導(dǎo)語：如何才能寫好一篇計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)研究方向，這就需要搜集整理更多的資料和文獻(xiàn)，歡迎閱讀由公文云整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)；發(fā)展趨勢；信息化

引言

計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展及應(yīng)用標(biāo)志著人類已經(jīng)進(jìn)入到信息化時(shí)代，而隨著社會科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，計(jì)算機(jī)技術(shù)水平也越來越高，在推動社會發(fā)展和進(jìn)步中發(fā)揮著越來越重要的作用。而隨著社會的進(jìn)步與發(fā)展，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)發(fā)展速度也會越來越快，其應(yīng)用范圍也會越來越廣。在現(xiàn)代社會里，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的作用是顯而易見的，以計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)為核心，我國社會經(jīng)濟(jì)將取得更好的發(fā)展成績。

1 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀

1.1 發(fā)展速度快、應(yīng)用普遍

隨著社會的快速發(fā)展，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展速度越來越快?？萍甲鳛榈谝簧a(chǎn)力，計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展給科技生產(chǎn)提供了新的動力。計(jì)算機(jī)技術(shù)總是在實(shí)踐中不斷地完善和發(fā)展，以先進(jìn)的計(jì)算機(jī)技術(shù)來帶給人們更好的服務(wù)。而在當(dāng)下，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的應(yīng)用也越來越普遍，已經(jīng)滲透到社會發(fā)展的各個(gè)領(lǐng)域，給現(xiàn)代社會的發(fā)展帶來了重大影響。

1.2 專業(yè)化、多功能化

在計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)應(yīng)用過程中，計(jì)算機(jī)科學(xué)變得越來越專業(yè)化，與各行各業(yè)的發(fā)展越來越緊密。在現(xiàn)代社會里，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)已成為各行各業(yè)提高自身競爭實(shí)力的有效途徑，而計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的廣泛應(yīng)用帶動了計(jì)算機(jī)科學(xué)的專業(yè)化發(fā)展。各行各業(yè)越來越看重專業(yè)化的人才培養(yǎng)，越來越看重產(chǎn)品的多功能性，而在現(xiàn)代社會里，只有多功能的產(chǎn)品，才能受到人們的關(guān)注。

2 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)快速發(fā)展的原因

2.1 社會發(fā)展的需要

在社會發(fā)展進(jìn)程中，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)也在不斷發(fā)展，可以說，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)是隨著和會的發(fā)展而發(fā)展，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)是為社會發(fā)展服務(wù)的。起初，計(jì)算機(jī)的發(fā)展是為了滿足時(shí)展對信息處理的需求。開始計(jì)算機(jī)性能也僅僅是滿足了信息處理的需要，而且信息處理速度不夠快。而在現(xiàn)代社會里，計(jì)算機(jī)的應(yīng)用已經(jīng)普遍化，社會發(fā)展對計(jì)算機(jī)性能要求也越來越高，而為了滿足社會發(fā)展的需求，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的研究也越來越深入，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)發(fā)展速度也越來越快[1-2]。

2.2 科技飛速發(fā)展的必然結(jié)果

在現(xiàn)代社會里，科技更新速度越來越快，科技的日新月異必然會帶動計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展。技術(shù)作為社會發(fā)展的動力，隨著信息技術(shù)的發(fā)展，人們對計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的研究也越來越深入，從而帶動計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展，更好地滿足社會發(fā)展的需求，推動社會的進(jìn)步與發(fā)展。

3 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)在現(xiàn)代社會發(fā)展中的作用

在現(xiàn)代社會里，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的應(yīng)用越來越普遍，所起的作用也越來越提出。首先，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展推動了經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。在現(xiàn)代社會里，各大行業(yè)紛紛利用計(jì)算機(jī)來進(jìn)行管理，在計(jì)算機(jī)技術(shù)的依托下，提高了企業(yè)管理水平和效率，實(shí)現(xiàn)了信息的貢獻(xiàn)，為企業(yè)帶來了更好的經(jīng)濟(jì)效益。對于企業(yè)而言，企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益提高，企業(yè)在市場經(jīng)濟(jì)中的活躍度就會提高，從而推動經(jīng)濟(jì)的發(fā)展；其次，推動教育事業(yè)的發(fā)展。教育作為我國現(xiàn)代社會人才培養(yǎng)的主要途徑，而計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)豐富了教學(xué)方法和內(nèi)容，有助于教育事業(yè)的更好發(fā)展；再者，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展加快了工業(yè)社會向信息化社會轉(zhuǎn)化進(jìn)程。計(jì)算機(jī)技術(shù)促進(jìn)了勞動資料的變革以及勞動方式的變革，現(xiàn)代信息技術(shù)為人們提供了更為方便、快捷的處理、存儲和傳遞信息的手段；勞動生產(chǎn)率的提高給予人們?nèi)找嬖龆嗟拈e暇時(shí)間，即人們能夠更多地從事各項(xiàng)事業(yè)的創(chuàng)造性活動[3]。

4 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展趨勢

4.1 智能化的發(fā)展趨勢

計(jì)算機(jī)作為一種設(shè)備，它在現(xiàn)代社會發(fā)展過程中發(fā)揮著重大作用。然而隨著社會的發(fā)展，計(jì)算機(jī)需要處理的數(shù)據(jù)越來越多，越多越大，計(jì)算機(jī)在運(yùn)行過程中所暴露出來的問題也越來越多，普通的計(jì)算機(jī)已經(jīng)難以滿足當(dāng)下對大數(shù)據(jù)的計(jì)算需求。而智能化的計(jì)算機(jī)將有望解決當(dāng)前計(jì)算機(jī)面臨的問題。展望未來，計(jì)算機(jī)的發(fā)展必然要經(jīng)歷很多新的突破。從目前的發(fā)展趨勢來看，未來的計(jì)算機(jī)將是微電子技術(shù)、光學(xué)技術(shù)、超導(dǎo)技術(shù)和電子仿生技術(shù)相互結(jié)合的產(chǎn)物。在實(shí)際應(yīng)用中，計(jì)算機(jī)可以通過獨(dú)特的設(shè)計(jì)機(jī)構(gòu)、平行技術(shù)等技術(shù)實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)運(yùn)行過程中各種數(shù)據(jù)、指令的合理性分析，從而推動計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的智能化發(fā)展。在未來的發(fā)展道路上，智能化必將成為社會發(fā)展的主要趨勢，利用智能化計(jì)算機(jī)可以完全取代人工，提高工作效率，更好地滿足社會發(fā)展的需要[4]。

4.2 高性能的方向發(fā)展

計(jì)算機(jī)性能問題一直是計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)研究的重點(diǎn)。當(dāng)前，許多計(jì)算機(jī)都是通過采用合適的芯片來完成相關(guān)操作。而在信息時(shí)代里，計(jì)算機(jī)需要處理的信息數(shù)據(jù)量越來越大，各行各業(yè)對計(jì)算機(jī)性能要求也越來越高。就我國現(xiàn)階段的計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)水平來看，與世界發(fā)達(dá)國家還存在一定的差距，由于計(jì)算機(jī)技術(shù)水平有限，計(jì)算機(jī)性能還有待于提高。故此，在計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)未來發(fā)展道路上，高性能的計(jì)算機(jī)研究已成為必然。只有加大計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的研究，才能提高計(jì)算機(jī)的系能，從而更好地滿足實(shí)際發(fā)展的需要，發(fā)揮計(jì)算機(jī)的優(yōu)越性[5]。

4.3 體驗(yàn)式的發(fā)展

所謂的體驗(yàn)式就是讓消費(fèi)者參與、體驗(yàn)和感受。在現(xiàn)代社會里，體驗(yàn)式符合了以人為本的現(xiàn)念，已成為社會各行各業(yè)相互競爭的一大舉措，如企業(yè)開展產(chǎn)品體驗(yàn)，讓消費(fèi)者更好地感受產(chǎn)品的功能，從而促使消費(fèi)者購買。對于計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)而言，它是為社會發(fā)展所服務(wù)的，在計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)未來發(fā)展道路上，就應(yīng)當(dāng)積極地朝著體驗(yàn)式的方向發(fā)展，不斷去完善服務(wù)和運(yùn)用理念。體驗(yàn)式是注重人的實(shí)際感受的，將人的需求和愿望通過科技的進(jìn)步體現(xiàn)出來，更好地滿足人的欲求。人是計(jì)算機(jī)操作和運(yùn)用的主體，而計(jì)算機(jī)在當(dāng)代越來越成為個(gè)人以及企業(yè)實(shí)現(xiàn)個(gè)人行為以及目的的途徑，計(jì)算機(jī)的服務(wù)也只有更加去人性化，才能獲得更好的市場反饋[6]。

5 結(jié)束語

綜上所述，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展已成為我國現(xiàn)代社會發(fā)展的重要一部分，正在逐漸滲透社會發(fā)展的各個(gè)領(lǐng)域。計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展改變了人們的生活、學(xué)習(xí)、工作方式，提高了社會發(fā)展速度。而隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)研究的深入，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)也逐漸向著智能化、高性能化、多元化的方向發(fā)展，將真正地實(shí)現(xiàn)工業(yè)社會向信息化社會的轉(zhuǎn)變，推動社會的更好發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

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篇2

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘； 關(guān)聯(lián)規(guī)則； 學(xué)生成績； Apriori算法

中圖分類號：TP392文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號文章編號：1672-7800（2013）012-0133-03

作者簡介：岳超（1986-），男，西南科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院碩士研究生，研究方向?yàn)榻逃夹g(shù)與知識工程；范太華（1962-），男，西南科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院副教授、碩士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘和系統(tǒng)結(jié)構(gòu)；姬亞利（1988-），女，西南科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院碩士研究生，研究方向?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)教育教學(xué)設(shè)計(jì)；衣峰（1987-），男，西南科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院碩士研究生，研究方向?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)教育與移動學(xué)習(xí)。

0引言

隨著招生規(guī)模的不斷擴(kuò)大，教務(wù)管理系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)急劇增加，普遍存在的問題是學(xué)生成績數(shù)據(jù)量過于龐大，但目前對這些數(shù)據(jù)的處理還停留在初級的數(shù)據(jù)備份、查詢及簡單統(tǒng)計(jì)階段，如何利用這些數(shù)據(jù)理性地分析教學(xué)中的成效得失以及找到有關(guān)影響學(xué)生學(xué)習(xí)成績的因素是廣大教師共同關(guān)心的問題[1]。 本文著重討論了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在學(xué)生成績這一海量數(shù)據(jù)中的應(yīng)用，發(fā)現(xiàn)成績數(shù)據(jù)中隱藏的課程相關(guān)規(guī)則或模式，力圖通過關(guān)聯(lián)與分類，得出一些有用的知識，對教學(xué)質(zhì)量的提高起到積極的促進(jìn)作用。

1數(shù)據(jù)挖掘及關(guān)聯(lián)規(guī)則

數(shù)據(jù)挖掘 （Data Mining）就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的但又是潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)循環(huán)往復(fù)的知識發(fā)現(xiàn)過程，通過對挖掘結(jié)果的描述、分析與評價(jià)，不斷優(yōu)化數(shù)據(jù)挖掘模型和挖掘算法，最終獲得最優(yōu)化數(shù)據(jù)挖掘解決方案[2]。

1.1數(shù)據(jù)挖掘流程

（1）確定業(yè)務(wù)對象。清晰地定義出業(yè)務(wù)問題，認(rèn)清數(shù)據(jù)挖掘的目的是數(shù)據(jù)挖掘的重要一步。挖掘的最后結(jié)構(gòu)是不可預(yù)測的，但要探索的問題應(yīng)是有預(yù)見的，為了數(shù)據(jù)挖掘而數(shù)據(jù)挖掘則帶有盲目性，是不會成功的。

（2）數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。①數(shù)據(jù)的選擇：搜索所有與業(yè)務(wù)對象有關(guān)的內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)信息，并從中選擇出適用于數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的數(shù)據(jù)；②數(shù)據(jù)的預(yù)處理：研究數(shù)據(jù)的質(zhì)量，為進(jìn)一步的分析作準(zhǔn)備，并確定將要進(jìn)行挖掘操作的類型；③數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成一個(gè)分析模型，這個(gè)分析模型是針對挖掘算法建立的。建立一個(gè)真正適合挖掘算法的分析模型是數(shù)據(jù)挖掘成功的關(guān)鍵。

（3）數(shù)據(jù)挖掘。對所得到的經(jīng)過轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。除了完善和選擇合適的挖掘算法外，其余一切工作都能自動地完成。

（4）分析和同化。①結(jié)果分析：解釋并評估結(jié)果，其使用的分析方法一般應(yīng)視數(shù)據(jù)挖掘操作而定，通常會用到可視化技術(shù)；②知識的同化：將分析所得到的知識集成到業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)中去。數(shù)據(jù)挖掘的過程如圖 1 所示。

1.2關(guān)聯(lián)規(guī)則簡述

關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘就是在海量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的關(guān)系，關(guān)聯(lián)規(guī)則的支持度（support）和置信度（confidence）是規(guī)則興趣度的兩種度量。他們分別反映了所發(fā)現(xiàn)規(guī)則的有用性和確定性。 一般地，用戶可以定義兩個(gè)閾值，分別為最小支持度閾值（minsup）和最小置信度閾值（minconf）。 當(dāng)挖掘出的關(guān)聯(lián)規(guī)則支持度和置信度都滿足這兩個(gè)閾值時(shí)，就認(rèn)為這個(gè)規(guī)則是有效的，否則，就是無效的。 這些閾值一般可由領(lǐng)域?qū)＜以O(shè)定，也可以進(jìn)行其它分析，揭示關(guān)聯(lián)項(xiàng)之間的聯(lián)系。

2基于數(shù)據(jù)挖掘的高校學(xué)生成績分析

對學(xué)生成績的正確分析，是保證教學(xué)工作順利進(jìn)行的關(guān)鍵，揭示一些“教”與“學(xué)”的現(xiàn)象和規(guī)則，能更好地指導(dǎo)教師的“教”與學(xué)生的“學(xué)”，為教育教學(xué)的計(jì)劃和決策提供依據(jù)， 提高教學(xué)的效果和成果。

2.1數(shù)據(jù)采集

高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，是保證數(shù)據(jù)挖掘成功的前提保證。本研究所需數(shù)據(jù)取自計(jì)算機(jī)專業(yè)學(xué)生的期末考試成績數(shù)據(jù)庫文件，確定某門課程和其它課程之間的關(guān)聯(lián)性。為減少不必要的影響因素，影響關(guān)聯(lián)規(guī)則的產(chǎn)生，刪除了英語類、思政類、體育類的課程，將數(shù)學(xué)類和計(jì)算機(jī)課程進(jìn)行分析，最終隨機(jī)抽取 385 名學(xué)生的《C&C++ 語言程序設(shè)計(jì)》、《線性代數(shù)》、《離散數(shù)學(xué)》、《計(jì)算機(jī)系統(tǒng)原理》、《計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)》、《計(jì)算機(jī)組成原理》、《軟件工程》、《數(shù)據(jù)庫原理》、《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)》等課程的期末考試成績。

2.2數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵階段，原始數(shù)據(jù)往往存在不完整的、含噪聲的和不一致的數(shù)據(jù)，不能直接運(yùn)用于數(shù)據(jù)的挖掘，需要對其進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換等內(nèi)容。

（1）數(shù)據(jù)清理。通過填充缺失值，光滑噪聲并識別離群點(diǎn)，糾正數(shù)據(jù)中的不一致。從數(shù)據(jù)庫中導(dǎo)出字段包括學(xué)號、課程名、成績、備注等信息。對備注中顯示補(bǔ)考、重修的成績填充為50分。對缺失值的填充，我們運(yùn)用了決策樹歸納的方法，填寫最可能的值進(jìn)行填寫，以便數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果更準(zhǔn)確。經(jīng)數(shù)據(jù)清理的數(shù)據(jù)如表1所示。

（2）數(shù)據(jù)集成。將多個(gè)數(shù)據(jù)源合并到一致的數(shù)據(jù)存儲，依據(jù)以往經(jīng)驗(yàn)思政類和體育類課程對本研究的結(jié)果影響不大，予以刪除。根據(jù)此類思想整理數(shù)據(jù)，并將所有數(shù)據(jù)集成到一個(gè)Excel中，最終數(shù)據(jù)包含4 065條271名學(xué)生的15門數(shù)據(jù)。

（3）數(shù)據(jù)變換。將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成適合于挖掘的形式，如將屬性數(shù)據(jù)按比例縮放，使之落入一個(gè)比較小的區(qū)間內(nèi)。由于成績是按照數(shù)值形式存儲的，不利于數(shù)據(jù)的挖掘，需要對各科成績進(jìn)行離散化處理，將成績分為優(yōu)秀、良、一般、差4個(gè)等級，分別用A、B、C、D進(jìn)行標(biāo)識，規(guī)定85～100為A，75～85為B，60～75為C，60分以下為D。筆者運(yùn)用Apriori算法對表1數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘，進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化后如表2所示。

2.3Apriori算法的運(yùn)用

采用SPSS Clementine工具進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，預(yù)處理的數(shù)據(jù)已滿足Apriori算法對數(shù)據(jù)的要求，導(dǎo)入數(shù)據(jù)可直接使用Apriori模型進(jìn)行分析。為了得到更有效的數(shù)據(jù)，筆者進(jìn)行了反復(fù)的驗(yàn)證。設(shè)置條件支持度為0.15，最小規(guī)則置信度為0.75，挖掘結(jié)果如圖2所示。

2.4結(jié)果分析

上面挖掘的關(guān)聯(lián)規(guī)則并非每條都有現(xiàn)實(shí)意義，我們進(jìn)一步進(jìn)行處理，將關(guān)聯(lián)規(guī)則模型導(dǎo)出，分析這些關(guān)聯(lián)規(guī)則，得到主要知識如下：

（1） 學(xué)好計(jì)算機(jī)應(yīng)用基礎(chǔ)、C&C++程序設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是學(xué)好數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)又是學(xué)好軟件工程的基礎(chǔ)。

知識發(fā)現(xiàn)過程如下：計(jì)算機(jī)應(yīng)用基礎(chǔ)=A =>數(shù)據(jù)庫=A，支持度為32.32%，置信度為85.3%。計(jì)算機(jī)應(yīng)用基礎(chǔ)和數(shù)據(jù)庫同時(shí)是A的人數(shù)占總?cè)藬?shù)的32.32%，計(jì)算機(jī)應(yīng)用基礎(chǔ)為A中85.3%的人數(shù)據(jù)庫原理也為A，所以說要學(xué)好數(shù)據(jù)庫原理先要學(xué)好計(jì)算機(jī)應(yīng)用基礎(chǔ)，C&C++程序設(shè)計(jì)=A =>數(shù)據(jù)庫原理=A，支持度為42.35%，置信度為86.56%，同上解釋，C&C++程序設(shè)計(jì)也是數(shù)據(jù)庫原理的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)庫原理=A =>軟件工程=A，支持度45.36%，置信度為81.02%，數(shù)據(jù)庫原理也是軟件工程的基礎(chǔ)。

（2） 學(xué)好離散數(shù)學(xué)是學(xué)好數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)。

（3） 要把計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)學(xué)好，計(jì)算機(jī)組成原理、C&C++程序設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、離散數(shù)學(xué)是基礎(chǔ)。

（4） 計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)取得好成績的人數(shù)中76%的人計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)也學(xué)的好。

（5）C&C++程序設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)庫原理又是學(xué)好軟件工程的基礎(chǔ)。

此處只列出了部分知識發(fā)現(xiàn)，管理者可以以此為參考，結(jié)合實(shí)際情況對所學(xué)的課程進(jìn)行調(diào)整，并通過預(yù)警對學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)行提醒和幫扶。學(xué)生可以結(jié)合自己的成績及時(shí)預(yù)測某門課程的成績，及時(shí)補(bǔ)救，加大課程的學(xué)習(xí)力度。

3結(jié)語

利用關(guān)聯(lián)規(guī)則中的Apriori算法對計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的課程進(jìn)行了挖掘，找出了隱藏在課程背后有趣的規(guī)律，發(fā)現(xiàn)偏離正常學(xué)習(xí)軌道的學(xué)生，及時(shí)進(jìn)行預(yù)警和干預(yù)，幫助學(xué)生順利完成學(xué)業(yè)，對學(xué)生課程的學(xué)習(xí)和管理者的決策提供參考，也為關(guān)聯(lián)規(guī)則在其它學(xué)科的應(yīng)用提供了思路。

參考文獻(xiàn)參考文獻(xiàn)：

[1]朱艷麗，高國.Apriori算法研究及其在學(xué)生成績分析的應(yīng)用[J].福建電腦，2010（1）：47.

[2]韓家煒.數(shù)據(jù)挖掘概念與技術(shù)[M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2010：41-43.

[3]王海容.數(shù)據(jù)挖掘在學(xué)生成績分析的應(yīng)用[J].電子設(shè)計(jì)工程，2013，21（4）：54-56.

篇3

關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞：空域?yàn)V波器；點(diǎn)處理；脈沖噪聲；圖像恢復(fù)

中圖分類號：TP317.4 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號文章編號：16727800（2013）008014904

基金項(xiàng)目基金項(xiàng)目：黑龍江省教育廳科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目（12521101）

作者簡介作者簡介：曲中水（ 1971-），男，碩士，哈爾濱理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院副教授，研究方向?yàn)樾盘柼幚?；王建衛(wèi)（1973-），女，博士，東北林業(yè)大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院副教授，研究方向?yàn)樾盘柵c信息處理、模式識別與人工智能。

0 引言

含噪圖像的恢復(fù)是圖像處理領(lǐng)域中一個(gè)重要研究課題，屬于圖像預(yù)處理環(huán)節(jié)，去噪圖像是圖像分割、分析和識別的輸入圖像，直接決定了后續(xù)處理的準(zhǔn)確性[1]。按照圖像處理域，可分為基于空域的處理和基于頻域的處理；按照圖像處理像素點(diǎn)的數(shù)目，可分為基于點(diǎn)的處理和基于模板的處理；按照圖像處理的顏色模型，可分為灰度圖像處理、基于顏色分量相關(guān)的彩色圖像處理和基于顏色分量不相關(guān)的彩色圖像處理。

在空域處理中，目前圖像去噪的處理是以模板處理為基本操作， 由于模板操作的操作對象是以具有一定的位置關(guān)系的像素集合，在去噪時(shí)不可避免地會丟失圖像的細(xì)節(jié)信息。因此，本文進(jìn)行了基于像素點(diǎn)的去噪研究，提出了一種基于點(diǎn)操作的空間濾波器，濾除灰度圖像和RGB彩色圖像中椒鹽噪聲的算法。

1 基于空間域的去噪方法分析

1.1 脈沖噪聲分析

脈沖噪聲是唯一一種引起退化的視覺可見的噪聲類型，該噪聲的去除效果直接決定了圖像的視覺效果。（雙極）脈沖噪聲的概率密度為：

p（z）=Pa z=aPb z=b0 其它 脈沖噪聲Pa或Pb均不可能為零，且脈沖可能是正值，也可能是負(fù)值。如果b>a，灰度b的值在圖像中將顯示一個(gè)亮點(diǎn)，而灰度a的值在圖像中將顯示一個(gè)暗點(diǎn)。通常情況下脈沖噪聲總是數(shù)字化為允許的最大值或最小值，所以負(fù)脈沖以黑點(diǎn)（胡椒點(diǎn)）出現(xiàn)在圖像中，正脈沖以白點(diǎn)（鹽點(diǎn)）出現(xiàn)在圖像中[2]。

篇4

關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)；數(shù)據(jù)庫；發(fā)展趨勢

中圖分類號：TP3 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1007-9599 (2011) 05-0000-01

Computer Database Management System Development Trends

Gao Huatian

(Personnel Testing Center of Heilongjiang Province,Harbin 150090,China)

Abstract:Nowadays,with the rapid development of information technology,computer database technology are upgrading,database management systems are used in various fields.Database management system is to achieve an effective organizational system database applications,strengthen computer database management system is particularly important.

Keywords:Computer;Database;Development treads

一、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的定義

數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)是指提供各種數(shù)據(jù)管理服務(wù)的計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)，這種服務(wù)包括數(shù)據(jù)對象定義、數(shù)據(jù)存儲與備份、數(shù)據(jù)訪問與更新、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析、數(shù)據(jù)安全保護(hù)、數(shù)據(jù)庫運(yùn)行管理以及數(shù)據(jù)庫建立和維護(hù)等。由于企業(yè)信息化要以現(xiàn)代信息技術(shù)為前提，對企業(yè)生產(chǎn)和經(jīng)營過程所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、加工、管理和利用，從而改善企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的整體效率，增強(qiáng)企業(yè)的競爭力。所以，數(shù)據(jù)庫是企業(yè)信息化必備的工具，是大多數(shù)企業(yè)信息系統(tǒng)的核心。數(shù)據(jù)庫技術(shù)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的重要分支，主要研究如何安全高效地管理大量、持久、共享的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫的研究始于20世紀(jì)60年代中期，在不到半個(gè)世紀(jì)的時(shí)間里，已經(jīng)形成了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)、成熟的商業(yè)產(chǎn)品和廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域，目前數(shù)據(jù)庫成為一個(gè)研究者廣泛關(guān)注的研究對象。隨著信息管理內(nèi)容的不斷擴(kuò)展和新技術(shù)的不斷出現(xiàn)，數(shù)據(jù)庫技術(shù)將面臨著巨大的挑戰(zhàn)。

二、計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的功能及特點(diǎn)

數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)是一種操縱和管理數(shù)據(jù)庫的大型軟件，是用于建立、使用和維護(hù)數(shù)據(jù)庫，簡稱dbms。它的主要功能有：

（一）數(shù)據(jù)庫的定義功能。DBMS提供模式DDL（描述概念模式的數(shù)據(jù)定義語言）定義數(shù)據(jù)庫的三級結(jié)構(gòu)、兩級映象，定義數(shù)據(jù)的完整性約束、保密限制等約束。

（二）數(shù)據(jù)庫的操縱功能。DBMS提供DML（數(shù)據(jù)操縱語言）實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的操作?；镜臄?shù)據(jù)操作有兩類：檢索（查詢）和更新（包括插人、刪除、更新）。

（三）數(shù)據(jù)庫的保護(hù)功能。DBMS對數(shù)據(jù)庫的保護(hù)主要通過數(shù)據(jù)庫的恢復(fù)、數(shù)據(jù)庫的并發(fā)控制、數(shù)據(jù)完整性控制、數(shù)據(jù)安全性控制四個(gè)方面實(shí)現(xiàn)。

（四）數(shù)據(jù)庫的維護(hù)功能。這一部分包括數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)載人、轉(zhuǎn)換、轉(zhuǎn)儲，數(shù)據(jù)庫的改組以及性能監(jiān)控等功能。

（五）數(shù)據(jù)字典。數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中存放三級結(jié)構(gòu)定義的數(shù)據(jù)庫稱為數(shù)據(jù)字典（DD）。對數(shù)據(jù)庫的操作都要通過DD才能實(shí)現(xiàn)。計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫是計(jì)算機(jī)應(yīng)用的重要領(lǐng)域之一。也是實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的組織、存儲，管理等功能的有效形式，隨著信息化的快速發(fā)展及計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫技術(shù)的快速升級。加強(qiáng)計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的相關(guān)研究，改善其不足之處有助于提升數(shù)據(jù)庫管理水平，提高數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的應(yīng)用，計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)主要有：1.數(shù)據(jù)共享整個(gè)組織內(nèi)的數(shù)據(jù)都是由需要數(shù)據(jù)的用戶來支配。2.減少數(shù)據(jù)冗余數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)將文件之間的數(shù)據(jù)重復(fù)降低到最小的程度。3.提高了數(shù)據(jù)的一致性。數(shù)據(jù)的不一致往往會產(chǎn)生互相矛盾的報(bào)表。4.數(shù)據(jù)獨(dú)立性數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)將數(shù)據(jù)的描述與數(shù)據(jù)的應(yīng)用相分離，避免了由于數(shù)據(jù)定義的改變而同時(shí)修改與此數(shù)據(jù)有關(guān)的所有應(yīng)用程序，因而可以大大降低程序維護(hù)的開銷。同時(shí)，由于相應(yīng)文件結(jié)構(gòu)的改變，也降低了修改應(yīng)用程序的成本。

三、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)研究現(xiàn)狀

新的世紀(jì)對計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的挑戰(zhàn)，是一種推動未來社會發(fā)展的創(chuàng)新的理念，是一種激動人心的歷史任務(wù)。然而在軟件產(chǎn)業(yè)與計(jì)算機(jī)科學(xué)的發(fā)展過程中，數(shù)據(jù)庫理論與技術(shù)研究是計(jì)算機(jī)領(lǐng)域中發(fā)展最快、涉及面最廣、研究范圍最寬的學(xué)科之一。數(shù)據(jù)庫發(fā)展的初期階段，數(shù)據(jù)庫技術(shù)的研究內(nèi)容主要是信息的存儲、組織、管理和訪問技術(shù)。數(shù)據(jù)模型是各組織機(jī)構(gòu)研究的重點(diǎn)，相繼推出層次模型、網(wǎng)狀模型和關(guān)系模型。其中關(guān)系模型中無論是實(shí)體還是實(shí)體間的聯(lián)系均由單一的結(jié)構(gòu)類型關(guān)系來表示，其抽象級別較高，而且簡單清晰、便于理解和使用。因此關(guān)系數(shù)據(jù)庫最終成為主流。這促使人們著力尋求解決信息系統(tǒng)創(chuàng)新途徑中所存在的數(shù)據(jù)管理問題的方法，主要是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高度共享，支持用戶的日常業(yè)務(wù)處理和輔助決策。數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘是20世紀(jì)90年代初興起的三項(xiàng)決策支持技術(shù)，現(xiàn)已進(jìn)入實(shí)用階段。

四、計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)發(fā)展趨勢

（一）用戶界面的改進(jìn)。在這方面，也許MS依靠自己操作系統(tǒng)的優(yōu)勢，做得更容易讓普通用戶接受。但是，別的商用數(shù)據(jù)庫，真的讓人不敢茍同。目前，DB2，Oracle，Sybase都在用戶界面上下了不少功夫。

（二）特色化發(fā)展。以Sybase為例，它將IQ剝離出來，專門用做智能型數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用，無論是在性能或是價(jià)格上都占了很大的優(yōu)勢。DB2則走的是融合的路子，將XMLDB的引擎直接合入到DB2 V9里邊。即同時(shí)支持兩種存儲引擎。

（三）超微型發(fā)展。手持設(shè)備上的數(shù)據(jù)庫（移動數(shù)據(jù)庫）發(fā)展如火如荼，卡上數(shù)據(jù)庫也一樣會發(fā)展的很紅火。20-30K的數(shù)據(jù)庫一樣有自己的發(fā)展路線。它們可以用于存儲量極苛刻的卡上?？傊?，微型、小型、中大型、超大型都有自己的用武之地，他們各自都有自己的作用。

（四）對數(shù)據(jù)本身存儲表示的變化。雖然目前是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫一統(tǒng)江山，但是他們都做了一些變化或都轉(zhuǎn)型，即可以支持“對象”型數(shù)據(jù)，雖然底層核心是用關(guān)系來實(shí)現(xiàn)的。但是，還有另一種變化，那就是直接使用XML來描述數(shù)據(jù)。這兩者之間的差別是非常明顯的。未來幾年，消除兩者之間的差別將是一項(xiàng)極為重要的工作。

（五）非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的特定就用。純文本的，用于搜索引擎；多媒體的，有多媒體數(shù)據(jù)庫應(yīng)用；圖形的，有CAD數(shù)據(jù)庫，地理信息數(shù)據(jù)庫；生物信息的，有專門的生物信息數(shù)據(jù)庫；遙感影像的，有遙感影像數(shù)據(jù)庫。

（六）純推理型數(shù)據(jù)庫的出現(xiàn)。隨著信息高速公路、互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)、多媒體技術(shù)迅猛發(fā)展，數(shù)據(jù)庫更是信息產(chǎn)業(yè)中不可缺少的理論與技術(shù)，數(shù)據(jù)庫技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)通訊技術(shù)、面向?qū)ο蠹夹g(shù)、并行計(jì)算技術(shù)、多媒體技術(shù)、人工智能技術(shù)、管理信息系統(tǒng)、決策支持系統(tǒng)等學(xué)科互相滲透，互相結(jié)合，形成了新一代數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的大家族，使數(shù)據(jù)庫活力如初，仍然是一個(gè)如詩如畫的、充滿挑戰(zhàn)與機(jī)遇的研究方向。

參考文獻(xiàn)：

篇5

對，都出現(xiàn)了鏡子。從本質(zhì)上說，都和光學(xué)有關(guān)。

大到探月的嫦娥衛(wèi)星，小到日常生活中的單反相機(jī)、CD光盤，無論是國家進(jìn)步，還是你我的生活質(zhì)量，都與光學(xué)工程息息相關(guān)。由于光學(xué)工程的應(yīng)用實(shí)踐要求十分嚴(yán)格，相關(guān)本科專業(yè)的畢業(yè)生往往無力承擔(dān)與光學(xué)工程科學(xué)技術(shù)研究直接相關(guān)的工作。因此，每年有大量相關(guān)專業(yè)的本科畢業(yè)生選擇考研。

由于光學(xué)工程是一門高層次、高門檻的學(xué)科，相較于機(jī)械工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)等專業(yè)，開設(shè)此專業(yè)的院校并不多。總體看來，光學(xué)工程專業(yè)的考研競爭比較激烈，尤其是在一些光學(xué)工程名校之中，2012年浙江大學(xué)光學(xué)工程的報(bào)錄比就曾高達(dá)17∶1。

目前，我國具有光學(xué)工程博士一級授予資格的高校共38所。具有光學(xué)工程國家重點(diǎn)學(xué)科的高校共有清華大學(xué)、北京理工大學(xué)、南開大學(xué)、天津大學(xué)、長春理工大學(xué)、南京理工大學(xué)、浙江大學(xué)、華中科技大學(xué)、國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)等9所，具有國家重點(diǎn)（培育）學(xué)科的高校有上海理工大學(xué)、電子科技大學(xué)兩所，具有博士培養(yǎng)資格的中國科學(xué)院相關(guān)研究院所主要有長春光機(jī)所、西安光機(jī)所、上海光機(jī)所、上海技術(shù)物理所、安徽光機(jī)所、成都光電所等6所。

我們?nèi)绾卧跒閿?shù)不多的頂級名校或科研院所中選擇一所最適合自己的院校呢？

第一，重視院校綜合實(shí)力，避免依賴單一數(shù)據(jù)。

各種評估結(jié)果中的得分、排名等數(shù)據(jù)往往只能反映院校的宏觀指標(biāo)，且不同機(jī)構(gòu)均有不一樣的標(biāo)準(zhǔn)，很難客觀真實(shí)地反映院校的全部情況。各院校的研究方向獨(dú)具特色，互有長短，具體到每個(gè)研究方向，實(shí)力強(qiáng)弱更不相同，比如，光學(xué)設(shè)計(jì)這一領(lǐng)域，普遍認(rèn)為實(shí)力強(qiáng)弱依次為清華大學(xué)、北京理工大學(xué)、浙江大學(xué)、天津大學(xué)等。同樣的道理，單純地看重院校的院士、長江學(xué)者數(shù)量、實(shí)驗(yàn)室規(guī)模、研究經(jīng)費(fèi)等指標(biāo)也是不科學(xué)的。院校研究水平的高低并不能直接反映研究生教育質(zhì)量的好壞，院校的導(dǎo)師構(gòu)成、地理區(qū)位與就業(yè)環(huán)境、同學(xué)本科來源的層次與學(xué)術(shù)氛圍等軟實(shí)力也不是量化指標(biāo)可以衡量的，然而這些因素對研究生階段的學(xué)術(shù)成就以及未來的職業(yè)發(fā)展，往往比宏觀數(shù)據(jù)具備更大的影響，萬萬不可忽視。

第二，光學(xué)工程不是什么院校都能“玩得轉(zhuǎn)”。

在考生中廣泛存在“211高校未必比985高校差”的思想，從而選擇考研難度相對較小的“211工程”院校深造。不可否認(rèn)，一些“211工程”院校在其傳統(tǒng)優(yōu)勢學(xué)科上的確不比“985院校”差，甚至更有優(yōu)勢。但是，光學(xué)工程是一門“高富帥”的學(xué)科，只有高層次的院校才能承載光學(xué)工程這門學(xué)科，而優(yōu)秀的光學(xué)工程人才往往也出自優(yōu)秀的院校。主要原因體現(xiàn)在兩個(gè)方面：第一，光學(xué)工程精密程度非常高，對實(shí)驗(yàn)儀器設(shè)備和資金的依賴性比較強(qiáng)，缺少國家重視和資金上的傾斜，院校很難承擔(dān)昂貴的實(shí)驗(yàn)儀器設(shè)備，從而限制研究生的發(fā)展；第二，“985”院校導(dǎo)師的視野更加開闊，對研究生的基本要求更加嚴(yán)格、培養(yǎng)目標(biāo)更高，甚至某些院校的本科生在導(dǎo)師的指導(dǎo)和嚴(yán)格要求下也能在諸如Optical Letters等國際頂級光學(xué)期刊上。此外，高層次的院校學(xué)術(shù)氛圍更加濃厚，出國深造、就業(yè)等方面也具備更大的優(yōu)勢。

在此背景下，有必要對光學(xué)工程相關(guān)院校及其考研情況進(jìn)行深度解讀。本文將以擁有國家重點(diǎn)學(xué)科的浙江大學(xué)、華中科技大學(xué)、天津大學(xué)、南開大學(xué)，以及中國科學(xué)院的上海光機(jī)所為例進(jìn)行具體分析。

浙江大學(xué)：為強(qiáng)者而生

學(xué)科地位：浙江大學(xué)光學(xué)工程學(xué)科設(shè)立于光電信息工程學(xué)系內(nèi)，該系前身為浙江大學(xué)光學(xué)儀器專業(yè)，是中國光學(xué)工程學(xué)科的誕生地，具有雄厚的學(xué)科實(shí)力。在2007―2009年、2010―2012年教育部學(xué)科評估中均排名第一。

學(xué)科特色：有現(xiàn)代光學(xué)儀器國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、國家光學(xué)儀器工程技術(shù)研究中心、國防重點(diǎn)學(xué)科實(shí)驗(yàn)室等國家級研究基地。目前設(shè)置有光學(xué)工程研究所、光電信息及檢測技術(shù)研究所、光電子技術(shù)研究所、光電顯示技術(shù)研究所、先進(jìn)納米光子學(xué)研究所和光及電磁波研究中心、光學(xué)慣性技術(shù)工程研究中心等機(jī)構(gòu)。

研究領(lǐng)域：浙江大學(xué)光學(xué)工程主要研究領(lǐng)域十分寬廣，包括微納光學(xué)與介觀光學(xué)與器件、光學(xué)光電子薄膜、光電顯示技術(shù)、高精度光纖傳感、光電成像技術(shù)、微納米精密檢測技術(shù)、生物光子學(xué)、新型激光與光電子技術(shù)、光電子集成器件與系統(tǒng)，光通信技術(shù)與系統(tǒng)和新穎人工光電介質(zhì)等。

師資力量：光及電磁波研究中心以長江計(jì)劃特聘教授何賽靈為領(lǐng)軍人物，大部分導(dǎo)師均為杰出“海歸”或外籍教授，在光子學(xué)和電磁波的理論和實(shí)驗(yàn)研究領(lǐng)域開展了大量工作，獲得了許多具有國際影響的學(xué)術(shù)成果。

地理區(qū)位：長江三角洲地區(qū)具有規(guī)模龐大的光電產(chǎn)業(yè)集群，具有國際化、起點(diǎn)高的特點(diǎn)，相較于珠三角地區(qū)以封裝、為主的光電―半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)而言具有廣闊的發(fā)展前景。

競爭情況：浙江大學(xué)就讀光學(xué)工程的研究生中超過半數(shù)來自于浙江大學(xué)、天津大學(xué)、南開大學(xué)等名校的推免生。考研競爭極為激烈，從近年報(bào)錄比便可見一斑。

考試特色：浙江大學(xué)光學(xué)工程考研參考書為郁道銀、談恒英著的《工程光學(xué)》。浙江大學(xué)光學(xué)工程的專業(yè)課考試較其他學(xué)校包括的內(nèi)容更多，報(bào)考的同學(xué)需要復(fù)習(xí)幾何像差、傅里葉光學(xué)等本科階段較為薄弱的知識板塊。此外，也會考查一定的激光原理知識。

華中科技大學(xué)：光谷傳奇

學(xué)科地位：華中科技大學(xué)光學(xué)工程近年來發(fā)展迅速，實(shí)力雄厚。尤其是在籌的武漢光電國家實(shí)驗(yàn)室是我國目前僅有的幾個(gè)國家實(shí)驗(yàn)室之一，學(xué)科地位非同一般。華中科技大學(xué)在2010―2012年教育部學(xué)科評估中與浙江大學(xué)并列第一。

學(xué)科特色：光學(xué)與電子信息學(xué)院設(shè)有武漢光電國家實(shí)驗(yàn)室、激光加工技術(shù)國家工程研究中心、下一代互聯(lián)網(wǎng)接入系統(tǒng)國家工程實(shí)驗(yàn)室、國家集成電路人才培養(yǎng)基地、教育部電子信息功能材料重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（B類）、教育部敏感陶瓷工程中心等研究機(jī)構(gòu)。其中武漢光電國家實(shí)驗(yàn)室是由教育部、湖北省和武漢市共建，依托于華中科技大學(xué)，聯(lián)合武漢郵電科學(xué)研究院、中國科學(xué)院武漢物理與數(shù)學(xué)研究所、中國船舶重工集團(tuán)公司第七一七研究所共同組建，已投入4億多元建立了12個(gè)科學(xué)研究平臺以及1個(gè)光電公共測試平臺。

研究領(lǐng)域：華中科技大學(xué)主要研究方向?yàn)楣怆姕y控技術(shù)、光電信息存儲、光通信技術(shù)、基礎(chǔ)光子學(xué)、激光科學(xué)與工程、光電子器件與集成、納米光電子學(xué)、生物醫(yī)學(xué)光子學(xué)、能源光子學(xué)、太赫茲技術(shù)。

地理區(qū)位：華中科技大學(xué)地處著名的武漢光谷，當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)集群形成的產(chǎn)學(xué)研體系研究水平很高，產(chǎn)業(yè)價(jià)值巨大，尤其在光通信、激光等領(lǐng)域具有較大優(yōu)勢，就業(yè)前景看好。

競爭情況：華中科技大學(xué)工學(xué)復(fù)試分?jǐn)?shù)線2013年為330分、2012年為340分、2011年為330分。招生人數(shù)60人左右，隨當(dāng)年推免生比例有所波動。

考試特色：華中科技大學(xué)光學(xué)工程專業(yè)課考試偏向物理光學(xué)、電子學(xué)、激光原理相關(guān)知識。需要注意的是有兩個(gè)單位可以接收光學(xué)工程的碩士生，分別是光電學(xué)院和武漢光電國家實(shí)驗(yàn)室。

天津大學(xué)：精益求精

學(xué)科地位：天津大學(xué)光學(xué)工程學(xué)科設(shè)立在天津大學(xué)精密儀器與光電子工程學(xué)院，是我國較早設(shè)立光學(xué)工程的高校之一。天津大學(xué)光學(xué)工程在2007―2009年教育部學(xué)科評估中名列第二，2010―2012年教育部學(xué)科評估中名列第三。此外，天津大學(xué)精密儀器與光電子工程學(xué)院也是教育部“教育教學(xué)改革特別試驗(yàn)區(qū)”的15個(gè)全國試點(diǎn)學(xué)院之一。

學(xué)科特色：所在學(xué)院設(shè)有精密測試技術(shù)及儀器國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、光電信息技術(shù)科學(xué)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、精密儀器中心、現(xiàn)代光學(xué)研究所、光電子研究中心、傳感工程研究所、照明技術(shù)研究所、光電測控技術(shù)研究所、激光與光電子技術(shù)研究所、生物光學(xué)研究所、安全防偽技術(shù)研究中心等研究和開發(fā)機(jī)構(gòu)。

研究方向：超快激光理論與應(yīng)用研究、光學(xué)信息處理及其應(yīng)用、光學(xué)技術(shù)在計(jì)算機(jī)科學(xué)中的應(yīng)用、數(shù)字圖像處理技術(shù)、光學(xué)傳感器技術(shù)、先進(jìn)固體激光及非線性頻率變化技術(shù)、光電子學(xué)與光通信技術(shù)、激光與光電子應(yīng)用技術(shù)等。

師資力量：中國科學(xué)院院士1人，中國工程院院士1人，長江計(jì)劃特聘教授4人。天津大學(xué)光學(xué)工程的師資隊(duì)伍配置十分合理，老中青年教師比例合理。老年教授如姚建銓院士、王清月教授等可以保證該學(xué)科的頂級實(shí)力，中年學(xué)科骨干如劉鐵根教授近年來在光纖傳感領(lǐng)域碩果累累，超快激光實(shí)驗(yàn)室的胡明列教授是天津大學(xué)最年輕的教授，學(xué)術(shù)前景十分光明。

地理區(qū)位：既緊挨近年來得到長足發(fā)展的天津?yàn)I海新區(qū)，又毗鄰首都北京，就業(yè)環(huán)境較為優(yōu)越。

競爭情況：就讀于天津大學(xué)的研究生中，本校生源占有較大比例。天津大學(xué)工學(xué)復(fù)試分?jǐn)?shù)線2013年為330分，2012年為335分，2009―2011光學(xué)工程報(bào)錄比如下：

考試特色：天津大學(xué)考研參考書目為郁道銀、談恒英著的《工程光學(xué)》和周炳著的《激光原理》，建議欲報(bào)考的同學(xué)參考天津大學(xué)蔡懷宇教授編寫的《工程光學(xué)復(fù)習(xí)指導(dǎo)與習(xí)題解答》。

南開大學(xué)：雖小而精

學(xué)科地位：南開大學(xué)光學(xué)工程設(shè)立于南開大學(xué)現(xiàn)代光學(xué)研究所內(nèi)，隸屬于電子信息與光學(xué)工程學(xué)院?，F(xiàn)代光學(xué)研究所由光學(xué)工程元老母國光院士創(chuàng)建，是全國高校中最早取得光學(xué)和光學(xué)工程兩個(gè)學(xué)科博士學(xué)位授予權(quán)的單位。在2010―2012年教育部學(xué)科評估中，南開大學(xué)光學(xué)工程名列第五。

學(xué)科特色：設(shè)有教育部光電信息技術(shù)科學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室以及博士后流動站。

師資力量：南開大學(xué)光學(xué)工程規(guī)模較小，共有教師28人，教授、研究員18人，副教授8人，其中有院士1人，特聘教授1人，博士生導(dǎo)師13人，但導(dǎo)師隊(duì)伍水平相當(dāng)優(yōu)秀，哈佛大學(xué)、劍橋大學(xué)等歐美名校留學(xué)、訪問研究的經(jīng)歷非常普遍，近年來在Nature、Science等國際最頂尖期刊發(fā)表多篇論文，令國內(nèi)同行為之拜服。較為出色的是青年教師劉海濤教授，在Nature發(fā)表兩篇論文，在Physical Review Letters發(fā)表兩篇論文，主要研究方向?yàn)楸砻娴入x子體等微納光學(xué)的相關(guān)理論。

培養(yǎng)模式：南開大學(xué)光學(xué)工程招生規(guī)模較小，幾乎與導(dǎo)師人數(shù)平齊，每個(gè)研究生均能得到導(dǎo)師的大量指導(dǎo)，研究生教育接近于精英教育。需要注意的是，南開大學(xué)光學(xué)工程的專業(yè)型碩士培養(yǎng)計(jì)劃與學(xué)術(shù)型碩士培養(yǎng)計(jì)劃基本相同，這與其他學(xué)校的培養(yǎng)模式有所區(qū)別。

研究領(lǐng)域：相比其他高校，南開大學(xué)光學(xué)工程的研究方向的理論特色較為明顯，其研究領(lǐng)域主要有：光學(xué)/數(shù)字圖象處理科學(xué)與技術(shù)、光學(xué)處理與光計(jì)算技術(shù)、激光與非線性光學(xué)科學(xué)與技術(shù)、現(xiàn)代光通信技術(shù)、光波電子學(xué)、光子技術(shù)、眼視覺光學(xué)和共焦顯微技術(shù)、飛秒激光技術(shù)、微納光學(xué)。

地理區(qū)位：與天津大學(xué)相同。

競爭情況：南開大學(xué)近年來考研報(bào)錄情況如下所示，可見相較于其他院校，南開大學(xué)光學(xué)工程的性價(jià)比較高。

考試特色：南開大學(xué)光學(xué)工程往年專業(yè)課參考書是趙凱華、鐘錫華編著的《光學(xué)》，專業(yè)課考試風(fēng)格自2013年起有所變化，并且2014年考研沒有提供參考書目，需要考生注意。

中國科學(xué)院上海光機(jī)所：臥虎藏龍

學(xué)科地位：上海光機(jī)所是我國建立最早、規(guī)模最大的激光專業(yè)研究所。

學(xué)科特色：上海光機(jī)所現(xiàn)設(shè)8個(gè)研究室，分別是：強(qiáng)場激光物理國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、中科院量子光學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、中科院強(qiáng)激光材料重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、高功率激光物理聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室、空間激光信息技術(shù)研究中心（含：中科院空間激光通信及檢驗(yàn)技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、上海市全固態(tài)激光器與應(yīng)用技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室）、信息光學(xué)與光電技術(shù)實(shí)驗(yàn)室、高密度光存儲技術(shù)實(shí)驗(yàn)室、高功率激光單元技術(shù)研究與發(fā)展中心。

值得一提的是，上海光機(jī)所建成了國內(nèi)僅有國際上也為數(shù)不多的“神光”系列高功率大型激光裝置，用于激光分離同位素的激光與光學(xué)系統(tǒng)、超短超強(qiáng)激光系統(tǒng)、激光原子冷卻裝置、空間全固態(tài)激光器研制平臺。在各種新型、高性能激光器件、激光與光電子功能材料的研制方面，也進(jìn)入了國際先進(jìn)水平，是我國現(xiàn)代光學(xué)和激光與光電子領(lǐng)域取得研究成果最多的單位之一。

研究領(lǐng)域：強(qiáng)激光技術(shù)、強(qiáng)場物理與強(qiáng)光光學(xué)、信息光學(xué)、量子光學(xué)、激光與光電子器件、光學(xué)材料等。顯而易見的是，上海光機(jī)所的研究方向非常偏向于理論研究，因而十分適合于光學(xué)工程理論方向的深造。

地理區(qū)位：地處長三角的核心上海，地理區(qū)位優(yōu)勢相當(dāng)明顯。

競爭情況：每年有許多來自清華大學(xué)、浙江大學(xué)等頂尖學(xué)府的畢業(yè)生通過推免進(jìn)入上海光機(jī)所，研究所人才濟(jì)濟(jì)。近年來上海光機(jī)所光學(xué)工程的復(fù)試分?jǐn)?shù)線為：2013年320分，2012年325分，2011年330分。每年招生人數(shù)在40―50人，隨當(dāng)年推免比例有所浮動。

培養(yǎng)模式：上海光機(jī)所的專業(yè)型碩士與學(xué)術(shù)型碩士培養(yǎng)計(jì)劃相近，且第一年是在安徽合肥的中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)培養(yǎng)。

篇6

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；神經(jīng)元；方法；應(yīng)用；發(fā)展

中圖分類號：TP311.13 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1007-9599 (2012) 12-0000-02

一、引言

伴隨信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，數(shù)據(jù)庫規(guī)模與應(yīng)用的不斷擴(kuò)大，大量數(shù)據(jù)隨之產(chǎn)生。新增的數(shù)據(jù)包含了重要的信息，人們希望更好地利用這些數(shù)據(jù)，并通過進(jìn)行更高層次的數(shù)據(jù)分析，為決策者提供更寬廣的視野。

現(xiàn)今，很多領(lǐng)域已建立了相應(yīng)的數(shù)據(jù)倉庫。但人們無法辨別隱藏在海量數(shù)據(jù)中有價(jià)信息，傳統(tǒng)的查詢方式無法滿足信息挖掘的需求。因此，伴隨著數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)不斷發(fā)展并逐漸完善的一種從海量信息中提取有價(jià)潛在信息的嶄新數(shù)據(jù)分析技術(shù)------數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。

二、數(shù)據(jù)挖掘概念

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從1990年左右開始，發(fā)展速度很快，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的產(chǎn)生和不斷發(fā)展可使得人們對當(dāng)今世界的海量數(shù)據(jù)中隱藏著人們所需要的商業(yè)和科學(xué)信息等重要信息進(jìn)行挖掘。數(shù)據(jù)挖掘運(yùn)用到交叉學(xué)科，涉及到，包括Database、AI、Machine Learning、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks）、統(tǒng)計(jì)學(xué)（statistics）、模式識別(Pattern Recognition)、信息檢索（Information Retrieval）和數(shù)據(jù)庫可視化等，因此數(shù)據(jù)庫目前還沒有明確的定義。通常普遍認(rèn)可的數(shù)據(jù)挖掘定義是：從數(shù)據(jù)庫中抽取隱含的、以前未知的、有潛在應(yīng)用價(jià)值的模型或規(guī)則等有用知識的復(fù)雜過程，是一類深層次的數(shù)據(jù)分析方法。

三、數(shù)據(jù)挖掘方法

由于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究融合了不同學(xué)科技術(shù)，在研究方法上表現(xiàn)為多樣性。從統(tǒng)計(jì)學(xué)角度上劃分，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)模型有：線形/非線形分析、回歸/邏輯回歸分析、單/多變量分析、時(shí)間序列/最近序列分析和聚類分析等方法。通過運(yùn)用這些技術(shù)可以檢索出異常形式數(shù)據(jù)，最后，利用多種統(tǒng)計(jì)和數(shù)學(xué)模型對上述數(shù)據(jù)進(jìn)行解釋，發(fā)掘出隱藏在海量數(shù)據(jù)后的規(guī)律和知識。

（一）數(shù)據(jù)挖掘統(tǒng)計(jì)

統(tǒng)計(jì)學(xué)為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提供了判別方法與分析方法，經(jīng)常會用到的有貝葉斯推理(Bayesian reasoning; Bayesian inference)、回歸分析（Regression analysis)、方差分析(Analysis of Variance，簡稱ANOVA)等分析技術(shù)、貝葉斯推理是在估計(jì)與假設(shè)統(tǒng)計(jì)歸納基礎(chǔ)上發(fā)展的全新推理方法。貝葉斯推理在與傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)歸納推理方法相比較，所得出的結(jié)論不僅根據(jù)當(dāng)前觀察得到的樣本信息，還將根據(jù)推理者過去相關(guān)的經(jīng)驗(yàn)和知識來處理數(shù)據(jù)挖掘中遇到的分類問題；回歸分析是通過輸入變量和輸出變量來確定變量之間的因果關(guān)系，通過建立回歸模型，根據(jù)實(shí)測數(shù)據(jù)求解模型的各參數(shù)，若能很好的擬合，則可根據(jù)自變量進(jìn)一步預(yù)測。統(tǒng)計(jì)方法中的方差分析是通過分析研究中估計(jì)回歸直線的性能和自變量對最終回歸的貢獻(xiàn)大小，從而確定可控因素對研究結(jié)果影響力的大小。

（二）聚類分析（Cluster analysis ）

聚類分析(Cluster analysis)是將一組研究對象分為相對同質(zhì)的群組(clusters)的統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)。 同組內(nèi)的樣本具有較高相似度，常用技術(shù)有分裂/凝聚算法，劃分/增量聚類。聚類方法適用于研究群組內(nèi)的關(guān)系，并對群組結(jié)構(gòu)做出相應(yīng)評價(jià)。同時(shí)，聚類分析為了更容易地使某個(gè)對象從其他對象中分離出來的方法用于檢測孤立點(diǎn)。聚類分析已被應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)分析（Economic analysis）、模式識別(Pattern Recognition)、圖像處理(image processing)等多種領(lǐng)域。

（三）機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）

機(jī)器學(xué)習(xí)方法經(jīng)過多年的研究已相對完善，通過建立人類的認(rèn)識模型、模仿人類的學(xué)習(xí)方法從海量數(shù)據(jù)中提取信息與知識，在很多領(lǐng)域已取得了一些較滿意的成果。因此利用目前比較成熟的機(jī)器學(xué)習(xí)方法可以提供數(shù)據(jù)挖掘效率。

（四）數(shù)據(jù)匯總

數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)和對象經(jīng)常包含原始概念層上的詳細(xì)信息，將數(shù)據(jù)集通過數(shù)據(jù)立方體和面向?qū)ο蟮臍w納方法由低概念層抽象到高概念層，并對數(shù)據(jù)歸納為更高概念層次信息的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

（五）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks）

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模范動物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。近年來在解決數(shù)據(jù)挖掘中遇到的問題越來越受到人們的關(guān)注，源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的自組織自適應(yīng)性、并行處理、分布式存儲和高容錯(cuò)等特性，并通過調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點(diǎn)之間相互連接的關(guān)系，達(dá)到處理信息的目的。

（六）遺傳算法（Genetic Algorithm）

遺傳算法（Genetic Algorithm）是模擬達(dá)爾文生物進(jìn)化論的自然選擇和遺傳學(xué)機(jī)理的生物進(jìn)化過程的計(jì)算模型，是一種通過模擬自然進(jìn)化過程搜索最優(yōu)解的方法，是一種受生物進(jìn)化啟發(fā)的學(xué)習(xí)方法，通過變異和重組當(dāng)前己知的最好假設(shè)來生成后續(xù)的假設(shè)。遺傳算法可直接對結(jié)構(gòu)對象進(jìn)行操作，不存在求導(dǎo)和函數(shù)連續(xù)性的限定，能自動獲取和指導(dǎo)優(yōu)化的搜索空間，自適應(yīng)地調(diào)整搜索方向。遺傳算法已被人們廣泛地應(yīng)用于多種學(xué)科領(lǐng)域。

（七）粗糙集

粗糙集是一種刻劃不完整性和不確定性的數(shù)學(xué)工具，能有效地分析不精確，不一致（inconsistent)、不完整（incomplete) 等各種不完備的信息，還可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和推理，從中發(fā)現(xiàn)隱含的知識，揭示潛在的規(guī)律。粗糙集理論應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘中的分類、發(fā)現(xiàn)不準(zhǔn)確數(shù)據(jù)或噪聲數(shù)據(jù)內(nèi)在的結(jié)構(gòu)聯(lián)系。

四、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)展趨勢

當(dāng)前，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不斷創(chuàng)新與發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)開發(fā)研究人員、系統(tǒng)應(yīng)用人員所面對的主要問題：高效、有效的數(shù)據(jù)挖掘方法和相應(yīng)系統(tǒng)的開發(fā)；交互和集成的數(shù)據(jù)挖掘環(huán)境的建立以及在實(shí)際應(yīng)用中解決大型問題。

五、小結(jié)

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)涉及到多種學(xué)科技術(shù)，如：數(shù)據(jù)庫技術(shù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、高性能計(jì)算、模式識別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)可視化、信息檢索及空間數(shù)據(jù)分析等。因此，數(shù)據(jù)挖掘是非常有前景的研究領(lǐng)域，隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不斷發(fā)展，它將會廣泛而深入地應(yīng)用到人類社會的各個(gè)領(lǐng)域。

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篇7

[關(guān)鍵詞]信息科學(xué)；信息技術(shù)；旅游；交叉研究；系統(tǒng)綜述

[中圖分類號]F59

[文獻(xiàn)標(biāo)識碼]A

[文章編號]1002—5006（2013）01—0114—15

1 引言

旅游領(lǐng)域正在經(jīng)歷著一個(gè)以商業(yè)實(shí)踐和研究活動為平臺的迅猛發(fā)展期，對于旅游研究者而言，把握領(lǐng)域最新研究進(jìn)展、了解已被研究的內(nèi)容以及思考未來的研究方向是非常重要的。在我國的旅游研究中，針對各種研究主題的綜述性研究非常豐富，然而信息科學(xué)與旅游的交叉研究并沒有得到足夠的重視。

交叉研究或跨學(xué)科研究一詞源于1926年美國哥倫比亞大學(xué)心理學(xué)家伍德沃斯（Woodworth）創(chuàng)建的英文形容詞：interdisciplinary（跨學(xué)科的），指超過一個(gè)學(xué)科范圍的研究活動。信息科學(xué)是一種橫斷科學(xué)與方法科學(xué)，在信息科學(xué)所涉及的4個(gè)方面研究中：（1）電子科學(xué)與技術(shù)、信息與通信系統(tǒng)、信息獲取與處理；（2）計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)與信息安全；（3）控制理論與工程、系統(tǒng)科學(xué)與工程、人工智能與智能系統(tǒng)；（4）半導(dǎo)體科學(xué)與信息器件、信息光學(xué)與光電子器件、激光技術(shù)與技術(shù)光學(xué)，其中3個(gè)方面都與旅游研究在研究對象上發(fā)生交叉（如旅游博客數(shù)據(jù)挖掘、旅游推薦系統(tǒng)），且旅游研究也不斷采用信息科學(xué)的理論與方法去解決問題（如人工智能在旅游預(yù)測中的應(yīng)用、計(jì)算機(jī)仿真在游憩行為研究中的應(yīng)用），體現(xiàn)了交叉研究和跨學(xué)科特征。信息科學(xué)與旅游的交叉研究客觀存在，且已經(jīng)經(jīng)歷了20多年的發(fā)展。

旅游研究一直是一個(gè)開放的體系，吸納著其他學(xué)科的營養(yǎng)；信息科學(xué)與旅游研究的交叉與融合為解決旅游領(lǐng)域的新矛盾、新問題和探索新規(guī)律、新原理提供了新的思維方式和科學(xué)的研究方法，是信息時(shí)代旅游發(fā)展的產(chǎn)物與趨勢。信息科學(xué)與旅游的交叉研究無論對旅游學(xué)術(shù)研究還是對旅游業(yè)發(fā)展都具有非常重要的意義，其研究進(jìn)展應(yīng)得到關(guān)注與重視。

已有關(guān)于信息科學(xué)與旅游交叉研究進(jìn)展的綜述研究川沒有體現(xiàn)出兩種研究的“交叉”性，即信息科學(xué)研究中有哪些以旅游為研究對象或者解決旅游領(lǐng)域的問題？旅游研究中涉及哪些信息科學(xué)方法與技術(shù)應(yīng)用？這些問題的回答對于研究者廣泛與深入開展信息科學(xué)與旅游的交叉研究具有重要意義。

為了較為全面地闡述信息科學(xué)與旅游研究之間的“交叉性”，本文采用系統(tǒng)綜述方法對該交叉領(lǐng)域最近12年發(fā)表的文獻(xiàn)進(jìn)行了搜集、篩選、整理、歸納與分析.以期幫助相關(guān)研究者了解這一交叉領(lǐng)域的主要研究問題及所取得的研究進(jìn)展，并對今后的深入研究有所借鑒與啟發(fā)。

2 系統(tǒng)綜述方法

系統(tǒng)綜述（systematic review）又稱系統(tǒng)評價(jià)，起源于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，是指在復(fù)習(xí)、分析、整理和綜合原始文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上進(jìn)行的二次研究方法，目前已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于循證醫(yī)學(xué)（evidence—based medicine），逐步應(yīng)用于社會學(xué)、教育學(xué)、圖書情報(bào)等領(lǐng)域。系統(tǒng)綜述可被精確區(qū)分為兩種類型：（1）定性系統(tǒng)綜述，原始文獻(xiàn)的研究結(jié)果被分析與總結(jié)，但未經(jīng)統(tǒng)計(jì)學(xué)合并；（2）定量系統(tǒng)綜述，又稱元（meta）分析或薈萃分析，應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對若干個(gè)研究結(jié)果進(jìn)行定量統(tǒng)計(jì)合并的過程。在某些不強(qiáng)調(diào)或較難實(shí)施統(tǒng)計(jì)學(xué)合并的研究領(lǐng)域，直接將定性系統(tǒng)綜述稱為系統(tǒng)綜述，將其作為一種對某研究問題、主題或現(xiàn)象的可獲得的所有研究進(jìn)行評價(jià)和解釋的方法，目標(biāo)在于通過一種可信的、嚴(yán)格的以及可審計(jì)的方法來提供公正的研究評價(jià)。信息科學(xué)與旅游科學(xué)的交叉研究屬于較難實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)學(xué)合并的研究領(lǐng)域，因此本文采用定性系統(tǒng)綜述方法，簡稱系統(tǒng)綜述。

本文關(guān)于信息科學(xué)與旅游的交叉研究的系統(tǒng)綜述研究包含如下步驟：

（1）確定研究問題

為了全面了解與分析信息科學(xué)與旅游的交叉研究現(xiàn)狀，本文確定了如下系統(tǒng)綜述的研究問題：①信息科學(xué)研究中面向旅游的研究主要有哪些方面？②旅游研究中與信息科學(xué)相關(guān)的研究主要有哪些方面？③信息科學(xué)與旅游的交叉研究有哪些趨勢？

（2）確定文獻(xiàn)搜索策略

基于所確定的研究問題，設(shè)計(jì)如下文獻(xiàn)搜索策略：

①搜索工具與數(shù)據(jù)庫：采用Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect；

②搜索關(guān)鍵字：采用關(guān)鍵字組合“tourism”AND（“computer”O(jiān)R“communication technology”），即“旅游”與“計(jì)算機(jī)”或“通信技術(shù)”同時(shí)出現(xiàn)；計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)是信息科學(xué)研究領(lǐng)域中最為活躍的方向之一，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、通信科學(xué)與技術(shù)在信息科學(xué)研究中具有一定的代表性；經(jīng)過反復(fù)搜索測試，“計(jì)算機(jī)”與“通信技術(shù)”作為關(guān)鍵字與“旅游”進(jìn)行組合搜索，搜索結(jié)果能夠較為全面地覆蓋信息科學(xué)與旅游的交叉研究，實(shí)現(xiàn)本文系統(tǒng)綜述的研究目標(biāo)；③搜索的時(shí)間范圍：2000年之后。

（3）文獻(xiàn)搜索

按照上述搜索策略分別在3個(gè)工具與數(shù)據(jù)庫進(jìn)行搜索。Google Scholar顯示共有54500條結(jié)果（2011年12月22日），其只提供最相關(guān)的前1000條；IEEE Xplore（搜索字段為“摘要”）共搜索到46條結(jié)果（2011年12月24日）；ScienceDirect（搜索字段為“題目”或“關(guān)鍵字”或“摘要”）共搜索到36條結(jié)果（2011年12月24日）。

（4）文獻(xiàn)篩選

在上述搜索到的條目中，按照表1所示的文獻(xiàn)入選和剔除標(biāo)準(zhǔn)，篩選用于本文系統(tǒng)綜述的文獻(xiàn)。

表1所示第一步完成后共有512篇文獻(xiàn)入選。第二步經(jīng)過多次逐步細(xì)化篩選，最終確定用于本文系統(tǒng)綜述的入選文獻(xiàn)共245篇，其中期刊論文158篇，會議論文87篇。245篇文獻(xiàn)來自106種期刊和58種會議，文獻(xiàn)來源分散且涉及領(lǐng)域廣泛，有關(guān)文獻(xiàn)來源、作者等的定量分析結(jié)果已另文撰寫，本文則側(cè)重對系統(tǒng)綜述研究步驟（1）所確定的研究問題的回答。

（5）分析與完成報(bào)告

根據(jù)系統(tǒng)綜述研究步驟（1）所確定的研究問題，對入選文獻(xiàn)進(jìn)行分類、分析與總結(jié)。分析結(jié)果見下一章節(jié)。

為了分別回答問題1與問題2，本文需要將入選文獻(xiàn)劃分為旅游研究和信息科學(xué)研究兩種視角，分別簡稱為旅游類研究和信息類研究。而事實(shí)上，當(dāng)兩種研究產(chǎn)生交叉與融合，進(jìn)行上述嚴(yán)格區(qū)分是較為困難的。為此，本如下處理：

（1）按照文獻(xiàn)來源所屬學(xué)科范疇進(jìn)行劃分，如來源于Tourism Management及《旅游學(xué)刊》的文獻(xiàn)則劃入旅游類，來源于Expert Systems with Applications及《計(jì)算機(jī)工程》的文獻(xiàn)則劃入信息類；

（2）按照期刊載文的學(xué)科范疇劃分，如《華東經(jīng)濟(jì)管理》刊載旅游類文章，則歸為旅游類，《北京工商大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）》刊載信息技術(shù)類文章，則歸為信息類；

（3）按照入選文獻(xiàn)的具體內(nèi)容劃分，一些綜合性期刊無法直接確認(rèn)屬于哪一類，則閱讀入選文章原文，如果偏重人文社會學(xué)視角，則歸入旅游類；如果偏重信息科學(xué)及技術(shù)視角，則歸入信息類。

由此，經(jīng)管類、電子商務(wù)、地理類等期刊歸入旅游類中，測繪類期刊歸入信息類中；兩類分別含有入選文獻(xiàn)147篇和98篇。

3 綜述結(jié)果與分析

3.1問題1：信息科學(xué)研究中面向旅游的研究主要有哪些方面？

“面向旅游”并不特指專用于或?qū)ｉT針對旅游的研究，而是指其研究問題由旅游領(lǐng)域而產(chǎn)生，或者旅游是其最為典型的應(yīng)用。面向旅游的信息科學(xué)研究幾乎涉及了信息科學(xué)研究范疇的各個(gè)方面，而許多研究領(lǐng)域更是體現(xiàn)了信息科學(xué)領(lǐng)域較新及較前沿的研究方向與熱點(diǎn)，如表2所示。面向旅游的信息科學(xué)研究中最受關(guān)注的研究主題是應(yīng)用系統(tǒng)、人工智能、地理信息系統(tǒng)、移動應(yīng)用、推薦系統(tǒng)以及語義網(wǎng)與本體等；而Web服務(wù)、虛擬現(xiàn)實(shí)、普適計(jì)算、計(jì)算機(jī)仿真也受到了一定程度的關(guān)注。下面對表2排序前10的研究主題的進(jìn)展情況進(jìn)行詳細(xì)闡述。

3.1.1

應(yīng)用系統(tǒng)

應(yīng)用系統(tǒng)指面向各種終端設(shè)備，如電腦、手機(jī)、PDA（掌上電腦）、電話等使用者的可用人機(jī)交互系統(tǒng)，也包含網(wǎng)站（Web）應(yīng)用系統(tǒng)。本文為了強(qiáng)調(diào)移動應(yīng)用和推薦系統(tǒng)兩類特殊的應(yīng)用系統(tǒng)，在本類研究主題統(tǒng)計(jì)中將其排除，另列類別。應(yīng)用系統(tǒng)研究占據(jù)了面向旅游的信息科學(xué)研究的較大比重。一方面是因?yàn)樾畔⒖茖W(xué)向旅游研究中進(jìn)行滲透的最初方式正是其在旅游行業(yè)中的實(shí)際應(yīng)用；另一方面是人選文獻(xiàn)中我國研究占據(jù)較大比重且較集中于該類研究。

應(yīng)用系統(tǒng)的相關(guān)研究可分為：①戰(zhàn)略設(shè)計(jì)或?qū)嵤┙ㄗh，如航空業(yè)信息技術(shù)應(yīng)用戰(zhàn)略與戰(zhàn)術(shù)研究，以及非洲撒哈拉以南地區(qū)的旅游組織實(shí)施電子商務(wù)的建議；②技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì)，如基于面向服務(wù)的體系架構(gòu)（service oriented architecture，SOA）的旅游資源信息服務(wù)模型研究；③系統(tǒng)設(shè)計(jì)與開發(fā)，如一種智能旅游行程導(dǎo)航系統(tǒng)，以及四川、山西和贛東北等目的地或區(qū)域管理信息系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與開發(fā)。

3.1.2人工智能

人工智能是面向旅游的信息科學(xué)研究較多采用的方法與技術(shù)，可將相關(guān)研究分成以下幾個(gè)方面：①推理，即采用人工智能推理技術(shù)支撐各種應(yīng)用系統(tǒng)，如基于貝葉斯網(wǎng)的旅游行程推理；②數(shù)據(jù)挖掘，如旅游突發(fā)事件預(yù)測預(yù)警、消費(fèi)者特征分析、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的旅游博客觀點(diǎn)挖掘以及數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)在旅游業(yè)中的應(yīng)用；③主體（agent），如主體旅游者進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、分析并向旅游者進(jìn)行旅游推薦弛；④評價(jià)，如基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的上海旅游可持續(xù)發(fā)展能力評價(jià)；⑤決策支持，如旅游目的地選擇決策支持系統(tǒng)。

3.1.3地理信息系統(tǒng)

旅行活動是一種人地關(guān)系，地理信息是設(shè)計(jì)與開發(fā)各種旅游應(yīng)用系統(tǒng)的重要信息資源，地理信息系統(tǒng)就是為這些應(yīng)用系統(tǒng)提供地理信息使用接口的重要支撐系統(tǒng)。個(gè)性化目的地推薦系統(tǒng)、基于短信服務(wù)的餐館推薦系統(tǒng)、導(dǎo)航系統(tǒng)、位置服務(wù)系統(tǒng)、旅游資源監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)以及古建筑信息系統(tǒng)等應(yīng)用系統(tǒng)都離不開地理信息系統(tǒng)的支撐。上述“應(yīng)用系統(tǒng)”主題研究中，幾乎所有面向目的地與區(qū)域的管理信息系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與開發(fā)都離不開地理信息系統(tǒng)。有關(guān)旅游地理信息系統(tǒng)本身的研究也較為活躍，如雅安市WebGIS（萬維網(wǎng)地理信息系統(tǒng)）的實(shí)現(xiàn)研究、基于WebGIS的旅游地理信息系統(tǒng)研發(fā)以及泰山三維（3D）地理信息系統(tǒng)的研發(fā)。

3.1.4移動應(yīng)用

移動通信技術(shù)，特別是移動終端技術(shù)的快速發(fā)展，使得面向旅游者手持終端（如手機(jī)、PDA）的各種移動應(yīng)用得到了迅猛發(fā)展。相比較于傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)應(yīng)用，移動應(yīng)用較好體現(xiàn)了旅游以“人為中心”而不是計(jì)算機(jī)為中心的理念。相關(guān)研究主要集中于面向旅游者服務(wù)的信息推送與搜索、導(dǎo)航、實(shí)時(shí)路線及目的地推薦；并向普適計(jì)算的方向進(jìn)行擴(kuò)展，如手機(jī)電子門票、基于全球定位系統(tǒng)的車輛監(jiān)控與導(dǎo)航以及手機(jī)與環(huán)境之間的交互游戲等。除了面向旅游者服務(wù)外，移動應(yīng)用研究還包含面向旅游研究者、旅游公共管理與服務(wù)部門以及旅游企業(yè)的旅游行為數(shù)據(jù)采集與分析，如可通過基于手機(jī)數(shù)據(jù)的散客流分析，對目的地住宿的可容納量進(jìn)行估算。移動應(yīng)用中與位置信息相關(guān)的應(yīng)用也被稱為位置服務(wù)，如位置信息服務(wù)、導(dǎo)航以及實(shí)時(shí)路線推薦等。

3.1.5推薦系統(tǒng)

推薦系統(tǒng)是為解決互聯(lián)網(wǎng)“信息過載”問題而提出的一種個(gè)性化服務(wù)，幫助用戶從大量信息中發(fā)現(xiàn)其可能感興趣的或者滿足其需求的資源，如信息、服務(wù)以及商品等，并自動生成個(gè)性化推薦。目前，推薦系統(tǒng)在旅游中的典型應(yīng)用為旅游行程規(guī)劃，可面向旅游電子商務(wù)用戶，也可面向互聯(lián)網(wǎng)用戶；可規(guī)劃旅行的時(shí)間、地點(diǎn)以及活動等全套行程規(guī)劃引，也可推薦旅游目的地、餐廳以及住宿等。推薦系統(tǒng)主要采用人工智能、語義網(wǎng)、移動應(yīng)用、定位與地理信息系統(tǒng)等技術(shù)。相關(guān)研究還涉及用戶個(gè)性語義模型、系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)等方面。

3.1.6語義網(wǎng)和本體

語義網(wǎng)（semantic Web）是傳統(tǒng)網(wǎng)站的一種擴(kuò)展。在語義網(wǎng)中，信息具有明確的含義——語義，人類語言與機(jī)器語言之間能夠相互理解，機(jī)器能夠自動地處理和集成網(wǎng)上對于人而言可用的信息，使得人與機(jī)器之間的交流變得像人與人之間交流一樣順暢。本體（ontology）是用來描述網(wǎng)絡(luò)文檔中術(shù)語的明確含義及其之間關(guān)系的技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)語義網(wǎng)信息處理的自動化，提高網(wǎng)站搜索的準(zhǔn)確性以及網(wǎng)站服務(wù)質(zhì)量。旅游領(lǐng)域是語義Web與本體研究的問題來源與典型應(yīng)用對象，如基于語義Web與本體技術(shù)的旅游中小企業(yè)間信息交換、動態(tài)生成客戶供給的客戶關(guān)系管理、旅游網(wǎng)站信息系統(tǒng)、旅游目的地管理系統(tǒng)以及旅行推薦系統(tǒng)。這些系統(tǒng)能夠?qū)β糜晤I(lǐng)域知識進(jìn)行本體表達(dá)，從而集成對于用戶有用的或者滿足用戶需求的語義信息；其中，旅游知識域的本體表達(dá)、行程規(guī)劃的語義信息推理是實(shí)現(xiàn)這些系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)。

3.1.7Web服務(wù)

Web服務(wù)（Web services）是Web上數(shù)據(jù)和信息集成的有效機(jī)制，是解決Web上各種應(yīng)用系統(tǒng)高維護(hù)與更新代價(jià)的最為合理的解決方案。因此，Web服務(wù)在旅游中主要用于信息集成、交換以及系統(tǒng)之間的互操作。Web服務(wù)技術(shù)對于旅游目的地管理而言非常重要，能夠?qū)崿F(xiàn)旅游目的地營銷系統(tǒng)與旅游企業(yè)之間以及目的地旅游企業(yè)之間的異構(gòu)數(shù)據(jù)交換、共享以及集成。Web技術(shù)還是Web推薦系統(tǒng)的重要技術(shù)之一，能夠獲取推薦系統(tǒng)所需的動態(tài)與實(shí)時(shí)的萬維網(wǎng)數(shù)據(jù)。

3.1.8虛擬現(xiàn)實(shí)

虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)主要用于旅游目的地、景區(qū)、景點(diǎn)的市場營銷。國內(nèi)的相關(guān)研究集中于旅游目的地、景區(qū)及景點(diǎn)等的虛擬展示，如西安市360度全景虛擬旅游系統(tǒng)、北京妙峰山古建筑群的網(wǎng)絡(luò)虛擬漫游系統(tǒng)、村鎮(zhèn)民俗旅游資源的立體展示。鄭鵬等認(rèn)為這是一種旅游產(chǎn)品的虛擬試用體驗(yàn)。而國外的相關(guān)研究則側(cè)重于游客的現(xiàn)場體驗(yàn)，特別針對歷史文化遺產(chǎn)與遺跡，如意大利的PEACH（personal experience with active cultural heritage，個(gè)性化體驗(yàn)活動的文化遺產(chǎn)）項(xiàng)目針對提升游客在博物館對于文化遺產(chǎn)的體驗(yàn)以及馬來西亞凱利城堡（Kellie’s Castle）的虛擬旅游原型研發(fā)。虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)在旅游中的應(yīng)用還包含了旅游開發(fā)與遺產(chǎn)保護(hù)，如十三陵景區(qū)的虛擬復(fù)原。

3.1.9普適計(jì)算

普適計(jì)算模式下人們能夠在任何時(shí)間、任何地點(diǎn)、以任何方式進(jìn)行信息的獲取與處理。由于移動終端設(shè)備及其應(yīng)用的發(fā)展，普適計(jì)算在旅游研究中非?；钴S，如一種面向移動終端的基于旅游本體的信息廣播與推送方法研究，用以解決傳統(tǒng)移動終端對于旅游者需要花費(fèi)昂貴的“漫游”網(wǎng)絡(luò)連接費(fèi)用以及需要主動獲取信息等問題；一個(gè)面向德國雷根斯堡（Regensburg）游客的移動終端游戲的設(shè)計(jì)與應(yīng)用，游客可以通過在空中晃動手機(jī)來與游戲中的歷史人物溝通，該游戲以一種有趣的方式向游客介紹雷根斯堡的歷史。普適計(jì)算是我國目前形成研究熱點(diǎn)的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的基礎(chǔ)理論與技術(shù)之一。

3.1.10計(jì)算機(jī)仿真

計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)研究中面向旅游的研究包含基于概率統(tǒng)計(jì)方法對上海旅游服務(wù)系統(tǒng)顧客滿意度進(jìn)行仿真以及基于系統(tǒng)動力學(xué)方法對新度假制度對城郊旅游的影響進(jìn)行仿真等。

3.2問題2：旅游研究中與信息科學(xué)相關(guān)的研究主要有哪些方面？

旅游研究中與信息科學(xué)方法與技術(shù)相關(guān)的研究范圍較為廣泛，表3顯示本文入選文獻(xiàn)中歸入旅游類的研究主題共有43種。其中最受關(guān)注的研究主題是電子商務(wù)、網(wǎng)站評估以及在線消費(fèi)者行為。人工智能、移動通信、地理信息系統(tǒng)等信息科學(xué)方法與技術(shù)在旅游中受到了相應(yīng)重視。旅游網(wǎng)站空間、系統(tǒng)評價(jià)、網(wǎng)絡(luò)營銷、應(yīng)用系統(tǒng)以及正在大范圍普及的Web 2.0互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用模式也受到了旅游研究的重視。信息科學(xué)領(lǐng)域中的某些前沿研究也在旅游研究中得到了關(guān)注，如計(jì)算機(jī)仿真、推薦系統(tǒng)、Web服務(wù)、語義網(wǎng)與本體。

進(jìn)一步對表3各類主題的文獻(xiàn)內(nèi)容進(jìn)行剖析與歸納，可以得到以下旅游研究中與信息科學(xué)方法與技術(shù)相關(guān)的6個(gè)研究范疇：

3.2.1信息技術(shù)對旅游的影響

信息技術(shù)對旅游的影響研究主要包含信息技術(shù)對旅游產(chǎn)業(yè)的影響與信息技術(shù)在旅游中的應(yīng)用影響兩個(gè)方面。其中，信息技術(shù)在旅游中的應(yīng)用影響又分為現(xiàn)狀研究、作用研究、影響因素研究等方面。

信息技術(shù)對旅游產(chǎn)業(yè)的影響主要體現(xiàn)在其對傳統(tǒng)旅游產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈的重構(gòu)上，集中表現(xiàn)于電子商務(wù)對旅游產(chǎn)業(yè)的影響、新型電子中介（供應(yīng)商、互聯(lián)網(wǎng)門戶網(wǎng)站、拍賣網(wǎng)站、數(shù)字電視、移動商務(wù)等）對傳統(tǒng)電子中介（計(jì)算機(jī)訂座系統(tǒng)、全球分銷系統(tǒng)等）的影響、信息技術(shù)對分銷渠道的影響。

信息技術(shù)在旅游中的應(yīng)用現(xiàn)狀研究主要側(cè)重于旅游企業(yè)，如電子商務(wù)在北京旅游企業(yè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀、土耳其旅行社對互聯(lián)網(wǎng)的使用情況、愛爾蘭旅游中小企業(yè)和鄉(xiāng)村微型住宿業(yè)對信息技術(shù)使用情況的分析、南非中小旅游企業(yè)對于信息技術(shù)使用的狀況研究。

信息技術(shù)對旅游的作用研究既包含旅游企業(yè)整體層面，如信息技術(shù)對埃及中小接待企業(yè)發(fā)展的積極作用、知識管理對于澳大利亞旅游業(yè)的作用等；又包含旅游企業(yè)的某項(xiàng)具體功能，如信息技術(shù)應(yīng)用對于泰國酒店運(yùn)營效率的作用；還包含旅游資源開發(fā)與保護(hù)方面，如計(jì)算機(jī)技術(shù)對于泰國古建筑重建的重要作用。

信息技術(shù)應(yīng)用的影響因素研究對于旅游業(yè)如何有效應(yīng)用信息技術(shù)而言是非常重要的。相關(guān)研究包含：①電子商務(wù)的應(yīng)用影響，如泰國旅游企業(yè)應(yīng)用電子商務(wù)的影響因素、酒店業(yè)應(yīng)用電子商務(wù)的影響因素②網(wǎng)絡(luò)營銷對旅游企業(yè)的影響，如互聯(lián)網(wǎng)廣告對旅行社運(yùn)營的影響；③旅游企業(yè)對技術(shù)應(yīng)用的態(tài)度，如希臘旅行社對互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的使用情況與態(tài)度；④旅游者對信息技術(shù)使用的態(tài)度，如游客在度假時(shí)是否愿意使用基于技術(shù)的信息、影響旅游者使用互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行旅游規(guī)劃的因素。

3.2.2信息技術(shù)在旅游中的應(yīng)用模式

目前，信息技術(shù)在旅游中的應(yīng)用模式研究主要集中于電子商務(wù)模式、網(wǎng)絡(luò)營銷以及Web 2.0。電子商務(wù)模式的相關(guān)研究有區(qū)域旅游電子商務(wù)開發(fā)計(jì)劃研究、旅游電子商務(wù)模式現(xiàn)狀與趨勢研究、旅游電子商務(wù)模式以及運(yùn)營模式研究等。

網(wǎng)絡(luò)營銷是除了電子商務(wù)之外信息技術(shù)在旅游中最主要的應(yīng)用模式。網(wǎng)絡(luò)營銷研究多圍繞網(wǎng)站展開，如英國農(nóng)村接待企業(yè)網(wǎng)站營銷現(xiàn)狀研究、塞爾維亞旅游網(wǎng)站網(wǎng)絡(luò)促銷現(xiàn)狀和形式研究、美國旅游官方網(wǎng)站網(wǎng)絡(luò)營銷使用分析、旅游目的地營銷組織網(wǎng)站的客戶需求研究。此外，在線葡萄酒旅游以及在線客戶關(guān)系管理都是一種網(wǎng)絡(luò)營銷方式。

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，Web 2.0作為一種新型的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用模式受到了旅游領(lǐng)域的高度關(guān)注。相關(guān)研究可以分為如下幾個(gè)方面：①營銷，即基于Web 2.0的網(wǎng)絡(luò)營銷方式，這是目前旅游研究領(lǐng)域最為關(guān)注的方面，如Web 2.0對克羅地亞旅游產(chǎn)品的營銷作用研究、博客對于旅游市場營銷的中介作用；②旅游者行為與服務(wù)，如Web 2.0下網(wǎng)絡(luò)旅游消費(fèi)行為模式及旅游網(wǎng)站應(yīng)用研究、基于Web 2.0的用戶個(gè)性化定制研究以及基于人工智能技術(shù)的微博“旅游情感”數(shù)據(jù)挖掘；③網(wǎng)站分類，如Web 2.0旅游網(wǎng)站的分類機(jī)制研究。

此外，面向產(chǎn)業(yè)價(jià)值網(wǎng)絡(luò)的四川旅游信息資源整合推進(jìn)模式和機(jī)制是一種信息技術(shù)在旅游中應(yīng)用模式的有效探索。

3.2.3信息技術(shù)在旅游中的應(yīng)用評價(jià)

網(wǎng)站評價(jià)是信息技術(shù)應(yīng)用評價(jià)研究中最主要的內(nèi)容。從評價(jià)對象上看，相關(guān)研究涉及官方旅游網(wǎng)站、目的地營銷組織網(wǎng)站、各國及地區(qū)旅游網(wǎng)站；從評價(jià)內(nèi)容上，包含有效性評價(jià)、可用性評價(jià)、使用分析、功能分析、網(wǎng)站設(shè)計(jì)、網(wǎng)站旅游本體分析、游客價(jià)值以及網(wǎng)站訪問者分析等；從評價(jià)方法上有調(diào)查法、啟發(fā)式方法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法、內(nèi)容分析法、網(wǎng)站日志分析法、領(lǐng)域本體分析法等。

隨著移動通信技術(shù)的發(fā)展，移動應(yīng)用在旅游領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，針對移動應(yīng)用系統(tǒng)的評價(jià)研究也受到研究者的關(guān)注，如從用戶角度對移動應(yīng)用進(jìn)行評價(jià)、各種移動旅游者指南功能與可用性評價(jià)。

3.2.4信息社會視角的旅游研究對象

較傳統(tǒng)旅游研究對象，如旅游資源、旅游企業(yè)以及旅游者等，信息社會視角的旅游研究對象發(fā)生了擴(kuò)展，如從旅游者的地理時(shí)空變化擴(kuò)展到了在線旅游者行為變化，從旅游資源的空間格局?jǐn)U展到了旅游網(wǎng)站的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等。

在線旅游者行為研究中最受關(guān)注的是消費(fèi)行為研究，如消費(fèi)影響因素與滿意度、忠誠度與推薦行為、在線分享行為。隨著社會網(wǎng)絡(luò)的形成，在線旅游者的情緒研究得到關(guān)注，如通過旅游者在論壇、博客（微博）上的評論分析旅游者情緒，相關(guān)方法包含內(nèi)容分析、統(tǒng)計(jì)與語言學(xué)分析、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等。一項(xiàng)研究還將旅游者的博客進(jìn)行了計(jì)算機(jī)可視化，用來輔助其他旅游者的旅行計(jì)劃。此外，旅游目的地營銷組織網(wǎng)站的旅游者在線行為也受到研究者的關(guān)注。

目的地地理尺度的旅游網(wǎng)站空間結(jié)構(gòu)也受到研究者的關(guān)注，主要包含方法研究與案例研究。方法研究有統(tǒng)計(jì)方法以及網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D方法等；案例包含歐洲、意大利厄爾巴島]以及河北省等。

旅游虛擬社區(qū)是社會信息化背景下形成的新型社區(qū)，部分旅游研究者對其給予了關(guān)注，如針對具有中國文化背景的芒果社區(qū)網(wǎng)（Mango）的綜合性研究。

3.2.5社會信息化下的旅游研究方法

社會信息化下的旅游研究方法包含兩個(gè)方面的含義。

一是指傳統(tǒng)旅游研究方法可借助社會信息化背景進(jìn)行擴(kuò)展，如網(wǎng)絡(luò)調(diào)查方法擴(kuò)展了傳統(tǒng)現(xiàn)場發(fā)放問卷的調(diào)查方法；基于射頻識別（RFID）與全球定位系統(tǒng)（GPS）技術(shù)的追蹤系統(tǒng)擴(kuò)展了傳統(tǒng)旅游者游憩行為問卷調(diào)查方法，并提高了數(shù)據(jù)的精度；遙感與地理信息系統(tǒng)（RS&GIS）技術(shù)可提高旅游資源監(jiān)測的準(zhǔn)確性等。

二是指旅游研究方法對于信息科學(xué)方法與技術(shù)的借鑒。人工智能是旅游研究中采用最多的信息科學(xué)方法與技術(shù)，其在旅游研究中的應(yīng)用可以分為以下幾個(gè)方面：①需求預(yù)測，如基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的西班牙巴利亞利群島旅游時(shí)間序列預(yù)測、遺傳算法在旅游需求預(yù)測中的應(yīng)用、模糊時(shí)間序列及灰色理論在短時(shí)間序列旅游需求預(yù)測中的應(yīng)用以及人工智能方法與其他預(yù)測方法的比較；②在線行為分析，如基于機(jī)器學(xué)習(xí)（machine learning）的在線消費(fèi)者行為數(shù)據(jù)挖掘；③基于主體（agent）的旅游系統(tǒng)仿真研究，采用人工智能研究領(lǐng)域的重要分支——多主體系統(tǒng)（multi-agent system，MAS）對多層面、多地理尺度旅游系統(tǒng)進(jìn)行計(jì)算機(jī)仿真，探索旅游主體之間的相互作用與規(guī)律，如基于多主體的旅游空間結(jié)構(gòu)演化研究、旅游者在目的地以及景區(qū)范圍的動態(tài)性研究。

計(jì)算機(jī)仿真方法與技術(shù)在旅游研究中的應(yīng)用也受到了旅游研究者的關(guān)注，具體研究包含以下幾個(gè)方面：①預(yù)測，如旅游收入預(yù)測；②旅游經(jīng)濟(jì)研究，如區(qū)域旅游經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)動力學(xué)分析；③旅游主體行為研究，如上述人工智能研究中基于主體的旅游系統(tǒng)仿真研究。

地理信息系統(tǒng)（GIS）是信息科學(xué)與地理科學(xué)的交叉研究領(lǐng)域，作為旅游研究的一種研究方法或工具，主要被用于旅游資源評價(jià)。

3.2.6旅游領(lǐng)域中的信息科學(xué)研究

隨著移動終端設(shè)備在旅游者中的普及，旅游研究者對移動應(yīng)用的相關(guān)研究給予了較大關(guān)注，如上下文適應(yīng)的移動應(yīng)用體系框架設(shè)計(jì)、上下文相關(guān)的信息推動服務(wù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)以及用于博物館導(dǎo)游的多媒體技術(shù)研究。語義網(wǎng)與本體是信息科學(xué)的前沿領(lǐng)域，但由于其對于提升面向旅游者的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量具有非常重要的作用，也受到了旅游研究者的關(guān)注，如用于搜索引擎的旅游域語義表示研究。智能系統(tǒng)作為信息科學(xué)的前沿領(lǐng)域，在旅游研究中也受到了關(guān)注，除了綜述性研究外，還出現(xiàn)了有關(guān)智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)方面的研究。

應(yīng)用系統(tǒng)的規(guī)劃建議與系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)是旅游研究者較為關(guān)注的信息技術(shù)研究，如基于知識管理視角的目的地管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)。而其中以我國的相關(guān)研究為最多，如贛東北網(wǎng)絡(luò)旅游信息系統(tǒng)研究、上饒市旅游資源信息系統(tǒng)。

數(shù)字旅游是一種典型的旅游與信息技術(shù)的綜合叉研究主題，在我國旅游研究領(lǐng)域受到了關(guān)注，既包含了偏重技術(shù)的研究，如數(shù)字旅游的體系框架，也包含了圍繞數(shù)字旅游系統(tǒng)建設(shè)的保障體系研究，如相關(guān)政策法規(guī)方面的研究。

3.3問題3：信息科學(xué)與旅游的交叉研究有哪些趨勢？

盡管信息科學(xué)與旅游的交叉研究在近12年間經(jīng)歷了快速發(fā)展，但其仍然屬于新興交叉學(xué)科，其發(fā)展需要相關(guān)學(xué)者更為廣泛與深入的探索研究。在本節(jié)，筆者在對最近12年信息科學(xué)與旅游的交叉研究進(jìn)行系統(tǒng)整理的基礎(chǔ)上，通過捕捉旅游類與信息類研究共同關(guān)注的研究主題（表4），以及基于筆者對信息科學(xué)以及旅游研究趨勢的把握，找到信息科學(xué)與旅游交叉研究中的研究重點(diǎn)，其反映了兩類科學(xué)的交叉發(fā)展趨勢，或者研究者們重新認(rèn)識某些對該交叉領(lǐng)域的發(fā)展來講非常重要的問題。以下分別對它們進(jìn)行闡述：

3.3.1人工智能在旅游領(lǐng)域的深入應(yīng)用

人工智能方法與技術(shù)是信息技術(shù)發(fā)展的高級階段，研究如何應(yīng)用計(jì)算機(jī)的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術(shù)，涉及知識表示、自動推理和搜索方法、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識獲取、知識處理系統(tǒng)、自然語言理解、計(jì)算機(jī)視覺、智能機(jī)器人、自動程序設(shè)計(jì)等方面的研究內(nèi)容。盡管目前人工智能在旅游中的應(yīng)用以旅游需求預(yù)測最為成熟，然而其相關(guān)理論、方法與技術(shù)并沒有在旅游領(lǐng)域中得到充分應(yīng)用。如何充分利用人工智能方法與技術(shù)來有效處理與使用旅游數(shù)據(jù)、信息與知識，深入挖掘旅游者、旅游公共管理與服務(wù)部門以及旅游企業(yè)的特征、存在的問題并進(jìn)行決策支持，是信息科學(xué)與旅游科學(xué)交叉研究中較為迫切與前沿的問題。

3.3.2基于語義網(wǎng)與本體的旅游推薦系統(tǒng)

語義網(wǎng)與本體研究是信息科學(xué)領(lǐng)域的前沿領(lǐng)域，是海量網(wǎng)絡(luò)信息之間相互理解的基礎(chǔ)。互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展使得傳統(tǒng)面向旅游者的“線下”服務(wù)擴(kuò)展至“線上”，包含以傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)為中心的和以新興各種移動終端為中心的“線上”服務(wù)，“線上”服務(wù)質(zhì)量對于信息時(shí)代的旅游者體驗(yàn)是非常重要的?；谡Z義網(wǎng)與本體技術(shù)的旅游推薦系統(tǒng)正是提升網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量的有效方法與工具，如何將語義網(wǎng)、本體技術(shù)以及旅游推薦系統(tǒng)進(jìn)行理論、方法以及應(yīng)用上的有效集成，使其對旅游者具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，是信息科學(xué)與旅游科學(xué)交叉研究中的另一個(gè)前沿問題。

3.3.3

普適計(jì)算與旅游（物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)與旅游）

普適計(jì)算是我國目前形成研究熱點(diǎn)的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的基礎(chǔ)。隨著移動終端設(shè)備及其應(yīng)用的發(fā)展，傳統(tǒng)以計(jì)算機(jī)為中心的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)擴(kuò)展至以移動終端一旅游者為中心，基于普適計(jì)算模式的連接物與物、人與物、人與人的物聯(lián)網(wǎng)以及各種移動應(yīng)用系統(tǒng)在旅游研究與實(shí)際應(yīng)用中得到了重視。然而，無論是普適計(jì)算還是物聯(lián)網(wǎng)，在信息科學(xué)研究中都是前沿領(lǐng)域，存在許多未解問題，因此，普適計(jì)算以旅游領(lǐng)域?yàn)閱栴}域或典型應(yīng)用，將同時(shí)有助于其本身以及旅游問題的解決。

篇8

關(guān)鍵詞:任務(wù)驅(qū)動;編譯原理;教學(xué)方案;教學(xué)改革

編譯原理是計(jì)算機(jī)軟件及其相關(guān)專業(yè)一門重要的核心課程,它能使讀者對程序設(shè)計(jì)語言的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)有深刻的理解,對和程序設(shè)計(jì)語言有關(guān)的理論有所了解,對宏觀上把握程序設(shè)計(jì)語言,能起到奠基作用,有助于讀者快速理解、定位和解決在程序調(diào)試與運(yùn)行中出現(xiàn)的問題。對軟件工程來說,編譯器是一個(gè)很好的實(shí)例(基本設(shè)計(jì)、模塊劃分、基于事件驅(qū)動的編程等),它所涉及的概念和技術(shù)能應(yīng)用到一般的軟件設(shè)計(jì)之中。另外,編譯技術(shù)在軟件安全、程序理解和軟件逆向工程等方面有著廣泛的應(yīng)用。因此,怎樣讓學(xué)生學(xué)好編譯原理課程是每一位老師必須思考的問題。

1編譯原理課程教學(xué)中存在的問題及探索

編譯原理課程內(nèi)容具有較強(qiáng)的理論性和實(shí)踐性,學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中感到內(nèi)容抽象、算法復(fù)雜、難于理解,因此,編譯原理被普遍看做是計(jì)算機(jī)專業(yè)本科教學(xué)中最難講解、最難學(xué)習(xí)的課程之一。具體原因如下:(1)在現(xiàn)行的教材中,大部分都是從編譯的基本理論與思想來講述的,學(xué)生感覺太抽象;(2)對于學(xué)生來說,本課程涉及的理論知識抽象、難懂,如形式語言和自動機(jī)理論、語法制導(dǎo)理論等;(3)本課程包含很多算法,大的有LL(1)分析算法和各種LR(1)分析算法等,小的有DFA化簡算法、計(jì)算FIRST集合和FOLLOW集合的算法、各種數(shù)據(jù)流方程的迭代求解算法等。學(xué)生想深刻理解算法的思想很困難;(4)編譯程序規(guī)模大,不可能在一門課的時(shí)間內(nèi)把所有的細(xì)節(jié)都講清楚,學(xué)生對編譯程序各邏輯部分之間的接口和一些算法的實(shí)現(xiàn)模糊不清;(5)新形勢下學(xué)生的學(xué)習(xí)熱情不高,畏難情緒嚴(yán)重,在學(xué)習(xí)上的鉆勁和毅力不夠。

針對這些情況,國內(nèi)從事編譯原理課程教學(xué)的老師對此進(jìn)行了大量的理論教學(xué)與實(shí)踐教學(xué)的探索。如張昱、陳意云等從中國科技大學(xué)教學(xué)實(shí)際說明了教材建設(shè)的重要性[1],給出了編譯原理課程實(shí)踐教學(xué)的建議[2],并對本科生應(yīng)掌握的編譯原理教學(xué)內(nèi)容進(jìn)行了討論[3];何炎祥、伍春香給出了編譯原理課程分解式和內(nèi)容分解式的建議[4];李冬梅、施?；⒔榻B了提高學(xué)生學(xué)習(xí)編譯原理課程興趣的對策[5]。這些方法和實(shí)踐對于國內(nèi)的編譯原理課程教學(xué)起到了極大的推動作用,但它們都無法擺脫先講授理論,再進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的傳統(tǒng)模式。為了提高學(xué)生學(xué)習(xí)編譯原理課程的積極性和主動性,幫助學(xué)生把學(xué)習(xí)編譯原理的理論知識與開發(fā)編譯器結(jié)合起來,并提高運(yùn)用編譯技術(shù)和有關(guān)形式語言理論和方法解決實(shí)際問題的能力,河南科技大學(xué)在2009年9月從2007級計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)部分學(xué)生中開始采用任務(wù)驅(qū)動的學(xué)習(xí)方法,即整個(gè)

基金項(xiàng)目:河南省基礎(chǔ)與前沿技術(shù)研究計(jì)劃項(xiàng)目(092300410234);河南科技大學(xué)教育教學(xué)改革項(xiàng)目(2009Y-016)。

作者簡介:張海朝(1963-),男,副教授,碩士,研究方向?yàn)閿?shù)字圖像處理;孫士保(1970-),男,副教授,博士,研究方向?yàn)橹悄苄畔⑻幚?、?shù)字圖像處理。

編譯原理課程教學(xué)就是開發(fā)一個(gè)簡單語言編譯器的過程,即明確編譯器的開發(fā)分為五個(gè)階段:詞法分析、語法分析、語義分析與中間代碼生成、代碼優(yōu)化和目標(biāo)代碼生成,在每一個(gè)階段,首先介紹實(shí)驗(yàn)任務(wù),再給學(xué)生們講解實(shí)現(xiàn)這些實(shí)驗(yàn)任務(wù)必須具備的基本編譯知識,讓學(xué)生們帶著實(shí)驗(yàn)任務(wù)學(xué)習(xí),并在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)完成這一階段的實(shí)驗(yàn),它與張晶等介紹的任務(wù)驅(qū)動的編譯原理教學(xué)[6]有著本質(zhì)的區(qū)別,文獻(xiàn)[6]實(shí)質(zhì)上還是一個(gè)分模塊的教學(xué)方法,而我們的教學(xué)方法是為了開發(fā)一個(gè)簡單語言的編譯器,反過來學(xué)習(xí)理論的過程,即邊實(shí)踐邊理論的過程。這樣做的目的是對編譯原理課程教學(xué)內(nèi)容進(jìn)行系統(tǒng)的規(guī)劃、教學(xué)方法進(jìn)行全面的改革,以期提高編譯原理的教學(xué)效果。

2任務(wù)驅(qū)動的編譯原理課程教學(xué)方案研究

2.1本項(xiàng)研究的意義

編譯技術(shù)是計(jì)算機(jī)語言發(fā)展的支柱,也是計(jì)算機(jī)科學(xué)中發(fā)展最迅速、最成熟的一個(gè)分支,編譯原理課程在計(jì)算機(jī)學(xué)科的教學(xué)體系中占有重要的地位。本項(xiàng)研究主要將重理論的教學(xué)模式向重實(shí)踐的教學(xué)模式轉(zhuǎn)變,通過對編譯原理教學(xué)內(nèi)容的規(guī)劃,讓整個(gè)授課過程變成一個(gè)具體的編譯器實(shí)現(xiàn)的過程,也就是詞法分析器實(shí)現(xiàn)、語法分析器實(shí)現(xiàn)、語義分析與中間代碼生成器實(shí)現(xiàn)、代碼優(yōu)化器實(shí)現(xiàn)和代碼生成器實(shí)現(xiàn)的過程。編譯器實(shí)現(xiàn)過程中的每一階段都是一個(gè)具體的任務(wù),為了完成這些任務(wù)再反過來學(xué)習(xí)書本上的理論知識,真正讓學(xué)生實(shí)現(xiàn)學(xué)以致用,理論與實(shí)踐相結(jié)合。教學(xué)方法上采用以完成具體任務(wù)為目標(biāo)的課堂教學(xué)、課堂討論和多媒體教學(xué)等多種形式,提高學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性和主動性。這樣學(xué)生可以親手設(shè)計(jì)一個(gè)簡單的高級語言程序編譯器,從而更加深刻理解詞法分析器、語法分析器、語義分析與中間代碼生成器、代碼優(yōu)化器和代碼生成器的構(gòu)造原理和實(shí)現(xiàn)技術(shù);通過編譯器的開發(fā),學(xué)生們能夠提高對程序設(shè)計(jì)語言的理解和正確使用程序設(shè)計(jì)語言的能力,提高開發(fā)大型軟件的能力,提高抽象思維能力和形式化描述能力;掌握編譯技術(shù)有助于加深學(xué)生對計(jì)算機(jī)的組織結(jié)構(gòu)、指令系統(tǒng)以及操作系統(tǒng)的理解。另外,由于編譯程序作為系統(tǒng)軟件在性能上具有嚴(yán)格的要求,這使得它所使用的算法經(jīng)典、高效,而這些算法、思想和實(shí)現(xiàn)技術(shù)也可廣泛應(yīng)用于一般軟件的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn),同時(shí)還可以培養(yǎng)好的程序設(shè)計(jì)風(fēng)格。

該項(xiàng)研究可以為編譯原理課程教學(xué)提供教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法和實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目設(shè)計(jì)方面的指導(dǎo),為學(xué)生學(xué)習(xí)編譯原理課程提供一種全新的思路,多方面幫助學(xué)生掌握編譯過程的工作原理和構(gòu)造方法,培養(yǎng)和提高學(xué)生理解編譯原理、分析設(shè)計(jì)過程和運(yùn)用高級語言進(jìn)行編程的能力。所以說,該項(xiàng)研究具有非常重要的現(xiàn)實(shí)意義。

2.2本項(xiàng)研究的主要內(nèi)容

任務(wù)驅(qū)動的編譯原理教學(xué)方案研究主要是把編譯過程的工作原理和構(gòu)造方法融入一個(gè)高級語言程序編譯器的開發(fā)當(dāng)中,用開發(fā)過程中的實(shí)際需求來驅(qū)動學(xué)生學(xué)習(xí)書本上深?yuàn)W的編譯原理理論知識,具體內(nèi)容安排如下。

2.2.1設(shè)計(jì)課程教學(xué)所必需的實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目

篇9

人工智能作為一門課程［1］，開設(shè)時(shí)間距今只有40多年，但發(fā)展極為迅猛。人工智能課程的內(nèi)容涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)、控制科學(xué)、信息科學(xué)、心理學(xué)、電子學(xué)、生物學(xué)、語言學(xué)等等，幾乎所有科學(xué)工作者都可以在人工智能中找到自己感興趣的問題。目前，國內(nèi)外已有眾多高校指定人工智能為計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)及其相關(guān)專業(yè)的主修專業(yè)基礎(chǔ)課程，它在拓展計(jì)算機(jī)和自動控制的研究和應(yīng)用領(lǐng)域方面有著極其誘人的學(xué)科發(fā)展前景。自2003年起，國內(nèi)諸多高等院校陸續(xù)開設(shè)“智能科學(xué)與技術(shù)”本科專業(yè)，同時(shí)也有更多高校在傳統(tǒng)信息類專業(yè)中加大了人工智能課程的課時(shí)比重，因此如何提高人工智能課程的教學(xué)質(zhì)量顯得尤為重要。? 

本文結(jié)合人工智能課程的特點(diǎn)以及自己教學(xué)與研究的實(shí)踐，對本課程的教學(xué)進(jìn)行一些探討，以期改進(jìn)人工智能課程教學(xué)方法，達(dá)到提高本課程教學(xué)質(zhì)量的目的。?? 

一、兼顧課程內(nèi)容的統(tǒng)一性和差異性?? 

人工智能課程的核心內(nèi)容主要集中在對基本概念、基本原理、基本方法和重要算法及其應(yīng)用的認(rèn)識和理解上，盡管各種基本概念、原理、方法和算法在一定程度上自成體系，但是它們之間又存在著許多內(nèi)在聯(lián)系和規(guī)律。從這一點(diǎn)來看，人工智能課程與其他很多計(jì)算機(jī)課程是不同的，這就要求人工智能課程的授課要具有自己的特色。? 

知識表示、知識推理、知識應(yīng)用是人工智能課程的三大內(nèi)容，解決任何一個(gè)人工智能問題都離不開兩個(gè)步驟，即知識表示和問題求解。由此，人工智能課程從總體結(jié)構(gòu)上就有了一個(gè)比較清晰的脈絡(luò)，即首先必然要學(xué)習(xí)各種知識表示方法，然后是利用這些知識進(jìn)行推理，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)知識應(yīng)用，最終達(dá)到問題求解的目的。問題求解又分為基本的問題求解方法和高級問題求解方法。圖搜索策略、啟發(fā)式搜索、消解原理以及規(guī)則演繹系統(tǒng)等都屬于基本的問題求解方法。計(jì)算智能、專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、自動規(guī)劃等屬于高級問題求解方法。? 

同時(shí)，人工智能課程某些章節(jié)或者某些方法算法在一定程度上又自成體系。例如，各種不同的知識表示方法不管是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)還是表示形式都完全不相同。又例如，人工智能有許多不同的學(xué)派［2］，本課程往往同時(shí)會介紹不同學(xué)派的算法，這些學(xué)派在人工智能的基礎(chǔ)理論和方法、技術(shù)路線等方面是完全不同的，甚至是對立的。? 

這些都要求我們在教學(xué)過程中不僅要強(qiáng)調(diào)人工智能課程理論的統(tǒng)一性和完整性，又要兼顧各學(xué)派的特點(diǎn)，尊重甚至調(diào)動學(xué)生們對不同人工智能學(xué)派及其方法的興趣。在編寫和選用教材時(shí)也要注重這一點(diǎn)，我們選用的是蔡自興教授編寫的《人工智能及其應(yīng)用》系列教材［1,2］，該教材以邏輯主義學(xué)派為主線，兼顧引進(jìn)其他學(xué)派的精華內(nèi)容，具有較強(qiáng)的科學(xué)性。 

??二、實(shí)施分層次教學(xué)?? 

各高校一般同時(shí)為計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)的本科生和研究生開設(shè)了人工智能課程，甚至有的非計(jì)算機(jī)類專業(yè)也開設(shè)有人工智能課程。不同層次的學(xué)生對人工智能課程要求掌握的程度不同，我們首先明確本科生和研究生以及非計(jì)算機(jī)類專業(yè)學(xué)生的教學(xué)目的和教學(xué)內(nèi)容，做到分層次設(shè)計(jì)人工智能課程教學(xué)?過程。? 

本科階段的人工智能課程課時(shí)量較少，本科層次只需要做到對大部分人工智能概念和算法了解、認(rèn)識，少部分達(dá)到理解層次。本科生一般都是在高年級（三年級下期或者四年級上期）開設(shè)人工智能課程，這時(shí)已有不少學(xué)生準(zhǔn)備繼續(xù)讀研或者已經(jīng)被保研，因此在兼顧全體學(xué)生教學(xué)層次的同時(shí)，要注意給這部分學(xué)生足夠的相關(guān)參考書目，讓他們能夠利用課余時(shí)間廣泛深入了解人工智能相關(guān)算法，老師在課后還應(yīng)和他們進(jìn)行充分討論，培養(yǎng)他們對人工智能的特別興趣。? 

非計(jì)算機(jī)類專業(yè)的學(xué)生往往需要學(xué)習(xí)如何利用人工智能知識解決該專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的問題，因此在教學(xué)中要盡量有專業(yè)針對性地進(jìn)行教學(xué)。例如針對農(nóng)科類專業(yè)，在教學(xué)專家系統(tǒng)過程中，我們要求學(xué)生參考北京農(nóng)業(yè)信息技術(shù)研究中心開發(fā)的農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)開發(fā)平臺（paid5?0）理解并開發(fā)與本專業(yè)領(lǐng)域相關(guān)的簡易農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)。? 

給研究生開設(shè)人工智能課程要求做到概念理解，基本算法精通，即要求全面、系統(tǒng)地掌握人工智能的基本概念、基本原理、典型方法和若干應(yīng)用實(shí)例，并且能靈活運(yùn)用所學(xué)知識闡述解決實(shí)際問題的方法和途徑。課程教學(xué)中要致力于培養(yǎng)學(xué)生分析問題與解決問題的能力，要求研究生將人工智能方法與自己的研究方向相結(jié)合，用人工智能方法解決所研究課題中的實(shí)際問題，并撰寫相關(guān)的課程論文，以小型研討會的形式進(jìn)行報(bào)告交流。實(shí)踐證明，我們的研究生的人工智能教學(xué)效果明顯提升，成效突出。 

??三、案例驅(qū)動，寓教于樂?? 

采用案例教學(xué)是為了充分調(diào)動學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，增強(qiáng)學(xué)生學(xué)習(xí)的自覺性［3］。通過案例教學(xué)能把枯燥的人工智能理論知識具體化、形象化，可以使學(xué)生更加感性地理解課堂教學(xué)內(nèi)容。這些案例都是以教師所從事的科研項(xiàng)目中的實(shí)際應(yīng)用環(huán)境為背景進(jìn)行闡述的，讓學(xué)生能在實(shí)際環(huán)境中理解概念和知識，學(xué)會利用人工智能知識去分析和解決實(shí)際問題。在教學(xué)過程中要選擇學(xué)生容易接受的案例，體現(xiàn)理論聯(lián)系實(shí)際的特色，激發(fā)學(xué)生的興趣。? 

例如，在講授“計(jì)算智能”內(nèi)容時(shí)，我們結(jié)合黃河三門峽和小浪底水庫水沙聯(lián)合智能調(diào)度系統(tǒng)［4］進(jìn)行講解。綜合三門峽水庫和小浪底水庫防洪運(yùn)用的基本原則、歷年調(diào)度方案、專家的經(jīng)驗(yàn)、歷年數(shù)據(jù)和現(xiàn)有的調(diào)水調(diào)沙數(shù)學(xué)模型，分別利用模糊決策、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法及綜合集成方法來實(shí)現(xiàn)三門峽、小浪底水庫水沙聯(lián)合調(diào)度。? 

又例如為了讓學(xué)生走近機(jī)器人，我們進(jìn)行了一場機(jī)器人展示課，將研究所現(xiàn)有的MOROCS?1（中南一號智能移動機(jī)器人）、ASR（廣茂達(dá)）、AmigoBot（自主移動機(jī)器人）、CanDroid（罐頭機(jī)器人）、MD?375 Rover（人控漫游車）、Fokker D7（人控飛機(jī)，1:72）、Rockit OWI?769K（聲按、壓控火牛機(jī)器人）、Hexapod Monster（六足爬行機(jī)器人）、Hubo（多機(jī)能歌舞機(jī)器人）等各類機(jī)器人全部拿出來給學(xué)生做了功能演示［5］。親眼看到這么多機(jī)器人，同學(xué)們都非常興奮，對人工智能課程的興趣高漲。? 

在進(jìn)行案例教學(xué)時(shí)，引導(dǎo)學(xué)生帶著問題和求知欲望深入理論的學(xué)習(xí)，讓學(xué)生在案例中尋找問題的答案并獲取知識。在講授利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行水庫調(diào)度時(shí)，引導(dǎo)學(xué)生分析如何確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入端數(shù)據(jù)，什么是泛化能力以及如何提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。? 

為了鞏固所學(xué)內(nèi)容，可以讓學(xué)生組成討論小組對教師提出的論題進(jìn)行討論，分小組闡述自己的觀點(diǎn)，這樣有助于提高學(xué)生學(xué)習(xí)的主動性，還有助于培養(yǎng)學(xué)生思考問題的能力和提高理論教學(xué)的效果。案例教學(xué)的關(guān)鍵在于引導(dǎo)學(xué)生利用所學(xué)到的理論知識去解釋、分析和解決現(xiàn)實(shí)案例中的問題，以達(dá)到訓(xùn)練學(xué)生理論運(yùn)用和深入理解理論知識的目的。? 

此外，我們挑選了機(jī)器人足球、拖拉機(jī)撲克牌、中國象棋、五子棋等普遍受人喜愛的智能游戲，讓學(xué)生親手設(shè)計(jì)小型智能游戲軟件，在設(shè)計(jì)的過程中掌握高深的人工智能理論知識，讓學(xué)生學(xué)得會、用得上、記得牢。 

??四、結(jié)語?? 

以上談到的一些教學(xué)方法是我們在教學(xué)過程中總結(jié)體會比較深刻的方面，以供探討。事實(shí)上，要進(jìn)一步提高人工智能課程的教學(xué)質(zhì)量，還有很多方面需要改革和加強(qiáng)。如不斷強(qiáng)調(diào)人工智能教師的專業(yè)素質(zhì)，要求他們在講授好人工智能課程的同時(shí)，努力提升出自身的專業(yè)素質(zhì)，給學(xué)生一個(gè)良好的專業(yè)素質(zhì)導(dǎo)向。其次，在人工智能課程教學(xué)過程中還需要有培養(yǎng)實(shí)用型人才的教學(xué)理念，特別是注重培養(yǎng)有創(chuàng)新意識的實(shí)用型人才。注重培養(yǎng)學(xué)生的質(zhì)疑能力，只有通過質(zhì)疑和提出問題，學(xué)生的創(chuàng)新意識才能夠得到不斷強(qiáng)化，創(chuàng)新思維能力才能夠得以不斷提高。? 

人工智能學(xué)科是一門非常年輕、又非常前沿的學(xué)科，有其自身的突出特點(diǎn)，人工智能課程教學(xué)必然與其他計(jì)算機(jī)專業(yè)課程教學(xué)不同，需要更多的從事人工智能教學(xué)的教師在自身的教學(xué)實(shí)踐中不斷積累經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)行廣泛的教學(xué)交流。 

 

參考文獻(xiàn)? 

［1］ 

蔡自興, 徐光祐. 人工智能及其應(yīng)用(第三版)(研究生用書)［M］. 北京: 清華大學(xué)出版社， 2004（8）: 1-4.? 

［2］蔡自興, 徐光祐. 人工智能及其應(yīng)用(第三版)(本科生用書)［M］. 北京: 清華大學(xué)出版社， 2003（8）:288-290.? 

［3］雷煥貴, 段云青. 中美案例教學(xué)的比較［J］. 教育探索， 2010（6）: 150-151.? 

篇10

關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫；入侵檢測技術(shù)；安全性

中圖分類號：TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1007-9599 （2013） 02-0000-02

1 計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫安全的重要性及入侵檢測技術(shù)

1.1 計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫安全的重要性分析

目前，計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫所面臨的安全風(fēng)險(xiǎn)非常之多，大體上可將之歸納為兩大方面：一方面是對計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的安全威脅；另一方面則是對計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫信息的威脅，無論是哪一類威脅其引發(fā)的后果都是非常嚴(yán)重的。數(shù)據(jù)庫是計(jì)算機(jī)存儲各類重要數(shù)據(jù)信息的部分，它對計(jì)算機(jī)的正常運(yùn)行起著至關(guān)重要的作用，一旦數(shù)據(jù)庫“癱瘓”，直接會導(dǎo)致計(jì)算機(jī)無法正常使用，并且數(shù)據(jù)庫內(nèi)大量重要的數(shù)據(jù)信息還有可能受損，這也會給用戶造成不必要的損失。現(xiàn)階段，對數(shù)據(jù)庫安全威脅較大的除了計(jì)算機(jī)病毒之外，就是黑客入侵，全世界每年因計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫遭受非法入侵造成的直接經(jīng)濟(jì)損失高達(dá)數(shù)億美元，這不得不引起我們的高度重視，為此，確保計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫的安全性顯得尤為重要。

1.2 入侵檢測技術(shù)

所謂的入侵檢測技術(shù)實(shí)質(zhì)上就是檢測及識別針對計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的非法攻擊，或是一些違反安全策略事件的過程。它通過相關(guān)數(shù)據(jù)的采集和分析，并從找出可疑或是異常的情況，然后采取一定的措施進(jìn)行攔截，以達(dá)到降低損失，確保計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全的目的。入侵檢測本身屬于一種主動防御技術(shù)，它可以提供對內(nèi)部、外部以及錯(cuò)誤操作等的實(shí)時(shí)保護(hù)，并在網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)受到威脅時(shí)進(jìn)行攔截和響應(yīng)入侵，該技術(shù)極大程度地彌補(bǔ)了防火墻技術(shù)的不足。目前，入侵檢測技術(shù)已成為計(jì)算機(jī)安全中不可或缺的重要組成部分之一，它的存在極大程度低提高計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的安全性。

2 針對計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫的主要攻擊手段

目前，針對計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫的攻擊手段主要有以下幾種：

2.1 口令破解

這是一種非常典型的攻擊手段，它可以用于所有需要口令的地方，這種攻擊手段大致又可分為以下兩種：（1）弱口令掃描。針對較大范圍內(nèi)的計(jì)算機(jī)進(jìn)行掃描，并借助一些常用的簡單口令進(jìn)行訪問嘗試，試圖破解口令，從而達(dá)到入侵的目的。（2）暴力破解。其主要是針對于特定的計(jì)算機(jī)或是用戶進(jìn)行的口令破解。該手段能夠有效地破解一些較為強(qiáng)壯的口令。

2.2 sniffer

Sniffer又被稱之為嗅探，屬于一種典型的被動攻擊方式，借助該工具，能夠?qū)W(wǎng)絡(luò)運(yùn)行狀態(tài)、數(shù)據(jù)流動情況以及網(wǎng)絡(luò)上傳輸?shù)男畔⑦M(jìn)行監(jiān)視，若是信息以明文的形式在網(wǎng)絡(luò)上傳輸時(shí)，則可通過網(wǎng)絡(luò)監(jiān)聽的方式對其進(jìn)行攻擊，同時(shí)將網(wǎng)絡(luò)接口設(shè)計(jì)為監(jiān)聽模式，便能夠竊取到網(wǎng)絡(luò)上傳輸?shù)男畔ⅰ?/p>

2.3 DoS

DoS又被稱為拒絕服務(wù)攻擊，這類攻擊手段的前提是攻擊者需要控制大量的計(jì)算機(jī)作為傀儡機(jī)，然后借助這些資源向某一個(gè)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器發(fā)動DoS，這樣便可能造成目標(biāo)服務(wù)器被淹沒。較為常用的DoS攻擊方式有地址欺騙攻擊、POD攻擊、SYNFlood攻擊以及分布式拒絕服務(wù)攻擊等等。

2.4 SQL注入式攻擊

SQL既可以稱之為攻擊手段，也可以視作一種漏洞。當(dāng)用戶計(jì)算機(jī)程序中的變量處理不當(dāng)或是對用戶所提交的數(shù)據(jù)信息過濾不足，都會產(chǎn)生SQL漏洞，而它的攻擊原理就是借助用戶提交或是一些可修改的數(shù)據(jù)，將想要的SQL語句插入到系統(tǒng)實(shí)際的SQL語句當(dāng)中，這樣便能夠輕松獲取到各類敏感信息，甚至還能控制整個(gè)服務(wù)器。SQL注入式攻擊在很多數(shù)據(jù)庫中都能夠?qū)崿F(xiàn)，如Access、Sybase以及SQLServer等等。

2.5 緩沖區(qū)溢出攻擊

它屬于一種系統(tǒng)攻擊手段，主要是利用向程序緩沖區(qū)寫入超長的內(nèi)容，引起緩沖區(qū)溢出，以此來破壞程序的堆棧，從而迫使程序執(zhí)行其它的命令，這樣便可以達(dá)到攻擊的目的。

3 提升入侵檢測技術(shù)在計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫中應(yīng)用效果的途徑

3.1 對Apriori算法進(jìn)行優(yōu)化

在Apriori算法當(dāng)中最為關(guān)鍵的環(huán)節(jié)是大項(xiàng)目集的調(diào)查，實(shí)際查詢過程分為以下兩個(gè)部分：其一，按照查詢最多的k-1個(gè)項(xiàng)目集Lk-1，獲得待選的k個(gè)項(xiàng)目集Ck；其二，對D數(shù)據(jù)庫進(jìn)行掃描和整理，使全部項(xiàng)目集Ck都獲得應(yīng)有的支持度，由此便可以獲得k個(gè)項(xiàng)目集Lk-1。Apriori算法雖然可以將大部分的待選項(xiàng)目集整理好，但若是遇到綜合能力較強(qiáng)的數(shù)據(jù)庫，就會出現(xiàn)大量待選集需要整理的情況，全部整理完需要耗費(fèi)大量的時(shí)間，所以需要在Apriori算法現(xiàn)有的基礎(chǔ)上對其進(jìn)行優(yōu)化，具體方法如下：（1）減少數(shù)量。通過不斷減少待選集中候選項(xiàng)目的總體數(shù)量，來提高算法的速度，并節(jié)省時(shí)間。（2）掃描控制。對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行合理的掃描操作，并將其優(yōu)化為可在編碼上獲得Apriori的算法，各個(gè)待選項(xiàng)都要按照數(shù)據(jù)庫中的結(jié)果進(jìn)行編碼，假設(shè)某個(gè)項(xiàng)目在交易中出現(xiàn)便將之編碼設(shè)計(jì)成1，如果不出現(xiàn)的就設(shè)計(jì)成0，這樣便可以使算法獲得進(jìn)一步優(yōu)化。

3.2 構(gòu)建計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫入侵檢測系統(tǒng)模型

入侵檢測系統(tǒng)的基本工作原理是先對審計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測，并判斷是否發(fā)生入侵行為，然后進(jìn)行報(bào)警。從系統(tǒng)功能實(shí)現(xiàn)的角度上大體可分為以下三個(gè)模塊：數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)檢測分析模塊和報(bào)警響應(yīng)模塊。按照方法的實(shí)現(xiàn)又可將系統(tǒng)分為：（1）數(shù)據(jù)采集模塊。該模塊主要負(fù)責(zé)收集數(shù)據(jù)庫中服務(wù)器主機(jī)日志資料，它能夠充分發(fā)映出用戶的歷史操作行為和數(shù)據(jù)特征，從而為規(guī)則和知識庫的構(gòu)建奠定基礎(chǔ)。此外，在對入侵進(jìn)行檢測時(shí)，需要收集服務(wù)器中的審計(jì)數(shù)據(jù)，以此來為入侵檢測提供服務(wù)，這樣便可以使整個(gè)系統(tǒng)運(yùn)行變得更加順暢。（2）數(shù)據(jù)處理模塊。該模塊主要負(fù)責(zé)對各種數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和集成，其作用是為下一步的數(shù)據(jù)挖掘做好準(zhǔn)備。（3）數(shù)據(jù)挖掘模塊。該模塊主要是借助從處理模塊中提取到的數(shù)據(jù)，再次提取出相關(guān)的規(guī)則和行為特征，以此來建立安全的數(shù)據(jù)庫模式。（4）知識規(guī)則庫。它具備系統(tǒng)模塊所需要的安全模式，入侵檢測系統(tǒng)將用戶的操作行為與規(guī)則庫當(dāng)中存儲的知識進(jìn)行比較分析，若是兩者相符，則表明用戶行為正常，若是不符則表明是入侵行為。（5）提取特征模塊。該模塊所采用的技術(shù)與數(shù)據(jù)挖掘相類似，具體就是從當(dāng)前用戶的操作行為中提取出本次操作的特征，以供入侵檢測模塊進(jìn)行比對分析之用。（6）入侵檢測模塊。它是整個(gè)系統(tǒng)通過入侵檢測的算法，從知識規(guī)則庫中提煉出相關(guān)的規(guī)則數(shù)據(jù)，檢測用戶的操作行為是否屬于入侵行為，并按照判斷結(jié)果采取相應(yīng)的行動，發(fā)現(xiàn)是入侵的行為系統(tǒng)會進(jìn)行報(bào)警提示，并采取措施對入侵進(jìn)行攔截。

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