智能搜索技术解决方案

智能搜索项目

技术解决方案

目录

1. 系统概述 (2)

2. 项目目标 (3)

2.1 输入需求 (3)

2.2 输出结果 (3)

2.3 目标 (4)

2.4 运行环境 (4)

2.5 测试环境 (5)

2.6 可靠性分析 (5)

3. 总体设计 (6)

3.1 智能纠错: (6)

3.2 同义词扩展 (7)

4. 接口设计 (9)

4.1 外部接口 (9)

4.2 内部接口 (11)

5. 数据结构 (11)

5.1 同义词词林数据结构 (11)

5.2 智能纠错 (12)

1.系统概述

本项目完成为搜索引擎中的两个模块，功能分别为“同义词扩展”与“智能纠错”，并与卓望现有搜索引擎产品深度集成，为卓望搜索引擎提供更加友好的用户接口，提高搜索质量和用户满意度。性能上要求增加了相关“同义词扩展”和“智能纠错”模块之后，回答用户一个查询的时间小于100ms，具体功能描述如下：

(1)智能纠错：搜索引擎自动地纠正用户搜索输入，推测用户真正想搜索的输

入。搜索的结果既包含用户的原始输入搜索结果，也包含纠正后的搜索结果，并在搜索结果中提示用户是否是想搜索纠正后的词。例如用户输入“宏楼梦”，系统提示是否用户希望搜索的关键词是“红楼梦”，并返回“宏楼梦”和“红楼梦”的搜索结果。所开发的产品必须与卓望数码已开发的搜索引擎深度集成。

(2)同义词推荐：搜索引擎自动加上搜索关键词的同义词一起搜索，如搜“红

楼梦”，自动加上其另外的书名“石头记”进行搜索。所开发的产品必须与卓望数码已开发的搜索引擎深度集成。

2.项目目标

本项目的主要任务就是用户输入的可能是错误的查询词，我们需要推荐用户可能打算输入的词，以及给定一个词，我们推荐其同义词。

2.1输入需求

卓望公司提供查询日志，用于日志分析，统计词频，从而做高效的查询纠错和同义词扩展。

2.2输出结果

图1给出了了本项目需要完成的功能。其工作流程如下：

●首先用户输入一个查询词

●给出查询词纠正后的词

●给出其同义词扩展

搜索引擎

智能纠错同义词扩展

Hadoop平台

查询日志

图1 主要功能

2.3目标

在500MB的数据上，为了支持模糊检索，索引大小为350MB左右；单台机器（Intel 2.4G CPU，2RAM内存）回答一个查询的时间在100ms以内。在20GB 的数据上，通过在两台机器（每台机器8核，Intel 2.4G CPU）进行多核并行处理，回答一个查询的时间在100ms以内。

2.4运行环境

日志分析需要8各节点的Hadoop服务器，每台机器配置如下：

●Intel x86兼容处理器，双核，主频2.0GHz以上

●内存4GB以上

●硬盘200GB以上，7200转

●节点之间采用千兆以太网连接。

运行环境的软件要求为：

●建议使用Ubuntu 10.04 LTS 32-bit或者64-bit Server Edition

Java 6的开发和运行环境

2.5测试环境

测试环境

服务器两台，配置如下：

CPU：IIntel? Xeon?CPU E5520 @ 2.4GHz 8核

内存：8G

硬盘配置：intel x25m g2 160G SSD硬盘4块客户端主机10台，普通PC Server配置；全部主机在同一网段内，千兆以太网交换机。

测试数据

案例描述测试步骤测试指标要求

查询响应速度在500MB的数据上，为了支持模糊检索，索引大小为350MB左右；单台机器（Intel 2.4G CPU，2RAM 内存）回答一个查询的时间在100ms以内。在20GB的数据上，通过在两台机器（每台机器8核，Intel 2.4G CPU）进行多核并行处理，回答一个查询的时间在100ms 以内。

2.6可靠性分析

整个系统都应采用高可用性架构，无单点故障。系统整体可靠性达到99.999%。在部分节点发生故障后，能够根据日志恢复故障节点丢失的数据，保证数据不丢失、不错乱，保证数据一致性和正确性。

3.总体设计

3.1智能纠错:

为了衡量两个不同输入词的相似性，我们需要衡量词与词之间的相似性。例如衡量“宏楼梦”和“红楼梦”的相似性。传统的方法可以用编辑距离来衡量词之间的相似性，即从一个词转换为另外一个词所需要的最少原子操作次数（包括删除一个字，插入一个字，替换一个字）。例如“宏楼梦”和“红楼梦”的编辑距离是1。然而这种方法存在着两个问题：（1）由于汉字通常较短，这种相似性函数并不适合于汉字；（2）这种方法只考虑了汉字，而没考虑拼音。例如尽管“宏楼梦”和“宏梦”的编辑距离也是1，但是显然“红楼梦”和“宏楼梦”更相似。因此我们不仅要考虑字形之间的相似性程度，还要考虑读音、声调等因素来衡量汉字之间的相似性，进而对查询结果进行打分排序。例如“红楼梦”和“宏楼梦”的拼音相同，因此他们的相似性更大。因此我们通过衡量两个词的读音相似程度，汉字相似程度，声调相似程度，字型相似程度等多重因素来考虑汉字之间的相似性。此外，我们还要考虑少数民资的发音，例如卷舌音等来进一步提高我们相似性函数的准确性。

给定一个查询词和多个历史查询（通过用户的查询日志获得），我们就可以根据这个相似性函数找到和查询词相似的所有相近词作为该查询词的纠错。一种简单的方法就是计算查询词和每个历史查询的相似度，然后返回给用户一个最相近的查询词。然而历史查询可能非常多，例如上亿，因此这种算法的效率很低。为了解决这种问题，我们提出高效的索引和算法来解决这一问题。假设我们只推荐拼音编辑距离不大于τ的所有查询，我们通过以下步骤来完成：

(1)首先对于一组历史查询，我们把他们转换为拼音。

(2)对于每个转换后的拼音，假设其长度为l，我们把其分为τ+1段，前τ段

长度为?l/(τ+1) ?，最后一段为l-τ* ?l/(τ+1) ?。并且为每一段字串建一个倒

排列表，记录包含该子段的所有查询（ID）。

(3)给定一个查询q，我们按照下面的方法产生q的所有子序列，假设q的

长度为|q|：

a) 对于q 的任意长度为i 的字串，|q| ≥ i ≥|q|-τ，按照上面的方法生成

q 的字串；

b) 在q 末端添加j 个字母，1≤j ≤|q|-τ，，按照上面的方法生成q 的字串； (4) 对于q 的每个字串，查找倒排列表，倒排列表中的每个历史查询就是q

的一个候选集；

(5) 验证候选集，得到所有结果；

(6) 对结果进行打分排序，返回最终top-k 个结果。

该方法不用遍历所有的历史查询，通过字串共享和字串倒排列表就可以进行有效地过滤，从而提高查询效率。图2 给出了智能纠错的框架图。

用户

DOM

DHTML

JavaScript Events

Modifications

客户端缓存

客户端 - 浏览器

输入

结果

请求

数据

服务器端

索引

智能纠错结果排序

索引模块

更新

客户端

服务器端缓存

监听

Internet

图2 智能纠错

3.2 同义词扩展

为了支持同义词扩展，我们需要建立同义词表来支持同义词查询，提出快速的算法来实现高效的同义词推荐。

(1) 同义词字典：英文单词有WordNet 来衡量英文单词的相近程度，中文也

有同义词词林来衡量词组的相似性。WordNet和同义词词林反映了常用词的相似程度，可以用于同义词扩展，例如Apple和苹果。但是这些方法存在两个问题：i) 对中文来说，没有免费的大规模高质量的同义词词林，因此我们要研究如何生成同义词词林；ii）当前的同义词词林不能很好的统计新的同义词，例如小强= 蟑螂，xjdm = 兄弟姐妹。为了解决这一问题，我们需要研究新的算法来动态生成同义词词林。

我们按照下面的步骤生成同义词词林：

（a）大规模数据统计：用Hadoop分布式计算平台，统计用户的查询日志，计算词与词之间的贡献程度。我们利用map-reduce来进行

词组的统计。

（b）产生相关度比较高的词对，并利用搜索引擎验证两个词是否是同义词，即分析搜索引擎的返回结果，看两个词之间出现的位置关

系和频率关系。

（c）系统自动返回最可能的同义词，然后人工进行审核。

（d）同义词相似性分析：分析同义词之间的相似度，并给出分数，主要通过统计进行分析得到。

(2)同义词推荐算法：首先给定一个统一词典，每一行代表一组同义词，当

用户输入一行中任意一个词的时候，我们都可以返回其他相关的词。当用户输入一个查询词时，最简单的方法是，我们在同义词词林中找到该词，并推荐同行中其他词。然而这种算法效率较慢，不能做到实时的同义词扩展。为了解决这一问题我们建立一个基于Hash的方法：

（a）首先对于每个词，我们记录该词对应行的起始位置，例如“中国”，100

（b）当用户输入中国时，我们就可以找到文件100对应的位置是和中国相关的词组，我们可以读取这一行获得中国的同义词（c）但是上面方法可能索引较大，因此我们对词语进行hash，把所有单词hash到一个指定的空间，这样就可以控制索引的大小。

（d）对返回的扩展词进行打分排序，给出一个分数从大到小的一个顺

序。

图3给出了同义词扩展的结构图。

查询日志

同义词词林

索引

在线同义词扩展

Hadoop 分析

更新

索引

图 3 同义词扩展流程图

4. 接口设计

4.1 外部接口

(1) 查询纠错接口：

public String FindSimilarWords(String query) 输入参数：查询词 返回值：纠错后的词

功能：找到和查询词最接近的词

(2) 同义词扩展接口：

public vector FindSynonym(String query) 输入参数：查询词

返回值：和查询词相似的所有词 功能：找到查询词的扩展后的同义词

(3) 调用query log 接口：

public boolean callQueryLog(String filename)

输入参数：查询日志的路径

返回值：log文件路径是否正确

功能：统计和分析用户日志

(4)日志挖掘，统计频率：

public void computeWordOccurrence(string filename, map keyword2occurrence)

输入参数：

filename –查询日志的路径

map keyword2occurrence –关键词和对应的频率返回值：无

功能：统计日志中每个词出现的频度和词对的频率

(5)计算词之间的相似度

public double computeSimilarity (string keyword1, string keyword2)

输入参数：

keyword1 –关键词1

keyword2 –关键词2

返回值：相似性

功能：求解两个词之间的相似性

(6)查询纠错索引生成：

public void createIndex(map keywords, SimlarWordIndex index) 输入参数：

map keywords–关键词和对应的频率

SimlarWordIndex index –创建后的索引

返回值：无

功能：创建索引

(7)调用查询纠错索引：

public string findsimilarwords (String keyword，SimlarWordIndex index)

输入参数：

Keyword - 查询词

SimlarWordIndex index –索引

功能：找到和查询词最接近的词

(8)同义词索引生成：

public void createIndex(map keywords,SynonymIndex index)

输入参数：

map keywords–关键词和对应的频率

Synonym index –创建后的索引

返回值：无

功能：创建索引

(9)调用同义词索引：

public string findsimilarwords (String keyword，SynonymIndex index)

输入参数：

Keyword - 查询词

SynonymIndex index –同义词索引

功能：找到查询词的扩展词

(10)统计同义词相似度：

public double getSynonymSimilarity (string keyword1, string keyword2)

输入参数：

keyword1 –关键词1

keyword2 –关键词2

返回值：相似性

功能：求解两个词之间的同义词分数

4.2内部接口

内部接口主要设计索引的维护和算法的实现。

5.数据结构

5.1同义词词林数据结构

KeywordID 查询词ID

Keyword 查询词

KeywordOccurrence 查询词出现次数

KeywordType 查询词所属类型

HashValue 查询词的Hash值

KeywordID, KeywordID 查询词ID，查询词ID

Relevance 两个查询词的词义相似性

5.2智能纠错

KeywordCN 查询词（中文）

KeywordPinyin 查询词（拼音）

KeywordOccurrence 查询词出现次数

KeywordID, KeywordID 查询词ID，查询词ID

Similarity 两个查询词的相似程度SynonymIndex同义词索引，其结构是：

Map

Keyword: 关键词

Location：文件中的位置，从该位置起一行就

是所有的同义词

SimlarWordIndex查询纠错索引：

Map IL>

Substring: 字串

IL：倒排列表，包含该字串的所有查询词

关于智能搜索的产生和发展趋势

新技术专题文献综述 （之一） 专题：关于智能搜索的产生和发展趋势 班级：计科091 号：200953225120 名：缪克敢 指导教师：丁辉 计算机科学与技术专业制

关于智能搜索的产生和发展趋势 摘要：随着互联网的迅速发展普及，互联网上的信息出现了爆炸性的 增长，因此一个较好的搜索技术对网民十分重要，本文就智能搜索的 产生、发展和研究做一浅显的探讨。 1.智能搜索的产生 互联网从产生、技术积累到飞速发展的近十年里，给现代社会带来了无法估量的影响，更是积累了巨量的数据信息，导致信息大爆炸时代开始了。在浩瀚的信息海洋中，人们只有依靠搜索引擎才能不至于迷失方向，才能迅速找到所需的信息。也因此产生了越来越多的搜索引擎。各种搜索引擎的功能侧重并不一样，有的是综合搜索，有的是商业搜索，有的是软件搜索，有的是文献搜索。当前的搜索引擎主要存在以下两个不足： (1)查询结果的显示顺序比较混乱，搜索引擎在对结果进行排序时没能区分信息类型(如文献、新闻、广告等)； (2)查询结果中无关信息过多，太多查询动辄被返回成百上千甚至上万条信息； 另外，查询结果的摘要或简介文字(太多数是对应全文的开头部分)的准确性、对复杂查询的支持上也有待改善。 上述依靠单一的搜索引擎不能完全提供人们需要的信息，因此需要产生一种软件或网站把各种搜索引擎无缝地融合在一起，于是智能搜索引擎也随之诞生了。 关于智能搜索的定义，至今没有明确的诠释。本人综合了各个学者的观点把智能搜索认为是结合人工智能技术的的新一代搜索引擎。他除了能提供传统的快速检索、相关度排序等功能，还能提供用户角色登记、用户兴趣自动识别、内容的语义理解、智能信息化过滤和推送等功能。 智能搜索引擎设计追求的目标是：根据用户的请求，从可以获得的网络资源中检索出对用户最有价值的信息。【1】 2.智能搜索的发展趋势 (一)强化全文检索功能 搜索引擎的一个发展方向是全文搜索引擎。它采用对站点页面文字内容进行全面检索的技术。比起目录检索，全文检索提供了全新的强大的检索功能，可以直接根据文献资料的内容进行检索，支持多角度，多侧面地综合利用信息资源。全文检索技术是发现信息、分析信息和过滤信息、信息代理、信息安全控制等应用的主要技术基础。以全文检索为核心技术的搜索引擎已经成为网络时代的主流技术之一。全文搜索虽然多而全，但没有分类式搜索引擎那样清晰的层次结构，有时给人一种繁乱的感觉，因此，全面、准确和快速是衡量全文检索系统的关键指标。

园区的智能门禁系统解决方案

园区的智能门禁系统解决方案 园区的发展随着经济的进步一直在推新，在最近几年又提出了“智慧园区”的理念，相对于“智慧城市”、“智慧家居”等，智慧园区的智慧体现在哪？ 我们知道传统的园区一直面临着各种问题，诸如管理效率低、制度无法结合大数据落实、安防能力不强、服务不到位、运营成本居高、设备管控分散等，而智慧园区旨在解决以上问题难点的同时，与其他智慧区域功能对接，实现无缝对接的智慧产业系统。 通俗来说，在今天安防、物联网、大数据等各种软硬件技术进步后，运用到实际场景，深度结合物与人的功能互动体验，实现园区物业管理方、访客方、物业方人人能偷懒、面面能俱到的智慧型园区，促进以园区为核心的产业聚合。 令令开门认为，不同类型的入驻企业，对园区功能提出细致化要求不同，其中园区的门禁出入、访客管理、物联对接、平台操作等系统的智能化成为了入驻企业关注的焦点。 门禁是智慧园区的战略纵深 园区功能区域众多，从大门主出入口、办公大楼、功能单元，到联合办公、会议室等，各类出入口人流多少不一，权限多级繁复。传统园区门禁以卡片、指纹、电磁门为代表，无法适应不同权限的管理需求。

随着移动互联网的发展，手机nfc、刷码、刷脸多种智能门禁方式可供选择，这些智能门禁系统可拓展空间极大，为智慧平台的搭建提供了坚实支柱。我们以令令开门的刷码门禁为例，事实上早已有适用园区各个门禁口的终端设备，用户使用小程序、公众号、APP就能实现扫码一键开门，管理方也能从后台层层管理每个人开门权限，为园区大小出入口设置门禁纵深空间。 访客体验是对园区智慧能力的直观评价 现代园区访客管理是对园区智慧能力的直观展现，从访客预约、无纸化登记、便捷刷码通行和乘梯，到后台一键式审核、临时门禁权限管控、梯控对接等，让访客全流程能线上自助简单操作，省去人工接待操作的繁琐和低效，给与访客直观的智慧能力体验。 需要园区设备物联化对接 园区集成各类设备，不同设备分散管理，耗时耗力费人工，还不能及时了解到设备的预警和运行状态，一旦设备出现问题，会影响设备在整片区域的功能使用，智慧园区需要实现

人工智能算法综述

人工智能算法综述 人工智能算法大概包括五大搜索技术，包括一些早期的搜索技术或用于解决比较简单问题的搜索原理和一些比较新的能够求解比较复杂问题的搜索原理，如遗传算法和模拟退火算法等。 1、盲目搜索 盲目搜索又叫做无信息搜索，一般只适用于求解比较简单的问题。包括图搜索策略，宽度优先搜索和深度优先搜素。 1、图搜索（GRAPH SERCH）策略是一种在图中寻找路径的方法。在有关图的表示方法中，节点对应于状态，而连线对应于操作符。 2、如果搜素是以接近其实节点的程度依次扩展节点的，那么这种搜素就叫做宽度优先搜素（breadth-first search 。 3、深度优先搜索属于图算法的一种,英文缩写为DFS即Depth First Search.其过程简要来说是对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止,而且每个节点只能访问一次。 二、启发式搜索 盲目搜索的不足之处是效率低，耗费过多的时间和空间。启发信息是进行搜索技术所需要的一些有关具体问题的特性的信息。利用启发信息的搜索方法叫做启发式搜索方法。 启发式搜索就是在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估，得到最好的位置，再从这个位置进行搜索直到目标。这样可以省略大量无谓的搜索路径，提高了效率。在启发式搜索中，对位置的估价是十分重要的。采用了不同的估价可以有不同的效果。 3、博弈树搜索 诸如下棋、打牌、竞技、战争等一类竞争性智能活动称为博弈。博弈有很多种，我们讨论最简单的"二人零和、全信息、非偶然"博弈，其特征如下： (1 对垒的MAX、MIN双方轮流采取行动，博弈的结果只有三种情况：MAX方胜，MIN方败；MIN方胜，MAX方败；和局。 (2 在对垒过程中，任何一方都了解当前的格局及过去的历史。

物联网智慧城市智能门禁系统解决方案

物联网智慧城市智能门禁系统解决方案 门禁智能化管理已经走进了人们的社会生活，指纹出入管理控制门禁系统和人脸扫描门禁技术越来越普及，新型门禁具有对门户出入控制、实时监控、防盗报警等多种功能，它主要方便内部员工或住户出入，杜绝外来人员随意进出，既方便了管理，又增强了安全性。从而为用户提供一个高效的、人性化的工作环境，也给用户带来诸多便利和全新的场景体验。比如远程开门、小程序开门、刷脸开门、二维码开门、刷卡开门等，都逐步应用到了门禁系统中。 在功能上实现了实时通讯自动化和管理自动化,以4G/5G无线网络通讯为基础，全面实现对安保系统综合管理。目前，门禁远程实时联网已经广泛应用于商务机构、企业单位、政府机关、科研单位、博物馆、酒店、银行、学校、车站等。而且将会在越来越多的领域更加广泛的应用。 【系统组成】 智能门禁系统主要是应用人脸识别技术+门禁组合起来，基于人的脸部特征快速完成身份识别的一种生物识别技术。智能门禁系统，固定安装对应门，安装完毕后，进出门禁依次识别认证人脸图像和温度的采集、检测、建模，对人员进行实时监测和身份识别，实现便捷、高效进入。

指纹、刷脸等方式验证信息，门禁系统将会通过网络与服务器对比数据，验证成功开门进出。并实时记录所有的刷卡、进出门动作、开门时间、报警及管理平台操作记录。和电脑进行通讯，直接使用软件进行管理，包括卡和事件控制。管理方便、控制集中、可以查看记录、对记录进行分析处理，可以进行考勤等增值服务。适合人多、流动性大、门多的环境。同时，完成识别后，自动与公安机关掌握的重点人员数据库进行人脸特征的比对识别，当相似度超过设定阈值时，提供有效、实时的报警机制，便于公安机关立即掌握重点人员的动向、行踪。 【产品特性】 智能门禁系统使用领先的人脸检测、活体识别算法，在1万张人脸库下，活体检测+人脸识别时间小于1秒，红外非接触式测温模块可在有效距离内精准测量人体体温。离线的情况下也可以正常使用。

101智慧课堂

101智慧课堂——教育信息化整体应用解决方案 潍坊101网校 2018-01-10 101智慧课堂是隶属于101教育旗下的知名教育品牌。为响应国家“以信息化带动教育现代化，实现教育均衡化”的发展战略,以智慧教学为核心建设和应用目标，融合先进的信息技术与现代化教育理念，为中小学学校提供的教育信息化整体应用解决方案。 101智慧课堂通过互联网，将全国名师的教育资源共享到学校，让更多的学生享受到优质教育资源。同时，借助大数据、云计算和移动互联网技术，秉承“以学为中心”的教育理念，帮助学校构建起学校、教师、学生、家长个性互动的智慧教育生态圈，实现学校信息化教学常态化的开展，进而推动信息化环境下的教学模式创新与改革，探索信息时代创新型人才的早期培养模式。 目前，101智慧课堂已经和全国25个省、近200城市、3000多所中小学校开展合作，为全国数以万计的学校、老师及学生服务。 以学为中心推进学校教育信息化的改革

101智慧课堂作为推进学校教育信息化的整体应用解决方案，遵循以学为中心的设计理念，依托大数据云计算、移动互联网技术，共享5000位名师智慧，帮助学校创新教学模式，实现网络学习空间人人通，共建共享优质教育资源。 该方案以课前、课中、课后的智慧教与学为重心，为学校提供智慧教学、优质资源共建共享、智能管理、移动教与学、家长督学等系列解决方案，构建起学校、教师、学生、家长高效互动的智慧教育生态圈，帮助学校大幅提高教学成绩。 1.智慧教学解决方案 依托学生互动学习平台和教师高效教学平台，实现以“教学高效，学习主动、数据可视、互动个性”为特色的智慧教学，帮助教师转变教学模式，减负增效，帮助学生从被动学习变为主动学习。 2.优质资源解决方案 共享名师智慧，为学生提供优质名师课程，为教师提供优质备课资源，微课资源，和名校试卷资源;创新校本资源共建共享机制，实现教学资源共享，课程教学方案共享。 3.智能管理解决方案 创建师生在线跟踪系统，教与学大数据实时统计，深度全面的管理报表，教学管理智能、科学、高效。

智能优化算法

智能计算读书报告（二） 智能优化算法 姓名：XX 学号：XXXX 班级：XXXX 联系方式：XXXXXX

一、引言 智能优化算法又称为现代启发式算法，是一种具有全局优化性能、通用性强、且适用于并行处理的算法。这种算法一般具有严密的理论依据，而不是单纯凭借专家的经验，理论上可以在一定时间内找到最优解或者近似最优解。所以，智能优化算法是一数学为基础的，用于求解各种工程问题优化解的应用科学，其应用非常广泛，在系统控制、人工智能、模式识别、生产调度、VLSI技术和计算机工程等各个方面都可以看到它的踪影。 最优化的核心是模型，最优化方法也是随着模型的变化不断发展起来的，最优化问题就是在约束条件的限制下，利用优化方法达到某个优化目标的最优。线性规划、非线性规划、动态规划等优化模型使最优化方法进入飞速发展的时代。 20世纪80年代以来，涌现出了大量的智能优化算法，这些新颖的智能优化算法被提出来解决一系列的复杂实际应用问题。这些智能优化算法主要包括：遗传算法，粒子群优化算法，和声搜索算法，差分进化算法，人工神经网络、模拟退火算法等等。这些算法独特的优点和机制，引起了国内外学者的广泛重视并掀起了该领域的研究热潮，并且在很多领域得到了成功地应用。 二、模拟退火算法（SA） 1. 退火和模拟退火 模拟退火算法(Simulated Annealing，SA)最早的思想是由N. Metropolis 等人于1953年提出。1983 年,S. Kirkpatrick 等成功地将退火思想引入到组合优化领域。它是基于Monte-Carlo迭代求解策略的一种随机寻优算法，其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。模拟退火算法从某一较高初温出发，伴随温度参数的不断下降,结合概率突跳特性在解空间中随机寻找目标函数的全局最优解，即在局部最优解能概率性地跳出并最终趋于全局最优。模拟退火算法是一种通用的优化算法，理论上算法具有概率的全局优化性能,目前已在工程中得到了广泛应用，诸如VLSI、生产调度、控制工程、机器学习、神经网络、信号处理等领域。 模拟退火算法是通过赋予搜索过程一种时变且最终趋于零的概率突跳性，从而可有效避免陷入局部极小并最终趋于全局最优的串行结构的优化算法。 模拟退火其实也是一种贪心算法，但是它的搜索过程引入了随机因素。模拟

智慧课堂教学解决方案

恒点智慧课堂，构建教学新形态 ——用服务的恒心，点亮教育的未来 课堂，是教室与课程的结合体。恒点智慧课堂，是依托恒点产品，采用智慧方法和现代教育理念构建智慧教学模式的综合体。借助恒点智慧课堂，可以实现教与学、线上与线下、讲授与研讨、虚与实的有效融合，为教师、学生营造全方位的教、学环境。使课程回归内容，教室真正为课程服务。 教育技术如何有效服务于教学？学生学习主动性如何激发？教师教学改革如何创新？教师教研成果如何呈现？过程性评价如何实现？学校教学水平如何提升……这些困扰教育多年的问题，都会在恒点智慧课堂构建的新型教学形态中找到解决方案。 恒点智慧课堂，包含以构建虚拟场景为依托的硬件、软件和服务体系三部分内容，体现在各教学环节中。根据教学环境、课程、教师、学生和学校的需要，提供有针对性的解决方案。 一、营造智慧化教学环境，为全新教学模式创造条件 以场景搭建形成虚实结合的复合式教学环境，使环境更为友好、有效，切实为教学服务。浓缩课堂教学内容，使课堂教学环节更紧密，含量更高。智慧课堂可以支持PC端、VR端和移动端的应用，可在不同终端进行课堂重现。打破时空限制形成以学生为主体的全学习环境。

恒点智慧课堂打造的是原生兼容教室系统，可以全方位进行数据细节统计，并能够进行多终端无缝兼容，方便教师在教学过程中确认课程重难点，更好地帮助老师开展教研工作。并且，恒点的智慧课堂能够从课前的课件生产，到课中教学，到课后的延伸巩固，提供全流程闭环支持，学校无需为智慧课堂的全流程应用而担心。 解决方案： 学校建设的智慧课堂可根据不同需求来选择相应的功能配置，并且搭载相应的部署方案。 （一）智慧课堂环境搭建 1.恒点智慧教室。以课程为导向建设教室，通用型的教室功能，可结合不同课程内容进行模块设计，使教室真正成为教学的一部分。 2.已有智慧教室。按照以课程为导向的思路对教室功能进行改造，使已有教室兼容恒点系统，最大化教室的教学功能

当涂县教育局智慧课堂项目建设方案 .doc

当涂县教育局智慧课堂项目建设方案 项目名称：当涂县教育局智慧课堂项目 申报单位：当涂县教育局 编制单位：当涂县教育局 编制日期： 2019年8月 第一章背景与现状 1.1政策背景 2018年4月教育部发布《教育信息化2.0行动计划》。明确提出：到2022年基本实现“三全两高一大”的发展目标，即教学应用覆盖全体教师、学习应用覆盖全体适龄学生、数字校园建设覆盖全体学校，信息化应用水平和师生信息素养普遍提高，建设“互联网+教育”大平台，推动从教育专用资源向教育大资源、从提升师生信息技术应用能力向全面提升信息素养转变、从融合应用向创新发展转变，努力构建“互联网+”条件下的人才培养新模式、发展基于互

联网的教育服务新模式、探索信息时代教育治理新模式。 2019年3月安徽省政府办公厅印发《安徽省智慧学校建设总体规划（2018-2022年）》，规划明确提出：到2022年实现教学点智慧课堂全覆盖，乡村普通中小学全部达到智慧学校建设要求，城镇中小学基本建成智慧学校。安徽省教育厅《2019年智慧学校建设工作要点》、市教育局《关于开展马鞍山市中小学智慧学校建设年度计划编制工作的通知》、市政府《马鞍山市智慧学校建设实施规划》专题研讨会会议纪要》等通知文件均明确要求，全市所有中小学（含村小）必须于2019到2022年四年内实现智慧学校建设全覆盖。并且此项工作已经纳入省政府对市政府，市政府对县政府的年度目标考核。 1.2 发展趋势 随着新一代信息技术在教育领域的广泛深入应用，我国积极推进信息技术与教育教学的全面融合，教育信息化开始进入 2.0时代。教育信息化2.0行动计划是在历史成就基础上实现新跨越的内在需求；也是顺应智能环境下教育发展的必然选择；更是充分激发信息技术革命性影响的关键举措。教育信息化具有突破时空限制、快速复制传播、呈现手段丰富的独特优势，必将成为促进教育公平、提高教育质量的有效手段，必将成为构建泛在学习环境、实现全民终身学习的有力支撑，必将带来教育科学决策和综合治理能力的大幅提高。以教育信息化支撑引领教育现代化，是新时代我国教育改革发展的战略选择，对于构建教育强国和人力资源强国具有重要意义。教育信息化2.0的到来，也掀起了智慧学校建设的浪潮。 在智慧学校建设方面，智慧学校是综合运用云计算、移动互联、物联网、大数据、人工智能等新兴信息技术，与学校的主要业务和教育教学关键环节深度融合，以面向师生个性化服务为理念，促进教学、学习、管理、生活和文化的流程再造与系统重构，提高教育教学质量和教育管理决策水平，逐步形成“可感知、可诊断、可分析、可自愈”的新型校园生态。安徽省教育厅《安徽省普通中小学智慧学校建设指导意见》明确提出智慧学校的建设要以学校教育教学改革发展和师生需求为导向，充分利用智能化教育环境，探索信息技术应用的新模式、新途径和新方法，促进教育理念、教学模式和学习方式的创新与变革，推进信息技术与教育教学深度融合，培养适应新时代需要的创新型人才。 1.3 现状分析 智慧课堂教学是学生接受现代系统教育最重要的一环，是提高教学水平的关键。现行的教学过程中，学生学习情况的分析、课上互动提问环节存在诸多问题。学生所有的学习信息都分散了，不便

智能门禁系统解决方案

智能门禁系统解决方案 一、门禁概述 目前，门禁系统已成为安全防范系统中极其重要的一部分，在一些发达国家中，门禁系统正以远远高于其它类安防产品的进度迅猛发展；门禁系统之所以能在众多安防产品中脱颖而出，根本原因是因为其改变了以往安防产品如闭路监控，防盗报警等被动的安防方式，以主动地控制替代了被动监视的方式，通过对主要通道的控制大大地防止了罪犯从正常通道的侵入，并且可以在罪案发生时通过对通道门的控制限制罪犯的活动范围制止犯罪或减少损失。 近年来，门禁系统由于其自身的优势，已在国内悄然兴起，包括邮电系统，供电系统，银行系统，住宅小区，度假村等各种类型的场所都已有使用门禁系统的范例，通过这套系统的使用极大地提高了管理者的工作效率和管理区域内的安全程度。 我们推荐使用感应式门禁系统，感应式门禁系统相对于以往传统的接触式门禁系统（如IC卡，磁卡，条码卡，TM卡等门禁系统），具有更多的优点，通过这套系统，可以实现对人员权限的明确限定，无论是内部人员或外部人员，都可以通过对权限的设置清楚地界定可以自由出入的范围，并对人员的进出情况进行纪录，以备查询，极大的解放了人员管理的压力，并可达到在提高安全度的情况下节约人力的效果。我们可以结合考勤，巡更等功能，更可以通过联动来实现对其他设备的的控制，如消防联动、灯光和空调控制。这套系统具有性能稳定，功能强大的特点，在以往的众多工程项目中多有体现。 门禁系统概述： 系统构成：门禁机主机、电动锁、射频卡及其他选购件(如门铃、报警器、自动拨号器、门窗磁感应开关等)。与传统的钥匙开门不同，它用非接触式的射频IC卡开门，可以实现一卡开多个门，有不同的权限控制管理，卡对门的控制可以通过简单的注册方式来完成，即一个卡可以开指定的、不同的门，一个门可以用指定的多张卡来开。集员工考勤功能与一体。 2、门禁机的特点： DCU90008N控制器以“安全控制中心”为主导思想而设计，结合非接触式IC卡技术，通过对门进行控制，以及通过红外报警器、防盗报警等各种报警信号接入，控制电话拨号报警、扬声报警等，可以实现区域安全防范的控制功能。 3、射频卡特点： 射频卡即感应卡，也叫非接触式ID卡，卡内含有唯一的独立的卡号，使用时，工作人员只需将登录卡在控制器读感区内（一般为8cm）将卡片轻轻一

人工智能基础算法

一、粒子群算法 粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为PSO，是近年来发展起来的一种新的进化算法(（Evolu2tionary Algorithm - EA）。PSO 算法属于进化算法的一种，和遗传算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的交叉(Crossover) 和变异(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。 优化问题是工业设计中经常遇到的问题,许多问题最后都可以归结为优化问题.为了解决各种各样的优化问题,人们提出了许多优化算法,比较著名的有爬山法、遗传算法等.优化问题有两个主要问题:一是要求寻找全局最小点,二是要求有较高的收敛速度.爬山法精度较高,但是易于陷入局部极小.遗传算法属于进化算法(EvolutionaryAlgorithms)的一种,它通过模仿自然界的选择与遗传的机理来寻找最优解.遗传算法有三个基本算子:选择、交叉和变异.但是遗传算法的编程实现比较复杂,首先需要对问题进行编码,找到最优解之后还需要对问题进行解码,另外三个算子的实现也有许多参数,如交叉率和变异率,并且这些参数的选择严重影响解的品质,而目前这些参数的选择大部分是依靠经验.1995年Eberhart博士和kennedy博士提出了一种新的算法;粒子群优化(ParticalSwarmOptimization-PSO)算法.这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视,并且在解决实际问题中展示了其优越性. 粒子群优化(ParticalSwarmOptimization-PSO)算法是近年来发展起来的一种新的进化算法(Evolu2tionaryAlgorithm-EA).PSO算法属于进化算法的一种,和遗传算法相似,它也是从随机解出发,通过迭代寻找最优解,它也是通过适应度来评价解的品质.但是它比遗传算法规则更为简单,它没有遗传算法的交叉(Crossover)和变异(Mutation)操作.它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优 二、遗传算法 遗传算法是计算数学中用于解决最佳化的，是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。遗传算法通常实现方式为一种模拟。对于一个最优化问题，一定数量的候选解（称为个体）的抽象表示（称为染色体）的种群向更好的解进化。传统上，解用表示（即0和1的串），但也可以用其他表示方法。进化从完全随机个体的种群开始，之后一代一代发生。在每一代中，整个种群的适应度被评价，从当前种群中随机地选择多个个体（基于它们的适应度），通过自然选择和突变产生新的生命种群，该种群在算法的下一次迭代中成为当前种群。

智能门禁项目方案

智能门禁系统项目方案 一、公司名称及理念 名称：北京XXX传媒有限公司 理念： 三、公司规划 前期：一把电子钥匙+一块屏 中期：一把电子钥匙+两块屏 后期：以一把电子钥匙为基础构建的掌上物业智能系统 三、商业收入模式分析 1、前期：通过销售智能门禁广告销售实现收入； ●媒体定位： 城市楼宇居民，受众具有广泛性； 黄金时段位于早7:00--10:00，晚18:00--20:00。 ●主要目标客户群： 第一类：社区周边餐饮、便民服务、美容美发、商场超市等短投客户 第二类：分众传媒的目标客户群，采取视频长投方式 ●计费方式：以100块为一组 针对第一类客户采取静态画面短期投放策略，每天120次，5000元/周/组； 针对第二类客户采取比分众传媒价格低的策略投放，30秒、每天100次，6万/月/组； 以上两种方式如全部选择黄金时段投放，采取加价50%的策略投放。 ●收入分析： 按照每一组每个月找到10个第一类客户，2个第二类客户计算，每个月可实现销售收入32万。1000块液晶屏每年可实现4000余万销售收入。 ●设备所需主要应用功能 门禁开关门 与手机进行视频通话 可播放静态图片与广告 为物业开发通知应用，可以进行门禁与手机客户端的通知投放

可上网从服务器收取消息与媒体源文件 2、中期：门禁广告+手机客户端广告 ●新增手机媒体定位： 随时、随地、随身； 媒体受众更加职业化，25--50岁社会主力消费人群居多； 可以根据用户居住地、消费习惯进行精准投放，更加精准。 ●新增手机媒体收入分析 一般广告：APP开机画面、自动弹出式广告 精准营销：根据用户手机使用、消费习惯，在家时间等数据分析，进行广告精准投放 3、后期：门禁广告+手机客户端广告+XXX掌上物业 ●XXX掌上物业：对手机APP进行功能性开发与嵌入，实现用户不但通过手机可以实现门 禁功能，还能够在手机上享受到购物、洗衣、家政、出行、医护等各项便民服务，将手机客户端打造成客户的手机管家+物业的全新服务体系。 ●XXX掌上物业的三大特性： 特性1：客户端作为钥匙，是社区服务的关键应用 特性2：客户端具有对住户的通知与管理的功能 特性3：客户端提供的服务供应商都在居住地周边且与日常生活相关，不同区域的客户打开客户端后里面的服务提供商是不一样的。 ●收入分析 流量收入：向其他成熟APP应用售卖用户 佣金分成：向社区服务提供商收取成交客户佣金 大数据挖掘：根据用户消费习惯进行数据挖掘，引导客户消费 社区服务商评价及引入：对社区服务商进行口碑排名，为相关服务空白社区引入口碑好的社区服务商，收取服务商费用。 四、年成本费用预估 2、设备安装与维护费用（每1000台计算）

智能算法综述

摘要：随着计算机技术的飞速发展，智能计算方法的应用领域也越来越广泛，本文介绍了当前存在的一些智能计算方法，阐述了其工作原理和特点，同时对智能计算方法的发展进行了展望。关键词：人工神经网络遗传算法模拟退火算法群集智能蚁群算法粒子群算1什么是智能算法智能计算也有人称之为“软计算”，是们受自然（生物界）规律的启迪，根据其原理，模仿求解问题的算法。从自然界得到启迪，模仿其结构进行发明创造，这就是仿生学。这是我们向自然界学习的一个方面。另一方面，我们还可以利用仿生原理进行设计(包括设计算法)，这就是智能计算的思想。这方面的内容很多，如人工神经网络技术、遗传算法、模拟退火算法、模拟退火技术和群集智能技术等。 2人工神经网络算法“人工神经网络”(ARTIFICIALNEURALNETWORK，简称ANN)是在对人脑组织结构和运行机制的认识理解基础之上模拟其结构和智能行为的一种工程系统。早在本世纪40年代初期，心理学家McCulloch、数学家Pitts就提出了人工神经网络的第一个数学模型，从此开创了神经科学理论的研究时代。其后，FRosenblatt、Widrow和J.J.Hopfield等学者又先后提出了感知模型，使得人工神经网络技术得以蓬勃发展。神经系统的基本构造是神经元(神经细胞)，它是处理人体内各部分之间相互信息传递的基本单元。据神经生物学家研究的结果表明，人的一个大脑一般有1010～1011个神经元。每个神经元都由一个细胞体，一个连接其他神经元的轴突和一些向外伸出的其它较短分支——树突组成。轴突的功能是将本神经元的输出信号(兴奋)传递给别的神经元。其末端的许多神经末梢使得兴奋可以同时传送给多个神经元。树突的功能是接受来自其它神经元的兴奋。神经元细胞体将接受到的所有信号进行简单处理(如：加权求和，即对所有的输入信号都加以考虑且对每个信号的重视程度——体现在权值上——有所不同)后由轴突输出。神经元的树突与另外的神经元的神经末梢相连的部分称为突触。 2.1人工神经网络的特点人工神经网络是由大量的神经元广泛互连而成的系统，它的这一结构特点决定着人工神经网络具有高速信息处理的能力。人脑的每个神经元大约有103～104个树突及相应的突触，一个人的大脑总计约形成1014～1015个突触。用神经网络的术语来说，即是人脑具有1014～1015个互相连接的存储潜力。虽然每个神经元的运算功能十分简单，且信号传输速率也较低(大约100次/秒)，但由于各神经元之间的极度并行互连功能，最终使得一个普通人的大脑在约1秒内就能完成现行计算机至少需要数10亿次处理步骤才能完成的任务。人工神经网络的知识存储容量很大。在神经网络中，知识与信息的存储表现为神经元之间分布式的物理联系。它分散地表示和存储于整个网络内的各神经元及其连线上。每个神经元及其连线只表示一部分信息，而不是一个完整具体概念。只有通过各神经元的分布式综合效果才能表达出特定的概念和知识。由于人工神经网络中神经元个数众多以及整个网络存储信息容量的巨大，使得它具有很强的不确定性信息处理能力。即使输入信息不完全、不准确或模糊不清，神经网络仍然能够联想思维存在于记忆中的事物的完整图象。只要输入的模式接近于训练样本，系统就能给出正确的推理结论。 [!--empirenews.page--]正是因为人工神经网络的结构特点和其信息存储的分布式特点，使得它相对于其它的判断识别系统，如：专家系统等，具有另一个显著的优点：健壮性。生物神经网络不会因为个别神经元的损失而失去对原有模式的记忆。最有力的证明是，当一个人的大脑因意外事故受轻微损伤之后，并不会失去原有事物的全部记忆。人工神经网络也有类似的情况。因某些原因，无论是网络的硬件实现还是软件实现中的某个或某些神经元失效，整个网络仍然能继续工作。人工神经网络是一种非线性的处理单元。只有当神经元对所有的输入信号的综合处理结果超过某一门限值后才输出一个信号。因此神经网络是一种具有高度非线性的超大规模连续时间动力学系统。它突破了传统的以线性处理为基础的数字电子计算机的局限，标志着人们智能信息处理能力和模拟人脑智能行为能力的一大飞跃。 2.2几种典型神经网络简介 2.2.1多层感知网络(误差逆传播神经网络) 在1986年以Rumelhart和McCelland为首的科学家出版的《ParallelDistributedProcessing》一书中，完整地提出了误差逆传播学习算法，并被广泛

录像智能搜索技术

城市公共场所往往有成千上万路监控摄像头遍布街头，昼夜不停地监视和录像，在改善社会治安的同时，也产生出海量的视频需要监控管理平台处理。要对这些海量视频通过人工进行重点图像的抓拍，困难很大。 首先，需要对所有的视频录像进行诸秒浏览，才能发现重点图像，这无疑工作量巨大，甚至犹如大海捞针。 其次，即使找到了重点图像，人工抓拍，并且要记录下对应的原始视频图像的时间点等，也是工作量很大，效率很低。由于人的生理特征所限，长时间观看视频录像，容易产生视觉疲劳，还有可能漏掉重要图像和线索。 理想情况是一旦有重要事件发生，系统就可在事后能快速查找到线索。针对上述海量监控视频录像的事后分析，传统以人海战术为主的视频线索查找，显然不能满足高效查找，正面临巨大挑战，急需一种更为高效的、自动的、智能的系统实现上述需求。目前，视频浓缩摘要技术和视频分类检索技术可以解决这一问题。通过视频浓缩摘要，缩短视频事件的播放时间，通过目标分类筛查等实现快速查找事件线索，缩小查看范围的功能，这些都极大地减轻专业巡控队伍和系统维护人员的工作负荷，这些视频分析功能的实现和应用将大大提高监控效率。 这一技术将传统的事后被动调用图像信息变为主动发现视频监 控图像的可疑点，并透过核查录入系统，负责将专业巡控队伍在发现可疑事件时抓取的图像、图片资源集中存储，并生成事件的描述信息，

包括基于时间、地点（通道）、事件类型（技防告警、移动侦测等）、标记等，实现基于事件描述的精确查询功能及视频录像的秒级精确定位。 本解决方案所描述的“智能海量视频监控录像分析及核查录入 解决方案”是深圳久凌软件技术有限公司核心产品解决方案。其核心技术主要包括三部分：视频浓缩摘要与图像快照录入；视频目标分类筛查检索；视频增强和夜间视频处理。这三部分块既可以单独使用也可以有机配合形成整体解决方案，该系统填补了我国海量视频监控事后分析取证及视频目标筛查检索的空白，技术在国际上处于领先地位。 一、视频浓缩摘要与图像快照录入子系统 由于视频浏览和检索很耗时，大多数取得的视频并不会从头到尾观看和检查。视频浓缩摘要就成了一种浏览检索视频的有效工具。1、技术原理 “视频摘要”是指从原始视频中提取感兴趣的目标的活动管道 三维信息，和背景视频合成剪辑而成的较短视频片断，它通过同时播放多个事件，将一天的视频被压缩成一个简短到几十分钟的事件摘要视频；其中包含了原视频中所有重要的目标活动详情和快照。视频浓缩摘要可以采用原始视频分辨率，也可以根据存储要求降低分辨率。管理人员通过点击浓缩视频中的目标或者视频左侧快照，播放目标出现前后的原始视频。 更加快捷的方式是通过分割前景和背景，提取活动目标，用快照列表这种更加直观便捷的方式展示。在视频摘要和快照列表中，对于

智能门禁管理系统解决方案

智能门禁管理系统 解决方案 1

智能门禁管理系统建议方案 目录 第一章、智能门禁管理系统.............. 错误!未定义书签。1系统概述........................... 错误!未定义书签。2系统特点........................... 错误!未定义书签。3门禁系统的主要功能................. 错误!未定义书签。4门禁管理软件的主要功能............. 错误!未定义书签。5门禁系统结构....................... 错误!未定义书签。6系统工作流程....................... 错误!未定义书签。第二章、系统解决方案.................. 错误!未定义书签。 1、需求分析 ......................... 错误!未定义书签。2总体设计原则....................... 错误!未定义书签。 2.1 以人为本....................... 错误!未定义书签。 2.2适用性 ......................... 错误!未定义书签。 2.3先进性 ......................... 错误!未定义书签。

2.4可靠性 ......................... 错误!未定义书签。 2.5实施的可行性 ................... 错误!未定义书签。 2.6可扩充性 ....................... 错误!未定义书签。 2.7安全性 ......................... 错误!未定义书签。 2.8针对性 ......................... 错误!未定义书签。3设计遵循的规范..................... 错误!未定义书签。4系统总体设计....................... 错误!未定义书签。 4.1数据通讯模式 ................... 错误!未定义书签。 4.2系统结构模式 ................... 错误!未定义书签。 4.3布线方式 ....................... 错误!未定义书签。 4.4终端识别模式 ................... 错误!未定义书签。 4.5管理软件 ....................... 错误!未定义书签。5系统配置方案....................... 错误!未定义书签。 5.1单一IC卡识别门禁系统........... 错误!未定义书签。 5.1.1 金属防屏蔽读卡器............ 错误!未定义书签。 5.1.2 网络型IC卡门禁控制器....... 错误!未定义书签。 5.1.4 双联磁力锁.................. 错误!未定义书签。 5.1.5 非接触式IC卡............... 错误!未定义书签。 5.2单一指纹识别门禁系统............ 错误!未定义书签。 5.2.1 指纹识别器.................. 错误!未定义书签。 5.2.2 网络型指纹门禁控制器........ 错误!未定义书签。 5.2.3 双联磁力锁.................. 错误!未定义书签。

基于人工智能的路径查找优化算法【精品毕业设计】(完整版)

毕业设计[论文] 题目：基于人工智能的路径查找优化算法 学生姓名： Weston 学号：090171021XXX 学部（系）：信息科学与技术学部 专业年级：计算机应用技术 指导教师：XXX 职称或学位： XX 2012 年 5 月 18 日

目录 摘要............................................................... II ABSTRACT ........................................................... III KEY WORDS .......................................................... III 1.前言 (1) 2.概述 (2) 2.1遗传算法优缺点 (2) 2.2遗传算法应用领域 (3) 2.3遗传算法基本流程 (3) 3.传统遗传算法解决旅行商问题 (5) 3.1常用概念 (5) 3.2基本过程 (5) 3.3关键步骤 (5) 3.4总结 (8) 4.改进后的遗传算法 (9) 4.1编码、设计遗传算子 (9) 4.2种群初始化 (9) 4.3评价 (10) 4.4选择复制 (10) 4.5交叉 (11) 4.6变异 (12) 4.7终结 (13) 5.系统设计与实现 (14) 5.1系统设计 (14) 5.2系统实现 (17) 5.3结果分析 (20) 6.总结 (21) 参考文献 (22) 致谢 (23)

基于人工智能的路径查找优化算法 摘要 旅行商是一个古老且有趣的问题它可以描述为：给定n个城市以及它们之间的距离（城市i到城市j的距离），求解从其中一个城市出发对每个城市访问，且仅访问一d ij 次，最后回到出发的城市，应当选取怎样的路线才能使其访问完所有的城市后回到初始的城市且走过的路程最短。 旅行商问题已被证明是属优化组合领域的NP难题，而且在现实中的许多问题都可以转化为旅行商问题来加以解决。解决旅行商问题最一般的方法就是枚举出所有可能的路线然后对每一条进行评估最后选取出路程最短的一条即为所求解。 解决旅行商问题的各种优化算法都是通过牺牲解的精确性来换取较少的耗时，其他一些启发式的搜索算法则依赖于特定的问题域，缺乏通用性，相比较而言遗传算法是一种通用性很好的全局搜索算法。 遗传算法GA( genetic algorithm) 最早由美国密歇根大学的John Holland 提出。具有自组织、自适应、自学习和群体进化功能有很强的解决问题的能，在许多领域都得到了应用。 遗传算法以其广泛的适应性渗透到研究与工程的各个领域，已有专门的遗传算法国际会议，每两年召开一次，如今已开了数次，发表了数千篇论文，对其基本的理论、方法和技巧做了充分的研究。今天，遗传算法的研究已成为国际学术界跨学科的热门话题之一。 关键词：人工智能；遗传算法；TSP；旅行商问题

智能搜索技术发展态势分析

2017年6月第47卷第3期ODERN SCIENCE &TECHNOLOGY OF TELECOMMUNICATIONS 现代电信科技M ····························论文引用格式：王冲.智能搜索技术发展态势分析[J].现代电信科技，2017,47（3）：75-78. WANG Chongjing.Analysis of development trend on intelligent search technology [J].Modern Science &Technology of Telecommunications,2017,47(3)：75-78. 智能搜索技术发展态势分析 王冲 （中国信息通信研究院，北京100191） 摘要：搜索引擎作为高级脑机界面的雏形或初级状态，是人工智能技术的重要方向，当前已成为学术界和产业界高度关注并持续研究的领域。针对智能搜索技术发展情况，分析提出智能搜索技术取得的重要突破，研判发展趋势，并给出发展重点和举措。 关键词：智能搜索；搜索引擎；人工智能 中图分类号：TP393.09文献标识码：A Analysis of development trend on intelligent search technology WANG Chongjing （China Academy of Information and Communication Technology,Beijing 100191） Abstract ：As the embryonic form or primary state of the advanced brain computer interface,search engine is an important direc?tion of artificial intelligence technology.Academia and industry pay great and continuous attention to the field of search engine.In view of the development of intelligent search technology,this paper analyzes and puts forward the important breakthrough of intelligent search technology,and comprehensively reviews the development trend,and at last gives suggestions about the em?phasis and measures for developing intelligent search technology.Keywords:intelligent search;search engine;artificial intelligence 1引言 近年来，全球新一代信息技术创新浪潮迭起，人 工智能成为全球公认的尖端领域和创新前沿，能够 推动多领域的变革和跨越式发展，对传统行业可能 产生颠覆性影响，并催生新产品、新业态、新模式。 人工智能技术取得突飞猛进的发展，产业化应用迅 速拓展，在各行各业各个领域迅速渗透。 自然语言处理是人工智能研究的一个重要方 向。自然语言处理是分析、理解和生成自然语言，研究人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，以方便人和计算机设备进行交流，也方便人与人之间的交流。自然语言处理包括语音识别、语言翻译、文本分析、搜索引擎、语义理解等。搜索引擎作为自然语言处理的重要方向，是学术界和产业界高度关注并持续研究的领域。随着深度学习技术在搜索引擎领域的应用，传统搜索引擎技术逐步走向更优性能的智能搜索引擎。我们将搜索引擎视为未来高级脑机界面的雏形或初级状态，也就是说，目前的搜索引擎是当前最有希望进化成 ··75