神经网络语义分割篇1
关键词：图像检索；特征提取；神经网络；机器学习；相关反馈
中图分类号：tn711?34；tm417文献标识码：a文章编号：1004?373X（2016）21?0078?05
Designanddevelopmentofimageretrievalplatformbasedonartificialneuralnetwork
ZHanGweihua，Gaoang
（Departmentofinformationengineering，ZhengzhouChenggongUniversityofFinanceandeconomics，Gongyi451200，China）
abstract：Sincethedifferenceexistsbetweenthehigh?levelabstractsemanticsandunderlyingfeatureoftheuser?descriptionimage，theretrievalsystembasedontheimagecontentfeaturecan′taccuratelyaccomplishtheuser′sretriecaltask.tosolvetheaboveproblem，animagematchingcalculationmethodbasedonneuralnetworkisproposed.thecorrectmappingfromimagelow?levelfeaturetoimageclassificationisformedbymeansofsampleautomaticlearninganduserfeedbacklearning.theneuralnetworkafterlearningcanclassifyandretrievetheimageautomatically.thismethodiscombinedwiththeimagelow?layerfeaturedescriptionanduserhigh?levelsemanticsfeedbacktoeffectivelyrecoverthesemanticgap.thewholeprocessofneuralnetworklearningandimageretrievalwasrealizedbyintegratingthewebfrontend，imageextractionmodule，neuralnetworkmoduleanddatabasemodule.
Keywords：imageretrieval；featureextraction；neuralnetwork；machinelearning；relevancefeedback
在利用神经网络进行图像检索的过程中，图像的大小、精度及细节越来越丰富，信息含量相应的也越来愈多，当使用大量的信息进行神经网络的构建和训练时，所需的时间和成本都大大增加，并且神经网络的检索效率也会降低，这就使得其满足不了用户准确搜索图像的需求[1]。同时，随着神经网络技术的发展，可以利用各种改进技术提高神经网络的学习效率和预测准确率，使得利用神经网络来模拟人脑对图像的分类和检索可以得到更好的效果。
1图像特征的提取
系统使用图像分割方法对图像的形状特征进行描述，提取图像中各个部分的形状特征。
1.1形状特征的提取
使用K?均值聚类分割算法进行图像的分割。将图像分割后，由于每个簇中的像素在视觉特征上具有很强的相似性，因此对每一区域的特征进行简单的描述，提取相应的图像特征然后保存结果，并将其作为图像检索系统的区域特征库。系统针对不同的图像特征选取不同的方法进行描述：
（1）区域颜色特征，提取该区域中像素点在Lab颜色空间中的均值来描述。
（2）区域位置特征，提取该区域中像素点在二维空间中的坐标的平均值来描述。
（3）区域纹理特征，提取该区域中像素的平均对比度及平均各向异性来描述。
（4）区域形状特征，提取该区域的封闭轮廓，并将其分解为可由若干椭圆重构的由椭圆参数组成的序列，然后通过傅里叶描述符来描述该封闭曲线[2]。
1.2颜色特征的提取
由于颜色直方图的限制，选择颜色相关图进行图像颜色的提取。图像的颜色相关图就是由所有颜色对进行索引的表，在表中[（i，j）]的第[m]个条目表示找到与颜色为[i]的一个像素点距离为[m]的颜色为[j]的一个像素点的几率。在计算颜色相关图时需采用一些并行计算，这样可以提高计算效率。
1.3纹理特征的提取
通过对比基于tamura纹理特征算法的检索程序、基于灰度?梯度共生矩阵算法的检索程序和基于Gabor小波变换算法，基于tamura纹理特征提取算法的检索程序的查询准确率要比后两者都高，且其查询使用的时间也要少很多，因此系统选择采用tamura纹理特征提取算法。
2Bp神经网络模型的搭建
2.1Bp神经网络特点
选择Bp神经网络作为图像的神经网络分类器，其将[n]维图像底层视觉特征映射为图像的分类。通过实验对Bp神经网络进行一些改进和优化，使其能有效地完成图像检索的任务。典型样本集的选择、学习复杂性、网络结构的选择、输入特征向量的选择、预测能力的极限都是需要在搭建Bp神经网络时需要考虑的问题[3]。
2.2Bp神经网络的原理及拓扑结构
基于Bp神经网络相关原理的学习与分析，确定了系统中Bp神经网络的结构和构建过程：首先定义输入层、隐含层和输出层的神经元数目分别为[n，l]和[m，]则[（x1，x2，…，xn）]为网络的输入矢量，[（h1，h2，…，hl）]为隐含层神经元的输出矢量，[（y1，y2，…，ym）]为网络的实际输出矢量，同时定义[（d1，d2，…，dm）]为训练样本所对应的预期输出矢量。然后定义输出层神经元[i]与隐含层神经元[j]的连接权值为[Vij，]隐含层神经元[j]与输出层神经元[k]的连接权值为[wjk，]隐含层神经元[j]的阈值为[b，]输出层神经元[k]的阈值为[c。]由于传递函数需要表示具有线性特性的输入信号与输出信号的联系，又根据Bp神经网络要求传递函数必须连续可导，因此其一般使用在（0，1）之间连续并可导的Sigmoid函数作为传递函数，该函数公式为：
[f（x）=11-e-x]（1）
实际输出矢量与预期输出矢量的误差计算公式为：
[e=12j=1m（dk-yk）2]（2）
隐含层神经元输出矢量的计算公式为：
[hj=fj=1n-1Vijxi+?j]（3）
输出层神经元输出矢量的计算公式为：
[yk=fj=0L-1wjkhj+θk]（4）
Bp神经网络通过反向传播算法调整权值，其权值修正公式为：
[wij（n+1）=wij（n）+ηδjx′i]（5）
在式（5）中，[wij（n）]表示第[n]次学习后的神经元[i]与神经元[j]之间的连接权值，信号输出的神经元为[i，]信号输入的神经元为[j，][Xi]为神经元[i]的实际输出，[η]为网络的学习速率，[δj]为神经元[j]的学习误差。
系统中Bp神经网络的构建流程如下：
（1）初始化网络的连接权值和阈值，其值为均匀分布的随机数。
（2）对网络使用一组样例数据进行训练。
（3）网络搭建完成，将输入矢量输入网络可仿真输出符合预期的输出矢量[4]。
2.3Bp神经网络的学习过程
通过对相关反馈算法的学习，提出了一种基于Bp神经网络进行学习的图像检索方法，它包含两种学习过程：
（1）自动样例学习，首先通过包含高层语义标注的样例图像的学习构建图像高层语义的分类器，其中对于图像的每种语义分别构造一个分类器，输入样例图像后使系统提取图像的底层特征作为神经网络的输入，然后经过一定时间的学习可以得到网络的解，使分类器能够初步完成分类任务；
（2）用户交互学习，首先通过用户的指导，将初步检索结果进行分类，然后系统将用户的反馈整理为学习样本，同样使用自动样例学习过程进行学习，最后得出网络最新的解，使分类器能更精确地完成分类任务。系统中Bp神经网络的学习流程如图1所示。
2.4Bp算法的改进
使用附加动量法可以使网络在修正连接权值时，不只考虑误差在其梯度上的变化趋势，还考虑误差在其曲面上的变化趋势。在没有附加动量的情况中，网络在训练过程中有可能陷入局部极小状态，通过使用附加动量则可以在一定程度上绕过这些极小值，避免进入极小状态[5]。附加动量法在反向传播过程中，在每一个神经元的连接权值及阈值的当次训练的变化量上附加一个正比于上次训练后的连接权值及阈值的变化量的项，根据新的变化量计算出新的连接权值及阈值。添加了附加动量因子的连接权值和阈值的变化量计算公式分别为：
[Δwij（k+1）=（1-mc）ηδjpj+mcΔwij（k）]（6）
[Δbj（k+1）=（1-mc）ηδj+mcΔbij（k）]（7）
式中：[k]表示第[k]次训练；[mc]表示动量因子，[mc]的取值一般在0.95附近。
在结合附加动量法的网络训练过程中，需要根据不同条件判断何时使用动量因子来修正权值，其判断条件为：
[mc=0，e（k）>e（k-1）×1.040.95，e（k）
式中[e（k）]为第[k]步的误差平方和。
自适应学习速率的调整公式为：
[η（k+1）=1.05η（k），e（k+1）e（k）×1.04η（k），etc]（9）
式中[e（k）]为第[k]步的误差平方和。
动量法可以帮助Bp算法正确找到全局最优解，自适应学习速率法可以帮助Bp算法缩短训练时间，通过这两种方法的使用，可以有效地提高神经网络的学习效果。
2.5实验结果分析
实验目的为确定系统中Bp神经网络分类器的隐含层神经元数目。首先根据研究获得的图像特征向量的元素个数构建神经网络分类器的学习样例，此处每个样例的输入向量的元素个数为165个，因此构建16组含有165个元素的输入向量，4个一组划分为一种类别，最终形成含有4种类别的16组训练样本，以此方法再生成该4种类别的4组测试样本。然后根据经验公式获得合适隐含层神经元数目的取值范围，此处为9～17个。最后将训练样本及测试样本先后输入隐含层神经元数目不同的网络中进行训练和测试，记录数据。
表1记录了隐含层神经元数目及对应的训练误差和测试误差的数据，由其数据可以看出，随着隐含层神经元数目的增加训练误差总体上逐渐减小，当个数超过15后训练误差出现一定程度的波动，出现小幅的增加，虽然不影响网络的学习效果，但是过多的神经元个数会增加学习时间，而此时测试误差还是处于降低的趋势。综合分析实验结果，本系统确定采用较合适的15个隐含层神经元。
3检索系统的设计与实现
3.1系统结构分析
3.1.1系统结构
系统的结构如图2所示，图中除了与用户交互的web前端，其余的图像特征提取模块、神经网络模块及数据库都在服务器端，这种浏览器?服务器结构平台搭建后，用户可以通过不同客户端的web浏览器进行图像检索的功能，而不必安装本地应用程序，同时将主要的核心功能集中到服务器上，不仅大大简化了系统的开发和维护流程，降低了成本，还增强了系统的扩展性。
3.1.2系统流程
系统针对不同的功能需求设计了相应的不同流程，这些流程包括系统样例学习流程、用户反馈学习流程、用户查询流程。
如图3所示，在系统的样例学习过程中，系统接收到样例数据后会先对数据进行分析，然后交给神经网络进行学习，最终生成对应类别的分类器，这些分类器会在用户检索时对数据库中的图像进行分类，查找到符合用户需求的图像[6]。样例学习的流程是本系统学习分类知识的关键步骤，在该步骤中用户并不参与系统的学习过程，整个学习过程均为系统自动进行，因此需提供大量被正确标注的清晰图像样例，通过对这些优质样例的学习，系统会自动生成针对图像各种分类所对应的分类器，且经过长时间的学习，这些分类器的准确率会不断上升，最终使查询结果更符合用户需求。
如图4所示，在系统的用户查询流程中，用户的查询条件为图像特征的语义描述，系统最终返回为包含该描述特征的图像集，这个过程利用神经网络分类器学习的高层描述语义与低层图像特征之间的映射，因此随着神经网络学习时间的增大，这种映射也就越精确，系统完成的查询也就越符合用户要求。
3.1.3图像特征提取模块
如图5所示，当图像输入到图像特征提取模块中时，图像会进行K?均值聚类分割算法处理、颜色相关图算法处理及tamura纹理特征算法处理，这三个处理过程并行进行。
经过K?均值聚类分割算法处理，图像被分割为若干块区域，每个区域中的像素都具有相似的属性，对于每个区域，会提取其简单的区域特征，如颜色特征、位置特征、纹理特征及形状特征等；经过颜色相关图算法处理，生成当前图像的颜色自相关图；经过tamura纹理特征算法处理，计算出图像的粗糙度、对比度、方向度、线性度等数值。将经过三个算法处理后得到的数值整理后得到图像的特征向量[7]。
3.1.4神经网络模块
系统中的图像神经网络分类器由三层组成，分别为输入层、隐含层及输出层，其中输入层的神经元个数与归一化后的图像特征向量的个数相同，为固定值；隐含层的神经元个数通过前文中的实验得出，适合于本系统中神经网络的要求；输出层只有一个神经元进行分类，设定1为属于该分类的学习期望，设定0为不属于该分类的学习期望，但是实际运行时需要设定1为0.9，0为0.1，这是因为Sigmoid函数无法经过有限的连接权值计算得到1与0的值[8]。
3.1.5web平台模块
系统的web界面包括用户查询输入框、用户图像上传框、查询结果浏览框等。
3.2实验结果分析
为了检验图像检索平台的性能，首先将系统设置为学习模式，然后从图像库中选取1000幅已进行人工标注的样例集输入系统，最后当系统发出已训练完毕信号后，对系统已学习的分类当作查询输入系统进行检索，记录系统检索结果。
检索结果可知经过人工指导学习，系统可以仿真模拟更符合人类视觉感知的分类方式，并将其记忆于相应的神经网络分类器中，经过不断的学习，系统可以返回更准确的符合用户需求的检索结果。
4结论
本文主要研究包括基于内容的图像检索技术及人工神经网络技术两个方面。首先使用K?均值聚类分割算法、颜色相关图算法及tamura纹理特征提取算法提取图像相应的形状、颜色及纹理特征，通过整合形成可以完整描述图像信息的特征向量。同时，针对基于内容的图像检索系统中用户高层语义与图像底层特征之间存在的问题，通过样例自动学习和用户反馈学习两种学习方式，Bp神经网络通过反向传播学习算法调节网络权值，从而形成图像底层特征到图像分类的正确映射，学习后的神经网络通过这种映射可以进行图像的自动分类及检索，该方法结合了图像的底层特征描述及用户的高层语义反馈，有效地弥补了语义鸿沟。
参考文献
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神经网络语义分割篇2
1RGB到Lab颜色空间的转换
扫描仪RGB到Lab颜色空间的转换，经常采用的方法为三维插值法、Bp神经网络法以及多项式回归算法[3]。三维插值法主要包括三次线性插值、三棱柱插值、金字塔插值和四面体插值[4]。三维插值法的主要原理是将源颜色空间分成多个三维几何体，再对三维几何体进行分析，若输入的待测值落在三维几何体内部，则采用三维几何体的栅格点来进行插值计算[5]。其优点是针对规则的几何体插值时，分割的块越小，精度越高，计算速度越快；缺点是对于不均匀的几何体，分割出的块不均匀，查找栅格点较困难，并且计算量较大。Bp神经网络法通过对标准测量数据和输出数据的训练，得到待转换空间和目标转换空间之间的映射关系，实现空间转换[6]。该方法具有较强的灵活性及较高的精度，但其对训练方法与节点数选择，需要投入较多的人为计算，花费时间较长。多项式回归算法主要通过寻找源颜色空间和目标颜色空间数据之间的对应关系，计算数据拟合系数，建立一个多项式模型[7]。多项式回归法要求选取的样本点数大于多项式回归的项数[8]。该算法相对简单，可得到较好的转换精度，使用也较方便，但并不是说，多项式回归项数越多，其转换精度就越高，有时项数增多，转换精度提升的幅度也不大。由上文对表1的分析可知，扫描仪扫描后获得的建模数据R,G,B值无规律可循，故无法使用插值法将其分割成规则的立方体；由于it8.7/2色靶总共288个，相对较少，若是采用Bp神经网络法，则需要大量的数据进行训练；从转换精度上考虑，采用多项式回归法最为合适。因此，本研究采用多项式回归法，以实现扫描仪RGB到Lab颜色空间的色彩校正。
1.1it8.7/2色靶单元多项式回归法
多项式回归算法的核心是求解系数，采用不同的多项式回归项数，其模型精度会有所变化，一般情况下，采用的多项式回归项数增加，其模型精度会有所提高[9]，但是当项数达到一定数量时，即使再增加项数，精度也几乎不会发生变化。根据建模数据，求得L,a,b3组多项式中的系数，然后，将系数代入公式（1）计算，求得对应的L,a,b值。本研究采用单元多项式回归法，基于多项式原理[10]，针对it8.7/2色靶，并以5级分割RGB颜色空间为例，以实现扫描仪RGB到Lab颜色空间的转换。1）分割RGB颜色空间自定义RGB子空间查找表，将RGB空间按照5级均等分割，分割点分别为0,50,100,150,200,255，将RGB空间共分割成53=125个子空间，获得如下自定义RGB子空间查找表。本研究主要采用手动5级和自定义5级均等分割中心点，分别使用6项12点、6项30点、13项30点和13项50点，对扫描仪的建模数据和测试数据进行测试，并对采用不同方法得到的结果进行色差分析，找到最小色差对应的方法。综上分析可知，当采用不同方法分割中心点时，所得到的结果差异较大，经过比较，发现均等分割中心点得到的色差分布较好，因此，针对it8.7/2色靶，采用5级自定义均等分割中心点，并采用13项50点进行多项式回归，此方法效果最好。此时，最大色差为6.25，最小色差为0.09，平均色差为1.22。
1.2自定义色靶单元多项式回归法
针对自定义色靶，建模数据为1331个色块，测试数据为512个色块，实验采用6级、8级和9级均等分割中心点，并分别采用16项130点、16项180点、19项130点和19项180点，对扫描仪的测试数据512个色块进行测试，对采用不同方法得到的结果进行色差分析，找到最小色差对应的方法。自定义色靶扫描仪RGB到Lab颜色空间的转换程序界面见图4。由扫描仪测试数据512个色块的测试结果可知，当采用8级均等分割中心点及采用19项180点进行单元多项式回归时，精度最高，效果最好。此时，最大色差为5.78，最小色差为0.16，平均色差为1.92。
2结语
神经网络语义分割篇3
一小说主题的单一性与体制文学场的非生态性
在一个时代的文学场中，通常存在着一个或几个突出的小说主题类型。所谓主题类型，即在小说中由人物行为、情节结构、故事等因素在小说内容层面所体现出来的意义的趋同性，它体现了作家对特定时代的生命形式、生存方式以及个体与生存环境之间关系的深入思考。因而，小说主题类型就是文学想象中的人与生存环境的一种关系式。
当前，体制文学场中的小说主题类型体现出强烈的趋同性，甚至一元性，突出体现为遭遇主题的盛行。所谓遭遇主题，就是写主人公在当代生存环境中的悲剧性遭际。当代体制文学场的绝大多数作品可视为遭遇主题在不同语境中的演变:知青、右派在文革历史中的遭遇(文革后文学);人文知识分子在世俗化语境中的精神遭遇(张炜的《能不忆蜀葵》、阎真的《沧浪之水》、贾平凹的《废都》等);当代女性在性别意识觉醒后的情感与精神遭遇(女性主义小说);乡土世界及其生命形式在城市化进程中的遭遇(寻根文学、农民工题材小说、留守家庭题材小说等);都市边缘人在当代都市中的爱情遭遇(新生代小说);传统家族在历史大变革与社会动荡中的遭遇(张炜的《古船》、陈忠实的《白鹿原》等);社会底层群体在当代生存环境中的遭遇(底层写作)等等。不管是个体生命、社会群体，还是文化主体，它们在当代生存环境中都纷纷遭遇到了悲剧性的生存境况。其实，这是当代体制文学从各个角度、不同层面对当代生存环境悲剧性特质的印证。
从遭遇主题的普遍性看，当代体制文学所具有的现实批判性是非常强烈的，且是内在性的。文学的现实批判性往往存在于文学与现实之间关系的对抗性之中，文学常常不甘成为现实的歌颂者与拥护者，而是扮演一种诋毁者与摧毁者形象。正如尼采所言:文化意义上的伟大是非政治的，甚至是反政治的。①这使文学获得了一种独立性，表现出一种风骨和硬度。体制文学场的遭遇主题使小说的现实批判性并不简单地建立在文学与现实的对抗性上，而是将人物形象在当代环境中的悲剧性遭遇作为叙事焦点来写。这种将叙事焦点从人与环境的对抗转换到人的悲剧性遭遇的书写，使得当代体制文学与以往的文学(如五四文学)的现实批判性有很大不同。例如，五四文学的现实批判性在文学技巧层面的做法是叙述者以评论的方式直接介入叙事，这使得小说的现实批判性所指明确，强烈而鲜明;而当代体制文学场小说将这种批判性指向人物的生存方式，批判所指往往从现实层面滑向人类学的生存哲理层面。于是，体制文学场的遭遇主题将一个非常具体性、语境化的社会问题转变为一个普遍性、人类化的生存问题，从而削弱了文本的现实批判性。具有反讽意味的是，遭遇主题亦有强化作用，即遭遇主题的盛行从人类学角度揭示了当代人生存悲剧的普遍性，这种悲剧不是偶发的、语境性的，而是普遍性的、跨语境性的，正如舍勒所言:确切地说，悲剧性系宇宙本身的一种基本要素。②但是，体制文学对于这种悲剧的揭示就不再是揭开伤疤进行疗治，而更多是一种呈现和展示。当文学沦为一种展示悲剧的语言行为时，于是为了增强展示的效果，身体、性、暴力等因素在文本中的突显就不足为奇了。
当代体制文学遭遇主题的盛行甚至一元性现象深刻地折射出了作家对当代文化语境的悲观主义认识态度。当代作家对遭遇主题的趋之若鹜，其实是作家本人的生存体验和对世界认识的文学性表现。就业难、就医难、买房难等实实在在的生存难题困扰着当代中国人，使他们在现代化迅猛发展的过程中依然品味着生存的辛酸。在这种情况下，虚无缥缈的理想蓝图和宏大的政治许诺都比不上物质来得实在又亲切。于是，人们对社会的认知不再盲目乐观，而是充满冷静和质疑。这种对社会本质的悲观主义认识也深层次地体现着当代哲学对于主体性的思考。正如汉娜阿伦特悲观地认为人并无本质可言，没有什么东西能让我们有资格确信，人像其他事物一样，有一种本性或本质③。因而，体制文学场中遭遇主题的突显也深层次地呼应着当代哲学对于主体性的悲观认识。对于这种文学表达，重要的不是责怪认识主体，而是完善社会体制，改善生存环境，让人们重振信心，获得生存的幸福感受。
遭遇主题小说本身并没有错，错就错在它在当代体制文学场中几乎成了一种排他性的文学选择。其实，小说主题类型有多种，如成长、寻找、救赎、征服等主题类型。而小说主题类型在当代的单一化现象体现着小说创作的非生态性。就主题类型而言，当代文学陷入了一种群体性的复制与重复之中，尽管不乏在技巧层面有精湛细腻的文学出现，但缺乏一种大智慧与大胸襟的文学。
二网络小说主题类型对体制文学场的突破
尽管网络小说并没有受到学界的充分认可，但它的存在使我们获得了站在体制文学场之外审视当代体制文学发展得失的一个绝佳位置。在小说创作主题类型方面，网络小说相对于体制文学而言做出了生态性的突破，并使整个当代文学场呈现出前所未有的崭新风貌。
首先，网络小说依然延续了传统小说的主题类型，并进行了突破。在很多网络都市小说中，写出了当代人在都市中的遭遇。例如，慕容雪村的小说(《成都，今夜请将我遗忘》、《天堂向左，深圳往右》)往往写三个昔日情同手足的大学同学毕业后在同一座城市中的悲剧性遭遇。三个具有同等叙述功能的人物分别有着不同的典型意义:理想主义的追求者、世俗主义的追求者和身体欲望的追求者，但他们最终都以悲剧结局。三个人物形象的遭遇从不同的角度、多层面地写出了当代都市生存环境的非生态性，而且起到了博证作用。这类作品对遭遇主题的表现与体制文学难分伯仲。
而对传统遭遇主题类型有所突破的网络小说类型是网络穿越小说。网络穿越小说往往写主人公穿越后在虚拟的历史环境中的一系列遭遇。穿越主人公在穿越后不再是悲剧性的，而往往成就了一番惊天动地的事业，甚至推动了历史进程，如黄易的《寻秦记》、禹岩的《极品家丁》和金子的《梦回大清》等作品。与体制文学场的遭遇主题小说不同，网络穿越小说中的主人公没有走向悲剧性的沉沦，而是走向强大，走向一个具有能动性的、改造历史的创世者形象。网络穿越小说对传统遭遇主题的突破使实存世界与虚拟历史、现实人生与理想人生构成了绝妙的反讽关系与互文性，意义深远。
其次，在遭遇主题之外，成长主题是网络小说突破体制文学场主题类型单一趋向的突出表现。所谓成长主题，就是写主人公在具体的生存环境中所经历的身体、情感、精神等方面的转变，有的作品体现为价值肯定性的正面成长，有的体现为价值否定性的反面成长。在传统的体制文学场中，这两种类型的成长小说各有表现，并在各个不同的历史时期有所侧重。在新、旧社会发生变化的环境中，极易催生正面的成长小说，如杨沫的《青春之歌》在一种历史乐观主义的文学想象中将个人的成长与社会的历史性选择结合在一起。而在从爱情到婚姻、从学校到社会的转变中，可能催生反成长主题的小说，写主人公从单纯的人生状态到复杂的世俗人生的转变，如王蒙的《组织部来了个年轻人》。但在当代，成长主题小说备受冷落。
成长主题小说在当代备受冷落的原因在于作家对当代生存环境认知的改变上。首先，人们对当代社会的社会进化论产生怀疑。其次，高度发达的媒介技术使当代任何体制的社会在世人面前几乎都是透明的。现代高度发达的传媒使任何社会在世人面前都呈现出不完美状态。再次，自20世纪90年代以来，中国社会进入了一个高度同质化的历史时期，经济飞速发展，文化日趋多元。当前高度同质化的社会体现出一种超稳定性，而这种超稳定性就阻断了作家试图进行任何改变生存现状的文学想象。
由于以上原因，作家在文学创作中失去了重建社会理想的信心和兴趣。鲍曼将这种信心的丧失归结为流动的现代性，流动的现代性使人们不再相信未来，不再相信进化论。伴随着时间的流逝，事物并没有从低级状态进入高级状态。相反，它们丧失了进步的机会。伴随着先前的延迟满足不再流行并与理性选择发生了冲突，伴随着信用卡取代了存折成为专断的武器，诱惑力从虚幻的一个又一个的明天转向了完全现实的、可感受到的今天。如今，人们像先前的乌托邦盛行时代那样渴望幸福和更多的幸福;但幸福仅仅意味着一个不同的今天，而不是更美好的明天。其实，文化悲观主义背后包含着双重的文化意向:解构与建构。但人们往往不能客观而全面地认识这种文化。
但在网络文学场中，成长主题小说备受青睐，主要体现在网络玄幻小说类型上。网络玄幻小说往往写主人公由凡界一少年成长为仙界(或神界)一至尊的故事，其主题类型可视为成长模式。在网络玄幻小说中，由于存在着不同于凡界的仙界与神界，使主人公能在不同层次的生存空间得以成长，并不断得到质的提升。由于仙界与神界被文学想象赋予不同的社会性质，因而也就破除了现实存在对成长主题小说创作想象的局限，从而为成长主题小说的创作提供了广阔的文学想象空间。例如，在网络我吃西红柿的《星辰变》中，写主人公秦羽先后经历了几重生存世界:凡界的潜龙大陆、海底妖兽世界、魔界的暴乱星海、修仙者的腾龙大陆、神界等生存空间。可见，玄幻因素的存在，使原本不能促使主人公得以再度成长的现实环境被彻底动摇，并被超越，进而为主人公再度成长提供了别样的生存环境。
由于玄幻因素的存在，网络玄幻小说中的正面成长主题小说有着不同于传统小说中的独特性。在传统小说中，主人公往往由幼稚走向成熟，或由个体的自由主义走向具有社会属性的人，经历了一个启蒙式的成长历程，如林道静(《青春之歌》)、江玫(《红豆》)、章永璘(《绿化树》、《男人的一半是女人》)等。对于启蒙的功能，康德如此论断:启蒙运动就是人类脱离自己所加之于自己的不成熟状态。⑤因此，传统成长主题小说中的主人公都是启蒙话语的不同阐释者，而在中国的当代文化语境中启蒙话语又往往溯源为一种宏大的政治意识形态。于是，主人公的成长历程可视为一个自然人如何转化为一个意识形态属民的过程。当然，这种转换是非常痛苦的，林道静要割舍爱情，章永璘不但要割舍爱情，还要承担道义谴责。在传统的成长小说中，这种无法逃避的割舍往往体现着主人公成长过程中的艰难和痛苦。而在网络玄幻小说中，主人公的成长是天启式的，即玄幻主人公在经过一段修为之后，往往需要借助神界的力量(如渡劫方式)使自身发生质的飞越，进而到达仙界或神界。这种蜕变式的成长方式以质的飞升与嬗变的方式进行，没有了传统成长中的痛苦挣扎，而是充满了神秘性和不可思议性。
再次，除了成长主题之外，网络小说对体制文学主题的局限性问题进行突破的另一表现是寻找主题。在体制文学场中，寻找主题往往体现为一种精神的寻找。这种寻找主题的产生也往往伴随着一个启蒙主义的文化语境，使寻找最终的结局导向一种自我的求证或精神归宿。但随着20世纪90年代以来后现代主义怀疑与解构思潮的影响，使原本能够成为寻找目标的各种精神性的东西被悬置和瓦解。就进步思想的最一般意义而言，启蒙的根本目标就是要使人们摆脱恐惧，树立自主。但是，被彻底启蒙的世界却笼罩在一片因胜利而招致的灾难之中。于是，在精神和意义旁落的情况下，寻找便失去了目标，甚至沦落为单纯行为主义式的游走，如新生代作家笔下的部分作品便是明证。
然而，网络盗墓类小说却在传统小说之外使寻找主题类型小说走向深远。网络盗墓小说看上去纯属虚构，满是无稽怪诞、惊悚虚妄之谈，实则深意存焉。它的意义并非由直面现实而来，而是在与现实之间的反讽、隐喻等关系中表现出来。首先，网络盗墓类小说对财宝的寻找可视为在意义陨落、物质主义盛行的时代的语境化选择。也就是说，在物质主义盛行的时代，物质性的东西注定成为寻找的对象，正如有学者所指出的:现代去魅的工业主义和官僚主义只是一个牢笼，受陷于其中的人们无望地失去它们的个体价值，在这种文化里，除了对金钱的追求外，没有共同的理想和目标。可以说，盗墓主人公对财宝的非常规式寻找就是当代人对财富追求的隐喻式的变相表达。网络对这类寻找处理得极具讽刺性:尽管盗墓主人公历尽千辛万苦，甚至有时甘冒生命危险，但最终所获无几。这种安排深刻地揭示了财富的异己性特点。从根本意义上说，财富是社会性的而非个人性的，是外在于个人的社会运作机制。梭罗就曾经认为财产是一种社会权力，卢梭并未受到任何有关财产在社会中的地位的浪漫观念所羁绊。他视财产权为一种社会权利而非自然权利，因此断言没有人拥有无限制累积财产的权利。所以，在当今时代，财富不再是个体性劳动方式的道德化馈赠，而是与社会等级关系密切相关的社会权力运作的结果。可见，在社会资源有限的情况下，在社会权力等级依然存在的情况下，财富在本质上是作为社会机制的调节手段而存在的。其次，在历史文化意义上，网络盗墓小说有着后现代历史哲学的味道。一次次的盗墓经历，在现实层面可将其看作是对财富的获取，然而在历史文化层面可看作是对历史本真(尽管是边缘性的或根本就是空无的存在)的探寻。因而，寻而不得的盗墓经历便隐喻着对历史本真探寻的失落。历史对于当代人而言意味着本真状态无法还原的永久性匮乏。人们已很难认识到历史的本真性存在。可见，对财富和历史的寻而不得使两者在文化的功能意义上达成了一致，就像历史永远不能被当代人真正认知一样，财富也很难被当代大多数人真正占有，它只是作为非个体性的社会运作机制，构成了这个社会看似繁华而美丽的物质表象。因而，网络盗墓小说对墓穴的探寻有着深度的话语意义。
总之，对于作为最典型的网络小说类型的穿越小说、玄幻小说和盗墓小说而言，它们对传统小说主题类型的探索极具代表性，体现着网络文学场对体制文学场的超越以及革新意义。
三网络文学场对小说主题类型探索的文学生态性
网络小说对小说主题类型的探索具有文学的生态性。它不仅使传统的小说主题类型得以延续，获得发展和生机，而且使整个当代文学场呈现出截然不同的风貌。首先，网络小说主题类型的人物行为方式反讽性地折射出了当代生存环境的非生态性。文学作为人的文学，在很大程度上是对人类的行为方式和生存状态的反映，而小说的主题类型所反映的无疑更为直接和显露。体制文学场中遭遇主题的盛行，实则体现了当代生存环境对于主体的非生态性，而这种非生态性导致了作家在现实层面对于人类能动性想象的局限性。人在现实层面只能是生存环境的悲剧性受动者和承受者，面对人在现实层面的无能为力，网络小说主题对此做出了文学性的探索。人可以穿越到古挥历史的能动性，人可以通过修真达到仙界或神界得以永远摆脱人类的局限性。其实，在网络小说中，作者塑造了一个不同于现实的虚拟的存在世界，网络穿越小说中的虚拟历史、网络玄幻小说中的修真世界和网络盗墓小说中的墓穴空间等可视为无的世界。网络作者放弃实存层面有的世界而津津乐道于无的世界，本身就体现着深刻的意识形态意义。罗姆巴赫认为，相对于现存的有的意义世界而言，存在着一种无的意义世界，如果说，意义总是只存在于意义结构以及最终的意义世界的总的关联之内，那么在这里还不能忽略的是:也存在着一种无意义之物的意义。而且无的意义世界更为重要，如果在任何一个意义世界中无意义事物不再有位置，那么意义世界就会日渐失去价值。无的世界之所以重要，就在于它作为一种具有差异性、甚至不同的存在方式矗立在现有的实存世界旁，意图改善甚至替代并不完善的实存世界。总之，网络小说中对无的生存世界的描写有着极强的文化隐喻功能:它试图发掘当代既存意义世界的空无与局限，并试图为另一种意义世界求证和命名。
神经网络语义分割篇4
关键词：内窥镜图像胃部病灶图像去噪特征优化
中图分类号：tp311.52文献标识码：a文章编号：1007-9416（2016）10-0132-02
abstract：Gastriccancerisoneofthemostcommonmalignanttumorintheworldscope.Duetogastriclesionssortismore，buttheresearchmethodsofextractingcharacteristicsofgastriccancer，mostlyforclassificationofnormalornot，andfortheaccuracyofthevariousstomachdiseaseclassificationproblemislow.inthispaper，weadoptthemethodofsegmentationlesionareafirst，thenclassification，firstofall，theimagepreprocessing，andthenthefocalzoneofendoscopeimagesegmentation，basedonLBpextractionmethodcombinedwithcolorfeatures，texturefeaturesoptimization，selectionofneuralnetworktoclassifytheimage，improvetheclassificationaccuracy.
Keywords：endoscopicimages；Gastriclesions；imagedenoising；Characteristicsoftheoptimization
1引言
文中采用计算机辅助诊断方法，通过对胃镜图像的数学分析，是目前早期胃癌诊断研究的一个方向[1]。计算机辅助诊断主要是用于图像识别方面，即首先提取胃部内窥镜图像的相关特征，如颜色、纹理、形状等，然后根据特征进行分类，最终标记出相应的病灶区域，辅助医生诊断治疗。目前采用计算机算法进行识别中现有的特征描述方法如颜色特征描述较少，纹理描述方法复杂，计算量大，一般研究方法所选取的特征提取方法较为单一，导致分类效果粗糙，准确率较低。为了提高效率，如何对胃部病灶进行自动化检测及快速准确的分类疾病类型是一项有意义且艰难的工作[2][3]。
2检测及分类方法
2.1图像预处理实现图像分割
图像预处理的主要目的是消除图像中无关信息，恢复有用信息，增强有关信息的可检测性和最大限度地简化数据。由于图像光源照射不均匀，很容易影响图像区域亮度不同。首先需对图像进行去噪，并对图像使用增方法，改善图像的视觉效果。通过转换图像颜色空间为Lab空间，通过明亮度L，设置阈值分割图像，预处理过的胃溃疡图片如图1所示。
图像经过去噪处理就可以对病灶图像进行分割了。由于胃镜图像的颜色特征较为明显，通过聚类方法可以基于色彩空间对彩色图像分割，然后对每个分割出来的区域进行特征的提取。常用的彩色图像分割聚类方法有，K均值、模糊C均值和分层聚类方法[4]。运用K均值聚类图像分割技术，提取出病灶区域。K均值聚类算法原理简单，实现灵活、算法效率高。病灶分割后的胃溃疡图片如图2所示。
2.2运用多种算法提取特征，选择最优算法
图像常用的特征有：颜色特征、纹理特征。颜色特征常用的有，选用颜色直方图，颜色旋转不变性。颜色直方图特征描述的是不同色彩在整幅图像中所占的比例。图像纹理描述图像或其中小块区域的空间颜色分布和光强分布。纹理特征常用的有局部二值模式LBp，灰度共生矩阵，小波变换提取特征等。LBp是一种局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等优点；灰度共生矩阵以像素对的方向和距离为变化量来建立共生矩阵，再从此矩阵中提取可以表征图像内容的统计量作为纹理特征；小波变换的纹理特征方法可消除冗余信息，但检索速度较慢[5]。
2.3t-检验方法实现特征优化
特征选择能剔除不相关或冗余的特征，达到减少特征个数，提高模型精确度，减少运行时间，易于理解数据产生的过程。特征选择过程如图3所示。
首先从特征全集中产生出一个特征子集，然后用评价函数对该特征子集进行评价，评价的结果与停止准则进行比较，若评价结果比停止准则好就停止，否则就继续产生下一组特征子集，继续进行特征选择。选出来的特征子集一般还要验证其有效性。通过在不同的彩色空间中选择出每个特征的优特征量，根据t-检验方法对特征优化，设计实验，选取对分类效果显著影响的特征。以达到最优分类效果。
2.4神经网络分类算法
不同的分类算法有不同的特定，在不同的数据集上表现的效果也不同，需要根据特定的任务进行算法的选择[6]。选取不同分类器将图像病灶区域分类，确定病灶种类，通过简单的实验来验证不同的分类算法的效果。神经网络是分类算法中最常用的方法之一，人工神经网络的最大优势是他们能够被用作一个任意函数逼近的机制，从观测到的数据“学习”。使用神经网络对提取的特征分类，选用十折交叉验证方法，计算分类问题的准确度。
分类算法的评价标准有预测的准确率，这涉及到模型正确地预测新的或先前没见过的数据的类标号能力；速度，涉及到产生和使用模型的计算花费；强壮性，涉及给定噪声数据，模型正确预测的能力；可伸缩性，处理大数据集的能力；可解释性，分类器的预测标准的可理解性。
3结语
文中采用先分割病灶区域再分类的方法，首先对图像进行预处理，再对内窥镜图像分割出病灶区域，对病灶区域提取特征，从而提高了多种胃部疾病分类诊断的可能性。通过基于局部二值模式等方法提取纹理特征与颜色特征相结合的特征提取方法，进行特征优化，选取神经网络对图像进行分类。结合多种特征提取方法，从而突破特征提取方法单一的问题，提高分类准确度。
参考文献
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[2]D.Lowe.objectrecognitionfromlocalscale-invariantfeatures.inproc.iCCV，pages1150-1157，1999.
[3]吴轶伦.基于meanShift的胃镜图像分析方法研究[D].上海交通大学，2010.
[4]徐国公.基于胃镜图像检测上消化道早期癌症的方法研究[D].电子科技大学，2013.
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[6]关沫，邢永吉.基于胃镜图像的病灶区域检测方法研究[J].微型机与应用，2014，05：49-52.
收稿日期：2016-08-20
神经网络语义分割篇5
一、教学环节层面的整合
1.加强联系，落实整体定位下的分析
受认识事物规律的影响，为了深入理解语文相关知识点，师生往往习惯于采用分析的方法，通过把事物分解为各个部分、侧面、属性，分别加以研究，但分析之后如果不能回归整体，甚至忽略整体的存在，知识间就会割裂，从而影响整体效果。整合，就是要在整体定位下，加强这些被分解的各个部分之间的联系，确定各个部分的合适的分析程度。这样的课堂就会有适度感和推进感。例如，在六年级下册《广玉兰》第二课时教学中，围绕“审美认识和审美情趣的提升”这条主线，设定了“课前谈话，铺垫认识美”“复习导入，建整体印象”“理解特点，体会外在美”“感悟品性，发现理趣美”“诵读文字，感受喜爱情”“比较阅读，提升认识美”等五个板块，既突出教学重点板块，又层层推进，既实现了前后之间的板块整合，又有利于板块内部逐次推进的整合处理。
2.融会贯通，实现某个时间段的整合
发现学习内容之间的联系，往往会受时间段的限制，在有限的时间段里，如果能够及时处理不同部分的相关信息，就有助于整合发现，学习的收获会更大，如果还能注重不同部分相关信息的融会贯通，整合的学习效果则会更理想。这样的课堂就会有紧凑感和融通感。例如，在三年级下册《跟踪台风的卫星》第一课时教学中，出示这样一组词语：“暴跳如雷谈笑风生惊慌自豪泄气”，先让学生自由读，读准确；接着要求学生试着读出词语所表示的情绪的变化，并在读的过程中简单说说为什么要那样读；然后再指名学生分别读课文第6至第8自然段，并说说这些词语分别描写了谁在什么情况下的情绪。整个教学过程一气呵成，在读熟词语和相应段落的同时激发体验，又在比较读的过程中灵活地理解了五个词语，词、文互通，相得益彰。
3.纳新吐故，时代转型中的文化整合
随着时代的发展，经济全球化趋势日渐增强，现代科技迅猛发展，新媒介不断出现，信息文化冲击着传统语言文化，时代呼唤创新精神和实践能力的培养，这些都对语文课程的实施提出了新的挑战。如何把这些新的气息、新的元素纳入教学实践中，与传统课程精华融合为一体，也是语文教学整合的应有之义。这样的课堂会有时代感。例如，在五年级下册《月光启蒙》第一课时教学中，引导学生使用电子词典查询“歌谣”的意思，通过听歌谣来体会“音韵”的意思，使用百度搜索引擎来查询“荆草”，图文并茂地理解，通过观看百度视频片断来感受“莲花落”等，有效提高了学生在信息社会查询词语的实践能力。
二、不同梯度范围的整合
1.整合作为一种思想方法
语文课程作为具有综合性的分科课程，不同层次的整体与部分的关系以及千丝万缕的不同事物、不同要素之间的关系，决定了整合理念不能仅局限于教学环节层面，它必须作为一种思想方法贯穿于整个语文课程的实施过程中。工具性与人文性的统一需要整合理念，而不是简单相加；知识与能力、过程与方法、情感态度与价值观三个方面的课程目标需要相互渗透，有机整合，融为一体；课内与课外需要整体考虑，联系整合，相互促进；预设与生成、实施与评价、听说与读写需要作用整合，协调一致，密不可分。遇到诸如此类的对立矛盾或多种教学要素时，就需要用整合理念来和谐地统领融合。
2.开展学期课程整合研讨
一个学期的开始是教学工作的关键节点，既是上一学期教学工作的延续，又是新学期教学工作的开端，我们不能囿于制订简单的教学计划和提前备课，而应该围绕课程整合展开研讨活动，从理论到实践，系统构建整合意义上的语文课程实施规划。首先，应充分认识到高屋建瓴，整体把握，提升整合水平的时机，紧扣语文课程标准的指导意义，站在比较高的层面进行课程开发和课程规划，以弥补一线教师微观思维、就具体内容谈具体内容的不足，从而增强课程意识和统筹意识。同时，从学校层面上来看，教师群体虽然分工协作，但需要进行教师间的衔接对话，让每一位教师都清晰认识到本校的语文课程整体构建，自己所承担的教学任务的整体定位，明白怎样团结协作、把握各自的阶段重点才会更有成效，其中，教研组长发挥重要的纽带作用。
3.以生为本构建整合信源
人的生命是物质、精神、文化和信息的生命整体，课程改革的核心理念是“为了每位学生的发展”，而每个学生又都是独特的生命个体。然而，即使是在小学阶段，分科课程众多，且由众多的教师分别任教，每个年段，又分别由不同的教师任教，一般来说，每个班会有四五十名学生，所以，极易形成师生之间的割裂、课程之间的割裂、教师之间的割裂、家校之间的割裂、教育与教学之间的割裂，进而造成学生人格的割裂。要想避免割裂，就必须充分发现和共享学生身上的信源，整合贯通，语文课程的实施也不例外。例如，通过搜集学生不同方面、不同时间的典型材料或者过程记录可以建立学生档案，特别是如果能够建成信息丰富的网络电子档案，方便各类教育人员和家长、学生自己在异时异地进行信源的共享共建，这无疑立体地展现了几近完整的学生个体，运用整合理念开展语文教学活动就会更趋科学和理想。
三、淡化学科结构的整合
在语文学科中开展综合性学习，是淡化语文学科自身结构的结果，是语文作为分科课程高度综合化的需要。虽然仍然表现出语文性这一基本特点，但综合性、实践性、开放性、自主性更显突出，既是一种学科具体化的学习方式，更是一种基于学生生活经验的、下属于语文课程的、尚未独立的课程形态，在充分的联系和整合中重视培养学生主动探究、团结合作、勇于创新的精神。因此，我们在开展语文综合性学习时应该准确定位，把握其特征，发挥其应有的价值。就拿语文教材中的综合性学习设计来看，五年级下册的《节约用水》，既有调查研究的内容，还有“谈节水学成语”“介绍节水小窍门”“编写公益广告”“抢答”等内容，在教学过程中，就不能把它们孤立地进行知识教学，而应该在调查研究的实践过程中穿行，既要让学生自主设计调查研究方案，还要在真实的、开放的实践中突出强调一些与语文紧密相关的活动。
神经网络语义分割篇6
近年来,生物医学成像技术的快速发展使人们能够获得大量高分辨率的医学图像数据影像,如:计算机断层成像(Computedtomography,Ct),核磁共振成像(magneticReso-nanceimaging,mRi)、超声成像(Ultrasonography,US)等技术已经广泛应用于医疗诊断、术前计划、治疗、术后监测等各个环节,如何对这些成像技术获得的各种定量定性数据进行分析,使之不被浪费,是至关重要的问题。因此,图像工程中的图像分割技术就成了医学图像处理和分析中的关键技术。由于医学图像通常由感兴趣区和背景区构成,感兴趣区包含重要的诊断信息,并能为临床诊疗和病理学研究提供可靠的依据,尽管它在整幅图像中所占的面积也许不大,但其错误描述的代价却非常高,而背景区域的信息较为次要,所以,从图像中把感兴趣区分离出来是医学图像分割的重点。从医学研究和临床应用的角度来看,图像分割是病变区域提取、特定组织测量以及实现三维重建的基础,由于人体解剖结构的复杂性、组织器官形状的不规则性及不同个体间的差异性,一般的图像分割方法对医学图像分割效果并不理想,因此,医学图像分割除了一般的分割技巧外,还须结合医学领域中的知识,才能做出合理的分割。
2医学图像分割方法
医学图像分割的研究多年来一直受到人们的高度重视,分割算法也层出不穷,对于医学图像分割算法的分类依据也不统一。医学图像分割方法的选择,在很大程度上依赖于特定的图像、成像方式以及成像中的人为因素和不可抗因素(例如噪声和物体的运动等),这些都会在很大程度上影响后继的分割。所以,至今没有一种适用于任何医学图像的通用分割技术,也不存在判断分割是否有效的客观标准。现今国内外广泛使用的医学图像分割方法主要有:阈值分割法、区域生长法、结合特定理论工具的方法,如:模式识别法、人工神经网络法等、基于模糊分割的方法、小波变换法以及基于遗传算法的方法。
2.1阈值分割法
阈值分割法[1]是将灰度图像变为二值图像以达到分割目的的方法。阈值分割法是一种简单且非常有效的方法,特别是不同物体或结构之间有很大的强度对比时,能够得到很好的效果。此分割法通常是交互式的,一般可以作为一系列图像处理过程的第一步。它的主要局限是,最简单形式的阈值法只能产生二值图像来区分2个不同的类。另外,它只考虑像素本身的值[2],一般都不考虑图像的空间特性,这样就对噪声很敏感。针对它的不足,有许多经典阈值法的更新算法被提了出来[3,4]。阈值分割对于Ct图像的效果较好,而且算法简单,计算速度快。但在选择阈值时需要用户依据经验判断,或者先做多次尝试性分割后再对阈值进行调整,直至得到用户满意的结果。Kim等[5]用多次阈值分割法检测螺旋Ct图像中的肺结节性病变,共检测了24例病人的827张图像,检测结果灵敏度为96%,并且没有假阳性结果。张谦等[6]提出了一种利用snake模型和基于连通性阈值算法进行三维医学图像的自动分割方法,根据三维医学图像的特点,首先选取该图像的中间层图像,利用基于连通性的阈值算法对其分割;其次利用邻层图像分割结果和snake模型来指导下一层的图像分割,实验结果表明,该方法可以明显提高分割的准确率和速度。
2.2区域生长法
区域生长法[1]是根据预先定义的标准,提取图像中相连接区域的方法。这个标准可以是灰度信息,也可以是图像的边界,或者是两者的联合。和阈值法一样,区域生长法一般不单独使用,而是放在一系列处理过程中,特别用它来描绘诸如肿瘤和伤口等小而且简单的结构。它主要的缺陷是,每一个需要提取的区域都必须人工给出一个种子点,这样有多个区域就必须给出相应的种子个数。此法对噪声也很敏感,会造成孔状甚至是根本不连续的区域。相反的,局部且大量的影响还会使本来分开的区域连接起来。为减少这些缺点,产生了诸如模糊分类的区域增长法[5]和其它方法。iseki等[7]将该方法应用于肺部血管三维结构提取时,先手工在胸部Ct图像上找一个气管起始点作为种子点,然后用一种递归搜索方法,找到支气管血管束的走行规律,再根据肺纹理的解剖结构,得到了肺血管的三维结构。陆剑锋等[8]提出一种通过计算种子点附近邻域统计信息,自适应改变生长标准参数用于头骨Ct、肝脏Ct以及人脑mRi图像的分割算法,在切片图像预处理过程中,考虑到体数据相邻切片之间高度的相关性,在相邻层之间采取高斯核滤波去除噪声,并通过各向异性滤波算法对该层切片进行滤波,实验结果表明,该算法可有效地提取出图像区域,具有较好的鲁棒性。
2.3结合特定理论工具的分割技术
这类方法由于其主要特点是建立于某一数学或其它基础理论之上,因此,把它们另立一类。主要有模式识别法、基于模糊集理论的方法、基于神经网络的分割方法、小波变换法和基于遗传算法等。模式识别法又可以分为分类器法和聚类法。分类器法是一种统计模式识别的方法[9],用以区分从已知标记的图像数据衍生而来的特征空间(如灰度直方图),它是有监督的模式识别方法。相对于阈值法,在区分多区域图像时此方法有较高的计算效率。它的缺点是,需要人工交互方式获得训练数据。另一方面,对于大量的生物图像使用相同的训练样本,会因为没有考虑不同物体的解剖特性和物理特性而导致不准确的结果。聚类法的基本原理和分类器法大体是相同的,不同点在于它不需要训练样本数据。它是无监督的模式识别方法。为了弥补没有训练数据这一点,聚类法反复做两件工作:分割图像和刻画每个类的特征,从而使用已有的数据训练自身以达到分割的目的。和分类器方法一样,聚类法同样不考虑空间建模,所以对噪声和非同质的灰度很敏感。然而,这一缺陷却加快了计算速度。由于医学图像本质上存在模糊性(如Ct图像同一组织灰度值的含糊性,容积效应引起的边缘、形状的模糊性及运动伪影造成图像的不确定性等),因而聚类法更适合采用对图像不确定性有较好描述能力的模糊理论。国内外很多研究者将模糊理论应用于图像增强、图像分割及边缘检测中,取得了优于传统图像处理方法的结果[10]。Chen等[11]就是用一种基于K平均聚类算法和基于知识的形态学运算技术来对心脏Ct图像进行自动分割。宋启祥等[12]提出了基于核聚类的mRi和pet医学图像分割方法,通过利用mercer核,将原本简单的样本特征映射到更复杂的高维空间中去,放大了样本特征间的差异,,能快速准确地分割样本。
2.4人工神经网络法
人工神经网络[13](artificialneuralnetworks,ann)是一种大规模并行连续处理系统。ann具有模拟人类的信号处理能力并且非常擅长于解决模式识别领域中的模式分类问题,而医学图像分割问题正是对图像中的各个解剖结构进行分类和标记的问题。ann的主要特点有:具有通过实例学习的能力,并能利用前馈网络概括所学内容;对于随机噪声具有很强的鲁棒性;具有容错的能力和最优搜索能力。因此,当利用其它方法进行图像分割时,对于噪声、组织不均匀性、生物形态的多变性等问题,利用ann技术可以得到很好的解决。但是,使用神经网络法的时候,因为网络中有许多相互连接,所以空间信息就能很容易包涵在分类过程中。目前,ann技术应用的一个显著特点是它与模糊技术的结合,从而形成了模糊神经网络系统。模糊技术是建立在模糊集合理论基础上的,能很好地处理三维医学图像内在的模糊性,而且对噪声不敏感。模糊分割技术主要有模糊阈值、模糊聚类、模糊边沿检测等。近年来模糊聚类技术,特别是模糊C-均值(FCm)聚类技术的应用最为广泛[14],非常适合于医学图像中存在不确定性和模糊性的特点。
2.5小波变换法
近年来,在低频和高频分析时有“变焦”特性的小波变换在医学图像分割中得到广泛应用。用小波进行医学图像阈值分割的思想是利用二进制小波变换将图像直方图分解为不同层次的小波系数,依照给定的分割准则和小波系数选择阈值门限,整个过程由粗到细,由尺度来控制。如果分割不理想,则利用直方图在精细的子空间上的小波系数逐步细化图像分割[15]。此外,小波变换和分析作为一种多尺度多通道分析工具,特别适合对图像进行多尺度的边缘检测,典型的有如mallat小波模极大值边缘检测算法。文献[16]中利用超声图像的不同区域的多尺度过零点表征(multiscaleZeroCross-ings,mZC)随尺度的变化曲线函数,实现了医学超声图像的区域分割。
2.6遗传算法
遗传算法(evolutionaryalgorithms)基本思想是建立在自然选择和群体遗传学机理基础上的随机、迭代、进化,它采用非遍历寻优搜索策略,是一种简单、适于并行处理、具有鲁棒性和广泛适用性的搜索方法。遗传算法擅长于全局搜索,但局部搜索能力不足,所以在医学图像分割中常把遗传算法和其它算法结合起来应用。曾妍婷等[17]根据这一不足,提出了一种灰度直方图熵和改进遗传算法结合的图像分割方法,并利用精英策略和模拟退火的思想做修正,不仅有较好的分割效果,还缩短了运算时间。1999年arambulaCosio等[18]利用遗传算法的快速寻优能力来进行前列腺的自动化识别工作,Ga在这里所起的作用是快速分割出前列腺的边界,他们对22例前列腺超声图像进行识别实验,得到了很好的结果,其平均误差是6.2mm。2000年Chen等[19]把遗传算法应用到心脏超声波图像的分割中,以用来弥补主动轮廓法的缺陷,建立了一种自学习分割框架———taguchi逼近,用该法对人工合成图像和真正的超声波图像进行试验得到了很好的结果,其有效性通过了方差分析的验证。除上述医学图像分割方法外,还有一些生物图像分割方法,例如,基于知识的分割[20],杨晓强等[21]提出了一个基于知识模型的医学图像的分割方法,该系统由解剖知识模型、图像处理程序和推理机组成,模块之间的通讯由黑板控制,通过在胸部图像处理中的应用,该方法减少了人工干预,得到较满意的分割结果,并提高了医学图像分割的自动化程度和可靠性。此外,微分算子的边缘检测[2]Hough变换,它们均属pB法(并行边界)的范畴;用样条进行曲线拟合,它是一种SB法(串行边界)。因为医学图像中软组织的物理和解剖特性,以上的方法一般不单独使用,而是融入其它的方法里。
3分割算法的性能评价
上述的大多数算法通常是针对某一类问题提出的,如果给定一个具体问题去选择一种适合的分割方法仍是个难题,这就要研究分割评价。医学图像分割算法的评价应具有一般性、客观性和定量性。一般性是指该方法应适用于多个分割算法的评价,客观性是指该方法不包含人为因素,定量性是指评价结果是定量的。对分割算法评价要基于一定的评价准则(评价指标或测度),在分割技术的评价中,评价准则是最重要的因素。常用的评价准则有[2]:(1)区域间对比度。根据区域之间特性对比度的大小可以判别分割图像的质量,也可由此推出所用分割算法的优劣。(2)区域内均匀度。图像分割就是把一幅原始图像分割成若干个具有相似特性的区域,可以用分割图像中各区域内部特性均匀的程度来描述分割图像的质量。(3)算法的收敛鲁棒性。评判算法收敛主要有2个指标:一是表示分割算法收敛稳定性的收敛概率,二是表示分割算法收敛一致性的扩散系数。(4)像素数量误差,由于分割错误而产生的错分像素个数来作为衡量指标等12种。
神经网络语义分割篇7
【关键词】网络文学；文学批评；现状
中图分类号：i206文献标识码：a文章编号：1006-0278(2012)01-132-02
作为一种新的传播媒介，网络给人们提供了一个广阔的、可自由表达的场所，而网络文学就是这一领域中的重要内容，它以和传统文学截然不同的创造、传播、阅读方式，将文学带入了新的发展阶段。文学领域中这种颠覆性的变化也自然而然地体现在了文学评论上，网络文学评论成了媒体评论之后的一种新的文学评论，对传统文学评论构成了一种挑战。网络文学批评伴是随着网络文学的发展而逐步成长起来,它以形式灵活、互动快捷、参与性强等特点给传统文学批评注入了活力，推进了文学批评的发展。但在蓬勃发展的背后，网络文学批评还存在不少问题，如评价主体混乱、批评功能弱化等，这些都严重影响了网络文学批评的健康发展。因此，深入研究网络文学批评的现状、发展态势，对发展文学批评、发展网络文学都有着重要的意义。
一、网络文学批评的发展现状
网络文学批评多存在于网络文学网站的“评论”专栏，如各种BBS论坛和社区，个人文学主页等。在发展的过程中，逐步形成了“跟帖”批评；体悟式的诗话点评；博客评论等几种网络文学批评形态。相对于传统文学批评来说，网络文学批评是文学批评领域的一场革命，它在很多方面都与传统文学批评截然不同。
（一）网络文学批评的基本特点
首先，批评权利在不断地扩散。在网络文学领域中，点击率是一个至关重要的因素。文学作品的好坏不再有批评家来决定，而是将批评的权利还给了读者，有作品的点击量来决定，这无疑是消解了文学评论家的话语权威。文学批评家不再是文学作品的发言人，只是网络文学评论的重要参与者。
其次，批评的过程呈现出更多的开放性和互动性。网络文学批评在发展过程中形成了“跟帖化”的文体。这种文体虽然没有获得系统的文学理论支持，但是却显现出了巨大的话语力量与良好的批评效果，并深刻影响着网络文学创作者的写作。相对于传统批评，“跟帖式”批评在时间、操作流程等方面都发生了很大的变化，少了许多引经据典、矫揉造作、故弄玄虚，增添了更多的清新、自然、简练、直率，形成了一种新的批评风格。
再次，网络文学批评的语言幽默生动，具有明显的后现代色彩。网络文学批评追求变化、新奇、炫、酷等，把古老严肃的文学批评变得自由、轻松、生动有趣。这些使趣味性追求成为网络空间中的主流意识形态，使“无厘头”文化和后现代主义在网络文学领域更为盛行，使文学批评在语言上也呈现出口语化、生活化、戏谑化的特点。语言的自由充满了生活的气息，使文学批评终于又回到了这片活生生的土地。
（二）网络文学批评中存在的问题
网络的自由性、开放性给人们提供了一个自由发表言论的场所，这必将带来了网络文学批评的繁荣，同时带来了网络文学批评的自发、无序和浮躁，导致了文学批评缺乏理论深度和精神向度。
首先，网络的开放性、交互性、自由性等特点也给网络文学批评的健康发展带来了挑战。在网络文学中，评论者常以圆滑另类的文笔，绕着话外题说来说去。许多评论者缺少文学评论所需要的经验与阅历，不认真研究文本，随意、想当然地进行评论；还有一些人对文学批评的态度不严肃、不端正，将之当成一种娱乐，甚至用之损害他人名誉和形象。网络让人们能无所顾忌的发表言论，但这也带来了报复、嫉妒、谩骂等不理，使许多真实而有价值的评论被淹没。“浮夸风”的盛行和不负责任的胡乱吹捧更使网络文学批评的形象被大大折扣。
其次，批评主体的变化给网络文学评论带来了活力，也导致了网络文学评价主体的混乱。当前，网络文学批评还处于无为而治的生存状态，其发展与文学实践严重不匹配。这其中的一个重要原因就是传统文学批评体系的范畴、规范、方法方式等很难应用到网络文学批评中。全体网民参与文学批评必然会减弱了原有批评的精英色彩，批评权力回归大众也将消解精英评论的存在性。网络文学批评对评论者的要求是首先能够制造出趣味感吸引网民，但严格而规范的文学评论往往有较强的理论性，甚至是枯燥无味的，这两者无疑会产生冲突。
再次，跟帖式的批评方式弱化了网络文学的批评功能。当前的网络文学批评很难有效发挥其价值判断功能。作为一种媒体批评，网络文学批评有浅显易懂、通俗、生动有趣等特点，但它主要是为了满足市民的审美口味，不能说是严格意义上的批评。网民需要的是新鲜醒目、简短直接、介绍性的是非判断，并不需要多么深刻的评论，这无疑影响了文学批评的理论深度，弱化了网络文学批评的功能。例如，网络“恶搞”的流行一定程度上满足了人们寻求心理解脱、缓解心理压力等需求，但也对道德规范、法律法规产生了冲击，弱化了网络文学的批评功能。
二、网络文学批评的意义
网络文学评论是借助互联网这一载体进行即时互动的一种新文学评论，是网络批评与文学评论相结合的产物，它对割除传统文学评论的弊端，推进文学批评的创新具有重要的意义。网络文学批评使文学批评摆脱了意识形态的控制，割除了“吹捧式”、“炒作式”、“故弄玄虚”的等文学批评，带来了一股自然清新之风。在网民与的互动过程中，网络文学消解了传统文学评论家的话语权力，它将批评与选择的权力交给了大众，使批评话语权有了更大的自主性与选择性，使文化社会变得更加开放和包容。
由于没有审核、发表的限制，任何人都可以在网络上发表自己的看法；由于网络的匿名性，人们可以摆脱了各种人际关系的困扰和社会权威的压力，使自己的言论更加自由、真实、直率。这些特点使网络文学批评呈现出更大的活力，同时也为文学评论的发展注入了动力。网络文学批评的发展必将带来网络文学事业的繁荣，促进社会的自由、民主、平等和大众精神需求的提升。
三、网络文学批评的发展前景之思考
对当前网络文学批评的发展的种种问题，旁观、逃避都不是应有的态度，只有创造良好的网络文学批评环境，不断提高评论家的理论素养，适度引导网民的消费需要，才能推进网络文学批评事业健康发展。
（一）不断提升网络文学批评的主体精神
传统文学中文学评论家指具有系统理论知识和较高知识素养的理论工作者、作家等，在文学批评中处于主导地位。而大众则缺少话语权，自己的声音常常被淹没在权威们的话语之中。进入网络时代之后，文学批评的主体发生了明显的改变，更多的网络、网民加入了文学评论的行列。这一变化使传统文学批评逐步被边缘化，使作品质量的好坏更多取决于读者的回帖和评论。
要产生高质量的网络文学批评，关键在于成熟的批评主体，批评者应对批评立场、文化使命、个人观点负责。文学评论者不仅应拥有健康的心态、端正的阅读态度，还应该拥有深刻的思想，能从哲学的层面、用历史的眼光把握文学作品,形成自己独特的观点。批评者应阅读过大量的文学作品，对某一类作家的创造有较为深刻的把握，在人生哲理、文学理论等方面有较深的认识；既能够实事求是，又具有宽容的态度，能够真诚地批评并为创作者的进步着想，能够发表有价值的言论。
（二）建立健全网络文学批评评判机制
在网络文学蓬勃发展、不断走向繁荣的过程中，逐步暴露出了现有评判机制的种种弊端。要促进网络文学批评发展与繁荣，就必须立足现有的网络资源完善现有的评判机制。首先应打破原有的点击率标准。现阶段点击率成为评判网络文学的主要标准，一些网络为了获取较高的点击率，特意去迎合读者的一些低层次需求，导致了色情、暴力等文学作品泛滥而艺术价值较高的作品受到了冷落。其次，应根据网络文学的特点建立包括点击、回复、评论等在内的评价与判断系统。从文学作品的网上发表到点击率的判断，再到收入文集开辟评论专栏，这些过程都应建立完善的制度。此外，应通过与传统媒体的交流互动，学习其成熟的运作模式，通过邀请有影响力的文学评论家到网站做客、交流经验等引导网民的创作与阅读。
（三）促进网络文学批评与主流文学批评的融合
文学批评是对文学作品及现象的价值判断，是大众文化生活的重要内容，理应走群众路线，融入大众文化生活方式，并引领大众文化的发展。同时主流文学批评理应具有一定的引导力和兼容力，能够对网络文学作品的风格、水平、问题、发展等作出准确判断，推动网络文学精品不断涌现。这一目标的实现需要理论家改变传统的做法，将自己的“产品”包装，按照市场需要和大众口味进行宣传，引起大众的消费兴趣。
在网络文学发展繁荣的浪潮下，文学“博客”也逐步发展壮大起来，这为文学评论的发展壮大提供了更丰富的资源。但是，很多文学评论家把“博客”当成了一种宣传工具，用它来宣传自我、宣传自己的文学作品。因此，文学“博客”的批评功能还有待进一步开发。
在自由化、大众化、市场化的新时代，文学批评逐渐远离了意识形态，被无情地卷入了市场经济的大潮中，成为消费主义的牺牲品。作为一种新事物，网络文学批评还有许多问题和不足，还需要对其进行规范和引导。唯有不断推进网络文学批评，才能更好地推进网络文学的繁荣和发展。
参考文献：
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1.1网络电缆的槽道以及走道的安装应该严格按照施工图的具体要求，位置应该符合规定，水平走道的位置应该跟列架平行或者垂直。而垂直走道的位置则必须和地面呈90度的直角相交，绝不可以出现倾斜的情况。走道和吊架的设计安装则应牢固并且整齐不杂乱，和地面呈90度角，保持垂直。电缆走道经过障碍物特别是墙洞以及楼板孔的时候，必须安装子口予以保护。网络电缆安装结束后，应该用盖子或者板子完全封闭住洞口部分，盖板以及子口的材质必须是阻燃的，网络电缆表皮颜色应该跟周围环境的主色调是一样的。在墙体周围进行双边或者单边网络电缆安装时，墙体上的支撑物必须牢固并且距离间隔均匀。走道走向保持一致，槽道必须垂直牢固，槽道列间理论上应该平行。
1.2网络通信设备机柜和机架要进行正确的安装，按照安装工程设计的具体要求来，正确的安装机台，位置正确，台列规整，邻近机台尽量靠拢，机台边缘部分则呈直线分布，台面之间应该水平，台面衔接的地方不可以出现高低不平的情况。还必须按照抗震的需要进行加固。
1.3布放安装电缆的各个方面必须符合施工图的具体要求，电缆排放必须整齐，并且没有损伤的情况出现。用户、信号、电源的电缆和中继电缆按照要求要分开布放；直流电和交流电的馈电电缆，也要分离开来进行布放。在活动的地板下进行电缆布放的时候则要尽量顺直，杜绝凌乱现象，不得堵住通道影响送风，尽量不要出现电缆的交差现象。
1.4机房内部直流电源线安装路由和安装路数还有布放的具置则必须按照设计要求。电源线中间不能有接头，安装好电源线以后末端特别是剖头的地方必须进行绝缘物封头的处理。直流电源线必须接触良好，接续部位牢靠，交流电源线特别是用于系统交换的部分必须设有保护装置，并且保护装置必须是接地的。应该按照施工图的需要来进行电源线规格的选择，同样，保险丝的选择也应符合容量要求。
1.5光纤和网线的安装应该摆放整齐并进行绑扎处理，出孔线和线槽应该按照要求对应。中继电缆要求平直走线，特别是e1信号系统的走线，必须按照施工图的要求在DDF架上进行成端。为了便于分辨，应该打印各种不同的标签并且黏贴到相应的位置。
2网络通信软件调测项目工程
为了使网络通信设备达到预期效果并进行正常使用的目的，在施工工程中监理需要按照下面几条原则。
2.1安全第一
无论什么时候安全都是第一位的，网络通信项目投资的规模很大，施工周期也比较长，对于技术的要求也很高。网络通信项目使用的年限比较长，是和地区通信直接挂钩的，并且有着不小的风险性，必须安全生产，尽量避免通信事故，强调安全是第一位的。
2.2必须坚持原则，按照计划进行施工
调研之前，局方的主管、厂家调测督导人员，以及监理人员协调商议出具体的各个方面的完善施工计划，并安排好施工的日期，提前制定好每个具体步骤的计划并成文，经三方批准后便可以进行具体的施工，而建立协助人员则要在施工过程中申请网络资源：相应的信令点码、具体的LStp电路、详细的时钟电路和网络计费端口的具体分配等，做好资源的统计和录入，最终用于电路的申请和调测。
2.3制定好具体的预防措施和应急措施的预案
具体的设备通电前，必须要经过督促调测的工程师的确认，主要检测是否具备条件，具体的测试仪器是否已经到位并且可以应用。设备运行所需要的湿度、温度以及管理的条件机房是否真的已经具备。三方主管应该了解和解决网络调测过程中所遇到的问题，如果三方主管没有办法解决，则必须尽快联系具体的厂家进行协调替换，并向局方的工程项目的主管汇报出现的问题以及具体的工作情况。在项目最后的分割交接的过程中，必须尽快的和局方的此工程项目的主管进行沟通，以便确定具体的时间，对于割接方案则需要施工单位和厂家共同准备，三方对于此方案的可行性进行细致认真的审核，并且提出合理的要求和建议。分割交接的时候则必须按照此前方案的具体步骤来进行，若是未成功或者出现一时没有办法解决的问题时，应该按照具体的协定解决，或者恢复以前的通信网络进行运行。
3结束语
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当代实验影像的互动特征改变了观众的身份：将观众从传统的“欣赏”“观看”改变为“参与者”“体验者”，甚至是“创作者”。观众的审美由“视觉静观”发展到“身体沉浸”，主要通过影像镜头语言的纯化、非线性编辑、对哲学语言的借鉴以及依靠虚拟时空延展、现实空间延伸、博赛空间体验来实现。
一、转变中的观众身份
观众，在20世纪前的艺术史中，一直扮演“受众”的角色。在传统的艺术传播体系中，艺术品和观众之间的关系为互相独立的“被看”和“看”，艺术品作为“架上的艺术”，通过独特的视觉语言展现创作者的自我情感和观点，是创作者内心的独白，与观众没有任何关联；观众作为艺术品的接受者，只能被动接受强加而来的观点，无法对其产生反作用。20世纪，现代主义风起云涌，各种思潮、流派揭竿而起，观众与艺术品间“看”与“被看”的关系受到动摇，观众的“受众”身份开始转变。现成品语言的置入、装置艺术的出现、当下社会热点和现实题材的凸显，使得原本神秘的艺术语言被日常工业复制品所取代，观众从生活中获得的原初经验与艺术家有意识的拼贴重组共同完成了艺术表达。80年代后，科技更新、媒介进步和互联网络的日新月异，彻底改变了传统艺术传播的“线性秩序”，颠覆了观众的“受众”角色和艺术家与受众间的单向传播途径。观众，不再是传统大众传播模式下的普通受众，而是艺术作品的参与者、创作者、互联网的使用者和虚拟空间的体验者。当代实验影像自身的特质——非线性的编辑、纯视觉的镜头、哲学语言的借鉴和空间的运用，使得艺术作品本身带有实验性、不确定性和神秘感，观众只有通过填补艺术作品本身的空白，作品才得以完整。同时，艺术信息的网络化传播改变了艺术受众以往由于途径的缺乏和反馈的不畅所致的单向接受的被动地位，取而代之的是以虚拟的身份更为自由和灵活地参与传播过程，传递和创造多元化的艺术信息。
二、转变之缘：当代实验影像的互动品格
当代实验影像艺术的传播，由、传输、接受的过程变为双向、互动、可交流的艺术活动，将观众从传统的“欣赏”“观看”改变为“参与者”“体验者”，甚至是“创作者”，与本身的互动特质有很大关联。
1.当代实验影像语言的实验性需观众解读实验影像语言的实验性主要表现在镜头的纯化、编辑的非线性和对哲学语言的借鉴，这些特性使实验影像带有一定的空白性和不确定性，观众在观看艺术作品时，需运用自己的生活经验、人生阅历、知识储备对其进行填补，作品才得以完整。且观众自身的艺术造诣、教育背景、人生经历的不同，影响着实验影像发散性的结果，不具唯一性。
实验影像为打破电影工业化——“故事的类型化、叙事的套路化、制作的流程化”，摆脱故事情节和舞台剧影响、单纯以运动（包括各种线条和形状的变化来触发观赏者的情绪），体现出强烈的“非线性”特质。在胶片的处理上，艺术家或通过击打、刻划刮擦、描绘打孔揉皱，或通过剪切、拼贴、粘贴、固定、叠加将图像和文字转移到胶片片基，或通过正负片、多重曝光、光线反射，从消去一层颜色开始，然后一层一层继续上色，使得经过处理的胶片放映出来后让人诧异，被处理后的胶片因其介质的破坏而造成的物理损伤却形成了奇异的画面效果；在蒙太奇的运用上，实验电影人通过毫无逻辑的镜头拼贴和剪接、使用套层结构、违背常理的和跳跃性的镜头切换、画面之间的黑场和曝光变化等手法达成一种非线性的逻辑，让梦境、虚幻、意识流等后现代语言通过电影的手段得到完美的诠释。（1）实验影像还借鉴了后印象主义、野兽派、表现主义、立体主义、未来主义、达达主义、超现实主义等艺术流派的特征，从纷繁复杂的绘画界汲取养分，转而试探人的内心情感，将艺术语言对准人性最深的心理、欲望、幻想、梦境等潜意识，寻求更多元的表达方式，于是出现了抽象电影、表现主义电影、超现实电影、拼贴电影等相应的电影流派。这些实验电影流派的作品具有强烈的模糊性、不确定性、发散性，使观众在观看时最大程度地保证了浏览自由，同一个作品面对不同的受众会有不同的观影体验。例如，西班牙的刘易斯•布努埃尔和萨尔瓦多•达利共同创作的电影《一条安达鲁狗》，此片长16分钟，意识流的方式展现，没有完整的情节和故事线索，前后场景之间也没有完全的逻辑，人物或物体在镜头中忽而消失又忽而出现。有的评论者认为，影片的画面是对梦幻的模仿，具有象征意义，都可以用弗洛依德的方法进行分析、解释，如表现了性压抑和反抗等；也有的电影史论家反对对本片作这种简单附会，他们认为编导是在超现实主义绘画的影响下，利用电影形式追求无缘故的荒诞效果和对富于诗意的新比喻技巧的迷恋……（2）
2.当代实验影像走向多维空间需观众体验当代实验影像发展到后期，逐步走出二维屏幕走向多维空间，通过多重显示器播映、多种投影形象在空间中按照特定结构分布、声音置入以及现成品空间摆放等方式构成全新的立体结构形式，使作品带有某种意义的指向性、特定的现场感和场景感，观众只有置身其中、切身体验，才能全方位领略作品的独特意义。在这里，观众“观看”作品的方式得到挑战，感官体验上升到新的层次。艺术家们对影像屏幕的探索由来已久。复数式的屏幕造型将所在空间分割成多维时空的延展，静的空间变为动的空间，无指向性的空间受屏幕位置排列和影响内容的动态影像而变成具有明确时空指向的空间。在这里，影像屏幕扮演的不仅仅是显示工具，更是一种现成品装置语言，探索屏幕对空间的物理分割和心理感知层面的再造。（3）2010年上海世博会西班牙展馆第二展厅的当代实验影像作品《城市》以纵横交错的5屏巨幅展幕，将场地分割出多维的时空属性。观众置身其中，从错综复杂的屏幕中，体会西班牙的城市发展历程和面貌。之后，当代实验影像不满足于屏幕的再造，逐步走向三维空间中来。艺术家们将现成品作为艺术创作的元素，经过直接搬取或稍微加工，放置于特定的场所的空间中，探索观众视觉之外的其他感官体验。韩国艺术家白南准运用现成品和空间语言对当代影像艺术进行开创式的实验，他将电视作为造型元素，并借助影像探索艺术观念的表达。2008年，张培力创作了录像装置《静音》，由装置和影像两部分组成：装置部分复制了一个服装加工车间包括90台缝纫机、考边机等，将车间里的“现成品”按照原貌复制了一个凌乱不堪的现场；影像部分由投影仪和电视机构成，记录了车间在倒闭前工人们紧张忙碌的工作场景，声效上间隙交替出缝纫车间生产时的噪音和静音。观众置身其中，听着嘈杂的现场噪音，看着影像中的忙碌身影，置身凌乱不堪的工作现场，才能调动全身的器官，让观众体悟并思考当下社会生存等现实问题。
三、审美嬗变：从“眼睛观看”到“身体沉浸”
当代实验影像重视观众的主体角色，在个人审美和感官体验上，造就了它“多媒融合”和“实时交互”的传播机制，赋予了其前所未有的“广泛参与”和“深度体验”的审美特质。奥利弗•格劳（oliverGrau）认为，所谓的沉浸是指“精神的全神贯注，是从一种精神状态到另一种精神状态的发展、变化和过渡的过程。通过创造一个大图像空间或建模人工地形，将实体空间与虚拟空间相结合，仿真声音、质感、触感、温度，新媒体艺术家们意图减少观众与被展示物体之间的审视距离，向观众传达一种存在式幻觉，为观众建立虚幻世界，营造最强的沉浸感”。（4）
1.在虚拟与现实中陶醉“数字时代”的当代实验影像依赖计算机建模技术、空间、声音、视觉跟踪技术等综合技术，为观众呈现集视、听、触为一体的交互式虚拟环境。一般的虚拟现实系统主要由专业图像处理计算机、应用软件、输入设备和演示设备等构成，为了实现人机之间的充分的交换信息，必须设计特殊输入工具和演示设备，以识别人的各种输入命令，并提供相应的反馈机制，实现真正的仿真效果。（5）与传统艺术重视“观看”经验不同，当代实验影像重视对知觉和身体的诠释。艺术家们设法制造出一种沉浸的效果，让观者仿佛置身于艺术创作的世界。这种沉浸主要体现在虚拟现实。在早期当代实验影像的创作中，艺术家们利用建模技术、空间、声音、视觉跟踪技术等综合技术生成集视觉、听觉、触觉为一体的交互式虚拟环境，使得物理空间与虚拟空间的形态相互衬托、相互配合构成不同的虚实层次、不同的空间节奏和不同的体态旋律，给观众造成不同的心里感受和不同程度的身体沉浸感。1972年，莫妮卡•弗莱施曼和沃尔夫冈•施特劳斯共同创造基于希腊神话的《流动的视野》。在作品前，当观众低头观看屏幕时，自己的影像被数字媒体转换成数据并映入屏幕中，观众好像看到自己被沉浸在水中。这件作品提供了一个和日常生活不同的特殊的观看视角，充分利用虚拟影像的梦幻性特点，使观众在体验自我和体验变化的同时，再次为这个希腊神话而陶醉。80年代以来，当代实验影像语言已经不满足于电路传输结合计算机的交互思路，转向更具“智能化”“虚拟性”的领域发展，电子游戏以其丰富的交互手法和沉浸式体验在今日艺术领域异常火爆，它们将现实与虚拟空间巧妙地结合，为观众提供一个充分发挥想象力的沉浸空间和体验梦幻的世界。在1995年的林茨电子艺术节上orhanKipcak和ReiniUrban首次发表了游戏arsDoom，玩家通过网络界面获取乔治•巴塞利兹、白南准等艺术家的面具，使用这些面具作为工具，例如白南准的控制板等，玩家可以手持电锯杀死艺术家，摧毁艺术作品，也可以成长为馆长、策展人，决定哪些艺术家可以留下来。2011年，中国艺术家冯梦波利用quake创作的第一人称网络游戏《真人快打》，在三面投影组成的虚拟空间中，艺术家本人是这个游戏的主人公，他手持录像机作为武器的虚拟人，在这个空间中，他和同自己形象完全一样的自我进行血肉搏斗。在这里，当代实验影像的互动语言在虚拟与现实中体现得淋漓尽致，而观者则沉浸于虚拟信息空间的交互中。
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[关键词]信用评分判别分析模型决策树分析回归分析法神经网络法
一、信用评分概况
信用评分模型作为信用风险的基础和核心,无论是对于建立征信体系还是对于机构的信贷资产管理,都有着不可替代的作用。其主要目的,在于尽量将能够预测借款人未来行为的指标加以整合,并统一成可以比较的单一指标,以显示借款人在未来特定时间内违约的可能性,所有的信用评分模型,无论采用什么理论或方法,其最终目的都是将贷款者的信用级别分类。为达到分类目的。当前，对个人信用评分模型的定义有多种，较为权威的种观点认为:“信用评分是预测贷款申请人或现有借款人违约可能性的一种方法。”这一观点指出了信用评分的作用和目的,不过随着信用评分模型的不断发展,信用评分已不仅是一种统计方法,也包含了运筹学,如规划法、非线性模糊数学(如神经网络方法)等。此外,信用评分的实际操作应用也与决策原则紧密相关，决策原则事实上决定了信用评分模型实现其目的和作用的程度。因此,对个人信用评分模型这一数学工具在金融和业中的应用来说,较为全面和恰当的定义应是,“信用评分是运用数学优化理论(包括统计方法、运筹方法等),依照即定原则或策略(损失最小原则或风险溢价原则),在数据分析决策阶段区分不同违约率水平客户的方法。
二、各类信用评分模型概述
1.判别分析模型
判别分析法是对研究对象所属类别进行判别的一种统计分析方法。进行判别分析必须已知观测对象的分类和若干表明观测对象特征的变量值。判别分析就是要从中筛选出能提供较多信息变量并建立判别函数，使推导出的判别函数对观测样本分类时的错判率最小。这种方法的理论基础是样本由两个分布有显著差异的子样本组成，并且它们拥有共同的属性。它起源于1936年Fisher引进的线性判别函数，这个函数的目的是寻找一个变量的组合，把两个拥有一些共同特征的组区分开来。
判别分析方法的优点:适用于二元或多元性目标变量,能够判断,区分个体应该属于多个不同小组中的哪一组。自身也存在不可避免的缺点:该模型假设前提是自变量的分布都是正态分布的,而实践中的数据往往不是完全的正态分布,从而导致统计结果的不可靠性。
2.决策树方法
决策树模型是对总体进行连续的分割,以预测一定目标变量的结果的统计技术。决策树构造的输入是一组带有类别标记的例子,构造的结果是一棵二叉或多叉树。构造决策树的方法是采用自上而下的递归构造。在实际中,为进行个人信用分析,选取个人信用作为目标属性，其他属性作为独立变量。所有客户被划分为两类,即好客户的和坏客户,将客户信用状况转换为“是否好客户”(值为1或0),而后利用数据集合来生成一个完整的决策树。在生成的决策树中可以建立一个规则基。一个规则基包含一组规则,每一条规则对应决策树的一条不同路径,这条路径代表它经过节点所表示的条件的一条链接。通过创立一个对原始祥本进行最佳分类判别的决策树,采用递归分割方法使期望误判损失达到最小。
决策树模型的优点：浅层的决策树视觉上非常直观，容易解释；对数据的结构和分布不需做任何假设；可以容易地转化成商业规则。它的缺点在于：深层的决策树视觉上和解释上都比较困难；决策树对样本量的需求比较大；决策树容易过分微调于样本数据而失去稳定性和抗震荡性。
3.回归分析法
回归分析法是目前为止应用最为广泛的一种信用评分模型,这其中以著名的logistic回归为代表。除此之外,线性回归分析、probit回归等方法亦属于此类。最早使用回归分析的orgler,他采用线性回归模型制定了一个类似于信用卡的评分卡,他的研究表明消费者行为特征比表资料更能够预测未来违约可能性的大小。同规划方法中一样,假设已经通过一定的方法从样本变量中提取出了若干指标作为特征向量,回归分析的思想就是将这些指标变量拟合成为一个可以预测申请者违约率的被解释变量,自然就是违约率p,回归分析中应用最广泛的模型当属线性回归模型,它是对大量的数据点中表现出来的数量关系模拟出一条直线，回归分析的目标就是使目标变量值和实际的目标变量值之间的误差最小。因此最早将回归方法应用于信用评分研究的模型，就是简单的线性回归模型，目前基于logistic回归的信用评分系统应用最为普遍。
回归模型的优点:容易解释和使用；自变量可以是连续性的，也可以是类别性的;许多直观的指标来衡量模型的拟合度。缺点：不能有效处理缺失值，必须通过一定的数据加工和信息转换才能处理；模型往往呈线形关系，比较难把握数据中的非线形关系和变量间的互动关系，而且模型假定变量呈正态分布；模型受样本极端值的影响往往比较大。
4.人工神经网络法
近些年来,随着信用评分领域的研究深入,有学者将人工智能领域的一些模型算法引入到了信用评分研究中,人工神经网络模型为典型代表。人工神经网络是由大量简单的基本元件——神经元相互连接而成的自适应非线性动态系统,是一种把各种投入要素通过复杂的网络转换成产出的信息加工结构。神经网络模型本质上所解决的问题仍是分类或者说模式识别问题,但其原理却与其做方法迥然相异。人工神经网络有多种模型,比如Bp神经网络、RBF神经网络、Hopfield网络等。Bp神经网络为目前研究最为成熟、算法最为稳定同时应用也最为广泛的一种神经网络模型。
神经网络模型的优点：有效地捕捉数据中非线性，非可加性的数量关系；适用于二元性，多元性和连续性的目标变量；能处理连续性和类别性的预测变量。缺点：基本上是一个黑箱方案，难以理解；如果不经过仔细控制，容易微调于样本数据，从而不具备充分的抗震荡性和稳定性。
三、结语
信用评分作为一种严谨的基于统计学等理论的决策手段,正在逐渐被我国商业重视。信用评分系统的建设在我国属于起步阶段,应逐步建设适合我国特色的、高水平的信贷决策支持制度不但需要借鉴国外已有的理论研究成果和实践方案,更需要我界的创新或结合我国本土数据的实证研究。
参考文献: