人工智能算法分析论文

人工智能算法分析论文（精选6篇）

篇1：人工智能算法分析论文

“卓越工程师教育培养计划”(简称卓越计划)旨在培养一批创新能力强、适应经济社会发展需要的高质量工程技术人才。在南通大学计算机科学与技术学院制定的软件工程专业卓越工程师的培养计划中，算法设计与分析被设置为一门核心必修课程。通过该门课程的系统授课，重点培养学生的计算机问题求解能力，该能力是软件工程专业学生成长为卓越工程师必备的一项核心竞争力。一个典型的计算机问题的求解一般需要经历5个阶段:①问题的分析和建模;②算法设计方法和相应数据结构的选择;③算法的实现;④算法的正确性证明和复杂度分析;⑤算法实现的优化等。

经过多轮的教学实践发现，学生之间水平参差不齐是教学过程中面临的最大问题。随着高校招生规模的不断增大，不同学生之间在基础知识、智力水平、兴趣爱好、学习动机和学习方法上存在较大的差异性。相同的教学内容，对于一些基础较好的学生来说理解难度不大，但对于一些基础较弱的学生来说，则难以理解。因此，如何尊重学生个性差异、发展学生个性特长，在考虑学生整体发展的同时兼顾学生的个性特长发展，从而最终提高各个层次学生的综合素质是算法设计与分析课程的教学改革实践中需要重点关注的问题。

通过多次与学生的深入交流发现，学生在这门课程的学习过程中面临如下问题:

1）课程教学内容难度高。课程需要学生掌握常见的算法设计策略，如分治法、动态规划法和贪婪法等，对设计出的算法能进行正确性证明和复杂度分析。很多知识点抽象层次高，需要学生具备一定的数学分析能力，同时，通常算法内部逻辑比较复杂，因此需要学生具备较强的编程功底。笔者在讲授这些知识点时，均假设学生具备一定的数学分析能力和编程基础，但实际情况却不容乐观，很多学生在大一和大二的时候并未重视相关课程的学习，很多知识点都已经还给授课老师，在课堂上需要花费一定时间帮助学生回忆这些知识点。同时，部分学生因编程经验较为匾乏，难以顺利地将伪代码转化成可运行的程序代码。

2)学生问题求解能力弱。为辅助学生对知识点的理解，授课老师一般在实例选择时均采用一些经典实例，例如归并排序、最小生成树等。这些问题在一些预修课程(例如高级程序设计语言或数据结构)中均进行过讲解，因此理解起来难度不大。但是，学生在上机实践时，面对老师布置的新问题，却很难将学到的知识进行灵活运用，难以选择合理的算法设计策略，并借助熟悉的高级编程语言去解决。

3)学生自主学习意识薄弱。该门课程本身课时较少(仅有犯学时)，其中8学时为上机实践，在剩余的24学时内，仅能讲授基本的算法设计与分析策略。学生即使了解常见的算法设计与分析方法，但现实生活中问题千变万化，更需要学生灵活使用学到的知识。因此，要提高学习效果和实践能力，需要学生在课外花费更多时间，阅读相关资料和进行大量编码。但是，授课过程中发现，真正能够完成自主学习的学生并不多。一方面，很多学生长期受应试教育的影响，习惯于填鸭式的教学模式，同时，学习时具有较强的功利性，很多学生普遍有应付考试和及格万岁的思想，有的学生甚至为了应付老师的作业检查，大量抄袭作业，仅做一些表面上的修改来敷衍了事。另一方面，即使有少量同学对新知识比较好奇，愿意自己去积极探索，但在选择相关经典资料时经验不足、效率较低，因此，需要有经验的老师进行有效引导。

目前高校很多教室都配有多媒体设备，造成大部分专业课程均采用多媒体课件方式进行授课。多媒体课件虽然具有丰富的表现力、良好的交互性和较高的共享性，但与其他核心专业课程相比，算法设计与分析课程的理论程度更高，数学推导较多，因此笔者认为，采用板书为主的教学方式可能会效果更好。为验证该推测，对Leiserson教授和Demaine教授开设的麻省理工学院公开课的在线视频进行分析，发现他们在授课时，绝大部分教学内容均采用板书方式进行讲解，通过在黑板上一步一步地推导，在一些关键节点上与学生充分交互，使得学生可以更好地掌握算法设计与分析过程中的一些重要技巧。笔者在实际教学中通过精心设计板书，取得了较好的课堂效果。

综上所述，在学生水平参差不齐的情况下，针对算法课程教学中存在的问题，提出了一系列教学改革措施以提高不同层次学生的计算机问题求解能力。其中将教学问题与教学改革措施的对应关系，以及教学改革措施与不同层次学生的对应关系进行总结。而且具备良好的交叉学科基础和文化底蕴，能培养出满足市场需要的复合型人才。

如何使相关专业的教育教学满足将来ICT产业的发展是个相当复杂的问题，希望笔者提出的一些改进措施能对信息科学相关专业的工程教育具有参考意义，并对其他领域也有借鉴之处。

篇2：人工智能算法分析论文

【中文摘要】随着信息社会和科学技术的发展,计算机在日常生活中起着越来越重要的作用。而算法是计算机工作的基础,了解算法知识及其思想成为现代社会每一个公民所应具备的基本素养。在许多发达国家,算法知识早已成为中学教材的重要内容。2003年4月教育部颁布《普通高中数学课程标准(试验)》,新课程开始陆续实施。作为新课程中首次出现的内容之一,算法的教学问题被人们所关注。湖北省于2010年才第一次进行必修3(含算法初步的内容)的教学。由于算法内容对刚实行新课改地区的中学数学老师来说是比较陌生的,心理上存在着畏惧情绪,在实际教学中缺少有效的教学指导,因此给他们的教学带来了全新的挑战。本文研究了国内外关于算法教学的研究及教学设计理论的发展,重点是国内的“双主”教学设计与“以活动为中心”的教学设计,对高中数学算法初步的内容进行了功能分析。结合教学实际,对算法初步的部分内容进行了教学设计。旨在为自己及同行的教学提供一个有益的探索与尝试。本文所给出算法设计方案只是初步的,有待于在今后的教学实践中进一步检验完善。

【英文摘要】Algorithm is an ancient concept,with the development of computational science,algorithm has become more and more important.The idea of Algorithm has already become a mathematical quality for modern citizens.In many developed countries, Algorithm has become an important part in senior

high school teaching.In April 2003, The Mathematics Curriculum Standard of High School began to be carried on in our country, and algorithm has appeared in the text-books of high school mathematics.But the problem of teac...【关键词】算法 功能分析 教学设计

【英文关键词】algorithm function analysis instructional design 【目录】高中数学算法初步的功能分析及教学设计4-5出8-9910-1111-14ABSTRACT5绪论8-11

摘要

1.1 研究问题的提1.2 研究意义9-101.2.2 研究的实践价值9-102 研究综述11-18

1.2.1 研究的理论意义

1.3 研究方法2.1 算法的研究综述

2.1.2 国内的算2.1.1 国外的算法研究11-13

2.2 教学设计的相关研究综述法研究13-1414-182.2.1 国外教学设计理论的发展14-162.2.2 国内教学设计理论的发展16-1818-20算法初步的功能分析

3.2 有助于3.1 有助于提高学生的信息素养18培养学生的逻辑思维与创造性思维18-19秀的算法传统19-20

3.3 有助于发扬优

4.1 算法初步的教学设计20-40算法初步的教学设计策略20-21析为起点2020

4.1.1 以内容分析和学情分

4.1.2 以现代信息技术为辅助手段

4.1.4 以数学文化为4.1.3 以思维训练为目的20

驱动力20-2121-40

4.2 算法初步的教学设计案例

21-24

4.2.2 程序4.2.3 基本算法4.2.1 算法概念的教学设计框图与算法基本逻辑结构的教学设计语句的教学设计29-3232-35

24-29

4.2.4 循环语句的教学设计教学建4.2.5 秦九韶算法的教学设计35-40

5.1 教学建议议及需要进一步研究的问题40-4240-4142-455.2 需要进一步研究的问题41-42参考文献

附录 附录 A：攻读硕士期间发表的论文45-46

篇3：人工智能算法分析论文

在人工智能领域, 提供的每种问题求解方法, 都需要某种对解答的搜索, 从提出问题 (即初始状态) 到问题的解决 (即目标状态) , 有个求解的过程, 也就是搜索过程。用于搜索的方法主要有两大类:一类是盲目搜索, 另一类是启发式搜索。盲目搜索是指在不具有对待定问题的任何有关信息的条件下, 按固定的步骤进行的搜索, 如深度优先搜索和广度优先搜索;启发式搜索是指在搜索中加入了与问题有关的启发性信息, 这些信息可以指导搜索朝着最有希望的方向前进, 加速问题的求解过程, 并找到最优解, 譬如A*算法。本文针对上述几种搜索算法, 对八数码问题进行了求解, 并进行了比较, 力求更快速、更高效地找到问题的解答。

1 八数码问题的描述

所谓八数码问题起源于一种游戏:在一个3×3的方阵中放入八个数码1、2、3、4、5、6、7、8, 其中一个单元格是空的。将任意摆放的数码盘 (称初始状态) 逐步摆成某种给定的数码盘的排列 (称目标状态) , 如图1所示。

对于以上问题, 我们可以把数码的移动等效成空格的移动。如图1的初始排列, 数码7右移等同于空格左移。那么对于每一个排列, 可能的一次数码移动最多只有4种, 即空格左移、空格右移、空格上移、空格下移。最少有两种 (当空格位于方阵的4个角上时) 。所以, 问题就转换成如何从初始状态开始, 使空格经过最小的移动次数最后使排列变成目标状态。

2 八数码问题的求解算法

2.1 盲目搜索

常见的盲目搜索算法有宽度优先搜索和深度优先搜索。

(1) 宽度优先搜索算法———扩展当前节点后生成的子节点总是置于OPEN表的后端, 即OPEN表作为排队表使用, 先进先出 (FIFO) , 使搜索优先向横广方向发展。

(2) 深度优先搜索算法———扩展当前节点后生成的子节点总是置于OPEN表的前端, 即OPEN表作为栈表使用, 后进先出 (FILO) , 使搜索优先向纵深方向发展。

2.2 启发式搜索

启发式搜索算法的基本思想是:定义一个评价函数 (Evaluation Function) f, 对当前的搜索状态进行评估, 找出一个最有希望的节点来扩展。

先定义下面几个函数的含义:

式中g* (n) 表示从初始节点s到当前节点n的最短路径的耗散值;h* (n) 表示从当前节点n到目标节点g的最短路径的耗散值;f* (n) 表示从初始节点s经过节点n到目标节点g的最短路径的耗散值。

评价函数的形式可定义如 (2) 式所示:

其中n是被评价的当前节点。f (n) 、g (n) 和h (n) 则分别表示是对f* (n) 、g* (n) 和h* (n) 3个函数值的估计值。

利用评价函数f (n) =g (n) +h (n) 来排列OPEN表节点顺序的图搜索算法称为算法A。在A算法中, 如果对所有的x,

成立, 则称h (x) 为h* (x) 的下界, 它表示某种偏于保守的估计。采用h* (x) 的下界h (x) 为启发函数的A算法, 称为A*算法。

针对八数码问题我们可以将其启发函数设计如下:

其中g (n) 根据具体情况设计为d (n) , 意为n节点的深度 (从起始节点到当前节点n已经走得步数)

h (n) 根据具体情况设计为p (n) , 其可以有两种设计思路:

(1) 放错位的数码个数;

(2) 放错位的数码与其正确的位置距离之和。

启发函数中, 应用的启发信息 (问题知识) 愈多, 扩展的节点数就越少。其搜索的范围就愈小, 搜索速度就越快。显然, (1) 中的启发式函数就不够贴切, 从而在搜索过程中“不够精确的”地选用了多余节点加以扩展。而 (2) 中设计的启发函数h (n) 更接近于h* (n) , 因为其更接近实际移牌的情况, 利用的更多的信息, 自然扩展的节点就会更少, 搜索效率会更高, 后面的程序验证可以说明这一点。

由 (1) 和 (2) 两种思路而设计的启发函数, 都符合A*的条件算法的条件。现仅以思路 (2) 加以说明:由于实际情况中, 一个将牌的移动都是单步进行的, 没有交换牌等这样的操作。所以要把所有的不在位的将牌, 移动到各自的目标位置上, 至少要移动从他们各自的位置到目标位置的距离和这么多次, 所以最优路径的耗散值不会比该值小, 因此该启发函数h (n) 满足A*算法的条件。

3 程序实现

本文采用VC++6.0基于对话框的程序设计, 在图形界面上显示出八数码格局并可以随意调整格数码位置。确定初始状态格局后, 分别有“深度优先”、“广度优先”、“A*算法 (放错位的数码个数) ”、“A*算法 (放错位的数码与其正确的位置距离之和) ”等算法供选择。点击搜索按钮, 开始执行搜索, 成功或失败后提示, 并显示其生成节点个数与以遍历节点个数。其中在“A*算法 (按不在位的距离和评估) ”算法搜索成功后, 在树控件中显示, 搜索最佳路径的遍历生成树。

限于篇幅本文仅给出启发式搜索算法实现, 盲目搜索算法类似可以实现。启发式搜索算法分别用两种启发函数方法实现, 其中函数AX_search () 表示启发函数为:放错位的数码个数。函数AXX_search () 表示启发函数为:放错位的数码与其正确的位置距离之和。

其中函数AXX_search () 函数关键实现语句如下:

AX_search () 代码结构与此函数相同, 只是在EightGame对象的f赋值时调用的函数不同而已。

4 程序运行结果与分析说明

用A*算法 (启发函数为思路为放错的数码的个数) 实现八数码问题的运行界面如图2所示, 其它算法运行结果图限于篇幅, 此处略去。

针对如图1所示的初始状态和目标状态, 程序分别使用不同的深度优先搜索、广度优先搜索和启发式搜索算法 (两种不同的启发函数) 实现八数码问题的任务。表1分别反映了这几种算法在解决八数码问题时的运行结果参数:

从表1的数据可以看出, 当初始状态和目标状态一致时, 实验运行结果显示, 如果采用深度优先算法, 节点有可能一直漫无目的的扩展下去, 如果不加层数溢出限制很难在短时间内找出解。而如果采用宽度优先算法, 理论上可以找到解, 但如果初始节点与目标节点差距过大, 在短时间内也不能有效求解, 而采用A*算法远远优于盲目搜索, 并且估价函数的选择更能体现出算法的搜索效率。

备注:“耗时”只有在相同的计算机软硬件条件下才有参加意义

而对比A*算法中两种启发函数, 因为使用“放错位的数码与其正确的位置距离之和”作为启发函数比使用“放错的数码个数”作为启发函数, 应用的启发信息 (问题知识) 更多, 所以其搜索的范围就愈小, 搜索速度就越快, 自然扩展的节点数就越少。

5 结束语

通过分析不同搜索算法和不同估价函数对程序效率的影响, 可以为实际设计搜索算法和估价函数的选择提供参考依据。搜索算法作为计算机科学的一个重要的研究领域, 在当前搜索引擎迅猛发展的环境下, 搜索所需要的有效而实用的搜索策略将会越来越得到人们的重视, 其研究的重要意义也日趋明显。

参考文献

[1]马少平, 朱小燕.人工智能[M].北京:清华大学出版社, 2004.

[2]詹志辉.通过八数码问题比较搜索算法的性能[J].计算机工程与设计, 2007 (6) .

篇4：基于遗传算法的人工智能分析

关键词：遗传算法；人工智能；全局运动估计；应用分析

中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1007-9599 （2013） 01-0240-02

所谓人工智能，就是人工的方法通过计算机实现智能化功能，或者说是人们使用机器模拟人类的智能。由于人工智能是在机器上实现的，所以又称为机器智能。从另一个角度来看，人工智能是研究怎样使计算机来模仿人脑从事的推理、证明、识别、理解、设计、学习、思考、规划及问题求解等思维活动，来解决人类专家才能处理的复杂问题。人工智能的算法很多，包括遗传算法、进化算法、蚁群算法和专家系统、神经网络等。

1 遗传算法

遗传算法的思想是先确定编码方案，对待寻优的缺陷特征参数进行编码，按一定规模初始化种群，种群中的每一个各体就代表了一个可能的解；然后根据适应度值函数计算每一个各体的适应度值并依此决定遗传操作。根据预先确定好的种群选择方案，按一定的概率对种群进行交叉、变异得到下一代，直到遗传算法的终止条件得到满足。与传统的优化算法相比，具有的优缺点如下：

1.1 遗传算法优点。不是从单个点，而是从多个点构成的群体开始搜索。之所以说是从多点而不是从单点出发，那是因为整个算法的开始是从一个初始种群开始搜索演练最优解，是从多个点开始搜索进化寻找，这样的做的一个好处是避免局部寻找最优解，从任一解出发，按照某种机制，以一定的概率在整个求解空间中探索最优解。由于它们可以把搜索空间扩展到整个问题空间，因而具有全局优化性能。同时也缩短了整个搜寻额时间，整体上效率更高、结果更接近最优解。

实现简单，没有复杂的数学计算，在算法中，一般都有大量且复杂的计算作为整个算法的支撑，同时数学计算也是一步比较耗资源和时间的操作，然后在遗传算法中，在搜索最优解过程中，只需要由目标函数值转换得来的适应度信息再加上简单的比较，而不需要导数等其它辅助信息，操作流程也比较简单，没有过多的转换控制操作，中间也没有多少中间变量，算法具有较强的自适应性。

搜索过程不易陷入局部最优点。目前，该算法已渗透到许多领域，并成为解决各领域复杂问题的有力工具，因为是在整个求解空间中探索最优解，所以，基本上不会陷入局部最优解中去。

在遗传算法中，将问题空间中的决策变量通过一定编码方法表示成遗传空间的一个个体，它是一个基因型串结构数据；同时，可以将目标函数值转换成适应值，它用来评价个体的优劣，并作为遗传操作的依据。

但是，传统的遗传算法同样拥有缺陷。

1.2 遗传算法缺点。首先，传统的遗传算法编码和解码比较复杂，因为传统的遗传算法的染色体是用二进制编制的，一个染色体就是一串0和1组成的位串或是字符串，在进化前需要做复杂的编码工作，而在得到最优解后还要做复杂的解码工作，比较繁琐和复杂，在遗传操作过程中也不易掌控，容易出错；其次，算法对初始种群的选择有一定的依赖性。

2 遗传算法在人工智能领域的应用

遗传算法在人工智能的众多领域便得到了广泛应用[2]。例如，机器学习、聚类、控制（如煤气管道控制）、规划（如生产任务规划）、设计（如通信网络设计、布局设计）、调度（如作业车间调度、机器调度、运输问题）、配置（机器配置、分配问题）、组合优化（如TSP、背包问题）、函数的最大值以及图像处理和信号处理等等。

另一方面，人们又将遗传算法与其他智能算法和技术相结合，使其问题求解能力得到进一步扩展和提高。例如，将遗传算法与模糊技术、神经网络相结合，已取得了不少成果。

因为遗传算法是模拟生物的进化过程的一类人工智能算法，所以，在算法的初始阶段，应该给一个初始种群给算法来进化演练。

因此，第一步是初始化种群，在初始化种群时，种群的大小要设计科学，这样才能最大力度的发挥遗传算法的性能。

在初始化种群后，就要开始进入遗传演练阶段，遗传的第一步操作是对种群的每个个体计算适应度，然后进入遗传演练。

在演练过程中，模仿生物的进化过程，有双亲结合产生下一代个体，为了能够保证种群的多样化和过早的收敛于某一个局部最优解，有了变异操作。

在遗传操作过程中，如果某一代中有个体符合最优解的特征，那么整个演练过程就可以提前结束了，否则，遗传演练会一直进行下去，知道收敛于某一个最优解或是到达最大遗传代数。

3 遗传算法的全局运动估计

运动估计是连续图像运动中图像量化的过程，全局运动一般是指相关相机的运动。一个图像序列全局运动的出现被认为是有意的，例如对于平移、缩放等；或无意的，例如手颤抖或相机摆放不稳等。后者的全局运动容易产生影响视频质量的不利因素，如抖动。从压缩的角度来看，这种易抖动的运动会造成不必要的高比特率，因此需要抑制。视频的稳定化方法意在减少这种采用全局运动估计（GME）方法的视频序列所产生的抖动。

基于特征的方法为保证GME的鲁棒性需要特征提取与选择具有一致性。提取的过程包括识别潜在的兴趣点，基于纹理结构相关标准如角落和边缘，强调区分物理真实对象。然后基于他们的跟踪能力选择较好的特征。跟踪能力的性能取决于后续帧中的弹性变形、闭塞等。因为本身是相对成熟的特征跟踪，在特征提取与选择过程中全球运动估计的鲁棒性至关重要。我们指出，在运动的像素组中出现的信息对应不同的真实结构，如深度不连续，也可以很好的对应相机的运动。这种经典的方法可能涉及潜在信息的损失，同时，选择程序的跟踪能力和异常值滤除能力可能与相机的运动不相关。

通过一种新的遗传算法（GA）的方法，它结合了特征提取与选择的过程。这种方法有效地学习最佳特征，即跟踪过程中的群像素，结果的有效性在全局最大运动估计中得到体现。这种方法与经典的算法不同，事实上我们的做法是基于盲目的结构内容特性，而不是任意的子像素的全局运动评估。这种方法特别适用于视频稳定的过程。

4 展望

根据上述在人工智能方面，基于遗传算法的特征提取与选择在全球运动估计中的应用，我们可以看出通过选择一个合适的适应度函数，直接与估计的鲁棒性进行比较，该方法可以确保视频图像的增强性能，特别是应用于视频稳定。

随着科技的不断发展，更为新颖的人工智能算法在进行全面的发展，其中数据挖掘与网络智能、人工神经元网络和贝叶斯网络数据挖掘是一种从大型数据库或数据仓库中提取隐藏的预测性信息的技术，它能挖掘出数据间潜在的模式，找出最有价值的信息和知识，指导商业行为或辅助科学研究。仿照生理网络结构的非线性预测模型，通过学习进行模式识别。神经网络最早是由心理学家和神经生物学家提出的，旨在寻求开发和测试神经的计算模拟。神经网络是一组连接的输入/输出单元——神经元，其中每个连接都与一个权相对应。贝叶斯信任网描述一组随机变量的联合概率分布，它是用有向的无环图来表示的，联合空间中的每一变量在贝叶斯网中是用节点来表示的，节点的值可以是两值或多值。

这些研究方法将继续使得人工智能的发展更为迅速，并且得到在实际中的广泛应用。

参考文献：

[1]Holland J.Adaptation in Natural and Artificial Systems[M].Michigan：University of Michigan Press，2002.

[2]任江涛，黄焕宇，孙婧昊.基于相关性分析及遗传算法的高位数据特征选择[J].计算机应用，2006，6（26）：1404.

篇5：人工智能算法分析论文

3.1朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯分类算法[5](NaiveBayesianclassifi-cation，NBC)，即将所有数据进行分类，先以一个特定的点定义好类别，建造一个分类器，其作用是将待定的数据先通过映射，划分到确定的类别。简言之，首先需构建一个分类器，获得某个已知样本的先验概率的前提，再运用贝叶斯公式：()()()PABPBPBAPA=⑴得出一个后验概率，最后确定后验概率最大的类是对象所属的类。朴素贝叶斯分类算法采用的是扫描式方式，其算法操作如下：⑴Main函数：读取数据集;⑵Map函数：计算离散属性取值的总和、其连续属性的平均值μ以及标准差δ;⑶Reduce函数：整合输出统计值;⑷Main函数：由步骤3的结果生成分类器。

3.2K-modes聚类算法

K-modes聚类算法[6]，即先将对象进行聚集划分成不同的类别和子集，通过静态分类的方法将相似的成员对象分为一类，以区别于其他簇中的对象。由于这种方式不需要进行人工标注处理，因而具有一定的自适应性即无需看管监督的算法。K-modes算法不仅其算法思想容易实现，而且本身简单易用，因此成为最常用的聚类算法之一。K-modes算法是K-means算法基础上的延伸，不仅可以处理数值型数值，也可以处理分类属性型的数据，这是一个大的改进。K-modes算法可以很好的处理数量少的数据集，同时也可以高效处理庞大的数据集，其算法时间复杂度为O(tnkm)，共同决定于迭代数t，数据集中对象数n，划分子类数k，以及属性数量m。K-modes算法中modes可直接描述每一个类的属性和特性，便于解析聚类结果。K-modes算法是收敛的。以上是传统的K-modes算法的优点，其也有缺点。K-modes算法虽然是收敛的，但是Huang证明其只能在局限收敛中实现最小值，在全局收敛中实现不了。聚类算法的好坏取决于相异度度量方法，K-modes算法在展示两者的差异性不占优势。聚类算法中modes决定了结果的精确度，而此算法的modes不是独一无二的。因此，采用改进的K-modes算法。K-modes聚类算法[7]采用迭代式的方式，其算法操作如下。⑴main函数：读取数据集中的初始中心点。⑵map函数：主要计算差异值、众数和目标函数值。⑶main函数：最后读取和判断目标函数值，若连续两轮的结果无变化，则结束这次过程，得出中心点，反之需要进行下一轮的迭代进程。因此，聚类算法的应用能够将类内对象的相似性达到最大，类间对象的相似性尽量的小，从而可以更好的区分对象间的差别。

3.3ECLAT频繁项集挖掘算法

关联规则挖掘算法的主要作用是找出不同项集之间的关联性，并且应用到大数据中。例如，顾客去便利超市买东西，观察分析顾客的购物车，会发现商品间的联系。因而调整商品的摆放位置，可以更好的促销商品。ECLAT算法[8]其本质是一种频繁项集挖掘算法，其异于传统的数据结构，是基于垂直数据结构格式。其工作流程如下：首先全面扫描所有数据，然后将数据的`格式展示为垂直的，最后得到一个项集的长度值，即项集支持度的计数。依据算法Apriori的特性，从K=1开始，对频繁K项集的交进行计算，构建备选的K+1项集并且选出第K+1项时，反复操作，将K的值加一，当不能挖掘出频繁项集便结束这个工作。ECLAT频繁项集挖掘算法也是采用迭代式，其算法操作如下。⑴Main函数：读取上一轮的挖掘数据。⑵Map函数：存储垂直K项集。⑶Reduce函数：对垂直K项集挖掘出频繁K项集。⑷Main函数：读取最终的Reduce函数中的结果，如果不是空值，继续进行下一轮挖掘，反之就结束此程序。因此，ECLAT算法的最大优势是更快地找出数据间的关联性，为数据挖掘提供了很好的解决方法。

4应用前景

随着物联网技术的发展，其能够广泛应用到各行各业[9]。例如，农业物联网即物联网技术应用于农业领域，从农业的生产、经营、管理到服务都可以提供支持，通过农业信息感知设备，提高农业生产的品质与效率。智能交通中，将物联网技术应用到交通运输领域，实现交通运输的智能化，提高国家的整体实力和科技水平。城市安全管理是将物联网技术应用到公共安全领域。例如城轨站点安全监测，人员密集的公共场所安全监测，桥梁建筑物安全监测，以及特定危险品的生产场所的安全监测等。同时，物联网可以应用到石油行业中，从油气勘探、钻井、油田生产到管理运输和炼油化工等方面，物联网技术大大提高了生产和管理效率，从而增强我国石油行业的可持续发展能力和国际影响力。

5结束语

篇6：变电站智能设备分析的论文

摘要：本文根据国、内外变电站自动化技术发展及应用现状，从实际工程应用的角度，阐述了变电站智能化设备的必要性以及智能设备的构成和特点，探讨了从系统设计出发的集成思路，同时对变电站智能设备的进一步发展提出了一些设想。

关键词：变电站自动化数据通信智能设备系统集成计算机网络

引言

近年来，计算机芯片及网络等新技术的不断采用，从根本上改变了传统变电站二次设备的基本面貌，全数字化的设备、以网络构成的系统，辅以成熟的调度自动化系统，正在不断地提高变电站运行的自动化程度和可靠性，从原来的分部分的变电站设备及运行状态的监测发展到整个变电站设备监控的集成的自动化系统，已基本做到了自动化应能实现的功能，即不再是好看不好用的花架子，而是真正可以解决和满足生产实际运行中出现的问题和需要，无人值班变电站及变电站自动化系统已基本被用户接受并使用。在实际应用中，国内、外不同的专业厂家分别推出了具有不同特点的系统，基本上都能满足系统的运行要求，但在不同程度上，由于开发的背景、运行经验及技术水平的限制，仍有相当一部分系统存在者功能重复设置，没有做到信息资源共享，从而导致了现场接线复杂、系统的各部分接口的通信规约不一致，增加了投资并影响了系统的可靠性，这就大大影响了整个系统的开放性及可扩展性。出现这些问题的主要原因便是缺乏系统设计及在系统设计思路指导下的各组成部分(智能单元)的开发。由于以往变电站二次部分的开发是分保护、测量、监控等各专业独立开发、功能相对独立设置的，由此为满足系统的功能配置要求而在“搭系统”，从而导致要么底层控制单元无法投入系统，信息传送不上来，就是系统要求的功能底层控制设备单元不具备。针对上述问题，本文试图从整体系统设计思想入手，讨论对变电站内智能化设备的基本要求及其构成、系统集成的基本思想，以供同行讨论参考。

1变电站自动化的特点及智能设备的构成

国内变电站二次产品早期开发过程是按保护、测量、控制和通信部分分类独立开发，随着技术的进步以及电力系统自动化的要求，变电站自动化工作的开展首先从远动、自动化及通信专业开始，初期开展的工作只是对站内的部分状态量及模拟量数据采集并处理的微机监视或监控系统，随着调度自动化及微机保护的成熟及应用，变电站自动化及无人值班运行模式便成为实际的需要和急待解决的课题。变电站自动化近几年的发展状况大致存在集中式及分布式两种系统结构，由于电力系统管理方式及二次产品开发的历史原因，大多数系统仍采用的是按功能“拼凑”的方式开展，没有按工程的实际需要及正确的系统设计指导思想进行，从而导致系统的性能指标下降以及出现许多无法解决的工程问题。从对分布、开放性以及系统整体的发展趋势来看，采用分布式测控、保护、自动装置及计算机局域网的结构方式显然比较优越。采用分布、开放性的网络拓扑结构和计算机局域网技术的变电站自动化系统，各现场单元可完全脱离系统独立运行，单个装置的故障不影响系统的正常运行，从而达到“分散布置、集中管理”的目的，加强了系统的可靠性和可扩充性。这种构成模式正越来越被我国电力系统所接受，其最大特点就是尽可能地充分利用软、硬件资源，并尽可能地共享软、硬件和系统资源，并且利用通信网络代替大量的控制信号电缆，避免设备重复设置，多次投资。

根据IEC国际电工委员会电力系统控制与通信技术委员会的划分以及变电站自动化系统的特点，变电站内的设备可划分为如下三个层次。

设备层：包括各种一次设备象开关、线路、变压器、电容器、CT/PT等。

间隔层：是各种二次设备包括采集、测量、控制、保护、自动装置、故障滤波等，它们大多能独立完成某种功能，且具有与外部进行数据交换的能力。

变电站管理层：对整个变电站进行安全监视、控制、操作，并与变电站外部进行数据交换，如当地监控微机、与控制中心通信的网关等。

上图标示了变电站内的三个层次和它们之间的数据交换。从对变电站电能传输、分配进行检测、控制和管理的观点出发，可以认为变电站由母线、变压器、线路、电容器等基本元件组成;一个基本元件通过一个或多个间隔向二次系统提供数据，接收二次系统的控制命令。根据每一个基本元件自身的特性和检测、控制要求，并按照基本元件内部数据采集及故障检测和隔离由元件自身解决的原则，设计每一种基本元件对应一种硬件结构即智能电子设备(IED)。

从图中还可以看出，在设备层和间隔层之间的数据交换量不大，主要是设备间向间隔层提供运行中的各种I/O信号，间隔层向设备发出控制信号等。

在间隔层和变电站管理层之间，存在大量的数据交换，一方面，间隔层内的各种智能设备需要把采集到的信息及时上传至当地监控系统和通过通信处理机送到远方控制中心，不仅数据量大，而且要求具有很高的实时性，象站内的事件顺序记录需达到毫秒级，测量值及信号的刷新时间需在3秒之内完成。另一方面，变电站层的系统时钟、控制与调节命令、运行参数的整定命令，也要快速下发至各智能设备。

间隔层的各智能设备之间，也存在着部分数据交换，但这种交换量不大，对实时性要求也不高。而且由于保护设备大都是独立的设备，故与其它装置的数据交换很少。其它智能设备，也存在一定量的数据交换。

基于以上情况，设计中的变电站自动化系统考虑了在间隔层横向按站内一次设备分布式的配置，有条件时，还可将间隔层设备安装在开关柜上;各间隔设备相对独立，仅通过站内通信网互联，并同变电站层设备进行快速通讯。

在功能分配上，采用可以下放的功能尽量下放的原则。凡是可以在本间隔内就地完成的功能绝不依赖通讯网完成，这样构成的系统同以往的集中式系统相比有着明显的优点：可靠性提高、可扩展性和灵活性提高以及站内二次电缆简化、节省投资。

2智能设备的集成

在变电站自动化中存在一些促使设备集成的动力。首先，变电站自动化要求采用较少的设备完成更多的功能，其解决方法之一是安装具有集成功能的智能电子设备。最基本的`继电保护IED就是一个例子，它集成了保护、测量、控制、录波、事件顺序记录以及通信等功能。用一个设备完成所有这些功能，这样就实现了设备整体费用的优化，减少资金和运行维护费用。

另一个向集成化发展的动力是先进的自适应能力和系统控制性能。在这些先进的性能中系统知识是非常有用的，它允许继电保护IED动态改变运行参数。具有核心级的系统知识可以使系统的稳定性和潮流都得到控制。

技术进步也是向集成化发展的主要动力。微处理器、计算机通信及应用软件技术的飞速发展促成了集成系统的开发，将来的重点可能由硬件IED发展为“智能化”软件。

还有一个动力是为客户服务。经济的快速发展要求越来越少的停电时间，电力公司内部也经常为自身设定顾客电量利用率的目标。对于这个目标，系统集成给操作员和工程师提供了更多的信息，如在什么情况下允许系统快速恢复等。与有用的信息一起集成化的另一个好处是对误操作的辨认分析，对于由继电保护或系统设计带来的问题可以高效跟踪和修改，从而可以提高整个系统的可靠性和可用性。

3局域网络通信技术

变电站内智能电子设备的集成化设计策略采用了分布式功能配置的概念，因为分布式体系结构可使任何规模的变电站具有可扩充性。通过共享冗余得到了高可靠性、简化的布线以及可选择的性能升级能力。

在设计信息及数据通信的策略中，几乎每一个制造商设计的IED都有以电气工业协会(EIA)的RS-232或RS-485标准为基础的物理层接口，并在数据链路层和应用层用软件完成系统与任何一个IED设备的连接，但随着计算机局部网络(LAN)技术的发展，越来越多的制造商把注意力集中在LAN上。采用计算机局域网技术可实现数据高速、可靠传输，可将过去集中处理的功能分散到各个节点去处理，并可以传送大批量的数据，如故障录波数据和图像数据等。在变电站自动化系统中，采用局域网技术，将变电站内的数据采集部分的各智能单元分别挂网运行，站内自动化系统通过变电站层控制中心与各IED进行数据通信，以取得对现场IED设备的控制权，如断路器的分/合、自动重合闸的开/闭、继电保护装置的参数设置、故障诊断、远程抄表等控制命令。这就要求IED设备满足局域网标准，I/O设备作为局域网上的一个节点。在实际采用计算机局域网的标准上，一般存在着采用“工业以太网”和“现场总线”两种不同的做法。

在90年代中期，国内外曾掀起一场声势不小的“现场总线热”，国家有关部门也拨款几千万元组成攻关课题。但在实际应用中，还有许多共同的疑问。其中最主要是其标准问题。现场总线有多种标准有两个原因，首先是技术上的原因，即适用场合和用户习惯原因。广义的现场总线包括传感器执行器总线，亦称I/O总线，其特点是信息简单但传输速度快，其典型代表有基于CAN的DeviceNet,interbus-s等;另外还有设备总线可用于控制，其信息量大而且复杂，传输较慢，如基金会总线FF、HART、LonWorks和Profibus。而狭义的现场总线仅指后者。除此外不同行业有其传统使用习惯。对价格和技术完善性有不同要求，再有是不同的总线标准往往和某些公司或公司集团有内在的商业利益关系。所以说最终现场总线标准也不会形成一统天下的局面。就目前情况来看，在过程控制领域，基金会总线FF将占有最大的份额，而在其它离散控制领域尚不十分明朗。

如何在众多的总线标准中，选择一种合适的总线，既能满足大数据量、传输速度快的要求，又要兼顾那些通讯相对少、实时性不很高的设备，以有效减少网络负载。LonWorks在可靠性和传输速率上显然达不到要求，HART用户支持较少，不宜选择;作为传输最快的总线Profibus在网络拓扑、数据吞吐量均表现出色，但其作为欧洲标准，在世界范围特别是中国的支持不够，尚不能普遍采用，FF虽然得到世界范围内的广泛认同，但所欠标准化进程仍遥遥无期。

以太网(Ethernet)经过若干年的发展，技术上已经十分成熟。随着适合于工业现场应用的嵌入式以太网微处理器的发展，以太网已可十分便利的应用于变电站自动化场合。首先10M以太网具有目前国内变电站自动化系统采用的网络不可比拟的高速特点，可将系统信息快速交换;同时以太网在长期发展中以公认的可靠性、安全性、灵活性著称，如网络节点均带耐高压的网络隔离变压器，网络拓扑结构灵活，支持多种通信媒介，可根据变电站的实际情况确定网络结构及选用通信媒介。在自动化系统升级时可将系统通信网络结构及媒介稍加改动甚至不改动的情况下平滑地使通信系统升级，节省开支，如升为100M快速以太网。

下面为美国和欧洲一些国家普遍采用的变电站自动化系统的通信结构。

传统的变电站自动化产品供应商们通过扩充他们的RTU的通信能力，即具有多个串行通信口的增强式RTU来接收各种形式的智能变电站设备(IED)，包括计量表计、故障记录和继电保护等设备。现代的变电站智能设备通过局域网建立了一个规模较大的变电站控制系统，以太网由于其优越的性能被用做变电站LAN，变电站内不同制造商的IED产品可以通过规约转换器(networkinterfacemodulesNIM)进行连接，还有一部分IED产品可以直接挂网运行。NIM与底层的IED可以通过廉价的RS485方式相连，规约采用标准的IEC870-5-103变电站内继电保护配套规约，IEC870-5-103规约在欧洲和其他一些受IEC影响的国家被普遍采用，我国国家电力公司也把该规约作为变电站内的配套标准规约。

4智能电子设备的发展目标和变电站自动化的趋势展望

变电站自动化系统与其它工业自动化领域一样，正沿着“分布化、智能化、集成化、可视化和协调化”的方向发展。这就给智能电子设备提出了更高的目标，这主要体现在以下几点：

1)、可互操作性：当前和将来都可以与任意一个生产厂家的IED进行通信。

2)、即插即用：所有连在LAN上的设备将由系统自动识别。

3)、可靠性/安全/可信性：这是基本的继电保护特性，目的是使整个系统达到同一水平。

4)、开放性：提供一个变电站自动化系统的平台。

5)、冗余度;任何单一的部件故障不会影响整体系统性能。

6)、智能化：提供一个人工智能的应用平台;通过这个功能实现故障分析、选择性的数据和电力系统配合。

7)、自动化：通过嵌入算法软件或按用户定义的控制顺序提供未来的自动控制功能。对于继电保护设备，可通过用户自定义的计算方法和动作次序支持未来的自适应继电保护功能。

8)、灵活性/可扩充性：对于当前的硬、软件系统设计要考虑到将来的扩充，应当易于修改。

智能电子设备的采用，将彻底改变常规继电保护、自动装置及测量仪表等的单一功能结构，变为包括继电保护、过程自动化、录波、计量、测控等多功能智能化设备的变电站自动化系统。由于现场设备的高智能、多功能，使得主控系统的负担得以分散，实现了彻底的分散控制保护及自动化，由此可极大提高控制、保护、自动化系统的可靠性、自治性、灵活性。

由分布式的智能设备构成的变电站自动化系统带来的另一个好处是可以取消常规变电站所使用的控制屏、中央信号屏等集中控制设备。对于35kV及以下的电压等级的现场智能设备可以集合安装于开关柜上;对于110kV及以上电压等级的现场智能设备可以按各个控制对象即变电站内一次电气设备元件按单元安装在各电压等级的开关场地内或“保护小间”。现代技术已解决了电磁干扰、振动、温度、灰尘等对IED的影响，只需用计算机通信网络把它们联起来再与变电站层的主系统连接，这样做可大量减少控制信号电缆，也减少了组屏建筑面积。

智能电子设备的采用还使得变电站一、二次设备结合成为现实。如果把现场智能设备的控制保护的一次设备对象的CT、PT，开关、刀闸等的操作机构箱、主变压器等设备也采用网络通信方式相连，就可以取消控制信号电缆，仅仅保留开关操作机构跳、合闸所需的高压交、直流电源的动力电缆，从而可以使现场智能设备采用低压电源，提高了设备的抗干扰能力;另外通信网还可以将设备丰富的信息及数据上传，便于事故分析和状态监视，还可构成网络式的防误闭锁和安全保障系统，从而提高整个分布式变电站自动化系统的可靠性、先进性和优越性。

计算机网络通信、交换技术的发展，还使得变电站内部的LAN可以与广域的WAN相连，WEB浏览技术使得电力系统的用户在任何地方可以监控变电站的运行情况。变电站自动化系统适应Internet/Intranet网络技术的发展，就可以逐步实现开放式的通信体系结构。

以上针对我公司在开发变电站智能装置以及相应组成的变电站自动化系统的一些实践经验，谈了作者对变电站智能设备的集成与发展的一些理解和建议。其中有些建议和设计目标还只是在设想阶段，但相信现代计算机技术和网络技术的飞速发展一定会为实现上述目标提供最大的支持。

参考文献

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2、周旭虹500变电站自动化系统结构的探讨.电网技术..4

3、新型智能重合控制器及其应用.电力系统自动化.2001.10