口智能模型的算法表示和使用例子

接口在我们生活中很常见，比如数据输入输出的In，out，物品相互连接的端口等。这些用数值不太好表示，用逻辑来表示的话，又属于很简单连接和不连接的逻辑，但他们形成的整体也可以是很多样化的。那么文本试着用一个以接口为基础的智能模型，来计算这种接口形成的多样化的整体。下面就从算法表示，例子说明，未来展望这几个角度来说明接口智能模型的可行性和实用性。

目前机器学习领域算法的原理，大多可以归纳为通过权值的学习来适应应用所需的结果。目前流行的人工智能算法，都是对数据进行运算处理，让机器学习到相应的权值，最终能做出准确的预判。本文中的“选择模式”旨在研究一种以接口为基础的模型选择方式。在《以接口为基础的智能模型》的论文中，已经大致说明接口的形成也可以作为一种选择模式[1]。个体可以通过接口相互连接形成一个整体， 而这个连接的过程也是可以调整的。通过选择接口的形成，从而让个体组合成我们想要的结果个体。下面从算法方面和它的用途，进一步阐述它的原理和使用价值。

2. 数组表示 在接口模型中，用“正”和“负”来表示两种相异的接口类型[2]。负的代表接口的接收一方，可以把它想象为积木的凹槽；正的代表接口给予的一方，可以把它想象为积木的凸槽。这里用接口的名字及正负符号来定义一个接口实例。例如可以用−x 表示一个接口实例，其中x 表示实例名称，符号表示接口类型。个体是包含一个或多个接口的实例，比如个体I 的接口[x,−x,x]，表示着个体I 具备3 个x 轴的接口，2 个凸出来的接口，一个凹进去的接口。

个体的接口用带正负号来表示之后， 他们之间的连接， 相当于正的对上负的， 一种相互对应的关系。

用数组来表示的话，就是如下所示： [x,−x,x] [−x,x,−x] 这样可以很清晰地看出接口之间的相互连接对应关系。

接口之间的相互连接，计算上就相当于x + (−x)=0。当然虽然结果等于0 了，并不是说什么都没有， 而是指这两个接口已经相互结合了， 没有多余接口的意思。

假设I1 拥有接口[x,−x,x]， I2 拥有接口[x,x,−x]， 那么他们之间的连接就可以表示为： I1：[x,−x,x]—个体拥有的接口 I1：[x,0,0]—个体活跃的接口 I1：[−x,x]—个体参与连接的接口 I2：[x,−x]—个体参与连接的接口 I2：[x,0,0]—个体活跃的接口 I2：[x,x,−x]—个体拥有的接口 上面的0 也同样表示了接口的状态。原本活跃的接口，通过接口连接变成了不活跃的接口。如果相互连接的接口在某些条件下断开的话，就如同图1 中，接口中间连接的线断开，则所有接口恢复为活跃接口，等待与其它接口的结合。