卷積神經網絡概念精選(九篇)

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第1篇：卷積神經網絡概念范文

【關鍵詞】深度神經網絡 序列到序列網絡 卷積網絡 對抗式生成網路

1 深度神經網絡起源

人工神經網絡（ArtificialNeuralNetworks，ANN）研究是人工智能領域的一個重要分支，在對生物神經網絡結構及其機制研究的基礎上，構建類似的人工神經網絡，使得機器能直接從大量訓練數據中學習規律。其研究最早可以追溯到1957年Frank Rosenblatt提出的感知機模型，他在《The Perceptron： A Probabilistic Model for Information Storage and Organization in the Brain》建立了第一個人工神經網絡數學模型，19世紀80年代末期反向傳播（Back Propagation）算法的發明更是帶來了ANN的學習熱潮，但由于理論分析難度較大，訓練方法及技巧尚不成熟，計算機運算能力還不夠強大，這個時期ANN結構較為簡單，大部分都可等價為單隱層神經網絡，主要是進行淺層學習（Shallow Learning）研究。

2006年Geoffrey Hinton在《A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets》中提出了逐層貪婪預訓練（layerwise greedy pretraining），顯著提高了MNIST手寫數字識別的準確率，開創了深度學習的新方向；隨后又在《Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks》中提出了deep autoencoder結構，在圖像和文本降維實驗上明顯優于傳統算法，證明了深度學習的正確性。以這兩篇論文為開端，整個學術界掀起了對深度學習的研究熱潮，由于更多的網絡層數和參數個數，能夠提取更多的數據特征，獲取更好的學習效果，ANN模型的層數和規模相比之前都有了很大的提升，被稱之為深度神經網絡（Deep Neural Networks，DNN）。

2 深度神經網絡的現代應用

2010年以來，隨著理論不斷創新和運算能力的增長，DNN被應用到許多領域并取得了巨大的成功。2011年微軟和谷歌的研究員利用DNN將語音識別的錯誤率降低了20%～30%；2012年在ImageNet圖像識別挑戰賽（ILSVRC2012）中DNN更是將識別錯誤率從26%降到了15%；2016年3月DeepMind團隊研發的圍棋軟件AlphaGO以4：1的巨大優勢戰勝了世界圍棋冠軍李世石，2017年1月初AlphaGO的升級版Master以60：0的戰績擊敗了數十位中日韓圍棋高手。當前對DNN的研究主要集中在以下領域：

2.1 語音識別領域

微軟研究院語音識別專家鄧立和俞棟從2009年開始和深度學習專家Geoffery Hinton合作，并于2011年宣布推出基于DNN的識別系統，徹底改變了語音識別的原有技術框架；2012年11月，百度上線了第一款基于DNN的語音搜索系統，成為最早采用DNN技術進行商業語音服務的公司之一；2016年微軟使用循環神經網絡語言模型（Recurrent Neural Network based Language Modeling，RNN-LM）將switchboard的詞識別錯誤率降低到了6.3%。

2.2 圖像識別領域

早在1989年，YannLeCun和他的同事們就提出了卷積神經網絡（Convolution Neural Networks，CNN）結構。在之后的很長一段時間里，CNN雖然在諸如手寫數字問題上取得過世界最好的成功率，但一直沒有被廣泛應用。直到2012年10月，Geoffrey Hinton在ILSVRC2012中使用更深的CNN將錯誤率從26%降到15%，業界才重新認識到CNN在圖像識別領域上的巨大潛力；2012年谷歌宣布基于CNN使得電腦直接從一千萬張圖片中自發學會貓臉識別；2013年DNN被成功應用于一般圖片的識別和理解；2016年DeepMind團隊基于CNN研發了圍棋AI，并取得了巨大成功。

2.3 自然語言處理領域

2003年YoshuaBengio等人提出單詞嵌入（word embedding）方法將單詞映射到一個矢量空間，然后用ANN來表示N-Gram模型；2014年10月NEC美國研究院將DNN用于自然語言處理（Natural language processing，NLP）的研究工作，其研究員Ronan Collobert和Jason Weston從2008年開始采用單詞嵌入技術和多層一維卷積的結構，用于POS Tagging、Chunking、Named Entity Recognition、Semantic Role Labeling等四典型NLP問題；2014年IlyaSutskever提出了基于LSTM的序列到序列（sequence to sequence，seq2seq）網絡模型，突破了傳統網絡的定長輸入向量問題，開創了語言翻譯領域的新方向；2016年谷歌宣布推出基于DNN的翻譯系統GNMT（Google Neural Machine Translation），大幅提高了翻譯的精確度與流暢度。

3 深度神經網絡常見結構

DNN能夠在各領域取得巨大成功，與其模型結構是密不可分的，現代DNN大都可歸納為三種基本結構：序列到序列網絡、卷積網絡、對抗式生成網絡，或由這三種基本網絡結構相互組合而成。

3.1 序列到序列網絡

序列到序列網絡的最顯著特征在于，它的輸入張量和輸出張量長度都是動態的，可視為一串不定長序列，相比傳統結構極大地擴展了模型的適應范圍，能夠對序列轉換問題直接建模，并以端到端的方式訓練模型。典型應用領域有：自動翻譯機（將一種語言的單詞序列轉換為另一種語言的單詞序列），語音識別（將聲波采樣序列轉換為文本單詞序列），自動編程機研究（將自然語言序列轉換為語法樹結構），此類問題的特點在于：

（1）輸入和輸出數據都是序列（如連續值語音信號/特征、離散值的字符）；

（2）輸入和輸出序列長度都不固定；

（3）輸入輸出序列長度沒有對應關系。

其典型如圖1所示。

網絡由編碼器（encoder）網絡和解碼器網絡（decoder）兩部分連接構成：

3.1.1 編碼器網絡

編碼器網絡通常是一個遞歸神經網絡（Recurrent Neural Networks，RNN），網絡節點一般使用長短期記憶模型（Long Short Term Memory，LSTM）實現，序列中里第t個張量xt的輸出yt依賴于之前的輸出序列（y0、y1…yt-1），輸入序列（x0、x1、x2…）那爸梁笠來問淙臚絡，整個序列處理完后得到最終的輸出Y以及各層的隱藏狀態H。

3.1.2 解碼器網絡

解碼器網絡是一個與編碼器網絡結構相同的RNN網絡，以解碼器的最終輸出（Y，H）為初始輸入，使用固定的開始標記S及目標序列G當作輸入數據進行學習，目標是使得在X輸入下Y和G盡量接近，即損失度函數f（X）取得最小值。

解碼器網絡屬于典型的監督學習結構，可以用BP算法進行訓練，而編碼器網絡的輸出傳遞給了解碼器網絡，因此也能同時進行訓練。網絡模型學習完畢后，將序列X輸入編碼器，并將起始標記S輸入解碼器，網絡就會給出正確的對應序列。

3.2 卷積神經網絡

卷積神經網絡將傳統圖像處理的卷積運算和DNN相結合，屬于前饋神經網絡，是在生物視覺皮層的研究基礎上發展而來的，在大型圖像處理上有出色表現。CNN一般由多個結構相似的單元組成，每個單元包含卷積層（convolution layer）和池化層（poolinglayer），通常網絡末端還連接全聯通層（fully-connected layer，FC）及Softmax分類器。這種結構使得CNN非常適合處理二維結構數據，相比其它DNN在圖像處理領域上具有天然優勢，CNN的另一優勢還在于，由于卷積層共享參數的特點，使得它所需的參數數量大為減少，提高了訓練速度。其典型結構如圖2所示：

3.2.1 卷積層（Convolutional layer）

卷積層由若干卷積核構成，每個卷積核在整個圖像的所有通道上同時做卷積運算，卷積核的參數通過BP算法從訓練數據中自動獲取。卷積核是對生物視覺神經元的建模，在圖像局部區域進行的卷積運算實質上是提取了輸入數據的特征，越深層的卷積層所能提取到的特征也越復雜。例如前幾個卷積層可能提取到一些邊緣、梯度、線條、角度等低級特征，后續的卷積層則能認識圓、三角形、長方形等稍微復雜的幾何概念，末尾的卷積層則能識別到輪子、旗幟、足球等現實物體。

3.2.2 池化層（Poolinglayer）

池化層是卷積網絡的另一重要部分，用于縮減卷積層提取的特征圖的尺寸，它實質上是某種形式的下采樣：將圖像劃分為若干矩形區塊，在每個區塊上運算池化函數得到輸出。有許多不同形式的池化函數，常用的有“最大池化”（maxpooling，取區塊中數據的最大值）和“平均池化”（averagepooling，取區塊中數據的平均值）。池化層帶來的好處在于：

（1）減小了數據尺寸，降低參數的數量和計算量；

（2）模糊了各“像素”相對位置關系，泛化了網絡識別模式。

但由于池化層過快減少了數據的大小，導致，目前文獻中的趨勢是在池化運算時使用較小的區塊，甚至不再使用池化層。

3.3 生成式對抗網絡（Generative Adversarial Network，GAN）

生成式對抗網絡最初由Goodfellow等人在NIPS2014年提出，是當前深度學習研究的重要課題之一。它的目的是收集大量真實世界中的數據（例如圖像、聲音、文本等），從中學習數據的分布模式，然后產生盡可能逼真的內容。GAN在圖像去噪，修復，超分辨率，結構化預測，強化學習中等任務中非常有效；另一重要應用則是能夠在訓練集數據過少的情況下，生成模擬數據來協助神經網絡完成訓練。

3.3.1 模型結構

GAN網絡典型結構如圖3所示，一般由兩部分組成，即生成器網絡（Generator）和識別器網絡（Discriminator）：

（1）生成器網絡的目標是模擬真實數據的分布模式，使用隨機噪聲生成盡量逼真的數據。

（2）識別器的目標是學習真實數據的有效特征，從而判別生成數據和真實數據的差異度。

3.3.2 訓練方法

GAN采用無監督學習進行訓練，輸入向量z一般由先驗概率概率pz（z）生成，通過生成器網絡產生數據G（z）。來自訓練集的真實數據的分布為pdata （x），GAN網絡的實質是學習該特征分布，因此生成的數據G（z）必然也存在對應的分布pg （z），而識別器網絡則給出數據來自于真實數據的概率D（x）以及D（G（z） ）。整個訓練過程的實質就是生成器網絡和識別器網絡的博弈過程，即找到

4 深度神經網絡研究展望

DNN雖然在各大領域都取得了重大的成功，甚至宣告了“智能時代”的來臨，但是與人類大腦相比，DNN在許多方面仍有顯著差距：

4.1 識別對抗樣本的挑戰

對抗樣本是指在數據集中添加微小的擾動所形成的數據，這些數據能使網絡以極高的置信度做出錯誤的判別。在網絡實際使用過程中會帶來非常大的問題，比如病毒制造者可能刻意構造樣本來繞過基于DNN的安全檢查網絡。部分研究指出問題的根因可能在于DNN本身的高度非線性，微小的擾動可能在輸出時產生巨大的差異。

4.2 構造統一模型的挑戰

DNN雖然在很多領域都取得了巨大的成功，但無論是序列到序列網絡、卷積網絡、還是對抗式生成網絡都只適應于特定領域，與此相對的則是，人類只用一個大腦就能完成語音、文本、圖像等各類任務，如何構建類似的統一模型，對整個領域都是極大的挑戰。

4.3 提高訓練效率的挑戰

DNN的成功依賴于大量訓練數據，據統計要使得網絡學會某一特征，平均需要50000例以上的樣本，相比而言人類只需要少量的指導即可學會復雜問題，這說明我們的模型和訓練方法都還有極大的提高空間。

參考文獻

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作者撾

第2篇：卷積神經網絡概念范文

【關鍵詞】人工智能 醫學領域

1 引言

人工智能（AI）是上世紀50年展起來的新興學科，主要內容包括：知識表示、自然語言理解、機器學習和知識獲取、知識處理系統、計算機視覺、自動推理和搜索方法、智能機器人、自動程序設計等方面。在過去的幾十年里人工智能涌現出了大量的方法，大致可分為兩大類：第一類是基于Newell和Simon的物理符號系統假說的符號處理方法。這種方法大多采用從知識階段向下到符號和實施階段的自上而下的設計方法，第二類是采用自下而上設計的“字符號”方法。

2 人工智能的發展

全球對人工智能的研發經歷了已經有70年的發展，從上個世紀的50年代開始一直到今天，歷經了兩次大起大落，但伴隨著深度學習的重燃、龐大的大數據支撐以及計算能力的不斷提升和成本的不斷下降這些因素的出現，尤其是在摩爾定律、大數據、互聯網和云計算、新方法這些人工智能進步的催化劑作用下，將迎來人工智能新的春天。

3 人工智能在醫學領域上的應用

3.1 在神經網絡中人工智能的應用

在醫學診斷中人工智能的應用會出現一些難題，例如知識獲取比較難、推理速度慢、自主學習以及自適應變化能力弱。研究人腦連接發現了以人工神經為特點可以解決在獲取知識中所出現的瓶頸和知識種類繁瑣問題，能夠提高對知識的推理能力，包括自主學習，自組織等方面的能力，促進了神經網絡在醫學專家系統中的快速發展。

人工智能領域ANN，有不同于其他人工智能的方法，在傳統的結構上，它只是AI分支中的一個，只能通過邏輯符號來模擬人腦的思維方式，進一步來實現人工智能，與之相比，不同的ANN是學習和訓練為一體來達到智能的。ANN具有學習的能力及特殊方法，用戶不用編寫復雜的程序來解決所遇到的問題，只用提供有效的數據就可以完成。迄今為止，醫學領域中對大部分的病理原因無法解釋，無法確定病理原因，加上各種疾病的表現種類復雜多變。在醫學的日常實踐中，疾病相應的治療只能以經驗為基礎來判斷。所以，ANN有著記憶，學習和歸納總結為一體的人工智能服務，在醫學領域有很好的應用發展趨勢。

3.2 在中醫學中人工神經網絡的應用

在中醫學中，所提出的“辨證論治”中的“證”具有模棚性、不確定性的特點，主觀性比較強，因此中醫的診斷方法和治療手段與醫師的經驗水平有很大聯系。數年來在實驗研究，臨床觀察，文章整理，經驗總結上，都有著對“證”的研究思想的深入調查。一部分“辨證”的過程可以用人工神經網絡來替換使用。恰當的中醫癥狀可以作為基本輸入和適當人工神經網絡模型，人工神經網絡能夠根據以往的學習“經驗”來進行綜合分析，從而提出中醫診斷方法。

由神經元結構模型、網絡連接模型、網絡學習算法等幾個要素組成了人工神經網絡。具有某些智能系統的功能。 按照網絡結構來劃分，人工神經網絡有很多不同的種類，例如感知器、BP網絡、Hopfield網絡等，目前應用最為廣泛的神經網絡就是其中的BP網絡。這種前沿網絡非 BP網絡所屬，網絡的結構與權值能夠表達復雜的非線性 I/0映射關系。憑借 BP網絡優良的自主學習功能，既可以通過誤差的反向傳播方法，對照已知樣本反復進行訓練，也可以調整網絡的權值，直到網絡的 I/0關系在某一塊訓練指標下最接近樣本為止。

3.3 人工智能在臨床醫療診斷中的應用

計算機編寫的程序主要根據專家系統的設計原理和方法來模擬醫生的醫學診斷，以及通常治療手段的思維過程來進行。醫療專家系統是臨床醫療診斷中人工智能的很好體現，不僅能夠處理較為復雜的醫學治療問題，還能當做醫生診斷疾病的重要工具，更重要的是傳承了專家們的寶貴醫學治療經驗。

3.4 人工智能技術在醫學影像診斷中的應用

目前，在醫學影像中存在著的問題，比如：誤診率高、缺口大。這些問題需要通過人工智能的方法來解決。在醫學影像技術領域人工智能的應用包括主要的兩個方面，分別是：第一個方面為圖像識別，第二個方面為深度學習，其中人工智能應用最核心的部分實深度學習。這兩個部分都是基于醫學影像大數據所進行的數據上的挖掘和應用。這兩個方面所進行的數據挖掘及其應用都是依據醫學影像大數據來完成的。

Geoffrey Hinton教授是神經網絡領域的大師，2006年，他與其博士生在《Science》和相關的期刊上發表了論文，第一次提出了“深度信念網絡”的概念。2012年，由斯坦福大學Fei-Fei Li教授舉辦的ImageNet ILSVRC大規模圖像識別評測任務是由Hinton教授的研究團隊參加的。這個任務包括了120萬張高分辨率圖片，1000個類比。Hinton教授團隊使用了全新的黑科技多層卷積神經網絡結構，將圖像識別錯誤率突破性地從26.2%降低到了15.3%。 這個革命性的技術，讓神經網絡深度學習以迅速的速度進入了醫療和工業的領域范圍，隨后這一技術被陸續出現的醫療影像公司使用。例如：國際知名的醫學影像公司Enlitic和國內剛剛獲得有峰瑞資本600萬天使輪融資的DeepCare。都是不斷積累大量影像數據和診斷數據，繼續對神經元網絡進行深度的學習訓練，從而有效的提高了醫生診斷的準確率。

人工智能不僅能使患者的健康檢查快速進行，包括X光、B超、核磁共振等。另外還能大量減少醫生的讀片時間，提升了醫生的工作效率，降低誤診率。

4 總結

人工智能軟件工作效率遠遠超過了人類大腦，不僅能夠更快速的找到數據的模式和相似性，還能有效幫助醫生和科學家提取重要的信息。隨著人工智能的發展及其在醫學領域的逐漸普及和應用，兩者的互相融合在未來必定成為醫學發展的重要方向。

參考文獻

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[2]楊琴，陳家榮.人工智能在醫學領域中的應用[J].科技風，2012（12），100-101.

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[4]鉛筆道.人工智能與影像診斷相結合的醫生界阿爾法狗，2016（03）.

第3篇：卷積神經網絡概念范文

關鍵詞：人工智能 機器 學習 情感識別

中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2016）06（a）-0077-02

人工智能是一門涵蓋多學科知識，而又被當今社會廣泛應用于多領域，給人帶來便捷、高效的同時，又讓業界為其擔心的交叉學科知識的綜合產物。隨著各種智能機器人開始服務于各大領域，有超強力量的機械手臂，高效解決問題的專家系統，公眾日常可接觸到的可穿戴智能設備，從智能手機到各類功能的3D打印技術，從谷歌眼鏡到全息投影，各類機器設備如雨后春筍不斷涌出。

1 人工智能的發展

“人工智能”簡稱AI，是集心理認知，機器學習，情感識別，人機交互以及數據保存、決策等于一身的多學科技術。其最早被提出是由McCarthy在20世紀中葉的達特茅斯會議上，這也成為人工智能正式誕生的標志。在人工智能經歷兩個低谷后的最近一個階段，從1993年開始，人工智能其實取得了一些里程碑似的成果。比如在1997年，國際象棋冠軍卡斯帕羅夫被深藍戰勝；英國皇家學會舉行的“2014圖靈測試”中“尤金?古斯特曼”第一次“通過”圖靈測試，而這一天恰為計算機科學之父阿蘭?圖靈（Alan Turing）逝世60周年紀念日。2015年以來，“人工智能”開始成為諸多業界人士關注的焦點之一。2016年3月AlphaGo在首爾以4∶1戰勝圍棋世界冠軍李世石，繼而引發了人工智能將如何改變人類社會的思考。

2 從AlphaGo看人工智能的“情感機制”與人類的關系

機器學習算法的本質是選擇一個萬能函數建立預測模型[1]。首先用戶輸入大量訓練樣本數據，機器對模型進行訓練，選擇可以使預測的模型達到最優的參數集，從而使模型能夠更好地擬合訓練樣本數據的空間分布[2]。谷歌公司在訓練AlphaGo時，收集了20萬職業圍棋高手的對局，在經過不同版本AlphaGo之間的自我對弈，生成了3 000多萬個對局，包含了人類圍棋領域所積累的所有豐富和全面的知識與經驗。相比IBM“深藍”戰勝國際象棋卡斯帕羅夫，其依靠了強大的運算能力取得了勝利，AlphaGo的最大進步是從“計算加記憶”進化到“擬合加記憶”法則[2]。智能設備具有了海量數據存儲和高速的計算本領，人機交互（human-computer interaction）系統研發過程遇到的瓶頸仍是識別和表達情感方面。

情感在人際交往中扮演著重要的角色，情緒的識別主要是識別人類傳遞情緒的信號。既可以通過語言直接傳遞，也可以通過語調、面目表情、姿勢等進行表達。機器具有智能，“情感”是十分重要的一環。這要求機器具有對認知的解釋與建構，而認知的關鍵問題則是自主和情感意識。

對人工智能的威脅霍金總結說：“人工智能在短時間內發展取決于應用它的人，長遠來看到底其能否被控制是我們需要關注的內容。”針對人類對于“人工智能終將超越人類”的擔憂可以概括為以下兩點：（1）蠹生于木，而反食于木。恰如部分美國科幻片中所展現的場景，人類創造的機器因被賦予人類情感智力而脫離人類控制。（2）機器因其具有人類交互的情感且很少產生人工失誤而逐漸取代人類的勞動，致使人類無用武之地而待業失業。從技術飛速發展過程來看，智能設備的應用往往只是其在某一功能極大化的使用，如，專家系統其解決的只是某一領域內復雜問題解決方案的決策提供；虛擬現實技術是生活場景的實體化展現，以方便用戶更好地體驗現實場景；服務領域的機器人，提供的只是某一行業的服務，恰如汽車提供的只是快速的代步工具而不能與人交流一樣，智能機器只是發揮其某一單方面的優勢，從而更好地輔助人類完成特定的工作。在未來社會，那些簡單重復性的勞動將被機器所取代；此外，還有一些通過大量數據進行判別決策類的輸出，從而更好地為人類提供建議；同時對社會生活中重大、復雜工業系統中的故障處理，這些存在危險的領域中有智能設備的存在其實質是對人類安全及人類價值的禮遇；而對于那些與人交流密切的服務領域內，則更需要人與人的溝通，才能更好地服務于人。這些機器的存在解放了人的身體，進而可以使人類投入更多精力在科研領域。而人工智能與人類之間的關系，可以用“共存”一詞進行概括，即按勞分配，取長補短[2]。

3 機器學習理論

目前最受社會關注的智能算法，當屬日本學者福島教授基于Hubel Wiese的視覺認知模型提出的卷積神經網絡模型（Convolution Neural Network，CNN），是一種深度監督學習下的機器學習模型。深度學習的概念來源于人工神經網絡，常見的深度學習算法包括：受限波爾茲曼機（Restricted Boltzmann Machine，RBN），Deep Belief Networks（DBN），卷積網絡（Convolutional Network），堆棧式自動編碼器（Stacked Auto-encoders）。該算法的提出是為解決起初基于1943年，美國心理學家W.S.McCulloch和數學家W.A.Pitts生物神經元計算模型（M-P）[2]的早期人工神經網絡中，網絡層超過4層后，用傳統反向傳遞算法訓練而無法收斂的問題而提出。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特征形成高層屬性類別或特征，從而發現數據的分布特征。重要的人工神經網絡算法包括：感知器神經網絡（Perceptron Neural Network），反向傳遞（Back Propagation），Hopfield網絡，自組織映射（Self-Organizing Map，SOM），學習矢量量化（Learning Vector Quantization，LVQ）。

簡單介紹一下神經網絡：

對應公式為，通過不同權重的多輸入，得到輸出，該單元也被稱為邏輯回歸模型。當多個單元相互關聯，并進行分層后即形成了神經網絡模型。

4 人工智能的未來

當前，人才輩出的社會促進技術手段的不斷創新，大數據，物聯網，虛擬現實、云計算等技術發展與機器人人工智能領域不斷融合發展，這無疑將推動產業方式發生改變。

而針對人工智能，李開復老師針對機器越發智能化而帶給人類的危機表示：人工智能的真實危機在于未來機器將養活無所事事的人。這也在激勵著人類，機器的智能，在代替人類部分勞動后，需要我們潛心于高科技的發展，進而不被社會所淘汰。斯特羅斯說“人工智能之于人類，最需要擔心的是其自發意識。無人機并不能殺人，指導無人機的坐標并投射地獄火導彈的人才能殺人。”這一說法表明其認為人類已經生活在后人工智能世界了，但人們還沒有意識到人工智能都是我們的人。這足以表明，人工智能產品的設計，一方面是為人類帶來了更加綠色，智能，方便的生活方式，而另一方面其法律規范意識，以及人才價值觀及道德的培養更值得社會關注。

參考文獻

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第4篇：卷積神經網絡概念范文

關鍵詞：圖像分割　閾值分割　遺傳算法　小波變換

中圖分類號：TP391　文獻標識碼：A　文章編號：1002-2422(2010)02-0001-03

圖像分割是按照一定的規則把圖像劃分成若干個互不相交、具有一定性質的區域，把人們關注的部分從圖像中提取出來，進一步加以研究分析和處理。圖像分割的結果是圖像特征提取和識別等圖像理解的基礎，對圖像分割的研究一直是數字圖像處理技術研究中的熱點和焦點。圖像分割使得其后的圖像分析，識別等高級處理階段所要處理的數據量大大減少，同時又保留有關圖像結構特征的信息。圖像分割在不同的領域也有其它名稱，如目標輪廓技術、目標檢測技術、閾值化技術、目標跟蹤技術等，這些技術本身或其核心實際上也就是圖像分割技術。

1　經典圖像分割方法

1，1閾值分割方法

閾值分割是常見的直接對圖像進行分割的算法，根據圖像像素的灰度值的不同而定。對應單一目標圖像，只需選取一個閾值，即可將圖像分為目標和背景兩大類，這個稱為單閾值分割：如果目標圖像復雜，選取多個閾值，才能將圖像中的目標區域和背景被分割成多個，這個稱為多閾值分割，此時還需要區分檢測結果中的圖像目標，對各個圖像目標區域進行唯一的標識進行區分。閾值分割的顯著優點，成本低廉，實現簡單。當目標和背景區域的像素灰度值或其它特征存在明顯差異的情況下，該算法能非常有效地實現對圖像的分割。閩值分割方法的關鍵是如何取得一個合適的閾值，近年來的方法有：用最大相關性原則選擇閾值的方法、基于圖像拓撲穩定狀態的方法、灰度共生矩陣方法、最大熵法和谷值分析法等，更多的情況下，閾值的選擇會綜合運用兩種或兩種以上的方法，這也是圖像分割發展的一個趨勢。

1，2基于邊緣的圖像分割方法

邊緣總是以強度突變的形式出現，可以定義為圖像局部特性的不連續性，如灰度的突變、紋理結構的突變等。邊緣常常意味著一個區域的終結和另一個區域的開始。對于邊緣的檢測常常借助空間微分算子進行，通過將其模板與圖像卷積完成。兩個具有不同灰度值的相鄰區域之間總存在灰度邊緣，而這正是灰度值不連續的結果，這種不連續可以利用求一階和二階導數檢測到。當今的邊緣檢測方法中，主要有一次微分、二次微分和模板操作等。這些邊緣檢測器對邊緣灰度值過渡比較尖銳且噪聲較小等不太復雜的圖像可以取得較好的效果。但對于邊緣復雜的圖像效果不太理想，如邊緣模糊、邊緣丟失、邊緣不連續等。噪聲的存在使基于導數的邊緣檢測方法效果明顯降低，在噪聲較大的情況下所用的邊緣檢測算子通常都是先對圖像進行適當的平滑，抑制噪聲，然后求導數，或者對圖像進行局部擬合，再用擬合光滑函數的導數來代替直接的數值導數，如Mart算子、canny算子等。在未來的研究中，用于提取初始邊緣點的自適應閾值選取、用于圖像層次分割的更大區域的選取以及如何確認重要邊緣以去除假邊緣將變的非常重要。

1，3基于函數優化的分割方法

此方法是圖像分割中另一大類常用的方法。其基本思路是給出一個目標函數，通過該目標函數的極大化或極小化來分割圖像。GA.Hewer等人提出了一個具有廣泛意義的目標函數。統計學分割方法、結合區域與邊緣信息的方法、基于貝葉斯公式的分割方法等是目前幾種活躍的函數優化方法。

統計學分割方法是把圖像中各個像素點的灰度值看作是具有一定概率分布的隨機變量，且觀察到的實際物體是作了某種變換并加入噪聲的結果。統計學分割方法包括基于馬爾科夫隨機場方法、標號法、混合分布法等。

區域增長法和分裂合并法是基于區域信息的圖像分割的主要方法。區域增長有兩種方式，一種是先將圖像分割成很多的一致性較強的小區域，再按一定的規則將小區域融合成大區域，達到分割圖像的目的。另一種實現是給定圖像中要分割目標的一個種子區域，再在種子區域基礎上將周圍的像素點以一定的規則加入其中，最終達到目標與背景分離的目的；分裂合并法對圖像的分割是按區域生長法沿相反方向進行的，無需設置種子點。其基本思想是給定相似測度和同質測度。從整幅圖像開始，如果區域不滿足同質測度，則分裂成任意大小的不重疊子區域，如果兩個鄰域的子區域滿足相似測度則合并。

2　結合特定工具的圖像分割算法

雖然圖像分割目前尚無通用的理論，但是近年來大量學者致力于將新概念、新方法應用于圖像分割，結合特定理論的圖像分割方法在圖像分割方面取得了較好的應用效果。如小波分析和小波變換、神經網絡、遺傳算法等數學工具的利用，有效地改善了分割效果。

2，1基于遺傳算法的圖像分割

遺傳算法是模擬自然界生物進化過程與機制求解問題的一類自組織與自適應的人工智能技術。對此，科學家們進行了大量的研究工作，并成功地運用于各種類型的優化問題，在分割復雜的圖像時，人們往往采用多參量進行信息融合，在多參量參與的最優值求取過程中，優化計算是最重要的，把自然進化的特征應用到計算機算法中，將能解決很多問題。遺傳算法的出現為解決這類問題提供了新而有效的方法，不僅可以得到全局最優解，而且大量縮短了計算時間。王月蘭等人提出的基于信息融合技術的彩色圖像分割方法，該方法應用剝殼技術將問題的復雜度降低，然后將信息融合技術應用到彩色圖像分割中，為彩色分割在不同領域中的應用提供了一種新的思路與解決辦法。

2，2基于人工神經網絡技術的圖像分割

基于神經網絡的分割方法的基本思想是先通過訓練多層感知器來得到線性決策函數，然后用決策函數對像素進行分類來達到分割的目的。近年來，隨著神經學的研究和進展，第三代脈沖耦合神經網絡(PCNN)作為一種新型人工神經網絡模型，其獨特處理方式為圖像分割提供了新的思路。脈沖耦合神經網絡具有捕獲特性，會產生點火脈沖傳播，對輸入圖像具有時空整合作用，相鄰的具有相似輸入的神經元傾向于同時點火。因此對于灰度圖象，PCNN具有天然的分割能力，與輸入圖像中不同目標區域對應的神經元在不同的時刻點火，從而將不同區域分割開來。如果目標區域灰度分布有重疊，由于PCNN的時空整合作用，如果灰度分布符合某種規律，PCNN也能克服灰度分布重疊所帶來的不利影響，從而實現較完美的分割。這是其一個突出的優點，而這恰恰是其他的分割方法所欠缺的，其在未來的圖像分割中將起主導作用。

2，3基于小波分析和變換的圖像分割

近年來，小波理論得到了迅速的發展，而且由于其具有良好的時頻局部化特性和多分辨率分析能力，在圖像處理等領域得到了廣泛的應用。小波變換是一種多尺度多通道分析工具，比較適合對圖像進行多尺度的邊緣檢測。從圖像處理角度看，小波變換具有“變焦”特性，在低頻段可用高頻率分辨率和低時間分辨率，在高頻段可用低頻率分辨率和高時間分辨率，小波變換在實現上有快速算法具有多分辨率，也叫多尺度的特點，可以由粗及精地逐步觀察信號等優點。近年來多進制小波也開始用于邊緣檢測。另外，把小波變換和其它方法結合起來的圖像分割技術也是現在研究的熱點。

3　圖像分割的應用現狀

在圖像處理中，圖像分割是一種重要的技術，是圖像分析的基礎。隨著圖像分割技術研究的深入，其應用日趨廣泛，幾乎出現在有關圖像處理的所有領域，并涉及各種類型的圖像。凡屬需要對圖像目標進行提取、測量的工作都離不開圖像分割。通常，圖像分割是為了進一步對圖像進行分析、識別、壓縮、編碼等，圖像分割的準確性將直接影響后繼的工作，因此，分割的方法和精確程度是至關重要的。目前，圖像分割在圖像工程中占據非常重要的位置，圖像分割已在交通、醫學、遙感、通信、軍事和工業自動化等諸多領域得到廣泛應用。表1是應用領域表。

第5篇：卷積神經網絡概念范文

獨立分量分析(ICA)是統計信號處理近年來的一項發展。顧名思義,這是一種分解技術,其特點是把信號分解成若干相互獨立的成分。主分量分析(PCA)和奇異值分解(SVD)是人們較熟悉的分解信號的線性代數方法,ICA與它們的主要不同之處表現在:

(1)后者只要求分解出來的各分量互相正交(不相關),但并不要求它們互相獨立。用統計信號處理的語言來表達,即:后者只考慮二階統計特性,而前者則要更全面考慮其概率密度函數的統計獨立性。

(2)后者按能量大小排序來考慮被分解分量的重要性。這樣的分解雖然在數據壓縮和去除弱噪聲方面有其優點,但分解結果往往缺乏明確的生理意義。前者雖然分解出的分量其能量大小存在不確定性,但當測量值確實是由若干獨立信源混合而成時,分解結果往往具有更好的生理解釋。由于測得的生理信號往往是若干獨立成分的加權迭加(例如,誘發腦電總是被自發腦電所淹沒,而且常伴隨有心電、眼動、頭皮肌電等干擾),此ICA是一項值得注意的分解方法。

此外,神經生理研究認為,人類對認知、感知信息的前期處理有“去冗余”的特點。ICA在這方面也表現出類似特性,因為互相獨立的分量之間互信息是最少的。ICA是伴隨著盲信號處理,特別是盲信源分離發展起來。其研究熱潮方興未艾,也正在引起生物醫學工程界的注意,IEEETransBME正在組織出版以它為重點的專輯。就國際范圍看,以下幾個研究單位目前工作比較領先:(1)美國加州大學生物系計算神經生物學實驗室,(2)日本Riken腦科學研究所腦信息研究室,(3)芬蘭赫爾辛基工業大學計算機及信息科學實驗室,目前發表有關文獻較多的刊物有IEEETrans的SP和NN以及NeuralComputation等。本文目的是對ICA的原理、算法及應用作一簡述,以引起國內同行對它的關注。將側重于概念說明,而不追求數學上的嚴謹性。

2原理

2.1問題的提法,s-(n)是一組互相獨立的信源,A是混合矩陣,x-(n)是觀察記錄,即x-(n)=As-(n)。問題的任務是:在A陣未知且對s-(n)除獨立性外無其它先驗知識的情況下,求解混矩陣B,使得處理結果y-(n)=Bx-(n)中各分量盡可能互相獨立,且逼近s(n)。容易理解,解答不是唯一的,它至少受以下條件的限制:(1)比例不定性:s-(n)中某一分量大K倍時,只要使相應的A陣系數減小K倍,x-(n)便保持不變。

因此,求解時往往把s-(n)假設成具有單位協方差陣,即s-中各分量均值為零,方差為1,且互相獨立。(2)排序不定性:y-與s-中各分量排序可以不同。因為只要對調B陣中任意兩行,y-中相應元素的位置也便對調。(3)s-(n)中至多只能有一個高斯型信源:這是因為高斯信源的線性組合仍是高斯型的,因此混合后便無法再區別。(4)信源數目N只能小于或等于觀測通道數M。N>M情況目前尚未解決。以下討論設M=N。因此,y-(n)只是在上述條件下對s-(n)的逼近。換名話說,任務的實質是優化問題,它包括兩個主要方面:優化判據(目標函數)和尋優算法。

2.2目標函數

這一領域的研究者已經從不同角度提出了多種判據。其中以互信息極小判據(MinimizationofMutualInformation,簡記MMI)和信息或熵極大判據(Informax或MaximizationofEntropy,簡記ME)應用最廣。由于最基本的獨立性判據應由概率密度函數(probabilitydensityfunction,簡記pdf)引出,而工作時pdf一般是未知的,估計它又比較困難,因此通常采用一些途徑繞過這一困難。

常用的方法有兩類:①把pdf作級數展開,從而把對pdf的估計轉化為對高階統計量的估計;②在圖1的輸出端引入非線性環節來建立優化判據。后一作法實際上隱含地引入了高階統計量。(1)互信息極小判據:統計獨立性的最基本判據如下:令p(y-)是y-的聯合概率密度函數,pi(yi)是y-中各分量的邊際概率密度函數。當且僅當y-中各分量獨立時有:p(y-)=∏Ni=1pi(yi)因此用p(y-)與∏i=1pi(yi)間的Kullback-Leibler散度作為獨立程度的定量度量:I(y-)=KL[p(y-),∏Ni=1pi(yi)]=∫p(y-)log[p(y-)∏Ni=1pi(yi)]dy-(1)顯然,I(y-)0,當且僅當各分量獨立時I(y-)=0。因此,互信息極小判據的直接形式是:在y-=Bx-條(文秘站:)件下尋找B,使(1)式的I(y-)極小為了使判據實際可用,需要把I(y-)中有關的pdf展成級數。

由于在協方差相等的概率分布中高斯分布的熵值最大,因此展開時常用同協方差的高斯分布作為參考標準。例如,采用Gram-Charlier展開時有:P(yi)PG(yi)=1+13!k2yih3(y-i)+14!k4yih4(yi)+…式中PG(yi)是與P(yi)具有同樣方差(σ2=1)和均值(μ=0)的高斯分布。k3yi、k4yi是yi的三、四階累計量(cumulant),hn(yi)是n階Hermit多項式。此外還有許多其他展開辦法,如Edgeworth展開,利用負熵(Negentropy)等。不論采用何種展開方式,經推導后總可把式(1)近似改成k3、k4的函數:I(y)=F(k3y-,k4y-,B)(1)’F(·)的具體形式多種多樣,視推導時的假設而異。

這樣就得到互信息判據的實用近似形式:在y-=Bx-條件下尋找B,使式(1)的I(y-)極小(2)Infomax判據:這一判據的特點是在輸出端逐分量地引入一個合適的非線性環節把yi轉成ri(如圖2)。可以證明,如果gi(·)取為對應信源的累積分布函數cdf(它也就是概率密度函數的積分),則使r-=(r1…rN)T的熵極大等效于使I(y-)極小,因此也可達使y-中各分量獨立的要求。從而得到Infomax判據:在選定適當gi(·)后,尋找B使熵H(r-)極大需要指出的是,雖然理論上gi(·)應取為各信源的cdf,但實踐證明此要求并不很嚴格,有些取值在0~1之間的單調升函數也可以被采用,如sigmoid函數、tanh(·)等。估計H(r-)固然也涉及pdf,但由于其作用已通過gi(·)引入,所以可以不必再作級數展開而直接用自適應選代尋優步驟求解。文獻中還提出了一些其他判據,如極大似然、非線性PCA等,但它們本質上都可統一在信息論的框架下,所以不再一一列舉[1]。

3處理算法優化算法

可大致分為兩類,即批處理與自適應處理。

3.1批處理批處理比較成熟的方法有兩類。較早提出的是成對旋轉法[2],其特點是把優化過程分解成兩步。先把x-(n)經W陣加以“球化”得z-(n),使z-(n)T=IN,即:各分量不相關且方差為1,然后再尋找合適的正交歸一陣U達到使y-各分量獨立的目的。前一步類似于PCA,后一步則可利用Givens旋轉,根據目標函數,將z-中各分量兩兩成對反復旋轉直到收斂。這種方法計算量較大。1999年,Gadoso提出幾種方法對它作了進一步改進[3],其中包括:Maxkurt法、JADE法、SHIBBS法等,限于篇幅,本文不再敘述。近年來,提出的另一類方法是所謂“固定點”法(FixedPointMethod)[4,5

],其思路雖來源于自適應處理,但最終算法屬于批處理。

簡單地說,通過隨機梯度法調節B陣來達到優化目標時,有:B(k+1)=B(k)+ΔB(k)ΔB(k)=-μεkB(k)式中k是選代序號,εk是瞬時目標函數。當到達穩態時必有[E是總集均值算子]:E[ΔB(k)]=0(2)如果ΔB(k)與B(k)有關,就可由(2)式解出B的穩態值。不過由于(2)式總是非線性方程,因此求解時仍需要采用數值方法(如牛頓法、共軛梯度法等)迭代求解。實踐證明,不論是收斂速度還是計算量,此法均優于前一種方法,而且它還可以根據需要逐次提取最關心的yi,因此是一類值得注意的方法。

3.2結合神經網絡的自適應處理結合神經網絡的自適應處理算法的框圖。1994年Cichocki提出的調節算法是:B(k+1)=B(k)+ΔB(k)ΔB(k)=μk[I-Ψ(y-k)ΦT(y-k)]B(k)式中Ψ、Φ都是N維矢量,其各元素都是單調升的非線性函數:Ψ(yk)=sgnyk·y2k,ΦTy-k=3tanh(10yk)所得結果雖令人鼓舞,但是方法是經驗性的。其后學者們從理論上沿著這一方向作了更深入的討論,并發展出多種算法。概括地說,主要發展有以下幾點:

(1)引入自然梯度(或相對梯度)。按照最陡下降的隨機梯度法推導出的系數調節公式往往具有如下一般形式:ΔB(k)=μk[B-T(k)-Ψ(y-k)x-Tk]式中的Ψ(y-k)視具體算法而異。Infomax法中Ψ(·)由所選用的g(·)決定;MMI法中則與yk的三、四階矩有關。B-T(k)是矩陣求逆再轉置,它的計算量很大。Amari[7]在1998年提出將最陡下降梯度改為“自然梯度”,兩者間關系是:[自然梯度]=[最陡下降梯度]·BT(k)B(k)于是有:ΔB(k)=μk[B-T(k)-Ψ(y-k)x-Tk]BT(k)B(k)=μk[I-Ψ(y-k)y-Tk]B(k)由于此式避免了矩陣求逆,因此計算量明顯降低且收斂加快。目前,這一作法已被普遍接受。

(2)引入自然梯度后,采用不同的優化判據得出的調節公式雖各有千秋,但大致都可表示為如下的“串行更新”形式:B(k+1)=B(k)+ΔB(k)=[I+H(y-k)]B(k)只是H(y-k)的具體形式各不相同。串行矩陣更新的算法還具有一些理論上值得注意的性質,如均勻特性(uniformproperty)和等變性(equivariant)等[8,9]。

(3)四階累計量k4>0的超高斯信號和k4<0的欠高斯信號,其處理過程應當予以區別。采用同一算法效果往往不好。目前的辦法多是在調節公式中引入一個開關。根據估計得k4的符號來切換不同算法,如擴展的Infomax法就是一例[10]。此法的系數調節公式是:ΔB(k)=μk[I-Ktanh(y-k)·y-Tk-y-ky-Tk]B(k)其中K是對角陣,其對角元素之值為+1或-1,視該信號分量k4>0或<0而定。為了實時應用,估計K4也可采用遞歸算法。總之,自適應算法是目前采用較廣的方法。

4應用舉例

4.1仿真計算為檢驗經ICA算法分解信源的能力,左圖是一組源信號,它們對系統來說是未知的。這一組信號經混合后的觀察信號作為(中圖所示)ICA算法的輸入,分解后的結果如右圖所示。可以看到,除了波形的次序、極性和波幅發生變化之外,源信號的波形被很好地分解出來。一般情況下,臨床腦電信號中既有超高斯成分(如誘發電位),也有亞高斯成分(如肌電和工頻干擾)。為了檢驗擴展Infomax算法處理這類情況的能力,我們又用此法進行了如圖6所示仿真實驗。左圖第一行是一段自發腦電信號,第二行是仿真的視覺誘發電位,第三行是肌電干擾。混合后的信號(圖中第二列所示)經ICA分解得到如右圖所示的結果。這一結果表明擴展ICA算法在同時存在超高斯和亞高斯信號的情況下,仍然能夠很好地實現盲分解。但應指出:這一仿真結果并不說明通過ICA分解就能直接得到視覺誘發電位,因為還沒有涉及頭皮上的多導數據。

4.2實驗VEP分析(1)多導腦電觀察中VEP的增強:需要強調,把多導腦電作ICA分解后直接取出其中與VEP有關的成分,得到的并不是頭皮電極處的VEP分量,因為它們只是分解出來的信源,而這些信源的位置并不在頭皮上,為了得到電極處測量值中的VEP成分,需按下述步驟處理:用訓練得的W陣直接對頭皮上取得的多導腦電數據進行ICA分解,得到各獨立分量組成的矩恥y=Bx(見圖7a);再根據各分量的波形特征及產生時段,選擇與VEP有關的一部分分量(例如在前300ms中具有較大幅度的分量),并將其余分量置0,得到新的獨立分量矩陣y’;再反變換回頭皮各電極處得x’=B-1-y’。這樣才能得到去除噪聲和干擾后各電極處的VEP。

采用這樣的方法可顯著地減少提取VEP所需要的累加次數。左圖是經3次累加所得VEP,中圖是經50次累加所得結果,右圖則是用左圖經圖7中ICA處理后提取的VEP。比較中、右兩圖,兩者波形趨勢基本相同,但后者比前者其主要峰、谷顯然更清楚,而累加次數由50減到3。(2)ICA分量的空間模式:把某一個ICA分量的瞬時值經B-1逆推回頭皮各電極處得x-’后,就可以按斷層圖的插補方法得到該時該分量在頭皮上的空間分布模式。這個空間分布模式也可以用更簡單辦法得到:只要把逆矩陣B-1中相應于某ICA分量的列中各元素的值賦與頭皮各電極處,再作斷層圖插值,就可以表現該ICA分量在任意時刻的空間分布模式。也就是:x’i(t)=b’ijy’j(t),i=1~N式中b’ij是B-1的第i行第j列元素。

可見ICA分量y’j(t)在頭皮各電極處的對應值等于用逆陣B-1第j列各元素來對y’j(t)加權。因此,列矢量b’j=[b’1,…,b’Nj]可以用來統一地表現任意時刻y’j的空間模式。

5總結與展望

本文粗略介紹了ICA的原理、算法和應用,可以看到ICA確是一個值得注意的研究方向,但其理論體系尚未完整,實際采用的處理方法多少還帶有經驗性。例如為什么對非線性特性gi的要求不甚嚴格就沒有明確解釋;又如算法的穩定性、收斂性在實踐中是經常遇到的問題。從應用方面看也還有許多待開發的領域,例如如何應用于生理信號的模式識別與系統建模等。從生物醫學信號分析的角度看,還有一些亟待深入的問題。例如:

(1)在以上分析中混合陣A被假設為恒定。這對靜態的圖像分析或固定信源是合理的;但在生理實際中,等效信源一般在空間并不固定,因而混合陣A應視為時變的,而且傳導過程中還會引入容積導體的卷積及遲作用。這可能是實際生理信號分解結果不夠理想的原因之一。

(2)一般公認,生理信號的非平穩性較強,而以上分析并沒有考慮信號的非平穩性。

第6篇：卷積神經網絡概念范文

1 當前電力行業熱工自動化技術的發展

隨著世界高科技的飛速發展和我國機組容量的快速提高，電廠熱工自動化技術不斷地從相關學科中吸取最新成果而迅速發展和完善，近幾年更是日新月異，一方面作為機組主要控制系統的DCS，已在控制結構和控制范圍上發生了巨大的變化；另一方面隨著廠級監控和管理信息系統（SIS）、現場總線技術和基于現代控制理論的控制技術的應用，給熱工自動化系統注入了新的活力。

1.1 DCS的應用與發展

火電廠熱工自動化系統的發展變化，在二十世紀給人耳目一新的是DCS的應用，而當今則是DCS的應用范圍和功能的迅速擴展。

1.1.1 DCS應用范圍的迅速擴展

20世紀末，DCS在國內燃煤機組上應用時，其監控功能覆蓋范圍還僅限DAS、MCS、FSSS和SCS四項。即使在2004年的Q/DG1-K401-2004《火力發電廠分散控制系統（DCS）技術規范書》中，DCS應用的主要功能子系統仍然還是以上四項，但實際上近幾年DCS的應用范圍迅速擴展，除了一大批高參數、大容量、不同控制結構的燃煤火電機組（如浙江玉環電廠1000MW機組）的各個控制子系統全面應用外，脫硫系統、脫硝系統、空冷系統、大型循環流化床（CFB）鍋爐等新工藝上都成功應用。可以說只要工藝上能夠實現的系統，DCS都能實現對其進行可靠控制。

1.1.2 單元機組控制系統一體化的崛起

隨著一些電廠將電氣發變組和廠用電系統的控制（ECS）功能納入DCS的SCS控制功能范圍，ETS控制功能改由DCS模件構成，DEH與DCS的軟硬件合二為一，以及一些機組的煙氣濕法脫硫控制直接進入單元機組DCS控制的成功運行，標志著控制系統一體化，在DCS技術的發展推動下而走向成熟。

由于一體化減少了信號間的連接接口以及因接口及線路異常帶來的傳遞過程故障，減少了備品備件的品種和數量，降低了維護的工作量及費用，所以近幾年一體化控制系統在不同容量的新建機組中逐漸得到應用，如浙江華能玉環電廠4×1000MW機組、臺州電廠2×300MW機組和安徽鳳臺電廠4×600MW機組均全廠采用西屋Ovation系統，國華浙能寧海電廠4×600MW機組全廠采用西門子公司的T-XP系統，大唐烏沙山電廠4×600MW機組全廠采用I/A系統，浙江樂清電廠4×600MW機組全廠采用ABB公司的SYMPHONY系統等。

控制系統一體化的實現，是電力行業DCS應用功能快速發展的體現。排除人為因素外，控制系統一體化將為越來越多的電廠所采用。

1.1.3 DCS結構變化，應用技術得到快速發展

隨著電子技術的發展，近年來DCS系統在結構上發生變化。過去強調的是控制功能盡可能分散，由此帶來的是使用過多的控制器和接口間連接。但過多的控制器和接口間連接，不一定能提高系統運行可靠性，相反到有可能導致故障停機的概率增加。何況單元機組各個控制系統間的信號聯系千絲萬縷，互相牽連，一對控制器故障就可能導致機組停機，即使沒有直接導致停機，也會影響其它控制器因失去正確的信號而不能正常工作。因此隨著控制器功能與容量的成倍增加、更多安全措施（包括采用安全性控制器）、冗余技術的采用（有的DCS的核心部件CPU，采用2×2冗余方式）以及速度與可靠性的提高，目前DCS正在轉向適度集中，將相互聯系密切的多個控制系統和非常復雜的控制功能集中在一對控制器中，以及上述所說的單元機組采用一體化控制系統，正成為DCS應用技術發展的新方向，這不但減少了故障環節，還因內部信息交換方便和信息傳遞途徑的減少而提高了可靠性。

此外，隨著近幾年DCS應用技術的發展，如采用通用化的硬件平臺，獨立的應用軟件體系，標準化的通訊協議，PLC控制器的融入，FCS功能的實現，一鍵啟動技術的成功應用等，都為DCS增添了新的活力，功能進一步提高，應用范圍更加寬廣。

1.2 全廠輔控系統走向集中監控

一個火電廠有10多個輔助車間，國內過去通常都是由PLC和上位機構成各自的網絡，在各車間控制室內單獨控制，因此得配備大量的運行人員。為了提高外圍設備控制水平和勞動生產率，達到減員增效的目的，隨著DCS技術和網絡通訊功能的提高，目前各個輔助車間的控制已趨向適度集中，整合成一個輔控網（簡稱BOP 即Balance Of Plant的縮寫）方向發展，即將相互獨立的各個外圍輔助系統，利用計算機及網絡技術進行集成，在全廠IT系統上進行運行狀況監控，實現外圍控制少人值班或無人值班。

近幾年新建工程迅速向這個方向發展。如國華浙能寧海電廠一期工程（4×600MW）燃煤機組BOP覆蓋了水、煤、灰等共13個輔助車間子系統的監控，下設水、煤、灰三個監控點，集中監控點設在四機一控室里，打破了傳統的全廠輔助車間運行管理模式，不但比常規減員30%，還提升了全廠運行管理水平。整個輔控網的硬件和軟件的統一，減少了庫存備品備件及日常管理維護費用[1]。由于取消了多個就地控制室，使得基建費用和今后的維護費用都減少。一些老廠的輔助車間也在進行BOP改造，其中浙江省第一家完成改造的是嘉興發電廠2×300MW機組，取得較好效果。

1.3 變頻技術的普及應用與發展

變頻器作為控制系統的一個重要功率變換部件，以提供高性能變壓變頻可控的交流電源的特點，前些年在火電廠小型電機（如給粉機、凝泵）等控制上的應用，得到了迅猛的發展。由于變頻調速不但在調速范圍和精度，動態響應速度，低速轉動力矩，工作效率，方便使用方面表現出優越性，更重要的是節能效果在經濟及社會效益上產生的顯著效應，因此繼一些中小型電機上普遍應用后，近年來交流變頻調速技術，擴展到一些高壓電機的控制上試用，如送、引風機和給水泵電機轉速的控制等。

因為蘊藏著巨大的節能潛力，可以預見隨著高壓變頻器可靠性的提高、一次性投資降低和對電網的諧波干擾減少，更多機組的風機、水泵上的大電機會走向變頻調速控制，在一段時間內，變頻技術將繼續在火電廠節能工作中，扮演重要角色。

1.4 局部系統應用現場總線

自動化技術的發展，帶來新型自動化儀表的涌現，現場總線系統（FCS）是其中一種，它和DCS緊密結合，是提高控制信號傳輸的準確性、實時性、快速性和機組運行的安全可靠性，解決現場設備的現代化管理，以及降低工程投資等的一項先進的和有效的組合。目前在西方發達國家，現場總線已應用到各個行業，其中電力行業最典型的是德國尼德豪森電廠2×950MW機組的控制系統，采用的就是PROFIBUS現場總線。

我國政府從“九五”起，開始投資支持現場總線的開發，取得階段性成果，HART儀表、FF儀表開始生產。但電廠控制由于其高可靠性的要求，目前缺乏大型示范工程，缺乏現場總線對電廠的設計、安裝、調試、生產和管理等方面影響的研究，因此現場總線在電廠的應用仍處于探討摸索階段，近二年我國有十多個工程應用了現場總線，但都是在局部系統上，其中： 國華浙能寧海電廠，在單元機組的開、閉式水系統中的電動門控制采用Profibus DP總線技術，電動執行機構采用原裝進口德國歐瑪公司的一體化智能型產品Puma Matic，帶有雙通道Profibus-DP冗余總線接口作為DP從站掛在總線上。為了提高安全性可靠性，總線光纖、作為總線上的第一類DP主站的AP和相應的光電轉換裝置都采用了冗余結構，這是國內首家在過程控制中采用現場總線技術的火力發電廠。

華能玉環電廠的補給水處理系統和廢水系統[2]，采用了二層通訊網絡結構的現場總線控制系統，其鏈路設備和主站級網絡采用冗余配置。控制系統人機終端與主控制器之間采用工業以太網通訊，以太網交換機采用ITP形式接口，四臺交換機構成光纖高速路網。現場設備層之間采用Profibus-DP現場總線通訊。主環網采用光纜，分支現場總線通訊選用總線電纜。配置二套冗余的主控制器，分別用于鍋爐補給水系統和廢水系統，且各自有兩條由光電耦合器組成的現場總線環形光纜網構成冗余配置，所有現場儀表和氣動閥門定位器（均采用帶PA總線接口），通過DP/PA耦合器連接到現場總線上。中低壓電器設備（MCC）采用具有現場總線通信接口功能的智能電機控制器。加藥泵的電動機采用帶總線的變頻器。鍋爐補給水的陰陽離子床氣動隔膜閥的電磁控制閥，采用具有總線接口的閥島來控制，閥島與現場總線連接。這是國內在局部過程控制中全面采用現場總線技術的首個火電廠，其應用實踐表明，輔控網全面采用現場總線技術已成熟。

1.5 熱工控制優化技術的應用發展

隨著過程生產領域對控制系統要求的不斷提高，傳統控制方法越來越難以滿足火電廠熱力流程對系統穩定性和性能最優化方面的要求，汽溫超標已經成為制約機組負荷變化響應能力和安全穩定運行的主要障礙之一（燃燒優化主要是鍋爐專業在進行，本文不作討論）。由此基于現代控制理論的一些現代控制系統逐步在火電廠過程控制領域中得到應用。如基于過程模型并在線動態求解優化問題的模型預測控制（簡稱MPC）法、讓自動裝置模擬人工操作的經驗和規律來實現復雜被控對象自動控制的模糊控制法、利用熟練操作員手動成功操作的經驗數據，在常規的串級PID調節系統的基礎上建立基于神經網絡技術的前饋控制作用等，在提高熱工控制系統（尤其是汽溫控制系統）品質過程中取得較好效果。

如寧海發電廠使用的西門子公司PROFI系統，充分使用了基于模型的現代控制理論，其中汽溫控制原理示意圖如圖1所示。

圖1 機組汽溫控制原理示意圖

圖1中，用基于狀態空間算法的狀態觀測器解決汽溫這種大滯后對象的延遲造成的控制滯后，焓值變增益控制器解決蒸汽壓力的變化對溫度控制的影響，基于模型的Smith預估器對導前溫度的變化進行提前控制；通過自學習功能塊實時補償減溫水閥門特性的變化；而對再熱汽溫控制，盡量以煙道擋板作為調節手段，不采用或少采用減溫水作為控制手段，以提高機組效率；在機組協調控制模塊中，采用非最小化形式描述的離散卷積和模型，提高系統的魯棒性；根據控制品質的二次型性能指標連續對預測輸出進行優化計算，實時對模型失配、時變和干擾等引起的不確定性因素進行補償，提高系統的控制效果；PROFI投入后，AGC狀態下以2% Pe /min負荷率變化時的響應時間為57秒，壓力最大偏差0.208MPa，汽包水位變化最高和最低之差為-38.86mm，爐膛負壓變化曲線最高值和最低值差－145Pa，主蒸汽溫度偏差穩態基本控制在2℃以內，動態基本控制在5℃以內。

1.6 SIS系統的應用發展

SIS系統是實現電廠管理信息系統與各種分散控制系統之間數據交換、實時信息共享的橋梁，其功能包括廠級實時數據采集與監視，廠級性能計算與分析。在電網明確調度方式有非直調方式且應用軟件成熟的前提下，可以設置負荷調度分配功能。設備故障診斷功能、壽命管理功能、系統優化功能以及其它功能（根據電廠實際情況確定是否設置）[3]。自從國家電力公司電力規劃總院在2000年提出這一概念和規劃后，至今估計有200家多電廠建立了SIS系統，可謂發展相當迅速。

但是自從SIS系統投運以來，其所起的作用只是數據的采集、存儲、顯示和可打印各類生產報表，能夠真正把SIS的應用功能盡情發揮出來的很少，其面向統計／生產管理的數據分析工具，基于熱經濟性分析的運行優化，以品質經濟性為目標的控制優化，以提高可靠性為目的的設備故障診斷等功能基本多數都未能付緒實施。其原因主要有設計不夠完善，多數SIS廠家并沒有完全吃透專業性極強的后臺程序及算法，使其在生產實際中未能發揮作用，加上與現場生產脫節，因此SIS商所能做的只是利用網絡技術，邊搭建一個基本的SIS 架構邊進行摸索。此外SIS應涵蓋哪些內容沒有統一的標準也緩慢了其功能的應用。

但從大的方向上看，SIS系統的建設符合技術發展的需要和中國電力市場發展的趨勢，將給發電廠特別是大型的現代化發電廠帶來良好的經濟效益。

2 電力行業熱工自動化系統的未來發展動向及前景

隨著國家法律對環保日益嚴格的要求和計算機網絡技術的進步，未來熱工系統將圍繞 “節能增效，可持續發展”的主題，向智能化、網絡化、透明化，保護、控制、測量和數據通信一體化發展，新的測量控制原理和方法不斷得以應用，將使機組的運行操作和故障處理，象操作普通計算機一樣方便。

2.1 單元機組監控智能化是熱工自動化系統發展方向

單元機組DCS的普及應用，使得機組的監控面貌煥然一新，但是它的監控智能化程度在電力行業卻沒有多大提高。雖然許多智能化的監視、控制軟件在國內化工、冶金行業中都有較好的應用并取得效益，可在我國電力行業直到近幾年才開始有所起步。隨著技術的進步，火電廠單元機組自動化系統的智能化將是一種趨勢，因此未來數年里，實現信息智能化的儀表與軟件將會在火電廠得到發展與應用，如：

儀表智能管理軟件，將對現場智能傳感器進行在線遠程組態和參數設置、對因安裝位置和高靜壓造成的零位飄移進行遠程修正，精度自動進行標定，計算各類誤差， 并生成標定曲線和報告；自動跟蹤并記錄儀表運行過程中綜合的狀態變化，如掉電、高低限報警、取壓管路是否有堵或零位是否有飄移等。

閥門智能管理軟件將對智能化閥門進行在線組態、調試、自動標定和開度階躍測試，判斷閥門閥桿是否卡澀， 閥芯是否有磨損等，通過閥門性能狀況的全面評估，為實現預測性維護提供決策。

重要轉動設備的狀態智能管理軟件將對重要轉動設備的狀態如送風機，引風機，給水泵等，綜合采用基于可靠性的狀態監測多種技術，通過振動、油的分析以及電機診斷，快速分析（是否存在平衡不好，基礎松動， 沖擊負荷，軸承磨損）等現象和識別故障隱患， 在隱患尚未擴展之前發出報警，為停機檢修提供指導和幫助。

智能化報警軟件將對報警信號進行匯類統計、分析和預測，對機組運行趨勢和狀態作出分析、判斷，用以指導運行人員的操作；故障預測、故障診斷以及狀態維修等專用軟件，將在提高機組運行的安全性，最大限度地挖掘機組潛力中發揮作用。單元機組監控智能化將帶來機組檢修方式的轉變，以往定期的、被動式維護將向預測性、主動式為主的維護方式過渡，檢修計劃將根據機組實際狀況安排。

2.2 過程控制優化軟件將得到進一步應用

進一步提高模擬量控制系統的調節范圍和品質指標，是火電廠熱工自動化控制技術研究的一個方向。雖然目前有關自適應、狀態預測、模糊控制及人工神經網絡等技術，在電廠控制系統優化應用的報道有不少，但據筆者了解真正運行效果好的不多。隨著電力行業競爭的加劇，安全、經濟效益方面取得明顯效果、通用性強、安裝調試方便的優化控制專用軟件（尤其是燃燒和蒸汽溫度優化、性能分析軟件、）將會在電廠得到親睞、進一步發展與應用。

目前機組的AGC均為單機方式（由調度直接把負荷指令發給投入AGC的機組）。由于電網負荷變化頻繁，使投入AGC的機組始終處于相應的變負荷狀態，鍋爐的蒸汽壓力和溫度波動幅度大，輔機、閥門、擋板等設備動作頻繁，這種方式對機組和設備的壽命都會產生一定的負面影響。隨著發電成本的提高，發電企業需從各個角度考慮如何切實降低電廠運行成本，延長機組的使用壽命。因此配置全廠負荷分配系統（即電網調度向電廠發一個全廠負荷指令，由電廠的全廠負荷分配系統，以機組的煤耗成本特性為基礎，在機組允許的變化范圍內，經濟合理地選擇安排機組的負荷或變負荷任務，使全廠發電的煤耗成本最低，降低電廠的發電成本）將是發電企業必然的要求，相信不久的將來，單機AGC方式將會向全廠負荷分配方式轉變。轉貼于

SIS系統將結合生產實際進行二次開發，促進自身應用技術走向成熟，在確保火電廠安全、環保、高效益及深化信息化技術應用中發揮作用。

2.3 現場總線與DCS相互依存發展

未來一段時間里，現場總線將與DCS、PLC相互依存發展，現場總線借助于DCS和PLC平臺發展自身的應用空間，DCS和PLC則借助于現場總線完善自身的功能。

2.3.1 現場總線與DCS的關系

現場總線作為一個完整的現場總線控制系統，目前還難以迅速應用到整個電廠中，而DCS雖然是電廠目前在線運行機組的主流控制系統，但由于其檢測和執行等現場儀表信號仍采用模擬量信號，無法滿足工程師站上對現場儀表進行診斷、維護和管理的要求，限制了控制過程視野，因此DCS通過容入通信協議國際標準化的現場總線和適合現場總線連接的智能化儀表、閥門，并將自身的輸出驅動功能分離移到現場或由現場智能驅動器代替，功能簡單且相對集中的控制系統下放到采用FCS控制和處理功能的現場智能儀表中，然后由少量的幾根同軸電纜（或光纜）和緊急停爐停機控制用電纜，通過全數字化通信與控制室連接。將有助于降低電廠造價，提高自身的可靠性，拓寬各自的功能，推動各自的發展。除新建電廠將會更多的采用現場總線的智能設備外，也會成為運行多年的機組下一步的改造計劃。

2.3.2 現場總線與PLC的關系

現場總線在電廠的應用將借助于PLC，這不但因為PLC已廣泛應用于電廠輔助設備的控制，將現場總線技術和產品溶合到PLC系統中，成為PLC系統中的一部分或者成為PLC系統的延伸部分，在輔助設備的控制中將直接明顯地體現其經濟效益。還因為現場總線和PLC的制造商間關系密切，如Contr01．Net、ProfiBus等本身就是由PLC的主要生產供貨商支持開發。

由于電廠現場的環境惡劣，溫度高、灰塵多、濕度變化大，因此現場總線在電廠應用，首先要解決的是自身質量。

2.4 輔助車間（系統）集控將得到全面推廣

隨著發電廠對減員增效的要求和運行人員整體素質的提高，輔助車間（系統）通過輔控網集控將會得到進一步全面推廣。但在實施過程中，目前要解決好以下問題：

（1）輔控系統I/O點數量大（浙江寧海電廠已達到10000點），各輔助車間物理位置分散，存在遠距離通信、信號衰減和網絡干擾問題，因此監控系統主干通信網宜采用多模光纜以確保通信信號的可靠性。

（2）各輔助控制系統采用不同的控制設備，控制系統的通信接口協議不同，甚至不同的物理接口，因此須解決網絡通信協議的轉換問題，選型時應事先規定好各系統間的接口連接協議。

（3）各個輔助車間的控制系統為不同的廠商供貨，由于使用的軟件不同，其操作員站的人機界面很有可能不一致。因此選型時應注意上位機軟件，設計統一的人機界面，采用統一的風格及操作方式，以便方便各系統畫面接入BOP網絡。

輔助車間集控系統能否實現設計目標，除了自身的技術以外，很大程度上取決于輔助系統本身的自動投入情況。因此高可靠性的執行機構、動作靈活可靠的限位開關、智能化的變送器將會得到應用；

2.5 單元機組監控系統的物理配置趨向集中布置

過去一個集控室的概念，通常為一臺單元機組獨用或為二臺機組合用，電子室分成若干個小型的電子設備間，分別布置在鍋爐、汽輪機房或其它主設備附近。其優點是節省了電纜。但隨著機組容量的提高、計算機技術的發展和管理水平的深化，近幾年集控室的概念擴大，出現了全廠單元機組集中于一個控制室，單元機組的電子設備間集中，現場一般的監視信號大量采用遠程I/O柜的配置方式趨勢，如浙江省國華浙能寧海發電廠（獲國家金獎），一期工程四臺機組一個控制室集中監控，單元機組電子室集中，提高了機組運行管理水平。

2.6 APS技術應用

APS是機組級順序控制系統的代名詞。在機組啟動中，僅需按下一個啟動控制鍵，整個機組就將按照設計的先后順序、規定的時間和各控制子系統的工作情況，自動啟停過程中的相關設備，協調機爐電各系統的控制，在少量人工干預甚至完全不用人工干預的情況下，自動地完成整臺機組的啟停。但由于設備自身的可控性和可用率不滿足自動化要求，加上一些工藝和技術上還存在問題，需要深入地分析研究和改進，所以目前燃煤機組實施APS系統的還不多見。

由于APS系統的實質是電廠運行規程的程序化，其優勢在于可以大大減輕運行人員的工作強度，避免人為操作中的各種不穩定因素，縮短機組啟停時間。作為提高生產效率和機組整體自動化水平，增強在電力企業的市場競爭能力行之有效的方法，將會成為未來機組控制發展的方向之一，引導設計、控制系統廠商和電廠人員更多地去深入研究，設計和完善功能，并付緒實施。

2.7 無線測量技術應用

無線測量技術能監視和控制運行過程中發生的更多情況，獲得關鍵的工藝信息，整合進入DCS。除節省大量安裝成本以外，還將推動基本過程和自動化技術的改善。如供熱、供油和煤計量，酸堿、污水區域測量等，都可能通過無線測量技術實現遠程監控。

2.8 提高熱工自動化系統可靠性研究將深入

由于熱控系統硬軟件的性能與質量、控制邏輯的完善性和合理性、保護信號的取信方式和配置、保護連鎖信號的定值和延遲時間設置，以及熱控人員的檢修和維護水平方面，都還存在一些不足之處，由此使得熱控保護系統誤動作引起機組跳閘事件還時有發生。在電力生產企業面臨安全考核風險增加和市場競爭加劇的環境下，本著電力生產“安全第一，預防為主”的方針，以及效益優先原則，從提高熱工自動化系統的可靠性著手，深入開展技術研究，是熱工自動化系統近期的一項急需進行的工作。提高熱工自動化系統的可靠性技術研究工作，包括控制軟硬件的合理配置，采集信號的可靠性、干擾信號的抑制，控制邏輯的優化、控制系統故障應急預案的完善等。隨著機組控制可靠性要求的提高，重要控制子系統的硬件配置中，將會采用安全型控制器、安全型PLC系統或者它們的整合，保護采集信號將會更多的采用三選二判斷邏輯。獨立的測量裝置需要設計干擾信號抑制功能。此外基建機組一味以最低價中標的招標模式也應得到扭轉（最低價中標，迫使廠商通過減少配置來降低投標價，導致控制系統可靠性下降）。

2.9 火電廠機組檢修運行維護方式將改變

隨著電力市場的競爭，發電企業將趨向集約化經營和管理結構扁平化，為提高經濟效益，發電企業在多發電，以提高機組利用小時的同時，將會通過減少生產人員的配備，密切與外包檢修企業之間的聯系，讓專業檢修隊伍取替本廠檢修隊伍的方式來提高勞動生產率。因此檢修維修工作社會化將是一種趨勢。此外DCS的一體化及其向各功能領域滲透，提高電廠整體協調和信息化、自動化水平的同時，也將會使電廠原專業間及專業內的分工重新調整，比如熱工與電氣二次回路的專業劃分打通。為了降低成本，電廠不再保持大批的檢修維修人員，因此檢修維護方式也將因此而改變，比如讓生產廠家和公司承擔DCS和相關設備的檢修工作。

電廠機組容量的不斷增大，熱工自動化系統所依賴的測量儀表也大量增加。在現場總線和智能儀表未全面使用的情況下，這些儀表還需定期校驗。為提高測量儀表校驗工作的效率，實現測量儀表從校驗、基礎數據臺帳的建立、設備校驗計劃和日常維護工作的產生、執行、校驗、數據輸入、終結及統計分析，周期調整等的全過程自動管理代替人工管理，將是電廠儀表管理發展的趨勢，因此全自動儀表校驗裝置和自動管理軟件的需求量將會迅速增加。