软计算研究综述
国内外计算思维研究与发展综述
国内外计算思维研究与发展综述一、本文概述随着信息技术的迅猛发展和全球数字化的深入推进，计算思维作为一种全新的思维方式，日益受到国内外学者的广泛关注。
计算思维是指运用计算机科学的基本概念、思想和方法进行问题求解、系统设计和人类行为理解的一种思维方式。
它不仅在计算机科学领域具有重要的理论价值，而且对其他学科领域的发展也产生了深远的影响。
本文旨在综述国内外计算思维研究的发展历程、现状以及未来趋势，以期为我国计算思维教育的推广和实践提供有益的参考。
本文将对计算思维的概念、内涵和特点进行界定和阐述，明确计算思维在科学研究和实际应用中的重要作用。
通过对国内外计算思维研究的发展历程进行梳理，分析国内外在计算思维理论和应用方面的差异和联系。
接着，本文将从教育、工业、医疗、社会科学等多个领域出发，深入探讨计算思维在不同领域的应用案例和实践经验。
本文还将对计算思维的发展趋势和前景进行展望，探讨未来计算思维可能带来的变革和挑战。
本文将总结国内外计算思维研究的成果与不足，提出促进计算思维研究和发展的建议，以期为我国计算思维教育的普及和提高国际竞争力提供有益的参考。
通过本文的综述，读者可以全面了解计算思维的发展历程、现状和未来趋势，为我国计算思维的研究和实践提供有益的启示和借鉴。
二、国外计算思维研究现状在国外，计算思维的研究和发展已经取得了显著的成果。
从学术研究到教育实践，计算思维的概念和应用都在不断深入和拓展。
在学术研究方面，国外的学者对计算思维进行了深入的理论探讨。
他们不仅界定了计算思维的概念和内涵，还研究了计算思维与其他思维方式的关系，以及计算思维在解决问题中的应用。
国外的学者还从认知科学、心理学、教育学等多个角度对计算思维进行了跨学科的研究，为计算思维的发展提供了丰富的理论基础。
在教育实践方面，国外的教育者积极探索将计算思维融入课程教学的方法。
他们不仅将计算思维应用于计算机科学专业的教学中，还尝试将其引入其他学科的教学中，如数学、物理、工程等。
软件研究报告模板
软件研究报告模板1.引言1.1 概述概述部分应该对整篇文章进行简要介绍，包括软件研究的背景、目的以及文章的结构安排。
根据提供的文章目录，可以编写如下内容：概述在当今信息技术的高速发展和应用的背景下，软件研究作为一个重要领域，受到了广泛的关注和深入的探讨。
本篇报告旨在对软件研究进行全面的分析和总结，以期为软件开发和研究提供有益的参考和指导。
本文主要分为三个部分。
首先，在引言部分，我们将概括性地介绍软件研究报告的目的和结构，为读者提供一个整体的认知框架。
其次，正文部分将详细探讨软件研究的背景和方法。
其中，软件研究背景一节将介绍软件行业的发展趋势和挑战，并探讨软件研究的重要性和意义。
软件研究方法一节将介绍常用的研究方法和技术工具，以及其在软件研究中的应用案例和效果。
最后，在结论部分，我们将对整篇文章进行总结，并对未来的软件研究进行展望和建议。
总结一节将回顾本文的主要内容，并指出研究的亮点和不足之处。
对未来研究的展望一节将探讨软件研究领域的前景和发展趋势，以及可能的研究方向和重点。
通过对软件研究报告的概述，读者可以更好地理解本文的主题和目标，并对后续内容有一个清晰的预期。
接下来，我们将深入探讨软件研究的背景和相关方法，为读者带来更加详实和有益的信息。
文章结构部分的内容应该包括一系列的子节标题，用于指导读者整体了解文章的结构。
下面是一个可能的内容：1.2 文章结构本研究报告按照以下结构组织：1. 引言1.1 概述1.2 文章结构1.3 目的2. 正文2.1 软件研究背景2.2 软件研究方法3. 结论3.1 总结3.2 对未来研究的展望以上是本研究报告的整体结构安排。
下面将详细介绍各个部分的内容，以帮助读者更好地理解整个报告。
1.3 目的在软件研究报告中，目的部分主要用于明确本研究报告的目标和意义。
本次软件研究报告的目的如下：1. 探索软件发展的研究趋势：通过对软件研究背景的分析，我们旨在揭示当前软件领域的最新发展趋势，了解并评估已有研究的成果，以及软件技术应用的现状和问题。
粗糙集与其他软计算理论结合情况进行综述研究
粗糙集与其他软计算理论结合情况进行综述研究摘要:最近几年,对于粗糙集的研究越来越多,尤其是粗糙集与其他软计算理论相结合的研究更为突出,取得了很多有意义的研究成果。
因此,将此方面目前的主要研究情况进行一个总结,主要介绍了目前粗糙集与模糊集、神经网络、证据理论等一些其他软计算理论之间的结合研究情况,并对这方面未来的发展提出了自己的一些观点。
关键词:粗糙集; 软计算; 模糊集; 粗糙模糊集; 模糊粗糙集Survey on com bination of rough sets and other soft computing theoriesTANG Jian-guo??1,2, William ZHU?1,SHE Kun?1, CHEN Wen??1,3(1.School of Computer Science & Engineering, University of Electronic Science & Technology of China, Chengdu 611731, China;2.School of Computer Science & Engineering, Xinjiang University of Finance & Economics, Urumqi 830012, China;3.Dept. of Computer Science, Fuzhou Polytechnic, Fuzhou 350108, China)?Abstract:In recent years, there are m ore and more research on rough sets.Especially,the com binations of rough sets and other soft computing theories have becam e more prominent,and have made a lot of m eaningful research results. In view of this, this paper gave a summary of the current status of these m ajor researchs.It focused on the com bination of rough sets and other soft computing theories such as fuzzy sets,neural net,evidence theory,and so on. In the end, it put forward the own viewpoint of the future development in this area.Key words:rough sets; soft com puting; fuzzy sets; rough-fuzzy sets;fuzzy-rough sets0 引言随着计算机技术和网络技术的迅速发展与广泛应用,人类社会进入了信息爆炸的时代,如何处理并有效利用这些信息已经成为世界各国学者研究的热点问题。
alps软件的强关联电子计算研究
alps软件的强关联电子计算研究强关联电子计算研究是一项涉及到计算机科学和电子工程的前沿领域，其中alps软件成为了一个重要的研究工具。
以下是一份超过1200字的关于alps软件在强关联电子计算研究领域的综述。
第一部分：alps软件的概述alps（Algorithms and Libraries for Physics Simulations）是一个为物理学研究领域开发的开源软件包，旨在提供一种易于使用且灵活的框架来进行复杂系统的模拟和计算。
alps软件提供了一系列高效且可扩展的算法和库，适用于在强关联电子系统中进行计算。
在alps软件的开发过程中，研究人员对于强关联电子系统中出现的各种复杂问题进行了深入的研究，并整合了最新的数值计算方法和技术，以实现对这些系统的精确模拟和计算。
第二部分：alps软件的主要功能和特点1. 支持多种强关联电子模型：alps软件支持多种常见的强关联电子模型，包括Hubbard模型、Heisenberg模型、Kondo模型等。
用户可以根据自己的需求选择合适的模型进行计算。
2. 灵活的数据处理和分析：alps软件提供了丰富的数据处理和分析工具，包括各种实空间和动量空间表示方法、相关函数的计算、配对相关性的分析等。
用户可以通过这些工具对模拟结果进行深入的研究和分析，以获得对系统行为的更深入理解。
3. 高度可扩展的计算资源：alps软件的设计充分考虑到了大规模计算资源的利用。
它可以在单个计算机节点上运行，也可以通过并行计算在多个计算机节点上同时运行，以实现更高效的计算。
4. 支持多种数值计算方法：alps软件集成了多种数值计算方法，包括精确对角化、蒙特卡洛模拟、图论方法等。
这些方法可以根据具体问题的性质和要求进行选择和组合，以实现对系统的全面模拟和计算。
第三部分：alps软件在强关联电子计算研究中的应用案例1. 铁基超导体的强关联效应研究：铁基超导体是当今强关联电子研究领域的热点之一、研究人员使用alps软件对铁基超导体中的强关联效应进行深入研究，以揭示其超导机制和相关性质。
计算机科学技术文献综述
计算机科学技术文献综述计算机科学技术是当今世界发展最为迅速的领域之一，随着科技的不断进步和创新，大量的研究成果被发表在各种学术期刊、会议论文以及专业书籍中。
本文将对计算机科学技术领域的文献进行综述，探讨当前研究的热点和趋势，帮助读者了解该领域的最新进展。
1. 人工智能与机器学习人工智能（Artificial Intelligence, AI）和机器学习（Machine Learning, ML）是当前计算机科学技术领域的热门话题。
随着深度学习（Deep Learning）的兴起，神经网络模型在图像识别、自然语言处理等领域取得了巨大成功。
近年来，基于深度学习的模型如Transformer、BERT等在自然语言处理任务上表现出色，引领了该领域的发展方向。
2. 云计算与大数据云计算（Cloud Computing）和大数据（Big Data）技术的快速发展为各行各业带来了巨大的变革。
云计算平台如AWS、Azure、Google Cloud等提供了弹性计算、存储等服务，大大降低了企业的IT 成本。
而大数据技术则通过对海量数据的采集、存储、处理和分析，为企业决策提供了更加准确和及时的支持。
3. 物联网与边缘计算物联网（Internet of Things, IoT）作为连接实体世界和数字世界的桥梁，正在改变人们的生活方式和工作方式。
边缘计算（Edge Computing）则通过将计算资源放置在接近数据源的地方，降低了数据传输延迟，提高了系统响应速度。
物联网与边缘计算的结合将进一步推动智能化设备和系统的发展。
4. 软件工程与开发方法软件工程是保证软件质量和项目管理效率的重要手段。
敏捷开发（Agile Development）方法、DevOps等新型开发模式正在逐渐取代传统的瀑布模型，以适应快速变化的市场需求。
同时，软件测试、代码质量管理等也成为软件工程领域关注的焦点。
5. 网络安全与隐私保护随着网络攻击手段不断升级和演变，网络安全问题日益凸显。
数据挖掘中的软计算方法及应用综述-最新范文
数据挖掘中的软计算方法及应用综述1在过去的数十年中,随着计算机软件和硬件的发展,我们产生和收集数据的能力已经迅速提高。
许多领域的大量数据集中或分布的存储在数据库中[1][2],这些领域包括商业、金融投资业、生产制造业、医疗卫生、科学研究,以及全球信息系统的万维网。
数据存储量的增长速度是惊人的。
大量的、未加工的数据很难直接产生效益。
这些数据的真正价值在于从中找出有用的信息以供决策支持。
在许多领域,数据分析都采用传统的手工处理方法。
一些分析软件在统计技术的帮助下可将数据汇总,并生成报表。
随着数据量和多维数据的进一步增加,高达109的数据库和103的多维数据库已越来越普遍。
没有强有力的工具,理解它们已经远远超出了人的能力。
所有这些显示我们需要智能的数据分析工具,从大量的数据中发现有用的知识。
数据挖掘技术应运而生。
数据挖掘就是指从数据库中发现知识的过程。
包括存储和处理数据,选择处理大量数据集的算法、解释结果、使结果可视化。
整个过程中支持人机交互的模式[3]。
数据挖掘从许多交叉学科中得到发展,并有很好的前景。
这些学科包括数据库技术、机器学习、人工智能、模式识别、统计学、模糊推理、专家系统、数据可视化、空间数据分析和高性能计算等。
数据挖掘综合以上领域的理论、算法和方法,已成功应用在超市、金融、银行[4]、生产企业[5]和电信,并有很好的表现。
软计算是能够处理现实环境中一种或多种复杂信息的方法集合。
软计算的指导原则是开发利用那些不精确性、不确定性和部分真实数据的容忍技术,以获得易处理、鲁棒性好、低求解成本和更好地与实际融合的性能。
通常,软计算试图寻找对精确的或不精确表述问题的近似解[6]。
它是创建计算智能系统的有效工具。
软计算包括模糊集、神经网络、遗传算法和粗集理论。
2数据挖掘中的软计算方法目前,已有多种软计算方法被应用于数据挖掘系统中,来处理一些具有挑战性的问题。
软计算方法主要包括模糊逻辑、神经网络、遗传算法和粗糙集等。
粗糙集理论研究综述
活跃 期 。经过 十 几 年 的 发 展 以及 研 究 的 深 入 ，在 理 论
关 键 词 ：粗 糙 集 理 论 ；智 能 方 法 ；Ｆ Ｇ Ｐ Ａ；硬 件 实 现 中 图 分 类 号 ：Ｎ ４ ９１ 文 献 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ： １０ ０ ２—６ ６ （ ０ ８ ０ ０ １ ２ ０ ） ６—０ ０ ０ １—０ ４
Ａ ｒ ｅ ｎ Ｒｏ ｇｈ Ｓｅ Ｓｕ ｖ ｙ ｏ ｕ ｔ Ｔｈｅ ｙ ｏｒ
ｉ ｅｉｅｔ ｔｏ ｓ ｔ ａｔｎｒ ｕｅ ｏｅ ｔ ｉ ｐｅ ｅｔ ｏｇ ｅ ｂｓｄｏ Ｐ Ａ ｎ ｌｇｎ ｍｅ ｄ．Ａ ｓ ｉｔ ｄ ｃｓａｍ ｄｌｏ ｍ ｌｍ ｎ ｒｕ ｓｔ ａｅ ｎＦ Ｇ ． ｔｌ ｈ ｌ ｏ ｈ
Ｋｅ ｒ ｓ ｏ ｕ ｈ ｓ ｔｔ ｅ ｒ ；ｉ ｔｌ ｇ ｎ ｔ ｏ ｙ ｗｏ ｄ ：ｒ ｇ ｅ ｈ ｏ ｙ ｎ ｅｌ ｅ ｔｍｅ ｄ； Ｆ Ｇ ； ｈ ｒ ｗ ｒ ｅ ｌ ａ ｉｎ ｉ ｈ Ｐ Ａ ａｄ ａｅｒａｉ ｔ ｚ ｏ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｔ ｅ ｒ ｕ ｈ ｓ ｔｔ ｅ ｒ ｓａ ｒ ｌ ｔ ｅ ｙ ｎ ｗ ｓ ｆ ｃ ｍｐ ｔ ｇ ｍｅ ｈ ｄ ｔ ｅ ｌ ｉ ｆ ｚ ｙ ａ ｄ ｕ ｃ ｒ ｉ ｎ ｏ ｍａｉ ｎ Ｔ ｉ ａ ｅ ｅ ｉ ｗ ｓｒ ｃ ： ｈ ｏ ｇ ｕ ｉ ｔ ｏ ｏ ｄ ａ ｍ ｕ ｚ ｎ ｎ ｅ ｔ ｎ ｉｆ ｒ ｔ ． ｈ ｓｐ ｐ ｒｒ ｖｅ ｓ ｖ ｎ ｗ ａ ｏ ｔｅ ｔ ｅ ｒ ｆ ｏ ｇ ｅ ．ｉ ｔ ｄ ｃ ｓ ｔｅ ｍａ ｎ ｃ ｎ ｅ ｔｏ ｏ ｇ ｅ ｈ ｏ ｙ ａ ｄ ｄ ｓ ｕ ｓ ｓｔ ｅａ ｐ ｉ ａｉｎ ｏ ｅｒ ｕ ｈ ｓ ｔ ｅ ｒ ｘｎ ｔ ｅｏ ｈ ｒ ｈ ｈ ｏｙ ｏ ｕ ｈ ｓ ｔ ｎ ｒ ｕ ｅ ｈ ｉ ｏ ｃ ｐ ｆｒｕ ｈ ｓ ｔｔｅ ｒ ｎ ｉ ｓ ｅ ｐ ｌ ｔ ｆｔ ｇ ｅ ｏ ｍｉｉ ｇｗｉ ｔ ｔ ｅ ｒ ｏ ｃ ｈ ｃ ｏ ｈ ｏ ｈ ｔ ｙ ｈｈ
Gaussian计算软件的使用综述(完整版)
TD相关关键词
• Singlets 只算单重态 • Triplets 只算三重态 • 50-50 单重和三重态各占一半 • Root=N 研究TD计算的第几个激发态Direct
加快计算速度，减小硬盘使用空间 • Read 从Chk文件中读 TD （G03有，好
像G98 A11.2也有） • SOS Do sum-over states polarizabilities,
maxcycle=200,restart) SCF(direct,maxcycle=200) GFINPUT IOP(6/7=3) TEST • • td at 12.26
• 01 • …..
频率或者NMR计算
• #P B3LYP/6-31G* FREQ GFINPUT IOP(6/7=3) TEST
etc.
Gaussian中NBO计算
• # B3LYP/6-31G(d,p) Pop=(NBO, NPA, NBORead)
• Example of NBO bond orders
• 01 • C 0.000000 0.665676 0.000000 • H 0.919278 1.237739 0.000000 • H -0.919239 1.237787 0.000000 • C 0.000000 -0.665676 0.000000 • H -0.919278 -1.237739 0.000000 • H 0.919239 -1.237787 0.000000
• $nbo bndidx file … $end
消除自旋污染
• SCF Done: E(UHF) = -111.945340085 A.U. after 19 cycles
《2024年云计算研究现状综述》范文
《云计算研究现状综述》篇一一、引言云计算是近年来信息技术领域中迅速崛起的一项技术，以其强大的计算能力、灵活的扩展性以及高效率的资源利用，正逐渐改变着传统信息技术的运行模式。
本文旨在全面梳理云计算的研究现状，分析其发展历程、主要研究成果、应用领域及未来发展趋势，为相关研究者和从业者提供参考。
二、云计算的发展历程云计算的发展始于上世纪90年代，随着网络技术的不断进步，云计算的概念和技术架构逐渐形成。
经过多年的发展，云计算技术逐渐成熟，并在全球范围内得到广泛应用。
三、云计算的主要研究成果1. 云服务模式研究：研究云服务的不同模式，如基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS），以及不同模式下的服务特点、适用场景和优化策略。
2. 云计算资源管理：研究云计算资源的管理和调度技术，包括虚拟化技术、资源分配策略、负载均衡等，以提高云计算资源的利用率和性能。
3. 云计算安全技术：研究云计算环境下的安全技术，如数据加密、访问控制、身份认证等，保障云计算环境的安全性。
4. 云计算平台架构：研究云计算平台的架构设计，包括云操作系统、云存储、云网络等关键技术，以实现高效、可靠、安全的云计算服务。
四、云计算的应用领域云计算技术已广泛应用于各个领域，包括但不限于：1. 电子商务：利用云计算的强大计算能力和扩展性，实现电商平台的快速部署和灵活扩展。
2. 大数据分析：利用云计算平台的高性能计算和大数据存储能力，实现大规模数据的分析和挖掘。
3. 人工智能：利用云计算资源为人工智能提供强大的计算支持，推动人工智能技术的发展。
4. 医疗健康：利用云计算技术实现医疗数据的共享和协同处理，提高医疗服务的质量和效率。
5. 政府和企业信息化：利用云计算实现政府和企业内部的信息资源共享和协同工作，提高工作效率和管理水平。
五、云计算的未来发展趋势1. 技术创新：随着技术的不断发展，云计算将进一步实现自主化、智能化和虚拟化，提高计算效率和资源利用率。
云计算研究综述及安全问题分析
５ ）高 可扩 展 性 。 “ ”的规 模 可 以动 态伸 缩 ，满 足 应 用和 用 户规 模 云
增长 的需要 。
如 计算 资源 和 存储 等 的基 础设 施 作为 服 务进 行 出租 。这 意 味着虚 拟 计算 机
不 仅具 有保 证 的 处理 能 力 ，而且 为存 储 和 Ｉｔｒ ｅ 访问 预 留了 带宽 ，保 证 ｎ ｅｎ ｔ
Ｖ Ａ
皴 【新术业展 高技产发 】
云 计 算 研 究 综 述 及 安 全 问题 分析
王 丽丽
（ 宝鸡职业技术 学院 电子信息工程系 陕西 宝鸡 ７１１） ２ ０ ３
摘
要 ： 分析现有 的云计算 的现状及 特征 ，分别从云计 算系统 的外部架构和 内部层 次结构进行 分析和总 结 。针对 未来云计 算面临 的安全 问题进 行分析 ，从技
Ｃ ｍ ｕ ｉ ｇ 、 基础 设施 即服 务 、平 台即 服 务 、 软 件 即 服 务 等概 念 混合 ｏｐ ｔｎ）
演 进 并 跃 升 的结 果 。 目前 云 计 算 的产 业 分 三 层 ：云 软 件 、 云 平 台 、云 设 备 。 上 层 分 级 ： 云 软 件 提 供 各 式 各 样 的 软 件 服 务 。参 与 者 是 世 界 各 地 的 软 件 开 发 者 ； 中层 分 级 ： 云 平 台程 序 开 发 平 台与 操 作 系 统 平 台 。 参 与 者 是Ｇ ｏ ｌ 、 微 软 、 苹 果 ； 下 层 分 级 ： 云 设 备 集 成 基 础 设 备 。参 ｏｇｅ 与者 是 ＩＭ Ｂ 、戴 尔 、惠 普 、 亚 马逊 。
‘… … … … … … … … 一 … … … … … ｎｍ ｍＲ … ０
图１ 云计 算 的外部 架 构 ３２ 云计 算的 内部 结构 ．
《2024年量子计算系统软件研究综述》范文
《量子计算系统软件研究综述》篇一一、引言随着信息技术的飞速发展，传统计算机的运算能力已经逐渐接近其物理极限。
为了突破这一极限，科学家们开始探索新的计算方式，其中最具潜力和挑战性的就是量子计算。
量子计算以其独特的并行性和指数级增长的计算能力，在信息安全、药物研发、材料设计等多个领域具有广泛应用前景。
因此，量子计算系统软件的研究与开发已成为当前计算机科学领域的重要研究方向。
本文旨在综述量子计算系统软件的研究现状、主要成果及未来发展趋势。
二、量子计算系统软件研究概述1. 量子计算系统软件的基本原理与架构量子计算系统软件是建立在量子力学原理和量子算法基础上的软件系统。
其基本原理是利用量子比特（qubit）的叠加和纠缠等特性进行信息处理。
与传统的二进制计算机相比，量子计算机可以同时处理多个信息单元，从而在处理大规模问题时展现出更高的效率和精确度。
在架构上，量子计算系统软件主要包括底层硬件接口、算法库和高级编程语言等部分。
其中，底层硬件接口用于连接量子计算机硬件设备；算法库包含了一系列可复用的量子算法模块；高级编程语言则是用于开发复杂算法的编程语言工具。
2. 量子计算系统软件的主要研究领域目前，量子计算系统软件的研究领域主要包括算法研究、编程语言与编译器设计、系统架构优化等。
其中，算法研究是量子计算的核心部分，旨在探索新的量子算法和优化现有算法；编程语言与编译器设计则是为了方便用户开发和使用量子算法；系统架构优化则是为了提高量子计算机的运算速度和稳定性。
三、国内外研究现状及主要成果1. 国内研究现状及主要成果国内在量子计算系统软件领域的研究起步较早，并在算法研究、编程语言与编译器设计等方面取得了一系列重要成果。
例如，在算法研究方面，国内学者成功设计了一系列针对特定问题的量子算法，如Shor大数分解算法、Grover搜索算法等；在编程语言与编译器设计方面，国内已经开发出多种用于开发量子算法的编程语言和编译器工具，如基于量子语言的集成开发环境等。
可信计算研究综述
可信计算研究综述可信计算是一种保护计算过程和计算结果不受恶意攻击和篡改的技术。
随着信息技术的发展，计算机已经渗透到我们生活的方方面面，而计算机上存储的数据也变得越来越重要。
然而，计算机系统的安全性一直是人们关注的焦点。
可信计算的出现为解决计算机系统的安全性问题提供了一种新的思路。
可信计算是在不可信环境下进行的计算过程，它可以保护计算过程和计算结果的机密性、完整性和正确性。
可信计算的核心思想是通过硬件和软件的组合来建立一个安全可信的计算环境，从而保护计算过程和计算结果不受恶意攻击和篡改。
可信计算主要包括硬件可信计算和软件可信计算两个方面。
硬件可信计算是指通过硬件技术来保护计算过程和计算结果的安全性。
例如，通过使用可信平台模块（TPM）来验证计算机系统的完整性和可信性，从而保护计算过程和计算结果的安全性。
软件可信计算是指通过软件技术来保护计算过程和计算结果的安全性。
例如，通过使用加密技术和数字签名技术来确保计算过程和计算结果的机密性和完整性。
可信计算的研究内容主要包括可信计算的基本概念和原理、可信计算的关键技术和方法、可信计算的应用领域和发展趋势等方面。
可信计算的基本概念和原理是研究可信计算的基础，它涉及到计算过程和计算结果的安全性问题。
可信计算的关键技术和方法是研究可信计算的关键，它涉及到硬件和软件的组合以及加密和数字签名等技术。
可信计算的应用领域和发展趋势是研究可信计算的重点，它涉及到可信计算在云计算、物联网、大数据等领域中的应用和发展。
可信计算在云计算、物联网、大数据等领域中有着广泛的应用。
在云计算中，可信计算可以用于保护云计算平台和云计算服务的安全性。
在物联网中，可信计算可以用于保护物联网设备和物联网应用的安全性。
在大数据中，可信计算可以用于保护大数据的安全性和隐私性。
可信计算的发展趋势是向着更加安全、更加可靠、更加高效的方向发展。
可信计算是一种保护计算过程和计算结果不受恶意攻击和篡改的技术。
计算机科学与技术国内外研究综述范文
计算机科学与技术国内外研究综述范文全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：从20世纪中叶开始，计算机科学与技术在世界范围内快速发展，成为当今国际社会最重要的技术领域之一。
国内外学者们对计算机科学与技术的研究也日益深入，不断推动着这一领域的发展。
本文将综述国内外关于计算机科学与技术的研究进展，以期为读者提供一个全面的了解。
一、人工智能二、物联网技术物联网技术是计算机科学与技术领域的另一个重要研究方向。
国内外学者们在物联网技术领域的研究中，提出了各种创新的理论和方法，推动着物联网技术的发展。
国外的物联网技术主要应用于智能家居、智能交通、智能医疗等领域，融合了传感技术、通信技术、云计算技术等多方面的技术。
国内的物联网技术发展也日益活跃，各种创新应用不断涌现，为我国的工业生产、城市管理等方面带来了巨大改变。
三、大数据技术大数据技术是计算机科学与技术领域的另一个研究热点。
大数据技术的发展为人们提供了更多的数据处理和分析方法，为决策者提供了更准确的数据支持。
国外的大数据技术主要应用于金融、医疗、电商等领域，发挥着重要的作用。
在国内，大数据技术也获得了快速发展，各种大数据平台和工具不断涌现，为我国的经济发展、公共管理等方面提供了强大支持。
计算机科学与技术是一个充满活力的领域，国内外学者们在这一领域的研究中取得了众多重要成果。
希望未来国内外的研究者们能够继续积极探索，共同推动计算机科学与技术领域的发展。
【字数满足要求，结束撰写】。
第二篇示例：计算机科学与技术是一门涉及计算机软硬件系统的学科，随着信息技术的发展和普及，计算机科学与技术在各个领域都有着广泛的应用和影响。
本文将就计算机科学与技术领域的国内外研究现状进行综述，探讨其发展趋势和未来发展方向。
一、国内外研究现状概述在过去几十年中，计算机科学与技术领域取得了巨大的发展，国内外各大高校和科研机构在该领域开展了大量的研究工作，取得了许多重要成果。
在人工智能领域，美国的斯坦福大学、麻省理工学院等世界一流院校一直处于领先地位，他们在深度学习、自然语言处理、计算机视觉等方面取得了突破性进展。
软件工程第1章 软件工程综述
4. 按服务对象划分：通用软件、定制软件。
软件发展历程
1. 程序设计时代（20世纪50年代）：软件发展早 期, 计算机主要用于科学或工程计算，软件则是 为某种特定型号的计算机而专门配置的程序。
2. 程序系统时代（20世纪60年代）：由于软件需 求不断增长， “软件作坊”在这个时期出现了， 伴随着“软件作坊”还产生出了具有一定通用性 的软件产品。
软件工程基本原则
围绕工程设计、工程支持以及工程管理已提出了 以下四条基本原则：1、选取适宜的开发模型；2、 采用合适的设计方法；3、提供高质量的工程支 撑；4、重视软件工程的管理。
美国著名软件工程专家勃姆(B.W.Boehm)经过总结， 提出了以下7条软件工程的基本原理，即：（1） 采用分阶段的生命周期计划严格管理，（2）坚 持进行阶段评审，（3）实行严格的产品控制； （4）采用现代程序设计的技术；（5）结果应能 够清楚地审查；（6）开发队伍应该少而精；（7） 承认不断改进软件工程实践的必要性。
对象彼此间仅能通过发送消息互相联系。
面向对象方法学基本原则
尽量模拟人类习惯的思维方式，使开发软件的 方法与过程尽可能接近人类认识世界、解决问 题的方法与过程，从而使描述问题的问题空间 (也称为问题域)与实现解法的解空间(也称为求解 域)在结构上尽可能一致。
面向对象方法学
优点： 降低了软件产品的复杂性，提高了软件的可
采用生命周期方法学可以大大提高软件开发的成功率，软 件开发的生产率也能明显提高。
目前，传统方法学仍然是人们在开发软件时使用得十分广 泛的软件工程方法学。
5. 主流工程方法学
面向对象方法学则是目前的主流方法学，包括面 向对象分析（OOA）、面向对象设计（OOD）与 面向对象实现（OOA），可对整个软件生命周期 提供方法学支持。其以实体为基本元素，如：类 体、对象，并可使程序系统基于现实实体构建， 更加接近现实环境。
软计算协作技术在智能化管理中的应用研究
以及粗 糙 一模 糊一 遗 传一 神 经 网络 等 模 型 建立 的科 研项
目智 能管理 系统 ， 用于 广东省 自然科 学 基金 科研 项 目的 应
传 算法 处理 参数 多 、 构 复杂 问题 的 全局 寻优 问题 。这 些 立项 评 审和管理 ， 得 了令 人满意 的效 果 。 结 取 计 算技 术发 挥 了各 自的信 息 融合 与信 息 处理 的优 点 ， 以获 ２ 数据 处理 的集值 统计 。由于科研评 审 过程 是一类 完 ． 得 鲁棒性 强 、 本较 低 的综合 智能 信息 处理 方法 。 成 智 能化管 理 研究 如何 提 高 管理 系统 的 人工智 能 水平 ， 全非 线 性行 为 ， 用 经典 的统计 方 法 ， 到 的综 合评 价结 采 得 果 未能 很好 反映 出项 目的真 实状 况 。 在基 于综合评 价 的模
用 研究 ， 本文 综述 了这 些研 究结 果 。 起 的随机搜 索趋 势 。 文献 “ ５ 建立 了一种 非一 致性 自适应 １”
二、 软计 算协 作技 术 １ 科 研项 目立 项评 审智 能 管理 系统 。 究 目的是 建立 ． 研
遗传 算 法 ，该 算 法 在排 序操 作 的 自适 应遗 传 算法 的 基础 上 ， 定 了遗 传算 子概 率 ， 后 运 用非 一 致 性 自适 应 遗传 确 然
～
、
引言
他智 能管理 系统 。 研究结 果说 明 ， 随着 软计 算融 合 与协作 技术 研究 的进
在 管理 科 学 中 ， 运用 人 工 智 能 、 知识 工 程 、 系统 工 程 、
计 算技 术和管 理科 学 结合 的 智 能化 管理 ， 管理 科 学 的一 一 步 深 入 ， 后进 一 步研 究 模 糊 系 统 、 经 网络 、 是 今 神 遗传 算 个 重要 研究方 向。为 了建 立 智能 化 的管 理 系统 ， 要对 相 法 、 糙 集 、 率 推论 、 据 理 论 等 方 法 的 融 合 与 协作 技 需 粗 概 证 关 的各 种管理 信息 进行 处理 。 软计 算在智 能化 管理 中有 着 术 ， 计 新 型智 能 模 型 ， 对 于扩 展 管理 模 型 的表 达 能力 设 这 重 要的 科学意 义和应 用前景 。 用 模糊 概念 的能 力 的模糊 系 统方 法 ； 利用粗 糙 集无 须任 何 和应 用 范围 ， 进一 步 提高 管理模 型 的 自适应 、 自学 习 、 自组 采 用黑盒 测试 法对 该 系统 软件 进行 测试 、 检验 。将基
计算机软件技术研究现状与发展
计算机软件技术研究现状与发展计算机软件技术研究现状与发展00计算机软件作为一门学科，从其诞生到现在不过短短的半世纪，已取得了令人瞩目的发展，同时也随着技术的进步而在酝酿着不断的创新。
本文在简单介绍软件技术的研究内容基础之上，按照可运行软件的功能分类，从系统软件、支撑软件、和应用软件三个方面对其现状和发展趋势予以综述。
一、软件技术研究开发现状（一）、软件及其分类软件技术是指支持软件系统的开发、运行和维护的技术。
其核心内容是：高效的运行模型及其支撑机制，有效的开发方法学及其支撑机制。
作为可运行的系统，软件已经形成共识的分层模型，即：软件可以分为系统软件（操作系统、数据库等）、支撑软件（高级语言编译器、程序库、CASE工具等）和应用软件。
（二）、世界各国的重大软件计划各国政府相继启动国家级的重大软件技术计划，基础软件和软件开发方法研究都成为这些国家级计划中优先推荐或重点发展的内容。
中国信息产业部在2001年5月发布了《信息产业“十五”计划纲要》，其中软件业的发展被纳入重点。
（三）、系统软件研究开发现状作为计算机系统中最靠近硬件层次的软件，系统软件包括操作系统，数据库管理系统，以及诸如应用服务器等的中间件，下面将分别对各类系统软件的研究发展现状予以阐述。
1、操作系统研究开发现状操作系统是管理硬件资源（处理器、存储器、显示器、打印机等）、控制应用软件运行、改善人机界面并为应用软件提供支持的软件。
操作系统向高层应用软件提供编程接口，为用户方便地开发应用系统提供了基础。
随着计算机网络等技术的发展，近年来操作系统在网络化、并行化、智能化等方面将会取得更加显著的发展。
2、商业嵌入式操作系统研究开发现状嵌入技术是信息技术发展过程中形成的一种新技术。
所谓嵌入就是将计算机的硬件和软件嵌入其他机电设备中去，构成了一种新的系统，即嵌入式系统。
可以说嵌入式技术和设备在我国国防、国民经济建设中有着广泛地应用，有着巨大的市场。
目前嵌入式操作系统的品种较多，仅用于信息家电的嵌入式操作系统就有40种左右。
软件技术研究报告
软件技术研究报告一、引言软件技术是现代社会中不可或缺的一部分，随着信息技术的发展，软件技术的发展也在不断演进。
本报告旨在通过研究软件技术的现状和发展趋势，探讨软件技术对于企业和个人的重要性，并提供一些关于软件技术的实践建议。
二、研究方法本研究报告采用了综合研究方法，包括文献综述、案例分析和数据统计。
首先，我们对现有的文献进行了综述，了解了软件技术的发展历程和重要性。
然后，通过案例分析，我们对一些成功的软件技术应用进行了详细的研究和分析。
最后，我们进行了问卷调查和数据统计，以了解广大用户对软件技术的需求和满意度。
三、软件技术的现状和发展趋势3.1 现状分析当前，软件技术在各个行业中起着至关重要的作用。
在制造业中，软件技术被广泛应用于生产过程的控制和监测；在金融业中，软件技术被用于交易系统和风险管理；在医疗健康领域，软件技术改变了医疗服务的方式等等。
软件技术的应用范围日益扩大，对于企业来说，软件技术的使用已经成为保持竞争力的重要因素。
3.2 发展趋势随着人工智能、大数据和云计算等新兴技术的不断发展，软件技术也在不断更新和演进。
未来几年，我们可以预见以下软件技术的发展趋势：1.人工智能技术的应用：人工智能技术将会在各个行业中得到更广泛的应用，例如在智能家居、自动驾驶和客户服务等领域。
2.大数据分析：随着数据的爆炸式增长，对于大数据分析的需求也在增加。
软件技术将会在数据收集、存储和分析方面发挥重要作用。
3.移动应用的兴起：随着手机和平板电脑的普及，移动应用市场呈现出蓬勃发展的趋势。
软件技术的发展将会更加注重移动应用的开发和优化。
4.云计算的普及：云计算将成为未来软件技术的重要方向，它提供了高效的资源共享和管理方式，减少企业的IT成本，提高效率和灵活性。
四、软件技术对企业和个人的重要性4.1 对企业的重要性软件技术在企业中扮演着重要的角色。
首先，软件技术能够帮助企业提高生产效率和质量，降低成本。
其次，软件技术可以帮助企业实现数字化转型，提升竞争力。
基于粗糙集理论的软计算融合系统研究综述
鲁东大学学报(自然科学版) Ludong University Journal(Na tural Science Edition)2007,23(2):136—141 收稿日期6282;修回日期228 基金项目鲁东大学自然科学基金(83) 作者简介李仁璞(6—),男,教授,博士,主要研究方向为数据挖掘及粗糙集理论,()@综述基于粗糙集理论的软计算融合系统研究综述李仁璞,张福增,赵永升,宋丽华(鲁东大学计算机科学与技术学院,山东烟台264025)摘要:面向数据挖掘领域,综述了基于粗糙集理论的软计算融合系统的研究进展,按照粗糙集在这些系统中的数据预处理、不确定性度量和知识抽取功能,分别总结了这些系统的特点,指出了现有系统面临的问题以及今后的研究方向.关键词:数据挖掘;软计算;粗糙集;神经网络;遗传算法中图分类号:TP273 文献标识码:A 文章编号:167328020(2007)022******* 数据挖掘是一个从数据库中的数据中抽取隐含的、事先未知的和潜在有用的信息(如知识规则、约束、规律)的非平凡过程[1].软计算[2]是一个方法的集合体,目前主要包括模糊集、神经网络、遗传算法以及粗糙集理论.软计算方法已广泛应用于包括数据挖掘[3]在内的诸多领域的不精确、不确定问题.每一种软计算方法都有其优势.例如,模糊集可以对人类思维进行建模,从而对不确定性问题提供一种自然的解决机制;神经网络分类精度高,对噪声具有强鲁棒性;遗传算法广泛用于优化搜索问题;粗糙集在属性约简和规则抽取方面性能优良.同时,这些软计算方法又有各自的局限性.模糊集因过度依赖专家知识(领域知识)而使其应用范围受到限制,神经网络存在训练时间长、知识解释性差等问题,遗传算法则有收敛速度慢、稳定性差等缺陷,粗糙集对数据中的噪声较敏感,而且在最优约简和最优规则的选择问题中存在NP 问题.为了克服单一方法的局限性,提升整个数据挖掘系统的性能,通过集成两种或两种以上的软计算方法的软计算融合系统成为人们的研究方向.在过去的十几年中,软计算融合系统的研究主要集中于神经网络、模糊集和遗传算法之间的融合[4],其中最突出的是神经2模糊计算[5],而对基于粗糙集的融合系统的研究较少.本文按照粗糙集在软计算融合系统中的数据预处理、不确定性度量以及知识抽取三种功能,对当前的软计算融合系统研究进行了综合评述,分析了各类融合方式的特点,指出了该领域面临的问题和今后的研究方向.1 粗糙集与软计算 粗糙集(r ough sets,R S)理论最早由波兰数学家Pa wlak[6]于1982年提出,它是一种处理不精确、具有含糊性和不确定性问题的数学方法.经过20多年的快速发展,粗糙集理论已经成为数据挖掘方法中的主流技术之一,已成功应用于医疗诊断、过程控制以及天文数据分析等领域.在数据挖掘领域,粗糙集主要应用于属性约简、规则抽取、数据不确定分析以及挖掘结果解释等方面[7]. 软计算(soft computing,S C )概念由模糊逻辑的创始人Zadeh 教授首先提出[2].软计算是一类方法的集合体,最早的方法有模糊逻辑、神经网络和概率推理,后来遗传算法、混沌系统、粗糙集理论等方法相继加入.软计算方法协同工作,为处理现实数据中含糊不清的情况提供了一种或几种灵活的信息处理方法.它的目标是利用对不精确、不确定、近似推理和偏好真实的容忍来获得可处理性、鲁棒性和低代价解决方案.其指导原则是通过设计计算方法来寻找不精确表达问题的近似解决方案,以低代价获得一个可接受的解决方案.在最:200020:2007022:224001:197E -mail li p0109sina .com. 第2期李仁璞,等:基于粗糙集理论的软计算融合系统研究综述137 终的分析中,软计算的作用模型是人的思维.近几年来,粗糙集作为一种新兴的软计算算法,得到越来越多的研究者的关注.关于粗糙集理论与其他软计算方法之间的关系,文[8]表述为“不是竞争的,而是互补的,能够与其他方法(如模糊集、遗传算法、统计方法、神经网络等)共同使用”.目前粗糙集与其他软计算方法,特别是与模糊集、遗传算法以及神经网络之间的融合研究已经成为软计算研究领域的一个热点[9,10].2 基于粗糙集的软计算融合系统 一个数据挖掘过程可分为三个阶段(如图1):第一阶段为数据预处理,将原始数据库数据转化为挖掘算法的输入数据.这个阶段可以包括若干子任务,例如数据清洗、数据选择及数据离散化等.有效的数据预处理不仅可以为挖掘算法提供可处理的输入数据,而且可以大大提高数据挖掘系统的性能和效率.第二阶段为挖掘算法,是数据挖掘过程中最核心的部分,它从预处理数据中抽取模式.模式可以被数据挖掘系统应用专家理解,但其意义对普通用户是未知的.因此,第三个阶段———表达与解释阶段是必须的,经过这个阶段,模式可以转化为用户易于理解的知识.在现有的基于粗糙集的软计算融合系统中,粗糙集的功能可大致分为三类:数据预处理、不确定性度量以及知识抽取.图1 数据挖掘过程2.1 粗糙集用于预处理数据 在此类融合系统中,粗糙集通常用于约简原始数据集的规模.在保持数据集性能不变或变化低于预定阈值的前提下,粗糙集算法可以删除数据集中的冗余或无关属性.一种典型的融合方式是粗糙集作为一种数据预处理工具约简神经网络的输入向量.在文[11]提出的融合专家系统中,粗糙集用来构建约简属性的预处理器,神经网络则作为专家知识库.在医疗诊断领域的应用实例表明,该方法可以有效改善专家系统的推理过程,具有超越传统专家系统结构的良好特性 同样,粗糙集也可以与遗传算法集成此类融合系统[12—14].文[12]提出了一种基于粗糙集和遗传算法的破产预测模型,首先使用一个粗糙集模型获得原始数据中的重要描述变量子集,然后基于这些变量应用一种遗传规划算法构造了一个破产预测模型.实验结果表明,该融合系统比原有的粗糙集模型更为有效. 为了降低噪声数据对挖掘效率的影响,属性约简过程有时分两步完成[15,16]:第一步,用粗糙集删除无关和冗余属性;第二步,用神经网络来删除噪声属性.这是因为粗糙集虽然在属性约简方面可以提供高效的算法,但是对数据中的噪声却很敏感.而神经网络对噪声数据有较强的鲁棒性,在第一步初步约简数据量不算很大的情况下,用神经网络来消除数据中的噪声是较好的选择. 使用粗糙集预处理数据可能存在两个局限性[10]:一是寻找一个最小约简是一个NP 难问题,二是经典粗糙集只能处理离散数据.对于前者,文[17]提出了一种基于遗传算法的最小约简获取方法,文[18]使用一种基于序列的遗传算法来寻找最优近似熵约简;对于后者,通常采用离散化步骤将连续值属性转换为离散值属性.文[9]使用粗糙集依赖度作为遗传算法的适配函数进行离散化,在保证离散后数据最大一致度的前提下获得离散化的最优区间切点.文[19]通过约简相近属性值的个数来达到处理目的.2.2 粗糙集用于度量数据中的不确定性 在这种融合中,粗糙集不是用来从数据中直接抽取知识,而是作为一种辅助工具,利用其对数据的不确定性分析能力对挖掘系统中的某些参数进行度量. 对于神经网络而言,网络结构的选择与确定是其面临的一大难题.使用粗糙集方法从数据中抽取的规则可以用来确定神经网络的结构,包括隐层数目、隐层单元个数以及网络的初始权重[20-23].此类融合方式构造的神经网络已被证明具有学习时间短、模型易于理解和泛化能力强等优点[24,25].文[20]提出的粗糙集算法可以用来确定神经网络隐层单元的最优个数,在中国医药实践计划上的应用表明,该算法对于神经网络结构的确定具有广泛的应用价值.文[21]在一个粗糙2神经模型中使用粗糙集来设计基于知识的神经网络,该模型首先使用粗糙集方法从训练实例中抽取规则,然后将这些规则映射到一个四层神.138 鲁东大学学报(自然科学版)第23卷 经网络的连接权重中,实验结果表明,使用粗糙集方法构建的神经网络可以加速训练过程.文[22]面向语音识别设计了一个粗糙2模糊多层神经网络,其中粗糙集获取规则被编码为一个神经网络,同时规则置信度用来初始化神经网络的权重,实验结果表明,该多层神经网络的性能优于现有的模糊多层神经网络和没有先验知识的多层神经网络. 另一方面,粗糙集也可以用来对训练后的神经网络结构进行调整.文[26]使用粗糙集对一个训练后的模糊神经网络进行了结构优化,使用粗糙集规则的依赖度对模型中的规则结点进行迭代删除,得到一个包含最简规则集的网络结构.文[27]面向医疗诊断提出了一种组合决策支持系统,其中粗糙集用来删除神经网络的节点. 模糊集依赖专家知识(领域知识),而粗糙集却可以在没有任何先验或额外信息的情况下对数据进行处理.因此,粗糙集的引入可以大大扩展模糊集的应用范围.文[28]基于粗糙集提出了一个面向模糊集的不依赖任何参数的粗糙度量,该度量用来设计对象隶属于模糊集的确定度和可能度阈值.2.3 粗糙集用来抽取知识 规则是粗糙集从数据中挖掘知识的最常见形式,很多软计算融合系统都使用粗糙集获取最终的规则知识[16].在这类融合系统中,其他软计算方法通常作为辅助工具来处理某些粗糙集不能完成的任务. 基于粗糙集的规则抽取算法会生成大量的规则,按照某些评价标准(如准确度和覆盖度),这些规则有很多都是无用的.从大量的规则中选择有用规则的过程往往是非常耗时的.为了解决这个问题,文[29]提出了一种粗糙集2遗传算法融合系统.在该系统中,粗糙集用来抽取规则,遗传算法用来寻找那些具有高精度、高覆盖度和最短长度的最优可能规则.实验结果表明,该系统比传统方法更为有效.在文[30]提出的面向语音识别的融合系统中,模糊集被引入到一个粗糙集框架中以解决数据中的模糊特性,如模糊文件、模糊查询和语音空间的模糊相似关系等.为了能够处理现实生活中广泛存在的连续性数据,文[3]提出了一种基于可变粗糙集模型的规则抽取算法,可以获得一个能够近似覆盖训练实例的最大泛化模糊规则集合.该算法首先使用一个成员函数将数据集中的每个连续值转换为一个包含若干离散值的模糊集合,然后使用粗糙集方法从中生成相应的模糊规则. 从训练后的神经网络中抽取规则对于帮助人们理解蕴含在网络结构中的知识具有重要的作用,因而得到了广泛地关注[32].但是,从神经网络中抽取的规则集的预测精度往往比神经网络本身的预测精度要低.为了增强规则的预测精度,研究者提出了很多软计算融合策略.文[33]融合粗糙集和神经网络技术提出了一种用于公司破产预测的智能系统,该系统首先使用抽取后的规则对新实例(一组企业经营数据)进行破产预测,如果该实例不符合任何一条规则的预测条件,则将该实例输入到神经网络中进行预测. 在规则集中,引入模糊规则往往比单纯的精确规则集具有更高的预测精度和更广泛的应用范围.在文[34]提出的融合系统中,模糊集支持数据中的模糊推理,粗糙集则用于数据分析和模糊规则的抽取.文[35]则基于示例推理提出了一种粗糙2模糊融合策略,在该方法中,模糊集首先使用语义变量成员度表示一个实例,然后应用粗糙集方法获取包含特征空间最简信息的模糊规则,得到的模糊规则表明了粒度特征空间的不同聚类,可以通过模糊成员函数映射到不同的示例.3 各类软计算融合方式的讨论 总体而言,在上述的前两类融合方式中,粗糙集被用作整个数据挖掘系统的辅助工具,并不直接从数据中获取知识,而在最后一类融合方式中,粗糙集方法是挖掘系统的核心,从数据中抽取最终的知识.相比于其他软计算方法,粗糙集与神经网络的结合最为普遍,这主要是由于这两种技术具有很强的互补性.一方面,通过粗糙集的属性约简可以显著减少原始数据量,大大缩短后续神经网络的训练时间;另一方面,从训练后的神经网络中抽取规则也可显著提高蕴涵于神经网络中的知识的可理解性;此外,神经网络的强鲁棒性可以帮助粗糙集处理数据中的噪声问题.与粗糙集融合时,遗传算法多用于各类优化或搜索过程,特别是用于解决基于粗糙集算法中的N问题,例如,寻找最优约简或寻找最优规则集等模糊集则适合于处理与模糊情形有关的各类问题无疑,通过粗1P.. 第2期李仁璞,等:基于粗糙集理论的软计算融合系统研究综述139 糙集和其他软计算技术的融合,可以使数据挖掘系统在可处理性、低代价性和鲁棒性等方面得以改善.在这些融合系统中,一类情况可通过引入其他软计算方法来解决粗糙集的各种局限性(表1),另一类情况可通过粗糙集技术的优势来弥补其他软计算方法的不足(表2).表1 粗糙集的局限性及其解决方法问题解决方法对噪声敏感使用神经网络过滤噪声[15,16]属性约简及规则抽取中的NP问题基于遗传算法的优化方法[17-19,29]规则预测的低泛化性与神经网络分类器集成;引入模糊规则[33-35]数据中的模糊特性模糊集[30,31]表2 其他软计算方法存在的问题及其粗糙集解决方法问题 解决方法神经网络训练时间过长使用粗糙集约简数据[11]训练后的神经网络缺乏 解释性从训练后的神经网络中抽取 规则[32]神经网络初始结构及参数的不确定性使用粗糙集度量数据中的不 确定性[20—23]模糊集对于领域知识具 有依赖性不依赖数据之外的任何先验或额外信息来分析数据[28]遗传算法搜索时间过长使用粗糙集约简属性[12—14]4 研究展望 尽管基于粗糙集的软计算融合系统已被成功用于解决各种实际问题,但对其研究在理论及应用方面仍然面临诸多的挑战,笔者认为有以下几个方面值得进一步地关注和深入研究. 1)粗糙集与其他软计算方法的融合缺乏通用的理论基础和设计原则.关于粗糙集与其他软计算方法的融合目前没有形成统一的、最佳的标准或模式.面向不同的数据库,系统的结构及运作机制也会有所不同.在未来几年,面向构建更高效、更具鲁棒性的数据挖掘系统,各种新颖的组合方式及系统结构的研究仍将持续发展. 2)处理动态、不完备数据的有效软计算融合机制有待进一步研究.面对包含动态数据或不完备数据的复杂数据库,将现有的相关处理技术,如知识更新、缺失值处理等有机地集成到软计算融合系统中,对于扩展软计算融合模型的应用范围具有重要的意义. 3)扩展粗糙集理论与其他软计算方法之间的融合.目前对大多数融合系统的研究都基于经典粗糙集理论,由于粗糙集理论本身存在诸多的局限性,研究者针对粗糙集已经提出了多种扩展理论,如何有效地将这些扩展理论与神经网络、遗传算法等技术融合是未来的一个研究热点,有关该方向的相关研究在文[36]中已有报道. 4)关于软计算融合系统性能的定量评价问题.当前的软计算融合系统往往以具体的某个或某几个数据库为实验对象,其结果的通用性和普适性缺乏理论依据.建立相应的评价指标体系,用来评估软计算融合系统及系统中各组成部件的有效性,应该得到进一步关注.参考文献:[1] ChenM,Han J,Yu P S.Da ta m ining:an overvie wfor m a da t abase perspec tive[J].IEEE Transacti onson K no w l edg e and Data Engi neering,1996,8:866—883.[2] Zadeh L A.Fuzzy l ogic,neural net work s,and s oftcomputing[J].Co mm un AC M,1994,37:77—84.[3] M itra S,Pal S K,M itra P.Da ta m ining in soft co m2puting framework:a survey[J].IEEE Transacti onson Neura l Net works,2002,11:3—14.[4] Boniss one P P,Chen Y T,G oebe l K,et a l.Hybrids oft co mputi ng system s———industrial and co mme r2cia l appli ca tions[J].P roceedings of the IEEE,1999,9:1641—1667.[5] M itra S,Hayashi Y.Neu r o2fuzzy rul e generation:s urvey in s oft co mputi ng fra m e work[J].IEEETrans ac tions on Neural Net works,2000,11:748—768.[6] Pawlak Z.Rough se ts[J].I n t e rna tiona l Journa l ofCo mputer and I nfor ma ti on Science s,1982,5:341—356.[7] Pa wlak Z.Rough sets and intelligent da t a analysis[J].Infor m ati on Sc i ences,2002,147:1—12.[8] Pawlak Z.Data m ining———a rough set pe rs pec tive[C]∥Zhong N,Zhou L.Lecture Notes in Artifi c ialIntelligence,Beijing:Sp ri nger-Ve rlag,1999,1574:3—12.[9] Li Y,J iang J P.The integra ted me t hod ology of roughy,f zzy ff[]∥I V2f f,s e ts theor u l ogic and gene tic algorith m s ormultis ens o r usi on C EEE A rlingt on A.P r oceedings o t he Ame rican Control Con e rence2001:140 鲁东大学学报(自然科学版)第23卷 25—27.[10] Ja m es F P,M arc in S S.Rough neur oco mputi ng:as urvey of ba sic models of neur oco mputati on[C]∥Alpingini J J,e t a l.Lecture Note s in Arti f i c ial Int e l2ligence,M alvern:S p ringer2Verlag,2002,2475:308—315.[11] Yahi a M E,M ah mod R,Sula i m an N,e t a l.Roughneura l ex pe rt system s[J].Ex pe rt System s with Ap2p licati ons,2002,18:87—99.[12] Tho m as E M,T e rje L.Gene tic progra mm ing andr ough sets:a hy brid app roach t o bankrup tcy c lassifi2cati on[J].European Journa l of Ope ra ti ona l R e2s ea rch,2002,138:436—451.[13] Z hai L Y,Kh oo L P,Fok S C.Fea t ure extrac tion u2sing rough se ts and genetic a lg orith m s———an appli2cati on for t he si mplifi ca ti on of p roduct quality eva lua2ti on[J].Co mputers&Industri a l Enginee ri ng,2002,43:661—676.[14] K hoo L P,Zhai L Y.A p r ototy pe gene tic a lg orithm2enhanced rough se t2ba s ed rule induc ti on syst em[J].Co mputers in Industry,2001,46:95—106.[15] Chakraborty B.Fea ture subset se l ec ti on by neur o2r ough hybridizati on[C]∥Zi a rko W,Yao Y,Lec tureNote s in A rtificia l Intelligence,B anff:Springe r2Ver2l ag,2001,2005:519—526.[16] Li R,W ang Z.M ining classificati on rule s using roughs e ts and neura l ne t w orks[J].European Journa l ofOpe rati onal Re sea rch,2004,157:439—448. [17] Li Q D,Chi Z X,ShiW B.Applicati on of rough sett heory and arti fic i a l neura l net work for l oad forecas2ting[C]∥P roceedings of the f irst I nte rna tiona l Con2fe rence on Machine Lea rning and Cyberne tics,Be i2jing:IEEE Press,2002:1148—1152.[18] Slezak D,W roblewski J.O rde r ba sed gene tic alg o2rith m s for the search of app roxi m ate entr opy reduct[C]∥W ang G,et a l.Lecture Notes in A rtificial I n2t e lli gence,Chongqing:Springe r2Verlag,2003,2639:308—311.[19] Je l onek J,Kra wiec K,Slo winski R.Rough set re2duction of a ttribute s and the ir do m ains for neura l ne t2works[J].Co mputati onal Int e lligence,1995,11:339—347.[20] Q inz Z,M ao Z.A ne w a lg orithm f o r neural ne t w orka rchitecture study[C]∥Proceedings of the3r d WorldCongre ss on Int e lligent Control and Auto m ati on,f I,5—[] Y Ri nfor ma ti on[J].Neur oco mputa ti on,1995,7:61—84.[22] Pa l S K,M itra S,M itra P.Rough2fuzzyMLP:mod2ular ev oluti on,rule gene ra ti on,and evalua ti on[J].IEEE Transac ti ons on K no w l edge and Data Enginee r2ing,2003,15:14—25.[23] Huang X M,YI J K,Zhang Y H.A method of con2struc ting fuzzy neura l net work ba s ed on r ough sett heory[C]∥Internati ona l Confe rence on MachineLearning and Cy bernetics,Xi’an:IEEE P re ss,2003:1723—1728.[24] Chen S G,Yi J K.A fuzzy neura l net work based onr ough sets and its app licati ons t o che m ica l producti onp roce ss[C]∥Shi Z,Li H.Internati onal Confe renceon Info2tech and Info2net,Be ijing:IEEE P ress&PPTPH,2001:405—410.[25] Wu Z C.Re search on re mote sensing i mage classifi2cati on using neura l ne t w ork ba sed on r ough s e ts[C]∥Shi Z,L i H.I nte rna ti ona l Confe rence on Info2techand Info2ne t,B eijing:I EEE P ress&PPTPH,2001:279—284.[26] Y on J H,Yang SM,Jeon H T.Structure op ti m izati onof fuzzy2neural net work using rough se t theory[C]∥P r oceedings of1999I EEE Int e rnati onal Confe renceon Fuzzy System s,Seoul:I EEE Press,1999:1666—1670.[27] Ha ssan Y,Tazaki E.Dec ision m aking using hybridr ough sets and neural ne t w orks[J].Internati onalJournal of Neural Syst em,2002,12:435—446. [28] Huynh V N,Naka mori Y.An approach t o roughne ssof fuzzy sets[C]∥IEEE Internati onal Conference onFuzzy System s,B udapest:IEEE P ress,2004:115—120.[29] Hang X,Dai H.An opti m al stra tegy f or extractingp robabilisti c rul e s by co mbining roug h se ts and ge2ne tic a l gorith m[C]∥Griese r G,et a l.Lecture Notesi n A rtificia l Intellig ence,Sappor o:S p ringer2Verlag,2003,2843:153—165.[30] Sri nivasan P,R uizM E,KraftD H,Chen J.Vocab2ularym ining for infor m ati on retrieva l:rough sets andfuzzy sets[J].Infor m ati on P rocessing and M anage2ment,2001,37:15—38.[31] Hong T P,W ang T T,Chi en B C.Learning approxi2ma t e fuzzy rules fro m tra ining ex amp l e s[C]∥P r o2ceedings of the2001IEEE Internati onal Confe renceF zzy Sy,M I,56—5[3] FU L R f[]He ei:EEE Press2000:79799.21asdi.Co m bi ning rough sets learning and neural l ea rning m ethod to dea l with uncerta in and i mprec iseon u stem s elbourne:EEE Pre ss2001.229.2.ule gene ra ti on r om neura l ne t w o rks J. 第2期李仁璞,等:基于粗糙集理论的软计算融合系统研究综述141 IEEE Transacti ons on Syste m s,Man and Cybe rne t 2i c s,1994,24:1114—1124.[33] Ahn B S,Cho S S,Ki m C Y .The integrated me t h 2odol ogy of rough set t heory and artifi c ial neura l ne t 2work for busine ss fa ilure predic ti on [J ].Ex pe rt Sys 2t em s with Applica ti on,2000,18:65—74.[34] Pa l S K,M itra P.Case generati on using rough s e tswith fuzzy representati on [J ].IEEE Trans ac tions on Kno wledge and Da ta Enginee ring,2004,16:292—300.[35] D r wal G,Sik ora M.Induc ti on of fuzzy decisi on rulesba sed upon rough sets theory [C ]∥IEEE Confe r 2ence on Fuzzy Syst em s .B udapest :I EEE P ress,2004.1391—1395.[36] InuiquchiM.Structure 2based approache s t o attributereduction in variable p recision rough se t mode ls[C ]∥L i n T Y,Yager R R,Zhang B.2005IEEE Interna 2ti ona l Confe rence on Granul a r Computing,Be ijing :IEEE P ress,2005:34—39.Rev i ew of Hybr i d Sof t C o m put i n g Syste m s Ba sed on Rough Set Theor yL I Ren 2pu,ZHANG Fu 2zeng,ZH AO Y ong 2sheng,S ONG L i 2hua(Schoo l of Compu t er Sci ence and Technol ogy,Ludong Un i versity,Yantai 264025,Ch ina )Abstrac t:A survey of hybrid soft computing syste m s based on r ough se t theory is pr ovided in the field of da ta m ining .The se hybrid syste m s a r e summ arized according t o thr ee different functi ons of r ough se ts:prep r oce ss 2ing data,measuring uncerta inty and m ining kno w ledge .General observa tions about r ough sets based on hybrid syste m s are presented .S om e challenges of existing hybrid system s and direc tions for future research are als o indicated .Key wor ds:data m ining;soft computing;r ough se t theory;neur a l net wor k;genetic algorithm(责任编辑 司丽琴)(上接第135页)Ab stra ct I D :167328020(2007)02201332EAAn i m pr oved M u lti 2popul a ti on Gen eti c Algor i thmfor J ob 2shop Scheduli n g P r oble mS U Zi 2lin(School of Traffic,L udong University,Yantai 264025,Ch i na )Abstrac t:I n or de r to avoid pre m ature convergence pr oblem ,lo wer a lgorithm ’s sensitivity to origina l popula 2ti on,and i m p r ove convergent speed,an i mp r oved m ulti 2populati on genetic algorithm is put f or ward.Correc ti on popula tion which has e m inent perf or m ance is continually i m ported during inheritance and evoluti on,and cur 2rent populati on ’s baddish individuals are re p laced;thus m ulti 2populati on crossover is realized t o keep popula 2ti on ’s dive rsification .The i mpr ove m ent m ethod ’s effect and the algorithm ’s superiority are m ade sure by ana l 2y f x K y j 2;;;(责任编辑 司丽琴)sis o e a mple and comparis on with gene tic algorith m s .e wor ds:ob shop scheduling pr oble m genetic algorithm correcti on popula tion p r emature convergence。
矿产
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
人工神经网络
神经网络是由大量处理单元(神经元、处理元件等)广泛互连 而成的网络，它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的， 反映了人脑功能的基本特性。但它并不是人脑的真实描写， 而是人脑的某种抽象、简化与模拟。网络的信息处理由神经 元之间的相互作用来实现，知识与信息的存贮表现在网络元 件互连间分布式的物理联系，网络的学习和识别则是决定于 各神经元连接权系数的动态演化过程。 从仿生学角度提出的神经元一般由三部分组成：加权求各部 分、线性动态系统部分和非线性函数映射部分。
模糊逻辑
模糊逻辑指模仿人脑的不确定性概念判断、推理思维方 式，对于模型未知或不能确定的描述系统，以及强非线 性、大滞后的控制对象，应用模糊集合和模糊规则进行 推理，表达过渡性界限或定性知识经验，模拟人脑方式， 实行模糊综合判断，推理解决常规方法难于对付的规则 型模糊信息问题。模糊逻辑善于表达界限不清晰的定性 知识与经验，它借助于隶属度函数概念，区分模糊集合， 处理模糊关系，模拟人脑实施规则型推理，解决因“排 中律”的逻辑破缺产生的种种不确定问题 。
粗糙集
粗糙集理论是波兰科学家Pawlak在1982年提出的，借鉴了 逻辑学和哲学中对不精确、模糊的各种定义，针对知识库， 提出不精确范畴等概念，并在此基础上形成了完整的理论 体系——粗糙集理论。
粗糙集理论的中心观点是集合的近似表示：任何在其上的 集合概念都能用它的下近似集合和上近似集合表示。粗糙 集理论是一种处理不精确、不确定和不完整数据的新的数 学计算理论，能够有效地处理不确定的信息，并从中发现 隐含知识，揭示事物与事件之间的内在联系。
软计算研究综述
进化计算
进化计算是一种模拟生物进化过程与机制求解问题的自组织、自适应 性人工智能技术。它是以生物界的“优胜劣汰、适者生存”作为算法 的进化规则，结合达尔文的自然选择与孟德尔的遗传变异理论，将生 物进化中的四种基本形式：繁殖(reproduction)、变异(Mutation)、 竞争(Competition)和选择(Selection)引人到算法的过程中,指导算法 的进行。
软计算分类
针对软计算中各种方法的特点，关于软计算的分类主要有以下两种:
1
按方法的种类来划分
{模糊逻辑或模糊计算、神经计算、概率推理、进 化计算、混沌系统、序数优化、模拟退火、粗糙 集计算、其他}。
2
按方法的性质来划分
{知识驱动方法集(模糊计算、近似计算、粗糙集计 算、其他 ), 数据驱动搜索和优化算法集 ( 神经计算、 进化计算、模拟退火、其他)}。
软计算研究综述
Contentห้องสมุดไป่ตู้(目录)
软计算概述
软计算组成
软计算特点
软计算分类 软计算融合
软计算概述
信息处理问题大致可分为两类：结构性问题和非结构性问题。 传统观点中计算是和数字相联系的。随着计算机技术发展，计算又和 字符联系在一起。这两种计算都和精确性有关，此时计算概念的含义 就是要产生精确的计算结果。 但实际中一些与复杂知识和智能机理有关的问题，或由于不要求精确 解，或由于求精确解代价太大，这时一些近似解或次优解己能满足需 要并被接受。 从这一角度出发，1992年模糊集奠基人Zadeh提出了软计算的概念。
粗糙集
软计算融合
目前， 存在多种软计算融合技术。 软计算融合技术的分 类有不同的方式， 可以从逻辑结构、 融合内容、融合成 员性质、融合时序等方面进行分类 。按照逻辑结构， 可 分为串联结构、 镶嵌结构 、并联结构。 按照融合内容， 可分为组合融合、 容错融合、 分层融合。 按照融合成员 性质可分为: 软计算之间融合 、软计算与硬计算之间融合。 按照融合时序， 可分为同步融合、 异步融合。
概率推理
概率推理就是根据某一类事件中部分事件出现的概率,推 出该类所有事件出现的概率的推理。 其方法可以分为两类：单值(single一value)系统和间隔 取值(interval一value)系统。 概率计算提供了一种估计随机性对系统结果影响的方法。
软计算特点
传统计算（硬计算）的主要特征是严格、确定和精确。但是硬 计算并不适合处理现实生活中的许多问题 ，例如驾驶汽车。而软 计算（Soft Computing, SC）通过对不确定、不精确及不完全真 值的容错以取得低代价的解决方案和鲁棒性。它模拟自然界中智 能系统的生化过程（人的感知、脑结构、进化和免疫等）来有效 处理日常工作。 硬计算的主要特征：（1）易于建立问题的规范数学模型；（2） 建立的数学模型易于求解，且能达到较高的精确度；（3）解具有 较好的稳定性。 软计算的主要特征：（1）难于建立问题的规范数学模型；（2） 难于得到问题的较高精度的解；（3）算法具有较好的适应性，能 够适应动态环境。
总结
随着信息技术的发展， 人们获得大量结构复杂 、内容不确 定的数据， 如何快速有效地从这些数据中取出有用的知识 成为一个重要问题 软计算方法是解决该问题的有效工具， 然而每个软计算方法在理论上和应用上都存在一些不足， 融合而不是互斥地使用各种方法将可以进一步提高软计算 方法的发展水平， 拓宽软计算方法的实际应用范围 。
软计算组成
根据Zadeh对软计算方法的概括性基本划分，软计算包 括五种主要方法：“进化计算”(Evolutionary Computation)、模糊逻辑(Fuzzy Logieal)、人工神经网 络(ANNs)、粗糙集(Rough SetS)和概率推理 (Probabilistic Reasoning) 。 有学者认为还应该包括混沌理论(chaos Theory)、分类 系统(Classifier System)、一些和认知(Cognitive)有关的 学习规则；还有的学者认为还应包括免疫网络(Immune NetworkS)、分形(Fractal)和小波(Wavelet)等方法。
软计算融合
优势 神经网络 局限性 具有自组织 自学习 高度容错和泛化能力 存在训练时间长 知识解释性差等问题 强的特点
模糊逻辑
具有人类思维的某些特点， 具有不精确 不确定的推理能力
因过度依赖专家知识使其应用范围受到 限制
进化算法
具有能够处理参数多 结构复杂问题的全 因过度依赖专家知识使其应用范围受到 局寻优能力 限制 无需任何先验知识， 可以从大量的数据 对噪声敏感， 在最优约简中存在 NP 问 中获取隐含知识的能力 题
1994年,他提出了将计算分成两类：硬计算(Hard Computing,HC)和 软计算。软计算(Soft Computing,SC)概念由此形成并被广泛接受。
软计算概述
软计算( Soft Computing) 方法是将模糊技 术与智能技术相结合来解决不确定性问题而 提出的， 是能够处理现实环境中一种或多种 复杂信息的方法集合。