導(dǎo)語：如何才能寫好一篇量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，這就需要搜集整理更多的資料和文獻(xiàn)，歡迎閱讀由公務(wù)員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

【關(guān)鍵詞】過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 量子混合蛙跳算法

過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強的信息處理能力，在實際中有著廣泛應(yīng)用。然而隨著信息量的增加及處理的復(fù)雜化，該技術(shù)的不足之處也漸漸顯露，如對較大樣本的學(xué)習(xí)很難解決、不能滿足系統(tǒng)反映時變輸入信息對輸出的累積效應(yīng)等。在長期探索中，多位專業(yè)人員不斷提出新的方法，但都有一定的缺陷。量子進(jìn)化計算的全局尋優(yōu)能力較強，蛙跳算法則具備計算簡單快速的優(yōu)勢，在此將二者相結(jié)合，提出一種的新的算法，以提高過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性。

1 量子混合蛙跳算法在過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中的應(yīng)用

1.1 個體編碼方案設(shè)計

|0〉和|1〉是微觀粒子基本狀態(tài)在量子計算中的表現(xiàn)形式，用其線性組合|φ〉=α |0〉+β|1〉可表示單量子比特的所有狀態(tài)，但其應(yīng)符合|α|2 +|β|2 =1的要求。因此，可按照疊加理論，將量子比特的全部狀態(tài)均表示為：

|φ〉=cos|0〉+eiφsin |1〉

上式中，θ[0， π]，φ[0， 2π]，且（cos）2 +（eiφsin ）2 =1

可見，量子比特是由θ及φ兩個變量所刻畫的矢量空間，并可利用Bloch球面進(jìn)行直觀的描述。設(shè)種群為m，優(yōu)化空間為n維，采用Bloch球面坐標(biāo)編碼，可將第i個待優(yōu)化的個體編碼為：

其中，i=1，2，…，m；j=1，2，…，n；θij[0， π]，φij[0， 2π]

1.2 QSFLA的種群評估

1.2.1 個體解空間變換

QSFLA中的每只青蛙都有三組Bloch坐標(biāo)，x=cosφsinθ，y=sinφsinθ，z=cosθ，各自都表示一個優(yōu)化解。考慮到x、y、z都 [-1，1]，需對其進(jìn)行解空間變換。設(shè)待優(yōu)化問題的第j維變量[Min（j），Max（j）]，可將解空間變化表示如下：

Xij = [Min（j）（1xij） + Max（j）（1+xij）]

Yij = [Min（j）（1yij） + Max（j）（1+yij）]

Zij = [Min（j）（1zij） + Max（j）（1+zij）]

1.2.2 QSFLA的種族評估

依次將青蛙個體各自對應(yīng)的解代入到適應(yīng)度函數(shù)，對其適應(yīng)度進(jìn)行計算。確保整個種群中最優(yōu)青蛙所對應(yīng)的幅角為θg和φg，而子種群中的最優(yōu)青蛙相對應(yīng)的幅角則為θb和φb，子種群中的最差青蛙相對應(yīng)的幅值為θw和φw 。

1.3 QSFLA的種群進(jìn)化

1.3.1 QSFLA個體更新

針對子種群中最差的青蛙量子位幅角增量的更新：

Δθ=rand（）（θb-θw），Δφ =rand（）（φb-φw）

在此借助量子旋轉(zhuǎn)門改變量子比特的相位：

基于量子旋轉(zhuǎn)門的量子位概率幅更新：

對上式進(jìn)行分析，Δθ和Δφ兩轉(zhuǎn)角的大小和符號分別決定著收斂速度和方向，因此極為關(guān)鍵。為不影響算法效率，可將其看做是Block球面的旋轉(zhuǎn)，即量子比特在上面繞著某一固定軸進(jìn)行旋轉(zhuǎn)。通過旋轉(zhuǎn)可使兩個參數(shù)同時改變，以提升優(yōu)化能力。

1.3.2 自適應(yīng)混沌旋轉(zhuǎn)角度算子

混沌優(yōu)化方法適用于小空間搜索，在較大空間中搜索效果較弱，與蛙跳算法子群內(nèi)部的全局遍歷十分適應(yīng)。其公式如下：

δ（t）=δmin + × L×（δmaxδmin）

上式中，結(jié)合旋轉(zhuǎn)角度和進(jìn)化代數(shù)進(jìn)行適應(yīng)調(diào)整，在進(jìn)化初期，便可實現(xiàn)算法較大幅角的搜索工作。進(jìn)化代數(shù)不斷增加，幅角隨之減小，為進(jìn)化后期的精細(xì)搜索提供了便利。Lj+1=μLj（1Lj），μ=4是一個Logistic混沌序列，可讓旋轉(zhuǎn)操作在解空間內(nèi)進(jìn)行遍歷，對提高搜索效率較為有利。為提高收斂速度，用δmin和δmax分別表示允許旋轉(zhuǎn)角的最小及最大值。通過自適應(yīng)調(diào)整，使得局部優(yōu)化的遍歷性有所增強，且不需要將量子門轉(zhuǎn)角的方向與當(dāng)前最優(yōu)個體對比，有利于促進(jìn)種群的進(jìn)一步優(yōu)化。

2 量子混合蛙跳算法的改進(jìn)

在混合蛙跳算法分組中，若采用標(biāo)準(zhǔn)的分法，適應(yīng)值較差的青蛙常分在最后一組，則其向最好青蛙學(xué)習(xí)的效果較弱。為此，提出一種新方法：初始種群P，先按照標(biāo)準(zhǔn)分組的方式將種群分為m個子群，均包含有n只青蛙；然后從其他組隨機選擇一只與該組中的最優(yōu)青蛙進(jìn)行對比更新，得到一個新青蛙，使得每組擴大到n+（m-1）個青蛙，使得分組更為多樣；當(dāng)每組進(jìn)化迭代完成后，再將各組進(jìn)行重新合并，形成一個新種群，對其中青蛙的適應(yīng)值進(jìn)行計算閉關(guān)重新排序，取前P個進(jìn)入下一輪迭代。

3 結(jié)束語

該方法將過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基函數(shù)展開項數(shù)、隱層神經(jīng)元個數(shù)和其他常熟參數(shù)作為一個優(yōu)化整體，具有很多優(yōu)勢，在實踐中也證明了該算法的合理性，值得推廣應(yīng)用。

作者簡介

張小軍（1980-），男，河南省人?，F(xiàn)為河南教育學(xué)院信息技術(shù)系講師。主要研究方向為云計算、數(shù)據(jù)挖掘、通信技術(shù)。

作者單位

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關(guān)鍵詞： 網(wǎng)絡(luò)流量檢測； 群智能算法； RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 網(wǎng)絡(luò)安全

中圖分類號： TN926?34； TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A 文章編號： 1004?373X（2016）20?0012?03

Abstract： The application of swarm intelligence optimizing neural network in network security and a network traffic detection model based on neural network algorithm are studied in this paper. QAPSO algorithm is used to optimize the basis function center and base function width of RBF neural network， and the connection weights of the output layer and the hidden layer as well. The detection model studied in this paper is analyzed by means of an example. The collected data is used to train the network traffic identification system and test its performance. The method researched in this paper is compared with the algorithms based on the conventional PSO and HPSO. The results show that the detection method has a faster recognition speed and better recognition accuracy， and can avoid the occurrence of local optimal solutions.

Keywords： network traffic detection； swarm intelligence algorithm； RBF neural network； network security

0 引 言

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不斷發(fā)展和普及，互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用和服務(wù)類型不斷增加，為了提高網(wǎng)絡(luò)安全，保護(hù)網(wǎng)民、公司企業(yè)以及政府部門等的財產(chǎn)與利益，需要對網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行高效的監(jiān)測[1?2]。

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強大的非線性擬合能力，即非線性映射能力，以及自學(xué)能力，同時便于計算機實現(xiàn)，因而在網(wǎng)絡(luò)流量檢測等網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。但是RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能特別依賴網(wǎng)絡(luò)參數(shù)選取的好壞，而傳統(tǒng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)通常由人為按經(jīng)驗或隨機選取，因此網(wǎng)絡(luò)的性能具有較強的隨機性[3?4]。

近年來，群智能優(yōu)化算法逐漸發(fā)展并得到較為廣泛的應(yīng)用，其中粒子群優(yōu)化算法是一種能夠全局優(yōu)化，具有建模速度快、收斂效率高的群智能優(yōu)化算法，然而使用常規(guī)PSO算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仍然存在收斂速度和全局優(yōu)化能力不能夠達(dá)到平衡等問題[5?7]。因此本文研究一種基于量子自適應(yīng)粒子群優(yōu)化算法（QAPSO），對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基函數(shù)中心[Ci]、基函數(shù)的寬度[σi]以及輸出層與隱含層的連接權(quán)值[wi]進(jìn)行優(yōu)化。

1 基于群智能優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

本文研究的QAPSO優(yōu)化算法主要分為4部分，分別為初始化種群、估計進(jìn)化狀態(tài)、控制參數(shù)自適應(yīng)以及處理變異[8]。

1.1 初始化種群

2 實例分析

為驗證本文建立基于QAPSO優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)流量檢測模型的性能，使用基于Libsvm軟件包的C#程序并結(jié)合數(shù)值計算軟件Matlab R2014對網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行采集、計算以及分類。網(wǎng)絡(luò)流量檢測類型如表2所示。

表2 網(wǎng)絡(luò)流量檢測類型

使用常規(guī)PSO優(yōu)化算法及HPSO優(yōu)化算法對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化，并建立同樣的網(wǎng)絡(luò)流量檢測模型，使用同樣的訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行訓(xùn)練，使用同樣的測試數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行性能測試。常規(guī)PSO優(yōu)化算法的參數(shù)為空間維度[D=24]，粒子數(shù)量[N=30]，最大迭代次數(shù)[tmax=200]，連接權(quán)值[w=0.9～0.4]，加速系數(shù)[c1]和[c2]均為2。HPSO優(yōu)化算法的參數(shù)為空間維度[D=24]，粒子數(shù)量[N=30]，最大迭代次數(shù)[tmax=200]，連接權(quán)值[w=0.8～0.2]，加速系數(shù)[c1]和[c2]均為2.5，[Vmaxd=0.5×Range]。QAPSO算法的參數(shù)為空間維度[D=24]，粒子數(shù)量[N=30]，最大迭代次數(shù)[tmax=200]，連接權(quán)值[w=0.8～0.2]，加速系數(shù)[c1]和[c2]為1.5～2.5，[Vmaxd=Range]，[r1d]和[r2d]為0～1之間的隨機數(shù)。

從圖1可以看出，常規(guī)PSO優(yōu)化算法使得適應(yīng)度函數(shù)收斂到穩(wěn)定值時的迭代次數(shù)為171次，HPSO優(yōu)化算法使用了112次，而本文研究的QAPSO優(yōu)化算法只使用了76次。同時，本文研究的QAPSO優(yōu)化算法的收斂值更低，適應(yīng)度函數(shù)的值即為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練誤差，因此適應(yīng)度函數(shù)越小，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練誤差越小，性能越好。因此，本文研究的QAPSO優(yōu)化算法相比另外兩種PSO優(yōu)化算法具有更快的收斂速度和更高的收斂精度，極大地提高了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。使用本文研究的QAPSO?RBF檢測模型及常規(guī)PSO和HPSO優(yōu)化RBF算法的檢測模型對實驗數(shù)據(jù)進(jìn)行識別。表3為三種檢測模型的檢測準(zhǔn)確率與反饋率對比。圖2為三種模型的平均檢測率和反饋率對比。

通過表3的數(shù)據(jù)可以看出，本文研究的QAPSO?RBF檢測模型對12種類型網(wǎng)絡(luò)服務(wù)與應(yīng)用均有較好的識別準(zhǔn)確率和反饋率，平均識別準(zhǔn)確率達(dá)到了92.81%，比HPSO?RBF算法的平均識別準(zhǔn)確率高出3.49%，比PSO?RBF算法的平均識別準(zhǔn)確率高出6.99%。QAPSO?RBF識別算法的平均識別反饋率達(dá)到了94.81%，比HPSO?RBF算法的平均識別反饋率高出3.51%，比PSO?RBF算法的平均識別反饋率高出7.28%?？杀砻飨啾绕渌Ｗ尤簝?yōu)化算法，本文研究的QAPSO優(yōu)化算法在進(jìn)行多次迭代后仍然具有較好的活躍性，跳出局部最優(yōu)解，對最佳值的全局搜索能力具有非常顯著的提高，加快了算法收斂速率，提高了識別準(zhǔn)確率。

3 結(jié) 論

本文研究一種群智能優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的網(wǎng)絡(luò)流量檢測模型。通過實際測試驗證，相比其他粒子群優(yōu)化算法，本文研究的QAPSO優(yōu)化算法在進(jìn)行多次迭代后仍然具有較好的活躍性，跳出局部最優(yōu)解，對最佳值的全局搜索能力具有非常顯著的提高，加快了算法收斂速率，提高了識別準(zhǔn)確率。

參考文獻(xiàn)

[1] 盧金娜.基于優(yōu)化算法的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的改進(jìn)及應(yīng)用[D].太原：中北大學(xué)，2015.

[2] 鐘建坤，周永福.群智能算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在網(wǎng)絡(luò)安全的應(yīng)用研究[J].激光雜志，2015，36（4）：143?146.

[3] 李博.粒子群優(yōu)化算法及其在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用[D].大連：大連理工大學(xué)，2005.

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關(guān)鍵詞：電網(wǎng)規(guī)劃；交流線路；線路長度；多元回歸；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

中圖分類號：TP273 文章編號：1009-2374（2016）22-0062-03 DOI：10.13535/ki.11-4406/n.2016.22.030

1 概述

電網(wǎng)規(guī)劃是電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行的基石，電網(wǎng)規(guī)劃數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性尤其是數(shù)據(jù)中交流架空線路參數(shù)的準(zhǔn)確性對規(guī)劃結(jié)果的合理性具有重要影響。

對于輸電線路的參數(shù)辨識方法較多，例如增廣狀態(tài)估計法、偏移向量法、卡爾曼濾波法等傳統(tǒng)數(shù)值方法，這些方法能較好地逼滑目標(biāo)函數(shù)的極值點，但其迭代過程都依賴量測方程的增廣雅可比矩陣，苛刻地要求量測系統(tǒng)必須同時滿足狀態(tài)可觀測和參數(shù)可估計條件，并且可能遭受數(shù)值問題的干擾。參考文獻(xiàn)[4]中提出一種線路參數(shù)估計啟發(fā)式方法，將目標(biāo)函數(shù)從增廣解空間垂直投影到參數(shù)空間，以啟發(fā)式方法搜索參數(shù)空間，尋找投影下表面的下確解，較好地解決了數(shù)值問題的干擾。參考文獻(xiàn)[5]在基于雙端PMU數(shù)據(jù)的線路線性數(shù)學(xué)模型和相應(yīng)的最小二乘辨識的基礎(chǔ)上，引入基于IGG法的抗差準(zhǔn)則。

2 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱含層和輸出層三層網(wǎng)絡(luò)組成。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心在于其誤差反向傳播，反向傳播的學(xué)習(xí)規(guī)則是基于梯度下降法，由輸出端的實際輸出值與期望輸出值的誤差平方和進(jìn)行鏈?zhǔn)角髮?dǎo)，從而各層之間的連接權(quán)值。

2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型算法優(yōu)缺點分析

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以充分逼近任意復(fù)雜的非線性關(guān)系；采用并行分布處理方法；可學(xué)習(xí)和自適應(yīng)不確定的系統(tǒng)等。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的極小化代價函數(shù)易產(chǎn)生收斂慢或者振蕩的現(xiàn)象；代價函數(shù)不是二次的，而是非凸的，存在許多局部極小點的超曲面。這也導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對初值的要求較高，給定較好的初值，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度會大大加快，而且不易陷入局部極小值。

3 線路參數(shù)辨識中多元回歸模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合

3.1 線路長度回歸計算模型

實際工程中，線路長度與阻抗導(dǎo)納值之間的關(guān)系是確定的，對于架空線路，當(dāng)長度小于300km時，其阻抗導(dǎo)納參數(shù)等于該型號架空線路單位長度的阻抗導(dǎo)納值與線路長度的乘積，此時阻抗導(dǎo)納參數(shù)與線路長度為簡單的線性關(guān)系；而當(dāng)長度大于300km時，其阻抗導(dǎo)納參數(shù)的值就需要考慮長距離輸電線路分布參數(shù)的情況，此時并不能用簡單的線性關(guān)系來描述。

在建立線路長度回歸計算模型時，首先忽略線路的分布參數(shù)特性，建立回歸模型如下：

式中：L表示線路長度；lX表示通過電抗參數(shù)除以單位長度的電抗值得到的線路長度；lR表示通過電阻參數(shù)得到的線路長度；lG表示通過電導(dǎo)參數(shù)得到的線路長度；lB表示通過電納參數(shù)得到的線路長度；K1、K2、K3、K4、K5分別為各自的系數(shù)值。

回歸方程的求解采用最小二乘法，目標(biāo)是使長度的計算值與長度的實際值差值的平方和達(dá)到最小，目標(biāo)函數(shù)為：

J=∑Ni=1（Li～-Li）2

式中：J為線路長度計算值與實際值差值平方和；N為樣本線路的條數(shù)；Li～為線路長度的實際值；Li為線路長度通過回歸模型的計算值。

3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立

當(dāng)考慮線路長度的分布參數(shù)情況時，線路參數(shù)之間就不僅是簡單的線性關(guān)系，本文建立了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，輸入層為線路的電阻、電抗、電導(dǎo)和電納參數(shù)值；隱含層包含5個神經(jīng)元；輸出層為線路的長度值。

如圖1所示，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入層為線路的阻抗導(dǎo)納值；輸出層結(jié)果為線路長度，其中隱含層到輸出層的連接權(quán)值采用3.1中回歸模型的5個系數(shù)值作為初始值，然后輸入樣本值對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，直到輸出實際值與理想值滿足誤差要求時停止。

4 回歸分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合模型在線路參數(shù)辨識中的應(yīng)用

4.1 線路參數(shù)辨識流程

根據(jù)以下步驟建立線路參數(shù)辨識模型，完成對BPA中交流架空線路的電阻、電抗、電導(dǎo)和電納參數(shù)的辨識。

第一步：提取BPA中所有交流架空線路的完整參數(shù)信息。

第二步：訓(xùn)練回歸模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，直至滿足收斂標(biāo)準(zhǔn)。

第三步：判斷線路長度參數(shù)是否填寫。如果已填寫線路長度則進(jìn)入步驟四，若沒有填寫線路長度進(jìn)入步驟五。

第四步：根據(jù)已訓(xùn)練完成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型反推線路的長度值，并比較線路長度的訓(xùn)練值與長度填寫值之間的差距，如果兩者差距在合理范圍之內(nèi)，進(jìn)入步驟六，如果兩者差距過大，則采用長度訓(xùn)練值進(jìn)行后續(xù)的參數(shù)辨識過程。

第五步：根據(jù)已訓(xùn)練完成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型反推線路的長度值。

第六步：根據(jù)單位標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)值與線路長度計算得到線路參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)值，將標(biāo)準(zhǔn)值與線路參數(shù)的實際填寫值進(jìn)行比對，如果計算得到的標(biāo)準(zhǔn)值與實際填寫值之差沒有超過閾度值，則進(jìn)入步驟七；反之進(jìn)入步驟八。

第七步：線路參數(shù)填寫合理，進(jìn)入第十步。

第八步：線路參數(shù)填寫存在問題并按照計算得到的標(biāo)準(zhǔn)值作為推薦的修改值，并標(biāo)識修改后的線路。

第九步：輸出標(biāo)識的不合理數(shù)據(jù)，由規(guī)劃人員審核是否接受建議的修改值。

第十步：結(jié)束參數(shù)辨識。

4.2 辨識結(jié)果分析

4.2.1 線路長度訓(xùn)練結(jié)果分析。如圖2所示，采用100條線路測試樣例，長度值由小到大進(jìn)行排序，折線表示線路長度的實際值，折線表示的是通過本論文所建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型得到的線路長度計算值。

對模型的訓(xùn)練誤差做進(jìn)一步分析可得：

訓(xùn)練長度的平均誤差為1.35；訓(xùn)練長度誤差最大值為8.9；訓(xùn)練長度誤差最小值為0；訓(xùn)練長度誤差均方差為1.68。

由以上數(shù)據(jù)可以看出，本論文所提的線路長度訓(xùn)練算法準(zhǔn)確度較高，能夠滿足參數(shù)辨識工作的需要。

4.2.2 線路參數(shù)辨識結(jié)果。算例采用數(shù)據(jù)為某電網(wǎng)某年的實際BPA規(guī)劃數(shù)據(jù)，辨識結(jié)果如表1所示：

由表1和表2的對比可以看出，上述交流線路的電納參數(shù)的填寫的確存在問題，由表2可以看出線路電阻和電抗的填寫值與標(biāo)準(zhǔn)值的差距很小，這說明線路填寫的電阻和電抗值是合理的，而電納的填寫值與標(biāo)準(zhǔn)值差距較大，由此可以說明線路電納值的填寫有誤；將表1中的辨識電納結(jié)果值與表2中的標(biāo)準(zhǔn)電納值做比較可以發(fā)現(xiàn)兩者之間差距不大，如表3所示，這說明采用該算法進(jìn)行線路參數(shù)的辨識是有效合理的，辨識的結(jié)果值具有很大的參考價值。以上結(jié)果證明了算法的有效性，可以對參數(shù)填寫存在問題的交流線路進(jìn)行辨識，并給出準(zhǔn)確性較高的辨識結(jié)果值作為建議修正值。

5 結(jié)語

本文提出了電網(wǎng)規(guī)劃數(shù)據(jù)中輸電線路參數(shù)辨識算法。算法的創(chuàng)新點是根據(jù)線路阻抗導(dǎo)納參數(shù)與長度之間的潛在關(guān)系，首先建立線性回歸模型得到回歸系數(shù)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型隱含層到輸出層的初始連接權(quán)值，然后建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，訓(xùn)練線路參數(shù)與線路長度之間的非線性關(guān)系。采用電網(wǎng)規(guī)劃中的實際BPA數(shù)據(jù)進(jìn)行了算法有效性的驗證，結(jié)果表明本文提出的解決思路和算法對規(guī)劃工作具有很大的實際應(yīng)用價值。

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篇4

關(guān)鍵詞:模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);擴展卡爾曼濾波;自組織學(xué)習(xí)

doi:10.3969/j.issn.1001-3695.2010.07.016

fast self-organizing learning algorithm based on ekf for fuzzy neural network

zhou shang-bo,liu yu-jiong

(college of computer science, chongqing university, chongqing 400044, china)

abstract:to construct an effective fuzzy neural network, this paper presented a self-organizing learning algorithm based on extended kalman filter for fuzzy neural network. in the algorithm, the network grew rules according to the proposed growing criteria without pruning, speeding up the online learning process.all the free parameters were updated by the extended kalman filter approach and the robustness of the network was obviously enhanced. the simulation results show that the proposed algorithm can achieve fast learning speed, high approximation precision and generation capability.

key words:fuzzy neural network; extended kalman filter(ekf); self-organizing learning

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)起源于20世紀(jì)80年代后期的日本,由于其簡單、實用,已經(jīng)被廣泛應(yīng)用在工業(yè)控制、系統(tǒng)辨識、模式識別、數(shù)據(jù)挖掘等許多領(lǐng)域[1~4]。然而,如何從可用的數(shù)據(jù)集和專家知識中獲取合適的規(guī)則數(shù)仍然是一個尚未解決的問題。為了獲取模糊規(guī)則,研究人員提出了不同的算法,如文獻(xiàn)[5]利用正交最小二乘算法確定徑向基函數(shù)的中心,但是該算法訓(xùn)練速度比較慢;文獻(xiàn)[6]提出了基于徑向基函數(shù)的自適應(yīng)模糊系統(tǒng),其算法使用了分層自組織學(xué)習(xí)策略,但是逼近精度低。擴展卡爾曼濾波(ekf)算法作為一種非線性更新算法,在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中得到了廣泛應(yīng)用。文獻(xiàn)[7]利用擴展卡爾曼濾波算法調(diào)整多層感知器的權(quán)值,文獻(xiàn)[8]利用擴展卡爾曼濾波算法調(diào)整徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值。

本文提出了一種模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的快速自組織學(xué)習(xí)算法(sfnn)。該算法基于無須修剪過程的生長準(zhǔn)則增加模糊規(guī)則,加速了網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程,同時使用ekf調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。在該算法中,模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不是預(yù)先設(shè)定的,而是在學(xué)習(xí)過程中動態(tài)變化的,即在學(xué)習(xí)開始前沒有一條模糊規(guī)則,在學(xué)習(xí)過程中逐漸增加模糊規(guī)則。與傳統(tǒng)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法相比,本算法所得到的模糊規(guī)則數(shù)并不會隨著輸入變量的增加而呈指數(shù)增長,特別是本算法無須領(lǐng)域的專家知識就可以實現(xiàn)對系統(tǒng)的自動建模及抽取模糊規(guī)則。當(dāng)然,如果設(shè)計者是領(lǐng)域?qū)＜?其知識也可以直接用于系統(tǒng)設(shè)計。本算法所得到的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有結(jié)構(gòu)小、避免出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象等特點。

1 sfnn的結(jié)構(gòu)

本文采用與文獻(xiàn)[9]相似的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),如圖1所示。其中,r是輸入變量個數(shù);xi(i=1,2,…,r)是輸入語言變量;y是系統(tǒng)的輸出;mfij是第i個輸入變量的第j個隸屬函數(shù);rj表示第j條模糊規(guī)則;wj是第j條規(guī)則的結(jié)果參數(shù);u是系統(tǒng)總的規(guī)則數(shù)。

下面是對該網(wǎng)絡(luò)各層含義的詳細(xì)描述。

第一層:輸入層。每個節(jié)點代表一個輸入語言變量。

第二層:隸屬函數(shù)層。每個節(jié)點代表一個隸屬函數(shù),隸屬函數(shù)采用如下的高斯函數(shù):

μij=exp(-(xi-cij)2σ2ij);i=1,2,…,r; j=1,2,…,u(1)

其中:r是輸入變量數(shù);u是隸屬函數(shù)個數(shù),也代表系統(tǒng)的總規(guī)則數(shù);μij是xi的第j個高斯隸屬函數(shù);cij是xi的第j個高斯隸屬函數(shù)的中心;σij是xi的第j個高斯隸屬函數(shù)的寬度。

第三層:t-范數(shù)層。每個節(jié)點代表一個可能的模糊規(guī)則的if-部分,也代表一個rbf單元,該層節(jié)點個數(shù)反映了模糊規(guī)則數(shù)。如果計算每個規(guī)則觸發(fā)權(quán)的t-范數(shù)算子是乘法,則在第三層中第j條規(guī)則rj的輸出為

φj=exp(-ri=1(xi-cij)2σ2ij);j=1,2,…,u(2)

第四層:輸出層。該層每個節(jié)點代表一個輸出變量,該輸出是所有輸入變量的疊加。

y(x)=uj=1wjφj(3)

其中:y是網(wǎng)絡(luò)的輸出;wj是then-部分。

2 sfnn的學(xué)習(xí)算法

如前文所述,第三層的每個節(jié)點代表一個可能的模糊規(guī)則的if-部分或者一個rbf單元。如果需要辨識系統(tǒng)的模糊規(guī)則數(shù),則不能預(yù)先選擇模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。于是,本文提出一種新的學(xué)習(xí)算法,該算法可以自動確定系統(tǒng)的模糊規(guī)則并能達(dá)到系統(tǒng)的特定性能。

2.1 模糊規(guī)則的產(chǎn)生準(zhǔn)則

在模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,如果模糊規(guī)則數(shù)太多,不僅增加系統(tǒng)的復(fù)雜性,而且增加計算負(fù)擔(dān)和降低網(wǎng)絡(luò)的泛化能力;如果規(guī)則數(shù)太少,系統(tǒng)將不能完全包含輸入/輸出狀態(tài)空間,將降低網(wǎng)絡(luò)的性能。是否加入新的模糊規(guī)則取決于系統(tǒng)誤差、可容納邊界和誤差下降率三個重要因素。

2.1.1 系統(tǒng)誤差

誤差判據(jù):對于第i個觀測數(shù)據(jù)(xi,ti),其中xi是輸入向量,ti是期望輸出,由式(3)計算網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)有結(jié)構(gòu)的全部輸出yi。

定義:ei=ti-yi;i=1,2,…,n(4)

如果ei>ke ke=max[emax×βi,emin](5)

則說明網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)有結(jié)構(gòu)的性能比較差,要考慮增加一條新的規(guī)則;否則,不生成新規(guī)則。其中:ke是根據(jù)網(wǎng)絡(luò)期望的精度預(yù)先選擇的值;emax是預(yù)定義的最大誤差;emin是期望的輸出精度;β(0<β<1)是收斂因子。

2.1.2 可容納邊界

從某種意義上來講,模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的學(xué)習(xí)是對輸入空間的高效劃分。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能和結(jié)構(gòu)與輸入隸屬函數(shù)緊密相關(guān)。本文使用的是高斯隸屬函數(shù),高斯函數(shù)輸出隨著與中心距離的增加而單調(diào)遞減。當(dāng)輸入變量采用高斯隸屬函數(shù)時,則認(rèn)為整個輸入空間由一系列高斯隸屬函數(shù)所劃分。如果某個新樣本位于某個已存在的高斯隸屬函數(shù)覆蓋范圍內(nèi),則該新樣本可以用已存在的高斯隸屬函數(shù)表示,不需要網(wǎng)絡(luò)生成新的高斯單元。

可容納邊界:對于第i個觀測數(shù)據(jù)(xi,ti),計算第i個輸入值xi與已有rbf單元的中心cj之間的距離di(j),即

di(j)=xi-cj;i=1,2,…,n; j=1,2,…,u(6)

其中:u是現(xiàn)有的模糊規(guī)則或rbf單元的數(shù)量。令

di,min=arg min(di(j))(7)

如果di,min>kd,kd=max[dmax×γi,dmin](8)

則說明已存在的輸入隸屬函數(shù)不能有效地劃分輸入空間。因此,需要增加一條新的模糊規(guī)則,否則,觀測數(shù)據(jù)可以由已存在的距離它最近的rbf單元表示。其中:kd是可容納邊界的有效半徑;dmax是輸入空間的最大長度;dmin是所關(guān)心的最小長度;γ(0<γ<1)是衰減因子。

2.1.3 誤差下降率

傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)算法把誤差減少率(err)[5]用于網(wǎng)絡(luò)生長后的修剪過程,算法會因為修剪過程而增加計算負(fù)擔(dān),降低學(xué)習(xí)速度。本文把誤差減少率用于生長過程形成一種新的生長準(zhǔn)則,算法無須經(jīng)過修剪過程,從而加速網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程。

給定n個輸入/輸出數(shù)據(jù)對(xi,ti),t=1,2,…,n,把式(3)看做線性回歸模型的一種特殊情況,該線性回歸模型為

t(i)=uj=1hj(i)θj+ε(i)(9)

式(9)可簡寫為

d=hθ+e(10)

d=tt∈rn是期望輸出,h=φt∈rn×u是回歸量,θ=wt∈ru是權(quán)值向量,并且假設(shè)e∈rn是與回歸量不相關(guān)的誤差向量。

對于矩陣φ,如果它的行數(shù)大于列數(shù),通過qr分解:

h=pq(11)

可把h變換成一組正交基向量集p=[p1,p2,…,pu]∈rn×u,其維數(shù)與h的維數(shù)相同,各列向量構(gòu)成正交基,q∈ru×u是一個上三角矩陣。通過這一變換,有可能從每一基向量計算每一個分量對期望輸出能量的貢獻(xiàn)。把式(11)代入式(10)可得

d=pqθ+e=pg+e(12)

g的線性最小二乘解為g=(ptp)-1ptd,或

gk=ptkdptkpk;k=1,2,…,u(13)

q和θ滿足下面的方程:

qθ=g(14)

當(dāng)k≠l時,pk和pl正交,d的平方和由式(15)給出:

dtd=uk=1g2kptkpk+ete(15)

去掉均值后,d的方差由式(16)給出:

n-1dtd=n-1uk=1g2kptkpk+n-1ete(16)

由式(16)可以看到,n-1uk=1g2kptkpk是由回歸量pk所造成的期望輸出方差的一部分。因此,pk的誤差下降率可以定義如下:

errk=g2kptkpkdtd,1≤k≤u(17)

把式(13)代入式(17)可得

errk=(ptkd)2ptkpkdtd,1≤k≤u(18)

式(18)為尋找重要回歸量子集提供了一種簡單而有效的方法,其意義在于errk揭示了pk和d的相似性。errk值越大,表示pk和d的相似度越大,且pk對于輸出影響越顯著。利用err定義泛化因子(gf),gf可以檢驗算法的泛化能力,并進(jìn)一步簡化和加速學(xué)習(xí)過程。定義:

gf=uk=1errk(19)

如果gf

2.2 參數(shù)調(diào)整

需要注意的是,不管是新生成的隱節(jié)點還是已存在的隱節(jié)點,都需要對網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整。傳統(tǒng)的方法是使用lls[10]方法對網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整,本文提出使用ekf方法調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。由于lls方法在確定最優(yōu)參數(shù)時計算簡單、速度快,但該方法對噪聲敏感,其學(xué)習(xí)速度隨著信噪比的增加而下降。另外,與lls方法相關(guān)的問題是其求解可能是病態(tài)的,這使得參數(shù)估計變得很困難。ekf方法由于其自適應(yīng)過程比較復(fù)雜,計算速度沒有l(wèi)ls方法快,但是ekf方法在噪聲環(huán)境下具有魯棒性,使用ekf方法可以實現(xiàn)一種健壯的在線學(xué)習(xí)算法。網(wǎng)絡(luò)參數(shù)可以用下面的ekf[11]方法進(jìn)行調(diào)整。事實上,網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)向量θ可以看做一個非線性系統(tǒng)的狀態(tài),并用下面的方程描述:

θi=θi-1

ti=h(θi-1,xi)+ei(20)

在當(dāng)前的估計值i-1處將非線性函數(shù)h(θi-1,xi)展開,則狀態(tài)模型可以重寫為

θi=θi-1

ti=hiθi-1+εi+ei(21)

其中:εi=h(i-1 ,xi)-hii-1+ρi。hi是如下的梯度向量:

hi=h(θ,xi)θ|θ=i-1 (22)

參數(shù)向量θ使用下面的擴展卡爾曼濾波算法更新:

ki=pi-1hti[hipi-1hti+ri]-1

θi=θi-1+ki(ti-h(θi-1,xi))

pi=pi-1-kihipi-1+qi(23)

其中:ki是卡爾曼增益矩陣;pi是逼近誤差方差陣;ri是量測噪聲方差陣;qi是過程噪聲方差陣。

全局?jǐn)U展卡爾曼濾波算法會涉及大型矩陣運算,增加計算負(fù)擔(dān),因此可以將全局問題劃分為一系列子問題從而簡化全局方法。網(wǎng)絡(luò)的前件部分具有非線性特性,利用擴展卡爾曼濾波算法對其進(jìn)行調(diào)整;網(wǎng)絡(luò)的后件部分具有線性特性,利用卡爾曼濾波算法對其進(jìn)行調(diào)整,該方法等同于將全局方法簡化為一系列解耦方法,可以降低計算負(fù)擔(dān)。由于高斯函數(shù)的中心對系統(tǒng)的性能影響不明顯,為了簡化計算,只對高斯隸屬函數(shù)的寬度進(jìn)行調(diào)整。

前件參數(shù)使用如下的擴展卡爾曼濾波算法更新:

kδi=pδi-1gti[ri+gipδi-1gti]-1

δi=δi-1+kδi(ti-wi-1φi)

pδi=pδi-1-kδigipδi-1+qi(24)

后件參數(shù)使用如下的卡爾曼濾波算法更新:

kwi=pwi-1φti[ri+φipwi-1φti]-1

wi=wi-1+kwi(ti-wi-1φi)

pwi=pwi-1-kwiφipwi-1+qi(25)

2.3 模糊規(guī)則的增加過程

在sfnn學(xué)習(xí)算法中,模糊規(guī)則增加過程如下:

a)初始參數(shù)分配。當(dāng)?shù)玫降谝粋€觀測數(shù)據(jù)(x1,t1) 時,此時的網(wǎng)絡(luò)還沒有建立起來,因此這個數(shù)據(jù)將被選為第一條模糊規(guī)則:c0=x0,δ1=δ0,w1=t1。其中δ0是預(yù)先設(shè)定的常數(shù)。

b)生長過程。當(dāng)?shù)玫降趇個觀測數(shù)據(jù)(xi,ti)時,假設(shè)在第三層中已存在u個隱含神經(jīng)元,根據(jù)式(4)(7)和(19),分別計算ei、di,min、gf。如果

ei>ke,di,min>kd,且gf

則增加一個新的隱含神經(jīng)元。其中ke、kd分別在式(5)和(8)中給出。新增加的隱含神經(jīng)元的中心、寬度和權(quán)值賦值為:cu+1=xi,δu+1=k0di,min,wu+1=ei,其中k0(k0>1)是重疊因子。

c)參數(shù)調(diào)整。當(dāng)增加新神經(jīng)元后,所有已有神經(jīng)元的參數(shù)通過式(24)(25)描述的算法調(diào)整。

3 仿真研究

時間序列預(yù)測在解決許多實際問題中是非常重要的。它在經(jīng)濟預(yù)測、信號處理等很多領(lǐng)域都得到了廣泛應(yīng)用。

本文采用的時間序列由mackey-glass差分延遲方程產(chǎn)生,其方程定義為[5]

x(t+1)=(1-a)x(t)+bx(t-τ)1+x10(t-τ)(27)

為了能夠與文獻(xiàn)[5,6]在相同的基礎(chǔ)上進(jìn)行比較,取值δt=p=6,式(27)中的參數(shù)選擇為:a=0.1,b=0.2,τ=17。預(yù)測模型表示為

x(t+6)=f[x(t),x(t-6),x(t-12),x(t-18)](28)

為了獲得時間序列,利用式(27)生成2 000個數(shù)據(jù),式(27)的初始條件為:x(0)=1.2。為了訓(xùn)練和測試,在t=124和t=1 123之間選擇1 000個樣本作為式(28)的輸入/輸出樣本數(shù)據(jù)。使用前500個數(shù)據(jù)對作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,后面的500個數(shù)據(jù)對驗證該模型的預(yù)測性能。圖2顯示了sfnn生成的模糊規(guī)則數(shù);圖3顯示了從t=124到t=623的訓(xùn)練結(jié)果;圖4顯示了sfnn良好的預(yù)測性能。表1列出了sfnn與其他算法的比較結(jié)果。表1顯示,與ols、rbf-afs算法相比,sfnn具有最少的規(guī)則數(shù)、最小的誤差和良好的泛化能力,同時具有快速的學(xué)習(xí)速度。sfnn的快速性就在于:采用無須修剪過程的生長準(zhǔn)則,加速了網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程;利用擴展卡爾曼濾波調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的參數(shù),可以縮短網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)周期。從上面的分析可以看出,sfnn具有緊湊的結(jié)構(gòu)、快速的學(xué)習(xí)速度、良好的逼近精度和泛化能力。

4 結(jié)束語

sfnn采用在線學(xué)習(xí)方法、參數(shù)估計和結(jié)構(gòu)辨識同時進(jìn)行,提高了網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度?；谠摲椒ㄉ傻哪：窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)具有緊湊的結(jié)構(gòu),網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不會持續(xù)增長,避免了過擬合及過訓(xùn)練現(xiàn)象,確保了系統(tǒng)的泛化能力。

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篇5

關(guān)鍵詞 計算機 云計算技術(shù) 未來發(fā)展

中圖分類號：TP3 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

1云計算技術(shù)的飛速發(fā)展

1.1云計算的提出

著名的美國計算機科學(xué)家、圖靈獎 （Turing Award）得主麥卡錫（John McCarthy， 1927-）在半個世紀(jì)前就曾思考過這個問題。1961年，他在麻省理工學(xué)院 （MIT） 的百年紀(jì)念活動中做了一個演講。在那次演講中，他提出了像使用其它資源一樣使用計算資源的想法，這就是時下IT界的時髦術(shù)語“云計算”（Cloud Computing） 的核心想法。

1.2云計算的含義

云計算是基于互聯(lián)網(wǎng)的相關(guān)服務(wù)的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯(lián)網(wǎng)來提供動態(tài)易擴展且經(jīng)常是虛擬化的資源。云是網(wǎng)絡(luò)、互聯(lián)網(wǎng)的一種比喻說法。過去在圖中往往用云來表示電信網(wǎng)，后來也用來表示互聯(lián)網(wǎng)和底層基礎(chǔ)設(shè)施的抽象。狹義云計算指IT基礎(chǔ)設(shè)施的交付和使用模式，指通過網(wǎng)絡(luò)以按需、易擴展的方式獲得所需資源；廣義云計算指服務(wù)的交付和使用模式，指通過網(wǎng)絡(luò)以按需、易擴展的方式獲得所需服務(wù)。這種服務(wù)可以是IT和軟件、互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)，也可是其他服務(wù)。它意味著計算能力也可作為一種商品通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行流通。

1.3云計算的特點

（1）資源配置動態(tài)化。根據(jù)消費者的需求動態(tài)劃分或釋放不同的物理和虛擬資源，當(dāng)增加一個需求時，可通過增加可用的資源進(jìn)行匹配，實現(xiàn)資源的快速彈性提供；如果用戶不再使用這部分資源時，可釋放這些資源。云計算為客戶提供的這種能力是無限的，實現(xiàn)了IT資源利用的可擴展性。

（2）需求服務(wù)自助化。云計算為客戶提供自助化的資源服務(wù)，用戶無需同提供商交互就可自動得到自助的計算資源能力。同時云系統(tǒng)為客戶提供一定的應(yīng)用服務(wù)目錄，客戶可采用自助方式選擇滿足自身需求的服務(wù)項目和內(nèi)容。

（3）網(wǎng)絡(luò)訪問便捷化?？蛻艨山柚煌慕K端設(shè)備，通過標(biāo)準(zhǔn)的應(yīng)用實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)訪問的可用能力，使對網(wǎng)絡(luò)的訪問無處不在。

（4）服務(wù)可計量化。在提供云服務(wù)過程中，針對客戶不同的服務(wù)類型，通過計量的方法來自動控制和優(yōu)化資源配置。即資源的使用可被監(jiān)測和控制，是一種即付即用的服務(wù)模式。

（5）資源的虛擬化。借助于虛擬化技術(shù)，將分布在不同地區(qū)的計算資源進(jìn)行整合，實現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施資源的共享。

1.4云計算技術(shù)的發(fā)展應(yīng)用

云計算的發(fā)展也給我們的生活方面帶來各種各樣的變化，主要包括基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)，平臺即服務(wù)和軟件即服務(wù)三方面的服務(wù)。這些服務(wù)應(yīng)用在很多領(lǐng)域，如云物聯(lián)、云安全、云存儲、私有云、云游戲、云教育等方面。

2未來計算機

2.1量子計算機

量子計算機是一類遵循量子力學(xué)規(guī)律進(jìn)行高速數(shù)學(xué)和邏輯運算、存儲及處理的量子物理設(shè)備，當(dāng)某個設(shè)備是由兩子元件組裝，處理和計算的是量子信息，運行的是量子算法時，它就是量子計算機。

2.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機

人腦總體運行速度相當(dāng)于每秒1000萬億次的電腦功能，可把生物大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)看做一個大規(guī)模并行處理的、緊密耦合的、能自行重組的計算網(wǎng)絡(luò)。從大腦工作的模型中抽取計算機設(shè)計模型，用許多處理機模仿人腦的神經(jīng)元機構(gòu)，將信息存儲在神經(jīng)元之間的聯(lián)絡(luò)中，并采用大量的并行分布式網(wǎng)絡(luò)就構(gòu)成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機。

2.3化學(xué)、生物計算機

在運行機理上，化學(xué)計算機以化學(xué)制品中的微觀碳分子作信息載體，來實現(xiàn)信息的傳輸與存儲。DNA分子在酶的作用下可以從某基因代碼通過生物化學(xué)反應(yīng)轉(zhuǎn)變?yōu)榱硪环N基因代碼，轉(zhuǎn)變前的基因代碼可以作為輸入數(shù)據(jù)，反應(yīng)后的基因代碼可以作為運算結(jié)果，利用這一過程可以制成新型的生物計算機。生物計算機最大的優(yōu)點是生物芯片的蛋白質(zhì)具有生物活性，能夠跟人體的組織結(jié)合在一起，特別是可以和人的大腦和神經(jīng)系統(tǒng)有機的連接，使人機接口自然吻合，免除了繁瑣的人機對話，這樣，生物計算機就可以聽人指揮，成為人腦的外延或擴充部分，還能夠從人體的細(xì)胞中吸收營養(yǎng)來補充能量，不要任何外界的能源，由于生物計算機的蛋白質(zhì)分子具有自我組合的能力，從而使生物計算機具有自調(diào)節(jié)能力、自修復(fù)能力和自再生能力，更易于模擬人類大腦的功能?，F(xiàn)今科學(xué)家已研制出了許多生物計算機的主要部件―生物芯片。

2.4光計算機

篇6

1.1生物醫(yī)學(xué)信號及其特點

生物醫(yī)學(xué)信號是一種由復(fù)雜的生命體發(fā)出的不穩(wěn)定的自然信號,屬于強噪聲背景下的低頻微弱信號,信號本身特征、檢測方式和處理技術(shù),都不同于一般的信號。生物醫(yī)學(xué)信號可以為源于一個生物系統(tǒng)的一類信號,這些信號通常含有與生物系統(tǒng)生理和結(jié)構(gòu)狀態(tài)相關(guān)的信息。生物醫(yī)學(xué)信號種類繁多,其主要特點是:信號弱、隨機性大、噪聲背景比較強、頻率范圍一般較低,還有信號的統(tǒng)計特性隨時間而變,而且還是非先驗性的。

1.2生物醫(yī)學(xué)信號分類

按性質(zhì)生物信號可分為生物電信號(BioelectricSignals),如腦電、心電、肌電、胃電、視網(wǎng)膜電等;生物磁信號(BiomagneticSignals),如心磁場、腦磁場、神經(jīng)磁場;生物化學(xué)信號(BiochemicalSignals),如血液的pH值、血氣、呼吸氣體等;生物力學(xué)信號(BiomechanicalSignals),如血壓、氣血和消化道內(nèi)壓和心肌張力等;生物聲學(xué)信號(BioacousticSignal),如心音、脈搏、心沖擊等。按來源生物醫(yī)學(xué)信號可大致分為兩類:(1)由生理過程自發(fā)產(chǎn)生的主動信號,例如心電(ECG)、腦電(EEG)、肌電(EMG)、眼電(EOG)、胃電(EGG)等電生理信號和體溫、血壓、脈博、呼吸等非電生信號;(2)外界施加于人體、把人體作為通道、用以進(jìn)行探查的被動信號,如超聲波、同位素、X射線等。

2生物醫(yī)學(xué)信號的檢測及方法

生物醫(yī)學(xué)信號檢測是對生物體中包含的生命現(xiàn)象、狀態(tài)、性質(zhì)和成分等信息進(jìn)行檢測和量化的技術(shù),涉及到人機接口技術(shù)、低噪聲和抗干擾技術(shù)、信號拾取、分析與處理技術(shù)等工程領(lǐng)域,也依賴于生命科學(xué)研究的進(jìn)展。信號檢測一般需要通過以下步驟(見圖1)。①生物醫(yī)學(xué)信號通過電極拾取或通過傳感器轉(zhuǎn)換成電信號;②放大器及預(yù)處理器進(jìn)行信號放大和預(yù)處理;③經(jīng)A/D轉(zhuǎn)換器進(jìn)行采樣,將模擬信號轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字信號;④輸入計算機;⑤通過各種數(shù)字信號處理算法進(jìn)行信號分析處理,得到有意義的結(jié)果。生物醫(yī)學(xué)信號檢測技術(shù)包括:(1)無創(chuàng)檢測、微創(chuàng)檢測、有創(chuàng)檢測;(2)在體檢測、離體檢測;(3)直接檢測、間接檢測;(4)非接觸檢測、體表檢測、體內(nèi)檢測;(5)生物電檢測、生物非電量檢測;(6)形態(tài)檢測、功能檢測;(7)處于拘束狀態(tài)下的生物體檢測、處于自然狀態(tài)下的生物體檢測;(8)透射法檢測、反射法檢測;(9)一維信號檢測、多維信號檢測;(10)遙感法檢測、多維信號檢測;(11)一次量檢測、二次量分析檢測;(12)分子級檢測、細(xì)胞級檢測、系統(tǒng)級檢測。

3生物醫(yī)學(xué)信號的處理方法

生物醫(yī)學(xué)信號處理是研究從擾和噪聲淹沒的信號中提取有用的生物醫(yī)學(xué)信息的特征并作模式分類的方法。生物醫(yī)學(xué)信號處理的目的是要區(qū)分正常信號與異常信號,在此基礎(chǔ)上診斷疾病的存在。近年來隨著計算機信息技術(shù)的飛速發(fā)展,對生物醫(yī)學(xué)信號的處理廣泛地采用了數(shù)字信號分析處理方法:如對信號時域分析的相干平均算法;對信號頻域分析的快速傅立葉變換算法和各種數(shù)字濾波算法;對平穩(wěn)隨機信號分析的功率譜估計算法和參數(shù)模型方法;對非平穩(wěn)隨機信號分析的短時傅立葉變換、時頻分布(維格納分布)、小波變換、時變參數(shù)模型和自適應(yīng)處理等算法;對信號的非線性處理方法如混沌與分形、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等。下面介紹幾種主要的處理方法。

3.1頻域分析法

信號的頻域分析是采用傅立葉變換將時域信號x(t)變換為頻域信號X(f),從而將時間變量轉(zhuǎn)變成頻率變量,幫助人們了解信號隨頻率的變化所表現(xiàn)出的特性。信號頻譜X(f)描述了信號的頻率結(jié)構(gòu)以及在不同頻率處分量成分的大小,直觀地提供了從時域信號波形不易觀察得到頻率域信息。頻域分析的一個典型應(yīng)用即是對信號進(jìn)行傅立葉變換,研究信號所包含的各種頻率成分,從而揭示信號的頻譜、帶寬,并用以指導(dǎo)最優(yōu)濾波器的設(shè)計。

3.2相干平均分析法

生物醫(yī)學(xué)信號常被淹沒在較強的噪聲中,且具有很大的隨機性,因此對這類信號的高效穩(wěn)健提取比較困難。最常用的常規(guī)提取方法是相干平均法。相干平均(CoherentAverage)主要應(yīng)用于能多次重復(fù)出現(xiàn)的信號的提取。如果待檢測的醫(yī)學(xué)信號與噪聲重疊在一起,信號如果可以重復(fù)出現(xiàn),而噪聲是隨機信號,可用疊加法提高信噪比,從而提取有用的信號。這種方法不但用在誘發(fā)腦電的提取,也用在近年來發(fā)展的心電微電勢(希氏束電、心室晚電位等)的提取中。

3.3小波變換分析法

小波分析是傳統(tǒng)傅里葉變換的繼承和發(fā)展,是20世紀(jì)80年代末發(fā)展起來的一種新型的信號分析工具。目前,小波的研究受到廣泛的關(guān)注,特別是在信號處理、圖像處理、語音分析、模式識別、量子物理及眾多非線性科學(xué)等應(yīng)用領(lǐng)域,被認(rèn)為是近年來在工具及方法上的重大突破。小波分析有許多特性:多分辨率特性,保證非常好的刻畫信號的非平穩(wěn)特征,如間斷、尖峰、階躍等;消失矩特性,保證了小波系數(shù)的稀疏性;緊支撐特性,保證了其良好的時頻局部定位特性;對稱性,保證了其相位的無損;去相關(guān)特性,保證了小波系數(shù)的弱相關(guān)性和噪聲小波系數(shù)的白化性;正交性,保證了變換域的能量守恒性;所有上述特性使小波分析成為解決實際問題的一個有效的工具。小波變換在心電、腦電、脈搏波等信號的噪聲去除、特征提取和自動分析識別中也已經(jīng)取得了許多重要的研究成果。

篇7

關(guān)鍵詞　數(shù)字圖像處理；邊緣檢測；量子圖像

中圖分類號　TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識碼　A 文章編號　10002537（2012）04002605

邊緣檢測是圖像處理和計算機視覺中的基本問題，其目的是標(biāo)識數(shù)字圖像中亮度變化明顯的點．邊緣檢測是底層視覺處理中最重要的環(huán)節(jié)之一，　也是圖像分割、目標(biāo)區(qū)域識別、區(qū)域形狀提取等圖像分析方法的基礎(chǔ)，目前已經(jīng)逐漸被廣泛地應(yīng)用于生物醫(yī)學(xué)、模式識別以及工程技術(shù)中的零部件檢查、故障診斷等更多領(lǐng)域．一直以來，如何準(zhǔn)確快速地提取圖像邊緣是圖像處理領(lǐng)域中的熱點問題．

篇8

關(guān)鍵詞：粒群；算法；優(yōu)化；壓縮

中圖分類號：TP301文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1009-3044(2007)16-31086-02

Particle Swarm Optimization

SUN Qi,ZHANG Fu-yu

(The Information Management Department of Henan Economy and Trade Vocational College, Zhengzhou 450000,China)

Abstract:first we simply intruduce about the common algorithm ofParticle Swarm,then we discuss the using、develop、prospect and optimize of it。Further more we provide a new CSV2PSO algorithm based on compressed space,give the details of it and analyse the differences compared to other algorithms.CSV2PSO enhances the Particle Swarm’s rate of convergence,reduces the ratio of forwardness convergence,and it has a very goodfuture of apply.

Key words:Particle Swarm;algorithm;optimize;ompress

粒子群優(yōu)化算法PSO(Particle Swarm Optimization)由Kennedy和Eberhart于1995年提出，算法模擬鳥群飛行覓食的行為，通過鳥之間的集體協(xié)作使群體達(dá)到最優(yōu)。與遺傳算法類似，它也是基于群體迭代，但沒有交叉、變異算子，群體在解空間中追隨最優(yōu)粒子進(jìn)行搜索。

1 算法介紹

1.1 產(chǎn)生背景

復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)CAS(Complex Adaptive Sys2tem)理論于1994年正式提出，CAS中的成員稱為主體。主體有適應(yīng)性，它能夠與環(huán)境及其他主體進(jìn)行交流，并且根據(jù)交流的過程中“學(xué)習(xí)”或“積累經(jīng)驗”改變自身結(jié)構(gòu)和行為。整個系統(tǒng)的演變或進(jìn)化包括:新層次的產(chǎn)生;分化和多樣性的出現(xiàn);新的、更大的主體的出現(xiàn)等都基于此。CAS有4個基本特點:首先，主體是主動的、活的實體;其次，個體與環(huán)境及其他個體的相互影響、相互作用，是系統(tǒng)演變和進(jìn)化的主要動力;再次，將宏觀和微觀有機地聯(lián)系起來;最后，系統(tǒng)引入了隨機因素。PSO源于對1個CAS:鳥群社會系統(tǒng)的仿真研究，也包含這4個基本特點。如何利用生物技術(shù)研究計算問題是人工生命研究的重要方向，現(xiàn)已有了很多源于生物現(xiàn)象的計算技巧，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法等?！叭褐悄堋笔菍ι鐣蜕锵到y(tǒng)的模擬，目前計算智能領(lǐng)域有3種基于群智能的算法:蟻群算法、文化算法和PSO。

1.2 基本PSO算法介紹

PSO初始化為一群隨機粒子，然后通過迭代找到最優(yōu)解。每次迭代，粒子通過跟蹤2個“極值”:粒子本身所找到的最優(yōu)解PBest和群體找到的最優(yōu)解GBest來更新自己。

標(biāo)準(zhǔn)PSO的算法流程如下：

1.2.1 初始化：

1.2.1.1 設(shè)置常量c1，c2，w，NrVmax粒子數(shù)目P和最大迭代次數(shù)Kmax給定精度δ；

1.2.1.2 隨機初始化粒子位置；

1.2.1.3 隨機初始化粒子速度；

1.2.1.4 K=1,i=1;

1.2.2 優(yōu)化：

1.2.2.8 轉(zhuǎn)到步驟1.2.2.1

1.2.3 輸出結(jié)果，程序終止。

1.3 算法分析與發(fā)展

與其他全局優(yōu)化算法(如遺傳算法)一樣，粒子群優(yōu)化算法同樣存在早熟收斂現(xiàn)象，尤其是在比較復(fù)雜的多峰搜索問題中。為解決這一問題并提高算法的收斂速度，粒群優(yōu)化算法的發(fā)展也經(jīng)過了一系列的過程：

1.3.1 PSO參數(shù)改進(jìn)與優(yōu)化

基本PSO的參數(shù)是固定的，在對某些函數(shù)優(yōu)化上的精度較差，因此，Shi提出慣性因子w線性遞減的改進(jìn)算法，使算法在搜索初期有著較大探索能力，而在后期又能得到較精確的結(jié)果，一定程度上提高了算法性能。2001年Shi又提出了自適應(yīng)模糊調(diào)節(jié)w的PSO，在對單峰函數(shù)的處理中取得了良好的效果，但無法推廣。Bergh通過使粒子群中的最佳粒子GBest始終處于運動狀態(tài)，得到了保證收斂到局部最優(yōu)的GCPSO，但其性能并不佳。

1.3.2 粒子群拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)改進(jìn)

在提出Local版之后，Kennedy等又進(jìn)一步研究粒子群的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，分析粒子間的信息流，提出了一系列的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，并作實驗研究，如圖1所示。除靜態(tài)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)外，也有研究者提出動態(tài)粒子群拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。

1.3.3 PSO混合算法

PSO和其他優(yōu)化算法的結(jié)合是改進(jìn)研究的熱點。Angeline將選擇算子引入PSO中，選擇每次迭代后的較好粒子復(fù)制到下一代，以保證每次迭代的粒子群都具有較好的性能，這種算法對某些單峰函數(shù)效果良好。L?準(zhǔn)vbjerg在粒子群每次迭代后，按幾率在粒子間交換各維，通過交叉來生成更優(yōu)秀的粒子，算法對某些多峰函數(shù)效果較好。Higashi等人分別提出了自己的變異PSO算法，基本思路均是希望通過引入變異算子跳出局部極值點的吸引，從而提高算法的全局搜索能力，得到較高的搜索成功率。高鷹等人則引入免疫機制的概念，提高粒子群的多樣性和自我調(diào)節(jié)能力，以增強粒子的全局搜索能力。Baskar、Bergh等人各自提出了自己的協(xié)同PSO算法，通過使用多群粒子分別優(yōu)化問題的不同維、多群粒子協(xié)同優(yōu)化等辦法來對基本算法進(jìn)行改進(jìn)嘗試。Al-kazemi所提出的Multi-Phase PSO在粒子群中隨機選取部分個體向GBest飛，而其他個體向反方向飛，以擴大搜索空間。

除以上的混合算法之外，還出現(xiàn)了量子PSO、模擬退火PSO、耗散PSO、自適應(yīng)PSO等混合改進(jìn)算法，也有采取PSO與基于梯度的優(yōu)化方法相結(jié)合的辦法。

2 一種基于壓縮搜索空間的CSV2PSO算法

為了提高PSO算法收斂速度與收斂精度，降低早熟收斂的比率，本文提出了壓縮搜索空間與速度范圍的粒子群優(yōu)化(CSV2PSO)算法，對基本PSO算法進(jìn)行了以下改進(jìn)。

2.1 慣性權(quán)重的確定

把慣性權(quán)重w引入到粒子群算法中，并研究了其對優(yōu)化性能的影響，發(fā)現(xiàn)較大的w值有利于跳出局部最優(yōu)點，而較小的w值有利于算法收斂，因此提出了自適應(yīng)調(diào)整w的策略，即隨著迭代的進(jìn)行，線性地減小w的值，非線性地減少w的值:

其中w0為事先給定的正常數(shù)，k為飛行次數(shù)，n為以優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)而定的正常數(shù)。

2.2 速度范圍的確定

不同的vmax(最大飛行速度)對壓縮因子PSO算法收斂速度有很大的影響。事實上，數(shù)值試驗表明vmax對各種PSO算法收斂速度及收斂精度都有影響。為了便于問題的描述，假設(shè)粒子群在M維空間里飛行速度的上下限分別表示為矢量：

Vmax=[vmax1,vmax2,…,vmaxM]和vmin=[vmin1,vmin2,…,vminM]搜索空間的上下限分別用矢量[vmax1,vmax2,…,vmaxM]和vmin=[vmin1,vmin2,…,vminM]表示，則粒子群在M維空間里飛行速度的上下限可用下式表達(dá):

式中，D=1,2,…,M,a大小可用下式確定：

其中，a0為事先給定的正常數(shù)，k為飛行次數(shù)，m為以優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)而定的正常數(shù)

2.3 搜索空間的確定

大量的數(shù)值試驗證明:隨著粒子群體不斷進(jìn)化，粒子群體逐漸向問題空間的優(yōu)秀解域靠近?因此，隨著進(jìn)化的進(jìn)行，適當(dāng)?shù)膲嚎s粒子群的搜索空間將有利于加速算法收斂，這在后面的數(shù)值仿真中得到驗證?壓縮搜索空間由式(7)和式(8)完成:

U’maxd=β0(U’maxd-Gcd)+Gcd(7)

D’mind=β0(D’mind-Gcd)+Gcd(8)

其中，0

式中，Npop為粒子群的群體規(guī)模。

隨著搜索空間的壓縮，一方面問題的最優(yōu)解有可能被排擠在壓縮后的搜索空間之外，這樣問題的最優(yōu)解將無法被搜索到;另一方面粒子的飛行范圍被大大縮減，降低了算法突破局部最優(yōu)的能力。如果大部分粒子均在相同的局部極值附近飛行時，PSO算法容易出現(xiàn)暫時的“停滯”現(xiàn)象，突破局部極值的限制可能需要經(jīng)過很長一段時間，也可能無法突破這一限制而陷入局部最優(yōu)點。為此，當(dāng)算法出現(xiàn)暫時“停滯”時，需重新對粒子進(jìn)行初始化，本文把粒子分為兩部分，一部分在壓縮空間初始化，一部分在原始空間內(nèi)初始化。數(shù)值試驗證明了該方法的可行性CSV－PSO算法以目標(biāo)函數(shù)的函數(shù)值為其適應(yīng)值求函數(shù)的最優(yōu)解，算法的具體流程如下:

(1)初始化慣性權(quán)重w0，學(xué)習(xí)因子c1和c2，群體規(guī)模Npop，停滯進(jìn)化代數(shù)Ns，常數(shù)α0和β0及進(jìn)化結(jié)束標(biāo)志，進(jìn)化代數(shù)Ng和ε0，進(jìn)入步(2);

(2)在?WDmin,Umax內(nèi)隨機初始化粒子的位置，由式(4)和式(5)確定粒子飛行速度的極限Vmin和Vmax，然后在[Vmin,Vmax]內(nèi)隨機初始化粒子的飛行速度;令群體進(jìn)化代數(shù)N= 0，進(jìn)入步(3);

(7)根據(jù)公式(4)和式(5)動態(tài)調(diào)整粒子飛行速度的極限，并由式(7)和式(8)壓縮粒子的搜索空間，進(jìn)行步(8);

(8)把粒子分為兩部分，一部分在壓縮空間?WDmin,Umax內(nèi)重新初始化，一部分在原始空間?WDmin,Umax內(nèi)重新初始化，進(jìn)行步(3)。

2.4數(shù)值測試

為了驗證改進(jìn)算法的性能，選用了5個常用的非線性基準(zhǔn)函數(shù)，函數(shù)基本特征如表1所示。最大進(jìn)化代數(shù)Ng=10 000，學(xué)習(xí)因子c1=c2=2，群體規(guī)模Npop=30;變量維數(shù)、變量范圍、優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)值如表1所示;設(shè)置參數(shù)w0=1。本文引入的參數(shù)停滯進(jìn)化代數(shù)Ns=50，α0=019和β0=018(對函數(shù)f6,α0=015)。隨機運行20次，適應(yīng)值達(dá)到目標(biāo)函數(shù)值時的平均進(jìn)化代數(shù)及進(jìn)化代數(shù)范圍如表2所示：

表1

表2中，Nave和Nr分別為20次運行中收斂情況下進(jìn)化代數(shù)的平均值和進(jìn)化代數(shù)的范圍(例如，若20次運行中有3次不收斂，則Nave和Nr分別為17次收斂運行的進(jìn)化代數(shù)平均值和進(jìn)化代數(shù)的范圍)。對函數(shù)f2，壓縮因子法(Vmax=100 000)和改進(jìn)壓縮因子法(Vmax=Xmax)，20次運行中各有1次不收斂(進(jìn)化了10 000代適應(yīng)值仍沒有達(dá)到目標(biāo)函數(shù)值);對函數(shù)f3，慣性權(quán)重法在目標(biāo)函數(shù)值設(shè)置為0105時得到的表中結(jié)果，壓縮因子法(Vmax=100 000)有3次不收斂，改進(jìn)壓縮因子法(Vmax=Xmax)有1次不收斂?由表中結(jié)果可以看出與慣性權(quán)重法、壓縮因子法(Vmax=100 000)和改進(jìn)壓縮因子法(Vmax=Xmax)相比，CSV2PSO算法收斂速度更快，運行更為穩(wěn)定(不易出現(xiàn)早熟現(xiàn)象)。

表2

2.5 算法總結(jié)

2.5.1 針對基本PSO算法的不足，對其進(jìn)行了改進(jìn)，提出了CSV2PSO算法，數(shù)值仿真結(jié)果表明該算法收斂速度更快，精度更高，運行更為穩(wěn)定。

2.5.2 隨著粒子群體不斷進(jìn)化，粒子群體逐漸向問題空間的優(yōu)秀解域靠近，此時適當(dāng)壓縮粒子群搜索空間與粒子群飛行速度范圍有利于加速算法收斂，提高收斂精度。

2.5.3 CSV2PSO算法在PSO算法的基礎(chǔ)上引入了幾個參變量，如Ns，α0，β0，這些變量如何影響PSO算法性能，有待于進(jìn)一步研究。

3 PSO算法的應(yīng)用

3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練：PSO用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練中，主要包含3個方面:連接權(quán)重、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及傳遞函數(shù)、學(xué)習(xí)算法。每個粒子包含神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的所有參數(shù)，通過迭代來優(yōu)化這些參數(shù)，從而達(dá)到訓(xùn)練的目的。

3.2 參數(shù)優(yōu)化：PSO已廣泛應(yīng)用于各類連續(xù)問題和離散問題的參數(shù)優(yōu)化。例如，在模糊控制器的設(shè)計、機器人路徑規(guī)劃、信號處理和模式識別等問題上均取得了不錯的效果。

除了以上領(lǐng)域外，PSO在組合優(yōu)化、多目標(biāo)優(yōu)化、自動目標(biāo)檢測、生物信號識別、決策調(diào)度、系統(tǒng)辨識以及游戲訓(xùn)練等方面也取得了一定的成果。

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篇9

關(guān)鍵詞： 機場能耗信息采集系統(tǒng)； 經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸猓?果蠅參數(shù)優(yōu)化； 最小二乘支持向量機； 組合預(yù)測

中圖分類號：TP181 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1006-8228（2017）04-35-06

Abstract： Focused on the periodic， random and non-stationary time series characteristics of Airport energy consumption data， an improved prediction algorithm based on empirical mode decomposition（EMD） and least squares support vector machine （LSSVM） with fruit fly parameter optimization is proposed. On the basis of the original LSSVM， decompose the data into multiple different intrinsic mode function components with EMD first， using fruit fly optimization algorithm to choose appropriate regularization parameter and kernel function parameters in LSSVM. And then depending on the each decomposition variation construct deferent least squares support vector machine model to predict respectively， and use fruit fly optimization algorithm to find the optimal regularization parameter and kernel function parameters. Finally， the superposition of each predicted result is the final forecast value. The simulation results with the three airport energy consumption prediction algorithms show that， the decomposition of data highlights the local characteristics of the original data after EMD， and fruit fly optimization algorithm gets better regularization parameter and kernel function parameters， thus has higher prediction accuracy.

Key words： airport energy information collection system； empirical mode decomposition； parameter optimization； least squares support vector machine； prediction

0 引言

M入二十一世紀(jì)以來，機場信息化發(fā)展迅速，研發(fā)了各類能耗信息管理系統(tǒng)，同時收集到了海量的機場能耗數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可用于機場能耗預(yù)測。機場能耗預(yù)測是機場能源優(yōu)化調(diào)度和綜合管理的前提。機場能耗預(yù)測精度越高，就越有利于提高機場大型用電設(shè)備的效率，同時能為后期的調(diào)度工作提供有效的數(shù)據(jù)支持[1]。

機場能耗數(shù)據(jù)具有隨機性、周期性、跳變性等特征，目前主流能耗預(yù)測方法是假設(shè)它為周期性的穩(wěn)定序列，這導(dǎo)致分析數(shù)據(jù)特征的精度不高。為了更有效的掌握能耗序列變化的信息，運用經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸猓‥MD）方法對其進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，再根據(jù)分解后各分量的特點完成后面模型建立和能耗預(yù)測。文獻(xiàn)[2]中提到EMD是一種將原序列的時域特性和頻域特性組合在一起分析的自適應(yīng)信號分解方法，它將非平穩(wěn)序列分解成若干個不同頻率的本征模態(tài)分量（Intrinsic mode function，IMF），各個分量包含不同的特征信息，對各分量分別進(jìn)行分析可以減少了序列中不同特征信息之間的干涉或耦合[2]。

研究能耗預(yù)測的方法主要有回歸分析法[3]、時間序列法[4-5]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法[6-9]等。其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能耗預(yù)測法應(yīng)用廣泛，但其計算速度緩慢、模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)難以確定、容易陷入局部極小值而難以找到全局最優(yōu)解，由此造成能耗預(yù)測精度不高[10]。支持向量機（SVM）算法其優(yōu)點是結(jié)構(gòu)簡單、學(xué)習(xí)速度快、全局最優(yōu)、泛化性好，等優(yōu)點一度被認(rèn)為是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的替代方法，已在模式識別、函數(shù)估計和信號處理領(lǐng)域廣泛應(yīng)用[11-12]。最小二乘支持向量機（LSSVM）改進(jìn)了原有支持向量機求解的方法，所以具有更高效的計算速度和更高的預(yù)測精度，但在正則化參數(shù)與核函數(shù)參數(shù)選取方面仍存在盲目性問題，采用果蠅優(yōu)化算法對LSSVM進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)可以有效提高模型的準(zhǔn)確性，果蠅優(yōu)化算法有程序簡潔，計算速度快，尋找最優(yōu)解能力強，實用性強等優(yōu)點。利用果蠅算法尋優(yōu)能力強的優(yōu)點對LSSVM算法進(jìn)行改進(jìn)，自動尋找最優(yōu)的正則化參數(shù)與核函數(shù)參數(shù)。

本文將EMD與果蠅參數(shù)優(yōu)化的LSSVM方法相結(jié)合，對機場能耗進(jìn)行組合預(yù)測。先運用EMD對機場能耗數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，將非平穩(wěn)的機場能耗序列分解成不同頻率的本征模態(tài)分量的疊加。然后利用果蠅參數(shù)優(yōu)化的最小二乘支持向量機對這些具有各自特征的分量進(jìn)行分析。最后綜合有分量回歸的預(yù)測值得到最終的預(yù)測值。選取2012到2016年天津濱海國際機場部分站點的能耗數(shù)據(jù)為例，進(jìn)行本文的方法應(yīng)用。并將本文方法與未經(jīng)EMD處理的果蠅參數(shù)優(yōu)化LSSVM和未進(jìn)行過果蠅參數(shù)優(yōu)化的EMD-LSSVM方法進(jìn)行對比分析，Matlab仿真結(jié)果表明本文方法有較高的預(yù)測精度。

1 機場能耗數(shù)據(jù)的采集

能耗稻堇叢從諤旖蟣鹺9際機場的能源站監(jiān)控系統(tǒng)。上位機是由VS2013和SQL2005聯(lián)合開發(fā)的一套數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控程序。機場各站點將采集到的能耗數(shù)據(jù)發(fā)送到互聯(lián)網(wǎng)，機場能源站上位機負(fù)責(zé)接受并儲存這些數(shù)據(jù)。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。

2 經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸?/p>

機場能耗數(shù)序列具有復(fù)雜性、周期性、隨機性等特征。利用經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸猓‥MD）將機場能耗序列分解成若干個不同頻率的本征分量（IMF），IMF具如下特點：極值（極大值和極小值）數(shù)與過零點的數(shù)目相等或最多相差一個；在任意頻率里其上、下包絡(luò)線的均值必須是零[13]。原機場能耗序列經(jīng)過EMD分解可以看出其周期項、隨機項、趨勢項，從而達(dá)到機場能耗序列平穩(wěn)化的效果。具體的分解過程如下：

⑴ 根據(jù)原能耗序列X（t）的局部極值求出其上、下包絡(luò)線的平均值M1；

⑵ 將原能耗序列減去平均包絡(luò)后即可得一個去掉低頻的新序列F1=X（t）-M1；判斷F1是否滿足本征分量的條件，若不滿足將F1看作新X（t），重復(fù)上述處理過程，直到F1滿足為止，記F1為IMF1；

⑶ 將R1=X（t）-F1看作新的X（t），重復(fù)以上⑴和⑵步驟，即可依次得到IMF2，IMF3…直到Fn或Rn滿足給定的終止條件時篩選結(jié)束。最后，原始的數(shù)據(jù)序列X（t）可表示為：

式⑴表明，EMD處理之后原能耗序列X（t）分解成了幾個不同特征的分量，其中每個分量都代表一個特征尺度的能耗序列，對這些分量進(jìn)行分析，可以降低后續(xù)建模的難度。

3 基于果蠅算法的正則化參數(shù)與高斯核函數(shù)的參數(shù)優(yōu)化

對機場能耗數(shù)據(jù)進(jìn)行EMD的數(shù)據(jù)預(yù)處理之后得到了若干個本征分量，根據(jù)各分量的變化特征采用參數(shù)優(yōu)化的LSSVM方法分別進(jìn)行建模。LSSVM可以有效克服算法計算量大，計算時間長等缺點，但是在正則化參數(shù)與核函數(shù)參數(shù)選取方面仍存在盲目性的問題，本文采用果蠅參數(shù)尋優(yōu)的方法對LSSVM進(jìn)行優(yōu)化。具體推導(dǎo)過程如下：

LSSVM用如下函數(shù)形式對未知系統(tǒng)進(jìn)行估計。

首先確定γ和σ的取值范圍，然后在取值范圍內(nèi)隨機賦予若干個果蠅的初始位置，計算初始果蠅的味道濃度判定值并將其代入味道濃度判定函數(shù)即⑼式，找出濃度最低的果蠅，記下此時味道濃度最優(yōu)的γ和σ以及濃度值并更新果蠅的位置，通過反復(fù)的迭代重復(fù)上述步驟，直到滿足跳出條件時得到一組最優(yōu)目標(biāo)值即最優(yōu)的的γ和σ，將其代入式⑻得到最終的預(yù)測模型。

4 基于EMD和果蠅參數(shù)優(yōu)化的LSSVM預(yù)測模型

利用EMD對能耗序列分解，分解后的本征分量突出了原能耗序列的局部特征，在此基礎(chǔ)上，根據(jù)各個本征分量的變化特點分別用參數(shù)優(yōu)化的LSSVM算法建立不同的預(yù)測模型，利用果蠅參數(shù)尋優(yōu)算法對正則化參數(shù)與高斯核函數(shù)參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)，以預(yù)測準(zhǔn)確率最大為優(yōu)化目標(biāo)，設(shè)置跳出條件為兩代果蠅在一定限度之內(nèi)，反復(fù)迭代直到找到最佳的正則化參數(shù)與核函數(shù)參數(shù)。因各個本征分量對最終的預(yù)測值貢獻(xiàn)有差異，最后將預(yù)測結(jié)果由SVM組合得到最終預(yù)測結(jié)果。其預(yù)測方法結(jié)構(gòu)見圖2，步驟為：

⑴ 對能耗序列進(jìn)行EMD分解得到n個IMF分量與一個余量Rn；

⑵ 對分解后的IMF分別建立合適的LSSVM能耗預(yù)測模型。

⑶ 設(shè)置果蠅參數(shù)尋優(yōu)算法兩代果蠅味道濃度小于m時為迭代結(jié)束的跳出條件。

⑷ 將果蠅參數(shù)優(yōu)化算法確定的正則化參數(shù)與高斯核函數(shù)的最優(yōu)參數(shù)γ和σ代入式⑻中建立最終的數(shù)學(xué)模型。采用多個輸入、單輸出的一步預(yù)測方法；

⑸ 由于分解后的IMF分量特征相異，所以對最終結(jié)果影響存在差異，直接疊加會降低整體的預(yù)測精度，這里采用支持向量機加權(quán)組合的方法，通過支持向量機組合得到最終能耗預(yù)測值。

5 仿真實驗

數(shù)據(jù)來源于天津濱海國際機場能源站能耗數(shù)據(jù)，利用2012年1月1日至2016年1月1日整點天津濱海國際機場一號航站樓電能能耗數(shù)值，天氣狀況，節(jié)假日類型作為學(xué)習(xí)樣本，預(yù)測2016年9月31日全天機場電能能耗值。

采用相對誤差（Pe）和平均絕對百分比誤差（MAPE）作為評價最終的能耗預(yù)測的標(biāo)準(zhǔn)，如下式，其中pi為實際的能耗值，qi為預(yù)測的能耗值，N為預(yù)測值總個數(shù)。

圖3給出航站樓電能能耗序列的EMD分解局部圖，得到七個IMF分量，可以看到IMF1為數(shù)值較小劇烈變化的高頻分量，IMF2與IMF3與原序列周期變化相似，IMF4到IMF7為數(shù)值較小低頻分量，R8為趨勢項。可以看到分解后的分量突出了原能耗序列的局部特征，能更明顯的看出原能耗序列的周期項、隨機項和趨勢項，能更好的把握能耗序列的特性。

根據(jù)各分量的變化規(guī)律選用不同LSSVM模型，并利用果蠅算法進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)，其中果蠅種群數(shù)為3，種群規(guī)模為30，最大迭代次數(shù)為100，預(yù)測值與訓(xùn)練值的均方差作為目標(biāo)函數(shù)，以搜索最小均方差為目標(biāo)，迭代結(jié)束時可得各個IMF的參數(shù)γ和σ如表1所示。

為了驗證本文方法的有效性，采用EMD與果蠅參數(shù)優(yōu)化的LSSVM、 EMD和未進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化的LSSVM、單一果蠅參數(shù)優(yōu)化的LSSVM三種方法分別進(jìn)行預(yù)測，三種方法的預(yù)測結(jié)果圖如圖4，圖5和圖6所示?？梢钥闯霰疚姆椒ǖ钠茖嶋H值較大的點較少，預(yù)測曲線更平滑。其預(yù)測的平均絕對百分誤差和相對誤差的對比數(shù)據(jù)如表2所示。從三種方法的預(yù)測精度可以看出，EMD與果蠅參數(shù)優(yōu)化LSSVM的平均絕對百分比誤差為1.02%，EMD與未進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化的LSSVM的平均絕對百分比誤差為1.56%，而單一果蠅參數(shù)優(yōu)化的LSSVM的百分比誤差為2.87%。本文方法在整點預(yù)測的相對誤差最小。

對比圖4，圖5。本文方法在分析機場能耗數(shù)據(jù)特征的基礎(chǔ)上，利用果蠅算法良好的全局尋優(yōu)的能力對LSSVM的正則化參數(shù)γ與高斯核函數(shù)參數(shù)σ進(jìn)行尋優(yōu)。通過設(shè)定味道濃度判定函數(shù)和最優(yōu)味道濃度的跳出條件，反復(fù)迭代不同的果蠅，直到迭代結(jié)束找出濃度最低的果蠅，得到最合適的正則化參數(shù)語高斯核函數(shù)參數(shù)γ和σ。相對于沒有進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化的方法，合適的γ和σ使模型具有更佳的泛化和學(xué)習(xí)能力，使機場能耗的預(yù)測精度大幅提升，從表2可以看到本文的預(yù)測方法的相對誤差最大為1.02%最小則達(dá)到0.5%，從最終的預(yù)測曲線可以看出回歸函數(shù)更為平滑。

對比圖4，圖6。本文方法加入EMD后，將原本復(fù)雜機場能耗序列分解為一系列不同頻率的簡單的平穩(wěn)分量，這些分量包含了原機場能耗序列的局部特征信息。隨著這些分量階數(shù)的提高，其隨機性減弱，對各個分量分別進(jìn)行建模分析能更準(zhǔn)確的把握原機場能耗序列的特征信息，使得能耗預(yù)測準(zhǔn)確性大大提高。從最終的預(yù)測曲線可以看出，沒有加入EMD方法其預(yù)測效果誤差偏大，曲線偏移嚴(yán)重，而加入EMD之后預(yù)測準(zhǔn)確性有顯著提高。

6 結(jié)束語

針對機場能耗數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和隨機性造成預(yù)測精度不高的問題，本文提出EMD與果蠅參數(shù)優(yōu)化的LSSVM預(yù)測方法。EMD分解可以分離出機場能耗序列的重要特征信息，根據(jù)分解之后各個分量的特點建立不同的最小二乘支持向量機子模型，然后利用果蠅算法良好的全局尋優(yōu)能力進(jìn)行關(guān)鍵參數(shù)的尋優(yōu)，最后通過加權(quán)組合個分量的預(yù)測結(jié)果，得到最終預(yù)測結(jié)果。仿真結(jié)果表明，本文方法能進(jìn)一步提高機場能耗預(yù)測的精度。未來研究工作將會對算法做進(jìn)一步改進(jìn)，加入實際數(shù)據(jù)的反饋，減少訓(xùn)練樣本的添加影響，實現(xiàn)在線實時預(yù)測。

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篇10

特斯拉自動輔助駕駛技術(shù)

特斯拉增強型自動輔助駕駛系統(tǒng)包括8個攝像頭、12個超聲波傳感器，以及裝有聲納、雷達(dá)軟件的高速處理器。最遠(yuǎn)監(jiān)控距離達(dá)250米，覆蓋360度可視范圍。當(dāng)駕駛員使用鑰匙“召喚”，車輛便會自動駛出車庫，?？吭隈{駛員身邊。當(dāng)車輛收到變道信息，系統(tǒng)會根據(jù)道路情況自動完成變換車道。車輛接近目的地時，系統(tǒng)還會自動搜尋車位，自動完成泊車。

“我本人每天都使用這個技術(shù)，每次都感受到了完美的體驗?！?/p>

――成果人：特斯拉全球副總裁 任宇翔。

IBM“Watson”類腦計算機

“Watson”是一部類腦計算機，計算能力相當(dāng)于40億個神經(jīng)突出，功率只有2.5瓦。目前Watson已在醫(yī)療健康、教育、金融、零售等行業(yè)開發(fā)出各項應(yīng)用。例如在遠(yuǎn)程醫(yī)療領(lǐng)域，通過網(wǎng)絡(luò)連線Watson可對邊遠(yuǎn)地區(qū)患者的核磁共振片進(jìn)行解讀，甚至遠(yuǎn)程分析基因圖譜。等同于在邊遠(yuǎn)地區(qū)建成三甲醫(yī)院，為民眾健康提供科技支撐。

“所有科學(xué)都是在于發(fā)現(xiàn)，在于探索，在于求知，而科技在于發(fā)明，在于創(chuàng)造，在于造福于人類?！?/p>

――成果人：IBM全球副總裁 陳黎明

“飛天開放平臺”高可用電子商務(wù)交易處理平臺

阿里飛天平臺具備支撐每秒數(shù)十萬筆的高并發(fā)交易能力和彈性伸縮能力。為數(shù)億用戶提供安全、快捷、個性化的購物體驗，支撐電子商務(wù)快速創(chuàng)新，并可通過云服務(wù)實現(xiàn)普惠科技價值。即使“雙11”海量用戶同時訪問，平臺也可以每秒鐘17.5萬筆訂單的速度處理，零錯誤零報錯。

“飛天平臺已經(jīng)推出全球首個基于VR技術(shù)為基礎(chǔ)的‘?dāng)〖矣脩趔w驗’，完整的購物支付購買場景現(xiàn)在已經(jīng)可以完成。”

――成果人：阿里巴巴集團(tuán)CEO 張勇

卡巴斯基工控安全平臺2016

應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)攻擊對工業(yè)企業(yè)造成的威脅，卡巴斯基工控安全平臺已對能源、化工、油氣、鋼鐵、水資源、食品加工等企業(yè)實施保護(hù)。不可及時發(fā)現(xiàn)異?，F(xiàn)象，報告、處理可疑命令，也不會影響工業(yè)流程。

“我們認(rèn)為只有通過公共和相關(guān)部門的合作才能更好地保護(hù)好我們的網(wǎng)絡(luò)，保護(hù)好我們的工業(yè)企業(yè)。”

――成果人：卡巴斯基實驗室全球副總裁 安東?新格羅夫

量子通信技術(shù)

隨著計算能力的快速提升，傳統(tǒng)通信的加密算法逐漸遭到破解，量子通信應(yīng)運而生。

據(jù)了解，量子通信利用了單光子不可分割的特性，可以實現(xiàn)一次不可破譯的加密方式。為實現(xiàn)廣大范圍的量子通信，需要先用光纖實現(xiàn)城域網(wǎng)，利用衛(wèi)星實現(xiàn)廣域網(wǎng)，再利用中繼器把兩個城市連接起來，實現(xiàn)廣域的量子通信。

“到目前為止，中科院的量子中心在相關(guān)部門的支持之下，已經(jīng)實現(xiàn)集成化的量子通信終端，通過交換實現(xiàn)局域網(wǎng)之間無條件的安全，也可以實現(xiàn)量子網(wǎng)絡(luò)的推廣，目前的能力已經(jīng)能夠覆蓋大概6000平方公里的城市，可以支持千節(jié)點、萬用戶的主網(wǎng)的需求?！?/p>

――成果人：中國科學(xué)院量子信息與量子科技前沿卓越創(chuàng)新中心主任 潘建偉

微軟Hololens混合現(xiàn)實全息眼鏡

微軟HoloLens全息眼鏡是一副眼鏡，更是一部全息計算機，完全獨立運營。通過眾多傳感器實時掃描，進(jìn)行三維建模。醫(yī)療領(lǐng)域，學(xué)生戴上眼鏡可通過全息影像學(xué)習(xí)解剖。在航天領(lǐng)域，宇航員能夠戴著HoloLens學(xué)習(xí)探索火星。在設(shè)計領(lǐng)域，HoloLens可透視機械內(nèi)部結(jié)構(gòu)。

“我們認(rèn)為下一個大事件將會是混合現(xiàn)實，這就是虛擬的數(shù)字世界和物理的現(xiàn)實世界的無縫融合?！?/p>

――成果人：微軟全球執(zhí)行副總裁 沈向洋

“Transistor Density Increase by 1000X”鰭式晶體管密度增加技術(shù)

加州大學(xué)伯克利團(tuán)隊創(chuàng)新發(fā)明“鰭式晶體管”，將晶體管做成垂直的薄膜，使晶體管密度增加，令半導(dǎo)體微型化大幅度再成長。只要薄膜做得更薄，晶體管微型化就能繼續(xù)，從而不斷提高電子產(chǎn)品的運算速度。

“現(xiàn)在晶體管的三極已經(jīng)可以縮小到1納米的寬度，未來半導(dǎo)體晶體管的密度還將再增加1000倍。這也就意味著互聯(lián)網(wǎng)將來的速度和普及度也還有千百倍成長的空間?！?/p>

――成果人：美國加州大學(xué)伯克利分校教授 胡正明

“百度大腦”人工智能技術(shù)

“百度大腦”是人工智能的核心技術(shù)，由“超大規(guī)模計算”、“先進(jìn)算法”、“海量大數(shù)據(jù)”三部分組成，并已建成覆蓋全球的深度學(xué)習(xí)“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”。目前，百度大腦的語音技術(shù)已經(jīng)達(dá)到97%的準(zhǔn)確率，無人駕駛汽車也由百度大腦操控。2016年9月，百度大腦的核心算法已經(jīng)對外開放。

“我們現(xiàn)在看到的只是人工智能冰山一個小角，在未來的20年、30年，會有巨大的創(chuàng)新空間和商業(yè)機遇，共同開啟人工智能的新時代?！?/p>

――成果人：百度公司總裁 張亞勤

“寒武紀(jì)1A”深度神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)處理器

模仿人腦的工作原理，中國科學(xué)院初步建成計算機神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)處理器。在語音識別和視頻識別領(lǐng)域，該處理器的識別精度已經(jīng)超越人類。

“這顆為人工智能而生的處理器，將出現(xiàn)在智能玩具里，攝像頭里，家庭服務(wù)機器人里，也會出現(xiàn)在后臺云端數(shù)據(jù)中心里……讓我們一起擁抱智能時代?！?/p>

――成果人：中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所研究員 孫凝暉

三星復(fù)合生物信號處理器

該處理器采用45納米特殊半導(dǎo)體工藝制成，內(nèi)嵌快閃存儲器，可以監(jiān)測5種生物信號，并轉(zhuǎn)化成數(shù)據(jù)。能準(zhǔn)確了解人體健康狀態(tài)，從而提供便利、低廉的醫(yī)療保健服務(wù)。

“病人可以在韓國、中國或世界上任何一個國家享受醫(yī)療服務(wù)，超越地理界限，幫助人們拯救生命?！?/p>

――成果人：三星電子高級副總裁 樸庸仁

“神威?太湖之光”超級計算機

“神威?太湖之光”采用全國產(chǎn)綜合處理器，是世界首臺性能超過10億億次，并行規(guī)模超千萬核的新型超級計算機。

它的亮點為：性能指標(biāo)世界第一，芯片結(jié)構(gòu)世界領(lǐng)先，低功耗設(shè)計更為高效，支持千萬核應(yīng)用的系統(tǒng)支撐軟件。

“下一步超算中心將圍繞國家重大需求和國際需求開展高性能計算應(yīng)用和計算任務(wù)，共同為世界科技的創(chuàng)新做出更多工作?！?/p>

――成果人：清華大學(xué)教授、國家超級計算無錫中心主任 楊廣文

SAP工業(yè)4.0互聯(lián)網(wǎng)制造解決方案

SAP與中科院沈自所聯(lián)合研發(fā)的工業(yè)4.0智能制造生產(chǎn)線，旨在實現(xiàn)創(chuàng)意制造、協(xié)同制造、綠色制造，推動中國制造與德國“工業(yè)4.0”結(jié)合，幫助中國制造實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

“在工業(yè)4.0的時代，我們既需要解決個性化定制，也要符合環(huán)保和綠色的要求，SAP希望通過與中科院的合作來推動中國制造與德國‘工業(yè)4.0’的結(jié)合，幫助中國制造實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型?！?/p>

――成果人：SAP全球副總裁、中國區(qū)總經(jīng)理李強

微信生態(tài)創(chuàng)新

微信在技術(shù)、產(chǎn)業(yè)、社會等多層面提升生態(tài)創(chuàng)新能力，從溝通工具發(fā)展為開放平臺，并成為新的生活方式。通過語音識別、圖像識別、音頻指紋、微信BOT平臺、生物識別等技術(shù)服務(wù)，創(chuàng)新了人機交互方式。

“微信有個理念，好的產(chǎn)品是用完即走，這就好像我們在一個大森林里可以自由行走，暢快呼吸?！?/p>

――成果人：騰訊公司副總裁 江陽

華為麒麟960手機SoC芯片

華為麒麟960搭載了自主研發(fā)的全網(wǎng)通Modem，它可以支持所有的移油ㄐ牛幫助廣大用戶享受更加快速、可靠的連接服務(wù)。

華為在手機性能和功耗的平衡設(shè)計方面做了深入的研究，從處理器的核心、架構(gòu)、系統(tǒng)工藝等方面都做了持續(xù)優(yōu)化。

“麒麟960的照相技術(shù)來自于法國、俄羅斯和日本等團(tuán)隊，部分通信技術(shù)來自于美國、比利時和瑞典等團(tuán)隊。感謝世界互聯(lián)網(wǎng)大會將我們和全球合作伙伴召集在一起?！?/p>

――成果人：華為技術(shù)有限公司副總裁 艾偉

Qualcomm“5GNR（新空口）原型系統(tǒng)和試驗平臺”

5GNR是全新孔口設(shè)計的全球性5G標(biāo)準(zhǔn)，也是下一代蜂窩移動技術(shù)的基礎(chǔ)。