华工模式识别

华工模式识别（共5篇）

华工模式识别 篇1

邓孟仁 冯江

郭昊栩

郭谦

郭卫宏

黄骏

姜文艺

蒋涛

李晋

李文红 梁海岫

林家奕

林燕

刘宇波

陆琦

罗建河

罗卫星

孟建民

孟庆林

缪军

倪阳

潘莹

邱坚珍

施瑛 寿劲秋

孙一民

汤朝晖

唐孝祥

陶郅

汪奋强

王国光

王红卫

王静

王扬

吴桂宁

吴硕贤

肖大威

肖旻

肖毅强

杨勐

杨晓川

张春阳

张磊

张宇峰

赵立华

赵越喆

郑力鹏

周毅刚

朱小雷

朱亦民

寿劲秋 梁海岫 罗建河 杨

勐

林

燕 黄

骏 郭昊栩 邓孟仁姜文艺

罗卫星

刘宇波 王

扬 李文红

蒋

涛

姓 名：施瑛

性 别： 男

出生年月：1974.05 职 称：副教授、硕士生导师

最后学位：硕士

学习简历：

1995年，华南理工大学建筑学系获得建筑学学士

2001年，华南理工大学建筑学院建筑系获硕士学位

在职博士

工作简历：

1995年至今华南理工大学建筑学院建筑系任教；

广东省精品课程、国家精品课程“建筑设计基础”主持；

亚热带建筑科学国家重点实验室特聘成员

社会兼职：

中华民族建筑研究会成员 研究方向：

建筑设计、城市设计、景观设计、历史建筑与街区的保护和更新

科学研究及学术成果: 主持和参与多项国家和省部级科研项目包括：教育部国家精品课程《建筑设计基础》、亚热带建筑科学国家重点实验室开放课题《城市“三旧改造”中基于紧缩城市理论的城市综合体建筑设计方法研究》、广东省农业厅与华南理工大学共建“岭南乡村建设研究中心” 基地项目《岭南特色乡村建设标准研究》、建设部规划司项目《优秀近现代建筑认定标准和管理办法规章制定》、国家自然科学基金《南方汉民系传统聚落形态比较研究》、国家自然科学基金《岭南汉民系乡村聚落可持续发展度研究》等项目。

王

静姓 名： 王静

性 别： 女

出生年月：1976年9月

职 称：先上岗教授

最后学位：博士

学习简历

1999年7月，华南理工大学本科毕业

2002年7月，华中科技大学硕士毕业

2006年7月，清华大学博士毕业

工作简历

2006年7月至今，华南理工大学

社会兼职

建筑学会会员

研究方向

绿色建筑/绿色评估/生态规划

科学研究及学术成果 参编《绿色建筑评估》，中国建筑工业出版社，2007 2008.01 至今，国家自然科学基金面上项目“当代大学校园集约发展的适应性策略研究”（项目编号：50778073，主持人：何镜堂，2008-2010），参与人。

联系方式：***

邮箱：wj99@scut.edu.cn

姓 名：邱坚珍

性 别： 女

出生年月：1968年8月

职 称：高级建筑师，硕导

专业资格：国家一级注册建筑师

最后学位：博士

学习简历

1986~1990年，华南理工大学建筑学系获工学学士学位

1998~2007年，华南理工大学建筑学院建筑系（硕-博连读）获博士学位

工作简历

1990年~1995年 广州空军勘察设计院工作，参与及主持一系列包括医院、办公楼、机场航站楼、营房等各种类型项目的建筑设计，并曾在全军住宅建筑规划设计竞赛中获二等奖及三等奖。

1995年~1998年 广东省注建设计所任主任建筑师，主持几十项包括商业、办公、住宅区、学校、文化中心、综合厂区等大、中型建筑项目的设计工作。2008年~至今 华南理工大学建筑学院 亚热带建筑科学国家重点实验室 任高级建筑师。

社会兼职

研究方向

建筑声学设计与研究；观演文化建筑设计与研究；

科学研究及学术成果

作为国家自然科学基金项目《民族乐器声功率测定与民族音乐厅堂音质评价》的主要参与者，为课题研究进行了大量的实验式测试以及现场调研工作。基金课题关于民族音乐和乐器的研究不仅在我国是开创性的工作，其成果在国际上也得到了普遍的认可。

在建筑声学研究和设计领域中有一定的基础与积累。已主持或参与完成了一批剧院、综合性厅堂、体育场馆以及专业视听室等的建筑声学设计与研究工作，并主持完成其中部分项目的装修设计工作；主持完成了华南理工大学建筑声学实验室（包括消声室、混响室、隔声室、听音室以及相关配套空间）的建筑及室内设计工作。

目前为止，已在国际国内重要刊物上发表学术论文近２０篇。其中多篇被E.I.及SCI收录。

电子邮件：jzqiu@scut.edu.cn qjianzhen@gmail.com 通讯地址：广州，五山华南理工大学建筑学院（510640）

周毅刚

姓 名： 周毅刚 性 别： 男 职 称：副教授，硕导 最后学位：博士（博士后）

学习简历

1998年7月，华中理工大学本科毕业

2004年12月，华南理工大学博士毕业

工作简历

2005年4月，哈尔滨工业大学深圳研究生院博士后研究

2007年7月至今，华南理工大学

社会兼职 研究方向 城市形态、建筑历史 科学研究及学术成果 历年来发表学术论文十余篇

联系方式：华南理工大学建筑学院

邮编：510640 邮箱：171888@qq.com

李

晋

李 晋

李晋，男，副教授，硕士研究生导师，博士，国家一级注册建筑师

学习、工作经历

1989-1993：吉林建筑工程学院，建筑设计专业，工学学士；

1993-1997：长春市建筑设计研究院，建筑师；

1997-2000：哈尔滨工业大学建筑研究所，建筑设计及理论专业（大空间公共建筑、体育馆研究方向），建筑学硕士；

2011年：华南理工大学，建筑设计及理论专业，博士。

2000-2008：华南理工大学，建筑学院建筑系，讲师

2008-至今：华南理工大学，建筑学院建筑系，副教授，三年级年级主持 兴华人才科研团队中的骨干教师；华南理工大学亚热带建筑科学国家重点实验室的绿色建筑与技术实验室成员。社会兼职

中国绿色建筑青年委员会委员

中国建筑学会会员

研究方向

公共建筑，大空间建筑研究。设计大空间建筑多项：广州大学城广东药学院体育馆；广州大学称广东药学院体育场；重庆工学院体育馆；广东国际展览中心。参与设计江苏省吴江市体育馆。结合研究领域主讲《建筑

设计与结构选型》课程。

可持续建筑研究。当代生态意义上的建筑研究方法与一般意义上的产生了明显的区别，使设计从以往的以“形态——功能”为单一目标转变为以“形态——功能”和“环境——资源”并重的双重目标。结合亚热带气候特点，研究遮阳、自然通风、隔热等被动降温技术与建筑创作的协同性，调整建筑的建构方法以适应被动技术的运用，使其发挥最大效果，力求达到净化环境、降低能耗的目标。主持该领域基金：华南理工大学中央高校基本科研业务费自主选题项目《亚热带大空间建筑与自然通风技术的协同模式研究》； 华南理工大学自然科学基金《生态技术与亚热带建筑形态的建构方法研究》。参研相关基金：亚热带建筑科学国家重点试验室自由申请基金《亚热带大空间公共建筑的被动设计模式研究》，第一参加人，子项目负责人；亚热带建筑科学国家重点实验室自主课题《湿热地区绿色建筑试验模块体系研究》，子项目负责人； 亚热带建筑科学国家重点实验室自主课题《湿热气候区（亚热带）绿色建筑集成技术研究》，子项目负责人；国家自然科学基金《炎热地区遮阳对热环境调节机理研究》，参加人。

建筑获奖

[1]东莞莞城英文实验学校设计获2005年广东省优秀工程勘察设计三等奖，第二获奖人 [2]江苏吴江市体育馆设计获2005年教育部优秀工程勘察设计三等奖，第三获奖人

[3] 广州大学城广东药学院体育馆，获2009年第五届威海国际建筑设计大赛优秀奖，第二获奖人

[4] 广州大学城广东药学院体育馆，获2009年广东省优秀勘察设计一等奖，第三获奖人 [5] 广州大学城广东药学院体育馆，获2009年全国优秀建筑勘察设计三等奖，第三获奖人

[6]广州大学城广东药学院教学区（广东药学院体育馆，即2010年广州亚运会排球比赛馆；广东药学院体育场，即2010年广州亚运会足球训练场）获2006年中国建筑学会建筑创作优秀奖，第八获奖人

论文著述

在核心期刊、全国学术会议发表三十多篇学术论文，代表论文有

[1] 李晋,肖毅强.基于自然通风的体育馆空间形态模式研究.南京2010 BEST-CN 国际会议暨中国建筑学会建筑物理分会成立50 周年纪念学术会议论文集

[2] 李晋,闫晓逢.体育馆的非对称形态与室内自然通风.华中建筑[J].2010.2 [3] 李晋.体育馆的自然通风设计方法研究.昆明理工大学学报[J].2008.2.43-47 [4] 郭卫宏,李晋.广州大学城广东药学院多功能体育馆.建筑学报.2008.3.41-45 [5] 何镜堂,郭卫宏,李晋.与环境、气候的积极对话——广州大学城广东药学院体育馆构思.城市建

筑.2006.3.16-19 [6] 李晋.被动形态模式设计.新建筑.2007.1.34-37 [7] 李晋,张汉斌.与场地、地形的积极对话.建筑学报.2006.8.41-43 [8] 李晋,孟庆林.大空间建筑被动形态模式研究.昆明理工大学学报.2006.6.50-55 [9] 李晋,刘德明.大空间建筑的形式创作规律初探.华中建筑.2000.12

Email:liharbin@126.com 通信地址：华南理工大学建筑学院建筑系建筑设计教研室（510640）

电话：020-22236588 传真：020-22236588

朱亦民教育经历

1983~1987：西安冶金建筑学院建筑系建筑学专业，工学学士

1999~2002：荷兰贝尔拉格建筑学院(The Berlage Institute in Rotterdam)，建筑学硕士 工作经历：

1987~1997：中国有色金属总公司洛阳有色金属加工设计研究院土建室，建筑师

1999：法国欧博建筑事务所（深圳），建筑师

2003~：与Pier-Vittorio Aureli共同创办道格玛建筑工作室（DOGMA Architects）

2004~：任教于华南理工大学建筑系

社会兼职

研究方向

林家奕 研究方向

科学研究及学术成果

主要研究方向：建筑设计及其理论，特别在高层、超高层住宅（商业）综合体设计、办公楼设计、旧老建筑改扩建、别墅区规划设计以及民用建筑防火设计方面具有丰富的设计经验和深入的理论探讨，在核心刊物上发表有关论文多篇。

肖大威

肖大威教授在城市规划与设计和建筑设计创作方面都有很深的造诣，现任建设部全国高等城市规划专业指导委员会委员、中国城市规划学会小城镇学术委员会委员、《华中建筑》编委、《城市与建筑》编委、广东省环境艺术委员会委员、广州市环境艺术委员会委员、广州市城市科学委员会副会长、广州市建设科技委员会委员等。主要研究方向有“岭南生态办公建筑研究”、“岭南地域生态建筑文化研究”、“岭南城镇规划”、“城市滨水区规划与城市设计”、“生态健康住区规划”等。主持过两项国家自然基金课题、一项广东省自然科学基金重点项目，在全国性核心期刊上发表学术论文四十余篇，主编了《华南理工大学建筑学术丛书》。主持的建筑设计项目“白云区政府办公楼”获广东省优秀设计三等奖，主持的规划项目“中南民航空管局从化培训中心”获广东省优秀规划设计二等奖，主持的“中山市古镇广场规划”获广东省优秀规划设计优秀奖。主要参加的“广州市琶洲地区控制性详细规划”获建设部优秀规划设计一等奖。肖大威教授多次在国内大型规划设计竞赛中夺标，主持过大小几十个建筑创作项目、十余项城镇总体规划、十几项修建性详细规划和城市设计项目，其中有办公楼、体育馆、影剧院、宾馆、医院；城镇总体规划、城市中心区规划与城市设计、滨水区规划与城市设计，以及大学、实验中学、居住区、工业科技园规划等。

张春阳

研究方向

开展城市规划与设计、医疗建筑设计两个研究领域 科学研究及学术成果

在城市规划与设计的研究方面，主要从事城市设计研究，主讲“城市景观”“旧城改造”等本科、研究生课程。先后参加和主持的项目有：“广东省飞来峡水库库区总体规划”；“广东惠州大亚湾城市公共空间体系规划”；“广东塘厦镇城镇风貌体系规划”“广州先烈路周边地区城市设计”等；“广东省海上运动基地规划设计（专业负责人）”项目获广东省城市规划优秀设计二等奖。发表多篇城市规划与设计研究论文。

在医疗建筑设计研究方面，发表多篇研究论文，主持国家自然科学基金一项。

陆

琦

研究方向 岭南地域建筑设计, 传统民居与现代建筑。科学研究及学术成果

工程项目业绩：曾担任广州中山大学地学楼、广州东铁路新客站及广九直通车新客站、广州地铁一号线广州东站、佛山丽日豪庭住宅区、佛山宾馆营业楼等大中型工程项目的项目主持和建筑总负责人。近年来参加了广州大学城民俗博物馆、新疆哈密回王府、广东潮州饶宗颐学术馆、广东中山泮庐山庄等建筑与园林景观设计。1984—85年间赴西藏参加援藏工程的山南地区泽当饭店设计获1987年广东省优秀设计二等奖，地铁广州东站设计获1999年广东省优秀设计三等奖，佛山丽日豪庭住宅区获2003年第三届詹天佑中国土木工程大奖，佛山宾馆营业楼设计获2005年广东省优秀设计二等奖，广东潮州饶宗颐学术馆获2007年广东省优秀设计二等奖，新疆哈密回王府一期工程获2007年广东省优秀设计三等奖。

郭

谦 研究方向

主要研究方向为历史环境的保存与发展。科学研究及学术成果

多次获国际、国内竞赛奖项，其中“从化广裕祠修复设计”获得了联合国“亚太地区文化遗产保护奖”第一名，是我国首次获得的文化遗产保护奖最高奖，参与写作的《中国民居建筑》获得了国家图书一等奖，曾获日本《新建筑》杂志社举办的《都市空间再生计划》国际竞赛佳作奖等。

国家自然科学基金项目《南方民系民居与现代村镇居住模式研究》、《中国传统城市的人居环境思想与实践》，以及国家社科基金项目《岭南近代建筑美学研究》主要参加人。

主持完成横向项目多项，其中有“广州市番禺沙湾古镇（全国历史文化名镇）保护规划”、“广州市六榕寺扩建规划”、“广州市中山路万木草堂复建项目设计”、“广州市北京路复建项目设计”等。近年来，出版专著一部，发表论文20余篇。

肖毅强

研究方向

绿色建筑，建筑建构技术研究，生态景观建筑研究。

科学研究及学术成果

1997年－1999年国家公派往德国进修，主修生态建构设计和城市设计。回国后与德国相关研究和设计机构保持长期学术交流联系。2001年，与德国环保技术交流中心等机构合作，成立绿色联盟“Greenalliance”组织，本人为主要发起人之一。旨在推动生态设计技术上的中德国际合作的技术发展与应用平台。

2003年12月，参加深圳举行的“中德绿色环保技术国际研讨会”并会议发言。2005年3月，参加在德国莱比锡“国际可持续发展与环境保护大会”，作会议发言《中国城市公共建设中的“生态”愿望和技术缺失》。

2007年创建“绿色建筑设计与技术实验室”并任主任，系统开展绿色建筑相关研究。

2008年主持协办“德中同行”系列活动，协助组织德国“节能建筑与规划”、竹材建筑等展览。

2008年10月主持中国青少年社会教育基金会“手牵手”儿童早期教育计划——西北贫困地区幼儿园设计咨询项目，致力可持续发展策略的幼儿设施设计与研究。

系统整理和挖掘岭南早期现代建筑的地域性节能设计策略与思想，发表关于岭南现代建筑创作“技术理性”思想研究的文章3篇。在设计实践项目中探讨当代技术背景下的建筑表皮设计的气候适应策略。

近五年，主持在研科研项目15 项。在学术刊物上发表论文十多篇，译著有《建筑形式的逻辑概念》。完成规划设计项目数十项。

缪

军

研究方向

绿色建筑与景观，城市公共建筑规划设计研究，专攻酒店建筑、行政办公建筑、观演建筑等方面研究。科学研究及学术成果

主持或参加科研项目多项，广东省科技攻关项目两项；与他人合编教材一部；发表论文三十余篇。对商业综合体、酒店建筑设计有丰富经验，在长期实践中，与多家国际品牌酒店管理公司（法国雅高集团、美国希尔顿酒店集团等）沟通合作，完成项目定位和设计，熟悉国际酒店管理公司的标准和要求。

朱小雷研究方向：

建成环境使用后评价；老年人居环境；校园与文化观演建筑；环境行为研究与建筑设计。

科学研究及学术成果：

主要著作：《建成环境主观评价方法研究》（南京：东南大学出版社，2005）。在《建筑学报》、《城市规划》等核心期刊上发表论文二十余篇，其中被EI收录3篇。科技成果：“建成环境使用后评价理论与方法及应用研究”（第二完成人）获2011广东省科学技术奖一等奖。主持研究国家自然科学基金面上项目1项，省部级基金2项。作为主要设计人完成了广州大学新校区演艺中心；广州大学新校区教学实验楼、工程楼组团；广州芳村区珠江沿岸（下市涌——鹤洞大桥）景观整治规划；遵义会议中心；东莞职教城；柳州第二职业技术学校；珠海歌剧院国际竞赛方案（优秀奖）；广州市妇女儿童医疗保健中心；广州萝岗区综合医院等重要工程项目。曾获广州市优秀工程勘察设计二等奖和广州市城乡规划设计优秀项目三等奖。

吴桂宁 研究方向

科学研究及学术成果

科研项目：曾完成北京亚运会拳击馆、韶关风度广场、惠州建行综合楼、韶关建行综合楼、潮州银都花园综合楼、云浮银宇大厦、番禺莱茵花园等项目的设计。近年主要关注于不同尺度下之设计对象描述方法研究，具体应用于基于控制的城市设计成果框架建构、城市中心区设计、建筑与环境一体化设计等，主持完成105国道顺德段景观控制规划暨重点地段城市设计、珠海市淇澳岛风貌规划、广州新城市中轴线珠江新城段城市设计、顺德市德胜新区中心广场城市设计、韶关市城市广场设计、广州新白云国际机场南进场路两侧地块详细规划、东莞市松山湖科技产业园中心区概念性城市设计、广州市文德路历史文化街区保护规划、江西萍钢厂前街区规划暨建筑设计、广州奥林匹克体育公园规划、广西北海新行政中心规划与建筑设计、三亚亚龙湾小区规划与建筑设计、深圳大工业区城市形态与设计导则编制研究、广东始兴新行政中心规划暨建筑设计、海口秀英大道沿路整治与周边地区城市设计、海口海秀西路景观规划与设计等。

教研项目：曾主持建筑设计基础课程改革、基于人居环境科学的学科与教学框架建构工作，完成“建筑设计基础”省重点课程建设、“建筑设计基础”精品课程项目建设、建筑学与城市规划专业课程体系改革（广东省新世纪高等教育改革工程研究项目）、建筑设计基础CAI（广东省“五个一百工程”建设项目）等教学项目研究。

发表论著：发表“学科交叉在建筑学科建设中的应用研究”、“走向理性与方法--一种针对设计启蒙的教学体系”、“中国传统建筑的思维考证”、“广州新城市中轴线珠江新城段城市设计”、“珠海市淇澳岛风貌规划”等论文十余篇，编著“建筑设计资料集10--银行建筑构造”、“全国著名高校建筑系学生优秀作品选”（共四卷）、建筑设计基础讲义等。

获奖项目：北京亚运会拳击馆设计获建设部优秀设计二等奖、国家教委科技进步二等奖、教委优秀设计二等奖、北京市优秀设计三等奖；教研项目“建立具有岭南特色的建筑学人才培养模式”获97年国家优秀教学成果二等奖、省级一等奖和校级一等奖； 1998年获广东省南粤教坛新秀称号；2000年获同济大学陈同周建筑教育奖。

王国光

研究方向

长期致力于城市公共建筑及居住区的规划设计研究，专攻法院建筑、行政办公建筑设计及人居环境理论。

科学研究及学术成果

已完成发表了有关学术论文三十余篇及编写专著《图解西方当代建筑史》一本，参与编制国家建筑标准设计图集——《建筑外遮阳》。论文先后在《建筑学报》、《新建筑>、《华中建筑》、《时代建筑》、《北京规划建设》、《南方建筑》等多家省级以上刊物发表。参与主持国家自然科学基金资助项目――“亚热带地区建筑被动蒸发冷却技术” 研究，粤港重大科技项目--广东省建筑节能关键技术研究，国家自然科学基金重点资助项目――“湿热地区微气候调节与设计” 研究。完成的主要项目有：广东省高级人民法院、新会市人民法院、深圳市中级人民法院（方案）、温州市永嘉县人民法院（方案）、温州市永嘉县城旧城改造规划、温州市财政局.地税局合建办公大楼（国际竞赛中标实施）、温州市国际金融中心（方案）、温州市规划展示中心及规划综合楼（国际竞赛中标实施）、温州市国税局高层宿舍楼（中标实施）、遵义市“忆江南”居住区规划设计、青海“城南绿洲”居住区规划设计、深汕高速公路惠来服务区（建成），柳州市响水河大型住区规划、揭阳市商业步行街设计（建成）、广州市越秀上下街保护与更新概念性规划、韶关市仁化县石塘村历史文化保护规划、韶关市石塘镇镇区重点地段保护规划及城市设计、南京云锦博物馆方案设计。先后获广东省城乡规划设计一等奖、广东省规划设计银奖、广东省优秀建筑创作奖（第一名）

王国光教授多次出国，先后考察过韩国、日本、东南亚及西欧、北欧和南欧的城市与建筑，并多次指导学生参加设计竞赛获奖。电话号码：020-87112365 电子邮件： wgg999@126.com

陶

郅

职

称：教授 副总建筑师 国家一级注册建筑师 职

务：华南理工大学建筑设计研究院副院长 受教育经历：

1978～198华南理工大学建筑学系建筑学专业

获学士学位 1982～1985 华南理工大学建筑学系建筑学专业

获硕士学位

1998.9～1998.12 首批入选中法政府学术交流计划《50位中国建筑师在法国》 项目，赴法国巴黎机场公司工程部进修。主要设计成果奖：

1.珠海机场旅客航站楼，航管楼

获2000全国第九届优秀工程设计金奖 2.广州国际会议展览中心 获2004全国优秀工程银奖 获2005全国十大建设科技成就奖 获第五届詹天佑土木工程大奖 3.惠州行政中心办公楼

获1998教育部优秀工程设计二等奖 4.福州大学逸夫科教馆 获第二届全国教育建筑优秀奖 5.中国国际航空航天博览会新闻中心 获2000教育部优秀工程设计表扬奖 6.郑州大学新校区总体规划

获2003教育部校园规划设计一等奖 获2003年建设部勘察设计建筑设计二等奖

获广东省注册建筑师协会第二次（2003）优秀建筑创作奖提名奖 7.郑州大学新校区理科系群

获2003年教育部勘察设计建筑设计一等奖 获2003年建设部勘察设计建筑设计二等奖

获广东省注册建筑师协会第二次（2003）优秀建筑创作奖提名奖 8.郑州大学新校区核心教学区

获2005教育部勘察设计建筑设计二等奖 获2005河南省勘查设计创新奖一等奖 获2005机械部优秀工程设计二等奖

获2005中国机械工业集团科学技术奖二等奖

获广东省注册建筑师协会第三次（2005）优秀建筑创作奖提名奖

9.西安电子科技大学新校区总体规划 获2005教育部校园规划设计三等奖 10.南京河海大学图书馆

获广东省注册建筑师协会第二次（2003）优秀建筑创作奖提名奖

汤朝晖

教学情况

2003年7月获批准招收硕士研究生。研究方向

现代建筑设计与理论、建筑设计与城市公共空间的衔接。主持建筑工作室，以新锐建筑方案设计及有挑战性的建筑施工图为主要工作内容，与国外建筑师建立有良好的学术联系，并有接触了解国内外建筑理论与实践的最新资讯的机会。

郭卫宏

称：教授级高级工程师

1969年4月生,博士研究生学历。现任华南理工大学建筑学院院长助理，华南理工大学建筑设计研究院副院长兼书记，国家一级注册建筑师，教授级高级建筑师。1991年毕业于哈尔滨建筑工程学院，获学士学位；1994年3月毕业于华南理工大学研究生院，获硕士学位；2008年6月在华南理工大学建筑学院获博士学位；2008年12月晋升为教授级高级建筑师。主要学术兼职有广东省土木建筑学会环境艺术委员会副秘书长、《南方建筑》编辑部副主任、城市可持续建设研究中心副主任、广州市建设科技委建筑与规划专业专家等。2004年底获中国青年建筑师最高荣誉奖――第五届中国建筑学会青年建筑师奖；2005年入选《创作者自画像--中国青年建筑师•当代中国新作品》参加国际建协第22届世界建筑师大会；2006年入选《中国青年建筑师188》；2007年入选《中国当代杰出青年建筑师》。

长期从事现代建筑创作理论和实践研究，积极参加建筑设计的教学工作，坚持“产学研”相结合的可持续创作道路，较完善地提出了“建筑创作系统论”。其主持和参与的50多项重要工程中有18个作品共获国家、省部级优秀设计奖40余项，其中国家银奖2项、铜奖2项、省部级二等奖以上17项、詹天佑奖1项、建筑创作奖1项等。其主要代表作包括天津博物馆、钱学森图书馆、中国人民解放军总医院海南分院、潮人博物馆、中国（泰州）科学发展观展示馆、映秀震中纪念地、玉树博物馆、郑州城市展览馆、中国资本市场学院、华南师范大学南海学院、广州大学城华南理工大学和广东药学院校区、重庆理工大学花溪校区、中国矿业大学南湖校区、武汉大学文科区、四川大学文科区、广东药学院体育馆、东莞莞城市民广场、深圳保安区综合服务办公楼等等。近期在《建筑学报》、《世界建筑》等建筑杂志上共发表论文20余篇，主要论文有《武汉大学文科区规划与建筑设计》、《广州大学城广东药学院多功能体育馆》、《校园与山水共生――重庆工学院花溪校区规划设计》、《现代教育理念与校园空间形态》、《五律协同对建筑可持续发展的启示》等。

杨晓川、*研究方向：

公共建筑设计及其理论、观演建筑、校园规划与建筑设计、交通建筑设计 *学术成果：

从事现代建筑创作理论和创作实践研究，积极参加建筑设计的教学工作，坚持“产、学、研”相结合的可持续创作道路。其主持与参与的50多项重要工程中有12个作品共获国家、省部级优秀设计奖15项，其中国家1项、省部级以上9项、建筑创作奖5项等。主要作品包括：沈阳“九一.八”纪念馆，李宁体育馆、柳州游泳馆，天伦万怡酒店，金海湾五星级度假酒店、南宁翡翠园国家康居示范小区，广西祟左市行政中心，深圳市布吉综合客运枢纽，南宁市委党校，石龙火车站、南宁九洲国际大厦（310米超高层）佛山恒安瑞士大酒店（54层原佛山国际商业中心）等。先后在《建筑科学》、《新建筑》、《华中建筑》、《规划师》、《城市建筑》等各种刊物发表中英文论文近40篇。

华工模式识别 篇2

关键词：文字识别,模式识别,应用,科技信息技术

随着高科技信息技术的快速发展, 计算机技术在存取信息、输出和高速运算等方面得到了不断的完善和健全, 但目前计算机的信息输入还是主要依靠人工, 文字识别中的模式识别技术主要是运用大脑识别机理通过计算机的模拟工作, 从而构造出一个完全能够代替人工完成分类的识别等工作, 以达到实现自动信息处理的机器系统的目的[1]。随着人工智能、思维科学和计算机技术迅速发展, 在文字识别领域的模式识别技术也在不断的向更深、更高层次发展。模式识别主要是由模糊理论、统计、神经网络、句法结构以及支持向量机识别等方法, 笔者就文字识别领域的中模式识别的应用原理做出分析。

1模式识别系统的基本概念

人们在看到某个事物和现象时会不自觉的收集该事物或现象的相关信息, 并将该信息与大脑中已经储存的信息进行匹配或比较后得出相应的结果。对该事物或现象中所获取到的时间及空间信息将其统称为模式。而将模式中同一类别模式统称为模式类[2]。当需要将具体的样本进行归类时就叫做模式分别或模式识别。模式识别系统通常由四部分组成, 分别为数据获取、数据预处理、数据的特征提取及选择和分类决策。数据获取指的是把输入模式切换成适合计算机处理形式的一个过程。数据预处理主要是将多余的噪音去除, 从中提取需要的信息, 通过专业的输入设备对残缺的信息进行必要的修复和处理, 以便于计算机提取特征, 在通过数据获取和预处理后输入信息的数据维数较高, 为了达到分类识别的目的, 对原始数据进行处理过程中, 通过相互的转换从数据中提取出最原始的模式特征。原始数据空间又可以被称为测量空间, 而分类识别都是在一个称为特征空间中进行的。所谓的模式识别系统指的是在测量空间模式中, 维数由低向高的转化的过程, 这也是该系统通常采用的特诊提取及特诊选择。文字算法是文字识别的关键和核心。

2 模式识别技术的应用方法

2.1 统计识别

在数学决策理论的基础上, 产生了一种新的识别方法, 也就是统计识别方法。在进行特征提取时, 就可以采用统计识别的方法, 这时可以将相应的特征向量通过一个特征空间进行定义, 全部的特征矢量都在这个特征空间内。这个特征空间的点都能与各种对象及特征向量之间进行对应。在分类阶段中, 通常采用统计决策的方法完成对特征空间信息的分类, 以此来达到对各类特征对象识别的目的效果。随着科学技术的进步, 我国的统计识别技术已经逐渐成熟, 尤其是对特征提取的识别。

2.2 模糊识别

模糊识别的方法主要是采用模糊数学的原理、概念和方法解决分别识别中存在的问题。模糊识别根据识别事物逻辑思维与吸取大脑识别的特征, 把计算机中的二位逻辑不断地向连续逻辑进行相关的转化。模糊识别的结果根据已经被采用被识别对象所属于的某个类别程度, 也就是隶属度得出结果, 一个对象可以适应于不同的类别或不同程度的类别。通常情况下, 一个对象只可以对应某一个类别。单模糊集理论就是将识别方法按模糊聚类法、择近原则识别法或最大隶属原则识别法分为多个类别[3]。

2.3 神经网络识别

20世纪50年代, 一些相关技术人员对动物神经系统的某些功能进行了研究分析, 并对其进行模拟, 他们通过使用计算机技术对大量的数据进行处理, 从中实现了处理单元结点的建立, 这种单元的出现为互联拓扑网络的建立提供了依据, 被称之为人工神经网络[4]。人工神经网络可以将不同的处理单元进行互连成为一个网络, 在进行识别分类的过程中, 能够通过网络对人的神经系统进行相关模仿, 从而实现分类的效果。这种网络识别方式相比于其它识别方法存在较大的差别, 人工精神网络对识别的对象不需要要求有过多的认识和分析, 并且可以实现智能化处理。神经网络可以实现和模拟人认知过程中的形象思维、感知觉、分布式记忆、自组织与自学习, 同时神经网络识别方法和符号处理之间可以实现互补的作用, 主要用于有处理需求且要考虑诸多条件和因素, 信息模糊或不精准的信息处理。

2.4 句法结构识别

句法识别是统计识别的基础上进行的延伸和补充, 统计识别主要是通过利用数值对图像的主要特征进行相应的描述, 而句法结构识别主要是通过符号的特征描述图像。而句法结构识别通过对语言学中句法层次结构进行一定的模仿, 通过利用分层描述的技术对图像进行层次分解, 从中获得较为简单的子图像, 这种识别方法体现出了识别对象各层次的信息。图像识别的方法也是在统计方法的基础上进行的延伸, 而句法结构识别方法的识别能力较图像识别的识别能力明显提升, 句法结构识别不在是单纯的对象物进行归类处理, 对物体结构和景物同样具备识别能力。

2.5 支持向量机的模式识别

支持向量机的核心思想主要是在特征或样本空间中打造一个最优的超平面, 而这个最优超平面与各种类样本集之间的距离最大, 就是要使其达到最大的泛化能力。支持向量机具有泛化能力强、结构相对简单、全局最优性等特点, 关于支持向量机的模式识别在20世纪90年代中期提出后就得到了大量的专家和学者的重视, 并得到了较为广泛的认知和应用[5]。支持向量机识别解决了函数估计和模式识别等问题。在数字图像处理中具有寻找图像像素的特征, 可根据像素点的特征和周围的环境检测出其差异, 并具备各像素点区分功能。

3 结语

随着科技的进步和信息技术的发展, 利用计算机技术对文字进行识别的应用越来越广泛, 该文通过模式识别技术的几种应用方法进行了简单分析, 对其在统计识别、模糊识别、神经网络识别、句法结构识别、支持向量机的模式识别的应用上加以总结和归纳, 从中了解到模式识别技术还具有巨大的发展空间, 通过人们的不断研究, 模式识别技术不仅能够更好的应用到文字识别中, 同时还能够广泛的应用到其它领域中。

参考文献

[1]张俊玲, 赵林.模式识别的方法与应用[J].产业与科技论坛, 2014 (13) :131-132.

[2]高翔, 邢玉娟.模式识别及其在图像处理中的应用[J].自动化与仪器仪表, 2015 (3) :102-103.

[3]罗笑玲, 黄绍锋, 欧阳天优, 等.基于多分类器集成的图像文字识别技术及其应用研究[J].软件, 2015, 36 (3) :98-102.

[4]崔志国, 曾丽娟, 李晓静.创新技术与应用模式提升勘验系统应用效率[J].警察技术, 2011 (2) :26-28.

2018华工中级财务平时作业 篇3

注意事项：

平时作业截止提交日期为2018.05.31，在此日期前均可以提交平时作业； 计算分析题的计算部分按步骤给分，请写计算过程，分录部分按要求填列；

请下载题为“中财2018春季学期平时作业答题卡”的Excel附件（答题卡），并在答题卡上作答，不要直接在试卷上作答，否则将酌情扣除卷面分；平时作业的答案将在作业截止提交日期之后公布

一、单选题(本题含10小题，每小题2分，共计20分)

1、确定会计核算空间范围的基本前提是（B）。A.持续经营 B.会计主体 C.货币计量 D.会计分期

2、企业对于已经发生的交易或者事项，应当及时进行会计确认、计量和报告，不得提前或者延后。这体现的是（A）。

A.及时性 B.相关性 C.谨慎性 D.重要性

3、资产和负债按照在公平交易中，熟悉情况的交易双方自愿进行资产交换或者债务清偿的金额计量，则其所采用的会计计量属性为(D)。A.可变现净值 B.重置成本 C.现值 D.公允价值

4、下列各项中，不应计入存货实际成本中的是（A）。A.用于直接对外销售的委托加工应税消费品收回时支付的消费税 B.材料采购过程中发生的非合理损耗

C.发出用于委托加工的物资在运输途中发生的保险费 D.商品流通企业外购商品时所支付的运杂费等相关费用

5、下列固定资产中，不应计提折旧的固定资产有（C）。

A.大修理的固定资产 B.当月减少的固定资产 C.正处于改良期间的经营租入固定资产 D.融资租入的固定资产

6、某企业2007年年初未分配利润的贷方余额为200万元,本实现的净利润为100万元,分别按10%和5%提取法定公积金和任意公积金。假定不考虑其他因素,该企业2007年年末未分配利润的贷方余额应为（D）万元。

A.205 B.255 C.270 D.285

7、甲公司8月1日A材料结存100件，单价10元，8月6日发出A材料20件，8月12日购进A材料320件，单价6元；8月23日发出A材料100件。该公司对A材料采用移动加权平均法计价，8月末A材料的实际成本为（B）元。A.2,020 B.2,040 C.2,720 D.2,120

8、企业的下列各项现金支出中，不属于投资活动产生的现金流量的是（C）。A.支付在建工程人员的职工薪酬 B.购买机器设备所支付的增值税款

C.为购建固定资产、无形资产而发生的借款利息资本化部分 D.购买长期股权投资而支付的价款

9、下列金融资产中，不应计提减值准备的是（A）。

A.交易性金融资产 B.持有至到期投资 C.应收款项 D.可供出售权益工具

10、A公司和B公司均为增值税一般纳税人，适用的增值税税率为17％，2013年6月1日，A公司委托B公司销售300件商品，协议价为每件80元，该商品的成本为50元，代销协议约定，B公司企业在取得代销商品后，无论是否能够卖出、是否获利，均与A公司无关，商品已经发出，货款已经收到，则A公司在2008年6月1日确认的收入为（B）元。A.0 B.24000 C.15000 D.28080

二、多选题(本题含5小题，每小题2分，共计10分)

1、下列资产中，属于本企业资产范围的有（BC）。

A.经营租赁方式租入设备 B.经营租赁方式租出设备 C.融资租入设备 D.盘亏的存货

2、债务重组的主要方法包括（ABCD）。

A．以资产清偿债务 B．将债务转为资本 C．修改其他债务条件 D．以上三种方式的组合

3、长期股权投资成本法的适用范围包括（AC）。A.投资企业能够对被投资企业实施控制的长期股权投资 B.投资企业对被投资企业具有共同控制的长期股权投资

C.投资企业对被投资企业不具有共同控制或重大影响，并且在活跃市场中没有报价、公允价值不能可靠计量的长期股权投资

D.投资企业对被投资企业不具有共同控制或重大影响，但在活跃市场中有报价、公允价值能够可靠计量的长期股权投资

4、满足下列（AD）条件的金融资产，应当划分为交易性金融资产。A.属于财务担保合同的衍生工具

B.取得该金融资产的目的，主要是为了近期内出售 C.被指定为有效套期工具的衍生工具

D.属于进行集中管理的可辨认金融工具组合的一部分，且有客观证据表明企业近期采用短期获利方式对该组合进行管理

5、下列有关会计主体的表述中，正确的有（ABC）。A.企业的经济活动应与投资者的经济活动相区分 B.会计主体可以是独立的法人，也可以是非法人 C.会计主体可以是盈利组织，也可以是非盈利组织 D.会计主体限定了会计确认和计量的空间范围

三、计算分析题（本题含3小题，第1、2小题每题15分，第3小题20分，共计50分）

1．2015年l月1日，甲公司按面值从债券二级市场购入乙公司公开发行的债券10 000张，每张面值200元，票面利率3%，划分为可供出售金融资产。2015年12月31日，该债券的市场价格为每张200元。

2016年，乙公司因投资决策失误，发生严重财务困难，但仍可支付该债券当年的票面利息。2016年12月31日，该债券的公允价值下降为每张160元。甲公司预计，如乙公司不采取措施，该债券的公允价值预计会持续下跌。

2017年，乙公司调整产品结构并整合其他资源，致使上年发生的财务困难大为好转。2017年12月31日，该债券（即乙公司发行的上述债券）的公允价值已上升至每张190元。假定甲公司初始确认该债券时计算确定的债券实际利率为3%，且不考虑其他因素，每年末计息并发放利息。

要求：作出甲公司有关的账务处理。（单位用元表示）（15分）答：甲公司的有关涨势处理如下：（1）2015年1月1日购入债券

借：可供出售金融资产-成本 2 000 000 贷：银行存款 2 000 000（2）2015年12月31日确认利息、公允价值变动 借：应收利息 60 000 贷：投资收益 60 000 借：银行存款 60 000 贷：应收利息 60 000 债务的公允价值变动为零，故不作账务处理。（3）2016年12月31日确认利息收入及减值损失 借：应收利息 60 000 贷：投资收益 60 000 借：银行存款 60 000 贷：应收利息 60 000 借：资产减值损失 400 000 贷：可供出售金融资产-公允价值变动 400 000（4）2017年12月31日确认利息收入及减值损失回转应确认的利息收入=（期初摊余成本2 000 000-发生的减值损失4000 000）*3%=48000（元）借：应收利息 60 000 贷：投资收益 48 000 可供出售金融资产-利息调整 12 000 借：银行存款 60 000 贷：应收利息 60 000 减值损失回转前，该债券的摊余成本=2 000 000-4000 000-12 000=1 588 000（元）2017年12月31日，该债券的公允价值=1 9000 000（元）应回转的金额=1 900 000-1 588 000=312 000（元）借：可供出售金融资产-公允价值变动 312 000 贷：资产减值损失 312 000

2．2017年6月1日，某企业决定自行研制开发某项技术。该企业认为，研发该项技术具有可靠的技术和财务等资源的支持，研发成功后用于产品生产，可降低产品成本，为企业带来巨大的收益。有关资料如下：

（1）2017年在研究开发过程中，发生材料费46 800元（含增值税），人工费100 000元，用银行存款支付的其他费用80 000元，其中，符合资本化条件的支出为180 000元。（2）2018年1月1日，该专利技术研发成功，已经达到预定用途，以银行存款支付律师费11 400元，注册费600元。（3）该项专利权的法定保护期限为10年，企业预计该项专利权的使用寿命力5年，采用直线法于每年年末摊销。

要求：根据上述资料编制该企业相关的会计分录。（单位用元表示）（15分）答：（1）借：研发支出--费用化支出 46800--资本化支出 18000 贷：原材料 46800 应付职工薪酬 100000 银行存款 100000 借：管理费用---研究费用 46800 贷：研发支出---费用化支出 46800 借：无形资产 18000 贷：研发支出--资本化支出 18000（2）借：无形资产--律师费 11400--注册费 600 贷：银行存款 12000 无形资产成本=18000+12000=30000（3）每年摊销 =30000/5=6000 借：管理费用---无形资产摊销 6000 贷：累计摊销 6000 3.甲公司和乙公司同为同一集团公司的子公司，甲公司2016年至2017年有关长期股权投资资料下：

（1）2016年4月1日，甲公司以原价为2000万元，累计折旧为600万元，公允价值为1500万元的固定资产作为合并对价，从丁公司取得其子公司A公司60％的普通股权。合并日A公司的账面所有者权益总额为3000万元，可辨认净资产的公允价值为3200万元。在企业合并过程中，甲公司支付相关法律费用20万元，相关手续均已办理完毕。（2）2016年4月21日，A公司宣告分派2015的现金股利200万元。（3）2016年5月10日，甲公司收到A公司分派的2015现金股利。

（4）2016，A公司实现净利润 600万元（其中1～3月份净利润为200万元）。（5）2017年4月25日，A公司宣告分派2016的现金股利300万元。（6）2017年5月20日，甲公司收到A公司分派的2016现金股利。要求：（1）说明甲公司对该项投资应采用的核算方法；

（2）编制甲公司有关长期股权投资业务的会计分录。（单位用万元表示）（20分）答：（1）从丁公司取得其子公司A公司60％的普通股权，大于50% 所以用成本法核算（2）借 固定资产清理 1400 累计折旧 600 贷 固定资产 2000 借 长期股权投资 1500 管理费用 20 贷 固定资产清理 1400 营业外收入-处置固定资产利得 100 银行存款 20 借 长期股权投资 420 贷 营业外收入 420 2016年4月21日 借 应收股利 120 贷 投资收益 120 2016年5月10日 借 银行存款 120 贷 投资收益120 2017年4月25日 借 应收股利 180 贷 投资收益 180 2017年5月20日 借 银行存款 180 贷 应收股利 180

四、简答题（本题含2小题，每题10分，共计20分）

1、简述商品销售收入的确认条件。（10分）答：商品销售收入确认的五个条件有：

（1）企业已将商品所有权上的主要风险和报酬转移给购货方.（2）企业既没有保留通常与所有权相联系的继续管理权,也没有对已售出的商品实施有效控制.（3）收入的金额能够可靠地计量.（4）相关的经济利益很可能流入企业.（5）相关的已发生或将发生的成本能够可靠地计量。

2、简述会计信息的质量特征。（10分）答：会计信息质量特征有以下几个方面：

（1）可靠性

可靠性是指会计信息必须是客观和可验证的。而可靠性取决于真实性、可核性和中立性。

（2）相关性

相关性是指会计信息与信息使用者所要解决的问题相关联，即与使用者进行的决策有关，并具有影响决策的能力。相关性的核心是对决策有用。一项信息是否具有相关性取决于是否具有预测价值和反馈价值。

（3）可理解性

可理解性是指会计信息必须能够被使用者所理解，即会计信息必须清晰易懂。

（4）可比性

可比性是指一个企业的会计信息与其他企业的同类会计信息尽量做到口径一致，相互可比。

（5）实质重于形式

实质重于形式要求“企业应当按照交易或事项的经济实质进行会计确认、计量和报告，而不应当仅仅按照它们的法律形式作为会计确认、计量的依据”。

（6）重要性

重要性要求企业“在会计确认、计量过程中对交易或事项应当区别其重要程度，采用不同的核算方式”。

（7）谨慎性

谨慎性要求企业在进行会计确认、计量时，“不得多计资产或收益，少计负债或费用，不得计提秘密准备”。

（8）及时性

产学研合作协议范本(华工) 篇4

合 作 协 议

(本协议格式仅供大家参考)

甲方：华南理工大学/主申报单位名称 乙方：合作申报单位/华南理工大学

甲方与乙方经协商决定合作申报20..………科技计划项目“（申报项目名称）”（以下所指项目均为此申报项目），申请…………资助项目经费 万元，由

方自筹 万元作为该项目的配套经费，并达成如下合作协议，双方共同恪守。

第一条 项目任务分工

1、甲方职责

①（申报项目研究内容中甲方负责部分）……

2、乙方职责

①（投标项目研究内容中乙方负责部分）…… 第二条 经费分配

1.如果本申报项目获批立项，根据上述研究任务，对………下达的该项目资助经费，甲方、乙方同意此经费分别按政府资助经费的 ％、％进行分配。

2………资助的经费按照有关规定使用，做到专款专用，确保课题顺利完成。各单位的配套经费由各单位使用。

3………资助的各方支配的经费所购置的设备归……所有。各方自筹经费所购置的设备归……所有。

4.甲方在收到………下达的资助经费后的一个月内将乙方所占经费支付给乙方指定帐户。

单位名称：华南理工大学/合作单位帐户户名 银行账号：***3759/合作单位银行帐号 开户银行：广州工商银行五山支行/合作单位开户银行

5.双方在项目进行过程中发现对方有重大违背项目计划（含进度和质量）导致项目不能按时完成的，另一方应及时提出，对方仍不改正的，另一方有权终止合作并请 主管部门进行协调，并保留要求违约方立即退还政府资助经费部分和对已经投入的研制资金及造成的损失给予赔偿的权利。

第三条 成果归属

1.项目实施过程中所产生的知识产权，①各方独立完成的所有权归各自所有，对方有使用权；双方共同完成的，按照双方的贡献大小进行分配；所有的成果优先在甲方进行产业化。

②项目成果的转让，须双方同意的前提下进行，任何一方不得私自开展。2.阶段性成果研究，各方可独立组织成果鉴定；阶段性成果归双方共享。3.成果应用后所产生的收益，由双方根据贡献大小按 比例进行分配。4.项目成果申报各级奖项，应根据甲、乙两方贡献大小排名。具体事宜另行商定。

第四条 保密约定

1.不论项目是否获得………批复立项，任何一方都无权在未征得知识产权各方同意的情况下向其他单位或个人泄漏项目的有关情况、机密信息和技术等。

2..在业务交往过程中，一方获悉另一方的商业秘密和有关信息（包括但不限于保密的技术信息、经营信息、财务数据等），获悉方负有保密义务。如获悉方保密措施不建全，应立即告知对方并采取足够的补救措施。

3.一方基于项目需要或其他合法理由获悉的他方商业秘密，应仅为双方的业务合作而用，不得用于其它目的。并且，获悉方对该商业秘密的接触应限于自身的员工或顾问人员，且仅为双方业务合作之目的合理要求的接触。

4.双方业务合作终止时，被获悉方有权要求获悉方返还或销毁其获悉的商业秘密载体，本条规定不免除获悉方在此之后的保密义务。

5.除非有特别约定，商业秘密获悉方对获悉的商业秘密负有永久保密义务，不因本合作协议的终止而终止。第五条 其他事项

1.如果在项目实施过程中需要其他协作单位，双方应通报商议解决。2.其它未尽事宜，另行双方协商解决。

本协议一式四份，一份作为申报20..….项目附件材料上报，一份交华南理工大学科技成果转化办公室，剩余两份由双方各自留存，自甲、乙双方签字盖章之日起即具有法律效力。

甲方：华南理工大学/主申报单位名称 乙方：合作申报单位/华南理工大学

（盖章）（盖章）

项目负责人签字： 项目负责人签字： 法人或委托代理人签字： 法人或委托代理人签字：

日期： 年 月

日 日期：3

年

神经网络模式识别 篇5

关键词：神经网络,模式识别,训练集

1 模式识别的基本原理与概念

1.1 模式识别系统的构成

模式识别系统的构成如图1所示。以下分别对各部分进行说明。

(1) 数据获取。

为了使计算机能够对各种现象进行分类识别, 要用计算机可以运算的符号来表示所研究的对象。通常输入对象的信息有二维图像、一维波形、物理参量和逻辑值三种类型。通过测量采样和量化, 可以用矩阵或向量表示二维图像或一维波形。这就是数据获取的过程。

(2) 预处理。

预处理的目的是去除噪声, 加强有用的信息, 并对输入测量仪器或其它因素所造成的退化现象进行复原。

(3) 特征提取和选择。

由图像或波形所获得的数据量是相当大的。例如, 一个文字图像可以有几千个数据, 一个卫星遥感图像的数据量就更大。为了有效地实现分类识别, 就要对原始数据进行变换, 得到最能反映分类本质的特征。

1.2 模式识别的传统方法

(1) 统计模式识别:

这种技术是建立在不同类别被识别对象的观测特征的统计分布差异基础上的。它的大致过程是, 首先广泛对被识别对象进行采样, 建立不同种类属性特征的统计分布模型, 在识别时根据目标的特征计算出它属于不同种类的概率, 然后根据概率计算出目标被判为每一类别所对应的风险值, 选择风险值最小的作为目标所属类别。

(2) 句法模式识别:

句法结构模式识别着眼于对待识别对象的结构特征的描述。它将一个识别对象看成是一个语言结构, 例如一个句子是由单词和标点符号按照一定的语法规则生成的。

(3) 模糊模式识别:

人类对客观事物的认识带有模糊性, 如通常所说的“高矮、胖瘦”、“青年、老年”, 等等。人类利用这些模糊语言进行交流, 并通过大脑分析和决策。模糊模式识别就是根据人类辨识事物的思维逻辑, 吸取人脑的识别特点, 将计算机中常用的二值逻辑转向连续逻辑, 利用模糊信息进行模式决策分类, 使计算机或机器带有接近人类的智能。模糊模式识别的理论基础是模糊数学。模糊模式识别的结果是用被识别对象隶属于某一类别的程度, 即隶属度来表示的。

(4) 神经网络模式识别:

模式识别的任务是把模式正确地从特征空间映射到类空间, 或者说是在特征空间中实现类的划分。模式识别的难度和模式与特征空间中的分布密切相关, 如果特征空间中的任意两个类可以用一个超平面去区分, 那么模式是线形可分的, 这时的识别较为容易。神经网络还具有自适应能力, 它不但能自适应地学习, 有些网络还能自适应地调整网络的结构。神经网络分类器还兼有模式变换和模式特征提取的作用。最后一点是, 神经网络分类器一般对输入模式信息的不完备或特征的缺损不太敏感, 它在背景噪声统计特性未知的情况下, 性能更好, 而且网络具有更好的推广能力。基于以上种种优点, 神经网络模式识别已发展成为模式识别领域的一个重要方法, 起到了传统模式识别方法不可替代的作用。

2 神经网络模式识别的特点

(1) 它具有自组织和自学习能力, 能够直接输入数据并进行学习。

神经网络对所要处理的对象在样本空间的分布状态无须作任何假设, 而是直接从数据中学习样本之间的关系, 因而它们还可以解决那些因为不知道样本分布而无法解决的识别问题。

(2) 神经网络具有推广能力。

它可以根据样本间的相似性, 对那些与原始训练样本相似的数据进行正确处理。

(3) 网络是非线性的, 即它可以找到系统输入变量之间复杂的相互作用。

在一个线性系统中, 改变输入往往产生一个成比例的输出。但在一个非线性系统中, 这种影响关系是——个高阶函数, 这一特点很适合于实时系统, 因为实时系统通常是非线性的。神经网络则为这种复杂系统提供了一种实用的解决办法。

(4) 神经网络是高度并行的, 即其大量的相似或独立的运算都可以同时进行。

这种并行能力, 使它在处理问题时比传统的微处理器及数字信号处理器快成百上千倍, 这就为提高系统的处理速度, 并为实时处理提供了必要的条件。

3 常用的模式识别神经网络模型

3.1 感知机及BP网络

BP算法的基本思想是, 学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。正向传播时, 输入样本从输入层传入、经各隐层逐层处理后, 传向输出层。若输出层的实际输出与期望的输出 (教师信号) 不符, 则转入误差的反向传播阶段。误差反传是将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传、并将误差分摊给各层的所有单元, 从而获得各层单元的误差信号, 此误差信号即作为修正各单元权值的依据。这种信号正向传播与误差反向传播的各层权值调整过程, 是周而复始地进行的。权值不断调整的过程, 也就是网络的学习训练过程。此过程一直进行到网络输出的误差减少到可接受的程度, 或进行到预先设定的学习次数为止。

3.2 竞争学习和侧抑制

上述前馈网络属于监督学习, 需要同时提供输入样本和相应的理想输出。引进竞争机制的前馈网络可以实现无监督学习, 完成聚类的任务。竞争学习网络的结构与二层前馈网络类似, 只是在输出层加上了侧抑制。侧抑制是将输出层各单元之间相互作用较大的负权值输入对方的输出, 这种互连构成正反馈, 类似于双稳态或多稳态触发器。

3.3 自组织特征映射

人脑是由大量的神经元组成的, 大脑中分布着大量的具有协同作用的神经元群体, 同时大脑网络又是一个复杂的反馈系统, 既包括局部反馈, 也包括整体反馈及化学交互作用, 聚类现象对于大脑的信息处理起着重要作用。自组织映射网络的学习算法也是一种竞争学习算法, 区别只是输出层具有几何分布, 由交互作用函数取代了简单的侧抑制, 因此其学习算法也是类似的。

4 BP网络模型的设计

尽管神经网络的研究与应用己经取得巨大的成功, 但是在网络的开发设计方面至今还没有一套完善的理论作为指导。应用中采用的主要设计方法是, 在充分了解待解决问题的基础上将经验与试探相结合, 通过多次改进性试验, 最终选出一个较好的设计方案。

4.1 信息容量与训练样本数

多层前馈网络的分类能力与网络信息容量相关, 如用网络的权值和阀值总数nw表征网络信息容量。研究表明, 训练样本数P与给定的训练误差 之间应满足以下匹配关系:p≈nw/ε。表明网络的信息容量与训练样本数之间存在着合理匹配关系。在解决实际问题时, 训练样本数常常难以满足以上要求。对于确定的样本数, 网络参数太少则不足以表达样本中蕴涵的全部规律, 而网络参数太多则由于样本信息少而得不到充分训练。因此, 当实际问题不能提供较多的训练样本时, 必须设法减少样本维数, 从而降低nw。

4.2 训练样本集的准备

数据准备包括原始数据的收集、数据分析、变量选择和数据预处理等诸多步骤。下面分几个方面研究。

(1) 输入输出量的选择。

一个待建模系统的输入——输出就是神经网络的输入输出变量。这些变量可能是事先确定的, 也可能不够明确, 需要进行一番筛选。一般来讲, 输出量代表系统要实现的功能目标, 其选择确定相对容易一些。输入量必须选择那些对输出影响大且能够检测或提取的变量, 此外还要求各输入变量之间互不相关或相关性很小, 这是输入量选择的两条基本原则。如果对某个变量是否适合作网络输入没有把握, 可分别训练含有和不含有该变量输入的两个网络, 对其效果进行对比。从输入、输出量的性质来看, 可分为两类:一类是数值变量, 一类是语言变量。数值变量的值是数值确定的连续量或离散量。

(2) 输入量的提取与表示。

很多情况下, 神经网络的输入量无法直接获得, 常常需要用信号处理与特征提取技术从原始数据中提取能反映其特征的若干特征参数作为网络的输入。提取方法与待解决的问题密切相关, 需要具体问题具体分析。

(3) 输出量的表示。

所谓输出量实际上是指为网络训练提供的期望输出。一个网络可以有多个输出变量, 其表示方法通常比输入量容易得多, 而且对网络的精度和训练时间影响也不大。①“n中取1”表示法。分类问题的输出变量多用语言变量类型, 如质量可分为优、良、中、差4个类别。“n中取1”是令输出向量的分t数等于类别数, 输入样本被判为哪一类, 对应的输出分量取1, 其余 (n-1) 个分量全取0。例如, 用可0001、0010、0100和1000分别表示优、良、中、差4个类别。这种方法的优点是比较直观, 当分类的类别数太多时经常采用。②“n-1”表示法。上述方法中没有用到编码全为0的情况, 如果用 (n-1) 个全为0的输出向量表示某个类别, 则可以节省一个输出节点。如上面提到的4个类别也可以用000、001、010和100表示。特别是当输出只有两种可能时, 只用一个二进制数便可以表达清楚。

(4) 数值表示法。

二值分类只适于表示两类对立的分类, 而对于有些渐进式的分类, 可以将语言值转化为二值之间的数值表示。例如, 质量的差与好可以用0和1表示, 而较差和较好这样的渐进类别可用0和1之间的数值表示, 如用0.25表示较差, 0.5表示中等, 0.75表示较好, 等等。

4.3 训练集的设计

(1) 训练样本数的确定。

一般来说, 训练样本数越多, 训练结果越能正确反映其内在规律, 样本的收集整理往往受到客观条件的限制。实践表明, 网络训练所需的样本数取决于输入——输出线性映射关系的复杂程度, 映射关系越复杂, 样本中含的噪声越大。为保证一定映射精度, 所需要的样本数就越多, 而且网络的规模也越大。

(2) 样本的选择与组织。

网络训练中提取的规律蕴涵在样本中, 因此样本一定要有代表性。样本的选择要注意样本类别的均衡, 尽量使每个类别的样本数量大体相等, 即使是同一类样本也要照顾样本的多样性与均匀性。按这种“平均主义”原则选择的样本能使网络在训练时见多识广, 而且可以避免网络对样本数量多的类别“印象深”, 面对出现次数少的类别“印象浅”。样本的组织要注意将不同类别的样本交叉输入, 或从训练集中随机选择输入样本。因为同类样本太集中会使网络训练时倾向于只建立与其匹配的映射关系, 当另一类样本集中输入时, 权值的调整又转向新的映射关系而将前面的训练结果否定。当各类样本轮流集中输入时, 网络的训练会出现振荡使训练时间延长。

4.4 初始权值的设计

有两种办法可以采用:一种办法是, 使初始权值足够小;另一种办法是, 使初始值为+1和一1的权值数相等。应用中对隐层权值可采用第一种办法, 而对输出层则采用第二种办法。

4.5 BP网络结构设计

网络的训练样本问题解决以后, 网络的输入层节点数和输出层节点数便巳确定。因此, BP多层前馈网络的结构设计主要是解决设几个隐层和每个隐层设几个隐节点的问题。

(1) 隐层数的设计。

理论分析证明, 具有单隐层的前馈网可以映射所有连续函数, 只有当学习不连续函数 (如锯齿波等) 时, 才需要两个隐层, 所以多层前馈网最多只需两个隐层。在设计BP网时, 一般先考虑设一个隐层。当一个隐层的隐节点数很多仍不能改善网络性能时, 才考虑再增加一个隐层。经验表明, 采用两个隐层时, 如在第一个隐层设置较多的隐节点而第二个隐层设置较少的隐节点, 则有利于改善多层前馈网的性能。

(2) 隐节点数的设计。

隐节点的作用是从样本中提取并存储其内在规律, 每个隐节点有若干个权值, 而每个权值都是增强网络映射能力的一个参数。设置多少个隐节点取决于训练样本数的多少、样本嗓声的大小以及样本中蕴涵规律的复杂程度。一般来说, 波动次数多、幅度变化大的复杂非线性函数要求网络具有较多的隐节点来增强其映射能力。实际应用中确定隐节点可参考以下经验公式:

以上各式中, m为隐层节点数, n为输入层节点数, l为输出节点数, a为1∶10之间的常数。

4.6 网络训练与测试

网络设计完成后, 要应用设计值进行训练。训练时对所有样本正向运行一轮并反向修改权值一次称为一次训练。在训练过程中要反复使用样本集数据, 但每一轮最好不要按固定的顺序取数据。通常训练一个网络需要成千上万次训练。

5 结束语

其余几种常用于模式识别的神经网络模型的设计, 整体步骤与BP网络模型的设计基本相似, 很多地方可以借鉴。只是在具体参数的设置上要根据具体模型的要求具体考虑。

参考文献

[1]徐丽.神经网络控制[M].北京:电子工业出版社, 2003.

[2]高隽.人工神经网络原理及仿真实例[M].北京:机械工业出版社, 2005.