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计算智能原理对创新模式的探索摘要：科技创新能力培养是本科生培养的一个重要方面，在国家大力提倡科技创新的背景下，加强大学生科技创新具有重要的意义。培养有创新能力的人才是高等学校建设的中心。本文基于计算智能原理与方法，结合指导的国家大学生创新项目的实践，就建设高效的创新团队的方法进行了初探。关键词：计算智能；科研训练；创新团队0引言目前，我们要提高自主创新能力，建设创新型国家。高等教育担负着培养创新型人才的重要责任。学生科技活动对于提高学生科技创新能力，培养拔尖创新型人才具有重要意义。而构建了一批锐意进取、大胆创新的大学生创新团队，对提高学生的创新能力和团队协作能力就显得特别的重要。目前就团队理论的研究还有待与深入，用计算智能的基本理论原理与方法来指导建设大学生创新项目团队，是一种跨学科研究的新尝试。1计算智能的基本理论与方法简介计算智能由美国学者James CBezedek1992年首次给出其定义，广义的讲就是借鉴仿生学思想，基于生物体系的生物进化、细胞免疫、神经细胞网络等某些机制，用数学语言抽象描述的计算方法。是基于数值计算和结构演化的智能，是智能理论发展的高级阶段。计算智能的主要方法有：人工神经网络、模糊系统、进化计算等。1模糊计算模糊系统以模糊集合理论、模糊逻辑推理为基础，它试图从一个较高的层次模拟人脑表示和求解不精确知识的能力。在模糊系统中，知识是以规则的形式存储的，它采用一组模糊IF—THEN规则来描述对象的特性，并通过模糊逻辑推理来完成对不确定性问题的求解。模糊系统善于描述利用学科领域的知识，具有较强的推理能力。2人工神经网络人工神经网络系统是由大量简单的处理单元，即神经元广泛地连接而形成的复杂网络系统。在人工神经网络中，计算是通过数据在网络中的流动来完成的。在数据的流动过程中，每个神经元从与其连接的神经元处接收输入数据流，对其进行处理以后，再将结果以输出数据流的形式传送到与其连接的其它神经元中去。网络的拓扑结构和各神经元之间的连接权值(Wi)是由相应的学习算法来确定的。算法不断地调整网络的结构和神经元之间的连接权值，一直到神经网络产生所需要的输出为止。通过这个学习过程，人工神经网络可以不断地从环境中自动地获取知识，并将这些知识以网络结构和连接权值的形式存储于网络之中。人工神经网络具有良好的自学习、自适应和自组织能力，以及人规模并行、分布式信息存储和处理等特点，这使得它非常适合于处理那些需要同时考虑多个因素的、不完整的、不准确的信息处理问题。3进化计算自然界在几十亿年的进化过程中，生物体己经形成了一种优化自身结构的内在机制，它们能够不断地从环境中学习，以适应不断变化的环境。对于大多数生物体，这个过程是通过自然选择和有性生殖来完成的。自然选择决定了群体中哪些个体能够存活并繁殖：有性生殖保证了后代基因的混合与重组。进化计算受这种自然界进化过程的启发，它从模拟自然界的生物进化过程入手，从基因的层次探寻人类某些智能行为发展和进化的规律，以解决智能系统如何从环境中进行学习的问题。2计算智能原理在创新团队实践中的启发从系统论的视角看，创新团队的建设问题是一个复杂系统的优化和控制问题。复杂系统具有：1）自适应性/自组织性(self-adaptive/self-organization)。2）不确定性（uncertainty）。3）涌现性（emergence）。4）预决性（Finality）。5）演化（Evolution）。6）开放性（opening）。而计算智能的这些方法具有自学习、自组织、自适应的特征，创新团队的建设是具有一定的研究价值的。1在专家指导下的自学习、自组织、自适应计算智能特点提到，模糊系统善于描述和利用经验知识;神经网络善于直接从数据中进行学习，把人工神经网络与专家系统结合起来，建立一个混合的系统，要比各自单一地工作更为有利。创新团队在相关专家的指导下，突出学生自由组建、自主管理、自我服务的特色。在明确团队任务的前提下对团队人数、组成人员条件及内部控制制度做些原则性的规定，赋予团队负责人充分的权力如决定团队成员构成、支配内部经费、对团队成员进行分工和考核等，保证其对团队工作直接有效的管理。2合作与竞争意识计算智能特点提到，进化计算善于求解复杂的全局最优问题，具有极强的稳健性和整体优化性。种群的进化过程就是优胜劣汰的自然选择过程。团队建设的基石是合作与竞争理论。Deutsch早就指出，如果人们处于散乱的、互不相干的独立竞争关系，认为双方目标之间没有关系，那么，在资源有限的情况下，人们会表现得更为自私，彼此之间的利益存在冲突，这种关系会引起组织内耗和人际关系紧张，最终导致低生产率和低创造率。Dcutsch认为，应该使人们在组织中具有共同目标，在共同目标下合作共事。具有合作关系的人们会相互尊重、共享信息和资源，他们会将他人的进步看成对自己的促进，并交流意见和取长补短，现代科学的进步表明，今天每一项科技成果的取得，差不多都是多学科协同作战的结果。大学科研团队的建设就是要很好地贯彻这种理念，在适度的竞争与合作之间构建这种理念。3融入计算智能思想的协同学习团队人们在研究人类智能行为中发现，大部分人类活动都涉及多个人构成的社会团体，大型复杂问题的求解需要多人或组织协作完成，师生之间的关系也更强调合作和共同发展。随着计算机网络、计算机通信和并发程序设计的发展，分布式人工智能逐渐成为人工智能领域的一个新的研究热点，它是以智能Agent概念为研究核心。虽然每个智能Agent都是主动地、自治地工作，多个智能Agent在同一环境中协同工作，协同的手段是相互通信。计算智能与分布式人工智能结合则是研究在逻辑上或物理上分散的智能动作如何协调它们的知识、技能和规划，求解单目标或多目标问题，因此这也为设计和建立大型复杂的智能系统或计算机支持的协同学习工作提供了有效途径。4选好综合能力强的团队带头人计算智能特点提到，对复杂系统的控制，要用处理各种不确定的智能方法，这就要求团队带头人有处理复杂问题的综合能力。科技创新团队应是由不同类型的人为实现特定的目标组成的群体。激励和聚合大家的力量，负责内部的计划、组织、指挥、协调和控制等方面组织工作，必须要有一位核心人物，即学术带头人。优秀的学术带头人是高校科技创新团队必备的要素。团队的带头人处于沟通、协调团队内外的中心位置，是团队其他成员获得工作方向、具体任务、工作目标等信息的主要来源，是团队维持士气、活力、凝聚力的中心环节和纽带，在很大程度上决定了整个团队的学术水平、科研风格和文化氛围。同时对团队整体加强协调与组织，提高团队的内部凝聚力。5加强交流，资源公享计算智能特点提到自适应，进化机制，是建立在信息传输基础上的。团队成员之间进而形成了彼此间紧密合作、资源共享的伙伴关系。通过彼此间的紧密合作，使团队成员不再是一个独立的个体，而是共同承担责任、积极面对挑战的一个集体。在这个集体中，团队成员的合力要远远大于每个成员能力简单相加的总和。因此，在科研团队的建设中，良好的沟通渠道能促进成员之间的团结合作，使组织中的每个成员都为组织的发展倾尽所有。团队成员之间进而形成了彼此间紧密合作、资源共享的伙伴关系。通过彼此间的紧密合作，使团队成员不再是一个独立的个体，而是共同承担责任、积极面对挑战的一个集体。在这个集体中，团队成员的合力要远远大于每个成员能力简单相加的总和。因此，在科研团队的建设中，良好的沟通渠道能促进成员之间的团结合作，使组织中的每个成员都为组织的发展倾尽所有。6配备优势互补的成员在计算智能机制的调控，非线性复杂系统有涌现性特征。所谓涌现性，就是肩负不同角色的组件间通过多种交互模式、按局部或全局的行为规则进行交互，组件类型与状态、组件之间的交互以及系统行为随时间不断改变，系统中子系统或基本单元之间的局部交互，经过一定的时间之后在整体上演化出一些独特的、新的性质，形成某些模式，这便体现为涌现性。子系统之间的相互作用，可导致产生与单个子系统行为显著不同的宏观整体性质。涌现性也体现为一种质变，主体之间的相互作用开始后，系统能自组织、自协调、自加强，并随之扩大，发展，最后发生质变，即发生了涌现。3结束语计算智能理论对处理复杂系统的优化和控制问题是有效，计算智能原理在创新团队实践中的启发是多方面的。目前就团队理论的研究还有待与深入，利用计算智能原理与方法来指导建设大学生创新项目团队，是一种新的思路。 
经过一学期大学物理实验学习，我学会了许多以前所不会的东西，也懂得了许多以往所不懂的原理和知识，这是我以后学习和生活具有重要作用。一学期的大学物理实验课程不仅仅是学会了这些物理实验的做法，更多的是学习方法和面对问题时所应采取的心态和方法。这不仅在学习方面让我受益匪浅更在生活和工作方面让我收获良多。像是在霍尔效应实验以及测水表面张力系数的实验它们的和步骤以及注意事项和材料让我明白做实验的基本过程和方法需要明白什么、要得到什么、应该怎样去做。正如做事应知道用什么方法、准备什么、目标是什么、应注意什么一样。正如我们在大学不仅是学习知识而更多是学习方法和适应社会的能力。我想这也正是我们应该做的。这一年大学物理实验课的学习中，让我受益颇多。它让我养成了课前预习的好习惯。一直以来就没能养成课前预习的好习惯（虽然一直认为课前预习是很重要的），但经过这一年，让我深深的懂得课前预习的重要。只有在课前进行了认真的预习，才能在课上更好的学习，收获的更多、掌握的更多。其并且培养了我的动手能力。“实验就是为了让你动手做，去探索一些你未知的或是你尚不是深刻理解的东西。”现在，大学生的动手能力越来越被人们重视，大学物理实验正好为我们提供了这一平台。每个实验我都亲自去做，不放弃每次锻炼的机会。经过这一年，让我的动手能力有了明显的提高。他还让我在探索中求得真知。那些伟大的科学家之所以伟大就是他们利用实验证明了他们的伟大。实验是检验理论正确与否的试金石。为了要使你的理论被人接受，你必须用事实（实验）来证明，让那些怀疑的人哑口无言。虽说我们的大学物理实验只是对前人的经典实验的重复，但是对于一个知识尚浅、探索能力还不够的人来说，这些探索也非一件易事。大学物理实验都是一些经典的给人类带来了难以想象的便利与财富。对于这些实验，我在探索中学习、在模仿中理解、在实践中掌握。大学物理实验让我慢慢开始“摸着石头过河”。学习就是为了能自我学习，这正是实验课的核心，它让我在探索、自我学习中获得知识。它并且教会了我处理数据的能力。实验就有数据，有数据就得处理，这些数据处理的是否得当将直接影响你的实验成功与否。经过这一年，我学会了数学方程法、图像法等处理数据的方法，让我对其它课程的学习也是得心应手。 总之，大学物理实验课让 收获颇丰，同时也让 发现了自身的不足。在实验课上学得的， 将发挥到其它中去，也将在今后的学习和工作中不断提高、完善；在此间发现的不足，将努力改善，通过学习、实践等方式不断提高，克服那些不应成为学习、获得知识的障碍。最后衷心的感谢老师和同学这一学期在课上和课后对我的帮助，特别是老师在这一学期对我的帮助和教导。明天又是一个新的开始，我会用最大的努力来实现我的人生价值。
举例是论证的一种手段，也是最直观的，不让我举例，让我归缪么？你可以先简述量子力学的发展然后 论点1 使人们认识了微观，扩大了人们的视野，影响了人们的哲学观点（西方物理与哲学渊源很深） 用例子说明论点2 激发了人们的探索热情 以致20世纪初物理学突飞猛进 进而刺激了新的科技革命 例子论点3 量子理论用于实际（核能，计算机）为人们学习研究提供了工具与能源（核能现在还不明显，但100年以后石油煤烧完后呢） 例子等等等等
