智能信息处理技术及其应用

学号：11710201

文献检索报告

智能信息处理技术及其应用

学生姓名徐海峰

班级11计算机2班

成绩

指导教师(签字)

计算机与信息工程学院

2014年4月17日

摘要：智能信息技术室近年来发展起来的，它通过结合计算机技术、通信技术、电子技术以及控制技术等实现信息的采集、处理以及显示的自动化。网络的及时的发展为智能信息处理提供了通信基础和协同工作的前提。可以预测随着网络技术的快速发展，智能信息技术必将在更加广泛的领域得到应用。

关键字：智能信息发展网络技术通信技术

一、智能信息处理技术概述

智能信息处理最早起源于本世纪30年代，但是由于智能信息处理系统运作过程需要大量的计算，而当时又没有快速的计算工具，这样就极大的约束了智能信息处理技术在初期的发展。自40年代后期计算机问世后，给智能信息处理技术的发展创造了良好的条件。一些具备智能信息处理功能的高科技产品相继被推出，并产生了巨大的社会及经济效益。

所谓智能信息技术就是自动的对信息进行处理。从信息采集、传输、处理到最后提交都是自动完成的。所以可分为：智能数据采集、智能信息处理、智能数据显示三个部分。智能数据采集就是指通过以计算机技术为主体的设备自动获取特定对象的信息，兵保存到指定设备上的一种技术。它涉及到计算机技术、人工智能、电子技术、嵌入式技术等方面。它具有智能、准确、高效实时的特点。目前已被广泛应用于物流、工业控制等多个领域。能够信息处理都是通过用计算机或单片机预先编程对采集到的数据进行一系列的处理，然后通过有线或者无线网络技术发送到指定的终端，实现数据的自动处理

二、智能信息处理技术的应用

智能信息处理的一个非常重要的目标，就是要制造出能看会说、有感情的机器人。这使该领域的研究工作主要集中于语音处理、图象处理、计算机视觉等几个方面。语音处理目的，就是对人们所发出语音的规律及特点进行研究，以便让计算机能够“说话”和听懂人的语言。这也就是我们通常所说的语音信号的合成与识别。语音合成技术发展最快，已基本达到实用化程度。不过利用现有技术合成的语音在自然度方面与人的发音仍有很大差距，这也是语音合成技术今后研究

的目标。语音识别技术经过多年的努力，已经提出了一些比较有效的方法。目前对特定人发音的正确识别率可以达到95%以上，但是对非特定人发音的正确识别率还很低。总之，语音识别技术离实用化尚有一段距离。在语音信号的识别技术和方法上，仍需要进行深入的研究。为了适应通信技术的发展，人们还对语音信号的编码方法进行了深人的研究，以便把语音信号压缩在一个更窄的频带内传输。近年来，人们把图象处理技术的研究重点，转移到图象恢复及图象压缩编码方法的探讨中去了。我们知道，在高速运动的人造地球卫星上所拍摄的地面图片都非常模糊，难以辨清其中的任何物体。而这些图片经过图象恢复技术处理后，就会变得比较清晰，从而使地面上许多目标可以被发现。鉴于图恢复技术在军事领域中的重要用途，一些更有效的方法仍在探讨之中图象处理技术中关于图象压缩编码方法的研究，由于其广泛的应用前景及诱人的经济效益，越来越受到人们的重视。80 年代以来，随着“人工神经网络”的理论和方法研究离溯的掀起，把智能信息处理技术的研究推向了一个新阶段。我们知道，现在的数字计算机从本质上讲仅仅具备计算功能，因此难以模仿人类的大脑进行逻辑推理和判断. 而“人工神经网络”却是一种新型的智能信息处理系统.它可以模仿人类大脑进行学习、记忆、并具有自适应和自组织的能力。特别是它能够处理不完善、不准确、甚至非常模糊的信息。另外通过联想记忆，它还能从部分信息中获得全部信息。

三、智能信息处理技术的发展前景

智能信息处理技术几十年来经历由模拟数字，现在正向着以“人工神经网络"为主，与模糊数学、遗传算法、小波分析、混沌理论相结合的方向发展。一些新思想、新理论、新算法、新器件也不断涌现。所有这些给未来信息科学的发展，描绘出了一副诱人的前景。我们应该把对智能信息处理技术研究的重要性，提到一个新的高度加以认识，以适应信息科学在未来的发展。作为一个新时代的研究生，应当将智能信息技术同自己的科研课题结合起来，并力求创新，让我们的大脑从繁重的劳动中解放出来,这是一件十分有意义的工作。

结论:经过多年的研究探索,智能信息处理技已取得了较大的发展,但在实际应用中还存在许多问题需要解决和完善想要将智能信息处理技术进一步发展,并在实际应用中得到良好的应用,必须要和科学技术的前沿紧密结合,产生新的思维方式和研究方法,并根据实际应用中出现的具体问题对原有理论进行归纳和修正,提高理论高度和认识深度。随着科技的不断进步,智能信息处理技术将会越来越复杂,若仅仅依靠某一个信息处理方法,很难满足应用的复杂需求。因此,智能信息处理技术在今后的发展过程中,必然会将多种只能信息处理方法结合在一起使用,这是智能信息处理技术研究的必然趋势。

参考文献：

1.计算智能信息处理_何振亚

2.物联网架构和智能信息处理理论与关键技术_赵志军

3.智能信息处理技术的发展与应用_张光荣

4.智能信息处理技术的应用及前景分析_张树群

5.智能信息处理与知识挖掘_马颂德

4.2《用智能工具处理信息》教学设计

第四章信息的加工与表达（下） 4.2用智能工具处理信息 第1课时 一、教材分析 《用智能工具处理信息》是广东教育出版社出版的高中信息技术必修模块第四章第二节的内容，根据学生的实际情况和教学的需要，我对教材内容进行了重组，目的是让学生通过部分智能信息处理工具软件的使用，体验智能信息处理工具的基本工作过程，从而对智能信息处理工具有一个初步的体验，形成初步的感性认识，了解其实际应用价值。 二、教学目标 （一）知识与技能 1. 初步了解人工智能的概念； 2. 会使用简单的智能处理工具； 3. 了解信息智能处理的应用价值。 （二）过程与方法 1. 引导学生体验智能工具处理信息的过程，形成对人工智能技术的感性认识； 2. 了解人工智能技术的应用领域。 （三）情感态度与价值观 1. 让学生感受智能信息处理工具在现实生活中应用的价值； 2. 让学生感受信息智能处理的魅力，能客观评价智能信息处理工具给学习和生活带来的变化，激发起学习和探索人工智能知识的热情和愿望，为学生今后选修“人工智能”打下基础。 三、学情分析 大部分学生都比较喜欢科幻故事，对故事中的“机器人”等具有人类智慧的机器充满了好奇，非常想探索其中的奥秘。我们正好利用学生的好奇和兴趣，通过展示我们生活中人工智能的应用实例，简要剖析个中奥秘，让学生打破“人工智能”的神秘感，引领学生们进入一个奥秘无穷的领域。高一年级学生已经具备了一定的计算机使用经验，但大多数学生都是局限于常用工具软件以及网络应用，对于信息智能处理工具软件的使用，可能个别学生已经具有了一定的使用经验，例如使用翻译软件、手写板输入等。 四、教学重点和难点 （一）教学重点 体验智能信息处理工具的独特魅力，了解其实际应用价值。 （二）教学难点 信息智能处理的方式，客观认识人工智能技术对社会的影响，培养正确的科学技术应用观。 五、教学策略 本节教学主题是用智能工具处理信息，目标是体验其工作过程，了解其实际应用价值，客观认识人工智能技术对社会的影响，培养正确的科学技术应用观。由于地处信息技术欠缺

智能信息处理课程教学大纲

《智能信息处理》课程教学大纲 一、课程基本信息 1、课程代码：IE426 2、课程名称：智能信息处理/Intelligent Signal Processing 3、学时/学分：36学时/2学分 4、先修课程：信号与系统，高等数学，计算机程序语言 5、面向对象：电子信息类各专业本科生 6、开课院（系）、教研室：电子信息与电气工程学院（电子工程系）、电路与系统教研室 7、教材、教学参考书： 《人工智能原理及其应用》，王万森，电子工业出版社，2000 《人工神经网络与模拟进化计算》，阎平凡，张长水，清华大学出版社，2000 《遗传算法原理及应用》，周明，孙树栋，国防工业出版社，1999 《人工免疫系统原理与应用》，莫宏伟，哈尔滨工业大学出版社，2002 二、本课程的性质和任务 智能信息处理是当前科学技术发展中的前沿学科，同时也是新思想、新观念、新理论、新技术不断出现并迅速发展的新兴学科，具有非常广泛的应用领域。该课程的主要任务是通过各个教学环节，运用各种教学手段和方法，使学生掌握智能信息处理的基本概念、基本原理、基本计算方法；培养学生分析、解决问题的能力和实验技能，为日后从事工程技术工作、科学研究以及开拓新技术领域，打下坚实的基础。 三、教学内容和要求 第一章人工智能导论（8） 要求：理解并掌握人工智能的基本概念和范畴、基本原理和研究方法；了解人工智能的发展历史、目前的实际状况、未来的发展前景和实际的应用领域；掌握人工智能中的知识和知识表示方法：演绎系统、产生式系统、框架结构、语义网络、过程性知识；掌握人工智能中采用的搜索策略：无变量盲目搜索算法、带变量盲目搜索算法、启发式搜索算法、博弈树搜索；理解非经典逻辑和非经典推理；理解自然语言理解：语法学、语义学、语用学。 第二章人工智能的应用（2） 要求：理解专家系统的基本概念；理解机器学习的基本概念和方法；理解模式识别的基本概念；理解智能决策支持系统的基本概念。 第三章人工神经网络（10） 要求：了解人工神经网络的发展历史；理解人工神经网络所借鉴的生物学上的人脑神经元的信息处理模式；掌握人工神经元和感知器的基本模型；掌握人工神经网络的结构、特点、学习方式和工作方式；掌握前向神经网络中的多层感知器模型和反向传播（BP）算法，理解径向基函数（RBF）网络模型；掌握反向神经网络中离散型和连续型的Hopfield网络模型，了解模拟退火算法和玻尔兹曼机；理解自组织神经网络的Hebb学习规则和ART模型；理解模糊神经网络。 第四章模糊数学基础（4） 要求：掌握模糊集合的概念；掌握模糊规则与推理；理解模糊推理系统。 第五章进化算法（4）

大数据智能分析软件

现在，公众安全的配置，网络系统的安全、信息中心，信息安全系统持续不断的发展和改革的扩展，迫切需要各种信息应用系统，灵活，高效的资源和云计算平台，以有效整合公共安全的各种信息资源，提高公安系统的稳定性、可扩展的，安全性。本文就为大家介绍一下大数据智能分析软件。 目前，互联网正在经历新一轮的信息技术变革，如物联网、移动互联网、云计算等。新技术往往是信息技术安全性的方法和推动变革的重要引擎，已成为公安信息资源战役的重要组成部分，也带给了整个社会管理创新显著变化。 “警务大数据分析系统”是一项非常具有创新性的公安管理建设，“警务”的改变在推动变为由“管制型”往“服务型公安”。这是经过近几年的发展，它变得越来越明显的特点是数字信息网络，提高了人、警、事的一个互动力，警务功能相互作用的能力随着智能化程度的提高和工作负荷传递的智能化程度的提高，“公安大数据分析系统”的建设已成为现代信息技术革命的时代潮流。 公安部正在推动的“扁平化指挥模式”是尽量降低指挥水平。现有的智能信息管理的优化，减少了中间环节，提高了快速反应能力，提高教学和减少战斗中，响应时间缩小一线部门和时空机制之间的距离。 并基于电信运营商、交管部门、数据中心融合空间采集、公安部门、社会公众的移动位

置等数据形成大数据环境，建立大数据分析平台，支持警情处理、宏观决策、情报分析等大数据专题应用。 大数据系统项目的信息分析的主要目标：建立密集的信息技术支持系统；建立专业的警察命令和战斗团队；建立扁平、快速的指挥调度体系等。 南京西三艾电子系统工程有限公司被评选为2012年度“中国100家具发展潜力品牌企业”、“中国杰出创新企业”等荣誉称号。公司96%的员工为大学本科或以上学历，还有多名离退休的高级工程师做为本公司的技术顾问。

数据中心综合监控解决方案

数据中心综合监控解决方案 随着高速发展的信息化建设，以及云计算、云存储技术广泛应用，大型数据中心也如雨后春笋般出现，如今新一代的数据中心，不仅仅只是单一的动力和IT设备的集成，还包括绿色能源的整合应用、系统的智能控制、运维管理的自动化、数据的冗余热备等一系列新技术新产品的集成 详细方案展示 方案概述 方案特点 系统拓朴图 对数据中心机房综合监控系统而言，保证数据中心安全稳定运行已经不是唯一目标了，还需要在节能、减排、智能化、自动化等方面，为用户创造实实在在的效益。纵横通大型数据中心的机房监控系统解决方案，主要包含以下几个部分内容： 动力环境及安防报警监控 动力监控：动力区的变压器、发电机、高压配电柜、低压配电柜、交（直）流配电柜、ATS、STS、UPS、蓄电池等动力设备监控，通过这些设备自带的通讯接口或外置传感器接口，可以监控动力设备的工作参数和工作状态。 环境监控：主要监控数据中心机房的温度、湿度、水浸、粉尘、空调、新风等参数和工作状态。除此以外，需要在风口和通道安装风速、风量、气压传感器，将采集到的这些数据作为数据中心节能控制的依据。数据中心一般分为核心数据机房和普通数据机房，对核心机房内的机柜微环境也需要监控，监控内容包括温

湿度、机柜门禁、机柜内配电参数等。 安防监控：包括对数据中心的门禁、消防、防盗、视频、巡更等系统的监控，为数据中心提供安全保障。 IT设备监控 IT设备监控：包括对数据中心网络设备、服务器、计算机等设备的监控，监控IT设备的工作状态。 资产管理 对数据中心的所有资产进行统计编码并做好电子标签，即可对数据中心的资产进行统一管理。资产管理包括资产信息统计、供应商管理、出入库管理、维修管理、配件管理、分类报表等功能。 运维管理 数据中心传统的运维管理方式是：发现问题→分析（定位）问题→维修派单→维护工程师上门处理→设备维修→故障排除。传统方法不仅过程繁琐，维护周期长，到真正出现问题时，还不一定能完全解决，在维修过程中如果遇到需要更换配件的话，其故障维护周期将更长。纵横通机房监控系统的云运维管理平台，自身建有运维知识库系统，其中的“故障预处理”功能，在设备未发生故障前，就可以判断出该设备出故障的机率，提前通知机房管理人员做好巡检预案。当机房设备出现故障时，系统能够依据知识库内容，做出建议性判断，并自动进行派修派单。 运维管理功能包括：派单管理、问题与事故管理、值班管理、告警管理、员工服务质量管理、员工绩效管理、知识库等功能，从运维的服务、流程、质量、绩效上进行全方面的管理控制。 能耗管理 通过在各级配电柜安装电能计量仪表，分别统计数据中心的照明、空调、动力以及特殊用电等各个部分用电数据，对能耗数据进行编码，分析计算数据中心机房的能耗指标。能耗管理功能包括能耗数据监测、预警与预报、能耗数据报告和报表管理、能耗业务数据建模、能耗数据查询、统计和分析、节能数据分析、节能管理等。

4.2 用智能工具处理信息 测试

4.2 用智能工具处理信息测试 说明：本节测试分为单项选择题和判断题,其中单项选择题共5小题,每小题10分,共50分,判断题共5小题,每小题10分,共50分，总分100分。 一、单项选择题(每题10分,共50分) 1．用语音识别技术可以文字输入，你认为“语音识别”是属于计算机（）。 A．人工智能 B．通信技术 C．微电子技术 D．传感技术 2．手写板输入汉字的工作流程主要包括以下几个环节，请选择正确的对应关系（）。A．①手写汉字②信息读入③预处理④笔画识别⑤特征匹配⑥特征库⑦显示汉字 B．①手写汉字②预处理③信息读入④特征匹配⑤笔画识别⑥特征库⑦显示汉字 C．①手写汉字②信息读入③预处理④特征库⑤特征匹配⑥笔画识别⑦显示汉字 D．①手写汉字②信息读入③笔画识别④预处理⑤特征匹配⑥特征库⑦显示汉字 3．人工智能的目的是让机器能够（），以实现某些脑力劳动的机械化。 A．具有情感判断 B．和人一样工作 C．完全代替人的大脑 D．模拟、延伸和扩展人的智能 4．自然语言理解是人工智能的重要应用领域，下面列举中的（）就是它要实现的目标。A．理解别人讲的话 B．代替人类进行语言表达 C．欣赏音乐 D．机器翻译 5．语文王老师想把书上的文字，扫描到电脑中并转换成可编辑的文字，你认为她应选择（）工具。 A．手写板 B．照像机 C．摄像机 D．扫描仪及OCR软件 二、判断题(每题10分,共50分) 6．网上的“在线翻译”是应用了自然语言理解技术。（） 7．小明用扫描仪将他小时候的相片转换成图像文件保存在电脑上，他使用的是智能处理工具。（） 8．与聊天机器人艾丽丝(ALICE)对话的活动应用了人工智能的自然语言理解技术。 9．公安机关利用指纹识别系统鉴定人的身份属于人工智能的一个应用。 10．数码照像机的人脸识别属于人工智能的一个应用。

智能信息处理

什么是智能信息处理？及其起源、发展与应用。 智能信息处理是模拟人与自然界其他生物处理信息的行为，建立处理复杂系统信息的理论、算法和系统的方法和技术。智能信息处理主要面对的是不确定性系统和不确定性现象的现象处理问题。智能现象处理在复杂系统建模、系统分析、系统决策、系统控制、系统优化和系统设计等领域具有广大的应用前景。 起源：20世纪90年代以来，在智能信息处理研究的纵深发展过程中，人们特别关注到精确处理和非精确处理的双重性，强调符号物理机制与联结机制的综合，倾向于冲破“物理学式”框架的“进化论”新路，一门称为计算智能的新学科分支被概括地提出来了，并以更快的目标蓬勃发展。 首次给出计算智能定义的是美国学者James C. Bezdek。他在题为“什么是计算智能”的报告中讲到：智能有三层次，第一层是生物智能（BI），第二层是人工智能（AI），第三层是计算智能（CI）。目前，国际上提出计算智能就是以人工神经网络为主导，与模糊逻辑系统、进化计算以及信号与信息处理系统的综合集成。 我们认为新一代的计算智能信息处理技术应该是神经网络、模糊系统、进化计算、混沌动力学、分型理论、小波变换、人工生命等交叉学科的综合集成。一般来说，智能信息处理分为两大类，一类为基于传统计算机的智能信息处理，另一类为基于神经计算的智能信息处理。

为了适应信息时代的信息处理要求，当前信息处理技术逐渐向智能化方向发展，从信息的载体到信息处理的各个环节，广泛地模拟人的智能来处理各种信息。人工智能学科与认知科学的结合，会进一步促进人类的自我了解和控制能力的发挥。研究具有认知机理的智能信息处理理论与方法，探索认知的机制，建立可实现的计算模型并发展应用，有可能带来未来信息处理技术突破性的发展。 现阶段信息处理技术领域呈现两种发展趋势：一种是面向大规模、多介质的信息，使计算机系统具备处理更大范围信息的能力；另一种是与人工智能进一步结合，使计算机系统更智能化地处理信息。智能信息处理是计算机科学中的前沿交叉学科，是应用导向的综合性学科，其目标是处理海量和复杂信息，研究新的、先进的理论和技术。智能信息处理研究涵盖基础研究、应用基础研究、关键技术研究与应用研究等多个层次。它不仅有很高的理论研究价值，而且对于国家信息产业的发展乃至整个社会经济建设、发展都具有极为重要的意义。 总的来说，具有神经计算的智能信息处理正朝着生物智能方向发展，“计算智能”时期重要的理论基础。一般认为计算智能包括神经网络、模糊系统和进化计算三个主要方面，其积极意义在于促进了基于计算和基于物理符号相结合的各种智能理论、模型和方法的综合集成，有利于发展思想更先进，功能更强大并能够解决更复杂系统问题的智能行为。目前国际上计算智能研究正注意几个结合：神经网络与进化计算结合；神经网络与模糊及混沌三者的结合；神经网络与近代信号处理方法子波、分型等的结合，以更有效地模拟人脑的思维机

大数据及其智能处理技术

云计算环境下大数据及其智能处理技术 1、什么是大数据 “大数据”“是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。“大数据”首先是指数据体量(volumes) 大，指代大型数据集，一般在10TB 规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。 IBM将大数据归纳未三个标准，即3V：类型（variety）、数量（volume）和速度（velocity）。其中类型（variety）指数据中有结构化、半结构化和非结构化等多种数据形式；数量（volume）指收集和分析的数据量非常大；速度（velocity）指数据处理速度要足够快。 大数据对于悲观者而言，意味着数据存储世界的末日，对乐观者而言，这里孕育了巨大的市场机会，庞大的数据就是一个信息金矿，随着技术的进步，其财富价值将很快被我们发现，而且越来越容易。大数据本身是一个现象而不是一种技术，伴随着大数据的采集、传输、处理和应用的相关技术就是大数据处理技术，是系列使用非传统的工具来对大量的结构化、半结构化和非结构化数据进行处理，从而获得分析和预测结果的一系列数据处理技术。 2、“大数据”的缘由 根据IDC作出的估测，数据一直都在以每年50%的速度增长，也就是说每两年就增长一倍（大数据摩尔定律），这意味着人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量，预计到2020年，全球将总共拥有35亿GB的数据量，相较于2010年，数据量将增长近30倍。这不是简单的数据增多的问题，而是全新的问题。举例来说，在当今全球范围内的工业设备、汽车、电子仪表和装运箱中，都有着无数的数字传感器，这些传感器能测量和交流位置、运动、震动、温

数据中心的供配电及其智能监控系统

数据中心的供配电及其智能监控系统 中国IDC圈8月23日报道：由于本数据中心承担着多个省市的数据处理任务，因此对供电系统的可靠性要求极高。用电设备种类多。且大部分为一级负荷中的特另Ⅱ重要负荷，为确保供电的连续性，经过多方协商、比较和优化，最终确定了供电系统实施方案。 1供配电系统设计 1.1用电负荷的统计 a.动力负荷：空调制冷机组、精密空调机组、新风机组、给／排水泵、电梯、正压送风机、排烟风机等用电设备，按额定容量进行统计； b.照明负荷，按照度要求及单位容量法进行统计； C.对大型计算机及网络设备等负荷按单台安装容量进行统计； d.最终按需用系数法进行负荷计算。 1.2用电负荷等级的划分 a.一级负荷：大型数据处理用计算机及网络设备、消防用电设备（消火栓泵、喷洒泵、正压送风机、排烟风机、消防电梯、消防控制中心内的火灾报警控制器及联动控制设备等）、应急照明、保安监控系统、电话机房及计算机主机房精密空调设备等。 根据《供配电系统设计规范》（GB50052-95）中第2.0.1条要求，大型数据处理用计算机及网络设备应为一级负荷中特别重要负荷。 b.二级负荷：一般照明、客梯、生活水泵等。 C.三级负荷：送风机、排风机等一般动力负荷。 1.3供电电源 1.3.1 10kV高压电源

本工程高压采用两路10kV电源供电。两路10kV电源分别引自两个不同的上级变电站。两路电源同时供电、互为备用，当其中一路电源发生故障时，另一路电源能担负全部负荷的供电。1.3.2220／380V低压电源 1.3. 2.1正常电源 两台变压器低压侧母线之问设置母联断路器，采用单母线分段分列方式运行；应急母线段通过应急联络转换开关ARISE与主母线联络，当两段变压器母线均失电（即两路市电均发生故障）时，应急联络转换开关自动转换，启动应急电源柴油发电机组。 1.3. 2.2应急电源 a_柴油发电机组的设置：根据《供配电系统设计规范》（GB50052—95）中第2.0_3条要求，为确保一级负荷中特别重要负荷供电的连续性，除两路市电外，应提供独立于正常电源以外的应急电源（即第三路电源）。 因此本工程设有3台能够独立于正常电源以外的柴油发电机组，三台发电机组两用一备，经过双电源转换开关ArI'SE装置的投切转换，为大型数据处理用计算机及网络设备供电。 b.不间断电源装置UPS的设置：根据《供配电系统设计规范》中第2.0.4条要求，允许中断供电时间为毫秒级的供电，可选用蓄电池静止型不间断供电装置。因大型计算机主机及网络设备的允许断电时间为毫秒级，所以为确保其供电的连续性，本数据中心选用了在线“1+1”型并机冗余式UPS供电装置？。 1.4 10kV高压供电系统 1.4.1系统设计要求 两路10kV电源分别引自两个不同的上级变电站，10kV电源采用单母线分段方式运行，设母联断路器，平时两段母线同时分列运行，互为备用；当一路电源故障时，母联断路器手动投入，由另一路电源负担全部负荷。进线隔离车与主进断路器联锁，主进断路器与母联断路器联锁，但不可以在台主进断路器同时运行的情况下和高压侧发生短路故障（故障未排除）时，合上母联断路器。只有当主进断路器中任一台断开后才允许手动台上母联断路器。 1.4.2电器设备选型要求 高压断路器采用真空断路器，分断能力为25kA.在10kV开关柜内装设氧化锌避雷器，作为真空断路器操作过电压保护。真空断路器选用弹簧储能操作机构，采用110V铅酸免维护电池柜作直流操作、继电保护及信号的电源。

三维可视化机房数据中心智能监控管理系统

三维可视化机房数据中心智能监控管理系统随着计算机技术的迅速发展，数字交换技术的日新月异，计算机通信已经深入到社会生活并对社会经济的发展起着决定性的作用，而在这其中计算机机房数据中心作为载体更是整体生态链中的重中之重。尤其是近年来，云技术的突飞猛进，计算机机房数据中心所承受的压力越来越大:机房计算机系统的数量与日俱增，其环境设备也日益增多，机房环境设备(如供配电系统、UPS电源、空调、消防系统、保安系统等)，由于各类设备各自独立，如果没有统一的监控系统进行管理，主要是依靠值班人员的定时巡检来进行系统监控，由于值班人员知识面和安全管理的问题，值班人员不可能详细地检查每套系统，所以存在较大的安全生产隐患。 因此，为满足工作需要，提高机房维护和管理的安全性，北京金视和科技股份有限公司建立一套“可视化、智能化、远程化”的监控系统，为机房高效的管理和安全运营提供有力的保证。系统简介 三维可视化机房数据中心智能监控管理系统(3DDCIMMS)对机房实现远程集中监控管理，实时动态呈现设备告警信息及设备参数，快速定位出故障设备，使维护和管理从人工被动看守的方式向计算机集中控制和管理的模式转变。突破性的三维仿真技术是智能可视化数据中心建设的一个重要的组成部分，机房设备具有数量大、种类多、价值高、使用周期长、使用地点分散、缺少实时性管理、管理难度大等特点。全三维可视化监控平台，形象化的虚拟场景和真实数据相结合，增强机房设备、设施数据的直观可视性、提高其利用率。 系统特点 三维虚拟可视化平台 在现有资源管理系统数据库的基础上，以三维虚拟现实的形式展现数据中心的运行情况。实现可视化管理和服务器设备物理位置的精确定位。三维虚拟现实方式

污染源智能视频数据分析系统建设方案

重点污染源企业 智能视频监控分析系统 解 决 方 案 成都之维安科技股份有限公司 2016年3月

目录 第1章. 建设概述 (3) 1.1建设背景 (3) 1.2建设目标 (3) 1.3主要建设内容 (3) 1.4建设技术标准 (4) 第2章. 总体设计 (4) 2.1设计原则 (4) 2.1.1先进性原则 (4) 2.1.2可扩展性原则 (5) 2.1.3安全性原则 (5) 2.1.4实用性原则 (5) 2.1.5稳定性原则 (5) 2.2系统架构 (6) 2.2.1网络架构 (6) 第3章. 现场端设计 (7) 3.1现场端—污染源企业监控点详细设计 (7) 3.1.1. 企业现场端建设拓扑图 (8) 3.1.2. 建设位置选点示意 (8) 3.1.3现场端—视频采集摄像机 (10) 3.1.4现场端—视频存储设备介绍 (12) 3.1.5现场端核心—环保智能视频检测器主要功能介绍 (13) 3.1.6视频数据存储设计 (16) 3.2企业现场端点位详细设计 (17) 3.2.1 CEMS 站房1 (17) 3.2.2 CEMS 站房2 (17) 第4章. 污染源企业安装部署环境要求 (19) 第5章. 设备清单及造价 (20)

第1章. 建设概述 1.1建设背景 为贯彻落实环保部印发的《环境监测数据弄虚作假行为判定及处理办法》（环发〔2015〕175号），进一步促进提升我区直征企业污染源在线监控设施运行管理水平，提高在线监测数据真实性、准确性和有效性，自治区环保厅决定组织全区37家直征电力企业于2016年上半年全面完成污染源智能视频监控系统建设工作，污染源智能视频监控系统是当前污染源在线监控设施的重要组成部分，可实现视频监控企业的废气排口污染物排放情况及在线监测设备的CEMS站房，将污染源排放实时在线监测数据与排放口视频监控实时图像数据叠加，并同步传输至相关环保部门及企业安环部门。 1.2建设目标 全区37家直征电力企业应于2016年6月30日前自筹资金完成污染源智能视频监控系统现场端及链路传输建设，将在线监测数据与排放口视频监控实时图像叠加数据传输至自治区污染物监控与信息中心，有利于及时发现污染源在线监控不正常运行及污染物超标排放情况，为控制和减轻污染、保障在线监测数据真实准确提供有力的技术支持。将目前对直征电力企业污染源现场的监控模式由传统的单一型、粗放型向综合型、智能化、集约型转变。 1.3主要建设内容 为有效提升监管力度，现针对大唐新疆呼图壁热电厂展开现场实时监测点位部署，建设主要建设内容为： 在企业废气排放口及CEMS站房安装高清摄像机、部署智能视频服务器及软件、安装视频存储器、配置光纤网络模块及视频监控数据传输链路。

高中信息技术《1用智能工具处理信息》优质课教学设计、教案

《用智能工具处理信息》教学设计 学校执教教师 课程内容用智能工具处理信息课程学时 1 课时 所属学科信息技术教学对象高一年级 一、学习内容分析 本课内容是广东教育科学出版社出版的普通高中课程标准实验教科书《信息技术基础》(必修)中的第四章第二节。主要是开阔学生的视野，激发学生对人工智能的兴趣，让学生对智能工具有一个初步地体验和了解，也为选修模块《人工智能初步》的开设作有益的铺垫。本节内容只是要求学生在使用信息智能处理工具的过程中，初步体验信息智能处理工具，形成感性认识，并可以在今后的生活中对智能处理工具有一个主动认知的能力。根据课本内容以及基于学生的学习思维发展，选择了几种智能处理工具让他们进行体验式实践。本节采用了“情景引入→操作体验→了解原理→ 应用展望→巩固练习→课堂小结”的线索组织内容。 二、学习对象分析 本节教学的对象为高一学生，通过前面的学习，学生对《信息技术基础》这一教科书的学习方法和特点有了一定的掌握。特别是进入第三章的学习之后，已了解在不同的处理需求下，学会正确地使用不同的处理工具来处理不同的信息。学生已经具备了一定的计算机使用经验，但大多数都是常用工具软件以及网络应用，对于信息智能处理工具软件的使用并不熟悉，所以在教学中我引用了生活中的处理工具，让学生可以在学习中更贴近生活，让学生先进行体验后进行知识的讲解，注重学生的“启蒙和兴趣培养”。 三、教学目标 1．知识与技能 （1）认识并初步掌握智手写识别和自然语言理解的工作过程或者工作原理； （2）了解智能处理工具的应用领域。 2.过程与方法 通过观看视频、操作手写输入软件、体验游戏、尝试使用翻译软件、与机器人聊天等活动，体会人工智能的魅力及其工作过程或工作原理。 3.情感态度与价值观 （1）认识到智能工具在实际生活中的应用价值； （2）在课堂的教学应用和体验中，体验其神奇魅力及形成对人工智能这一技术前沿的探索要求； （3）培养学生的探究能力、类比推理能力，激发学生探索人工智能知识的兴趣和热情。 四、教学重点和难点 重点：应用和体验手写识别、机器翻译和与机器人聊天等智能工具。 难点：理解手写识别和自然语言理解的工作过程和工作原理。 五、教学方法 任务驱动法、诱思导学法、实践探究法、类比推理法 六、教学媒体选择

智能信息处理课程设计报告

智能信息处理课程设计报告 班级：11电科2 姓名：张俊为 学号： Xb11640218 浙江理工大学科技与艺术学院

1． 课程设计目的 1． 提高分析问题、解决问题的能力，进一步巩固智能信息处理算法的基本原理与方法。 2． 熟悉掌握一门计算机语言，可以进行智能信息处理的应用开发设计。 2． 课程设计内容及实现 1． 掌握BP 网络的基本原理，能利用BP 网络解决Hermit 多项式的逼近问题，具体内 容如下： 考虑Hermit 多项式的逼近问题，该问题由Mackay 提出： ()()22 1.112exp 2x F x x x ?? =-+- ??? ，式中，x ∈R 。 训练样本产生方式如下：样本数N=100，其中样本输入x i 服从区间[-4, 4]内的均匀分布，样本输出为F(x i )+e i ， e i 为添加的噪声，服从均值为0，标准差为0.1的正态分布。 对于该函数逼近问题，可以用一个单输入单输出的3层BP 网络对样本进行拟合，网络的隐节点数选为10。 其它学习参数设定如下：神经网络采用标准Sigmoid 激活函数，输出层采用线性激活函数，即：()f u u =。 学习率η=0.003，目标误差ε=0.5，最大学习次数20000，初始权值和偏移取[-0.1, 0.1]内的随机数。 2． 掌握模糊C 均值聚类算法的基本原理，并用该算法实现彩色图像分割。 2.1、BP 网络解决函数逼近 2.1.1、BP 神经网络设计 图 1创建BP 神经网络 2.1.2、BP 神经网络训练

图 2训练图2.1.3、BP神经网络测试及结果分析 图 3仿真结果图 P=linspace(-4,4,100);%均匀产生随机数 T=1.1.*(1-P+2.*P.^2).*exp(-P.^2/2)+sqrt(0.1)*rand n(1); %样本输出fx+ei t net=newff(P,T,10); %产生bp网络，10个神经元net.trainParam.show = 50;%显示周期 net.trainParam.lr = 0.003; %学习率 net.trainParam.epochs = 20000;%最大学习次数 net.trainParam.goal = 0.001; %目标误差 net.IW{1,1}=rand(10,1)*0.2-0.1;%初始权值 net.b{1,1}=rand(10,1)*0.2-0.1; net.b{2,1}=rand(1)*0.2-0.1;%初始偏移量 [net,tr]=train(net,P,T); p=8.*rand(1,100)-4; A = sim(net,P); %仿真figure; plot(P,T,'o',P,A,'x'); 2.2、基于模糊C均值聚类的彩色图像分割 2.2.1、基本原理及实现流程 在数字图像由于存在混合像素的原因，也就是说一个像素中不仅存在一类地物，因而采用硬分类方式往往不合适，而模糊C均值就是引入模糊集对每个像素的划分概率不单单是

数据中心监控系统技术方案书

数据中心监控系统技术方案书

方案技术背景 1.1背景概述 项目建设目标是结合数据中心现有的IT服务管理系统，直观地展现业务系统与基础设施之间的关系、有效地预警和监控、保证公司信息服务的可用性与持续性，将监控工作的“被动发现”转变为“主动预警”。 1.2典型需求描述 1.统一的性能监测采集 1)提供统一的监测管理平台，集中监控主机系如AIX/LINUX/WINDOWS 等、中间件WEBLOGIC/WEBSPHERE/IIS/APACHE等、数据库 ORACLE/SQLSERVER/DB2等、邮件系统Exchange等、业务进程状态等各个业务层次和环节；所有的监测器由统一平台调度； 2)对中间件的监控应能监控到中间件内部，包括线程等。 3)提供对各种网络设备（交换机、路由器、防火墙等）、小型机（IBM、HP等）、存储（IBM、HP、EMC、HITACHI磁盘阵列；EMC、NETAPP等NAS存储）、光纤交换机等的全方位监控。 4)系统管理平台应支持对业务系统自身关键性能点的自定义监测； 5)提供界面配置的简易方式，支持V Bscript、SHELL、java等方式扩展自定义的个性化监测器； 6)支持SNMP、Agent 、SSH等多种采集方式，避免采用 Telnet、RPC 等不安全的采集方式； 7)应能支持Agent方式并支持主流的Unix、Linux、Windows服务器平台；

8)Agent方式应采用单一模式，当主机服务器上的被监测应用项目发生变更或增加时，无需更换或添加额外Agent程序； 9)支持“自动发现”和手动输入两种方式配置被监测对象的配置参数； 10)支持分级部署，支持二级管理方式，并能提供全国分布式部署案例； 11)能支持3000台或更多IT设备的监测能力。 2.管理视图展现 1)提供集中登陆页面和整体状态视图，并支持以flash或其它动态图形方式显示； 2)支持业务管理视图。应能够建立业务管理目标到被监测设备和系统的纵向逻辑关联，建立从业务到监测数据的层次关联视图，为管理者展现多角度多层次的管理渠道； 3)业务视图支持动态展示业务下级层数和显示图形大小等控制； 4)可结合“用户和角色管理”模块，实现不同用户从管理不同角度和不同层次的视图； 5)管理视图可以动态配置修改，业务关联发生变化时，能够通过界面操作快速适应； 6)支持树形视图结构的逐层钻取； 7)支持三层拓扑和二层拓扑视图功能，支持全屏显示，支持多个子拓扑的动态刷新显示，设备间连线可以显示连线的状态，还可以根据流量变换连线的宽度，支持显示IP/设备名的切换，用户可以灵活设置拓扑的刷新时间； 3.界面模式和安全 1)全面支持B/S 结构，无需安装额外客户端；

用智能工具处理信息说课稿

第四章第二节《用智能工具处理信息》说课稿 一、说教材 1.本节课的地位及主要内容 本节内容只是要求学生在使用信息智能处理软件处理信息的过程中，对信息智能处理工具进行初步体验，并形成初步的感性认识。基于学生在体验中形成认识的思考，教材中设计了一系列操作活动，让学生根据自己的兴趣和实际情况，有选择地进行体验式实践。本节采用了“情景引入→案例分析→操作体验→过程原理→讨论探究→学生练习→教学小结及评价”的线索组织内容。 2.教学目标 ①知识与技能 初步了解人工智能的概念。 知道“自然语言理解”、“模式识别”是人工智能的两个研究领域。 初步了解“自然语言理解”、“模式识别”的概念与分类。 ②过程与方法 引导学生体验智能工具处理信息的过程，形成对人工智能技术的感性认识。 了解人工智能技术的应用领域。 ③情感态度与价值观 让学生感受智能信息处理工具在现实生活中应用的价值。 让学生感受信息智能处理的魅力，能客观评价智能信息处理工具给学习和生活带来的变化，激发起学习和探索人工智能知识的热情和愿望，为学生今后选修“人工智能”打下基础。 3.教学重点、难点 重点：体验智能信息处理工具的独特魅力，了解其实际应用价值。 难点：信息智能处理的方式，客观认识人工智能技术对社会的影响，培养正确的科学技术应用观。

二、学情分析 通过前期的学习，学生对《信息技术必修》模块的学习方法和特点有了一定的掌握，了解了不同情况下，使用不同处理工具对提高信息处理效率的影响，这是信息技术新课改情况下最核心的内容。对于本节内容，学生可能对一些智能处理工具不熟悉，可能会给新课的讲解带来难度，因此在教学中以让学生体验为主。大部分学生都比较喜欢科幻故事，对故事中的“机器人”等具有人类智慧的机器充满了好奇，非常想探索其中的奥秘。我们正好利用学生的好奇和兴趣，通过展示我们生活中人工智能的应用实例，简要剖析个中奥秘，让学生打破“人工智能”的神秘感，引领学生们进入一个奥秘无穷的领域。 三、说教法 在教学组织上运用合作学习的方式，让学生相互帮助，以弥补学生在知识技能上的缺陷，让学生在合作中自主思考、共同探究、共同体验、共同完成学习任务。 在多个活动中出示明确的、可操作性强的教学任务，同时辅之以任务驱动教学法，以任务引路，学生边学边练，完成自主学习任务。 讲授法也是一种比较重要的、常用的教学方法。本节的部分内容，也采取教师讲授的方式进行。 四、说教学准备 教师在课前可以根据教材中活动要求，1、事先制作好一个PPT课件，把本节的活动全部输入进去；2、准备好本节所需的软件：min OCR识别软件等；3、下载好影片《机械公敌》。 五、说教学过程 1.课程导入 （活动一）【情景导入】教师创设情景：我们先来观看一段视频（影片《机械公敌》中机器人帮助人拿包片段），想象一下机器人在未来生活中的作用。 【思考】影片中涉及到几个任务，其中涉及到机器人的哪些动作？.

中国传媒大学信号与信息处理专业方向介绍

中国传媒大学信号与信息处理专业方向 介绍 1．DSP技术与应用方向 当前，数字音频广播（DAB、数字AM）、数字视频广播（DVB）和高清晰度电视（HDTV）技术发展迅速。数字技术在卫星广播、微波通信领域的应用越来越普遍，广播电视多功能信息网已投入商业运营。国际和国内的广播电视覆盖网正在或即将由模拟信号传输过渡为数字信号传输网。DSP技术与应用研究方向着眼于广播电视数字信号传输系统中信源编码、信道编码和数字调制的实现和相关测试信号的产生，着重研究数字信号的实时处理。本研究方向是信号与信息处理学科的重要组成，也是该学科中十分活跃，近年来发展十分迅速的技术。 DSP技术与应用研究方向利用数字信号处理方法和通用DSP芯片，FPGA芯片，依靠软件无线电技术，计算机仿真技术，研究并实现数字信号传输系统中信源编解码、信道编解码、调制解调、多工复用和同频组网。重点跟踪研究数字音频广播、数字视频广播、高清晰度电视和广播电视综合信息网中的关键技术，探索下一代数字广播电视的新技术及新技术标准。本研究方向对我国广播电视单频网覆盖网的数字化进程作出了重要贡献，参加了多项国家重大科技攻关项目，研制调频数字同步广播系统国内占有率第一。 本方向培养的学生应具有扎实的学科基础和专业基础知识，具有软、硬件分析和设计能力，较强的创新与实践能力，能独立分析和解决实际问题，可在广播电视领域、现代通信领域、信息产业以及其他国民经济部门从事各类数字电视广播、数字视频和多媒体系统设计、研究、教学、管理等工作。 2．多媒体技术方向 多媒体的含义是使声音、图片、文字、图像、视频等多种信息成为一个整体，并具有实时的交互性，而这种统一性及交互性是由逻辑连接起来。多媒体技术融合了信息处理、计算机、网络与通信等多种学科，具有表现力丰富、符合人们的思维和认知习惯的特点，成为当今信息技术中的热点，它也是当今数字媒体技术或新媒体技术的本源，强调了媒体信息的多样化、集成化、智能化以及交互性。 多媒体技术近年来在广播影视传媒领域受到了广泛关注：以视/音频非线性编辑为代表的多媒体技术已经成为广播影视编辑、制作、播出技术的主流，而广播电视台全台制播网络一体化、多媒体综合业务网、新媒体技术及应用、虚拟现实技术及应用等则代表了广播电视技术领域未来的发展方向。另外，基于多媒体技术的智能视频监控系统在各行各业也有了广泛且深入的应用：借助数字图像处理（DIP）、智能视频分析（IVA）、计算机视觉（CV）、计算机图形学（CG）以及地理信息系统（GIS）等多媒体技术手段的实用系统已经在广播电视信号监测、广播电视内容监播、广播电视广告监播与监管、安全防范系统工程、智能交通系统、平安城市工程等诸多系统中发挥出越来越重要的作用。 本研究方向的主要研究内容包括： (1)智能视/音频分析与处理（对象提取、目标检测、目标识别与跟踪、广播电视内容监播、广告监播） (2)多媒体先进编辑技术（新型高/标清、多格式混编技术，基于对象的影视编辑技术） (3)多媒体技术与艺术的结合（表情识别、表情移植、变形动画，基于场景视频的三维虚拟重现）

粤教版《信息技术基础(必修)》第四章4.2《用智能工具处理信息》课程教学设计 高一下册

4.2《用智能工具处理信息》 一、教学分析 1、教材的地位和作用 本节是《用智能工具处理信息》两课时中的第一课时，其内容承接了学生在初中所学的机器人的相关知识，目的是让学生体验更多的智能工具，进而了解一些基本原理，为人工智能选修课打下基础。体现了《普通高中信息技术新课程标准》中提到的，培养学生解决问题的能力，倡导运用信息技术进行创新实践这一基本理念，有助于提升学生的信息素养。教材中的部分内容比较落后，因此我重新选取贴近学生实际生活的新技术。 2、教学目标 知识与技能目标： （1）初步学会几种智能处理工具的使用； （2）了解模式识别的基本工作过程或原理； 过程与方法目标： （1）在体验中领悟模式识别的工作流程； （2）在合作中理解模式识别的原理。 情感态度与价值观目标： （1）激发探索前沿科技的兴趣； （2）培养在学习和生活中，合理选择工具解决问题的能力，以及团队合作的意识； 3、教学重难点： 教学重点：体验智能工具的使用，弄清模式识别的工作流程，了解其工作原理。 教学难点：模式识别的工作原理。 4、教学课时：1课时 二、教学对象分析 本节内容的教学对象是高中一年级学生，他们已经具备了一定的逻辑思维、分析问题、表达思想等能力，初步形成了主动思考和探究的学习习惯。在本书第三章《信息的加工与表达（上）》以及4.1编制计算机程序解决问题的学习之后，学生对信息处理有一定的了解，他们已经具有一定的用一般工具处理信息的经验，其实，高一的学生大多数学生已接触过智能工具，如手机，平板等，只是没有深入思考智能工具和非智能工具的区别，因此，本课从解决学生生活中的实际问题入手，通过四个学习任务，让学生体验身边的智能工具，了解其工作过程，感

智能信息处理技术考试复习重点

人工智能有能力做三件事：知识存储 解决问题 获取新知识 人工智能的三个关键部分：表示 学习 推理 神经网络至今经历了兴起、萧条和兴盛三个时期。 神经网络动力学过程有 过程--计算过程 和 过程--学习过程 前馈神经网络的发展经历了：兴起 萧条 和 兴盛 三个时期 前馈神经网络模型有：感知器、BP网络、RBF网络 遗传算法的三个算子：选择算子、交叉算子、变异算子 遗传算法主要由三种运算组成：选择运算 交叉变异 变异运算 编码方法可以分为三大类：二进制编码方法、浮点数编码方法、符号编码方法。 Hopfield神经网络模型一般由单层全互连的神经元u i(i=1,…，n)组成。 自组织映射神经网络模型SOM）它是一种无监督学习神经网络 计算智能包括神经网络、模糊信息处理 和 遗传算法 。 计算智能核心内容：神经网络、进化计算和模糊系统 模糊数学是研究和处理模糊性现象的数学方法. 经典数学是以精确性为特征的. 关系的特性：自反性、对称性和传递性 典型的学习规则：hebbian学习规则和Delta学习规则 遗传算法 主要用于函数最优化计算，它是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程的一种自适应全局寻优的随机搜索算法。 遗传编码: 把问题的可行解从其物理解空间转换到遗传算法所能处理的搜索空间(编码空间)的转换方法称为编码 描述神经网络模型的六个要素：传播规则 活跃规则 输出规则 互连模式 学习规则 环境 神经网络 :是由大量的、同时也是很简单的处理单元（神经元）广泛地互相连接而形成的复杂网络系统。反映了人脑功能的许多特性，是对人脑功能进行某种简化、抽象和模拟。 BP反向传输算法的基本过程：初始化阶段前馈阶段 权值调整阶段 学习精度计算 学习结束判断 智能：智慧和能力。个体有目的的行为、合理的思维以及有效适应环境的能力。 神经计算的特点 大规模并行性、集团运算和容错能力。 信息的分布式表示。学习和自组织能力。多层神经网络系统具有强大的解算能力和处理实际问题的能力。 计算智能：借鉴仿生学思想，基于生物体系的生物进化、神经细胞网络等机制，用数学语言抽象描述的计算方法，用以模仿生物体系和人类的智能机制。 SOM模型计算的基本原理 当某个模式输入时，输出层某一神经元得到最大刺激而竞争获胜（产生最大输出值）。 同时该获胜神经元周围的一些神经元也因侧向相互作用而受到较大刺激，修改这些神经元和输入神经元之间的连接权值。 当输入模式发生变化时，输出层上获胜的输出神经元也发生改变。通过神经网络权值的调整，使得输出层特征分布能反映输入样本的分布情况。 根据SOM模型的输出状态，不但能够判断输入模式所属的类别，并使得输出神经元代表某一模式类别，还能够得到整个数据区域的大体分布情况，即从样本数据中获得数据分布的大体本质特征。 遗传算法的主要过程如下： 1） 初始化。设置进化代数计数器 t =0 ，设置最大进化代数T，随机生成N个个体作为初始群体P(0)。 2） 个体评价。计算群体P(t)的各个个体的适应度。