深度神经网络研究应用论文

深度神经网络研究应用论文

We propose a new learning paradigm, Local to Global Learning (LGL), for Deep Neural Networks (DNNs) to improve the performance of classification problems. The core of LGL is to learn a DNN model from fewer categories (local) to more categories (global) gradually within the entire training set. LGL is most related to the Self-Paced Learning (SPL) algorithm but its formulation is different from trains its data from simple to complex, while LGL from local to global. In this paper, we incorporate the idea of LGL into the learning objective of DNNs and explain why LGL works better from an information-theoretic perspective. Experiments on the toy data, CIFAR-10, CIFAR-100,and ImageNet dataset show that LGL outperforms the baseline and SPL-based algorithms. 我们为深度神经网络（DNN）提出了一种新的学习范式，即从局部到全局学习（LGL），以提高分类问题的性能。LGL的核心是在整个培训集中逐步从更少的类别（本地）学习更多的类别（全局）DNN模型。LGL与自定进度学习（SPL）算法最相关，但其形式与SPL不同。SPL将数据从简单训练到复杂，而将LGL从本地训练到全局。在本文中，我们将LGL的思想纳入了DNN的学习目标，并从信息论的角度解释了LGL为什么表现更好。对玩具数据，CIFAR-10，CIFAR-100和ImageNet数据集的实验表明，LGL优于基线和基于SPL的算法。 Researchers have spent decades to develop the theory and techniques of Deep Neural Networks (DNNs). Now DNNs are very popular in many areas including speech recognition [9], computer vision [16, 20], natural language processing [30] etc. Some techniques have been proved to be effective, such as data augmentation [32, 29] and identity mapping between layers [10, 11]. Recently, some researchers have focused on how to improve the performance of DNNs by selecting training data in a certain order, such as curriculum learning [3] and self-paced learning [17]. Curriculum learning (CL) was first introduced in 2009 by Bengio et al [3]. CL is inspired by human and animal learning which suggests that a model should learn samples gradually from a simple level to a complex level. However, the curriculum often involves prior man-made knowledge that is independent of the subsequent learning process. To alleviate the issues of CL, Self-Paced Learning (SPL) [17] was proposed to automatically generate the curriculum during the training process. SPL assigns a binary weight to each training sample. Whether or not to choose a sample is decided based on the sample’s loss at each iteration of training. Since [17], many modifications of the basic SPL algorithm have emerged. Moreover, [13] introduces a new regularization term incorporating both easiness and diversity in learning. [12] designs soft weighting (instead of binary weight) methods such as linear soft weighting and logarithmic soft weighting. [14] proposes a framework called self-paced curriculum learning (SPCL) which can exploit both prior knowledge before the training and information extracted dynamically during the training. 研究人员花费了数十年的时间来开发深度神经网络（DNN）的理论和技术。现在，DNN在很多领域都非常流行，包括语音识别[9]，计算机视觉[16、20]，自然语言处理[30]等。一些技术已被证明是有效的，例如数据增强[32、29]和层之间的身份映射[10，11]。近来，一些研究人员致力于通过按特定顺序选择训练数据来提高DNN的性能，例如课程学习[3]和自定进度学习[17]。课程学习（CL）由Bengio等人于2009年首次提出[3]。CL受人类和动物学习的启发，这表明模型应该从简单的层次逐步学习到复杂的层次。但是，课程通常涉及先前的人造知识，而这些知识与后续的学习过程无关，为了缓解CL的问题，提出了自定进度学习（SPL）[17]在培训过程中自动生成课程表。SPL将二进制权重分配给每个训练样本。是否选择样本取决于每次训练迭代时样本的损失。自[17]以来，已经出现了对基本SPL算法的许多修改。此外，[13]引入了一个新的正规化术语，在学习中兼顾了易用性和多样性。[12]设计了软加权（而不是二进制加权）方法，例如线性软加权和对数软加权。[14]提出了一种称为自定进度课程学习（SPCL）的框架，该框架可以利用训练之前的先验知识和训练期间动态提取的信息。 However, some SPL-based challenges still remain: 1) It is hard to define simple and complex levels. CL defines these levels according to prior knowledge, which needs to be annotated by human. This process is extremely complicated and time consuming, especially when the number of categories is large. Another solution is to choose simple samples according to the loss like SPL. However, the samples’ losses are related to the choice of different models and hyper-parameters, since it is likely that the loss of a sample is large for one model but small for another; 2) SPL4748 based algorithms always bring additional hyper-parameters. One must tune hyper-parameters very carefully to generate a good curriculum, which increases the difficulty of training the model. 但是，仍然存在一些基于SPL的挑战：1）很难定义简单和复杂的级别。CL根据需要由人类注释的先验知识定义这些级别。此过程极其复杂且耗时，尤其是类别数量很大时。另一种解决方案是根据损耗（如SPL）选择简单样本。但是，样本损失与选择不同的模型和超参数有关，因为一个模型的样本损失可能很大，而另一模型的损失却很小。2）基于SPL4748的算法总是带来附加的超参数。必须非常仔细地调整超参数以生成好的课程表，这增加了训练模型的难度。 To address the above two problems, we propose a new learning paradigm called Local to Global Learning (LGL). LGL learns the neural network model from fewer categories (local) to more categories (global) gradually within the entire training set, which brings only one hyper-parameter ( inverse proportional to how many classes to add at each time) to DNN. This new hyper-parameter is also easy to be tuned. Generally, we can improve the performance of DNN by increasing the value of the new hyper-parameter. The intuition behind LGL is that the network is usually better to memorize fewer categories1 and then gradually learns from more categories, which is consistent with the way people learn. The formulation of LGL can be better understood by comparing it with transfer learning shown in Figure 1. In transfer learning, the initial weights of DNNs are transferred from another dataset. But in LGL, the initial weights of DNNs are transferred from the self-domain without knowledge of other datasets. The traditional methods randomly initialize the weights, which do not consider the distributions of the training data and may end up with a bad local minimum; whereas LGL initializes the weights which capture the distributions of the trained data. So LGL can be also seen as an initialization strategy of DNNs. In this paper, we explain the methodology of LGL from the mathematical formulation in detail. Instead of concentrating on sample loss (as in SPL), we pay attention to training DNN effectively by continually adding a new class to DNN. There are three main contributions from this paper: 为了解决上述两个问题，我们提出了一种新的学习范式，称为本地到全球学习（LGL）。LGL在整个训练集中逐渐从较少的类别（局部）到更多的类别（全局）学习神经网络模型，这仅给DNN带来一个超参数（与每次添加多少个类成反比）。这个新的超参数也很容易调整。通常，我们可以通过增加新的超参数的值来提高DNN的性能。LGL的直觉是，网络通常可以更好地记住较少的类别1，然后逐渐从更多的类别中学习，这与人们的学习方式是一致的。通过将LGL的公式与图1所示的转移学习进行比较，可以更好地理解LGL的公式。在转移学习中，DNN的初始权重是从另一个数据集中转移的。但是在LGL中，DNN的初始权重是在不了解其他数据集的情况下从自域传递的。传统方法是随机初始化权重，这些权重不考虑训练数据的分布，最终可能会导致不良的局部最小值。而LGL会初始化权重，以捕获训练数据的分布。因此，LGL也可以视为DNN的初始化策略。在本文中，我们将从数学公式详细解释LGL的方法。我们不专注于样本丢失（如SPL），而是通过不断向DNN添加新类来关注有效地训练DNN。本文主要有三点贡献： We propose a new learning paradigm called Local to Global Learning (LGL) and incorporate the idea of LGL into the learning objective of DNN. Unlike SPL, LGL guides DNN to learn from fewer categories (local) to more categories (global) gradually within the entire training set. • From an information-theoretic perspective (conditional entropy), we confirm that LGL can make DNN more stable to train from the beginning. • We perform the LGL algorithm on the toy data, CIFAR-10, CIFAR-100, and ImageNet dataset. The experiments on toy data show that the loss curve of LGL is more stable and the algorithm converges faster than the SPL algorithm when the model or data distributions vary. The experiments on CIFAR-10, CIFAR100 and ImageNet show that the classification accuracy of LGL outperforms the baseline and SPL-based algorithms. 我们提出了一种新的学习范式，称为本地到全球学习（LGL），并将LGL的思想纳入DNN的学习目标。与SPL不同，LGL指导DNN在整个培训集中逐步从较少的类别（本地）学习到更多的类别（全局）。•从信息理论的角度（条件熵），我们确认LGL可以使DNN从一开始就更稳定地进行训练。•我们对玩具数据，CIFAR-10，CIFAR-100和ImageNet数据集执行LGL算法。对玩具数据的实验表明，当模型或数据分布变化时，LGL的损失曲线更稳定，并且收敛速度比SPL算法快。在CIFAR-10，CIFAR100和ImageNet上进行的实验表明，LGL的分类精度优于基线和基于SPL的算法。 SPL has been applied to many research fields. [24] uses SPL for long-term tracking problems to automatically select right frames for the model to learn. [28] integrates the SPL method into multiple instances learning framework for selecting efficient training samples. [27] proposes multi-view SPL for clustering which overcomes the drawback of stuck in bad local minima during the optimization. [31] introduces a new matrix factorization framework by incorporating SPL methodology with traditional factorization methods. [8] proposes a framework named self-paced sparse coding by incorporating self-paced learning methodology with sparse coding as well as manifold regularization. The proposed method can effectively relieve the effect of nonconvexity. [21] designs a new co-training algorithm called self-paced co-training. The proposed algorithm differs from the standard co-training algorithm that does not remove false labelled instances from training. [18] brings the ideaof SPL into multi-task learning and proposes a frameworkthat learns the tasks by simultaneously taking into consideration the complexity of both tasks and instances per task. Recently, some researchers have combined SPL withmodern DNNs. [19] proposes self-paced convolutional network (SPCN) which improves CNNs with SPL for enhancing the learning robustness. In SPCN, each sample is assigned a weight to reflect the easiness of the sample. A dynamic self-paced function is incorporated into the learning objective of CNNs to jointly learn the parameters ofCNNs and latent weight variable. However, SPCN seemsto only work well on simple dataset like MNIST. [2] showsthat CNNs with the SPL strategy do not show actual improvement on the CIFAR dataset. [15] shows that whenthere are fewer layers in the CNN, an SPL-based algorithmmay work better on CIFAR. But when the number of layers increases, like for VGG [23], the SPL algorithm performs almost equal to that of traditional CNN training. [25]proposes a variant form of self-paced learning to improvethe performance of neural networks. However, the methodis complicated and can not be applied to large dataset likeImageNet. Based on the above analysis of SPL’s limitations, we develop a new data selection method for CNNscalled Local to Global Learning (LGL). LGL brings onlyone hyper-parameter (easy to be tuned) to the CNN and performs better than the SPL-based algorithms. SPL已应用于许多研究领域。[24]使用SPL解决长期跟踪问题，以自动选择合适的框架供模型学习。[28]将SPL方法集成到多个实例学习框架中，以选择有效的训练样本。[27]提出了一种用于聚类的多视图SPL，它克服了优化过程中卡在不良局部极小值中的缺点。[31]通过将SPL方法与传统因式分解方法相结合，引入了新的矩阵因式分解框架。文献[8]提出了一种框架，该框架通过将自定进度的学习方法与稀疏编码以及流形正则化相结合，提出了自定进度的稀疏编码。所提出的方法可以有效地缓解不凸性的影响。[21]设计了一种新的协同训练算法，称为自定步距协同训练。提出的算法与标准的协同训练算法不同，后者不会从训练中删除错误标记的实例。[18]将SPL的思想带入了多任务学习，并提出了一个通过同时考虑任务和每个任务实例的复杂性来学习任务的框架。 最近，一些研究人员将SPL与现代DNN相结合。文献[19]提出了一种自定速度的卷积网络（SPCN），它利用SPL改进了CNN，从而增强了学习的鲁棒性。在SPCN中，为每个样本分配了权重以反映样本的难易程度。动态自定步函数被纳入CNN的学习目标，以共同学习CNN的参数和潜在权重变量。但是，SPCN似乎只能在像MNIST这样的简单数据集上很好地工作。[2]显示，采用SPL策略的CNN在CIFAR数据集上并未显示出实际的改进。[15]表明，当CNN中的层数较少时，基于SPL的算法在CIFAR上可能会更好地工作。但是，当层数增加时，例如对于VGG [23]，SPL算法的性能几乎与传统CNN训练的性能相同。[25]提出了一种自定进度学习的变体形式，以提高神经网络的性能。但是，该方法很复杂，不能应用于像ImageNet这样的大型数据集。基于以上对SPL局限性的分析，我们为CNN开发了一种新的数据选择方法，称为本地到全球学习（LGL）。LGL仅给CNN带来一个超参数（易于调整），并且比基于SPL的算法性能更好。 There are still two learning regimes similar to our workcalled Active Learning [6] and Co-training [4] which also select the data according to some strategies. But in active learning, the labels of all the samples are not known when the samples are chosen. Co-training deals with semisupervised learning in which some labels are missing. Thus,these two learning regimes differ in our setting where the labels of all the training data are known. 仍然有两种与我们的工作类似的学习方式称为主动学习[6]和联合训练[4]，它们也根据某些策略选择数据。但是在主动学习中，选择样本时不知道所有样本的标签。联合培训涉及缺少某些标签的半监督学习。因此，这两种学习方式在我们设置所有训练数据的标签的环境中是不同的。 Learning Let us first briefly review SPL before introducing LGL. Let L(yi, g(xi, w)) denote the loss of the ground truth label yi and estimated label g(xi, w), where w represents theparameters of the model. The goal of SPL is to jointlylearn the model parameters w and latent variable v =[vi, . . . , vn]T by minimizing: 在介绍LGL之前，让我们首先简要回顾一下SPL。令L（yi，g（xi，w））表示地面真值标签yi和估计标签g（xi，w）的损失，其中w表示模型的参数。SPL的目标是共同学习模型参数w和潜在变量v = [vi，...，vn] T通过最小化： In the above, v denotes the weight variables reflecting the samples’ importance; λ is a parameter for controlling the learning pace; f is called the self-paced function which controls the learning scheme. SPL-based algorithms are about to modify f to automatically generate a good curriculum during the learning the original SPL algorithm [17], v ∈ {0, 1}^n, and fis chosen as: Another popular algorithm is called SPLD (self-paced learning with diversity) [13] which considers both ||v||1 and the sum of group-wise ||v||2. In SPLD, f is chosen as: In general, iterative methods like Alternate Convex Search (ACS) are used to solve (1), where w and v are optimized alternately. When v is fixed, we can use existing supervised learning methods to minimize the first term in (1) to obtain the optimal w∗. Then when w is fixed,and suppose f is adopted from (2), the global optimum v∗= [vi∗, . . . , vn*]T can be explicitly calculated as: 通常，使用迭代方法（如交替凸搜索（ACS））求解（1），其中w和v交替优化。当v固定时，我们可以使用现有的有监督学习方法来最小化（1）中的第一项，以获得最佳w ∗。然后，当w固定时，假设从（2）中采用f，则全局最优v ∗ = [v ∗ i，。。。，v ∗ n] T可以明确地计算为： From (4), λ is a parameter that determines the difficulty of sampling the training data: When λ is small, ‘easy’ samples with small losses are sent into the model to train; When we gradually increase λ, the ‘complex’ samples will be provided to the model until the entire training set is the above analysis, the key step in an SPL algorithm is to adjust the hyper-parameter λ at each iteration of training. In reality, however, we do not know the loss of each sample before training. Therefore sometimes one needs to run a baseline (a training algorithm without SPL) first to observe the average loss at each iteration and then set an empirical value for λ to increase. For more complex algorithms like SPLD from (3), researchers must control two parameters λ and γ, which makes the training difficult. To avoid the difficulty of tuning parameters in the SPL-based algorithms, we introduce our easy-to-train LGL algorithm. 从（4）中，λ是一个参数，它确定对训练数据进行采样的难度：当λ较小时，将损失较小的“简单”样本发送到模型中进行训练；当我们逐渐增加λ时，将向模型提供“复杂”样本，直到处理完整个训练集为止。根据以上分析，SPL算法中的关键步骤是在每次训练迭代时调整超参数λ。但是，实际上，我们不知道训练前每个样本的损失。因此，有时需要先运行基线（无SPL的训练算法）以观察每次迭代的平均损耗，然后为λ设置一个经验值以增加。对于（3）中的SPLD等更复杂的算法，研究人员必须控制两个参数λ和γ，这使训练变得困难。为了避免在基于SPL的算法中调整参数的困难，我们引入了易于训练的LGL算法。

原文： Scalable Object Detection using Deep Neural Networks——学术范 最近，深度卷积神经网络在许多图像识别基准上取得了最先进的性能，包括ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC-2012)。在定位子任务中获胜的模型是一个网络，它预测了图像中每个对象类别的单个边界框和置信度得分。这样的模型捕获了围绕对象的整幅图像上下文，但如果不天真地复制每个实例的输出数量，就无法处理图像中同一对象的多个实例。在这篇论文中提出了一个显著性启发的神经网络检测模型，它预测了一组与类无关的边界框，每个框有一个分数，对应于它包含任何感兴趣的对象的可能性。该模型自然地为每个类处理数量可变的实例，并允许在网络的最高级别上进行跨类泛化。 目标检测是计算机视觉的基本任务之一。一个解决这个问题的通用范例是训练在子图像上操作的对象检测器，并在所有的场所和尺度上以详尽的方式应用这些检测器。这一范例被成功地应用于经过区别训练的可变形零件模型(DPM)中，以实现检测任务的最新结果。对所有可能位置和尺度的穷举搜索带来了计算上的挑战。随着类数量的增加，这个挑战变得更加困难，因为大多数方法都训练每个类单独的检测器。为了解决这个问题，人们提出了多种方法，从检测器级联到使用分割提出少量的对象假设。 关于对象检测的文献非常多，在本节中，我们将重点讨论利用类不可知思想和解决可伸缩性的方法。 许多提出的检测方法都是基于基于部件的模型，最近由于有区别学习和精心设计的特征，已经取得了令人印象深刻的性能。然而,这些方法依赖于在多个尺度上详尽地应用零件模板，这是非常昂贵的。此外，它们在类的数量上是可伸缩的，这对像ImageNet这样的现代数据集来说是一个挑战。 为了解决前一个问题，Lampert等人使用分支绑定策略来避免计算所有可能的对象位置。为了解决后一个问题，Song et al.使用了一个低维部件基，在所有对象类中共享。基于哈希算法的零件检测也取得了良好的结果。 另一种不同的工作，与我们的工作更接近，是基于对象可以本地化的想法，而不必知道它们的类。其中一些方法建立在自底向上无阶级分割[9]的基础上。通过这种方式得到的片段可以使用自上而下的反馈进行评分。基于同样的动机，Alexe等人使用一种廉价的分类器对对象假设是否为对象进行评分，并以这种方式减少了后续检测步骤的位置数量。这些方法可以被认为是多层模型，分割作为第一层，分割分类作为后续层。尽管它们编码了已证明的感知原理，但我们将表明，有更深入的模型，充分学习可以导致更好的结果。 最后，我们利用了DeepLearning的最新进展，最引人注目的是Krizhevsky等人的工作。我们将他们的边界盒回归检测方法扩展到以可扩展的方式处理多个对象的情况。然而，基于dnn的回归已经被Szegedy等人应用到对象掩模中。最后一种方法实现了最先进的检测性能，但由于单个掩模回归的成本，不能扩展到多个类。 我们的目标是通过预测一组表示潜在对象的边界盒来实现一种与类无关的可扩展对象检测。更准确地说，我们使用了深度神经网络(DNN)，它输出固定数量的包围盒。此外，它为每个盒子输出一个分数，表示这个盒子包含一个对象的网络信任度。 为了形式化上述思想，我们将i-thobject框及其相关的置信度编码为最后一网层的节点值: Bounding box: 我们将每个框的左上角和右下角坐标编码为四个节点值，可以写成vectorli∈R4。这些坐标是归一化的w. r. t.图像尺寸，以实现图像绝对尺寸的不变性。每个归一化坐标是由最后一层的线性变换产生的。 Confidence: 置信度:包含一个对象的盒子的置信度得分被编码为单个节点valueci∈[0,1]。这个值是通过最后一个隐藏层的线性变换产生的，后面跟着一个sigmoid。 我们可以组合边界盒位置sli,i∈{1，…K}为一个线性层。同样，我们可以将所有置信区间ci,i∈{1，…K}作为一个s型层的输出。这两个输出层都连接到最后一个隐藏层 在推理时，我们的算法生成kbound盒。在我们的实验中，我们使用ek = 100和K= 200。如果需要，我们可以使用置信分数和非最大抑制在推理时获得较少数量的高置信框。这些盒子应该代表对象。因此，它们可以通过后续的分类器进行分类，实现目标检测。由于盒子的数量非常少，我们可以提供强大的分类器。在我们的实验中，我们使用另一个dnn进行分类。 我们训练一个DNN来预测每个训练图像的边界框及其置信度得分，以便得分最高的框与图像的groundtruth对象框很好地匹配。假设对于一个特定的训练例子，对象被标记为boundingboxesgj,j∈{1，…，M}。在实践中，pre- dictionary的数量远远大于groundtruthboxm的数量。因此，我们试图只优化与地面真实最匹配的预测框子集。我们优化他们的位置，以提高他们的匹配度，最大化他们的信心。与此同时，我们将剩余预测的置信度最小化，这被认为不能很好地定位真实对象。为了达到上述目的，我们为每个训练实例制定一个分配问题。Wexij∈{0,1}表示赋值:xij= 1，如果第i个预测被赋值给第j个真对象。这项任务的目标可以表示为 其中，我们使用标准化边界框坐标之间的el2距离来量化边界框之间的不同。此外，我们希望根据分配x优化盒子的可信度。最大化指定预测的置信度可以表示为  最终的损失目标结合了匹配损失和信心损失 受式1的约束。α平衡了不同损失条款的贡献。 对于每个训练例子，我们通过解决一个最佳的赋值x*的预测到真实的盒子 约束执行赋值解决方案。这是二部匹配的一种变体，是一种多项式复杂度匹配。在我们的应用程序中，匹配是非常便宜的——每幅图像中标记的对象的数量少于一打，而且在大多数情况下只有很少的对象被标记。然后，通过反向传播优化网络参数。例如，反向传播算法的一阶导数计算w、r、t、l和c 尽管上述定义的损失在原则上是足够的，但三次修改使其有可能更快地达到更好的准确性。第一个修改是对地面真实位置进行聚类，并找到这样的聚类/质心，我们可以使用这些聚类/质心作为每个预测位置的先验。因此，鼓励学习算法为每个预测位置学习一个残差到一个先验。 第二个修改涉及到在匹配过程中使用这些先验:不是将N个groundtruth位置与K个预测进行匹配，而是在K个先验和groundtruth之间找到最佳匹配。一旦匹配完成，就会像之前一样计算目标的置信度。此外，位置预测损失也不变:对于任何一对匹配的(目标，预测)位置，其损失定义为groundtruth和对应于匹配先验的坐标之间的差值。我们把使用先验匹配称为先验匹配，并假设它促进了预测的多样化。  需要注意的是，尽管我们以一种与类无关的方式定义了我们的方法，但我们可以将它应用于预测特定类的对象盒。要做到这一点，我们只需要在类的边框上训练我们的模型。此外，我们可以预测每个类的kbox。不幸的是，这个模型的参数数量会随着类的数量线性增长。此外，在一个典型的设置中，给定类的对象数量相对较少，这些参数中的大多数会看到很少有相应梯度贡献的训练示例。因此，我们认为我们的两步过程——首先本地化，然后识别——是一个更好的选择，因为它允许使用少量参数利用同一图像中多个对象类型的数据 我们使用的本地化和分类模型的网络架构与[10]使用的网络架构相同。我们使用Adagrad来控制学习速率衰减，128的小批量，以及使用多个相同的网络副本进行并行分布式训练，从而实现更快的收敛。如前所述，我们在定位损失中使用先验——这些是使用训练集上的均值来计算的。我们还使用α = 来平衡局部化和置信度损失。定位器可以输出用于推断的种植区以外的坐标。坐标被映射和截断到最后的图像区域。另外，使用非最大抑制对盒进行修剪，Jaccard相似度阈值为。然后，我们的第二个模型将每个边界框分类为感兴趣的对象或“背景”。为了训练我们的定位器网络，我们从训练集中生成了大约3000万幅图像，并对训练集中的每幅图像应用以下步骤。最后，样品被打乱。为了训练我们的本地化网络，我们通过对训练集中的每一幅图像应用以下步骤，从训练集中生成了大约3000万幅图像。对于每幅图像，我们生成相同数量的平方样本，使样本总数大约为1000万。对于每幅图像，样本被桶状填充，这样，对于0 - 5%、5 - 15%、15 - 50%、50 - 100%范围内的每个比例，都有相同数量的样本，其中被包围框覆盖的比例在给定范围内。训练集和我们大多数超参数的选择是基于过去使用非公开数据集的经验。在下面的实验中，我们没有探索任何非标准数据生成或正则化选项。在所有的实验中，所有的超参数都是通过对训练集。 Pascal Visual Object Classes (VOC)挑战是最常用的对象检测算法基准。它主要由复杂的场景图像组成，其中包含了20种不同的对象类别的边界框。在我们的评估中，我们关注的是2007版VOC，为此发布了一个测试集。我们通过培训VOC 2012展示了结果，其中包含了大约。11000张图片。我们训练了一个100框的定位器和一个基于深度网络的分类器。 我们在一个由1000万作物组成的数据集上训练分类器，该数据集重叠的对象至少为 jaccard重叠相似度。这些作物被标记为20个VOC对象类中的一个。•2000万负作物与任何物体盒最多有个Jaccard相似度。这些作物被贴上特殊的“背景”类标签。体系结构和超参数的选择遵循。 在第一轮中，定位器模型应用于图像中最大-最小中心方形作物。作物的大小调整到网络输入大小is220×220。单次通过这个网络，我们就可以得到上百个候选日期框。在对重叠阈值为的非最大抑制后，保留评分最高的前10个检测项，并通过21路分类器模型分别通过网络进行分类。最终的检测分数是给定盒子的定位分数乘以分类器在作物周围的最大方形区域上评估的分数的乘积。这些分数通过评估，并用于计算精确查全曲线。 首先，我们分析了本地化器在隔离状态下的性能。我们给出了被检测对象的数量，正如Pascal检测标准所定义的那样，与生成的包围框的数量相对比。在图1中，我们展示了使用VOC2012进行训练所获得的结果。此外，我们通过使用图像的最大中心面积(max-center square crop)作为输入以及使用两个尺度(second scale)来给出结果:最大中心面积(max-center crop)的第二个尺度(select3×3windows的大小为图像大小的60%)正如我们所看到的，当使用10个边界框的预算时，我们可以用第一个模型本地化的对象，用第二个模型本地化48%的对象。这显示出比其他报告的结果更好的性能，例如对象度算法达到42%[1]。此外，这个图表显示了在不同分辨率下观察图像的重要性。虽然我们的算法通过使用最大中心作物获得了大量的对象，但当使用更高分辨率的图像作物时，我们获得了额外的提升。进一步，我们用21-way分类器对生成的包围盒进行分类，如上所述。表1列出了VOC 2007的平均精度(APs)。达到的平均AP是，与先进水平相当。注意，我们的运行时间复杂度非常低——我们只使用top10框。示例检测和全精度召回曲线分别如图2和图3所示。值得注意的是，可视化检测是通过仅使用最大中心方形图像裁剪，即使用全图像获得的。然而，我们设法获得了相对较小的对象，例如第二行和第二列的船，以及第三行和第三列的羊。 在本工作中，我们提出了一种新的方法来定位图像中的对象，该方法可以预测多个边界框的时间。该方法使用深度卷积神经网络作为基本特征提取和学习模型。它制定了一个能够利用可变数量的groundtruth位置的多箱定位成本。在“一个类一个箱”方法的情况下，对1000个盒子进行非max-suppression，使用与给定图像中感兴趣的DeepMulti-Box方法相同的准则，并学习在未见图像中预测这些位置。 我们在VOC2007和ILSVRC-2012这两个具有挑战性的基准上给出了结果，在这两个基准上，所提出的方法具有竞争力。此外，该方法能够很好地预测后续分类器将探测到的位置。我们的结果表明，deepmultibox的方法是可扩展的，甚至可以在两个数据集之间泛化，就能够预测感兴趣的定位，甚至对于它没有训练的类别。此外，它能够捕获同一类物体的多种情况，这是旨在更好地理解图像的算法的一个重要特征。 在未来，我们希望能够将定位和识别路径折叠到一个单一的网络中，这样我们就能够在一个通过网络的一次性前馈中提取位置和类标签信息。即使在其当前状态下，双通道过程(本地化网络之后是分类网络)也会产生5-10个网络评估，每个评估的速度大约为1个CPU-sec(现代机器)。重要的是，这个数字并不与要识别的类的数量成线性关系，这使得所提出的方法与类似dpm的方法非常有竞争力。

神经网络期刊

质量很高。专家系统与应用（Expert Systems with Applications）是一份国际性的参考期刊，其主要内容是交换与世界范围内工业、政府和大学中应用的专家和智能系统相关的信息。该杂志的主旨是发表关于专家和智能系统的设计、开发、测试、实现和/或管理的论文，并为这些系统的开发和管理提供实用的指南。该杂志将发表以下领域的专家和智能系统技术和应用论文:财务、会计、工程、市场营销、审计、法律、采购和承包、项目管理、风险评估、信息管理、信息检索、危机管理、股票交易、战略管理、网络管理、电信、教育、空间智能前端智能数据库管理系统、医学、化学、人力资源管理、人力资本、商业、生产管理、考古学、经济、能源、和防御。在多智能体系统、知识管理、神经网络、知识发现、数据和文本挖掘、多媒体挖掘和遗传算法等领域的论文也将发表在期刊上。

1、Neurocomputing是Elsevier旗下的SCI期刊。2、该期刊主要关注领域包括神经网络、机器学习等人工智能领域热门话题。随着人工智能领域越来越受到学术界的关注，该期刊的关注程度和影响力也在逐步提升。

网络应用开发研究论文

摘要： 1一 绪论 问题的提出 2二 系统概述 本系统主要完成的功能 系统预览图 4三 系统需求分析 5四 系统设计和架构 系统设计思想 系统结构设计 系统功能模块细分 数据库的设计、生成与配置 公用模块的编写 个人用户界面设计 企业用户界面设计 43五 总结 45六 致谢 45七 参考文献 46摘要：随着网上信息的发展，网上在人们生活中的应用越来越广泛。 招聘网站为应聘者提供了方便、快捷的应聘途径。对招聘单位来说，招聘网站也为他们提供了查询、检索应聘者信息库的条件，使招聘工作中的人员初选工作变得轻松易行。此系统的开发为应聘者及招聘公司带来了很大的方便和经济，使他们足不出户就可以轻轻松松地完成求职和招聘工作。本系统开发的核心内容就是实现招聘时企业和人才的交互选择，这个交互可以理解为企业本身的信息，企业的招聘信息、人才本身的信息及人才的求职信息4个方面，同时，为了更好地实现这些交互，还需要提供一些附属的栏目，如站点新闻、政策法规等，以便于信息的传递。关键字:人才,求职Abstract:With the on-line information on the development of the Internet in people's lives more and more applications. To recruit candidates for the site provides a convenient, fast way to the candidates. On the recruitment unit, the recruitment Web site also provided them with information, retrieve information base of candidates, so that the recruitment of staff in primary easily become easier. This system for recruiting candidates and bring a lot of convenience and economy, leaving home so that they can easily complete the job search and of the system is the core of the realization of corporate recruitment and talent of interactive options, this interaction can be understood as its own business information, business recruitment, personnel information and its own personnel seeking information 4, at the same time, in order to better To achieve these interactions, but also need to provide some of the subsidiary's columns, such as news sites, such as policies and regulations in order to facilitate the transfer of : human resources, job-seekers人才的招聘是企业认识管理中的重要环节，涉及到企业工作人员的整体素质水平，而以往人才的选择往往是十分繁琐的，不计其数的简历的审阅将耗费大量人力，网上招聘方式与传统招聘方式的不同主要体现在：第一，节约成本，应聘者无需奔波于招聘现场，印制并投放多份简历，企业在审阅简历时直接从计算机上调用对比，大大降低人力成本；第二，便于建立简历电子人才库，以备不时之需。网上招聘求职方式已经成为了招聘求职的一大重要手段，其招聘求职规模和招聘求职成功率已直逼传统招聘会，有的甚至超过了传统招聘会。通过它应聘者和招聘公司/单位可以在网上上通过Internet，突破时间和空间的限制而实现工作求职和公司/单位的人才的招聘。网上招聘的崛起对传统人才招聘流通体系产生了强烈的冲击，网上招聘较之传统招聘具有招聘范围广，信息量大，可挑选余地大，应聘人员素质高，招聘效果好，费用低，获得了越来越多的公司的认可优势，同时它有着经营成本低、库存是虚拟的、用户检索方便、地域限制少等特点。本系统开发的核心内容就是实现招聘时企业和人才的交互选择，这个交互可以理解为企业本身的信息，企业的招聘信息、人才本身的信息及人才的求职信息4个方面，同时，为了更好地实现这些交互，还需要提供一些附属的栏目，如站点新闻、政策法规等，以便于信息的传递。一 绪论问题的提出在当前的市场环境中。随着社会的进步和技术的发展，知识正在发挥着很大的作用，市场的竞争在很大程度上体现为人才的竞争。从而。找到合适的人才,成为企业提高竞争力的一项关键任务。同时。当今的市场环境又是一个快速变化的环境，市场需求在变，对人才的需求也相应处于变化之中。如何能快速适应这一变化，提高人才招聘流程的工作效率，进行快速定位，也就成为人才招聘公司/单位需考虑的重要因素。无论是对于企业的人力资源部门的招聘服务，还是职业中介的跨地域供需信息沟通，或是对外的劳务输出等等。作为一种服务类型，其服务对象均包含需方驱动特点。其所达到的招聘人员的效率和效果是其存在的价值和理由。对于中介服务的另一个服务对象。即供方，寻求合适工作的各地人士。也同样关注是否能快速获得职位需求信息和条件要求等等。所有这些，都产生着对信息系统的需求。而且也只能通过信息系统才能实现基于对人才招聘市场的理解和需求研究。为了满足市场对于人才招聘解决方案的需求，推出了网上人才招聘解决方案。作为一种专业化的业务流程改进工具，有效地解决了人才招聘工作效率和效果改进提升中所面临的问题。本毕业设计，就是为了适应现代求职/招聘方式而做出的一种尝试。本系统采用ASP这种服务器端的开发环境以及Windows XP的操作系统为工作平台，同时借助Microsoft Access2000这一强大的数据库管理系统来实现本毕业设计。本文研究路线网上招聘系统是利用网上构建的网上招聘系统，它涉及了网上应用这一学科。一个网站的建设，首先应该从功能出发。功能是网站的目的所在，为了“个性”而牺牲功能上的需求，那就舍本求末了。通常功能上的需求无非有：(1)能够明确的表达一个网站的主题。(2)能够容纳多种形式的内容。要开发一个优秀的网站，通常应该遵循以下工作流程：首先定义开发网站的目的；接下来对网站的外观进行设计；其次进行实际页面的制作；然后对所制作的网站进行测试，以确保它符合最初设定的目标；最后是将网站发布。在将网站发布后还需要有维护工作，以便及时更新网站内容。所以要做出一个出色的网上招聘系统要做到以下要求。首先，对人才市场网上招聘的定义、特征和优势的了解是必不可少的。其次，系统网站的规化、网站构建的目标和市场需求调查分析、网站设计与管理的可行性分析以及网站设计与管理的解决方案的深入分析也是不可少的。再次，网上招聘系统网站运行平台的构建、服务器选择、ASP软件和数据库的知识更是实现网上招聘的基础。上述的网站运行环境及其软硬件平台的实现，是概括的和基础性的，也是构建网上招聘系统的基本思路。通过网上求职/招聘这一示范主题，将网站的互动性、美观性与实用性完整地呈现出来。主要内容及意义主要针对人们对网上招聘系统的需要，采用ASP技术使人们轻松自在的实现在网上用户注册、简历的投放和查找、查看录用状态、查看用人单位、留言等。本论文分为6部分，分别为：绪论、系统概述、需求分析、系统设计和架构、数据库的设计与生成极其配置、功用模块的编写、个人用户界面设计、企业用户界面设计、总结部分。绪论部分，主要介绍了问题的提出，以及开发该系统的必要性和该系统研究路线。系统概述部分，主要介绍系统功能与应用背景、系统预览图。系统需求分析部分，主要介绍系统功能需求描述、管理流程和数据流程图。系统设计和架构是具体工作实现部分，其内容是系统实现的具体指导，分为系统设计思想、系统结构设计、系统功能模块细分三部分。系统的安装、测试与调试部分，重点是介绍的安装及调试和网上系统怎样在下的浏览及系统的调试和测试。总结部分，主要是总结系统过程中的经验，完成了那些功能，有那些地方不同于别人或运用了那些先进技术以及系统还存在那些缺点和不足。二 系统概述 本系统主要完成的功能如下: 企业招聘 人才求职 用户注册(企业用户与个人用户) 用户登陆(企业用户与个人用户) 人才新闻 人才测评 人才培训 政策法规 收费标准 给我留言 友情链接 站内搜索(可根据职位,人才,区域,关键字等来查询) 系统预览图三 系统需求分析① 功能需求：为了满足市场对于人才招聘解决方案的需求，尽可能减低成本，为更多的人创造更好的就业条件，也为企业招聘带来便利。② 性能需求：1、硬件需求：cpu :inter pentuimII 或等效处理器、300MHZ或更高内存：96MB 可用内存 硬盘：275MB以上可用磁盘空间显示器：可达800×600像素的256色显示器或更高2、软件需求：操作系统windows 98/2000/NT(或更高版本)浏览器：netscape 或microsoft internet 或更高本四 系统设计和架构 系统设计思想①页面模块化本系统把页面中一些常用的部分集成为模块，例如页面的头和尾部分这样在设计新页面时如有重复出现的部分，只需要拿现成的模块来组装。②流程人性化程序的流程完全遵守人才市场招聘的流程。首先注册，在注册完成后写个人基本信息，而后在填写职业经历和个人业务水平等信息，同时企业注册完成后填写、企业基本信息，而后在填写所需职位的名称、需求、报酬等，最后填写联系方式。这样的流程便于使用者快速熟悉整个系统的流程，完成求职或者招聘。③功能全面化程序在设计时不仅考虑到基本功能——人才招聘的实现，同时作为一个网站程序，还集成了新闻发布管理、法律法规发布管理等模块。完善了站点的功能。 系统结构设计根据面向对象和三层结构的设计思想，可得出如下所示的系统结构设计图： 系统功能模块细分根据本系统的系统功能分析，可以画出系统的功能模块图如下： 数据库的设计、生成与配置数据库在一个信息管理小吨度年个中占有非常重要的地位，数据库结构设计的好坏将直接对应用系统的效率以及实现的效果产生影响。合理的数据库结构设计可以提高数据存储的效率，保证数据的完整性和一致性。设计数据库系统时应该充分了解用户各个方面的需求，包括现有的以及将来可能增加的需求。数据库设计有如下几个步骤： 数据库需求分析 数据库概念结构设计 数据库逻辑结构设计下面分别对几个步骤进行说明：① 数据库需求分析在招聘求职系统中，数据库应当解决如下需求： 保存应聘者信息，包括应聘者联系资料等。 保存应聘者简历，包括应聘者职业经历和业务水平。 保存招聘单位信息，包括招聘单位介绍信息。 保存招聘信息，包括所招聘职位信息和对应聘者的要求等。 保存其他信息，如新闻、政策法规信息等。① 数据库概念结构设计拥有以上的数据项和数据结构以后，就可以设计出能够满足用户需求的各种实体以及它们之间的关系，为后面的逻辑结构设计打下基础。这些实体包含各种具体信息，通过相互之间的作用形成数据的流动。分析本系统的需求，可以得到如下实体间关系图：② 数据库逻辑结构设计数据库的概念结构设计完毕后，可以将上面的数据库概念转化成某种数据库系统所支持的实际数据模型，也就是数据库的逻辑结构。下表为站内信件表，其中个人和企业的站内信笺分别放在cmailbox表和pmailbox表中，但是表的结构是一样的：Field Type Null Key Default Extra CommentId Int Not Null PRI Null IDENTITY(1,1) 主键，递增Reid Varchar Null NullSenduid Varchar Not Null Null 发送者idSendname Varchar Not Null Null 消息标题Title Varchar Not Null 发送者用户名Mailtext Text Not Null 消息内容Newmail Int Not Null 是否阅读Sdate Datetime Not Null 发送时间下表为jobnwes网站新闻表，存放网站首页显示的新闻信息：Field Type Null Key Default Extra CommentId Int Null PRI Null IDENTITY(1,1) 主键，递增Title Varchar Not Null Null 新闻标题Text Text Not Null Null 新闻内容Isate Datetime Not Null Null 添加时间Click Int Not Null 点击数目Zuo Varchar Not Null 作者Chu Varchar Not Null 出处下表为system网站系统表，存放网站运行所需常用信息：Field Type Null Key Default Extra CommentTitle Varchar Not Null Null 网站标题Homename Varchar Not Null Null 网站名称Homeeurl Text Not Null Null 网站地址Notice Datetime Not Null Null 备注信息Copyen Int Not Null 英文版权信息Tel Varchar Not Null 电话Top Varchar Not Null 首页导航链接Link11 链接一文字Link1 链接一地址Ymail 业务信箱Smail 技术信箱Link22 链接二文字Link2 链接二地址Copycn 中文版权Link3 链接三文字Link33 链接三地址Link4 链接四文字Link44 链接四地址Link5 链接五文字Link55 链接五地址Link6 链接六文字Link66 链接六地址Address 公司办公地址下表为perscn个人用户表，存放个人用户的联系信息及简历信息：Field Type Null Key Default Extra CommentId Varchar Not Null PRI Null IDENTITY(1,1) 主键，递增Uname Varchar Not Null Null 用户名Ped Varchar Not Null Null 密码Email Varchar Not Null Null 电子邮件Idate Datetime Not Null Null 注册日期Guoji Varchar Not Null Null 国籍Shengao Varchar Not Null Null 身高Nianling Varchar Not Null Null 年龄Tizhong Varchar Not Null Null 体重Iname Varchar Not Null Null 真实姓名Sex Varchar Not Null Null 性别下表为copmany企业用户表，存放企业用户的联系信息及企业信息：Field Type Null Key Default Extra CommentId Varchar Not Null PRI Null IDENTITY(1,1) 主键，递增Uname Varchar Not Null Null 用户名Ped Varchar Not Null Null 密码Email Varchar Not Null Null 电子邮件Idate Datetime Not Null Null 注册日期Cname Varchar Not Null Null 企业名称Trade Varchar Not Null Null 所属行业Rstel Varchar Not Null Null 电话Renshi Varchar Not Null Null 人事主管Address Varchar Not Null Null 企业地址下表为zp招聘职位表，存放企业所招聘的职位信息：Field Type Null Key Default Extra CommentId Varchar Not Null PRI Null IDENTITY(1,1) 主键，递增Usid Varchar Not Null Null 用户编号Uname Varchar Not Null Null 用户名Job Varchar Not Null Null 职位名称Zptext Datetime Not Null Null 职位信息Click Int Not Null 0 点击数Idate Datetime Not Null Null 发布日期Zpnum Text Not Null Null 招聘人数Nianlings Varchar Null Null 年龄要求Edus Varchar Null Null 学历要求Languages Varchar Null Null 语言要求Jobtypes Varchar Null Null 工作类型Computers Varchar Null Null 计算机水平Sexs Varchar Null Null 性别要求Youxiaos Varchar Null Null 有效时间Marrys Varchar Null Null 婚姻状况要求Zyes Varchar Null NullMoneys Varchar Null Null 工作待遇Gzdd Varchar Null NullCname Varchar Null NullAddtime Datetime Null NullCypic Varchar Null 公用模块的编写① 数据库连接文件数据库连接文件中定义了数据库连接对象，并开启数据连接备用，同时打开一个记录集，取出一些系统所需常数并保存在本地变量中，文件的内容如下所示：数据库连接文件<%Set conn = ("") "Driver=; DBQ=" & ("database/")set rs=createobject("")sql="select * from system" sql,Connif not thentitle=rs("title")homename=rs("homename")homeurl=rs("homeurl")copyen=rs("copyen")notice=rs("notice")tel=rs("tel")top=rs("top")link1=rs("link1")link11=rs("link11")link2=rs("link2")link22=rs("link22")link3=rs("link3")link33=rs("link33")link4=rs("link4")link44=rs("link44")link5=rs("link5")link55=rs("link55")link6=rs("link6")link66=rs("link66")ymail=rs("ymail")

物联网在当今社会有着巨大的意义和作用，曾被誉为经济发展和国家安全的关键所在。下面是我精心推荐的物联网应用技术论文，希望你能有所感触!

【摘 要】近几年来物联网技术受到了人们的广泛关注。本文介绍了物联网技术的研究背景，传感网的原理、应用、技术，无锡是首个国家传感网信息中心。以最具代表性的基于RFID的物联网应用架构、基于传感网络的物联网应用架构、基于M2M的物联网应用架构为例，对物联网的网络体系与服务体系进行了阐述;分析了物联网研究中的关键技术，包括RFID技术、传感器网络与检测技术、智能技术和纳米技术;最后，展望了无锡物联网技术作为国家首个传感网信息中心对人类生活、工业发展、科技进步的促进作用。

【关键词】物联网;技术;应用

尽管物联网技术在国外以成熟，但国内物联网才刚刚起步，问题显然很明显。那就是物联网安全，物联网是一种虚拟网络与现实世界实时交互的新型系统，其无处不在的数据感知以无线为主的信息传输、智能化的信息处理，一方面固然有利于提高社会效率，另一方面也会引起大众对信息安全和隐私保护问题的关注。从技术上讲物联网存在很多网络安全隐患。由于物联网在很多场合都需要无线传输，这种暴露在公开场所之中的信号很容易被窃取，也更容易被干扰，这将直接影响到物联网体系的安全。物联网规模很大，与人类社会的联系十分紧密，一旦受到病毒攻击，很可能出现世界范围内的工厂停产、商店停业、交通瘫痪，让人类社会陷入一片混乱。

1.物联网的定义

作为一个新兴产业，物联网从诞生到广泛应用需要经历四个阶段。第一阶段为设想阶段，是产业发展的最初时期;第二阶段是技术研发阶段;第三阶段为实验阶段。在技术研发的水平达到一定程度时，就可以进行小范围的试用和检测，这是从理论走向实践的一步。国内的研究也在同步前行，如中国移动、电信和联通三大电信运营商业开始尝试物联网业务。中国移动的手机钱包和手机购电业务，该业务也可以应用于超市、餐厅等小额支付场合;中国联通的无线环保检测平台通过3G网络，可实现对水表、灌溉、水文等动态数据进行检测，又可对空气质量、碳排放和噪音进行检测;第四阶段为全国推广阶段，也是投入资金最大的时期。同时，一旦大规模商用，大量基础设施的建设和终端产品的全面推广必将推动电信、信息存储处理、IT服务整体解决方案等众多市场的发展。

2.物联网的发展趋势

业内专家认为，物联网一方面可以提高经济效益，大大节约成本;另一方面可以为全球经济的复苏提供技术动力。物联网的发展是以移动技术为代表的普适计算和泛在网络发展的结果，带动的不仅仅是技术进步，而是通过应用创新进一步带动经济社会形态、创新形态的变革，塑造了知识社会的流体特性，推动面向知识社会的下一代创新。开放创新、共同创新、大众创新、用户创新成为知识社会环境下的创新新特征，技术更加展现其以人为本的一面，以人为本的创新随着物联网技术的发展成为现实。要真正建立一个有效的物联网，有两个重要因素。一是规模性，只有具备了规模，才能使物品的智能发挥作用。二是流动性，物品通常都不是静止的，而是处于运动的状态，必须保持物品在运动状态，甚至高速运动状态下都能随时实现对话。

3.物联网应用技术的隐私问题

在物联网中，射频识别技术是一个很重要的技术。在射频识别系统中，标签有可能预先被嵌入任何物品中，比如人们的日常生活物品中，但由于该物品(比如衣物)的拥有者，不一定能够觉察该物品预先已嵌入有电子标签以及自身可能不受控制地被扫描、定位和追踪，这势必会使个人的隐私问题受到侵犯。因此，如何确保标签物的拥有者个人隐私不受侵犯便成为射频识别技术以至物联网推广的关键问题。而且，这不仅仅是一个技术问题，还涉及到政治和法律问题。这个问题必须引起高度重视并从技术上和法律上予以解决。造成侵犯个人隐私问题的关键在于射频识别标签的基本功能：任意一个标签的标识(ID)或识别码都能在远程被任意的扫描，且标签自动地，不加区别地回应阅读器的指令并将其所存储的信息传输给阅读器。这一特性可用来追踪和定位某个特定用户或物品，从而获得相关的隐私信息。这就带来了如何确保嵌入有标签的物品的持有者个人隐私不受侵犯的问题。

4.物联网应用的关键领域

RFID

射频识别即RFID(Radio Frequency Identification)技术，又称电子标签、无线射频识别，是一种通信技术，可通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据，而无需识别系统与特定目标之间建立机械或光学接触。RFID射频识别是一种非接触式的自动识别技术，它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别工作无需人工干预，可工作于各种恶劣环境。RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签，操作快捷方便。RFID是一种简单的无线系统，只有基本器件，该系统用于控制、检测和跟踪物体。系统由一个询问器(或阅读器)和很多应答器(或标签)组成。

传感网

传感网是随机分布的集成有传感器、数据处理单元和通信单元的微小节点，通过自组织的方式构成的 无线网络 。借助于节点中内置的传感器测量周边环境中的热、红外、声纳、雷达和地震波信号，从而探测包括温度、湿度、噪声、光强度、压力、土壤成分、移动物体的大 小、速度和方向等物质现象。

M2M技术

M2M是Machine-to-Machine/Man的简称，是一种以机器终端智能交互为核心的、网络化的应用与服务。M2M根据其应用服务对象可以分为个人、家庭、行业三大类。通信 网络技术 的出现和发展，给社会生活面貌带来了极大的变化。人与人之间可以更加快捷地沟通，信息的交流更顺畅。但是目前仅仅是计算机和其他一些IT类设备具备这种通信和网络能力。众多的普通机器设备几乎不具备联网和通信能力，如家电、车辆、自动售货机、工厂设备等。M2M技术的目标就是使所有机器设备都具备连网和通信能力，其核心理念就是网络一切(Network Everything)。M2M技术具有非常重要的意义，有着广阔的市场和应用，推动着社会生产和生活方式新一轮的变革。M2M是一种理念，也是所有增强机器设备通信和网络能力的技术的总称。人与人之间的沟通很多也是通过机器实现的，例如通过手机、电话、电脑、传真机等机器设备之间的通信来实现人与人之间的沟通。另外一类技术是专为机器和机器建立通信而设计的。如许多智能化仪器仪表都带有RS-232接口和GPIB通信接口，增强了仪器与仪器之间，仪器与电脑之间的通信能力。目前，绝大多数的机器和传感器不具备本地或者远程的通信和连网能力。

两化融合

两化融合是信息化和工业化的高层次的深度结合，是指以信息化带动工业化、以工业化促进信息化，走新型工业化道路;两化融合的核心就是信息化支撑，追求可持续发展模式。 在中国共产党第十六次全国代表大会上，江泽民同志率先提出了“以信息化带动工业化，以工业化促进信息化”的新型工业化道路的指导思想;经过5年的发展和完善，在中国共产党第十七次全国代表大会上胡锦涛同志继续完善了“发展现代产业体系，大力推进信息化与工业化融合”的新科学发展的观念，两化融合的概念就此形成。

5.结语

根据物联网的内涵可知，要真正实现物联网需要感知、传输、控制及智能等多项技术。物联网的研究将带动整个产业链或者说推动产业链的共同发展。信息感知技术、网络通信技术、数据融合与智能技术、云计算等技术的研究与应用，将直接影响物联网的发展与应用，只有综合研究解决了这些关键技术问题，物联网才能得到快速推广，造福于人类社会，实现智慧地球的美好愿望。

【参考文献】

[1]刘化君.物联网体系结构研究[J].中国新通信，2010，5.

[2]陆光耀.物流信息管理[M].北京：中国铁道出版社，2008.

[3]肖慧彬.物联网中企业信息交互中间件技术开发研究.北京：北方工业大学，2009.

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神经网络论文答辩

神经网络的是我的毕业论文的一部分4．人工神经网络人的思维有逻辑性和直观性两种不同的基本方式。逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理。这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。 人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。人工神经网络学习的原理人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。 所以网络学习的准则应该是：如果网络做出错误的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。首先，给网络的各连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，将“A”所对应的图像模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。在此情况下，网络输出为“1”和“0”的概率各为50%，也就是说是完全随机的。这时如果输出为“1”(结果正确)，则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能做出正确的判断。 如果输出为“0”(即结果错误)，则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时，减小犯同样错误的可能性。如此操作调整，当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后，经过网络按以上学习方法进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功，它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。当网络再次遇到其中任何一个模式时，能够做出迅速、准确的判断和识别。一般说来，网络中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式也就越多。人工神经网络的优缺点人工神经网络由于模拟了大脑神经元的组织方式而具有了人脑功能的一些基本特征，为人工智能的研究开辟了新的途径，神经网络具有的优点在于:（1）并行分布性处理因为人工神经网络中的神经元排列并不是杂乱无章的，往往是分层或以一种有规律的序列排列，信号可以同时到达一批神经元的输入端，这种结构非常适合并行计算。同时如果将每一个神经元看作是一个小的处理单元，则整个系统可以是一个分布式计算系统，这样就避免了以往的“匹配冲突”，“组合爆炸”和“无穷递归”等题，推理速度快。（2）可学习性一个相对很小的人工神经网络可存储大量的专家知识，并且能根据学习算法，或者利用样本指导系统来模拟现实环境(称为有教师学习)，或者对输入进行自适应学习(称为无教师学习)，不断地自动学习，完善知识的存储。（3）鲁棒性和容错性由于采用大量的神经元及其相互连接，具有联想记忆与联想映射能力，可以增强专家系统的容错能力，人工神经网络中少量的神经元发生失效或错误，不会对系统整体功能带来严重的影响。而且克服了传统专家系统中存在的“知识窄台阶”问题。（4）泛化能力人工神经网络是一类大规模的非线形系统，这就提供了系统自组织和协同的潜力。它能充分逼近复杂的非线形关系。当输入发生较小变化，其输出能够与原输入产生的输出保持相当小的差距。（5）具有统一的内部知识表示形式，任何知识规则都可以通过对范例的学习存储于同一个神经网络的各连接权值中，便于知识库的组织管理，通用性强。虽然人工神经网络有很多优点，但基于其固有的内在机理，人工神经网络也不可避免的存在自己的弱点:（1）最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和推理依据。（2）神经网络不能向用户提出必要的询问，而且当数据不充分的时候，神经网络就无法进行工作。（3）神经网络把一切问题的特征都变为数字，把一切推理都变为数值计算，其结果势必是丢失信息。（4）神经网络的理论和学习算法还有待于进一步完善和提高。神经网络的发展趋势及在柴油机故障诊断中的可行性神经网络为现代复杂大系统的状态监测和故障诊断提供了全新的理论方法和技术实现手段。神经网络专家系统是一类新的知识表达体系，与传统专家系统的高层逻辑模型不同，它是一种低层数值模型，信息处理是通过大量的简单处理元件(结点) 之间的相互作用而进行的。由于它的分布式信息保持方式，为专家系统知识的获取与表达以及推理提供了全新的方式。它将逻辑推理与数值运算相结合，利用神经网络的学习功能、联想记忆功能、分布式并行信息处理功能，解决诊断系统中的不确定性知识表示、获取和并行推理等问题。通过对经验样本的学习，将专家知识以权值和阈值的形式存储在网络中，并且利用网络的信息保持性来完成不精确诊断推理，较好地模拟了专家凭经验、直觉而不是复杂的计算的推理过程。但是，该技术是一个多学科知识交叉应用的领域，是一个不十分成熟的学科。一方面，装备的故障相当复杂;另一方面，人工神经网络本身尚有诸多不足之处:（1）受限于脑科学的已有研究成果。由于生理实验的困难性，目前对于人脑思维与记忆机制的认识还很肤浅。（2）尚未建立起完整成熟的理论体系。目前已提出了众多的人工神经网络模型，归纳起来，这些模型一般都是一个由结点及其互连构成的有向拓扑网，结点间互连强度所构成的矩阵，可通过某种学习策略建立起来。但仅这一共性，不足以构成一个完整的体系。这些学习策略大多是各行其是而无法统一于一个完整的框架之中。（3）带有浓厚的策略色彩。这是在没有统一的基础理论支持下，为解决某些应用，而诱发出的自然结果。（4）与传统计算技术的接口不成熟。人工神经网络技术决不能全面替代传统计算技术，而只能在某些方面与之互补，从而需要进一步解决与传统计算技术的接口问题，才能获得自身的发展。虽然人工神经网络目前存在诸多不足，但是神经网络和传统专家系统相结合的智能故障诊断技术仍将是以后研究与应用的热点。它最大限度地发挥两者的优势。神经网络擅长数值计算，适合进行浅层次的经验推理;专家系统的特点是符号推理，适合进行深层次的逻辑推理。智能系统以并行工作方式运行，既扩大了状态监测和故障诊断的范围，又可满足状态监测和故障诊断的实时性要求。既强调符号推理，又注重数值计算，因此能适应当前故障诊断系统的基本特征和发展趋势。随着人工神经网络的不断发展与完善，它将在智能故障诊断中得到广泛的应用。根据神经网络上述的各类优缺点，目前有将神经网络与传统的专家系统结合起来的研究倾向，建造所谓的神经网络专家系统。理论分析与使用实践表明，神经网络专家系统较好地结合了两者的优点而得到更广泛的研究和应用。离心式制冷压缩机的构造和工作原理与离心式鼓风机极为相似。但它的工作原理与活塞式压缩机有根本的区别，它不是利用汽缸容积减小的方式来提高汽体的压力，而是依靠动能的变化来提高汽体压力。离心式压缩机具有带叶片的工作轮，当工作轮转动时，叶片就带动汽体运动或者使汽体得到动能，然后使部分动能转化为压力能从而提高汽体的压力。这种压缩机由于它工作时不断地将制冷剂蒸汽吸入，又不断地沿半径方向被甩出去，所以称这种型式的压缩机为离心式压缩机。其中根据压缩机中安装的工作轮数量的多少，分为单级式和多级式。如果只有一个工作轮，就称为单级离心式压缩机，如果是由几个工作轮串联而组成，就称为多级离心式压缩机。在空调中，由于压力增高较少，所以一般都是采用单级，其它方面所用的离心式制冷压缩机大都是多级的。单级离心式制冷压缩机的构造主要由工作轮、扩压器和蜗壳等所组成。 压缩机工作时制冷剂蒸汽由吸汽口轴向进入吸汽室，并在吸汽室的导流作用引导由蒸发器(或中间冷却器)来的制冷剂蒸汽均匀地进入高速旋转的工作轮3(工作轮也称叶轮，它是离心式制冷压缩机的重要部件，因为只有通过工作轮才能将能量传给汽体)。汽体在叶片作用下，一边跟着工作轮作高速旋转，一边由于受离心力的作用，在叶片槽道中作扩压流动，从而使汽体的压力和速度都得到提高。由工作轮出来的汽体再进入截面积逐渐扩大的扩压器4(因为汽体从工作轮流出时具有较高的流速，扩压器便把动能部分地转化为压力能，从而提高汽体的压力)。汽体流过扩压器时速度减小，而压力则进一步提高。经扩压器后汽体汇集到蜗壳中，再经排气口引导至中间冷却器或冷凝器中。 二、离心式制冷压缩机的特点与特性 离心式制冷压缩机与活塞式制冷压缩机相比较，具有下列优点： (1)单机制冷量大，在制冷量相同时它的体积小，占地面积少，重量较活塞式轻5～8倍。 (2)由于它没有汽阀活塞环等易损部件，又没有曲柄连杆机构，因而工作可靠、运转平稳、噪音小、操作简单、维护费用低。 (3)工作轮和机壳之间没有摩擦，无需润滑。故制冷剂蒸汽与润滑油不接触，从而提高了蒸发器和冷凝器的传热性能。 (4)能经济方便的调节制冷量且调节的范围较大。 (5)对制冷剂的适应性差，一台结构一定的离心式制冷压缩机只能适应一种制冷剂。 (6)由于适宜采用分子量比较大的制冷剂，故只适用于大制冷量，一般都在25～30万大卡／时以上。如制冷量太少，则要求流量小，流道窄，从而使流动阻力大，效率低。但近年来经过不断改进，用于空调的离心式制冷压缩机，单机制冷量可以小到10万大卡／时左右。 制冷与冷凝温度、蒸发温度的关系。 由物理学可知，回转体的动量矩的变化等于外力矩，则 T=m(C2UR2-C1UR1) 两边都乘以角速度ω，得 Tω=m(C2UωR2-C1UωR1) 也就是说主轴上的外加功率N为： N=m(U2C2U-U1C1U) 上式两边同除以m则得叶轮给予单位质量制冷剂蒸汽的功即叶轮的理论能量头。 U2 C2 ω2 C2U R1 R2 ω1 C1 U1 C2r β 离心式制冷压缩机的特性是指理论能量头与流量之间变化关系，也可以表示成制冷 W=U2C2U-U1C1U≈U2C2U （因为进口C1U≈0） 又C2U=U2-C2rctgβ C2r=Vυ1/(A2υ2) 故有 W= U22(1- Vυ1 ctgβ) A2υ2U2 式中：V—叶轮吸入蒸汽的容积流量（m3/s） υ1υ2 ——分别为叶轮入口和出口处的蒸汽比容（m3/kg） A2、U2—叶轮外缘出口面积(m2)与圆周速度(m/s) β—叶片安装角 由上式可见，理论能量头W与压缩机结构、转速、冷凝温度、蒸发温度及叶轮吸入蒸汽容积流量有关。对于结构一定、转速一定的压缩机来说，U2、A2、β皆为常量，则理论能量头W仅与流量V、蒸发温度、冷凝温度有关。 按照离心式制冷压缩机的特性，宜采用分子量比较大的制冷剂，目前离心式制冷机所用的制冷剂有F—11、F—12、F—22、F—113和F—114等。我国目前在空调用离心式压缩机中应用得最广泛的是F—11和F—12，且通常是在蒸发温度不太低和大制冷量的情况下，选用离心式制冷压缩机。此外，在石油化学工业中离心式的制冷压缩机则采用丙烯、乙烯作为制冷剂，只有制冷量特别大的离心式压缩机才用氨作为制冷剂。 三、离心式制冷压缩机的调节 离心式制冷压缩机和其它制冷设备共同构成一个能量供给与消耗的统一系统。制冷机组在运行时，只有当通过压缩机的制冷剂的流量与通过设备的流量相等时，以及压缩机所产生的能量头与制冷设备的阻力相适应时，制冷系统的工况才能保持稳定。但是制冷机的负荷总是随外界条件与用户对冷量的使用情况而变化的，因此为了适应用户对冷负荷变化的需要和安全经济运行，就需要根据外界的变化对制冷机组进行调节，离心式制冷机组制冷量的调节有：1°改变压缩机的转速；2°采用可转动的进口导叶；3°改变冷凝器的进水量；4°进汽节流等几种方式，其中最常用的是转动进口导叶调节和进汽节流两种调节方法。所谓转动进口导叶调节，就是转动压缩机进口处的导流叶片以使进入到叶轮去的汽体产生旋绕，从而使工作轮加给汽体的动能发生变化来调节制冷量。所谓进汽节流调节，就是在压缩机前的进汽管道上安装一个调节阀，如要改变压缩机的工况时，就调节阀门的大小，通过节流使压缩机进口的压力降低，从而实现调节制冷量。离心式压缩机制冷量的调节最经济有效的方法就是改变进口导叶角度，以改变蒸汽进入叶轮的速度方向(C1U)和流量V。但流量V必须控制在稳定工作范围内，以免效率下降。

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1、刍议网络信息技术教育的一些思索2、浅谈网络犯罪3、网络招聘现状模式分析4、应用无线网络技术组建局域网的常见问题分析5、中国网络经济和电子商务问题探析6、net在事务处理的应用探讨7、电子商务下物流模式的探讨8、电子商务信息安全技术研究9、商品类型对网上购物偏好性别差异的影响10、一种电子商务信息安全保障机制 毕业论文答辩的一般程序： 1．学员必须在论文答辩会举行之前半个月，将经过指导老师审定并签署过意见的毕业论文一式三份连同提纲、草稿等交给答辩委员会，答辩委员会的主答辩老师在仔细研读毕业论文的基础上，拟出要提问的问题，然后举行答辩会。2．在答辩会上，先让学员用15分钟左右的时间概述论文的标题以及选择该论题的原因，较详细地介绍论文的主要论点、论据和写作体会。3．主答辩老师提问。主答辩老师一般提三个问题。老师提问完后，有的学校规定，可以让学生独立准备15—20分钟后，再来当场回答，可以是对话式的，也可以是主答辩老师一次性提出三个问题，学员在听清楚记下来后，按顺序逐一作出回答。根据学员回答的具体情况，主答辩老师和其他答辩老师随时可以有适当的插问。4．学员逐一回答完所有问题后退场，答辩委员会集体根据论文质量和答辩情况，商定通过还是不通过，并拟定成绩和评语。5．召回学员，由主答辩老师当面向学员就论文和答辩过程中的情况加以小结，肯定其优点和长处，指出其错误或不足之处，并加以必要的补充和指点，同时当面向学员宣布通过或不通过。至于论文的成绩，一般不当场宣布。相关书籍

光网络的研究与应用论文

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探讨光纤通信传输技术优点和缺点及其在现代通信中的应用论文

在学习、工作中，大家都经常看到论文的身影吧，论文是进行各个学术领域研究和描述学术研究成果的一种说理文章。相信很多朋友都对写论文感到非常苦恼吧，下面是我为大家整理的探讨光纤通信传输技术优点和缺点及其在现代通信中的应用论文，欢迎阅读与收藏。

摘要： 随着通信技术的发展， 光纤的诞生使信号传输发生了质的转变， 当今信息时代， 通信网络的复杂程度不断提高， 为现代化通信的发展打下坚实基础。目前通信工程中最广泛的技术就是现代光纤传输技术， 大大的提升了通信传输的可靠性和传输速率。本文通过对现代光纤通信传输技术优点和缺点的分析， 探讨光纤传输技术在现代通信中的应用。

关键词：光纤通信； 传输技术； 应用；

一、光纤通信技术

1、光纤通信传输技术简述。

光纤通信传输技术是以光纤作为媒介， 具有进行长距离传输、大容量的通信、对环境污染小等优点， 光纤分为通信光纤、感用光纤两种类型， 能够对不同的情况进行整形、分频、调制光波等。在现实应用中， 光纤通信传输技术有更高的光波频率， 与普通的传输方式相比， 光纤有较高的传输质量并且损耗较小。

2、光纤通信技术的`特点。

（1） 施工成本低损耗小。随着传输技术水平的提高， 光纤传输的过程不断降低损耗， 光纤通信主要是以石英制成的绝缘体作为材料， 与其他类型的光纤相比具有成本低、损耗小等优点， 施工过程中不用安装回路和接地， 又具有较好的绝缘性， 从而使施工成本大幅降低。

（2） 容量大。相对于电缆和铜缆的传输， 光纤传输传输中损耗小并且具有更高的带宽， 通过特殊技术手段扩大光纤传输信息量， 实现远距离高效传输。

（3） 占用空间小。光纤的直径很小， 在施工过程中占据的空间越小， 就能减少施工的任务和后期的检修， 节约光纤维修的时间， 对于通信系统集成化具有非常重要的作用。

（4） 良好的保密性以及抗干扰能力。石英光纤有较好的绝缘性和抗腐蚀性， 不论是高压线释放的电磁干扰和自然活动中的电磁干扰都具较强的抵抗力， 不会干扰到信号的传输， 在军事方面运用的非常广泛。传统的电波通信容易出现电波泄露的问题， 保密性比较差， 但光纤通信技术却有较强的保密性， 更好的保护传输的内容。

二、现代光纤通信传输技术的应用

（1） 单纤双向传输技术。如今， 将现有的双纤双向改用为单纤双向技术， 更有效的节省能源， 降低光纤的消耗， 单纤双向传输技术是在不同的波段中用手法信号调制， 通过技术改进， 更适用于光纤末端设备的接入。

（2） FTTH接入技术。即光纤到户接入技术， FTTH主要采用PON无源光网络和P2P这两种通信方案进行传输， 具有全光纤、全透明的光接入网方式， 为三网融合进程的不断加快提供了有力支持。为满足消费者对通信技术的需求， 必须要有光纤到户接入技术， 虽然ADSL技术为信息通信领域中的提供良好基础， 但在未来的通信业务中的运用却越来越少， 尤其是在会议电视、网上游戏和HDTV高清数字电视等业务中。

（3） 在电力通信中的应用。未来电力通信的发展是以内部需求为主。在电网内部；

一是要降低成本；

二是要重视通信的重要性，电网外部， 一是要面对市场的变革；

二是要克服对外界的影响。据此要求， 需要电力通信相关工作人员提升专业水平、加强沟通工作， 保证电力通信的正常运行。

（4） 光交换技术。光交换技术是光纤传输技术的信息传递过程中通过光信号进行交换， 传统的通信网络是以金属线缆为物理基础， 传输信息数据的线路中是以电子信号的方式存在的， 电子信号是利用电子交换机进行交换， 目前传统的电缆通信网络已经被光纤通信技术替代， 除用户末端部分是采用光纤限号传输， 信息数据是以光信号的形式存在， 但是技术还是电信号交换技术， 由于光开关技术不成熟， 只通将光信号转换为电子信号再变成光信号传输， 这种方式效率低、技术成本高， 因此， 大容量光开关器件的研发对光交换技术的实现提供了支持， 但是由于大容量光交换技术在小颗粒、低速度信号交换中的技术还不成熟， 也可以在小颗粒的信号交换中采用电子交换技术。

三、光纤通信技术的发展趋势

（1） 光网络智能化。我国的光纤通信方式主要是以传输为主线， 但是随着计算机技术的快速发展， 计算机技术使网络通信技术得到了更进一步的发展。信息自动发现技术、系统保护恢复功能以及自动连接控制技术更多的运用现代光网络技术， 促进了光网络的智能化发展， 光网络的智能化也是通信领域发展的主要方向。

（2） 光器件的集成化。为了促进网络通信传输速度的发展， 光器件的集成化是实现全光网络的重要发展方向， 传统的ADSL宽带接入无法满足时下信息传输的需求， 因此必须先完善光器件性能提高信息传输速度， 所以， 为了推动光纤传输技术的发展实现光器件的集成化是必然发展方向。

（3） 全光网络。全光网络是在信号的交换过程和网络传输的过程中以光的形式存在， 在进出网络时进行电光和光电的转换。传统的光网络系统在网络结点处使用电器件， 在节点间形成全光化， 影响光纤通信干线的总容量， 因此， 实现全光网络是一个重大课题， 为了实现纯粹的全光网络， 必须建立光转换技术和WDM技术提高网络信息传输速度和网络资源的利用率。

结语：

光纤通信传输技术已经成为现代社会信息传输的重要技术， 信息通信领域中光纤通信技术的广泛运用， 大容量、高速度、长距离成为了我们追求的主要目标。网络时代的到来， 我们必须尽快了解光纤通信传输技术的现状及优缺点， 促进光纤通信传输技术的发展。

光通信从一开始就是为传送基于电路交换的信息的，所以客户信号一般是TDM的连续码流，如PDH、SDH等。随着计算机网络，特别是互联网的发展，数据信息的传送量越来越大，客户信号中基于分组交换的分组信号的比例逐步增加。分组信号与连续码流的特点完全不同，它具有随机性、突发性，因此如何传送这一类信号，就成为光通信技术要解决的重点。 另外，传送数据信号的光收发模块及设备系统与传统的传送连续码流的光收发模块及设备系统是有很大区别的。在接入网中，所实现的系统即为ATM-PON、EPON或GPON等。在核心网，实现IP等数据信号在光层（包括在波分复用系统）的直接承载，就是大家熟知的IP over Optical的技术。 由于SDH系统的良好特性及已有的大量资源，可充分利用原有的SDH系统来传送数据信号。起初只考虑了对ATM的承载，后来，通过SDH网络承载的数据信号的类型越来越多，例如FR、ATM、IP、10M-baseT、FE、GE、10GE、DDN、FDDI、Fiber Channel、FICON、ESCON等。 于是，人们提出了许多将IP等信号送进SDH虚容器VC的方法，起初是先将IP或Ethernet装进ATM，然后再映射进SDH传输，即IP/Ethernet over ATM，再over SDH。后来，又把中间过程省去，直接将IP或Ethernet送到SDH，如PPP、LAPS、SDL、GFP等，即IP over SDH、POS或EOS。 不断增加的信道容量 光通信系统能从PDH发展到SDH，从155Mb/s发展到10Gb/s，近来，40GB/s已实现商品化。同时，还正在探讨更大容量的系统，如160Gb/s（单波道）系统已在实验室研制开发成功，正在考虑为其制定标准。此外，利用波分复用等信道复用技术，还可以将系统容量进一步提高。目前32×10Gb/s（即320Gb/s）的DWDM系统已普遍应用，160×10Gb/s（即）的系统也投入了商用，实验室中超过10Tb/s的系统已在多家公司开发出来。光时分复用OTDM、孤子技术等已有很大进展。毫无疑问，这些对于骨干网的传输是非常有利的。 信号超长距离的传输 从宏观来说，对光纤传输的要求当然是传输距离越远越好，所有研究光纤通信技术的机构，都在这方面下了很大工夫。特别是在光纤放大器出现以后，这方面的记录接连不断。不仅每个跨距的长度不断增加，例如，由当初的20km、40km，最多为80km，增加到120km、160km。而且，总的无再生中继距离也在不断增加，如从600km左右增加到3000km、4000km。 从技术的角度看，光纤放大器其在拉曼光纤放大器的出现，为增大无再生中继距离创造了条件。同时，采用有利于长距离传送的线路编码，如RZ或CS-RZ码；采用FEC、EFEC或SFEC等技术提高接收灵敏度；用色散补偿和PMD补偿技术解决光通道代价和选用合适的光纤及光器件等措施，已经可以实现超过STM-64或基于10Gb/s的DWDM系统，4000km无电再生中继器的超长距离传输。 光传输与交换技术的融合 随着对光通信的需求由骨干网逐步向城域网转移，光传输逐渐靠近业务节点。在应用中人们觉得光通信仅仅作为一种传输手段尚未能完全适应城域网的需要。作为业务节点，比较靠近用户，特别对于数据业务的用户，希望光通信既能提供传输功能，又能提供多种业务的接入功能。这样的光通信技术实际上可以看作是传输与交换的融合。目前已广泛使用的基于SDH的多业务传送平台MSTP，就是一个典型的实例。 基于SDH的MSTP是指在SDH的平台上，同时实现TDM、ATM、以太网等业务的接入处理和传送，提供统一网管的多业务节点设备。实际上，有些MSTP设备除了提供上述业务外，还可以提供FR、FDDI、Fiber Channel、FICON、ESCON等众多类型的业务。 除了基于SDH的MSTP之外，还可以有基于WDM的MSTP。实际上是将WDM的每个波道分别用作各个业务的通道，即可以用透传的方式，也可以支持各种业务的接入处理，如在FE、GE等端口中嵌入以太网2层甚至3层交换功能等，使WDM系统不仅仅具有传送能力，而且具有业务提供能力。 进一步在光层网络中，将传输与交换功能相结合的结果，则导出了自动交换光网络ASON的概念。ASON除了原有的光传送平面和管理平面之外，还增加了控制平面，除了能实现原来光传送网的固定型连接（硬连接）外，在信令的控制下，还可以实现交换的连接（软连接）和混合连接。即除了传送功能外，还有交换功能。 互联网发展需求与下一代全光网络发展趋势 近年来，随着互联网的迅猛发展，IP业务呈现爆炸式增长。预测表明，IP将承载包括语音、图像、数据等在内的多种业务，构成未来信息网络的基础；同时以WDM为核心、以智能化光网络（ION）为目标的光传送网进一步将控制信令引入光层，满足未来网络对多粒度信息交换的需求，提高资源利用率和组网应用的灵活性。因此如何构建能够有效支持IP业务的下一代光网络已成为人们广泛关注的热点之一。 对承载业务的光网络而言，下一步面临的主要问题不仅仅是要求超大容量和宽带接入等明显需求，还需要光层能够提供更高的智能性和在光节点上实现光交换，其目的是通过光层和IP层的适配与融合，建立一个经济高效、灵活扩展和支持业务QoS等的光网络，满足IP业务对信息传输与交换系统的要求。 智能化光网络吸取了IP网的智能化特点，在现有的光传送网上增加了一层控制平面，这层控制平面不仅用来为用户建立连接、提供服务和对底层网络进行控制，而且具有高可靠性、可扩展性和高有效性等突出特点，并支持不同的技术方案和不同的业务需求，代表了下一代光网络建设的发展方向。 研究表明，随着IP业务的爆发性增长，电信业和IT业正处于融合与冲突的“洗牌”阶段，新技术呼之欲出。尤其是随着软件控制（“软光”技术）的使用，使得今天的光网络将逐步演进为智能化的光网络，它允许运营者更加有效地自动配置业务和管理业务量，同时还将提供良好的恢复机制，以支持带有不同QoS需求的业务，从而使运营者可以建设并灵活管理的光网络，并开展一些新的应用，包括带宽租赁、波长业务、光层组网、光虚拟专用网（OVPN）等新业务。 综上所述，以高速光传输技术、宽带光接入技术、节点光交换技术、智能光联网技术为核心，并面向IP互联网应用的光波技术已构成了今天的光纤通信研究热点，在未来的一段时间里，人们将继续研究和建设各种先进的光网络，并在验证有关新概念和新方案的同时，对下一代光传送网的关键技术进行更全面、更深入地研究。 从技术发展趋势角度来看，WDM技术将朝着更多的信道数、更高的信道速率和更密的信道间隔的方向发展。从应用角度看，光网络则朝着面向IP互联网、能融入更多业务、能进行灵活的资源配置和生存性更强的方向发展，尤其是为了与近期需求相适应，光通信技术在基本实现了超高速、长距离、大容量的传送功能的基础上，将朝着智能化的传送功能发展。