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篇1

關(guān)鍵詞：智能科學(xué)技術(shù)；課程；教學(xué)

中圖分類號(hào)：G642　文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

1　引言

隨著智能科學(xué)技術(shù)在人類生活各個(gè)領(lǐng)域的不斷滲透，它所帶動(dòng)的智能技術(shù)浪潮正在不斷地?cái)U(kuò)大，并對(duì)社會(huì)、文化、教育的發(fā)展發(fā)揮了巨大的作用。

“智能科學(xué)與技術(shù)”本科專業(yè)作為一門(mén)剛剛起步的新專業(yè)，具有廣闊的發(fā)展前景和巨大的應(yīng)用需求。它是一門(mén)綜合交叉性學(xué)科，旨在培養(yǎng)具有腦與認(rèn)知科學(xué)、智能科學(xué)、信息科學(xué)、現(xiàn)代科學(xué)方法學(xué)的基本理論知識(shí)，掌握計(jì)算機(jī)、智能系統(tǒng)、信息網(wǎng)絡(luò)、信息處理的基本技能，綜合運(yùn)用所學(xué)知識(shí)與技能去分析和解決實(shí)際問(wèn)題，具有較強(qiáng)的自學(xué)能力和創(chuàng)新能力的高級(jí)復(fù)合型人才。

“智能科學(xué)技術(shù)導(dǎo)論”課程是“智能科學(xué)與技術(shù)”專業(yè)的基礎(chǔ)課程，作為本專業(yè)的“敲門(mén)磚”，可以幫助學(xué)生對(duì)“智能科學(xué)與技術(shù)”專業(yè)有一個(gè)整體上的認(rèn)識(shí)，對(duì)智能科學(xué)領(lǐng)域有一個(gè)初步的了解。

2　課程概述

對(duì)于剛剛邁進(jìn)大學(xué)校園的青少年來(lái)說(shuō)，他們面臨著許許多多的新問(wèn)題，其中最重要的一項(xiàng)，就是“專業(yè)”問(wèn)題。自己將要學(xué)習(xí)的專業(yè)究竟是怎樣的?它的前景如何?怎樣才能學(xué)好它?“智能科學(xué)技術(shù)導(dǎo)論”課程是學(xué)生接觸到的第一門(mén)涉及本專業(yè)知識(shí)的課程，它針對(duì)學(xué)生的實(shí)際需要，系統(tǒng)、科學(xué)地解答了學(xué)生各種各樣的專業(yè)問(wèn)題，為本專業(yè)的新同學(xué)們提供適時(shí)和恰當(dāng)?shù)摹皩I(yè)引導(dǎo)”，使他們很快進(jìn)入環(huán)境，成為一批積極主動(dòng)、方向明確、方法正確的新型學(xué)習(xí)者。

本課程具有以下特點(diǎn)：

(1)從宏觀上介紹智能科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域的相關(guān)內(nèi)容，綜合性強(qiáng)。

課程整體地介紹了智能科學(xué)技術(shù)以及智能科學(xué)領(lǐng)域的基本概念、學(xué)術(shù)思想、知識(shí)體系、學(xué)術(shù)特色，使學(xué)生對(duì)“智能科學(xué)技術(shù)”由完全陌生的狀態(tài)變?yōu)槟軌驅(qū)λ幕灸Ｐ秃突締?wèn)題建立一個(gè)初步、宏觀的，然而又是準(zhǔn)確和科學(xué)的認(rèn)識(shí)。

課程剖析了智能科學(xué)技術(shù)與相關(guān)學(xué)科之間的關(guān)系，使學(xué)生明了智能科學(xué)技術(shù)、信息科學(xué)技術(shù)、控制科學(xué)技術(shù)和計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)各有各的獨(dú)立研究領(lǐng)域，各有各的獨(dú)特作用，不能互相替代，但是又互相交叉、互相作用、互相促進(jìn)。

通過(guò)回顧和展望，本課程揭示了智能科學(xué)技術(shù)的精彩發(fā)展前沿技術(shù)與巨大的創(chuàng)新機(jī)遇，指明當(dāng)代智能科學(xué)與腦科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)的結(jié)合將開(kāi)辟極其廣闊的發(fā)展空間，同時(shí)也指出智能科學(xué)技術(shù)面臨著科學(xué)研究方法論的深刻變革。

(2)解析專業(yè)課程結(jié)構(gòu)框架，指引學(xué)生采用正確的學(xué)習(xí)方法開(kāi)展本專業(yè)的課程學(xué)習(xí)。

科學(xué)的學(xué)習(xí)方法是受多因素制約的多層次、多序列的復(fù)雜的動(dòng)態(tài)體系。從微觀上說(shuō)，怎樣讀書(shū)，怎樣上課，怎樣實(shí)驗(yàn)，怎樣實(shí)踐，怎樣做筆記，怎樣記憶，怎樣運(yùn)用學(xué)習(xí)時(shí)間等都是方法問(wèn)題；從宏觀上看，怎樣制定學(xué)習(xí)戰(zhàn)略，怎樣選擇治學(xué)途徑，怎樣不斷優(yōu)化知識(shí)結(jié)構(gòu)，如何確立學(xué)習(xí)觀和學(xué)習(xí)原則等也都包含著“方法”問(wèn)題。

本課程通過(guò)闡述智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的知識(shí)結(jié)構(gòu)，并對(duì)其進(jìn)行深入分析，幫助學(xué)生認(rèn)識(shí)整個(gè)專業(yè)的知識(shí)體系，明晰本專業(yè)課程的組成、每門(mén)課程的作用以及課程之間的邏輯關(guān)系，指引學(xué)生采用正確得當(dāng)?shù)膶W(xué)習(xí)方法開(kāi)展本專業(yè)的課程學(xué)習(xí)。

(3)激發(fā)學(xué)生熱情，培養(yǎng)學(xué)生興趣。

本課程從根本上闡明了智能科學(xué)技術(shù)必然在現(xiàn)今時(shí)代崛起并迅速登上現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)舞臺(tái)的內(nèi)在緣由，啟示學(xué)習(xí)智能科學(xué)技術(shù)的必要性和重要性，啟發(fā)學(xué)生的歷史責(zé)任感和崇高使命感，使他們認(rèn)識(shí)到能夠?qū)W習(xí)“智能科學(xué)與技術(shù)”專業(yè)是他們這一代人的幸運(yùn)。同時(shí)，通過(guò)分析和案例介紹，說(shuō)明智能科學(xué)技術(shù)對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)進(jìn)步的巨大作用，認(rèn)識(shí)到信息化必須走向智能化才能建成現(xiàn)代化國(guó)家，從而有效地增強(qiáng)學(xué)生學(xué)習(xí)智能科學(xué)技術(shù)的自覺(jué)性、自豪感。

通過(guò)介紹一些典型的智能系統(tǒng)，使學(xué)生初步建立起智能科學(xué)技術(shù)的直觀形象和感性認(rèn)識(shí)，相當(dāng)于進(jìn)行了一次“智能科學(xué)技術(shù)的認(rèn)識(shí)實(shí)習(xí)”，以此激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)熱情。

3　課程教學(xué)的認(rèn)識(shí)與思考

3.1 著重實(shí)際應(yīng)用，激發(fā)學(xué)生興趣

智能科學(xué)是一個(gè)不斷發(fā)展的學(xué)科，它的技術(shù)成果、研究動(dòng)向更新地很快。教師應(yīng)及時(shí)地介紹智能科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域的最新科技成果，將其引入課程教學(xué)，增加操作環(huán)節(jié)，可由教師進(jìn)行演示，或由學(xué)生自己在實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行運(yùn)行。

通過(guò)操作加深感悟，是學(xué)生參與知識(shí)形成過(guò)程的關(guān)鍵。通過(guò)親手執(zhí)行包含智能技術(shù)的應(yīng)用系統(tǒng)，使學(xué)生獲得關(guān)于智能科學(xué)技術(shù)更為深刻的體驗(yàn)，大大拉近學(xué)生與智能科學(xué)技術(shù)之間的距離，使他們感覺(jué)到“智能科學(xué)技術(shù)就在自己身邊”。這樣，既增強(qiáng)了學(xué)生對(duì)本課程的興趣，又使學(xué)生及時(shí)掌握了本學(xué)科領(lǐng)域發(fā)展的最新動(dòng)態(tài)，擴(kuò)大了知識(shí)面。

3.2　組建研究小組，鼓勵(lì)創(chuàng)新思維

智能科學(xué)技術(shù)本身處在創(chuàng)新發(fā)展時(shí)期，特別需要培養(yǎng)具有創(chuàng)新精神的人才。智能科學(xué)技術(shù)是一個(gè)高度綜合又非常深邃的學(xué)科，依靠常規(guī)的學(xué)習(xí)方法很難把握，同時(shí)，它又是一門(mén)研究思維規(guī)律的學(xué)科，思維規(guī)律之中最重要的是創(chuàng)新思維。所以，培養(yǎng)智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的高層次人才，一定要著重創(chuàng)新思維的建立。

教師可綜合考慮課程側(cè)重點(diǎn)與學(xué)生興趣，指定幾個(gè)研究方向，組建研究小組。鼓勵(lì)學(xué)生通過(guò)查閱資料、調(diào)查實(shí)踐等方式解答問(wèn)題，提出自己的新想法。整個(gè)活動(dòng)以互動(dòng)的形式開(kāi)展，教師引導(dǎo)學(xué)生積極思考問(wèn)題，通過(guò)師生的交流和探討使學(xué)生獲得對(duì)同一問(wèn)題的多種思考結(jié)果，學(xué)生可依照自己的新思路將研究逐步深入，最終，以組為單位向教師和全體學(xué)生做專題介紹。這種參與式教學(xué)模式使學(xué)生在“教”的同時(shí)，鞏固提高了對(duì)知識(shí)的理解，并鍛煉了學(xué)生的邏輯表達(dá)能力和心理素質(zhì)，給學(xué)生一個(gè)展現(xiàn)自我的平臺(tái)。

3.3　采用靈活考評(píng)方式，建立綜合考評(píng)體系

傳統(tǒng)的單純以期末考試成績(jī)作為考量的考評(píng)方式過(guò)于片面，同時(shí)也容易束縛學(xué)生的思維。綜合考慮智能科學(xué)技術(shù)專業(yè)的培養(yǎng)計(jì)劃以及智能科學(xué)技術(shù)導(dǎo)論的課程特點(diǎn)，筆者認(rèn)為，應(yīng)采用靈活的考評(píng)方式，建立綜合的考評(píng)體系。

本課程考評(píng)體系可分為三部分：期末考卷、調(diào)研表現(xiàn)、小論文。期末考卷只要基于本課程教材的基本理論、基礎(chǔ)知識(shí)、課堂內(nèi)容進(jìn)行測(cè)試。調(diào)研即3.2節(jié)中所提到的組建研究小組，每個(gè)小組就自己的研究方向進(jìn)行調(diào)研，參閱書(shū)籍、查找資料、深入探討，以PPT的形式向教師和全體學(xué)生進(jìn)行總結(jié)匯報(bào)。小論文指學(xué)生以自己的調(diào)研方向?yàn)轭}目，撰寫(xiě)專題論文。這種考評(píng)方式是以書(shū)本為平臺(tái)，培養(yǎng)學(xué)生主動(dòng)系統(tǒng)地獲得新知識(shí)、新技術(shù)的能力，主要包括基本學(xué)習(xí)能力、自學(xué)能力、實(shí)踐操作能力和表達(dá)能力，鼓勵(lì)學(xué)生勇于創(chuàng)新的精神。同時(shí)，也調(diào)動(dòng)了學(xué)生查閱資料，自主思考問(wèn)題的積極性，擴(kuò)展了知識(shí)面。

3.4　參觀實(shí)驗(yàn)室，了解領(lǐng)域研究現(xiàn)狀

智能科學(xué)技術(shù)學(xué)科的大學(xué)畢業(yè)生，應(yīng)該既可以從事智能理論和智能系統(tǒng)的研究、智能科學(xué)技術(shù)相關(guān)專業(yè)的教學(xué)，又可以從事實(shí)際與智能技術(shù)相關(guān)的工程開(kāi)發(fā)工作。而對(duì)于剛剛接觸這個(gè)專業(yè)的學(xué)生來(lái)說(shuō)，很難從書(shū)本中明了自己今后的究竟能做些什么，也很難將書(shū)面知識(shí)與實(shí)際應(yīng)用相結(jié)合。通過(guò)參觀與專業(yè)相關(guān)的實(shí)驗(yàn)室，進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)教學(xué)，幫助學(xué)生將課本上的抽象理論與具體實(shí)踐結(jié)合起來(lái)，讓學(xué)生了解將來(lái)可能會(huì)從事的工作，了解學(xué)科領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀，親身感受實(shí)驗(yàn)室的學(xué)術(shù)氛圍，激發(fā)學(xué)生對(duì)專業(yè)領(lǐng)域高水平研究的向往。

同時(shí)，還可以組織本專業(yè)博士、碩士研究生開(kāi)展系列講座，講座內(nèi)容可包括本科課程學(xué)習(xí)、專業(yè)學(xué)習(xí)方法、實(shí)驗(yàn)室在研項(xiàng)目、領(lǐng)域前沿技術(shù)等等。在介紹專業(yè)知識(shí)的同時(shí)，向本科新生傳授自己的學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)，引導(dǎo)他們?cè)谥悄芸茖W(xué)與技術(shù)專業(yè)的這條道路上穩(wěn)步前行。

篇2

關(guān)鍵詞：智能科學(xué)與技術(shù)；交叉學(xué)科；相關(guān)學(xué)科

我國(guó)智能科學(xué)與技術(shù)本科專業(yè)（簡(jiǎn)稱智能專業(yè)）已經(jīng)歷了10年的發(fā)展歷程，而且越來(lái)越多的高校經(jīng)教育部批準(zhǔn)，加入智能領(lǐng)域的人才培養(yǎng)行列中，對(duì)智能專業(yè)的教育教學(xué)已有一定的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)與成果。如今，社會(huì)已經(jīng)步入信息智能化時(shí)代，如何更好地適應(yīng)智能化社會(huì)的人才需求，應(yīng)在已有基礎(chǔ)上對(duì)智能專業(yè)及相關(guān)學(xué)科的發(fā)展作進(jìn)一步探討。

1 智能專業(yè)的發(fā)展基礎(chǔ)

人類社會(huì)從農(nóng)業(yè)社會(huì)、.工業(yè)社會(huì)到信息社會(huì)，發(fā)展到今天，在越來(lái)越多的領(lǐng)域，人工智能工具都能夠根據(jù)不斷出現(xiàn)的新情況來(lái)調(diào)整自身的規(guī)則系統(tǒng)，需要人工的產(chǎn)業(yè)也越來(lái)越少，但卻苦于信息與機(jī)器無(wú)智能的問(wèn)題，因此有了以信息智能化和機(jī)器智能化為目標(biāo)的智能科學(xué)與技術(shù)研究領(lǐng)域的出現(xiàn)。我國(guó)也非常重視其發(fā)展，在國(guó)家863項(xiàng)目指南中，智能化人機(jī)交互與中文處理平臺(tái)已被列為計(jì)算機(jī)軟硬件主題的重點(diǎn)項(xiàng)目，并將智能機(jī)器人納入863計(jì)劃長(zhǎng)期支持的重要領(lǐng)域；國(guó)家中長(zhǎng)期科技發(fā)展規(guī)劃綱要（2006—2020年）強(qiáng)調(diào)發(fā)展認(rèn)知科學(xué)、智能交通管理系統(tǒng)、智能信息處理技術(shù)、智能感知技術(shù)、智能服務(wù)機(jī)器人等智能科學(xué)技術(shù)。智能科學(xué)與技術(shù)將在未來(lái)國(guó)家科技發(fā)展規(guī)劃和重大科研課題中扮演重要角色，也將成為智慧地球、智慧城市和智慧生活的引導(dǎo)者。我國(guó)智能科學(xué)技術(shù)教育已走出了一條星光大道，爭(zhēng)取在我國(guó)學(xué)位體系結(jié)構(gòu)中增設(shè)智能科學(xué)與技術(shù)博士和碩士學(xué)位授權(quán)一級(jí)學(xué)科，同時(shí)把我國(guó)智能科學(xué)與技術(shù)本科專業(yè)建設(shè)和人才培養(yǎng)推向一個(gè)更高的階段。

近年來(lái)，信息領(lǐng)域?qū)W科的熱門(mén)專業(yè)也開(kāi)始面臨不同程度的就業(yè)壓力，作為信息領(lǐng)域的一支新生力量，智能專業(yè)便成為高等學(xué)校進(jìn)行專業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的著眼點(diǎn)。繼2003年北京大學(xué)首個(gè)提出并成立智能專業(yè)后，眾多高校把握先機(jī)，申請(qǐng)并建設(shè)了智能專業(yè)。

智能科學(xué)與技術(shù)本科專業(yè)是一門(mén)融合了電氣、計(jì)算機(jī)、傳感、通訊、控制等眾多學(xué)科領(lǐng)域，多學(xué)科相互合作、相互研究的跨學(xué)科專業(yè)。它涉及機(jī)器人技術(shù)、微機(jī)電系統(tǒng)、以新一代網(wǎng)絡(luò)計(jì)算為基礎(chǔ)的智能系統(tǒng)，以及與國(guó)民經(jīng)濟(jì)、工業(yè)生產(chǎn)及日常生活密切相關(guān)的各類智能技術(shù)與系統(tǒng)等。

經(jīng)調(diào)研，大部分高校的智能專業(yè)是基于自動(dòng)化、通信與電子系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、電氣工程、人工智能、機(jī)器視覺(jué)、數(shù)據(jù)挖掘、信息檢索及知識(shí)工程等領(lǐng)域發(fā)展而來(lái)，并且具有雄厚的師資力量，為智能科學(xué)與技術(shù)未來(lái)的發(fā)展做好了充足的準(zhǔn)備。部分高校智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的師資隊(duì)伍所屬學(xué)科的比例如圖1所示。

2 智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)學(xué)生的繼續(xù)深造方向

智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)涉及非常多的專業(yè)領(lǐng)域，就其中的一個(gè)領(lǐng)域而言，就可以進(jìn)行更深一步的研究，成為其繼續(xù)深造學(xué)科，例如智能專業(yè)本科后可以從事控制工程與科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、智能科學(xué)與技術(shù)等學(xué)科，本文只列舉其中幾個(gè)例子。

2.1 控制科學(xué)與工程

控制科學(xué)與工程是研究控制的理論、方法、技術(shù)及其工程應(yīng)用的學(xué)科。

經(jīng)調(diào)研，以湖南科技大學(xué)為例，該學(xué)科特色研究工作主要體現(xiàn)在群機(jī)器人協(xié)作控制技術(shù)、故障智能診斷方法研究與應(yīng)用、非線性系統(tǒng)分析與綜合、煤礦安全監(jiān)控系統(tǒng)應(yīng)用技術(shù)等方面：其中群機(jī)器人協(xié)作控制技術(shù)借鑒昆蟲(chóng)的群智能行為，利用人工智能等技術(shù)使多個(gè)個(gè)體機(jī)器人完成一系列合作任務(wù)，面對(duì)未知環(huán)境搜索定位等復(fù)雜任務(wù)；故障智能診斷方法研究與應(yīng)用運(yùn)用智能檢測(cè)、智能故障診斷、傳感器融合等技術(shù)研制大型機(jī)電設(shè)備與其復(fù)雜的運(yùn)動(dòng)控制及診斷系統(tǒng)，該研究成果已成功應(yīng)用于“機(jī)車(chē)走行部在線故障診斷系統(tǒng)”。群智能、智能檢測(cè)、故障診斷等技術(shù)的運(yùn)用證明了智能科學(xué)與技術(shù)在此學(xué)科中起到重要的作用。

以北京信息科技大學(xué)為例，智能科學(xué)與技術(shù)系的4位教授分別在控制科學(xué)與工程學(xué)科的控制理論與控制工程、檢測(cè)技術(shù)與自動(dòng)化裝置、模式識(shí)別與智能系統(tǒng)、導(dǎo)航制導(dǎo)與控制二級(jí)學(xué)科指導(dǎo)研究生，從事的相關(guān)研究為專家系統(tǒng)、智能檢測(cè)系統(tǒng)、服務(wù)機(jī)器人、智能系統(tǒng)與智能導(dǎo)航。以其導(dǎo)航制導(dǎo)與控制二級(jí)學(xué)科為例，現(xiàn)設(shè)方向1——自主導(dǎo)航與控制，方向2——慣性儀表與慣性基組合系統(tǒng)，方向3——微/納機(jī)械傳感器，方向4——多自由度電動(dòng)伺服定位技術(shù)。方向1在研究機(jī)器學(xué)習(xí)在導(dǎo)航與控制中的應(yīng)用、智能伺服技術(shù)、新概念飛行器等方面，方向2在信息融合與估計(jì)理論、多模組合導(dǎo)航技術(shù)、新型機(jī)器人的自然感知和運(yùn)動(dòng)機(jī)理、自主式初始對(duì)準(zhǔn)等方面，方向3在研究性能穩(wěn)定可靠、敏感靈敏度高和準(zhǔn)數(shù)字輸出的聲表面波慣性傳感器方面，方向4在研究基于模型和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的無(wú)模型自適應(yīng)控制方法方面，都離不開(kāi)智能理論與方法，并促進(jìn)智能理論與方法的發(fā)展。

2.2 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)

計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)科主要是圍繞計(jì)算機(jī)的設(shè)計(jì)與制造，以及信息獲取、標(biāo)識(shí)、存儲(chǔ)、處理、傳輸和利用等領(lǐng)域方向，下設(shè)計(jì)算機(jī)應(yīng)用和計(jì)算機(jī)軟件與理論兩個(gè)二級(jí)學(xué)科，其中包括智能信息處理、人工智能與嵌入式系統(tǒng)等方向。信息時(shí)代的信息處理要求更高，當(dāng)前信息處理技術(shù)逐漸向智能化方向轉(zhuǎn)變，以圖像、視頻、音頻等多媒體信息為研究對(duì)象，從信息的載體到信息處理的各個(gè)環(huán)節(jié)，都模擬人的智能來(lái)處理這些信息。人工智能學(xué)科與認(rèn)知科學(xué)的結(jié)合，會(huì)進(jìn)一步促進(jìn)人類的自我了解和控制能力的發(fā)揮。目前，我國(guó)自主開(kāi)發(fā)的“特定圖像內(nèi)容監(jiān)控系統(tǒng)”已通過(guò)上海移動(dòng)公司的實(shí)地測(cè)試。通過(guò)研究具有認(rèn)知機(jī)制的智能信息處理理論與方法，探索認(rèn)知的機(jī)制，建立可實(shí)現(xiàn)的計(jì)算模型并發(fā)展應(yīng)用，可以帶來(lái)未來(lái)信息處理技術(shù)突破性的發(fā)展。

2.3 智能科學(xué)與技術(shù)

經(jīng)調(diào)研，以廈門(mén)大學(xué)為例，智能科學(xué)與技術(shù)作為碩士點(diǎn)一級(jí)學(xué)科包括認(rèn)知邏輯學(xué)、計(jì)算語(yǔ)言學(xué)、智能計(jì)算方法、藝術(shù)認(rèn)知與計(jì)算、腦高級(jí)功能成像這5個(gè)研究方向。其重點(diǎn)科研平臺(tái)之一的“智能信息技術(shù)福建省高等學(xué)校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室”的主要研究方向有中文信息處理、中醫(yī)信息處理、數(shù)字化中國(guó)人器官建模仿真及其臨床應(yīng)用。在中醫(yī)信息處理中，主要圍繞著如何構(gòu)建信息化中醫(yī)診斷的智能方法體系展開(kāi)研究，涉及中醫(yī)診斷認(rèn)知邏輯、中醫(yī)智能專家系統(tǒng)的構(gòu)成技術(shù)、中醫(yī)海量知識(shí)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、中醫(yī)四診信息的獲取與分析技術(shù)、實(shí)用中醫(yī)信息系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)等。此方向的研究可賦予計(jì)算機(jī)以人的智能，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)病人的癥狀診斷與治療。除此之外，智能機(jī)器人也是學(xué)習(xí)智能科學(xué)與技術(shù)的一個(gè)良好平臺(tái)，為了更好地學(xué)習(xí)智能，研究機(jī)器擬人化，F(xiàn)IRA世界杯于1995年被提出，其遠(yuǎn)景目標(biāo)之一是使機(jī)器人足球隊(duì)?wèi)?zhàn)勝人類足球隊(duì)。此平臺(tái)大大拓寬了人工智能技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域。

3 智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)培養(yǎng)方案與專業(yè)發(fā)展前景分析

從智能專業(yè)的發(fā)展基礎(chǔ)分析可知，智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)是一個(gè)緊跟時(shí)代潮流的專業(yè)，涉及的知識(shí)面和學(xué)科領(lǐng)域非常廣。但是，智能專業(yè)作為一個(gè)全國(guó)普通高等學(xué)校本科專業(yè)，有其不同于其他專業(yè)的知識(shí)內(nèi)核。中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)教育工作委員會(huì)提出智能專業(yè)培養(yǎng)方案的核心課程應(yīng)有：智能科學(xué)與技術(shù)導(dǎo)論、智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、腦與認(rèn)知科學(xué)基礎(chǔ)和機(jī)器智能，這是各高校智能專業(yè)培養(yǎng)方案的共性部分，是基礎(chǔ)模塊。其他基礎(chǔ)模塊、專業(yè)特色模塊，目前階段應(yīng)在各高校智能專業(yè)建立和發(fā)展的專業(yè)學(xué)科基礎(chǔ)上設(shè)置，例如，側(cè)重控制系統(tǒng)的、側(cè)重計(jì)算機(jī)軟件的、側(cè)重知識(shí)工程的等。智能專業(yè)再發(fā)展一段時(shí)期后，各高校的智能專業(yè)的共性部分應(yīng)越來(lái)越多，個(gè)性部分也越來(lái)越獨(dú)立于源頭專業(yè)，例如，獨(dú)立于計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)、自動(dòng)化專業(yè)、電子工程專業(yè)等。這樣，在智能專業(yè)上層自然就形成智能學(xué)科，從而獨(dú)立于計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)科。這是專業(yè)發(fā)展的必然結(jié)果。

另一方面，專業(yè)的良性發(fā)展離不開(kāi)社會(huì)的就業(yè)或創(chuàng)業(yè)需求。智能專業(yè)的本科生，需要了解掌握計(jì)算機(jī)、電子、控制等各領(lǐng)域的知識(shí)和技術(shù)，而且在本科生4年課程的教學(xué)中融入相關(guān)學(xué)科的前沿知識(shí)，這使得在這個(gè)專業(yè)學(xué)習(xí)的學(xué)生不僅可以擁有較為廣闊的知識(shí)面，對(duì)專業(yè)知識(shí)的理解也有一定深度。可以說(shuō)這樣一個(gè)既有廣度又有深度的專業(yè)具有廣闊的就業(yè)前景。社會(huì)中也有新生的行業(yè)，近些年來(lái)，有關(guān)智能系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的公司相繼出現(xiàn)，涉及機(jī)器人、交通、樓宇、信息系統(tǒng)等多方向的智能系統(tǒng)開(kāi)發(fā)，為本科畢業(yè)生創(chuàng)造了更恰當(dāng)更明確的就業(yè)方向與途徑。

篇3

（1．南開(kāi)大學(xué)計(jì)算機(jī)與控制工程學(xué)院，天津300071；2．天津市智能機(jī)器人技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，天津300071）

摘要：智能專業(yè)作為具有工科特色的新興專業(yè)，實(shí)驗(yàn)教學(xué)是必不可少的環(huán)節(jié)。文章闡述如何依托科研項(xiàng)目帶動(dòng)教學(xué)實(shí)驗(yàn)，建設(shè)仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。舉例介紹實(shí)驗(yàn)平臺(tái)中的幾個(gè)具體實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目，說(shuō)明通過(guò)科研與實(shí)驗(yàn)教學(xué)的互動(dòng)，可以豐富智能專業(yè)的教學(xué)資源，提升教學(xué)方法，使科研成果和科研難題有新的“用武之地”。

關(guān)鍵詞 ：智能科學(xué)與技術(shù)；實(shí)驗(yàn)教學(xué)；仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)

基金項(xiàng)目：南開(kāi)大學(xué)2014年本科重點(diǎn)教學(xué)改革項(xiàng)目；中國(guó)科協(xié)高校科普創(chuàng)作與傳播試點(diǎn)項(xiàng)目( 2012KPZP183)；國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目( 61375087)；2015年南開(kāi)大學(xué)研究生創(chuàng)新計(jì)劃項(xiàng)目。

第一作者簡(jiǎn)介：周璐，女，中級(jí)實(shí)驗(yàn)師，研究方向?yàn)橹悄軝C(jī)器人技術(shù)、虛擬仿真技術(shù)、機(jī)器人科普教育，zhoulu@nankai.edu.cn。

0 引 言

南開(kāi)大學(xué)智能專業(yè)建設(shè)依托機(jī)器人與信息自動(dòng)化研究所，至今已走過(guò)十個(gè)年頭，堅(jiān)持科研帶動(dòng)教學(xué)是我們專業(yè)建設(shè)的特色思路。通過(guò)幾年的認(rèn)真研究和發(fā)掘，一批面向智能專業(yè)教學(xué)的仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)應(yīng)運(yùn)而生。

1 仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)建設(shè)背景

眾所周知，智能科學(xué)技術(shù)是一個(gè)融合計(jì)算機(jī)、人工智能、模式識(shí)別等研究領(lǐng)域的交叉性學(xué)科，這些前沿技術(shù)也是當(dāng)前智能科學(xué)發(fā)展的動(dòng)力和源泉。我們嘗試將科研成果與智能專業(yè)教學(xué)相結(jié)合，用高水平的學(xué)術(shù)研究反哺課程教學(xué)，使科研項(xiàng)目作為優(yōu)秀的教學(xué)資源，傳承到課程改革實(shí)踐中。

很多高校智能專業(yè)的教師團(tuán)隊(duì)大部分需要從事教學(xué)、科研雙重工作。教師將自己或團(tuán)隊(duì)中的科研成果開(kāi)發(fā)成適合學(xué)生的教學(xué)實(shí)例，既能讓科研資源發(fā)揮作用，又能將自己的研究理念傳授給學(xué)生，使課程的開(kāi)展更加得心應(yīng)手。

絕大部分智能專業(yè)學(xué)生畢業(yè)后繼續(xù)從事相關(guān)領(lǐng)域的深造和技術(shù)工作，因此教師的工作更加貼近前沿的科研技術(shù)、貼近實(shí)際的實(shí)驗(yàn)教學(xué)，能使學(xué)生的科研素養(yǎng)和實(shí)踐能力得到更大的提高。

2 在智能專業(yè)教學(xué)實(shí)踐中的作用

首先，仿真平臺(tái)應(yīng)用于教學(xué)實(shí)驗(yàn)具有很多好處：該平臺(tái)相對(duì)于枯燥的公式推導(dǎo)和計(jì)算，起到豐富教學(xué)內(nèi)容、優(yōu)化演示效果、提升教學(xué)能力等作用；相對(duì)于實(shí)體機(jī)器操作，有節(jié)約成本、拓展實(shí)驗(yàn)領(lǐng)域、降低安全風(fēng)險(xiǎn)等作用。

其次，我們建設(shè)的仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)由多個(gè)仿真系統(tǒng)組成，這些仿真系統(tǒng)均來(lái)自機(jī)器人所承擔(dān)的重大課題和實(shí)際科研項(xiàng)目。以智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的教學(xué)內(nèi)容為大綱，我們?cè)诔浞职l(fā)掘這些仿真系統(tǒng)功能的基礎(chǔ)上，設(shè)置了對(duì)應(yīng)的實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目。這些實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目相對(duì)于傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)，更關(guān)注技術(shù)的前瞻性，更有利于培養(yǎng)學(xué)生的綜合設(shè)計(jì)和創(chuàng)新能力。

最后，這種教學(xué)方法除了傳授給學(xué)生前沿的知識(shí)以外，還能逐漸提高學(xué)生對(duì)研究性學(xué)習(xí)的興趣，更有利于培養(yǎng)具有實(shí)踐本領(lǐng)和創(chuàng)新精神的高素質(zhì)人才。

3 平臺(tái)建設(shè)情況

3.1 將實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目分類設(shè)計(jì)

南開(kāi)大學(xué)組織學(xué)位委員會(huì)專家和一線教師，根據(jù)智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的培養(yǎng)方案，制定了實(shí)驗(yàn)教學(xué)大綱。根據(jù)實(shí)驗(yàn)教學(xué)大綱，教師們經(jīng)過(guò)多次研討，選定恰當(dāng)?shù)膶?shí)驗(yàn)項(xiàng)目，并將實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目分為基礎(chǔ)型、綜合型、創(chuàng)新型3類。

(1)基礎(chǔ)型：主要培養(yǎng)學(xué)生的基本實(shí)驗(yàn)技能，使之了解知識(shí)原理，鞏固和加深基本理論，在此基礎(chǔ)上重點(diǎn)培養(yǎng)學(xué)生掌握基本實(shí)驗(yàn)工具、基本實(shí)驗(yàn)方法、計(jì)算機(jī)輔助工具、科學(xué)仿真與計(jì)算軟件的使用方法，培養(yǎng)學(xué)生的實(shí)驗(yàn)技能，為以后學(xué)生進(jìn)行更綜合的實(shí)驗(yàn)打下基礎(chǔ)。

(2)綜合型：以提高學(xué)生的設(shè)計(jì)能力和綜合能力為主，實(shí)驗(yàn)內(nèi)容側(cè)重于綜合應(yīng)用本課程的知識(shí)及相關(guān)課程知識(shí)，設(shè)計(jì)并完成有一定難度的實(shí)驗(yàn)。學(xué)生要分析實(shí)驗(yàn)中的現(xiàn)象，最后通過(guò)數(shù)據(jù)整理實(shí)驗(yàn)結(jié)果，完成全過(guò)程實(shí)踐。

(3)創(chuàng)新型：安排學(xué)生參與兼具研究性和探索性的大型實(shí)驗(yàn)。該類實(shí)驗(yàn)題目往往是從科學(xué)研究、實(shí)際科研項(xiàng)目、大型工程實(shí)踐等項(xiàng)目中提煉出來(lái)的子課題或子系統(tǒng)。教師應(yīng)該指導(dǎo)學(xué)生通過(guò)分析實(shí)際問(wèn)題，提出創(chuàng)新解決方案，并進(jìn)行優(yōu)化比選。

在安排實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目?jī)?nèi)容時(shí)，要求任課教師注重增加綜合型和創(chuàng)新型實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目，并及時(shí)更新實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目的內(nèi)容，使實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目既能反映本學(xué)科理論的最新發(fā)展，又能將教師的科研成果引入實(shí)驗(yàn)教學(xué)。

目前，在仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)建設(shè)方面，我們將科研成果應(yīng)用于本科教學(xué)中，初步建立了兩個(gè)創(chuàng)新型仿真平臺(tái)和兩個(gè)綜合型仿真平臺(tái)。

3.2 具體實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目舉例

1)虛擬機(jī)器人仿真開(kāi)發(fā)實(shí)驗(yàn)（創(chuàng)新型）。

學(xué)生可以在圖形化界面下進(jìn)行機(jī)器人設(shè)計(jì)、搭建，并通過(guò)系統(tǒng)的MATLAB接口實(shí)現(xiàn)虛擬運(yùn)行，從而驅(qū)動(dòng)自己搭建的機(jī)器人。

機(jī)械設(shè)計(jì)對(duì)于智能專業(yè)學(xué)生的培訓(xùn)并非重點(diǎn)，應(yīng)該更多地關(guān)注在建立三維模型后，對(duì)機(jī)器人和工作任務(wù)的控制環(huán)節(jié)。本套仿真系統(tǒng)的三維建模功能可以讓學(xué)生輕松上手，簡(jiǎn)單快速地搭建機(jī)器人，類似拼搭樂(lè)高積木。同時(shí)，虛擬機(jī)器人可以與軌跡規(guī)劃相結(jié)合，在虛擬場(chǎng)景中讓機(jī)器人運(yùn)動(dòng)起來(lái)。圖1為學(xué)生搭建的虛擬移動(dòng)機(jī)器人以及它在Simulink環(huán)境中的軌跡規(guī)劃和運(yùn)動(dòng)仿真。離線編程模塊可以讓學(xué)生用簡(jiǎn)單的編程語(yǔ)言控制機(jī)器人運(yùn)動(dòng)。本實(shí)驗(yàn)可以應(yīng)用于機(jī)器人學(xué)／機(jī)器人學(xué)導(dǎo)論等課程的實(shí)驗(yàn)教學(xué)，訓(xùn)練學(xué)生的設(shè)計(jì)能力和建模能力。

項(xiàng)目來(lái)源：中國(guó)科協(xié)高?？破談?chuàng)作與傳播試點(diǎn)項(xiàng)目( 2012KPZP183)。

2)可配置多機(jī)器人仿真開(kāi)發(fā)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)（綜合型）。

圖2為可配置多機(jī)器人仿真開(kāi)發(fā)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，通過(guò)雙工業(yè)機(jī)器人仿真平臺(tái)，學(xué)生可以在圖形化界面下學(xué)習(xí)機(jī)器人的相關(guān)知識(shí)，鞏固機(jī)器人學(xué)中正逆運(yùn)動(dòng)學(xué)、雅克比矩陣、軌跡規(guī)劃等重要概念，也可以通過(guò)算法設(shè)計(jì)，完成關(guān)節(jié)限位、避碰檢測(cè)、路徑跟蹤等任務(wù)級(jí)作業(yè)，從而更好地理解工業(yè)級(jí)機(jī)器人的各項(xiàng)控制方法。該實(shí)驗(yàn)可以應(yīng)用于機(jī)器人學(xué)／機(jī)器人學(xué)導(dǎo)論、機(jī)器智能基礎(chǔ)等課程。

機(jī)器人工作空間和奇異點(diǎn)問(wèn)題需要較為復(fù)雜的計(jì)算和推導(dǎo)，理解起來(lái)有些抽象，但通過(guò)仿真系統(tǒng)進(jìn)行演示非常直觀。學(xué)生可以將自己規(guī)劃的算法或關(guān)節(jié)空間下控制序列輸入系統(tǒng)，驗(yàn)證自己的實(shí)驗(yàn)效果。

項(xiàng)目來(lái)源：競(jìng)爭(zhēng)型機(jī)器人遙操作機(jī)理的研究( 60575048)，國(guó)家自然科學(xué)基金；雙臂機(jī)器人協(xié)調(diào)集成技術(shù)及其復(fù)雜作業(yè)的研究，國(guó)家863項(xiàng)目。

3)多機(jī)器人視覺(jué)仿真系統(tǒng)（綜合型）。

圖3為多機(jī)器人視覺(jué)仿真系統(tǒng)，使用了MATLAB編程環(huán)境將機(jī)器人的各個(gè)關(guān)節(jié)參數(shù)實(shí)時(shí)地顯示出來(lái)，學(xué)生可以在熟悉的MATLAB界面下，在系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)視覺(jué)伺服相關(guān)理論、核心算法。該仿真平臺(tái)可以讓學(xué)生綜合鍛煉視覺(jué)伺服參數(shù)標(biāo)定、算法驗(yàn)證、誤差分析等能力，能夠應(yīng)用于機(jī)器智能基礎(chǔ)等課程。

機(jī)器視覺(jué)作為智能專業(yè)的主干課程，在本科教學(xué)中非常重要，然而學(xué)生通過(guò)操作攝像機(jī)進(jìn)行視覺(jué)標(biāo)定實(shí)驗(yàn)需要的硬件設(shè)備較多，對(duì)環(huán)境光線、空間等要求較高。為了讓學(xué)生更快地理解各種算法和標(biāo)定方法，可以讓學(xué)生借助這套仿真系統(tǒng)進(jìn)行鍛煉，同時(shí)引入噪聲等變量模仿環(huán)境干擾，進(jìn)行誤差分析、視覺(jué)伺服補(bǔ)償、算法優(yōu)化等作業(yè)。

項(xiàng)目來(lái)源：基于遠(yuǎn)程網(wǎng)開(kāi)放的機(jī)器人實(shí)驗(yàn)平臺(tái)( 2001AA422290)，十五863計(jì)劃。

4)航天工程機(jī)械臂仿真實(shí)驗(yàn)（創(chuàng)新型）。

圖4為航天工程機(jī)械臂仿真實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，學(xué)生可以在逼真的三維空間環(huán)境下，學(xué)習(xí)虛擬仿真技術(shù)、虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)。在課程中，教師可以讓學(xué)生嘗試將多維力、聲、觸、視等反饋設(shè)備加入系統(tǒng)，鍛煉數(shù)據(jù)分析、系統(tǒng)集成能力。該實(shí)驗(yàn)可以應(yīng)用于機(jī)器視覺(jué)基礎(chǔ)、智能專業(yè)實(shí)踐等課程。

項(xiàng)目來(lái)源：基于網(wǎng)絡(luò)遙觀測(cè)機(jī)器人的野外生態(tài)觀測(cè)技術(shù)研究( 61375087)，國(guó)家自然科學(xué)基金。

4 結(jié)語(yǔ)

南開(kāi)大學(xué)智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)根據(jù)本學(xué)科的積累和建設(shè)特色，將“科研項(xiàng)目帶動(dòng)教學(xué)”作為一種全新思路進(jìn)行嘗試，取得了一定效果。通過(guò)挖掘和延伸設(shè)計(jì)實(shí)際科研項(xiàng)目中的仿真系統(tǒng)，目前已經(jīng)初步建設(shè)完成了一些較好的實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目。智能專業(yè)的機(jī)器人學(xué)課程對(duì)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的應(yīng)用最為深入，通過(guò)實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目提高了學(xué)生對(duì)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)、運(yùn)動(dòng)學(xué)、軌跡規(guī)劃等知識(shí)的學(xué)習(xí)效果。我們將在今后的教學(xué)過(guò)程中，繼續(xù)豐富和優(yōu)化實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目，使實(shí)驗(yàn)平臺(tái)越來(lái)越完善。

參考文獻(xiàn)：

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篇4

關(guān)鍵詞：自然計(jì)算；圖像分割；混合算法；蟻群算法；粒子群算法；化學(xué)反應(yīng)算法

中圖分類號(hào)：TN911 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2013）32-7319-02

自然界不只為人類提供了豐富的物質(zhì)能源，還是人類社會(huì)智能化發(fā)展的源泉。人類對(duì)自然智能的最早學(xué)習(xí)和利用是仿生學(xué)，研究生物體的結(jié)構(gòu)、功能和工作原理，并應(yīng)用于工程技術(shù)。隨著科技的發(fā)展，人工智能誕生，形成了計(jì)算機(jī)科學(xué)的新領(lǐng)域，它主要是利用人工機(jī)器模仿人的智能。自然計(jì)算理論的出現(xiàn)將人類對(duì)自然智能的研究推向了更廣闊的領(lǐng)域，自然計(jì)算是繼傳統(tǒng)人工智能之后出現(xiàn)的一種全新的思維與智能計(jì)算模式，開(kāi)辟了智能科學(xué)新的前沿。

1 自然計(jì)算

自然計(jì)算（Nature Computation，NC）是一種表示由自然啟發(fā)的計(jì)算[1]的一般性術(shù)語(yǔ)，是仿生學(xué)和人工智能的進(jìn)一步發(fā)展。一般而言，自然計(jì)算是指以自然界中物種進(jìn)化原理、生物生存方式、物理化學(xué)現(xiàn)象、人類社會(huì)等自然中存在的一切事物作為可能的研究對(duì)象，通過(guò)研究它們的運(yùn)作模式，分析其中所蘊(yùn)含的豐富的信息處理機(jī)制，抽取計(jì)算模型，設(shè)計(jì)算法，并探索應(yīng)用領(lǐng)域加以應(yīng)用[2]。計(jì)算是自然的一種固有機(jī)制，是智能的基礎(chǔ)。自然計(jì)算的特征就是比喻性地使用自然系統(tǒng)潛在的概念、原理和機(jī)制。通過(guò)研究自然現(xiàn)象，建立計(jì)算模型，應(yīng)用于工程技術(shù)，進(jìn)而服務(wù)于社會(huì)，這是自然計(jì)算的宗旨。

由于自然計(jì)算的本質(zhì)是模仿自然界信息處理機(jī)制抽象出計(jì)算模型，其研究涉及現(xiàn)代自然科學(xué)的多個(gè)領(lǐng)域及近百種算法與計(jì)算框架，并且不斷有新的算法和計(jì)算機(jī)制涌現(xiàn)。為了明確自然計(jì)算算法研究范疇和學(xué)科內(nèi)涵，需要對(duì)其進(jìn)行分類。根據(jù)各自然計(jì)算算法基于的不同的學(xué)科知識(shí)基礎(chǔ)，可以將自然計(jì)算算法分為四類：基于物理學(xué)的自然計(jì)算算法、基于化學(xué)的自然計(jì)算算法、基于生物學(xué)的自然計(jì)算算法、基于人文社會(huì)學(xué)的自然計(jì)算算法?；谖锢韺W(xué)的自然計(jì)算算法有：模擬退火算法（Simulated Annealing，SA）、量子計(jì)算（Quantum Computation，QC）、混沌優(yōu)化、晶體生長(zhǎng)算法（Crystal-Growth-Inspired algorithms，CGI）等?；诨瘜W(xué)的自然計(jì)算算法有：化學(xué)反應(yīng)優(yōu)化（Chemical Reaction Optimization）?；谏飳W(xué)的自然計(jì)算算法（一般稱為仿生智能計(jì)算算法）又分為基于生物個(gè)體的算法（遺傳算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、免疫計(jì)算、內(nèi)分泌計(jì)算、DNA計(jì)算、膜計(jì)算）和基于生物種群的算法（蟻群算法、粒子群算法、蜂群算法、人工魚(yú)群算法等）。基于人文社會(huì)學(xué)的自然計(jì)算算法有文化算法、社會(huì)認(rèn)知算法、Memetic計(jì)算、情感計(jì)算等。這些領(lǐng)域均以自然界中有益的信息處理機(jī)制為研究對(duì)象，具有模仿自然界的特點(diǎn)，通常具有自學(xué)習(xí)、自組織和自適應(yīng)的特征，能夠?yàn)閭鹘y(tǒng)算法難以解決的各類復(fù)雜問(wèn)題提供新的解決方向，具有很好的應(yīng)用前景。

2 圖像分割

人類通過(guò)聽(tīng)覺(jué)、觸覺(jué)、味覺(jué)、嗅覺(jué)和視覺(jué)感知周?chē)挛铩D像信息是視覺(jué)感知的主要內(nèi)容，圖像信息直觀豐富，但人們往往只對(duì)其中的部分信息感興趣，這些信息代表了人們觀察圖像的目標(biāo)，這些目標(biāo)通常占據(jù)一定的區(qū)域，并且在某些特性上（如灰度、輪廓、顏色、紋理等）和周?chē)膱D像有差別。圖像分割就是把圖像分成具有不同特性的區(qū)域并提取出感興趣目標(biāo)的技術(shù)和過(guò)程。圖像分割是圖像識(shí)別和圖像理解前提和基礎(chǔ)，圖像分割質(zhì)量的高低直接影響圖像處理的效果。但沒(méi)有一種通用的方法可以適用于所有的圖像分割任務(wù)。圖像分割是圖像分析和計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的經(jīng)典難題。

3 基于自然計(jì)算算法的圖像分割

3.1 可行性分析與研究意義

圖像分割的性能易受多種因素影響，如圖像的物理視覺(jué)特性、空間結(jié)構(gòu)特性、紋理等，因此尚無(wú)普適的圖像分割算法。為了提高圖像分割算法的性能和普適性，在原有算法中融入新理論是圖像分割發(fā)展的必然趨勢(shì)。由于圖像分割實(shí)質(zhì)上是一個(gè)組合優(yōu)化問(wèn)題，而自然計(jì)算算法在解決組合優(yōu)化問(wèn)題時(shí)有超越傳統(tǒng)計(jì)算方法的性能，基于自然計(jì)算算法的圖像分割技術(shù)成為圖像分割領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。自然計(jì)算算法與圖像分割相輔相成，自然計(jì)算算法提供了圖像分割的新思路，圖像分割拓展了自然計(jì)算算法的應(yīng)用領(lǐng)域。

3.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

自然計(jì)算涉及算法較多，下面僅對(duì)蟻群算法、粒子群算法、化學(xué)反應(yīng)算法在圖像分割中的研究現(xiàn)狀作代表性的闡述。

蟻群算法具有離散性和并行性特點(diǎn)，因而適用于數(shù)字圖像處理。近年來(lái)，許多國(guó)內(nèi)外研究者將蟻群算法應(yīng)用于圖像分割、特征提取、圖像匹配、紋理分析等取得了豐富的研究成果。在圖像分割領(lǐng)域，國(guó)內(nèi)最初是韓艷芳和施鵬飛[3]從模糊聚類角度出發(fā)，綜合考慮像素的灰度、梯度及鄰域特性進(jìn)行特征提取，將蟻群算法成功應(yīng)用于圖像分割。之后，研究者們嘗試將蟻群算法與其他理論工具結(jié)合進(jìn)行圖像分割，常用的理論工具有Snake模型（主動(dòng)輪廓模型）、遺傳算法、混沌優(yōu)化、形態(tài)學(xué)、Gabor濾波器、支持向量機(jī)、小波變換、最大熵、分水嶺算法、模糊聚類等；并嘗試應(yīng)用于不同類型圖像的分割，如臺(tái)風(fēng)、道路、磁共振腦部圖像、紅外圖像、MRI圖像等。

和蟻群算法類似，粒子群算法應(yīng)用于圖像分割時(shí)，也常與其他的理論工具結(jié)合，以提高算法的效率和圖像分割的效果。常結(jié)合的理論工具有：模糊熵、交叉熵、量子計(jì)算、Otsu、粗糙集、模糊聚類等；應(yīng)用的圖像分割類型有：紅外圖像、燃?xì)廨喨~片、農(nóng)業(yè)超綠圖像、遙感圖像、醫(yī)學(xué)圖像等。

化學(xué)反應(yīng)優(yōu)化算法2010年才被提出，很多研究都處于起步階段，在圖像分割領(lǐng)域的研究還需探索。鄭肇葆等[4]通過(guò)分析化學(xué)反應(yīng)優(yōu)化算法生成生成物的過(guò)程與圖像分割求最優(yōu)解的過(guò)程具有相似性，建立了圖像分割與CRO的對(duì)應(yīng)關(guān)系，并進(jìn)一步闡述了化學(xué)反應(yīng)算法應(yīng)用于圖形分割的具體過(guò)程。這為化學(xué)反應(yīng)優(yōu)化應(yīng)用于圖像分割提供了有益的借鑒。

值得關(guān)注的是，將自然計(jì)算算法與Otsu法結(jié)合是一個(gè)可行而有效的圖像分割方法。2007年唐英干等提出了基于粒子群和二維Otsu方法的快速圖像分割方法[5]，針對(duì)二維Otsu方法計(jì)算量大的問(wèn)題，用粒子群算法來(lái)搜索最優(yōu)二維閾值向量。每個(gè)粒子代表一個(gè)可行的二維閾值向量，通過(guò)粒子間的協(xié)作來(lái)獲得最優(yōu)閾值。實(shí)驗(yàn)證明該方法優(yōu)于傳統(tǒng)一維Otsu法和二維Otsu法。2009年譚楓等提出了基于文化算法和二維Otsu法的快速圖像分割算法[6]。利用文化算法的全局尋優(yōu)能力，對(duì)圖像的二維最大類間方差進(jìn)行優(yōu)化，通過(guò)文化算法的種群空間和信念空間的相互協(xié)作來(lái)獲取二維Otsu的最佳二維閾值向量。2009年潘等提出了二維Otsu圖像分割的人工魚(yú)群算法[7]，將群智能中的人工魚(yú)群算法應(yīng)用到閡值分割算法中。實(shí)驗(yàn)證明了該算法不僅能夠?qū)D像進(jìn)行更準(zhǔn)確的分割，而且收斂的速度更快。2012年梁建慧等提出了將人工蜂群算法應(yīng)用于圖像分割[8]，對(duì)待分割的圖像進(jìn)行灰度形態(tài)學(xué)中的閉操作預(yù)處理，以抑制圖像噪聲，把圖像閾值看成人工蜂群算法中的蜜蜂，利用二維Otsu法設(shè)計(jì)人工蜂群算法的適應(yīng)度函數(shù)；通過(guò)采蜜蜂、偵察蜂和觀察蜂的分工協(xié)作和信息共享，逐代逼近最佳閾值。以上算法都是用自然計(jì)算算法對(duì)二維Otsu法進(jìn)行改進(jìn)。三維Otsu法運(yùn)算量更大，但分割效果更好，對(duì)其進(jìn)行性能優(yōu)化更有理論和應(yīng)用研究?jī)r(jià)值，事實(shí)上，粒子群算法與之融合是可行的，該文的第三章有詳細(xì)闡述?；瘜W(xué)反應(yīng)算法作為一個(gè)新的自然計(jì)算算法，將其與Otsu法結(jié)合進(jìn)行圖像分割也是一種有益的嘗試，在本文的第四章有相關(guān)介紹。

3.3 研究趨勢(shì)

混合自然計(jì)算算法（或稱為自然計(jì)算算法的融合）是目前算法研究的熱點(diǎn)，并已應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域，但在圖像分割中的應(yīng)用研究較少，是未來(lái)研究的方向?；旌献匀挥?jì)算算法就是將一種自然計(jì)算算法或其它優(yōu)化技術(shù)應(yīng)用于另一種自然計(jì)算算法中，以進(jìn)一步提高算法的性能，如提高全局搜索能力、增強(qiáng)收斂速度與精度等。一般地，融合的方式分為三種：一是，利用其它優(yōu)化技術(shù)對(duì)算法中的參數(shù)作優(yōu)化選擇；二是，在算法中引入其它算法的算子；三是，與其它算法分工進(jìn)行問(wèn)題的混合求解。

已有的混合算法有：混合蟻群粒子群算法、混合粒子群蜂群算法、混合粒子群與量子計(jì)算、混合粒子群與文化算法、混合粒子群與蛙跳算法、混合文化算法與魚(yú)群算法，混合蟻群與遺傳算法等。為提高算法的局部搜索能力，粒子群算法可與一些搜索技術(shù)結(jié)合，如，模擬退火、序貫二次規(guī)劃、單純形法、牛頓法、禁忌搜索、爬山法、差分進(jìn)化算法、小波變異等?；旌线M(jìn)化算法和粒子群算法的方法有：采用進(jìn)化計(jì)算中的選擇操作的建立混合粒子群優(yōu)化模型，將進(jìn)化算法中的繁殖和子種群的概念引入粒子群優(yōu)化算法，對(duì)粒子位置和速度進(jìn)行交叉操作，引入高斯變異，或使用了變異、選擇和繁殖多種操作等。

混合蟻群與粒子群的算法混合策略有兩個(gè)思考方向：一是，以蟻群算法為主、粒子群算法為輔進(jìn)行圖像分割，即用粒子群算法優(yōu)化蟻群算法的圖像分割性能；二是，以粒子群算法為主、蟻群算法為輔進(jìn)行圖像分割，即用蟻群算法優(yōu)化粒子群算法的圖像分割性能。混合蟻群與粒子群的算法已經(jīng)用于解決如下問(wèn)題：最優(yōu)聚丙烯熔融指數(shù)預(yù)報(bào)、多目標(biāo)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、復(fù)雜系統(tǒng)模型參數(shù)的優(yōu)化估計(jì)、單目標(biāo)和多目標(biāo)跟蹤、移動(dòng)機(jī)器人動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃等。螞蟻算法與粒子群算法結(jié)合可以求解離散優(yōu)化問(wèn)題。

4 結(jié)論

圖像分割是圖像分析和計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的經(jīng)典難題，為了提高圖像分割算法的性能和普適性，在原有算法中融入新理論是圖像分割發(fā)展的必然趨勢(shì)。自然計(jì)算算法提供了圖像分割的新思路。自然計(jì)算涉及算法較多，以蟻群算法、粒子群算法、化學(xué)反應(yīng)算法為例，它們應(yīng)用在圖像分割中已取得了較好的圖像分割效果?；旌献匀挥?jì)算算法是目前算法研究的熱點(diǎn)，并已應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域，但在圖像分割中的應(yīng)用研究較少，是未來(lái)研究的方向。

參考文獻(xiàn)：

[1] Shadbolt N （2004） Nature-inspired computing. IEEE Intell Syst 19（1）：23

[2] 吳啟迪，康琦，汪鐳，等. 自然計(jì)算導(dǎo)論. 上海：上?？茖W(xué)技術(shù)出版社，2011.

[3] 韓彥芳， 施鵬飛. 基于蟻群算法的圖像分割方法[J]. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用， 2004，（18）：5-7.

[4] 鄭肇葆，鄭宏. 化學(xué)反應(yīng)優(yōu)化（CRO）圖像分割的研究與分析[J]. 武漢大學(xué)學(xué)報(bào)（信息科學(xué)版），2012，（10）.

[5] 唐英干，劉冬，關(guān)新平.基于粒子群和二維Otsu方法的快速圖像分割[J].控制與決策， 2007（2）： 84-87.

[6] 譚楓，楊莘元. 基于文化算法和二維Otsu方法的快速圖像分割[J]. 深圳大學(xué)學(xué)報(bào)（理工版）， 2009（1）： 56-60.