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    群體智能與大數(shù)據(jù)技術結(jié)合的探索與研究

    2020-11-24 20:47:07李波長春工程學院計算機基礎教學中心
    數(shù)碼世界 2020年1期
    關鍵詞:智能算法群體人類

    李波 長春工程學院計算機基礎教學中心

    前言

    隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展,多種技術為群體技術作了技術支持。現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)時代也是各種高科技手段融合的時代。群體智能就是人類受蜜蜂等動物啟發(fā),提出的一種獨特算法方式。群體智能作為算法,擁有與其他種類算法不同的特點,即靈活性和分布性。人類也已經(jīng)運用群體智能融合于人類的生活之中,諸如交通運輸,信息科學等方面。

    1 網(wǎng)絡群體智能的概念及其特點

    1.1網(wǎng)絡群體智能是什么

    隨著互聯(lián)網(wǎng)時代的發(fā)展,一個名為群體智能的概念進入了人們的視野之中。群體智能,,簡而言之,就是發(fā)揮多個個體的智能性,把海量的數(shù)據(jù)融合于一體。俗話說“三個臭皮匠,頂個諸葛亮”,我們就足以可以看出群體的重要性。這就如同,我們經(jīng)常提到的“1+1 >2”的概念,這是由于兩個人之間產(chǎn)生了思想的碰撞。也正是由于這種思想,可以為大數(shù)據(jù)下的群體智能提供良好的支撐和幫助。曾經(jīng)有人提出,網(wǎng)絡是群體交互的一個平臺,而大數(shù)據(jù)也為網(wǎng)絡這個平臺提供了更加強有力的技術支撐。通過運用群體智能這種方法,可以讓廣大用戶能夠更好的進行資源和信息的共享。而大數(shù)據(jù)算法,其實也是時代發(fā)展的重要發(fā)展成果。

    1.2 群體智能的特點

    現(xiàn)代的群體智能算法,相比過去的傳統(tǒng)智能算法,并非是完全不同的,而是保留了一部分自己特有的特點。過去傳統(tǒng)的智能算法,主要側(cè)重于數(shù)值計算,信息檢索等。而現(xiàn)代群體智能算法,更加強調(diào)對外界的情感感知,這讓群體智能不再是一個簡簡單單的機械概念,而是更能適應人類情感上的需要。例如,群體智能具有的情感聯(lián)想等功能,既融合于傳統(tǒng)智能算法,還做出了進一步的創(chuàng)新?,F(xiàn)代網(wǎng)絡群體智能由于其獨特的群體性,導致其受眾比較廣。也正是由于群體智能這一特點,相比傳統(tǒng)智能算法,也就更為復雜,網(wǎng)絡覆蓋也更加穩(wěn)定。

    2 群體智能算法應用的原理

    群體智能算法最初起源于人類對于昆蟲,螞蟻等群體行為的模擬。這些動物群體行為,是互相交互的,動物個體利用各自的智能,在強有力的制度體系管控下,共同構(gòu)建了群體智能。群體智能這種由個體進化而發(fā)現(xiàn)的規(guī)律,可以不斷提高個體的穩(wěn)定耐受性。因此我們可以把群體智能的特點定義為生成和體驗。人類通過把大自然中物種進化和變更,融合于計算機技術之中,成功的把計算機有些無法處理的復雜問題,轉(zhuǎn)化成了利用函數(shù)進行解答的問題。

    3 群體智能研究方法

    群體智能是由計算機信息技術和其他科目互相交互形成的新興科目。由于此學科的特點,因此在實施群體智能時,人類也面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。而當今社會互聯(lián)網(wǎng)群體智能算法研究不夠完善,導致人類缺少系統(tǒng)的理論知識等去研究群體智能的可行性。這就導致我國互聯(lián)網(wǎng)群體智能大幅度落后與其他國家。這也就需要我們認真研究群體智能方法,進行群體智能的互動應用。

    3.1 群體智能方法論

    對比過去傳統(tǒng)科學,現(xiàn)代科學擁有了更多的不確定性和無規(guī)律性和無組織性。因此現(xiàn)代科學更多的講究把整體論和還原論互相融合。人類在整體建構(gòu)思想下,想要解決復雜的問題時,要努力發(fā)揮還原論的思想,把理論和實際情況進行互相結(jié)合。不僅如此,人類在對科學問題進行探究時,要把整體和細節(jié)相結(jié)合。人類通過這種方法,才能達成互聯(lián)網(wǎng)群體智能的有力構(gòu)建。只有把整體思想和關注細節(jié)思想相互融合,才能突出互聯(lián)網(wǎng)群體智能的特色。

    3.2 群體智能研究框架

    對于網(wǎng)絡群體智能的框架層次主要分為五個層次。第一層次是對象基礎層,是研究的基礎,主要用于研究網(wǎng)絡群體智能的受眾和交互的環(huán)境。第二層次是理論方法層,是對象基礎層的拓展升華,主要用來運用理論基礎知識進行群體智能框架的合理構(gòu)建。第三層次是模型算法層,對群體智能進行模擬,制作模型,來實現(xiàn)智能的可視化。第四層是分析解釋層,利用模型層建立的模型來解釋網(wǎng)絡群體智能微觀和宏觀的現(xiàn)象。第五層是應用評價層,即根據(jù)研究的成果來進行討論評價,最終得出結(jié)論。

    4 大數(shù)據(jù)下群體智能的應用探究

    在大數(shù)據(jù)背景下,網(wǎng)絡漏洞引起了越來越多人的重視。也正是由于互聯(lián)網(wǎng)安全體系不夠完善,網(wǎng)絡問題如何解決也成為了人們關注的一個重要問題。而群體智能則為解決這一問題帶來了一個新方向。

    4.1 密鑰生成

    網(wǎng)絡通信安全包含很多部分,其中流密碼加密就是很重要的一部分。流密碼的研究早在1949 年就開始了,然而受限于當時的客觀條件和歷史環(huán)境,并未取的很大進展。而群體智能為流密碼研究帶來方向。人們可以利用群體智能來制造密鑰生成器?,F(xiàn)代社會密鑰的廣泛應用也促進了網(wǎng)絡安全。

    4.2 對網(wǎng)絡中攻擊源進行定位

    隨著時代發(fā)展,網(wǎng)絡安全漏洞引起了越來越多人的重視。而如何找到網(wǎng)絡的攻擊源成為了越來越多人思考的問題。網(wǎng)絡群體智能則為尋找網(wǎng)絡攻擊源帶來了方向。人們通過網(wǎng)絡群體智能,可以找到攻擊源的位置,并且制定相應的分類規(guī)則。

    4.3 群體智能在大數(shù)據(jù)背景下的融媒體

    融媒體是由云端,手機端共同協(xié)作形成的商務服務模塊。利用融媒體系統(tǒng),人類發(fā)明了很多產(chǎn)品,諸如以下幾種。大數(shù)據(jù)云稿件收發(fā)和素材管理后臺,是用于接受信息,進行數(shù)據(jù)采集,分發(fā)等任務的一種系統(tǒng)。選題輔助生成和稿件云庫系統(tǒng),是通過群體智能算法來把熱點時事進行整合,分析,從而選題。新媒體電腦cms 系統(tǒng),用戶用于制作、發(fā)布稿件的系統(tǒng)。用戶通過這個系統(tǒng)可以更好更快的對稿件進行管理。移動采編協(xié)同系統(tǒng),是用戶通過手機等移動端來進行實時通信的手段。智能傳播數(shù)據(jù)管理系統(tǒng),是通過群體智能對可視化數(shù)據(jù)進行信息跟蹤,來對企業(yè)內(nèi)部進行評估。信息智能數(shù)據(jù)分析系統(tǒng),是通過群體智能將分散的信息統(tǒng)籌整合為統(tǒng)一格式的信息數(shù)據(jù)。

    4.4 群體智能在圖像中的應用

    人們最初對群體智能產(chǎn)生概念,是在動物群體模擬中出現(xiàn)。而根據(jù)研究表明,人類認識事物,一般是要通過兩個階段,即直覺階段和關注階段。直覺階段,人類認識事物一般是下意識的,不受人類大腦的控制。而人類對圖像的認知一般是具體的,而一般生活中我們也采用明確的統(tǒng)計方法進行研究。這種方法雖然運用可以說相當廣泛,卻仍然存在一定的問題。人類對圖像認知中存在的問題對社會發(fā)展產(chǎn)生了不小的影響。越來越多的人也開始思考如何更好的進行圖象處理機制的改革。群體智能就為圖像處理機制改革帶來了新的方向。人類開始運用分布式的群體智能方法改變過去集中式的圖像處理機制。根據(jù)人類研究表明,把群體智能應用于圖像處理機制,從而使這種算法具有了以下特征,即抽象性,自繁衍,適應性和自組織。

    5 結(jié)束語

    隨著科學技術的發(fā)展,各種各樣的高科技產(chǎn)品已經(jīng)融入了我們的生活之中。人類通過觀察動物群體的運動,結(jié)合科技手段,提出了群體智能的概念。

    群體智能慢慢的也被應用于生活的各方面之中。原先通過個體智慧來進行支撐構(gòu)建框架的方法已經(jīng)不能夠與時俱進,只有通過群體的智慧來進行統(tǒng)籌構(gòu)建,才能夠把海量的數(shù)據(jù)進行整合,運用智能算法對問題進行解決。

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