第一篇：通信學(xué)科前沿講座

《通信學(xué)科前沿講座》之心得

摘要：簡(jiǎn)要回顧各位老師的講座內(nèi)容，做出自己的心得體會(huì)，并論述雷達(dá)信號(hào)處理。

關(guān)鍵詞： 心得體會(huì)，雷達(dá)信號(hào)處理

1.引言

通過這七周的通信學(xué)科前沿講座的學(xué)習(xí)，我對(duì)通信這個(gè)學(xué)科有了一個(gè)新的認(rèn)識(shí)，逐漸形成了自己新的看法與見解，特別是對(duì)雷達(dá)信號(hào)處理有了更加深刻的了解。也明白了作為通信專業(yè)研究生應(yīng)該掌握的知識(shí)和技能。

2.心得與體會(huì)

以前去上課總是后多或少的帶著應(yīng)付與應(yīng)試的態(tài)度，然而畢竟自己對(duì)通信有著發(fā)自內(nèi)心的熱愛與非常濃厚的興趣，去上這門課的時(shí)候，心中特別的期待，對(duì)老師即將講到的學(xué)科前沿技術(shù)非常的好奇。老師對(duì)專業(yè)前沿和核心技術(shù)的講授也果真沒有讓我失望，唯一的遺憾是這門課的周期太短，有種意猶未盡的感覺，這些優(yōu)秀的老師的一言一行已深深印入我的腦海。他們，邵老師,劉老師，黃老師，陳老師，全老師，謝老師，趙老師......在每次短短的兩小節(jié)課中，我都被他們研究的那些專業(yè)技術(shù)深深的吸引著。雖然以我現(xiàn)在的水平還不能弄懂，但我卻看到了我們專業(yè)的一片大好的未來。這對(duì)我來說是一個(gè)非常強(qiáng)大的動(dòng)力，同時(shí)這些不易弄懂的技術(shù)也給了我不小的壓力，但我毫不畏懼，我會(huì)在老師正確的引導(dǎo)下努力的探索與學(xué)習(xí)。

由于時(shí)間限制和我們有限的知識(shí)水平，老師都只能為我們勾勒出通信專業(yè)的輪廓，他們耐心地為我們介紹了他們的研究方向和研究?jī)?nèi)容，簡(jiǎn)單地向我們描述了這些研究將來的發(fā)展前景與實(shí)際意義。總的來說，也許理論邏輯上的很專業(yè)的知識(shí)我們沒有學(xué)到多少，但老師們利用這不到兩個(gè)小時(shí)的時(shí)間，就基本上將一個(gè)新的技術(shù)潮流在我們腦中呈現(xiàn)出來，使我們這些只能在學(xué)校死啃書本的學(xué)生有機(jī)會(huì)了解與現(xiàn)實(shí)生活有直接聯(lián)系的科學(xué)研究，使我們對(duì)一些現(xiàn)實(shí)生活中普通人難以琢磨的高科技有了初步的了解，心中也有了一點(diǎn)點(diǎn)譜，同時(shí)也增加了一點(diǎn)自信，感覺這些高科技也沒有那么神秘，自己通過努力的學(xué)習(xí)也能實(shí)現(xiàn)這些。

各位老師不僅在學(xué)術(shù)領(lǐng)域給我們打開了新的窗戶，使我們豁然開朗，令我最有感觸的是他們?yōu)槲覀冞@幫還未進(jìn)入社會(huì)的書生介紹了他們?cè)诠ぷ骺蒲兄星猩淼慕?jīng)驗(yàn)與心得。例如說邵玉斌老師，他不僅為我們介紹了一些專業(yè)上的技術(shù)，同時(shí)，為我們這些剛?cè)雽W(xué)的研究生講述了一些畢業(yè)研究生需要具備的專業(yè)技能與專業(yè)知識(shí)，他苦口婆心煩人教導(dǎo)我們?cè)撆Φ姆较?，甚至?duì)一些還是不太明白的學(xué)生介紹了一些該閱讀的書籍。針對(duì)大家制訂了一個(gè)籠統(tǒng)的學(xué)習(xí)計(jì)劃，細(xì)致到一天學(xué)習(xí)幾個(gè)小時(shí)的專業(yè)課，記多少單詞，學(xué)多長(zhǎng)時(shí)間英語等等。邵老師的這份細(xì)致與對(duì)學(xué)生的關(guān)懷深深的打動(dòng)了我，我想其他學(xué)生也深受教導(dǎo)，因?yàn)槲铱匆姴恢挂粋€(gè)同學(xué)在這之后拿了一本邵老師推薦的《傲慢與偏見》在細(xì)細(xì)品讀。還有劉云老師他讓咱們真實(shí)的見證了知識(shí)的力量，他把他從大學(xué)到現(xiàn)在的經(jīng)歷一一展現(xiàn)給大家，介紹他的奮斗史，讓大家直呼精彩。他在現(xiàn)實(shí)的角度給我們介紹了馬云的斂財(cái)之道，作出了很精辟的點(diǎn)評(píng)。最后，他說了一句讓大家感受深刻的話：如果你很聰明那你應(yīng)該去尋找一切省錢的方法，如果你聰明絕頂你應(yīng)該把這門課和社會(huì)聯(lián)系起來。

最令我感興趣的學(xué)科前沿技術(shù)是劉老師和謝老師給咱們介紹的雷達(dá)信號(hào)方面的知識(shí)，下面，我陳述一下聽完講座和查閱相關(guān)資料后，自己對(duì)這方面的一些了解。

3.雷達(dá)信號(hào)處理

雷達(dá)信號(hào)處理是為完成雷達(dá)數(shù)字信號(hào)檢測(cè)和信息提取功能所采取的實(shí)施手段。物體的反射回波是微弱的高頻信號(hào),經(jīng)過變頻、放大和濾波等處理變成具有一定強(qiáng)度的模擬信號(hào)（時(shí)間上連續(xù)，幅度上可為任意實(shí)數(shù)值）。數(shù)字處理須采用模擬-數(shù)字轉(zhuǎn)換器,把模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換成為數(shù)字信號(hào)（時(shí)間上離散，幅度上分層），然后進(jìn)行各種運(yùn)算和處理

【1】

。早期的雷達(dá)信號(hào)處理，幾乎全部是模擬的。50年代出現(xiàn)利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行信號(hào)處理的雷達(dá)系統(tǒng)。這是雷達(dá)數(shù)字信號(hào)處理的開端，功能還僅限于自動(dòng)檢測(cè)。

同雷達(dá)的模擬信號(hào)處理相比，采用數(shù)字信號(hào)處理的優(yōu)點(diǎn)是：①把許多功能綜合設(shè)計(jì)在一部處理機(jī)中，可以根據(jù)外來指令或預(yù)先編好的程序靈活地選擇和組合使用。②精度僅與字長(zhǎng)有關(guān)，不像模擬處理那樣，性能與使用人員的調(diào)整有關(guān)，因此性能穩(wěn)定可靠。③有利于高速大規(guī)模集成電路的應(yīng)用，從而可使信號(hào)處理機(jī)的重量減輕和體積縮小。同其他領(lǐng)域的數(shù)字信號(hào)處理相比，雷達(dá)數(shù)字信

【2】號(hào)處理的特點(diǎn)是信號(hào)帶寬大,因而采樣率高,并且實(shí)時(shí)輸出。因此，單位時(shí)間內(nèi)的處理量（或稱吞吐率、解題率）極大。數(shù)字轉(zhuǎn)換器把模擬視頻信號(hào)轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào),從原理上可分為三個(gè)步驟，即采樣、保持和分層。

在脈沖雷達(dá)中，數(shù)字信號(hào)處理可劃分為周期內(nèi)處理和隔周期處理兩大部分。周期內(nèi)處理是指對(duì)一個(gè)周期之內(nèi)的回波脈沖進(jìn)行匹配或最佳濾波處理，使單個(gè)脈沖的信-噪比達(dá)到最大;隔周期處理是指對(duì)多個(gè)周期中回波脈沖串的復(fù)包絡(luò)進(jìn)行匹配或最佳濾波處理，使整個(gè)脈沖串中某時(shí)刻的信－噪比達(dá)到最大。對(duì)于周期內(nèi)處理，采樣周期應(yīng)小于或等于測(cè)時(shí)延（距離）的分辨單元。對(duì)于隔周期處理，采樣周期可以長(zhǎng)達(dá)一個(gè)重復(fù)周期。

數(shù)字信號(hào)處理可分為四類，即線性非時(shí)變、線性時(shí)變、非線性非時(shí)變和非線性時(shí)變。在理論上最容易解決的是線性非時(shí)變型的處理。這一類型的模擬處理用線性常系數(shù)微分方程描述，從而可以用傅里葉級(jí)數(shù)或傅里葉變換求解。同樣，這一類型的數(shù)字處理可以采用線性常系數(shù)差分方程描述,從

【3】而可以用Z變換或離散傅里葉變換求解。

采用狀態(tài)變量法解決線性時(shí)變型數(shù)字處理的分析問題效果較好。這種方法尤其適用于利用電子計(jì)算機(jī)進(jìn)行仿真分析。關(guān)于含有非線性性質(zhì)的數(shù)字處理，只能對(duì)特定問題進(jìn)行計(jì)算機(jī)仿真計(jì)算，而不能應(yīng)用疊加原理。

雷達(dá)信號(hào)處理方法有兩種，一種是信號(hào)依次進(jìn)入而形成信號(hào)流，另一種是執(zhí)行完一條指令再執(zhí)行下一條指令，形成指令流。雷達(dá)中的數(shù)字信號(hào)處理機(jī)可采用這兩種方法中的任一種，也可以兼用兩種方法。一般來說，采樣速度高而功能較簡(jiǎn)單者宜用前者；采樣速度較低而功能復(fù)雜者則宜采用后者。

在處理中對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有一定要求，位數(shù)會(huì)影響全機(jī)精度。為保持很高精度勢(shì)必增加字長(zhǎng)。為了不使字長(zhǎng)過分增加，則須采取截尾或舍入的措施。這些措施等效于在系統(tǒng)中加入噪聲。因此，為確保一定精度，系統(tǒng)運(yùn)算字長(zhǎng)應(yīng)適當(dāng)?shù)卮笥谳斎霐?shù)據(jù)的字長(zhǎng)。過長(zhǎng)的運(yùn)算字長(zhǎng)會(huì)導(dǎo)致機(jī)器結(jié)構(gòu)龐大。

對(duì)處理機(jī)的硬件結(jié)構(gòu)有一定要求特別重要的是數(shù)據(jù)和指令的存儲(chǔ)方式。早期多采用移位寄存器控制方式，后來隨機(jī)存取存儲(chǔ)器方式得到更多的應(yīng)用，現(xiàn)代雷達(dá)信號(hào)處理更多采用只讀存儲(chǔ)器程序固化的方式。

對(duì)指令語言也有一定要求。使用語言的級(jí)別越高(即面向任務(wù)),操作時(shí)越方便，即只需一個(gè)動(dòng)作就可適應(yīng)事先規(guī)定的一種場(chǎng)合；語言級(jí)別越低（即面向機(jī)器），操作時(shí)越靈活，即可臨時(shí)編制程序執(zhí)行多種不同的任務(wù)。

誠然，在雷達(dá)成像的研究中還有數(shù)不清的難題需要攻克，雷達(dá)成像這一研究領(lǐng)域也面臨著許多的問題需要解決。在學(xué)習(xí)圖像處理時(shí)我們不僅要掌握一維信號(hào)處理的基本知識(shí)，也要掌握二維或者高維信號(hào)處理的知識(shí)。其次，圖像處理是計(jì)算機(jī)視覺和視頻處理的基礎(chǔ)，所以必須掌握?qǐng)D像處理的基本知識(shí)。4.結(jié)語

聽完講座，我感到壓力重大，即使是雷達(dá)信號(hào)處理一個(gè)方面的技術(shù)，也還有很多方面值得拓展和探索。同時(shí)，這也給了我很大的動(dòng)力，作為研究生，研究是我們主要的工作，想要取得滿意的結(jié)果和優(yōu)異的成績(jī)，我們所要做的就是倍加努力，汲取現(xiàn)有的知識(shí)，在新的領(lǐng)域開拓新的研究道路，積極探索，永不止步。

參考文獻(xiàn)

【1】（美）理查茲（Ricnards,M.A.）邢孟道 《雷達(dá)信號(hào)處理基礎(chǔ)》 電子工業(yè)出版社 2008-6-1

【2】丁鷺飛，耿富錄，陳建春 雷達(dá)原理 電子工業(yè)出版社 2009-3-1 【3】樊昌信，曹麗娜 通信原理 國(guó)防工業(yè)出版社 2006-9-1

第二篇：學(xué)科前沿講座

學(xué)科前沿講座

專業(yè)班級(jí)： 光信13-3_

姓 名： 朱家興_

學(xué) 號(hào)： _10134425__

任課教師： 張國(guó)營(yíng)

2016年 11月 11 日

量子計(jì)算與量子計(jì)算機(jī)

【摘要】量子計(jì)算的強(qiáng)大運(yùn)算能力使得量子計(jì)算機(jī)具有廣闊的應(yīng)用前景。該文簡(jiǎn)要介紹了量子計(jì)算的發(fā)展現(xiàn)狀和基本原理，列舉了典型的量子算法，闡明了量子計(jì)算機(jī)的優(yōu)越性，最后預(yù)測(cè)了量子計(jì)算及量子計(jì)算機(jī)的應(yīng)用方向。

【關(guān)鍵詞】量子計(jì)算；量子計(jì)算機(jī)；量子算法；量子信息處理 1.引言

在人類剛剛跨入21世紀(jì)的時(shí)刻！科技的重大突破之一就是量子計(jì)算機(jī)的誕生。德國(guó)科學(xué)家已在實(shí)驗(yàn)室研制成功5個(gè)量子位的量子計(jì)算機(jī)，而美國(guó)LosAlamos國(guó)家實(shí)驗(yàn)室正在進(jìn)行7個(gè)量子位的量子計(jì)算機(jī)的試驗(yàn)【1】。它預(yù)示著人類的信息處理技術(shù)將會(huì)再一次發(fā)生巨大的飛躍，而研究面向量子計(jì)算機(jī)以量子計(jì)算為基礎(chǔ)的量子信息處理技術(shù)已成為一項(xiàng)十分緊迫的任務(wù)。2.子計(jì)算的物理背景

任何計(jì)算裝置都是一個(gè)物理系統(tǒng)。量子計(jì)算機(jī)足根據(jù)物理系統(tǒng)的量子力學(xué)性質(zhì)和規(guī)律執(zhí)行計(jì)算任務(wù)的裝置【2】。量子計(jì)算足以量子計(jì)算目L為背景的計(jì)算。是在量了力。4個(gè)公設(shè)（postulate）下做出的代數(shù)抽象。Feylllilitn認(rèn)為，量子足一種既不具有經(jīng)典耗子性，亦不具有經(jīng)典渡動(dòng)性的物理客體（例如光子）。亦有人將量子解釋為一種量，它反映了一些物理量（如軌道能級(jí)）的取值的離散性。其離散值之問的差值（未必為定值）定義為量子。按照量子力學(xué)原理，某些粒子存在若干離散的能量分布。稱為能級(jí)。而某個(gè)物理客體（如電子）在另一個(gè)客體（姻原子棱）的離散能級(jí)之間躍遷（transition。粒子在不同能量級(jí)分布中的能級(jí)轉(zhuǎn)移過程）時(shí)將會(huì)吸收或發(fā)出另一種物理客體（如光子），該物理客體所攜帶的能量的值恰好是發(fā)生躍遷的兩個(gè)能級(jí)的差值。這使得物理“客體”和物理“量”之問產(chǎn)生了一個(gè)相互溝通和轉(zhuǎn)化的橋梁；愛因斯坦的質(zhì)能轉(zhuǎn)換關(guān)系也提示了物質(zhì)和能量在一定條件下是可以相互轉(zhuǎn)化的因此。量子的這兩種定義方式是對(duì)市統(tǒng)并可以相互轉(zhuǎn)化的。量子的某些獨(dú)特的性質(zhì)為量了計(jì)算的優(yōu)越性提供了基礎(chǔ)。3.量子計(jì)算機(jī)的特征

量子計(jì)算機(jī)，首先是能實(shí)現(xiàn)量子計(jì)算的機(jī)器，是以原子量子態(tài)為記憶單元、開關(guān)電路和信息儲(chǔ)存形式，以量子動(dòng)力學(xué)演化為信息傳遞與加工基礎(chǔ)的量子通訊與量子計(jì)算，是指組成計(jì)算機(jī)硬件的各種元件達(dá)到原子級(jí)尺寸，其體積不到現(xiàn)在同類元件的1%。量子計(jì)算機(jī)是一物理系統(tǒng)，它能存儲(chǔ)和處理關(guān)于量子力學(xué)變量的信息【3】。量子計(jì)算機(jī)遵從的基本原理是量子力學(xué)原理：量子力學(xué)變量的分立特性、態(tài)迭加原理和量子相干性。信息的量子就是量子位，一位信息不是0就是1，量子力學(xué)變量的分立特性使它們可以記錄信息：即能存儲(chǔ)、寫入、讀出信息，信息的一個(gè)量子位是一個(gè)二能級(jí)（或二態(tài)）系統(tǒng)，所以一個(gè)量子位可用一自旋為1/2的粒子來表示，即粒子的自旋向上表示1，自旋向下表示0；或者用一光子的兩個(gè)極化方向來表示0和1；或用一原子的基態(tài)代表0第一激發(fā)態(tài)代表1。就是說在量子計(jì)算機(jī)中，量子信息是存儲(chǔ)在單個(gè)的自旋’、光子或原子上的。對(duì)光子來說，可以利用Kerr非線性作用來轉(zhuǎn)動(dòng)一光束使之線性極化，以獲取寫入、讀出；對(duì)自旋來說，則是把電子（或核）置于磁場(chǎng)中，通過磁共振技術(shù)來獲取量子信息的讀出、寫入；而寫入和讀出一個(gè)原子存儲(chǔ)的信息位則是用一激光脈沖照射此原子來完成的。量子計(jì)算機(jī)使用兩個(gè)量子寄存器，第一個(gè)為輸入寄存器，第二個(gè)為輸出寄存器。函數(shù)的演化由幺正演化算符通過量子邏輯門的操作來實(shí)現(xiàn)。單量子位算符實(shí)現(xiàn)一個(gè)量子位的翻轉(zhuǎn)。兩量子位算符，其中一個(gè)是控制位，它確定在什么情況下目標(biāo)位才發(fā)生改變；另一個(gè)是目標(biāo)位，它確定目標(biāo)位如何改變；翻轉(zhuǎn)或相位移動(dòng)。還有多位量子邏輯門，種類很多。要說清楚量子計(jì)算，首先看經(jīng)典計(jì)算。經(jīng)典計(jì)算機(jī)從物理上可以被描述為對(duì)輸入信號(hào)序列按一定算法進(jìn)行交換的機(jī)器，其算法由計(jì)算機(jī)的內(nèi)部邏輯電路來實(shí)現(xiàn)【4】。經(jīng)典計(jì)算機(jī)具有如下特點(diǎn)：

a其輸入態(tài)和輸出態(tài)都是經(jīng)典信號(hào)，用量子力學(xué)的語言來描述，也即是：其輸入態(tài)和輸出態(tài)都是某一力學(xué)量的本征態(tài)。如輸入二進(jìn)制序列0110110，用量子記號(hào)，即10110110>。所有的輸入態(tài)均相互正交。對(duì)經(jīng)典計(jì)算機(jī)不可能輸入如下疊加Cl10110110>+C2I1001001>。

b經(jīng)典計(jì)算機(jī)內(nèi)部的每一步變換都將正交態(tài)演化為正交態(tài)，而一般的量子變換沒有這個(gè)性質(zhì)，因此，經(jīng)典計(jì)算機(jī)中的變換（或計(jì)算）只對(duì)應(yīng)一類特殊集。

相應(yīng)于經(jīng)典計(jì)算機(jī)的以上兩個(gè)限制，量子計(jì)算機(jī)分別作了推廣。量子計(jì)算機(jī)的輸入用一個(gè)具有有限能級(jí)的量子系統(tǒng)來描述，如二能級(jí)系統(tǒng)（稱為量子比特），量子計(jì)算機(jī)的變換（即量子計(jì)算）包括所有可能的幺正變換。因此量子計(jì)算機(jī)的特點(diǎn)為：

c量子計(jì)算機(jī)的輸入態(tài)和輸出態(tài)為一般的疊加態(tài)，其相互之間通常不正交；

d量子計(jì)算機(jī)中的變換為所有可能的幺正變換。得出輸出態(tài)之后，量子計(jì)算機(jī)對(duì)輸出態(tài)進(jìn)行一定的測(cè)量，給出計(jì)算結(jié)果。由此可見，量子計(jì)算對(duì)經(jīng)典計(jì)算作了極大的擴(kuò)充，經(jīng)典計(jì)算是一類特殊的量子計(jì)算。量子計(jì)算最本質(zhì)的特征為量子疊加性和相干性。量子計(jì)算機(jī)對(duì)每一個(gè)疊加分量實(shí)現(xiàn)的變換相當(dāng)于一種經(jīng)典計(jì)算，所有這些經(jīng)典計(jì)算同時(shí)完成，并按一定的概率振幅疊加起來，給出量子計(jì)算的輸出結(jié)果。這種計(jì)算稱為量子并行計(jì)算，量子并行處理大大提高了量子計(jì)算機(jī)的效率，使得其可以完成經(jīng)典計(jì)算機(jī)無法完成的工作，這是量子計(jì)算機(jī)的優(yōu)越性之一。

4.量子智能計(jì)算

自Shor算法和Grover算法提出后，越來越多的研究員投身于量子計(jì)算方法的計(jì)算處理方面，同時(shí)智能計(jì)算向來是算法研究的熱門領(lǐng)域，研究表明，二者的結(jié)合可以取得很大的突破，即利用量子并行計(jì)算可以很好的彌補(bǔ)智能算法中的某些不足【5】。

目前已有的量子智能計(jì)算研究主要包括：量子人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，量子進(jìn)化算法，量子退火算法和量子免疫算法等。其中，量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和量子進(jìn)化算法已經(jīng)成為目前學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)，并且取得了相當(dāng)不錯(cuò)的成績(jī)，下面將以量子進(jìn)化算法為例。

量子進(jìn)化算法是進(jìn)化算法與量子計(jì)算的理論結(jié)合的產(chǎn)物，該算法利用量子比特的疊加性和相干性，用量子比特標(biāo)記染色體，使得一個(gè)染色體可以攜帶大數(shù)量的信息。同時(shí)通過量子門的旋轉(zhuǎn)角度表示染色體的更新操作，提高計(jì)算的全局搜索能力。

目前量子進(jìn)化算法已經(jīng)應(yīng)用于許多領(lǐng)域，例如：工程問題、信息系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化等。同時(shí)，伴隨著量子算法的理論和應(yīng)用的進(jìn)一步發(fā)展，量子進(jìn)化算法等量子智能算法有著更大的發(fā)展前景和空間。

5.量子計(jì)算的應(yīng)用

1.量子疊加態(tài)的計(jì)算魅力。在經(jīng)典物理學(xué)中，物質(zhì)在確定的時(shí)刻僅有確定的一個(gè)狀態(tài)。量子力學(xué)則不同，物質(zhì)會(huì)同時(shí)處于不同的量子態(tài)上。因?yàn)樘幱诏B加態(tài)，這就意味著，量子計(jì)算一次運(yùn)算就可以處理210=1024個(gè)數(shù)（從0到1023被同時(shí)處理一遍）【6】。以此類推，量子計(jì)算的速度與量子比特?cái)?shù)是2的指數(shù)增長(zhǎng)關(guān)系。一個(gè)64位的量子計(jì)算機(jī)一次運(yùn)算就可以同時(shí)處理264=***709551616個(gè)數(shù)。如果單次運(yùn)算速度達(dá)到目前民用電腦CPU的級(jí)別（1GHz），那么這個(gè)64位量子計(jì)算機(jī)的數(shù)據(jù)處理速度將是世界上最快的“天河二號(hào)”超級(jí)計(jì)算機(jī)（每秒33.86千萬億次）的545萬億倍。

量子力學(xué)疊加態(tài)賦予了量子計(jì)算機(jī)真正意義上的“并行計(jì)算”，而不像經(jīng)典計(jì)算機(jī)一樣只能并列更多的CPU來并行。因此在大數(shù)據(jù)處理技術(shù)需求強(qiáng)烈的今天，量子計(jì)算機(jī)越來越獲得互聯(lián)網(wǎng)巨頭們的重視。

2.肖爾算法――RSA加密技術(shù)的終結(jié)者。1985年，牛津大學(xué)的物理學(xué)家戴維?德意志提出了量子圖靈機(jī)模型的概念。隨后貝爾實(shí)驗(yàn)室的彼得?肖爾于1995年提出了量子計(jì)算的第一個(gè)解決具體問題的思路，即肖爾因子分解算法。

我們今天在互聯(lián)網(wǎng)上輸入的各種密碼，都會(huì)用到RSA算法加密。這種技術(shù)用一個(gè)很大的數(shù)的兩個(gè)質(zhì)數(shù)因子生成密鑰，給密碼加密，從而安全地傳輸密碼。由于這個(gè)數(shù)很大，用目前經(jīng)典計(jì)算機(jī)的速度算出它的質(zhì)數(shù)因子幾乎是不可能的任務(wù)。但利用量子計(jì)算的并行性，肖爾算法可以在很短的時(shí)間內(nèi)通過遍歷算法來獲得質(zhì)數(shù)因子，從而破解掉密鑰，使RSA加密技術(shù)不堪一擊。

量子計(jì)算機(jī)會(huì)終結(jié)任何依靠計(jì)算復(fù)雜度的加密技術(shù)，但這不意味著從此我們會(huì)失去信息安全的保護(hù)。量子計(jì)算的孿生兄弟――量子通信，會(huì)從根本上解決信息傳輸?shù)陌踩[患。

6.量子計(jì)算機(jī)的應(yīng)用前景

目前經(jīng)典的計(jì)算機(jī)可以進(jìn)行復(fù)雜計(jì)算，解決很多難題。但依然存在一些難解問題，它們的計(jì)算需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和資源，以致在宇宙時(shí)間內(nèi)無法完成【7】。量子計(jì)算研究的一個(gè)重要方向就是致力于這類問題的量子算法研究。量子計(jì)算機(jī)首先可用于因子分解。因子分解對(duì)于經(jīng)典計(jì)算機(jī)而言是難解問題，以至于它成為共鑰加密算法的理論基礎(chǔ)。按照Shor的量子算法，量子計(jì)算機(jī)能夠以多項(xiàng)式時(shí)間完成大數(shù)質(zhì)因子的分解。量子計(jì)算機(jī)還可用于數(shù)據(jù)庫的搜索。1996年，Grover發(fā)現(xiàn)了未加整理數(shù)據(jù)庫搜索的Grover迭代量子算法。使用這種算法，在量子計(jì)算機(jī)上可以實(shí)現(xiàn)對(duì)未加整理數(shù)據(jù)庫Ⅳ的平方根量級(jí)加速搜索，而且用這種加速搜索有可能解決經(jīng)典上所謂的NP問題。量子計(jì)算機(jī)另一個(gè)重要的應(yīng)用是計(jì)算機(jī)視覺，計(jì)算機(jī)視覺是一種通過二維圖像理解三維世界的結(jié)構(gòu)和特性的人工智能。計(jì)算機(jī)視覺的一個(gè)重要領(lǐng)域是圖像處理和模式識(shí)別。由于圖像包含的數(shù)據(jù)量很大，以致不得不對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮。這種壓縮必然會(huì)損失一部分原始信息 參考文獻(xiàn)

1.王書浩，龍桂魯.大數(shù)據(jù)與量子計(jì)算

2.張毅，盧凱，高穎慧.量子算法與量子衍生算法 3.Deutsch D，Jozsa R.Rapid solution of problems by quanturm computation[C]//Proc Roy Soc London A，1992，439：553-558

4.吳楠，宋方敏。量子計(jì)算與量子計(jì)算機(jī)

5.蘇曉琴，郭光燦。量子通信與量子計(jì)算。量子電子學(xué)報(bào)，2004，21（6）：706-718

6.White T.Hadoop： The Defintive Guide，California：O’Reilly Media，Inc.2009：12-14

7.王蘊(yùn)，黃德才，俞攸紅.量子計(jì)算及量子算法研究進(jìn)展.

第三篇：學(xué)科前沿講座

聽學(xué)科前沿講座有感

學(xué)科前沿是指整個(gè)科技體系或?qū)W科群中居于主導(dǎo)地位具有帶動(dòng)其它科學(xué)發(fā)展并影響人們科學(xué)觀念轉(zhuǎn)變的學(xué)科。學(xué)科前沿是指某一學(xué)科中最能代表該學(xué)科發(fā)展趨勢(shì)制約該學(xué)科當(dāng)前發(fā)展的關(guān)鍵性科學(xué)問題、難題及相應(yīng)的學(xué)說。

在即將畢業(yè)之際，即將踏入工作生涯，了解學(xué)科前沿是至關(guān)重要的。學(xué)院在這個(gè)時(shí)候給我們安排學(xué)科前沿講座，意義是非凡的，我們也應(yīng)該抓住這次機(jī)會(huì)認(rèn)真學(xué)習(xí)學(xué)科前沿知識(shí)，為以后的工作生涯和人生打下結(jié)實(shí)的基礎(chǔ)。

因此在聽完三位老師的講座，不禁有感而發(fā)，對(duì)機(jī)械學(xué)科的前沿有了更深入的了解。

一、對(duì)我國(guó)汽車前沿的感悟

中國(guó)汽車發(fā)展歷程

新中國(guó)剛一成立就決定發(fā)展自己的汽車工業(yè)，1953年第一汽車制造廠破土動(dòng)工，毛澤東主席為奠基儀式親自題寫了“第一汽車制造廠奠基紀(jì)念”。1956年我國(guó)生產(chǎn)的第一輛汽車下線，毛主席又親自為其命名———解放，對(duì)于當(dāng)時(shí)工業(yè)整體水平非常落后的中國(guó)人來說，這確實(shí)是一次經(jīng)濟(jì)上的解放。1956年是中國(guó)汽車史上令人難忘的一年。5月，第一汽車制造廠試制成功東風(fēng)牌轎車，送往北京向黨的八大”獻(xiàn)禮，這是中國(guó)自制的第一部轎車，6月，北京第一汽車廠附件廠試制成功井岡山牌轎車，同時(shí)工廠更名為北京汽車制造廠。8月一汽又設(shè)計(jì)試制成功第一輛紅旗牌高級(jí)轎車，9月上海汽車配件廠試制成功第一輛鳳凰牌轎車。在大躍進(jìn)的年代，這幾輛稚嫩的國(guó)產(chǎn)轎車確實(shí)讓全國(guó)人民歡欣鼓舞了一陣子。

六七十年代，除了紅旗外，中國(guó)惟一大批量生產(chǎn)的轎車就是上海牌轎車。1964年，鳳凰牌轎車改名為上海牌，并對(duì)制造設(shè)備做了一系列改進(jìn)。首先制成了車身外板成套沖模，結(jié)束了車身制造靠手工敲打的落后生產(chǎn)方式，又以此為基礎(chǔ)制成各種拼裝臺(tái)，添置點(diǎn)焊機(jī)，實(shí)現(xiàn)拼裝流水線生產(chǎn)，轎車質(zhì)量得到穩(wěn)定和提高。1965年上海轎車通過一機(jī)部技術(shù)鑒定，批準(zhǔn)定型。到1979年，上海牌轎車共生產(chǎn)了一萬七千多輛，成為我國(guó)公務(wù)用車和出租車的主要車型。1972年起還對(duì)車身進(jìn)行了改型，并減輕了自重。1980年，該車年產(chǎn)量突破5000輛。1985年，已經(jīng)開始與德國(guó)大眾公司合資的上海轎車廠和嘉定縣聯(lián)營(yíng)另行建廠繼續(xù)生產(chǎn)上海轎車，并繼續(xù)做了一些技術(shù)改進(jìn)，一直生產(chǎn)到90年代。在相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間里，上海轎車支撐著國(guó)內(nèi)對(duì)轎車的需求，為社會(huì)發(fā)展做出了貢獻(xiàn)。但當(dāng)時(shí)我國(guó)的汽車工業(yè)是以載貨車為主導(dǎo)的，對(duì)轎車缺乏應(yīng)用的重視，這使得我國(guó)的轎車工業(yè)技術(shù)水平長(zhǎng)期處于極為幼稚的狀態(tài)。

改革開放后，我國(guó)經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展，對(duì)轎車的需求越來越強(qiáng)，我國(guó)落后的轎車工業(yè)根本無法滿足這種需求。一時(shí)間，外國(guó)轎車洪水般涌入我國(guó)。1984年至1987年，我國(guó)進(jìn)口轎車64萬輛，耗資266億元。為了迅速提高中國(guó)轎車生產(chǎn)能力和技術(shù)水平，我國(guó)汽車工業(yè)開始走上與國(guó)外汽車企業(yè)合作、引進(jìn)消化外國(guó)先進(jìn)技術(shù)的發(fā)展道路。具體方式基本都是從進(jìn)口全部散件組裝開始，逐漸提高國(guó)產(chǎn)化率。純種的中國(guó)汽車也在不斷發(fā)展，長(zhǎng)城、吉利、奇瑞等車廠已經(jīng)發(fā)展壯大起來，技術(shù)也越來越好，反正自己孩子自己養(yǎng)，國(guó)人支持，他們肯定能做好。

中國(guó)汽車的發(fā)展方向

中國(guó)車企目前還處于開闊市場(chǎng)階段，但從長(zhǎng)遠(yuǎn)方向看，提高自身產(chǎn)品才是第一要旨。所以中國(guó)汽車業(yè)將在逐步占領(lǐng)世界市場(chǎng)的同時(shí)，加強(qiáng)品牌建設(shè)，提高汽車質(zhì)量和性能，將中國(guó)從一個(gè)汽車生產(chǎn)大國(guó)向汽車研發(fā)大國(guó)轉(zhuǎn)變。現(xiàn)代汽車電子化、智能化、多媒體化和網(wǎng)絡(luò)化的應(yīng)用，不僅提高了汽車的動(dòng)力性、經(jīng)濟(jì)性、安全和環(huán)保性，改善了行駛的穩(wěn)定性和舒適性，推動(dòng)了汽車工業(yè)的發(fā)展，還為電子產(chǎn)品開拓了廣闊的市場(chǎng)，從而推動(dòng)了電子工業(yè)的發(fā)展。因此，大力發(fā)展汽車電子化、智能化、多媒體化和網(wǎng)絡(luò)化，加快汽車電子化速度，是啟動(dòng)和振興汽車工業(yè)的重要手段。也是中國(guó)汽車零部件企業(yè)的新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)。

二、礦用絞車前沿感悟

聽完李老師的講座，我深感到礦山機(jī)械設(shè)備的落后，據(jù)李老師所說，礦山設(shè)備要落后一般機(jī)械二十年。在那里生產(chǎn)的資源推動(dòng)著中國(guó)的發(fā)展，然而卻沒有人去推動(dòng)他們的發(fā)展。

在這里也深刻體會(huì)到我校老師獨(dú)自走入深山的寂寞，也希望國(guó)家和社會(huì)給予更多的關(guān)注，來回饋礦山，感知礦山。解救那些用生命換來工業(yè)糧食的礦山工人們，那些對(duì)礦上不離不棄的礦大人

三、中國(guó)礦業(yè)大學(xué)的機(jī)械電子的感悟

機(jī)電是中國(guó)礦業(yè)大學(xué)起步較早的一門學(xué)科，也是社會(huì)發(fā)展的一門前沿學(xué)科，機(jī)電控制、機(jī)電一體化和機(jī)電自動(dòng)化都是現(xiàn)代制造技術(shù)所必須的學(xué)科。在之前發(fā)展也是我校的強(qiáng)勢(shì)學(xué)科，但由于學(xué)校領(lǐng)導(dǎo)的不只是，導(dǎo)至學(xué)科人才流失，技術(shù)失傳，相對(duì)其他學(xué)校機(jī)械電子的大發(fā)展，而我校的機(jī)電學(xué)科有逆水行舟不進(jìn)則退之勢(shì)。加上學(xué)校對(duì)機(jī)電學(xué)科教學(xué)的忽視，導(dǎo)至學(xué)生對(duì)機(jī)電的不了解，在以后工作當(dāng)中對(duì)出現(xiàn)問題不知道如何去解決！在這里我也希望學(xué)校和學(xué)院領(lǐng)導(dǎo)關(guān)注一下機(jī)電學(xué)科的發(fā)展，提高學(xué)生的綜合素質(zhì)，拓寬學(xué)生的知識(shí)面。

小結(jié)

中國(guó)礦業(yè)大學(xué)有很大一批老師機(jī)械學(xué)科前沿，為礦業(yè)大學(xué)機(jī)械學(xué)科發(fā)展付出了不懈的努力。希望學(xué)校領(lǐng)導(dǎo)給予大力支持，支持機(jī)電學(xué)院的老師，支持礦大的機(jī)械學(xué)科的發(fā)展，支持機(jī)械學(xué)科的教育工作。讓我們更有能力去回饋礦山、感知礦山、去為那些為中國(guó)發(fā)展提供資源和生命的礦山人，為礦山安全、高效開采奉獻(xiàn)知識(shí)和生命

第四篇：學(xué)科前沿講座論文

研究生課程論文

課程名稱：學(xué)科前沿講座

姓名：臧寧寧 學(xué)號(hào)：1049731602549 學(xué)院：汽車工程學(xué)院

專業(yè)：車輛工程專碩

班級(jí)：163班

2016年 12 月 28 日

車網(wǎng)互聯(lián)（V2G）技術(shù)淺析

臧寧寧

（武漢理工大學(xué)汽車工程學(xué)院；車輛工程163班；1049731602549）

摘要：針對(duì)城市高峰電力負(fù)荷大、持續(xù)時(shí)間短的特點(diǎn)，采用車網(wǎng)互聯(lián)（V2G）模式，通過電動(dòng)汽車集群晚間低谷充電，白天停駛時(shí)反饋給電網(wǎng)以支持高峰電力負(fù)荷，有利于城市電網(wǎng)削峰填谷，并提高能源利用效率。文章首先介紹了V2G研究的意義及其經(jīng)濟(jì)性，而后介紹了V2G的試現(xiàn)方法，V2G研究的關(guān)鍵問題：智能管理策略、雙向充電器，最后對(duì)我國(guó)V2G技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展提出了相關(guān)建議。

關(guān)鍵詞：V2G：實(shí)現(xiàn)方法；智能管理策略；雙向充電器

Abstract：For the city peak power load, short duration characteristics, the use of car network interconnection(V2G)model, through the electric car cluster evening trough charging during the day and suspended feedback to the grid to support the peak load, is conducive to urban power grid Valley, and improve energy efficiency.In this paper, the significance of V2G research and its economy are introduced.Secondly, the key techniques of V2G are introduced, such as intelligent management strategy, bi-directional charger, and some suggestions for further development of V2G technology in China.Keywords：V2G;implementation method;intelligent management strategy;bi-directional charger

引言

電動(dòng)汽車以電為動(dòng)力，作為智能電網(wǎng)的重要組成部分，其動(dòng)力電池可以理解為電網(wǎng)中一個(gè)移動(dòng)的分布式儲(chǔ)能單元，具有清潔、高效、環(huán)保等特點(diǎn)。由此形成了“車—電”互聯(lián)(Vehicle to Grid，簡(jiǎn)稱V2G)的概念，即車輛與電網(wǎng)在受控狀態(tài)下，實(shí)現(xiàn)能量、信息雙向互動(dòng)，將動(dòng)力電池看成不僅是車輛的動(dòng)力源，也是重要的移動(dòng)儲(chǔ)能介質(zhì)。當(dāng)車載動(dòng)力電池需要充電，則電能從電網(wǎng)流向汽車。當(dāng)汽車暫停使用時(shí)，也可以把車載電池中的電能反送給電網(wǎng)系統(tǒng)。電動(dòng)汽車V2G充放電模式的應(yīng)用，是電動(dòng)汽車能源供給體系中的重要形式之一，也是智能電網(wǎng)建設(shè)的重要內(nèi)容。采用 V2G 模式可對(duì)電網(wǎng)起到削峰填谷的作用，從而減少電力建設(shè)投資，提高能源利用效率。

圖1.1 電網(wǎng)供應(yīng)圖

1.V2G研究的意義

現(xiàn)在的電網(wǎng)實(shí)際上效率并不是非常高，因?yàn)橐皇浅杀据^高，再就是容易造成浪費(fèi)。圖1.1和1.2是電網(wǎng)的供應(yīng)和需求圖，將兩圖進(jìn)行對(duì)比，可以看出：在用電高峰期，電網(wǎng)的供應(yīng)難以滿足需求，一般采用增建調(diào)峰電廠或調(diào)峰機(jī)組解決；而在用電低谷時(shí)，大量的電力被浪費(fèi)。

圖1.2電網(wǎng)需求圖

V2G的核心思想就是利用大量電動(dòng)汽車的儲(chǔ)能源作為電網(wǎng)和可再生能源的緩沖，如圖2所示。當(dāng)電網(wǎng)負(fù)荷過高時(shí)，由電動(dòng)汽車儲(chǔ)能源向電網(wǎng)饋電；而當(dāng)電網(wǎng)負(fù)荷低時(shí)，用來存儲(chǔ)電網(wǎng)過剩的發(fā)電量，避免造成浪費(fèi)。通過這種方式，電動(dòng)汽車用戶可以在電價(jià)低時(shí)，從電網(wǎng)買電，電網(wǎng)電價(jià)高時(shí)向電網(wǎng)售電，從而獲得一定的收益。

圖2 V2G示意圖

現(xiàn)在，插電式混合動(dòng)力汽車（PHEV）和純電動(dòng)汽車（EV）正慢慢進(jìn)入市場(chǎng)。當(dāng)這些汽車的數(shù)量足夠大時(shí)，其電池的總?cè)萘渴窍喈?dāng)巨大的，因而可以將其作為電網(wǎng)以及可再生能源系統(tǒng)的緩沖。但是，電動(dòng)汽車并不能隨意地、毫無管理地接入到電網(wǎng)中，這是因?yàn)槿绻娋W(wǎng)正處于峰值負(fù)荷需求，大量汽車的充電要求必然會(huì)對(duì)電網(wǎng)產(chǎn)生極其嚴(yán)重的影響；對(duì)于汽車而言，除了為電網(wǎng)提供輔助服務(wù)外，還必須能夠滿足日常的行駛需求。因此在向電網(wǎng)饋電的過程中，還必須兼顧汽車自身的能量存儲(chǔ)狀態(tài)，以避免影響汽車的正常使用。綜合上述兩個(gè)方面，非常有必要對(duì)電動(dòng)汽車 V2G 進(jìn)行研究，協(xié)調(diào)汽車與電網(wǎng)間的充電和放電，使得既不會(huì)影響電網(wǎng)的運(yùn)行，也不會(huì)限制汽車的正常使用。

2.V2G的經(jīng)濟(jì)性

《車網(wǎng)互聯(lián)（V2G）支持高峰電力的技術(shù)經(jīng)濟(jì)分析》一文中，以帶有 30 k W·h 動(dòng)力電池的電動(dòng)車集群集中放電來支持上海地區(qū) 12 h 的800 MW 高峰電力為例，通過V2G 模式中成本和收益的經(jīng)濟(jì)核算，發(fā)現(xiàn)電動(dòng)車主和電網(wǎng)企業(yè)都能從 V2G 模式中受益。

文章還對(duì)V2G技術(shù)的環(huán)保價(jià)值進(jìn)行了評(píng)估。通過 V2G 模式，一方面可以提高火電機(jī)組的發(fā)電效率和輸配電設(shè)備的利用效率，減少發(fā)電和輸電設(shè)備的投資；另一方面還可以提高可再生能源的使用比例。就純電動(dòng)車使用而言，其過程是零排放，既無 CO2排放，也無污染物排放。目前我國(guó) 70%-80%的電力來自煤電，電動(dòng)車使用電力驅(qū)動(dòng)間接上還是產(chǎn)生 CO2和污染物排放，如果把煤電的生產(chǎn)環(huán)節(jié)考慮在內(nèi)，其 CO2排放量仍然保持在 120 g/km 左右。通過 V2G 模式可以提高能源利用效率，增加可再生能源電力的比例，從而減少二氧化碳和污染物的排放。因此與風(fēng)能、太陽能一樣，V2G 模式是一種節(jié)能、環(huán)保、可持續(xù)發(fā)展的模式。

3.V2G的實(shí)現(xiàn)方法

根據(jù)應(yīng)用對(duì)象的不同，可以將 V2G實(shí)現(xiàn)方法分成四類。

3.1集中式的 V2G 實(shí)現(xiàn)方法

所謂集中式的V2G是指將某一區(qū)域內(nèi)的電動(dòng)汽車聚集在一起，按照電網(wǎng)的需求對(duì)此區(qū)域內(nèi)電動(dòng)汽車的能量進(jìn)行統(tǒng)一的調(diào)度，并由特定的管理策略來控制每臺(tái)汽車的充放電過程。由于此種方式采用統(tǒng)一的調(diào)度和集中的管理，可以實(shí)現(xiàn)整體上的最優(yōu)，例如通過先進(jìn)的算法可以計(jì)算每臺(tái)汽車的最優(yōu)充電策略，保證成本最低及電力最優(yōu)利用。3.2自治式的 V2G 實(shí)現(xiàn)方法

自治式 V2G 的電動(dòng)車經(jīng)常散落在各處，無法進(jìn)行集中的管理，因而一般采用車載式的智能充電器，它們可以根據(jù)電網(wǎng)發(fā)布的有、無功需求和價(jià)格信息，或者根據(jù)電網(wǎng)輸出接口的電氣特征（如電壓波動(dòng)等），結(jié)合汽車自身的狀態(tài)（如電池 SOC）自動(dòng)地實(shí)現(xiàn) V2G 運(yùn)行。由于不受統(tǒng)一的管理，每臺(tái)電動(dòng)車的充放電具有很大的隨機(jī)性，是否能保證整體上的最優(yōu)還需進(jìn)一步研究，此外，車載充電器還會(huì)增加電動(dòng)汽車的成本。3.3基于微網(wǎng)的 V2G 實(shí)現(xiàn)方法

基于微網(wǎng)的 V2G 實(shí)現(xiàn)方法，實(shí)際上是將電動(dòng)汽車的儲(chǔ)能設(shè)備集成到微網(wǎng)中，它與前邊兩種實(shí)現(xiàn)方法的區(qū)別在于，這種 V2G 方法作用的直接對(duì)象不是大電網(wǎng)，而是微網(wǎng)。微網(wǎng)是一種由負(fù)荷和微型電源共同組成的系統(tǒng)，它可同時(shí)提供電能和熱量；微網(wǎng)內(nèi)部電源主要由電力電子器件負(fù)責(zé)能量的轉(zhuǎn)換，并提供必需的控制；微網(wǎng)相對(duì)于外部大電網(wǎng)表現(xiàn)為單一的受控單元，并可同時(shí)滿足用戶對(duì)電能質(zhì)量和供電安全等的要求。

3.4基于更換電池組的 V2G 實(shí)現(xiàn)方法

基于更換電池組的 V2G 實(shí)現(xiàn)方法，其源于更換電池組的電動(dòng)汽車供電模式。它需要建立專門的電池更換站，在更換站中存有大量的儲(chǔ)能電池，因而也可以考慮將這些電池連到電網(wǎng)上，利用電池組實(shí)現(xiàn) V2G。這種方法的原理類似于集中式 V2G，但是管理策略上會(huì)有所不同，因?yàn)殡姵刈罱K是要用來更換的，所以必須確保一定比例的電池電量是滿的。它的實(shí)現(xiàn)迫切需要統(tǒng)一電池及充電接口等部件的標(biāo)準(zhǔn)。

4.V2G研究的關(guān)鍵問題

4.1智能管理策略

4.1.1 從電網(wǎng)角度分析

電網(wǎng)各個(gè)發(fā)電單元的作用不相同：容量較大的發(fā)電單元價(jià)格便宜，但是響應(yīng)速度慢，適用于提供基本負(fù)荷；容量較小的單元價(jià)格昂貴，但響應(yīng)速度快，一般用于峰值負(fù)荷。管理策略的制定就是利用 V2G 盡可能減少電網(wǎng)對(duì)昂貴發(fā)電單元的依賴，并減少無功補(bǔ)償裝置的使用。這就需要電網(wǎng)根據(jù)自身的負(fù)荷狀況、可再生能源的發(fā)電狀況以及 V2G 單元可用容量等信息，事先計(jì)算出對(duì)各 V2G 單元的有功和無功需求，并給出合理的電價(jià)。

對(duì)此問題的處理可以分為兩種方式，第一種是由電網(wǎng)直接對(duì)接入的每臺(tái)電動(dòng)車連同其他發(fā)電單元進(jìn)行統(tǒng)一調(diào)度，采用智能的算法來控制每臺(tái)汽車的V2G 運(yùn)行。第二種方式是在電網(wǎng)與電動(dòng)汽車群之間建立一個(gè)中間系統(tǒng)。該中間系統(tǒng)將一定區(qū)域內(nèi)接入電網(wǎng)的電動(dòng)汽車組織起來，成為一個(gè)整體，服從電網(wǎng)的統(tǒng)一調(diào)度。這樣電網(wǎng)可以不必深究每臺(tái)電動(dòng)車的狀態(tài)，只需根據(jù)自己的算法向各個(gè)中間系統(tǒng)發(fā)出調(diào)度信號(hào)（包括功率的大小、有功還是無功以及充電還是放電等），而對(duì)電動(dòng)汽車群的直接管理，則由中間系統(tǒng)來完成。4.1.2 從用戶角度分析

電動(dòng)汽車 V2G 的智能充放電管理策略描述的是這樣一個(gè)過程：中間系統(tǒng)根據(jù)電動(dòng)汽車的充電需求對(duì)能量進(jìn)行合理的供應(yīng)，同時(shí)根據(jù)電網(wǎng)需求將電動(dòng)汽車能量反饋給電網(wǎng)。對(duì)于每一臺(tái)與電網(wǎng)相連的電動(dòng)汽車而言，一方面要通過 V2G 來提供輔助服務(wù)，另一方面還要從電網(wǎng)獲取能量為電池充電。但是，不論是提供輔助服務(wù)（放電）還是從電網(wǎng)獲取能量（充電），其過程并不是隨意地，毫無限度的，它需要實(shí)時(shí)考慮電動(dòng)汽車當(dāng)前及未來的狀況，如電池 SOC、未來行駛計(jì)劃、當(dāng)前的位置、當(dāng)前電力價(jià)格以及連網(wǎng)時(shí)間等信息。這樣做是為了在保證正常行駛的前提下使用戶獲得最優(yōu)。

對(duì)于電動(dòng)汽車智能充放電管理策略的研究，主要涉及如何對(duì)各電動(dòng)車進(jìn)行協(xié)調(diào)充電；制定管理策略尋找最大化車主利益的最優(yōu)方案，例如在電價(jià)便宜時(shí)為電動(dòng)車充電，電價(jià)昂貴時(shí)向電網(wǎng)提供服務(wù)。大多數(shù)管理策略只適用于 V2G 運(yùn)行的某一方面，有的適用于頻率調(diào)節(jié)，有的適用于調(diào)峰，并沒有提出一個(gè)統(tǒng)一的策略。4.2 V2G 雙向充電器

要使電動(dòng)汽車實(shí)現(xiàn) V2G，需要在電網(wǎng)和汽車

間配備雙向的智能充電器。此雙向充電器必須具有為電動(dòng)汽車電池充電的功能，同時(shí)產(chǎn)生最小的電流諧波，也應(yīng)具有根據(jù)調(diào)節(jié)向電網(wǎng)回饋能量的能力。

一般來講，雙向充電器由濾波器、雙向 DC-DC變換器以及雙向 AC-DC 變換器組成。當(dāng)充電器工作于電池充電模式時(shí)，交流電首先通過濾波器濾除不期望的頻率分量，然后通過雙向 C-DC 變換器將交流整流成直流。由于雙向 AC-DC 變換器的輸出電壓可能與直流儲(chǔ)能單元的電壓不匹配，還需要一個(gè)雙向 DC-DC 變換器來保證合適的充電電壓。當(dāng)變換器工作于電池放電模式時(shí)，其過程則恰好相反。

5.結(jié)論

隨著電網(wǎng)負(fù)荷的快速發(fā)展,電網(wǎng)峰谷差逐年增大,電網(wǎng)調(diào)峰壓力越來越大。如今大力開發(fā)和利用新能源的發(fā)展戰(zhàn)略進(jìn)一步加大了各電網(wǎng)的調(diào)峰和調(diào)頻的難度。V2G技術(shù)給未來電網(wǎng)的調(diào)峰和調(diào)頻問題開辟了新思路。

目前，我國(guó)正大力發(fā)展電動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)，考慮到 現(xiàn)階段我國(guó)智能電網(wǎng)的發(fā)展水平，V2G 的發(fā)展可適當(dāng)參考以下兩條建議：

（1）在建設(shè)電動(dòng)汽車基礎(chǔ)設(shè)施過程時(shí)，盡量考慮V2G因素，建設(shè)方便于V2G技術(shù)的設(shè)施。

（2）建立 V2G 試點(diǎn)工程，進(jìn)行適當(dāng)宣傳，使廣大電動(dòng)汽車用戶了解V2G技術(shù)的益處。參考文獻(xiàn)

[1] 錢科軍，周承科，袁越.純電動(dòng)汽車與電網(wǎng)相互關(guān)系的研究現(xiàn)狀[J].電網(wǎng)與清潔能源，2010, 26(11): 1-7.[2] 楊健，王媚，張屹，等.電動(dòng)汽車動(dòng)力電池參與電網(wǎng) 調(diào) 峰 的 應(yīng) 用 [J].華 東 電 力，2010，38(11): 1685-1687.[3] 廖強(qiáng)強(qiáng)，周國(guó)定，葛紅花，等.車網(wǎng)互聯(lián)（V2G）支持高峰電力的技術(shù)經(jīng)濟(jì)分析[J].中國(guó)電力，2012,45（4）：93-95.[4] KEMPTON W, TOMIC J.Vehicle-to-grid power fundamentals: Calculating capacity and net revenue ［J］.Journal of Power Sources,2005,144（1）:268-279.[5] Turton H, Moura F.Vehicle-to-grid systems for sustainable development: an integrated energy analysis[J].Technological Forecasting and Social Change, 2008, 75(8): 1091-1108.

第五篇：學(xué)科前沿講座心得

桂林電子科技大學(xué) 學(xué)科前沿技術(shù)講座

心得體會(huì)

學(xué)號(hào)：10203110

5姓名：劉瑞

指導(dǎo)教師：王沖

專業(yè)名稱：計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)

所屬學(xué)院：計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院

成績(jī)：

近年來，數(shù)據(jù)挖掘引起了信息產(chǎn)業(yè)界的極大關(guān)注，其主要原因是存在大量數(shù)據(jù)，可以廣泛使用，并且迫切需要將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有用的信息和知識(shí)。獲取的信息和知識(shí)可以廣泛用于各種應(yīng)用，包括商務(wù)管理，生產(chǎn)控制，市場(chǎng)分析，工程設(shè)計(jì)和科學(xué)探索等。

機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘這些年一直是計(jì)算機(jī)應(yīng)用方面研究的重點(diǎn)和熱點(diǎn)，首先要了解什么是數(shù)據(jù)挖掘，簡(jiǎn)單地說，數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中提取或“挖掘”知識(shí)。我一直對(duì)這方面的知識(shí)頗感興趣，這學(xué)期學(xué)院開設(shè)的學(xué)術(shù)前沿講座的課程，很有幸聽到了文益民教授對(duì)于自己在機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘方面研究的講座，讓我對(duì)這些知識(shí)有了深入淺出的理解，受益匪淺。

12月5號(hào)，文益民教授做了題為“大規(guī)模數(shù)據(jù)的分類”的講座，在講座的最開始，文教授提到了戈登·德萊頓《學(xué)習(xí)的革命》一書，皆在指導(dǎo)我們?nèi)绾畏e累知識(shí)如何思考如何學(xué)習(xí)如何去做研究，具有拋磚引玉的指導(dǎo)意義。在這之后，又對(duì)了解機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘首先要了解的知識(shí)做了簡(jiǎn)要的說明，比如對(duì)于問題的分類是分為線性問題和非線性問題；比如聚類的含義是將物理或抽象對(duì)象的集合分成由類似的對(duì)象組成的多個(gè)類的過程；比如對(duì)于這個(gè)世界上計(jì)算機(jī)的分類可以只分成工人（maker）和思考者（thinker）兩類。至此正式進(jìn)入問題的討論。

對(duì)于這次講座，文教授從四個(gè)方面進(jìn)行了講授。第一，實(shí)際應(yīng)用中的大規(guī)模數(shù)據(jù)分類問題。第二，大規(guī)模數(shù)據(jù)給機(jī)器學(xué)習(xí)帶來的挑戰(zhàn)。第三，大規(guī)模數(shù)據(jù)分類算法的研究。第四，展望發(fā)展前景。文教授主要是在第三點(diǎn)中做了很多工作也取得了可喜的成績(jī)。

在機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)際應(yīng)用中，大規(guī)模數(shù)據(jù)分類問題一般會(huì)應(yīng)用在以下幾個(gè)方面，在高速高精度的工業(yè)圖像檢測(cè)方面，在專利分類方面，在生物信息數(shù)據(jù)快速增長(zhǎng)方面，在支持向量機(jī)參數(shù)選擇方面。

大規(guī)模數(shù)據(jù)給機(jī)器學(xué)習(xí)帶來的問題有：

1、算法一般不是收斂太慢就是難以收斂，訓(xùn)練時(shí)間過長(zhǎng)。

2、海量數(shù)據(jù)無法一次裝入內(nèi)存。

3、算法可靠性得不到保證。

4、已經(jīng)訓(xùn)練好的學(xué)習(xí)器遇到心得訓(xùn)練樣本時(shí)需要重新訓(xùn)練。

在最重要的部分，文教授提到了幾個(gè)重要的研究方法，包括算法，這里面包含有：

1、基于并行計(jì)算的算法，2、以并行計(jì)算方法求解工作集方法中每個(gè)迭代步中二次規(guī)劃的子問題，3、Meta-learning，最小最大模塊化支持向量機(jī)以及快

速模塊化支持向量機(jī)，4、Cluster-SVM，Cluster-based-SVM，Cascade-SVM。文教授在第三和第四點(diǎn)中都有自己的工作和貢獻(xiàn)，在第三點(diǎn)中，他提出了分類面拼接算法，在第四點(diǎn)中，提出了分層并行支持向量機(jī)訓(xùn)練算法。對(duì)于分類面拼接算法我進(jìn)行了比較仔細(xì)的了解，并下載閱讀了文教授于2009年3月份在湖南大學(xué)學(xué)報(bào)上發(fā)表的論文“基于分類面的快速模塊化支持向量機(jī)研究”，對(duì)于分類面拼接算法有了初步的研究，下面說說我對(duì)這個(gè)算法的理解。

信息采集和信息處理技術(shù)的快速發(fā)展導(dǎo)致了諸如公共健康數(shù)據(jù)、信用交易數(shù)據(jù)、國(guó)家經(jīng)濟(jì)普查數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)文本數(shù)據(jù)和地理信息數(shù)據(jù)等大規(guī)模數(shù)據(jù)集的產(chǎn)生。由于訓(xùn)練時(shí)間很長(zhǎng)和空間需求很大，現(xiàn)有的大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法很難被直接用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)。

這個(gè)算法是針對(duì)大多數(shù)現(xiàn)有的機(jī)器學(xué)習(xí)算法處理大規(guī)模問題時(shí)需要的訓(xùn)練時(shí)間很長(zhǎng)和存儲(chǔ)空間很大的難點(diǎn)而提出的，英文名是psfnr SVMs，在訓(xùn)練階段，psfm2SVMs采用一簇平行超平面對(duì)大規(guī)模問題實(shí)施軟劃分，然后針對(duì)每個(gè)子問題并行訓(xùn)練支持向量機(jī)。在測(cè)試階段，測(cè)試樣本坐落于哪個(gè)子問題所在空間中，就由該子問題訓(xùn)練的支持向量機(jī)給出判別結(jié)果。在4個(gè)大規(guī)模問題上的實(shí)驗(yàn)表明:與采取硬劃分的快速模塊化支持向量機(jī)(fm2SVMs)相比，軟劃分能夠使psfm2SVMs得到更加光滑的分類面，因而ps2fm2SVMs的泛化能力較高。在不增加訓(xùn)練時(shí)間的條件下，psfm2SVMs減少了由于訓(xùn)練集分割導(dǎo)致的分類器泛化能力下降。

支持向量機(jī)方法的本質(zhì)是在訓(xùn)練集的一個(gè)高維像空間中尋找最大間隔分類超平面，這個(gè)分類超平面對(duì)應(yīng)于訓(xùn)練集所在空間的一個(gè)光滑曲面。如果采用訓(xùn)練集分割的方法，將這個(gè)光滑曲面分段求出，然后進(jìn)行連接，就可以得到這個(gè)光滑曲面的近似曲面。

該算法使用平行超平面簇對(duì)訓(xùn)練集實(shí)施軟劃分，使得拼接后的分類面相比fm2SVMs得到的分類面更光滑，更接近最優(yōu)分類曲面。因而，psfm2SVMs 的泛化能力比fm2SVMs的泛化能力要高。在并行條件下，兩者的訓(xùn)練時(shí)間和測(cè)試時(shí)間相同。在多核計(jì)算技術(shù)快速發(fā)展的今天，本文提出的算法，提供了一種可行的并行機(jī)器學(xué)習(xí)框架，對(duì)于研制高速高精度的機(jī)器學(xué)習(xí)算法具有一定的借鑒意義。未來計(jì)劃研究隨機(jī)向量w的方向?qū)sfm2SVMs泛化能力的影響，并將

該算法用于高速高精度工業(yè)圖像檢測(cè)。

這就是我的心得體會(huì)，在講座的最后，文教授還對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的未來進(jìn)行了展望，諸如現(xiàn)在流行的云計(jì)算，還有動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)流學(xué)習(xí)，例外的發(fā)現(xiàn)，學(xué)習(xí)更復(fù)雜的函數(shù)，粒計(jì)算等等，都是今后發(fā)展的的熱點(diǎn)。聽完這個(gè)講座，我感到責(zé)任重大，即使是一個(gè)點(diǎn)，也還有很多方面值得拓展和探索，作為研究生，研究是我們主要的工作，想要取得滿意的結(jié)果和優(yōu)異的成績(jī)，我們所要做的就是倍加努力，汲取現(xiàn)有的知識(shí)，在新的領(lǐng)域開拓新的研究道路，積極探索，永不止步。