神经网络的基础知识范文

导语：如何才能写好一篇神经网络的基础知识，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

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中图分类号：G642

1 背 景

电子信息科学与技术是以物理和数学为基础，研究通过电学形式表达和操控信息的基本规律以及运用这些基本规律实现各种电子系统的方法。在进入电子时代和信息社会的今天，电子信息科学技术已渗透各个领域。随着电子信息技术日新月异，电子信息教学领域也面临着全新的挑战，需要培养具有全方位视野和超强能力的新一代工程师及领导者。本着这一目标，清华大学电子系自2008年开始着手进行课程改革，通过改革课程体系将原有课程重新整合，从学科范式的角度整理出电子工程本科教育的知识体系结构，从而梳理出新的本科课程体系，形成电子信息领域学科地图[1-2]。

2016年AlphaGo战胜李世石的事实，让人工智能技术再一次向世人展示了自己的潜力。人工智能无论在传统的制造加工行业，还是在新兴的互联网行业，都成为国内外各大企业争相研究开发的目标，在学术界也是如此。2016年底，Gartner全球峰会2017十大技术趋势报告[3]，预测2017年十大技术趋势：人工智能与机器学习、智能应用、智能事物、虚拟和增强现实、数字化双生、区块链和已分配分类账、对话式系统、格网应用和服务架构、数字化技术平台、自适应安全架构。Gartner预计2017年全球将有超过60%的大型企业开始采用人工智能技术。

在2016年开设的媒体与认知课程内容中，我们参考国内外诸多名校相关课程的理论及项目内容，结合电子工程系在该领域研究的基础优势和创新性成果，建设了一套媒体认知人工智能技术教学课程内容及平台，以期学生获得人工智能技术中深度学习技术的基础理论和开发能力。课程通过提供人工智能技术领域高层次专业人才必需的基本技能、专业知识及思维方式，力争培养具有国际一流科研创新能力的人工智能方向的专业技术人才。

2 人工智能技术教学内容

美国MIT大学的Statistical Learning Theory and Applications课程[4]，致力于从统计学习和正则化理论的角度介绍机器学习的基础和最新进展。除了经典的机器学习方法，如支持向量机、流形学习、有监督学习等之外，还重点介绍深度学习计算的理论框架并要求学生以项目形式给出基于机器学习和深度神经网?j的解决方案。

美国CMU大学的Deep Learning课程[5]通过一系列研讨会和课程实验介绍深度学习这一主题，涵盖深度学习的基础知识和基础理论及应用领域，以及大量数据学习的最新问题。通过若干实验题目，学生可以对深度神经网络原理及应用加深理解。

美国Stanford大学的Deep Learning for Natural Language Processing课程[6]深入介绍应用于自然语言理解的深度学习前沿研究，讨论包括循环神经网络、长短期记忆模型、递归神经网络、卷积神经网络等非常新颖的模型。通过上机实验，学生将学习使用神经网络工作的技巧来解决实际问题，包括实施、训练、调试、可视化和提出自己的神经网络模型，最终的实验项目涉及复杂的循环神经网络并将应用于大规模自然语言理解的问题。

媒体认知课程参考了上述著名课程的理论内容和项目特色。我们结合电子工程系在人工智能领域研究的基础、优势和创新性成果，设计开发了一套以人工智能技术为基础的前沿探索型媒体认知教学课程内容及实验平台，试图构建具有国际水准的人工智能技术教学课程内容。

3 深度学习技术发展概况

传统的人工智能系统一般采用机器学习技术，这类技术在处理原始形式的自然数据的能力上受到限制，一般困难集中在如何将原始数据变换为合适的内部表示或特征向量。深度学习（deep learning）近年来受到人工智能行业的广泛关注，是一种表征学习（representation-learning）方法，由于拥有可以逼近任意非线性函数的特性，深度神经网络（deep neural network，DNN）及其衍生的各种神经网络结构有能力取代传统模型，在语音、图像、文本、视频等各种媒体的内容识别系统中发挥作用。

著名的人工智能科学家Yann LeCun于2015年在Nature上发表文章[7]指出，深度学习允许多个处理层组成的计算模型学习如何表征具有多级抽象层面的数据。这些方法已经大大提高语音识别、视觉识别、目标检测以及诸如药物发现、基因学等许多领域的最新技术水平。深度学习通过使用反向传播算法发现大数据集中的复杂结构，以指示机器如何改变其内部参数，这些内部参数是从深度神经网络上一层的表示中计算每层中的表示。深度卷积网络在处理图像、视频、语音和音频方面带来突破性的进展，而递归网络则对文本、语音等顺序数据提供解决方案。

递归网络可被视作较深的前馈网络，其中所有层共享相同的权重。递归网络的问题在于难以在长期的时间内学习并存储信息。为了解决这一问题，长短期记忆（long short-term memory，LSTM）模型网络被提出，主要特点在于其存储器单元在下一个加权值为1的时间段内与自身连接，因此能够在复制自身状态的同时累加外部信号，此外这种自我连接被另一个单元通过学习决定何时清除此类信息。长短期记忆模型被证明在语音识别和机器翻译应用系统中比传统的递归网络更加有效。

4 基于深度学习的语音识别教学项目

在对上述课程及配套项目进行详细研究的基础上，结合现有科研及平台，我们构建了一种基于深度学习的连续语音识别项目平台，包括两个主要项目：深度神经网络语音识别项目及长短期记忆模型递归神经网络语音识别项目。

4.1 深度神经网络语音识别项目

典型的深度神经网络语音识别模型[8-9]核心是对声学特征进行多层变换，并将特征提取和声学建模在同一网络中进行优化。神经网络可以通过非线性激活函数来拟合任何非线性函数，可以使用神经网络取代原有声学模型中的高斯混合模型，用来计算每一帧的特征与每个音素的相似程度。深度神经网络原理的结构示意图如图1所示。

图1代表了一个拥有3个隐含层的深度神经网络。相邻两层中，每层的每一个节点都与另外一层的所有节点单向连接。数据由输入层输入，逐层向下一层传播。对于节点间的连接权重，采用BP算法。BP算法对于给定的输入输出训练数据，首先通过正向传播由输入得到输出，之后通过实际输出与理论上的正确输出之差得到残差，并由输出层向输入层根据激活函数与连接权重反向传播残差，计算出每一个节点与理想值之间的残差，最后根据每个节点的残差修正节点间连接的权重，通过对权重的调整实现训练，从而更加靠近理论输出结果。

将DNN实际利用到语音识别的声学模型时，其结构示意图如图2所示。深度神经网络的输入层输入从每一帧音频中提取出的特征，通过网络的正向传播，在输出?邮涑龅鼻爸《杂Σ煌?音素的相似程度，从而作为HMM的发射概率进行语音识别。考虑到DNN没有记忆特性，而语音信号即使是在音素层级上，其前后也有相当大的联系。为了提高DNN在处理前后高度关联的语音信号中的表现，一般选择同时将当前帧的前后部分帧作为网络的输入，从而提高对当前帧识别的正确率。

4.2 长短期记忆模型递归神经网络语音识别项目

长短期记忆模型应用于语音识别中声学模型的思路和深度神经网络类似[10-11]，取代高斯混合模型用于计算输入帧与各音素的匹配程度。原理为首先根据输入门判断输入的数据可以进入记忆细胞的比例，同时遗忘门决定记忆细胞遗忘的比例；之后由记忆细胞残存的记忆部分和新输入的部分求和，作为记忆细胞的新记忆值；将新的记忆值根据输出门的控制得到记忆细胞的输出，并通过递归投影层降维，降维之后的结果一方面作为3个控制门的反馈，另一方面作为网络的输出；非递归投影层则仅仅作为最终输出的补充，而不会影响控制门。将长短期记忆模型实际利用到语音识别的声学模型时，其结构示意图如图3所示。

与深度神经网络不同，长短期记忆模型递归神经网络因为有记忆特性，所以不需要额外的多帧输入，只需要输入当前帧。然而，考虑到语音前后的关联性，一般会将输入的语音帧进行时间偏移，使得对t时刻帧的特征计算得到的输出结果是基于已知未来部分帧的特征之后进行的，从而提高准确度。

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第一，选择合适的教材

《计算智能》这门课，很多高校都使用褚蕾蕾老师的《计算智能的数学基础》这本书，我也曾经使用过这本教材。这本书详细的阐述了实现智能计算的相关数学知识，要求学生有非常硬的数学功底，否则学起来会很吃力。最好是数学专业的学生来学习比较合适。但是问题是开设计算智能这门课的专业不仅仅只有数学专业，计算机和信息与计算科学专业都开设这门课，而这本教材对他们来说太深了，他们更注重于实际应用。

除了《计算智能的数学基础》这本书之外，《计算智能――理论、技术与应用》也是非常优秀的教材，它主要针对研究生和科研人员学习使用。因此，对于信息与计算科学专业，我们既要他们理解计算智能，也要他们能够从实际出发，实现智能计算。这是我们的教学目标，纯粹讲解数学，对他们来说是兴趣的一个磨灭。因此，我建议采用曹承志老师编著的《智能技术》这本书，基于其中的若干章节（主要是第四、五、六章）来讲解计算智能这门专业限选课。

第二，制定教学大纲

计算智能是借助现代计算工具模拟人的智能机制、生命的演化过程和人的智能行为而进行信息获取、处理、利用的理论和方法。计算智能信息处理系统是以模型为基础，以仿生计算为特征含数据、算法和实现的柔互式系统。当前，计算智能在用计算科学与技术模拟人和生命的智能及行为方面，主要有模拟智能产生与作用赖以智能表现与功能行为的逻辑观点。

基于这些观点和视野，形成了人工神经网络、演化计算与模糊逻辑为代表的三个典型分支。本课程在这三个分支中，选择了人工神经网络、遗传算法和模糊逻辑的基础知识作为教学的基本内容。这些内容对于进一步学习、研究计算智能、人工智能等高级信息处理，以及信息科学和工程技术都是必要的、基础性的。

教学重点：感知器，人工神经网络，遗传算法，模糊集与模糊系统，模糊逻辑与模糊推理，模糊模式识别与模糊控制等部分内容。同时掌握运用所学知识解决实际问题也是在教学过程中不断要强调的内容。

教学难点：在计算智能的教学过程中，难点主要是人工神经网络，遗传算法和模糊逻辑的理论讲解，要用简明形象的语言描述理论知识，让学生感兴趣。同时，将理论转化为实际解决问题的能力也是教学上的一个难点。

第三，按照大纲要求，开展有序的课堂教学

根据大纲要求，计算智能这门课共有48个学时，其中实验学时8节，学习时间共18周，每周1～2次课。

这种时间安排方式是比较合理的，设计时主要考虑到知识的学习顺序，避免实验与理论课不能配合的现象发生。实验1在第10周做，那么我们就可以利用前面9周的时间给学生讲解神经网络的相关理论和实验软件等等，为实践做准备工作。这样，学生在做课程实验时，才不会觉得无从下手。实验2在16周做，当中空闲的两周主要用于学习MATLAB遗传算法工具箱。

第四，设计作业与课程实验

该课程有两次作业，分别在第6周和第12周布置，作业时间为1～2周。这两次作业内容分别针对“人工神经网络”和“遗传算法”。从表中不难看出，当做完相应章节的作业后，立即进行课程实验，这样的设计，使得学生难免更加深刻地理解和掌握知识。

值得提出的是，这门课的实验工具――MATLAB6.5。以前，我们曾经使用过C/C++/VC＋＋等等高级语言来做计算智能仿真实验，但最后的效果并不是很令人满意，学生往往会知难而退，从而丧失对这门课的兴趣和信心。

因此，我认为，针对信科专业或者计算机相关专业的学生，他们的数学基础并不是非常扎实，而计算智能又是一门专业限选课。要想让学生对这门课产生兴趣，我们可以考虑采用一些成熟的工具箱来支持我们的实验教学，如MATLAB6.5的“神经网络工具箱”“遗传算法工具箱”和“模糊逻辑工具箱”。学生通过使用这些工具箱，方便而有效地感觉到“智能的计算”的存在。实践证明，这种方法能够取得更好的实验教学目的。

第五，与学生的课后交流

教师在课堂上传授完知识后，要及时与学生进行交流，了解他们的学习情况并获取建设性意见。通过平时的观察和总结，大学教师与学生交流的方式和方法主要有以下几种：

(1)利用一切时间（如上课提前几十分钟到教室、课间或下课时间等等）与学生交谈，了解他们的学习动态及回答他们提出的问题。

(2) 建立课程网站，学生登陆后可以通过论坛或聊天室向教师提问。可以确定一个时间（如每周三晚7点，开放聊天室进行网络实时答疑），平时学生可以通过在论坛上发帖，教师回复的方式获得答疑。

(3) 如果没有课程网站，教师可以留给学生一个常用的Email地址，或者其他的联系方式，让学生在学习过程中遇到困难时可以联系到教师。

(4) 固定辅导的时间和地点。这个地点可以是教室、办公室、会议室等等。如果场所有限，可以分班进行。

上面的四类方法是经常使用的，我们对此进行了一个问卷调查，对象是03级和04级信息与计算科学的150名学生，要求他们选出三种最合适的交流方式。经过认真的调查和详细的统计，有106位学生选择了采用学习网站的方式进行交流，97位学生选择了固定场所答疑，76位学生选择了课间交谈方式。而类似Email、QQ和打电话的方式似乎不受学生青睐。论坛和聊天室方式介于它们之间，而这两种方式完全可以包容在“课程学习网站”中。

第六，计算智能与人工智能的关系

在我校，要求学生先学习计算智能，再学习人工智能，其实两者的顺序并不重要，未必要先学习计算智能。但是，在教学过程中，要让学生明确学习目的，了解学习这门课的意义所在，计算智能与人工智能相比，是更低层的运算，它强调的是数据，而人工智能强调的是知识。

从事这门课的教学有很长时间了，也逐渐地有一些研究课题，对于个别特别感兴趣的学生，可以吸引他们加入我们的研究队伍，这也是因材施教思想的一个体现。

参考文献：

[1]丁永生.计算智能――理论、技术与应用[M].科学出版社，2004.

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关键词：智能控制；教学方法；多媒体；教学内容

中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2016）16-0116-02

一、引言

随着我国高校大规模的扩招，高等教育已由精英型教育过渡到大众型教育，教学对象的阶梯层次也发生了较大的变化。在扩招量较大的本科第二批招生院校中，学生理论知识基础和学习能力等方面的素质相对下降，而社会又迫切需求大量应用型人才。为了适应新形式的教学要求，各高校都在寻求提高培养人才质量的教学管理方法，广泛进行教学制度的改革。智能控制是高校本科自动化及其相关专业的重要专业课，智能控制是当今国内外自动化学科中十分活跃和具有挑战性的领域，代表着当今世界控制理论和技术的发展方向之一，是一门集理论研究和工程实践于一体的综合性课程[1]，因此在教学改革中如何提高该课程的教学质量是非常重要的。为了适应当今社会对人才素质教育培养的要求，注重对学生创新能力和综合素质的培养，近年来，结合课堂教学，我们对智能控制的教学改革做了一些探索。

二、“智能控制”课程的特点和目标

智能控制是自动控制发展的高级阶段，是人工智能、控制论、系统论和信息论等多种学科的高度综合与集成，是一门新的交叉前沿学科[2]。由于智能控制在社会生产中所体现出的巨大研究价值和广阔应用前景，使得这门原先只在研究生阶段才开设的课程，现在已经在众多高校自动化相关专业的高年级本科生中开设。其目的是使学生在学习自动控制原理和现代控制理论等基础理论课程之后，对控制理论前沿发展方向有所了解和学习。智能控制属于偏理论的专业课程，具有多学科交叉性。其理论分支较多，内容丰富，涵盖了模糊数学与模糊控制、人工神经网络、遗传算法和专家系统等前沿学科理论。该课程内容抽象、模糊控制、神经网络、专家系统等涉及的内容理论性都比较强，对于本科生相对抽象、枯燥、难懂，他们往往不易理解。

智能控制本身所具有的特点决定了本科教学过程中该课程的教学目标。通过该课程的学习，使学生了解学科发展前沿，掌握智能控制研究的一般方法，帮助学生获得智能控制的基本知识，使学生掌握智能控制分支及其特点，包括模糊控制理论基础、模糊控制系统、人工神经网络模型及其神经网络控制，使学生理解并掌握用智能控制方法分析和设计系统的基本工具、原理和实现方法，能够设计简单的智能控制系统。

针对课程特点和教学目标，在教学过程中应从教学内容和教学方法等方面进行改进，以吸引学生的学习兴趣，激发学生的学习积极性和主动性，达到预期的教学目标。

三、教学改革措施与途径

1.优化教学内容，增强新颖性和实用性。智能控制课程具有前沿性、抽象性和理论性强等特点，相关内容极其广泛。然而，作为本科生的一门专业课，教师在教学内容的选取方面应尽可能做到：注重控制思想的融会贯通，减少烦琐公式的推导，多采取简易示例演示，从而提高学生的学习兴趣。在实际教学中，可以采用具体的简单示例来展示智能控制器的设计，如模糊PID控制器的设计思想为自适应调节控制参数，BP神经网络的设计思想为逆向迭代算法，等等。

本科高年级学生在掌握了专业基础知识之后，主要关心学科前沿知识的应用领域和使用方法，学生希望能学到很多较新和较实用的智能控制算法，不愿花太多时间在复杂的理论理解上，因此在教学过程中要注重知识的应用性。此外，大学高年级学生即将走出校门，走向工作岗位，关于一些新的和正在研究的智能控制方法和技术的概况对于他们也非常重要。特别是近期发展起来的方法和技术，如模糊神经控制、遗传算法、蚁群算法等。这些内容的理论部分可以不必过分深究，教学重点主要放在介绍每种技术的产生背景、发展状况、应用领域和具体实现上。

2.培养学生设计思想，注重工程应用。为了巩固学生对智能控制理论的理解和增强学生的学习兴趣，教师应该更注重从工程应用角度来引出智能控制概念，并通过具体实例来说明智能控制如何应用，如模糊控制在家用电器中的应用，这样更能激发学生的学习积极性。智能控制在航空航天控制、交通运输系统、家用电器等方面有着广泛的应用。自动化及相关专业毕业的学生，毕业后大部分从事工程或产品设计方面的工作，因此工程设计能力的培养是非常重要的，设计能力是通过设计人员的设计思想、设计原则和设计方法体现出来的。学生通过较典型的具有代表性的基本模糊控制器、模糊PID控制、BP神经网络控制的实际应用，应用MATLAB语言编出简单程序并进行最基本的仿真实验，了解和掌握智能控制系统的设计方法，使学生在校学习期间既能掌握设计要领，又具有一定的设计能力，从而为今后工作或研究生学习打下良好基础。

3.引入仿真软件，改善教学效果。智能控制中的模糊控制、神经网络等内容理论性较强，相对抽象、枯燥难懂。如果引入更加专业、有效的工具，采用更加生动、明了、有新意的教学方法，就能吸引学生的学习兴趣，激发他们的学习积极性。目前应用较为广泛的仿真软件是MATLAB[3]，在教学中借助于MATLAB平台，对智能控制中难以采用解析方法的复杂系统进行模块化、可视化分析与设计，有助于学生理解和掌握课堂教学内容。如运用MATLAB软件中的模糊控制工具箱，可以轻松设计模糊控制器，并将其应用到系统控制中，使学生直观感受模糊控制的优越控制效果。同时，为了让学生更深入地了解智能控制算法的实质，鼓励学生运用MATLAB软件的M语言自行编写各种智能控制算法程序，这样学生不但进一步加深了对理论的理解，而且产生了一定的成就感，从而激发了学生学习的主动性和创新性，培养了学好这门课的自信心。

4.创新意识和能力的培养。应用型人才培养的主要目标之一是培养创新意识、训练创新思维、传授创新方法、提高创新能力。智能控制与自动控制理论（古典控制）和现代控制理论不同，智能控制理论和技术还远未成熟，是一个充满生机活力和不断发展的学科[4]，这就要求教师要善于引导和培养学生的创新意识和独立思考、分析问题的能力。课堂教学中要正确引导学生看待学科的发展，同时也提供了一个培养学生创新意识和能力的机会。因此在课堂教学中要充分展示创新给一门学科带来的无穷生命力，多创造机会来培养和激发学生的创新能力，如实验教学、课程小论文和综合设计等。

5.突出以学生为中心的教学理念。学生是教学过程的核心，所有的教学环节都要以有利于调动学生自主学习能力为原则。课堂教学将讲授法、讨论法、实验法、自学指导法、实例教学法等优化组合，充分利用板书、投影、录像、计算机等媒体，调动学生的积极性，启发学生的思维，培养学生正确分析问题、解决问题和自主学习的能力，注重学生的个性发展，由以传授知识为主变为以培养学生能力为主。如采用质疑导入法提出问题从而激发学生的思考并抓住学生的注意力；精心设计适当数量的问题让学生讨论和回答，通过这种互动的教学形式活跃课堂气氛，使学生真正成为课堂教学的主体，教师更多的时候作为一个组织者和引导者。

6.考核方式的改革。智能控制是一门理论性较强的课程。限于考试时间，期末考试只能出比较简单的题目，仅凭期末考试成绩很难判断学生分析问题、解决问题及创新的能力。针对这种状况，在教学过程中，应将平时作业、课堂提问、小测验、实验、出勤结合起来作为平时成绩，并将此成绩按照一定比例记入总平成绩。这有利于促进学生平时只有多努力，才能取得好成绩，明了靠最后期末突击取得高分是非常困难的。对平时作业按照A、B、C、D四个等级来评分，对作业中存在的问题及时纠正，对课堂上互动表现好、实验取得好成绩的学生予以表扬鼓励，有利于调动学生的积极性。这样的考核，给出的成绩，既公平又合理，也促进了学生学风的转变。

四、结论

本文根据智能控制课程的特点，给出了在智能控制教学过程中教学内容和教学方法上改革采取的一些措施，在教学实践过程中取得了较好的教学效果，但也难免存在一些问题和不足，希望在进一步的教学研究和教学实践中，不断地更新和完善教学内容，改进教学方法，将控制理论课的教学改革推向一个新的台阶。

参考文献：

[1]蔡自兴.智能控制原理与应用[M].北京：清华大学出版社，2007.

[2]刘金琨.智能控制[M].北京：电子工业出版社，2005.

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继电保护发展现状

电力系统的飞速发展对继电保护不断提出新的要求，电子技术、计算机技术与通信技术的飞速发展又为继电保护技术的发展不断地注入了新的活力，因此，继电保护技术得天独厚，在40余年的时间里完成了发展的4个历史阶段。

建国后，我国继电保护学科、继电保护设计、继电器制造工业和继电保护技术队伍从无到有，在大约10年的时间里走过了先进国家半个世纪走过的道路。50年代，我国工程技术人员创造性地吸收、消化、掌握了国外先进的继电保护设备性能和运行技术［1］，建成了一支具有深厚继电保护理论造诣和丰富运行经验的继电保护技术队伍，对全国继电保护技术队伍的建立和成长起了指导作用。阿城继电器厂引进消化了当时国外先进的继电器制造技术，建立了我国自己的继电器制造业。因而在60年代中我国已建成了继电保护研究、设计、制造、运行和教学的完整体系。这是机电式继电保护繁荣的时代，为我国继电保护技术的发展奠定了坚实基础。

自50年代末，晶体管继电保护已在开始研究。60年代中到80年代中是晶体管继电保护蓬勃发展和广泛采用的时代。其中天津大学与南京电力自动化设备厂合作研究的500kV晶体管方向高频保护和南京电力自动化研究院研制的晶体管高频闭锁距离保护，运行于葛洲坝500kV线路上［2］，结束了500kV线路保护完全依靠从国外进口的时代。

在此期间，从70年代中，基于集成运算放大器的集成电路保护已开始研究。到80年代末集成电路保护已形成完整系列，逐渐取代晶体管保护。到90年代初集成电路保护的研制、生产、应用仍处于主导地位，这是集成电路保护时代。在这方面南京电力自动化研究院研制的集成电路工频变化量方向高频保护起了重要作用［3］，天津大学与南京电力自动化设备厂合作研制的集成电路相电压补偿式方向高频保护也在多条220kV和500kV线路上运行。

我国从70年代末即已开始了计算机继电保护的研究［4］，高等院校和科研院所起着先导的作用。华中理工大学、东南大学、华北电力学院、西安交通大学、天津大学、上海交通大学、重庆大学和南京电力自动化研究院都相继研制了不同原理、不同型式的微机保护装置。1984年原华北电力学院研制的输电线路微机保护装置首先通过鉴定，并在系统中获得应用［5］，揭开了我国继电保护发展史上新的一页，为微机保护的推广开辟了道路。在主设备保护方面，东南大学和华中理工大学研制的发电机失磁保护、发电机保护和发电机?变压器组保护也相继于1989、1994年通过鉴定，投入运行。南京电力自动化研究院研制的微机线路保护装置也于1991年通过鉴定。天津大学与南京电力自动化设备厂合作研制的微机相电压补偿式方向高频保护，西安交通大学与许昌继电器厂合作研制的正序故障分量方向高频保护也相继于1993、1996年通过鉴定。至此，不同原理、不同机型的微机线路和主设备保护各具特色，为电力系统提供了一批新一代性能优良、功能齐全、工作可靠的继电保护装置。随着微机保护装置的研究，在微机保护软件、算法等方面也取得了很多理论成果。可以说从90年代开始我国继电保护技术已进入了微机保护的时代。

2继电保护的未来发展

继电保护技术未来趋势是向计算机化，网络化，智能化，保护、控制、测量和数据通信一体化发展。

2.1计算机化

随着计算机硬件的迅猛发展，微机保护硬件也在不断发展。原华北电力学院研制的微机线路保护硬件已经历了3个发展阶段：从8位单CPU结构的微机保护问世，不到5年时间就发展到多CPU结构，后又发展到总线不出模块的大模块结构，性能大大提高，得到了广泛应用。华中理工大学研制的微机保护也是从8位CPU，发展到以工控机核心部分为基础的32位微机保护。

南京电力自动化研究院一开始就研制了16位CPU为基础的微机线路保护，已得到大面积推广，目前也在研究32位保护硬件系统。东南大学研制的微机主设备保护的硬件也经过了多次改进和提高。天津大学一开始即研制以16位多CPU为基础的微机线路保护，1988年即开始研究以32位数字信号处理器(DSP)为基础的保护、控制、测量一体化微机装置，目前已与珠海晋电自动化设备公司合作研制成一种功能齐全的32位大模块，一个模块就是一个小型计算机。采用32位微机芯片并非只着眼于精度，因为精度受A/D转换器分辨率的限制，超过16位时在转换速度和成本方面都是难以接受的；更重要的是32位微机芯片具有很高的集成度，很高的工作频率和计算速度，很大的寻址空间，丰富的指令系统和较多的输入输出口。CPU的寄存器、数据总线、地址总线都是32位的，具有存储器管理功能、存储器保护功能和任务转换功能，并将高速缓存(Cache)和浮点数部件都集成在CPU内。

电力系统对微机保护的要求不断提高，除了保护的基本功能外，还应具有大容量故障信息和数据的长期存放空间，快速的数据处理功能，强大的通信能力，与其它保护、控制装置和调度联网以共享全系统数据、信息和网络资源的能力，高级语言编程等。这就要求微机保护装置具有相当于一台PC机的功能。在计算机保护发展初期，曾设想过用一台小型计算机作成继电保护装置。由于当时小型机体积大、成本高、可靠性差，这个设想是不现实的。现在，同微机保护装置大小相似的工控机的功能、速度、存储容量大大超过了当年的小型机，因此，用成套工控机作成继电保护的时机已经成熟，这将是微机保护的发展方向之一。天津大学已研制成用同微机保护装置结构完全相同的一种工控机加以改造作成的继电保护装置。这种装置的优点有：(1)具有486PC机的全部功能，能满足对当前和未来微机保护的各种功能要求。(2)尺寸和结构与目前的微机保护装置相似，工艺精良、防震、防过热、防电磁干扰能力强，可运行于非常恶劣的工作环境，成本可接受。(3)采用STD总线或PC总线，硬件模块化，对于不同的保护可任意选用不同模块，配置灵活、容易扩展。

继电保护装置的微机化、计算机化是不可逆转的发展趋势。但对如何更好地满足电力系统要求，如何进一步提高继电保护的可靠性，如何取得更大的经济效益和社会效益，尚须进行具体深入的研究。

2.2网络化

计算机网络作为信息和数据通信工具已成为信息时代的技术支柱，使人类生产和社会生活的面貌发生了根本变化。它深刻影响着各个工业领域，也为各个工业领域提供了强有力的通信手段。到目前为止，除了差动保护和纵联保护外，所有继电保护装置都只能反应保护安装处的电气量。继电保护的作用也只限于切除故障元件，缩小事故影响范围。这主要是由于缺乏强有力的数据通信手段。国外早已提出过系统保护的概念，这在当时主要指安全自动装置。因继电保护的作用不只限于切除故障元件和限制事故影响范围(这是首要任务)，还要保证全系统的安全稳定运行。这就要求每个保护单元都能共享全系统的运行和故障信息的数据，各个保护单元与重合闸装置在分析这些信息和数据的基础上协调动作，确保系统的安全稳定运行。显然，实现这种系统保护的基本条件是将全系统各主要设备的保护装置用计算机网络联接起来，亦即实现微机保护装置的网络化。这在当前的技术条件下是完全可能的。

对于一般的非系统保护，实现保护装置的计算机联网也有很大的好处。继电保护装置能够得到的系统故障信息愈多，则对故障性质、故障位置的判断和故障距离的检测愈准确。对自适应保护原理的研究已经过很长的时间，也取得了一定的成果，但要真正实现保护对系统运行方式和故障状态的自适应，必须获得更多的系统运行和故障信息，只有实现保护的计算机网络化，才能做到这一点。

对于某些保护装置实现计算机联网，也能提高保护的可靠性。天津大学1993年针对未来三峡水电站500kV超高压多回路母线提出了一种分布式母线保护的原理［6］，初步研制成功了这种装置。其原理是将传统的集中式母线保护分散成若干个(与被保护母线的回路数相同)母线保护单元，分散装设在各回路保护屏上，各保护单元用计算机网络联接起来，每个保护单元只输入本回路的电流量，将其转换成数字量后，通过计算机网络传送给其它所有回路的保护单元，各保护单元根据本回路的电流量和从计算机网络上获得的其它所有回路的电流量，进行母线差动保护的计算，如果计算结果证明是母线内部故障则只跳开本回路断路器，将故障的母线隔离。在母线区外故障时，各保护单元都计算为外部故障均不动作。这种用计算机网络实现的分布式母线保护原理，比传统的集中式母线保护原理有较高的可靠性。因为如果一个保护单元受到干扰或计算错误而误动时，只能错误地跳开本回路，不会造成使母线整个被切除的恶性事故，这对于象三峡电站具有超高压母线的系统枢纽非常重要。

由上述可知，微机保护装置网络化可大大提高保护性能和可靠性，这是微机保护发展的必然趋势。

2.3保护、控制、测量、数据通信一体化

在实现继电保护的计算机化和网络化的条件下，保护装置实际上就是一台高性能、多功能的计算机，是整个电力系统计算机网络上的一个智能终端。它可从网上获取电力系统运行和故障的任何信息和数据，也可将它所获得的被保护元件的任何信息和数据传送给网络控制中心或任一终端。因此，每个微机保护装置不但可完成继电保护功能，而且在无故障正常运行情况下还可完成测量、控制、数据通信功能，亦即实现保护、控制、测量、数据通信一体化。

目前，为了测量、保护和控制的需要，室外变电站的所有设备，如变压器、线路等的二次电压、电流都必须用控制电缆引到主控室。所敷设的大量控制电缆不但要大量投资，而且使二次回路非常复杂。但是如果将上述的保护、控制、测量、数据通信一体化的计算机装置，就地安装在室外变电站的被保护设备旁，将被保护设备的电压、电流量在此装置内转换成数字量后，通过计算机网络送到主控室，则可免除大量的控制电缆。如果用光纤作为网络的传输介质，还可免除电磁干扰。现在光电流互感器(OTA)和光电压互感器(OTV)已在研究试验阶段，将来必然在电力系统中得到应用。在采用OTA和OTV的情况下，保护装置应放在距OTA和OTV最近的地方，亦即应放在被保护设备附近。OTA和OTV的光信号输入到此一体化装置中并转换成电信号后，一方面用作保护的计算判断；另一方面作为测量量，通过网络送到主控室。从主控室通过网络可将对被保护设备的操作控制命令送到此一体化装置，由此一体化装置执行断路器的操作。1992年天津大学提出了保护、控制、测量、通信一体化问题，并研制了以TMS320C25数字信号处理器(DSP)为基础的一个保护、控制、测量、数据通信一体化装置。

2.4智能化

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在工业化的持续发展过程中，各行各业的竞争越来越激烈。为了推动企业的进一步发展，所有企业都在进行技术革新。数控机床是机械生产过程中的通用装置，由气压、油压、机床、电控马达、自动控制等组合而成[1]。自20世纪中叶数控技术的出现以来，数控机床给机械制造业带来了革命性的变化。数控机械加工的特点是灵活、高精度、高生产性、降低操作员的劳动密集度、改善劳动条件、促进生产管理的现代化、提高经济效益。数控技术应用的关键在于开发高速、高精度、高稳定性的高科技设备。在现有的处理装置中，只有数控机床可以承担这个沉重的责任。

因此，为了实现实际的快速切削，数控机床必须朝着高速化、高精度、灵活性、开放控制系统、控制系统辅助软件、工厂生产数据管理的方向移动，以满足现代制造业快速发展的需要。为了完全发挥数控机床的最大价值，我们必须关注数控机床的故障排除问题，了解数控机床的一般机械问题，掌握故障诊断和维护方法，充分发挥数控机床的最大适用价值，提高故障诊断效率，利用科技驱动提高生产效率，确保工业生产活动顺利发展。

二、国内外发展现状

2.1设备故障诊断的国内外研究现状

(1) 国外故障诊断的研究现状

设备状态监测与故障诊断在美国、日本、英国等国家得到了高度重视, 各国竞相开展相关技术。美国是最早开展设备故障诊断工作的国家之一, 自1961 年美国的阿波罗计划执行后, 由设备出现的一系列的设备故障造成的悲剧促使了美国机械故障预防小组 (MFPG) 的成立, 开始对故障诊断技术进行有组织、有计划的研究。随着故障诊断技术的发展, 美国西屋公司、Bently、HP等公司的监测技术代表了当今诊断技术的最高水平, 其完善的监测功能和较强的诊断功能使之广泛应用于宇宙、军事、化工等领域;上世纪六七十年代, 英国以R.A.Collacott为首的机械保健中心和状态监测协会开始对故障诊断技术进行研究, 其在汽车、摩擦磨损、飞机发动机等方面的监测和诊断研究对国内外故障诊断的研究有着指导性意义;日本开展的诊断技术研究工作主要集中在两个层面:一是高等院校, 比如在东京大学、京都大学、早稻田大学高等学府均发表了不少基础性的研究报告;二是在在企业, 如三菱重工的“机械保健系统”对汽轮发电机组故障监测和诊断起到了推动作用, 日本的故障诊断技术在钢铁、化工、铁路等行业发展较快;欧洲其他国家的故障诊断技术在某一方面具有特色或占有领先地位, 瑞典SPM公司的轴承监测技术、AGEMA公司的红外热像技术、挪威的船舶诊断技术、丹麦的B&K公司的振动及噪声监测技术等技术都各有千秋。

(2) 国内故障诊断研究现状

国内关于故障诊断技术发展起步晚, 始于70 年代末, 而真正起步应该从1983 年南京首届设备诊断技术专题座谈会开始, 国家政府有关部门对关于故障诊断技术的研究给予重视和支持, 尤其在技术引进、技术改造、科研开发等方面给予高度重视。近年来, 国内包括西安交通大学, 浙江大学, 北京理工大学、清华大学、东北化工大学、中国科学院等在内的众多大专科院校、科研机构、学术机构等都在故障诊断方面做了大量的研究。这些研究都注重结合当代各种先进故障诊断技术, 应用于很多大型设备中,并取得了巨大的成果。透平发电机、压缩机的诊断技术已列入国家重点攻关项目并受到高度重视;西安交通大学研发的“大型旋转机械计算机状态监测与故障诊断系统”,哈尔滨工业大学的“机组振动微机监测和故障诊断系统”;东北大学设备诊断工程中心的“轧钢机状态监测诊断系统”以及“风机工作状态监测诊断系统”均取得了可喜的成果, 为国内故障诊断的发展奠定了坚实的理论基础和实践经验。与国外理论基础雄厚、研究深入的故障诊断技术相比, 我国的设备状态监测与故障诊断技术水平同发达国家的差距已大大缩短, 但仍然存在一定差距。

2.2 故障诊断系统的研究现状

随着智能诊断系统的发展, 基于知识的诊断推理目前是国内外研究的热点, 对智能故障诊断推理技术及用于智能推理的知识表示方式的研究取得了很多成果, 另外, 随着网络技术、关于信息同步相关技术的研究也迅速发展起来, 随着故障诊断研究与发展, 出现了大量故障诊断系统应用与数控机床诊断故障诊断模式, 先后出现的有现场诊断模式和远程诊断模式, 现场诊断模式当故障发生后, 企业必须派售后服务人员到现场故障诊断, 国内多数企业对故障诊断仍然依靠传统的故障诊断维修方式;远程网络化故障诊断在数控机床领域得到很深入的研究。

故障诊断经历了三个阶段, 即人工诊断, 常规诊断以及智能诊断, 智能诊断是目前国内外研究的热点, 关于智能诊断诊断的研究国内外专家学者都进行了大量的理论和实验研究,得到了许多有价值的成果, 基于人工神经网络、模糊模型、粗糙集理论、故障树等诊断方法以及基于本体、规则推理RBR和基于案例推理CBR的专家系统在数控机床故障诊断中得到很好地发展, 并都取得了一定的成果, 其中基于知识的专家系统在人工智能中的应用最广泛[2]。为了提高故障诊断的效率和精度, 多方法集成的故障诊断引起了人们对高度重视, 将RBR和CBR串行结合, 利用一种推理方式来解决先导方式推理产生的问题, 当两者都得不到故障诊断的结果时, 采用人工诊断得出故障诊断结果。

智能诊断是基于知识的诊断方法, 因此智能诊断的发展与知识的表示密切相关, 关于故障知识表示的研究主要有基于规则、框架、对象等方式, 对基于本体表示的方式进行了研究。随着分布式计算机管理的出现, 一个关键的技术——信息同步技术也有了广泛的研究, 提出了一个基于Petri网的信息同步模型, 提出了基于该模型的信息预取、状态估算、系统时间同步等控制策略研究了分布式虚拟现实系统的信息同步, 信息同步在分布式环境下多媒体的得到研究。

三、 数控机床机械故障诊断方法

3.1 人工诊断法

人工诊断方法是基于操作员的经验，分为外观故障检查、软失误检查、连接器接线、电缆检查、机床数据检查等。外观检查是操作员使用自己的嗅觉，视觉等，判断机床是否故障。软失误检查法是指操作员使用外观检查方法确认机床最近的维护记录，了解最近的机床工作，确认机床的潜在危险性。连接器接线及电缆检查方法是指使用确认机床各部分连接的指示的操作员。同时，需要仔细检查零件之间的配线连接。机床的数据检查是通过分析机床的故障现象，参照机床相关的故障数据来检查和纠正机床数据。但是，这些方法的缺点是带有强烈的主观性，不可靠的诊断结果和低诊断效率。

3.2 智能诊断法

目前，数控机床故障诊断的主流方法是在故障诊断领域应用计算机、人工智能等技术的智能诊断方法[3]，主要分为以下几种方法：

（1）容错树分析法：容错树分析法是分析和调查使机器工具的故障从本地逐渐减少的原因。容错树分析方法不仅检查了系统软件的故障和硬件故障，而且检查了由一个组件引起的系统故障的原因，还可以检查人的因素也可以分析由两个以上的组件引起的系统故障的原因。这是一种综合考虑系统故障原因的分析方法。[4]但是缺点是故障机制不明确，构成故障树的冗余量复杂而困难，适合以往的故障诊断，找不到各个特殊故障。

（2）单个功能监测方法：单个功能监测方法在操作过程中收集机床的各个部分的信号，例如温度、功率、声发射、振动等，建立相应的数学模型，分析信号提取故障特性信号[5]。然后，判断机床是否有故障和断层的位置。其缺点是传感器容易受到环境干扰的接收故障信号复杂，不全面，信号处理效率不高。容易弄错或判断机床的故障。

（3）模式识别和训练模型的应用：模式识别和训练模型的应用是建立数控机床的故障样品库，使用数控机床的已知故障因子建立实验样品，神经网络的训练支持向量机和其他模型以及模式识别和训练模型的应用：模式识别和训练模型的应用意味着使用数控机床已知的故障因素建立数控机床的故障样本库。我们训练了神经网络和支持向量机模型。

四、数控机床机械故障类型

4.1主轴运行中的故障

（1）精度和设计不符合相关要求。

数控机床对精度要求很高。如果精度在处理过程中不满足所需条件，主轴总是处于影响状态，结果无法保证后续安装的牢固性[6]。数控机床对精度要求很高。如果精度在处理过程中不满足所需条件，主轴总是处于影响状态，结果无法保证后续安装的牢固性。

（2）过度的切削振动。

数控机床的运行中发生的结构问题主要有：无法确保轴线，中间距离过大，主轴承和主轴的安装不符合标准要求，主轴箱的柱子和架子分离等[7]。为了解决这些问题，有必要针对实际情况采取相应对策，例如及时更换传送带或轴承。

4.2运动系统的故障

（1）滚珠丝杠的副噪声的问题。

滚珠丝杠滚动球的损伤、滚珠丝杠的效果、螺丝支撑轴承的损伤等滚珠丝杠的噪音有很多原因[7]。鉴于这样的缺点，为了确保轴承部的紧固，必须配置特别的人员进行轴承盖的调整等维护管理。另外，要做好和维护工作，及时更换新的球。

（2）滚珠丝杆的灵敏度在运行中不好。

此类问题出现的原因为其负载过高，致使导轨以及丝杠无法处于平行状态。针对此类问题，应调整对轴向的间隙，强化滚珠丝杠的负载力，确保导轨以及丝杠处于平行的状态。

4.3导轨运行中的故障

（1）轨道磨削不良。如果数控机床损坏，机器的床位和基础会受到装置长期操作的影响。另外，如果在短时间内适用数控机床的话，那又会造成损失。由于这样的问题[8]，在导轨的维护管理中必须做良好的工作，使用用于维持数控机床的油，保证良好的运转，避免损伤问题。

（2）运行导轨时，存在零部件涂抹效果差等问题。考虑到这种问题，通过结合现实，可以分析特定的问题，控制容许度，选择质量好的部件。

五、研究难点及可能的解决方案

数控机床是复杂而精密的大型设备，受各种因素的影响，有故障倾向。操作员不恰当工作时，工件加工困难，处理环境恶劣，数控机床就会产生各种故障。从目前的研究观点来看，人工诊断法的效率低，精度低，不能及时准确地找到故障部位，因此逐渐被取代。智能诊断法因更有效的诊断速度和准确可靠的诊断效果而受到越来越多的企业的青睐。目前，智能诊断技术尚未成熟，但还有很多缺点，可以从以下几方面进行改进：

（1）为了解决构建容错树的复杂和困难的问题，可以有机地集成模糊理论，专家系统和容错树。首先，使用减少现有知识基础的规则数，提高知识基础知识应用的灵活性和适应性的模糊推论法[9]。然后，建立容错树与专家系统知识基础的关系，通过推论来确定系统的故障模式。

（2）为了解决单功能监视方式的传感器容易受到环境的干扰，收集的信号不完整的问题，采用了通过多个传感器收集机床各部分操作信息的多传感器融合技术。另外，通过合成多个信息源来改善故障判定的概率，建立信息处理的有效数学模型，提高信号处理的效率，提取正确的故障信号特征。

（3）为了应用模式识别和训练模型，解决找不到机床故障部位的少数样品的问题，可以使用多方法融合故障诊断，即机床故障的多方法综合诊断。首先，创建共享故障样本数据库，使用训练模型来判断机床是否出现时间故障[10]。接着，使用功能监视法和fort树法等对应的方法来确定机床的故障部位。这样，可以高效准确地诊断机床的故障。

六、未来的发展趋势

数控机床今后的发展会更加蓬勃，而数控机床的故障诊断技术在其中发挥着重要作用[11]。在人工智能的持续发展中，智能诊断技术会更加成熟，识别结果会更加准确。数控机床的故障诊断技术今后的发展，可从以下几个方面入手：

（1）建立故障诊断系统的知识结构和知识基础。

（2）开发和研发综合多源故障信息的高效信息处理技术，及时准确地提取机床故障特性。

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针对田间叶螨虫害信息的采集和分析主要仍然靠人工用目测手查的方法，提出了一种基于移动互联网的虫害图像分析系统设计。仿真试验表明，该系统能够实现对作物叶片上叶螨图像的分割和自动计数。该系统为田间叶螨虫害信息采集与监测提供了一种新技术和新方法。

【关键词】

叶螨图像；边缘检测；图像分割

1引言

叶螨是田间农作物常见且危害性较大的害虫，对多种重要水果、蔬菜等经济农作物如柑橘、荔枝、龙眼、桃、柠檬、桑树、茄科、豆科、瓜类等为害甚广[1~2]。目前对田间叶螨虫害信息的采集监测主要仍然靠基层测报人员在实地用目测手查的方法观察有无病虫害发生及其为害程度[3]。尽管该方法简单易行，但需要操作人员具备一定的专业基础知识，而且采用人工目测的统计数据往往因为操作人员的个体差异而出现较大误差。近年来，随着图像采集装备和计算机图像分析技术的不断发展，图像识别分析具有准确度高、劳动量小和可视化等优点，成为了目前昆虫识别分析研究中的热点[4]。如邱道尹等用BP神经网络对枣树红蜘蛛图像进行了识别分析[5]，吴沧海等使用Matlab多种边缘检测算法对柑橘始叶螨图像进行了对比分析试验[6]，王建等提出了从红蜘蛛为害叶片的高光谱图像中识别受害区域的方法[7]。这些研究表明了计算机图像处理与分析技术在叶螨防治领域方面具有重要的应用价值和研究意义。本文采用了移动互联网技术和计算机图像处理技术对叶螨虫害图像的采集和分析方法进行了研究，提出了一种基于移动互联网的虫害图像分析系统设计和实现方法。该系统通过移动终端设备（智能手机或平板电脑）客户端获取叶螨虫害图像并进行初步分析，进而将图像及处理分析传输到服务主机存储和做进一步分析。该系统为叶螨虫害的分析和识别提供了一种新的技术和方法。

2虫害图像分析系统设计

虫害图像分析系统的设计分为客户端和服务主机2部分。考虑到虫害图像数据采集具有便携、快速、内置电源的要求，客户端采用智能手机或平板电脑，要求具有500万像素以上摄像头（1000万像素以上较佳），中央处理器采用四核以上CPU，支持触摸屏操作、3D加速GPU，拥有蓝牙、WIFI。支持外置TF卡和U盘，选用Win8或Android作为操作系统。服务主机可以采用服务器或笔记本电脑，如果采用服务器作为服务主机，则客户端可以通过无线路由器接入互联网方式登录服务主机，或者采用移动网络直接登录服务主机实现数据传输和发送请求。如果采用笔记本电脑作为服务主机，则可以将笔记本电脑放置在无线路由器能够覆盖的范围内即可。

3虫害图像分析系统实现

3.1虫害图像分析系统实现

客户端软件主要包含图像采集模块、图像存储模块、图像分析模块、图像显示模块、数据传输模块、以及中央处理模块等6部分。其中图像采集模块调用智能手机或平板电脑摄像头实现对虫害图像的获取，采集结果经中央处理模块处理后保存到图像存储模块中，同时可以通过图像显示模块将采集图像显示出来。图像分析模块通过中央处理模块调出图像存储模块中的虫害图像进行分析，分析结果经由中央处理模块通过数据传输模块传送到服务主机。服务主机软件对客户端发送的请求进行响应，接收并将客户端传送的数据保存到MySQL数据库，并根据客户端的请求对保存在数据库中的图像数据进行汇总和分析，并将结果返回客户端。

3.2虫害图像分析算法实现

对虫害图像的分割与分析是系统实现的关键部分。由于虫害图像分割与分析要求快速、准确。考虑到采集到的图像为彩色RGB图像，而图像中的叶螨呈现红色，叶片背景则为绿色，二者间具有较为明显的色差。因此利用RGB彩色图像中的Green分量可以有效地去除大部分绿色的叶片背景，从而降低后续图像处理过程中的计算量和分割难度。有鉴于此，采用RGB色彩空间分析与阈值分割相结合的方法，在通过对初始图像中R、G、B分量图像分析的基础上，获得初始图像中绿色分量的灰度图像，然后采用全局阈值算法实现对该灰度图像中叶螨图像进行二值化分割，最后对得到的二值化叶螨图像进行虫量计数。首先，通过图像采集模块获取作物叶片叶螨的彩色RGB图像，由于RGB图像中每个像素的颜色由R、G、B三个分量决定，先对RGB图像中的G分量进行分析，并将提取出来的绿色分量图像转变成灰度图像。采用全局阈值，将灰度图像中的剩余的叶片背景去除，得到二值化的叶螨图像，再使用形态学的开运算将二值化图像中微小的杂质或边缘去除，得到一个完整的叶螨二值化分割图像，最后计算二值化图像中的闭合区域数量，从而得到图像中的叶螨虫量信息。

4仿真试验与结果分析

4.1分割算法仿真试验及结果分析

为了验证本文分割方法的效果，用本文方法对采集的图像样本进行分割试验。该分割图像结果即可进行后续的虫量自动计算。仿真试验表明，本文方法能够实现将虫害图像与叶片背景的分离，分割结果能够满足后续的虫量计算。

4.2虫量分析试验及结果分析

为了验证本文虫量分析方法性能和分割效果，将本文方法对多组采集图像样本进行虫量计数分析试验。从试验结果来看，本文方法能够对样本叶片图像中的叶螨虫量进行分析与计算，准确率达到。该方法具有算法简单、速度快的优点和效果。

5结论

本文基于移动互联网技术和计算机图像分析技术，根据田间对虫害信息的采集监测需求，提出了一种基于移动互联网的虫害图像分析系统的设计思路和方法，来解决对田间虫害信息采集与计数分析问题。本文图像分析方法在对植株叶片叶螨RGB彩色图像进行分析的基础上，实现了叶螨图像和叶片背景的分离，通过对分离图像进行种子填充和形态学开运算处理，有效地过滤了叶片中的微小杂质和冗余叶脉边缘，实现了叶螨图像的分割。试验结果分析表明，基于本文的方法，能够分割叶片上的叶螨图像和进行虫量自动计算。该系统设计与图像分析方法可以应用到田间对叶螨虫量的计数调查，成为虫害发生状态信息采集监测的一个新技术和新方法。同时试验结果和分析也表明，由于受到光照、环境等因素的干扰和影响，田间采集图像的背景较为复杂时，本文图像分析计数方法的误判率较高。因此在后续研究中，有必要对图像分析方法再进一步深入研究，找出更为有效地方法来解决这个问题。

作者：刘国成 单位：广州铁路职业技术学院

基金项目：

广东省自然科学基金培育项目（GTXYP1310）。

参考文献

[1]李仰洁，王梓英，张国豪，等.温度对柑橘始叶螨实验种群牛长发育繁殖的影响[J].生态学报，2014，34（4）：862~868.

[2]高俊燕，郭俊，王自然，等.云南德宏柠檬园害虫种类及主要害虫发生规律研究[J].江西农业学报，2012，24（6）：70~73.

[3]陈鹏程，张建华，李眉眉，等.土耳其斯坦叶螨为害棉叶的生理变化及光谱特征分析[J].昆虫知识，2007，44（1）：61~64.

[4]熊焕亮，吴沧海.基于BP神经网络的柑橘始叶螨图像识别[J].湖北农业科学，2013，52（23）：5863~5865.

[5]邱道尹，李俊霞，杨利涛.基于神经网络的枣树红蜘蛛识别研究[J].电子科技，2014，27（3）：48~51.

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目前，高校专业课程教学方式大多以“知识点”为核心组织教学，学生主要以学习知识为主，工程应用实践机会较少。项目沉浸式教学就是让学生参与到企业的实际项目，将所学的知识在完成实际项目的过程中，在企业导师的指导下和同伴交流中进行应用、整合和重构，其实质就是一种结合构建主义学习理论和情境学习理论的探究性学习模式。目前国际上相关的项目式教学理论还有CDIO和POPBL[1-2]，其中CDIO代表构思、设计、实现和运作，该理念是以麻省理工学院为主的大学在2000年创立的，旨在通过以完整的工程项目为载体，将传统的课程教学与企业工程项目紧密结合；POPBL表示面向项目和基于问题的学习方式，是基于问题的学习方式PBL的进一步提升，不但通过问题引导学生学习，还通过实际项目锻炼学生的思维能力和实践能力。这几种理念在现实教学中的应用都存在一定的局限性。

在国内，清华大学、大连理工大学等也都采纳CDIO的教学理念进行教学改革。其中，清华大学工业工程系通过数据结构及算法、数据库系统原理等必修基础课程进行实践，提炼出一个以院系整体为单位的知识传播和创新模式[3]。大连理工大学努力探索构建CDIO与创新教育融合的新体系，从课程体系、教育模式等多方面入手，以达到培养创新型工程科技人才的目的[4]。尽管如此，这些基础课程的实践与工程实际的要求还有一定的距离。为此，达内等培训公司要求其师资需要有多年的行业经验，在基本的知识授课结束后指导学生到合作企业进行实训，这在一定程度上可以解决项目沉浸式教学，但作为一个培训项目，知识的系统性还有一定的改进空间。IBM公司最近几年与一些大学商（管理）学院合作的A100计划，鼓励高校专业教师与企业合作，带领学生深入企业，利用比较成熟的数据分析工具帮助企业解决实际问题，但这种方法对指导教师的实践经验、时间投入等都有较高的要求，一般大学的专业师资难以满足。

数据分析类课程包括商务智能、大数据核心技术、客户智能等较多的理论知识，且有一定难度，这些知识在实际应用中有一定的技巧，需要大量的实践才能掌握其中的精髓。实施项目沉浸式教学，为减少前期学生学习的难度，通过学习已经完成的项目文档，通过实验方式了解项目需要的知识和技能，并利用仿真型的项目练习。在此基础上，可以进入真实企业项目，摸索数据分析全过程中遇到的问题以及解决技巧，从而增强学生解决数据分析问题的能力。

随着社会对数据分析类人才的需求增加，很多高校都开设了数据分析类的课程，培养数据分析师或数据挖掘工程师，因此选择数据分析类课程进行教学改革，有一定的代表性和前沿性。

2 项目沉浸式教学的内涵

如何克服传统专业课程教学脱离企业所需能力的培养疼点，传统的产学结合方式受到了挑战。项目沉浸式教学方法结合高校教学与达内等企业培训两者的优点，深入到企业实际项目，把企业真实的项目实施过程融入教学情境，大大增强了教学的实战性，使学生适应企业的需求，创新能力有实质性的提高。

项目沉浸式教学的主要目的是通过企业项目培养学生的技能，近年来一些教学改革的措施等大多在一定程度上改善了知识传授的问题，而如何培养使用这些知识解决实际问题的技能却是学校难以解决的。有些高校老师推出第二课堂，组织学生自发研究科研问题，这在一定程度上增强了学生对问题的深入思考和创新能力，但这些问题多是实际问题的简单抽象，比较适合做理论研究。项目沉浸式教学就是通过课程指导教师与企业合作，利用掌握的专业知识解决企业的实际问题，然后与企业专家一起指导学生浸入实际项目，引导学生掌握解决数据分析实际问题的必要技能和思维方法。

项目沉浸式教学与项目（project）教学法还是有一定的区别。项目教学法中的项目是教师虚拟的实际问题，是实际问题的抽象和简化，无论是数据以及分析数据的要求都与实际项目不同。在一般的项目教学法中，学生学习知识的方式主要是通过完成课程内布置的课程项目的要求，最终的评估也是由任课老师进行。一般来说，课程项目需求明确，考虑的因素较少且理想化，背景相对比较简单，用到的知识也基本是课内所学，很少涉及通过多次试错得到的技能。项目沉浸式教学需要围绕客户的问题，对庞杂的业务数据进行分析，得到辅助用户决策的有用知识。在此复杂的训练过程中，无论数据的选择、数据的净化以及有效分析方法的选择都没有现成的答案，需要学生在掌握坚实的理论知识基础上，通过多次比较、探索和讨论才能得到有价值的知识，并最终解决用户的问题，而不是仅仅应对课程考核。

与一般的项目教学相比，项目沉浸式教学面对的项目是要解决企?I实际业务遇到的问题。相对于课程练习，学院与企业合作的项目应用背景更加复杂，不确定因素更多，而且需要用到的知识不仅是课内学习的知识，还需要解决具体问题的经验技能。数据分析项目需要经过以下几个阶段：提出问题、获取并清洗数据、数据建模、评价与部署。在这4个阶段中，各个阶段都没有固定的解决方法可以简单套用，学生需要以现有知识为基础，通过模仿学习、试错、反复实验，才能积累其中必要的技能。

项目沉浸式教学偏重于实践，在训练学生技能的同时，也要对学生的思维方法进行训练。在数据分析的过程中，为了保证数据分析的质量，有些思维方法是必要的，通过指导教师对实际问题的示范讲解，结合实际项目的沉浸式教学，学生需要深刻地领会这些思维方法并灵活应用，从而使学生能与企业的需求接轨[5]。

3 实施项目沉浸式教学的条件

在项目沉浸式教学中，学生在项目中是主角，指导教师和企业的专家也会在项目开展过程中对总体方案以及具体步骤进行指导，引导学生进行合理的分工、思考、讨论和具体问题求解，他们更多地起到示范、引导和评判的作用。

项目沉浸式的教学方式在复旦大学软件学院已经尝试多年，结合学院卓越工程师的人才培养，实践检验表明这种教学改革对于培养动手能力强的创新人才是非常有效的。我们与多个企业合作过数据分析项目，与主流的业界企业有多年的合作，了解实际项目的开展过程以及所需的能力，熟悉项目沉浸式教学的基本过程和技巧。

校内的指导教师需要有一定的项目经验，在学生完成项目的过程中，给予正确的指导，帮助学生完成项目。我们与多个企业合作过数据分析项目，与主流的业界企业有多年的合作，了解实际项目的开展过程以及所需的能力，熟悉项目沉浸式教学的基本过程和技巧。对于数据分析项目来说，在识别项目需求和目的、数据收集与处理、对比多种分析模型、评估调整优化和部署等阶段，每个阶段都需要有相关的经验、技巧和思维方法。指导教师的职责就是在每个阶段给予学生适当的引导，能在学生遇到难题时给与实例、启发和思路的指导，对分析结果给与合适的评价，而不是直接提供答案。

对学生来说，项目沉浸式教学对自?W能力、敢于挑战困难以及对数据分析具有较强的兴趣更加看重。这个学习过程需要耗费很多的时间和精力，对有功利心和速成思想的同学将是一个挑战。此外，数据分析项目一般都需要学生以小组为单位完成，因此学生之间的协作能力也非常重要。团队之间的交流意识也会使学生尽快适应数据分析项目的不同角色。

对合作企业的专家来说，由于他们有实施分析型项目丰富的经验，对各类数据的处理针对特定的分析需求有实战性的思路和技能，但这些经验很难直接表达清楚。他们可以针对学生的问题，结合实际背景给出可行的建议，能够从指导教师不同的角度引导学生，在一定程度上弥补指导教师经验不足的短板，帮助学生在完成实际项目的过程中，综合考虑多种因素，选择最合适的解决方案。

综合来说，项目沉浸式教学的重点还是培养学生完成项目，对所学的知识能够活学活用。因此，相较于其他教学方式，项目沉浸式教学对学生的要求更高，需要指导教师、企业导师和学生紧密配合。

4 项目沉浸式教学的过程

项目沉浸式教学的重点是通过项目实践培养学生技能，通过项目提高学生应用知识的能力。对于数据分析类等应用能力要求很高的课程，项目沉浸式教学的实施过程主要分为项目预热、项目实施和项目总结等3个阶段。

（1）项目预热。项目启动阶段对于项目沉浸式教学的开展具有重要意义，在专业知识学习结束后，可以把以前指导教师做过的项目整理成案例和实验指导书，由指导教师示范整个项目的开展过程，突出项目过程中的问题以及解决关键所在。然后把数据提供给学生，根据实验指导书的要点由学生模仿数据分析的过程。这个阶段学生遇到的问题会比较少，主要是熟悉数据分析项目思路。

这个阶段也可以用企业专家提供项目案例和相关资料，启发学生补充学习课堂教学忽略的知识，并通过项目资料的学习和练习，初步了解数据分析项目常用的思维方法以及处理过程常见的问题。

（2）项目实施。项目实施过程是整个教学中最重要的环节。在该过程中，学生对于已经掌握的知识在实际问题中加深理解。还需要学习项目分析过程遇到的新知识和新工具，这就要求学生有足够强的学习能力。例如，学生在进行数据分析时，需要根据已学算法基础或者学习新算法，选择合适的数据分析算法，建立合适的数据分析模型，通过对比分析，不断完善改进问题的结果。此时导师就需要根据项目经验引导学生对问题的理解、数据的预处理、建模优化以及评估等阶段的处理。学生在完成项目的过程中，需要将项目中新用到的知识、技能进行整合，构建自己的知识网络，并结合实际项目深入理解、巩固和提高。

对于学生来说，项目实施是一个探索的过程。学生在完成项目的过程中，会遇到具体业务、数据预处理、比较选择合适的分析算法等很多实际问题，而这些问题的解决方法在课堂上、书本上没有讲授，或者根本没有明确的答案，需要学生不断地进行探索、思考，这个过程是积累宝贵的实践经验，培养实践能力的过程。

（3）项目总结。项目总结阶段是一个不可缺少的环节，起到提炼、强化技能，扩展知识体系的作用。这个阶段可以帮助学生对整个项目进行总结回顾、理清的过程，突出项目中遇到的问题和求解方法，从而作为新的案例和实验素材。

上述项目沉浸式的教学过程是一个反复的过程，每次顺利地完成一个项目，指导教师也会增强对实际项目的理解，并积累更多实践经验；而学生顺利地完成项目，会增强对业务的认识并强化数据分析的技能。

这里以我们与IBM合作的SUR项目“基于Spark的文件传输网络设计以及负载优化研究”为例，简要说明项目沉浸式的教学过程。这个项目首先由IBM研究院的专家根据多年的实践经验提出，目的是优化文件传输网络的设计，在工程实际有一定的应用需求。针对这个需求，我们与IBM专家一起，组建了由3名复旦大学软件学院高年级本科生组成的项目小组，通过多次磋商，进一步细化了文件传输网络的功能需求。然后通过对实际文件传输网络的分析，摸索其中节点的数据流向和流量，抽象出便于分析的文件传输网络模型。通过仿真分析，研究这个模型的特点和参数设计。在此基础上，从多种分析方法中，通过比较发现深度学习神经网络比较适合预测网络节点之间文件传输网络流量的预测，并利用Spark实现神经网络的高速训练和计算。有关深度学习、Spark等知识都需要学生自学，并用Python语言实现实验模型，通过多次比较调优。这个过程历经数月，师生共同努力，多次修改设计，其中IBM专家提供了相关的资料，并根据经验对每个阶段的工作提出了建议，最后得到比较可行的方案。

5 项目沉浸式教学建设存在的问题

项目沉浸式教学的理念对教师和学生都有较高的要求，目前在高校的专业课程教学中还存在一些需要解决的问题。

（1）专业知识的教学问题。项目沉浸式教学对于学生的专业基础知识和动手能力有一定的要求。当前很多高校的专业课程注重基础知识的培养，脱离了实际应用背景，而这些知识的掌握只有实际应用才可以深入理解。这就要求指导教师能根据实际项目应用的需要，梳理相应的数据分析知识体系，帮助学生对于实际问题的分析奠定比较扎实的专业基础知识。

（2）学生时间的协调问题。学生在完成实际项目的过程中，需要结合所学多门专业课程的知识，因此项目沉浸式教学需要学生能拿出一定的时间，自学项目要求的额外知识，并通过反复试错完成项目。我们建议项目沉浸式教学与学校的各种科创项目结合起来，根据学生做项目的成果，满足一定的条件就给予一定的学分，以便进一步调动学生的积极性。

（3）项目风险管理问题。由于学生缺乏实际项目的研究经验，因此学生参与企业的实际分析项目具有一定的风险。指导教师与企业专家合作，吸引有一定实践经验的员工?⒂胂钅浚?承担项目关键问题，学生刚开始介入项目时可以根据分工承担相对容易的工作，并逐步承担有难度的数据分析环节，培养数据分析在各个岗位和阶段需要的基本技能。

6 结 语

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【关键词】电力系统；自动化；智能化；技术研究

前言

我国是一个发展中国家，工业发展正处于关键时期，电力行业的进步能够更好的保证我国现代化步伐，提升我国产业的革新。电力行业的发展有需要良好的电力系统来作保证，从而提升电力系统的智能化和自动化技术。电力系统的自动化和智能化技术可以提升国家电力部门的生产效率，减少管理费用，同时也可以通过自动化监测等对电力运行进行控制，减少电网故障，保证我国电力行业的正常发展。

1 电力系统自动化与智能化的内涵

电力系统自动化与智能化即在电力生产的过程中，该系统可以自动进行电能生产、传输以及其他管理，从而实现该系统的自动化和智能化的功能。在这样的技术下，电力行业可以减少自身的管理费用，提高设备的安全运行状态，保证整个生产系统的正常运行。同时在这样的技术中，电力管理人员自身的任务减少，工作原理减小，从而提升他们的工作效率。除此之外，该技术能够自动对电力生产设备和电力部门各个环节的运作进行监测，发现问题时可以及时执行相应的程序命令，减少故障对电力生产部门带来的损失，提升电力部门的生产效率，最终实现我国电力行业的快速进步，保证我国社会经济有好又快发展。

智能技术与自动化技术不同，它一般会具备学习、适应及组织功能的行为，在出现的问题中找到正确的答案。在这样的技术应用下，它可以改变传统的机械控制方法，大大提升系统运行的安全性，为我国电力行业的进步提供足够的保障。该技术它具有非线性、时变性和不确定性等特征。当前我国的智能化技术还在不断的进步和发展，但是该项技术的应用还不够成熟。在系统运行过程中还存在一定的问题。加强对电力系统的智能化技术研究，有着重要的社会意义和经济意义。

2 电力系统自动化与智能技术应用

2.1 专家系统控制

在电力系统自动化和智能化的技术应用中，专家控控制系统比较常见，而且它的应用范围也比较广泛。专家系统控制作为一种基础知识系统，它能够实现系统的只能协调、组织以及决策等，能够保证相应的基本控制按照系统要求来进行。该系统有着自身的特点，它主要是处理一些非结构化的问题，比如处理定性的、启发式以及不确定的知识信息。这样可以更好的保证系统运行状况，减少系统威胁。专家系统控制可以控制电力系统的恢复状况、培训员的调度以及故障点的隔离等。同时该系统还可以辨别系统紧急状况以及报警等，从而实现系统的自动化和智能化管理。通过对系统的智能化控制，该项技术被越来越多的电力部门所应用，从而更好的实现电力系统的优化，提升电力系统运行状态，保证电力系统的正常运行。但是在专家系统控制中也存在相应的问题，这样的系统是对电力专家行为的一种模仿，无法与真正的电力专家相比较，对于系统没有输入的相应故障，该系统就不能够做出良好的处理，不能够查找到故障所在。同时这样的系统自身也会存在许多的漏洞和缺陷，在电力系统运行比较复杂的状态中不能够充分满足其运行需求。该系统在运行中一般都是通过对各种系统运行数据进行辨识，从而来判定系统的运行状态，最终保证系统的安全运行。因此，设计人员在对专家系统进行开发时，应该要充分考虑电力运行可能会遇到的各种故障数据，比对其进行效分析，对专家系统的有效性进行评定和实验，最终提升该系统的运行效率。

2.2 模糊控制

模糊控制主要是针对整个系统的总体控制，它是一种宏观控制方法。这种控制方法运行比较简单而且容易进行操作，它可以对随机的、不确定的系统进行相应的控制。在这样的系统中进行控制时首先要将认为的操作经验用模糊的关系来表示，在模糊推理过程中可以更好的对复杂过程进行相应的控制。在使用表达式时一般会使用“如果……，则……”。模糊控制方法的应用比较广泛，它的控制质量比较高，比如它可以解决稳态误差和超调等问题。但是这样的控制方式还存在许多的问题，比如不能够完全模拟专家的控制行为，从而也就不能够对系统问题进行良好的处理。除此之外，由于该系统自身的学习能力还不完善，导致系统运行存在一定的安全威胁。比如模糊变结构控制、自适应或者或者自组织模糊系统控制、神经网络变结构控制等。同时这样的系统控制中包含了各种智能控制和自动控制之间的交叉结合，这样就会增加系统的运行潜力。加强电力系统的模糊控制，能够更好的实现系统的自动化，提升系统的运行效率。当前我国电力系统中许多都采用专家系统和模糊系统控制相结合的方式来进行，这样可以提升系统的运行状况，保证电力行业的发展水平。在这样的控制下还可以更好的提电力系统的运行效率。

2.3 线性最优控制

在实现电力系统的最优控制时可以选择线性最优控制，从而更好维护系统的运行。最优控制理论可以实现电力系统的良好发展，为今后我国电网系统建设提供更为科学的方案。线性最优控制是当前我国众多控制理论之一，而且它的理论也比较成熟。在进行线性最优控制时需要利用最优励磁控制手段来提升远距离输电线路的电能，同时也可以更好的改善输电的效率。除此之外，最优控制理论对水轮发电机制动电阻的最优时间也可以进行相应的控制，大大提升了发电机运行效率，实现电力的高效发展。当前我国现行最优控制技术在电力部门的应用较为广泛，为我国电力行业进步提供了巨大的动力。但是这样的控制方法也存在一定的问题，比如该项技术的控制器主要是对电力系统的局部线性优化来设计的，如果在强非线性的电力系统中，它的运行效果就会下降，甚至还会影响电力系统的正常工作。

2.4 综合智能系统

综合智能系统的应用符合电力发展的需求，它主要包含了智能控制系统，同时也包含了现代的控制方法。比如模糊变结构控制、自适应控制、自适应神经网络控制等。在这样的系统中，电力管理人员的工作压力下降，也可以提升系统的运行效率，减少系统不良状况的出现，进而保证我国电力行业的安全。除此之外，综合智能系统还包含各种智能控制方法之间的交叉结合，在这样的结合中电力系统的运行效果大大提升。并且模糊控制和人工神经网络的为智能综合系统的运行提供了良好的基础，在这样的技术支持下，能够实现该系统的安全运行，减少系统事故的发生，为整个电力行业的发展提供动力。综合智能系统在运行中能够实现智能化管理，可以及时发现系统运行种可能存在的问题，并且将故障状况传输到相应的计算机，管理人员在这样的管理中可以提升管理效率和管理质量，缩短了系统维护时间，减少公司单位的经济损失。但是该系统也会存在不足，其主要表现为系统在长期的运行中可能会出现不稳定现象，从而导致系统质量环境下降；综合智能系统是认为设计的，在运行中都是按照规定的程序进行的，如果其中一个程序发生故障，则可能会导致整个系统的瘫痪，进而给电力企业单位带来巨大损失。

3 总结

综上所述，我国电力系统实现自动化与智能化能够更好的保证电力行业发展的效率，能够不断满足当前我国巨大的电力需求。所以实现电力系统的自动化和在智能化，就需要加强对专家系统控制、模糊控制、线性最优控制、综合智能系统等技术进行详细研究，为今后我国电力行业的正常发展提供更多的技术保障，进而实现我国社会经济的进步。

参考文献

[1]李妍.浅论电力系统自动化中智能技术的应用[J].中国科技信息，2010，8（8）.

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目前我国高校的人才培养模式完全不符合社会企业需求的人才培养。高校在培养学生的实践与创新能力方面比较欠缺，只注重理论知识的培养。从而使得计算机方面的学生就业竞争力比较弱，造成就业困难的局面。部分学生会参加培训机构有关的岗前培训，造成学生较大的经济负担[1]。另外软件企业无法招到合适的软件技术人才，从而又会加大企业的培训负担。因此，高校应在培养技术型人才方面要注重培养始建于创新能力。

 

一、计算机软件技术课程群体系

 

我国相关教育工作人员根据我国的教育现状，并结合国内外先进的教学方式以及改革经验，对软件技术课程群进行深入的分析研究，明确教育目标，对教育体系进行完善。建立了一个完整的课程群体系。

 

其一，软件技术方向课程。根据不同专业方向，学生可以在专业知识以及能力方面选择不同的侧重点，从而针对这一侧重点进行全面的学习。这类课程的内容主要包含编译原理、软件工程、数据库原理、网络编程、操作系统以及人机界面设计等类型，教学目的在于掌握软件的核心技术，完成软件系统的逻辑处理设计、界面设计、数据存储以及数据传输等任务，使得学生能够在学习的过程中，自主建立一个合理的软件系统结构框架。这类课程主要训练学生的综合性实践能力，在完成原程序的前提下，进行算法训练，促进学生更好地把握软件技术的本质。

 

其二，软件技术基础课程。这类课程主要是传授学生计算机专业方面的基础内容，以及基础软件知识，对本学科的知识体系的思想、基本原理以及方法进行系统的教育。此课程是计算机知识的基础，在计算机知识体系中处于中心地位。这类课程主要有数据结构、离散数学、计算机导论、面向对象程序设计、汇编语言程序设计以及基础程序设计语言等学科。这类课程有利于学生进一步的学习后续课程，其理论与实践有机的结合在一起，有利于基础知识的学习与掌握。此类课程主要是通过简单地项目训练，对学生进行初步的思维模式培养，以便学生建立初级的问题分析以及解决能力模式，促进学生实践能力的培养。

 

其三，软件技术拓展课程。软件技术拓展课程主要体现出计算机的发展趋势以及相关学科之间的关系，在新形势下所产生的新型的技术、运用以及方向等。这类课程主要包括Java对象体系、网络框架、网络编程、Win32核心编程、嵌入式系统编程、神经网络编程、Unix/linux系统编程、软件质量控制以及软件测试等科目。其主要以现今最先进的技术以及最新的开发平台为研究对象，在基础课程上再次提高计算机知识以及能力。这类课程主要培养实际应用型人才，通过实际训练提高学生的经验以及创新能力。

 

二、建设计算机软件技术课程群的教学团队

 

高校的教学团队应该根据研究方向、职称、年龄、学历以及学缘进行划分，形成合理的软件技术教学团队。每位教师的授课范围以及研究领域必须在软件技术课程的范围之内。教学团队要注重培养青年教师，以创新能力以及实践能力为培养中心，提高青年教师的专业素养，配备经验丰富的指导教师，培养青年教师在教学内容、方法、手段、课堂设计、讲述板书以及作业答疑方面进行全面辅导[2]。教学团队要培养学生的软件开发能力，在教学的过程中，教师之间要相互交流、共同研究教学。教学团队应具有团队合作精神，建立以培养高素质、实践能力以及创新能力强的人才的目标。

 

三、改善计算机软件技术课程群的教学方法以及手段

 

(一)教学方式的改变。在进行计算机软件技术课程教学时，要改变以往的教学方式，运用多元化的方式以及手段进行教学。例如合理采用案例教学法、参与式教学法、过程控制法以及任务目标驱动教学法等。教师在教学的过程中，要根据教学内容以及特征，运用相适应的教学方法，引导学生学习。例如教师在进行软件编程教学时，就可以让学生先进行编程，如遇不会或不懂的地方再请教教师，教师在教学完之后可以布置相关的作业，让学生进行练习，增强学生参与教学，促进学生学习效率的提高。软件技术课程群也可利用网络进行教学，建立先进的信息化教学模式，增加教学方式，促进学生主动学习，提高学习效率。

 

(二)课程内容的更新。课程内容要生动、丰富，教师在教学的时候，就要对教学内容加以运用，通过不同的方式将教学内容呈现在学生的面前，例如可采用多媒体教学，将教学知识清楚明了的呈现出来，便于学生理解与吸收。教师将工作中新研究成果以及新方法可以到教学内容中，扩展教学内容以及深化教学内容，从而使得课程内容保持最新的状态，丰富教学内容，使得教学内容更加贴近计算机发展的趋势。

 

(三)培养学生实践、创新能力。在课程的设计过程中，要时刻注意培养学生的实践能力与创新能力。对学生进行综合性以及系统性训练，培养学生综合运用知识解决问题的能力，在课程设计中，要以教师为引导，学生为主体的模式进行教学，调动学生参与课程设计，提高学生的动手能力。教师应在教学的过程中，训练学生的实践能力以及创新能力。鼓励学生自主开展研究式的学习方法，提供专题进行自主研究学习。

 

四、总结

 

为了顺应我国教育体制改革以及社会经济发展的需求，高校应建立课程群，综合培养高素质型人才。笔者就目前我国企业人才要求进行分析，急需建立计算机软件技术课程群，教育工作者要建立相关的教学团队，对软件技术课程体系进行分析，改变教学方法以及教学手段。促进实践能力以及创新能力型人才的培养，为我国企业提供技术实用型人才，从而促进经济的发展。

 

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关键词：大数据技术；计算机应用；基础课程；教学创新

1公共教学环境的营造

在计算机应用基础课程教学阶段，可以明显发现大数据技术对其教学工作的影响。教师备课可选的资源更多，学生接收最新信息的速度更快。可见，大数据时代，对计算机基础课程的教学产生了非常大的冲击。为了确保该课程的教学质量，教师必须与时俱进抓住大数据时代的发展机遇，对该课程的教学进行合理改革创新，为师生构建良好的公共教学环境，激发学生的计算机创新思维。在科学技术的快速发展下，网络学习资源已经成为人们学习进步的重要途径。学生在学习该门课程时，不在局限于课堂教材内容的学习，可以充分利用网络学习资源弥补自己的专业学习不足，提高自己的综合学习效果[1]。在开展教学改革工作时，教师需要根据该门课程的教学特点和教学大纲的基本要求，合理变通教学方式和教学内容。将最新的计算机知识融入教学方案，并在良好的公共教学环境下引导学生生成更多的学习问题，如计算机技术应用问题、计算机教学问题以及计算机制造问题等。在学生提出不同问题后，需要师生共同查询相关资料，通过沟通交流解决对应的学习问题与教学问题。在学生学习提高的过程中，需不断提升教师的综合教学实力[2]。在营造良好的公共教学环境时，教师需要采取平等民主的教育原则，引导学生主动学习相关的课程内容。为了保证有效提高每一位学生的计算机综合学习效果，教师需要基于学生的实际学习情况，为学生设计编制个性化的学习计划，充分调动学生的学习主动积极性，培养学生的自主学习习惯，提升学生计算机专业课程的学习效果。在现代化教育思想的指导下，教育工作不在单一呆板，学生的思维创造力得到了很好释放，教师的教学压力得到了很好缓解，学生独立思考的时间更多。在这样的教学环境下，可以培育更多有创新思维的计算机人才。为了保障学生可以扎实掌握计算机应用基础知识，教师可以采取“翻转课堂”的教学策略，即将学习的主动性完全交给学生，让学生根据网络教育资源和教材内容，快速学习掌握计算机基础知识[3]。翻转课堂与常规教学相比，常规的教学课堂无法充分释放学生的学习潜能，只能对学生的学习起到一定的辅助作用。翻转课堂教学时，学生可以根据自己的学习习惯和学习基础，找出最佳的学习方案。同时，翻转课堂给予了学生足够的学习自由，很好地释放了学生天性，使得学生可以收集学习更多的计算机应用基础知识，提升学生的知识储备和学生的知识视野。在翻转课堂教学下，很好地提高了学生的学习效率。教师通过计算机系统对学生的学习时长、学习质量、学习问题进行快速收集整理。通过分析相关的数据信息，可以找到学生的学习规律，进而根据教学大纲的要求，给予学生中肯的学习建议，让学生主动改正自己的学习不足，提高学生的综合学习质量与效率。在公共教学环境中，教师对学生的点评与指导至关重要，可以及时帮助学生纠正错误，提高学生的计算机创新能力。为了确保教师对学生点评的客观性与真实性，教师可以利用大数据技术分析学生各个学习状态之间的相互关系，进而挖掘各个学习因素之间的内在联系，并将其总结为学生的学习报告上交给教务处，为教学管理部门提供准确可靠的数据，确保教学各项决策工作的可行性，充分发挥院校的教育优势，提升教师的综合教学效率，推动我国计算机专业人才的培育发展

2教学理念的改变

教师的教学理念直接影响课程的教学质量。若是教师仍旧保持传统的教学理念，对学生开展说教引导，则会严重耽误学生的计算机知识学习。在大数据时代的发展环境下，现代教育理念已经渗透到了教育的方方面面，因此教师必须对自己的教学理念进行改变[4]。在实际教学过程中不束缚学生的思维，而是让学生在大数据教育资源的引导下，进行高质量的自主学习。教师在实际教学过程开展时，同样需要合理利用大数据技术提高自己的教学质量。例如，分析历史教学效果和问题档案。通常，教师无法通过档案的查阅归纳教学的不足和不同教学策略的效果，但大数据技术可以快速分析不同教学策略产生的教育效果以及在不同时期教师教学过程中出现的问题。教师通过对大数据分析的数据结果进行深入研究分析，可以认真审视自己的教学理念和教学创新过程中出现的具体问题。随着大数据分析准确性的不断提高，教师可以不断修正自己的教学理念和教学方式，寻找最佳的教学策略搭配方案，进而更好地提高计算机应用基础课程的教学质量。在大数据技术的支持下，教师可以量化分析学生的自主学习行为。将学生一些特殊的学习行为进行量化统计后，可以通过大数据技术更加准确地分析出学生的学习特点与不足，进而对学生给予针对性的教学指导，从而有效克服学生的学习弱点[5]。在计算机应用基础课程教学时，教材内容包含了大量的理论基础知识。这些理论基础知识是学生今后计算机专业课程学习的重要基石。若学生的理论基础不牢固，则无法保障后续计算机尖端专业知识的学习效果。计算机专业知识涉及到诸多学科，如人工智能、脑学科、生物基因、神经网络计算机、航天工程、智慧城市以及环境监测等。若是学生的基础应用知识不扎实，就好比沙子上建高楼，即使学生进入到高楼的顶层，但是由于基础不稳，时刻有崩塌的危险。为了确保学生计算机应用基础课程理论知识的学习效果，可以利用大数据技术对学生的考评成绩、错题类型进行针对性分析，进而给学生推送对应的计算机基础内容，并结合一些新闻事件加深学生的记忆效果，快速提升学生的计算机基础理论综合学习质量。在计算机应用基础课程教学设计编制时，可以让学生代表参与课程编制工作，通过师生的相互沟通交流，设计最佳的教学课程表和教学方案，并合理利用大数据技术，确保学生可以主动参与教学过程，且教师可以学到更多的教学技巧，推动学生与教师的共同学习成长[6]。在进行教学改革时，为了保障教学创新的效果，需要合理突出学生的学习主体性，不在对学生的学习场地和学习时间进行约束，而是给予学生充分的自由，避免学生受到传统应试教学的负面影响，利用现代大数据技术进行主动学习，更好地激发学生的学习热情与动力。在计算机专业教学改革时，教师需要准确把握计算机专业的未来发展前景，根据学生的实际学习情况，为学生设计相应的教学方案，保障教学方案适应学生的学习规律，循序渐进地提升学生的计算机专业学习实力，为我国计算机领域培育高精尖人才，从而推动我国高新技术产业的快速发展。

3教材内容的革新

在大数据时代的发展下，计算机应用基础课程的教材内容必须要进行合理革新，因为传统的课程教材内容已经落后于时代科技的发展，而编写新教材的时间和周期远不及计算机科技的更迭速度。为此，计算机专业的教师需要主动调整改进教材内容，确保学生学习到最新、最前沿的计算机知识。在教材内容革新过程中，需要合理分配教材的教学板块，如过去的教学内容侧重于理论讲授。现代化的计算机教学理念明确指出，为了提高学生的计算机综合学习素养，需要确保理论与实践教学的同步开展。为此，需要在教材内容中适当增加计算机实践教学内容，让学生通过具体的实践课题学习掌握相关计算机内容，提高学生的计算机核心素养[7]。在教材内容设计时，需要增加一些发散性问题和探讨性问题，让学生可以打破思维定势，通过发散思维的想象解决相关问题，通过小组合作讨论解决相关问题。学生在解决相关问题的过程中提出自己的问题，在处理学生提出的问题时需要师生共同参与，体现出团结合作的学习意识，有助于培养学生的团队精神，让学生在探索问题的过程中形成正确的科学精神和对知识的求知欲望。