神經網絡的基礎知識范文

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中圖分類號：G642

1 背 景

電子信息科學與技術是以物理和數學為基礎，研究通過電學形式表達和操控信息的基本規律以及運用這些基本規律實現各種電子系統的方法。在進入電子時代和信息社會的今天，電子信息科學技術已滲透各個領域。隨著電子信息技術日新月異，電子信息教學領域也面臨著全新的挑戰，需要培養具有全方位視野和超強能力的新一代工程師及領導者。本著這一目標，清華大學電子系自2008年開始著手進行課程改革，通過改革課程體系將原有課程重新整合，從學科范式的角度整理出電子工程本科教育的知識體系結構，從而梳理出新的本科課程體系，形成電子信息領域學科地圖[1-2]。

2016年AlphaGo戰勝李世石的事實，讓人工智能技術再一次向世人展示了自己的潛力。人工智能無論在傳統的制造加工行業，還是在新興的互聯網行業，都成為國內外各大企業爭相研究開發的目標，在學術界也是如此。2016年底，Gartner全球峰會2017十大技術趨勢報告[3]，預測2017年十大技術趨勢：人工智能與機器學習、智能應用、智能事物、虛擬和增強現實、數字化雙生、區塊鏈和已分配分類賬、對話式系統、格網應用和服務架構、數字化技術平臺、自適應安全架構。Gartner預計2017年全球將有超過60%的大型企業開始采用人工智能技術。

在2016年開設的媒體與認知課程內容中，我們參考國內外諸多名校相關課程的理論及項目內容，結合電子工程系在該領域研究的基礎優勢和創新性成果，建設了一套媒體認知人工智能技術教學課程內容及平臺，以期學生獲得人工智能技術中深度學習技術的基礎理論和開發能力。課程通過提供人工智能技術領域高層次專業人才必需的基本技能、專業知識及思維方式，力爭培養具有國際一流科研創新能力的人工智能方向的專業技術人才。

2 人工智能技術教學內容

美國MIT大學的Statistical Learning Theory and Applications課程[4]，致力于從統計學習和正則化理論的角度介紹機器學習的基礎和最新進展。除了經典的機器學習方法，如支持向量機、流形學習、有監督學習等之外，還重點介紹深度學習計算的理論框架并要求學生以項目形式給出基于機器學習和深度神經網?j的解決方案。

美國CMU大學的Deep Learning課程[5]通過一系列研討會和課程實驗介紹深度學習這一主題，涵蓋深度學習的基礎知識和基礎理論及應用領域，以及大量數據學習的最新問題。通過若干實驗題目，學生可以對深度神經網絡原理及應用加深理解。

美國Stanford大學的Deep Learning for Natural Language Processing課程[6]深入介紹應用于自然語言理解的深度學習前沿研究，討論包括循環神經網絡、長短期記憶模型、遞歸神經網絡、卷積神經網絡等非常新穎的模型。通過上機實驗，學生將學習使用神經網絡工作的技巧來解決實際問題，包括實施、訓練、調試、可視化和提出自己的神經網絡模型，最終的實驗項目涉及復雜的循環神經網絡并將應用于大規模自然語言理解的問題。

媒體認知課程參考了上述著名課程的理論內容和項目特色。我們結合電子工程系在人工智能領域研究的基礎、優勢和創新性成果，設計開發了一套以人工智能技術為基礎的前沿探索型媒體認知教學課程內容及實驗平臺，試圖構建具有國際水準的人工智能技術教學課程內容。

3 深度學習技術發展概況

傳統的人工智能系統一般采用機器學習技術，這類技術在處理原始形式的自然數據的能力上受到限制，一般困難集中在如何將原始數據變換為合適的內部表示或特征向量。深度學習（deep learning）近年來受到人工智能行業的廣泛關注，是一種表征學習（representation-learning）方法，由于擁有可以逼近任意非線性函數的特性，深度神經網絡（deep neural network，DNN）及其衍生的各種神經網絡結構有能力取代傳統模型，在語音、圖像、文本、視頻等各種媒體的內容識別系統中發揮作用。

著名的人工智能科學家Yann LeCun于2015年在Nature上發表文章[7]指出，深度學習允許多個處理層組成的計算模型學習如何表征具有多級抽象層面的數據。這些方法已經大大提高語音識別、視覺識別、目標檢測以及諸如藥物發現、基因學等許多領域的最新技術水平。深度學習通過使用反向傳播算法發現大數據集中的復雜結構，以指示機器如何改變其內部參數，這些內部參數是從深度神經網絡上一層的表示中計算每層中的表示。深度卷積網絡在處理圖像、視頻、語音和音頻方面帶來突破性的進展，而遞歸網絡則對文本、語音等順序數據提供解決方案。

遞歸網絡可被視作較深的前饋網絡，其中所有層共享相同的權重。遞歸網絡的問題在于難以在長期的時間內學習并存儲信息。為了解決這一問題，長短期記憶（long short-term memory，LSTM）模型網絡被提出，主要特點在于其存儲器單元在下一個加權值為1的時間段內與自身連接，因此能夠在復制自身狀態的同時累加外部信號，此外這種自我連接被另一個單元通過學習決定何時清除此類信息。長短期記憶模型被證明在語音識別和機器翻譯應用系統中比傳統的遞歸網絡更加有效。

4 基于深度學習的語音識別教學項目

在對上述課程及配套項目進行詳細研究的基礎上，結合現有科研及平臺，我們構建了一種基于深度學習的連續語音識別項目平臺，包括兩個主要項目：深度神經網絡語音識別項目及長短期記憶模型遞歸神經網絡語音識別項目。

4.1 深度神經網絡語音識別項目

典型的深度神經網絡語音識別模型[8-9]核心是對聲學特征進行多層變換，并將特征提取和聲學建模在同一網絡中進行優化。神經網絡可以通過非線性激活函數來擬合任何非線性函數，可以使用神經網絡取代原有聲學模型中的高斯混合模型，用來計算每一幀的特征與每個音素的相似程度。深度神經網絡原理的結構示意圖如圖1所示。

圖1代表了一個擁有3個隱含層的深度神經網絡。相鄰兩層中，每層的每一個節點都與另外一層的所有節點單向連接。數據由輸入層輸入，逐層向下一層傳播。對于節點間的連接權重，采用BP算法。BP算法對于給定的輸入輸出訓練數據，首先通過正向傳播由輸入得到輸出，之后通過實際輸出與理論上的正確輸出之差得到殘差，并由輸出層向輸入層根據激活函數與連接權重反向傳播殘差，計算出每一個節點與理想值之間的殘差，最后根據每個節點的殘差修正節點間連接的權重，通過對權重的調整實現訓練，從而更加靠近理論輸出結果。

將DNN實際利用到語音識別的聲學模型時，其結構示意圖如圖2所示。深度神經網絡的輸入層輸入從每一幀音頻中提取出的特征，通過網絡的正向傳播，在輸出?郵涑齙鼻爸《雜Σ煌?音素的相似程度，從而作為HMM的發射概率進行語音識別。考慮到DNN沒有記憶特性，而語音信號即使是在音素層級上，其前后也有相當大的聯系。為了提高DNN在處理前后高度關聯的語音信號中的表現，一般選擇同時將當前幀的前后部分幀作為網絡的輸入，從而提高對當前幀識別的正確率。

4.2 長短期記憶模型遞歸神經網絡語音識別項目

長短期記憶模型應用于語音識別中聲學模型的思路和深度神經網絡類似[10-11]，取代高斯混合模型用于計算輸入幀與各音素的匹配程度。原理為首先根據輸入門判斷輸入的數據可以進入記憶細胞的比例，同時遺忘門決定記憶細胞遺忘的比例；之后由記憶細胞殘存的記憶部分和新輸入的部分求和，作為記憶細胞的新記憶值；將新的記憶值根據輸出門的控制得到記憶細胞的輸出，并通過遞歸投影層降維，降維之后的結果一方面作為3個控制門的反饋，另一方面作為網絡的輸出；非遞歸投影層則僅僅作為最終輸出的補充，而不會影響控制門。將長短期記憶模型實際利用到語音識別的聲學模型時，其結構示意圖如圖3所示。

與深度神經網絡不同，長短期記憶模型遞歸神經網絡因為有記憶特性，所以不需要額外的多幀輸入，只需要輸入當前幀。然而，考慮到語音前后的關聯性，一般會將輸入的語音幀進行時間偏移，使得對t時刻幀的特征計算得到的輸出結果是基于已知未來部分幀的特征之后進行的，從而提高準確度。

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第一，選擇合適的教材

《計算智能》這門課，很多高校都使用褚蕾蕾老師的《計算智能的數學基礎》這本書，我也曾經使用過這本教材。這本書詳細的闡述了實現智能計算的相關數學知識，要求學生有非常硬的數學功底，否則學起來會很吃力。最好是數學專業的學生來學習比較合適。但是問題是開設計算智能這門課的專業不僅僅只有數學專業，計算機和信息與計算科學專業都開設這門課，而這本教材對他們來說太深了，他們更注重于實際應用。

除了《計算智能的數學基礎》這本書之外，《計算智能――理論、技術與應用》也是非常優秀的教材，它主要針對研究生和科研人員學習使用。因此，對于信息與計算科學專業，我們既要他們理解計算智能，也要他們能夠從實際出發，實現智能計算。這是我們的教學目標，純粹講解數學，對他們來說是興趣的一個磨滅。因此，我建議采用曹承志老師編著的《智能技術》這本書，基于其中的若干章節（主要是第四、五、六章）來講解計算智能這門專業限選課。

第二，制定教學大綱

計算智能是借助現代計算工具模擬人的智能機制、生命的演化過程和人的智能行為而進行信息獲取、處理、利用的理論和方法。計算智能信息處理系統是以模型為基礎，以仿生計算為特征含數據、算法和實現的柔互式系統。當前，計算智能在用計算科學與技術模擬人和生命的智能及行為方面，主要有模擬智能產生與作用賴以智能表現與功能行為的邏輯觀點。

基于這些觀點和視野，形成了人工神經網絡、演化計算與模糊邏輯為代表的三個典型分支。本課程在這三個分支中，選擇了人工神經網絡、遺傳算法和模糊邏輯的基礎知識作為教學的基本內容。這些內容對于進一步學習、研究計算智能、人工智能等高級信息處理，以及信息科學和工程技術都是必要的、基礎性的。

教學重點：感知器，人工神經網絡，遺傳算法，模糊集與模糊系統，模糊邏輯與模糊推理，模糊模式識別與模糊控制等部分內容。同時掌握運用所學知識解決實際問題也是在教學過程中不斷要強調的內容。

教學難點：在計算智能的教學過程中，難點主要是人工神經網絡，遺傳算法和模糊邏輯的理論講解，要用簡明形象的語言描述理論知識，讓學生感興趣。同時，將理論轉化為實際解決問題的能力也是教學上的一個難點。

第三，按照大綱要求，開展有序的課堂教學

根據大綱要求，計算智能這門課共有48個學時，其中實驗學時8節，學習時間共18周，每周1～2次課。

這種時間安排方式是比較合理的，設計時主要考慮到知識的學習順序，避免實驗與理論課不能配合的現象發生。實驗1在第10周做，那么我們就可以利用前面9周的時間給學生講解神經網絡的相關理論和實驗軟件等等，為實踐做準備工作。這樣，學生在做課程實驗時，才不會覺得無從下手。實驗2在16周做，當中空閑的兩周主要用于學習MATLAB遺傳算法工具箱。

第四，設計作業與課程實驗

該課程有兩次作業，分別在第6周和第12周布置，作業時間為1～2周。這兩次作業內容分別針對“人工神經網絡”和“遺傳算法”。從表中不難看出，當做完相應章節的作業后，立即進行課程實驗，這樣的設計，使得學生難免更加深刻地理解和掌握知識。

值得提出的是，這門課的實驗工具――MATLAB6.5。以前，我們曾經使用過C/C++/VC＋＋等等高級語言來做計算智能仿真實驗，但最后的效果并不是很令人滿意，學生往往會知難而退，從而喪失對這門課的興趣和信心。

因此，我認為，針對信科專業或者計算機相關專業的學生，他們的數學基礎并不是非常扎實，而計算智能又是一門專業限選課。要想讓學生對這門課產生興趣，我們可以考慮采用一些成熟的工具箱來支持我們的實驗教學，如MATLAB6.5的“神經網絡工具箱”“遺傳算法工具箱”和“模糊邏輯工具箱”。學生通過使用這些工具箱，方便而有效地感覺到“智能的計算”的存在。實踐證明，這種方法能夠取得更好的實驗教學目的。

第五，與學生的課后交流

教師在課堂上傳授完知識后，要及時與學生進行交流，了解他們的學習情況并獲取建設性意見。通過平時的觀察和總結，大學教師與學生交流的方式和方法主要有以下幾種：

(1)利用一切時間（如上課提前幾十分鐘到教室、課間或下課時間等等）與學生交談，了解他們的學習動態及回答他們提出的問題。

(2) 建立課程網站，學生登陸后可以通過論壇或聊天室向教師提問。可以確定一個時間（如每周三晚7點，開放聊天室進行網絡實時答疑），平時學生可以通過在論壇上發帖，教師回復的方式獲得答疑。

(3) 如果沒有課程網站，教師可以留給學生一個常用的Email地址，或者其他的聯系方式，讓學生在學習過程中遇到困難時可以聯系到教師。

(4) 固定輔導的時間和地點。這個地點可以是教室、辦公室、會議室等等。如果場所有限，可以分班進行。

上面的四類方法是經常使用的，我們對此進行了一個問卷調查，對象是03級和04級信息與計算科學的150名學生，要求他們選出三種最合適的交流方式。經過認真的調查和詳細的統計，有106位學生選擇了采用學習網站的方式進行交流，97位學生選擇了固定場所答疑，76位學生選擇了課間交談方式。而類似Email、QQ和打電話的方式似乎不受學生青睞。論壇和聊天室方式介于它們之間，而這兩種方式完全可以包容在“課程學習網站”中。

第六，計算智能與人工智能的關系

在我校，要求學生先學習計算智能，再學習人工智能，其實兩者的順序并不重要，未必要先學習計算智能。但是，在教學過程中，要讓學生明確學習目的，了解學習這門課的意義所在，計算智能與人工智能相比，是更低層的運算，它強調的是數據，而人工智能強調的是知識。

從事這門課的教學有很長時間了，也逐漸地有一些研究課題，對于個別特別感興趣的學生，可以吸引他們加入我們的研究隊伍，這也是因材施教思想的一個體現。

參考文獻：

[1]丁永生.計算智能――理論、技術與應用[M].科學出版社，2004.

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關鍵詞：智能控制；教學方法；多媒體；教學內容

中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2016）16-0116-02

一、引言

隨著我國高校大規模的擴招，高等教育已由精英型教育過渡到大眾型教育，教學對象的階梯層次也發生了較大的變化。在擴招量較大的本科第二批招生院校中，學生理論知識基礎和學習能力等方面的素質相對下降，而社會又迫切需求大量應用型人才。為了適應新形式的教學要求，各高校都在尋求提高培養人才質量的教學管理方法，廣泛進行教學制度的改革。智能控制是高校本科自動化及其相關專業的重要專業課，智能控制是當今國內外自動化學科中十分活躍和具有挑戰性的領域，代表著當今世界控制理論和技術的發展方向之一，是一門集理論研究和工程實踐于一體的綜合性課程[1]，因此在教學改革中如何提高該課程的教學質量是非常重要的。為了適應當今社會對人才素質教育培養的要求，注重對學生創新能力和綜合素質的培養，近年來，結合課堂教學，我們對智能控制的教學改革做了一些探索。

二、“智能控制”課程的特點和目標

智能控制是自動控制發展的高級階段，是人工智能、控制論、系統論和信息論等多種學科的高度綜合與集成，是一門新的交叉前沿學科[2]。由于智能控制在社會生產中所體現出的巨大研究價值和廣闊應用前景，使得這門原先只在研究生階段才開設的課程，現在已經在眾多高校自動化相關專業的高年級本科生中開設。其目的是使學生在學習自動控制原理和現代控制理論等基礎理論課程之后，對控制理論前沿發展方向有所了解和學習。智能控制屬于偏理論的專業課程，具有多學科交叉性。其理論分支較多，內容豐富，涵蓋了模糊數學與模糊控制、人工神經網絡、遺傳算法和專家系統等前沿學科理論。該課程內容抽象、模糊控制、神經網絡、專家系統等涉及的內容理論性都比較強，對于本科生相對抽象、枯燥、難懂，他們往往不易理解。

智能控制本身所具有的特點決定了本科教學過程中該課程的教學目標。通過該課程的學習，使學生了解學科發展前沿，掌握智能控制研究的一般方法，幫助學生獲得智能控制的基本知識，使學生掌握智能控制分支及其特點，包括模糊控制理論基礎、模糊控制系統、人工神經網絡模型及其神經網絡控制，使學生理解并掌握用智能控制方法分析和設計系統的基本工具、原理和實現方法，能夠設計簡單的智能控制系統。

針對課程特點和教學目標，在教學過程中應從教學內容和教學方法等方面進行改進，以吸引學生的學習興趣，激發學生的學習積極性和主動性，達到預期的教學目標。

三、教學改革措施與途徑

1.優化教學內容，增強新穎性和實用性。智能控制課程具有前沿性、抽象性和理論性強等特點，相關內容極其廣泛。然而，作為本科生的一門專業課，教師在教學內容的選取方面應盡可能做到：注重控制思想的融會貫通，減少煩瑣公式的推導，多采取簡易示例演示，從而提高學生的學習興趣。在實際教學中，可以采用具體的簡單示例來展示智能控制器的設計，如模糊PID控制器的設計思想為自適應調節控制參數，BP神經網絡的設計思想為逆向迭代算法，等等。

本科高年級學生在掌握了專業基礎知識之后，主要關心學科前沿知識的應用領域和使用方法，學生希望能學到很多較新和較實用的智能控制算法，不愿花太多時間在復雜的理論理解上，因此在教學過程中要注重知識的應用性。此外，大學高年級學生即將走出校門，走向工作崗位，關于一些新的和正在研究的智能控制方法和技術的概況對于他們也非常重要。特別是近期發展起來的方法和技術，如模糊神經控制、遺傳算法、蟻群算法等。這些內容的理論部分可以不必過分深究，教學重點主要放在介紹每種技術的產生背景、發展狀況、應用領域和具體實現上。

2.培養學生設計思想，注重工程應用。為了鞏固學生對智能控制理論的理解和增強學生的學習興趣，教師應該更注重從工程應用角度來引出智能控制概念，并通過具體實例來說明智能控制如何應用，如模糊控制在家用電器中的應用，這樣更能激發學生的學習積極性。智能控制在航空航天控制、交通運輸系統、家用電器等方面有著廣泛的應用。自動化及相關專業畢業的學生，畢業后大部分從事工程或產品設計方面的工作，因此工程設計能力的培養是非常重要的，設計能力是通過設計人員的設計思想、設計原則和設計方法體現出來的。學生通過較典型的具有代表性的基本模糊控制器、模糊PID控制、BP神經網絡控制的實際應用，應用MATLAB語言編出簡單程序并進行最基本的仿真實驗，了解和掌握智能控制系統的設計方法，使學生在校學習期間既能掌握設計要領，又具有一定的設計能力，從而為今后工作或研究生學習打下良好基礎。

3.引入仿真軟件，改善教學效果。智能控制中的模糊控制、神經網絡等內容理論性較強，相對抽象、枯燥難懂。如果引入更加專業、有效的工具，采用更加生動、明了、有新意的教學方法，就能吸引學生的學習興趣，激發他們的學習積極性。目前應用較為廣泛的仿真軟件是MATLAB[3]，在教學中借助于MATLAB平臺，對智能控制中難以采用解析方法的復雜系統進行模塊化、可視化分析與設計，有助于學生理解和掌握課堂教學內容。如運用MATLAB軟件中的模糊控制工具箱，可以輕松設計模糊控制器，并將其應用到系統控制中，使學生直觀感受模糊控制的優越控制效果。同時，為了讓學生更深入地了解智能控制算法的實質，鼓勵學生運用MATLAB軟件的M語言自行編寫各種智能控制算法程序，這樣學生不但進一步加深了對理論的理解，而且產生了一定的成就感，從而激發了學生學習的主動性和創新性，培養了學好這門課的自信心。

4.創新意識和能力的培養。應用型人才培養的主要目標之一是培養創新意識、訓練創新思維、傳授創新方法、提高創新能力。智能控制與自動控制理論（古典控制）和現代控制理論不同，智能控制理論和技術還遠未成熟，是一個充滿生機活力和不斷發展的學科[4]，這就要求教師要善于引導和培養學生的創新意識和獨立思考、分析問題的能力。課堂教學中要正確引導學生看待學科的發展，同時也提供了一個培養學生創新意識和能力的機會。因此在課堂教學中要充分展示創新給一門學科帶來的無窮生命力，多創造機會來培養和激發學生的創新能力，如實驗教學、課程小論文和綜合設計等。

5.突出以學生為中心的教學理念。學生是教學過程的核心，所有的教學環節都要以有利于調動學生自主學習能力為原則。課堂教學將講授法、討論法、實驗法、自學指導法、實例教學法等優化組合，充分利用板書、投影、錄像、計算機等媒體，調動學生的積極性，啟發學生的思維，培養學生正確分析問題、解決問題和自主學習的能力，注重學生的個性發展，由以傳授知識為主變為以培養學生能力為主。如采用質疑導入法提出問題從而激發學生的思考并抓住學生的注意力；精心設計適當數量的問題讓學生討論和回答，通過這種互動的教學形式活躍課堂氣氛，使學生真正成為課堂教學的主體，教師更多的時候作為一個組織者和引導者。

6.考核方式的改革。智能控制是一門理論性較強的課程。限于考試時間，期末考試只能出比較簡單的題目，僅憑期末考試成績很難判斷學生分析問題、解決問題及創新的能力。針對這種狀況，在教學過程中，應將平時作業、課堂提問、小測驗、實驗、出勤結合起來作為平時成績，并將此成績按照一定比例記入總平成績。這有利于促進學生平時只有多努力，才能取得好成績，明了靠最后期末突擊取得高分是非常困難的。對平時作業按照A、B、C、D四個等級來評分，對作業中存在的問題及時糾正，對課堂上互動表現好、實驗取得好成績的學生予以表揚鼓勵，有利于調動學生的積極性。這樣的考核，給出的成績，既公平又合理，也促進了學生學風的轉變。

四、結論

本文根據智能控制課程的特點，給出了在智能控制教學過程中教學內容和教學方法上改革采取的一些措施，在教學實踐過程中取得了較好的教學效果，但也難免存在一些問題和不足，希望在進一步的教學研究和教學實踐中，不斷地更新和完善教學內容，改進教學方法，將控制理論課的教學改革推向一個新的臺階。

參考文獻：

[1]蔡自興.智能控制原理與應用[M].北京：清華大學出版社，2007.

[2]劉金琨.智能控制[M].北京：電子工業出版社，2005.

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繼電保護發展現狀

電力系統的飛速發展對繼電保護不斷提出新的要求，電子技術、計算機技術與通信技術的飛速發展又為繼電保護技術的發展不斷地注入了新的活力，因此，繼電保護技術得天獨厚，在40余年的時間里完成了發展的4個歷史階段。

建國后，我國繼電保護學科、繼電保護設計、繼電器制造工業和繼電保護技術隊伍從無到有，在大約10年的時間里走過了先進國家半個世紀走過的道路。50年代，我國工程技術人員創造性地吸收、消化、掌握了國外先進的繼電保護設備性能和運行技術［1］，建成了一支具有深厚繼電保護理論造詣和豐富運行經驗的繼電保護技術隊伍，對全國繼電保護技術隊伍的建立和成長起了指導作用。阿城繼電器廠引進消化了當時國外先進的繼電器制造技術，建立了我國自己的繼電器制造業。因而在60年代中我國已建成了繼電保護研究、設計、制造、運行和教學的完整體系。這是機電式繼電保護繁榮的時代，為我國繼電保護技術的發展奠定了堅實基礎。

自50年代末，晶體管繼電保護已在開始研究。60年代中到80年代中是晶體管繼電保護蓬勃發展和廣泛采用的時代。其中天津大學與南京電力自動化設備廠合作研究的500kV晶體管方向高頻保護和南京電力自動化研究院研制的晶體管高頻閉鎖距離保護，運行于葛洲壩500kV線路上［2］，結束了500kV線路保護完全依靠從國外進口的時代。

在此期間，從70年代中，基于集成運算放大器的集成電路保護已開始研究。到80年代末集成電路保護已形成完整系列，逐漸取代晶體管保護。到90年代初集成電路保護的研制、生產、應用仍處于主導地位，這是集成電路保護時代。在這方面南京電力自動化研究院研制的集成電路工頻變化量方向高頻保護起了重要作用［3］，天津大學與南京電力自動化設備廠合作研制的集成電路相電壓補償式方向高頻保護也在多條220kV和500kV線路上運行。

我國從70年代末即已開始了計算機繼電保護的研究［4］，高等院校和科研院所起著先導的作用。華中理工大學、東南大學、華北電力學院、西安交通大學、天津大學、上海交通大學、重慶大學和南京電力自動化研究院都相繼研制了不同原理、不同型式的微機保護裝置。1984年原華北電力學院研制的輸電線路微機保護裝置首先通過鑒定，并在系統中獲得應用［5］，揭開了我國繼電保護發展史上新的一頁，為微機保護的推廣開辟了道路。在主設備保護方面，東南大學和華中理工大學研制的發電機失磁保護、發電機保護和發電機?變壓器組保護也相繼于1989、1994年通過鑒定，投入運行。南京電力自動化研究院研制的微機線路保護裝置也于1991年通過鑒定。天津大學與南京電力自動化設備廠合作研制的微機相電壓補償式方向高頻保護，西安交通大學與許昌繼電器廠合作研制的正序故障分量方向高頻保護也相繼于1993、1996年通過鑒定。至此，不同原理、不同機型的微機線路和主設備保護各具特色，為電力系統提供了一批新一代性能優良、功能齊全、工作可靠的繼電保護裝置。隨著微機保護裝置的研究，在微機保護軟件、算法等方面也取得了很多理論成果。可以說從90年代開始我國繼電保護技術已進入了微機保護的時代。

2繼電保護的未來發展

繼電保護技術未來趨勢是向計算機化，網絡化，智能化，保護、控制、測量和數據通信一體化發展。

2.1計算機化

隨著計算機硬件的迅猛發展，微機保護硬件也在不斷發展。原華北電力學院研制的微機線路保護硬件已經歷了3個發展階段：從8位單CPU結構的微機保護問世，不到5年時間就發展到多CPU結構，后又發展到總線不出模塊的大模塊結構，性能大大提高，得到了廣泛應用。華中理工大學研制的微機保護也是從8位CPU，發展到以工控機核心部分為基礎的32位微機保護。

南京電力自動化研究院一開始就研制了16位CPU為基礎的微機線路保護，已得到大面積推廣，目前也在研究32位保護硬件系統。東南大學研制的微機主設備保護的硬件也經過了多次改進和提高。天津大學一開始即研制以16位多CPU為基礎的微機線路保護，1988年即開始研究以32位數字信號處理器(DSP)為基礎的保護、控制、測量一體化微機裝置，目前已與珠海晉電自動化設備公司合作研制成一種功能齊全的32位大模塊，一個模塊就是一個小型計算機。采用32位微機芯片并非只著眼于精度，因為精度受A/D轉換器分辨率的限制，超過16位時在轉換速度和成本方面都是難以接受的；更重要的是32位微機芯片具有很高的集成度，很高的工作頻率和計算速度，很大的尋址空間，豐富的指令系統和較多的輸入輸出口。CPU的寄存器、數據總線、地址總線都是32位的，具有存儲器管理功能、存儲器保護功能和任務轉換功能，并將高速緩存(Cache)和浮點數部件都集成在CPU內。

電力系統對微機保護的要求不斷提高，除了保護的基本功能外，還應具有大容量故障信息和數據的長期存放空間，快速的數據處理功能，強大的通信能力，與其它保護、控制裝置和調度聯網以共享全系統數據、信息和網絡資源的能力，高級語言編程等。這就要求微機保護裝置具有相當于一臺PC機的功能。在計算機保護發展初期，曾設想過用一臺小型計算機作成繼電保護裝置。由于當時小型機體積大、成本高、可靠性差，這個設想是不現實的。現在，同微機保護裝置大小相似的工控機的功能、速度、存儲容量大大超過了當年的小型機，因此，用成套工控機作成繼電保護的時機已經成熟，這將是微機保護的發展方向之一。天津大學已研制成用同微機保護裝置結構完全相同的一種工控機加以改造作成的繼電保護裝置。這種裝置的優點有：(1)具有486PC機的全部功能，能滿足對當前和未來微機保護的各種功能要求。(2)尺寸和結構與目前的微機保護裝置相似，工藝精良、防震、防過熱、防電磁干擾能力強，可運行于非常惡劣的工作環境，成本可接受。(3)采用STD總線或PC總線，硬件模塊化，對于不同的保護可任意選用不同模塊，配置靈活、容易擴展。

繼電保護裝置的微機化、計算機化是不可逆轉的發展趨勢。但對如何更好地滿足電力系統要求，如何進一步提高繼電保護的可靠性，如何取得更大的經濟效益和社會效益，尚須進行具體深入的研究。

2.2網絡化

計算機網絡作為信息和數據通信工具已成為信息時代的技術支柱，使人類生產和社會生活的面貌發生了根本變化。它深刻影響著各個工業領域，也為各個工業領域提供了強有力的通信手段。到目前為止，除了差動保護和縱聯保護外，所有繼電保護裝置都只能反應保護安裝處的電氣量。繼電保護的作用也只限于切除故障元件，縮小事故影響范圍。這主要是由于缺乏強有力的數據通信手段。國外早已提出過系統保護的概念，這在當時主要指安全自動裝置。因繼電保護的作用不只限于切除故障元件和限制事故影響范圍(這是首要任務)，還要保證全系統的安全穩定運行。這就要求每個保護單元都能共享全系統的運行和故障信息的數據，各個保護單元與重合閘裝置在分析這些信息和數據的基礎上協調動作，確保系統的安全穩定運行。顯然，實現這種系統保護的基本條件是將全系統各主要設備的保護裝置用計算機網絡聯接起來，亦即實現微機保護裝置的網絡化。這在當前的技術條件下是完全可能的。

對于一般的非系統保護，實現保護裝置的計算機聯網也有很大的好處。繼電保護裝置能夠得到的系統故障信息愈多，則對故障性質、故障位置的判斷和故障距離的檢測愈準確。對自適應保護原理的研究已經過很長的時間，也取得了一定的成果，但要真正實現保護對系統運行方式和故障狀態的自適應，必須獲得更多的系統運行和故障信息，只有實現保護的計算機網絡化，才能做到這一點。

對于某些保護裝置實現計算機聯網，也能提高保護的可靠性。天津大學1993年針對未來三峽水電站500kV超高壓多回路母線提出了一種分布式母線保護的原理［6］，初步研制成功了這種裝置。其原理是將傳統的集中式母線保護分散成若干個(與被保護母線的回路數相同)母線保護單元，分散裝設在各回路保護屏上，各保護單元用計算機網絡聯接起來，每個保護單元只輸入本回路的電流量，將其轉換成數字量后，通過計算機網絡傳送給其它所有回路的保護單元，各保護單元根據本回路的電流量和從計算機網絡上獲得的其它所有回路的電流量，進行母線差動保護的計算，如果計算結果證明是母線內部故障則只跳開本回路斷路器，將故障的母線隔離。在母線區外故障時，各保護單元都計算為外部故障均不動作。這種用計算機網絡實現的分布式母線保護原理，比傳統的集中式母線保護原理有較高的可靠性。因為如果一個保護單元受到干擾或計算錯誤而誤動時，只能錯誤地跳開本回路，不會造成使母線整個被切除的惡性事故，這對于象三峽電站具有超高壓母線的系統樞紐非常重要。

由上述可知，微機保護裝置網絡化可大大提高保護性能和可靠性，這是微機保護發展的必然趨勢。

2.3保護、控制、測量、數據通信一體化

在實現繼電保護的計算機化和網絡化的條件下，保護裝置實際上就是一臺高性能、多功能的計算機，是整個電力系統計算機網絡上的一個智能終端。它可從網上獲取電力系統運行和故障的任何信息和數據，也可將它所獲得的被保護元件的任何信息和數據傳送給網絡控制中心或任一終端。因此，每個微機保護裝置不但可完成繼電保護功能，而且在無故障正常運行情況下還可完成測量、控制、數據通信功能，亦即實現保護、控制、測量、數據通信一體化。

目前，為了測量、保護和控制的需要，室外變電站的所有設備，如變壓器、線路等的二次電壓、電流都必須用控制電纜引到主控室。所敷設的大量控制電纜不但要大量投資，而且使二次回路非常復雜。但是如果將上述的保護、控制、測量、數據通信一體化的計算機裝置，就地安裝在室外變電站的被保護設備旁，將被保護設備的電壓、電流量在此裝置內轉換成數字量后，通過計算機網絡送到主控室，則可免除大量的控制電纜。如果用光纖作為網絡的傳輸介質，還可免除電磁干擾。現在光電流互感器(OTA)和光電壓互感器(OTV)已在研究試驗階段，將來必然在電力系統中得到應用。在采用OTA和OTV的情況下，保護裝置應放在距OTA和OTV最近的地方，亦即應放在被保護設備附近。OTA和OTV的光信號輸入到此一體化裝置中并轉換成電信號后，一方面用作保護的計算判斷；另一方面作為測量量，通過網絡送到主控室。從主控室通過網絡可將對被保護設備的操作控制命令送到此一體化裝置，由此一體化裝置執行斷路器的操作。1992年天津大學提出了保護、控制、測量、通信一體化問題，并研制了以TMS320C25數字信號處理器(DSP)為基礎的一個保護、控制、測量、數據通信一體化裝置。

2.4智能化

篇5

在工業化的持續發展過程中，各行各業的競爭越來越激烈。為了推動企業的進一步發展，所有企業都在進行技術革新。數控機床是機械生產過程中的通用裝置，由氣壓、油壓、機床、電控馬達、自動控制等組合而成[1]。自20世紀中葉數控技術的出現以來，數控機床給機械制造業帶來了革命性的變化。數控機械加工的特點是靈活、高精度、高生產性、降低操作員的勞動密集度、改善勞動條件、促進生產管理的現代化、提高經濟效益。數控技術應用的關鍵在于開發高速、高精度、高穩定性的高科技設備。在現有的處理裝置中，只有數控機床可以承擔這個沉重的責任。

因此，為了實現實際的快速切削，數控機床必須朝著高速化、高精度、靈活性、開放控制系統、控制系統輔助軟件、工廠生產數據管理的方向移動，以滿足現代制造業快速發展的需要。為了完全發揮數控機床的最大價值，我們必須關注數控機床的故障排除問題，了解數控機床的一般機械問題，掌握故障診斷和維護方法，充分發揮數控機床的最大適用價值，提高故障診斷效率，利用科技驅動提高生產效率，確保工業生產活動順利發展。

二、國內外發展現狀

2.1設備故障診斷的國內外研究現狀

(1) 國外故障診斷的研究現狀

設備狀態監測與故障診斷在美國、日本、英國等國家得到了高度重視, 各國競相開展相關技術。美國是最早開展設備故障診斷工作的國家之一, 自1961 年美國的阿波羅計劃執行后, 由設備出現的一系列的設備故障造成的悲劇促使了美國機械故障預防小組 (MFPG) 的成立, 開始對故障診斷技術進行有組織、有計劃的研究。隨著故障診斷技術的發展, 美國西屋公司、Bently、HP等公司的監測技術代表了當今診斷技術的最高水平, 其完善的監測功能和較強的診斷功能使之廣泛應用于宇宙、軍事、化工等領域;上世紀六七十年代, 英國以R.A.Collacott為首的機械保健中心和狀態監測協會開始對故障診斷技術進行研究, 其在汽車、摩擦磨損、飛機發動機等方面的監測和診斷研究對國內外故障診斷的研究有著指導性意義;日本開展的診斷技術研究工作主要集中在兩個層面:一是高等院校, 比如在東京大學、京都大學、早稻田大學高等學府均發表了不少基礎性的研究報告;二是在在企業, 如三菱重工的“機械保健系統”對汽輪發電機組故障監測和診斷起到了推動作用, 日本的故障診斷技術在鋼鐵、化工、鐵路等行業發展較快;歐洲其他國家的故障診斷技術在某一方面具有特色或占有領先地位, 瑞典SPM公司的軸承監測技術、AGEMA公司的紅外熱像技術、挪威的船舶診斷技術、丹麥的B&K公司的振動及噪聲監測技術等技術都各有千秋。

(2) 國內故障診斷研究現狀

國內關于故障診斷技術發展起步晚, 始于70 年代末, 而真正起步應該從1983 年南京首屆設備診斷技術專題座談會開始, 國家政府有關部門對關于故障診斷技術的研究給予重視和支持, 尤其在技術引進、技術改造、科研開發等方面給予高度重視。近年來, 國內包括西安交通大學, 浙江大學, 北京理工大學、清華大學、東北化工大學、中國科學院等在內的眾多大專科院校、科研機構、學術機構等都在故障診斷方面做了大量的研究。這些研究都注重結合當代各種先進故障診斷技術, 應用于很多大型設備中,并取得了巨大的成果。透平發電機、壓縮機的診斷技術已列入國家重點攻關項目并受到高度重視;西安交通大學研發的“大型旋轉機械計算機狀態監測與故障診斷系統”,哈爾濱工業大學的“機組振動微機監測和故障診斷系統”;東北大學設備診斷工程中心的“軋鋼機狀態監測診斷系統”以及“風機工作狀態監測診斷系統”均取得了可喜的成果, 為國內故障診斷的發展奠定了堅實的理論基礎和實踐經驗。與國外理論基礎雄厚、研究深入的故障診斷技術相比, 我國的設備狀態監測與故障診斷技術水平同發達國家的差距已大大縮短, 但仍然存在一定差距。

2.2 故障診斷系統的研究現狀

隨著智能診斷系統的發展, 基于知識的診斷推理目前是國內外研究的熱點, 對智能故障診斷推理技術及用于智能推理的知識表示方式的研究取得了很多成果, 另外, 隨著網絡技術、關于信息同步相關技術的研究也迅速發展起來, 隨著故障診斷研究與發展, 出現了大量故障診斷系統應用與數控機床診斷故障診斷模式, 先后出現的有現場診斷模式和遠程診斷模式, 現場診斷模式當故障發生后, 企業必須派售后服務人員到現場故障診斷, 國內多數企業對故障診斷仍然依靠傳統的故障診斷維修方式;遠程網絡化故障診斷在數控機床領域得到很深入的研究。

故障診斷經歷了三個階段, 即人工診斷, 常規診斷以及智能診斷, 智能診斷是目前國內外研究的熱點, 關于智能診斷診斷的研究國內外專家學者都進行了大量的理論和實驗研究,得到了許多有價值的成果, 基于人工神經網絡、模糊模型、粗糙集理論、故障樹等診斷方法以及基于本體、規則推理RBR和基于案例推理CBR的專家系統在數控機床故障診斷中得到很好地發展, 并都取得了一定的成果, 其中基于知識的專家系統在人工智能中的應用最廣泛[2]。為了提高故障診斷的效率和精度, 多方法集成的故障診斷引起了人們對高度重視, 將RBR和CBR串行結合, 利用一種推理方式來解決先導方式推理產生的問題, 當兩者都得不到故障診斷的結果時, 采用人工診斷得出故障診斷結果。

智能診斷是基于知識的診斷方法, 因此智能診斷的發展與知識的表示密切相關, 關于故障知識表示的研究主要有基于規則、框架、對象等方式, 對基于本體表示的方式進行了研究。隨著分布式計算機管理的出現, 一個關鍵的技術——信息同步技術也有了廣泛的研究, 提出了一個基于Petri網的信息同步模型, 提出了基于該模型的信息預取、狀態估算、系統時間同步等控制策略研究了分布式虛擬現實系統的信息同步, 信息同步在分布式環境下多媒體的得到研究。

三、 數控機床機械故障診斷方法

3.1 人工診斷法

人工診斷方法是基于操作員的經驗，分為外觀故障檢查、軟失誤檢查、連接器接線、電纜檢查、機床數據檢查等。外觀檢查是操作員使用自己的嗅覺，視覺等，判斷機床是否故障。軟失誤檢查法是指操作員使用外觀檢查方法確認機床最近的維護記錄，了解最近的機床工作，確認機床的潛在危險性。連接器接線及電纜檢查方法是指使用確認機床各部分連接的指示的操作員。同時，需要仔細檢查零件之間的配線連接。機床的數據檢查是通過分析機床的故障現象，參照機床相關的故障數據來檢查和糾正機床數據。但是，這些方法的缺點是帶有強烈的主觀性，不可靠的診斷結果和低診斷效率。

3.2 智能診斷法

目前，數控機床故障診斷的主流方法是在故障診斷領域應用計算機、人工智能等技術的智能診斷方法[3]，主要分為以下幾種方法：

（1）容錯樹分析法：容錯樹分析法是分析和調查使機器工具的故障從本地逐漸減少的原因。容錯樹分析方法不僅檢查了系統軟件的故障和硬件故障，而且檢查了由一個組件引起的系統故障的原因，還可以檢查人的因素也可以分析由兩個以上的組件引起的系統故障的原因。這是一種綜合考慮系統故障原因的分析方法。[4]但是缺點是故障機制不明確，構成故障樹的冗余量復雜而困難，適合以往的故障診斷，找不到各個特殊故障。

（2）單個功能監測方法：單個功能監測方法在操作過程中收集機床的各個部分的信號，例如溫度、功率、聲發射、振動等，建立相應的數學模型，分析信號提取故障特性信號[5]。然后，判斷機床是否有故障和斷層的位置。其缺點是傳感器容易受到環境干擾的接收故障信號復雜，不全面，信號處理效率不高。容易弄錯或判斷機床的故障。

（3）模式識別和訓練模型的應用：模式識別和訓練模型的應用是建立數控機床的故障樣品庫，使用數控機床的已知故障因子建立實驗樣品，神經網絡的訓練支持向量機和其他模型以及模式識別和訓練模型的應用：模式識別和訓練模型的應用意味著使用數控機床已知的故障因素建立數控機床的故障樣本庫。我們訓練了神經網絡和支持向量機模型。

四、數控機床機械故障類型

4.1主軸運行中的故障

（1）精度和設計不符合相關要求。

數控機床對精度要求很高。如果精度在處理過程中不滿足所需條件，主軸總是處于影響狀態，結果無法保證后續安裝的牢固性[6]。數控機床對精度要求很高。如果精度在處理過程中不滿足所需條件，主軸總是處于影響狀態，結果無法保證后續安裝的牢固性。

（2）過度的切削振動。

數控機床的運行中發生的結構問題主要有：無法確保軸線，中間距離過大，主軸承和主軸的安裝不符合標準要求，主軸箱的柱子和架子分離等[7]。為了解決這些問題，有必要針對實際情況采取相應對策，例如及時更換傳送帶或軸承。

4.2運動系統的故障

（1）滾珠絲杠的副噪聲的問題。

滾珠絲杠滾動球的損傷、滾珠絲杠的效果、螺絲支撐軸承的損傷等滾珠絲杠的噪音有很多原因[7]。鑒于這樣的缺點，為了確保軸承部的緊固，必須配置特別的人員進行軸承蓋的調整等維護管理。另外，要做好和維護工作，及時更換新的球。

（2）滾珠絲桿的靈敏度在運行中不好。

此類問題出現的原因為其負載過高，致使導軌以及絲杠無法處于平行狀態。針對此類問題，應調整對軸向的間隙，強化滾珠絲杠的負載力，確保導軌以及絲杠處于平行的狀態。

4.3導軌運行中的故障

（1）軌道磨削不良。如果數控機床損壞，機器的床位和基礎會受到裝置長期操作的影響。另外，如果在短時間內適用數控機床的話，那又會造成損失。由于這樣的問題[8]，在導軌的維護管理中必須做良好的工作，使用用于維持數控機床的油，保證良好的運轉，避免損傷問題。

（2）運行導軌時，存在零部件涂抹效果差等問題。考慮到這種問題，通過結合現實，可以分析特定的問題，控制容許度，選擇質量好的部件。

五、研究難點及可能的解決方案

數控機床是復雜而精密的大型設備，受各種因素的影響，有故障傾向。操作員不恰當工作時，工件加工困難，處理環境惡劣，數控機床就會產生各種故障。從目前的研究觀點來看，人工診斷法的效率低，精度低，不能及時準確地找到故障部位，因此逐漸被取代。智能診斷法因更有效的診斷速度和準確可靠的診斷效果而受到越來越多的企業的青睞。目前，智能診斷技術尚未成熟，但還有很多缺點，可以從以下幾方面進行改進：

（1）為了解決構建容錯樹的復雜和困難的問題，可以有機地集成模糊理論，專家系統和容錯樹。首先，使用減少現有知識基礎的規則數，提高知識基礎知識應用的靈活性和適應性的模糊推論法[9]。然后，建立容錯樹與專家系統知識基礎的關系，通過推論來確定系統的故障模式。

（2）為了解決單功能監視方式的傳感器容易受到環境的干擾，收集的信號不完整的問題，采用了通過多個傳感器收集機床各部分操作信息的多傳感器融合技術。另外，通過合成多個信息源來改善故障判定的概率，建立信息處理的有效數學模型，提高信號處理的效率，提取正確的故障信號特征。

（3）為了應用模式識別和訓練模型，解決找不到機床故障部位的少數樣品的問題，可以使用多方法融合故障診斷，即機床故障的多方法綜合診斷。首先，創建共享故障樣本數據庫，使用訓練模型來判斷機床是否出現時間故障[10]。接著，使用功能監視法和fort樹法等對應的方法來確定機床的故障部位。這樣，可以高效準確地診斷機床的故障。

六、未來的發展趨勢

數控機床今后的發展會更加蓬勃，而數控機床的故障診斷技術在其中發揮著重要作用[11]。在人工智能的持續發展中，智能診斷技術會更加成熟，識別結果會更加準確。數控機床的故障診斷技術今后的發展，可從以下幾個方面入手：

（1）建立故障診斷系統的知識結構和知識基礎。

（2）開發和研發綜合多源故障信息的高效信息處理技術，及時準確地提取機床故障特性。

篇6

針對田間葉螨蟲害信息的采集和分析主要仍然靠人工用目測手查的方法，提出了一種基于移動互聯網的蟲害圖像分析系統設計。仿真試驗表明，該系統能夠實現對作物葉片上葉螨圖像的分割和自動計數。該系統為田間葉螨蟲害信息采集與監測提供了一種新技術和新方法。

【關鍵詞】

葉螨圖像；邊緣檢測；圖像分割

1引言

葉螨是田間農作物常見且危害性較大的害蟲，對多種重要水果、蔬菜等經濟農作物如柑橘、荔枝、龍眼、桃、檸檬、桑樹、茄科、豆科、瓜類等為害甚廣[1~2]。目前對田間葉螨蟲害信息的采集監測主要仍然靠基層測報人員在實地用目測手查的方法觀察有無病蟲害發生及其為害程度[3]。盡管該方法簡單易行，但需要操作人員具備一定的專業基礎知識，而且采用人工目測的統計數據往往因為操作人員的個體差異而出現較大誤差。近年來，隨著圖像采集裝備和計算機圖像分析技術的不斷發展，圖像識別分析具有準確度高、勞動量小和可視化等優點，成為了目前昆蟲識別分析研究中的熱點[4]。如邱道尹等用BP神經網絡對棗樹紅蜘蛛圖像進行了識別分析[5]，吳滄海等使用Matlab多種邊緣檢測算法對柑橘始葉螨圖像進行了對比分析試驗[6]，王建等提出了從紅蜘蛛為害葉片的高光譜圖像中識別受害區域的方法[7]。這些研究表明了計算機圖像處理與分析技術在葉螨防治領域方面具有重要的應用價值和研究意義。本文采用了移動互聯網技術和計算機圖像處理技術對葉螨蟲害圖像的采集和分析方法進行了研究，提出了一種基于移動互聯網的蟲害圖像分析系統設計和實現方法。該系統通過移動終端設備（智能手機或平板電腦）客戶端獲取葉螨蟲害圖像并進行初步分析，進而將圖像及處理分析傳輸到服務主機存儲和做進一步分析。該系統為葉螨蟲害的分析和識別提供了一種新的技術和方法。

2蟲害圖像分析系統設計

蟲害圖像分析系統的設計分為客戶端和服務主機2部分。考慮到蟲害圖像數據采集具有便攜、快速、內置電源的要求，客戶端采用智能手機或平板電腦，要求具有500萬像素以上攝像頭（1000萬像素以上較佳），中央處理器采用四核以上CPU，支持觸摸屏操作、3D加速GPU，擁有藍牙、WIFI。支持外置TF卡和U盤，選用Win8或Android作為操作系統。服務主機可以采用服務器或筆記本電腦，如果采用服務器作為服務主機，則客戶端可以通過無線路由器接入互聯網方式登錄服務主機，或者采用移動網絡直接登錄服務主機實現數據傳輸和發送請求。如果采用筆記本電腦作為服務主機，則可以將筆記本電腦放置在無線路由器能夠覆蓋的范圍內即可。

3蟲害圖像分析系統實現

3.1蟲害圖像分析系統實現

客戶端軟件主要包含圖像采集模塊、圖像存儲模塊、圖像分析模塊、圖像顯示模塊、數據傳輸模塊、以及中央處理模塊等6部分。其中圖像采集模塊調用智能手機或平板電腦攝像頭實現對蟲害圖像的獲取，采集結果經中央處理模塊處理后保存到圖像存儲模塊中，同時可以通過圖像顯示模塊將采集圖像顯示出來。圖像分析模塊通過中央處理模塊調出圖像存儲模塊中的蟲害圖像進行分析，分析結果經由中央處理模塊通過數據傳輸模塊傳送到服務主機。服務主機軟件對客戶端發送的請求進行響應，接收并將客戶端傳送的數據保存到MySQL數據庫，并根據客戶端的請求對保存在數據庫中的圖像數據進行匯總和分析，并將結果返回客戶端。

3.2蟲害圖像分析算法實現

對蟲害圖像的分割與分析是系統實現的關鍵部分。由于蟲害圖像分割與分析要求快速、準確。考慮到采集到的圖像為彩色RGB圖像，而圖像中的葉螨呈現紅色，葉片背景則為綠色，二者間具有較為明顯的色差。因此利用RGB彩色圖像中的Green分量可以有效地去除大部分綠色的葉片背景，從而降低后續圖像處理過程中的計算量和分割難度。有鑒于此，采用RGB色彩空間分析與閾值分割相結合的方法，在通過對初始圖像中R、G、B分量圖像分析的基礎上，獲得初始圖像中綠色分量的灰度圖像，然后采用全局閾值算法實現對該灰度圖像中葉螨圖像進行二值化分割，最后對得到的二值化葉螨圖像進行蟲量計數。首先，通過圖像采集模塊獲取作物葉片葉螨的彩色RGB圖像，由于RGB圖像中每個像素的顏色由R、G、B三個分量決定，先對RGB圖像中的G分量進行分析，并將提取出來的綠色分量圖像轉變成灰度圖像。采用全局閾值，將灰度圖像中的剩余的葉片背景去除，得到二值化的葉螨圖像，再使用形態學的開運算將二值化圖像中微小的雜質或邊緣去除，得到一個完整的葉螨二值化分割圖像，最后計算二值化圖像中的閉合區域數量，從而得到圖像中的葉螨蟲量信息。

4仿真試驗與結果分析

4.1分割算法仿真試驗及結果分析

為了驗證本文分割方法的效果，用本文方法對采集的圖像樣本進行分割試驗。該分割圖像結果即可進行后續的蟲量自動計算。仿真試驗表明，本文方法能夠實現將蟲害圖像與葉片背景的分離，分割結果能夠滿足后續的蟲量計算。

4.2蟲量分析試驗及結果分析

為了驗證本文蟲量分析方法性能和分割效果，將本文方法對多組采集圖像樣本進行蟲量計數分析試驗。從試驗結果來看，本文方法能夠對樣本葉片圖像中的葉螨蟲量進行分析與計算，準確率達到。該方法具有算法簡單、速度快的優點和效果。

5結論

本文基于移動互聯網技術和計算機圖像分析技術，根據田間對蟲害信息的采集監測需求，提出了一種基于移動互聯網的蟲害圖像分析系統的設計思路和方法，來解決對田間蟲害信息采集與計數分析問題。本文圖像分析方法在對植株葉片葉螨RGB彩色圖像進行分析的基礎上，實現了葉螨圖像和葉片背景的分離，通過對分離圖像進行種子填充和形態學開運算處理，有效地過濾了葉片中的微小雜質和冗余葉脈邊緣，實現了葉螨圖像的分割。試驗結果分析表明，基于本文的方法，能夠分割葉片上的葉螨圖像和進行蟲量自動計算。該系統設計與圖像分析方法可以應用到田間對葉螨蟲量的計數調查，成為蟲害發生狀態信息采集監測的一個新技術和新方法。同時試驗結果和分析也表明，由于受到光照、環境等因素的干擾和影響，田間采集圖像的背景較為復雜時，本文圖像分析計數方法的誤判率較高。因此在后續研究中，有必要對圖像分析方法再進一步深入研究，找出更為有效地方法來解決這個問題。

作者：劉國成 單位：廣州鐵路職業技術學院

基金項目：

廣東省自然科學基金培育項目（GTXYP1310）。

參考文獻

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[5]邱道尹，李俊霞，楊利濤.基于神經網絡的棗樹紅蜘蛛識別研究[J].電子科技，2014，27（3）：48~51.

篇7

目前，高校專業課程教學方式大多以“知識點”為核心組織教學，學生主要以學習知識為主，工程應用實踐機會較少。項目沉浸式教學就是讓學生參與到企業的實際項目，將所學的知識在完成實際項目的過程中，在企業導師的指導下和同伴交流中進行應用、整合和重構，其實質就是一種結合構建主義學習理論和情境學習理論的探究性學習模式。目前國際上相關的項目式教學理論還有CDIO和POPBL[1-2]，其中CDIO代表構思、設計、實現和運作，該理念是以麻省理工學院為主的大學在2000年創立的，旨在通過以完整的工程項目為載體，將傳統的課程教學與企業工程項目緊密結合；POPBL表示面向項目和基于問題的學習方式，是基于問題的學習方式PBL的進一步提升，不但通過問題引導學生學習，還通過實際項目鍛煉學生的思維能力和實踐能力。這幾種理念在現實教學中的應用都存在一定的局限性。

在國內，清華大學、大連理工大學等也都采納CDIO的教學理念進行教學改革。其中，清華大學工業工程系通過數據結構及算法、數據庫系統原理等必修基礎課程進行實踐，提煉出一個以院系整體為單位的知識傳播和創新模式[3]。大連理工大學努力探索構建CDIO與創新教育融合的新體系，從課程體系、教育模式等多方面入手，以達到培養創新型工程科技人才的目的[4]。盡管如此，這些基礎課程的實踐與工程實際的要求還有一定的距離。為此，達內等培訓公司要求其師資需要有多年的行業經驗，在基本的知識授課結束后指導學生到合作企業進行實訓，這在一定程度上可以解決項目沉浸式教學，但作為一個培訓項目，知識的系統性還有一定的改進空間。IBM公司最近幾年與一些大學商（管理）學院合作的A100計劃，鼓勵高校專業教師與企業合作，帶領學生深入企業，利用比較成熟的數據分析工具幫助企業解決實際問題，但這種方法對指導教師的實踐經驗、時間投入等都有較高的要求，一般大學的專業師資難以滿足。

數據分析類課程包括商務智能、大數據核心技術、客戶智能等較多的理論知識，且有一定難度，這些知識在實際應用中有一定的技巧，需要大量的實踐才能掌握其中的精髓。實施項目沉浸式教學，為減少前期學生學習的難度，通過學習已經完成的項目文檔，通過實驗方式了解項目需要的知識和技能，并利用仿真型的項目練習。在此基礎上，可以進入真實企業項目，摸索數據分析全過程中遇到的問題以及解決技巧，從而增強學生解決數據分析問題的能力。

隨著社會對數據分析類人才的需求增加，很多高校都開設了數據分析類的課程，培養數據分析師或數據挖掘工程師，因此選擇數據分析類課程進行教學改革，有一定的代表性和前沿性。

2 項目沉浸式教學的內涵

如何克服傳統專業課程教學脫離企業所需能力的培養疼點，傳統的產學結合方式受到了挑戰。項目沉浸式教學方法結合高校教學與達內等企業培訓兩者的優點，深入到企業實際項目，把企業真實的項目實施過程融入教學情境，大大增強了教學的實戰性，使學生適應企業的需求，創新能力有實質性的提高。

項目沉浸式教學的主要目的是通過企業項目培養學生的技能，近年來一些教學改革的措施等大多在一定程度上改善了知識傳授的問題，而如何培養使用這些知識解決實際問題的技能卻是學校難以解決的。有些高校老師推出第二課堂，組織學生自發研究科研問題，這在一定程度上增強了學生對問題的深入思考和創新能力，但這些問題多是實際問題的簡單抽象，比較適合做理論研究。項目沉浸式教學就是通過課程指導教師與企業合作，利用掌握的專業知識解決企業的實際問題，然后與企業專家一起指導學生浸入實際項目，引導學生掌握解決數據分析實際問題的必要技能和思維方法。

項目沉浸式教學與項目（project）教學法還是有一定的區別。項目教學法中的項目是教師虛擬的實際問題，是實際問題的抽象和簡化，無論是數據以及分析數據的要求都與實際項目不同。在一般的項目教學法中，學生學習知識的方式主要是通過完成課程內布置的課程項目的要求，最終的評估也是由任課老師進行。一般來說，課程項目需求明確，考慮的因素較少且理想化，背景相對比較簡單，用到的知識也基本是課內所學，很少涉及通過多次試錯得到的技能。項目沉浸式教學需要圍繞客戶的問題，對龐雜的業務數據進行分析，得到輔助用戶決策的有用知識。在此復雜的訓練過程中，無論數據的選擇、數據的凈化以及有效分析方法的選擇都沒有現成的答案，需要學生在掌握堅實的理論知識基礎上，通過多次比較、探索和討論才能得到有價值的知識，并最終解決用戶的問題，而不是僅僅應對課程考核。

與一般的項目教學相比，項目沉浸式教學面對的項目是要解決企?I實際業務遇到的問題。相對于課程練習，學院與企業合作的項目應用背景更加復雜，不確定因素更多，而且需要用到的知識不僅是課內學習的知識，還需要解決具體問題的經驗技能。數據分析項目需要經過以下幾個階段：提出問題、獲取并清洗數據、數據建模、評價與部署。在這4個階段中，各個階段都沒有固定的解決方法可以簡單套用，學生需要以現有知識為基礎，通過模仿學習、試錯、反復實驗，才能積累其中必要的技能。

項目沉浸式教學偏重于實踐，在訓練學生技能的同時，也要對學生的思維方法進行訓練。在數據分析的過程中，為了保證數據分析的質量，有些思維方法是必要的，通過指導教師對實際問題的示范講解，結合實際項目的沉浸式教學，學生需要深刻地領會這些思維方法并靈活應用，從而使學生能與企業的需求接軌[5]。

3 實施項目沉浸式教學的條件

在項目沉浸式教學中，學生在項目中是主角，指導教師和企業的專家也會在項目開展過程中對總體方案以及具體步驟進行指導，引導學生進行合理的分工、思考、討論和具體問題求解，他們更多地起到示范、引導和評判的作用。

項目沉浸式的教學方式在復旦大學軟件學院已經嘗試多年，結合學院卓越工程師的人才培養，實踐檢驗表明這種教學改革對于培養動手能力強的創新人才是非常有效的。我們與多個企業合作過數據分析項目，與主流的業界企業有多年的合作，了解實際項目的開展過程以及所需的能力，熟悉項目沉浸式教學的基本過程和技巧。

校內的指導教師需要有一定的項目經驗，在學生完成項目的過程中，給予正確的指導，幫助學生完成項目。我們與多個企業合作過數據分析項目，與主流的業界企業有多年的合作，了解實際項目的開展過程以及所需的能力，熟悉項目沉浸式教學的基本過程和技巧。對于數據分析項目來說，在識別項目需求和目的、數據收集與處理、對比多種分析模型、評估調整優化和部署等階段，每個階段都需要有相關的經驗、技巧和思維方法。指導教師的職責就是在每個階段給予學生適當的引導，能在學生遇到難題時給與實例、啟發和思路的指導，對分析結果給與合適的評價，而不是直接提供答案。

對學生來說，項目沉浸式教學對自?W能力、敢于挑戰困難以及對數據分析具有較強的興趣更加看重。這個學習過程需要耗費很多的時間和精力，對有功利心和速成思想的同學將是一個挑戰。此外，數據分析項目一般都需要學生以小組為單位完成，因此學生之間的協作能力也非常重要。團隊之間的交流意識也會使學生盡快適應數據分析項目的不同角色。

對合作企業的專家來說，由于他們有實施分析型項目豐富的經驗，對各類數據的處理針對特定的分析需求有實戰性的思路和技能，但這些經驗很難直接表達清楚。他們可以針對學生的問題，結合實際背景給出可行的建議，能夠從指導教師不同的角度引導學生，在一定程度上彌補指導教師經驗不足的短板，幫助學生在完成實際項目的過程中，綜合考慮多種因素，選擇最合適的解決方案。

綜合來說，項目沉浸式教學的重點還是培養學生完成項目，對所學的知識能夠活學活用。因此，相較于其他教學方式，項目沉浸式教學對學生的要求更高，需要指導教師、企業導師和學生緊密配合。

4 項目沉浸式教學的過程

項目沉浸式教學的重點是通過項目實踐培養學生技能，通過項目提高學生應用知識的能力。對于數據分析類等應用能力要求很高的課程，項目沉浸式教學的實施過程主要分為項目預熱、項目實施和項目總結等3個階段。

（1）項目預熱。項目啟動階段對于項目沉浸式教學的開展具有重要意義，在專業知識學習結束后，可以把以前指導教師做過的項目整理成案例和實驗指導書，由指導教師示范整個項目的開展過程，突出項目過程中的問題以及解決關鍵所在。然后把數據提供給學生，根據實驗指導書的要點由學生模仿數據分析的過程。這個階段學生遇到的問題會比較少，主要是熟悉數據分析項目思路。

這個階段也可以用企業專家提供項目案例和相關資料，啟發學生補充學習課堂教學忽略的知識，并通過項目資料的學習和練習，初步了解數據分析項目常用的思維方法以及處理過程常見的問題。

（2）項目實施。項目實施過程是整個教學中最重要的環節。在該過程中，學生對于已經掌握的知識在實際問題中加深理解。還需要學習項目分析過程遇到的新知識和新工具，這就要求學生有足夠強的學習能力。例如，學生在進行數據分析時，需要根據已學算法基礎或者學習新算法，選擇合適的數據分析算法，建立合適的數據分析模型，通過對比分析，不斷完善改進問題的結果。此時導師就需要根據項目經驗引導學生對問題的理解、數據的預處理、建模優化以及評估等階段的處理。學生在完成項目的過程中，需要將項目中新用到的知識、技能進行整合，構建自己的知識網絡，并結合實際項目深入理解、鞏固和提高。

對于學生來說，項目實施是一個探索的過程。學生在完成項目的過程中，會遇到具體業務、數據預處理、比較選擇合適的分析算法等很多實際問題，而這些問題的解決方法在課堂上、書本上沒有講授，或者根本沒有明確的答案，需要學生不斷地進行探索、思考，這個過程是積累寶貴的實踐經驗，培養實踐能力的過程。

（3）項目總結。項目總結階段是一個不可缺少的環節，起到提煉、強化技能，擴展知識體系的作用。這個階段可以幫助學生對整個項目進行總結回顧、理清的過程，突出項目中遇到的問題和求解方法，從而作為新的案例和實驗素材。

上述項目沉浸式的教學過程是一個反復的過程，每次順利地完成一個項目，指導教師也會增強對實際項目的理解，并積累更多實踐經驗；而學生順利地完成項目，會增強對業務的認識并強化數據分析的技能。

這里以我們與IBM合作的SUR項目“基于Spark的文件傳輸網絡設計以及負載優化研究”為例，簡要說明項目沉浸式的教學過程。這個項目首先由IBM研究院的專家根據多年的實踐經驗提出，目的是優化文件傳輸網絡的設計，在工程實際有一定的應用需求。針對這個需求，我們與IBM專家一起，組建了由3名復旦大學軟件學院高年級本科生組成的項目小組，通過多次磋商，進一步細化了文件傳輸網絡的功能需求。然后通過對實際文件傳輸網絡的分析，摸索其中節點的數據流向和流量，抽象出便于分析的文件傳輸網絡模型。通過仿真分析，研究這個模型的特點和參數設計。在此基礎上，從多種分析方法中，通過比較發現深度學習神經網絡比較適合預測網絡節點之間文件傳輸網絡流量的預測，并利用Spark實現神經網絡的高速訓練和計算。有關深度學習、Spark等知識都需要學生自學，并用Python語言實現實驗模型，通過多次比較調優。這個過程歷經數月，師生共同努力，多次修改設計，其中IBM專家提供了相關的資料，并根據經驗對每個階段的工作提出了建議，最后得到比較可行的方案。

5 項目沉浸式教學建設存在的問題

項目沉浸式教學的理念對教師和學生都有較高的要求，目前在高校的專業課程教學中還存在一些需要解決的問題。

（1）專業知識的教學問題。項目沉浸式教學對于學生的專業基礎知識和動手能力有一定的要求。當前很多高校的專業課程注重基礎知識的培養，脫離了實際應用背景，而這些知識的掌握只有實際應用才可以深入理解。這就要求指導教師能根據實際項目應用的需要，梳理相應的數據分析知識體系，幫助學生對于實際問題的分析奠定比較扎實的專業基礎知識。

（2）學生時間的協調問題。學生在完成實際項目的過程中，需要結合所學多門專業課程的知識，因此項目沉浸式教學需要學生能拿出一定的時間，自學項目要求的額外知識，并通過反復試錯完成項目。我們建議項目沉浸式教學與學校的各種科創項目結合起來，根據學生做項目的成果，滿足一定的條件就給予一定的學分，以便進一步調動學生的積極性。

（3）項目風險管理問題。由于學生缺乏實際項目的研究經驗，因此學生參與企業的實際分析項目具有一定的風險。指導教師與企業專家合作，吸引有一定實踐經驗的員工?⒂胂钅浚?承擔項目關鍵問題，學生剛開始介入項目時可以根據分工承擔相對容易的工作，并逐步承擔有難度的數據分析環節，培養數據分析在各個崗位和階段需要的基本技能。

6 結 語

篇8

【關鍵詞】電力系統；自動化；智能化；技術研究

前言

我國是一個發展中國家，工業發展正處于關鍵時期，電力行業的進步能夠更好的保證我國現代化步伐，提升我國產業的革新。電力行業的發展有需要良好的電力系統來作保證，從而提升電力系統的智能化和自動化技術。電力系統的自動化和智能化技術可以提升國家電力部門的生產效率，減少管理費用，同時也可以通過自動化監測等對電力運行進行控制，減少電網故障，保證我國電力行業的正常發展。

1 電力系統自動化與智能化的內涵

電力系統自動化與智能化即在電力生產的過程中，該系統可以自動進行電能生產、傳輸以及其他管理，從而實現該系統的自動化和智能化的功能。在這樣的技術下，電力行業可以減少自身的管理費用，提高設備的安全運行狀態，保證整個生產系統的正常運行。同時在這樣的技術中，電力管理人員自身的任務減少，工作原理減小，從而提升他們的工作效率。除此之外，該技術能夠自動對電力生產設備和電力部門各個環節的運作進行監測，發現問題時可以及時執行相應的程序命令，減少故障對電力生產部門帶來的損失，提升電力部門的生產效率，最終實現我國電力行業的快速進步，保證我國社會經濟有好又快發展。

智能技術與自動化技術不同，它一般會具備學習、適應及組織功能的行為，在出現的問題中找到正確的答案。在這樣的技術應用下，它可以改變傳統的機械控制方法，大大提升系統運行的安全性，為我國電力行業的進步提供足夠的保障。該技術它具有非線性、時變性和不確定性等特征。當前我國的智能化技術還在不斷的進步和發展，但是該項技術的應用還不夠成熟。在系統運行過程中還存在一定的問題。加強對電力系統的智能化技術研究，有著重要的社會意義和經濟意義。

2 電力系統自動化與智能技術應用

2.1 專家系統控制

在電力系統自動化和智能化的技術應用中，專家控控制系統比較常見，而且它的應用范圍也比較廣泛。專家系統控制作為一種基礎知識系統，它能夠實現系統的只能協調、組織以及決策等，能夠保證相應的基本控制按照系統要求來進行。該系統有著自身的特點，它主要是處理一些非結構化的問題，比如處理定性的、啟發式以及不確定的知識信息。這樣可以更好的保證系統運行狀況，減少系統威脅。專家系統控制可以控制電力系統的恢復狀況、培訓員的調度以及故障點的隔離等。同時該系統還可以辨別系統緊急狀況以及報警等，從而實現系統的自動化和智能化管理。通過對系統的智能化控制，該項技術被越來越多的電力部門所應用，從而更好的實現電力系統的優化，提升電力系統運行狀態，保證電力系統的正常運行。但是在專家系統控制中也存在相應的問題，這樣的系統是對電力專家行為的一種模仿，無法與真正的電力專家相比較，對于系統沒有輸入的相應故障，該系統就不能夠做出良好的處理，不能夠查找到故障所在。同時這樣的系統自身也會存在許多的漏洞和缺陷，在電力系統運行比較復雜的狀態中不能夠充分滿足其運行需求。該系統在運行中一般都是通過對各種系統運行數據進行辨識，從而來判定系統的運行狀態，最終保證系統的安全運行。因此，設計人員在對專家系統進行開發時，應該要充分考慮電力運行可能會遇到的各種故障數據，比對其進行效分析，對專家系統的有效性進行評定和實驗，最終提升該系統的運行效率。

2.2 模糊控制

模糊控制主要是針對整個系統的總體控制，它是一種宏觀控制方法。這種控制方法運行比較簡單而且容易進行操作，它可以對隨機的、不確定的系統進行相應的控制。在這樣的系統中進行控制時首先要將認為的操作經驗用模糊的關系來表示，在模糊推理過程中可以更好的對復雜過程進行相應的控制。在使用表達式時一般會使用“如果……，則……”。模糊控制方法的應用比較廣泛，它的控制質量比較高，比如它可以解決穩態誤差和超調等問題。但是這樣的控制方式還存在許多的問題，比如不能夠完全模擬專家的控制行為，從而也就不能夠對系統問題進行良好的處理。除此之外，由于該系統自身的學習能力還不完善，導致系統運行存在一定的安全威脅。比如模糊變結構控制、自適應或者或者自組織模糊系統控制、神經網絡變結構控制等。同時這樣的系統控制中包含了各種智能控制和自動控制之間的交叉結合，這樣就會增加系統的運行潛力。加強電力系統的模糊控制，能夠更好的實現系統的自動化，提升系統的運行效率。當前我國電力系統中許多都采用專家系統和模糊系統控制相結合的方式來進行，這樣可以提升系統的運行狀況，保證電力行業的發展水平。在這樣的控制下還可以更好的提電力系統的運行效率。

2.3 線性最優控制

在實現電力系統的最優控制時可以選擇線性最優控制，從而更好維護系統的運行。最優控制理論可以實現電力系統的良好發展，為今后我國電網系統建設提供更為科學的方案。線性最優控制是當前我國眾多控制理論之一，而且它的理論也比較成熟。在進行線性最優控制時需要利用最優勵磁控制手段來提升遠距離輸電線路的電能，同時也可以更好的改善輸電的效率。除此之外，最優控制理論對水輪發電機制動電阻的最優時間也可以進行相應的控制，大大提升了發電機運行效率，實現電力的高效發展。當前我國現行最優控制技術在電力部門的應用較為廣泛，為我國電力行業進步提供了巨大的動力。但是這樣的控制方法也存在一定的問題，比如該項技術的控制器主要是對電力系統的局部線性優化來設計的，如果在強非線性的電力系統中，它的運行效果就會下降，甚至還會影響電力系統的正常工作。

2.4 綜合智能系統

綜合智能系統的應用符合電力發展的需求，它主要包含了智能控制系統，同時也包含了現代的控制方法。比如模糊變結構控制、自適應控制、自適應神經網絡控制等。在這樣的系統中，電力管理人員的工作壓力下降，也可以提升系統的運行效率，減少系統不良狀況的出現，進而保證我國電力行業的安全。除此之外，綜合智能系統還包含各種智能控制方法之間的交叉結合，在這樣的結合中電力系統的運行效果大大提升。并且模糊控制和人工神經網絡的為智能綜合系統的運行提供了良好的基礎，在這樣的技術支持下，能夠實現該系統的安全運行，減少系統事故的發生，為整個電力行業的發展提供動力。綜合智能系統在運行中能夠實現智能化管理，可以及時發現系統運行種可能存在的問題，并且將故障狀況傳輸到相應的計算機，管理人員在這樣的管理中可以提升管理效率和管理質量，縮短了系統維護時間，減少公司單位的經濟損失。但是該系統也會存在不足，其主要表現為系統在長期的運行中可能會出現不穩定現象，從而導致系統質量環境下降；綜合智能系統是認為設計的，在運行中都是按照規定的程序進行的，如果其中一個程序發生故障，則可能會導致整個系統的癱瘓，進而給電力企業單位帶來巨大損失。

3 總結

綜上所述，我國電力系統實現自動化與智能化能夠更好的保證電力行業發展的效率，能夠不斷滿足當前我國巨大的電力需求。所以實現電力系統的自動化和在智能化，就需要加強對專家系統控制、模糊控制、線性最優控制、綜合智能系統等技術進行詳細研究，為今后我國電力行業的正常發展提供更多的技術保障，進而實現我國社會經濟的進步。

參考文獻

[1]李妍.淺論電力系統自動化中智能技術的應用[J].中國科技信息，2010，8（8）.

篇9

 

目前我國高校的人才培養模式完全不符合社會企業需求的人才培養。高校在培養學生的實踐與創新能力方面比較欠缺，只注重理論知識的培養。從而使得計算機方面的學生就業競爭力比較弱，造成就業困難的局面。部分學生會參加培訓機構有關的崗前培訓，造成學生較大的經濟負擔[1]。另外軟件企業無法招到合適的軟件技術人才，從而又會加大企業的培訓負擔。因此，高校應在培養技術型人才方面要注重培養始建于創新能力。

 

一、計算機軟件技術課程群體系

 

我國相關教育工作人員根據我國的教育現狀，并結合國內外先進的教學方式以及改革經驗，對軟件技術課程群進行深入的分析研究，明確教育目標，對教育體系進行完善。建立了一個完整的課程群體系。

 

其一，軟件技術方向課程。根據不同專業方向，學生可以在專業知識以及能力方面選擇不同的側重點，從而針對這一側重點進行全面的學習。這類課程的內容主要包含編譯原理、軟件工程、數據庫原理、網絡編程、操作系統以及人機界面設計等類型，教學目的在于掌握軟件的核心技術，完成軟件系統的邏輯處理設計、界面設計、數據存儲以及數據傳輸等任務，使得學生能夠在學習的過程中，自主建立一個合理的軟件系統結構框架。這類課程主要訓練學生的綜合性實踐能力，在完成原程序的前提下，進行算法訓練，促進學生更好地把握軟件技術的本質。

 

其二，軟件技術基礎課程。這類課程主要是傳授學生計算機專業方面的基礎內容，以及基礎軟件知識，對本學科的知識體系的思想、基本原理以及方法進行系統的教育。此課程是計算機知識的基礎，在計算機知識體系中處于中心地位。這類課程主要有數據結構、離散數學、計算機導論、面向對象程序設計、匯編語言程序設計以及基礎程序設計語言等學科。這類課程有利于學生進一步的學習后續課程，其理論與實踐有機的結合在一起，有利于基礎知識的學習與掌握。此類課程主要是通過簡單地項目訓練，對學生進行初步的思維模式培養，以便學生建立初級的問題分析以及解決能力模式，促進學生實踐能力的培養。

 

其三，軟件技術拓展課程。軟件技術拓展課程主要體現出計算機的發展趨勢以及相關學科之間的關系，在新形勢下所產生的新型的技術、運用以及方向等。這類課程主要包括Java對象體系、網絡框架、網絡編程、Win32核心編程、嵌入式系統編程、神經網絡編程、Unix/linux系統編程、軟件質量控制以及軟件測試等科目。其主要以現今最先進的技術以及最新的開發平臺為研究對象，在基礎課程上再次提高計算機知識以及能力。這類課程主要培養實際應用型人才，通過實際訓練提高學生的經驗以及創新能力。

 

二、建設計算機軟件技術課程群的教學團隊

 

高校的教學團隊應該根據研究方向、職稱、年齡、學歷以及學緣進行劃分，形成合理的軟件技術教學團隊。每位教師的授課范圍以及研究領域必須在軟件技術課程的范圍之內。教學團隊要注重培養青年教師，以創新能力以及實踐能力為培養中心，提高青年教師的專業素養，配備經驗豐富的指導教師，培養青年教師在教學內容、方法、手段、課堂設計、講述板書以及作業答疑方面進行全面輔導[2]。教學團隊要培養學生的軟件開發能力，在教學的過程中，教師之間要相互交流、共同研究教學。教學團隊應具有團隊合作精神，建立以培養高素質、實踐能力以及創新能力強的人才的目標。

 

三、改善計算機軟件技術課程群的教學方法以及手段

 

(一)教學方式的改變。在進行計算機軟件技術課程教學時，要改變以往的教學方式，運用多元化的方式以及手段進行教學。例如合理采用案例教學法、參與式教學法、過程控制法以及任務目標驅動教學法等。教師在教學的過程中，要根據教學內容以及特征，運用相適應的教學方法，引導學生學習。例如教師在進行軟件編程教學時，就可以讓學生先進行編程，如遇不會或不懂的地方再請教教師，教師在教學完之后可以布置相關的作業，讓學生進行練習，增強學生參與教學，促進學生學習效率的提高。軟件技術課程群也可利用網絡進行教學，建立先進的信息化教學模式，增加教學方式，促進學生主動學習，提高學習效率。

 

(二)課程內容的更新。課程內容要生動、豐富，教師在教學的時候，就要對教學內容加以運用，通過不同的方式將教學內容呈現在學生的面前，例如可采用多媒體教學，將教學知識清楚明了的呈現出來，便于學生理解與吸收。教師將工作中新研究成果以及新方法可以到教學內容中，擴展教學內容以及深化教學內容，從而使得課程內容保持最新的狀態，豐富教學內容，使得教學內容更加貼近計算機發展的趨勢。

 

(三)培養學生實踐、創新能力。在課程的設計過程中，要時刻注意培養學生的實踐能力與創新能力。對學生進行綜合性以及系統性訓練，培養學生綜合運用知識解決問題的能力，在課程設計中，要以教師為引導，學生為主體的模式進行教學，調動學生參與課程設計，提高學生的動手能力。教師應在教學的過程中，訓練學生的實踐能力以及創新能力。鼓勵學生自主開展研究式的學習方法，提供專題進行自主研究學習。

 

四、總結

 

為了順應我國教育體制改革以及社會經濟發展的需求，高校應建立課程群，綜合培養高素質型人才。筆者就目前我國企業人才要求進行分析，急需建立計算機軟件技術課程群，教育工作者要建立相關的教學團隊，對軟件技術課程體系進行分析，改變教學方法以及教學手段。促進實踐能力以及創新能力型人才的培養，為我國企業提供技術實用型人才，從而促進經濟的發展。

 

篇10

關鍵詞：大數據技術；計算機應用；基礎課程；教學創新

1公共教學環境的營造

在計算機應用基礎課程教學階段，可以明顯發現大數據技術對其教學工作的影響。教師備課可選的資源更多，學生接收最新信息的速度更快。可見，大數據時代，對計算機基礎課程的教學產生了非常大的沖擊。為了確保該課程的教學質量，教師必須與時俱進抓住大數據時代的發展機遇，對該課程的教學進行合理改革創新，為師生構建良好的公共教學環境，激發學生的計算機創新思維。在科學技術的快速發展下，網絡學習資源已經成為人們學習進步的重要途徑。學生在學習該門課程時，不在局限于課堂教材內容的學習，可以充分利用網絡學習資源彌補自己的專業學習不足，提高自己的綜合學習效果[1]。在開展教學改革工作時，教師需要根據該門課程的教學特點和教學大綱的基本要求，合理變通教學方式和教學內容。將最新的計算機知識融入教學方案，并在良好的公共教學環境下引導學生生成更多的學習問題，如計算機技術應用問題、計算機教學問題以及計算機制造問題等。在學生提出不同問題后，需要師生共同查詢相關資料，通過溝通交流解決對應的學習問題與教學問題。在學生學習提高的過程中，需不斷提升教師的綜合教學實力[2]。在營造良好的公共教學環境時，教師需要采取平等民主的教育原則，引導學生主動學習相關的課程內容。為了保證有效提高每一位學生的計算機綜合學習效果，教師需要基于學生的實際學習情況，為學生設計編制個性化的學習計劃，充分調動學生的學習主動積極性，培養學生的自主學習習慣，提升學生計算機專業課程的學習效果。在現代化教育思想的指導下，教育工作不在單一呆板，學生的思維創造力得到了很好釋放，教師的教學壓力得到了很好緩解，學生獨立思考的時間更多。在這樣的教學環境下，可以培育更多有創新思維的計算機人才。為了保障學生可以扎實掌握計算機應用基礎知識，教師可以采取“翻轉課堂”的教學策略，即將學習的主動性完全交給學生，讓學生根據網絡教育資源和教材內容，快速學習掌握計算機基礎知識[3]。翻轉課堂與常規教學相比，常規的教學課堂無法充分釋放學生的學習潛能，只能對學生的學習起到一定的輔助作用。翻轉課堂教學時，學生可以根據自己的學習習慣和學習基礎，找出最佳的學習方案。同時，翻轉課堂給予了學生足夠的學習自由，很好地釋放了學生天性，使得學生可以收集學習更多的計算機應用基礎知識，提升學生的知識儲備和學生的知識視野。在翻轉課堂教學下，很好地提高了學生的學習效率。教師通過計算機系統對學生的學習時長、學習質量、學習問題進行快速收集整理。通過分析相關的數據信息，可以找到學生的學習規律，進而根據教學大綱的要求，給予學生中肯的學習建議，讓學生主動改正自己的學習不足，提高學生的綜合學習質量與效率。在公共教學環境中，教師對學生的點評與指導至關重要，可以及時幫助學生糾正錯誤，提高學生的計算機創新能力。為了確保教師對學生點評的客觀性與真實性，教師可以利用大數據技術分析學生各個學習狀態之間的相互關系，進而挖掘各個學習因素之間的內在聯系，并將其總結為學生的學習報告上交給教務處，為教學管理部門提供準確可靠的數據，確保教學各項決策工作的可行性，充分發揮院校的教育優勢，提升教師的綜合教學效率，推動我國計算機專業人才的培育發展

2教學理念的改變

教師的教學理念直接影響課程的教學質量。若是教師仍舊保持傳統的教學理念，對學生開展說教引導，則會嚴重耽誤學生的計算機知識學習。在大數據時代的發展環境下，現代教育理念已經滲透到了教育的方方面面，因此教師必須對自己的教學理念進行改變[4]。在實際教學過程中不束縛學生的思維，而是讓學生在大數據教育資源的引導下，進行高質量的自主學習。教師在實際教學過程開展時，同樣需要合理利用大數據技術提高自己的教學質量。例如，分析歷史教學效果和問題檔案。通常，教師無法通過檔案的查閱歸納教學的不足和不同教學策略的效果，但大數據技術可以快速分析不同教學策略產生的教育效果以及在不同時期教師教學過程中出現的問題。教師通過對大數據分析的數據結果進行深入研究分析，可以認真審視自己的教學理念和教學創新過程中出現的具體問題。隨著大數據分析準確性的不斷提高，教師可以不斷修正自己的教學理念和教學方式，尋找最佳的教學策略搭配方案，進而更好地提高計算機應用基礎課程的教學質量。在大數據技術的支持下，教師可以量化分析學生的自主學習行為。將學生一些特殊的學習行為進行量化統計后，可以通過大數據技術更加準確地分析出學生的學習特點與不足，進而對學生給予針對性的教學指導，從而有效克服學生的學習弱點[5]。在計算機應用基礎課程教學時，教材內容包含了大量的理論基礎知識。這些理論基礎知識是學生今后計算機專業課程學習的重要基石。若學生的理論基礎不牢固，則無法保障后續計算機尖端專業知識的學習效果。計算機專業知識涉及到諸多學科，如人工智能、腦學科、生物基因、神經網絡計算機、航天工程、智慧城市以及環境監測等。若是學生的基礎應用知識不扎實，就好比沙子上建高樓，即使學生進入到高樓的頂層，但是由于基礎不穩，時刻有崩塌的危險。為了確保學生計算機應用基礎課程理論知識的學習效果，可以利用大數據技術對學生的考評成績、錯題類型進行針對性分析，進而給學生推送對應的計算機基礎內容，并結合一些新聞事件加深學生的記憶效果，快速提升學生的計算機基礎理論綜合學習質量。在計算機應用基礎課程教學設計編制時，可以讓學生代表參與課程編制工作，通過師生的相互溝通交流，設計最佳的教學課程表和教學方案，并合理利用大數據技術，確保學生可以主動參與教學過程，且教師可以學到更多的教學技巧，推動學生與教師的共同學習成長[6]。在進行教學改革時，為了保障教學創新的效果，需要合理突出學生的學習主體性，不在對學生的學習場地和學習時間進行約束，而是給予學生充分的自由，避免學生受到傳統應試教學的負面影響，利用現代大數據技術進行主動學習，更好地激發學生的學習熱情與動力。在計算機專業教學改革時，教師需要準確把握計算機專業的未來發展前景，根據學生的實際學習情況，為學生設計相應的教學方案，保障教學方案適應學生的學習規律，循序漸進地提升學生的計算機專業學習實力，為我國計算機領域培育高精尖人才，從而推動我國高新技術產業的快速發展。

3教材內容的革新

在大數據時代的發展下，計算機應用基礎課程的教材內容必須要進行合理革新，因為傳統的課程教材內容已經落后于時代科技的發展，而編寫新教材的時間和周期遠不及計算機科技的更迭速度。為此，計算機專業的教師需要主動調整改進教材內容，確保學生學習到最新、最前沿的計算機知識。在教材內容革新過程中，需要合理分配教材的教學板塊，如過去的教學內容側重于理論講授。現代化的計算機教學理念明確指出，為了提高學生的計算機綜合學習素養，需要確保理論與實踐教學的同步開展。為此，需要在教材內容中適當增加計算機實踐教學內容，讓學生通過具體的實踐課題學習掌握相關計算機內容，提高學生的計算機核心素養[7]。在教材內容設計時，需要增加一些發散性問題和探討性問題，讓學生可以打破思維定勢，通過發散思維的想象解決相關問題，通過小組合作討論解決相關問題。學生在解決相關問題的過程中提出自己的問題，在處理學生提出的問題時需要師生共同參與，體現出團結合作的學習意識，有助于培養學生的團隊精神，讓學生在探索問題的過程中形成正確的科學精神和對知識的求知欲望。