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時間：2022-06-30 02:09:08
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P鍵詞： 人工智能；創(chuàng)新；本科
Key words： artificial intelligence；innovation；undergraduate
中圖分類號：G642 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2017）22-0230-02
0 引言
人工智能是計算機科學(xué)的一個分支，是當(dāng)前科學(xué)技術(shù)中正在迅速發(fā)展、新思想、新觀點、新理論、新技術(shù)不斷涌現(xiàn)的一個學(xué)科，其屬于一門邊緣學(xué)科，同時也是多個學(xué)科交叉而成的一門學(xué)科，包括語言學(xué)、哲學(xué)、心理學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、系統(tǒng)論、信息論、控制論、計算機科學(xué)、數(shù)學(xué)等[1]。當(dāng)前人工智能已經(jīng)是很多高校計算機相關(guān)專業(yè)的必修課程，它是計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)科類各專業(yè)重要的基礎(chǔ)課程，其教學(xué)內(nèi)容主要包括自然語言理解、計算智能技術(shù)、問題求解和搜索算法、知識表示和推理機制、專家系統(tǒng)和機器學(xué)習(xí)等，國內(nèi)外很多大學(xué)都意識到了其重要性，紛紛對其展開了教學(xué)和研究。人工智能課程包含多個學(xué)科，具有內(nèi)容抽象、理論性強、知識點多等特點，且算法復(fù)雜，但是多數(shù)高校采用的教學(xué)方式仍是傳統(tǒng)的課堂教學(xué)方式，即“教師講、學(xué)生聽”的教學(xué)模式，這種信息單向傳輸教學(xué)模式以教師為主體，學(xué)生只是在被動的接收知識；存在過分重視理論教學(xué)，忽視實踐活動教學(xué)的問題，導(dǎo)致教育內(nèi)容無法和社會接軌；人工智能教材理論性過強，學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中常常感到枯燥乏味，進而對學(xué)習(xí)該課程失去熱情[2]，久而久之，不僅人工智能課程的教學(xué)質(zhì)量和效果無法達到預(yù)期，甚至學(xué)生還會產(chǎn)生厭學(xué)心理。針對人工智能課程中現(xiàn)有的各項問題，本文作者結(jié)合自身豐富人工智能教學(xué)實踐經(jīng)驗，參考人工智能課程特點和教學(xué)目標，從多個方面探討和總結(jié)了人工智能，包括教學(xué)內(nèi)容、教材選擇、教學(xué)方法和考核形式等。
1 教學(xué)內(nèi)容優(yōu)化與更新
人工智能是一門嶄新的學(xué)科。開設(shè)本課程首先是確定教學(xué)內(nèi)容。通常來講，人工智能學(xué)科的內(nèi)容包括兩個部分，具體：一是知識表示和推理；二是人工智能的應(yīng)用。前者是人工智能的重要基礎(chǔ)，后者主要介紹了幾種人工智能應(yīng)用系統(tǒng)，包括自動規(guī)劃和機器視覺、機器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)等。另外，課程內(nèi)容中還包括了一些人工智能應(yīng)用的實例，將實踐和理論緊密結(jié)合起來[3]。
隨著時代的發(fā)展和科技的進步，人工智能學(xué)科也取得了較大發(fā)展。基于此，人工智能學(xué)科也應(yīng)該與時俱進，更新人工智能教學(xué)大綱，進一步完善其教學(xué)內(nèi)容。修訂后的人工智能教學(xué)大綱將人工智能分成兩個部分，即基礎(chǔ)部分和擴展應(yīng)用部分。前者包括計算智能、搜索原理、知識表示等，后者包括智能機器人、智能控制、多智能體、自然語言理解、自動規(guī)劃、機器學(xué)習(xí)、知識工程等。
教學(xué)內(nèi)容的選擇和確定應(yīng)綜合考慮多項因素，不僅要重視基礎(chǔ)知識，也應(yīng)注意推陳出新，隨著科技的進步做到與時俱進，同時教學(xué)內(nèi)容應(yīng)符合現(xiàn)實的需求，能夠與社會接軌，將理論和實踐緊密結(jié)合起來，只有這樣人工智能課程的教學(xué)質(zhì)量和效果才能事半功倍。
2 教學(xué)策略及教學(xué)方法的改革創(chuàng)新
由于人工智能課程具有算法復(fù)雜、內(nèi)容抽象、理論性強、 知識點多的特點，傳統(tǒng)的教學(xué)模式已經(jīng)無法滿足人工智能課程的需求，教師應(yīng)探索更加有效的教學(xué)模式和方法，確保人工智能課程能夠取得良好的教學(xué)質(zhì)量和教學(xué)效果。具體的改革和創(chuàng)新人工智能課程的手段和方法主要包括以下幾個方面：
2.1 激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣 無論是經(jīng)驗還是常識都在告訴我們每個人最好的老師就是興趣，學(xué)生只有對某門學(xué)科存在興趣，才會更加主動積極的學(xué)習(xí)該門課程，從而獲得良好的教學(xué)效果。比如，作者在課程的一開始先播放了一段著名導(dǎo)演斯蒂文?斯皮爾伯格的《Artificial Intelligence》的相關(guān)片段，由這個電影學(xué)生知道了世上存在人工智能的機器人，學(xué)生們隨著電影情節(jié)的發(fā)展而深深感動，與此同時教師讓學(xué)生思考和談?wù)撊斯ぶ悄苁鞘裁?？研究人工智能的意義在哪里？實踐發(fā)現(xiàn)，在課堂中加入電影因素，能夠大大提升學(xué)生們的注意力，讓學(xué)生更加專注在教學(xué)任務(wù)中，有效提高了學(xué)生探索人工智能的積極性和主動性。此外，在教學(xué)中還可以用動畫、視頻、圖片等手段將反映人工智能最新研究和應(yīng)用的成果展示出來，讓學(xué)生更直觀的感受人工智能的奧妙，從而投入更多熱情學(xué)習(xí)人工智能課程。
2.2 面向問題的案例教學(xué)法 案例教學(xué)法是一種以案例為基礎(chǔ)、以能力培養(yǎng)為核心的一種教學(xué)方法[11]。針對學(xué)校學(xué)生特點，我們采取了以下幾種教學(xué)形式實施案例教學(xué)。①講解式案例教學(xué)：這種案例通過教師的講解，幫助學(xué)生理解抽象的理論知識點。案例的呈現(xiàn)有兩種基本形式：一是“案例―理論”，即先給出教學(xué)案例，然后再講解理論知識；二是“理論―案例”，即教師先講解理論知識，再給出教學(xué)案例；通過情境體驗與案例剖析激發(fā)學(xué)生認知的興趣，引導(dǎo)學(xué)生對將要學(xué)習(xí)的內(nèi)容產(chǎn)生注意，有利于教師導(dǎo)入新課。②討論式案例教學(xué)：在課程初期將學(xué)生分成若干學(xué)習(xí)小組，每小組3～4人；教師將提前設(shè)計好的一題多解的教學(xué)案例以及收集的相關(guān)資料分配給每個小組，要求學(xué)生在課余時間通過自學(xué)和組內(nèi)討論的方式給出問題的不同解決方案。③辯論式案例教學(xué)：在課程后期，采取專題辯論的方式對綜合應(yīng)用案例進行討論，能有效地啟發(fā)學(xué)生全方位地思考和探索問題的解決方法，加深學(xué)生對人工智能的理解。
2.3 個性化學(xué)習(xí)與因材施教 在開展課程教育過程中應(yīng)注意對學(xué)生進行個性化教學(xué)，結(jié)合學(xué)生特點因材施教。比如，在日常教學(xué)中多觀察學(xué)生情況，鼓勵那些應(yīng)對教學(xué)任務(wù)后仍存在余力的W生深入探索較深層次的課程及相關(guān)知識，同時友善面對學(xué)習(xí)較差的學(xué)生，分析其學(xué)習(xí)過程中面對的困難，有的放矢地采取應(yīng)對措施，幫助其不斷進步；在教學(xué)過程中讓學(xué)生以讀書報告的形式多多思考，鼓勵學(xué)生發(fā)散性思考問題，鼓勵優(yōu)秀學(xué)生進行深一步的探討，并且教師應(yīng)幫助具有新穎思想或論點的學(xué)生將其智慧以科技論文和發(fā)表文章的形式轉(zhuǎn)化為成果。
2.4 注重綜合能力培養(yǎng) 在研究型教學(xué)中任務(wù)驅(qū)動是一種常用的教學(xué)方法，其中心導(dǎo)向是任務(wù)，學(xué)生在完成任務(wù)的同時也在吸收和掌握知識。通常來講，該教學(xué)方法的步驟是：教師提出任務(wù)師生共同分析以得出完成任務(wù)的方法和步驟適當(dāng)講解或自學(xué)、協(xié)作學(xué)習(xí)完成任務(wù)交流和總結(jié)?！盵3]該教學(xué)模式不僅有利于培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新能力和創(chuàng)新意識，還能夠培養(yǎng)學(xué)生解決實際問題的能力，提高其綜合實力。不僅如此，由于該教學(xué)模式通常是以小組協(xié)作的方式進行，教師給出研究范圍，學(xué)生自愿結(jié)組并選擇具體的題目，經(jīng)過分析和討論后以程序設(shè)計或者論文的形式協(xié)作完成研究。由此可知，學(xué)生是在以團隊的力量解決問題，這十分考驗學(xué)生的團隊協(xié)作能力，對于學(xué)生團隊合作精神的培養(yǎng)至關(guān)重要，且在完成任務(wù)的過程中學(xué)生需要查閱大量的資料，久而久之學(xué)生收集資料和創(chuàng)新能力勢必會得到提升。
2.5 采用啟發(fā)式教學(xué) 人工智能的很多問題都較為抽象，對學(xué)生理解力的要求較高，因此，在實際的教學(xué)過程中教師應(yīng)有意識的就課程內(nèi)容提出相關(guān)問題，讓學(xué)生自己獨立思考，鼓勵學(xué)生提出自己的想法和解決方案。然后回歸到課程上，對比分析教材上的解決方案和學(xué)生自己的解決方案，如此不僅培養(yǎng)了學(xué)生獨立思考的能力，也增加了學(xué)生參與教學(xué)活動的意識，提高了學(xué)生的學(xué)習(xí)熱情。比如，在講到較為抽象的“遺傳算法”時，先提出一個問題，即“遺傳算法如何用于優(yōu)化計算？”，然后從“達爾文的生物進化論”入手，討論“遺傳”、“變異”和“選擇”作用，之后舉例分析，啟發(fā)學(xué)生思考“遺傳”、“變異”和“選擇”的實現(xiàn)，最后師生一起導(dǎo)出遺傳算法用于優(yōu)化計算的基本步驟。如此既完成了教授遺傳算法的目的，也鍛煉了學(xué)生邏輯思維的能力，教學(xué)效果良好[4]。
3 作業(yè)和考核方式的改革創(chuàng)新
過去的課程作業(yè)都是單一書面習(xí)題作業(yè)，發(fā)展至今，課程作業(yè)形式已經(jīng)發(fā)生了變化，更加豐富多樣，包括必須交給教師評閱的書面家庭作業(yè)和不必交給教師的課外思考題目、口頭布置的思考題或閱讀材料以及大型作業(yè)等。其中通過網(wǎng)絡(luò)就可以完成上交作業(yè)，并且教師批閱作業(yè)后也可以通過網(wǎng)絡(luò)返回給學(xué)生，實現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)化。課程的考核方式較之以前也發(fā)生了較大變化，加強了平時思維能力的考核，更加注重學(xué)生實驗?zāi)芰蛣邮帜芰Φ呐囵B(yǎng)，不再是絕對的一次考試定成績，而是在總評成績中加入30%的平時成績，如此不僅減輕了學(xué)生的期末負擔(dān)，也迫使學(xué)生更加重視平時的學(xué)習(xí)思考，有利于課程教學(xué)質(zhì)量的提升。
4 結(jié)束語
本文是以提高教學(xué)質(zhì)量為目標，結(jié)合教學(xué)實踐，從教學(xué)體系、教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法、考核方式等方面對本科人工智能課程的教學(xué)改革進行了探討，總結(jié)了該課程在教學(xué)和實踐方面的一些教改舉措。這些舉措符合二十一世紀高校教學(xué)的要求，可以支持教師提高教學(xué)手段現(xiàn)代化的水平，同時更貼合學(xué)生的學(xué)習(xí)需求。作為該課程的授課教師應(yīng)始終保持對教學(xué)內(nèi)容的不斷更新、教學(xué)方法的多樣化，才能激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，培養(yǎng)他們的思維創(chuàng)新和技術(shù)創(chuàng)新的能力，最終提高本課程的教學(xué)質(zhì)量。從學(xué)生的反饋來看，作者所總結(jié)的教學(xué)實踐具有明顯的教學(xué)效果。但仍有許多方面做得不夠，今后將繼續(xù)在教學(xué)過程中不斷總結(jié)成功的經(jīng)驗，吸取失敗的教訓(xùn)。
參考文獻：
[1]蔡自興.人工智能及其應(yīng)用[M].三版.北京：清華大學(xué)出版社，2007.
[2]謝榕，李霞.人工智能課程教學(xué)案例庫建設(shè)及案例教學(xué)實踐[J].計算機教育，2014（19）：92-97.
1背景
智能科學(xué)與技術(shù)是當(dāng)前科學(xué)研究和工程實踐的理論與技術(shù)發(fā)展的前沿領(lǐng)域，智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)是一個多學(xué)科交叉的跨應(yīng)用領(lǐng)域?qū)I(yè)Ⅲ。智能科學(xué)技術(shù)的發(fā)展將把整個信息科學(xué)技術(shù)推向“智能化”的高度，這正是當(dāng)代科學(xué)技術(shù)發(fā)展的大趨勢，對于這方面人才的需求也越來越迫切。智能科學(xué)與技術(shù)培養(yǎng)掌握堅實智能科學(xué)與技術(shù)基本理論和系統(tǒng)專門知識，具備作為工程師或領(lǐng)導(dǎo)者及公民的良好人文修養(yǎng)，具有從事科學(xué)研究、工程設(shè)計、教學(xué)工作或獨立擔(dān)負本專業(yè)技術(shù)工作能力，深入了解國內(nèi)外智能科學(xué)與技術(shù)領(lǐng)域新技術(shù)和發(fā)展動向，能結(jié)合與本學(xué)科有關(guān)的實際問題進行創(chuàng)新研究或工程設(shè)計的高級專門人才。
高校應(yīng)穩(wěn)妥發(fā)展與完善智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的本科生教育，夯實本科教育基礎(chǔ)并積極創(chuàng)造條件，大力開展創(chuàng)新教學(xué)，努力培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新意識、創(chuàng)新精神和工程實踐能力，使之成為具有系統(tǒng)技術(shù)基礎(chǔ)理論、專業(yè)知識和基本技能，良好科研素質(zhì)和較強創(chuàng)造能力的智能科學(xué)與技術(shù)工程師。
2教學(xué)計劃與教學(xué)管理分析
智能科學(xué)與技術(shù)屬于計算機類專業(yè)，其必修課程設(shè)計原則是使學(xué)生具備計算機科學(xué)與工程的基礎(chǔ)理論知識，尤其是大類專業(yè)招生教學(xué)的院校，通識課程主要是數(shù)學(xué)、物理文化基礎(chǔ)，強調(diào)扎實的自然科學(xué)基礎(chǔ)。專業(yè)教學(xué)的特色體現(xiàn)在專業(yè)必修和專業(yè)選修課程，專業(yè)必修課一般分為數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和專業(yè)課程。計算機類專業(yè)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課程一般包括線性代數(shù)、微積分、離散數(shù)學(xué)、微分方程、概率與統(tǒng)計、數(shù)值計算等；專業(yè)課程一般包括程序設(shè)計基礎(chǔ)、高等程序設(shè)計、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、操作系統(tǒng)、計算機組成與結(jié)構(gòu)、數(shù)字電路與邏輯設(shè)計等。
2.1學(xué)分
本科培養(yǎng)計劃的學(xué)分中，國內(nèi)外大學(xué)學(xué)分總數(shù)趨勢是逐步減少，追求少而精。國內(nèi)院校一般在130～190學(xué)分之間，如北京大學(xué)為150學(xué)分，清華大學(xué)為1 70學(xué)分，東南大學(xué)與浙江大學(xué)均為160學(xué)分，還有16學(xué)時為1學(xué)分的，也有18學(xué)時為1學(xué)分的。
中國臺灣的大學(xué)一般在130學(xué)分左右。臺灣交通大學(xué)最低畢業(yè)學(xué)分為128學(xué)分，其中必修課程須達76學(xué)分（共同必修58學(xué)分+資工組核心須達分+（資工組副核心課程學(xué)分+另2組核心課程學(xué)分）），專業(yè)選修本系課程須達12學(xué)分，其他選修課程須達12學(xué)分，通識課程須達28學(xué)分（含外語課程必修8學(xué)分）。臺灣“中央大學(xué)”為136學(xué)分，臺灣“清華大學(xué)”為136學(xué)分，其中必修和必選學(xué)分126，其他與導(dǎo)師商量決定。
美國的大學(xué)各校差異較大。美國的學(xué)分計算有4學(xué)期制、兩長一短制及兩學(xué)期制，其中加州大學(xué)伯克利分校為120學(xué)分，麻省理工大學(xué)為90學(xué)分，加州大學(xué)洛杉磯分校為186學(xué)分，斯坦福大學(xué)為180學(xué)分。
2.2教學(xué)管理
在教學(xué)管理上，斯坦福大學(xué)給學(xué)生提供了非常寬松的自由發(fā)展空間。新生入校后不分專業(yè)、不分學(xué)院。除了醫(yī)學(xué)院和法學(xué)院學(xué)生需要經(jīng)過一定的選拔程序外，本科生可以在入學(xué)后的前一個學(xué)期適當(dāng)時候隨意選擇專業(yè)，并且選擇專業(yè)后允許更改，只要畢業(yè)時滿足專業(yè)培養(yǎng)方案即可。
國內(nèi)的浙江大學(xué)是較早實行按大類招生的學(xué)校之一，分為大類培養(yǎng)、專業(yè)培養(yǎng)和特殊培養(yǎng)3類，前兩年不分專業(yè)，按學(xué)科分類集中培養(yǎng)。
臺灣的大學(xué)專業(yè)也是按大類完成前期的基礎(chǔ)課程，再分小專業(yè)完成各學(xué)程，包括基礎(chǔ)課、核心課和進階課。
教學(xué)分組是現(xiàn)在的主流課程架構(gòu)，也是體現(xiàn)專業(yè)方向的主要形式，分組課程是體現(xiàn)專業(yè)特色的課程組。國內(nèi)清華大學(xué)采用的是分組教學(xué)；臺灣的大學(xué)基本上采用的是以教學(xué)方向分組的方式，臺灣的大學(xué)教學(xué)分為課程與修業(yè)、學(xué)分學(xué)程。
2.3實驗與實踐教學(xué)
計算機類專業(yè)各大院校都強調(diào)課程實驗與實驗教學(xué)，而目前課程該如何進行教學(xué)？這不僅是實驗問題，如何以工程教育專業(yè)論證為目標，怎樣使教學(xué)目標達到畢業(yè)要求是關(guān)鍵。做中學(xué)是主流實驗教學(xué)方式，尤其是美國的大學(xué)，大作業(yè)體現(xiàn)的是實驗與理論教學(xué)的結(jié)合，是考查學(xué)生是否理解理論知識的重要途徑。學(xué)生不僅能夠?qū)W習(xí)扎實的數(shù)學(xué)和計算機專業(yè)知識，還進行大量的實踐創(chuàng)新訓(xùn)練。麻省理工大學(xué)、加州大學(xué)伯克利分校、加州大學(xué)洛杉磯分校、斯坦福大學(xué)都屬于實踐創(chuàng)新性教學(xué)模式。例如，斯坦福大學(xué)程序設(shè)計范式課程重點比較C、C++、Java的特點和難點，每1～2周有一次大作業(yè)，針對不同的任務(wù)，要求學(xué)生用不同的語言實現(xiàn)，使學(xué)生加深理解各類編程語言的應(yīng)用場合；麻省理工大學(xué)的課程計劃是必須先修12學(xué)分的實驗課程，再修3門或4門核心課程，最后選擇3門方向?qū)W科和1門關(guān)于該方向的實驗課、2門專業(yè)拓展課。
3智能科學(xué)與技術(shù)課程體系分析
智能科學(xué)與技術(shù)課程體系在智能基礎(chǔ)理論研究的基礎(chǔ)上，需要安排基礎(chǔ)性、通用性、關(guān)鍵性的智能技術(shù)研究，主要包括感知技術(shù)和信息融合技術(shù)；自然語言處理與理解技術(shù)；知識處理（認識）技術(shù)，包括知識提煉、知識分類、知識表示技術(shù)等；機器學(xué)習(xí)技術(shù)，特別是統(tǒng)計與規(guī)則相結(jié)合的學(xué)習(xí)技術(shù)；決策技術(shù)，即知識演繹技術(shù)特別是不確定推理技術(shù)等；策略執(zhí)行技術(shù)，即控制與調(diào)節(jié)技術(shù)；智能機器人技術(shù)，特別是面向?qū)ｉT領(lǐng)域的智能機器人技術(shù)；智能機器人之間的合作技術(shù)；基于自然語言理解的智能人機交互與合作技術(shù)；智能信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。
國內(nèi)最早創(chuàng)辦智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的學(xué)校包括北京大學(xué)，西安電子科技大學(xué)是第2批開始培養(yǎng)智能專業(yè)學(xué)生的院校。北京大學(xué)的本科教學(xué)計劃中，專業(yè)必修課程（2分）包括：①專業(yè)數(shù)學(xué)/理論基礎(chǔ)（15學(xué)分）：算法分析與設(shè)計、集合論與圖論、概率統(tǒng)計A、代數(shù)結(jié)構(gòu)與組合數(shù)學(xué)、數(shù)理邏輯；②硬件與系統(tǒng)基礎(chǔ)（分）：數(shù)字邏輯設(shè)計、微機原理和信號與系統(tǒng)；③智能基礎(chǔ)（5學(xué)分）：腦與認知科學(xué)與人工智能基礎(chǔ)。專業(yè)限選課程（15學(xué)分）包括信息論基礎(chǔ)、計算方法B、數(shù)字邏輯設(shè)計實驗、微機實驗、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法實習(xí)、機器感知和智能處理實驗、智能多媒體信息系統(tǒng)實驗。選修組合課程（29～32學(xué)分）：學(xué)生按照自己的興趣，參考智能的2個專業(yè)方向推薦專業(yè)課組合，自行選擇，至少選修20學(xué)分的智能專業(yè)課程。公共核心+專業(yè)方向+新技術(shù)及其他：①公共核心課程（分）：智能科學(xué)技術(shù)導(dǎo)論、模式識別基礎(chǔ)、生物信息處理、智能信息處理；②專業(yè)方向課程（11～15學(xué)分）：機器感知與智能機器人方向、智能信息處理與機器學(xué)習(xí)方向、新技術(shù)及其他。
西安電子科技大學(xué)智能專業(yè)主要課程包括電路分析理論、信號與系統(tǒng)、數(shù)字信號處理、數(shù)字電路及邏輯設(shè)計、模擬電子技術(shù)基礎(chǔ)、微機原理與系統(tǒng)設(shè)計、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、軟件工程、人工智能概論、算法設(shè)計與分析、最優(yōu)化理論與方法、機器學(xué)習(xí)、計算智能導(dǎo)論、模式識別、圖像理解與計算機視覺、智能傳感技術(shù)、移動通信與智能技術(shù)、智能控制導(dǎo)論、智能數(shù)據(jù)挖掘、網(wǎng)絡(luò)信息檢索、智能系統(tǒng)平臺專業(yè)實驗等課程及30多門選修課程。
建議各學(xué)?？梢愿鶕?jù)學(xué)院教學(xué)特色與實際需求，設(shè)計專業(yè)核心課程。北京大學(xué)偏重“信息處理”，湖南大學(xué)偏重“智能系統(tǒng)”，但需要強調(diào)的一個前提就是智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)屬于大計算機類，更需要大EECS專業(yè)的基礎(chǔ)。編程、電路、數(shù)學(xué)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、計算機系統(tǒng)這五大核心基礎(chǔ)就是大EECS；其次是專業(yè)，計算機以系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)、編譯、數(shù)據(jù)庫五大經(jīng)典專業(yè)核心課為主，湖南大學(xué)的智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)強調(diào)系統(tǒng)，因此信號與系統(tǒng)、操作系統(tǒng)、嵌入式系統(tǒng)、人工智能是最基本的專業(yè)核心課，然后再分不同的分支。湖南大學(xué)智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)核心課程包括人工智能概論、機器學(xué)習(xí)、計算智能導(dǎo)論、模式識別、智能控制導(dǎo)論、智能數(shù)據(jù)挖掘、機器人學(xué)等；研究學(xué)位課程包括模式識別、人工智能等，主要體現(xiàn)為智能科學(xué)與技術(shù)基礎(chǔ)（人工智能概論、機器學(xué)習(xí)、計算智能導(dǎo)論、模式識別）、核心（智能控制導(dǎo)論、智能數(shù)據(jù)挖掘）和應(yīng)用（機器人學(xué)）。
4結(jié)語
（1）在課程計劃實施過程中，教師需要遵循課程的時序圖，即描述課程的進階關(guān)系，從本科直到研究生，同時還可以實行一定的修課限制，如臺灣交通大學(xué)計算機概論與程式設(shè)計和面向?qū)ο蟪淌皆O(shè)計兩科皆不及格者不得修數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法概論，若數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不及格不能修算法設(shè)計課程等。
（2）程序設(shè)計類課程用上機程序能力考試來設(shè)置合格條件，如臺灣交通大學(xué)基礎(chǔ)程式設(shè)計及格條件為通過“程式能力鑒定”，湖南大學(xué)則以CCF―CSP軟件能力測試作為程序設(shè)計課程通過的考核標準。
（3）鼓勵學(xué)生參與項目、競賽等課外科技活動，如臺灣“清華大學(xué)”的綜合論文訓(xùn)練是由具有同等水平的項目訓(xùn)練成果或SRT（student research training）計劃項目以及其他課外科技活動成果經(jīng)認定后代替的。
中圖分類號：TH165.3 文獻識別碼：A 文章編號：1001-828X（2017）009-0-01
一、智能診病系統(tǒng)的發(fā)展
人工智能是現(xiàn)今最尖端的技術(shù)之一，近三十年來，人工智能發(fā)展迅速，在很多領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用。專家系統(tǒng)是人工智能重要的一個分支，它通過一個或多個專家提供的專業(yè)領(lǐng)域知識，模擬人類專家解決那些需要專業(yè)領(lǐng)域知識才能完成的問題。1965年，美國斯坦福大學(xué)研制出了DENRAL系統(tǒng)，該系統(tǒng)具有豐富的化學(xué)知識，能幫助化學(xué)家推斷出分子的結(jié)構(gòu)。DENRAL系統(tǒng)的完成標志著專家系統(tǒng)的誕生。20世紀70年代初， NTERNIST系統(tǒng)在匹茲堡大學(xué)問世，這是第一個用于醫(yī)療的內(nèi)科病診斷咨詢系統(tǒng)。同一時期，一款能夠幫助普通內(nèi)科醫(yī)生診治細菌感染性疾病的專家系統(tǒng)MYCIN也在斯坦福大學(xué)出世，這兩款專家系統(tǒng)的成功激發(fā)了智能診病系統(tǒng)的開發(fā)熱潮，國內(nèi)外都開始往這方面投入大量的人力物力。到21世紀初，智能診病系統(tǒng)已經(jīng)相對成熟。
二、智能診病系統(tǒng)
智能診病系統(tǒng)以基于規(guī)則的方式來構(gòu)建系統(tǒng)，它主要將系統(tǒng)分為知識庫和推理機兩部分，知識庫中存儲著各種醫(yī)學(xué)知識的集合，包含從書本中知識，以及醫(yī)學(xué)專家的知識和經(jīng)驗，而推理機根據(jù)用戶提供的有效信息，來決定所使用的推理規(guī)則，通過從知識庫中獲取的相關(guān)知識進行推理判斷，從而得出最終的結(jié)論。推理分為精確推理和不精確推理，精確推理根據(jù)條件和結(jié)論之間的必然性，得出的結(jié)果是肯定的，不精確推理：在條件不足的情況下，得到的假設(shè)不能被完全證實，這個時候為每個假設(shè)賦予一個權(quán)值來表明這個假設(shè)的可信度，通過這些假設(shè)進行下一步推理，可能會得到多個不同的結(jié)論，以可信度最高的結(jié)論作為最終結(jié)論。
三、智能診病系統(tǒng)的缺點
難以得到足夠知識和規(guī)則填充知識庫，智能診病系統(tǒng)做為基于規(guī)則的專家系統(tǒng)，需要以大量知識和醫(yī)學(xué)專家規(guī)則作為基礎(chǔ)，才能夠準確地診斷病人的病情，這就需要大量的醫(yī)學(xué)專家和知識工程師的參與才能夠?qū)崿F(xiàn)。
缺乏學(xué)習(xí)能力，跟一般的基于規(guī)則的專家系統(tǒng)一樣，智能診病系統(tǒng)不具備從診病過程中提取經(jīng)驗進行學(xué)習(xí)的能力，只會依循本來就存在的規(guī)則和知識進行推理判斷，更新知識庫，添加規(guī)則些工作仍然需要知識工程師來完成。
Naive Bayesian算法：
Na?ve Bayesian 算法能夠較好地對事物進行分類，具有結(jié)構(gòu)簡單，計算高效等特點，是分類算法中最經(jīng)典，最有影響力的算法之一。Na?ve Bayesian算法首先需要通過訓(xùn)練樣本計算出先驗概率，在此基礎(chǔ)上，計算一個待分類的后驗概率。下面是Na?ve Bayesian 算法的定義，對于一個待分類的事物x，設(shè)：
1.x有{a1，a2，a3，……an}這樣一個屬性集，每個a都是x的一個特征屬性。
2.有{y1，y2，y3，……ym}這樣一個類別集合，每個y代表一個類別。
3.分e計算P（y1|x），P（y2|x），P（y3|x），…..，P（ym|x）的概率。
4.如果有P（yi|x） >= P（yj|x）（j屬于1～n），則事物x屬于類型yk。
在這里，我們稱P（yi|x）為后驗概率，根據(jù)貝葉斯定理，P（yi|x） = P（x|yi）P（yi）/p（x）。
由于對于所有的后驗概率，都需要除以P（x），所以在這里我們可以將P（x）忽略，只求出最大的P（x|yi）P（yi）即可。P（x|yi）P（yi） = P（a1|yi）P（a2|yi）P（a3|yi）…P（an|yi）P（yi），其中P（aj|yi）和P（yi）我們都需要通過樣本數(shù)據(jù)進行計算：
1.設(shè)有樣本集{x1，x2，…xn}，每個樣本有一個屬性集a其中包含若干屬性。
2.有{y1，y2，…ym}這樣一個類別集合。
3.P（yi）為樣本中類別yi的個數(shù)/樣本總數(shù)。
4.P（aj|yi）為樣本中類別yi中含有aj屬性的個數(shù)/類別中yi的個數(shù)。
通過Naive Bayesian算法對智能診病系統(tǒng)的改進：
由于知識庫中知識量和規(guī)則的限制，智能診病系統(tǒng)可能會出現(xiàn)無法準確判斷用戶病情的狀況，通過Na?ve Bayesian算法可以有效地改善這一情況。一個人患病的原因會跟他平時的生活環(huán)境，生活習(xí)慣還有家族遺傳有很大的關(guān)系，由此，我們可以將生活環(huán)境，生活習(xí)慣和家族遺傳作為特征屬性，建立一個輔助診斷病情的Navie Bayesian分類器。算法的訓(xùn)練樣本通過記錄每個精確推理確診的患者的生活環(huán)境，生活習(xí)慣，家族遺傳等屬性信息取得，通過不斷地增加訓(xùn)練樣本，Navie Bayesian分類器的準確性不斷提升，從而提升智能診斷系統(tǒng)的不精確推理能力。
參考文獻：
[1]Liu H， Motoda H. Feature selection for knowledge discovery and data mining[M].Springer Science&Business Media， 2012.
[2]Pang-Ning Tan， Michael Steinbach， Vipin Kumar.數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摚ㄖ形陌妫M].范明，范宏建，等，譯.北京：人民郵電出版社，2011：139-141.
工程教育認證要求通過認證的工程專業(yè)不僅要深入理解和把握復(fù)雜工程問題，更要按照國際實質(zhì)等效原則培養(yǎng)學(xué)生具有解決復(fù)雜工程問題的能力［1］。目前，針對計算機相關(guān)專業(yè)解決復(fù)雜工程問題能力培養(yǎng)的研究還處于探索階段。許智宏等人認為可采用半開放式項目驅(qū)動教學(xué)方法達成目標［2］;尚鳳軍提出課程群建設(shè)面向復(fù)雜工程設(shè)計的方案［3］;黃永紅等人認為可增設(shè)綜合訓(xùn)練項目來達到培養(yǎng)目標［4］。劉秀平等人提出了分層實施方案，從知識、實踐、設(shè)計的維度支撐了解決復(fù)雜工程問題的能力［5］。王宏宇等人提出了以學(xué)科競賽主題為對象，遵循工程邏輯設(shè)計開發(fā)過程的課程建設(shè)改革方法［6］。許多研究成果對于分解落實解決復(fù)雜工程問題能力的培養(yǎng)缺乏深入探索，對于如何優(yōu)化課程設(shè)計體系和內(nèi)容來提高學(xué)生解決復(fù)雜工程問題的能力方面也缺乏深入研究。
1課程設(shè)計改革的意義
完備的實踐教學(xué)體系主要包括課程實驗、課程設(shè)計、實習(xí)、畢業(yè)設(shè)計(論文)等。通常，國內(nèi)高校都將畢業(yè)設(shè)計(論文)環(huán)節(jié)作為實現(xiàn)解決復(fù)雜工程問題的重要載體。但近年來，畢業(yè)設(shè)計期間應(yīng)聘、考研等擠占了學(xué)生很多時間和精力，設(shè)計內(nèi)容往往弱化甚至忽略難以處理的學(xué)科交叉問題和非技術(shù)因素，且畢業(yè)設(shè)計往往采取一人一題，很難達到個人與團隊的教學(xué)指標。課程實驗往往隨理論授課逐周分散進行，受學(xué)時限制以及學(xué)生知識掌握處于積累階段等因素，一些深度型、探究型、綜合型的實驗往往很難開展。實習(xí)由于受到場地、經(jīng)費、管理難度、企業(yè)技術(shù)保密等限制，往往缺乏理論指導(dǎo)下的實踐。一些計算機類專業(yè)學(xué)生到實習(xí)單位后，只能接觸一些前端頁面或模塊代碼的機械性編寫，無法接觸軟件或硬件的具體設(shè)計過程，有些專業(yè)實習(xí)甚至畸變?yōu)槠髽I(yè)參觀?！队嬎銠C類專業(yè)教學(xué)質(zhì)量國家標準》要求計算機類專業(yè)學(xué)生4年的實驗當(dāng)量應(yīng)不少于2萬行代碼。在課程設(shè)計方面，要求至少完成兩個有一定規(guī)模和復(fù)雜度的系統(tǒng)的設(shè)計與開發(fā)。調(diào)研發(fā)現(xiàn)，實踐教學(xué)體系中提高學(xué)生解決復(fù)雜工程問題的環(huán)節(jié)應(yīng)保證時間的集中性，內(nèi)容的規(guī)模和復(fù)雜度要達到國家標準中的要求，且應(yīng)在理論的指導(dǎo)下開展，課程設(shè)計比較符合這一要求，應(yīng)作為提升學(xué)生解決復(fù)雜工程問題能力培養(yǎng)的關(guān)鍵突破口。
2課程設(shè)計改革宗旨和研究方法
2.1課程設(shè)計改革宗旨
第一，以培養(yǎng)學(xué)生解決復(fù)雜工程問題能力為主線，突出工程技術(shù)應(yīng)用能力的培養(yǎng)，強調(diào)自主學(xué)習(xí)和終身學(xué)習(xí)意識培養(yǎng)，全面提升學(xué)生的能力和素質(zhì)。第二，使學(xué)生能夠設(shè)計針對復(fù)雜工程問題的解決方案，在設(shè)計環(huán)節(jié)中體現(xiàn)創(chuàng)新意識，實現(xiàn)多方案分析與評價，從而全面提升實踐教學(xué)效果。第三，使學(xué)生深入掌握工程原理，結(jié)合工程實踐，體現(xiàn)綜合運用，提升解決復(fù)雜工程問題的能力。第四，分解落實解決復(fù)雜工程問題能力的培養(yǎng)，課程設(shè)計的持續(xù)改進逆向推進課程體系的整體優(yōu)化。第五，構(gòu)建計算機專業(yè)完善的實踐教學(xué)體系和課程群體系，建立各項實踐教學(xué)活動的持續(xù)改進機制。
2.2基本研究方法
第一，調(diào)研法。采取調(diào)研問卷調(diào)查和訪談的方式，對目前已畢業(yè)學(xué)生、在校生(包括計算機類專業(yè)本科生、研究生)、教師(包括教學(xué)管理、教學(xué)一線、教輔等多層面)開展調(diào)研。同時走訪和調(diào)研部分高校、IT企業(yè)和專業(yè)培訓(xùn)機構(gòu)等。第二，逆向研究法。從實踐入手，逆向優(yōu)化專業(yè)類知識體系教學(xué)。第三，分析建模法。對調(diào)研數(shù)據(jù)、教學(xué)環(huán)節(jié)統(tǒng)計與考核數(shù)據(jù)、質(zhì)量保證監(jiān)控數(shù)據(jù)進行科學(xué)分析，借助人工智能手段進行建模優(yōu)化。第四，螺旋優(yōu)化、研以致用法。杜絕紙上談兵，形成的專業(yè)課程設(shè)計內(nèi)容設(shè)置實施方案(含教改方案、教學(xué)大綱、課程標準、考核標準等)，直接實施于一線教學(xué)活動，并通過實施效果的反饋螺旋優(yōu)化后續(xù)方案。
3課程設(shè)計改革實踐
課程設(shè)計計劃的實施要求指導(dǎo)教師明確課程設(shè)計對應(yīng)于工程教育認證標準具體的畢業(yè)要求指標點，并要在課程設(shè)計過程中堅持實施。明晰課程設(shè)計對畢業(yè)要求指標點的支撐作用，為合理安排課程設(shè)計的內(nèi)容明確了指導(dǎo)思想。本校計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)培養(yǎng)方案以工程教育專業(yè)認證為背景，共設(shè)置11門課程設(shè)計。一類課程設(shè)計在前5學(xué)期開設(shè)，涉及專業(yè)類知識課程門數(shù)相對較少，具體包括以下7門課程設(shè)計:C語言程序設(shè)計課程設(shè)計、Java程序設(shè)計課程設(shè)計、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法課程設(shè)計、數(shù)據(jù)庫原理課程設(shè)計、計算機網(wǎng)絡(luò)課程設(shè)計、C++程序設(shè)計課程設(shè)計、JavaEE編程技術(shù)課程設(shè)計。以上課程設(shè)計以語言開發(fā)為主，是培養(yǎng)學(xué)生計算思維、軟件工程設(shè)計規(guī)范、計算機語言開發(fā)能力的基礎(chǔ)。指導(dǎo)教師面向解決復(fù)雜工程問題培養(yǎng)，認真設(shè)定課程設(shè)計題目和內(nèi)容。以學(xué)生為中心，強調(diào)基礎(chǔ)性、技能性、應(yīng)用性、工程性和創(chuàng)新性，采用問題驅(qū)動和求解漸進化方式不斷提升學(xué)生解決復(fù)雜工程問題的能力。每門課程設(shè)計在具體實施中，指導(dǎo)教師始終探索課程設(shè)計如何解決承上(課程實驗)啟下(畢業(yè)設(shè)計和實習(xí))，并不斷思考和探索課程設(shè)計如何逆向優(yōu)化專業(yè)類知識課程的教學(xué)活動。計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)另一類課程設(shè)計在第6和第7學(xué)期設(shè)置，綜合性較強(在某些高?；?qū)I(yè)有時被稱為“綜合開發(fā)實訓(xùn)”或“綜合訓(xùn)練項目”等，但通常拘泥于一種開發(fā)語言或技術(shù))。綜合類課程設(shè)計有4門:A.體系結(jié)構(gòu)課程設(shè)計。專業(yè)類知識課程涉及體系結(jié)構(gòu)、計算機組成原理、編譯原理、匯編與接口技術(shù)、計算機網(wǎng)絡(luò)等硬件類和系統(tǒng)類課程。B.操作系統(tǒng)課程設(shè)計。專業(yè)類知識課程涉及操作系統(tǒng)、Linux系統(tǒng)等系統(tǒng)軟件類課程和部分高級語言類課程。C.軟件開發(fā)綜合課程設(shè)計。專業(yè)類知識課程涉及各種高級語言類課程(如Java、C、C++)、軟件工程、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法、數(shù)據(jù)庫原理等軟件開發(fā)類課程。D.Python與人工智能課程設(shè)計。專業(yè)類知識課程涉及各種高級語言類課程(如Python、Java、C、C++)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法、人工智能導(dǎo)論等課程。綜合類課程設(shè)計涉及大量通識類知識和學(xué)科基礎(chǔ)知識，具有較高的綜合性，包含多個相互關(guān)聯(lián)的子問題，體現(xiàn)問題和系統(tǒng)的規(guī)模、難度、復(fù)雜度、綜合性。課程設(shè)計更強調(diào)培養(yǎng)學(xué)生的系統(tǒng)觀，使學(xué)生能夠站在系統(tǒng)的高度，以系統(tǒng)的視角去看問題，去適應(yīng)錯綜復(fù)雜的應(yīng)用場景，最終實現(xiàn)問題的系統(tǒng)化、科學(xué)化求解?！败浖_發(fā)綜合課程設(shè)計”綜合了之前的.NET綜合課程設(shè)計、Java綜合課程設(shè)計等軟件開發(fā)類課程設(shè)計。根據(jù)工程教育專業(yè)認證要求，這門課程設(shè)計并不拘泥于某一種語言或技術(shù)要求，要求學(xué)生能夠針對復(fù)雜工程問題，選擇與使用恰當(dāng)?shù)募夹g(shù)、資源、現(xiàn)代工程工具和信息技術(shù)工具等設(shè)計開發(fā)一套軟件系統(tǒng)，并通過對比得到有效結(jié)論?！癙ython與人工智能課程設(shè)計”以解決復(fù)雜工程問題入手，學(xué)生首先分析問題建立模型，然后給出解決方案和算法設(shè)計，通過Python語言及其擴展庫編程實現(xiàn)系統(tǒng)，最后通過設(shè)計方案、模型、算法、開發(fā)語言等多個角度對比分析給出所設(shè)計系統(tǒng)的客觀性評價。在2017版培養(yǎng)方案中該課程設(shè)計為“Python程序設(shè)計課程設(shè)計”，設(shè)計內(nèi)容包含了軟件開發(fā)、大數(shù)據(jù)、人工智能、深度學(xué)習(xí)等。2019版培養(yǎng)方案中，專業(yè)增設(shè)了1門48學(xué)時的人工智能導(dǎo)論理論課，Python程序設(shè)計和人工智能導(dǎo)論合并為1門2周的“Python與人工智能課程設(shè)計”?！绑w系結(jié)構(gòu)課程設(shè)計”和“操作系統(tǒng)課程設(shè)計”是專業(yè)認真研究工程教育認證標準后于2019版人才培養(yǎng)方案中新設(shè)置的2門課程設(shè)計。在學(xué)時緊張的情況下，專業(yè)仍增設(shè)了這2門綜合類課程設(shè)計，力圖保證學(xué)生硬件系統(tǒng)、組成原理、體系結(jié)構(gòu)、操作系統(tǒng)方面的綜合設(shè)計能力培養(yǎng)質(zhì)量，保證人才培養(yǎng)的系統(tǒng)性和專業(yè)性。課程設(shè)計具體實施過程中，指導(dǎo)教師以突破解決復(fù)雜工程問題能力培養(yǎng)為核心安排課程設(shè)計內(nèi)容，使學(xué)生的能力培養(yǎng)達到工程教育認證標準的培養(yǎng)要求，反復(fù)思考和嘗試解決以下關(guān)鍵問題:第一，課程設(shè)計內(nèi)容重點覆蓋了《華盛頓協(xié)議》7個特征中的哪些特征?課程設(shè)計的規(guī)模、難度、復(fù)雜度、綜合性是否能滿足工程教育認證背景下的解決復(fù)雜工程問題的要求?第二，課程設(shè)計中，如何運用深入的而不是淺顯的工程原理，經(jīng)過什么樣的分析，而不是直接套用原理、公式來解決設(shè)計目標?第三，課程設(shè)計中學(xué)生在哪些理論指導(dǎo)下進行實踐?加深對哪些原理的理解?第四，為了突出復(fù)雜工程問題的解決，與課程設(shè)計相關(guān)的一門或多門相關(guān)課程的講授環(huán)節(jié)中，將對傳統(tǒng)的授課方式、方法和內(nèi)容采取哪些變化?與課程設(shè)計相關(guān)的理論知識講授和基本實驗環(huán)節(jié)能否為學(xué)生完成課程設(shè)計奠定扎實基礎(chǔ)?第五，課程設(shè)計是否要引入混合式教學(xué)?如果引入，混合式教學(xué)將如何提高課程設(shè)計效果?第六，從以學(xué)生為中心的角度分析學(xué)生如何通過課程設(shè)計和相關(guān)理論的學(xué)習(xí)，實現(xiàn)從“學(xué)了”到“學(xué)會”再到“會應(yīng)用”?第七，課程設(shè)計“能力培養(yǎng)”如何量化考核，“復(fù)雜度”如何評價?以產(chǎn)出為導(dǎo)向，如何建立持續(xù)的人才培養(yǎng)改進機制?通過指導(dǎo)教師的不斷思考和改革嘗試，使各門課程設(shè)計實現(xiàn)了設(shè)計理念的轉(zhuǎn)變、從簡單到綜合的轉(zhuǎn)變、從單一系統(tǒng)到增加對比分析、綜合評價等突破常規(guī)的轉(zhuǎn)變。
4課程設(shè)計改革效果
課程設(shè)計改革使計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)逐步形成一套課程設(shè)計內(nèi)容設(shè)置實施方案(含教改方案、教學(xué)大綱、課程標準、形成性考核標準等)，并直接實施于現(xiàn)有教學(xué)活動。通過培訓(xùn)和專家輔導(dǎo)講座等形式，指導(dǎo)教師深刻理解了工程教育認證的本質(zhì)和內(nèi)涵，改變了傳統(tǒng)的課程設(shè)計理念。以復(fù)雜工程問題的提出和解決為課程設(shè)計核心，突出產(chǎn)出導(dǎo)向，精心設(shè)計課程設(shè)計題目，優(yōu)化課程設(shè)計考核指標，建立了課程設(shè)計持續(xù)改進機制。課程設(shè)計改革在人才培養(yǎng)方面取得了切實效果。第一，以培養(yǎng)學(xué)生解決復(fù)雜工程問題能力為主線，突出工程技術(shù)應(yīng)用能力的培養(yǎng)，增強了學(xué)生自主學(xué)習(xí)和終身學(xué)習(xí)意識培養(yǎng)，設(shè)計理念更符合學(xué)科發(fā)展趨勢。第二，使學(xué)生能夠設(shè)計針對復(fù)雜工程問題的解決方案，在設(shè)計環(huán)節(jié)中體現(xiàn)創(chuàng)新意識，養(yǎng)成了多方案分析、對比和評價的設(shè)計習(xí)慣。第三，使學(xué)生逐步掌握深入的工程原理，結(jié)合工程實踐，綜合運用，提升了解決復(fù)雜工程問題的能力。第四，以課程設(shè)計內(nèi)容設(shè)置為突破口，逆向推進課程體系設(shè)置整體優(yōu)化，使學(xué)生通過實踐逆向推動理論課學(xué)習(xí)的興趣和動力，學(xué)生的理論素質(zhì)進一步提升。課程設(shè)計改革首先在省級一流本科專業(yè)“計算機科學(xué)與技術(shù)”專業(yè)實施，并推廣至軟件工程、數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)工程三個計算機類本科專業(yè)。與信息技術(shù)密切且相關(guān)的電子商務(wù)、電子信息工程、機器人工程等專業(yè)也逐步開展了面向復(fù)雜工程問題能力培養(yǎng)的課程設(shè)計改革，取得了切實有效的實施效果。
5結(jié)語
截至2018年，計算機類專業(yè)已達3349個專業(yè)點，培養(yǎng)學(xué)生復(fù)雜工程問題的解決能力，是工程教育專業(yè)認證對工程類專業(yè)人才培養(yǎng)的核心要求，也是一流本科專業(yè)建設(shè)的核心目標之一。隨著工程教育認證的普及開展，面向OBE理念，突出解決復(fù)雜工程問題能力培養(yǎng)的課程設(shè)計改革越發(fā)迫切和必要。只有不斷改革，建立持續(xù)改進機制，才能不斷優(yōu)化計算機教育教學(xué)工作，為信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)培養(yǎng)更多優(yōu)秀人才，推動我國信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展。
參考文獻:
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［4］黃永紅，蔡曉磊，劉國海，等.電氣類專業(yè)“復(fù)雜工程問題”的理解與實踐［J］．電氣電子教學(xué)學(xué)報，2018，40(06):15－18，22.
隨著信息技術(shù)的應(yīng)用和普及,“智能化”成為信息化后續(xù)發(fā)展的重要內(nèi)容之一。在決策領(lǐng)域,20世紀80年代,一種以計算機為工具、應(yīng)用決策科學(xué)及有關(guān)學(xué)科的理論與方法、以人機交互方式輔助決策者決策的決策支持系統(tǒng)(DSS)應(yīng)運而生。但是,DSS只能輔助和支持決策者決策,其貢獻局限于對可選方案的評價,只能對有量化特性的問題使用數(shù)據(jù)模型和數(shù)值計算方法來輔助決策,不具有表示復(fù)雜決策過程的能力,因此,促使人們提出將DSS與專家系統(tǒng)(ES)相結(jié)合,以分別發(fā)揮DSS的數(shù)值分析和ES的符號處理優(yōu)勢,從而將定性分析和定量分析有機結(jié)合起來,以既能進行知識處理,又能有效地解決半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化問題,這就是智能決策支持系統(tǒng)(IDSS)的產(chǎn)生背景。
隨著人工智能和智能技術(shù)的發(fā)展,IDSS在廣泛的工程技術(shù)、經(jīng)濟、管理、醫(yī)療和農(nóng)業(yè)科學(xué)等諸多領(lǐng)域,得到廣泛應(yīng)用。了解、掌握智能決策的基本知識和技術(shù)是計算機科學(xué)、智能科學(xué)類專業(yè)大學(xué)生的基本要求,因此,智能決策類課程應(yīng)運而生,并逐漸發(fā)展成為計算機、自動化、管理科學(xué)與工程和智能科學(xué)技術(shù)等專業(yè)的專業(yè)課之一[1-4]。
在我校,智能決策系統(tǒng)課程作為計算機科學(xué)與技術(shù)、軟件工程、網(wǎng)絡(luò)工程和其他電子信息類專業(yè)的專業(yè)限選或選修課程。目前,該課程的教學(xué)內(nèi)容存在如下問題:一是教學(xué)內(nèi)容繁,二是技術(shù)更新快,三是涉及的專業(yè)知識深,對學(xué)生的理論基礎(chǔ)知識(特別是數(shù)學(xué)知識、計算機技術(shù))要求極高,教學(xué)難度大。因此,學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中不得要領(lǐng),抓不住課程的核心,只見樹木、不見森林,從而影響學(xué)生們的學(xué)習(xí)效果。本文就是在這樣背景下,提出并開展教學(xué)研究的。
1教學(xué)內(nèi)容改革
智能決策系統(tǒng)是一門計算機科學(xué)、管理科學(xué)、人工智能和應(yīng)用數(shù)學(xué)交叉的新興專業(yè)課程,其學(xué)分通常為2～2.5學(xué)分,即32～40學(xué)時,其中包括0.5學(xué)分的實驗課程(8學(xué)時)。因此,如何在有限學(xué)時中容納下本課程教學(xué)內(nèi)容,完成本課程的教學(xué)目標,就成為首要問題。
通過實踐和教學(xué)改革,我校本課程的理論教學(xué)內(nèi)容主要包括下列6個知識單元。
1) 決策理論概述。主要內(nèi)容有決策的概念、類型、基礎(chǔ)、流程和目標。理論課時數(shù)4學(xué)時。
2) 決策系統(tǒng)。主要內(nèi)容有決策支持系統(tǒng)的概念、結(jié)構(gòu)、功能、主要部件與設(shè)計要點。理論課時數(shù)控制在6學(xué)時。
3) 決策模型。主要內(nèi)容有數(shù)據(jù)倉庫、知識管理、數(shù)據(jù)挖掘、智能算法和數(shù)據(jù)處理。理論課時數(shù)控制在6學(xué)時。
4) 智能決策系統(tǒng)。主要內(nèi)容有計算智能基礎(chǔ)、專家系統(tǒng)的概念和結(jié)構(gòu)、智能決策系統(tǒng)的概念和結(jié)構(gòu)、智能決策系統(tǒng)的設(shè)計要點。理論課時數(shù)控制在8學(xué)時。
5) 群體決策系統(tǒng)。主要內(nèi)容有協(xié)同計算概述,群體決策系統(tǒng)的概念、結(jié)構(gòu)、功能、群體決策過程與建模和實現(xiàn)方法。理論課時數(shù)控制在6學(xué)時。
6)智能決策系統(tǒng)的發(fā)展。主要包括基于網(wǎng)絡(luò)的決策系統(tǒng)技術(shù)和應(yīng)用,網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與基于Agent的決策系統(tǒng),智慧地球與智能化企業(yè)。理論課時數(shù)控制在2學(xué)時。
實踐教學(xué)內(nèi)容包括4個實驗,學(xué)時總數(shù)為8學(xué)時,其教學(xué)內(nèi)容設(shè)置見本文§3。
2教學(xué)方法改革
教學(xué)方法是為完成一定的教學(xué)目的、教學(xué)任務(wù)所采取的教學(xué)途徑或教學(xué)程序,是以解決教學(xué)任務(wù)為目的、師生共同進行認識和實踐的方法體系。其方法體系主要包含多個基本要素,比如教、學(xué)、信息傳輸載體(包含文字、圖形、圖像、肢體語言、表情、感知等)和教學(xué)輔助設(shè)備等。教學(xué)過程就是要充分利用具有信息優(yōu)勢、知識優(yōu)勢的教師,將信息、知識、技能、技巧,系統(tǒng)集成地傳輸給暫時處于低信息狀態(tài)的學(xué)生。決定這個傳輸過程順利進行的至關(guān)重要因素有:教師的積極性與責(zé)任心和學(xué)生的求知欲與基礎(chǔ)知識及其結(jié)構(gòu)。從教育學(xué)和心理學(xué)角度看,課程教學(xué)方法改革就是圍繞這兩個因素展開[5],限于篇幅,本文的討論僅從如何調(diào)動學(xué)生的求知欲著手。
2.1探索式教學(xué)方法
經(jīng)過多年教學(xué)實踐,本文實踐了“探索式教學(xué)法”,此法強調(diào)因材施教,在教學(xué)全過程創(chuàng)設(shè)教學(xué)環(huán)境、培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新精神。所謂探索式教學(xué)方法是指在教學(xué)過程中,在教師的啟發(fā)、誘導(dǎo)下,學(xué)生自主學(xué)習(xí)和合作討論,以學(xué)習(xí)課程知識和科學(xué)問題為探索目標,以學(xué)生熟悉和能接觸到生活原型為研究對象,為學(xué)生提供自由表達、質(zhì)疑、探索、討論問題的環(huán)境,學(xué)生通過個體、小組、團隊等多種形式完成解難、釋疑、嘗試學(xué)習(xí)活動,將學(xué)生自己所學(xué)知識應(yīng)用于解決實際問題的一種教學(xué)程序。探索式教學(xué)方法重視發(fā)展學(xué)生的創(chuàng)造性思維,培養(yǎng)自學(xué)能力,力圖通過自我探索引導(dǎo)學(xué)生學(xué)會學(xué)習(xí)和初步掌握科學(xué)研究方法[6],培養(yǎng)學(xué)生的文獻獲取與加工能力、信息分析與加工利用能力、團隊協(xié)作與溝通能力、語言表達與寫作能力,和創(chuàng)新精神。為其終身學(xué)習(xí)和工作奠定良好基礎(chǔ)。
盡管探索式教學(xué)法能夠給教師的教學(xué)提供思想、理念指導(dǎo),但是,針對不同教學(xué)對象和不同課程內(nèi)容,其實際應(yīng)用方法也會存在差異,這就是所謂的教無定法之說。本文以智能決策系統(tǒng)課程第1知識單元課外作業(yè)為例,嘗試說明該法的具體應(yīng)用方法,為保證該方法的實施效果,本文擬定了如下的教師操作流程:
1) 制定論文目標:培養(yǎng)學(xué)生綜合利用參考文獻和學(xué)會表達的能力。首先,要求學(xué)生學(xué)會獲取、理解、過濾和分析信息;其次,要求學(xué)生掌握撰寫科技論文的基本技巧;最后,要求學(xué)生在觀眾面前表達自己觀點,學(xué)習(xí)說服聽眾、推銷自己觀點的技巧。
2) 論文基本要求:①圍繞“關(guān)于信息技術(shù)對決策影響”的主題,學(xué)生自擬題目;②2周時間內(nèi),學(xué)生完成1 000字左右(2頁A4幅面)的論文,其中內(nèi)容需要包括摘要,關(guān)鍵詞,問題或觀點概述,目前發(fā)展狀況,結(jié)論或結(jié)語;③制作演示幻燈片。
3) 提供信息查閱途徑:通過網(wǎng)絡(luò)教師自己已經(jīng)掌握的文獻資源和網(wǎng)絡(luò)地址資源,指出查詢方法和基本技巧。
4) 抽查式演講:①使用幻燈片;②介紹主要內(nèi)容;③結(jié)論;④點評、提問與回答。
5) 評價標準:①文檔編制能力;②問題發(fā)現(xiàn)與分析能力;③表達與陳述能力。
在實施中,要防止出現(xiàn)如下情況:①題目太難或太容易,以免挫傷學(xué)生積極性;②提前告示和監(jiān)督,防止學(xué)生偷懶或拷貝;③靈活掌握考評手段,鼓勵創(chuàng)新,保護學(xué)生學(xué)習(xí)積極性。
2.2案例教學(xué)方法
案例教學(xué)法是在教師指導(dǎo)下,根據(jù)教學(xué)目標的要求,創(chuàng)設(shè)學(xué)生身臨案例場境的教學(xué)氛圍,使用案例來組織學(xué)生的學(xué)習(xí)、研究、實踐等活動的教學(xué)方法。本課程利用該方法,加強了理論與實際的結(jié)合,為學(xué)生學(xué)習(xí)提供模仿案例,提高了學(xué)生對理論知識的理解和實踐能力,培養(yǎng)學(xué)生綜合運用所學(xué)知識解決實際問題的能力。案例教學(xué)法需要掌握好2個重要環(huán)節(jié):
1) 案例選編。必須選擇學(xué)生容易理解、常見的例子,案例選編必須圍繞課程某個具體的教學(xué)目標,要適當(dāng)加工,剔除與課程內(nèi)容關(guān)聯(lián)性小的內(nèi)容和技術(shù),降低難度,方便學(xué)生理解。同時,案例必須來自于實際,并且問題明確。
2) 案例講解與分析。案例本身只是對實例的某些情況描述,表面上平鋪直敘,但是,其中必須隱藏著多個問題,要引導(dǎo)學(xué)生積極思考、深入分析,以發(fā)現(xiàn)其中隱藏的問題,并找出問題產(chǎn)生的原因,提出解決方案。在思考和分析過程中,既要培養(yǎng)和開發(fā)學(xué)生智力,又要培養(yǎng)學(xué)生綜合運用所學(xué)理論知識的能力。案例分析不能苛求解決問題的結(jié)果如何,而應(yīng)該重點強調(diào)分析過程是否正確、方法是否恰當(dāng),案例講解和分析的主要任務(wù)是培養(yǎng)學(xué)生發(fā)現(xiàn)問題、分析問題和邏輯思維等能力,通常解決問題的能力正是課程后續(xù)需要實施的教學(xué)目標。
本文在第4知識單元中,以6子棋計算機博弈系統(tǒng)為例,通過對6子棋計算機博弈平臺的仿真實驗,選擇不同的博弈策略,比如不同的估值函數(shù)、不同的搜索策略等,獲得不同的實驗結(jié)果,實現(xiàn)人-機對戰(zhàn)、機-機對戰(zhàn),讓學(xué)生切實體會到機器智能的魔力及其智能系統(tǒng)的構(gòu)造方法,有力地促進了學(xué)生對理論知識的理解,并激發(fā)了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。
3實驗教學(xué)內(nèi)容
3.1實驗教學(xué)內(nèi)容的設(shè)置
實驗課是智能決策系統(tǒng)課程的重要環(huán)節(jié),由于總課時有限,實驗課時也就不多。但是,本校在專業(yè)課程中,仍然堅持設(shè)置了0.5學(xué)分的實驗,以使學(xué)生能將理論知識與實踐聯(lián)系起來,使抽象的理論不再是深奧,提高學(xué)生靈活運用知識的能力。本課程實驗學(xué)時為8學(xué)時,主要設(shè)置了表1中的3個實驗。
3.2實驗課的操作
為提高學(xué)生對課程理論知識的理解和應(yīng)用設(shè)計能力,針對課程實驗教學(xué)課時少和實驗復(fù)雜特點,需要注意以下幾點。
1) 簡化平臺、降低實驗難度。實驗教學(xué)過程重在是一個訓(xùn)練學(xué)生動手、動眼和動腦的過程,旨在培養(yǎng)學(xué)生好奇心和操作技能,以及觀察問題、分析問題和解決問題能力。因此,在實驗中,要盡量將實驗平臺簡化,以將學(xué)生注意力集中于實驗內(nèi)容,保證實驗效果。比如實驗2,提供給學(xué)生智能交通燈控仿真平臺,它實際上是一個軟件模擬平臺,能實現(xiàn)固定交管模式的全部功能,學(xué)生能通過標準接口建立自己設(shè)計的智能交通管理模式;又如實驗3,以FIRA機器人足球5vs5比賽項目的仿真平臺為實驗平臺,利用平臺已設(shè)置的運球、傳球、前進、后退、轉(zhuǎn)動等命令,學(xué)生能通過這些命令建立足球機器人的路徑規(guī)劃和避障策略。
2) 科學(xué)分組、培養(yǎng)協(xié)作能力。由于實驗3工作量比較大,需要多人協(xié)作完成,發(fā)揮集體智慧作用,因此,在實驗3中,按照3～5人/組,實行組長負責(zé)制。組長監(jiān)督、管理、協(xié)調(diào)本組實驗過程,每個組員都有明確的任務(wù),并對組長負責(zé),組長對教師負責(zé)。實驗3的課內(nèi)實驗設(shè)置4學(xué)時/2次,學(xué)時主要在課外完成實驗3,歷時1個月。
3) 設(shè)計算法、培養(yǎng)智能意識。引導(dǎo)學(xué)生,模仿人類智能,設(shè)計智能算法,實現(xiàn)簡單的智能決策。由于課時有限,必須注意控制算法的簡潔、實效,以使學(xué)生能在短時間內(nèi)模擬實現(xiàn)簡單的智能行為,著重引導(dǎo)學(xué)生分析業(yè)務(wù)行為,發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)流程,構(gòu)造智能算法,以此培養(yǎng)學(xué)生開發(fā)信息系統(tǒng)的智能意識。
4結(jié)語
智能決策系統(tǒng)是人工智能、計算機科學(xué)、自動控制科學(xué)交叉結(jié)合的一門新興專業(yè)課程,對推動信息化向智能化方向發(fā)展具有重要意義。該課程作為在校主要面對電子信息、計算機專業(yè)學(xué)生,通過該課程學(xué)習(xí),學(xué)生反映加深了對智能的理解,提高了對計算機技術(shù)應(yīng)用的認識深度,培養(yǎng)了學(xué)生的智能化設(shè)計意識,激發(fā)了學(xué)生的求知欲望。本文的研究成果是源于智能決策系統(tǒng)課程,但是,對其他信息技術(shù)課程,也具有積極的借鑒意義。
參考文獻:
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Research on Teaching Reform of Intelligent Decision System Courses
ZHANG Xiao-chuan, CHEN Feng
0 引言
目前中國電力系統(tǒng)正經(jīng)歷著一場以市場經(jīng)濟為主導(dǎo)向的據(jù)大變革。以數(shù)字電力系統(tǒng)（DPS）為代表的計算機技術(shù)、通信技術(shù)、控制理論及信息處理技術(shù)、新材料、新技術(shù)的高速發(fā)展，使得電力系統(tǒng)的技術(shù)更新速度大大加快，不同技術(shù)之間的相互滲透、相互融合也越來越普遍。電力系統(tǒng)高速發(fā)展，發(fā)電廠和變電站相應(yīng)的實現(xiàn)了自動化，應(yīng)用遠動通訊技術(shù)和計算機技術(shù)，對電力系統(tǒng)進行自動監(jiān)視、控制和調(diào)度。為了更好的保證安全、經(jīng)濟的運行并保證電能質(zhì)量，對電力系統(tǒng)自動化提出了更高的要求，從而促成了電力系統(tǒng)自動控制技術(shù)的不斷發(fā)展。
1 GPS技術(shù)在電力系統(tǒng)自動控制中的應(yīng)用
GPS（Global Positioning System）又稱為全球定位系統(tǒng)，隨著電力系統(tǒng)往大容量大網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展，以及自動化水平的不斷提高，GPS由于其高精度的定時功能，必將在電力系統(tǒng)發(fā)揮更加廣泛的應(yīng)用。利用GPS同步測量可以快速精確的獲得電力系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù)和實時狀態(tài)，GPS技術(shù)的應(yīng)用必將對電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定控制帶來革命性的變革，因此必然成為今后發(fā)展的重點，必將為電力系統(tǒng)的穩(wěn)定控制和保護開辟一個新的領(lǐng)域。
2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電力系統(tǒng)自動控制中的應(yīng)用
經(jīng)過近十幾年的高速發(fā)展， 電力系統(tǒng)的規(guī)模已迅速地擴大， 對于這樣一個存在著大量非線性的動態(tài)大系統(tǒng)來說， 傳統(tǒng)的控制、診斷、保護、預(yù)測等方式已不再能完全適應(yīng)這種發(fā)展的需要。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN Artificial Neural Networks） 理論， 作為人工智能的一個最活躍的分支， 其模擬人腦的工作方式， 為解決復(fù)雜的非線性、不確定性、不確知性系統(tǒng)的問題開創(chuàng)了一個嶄新的途徑。因而在電力系統(tǒng)應(yīng)用研究中受到了廣泛的關(guān)注。目前已在電力系統(tǒng)故障診斷、智能控制、繼電保護和暫穩(wěn)態(tài)計算、短期負荷預(yù)報等系統(tǒng)計算優(yōu)化中獲得了大量的研究成果。
作為一個新的信息處理理論，ANN 的應(yīng)用在理論與實踐中還有一些問題有待于進一步的研究和探討。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，ANN 與專家系統(tǒng)和模糊控制的綜合對電力系統(tǒng)這樣一個復(fù)雜的動態(tài)大系統(tǒng)來說， 應(yīng)用潛力更大。
3 自動發(fā)電控制新技術(shù)應(yīng)用研究
AGC是一種控制性能比較完善和作用較好的發(fā)電機輸出功率的自動控制。它利用電子計算機來實現(xiàn)控制功能，是一個小型的計算機閉環(huán)控制系統(tǒng)，有時也稱為AGC系統(tǒng)。
早期的AGC系統(tǒng)多采用模擬式的控制設(shè)備，近幾年來由于數(shù)字系統(tǒng)的靈活性和可靠性是模擬式的AGC系統(tǒng)，逐漸被數(shù)字系統(tǒng)所取代。 在現(xiàn)代數(shù)字電力系統(tǒng)（DPS）中，AGC的執(zhí)行，要求每隔2-4s測量一次聯(lián)絡(luò)線功率、系統(tǒng)頻率和發(fā)電功率等數(shù)據(jù)，并通過遙測裝置送到AGC的發(fā)電機控制回路和負荷分配回路，是這兩個回路的程序計算開始工作。然后計算出需要增加或減少發(fā)電量的信息，再由遙控裝置將此信息發(fā)送到發(fā)電機組已完成對發(fā)電機功率的控制和調(diào)整。由于AGC 資源需在更大范圍內(nèi)被調(diào)用，以及分級控制引起的時間延遲，還需對這種方式下電力系統(tǒng)的安全和控制的動態(tài)特性進行研究。
4 電力系統(tǒng)自動控制其它新技術(shù)的應(yīng)用
4.1 電力負荷控制技術(shù)作用
電力負荷控制技術(shù)是指在高峰用電時，斷開一部分可間斷供電的負荷，以減少對電網(wǎng)的壓力，可以將各用戶的負荷按照改善負荷曲線的總要求，通過某種與用戶聯(lián)系的信道和裝在用戶處的終端裝置，對用戶的可間斷負荷進行集中控制。在高峰之后，又可將這些負荷投入，增加系統(tǒng)的低谷用電，達到削峰填谷的目的，使電力系統(tǒng)負荷曲線更加平坦，以保證電網(wǎng)的安全經(jīng)濟運行。
我國電力供應(yīng)長期短缺，負荷的監(jiān)督和控制尤其顯得重要。目前不少地方采用的在高峰時強行拉路的分片輪流停電的辦法，給用戶帶來了極大的不便，對有些重要用戶造成經(jīng)濟損失。在用戶方面，由于電力使用不合理，浪費能源的現(xiàn)象也十分嚴重。因而有關(guān)方面對電力負荷控制十分重視，原國務(wù)院曾出資支持了四個試點，取得了可喜的效果。如今，以配電線載波、有線通信和無線電為通道的系統(tǒng)均有運行。在分散控制方面，我國自行研制的電力定量器都是適合我國國情的產(chǎn)品。但總的說來，我國的負荷控制水平和工業(yè)化國家的差距還是比較大的。
4.2 靈活交流輸電系統(tǒng)控制技術(shù)
靈活交流輸電系統(tǒng)控制技術(shù)（Flexible AC Transmission System）是現(xiàn)代電力電子技術(shù)與電力系統(tǒng)相結(jié)合的產(chǎn)物，其主要內(nèi)容是在輸電系統(tǒng)的主要部位，采用具有單獨或綜合功能的電力電子裝置，對輸電系統(tǒng)的主要參數(shù)（如電壓、相位差、電抗等）進行靈活快速的適時控制，以期實現(xiàn)輸送功率合理分配，降低功率損耗和發(fā)電成本，大幅度提高系統(tǒng)穩(wěn)定性和可靠性。隨著電力電子技術(shù)的飛速發(fā)展，靈活交流輸電技術(shù)的發(fā)展前景不可估量，必將改變電力系統(tǒng)的傳統(tǒng)面貌，并促使電力系統(tǒng)發(fā)生重大變革。
電力系統(tǒng)的高速發(fā)展和不斷擴大，使其結(jié)構(gòu)和運行方式變得越來越復(fù)雜多變，對電力系統(tǒng)的自動控制技術(shù)水平的要求也越來越高。因此，研究電力系統(tǒng)自動控制技術(shù)的現(xiàn)狀和發(fā)展具有重要的意義。
參考文獻
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MOOC全稱Massive Open Online Course，中文通常譯作“大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)公開課”。它的迅速興起，曾被《紐約時報》評為2012年橫跨IT和教育界的革命性事件。領(lǐng)軍的三大MOOC平臺是Coursera，Udacity和EdX。
這里有世界上最好大學(xué)的最好課程。和此前的網(wǎng)絡(luò)公開課不同的是，它提供了一個完整的全球化學(xué)習(xí)社區(qū)。不僅有老師、講解視頻和課本，定期開課，還有討論區(qū)、作業(yè)和論文。當(dāng)學(xué)員達到一定要求，結(jié)課時會拿到證書。
MOOC熱始于2011年，當(dāng)時美國斯坦福大學(xué)的塞巴斯蒂安·特龍（Sebastian Thrun）教授把研究生課程《人工智能導(dǎo)論》上傳到互聯(lián)網(wǎng)上，吸引了世界各地16萬余名學(xué)生修讀，其中2萬人后來完成了課程。特龍后來成為MOOC教育公司Udacity 的創(chuàng)始人兼CEO。
MOOC的注冊學(xué)員一直有超過70%來自美國以外國家，其中60%來自非英國國家。在Coursera注冊的1600萬學(xué)生中，中國學(xué)員占4%，這個比例在美國之外僅次于巴西和印度。
Coursera來到中國之初，是在一些白領(lǐng)和大學(xué)生比較集中的社區(qū)網(wǎng)站憑口碑推廣開來的。知乎、果殼、譯言、豆瓣等社區(qū)，都有不少出于興趣專門對其進行介紹的。最活躍的是果殼網(wǎng)上的MOOC學(xué)院。
Coursera成立于2012年，到現(xiàn)在為止，已經(jīng)是全世界最大的MOOC平臺，有500多門課程，合作伙伴包括美國、歐洲和亞洲最頂尖的大學(xué)，在中國包括北大、上海交大、香港科大和香港中文大學(xué)等。
除了內(nèi)容精良，方便易得，只需簡單注冊就可參加外，MOOC的另一大優(yōu)點是，它可以是完全免費的，盡管如果愿意，你可以支付一定的費用，拿到一個具有更強證明意義的簽名證書。
事實上，這種每門課程約30到60美元的自愿簽名認證費用也是Coursera目前的主要收入。簽名證書于2013年4月開始實行，到10月份約有150萬美元收入。據(jù)測算，這個收入基本可以覆蓋Coursera的成本。
雖然作為一個贏利性組織，有種種商業(yè)考量，但包括Coursera在內(nèi)的MOOC目前更多表現(xiàn)的是一種較為理想主義的知識共享精神。Cousera的國際推廣專員伊萊表示，希望在網(wǎng)上提供的課程永遠是免費的，“將大學(xué)內(nèi)容和所有愿意學(xué)習(xí)者聯(lián)系在一起，這是我們的社會使命”。
1990年，陳皓勇考入西安交通大學(xué)少年班，并在這里學(xué)習(xí)、工作長達16年，度過了人生成長最關(guān)鍵的時期，也在這里種下了此生與科學(xué)研究相守的理想的“種子”。西安交通大學(xué)“起點高、基礎(chǔ)厚、要求嚴、重實踐”，為他日后的科研道路奠定了堅實的基礎(chǔ)。
1992年，陳皓勇以優(yōu)異成績選擇了本校電力系統(tǒng)及其自動化專業(yè)，1994年，他結(jié)識了剛從日本歸國的著名電力系統(tǒng)學(xué)者、中國科學(xué)院院士王錫凡教授，從此跟隨王錫凡教授學(xué)習(xí)、工作長達12年，在王錫凡教授的引領(lǐng)下真正跨入了電力科學(xué)的大門。
1995年，陳皓勇以優(yōu)異成績成為王錫凡教授的研究生，從事電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度、優(yōu)化規(guī)劃和電力市場等領(lǐng)域的研究，王錫凡教授強調(diào)創(chuàng)造性的培養(yǎng)，對研究方向的把握更重于具體指導(dǎo)，對學(xué)生科研工作的啟發(fā)更重于直接參與，使他的創(chuàng)新精神和獨立科研能力得到了真正的鍛煉。
2000年，在王錫凡教授的鼓勵下，陳皓勇博士畢業(yè)并留校任教，除擔(dān)任專業(yè)主干課“電力系統(tǒng)分析”等的教學(xué)工作外，還作為主要研究人員參加了王錫凡教授所主持的國家自然科學(xué)基金重點項目、國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃（973計劃）等一系列國家重點項目，并且自己也主持了國家自然科學(xué)基金青年基金項目、國家社會科學(xué)基金青年基金項目等國家級項目，參與了《電力市場基礎(chǔ)》新教材的編寫。
2006年，陳皓勇受聘為華南理工大學(xué)“百人計劃”，在這里又得到了中國工程院李立浧院士等老一輩電力科學(xué)家的關(guān)心和支持。除繼續(xù)前沿理論研究外，更找到了科研成果的良好應(yīng)用平臺。在華南理工大學(xué)，陳皓勇除繼續(xù)擔(dān)任“電力系統(tǒng)分析”的教學(xué)工作外，還創(chuàng)造性地開設(shè)了“電力市場概論”、“電力經(jīng)濟與管理導(dǎo)論”等一系列新課程。承擔(dān)了國家自然科學(xué)基金項目、國家高技術(shù)研究發(fā)展（863）計劃重大專項（子題）、教育部科學(xué)技術(shù)研究重點項目和國家優(yōu)秀青年科學(xué)基金等一系列國家和省部級重點項目，并且獲得了教育部“新世紀優(yōu)秀人才”稱號。陳皓勇還承擔(dān)了南方電網(wǎng)有限責(zé)任公司、廣東電網(wǎng)公司等企業(yè)的一系列重點項目，促進了科研成果的實際應(yīng)用。
期間，陳皓勇拓展學(xué)科領(lǐng)域，融合華南理工大學(xué)電力和能源相關(guān)學(xué)科的優(yōu)勢，先后參與籌建華南理工大學(xué)“能源研究院”、“新能源與環(huán)境協(xié)同創(chuàng)新中心”等的籌建，也翻開了個人事業(yè)新的一頁。
身處改革開放的前沿，陳皓勇仍然不忘母校，和西安交通大學(xué)電力工程系保持著長期和緊密的科研合作，聯(lián)合申請了國家重大項目，和王錫凡院士等共同獲得教育部高等學(xué)?？茖W(xué)研究自然科學(xué)一等獎，并即將進一步拓展海上風(fēng)電等領(lǐng)域的科研合作。
在電力系統(tǒng)優(yōu)化領(lǐng)域奮勇開拓
嚴謹?shù)目茖W(xué)態(tài)度、力求卓越的學(xué)術(shù)精神，一直是陳皓勇的科研準則，而重視交叉學(xué)科發(fā)展和基礎(chǔ)前沿研究，則是陳皓勇的科研特點。
陳皓勇在國際上首次提出電力系統(tǒng)機組組合的協(xié)同進化算法等人工智能算法，并將其推廣于電力系統(tǒng)規(guī)劃、運行和電力市場決策等多個領(lǐng)域。
協(xié)同進化算法借鑒自然界中的協(xié)同進化機制，引入生態(tài)系統(tǒng)的概念，生態(tài)系統(tǒng)中多個物種相互作用，共同進化，從而使整個系統(tǒng)不斷演進。將工程應(yīng)用領(lǐng)域待求解的問題映射為生態(tài)系統(tǒng)，以生態(tài)系統(tǒng)的進化來達到優(yōu)化問題求解的目的。協(xié)同進化算法為電力系統(tǒng)優(yōu)化提供了新途徑，也為解決一般復(fù)雜工程系統(tǒng)優(yōu)化問題提供了一種基礎(chǔ)算法。電力系統(tǒng)機組組合問題的協(xié)同進化算法引起國內(nèi)外廣泛關(guān)注，普遍認為該方法作為傳統(tǒng)進化算法的擴展，具有解決更復(fù)雜問題的能力。陳皓勇將“協(xié)同進化算法”進一步拓展應(yīng)用于電力系統(tǒng)的無功優(yōu)化問題并獲得了國家發(fā)明專利，他還將協(xié)同進化算法應(yīng)用于寡頭壟斷電力市場的模擬和分析，并在國際權(quán)威期刊上發(fā)表了系列論文，開辟了電力市場仿真建模的新方向。
電力系統(tǒng)作為典型的分布式大系統(tǒng)，其規(guī)劃和運行中的很多優(yōu)化問題都是大規(guī)模、離散、非線性的，用常規(guī)的方法很難求解。陳皓勇系統(tǒng)地研究了基于大系統(tǒng)隨機與離散優(yōu)化理論的電力系統(tǒng)規(guī)劃、運行的模型及算法。
在電力系統(tǒng)規(guī)劃方面，他提出了基于改進Lagrangian松弛法和隨機生產(chǎn)模擬的電源規(guī)劃模型和算法，發(fā)展了基于多目標（協(xié)同）進化算法的輸/配電網(wǎng)規(guī)劃；在電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度方面，除提出機組組合問題的協(xié)同進化算法外，在國際上較早地提出基于魯棒優(yōu)化思想的多風(fēng)電場并網(wǎng)條件下的電力系統(tǒng)安全約束機組組合模型和算法，研究了基于退火選擇遺傳算法和內(nèi)點法的含整數(shù)變量最優(yōu)潮流，建立了基于協(xié)同進化計算的配電網(wǎng)重構(gòu)算法；在電力系統(tǒng)無功優(yōu)化方面，提出基于退火選擇遺傳算法的大電網(wǎng)無功優(yōu)化，研究了基于退火選擇遺傳算法的配電網(wǎng)多時段無功/電壓控制等問題。陳皓勇作為國際上魯棒調(diào)度思想的首先提出者之一，在2012年IEEE電力與能源學(xué)會年會上宣讀了相關(guān)論文，引起與會者的熱烈討論。
專注基于博弈理論的交叉學(xué)科研究
當(dāng)今學(xué)科分工越來越細，不同領(lǐng)域間日漸形成壁壘。在自然科學(xué)與社會科學(xué)間是否存在不可逾越的鴻溝？陳皓勇的回答是否定的。他認為，當(dāng)代科學(xué)發(fā)展越來越依賴多種學(xué)科的綜合、滲透和交叉，學(xué)科交叉有利于學(xué)術(shù)思想的交融，有利于人類所面臨重大問題的綜合性解決，已成為科技創(chuàng)新的重要途徑。陳皓勇是國內(nèi)少數(shù)主持過國家社會科學(xué)基金的工程領(lǐng)域?qū)W者之一。
“博弈論”是陳皓勇經(jīng)常掛在嘴邊的一個學(xué)術(shù)名詞。博弈論有時也稱為對策論，屬應(yīng)用數(shù)學(xué)的一個分支，目前在經(jīng)濟學(xué)、政治學(xué)、計算機科學(xué)、生物學(xué)、國際關(guān)系、軍事戰(zhàn)略及其他很多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。陳皓勇對博弈論的興趣起于電力市場的研究。
中圖分類號TP391 文獻標識碼A 文章編號 1674-6708（2013）91-0071-02
1 D-S證據(jù)推理簡介
Dempster-Shafer證據(jù)推理理論也稱D-S證據(jù)理論，比較適合用于滿足比概率論更弱的公理體系，對于由未知引起的不確定性因素有很好的處理能力，能較有效地把不確定和未知區(qū)分開。D-S證據(jù)推理起源于多值映射導(dǎo)出的所謂上限概率和下限概率，后來在文獻[2]中得到了進一步發(fā)展。
1.1 基本置信指派m
假設(shè)空間S的概率分布為P，且空間S和空間具有一致性關(guān)系（若一個多值映射把空間S的元素s和空間中的元素集合聯(lián)系起來，即：S。映射下的元素s的像被稱為S的粒子（granule），表示為G（S）。S到的多值映射關(guān)系被Dempster稱為空間S到的一致性關(guān)系[2]。），則空間上的基本置信指派（基本概率賦值函數(shù)BPA ）m可以定義如下：
其中稱的子集A為焦點元素（focal element），又叫做命題， Φ為空集。m（A）表現(xiàn)出對A本身的信任度，即m（A ）是局限于子集A中的可以自由移動到A的每一個點的信任因子。m（A）通常憑人們的經(jīng)驗而給出，或者根據(jù)傳感器所得到的數(shù)據(jù)進行構(gòu)造得到。
在證據(jù)推理中，基本概率賦值函數(shù)分布僅需滿足其和為1這一約束條件，即：
1.2 置信函數(shù)bel和似然函數(shù)pls
空間也叫做鑒別框架（the frame of discernment），所有的命題都可以用其子集表示，其概率分布可以用基本概率賦值函數(shù)來表示，也可以采用置信函數(shù)bel和似然函數(shù)pls 表示：
式中B是中不同于A的另一命題。
置信函數(shù)bel（B）和似然函數(shù)pls（B）即為文獻[1]中提到的上限概率和下限概率，這表示置信區(qū)間[bel（B），pls（B）]即為集合B的概率變化范圍，它表示了對B的不確定性度量。減小不確定區(qū)間是證據(jù)推理的目的之一。似然函數(shù)定義為：
1.3 Dempster合成法則
通常采用Dempster合成法則來組合兩個或多個的置信函數(shù)，方法是通過計算基于不同來源的置信度的正交和找到一個新的置信函數(shù)。
設(shè)Bel1，Bel2均為空間上的置信函數(shù)，其對應(yīng)的基本置信指派分別為m1和m2，焦元分別為A1，……Ak和B1，……Bl，如果
此函數(shù)是基本置信指派函數(shù)，其中>0。
Bel1、Bel2的正交和就是由m給定的置信函數(shù)，記作：Bel1Bel2。
2 基于證據(jù)推理的煤氣管道檢測
2.1 煤氣管道檢測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型
實驗建立的檢測系統(tǒng)模型如下圖所示：
目前，煤氣管道檢測的無損檢測方法很多，主要有：滲透檢測法、微波檢測法、渦流檢測法、超聲檢測法、漏磁檢測法等。鑒于檢測的安全性及對管道的最大無損傷原則，本實驗主要采用超聲檢測法和漏磁檢測法建立系統(tǒng)。超聲法在檢測的準確度和精度方面有很好的效果，但其要求的檢測條件較為苛刻，被測對象表面必須光滑，檢測時要有耦合劑（比如油等）；實際檢測時，對解釋人員的素質(zhì)要求也較高；漏磁法對輸送的介質(zhì)要求不高，這一點剛好彌補了超聲檢測的不足，但其應(yīng)用也受限制，比如待檢管壁不能太厚，需要特殊的信號處理以及干擾因素多等。兩種方法各有利弊，在應(yīng)用方面各有所長：漏磁法較適合用于比較微小的損傷，比如面積很小的腐蝕點；超聲法更適合于管壁較厚時的檢測。實驗結(jié)合采用兩種方法，發(fā)揮各自的優(yōu)點并彌補了另一種方法的不足，力圖為檢測提供更準確的信息。
利用漏磁法和超聲法檢測出煤氣管道的損傷信息，并對信息進行特征提取，提取的特征信號輸入各自的網(wǎng)絡(luò)作為樣本進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別，輸出結(jié)果經(jīng)過歸一化處理后作為D-S證據(jù)推理的證據(jù)進行融合，進一步對損傷信息進行確認，最終決策出識別結(jié)果。
2.2 證據(jù)推理識別判定準則
先由Dempster合成法則得到組合的基本可信度分配，然后根據(jù)得到的m（Aj）進行目標判斷。主要判斷方法有三種[7-13]：基于基本置信指派m的方法、基于置信函數(shù)bel的方法和基于最小風(fēng)險的方法。本文采用基于基本置信指派m的判斷方法：
則A1即為判決結(jié)果，其中ε1，ε2為預(yù)先設(shè)定的門限。
3 實驗仿真
實驗以損傷的裂紋作為目標建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行識別。針對某一管道上的3條不同的裂紋分別用漏磁法和超聲法進行深度檢測，通過漏很明顯，不確定性的基本概率賦值大大地降低了。
預(yù)設(shè)門限值ε1=0.2，ε2=0.05，則根據(jù)基于基本概率賦值的決策方法僅有裂紋1的基本概率賦值滿足（8）式，故可判定損傷為裂紋1。
4 結(jié)論
從實驗仿真結(jié)果可以看出，D-S證據(jù)推理方法具有較強的處理不確定性信息的能力。在煤氣管道的檢測中采用D-S證據(jù)推理的方法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢測結(jié)果進行融合能有效地提高系統(tǒng)的可靠性，顯著地減少系統(tǒng)的不確定性。
參考文獻
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引言：隨著存儲程序式通用電子計算機在上世紀40年代的誕生，和計算科學(xué)的快速發(fā)展以及取得的大量成果。計算科學(xué)這一學(xué)科也也應(yīng)運而生?！队嬎憧茖W(xué)導(dǎo)論》 正如此書的名字，此書很好的詮釋了計算科學(xué)這一學(xué)科，并且指導(dǎo)了我們應(yīng)如何去學(xué)好這一學(xué)科。使得我們收獲頗多。并且讓我深深的反思了我的大學(xué)生活。正如趙老師書中所講的：“計算科學(xué)是年輕人的科學(xué)，一旦你選擇了計算科學(xué)作為你為之奮斗的專業(yè)類領(lǐng)域，就等于你選擇了一條布滿荊棘的道路。一個有志于從事計算科學(xué)研究與開發(fā)的學(xué)生，必須在大學(xué)幾年的學(xué)習(xí)中，打下堅實的基礎(chǔ)，才有可能在將來學(xué)科的高速發(fā)展中，或在計算機產(chǎn)品的開發(fā)和快速更新?lián)Q代中有所作為。
什么是計算科學(xué)和它的來歷
計算科學(xué)主要是對描述和變換信息的算法過程，包括其理論、分析、設(shè)計、效率分析、實現(xiàn)和應(yīng)用的系統(tǒng)研究。全部計算科學(xué)的基本問題是，什么能（有效的）自動運行，什么不能（有效的）自動運行。本科學(xué)來源于對數(shù)理邏輯、計算模型、算法理論、自動計算機器的研究，形成于20世紀30年代的后期。
隨著存儲程序式通用電子計算機在上世紀40年代的誕生，人類使用自動計算裝置代替人的人工計算和手工勞動的夢想成為現(xiàn)實。計算科學(xué)的快速發(fā)展以也取得大量成果，計算科學(xué)這一學(xué)科也也應(yīng)運而生。
計算科學(xué)的發(fā)展
a、首先先介紹圖靈機
圖靈機的發(fā)明打開了現(xiàn)代計算機的大門和發(fā)展之路。圖靈機通過一條兩端可無限延長的袋子，一個讀寫頭和一組控制讀寫頭的（控制器）組成它有一個狀態(tài)集和符號集，而此符號集一般只使用0和1兩個符號。而就是這個簡潔的結(jié)構(gòu)和運行原理隱含了存儲程序的原始思想，深刻的揭示了現(xiàn)代通用電子數(shù)字計算機的核心內(nèi)容。現(xiàn)在通用的計算機是電子數(shù)字計算機，而電子數(shù)字計算機的發(fā)展是建立在圖靈機的基礎(chǔ)之上。他的二進制思想使計算機的制作的簡化成只需兩個穩(wěn)定態(tài)的元器件。這在今后的計算機制作上無論是二極管或集成電路上都顯示了明顯的優(yōu)越性。
b、計算機帶動的計算學(xué)科
1946年隨著現(xiàn)代意義上的電子數(shù)字計算機ENIAC的誕生。掀起了社會快速發(fā)展的嶄新一頁。計算機工作和運行就擺在了人們的面前。
1、計算機語言
我們要用計算機求解一個問題，必須事先編好程序。因此就出現(xiàn)了最早的機器指令和匯編語言。20世紀50年代后，計算機的發(fā)展步入了實用化的階段。然而，在最初的應(yīng)用中，人們普遍感到使用機器指令編制程序不僅效率低下，而且十分別扭，也不利于交流和軟件維護，復(fù)雜程序查找錯誤尤其困難，因此，軟件開發(fā)急需一種高級的類似于自然語言那樣的程序設(shè)計語言。1952年，第一個程序設(shè)計語言Short Code出現(xiàn)。兩年后，F(xiàn)ortran問世。作為一種面向科學(xué)計算的高級程序設(shè)計語言，F(xiàn)ortran的最大功績在于牢固地樹立了高級語言的地位，并使之成為世界通用的程序設(shè)計語言。Algol60的誕生是計算機語言的研究成為一門科學(xué)的標志。該語言的文本中提出了一整套的新概念，如變量的類型說明和作用域規(guī)則、過程的遞歸性及參數(shù)傳遞機制等。而且，它是第一個用嚴格的語法規(guī)則——巴科斯范式（BNF）定義語言文法的高級語言。還有用于支持結(jié)構(gòu)化程序設(shè)計的PASCAL語言，適合于軍隊各方面應(yīng)用的大型通用程序設(shè)計語言ADA，支持并發(fā)程序設(shè)計的MODULA-2，支持邏輯程序設(shè)計的PROLOG語言，支持人工智能程序設(shè)計的LISP語言，支持面積對象程序變換的SMALLTALK、C等。
2、計算機系統(tǒng)和軟件開發(fā)方法
現(xiàn)代意義上的計算機絕不是一個簡單的計算機了而也包括了軟件（系統(tǒng)軟件、應(yīng)用軟件）。各種各樣的軟件使得計算機的用途大大增強。而軟件開發(fā)也成為了一個重要課題和發(fā)展方向。軟件開發(fā)的理論基礎(chǔ)即是計算模型。隨著計算機網(wǎng)絡(luò)、分布式處理和多媒體的發(fā)展。在各種高級程序設(shè)計語言中增加并發(fā)機構(gòu)以支持分布式程序設(shè)計，在語言中通過擴展繪圖子程序以支持計算機圖形學(xué)程序設(shè)計在程序設(shè)計語言中已非常的流行。之后，在模數(shù)/數(shù)模轉(zhuǎn)換等接口技術(shù)和數(shù)據(jù)庫技術(shù)的支持下，通過擴展高級語言的程序庫又實現(xiàn)了多媒體程序設(shè)計的構(gòu)想。進入20世紀90年代之后，并行計算機和分布式大規(guī)模異質(zhì)計算機網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展又將并行程序設(shè)計語言、并行編譯程序、并行操作系統(tǒng)、并行與分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)等試行軟件的開發(fā)的關(guān)鍵技術(shù)依然與高級語言和計算模型密切相關(guān)，如各種并行、并發(fā)程序設(shè)計語言，進程代數(shù)，PETRI網(wǎng)等，它們正是軟件開發(fā)方法和技術(shù)的研究中支持不同階段軟件開發(fā)的程序設(shè)計語言和支持這些軟件開發(fā)方法和技術(shù)的理論基礎(chǔ)----計算模型
3、計算機圖形學(xué)
在計算機的硬件的迅速發(fā)展中。隨著它的存儲容量的增大，也掀起了計算機的巨大改革。計算機圖形學(xué)、圖像處理技術(shù)的發(fā)展，促使圖形化界面的出現(xiàn)。計算機圖形學(xué)是使用計算機輔助產(chǎn)生圖形并對圖形進行處理的科學(xué)。并由此推動了計算機輔助設(shè)計（CAD）、計算機輔助教學(xué)（CAI）、計算機輔助信息處理、計算機輔助測試（CAT）等方向的發(fā)展。圖形化界面的出現(xiàn)，徹底改變了在一個黑色的DOS窗口前敲代碼輸入控制命令的時代。同時也成就了一個偉大的公司Microsoft 。
4、計算機網(wǎng)絡(luò)
隨著用戶迫切需要實現(xiàn)不同計算機上的軟硬件和信息資源共享。網(wǎng)絡(luò)就在我們的需求中誕生了。網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展和信息資源的交換使每臺計算都變成了網(wǎng)絡(luò)計算機。這也促進計算機的發(fā)展和廣泛應(yīng)用。
計算機學(xué)科的主線及發(fā)展方向
圍繞著學(xué)科基本問題而展開的大量具體研究，形成學(xué)科發(fā)展的主流方向與學(xué)科發(fā)展主線和學(xué)科自身的知識組織結(jié)構(gòu)。計算學(xué)科內(nèi)容按照基礎(chǔ)理論、基本開發(fā)技術(shù)、應(yīng)用以及他們與硬件設(shè)備聯(lián)系的緊密程度分成三個層面：
1、計算科學(xué)應(yīng)用層
它包括人工智能應(yīng)用與系統(tǒng)，信息、管理與決策系統(tǒng)，移動計算，計劃可視化，科學(xué)計算機等計算機應(yīng)用的各個方向。
2、計算科學(xué)的專業(yè)基礎(chǔ)層
它是為應(yīng)用層提供技術(shù)和環(huán)境的一個層面，包括軟件開發(fā)方法學(xué)，計算機網(wǎng)絡(luò)與通信技術(shù)，程序設(shè)計科學(xué)，計算機體系結(jié)構(gòu)、電子計算機系統(tǒng)基礎(chǔ)。
3、計算科學(xué)的基礎(chǔ)層
它包括計算科學(xué)的數(shù)學(xué)理論，高等邏輯等內(nèi)容。其中計算的數(shù)學(xué)理論涵蓋可計算性與計算復(fù)雜性理論形式語言與計算機理論等。
計算機的網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展及網(wǎng)絡(luò)安全
(1)計算機網(wǎng)絡(luò)與病毒
一個現(xiàn)代計算機被定義為包含存儲器、處理器、功能部件、互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)、匯編程序、 編譯程序、操作系統(tǒng)、外部設(shè)備、通信通道等內(nèi)容的系統(tǒng)。
通過上面定義，我們發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)也被加入到計算機當(dāng)中。說明了網(wǎng)絡(luò)的重要以及普及性。21世紀是信息時代。信息已成為一種重要的戰(zhàn)略資。信息科學(xué)成為最活躍的領(lǐng)域之一，信息技術(shù)改變著人們的生活方式?，F(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于科研、教育、企業(yè)生產(chǎn)、與經(jīng)營管理、信息服務(wù)等各個方面。全世界的互聯(lián)網(wǎng)Internet 正在爆炸性的擴大，已經(jīng)成為覆蓋全球的信息基礎(chǔ)設(shè)施之一。
因為互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展與應(yīng)用，我們各行各業(yè)都在使用計算機。信息安全也顯得格外重要。而隨著計算機網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的安全受到嚴重的挑戰(zhàn)，來自計算機病毒和黑客的攻擊及其他方面的威脅也越來越大。其中計算機病毒更是很難根治的主要威脅之一。計算機病毒給我們帶來的負面影響和損失是刻骨銘心的，譬如1999年爆發(fā)的CIH病毒以及2003年元月的蠕蟲王病毒等都給廣大用戶帶來巨大的損失。
我們想更好的讓計算機為我們服務(wù)，我們就必須很好的利用它，利用網(wǎng)絡(luò)。同時我們也應(yīng)該建立起自己的防護措施，以抵抗外來信息的侵入，保護我們的信息不受攻擊和破壞。
( 2 )計算機病毒及它的防范措施：
計算機病毒是一組通過復(fù)制自身來感染其它軟件的程序。當(dāng)程序運行時，嵌入的病毒也隨之運行并感染其它程序。一些病毒不帶有惡意攻擊性編碼，但更多的病毒攜帶毒碼，一旦被事先設(shè)定好的環(huán)境激發(fā)，即可感染和破壞。
、病毒的入侵方式
1．無線電方式。主要是通過無線電把病毒碼發(fā)射到對方電子系統(tǒng)中。此方式是計算機病毒注入的最佳方式，同時技術(shù)難度也最大?？赡艿耐緩接校孩僦苯酉?qū)Ψ诫娮酉到y(tǒng)的無線電接收器或設(shè)備發(fā)射，使接收器對其進行處理并把病毒傳染到目標機上。②冒充合法無線傳輸數(shù)據(jù)。根據(jù)得到的或使用標準的無線電傳輸協(xié)議和數(shù)據(jù)格式，發(fā)射病毒碼，使之能夠混在合法傳輸信號中，進入接收器，進而進人信息網(wǎng)絡(luò)。③尋找對方信息系統(tǒng)保護最差的地方進行病毒注放。通過對方未保護的數(shù)據(jù)鏈路，將病毒傳染到被保護的鏈路或目標中。
2．“固化”式方法。即把病毒事先存放在硬件（如芯片）和軟件中，然后把此硬件和軟件直接或間接交付給對方，使病毒直接傳染給對方電子系統(tǒng)，在需要時將其激活，達到攻擊目的。這種攻擊方法十分隱蔽，即使芯片或組件被徹底檢查，也很難保證其沒有其他特殊功能。目前，我國很多計算機組件依賴進口，困此，很容易受到芯片的攻擊。
3．后門攻擊方式。后門，是計算機安全系統(tǒng)中的一個小洞，由軟件設(shè)計師或維護人發(fā)明，允許知道其存在的人繞過正常安全防護措施進入系統(tǒng)。攻擊后門的形式有許多種，如控制電磁脈沖可將病毒注入目標系統(tǒng)。計算機入侵者就常通過后門進行攻擊，如目前普遍使用的WINDOWS98，就存在這樣的后門。
4．?dāng)?shù)據(jù)控制鏈侵入方式。隨著因特網(wǎng)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，使計算機病毒通過計算機系統(tǒng)的數(shù)據(jù)控制鏈侵入成為可能。使用遠程修改技術(shù)，可以很容易地改變數(shù)據(jù)控制鏈的正常路徑。
病毒攻擊的防范的對策
1．建立有效的計算機病毒防護體系。有效的計算機病毒防護體系應(yīng)包括多個防護層。一是訪問控制層；二是病毒檢測層；三是病毒遏制層；四是病毒清除層；五是系統(tǒng)恢復(fù)層；六是應(yīng)急計劃層。上述六層計算機防護體系，須有有效的硬件和軟件技術(shù)的支持，如安全設(shè)計及規(guī)范操作。
2．嚴把收硬件安全關(guān)。國家的機密信息系統(tǒng)所用設(shè)備和系列產(chǎn)品，應(yīng)建立自己的生產(chǎn)企業(yè)，實現(xiàn)計算機的國產(chǎn)化、系列化；對引進的計算機系統(tǒng)要在進行安全性檢查后才能啟用，以預(yù)防和限制計算機病毒伺機入侵。
3．防止電磁輻射和電磁泄露。采取電磁屏蔽的方法，阻斷電磁波輻射，這樣，不僅可以達到防止計算機信息泄露的目的，而且可以防止“電磁輻射式”病毒的攻擊。
4．加強計算機應(yīng)急反應(yīng)分隊建設(shè)。應(yīng)成立自動化系統(tǒng)安全支援分隊，以解決計算機防御性的有關(guān)問題。
很多公司都有因為電腦被入侵而遭受嚴重經(jīng)濟損失的慘痛經(jīng)歷，不少普通用戶也未能避免電腦被破壞的厄運，造成如此大損失的并不一定都是技術(shù)高超的入侵者所為，小小的字符串帶給我們的損失已經(jīng)太多。因此，如果你是數(shù)據(jù)庫程序開發(fā)人員、如果你是系統(tǒng)級應(yīng)用程序開發(fā)人員、如果你是高級計算機用戶、如果你是論壇管理人員......請密切注意有關(guān)字符漏洞以及其他各類漏洞的最新消息及其補丁，及時在你的程序中寫入防范最新字符漏洞攻擊的安全檢查代碼并為你的系統(tǒng)安裝最新的補丁會讓你遠離字符帶來的危險。經(jīng)常殺毒，注意外來設(shè)備在計算機上的使用和計算機對外網(wǎng)的鏈接。也可以大大有效的避免計算機被攻擊。
總結(jié)
在學(xué)了計算科學(xué)導(dǎo)論之后，讓我更深入的了解了我將來要從事的學(xué)科。計算科學(xué)導(dǎo)論指導(dǎo)著我們該怎么學(xué)習(xí)計算機。讓我更清楚的知道我們信息安全專業(yè)的方向。正如計算科學(xué)這座大樓一樣，在不斷的成長。信息安全也必將隨著網(wǎng)絡(luò)的進一步發(fā)展而更多的被人們重視。總之學(xué)習(xí)了這門課之后讓我受益匪淺，也知道自己應(yīng)該好好努力，爭取在自己的專業(yè)領(lǐng)域上有所成就。
參考文獻
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引言：隨著存儲程序式通用電子計算機在上世紀40年代的誕生，和計算科學(xué)的快速發(fā)展以及取得的大量成果。計算科學(xué)這一學(xué)科也也應(yīng)運而生。《計算科學(xué)導(dǎo)論》正如此書的名字，此書很好的詮釋了計算科學(xué)這一學(xué)科，并且指導(dǎo)了我們應(yīng)如何去學(xué)好這一學(xué)科。使得我們收獲頗多。并且讓我深深的反思了我的大學(xué)生活。正如趙老師書中所講的：“計算科學(xué)是年輕人的科學(xué)，一旦你選擇了計算科學(xué)作為你為之奮斗的專業(yè)類領(lǐng)域，就等于你選擇了一條布滿荊棘的道路。一個有志于從事計算科學(xué)研究與開發(fā)的學(xué)生，必須在大學(xué)幾年的學(xué)習(xí)中，打下堅實的基礎(chǔ)，才有可能在將來學(xué)科的高速發(fā)展中，或在計算機產(chǎn)品的開發(fā)和快速更新?lián)Q代中有所作為。
一什么是計算科學(xué)和它的來歷
計算科學(xué)主要是對描述和變換信息的算法過程，包括其理論、分析、設(shè)計、效率分析、實現(xiàn)和應(yīng)用的系統(tǒng)研究。全部計算科學(xué)的基本問題是，什么能（有效的）自動運行，什么不能（有效的）自動運行。本科學(xué)來源于對數(shù)理邏輯、計算模型、算法理論、自動計算機器的研究，形成于20世紀30年代的后期。
隨著存儲程序式通用電子計算機在上世紀40年代的誕生，人類使用自動計算裝置代替人的人工計算和手工勞動的夢想成為現(xiàn)實。計算科學(xué)的快速發(fā)展以也取得大量成果，計算科學(xué)這一學(xué)科也也應(yīng)運而生。
二計算科學(xué)的發(fā)展
a、首先先介紹圖靈機
圖靈機的發(fā)明打開了現(xiàn)代計算機的大門和發(fā)展之路。圖靈機通過一條兩端可無限延長的袋子，一個讀寫頭和一組控制讀寫頭的（控制器）組成它有一個狀態(tài)集和符號集，而此符號集一般只使用0和1兩個符號。而就是這個簡潔的結(jié)構(gòu)和運行原理隱含了存儲程序的原始思想，深刻的揭示了現(xiàn)代通用電子數(shù)字計算機的核心內(nèi)容?，F(xiàn)在通用的計算機是電子數(shù)字計算機，而電子數(shù)字計算機的發(fā)展是建立在圖靈機的基礎(chǔ)之上。他的二進制思想使計算機的制作的簡化成只需兩個穩(wěn)定態(tài)的元器件。這在今后的計算機制作上無論是二極管或集成電路上都顯示了明顯的優(yōu)越性。
b、計算機帶動的計算學(xué)科
1946年隨著現(xiàn)代意義上的電子數(shù)字計算機ENIAC的誕生。掀起了社會快速發(fā)展的嶄新一頁。計算機工作和運行就擺在了人們的面前。
1、計算機語言
我們要用計算機求解一個問題，必須事先編好程序。因此就出現(xiàn)了最早的機器指令和匯編語言。20世紀50年代后，計算機的發(fā)展步入了實用化的階段。然而，在最初的應(yīng)用中，人們普遍感到使用機器指令編制程序不僅效率低下，而且十分別扭，也不利于交流和軟件維護，復(fù)雜程序查找錯誤尤其困難，因此，軟件開發(fā)急需一種高級的類似于自然語言那樣的程序設(shè)計語言。1952年，第一個程序設(shè)計語言ShortCode出現(xiàn)。兩年后，F(xiàn)ortran問世。作為一種面向科學(xué)計算的高級程序設(shè)計語言，F(xiàn)ortran的最大功績在于牢固地樹立了高級語言的地位，并使之成為世界通用的程序設(shè)計語言。Algol60的誕生是計算機語言的研究成為一門科學(xué)的標志。該語言的文本中提出了一整套的新概念，如變量的類型說明和作用域規(guī)則、過程的遞歸性及參數(shù)傳遞機制等。而且，它是第一個用嚴格的語法規(guī)則——巴科斯范式（BNF）定義語言文法的高級語言。還有用于支持結(jié)構(gòu)化程序設(shè)計的PASCAL語言，適合于軍隊各方面應(yīng)用的大型通用程序設(shè)計語言ADA，支持并發(fā)程序設(shè)計的MODULA-2，支持邏輯程序設(shè)計的PROLOG語言，支持人工智能程序設(shè)計的LISP語言，支持面積對象程序變換的SMALLTALK、C等。
2、計算機系統(tǒng)和軟件開發(fā)方法
現(xiàn)代意義上的計算機絕不是一個簡單的計算機了而也包括了軟件（系統(tǒng)軟件、應(yīng)用軟件）。各種各樣的軟件使得計算機的用途大大增強。而軟件開發(fā)也成為了一個重要課題和發(fā)展方向。軟件開發(fā)的理論基礎(chǔ)即是計算模型。隨著計算機網(wǎng)絡(luò)、分布式處理和多媒體的發(fā)展。在各種高級程序設(shè)計語言中增加并發(fā)機構(gòu)以支持分布式程序設(shè)計，在語言中通過擴展繪圖子程序以支持計算機圖形學(xué)程序設(shè)計在程序設(shè)計語言中已非常的流行。之后，在模數(shù)/數(shù)模轉(zhuǎn)換等接口技術(shù)和數(shù)據(jù)庫技術(shù)的支持下，通過擴展高級語言的程序庫又實現(xiàn)了多媒體程序設(shè)計的構(gòu)想。進入20世紀90年代之后，并行計算機和分布式大規(guī)模異質(zhì)計算機網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展又將并行程序設(shè)計語言、并行編譯程序、并行操作系統(tǒng)、并行與分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)等試行軟件的開發(fā)的關(guān)鍵技術(shù)依然與高級語言和計算模型密切相關(guān)，如各種并行、并發(fā)程序設(shè)計語言，進程代數(shù)，PETRI網(wǎng)等，它們正是軟件開發(fā)方法和技術(shù)的研究中支持不同階段軟件開發(fā)的程序設(shè)計語言和支持這些軟件開發(fā)方法和技術(shù)的理論基礎(chǔ)----計算模型
3、計算機圖形學(xué)
在計算機的硬件的迅速發(fā)展中。隨著它的存儲容量的增大，也掀起了計算機的巨大改革。計算機圖形學(xué)、圖像處理技術(shù)的發(fā)展，促使圖形化界面的出現(xiàn)。計算機圖形學(xué)是使用計算機輔助產(chǎn)生圖形并對圖形進行處理的科學(xué)。并由此推動了計算機輔助設(shè)計（CAD）、計算機輔助教學(xué)（CAI）、計算機輔助信息處理、計算機輔助測試（CAT）等方向的發(fā)展。圖形化界面的出現(xiàn)，徹底改變了在一個黑色的DOS窗口前敲代碼輸入控制命令的時代。同時也成就了一個偉大的公司Microsoft。
4、計算機網(wǎng)絡(luò)
隨著用戶迫切需要實現(xiàn)不同計算機上的軟硬件和信息資源共享。網(wǎng)絡(luò)就在我們的需求中誕生了。網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展和信息資源的交換使每臺計算都變成了網(wǎng)絡(luò)計算機。這也促進計算機的發(fā)展和廣泛應(yīng)用。
三計算機學(xué)科的主線及發(fā)展方向
圍繞著學(xué)科基本問題而展開的大量具體研究，形成學(xué)科發(fā)展的主流方向與學(xué)科發(fā)展主線和學(xué)科自身的知識組織結(jié)構(gòu)。計算學(xué)科內(nèi)容按照基礎(chǔ)理論、基本開發(fā)技術(shù)、應(yīng)用以及他們與硬件設(shè)備聯(lián)系的緊密程度分成三個層面：
1、計算科學(xué)應(yīng)用層
它包括人工智能應(yīng)用與系統(tǒng)，信息、管理與決策系統(tǒng)，移動計算，計劃可視化，科學(xué)計算機等計算機應(yīng)用的各個方向。
2、計算科學(xué)的專業(yè)基礎(chǔ)層
它是為應(yīng)用層提供技術(shù)和環(huán)境的一個層面，包括軟件開發(fā)方法學(xué)，計算機網(wǎng)絡(luò)與通信技術(shù)，程序設(shè)計科學(xué)，計算機體系結(jié)構(gòu)、電子計算機系統(tǒng)基礎(chǔ)。
3、計算科學(xué)的基礎(chǔ)層
它包括計算科學(xué)的數(shù)學(xué)理論，高等邏輯等內(nèi)容。其中計算的數(shù)學(xué)理論涵蓋可計算性與計算復(fù)雜性理論形式語言與計算機理論等。
四計算機的網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展及網(wǎng)絡(luò)安全
(1)計算機網(wǎng)絡(luò)與病毒
一個現(xiàn)代計算機被定義為包含存儲器、處理器、功能部件、互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)、匯編程序、編譯程序、操作系統(tǒng)、外部設(shè)備、通信通道等內(nèi)容的系統(tǒng)。
通過上面定義，我們發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)也被加入到計算機當(dāng)中。說明了網(wǎng)絡(luò)的重要以及普及性。21世紀是信息時代。信息已成為一種重要的戰(zhàn)略資。信息科學(xué)成為最活躍的領(lǐng)域之一，信息技術(shù)改變著人們的生活方式?，F(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于科研、教育、企業(yè)生產(chǎn)、與經(jīng)營管理、信息服務(wù)等各個方面。全世界的互聯(lián)網(wǎng)Internet正在爆炸性的擴大，已經(jīng)成為覆蓋全球的信息基礎(chǔ)設(shè)施之一。
因為互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展與應(yīng)用，我們各行各業(yè)都在使用計算機。信息安全也顯得格外重要。而隨著計算機網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的安全受到嚴重的挑戰(zhàn)，來自計算機病毒和黑客的攻擊及其他方面的威脅也越來越大。其中計算機病毒更是很難根治的主要威脅之一。計算機病毒給我們帶來的負面影響和損失是刻骨銘心的，譬如1999年爆發(fā)的CIH病毒以及2003年元月的蠕蟲王病毒等都給廣大用戶帶來巨大的損失。
我們想更好的讓計算機為我們服務(wù)，我們就必須很好的利用它，利用網(wǎng)絡(luò)。同時我們也應(yīng)該建立起自己的防護措施，以抵抗外來信息的侵入，保護我們的信息不受攻擊和破壞。
(2)計算機病毒及它的防范措施：
計算機病毒是一組通過復(fù)制自身來感染其它軟件的程序。當(dāng)程序運行時，嵌入的病毒也隨之運行并感染其它程序。一些病毒不帶有惡意攻擊性編碼，但更多的病毒攜帶毒碼，一旦被事先設(shè)定好的環(huán)境激發(fā)，即可感染和破壞。
<一>、病毒的入侵方式
1．無線電方式。主要是通過無線電把病毒碼發(fā)射到對方電子系統(tǒng)中。此方式是計算機病毒注入的最佳方式，同時技術(shù)難度也最大?？赡艿耐緩接校孩僦苯酉?qū)Ψ诫娮酉到y(tǒng)的無線電接收器或設(shè)備發(fā)射，使接收器對其進行處理并把病毒傳染到目標機上。②冒充合法無線傳輸數(shù)據(jù)。根據(jù)得到的或使用標準的無線電傳輸協(xié)議和數(shù)據(jù)格式，發(fā)射病毒碼，使之能夠混在合法傳輸信號中，進入接收器，進而進人信息網(wǎng)絡(luò)。③尋找對方信息系統(tǒng)保護最差的地方進行病毒注放。通過對方未保護的數(shù)據(jù)鏈路，將病毒傳染到被保護的鏈路或目標中。
2．“固化”式方法。即把病毒事先存放在硬件（如芯片）和軟件中，然后把此硬件和軟件直接或間接交付給對方，使病毒直接傳染給對方電子系統(tǒng)，在需要時將其激活，達到攻擊目的。這種攻擊方法十分隱蔽，即使芯片或組件被徹底檢查，也很難保證其沒有其他特殊功能。目前，我國很多計算機組件依賴進口，困此，很容易受到芯片的攻擊。
3．后門攻擊方式。后門，是計算機安全系統(tǒng)中的一個小洞，由軟件設(shè)計師或維護人發(fā)明，允許知道其存在的人繞過正常安全防護措施進入系統(tǒng)。攻擊后門的形式有許多種，如控制電磁脈沖可將病毒注入目標系統(tǒng)。計算機入侵者就常通過后門進行攻擊，如目前普遍使用的WINDOWS98，就存在這樣的后門。
4．?dāng)?shù)據(jù)控制鏈侵入方式。隨著因特網(wǎng)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，使計算機病毒通過計算機系統(tǒng)的數(shù)據(jù)控制鏈侵入成為可能。使用遠程修改技術(shù)，可以很容易地改變數(shù)據(jù)控制鏈的正常路徑。
<二>病毒攻擊的防范的對策
1．建立有效的計算機病毒防護體系。有效的計算機病毒防護體系應(yīng)包括多個防護層。一是訪問控制層；二是病毒檢測層；三是病毒遏制層；四是病毒清除層；五是系統(tǒng)恢復(fù)層；六是應(yīng)急計劃層。上述六層計算機防護體系，須有有效的硬件和軟件技術(shù)的支持，如安全設(shè)計及規(guī)范操作。超級秘書網(wǎng)
2．嚴把收硬件安全關(guān)。國家的機密信息系統(tǒng)所用設(shè)備和系列產(chǎn)品，應(yīng)建立自己的生產(chǎn)企業(yè)，實現(xiàn)計算機的國產(chǎn)化、系列化；對引進的計算機系統(tǒng)要在進行安全性檢查后才能啟用，以預(yù)防和限制計算機病毒伺機入侵。
3．防止電磁輻射和電磁泄露。采取電磁屏蔽的方法，阻斷電磁波輻射，這樣，不僅可以達到防止計算機信息泄露的目的，而且可以防止“電磁輻射式”病毒的攻擊。
4．加強計算機應(yīng)急反應(yīng)分隊建設(shè)。應(yīng)成立自動化系統(tǒng)安全支援分隊，以解決計算機防御性的有關(guān)問題。
很多公司都有因為電腦被入侵而遭受嚴重經(jīng)濟損失的慘痛經(jīng)歷，不少普通用戶也未能避免電腦被破壞的厄運，造成如此大損失的并不一定都是技術(shù)高超的入侵者所為，小小的字符串帶給我們的損失已經(jīng)太多。因此，如果你是數(shù)據(jù)庫程序開發(fā)人員、如果你是系統(tǒng)級應(yīng)用程序開發(fā)人員、如果你是高級計算機用戶、如果你是論壇管理人員......請密切注意有關(guān)字符漏洞以及其他各類漏洞的最新消息及其補丁，及時在你的程序中寫入防范最新字符漏洞攻擊的安全檢查代碼并為你的系統(tǒng)安裝最新的補丁會讓你遠離字符帶來的危險。經(jīng)常殺毒，注意外來設(shè)備在計算機上的使用和計算機對外網(wǎng)的鏈接。也可以大大有效的避免計算機被攻擊。
五總結(jié)
在學(xué)了計算科學(xué)導(dǎo)論之后，讓我更深入的了解了我將來要從事的學(xué)科。計算科學(xué)導(dǎo)論指導(dǎo)著我們該怎么學(xué)習(xí)計算機。讓我更清楚的知道我們信息安全專業(yè)的方向。正如計算科學(xué)這座大樓一樣，在不斷的成長。信息安全也必將隨著網(wǎng)絡(luò)的進一步發(fā)展而更多的被人們重視?？傊畬W(xué)習(xí)了這門課之后讓我受益匪淺，也知道自己應(yīng)該好好努力，爭取在自己的專業(yè)領(lǐng)域上有所成就。
參考文獻：
1、《計算科學(xué)導(dǎo)論》（第三版），趙志琢著，科學(xué)出版社2004版
