策略来源论文(策略来源是什么)

1. 策略来源是什么

基于学习策略的分类　

学习策略是指学习过程中系统所采用的推理策略。一个学习系统总是由学习和环境两部分组成。由环境（如书本或教师）提供信息，学习部分则实现信息转换，用能够理解的形式记忆下来，并从中获取有用的信息。在学习过程中，学生（学习部分）使用的推理越少，他对教师（环境）的依赖就越大，教师的负担也就越重。学习策略的分类标准就是根据学生实现信息转换所需的推理多少和难易程度来分类的，依从简单到复杂，从少到多的次序分为以下六种基本类型：

1）机械学习 (Rote learning)

学习者无需任何推理或其它的知识转换，直接吸取环境所提供的信息。如塞缪尔的跳棋程序，纽厄尔和西蒙的LT系统。这类学习系统主要考虑的是如何索引存贮的知识并加以利用。系统的学习方法是直接通过事先编好、构造好的程序来学习，学习者不作任何工作，或者是通过直接接收既定的事实和数据进行学习，对输入信息不作任何的推理。

2）示教学习 (Learning from instruction或Learning by being told)

学生从环境（教师或其它信息源如教科书等）获取信息，把知识转换成内部可使用的表示形式，并将新的知识和原有知识有机地结合为一体。所以要求学生有一定程度的推理能力，但环境仍要做大量的工作。教师以某种形式提出和组织知识，以使学生拥有的知识可以不断地增加。这种学习方法和人类社会的学校教学方式相似，学习的任务就是建立一个系统，使它能接受教导和建议，并有效地存贮和应用学到的知识。不少专家系统在建立知识库时使用这种方法去实现知识获取。示教学习的一个典型应用例是FOO程序。

3）演绎学习 (Learning by deduction)

学生所用的推理形式为演绎推理。推理从公理出发，经过逻辑变换推导出结论。这种推理是"保真"变换和特化(specialization)的过程，使学生在推理过程中可以获取有用的知识。这种学习方法包含宏操作(macro-operation)学习、知识编辑和组块(Chunking)技术。演绎推理的逆过程是归纳推理。

4）类比学习 (Learning by analogy)

利用二个不同领域（源域、目标域）中的知识相似性，可以通过类比，从源域的知识（包括相似的特征和其它性质）推导出目标域的相应知识，从而实现学习。类比学习系统可以使一个已有的计算机应用系统转变为适应于新的领域，来完成原先没有设计的相类似的功能。

类比学习需要比上述三种学习方式更多的推理。它一般要求先从知识源（源域）中检索出可用的知识，再将其转换成新的形式，用到新的状况（目标域）中去。类比学习在人类科学技术发展史上起着重要作用，许多科学发现就是通过类比得到的。例如著名的卢瑟福类比就是通过将原子结构（目标域）同太阳系（源域）作类比，揭示了原子结构的奥秘。

5）基于解释的学习 (Explanation-based learning, EBL)

学生根据教师提供的目标概念、该概念的一个例子、领域理论及可操作准则，首先构造一个解释来说明为什该例子满足目标概念，然后将解释推广为目标概念的一个满足可操作准则的充分条件。EBL已被广泛应用于知识库求精和改善系统的性能。

著名的EBL系统有迪乔恩（G.DeJong）的GENESIS,米切尔（T.Mitchell）的LEXII和LEAP, 以及明顿（S.Minton）等的PRODIGY。

6）归纳学习 (Learning from induction)

归纳学习是由教师或环境提供某概念的一些实例或反例，让学生通过归纳推理得出该概念的一般描述。这种学习的推理工作量远多于示教学习和演绎学习，因为环境并不提供一般性概念描述（如公理）。从某种程度上说，归纳学习的推理量也比类比学习大，因为没有一个类似的概念可以作为"源概念"加以取用。归纳学习是最基本的，发展也较为成熟的学习方法，在人工智能领域中已经得到广泛的研究和应用。

基于所获取知识的表示形式分类　

学习系统获取的知识可能有：行为规则、物理对象的描述、问题求解策略、各种分类及其它用于任务实现的知识类型。

对于学习中获取的知识，主要有以下一些表示形式：

1）代数表达式参数

学习的目标是调节一个固定函数形式的代数表达式参数或系数来达到一个理想的性能。

2）决策树

用决策树来划分物体的类属，树中每一内部节点对应一个物体属性，而每一边对应于这些属性的可选值，树的叶节点则对应于物体的每个基本分类。

3）形式文法

在识别一个特定语言的学习中，通过对该语言的一系列表达式进行归纳，形成该语言的形式文法。

4）产生式规则

产生式规则表示为条件—动作对，已被极为广泛地使用。学习系统中的学习行为主要是：生成、泛化、特化（Specialization）或合成产生式规则。

5）形式逻辑表达式

形式逻辑表达式的基本成分是命题、谓词、变量、约束变量范围的语句，及嵌入的逻辑表达式。

6）图和网络

有的系统采用图匹配和图转换方案来有效地比较和索引知识。

7）框架和模式（schema）

每个框架包含一组槽，用于描述事物（概念和个体）的各个方面。

8）计算机程序和其它的过程编码

获取这种形式的知识，目的在于取得一种能实现特定过程的能力，而不是为了推断该过程的内部结构。

9）神经网络

这主要用在联接学习中。学习所获取的知识，最后归纳为一个神经网络。

10）多种表示形式的组合

有时一个学习系统中获取的知识需要综合应用上述几种知识表示形式。

根据表示的精细程度，可将知识表示形式分为两大类：泛化程度高的粗粒度符号表示、??泛化程度低的精粒度亚符号(sub-symbolic)表示。像决策树、形式文法、产生式规则、形式逻辑表达式、框架和模式等属于符号表示类；而代数表达式参数、图和网络、神经网络等则属亚符号表示类。

按应用领域分类　

最主要的应用领域有：专家系统、认知模拟、规划和问题求解、数据挖掘、网络信息服务、图象识别、故障诊断、自然语言理解、机器人和博弈等领域。

从机器学习的执行部分所反映的任务类型上看，大部分的应用研究领域基本上集中于以下两个范畴：分类和问题求解。

（1）分类任务要求系统依据已知的分类知识对输入的未知模式（该模式的描述）作分析，以确定输入模式的类属。相应的学习目标就是学习用于分类的准则（如分类规则）。

（2）问题求解任务要求对于给定的目标状态,??寻找一个将当前状态转换为目标状态的动作序列；机器学习在这一领域的研究工作大部分集中于通过学习来获取能提高问题求解效率的知识（如搜索控制知识，启发式知识等）。

综合分类

综合考虑各种学习方法出现的历史渊源、知识表示、推理策略、结果评估的相似性、研究人员交流的相对集中性以及应用领域等诸因素。将机器学习方法[1] 区分为以下六类：

1）经验性归纳学习 (empirical inductive learning)

经验性归纳学习采用一些数据密集的经验方法（如版本空间法、ID3法，定律发现方法）对例子进行归纳学习。其例子和学习结果一般都采用属性、谓词、关系等符号表示。它相当于基于学习策略分类中的归纳学习，但扣除联接学习、遗传算法、加强学习的部分。

2）分析学习（analytic learning）

分析学习方法是从一个或少数几个实例出发，运用领域知识进行分析。其主要特征为：

·推理策略主要是演绎，而非归纳；

·使用过去的问题求解经验（实例）指导新的问题求解，或产生能更有效地运用领域知识的搜索控制规则。

分析学习的目标是改善系统的性能，而不是新的概念描述。分析学习包括应用解释学习、演绎学习、多级结构组块以及宏操作学习等技术。

3）类比学习

它相当于基于学习策略分类中的类比学习。在这一类型的学习中比较引人注目的研究是通过与过去经历的具体事例作类比来学习，称为基于范例的学习(case_based learning)，或简称范例学习。

4）遗传算法（genetic algorithm）

遗传算法模拟生物繁殖的突变、交换和达尔文的自然选择（在每一生态环境中适者生存）。它把问题可能的解编码为一个向量，称为个体，向量的每一个元素称为基因，并利用目标函数（相应于自然选择标准）对群体（个体的集合）中的每一个个体进行评价，根据评价值（适应度）对个体进行选择、交换、变异等遗传操作，从而得到新的群体。遗传算法适用于非常复杂和困难的环境，比如，带有大量噪声和无关数据、事物不断更新、问题目标不能明显和精确地定义，以及通过很长的执行过程才能确定当前行为的价值等。同神经网络一样，遗传算法的研究已经发展为人工智能的一个独立分支，其代表人物为霍勒德（J.H.Holland）。

5）联接学习

典型的联接模型实现为人工神经网络，其由称为神经元的一些简单计算单元以及单元间的加权联接组成。

6）增强学习（reinforcement learning）

增强学习的特点是通过与环境的试探性（trial and error）交互来确定和优化动作的选择，以实现所谓的序列决策任务。在这种任务中，学习机制通过选择并执行动作，导致系统状态的变化，并有可能得到某种强化信号（立即回报），从而实现与环境的交互。强化信号就是对系统行为的一种标量化的奖惩。系统学习的目标是寻找一个合适的动作选择策略，即在任一给定的状态下选择哪种动作的方法，使产生的动作序列可获得某种最优的结果（如累计立即回报最大）。

在综合分类中,经验归纳学习、遗传算法、联接学习和增强学习均属于归纳学习，其中经验归纳学习采用符号表示方式，而遗传算法、联接学习和加强学习则采用亚符号表示方式；分析学习属于演绎学习。

实际上，类比策略可看成是归纳和演绎策略的综合。因而最基本的学习策略只有归纳和演绎。

从学习内容的角度看，采用归纳策略的学习由于是对输入进行归纳，所学习的知识显然超过原有系统知识库所能蕴涵的范围,所学结果改变了系统的知识演绎闭包, 因而这种类型的学习又可称为知识级学习;而采用演绎策略的学习尽管所学的知识能提高系统的效率，但仍能被原有系统的知识库所蕴涵,即所学的知识未能改变系统的演绎闭包,因而这种类型的学习又被称为符号级学习。

学习形式分类

1）监督学习(supervised learning)

监督学习，即在机械学习过程中提供对错指示。一般实在是数据组中包含最终结果（0，1）。通过算法让机器自我减少误差。这一类学习主要应用于分类和预测 (regression & classify)。监督学习从给定的训练数据集中学习出一个函数，当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集要求是包括输入和输出，也可以说是特征和目标。训练集中的目标是由人标注的。常见的监督学习算法包括回归分析和统计分类。

2）非监督学习(unsupervised learning)

非监督学习又称归纳性学习（clustering）利用K方式(Kmeans)，建立中心（centriole），通过循环和递减运算(iteration&descent)来减小误差，达到分类的目的。

2. 策略是啥

策略，指计策；谋略。一般是指：

1、可以实现目标的方案集合；

2、根据形势发展而制定的行动方针和斗争方法；

3、有斗争艺术，能注意方式方法。

策略类型有以下几种:

1. 市场策略

2. 品牌策略

3. 产品策略

4. 传播策略

5. 渠道策略 

3. 策略的来源

工作失误的原因如下：工作态度不端正。

第二，知识技能经验不够。

第三，本人身体、环境等方面的原因。

对照自己的实际情况，分析原因。

是人都有失误，人是在失误中才能得到真正的学习，逃避将失去这真正学习的机会。原因是你处事过于简单。对策是勇敢面对，去学习你本该学习的，失误已经铸成，损失等于你的付出，哪有付出了，你什么都不要的？

4. 策略是指什么

亚太战略就是指某个国家或地区经营亚洲太平洋的战略! 例如:俄罗斯亚太战略、美国亚太战略等等、欧盟亚太战略!

美国的重返亚太战略是一个全面而完整的政策，美国希望通过在经济、外交和军事等多个方面加大对亚太地区的物质和精力投入，以此来维护美国的全球霸权，推动美国经济的复苏，牵制中国在亚太地区不断扩大的影响。

5. 策略原则是什么意思

类别：与获得认知学习结果有关的方法策略；与获得动作技能有关的方法策略；与情感态度有关的方法策略；与建构主义有关的方法策略。

选择原则：每一种方法策略都有各自的特点与适用场合，应当根据当前的教学目标、教学内容、教学对象进行选择。

6. 策略来源是什么意思啊

公安称谓起源于欧美资产阶级革命的公安委员会.我国使用公安称谓始于民国政府并且延续多年.中国共产党领导的政权建设中,为贯彻、执行党的政策和策略,开始延续使用"公安"称谓,用于冠名民主政权的暴力与公众治安服务机构.经过长期的革命实践,新中国建立起来的人民公安制度,具有体制的统一性、构成的多样性和参与的广泛性,将"公安"发展到新的历史阶段.

7. 策略是怎么来的

藤甲兵可从武将兀突骨传承获得，战法属于盾兵专属，只有盾兵能使用。配备战法全体受到的兵刃伤害都会降低，比较克制物理系的队伍。

但是遇到谋略队伍时作用不大，如果遇到能施加灼烧状态的武将时将会受到额外的伤害，所以藤甲兵还是比较惧怕谋略系的队伍。

8. 策略包含什么

方案指的是针对事情或者工作事务的具体执行方式手段和策略。包括事情或者工作的执行时间、执行地点、执行方式、所使用的工具以及详细的执行方法等等。

方案一般在事前提前制定好的。

预案指的是在没有事先计划的情况下，针对于可能临时会发生的事情而采取的紧急或者临时执行措施，预案具有临时性，是伴随事件可能临时发生而产生的。

9. 策略原理

IPS原理　　防火墙是实施访问控制策略的系统，对流经的网络流量进行检查，拦截不符合安全策略的数据包。入侵检测技术(IDS)通过监视网络或系统资源，寻找违反安全策略的行为或攻击迹象，并发出报警。传统的防火墙旨在拒绝那些明显可疑的网络流量，但仍然允许某些流量通过，因此防火墙对于很多入侵攻击仍然无计可施。绝大多数 IDS 系统都是被动的，而不是主动的。也就是说，在攻击实际发生之前，它们往往无法预先发出警报。而IPS则倾向于提供主动防护，其设计宗旨是预先对入侵活动和攻击性网络流量进行拦截，避免其造成损失，而不是简单地在恶意流量传送时或传送后才发出警报。IPS 是通过直接嵌入到网络流量中实现这一功能的，即通过一个网络端口接收来自外部系统的流量，经过检查确认其中不包含异常活动或可疑内容后，再通过另外一个端口将它传送到内部系统中。这样一来，有问题的数据包，以及所有来自同一数据流的后续数据包，都能在IPS设备中被清除掉。　　IPS工作原理　　IPS实现实时检查和阻止入侵的原理在于IPS拥有数目众多的过滤器，能够防止各种攻击。当新的攻击手段被发现之后，IPS就会创建一个新的过滤器。IPS数据包处理引擎是专业化定制的集成电路，可以深层检查数据包的内容。如果有攻击者利用Layer 2(介质访问控制)至Layer 7(应用)的漏洞发起攻击，IPS能够从数据流中检查出这些攻击并加以阻止。传统的防火墙只能对Layer 3或Layer 4进行检查，不能检测应用层的内容。防火墙的包过滤技术不会针对每一字节进行检查，因而也就无法发现攻击活动，而IPS可以做到逐一字节地检查数据包。所有流经IPS的数据包都被分类，分类的依据是数据包中的报头信息，如源IP地址和目的IP地址、端口号和应用域。每种过滤器负责分析相对应的数据包。通过检查的数据包可以继续前进，包含恶意内容的数据包就会被丢弃，被怀疑的数据包需要接受进一步的检查。　　针对不同的攻击行为，IPS需要不同的过滤器。每种过滤器都设有相应的过滤规则，为了确保准确性，这些规则的定义非常广泛。在对传输内容进行分类时，过滤引擎还需要参照数据包的信息参数，并将其解析至一个有意义的域中进行上下文分析，以提高过滤准确性。　　过滤器引擎集合了流水和大规模并行处理硬件，能够同时执行数千次的数据包过滤检查。并行过滤处理可以确保数据包能够不间断地快速通过系统，不会对速度造成影响。这种硬件加速技术对于IPS具有重要意义，因为传统的软件解决方案必须串行进行过滤检查，会导致系统性能大打折扣。　　IPS的种类　　* 基于主机的入侵防护(HIPS)　　HIPS通过在主机/服务器上安装软件代理程序，防止网络攻击入侵操作系统以及应用程序。基于主机的入侵防护能够保护服务器的安全弱点不被不法分子所利用。Cisco公司的Okena、NAI公司的McAfee Entercept、冠群金辰的龙渊服务器核心防护都属于这类产品，因此它们在防范红色代码和Nimda的攻击中，起到了很好的防护作用。基于主机的入侵防护技术可以根据自定义的安全策略以及分析学习机制来阻断对服务器、主机发起的恶意入侵。HIPS可以阻断缓冲区溢出、改变登录口令、改写动态链接库以及其他试图从操作系统夺取控制权的入侵行为，整体提升主机的安全水平。　　在技术上，HIPS采用独特的服务器保护途径，利用由包过滤、状态包检测和实时入侵检测组成分层防护体系。这种体系能够在提供合理吞吐率的前提下，最大限度地保护服务器的敏感内容，既可以以软件形式嵌入到应用程序对操作系统的调用当中，通过拦截针对操作系统的可疑调用，提供对主机的安全防护;也可以以更改操作系统内核程序的方式，提供比操作系统更加严谨的安全控制机制。　　由于HIPS工作在受保护的主机/服务器上，它不但能够利用特征和行为规则检测，阻止诸如缓冲区溢出之类的已知攻击，还能够防范未知攻击，防止针对Web页面、应用和资源的未授权的任何非法访问。HIPS与具体的主机/服务器操作系统平台紧密相关，不同的平台需要不同的软件代理程序。　　* 基于网络的入侵防护(NIPS)　　NIPS通过检测流经的网络流量，提供对网络系统的安全保护。由于它采用在线连接方式，所以一旦辨识出入侵行为，NIPS就可以去除整个网络会话，而不仅仅是复位会话。同样由于实时在线，NIPS需要具备很高的性能，以免成为网络的瓶颈，因此NIPS通常被设计成类似于交换机的网络设备，提供线速吞吐速率以及多个网络端口。　　NIPS必须基于特定的硬件平台，才能实现千兆级网络流量的深度数据包检测和阻断功能。这种特定的硬件平台通常可以分为三类：一类是网络处理器(网络芯片)，一类是专用的FPGA编程芯片，第三类是专用的ASIC芯片。　　在技术上，NIPS吸取了目前NIDS所有的成熟技术，包括特征匹配、协议分析和异常检测。特征匹配是最广泛应用的技术，具有准确率高、速度快的特点。基于状态的特征匹配不但检测攻击行为的特征，还要检查当前网络的会话状态，避免受到欺骗攻击。　　协议分析是一种较新的入侵检测技术，它充分利用网络协议的高度有序性，并结合高速数据包捕捉和协议分析，来快速检测某种攻击特征。协议分析正在逐渐进入成熟应用阶段。协议分析能够理解不同协议的工作原理，以此分析这些协议的数据包，来寻找可疑或不正常的访问行为。协议分析不仅仅基于协议标准(如RFC)，还基于协议的具体实现，这是因为很多协议的实现偏离了协议标准。通过协议分析，IPS能够针对插入(Insertion)与规避(Evasion)攻击进行检测。异常检测的误报率比较高，NIPS不将其作为主要技术。　　* 应用入侵防护(AIP)　　NIPS产品有一个特例，即应用入侵防护(Application Intrusion Prevention，AIP)，它把基于主机的入侵防护扩展成为位于应用服务器之前的网络设备。AIP被设计成一种高性能的设备，配置在应用数据的网络链路上，以确保用户遵守设定好的安全策略，保护服务器的安全。NIPS工作在网络上，直接对数据包进行检测和阻断，与具体的主机/服务器操作系统平台无关。　　NIPS的实时检测与阻断功能很有可能出现在未来的交换机上。随着处理器性能的提高，每一层次的交换机都有可能集成入侵防护功能。　　IPS技术特征　　嵌入式运行：只有以嵌入模式运行的 IPS 设备才能够实现实时的安全防护，实时阻拦所有可疑的数据包，并对该数据流的剩余部分进行拦截。　　深入分析和控制：IPS必须具有深入分析能力，以确定哪些恶意流量已经被拦截，根据攻击类型、策略等来确定哪些流量应该被拦截。　　入侵特征库：高质量的入侵特征库是IPS高效运行的必要条件，IPS还应该定期升级入侵特征库，并快速应用到所有传感器。　　高效处理能力：IPS必须具有高效处理数据包的能力，对整个网络性能的影响保持在最低水平。　　IPS面临的挑战　　IPS 技术需要面对很多挑战，其中主要有三点：一是单点故障，二是性能瓶颈，三是误报和漏报。设计要求IPS必须以嵌入模式工作在网络中，而这就可能造成瓶颈问题或单点故障。如果IDS 出现故障，最坏的情况也就是造成某些攻击无法被检测到，而嵌入式的IPS设备出现问题，就会严重影响网络的正常运转。如果IPS出现故障而关闭，用户就会面对一个由IPS造成的拒绝服务问题，所有客户都将无法访问企业网络提供的应用。　　即使 IPS 设备不出现故障，它仍然是一个潜在的网络瓶颈，不仅会增加滞后时间，而且会降低网络的效率，IPS必须与数千兆或者更大容量的网络流量保持同步，尤其是当加载了数量庞大的检测特征库时，设计不够完善的 IPS 嵌入设备无法支持这种响应速度。绝大多数高端 IPS 产品供应商都通过使用自定义硬件(FPGA、网络处理器和ASIC芯片)来提高IPS的运行效率。　　误报率和漏报率也需要IPS认真面对。在繁忙的网络当中，如果以每秒需要处理十条警报信息来计算，IPS每小时至少需要处理 36,000 条警报，一天就是 864,000 条。一旦生成了警报，最基本的要求就是IPS能够对警报进行有效处理。如果入侵特征编写得不是十分完善，那么"误报"就有了可乘之机，导致合法流量也有可能被意外拦截。对于实时在线的IPS来说，一旦拦截了"攻击性"数据包，就会对来自可疑攻击者的所有数据流进行拦截。如果触发了误报警报的流量恰好是某个客户订单的一部分，其结果可想而知，这个客户整个会话就会被关闭，而且此后该客户所有重新连接到企业网络的合法访问都会被"尽职尽责"的IPS拦截。　　IPS厂商采用各种方式加以解决。一是综合采用多种检测技术，二是采用专用硬件加速系统来提高IPS的运行效率。尽管如此，为了避免IPS重蹈IDS覆辙，厂商对IPS的态度还是十分谨慎的。例如，NAI提供的基于网络的入侵防护设备提供多种接入模式，其中包括旁路接入方式，在这种模式下运行的IPS实际上就是一台纯粹的IDS设备，NAI希望提供可选择的接入方式来帮助用户实现从旁路监听向实时阻止攻击的自然过渡。

10. 策略的形成

品牌策略是将既定的企业战略和品牌战略，通过拟定一系列的决策和实施，达成品牌的创造和管理的总体目标。

品牌策略非常强调各项任务的可执行性，以及相互之间的协同效应。品牌战略是公司将品牌作为核心竞争力，以获取差别利润与价值的企业经营战略。

际蓝论文网版权声明：以上内容作者已申请原创保护，未经允许不得转载，侵权必究！授权事宜、对本内容有异议或投诉，敬请联系网站管理员，我们将尽快回复您，谢谢合作！