人工智能时代的特征十篇

人工智能时代的特征篇1

【关键词】大数据；人工智能；计算机网络；技术应用

1引言

作为当前社会发展的前端，人工智能技术以计算机技术和通信技术为基础，在现代编程的控制下，实现了人们数据控制计算方式和生活方式的有效改变。当前环境下，大数据的发展趋势愈发明显，数据的处理规模不断扩大，这对传统计算机技术的应用提出了较高要求。基于此，将人工智能技术与计算机网络技术结合已成为时展的必然要求，从应用过程来看，其能实现计算机系统中复杂问题的高效、安全处理，对于社会稳定具有重大影响，本文就此展开分析。

2大数据时代的基本特征

数字化、信息化是时展的重要趋势，在其影响下，日常生活中的数据数量和类型不断丰富，其对人们传统的数据库处理模式形成挑战，而这种数量巨大、类型庞杂的数据集就是人们所说的大数据。就实践过程来看，种类多、规模大、真实性高、处理速度快等是大数据处理的基本特征[1]。具体表现如下：第一，大数据并非是单一的独立数据，其在多种来源的基础上，实现了数据格式、数据类型的丰富和膨胀，充分保证了数据类型的多样。第二，与传统数据相比，大数据的容量基本都处于10TB以上，具有规模较大的突出特征。第三，新经济形态下，大数据的更新速度非常迅速，较为及时的数据信息有效保证了数据整体的真实性。第四，大数据的规模十分庞大，并且具有较高的应用安全需要，这就对整体的数据处理系统提出了较高要求。目前，高效、快速的数据处理系统已经成为大数据发展的重要特征，其充分保证了大数据时代下，人们对于数据信息的应用要求。

3人工智能的应用优势

人工智能是现代社会科学发展的重要方向。具体而言，其在计算机技术与通信技术的支撑下，实现了人类思维方式及行为方式的有效模拟，并且在相关程序的保证下，实现了相关问题的高效化、安全化、精确化处理。大数据时代，人工智能技术的发展与计算机技术密不可分，并且，就整体应用过程而言，其具有以下应用优势：第一，人工智能支撑下，使用人员的工作效率得以有效提升。例如，在日常办公中，部分软件会进行使用人员兴趣爱好及操作习惯的记录，并在下次应用过程中进行相关信息的筛选，然后对用户进行推荐应用，由此有效避免了信息筛选、信息寻找所带来的时间浪费，提升了工作、学习、生活、娱乐的效率。第二，人工智能系统有助于当前网络体系管理的规范，具体而言，从本质上讲，人工智能技术是对计算机技术的深层次应用，为提升其应用质量，设计人员在运行质量、运行效率和运行安全等方面进行了严格保证，而这些保证措施能够进行互联网体系相关任务的指导，对于更高经济效益和社会效益的创造具有重大影响。

4大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用

大数据时代下，人工智能技术是时展的必然，确保人工智能技术应用的高效与规范，对于人们的生活质量具有重大影响，并直接制约着社会经济发展及智能化、数字化时代的建设进程。就应用过程来看，当前计算机技术中，人工智能技术的应用主要表现在以下方面：

4.1数据挖掘技术

数据挖掘技术是人工智能应用的基础，同时也是其应用较为广泛的方向之一[2]。具体而言，在智能技术的支撑下，计算机系统可以进行网络连接及主机会话的全方位、系统化描述，并且在数据刻录的应用下，实现入侵规则的高效学习，最后其将这些入侵的模式在自身数据库中进行记录，一旦计算机系统再次受到外来入侵，其可以进行有效的识别和程序拦截，从而保证了计算机网络技术应用的高效与安全。

4.2规则产生式专家系统

通过人工智能在数据挖掘上的应用，人们可以实现入侵检测系统的高效建立，并且在其基础上，高效化的计算机推理机制得以建立，此即规则产生式专家系统。实践过程中，网络管理人员在特定入侵特征编码编制的基础上，可以实现外界入侵信息的有效预防和管控。由此可见，人工智能对提升检测效果及准确性有积极意义。然而，需要注意的是，规则产生式专家系统的人工智能技术主要应用于系统已输入的入侵信息，因而检测效果相对有限。

4.3人工网络神经

人工网络神经是人工智能在计算机网络技术中应用的重要内容。计算机系统应用过程中，在人工网络神经的支持下，计算机网络对人脑处事方式第一模拟，与传统的计算机事件处理相比，其对于计算机系统的容错性和接受性进行控制，有效保证了计算机网络系统应用的高效与质量。譬如，在计算机网络技术人工智能实践中，其可以对畸变及噪音输入的模式进行有效识别，从而确保计算机网络检测系统检测效率的提升，对于人们生活质量的提升具有重大影响。

4.4自治AGENT技术

自治AGENT技术是面向对象发展成果的典型代表，其能在计算机网络系统中充当底层数据，进而实现数据的高效化收集和分析。在自治AGENT技术人工智能应用过程中，较强的学习能力、适应能力、自主能力和兼容能力是其应用的主要特征[3]；并且在这些因素的控制下，其对于环境的依赖程度较低，具有较强的外来入侵抵抗能力。

4.5人工智能问题求解

人工智能问题求解是人们社会生活中应用较为广泛的技术之一。实践过程中，人们在计算机系统的问题搜索栏进行待解决问题输入，然后在人工智能技术的应用下，其可以实现这些问题的高效化搜索、推理和求解，从而实现搜索空间、最优解等内容的有效把控。与传统计算机系统相比，人工智能技术的应用有效提升了网络运行效率，其在减少资源浪费的基础上，实现了人们实际问题的高效率解答。

4.6专家知识库技术

作为计算机网络专家系统的重要组成，专家知识库的应用极为广泛，并且尚处于不断发展阶段。实践过程中，专家知识库的应用以直接或间接积累的知识为基础，然后在网络管理人员编码操作的运行下，使得计算机相关管理的决策获得专家支撑，从而实现管理过程、评价实践的具体把控，专家知识库技术的应用对于网络管理评价具有重大影响。此外，人工智能系统在智能考试方面也有着广泛应用。具体而言，传统环境下，纸质试卷的应用具有较大的纸张载体负担，其不仅造成了大量的基础资源消耗和环境污染，更对教师的批阅过程造成负担。而在人工智能技术和计算机网络技术的支撑下，自动考试的功能得以实现，其在题量分配、试卷平均难度、题型结构、题型比例、知识点均匀分布等要素的控制下，充分满足了用户的考核要求，实现了现代化考试的智能发展。

5结论

人工智能时代的特征篇2

随着信息科技的发展和商业因素的影响，智能手表在逐渐兴起的可穿戴设备市场里异军突起，成为大众关注的焦点。然而，智能手表的设计研究还在起步阶段，特别是在智能手表的造型设计上，相关的科技公司并没有找到一个很好的解决方案去满足消费者的需求。在智能手表功能上并没有较大区别的今天，造型设计对智能手表来说显得越来越重要。本文从传统手表造型设计特征的借鉴、智能手表人机交互和智能手表造型风格三个方面对影响智能手表造型设计的因素进行分析与探究，希望能够为智能手表的设计提供一定的理论积累和新的思路。

关键词 ：

智能手表 造型设计 人机交互 造型风格

中国分类号：TB472

文献标识码：A

文章编号：1003-0069(2015)09- 0115 - 03

1智能手表造型设计概述

随着互联网技术的迅猛发展，智能可穿戴设备这一计算机领域的重要研究方向逐渐进入大众的视野。各大科技公司纷纷进入这一尚处于探索期的产业。由于“手腕是配戴‘轻便型互动设备’与‘休闲设备’的理想之处”（乔纳森·伊夫语），智能手表成为了智能可穿戴设备领域为数不多的发展较为快速的产品之一。然而，关于智能手表的造型设计研究还在起步阶段。设计和销售智能手表的公司大多是信息科技公司，他们设计智能手表的初衷是将基于用户数据的互联网应用和服务整合进戴在手腕上的设备之中，从而借用了手表的形式。正是由于这个初衷，各大科技公司早期智能手表的造型表现出明显的科技感和未来感。可是，除了极客之外，广大消费者对这种智能手表并不“感冒”——他们并不愿意戴着一块被黑色塑料包裹着的，看上去造型怪异且颇为廉价电子表。之后各大科技公司逐渐意识到了早期智能手表的造型设计与大众心目中传统意义上的手表存在着较大差距这一事实，开始尝试将传统手表造型设计元素运用于智能手表的造型设计上。之后出现的摩托罗拉公司的Moto 360，苹果公司的Apple Watch和果壳电子的Geak Watch 2等智能手表是充分借鉴传统手表造型设计元素的智能手表的代表。但是，智能手表有别于传统手表的基于信息输入与输出的人机交互方式决定着智能手表的造型设计并不能一味地借鉴传统手表造型设计元素。在传统手表的造型设计中，一些装饰感较为强烈的设计元素会对用户对智能手表的人机交互体验产生不良影响。这就使得智能手表的造型设计必须考虑到其独有的人机交互方式。综上所述，笔者认为影响智能手表造型设计的因素有以下三个方面：对传统手表造型设计特征的借鉴因素、智能手表人机交互因素和智能手表造型风格因素。

2 对传统手表造型设计特征的借鉴因素

早期智能手表那种科技感和未来感十足的造型设计更加强调智能手表拥有强大的功能。基于这个设计思路，智能手表造型设计会为产品功能做出妥协和让步。比如，为能高效地处理信息而适配大屏幕表盘；为提升内置硬件性能，牺牲造型设计成本而大量使用廉价的塑料：为适应内部电气元件的造型而改变的外部造型等。这种只重视智能手表功能性而忽视作为手表的其他属性的做法，造成了与传统腕表用户的审美鸿沟，留下了廉价低端的印象，并不能吸引消费者们为此买单。因智能手表的独特的佩戴和使用方式，相关信息科技公司推出的智能手表就不能仅仅是一个电子设备，而必然会继承传统手表的部分属性。相应的，智能手表造型设计必然会受到传统手表造型设计的影响。所以对传统手表造型设计特征的借鉴能很好地在智能手表上体现出作为手表除功能之外的其他属性。

除了我们熟知的传统手表的功能属性——计时功能之外，传统手表还有另外几种其他属性。①装饰属性：19世纪后半叶，工匠们将怀表作为首饰勺装饰元素镶嵌在女性手镯上，这便是传统手表的雏形。传统手表在其诞生之初就表现出鲜明的装饰属性。这种装饰属性不仅反映了人们对于传统手表的审美追求，同时在社交层面上满足了人们彼此尊重的情感诉求。也正是传统手表如首饰一般的装饰属性使得人们在评价一只好的传统手表的时候，除了考虑其优良的计时功能之外，还对传统手表的装饰精益求精。②象征属性：美国的社会学家路易斯·孟福德曾说，“工业革命的主角不是蒸汽机车而是携带方便的表”。传统手表的出现成为了当时的社会组织形式的缩影。传统手表提供精确时间将资本主义分工协作变得井然有序。传统手表也因此对企业管理者、军人、外科医生和政府官员等人士十分重要，成为了他们社会阶层和社会地位的象征。与此同时，传统手表对贵金属的使用和对极致工艺的追求彰显了其对社会资源掌控的能力，成为了佩戴者财富地位的象征。③文化属性：传统手表由于追求终极工艺和赏心悦目的艺术表现，它本身就是一种艺术品，适于观赏、收藏和馈赠。此外，传统手表的文化属性还表现在纪念意义上。对特定事件纪念的关键一点是它发生的时间。而以计时为功能，寓意隽永，文化底蕴深厚的传统手表正是对这种纪念很好的载体。

智能手表也需要体现出传统手表中所传达出的几种属性，具体体现在造型设计上则是对传统手表造型设计特征的解析和借鉴。以AppleWatch为例，经过圆角之后的方形表壳所表现出一种复古风格，它与百达翡丽3649/1手表的表壳极为相似。在其他细节上Apple Watch在快速替换的表带上采用了线性表耳的设计。这个设计不仅继承了传统手表的经典式样，同时还十分适配表带快速替换的功能。对表冠的保留和再利用则是Apple Watch的亮点——不但对表冠细节的设计十分考究，而且还利用这个表冠开发出独创的智能手表人机交互方式。这个设计更是架起了人们对智能手表和传统手表这一对新旧事物认知的桥梁。而在按键布局上，Apple Watch几乎照搬了积家翻转系列手表的布局，包括贵金属在内的多种材质的不同使用和样式繁多的快速替换表带更是使智能手表不再是极窖们的专属玩物，极大地实现了智能手表样式的差异化，丰富了智能手表的使用场景。智能手表对传统手表造型设计特征的借鉴充分体现了手表的多重属性，缩短了人们对新生的智能手表认知的距离感。

3智能手表人机交互因素

对传统手表造型设计特征的借鉴使得智能手表具备了作为手表这一经典产品的相关属性，使一款科技感十足的电子设备变得极具亲和力。但是，这并不表明我们在智能手表造型设计上可以完全复制传统手表的造型设计特征。智能手表和传统手表的功能有巨大的差异，这就导致了二者在人机交互上存在着完全不同的方式和体验。相比于传统手表，智能手表较之多了输入信息这一功能。那么在其造型设计上也应满足这一需求。而传统手表造型设计中一些过于夸张和极具装饰感的设计特征并不与之相符。比如果壳电子推出的Geak Watch 2，这款智能手表在造型设计上与它的上一代相比有了质的飞跃——对沛纳海手表的经典表壳设计的借鉴使得它从上一代那个看上去廉价的“电子表”变成了一块经典手表。然而，以笔者的看法，这种在传统手表中成熟的设计特征在智能手表中的运用则略显夸张。用料十足、工艺出众的阔大表壳显示出一种硬朗的视觉感受。但是这一设计也导致了智能手表的表面下陷，而这种下陷的表面十分影响人们对于智能手表滑动操作的连贯性。夸张的、装饰性十足的设计特征对智能手表人机交互体验产生负面影响，降低了人们使用智能手表处理信息的效率。所以智能手表人机交互方式是影响智能手表造型设计的另一个因素。

从智能手表的功能上来看，人们可以轻松便捷地获取和处理信息，及时推送相关的资讯，过滤垃圾信息，快速处理不太重要的小事件，以便用户专注于最重要的事情。基于这个特点，智能手表人机交互设计面临着较大的挑战。它的可穿戴特性使得智能手表必须适合各种不同的使用场景，对在公共场所与智能手表进行互动的社会接受度有所考验；它的画幅和输入限制则要求人机交互呈现出即时、高效、简便的“轻交互”特点，比如Tickle挠挠所推出的智能手表Ticwatch独创的“挠挠”交互—一“你可以通过滑动、点击机身右侧触摸条，实现如放大、缩小、菜单选择等多样化操作。轻盈流畅的操作体验，就像帮手表挠痒痒。”这样的交互方式不仅操作幅度小而且便捷高效。因此，智能手表人机交互设计理念和原则有如下两点：一是智能手表的人机交互需要与传统手表的日常使用方式有所相似。比如抬起手腕可以唤醒智能手表屏幕；使用表冠进行与智能手表的交互行为等。这不仅降低了智能手表人机交互的学习成本，也提高了智能手表使用的社会接受度。二是智能手表的人机交互需要降低智能手表交互内容的复杂性和突出以功能为主的交互逻辑。具体来说就是避免过多的对信息选择的处理；最大程度上在初级交互层级中展现出核心功能；尽可能多地利用语音、传感器、环境交互和互联网数据接口。

从智能手表人机交互的特点来看，它对其造型设计的影响主要体现在以下几个方面：①需要突出智能手表屏幕（即智能手表表面）的视觉主体，同时智能手表表面要适合触控的交互方式，注重触控操作的流畅性和合理性。②需要对按键和表冠的细节深入设计，彰显它们在智能手表人机交互的独特作用。③需要合理优化麦克风、传感器、摄像头等电子元件在智能手表上的布局，保证智能手表人机交互的高效运作。

4智能手表造型风格因素

风格作为造型设计不可剥离的属性之一，它通过由一系列造型元素通过不同构成方法而表现出来的独特形式来表现人对物的看法和对美的感知。与此同时，风格也是一种独特且可辨识的设计方式，这种方式在设计过程中被反复使用，由此产生了产品的共同特征。智能手表作为脱胎于传统手表的一款电子产品，其造型风格必然会受到传统手表造型风格的影响。而传统手表行业经过几百年沉淀所形成的众多设计风格对智能手表造型风格来说是一个很好的可参考的对象。

智能手表市场仍处于其发展的初级阶段，并且在产品定位上存在着众多的解读方案，但这并不影响我们在智能手表造型风格上达成一个基本的结论。从字面意义上理解，智能手表是具有基于用户数据的互联网应用和服务功能的手表。那么智能手表这一新生的产品中所具有手表的相关属性则并不能被忽视。这就形成了一个鲜明的矛盾冲突：一方面，作为设计和销售智能手表的信息科技公司来说，其产品的价值是根据用户数据信息的不断更新和反馈来进行不断的迭代而产生的，而这种快速的迭代则意味着产品的贬值；另—方面，传统手表行业历经几百年的发展和沉淀，手表本身的价值来源于手表经典工艺的积累和手表文化的传播，而这种稳固性的传承则使得产品则具有保值作用。如何解决这一难题则是确定智能手表风格的关键。笔者认为，智能手表造型风格可以参考斯沃琪手表和包豪斯风格手表。

虽然智能手表在今后较长一段时间内无力取代传统手表的地位，但是现阶段较为成功地挤占了传统手表在人们手腕上的空间，成为了人们选购手表的一个新选择。设计和销售智能手表的信息科技公司存在的历史显然比传统手表行业的历史要短得多，也自然无法表现出传统手表经过百年积累的设计底蕴所散发出的极致工艺。那么智能手表造型风格就必须有别于传统手表的道路——在智能手表造型风格中融入时尚与流行元素。时尚和流行文化较强的时效性与相关信息科技公司的产品迭代模式较为符合，适合智能手表造型风格的定位。而在传统手表市场中，斯沃琪手表的造型风格便是如此。斯沃琪手表不仅是一种新型的优质手表，同时还带给人们一种全新的观念：手表不再只是一种昂贵的奢侈品和单纯的计时工具，而是一种“戴在手腕上的时装”。其名字(Swatch)中的“S”不仅代表它的产地瑞士，而且含有“Second Watch”即第二块表之意，表示人们可以像拥有时装一样，同时拥有两块或两块以上的手表。斯沃琪手表的高质量、低成本、时尚与纪念并重的特质十分值得智能手表造型风格的借鉴。

尽管时尚和流行元素对智能手表造型风格有所充益，但是智能手表造型风格并不能完全照搬这些元素。智能手表的核心功能——“智能”意味着它较传统手表有更多的人机交互内容。而“斯沃琪风格”中有不少设计元素和细节过于夸张、装饰性和纪念意义过于强烈。那些奇特花哨的特征会干扰智能手表使用者对信息的处理，导致用户处理信息的效率降低，影响了用户使用智能手表的用户体验。在传统手表市场中，包豪斯风格手表因其基于功能主义而产生的简约造型收到了不少人的青睐。由于智能手表较传统手表表现出更多的工具属性，强调功能主义的包豪斯风格与智能手表是极为吻合的。不仅如此，从短暂的智能手表的发展历史来看，智能手表的UI交互也十分接近包豪斯风格。包豪斯风格手表简约干练的风格对智能手表造型风格的定位有不小的指导意义。

人工智能时代的特征篇3

一、电子商务档案的特点

1.虚拟性

相比于其他的档案存在形式，电子商务档案的显著特征是虚拟性。首先，是在虚拟的网络传输空间，发生电子商务行为的。其次，在各个环节中所发生的电子商务活动的交易信息，具有一定的虚拟性：一是借助于网络，完成了以实物商品为内容的贸易活动;二是通过网络，提供商品的信息;三是通过联机订购，查询联机数据库，提供信息资讯服务;四是利用电子银行和其他金融服务，提供支付手段。

2.复杂性

电子商务档案是利用存储介质存储数字信息，它无法用手工操作和肉眼识别，只能通过计算机系统的解码才能被识别。而随着计算机技术的不断发展，在各种介质中所存储的电子商务档案的存储形式、链接方式、传输协议、规范和信息格式也是不同的，这也因此形成了电子商务档案的复杂性的特征。

3.集成性

和纸质档案的单一性的特征相比较，集成性是目前电子商务档案信息的特征。它不仅仅是数字或文字信息，而且还可在同一份文件上，记录不同媒体形式的信息。使电子商务活动的各个环节都能被真实的、声像并茂的记录。所以我们应针对电子商务档案的特点进行检索，以提高其智能化的程度，与时代的智能化需求相符合。

二、现阶段电子商务档案检索的类型

1.按检索对象划分

可分为文献检索、事实检索和数据检索。文献检索是以文献为检索对象，涵盖了各类特定信息的文献，对用户所需的文献内容进行查找;事实检索是指将事实作为检索对象，内容包括人物、企业和机构的基本情况，对用户所需的描述性事实进行查找;数据检索是将数据作为检索对象，包括各种个性数据、统计数据和调查数据，对用户所需要的数值型数据进行查找。

2.按检索要求划分

可分为强相关检索和弱相关检索。强相关检索也称特性检索，是为用户提供的一种对口的高度的信息检索，对检索的准确性非常强调;弱相关检索也称族性检索，是为用户提供完善而系统的信息检索，注重查全，对检索的全面性非常重视。

3. 按检索性质划分

包括回溯检索和定题检索。回溯检索也称追溯检索，是对一段时期内或者是近期内的相关特定主题进行查找;定题检索是对特定主题的最新信息进行查找。其特点是有较小的时间跨度，同时检索到的也是最新的信息。这种检索适合信息跟踪，一旦档案信息库有更新，有新的档案信息加入时，定题检索就会自动的运行，便于用户对相关领域的最新发展动态及时的跟踪和掌握。

4.按检索的信息形式划分

可分为多媒体检索和文本检索。多媒体检索是对含有特定信息的多媒体档案文献的查找，其结果是用包括影片、动画、声音、图像在内的多媒体形式，对特定的信息进行表现;文本检索是对含有特定信息的文本文献进行查找，其结果是对特定的信息内容用文本形式进行体现。

三、电子商务档案信息检索的智能化趋势

随着计算机智能技术的突飞猛进的发展，尤其是近年来图情信息智能检索所取得成就，为电子商务档案的信息检索向智能化的发展，带来了新的契机。电子商务档案有着多种多样的存储形式，涵盖了非固定长度和一般固定长度的信息检索。信息既可以用数字、文字表达，还可以用声音、图像表达;有不加密和加密的信息;有在异地设备或者是云端存储的信息，也有在本地设备上存储的信息。因此，对电子商务档案信息的智能检索，具有非常重要的意义。而“智能检索”的概念是指，在检索词和文献的相关度的基础上，对文献的重要性指标进行综合考察，再排序检索结果，使检索效率得到进一步的提高。在排序智能检索结果时，要对其重要性和相关性进行考虑。为了保证更加准确的相关性分析，需采用各字段加权混合索引;重要性是指通过引用关系分析和文献来源权威性分析，来评价文献质量，这样会产生更加准确的排序结果，在最前面排列与用户愿望最相关的文献。使检索的效率提高。

1.电子商务档案的全球化特征

在电子商务飞速发展的今天，电子商务活动有着越来越显著的全球化特征。甚至在世界上任何一个角落，都有着频繁的商务活动。因此，电子商务档案信息具有交易方式多样性、交易语言复杂性、信息管理系统分布性的特征。新形势下，传统档案信息检索工具已经无法对用户的需求给予满足。在信息时代，使用和开发智能检索工具，已经成为一个必然的发展趋势和选择。同时，日益发展的人工智能技术和不断使用的超大型计算机，提供了强大的技术支撑，促进了电子商务档案信息检索智能化的发展。而在未来的发展过程中，利用人工智能技术的最新成果，电子商务档案智能化的发展会日益的人性化。同时，在档案管理的智能化应用中，渗透人工智能领域计算推理等思维活动。而在人工智能研究成果的基础上，开展物景分析、模式识别的图形图像检索系统，充分利用跨越语言障碍的档案信息、搜索工具及人工智能关于联想记忆模拟，对电子商务国际化的需求、以及用户对图形图像档案信息检索的需求给以满足。

譬如，基于图像的检索，可充分利用模式识别，通过对图形和图像的选择，进行电子商务活动。交易双方进行商务洽谈之前，首先是要对交易商品的图形和图形，进行选择和甄别，最后才能达成交易意向。所以，电子商务档案信息的重要组成部分，就是保存交易商品的图像和图形。而实现智能检索的基础，是专家系统。只有充分利用人工智能检索系统，才能将交易的产品信息，从海量的商务信息中筛选出来。

2.研究和利用图形图像智能检索工具

分析电子商务档案的信息，只有在充分利用和研究智能图形图像的基础上，才能对电子商务档案智能化的需求给予满足。目前，业界开始广泛关注一种基于内容的图像检索技术，即基于视觉特征的图像检索技术。任何图像都具有物体本身的特征，如空间关系、颜色、形状、物体本身的纹理等。而利用视觉特征的图像检索技术，对色彩、形状、纹理及对象的空间关系等进行提取，建立图像的特征矢量库，而索引关键字又是在此特征矢量的基础上建立的。在对图像的内容进行标注时，和传统的采用人工标注方法所不同的是，从图像中自动提取，是视觉特征的提取方式，同时采取视觉特征间的匹配进行检索。相比较于传统的检索方法，它是对图像理解技术进行了融合，对图像特征的分析，是在对象的空间关系、色彩、形状、纹理等维度进行分析，这样才能提供更加有效的检索方式。而这一发展趋势，是与电子商务智能化的发展需求相符合的。我们完全可以预计，为了与未来个性化、智能化和网络化需求相满足，在电子商务档案的管理领域中，将充分应用信息融合技术、概念空间、问答系统、跨语言信息检索、自然语言检索、全息检索和异构信息整合检索、知识挖掘、知识的智能检索、分布式检索，届时为用户提供简洁、有效、及时、准确和完整的商务信息。

人工智能时代的特征篇4

关键词：智慧教育；多媒体；教学环境

中图分类号：G434 文献标志码：A 文章编号：1673-8454（2017）13-0072-03

在教育信息化飞速发展的时代，经常会听到某高校建成了“智慧教学环境”或“智慧校园”，甚至有些高校进行了简单的信息化教学设施的改造，也冠名为“智慧教育环境”建设。是技术发展太快，还是概念炒作呢？或者是人们对“智慧教学环境”的内涵理解有偏差呢？带着这些问题，笔者对智慧教育的概念进行了深入研究，并对现阶段已经建成的智慧教学环境进行了实地调研。希望通过开展此项研究找到当前智慧教学环境建设中存在的问题与漏洞，为今后智慧教学环境的建设提供建议。

一、智慧教学环境的内涵

今天我们所说的智慧教育源于IBM提出的“智慧地球”，智慧地球的核心是以一种更智慧的方法通过利用新一代信息技术来改变政府、公司和人们交互的方式，以便提高交互的明确性、效率、灵活性和响应速度。智慧地球具有三个明显的特征：①对环境透彻的感知力，通过利用物联网等实现随时随地感知、测量、捕获和传递信息；②更全面的互联互通，在有线和无线网络支持下，利用先进的系统协同工作实现全面互通；③深入的智能化，利用人工智能技术获取智能化的洞察并付诸实践，进而创造新的价值。[1]

《2015中国智慧学习环境白皮书中》指出，智慧学习作为一类学习系统，是通过物联网技术、大数据系统和人工智能技术等现代高科技来全面感知学习情境、识别学习者特征，提供合适的学习资源与便利的互动工具，自动记录学习过程和测评学习结果，有效支持人们的终身学习、职业发展和自我价值的实现。从而可以实现人们能够在任意时间（Any time）、任意地点（Any where），以任意方式（Any way）和任意步调（Any pace）（简称4A）进行学习，这类学习环境能够支持学习者轻松地（Easy Learning）、投入地（Engaged Learning））和有效地（Effetive Learning））（简称3E）学习。[2]

我国学者祝智庭教授认为：智慧教育的真谛就是通过构建技术融合的学习环境，让教师能够施展高效的教学方法，让学习者能够获得适宜的个性化学习服务和美好的发展体验，使其由不能变为可能，由小能变为大能，从而培养具有良好的价值取向、较强的行动能力、较好的思维品质、较深的创造潜能的人才。[3]

通过对上述概念的分析可以看出，智慧教学环境的基本条件是对环境的感知、全面的互联互通和深入的人工智能；智慧教学环境中主要用到物联网、大数据和人工智能来感知学习环境和学习者特征、营造学习情景，主动提供学习资源、自动记录和评价学习结果；智慧教学环境建设为培养具有良好的价值取向、较强的行动能力、较好的思维品质、较深的创造潜能的人才，提供环境保障。

智慧教学环境主要具有如下特征：①ρ习者和环境的感知，比如，通过一些传感设备（物联网）实时控制教室的温度、湿度、亮度等，为学习者提供最为舒适的学习环境；②个性化资源的推送，在智慧教学环境中，可以实时感知学习过程，并主动推送个性化的学习资源；③对学习结果的记录与分析。智慧教学环境通过对学习者学习过程的记录与分析，可自动分析学习者的特征和学习情况，并产生相应的学习报表或者学习建议；[4]（4）智慧教育最根本的特征是要实现教育信息化的终极目标。

二、智慧学习环境的建设现状

当前智慧教学环境的建设正在如火如荼的进行，部分高校已经建成了智慧教学环境示范区。为深入研究智慧教学环境的建设与应用情况，笔者对部分高校的智慧教学环境示范区进行了实地考察，发现当前的智慧教学环境可分如下几类：

1.普通多媒体教室的改造升级

在已经建设成功的“智慧教室”中最为初级的是普通多媒体教室的升级版，此类教室只是对普通多媒体教室进行了装修和改造，使得教室中的座位灵活、舒适，其多媒体设备配置更加先进。当前改造成功的多媒体教室中基本都安装了高清投影、交互式电子白板或互动式大屏幕、无线扩音系统等。

2.课堂互动工具应用型

当前智慧教室中的互动系统种类繁多，比较常见的主要包括：利用台式电脑通过局域网进行互动、利用Internet进行远程的互动教学、基于手机或平板电脑的互动系统：

（1）基于台式电脑的互动系统。这种类型的教室中，每个学生座位上配有一台台式计算机，通过相关的互动软件，可实现师生之间、学生之间在网络环境下的实时互动交流，包括教师单独辅导，下发、上传资料等。

（2）基于网络的远程直播、互动系统。为实现跨校区之间、跨区域之间的教学直播互动，部分院校建设了“远程直播”教室。在此类型教室中通过高清摄像机、直播管理系统，可实现远距离直播、互动等功能。此外，通过录播控制系统，也可以实现对教师授课过程的自动录制和保存。

（3）基于智能手机或平板电脑的课堂互动系统。有些学校的“智慧课堂”可以看到基于手机或平板电脑的互动系统，此类互动系统可以让师生之间通过智能手机或平板电脑进行互动，下发、上传资料，也实现了学生实时投票、抢答等功能。另外，此类课堂互动系统已经初步实现记录课堂教学过程，并对授课情况可进行初步分析与统计。

3.教学资源库及社会化软件应用型

（1）有些地区或学校建设了相应的资源库或学习平台，便称之为智慧教育环境。

（2）还有些学校可利用微信、QQ等社会化软件实现新生注册、宿舍查询等功能，他们把这些社会化软件的简单应用说成了智慧校园。[5]

4.环境友好型

（1）教学环境的提升

部分智慧教学示范区中教室颜色鲜艳、明亮，走廊和学习区温馨、清爽，桌椅板凳舒适、灵活，教室里面配置了中央空调、电动窗帘等，整个示范区使学生能感受到愉悦、清新。但在信息化智能技术的应用方面，很少看到大数据分析系统、物联网、云计算等新型技术的应用，因此，这些环境也难以称为智慧教学环境。

（2）物联网的初步应用

有些学校建成的“智慧教室”中开始使用一些初级的物联网设备，比如，显示温度、湿度、照度等参数设备。仅仅使用一些物联网设备也难以称之为智慧教学环境。

5.综合应用型

一些学校智慧教室中综合了各种前沿技术，我们似乎看到了智慧教育的影子。此类教学环境中：教室实现有线和无线网络的全覆盖；教室外安装了人脸识别系统和RFID考勤机，这些系统采集的数据可直接传送到教务系统；可以感知教室的温度、光线等，并可实现自动控制；开发了基于云计算的教育资源库和移动学习管理系统；此外，还有智能控制系y、增强现实的互动演示和视频会议系统、自动录播系统等。[6]

三、现阶段高等院校智慧教学环境“智慧”的缺失

通过对智慧教育内涵的研究，结合智慧教学环境的建设现状，发现现阶段“智慧教学环境”的建设与传统教学环境相比已经有了很大的提升，但还没真正实现“智慧教育”。下面笔者对照智慧教育的概念与特征，从环境建设、技术的运用以及对人才培养的支持等方面对现阶段的“智慧教学环境”加以分析：

1.对环境和学习者的感知

感知学习情景涉及学习者特征分析、传感器技术和自动推理等方面的应用，通过信息采集、动态建模和情景推理三个模块来实现[7]，要感知学习情景，物联网和人工智能技术是必不可少的。目前，智慧教学环境中对物联网技术的应用还处在最初级的对基本环境的感知方面，比如，温度、湿度和光线的感知，缺乏对物联网的深入应用。要实现对学习者特征的自动识别，必然用到人工智能、学习分析等技术，但在目前的智慧教育环境中还没有看到成功案例。

2.智慧教育资源的提供

智慧资源是指以培养具有21世纪生存技能的智慧创造者为目的，支持智慧学习和智慧教学活动的有效开展，具有泛在性、情景感知性、联通性、进化性、多维交互性和个性化智能推送等核心特征的新型数字化学习资源[8]。在智慧教育资源的建设和应用过程中：首先，用到大数据分析技术，对学生的学习特征和学习情况进行全面的分析；其次，通过人工智能等技术实现向学习者进行优质教育资源的精准推送；第三，可通过物联网、大数据和人工智能来全面感知学习环境，利用VR技术营造更为真实的学习情境。在当前建设的“智慧教学环境”中，虽然可以看到丰富的学习资源和互动工具，但它们并没有达到智慧资源的标准。

3.对学习结果的记录与分析

Siemens认为学习分析是：“关于学习者以及他们的学习环境的数据测量、收集、分析和汇总呈现，目的是理解和优化学习以及学习情境”[9]，学习分析必然会用到学习科学、人工智能、大数据等方面的理论和技术。目前我们看到的是一些授课软件对课堂的记录与初步的数据统计，并不能达到学习分析的标准。在对教学过程的记录过程中，通过自动录播系统，可以实现对教学过程的自动录制，但这种记录只能是机械的记录，缺少智能成分。

4.对教育目标的实现

智慧教育最根本的特征是要实现教育信息化的根本目标，即“要破解制约我国教育发展的难题，促进教育的变革与创新；要对教育发展具有革命性影响”[10]。要对教育发展产生革命性影响，智慧教学环境应做到如下几点：首先，要改变知识产生、传播和管理的方法和模式，让知识变得触手可及；其次，要支持学习者的终身学习、职业发展和自我价值的实现；第三，要营造良性的教育生态环境，使学习者能随时、随地开展所需的学习。显然目前的“智慧教学环境”还不能支持实现教育信息化的根本目标，因此还难以称之为智慧教学环境。

四、智慧教学环境建设建议

通过上述分析可以看出智慧教学环境的建设还处在初级阶段，目前建设的很多“智慧教学环境”只能说是现代教育环境，还不能称之为智慧教学环境。要真正实现智慧教学环境，还需要在教育理论、技术和方法等方面大幅提升。结合上述分析，本文对智慧教学环境的建设提出如下几点认识：

1.强化顶层设计，准确定位，系统规划

智慧教学环境的建设是一个系统工程，它包括校园环境、教室环境、硬件设施、软件系统，甚至还包括教师的教学理念、方法，学生的学习习惯、方式等方面的内容。因此，智慧教学环境的建设首先需要明确目标，强调顶层设计，对我们将要实现的目标进行系统的规划。

2.遵从事物发展规律，循序渐进，稳步推进

智慧教学环境的建设是一个长期的过程，不可能一蹴而就。在智慧教学环境的建设过程中还伴随着教学方法、理念的转变。因此，智慧教学环境的建设应该在系统规划的基础上分阶段开展，循序渐进地做好每个阶段的工作，最后才有可能实现真正的智慧教育。

3.明确智慧教育本质，平心静气，不忘教育根本

智慧教育的本质是利用信息化手段，为学习者的学习提供更优质的环境、更人性化的服务。智慧教学环境的建设必然用到云计算、物联网、大数据和人工智能等技术；智慧教学环境必然能给师生提供更便捷的教与学支持，让学生可以开展任何时间、任何地点、任意方式的学习；智慧教学环境必然给师生提供丰富的、个性化的资源和及时的教与学的分析报告；智慧教学环境可以支持实现教育信息化的根本目标。满足了上述条件才可称之为智慧教学环境，切不可将简单的环境改造、软件应用和资源建设冠名为智慧教学环境。

五、结束语

智慧教学环境的建设应该有一个长远的、系统的规划，盲目的、填鸭式的建设只会造成对人力、财力的浪费，不利于智慧教学环境的应用；而把普通的信息化教学环境冠名为“智慧教学环境”是对“智慧教学环境”这一概念的滥用，这样不利用智慧教育的良性发展。在智慧教学环境的建设中，我们应该在认清现状的基础上循序渐进，站在教学理论和技术的前沿脚踏实地，不断追求，逐步实现真正意义上的智慧教学环境建设！

参考文献：

[1]IBM商业价值研究院.智慧地球赢在中国[EB/OL].https：///services/multimedia/smarter_ planet_zh_cn.pdf.

[2]黄荣怀等.2015中国智慧学习环境白皮书中[R].北京：北京师范大学智慧学习研究院，2015.9.

[3]祝智庭.智慧教育新l展：从翻转课堂到智慧课堂及智慧学习空间[J].开放教育研究，2016（2）：18-25.

[4]黄荣怀等.智慧教育的三重境界：从环境、模式到体制[J].现代远程教育研究2014（6）：8-9.

[5]陈琳，王蔚，李佩佩，李冰冰.智慧校园的智慧本质探讨――兼论智慧校园“智慧缺失”及建设策略[J].远程教育杂志2016（4）：17-24.

[6]聂风华，钟晓流，宋述强.智慧教室：概念特征、系统模型与建设案例[J].现代教育技术，2013（7）：5-8.

[7]张永和，肖广德，胡永斌，黄荣怀.智慧学习环境中的学习情景识别――让学习环境有效服务学习者[J].远程教育杂志2012（2）：85-89.

[8]郑旭东，杨现民，岳婷燕.智慧环境下的学习资源建设研究[J].现代教育技术，2015（4）：27-32.

人工智能时代的特征篇5

关键词:汽车电控系统；信息融合；mass函数；制动防抱死；系统故障检测

中图分类号：F407.471 文献标识码：A 文章编号：

1汽车电控系统故障检测方式

1.1采用专用检测仪检测

70年代末，首先出现了专用检测仪，通过这种仪器，技术人员可以观测控制系统的输入输出，有助于了解控制系统的工作过程，并可对系统的工作状态做出判断。这要求操作人员掌握控制系统的机理和标准的确定，技术水平要求高，应用受到限制。

1.2随车检测

为了克服专用检测仪的缺陷，80年代初出现了随车检测系统。随车检测是指利用车载计算机对电控系统各部件进行检测，记录或显示检测结果的检测方法。它具有一系列功能如:有严重故障时向驾驶员报警，存储和显示故障代码，采取应急措施，使系统维持在一定水平下运行等。

1.3车外检测

为了扩展检测信息和检测功能，80年代中后期开始研究多功能车外检测仪。车外检测是指利用仪器对电控系统进行检测和检测，与随车检测的及时特点相比，主演特点是功能齐备。只有把两者有机地结合起来，相互补充，才能满足维修的需要。

1.4集成检测

随着汽车电子技术的应用和发展，汽车电控系统日趋复杂，传统的检测方法和检测设备在检测精度、使用方便性和适应性方面难以满足用户要求。而计算机信息处理技术和人工智能技术为汽车检测技术的进一步发展创造了有利条件。汽车集成检测适应时代的发展，通过检测手段的有机结合，集多种检测功能于一体，提高了检测精度和效率。它的内容包括检测功能的集成、基于整车的检测、故障检测专家系统与故障电子信息检索技术、检测网络等。

2汽车电控系统故障检测原理

汽车电控系统故障检测过程主要有三个步骤:第一步是检测设备状态的特征信号;第二步是从所检测到的特征信号中提取征兆;第三步是根据征兆和其它检测信息来识别设备的状态。一般来说，它具有两种特征形式，一种是以能量方式表现出来的特征信号，如振动、噪声、温度、电压、电流、磁场、射线、弹性波等:另一种是以物态形式表现出来的特征信号，如设备产生或排出的烟雾、油液等以及可直接观察到的锈蚀、裂纹等，检测能量方式表现出来的特征信号，如果不使用人的感官，则必须使用传感装置，因为检测这类信号是通过能量交换来完成的;而提取物态形式的特征信号一般不采用传感装置，只采用特定的收集装置或直接观测。

从检测的特征信号中提取征兆，如输入征兆提取装置的特征信号是能量形式的，则可在时域中提取征兆，也可以在频域、幅值域或相位域中提取征兆。对于物态形式的特征信号，如油液、烟雾等，其征兆提取方法一般是通过特定的物理、化学方法，得到诸如铁谱、光谱、浓度、粘度以及化学成分等征兆。对于直接观测到的裂纹、锈蚀等信息，可以直接作为征兆信息来使用。

由以上检测步骤，决定了设备检测技术的主要内容为:

①采用合适的特征信号和相应的观测方法(包括合适的传感装置、人的感官)，在设备合适的部位，测取设备有关状态的特征信号。

②采用合适的征兆提取方法与装置，从特征信号中提取设备有关状态的征兆。

③采用合适的状态识别方法与装置，依据征兆进行推理而识别出设备的有关状态。显然，有关状态包括正常状态与不正常状态，不正常状态即为故障检测。

④采用合适的状态趋势分析方法与装置，依据征兆与状态进行推理而识别出有关状态的发展趋势，这类包括故障的早期检测与预测。

⑤采用合适的决策形成方法与装置，从有关动态及其趋势形成正确的干预决策;或者深入系统的下一层次继续检测;或者已达指定的系统层次，作出调整、控制、自诊治、维修等某类决策。汽车电控系统在设备检测中，毫无疑问，应要求在每一步骤，花费尽可能少，有关状态信息获取尽可能多，结果尽可能好。然而，各检测步骤是彼此相互联系与相互影响的，各局部最优并不能保证全局最优。因此，还必须从全局出发，全面考虑整个检测过程，从宏观上制定尽可能好的检测策略。

3汽车电控系统故障检测的智能化

目前，用于汽车电控系统故障检测的方法可分为两大类:一类是完全基于检测数据处理的检测方法，如用得较多的对比检测法、函数检测法、振动检测法、模型识别法、统计检测法以及模糊检测法等，它们是通过对故障检测信号的处理而较早地发现故障，以至预报故障:另一类则是主要基于专家经验及知识处理的专家系统检测方法，它是模仿人类专家在进行故障检测时，首先观察机器的症状，然后依据所观察到的症状，利用自己所具有的知识来推断故障的原因。我们称第一类完全基于数据处理的检测方法为传统检测方法;而基于知识处理的检测方法为智能检测方法。

传统检测方法，尽管可以通过检测信号的处理，实现机器工况监视与故障检测，但当检测对象变得庞大而复杂时，为了能把故障比较细致地区分出来，一方面需要增加检测手段，另一方面需大大增加计算量，从而使得检测时间延长。当调试完毕后，用传统检测方法编制的软件系统的功能就确定下来了，不易更改，象，因而推广较难只局限于某一具体系统的检测，很难应用于不同的检测对人类专家在进行故障检测时是怎么做的呢?领域专家往往可以直接凭借系统发生故障时，用视觉、嗅觉、听觉或触觉得到一些由数据难以描述的事实以及专家对故障发生的历史和系统的结构等作出判断，从而可能很快地找到故障源。这种专家经验的应用，对于复杂大系统的检测尤其有效，在多数情况下，可能做到比传统检测方法判断故障要快得多。而完全基于检测数据处理传统检测方法的共同局限性恰恰在于没有利用人类领域专家的丰富经验和知识在故障检测中快速而有效的作用。

对汽车电控系统智能故障检测的目的之一就是试图以计算机模拟人类专家对复杂系统进行故障检测。做到既能发挥领域专家在检测中根据各种感觉到的事实及专家经验进行推理，又能很方便地推广应用于各种不同的检测对象，这正是智能故障检测方法不同于传统检测方法的显著优点。为了对智能检测的概念有深入的理解，先考察一下人的智力活动过程是很有必要的。图2-3人智力活动过程的一般模型。

结语

本文重点分析了汽车电控故障检测系统的检测原理及其在实际应用中所遇到的问题，并指出要解决目前的问题和满足社会的需要，其检测系统必然要从传统的检测系统向智能化方向发展。并比较了智能故障检测系统中以符号处理为核心和以网络联结为主的联结机制的两种方法的优缺点。

参考文献：

[01]祁克光.一种汽车油耗显示控制系统及其控制方法[P].中国专利:CN101968632A,2011-02-09.

[02]胡红利;倪斌.刷新软件的方法及装置[P].中国专利:CN101825875A,2010-09-08.

人工智能时代的特征篇6

摘要：

保证人身、电网和设备安全稳定运行是变电站安全生产工作的重心，也是供电企业发展的基本要求。随着经济的发展，地区配电网络得到了飞速发展，然而，各类检修、抢修、急修、现场问题的不断增多，使各变电站现场作业的安全管理成为配电网管理中的重中之重。通过在变电站内智能视频安全帽识别技术的应用，实现对人员越权穿越分析、进出站内人员情况分析、操作人员现场作业情况分析，从而有效的提高了变电站视频监控系统的利用率，还为变电站现场作业管控提供了有力的动态见证资料。

1.引言

随着电网规模的扩大，变电站建设的全面展开，对变电站“五遥”功能的要求越来越高， 传统的遥视监控系统完全依靠人工从海量画面中检索异常信息来实现监控功能， 检索难度大， 监控效果差， 监控系统所具备的录像功能， 用大容量的数据存储设备来代替监控功能的不足， 给异常事件发生后的调查取证带来很大的难度，从管理和技术上都无法满足电力行业发展的需要。与传统的视频监控相比，智能视频监控系统是采用图像处理、模式识别和计算机视觉技术，通过在监控系统中增加智能视频分析模块，借助计算机强大的数据处理能力过滤掉视频画面无用的或干扰信息、自动识别不同物体，分析抽取视频源中关键有用信息，从而通过智能分析技术来代替人工监视的安全管控。

变电站现场施工作业中，要面对高压危险设备，工作人员进入现场作业区佩戴安全帽是必要的安全措施。在南方电网系统中，安全帽有严格的佩戴等级之分，按照视觉识别系统VI规定：白色安全帽代表领导、， 蓝色安全帽代表管理人员， 黄色安全帽代表施工人员， 红色安全帽代表外来人员。在变电站的安全生产规范中，对进入变电设备施工现场的要求非常严格，如不允许不佩戴安全帽进入现场，也不允许不同身份的人越界非法操作等。但违反安全规定不佩戴安全帽的情况也时有发生，带来是安全隐患。如何应用视频监控有效的实现智能监管，规范变电站各种生产作业的现场管控机制。通过对变电站内智能视频安全帽识别的研究，实现了对人员越权穿越分析、进出站内人员情况分析、操作人员现场作业情况分析，从而有效的提高了变电站视频监控系统的利用率，还为变电站现场作业管控提供了有力的动态见证资料。规范了变电站各种生产作业的现场管控机制，充分响应了南方电网公司“十二五”科技发展的总体目标，以“保安全、优电网、添绿色、强基础、重和谐”五大关键需求为导向，为智能变电站奠定了良好的技术支撑，为输电、变电、配电、调度等各个重要领域发展提供有力的安全生产保障。

国内外现状：

安全帽识别的难度较大，目前还未见到实用的产品出现，有关安全帽识别的研究及文献也极其少见。这主要是由于安全帽表面颜色爱噪声干扰而产生颜色失真，安全帽颜色随光照条件和入射角度等变化而变化，安全帽颜色识别面临尚未解决的物体颜色恒常性等的问题。以国内外现有技术，一般识别方法都是基于颜色特征进行识别的。安全帽颜色识别的目的在于利用所获得的安全帽图像，提取安全帽颜色所需的颜色特征信息，并根据这些特征将主体颜色分类到指定的颜色类别中。识别过程中所涉及的图像处理方法大多都是基于彩色图像的，而目前的图像处理方法大都是针对灰度图像进行的，而对彩色图像的研究相对较少。

智能视频安全帽识别算法实现

第一步，安全帽检测目标跟踪：

目标跟踪技术就是基于视频中图像帧序列来通过目标检测技术确定目标在不同帧中的对应位置和大小，以获取相应的运动轨迹，并给出运动目标的运动轨迹趋势，实现对运动目标连续、准确的跟踪。本方案中使用的目标跟踪技术主要有：基于区域法跟踪、基于特征法跟踪、基于贝叶斯法跟踪。

基于区域法的跟踪又包括基于小区域的跟踪和基于模板匹配的目标跟踪。

基于小区域的跟踪即利用图像灰度、颜色、物体运动特征、纹理或颜色直方图等特征将每帧图像分割为不同区域，这类算法也可以说是基于图像分割的跟踪。但由于图像分割本身就存在一些难以解决的问题，有时因为会产生过度分割，用这个方法进行运动目标跟踪是无法进行的。其优点是对于运动目标中存在的遮挡问题不太敏感。

基于模板匹配的目标跟踪的基本思想是，首先得到包含目标的模板，该模板可以通过图像分割获得或是人为给定，然后在视频序列中利用特征直接做匹配运算。这种方法的优点在于当目标未被遮挡时跟踪精度高且稳定；但缺点是很费时，尤其当搜索区域较大时，其次算法要求目标变形不大且不能有太大遮挡，否则相关精度下降会造成目标的丢失，且相似性度量值受噪声影响较大。本方案中采用改进的模板匹配算法以及基于模板匹配的自适应目标跟踪算法。

在本方案采用改进的模板匹配的目标跟踪算法，通过距离加权、模板更新及局部匹配的方法来提高不同光照条件及变形情况下得鲁棒性，不再采用简单的平方差度量、相关匹配度量和相关系数度量，而是采用如式( 5)所示的相似性度量函数：

其中：为原始模板图像同待匹配图像在位置处的匹配值，为更新模板图像同待匹配图像在位置处的匹配值，与采用传统的相似性度量函数；为位置同前一帧最优匹配点位置间的欧氏距离；为相应的权重系数；为最终的匹配结果。

本方案采用的基于模板匹配的自适应目标跟踪算法在图片检索的过程中根据评价函数来自适应的调整模板，从而提高目标跟踪的速度和可靠性。自适应模板匹配算法是在传统的模板匹配的基础上采用相关的评价函数，以当前的匹配位置为中心，根据给定的初始化模板构造一个图像邻域，以此邻域作为被跟踪目标的模板，作为下一帧和后续帧的匹配模板。匹配图像中的目标由于视角或是非刚性运动造成的形状和光照强度等信息的变化，可以利用与前一帧相关的模板来构造与当前帧相关的匹配模板。虽然目标的形状信息在不同帧之间是变化的， 但是总体结构信息会保持不变，且连续两帧之间的运动和变形不大，基于这样的假设， 可以使用当前帧的信息为下一帧提供合理的初始化信息。 在目标跟踪过程中可以结合图像梯度、 帧间运动和区域相关来定义一个归一化的评价函数。当评价函数值的变化量小于指定阈值时，更新匹配模板为自适应模板。

第二步，基于特征法目标锁定：

基于特征的跟踪不考虑运动目标的整体特征，而只通过目标图像的一些显著特征来跟踪目标。将通过变电站现场作业员安全帽颜色和形状来确定人物的运动行为。当然也可通过一个特征集合中的多个特征进行检测。基于特征法的跟踪主要包括以下两个步骤组成：a)特征提取；b)特征匹配。

常常需要利用一些先验信息或加入某些约束来解决，在基于多帧图像的特征点跟踪算法中，常假设相邻帧图像中的特征点在运动形式上的变化不会很大并以此为约束来建立特征点对应关系。

特征提取

特征提取即是从视频图像中提取出能够标志运动目标对象的描绘特征，该特征应该具有以下特点：直观性、易分性、简单性以及不变性。直观性即是指提取的特征符合人的人的视觉感官或是意识理解，易分性即是指提取的特征能够将运动目标进行分类，简单性即是指基于该提取特征的计算应尽量小，不变性即是指图像进行平移、旋转以及拉伸等变换不会影响通过特征提取来识别出目标对象。常用的目标特征有：颜色、纹理、边缘、块特征、光流特征、周长、面积等。特征提取算子有：Canny算子、SUSAN算子、哈里斯角点算子等。

特征匹配

基于特征法的目标跟踪在使用特征提取算子从视频序列中抽取出显著特征后，再在不同图像上寻找特征点的对应关系即匹配来跟踪目标。已有的技术包括模板匹配、结构匹配、约束松弛匹配和假设检验匹配等。这类方法需要大量的执行时间；优点在于即使目标的某一部分被遮挡，只要还有一部分特征可以看到就可以完成跟踪任务。

第三步，安全帽颜色识别：

颜色样本提取：

安全帽颜色样本的提取在安全帽颜色识别中是非常重要的，它是基本颜色特征匹配的基础和关健。现场安全帽颜色分为红色、白色、蓝色、黄色这4种。具体操作如下：

分别采样晴天、阴天、雨天、雪天、雾天变电站内现场视频素材各5000次穿越，每次穿越，人员在场景内停留3-5秒。对每一帧的视频帧取样并标定，如下图。

颜色识别算法实现：

实现步骤如下：

(1) 通过对样本分析，提取图象特征

通过对大量样本素材的分析，提取视频图像信息中的图像特征。三大底层特征即：颜色、纹理和形状特征。颜色特征常用的特征提取与匹配方法。

图像的特征可以分为低层图像特征和高层图像特征。低层特征主要指图像的颜色、形状、y理和空间关系等特征。图像的高层特征即语义特征，则是指人对图像内容及含义的理解和反映。对图像提取的特征可以是图像的全局特征，也可以是图像中的某个目标或某个对象等局部特征。特征提取是CBIR技术的核心，图像特征提取的好坏，决定着图像检索的最终效果好坏。所以图像的特征提取是我们研究的关键环节。

(2) 通过图像特征，进行图像相似度匹配

在提取完图像的特征之后，需要做的便是选取合适的方法利用图像的这些特征来进行图像间的相似性判别，判断出检索图像与数据库中的哪些图像最接近，也就是度量它们的相似度。目前用的比较多的相似度度量准则主要有：欧氏距离、直方图相交距离、二次式距离、相关系数和马氏距离等。它们各有各的优缺点，各有各的适用范围，在进行检索时，应根据所提取的特征的特点，来选择合适的相似度度量方法。

(3) 优化图像检索速度

索引机制是提高图像检索的速度而建立的。在提取的图像特征之间可能具有一定的相关性，因此在图像检索系统中选用合适索引机制可以提高图像检索的速度。

(4)设置阀值，输出匹配样本

通过大量实验，得出最合理的阀值。按照所设置的合理阀值，将检索到的图像相似度排序，将相似度符合的图像输出。

结论

本文提出一种基于安全帽颜色识别的算法，在云南电网视频智能作业管控项目中已经成功的运用，通过此算法来解决在智能监控中如何判断监控人员身份的问题。该算法在人员检测算法的基础上，识别检测出来的行人的头部，并根据头部的颜色值，得到该行人所佩戴安全帽的颜色，然后根据生产规范中得到对应人的身份。实现对人员越权穿越分析、进出站内人员情况分析、操作人员现场作业情况分析。通过视频智能监控的有效运用，促进变电站的运行管理水平提高，保障了变电站内作业的安全稳定运行。

参考文献：

[1] 李太华，王迪.基于安全帽颜色识别的人员身份认证算法在变电站的应用 (国网乌鲁木齐供电公司信息通信公司， 新疆 乌鲁木齐 830011)

[2] 王亮，胡卫明，谭铁牛.人运动的视觉分析综述 [J] .计算机学报，2002，（3）：225-237.

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人工智能时代的特征篇7

关键词：智慧学习环境 智能性 富媒体 泛技术学习环境

一、引言

社会信息化的不断发展带动了各项技术在教育教学中的应用，为学习环境的变革提供了技术支撑，使泛技术学习环境的生成成为可能。

其次，我们所面临的学习者是与其父母一辈完全不同的一代，被称为“数字土著（digital native）”、“网络一代（net generation）”，其接受信息的能力、对信息的更新和渴求、获取信息的方式以及对学习环境舒适度的要求等，都在显著发生变化，学习者对于高端学习环境的追求也越来越迫切。

再次，原有的数字化学习环境由于其本身存在的缺陷，仅仅是将简单的教学内容数字化，并没有改变知识传递的传统模式，教师在教学过程中占据主导地位，学习者仍处于被动接受的状态，对知识的学习仅仅是理解和记忆，无法实现创造、批判思维的培养，学习环境的变革成为社会信息化发展的迫切诉求。

二、智慧学习环境的概念

智慧学习环境是数字学习环境的高端形态，能有效促进学习与教学方式的变革，目前已受到教育学界的广泛关注，很多学者从各自角度提出了智能学习环境的定义。

钟国祥等提出，智能学习环境是从建构主义习理论、混合学习理论、现代教学理论出发，以学习者学习为中心，由相匹配的设备、工具、技术、媒体、教材、教师、同学等构成的一个智能性、开放式、集成化的数字虚拟现实学习空间，认为其既支持学习者学习的自主建构，又能提供适时的学习指导。马来西亚学者Chin认为：“智慧学习环境是一个以信息通信技术的应用为基础、以学习者为中心且具备以下特征的环境： 可以适应学习者不同的学习风格和学习能力； 可以为学习者终身学习提供支持； 可以为学习者的发展提供支持。”黄荣怀等认为，智慧学习环境是一种能感知学习情境、识别学习者特征、提供合适的学习资源与便利的互动工具、自动记录学习过程和评测学习成果，以促进学习者有效学习的学习场所或活动空间。

笔者认为，智慧学习环境就是以学习者为中心，将技术应用于教学，营造一个虚拟学习环境与物理学习环境相结合的、全新的、开放的教与学的环境，富媒体和泛技术支持该学习环境，处于此环境的学习者对知识的获取具有更大的自主选择性；同时，对于学习者批判思维、灵活运用多种工具设备解决问题、合作、交流等能力的培养，都会有很大提高。

三、智慧学习环境的特点

智慧学习环境作为数字学习环境的高端形态，是教育技术发展的必然结果，相较于普通数字学习环境具有如下特点：

在教学模式方面，改变了以教师为主体、向学习者灌输知识的传统教学模式，教师赋予学习者更多的自由，强调交流互动，学习者可以根据自身需要选择合适的学习方式和探索方式。在整个教学过程中，以学习者为中心，教师在其中起引导作用，体现了人本主义的思想。同时，教师可以采取多种教学策略相结合的形式，通过探究、讨论、评价等方式实现知识的传递。对于不同的学习者，要结合学习者特征，采取适应性的评价方式。

在学习内容方面，强调对学习者高阶认知目标的培养。对于学习资源的呈现，则选择以按需推送的形式进行，学习者对于资源结合自身特点和需求自主选择。学习者的学习形式不再局限于学校和课堂等固定场所，正式学习和非正式学习得以实现，而学习资源通过正式学习和非正式学习得到了充分使用。

对于智慧学习环境中学习工具的选择，作为支撑智慧学习环境的工具，在学习者和教学者之间起连接作用。通常使用的学习工具即为多媒体等通讯设备。学习工具的使用使信息呈现形式、学生知识的表征方式和参与方式等方面都发生了改变。信息呈现形式上，不再是传统的纸质媒体，而是以文本、图片、音频、视频等数字化形式，知识的存储和传递更加便捷；学生知识表征方式上，人工智能技术应用于物理教学环境，实现交互学习；在参与方式上，学生可以通过讨论等方式实现。

对于学习方式，由传统的个体知识建构向群体协同知识建构转变，学习者借助通讯工具通过学习社区沟通交流。智能学习环境能够自动识别学习者的学习情境，教师根据学习者的学习特征进行快速分组，实现协作学习。

四、结论与展望

智慧学习环境是数字学习环境的高端形态，是教育信息化发展的产物，是学习者对学习环境不断诉求的结果，对实现以学习者为中心、教师引导的开放性、智能性、自适应性的学习能起到良好的支持和促进作用。但是，我们仍应结合中国教育具体现状理智看待，重视教育发展存在的区域不平衡问题，客观理智地实现智慧学习环境的构建。

参考文献

人工智能时代的特征篇8

关键词：消防；减灾；智能；作用；建筑

随着我国城镇化步伐的加快，各个城市的高层建筑像雨后春笋一样拔地而起。在发展城市化的同时，消防工作的形势也越来越严峻，尤其是高层建筑的消防设施尤其值得关注，一旦疏于管理和监督，那么随时都有可能发生灾情，给人民的生命财产造成巨大的损失，近年来发生在我国许多城市的高层建筑里的火灾，教训沉痛，同时也警醒建筑行业，做好高层建筑消防工作直至关重要。我国消防设施中的火灾报警系统随着科技的发展，逐渐产生出智能型火灾报警系统，促进了防灾减灾工作的进步，为防止火灾的发生和救援工作快速行动，提供了科技支撑。

1 关于建筑消防火灾信息的处理

传统的火灾信息处理要经过一系列繁琐的程序，基本表现为全人工处理方式。随着科学技术的不断深化，消防工作中的火灾信息处理已经上升到一个智能化的水平，其信息处理的形式主要体现阈值比较和智能这两种方式上。所谓的阈值比较方式，实际上就是指开关量式的火灾报警系统，这种报警系统主要是依靠火灾探测器进行监控和探测，当建筑中火灾特征参数上升或者超过一定的值时，那么就会发出开关量报警信号。这种火灾判别工作一般是由安装在探测器中硬件电路来完成，这个环节中，探测器在报警系统中发挥着触发器件的作用，也就是说，探测器的准确性和可靠性决定着是否能够及时发出火灾警告。唯一需要注意的是，这一系统对环境的干扰无法进行排除，这种情况下，火灾误报的现象也就无法避免。还有一种报警方式自然就是新近出现的智能方式。这种智能系统使用的是较为先进的无阈值火灾探测器。其中所使用的模拟量式火灾探测器只是发挥一个火灾特征传感器的作用，对于火灾的判断和确认完全依靠控制器完成。也就是说，控制器能对模拟量探测器现场采集到的火灾特征参数传送过来，经过对现场环境的变化规律进行对比，从而确定是否报警。由此可以看出，当前火灾特征参数的值已经不能作为判断火灾能否发生，必须要对前一段时间的参数值进行必要的考查，综合前期和中期以及正在发生着变化的规律，参数、数值变化来判定是否能够构成火灾的要件，然后决定是否发出火灾警报。智能火灾报警系统是一个综合了各种数据分析、非常精细化、科学化的设备，对于信号的分析、处理方式可以说是多样化，它作出的火灾认定主要是参数变化是否具有规律性，这种基于数据判定的方式，代表了系统智能化程度的高低。在火灾判定和识别中，“上升速率识别”方式是主要的认定方式。这是因为，在发生火灾时，探测设备收集到的特征参数的值，其上升速率有一定范围，超过数值范围的自然是火灾要发生的可能性要大，这种方式在火灾的判定上简单易行，但其表现出来的智能化水平不高。而智能化分析是综合了国内外先进技术和经历过无数次火灾试验基础上，在技术上进行更新了的一种判断火灾发生的模式，设定的技术参数和控制范围都具有科技性 系统的可靠性和精准性已经到了非常高的层次。

2 智能火灾报警系统的形式与运行

我国消防智能火灾报警系统已经体现出自己的特色，已经在防火和救援方面做出了巨大的贡献，其技术的成熟程度不断增强。目前，现存的智能报警系统基本分为三种智能类型：

其一是探测智能系统。这一系统中，其智能部分主要集中在探测部位，而控制设备这一部分的开关量信号的探测器和控制器属于关键部位。智能探测器主要是自带电子微处理器，在探测和控制方面智能性比较强。在运行时可以自行将火灾特征参数传送到探测器内置的的数据库中，并且能够将火灾特性表现出来的曲线做数据性比较，能够通过数据给样判断其状态，从而做出是火灾报警，还是其它因素的干扰，或者是出现故障等。新一代智能探测器自带电子微处理器，故在探测和判断方面能够做到精准性、灵敏性。智能探测器在运行上可以适时处理来自环境等方面带来的干扰因素的影响，减少火灾的误报。当真正探测到有火灾要发生时，智能探测器能够对探测信号进行火灾模式识别，并且按照设定的参数作出判断，继而向控制器发送报警信号，从而完成一次灾情警报。我们知道，在先进的设备都是具有使用时间限制的，智能探测器也不例外，但是其有一个优点是可以实现自检，当设备老化或者某些功能不能正常工作时，就会发出故障信号提醒使用者进行维修和作出淘汰的选择。

3 主机智能系统和分布智能系统应用需要注意的问题

主机智能系统的智能集中于控制部分，在这种系统中，电子智能探测器的阈值比较电路并不存在，其自身也不具备火灾判断的能力，这个系统的探测器其实就是发挥传感的功能，当探测到的火灾参数以后，以模拟信号方式传到控制器里，传过来的数据经过控制器主计算机的运算和数据分析，才能做出是否发生火灾的判断。当今时代，计算机在数据的处理上速度非常快，缩短了系统巡检周期，也就及时反映出火灾的报警速度的提高，因此，主机智能系统在消防中得到了普遍应用。分布智能系统由于智能探测器具有一定的智能，可对火灾特征信号直接采集并进行初步的分析判断，同样会把采集到的信号传送到控制器，控制器经过数据分析和处理，进而完成更复杂的判定同时显示出分析的结果，这种系统表现出来的智能化程度更高，也被称为全智能系统火灾自动报警系统。分布智能系统集中以往智能系统的优点，由于探测器有了一定的智能处理能力，因此控制器的信息处理量大为减少，可以实现更多的管理功能，从根本上提高了系统的稳定性和可靠性。而且总线的载荷减轻，在信息传输速率不变的情况下，可以传输更多的控制信息，使整个系统的响应速度和运行能力大为提高。由此我们会发现，分布智能系统的优点大于其他类型的报警系统，因为，我国未来火灾报警技术发展的主导方向将很快转向分布智能系统的应用。

总之，消防工作随着信息化技术的进一步加强，其科技化救援水平也不断提升，这样就会给建筑行业提供了更加强有力的消防保障。

参考文献

人工智能时代的特征篇9

1电气自动化中智能化技术应用特征体现和应用作用

1. 1电气自动化中智能化技术应用特征体现

电气自动化中的智能化技术应用有着鲜明特征体现，能有效实现无人超控，系统控制是通过鲁棒性变化以及下降时间和响应时间进行调节的，减少了人力的投入。电气自动化中的智能化控制技术应用，在数据处理的一致性特征上也比较突出，智能控制器能对所有数据经过处理估计得以应用，在数据信息处理的一致性层面有着鲜明特征[1].智能控制技术的应用，不需要控制模型，这样就能减少应用程序，从而在效率上有了提高。

1. 2电气自动化中智能化技术应用作用

电气自动化中的智能化技术应用能发挥高效性作用，在系统控制的精度层面也相对比较高。智能化技术的应用是通过高速CPU芯片以及RISC芯片的应用，这就能对系统控制精度得到了提高。智能化技术应用过程中国，是通过多系统共同控制的，系统的完善性就比较突出，在实际的调节上也比较简单化。智能化技术在自动化中应用中，数据的直观性比较突出，从而能有效将抽象数据具体化，另外，智能化技术的应用适应范围也比较广泛。电气自动化中智能化技术应用，对电气工程自动化控制水平提高有着促进作用，对系统数据的控制力度比较强，对安全事故的预警作用发挥也比较突出[2].电气自动化中的智能化技术应用对自动化统一控制起到了促进作用，有效提高了电气自动化效率以及服务质量等。

2电气自动化中智能化技术应用现状和具体应用

2. 1电气自动化中智能化技术应用现状分析

电气自动化当中的智能化技术应用，在行为能力以及感知能力方面有着体现，在科学技术的进一步升级下，技术应用也逐渐成熟化，并对我国的经济发展有着积极促进作用。智能化技术在诸多的领域中已经得到了应用，为应用企业也带来了经济效益，智能化技术的作用发挥主要是依靠着计算机技术的应用，从而对人们的工作环境得到了很大程度改善，在人们的工作效率以及质量上也有了提高，在电气自动化中的应用实现了网络以及多功能化的发展目标。

2. 2电气自动化中智能化技术具体应用

电气自动化中智能化的应用在变电站方面有着积极作用发挥，社会的发展对电气工程自动化水平的提高有着促进作用，变电站作为电气工程核心内容，在对智能化技术的应用下，就能对传统人工操作有效替代，能实现人工监视，这就能在变电站出现了故障的时候有效及时的应对，对数据传输的自动化目标得到了有效实现，在应用的效率上也比较高，准确率也比较高[3].

电气自动化中的智能化技术应用中的故障诊断效果比较好。将智能技术和电气设备的故障诊断相结合物，对电气设备的复杂故障以及非线性故障的处理效率就能有效提高。将人工智能的方式在电气设备中应用，就能保障故障诊断效率提高。通过人工智能技术对电气设备中发电机故障的诊断中，和神经网络以及模糊理论等结合应用，这样就能对故障诊断的模糊性得以有效保证，也能和神经网络学习能力强的优势得以发挥，这就能将整体的诊断效率有效提高。

电气产品的设计工作中，应用智能化技术，对优化电气产品也有着积极意义。电气产品设计中会受到诸多因素影响，智能化技术的应用就替代了传统人工设计方式，将计算机辅助技术科学应用，对电气设计中人工劳动强度能大大减轻，对产品设计的时间差也能有效缩短，从而就提高了产品设计效率[4].在当前的智能化设计手段当中比较常用的智能化技术就是专家系统以及遗传算法，其中的遗传算法是对操作对象直接性操作控制的，对产品的内在性能运行能力提高就欧哲促进；而专家系统也是对应用领域中的专家经验进行借鉴，在合理化的推断判断下模仿专家决策的一个过程，这都能有利于电气产品的优化。

电力系统中的PLC系统技术应用，对电力系统的整体运行效率能有效提高，对企业生产发展的竞争力也能有效提高。PLC组为辅助系统加以应用，对工艺流程的控制效率提高有着积极作用，通过这一智能化技术的科学应用，就能对企业生产发展的可持续性加以促进。

人工智能时代的特征篇10

【关键词】智能电网；动态无功补偿；谐波治理

1.引言

电压和谐波是电能质量的重要指标。电压水平直接反映为无功的平衡程度。机械式投切电容器和电抗器为代表的第一代静态无功补偿装置以及同步调相机为代表的第一代动态无功补偿装置，具有结构简单、经济方便的优点，在国内外获得广泛应用。由于机械开关响应速度（10-30s）无法跟踪负荷无功电流的快速变化，且易引起冲击涌流和操作过电压，70年代晶闸管等电力电子器件取代机械开关，诞生了第二代无功补偿装置，代表设备有晶闸管投切电容器TSC、晶闸管控制电抗器TCR和磁控电抗器MCR。第二代装置在调节响应速度上大大提升，但仍属于阻抗型装置，补偿性能受制于系统参数，且TCR/MCR本身就是谐波源，易产生谐波振荡放大等严重问题。70年代末，通过大功率电力电子器件高频开关实现无功能量变换的第三代无功补偿装置—自换相技术静止无功补偿装置（Static Var Generator，SVG）诞生，实现了无功补偿功能的飞跃。

智能电网（Smart Grids）是应用智能传感和测量技术、设备技术、控制方法及决策支持系统技术，以实现电网可靠、安全、经济、高效、环境友好和使用安全为目标的电网智能化，其主要特征包括自愈、激励用户、抵御灾害、满足用户高电能质量需求、容许各种不同发电形式的接入、资产的优化高效运行等。无功补偿和谐波问题在智能电网环境下面临了新挑战：1）电力电子器件和智能组件大量应用，使得无功补偿和谐波问题更加复杂；2）电力负荷对电压和谐波指标提出了更高要求；3）智能电网特性要求无功补偿和谐波治理设备更智能、更快速响应、更高效。因此，研究智能电网环境下典型行业的动态无功补偿与谐波治理具有重要现实意义。

本文选取了智能电网最具代表性的风力发电、电动汽车和轨道交通3个行业领域，对其发电或负荷特征、需求分析、经济技术分析3个内容进行了详细讨论。分析结果表明，SVG型无功补偿装置和APF型谐波装置在综合性能和经济性上的平衡优势，是建设智能电网的关键组件。

2.风力发电

2.1 发电特征

风速、风向的不确定性以及风电机组的运行特性（风电机组类型复杂多样，其中感应异步电机型风电机组数量众多），使得风电机组输出功率是随机波动的，导致并网功率因数不合格、电压波动和稳定性差等问题，严重时可导致节点电压暂降。辅助组件大量采用电力电子器件，产生大量谐波电流。

2.2 智能电网环境下的需求分析

风力发电是世界各国智能电网战略的重要内容之一。智能电网环境将极大促进各类型、各规模风电场快速发展（发电容量比重超过10%），因此目前风力发电的低效、脆弱和低可靠性问题必须得以解决，使得：

1）满足风电场接入系统的稳定性要求，补偿传输线路、升压变压器和风电机组无功损耗，保持功率因数在0.95以上；

2）减少系统电压的波动对风机的影响，减少切机次数；

3）使风电场具有较好的低电压穿越能力；

4）配套装置成熟高效、维护简单、成本适中。

2.3 经济技术分析

可供风电场选择的无功补偿装置主要有以下几类：①分组电容器；②串联电抗器；③TCR型或MCR型可调式电容器组（SVC）；④SVG；⑤SVG+FC（补偿电容器组）5种类型。此5种类型无功补偿装置的经济技术分析对比如表1所示。在目前工程实际中，通常取方案②或取经济技术指标折中的方案⑤，进而根据需要合理设计补偿装置容量：

1）对于接入节点为电网关键节点的风电场或大型风电场，须以潮流计算为依据，并充分考虑系统现有补偿能力和风机无功调节能力，以确定无功补偿容量，目前我国西北风电基地常用的补偿方案为SVC+FC，SVC单独运行。

2）对于中小型风电场，考虑到其对电网影响相对较小，可按以下原则设计：对于恒速恒频风电机，补偿容量可按风电场装机容量的50%-60%设计；对于变速恒频风电机，补偿容量可按风电场装机容量的30%-40%设计；对于直驱同步风电机，补偿容量可按风电场装机容量的20%-30%设计；补偿方案通常选较经济的MCR型SVC。

3.电动汽车

3.1 负荷特征

主要负荷为电动汽车充电机和充电站系统。其负荷特征主要有：

1）电动汽车充电机和充电站系统为非线性负载，充电过程中将给电网注入较大谐波电流，谐波次数主要为次，1，2，3，…，即5次、7次、11次、13次等奇次谐波，次数越高，谐波幅值越小。

2）谐波与基波关系不固定，负载越轻，则谐波越大，基波越小；滤波电感越大，则谐波越小，基波越大。

3）大规模保有量的电动汽车实际充电行为是随机的，导致电力系统多个变电站负载率随机波动，常规无功补偿难以应对。

3.2 智能电网环境下的需求分析

目前常用电动汽车充电设备主要有以下两类：

1）不控整流设备+DC/DC变换器。优点是体积小、直流侧电压纹波小、动态响应快、高频隔离，缺点是变换效率低、电网侧电流总畸变率大（在30%左右），5次、7次、11次和13次等奇次谐波超出国标要求。

2）PWM整流设备+DC/DC变换器。优点是体积小、输出纹波低、动态性能好、功率因数高、变换效率高、电网侧电流总畸变率低，不需要配置的谐波治理装置，但由于目前价格昂贵，应用较少。

电动汽车是世界各国智能电网战略的重要内容之一。电动汽车与智能电网相互影响、共同推动。智能电网环境极大促进电动汽车以及各规模充电机（站）快速发展（我国规划目标是2020年电动汽车保有量达到500万辆以上）；电动汽车充放电特性可有效平抑电网负荷峰谷波动、接纳间歇性能源以及提高电网利用效率。因此目前电动汽车充电的低效、低可靠性、对电网电能质量影响大、造价昂贵等问题必须得以解决。

3.3 经济技术分析

可供电动汽车充电机（站）选择的谐波防治装置主要有以下几类：①无源滤波器；②有源滤波器（APF）；③无源+有源混合性滤波器3种类型。此3种类型谐波防治装置的经济技术分析对比如表2所示。

在目前工程实际中，基于经济技术性能的综合考虑，通常取方案②或取经济技术指标折中的方案③，进而根据需要合理设计补偿装置容量，其容量设计公式为：

（式2-1）

式中：为可靠系数，取1.05-1.20；为充电机充电效率；为充电机在交流电源输入端产生的谐波电流含有率；为单台充电机功率。

对于充电容量较大的充电站，还需考虑电力系统周边电容性补偿容量引发5次、7次谐振的可能，在规划工作中需做进一步做测试分析，必要时需考虑对电容性补偿容量进行改造（改为4.5%或6%电抗率）。

4.轨道交通

4.1 负荷特征

主要负荷为轨道交通的牵引和辅助供电系统。其负荷特征主要有：

1）行车频率的不连续性引起牵引负载率变化大，主变无功损耗和负荷电流变化大，因此，主变所需补偿容量变化范围大，需采用可靠的动态无功补偿装置。

2）在负载率较轻时（行车间隙），无功功率过剩，功率因数低；在负载率较重时（行车期），无功功率不足，功率因数同样低。

3）列车在行车过程中加速、制动、乘客人数、坡度、操作等因素亦使得牵引负荷随机波动。

4）轨道交通普遍存在多条线路由同一变电站供电的现象，受各条线路规划先后影响，供电网络规模和供电线路长度逐年增长，供电网络充电功率变化导致无功补偿需求变化。

5）城市轨道交通供电系统通常采用环网方式，且运行方式复杂，对无功补偿要求高。

4.2 智能电网环境下的需求分析

轨道交通是电动汽车在有轨公共交通领域的延伸，在欧洲、美国和我国有着重要战略地位。近年来，我国城市轨道交通迅猛发展，截止2012年，城市轨道线路五十余条，运营里程约1600公里，预计到2015年全国22个城市拥有79条城市轨道线路，运营里程2259.84公里。因此轨道交通的高速发展、高速大牵引力机车对电网的影响、合理控制造价等问题必须得以解决，使得：

1）经济且合理地补偿轨道交通的牵引和辅助供电系统的无功需求；

2）不对接入的城市电网产生谐波污染；

3）运行损耗小，节能降耗效果显著；

4）占地、电磁干扰等满足城市设施建设指标。

4.3 经济技术分析

可供轨道交通选择的无功补偿装置主要有以下几类：①分组电容器；②TCR型或MCR型SVC；③SVG；④SVG+FC；⑤有源电力滤波器（APF）5种类型，类型①-④的经济技术分析详见表1-1，类型⑤是一种特殊的SVG，经济技术性能可参考③。

在目前城市轨道交通工程实际中，由于SVG占地面积小、布置和扩展灵活、无需配套加装滤波设备的优点，使得采用SVG设备的方案在施工建设总投资费用上要优于采用SVC设备方案。

此外，SVG具有不产生谐波；运行损耗小；运行噪声低；电磁干扰小；具有快速电压支撑能力，可以充分提高牵引供电能力、提高牵引变压器等设备的利用率等突出优点，因此，不同于风力发电领域补偿方案选择的多样化，采用SVG设备的方案是城市轨道交通领域的最优选择。

5.结论

本文选取了智能电网最具代表性的风力发电、电动汽车、轨道交通3个行业领域，对其发电或负荷特征、需求分析、经济技术分析3个内容进行了详细讨论。分析结果表明，非线性、随机型负荷大量涌现是智能电网重要特征，现有传统无功补偿装置和谐波治理装置难以应对，SVG型无功补偿装置和APF型谐波治理装置在响应速度、可靠性等综合性能以及土地和空间占用、损耗、运行维护费用等经济性指标上的具有更好的平衡优势，可作为智能电网建设的关键组件。

本文目前仅就典型行业动态无功补偿和谐波治理中的负荷特征、需求分析、经济技术分析等问题进行了综述。事实上，在行业规模（如不同规模风电场的差异、电动汽车充电站规模差异）、设计差异（如周边电容性补偿容量对电动汽车充电站谐波治理装置容量设计的影响、城市空间对轨道交通补偿设备土地和空间的限制）、需求差异（如电动汽车分散式充电桩和集中式充电站）等问题上，动态无功补偿和谐波治理的规划设计工作存在差别，其研究对于工程实际具有重大价值，本文因篇幅问题留作后续详细讨论分析。

参考文献

[1]鄢家财.静止无功发生器（SVG）的研究及应用[D].兰州：兰州理工大学，2011.

[2]百度百科.有源电力滤波器[EB/OL].http：///view/605245.htm.

[3]百度百科.智能电网[EB/OL].http：///view/2222513.htm.

[4]石新春，杨京燕，.电力电子技术[M].北京：中国电力出版社，2006.

[5]罗斌，綦光泽.大型风机并网的电能质量问题及解决方案[J].电力设备，2008，9（10）：19-23.