络计算完全托管于 网格之中，充分利用网格环境中的计算资源来完成大计算量的神经网络计算，从而实现为 智能计算机提供更多的智能。
[0071] HNetCP采用分层模式进行设计，提供的高层接口把智能计算机系统软件低层的多 作业执行管理功能的实现细节隐藏起来，客户无需关心神经网络运行的顺序和实际地点； 神经网络库采用面向对象的多态特性进行设计，各种新加入的神经网络采用相同的接口和 相同的元数据Schema。如附图11所示是HNetCP的体系架构图，由四个层次组成，通常情 况下，高层的模块使用低层模块的接口进行实现。底层是软件和硬件资源层，上一层是智能 计算机的系统软件（网格中间件层），再上一层是HNetCP提供的操作混合神经网络的接口 层，顶层是混合神经网络应用层，它使用低层的接口实现各种混合神经网络应用。
[0072] 网格中间件层为上层的应用提供了网格运行环境，它主要提供CRAM服务、索引服 务和数据服务等三种网格服务。CRAM服务主要提供网格环境中作业的执行管理功能，包含 了客户端的管理模块LabGr i dCl i ent和服务端的CramServer模块。索引服务存储了网格中 可使用的计算资源信息和相关运行作业的信息，用户可以使用索引服务提供的接口添加、 修改、删除和查询计算资源的相关信息，匹配合适的计算资源给相关的作业。数据服务提供 了文件的传输功能，目前智能计算机使用TCP/IP协议进行文件传输，以后可以根据实际应 用的需要使用更加高效的文件传输协议。数据服务还提供了各种XML文件的解释功能，用 于保存和读取XML文件。
[0073] HNetCP接口层定义了各种操作混合神经网络的接口，从而为顶层应用隐藏了低层 网格中间件的实现细节。在这一层中包含了一个神经网络库NNLib，它提供了多种不同的神 经网络实现（目前有BP、RBF)，各种基本的神经网络都实现统一的神经网络操作接口，采用 相同的神经网络数据存储格式。HNetCP利用NNLib实现了执行各种混合神经网络的接口， 如训练、测试和评估混合神经网络的方法。利用NNLib也实现了需要提交到远程执行的各 种神经网络可执行程序，当用户调用操作接口后，HNetCP就会根据用户的输入参数传输神 经网络可执行程序和相关的XML数据文件、XML元数据Schema文件到合适的计算资源中运 行，用户也可根据自己设计的系统需要提交自定义的神经网络可执行程序。此外，该层还提 供了设计混合神经网络结构和处理神经网络相关数据的接口。
[0074] 在顶层的混合神经网络应用层中，客户可以使用下层的接口实现各种具体的混合 神经网络系统和开发出可视化的混合神经网络应用开发环境，如远程的神经网络运行监视 器、神经网络设计器、应用数据浏览器、终端用户操作神经网络的各种界面接口等，用户也 可以定义自己的单元模块，此外还可以在Web浏览器上构建相关的混合神经网络应用。
[0075] 1. 4智能计算机神经网络库
[0076] 神经网络具有自组织、自学习、非线性和高度的并行性等特点，目前已经在许多领 域中得到了广泛应用。与此同时，由于现实情况的复杂性以及理论尚未成熟，每一种神经网 络都具有各自的缺陷或只适用于解决某一特点领域的问题，不可能找出一种通用的模型以 适应各种情况。已有许多研宄表明，如果将几种神经网络组合起来形成一个大规模混合神 经网络，可以克服单一网络存在的不足，有效提高神经网络的性能。为了便于进行大规模混 合神经网络的研宄，本发明提出在HNetCP的神经网络库NNLib上添加了多种网络模型，包 括BP网络、RBF网络、SOFM网络、LVQ网络、LAM网络、Hopf ield网络、ART网络和遗传算法 等。
[0077] 1. 4. 1人工神经网络
[0078] 人工神经网络是由生物生神经网络发展而来的，是对人脑或若干基本特性的简 化、抽象和模拟。其目的在于模拟大脑的某些机理与机制，实现一些特定的功能。据统计人 类大脑皮层中大约有100亿个神经细胞，60万亿个神经突触以及它们的连接体。神经细胞 也称为神经元，是人脑中最基本的信息处理单元。每个神经细胞由细胞体和突起组成，其中 突起又可分为树突的轴突。对每个神经细胞，细胞体只有一个，它接受刺激并进行相应的处 理。树突可以由多个，它接受来自其他神经细胞的刺激。轴突也只有一个，它负责传出细胞 体产生的的电化学信号，是神经细胞的输出端。
[0079] L 4. 2人工神经元模型
[0080] 人工神经元是对生物神经元的一种模拟和简化，它是人工神经网络的基本信息处 理单元。人工神经元的模型如附图12所示。人工神经元主要由三个基本元素组成：①一组 连接，各连接线上的权值表示连接强度，权值为正表示激活，为负表示抑制。②一个加法器， 用于求取各输入信号的加权和。③一个激励函数，将神经元输出幅度限制在一定范围内。一 个神经元k可用式（1)、（2)表示：
[0081]
【主权项】
1. 一种智能计算机，其特征在于：包括混合神经网络应用层、HnetCP接口层、LabGrid 中间件层、软件和硬件资源层，其中 在所述混合神经网络应用层中，客户通过使用下层的HnetCP接口层的接口实现各种 具体的混合神经网络系统和开发出可视化的混合神经网络应用开发环境； 所述HnetCP接口层定义了各种操作混合神经网络的接口，从而为顶层应用隐藏了底 层网络中间件的实现细节，所述的顶层应用为混合神经网络应用层中的应用，所述的底层 网络中间件为LabGrid中间件层； 所述LabGrid中间件层为上层的应用提供网格运行环境； 所述软件和硬件资源层位于底层，软件资源包括各种支持上层应用的软件；硬件资源 包括网格中的各种个人PC机、计算机集群和网络。
2. 根据权利要求1所述的智能计算机，其特征在于：LabGrid中间件层中，所述的网 格运行环境即网格服务，所述的LabGrid中间件层提供CRAM服务、索引服务和数据服务 等三种网格服务：CRAM服务提供网格环境中作业的执行管理功能，包含客户端的管理模块 LabGridClient和服务端的CramServer模块；索引服务存储网格中可使用的计算资源信息 和相关运行作业的信息，用户可以使用索引服务提供的接口添加、修改、删除和查询计算资 源的相关信息，匹配合适的计算资源给相关的作业；数据服务提供文件传输功能，同时提供 各种XML文件的解释功能，用于保存和读取XML文件。
3. 根据权利要求2所述的智能计算机，其特征在于：所述的数据服务，使用TCP/IP协 议进行文件传输。
4. 根据权利要求1所述的智能计算机，其特征在于：所述的HNetCP接口层，包含神经 网络库NNLib，神经网络库NNLib提供多种不同的神经网络实现，各种基本的神经网络都实 现统一的神经网络操作接口，采用相同的神经网络数据存储格式。
5. 根据权利要求1所述的智能计算机，其特征在于：所述的混合神经网络应用层，在 HNetCP的神经网络库NNLib库上添加了多种网络模型，包括BP网络、RBF网络、SOFM网络、 LVQ网络、LAM网络、Hopf ield网络、ART网络和遗传算法。
6. 根据权利要求5所述的智能计算机，其特征在于：所述的HNetCP的神经网络库 NNLib库采用工厂模式设计，每个神经网络类的对象都由一个工厂类NeuralNetFactory负 责创建和销毁，定义一个负责处理神经网络数据的类CNeuralData，该类提供对神经网络 的输入输出数据的通用操作：从文件读取网络输入数据、保存网络输出数据到文件，读取网 络输入数据维数和目标输出维数，读取训练样本数、测试样本数，所有数据采用XML文件存 储。
【专利摘要】本发明公开了一种智能计算机，包括混合神经网络应用层、HnetCP接口层、LabGrid中间件层、软件和硬件资源层，在所述混合神经网络应用层中，客户通过HnetCP接口层的接口实现混合神经网络系统和开发出可视化的混合神经网络应用开发环境；所述HnetCP接口层定义各种操作混合神经网络的接口，所述的顶层应用为混合神经网络应用层中的应用，所述的底层网络中间件为LabGrid中间件层；所述LabGrid中间件层为上层的应用提供网格运行环境；所述软件和硬件资源层位于底层，软件资源包括各种支持上层应用的软件。本发明的智能计算机，将存于计算机中的知识与人的经验知识集成起来，发挥计算机系统的整体优势。
【IPC分类】G06N3-02
【公开号】CN104732274
【申请号】CN201510104128
【发明人】肖南峰
【申请人】华南理工大学
【公开日】2015年6月24日
【申请日】2015年3月10日