预测原理
(一)机器学习1.研究的主要问题机器学习是人工智能最具智能特征、最前沿的研究领域之一。主要是从大量的数据中自动或半自动地寻找模式的过程,在该过程中不断获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构,并不断改善自身的性能,从而达到学习的目的。机器学习问题目前是人工智能发展的一个重要方面,其研究的主要问题是从一组观测数据集出发,通过某些技术与方法寻找到一些不能通过原理分析以及相应数学运算而得到的规律,进而利用这些规律对未知或无法观测到的数据进行预测和分析。机器学习的最终目标是根据给定有限的训练样本然后对某系统输入/输出之间存在的相互依赖关系进行估计,然后根据输入/输出之间所存在的关系再对未知的输出结果作出尽可能准确的预测。上述理论可以表示为:变量y与x之间存在一定的未知依赖关系,即遵循某一未知的联合概率F(y｜x),机器学习问题的实质就是根据n个独立同分布观测样本:(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn),在给定一组函数集f(x,ω)中求取一个最优的函数(fx,ω0)对相互关系进行估计,使得期望风险达到最小。其中:f(x,ω)称为学习函数集或预测函数集;ω称为函数的广义参数,ω∈∧;∧是参数集合。L[y,f(x,ω)]为利用f(x,ω)对y进行预测而造成的损失,不同类型的学习问题有不同形式的损失函数。通过选择不同形式的损失函数可以构成模式识别、函数逼近和概率密度估计这三种基本的机器学习问题。含水层含水量预测综合物探技术在模式识别问题中,输出y是类别标号,在分类问题中,系统输出向量y可以表示成形式为的二值函数。预测函数在这里称为指示函数,将损失函数定义为含水层含水量预测综合物探技术为了使风险最小就要求Bayes决策中使错误率达到最小[7]。在回归估计问题中,如果假设训练机的输出值为实数值y,并且令f(x,ω)为实函数集合,ω∈∧,其中,包含的回归函数为[8]含水层含水量预测综合物探技术这里的回归函数就是在损失函数为含水层含水量预测综合物探技术的情况下,使式(5-1)最小化风险泛函的函数。因此对于回归估计问题可以表示成在概率测度F(x,y)未知,但数据集(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)已知的情况下寻找使得R(ω)最小的密度函数。对于概率密度估计问题,其学习的主要目的是要根据训练样本来确定x的概率分布。令估计的密度函数为p(x,ω),则损失函数可以定义为如下形式:L[p(x,ω)]=-lnp(x,ω)。这里的密度函数就是要求在损失函数下使得R(ω)最小化。也就是说,密度估计的问题在相应的概率密度F(x)未知以及给定独立同分布数据集x1,x2,…,xn的情况下,寻找使得R(ω)最小的密度函数。2.经验风险最小化一般基于数据的机器学习问题的目标是要使期望风险达到最小化,但是由于已知的全部信息只有数据集的期望风险,而且该期望风险无法计算,因此根据概率论中的大数定理,利用算术平均代替式(5-1)中的数学期望,于是定义下式:含水层含水量预测综合物探技术由于R(ω)是用已知的训练样本对(5-1)式进行的估计,因此称为经验风险。利用对参数ω求经验风险Remp(ω)的最小值来逼近期望风险R(ω)的最小值,称这一原则为经验风险最小化(empirical risk minimization)原则,简称ERM原则。通过对经验风险最小化原则和基于数据的机器学习问题中期望风险最小化要求的研究可以发现,从期望风险最小化到经验风险最小化缺少相应的理论依据,只是一种直观上合理的做法。首先,Remp(ω)和R(ω)都是ω的函数,概率论中大数定理只是说明了满足一定条件下,如果数据集趋于无穷多时那么Remp(ω)将在概率意义上趋近于R(ω),但并不能保证Rmpe(ω)最小的ω*与使R(ω)最小的ω′是在同一个点,更不能保证Remp(ω*)能够趋近于R(ω′)。其次,即使能够使这些条件在数据集数目无穷大时得到保证,但也无法保证在这些前提下所得到的经验风险最小化方法在有限的数据集数目(即小样本数据)的情况下仍能得到最佳结果[9]。虽然存在上述各种问题,但该思想在多年的机器学习方法研究中一直占据了主导地位。人们多年来将大部分注意力都集中到如何更好地求取最小经验风险。(二)统计学习理论1.统计学习理论的产生统计学方法是研究利用经验数据进行机器学习的一种一般理论,对于大量缺乏合适的理论模型的观测数据时,统计学方法是唯一的分析手段。统计学方法研究的主要内容是当样本数据的数目趋于无穷大时的极限特性。然而,在实际应用当中,数据集的数目通常是有限的,有时数据样本的获取是非常困难或者成本非常高的。因此在实际应用中往往无法满足数据集的数目趋于无穷大或者数据集的数据样本量大这个最基本的前提,特别是在研究高维特征空间时,这一矛盾显得尤为突出。因此,研究小样本数据下的统计学习规律是一个非常有实用价值和意义的问题。Vapnik等人在20世纪60年代中期提出了统计学习理论(statistical learning theory,SLT),并开始研究在有限数据集的情况下基于数据的机器学习问题。由于当时的研究程度不够完善,直到20世纪90年代中期,统计学习理论才得以逐渐的发展和成熟,并且形成了一个较为完善的统计学习理论体系。统计学习理论的本质就是从理论上系统地研究经验风险最小化原则成立的条件、有限样本下经验风险与期望风险之间的关系以及如何利用这些理论寻找新的学习原则和方法的问题,其主要内容包括四个方面:1)经验风险最小化原则下统计学习一致性的条件。2)在这些条件下关于统计学习方法推广性的界的结论。3)在这些界的基础上建立的小数据样本归纳推理原则。4)实现这些新的原则的实际方法或算法。以上这四条内容中,核心内容是:VC维,推广能力的界,结构风险最小化。2.学习过程的一致性条件学习过程的一致性主要是指当训练数据集的数目趋于无穷大时,经验风险的最优值能够收敛到真实风险的最优值。设Q(z,ωn)是对给定的独立同分布观测数据集z1,z2,…,zn使经验风险泛函式含水层含水量预测综合物探技术最小化的函数。如果下面两个序列概率收敛于同一个极限,即含水层含水量预测综合物探技术则称ERM原则对函数集Q(z,ωn),ω∈∧和概率分布函数F(z)是一致的。其中, 为实际可能的最小风险。对于有界的损失函数,经验风险最小化学习一致性的充分必要条件是使经验风险在式(5-7)的条件下一致地收敛于真实风险:含水层含水量预测综合物探技术式中:P表示概率,Remp(ω)和R(ω)分别表示在n个数据样本下的经验风险和对于同一个ω的真实风险。上述内容即为学习理论的关键定理。由学习理论的关键定理可知,基于经验风险最小化原则的学习过程一致性的条件由预测函数集中最差的函数决定,即最坏的情况。由于学习理论关键定理只给出了经验风险最小化原则成立的充分必要条件,但并没有给出什么样的学习方法能够满足这些条件。为此,统计学习理论定义了一些指标来衡量函数集的性能,其中最重要的是VC维(Vapnik-Chervonenkis dimension)。3.VC维理论VC维是用来描述函数集或学习机器的复杂程度及学习能力的一个重要指标,在模式识别中VC维的直观定义是:对一个指示函数集,如果存在h个数据样本能够被函数集中的函数按所有可能的2h种形式分开,则称函数集能够把h个样本打散;函数集的VC维就是它能打散的最大样本数目h。若对任意数目的样本都有函数能将它们打散,则函数集的VC维是无穷大。有界实函数的VC维可以采用一定的阈值将它转化成指示函数来进行定义。VC维体现了函数集的学习能力,直接影响学习机器的推广能力。一般情况,VC维越大则学习机器越复杂,学习能力就越强。但目前尚没有通用的可用于任意函数集VC维计算的理论,只知道一些特殊的函数集的VC维。例如,在n维实数空间中线性分类器和线性实函数的VC维是n+1;函数f(x,a)=sin(x,a),a∈R的VC维是无穷大。对于一些比较复杂的学习机器(如神经网络),其VC维不但与函数集有关外,而且也受学习算法等的影响,因此它的确定将更加困难。对于给定的学习函数集,如何通过理论或实验的方法计算它的VC维仍是当前统计学习理论中有待研究的一个问题。4.推广性的界统计学习理论系统地研究了各种类型函数集的经验风险和实际风险之间的关系,即推广性的界。对于两类分类问题,指示函数集中的所有函数包括使经验风险最小的函数,其经验风险Remp(ω)和实际风险R(ω)之间以至少1-η的概率满足如下关系:含水层含水量预测综合物探技术式中:h为函数集的VC维;n为数据样本数。通过该结论说明了学习机器的实际风险是由两部分组成的:一部分是经验风险即训练误差,另一部分则称为置信范围,也叫做VC信任,它与学习机器的VC维及训练样本数有关。(5-9)式可以简单表示为含水层含水量预测综合物探技术上式表明,当训练样本有限时,如果学习机器的VC维越高,复杂性越高,则置信范围越大,将会导致真实风险与经验风险之间的差别越大,这就是会出现“过学习”现象的原因。在机器学习过程中不但要使经验风险最小,还应当保证VC维尽量的小,从而缩小置信范围,才能取得较小的实际风险,即对未知样本预测才能取得较好的推广能力。这也是大多数情况下选择复杂的学习机器或神经网络虽然能够获得较好的记忆功能却得不到令人满意的推广性能的主要原因。因此寻找反映学习机器能力更好的参数及得到更好的界,也是今后学习理论的重要研究方向之一。5.结构风险最小化由前面的结论可知,当样本数据有限时传统的机器学习方法中采用的经验风险最小化原则是不合理的。需要同时保证最小化经验风险和置信范围。实际上,选择模型和算法的过程就是优化置信范围的过程,如果选择的模型适合于现有的训练样本(相当于h/n值适当),则可以取得较好的效果。例如,在神经网络中,可以根据问题和样本的具体情况来选择不同的网络结构(对应不同的VC维),然后进行经验风险最小化。(三)支持向量机理论[10~14]1.支持向量机基本思想图5-1 优化分类面示意图支持向量机(support vector machines,SVM)是Vladimir N. Vapnik等根据统计学习理论中的结构风险最小化原则于20世纪90年代提出的一种新的通用机器学习技术。SVM是由线性可分情况下的最优分类面发展而来的,其基本思想可用图5-1所示的二维情况说明。图5-1中,实心点和空心点代表两类数据样本,其中H为分类线,H1、H2分别为过各类中离分类线最近的数据样本且平行于分类线的直线,它们之间的距离称作分类间隔(margin)。所谓最优分类线,就是要求分类线不但能将两类正确分开,而且要使间隔最大。前者保证经验风险达到最小;使分类间隔最大实际上就是要使推广性界中的置信范围能够最小,从而保证真实风险最小。推广到高维空间,最优分类线就转换成了最优分类面。2.最优分类面最优分类面不但要求分类超平面能将两类正确分开,而且要使分类间隔最大,这是因为要使结构风险最小化,就要求分类超平面集合的VC维达到最小。根据VC维理论可知,当训练样本给定时,分类间隔越大,则对应的分类超平面集合的VC维就越小,因此要求分类间隔最大,这就是最大间隔(分类)原则。根据最大间隔原则,对于线性可分的训练集T={(x1,y1)，…，(xn,yn)}∈(X+Y)n其中xiX=Rn,yi∈Y={+1,-1},I=1,…，n;若其分类线性方程为ω·x+b=0,则训练集中的向量应满足含水层含水量预测综合物探技术此时分类间隔等于 ,间隔最大等价于2最小。满足式(5-11)。且使 最小的分类面就是图5-1中的最优分类线H。因此,最优分类面问题可以用如下的约束优化问题来表示,即在式(5-11)的约束下,求如下函数的最小值:含水层含水量预测综合物探技术定义Lagrange函数:含水层含水量预测综合物探技术式中:αi≥0为Lagrange乘子。为求式(5-13)的最小值,分别对ω、b、αi求偏微分并令其为0,于是得含水层含水量预测综合物探技术通过Lagrange对偶理论可以把上述最优分类面求解问题转化为其对偶问题:含水层含水量预测综合物探技术αi为原问题中与每个约束条件对应的Lagrange乘子。是一个在不等式约束条件下二次函数最优的问题,且存在唯一解。若 为最优解, 即最优分类面的权系数向量是支持向量的线形组合。可由约束条件αi[yi(ω·xi+b)-1]=0求解,解上述问题后得到的最优分类面函数为:含水层含水量预测综合物探技术sgn()为符号函数,由于非支持向量对于αi均为零,因此上式中的求和实际上是对支持向量进行。b*为分类阈值,可以由任意一个支持向量用式(5-11)求得,或通过两类任意一对支持向量取中值求取,这就是SVM最一般的表达。3.广义的最优分类面当最优分类面不能把两类点完全分开时,为了在经验风险和推广性能之间求得某种均衡,我们在条件中引入弛变量ξ,允许错分样本存在,此时的分类面ω·a+b=0满足:含水层含水量预测综合物探技术当0<ξi<1时，样本点xi正确分类；当ξi≥1时，样本点xi被错分，因此，在最小化目标 中加入惩罚项 ，引入以下目标函数：含水层含水量预测综合物探技术式中:C为一个正常数,称为惩罚因子。与线性可分情况类似,式(5-18)可通过如下二次规划来实现:含水层含水量预测综合物探技术对于非线性分类问题,如果在原始空间中的简单最优分类面不能得到满意的分类结果,则可以通过非线性变换将原始问题转化为某个高维空间中的线性问题,在变换空间求最优分类面。由于变换可能比较复杂,一般不容易实现,因此SVM可以通过核函数变换巧妙地解决了这个问题。4.核函数核函数方法的核心内容就是采用非线性变换φ将n维矢量空间中的随机矢量x映射到高维特征空间[11],在高维特征空间中设相应的线性学习算法,由于其中各坐标分量间的相互作用只限于内积,因此不需要知道非线性变换φ的具体形式,只要利用满足Mercer条件的核函数替换线性算法中的内积,就能得到原输入空间中对应的非线性算法[15]。Mercer条件的定义为对于任意的对称函数K(x,x′),它是某个特征空间中的内积运算的充分必要条件是,对于任意的φ(x)不恒等于零,且∫φ2(x)dx0成立。在支持向量机中可以采用不同的核函数构造输入空间不同类型的非线性决策面的学习机器。目前满足Mercer条件的核函数已有近10个,但常用的核函数主要有(1)径向基函数含水层含水量预测综合物探技术构造的支持向量机的判别函数为含水层含水量预测综合物探技术其中,s个支持矢量xi可确定径向基函数的中心位置,s是中心的数目。径向基核函数是普遍使用的核函数,因为它对应的特征空间是无穷维的,有限的数据样本在该特征空间中肯定是线性可分的。(2)Sigmoid核函数含水层含水量预测综合物探技术构造的支持向量机的判别函数为含水层含水量预测综合物探技术式(5-23)就是常用的3层神经网络的判别函数,其隐节点对应支持向量。其算法不存在局部极小点问题。(3)多项式函数含水层含水量预测综合物探技术构造的支持向量机的判别函数为含水层含水量预测综合物探技术其中,s为支持向量的个数。对于给定的数据集,系统的VC维数取决于包含数据样本矢量的最小超球半径R和特征空间中权重矢量的模,这两者都取决于多项式的次数d。因此,通过d的选择可以控制系统的VC维数。以上各式中γ,r,d为核函数的参数。5.支持向量回归机支持向量回归机(SVR)的基本思想是通过用内积函数定义的非线性变换将输入空间数据变换到一个高维特征空间,在这个高维空间中寻找输入特征变量和输出预测变量之间的一种线性关系,其基本结构如图5-2所示。图5-2 支持向量机结构示意图支持向量回归机算法是一个凸二次优化问题,可保证找到的解是全局最优解,能较好地解决小样本、非线性、高维数等实际回归问题。设给定训练样本为{(xi,yi),i=1,2,…,r},xi∈RN为输入特征值,yi∈RN为对应的预测目标值,k为训练样本个数。对于支持向量机函数拟合,首先考虑用线性拟合函数含水层含水量预测综合物探技术式中:ω,b分别为回归函数的权重向量和偏置。若所有数据在给定ε精度下无误差地用线性函数拟合,即含水层含水量预测综合物探技术式中:ε为一常量,控制回归函数的精度。其满足结构风险最小化原理的目标函数为含水层含水量预测综合物探技术根据统计学习理论,在这个优化目标下可取得较好的推广能力。考虑到允许误差的情况,引入松弛因子ζ≤0,ζ*≤0,则式(5-27)变换为含水层含水量预测综合物探技术优化目标函数变为含水层含水量预测综合物探技术其中,常数C>0,C表示对超出误差ε的样本的惩罚程度,即起到了对上式第一项最小化VC(Vapnik Chervonenkis)维与第二项训练样本上的最小化误差的折中。采用拉格朗日优化方法可以得到其对偶问题。含水层含水量预测综合物探技术式中:αi, 分别为拉格朗日系数。由上面的最小化函数可得到支持向量机回归拟合函数为含水层含水量预测综合物探技术对于非线性问题,可以通过非线性变换将原问题映射到某个高维特征空间中的线性问题进行求解。在高维特征空间中,线性问题中的内积运算可用核函数来代替,即含水层含水量预测综合物探技术这样 式（5-31，（5-33）则变为如下的形式：含水层含水量预测综合物探技术含水层含水量预测综合物探技术依据Kuhn-Tucker定理,通过任一满足条件的样本便可求得含水层含水量预测综合物探技术则式(5-38)为我们寻找的ε-SVR预测模型。
预测控制的原理
模型算法（MAC）控制主要包括内部模型、反馈校正、滚动优化和参数输入轨迹等几个部分。它采用基于脉冲响应的非参数模型作为内部模型，用过去和未来的输入输出状态，根据内部模型，预测系统未来的输出状态。经过用模型输出误差进行反馈校正以后，再与参考轨迹进行比较，应用二次型性能指标进行滚动、优化，然后再计算当前时刻加于系统的控制，完成整个动作循环。预测控制的基本特征包括有建立预测模型方便；采用滚动优化策略；采用模型误差反馈校正。这几个特征反映了预测控制的本质，也正是这个控制算法和其他算法的不同之处。预测控制伴随着工业的发展而来，所以，预测控制与工业生产有着紧密的结合，火电厂钢球磨煤机是一个多变量、大滞后、强耦合的控制对象，其数学模型很难准确建立。而目前国内火电厂所装设的控制器大部分是PID控制器。由于系统各变量耦合严重，PID控制器很难适应，致使钢球磨煤机不能投入自动运行。用8051单片机加上A/D8路接口及其接口电路，再加上控制键和显示器，组成了预测控制器。在采用了MAC算法之后，就能够弥补PID控制器的不足。由于预测控制具有适应复杂生产过程控制的特点，所以预测控制具有强大的生命力。可以预言，随着预测控制在理论和应用两方面的不断发展和完善，它必将在工业生产过程中发挥出越来越大的作用，展现出广阔的应用的前景。
我国政府对计算机软件知识产权进行保护的第一部政策法规是？
我国政府对计算机软件知识产权进行保护的第一部政策法规是？我国政府对计算机软件知识产权进行保护的第一部政策法规是《计算机软件保护条例》。《计算机软件保护条例》于2001年12月20日以中华人民共和国国务院令第339号公布。软件产业是国民经济高速发展和社会信息化的基础性和战略性产业。今天，在社会日益步入信息化的时代，计算机软件可以说是无处不在。实际上，计算机软件技术及其产业早已超越了技术和产业的范围，对整个国民经济乃至科技、文化、国防等多个方面都发挥着极其重要的作用。因此，促进软件产业和国民经济信息化的发展是包括我国在内的世界各国的必然选择，也是本条例的立法宗旨。这就是关于您问题的相关法律。
体现我国政府对计算机软件知识产权进行保护的第一部
我国政府对计算机软件知识产权进行保护的第一部政策法规是《计算机软件保护条例》。《计算机软件保护条例》于2001年12月20日以中华人民共和国国务院令第339号公布，根据2011年1月8日《国务院关于废止和修改部分行政法规的决定》第1次修订，根据2013年1月30日中华人民共和国国务院令第632号《国务院关于修改〈计算机软件保护条例〉的决定》第2次修订。该《条例》分总则、软件著作权、软件著作权的许可使用和转让、法律责任、附则5章33条，自2002年1月1日起施行。我国政府对计算机软件知识产权进行保护的第一部政策法规是《计算机软件保护条例》。《计算机软件保护条例》于2001年12月20日以中华人民共和国国务院令第339号公布，根据2011年1月8日《国务院关于废止和修改部分行政法规的决定》第1次修订，根据2013年1月30日中华人民共和国国务院令第632号《国务院关于修改〈计算机软件保护条例〉的决定》第2次修订。该《条例》分总则、软件著作权、软件著作权的许可使用和转让、法律责任、附则5章33条，自2002年1月1日起施行。
带风的诗句
带风的诗句如下：1、春风得意马蹄疾，一日看尽长安花。——孟郊《登科后》 2、忽如一夜春风来，千树万树梨花开。——岑参《白雪歌送武判官归京》 3、风萧萧兮易水寒，壮士一去兮不复返。——《史记·刺客列传》 4、风急天高猿啸哀。——杜甫《登高》 5、相见时难别亦难，东风无力百花残。春蚕到死丝方尽，蜡炬成灰泪始干。——李商隐《无题》 6、不知细叶谁裁出，二月春风似剪刀。——贺知章《咏柳》 7、夜来风雨声，花落知多少。——孟浩然《春晓》 8、大风起兮云飞扬。——刘邦《大风歌》9、羌笛何须怨杨柳，春风不度玉门关。——王之涣《凉州词》 10、道通天地有形外，思入风云变态中。——程颢《秋日》 11、今宵酒醒何处，杨柳岸晓风残月。——柳永《雨霖铃》 12、风乍起，吹皱一池春水。——冯延巳《谒金门》 13、古道西风瘦马，夕阳西下，断肠人在天涯。——马致远《天净沙·秋思》 14、林暗草惊风，将军夜引弓。——卢纶《塞下曲》 15、欲乘风归去，又恐琼楼玉宇。——苏轼《水调歌头·明月几时有》
带风的诗句
带风的诗句如下：1、随风潜入夜，润物细无声。——唐·杜甫《春夜喜雨》2、津亭杨柳碧毵毵，人立东风酒半酣。——明陆娟《代父写诗送行》3、昨夜西风凋碧树，独上高楼，望尽天涯路。——晏殊《蝶恋花》4、夜来风雨声，花落知多少。——孟浩然《春晓》5、东风恶，欢情薄，一怀愁绪几年离索。——陆游《钗头凤》6、相见时难别亦难，东风无力百花残。——李商隐《无题》7、欲乘风归去，又恐琼楼玉宇，高处不胜寒。——苏轼《水调歌头·明月几时有》8、锦城丝管日纷纷，半入江风半入云。——唐·杜甫《赠花卿》9、柴门闻犬吠，风雪夜归人。——刘长卿《逢雪宿芙蓉山主人》10、风萧萧兮易水寒，壮士一去兮不复返。——《史记·刺客列传》11、人面不知何处去，桃花依旧笑春风。——崔护《题都城南庄》12、夜阑卧听风吹雨，铁马冰河入梦来。——陆游《十一月四日风雨大作》13、忽如一夜春风来，千树万树梨花开。——岑参《白雪歌送武判官归京》14、风劲角弓鸣，将军猎渭城。——王维《观猎》15、天苍苍，野茫茫，风吹草低见牛羊。——《敕勒歌》
