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智能體范文第1篇

關鍵詞：智能電網 智能品質 評價指標體系

智能電網的理論研究和建設實踐在國家政策的大力支持與指導下得到了高速的發展。我國智能電網相關基礎設施及示范工程建設已逐步展開，一批智能電網示范項目工程也已取得了不小的成果。與此同時，如何對所建電網的智能化水平進行品質量化與評價便顯得尤為重要，建立一套完整的智能電網智能品質綜合評價指標體系和評價方法便成為本文研究的主要內容。

1.智能電網與智能品質

中國國家電網公司對智能電網的定義是：智能電網是將先進的傳感測量技術、信息通信技術、分析決策技術、自動控制技術和能源電力技術相結合，并與電網基礎設施高度集成而形成的新型現代化電網。智能電網的特點是其與傳統電網相區別的重要標志。與傳統電網相比，一般智能電網具有高效、安全、互動、自愈、兼容、優質、集成等功能和特點。

本文通過分析物聯網相關技術對智能電網建設帶來的效益特性及智能電網本身的智能特性，并從智能電網智能特性給電網整個產業系統帶來的經濟、社會效益出發來確定智能電網智能品質。最終選擇從技術性、經濟性和社會性三個方面來確定和衡量智能電網的智能品質水平。

2.智能電網體系框架

智能電網是一個龐雜的體系，要涉及到電力系統的各個方面，從電力的供應系統、輸電系統、配電體系、電力調度系統、電力交易系統直到電力的各終端用戶，各系統之間既有電力流的流動，也有業務流及信息流的傳遞，從而形成了一個龐雜的體系結構。如圖1所示[1]。

智能電網體系框架的構建，能夠更加清晰的看出能電網各個功能體系之間的聯系，為下文智能電網智能品質評價體系的建立從體系結構上奠定了一定的基礎。

3.評價指標體系的設計原則和依據

3.1評價體系設計原則

參照SMART準則，考慮智能電網核心的智能品質特征，智能電網智能品質評價指體系建設應遵循以下基本原則：

1)系統性原則，即指評價標體系的建立應將智能電網看作一個系統的整體，按照完整、準確、客觀的要求來反映智能電網智能品質的內涵和全貌。

2)定性與定量相結合原則，由于指標體系的建設不僅會涉及到定性指標也會涉及到定量指標，因此必須運用定性與定量相結合的方法，以保證整個評價體系的科學性與合理性。

3)實用性原則，評價指標要操作方便，以方便計算為基礎，涉及到的數據最好能夠跟現行電網相關統計指標進行銜接，這樣能夠進一步減少操作的復雜程度和評價的工作量。

3.2構建方法與依據

智能電網智能品質評價指標體系研究的主要任務，在于如何建立有效的智能品質評價指標體系來衡量智能電網智能化水平，同時監測、引導和管理智能電網的建設和發展。因此，有必要從指標體系的產生機理和方法的角度提出建立智能電網智能品質評價指標體系的方法論步驟。

1)明確評價體系的構建目標

智能電網建設涉及發電、輸電、變電、配電、用電等眾多領域，如何讓所建電網智能化程度更高，如何正確評價所建智能電網的智能化水平等問題便成為評價體系構建的重要目標。

2)確定智能電網的專業研究方法

以電力系統專業知識為基礎，通過分析智能電網系統的技術組成，以及智能電網的智能化對社會、經濟等帶來的效益，最終實現對整個電網智能化運行狀態的把握和刻畫。

3)選擇基本指標

一般情況下，大量相關指標已存在，但這些指標可能是因其他目的而建的，不一定完全符合評價電網智能化水平的要求，因而需要對已有的指標進行篩選。

4)根據評價目的和相關約束擴充指標

根據以上步驟產生的指標，并不能全面反映現行電網智能化的發展水平及外界對電網智能化的要求，需要根據智能電網發展現狀及前景及人們對電網智能品質的期望和電網評價目的設計新指標。

5)考慮邊界問題

在智能電網智能品質評價指標體系的設計過程中，需要考慮評價體系的適用范圍。故本文設計的評價指標更多是從智能電網智能化技術特征和智能化所帶來的各種效益來進行衡量的。

6)構建智能電網智能品質評價指標體系

為已經確定的諸多指標明確上下級和平級之間的相對關系，建立評價指標體系的層次結構，以方便智能電網智能品質評價結果的整體量化。

4.評價指標體系的構建

近兩年，我國許多智能電網試點工程已經提交驗收，同時也構建了相關示范工程的評價指標體系，給本文評價體系的建設奠定了實踐基礎。在參考借鑒和參考這些評價體系的基礎上[2-4]，結合本文寫作側重點，并考慮當前社會發展的客觀需要，根據上文的指標體系構建方法與思路，構建出如圖2所示智能電網智能品質評價體系。

5.總結

智能電網相關領域研究的不斷開展和深入，智能電網的相關評價指標體系也層出不窮，由于各學者對智能電網的認識及其研究的方法及側重點不同，導致設計出來的評價體系也各不同。為加強智能電網建設的管理與規劃，也為營造一個健康良好的智能電網發展建設環境，統一的智能電網智能品質評價指標體系與評價方法需要被適時制定。

參考文獻：

[1]北極星電力期刊,智能電網定義和特征是什么[EB/OL]..cn/qikan

/8/?e=，2012-3-5

[2]張紅斌，李敬如，楊衛紅等.智能電網試點項目評價指標體系研究[J].能源技術經濟，2010,22(12):11-15

[3]張健，蒲天驕，王偉等.智能電網示范工程綜合評價指標體系[J].電網技術.2011,35(6):5-9

[4]林峰，曹捷，楊曉東等.福建堅強電網綜合指標體系及評價方法研究[J].電力與電工.2010,30(1):1-7

智能體范文第2篇

人們常把肢體－運動智能與運動員、舞蹈家聯系在一起，但實際上，顯微外科醫生及能工巧匠也具有較強的肢體－運動能力；他們都具有良好的身體技巧和控制平衡能力。不但如此，而且在果斷、堅韌、合作、自信等非智力因素及觀察、記憶、推理、判斷、思維等智力方面都會表現不凡。

多元智能發展的基礎

例如：曉涵肢體－運動智能發展良好。出生28天就能爬3步，能抬頭看東西；3個月能扶物站穩，7個月能扶物橫向走，9個半月能獨立行走，1歲10個月開始游泳，除此以外，這位小寶寶的觀察能力，模仿能力、音樂能力、空間方位識別能力都很強，家中換了新燈，她睡覺醒來，睜開眼一看，第一句話就是“真漂亮”；聽到拉二胡的聲音，就能模仿出拉二胡的動作；1歲左右就能指揮司機把車從廣州大道開回天河等等，如此超前優秀表現來自于多元智能的綜合作用。

由此可見肢體－運動智能的發展，促進了其它智能的同步提升，肢體－運動智能是多元智能發展的基礎，是關系到孩子將來是否成功的重要能力。

抓住日常點滴教育寶寶

肢體－運動智能或強或弱、或多或少每個人都有，但后天環境對寶寶這種能力開發和發展起著重要的促進作用，就以前面提到的朱曉涵寶寶為例，朱曉涵寶寶之所以肢體－運動智能，乃至于多元智能的超前發展，除了是先天優勢以外，另一個重要原因是他有一個非常理想的后天教育環境～曉涵的媽媽李琪是一個具有強烈早教意識的優秀媽媽，寶寶還沒出生，媽媽就給她進行了系統、科學的胎教訓練，1歲后又接受《多元智能提升課程》教育。

媽媽的體會是：早期教育很重要，只要我們抓住照顧孩子的日常生活中的點點滴滴，例如寶寶起床穿衣、穿鞋、戴帽子；帶寶寶上摟下樓；教寶寶揀菜、摘豆子；寶寶吃飯用勺、用筷子等等日常生活活動，經過聰明媽媽的精心設計都可以變為寶寶樂于參與的肢體－運動訓練游戲。

游戲訓練

小寶寶探險

游戲目的：訓練嬰幼兒的肢體－運動智能，培養寶寶的探索精神，增強父母與孩子的親子感情。

適合年齡：8個月－2歲

游戲場地：較寬暢的睡床或在地板上鋪上毯子、卡通拼圖地板等

參加人員：至少2人（寶寶、媽媽或爸爸）

游戲方法：

·媽媽仰臥在床中間，寶寶用跪著的姿勢在媽媽身體一側，爸爸在媽媽身體的另一側；

·媽媽用歡快的語言對寶寶說：“寶寶，快爬到媽媽這里來，爸爸也可協助媽媽用表情、動作、語言、鼓勵寶寶爬越過媽媽的身體；

·當孩子爬越過媽媽的身體時，爸爸應用夸張的表情表揚孩子：“寶寶真棒，你翻過了這座大山！”

·接著爸爸雙腳伸直俯臥在床中間，寶寶站在爸爸的腳這頭，媽媽站在爸爸的頭那頭，媽媽鼓勵寶寶踩上爸爸的背脊走過來。如果寶寶獨立行走還有困難，可由媽媽牽著寶寶的手，讓寶寶從爸爸的背脊上走過去。

專家點評

該游戲簡便易行，趣味性強，對游戲場地沒有太高的要求，家家戶戶都能開展該項活動，并且寶寶樂于參加，對鍛煉嬰幼兒的肢體運動智能和培養親子關系均有很好的效果。

不但能提升寶寶的運動能力，同時對父母也能起到按摩放松的作用，對于勞累一天的父母能與寶寶共享這歡樂時光的確是一個難得的享受機會。

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智能體范文第3篇

安裝簡單 干電池供電

從外觀可以看到，MATO云門鈴與我們常見的監控攝像頭有很大區別。由于其主要是用于安裝在防盜門的貓眼上面，所以外形設計非常簡潔。產品主要分為攝像頭和室內主機兩部分，攝像頭部分采用金屬材質，手感光滑。從上圖可以看到，除了有MATO的logo外，還配有門鈴按鈕、廣角攝像頭、紅外夜視燈、人體感應器、PIR人體移動檢測等功能模塊。

至于室內主機部分則是采用3顆7號電池進行供電，并不需要任何外接電源線。這樣的設計也讓用戶可以非常簡單地進行安裝，完全不需要擔心任何外接電源的問題。室內主機的側面則是開關按鈕和TF存儲卡插槽。

APP設置簡單易用

通過說明書大家也可以看到MATO云門鈴的安裝確實非常簡單，安裝方法就如同普通家用貓眼一般。由于是云門鈴，需要配置無線網絡，以便于更好地傳輸照片。將包裝盒內的U盤插在電腦上，打開doorbell.cfg.exe文件。設置WIFI，輸入家中WIFI密碼及你在APP端注冊的手機和密碼，1分鐘就可以搞定啦。隨后把TF卡取出，門內件卡槽里面，選擇你常在家還是不常在家的模式。

接下來是APP部分，APP首次使用的時候界面是默認的MATO圖片。MATO云門鈴的工作機制有兩種，一種是常規模式，當門鈴被按時，你的手機幾乎同時有“叮咚”的聲音，同時MATO會拍下來訪者照片在APP端迅速更新。另一種監測模式，如果開啟的是常外出模式（AT），只要門鈴感應到附近有人，在門外1米范圍內，只要有人停留超過一定時間，攝像頭也會拍一張照片傳到手機APP上。監測模式通過人體感應傳感器完成。

智能體范文第4篇

“弱智”的傳統媒體

“能夠識別消費主體，并為消費主體提供個性化內容或服務的媒體”，這是我們對智能媒體的定義。從這個定義，我們看看幾類媒體的“智商”。

報刊、廣播、電視：我們把這幾類媒體定義為傳統媒體。傳統媒體是自上而下、從中心向四周、從單點向多點的單向傳播。傳統媒體對用戶的識別，主要通過市場調查來實現，但是這種方式對用戶的識別，是粗線條的，提供的內容和服務也只能夠滿足用戶或分群用戶的共性需求，因而我們說傳統媒體是“弱智”的媒體。

另外，傳統媒體缺少互動的能力。雖然報刊通過郵件、廣播電視通過電話等方式實現了一定程度的互動，但是由于互動能力是外借的而不是內生的，同時，由于定制成本高，傳統媒體也很難根據用戶的個性化需求，提供一對一的內容投遞。

互聯網：與傳統媒體不同，互聯網是雙向的，它的互動能力是內生的。同時，互聯網的空間是近乎無限的，而分發也幾乎沒有成本，因而互聯網能夠根據用戶的個性化需求提供針對性的一對一服務。

另外，互聯網是數字化的，人們在網上的一舉一動都會留下“數字足跡”，因而，互聯網能夠通過對用戶在網上留下的足跡，分析用戶的行為特征，進而通過對網民行為足跡的數據挖掘，把握其行為規律，進而提供針對性的信息。因而，與傳統媒體相比，互聯網的“智能”大大提升。

但是，互聯網，特別是傳統的互聯網，對人們的生活的涉入是局部的，它對人們足跡的記錄也只能局限于在家或辦公室等相對固定場所的上網行為，因而，它的智能也是有局限的。而手機和互聯網的結合則突破了這一局限。

手機媒體地位提升

如前所述，單純作為通訊工具的手機，很難稱得上媒體。手機作為媒體的初期嘗試是手機報。與傳統媒體相似，手機報是單向的、單點向多點的傳播，因而也可以說是“弱智”的媒體。

手機作為媒體的地位的提升，得益于兩個方面：第一是手機用戶的不斷增長，這一點與傳統媒體一樣，用戶規模和用戶的消費潛力決定了媒體的價值；第二是手機與互聯網的結合，正是這一點，決定了手機媒體的智能化特征，而手機本身的特點又進一步強化了手機媒體的智能。

先說第一點。根據工業和信息化部的統計，截至2010年8月，全國移動電話用戶數達到8.23億；而根據中國互聯網絡信息中心(CNNIC)2008年的統計，手機用戶中近四成使用過手機報，規模巨大的用戶基礎決定了手機媒體的價值。

當手機與互聯網結合之后，作為智能媒體的手機互聯網的單用戶價值獲得了巨大提升，而這時候，手機上網的用戶規模則決定了智能手機媒體的總體價值。根據中國互聯網絡信息中心(CNNIC)的統計，截至2010年6月底，中國的手機網民規模達到2.8億。

巨大的用戶規模和作為智能媒體本身的高價值，決定了手機網絡媒體整體的高價值。而如何挖掘這一市場的價值，則需要對智能媒體的智慧化應用。

走向智能媒體時代

如上所述，手機和互聯網的結合，使手機媒體具有了智能，而手機本身的特點則強化了手機的智能。

手機的特點一是隨身攜帶。手機被稱為“帶著體溫的媒體”，說的正是這一點。手機隨身攜帶的特點決定了，如果手機真有智能，它將親歷我們所有的行為。而手機的功能擴展，正在加強手機對我們行為的“親歷”能力。這就是我們即將介紹的手機的第二和第三個特點。

二是關系管理和日程管理。固話時代我們每個家庭、甚至每個人都會有一個紙質電話本，那上面記錄著我們的聯系人。而手機時代，我們不再需要這樣的電話本，因為電話本被數字化地保存到了我們的手機上，甚至我們的日程安排也被記錄到了手機上。

三是功能不斷強化。這些被不斷強化的功能包括：錄音功能、攝像功能、GPS、羅盤、無線上網(WIFI、3G)、藍牙和紅外、視頻通話，甚至生物識別等等。這些功能的隨身應用，和互聯網結合，將極大增強手機媒體智能。

手機的智能應用將手機的特點和互聯網相結合，手機的智能應用表現在兩個方面：

第一，作為內容源的智能化應用。互聯網使用戶生成內容的自媒體成為可能，而和手機結合的自媒體將使表達更加豐富和立體，它甚至能夠將我們的語言和我們的環境、語境、心境結合起來。

舉例來說，如果我在一個餐館用餐時，用手機上網發了一條消息：“這個餐館的服務真差”。單純看這句話，你并不知道這是在哪里、在何種環境下說的。但是假如我的手機帶有GPS、攝像功能，而我又打開了這些功能，同時我允許手機對這些行為并行處理，手機就能夠判斷出我在哪個餐館說了這句話，還能夠將這個餐館的照片甚至視頻傳到網上；更進一步的話，如果在我說這句話之前，我恰好錄下了我和餐館服務生的對話，讀者就更能夠明白我說這句話的前提；甚至，假如我的手機還記錄了在此之前我和老板在視頻會議上不愉快的溝通，讀者就能更明白我當時說這句話的心境。

第二，作為內容分發的智能化應用。手機媒體能夠將內容的分發與用戶的需求、行為特征，甚至用戶關系進行緊密匹配。

以一個實際案例來說明：shopsavvy是一個基于手機的整合線上、線下的比較服務。假如你在一家商店看中了一件上衣，便可以使用攝像頭掃描它的條碼，shopsavvy能夠連接到網上查詢各個網上商店該產品的價格，也可以結合GPS對你的定位，告訴你離你最近的其他商店的該產品的價格。

智能體范文第5篇

[關鍵詞]多智能體系統偏好推薦個性化拍賣

一、引言

近年來，網絡信息量有了飛速增長，如何快速發現用戶潛在需求并做出正確的反應成為當前電子商務中亟待解決的問題。傳統的信息獲取手段在處理非結構化的資料的能力相對較弱，它不能從海量的信息中找出用戶感興趣的知識，更不能處理隨用戶不同而變化的個性知識、隨地域不同而變化的區域性知識以及不同領域的專業性知識等。為此，本文試圖創建基于多智能體的用戶偏好挖掘模型，通過網絡顧客提供的靜態和動態信息，對顧客偏好進行分析，建立基于多Agent的顧客需求系統，以發現顧客的真實需求。

二、推薦系統框架分析

一般個性化推薦系統的推薦的過程是：用戶提交檢索信息、偏好表示、信息推薦、用戶反饋。在多Agent推薦系統中，系統對用戶行為的識別和表示，是通過智能體合作協商通信來實現的。個性化推薦系統的基本功能包括：分析顧客的行為，建立顧客行為的表示模型；利用模型向用戶提供推薦；對推薦進行反饋，并根據反饋修正推薦。基于多Agent系統的頂層數據流程圖如圖1。

用戶識別模塊：對用戶歷史信息進行對比識別，并對用戶的瀏覽習慣進行識別，以減少用戶誤識別的概率。

行為識別模塊：根據信息及其來源識別用戶和行為，并將信息轉換為系統可識別的偏好信息，以便于數據分析。

行為收集模塊：將用戶記錄按照相應格式存入數據庫。

用戶偏好模塊：判斷是否有用戶記錄，并根據用戶即時信息和存檔信息選擇構建偏好模型或進行偏好更新。

數據挖掘模塊：被動的接受請求或主動的對用戶歷史行為記錄進行數據挖掘，通過神經網絡、聚類等方法，進行顧客購買、訪問行為的分析，或在數據分析人員的干預下進行推薦效果分析，為偏好推薦模塊提供參考。

偏好推薦模塊：根據相關模塊得到的用戶偏好信息、用戶行為信息、數據挖掘結果和相應推薦規則，做出推薦。

推薦協商模塊：其通過與“黑板”進行關于當前搜索趨勢方面進行交互，并對推薦結果進行相應修正。并在用戶反饋的基礎上，對用戶偏好進行學習，并建立相應的學習經驗。在對結果進行修正后，將推薦結果返回給用戶。

在整個推薦過程中，這樣一個行為收集、偏好分析、推薦結果的過程將不停的重復修正，最終滿足客戶需求。

三、系統協商過程

偏好推薦部分是個性化推薦系統研究的核心。提高推薦的質量被作為所有推薦系統的共同目標，然而，不同的推薦方法在不同的市場環境中的適應性各有不同。引入多智能體拍賣協商機制后，所有被推薦的項目都有自己投標價格，系統就可以從中篩選出投標價格最高的推薦項目提供給用戶。本統體系結構嚴格遵照MAS（Multi-AgentSystem）有關Agent生命周期思想，通過模擬拍賣過程進行偏好推薦。在系統中偏好推薦Agent作為賣方智能體，協商Agent作為拍賣主持智能體。協商智能體根據客戶對商品的需求程度、個人偏好、風險態度、供貨數量等利用博弈分析算法自動計算出最優競價策略，并向供應商發出投標，等待交易消息，收到成功消息，偏好推薦Agent在第一次報價時根據經驗得到的權重進行加權，得到第一次報價。協商Agent獲得投標消息后，拍賣主持Agent處理收集到的各競標Agent投標信息，根據拍賣機制庫將投標結果進行排序，然后公布該階段的最高投標人和當前的次高投標價，并發送給各競標Agent，然后進入下一階段。確定投標價格，后通知客戶，并進行交易，若協商失敗，則開始一輪新的協商。如果某一階段，上一階段的次高價格已經超過它的保留價，它就發消息給拍賣主持Agent，然后退出拍賣將最終投標消息返回給用戶。直到最后一個階段，拍賣主持Agent處理完收集到的各競標Agent投標信息后，公布競標結果。

四、系統算例

系統采用MovieLens站點的數據集進行實驗，通過對協通過濾算法的推薦結果進行競標優化。對推薦結果的評價采用統計精度度量方法中被廣泛采用的平均絕對偏差MAE作為推薦精度度量標準。平均絕對偏差MAE通過計算預測的用戶評分與實際的用戶評分之間的偏差度量預測的準確性，MAE越小，推薦質量越高。設預測的用戶評分集合表示為{p1,p2…pn}，對應的實際用戶評分集合為｛q1,q2,…qn｝，則平均絕對偏差MAE定義為：

試驗過程中,分別指定用戶聚類的數目為30,40,目標用戶的最近鄰居個數從10增加到40,間隔為10,分別計算本文提出的算法與傳統的協同過濾推薦算法的MAE,試驗結果如圖4.1：

由圖看出，本文提出的基于MAS的協同過濾推薦算法均具有較小的MAE。由于本系統只是對協同過濾算法進行優化，其結果的改進是有限的，如果賣方可以采用不同的推薦算法，其推薦精度將可能有較大的提高。由此可知，與傳統的最近鄰協同過濾推薦算法比較，本文提出的算法可以有效提高推薦系統的推薦質量，彌補了協同過濾算法在稀疏度和冷啟動方面的缺陷。

五、結束語

本文的創新點在于，利用多智能體系統在人工智能協商方面的優勢，提出了一個基于多智能體個性化推薦系統的架構，在原有推薦算法的基礎上通過對不同的推薦結果進行有效性協商，根據不斷進行自學習得到最優的推薦結果，以彌補原有推薦算法智能化不足的缺點，為量化、感知用戶需求等問題提供了新的研究思路。

參考文獻：

[1]王繼成潘金貴張福炎:web文本挖掘技術研究[J].計算機研究與發展，2000，37(5):513～520

[2]韋魯玉丁華福:基于Agent的個性化智能信息檢索系統[J].信息技術，2007，(01)