時間：2023-02-10 20:41:04
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創(chuàng)造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇工業(yè)智能論文，希望這些內(nèi)容能成為您創(chuàng)作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
對于中國而言，人工智能的發(fā)展更是一個歷史性的戰(zhàn)略機遇，對于緩解未來人口老齡化壓力、應(yīng)對可持續(xù)發(fā)展挑戰(zhàn)、以及促進經(jīng)濟結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級至關(guān)重要。
那么目前，人工智能在中國的發(fā)展條件如何，中國距離成為真正的人工智能強國還有多遠？7月13日，《中國人工智能發(fā)展報告2018》在清華大學主樓接待廳。
報 告中稱，目前中國人工智能的發(fā)展已經(jīng)具備非常優(yōu)越的條件，然而要成為真正的人工智能強國，中國還任重道遠。中國在論文總量和高被引論文數(shù)量上都排在世界第 一，但中國在人才總量，以及杰出人才占比偏低。在產(chǎn)業(yè)上，中國的人工智能企業(yè)數(shù)量排在全球第二，不過，中國人工智能領(lǐng)域的投融資占到了全球的60%，成為全球最“吸金”的國家。
報 告指出，中國必須加強基礎(chǔ)研究，優(yōu)化科研環(huán)境，培養(yǎng)和吸引頂尖的人才，在人工智能的新基礎(chǔ)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突破，保證人工智能發(fā)展的根基穩(wěn)固。同時，要大力鼓勵產(chǎn) 學研合作，讓企業(yè)成為人工智能創(chuàng)新的主導(dǎo)力量。積極參與到人工智能全球治理機制的構(gòu)建中，在人工智能未來的技術(shù)發(fā)展、風險防范、道理倫理規(guī)范制定等領(lǐng)域發(fā) 揮中國獨特的作用。
這份報告由清華大學中國科技政策研究中心、清華公共管理學院政府文獻中心、北京賽時科技有限公司、科睿唯安、中國信息通信研究院和北京字節(jié)跳動科技有限公司聯(lián)合。
論文總量世界第一，杰出人才占比偏低
報告中稱，在論文產(chǎn)出上，中國人工智能論文總量和高被引論文數(shù)量都是世界第一。中國在人工智能領(lǐng)域論文的全球占比從1997年4.26%增長至2017年的27.68%，遙遙領(lǐng)先其他國家。
高校是人工智能論文產(chǎn)出的絕對主力，在全球論文產(chǎn)出百強機構(gòu)中，87家為高校。中國頂尖高校的人工智能論文產(chǎn)出在全球范圍內(nèi)都表現(xiàn)十分出眾。
不僅如此，中國的高被引論文呈現(xiàn)出快速增長的趨勢，并在2013年超過美國成為世界第一。
但在全球企業(yè)論文產(chǎn)出排行中，中國只有國家電網(wǎng)公司的排名進入全球20。
從學科分布看，計算機科學、工程和自動控制系統(tǒng)是人工智能論文分布最多的學科。國際合作對人工智能論文產(chǎn)出的影響十分明顯，高水平論文中國通過國際合作而發(fā)表的占比高達42.64%。
專利申請上中國專利數(shù)量略微領(lǐng)先美國和日本。中國已經(jīng)成為全球人工智能專利布局最多的國家，數(shù)量略微領(lǐng)先于美國和日本，三國占全球總體專利公開數(shù)量的74%。
全球?qū)＠暾堉饕性谡Z音識別、圖像識別、機器人、以及機器學習等細分方向。中國人工智能專利持有數(shù)量前30名的機構(gòu)中，科研院所與大學和企業(yè)的表現(xiàn)相當，技術(shù)發(fā)明數(shù)量分別占比52%和48%。
企業(yè)中的主要專利權(quán)人表現(xiàn)差異巨大，但中國國家電網(wǎng)近五年的人工智能相關(guān)技術(shù)發(fā)展迅速，在國內(nèi)布局專利技術(shù)量遠高于其他專利權(quán)人，而且在全球企業(yè)排名中位列第四。
中國的專利技術(shù)領(lǐng)域集中在數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)和數(shù)字信息傳輸?shù)龋渲袌D像處理分析的相關(guān)專利占總發(fā)明件數(shù)的16%。電力工程也已成為中國人工智能專利布局的重要領(lǐng)域。
雖然在論文總量和高被引用論文數(shù)量上中國排名領(lǐng)先，但在人才投入上，中國表現(xiàn)并不突出。
根據(jù)該報告，截至2017年，中國的人工智能人才擁有量達到18232人，占世界總量8.9%，僅次于美國（13.9%）。高校和科研機構(gòu)是人工智能人才的主要載體，清華大學和中國科學院系統(tǒng)成為全球國際人工智能人才投入量最大的機構(gòu)。
然而，按高H因子衡量的中國杰出人才只有977人，不及美國的五分之一，排名世界第六。企業(yè)人才投入量相對較少，高強度人才投入的企業(yè)集中在美國，中國僅有華為">華為一家企業(yè)進入全球前20。
中國人工智能人才集中在東部和中部，但個別西部城市如西安和成都也表現(xiàn)十分突出。國際人工智能人才集中在機器學習、數(shù)據(jù)挖掘和模式識別等領(lǐng)域，而中國的人工智能人才研究領(lǐng)域比較分散。
中國人工智能企業(yè)數(shù)量全球第二，但投融資規(guī)模最大
報告稱，中國人工智能企業(yè)數(shù)量從2012年開始迅速增長，截至2018年6月，中國人工智能企業(yè)數(shù)量已達到1011家，位列世界第二，但與美國的差距還非常明顯（2028家）。
中國人工智能企業(yè)高度集中在北京、上海和廣東。在全球人工智能企業(yè)最多的20個城市中，北京以395家企業(yè)位列第一，上海、深圳和杭州也名列其中。中國人工智能企業(yè)應(yīng)用技術(shù)分布主要集中在語音、視覺和自然語言處理這三個技術(shù)，而基礎(chǔ)硬件的占比很小。
風險投資上，從2013到2018年第一季，中國人工智能領(lǐng)域的投融資占到全球的60%，成為全球最“吸金”的國家。但從投融資筆數(shù)來看，美國仍是人工智能領(lǐng)域創(chuàng)投最為活躍的國家。
在國內(nèi)，北京的融資金額和融資筆數(shù)都遙遙領(lǐng)先其他地區(qū)，上海和廣東的人工智能投資也很活躍。從2014年開始，國內(nèi)人工智能投融資活動的早期投資的占比逐漸下降，投資活動日趨理性，但A輪融資還是占主導(dǎo)地位。
中 國人工智能市場增長迅速，計算機視覺市場規(guī)模最大。2017年中國人工智能市場規(guī)模達到237億元，同比增長67%。計算機視覺、語音、自然語言處理的市 場規(guī)模分別占34.9%、24.8%、21%，而硬件和算法的市場規(guī)模合計不足20%。預(yù)計2018年中國人工智能市場增速將達到75%。
施肥機的開題報告 機械自動化在機械制造中的運用
1.機械自動化簡介
機械自動化,即不借助任何人力的操作或者干擾,完全依照機械自身來對工作進行一系列步驟的完成.機械的自動化在企業(yè)的加工生產(chǎn)中有著極為重要的意義,機械的自動化可加快生產(chǎn)原料加工處理的速度,真正實現(xiàn)節(jié)約人力,提高生產(chǎn)效率的目的.與傳統(tǒng)的機械制造方式相比,機械自動化具有提升產(chǎn)品質(zhì)量、加快產(chǎn)品更新、降低成產(chǎn)成本的優(yōu)勢,對于有效縮短機械產(chǎn)品的制造周期,并提升機械制造水平起到了較大的推動作用.就當前的機械自動化技術(shù)應(yīng)用來看,雖然尚未實現(xiàn)其在機械制造過程中的全面推進,但其對機械制造水平提升的顯著效果已經(jīng)越發(fā)凸顯,因此,在未來的發(fā)展過程中,機械自動化必將在更大范圍內(nèi)進行改革和應(yīng)用,以更好的滿足機械制造需求,并實現(xiàn)我國工業(yè)化水平的不斷提升.
2.機械自動化在機械制造中的應(yīng)用研究
機械自動化起初是被應(yīng)用在冷加工的批量生產(chǎn)與制作中,直到20世紀中后期,才逐漸建立起可變性自動化系統(tǒng),為機械自動化在市場中的應(yīng)用打下了基礎(chǔ),也提高了機械制造業(yè)在市場中的適應(yīng)能力和靈敏度.企業(yè)必須清楚他們自身生產(chǎn)發(fā)展的條件和需求,以此為參考,在此基礎(chǔ)上應(yīng)用機械自動化技術(shù),我國的機械制造行業(yè)正在逐步邁向集成化、智能化、虛擬化與柔性化,計算機集成制造也與之聯(lián)系起來,計算機在機械制造中的集成技術(shù)已成為機械領(lǐng)域未來發(fā)展的重要趨勢之一.機械自動化在機械制造中的相關(guān)應(yīng)用為：
2.1.集成化在機械制造中的應(yīng)用
對于機械自動化的實現(xiàn),主要通過計算機來完成,因此,在機械自動化的實施過程中,需要實現(xiàn)集成化以滿足機械制造需求.計算機集成化主要表現(xiàn)為計算機輔助設(shè)計、計算機測試、數(shù)控加工、柔性制造工藝等,通過將這些內(nèi)容實現(xiàn)集中化,可以有效提升機械制造水平,而在此過程中,還可以通過過程重組、系統(tǒng)精簡的方法實現(xiàn)機械自動化發(fā)展.此外,還可以加強計算機網(wǎng)絡(luò)及工程數(shù)據(jù)庫的建立,以將機械制造過程中的主要內(nèi)容與生產(chǎn)經(jīng)營活動相結(jié)合,實現(xiàn)機械制造過程的不斷優(yōu)化,從而進一步提升機械生產(chǎn)效率,并不斷促使企業(yè)創(chuàng)新機械制造技術(shù),加強新產(chǎn)品研發(fā),以不斷提升機械產(chǎn)品質(zhì)量,實現(xiàn)其市場競爭力的不斷提升.
2.2.智能化在機械制造中的應(yīng)用
機械智能化應(yīng)用是人工與智能技術(shù)相融合、貫通、作用而成的,是模擬技術(shù)專家的智力,來替代專家在原本的機械制造中需要完成的工作.智能化在機械制造中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在,其是將機械制造技術(shù)、人工智能技術(shù)、自動化技術(shù)相互融合在一起而成的一種人工智能化系統(tǒng).將智能化運用在機械制造中,可實現(xiàn)系統(tǒng)的自主思考、自主判斷、自主決定等一系列智能化的行為.在未來的發(fā)展過程中,智能化發(fā)展已經(jīng)成為機械制造的一種趨勢,這樣不僅能夠提升機械制造效率,提升市場競爭力,同時還能夠加強新技術(shù)的研發(fā)及新設(shè)備的應(yīng)用,從而實現(xiàn)工業(yè)化水平的整體提升.
機械自動化在機械制造中的運用參考屬性評定
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2.3.柔性自動化在機械制造中的應(yīng)用
機械制造中應(yīng)用柔性自動化系統(tǒng)是十分重要的,機械在擁有智能化的條件下,還應(yīng)具有一定的應(yīng)變能力.只有機械制造企業(yè)具有優(yōu)良的應(yīng)變能力,才能適應(yīng)社會各種需求,并且能夠根據(jù)當前的科技發(fā)展和市場變化及時對生產(chǎn)的機械結(jié)構(gòu)和功能進行控制和調(diào)整.柔性自動化在機械制造中的應(yīng)用可使其生產(chǎn)的商品更有效的適應(yīng)市場的變化,在市場分析的前提下,對內(nèi)部組織來進行優(yōu)化的改良.
2.4.數(shù)控技術(shù)在機械制造中的應(yīng)用
數(shù)控技術(shù)是實現(xiàn)機械制造自動化的根基,數(shù)控技術(shù)在機械制造中的應(yīng)用是通過使用計算機程序設(shè)置來實現(xiàn)的,即用計算機來編寫生產(chǎn)制造中的各種程序.運用計算機編寫機械生產(chǎn)中的各種程序可使機械制造業(yè)的生產(chǎn)力在很大程度上得到提高.
2.5.虛擬化在機械制造中的應(yīng)用
虛擬化制造技術(shù)是一種綜合性系統(tǒng)技術(shù),虛擬化是由多媒體技術(shù)、機械制造工藝、人工智能、信息技術(shù)等多種學科相互構(gòu)成的.現(xiàn)代機械制造技術(shù)加入了CAD、CAPP等機械制造工藝和計算機作圖技術(shù),其可以對機械設(shè)計圖迅速的進行修改,摒棄了重新在做一次新圖的麻煩.在機械制造過程中應(yīng)用虛擬化制造技術(shù)來對機械制造活動進行模擬分析,可有效發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過程中的各種問題,并予以解決,這種技術(shù)能夠有效地提高機械制造成功率、降低研發(fā)成本、提高企業(yè)的生產(chǎn)競爭力.
3.結(jié)束語：
機械自動化技術(shù)的成功應(yīng)用是企業(yè)科技水平提高的重要表現(xiàn),其不僅僅帶動了企業(yè)的市場競爭力的提高,也為企業(yè)的產(chǎn)品制造打下了堅硬的基礎(chǔ).機械自動化技術(shù)的應(yīng)用,可大大提高機械生產(chǎn)的工作效率,是產(chǎn)品質(zhì)量和勞動效率的良好把控手段,其不僅僅減少了機械生產(chǎn)的勞動力支出,也極大的縮短了生產(chǎn)時間、減少了生產(chǎn)成本.因此,在未來的發(fā)展過程中,應(yīng)當加強機械自動化技術(shù)研究,并將新技術(shù)持續(xù)應(yīng)用到機械制造過程中,從而實現(xiàn)機械化水平的不斷提升,并更好的滿足我國工業(yè)化發(fā)展需求.
參考文獻：
[1]陳玉杰.淺談機械自動化在機械制造中的應(yīng)用[J].科技創(chuàng)新與應(yīng)用.2013(20)
[2]王紹平.機械自動化在機械制造中的應(yīng)用[J].科技創(chuàng)業(yè)家.2013(08)
LIN Xue-yun
(Fuqing Branch of Fujian Normal University, Fuqing 350300, China)
Abstract: With the rapid development of network technology, computer application of the popularity of the use of computers for undergraduate, graduate thesis management is imperative. Most of the current paper management system need to be completed by hand, low efficiency, especially in paper format, if through human inspection fee will be a tedious and time-consuming task of God. Therefore, research paper format, intelligent inspection system, to achieve and improve the application that he is a great value and use value.
Key words: smart check; ASP.NET 2.0; SQL Sever
隨著越來越多本科生,研究生的畢業(yè),如何以一種新的管理方式提高論文問題流通信息的反饋速度,降低庫存占用,提高師生間交流、指導(dǎo)的效率,已成為一個急需解決的問題。信息技術(shù)的發(fā)展給論文管理帶來了新的力量,通過在線論文管理系統(tǒng)對學生論文進行管理,尤其是對于論文格式檢查方面,不僅使學校擺脫了人工管理固有的一系列弊端和問題,更重要的是提高了教師批改論文的效率,因此論文格式智能檢查系統(tǒng)有他存在的歷史性的應(yīng)用背景。
研究論文格式智能檢查系統(tǒng),主要目的就在于最終開發(fā)一個在線論文管理網(wǎng)站,提供給指導(dǎo)老師、學生之間進行論文管理、指導(dǎo)、互動的一個平臺,代替人工管理,更高效的完成任務(wù)。
基于開發(fā)網(wǎng)站的需要,在ASP.NET易用和強大的基礎(chǔ)上,采用了Winxp+IIS+ASP.NET技術(shù)來設(shè)計網(wǎng)站,在開發(fā)工具上選擇了Visual Studio2005.NET開發(fā)平臺,在開發(fā)語言上主要使用了C#.NET語言,在數(shù)據(jù)庫方面 采用了SQL Server2005數(shù)據(jù)庫,并采用數(shù)據(jù)存儲過程技術(shù)。
1 論文格式智能檢查系統(tǒng)
1.1 根據(jù)網(wǎng)站開發(fā)的目的進行分析
按照系統(tǒng)開發(fā)的基本觀點對網(wǎng)站進行分解,從內(nèi)容上做如下劃分:
用戶群種類:一是指導(dǎo)老師,二是教務(wù)處人員,三是應(yīng)屆畢業(yè)生,四是畢業(yè)論文評審專家。
功能模塊應(yīng)包括:
1) 個人信息管理模塊;2)論文格式設(shè)置、檢查管理模塊;3)在線答疑/留言模塊;4)學生論文選題模塊;5)老師提供論文選題模塊;6)畢業(yè)論文套表生成/編輯/查看/下載模塊;7)論文格式檢查/自動更正模塊:上傳要檢查的論文,系統(tǒng)讀取提交的Word論文,并與系統(tǒng)中的標準格式進行匹配,提示不符合規(guī)范的文字和段落,并可自動更正。檢查的格式的正文及各級標題的字體、大小、行距,表格的表頭及表格,頁面大小、頁邊距、頁眉頁腳、裝訂線位置。8)畢業(yè)論文結(jié)束時,評審專家根據(jù)論文評審結(jié)果填寫相應(yīng)的評審意見表,答辯后填寫答辯情況表并依據(jù)具體情況給予成績評定。
本文主要介紹論文格式智能檢查這一塊。
1.2 系統(tǒng)網(wǎng)站主頁為論文管理系統(tǒng)的登錄界面
應(yīng)根據(jù)不同用戶群的登錄用戶名和密碼的不同,跳轉(zhuǎn)的相應(yīng)的功能實現(xiàn)和配置的頁面:論文格式設(shè)置模塊主要包括指導(dǎo)老師對于段落設(shè)置、頁面設(shè)置和說明三個功能進入到格式設(shè)置頁面。
為了與其他頁面匹配,論文格式系統(tǒng)首頁是由母版頁DefaultMaster.master構(gòu)成的,再加上控件ucFormatSetting.ascx構(gòu)成的。
1.3 具體設(shè)置
段落設(shè)置: 對段落的對齊方式,左右縮進,段前、段后間距,行距,字體大小,類型,大綱級別,特殊格式,度量值進行設(shè)置。如圖1。
右上方的大綱級別分別對 “正文”,“標題一”,“標題二”,“標題三”,“標題四”,“表格”,“表頭”進行設(shè)置。
頁面設(shè)置:對上下左右頁邊距,裝訂線長度,裝訂線位置,紙張大小,寬度,高度,頁眉頁腳,垂直對齊方式,文字排列,欄數(shù)進行設(shè)置。如圖2。
說明:指導(dǎo)老師對段落以及頁面進行設(shè)置,學生對應(yīng)其設(shè)置修改其word版本的格式,匹配設(shè)置,統(tǒng)一管理。
1.4 檢查論文格式
學生論文格式的檢查,應(yīng)按教師所要求的論文格式進行編輯,否決檢查報錯,不予上傳,并說明原因,如果正確,成功上傳論文,并保存在指定文件夾中統(tǒng)一管理。
使用語言:C#
母版頁: DefaultMaster.master
代碼位置: frmCheckPageFormat.aspx.cs
繼承: frmCheckPageFormat
頁面名稱: Untitled Page
使用控件: UserControls/ucCheckPageFormat.ascx
如圖3、圖4所示。若論文格式有誤,則在下方的檢查報告中顯示錯誤,并提示修改方法。
2 小結(jié)
本系統(tǒng)研究實現(xiàn)的目的是為了更方便的實現(xiàn)畢業(yè)生和指導(dǎo)教師在畢業(yè)論文上的溝通,合理的利用網(wǎng)絡(luò)溝通的方法,達到較高的互動性和更及時準確的回復(fù)。但因為每個高校對本科生、研究生,此外對于文科理科的論文格式的要求也不一樣。因此,對于該系統(tǒng)的功能完善方面還存在很多不足,比如如何針對文科生、理科生的不同導(dǎo)入不同的論文格式等等這一類問題,即對系統(tǒng)的全面性考慮的不完整性,所以必須對該系統(tǒng)的功能不斷加以研究,不斷的維護網(wǎng)站,不斷提高網(wǎng)站的全面性,力爭在日后實際應(yīng)用時能成功的取代目前手動的管理方法。雖然目前類似的管理系統(tǒng)還未普及到更大高校中,但我相信他是具有非常大的應(yīng)用前景的。除非如網(wǎng)絡(luò)上所說取消論文要求。
參考文獻:
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[3] John Sharp.Visual C# 2005從入門到精通[M].北京:清華大學出版社,2001,
關(guān)鍵詞：工業(yè)4.0；智能科學與技術(shù)；創(chuàng)新課程體系；中國制造2025
0引言
智能科學與技術(shù)專業(yè)是教育部根據(jù)“面向國家戰(zhàn)略需求、面向世界科技前沿”的方針，為適應(yīng)國家科學與技術(shù)發(fā)展的需要而設(shè)立的，專業(yè)代碼080907T。智能科學與技術(shù)專業(yè)屬于一個交叉學科，涵蓋了電子信息技術(shù)、計算機硬件和軟件、人工智能、自動控制等多項技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用。因此，如何交叉學科，立足于工業(yè)智能化的發(fā)展方向和《國家中長期科學和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要（2006―2020年）》的要求，適應(yīng)國家對高質(zhì)量的智能技術(shù)人才的社會需求，研究與實踐體現(xiàn)行業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展、技術(shù)進步和社會建設(shè)需求的智能科學與技術(shù)專業(yè)人才培養(yǎng)課程體系具有重大意義。
1創(chuàng)新課程體系的意義
德國率先提出的“工業(yè)4.0”概念其實就是將互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與嵌入式系統(tǒng)技術(shù)、計算機技術(shù)、先進制造技術(shù)等相結(jié)合，形成虛擬與現(xiàn)實相融合的智能制造系統(tǒng)。人們可以在世界任何地方采用電腦或任何移動終端，在互聯(lián)網(wǎng)上選擇標準的或定制的貨品訂單，系統(tǒng)會采用人工智能、大數(shù)據(jù)、機器學習等技術(shù)在全球范圍整合資源、信息、物品和人，以高質(zhì)量、低成本、高效率生產(chǎn)制造出產(chǎn)品，快速交付給客戶。
在制造領(lǐng)域，這種技術(shù)的漸進性進步可以被描述為工業(yè)化的第4階段，即“工業(yè)4.0”，如圖1所示。其中，第①階段以1784年的英國蒸汽機為代表；第②階段以1870年的電動機械發(fā)明與應(yīng)用為代表；第③階段以使用電子與IT技術(shù)的自動化時代為代表；第④階段就是我們正在經(jīng)歷的智能制造時代。當前，中國工業(yè)機器人銷量連續(xù)兩年行業(yè)增速在50%以上，行業(yè)進入成長期。另外，中國工業(yè)機器人使用密度遠低于主要發(fā)達國家，具有廣闊的市場空間。智能裝備的大發(fā)展對相關(guān)專業(yè)人才的需求呈爆發(fā)趨勢，智能科學與技術(shù)專業(yè)畢業(yè)生今后的一個重要就業(yè)方向?qū)⑹欠?wù)于產(chǎn)業(yè)界的機器人領(lǐng)域。
我們國家正在大力提倡的“中國制造2025”與德國提出的“工業(yè)4.0”有著異曲同工之妙，盡管兩國的工業(yè)、社會發(fā)展階段存在差異，但在智能制造領(lǐng)域、互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域發(fā)展水平基本同步。通過國家層面大力推廣發(fā)展智能制造技術(shù)，以及在大學智能制造相關(guān)專業(yè)的課程改革，為我國的智能制造技術(shù)趕上甚至超過發(fā)達國家創(chuàng)造了千載難逢的機遇。
2智能科學與技術(shù)專業(yè)創(chuàng)新課程體系目標
如何充分利用民辦學校的企業(yè)資源優(yōu)勢，辦好智能科學與技術(shù)專業(yè)是本專業(yè)面臨的重要挑戰(zhàn)之一。本著教育先行、為產(chǎn)業(yè)服務(wù)的辦學宗旨，根據(jù)行業(yè)中長期發(fā)展的需求，在保證專業(yè)知識體系完整性的前提下，結(jié)合“工業(yè)4.0”對專業(yè)人才知識、能力的需求，我們將專業(yè)定位側(cè)重于智能傳感與檢測技術(shù)，智能機器人傳動、驅(qū)動技術(shù)，智能機器人系統(tǒng)構(gòu)建技術(shù)，嵌入式系統(tǒng)技術(shù)等。4年來的辦學實踐證明，我們的專業(yè)定位符合地區(qū)與行業(yè)發(fā)展需求，并具有一定的前瞻性。
基于以上專業(yè)定位，對智能科學與技術(shù)專業(yè)的人才培養(yǎng)課程體系進行深入的探索與實踐，涉及專業(yè)一體化的理論與實踐課程體系規(guī)劃，機器人實踐平臺升級，專業(yè)課程的教學設(shè)計、教學方法、考核方式改革，教學資源、師資隊伍、評估反饋機制建設(shè)等。通過有針對性地研究我們在專業(yè)教學中存在的問題，尋找解決問題的有效途徑，探索出符合現(xiàn)代高等教育發(fā)展規(guī)律、適應(yīng)“工業(yè)4.0”及“中國制造2025”對專業(yè)人才知識及能力要求的創(chuàng)新課程體系，為國家、社會輸送高素質(zhì)的應(yīng)用型工程技術(shù)人才。
通過對智能科學與技術(shù)專業(yè)的面向“工業(yè)4.0”的創(chuàng)新課程體系的研究，在已運行4年的本專業(yè)課程體系的基礎(chǔ)上建立完善的智能科學與技術(shù)專業(yè)創(chuàng)新課程體系；完成課程體系面向“工業(yè)4.0”的課程群知識結(jié)構(gòu)設(shè)計、理論與實踐一體化設(shè)計；總結(jié)課程教學手段和方法；完成高質(zhì)量的教學資源建設(shè)；建立高水平的師資隊伍。
3創(chuàng)新課程體系構(gòu)建方案
專業(yè)人才培養(yǎng)遵循工程教育思想，以項目為導(dǎo)向設(shè)計專業(yè)課程培養(yǎng)體系，將項目設(shè)計和實施貫穿于大學4年的教學過程之中，讓學生在校期間就有機會參與真實項目的開發(fā)與運作，獲得實踐經(jīng)驗和實際操作能力，實現(xiàn)企業(yè)真實項目實踐與學校理論教學的無縫對接。設(shè)置面向“工業(yè)4.0”的創(chuàng)新課程群及項目群，對學生的知識、能力、素質(zhì)進行全面培養(yǎng)，使學生得到全方位的鍛煉。
3.1支撐培養(yǎng)目標實現(xiàn)的一體化課程體系
專業(yè)課程體系的構(gòu)建思路以行業(yè)與社會需求為根本。在此基礎(chǔ)上確定智能科學與技術(shù)專業(yè)人才的培養(yǎng)目標。以TOPCARES-CDIO教育理念為指導(dǎo)，定制科學先進的人才培養(yǎng)模式和過程，最終建立面向“工業(yè)4.0”的智能科學與技術(shù)專業(yè)創(chuàng)新課程體系。
引進與國際接軌的課程體系，制定全新的適應(yīng)我國國情的教學計劃，采用先進的教學理念與培養(yǎng)模式，初步構(gòu)建以設(shè)計為中心，理論與實踐高度融合的應(yīng)用型本科課程體系。
理論課程體系方面具體表現(xiàn)在適當降低理論知識的難度，著重培養(yǎng)學生理論結(jié)合實際的能力。理論課程的整合要突出理論教學的應(yīng)用性，構(gòu)建基礎(chǔ)理論平臺課程群與專業(yè)模塊化課程群相結(jié)合的理論教學體系，保證人才的基本規(guī)格和多樣化、個性化發(fā)展，增強學生對社會的適應(yīng)性。
實踐課程體系方面，依據(jù)專業(yè)能力培養(yǎng)目標，以能力為本位，以項目為載體，以“學中做”和“做中學”為方法，統(tǒng)籌安排基礎(chǔ)實踐、專業(yè)實踐、創(chuàng)新訓練與實踐、創(chuàng)業(yè)訓練與實踐、綜合實訓與實踐、畢業(yè)設(shè)計（論文）與企業(yè)實習等各類實踐教學環(huán)節(jié)，使實踐學期教學內(nèi)容逐級遞進、逐步深化；將實踐學期實訓內(nèi)容與理論學期的教學內(nèi)容緊密銜接。系統(tǒng)化構(gòu)建理論與實踐相結(jié)合、課內(nèi)與課外相結(jié)合、學校與企業(yè)相結(jié)合，貫穿于大學教育全程的一體化實踐教學體系。本專業(yè)采用自頂而下的方式設(shè)計各級項目。一級項目（智能機器人綜合設(shè)計項目）的設(shè)計直接針對專業(yè)的培養(yǎng)目標，實踐學期的二級項目和基于專業(yè)課程的三級項目分別是一級項目培養(yǎng)能力的分解。
采用基于社會實際崗位的逆推法設(shè)計課程體系，如圖2所示。按照人才職業(yè)需求確定專業(yè)培養(yǎng)目標，將專業(yè)培養(yǎng)目標抽象為若干個專業(yè)核心應(yīng)用能力，再根據(jù)每個專業(yè)核心應(yīng)用能力所需的知識、能力、素質(zhì)結(jié)構(gòu)劃分不同的課程群。
設(shè)置課程群不僅要考慮智能科學與技術(shù)專業(yè)本身課程體系的科學性與遞進關(guān)系，還要充分研究專業(yè)相關(guān)的重點行業(yè)、大型企業(yè)崗位特點，針對人才市場的人才需求和崗位需求，把行業(yè)、企業(yè)、崗位所需與“工業(yè)4.0”相關(guān)的新知識、新技術(shù)、新平臺、新規(guī)范納入課程，實現(xiàn)專業(yè)課程體系與區(qū)域經(jīng)濟及行業(yè)、企業(yè)的有效對接。目前，智能科學與技術(shù)專業(yè)現(xiàn)行的人才培養(yǎng)課程體系將專業(yè)定位側(cè)重于智能傳感與檢測技術(shù)、智能機器人傳動與驅(qū)動技術(shù)、智能機器人系統(tǒng)構(gòu)建技術(shù)和嵌入式系統(tǒng)技術(shù)，包括智能系統(tǒng)的軟/硬件設(shè)計與開發(fā)，以及智能技術(shù)在工業(yè)控制領(lǐng)域的應(yīng)用等。雖然該體系與面向“工業(yè)4.0”相關(guān)技術(shù)有一定的匹配度，但還需進一步改革，擬融合“通信規(guī)約”“IoT”“工業(yè)現(xiàn)場總線”等知識模塊構(gòu)建“工業(yè)4.0”的CPS虛擬網(wǎng)絡(luò)課程群，融合“工業(yè)機器人”“智能傳感檢測”等構(gòu)建“工業(yè)4.0”的CPS實體物理課程群。實踐課程體系的改革主要圍繞KUKA工業(yè)機器人開設(shè)相關(guān)的課程實驗、課程項目、實踐學期項目及實訓等。
智能科學與技術(shù)專業(yè)課程體系的構(gòu)建分為基礎(chǔ)課程、專業(yè)基礎(chǔ)課程、專業(yè)崗位應(yīng)用技能課程、專業(yè)方向和專業(yè)技能拓展課程4個階段。注重崗位需求對課程設(shè)置的對應(yīng)性，前兩個階段與傳統(tǒng)大學基本一致，只是深度上淺顯一些，后兩個階段面向人才市場的崗位需求，著重培養(yǎng)企業(yè)用得上的專業(yè)人才。
3.2科學的人才培養(yǎng)質(zhì)量評價體系
大連東軟信息學院智能科學與技術(shù)專業(yè)按照全面質(zhì)量管理的理念，建立了全員參與、全過程監(jiān)控、全方位評價的教學質(zhì)量評價機制。做到了常項評價與專項評價相結(jié)合，形成性考核評價與終結(jié)性考核評價相結(jié)合，定性評價與定量評價相結(jié)合，采取管理學確認有效的5W1H（Why-What-Where-When-Who-How）和PDCA（Plan-Do-Check-Action）方法進行評價，可以有效地保證各環(huán)節(jié)教學質(zhì)量的穩(wěn)步提升與持續(xù)改善。
智能科學與技術(shù)專業(yè)教學質(zhì)量評價包括TOPCARES-CDIO系列評估、教學質(zhì)量評價以及教學過程評價3個部分。TOPCARES-CDIO系列評估主要評價專業(yè)、課程、項目、教材以及素質(zhì)教育等環(huán)節(jié)落實工程教育理念的效果。教學質(zhì)量評價主要包括教師教學質(zhì)量評價，學生對課程的滿意度調(diào)查、對重點課程的評價、對重點教材的評價等，由定量評價和定性評價組成。教學過程評價，主要從課程考核、實踐學期以及畢業(yè)設(shè)計（論文）3個關(guān)鍵環(huán)節(jié)展開。
3.3高水平師資隊伍建設(shè)
專業(yè)自成立以來就十分關(guān)注師資隊伍的培養(yǎng)，不斷強化專業(yè)師資隊伍建設(shè)，持續(xù)關(guān)注專業(yè)帶頭人和骨干教師建設(shè)，加強“雙師型”教師隊伍的培養(yǎng)力度。通過開展內(nèi)部培訓、教學研討、企業(yè)實踐、學術(shù)研討等全方位的培養(yǎng)措施，努力建設(shè)一支結(jié)構(gòu)合理、素質(zhì)優(yōu)良、教研科研水平高、技術(shù)服務(wù)能力強的教學團隊。在師資隊伍建設(shè)過程中，實施“引聘訓評”的雙師型師資隊伍建設(shè)發(fā)展方案。
3.4教學資源建設(shè)
根據(jù)課程體系改革方案，完善改革課程的教學大綱，積極開展專業(yè)課程教材、試題庫、項目庫、實驗指導(dǎo)書、教學案例、課件等教學資源建設(shè)，升級機器人系列實驗室。
【關(guān)鍵字】自動化儀器儀表發(fā)展現(xiàn)狀趨勢
中圖分類號：P335+.1文獻標識碼： A 文章編號：
一、自動化儀器儀表的簡介
1. 自動化儀器儀表的定義
自動化儀器儀表是用于化學、物理方面的技術(shù)工具和設(shè)備，可以檢出測量各種物理量、物質(zhì)成分。從廣義來說，儀器儀表也可具有自動控制、報警、信號傳遞等功能。顯微鏡、望遠鏡能使人們擴展自己的視野，體溫計能讓人們測量自己的身體的溫度；此外，還有一些儀器儀表如磁強計、射線計數(shù)計具有特殊功能，可以感受和測量到人的感覺器官所不能感受到的數(shù)據(jù)因子。
自動化儀器儀表又被稱作信息機器，因為它的主要功能是信息形式的轉(zhuǎn)換，可以將輸入信號轉(zhuǎn)換成輸出信號。信號按時間域或頻率域表達，信號的傳輸則可調(diào)制成連續(xù)的模擬量或斷續(xù)的數(shù)字量形式。
2. 自動化儀器儀表的分類
自動化儀器儀表是多種科學技術(shù)的綜合產(chǎn)物，有很多種類，有的按用途分類，有的按功能分類，不同的分類方法對應(yīng)著不同的產(chǎn)品，本文主要介紹兩種分類方法。
（1）按不同用途來分類
儀器儀表有各種用途，有的用在運輸上，比如汽車儀表、拖拉機儀表；有的用在航空上，比如船用儀表、航空儀表；有的用在地質(zhì)上，比如地質(zhì)勘探測試儀器、地震測試儀器；另外隨著科學技術(shù)的發(fā)展，很多儀器儀表應(yīng)運而生，比如教學儀器、醫(yī)療儀器、環(huán)保儀器等。
（2）按不同功能來分類
隨著我國自動化技術(shù)的成熟和各種行業(yè)的需要，產(chǎn)生了各種功能的儀器。比如工業(yè)自動化儀表按功能可分為檢測儀表、記錄儀表、計算儀表等；檢測儀表按被測物理量又分為溫度測量儀表、壓力測量儀表、流量測量儀表等。
二、我國自動化儀器儀表行業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀
自動化的內(nèi)容在近10 年來隨著電子信息技術(shù)和光電技術(shù)等相關(guān)學科的發(fā)展而發(fā)生了許多變化。從縱深上講，可以涵蓋從最底層的自動化感應(yīng)部件、各種檢測傳感器、變送器、各種間接測量設(shè)備、各種執(zhí)行機構(gòu)等到自動回路調(diào)節(jié)器、自動控制單元、各種大中小型裝置控制系統(tǒng)到綜合優(yōu)化調(diào)度與協(xié)調(diào)系統(tǒng)和企業(yè)綜合管理信息系統(tǒng)等。從應(yīng)用的行業(yè)性質(zhì)上分，自動控制系統(tǒng)可以分成以流程過程控制為主的過程控制系統(tǒng)(如各種DCS、回路調(diào)節(jié)系統(tǒng)等) 和以運動和傳動控制為主運動控制系統(tǒng)( 各種邏輯控制PLC 和傳動控制系統(tǒng)如CNC 等，工業(yè)自動化儀器儀表主要是針對自動控制系統(tǒng)而言。
2002 年我國工業(yè)自動化儀表制造業(yè)共有309 個企業(yè)，實現(xiàn)工業(yè)總產(chǎn)量136.24 億元，銷售收入133.75 億元，利潤總額8.99 億元。行業(yè)綜合水平總體上達到國際八十年代水平。30%的產(chǎn)品實現(xiàn)了數(shù)字化，達到國際八十年代末期水平; 約15%的產(chǎn)品實現(xiàn)了智能化，達到國際九十年代水平。品種門類較為齊全，有一定的成套能力。可能承接60 萬千瓦火電站、核電站、30 萬噸合成氨、30 萬噸乙烯、500 萬噸煉油、10000 立方米空分、4000 立方米高爐、120 噸轉(zhuǎn)爐、日產(chǎn)30 萬立方米城市煤氣站、日處理40 萬噸污水、日產(chǎn)5000 噸水泥等大型工程的控制系統(tǒng)和儀表成套項目。
三、當前的儀器儀表技術(shù)存在的主要問題
儀器儀表行業(yè)技術(shù)發(fā)展雖然迅速，但較國外先進的高性能、高實用性的領(lǐng)先技術(shù)比起來，我們還存在著10~15年的差距，當前的儀器儀表技術(shù)還存在著一定的問題：
1、自主創(chuàng)新成果比例過少，應(yīng)用技術(shù)不足
我國儀器儀表行業(yè)的初期是通過引進國外的先進技術(shù)，近幾年，也有不少科技型企業(yè)加大了自主研發(fā)力度，但從總體上說，自主創(chuàng)新的成果還是非常少，并且技術(shù)的實用性欠缺。對于一些關(guān)鍵核心工藝加工制造技術(shù)力量非常薄弱。產(chǎn)生這種現(xiàn)象的原因是因為中外合資與先進技術(shù)引進與自主研發(fā)嚴重脫軌。
2、中低檔產(chǎn)品居多，研發(fā)投入不足
我國現(xiàn)階段的儀器儀表產(chǎn)品較國外比較，大部分都屬于中低檔產(chǎn)品，產(chǎn)品創(chuàng)新能力弱，高端精準儀器儀表數(shù)量非常少。其原因是現(xiàn)階段的儀器儀表行業(yè)缺少對于高端檢測、數(shù)字化精進技術(shù)人才，限于各大企業(yè)和單位的指導(dǎo)思想和投入規(guī)模，研發(fā)投入也不夠，包括設(shè)備資金、人才培養(yǎng)等各方面的投入。
四、我國自動化儀器儀表的發(fā)展趨勢
近年來，經(jīng)濟全球化的發(fā)展要求技術(shù)的全球化，計算機和智能機器的發(fā)展對儀器儀表的發(fā)展有很大的促進，我國應(yīng)該在現(xiàn)有的技術(shù)基礎(chǔ)上，借鑒國外的微電子技術(shù)，掌握關(guān)鍵技術(shù)，生產(chǎn)更多國有品牌，提升國際競爭力。我國自動化儀器儀表技術(shù)的發(fā)展前景廣闊，與國際自動化儀器儀表的發(fā)展相比，可以分為智能化、高精度化和網(wǎng)絡(luò)化等趨勢。
1. 智能化
智能化技術(shù)是儀器儀表的一種發(fā)展趨勢，與國外產(chǎn)品相比，國內(nèi)產(chǎn)品在智能化方面有很多不足，我國儀器儀表在智能化方面與國外存在明顯差距，因此，我國應(yīng)該加大創(chuàng)新力度，改變創(chuàng)新模式，在智能化方向改革創(chuàng)新。自動化儀器儀表的智能化是指采用大規(guī)模集成電路技術(shù)、接口通信技術(shù)，利用嵌入式軟件協(xié)調(diào)內(nèi)部操作，使儀表具有智能化處理的功能。采用智能化的產(chǎn)品可以很好的自主調(diào)節(jié)控制，利于信號的傳遞，提高了工業(yè)效率，更能適應(yīng)國際技術(shù)的發(fā)展。
2. 高精度化
自動化儀器儀表對技術(shù)要求很高，只有高度精密化才能提升我國產(chǎn)品的核心競爭力。國外很多儀器儀表產(chǎn)品具有高精度化的特點，我國的產(chǎn)品在這方面明顯落后，因此提高儀器儀表的精密是大勢所趨，也是應(yīng)對國際激烈競爭的必然選擇。當前的重點是研究和發(fā)展多維精密加工工藝，精密成型工藝，球面、非球面光學元件精密加工等工藝。
3. 網(wǎng)絡(luò)化
在國外市場以現(xiàn)場總線技術(shù)為代表的數(shù)字通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)得到了快速發(fā)展，但是我國自動化儀器儀表在總線技術(shù)方面還不完善，許多產(chǎn)品功能還不完備，核心技術(shù)的掌握也差強人意，因此，網(wǎng)絡(luò)化是我國自動化儀器儀表的發(fā)展趨勢和方向。發(fā)展網(wǎng)絡(luò)化就要充分利用計算機數(shù)字化通信技術(shù)，完成信息的轉(zhuǎn)換，構(gòu)造一個龐大的信息化網(wǎng)絡(luò)，這樣信號流通順暢，更能提高生產(chǎn)效率。
總結(jié)
自動化儀器儀表是很多自動化元件組成的，包括各種功能的自動、智能和微型技術(shù)工具。儀器儀表有不同的用途，對應(yīng)的功能也不同，有的具有測量、顯示功能，有的具有記錄、報警功能。近年來隨著經(jīng)濟的發(fā)展和科學技術(shù)的進步，微電子、計算機、網(wǎng)絡(luò)通信等日新月異發(fā)展的新技術(shù)對自動化儀表產(chǎn)生了深遠的影響。我國自動化儀器儀表發(fā)展歷史久遠，隨著新技術(shù)的出現(xiàn)不斷出現(xiàn)新的儀器，對我國經(jīng)濟的發(fā)展起了很大的促進作用，從目前來看，我國自動化儀表技術(shù)發(fā)展迅速，但與國際上比起來還是有一定的差距。自動化儀表的改進有重大的應(yīng)用前景，我國應(yīng)該加大資金扶持力度，轉(zhuǎn)變創(chuàng)新方式。
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關(guān)鍵詞：綜合監(jiān)控系統(tǒng)，蠕蟲
工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)因為搭建使用方便，遠程管理方便的優(yōu)勢已經(jīng)廣泛地用于各行各業(yè)。工業(yè)控制以太網(wǎng)比傳統(tǒng)的工業(yè)控制總線傳輸數(shù)據(jù)量大，協(xié)議更多樣，通用性、擴展性更優(yōu)越，逐漸成為大型分布式工業(yè)控制系統(tǒng)的首選。為適應(yīng)地鐵智能設(shè)備分布分散，數(shù)量大，協(xié)議種類繁多，監(jiān)控實時性要求高的特點，廣州地鐵三號線組建了以工業(yè)控制以太網(wǎng)為骨干的綜合監(jiān)控系統(tǒng)。
本文以主動探測型蠕蟲為討論對象。蠕蟲可能造成網(wǎng)絡(luò)中斷，工作站死機等問題，嚴重威脅著工控網(wǎng)絡(luò)的正常穩(wěn)定工作。免費論文，綜合監(jiān)控系統(tǒng)。。防御蠕蟲入侵已經(jīng)成為擺在工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)維護人員面前的一道難題。
1廣州地鐵三號線的綜合監(jiān)控系統(tǒng)介紹
廣州地鐵三號線綜合監(jiān)控系統(tǒng)是一個大型數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控系統(tǒng)，集中監(jiān)控三號線全線各站的電力、智能建筑、火災(zāi)報警、屏蔽門、防淹門、廣播、閉路電視、售檢票系統(tǒng)、行車信號、車載信息、乘客信息傳遞、時鐘系統(tǒng)、門禁系統(tǒng)等十三個專業(yè)的設(shè)備。
系統(tǒng)采用千兆光纖以太網(wǎng)為骨干網(wǎng)，各站通過千兆交換機連接作為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點。千兆交換機與前端處理器連接，以前端處理器為與諸系統(tǒng)如火災(zāi)報警系統(tǒng)、智能建筑系統(tǒng)等子系統(tǒng)設(shè)備的通訊轉(zhuǎn)換接口。
綜合監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫存放于各站服務(wù)器，本站工作站訪問本站服務(wù)器數(shù)據(jù)庫讀取設(shè)備狀態(tài)顯示。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)呈典型C/S結(jié)構(gòu)。服務(wù)器采用UNIX系統(tǒng)而工作站采用windowsXP系統(tǒng)。服務(wù)器與工作站通過中間件軟件完成數(shù)據(jù)交換。
綜合監(jiān)控系統(tǒng)管理員可從網(wǎng)管工作站可讀取被監(jiān)控的各種設(shè)備的運行數(shù)據(jù)及系統(tǒng)運行數(shù)據(jù)。
網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示：
2主動探測型蠕蟲的特征
蠕蟲是一類具有強傳染性，攻擊系統(tǒng)漏洞干擾計算機及網(wǎng)絡(luò)工作的程序的統(tǒng)稱。蠕蟲和傳統(tǒng)的病毒有以下區(qū)別：
（1）存在形式不同：傳統(tǒng)病毒是可自我復(fù)制的一個代碼片段，寄生在宿主文件中。蠕蟲則是一個獨立的程序。
（2）傳染機制不同：傳統(tǒng)病毒的傳播方式是將病毒代碼嵌入宿主程序，蠕蟲則是通過自身復(fù)制感染網(wǎng)絡(luò)上的其他計算機。
（3）觸發(fā)方式不同：傳統(tǒng)病毒需要使用者操作宿主文件觸發(fā)，蠕蟲則是主動攻擊，不需人為干預(yù)。
常見的主動探測型蠕蟲工作過程可分為網(wǎng)絡(luò)探測、系統(tǒng)漏洞掃描、實施攻擊、自我推進四步。
蠕蟲先會進行網(wǎng)絡(luò)探測，即通過IP探測機制探測網(wǎng)絡(luò)中其他主機的IP。完成網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的探測后，蠕蟲對被發(fā)現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)主機進行掃描，探測主機系統(tǒng)是否存在適合攻擊的漏洞。確認網(wǎng)絡(luò)主機為可傳播對象后，蠕蟲將自身復(fù)制到目標主機并在目標主機上進行自我隱藏、信息搜集等工作。同時，蠕蟲會將自身在目標主機上復(fù)制多個副本，并啟動搜索進程，實施網(wǎng)絡(luò)探測，進行下一輪攻擊。
3綜合監(jiān)控系統(tǒng)蠕蟲的來源：
綜合監(jiān)控系統(tǒng)是工控系統(tǒng)，并不接入Internet，蠕蟲的來源主要是以下兩種：
（1）更新軟件版本時感染蠕蟲
工控軟件一般都不是在工廠一次開發(fā)完成，直接上線投入運行就能達到終驗水平的。工控軟件從完成初步開發(fā)出廠，到穩(wěn)定運行，最終達到可接受驗收的水平，往往需要經(jīng)過多次升級修改。
（2）取數(shù)據(jù)時感染蠕蟲
較安全的數(shù)據(jù)讀取方式是采用一次性寫入的光盤取出數(shù)據(jù)。但綜合監(jiān)控系統(tǒng)有其特殊性，首先綜合監(jiān)控系統(tǒng)可監(jiān)控幾乎所有設(shè)備，需要讀取的數(shù)據(jù)量巨大；其次因為地鐵行業(yè)的特殊性，數(shù)據(jù)分析需要及時，在事件發(fā)生后必須馬上取得數(shù)據(jù)，導(dǎo)致取數(shù)據(jù)的次數(shù)較多。這樣假如每次取數(shù)據(jù)都花費一張光盤，成本相當高，不符合企業(yè)利益。
另外，在運行過程中，為了分析系統(tǒng)運行狀況，保障系統(tǒng)安全運行，管理員每天都需要讀取系統(tǒng)運行日志進行分析并保存。管理員的存取介質(zhì)也有可能帶有蠕蟲。
4蠕蟲的防治
4.1蠕蟲的檢測
綜合監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡單，數(shù)據(jù)內(nèi)容單一，利于用對照表檢測法進行感染檢測。免費論文，綜合監(jiān)控系統(tǒng)。。凡是不符合對照表特征的數(shù)據(jù)包均視為有害，進行報警。
（1）檢測的基礎(chǔ)是建立特征對照表。綜合監(jiān)控系統(tǒng)的監(jiān)控機制在時間上是循環(huán)重復(fù)的。免費論文，綜合監(jiān)控系統(tǒng)。。因此可以從骨干網(wǎng)提取一時段單位的數(shù)據(jù)包，根據(jù)設(shè)計文本規(guī)定的通訊信息種類，遍選讓檢測軟件學習，生成特征對照表。
（2）對照表的特征的選擇。根據(jù)蠕蟲的入侵習慣，可選用協(xié)議種類比，源IP，目標IP，數(shù)據(jù)量作為檢測特征量。
綜合監(jiān)控網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)包較固定，可增加數(shù)據(jù)包長度作為特征量。免費論文，綜合監(jiān)控系統(tǒng)。。免費論文，綜合監(jiān)控系統(tǒng)。。
（3）進行數(shù)據(jù)檢測。為減少網(wǎng)絡(luò)負荷，采取定時抽取一時間段骨干網(wǎng)數(shù)據(jù)進行檢測的方式。出現(xiàn)不符合特征表的情況將進行報警。
4.2系統(tǒng)功能的恢復(fù)
蠕蟲網(wǎng)絡(luò)感染能力很強，通常單工作站完成蠕蟲清楚，網(wǎng)絡(luò)上有殘留的蠕蟲，幾小時后又會重復(fù)感染。所以清除蠕蟲是一個系統(tǒng)性的工作，不能單機進行。
服務(wù)器采用UNIX系統(tǒng)，前端處理器采用VxWorks系統(tǒng)，均不感染針對windows系統(tǒng)蠕蟲，綜合監(jiān)控系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的蠕蟲宿主是工作站。為減少恢復(fù)所用時間，可對工作全盤恢復(fù)，徹底清除病毒。
清除蠕蟲時必須斷開各網(wǎng)絡(luò)節(jié)點，恢復(fù)后逐站連接。
4.3蠕蟲的預(yù)防
從維護者的角度，通過建立完善的管理制度限制蠕蟲進入網(wǎng)絡(luò)是較有效且成本較低的蠕蟲防御方法。
針對蠕蟲的來源，防御蠕蟲應(yīng)該注意兩項制度的落實。
首先是規(guī)范軟件上線前的病毒檢測。軟件出廠時必須有開發(fā)人員的病毒檢測報告，上線前由用戶在測試平臺驗證后才能上線運行。
第二是規(guī)范數(shù)據(jù)讀取的權(quán)限，僅允許授權(quán)人員進行讀取數(shù)據(jù)的操作。所用存儲設(shè)備必須是專用設(shè)備，且連接辦公網(wǎng)絡(luò)時設(shè)置為只讀。免費論文，綜合監(jiān)控系統(tǒng)。。
在成本允許的情況下，應(yīng)該考慮增加綜合監(jiān)控系統(tǒng)對外接口的保護，減少蠕蟲的影響范圍，比如選用有防火墻功能的存儲設(shè)備取數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換協(xié)議傳輸數(shù)據(jù)防止蠕蟲擴散，在讀取數(shù)據(jù)的終端網(wǎng)管工作站設(shè)置防火墻。
參考文獻
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關(guān)鍵詞：商務(wù)智能；知識管理；數(shù)據(jù)倉庫；數(shù)據(jù)挖掘
商務(wù)智能（business intelligence，簡稱bi）的概念最早是gartner group 的howard dresner于1996 年提出來的，我國學者將之翻譯為“商業(yè)智能”或“商務(wù)智能”，本文選用“商務(wù)智能”作為business intelligence的中文翻譯。近年來，商務(wù)智能技術(shù)日趨成熟，越來越多的企業(yè)決策者意識到需要商務(wù)智能來保持和提升企業(yè)競爭力。在美國，500強企業(yè)里面已經(jīng)有90%以上的企業(yè)利用企業(yè)管理和商務(wù)智能軟件幫助管理者做出決策。國外己經(jīng)有很多成功實施商務(wù)智能的案例。我國的商務(wù)智能處于導(dǎo)入期，商務(wù)智能應(yīng)用的程度和實際效果都與國外企業(yè)有很大差距。近年來，國內(nèi)外商務(wù)智能供應(yīng)商和高等院校都開展了廣泛的商務(wù)智能的基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究。本文主要基于國家圖書館的多庫目錄檢索系統(tǒng)、清華同方全文數(shù)據(jù)庫檢索系統(tǒng)等，對國內(nèi)商務(wù)智能的研究現(xiàn)狀進行了分析和總結(jié)。
一、 文獻統(tǒng)計分析
1． 論著統(tǒng)計分析。為了對近年來國內(nèi)商務(wù)智能論著情況有一個比較全面的了解，筆者分別以“商務(wù)智能”和“商業(yè)智能”（他們指的都是business intelligence，bi）為檢索題，通過對國家圖書館的多庫目錄檢索系統(tǒng)進行題名檢索，得到近年來相關(guān)論著及博碩論文分布情況：國內(nèi)商務(wù)智能專著只有2004年的兩本，譯著在2003年~2005年間有三本。相對于最早1988年出版、截止2005年已經(jīng)出版23本的西文專著（含一本日文專著）要少得多。國外2001年~2004年間出版的商務(wù)智能專著數(shù)量極多，說明經(jīng)過一段時間的發(fā)展，國外商務(wù)智能的基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究都比較成熟。而我國從2002年起僅有少量的博士論文，關(guān)于商務(wù)智能的專著也屈指可數(shù)，我國商務(wù)智能僅處于導(dǎo)入期，對商務(wù)智能的系統(tǒng)研究還有大量工作要做。
2． 論文統(tǒng)計分析。
（1）數(shù)量分布統(tǒng)計分析。筆者利用清華同方
2． 微觀研究方面。
（1）商務(wù)智能的功能。商務(wù)智能系統(tǒng)的儀表盤可以剪裁環(huán)境以滿足用戶的特殊需要；用戶可以定制主頁來展示最關(guān)鍵的圖表和報告，并且當商業(yè)需求變化時可以改變顯示的圖表；能基于底層（underlying）數(shù)據(jù)源的更新自動更新圖表；可以根據(jù)特定參數(shù)或特定條件的變化進行預(yù)警；有例外管理能力；儀表盤的資源組件使資源材料與特定的使能過程一致；提供團隊協(xié)同工作環(huán)境等。
（2）商務(wù)智能的支撐技術(shù)數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘、olap。①數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)。數(shù)據(jù)倉庫是一個面向主題的、集成的、穩(wěn)定的及包含歷史數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集合，它用于支持經(jīng)營管理中的決策制定過程。商務(wù)智能系統(tǒng)的核心是解決商業(yè)問題，它把數(shù)據(jù)處理技術(shù)與商務(wù)規(guī)則相結(jié)合，以提高商業(yè)利潤減少市場運營風險，是數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)、決策支持技術(shù)和商業(yè)運營規(guī)則的結(jié)合。②數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘（data mining）是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的及隨機的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，挖掘出隱含的、先前未知的、對決策有潛在價值的知識和規(guī)則的過程。③聯(lián)機分析處理技術(shù)（olap）。olap是一種多維分析工具，目標是滿足決策支持或多維環(huán)境下特定的查詢和報表需求，使分析人員、管理人員或執(zhí)行人員能夠從多個角度對從原始數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)化出來的、能夠真正為用戶所理解的并真實反應(yīng)企業(yè)維特性的信息進行快速、一致、交互地存取，從而獲得對數(shù)據(jù)的更深入了解。
三、 國內(nèi)商務(wù)智能應(yīng)用研究
1． 商務(wù)智能的應(yīng)用行業(yè)。商務(wù)智能的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛，典型的有電信、銀行、保險、醫(yī)療、零售、政府等，以及所有建立了數(shù)據(jù)倉庫的用戶。從商務(wù)智能應(yīng)用的論文內(nèi)容來看，我國的商務(wù)智能應(yīng)用還處于起步階段，僅在信息化程度偏高的電信、銀行、保險、醫(yī)療等有少量應(yīng)用。這一方面因為商務(wù)智能是建立在數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)上的，我國大部分企業(yè)的信息化程度偏低，缺乏數(shù)據(jù)的積累，而數(shù)據(jù)的積累需要一個較長期的過程。另一方面因為對商務(wù)智能的認知度不高，缺乏商務(wù)智能方面的人才以及對這些人才的有效管理。
商務(wù)智能的應(yīng)用與行業(yè)內(nèi)信息化的基礎(chǔ)狀況密切相關(guān)，實施商務(wù)智能的企業(yè)中，以電信、金融行業(yè)的使用率較高。劉艷麗認為商務(wù)智能能帶來較大價值的企業(yè)中，以制造型企業(yè)最多，超過50%；其次是零售業(yè)，為41.2%；而政府機構(gòu)對商務(wù)智能產(chǎn)品或技術(shù)的使用價值低于其他軟件產(chǎn)品。以目前制造型企業(yè)和零售業(yè)的低使用率和高預(yù)期值來比較，這兩個領(lǐng)域?qū)⑹巧虅?wù)智能不可忽視的新市場。
2． 商務(wù)智能在客戶關(guān)系管理（crm）、信息化與erp、競爭與決策中的應(yīng)用。統(tǒng)計分析顯示商（下轉(zhuǎn)第112頁）務(wù)智能在客戶關(guān)系管理、信息化、競爭與決策等方面的研究論文相對較多。著名的商務(wù)智能公司business object公司的專家paul clark 在分析商務(wù)智能與crm的關(guān)系時認為：客戶知識是crm重要的核心組成部分，而商務(wù)智能是crm的智慧所在，客戶知識的獲取與保存依賴于商務(wù)智能，商務(wù)智能是整個crm的基礎(chǔ)。
商務(wù)智能是架構(gòu)在erp之上的，而決策支持是在商務(wù)智能基礎(chǔ)上的再擴展。從基礎(chǔ)架構(gòu)的角度上看，商務(wù)智能數(shù)據(jù)庫和erp有許多共通之處。但商務(wù)智能和erp絕對不是同一事物或是同一事物體的兩個方面，它們是互補的系統(tǒng)。它們最大的共性就是，它們使企業(yè)運行得更有效率、響應(yīng)更及時并易于整合。
商務(wù)智能建設(shè)的主要目標是企業(yè)決策支持。商務(wù)智能通過信息技術(shù)的運用在不同層面為戰(zhàn)略決策提供新的支持：提升決策者洞察力；支持信息獲取與分析。
商務(wù)智能系統(tǒng)可以從以下方面幫助企業(yè)獲取更大的競爭優(yōu)勢：顯著提升企業(yè)決策水平；識別優(yōu)質(zhì)客戶，改善企業(yè)與客戶關(guān)系；降低企業(yè)經(jīng)營成本；創(chuàng)新業(yè)務(wù)模式。
3． 商務(wù)智能系統(tǒng)、軟件工具。目前市場上的商務(wù)智能廠商一般分為三大類：一類專門做商務(wù)智能軟件的廠商如business object、brio、cognos；第二類是繼承性的數(shù)據(jù)庫廠商和統(tǒng)計軟件廠商，這類公司包括ncr、microsoft、ca、oracle、sybase、ibm、sas等；第三類是一些管理軟件廠商，如sap、博科、用友、金蝶等公司。
不同的人對商務(wù)智能的理解仍然不同。數(shù)據(jù)庫服務(wù)商（如oracle、ibm、sybase）往往認為數(shù)據(jù)倉庫是商務(wù)智能的核心，數(shù)據(jù)展示服務(wù)商（如hyperion、bo、cognos）則認為商務(wù)智能就是聯(lián)機分析（olap），而數(shù)據(jù)分析服務(wù)商（如sas、spss）一般認為數(shù)據(jù)挖掘才是商務(wù)智能的核心。
四、 商務(wù)智能研究熱點及發(fā)展趨勢
1． 商務(wù)智能的研究熱點。從商務(wù)智能的研究成果分析來看，當前商務(wù)智能的研究熱點主要有：（1）集成的商務(wù)智能體系研究；（2）商務(wù)智能的預(yù)測功能；（3）商務(wù)智能網(wǎng)絡(luò)的研究；（4）決策支持工具的研究；（5）企業(yè)建模方法研究；（6）信息的收集與獲取研究。
2．商務(wù)智能的主要發(fā)展趨勢。通過對已檢索文章分析，商務(wù)智能將呈以下發(fā)展趨勢：（1）應(yīng)用領(lǐng)域的探索和擴張；（2）應(yīng)用行業(yè)將更廣泛，制造業(yè)、零售業(yè)將是商務(wù)智能應(yīng)用的熱點；（3）與領(lǐng)域、行業(yè)知識的結(jié)合；（4）實時商務(wù)智能系統(tǒng)的研究和應(yīng)用；（5）不同領(lǐng)域的理論、技術(shù)的融合；（6）商務(wù)智能系統(tǒng)可視化、交互性；（7）從單獨的商業(yè)智能向嵌入式商業(yè)智能發(fā)展。
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文獻標識碼：B文章編號：1008-925X(2012)07-0052-01
摘要：
隨著社會經(jīng)濟的不斷發(fā)展，企業(yè)的競爭已經(jīng)轉(zhuǎn)變?yōu)樾畔⒓夹g(shù)的比拼，可以說信息技術(shù)覆蓋率各行各業(yè)，在冶金自動化控制系統(tǒng)中，建立工業(yè)以太網(wǎng)有重要的意義，文章分別闡述我國冶金自動化發(fā)展狀況、工業(yè)以太網(wǎng)簡介以及以太網(wǎng)在冶金自動化控制系統(tǒng)中的應(yīng)用，希望為企業(yè)的信息化系統(tǒng)建設(shè)提供參考。
關(guān)鍵詞：工業(yè)以太網(wǎng);基礎(chǔ)控制系統(tǒng);信息化
以太網(wǎng)作為當前應(yīng)用范圍最廣的計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，因其過硬的技術(shù)支持，已成為了計算機通訊領(lǐng)域的風向標，而在工業(yè)控制系統(tǒng)中，傳輸數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備更需要集中控制，網(wǎng)絡(luò)這個主線需要依靠工業(yè)以太網(wǎng)，提高通訊速度，降低開發(fā)成本。
1工業(yè)以太網(wǎng)簡介
一個功能健全完整的工業(yè)，以太網(wǎng)控制器應(yīng)當在三個功能部分具備良好地功能：任務(wù)控制部分、以太網(wǎng)通訊接口、工業(yè)控制平臺。
1．1 工業(yè)以太網(wǎng)基本信息簡介。
所謂地工業(yè)以太網(wǎng)系統(tǒng)，一般來說是指在技術(shù)上和商用的以太網(wǎng)兩者間兼容，產(chǎn)品在設(shè)計地時候，選用材料的問題、產(chǎn)品其強度還有適用性與可互操作性、實時性、可靠性、本質(zhì)安全和抗干擾性等方面能夠讓工業(yè)現(xiàn)場要求得以滿足。
1．2工業(yè)環(huán)境當中阻礙以太網(wǎng)應(yīng)用到的技術(shù)和問題正在逐步的得到解決．以太網(wǎng)其實是為了信息網(wǎng)絡(luò)而進行設(shè)計的。對于工業(yè)環(huán)境根本就沒有進行過考慮過其要求與適應(yīng)性。以太網(wǎng)在近年來得到迅速發(fā)展的原因有兩點：一方面是以太網(wǎng)通訊速率不斷提高，這就為以太網(wǎng)進入控制領(lǐng)域提供技術(shù)支持，而以太網(wǎng)的通訊速率可達到1000Mbps只需要12US，大大減輕了網(wǎng)絡(luò)負荷；另一方面是采用了全雙工的通信線路，雙全工是指終端設(shè)備和交換機端口之間采用該種通信線路。全雙工交換的使用克服了CSMA技術(shù)，CD技術(shù)的缺點，更擺脫了CSMA和CD技術(shù)上的限制，解決了以太網(wǎng)最大的控制領(lǐng)域障礙，并且全新的交換式具有容量大、傳輸能力高和組網(wǎng)方便的特點，滿足隨時控制的需要。交換式網(wǎng)絡(luò)是可以同時的對虛擬局域網(wǎng)進行支持，組網(wǎng)成本能夠得到有效的降低，網(wǎng)絡(luò)靈活性在飛速的提高著。
1.3最早期的粗同軸與細同軸以太網(wǎng)電纜，現(xiàn)在發(fā)展到了雙絞線型電纜還有光纜，對于網(wǎng)絡(luò)的傳輸距離與抗干擾的能力得到進一步的提升。
2我國冶金自動化發(fā)展狀況及發(fā)展趨勢
2.1基礎(chǔ)控制系統(tǒng)與過程控制系統(tǒng)。
首先在基礎(chǔ)控制系統(tǒng)方面，工業(yè)以太網(wǎng)以PLC、DCS技術(shù)控制整個冶金現(xiàn)場，也就是說在冶金自動化控制系統(tǒng)中，常規(guī)模擬控制已經(jīng)淘汰，取而代之的是工業(yè)以太網(wǎng)。在算法控制上，采用PID算法計算重要回路，在軋機控制、智能控制、電極升降控制、液位控制等方面有初步應(yīng)用，并取得一定的成績；我國冶金業(yè)在檢測方面，大多企業(yè)做到了檢測儀器（重量、壓力、流量、溫度）配備齊全，在測量技術(shù)上也取得了初步成果；在電氣傳動上，普遍采用節(jié)能變頻技術(shù)。
其次在過程控制方面，利用計算機系統(tǒng)控制的普及率有大幅度的提高，在過程優(yōu)化上做到了工藝知識、專家經(jīng)驗以及智能技術(shù)的結(jié)合。
2.2基礎(chǔ)與過程控制系統(tǒng)的發(fā)展趨勢。
在線連續(xù)檢測冶金流程，以控制產(chǎn)品質(zhì)量為目標，檢測預(yù)報各種參數(shù)，采用新型可靠性技術(shù)，實現(xiàn)冶金流程的在線檢測以及監(jiān)控系統(tǒng)完善；冶金過程控制系統(tǒng)的發(fā)展趨勢關(guān)鍵是建立綜合模型，實現(xiàn)冶金業(yè)高性能閉環(huán)控制，提高技術(shù)指標，提高經(jīng)濟效益；電氣傳動發(fā)展趨勢則是新型電力電子元件，各種大功率、超大功率變頻器的使用。
2.3信息化的形成。
當“信息化帶動工業(yè)化”成為一種口號，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)充分認識到信息化的重要性，整個冶金系統(tǒng)在這一點上也達成了共識，各冶金企業(yè)開始建立企業(yè)信息系統(tǒng)，并在成本在線控制、流程仿真、質(zhì)量跟蹤控制等方面取得了顯著成果。
2.4信息化的發(fā)展趨勢。
信息化最終要形成計劃、生產(chǎn)、控制三者結(jié)合成一張縱向網(wǎng)，達到信息集成，也就是說整理生產(chǎn)數(shù)據(jù)，編制成數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)管控一體化，即從訂貨合同開始，歷經(jīng)做生產(chǎn)計劃、作業(yè)指令，到最終的產(chǎn)品出廠，生產(chǎn)和銷售形成一個整體，質(zhì)量控制全程，做好預(yù)算預(yù)測工作，達到實時性、高效性管理。
3以太網(wǎng)在冶金自動化控制系統(tǒng)中的應(yīng)用
按照大趨勢的自動化體系結(jié)構(gòu)來看，從功能上劃分，冶金自動化控制系統(tǒng)分為四個層面：基礎(chǔ)自動化控制、過程控制、生產(chǎn)管理控制、企業(yè)信息化控制。
3.1基礎(chǔ)自動化控制系統(tǒng)。
前面說過的PLC技術(shù)、DCS技術(shù)等是控制現(xiàn)場級設(shè)備的主要方法。目前PLC技術(shù)控制仍在基礎(chǔ)自動化系統(tǒng)占主導(dǎo)地位；基礎(chǔ)自動化控制系統(tǒng)義是冶金流程關(guān)鍵的部分，該部分的設(shè)計效果直接影響整個控制系統(tǒng)。
3.2過程控制系統(tǒng)。
在過程控制中，目標是工藝參數(shù)閉環(huán)控制、能源平衡控制、物流跟蹤環(huán)境排放實時控制和產(chǎn)品質(zhì)量全程控制；可靠性技術(shù)則是采用軟測量技術(shù)、新型傳感器技術(shù)、數(shù)據(jù)融合、光機電一體化技術(shù)和數(shù)據(jù)處理技術(shù)。
3.3生產(chǎn)管理控制系統(tǒng)。
生產(chǎn)管理控制系統(tǒng)主要是為管理者提供決策依據(jù)，編制數(shù)據(jù)網(wǎng)、建立數(shù)據(jù)庫，做好冶金流程的數(shù)據(jù)集成。
3.4企業(yè)信息化系統(tǒng)控制。
企業(yè)的信息化目的之一是實現(xiàn)資源共享、信息互通。從企業(yè)信息集成過渡到行業(yè)的信息集成，市場的確是有競爭才有發(fā)展，但有效競爭是前提，趨利避害是基礎(chǔ)，企業(yè)信息化要做到編碼體系標準化，既做好企業(yè)內(nèi)部控制，又做好企業(yè)數(shù)據(jù)分析，更要做好整個行業(yè)的信息化建設(shè)和信息的宏觀調(diào)控，力爭與全球化行業(yè)信息系統(tǒng)同步。
結(jié)束語：工業(yè)以太網(wǎng)可以說為制造業(yè)的網(wǎng)絡(luò)控制制定了新標準和新準則，如今我國冶金自動化控制系統(tǒng)以以太網(wǎng)為風向標，作為舵手，以太網(wǎng)的實用性、可操作性和安全性，可以最大限度的滿足不同顧客和生產(chǎn)廠商的要求。以太網(wǎng)還具有一低三高的特點，成本低、實效高、智能高、擴展性高，正是這些特點吸引了越來越多的制造業(yè)廠商，由此可見，冶金自動化控制系統(tǒng)的主導(dǎo)者非工業(yè)以太網(wǎng)莫屬。
參考文獻
［1］朱開波;基于工業(yè)以太網(wǎng)的嵌入式DNC集成通訊控制系統(tǒng)的研究與開發(fā)［學位論文］碩士 2006.
［2］張妍;工業(yè)以太網(wǎng)及其實時特性的研究［學位論文］碩士 2005.
［3］許劼;高速線材介質(zhì)分布式控制系統(tǒng)研究［學位論文］碩士 2005.
關(guān)鍵詞：人工智能；深度學習；教學建議
0 引言
傳統(tǒng)的人工智能課程主要包括人工智能導(dǎo)論、模式分析、機器學習、數(shù)據(jù)挖掘等。這些課程由各個院校根據(jù)專業(yè)情況不同而選擇，課程的內(nèi)容也有較大差別，但是，基本上都涉及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)容。然而在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的教學內(nèi)容上，一般只講解經(jīng)典的多層感知器和反向傳播算法，或再加入一些反饋網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)容，這種教學內(nèi)容設(shè)計的一個不足是忽視了人工智能領(lǐng)域的最新發(fā)展——深度學習，它是近幾年人工智能領(lǐng)域最具影響力的研究主題，并在大規(guī)模語音識別、大規(guī)模圖像檢索等領(lǐng)域取得突破。
北京郵電大學計算機學院開設(shè)人工智能科學與技術(shù)的本科專業(yè)，筆者從事深度學習的研究工作，同時承擔了本科生和研究生人工智能類課程的教學工作，因此產(chǎn)生了將深度學習內(nèi)容引人人工智能類課程的想法。本文先介紹深度學習的背景，說明深度學習在人工智能發(fā)展中的地位，之后分析了將深度學習基本內(nèi)容引入人工智能類課程的必要性和可行性，最后給出了一些實施建議供探討。
1 深度學習背景
2006年，加拿大多倫多大學的GeoffreyHinton教授與Salakhutdinov博士在美國《科學》雜志發(fā)表了題為“Reducing the Dimensionality ofDatawith Neural Networks”的論文，該文提出一種學習多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，并將這種具有多層結(jié)構(gòu)的學習方法命名為深度學習（Deep Learning），而這成為深度學習研究的一個導(dǎo)火索，從此深度學習的研究與應(yīng)用蓬勃發(fā)展起來。
深度學習在語音識別與生成、計算機視覺等應(yīng)用領(lǐng)域取得了突出進展。近幾年的國際機器學會（International Conference on MachineLearning，ICML）、神經(jīng)信息處理大會（AnnualConference On Neural Information Processing Systems，NIPS）、計算機視覺大會（InternationalConference on Computer Vision，ICCV）、
聲學語音與信號處理大會（International ConferenceOn Acoustics，Speech，and Signal Processing，ICASSP）、計算語言學大會（Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics.ACL）、計算機視覺與模式識別（InternationalConference on Computer Vision and P atternRecognition，CVPR）等都有不少相關(guān)的研究論文、會議教程和小組研討會（Workshop）。美國國防高級研究計劃（DARPA）也提出了關(guān)于深層學習的研究項目。此外，2013年6月《程序員雜志》的封面故事，采訪了周志華、李航、朱軍3位國內(nèi)的機器學習專家對于深度學習的看法，他們一致肯定了深度學習在機器學習領(lǐng)域的貢獻。
工業(yè)界對深度學習也寄予了很高期望。2012年6月，《紐約時報》報道了斯坦福大學計算機科學家AndrewNg和谷歌公司的系統(tǒng)專家JeffDean共同研究深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學習模型在語音識別和圖像識別等領(lǐng)域獲得的巨大成功。2012年11月，微軟公司在天津公開演示了一個全自動的同聲傳譯系統(tǒng)，其關(guān)鍵技術(shù)也是深度學習。2013年1月，百度公司首席執(zhí)行官李彥宏先生宣布建立深度學習研究院（Institute of Deep Learning）。2013年3月，谷歌公司收購了由深度學習創(chuàng)始人Geoffrey Hinton創(chuàng)立的公司。
從學術(shù)界與工業(yè)界的研究態(tài)勢看，深度學習已經(jīng)成為機器學習與模式識別，乃至人工智能領(lǐng)域的研究熱點。正是在這樣一個背景下，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重新回到人們的視野。此前人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展大致可以分為兩個時期，1943年，McCulloch和Pitts提出了最早的人工神經(jīng)元，這種神經(jīng)元具有學習能力，這是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)端，也可以被認為是人工智能的發(fā)端（當時還沒有人工智能這個術(shù)語）。1949年，Hebb提出了Hebbian學習算法。1957年，Rosenblatt提出了感知器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。1969年，Minsky和Papert分析了這種感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的局限性。然而，很多研究者認為，感知器的這種局限性對于所有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都適用，這使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究很快暗淡下來。1980年代中期，諾貝爾獎得主John Hopfield提出了Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，這種Recurrent神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有的動態(tài)性有可能用于解決復(fù)雜的問題。同時，多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的后傳算法也被重新發(fā)現(xiàn)，這兩個工作使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到重生。這時，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為人工智能的一個重要組成部分。但是，在隨后的研究中，人們發(fā)現(xiàn)，當學習多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含更多的隱藏層時，后傳算法并不能學到有效的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，這使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究再次陷入低潮。此次以深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的深度學習重新回到研究的舞臺，其中一個重要因素是Hinton提出的逐層預(yù)訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法治愈了多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個致命傷。
2 必要性與可行性
深度學習的發(fā)展使得從事教學一線的教師也無法忽視這個頗具影響力的研究主題。為此，我們提出將深度學習這個主題引入到人工智能類課程中，將它作為課題教學的一部分。
2.1 必要性
將深度學習這個主題引入到人工智能類課程中的必要性主要包括如下4點。
1）深度學習是人工智能的前沿。
2006年以來，深度學習的研究席卷了整個人工智能，從機器學習、機器視覺、語音識別到語言處理，都不斷涌現(xiàn)出新的研究工作和突破性進展。深度學習不僅在機器學習領(lǐng)域成為研究熱點，同時在多個應(yīng)用領(lǐng)域也成為有力工具，而且，在工業(yè)界的系統(tǒng)應(yīng)用中，深度學習成為其中的關(guān)鍵解決技術(shù)。
2）深度學習是人工智能的突破。
深度學習的發(fā)端是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的論述，在人工智能類常見教科書中還停留在多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第二階段，它們大部分描述多層結(jié)構(gòu)無法訓練的現(xiàn)象。但是，從深度學習的角度看，深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅可學習，而且有必要，這與第二代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的觀點是完全不同的。深度學習突破了原有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的認識，超越了人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)教科書中的原有內(nèi)容，因此，有必要將多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的可學習性告知學生，從新的視角糾正原有的觀點。
3）深度學習是人工智能的延伸。
深度學習不僅提供了一種可以在深層神經(jīng)結(jié)構(gòu)下訓練網(wǎng)絡(luò)的方法，也包含了不少新的內(nèi)容，是人工智能的新發(fā)展，為人工智能補充了新的內(nèi)容。到目前為止，深度學習至少包括：從生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人類認知的角度認識深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的必要性；如何構(gòu)建和學習深層學習網(wǎng)絡(luò)；如何將深層結(jié)構(gòu)用于解決視覺、語音、語言的應(yīng)用問題；如何看待深度學習與原有的機器學習方法，如流形學習、概率圖模型、能量模型的直接關(guān)系；深度學習與其他學科的關(guān)系等。
4）深度學習是學生的潛在興趣點。
大學生對知識有著強烈的好奇心，加之當前信息技術(shù)的發(fā)達，部分對智能感興趣的學生可以從其他途徑了解到這個學科發(fā)展的前沿。因此，順勢而為，將深度學習這個主題做具體講解，滿足學生的好奇心，培養(yǎng)他們對學科前沿與發(fā)展的認識，是十分必要的。對高年級的學生而言，了解深度學習的基本知識，是他們?nèi)嬲J識人工智能與發(fā)展前沿的一個途徑，而對于研究生，較多地了解和掌握深度學習的基本知識有助于他們研究工作的開展。
基于以上幾點，筆者認為，將深度學習這個主題引入到人工智能類課程中非常有必要。深度學習作為人工智能的前沿，既是對人工智能原有理論和技術(shù)的一個突破和補充。
2.2 可行性
將深度學習引入到人工智能類課程中的可行性主要包括如下3點。
1）深度學習與現(xiàn)有人工智能聯(lián)系密切。
深度學習并不像突兀的山峰拔地而起。而是深深植根于原有的人工智能理論與技術(shù)。深度學習是以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為出發(fā)點，這正是深度學習教與學的切入點。比如，可以通過對多層感知器隱藏層的增加和后傳算法的失效來講解深度學習是如何解決這個問題的。再者，深度學習的一個核心構(gòu)建“受限波爾茲曼機（Restricted Boltzmann Machine）”，可以被認為是一種能量模型，而這種模型與Hopfield網(wǎng)絡(luò)都可以從物理學的能量模型角度分析，RBM可以認為是Hopfield網(wǎng)絡(luò)的隨機擴展。總之，深度學習與現(xiàn)有人工智能的聯(lián)系，使學習深度學習變得容易。
2）深度學習的基本內(nèi)容并不深。
深度學習有個很好的名字，這個名字恰當?shù)孛枋隽颂囟ǖ膶W習結(jié)構(gòu)。比如，深度學習的核心部件受限于波爾茲曼機RBM，其結(jié)構(gòu)非常簡單。從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的角度，受限波爾茲曼機是一種隨機的雙向連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，信號可以從可見層傳遞到隱藏層，也可以從隱藏層傳遞到可見層。網(wǎng)絡(luò)中每個節(jié)點是具有特定結(jié)構(gòu)的神經(jīng)元，其中的神經(jīng)元具有典型的包含自身偏置的Logistic函數(shù)的隨機單元，能夠依Logistic函數(shù)計算得到的概率輸出0狀態(tài)或1狀態(tài)。概括地說，深度學習的基本內(nèi)容在高年級階段較易掌握。
3）深度學習的資料容易獲得。
當前的信息資訊非常發(fā)達，有相當多的資料可以通過互聯(lián)網(wǎng)等多種途徑獲得，這使學習深度學習成為可能。近期，中國計算機學會主辦了多個技術(shù)講座均涉及深度學習的部分；深度學習的創(chuàng)始人Hinton教授的主頁也有很多資料；Coursera網(wǎng)站有免費的Hinton教授的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課程；斯坦福大學的Ng教授提供了很多的在線教程；蒙特利爾大學Bengio教授發(fā)表的題為“Learning Deep Architectures for AI”的論文也是這領(lǐng)域的優(yōu)質(zhì)資料。
3 實施建議
在具體的教學過程中，筆者建議適當安排深度學習的最基本內(nèi)容，內(nèi)容不宜過多，也不宜占用過多的學時，可以根據(jù)教學對象的不同進行調(diào)整。比如，本科生的高年級專業(yè)課可以安排1學時的教學量，介紹層次訓練的基本算法；也可以在高年級前沿講座中安排2學時，內(nèi)容覆蓋面盡可能廣泛。在研究生的教學中，可以根據(jù)教學的課程主題安排內(nèi)容與學時。比如，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主題的課程可以安排4-6學時的教學內(nèi)容，包括波爾茲曼機及學習算法、深層信念網(wǎng)絡(luò)與學習算法、深層波爾茲曼機與學習算法卷、積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自動編碼器等。結(jié)合應(yīng)用，課程還可以包含MNIST數(shù)字識別的應(yīng)用、人臉識別的應(yīng)用、圖像檢索的應(yīng)用、語音識別中的應(yīng)用等。另外，深度學習是一個實踐性很強的研究，隨機性：大規(guī)模（意味著數(shù)據(jù)不宜可視化，程序運行時間長）等多種因素混合，使深度學習在學習中不容易理解。為此，可以在條件允許的前提下，增加小規(guī)模的實驗，輔助理解。最后，課件可以通過對優(yōu)質(zhì)資料做修改得到。
1992.07~1998.12由剛剛?cè)胄兄鸩匠砷L為專業(yè)技術(shù)骨干。
1999.01~2002.05（因業(yè)績突出，2000.03提為通信室主任）。
2002.06~2011.02副所長（因技術(shù)能力強，承擔多個集團公司大型重點項目2002.12破格提為高級工程師，其中經(jīng)過國家統(tǒng)一入學考試，成績優(yōu)良，得以進入XX大學XX學院，2003.10~2007.03在XX工程專業(yè)在職研究生，畢業(yè)論文評為優(yōu)秀5%）。
2011.03~今，XXXX公司副總工程師。
2011.06，經(jīng)公司提名任命為兼任XXXX科技有限公司（XXXX控股子公司）XX分公司經(jīng)理，拓展業(yè)務(wù)，組建團隊，實現(xiàn)從無到有。至2014年將團隊規(guī)模擴大到XX人，公司年度經(jīng)營業(yè)績達到合同XXXX萬元，收款XXXX萬元，公司各方面走上正軌，實現(xiàn)了自主經(jīng)營及盈利。
2015年組建XXXX集團智能制造創(chuàng)新中心，兼任創(chuàng)新中心主任工程師，開始研究適合高端制造業(yè)的應(yīng)用技術(shù)，對集團公司智能制造的創(chuàng)新發(fā)展，起到了較大地推進作用！
2019年5月，擔任公司副總工程師兼任XXXX中心主任工程師，對于BIM技術(shù)開發(fā)應(yīng)用，信息化、智能化、數(shù)字化融合發(fā)展方面，做了大量的研究和探索，同時作為公司主管信息化和知識管理副總工程師，承擔了XXXX公司知識管理牽頭工作，梳理了公司各類知識模塊，向集團公司科技信息部呈報了總體規(guī)劃、實施計劃，制定了內(nèi)部知識管理工程的規(guī)章制度、編碼規(guī)則、實施方案、平臺開發(fā)等一系列綱領(lǐng)性文件。
積極學習并掌握新技術(shù)發(fā)展動態(tài)，利用工作間隙和業(yè)余時間，組織技術(shù)人員參加展會、論壇、技術(shù)交流活動，對計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、軟件技術(shù)、自動控制技術(shù)以及智慧園區(qū)、大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、AI賦能行業(yè)等最新技術(shù)等的深入學習和研討，并在實際項目中大量創(chuàng)新應(yīng)用，取得了較好的效果。不斷學習，不斷總結(jié)，不斷進取，與智能化系統(tǒng)的新技術(shù)和國際、國內(nèi)先進水平保持同步，保持公司智能化設(shè)計在行業(yè)專業(yè)領(lǐng)域的技術(shù)領(lǐng)先，并進一步應(yīng)用到工程項目中去，形成良性循環(huán)和積極互動效應(yīng)；關(guān)注國家的經(jīng)濟發(fā)展動向，在前瞻性的技術(shù)發(fā)展方向進行不斷嘗試，不斷地進行技術(shù)儲備和更新，進一步提高專業(yè)技術(shù)水平和解決復(fù)雜系統(tǒng)的統(tǒng)籌設(shè)計能力。
在智慧工廠領(lǐng)域，重點關(guān)注數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)應(yīng)用等智能制造相關(guān)技術(shù)，逐步形成獨有的解決方案；
在智慧園區(qū)建設(shè)領(lǐng)域，開展了廣泛的調(diào)研和總結(jié)，形成了獨有的體系化專業(yè)解決方案；
在智能建筑領(lǐng)域，著眼于頂層設(shè)計并較為系統(tǒng)性地掌握了IT&IB技術(shù)融合，應(yīng)用于新智慧建筑的頂層設(shè)計技術(shù)。重點關(guān)注綠色、節(jié)能、安全技術(shù)，在新技術(shù)發(fā)展，新產(chǎn)品研發(fā)的應(yīng)用方面有所突破；
通過近三十年的不斷學習積累，無論在市場開拓、技術(shù)創(chuàng)新、質(zhì)量管理、團隊建設(shè)、人才培養(yǎng)等方面，均有很好的表現(xiàn)，取得了良好的效益，工作中有思路、有能力、有辦法，善于解決技術(shù)及非技術(shù)難題；有大局觀，能做到個人利益服從集體利益，集體利益服從公司利益。
在組織紀律性方面，能時刻按黨員標準要求自己，任勞任怨，起好模范帶頭作用；
在個人素質(zhì)方面，嚴格自律，遵守國家和單位的各項規(guī)章制度，把全部能力和精力放在解決技術(shù)問題上，不搞歪門邪道；
在專業(yè)能力方面，能承擔急難險重任務(wù)，引領(lǐng)技術(shù)發(fā)展方向，培養(yǎng)打造核心技術(shù)及團隊；
建設(shè)社會主義新農(nóng)村是我國現(xiàn)代化進程中的重大歷史任務(wù),其目標是解決“三農(nóng)”問題,促進農(nóng)產(chǎn)品市場流通是重中之重。
農(nóng)業(yè)信息化是運用現(xiàn)代信息技術(shù)和信息系統(tǒng)為農(nóng)業(yè)產(chǎn)、供、銷及相關(guān)的管理和服務(wù)提供有效的支持,并提高農(nóng)業(yè)的綜合生產(chǎn)率和經(jīng)營管理效率的相關(guān)產(chǎn)業(yè)總稱。通過農(nóng)村電子商務(wù)平臺建設(shè),促使電子商務(wù)高效、快捷的信息流和資金流以及信息化物流等優(yōu)勢滲透到農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)流通的各環(huán)節(jié)中。
農(nóng)村經(jīng)紀人在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟活動中為促成農(nóng)產(chǎn)品流通,通過居間、行紀或者等形式,為農(nóng)產(chǎn)品的供求雙方搭建橋梁,實現(xiàn)了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與市場需求產(chǎn)生實質(zhì)性的銜接。
電子商務(wù)在工業(yè)生產(chǎn)和制造中,已有廣泛的應(yīng)用,其模型也日趨成熟。針對農(nóng)村經(jīng)紀人在商品流通中的特殊地位以及在市場中對商務(wù)信息的需求,規(guī)劃農(nóng)村經(jīng)紀人電子商務(wù)系統(tǒng)模型,開發(fā)農(nóng)村經(jīng)紀人電子商務(wù)系統(tǒng),促進農(nóng)村經(jīng)紀人參與電子商務(wù)活動,充分發(fā)掘農(nóng)村經(jīng)紀人的潛能。
二、農(nóng)村經(jīng)紀人電子商務(wù)平臺建設(shè)現(xiàn)狀
長期以來,國內(nèi)外就農(nóng)村經(jīng)紀人的發(fā)展、農(nóng)業(yè)信息化、電子商務(wù)等方面都有積極探索,但由于農(nóng)村覆蓋區(qū)域廣、市場范圍大、市場需求小、技術(shù)力量薄弱等各種原因,上述三方面并沒有有效整合,表現(xiàn)為以下幾個方面:一是農(nóng)村經(jīng)紀人在發(fā)展的過程中,習慣于采用傳統(tǒng)的手段去收集、處理信息,導(dǎo)致他們在信息社會中難以準確把握商機。二是農(nóng)戶自身信息基礎(chǔ)薄弱以及農(nóng)村人口眾多,全面提高農(nóng)戶的信息化素養(yǎng)也不是一蹴而就,優(yōu)先培育農(nóng)村經(jīng)紀人信息化素養(yǎng)可行而又迫切。三是工業(yè)中的電子商務(wù)系統(tǒng)與農(nóng)業(yè)中的電子商務(wù)系統(tǒng)在產(chǎn)品、使用對象的需求、競爭環(huán)境等方面都不同,需要根據(jù)農(nóng)村特有環(huán)境設(shè)計電子商務(wù)系統(tǒng)模型。
三、農(nóng)村經(jīng)紀人的電子商務(wù)系統(tǒng)模型
農(nóng)村經(jīng)紀人的電子商務(wù)系統(tǒng)實質(zhì)上是一個綜合的信息管理系統(tǒng),簡稱CBEBS,主要為農(nóng)村經(jīng)紀人服務(wù)。
農(nóng)村的特點是地域廣、信息資源豐富、系統(tǒng)使用頻度低、對政府的依賴性強,因此,在設(shè)計農(nóng)村經(jīng)紀人電子商務(wù)系統(tǒng)時,要充分發(fā)掘現(xiàn)有的資源,特別是硬件資源。
1.CBEBS模型
根據(jù)農(nóng)村的實況,設(shè)計其網(wǎng)絡(luò)模型如圖1所示:
CBEBS網(wǎng)絡(luò)模型在空間上采用兩層模型:上層為主站系統(tǒng),下層為終端服務(wù)系統(tǒng),主站系統(tǒng)服務(wù)器存儲相關(guān)站點的鏈接和相關(guān)數(shù)據(jù)備份;終端系統(tǒng)根據(jù)客戶群體分為兩種,產(chǎn)品供給客戶(農(nóng)村經(jīng)紀人)系統(tǒng)和產(chǎn)品銷售客戶系統(tǒng),其中,產(chǎn)品銷售客戶系統(tǒng)比簡單,本論文在CBEBS終端系統(tǒng)模型中只討論農(nóng)村經(jīng)紀人系統(tǒng)模型。
硬件系統(tǒng)中,由于農(nóng)村經(jīng)紀人在推廣農(nóng)產(chǎn)品市場、促進新農(nóng)村的經(jīng)濟建設(shè)與政府建設(shè)社會主義新農(nóng)村目標一致,借助政府網(wǎng)絡(luò)和農(nóng)村校園網(wǎng)絡(luò)(教育信息化已使校園網(wǎng)絡(luò)建設(shè)具有一定規(guī)模)建立農(nóng)村經(jīng)紀人的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。
2.主站系統(tǒng)模型
? 主站系統(tǒng)是鏈接經(jīng)紀人與銷售市場的紐帶,是經(jīng)紀人之間、經(jīng)紀人與銷售市場之間進行信息公共交換的平臺,同時也是維持整個CBEBS的穩(wěn)定的關(guān)鍵系統(tǒng),為使系統(tǒng)在訪問、控制等方面具有準確性、高效性和穩(wěn)定性,系統(tǒng)根據(jù)角色進行訪問控制,其角色分為:管理員角色、經(jīng)紀人角色和市場客戶角色,主站系統(tǒng)根據(jù)訪問系統(tǒng)的角色提供個性化服務(wù)。
此外,為促進經(jīng)紀人技能的提高和業(yè)務(wù)的發(fā)展,系統(tǒng)還提供信息搜索功能和BBS論壇等主站系統(tǒng)和終端系統(tǒng)之間提供信息上傳和下載、支持公用信息和經(jīng)紀人終端系統(tǒng)的鏈接訪問、備份經(jīng)紀人終端系統(tǒng)的重要信息等功能,當經(jīng)紀人系統(tǒng)一旦出現(xiàn)故障,主站系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)進行恢復(fù)。
3.終端系統(tǒng)模型
CBEBS主要為農(nóng)村經(jīng)紀人服務(wù),充分發(fā)揮農(nóng)村經(jīng)紀人的作用解決農(nóng)產(chǎn)品銷售問題是加速社會主義新農(nóng)村建設(shè)的一個重要內(nèi)容,因此,本論文主要討論的終端系統(tǒng)模型是農(nóng)村經(jīng)紀人的終端系統(tǒng)(簡稱CBES)模型。
一般地,由于農(nóng)業(yè)產(chǎn)品的長周期性、季節(jié)性,農(nóng)村經(jīng)紀人通常不會放棄已有的產(chǎn)品市場和生產(chǎn)技能熟練的農(nóng)戶不斷去開發(fā)新的品種,農(nóng)村經(jīng)紀人的活動具有重復(fù)性,經(jīng)營產(chǎn)品也具有相對穩(wěn)定性;但農(nóng)產(chǎn)品之間的替代品或互補品等特點,農(nóng)村經(jīng)紀人對產(chǎn)品經(jīng)營又具有小范圍內(nèi)的多元化產(chǎn)品經(jīng)營。通過相關(guān)產(chǎn)品鏈結(jié)促進產(chǎn)品宣傳。
根據(jù)農(nóng)村經(jīng)紀人在農(nóng)村中的特殊地位和作用,CBES系統(tǒng)支持經(jīng)紀>！
四、關(guān)鍵技術(shù)
農(nóng)村經(jīng)紀人由于自身環(huán)境的局限性,要求CBEBS具有高度智能性,其實現(xiàn)過程主要依賴于計算機領(lǐng)域的組件技術(shù)、人工智能技術(shù)和信息安全技術(shù)。
組件技術(shù)是一種較新的軟件開發(fā)技術(shù),它是指用可重用的組件來構(gòu)造應(yīng)用程序。本文主站系統(tǒng)在設(shè)計過程中,使用組件技術(shù)現(xiàn)將CBES常用內(nèi)容設(shè)置成組件,CBES建立時直接對組件進行引用。
人工智能技術(shù)是系統(tǒng)自動化、智能化管理的重要保障。作為人工智能技術(shù)的主要表現(xiàn)方式之一的智能Agent 是系統(tǒng)自動化、智能化管理的重要內(nèi)容,CBEBS多處使智能Agent,如:監(jiān)控CBES運行、經(jīng)紀人需求進行分析并提供個性化服務(wù)和產(chǎn)品推薦等。
此外,CBEBS作為信息系統(tǒng),其信息安全也是系統(tǒng)的主要內(nèi)容。CBEBS實施信息分類管理,根據(jù)角色對信息進行訪問控制
,對注冊賬戶采用實名制進行管理;根據(jù)CBEBS各類信息公開程度不同,設(shè)置不同的信息安全等級,系統(tǒng)采用防火墻對數(shù)據(jù)進行保護,避免信息在非權(quán)限范圍內(nèi)進行讀寫;在使用數(shù)字簽名技術(shù)對數(shù)據(jù)進行加密傳輸,防止信息被偽造或截取。 五、實驗與評價
根據(jù)上述的分析與設(shè)計,實驗采用JSP作開發(fā)工具,JAVA作開發(fā)語言,采用Agent Builder pro 1.3開發(fā)智能Agent,服務(wù)器用 Apache Tomcat 5.0作JSP引擎,SQL作數(shù)據(jù)庫。
限于篇幅,論文介紹CBEBS的角色訪問控制的實現(xiàn),CBEBS的大部分功能采用按角色控制訪問,訪問者必須登陸才能使用相關(guān)服務(wù)。如圖2所示:
圖2 CBEBS的角色分類訪問控制界面
根據(jù)角色對系統(tǒng)進行控制訪問,有效的保護信息安全;并且,系統(tǒng)可以根據(jù)訪問者的情況,對訪問者的行為進行觀察,并為訪問者提供個性化的信息服務(wù)。
CBEBS模型研究和主體功能的模擬,對研究農(nóng)村信息化建設(shè)和經(jīng)濟建設(shè)開辟了一個新的領(lǐng)域。CBEBS模型乃至整個系統(tǒng)帶來的經(jīng)濟效益在短期內(nèi)反應(yīng)不明顯,因為作為新生事物的CBEBS本身存在一個推廣的過程,但就長期的經(jīng)濟效益而言,其價值表現(xiàn)為:
1.Alibaba在推行電子商務(wù)過程中,從2002開始贏利,2005年實現(xiàn)了每天納稅100萬;同為電子商務(wù)平臺的CBEBS的主站系統(tǒng)其經(jīng)濟效益顯而易見。
2.CBES作為農(nóng)村經(jīng)紀人的管理系統(tǒng),對外銜接市場,對內(nèi)聯(lián)系農(nóng)戶,且?guī)椭r(nóng)村經(jīng)紀人進行業(yè)務(wù)管理,據(jù)報道:目前,我國有8億多農(nóng)村人口。CBES將是他們通過農(nóng)村經(jīng)紀人獲取信息與技術(shù)的重要紐帶。
關(guān)鍵詞：模糊控制 應(yīng)用發(fā)展 自適應(yīng)控制
中圖分類號:TP273 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416(2012)02-0006-02
The development and research of fuzzy logic and fuzzy control technology
Abstract: According to the new development of the modern industrial control field of fuzzy control technology, an overview of the basic theory and the development status of the field, look to the future development applications.
Keywords: fuzzy control; application development; adaptive control.
1、引言
在現(xiàn)代工業(yè)控制領(lǐng)域，伴隨著計算機技術(shù)的突飛猛進，出現(xiàn)了智能控制的新趨勢，即以機器模擬人類思維模式，采用推理、演繹和歸納等手段，進行生產(chǎn)控制，這就是人工智能。其中專家系統(tǒng)、模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能的幾個重點研究熱點。相對于專家系統(tǒng)，模糊邏輯屬于計算數(shù)學的范疇，包含有遺傳算法，混沌理論及線性理論等內(nèi)容，它綜合了操作人員的實踐經(jīng)驗，具有設(shè)計簡單，易于應(yīng)用、抗干擾能力強、反應(yīng)速度快、便于控制和自適應(yīng)能力強等優(yōu)點。近年來，在過程控制、建摸、估計、辯識、診斷、股市預(yù)測、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和軍事科學等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。為深入開展模糊控制技術(shù)的研究應(yīng)用，本文綜合介紹了模糊控制技術(shù)的基本理論和發(fā)展狀況，并對一些在電力電子領(lǐng)域的應(yīng)用作了簡單介紹。
2、模糊邏輯與模糊控制
2.1 模糊邏輯與模糊控制的概念
1965年，加州大學伯克利分校的計算機專家Lofty Zadeh提出“模糊邏輯”的概念，其根本在于區(qū)分布爾邏輯或清晰邏輯，用來定義那些含混不清，無法量化或精確化的問題，對于馮諾依曼開創(chuàng)的基于“真－假”推理機制，以及因此開創(chuàng)的電子電路和集成電路的布爾算法，模糊邏輯填補了特殊事物在取樣分析方面的空白。在模糊邏輯為基礎(chǔ)的模糊集合理論中，某特定事物具有特色集的隸屬度，他可以在“是”和“非”之間的范圍內(nèi)取任何值。而模糊邏輯是合理的量化數(shù)學理論，是以數(shù)學基礎(chǔ)為為根本去處理這些非統(tǒng)計不確定的不精確信息。
模糊控制是基于模糊邏輯描述的一個過程的控制算法。對于參數(shù)精確已知的數(shù)學模型，我們可以用Berd圖或者Nyquist圖來分析家其過程以獲得精確的設(shè)計參數(shù)。而對一些復(fù)雜系統(tǒng)，如粒子反應(yīng)，氣象預(yù)報等設(shè)備，建立一個合理而精確的數(shù)學模型是非常困難的，對于電力傳動中的變速矢量控制問題，盡管可以通過測量得知其模型，但對于多變量的且非線性變化，起精確控制也是非常困難的。而模糊控制技術(shù)僅依據(jù)與操作者的實踐經(jīng)驗和直觀推斷，也依靠設(shè)計人員和研發(fā)人員的經(jīng)驗和知識積累，它不需要建立設(shè)備模型，因此基本上是自適應(yīng)的，具有很強的魯棒性。歷經(jīng)多年發(fā)展，已有許多成功應(yīng)用模糊控制理論的案例，如Rutherford，Carter 和Ostergaard分別應(yīng)用與冶金爐和熱交換器的控制裝置。
2.2 分析方法探討
工業(yè)控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性是探討問題的前提，由于難以對非線性和不統(tǒng)一的描述，做出判斷，因此模糊控制系統(tǒng)的分析方法的穩(wěn)定性分析一直是一個熱點，綜合近年來各位學者的發(fā)表的論文,目前系統(tǒng)穩(wěn)定性分析有以下集中:
(1)李普亞諾夫法:基于直接法的離散時間(D-T)和連續(xù)時間模糊控制的穩(wěn)定性分析和設(shè)計方法,相對而言起穩(wěn)定條件比價保守。
(2)滑動變結(jié)構(gòu)系統(tǒng)分析法。
(3)圓穩(wěn)定性判據(jù)方法:利用扇區(qū)有界非線性概念,根據(jù)穩(wěn)定判據(jù)可推導(dǎo)模糊控制的穩(wěn)定性。
(4)POPOV判據(jù)。
(5)其他方法如關(guān)系矩陣分析法，超穩(wěn)定理論，相平面法，矩陣不等式或凸優(yōu)化法，模糊穴穴映射等，詳細資料及有關(guān)文獻很多，在此不再一一贅述。
2.3 模糊控制的設(shè)置設(shè)計
模糊控制的設(shè)計是一個非常復(fù)雜的過程，一般而言，采取的設(shè)計步驟和工具比較規(guī)范．其中模糊控制器一般采用專用軟硬件，通用型的硬件芯片在目前市場上比較多，其中主流產(chǎn)品如表1所示．而專用IC發(fā)展也很迅速，它把專用IC和軟件控制器集成在一起。
設(shè)計過程中，一般采取的設(shè)計步驟為：
(1)綜合考慮該課題能否采用模糊控制系統(tǒng)。即考慮采用常規(guī)控制方式的可能。
(2)從設(shè)備操作人員處獲取盡可能多的信息。
(3)選取可能的數(shù)學模型，如果用常規(guī)方法設(shè)計，估計設(shè)備的性能特點。
(4)確定模糊邏輯的控制對象。
(5)確定輸入輸出變量。
(6)確定所確定的各個變量的歸屬范圍。
(7)確定各變量的對應(yīng)規(guī)則。
(8)確定比例系數(shù)。
(9)如果有現(xiàn)成的數(shù)學模型，用已確定的模糊控制器對系統(tǒng)仿真，觀測設(shè)備性能，并不斷調(diào)整規(guī)則和比例系數(shù)直到達到滿意性能。否則重新設(shè)計模糊控制器。
(10)實時運行控制器，不斷調(diào)整以達到最佳性能。
3、模糊控制應(yīng)用與前景展望
作為人工智能的一種新研究領(lǐng)域，模糊控制吸收借鑒了傳統(tǒng)設(shè)計方法和其他新技術(shù)的精華，在諸多領(lǐng)域取得了長足的進展．在新型的電力電子和自動控制系統(tǒng)中，有些專家在線性功放的加設(shè)條件下，把模糊控制應(yīng)用于為基礎(chǔ)的伺服電機控制中，在把模糊控制系統(tǒng)與PID及模型參考自適應(yīng)控制（MRAC）進行比較后證明了模糊控制方法的優(yōu)越性．另有專家開發(fā)了應(yīng)用于矢量控制感應(yīng)電機傳動系統(tǒng)的模糊自適應(yīng)控制器，其控制方框圖如圖1所示：
模糊控制作為一項正在發(fā)展的新技術(shù)，目前在大多數(shù)專家還把主要精力放在應(yīng)用系統(tǒng)研究上，并取得了相當?shù)某晒诶碚撗芯亢拖到y(tǒng)分析上還是相對落后的，以至于一些學者質(zhì)疑其理論依據(jù)和有效性．鑒于此可以明確得知：模糊控制理論和實踐的結(jié)合仍有待于進一步探索．其發(fā)展前景是十分誘人的，而且在近年來，其理論研究也取得了顯著進展．在近四十年的發(fā)展進程中，模糊控制也有一些局限性：(1)控制精度低，性能不高，穩(wěn)定性較差；(2)理論體系不完整；(3)自適應(yīng)能力低．對于這些弱點，模糊控制與一些其他新技術(shù)，比如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN），遺傳算法相結(jié)合，向更高層次的應(yīng)用發(fā)展拓展了巨大的空間。
4、結(jié)語
模糊控制作為一門綜合應(yīng)用范例，在全球信息化浪潮的推動下，在未來的幾十年中，必將對經(jīng)濟的迅猛發(fā)展注入新的活力，有專家認為，下一代工控的基礎(chǔ)是模糊控制，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，混沌理論為支柱的人工智能．隨著模糊控制理論研究的日益完善和深入，應(yīng)用范圍的日益擴大和配套IC的研發(fā)制造，模糊控制將給工控領(lǐng)域的發(fā)展開辟光明的應(yīng)用前景，同時也給各領(lǐng)域的研究人員提出了更重大的任務(wù)。
作者簡介
