人工智能的发展与应用

人工智能的发展与应用（精选6篇）

篇1：人工智能的发展与应用

课题

人工智能的发展历史与应用

建议课时

1课时

课型

新知学习课（√）原理探究课（）综合应用课（）其它_____（）

教学背景分析

随着诸多关键技术的突飞猛进，诞生半个多世纪的人工智能终于从研发走到如今的巅峰期。那么人工智能如何诞生，又是在漫长的历史中怎么发展起来的？学生虽然能够说出生活中的人工智能的应用，但却对人工智能的发展历史较为陌生。在本节课中，学生将通过自主阅读材料，归纳总结人工智能的发展的三次浪潮及两次低谷，并对人工智能的实际应用有进一步的认识。

学习目标

1.知道达特茅斯会议标志着人工智能的诞生。

2.知道人工智能经历了3次浪潮。

3.知道人工智能在制造、家居、教育、交通、安防、医疗、物流、军事等领域有广泛的应用。

4.通过阅读教材，学习人工智能的发展历史，提升分析信息和处理信息的能力。

5.通过了解人工智能发展的历程，辩证地看待科技发展的一般规律。

6.产生对人工智能领域的学习兴趣和探究热情。

学习重难点

1.学习重点

（1）知道达特茅斯会议标志着人工智能的诞生。

（2）知道人工智能经历了3次浪潮。

2.学习难点

（1）知道人工智能在制造、家居、教育、交通、安防、医疗、物流、军事等领域有广泛的应用。

课前准备

教材，教学课件，学习单。

教学过程设计

教师活动

学生活动

环节一：新课引入

教师活动：

1.教师带领学生一起回顾前两节课的内容，回忆人工智能的含义以及人工智能在生活中的实际应用等。

2.教师从生活实际出发，列举人工智能带给生活的变化，并让学生思考人工智能的发展起源。

学生活动：

1.学生回忆人工智能的含义与人工智能的应用。

2.学生对人工智能的发展历史产生好奇。

设计意图：通过旧知回顾引入课程主题——人工智能的发展史。

环节二：新知学习（一）人工智能的发展历史

教师活动：

1.在教师讲授前，要求学生阅读教材P10-15，自主学习人工智能的发展历程，并填写学习单问题1。

2.教师引导学生就近四人一组，让学生互相之间交流自己的想法，并确定一个最终版本，分小组进行汇报。

3.教师进行点评并总结归纳人工智能的发展历史。

学生活动：

1.学生阅读材料，完成学习单问题1。

2.学生小组讨论，并上台汇报。

3.跟随教师的思路学习人工智能的发展历史。

设计意图：学生自主阅读相关材料，通过填写学习单，了解人工智能发展史。

环节三：新知学习（二）人工智能在各行各业中的应用

教师活动：

1.教师创设问题情况，引导学生进行自主学习。具体问题和任务如下：

提问：在不同的应用领域，你都知道哪些人工智能的应用呢？

任务：阅读教材P16-19，完成学习单问题2。

2.提问学生“人工智能在不同领域的实际应用案例具体有哪些？”，学生回答问题后进行归纳总结。

学生活动：

1.学生阅读教材P16-19，完成学习单问题2，归纳总结人工智能的应用案例。

2.学生自由举手回答填写的学习单内容。

设计意图：通过学生自主探究为主，教师讲授为辅进行知识的传授，培养自主学习意识，提高学生的语言表达能力和信息归纳能力。

环节四：总结归纳

教师活动：

1.教师与同学们一起回顾本节课的知识点，提问学生以下问题。

（1）“人工智能之父”是谁？

（2）人工智能最早是什么时间产生的？

（3）人工智能的发展经历了几起几落，低谷的原因是什么？

（4）你认为未来，哪些工作将被人工智能取代？

学生活动：

1.学生回答问题。

设计意图：总结和反思，帮助学生内化所学，以及延展课下的继续学习和思考。

学习评价

评价任务：

1956年-2016年，人工智能技术在发展历程中经历了三次高潮，两次低谷，阅读教材，在方框中填入关键性的事件名称。（10分）

评价标准：

总共有6空，每空最高得分为10分，根据回答精简度和聚焦程度进行打分，最后取6题的平均分作为本任务的最后得分，总分10分。

评价分数的应用：

本学期结课后，教师根据学生每课的评价分数计算出平均分，并根据平均分确定相应的评价等级。例如：平均分为9-10分定为优秀；平均分为7-8分定为良好；平均分为4-6分定为一般；平均分为1-3分为较差。

篇2：人工智能的发展与应用

随着工业的发展，水污染的加剧，同时淡水资源短缺与人民生活水平提高之间的矛盾日益加剧，水环境保护的任务也越来越艰巨。近年来，环境科学研究在迅速发展，正在积极探索水环境污染全球效应问题，各种水处理污染的方法层出不穷，其中生态处理技术——人工湿地技术由于其低投资，出水水质好，抗冲击力强，操作简单，建造和运行费用低(仅为传统二级污水处理厂的1/10----1/2)，维护方便，氨氮去除率高，同时可使污水处理与环境生态建设有机结合，在处理污水同时创造城市生态景观等特点逐步被越来越多的国家接受，并广泛应用。

2、人工湿地的定义及分类

2.1 人工湿地的定义

用人工湿地(Constructed wetland)来处理城市污水是发达国家近十年来才兴起的生态处理法，它是为处理污水而人为地在有一定长宽比和底面坡度的洼地上用土壤和填料(如砾石等)混合组成填料床，使污水在床体的填料缝隙中流动或在床体表面流动，并在床体表面种植具有性能好，成活率高，抗水性强，生长周期长，美观及具有经济价值的水生植物(如芦苇，蒲草等)形成一个独特的动植物生态体系。(1)

人工湿地去除的污染物范围广泛，包括N，P，SS，有机物，微量元素，病原体等。有关研究结果表明，在进水浓度较低的条件下，人工湿地对BOD5的去除率可达85％――95％，COD去除率可达80％以上，处理出水中BOD5的浓度在10mg/l左右，SS小于20mg/l。(2)废水中大部分有机物作为异样微生物的有机养分，最终被转化为微生物体及CO2，H2O。

人工湿地面积可视情况而言，可在市郊结合部，也可在污水处理厂出水的附近建造。一些人工湿地属预处理型，在那些目前还不具备建造污水处理厂的城乡结合部建造人工湿地，将生活污水排入，利用所种植物对其进行处理，然后再排入自然水系，保护水体；还有些湿地属于加强型，在污水处理厂附近建造人工湿地，将污水处理厂处理过的水引入，再经过人工湿地的加强处理，提高其水质，然后排入自然水系，作为其补充水源。

2.2 人工湿地的分类

根据湿地中主要植物形式人工湿地可分为：

1、浮游植物系统;

2、挺水植物系统；

3、沉水植物系统。其中沉水植物系统还处于实验室研究阶段，其主要应用领域在于初级处理和二级处理后的精处理。浮游植物主要用于N，P去除和提高传统稳定塘效率。目前一般所指人工湿地系统都是指挺水植物系统。挺水植物系统根据废水流经的方式，可分为表面流湿地(SFW)、潜流湿地(SSFW)、立式流湿地(VFW)。(3)表面流湿地和立式流湿地因环境条件差(易孳生蚊虫)，处理效果受气温影响较大以及对基建要求较高，现多不再采用。故人工湿地大部分采用潜流式湿地系统。#hc360分

3、人工湿地在国外研究应用发展

自西德1974年首次建造人工湿地以来，各种不同的湿地在世界各地已被用来处理大量不同的废水。1996年9月在奥地利维也纳召开的第四次国际研讨会，标志着人工湿地作为一种独具特色的新型废水处理技术已经正式进入水污染控制领域。

自由表面流湿地在欧洲发展缓慢。瑞典1994年在Wittgren建一座处理6500PE，占地22公顷的自由表面流湿地。在北美约200座湿地处理系统有2/3是自由表面流湿地，其中一半又是自然湿地。自然湿地的大小从1―1000公顷，其中一半在10－100公顷。人工自然表面流湿地通常较小，60％小于10公顷。自然湿地水力负荷小于人工湿地。系统水深范围5－90cm，30－40cm较普及。最常用的预处理是兼性或好氧塘，表明许多湿地系统用于现行塘系统的精处理。(4)地下潜流系统在欧洲应用较多，有几百座。在丹麦，德国，英国等国家都至少有200个系统在运行。此技术还在快速发展，特别是在一些东欧国家。绝大多数系统种植有芦苇，也有种植其它湿地植物的。在德国大多数系统介质是土壤，人们认为根的生长和芦苇根区会增加和稳定导水性，但几乎所有土壤系统都遇到表面断流问题。为保证潜流，英国和北美绝大多数采用砾石床。虽有些砾石床也堵塞，但主要是由于预处理不足。在欧洲此类系统趋向对近1000PE的乡村级社区进行二级处理；北美则趋向更多人口的高级处理。在澳大利亚和南非则用于处理各类废水。

美国EPA目前正在开发北美人工湿地数据库，地方数据库在其它国家已存在，为减少重复劳动和改良经验湿地设计方法，所有这些湿地都应通过公共数据库使世界各地的工程师和科技人员能够获得。这样的数据库可减少建设低效湿地的风险。两种湿地的设计指南现已出版，但改良工作仍然需要，有必要更细致的研究不同地区特征和运行数据以便在将来的建设中提供更合理的参数。竖流湿地在欧洲许多地方投入运行已有几十年。竖流系统至今未广泛使用是因为其需要更细致的建设和介质选择。最近国际会议上有几篇文章对竖流系统评价很高，目前世界上科技工作者正投入大量精力以改良人工湿地技术。潜流系统的处理效率可通过选择竖流系统，采用间歇负荷和合理选择介质而获得提高，还可引入一些传统处理技术的理论，如回流。此外，不仅对竖流系统，对所有人工湿地系统都需深入研究以改良优化工程设计参数，还需对系统的长期运行能力和管理问题进行研究。人工湿地不仅可用于城市和各种工业废水的二级处理，还可用于高级处理中的精处理和对农田径流的处理。在有些情况下，人工湿地可能是唯一使用的技术。(3)

4、深圳白泥坑人工湿地处理系统

我国自“七五”开始对人工湿地的研究，已建成一些示范工程，并于1990年7月在深圳建起我国第一个人工湿地污水处理工程――白泥坑人工湿地处理系统。

白泥坑人工湿地污水处理系统位于深圳市宝安县百泥坑村南500m处。水系沿山角流向海湾属海洋性气候。占地面积189亩，日处理量3100m3/d废水。宁城污水处理厂是赤峰市建委及宁城县建设局承担的国家建设部下达的“八五”科技研究重点课题“人工湿地污水处理技术在我国北方地区的研究和应用”的项目，该项目曾于1997年6月通过国家建设部科技司主持的技术鉴定，并于1998年6月将该项成果予以推广。

其工艺流程为原污水通过格栅，通过集水井、沉淀池，进入一级碎石床后，再进入二级碎石床，从二级碎石床流出处理水，排入天然河道。在一级碎石床栽植芦苇，在二级碎石床栽植香蒲。

采用此工艺处理每吨污水需土建费用427.00元，维护费用0.06元，占地面积3.6m2。

人工湿地污水处理技术的应用，有效地改善了东小河的生态环境，东小河下游的居民从此远离了恶臭和蚊蝇。改变了东小河的环境，提高了居民的生活质量。

5、结束语

人工湿地污水处理系统是一个综合的生态系统，具有如下优点:①建造和运行费用便宜;②易于维护，技术含量低;③可进行有效可靠的废水处理;④可缓冲对水力和污染负荷的冲击;⑤可提供和间接提供效益，如水产、畜产、造纸原料、建材、绿化、野生动物栖息、娱乐和教育。但也有不足:①占地面积大;②易受病虫害影响；③生物和水力复杂性加大了对其处理机制、工艺动力学和影响因素的认识理解，设计运行参数不精确，因此常由于设计不当使出水达不到设计要求或不能达标排放，有的人工湿地反而成了污染源。另外，据已有数据，当上下表面植物密度增大时，人工湿地系统处理效率提高，在达到其最优效率时，需２～３个生长周期，所以需建成几年后才达到完全稳定的运行。因此，目前人工湿地技术最大问题在于缺乏长期运行系统的详细资料。

总得来说，人工湿地污水处理系统是一种较好的废水处理方式，特别是它充分发挥资源的生产潜力，防止环境的再污染，获得污水处理与资源化的最佳效益，因此具有较高的环境效益、经济效益及社会效益，比较适合于处理水量不大、水质变化不很大、管理水平不很高的城镇污水，如我国农村中、小城镇的污水处理。人工湿地作为一种处理污水的新技术有待于进一步改良，有必要更细致地研究不同地区特征和运行数据以便在将来的建设中提供更合理的参数。

参考文献

(1)白晓慧，王宝贞，等.人工湿地污水处理技术及其应用发展，哈尔滨工业大学学报第32卷第6期:89-90

(2)沈耀良，等.新型废水处理技术——人工湿地[J].污染防治技术，1996，9(1-2):1-8

(3)Hans Brix.Use of constructed wetland in water pollution control: historical development，present status，and future perspectives.[J].Wat.Sci.Tech，1994，30(8): 209-223

篇3：刍议人工智能的应用与发展前景

1 人工智能的定义

人工智能并不是近些年才出现的新名词。早在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯 (Dartmouth) 学会上就已经提出了“人工智能”这个词。美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能的定义是:“人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的学科”。而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为:“人工智能就是研究如何使用计算机去做过去只有人才能做到的智能工作”。由于人类的智能存在并不是单方面的, 对于智能的研究很可能是多方面共同作用的结果, 而且不同学科有不同的研究背景和不同的研究环境, 对人工智能的理解不同, 提出的观点也不同。这就导致了目前对人工智能的定义还没有一个统一的标准。

人工智能作为一门学科, 它综合了计算机科学、心理学、生理学以及语言学等多种学科, 是一门非常具有挑战性的综合型技术。人工智能技术的研究目的是为了让机器等设备能够代替人类或者人类专家来处理一些相对复杂的问题, 因此也被称为机器智能。人工智能是相对于人类智能和自然智能而言的智能, 使机器设备等通过对人类智能活动的模仿、延伸和扩展, 实现某些机器思维, 完成操作者的命令。

2 人工智能的应用简介

2.1 人工智能在模式识别中的应用

数字识别、汉字识别和语音识别使用的技术是人工智能中的神经网络技术, 神经网络具有学习能力和快速并行实现的特点。汉字识别的难度相对于数字识别来说要复杂的多, 困难的多, 影响其正确识别的因素很多。以一套汉字识别系统为例——“汉王笔”, 这是一套在手写板上书写的汉字联机输入计算机的汉字识别系统, 是由中科院自动化研究所汉王公司开发的。语音识别在生活中并不陌生, 目前很多移动端的应用程序中就有关于语音识别的应用。其中人工智能在语音识别中的应用代表之一是七国 (英、日、意、德、法、韩、中) 语言口语自动翻译系统。

人脸识别也是人工智能在模式识别中的重要应用。人脸识别主要是机器等设备基于人脸特征进行身份验证, 相比其它人体生物特征的识别来说更加直接、精确度高。目前具有代表性的产品之一是汉王人脸通, 它可以在无光线条件下进行人脸的识别, 还可以利用高精度3D打印技术打印人脸的识别。汉王人脸通目前可以实现对易容的识别, 同卵双胞胎、同卵三胞胎的识别。

2.2 人工智能在计算机网络技术中的应用

人工智能在计算机网络技术中的应用基本满足了人们对计算机等设备提出的智能化、人性化服务的需求。人工智能技术在计算机网络技术中的应用不胜枚举, 此处仅是简要介绍人工智能在网络安全管理领域中的主要应用。下面以智能防火墙技术、入侵检测、智能型反垃圾邮件系统对用户邮箱的保护为例进行简要说明。

智能化防火墙系统采用智能化识别技术, 如记忆、统计、概率以及策略等方法对数据进行识别和处理。采用智能化识别技术的目的主要是为了减少了计算机在进行匹配检查过程中所要进行的庞大计算。智能防火墙系统有效的解决了普通防御软件拒绝服务等问题, 并且还有效的遏制病毒传播与入侵。

入侵检测是防火墙技术核心组成部分, 入侵检测技术主要是通过采集数据、筛选数据、数据分类和处理等过程, 及时向用户报告当前安全状态。人工智能技术在入侵检测中较为广泛的应用例子有专家系统、模糊识别系统以及人工神经网络等。

智能型反垃圾邮件系统可以在不影响用户信息安全的基础上, 对用户邮件进行有效检测, 并及时提醒用户存在可能危害系统的垃圾信息。

2.3 人工智能在远程教育中的应用

新西兰的研究人员制作出了一个“虚拟教师”——Dubbed Eve, “他”能根据远程学生的情绪状态做出适当的反应。Dubbed Eve三维动画教师是计算机科学中人工智能技术的实践应用。Eve的设计目的是以一对一的方式教8岁大小的孩子数学。Eve不仅可以接受孩子的提问、反馈、给出相应的答案, 还能和孩子一起讨论问题, 并能表现相应的情感。也能使用响应系统的基本信息判断孩子的反应, 并从孩子的反应中相应的调整自己。为了制作出Eve, 研究人员观察了教师和学生之间在真实生活中的交互情形, 抓取了数千张面部表情、手势、身体语言等图片, 编制了Eve的响应系统程序。基于人工智能的响应系统程序与嵌入式设备配合, 机器设备能感知学生的情绪和其它生物信号、识别面部表情以及身体语言等。

3 人工智能的发展前景

情感能力对于计算机与人的交互至关重要, 如何赋予计算机情感能力将是人工智能技术的发展前景。当前国际人工智能领域对人工智能和认知领域的研究日趋活跃。有能力感知和适应人来情绪的计算机程序, 将作为未来发展的必要趋势。

智能家居也是未来人工智能技术在生活中应用的发展前景。基于人工智能技术的无线传感装置可以实现通过各类集成化的微型传感器协作地实时监测、感知和采集环境信息, 可以更好的提升现代住房的安全、舒适。还可以通过物联网等方式实现用户在异地对智能家居系统的远程查询和调控。人工智能技术在生活中的应用很大程度上为人民提供了方便舒适的生活环境, 也是未来的发展趋势。

4 总结

人工智能技术除了在模式识别和计算机网络技术中的应用之外, 在工业生产、军事、农业生产、企业等各个领域当中都有了广泛的应用。人工智能技术不仅带动了新型处理技术的推广, 而且还会延伸更多新型技术的发展。随着人工智能技术的不断完善与发展, 它将在今后的社会、生活中发挥更大的作用。

摘要：人工智能不仅可以用于操作机器人, 也可以广泛应用于社会生活中的各个领域中。文章阐述了人工智能的定义, 简要介绍了人工智能技术在模式识别、计算机网络、远程教育中的应用。并在机器情感和智能家居两方面的应用中展望了人工智能在未来的前景和发展趋势。

关键词：人工智能,应用,发展前景

参考文献

[1]张妮, 徐文尚, 王文文.人工智能技术发展及应用研究综述[J].煤矿机械, 2009, 30:4-6.

[2]刘合鸣.论人工智能的研究与发展[J].科学实践, 2010, 248-249.

[3]曾雪峰.论人工智能的研究与发展[J].现代商贸工业, 2009, 13:248-249.

[4]张彬.探讨人工智能在计算机网络技术中的应用[J].软件, 2012, 11:265-266.

[5]陕粉丽.人工智能在模式识别方面的应用[J].长治学院学报, 2007, 24:39-32.

篇4：人工智能的发展与应用

【关键词】智能电网；智能电表；产业发展

1、智能电表的发展历程及现状

步入电子时代，我们的生活发生了很大的变化，不论是购物、旅游、出行等都能透过网络来运转，在这种形式下，我们的智能电网也就应运而生。智能电表是智能电网的重要配置，是在电子式电表基础上发展诞生的，通过在电表内置智能芯片，实现电表的双向交流功能。智能电表的应用，可实现电功率的计时计量、自动计费、双向通信、优化用电等功能。

与传统电表相比，智能电表具有如下特点：

1.1电表功能更全面、精准

关于智能电网所要具备的功能要求，在美国都有明确规定，包括数据的双向传输功能、远程编程功能、远程操作控制等。除此之外，电表自身也应具备相应的存储功能，以便实现信息的保存、及时传递与提取等。

1.2优化用电，减少能源消耗

智能电表的投入使用，一定程度上实现了对居民用电的监控与记录，通过电表的信息传递与反馈，达到双向沟通功能，从而能很好优化用电方式。笔者通过试验对比发现，居民用电用智能电表的要比用传统电表的，一年要减少13%～15%的用电开支，这也证明了智能电表确实具备优化用电的功能。智能电表的应用推广，不仅能为居民节省生活成本，也能降低能源消耗，为社会大环境做出贡献。

1.3智能电网推进智能电表的发展

智能电网的发展与优化成为当前电力电网的必然趋势。基于此环境，作为智能电网的重要装备，智能电表的发展也是一个必然，加之人们日常生产生活对电能的依赖，智能电表必然随智能电网建设不断被普及，从而走进千家万户。

1.4我国智能电表的发展现状

我国智能电表的研发与推广，较其他发达国家，还存在很大的差距，具体表现在以下几方面：

①技术水平落后。从当前市场可以发现：有口碑的高端品牌多产自于国外，我国虽也在不断研发自主品牌，但占有市场份额低，与国外产品在技术上仍要落后不少。

②产品精度不达标。我国人口众多，智能电表市场可谓是庞大，每年各生产厂家生产的各类型智能电表数量多达2亿台，普通居民用电尚可维持，但一旦用于用电量大的厂房企业，其产品精度满足不了要求。

③集成能力落后。在智能电表的技术研发上，我国还停留在分散的电子、机械、电力等行业，对于跨行业、跨专业的集成整合能力相对薄弱，因此很难将各项技术集成到一起，即使单向技术水平已经很成熟。无法发挥各技术集成作用，因此智能电表产品质量难以有质的飞跃。

2、智能电网对智能电表提出的发展要求

智能电网的不断扩容发展，使其对智能电表也提出了越来越高的要求，具体体现在以下几方面：

2.1更全面与完善的性能

为更好的服务智能电网，智能电表的性能要求已不仅仅局限于电表计量，还表现在越来越多的方面：首先，要确保智能电表的精度。准确的数据信息才能传达出电网最本质的需求与问题，误差过大的数据，即使获取到了也毫无意义可言。其次，智能电表的可靠性要有保障。确保电表的相关性能和数据精度，不会因长时间使用而发生改变；同时电表的使用不受安装与运输等影响。再次，智能电表功能要齐全。电表不仅能实现自动抄表、自动计费、计量功率、数据传输、双向通信等功能，还应当实现多费率计算，与互联网双向融合。最后，智能电表性价比要高。智能电表在功能完善的基础上，价格也要适宜，不宜过高，这样好的产品不论走到哪都会受到用户欢迎的。

2.2完备相关产业链支撑体系

智能电表并非是一个独立运作的产业，其生产往往要依赖各相关产业的支撑，如各零部件生产厂商、技术支持商、服务供应商等，只有各部门通力配合，才能保障智能电表的顺利生产与使用。当然，要想提高智能电表自身性能，各零部件供应商的技术水平也应当不断完善，集成技术发展也要跟上时代步伐，建立良好的售后服务机制，对存在问题或故障的零部件要及时返修，细节决定成败，任何一个环节都不容忽视，只有各生产环节的严谨管理，才能推进智能电表制造走上新台阶。

2.3供应能力要跟上

随着智能电表功能优越性的不断体现，受到越来越多的民众认可，智能电表的市场需求也将越来越大。面对需求量的突飞猛进，这时相应生产厂商的供应能力一定要跟上，不可脱节。以美国地区为例，据资料显示，06年到08年期间，在试点建设智能电网过程中，智能电表整体市场需求量提高了4个百分点，电表更换数量达1500多万台，而且市场对智能电表的需求量还将扩大。

在我国，随着智能电网建设的深入，智能电表的广泛普及也呈态势，第一阶段需要使用或更换的智能电表数量就达1.3亿台，这些数据充分显示：智能电表的市场前景广阔，市场需求量呈迅猛上升趋势，因此强化厂商供应能力很有必要。

3、智能电表产业发展方向的确立

3.1突破技术难点是关键

在我国智能电表的自主研发过程中，集成技术的无法突破一直是个老大难问题。要保障和提升智能电表性能，技术水平发展是前提，也是我们首当其冲要攻克的。要如何突破呢？首先要加大核心技术研发力度，国家要加大经费、人才的投入；对外取经，学习和吸收发达国家的技术优势；搭建平台，让更多优秀的成熟的技术企业与人才进行交流，通过各方面的共同努力，技术难点的突破才能取得成效。

3.2开展运营试点，及时反馈信息

当前，智能电表还处在技术研究、市场普及阶段，关于智能电表在技术操作上、使用范围上，普通居民实际运用经验还比较欠缺，因此很有开设运营试点的必要性。通过获取试点使用情况，了解设备存在哪些不足及操作的不便利性等，将搜集的信息及时反馈给技术，从而能够有针对性的进一步改进与完善，使智能电表的使用性能进一步提升。

3.3加大宣传与推广力度

有效的宣传与推广，能够加大智能电表的普及。为了让用户更快了解和接受智能电表，将智能电表尽快引入千家万户，就需要加大对智能电表的宣传力度，尤其是其使用上的便捷性和高效性，这项推广工作的开展时很有必要的。至于宣传方式，可以采取在各个服务展厅放置宣传资料供居民浏览、还可以借助网络等媒体资源进行介绍宣传，通过多样化的方式让居民认可。介绍时，对于其智能性和环保功能要加大宣传，尤其要展现智能电表是如何帮助居民有效节省用电开支的。

4、结束语

篇5：人工智能的发展及应用解读

学院 ： 班级 ： 姓名 ： 学号 ：

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能几乎涉及到是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。

人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的： 人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称AI。

人工智能体现在思维、感知、行为三个层次。它主要模拟眼神、扩展人的智能。其研究内容可以分为机器思维和思维机器、机器行为和行为机器、机器感知和感知机器、三个层次。人工智能研究与应用虽然取得了不少成果，但离全面推广应用还有很大距离，还有很多问题需要许多学科的共同研究。

人工智能有两种实现方式，第一种叫做工程学方法（Engineering approach），是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。第二种是模拟法（Modeling approach），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。第一种方法，需要人工详细规定程序逻辑，如果游戏简单，还是方便的。如果游戏复杂，角色数量和活动空间增加，相应的逻辑就会很复杂（按指数式增长），人工编程就非常繁琐，容易出错。而一旦出错，就必须修改原程序，重新编译、调试，最后为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁, 非常麻烦。采用第二种方法时，编程者要为每一角色设计一个智能系统（一个模块）来进行控制，这个智能系统（模块）开始什么也不懂，就像初生婴儿那样，但它能够学习，能渐渐地适应环境，应付各种复杂情况。人工智能的发展: 人工智能的研究经历了以下几个阶段: 孕育阶段:古希腊的Aristotle（亚里士多德）（前384-322），给出了形式逻辑的基本规律。英国的哲学家、自然科学家Bacon（培根）（1561-1626），系统地给出了归纳法。“知识就是力量”德国数学家、哲学家Leibnitz（布莱尼兹）（1646-1716）。提出了关于数理逻辑的思想，把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运 算和推理。做出了能做四则运算的手摇计算机英国数学家、逻辑学家Boole（布尔）（1815-1864）实现了布莱尼茨 的思维符号化和数学化的思想,提出了一种崭新的代数系统——布尔代数。

第一阶段: 50 年代人工智能的兴起和冷落人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s 求解程序LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。

第二阶段: 60 年代末到70 年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮DENDRAL 化学质谱分析系统、MYCIN 疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统、Hearsay-II 语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969 年成立了国际人工智能联合会议（International Joint Conferences onArtificial Intelligence 即IJCAI）。

第三阶段: 80 年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展日本1982 年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统K I P S”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。

第四阶段: 80 年代末，神经网络飞速发展1987 年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。

第五阶段: 90 年代，人工智能出现新的研究高潮由于网络技术特别是国际互连网技术的发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield 多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。人工智能的应用: 人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、心理学、语言学等多种学科相互渗透的基础发展起来的一门新兴边缘学科，主要研究用机器（主要是计算机）来模仿和实现人类的智能行为，经过几十年的发展，人工智能应用在不少领域得到发展，在我们的日常生活和学习当中也有许多地方得到应用。本文就符号计算、模式识别、专家系统、机器翻译等方面的应用作简单介绍，籍此使读者对我们身边的人工智能应用有一个感性的认识。

符号计算计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类: 一类是纯数值的计算,例如求函数的值, 方程的数值解, 比如天气预报、油藏模拟、航天等领域;另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算, 处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式,函数,集合等。随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件, 其中Mathematica和Maple 是它们的代表，由于它们都是用C 语言写成的, 所以可以在绝大多数计算机上使用。

模式识别模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境与客体统称为“模式”, 随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。用计算机实现模式（文字、声音、人物、物体等）的自动识别，是开发智能机器的一个最关键的突破口，也为人类认识自身智能提供线索。计算机识别的显著特点是速度快、准确性和效率高。识别过程与人类的学习过程相似。以“语音识别”为例：语音识别就是让计算机能听懂人说的话，一个重要的例子就是七国语言（英、日、意、韩、法、德、中）口语自动翻译系统。该系统实现后，人们出国预定旅馆、购买机票、在餐馆对话和兑换外币时，只要利用电话网络和国际互联网，就可用手机、电话等与“老外”通话。指纹是人体的一个重要特征，具有唯一性。北京大学有关专家对数字图像的离散几何性质进行了深入研究，建立了从指纹灰度图像精确计算纹线局部方向、进而提取指纹特征信息的理论与算法，随后研究成功了适于民用身份鉴定的全自动指纹鉴定系统，以及适于公安刑事侦破的指纹鉴定系统。从而开创了我国指纹自动识别系统应用的先河。北京指纹自动识别系统的推出，使我国公安干警从指纹查对的繁重人工处理中解放出来。

专家系统专家系统是一种模拟人类专家解决某些领域问题的计算机程序系统。专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验，能够运用人类专家的知识和解决问题的方法进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，来解决该领域的复杂问题。专家系统是人工智能应用研究最活跃和最广泛的应用领域之一,涉及到社会各个方面，各种专家系统已遍布各个专业领域，取得很大的成功。根据专家系统处理的问题的类型，把专家系统分为解释型、诊断型、调试型、维修型、教育型、预测型、规划型、设计型和控制型等1 0 种类型。具体应用就很多了，例如血液凝结疾病诊断系统、电话电缆维护专家系统、花布图案设计和花布印染专家系统等等。

机器翻译机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程，用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。目前，国内的机器翻译软件不下百种，根据这些软件的翻译特点，大致可以分为三大类：词典翻译类、汉化翻译类和专业翻译类。词典类翻译软件代表是“金山词霸”了，堪称是多快好省的电子词典，它可以迅速查询英文单词或词组的词义，并提供单词的发音，为用户了解单词或词组含义提供了极大的便利。汉化翻译软件的典型代表是“东方快车2000”，它首先提出了“智能汉化”的概念，使翻译软件的辅助翻译作用更加明显。未来发展与展望: 未来人工智能可能会向以下几个方面发展: 模糊处理、并行化、神经网络和机器情感，因为目前人工智能的推理功能已获突破，学习及联想功能正在研究之中，下一步就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理能。人工神经网络是未来人工智能应用的新领域。

今天，已经有很多人工智能研究的成果进入人们的日常生活，一些面向苹果机和IBM兼容机的应用软件例如语音和文字识别已可买到;使用模糊逻辑,AI技术简化了摄像设备，相信将来人工智能技术的发展将会给人们的生活、工作和教育等带来更大的影响。

我们至少要经历几代人的坚持奋斗，进行多学科联合协作研究，才可能基本上解开“人工智能”之谜，使人工智能理论达到一个更高水平。

心得体会 通过老师对人工智能的讲解，我对人工智能有了一些简单的感性的认识，我知道了人工智能从诞生，发展到今天经历一个漫长的过程，许多人为此做出了不懈的努力。我觉得这门课是一门非常富有挑战性的学科，而从事这项工作的人不仅要懂得计算机知识，还必须懂得编程。

人工智能在很多领域得到了发展，在我们的日常生活和学习中发挥了重要的作用。如：机器翻译，机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程，用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。利用这些机器翻译系统我们可以很方便的完成一些语言翻译工作。目前，国内的机器翻译软件有很多，富有代表性意义的当属“金山词霸”，它可以迅速的查询英文单词和词组句子翻译，重要的是它还可以提供发音功能，为用户提供了极大的方便。

通过老师对人工智能的讲解，我明白了人工智能发展的历史和所处的地位，它始终处于计算机发展的最前沿。我相信人工智能在不久的将来将会得到更深一步的实现，会创造出一个全新的人工智能世界。

读书的好处

1、行万里路，读万卷书。

2、书山有路勤为径，学海无涯苦作舟。

3、读书破万卷，下笔如有神。

4、我所学到的任何有价值的知识都是由自学中得来的。——达尔文

5、少壮不努力，老大徒悲伤。

6、黑发不知勤学早，白首方悔读书迟。——颜真卿

7、宝剑锋从磨砺出，梅花香自苦寒来。

8、读书要三到：心到、眼到、口到

9、玉不琢、不成器，人不学、不知义。

10、一日无书，百事荒废。——陈寿

11、书是人类进步的阶梯。

12、一日不读口生，一日不写手生。

13、我扑在书上，就像饥饿的人扑在面包上。——高尔基

14、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游

15、读一本好书，就如同和一个高尚的人在交谈——歌德

16、读一切好书，就是和许多高尚的人谈话。——笛卡儿

17、学习永远不晚。——高尔基

18、少而好学，如日出之阳；壮而好学，如日中之光；志而好学，如炳烛之光。——刘向

19、学而不思则惘，思而不学则殆。——孔子

篇6：数据智能决策在监狱发展中的应用

监狱数据智能决策系统的构建

五角场监狱 朱旭东、周飞、方小琦

摘要

大数据时代的来临，带来的不仅仅是数据量的剧增，更重要的是带来了数据技术、数据应用和数据价值的变革。这场变革使得数据分析技术更加智能，人工干预更少，并且由于数据量更大，数据间更多可能的相关关系被分析挖掘出来。

本文基于监狱目前信息化发展的现状，利用监狱现有的数据作为基础，利用智能分析数据与数据间的相互关联，建立智能决策系统应用的模型。通过数据智能决策模型的应用来辅助监狱进行更为有效的管理。[1]关键字：数据决策、智能预警、数据中心

大数据时代需要我们对监狱信息化建设进行再思考，目前的“问信息化要警力”，主要表现在民警借助监狱政务、安防等信息化手段对罪犯进行管理，即便是系统需要调用另外系统的数据，往往也只是单纯的数据的叠加。但在大数据时代，更多需要考虑的是数据与数据之间的互相影响和作用，更多的挖取无直接关联数据间隐藏的价值。如果说我们通过大数据“问信息化要警力”，我们需要的是数据背后的关联价值，以便为监狱提供更加智能的决策能力。

[1]大数据，维基百科[EB/OL]，[2013-08-05]，http://zh.wikipedia.org/wiki/大数据

一、监狱信息化数据应用现状

同大多数企事业单位一样，随着监狱信息化建设规模的不断扩大，跨条线、跨科室、业务关联、信息沟通等需求的不断提高，随之新的问题也就日益凸现。主要表现为信息系统日益增多，包括办公自动化系统（OA）、狱政管理系统、罪犯一卡通系统、人事管理系统、财务管理系统和生活卫生系统等，这些系统的上线运行使监狱的管理效率得到了大幅度的提高，有力的支撑了日常管理工作运作，促进了管理效能的提升。然而顶层统一规划的缺乏使得这些系统仍然有许多不足之处，例如这些业务管理系统各成体系，各自独立，横向却缺少沟通，形成了大量的信息孤岛，监狱决策者只能得到针对具体业务的简单分散的数据和报表，既不能从长期积累的海量历史数据中挖掘发现狱内所存在的问题，也不能通过各业务系统汇总的信息辅助决策支持[2]来完成针对性的预判。

二、监狱数据数据决策发展面临的问题

（一）数据本地策略升级和存储面临的问题

从目前来看，对端点数据的安全已经具备了成熟的本地安全防护系统，但与大数据安全的需求还存在一定的距离，需要及时调整。所以在本地策略的构建上，需要加大对内部管理的监控，用纯数据的模式来避免由于人为原因造成的数据流失和信息泄露。

[2]Gotting H W,Weimann P,Intelligen decision supprot systems[J],Decision Support Systems,1992,8(4):317332

（二）管理和应用人员专业知识更新的问题

大数据在一个新的环境运行，就必须要为信息技术专业民警定制一个专门的培训计划，培训计划应该着眼于数据库的分析和修复，因为大数据仓库将通过这些来标记和报告不寻常的活动和网络流量，这类的培训通常需要大量的资金和时间。

（三）数据分析工具发展水平的问题

目前使用中的数据仓库，其数据存储类型仍受到一定的限制，数据仓库的扩展性能还需要进一步加强；数据挖掘在标准化和通用性方面存在一系列问题，数据挖掘引擎与数据库系统还是松散耦合的；数据挖掘语言有待于向标准化方向发展等。目前，OLAP作用没有得到充分发挥，还是一种传统决策支持方法，是一种用户驱动的验证性分析，受到用户水平的制约。目前大多数智能分析系统功能集中在分析方面，对系统的智能性不够重视，决策支持功能主要还是依赖数据挖掘、OLAP 等工具的数据分析、趋势预测功能来实现，不具备专门的决策支持系统提供方案生成、方案协调，方案评估的功能[3]，更不具备群体决策和智能决策的能力，也就是说数据分析的智能化水平还很低[4]。

三、监狱数据智能决策的建设目标

决策是提供统计信息的最终目的。监狱信息化使得监狱工作的效率大大提高,产生和积累了丰富的统计信息资源。科学决策的基础是 [3]危辉，潘云鹤.从知识表示到表示：人工智能认识论上的进步[J],计算机研究与发展，2000，37(7):819-825 [4]史忠植.高级人工智能[M],北京：科学出版社,1998 62-211 对数据的整合和开发利用。虽然数据本身并不直接作用于决策,但当数据转化为信息或知识时就可以用于决策分析。

对数据的搜集、管理和分析过程，使监狱各级决策者获得更多决策依据，做出更加合理的决策。数据智能分析将联机分析处理（OLAP）、数据仓库和数据挖掘等结合起来应用于监狱日常运作活动中，从不同的数据源收集的数据中提取有用的数据，对数据进行清洗以保证数据的正确性，将数据转换、重构后载入数据仓库或数据集市；然后利用合适的工具对数据进行处理，这时信息变为辅助决策的知识；最后将知识呈现于用户面前，为管理决策提供参考。

为了保证监狱各项工作的顺利运行，同时使监狱具备高效率的指挥决策能力，亟需建设一套完善的智能化决策平台，通过对现有条件的充分分析和利用，对监狱中各类应用系统及安全系统进行集成改造，减少监狱的信息安全保密风险，才能实现监狱信息资源的安全共享和利用，提高监狱的工作效率。

四、监狱数据智能决策需求分析

（一）系统需求概述

本系统需整合监狱各类信息系统：政工类包括人力资源系统，指挥中心干警调度平台（生活现场、劳动现场、押送罪犯就医，防暴队）、外来人员管理、外来车辆管理、对讲呼叫管理、气象管理，管教类狱政。罪犯管理类包括（新进、调入、保外就医、释放），会见管理（会 4 见罪犯、会见家属、会见类型、会见监复听），刑罚执行正常释放、减刑假释、立管专控、耳目情况，狱内侦查。生活卫生类罪犯就医（医务所就医、总医院就医、社会医院就医、保外就医），罪犯伙食管理，罪犯大帐管理，劳动管理（生产数量、品质控制、原料数量、外来人员配置、工伤情况）。教育改造（教育类型、教学计划、受教罪犯、教学场地、教学内容、教育成果），督察（督察类别、督察内容、督察计划、督察结果、整改意见）财务管理（干警工资、工勤工资、劳动支出、生活支出、后勤支出、车辆支出、民警伙食、外事接待支出，生产收入、财政拨款、专项拨款）外围管理局重大任务、武警工作、重特大事件处理、安全零报告等。

分别建立相应的业务数据抽取，转换清洗和加载方案，并根据处理得到的业务数据建立数据模型，整理和抽取其中必要的关键分析指标，最终以直观，生动，多样的展示方式将基于不同维度的分析结果呈现给监狱管理层。系统需分为数据源、数据仓库、应用层和展示层四个层次，分别完成数据的抽取、转换、加载、建模、整理、分析、提取、展示等功能。

（二）系统功能需求

数据源可从各应用系统自动抽取，部分因各种原因则需人工采集。承担数据采集需求的部门涉及政工部门，财务部门，指挥中心，劳动管理部门，教育改造部门，督察部门，综合管理部门，各监区等。根据需求设计了如刑罚执行年度采集表，重要决策季度采集表，规章 5 制度季度采集表，生产利润季度采集表，财务结算信息季度采集表，项目施工季度采集表，干警考核季度采集表，安全生产指标季度采集表，安全生产指标年度采集表，干警警力配置日采集表，罪犯出入监日采集表等。以满足数据访问的灵活性和效率的均衡。

（三）基本功能需求

1、浏览功能：干警可通过web页面方式查看授权的指标数据。可针对用户使用不同的系统首页。在系统首页及各主题首页中，需要提供对时间维，单位维度的选择。

2、钻取功能：干警可查看到组成某指标的基础数据或下级单位的具体数据。提供各种图表类型的转换，使干警能从多视点对同一指标进行分析。

3、查询分析：干警可以自己定义查询条件，需要的话还可以自己定义查询指标和维度信息，这样可以更有目的性地查看报表，获取信息。

4、输出功能：干警可以水晶易表等形式将查看到的指标数据输出。

（四）数据展现方式需求

为了更好的、更直观的展示多维度数据，在一个界面中展示尽可能多的信息量，系统应采用多种综合的数据展示方式，包括仪表盘、趋势图、饼图、柱状图、固定报表等等形式。根据具体指标需求，其展示方式有严格要求。

五、监狱数据智能决策系统结构

（一）监狱智能决策包含的组件

决策支持系统通过结合个人的智力资源和计算机的能力来改进决策的质量。它是一个基于计算机的支持系统，服务于处理半结构化问题的管理决策制定者。一个决策支持系统将包括如下典型的组件：

1、数据管理子系统：决策支持系统(Decision Support System，简称DSS)[5]的数据库通常包括在数据仓库中。数据仓库是集成的、面向主题的数据库集合，它是用来提供决策支持功能的，其中每个数据单元都不随时间改变。数据仓库的数据通常从内部和外部数据源中抽取。内部数据主要来自于监狱内部各处理系统。外部数据包括行业数据、相关法律文献制度规范、社会普查数据、国家经济数据等。

2、模型管理系统：一个包含有财务、统计、运筹和其它定量模型的软件包，能够提供系统的分析能力和合适的软件管理能力。在模型库中的模型可以分为战略性的、策略性的、运营性的等等。

3、知识管理系统：许多非结构化和半结构化的问题是非常复杂的，以至于除了通常的 DSS外，它们还需要特别的专业知识。这些知识可以由专家系统或者其它智能系统提供。因此，更高级的 DSS 系统[6]还应该包含成为知识管理的组件。

4、用户界面子系统：用户与 DSS 应用之间的交流。如交互式界面、报表打印。为了实现组织内的信息共享，还应包括

[5]陈文伟.决策支持系统极其开发[M],北京：清华大学出版社,2000.311-327 [6]田大岗,费奇.DSS结构的联结主义观点[J],系统工程理论与实践,2000，20(1):7-18 Intranet/Internet 的发布方式。

5、用户：用户可看作系统的一部分。DSS 的用户主要是监狱各层次的管理者和业务模型分析人员。

（二）监狱数据智能决策的架构

监狱数据智能决策的框架层级：整个框架包含多个单位，从小到大以此为，数据、事件、罪犯个体，监区，监狱。其中数据作为框架中的最低层级是预警分析中基础的输入来源，包括了各业务系统的数据以及民警各台帐数据。事件是罪犯个体的相关行为的属性，一个事件包含了罪犯各项基础数据的变化。罪犯个体的表现情况及其对应的数据和事件的集合，以此类推监区是以监区为单位的罪犯个体的集合。监狱是多个监区的集合。

监狱数据智能决策的整体思路：通过从各个业务系统抽取罪犯相关数据，打造以罪犯个体为核心的数据中心，并建立与业务系统的罪犯信息的溯源通道；建立犯情预警评估模型，对罪犯静态信息和动态改造异常信息实现智能预警和排查处置。

监狱数据智能决策的整体框架：最上层犯情综合信息系统（静态信息），包括：罪犯档案，信息检索，分析预测，汇总统计。数据智能决策系统（动态信息），包括信息采集，排查处置，预警分析，台帐管理，评估模型。在数据总线上，数据的来源于目前的监狱各信息系统：管教信息系统，综合评估系统，亲情会见系统，亲情电话系统，大帐系统，计分考核系统，监管日报系统，点名系统。

这些数据经过数据交互总线进入数据中心，通过信息的筛选和合 并可以分为以下几个板块：罪犯信息：包括罪犯信息、顽危犯，重点罪犯。狱政管理：罪犯调动，计分考核，行政奖惩。改造评估：入监评估，心理测试，出监评估。狱内侦查：坦白检举，耳目管理，信息员。刑罚执行：减刑假释，刑罚变更，监外执行。其他系统，大帐信息，会见信息，亲情电话，如图-1所示。

图-1 监狱数据智能决策的整体框架

总体架构分为三个模块，即信息汇总、职能预警、排查监督。信息汇总模块，吸收业务系统对接过来的包括管教系统，亲情会见，亲情电话，一卡通大帐等，以及信息渠道的录入包括个别谈话、民警执勤、罪犯汇报、奖惩考核、狱情分析等，将这些汇总的信息分类为外部因素例如亲情危机、家庭变故、经济纠纷。监狱环境例如劳动状况、岗位变动、同犯矛盾。犯人状况例如健康状况、情绪状况、心理状况。制度执行例如人帐制度、安检制度、清抄制度、报告制度。设施隐患例如警戒设施、监控设施、警备设施、生活设施。改造信息例如实训信息、综合评测、心理咨询、考核信息，如图-2所示。

图-2 监狱数据智能决策的总体架构

在智能预警模块中，将汇总收集来的信息，通过预警评估规则定义的运算，计算出罪犯危险的等级，对于过高等级的评估结果提出预警，与此同时，监狱不同层级的民警对系统发出的智能预警进行问题处置，通过各项有可能导致罪犯破坏监狱规范的诱导因素排查和干预，从而降低评估规则中评估要素危险程度，最终使得此次报警回归到正常值水平，如图-3所示。

图-3 智能预警

在狱情评估模型中对收集的罪犯信息采用多维度计量方法进行评估运算，其中考虑的纬度包括静态纬度，参考罪犯的年龄、学历、犯罪类型、余刑等。个性纬度包括外倾、冲动、自卑、从属、波动、焦虑、暴力、犯罪思维等。特殊技能纬度包括双特、从军、从警等。依照动态信息汇总分析，提出罪犯个体倾向性分析包括脱逃倾向，自杀倾向，行凶倾向，破坏倾向。根据倾向推测的可能性程度以及后果的严重性提出智能预警，预警等级从高到低分为一级、二级、三级，如图-4所示。

如图-4狱情评估模型

六、数据仓库技术研究

数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、包含历史数据的数据集合，用于支持管理决策的制定。数据库是实现智能分析的数据基础，是监狱长期事务数据的准确汇总。数据仓库完成了数据的收集、集成、存储、管理等工作，数据智能分析面对的是经过加工的数据，使得数据智能分析能更专注于信息的提取和知识的发现.数据仓库为数据智能分析撷取或载入大量原始信息，归并各种数据源的数据，用于支持监狱管理和决策。

数据仓库是数据智能分析的灵魂，数据智能分析的很多工作都是以数据仓库为基础展开的。利用数据仓库，监狱可以制定准确的战略策略与预警行动；数据智能分析充分利用数据仓库的分析结果制定策略、合理调配警力，促进监狱管理平稳有序。

（一）监狱智能决策数据中心

从各个业务系统抽取罪犯个体关键数据，汇总成罪犯改造档案，提供检索、预测、类聚、分析等功能；并通过各业务提供相应接口，可对关键业务数据进行溯源查询；并为狱情系统提供罪犯个体动态信息，如图-5 所示。

图-5 监狱智能决策数据中心

数据中心将各个业务系统的数据明细进行筛选，数据中心以罪犯个体为单位对罪犯个体的数据进行类聚，将类聚后的数据存入罪犯改造档案，同时这些数据互相牵制或者影响所构成的动态数据又为狱情系统提供了素材。狱情系统通过对动态数据的分析和理解进行计算，其结果作为预警数据存入数据中心。对于狱情系统计算的结果提供溯源机制，可以查询到是哪些业务系统提供的基础数据，造成了最终的计算结果。

罪犯个人信息分类及来源：管教信息系统中入监等级表信息、收 监体检表信息作为罪犯个体信息的罪犯档案部分。

管教信息系统中罪犯调动、计分考核、等级管理、行政奖励、行政处罚、其它处理、日常管理作为罪犯个体信息的狱政管理部分。

改造质量评估系统中入监评估、出监评估作为罪犯个体信息心理测试、改造评估部分。

管教信息系统中坦白、检举、申诉、顽固犯、危险犯、耳目、信息员作为罪犯个体信息的狱内侦查部分。

监管日报信息系统中狱情日报、狱情周报、狱情月报、监狱月报、重危分子、民警值班记录、监管隐患排查作为监管日报系统部分。

管教信息系统中减刑假释、暂予监外执行、刑罚变更作为罪犯个体信息的刑罚执行部分。

大帐系统中大帐管理作为罪犯个体信息的生活卫生部分。会见系统、亲情电话系统作为罪犯个体信息中会见信息、电话信息部分。

数据智能决策中违规违纪（打架斗殴、对抗管教、自伤自残、抗拒劳动）、家庭变故、患病、债务纠纷、余罪漏罪、提回重审、心理异常、警囚矛盾、囚囚矛盾等作为罪犯个体信息中改造异常表现部分。

数据智能决策作为罪犯个体信息中的预警情况部分。

狱情动态分析思路：从收集罪犯基本信息、评估信息以及月度考核信息，通过从业务系统、各类信息渠道等获取日常动态信息，实现狱情信息收集汇总、预警智能分析预测和安全隐患排查监督，如图-6所示。

如图-6 狱情动态分析思路

七、监狱数据智能决策规则配置

在数据智能决策规则配置中，各相关科室可以联合制定多种逃脱、自杀、行凶等倾向的相关联的触发信息。例如在定义罪犯家庭因素得知家中亲人病重或将要离世；对改造缺乏信息；对入狱前未决事项牵挂；定义罪犯行为异常经常窥探周围环境、交通状况的；私自制作或存放雨衣等绝缘物的；这些因素都将作为触发罪犯逃脱倾向预警的计算因素，如图-7所示。

图-7 数据智能决策规则配置

在狱情排查监督阶段，实时采集的预警异常信息，根据配置的相关处理流程以及相应环节，实现对各类监狱安全问题的处理、跟踪、提醒等。

图-8 罪犯危险倾向性

八、监狱民警对数据智能决策影响

从层级上来划分将民警分为主管民警、监区领导、业务科室以及 16 监狱领导。

从民警在与狱情动态分析交互的过程中产生的功能来划分，可以分为民警的导入功能和排查监督功能。为罪犯个体信息的输入即数据源的导入功能，民警对依据采集的信息进行人工预判，定义倾向性模型触发信息，即预警规则配置的功能。民警根据预警提示对预警产生的溯源信息或情况进行处理、跟踪等工作，即预警提示后排查监督功能。

从具体的角色分工来看，作为罪犯的主管民警，处在第一线监管岗位，与自己所管辖范围内的罪犯了解沟通最为直接，因此主管民警的信息收集汇总的准确率对后期的预警评估起着决定性作用。因此，主管民警必须做好日常个别谈话、计分考评、录音复听等工作。对于日常工作中生成的谈话、会见、电话复听台帐务必保证详实、准确、具体、同时，针对预警信息，排查预警的溯源信息，询问核实罪犯情况，并采取有效的针对措施，降低评估因素的危险程度。

监区领导根据预警提醒对所在监区内被列为预警的罪犯情况进行确认，如果确定其确有危害监管安全隐患的，查找隐患的原因，是否符合预警的倾向性判断，如果完全复合，则在犯情分析会上讨论分析针对预警的跟踪以及解决办法，如果非完全符合，则通过信息收集入口及时调整信息源，或者提交反馈给业务科室修改预警配置规则。

业务科室具备三方面的角色职能，一方面针对自身科室的专职功能，向狱情分析提供对口的基础信息。另一方面根据预警分析结果监 督各监区对预警信息予以排查和解决。除此之外，联合各业务科室，对狱情分析的配置规则进行管理，增加新的配置规则和触发信息权重。给出处理流程的实时内容和跟踪步骤。

监狱领导根据预警提示了解监狱内可能存在的安全隐患，分析狱内罪犯危机倾向，通过召开狱情分析会议，通报监狱内罪犯动态倾向并布置业务科室和狱区预警工作重点。

九、总结

在大数据时代来临之际，为让数据智能决策更好的服务于监狱，第一步要建立自己的核心数据集，也就是要搞清楚监狱的数据需求；第二步是要找到内部的一些外围数据，通过一系列的收集和整理分析，像滚雪球般建立监狱自己的数据信息集合；第三步是收集监狱内部的数据，国外有很多成功的大数据案例，都有一个前期的挖掘过程，监狱同样需要在监狱内部找出有价值的数据；第四步就是收集外部的、社会化的或非结构化的数据，即现在所谓的社会化媒体数据，提高监狱的整体数据分析能力和数据价值水平。