智能化信息分析论文篇（1）

随着物联网、云计算、三网融合等技术兴起和快速发展，为教育信息化和教育现代化注入新的推动力，教育进入智慧教育阶段。智慧教育是在新一代信息技术支持下，尊重每位学习者个性化与多元化的发展需要，创建智能化的教育环境，以最有效的方式促进学习者知识建构与智慧发展的一种教育形态。“智慧教育”最早是受“智慧地球”的概念启发而延伸过来的，IBM公司倡导的“智慧地球”是应用物联网、移动通讯、智能分析等新一代信息技术，促进世界更全面地互联互通，改变政府、企业和人类的生产、协作与管理方式，让所有事物、流程、运行方式都实现更深入的智能化，最终让人类能够更透彻地感应和度量世界的本质和变化。而智慧教育的本意也是应用新一代信息技术，变革今天依然停留在工业时代的“教学工厂”式学校教育，提升教育系统的效率和智能化程度，为信息社会培养适应时展的人才。

随着教育信息化的发展，不同国家、不同研究团体也赋予智慧教育不同的内涵。韩国认为智慧教育是智能化、可定制的个性化教与学。韩国政府提出发展智慧教育的推进战略，这个战略包含教育云框架与平台开发、加强教师能力建设、推进在线课堂与评估和采用数字化课本四个部分，目标是培养在21世纪社会中能够引领国际社会，具有创造力和个性的全球化人力资源。澳洲也推出智慧教育计划，认为新的智慧教育系统可以转变澳洲教育系统、吸引更多的学生，能授权给教师和管理者培养有高价值和全球技能的劳动力。我国学者祝智庭教授在综合国外对智慧教育研究之后，提出信息时代智慧教育是一种最直接的、帮助人们建立完整智慧体系的教育方式，其教育宗旨在于首先引导发现学习者的智慧，并通过协助发展、指导应用学习者的智慧，进而培养创造出学习者的智慧见解。

网络的普及加剧了数据的爆炸式增长，大数据时代已席卷而来。未来将是从数据中“钻取石油、开采黄金”的时代，企业对掌握信息管理与数据分析技术的信息管理类专业人才需求激增。本文提出如何以学生能力培养为核心，应用“智慧教育”创新完善信管专业的理论和实践教学模式手段，实现“以教为中心”向“以学为中心”的转变、“以有限静止知识为中心”向“以无限动态资源为中心”的转变。

二、基于智慧教育的信息管理与信息系统专业教学模式改革

信息管理与信息系统专业具有四个特点：一是信管专业具有很强的实践性；二是信息管理与数据分析技术变化迅速；三是企业基于数据分析的管理模式快速演变；四是信息管理与数据分析依赖于智能感知、网络传输等相关设备。因此，信息管理与信息系统专业的教学手段和模式必须不断创新，以尽快适应大数据分析技术的快速发展和企业对信管人才的需求。

（一）智慧教育的环境要求

智慧教育通过新技术与周围教育环境进行智能化互动构建智慧学习环境，进而运用智慧教学方法促进学习者进行智慧学习，学习者从而获得多种智慧以满足自身和社会的需求。智慧教育环境（如图1所示）包含六个维度：学习者、促学者、资源、设备、工具和学习活动。学习活动作为中心环节代表着学习活动的发生。学习者在活动中处于主体地位，是学习有效性发生的最终体现者。促学者作为学习活动的促进者，在不同学习环境中有不同的称呼，如学校教育环境下教师是学习活动的指导者，起引导性作用。资源包括学习资源和教学资源，资源作为知识的承载体，它的形式和使用方式将会影?学习活动的效果。设备和工具是数字化环境下对学习活动的关注，是学习活动顺利开展的利器。

智慧教育更加强调信息技术在促进教学方式和教学过程中的变革。通过明确智慧教育的教学环境，可以建构更加符合信息管理与信息系统专业技术特征和专业教学需求的文化共享（伦理、责任、价值认同、利益观）学习共同体，为信管专业学生提供更丰富的学习内容、学习工具和实践机会等。

（二）基于智慧教育的信息管理与信息系统专业教学与实践环境构建

基于智慧教育的信管专业课堂与实践教学学习环境框架，包括底层学习资源数据库、弹性分析云和用户使用终端三个部分组成（如图2所示）。智慧教育底层学习资源数据库分为原始用户数据库和聚合信息数据库，原始数据库保留了所有未经处理信息数据；弹性分析云的作用是综合用户需求，基于智能推送选择学习、教学和生活方式，促进学习的社会协作、深度参与知识建构；用户使用终端是基于移动、物联、无缝接入等技术，为学习者提供丰富的、优质的数字化学习资源和多种学习工具，使学习者拥有随时、随地、随需的学习机会。

第一，信管专业智慧教育资源数据库（包括原始和聚合信息数据库）。原始数据库来源于电子教学资源数据文档，教学资源可细分为理论性教学资源和实践性教学资源。理论性教学资源包括多媒体课件、课程视频资料、各种辅导资料、课程相关的案例库和试题库等；信管专业实践教学资源丰富，除了科研训练项目、开放性实验项目之外，还有学科竞赛、学术活动、企业实训等教学资源。聚合信息数据库根据原始数据库存储的数据，进行内容聚合，将高利用率信息提取出来形成“学习元”和“教学元”，再通过智能推送将这些信息推送到弹性分析云中进行分析，以便能更好地满足学生的学习要求。

第二，信管专业智慧教育弹性分析云（包括期望分析和智慧内容分析）。弹性分析云根据社会期望、教师期望和学生期望在数据层传递来的原始“学习元”和“教学元”上添加相关的个性化、共享化和智能化标识，形成具有可重用的、支持学习（教学）过程的共享信息，以实现自我发展的、智能性数字化学习（教学）资源。弹性分析云利用学习分析技术进行智慧内容分析，通过记录学习历史数据，基于大数据分析技术优化学习过程，设计多种智慧型学习活动，提高智慧生成与应用的含量，并提供具有说服力的教学管理服务。

第三，信管专业智慧教育用户使用终端。用户使用终端设计是基于大数据分析技术优化学习过程、干预教学的服务管理。通过聚集、分类以及关联规则等操作，分析记录在学习管理系统中的学习者行为数据，生成实时的数据报告，并利用行为数据中反映出的规律来生成预测模型，评估学生知识建构能力，进而针对学习者的个体差异（如能力、偏好、需求）提供学习诊断、建议和服务，形成基于角色的个性化定制学习元和教学元，通过智能推送服务和终端设备实现资源的互联和人的互动协作，为学生个性化学习提供更加有效的支持。

三、基于智慧教育的信息管理与信息系统专业建设

在大数据时代企业紧缺大量具有“大数据”思维方式、掌握数据分析技术的信息管理人才。如何利用智慧教育的技术与方法提升教师教学能力和学生自我学习能力培养，提高专业教学质量和实践教学水平，完善信息管理与信息系统专业建设，培养企业满意的信息管理专业人才，是我国高等学校信息管理与信息系统专业不可懈怠的追求目标。

（一）基于Moodle平台构建信管专业主动式智慧学习服务平台

Moodle平台（Modular Object-Oriented Dynamic Learning Environment，即模?K化面向对象的动态学习环境）是澳大利亚教师Martin Dougiamas基于构建主义教育理论而开发的课程管理系统。Moodle平台中教育者和学习者都是平等的主体，在教学活动中教育者和学习者相互协作并根据自己已有的经验共同构建知识。Moodle平台具有完善的web日志功能，学生自登录Moodle平台访问课程的那一刻起，其学习行为就被平台记录下来，其浏览时长、访问各模块情况、互动情况等均被记录下来，这些记录都可以在课程的“报表”功能中找到。同时，教师使用社会网络分析工具NodeXL对学生在讨论区的交互关系进行分析，可以得到节点度量基本数据图和交互网络图，从这些图中可以了解每个学生对专业课程自主讨论、参与情况，并且能够掌握每个学生的回复与被回复情况，利用这些内容来评价学生学习情况。目前信管专业可以选择与数据分析技术密切相关的一些课程开展试点，这些课程有“管理信息系统”“数据库原理与技术”“商务智能与数据挖掘”（如图3所示）。

信管专业通过Moodle平台动态记录与跟踪学生在不同场景学习的相关信息，利用社会网络分析工具、数据挖掘技术对海量数据进行抽取、转换、分析和模型化处理，进而了解学生学习的行为动机和学习实效等，从衡量学生“在座位上的学习时间”转移到衡量学生的“学习效率”，充分利用信息技术来改善提高学生的学习效果。

（二）基于整合技术的学科教学知识（TPACK）提升专业教师教学水平

2010年我国政府颁布《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年）》中明确指出，要深化教师教育改革，创新培养模式，造就专业化教师队伍。2012年教育部颁布《教育信息化十年发展规划（2011-2020年）》中明确指出要推进信息技术与教学融合，促进教师专业化发展。因此，如何提高教师信息化教学能力水平成为信管专业建设的焦点问题。

整合技术学科教学法知识（TPCK，Technological Pedagogical Content Knowledge）是在舒尔曼PCK概念基础上整合技术而形成的面向21世纪信息技术时代的教师知识框架。TPCK代表着教师能够根据具体的教学情景的需要，综合考虑学科知识、教学方法和技术支持，设计恰当的教学方案解决教学问题的方案知识。TPCK的核心是技术知识（TK， Technology Knowledge）、学科内容知识（CK，Content Knowledge）和教学法知识（PK，Pedagogy Knowledge）三者的动态平衡。TPACK（整合技术的学科教学知识） 将技术“整合”到具体学科内容教学的教学法知识当中去，对于有效使用技术进行教学，提高教师教育质量的核心关键要素，促进教师专业化发展至关重要（如图4所示）。

从TPCK的发展机制来看，教师学习技术需要具体情景的支持和教师亲身参与设计技术解决教学问题的过程。TPCK对教师应用技术的有效教学具有支配作用，它包含了具体教学情景中技术与学科知识、教学方法的真实的复杂关系，包括教师对技术的深刻理解，对自己原有教学观念、教学方法的重新审视与反思，敏锐地在技术、学科知识与教学方法的相互关系中寻求新的可能，如根据具体教学情景的需要设计新技术或利用新技术开创新的教学空间。

教师利用TPACK思维框架从教学―内容―技术三者重叠交互教学法，根据信息管理专业特定的教学/学习情境（如师生的信息素养、基于问题情境的教学内容、学生的认知风格与偏好、现有的数据分析实验教学设备环境等）的特点和约束条件，保持技术、学科知识和教学法三者的动态平衡，智慧灵活地选择应用恰当的教学法、学科内容以及支持技术，促进学生的智慧学习和智慧行为的涌现。

（三）基于学习分析技术（Learning Analytics）构建师生互动教学平台

智慧学习环境中的信息技术可以为教师团队提供各种支持，包括教学资源的获取、教师间的协调、师生的互动等。为促进教师的教学与学生的有效学习，通过整合论坛空间、微博、QQ群等多种方式，为师生提供一个互联网、移动网无缝互通师生教学平台，教师可以设置课程视频资料、课程设计任务库、各种辅导资料，课程测试空间历年试题等相关教学资源库，实现连接课堂教学、社区学习、资源环境的“联结”教学模型，通过网络虚拟环境和在线社区来连接教学、教师与学习者，实现学生的个性化学习、增强学生的学习动机。

随着数据日益智能化，信管专业利用无线网络环境和学习分析技术重构传统教育模式中的基本过程与结构，教师通过数据挖掘、推断和建模等方法来分析学习者数据、用户信息、课程信息等重要数据，并对师生互访社群图和中心性进行分析发现潜在问题，从而在讨论区与学生开展互动交流进行个性化教育。教师借助互联网师生教学平台定期设置大数据相关问题的专题讨论，或对某个信息管理典型案例进行在线分析，通过对当前学习难点的在线集思广益和在线方案讨论，对学生实现个性化的教育指导。

（四）建设面向数据管理时代的实用自制教学实验的开放式实验室

随着大数据时代的到来，企业管理进入了“从数据到信息，再从信息到知识”的发展阶段，众多企业都面临着大量的数据，但缺乏实用技术支持定量分析的困境。无论是在数据准备和数据清洗期间，或者在数据探索期间，数据分析基本理论复杂性对常见的统计分析软件如Excel、E-views、SPSS等分析方法的应用提出了挑?穑?数据驱动领域的实践者对于如何学习、应用一系列实用的计算分析工具和解决方案存在着迫切的需求。

为迎合社会数据化、信息化和网络化发展的时代要求，加速培养与信息化社会相融合的复合型人才，信管专业改革实验教学手段，利用Python、D3、Mlpy、Openrefine和MongoDB等数据分析工具设计有推广价值的实验软件、实验设备及教学方案，进行数据分析和模型构建方面的知识讲解和实验教学，加深学生对数据分析基本原理的理解与掌握。根据数据分析实验教学的需要，自制实验软件具备完整的数据分析处理、方案设计、图表再现等功能， 满足数据分析、统计决策等方面的教学和实验需要， 培养学生应用数据分析理论和计算机技术的能力，解决数据时代的管理问题并进行相关决策。通过建设面向数据管理时代的实用自制教学实验的开放式实验室，使学生能够针对来自不同管理领域复杂的数据分析需求提出建设性的解决方案，提高学生在数据分析领域的创新和实践能力，培养特色鲜明的信管专业人才。

（五）针对大数据行业建立开放式企业实训基地

大数据分析技术快速发展和现代企业管理决策模式的转变，决定信息管理与信息系统专业教学必须与企业紧密结合。积极与阿里巴巴、杭州网易信息技术有限公司、台湾鼎捷软件公司等多家企业进行校企合作，建立“大数据管理与应用”的企业实习实训基地。针对各类型企业不同用人需求，将企业实践融入到教学过程中，让学生从实际运作层面上理解信息管理与信息系统专业中抽象的定义、理论、模型，从整体上对专业内容进行认知与把握，实现课堂教学与企业现实业务结合，实现数据、环境和需求的互动。

智能化信息分析论文篇（2）

随着智能电网、绿色能源席卷全球，电力行业迎来了蓬勃发展的新时期，电力不但要信息化还要智能化，电力企业将需要大量高水平的既精通信息技术又有电力专业背景的人才，这给电力大学计算机专业人才培养带来机会和挑战。结合电力大学的大电力特色，为培养智能电网急需的高素质复合型人才，开展计算机专业电力特色教学模式的研究和实践具有重要的意义。为了培养智能电网急需的信息人才，需要开展计算机专业的电力特色教学，首先要开设“电力信息化”课程。

一、我国电力信息化现状及智能电网的目标

电力信息化是指计算机、通讯等信息技术在电力工业各个环节应用全过程的统称。我国当今电力信息化现状是实施电力工业生产过程各个环节的信息化，包括电力工业规划、设计、施工、发电生产、输电、变电、配电、用电、电网调度、供电营销、物资及管理等各个环节。由此可见，信息技术是电力信息化的基础，各类电力资源的开发和利用是电力信息化的核心。提高电力企业的经营决策水平和经济效益是电力信息化的宗旨。智能电网将使电力信息化从数字化向智能化发展。智能电网是电力信息化的延续和飞跃。智能电网是飞速发展的信息技术与新能源变革融合在一起的产物。中国的智能电网目标是分三个阶段推进：2009年至2010年为规划试点阶段，重点开展“坚强智能电网”发展规划工作，制定技术和管理标准，开展关键技术研发和设备研制及各环节试点工作；2011年至2015年为全面建设阶段，加快特高压电网和城乡配电网建设，初步形成智能电网运行控制和互动服务体系，关键技术、装备实现重大突破和广泛应用并自主可控；2016年至2020年为引领提升阶段，全面建成统一的“坚强智能电网”，技术和装备全面达到国际先进水平。

通过分析我国电力信息化现状及智能电网的目标可见，各国探索智能电网建设的先行策略是信息技术应用。为实现智能电网的战略目标，电力企业将需要大量高水平的既精通信息技术又懂电力信息化业务的复合型人才，因此，对计算机专业学生开展电力特色教学是非常必要的。

二、电力大学计算机专业电力特色教学模式

面对电力行业信息化飞速发展的形势，特别是智能电网席卷全球，电力大学计算机专业的教学模式在保有原有优势的基础上创建特色，开展以计算机技术为主、电力专业背景为辅的特色教学模式。2010年学校设立了计算机专业电力特色教学模式研究和实践的教改项目，以实现计算机专业的电力特色及工程应用能力的培养。电力特色教学重点要放在计算机技术和电力专业交叉点上，电力特色教学的先行策略是由电力信息化这门课程承担此重任。2010年学校将电力信息化课程列入433门核心课程中。修改后的2008版教学大纲中电力信息化这门课程是计算机专业学生的必修课程，这不但要求电力信息化这门课程的内容不断优化，同时也要求对电力信息化课程的教学进行改革。

电力大学计算机专业电力特色教学模式的后行策略是在电力信息化这门课程改革和研究的基础上进行课程群建设，开设代表计算机技术和电力专业最新技术交叉点的“电力云平台”、“电力物联网技术”等课程，并将“电力信息化”、“电力云平台”及“电力物联网技术”三门课程纳入到一个课程群来建设。可见电力大学亟待探索并建立适合计算机专业的电力特色及工程应用能力的培养模式。

三、电力信息化课程特点与教学现状分析

1.电力信息化课程的特点

电力信息化这门课程具有如下特点：

（1）涉及面广。电力信息化这门课程内容涵盖电力工业生产发电、输电、变电、配电、用电、电网调度等全过程的信息化与智能化。课程内容包括发电企业的信息化与智能化、变电站的信息化与智能化、电力调度中心信息化与智能化、配用电生产管理信息化和智能化、电力信息安全技术及物联网在智能电网中的应用等。

（2）技术先进前沿。电力信息化这门课程内容涵盖当今信息和电力领域的前沿技术、热点技术。如在讲解变电站的信息化与智能化这部分内容时要详细分析电力领域的热点技术iec61850。在讲解电力调度中心信息化与智能化这部分内容时要详细分析信息领域的热点技术soa和电力领域的热点技术cim及其在电力调度的应用。在讲解物联网在智能电网中的应用这部分内容时要详细分析当今信息和电力领域的前沿技术物联网、智能电网及云平台。

（3）与电力行业实际工程紧密结合。在讲解课程的各部分内容时紧密结合实际工程。如在讲解发电企业的信息化与智能化这部分内容时紧密结合发电企业的实际工程，如水电站厂级监控系统、火电站的dcs系统、发电厂?sis系统、发电厂智能管理信息系统等。

（4）多学科的交叉。电力信息化课程是计算机技术、通讯技术、控制技术、电力系统背景知识的融合与交叉。在讲解课程的各部分内容时处处是多学科的交叉，如在水电站厂级监控系统中涉及计算机的网络通讯技术，涉及控制领域的plc技术和现场总线技术，涉及水力发电特性专业背景知识等。

（5）电力信息化课程的教学内容是动态的，是与时俱进的，随着电力信息化和智能化的发展而不断地补充新内容，没有现成的教材。当今世界电力信息化和智能化发展非常迅速，如国家电网公司已经开展广域全景分布式一体化的电网智能调度技术支持系统研制。在讲解电力调度中心信息化与智能化这部分内容时就必须补充这部分新技术。

2.电力信息化课程教学现状分析

（1）没有现成的教材，课程难度大，师资紧缺。从上述分析的电力信息化这门课程的特点可见，要求老师具备丰富的知识储备及电力工程经验。

（2）课程内容与电力实际紧密结合，学生没有现场工程概念，又是多学科的交叉，学生感觉课程难度大且抽象，学习兴趣不足。很多学生很想学好这门课，但他们中只了解信息技术，没有其他学科技术知识的积累。本课程开设在大三的第六学期，很多学生感觉困难后就放弃了，准备考研复习。

四、电力信息化教学改革的思想和方法

电力信息化这门课程是综合应用课程，教学思想和方法的改革是必要的，具体措施如下：

1.组建一支优秀的教学团队

通过引进发掘培养人才，组建一支优秀的教学团队。吸纳不同学科的拥有前沿的信息技术、丰富的电力背景和工程经验的老师进入团队，可以根据老师的特长安排讲解相应的章节。电力信息化这门课程可由若干老师共同完成。由于国内市场几乎没有相关专著和教材，已经组织讲课团队老师撰写并出版电力信息化教材。教材包含当今电力信息化和智能化最新技术并提供老师们的最新研究成果。该团队的老师需要及时了解电力行业的信息化和智能化最新动态的最新技术。除了合作项目途径外，老师要利用一切机会参加合作、进修和交流。通过团队的力量来解决没有现成的教材、课程难度大的问题。

2.补充课程中需要的其他学科知识

鉴于计算机专业学生的知识结构比较单一，在学习电力信息化课程时先为学生补充必需的计算机控制与通讯基础技术知识，包括计算机控制通道接口技术、plc技术、串行通讯技术、现场总线技术及工业以太网技术等。在学习电力信息化的具体相关内容时为学生铺垫必需的电力背景知识和工程背景内容，如讲解水电站厂级监控系统时要先补充水力发电厂相关内容。通过利用一定的学时补充课程中需要的其他学科知识来降低学生课程学习的难度，使学生能快速全面地了解并掌握电力信息化技术。

3.新技术、新理念的引入

由于没有现场工程概念，学生在学习电力信息化课程时会感觉抽象、难以理解，老师有必要与时俱进地将新的技术和理念引入课堂中。例如可以引入当今电力行业流行的先进仿真培训软件，比如三维变电站仿真培训软件，让学生在软件上仿真漫游变电站并模拟各种操作。通过仿真软件让学生模拟接触电力工业现场，建立对电力工业现场的感性认识，提高学生的学习兴趣。

为了加强学生课后巩固教学环节，帮助学生消化和应用所学知识，可以将新的理念引入课堂中。借鉴西方本科教学及我国研究生培养的经验，本课程课后作业巩固环节可以尝试不同于常规计算机专业课程的方法。本课程要求学生在课后查阅大量的文献资料。每章的作业是查阅与本章相关的文献资料并撰写提交小论文，期末每个学生制作ppt文件并开展讨论。

在学生课后巩固教学环节中老师起着重要的引导作用。指导本科学生查阅相关文献资料时，首先要教会学生如何在海量信息中查找到需要的优秀文献，如何充分利用校图书馆提供的优质库资源，然后指导学生如何读文献，如何写小论文。要求学生在每章节后阅读15篇以上相关文献资料并提交小论文。教师要认真批阅学生的小论文，总结学生容易出现的普遍性问题，在下次写小论文时提醒学生注意。

4.实施案例教学

智能化信息分析论文篇（3）

随着智能电网、绿色能源席卷全球，电力行业迎来了蓬勃发展的新时期，电力不但要信息化还要智能化，电力企业将需要大量高水平的既精通信息技术又有电力专业背景的人才，这给电力大学计算机专业人才培养带来机会和挑战。结合电力大学的大电力特色，为培养智能电网急需的高素质复合型人才，开展计算机专业电力特色教学模式的研究和实践具有重要的意义。为了培养智能电网急需的信息人才，需要开展计算机专业的电力特色教学，首先要开设“电力信息化”课程。

一、我国电力信息化现状及智能电网的目标

电力信息化是指计算机、通讯等信息技术在电力工业各个环节应用全过程的统称。我国当今电力信息化现状是实施电力工业生产过程各个环节的信息化，包括电力工业规划、设计、施工、发电生产、输电、变电、配电、用电、电网调度、供电营销、物资及管理等各个环节。由此可见，信息技术是电力信息化的基础，各类电力资源的开发和利用是电力信息化的核心。提高电力企业的经营决策水平和经济效益是电力信息化的宗旨。智能电网将使电力信息化从数字化向智能化发展。智能电网是电力信息化的延续和飞跃。智能电网是飞速发展的信息技术与新能源变革融合在一起的产物。中国的智能电网目标是分三个阶段推进：2009年至2010年为规划试点阶段，重点开展“坚强智能电网”发展规划工作，制定技术和管理标准，开展关键技术研发和设备研制及各环节试点工作；2011年至2015年为全面建设阶段，加快特高压电网和城乡配电网建设，初步形成智能电网运行控制和互动服务体系，关键技术、装备实现重大突破和广泛应用并自主可控；2016年至2020年为引领提升阶段，全面建成统一的“坚强智能电网”，技术和装备全面达到国际先进水平。

通过分析我国电力信息化现状及智能电网的目标可见，各国探索智能电网建设的先行策略是信息技术应用。为实现智能电网的战略目标，电力企业将需要大量高水平的既精通信息技术又懂电力信息化业务的复合型人才，因此，对计算机专业学生开展电力特色教学是非常必要的。

二、电力大学计算机专业电力特色教学模式

面对电力行业信息化飞速发展的形势，特别是智能电网席卷全球，电力大学计算机专业的教学模式在保有原有优势的基础上创建特色，开展以计算机技术为主、电力专业背景为辅的特色教学模式。2010年学校设立了计算机专业电力特色教学模式研究和实践的教改项目，以实现计算机专业的电力特色及工程应用能力的培养。电力特色教学重点要放在计算机技术和电力专业交叉点上，电力特色教学的先行策略是由电力信息化这门课程承担此重任。2010年学校将电力信息化课程列入433门核心课程中。修改后的2008版教学大纲中电力信息化这门课程是计算机专业学生的必修课程，这不但要求电力信息化这门课程的内容不断优化，同时也要求对电力信息化课程的教学进行改革。

电力大学计算机专业电力特色教学模式的后行策略是在电力信息化这门课程改革和研究的基础上进行课程群建设，开设代表计算机技术和电力专业最新技术交叉点的“电力云平台”、“电力物联网技术”等课程，并将“电力信息化”、“电力云平台”及“电力物联网技术”三门课程纳入到一个课程群来建设。可见电力大学亟待探索并建立适合计算机专业的电力特色及工程应用能力的培养模式。

三、电力信息化课程特点与教学现状分析

1.电力信息化课程的特点

电力信息化这门课程具有如下特点：

（1）涉及面广。电力信息化这门课程内容涵盖电力工业生产发电、输电、变电、配电、用电、电网调度等全过程的信息化与智能化。课程内容包括发电企业的信息化与智能化、变电站的信息化与智能化、电力调度中心信息化与智能化、配用电生产管理信息化和智能化、电力信息安全技术及物联网在智能电网中的应用等。

（2）技术先进前沿。电力信息化这门课程内容涵盖当今信息和电力领域的前沿技术、热点技术。如在讲解变电站的信息化与智能化这部分内容时要详细分析电力领域的热点技术IEC61850。在讲解电力调度中心信息化与智能化这部分内容时要详细分析信息领域的热点技术SOA和电力领域的热点技术CIM及其在电力调度的应用。在讲解物联网在智能电网中的应用这部分内容时要详细分析当今信息和电力领域的前沿技术物联网、智能电网及云平台。

（3）与电力行业实际工程紧密结合。在讲解课程的各部分内容时紧密结合实际工程。如在讲解发电企业的信息化与智能化这部分内容时紧密结合发电企业的实际工程，如水电站厂级监控系统、火电站的DCS系统、发电厂?SIS系统、发电厂智能管理信息系统等。

（4）多学科的交叉。电力信息化课程是计算机技术、通讯技术、控制技术、电力系统背景知识的融合与交叉。在讲解课程的各部分内容时处处是多学科的交叉，如在水电站厂级监控系统中涉及计算机的网络通讯技术，涉及控制领域的PLC技术和现场总线技术，涉及水力发电特性专业背景知识等。

（5）电力信息化课程的教学内容是动态的，是与时俱进的，随着电力信息化和智能化的发展而不断地补充新内容，没有现成的教材。当今世界电力信息化和智能化发展非常迅速，如国家电网公司已经开展广域全景分布式一体化的电网智能调度技术支持系统研制。在讲解电力调度中心信息化与智能化这部分内容时就必须补充这部分新技术。

2.电力信息化课程教学现状分析

（1）没有现成的教材，课程难度大，师资紧缺。从上述分析的电力信息化这门课程的特点可见，要求老师具备丰富的知识储备及电力工程经验。

（2）课程内容与电力实际紧密结合，学生没有现场工程概念，又是多学科的交叉，学生感觉课程难度大且抽象，学习兴趣不足。很多学生很想学好这门课，但他们中只了解信息技术，没有其他学科技术知识的积累。本课程开设在大三的第六学期，很多学生感觉困难后就放弃了，准备考研复习。

四、电力信息化教学改革的思想和方法

电力信息化这门课程是综合应用课程，教学思想和方法的改革是必要的，具体措施如下：

1.组建一支优秀的教学团队

通过引进发掘培养人才，组建一支优秀的教学团队。吸纳不同学科的拥有前沿的信息技术、丰富的电力背景和工程经验的老师进入团队，可以根据老师的特长安排讲解相应的章节。电力信息化这门课程可由若干老师共同完成。由于国内市场几乎没有相关专著和教材，已经组织讲课团队老师撰写并出版电力信息化教材。教材包含当今电力信息化和智能化最新技术并提供老师们的最新研究成果。该团队的老师需要及时了解电力行业的信息化和智能化最新动态的最新技术。除了合作项目途径外，老师要利用一切机会参加合作、进修和交流。通过团队的力量来解决没有现成的教材、课程难度大的问题。

2.补充课程中需要的其他学科知识

鉴于计算机专业学生的知识结构比较单一，在学习电力信息化课程时先为学生补充必需的计算机控制与通讯基础技术知识，包括计算机控制通道接口技术、PLC技术、串行通讯技术、现场总线技术及工业以太网技术等。在学习电力信息化的具体相关内容时为学生铺垫必需的电力背景知识和工程背景内容，如讲解水电站厂级监控系统时要先补充水力发电厂相关内容。通过利用一定的学时补充课程中需要的其他学科知识来降低学生课程学习的难度，使学生能快速全面地了解并掌握电力信息化技术。

3.新技术、新理念的引入

由于没有现场工程概念，学生在学习电力信息化课程时会感觉抽象、难以理解，老师有必要与时俱进地将新的技术和理念引入课堂中。例如可以引入当今电力行业流行的先进仿真培训软件，比如三维变电站仿真培训软件，让学生在软件上仿真漫游变电站并模拟各种操作。通过仿真软件让学生模拟接触电力工业现场，建立对电力工业现场的感性认识，提高学生的学习兴趣。

为了加强学生课后巩固教学环节，帮助学生消化和应用所学知识，可以将新的理念引入课堂中。借鉴西方本科教学及我国研究生培养的经验，本课程课后作业巩固环节可以尝试不同于常规计算机专业课程的方法。本课程要求学生在课后查阅大量的文献资料。每章的作业是查阅与本章相关的文献资料并撰写提交小论文，期末每个学生制作PPT文件并开展讨论。

在学生课后巩固教学环节中老师起着重要的引导作用。指导本科学生查阅相关文献资料时，首先要教会学生如何在海量信息中查找到需要的优秀文献，如何充分利用校图书馆提供的优质库资源，然后指导学生如何读文献，如何写小论文。要求学生在每章节后阅读15篇以上相关文献资料并提交小论文。教师要认真批阅学生的小论文，总结学生容易出现的普遍性问题，在下次写小论文时提醒学生注意。

4.实施案例教学

智能化信息分析论文篇（4）

当前的网络舆情监测工作平台主要是基于信息采集、整合技术和智能处理技术，通过对互联网海量信息的自动抓取、自动分类聚类、主题检测、专题聚焦，实现对用户的网络舆情监测，并由相关部门形成舆情工作报告、舆情信息简报等，为舆论引导提供可靠的分析依据。

进入大数据时代，网络舆论呈现的新特点，促使网络舆情监测工作暴露出诸多不足之处，这为网络舆情监测工作带来了诸多挑战。

网络舆论信息格局发生变化，舆情分析质量亟待提高。据人民网权威的《2016年中国互联网舆情分析报告》显示，在2016年，伴随着移动互联网应用不断向社会各层面渗透，网络舆论的格局发生了很大变化，如网民结构与社会人口结构趋同，网民产生代际更新导致网络流行议题和文化热点发生转换，微博、微信平台化，专业自媒体步入兴盛等。在这样的变局下，网络舆情监测工作面临着新的挑战。然而，有些部门的舆情信息收集工作仍然停留在报刊、门户网站、BBS、微博等开源信息的收集阶段，并未将新闻客户端、微信、直播等平台打通，难以保证舆情信息分析的全面性以及舆情热度指标的准确性。《2016年中国互联网舆情分析报告》还对近五年来参与当年最具网络关注度的20个舆情热点事件讨论的320万微博用户样本进行了分析，发现关注新闻事件和聚焦热点话题的网民发生了代际交替，在性别方面，女性的比例明显上升；在地域上，三、四线城市用户增长迅猛。受众层面发生的这些变化，也将在舆情监测工作中体现出来。然而在目前的舆情监测工作中，相关信息部门的舆情信息报送在内容上只是就事论事、停留在现象层面，对受众的成分、热点事件的社会背景以及事件背后所反映出来的社会问题没有进行细致深入的研究分析；在形式上，网络舆情监测工作的报送还停留在工作动态报告或者事件日志等形式的报送上。这样就造成了网络舆情信息的价值作用降低、服务能力减弱的问题。

热点事件话语体系不可控，舆情预警能力亟待增强。纵观近年来发生的热点公共突发事件，可以发现，在以大数据为基础的社交平台上，公众的话语体系呈现出了一些全新特征，如舆论主体的匿名性、参与渠道的多元化、生成议题的自发性、交流观点的无界性、汇集意见的实时性、发展趋势的不确定性等。这些特征与舆论话语体系在传统媒体的呈现完全不同，网络舆论热点事件话语体系的不可控性大大增强。

在社交媒体平台上，自媒体呈现出来的话语体系最为庞杂。许多舆情信息不仅包含结构化数据，还涉及大量非结构化数据，若对其准确性、真实性逐一核查，既耗费人力又耗费时间。就内容而言，较多负面、虚假舆情具有较强的隐蔽性，单纯以关键词或主题词进行搜索容易产生误判、遗漏。话语体系的不可控性增加了舆情监测工作的难度，这要求工作人员必须具备过硬的专业敏感性以及较强的网络操作技能。但是目前大多数舆情监测工作部门的信息工作人员缺乏专业化的训练，舆情信息工作水平参差不齐。就舆情监测平台系统来说，对于舆情信息的跟踪分析灵敏度较低，在有些热点事件的处理上没有按照公共突发事件的分类标准进行准确的分级，从而导致网络舆情信息的分析判断力体现不出其应有的情报价值，预警能力也随之削弱。

舆情监测的技术体系落后，人机不协调问题亟待解决。网络舆论的实时性及其发展的不确定性要求网络舆情监测必须迅速、及时，但很多单位部门的舆情监测平台的方法技术体系滞后，部分单位采用了网络监控系统、有害信息过滤系统等方式进行网络舆情监测，而有些单位为了节省舆情监测设备的成本，甚至将网络舆情监测工作依托于人工网页搜索及浏览的“人工盯梢”方式上，这成为监测工作的一大阻碍，监测工作出现疏忽错判也在所难免。排除资金、人力等客观因素，现阶段的网络舆情监测工作中技术方法体系的不足主要归因于“人机不协调”。机器与人工的协同分工模式不成熟、机器的辅助力量不够，导致人工智能技术在预测监测体系中分析情感、预测走势、检查效果等方面应用还稍显粗浅、机械，而在需要人工进行的高级维度分析、提出应对策略等层面，机器的应用又显得粗糙以及同质化。

人工智能为网络舆情监测带来的三大变革

网络舆情监测要适应大数据时代人工智能的要求，就必须顺势而为，积极进行变革，主要包括网络舆情监测技术体系的变革、网络舆情监测研究范式的变革以及网络舆情监测管理思维的变革三个方面。

网络舆情监测技术体系的变革。将人工智能技术应用于网络舆情是为了更好地对舆情进行分析研判，通过直观、简明的方式描述网络舆情信息的产生，进一步推导信息传播主体的态度倾向性、情绪感染性以及初衷、意图等，从而预测网络舆情信息的发展趋势。

如果说在“小数据”环境下，网络舆情监测工作还可以依托于“人工盯梢”的方式来完成，那么在“大数据”环境下，当数据的量级达到了EB甚至ZB级别后，以人工监测来把握舆情脉络已成为不可能完成的任务。而那些隐含在网络舆情信息中的观点、态度及情绪的表达，更难以从泛滥成灾的信息碎片中被真正发掘出来。加之海量信息的不共享所带来的“信息盲区”，更使得舆情信息分析不够严谨，易偏离实际，而这些问题都需要依托搭建智能化的网络舆情监管平台来解决。在平台上可以通过三种人工智能技术实现数据分析与人工智能研判相结合，再借助如眼动仪、脑电仪等受众检验仪器对网络舆情信息进行综合化分析。三种主要的人工智能技术主要包括：一是Web挖掘技术，该技术把互联网与数据挖掘技术结合起来，对网络上结构化数据如文字言论，以及非结构化的数据如视音频、图像等信息进行采集，完成信息前期处理的第一步；二是语义识别技术，该技术是利用采集到的信息，通过对语句中的关键词进行词义推断处理以及句子语法结构的分析，从而将复杂信息简单化，这是对采集的信息数据做进一步识别推断的过程；三是TFDF信息聚类技术，该技术主要提升数据信息的分析和分类速度，使网络舆情监测工作的处理更加及时，反应更加灵敏，提高采取措施的时效性。

人工智能技术的介入将有利于对信息进行挖掘、采集、分类、整理，从而找寻出最核心的关键性数据。在此基础上，还可以运用人工神经网络预测模型，对网络舆情的性质、发展趋势进行正确描述，并提出相应的对策。

网络舆情监测研究范式的变革。人工智能和大数据对网络舆情监测工作及其研究产生了颇为深刻的影响，舆情监测的研究范式从多角度发生了转向。

第一，舆情监测工作视角的转向：从单一化到多元化。在社交媒体平台上，受众的角色首先发生了转向，由信息的被动接收者转变为信息的参与者和传播者。这一转向给网络舆情监测工作带来了新的挑战，当受众是单纯的信息接收方时，网络信息的可控性强，舆情监测工作形式单一，把关相对容易。而受众角色发生变化以后，网络信息传播的不可控性大大增加，信息传播速度加快，信息传播呈现多元化特征，把关难度增加，网络舆情监测工作也从单一转向多元化，还需要对信息进行疏导、研判处理。

第二，研究视角的转向：从内容研究转向“内容+关系”研究。传统的网络舆情信息研究最重视的是受众借助网络进行的话语表达，其研究视角主要集中在内容层面。随着人工智能技术的介入，这一单向视角将发生转变，潜藏在内容层面背后的网络受众心理、行为、动机、诉求等多方面因素都将被关注到。借助人工智能技术及大数据分析技术，网络舆情信息的研究视角将透过内容层面深入到关系层面，转向对网络受众社会心理描绘、社会关系呈现、社会话语表达等多维度的研究。

第三，研究重点的转向：由舆情监测转向舆情预测。当前的网络舆情监测工作主要通过对当下网络舆情的动态信息进行随机采样来收集、整理、分析，更多的是关注已经发生的事件在过去及当下的动向，对未来的发展预测难以兼顾。而借助人工神经网络预测模型，通过自然语言处理、模式识别及机器学习等人工智能技术，可以对网络舆情的性质、发展趋势进行正确描述，再结合大数据分析处理整群数据来实现预测功能。比如，著名的搜索引擎公司谷歌通过关注用户搜索中的“流感”关键词来预测实际流感发生的时间，往往可以提前两三个周对流感的爆发进行预报及预防。

网络舆情监测管理思维的变革。在以人工智能技术为支撑的网络舆情监测平台出现之前，相关舆情监测部门的管理者往往由一人或几人的小团队组成，在监测信息数据量级不大的情况下，这种小作坊式单打独斗、面面俱到的舆情监控管理思维可以基本满足需求。但是随着人工智能技术的发展及大数据时代的到来，这种小作坊式的舆情监测体系面临瓦解。当前，商业化运营的软件监测团队多达几百家，这些监测软件服务商通过开发相应的舆情监测软件为政府部门、企业主体以及科研院所提供服务，进行简单的舆情信息数据采集及分类处理工作。在数据开源的情况下，这些软件服务商的竞争逐渐由粗放型、低层次化向数据处理的优化、人机互动、机器算法的精进等层面转变。

智能化信息分析论文篇（5）

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2016.11.024

〔中图分类号〕G2526〔文献标识码〕A〔文章编号〕1008-0821（2016）11-0128-04

〔Abstract〕Research on the capacity building of the university library think tank，for the construction and service of university library actively involved in the construction and service of the new think tank，to improve the quality，level and influence of the construction of the library think tank is of great significance.Through literature research and case analysis，this paper put forward three kinds of abilities：document，information and data resources collection ability，intelligence analysis ability and service ability.With the library practice and experience，the upgrading of university library think tank construction ability put forward specific suggestions，university libraries should pay more attention to strengthen the characteristic collection and think-tank team construction，improved a think-tank of the brand influence，especially set up by university library based think tank alliance，vigorously promoted the information security of collaborative innovation.

〔Key words〕university library；think tank；capacity construction；information service；information security；collaborative innovation；mechanism

高校智库是面向政府决策咨询、面向经济社会发展的科研机构，高校智库建设优势明显。高校基础研究力量雄厚、学科门类齐全、对外学术交流广泛、人才资源集中，能够为政策建言、影响舆论和国际交流提供强有力的学术支撑[1]。

近年来，国家对高校智库建设非常重视，颁布了《关于加强中国特色新型智库建设的意见》等一系列政策来支持智库的建设和发展[2]。2015年1月中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《关于加强中国特色新型智库建设的意见》，把高校智库作为构建中国特色新型智库体系的重要组成部分，充分肯定了高校在智库建设中的重要地位和作用。2015年12月，教育部出台了最新修订的《普通高等学校图书馆规程》，其中第一章第四条明确提出，高校图书馆要“积极参与各种资源共建共享，发挥信息资源优势和专业服务优势，为社会服务”，这就为高校图书馆参与智库建设提供了强有力的政策支持和保障。

世界上很多著名智库的前身都是图书馆，如斯坦福大学的胡佛研究所最初就是战争资料图书馆。中国国家图书馆下设的立法决策服务部是国内最早的图书馆智库，中国科学院文献情报中心（又称国家科学图书馆）、清华大学、江苏大学、上海海事大学、福州大学、大连外国语大学、常熟理工学院和吉林省通化师范学院等图书馆都提供了智库建设的成功案例，因此，高校图书馆具备智库建设的能力。在新的信息环境下，面对智库的快速发展，高校图书馆如何适应用户需求的新变化，积极参与新型智库的建设与服务，提升高校图书馆智库建设能力，是当前高校图书馆面临的新课题[3]。

1高校图书馆智库建设能力

智库的决策咨询和理论创新活动要建立在信息收集和情报分析的基础上，高校图书馆拥有丰富的文献信息资源、数字资源和馆际互借等资源共享方式，能够为智库建设提供充分的信息保障[4]。而高校图书馆擅长的分类标引、数据管理与分析等信息计量学工具和方法，定题跟踪服务、科技查新等参考咨询类服务功能，为智库的规范建设提供强有力的技术保障[3]。

11文献、信息和数据资源的收集能力

经过多年的积累，高校图书馆拥有丰富的馆藏资源，充分保障了学校教学、科研的需要，不断丰富、优化和整合馆藏资源，并注重积累凝练馆藏特色，保障了重点学科和专业的需要，与学校的办学定位相一致。但对智库建设来说，仅仅依靠馆藏文献资源是远远不够的。高校图书馆不仅要注重原生文献的保存与加工，还要利用馆藏特色文献资源开发出专题数据库。建立有地域和本校特色的机构知识库，如对本校专家学者出版的专著、期刊、科研项目、学术会议论文、本校毕业生的学位论文等，对促进学校学科专业发展，对地方政府和企业科学决策发挥重要的支撑作用[4]。

为确保高校图书馆智库数据信息的丰富性，还要拓宽数据采集方式，采取多种途径获取海量数据和资料，特别要注重抓取互联网和开放获取的信息资源，以实现智库资源的最大化、最优化，同时注重数据深度挖掘、数据多重方式处理和数据多维使用[5]。高校图书馆智库要与政府、企业和科研院所合作建立数据共享平台，共同开发智库资源数据库，提高智库的数据积累和信息储备[3]。

12情报分析处理能力

高校图书馆智库建设最明显的优势就是拥有的情报分析能力。图书馆利用情报分析技术开展情报服务，揭示智库研究对象的发展态势和规律，预测发展前景，从而为决策咨询提供支撑[4]。

近年来，随着新媒体技术的不断发展，情报学及其情报分析能力成为图书馆工作中越来越重要的组成部分。情报分析过程就是智库研究的过程，图书馆的情报分析技术包括分类标引、情报计量、关联数据、可视化技术、本体与语义网、社会网络分析、数据管理与分析等。尤其在当前大数据环境下，智库的信息分析能力、数据处理能力和情报融合能力显得更加重要。因此，智库除了信息库和数据库的建设之外，还要着力建设智库研究过程中所需要系统、平台、方法和工具。从数据和信息的海洋中寻找“蛛丝马迹”，需要各类分析工具。例如，运用CiteSpace等特定工具软件进行技术预测，分析某一领域的技术突现、创新机会和技术趋势[6]。另外，我们还可以利用本馆购买的统计数据库及平台，如CNKI的《中国经济社会发展统计数据库》、《同方网络舆情监测分析系统》、中国经济信息网的《中经网统计数据库》、《中国区域监测评价体系》和EPS全球统计数据/分析平台等，或者根据本馆智库建设需求购买相应的统计分析平台。

13高校图书馆智库服务能力

131为高校管理层提供决策支持

高校图书馆智库具备以理论研究为基础，利用数据分析解决现实问题和应用需求的专业性研究能力，加之又熟悉高校的实际情况，可以发挥自身优势为高校管理层提供科学的决策咨询服务[4]。高校管理层是高等教育工作的组织者和管理者，需要研究国内外高等教育理论，研究国家和地方政府部门的高等教育政策，研究社会对高校人才的需求，研究高等教育环境的新变化，制定高校战略发展规划。高校图书馆不仅可以提供丰富和有针对性的信息资源，还可以提供高校管理规划、决策分析报告，协助和参与高校战略发展规划和实施方案的制定，以满足高校管理层的决策需求[7]。从2012年开始，我馆定期为校领导提供《校长决策参考》，受到领导的肯定和好评。

132建立高校新型产学研用平台

高校图书馆智库可以在校内招聘兼职博士/硕士研究生，为他们提供积累科研工作经验的实践机会。高校图书馆智库还可以与学校科研部门合作，为课题申报和立项提供信息咨询和政策性建议。高校图书馆智库还可以与当地企业合作，将智库研究成果直接应用到企业的经营管理中。使高校图书馆智库真正担负起高校产学研用的多重功能，为高校的管理、教学、科研、地方经济社会发展建言献策[4]。

目前，哈尔滨商业大学图书馆已开展了对管理学院及经济学院的学术论文收录引证分析报告服务。今后还将开展针对某一学科领域的统计分析工作，并引入Citespace技术，这样可以清晰准确地描述出我校在该学科领域的发展历程、未来的发展趋势。并能准确地描述该学科领域里学科带头人的科研发展方向。引入ESI分析，可以确定某一学科研究领域中的国家、机构和期刊的科研绩效统计和科研实力排名。该类统计分析服务不但可以帮助学院准确了解教师科研发展状况，还能成为学校科研总体评价的重要组成部分，为学校领导提供决策支持服务。

我校地处哈尔滨市松北区，图书馆根据松北区政府所关注的热点问题和重大课题开展文献信息跟踪服务、报道、情报研究等，包括针对专题的研究分析报告、文献信息整合和自建特色数据库等。

我校所在的松北区已被划入哈尔滨新区，哈尔滨新区是国务院于2015年12月16日批复同意设立的，是中国惟一的以对俄合作为主题的部级新区。哈尔滨商业大学图书馆将以中俄区域合作智库平台为依托，开展对企业信息需求的调查和分析，为区域内的对俄企业开展全方位的信息咨询和决策服务，从而增强企业活力和国际竞争力。

2提升高校图书馆智库能力的策略

21凝练馆藏特色，明晰资源定位

高校图书馆的文献资源建设要理念先进、定位清晰，既要突出本校优势的专业学科，又要考虑到地方的人文特色以及社会经济文化发展等，馆藏建设要保证稳定性和连续性，及时调整印刷型文献和电子资源的比例。熟悉高校专家学者的基本情况，了解他们的研究方向和内容；围绕国家和地方经济社会发展的重大课题进行调研等，为各级政府和企业决策服务。馆藏建设要根据信息载体的变化和学科发展进行调整。各地区高校图书馆都具有一定的特色，高校图书馆一定要根据地方社会、经济和文化特色确立智库建设的资源定位[3]。

22加强智库人才队伍建设

高校图书馆智库建设要充分发挥高校图书馆的人力资源优势，尤其是学科馆员优势，建立由“学科馆员+校内专家学者+博士/硕士研究生”三方构成的智库人才模式。学科馆员受过图书情报专业训练且具有某种学科专业背景，是向用户提供个性化、深层次信息获取与利用服务的复合型专业人才。高校图书馆要精心组织挑选从事信息技术、参考咨询和数据挖掘等服务的学科馆员，组建高校图书馆智库服务团队，并聘请校内各学科专业的专家学者作为高校图书馆智库的特约顾问。同时，聘请各学院的在读博士、硕士研究生为兼职辅助人员，弥补高校图书馆智库学科覆盖和人员的不足。

23搭建高校图书馆智库平台

平台开发是高校图书馆智库职能发挥与有效运行的重要载体，平台是高校图书馆智库建设的重要渠道，是与其它智库合作的枢纽和窗口，是高校图书馆智库交流互动的媒介，直接影响到高校图书馆智库的未来走向。

为了进一步拓宽黑龙江省中俄经贸信息资源共建共享的范围，更好地促进智库平台建设成果的推广利用，营造有利于教学和科研的信息服务环境，我馆与北京金图创联国际科技有限公司合作，共同建设哈尔滨商业大学图书馆智库平台。

通过与北京金图创联国际科技有限公司合作，利用其搭建的东北亚区域研究数据库平台经验及相关资源与哈尔滨商业大学图书馆收集整理的中俄文献资料相结合，合作共建哈尔滨商业大学中俄区域合作平台。该平台的建成将成为研究中俄经济、贸易、政治、文化等方面在国际国内有较高影响力的资料信息中心与共享平台，可以为我校培养中俄经贸研究、黑龙江区域合作研究方面的专门人才提供综合，提升哈尔滨商业大学学术研究软实力，为传承与创新中华文化、给黑龙江省有关部门提供决策咨询，为打造黑龙江省智库创造坚实基础。

24提升智库的沟通和传播能力

高校图书馆的智库建设，要获得高校管理层、高校科研团队和地方政府部门以及企业的认可，扩大智库的影响力，形成自身的服务品牌，还需要一个长期积累的过程，高校图书馆要开展支撑智库建设的信息宣传和服务工作。

第一，生产智库服务产品，包括年度报告、期刊和年鉴等正式或非正式出版物，如信息简报和内参等，这些出版物不仅可以成为决策或政策制定的依据或来源，也可成为高校图书馆智库建设舆论宣传的实证。第二，高校图书馆可以通过举办不同规模和主题的报告会、座谈会、论坛、研讨会和新闻会等，将不同学科的专家学者组织到一起展开交流和讨论，扩大高校图书馆智库的影响力和话语权。第三，利用新媒体进行推广和传播。与出版发行和学术研究过程相比，新媒体传播更加普及和快捷，将高校图书馆智库建设的成果从专著、期刊和研究报告延伸到互联网和社交媒体等，通过新媒体进行更加广泛的推广与传播，将会产生更大的品牌影响力，为高校图书馆带来更多的资助和资金支持，并将推动更多的研究成果实现转化[7]。

25建立以高校图书馆为依托的智库联盟的信息保障协同创新机制与官方智库相比，高校智库在质量和影响力等方面还处于劣势，高校智库之间要协同创新、整合资源，建立智库之间长期、稳定的合作关系。组建跨学科、跨部门的研究团队，建设以属地高校图书馆为依托的高校联盟智库，加大高校图书馆信息资源的整合力度，加强智库联盟之间的协同创新，形成统一各个智库研究成果的机制，为地方政府和社会政治、经济发展提供高水平的理性思想和可操作的谋策[5]。

目前，在黑龙江省重点高校中，哈尔滨工业大学在机械、航天、能源等方面享有盛名。哈尔滨工程大学的学科设置围绕“三海一核”，其强势专业是船舶与海洋工程、核能。黑龙江省应以这两所“985工程”和“211工程”大学作为智库建设的重点，联合东北林业大学、东北农业大学和黑龙江大学等省内重点院校，整合优势学科人才和文献信息资源，为黑龙江省社会和经济发展提供高水平的智力支持。哈尔滨商业大学图书馆将以建设中俄区域合作智库平台参与其中。

3结语

高校图书馆智库建设符合高校运用科研能力推动国家发展的战略要求，符合高校图书馆对自身发展与延伸服务的诉求。高校图书馆智库不仅能够提高图书馆文献资源的利用率，提升高校与图书馆的社会影响力，还能为国家、地方政府和企业及高校自身的发展建设提供智力支持。同时高校图书馆智库体现高校图书馆的优势和特色，充分发挥理念上的创新、管理方法、组织架构等的创新，建立高校图书馆的智库品牌[4]。

参考文献

[1]王衍.明确高校智库建设定位[N].人民日报，2016-02-24，（07）.

[2]黄雪梅.高校图书馆成为高校智库重要成员的路径分析[J].无线互联网科技，2015，（13）：76-78.

[3]陆雪梅.高校图书馆服务新型智库建设的思考[J].图书馆学研究，2016，（8）：79-82.

[4]张明，张莹，李艳国.高校图书馆智库的组织架构及职能定位研究[J].图书馆工作与研究，2016，（4）：10-17.

智能化信息分析论文篇（6）

    2.2　从情报学的研究方法来看　在这个社会信息化程度正在逐步提高的时代，情报研究方法的创新刻不容缓。信息化程度提高的一个重要表现是信息总量的激增和新旧信息更迭的加快。为适应这一挑战，情报研究在以下3个方面有所发展[4]：一方面，面对社会信息量的激增，必须通过提高搜集、分析、处理、加工和存储信息的能力，增加信息“吞吐量”，以提高情报研究成果的“产量”和“质量”；另一方面，面对新旧信息更迭加快，必须提高情报研究工作的节奏，缩短从搜集情报到产生和情报研究成果的周期，以提高情报研究的时效性；最后为进一步提高情报研究成果的精度和可信度以满足信息社会情报用户的需求，情报研究不能只停留在定性分析的水平上，必须逐步提高定量分析的比重。

目前情报学采用的研究方法主要有[5]：a.社会调查法。通过现场调查，针对社会现象搜集数据，进行分析，是搜索、跟踪、获取和开发利用情报资源的一种基本的、有效的方法。这种方法又可分为直接方法与间接方法两大类，前者主要是用现场观察法，后者又分为访问调查与调查表调查。b.引文分析法。研究文献的被使用和被引用，也就是研究质量问题。自20世纪60 年代初以来， 由于“科学引文索引”（sci）的创办，引文分析法已成为一个有相当深度和广度的情报学分支。 对引文这一线索进行研究，可以了解某项发明或技术的应用范围、现状、著作水平、学科发展趋势等。c.文献计量统计方法。文献计量是情报学与数学、统计学等相互交叉和结合而产生的研究方法。对以记录形式进行交流的各个方面进行计量统计，从中找出变化规律，建立相应数学模型，从定性与定量分析中达到掌握过去与现在的变化脉络，进而预测未来可能的变化。d.数学分析法。现代数学的许多分支在情报学的研究中都在应用，如在情报检索理论、情报传递的机制、情报采集方案的确定中，概率论、集合论、模糊数学、微分方程、运筹学等均在应用，甚至数论、图论、泛函分析、变分法等，也可以应用。e.系统分析与评价方法。对于情报系统的结构、功能和最优设计等各个侧面与总体，可通过引进系统论、控制论和信息论等方法，进行分析与评价、规划与设计，解决科技情报系统的最佳运行、实现最优服务等问题。由于系统论的研究方法众多，对某一具体研究对象来说，就需要比较不同的方法，从中选择最佳方法，以期获得最优的结果。f.历史的研究方法。进行历史的研究一般先鉴别一个历史问题，搜集有关史料，形成假说；然后进一步严格搜集与组织史料，认真加以核实，进行分析，得出结论。历史研究可以帮助我们了解情报学是如何形成的，促使我们了解过去的事件发生的原因、时间、地点与方式。g.其他方法。包括德尔斐法、内容分析法、比较分析法、哲学研究法等，这些方法多综合加以运用，近来又出现空白点分析法、聚类映像法等。

智能化信息分析论文篇（7）

    

      近年来，智能信息处理技术获得了突飞猛进的发展，该技术有机融合了控制技术、电子技术、计算机技术等多种先进技术，能够高效实现信息的采集和处理任务。开展信息的智能化处理技术研究具有非常重要的意义，能够全方位的了解和掌握智能信息处理技术的发展及运用状况，并发挥该技术的优势和作用，为今后的研究提供依据。 

1 信息的智能化处理技术的产生与发展 

1.1信息的智能化处理技术的产生 

早在1930年就产生了信息的智能化处理技术，然而因为运算功能强大的工具，致使智能化信息处理技术的功能无法得到全面体现，这在一定程度上限制了信息的智能化处理技术的发展和成熟。计算机技术的广泛应用为信息的智能化处理技术的进一步发展提供了坚实的基础保障，研发出多种智能信息处理产品，在人们的工作和生活中得到了大规模的应用，为人们提供了极大的便利，同时也产生了较大的社会及经济效益。针对当前医学领域中的GT机而言，该机器充分运用了智能化信息处理技术的优势[1]；同时美国科学家J. W.Coolev领导多位研究人员共同研制出先进的FFT算法，极大地推动了科学研究领域的创新发展。随后硬件电路就借助FFT算法对智能监测仪器进行开发研究，推出多种自动化和智能化程度较高的检测设施，获得了很大的成功[2]。科学技术的实时发展使信息的智能化处理技术也不断更新，科技水平逐步提升，智能化信息处理技术在信息处理系统中发挥的作用越发重要。 

1.2信息的智能化处理技术的发展 

信息处理技术顺应着通信技术、计算机技术的发展潮流，已经进入到一个全新的发展阶段，不仅更新了传统的发展理论及方式，在研究领域方面也获得了进一步的拓展，构建出全新的研究理论及方法。在信息处理技术最初发展阶段，线性、最小相位及因果等系统是几大关键研究内容，在不断的发展过程中已经逐渐转向非最小相位、非因果和非线性等研究领域，能够结合信息的变化开展针对性的处理工作。能够处理可靠性和稳定性较差的信息是智能化信息处理技术最显著的特征，能够使其转变为可靠和确定的信息。在智能化信息处理技术的支撑下，能够在确定性较差的信息内获取相对精确的结果，能够对信息进行有效、充分的利用，显著改善了信息的整体利用率。 

构建具有良好判断能力、理解能力和学习能力的人工智能系统是开展智能化信息技术研究的根本目标，信息的智能化处理技术主要借助不同算法对信息进行采集和利用，最终达到智能化管控的效果。由此得知，信息的智能化处理技术主要研究内容为：1）环境、机器同人的彼此智能化交互协作。该技术能够对语音或文字开展自动识别研究，并尝试理解自然语言，对图像、视觉信息进行自主化的加工和处理，确保环境、机器同人三者能够实现信息的互动沟通、交流[3]；2）将有价值、有效信息从数据库内进行提取，并总结基本规律。智能化信息处理技术的根本研究内容为机器学习及简约数据，需要借助已经掌握的模式识别理论、知识，针对数据信息进行简化处理，通过可阅读的方式将信息呈献给决策人员，便于制定出科学的决策。也能够自动化的学习多种数据，进而进行数据的评价和分类处理工作，对结果进行准确的预测；3）合理规划和优化智能系统，发挥系统的协作、决策功能。应对计算机决策系统、辅助规划系统进行构建，参考优化指标改善社会及经济效益。还应对系统建模内容进行探究，对智能决策、规划、体系协作的基础理论和方式进行进一步的优化。 

2 信息的智能化处理技术理论及方法 

信息的智能化处理技术涵盖多个研究领域，融合了通信技术、控制技术和计算机技术等先进技术，涉及多个信息科学技术学科。综合当前的研究及发展情况，可以将信息的智能化处理技术归为以下几类： 

2.1模糊理论 

若需要对无法确定对现象进行探究和分析，就必须要借助模糊理论来实现。由于事物本身拥有不确定的特性，同数学理论下的二元性原则没有直接关系，属于对象差异的中间过渡状态，无法进行准确的划分，从而不能明确对象类型。模糊系统具有模糊性特征，能够结合模糊理论发挥模糊信息处理功能，是一种动态化的模型。一般在模糊系统内，输入、输出彼此对应，能够将其视为连续函数的通用逼近器，主要包括模糊推理机、反模糊化器、模糊产生器及模糊规则库[4]。建立在神经网络、模糊系统之上的模糊神经网络，有效整合了模糊系统机理、神经网络，将二者的优势进行了整合，同时也融合了多种理论，包括动力学、逻辑计算、处理方式及语言等。模糊神经网络不仅具有较强的联想能力、识别能力和学习能力，同时还拥有良好的模糊信息处理性能。在普通神经网络内，对模糊输入信号、权值进行添加是模糊神经网络的核心所在，在优势互补的原理下，能够使神经网络、模糊系统的优势和功能充分展示出来，同时也弥补了二者各自的弊端和不足。构建的模糊神经网络使信息的智能化处理技术发展迈向一个全新的发展层面，具有非常重要的意义。 

2.2 人工神经网络法 

网络模型、数学模型是构建人工神经网络的关键，基于网络模型内，基础构成就是人工神经元，需要结合特定结构对其进行组合，最终打造出完整的模型；而在数学模型内，依据大脑神经元构建的人工神经是处理信息的单元体，借助组合而成的人工神经元，能够形成神经网络结构。独立人工神经元、神经元间的基本连接结构就是神经网络结构。就信息的智能化处理技术发展研究结果进行分析，当前已经成功研制出多达十几种的人工神经元网络模型，依据信息流动方向、连接途径，能够将人工神经元网络模型划分为多种不同的种类[5]。相互结合型（反馈型）网络、前向型网络是构成人工神经元网络模型的两大类，前者具有反馈信息的功能，而后者无法对信息进行反馈处理。

2.3 进化算法 

依据生物界遗传定律、自选选择定律，形成了进化算法，该算法在机器学习、优化等研究方面发挥着极其重要的作用。进化算法的基本原理即为通过对生物遗传模型进行模拟的方式，优化索索全局，获取最佳的结果。进化算法的适用范围较广，运用方式簡便，能够并行开展信息处理工作，其主要对象为个体，能够实施变异、交叉及选择等处理任务，明显优于传统算法，具有其特有的特征。在长期的钻研和探究过程中，进化算法不断完善，当前在机器学习、识别图像和自动化管控等领域占据着极高的地位，该算法在信息的智能化处理技术中有着普遍的运用。

 

2.4 信息融合技术 

信息融合技术的关键研究对象为：怎样加工处理、运用不同的信息，达到信息互补的效果，确保最终获取信息的精确性和真实性。信息融合技术建立在多传感器系统的基础上，能够准确监测目标，对无法明确的信息进行排除，有效提升了信息的可靠程度。通过分析、模拟人类大脑对信息进行综合性处理的功能，形成了信息融合技术的基础工作原理。大量传感器存在于系统内，传感器所发信息具有一定的差异，基于多传感器的信息融合系统能够根据大脑处理信息的方式开展相应的信息处理工作。多传感器信息融合系统能够综合性的处理多种不同的信息资源，并整合大量信息，并科学支配、运用这些信息，系统还可以高效组合冗余信息，显著改善了信息的准确性和可靠性[6]。在上述工作原理下，由多个子集组成的信息系统具有非常强大的功能，性能更加优越。低层次处理、高层次处理是信息融合技术的两大关键类型，其中前者主要指的是数据的预先处理工作，包括数据分类、检测目标等；而后者主要指的是集威胁估计、态势和全部融合过程为一体的提取处理。功能型模型、数据型模型是当前信息融合模型的两大关键种类，在实际运用中发挥着重要作用。 

3 信息的智能化处理技术的应用及发展趋势 

在实践生活中，信息的智能化处理技术有着较高的运用价值和实用性：1）智能化信息处理技术能够提高工作效率，能够开展自动化和智能化的处理工作，有效减轻了人们的脑力劳动任务；2）智能化信息处理技术能够针对不同的对象进行识别，包括影像、语音及文字等，借助机器能够进行翻译和分析等操作；3）当前互联网覆盖范围非常广阔，借助路由器，信息的智能化处理技术能够分析数据传输途径，获取优化路径，有效处理网路堵塞等故障[7]；4）目前实践生产中计算机技术已经实现了普遍运用，计算机技术发展速度日益加快，存储量也逐渐扩大，大大节约了成本资源，在智能化信息处理技术不断发展的过程中会进一步加快计算机技术的发展进程。 

从模拟数字到人工神经网络的发展转向，信息的智能化处理技术对混沌理论、小波分析理论、遗传算法及模糊数学理论进行了有效的整合，不断研发和创新出全新的智能化信息处理思路、算法及理论。信息的智能化发展技术拥有非常广阔的发展前景，迎合了未来信息时代的发展需求，这就要求必须要强化对智能信息处理技术的研发力度，提高对技术研发的重视度。在推动智能化信息处理技术发展的过程中，应将其发展与实践运用和科研课题进行综合，运用创新思想整合多种不同的信息处理技术，满足更加复杂的运用需求，使智能化信息处理技术与其它领域密切结合起来，促进信息学科的发展。 

4 结束语 

综上所述，信息的智能化处理技术经过不断地发展日趋成熟，然而将该技术运用到实践生活中时仍然会出现一系列的问题，还需要加大研发力度，使智能化信息处理技术更加完善。在今后的发展过程中，要将科技前沿同信息的智能化处理技术进行整合，创新研发思路及方式，结合实践运用需求来总结智能化信息处理技术的理论。同时，为了迎合信息的智能化处理技术的复杂化发展趋势，还应将该技术与多种信息处理方式进行紧密结合，有效推动智能化信息处理技术的快速发展。 

参考文献： 

[1] 张晓孪.基于语义的智能信息处理技术的研究[J].微型电脑应用，2014（11）. 

[2] 宋伟，霍广明.智能信息处理技术的现状及发展[J].科技信息，1998（12） . 

[3] 齐小刚，杨永安.智能信息处理技术在卫星测控领域的应用研究[J].系统工程与电子技术，2000（01） . 

[4] 杜亚军.智能信息处理及其在搜索引擎中的应用[J].西华大学学报（自然科学版），2007（02）. 

智能化信息分析论文篇（8）

中图分类号：G250.25 文献标识码：A DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2016038

1.引言

智库（Think Tank）一词主要出现于19世纪50年代，是研究宣传社会、政治和经济等特定主题的政策、战略的一类组织。智库的建立可以追溯到19世纪早期，如1831年成立的英国皇家联合军种国防研究所等。美国宾夕法尼亚大学的《2014全球智库指数报告》指出，截至2014年，全球共有智库6618个，作为一类为政策和决策服务、生产思想和知识的社会组织，智库已经成为整个社会发展中不可或缺的机构，也是各国“软实力”竞争的新焦点。

2015年1月，中共中央、国务院印发了《关于加强中国特色新型智库建设的意见》，我国的智库建设进入快速发展阶段，相关的研究也逐步引起包括图书情报领域在内的各个学科的重视。目前我国拥有的智库在全球已经具有一定的影响力，但智库研究开展时间较短，成果也较少，而国际上的智库研究则积累了相对丰富的研究成果。本文利用斯坦福大学自然语言处理小组开发的Stanford TMT主题模型工具包对国际智库研究论文进行内容挖掘研究，旨在分析国际智库研究的主题结构，揭示当前智库研究的趋势，以期为我国新型智库建设提供相应的理论支持和参考。

2.数据来源与分析方法

2.1数据来源

本研究的数据来源为WOS（Web 0f Science）核心合集，包含SCI、SSCI、A&HCI、CPCI-SH和CPCI-SSH等5个数据库，检索字段选择为主题，检索式为“think tank*”OR“brain box*”，文献类型为articles、proceedings paper和review，检索时间为2015年11月30日，共获得文献记录727条，进一步抽取记录中的题名、关键词、摘要字段作为主题模型分析对象。

从智库研究的时间分布（见表1）来看，WOS数据库中最早与智库相关的于1968年，威斯康辛大学法学家Nieburg在该文中论述了美国保守派智库哈德逊研究所的创始人赫尔曼，卡恩在智库工作方面的得失。但1968-1998这30年间发文量为95篇，仅占到目前为止发文总量的13%左右。进入新世纪以来，智库在美国、加拿大、英国和西欧各国的政策制定中起到越来越重要的作用，与之相呼应的，从2000年左右开始，国际学术界关于智库研究的论文数量也开始出现快速的增长。

2.2分析方法

随着内容分析技术的发展，许多新的方法逐渐被应用于学科主题的发现，LDA（Latent Dirichlet Allocation）就是其中一种典型的挖掘技术。LDA分析过程中包含三个核心要素：词、主题与文本。LDA模型假设词首先构成潜在的语义主题，语义主题再进一步构成文本；词与语义主题、语义主题与文本之间均遵从狄利克雷分布：由于词和文本已知，通过Gibbs抽样等方法对模型求解，最后得到的主题均反映了文献的内容。作为一种无监督学习的文本内容挖掘方法，LDA不需要对文本进行前期的标引，算法的复杂性也不高，提出后得到了广泛的认可和应用。TMT（Topic Modeling Toolbox）是由斯坦福大学的自然语言处理小组专为社会科学研究人员进行主题模型开发的分析工具。TMT支持Excel和Csv的数据格式，并且提供了LDA、Labeled-LDA、PLDA等多种主题模型分析算法供用户选择。用户不需要较强的代码能力就可以通过TMT设定相应的运算参数，实现对主题模型分析过程的控制，最终生成包含丰富信息的分析主题结果，因此本研究以该工具进行主题挖掘。

3.智库研究主题分布

经过多次试验，本研究最终选择了10个主题进行模型计算。最终分析得到主题和各主题中出现频次前5的词（见表2），通过这些词可以很容易地确定各研究主题的内容。如主题4和主题5均与医学相关，但主题4出现的内容较泛，而主题5中出现了patients（病患）和cardiovascular（心血管的）等词，说明该主题4与医学与健康教育相关，而主题5则是具体的特定病例智库。

各主题在文献集中的频率分布，概率越高，说明该主题相关的研究越多。从10个主题的出现频率中可以发现，专家知识与智库建设、智库在风险管理、区域发展中的作用、医学病例智库等主题是当前研究的重点；各国智库发展状况、智库在外交和安全事务中的作用、智库与全球气候变化应对、医学诊疗智库等方面主题的研究居于其次：与信息获取与决策支持、智库与媒体关系等相关主题的研究略少。10个主题中，专业知识与智库建设、信息获取与决策支持、各国智库建设主要与智库的建设及其现状相关：其余主题则主要是智库在特定问题和领域中应用的研究。由于LDA的分析结果中包含了每篇论文在每个主题上的载荷，因此可以根据载荷最高的核心论文分析各个主题的具体内容。

4.智库研究主题的具体内容

4.1智库建设与发展现状研究

（1）专家知识和智库建设研究。专家是构成智库的重要单元，专家知识在智库发挥其功能的过程中具有重要的作用，国外对于专家知识在智库建设中的作用研究开始较早，且一直以来都是研究的热点。澳大利亚皇家墨尔本大学的公共管理学者Marden认为，在公共政策的决策过程中，智库往往被认为是具有专业知识的群体，Marden通过对智库来源和发展历史的分析，评估了在澳大利亚政治活动中出现的新保守主义。美国哈佛大学的学者Nye认为专家知识、学术理论和实践工作中存在的差距在政策的制定过程中十分明显，且彼此之间的脱节有愈演愈烈的趋势，Nye探讨了这种现象产生的原因，认为如何在政策研究过程中搭建理论和实践之间的桥梁，是智库发展的重要基础。英国格拉斯哥大学的学者Schlesinger讨论了媒体、文化和公共事务领域智库提供的专家意见和专业知识成为政府决策依据的过程，并以英国为例，分析了英国智库在影响国家公共政策制定和创新经济发展过程中的作用。认为从历史的角度来看，专家的意见和专业知识在整个智库的发展过程中起到了至关重要的作用。芝加哥大学全国民意研究中心的研究人员Struyk等认为，地方政策智库在经济发展和社会治理过程中发挥了重要的政策咨询作用，地方政策智库的建设应当充分重视能力建设，并提出了评估地方政策智库发展能力的评价方案，取得了较好的实践效果。

（2）信息获取与决策支持研究。智库在信息获取问题上的态度和能力决定了智库的决策支持能力，早期的相关研究主要集中于智库的信息获取倾向，近年来，随着社交网络的兴起，Twitter、微博等作为智库获取信息的新来源受到学者们的关注。德国学者Schulz-Hardt和Frey认为智库实质上就是一个提供决策支持的团体，决策的科学与否依赖于智库所获取的信息是否全面可靠：由此，他们从社会心理学的角度分析了组织决策过程中的信息检索行为，发现了集体信息搜索过程中偏见产生的机理，并展望了如何利用该研究成果使智库更好地获取信息并履行自身职能。Schulz-Hardt还进一步研究了一个由201名专家所构成的智库团体的决策过程，发现信息获取策略的不同是导致争论产生的主要原因，从决策过程来说，观点上的异质性和信任是保持智库团体获取客观信息，并且做出正确决策的有效依据。美国学者Golbeck和Hansen分析了媒体偏见对于政策信息搜寻的影响，并设计了一种新的方法来计算评估Twitter粉丝的政治和观点，他们开发了相应的计算机程序并进行了实验研究，结果表明该方法能够良好地反映智库决策受到媒体和政策信息来源影响的机理。德国学者Hennig等认为博客是智库进行决策的重要开源信息来源，每天以百万数量级增加的博客中涵盖了大量的热点信息，可以利用博客信息进行预测分析。

（3）各国智库建设现状研究。世界各国均较为重视智库在政治、经济和社会生活中的作用，特别是随着发展中国家智库建设进程的加快，越来越多的学者开始重视发展中国家的智库建设工作。如学者Politzer对导致巴西国内研发效率低下的因素及其产生的原因进行了回顾，发现巴西国内的一些战略智库提出的解决方案具有重要的参考价值。英国学者Weston等论述了在南非召开的企业与艾滋病智库研讨会的内容，该智库由中小企业、公共部门和半官方机构等构成，智库会议提出的政策和程序性建议对如何克服南非所面临的艾滋病社会问题提供了重要的参考。国外学者对中国智库的工作也进行了许多研究，由英国伦敦大学出版的期刊《中国季刊》刊载了许多中国智库研究方面的文章。美国学者Shambaughtl91认为，中国智库在国家外交政策的制定和情报分析中的作用十分重要，这些智库不仅支撑着国家的决策，也成为了国际社会认识中国的重要途径。美国战略与国际问题研究中心的学者Glaser认为，在中国参加国际社会活动的过程中，民问智库发挥的作用越来越重要，并分析了中国民间智库参与国家政策制定的途径以及民间智库的角色、职能和发展趋势。加州大学圣迭戈分校的中国问题专家Naughton认为，在整个中国经济政策的决策网络中，经济智库是其中的关键节点，但是从发展趋势上看，中国智库的趋同性越来越明显，个性缺失是中国智库发展面临的主要问题。

（4）媒体视角的智库研究。媒体是智库产生社会影响力的重要渠道，也是智库的重要发声渠道，媒体视角的智库研究主要集中于两个问题：一是媒体如何在智库功能实现过程中发挥作用；二是通过媒体进行智库政治倾向分析。美国威克弗里斯特大学的媒体研究专家Rich等依据6份全国性报纸分析了全美51个公共政策智库的表现，研究表明，在美国政府支持色彩较重的保守派智库和不具备特定意识形态的智库相比，更容易获得媒体方面的知名度，美国的媒体整体上而言表现的十分保守，保守派公共政策智库受到了更多的关注，并且在美国新闻媒体中更加频繁的出现。台湾学者Tung等以海峡两岸的关系研究为例，论述了如何依据智库和专业协会公布的在线研究成果作为重要的数据来源开展研究。加州州立大学的教育学专家McDonald通过研究发现，媒体是智库在教育政策制定过程中发挥影响力的主要渠道，从当前美国的现状来看，保守派智库通过媒体对教育政策的影响力比中间派、自由派与进步派的智库更强。

4.2特定领域中的智库应用

（1）气候变化与应对。国际上关于气候变化及其应对方面的研究并非主要集中于智库在其中发挥的作用，而是更多的集中在分析智库及其所代表的政党的态度，且这方面的研究一直都是重点。澳大利亚新南威尔士大学的学者Pearse等通过调研发现，许多智库和专家认为碳排放是全球气候变暖的主要原因，各国智库应加强对碳交易市场的研究，以提供更多的环境保护建议。由于受到政治环境的影响，许多智库并未对环境保护问题持有正确的立场和公正的态度。美国学者Jacques和Dunlap等认为，环境怀疑论是应对当前国际气候变化所面临的主要挑战之一，他们分析了1972-2005年间出版的142本环境怀疑论的著作后发现，美国保守派智库是该论调的主要持有者，其目的在于打击环保主义，并推卸美国在气候变暖方面应承担的责任。密歇根大学的学者Schtddt等通过调查发现，美国的保守派智库倾向于使用“全球变暖”而非“气候变化”，试图通过这一称谓潜移默化的改变公众对气候问题严重程度的认知。学者Dunlap等认为美国的保守主义智库在气候危机问题方面一贯采取否定的态度，在通过分析相关的环境问题专著后发现，美国保守主义智库所持有的环境问题怀疑论态度通过媒体和政治精英的放大作用，已经逐步扩散到其它国家，这些问题应引起环境保护主义者的重视。

（2）医学与健康教育智库。作为一个复杂的知识系统，现代医学面临许多新的挑战，特别是在健康教育方面，传统的学校教育与医院的临床教学已经不能满足当前高速发展的形势，通过智库的集体智慧制定医学健康教育的标准、规范、要求已经得到广泛的重视。耶鲁大学医学院的专家Henry等调查了一个儿童手术培训教育的智库建议的实施情况，通过分析工作时间规定与儿科手术培训效果之间的关系，发现该智库建议确实有效地改变了儿童手术培训的效果，但手术后期的护理需要提供更多的可行性建议。加拿大健康智库专家Barclav-Goddard等认为，慢性疾病患者和残疾人治疗的主要目标是实现病患的自我管理，从而优化健康状况和生活质量，通过对病人开展变革型的健康教育和健康生活价值观的培养，能够有效优化病人的生活质量。医学智库组织美国心脏病学基金会2015年的心血管核心培训声明是一份具有较大影响力的医学教育智库报告，该报告详细规定了医生进入美国心脏专科培训的条件、要求、程序以及课程，充分体现了医学智库在推动整个社会的医学与健康教育方面的影响力，该智库成员Bedacher等详细介绍了全美心脏超声培训和美国超声心动图学会在培训和教育方面的工作，并提出了许多建设性的建议以推动健康教育的发展。

（3）病症与病例智库。病症和病例对于医学诊疗具有重要的参考价值，针对特定病症所建立的智库能够为医学专家交流治疗经验提供有效的渠道，发达国家一直较为重视病症与病例智库的建设，力图发挥病症与病例智库在临床治疗中的作用。美国泌尿病症诊疗智库与美国心脏安全联盟智库常以年会的形式开展诊疗方案的讨论，如该智库2010年的国际咨询年会广泛讨论了相关病症对民众健康以及社会经济的影响，并提出了未来诊疗的发展方向。杜克大学的医学专家Al-Khatib等[蚓介绍了美国心脏安全研究联盟智库SAFARI的工作情况，智库由美国心脏安全联盟、杜克大学医学院等机构组成，主要针对在美国已经对公共健康产生重要影响的心脏疾病的病例进行分析，通过国家健康协同网络对不同病症治疗建立统一的注册和会诊，该智库的建设有效提升了全美心脏疾病治疗的效率。

（4）城市与社区发展。城市和社区的发展面临社会、经济、地理、区域规划等各方面的问题，智库能够在提供综合性的解决方案方面发挥重要的作用。加拿大学者Maclellan-Wright等对21位智库专家进行调研发现，目前加拿大大量的公共服务机构以社区为中心开展工作，如何衡量这些工作的效果和产出是管理工作面临的难点，智库专家建议从9个关键领域开展社区能力评估并取得了较好的实施结果。瑞士学者Cavin认为当前的城市可持续发展仍旧面临许多困难，并介绍了瑞士联邦智库提出的城市自然公园建设方案，发现该智库较为重视环境质量控制，相关成果为瑞士取得城市区域发展和自然保护中的平衡提供了重要的参考。

（5）风险应对与问题解决。社会和科学的发展必然伴随着风险，这类风险问题大多具有高度的复杂性，需要不同层面的知识进行决策的支持，许多学者对智库在风险应对和问题解决过程中的作用进行了研究。英国智库机构公共政策研究所（Institute of Public Policy Research，IPPR）对英联邦政府公布了公务员制度改革计划存在的风险进行了系统研究，并了一系列的智库研究报告以降低政策风险。环大西洋毒理学智库组织（Transatlantic Think-Tank of Toxicology：t4）提出，为了应对相关风险，国际组织应当建立一个可靠、开放的信息交换机制，以防止问题的产生。美国癌细胞扩散研究智库系统讨论了特殊癌症的治疗及生物治疗方案可能存在的风险问题，并对癌症诊断、预后和质量控制方面存在的方案提供了一系列转移建议。此外，为了增强生物样本的可识别性，降低实验风险，来自美国癌症基因组学、生物信息学等多个领域的46名专家组成了一个研究智库，该智库认为通过建立数据共享体系能够有效规避因生物样本材料的不确定导致的实验风险问题。

（6）外交与安全事务。外交与安全问题是世界各国政治生活的关注重点，也是智库发挥作用的重要领域。西班牙学者Prado分析了欧洲与东盟、日本以及中国质检的外交关系，研究表明，在多元化的外交关系建立过程中，智库及精英知识分子对政策的制定起到了主导作用。伦敦大学学院的国际关系专家Klinke认为，从地缘政治学的角度来看，欧盟所持的“后现代”领土观念和俄罗斯所持有的“现代”领土观念并不对应，智库专家、记者和政治学家已经成为两者正式外交对华的重要通道。哥本哈根大学学者Beding以冷战后的欧洲安全问题为例，分析了外交关系形成过程中存在的外交理论与实践的脱离问题，认为外交关系的形成应当充分重视其过程，智库在外交关系的形成过程中起到了重要的作用。德国外交问题专家Abb经过调查发现，中国的外交政策智库在过去的10年中得到了长足的发展，这些智库的专业化水平和学术水平已经有了明显的提升，在中国外交关系的制定中也发挥着越来越重要的作用。

5.结论与讨论

5.1结论

本文通过利用斯坦福大学自然语言处理研究小组开发的主题模型分析工具包TMT对WOS数据库中国际智库研究论文进行了内容挖掘分析。从本研究的主题挖掘结果来看，国际智库研究主要包括两大类型：一类是关于智库建设的研究，包含专家知识如何在智库建设过程中发挥作用、如何获取有效的信息和情报保障智库决策、国际社会智库的发展现状以及媒体视角的智库研究等4个研究主题；第二类研究包含的6个研究主题主要集中于智库在特定问题的应用，这些问题大多为当前国际社会普遍关注的领域，具有高度的复杂性，且是单纯依赖某一行业或某一领域知识已经无法彻底解决的问题，如医学健康问题、全球气候变暖、国际安全问题、地区发展问题等，智库所具有的集体智慧能够为这些问题的解决提供重要支持。特别是在医学健康领域，由于现代医学需要综合利用各种知识提供完整的解决方案，因此无论是高效的医学教育，还是具体的病症诊疗，均重视利用智库来构建相关的解决方案。从各主题发展的时间上来看，智库在特定领域中的应用在未来会受到越来越多的关注。

本研究还发现，国际社会，无论是美国、英国还是欧洲大陆，大量的智库实质上具有明显的政府背景，特别是国际上的保守派智库的报告就是保守政党执政思路的重要体现，因此，智库的政治倾向及其研究成果可以成为公共政策及政党态度分析的重要情报源。同时，国际社会常以中国智库建设过程中政府色彩浓重而否认我国智库独立性的观点并不成立。

智能化信息分析论文篇（9）

【P键词】智能电站技术；火电厂；技术应用

【Keywords】intelligent power station technology； thermal power plant； technology application

【中图分类号】TM76 【文献标志码】A 【文章编号】1673-1069（2017）05-0193-02

1 引言

随着科学技术的不断发展，对电力资源的使用越来越多，这样的状况使得火电厂在发展的过程中对自身的生产能力提出了较高的要求。将智能电站技术应用到火电厂当中能够更好地对生产和输出的数据进行详细的分析，并最终给出准确性较高的信息，这样不仅能帮助火电厂实现对生产资源的节省，同时还能在一定程度上提升其实际的生产效率。智能电站技术涉及到的方面有测量技术、控制技术、在线仿真技术和优化调度技术等，这些技术在火电厂中得到了广泛的应用。因此，本文将从这几个方面对其相应的内容进行分析和研究。

2 智能电站技术的基本概念

智能控制理论的发展历史比较短，只有十几年的时间，和其他先进科学技术的概念一样，智能控制理论直到今天都没有一个准确的定义，在智能控制方面也没有形成一个完整的理论知识体系。人们根据智能控制的技术特点和发展历史，对它进行了简单的定义：通过定性和定量相结合的方法，针对对象环境与任务的复杂性和不确定性，实现复杂信息的处理、优化决策和控制功能。在中国，傅京孙很早就把人工智能的启发式推理规则运用到学习控制的系统中，然后他又论述了人工智能和自动控制的二元交集论的想法，这使他成为国际所承认的智能控制方面的专家。智能控制理论正逐渐为人们所了解和分析，同时智能控制也得到了进一步的发展。

3 智能电站技术的特征

智能控制电站主要有智能化、系统性、信息化、经济性四个特征。智能化是指对火电厂的自动化控制，对机组的高精度控制，这样可以使机组运行在参数边界周围，进而达到节能降耗的要求；系统性是指把发电机组、电厂、电网进行整体的分析与研究；信息化是指通过对信息数据的收集、处理和反馈，从而最大程度的达到自动化，为智能电站的相关工作提供有效的信息数据；经济性是指通过智能电站的运行，有效实现节能减排的目标，提高机组的工作效率。最近几年，我国的工业智能控制取得了很大的进步，同时也带来了一定的经济效益，随着我国智能控制技术的发展，今后智能控制技术在工业化中的应用将会越来越广泛，而且智能控制技术也将会被使用在实际生产生活中。

4 智能电站技术在火电厂中的应用

4.1 先进测量在火电厂中的应用

智能电站技术在火电厂先进测量中的应用，主要有以下几个方面：①智能电站技术在煤质线上测量技术中的应用。这种技术分为三种，一种是智能电站技术在脉冲子源的煤质线上分析技术中的应用，另一种是智能电站技术在LIBS基础上的煤质线上分析技术中的应用。最后一种是智能电站技术在同位素基于同位素子源的煤质线上分析技术中的应用。②智能电站技术在炉膛温度测量中的应用。首先是在CCD三维的可视化技术中的应用，然后是在超声波的测量技术中的应用。③智能电站技术在烟气测量中的应用。首先是将智能电站技术应用于智能的烟气线上分析仪中，其次是在信息融合基础上的软测量技术手段中的应用，最后是在LIBS基础上烟气测量技术中的应用。

4.2 控制技术在火电厂中的应用

通过对火电厂的数据信息进行在线观测，并利用在线仿真手段，能够在一定程度上做到在实时数据基础上的控制策略仿真、重现历史、运行故障的分析和判断、预报运行数据参数等。通过在线上仿真平台中应用智能电站技术，能够较好的获取某个历史运行时刻机组的开始工况和终了工况，从而为分析研究机组状态提供着手点，使控制的过程实现高精度的重现，并且和现有的过程做出分析比较，以获得最佳的控制曲线。先进的控制过程指的是与常规控制过程相比，具有更佳控制效果的控制策略理论的一个统称，是在控制过程中提高控制质量，处理复杂过程问题的技术。目前来说，先进过程控制已经逐渐成为过程控制效果最好、最成功的一种控制的方式，其内容丰富，覆盖面广泛，主要有自适应控制、预测控制、专家控制、模糊控制、神经网络控制等。

4.3 在线仿真技术在火电厂中的应用

火电厂的在线监测是重要组成部分，在线仿真及控制应用，结合了职能电站技术来实现运行数据的先进控制，对其历史故障进行分析和诊断，总结出安全参数。通过在线仿真平台，火电机组将以机组的状态为起点，对过程进行比较，确定控制曲线后，对内外部数据进行实时监控。此过程可以有效提高过程控制质量，同时对复杂的问题提出相应的解决方案，且方案内容丰富，包括预测控制、神经网络控制等，专门解决一些先进控制无法解决的问题。

4.4 优化调度在火电厂中的应用

智能电站技术在调度方面的应用，使火电厂实现了厂级优化和燃烧在线优化。厂级优化调度应用，是满足全火电厂负荷电网的要求下，保证机组的正常运行，同时合理的调配各机组的调节任务，降低调节频率，提升火电厂中机组设备的稳定性和延长性。在燃烧在线优化方面，是根据火电厂物理及化学过程而进行优化的。如图一所示，锅炉的燃烧优化，使火电厂的安全性和经济性得到了提升，通过先进的建模形式，结合智能电站技术，提升锅炉运行的效率，降低有害物质的排放，实现火电机组的节能减排[1]。

4.5 数据挖掘与故障预警在火电厂中的应用

智能化信息分析论文篇（10）

近年来，智能信息处理技术获得了突飞猛进的发展，该技术有机融合了控制技术、电子技术、计算机技术等多种先进技术，能够高效实现信息的采集和处理任务。开展信息的智能化处理技术研究具有非常重要的意义，能够全方位的了解和掌握智能信息处理技术的发展及运用状况，并发挥该技术的优势和作用，为今后的研究提供依据。

1信息的智能化处理技术的产生与发展

1.1信息的智能化处理技术的产生

早在1930年就产生了信息的智能化处理技术，然而因为运算功能强大的工具，致使智能化信息处理技术的功能无法得到全面体现，这在一定程度上限制了信息的智能化处理技术的发展和成熟。计算机技术的广泛应用为信息的智能化处理技术的进一步发展提供了坚实的基础保障，研发出多种智能信息处理产品，在人们的工作和生活中得到了大规模的应用，为人们提供了极大的便利，同时也产生了较大的社会及经济效益。针对当前医学领域中的GT机而言，该机器充分运用了智能化信息处理技术的优势[1]；同时美国科学家J.W.Coolev领导多位研究人员共同研制出先进的FFT算法，极大地推动了科学研究领域的创新发展。随后硬件电路就借助FFT算法对智能监测仪器进行开发研究，推出多种自动化和智能化程度较高的检测设施，获得了很大的成功[2]。科学技术的实时发展使信息的智能化处理技术也不断更新，科技水平逐步提升，智能化信息处理技术在信息处理系统中发挥的作用越发重要。

1.2信息的智能化处理技术的发展

信息处理技术顺应着通信技术、计算机技术的发展潮流，已经进入到一个全新的发展阶段，不仅更新了传统的发展理论及方式，在研究领域方面也获得了进一步的拓展，构建出全新的研究理论及方法。在信息处理技术最初发展阶段，线性、最小相位及因果等系统是几大关键研究内容，在不断的发展过程中已经逐渐转向非最小相位、非因果和非线性等研究领域，能够结合信息的变化开展针对性的处理工作。能够处理可靠性和稳定性较差的信息是智能化信息处理技术最显著的特征，能够使其转变为可靠和确定的信息。在智能化信息处理技术的支撑下，能够在确定性较差的信息内获取相对精确的结果，能够对信息进行有效、充分的利用，显著改善了信息的整体利用率。构建具有良好判断能力、理解能力和学习能力的人工智能系统是开展智能化信息技术研究的根本目标，信息的智能化处理技术主要借助不同算法对信息进行采集和利用，最终达到智能化管控的效果。由此得知，信息的智能化处理技术主要研究内容为：1）环境、机器同人的彼此智能化交互协作。该技术能够对语音或文字开展自动识别研究，并尝试理解自然语言，对图像、视觉信息进行自主化的加工和处理，确保环境、机器同人三者能够实现信息的互动沟通、交流[3]；2）将有价值、有效信息从数据库内进行提取，并总结基本规律。智能化信息处理技术的根本研究内容为机器学习及简约数据，需要借助已经掌握的模式识别理论、知识，针对数据信息进行简化处理，通过可阅读的方式将信息呈献给决策人员，便于制定出科学的决策。也能够自动化的学习多种数据，进而进行数据的评价和分类处理工作，对结果进行准确的预测；3）合理规划和优化智能系统，发挥系统的协作、决策功能。应对计算机决策系统、辅助规划系统进行构建，参考优化指标改善社会及经济效益。还应对系统建模内容进行探究，对智能决策、规划、体系协作的基础理论和方式进行进一步的优化。

2信息的智能化处理技术理论及方法

信息的智能化处理技术涵盖多个研究领域，融合了通信技术、控制技术和计算机技术等先进技术，涉及多个信息科学技术学科。综合当前的研究及发展情况，可以将信息的智能化处理技术归为以下几类：

2.1模糊理论

若需要对无法确定对现象进行探究和分析，就必须要借助模糊理论来实现。由于事物本身拥有不确定的特性，同数学理论下的二元性原则没有直接关系，属于对象差异的中间过渡状态，无法进行准确的划分，从而不能明确对象类型。模糊系统具有模糊性特征，能够结合模糊理论发挥模糊信息处理功能，是一种动态化的模型。一般在模糊系统内，输入、输出彼此对应，能够将其视为连续函数的通用逼近器，主要包括模糊推理机、反模糊化器、模糊产生器及模糊规则库[4]。建立在神经网络、模糊系统之上的模糊神经网络，有效整合了模糊系统机理、神经网络，将二者的优势进行了整合，同时也融合了多种理论，包括动力学、逻辑计算、处理方式及语言等。模糊神经网络不仅具有较强的联想能力、识别能力和学习能力，同时还拥有良好的模糊信息处理性能。在普通神经网络内，对模糊输入信号、权值进行添加是模糊神经网络的核心所在，在优势互补的原理下，能够使神经网络、模糊系统的优势和功能充分展示出来，同时也弥补了二者各自的弊端和不足。构建的模糊神经网络使信息的智能化处理技术发展迈向一个全新的发展层面，具有非常重要的意义。

2.2人工神经网络法

网络模型、数学模型是构建人工神经网络的关键，基于网络模型内，基础构成就是人工神经元，需要结合特定结构对其进行组合，最终打造出完整的模型；而在数学模型内，依据大脑神经元构建的人工神经是处理信息的单元体，借助组合而成的人工神经元，能够形成神经网络结构。独立人工神经元、神经元间的基本连接结构就是神经网络结构。就信息的智能化处理技术发展研究结果进行分析，当前已经成功研制出多达十几种的人工神经元网络模型，依据信息流动方向、连接途径，能够将人工神经元网络模型划分为多种不同的种类[5]。相互结合型（反馈型）网络、前向型网络是构成人工神经元网络模型的两大类，前者具有反馈信息的功能，而后者无法对信息进行反馈处理。

2.3进化算法

依据生物界遗传定律、自选选择定律，形成了进化算法，该算法在机器学习、优化等研究方面发挥着极其重要的作用。进化算法的基本原理即为通过对生物遗传模型进行模拟的方式，优化索索全局，获取最佳的结果。进化算法的适用范围较广，运用方式简便，能够并行开展信息处理工作，其主要对象为个体，能够实施变异、交叉及选择等处理任务，明显优于传统算法，具有其特有的特征。在长期的钻研和探究过程中，进化算法不断完善，当前在机器学习、识别图像和自动化管控等领域占据着极高的地位，该算法在信息的智能化处理技术中有着普遍的运用。

2.4信息融合技术

信息融合技术的关键研究对象为：怎样加工处理、运用不同的信息，达到信息互补的效果，确保最终获取信息的精确性和真实性。信息融合技术建立在多传感器系统的基础上，能够准确监测目标，对无法明确的信息进行排除，有效提升了信息的可靠程度。通过分析、模拟人类大脑对信息进行综合性处理的功能，形成了信息融合技术的基础工作原理。大量传感器存在于系统内，传感器所发信息具有一定的差异，基于多传感器的信息融合系统能够根据大脑处理信息的方式开展相应的信息处理工作。多传感器信息融合系统能够综合性的处理多种不同的信息资源，并整合大量信息，并科学支配、运用这些信息，系统还可以高效组合冗余信息，显著改善了信息的准确性和可靠性[6]。在上述工作原理下，由多个子集组成的信息系统具有非常强大的功能，性能更加优越。低层次处理、高层次处理是信息融合技术的两大关键类型，其中前者主要指的是数据的预先处理工作，包括数据分类、检测目标等；而后者主要指的是集威胁估计、态势和全部融合过程为一体的提取处理。功能型模型、数据型模型是当前信息融合模型的两大关键种类，在实际运用中发挥着重要作用。

3信息的智能化处理技术的应用及发展趋势

在实践生活中，信息的智能化处理技术有着较高的运用价值和实用性：1）智能化信息处理技术能够提高工作效率，能够开展自动化和智能化的处理工作，有效减轻了人们的脑力劳动任务；2）智能化信息处理技术能够针对不同的对象进行识别，包括影像、语音及文字等，借助机器能够进行翻译和分析等操作；3）当前互联网覆盖范围非常广阔，借助路由器，信息的智能化处理技术能够分析数据传输途径，获取优化路径，有效处理网路堵塞等故障[7]；4）目前实践生产中计算机技术已经实现了普遍运用，计算机技术发展速度日益加快，存储量也逐渐扩大，大大节约了成本资源，在智能化信息处理技术不断发展的过程中会进一步加快计算机技术的发展进程。从模拟数字到人工神经网络的发展转向，信息的智能化处理技术对混沌理论、小波分析理论、遗传算法及模糊数学理论进行了有效的整合，不断研发和创新出全新的智能化信息处理思路、算法及理论。信息的智能化发展技术拥有非常广阔的发展前景，迎合了未来信息时代的发展需求，这就要求必须要强化对智能信息处理技术的研发力度，提高对技术研发的重视度。在推动智能化信息处理技术发展的过程中，应将其发展与实践运用和科研课题进行综合，运用创新思想整合多种不同的信息处理技术，满足更加复杂的运用需求，使智能化信息处理技术与其它领域密切结合起来，促进信息学科的发展。

4结束语

综上所述，信息的智能化处理技术经过不断地发展日趋成熟，然而将该技术运用到实践生活中时仍然会出现一系列的问题，还需要加大研发力度，使智能化信息处理技术更加完善。在今后的发展过程中，要将科技前沿同信息的智能化处理技术进行整合，创新研发思路及方式，结合实践运用需求来总结智能化信息处理技术的理论。同时，为了迎合信息的智能化处理技术的复杂化发展趋势，还应将该技术与多种信息处理方式进行紧密结合，有效推动智能化信息处理技术的快速发展。

参考文献：

[1]张晓孪.基于语义的智能信息处理技术的研究[J].微型电脑应用,2014(11).

[2]宋伟,霍广明.智能信息处理技术的现状及发展[J].科技信息,1998(12).

[3]齐小刚,杨永安.智能信息处理技术在卫星测控领域的应用研究[J].系统工程与电子技术,2000(01).

[4]杜亚军.智能信息处理及其在搜索引擎中的应用[J].西华大学学报(自然科学版),2007(02).

[5]徐汀荣,曹顺良.智能信息处理系统的信息呈现技术[J].微电子学与计算机,2001(01).