深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜述精選(九篇)

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第1篇：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜述范文

關(guān)鍵詞：人工智能 機器學(xué)習(xí) 機器人情感獲得 發(fā)展綜述

中圖分類號：TP18 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1003-9082 （2017） 04-0234-01

引言

人類自從工業(yè)革命結(jié)束之后，就已然開始了對人工智能的探索，究其本質(zhì)，實際上就是對人的思維進行模仿，以此代替人類工作。人工智能的探索最早可以追溯到圖靈時期，那時圖靈就希望未來的智能系統(tǒng)能夠像人一樣思考。在20世紀(jì)五十年代，人工智能被首次確定為一個新興的學(xué)科，并吸引了大批的學(xué)者投入到該領(lǐng)域的研究當(dāng)中。經(jīng)過長時間的探索和嘗試，人工智能的許多重要基本理論已經(jīng)形成，如模式識別、特征表示與推理、機器學(xué)習(xí)的相關(guān)理論和算法等等。進入二十一世紀(jì)以來，隨著深度學(xué)習(xí)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，人工智能再一次成為研究熱點。人工智能技術(shù)與基因過程、納米科學(xué)并列為二十一世紀(jì)的三大尖端技術(shù)， 并且人工智能涉及的學(xué)科多，社會應(yīng)用廣泛，對其原理和本質(zhì)的理解也更為復(fù)雜。 一、人工智能的發(fā)展歷程

回顧人工智能的產(chǎn)生與發(fā)展過程 ，可以將其分為：初期形成階段，綜合發(fā)展階段和應(yīng)用階段。

1.初期形成階段

人工智能這一思想最早的提出是基于對人腦神經(jīng)元模型的抽象。其早期工作被認(rèn)為是由美國的神經(jīng)學(xué)家和控制論學(xué)者 Warren McCulloch與Walter Pitts共同完成的。在1951年，兩名普林斯頓大學(xué)的研究生制造出了第一臺人工神經(jīng)元計算機。而其真正作為一個新的概念被提出是在1956年舉行的達茅斯會議上。由麥卡錫提議并正式采用了“人工智能”（Artificial Intelligence）礱枋穌庖謊芯咳綰斡沒器來模擬人類智能的新興學(xué)科。1969年的國際人工智能聯(lián)合會議標(biāo)志著人工智能得到了國際的認(rèn)可。至此，人工智能這一概念初步形成，也逐漸吸引了從事數(shù)學(xué)、生物、計算機、神經(jīng)科學(xué)等相關(guān)學(xué)科的學(xué)者參與該領(lǐng)域的研究。

2.綜合發(fā)展階段

1.7 7年， 費根鮑姆在第五屆國際人工智能聯(lián)合會議上正式提出了“知識工程”這一概念。而后其對應(yīng)的專家系統(tǒng)得到發(fā)展，許多智能系統(tǒng)紛紛被推出，并應(yīng)用到了人類生活的方方面面。20世紀(jì)80年代以來，專家系統(tǒng)逐步向多技術(shù)、多方法的綜合集成與多學(xué)科、多領(lǐng)域的綜合應(yīng)用型發(fā)展。大型專家系統(tǒng)開發(fā)采用了多種人工智能語言、多種知識表示方法、多種推理機制和多種控制策略相結(jié)合的方式， 并開始運用各種專家系統(tǒng)外殼、專家系統(tǒng)開發(fā)工具和專家系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境等等。在專家系統(tǒng)的發(fā)展過程中，人工智能得到了較為系統(tǒng)和全面的綜合發(fā)展，并能夠在一些具體的任務(wù)中接近甚至超過人類專家的水平。

3.應(yīng)用階段

進入二十一世紀(jì)以后，由于深度人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的提出，并在圖像分類與識別的任務(wù)上遠遠超過了傳統(tǒng)的方法，人工智能掀起了前所未有的。2006年，由加拿大多倫多大學(xué)的Geoffery Hinton及其學(xué)生在《Science》雜志上發(fā)表文章，其中首次提到了深度學(xué)習(xí)這一思想，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的分級表達，降低了經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練難度。并隨后提出了如深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network， CNN），以及區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Region-based Convolutional Neural Network， R-CNN），等等新的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)構(gòu)，使得訓(xùn)練和測試的效率得到大幅提升，識別準(zhǔn)確率也顯著提高。

二、人工智能核心技術(shù)

人工智能由于其涉及的領(lǐng)域較多，內(nèi)容復(fù)雜，因此在不同的應(yīng)用場景涉及到許多核心技術(shù)，這其中如專家系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)、模式識別、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等是最重要也是發(fā)展較為完善的幾個核心技術(shù)。

1.專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)是一類具有專門知識和經(jīng)驗的計算機智能程序系統(tǒng)，通過對人類專家的問題求解能力建模，采用人工智能中的知識表示和知識推理技術(shù)來模擬通常由專家才能解決的復(fù)雜問題，達到具有與專家同等解決問題能力的水平。對專家系統(tǒng)的研究，是人工智能中開展得較為全面、系統(tǒng)且已經(jīng)取得廣泛應(yīng)用的技術(shù)。許多成熟而先進的專家系統(tǒng)已經(jīng)被應(yīng)用在如醫(yī)療診斷、地質(zhì)勘測、文化教育等方面。

2.機器學(xué)習(xí)

機器學(xué)習(xí)是一個讓計算機在非精確編程下進行活動的科學(xué)，也就是機器自己獲取知識。起初，機器學(xué)習(xí)被大量應(yīng)用在圖像識別等學(xué)習(xí)任務(wù)中，后來，機器學(xué)習(xí)不再限于識別字符、圖像中的某個目標(biāo)，而是將其應(yīng)用到機器人、基因數(shù)據(jù)的分析甚至是金融市場的預(yù)測中。在機器學(xué)習(xí)的發(fā)展過程中，先后誕生了如凸優(yōu)化、核方法、支持向量機、Boosting算法等等一系列經(jīng)典的機器學(xué)習(xí)方法和理論。機器學(xué)習(xí)也是人工智能研究中最為重要的核心方向。

3.模式識別

模式識別是研究如何使機器具有感知能力 ，主要研究圖像和語音等的識別。其經(jīng)典算法包括如k-means，主成分分析（PCA），貝葉斯分類器等等。在日常生活各方面以及軍事上都有廣大的用途。近年來迅速發(fā)展起來應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)模式、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式的方法逐漸取代傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)的識別方法。圖形識別方面例如識別各種印刷體和某些手寫體文字，識別指紋、癌細(xì)胞等技術(shù)已經(jīng)進入實際應(yīng)用。語音識別主要研究各種語音信號的分類，和自然語言理解等等。模式識別技術(shù)是人工智能的一大應(yīng)用領(lǐng)域，其非常熱門的如人臉識別、手勢識別等等對人們的生活有著十分直接的影響。

4.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在研究人腦的結(jié)構(gòu)中得到啟發(fā)， 試圖用大量的處理單元模仿人腦神經(jīng)系統(tǒng)工程結(jié)構(gòu)和工作機理。而近年來發(fā)展的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional neural networks， CNNs）具有更復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，與經(jīng)典的機器學(xué)習(xí)算法相比在大數(shù)據(jù)的訓(xùn)練下有著更強的特征學(xué)習(xí)和表達能力。含有多個隱含層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)斎朐紨?shù)據(jù)有更抽象喝更本質(zhì)的表述，從而有利于解決特征可視化以及分類問題。另外，通過實現(xiàn)“逐層初始化”這一方法，實現(xiàn)對輸入數(shù)據(jù)的分級表達，可以有效降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練難度。目前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識別任務(wù)中取得了十分明顯的進展，基于CNN的圖像識別技術(shù)也一直是學(xué)術(shù)界與工業(yè)界一致追捧的熱點。

三、機器人情感獲得

1.智能C器人現(xiàn)狀

目前智能機器人的研究還主要基于智能控制技術(shù)，通過預(yù)先定義好的機器人行動規(guī)則，編程實現(xiàn)復(fù)雜的自動控制，完成機器人的移動過程。而人類進行動作、行為的學(xué)習(xí)主要是通過模仿及與環(huán)境的交互。從這個意義上說，目前智能機器人還不具有類腦的多模態(tài)感知及基于感知信息的類腦自主決策能力。在運動機制方面，目前幾乎所有的智能機器人都不具備類人的外周神經(jīng)系統(tǒng)，其靈活性和自適應(yīng)性與人類運動系統(tǒng)還具有較大差距。

2.機器人情感獲得的可能性

人腦是在與外界永不停息的交互中，在高度發(fā)達的神經(jīng)系統(tǒng)的處理下獲得情感。智能機器人在不斷的機器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)處理中，中樞處理系統(tǒng)不斷地自我更新、升級，便具備了獲得情感的可能性及幾率。不斷地更新、升級的過程類似于生物的進化歷程，也就是說，智能機器人有充分的可能性獲得與人類同等豐富的情感世界。

3.機器人獲得情感的利弊

機器人獲得情感在理論可行的情況下，伴之而來的利弊則眾說紛紜。一方面，擁有豐富情感世界的機器人可以帶來更多人性化的服務(wù)，人機合作也可進行地更加深入，可以為人類帶來更為逼真的體驗和享受。人類或可與智能機器人攜手共創(chuàng)一個和諧世界。但是另一方面，在機器人獲得情感時，機器人是否能徹底貫徹人類命令及協(xié)議的擔(dān)憂也迎面而來。

4.規(guī)避機器人情感獲得的風(fēng)險

規(guī)避智能機器人獲得情感的風(fēng)險應(yīng)預(yù)備強制措施。首先要設(shè)計完備的智能機器人情感協(xié)議，將威脅泯滅于未然。其次，應(yīng)控制智能機器人的能源獲得，以限制其自主活動的能力，杜絕其建立獨立體系的可能。最后，要掌控核心武器，必要時強行停止運行、回收、甚至銷毀智能機器人。

三、總結(jié)

本文梳理了人工智能的發(fā)展歷程與核心技術(shù)，可以毋庸置疑地說，人工智能具有極其廣闊的應(yīng)用前景，但也伴隨著極大的風(fēng)險。回顧其發(fā)展歷程，我們有理由充分相信，在未來人工智能的技術(shù)會不斷完善，難題會被攻克。作為世界上最熱門的領(lǐng)域之一，在合理有效規(guī)避其風(fēng)險的同時，獲得情感的智能機器人會造福人類，并極大地幫助人們的社會生活。

參考文獻

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[3]張越.人工智能綜述：讓機器像人類一樣思考

第2篇：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜述范文

關(guān)鍵詞：樹型奇偶機；不要相信我的伙伴；學(xué)習(xí)規(guī)則；幾何攻擊；簡單攻擊

中圖分類號： TP309.7 文獻標(biāo)志碼：A

英文摘要

Abstract：Focusing on the key exchange problem of how to get the higher security for neural cryptography in the short time of the synchronization， a new hybrid algorithm combining the features of “Do not Trust My Partner” （DTMP） and the fast learning rule was proposed. The algorithm could send erroneous output bits in the public channel to disrupt the attackers

eavesdropping of the exchanged bits and reduce the success rate of passive attack. Meanwhile， the proposed algorithm estimated the synchronization by estimating the probability of unequal outputs， then adjusted the change of weights according to the level of synchronization to speed up the process of synchronization. The simulation results show that the proposed algorithm outperforms the original DTMP in the time needed for the partners to synchronize. Moreover， the proposed algorithm is securer than the original DTMP when the partners do not send erroneous output bits at the same time. And the proposed algorithm outperforms the feedback algorithm in both the synchronization time and security obviously. The experimental results show that the proposed algorithm can obtain the key with a high level of security and a less synchronization time.

英文關(guān)鍵詞

Key words：Tree Parity Machine （TPM）； Do not Trust My Partner （DTMP）； learning rule； geometric attack； simple attack

0 引言

公共密鑰交換協(xié)議[1]自從由Diffie 和 Hellman提出后，在密碼學(xué)中扮演了重要角色。通常，公共密鑰交換協(xié)議可以使兩個實體在公共信道上獲取一個共享密鑰，而攻擊者即使有監(jiān)聽信道的能力，也無法獲取該密鑰。然而，隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的廣泛應(yīng)用，人們發(fā)現(xiàn)具有高度非線性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也能應(yīng)用于此，并且受到了密碼學(xué)界的關(guān)注，形成了一個新的研究領(lǐng)域――神經(jīng)密碼學(xué)[2]。

目前，在神經(jīng)密碼學(xué)方面已經(jīng)有大量研究[3-5]。研究發(fā)現(xiàn)，兩個樹型奇偶機（Tree Parity Machine， TPM）通過互學(xué)習(xí)的方式達到同步的速度要比通過單向?qū)W習(xí)達到同步的速度快得多，并將這一現(xiàn)象應(yīng)用于解決密碼學(xué)中的密鑰交換問題。文獻[6-8] 研究了四種攻擊方法，即簡單攻擊、幾何攻擊、多數(shù)攻擊和遺傳攻擊，其中簡單攻擊和幾何攻擊都采用單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而多數(shù)攻擊和遺傳攻擊都是基于幾何攻擊的多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)攻擊方法。為了抵抗這些攻擊，文獻[9]的研究表明僅有一個或兩個隱藏單元的TPM模型被證明是不安全的，而含有三個隱藏單元的TPM可以通過增加突觸深度的值來使神經(jīng)同步過程達到任意級別的安全性，但增加突觸深度會增加同步時間。攻擊者攻擊策略離不開通信雙方在公共信道上傳輸?shù)妮斎胄畔⒓拜敵鲂畔?。根?jù)攻擊者的這一特點，文獻[10]提出了一種反饋機制，這種機制可以使原來公開的輸入向量部分隱藏以達到阻礙攻擊者學(xué)習(xí)過程的進行。這種方法雖然可以使同步過程達到較高的安全性，但同步時間也大幅度增加。而文獻[11]提出了一種基于錯誤檢測的算法――不要相信我的伙伴（Do not Trust My Partner， DTMP），該算法依靠在公共信道上傳送錯誤信息，通信雙方可以檢測并且恢復(fù)出正確信息，而攻擊者卻無法恢復(fù)出正確信息，從而對攻擊者造成干擾。DTMP算法可以極大地提高同步過程的安全性，雖然其所需同步時間比前述的提高抗攻擊性能的方法少，但也仍需要較長的同步時間。

針對以上問題，為了在提高安全性的同時盡量縮短同步時間，本文提出了一種基于DTMP和快速學(xué)習(xí)規(guī)則的聯(lián)合算法。該算法可以根據(jù)同步程度適當(dāng)?shù)卣{(diào)整權(quán)值修改幅度[12]，從而加快同步進程，減少同步時間以及攻擊者采用新方法攻擊成功的機會。實驗結(jié)果表明，與DTMP以及反饋算法相比，聯(lián)合算法可以以較低的同步時間獲取較高的安全性。

1 樹型奇偶機

樹型奇偶機（TPM）是多層前饋式網(wǎng)絡(luò)，在神經(jīng)密碼學(xué)中，通信雙方的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)A和B以及攻擊者的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)E都是采用的這種結(jié)構(gòu)。樹型奇偶機的一般化結(jié)構(gòu)如圖1所示。 τ表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出； σ表示隱藏單元輸出； w表示權(quán)值； x表示輸入；K表示隱藏單元個數(shù)；N表示每個隱藏單元的輸入個數(shù)。解釋圖中參數(shù)

2 快速學(xué)習(xí)規(guī)則設(shè)計

傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)規(guī)則包括Hebbian學(xué)習(xí)規(guī)則、antiHebbian學(xué)習(xí)規(guī)則和randomwalk學(xué)習(xí)規(guī)則。使用傳統(tǒng)學(xué)習(xí)規(guī)則的神經(jīng)密碼學(xué)在協(xié)商密鑰時，每次權(quán)值更新的步長均為1，這就導(dǎo)致交換輸出值的次數(shù)過多，同步時間較長。因此，可以令通信雙方根據(jù)其同步程度，適當(dāng)?shù)卣{(diào)整學(xué)習(xí)規(guī)則中權(quán)值的修改幅度來加快同步進程。由于三種學(xué)習(xí)規(guī)則的修改方法是類似的，本文僅對Hebbian學(xué)習(xí)規(guī)則的修改進行研究，該學(xué)習(xí)規(guī)則可改為式（7）所示形式。

即在安全性提高的同時，通信雙方的同步時間也會大大增加。這樣不僅需要的計算開銷及通信開銷會隨之增加，同時由于通信時間過長可能會給攻擊者尋找新的攻擊方法提供更多的機會。而DTMP算法旨在通過以一定概率傳送錯誤的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出信息來提高神經(jīng)密碼的安全性，并且不會對通信雙方的同步時間產(chǎn)生影響。但希望在提高安全性的同時，能夠盡量地減少同步時間，以減少攻擊者使用新方法攻擊的機會。因此，這里將第2章所述學(xué)習(xí)規(guī)則引入到DTMP算法中。另外，DTMP算法是將通信雙方要發(fā)送給對方的輸出信息以一定的概率取反后再發(fā)送到信道上傳輸?shù)?，因此，通信雙方A、B最終在學(xué)習(xí)過程中使用的對方的輸出信息并非是直接從信道接收到的信息，而是進行檢錯糾錯后的信息。因此，為了適用于DTMP算法，需將上述學(xué)習(xí)規(guī)則改為如下形式：

4 系統(tǒng)仿真

4.1 實驗設(shè)置

本文仿真實驗中，通信雙方A和B均采用K=3，N=1000的TPM結(jié)構(gòu)。隨機數(shù)發(fā)生器RNG中的兩組參數(shù)隨機取值。為使聯(lián)合算法既能保證安全性又能提高同步速度，根據(jù)文獻[13]，本實驗中將快速學(xué)習(xí)規(guī)則中參數(shù)設(shè)置為m=2，q=1。

仿真中用兩種方法控制錯誤輸出信息的產(chǎn)生：

1）通信雙方A和B同時產(chǎn)生錯誤信息：

如果F（RAi，1，RAi，2）>0，A將發(fā)送一個錯誤的τA，否則就發(fā)送一個正確的τA；如果F（RBi，1，RBi，2）>0，B將發(fā)送一個錯誤的τB，否則就發(fā)送一個正確的τB。

2）通信雙方A和B不同時產(chǎn)生錯誤信息：

如果F（RAi，1，RAi，2）>0，A將發(fā)送一個錯誤的τA，否則就發(fā)送一個正確的τA；如果F（RBi，1，RBi，2）

這兩種方法不會對通信雙方產(chǎn)生影響，但會對攻擊者產(chǎn)生不同的影響：當(dāng)A和B同時產(chǎn)生錯誤信息時，不會對攻擊者何時進行權(quán)值更新產(chǎn)生影響，而是對其權(quán)值更新的方向產(chǎn)生干擾；而雙方不同時產(chǎn)生錯誤信息時，對攻擊者何時進行權(quán)值更新以及其更新方向均會產(chǎn)生一定的影響。

在攻擊實驗中，攻擊者與通信雙方使用相同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及學(xué)習(xí)規(guī)則。實驗中，平均同步時間是10000次實驗的平均結(jié)果；攻擊成功率是10000次實驗中攻擊成功次數(shù)的比率是否為平均結(jié)果？平均同步時間是10000次實驗的平均結(jié)果；攻擊成功率是10000次實驗中攻擊成功次數(shù)的比率，不是平均結(jié)果。。

4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)同步仿真

隨著互學(xué)習(xí)過程的進行，通信雙方的同步程度增大，雙方神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值向量的距離會越來越小，當(dāng)雙方神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)達到全同步狀態(tài)時，通信雙方權(quán)值相等，即ED=0，權(quán)向量距離收斂速度越快也就意味著所需同步時間越短。因此，兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的同步過程也可以看作是這兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中權(quán)向量距離的收斂過程。

從圖2可以看出聯(lián)合算法的權(quán)向量距離收斂速度比DTMP原算法快，這是由于聯(lián)合算法中采用了快速學(xué)習(xí)規(guī)則，可以根據(jù)同步程度適當(dāng)調(diào)整權(quán)值修改幅度，使權(quán)向量距離收斂速度加快，從而加快同步進程，縮短同步時間。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的同步過程是一個隨機過程，每次同步所需時間會存在差異，為觀察整體特性，還需采用平均同步時間進行研究。圖3是不同突觸深度時，采用DTMP原算法和聯(lián)合算法的同步過程的平均同步時間。圖3也可以說明，在同步時間上，聯(lián)合算法是明顯優(yōu)于DTMP原算法的。

權(quán)向量距離的變化與同步時間的關(guān)系坐標(biāo)單位？在神經(jīng)密碼學(xué)中，同步時間是指同步所需的學(xué)習(xí)次數(shù)，權(quán)向量距離是兩個權(quán)值向量的距離，均沒有單位。

4.3 安全性仿真

4.2節(jié)中通過仿真實驗對聯(lián)合算法的同步性進行了驗證，雖然快速學(xué)習(xí)規(guī)則可以有效地減少DTMP算法的同步時間，但是還需要對聯(lián)合算法同步過程的安全性進行研究。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的同步過程是一個隨機過程，因此，也存在一定的概率能使攻擊者E在A、B同步之前與A或B達到同步，因此，這個概率就可以用來描述神經(jīng)同步過程的安全性。然而，在實際中，由于存在同步判定的問題，通信雙方可能并不能在同步時刻就及時地停止同步過程，若在A、B同步后到A、B停止學(xué)習(xí)過程這段時間內(nèi)，E與A或者B達到同步，那么E的攻擊也是成功的。因此，本仿真實驗中，將攻擊成功率PE定義為在A、B同步時刻ρAE>0.9發(fā)生的概率。另外，目前主要有四種已知的攻擊方法，即簡單攻擊、幾何攻擊、多數(shù)攻擊以及遺傳攻擊。其中多數(shù)攻擊和遺傳攻擊都是采用多個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的，但都是基于幾何攻擊的，其攻擊成功率也受幾何攻擊成功率影響。因此，本文中，僅對使用單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡單攻擊和幾何攻擊進行仿真分析。在仿真實驗中，攻擊者E在應(yīng)用快速學(xué)習(xí)規(guī)則時，所截取到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)A/B的輸出信息為τAsent和τBsent。

表1和表2是A、B分別同時發(fā)送錯誤信息和不同時發(fā)送錯誤信息時的聯(lián)合算法及原DTMP算法的抗幾何攻擊實驗結(jié)果。 從表1和表2可以看出，若A和B同時產(chǎn)生錯誤信息，聯(lián)合算法的抗幾何攻擊能力比DTMP原算法稍低；而若A和B不同時發(fā)送錯誤信息，則聯(lián)合算法的抗幾何攻擊能力明顯優(yōu)于DTMP原算法。

表3和表4是A、B分別同時發(fā)送錯誤信息和不同時發(fā)送錯誤信息時的聯(lián)合算法及DTMP原算法的抗簡單攻擊實驗結(jié)果。從表3和表4可以看出，兩種情況下，聯(lián)合算法和DTMP原算法均已達到較高的安全性，但A、B不同時發(fā)送錯誤信息時，聯(lián)合算法的抗簡單攻擊性要優(yōu)于DTMP原算法。

以上實驗表明，通信雙方不同時發(fā)送錯誤信息時，聯(lián)合算法的性能優(yōu)于DTMP原算法。這是由于此時聯(lián)合算法能使通信雙方根據(jù)同步程度確定合適的并且不至于過大的權(quán)值修改幅度，使通信雙方以較快的速度達到同步，而攻擊者受錯誤信息的影響，無法正確判斷通信雙方何時進行更新以及通信雙方使用什么樣的權(quán)值修改幅度，這就導(dǎo)致攻擊者不能在通信雙方達到同步前與通信雙方之一達到同步。

那么相對于經(jīng)典的反饋機制，聯(lián)合算法的性能又怎么樣呢？圖4和圖5分別是幾何攻擊和簡單攻擊對使用反饋算法和聯(lián)合算法的同步過程的攻擊成功率與同步時間的關(guān)系圖，圖中攻擊成功率越低且相對應(yīng)的同步時間越少說明其性能越好。顯然，聯(lián)合算法能以較低的同步時間獲得比反饋算法更好的抗幾何攻擊和簡單攻擊的能力。

5 結(jié)語

本文對基于DTMP和快速學(xué)習(xí)規(guī)則的聯(lián)合算法進行了研究。DTMP算法可以通過產(chǎn)生并發(fā)送錯誤信息對攻擊者的監(jiān)聽過程進行干擾來有效地提高同步過程的安全性；快速學(xué)習(xí)規(guī)則可以根據(jù)同步程度適當(dāng)?shù)卣{(diào)整權(quán)值修改幅度來加快同步進程。而二者的聯(lián)合算法則可以以較短的同步時間獲取較高的安全性。實驗結(jié)果表明，DTMP和快速學(xué)習(xí)規(guī)則的聯(lián)合算法所需的同步時間少于DTMP原算法，且明顯優(yōu)于反饋算法，達到很高的安全性，實現(xiàn)了以較短的同步時間獲得較高的安全性的目的。但目前對神經(jīng)密碼學(xué)的研究都是基于實數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的，而復(fù)數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更強的處理能力，若將其應(yīng)用到密碼學(xué)中是否能達到更高的安全性，這還有待進一步的研究。

參考文獻：

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第3篇：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜述范文

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第4篇：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜述范文

關(guān)鍵詞：財務(wù)舞弊識別；隨機森林；R語言

中圖分類號：F23 文獻標(biāo)識碼：A

收錄日期：2012年8月30日

財務(wù)舞弊即財務(wù)報告舞弊，通常是指管理當(dāng)局采取偽造、掩飾等手法，編制和虛假財務(wù)信息，誘導(dǎo)投資者做出錯誤的決策，從而實現(xiàn)自身利益最大化的違法行為。近年來，上市公司財務(wù)舞弊現(xiàn)象正因其層出不窮的發(fā)生態(tài)勢和所帶來的巨大損失得到各界的廣泛關(guān)注，各界在譴責(zé)那些舞弊企業(yè)道德喪失的同時，更是對研究出有效識別財務(wù)舞弊的方法提出迫切希望。

一、文獻綜述

目前，財務(wù)舞弊識別研究主要涉及定性研究和定量研究兩方面，定性研究主要通過對企業(yè)會計報表進行深度考察并試圖發(fā)現(xiàn)其中的矛盾，以此來甄別舞弊。如，劉姝威（2002）就利用這種方法揭發(fā)了曾轟動一時的銀廣夏和藍田股份的財務(wù)舞弊案。

定量研究則主要依托于統(tǒng)計學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘方法，對舞弊企業(yè)與非舞弊企業(yè)控制樣本進行建模，并通過模型來預(yù)測企業(yè)是否舞弊。常用的方法諸如邏輯回歸模型、判別分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、支持向量機等。如Beneish（1999）利用Probit判別方法建立模型，模型的準(zhǔn)確預(yù)測率達到75%，并在實際中得到了一定程度的運用。顧寧生等（2009）用學(xué)習(xí)矢量量化（LVQ）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行建模，同時將模型與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機的預(yù)測效果進行對比，發(fā)現(xiàn)LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的效果最好。王敏（2011）結(jié)合舞弊三角理論采用邏輯回歸模型建模，研究表明，法人股比例越高、監(jiān)事會會議次數(shù)越多、當(dāng)年的審計意見類型為非標(biāo)準(zhǔn)審計意見的公司越容易發(fā)生財務(wù)舞弊行為。

二、研究方法

近年來，很多學(xué)者采用數(shù)據(jù)挖掘方法進行財務(wù)舞弊識別研究，但這些方法的實際效果往往有限，究其原因，Breiman（1996）認(rèn)為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域很多算法都是不穩(wěn)定的，當(dāng)訓(xùn)練集稍微有變動都會使識別效果大打折扣。在這種不穩(wěn)定的情況下，將分類器組合起來能大大提升分類器的分類效果。

本文采用隨機森林方法進行研究，隨機森林是Breiman在2001年提出的一種組合分類方法，它主要是利用自助重抽樣法對原始樣本進行抽樣，再用這些樣本分別建立決策樹，最后根據(jù)這些樹的分類結(jié)果投票得出最終預(yù)測結(jié)果。在分類問題中，隨機森林得到的組合模型如下：

H■（X）=arg■■（I（h（X；？?！觯?j））

其中，HR（X）是組合分類模型，h表示單棵樹的預(yù)測結(jié)果，I是示性函數(shù)，公式表示使用得票最多的結(jié)果進行預(yù)測。

目前，隨機森林主要應(yīng)用于生物信息領(lǐng)域，在財務(wù)舞弊識別的研究上，國內(nèi)尚無相關(guān)文獻。

三、實證研究

（一）樣本選擇。本文選取2000～2008年之間被證監(jiān)會公開處罰的財務(wù)舞弊上市公司，除去涉及中報、季報、臨時公告，只保留涉及年報的舞弊企業(yè)，最終剩余116家舞弊企業(yè)，以舞弊當(dāng)年為一個樣本，涉及多年舞弊的企業(yè)以其初次舞弊的年份為樣本。為了保證控制樣本的企業(yè)不涉及舞弊，對控制樣本的選擇采取下列限制：

1、在與舞弊企業(yè)同行業(yè)同年度的企業(yè)中進行選擇，即保證舞弊樣本和控制樣本在行業(yè)和年度的分布要類似。

2、除去被ST、S、PT的上市公司。

3、控制樣本前后3年的審計報告意見都是標(biāo)準(zhǔn)無保留意見。

通過篩選，本文最終選擇116家舞弊企業(yè)和116家非舞弊企業(yè)。樣本數(shù)據(jù)及下文的變量數(shù)據(jù)都來自國泰安數(shù)據(jù)庫。

（二）變量選擇。本文從公司財務(wù)狀況和公司治理兩個方面對變量進行選擇，具體變量如表1所示。（表1）

（三）模型建立過程。整個模型的構(gòu)建過程基于R語言環(huán)境并采用R語言的varSelRF包和CORElearn包進行，R語言是一種集統(tǒng)計計算和圖形繪畫為一體的程序語言，在R的鏡像站上有接近4，000多個程序包，涉及統(tǒng)計學(xué)、機器學(xué)習(xí)、計量經(jīng)濟學(xué)等多個學(xué)科，varSelRF和CORElearn包里包括了用隨機森林進行變量篩選和建模的相關(guān)函數(shù)。

1、變量篩選。隨機森林變量篩選的主旨思想是從備選的變量中選取使分類效果達到最優(yōu)且數(shù)量最少的變量組合。經(jīng)過篩選，財務(wù)杠桿系數(shù)、流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、實際所得稅率、銷售期間費用率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、營業(yè)利潤率、債務(wù)保障率、資產(chǎn)報酬率、資產(chǎn)負(fù)債率9個指標(biāo)成為入選的變量。

2、訓(xùn)練集、測試集劃分。從樣本中隨機抽取75%作為訓(xùn)練集，剩余的25%為測試集。

3、RF模型建模。大量實證研究的結(jié)果表明，在模型的建立過程中對參數(shù)進行相應(yīng)的調(diào)整能使模型達到更好的效果，RF需要調(diào)整的參數(shù)主要有rfNoTrees（建模需要的樹的個數(shù)）和minNodeWeightRF（每個節(jié)點處候選特征的個數(shù)），經(jīng)反復(fù)試驗發(fā)現(xiàn)當(dāng)rfNoTrees設(shè)置為100，minNodeWeightRF設(shè)置為3時，模型擬合的效果最好，最終得到的預(yù)測結(jié)果如表2所示。（表2）

四、結(jié)論

本文基于上市公司財務(wù)舞弊相關(guān)數(shù)據(jù)用隨機森林對數(shù)據(jù)進行變量篩選及對篩選后的變量建模，變量篩選的指標(biāo)集中分布在盈利能力、營運能力兩個方面。同時，模型最后的預(yù)測正確率在訓(xùn)練集達到95.4%，在測試集上也達到72.4，預(yù)測效果良好。預(yù)測效果表明可以將隨機森林方法引入財務(wù)舞弊識別的實際應(yīng)用中。

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第5篇：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜述范文

關(guān)鍵詞：無損檢測；射線檢測；焊縫；缺陷；自動識別

現(xiàn)代無損檢測技術(shù)在產(chǎn)品質(zhì)量控制和生產(chǎn)效率提升方面發(fā)揮著重要作用，常規(guī)無損檢測技術(shù)包括射線檢測、超聲檢測、渦流檢測、磁粉檢測等類型[1]，這些檢測技術(shù)各有優(yōu)勢，適用于不同的應(yīng)用場合。其中，以X射線檢測為代表的射線無損檢測技術(shù)具有高效、便捷、可定量判定等特點而受到廣泛應(yīng)用[2]。傳統(tǒng)的射線檢測主要通過膠片成像并判別缺陷，這種方法雖然技術(shù)簡單、分辨力強，但操作比較復(fù)雜、成像過程不好操作、檢測效率不高、難以實現(xiàn)自動化。近年來，數(shù)字化的射線成像系統(tǒng)應(yīng)用日益普遍，數(shù)字成像的最大優(yōu)點是便于缺陷的自動化識別，有效提高了檢測效率和自動化水平[3]?；诖?，本文以焊縫缺陷檢測為例，對射線檢測的自動識別技術(shù)進行了深入的探討。

1射線檢測基本原理

X射線是一種穿透能力極強的電磁波，通過穿透被測工件并檢測透射強度分布來反映工件內(nèi)部結(jié)構(gòu)信息，通過人工或自動分析，可以識別出缺陷的大小、尺寸和分布等情況。當(dāng)工件內(nèi)部存在缺陷時，由于缺陷與工件本身的材料往往不一致，因此對X射線的衰減程度是不一樣的，通過成像介質(zhì)在工作的另一側(cè)接收X射線的透射光并記錄下來，即可將缺陷的投影尺寸和形狀反射成像介質(zhì)上。射線檢測技術(shù)常常使用底片作為成像介質(zhì)，可以取得很高的分辨率，對氣孔、夾渣等缺陷有很高的檢出率，而且能夠準(zhǔn)確識別缺陷的性質(zhì)、數(shù)量、尺寸和分布情況。但對于具有方向性的缺陷，例如裂紋、分層，其檢出率則與射線穿透的方向有關(guān)，如果缺陷方向與射線穿透方向一致，則可能出現(xiàn)漏檢。隨著現(xiàn)代生產(chǎn)工藝水平的提高，各應(yīng)用場合都對檢測效率提出了更高的要求，例如生產(chǎn)流水線，要求實現(xiàn)自動化實時檢測，傳統(tǒng)的膠片成像技術(shù)顯著不再滿足需求。在此背景下，數(shù)字成像技術(shù)應(yīng)運而生，為射線檢測缺陷的自動識別奠定了基礎(chǔ)。

2焊縫自動檢測的難點

焊縫檢測是無損檢測的重要應(yīng)用場景，也是無損檢測技術(shù)的優(yōu)勢應(yīng)用領(lǐng)域之一。材料在焊接時，由于工藝技術(shù)、設(shè)備條件、應(yīng)力變化、材料結(jié)構(gòu)、尺寸形狀等因素的影響，在焊縫中出現(xiàn)熱裂縫是十分常見的，而裂縫作為一種極度危險的缺陷類型，一旦在焊縫中發(fā)現(xiàn)則要求必須返修。在產(chǎn)品使用過程中，焊接件在高溫、高壓、腐蝕、疲勞、沖擊等惡劣環(huán)境下，也很基于射線檢測的焊縫缺陷自動識別技術(shù)研究孫文斐（濟南市計量檢定測試院，山東濟南，250101）摘要：本文介紹了射線檢測的基本原理，分析了射線檢測技術(shù)實現(xiàn)自動化的難點所在，分析焊縫檢測圖像的預(yù)處理過程和焊縫缺陷的特征提取方法，通過人工智能的方法實現(xiàn)了射線檢測的焊縫缺陷自動識別，取得了良好的效果。本文的研究可以為無損檢測技術(shù)的應(yīng)用提供借鑒，具有一定的現(xiàn)實意義。關(guān)鍵詞：無損檢測；射線檢測；焊縫；缺陷；自動識別中圖分類號：TH3文獻標(biāo)識碼：AResearchonAutomaticRecognitionTechnologyofWeldDefectsBasedonRadiographicInspectionSunWenfei(JinanMetrologicalVerificationandTestingInstitute,Ji’nanShandong,250101)Abstract:Thisarticleintroducesthebasicprinciplesofradiographicinspection,analyzesthedifficultiesofradiographicinspectiontechnologytoachieveautomation,analyzesthepreprocessingprocessofweldinspectionimagesandthefeatureextractionmethodofwelddefects,andrealizesradiographicinspectionthroughartificialintelligencemethods.Automaticidentificationofwelddefectshasachievedgoodresults.Theresearchinthisarticlecanprovideareferencefortheapplicationofnon-destructivetestingtechnologyandhascertainpracticalsignificance.Keywords:non-destructivetesting;radiographictesting;welds;defects;automaticidentificationDOI:10.16520/j.cnki.1000-8519.2022.04.007容易出現(xiàn)冷裂縫。考慮到焊接件的生產(chǎn)規(guī)模通常很大，要求實時在線檢測，因此缺陷的識別過程也必須是自動化的。但是焊縫缺陷的自動識別有一定的難度，這主要是因為自動化識別涉及到圖像處理、信號分析、模式識別、人工智能等一系列技術(shù)，是一門綜合性的交叉技術(shù)。在射線檢測中，成像介質(zhì)上接收到的除了透射部分之外，還會包含許多雜亂的散射射線，使圖像信噪比降低，圖像對比度往往不高，這對于不規(guī)則線頭缺陷的識別造成了很大的不便。另外，由于焊縫缺陷類型較多，而不同的缺陷類型需要不同的識別算法和特征庫，不便于實際應(yīng)用。

3焊縫檢測圖像的預(yù)處理

檢測圖像的預(yù)處理是指在正式進行自動判別之前，對質(zhì)量不高的圖像進行初步的處理，提高圖像質(zhì)量的過程。X射線檢測圖像信噪比低、分辨率低、對比度低、灰度不均勻、邊緣不清晰，缺陷信息很有可能會湮滅在噪聲之中，缺陷判別難度很大。因此在焊縫檢測中，通常要對圖像進行去噪等預(yù)處理。圖像降噪包括空間域和頻率域兩種方法，空間域方法包括領(lǐng)域平均法、中值濾波等；頻率域方法包括FFT、小波變換、低通濾波器等。

3.1小波去噪技術(shù)

小波去噪技術(shù)是基于小波變換理論的，它的數(shù)學(xué)本質(zhì)就是對一個母小波進行伸縮和平穩(wěn)，對特定函數(shù)進行最佳逼近。小波變換具有低熵性、多分辨率、去相關(guān)性和選基靈活性等優(yōu)勢，因而比傳統(tǒng)的FFT具有更好的時頻特性，在圖像信號處理領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。對于射線圖像來說，不同尺寸的缺陷在不同尺度中的小波系數(shù)也會有不同的體現(xiàn)，因此可以通過小波變換的方法對焊縫圖像進行降噪處理。

3.2圖像增強技術(shù)

圖像降噪處理后，雖然噪聲得到了一定程度的消除，但原本的圖像在邊緣區(qū)域往往會變得模糊，這將對后續(xù)的特征提取帶來不良影響。因此可以采用圖像增強技術(shù)來銳化圖像邊緣，進一步提高圖像的對比度。所謂圖像增強，就是根據(jù)實際需要，突出圖像中的特定信息，同時削弱圖像中無用的成分的一種處理過程。目前可以實現(xiàn)圖像增強的技術(shù)主要包括修整灰度、去模糊、平滑或消除噪聲等等方法，這些方法操作簡單、效果顯著，但在實際的使用中，為了提高圖像增強的效果，往往會采用幾種方法的組合。

3.3焊道識別

焊縫檢測主要針對焊縫區(qū)域的缺陷，對其它部位的缺陷不感興趣。但焊縫射線檢測的圖像區(qū)域往往較大，而區(qū)域中絕大部分是背景，焊縫只占了很小的一部分，因此在識別之前必須將識別區(qū)域準(zhǔn)確地鎖定在焊道區(qū)域上，這樣不僅可以減少其它區(qū)域的信號干擾，而且有效減少了處理的數(shù)據(jù)量，顯著提高處理效率。為了快速地在圖像中提取出焊道區(qū)域，本文采用了基于線灰度曲線的雙峰特性提取法，其基本思路是先計算出焊縫區(qū)域的大致中心線位置，然后再以這條中心線作為基準(zhǔn)，向兩邊各延伸一定的像素范圍作為焊道區(qū)域。由于圖像會在焊道邊緣區(qū)域產(chǎn)生突變，在像素曲線中表現(xiàn)為兩個峰值，因此在向基準(zhǔn)兩邊延伸的過程中，只要檢測到峰值的存在，就可以將該峰值所在的位置作為焊道的邊界，從而完成了焊道區(qū)域的自動識別。

4焊縫缺陷的特征提取

在一幅檢測圖像中會有大量的信息，但為了抓住圖像最本質(zhì)的特征，就需要對其進行特征識別。在焊縫檢測中，就是要有效地提取出檢測圖像中的缺陷特征，但重要的特征往往很難識別，因此必須先掌握各種缺陷類型的基本特點。

4.1常見焊縫缺陷的分類

焊縫是一種特殊的材料和區(qū)域，它位于兩個待焊接件之間，通過高溫熔化焊接材料使兩個工件連接在一起。由于焊接過程中工藝技術(shù)、設(shè)備條件、應(yīng)力變化、材料結(jié)構(gòu)、尺寸形狀等因素均不相同，因此可能會出現(xiàn)各種不同的缺陷。根據(jù)不同的標(biāo)準(zhǔn)，可以將這些缺陷分為不同的種類，本文按照缺陷的性質(zhì)不同，將其大致分為裂紋、未焊透、未熔合、氣孔、夾渣等五大類。（1）裂紋。裂紋是受到焊接應(yīng)力和其它致脆因素的影響，在焊接區(qū)域的局部地區(qū)金屬原子結(jié)合力遇到破壞而出現(xiàn)的新界面。該界面將原本是一體的材料一分為二，宏觀上表現(xiàn)為焊接裂縫。根據(jù)裂縫的走勢不同，裂縫還可以進一步劃分為縱向裂紋、橫向裂紋、弧坑裂紋等等。裂紋多出現(xiàn)于焊道上或熱影響區(qū)附近，在底片上表現(xiàn)為兩端尖狀的不規(guī)則黑色細(xì)線條。焊縫中是不允許任何形式的裂紋存在的。（2）未焊透。按照出現(xiàn)部分的不同，未焊透又可以分成根部未焊透、層間未焊透和邊緣未焊透三種。在焊縫中出現(xiàn)未焊透的問題不僅會嚴(yán)重降低焊縫強度和延伸率，還會大大提高裂縫的概率。未焊透在X射線檢測焊縫圖像上一般表現(xiàn)為規(guī)則的黑色線條，多位于焊縫中間，其走向沿焊道方向，邊界通常較平直且規(guī)則。焊縫中是不允許任何形式的未焊透缺陷存在的。（3）未熔合。未熔合是在焊縫材料與母材之間，或者焊道材料與焊道材料之間未完全熔化并結(jié)合的部分。按照出現(xiàn)部分的不同，未熔合又可以分成邊緣未熔合、根部未熔合和層間未熔合。未熔合在X射線檢測焊縫圖像中表現(xiàn)為寬度不一、黑度不均勻、斷續(xù)分布的條狀。靠母材一側(cè)的黑度較高且成直線，另一側(cè)較模糊且輪廓不規(guī)則。焊縫中是不允許任何形式的未熔合缺陷存在的。（4）氣孔。氣孔是熔池中的氣泡在凝固過程中未能及時逸出而殘留在材料內(nèi)部而形成的空穴。氣孔在X射線檢測焊縫圖像表現(xiàn)為個圓形或者橢圓形的黑色影像，影像邊緣光滑，外形規(guī)則，有清晰的周界，在圓形區(qū)域中，越往中間位置其黑度越大，越往邊緣其黑度越小。氣孔分布情況各不相同，既有密集的、也單個的，既有大個的、也有小個的，既有圓形的、也有橢圓形的。（5）夾渣。夾渣是殘留在焊縫中的熔渣，根據(jù)其形狀不同，夾渣可以分為條狀夾渣和球狀夾渣兩種。當(dāng)圖像中夾渣的長寬比大于3時認(rèn)為是條狀夾渣；反之，當(dāng)長寬比小于或等于3時認(rèn)為是球狀夾渣。夾渣在X射線檢測焊縫圖像表現(xiàn)為長條狀或圓狀的、邊界有不規(guī)則棱角的，黑度均勻且清晰的影像。條狀夾渣的延伸方向一般與焊縫走向相同。

4.2焊縫缺陷特征分析

對于不同類型的焊縫缺陷，其X射線檢測圖像的差異和變化都比較大，這主要是由于不同的焊縫缺陷成像結(jié)果不僅與缺陷自身形態(tài)有關(guān)，而且與射線強度、材料厚度、焊接工藝、焊接位置、發(fā)射角度等大量因素有關(guān)。焊縫缺陷圖像主要有兩種，分別為：由缺陷造成的缺陷影像，以及由試件外觀造成表面幾何影像。焊縫缺陷特征分析，就是要對缺陷圖像的形狀、尺寸、黑度、分布等信息進行識別，為缺陷類型的判斷提供基本的條件。

5基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的焊縫圖像識別技術(shù)

5.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNeuralNetwork,ANN）是由大量處理單元相互連接而成的一種網(wǎng)絡(luò)，它可以對人腦進行抽象、簡化和模擬，從而復(fù)制人腦的基本特性。因此ANN屬于人工智能技術(shù)的范圍。ANN可以看成是一臺簡單的處理單元所組成的大量并行分布的處理機，該處理機不僅具有存儲和應(yīng)用經(jīng)驗知識的自然特性，而且可以通過對歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)快速從外部環(huán)境中獲取所需信息，因此是是一個大規(guī)模的非線性自適應(yīng)系統(tǒng)。

5.2BP網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)設(shè)計

在圖像處理領(lǐng)域，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常是特征提取和特征識別的過程。網(wǎng)絡(luò)共有3層，分別是輸入層、中間層和輸出層。如果將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于識別分類，那么輸入節(jié)點數(shù)則可以根據(jù)數(shù)據(jù)源的維數(shù)來確定。對于焊縫檢測來說，經(jīng)過一系列的前期處理之后，得到6維的缺陷特征向量，所以將輸入層節(jié)點定為6。網(wǎng)絡(luò)的輸出取前文介紹的5類缺陷，因此輸出節(jié)點數(shù)據(jù)為5。隱含層的神經(jīng)元數(shù)目與問題的要求、輸入/輸出單元的數(shù)目均直接相關(guān)，如果數(shù)量過大，會造成學(xué)習(xí)訓(xùn)練時間過長且誤差未必最小，嚴(yán)重時還會出現(xiàn)錯誤；如果隱含層神經(jīng)元節(jié)點過少，又會導(dǎo)致模型精確性不高。因此本文采用了具有7個節(jié)點的隱含層設(shè)計方案。神經(jīng)元上的激活函數(shù)采用經(jīng)典的S型函數(shù)，該函數(shù)在（0，1）內(nèi)連續(xù)單調(diào)可微，滿足激活函數(shù)的選擇要求。使用實際檢測到的100個缺陷圖像為樣本，其中80個用于網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，20個用于網(wǎng)絡(luò)的驗證。試驗表明，該模型可以實現(xiàn)對典型缺陷80%的檢出率，基本上可以滿足生產(chǎn)需求。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)可以進行調(diào)優(yōu)，經(jīng)過調(diào)優(yōu)后的網(wǎng)絡(luò)，其對典型缺陷檢出率接近90%，完全滿足焊縫缺陷的自動化識別需求。

6結(jié)語

無損檢測技術(shù)是現(xiàn)代檢測技術(shù)的重要組成部分，而射線檢測技術(shù)作為無損檢測中的常規(guī)檢測技術(shù)之一，在當(dāng)前和未來一段時期內(nèi)仍然占據(jù)著重要地位。在電子技術(shù)和圖像處理技術(shù)迅速發(fā)展的背景下，射線檢測缺陷的自動化識別成為一種必然的趨勢。借助于各種先進的圖像處理算法和人工智能算法，射線檢測技術(shù)的檢測能力將得到進一步的提升，也將成為一種不可替代的重要無損檢測手段。本文對射線檢測的焊縫缺陷自動識別技術(shù)進行了深入的分析，無論是對于射線檢測技術(shù)的進步還是對于焊接領(lǐng)域的發(fā)展都有著重要的現(xiàn)實意義。

參考文獻

[1]張立新.無損檢測中焊縫X射線底片數(shù)字化儀及焊縫圖像缺陷檢測識別系統(tǒng)[J].西安工業(yè)大學(xué)學(xué)報,2021,41(03):381.

[2]張翔松,高煒欣,穆向陽,等.X射線環(huán)焊縫圖像降噪及增強方法研究[J].激光雜志,2021,42(03):79-85.

第6篇：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜述范文

【關(guān)鍵詞】 電子政務(wù) 績效評估 綜述

1.引言

電子政務(wù)績效評價就是指專門的機構(gòu)和人員依據(jù)大量的客觀數(shù)據(jù)和事實,按照專門的規(guī)范、程序,遵循統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)和特定的指標(biāo)體系,運用科學(xué)的方法模型,對電子政務(wù)建設(shè)成本與效益進行客觀、準(zhǔn)確評判的過程。

電子政務(wù)績效評估的根本目的就在于及時發(fā)現(xiàn)問題、解決問題,為電子政務(wù)的發(fā)展提供信息源泉和導(dǎo)向。所以對現(xiàn)有電子政務(wù)績效評估研究成果進行回顧、歸納和分析,為我國電子政務(wù)的健康發(fā)展提供依據(jù)和指導(dǎo),具有良好的現(xiàn)實意義。

2.國外電子政務(wù)評價體系

伴隨發(fā)達國家電子政務(wù)的蓬勃發(fā)展,出現(xiàn)了一系列測評全球電子政務(wù)績效狀況的研究報告,這些研究報告在連續(xù)幾年的跟蹤測評過程中發(fā)展出了各自獨特的電子政務(wù)績效評價指標(biāo)體系。

2.1 聯(lián)合國經(jīng)濟與社會事務(wù)部的電子政府成熟指數(shù)

2008年, 聯(lián)合國經(jīng)濟與社會事務(wù)部對全球190個國家的電子政務(wù)進行了調(diào)查, 將結(jié)果編制成各國電子政府成熟指數(shù)(董禮勝、雷婷,2009)[1]。指數(shù)包括三方面的內(nèi)容:(1)政府網(wǎng)站的內(nèi)容和網(wǎng)站的成熟度;(2)對信息通信技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施的數(shù)據(jù)分析,共包括6 個指數(shù), 即一個國家的計算機數(shù)量、互聯(lián)網(wǎng)主機數(shù)量、上網(wǎng)人數(shù)、固定電話、移動電話以及電視機數(shù)量的百分比;(3)人力資本的數(shù)據(jù)分析, 包括人力資本的發(fā)展指數(shù)(是否傾向于接受并使用電子政府提供的數(shù)據(jù))、信息獲取指數(shù)(是否擁有技術(shù)手段獲取相關(guān)的信息和服務(wù))以及城市人口占總?cè)丝诘陌俜直?。對上述三方面綜合分析,即得到電子政府成熟指數(shù)(見表1)。統(tǒng)計指數(shù)表明:美國電子政府成熟度指數(shù)為0.8644,全球排名第一;加拿大、法國、德國等發(fā)達國家也處于0.7-0.8之間,我國電子政府成熟度指數(shù)為0.5017,與發(fā)達國家存在一定差距。

2.2 埃森哲咨詢公司的總體成熟度

世界著名的埃森哲咨詢公司從2000年開始,就用其特有的評價指標(biāo)體系對部分具有代表性的國家和地區(qū)政府門戶網(wǎng)站進行分析評測(李鳴,2010)[2]。該評價體系主要通過總體成熟度來衡量一個國家或地區(qū)政府門戶的電子政務(wù)績效,總體成熟度由服務(wù)成熟度和客戶關(guān)系管理兩個指標(biāo)的得分進行加權(quán)平均后的分?jǐn)?shù),其中服務(wù)成熟度包括服務(wù)成熟廣度和服務(wù)成熟深度兩個方面,權(quán)重占70%?？蛻絷P(guān)系管理是指政府服務(wù)的完備水平,占權(quán)重的30%(見表2)。

2.3 TNS(Taylor Nelson Sofres)咨詢公司的電子政務(wù)績效評估指標(biāo)體系

TNS咨詢公司是世界第四大市場信息咨詢服務(wù)公司,在全球50個國家設(shè)有辦事處,主要從事社會和政府方面的研究。該公司提出自己的一套電子政務(wù)績效評估指標(biāo)體系(趙小偉、葛曉萍,2010)[3]:1、發(fā)展程度(延伸的社會廣度和行業(yè)深度);2、應(yīng)用程度(政務(wù)的技術(shù)能力和集成度);3、人口覆蓋面;4、對個人隱私信息安全的關(guān)心。通過問卷方式向各國電子政務(wù)用戶、網(wǎng)民和一般公眾采集原始數(shù)據(jù),并將回收的答卷按對象劃分為七種類型,通過細(xì)分答卷對象來獲得更加具體的評價結(jié)果。

2.4 Gartner咨詢公司的電子政務(wù)有效性評估

Cartner咨詢公司致力于對特定電子政務(wù)項目有效性的評估主要從三個方面評價電子政務(wù)項目的有效性(張紅亮、梁曉鵬、亢愛國,2009)[4],即對公民的服務(wù)水平、運行效益以及政治回報,而每個大類又包含一系列具體參數(shù)。該指標(biāo)體系的設(shè)計充分考慮了成本效益分析對電子政務(wù)的建設(shè)所具有的指導(dǎo)意義,提出了應(yīng)該圍繞政府職能的根本作用進行評價,包括公眾對電子政務(wù)提供的服務(wù)內(nèi)容的滿意程度、電子政務(wù)工程的經(jīng)濟效益,以及對電子政務(wù)參與政治事務(wù)的促進作用。

3.國內(nèi)電子政務(wù)評價體系

3.1 中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心

中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心自1997年12月起《中國互聯(lián)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》(中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心,2010)[5];截止到2010年1月,共發(fā)行25期。通過計算機輔助電話訪問系統(tǒng)(CATI)進行調(diào)查。報告?zhèn)戎赜诹私庵袊W(wǎng)民數(shù)量與結(jié)構(gòu)特征、上網(wǎng)條件、網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用、網(wǎng)民對互聯(lián)網(wǎng)使用的態(tài)度和非網(wǎng)民狀況。調(diào)查內(nèi)容包括被訪者是否上網(wǎng),被訪者背景信息,網(wǎng)民的上網(wǎng)行為、上網(wǎng)深度、上網(wǎng)體驗等。

3.2 計世資訊公司

計世資訊公司在《2007-2008年中國政府公眾網(wǎng)站評估研究報告》中,采用網(wǎng)站內(nèi)容服務(wù)、網(wǎng)站功能服務(wù)、網(wǎng)站建設(shè)質(zhì)量3項指標(biāo)體系,對我國大中城市的政府網(wǎng)站進行了評估。該研究報告集中對當(dāng)前電子政務(wù)與服務(wù)型政府轉(zhuǎn)型中的熱點和焦點問題進行了深度評論,并且選擇具有代表性的政府網(wǎng)站進行了實地調(diào)研與案例研究。

3.3 中國互聯(lián)網(wǎng)實驗室

中國互聯(lián)網(wǎng)實驗室于2002年11月了《中國電子政務(wù)戰(zhàn)略研究報告》。該報告在提出中國特色的電子政務(wù)戰(zhàn)略分析框架的基礎(chǔ)上,分別從評測戰(zhàn)略、運營戰(zhàn)略和IT戰(zhàn)略三方面對國內(nèi)電子政務(wù)戰(zhàn)略規(guī)劃進行了分析,詳細(xì)描述了如何對政府機關(guān)的電子政務(wù)戰(zhàn)略目標(biāo)、可用的資源和能力、面臨的外部環(huán)境以及達到目標(biāo)的手段進行量化評測。

3.4 北京大學(xué)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟研究中心

北京大學(xué)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟研究中心2003年6月《中國地級市電子政務(wù)研究報告》。該研究對中國所有地級市政府網(wǎng)站進行了4次數(shù)據(jù)采集,從信息上網(wǎng)、網(wǎng)上信息使用指南、網(wǎng)上辦公、對外經(jīng)濟服務(wù)、互動性、鏈接情況、時效性、國際化程度、網(wǎng)絡(luò)安全、隱私性10個方面進行評分,綜合權(quán)重計算得出電子政務(wù)網(wǎng)站的績效水平。

4.小結(jié)

國內(nèi)外眾多的電子政務(wù)績效評價體系既有共同之處,又各有特點;既有各自的優(yōu)勢,又存在不足。綜合來看,各評價體系在理論研究與實踐應(yīng)用中都做出了巨大貢獻,但普遍在指標(biāo)體系的客觀性和可操作性上還存在一定的局限:由于定性評價指標(biāo)居多,在實際應(yīng)用中難免要用到專家評價,而難以控制人為評價主觀性、傾向性和評價過程中的不確定性影響,導(dǎo)致評價客觀性和準(zhǔn)確性受到影響。此外,國內(nèi)外許多學(xué)者研究提出的評價體系經(jīng)常追求理論上的邏輯性與嚴(yán)密性,而忽略了當(dāng)理論運用于實際時的可操作性,指標(biāo)體系數(shù)據(jù)獲取困難而流于形式。因此,要對電子政務(wù)系統(tǒng)進行準(zhǔn)確、公平、客觀的評價,首先必須結(jié)合本國的實際情況,構(gòu)建系統(tǒng)、客觀、可操作的評價指標(biāo)體系。

參考文獻:

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[3] 趙小偉、葛曉萍,國際電子政務(wù)發(fā)展階段與現(xiàn)狀[J].電腦知 識與技術(shù),2010(03)

[4] 張紅亮、梁曉鵬、亢愛國, 國內(nèi)外電子政務(wù)發(fā)展階段模型研 究[J]. 新世紀(jì)圈書館,2009(06)

[5] 中國互聯(lián)網(wǎng)信息中心,中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展統(tǒng)計報告[M].中 國互聯(lián)網(wǎng)信息中心,2010(07)

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[8] 顏佳華、寧國良、盛明科; 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電子政務(wù)績 效評價研究 [J]. 中國管理科學(xué),2005(12)

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第7篇：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜述范文

[關(guān)鍵詞]GIS；灌區(qū)管理；土地利用

中圖分類號：D912.3 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-914X（2015）18-0361-01

地理信息系統(tǒng)是計算機技術(shù)和地理科學(xué)技術(shù)和信息科學(xué)的管理學(xué)技術(shù)等相互融合的一門科學(xué)，它有著十分強大的功能，它能夠?qū)φ鎸嵉那闆r進行現(xiàn)場的模擬，同時它還能夠?qū)⒛M的過程展現(xiàn)給人們，這樣也更有利于數(shù)據(jù)的分析，同時它還能對信息進行組織和管理，同時其還可以將生成的數(shù)據(jù)通過一定的方式進行有效的共享，因此其在農(nóng)業(yè)水土領(lǐng)域也能夠充分發(fā)揮積極的作用，促進農(nóng)業(yè)的發(fā)展。

1、在流域和灌區(qū)水資源管理中的應(yīng)用

1.1 灌區(qū)管理信息系統(tǒng)和決策支持系統(tǒng)

在我國，很多軟件開發(fā)部門都對區(qū)域的供水管理系統(tǒng)進行了一定的設(shè)計和創(chuàng)新，在對其進行設(shè)計的過程中，經(jīng)常會使用到GIS系統(tǒng)中的一些模塊，由這些模塊組成了相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫，從而可以對農(nóng)業(yè)灌溉中的需水量等數(shù)據(jù)進行估測，同時對一個地區(qū)的水資源的數(shù)量和質(zhì)量都可以有效的評價，舉例來說，一些灌區(qū)在技術(shù)上和效率上以及管理等方面都存在著不能適應(yīng)當(dāng)今時展需要的狀況，在這種情況下，設(shè)計人員也使用了三種模型對這種情況加以改進，預(yù)測模型是最先提出的一種模型形式，這種模型在使用的過程中需要進行平衡預(yù)測，第二種是優(yōu)化配置模型，第三種是規(guī)劃和環(huán)境評價模型，在這些模型使用的過程中可以為決策提供更加科學(xué)和詳細(xì)的信息，同時也能夠?qū)τ嬎憬Y(jié)果對當(dāng)?shù)丨h(huán)境的影響進行合理的評價，對決策的科學(xué)性有著十分重要的意義。

1.2 灌區(qū)的水資源管理

灌區(qū)用水管理中GIS的應(yīng)用主要體現(xiàn)在GIS系統(tǒng)對TIN值的計算，同時還能聲場DEM圖，根據(jù)得到的圖進行相關(guān)的計算和研究，從而能夠形成一個非常清晰的圖層，相關(guān)的研究人員在實際的研究過程中應(yīng)用遙感圖片和GIS技術(shù)對灌區(qū)潛水蒸發(fā)進行實驗，對地下水的水域面積和深度都能夠研究，同時還可以對相應(yīng)的治水措施進行研究和分析。還有一些研究人員對作物蒸發(fā)潛水量進行了一定的借鑒。同時還對當(dāng)?shù)氐囊恍┑匦魏推露鹊纫蛩剡M行了仔細(xì)的研究之后，使用GIS的空間分析功能建立了數(shù)字高程模型，對作物蒸發(fā)量的空間分布進行了十分仔細(xì)的研究，在該地區(qū)的蒸發(fā)量空間分布上已經(jīng)研究出了非常好的成果。

2、GIS在農(nóng)業(yè)區(qū)劃中的應(yīng)用

在農(nóng)業(yè)區(qū)劃的過程中使用GIS技術(shù)能夠有效的對各種因素對作物生長情況的影響進行精確的分析，同時也減少了這一過程中人為因素對區(qū)劃效果的不利影響，可以非常順利的對作物適宜的生長環(huán)境進行相應(yīng)的篩選，同時還可以對區(qū)域的面積進行詳細(xì)的計算，我國在這方面的研究也在不斷的深入，一些研究人員對模型進行評定，選擇了一些新的方法以后還進行了模型的設(shè)計，對當(dāng)?shù)氐乃竞托←溵r(nóng)區(qū)劃分進行了一定的規(guī)劃和研究，在應(yīng)用以后也取得了非常好的效果。

3、土地利用和土壤侵蝕

在當(dāng)今的社會發(fā)展中，土地資源日漸緊張是一個十分常見的問題，造成這一現(xiàn)象最主要的原因就是土壤侵蝕，這也給我國社會和經(jīng)濟的發(fā)展構(gòu)成了很大的障礙，在這樣的情況下一定要加強對土地的合理利用和綜合治理，預(yù)防土壤侵蝕現(xiàn)象的發(fā)生，這對我國土地資源的保護有著十分重要的作用。

目前國內(nèi)外采用GIS技術(shù)結(jié)合土壤流失方程和其他相關(guān)方程對土壤侵蝕進行了評價、預(yù)報和空間分析，并就其與土地利用的關(guān)系做了深入研究。在與GIS的結(jié)合應(yīng)用中，一般通過GIS在數(shù)字高程模型（DEM）上提取地形因子，然后用USLE或RUSLE模型進行柵格計算，這種方法是目前應(yīng)用最多的一種。一些功能更強大的模型，如農(nóng)業(yè)非點源污染模型AGNPS、農(nóng)業(yè)管理系統(tǒng)化學(xué)徑流侵蝕模型CREAMS等，也都是以USLE/RUSLE為基礎(chǔ)來計算土壤侵蝕量。

4、GIS在精確農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用

精確農(nóng)業(yè)（Precisionfarming）主要的技術(shù)支持體系包括全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)（GPS）、地理信息系統(tǒng)（GIS）、遙感監(jiān)測技術(shù)（RS）、信息采集與處理技術(shù)（ST）、決策支持系統(tǒng)（DSS）或?qū)＜蚁到y(tǒng)（ES）、智能化農(nóng)機技術(shù)（IAM）、變量投入技術(shù)（VRT）、環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)、系統(tǒng)集成、網(wǎng)絡(luò)化管理和培訓(xùn)系統(tǒng)。GIS在精確農(nóng)業(yè)技術(shù)體系中主要用于建立農(nóng)田土地管理、土壤數(shù)據(jù)、自然條件、作物苗情、病蟲草害發(fā)生發(fā)展趨勢、作物產(chǎn)量的空間分布等的空間信息數(shù)據(jù)庫和進行空間信息的統(tǒng)計處理、圖形轉(zhuǎn)換與表達等，為分析差異性和實施調(diào)控提供處方信息。它將作物栽培管理輔助決策支持系統(tǒng)與作物生產(chǎn)管理與長勢預(yù)測模擬模型、投入產(chǎn)出模擬模型和智能化農(nóng)作專家系統(tǒng)一起，根據(jù)產(chǎn)量的空間差異性，分析原因，做出診斷，提出科學(xué)處方，調(diào)控操作。目前在歐美、日本已進行了大量的研究，而國內(nèi)的研究主要集中在變量施肥方面。由于GIS在精確農(nóng)業(yè)中要對大量的數(shù)據(jù)進行管理分析，因而需要功能強大而完善的GIS軟件，且對操作者的專業(yè)素質(zhì)要求高，在應(yīng)用上開發(fā)專門的GIS應(yīng)用系統(tǒng)會更加便于操作。

5、思考

（1）結(jié)合GIS應(yīng)用的范圍更加廣泛。如運用GIS分析作物長勢，估算作物的產(chǎn)量、分析作物生產(chǎn)潛力；評價耕地地力；對旱澇災(zāi)、水土污染和作物病蟲害等農(nóng)業(yè)災(zāi)害進行預(yù)測預(yù)報，生成災(zāi)害發(fā)生圖和農(nóng)作物病蟲害的分布圖對災(zāi)害分析結(jié)果進行評價等。在灌區(qū)的水管理方面已由單一的決策系統(tǒng)逐步轉(zhuǎn)向?qū)?shù)據(jù)庫、模型庫、知識庫和GIS有機結(jié)合的灌區(qū)水資源管理綜合支持決策系統(tǒng)的研究。土地資源方面以GIS為基礎(chǔ)，對流域土壤侵蝕、生態(tài)過程和景觀生態(tài)過程進行模擬分析，建立流域的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫和動態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，以實現(xiàn)水土保持和土地利用的動態(tài)規(guī)劃方面的研究還有待進一步加強。

（2）更多GIS功能的開發(fā)應(yīng)用。目前國內(nèi)農(nóng)業(yè)水土領(lǐng)域最常用的是的GIS空間度量、空間統(tǒng)計分析和數(shù)字地形分析功能，這僅僅只是GIS強大功能的一部分，隨著研究的深入，有更多功能將應(yīng)用到農(nóng)業(yè)水土領(lǐng)域。如灌區(qū)水資源管理中采用空間分析功能進行水量的最優(yōu)配置；灌區(qū)輸排水溝渠的維護和管理中，通過DEM（數(shù)字高程模型）疊加，進行渠道的選址、挖方量計算；對老灌區(qū)現(xiàn)狀的評價和修復(fù)等。

（3）在專業(yè)模型與GIS結(jié)合運用中，要進行模型與GIS之間的數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換，需要建立易于使用的用戶界面，使GIS能夠接受模型的算法，將更有利于模型的建立。組件式的GIS出現(xiàn)，將專業(yè)模型和GIS集成到一個系統(tǒng)中，發(fā)展成專家系統(tǒng)及決策支持系統(tǒng)的重要組成部分，其開發(fā)應(yīng)用將是今后的發(fā)展方向。

（4）GIS與其他非線性優(yōu)化算法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、模糊聚類以及博弈的耦合在農(nóng)業(yè)水土方面的應(yīng)用，可以更有效、更精確的進行決策。如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和GIS相耦合，充分利用GIS空間分析特性和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非線性問題的特點，對水質(zhì)進行評價等。

（5）GIS在農(nóng)業(yè)上應(yīng)用的方式是將GIS與農(nóng)業(yè)各模型相結(jié)合，根據(jù)所要解決的問題可采取如下的2種形式。

1）松散集成方式就是GIS和模型在保持系統(tǒng)獨立性的條件下，只是作為模型參數(shù)的生成、輸入和模擬結(jié)果的顯示。

2）部分集成方式是利用GIS的高級開發(fā)語言，例如用Arc/info的語言開發(fā)與模型間的共用界面或數(shù)據(jù)、信息交換的程序，為模型提供輸入數(shù)據(jù)，對模型的輸出進行可視化處理等。

6、結(jié)語

GIS技術(shù)是時展和科技進步的重要產(chǎn)物，其在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用也極大的促進了我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平的發(fā)展和進步，所以在當(dāng)今人口不斷增長，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)質(zhì)量越來越重要的時期，一定要重視GIS系統(tǒng)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的發(fā)展和應(yīng)用，只有這樣才能更好的保證我國農(nóng)業(yè)的健康發(fā)展。

參考文獻

第8篇：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜述范文

關(guān)鍵詞：橋梁；檢測技術(shù)；現(xiàn)狀；發(fā)展

中圖分類號：TU997文獻標(biāo)識碼： A 文章編號：

引言

隨著我國交通事業(yè)的發(fā)展，橋梁的數(shù)量大量增加，交通運輸量也迅速變大，車輛載重的增加以及行車密度的變大都加劇了橋梁結(jié)構(gòu)的損傷，促使其老化加速。因此，交通管理部門對橋梁進行系統(tǒng)的檢測顯得尤為重要。

一、橋梁檢測的重要性

在具體的工程實踐中，往往有很多橋梁施工人員忽視對橋梁的檢測，這對于保證交通的安全穩(wěn)定運行是很不負(fù)責(zé)任的。采取合理有效的措施對橋梁的結(jié)構(gòu)損傷進行檢測，可以及時發(fā)現(xiàn)橋梁結(jié)構(gòu)是否損壞，從而得以確保交通樞紐的正常運行。與此同時，對橋梁進行檢測還可以獲得很多其他潛在的效益。

1、對橋梁進行檢測可以及時得到準(zhǔn)確的橋梁信息狀況，當(dāng)檢測出橋梁質(zhì)量出現(xiàn)問題時可以采取封閉橋梁的施工措施對橋梁進行維修。同時，技術(shù)人員可以通過多次對橋梁檢測的數(shù)據(jù)來研究橋梁在使用過程中發(fā)生的變化。

2、通過規(guī)律性的對橋梁進行檢測，降低了橋梁出現(xiàn)安全隱患的可能性，更為科學(xué)地保護了橋梁，橋梁的使用壽命會明顯得到提高。

3、對橋梁進行檢測能為以后的橋梁結(jié)構(gòu)設(shè)計提供寶貴經(jīng)驗，實踐是檢驗真理的唯一標(biāo)準(zhǔn)，只有通過定時對橋梁進行檢測，取得各項參數(shù)資料，驗證其與理論計算的符合程度，才能不斷地提高橋梁的設(shè)計水平，使其滿足使用功能要求。在對橋梁進行檢測的過程中，工程技術(shù)人員不應(yīng)只著眼于對橋梁外觀的檢測上，更應(yīng)進一步通過荷載試驗檢測深橋梁的材料與結(jié)構(gòu)。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進步，在橋梁檢測實踐中，工程技術(shù)人員更應(yīng)采用先進的設(shè)備與技術(shù)以提高橋梁檢測的高效率性與準(zhǔn)確性。

二、常用的檢測方法

1、混凝土缺陷檢測技術(shù)

目前，對混凝土內(nèi)部缺陷的存在、大小、位置和性質(zhì)進行無破損檢測的手段有超聲脈沖法和射線法兩大類，其中射線法因穿透能力有限、操作中需解決人體防護等問題，在我國使用較少。目前最有效的檢測方法是超聲脈沖穿透法和反射法。超聲脈沖穿透法已較為成熟，普遍用于工程實踐，許多國家都已編制了相應(yīng)的技術(shù)規(guī)程。反射法則根據(jù)超聲脈沖在缺陷表面產(chǎn)生反射波的現(xiàn)象進行缺陷判斷，由于它不必像穿透法那樣在2個測試面上進行，因此對某些只能在1個測試面上檢測的結(jié)構(gòu)物（如樁基礎(chǔ)、路面等）具有特殊意義，也取得了廣泛的工程應(yīng)用。

對于混凝土外部缺陷，如橋面裂縫、空洞等，檢測人員可直接用肉眼觀察或用裂縫觀測儀、皮尺等進行測量，而對于橋墩、橋塔以及梁體外部等人員難以直接到達的部位，檢測工作非常困難。目前有一種基于攝影技術(shù)的檢查橋梁表觀毀傷的非接觸測量系統(tǒng)，可以在遠距離對損傷部位進行非接觸檢測。

2、鋼筋位置、保護層厚度及鋼筋銹蝕檢測

鋼筋位置、保護層厚度均可利用雷達或者鋼筋位置探測儀（利用渦電流原理）檢測。鋼筋的腐蝕性質(zhì)或物理性質(zhì)的檢測是判斷鋼筋腐蝕最直接的方法，但是由于鋼筋混凝土是一種極為復(fù)雜的材料，量測鋼筋腐蝕速度或腐蝕量并不容易，目前常見的檢測方法有腐蝕電位法和量測瞬時腐蝕速率法。

橋梁檢測技術(shù)的現(xiàn)狀

近年來，我國對橋梁的檢測進行的大量研究。通過大量試橋梁檢測驗經(jīng)驗的積累，我國開發(fā)一些實用的檢測方法。幾十年來，我國逐漸從半損傷式檢測法過渡到了無損失檢測法。無損檢測法主要包括對橋梁局部的檢測和對橋梁整體進行檢測兩個主要內(nèi)容。下面將對這兩個方面進行簡單的探討。

1、橋梁的局部檢測

對橋梁結(jié)構(gòu)進行日常檢測主要采用技術(shù)手段的是局部檢測技術(shù)。局部檢測技術(shù)是采用目視或?qū)ｉT的檢測儀器對結(jié)構(gòu)局部的損傷和缺陷狀況進行檢測。局部檢測主要是檢測橋梁結(jié)構(gòu)的材質(zhì)狀況與耐久性。通過x射線、滲透、磁粉、渦流以及超聲波等檢測技術(shù)來檢測混凝土強度、混凝土的碳化深度、混凝土內(nèi)部損傷情況、鋼筋分布及保護層厚度、鋼筋的腐蝕情況、氯離子含量等內(nèi)容。近年來，隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，遠紅外熱象、核磁共振、全息攝影、層析成像、微波以及雷達等先進檢測技術(shù)也逐漸應(yīng)用到橋梁的局部檢測工作中。

2、橋梁的整體檢測

2.1整體檢測的作用

橋梁的整體檢測能反映橋梁的承載力以及正常使用狀態(tài)，它克服了結(jié)構(gòu)局部檢測所存在的局限性。它主要通過對橋梁結(jié)構(gòu)進行靜、動力試驗等手段采集橋梁結(jié)構(gòu)的速度、加速度、位移、應(yīng)力、應(yīng)變等結(jié)構(gòu)響應(yīng)數(shù)據(jù)。再通過數(shù)學(xué)以及力學(xué)方法對響應(yīng)數(shù)據(jù)進行科學(xué)的處理，然后通過技術(shù)人員的細(xì)致分析就能夠得到橋梁結(jié)構(gòu)的整體狀況以及局部的損傷狀況。橋梁結(jié)構(gòu)整體的工作性能通過整體檢測技術(shù)真實地反映出來，它能回答所有人最關(guān)注的橋梁結(jié)構(gòu)承載力的問題，從而能夠較為準(zhǔn)確的驗證了橋梁的設(shè)計過程以及施工管理過程能否達到標(biāo)準(zhǔn)的要求。

2.2 整體檢測采用的方法

通過施加可控荷載的對橋梁進行試驗，并由試驗檢測、收集橋梁結(jié)構(gòu)的應(yīng)變量、應(yīng)變分布和加速度等響應(yīng)數(shù)據(jù)，據(jù)此來評估橋梁結(jié)構(gòu)的整體性能。橋梁的整體檢測試驗可以分為靜荷載試驗以及動荷載試驗。靜載試驗指的是施加靜荷載于指定的位置對橋梁的各項指標(biāo)進行檢測從而得出橋梁整體的工作性能的試驗。橋梁的動載試驗是指用某種方法引起橋梁結(jié)構(gòu)振動，測定其各項震動指標(biāo)來判斷其整體剛度的試驗。橋梁的動荷載試驗不會妨礙交通的運行，是橋梁結(jié)構(gòu)整體檢測中不可或缺的技術(shù)手段。

四、橋梁檢測技術(shù)的發(fā)展趨勢

1、橋梁無損傷檢測技術(shù)

傳統(tǒng)的橋梁檢測方法主要依賴于動靜載試驗和檢測人員的現(xiàn)場目測,輔以混凝土硬度實驗、超聲波探測、腐蝕作用實驗等多種檢測手段。進入20 世紀(jì)90年代,隨著現(xiàn)代傳感與通信技術(shù)的發(fā)展,無損檢測技術(shù)更是出現(xiàn)了前所未有的發(fā)展勢態(tài), 先后涌現(xiàn)出一大批新的檢測方法和檢測手段,使無損檢測技術(shù)向著智能化、快速化、系統(tǒng)化的方向發(fā)展。近年來,致力于橋梁檢測的研究人員提出了許多成功的方法對橋梁進行非破壞性評估。一些新的方法被廣泛應(yīng)用于橋梁檢測, 如利用相干激光雷達測試橋梁下部結(jié)構(gòu)的撓度,利用全息干涉儀和激光斑紋測量橋體表面的變形狀態(tài),利用雙波長遠紅外成像檢測橋梁混凝土層的損傷,利用磁漏攝動檢測鋼索、鋼梁和混凝土內(nèi)部的鋼筋等。隨著振動實驗?zāi)B(tài)分析技術(shù)的發(fā)展, 運用振動測試數(shù)據(jù)進行結(jié)構(gòu)動力模型修正理論得到了充分的發(fā)展,為橋梁結(jié)構(gòu)的安全檢測開辟了新的途徑?；谡駝幽B(tài)分析技術(shù),人們研究發(fā)現(xiàn)結(jié)構(gòu)的動力響應(yīng)是整體狀態(tài)的一種度量,當(dāng)結(jié)構(gòu)的質(zhì)量、剛度和阻尼特性發(fā)生變化時,選用結(jié)構(gòu)振動模態(tài)作為權(quán)數(shù),對結(jié)構(gòu)損傷前后的模態(tài)變化量進行加權(quán)處理,從而實現(xiàn)對單元損傷的識別和有效定位。

2、橋梁結(jié)構(gòu)損傷識別技術(shù)

2.1 小波分析損傷識別法

由于小波分析適合分析非平穩(wěn)信號, 因此可作為損傷識別中信號處理的較理想的工具,用它來構(gòu)造損傷識別中所需要的特征因子,或直接提取對損傷有用的信息。小波分析在損傷識別中的應(yīng)用是多方面的,如: 奇異信號檢測、信噪分離、頻帶分析等。

2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)損傷識別法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在損傷識別中的基本思路是:首先,用無損傷系統(tǒng)的振動測量數(shù)據(jù)來構(gòu)造網(wǎng)絡(luò), 用適當(dāng)?shù)膶W(xué)習(xí)方法確定網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)；然后,將系統(tǒng)的輸入數(shù)據(jù)送入網(wǎng)絡(luò), 網(wǎng)絡(luò)就有對應(yīng)的輸出,如果輸入過程是成功的,當(dāng)系統(tǒng)特性無變化時,系統(tǒng)的輸出和網(wǎng)絡(luò)的輸出應(yīng)該吻合；相反,當(dāng)系統(tǒng)有損傷時,系統(tǒng)的輸出和網(wǎng)絡(luò)的輸出就有一個差異,這個差異就是損傷的一種測度。

結(jié)束語

綜上所述，對于現(xiàn)有橋梁的養(yǎng)護管理應(yīng)重視橋梁檢測技術(shù)的研究，隨著新材料、新技術(shù)的不斷更新發(fā)展，橋梁檢測技術(shù)具有更廣闊的發(fā)展空間。

參考文獻

[1]李毅卉.橋梁檢測技術(shù)的發(fā)展與前景[J].市政技術(shù)，2011，（29）：5-7

第9篇：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜述范文

關(guān)鍵詞:雙語教學(xué);人工智能;體系結(jié)構(gòu)

根據(jù)《朗曼應(yīng)用語言學(xué)詞典》中的定義,雙語教學(xué)(Bilingual Teaching)指的是用兩種語言作為教學(xué)媒介語,通過學(xué)習(xí)學(xué)科知識來達到掌握第二語言的目的。雙語教學(xué)作為學(xué)科教學(xué)延伸,不是簡單的母語加第二語言,而是將第二種語言融進學(xué)科知識,通過學(xué)習(xí)學(xué)科專業(yè)知識提高學(xué)生第二語言的聽、說、讀、寫綜合能力,培養(yǎng)學(xué)生用第二語言思考、解決問題的能力,培養(yǎng)適應(yīng)社會發(fā)展需求的高素質(zhì)、復(fù)合型人才,以適應(yīng)信息時代我國經(jīng)濟和社會發(fā)展的需要。人工智能的主要目標(biāo)是讓機器具有應(yīng)用符號邏輯的方法模擬人的問題求解、推理、學(xué)習(xí)等方面的能力,能夠在各類環(huán)境中自主地或交互地執(zhí)行各種任務(wù),比如水下作業(yè)、輸油管道、森林救火等。人工智能的發(fā)展,不僅代表計算機等科學(xué)技術(shù)的發(fā)展水平,也是一個國家工業(yè)化水平的重要標(biāo)志。這對高校的教育提出了新的挑戰(zhàn)。因此,選擇人工智能課程的雙語教學(xué)模式是非常必要的。

1人工智能課程分析

人工智能是一門多學(xué)科交叉的課程,特別涉及控制論、信息論、語言學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、數(shù)學(xué)、哲學(xué)等多種學(xué)科[1-2]。學(xué)習(xí)該課程需要具有較好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和較強的邏輯思維能力,大多教師、學(xué)生在教、學(xué)的過程中都顯得比較吃力。如何結(jié)合課程的特點,幫助學(xué)生找到好的學(xué)習(xí)方法,使他們能充分發(fā)揮自己的能力,提高學(xué)習(xí)興趣成為教學(xué)研究過程中的首要目標(biāo)。在目前高校提倡雙語教學(xué)的環(huán)境下,我校已將人工智能立項為雙語教學(xué)示范課程。人工智能課程具有如下特點:

(1) 是一門非常前沿的學(xué)科。

計算機最初是用來做科學(xué)計算的,但隨著計算機科技的迅猛發(fā)展,人們開始考慮計算機還可以做些什么,能不能像人一樣學(xué)習(xí)、思考,然后解決問題?這就是基于人的知識和經(jīng)驗,用符號推理的辦法讓計算機來做事情,是人工智能最早的研究成果。但是,知識并不都能用符號表示為規(guī)則,智能也不都是基于知識的。人們相信,自然智能的物質(zhì)機構(gòu)――神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能是基于結(jié)構(gòu)演化的。因此,20世紀(jì)80年代在人工智能理論發(fā)展出現(xiàn)停頓時,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論出現(xiàn)新的突破,基于結(jié)構(gòu)演化的人工智能迅速成為人工智能研究的新方向。事實上,智能問題無論從廣度還是深度,都遠比人們想象的要復(fù)雜得多。因此,我們一刻也不能放棄鉆研,并且要時刻關(guān)注該領(lǐng)域發(fā)展的最新動態(tài)。在高校開展人工智能課程的雙語教學(xué),可以促使學(xué)生了解該領(lǐng)域以及相關(guān)領(lǐng)域,如模式識別、機器視覺、智能檢索、人工生命等發(fā)展的最新動態(tài),掌握大量的專業(yè)詞匯,鍛煉理解問題、解決問題、了解領(lǐng)域文化等實際能力,對培養(yǎng)國際化、工程化、實用化的復(fù)合型人才等具有重要的現(xiàn)實意義。

(2) 涉及面寬、難度大。

人工智能是一門多學(xué)科交叉的、極富挑戰(zhàn)性的前沿學(xué)科,它幾乎涉及于社會科學(xué)和自然科學(xué)的每個領(lǐng)域。人工智能課程是一門理論性非常強、知識點比較分散、知識更新快的課程,它以編程語言、數(shù)據(jù)庫原理、概率統(tǒng)計、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、離散數(shù)學(xué)以及編譯原理等前趨課程為基礎(chǔ),還涉及到控制論、信息論、通信原理、圖像處理、模式識別等課程。因此,人工智能課程的知識點難度較大。通過該課程的雙語教學(xué)過程,學(xué)生不但學(xué)習(xí)了課程的專業(yè)知識,而且還學(xué)習(xí)了相關(guān)理論課程的第二語言表示方法及應(yīng)用情況,對于培養(yǎng)具有個性化的多層次人才具有重要的價值。

人工智能課程的特點決定了它的雙語教學(xué)也具有很大的難度。根據(jù)普通高校的實際情況,我們組織了人工智能的雙語教學(xué)體系結(jié)構(gòu),教學(xué)實踐表明,該模式行之有效。

2人工智能雙語教學(xué)體系結(jié)構(gòu)

要達到雙語教學(xué)的目的,就必須將傳統(tǒng)的“注入式”教學(xué)模式改變?yōu)樾滦偷摹耙詫W(xué)生為中心”的教學(xué)模式。然而,這種“以學(xué)生為中心”的雙語教學(xué)模式是多樣化的,其教學(xué)過程是復(fù)雜的,在我國還處于探索階段[3-5]。在人工智能課程的教學(xué)過程中,根據(jù)學(xué)生的實際情況,我們采用課堂教學(xué)多樣化、基于CDIO理念的實踐教學(xué),不斷地探索研究,形成高校人工智能雙語教學(xué)體系結(jié)構(gòu),如圖1所示。

計算機雙語教學(xué)的正常開展,必須依托優(yōu)秀的計算機專業(yè)外語教科書和教學(xué)參考用書。根據(jù)學(xué)生的實際情況,我們采用了Nils J.Nilsson教授編著的《Artificial Intelligence A New Synthesis》,該教材是美國斯坦福大學(xué)計算機系本科教材,不僅內(nèi)容豐富、取材新穎,更重要的是內(nèi)容組織結(jié)構(gòu)比較符合學(xué)生的認(rèn)知規(guī)律,便于學(xué)生學(xué)習(xí)、理解。參考書主要選用了蔡自興、徐光v老師的《人工智能》。

3雙語教學(xué)方法

由于人工智能是一門非常前沿、涉及知識面寬、應(yīng)用范圍廣的學(xué)科,因而在教學(xué)的具體過程中,我們多種教學(xué)手段并用,主要采取理論聯(lián)系實際的案例驅(qū)動講授、CDIO實踐模式、綜合考證等講授方法。

3.1理論教學(xué)

(1) 修改教學(xué)大綱和課程設(shè)計的實驗大綱。參考吸收國外先進教材中的內(nèi)容,結(jié)合普通高校的實際情況,形成有針對性的、合理的教學(xué)體系。

(2) 采用多種教學(xué)方法和手段。設(shè)計和制作簡潔、易懂的英文電子教學(xué)課件,采用多媒體教學(xué)手段,豐富教學(xué)內(nèi)容。建設(shè)課程網(wǎng)站,電子課件在網(wǎng)上公開,幫助學(xué)生預(yù)習(xí)專業(yè)詞匯、了解教師講解線索和重點內(nèi)容,降低學(xué)習(xí)難度。

(3) 課堂提問。提問一些重要內(nèi)容,鼓勵學(xué)生積極思考,既能加深學(xué)生對所學(xué)課程知識的理解,也有利于其英文表達能力的提高。

(4) 案例驅(qū)動法。將有意義的案例貫穿在教學(xué)過程中,培養(yǎng)學(xué)生的興趣,提高學(xué)生分析問題、解決問題的能力;

(5) 課后小組討論。每6～8位同學(xué)分為一組,實行小組長負(fù)責(zé)制,組織學(xué)生討論和解決學(xué)習(xí)中遇到的問題,交流學(xué)習(xí)心得,一方面起到溫故而知新的作用,同時培養(yǎng)團隊協(xié)作精神。

3.2實踐教學(xué)

由于學(xué)生的英語水平、專業(yè)基礎(chǔ)知識以及知識面都有差別,因此教師必須因材施教,培養(yǎng)學(xué)生的興趣。實踐課題來源于實際工程,將CDIO理念貫穿于實踐教學(xué)過程中,提高學(xué)生綜合創(chuàng)新能力與團體協(xié)作精神。

(1) 實驗題目多樣化。學(xué)生可以選擇,也可以根據(jù)老師的要求自己構(gòu)思,以培養(yǎng)學(xué)生的興趣與查閱資料的能力。

(2) 分工與合作。來源于工程實踐的題目,學(xué)生通常很難在短時間內(nèi)獨立完成,因而需要分工合作,培養(yǎng)學(xué)生的協(xié)作精神。

(3) 整體設(shè)計方案的靈活性。學(xué)生領(lǐng)會題目本意,自主設(shè)計解決方案,培養(yǎng)學(xué)生分析問題、解決問題的綜合創(chuàng)新能力。

(4) 編程實現(xiàn)。培養(yǎng)學(xué)生的編程能力,形成科學(xué)的編程風(fēng)格。

3.3考核方式

(1) 多種形式的平時測試(30%)。主要包括平時測驗、討論、作業(yè)等。主要考察學(xué)生對基本知識的掌握,英文表達能力以及知識面的拓寬等。

(2) 實踐教學(xué)(30%)。主要考察學(xué)生對實踐題目的理解、整體方案的設(shè)計、團隊間的協(xié)作精神以及實現(xiàn)結(jié)果等。

(3) 期末考試(50%)。試題全部用英文形式出現(xiàn),鼓勵學(xué)生用英文作答。

人工智能課程采用雙語教學(xué),可以使學(xué)生最準(zhǔn)確地理解專業(yè)知識,又可以使英語和專業(yè)課的學(xué)習(xí)相互促進。

4教學(xué)效果分析

課程結(jié)束后,我們對學(xué)生進行了教學(xué)效果討論與調(diào)查,結(jié)果如表1所示。

從本課程討論和調(diào)查的結(jié)果以及其他普通高等院校的雙語教學(xué)調(diào)查結(jié)果可以看出,雙語教學(xué)效果基本上達到了要求。但也存在一些值得思考的問題:不適應(yīng)的人數(shù)比例偏高,專業(yè)知識的學(xué)習(xí)效果一般,甚至有學(xué)生因為跟不上進度放棄專業(yè)課的學(xué)習(xí)。為此,提出以下的建議:

(1) 加強學(xué)生認(rèn)識。學(xué)生必須從思想上認(rèn)識到人工智能雙語教學(xué)的重要性,克服教學(xué)過程中的種種困難、持之以恒,主動與同學(xué)、老師進行討論,密切關(guān)注學(xué)科發(fā)展動態(tài)。

(2) 提高實施條件。雙語教學(xué)過程中,學(xué)生是主體,教師是關(guān)鍵。因此,要求老師要有較高的專業(yè)知識和英語水平,學(xué)生要有較好英語基礎(chǔ)。

(3) 完善教學(xué)體系結(jié)構(gòu)。雙語教學(xué)在我國還處在探索階段,因而必須在教學(xué)實踐過程中不斷地改進完善雙語教學(xué)的體系結(jié)構(gòu)。

只有解決好這些問題,才能培養(yǎng)出更高素質(zhì)的復(fù)合型人才,適應(yīng)國內(nèi)外科學(xué)與經(jīng)濟發(fā)展的需要。

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Exploration and Practice on Bilingual Teaching Architecture for Artificial Intelligence Course

LI Zhu-lin, HAO Ji-sheng, MA Le-rong

(Department of Computer Science, Yan’an University, Yan’an 716000,China)