專(zhuān)利名稱(chēng)：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的云端智能機(jī)系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及云計(jì)算、數(shù)據(jù)挖掘、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和信息安全四大議題。特別是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的云端智能機(jī)系統(tǒng)。實(shí)際上，上述每個(gè)議題都是一個(gè)很大的獨(dú)立領(lǐng)域。本發(fā)明的特點(diǎn)在于同時(shí)提出4 個(gè)領(lǐng)域重大的基礎(chǔ)創(chuàng)新，這些創(chuàng)新互相關(guān)聯(lián)，合在一起效果倍增。本發(fā)明針對(duì)當(dāng)前云計(jì)算誤區(qū)，提出云計(jì)算應(yīng)用的三個(gè)階段理念。針對(duì)當(dāng)前數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘的難題，提出解構(gòu)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)，建立統(tǒng)一開(kāi)放平臺(tái)的系統(tǒng)解決方案。針對(duì)當(dāng)前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)缺陷，開(kāi)拓研究新方向，提出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)四要素的新理論。針對(duì)當(dāng)前病毒和黑客猖獗，提出從根本上解決信息安全的新途徑。本發(fā)明將本能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，應(yīng)用到云計(jì)算中級(jí)階段，包括大規(guī)模信息中樞、外包企業(yè)管理、和電子商務(wù)等事物處理和決策支持服務(wù)。本發(fā)明所描述的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，能夠輕易超過(guò)當(dāng)前頂級(jí)服務(wù)器集群運(yùn)算力千倍以上，一舉突破未來(lái)云計(jì)算中心運(yùn)算能力瓶頸。 本發(fā)明的系統(tǒng)具備免疫和自愈能力，杜絕病毒黑客攻擊。本發(fā)明的系統(tǒng)像生物體那樣生長(zhǎng)和新陳代謝，也就是說(shuō)，能夠在系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中，定義不斷變化的新任務(wù)，完成升級(jí)和擴(kuò)容。
背景技術(shù)：
首先，簡(jiǎn)單回顧當(dāng)代計(jì)算機(jī)理論熱點(diǎn)云計(jì)算、數(shù)據(jù)挖掘和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。1、關(guān)于云計(jì)算從宏觀上看計(jì)算機(jī)信息處理的發(fā)展歷史包括三個(gè)階段第一階段中央主機(jī)在計(jì)算機(jī)萌芽期，少有人懂得信息處理知識(shí)，鮮見(jiàn)應(yīng)用，因此，局限于中央主機(jī)模式。那時(shí)候，信息就是生產(chǎn)力，誰(shuí)能率先建立企業(yè)IT功能，就具備了極大的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。第二階段分散的個(gè)人電腦模式隨著電腦需求爆炸，知識(shí)普及，應(yīng)用多變，競(jìng)爭(zhēng)激烈，用戶(hù)分散，自然發(fā)展出各自為政的個(gè)人電腦(PC)模式。第三階段云計(jì)算，回歸中央主機(jī)模式隨著計(jì)算能力爆炸，網(wǎng)絡(luò)進(jìn)步，電腦普及，IT設(shè)備快速更新，業(yè)界逐漸認(rèn)識(shí)到，回歸集中模式，有利于資源共享，達(dá)到效率倍增。大數(shù)規(guī)律告訴我們，當(dāng)群體巨大，多變的應(yīng)用將會(huì)收斂到趨同的需求。顯然，各自為政的管理和維護(hù)成本高，效果參差不齊。如今IT部門(mén)已經(jīng)成為企業(yè)經(jīng)營(yíng)中不可缺的部分，但是，對(duì)絕大部分企業(yè)來(lái)說(shuō)，IT部門(mén)不能帶來(lái)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)， 反而成為一大負(fù)擔(dān)。今天，誰(shuí)能率先使用外包IT服務(wù)，甩掉內(nèi)部IT部門(mén)，就具備了競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。因此，云計(jì)算將造就一批沒(méi)有內(nèi)部IT的企業(yè)，尤其在電子商務(wù)領(lǐng)域。也就是說(shuō)，大趨勢(shì)回歸中央主機(jī)模式，外包IT服務(wù)，這就是云計(jì)算的優(yōu)勢(shì)。2、關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘近年來(lái)，主流科技評(píng)論機(jī)構(gòu)認(rèn)為，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是對(duì)未來(lái)人類(lèi)產(chǎn)生重大影響的新興技術(shù)之一。由于計(jì)算機(jī)和數(shù)據(jù)庫(kù)的廣泛應(yīng)用，日益膨脹的數(shù)據(jù)量導(dǎo)致了“數(shù)據(jù)豐富而信息貧乏”的現(xiàn)象，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以一種全新的概念，改變?nèi)祟?lèi)利用數(shù)據(jù)的方式，可望開(kāi)發(fā)出大容量數(shù)據(jù)的利用價(jià)值。但是，現(xiàn)階段數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)面臨許多“鴻溝”，主要是應(yīng)付多源異構(gòu)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫(kù)、應(yīng)付海量數(shù)據(jù)的效率和運(yùn)算力、應(yīng)付數(shù)據(jù)規(guī)格化和大規(guī)模協(xié)同作業(yè)、挖掘結(jié)果的可用性和表達(dá)能力、以及數(shù)據(jù)安全和隱私等。這些鴻溝制約了數(shù)據(jù)挖掘的廣泛應(yīng)用。 本發(fā)明就是在這樣的背景條件下，提出了一套切實(shí)可行的整體解決方案。3、關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從宏觀上看，人類(lèi)智能機(jī)器至少可分為兩大獨(dú)立的體系和發(fā)展方向第一體系Von Heumann 架構(gòu)1936年，Turing提出有限狀態(tài)自動(dòng)機(jī)構(gòu)想，奠定了現(xiàn)代計(jì)算機(jī)的基礎(chǔ)理論。1945年，Von Heumann提出儲(chǔ)存程序通用計(jì)算方案，從此有了 “軟件”。今天廣為流行的計(jì)算機(jī)結(jié)構(gòu)，根據(jù)Von Heumarm體系，分為硬件和軟件兩個(gè)獨(dú)立部分，或者說(shuō)，油水分離的兩個(gè)層面。幾十年來(lái)，這兩個(gè)層面分別獨(dú)立演變成極為復(fù)雜的硬件和軟件體系，構(gòu)成一個(gè)難以捉摸的超級(jí)大細(xì)胞(包括所謂的超級(jí)計(jì)算機(jī))，導(dǎo)致系統(tǒng)整體效率低下，尤其在即將到來(lái)的云計(jì)算時(shí)代，將成為未來(lái)云端運(yùn)算力的瓶頸。第二體系神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Networks)1943年，McCulloch和Pitts根據(jù)神經(jīng)仿生學(xué)，奠定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。1949年，HelA提出自組織學(xué)習(xí)的第一個(gè)規(guī)則。1958年，Rosenblatt提出第一個(gè)感知器模型。1985年，Rumelhart等人提出反向傳輸學(xué)習(xí)模型，成為當(dāng)前研究的主流。60多年來(lái)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多次起伏，至今尚未成熟，難以進(jìn)入大規(guī)模實(shí)用。值得注意的是，1956年，就在Von Heumann去世的前一年，這位計(jì)算機(jī)巨匠留下一部手稿“計(jì)算機(jī)和人腦”。在這部手稿中，他已經(jīng)明確提出人腦和計(jì)算機(jī)的巨大差異。今天， 面對(duì)云計(jì)算的需求，傳統(tǒng)Von Heumarm結(jié)構(gòu)，已經(jīng)遭遇難以逾越的發(fā)展瓶頸。其實(shí)，現(xiàn)代仿生學(xué)提示，人類(lèi)每個(gè)器官都是從細(xì)胞發(fā)育時(shí)就確定了功能。跟隨個(gè)體發(fā)育成長(zhǎng)，細(xì)胞數(shù)量可能增加，但是，細(xì)胞結(jié)構(gòu)和復(fù)雜度不變。因此，本發(fā)明人認(rèn)為，未來(lái)計(jì)算機(jī)發(fā)展更有前途的方向是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但是，今天的現(xiàn)實(shí)情況是面對(duì)云計(jì)算和大規(guī)模數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，計(jì)算機(jī)理論和技術(shù)相對(duì)貧乏，也就是說(shuō)，傳統(tǒng)Von Heumarm結(jié)構(gòu)遭遇發(fā)展瓶頸，寄托未來(lái)希望的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)尚未成熟。 本發(fā)明就是在這樣的背景條件下，填補(bǔ)空白，提出一套切實(shí)可行的理論和技術(shù)結(jié)構(gòu)。本發(fā)明所說(shuō)的處于理論和技術(shù)貧乏狀態(tài)下的計(jì)算機(jī)3大熱點(diǎn)領(lǐng)域，廣泛地見(jiàn)諸于各類(lèi)文獻(xiàn)。其中，分別針對(duì)3個(gè)專(zhuān)題，有3本代表性的著作劉鵬主編《云計(jì)算》，電子工業(yè)出版社，2010年。書(shū)中詳細(xì)描述了當(dāng)前3家大公司和開(kāi)源的云計(jì)算技術(shù)。陳文偉《數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘教程》，清華大學(xué)出版社，2006年。這是一本高等院校信息管理研究生教材。葉世偉和史忠植譯《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理》，機(jī)械工業(yè)出版社，2004年。這是關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)典著作。從上述3本著作的參考資料列表中，可以找到更多相關(guān)內(nèi)容。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是面對(duì)云計(jì)算新時(shí)代面臨的短期和長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展瓶頸，主要包括開(kāi)拓新的應(yīng)用領(lǐng)域，數(shù)據(jù)泛濫知識(shí)貧乏，僵化的計(jì)算機(jī)結(jié)構(gòu)，云端運(yùn)算能力，以及云端信息安全等5個(gè)方面，本發(fā)明提供一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的云端智能機(jī)系統(tǒng)。該系統(tǒng)面向全社會(huì)的廣義數(shù)據(jù)庫(kù)，同時(shí)覆蓋當(dāng)前數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘的全部?jī)?nèi)容。通過(guò)云計(jì)算和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的完美組合，從結(jié)構(gòu)上打破傳統(tǒng)軟硬件限制。讓開(kāi)發(fā)者直接面對(duì)原始信息，在不增加軟硬件復(fù)雜度前提下，無(wú)限擴(kuò)展信息中樞的功能和規(guī)模。并且，本發(fā)明的系統(tǒng)能夠像生物體那樣生長(zhǎng)和新陳代謝，在運(yùn)行過(guò)程中，定義新任務(wù)，完成升級(jí)和擴(kuò)容。該系統(tǒng)首創(chuàng)開(kāi)放式數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)能夠跨越不同硬件平臺(tái)，不限于儲(chǔ)存設(shè)備類(lèi)型，包括 CPU內(nèi)存、電子硬盤(pán)、磁盤(pán)陣列等；也不限于訪問(wèn)工具，包括傳統(tǒng)軟件、可編程硬件、或其它異構(gòu)設(shè)備。并且，允許符合條件的用戶(hù)開(kāi)發(fā)自定義的神經(jīng)元，只要一本局部代碼字典、特定的信息存放地址和通用的神經(jīng)元傳導(dǎo)協(xié)議格式，就可以開(kāi)發(fā)任意可想象的高等級(jí)信息服務(wù)。該系統(tǒng)提供一種全方位協(xié)同作業(yè)環(huán)境。信息中樞允許任意多遠(yuǎn)程聯(lián)網(wǎng)團(tuán)隊(duì)，同時(shí)開(kāi)發(fā)不同的信息加工任務(wù)，并且，面向無(wú)限量用戶(hù)群。這些獨(dú)立開(kāi)發(fā)任務(wù)橫跨多個(gè)不相關(guān)領(lǐng)域，很難由少數(shù)幾個(gè)團(tuán)隊(duì)完成，例如不同信息鏈接和挖掘需求，分析解讀不同類(lèi)型多媒體內(nèi)容，對(duì)應(yīng)不同聰明程度的各種人工智能算法等。該系統(tǒng)針對(duì)當(dāng)前計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)面臨的病毒和黑客侵?jǐn)_，提出一條可行的中間道路，在保留傳統(tǒng)技術(shù)的前提下，建立本質(zhì)上的信息安全體系。最后，由于極高效率，換來(lái)本發(fā)明超低成本、超低能耗和超小體積。從短期看，本發(fā)明的效果僅限于性能價(jià)格比，隨著云計(jì)算向高級(jí)階段發(fā)展，將演變成有和無(wú)的差別。本發(fā)明的技術(shù)解決方案如下一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的云端智能機(jī)系統(tǒng)，特點(diǎn)在于其構(gòu)成包括基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)結(jié)構(gòu)和廣義的數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)。所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)結(jié)構(gòu)，由多個(gè)獨(dú)立算法引擎，經(jīng)由交換網(wǎng)絡(luò)設(shè)備連接而成，每個(gè)算法引擎接受系統(tǒng)管理指令，完成局部功能，即輸入數(shù)據(jù)按指定要求加工后產(chǎn)生輸出數(shù)據(jù)；每個(gè)算法引擎可與其他算法引擎交換數(shù)據(jù)，各個(gè)算法引擎可以在線共享系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)容，但不受其他算法引擎的制約；所述計(jì)算機(jī)結(jié)構(gòu)具備新陳代謝能力，即系統(tǒng)持續(xù)運(yùn)行過(guò)程中，增加或刪除部分算法引擎，或者改變某些算法引擎的任務(wù)，整體系統(tǒng)中其他算法引擎照常工作。所述的交換網(wǎng)絡(luò)設(shè)備為單臺(tái)設(shè)備，或是本地網(wǎng)絡(luò)連接的設(shè)備群，或是遠(yuǎn)程網(wǎng)絡(luò)連接的設(shè)備群。所述的交換網(wǎng)絡(luò)設(shè)備執(zhí)行算法引擎的傳導(dǎo)機(jī)制，交換網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的每個(gè)端口都設(shè)有專(zhuān)門(mén)的數(shù)據(jù)過(guò)濾裝置，并賦予指定的訪問(wèn)權(quán)限，允許通過(guò)指定的數(shù)據(jù)包；這些端口嚴(yán)格按照設(shè)備位置、功能等級(jí)和信任度等級(jí)分類(lèi)按位置分為云端設(shè)備和終端設(shè)備，按功能分為系統(tǒng)管理、在線任務(wù)定制、信息采集和查詢(xún)，按信任度分為專(zhuān)網(wǎng)可信任、公網(wǎng)可信任、公網(wǎng)已認(rèn)證、公網(wǎng)未認(rèn)證的交換網(wǎng)絡(luò)設(shè)備端口。所述的算法引擎為傳統(tǒng)的CPU加軟件、專(zhuān)用可編程硬件、任意混合體、甚至人工輔助的服務(wù)臺(tái)。
所述的廣義的數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)，包括4個(gè)獨(dú)立可分離的功能模塊群信息庫(kù)、多媒體內(nèi)容庫(kù)、代碼字典和用戶(hù)操作模塊，所述的信息庫(kù)是指經(jīng)過(guò)提煉的精簡(jiǎn)信息的集合，用代碼描述事實(shí)和現(xiàn)象；所述的多媒體內(nèi)容庫(kù)泛指復(fù)雜結(jié)構(gòu)的原始數(shù)據(jù)集合，以感性?xún)?nèi)容為主，包括視頻、圖片、音頻、網(wǎng)頁(yè)、文本數(shù)據(jù)；所述的代碼字典是描述和解釋信息庫(kù)中的單項(xiàng)內(nèi)容的代碼集合；所述的用戶(hù)操作模塊是面向無(wú)數(shù)遠(yuǎn)程的廣義數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)者和使用者，主要功能是產(chǎn)生，修改，讀取和使用上述各部分功能。所述的獨(dú)立可分離的功能模塊群具有一個(gè)或多個(gè)獨(dú)立分離的執(zhí)行模塊，這些執(zhí)行模塊稱(chēng)為算法引擎或神經(jīng)元；這些執(zhí)行模塊通過(guò)本地網(wǎng)絡(luò)或遠(yuǎn)程網(wǎng)絡(luò)連接，并由網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議，或稱(chēng)傳導(dǎo)協(xié)議，互相傳遞數(shù)據(jù)；每個(gè)獨(dú)立可分離的執(zhí)行模塊進(jìn)入或退出網(wǎng)絡(luò)連接，不影響其他執(zhí)行模塊的運(yùn)行；這些執(zhí)行模塊，根據(jù)不同需求獨(dú)立開(kāi)發(fā)，協(xié)同作業(yè)；所述的網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議包含并不限于以下內(nèi)容執(zhí)行功能、執(zhí)行模塊的地址、操作方式、變量代碼、權(quán)限范圍、數(shù)據(jù)載荷及其解釋。所述信息庫(kù)通過(guò)高效率信息鏈接和挖掘，提升到知識(shí)層面輔助決策。所述信息庫(kù)為了提高信息庫(kù)處理效率，通過(guò)壓縮原始信息中的冗余數(shù)據(jù)，用精簡(jiǎn)代碼表示信息本體。提取出的冗余數(shù)據(jù)稱(chēng)為先驗(yàn)信息，記錄在代碼字典中。由于所述數(shù)據(jù)庫(kù)的開(kāi)發(fā)者和使用者通過(guò)遠(yuǎn)程網(wǎng)絡(luò)接入，必須用統(tǒng)一定義的代碼解釋信息本體的屬性和內(nèi)涵，開(kāi)發(fā)者和使用者的終端必須復(fù)制局部代碼字典。所述的多媒體內(nèi)容庫(kù)必須與信息庫(kù)分開(kāi)處理，包括不同的物理位置；所述的信息庫(kù)包含所述的多媒體內(nèi)容庫(kù)中每個(gè)單項(xiàng)數(shù)據(jù)的地址和其他描述性信息；這些信息以便信息庫(kù)經(jīng)由用戶(hù)操作模塊的操作要求，向所述的多媒體內(nèi)容庫(kù)發(fā)送單方向指令，該多媒體內(nèi)容庫(kù)根據(jù)指令直接將多媒體數(shù)據(jù)發(fā)送到指定用戶(hù)。所述的用戶(hù)操作模塊主要面向4大類(lèi)遠(yuǎn)程用戶(hù)群按功能分為信息采集者和信息使用者，按介入深度分為低級(jí)用戶(hù)和高級(jí)用戶(hù)，所述的信息采集者泛指人工信息登錄，或自動(dòng)信息抓取，包括并不限于第三方數(shù)據(jù)庫(kù)吸納、媒體內(nèi)容搜索、多媒體內(nèi)容識(shí)別；所述的信息使用者泛指通過(guò)鏈接、挖掘、推理等手段，從信息中提煉知識(shí)，進(jìn)一步指導(dǎo)決策；所述的信息使用者還泛指多媒體內(nèi)容點(diǎn)播，包括本不限于電子商務(wù)、電子教育、娛樂(lè)性?xún)?nèi)容消費(fèi)；所述的低級(jí)用戶(hù)泛指常用服務(wù)套餐的用戶(hù)；所述的高級(jí)用戶(hù)泛指開(kāi)發(fā)定制功能的用戶(hù)。所述的每大類(lèi)用戶(hù)群還可以進(jìn)一步細(xì)分具體功能。實(shí)際上，所述廣義數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)可以包含并超越傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘的全部功能。所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的云端智能機(jī)系統(tǒng)，還有跨越軟硬件界線的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。所述的跨越軟件和硬件界線的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，從應(yīng)用角度，按某種規(guī)律排列的實(shí)體稱(chēng)為條目，每個(gè)條目含有多條信息本體，所述數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)直接在物理儲(chǔ)存介質(zhì)層面定義功能區(qū)、 數(shù)據(jù)塊和信息單元3層結(jié)構(gòu)首先，所述的功能區(qū)包括索引區(qū)、指針擴(kuò)展區(qū)和通用儲(chǔ)存區(qū)； 其次，每個(gè)功能區(qū)進(jìn)一步分成許多相等長(zhǎng)度的數(shù)據(jù)塊，數(shù)據(jù)塊在儲(chǔ)存空間的位置和狀態(tài)由數(shù)據(jù)塊尋址指針描述；最后，數(shù)據(jù)塊是儲(chǔ)存載體，用于存放不同長(zhǎng)度的信息單元，所述的信息單元包含信息類(lèi)型、輔助描述和信息本體；多個(gè)小信息單元可以合并存放在一個(gè)數(shù)據(jù)塊中，一個(gè)大信息單元可占用許多個(gè)數(shù)據(jù)塊，可跨越數(shù)據(jù)塊邊界，并能夠正向或反向鏈接。所述的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可跨越不同硬件平臺(tái)，儲(chǔ)存設(shè)備類(lèi)型包括CPU內(nèi)存、電子硬盤(pán)、 磁盤(pán)陣列或其他設(shè)備類(lèi)型，不限于訪問(wèn)工具傳統(tǒng)軟件、可編程硬件、或其他異構(gòu)設(shè)備。
所述的索引區(qū)的數(shù)據(jù)塊按序排列，儲(chǔ)存區(qū)中的數(shù)據(jù)塊隨機(jī)排列，指針擴(kuò)展區(qū)中的數(shù)據(jù)塊與儲(chǔ)存區(qū)同步排列，存放條目信息的第一個(gè)數(shù)據(jù)塊的尋址指針按線性地址排列在索引區(qū)的數(shù)據(jù)塊中，每個(gè)數(shù)據(jù)塊內(nèi)至少含有一條指針，包含本數(shù)據(jù)塊的狀態(tài)空、滿(mǎn)、損壞、不存在，以及鏈接下一個(gè)數(shù)據(jù)塊的尋址指針，指向儲(chǔ)存區(qū)擴(kuò)展數(shù)據(jù)塊的地址。所述的每個(gè)信息單元包含同一個(gè)條目名下的信息本體，信息單元的內(nèi)部輔助描述中包含并不限定信息本體的長(zhǎng)度、屬性、格式等，信息單元在數(shù)據(jù)塊中隨機(jī)排列；為了加速指定條目名下的信息單元搜索，多個(gè)信息單元可以合并成一個(gè)復(fù)合信息單元；信息單元所包含的信息量可以無(wú)限擴(kuò)展，直至耗盡所有儲(chǔ)存區(qū)空間。本發(fā)明的有益效果從云計(jì)算技術(shù)角度，本發(fā)明通過(guò)創(chuàng)新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，使得云計(jì)算中心計(jì)算機(jī)能夠像生物體那樣生長(zhǎng)和新陳代謝，在系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中，定義新任務(wù)，完成升級(jí)和擴(kuò)容。嚴(yán)格賦予神經(jīng)元不同訪問(wèn)權(quán)限，杜絕黑客和病毒，系統(tǒng)具備安全免疫和靈活應(yīng)變能力。本發(fā)明通過(guò)創(chuàng)新的廣義數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)，以及跨越軟硬件平臺(tái)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，完成大規(guī)模協(xié)同作業(yè)的社會(huì)信息中樞。實(shí)際上，只要一本代碼字典、一份埋藏信息的地圖和統(tǒng)一的神經(jīng)元傳導(dǎo)協(xié)議，任何人用任何軟件工具，甚至可編程硬件(不用軟件)，只要在局部授權(quán)的前提下，可以使用信息中樞指定范圍內(nèi)的信息，開(kāi)發(fā)任意應(yīng)用業(yè)務(wù)，包括信息挖掘和輔助決策。從社會(huì)信息化角度，信息過(guò)度防范導(dǎo)致使用價(jià)值受損，過(guò)度開(kāi)放危及信息安全。在現(xiàn)實(shí)社會(huì)中，不可控的開(kāi)放必然導(dǎo)致濫用，因此，開(kāi)放必須有度。理想情況是，該開(kāi)放的就開(kāi)放，該封閉的就封閉，對(duì)于不同對(duì)象有不同的開(kāi)放程度。在實(shí)現(xiàn)信息價(jià)值最大化的同時(shí)，必須認(rèn)識(shí)到信息濫用的危害也相應(yīng)加大。尤其是人們對(duì)個(gè)人隱私曝光的恐懼，其實(shí)，這種恐懼主要源自于信息管理不善和濫用。顯然，當(dāng)前大量分布的簡(jiǎn)易數(shù)據(jù)庫(kù)根本無(wú)法嚴(yán)格管理，導(dǎo)致大量個(gè)人信息進(jìn)入黑市買(mǎi)賣(mài)。實(shí)際上，如果用少數(shù)幾個(gè)嚴(yán)格監(jiān)管的信息中樞取代無(wú)數(shù)個(gè)無(wú)法監(jiān)管的簡(jiǎn)易數(shù)據(jù)庫(kù)，個(gè)人信息能夠像銀行存款一樣安全，恐懼自然消失。另一方面，如果司法機(jī)關(guān)決定對(duì)某人立案?jìng)刹椋敲丛谒痉ǚ秶鷥?nèi)，此人無(wú)隱私可言。因此，保護(hù)個(gè)人隱私的途徑不是毀滅信息(實(shí)際上毀滅不了)，而是嚴(yán)格管理。這就是建立社會(huì)信息中樞的目標(biāo)之一。本發(fā)明的信息安全體系包括目標(biāo)和手段兩部分第一，目標(biāo)是精確可控的信息開(kāi)放程度。第二，手段是從結(jié)構(gòu)上確保上述目標(biāo)的嚴(yán)格執(zhí)行。云計(jì)算信息中樞能夠促進(jìn)社會(huì)公平正義，提升公民誠(chéng)信度，鞏固法治，扶正祛邪，成為國(guó)家長(zhǎng)期穩(wěn)定和發(fā)展的重要支柱。


圖1本發(fā)明的宏觀理論圖2本發(fā)明基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的云端智能機(jī)系統(tǒng)實(shí)施例一社會(huì)信息中樞的邏輯結(jié)構(gòu)示意3本發(fā)明基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的云端智能機(jī)系統(tǒng)實(shí)施例一社會(huì)信息中樞的功能結(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境示意4本發(fā)明基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的云端智能機(jī)系統(tǒng)實(shí)施例一信息中樞的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和協(xié)同作業(yè)環(huán)境示意圖
具體實(shí)施例方式下面結(jié)合附圖對(duì)和實(shí)施例本發(fā)明作進(jìn)一步說(shuō)明，但不應(yīng)以此限制本發(fā)明的保護(hù)范圍。我們知道，發(fā)明就是創(chuàng)新。實(shí)際上，重大發(fā)明主要是思維模式的創(chuàng)新，思維模式落實(shí)到行事規(guī)則，最終決定結(jié)果。本發(fā)明在“背景技術(shù)”中指出，面對(duì)云計(jì)算而言，當(dāng)前的計(jì)算機(jī)理論和技術(shù)相對(duì)貧乏。為了論證這一點(diǎn)，讓我們分析云計(jì)算、數(shù)據(jù)挖掘、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、云端運(yùn)算能力、以及云端信息安全面臨的難題，并且，提出相應(yīng)的對(duì)策。本發(fā)明同時(shí)提出多個(gè)看似不同領(lǐng)域內(nèi)的重大創(chuàng)新，這些創(chuàng)新互相關(guān)聯(lián)，合在一起效果倍增。1、關(guān)于云計(jì)算的難題和對(duì)策今天，幾家公司的集中式網(wǎng)絡(luò)服務(wù)廣受歡迎，掀起了一股熱潮，商業(yè)上稱(chēng)為“云計(jì)算”。本發(fā)明人認(rèn)為，云計(jì)算的發(fā)展可以分為3個(gè)階段初級(jí)階段信息和內(nèi)容隨處可得，方便用戶(hù)，遠(yuǎn)程查詢(xún)，提高效率，包括集中提供傳統(tǒng)的企業(yè)管理和電子商務(wù)服務(wù)。中級(jí)階段主要表現(xiàn)在大規(guī)模數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘、聯(lián)機(jī)分析領(lǐng)域。改變“數(shù)據(jù)豐富而信息貧乏”的局面。也就是說(shuō)，建設(shè)社會(huì)信息中樞，通過(guò)深度加工，提升信息價(jià)值，變?yōu)橛杏玫闹R(shí)，大規(guī)模解決實(shí)際的社會(huì)問(wèn)題。高級(jí)階段超越信息范疇，實(shí)時(shí)多媒體內(nèi)容深度加工，如高逼真度網(wǎng)絡(luò)游戲、虛擬現(xiàn)實(shí)、人工智能(機(jī)器人聽(tīng)懂看懂人類(lèi)的表達(dá)方式)。顯然，今天我們看到的應(yīng)用，包括劉鵬《云計(jì)算》著作中所描述的內(nèi)容，基本上都屬于初級(jí)階段。我們知道，云計(jì)算初級(jí)階段必須同時(shí)面對(duì)無(wú)數(shù)用戶(hù)，因此，云中心的信息處理任務(wù)遠(yuǎn)大于傳統(tǒng)以個(gè)人電腦為基礎(chǔ)的分散服務(wù)器。我們看到，為了提升云計(jì)算中心的服務(wù)能力，當(dāng)前IT巨頭們的數(shù)據(jù)中心，用集裝箱裝載數(shù)以百計(jì)的高性能服務(wù)器，然后堆滿(mǎn)多個(gè)足球場(chǎng)。顯然，如此龐大系統(tǒng)還要消耗巨量電力。實(shí)際上，他們都局限在傳統(tǒng)體制下的四項(xiàng)追求更強(qiáng)的硬件(CPU堆積、服務(wù)器集群、 和超級(jí)計(jì)算機(jī))、更強(qiáng)的軟件(并行、分布和虛擬計(jì)算)、更高薪的工程師(越來(lái)越難以駕馭的復(fù)雜軟件和硬件)、以及更嚴(yán)格的管理(CMMI認(rèn)證，試圖應(yīng)付越來(lái)越難以控制的出錯(cuò)機(jī)會(huì))。但是，這條途徑投入和產(chǎn)出不成比例，系統(tǒng)越大效率越低，導(dǎo)致軟件可維護(hù)性、可靠性和安全性嚴(yán)重隱患。本發(fā)明人認(rèn)為，這條路線已經(jīng)遭遇難以逾越的瓶頸，因此，本質(zhì)上不符合云端運(yùn)算能力的發(fā)展方向。當(dāng)前出版的大量技術(shù)書(shū)籍和論文，處處表現(xiàn)出傳統(tǒng)體制下的上述四項(xiàng)追求，唯獨(dú)缺乏基礎(chǔ)理論的研究和創(chuàng)新。云計(jì)算中級(jí)階段的任務(wù)是對(duì)信息深度加工，顯然，更加劇了對(duì)運(yùn)算力的壓力。實(shí)際上，云中心運(yùn)算能力至少要達(dá)到當(dāng)前頂級(jí)服務(wù)器集群的千倍以上。根據(jù)摩爾定律推算，等待傳統(tǒng)軟件和硬件技術(shù)發(fā)展到可用的水平，至少要10年以上。實(shí)際上，10年以后，云計(jì)算將進(jìn)入高級(jí)階段，一旦跨越信息處理范疇，滲透到消費(fèi)者實(shí)時(shí)視頻應(yīng)用領(lǐng)域，那么云端運(yùn)算力需求還將暴增百萬(wàn)倍以上。顯然，傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)技術(shù)更加望塵莫及，因此，當(dāng)前的超級(jí)計(jì)算機(jī)不論發(fā)展到什么程度，都難以滿(mǎn)足云計(jì)算高級(jí)階段的需求。
本發(fā)明用本能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)取代劉鵬《云計(jì)算》一書(shū)中所描述的各種技術(shù)，表現(xiàn)出重大優(yōu)勢(shì)第一，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠像生物體那樣生長(zhǎng)和新陳代謝，在系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中，定義新任務(wù)，完成升級(jí)和擴(kuò)容。第二，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠嚴(yán)格賦予神經(jīng)元不同訪問(wèn)權(quán)限，杜絕黑客和病毒，系統(tǒng)安全免疫和靈活應(yīng)變能力。第三，由于極高的效率，換來(lái)超低成本、超低能耗、和超小體積。2、關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的難題和對(duì)策當(dāng)前業(yè)界意識(shí)到數(shù)據(jù)挖掘是一項(xiàng)多學(xué)科交叉的領(lǐng)域，但是，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的定位不清，導(dǎo)致研究人員難以聚焦。實(shí)際上，原因在于對(duì)數(shù)據(jù)、信息和知識(shí)的基本概念定義模糊和認(rèn)識(shí)不清。本發(fā)明人認(rèn)為，數(shù)據(jù)(data)是傳輸和儲(chǔ)存的載體(包括記錄)，數(shù)據(jù)的承載對(duì)象是信息和多媒體內(nèi)容。其中，信息屬于知性?xún)?nèi)容；多媒體主要帶來(lái)舒適的感受，屬于感性?xún)?nèi)容，當(dāng)然，可以包含知性成分。只有信息(information)，或者說(shuō)，知性?xún)?nèi)容，才是知識(shí)的載體(有意義的消息)。從信息發(fā)現(xiàn)角度看，感性?xún)?nèi)容屬于冗余數(shù)據(jù)，應(yīng)該事先濾除。實(shí)際上， 信息本身只是描述事實(shí)(或現(xiàn)象)，只有把許多信息聯(lián)系起來(lái)，形成一個(gè)模型，才能提升到知識(shí)(knowledge)境界，用于指導(dǎo)人類(lèi)活動(dòng)。由此可見(jiàn)，廣義的數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶋H上包含兩個(gè)過(guò)程首先，從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)信息，然后，從信息中發(fā)現(xiàn)知識(shí)。但是，當(dāng)前的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘基本上都從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)展而來(lái)，因此，大部分關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的著作，都把這兩個(gè)過(guò)程混為一談，導(dǎo)致許多研究工作迷失方向。關(guān)于從信息中發(fā)現(xiàn)知識(shí)的過(guò)程，相對(duì)有章可循，經(jīng)過(guò)數(shù)十年努力，目前已經(jīng)具備較完整的方法，至少已經(jīng)有了比較明確的研究方向，大部分?jǐn)?shù)據(jù)挖掘的著作中都有類(lèi)似的描述。關(guān)于從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)信息的過(guò)程，取決于數(shù)據(jù)的類(lèi)型。實(shí)際上，每一種數(shù)據(jù)類(lèi)型都是一門(mén)獨(dú)立的學(xué)問(wèn)，其中，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)所處理的“結(jié)構(gòu)化”數(shù)據(jù)已經(jīng)成熟。但是，除此之外，例如從文本、網(wǎng)站和多媒體內(nèi)容中提取信息，還遠(yuǎn)未成熟。尤其是面對(duì)視頻內(nèi)容，如何提取有效信息尚屬起步階段，連發(fā)展方向都不清楚。這些領(lǐng)域其實(shí)與信息庫(kù)無(wú)關(guān)。這項(xiàng)任務(wù)可以分配給專(zhuān)門(mén)的算法引擎，甚至可用人工輔助實(shí)現(xiàn)。也就是說(shuō)，將不同算法引擎提煉后的信息，統(tǒng)一充實(shí)到已有的運(yùn)行中的信息庫(kù)。在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，還面臨數(shù)據(jù)規(guī)格化和大規(guī)模協(xié)同作業(yè)的難題。我們知道，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)不具備普遍性，即便使用同一家公司的數(shù)據(jù)庫(kù)軟件和SQL語(yǔ)言，但是，變量定義只在特定的數(shù)據(jù)庫(kù)中有效。也就是說(shuō)，只有數(shù)據(jù)庫(kù)的開(kāi)發(fā)人員，才能充分使用該數(shù)據(jù)庫(kù)的內(nèi)容。本發(fā)明提出廣義數(shù)據(jù)庫(kù)概念，首先把傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)解構(gòu)為信息庫(kù)、多媒體內(nèi)容庫(kù)、代碼字典和用戶(hù)操作模塊。消除信息庫(kù)中的冗余信息，然后，通過(guò)開(kāi)放的跨平臺(tái)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和本能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)整合傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘的全部功能。最終，完成大規(guī)模協(xié)同作業(yè)的社會(huì)信息中樞。本發(fā)明所述的信息中樞，只要一本代碼字典、一份埋藏信息的地圖和統(tǒng)一的神經(jīng)元傳導(dǎo)協(xié)議，任何人用任何軟件工具，甚至可編程硬件(不用軟件)，只要在局部授權(quán)的前提下，可以使用信息中樞指定范圍內(nèi)的信息，開(kāi)發(fā)任意應(yīng)用業(yè)務(wù)，包括信息挖掘和輔助決策。
3、關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的難題和對(duì)策本發(fā)明人認(rèn)為，當(dāng)前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不成熟的原因在于理論上有缺陷根據(jù)葉世偉所譯的《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理》，縱觀數(shù)十年神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，九成以上的研究精力局限在自學(xué)習(xí)算法和能力訓(xùn)練上，同一個(gè)題目反復(fù)研究，導(dǎo)致近親繁殖，并且整體進(jìn)步不大。因此，必須拓寬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究方向，尋找新的突破口。實(shí)際上，過(guò)去幾十年神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究局限于一小點(diǎn)，可以等同為“自學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”，顯然，這不是人類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全部。另外，人類(lèi)大腦發(fā)育，達(dá)到謀生能力，必須經(jīng)過(guò)幼兒期不斷的試錯(cuò)學(xué)習(xí)和十幾年知識(shí)積累。但是，我們?cè)O(shè)計(jì)電腦，尤其面對(duì)用戶(hù)信息處理，不能容忍試錯(cuò)，也不能等待漫長(zhǎng)的學(xué)習(xí)過(guò)程?！白詫W(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”理論的核心有兩點(diǎn)第一，由簡(jiǎn)單神經(jīng)元構(gòu)成宏大的網(wǎng)絡(luò)。但是，過(guò)去幾十年，對(duì)于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和傳導(dǎo)理論，研究甚少。第二，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從外界獲取知識(shí)，即“自學(xué)習(xí)”，并儲(chǔ)存于神經(jīng)元內(nèi)部。本發(fā)明人認(rèn)為，自學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論忽視了生物具備不經(jīng)學(xué)習(xí)，與生俱來(lái)的本能。 還忽視了生物抵御外來(lái)侵?jǐn)_的免疫和自愈能力。這些能力與大腦的關(guān)系尚不清楚，因此，研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不應(yīng)局限于大腦，還應(yīng)該看到整個(gè)生物體。不應(yīng)局限于模仿細(xì)節(jié)，還應(yīng)該借鑒宏觀的系統(tǒng)能力。實(shí)際上，知識(shí)空白，本能缺乏，難以學(xué)習(xí)，因此，應(yīng)該先灌輸知識(shí)(先驗(yàn)信息)，再談學(xué)習(xí)。探究生物奧秘的路程尚遠(yuǎn)，我們不能等待所有謎底都揭開(kāi)之后，再來(lái)模仿。 至少，應(yīng)該先從系統(tǒng)角度，學(xué)習(xí)仿生學(xué)提示的生物基本功能。本發(fā)明行之有效的方法是，在邁向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過(guò)程中，設(shè)立一個(gè)中間階段，灌輸本能。也就是說(shuō)，先不考慮自學(xué)習(xí)問(wèn)題，只有積累了足夠知識(shí)以后，才能逐步開(kāi)放自主適應(yīng)外部環(huán)境能力。另一方面，必須把抗擊黑客和病毒設(shè)計(jì)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的本能之中，而不是依賴(lài)后天的防火墻和殺毒軟件。本發(fā)明提出“本能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”的理論和結(jié)構(gòu)，并開(kāi)啟云計(jì)算的新應(yīng)用第一，本發(fā)明揚(yáng)長(zhǎng)避短，優(yōu)化設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和傳導(dǎo)協(xié)議，另一方面，避開(kāi)尚不成熟的自學(xué)習(xí)能力，消除試錯(cuò)過(guò)程。第二，本發(fā)明直接賦予神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)足夠的先驗(yàn)信息。用代碼字典，將外部環(huán)境映射到內(nèi)部信息庫(kù)。其中，代碼字典就是先驗(yàn)信息，信息庫(kù)就是知識(shí)積累。第三，本發(fā)明通過(guò)限權(quán)的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議，賦予神經(jīng)元抗擊黑客和病毒的本能。我們知道，社會(huì)信息化是一個(gè)過(guò)程，也就是說(shuō)，社會(huì)信息中樞就像一個(gè)不斷成長(zhǎng)和發(fā)育的生命體。至少在相當(dāng)長(zhǎng)的一段時(shí)期內(nèi)，需求不斷變化，難以確切定型，需要許多橫跨不同領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)協(xié)同作業(yè)。但是，傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)難以適應(yīng)變化中的環(huán)境需求，軟件升級(jí)是電腦應(yīng)用的常態(tài)，因此，我們已經(jīng)習(xí)慣于經(jīng)常下載大型軟件版本更新和補(bǔ)丁。每次下載都要暫停原先的程序，甚至還要重啟主機(jī)。實(shí)際上，傳統(tǒng)軟件的每一次小修改，都可能導(dǎo)致其他看上去無(wú)關(guān)的部分出錯(cuò)。尤其當(dāng)軟件系統(tǒng)極為復(fù)雜，同時(shí)，應(yīng)用流程容不得差錯(cuò)，上述問(wèn)題更加嚴(yán)重。這種隨系統(tǒng)擴(kuò)展而不確定的軟件隱患，已經(jīng)成為超級(jí)計(jì)算機(jī)應(yīng)用瓶頸。但是，現(xiàn)代生理學(xué)明確告訴我們，跟隨個(gè)體發(fā)育成長(zhǎng)，細(xì)胞數(shù)量可能增加，但是，細(xì)胞結(jié)構(gòu)和復(fù)雜度不變，或者說(shuō)，沒(méi)有超級(jí)細(xì)胞。本能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用限權(quán)傳導(dǎo)協(xié)議連接異構(gòu)的算法引擎，替代復(fù)雜的軟件流程，擺脫傳統(tǒng)硬件的能力限制，動(dòng)態(tài)完成不斷變化的任務(wù)。實(shí)際上，就是信息包在網(wǎng)絡(luò)路徑協(xié)議指引下，途經(jīng)不同的算法引擎，完成期望的任務(wù)。本發(fā)明提出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的宏觀理論，即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)四要素神經(jīng)元結(jié)構(gòu)和傳導(dǎo)機(jī)制、先天本能、免疫和自愈能力、自學(xué)習(xí)能力，只有充分融合這些要素，才能成為成熟的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)， 最終應(yīng)用到云計(jì)算的高級(jí)階段。4、關(guān)于云端運(yùn)算力的難題和對(duì)策我們看到，不論云計(jì)算還是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，都面臨一個(gè)運(yùn)算力需求暴增的難題。讓我們先看一個(gè)事實(shí)，1965年，美國(guó)航空公司采用2臺(tái)IBM主機(jī)互為備份，成功開(kāi)發(fā)“軍刀”航空票務(wù)系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過(guò)運(yùn)程連接1000多個(gè)代理終端，每天處理4萬(wàn)次航空預(yù)訂和2萬(wàn)次售票業(yè)務(wù)。今天有報(bào)道稱(chēng)，采用IBM最新的云計(jì)算設(shè)備，實(shí)現(xiàn)了每天處理上千萬(wàn)次預(yù)訂或銷(xiāo)售的火車(chē)票務(wù)系統(tǒng)。顯然，兩者的差別是進(jìn)步了數(shù)百倍。再看另外一個(gè)事實(shí)，按照計(jì)算機(jī)業(yè)界公認(rèn)的摩爾定律，計(jì)算機(jī)芯片運(yùn)算力每10年增長(zhǎng)100倍，由此推理，45年應(yīng)該進(jìn)步5億倍。顯然，如果從會(huì)計(jì)角度，花費(fèi)數(shù)億倍資源，辦理類(lèi)似的業(yè)務(wù)流程，僅進(jìn)步數(shù)百倍，應(yīng)該審計(jì)一下。或者說(shuō)，拷問(wèn)傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)運(yùn)作模式，巨量增加的CPU能力花到哪里去了？今天我們熟悉的個(gè)人電腦模式，用戶(hù)只關(guān)心自己的終端，把主要資源耗費(fèi)在圖形化操作環(huán)境和人性化編程語(yǔ)言上。實(shí)際上，不論是“辦公自動(dòng)化”還是“電子商務(wù)”，其實(shí)， “辦公”和“商務(wù)”的基本流程幾百年沒(méi)有大變，只是“自動(dòng)”和“電子”日新月異。30年來(lái)， 以PC為代表的計(jì)算機(jī)技術(shù)不遺余力地追求人性化的編程語(yǔ)言、直觀的圖形操作界面、解決普遍問(wèn)題的萬(wàn)能工具。很明顯，所有努力都是針對(duì)個(gè)人電腦的“個(gè)人”工作環(huán)境。實(shí)際上，今天PC運(yùn)算力資源中99%以上只是讓使用者感覺(jué)舒服一點(diǎn)而已。但是，在云計(jì)算中心環(huán)境， 所有這一切努力都成了畫(huà)蛇添足。任何創(chuàng)新都會(huì)遭遇傳統(tǒng)的阻力，幸運(yùn)地，由于云計(jì)算的屏蔽作用，用戶(hù)根本不知道云端用了什么技術(shù)。這就為顛覆傳統(tǒng)創(chuàng)造了良機(jī)，有望實(shí)現(xiàn)體制外重大創(chuàng)新。針對(duì)云計(jì)算和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)面臨的難題，本發(fā)明提出云計(jì)算中心的設(shè)計(jì)準(zhǔn)則云計(jì)算的本質(zhì)就是回歸中央，因此，一旦滿(mǎn)足初級(jí)階段的需求，計(jì)算機(jī)理論將從 “以人為本”，過(guò)渡到“以計(jì)算機(jī)為本”。也就是說(shuō)，云計(jì)算中心的設(shè)計(jì)準(zhǔn)則，應(yīng)該站在電腦立場(chǎng)上思考問(wèn)題。當(dāng)然，并不是說(shuō)電腦將變得難以操作，實(shí)際上，從應(yīng)用角度，“以人為本”永遠(yuǎn)正確。但是，與云端技術(shù)無(wú)關(guān)，或者說(shuō)，云中心和用戶(hù)終端的任務(wù)向兩級(jí)分化。云計(jì)算中心的任務(wù)不僅是收集大量信息，更重要的是，通過(guò)深度處理，讓信息帶來(lái)更大的價(jià)值。至于說(shuō)，如何迎合用戶(hù)的喜好，那只是終端設(shè)計(jì)的事，好比時(shí)尚的衣服和提包，市場(chǎng)價(jià)格與功能無(wú)關(guān)。下面讓我們從系統(tǒng)角度，進(jìn)一步闡述云計(jì)算中心的設(shè)計(jì)準(zhǔn)則。云計(jì)算理論創(chuàng)新之一細(xì)胞層面的兩項(xiàng)融合，奠定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。1、硬件與軟件在細(xì)胞層面融合成自治體，S卩神經(jīng)元，或稱(chēng)，“算法引擎”。2、計(jì)算與通信融合，采用通信協(xié)議和網(wǎng)絡(luò)，隔離系統(tǒng)狀態(tài)機(jī)與獨(dú)立執(zhí)行的算法引擎。實(shí)際上，上述獨(dú)立算法引擎結(jié)構(gòu)靈活，可由傳統(tǒng)CPU加軟件、可編程硬件、或其混合體實(shí)現(xiàn)，或者說(shuō)，異構(gòu)執(zhí)行模塊。獨(dú)立算法引擎可位于本地服務(wù)節(jié)點(diǎn)或通過(guò)遠(yuǎn)程網(wǎng)絡(luò)連接，可組成狀態(tài)機(jī)管理的流水線。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)流程與執(zhí)行模塊設(shè)計(jì)調(diào)整無(wú)關(guān)，甚至，同一任務(wù)可由不同類(lèi)型算法引擎執(zhí)行，徹底隔離流程復(fù)雜性和操作復(fù)雜性。重要的是，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議，嚴(yán)格賦予神經(jīng)元不同的訪問(wèn)權(quán)限，杜絕黑客和病毒，確保系統(tǒng)操作安全和靈活。由此可見(jiàn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的兩項(xiàng)融合是將一個(gè)復(fù)雜的兩維問(wèn)題，化解為兩個(gè)簡(jiǎn)單的一維問(wèn)題。云計(jì)算理論創(chuàng)新之二 功能層面的兩項(xiàng)解構(gòu)，奠定以電腦為本的操作模式。1、解構(gòu)儲(chǔ)存模式，嚴(yán)格區(qū)分服務(wù)器的指令流(面向機(jī)器)和儲(chǔ)存器的數(shù)據(jù)流(面向用戶(hù))。2、解構(gòu)個(gè)人電腦模式，嚴(yán)格分離信息處理(面向機(jī)器)和環(huán)境優(yōu)化(面向用戶(hù))。 兼顧以人為本和以電腦為本的操作模式。為了應(yīng)付日益瘋長(zhǎng)的消費(fèi)者多媒體內(nèi)容，本發(fā)明的云計(jì)算理論兼顧以人為本和以電腦為本，首次提出解構(gòu)儲(chǔ)存網(wǎng)絡(luò)。其實(shí)就是把數(shù)據(jù)分解為信息和多媒體內(nèi)容。根據(jù)服務(wù)器指令，儲(chǔ)存器直接向客戶(hù)終端雙向收發(fā)多媒體數(shù)據(jù)流，因此，任意增加用戶(hù)多媒體內(nèi)容， 不會(huì)造成服務(wù)器壓力。也就是說(shuō)，避免神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的臃腫和低效率，奠定了云計(jì)算中心和用戶(hù)體驗(yàn)終端的基礎(chǔ)架構(gòu)。實(shí)際上，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的解決之道是全面創(chuàng)新計(jì)算理論和架構(gòu)，將復(fù)雜任務(wù)分解成多個(gè)簡(jiǎn)單任務(wù)，擰干30年計(jì)算技術(shù)水分。并以驚人幅度降低硬件、軟件、工程師、 和管理成本。本發(fā)明人認(rèn)為，傳統(tǒng)軟件是一種很好的工具，但是，絕對(duì)不是唯一的工具。今天，可編程硬件的開(kāi)發(fā)過(guò)程尚待完善，但已經(jīng)展現(xiàn)百倍以上的效率提升。我們的目標(biāo)是，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)云計(jì)算中心，放棄傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)的思維模式，尋找一條近路，也就是說(shuō)，不用傳統(tǒng)服務(wù)器，不用操作系統(tǒng)，不用數(shù)據(jù)庫(kù)，當(dāng)然，也沒(méi)有復(fù)雜的軟件，直接完成云計(jì)算中級(jí)和高級(jí)階段的核心使命。5、關(guān)于云端信息安全的難題和對(duì)策隨著社會(huì)信息化深入，伴隨兩大矛盾信息集中與分散，信息開(kāi)放與安全。從人類(lèi)社會(huì)進(jìn)步角度，信息資源應(yīng)該集中，打破地區(qū)和行業(yè)壁壘，避免各自為政， 同時(shí)面向2大類(lèi)人群1)水平管理，以信息寫(xiě)入或更改維護(hù)為主；2)垂直使用，以信息查詢(xún)和支持決策為主。但是，信息集中可能會(huì)受到傳統(tǒng)勢(shì)力和現(xiàn)行的管理體系的阻力，好在信息極易復(fù)制，可以化解大部分不利因素。同樣從人類(lèi)社會(huì)進(jìn)步角度，信息資源應(yīng)該開(kāi)放，為每一個(gè)公民服務(wù)，實(shí)現(xiàn)信息價(jià)值最大化。然而，過(guò)度防范導(dǎo)致使用價(jià)值受損，過(guò)度開(kāi)放危及信息安全。在現(xiàn)實(shí)社會(huì)中，不可控的開(kāi)放必然導(dǎo)致濫用，因此，開(kāi)放必須有度。理想情況是，該開(kāi)放的就開(kāi)放，該封閉的就封閉，對(duì)于不同對(duì)象有不同的開(kāi)放程度。每次接觸信息都留下記錄，并且，隨時(shí)設(shè)定每個(gè)人和每臺(tái)設(shè)備的操作權(quán)限。但是，如此精確可控信息資源的最大障礙是當(dāng)前混亂的網(wǎng)絡(luò)秩序，或者說(shuō)，脆弱的安全體系。一旦壞人通過(guò)網(wǎng)站漏洞，入侵服務(wù)器，盜取機(jī)密，后果極為嚴(yán)重。PC 時(shí)代的防火墻和殺毒軟件，以及各種法規(guī)和法律，只能事后補(bǔ)救和處罰已造成他人利益損害者。顯然，這些措施不能滿(mǎn)足社會(huì)信息中樞的可控開(kāi)放模式和安全要求。社會(huì)信息中樞的大趨勢(shì)不言而喻，我們不能因?yàn)閾?dān)心信息安全而因噎廢食。本發(fā)明人認(rèn)為，我們今天遭遇信息和網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題的根源，在于當(dāng)初發(fā)明計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)時(shí)根本沒(méi)有想到，或者說(shuō)，沒(méi)有預(yù)見(jiàn)安全隱患。其實(shí)，借助云計(jì)算的機(jī)會(huì)，重新設(shè)計(jì)計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)理論，建立高枕無(wú)憂的安全體系并不困難。或者說(shuō)，完全有可能在開(kāi)放的信息中樞， 把安全程度提升到銀行金庫(kù)水平。
首先，病毒傳遞必需滿(mǎn)足2個(gè)條件，第一，用戶(hù)文件可搭載電腦程序；第二，用戶(hù)數(shù)據(jù)和電腦程序同時(shí)存放在CPU的儲(chǔ)存區(qū)。病毒程序寄生在公開(kāi)文件中，只要用戶(hù)電腦解讀下載的文件，就可能釋放病毒。實(shí)際上，病毒的根源是Von Heumarm結(jié)構(gòu)，排除這種CPU加軟件的結(jié)構(gòu)是鏟除病毒一勞永逸的手段。本發(fā)明的云端信息庫(kù)排除傳統(tǒng)電腦解讀文件的模式，因此，沒(méi)有病毒生存的土壤。但是，本發(fā)明多媒體內(nèi)容儲(chǔ)存部分暴露在公共網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，多媒體內(nèi)容的解讀方法繁多，難以避免采用傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)技術(shù)，因此，不能排除病毒感染。針對(duì)這一情況，在本發(fā)明的信息中樞，信息庫(kù)只是單方向發(fā)送指令至多媒體內(nèi)容庫(kù)，不使用和解讀多媒體內(nèi)容，因此，不受病毒感染。從系統(tǒng)角度，暴露在公共網(wǎng)絡(luò)中的分布式多媒體內(nèi)容儲(chǔ)存陣列，可以采用傳統(tǒng)殺毒軟件改善網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。但是，用不用殺毒軟件，殺毒軟件的優(yōu)劣程度，都不影響本發(fā)明信息庫(kù)的安全。其次，網(wǎng)絡(luò)黑客是另一類(lèi)安全破壞者，一般來(lái)說(shuō)，黑客指的是外人。傳統(tǒng)專(zhuān)網(wǎng)能夠防范一般的網(wǎng)絡(luò)黑客(外人)，但是，本發(fā)明人認(rèn)為，這是過(guò)時(shí)的想法。專(zhuān)網(wǎng)的前提是使用者都是好人，但是，只要攻破人的防線，專(zhuān)網(wǎng)并不安全。在工商社會(huì)里，一旦信息有價(jià)，必然有人圖謀不軌。公務(wù)員泄密事件，甚至被收買(mǎi)成間諜的案件時(shí)有發(fā)生。隨著信息化普及，泄密容忍度愈加嚴(yán)格，專(zhuān)網(wǎng)同樣面臨龐大的內(nèi)部用戶(hù)群，對(duì)于有備而來(lái)的竊密者，專(zhuān)網(wǎng)形同虛設(shè)。實(shí)際上，任何安全設(shè)施都無(wú)法對(duì)人心設(shè)防，因此，我們必須設(shè)計(jì)嚴(yán)密的安全體系，必須針對(duì)每個(gè)人的每次信息接觸。不論公網(wǎng)或?qū)＞W(wǎng)，把每個(gè)人都當(dāng)作可能的黑客，才能最大限度堵住受過(guò)訓(xùn)練的間諜入侵。如果網(wǎng)絡(luò)安全達(dá)到這個(gè)水平，那么，公網(wǎng)上那些業(yè)余或?qū)I(yè)黑客們，都不足為慮。也就是說(shuō)，本發(fā)明安全體系的原則是嚴(yán)格規(guī)范每一次信息接觸，精確開(kāi)放有度。如果系統(tǒng)安全能力超過(guò)了專(zhuān)網(wǎng)的安全度，那么，使用專(zhuān)網(wǎng)除了經(jīng)濟(jì)上考量外，沒(méi)有安全的優(yōu)勢(shì)。實(shí)際上，根據(jù)安全常識(shí)，好鎖一把就夠，差鎖再多也沒(méi)用。黑客的根源是IP互聯(lián)網(wǎng)協(xié)議，創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)協(xié)議是鏟除黑客一勞永逸的手段。但是，在當(dāng)前情況下，完全排除IP互聯(lián)網(wǎng)并不現(xiàn)實(shí)。本發(fā)明在云端完全排除IP網(wǎng)絡(luò)協(xié)議，切斷了 IP網(wǎng)絡(luò)連貫性，沒(méi)有漏洞，當(dāng)然不存在入侵。但是，本發(fā)明的公共網(wǎng)絡(luò)部分仍然暴露在IP互聯(lián)網(wǎng)，外部黑客們可能利用大流量數(shù)據(jù)堵塞網(wǎng)絡(luò)通道，即所謂的分布式拒絕服務(wù)攻擊(DDOS)。顯然，使用專(zhuān)網(wǎng)可以防范此類(lèi)攻擊，但是，這種單純消耗網(wǎng)絡(luò)資源的攻擊，只能造成短時(shí)間不便，攻擊者無(wú)利可圖，無(wú)法接觸云端數(shù)據(jù)。因此，與公網(wǎng)的好處相比，此類(lèi)攻擊并無(wú)多大危害。為了明確地公開(kāi)本發(fā)明的技術(shù)方案，首先，需要從系統(tǒng)角度說(shuō)明本發(fā)明與眾不同的發(fā)展思路，得出本發(fā)明在理論上的可行結(jié)論。然后，從功能角度說(shuō)明本發(fā)明的主要技術(shù)原理。最后，參照附圖進(jìn)一步從結(jié)構(gòu)和實(shí)際應(yīng)用角度解釋本發(fā)明的實(shí)施細(xì)節(jié)。需要指出的是， 功能和結(jié)構(gòu)不一定一一對(duì)應(yīng)，有時(shí)一項(xiàng)功能需要多個(gè)結(jié)構(gòu)來(lái)實(shí)現(xiàn)，有時(shí)一個(gè)結(jié)構(gòu)能夠同時(shí)完成多項(xiàng)功能。1、圖1總結(jié)了本發(fā)明的宏觀理論如圖1所示，本發(fā)明包含3方面宏觀理論云計(jì)算的初級(jí)、中級(jí)、高級(jí)階段；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)Von Heumarm體系的差別；成熟神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的四要素。如圖1所示，101、102、103分別代表上述3個(gè)云計(jì)算階段，其中，初級(jí)階段101主要
功能是數(shù)據(jù)集中儲(chǔ)存，簡(jiǎn)單處理，遠(yuǎn)程查詢(xún)，帶來(lái)方便與高效。中級(jí)階段102主要功能是信息的深度挖掘和加工，發(fā)現(xiàn)和提升信息價(jià)值，幫助決策，解決新問(wèn)題。高級(jí)階段103主要功能是超越信息范疇，多媒體內(nèi)容實(shí)時(shí)深度加工，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模人工智能的應(yīng)用。這3個(gè)階段對(duì)于云端運(yùn)算力的潛在需求呈爆炸性發(fā)展趨勢(shì)，遠(yuǎn)超過(guò)摩爾定律的預(yù)期，同時(shí)對(duì)信息和網(wǎng)絡(luò)安全提出更加嚴(yán)苛的要求。顯然，云計(jì)算是一個(gè)新時(shí)代，必然引發(fā)基礎(chǔ)理論和技術(shù)創(chuàng)新，也就是引發(fā)本發(fā)明的大環(huán)境。如圖1所示，111和112代表當(dāng)前的個(gè)人電腦和超級(jí)計(jì)算機(jī)，它們都沒(méi)有脫離Von Heumarm結(jié)構(gòu)體系，本質(zhì)上是獨(dú)立的硬件加獨(dú)立的軟件。當(dāng)前的超級(jí)計(jì)算機(jī)可能由數(shù)十萬(wàn)個(gè)高性能CPU內(nèi)部連網(wǎng)，可能帶有各自的管理軟件。但是，對(duì)于應(yīng)用軟件來(lái)說(shuō)，大量CPU是一個(gè)不可分的整體，無(wú)非是一個(gè)超級(jí)大細(xì)胞而已。如圖1所示，113、114、115的結(jié)構(gòu)與Von Heumann體系有本質(zhì)不同，基本特征有5 點(diǎn)大量的，簡(jiǎn)單的，互聯(lián)的，可塑的，計(jì)算單元。也就是說(shuō)，由許多獨(dú)立的小細(xì)胞組成，即神經(jīng)元或算法引擎。每個(gè)小細(xì)胞獨(dú)立完整，本身結(jié)構(gòu)不求統(tǒng)一，能夠獨(dú)立執(zhí)行指定的局部任務(wù)。這些小細(xì)胞群組織方式有點(diǎn)像生物神經(jīng)系統(tǒng)，隨著生物個(gè)體成長(zhǎng)發(fā)育，細(xì)胞數(shù)量可能增加，但是，細(xì)胞復(fù)雜度基本不變，因此，稱(chēng)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。實(shí)際上，采用異構(gòu)算法引擎，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)取代服務(wù)器集群，能夠無(wú)限擴(kuò)展硬件處理能力。從系統(tǒng)結(jié)構(gòu)角度，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由許多簡(jiǎn)單小細(xì)胞組成，而超級(jí)計(jì)算機(jī)是一個(gè)復(fù)雜的大細(xì)胞。如果在同等運(yùn)算能力的前提下相比較， 要一次性寫(xiě)出與超級(jí)計(jì)算機(jī)相匹配的軟件很困難，維護(hù)和修改軟件同樣很難，而且，必須在停機(jī)狀態(tài)下執(zhí)行。然而，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)表現(xiàn)在若要調(diào)整系統(tǒng)功能，只需啟動(dòng)新的局部功能神經(jīng)元，改變網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)向，然后撤除被替代的神經(jīng)元。也就是說(shuō)，能夠在系統(tǒng)運(yùn)行的過(guò)程中， 定義不斷變化的新任務(wù)，完成升級(jí)擴(kuò)容，或者說(shuō)，新陳代謝。這一點(diǎn)對(duì)于應(yīng)付未來(lái)不確定和多變的應(yīng)用需求尤為重要。如圖1所示，113描述了本能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要特征是執(zhí)行確定的傳遞函數(shù)，同時(shí)把故障處理，系統(tǒng)升級(jí)擴(kuò)容，新建任務(wù)，訪問(wèn)權(quán)限，安全體系等融入神經(jīng)元的傳導(dǎo)機(jī)制。這些功能都是神經(jīng)元啟動(dòng)之前事先賦予，因此，稱(chēng)為本能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適合大規(guī)模變化中的應(yīng)用，例如社會(huì)信息中樞、外包企業(yè)管理、電子商務(wù)等。如圖1所示，114描述了自學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)際上，當(dāng)前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究幾乎都局限于自學(xué)習(xí)算法，其主要特征是根據(jù)后天積累的經(jīng)驗(yàn)，自動(dòng)調(diào)整傳遞函數(shù)，以適應(yīng)變化中的外部環(huán)境。顯然，這一能力主要面向人工智能，例如模式識(shí)別、感知識(shí)別、運(yùn)動(dòng)控制等。本發(fā)明人認(rèn)為，自學(xué)習(xí)只是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)局部。當(dāng)前的自學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能滿(mǎn)足一些初級(jí)的，特定的，個(gè)體的人工智能應(yīng)用。如圖1所示，115描述了成熟神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4要素神經(jīng)元結(jié)構(gòu)和傳導(dǎo)機(jī)制、先天本能、 免疫和自愈能力、自學(xué)習(xí)能力。實(shí)際上，就是把本能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與自學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來(lái)。 其中，前者面向開(kāi)放的公共網(wǎng)絡(luò)，能夠同時(shí)處理大規(guī)模用戶(hù)和多種智能功能，即建立云計(jì)算的環(huán)境。后者加入聰明元素，而且，云計(jì)算環(huán)境允許不同領(lǐng)域的團(tuán)隊(duì)協(xié)同作業(yè)，開(kāi)發(fā)不同算法，逐步提高聰明程度。也就是說(shuō)，在滿(mǎn)足云計(jì)算高級(jí)階段使命的過(guò)程中，完成系統(tǒng)的新陳代謝和成長(zhǎng)發(fā)育。2、圖2描述了本發(fā)明基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的云端智能機(jī)系統(tǒng)實(shí)施例一社會(huì)信息中樞的邏輯結(jié)構(gòu)社會(huì)信息中樞的功能類(lèi)似于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)。但是，其規(guī)模是當(dāng)前先進(jìn)數(shù)據(jù)庫(kù)的千倍以上，功能擴(kuò)展覆蓋數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘，更重要的是，對(duì)于其協(xié)同作業(yè)、管理和安全的要求遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)。也就是說(shuō)，超越了短期內(nèi)可預(yù)見(jiàn)的技術(shù)條件，屬于云計(jì)算中級(jí)階段的任務(wù)。本發(fā)明通過(guò)創(chuàng)新計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)理論，采用已成熟芯片資源，通過(guò)圖2描述的方法，解構(gòu)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)，重建超級(jí)信息庫(kù)的基本結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)可控開(kāi)放的社會(huì)信息中樞。如前所述，為了建設(shè)超大型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，本發(fā)明提出了解構(gòu)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)思路。首先，把數(shù)據(jù)分解為知性?xún)?nèi)容和感性?xún)?nèi)容(一般是多媒體內(nèi)容)。然后， 進(jìn)一步將知性?xún)?nèi)容用“裸信息”，即代碼方式表示，并且，用代碼字典保存和解釋原始代碼的具體意義。例如，氣象臺(tái)通常告訴我們晴轉(zhuǎn)多云、小雨、大風(fēng)等。如果用代碼表示N種可能的事件，只需占用2的N次對(duì)數(shù)bit信息量。如果用2個(gè)中文字(32bit)描述一個(gè)事件， 僅有幾種結(jié)果。但是，按裸信息量算，包含40億種不同可能。因此，用代碼傳達(dá)信息簡(jiǎn)潔可靠明天3#天氣，后天17#天氣。實(shí)際上，對(duì)于計(jì)算機(jī)而言，處理裸信息的效率最高，體現(xiàn)出“以電腦為本”的理念。不過(guò)，我們必須約定，3#和17#代表什么，或者說(shuō)設(shè)計(jì)一本代碼字典。有了這套代碼系統(tǒng)，并事先告訴相關(guān)用戶(hù)，在用戶(hù)手機(jī)就可以選擇顯示不同語(yǔ)言的天氣預(yù)報(bào)，并且可以配上不同風(fēng)格的圖片。也就是說(shuō)，除了一條簡(jiǎn)單代碼(裸信息)，在用戶(hù)終端顯示的多媒體內(nèi)容，與云計(jì)算中心無(wú)關(guān)。實(shí)際上，裸信息就是盡量排除冗余數(shù)據(jù)，精簡(jiǎn)信息庫(kù)。采用信息壓縮技術(shù)，用信息庫(kù)取代傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)，大幅提高計(jì)算機(jī)儲(chǔ)存和傳輸效率。另一方面，多媒體內(nèi)容主要泛指用戶(hù)終端處理的輔助性或解釋性數(shù)據(jù)。這些多媒體內(nèi)容大都是事先制作完成，屬于先驗(yàn)信息范疇。當(dāng)然，多媒體內(nèi)容也可能包含知性成分， 例如語(yǔ)音識(shí)別和人臉識(shí)別等。但是，如何從多媒體內(nèi)容中提煉信息，是一門(mén)獨(dú)立的學(xué)問(wèn)。 本發(fā)明提出用獨(dú)立算法引擎處理每一種不同的多媒體內(nèi)容，并且，方便地連接到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 這種方法使得不同項(xiàng)目的專(zhuān)業(yè)算法研究人員，聚焦特定難題，避免卷入其他不相關(guān)的復(fù)雜技術(shù)，有助于取得有價(jià)值的成果。如果有人能夠從視頻圖像中解讀出有用信息，只需將這些信息按字典編碼后，納入精簡(jiǎn)信息庫(kù)。實(shí)際上，從多媒體內(nèi)容中提煉信息的技術(shù)不屬于本發(fā)明范圍。至于說(shuō)，純粹的多媒體感性?xún)?nèi)容，只是為了使用戶(hù)感到舒服而已，對(duì)于計(jì)算機(jī)來(lái)說(shuō)沒(méi)有價(jià)值。如圖2所示，本發(fā)明把傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘統(tǒng)稱(chēng)為廣義數(shù)據(jù)庫(kù)，并且， 將其分解為4部分201代表信息庫(kù)，即從原始數(shù)據(jù)中提煉出裸信息，用精簡(jiǎn)代碼表示，并采用統(tǒng)一指定的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)保存。一個(gè)設(shè)計(jì)良好的信息庫(kù)應(yīng)該是，信息量巨大，但是，數(shù)據(jù)量很小。202代表用戶(hù)多媒體內(nèi)容庫(kù)，例如電子商務(wù)經(jīng)常需要用大量圖片描述商品，媒體網(wǎng)站需要提供大量音視頻文件。這些多媒體存放在大容量?jī)?chǔ)存陣列中，對(duì)于信息庫(kù)來(lái)說(shuō)，除了內(nèi)容的存放地址和一些分類(lèi)信息，多媒體數(shù)據(jù)直接發(fā)送到終端用戶(hù)，不占用信息中樞的運(yùn)算資源。203代表描述裸信息的代碼字典，本發(fā)明用多位十進(jìn)制數(shù)代表裸信息的具體意義，這種方法的覆蓋范圍大大超出常識(shí)。我們知道，人類(lèi)全部書(shū)籍分類(lèi)只需幾頁(yè)紙，一本小小的代碼字典足以包容整個(gè)大千世界。只要管理好代碼字典的版本升級(jí)，可以管用幾百年。因?yàn)椋?人類(lèi)文明發(fā)展至今，記錄人際社會(huì)和生產(chǎn)關(guān)系、七情六欲、衣食住行等基本信息分類(lèi)增加緩慢，或者說(shuō)，很久才會(huì)出現(xiàn)一種新需求。如圖2所示，社會(huì)信息中樞的第4部分為用戶(hù)操作模塊，主要面向4大類(lèi)用戶(hù)群 211代表基本信息庫(kù)維護(hù)和采集，一般按地區(qū)水平分塊，包括采集各類(lèi)原始數(shù)據(jù)；212代表信息庫(kù)查詢(xún)?yōu)橹鳎话惆葱袠I(yè)垂直分條，提供簡(jiǎn)單信息服務(wù)；213代表信息抓取，例如從跨平臺(tái)的數(shù)據(jù)庫(kù)中提取數(shù)據(jù)，從實(shí)時(shí)視頻監(jiān)控中識(shí)別指定目標(biāo)，或者從公共媒體中搜索有用信息，擴(kuò)大信息采集面；214代表高級(jí)智能應(yīng)用和深度加工，包括信息鏈接、挖掘、提煉、推理、決策等。這4大類(lèi)用戶(hù)群分別通過(guò)代碼字典203實(shí)現(xiàn)抽象信息代碼與具象信息意義之間的翻譯，并且，通過(guò)遠(yuǎn)程網(wǎng)絡(luò)連接到不同的用戶(hù)界面，如221、222、223、2M所表示。當(dāng)然， 這些用戶(hù)分類(lèi)可能互相滲透。如圖2所示，用戶(hù)查詢(xún)信息庫(kù)201，可能要求提供多媒體內(nèi)容，信息庫(kù)直接向多媒體內(nèi)容儲(chǔ)存庫(kù)202發(fā)送精簡(jiǎn)指令。實(shí)際上，未來(lái)用戶(hù)多媒體內(nèi)容可能瘋長(zhǎng)，但是，本發(fā)明的結(jié)構(gòu)確保，不論多少多媒體內(nèi)容，直接經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)送到用戶(hù)，不占用信息中樞的運(yùn)算資源，更重要的是，確保信息庫(kù)安全。另外，從信息可用性角度，信息庫(kù)必須有備份，以防不測(cè)，而且，必須有遠(yuǎn)程備份。 更進(jìn)一步，信息庫(kù)不能簡(jiǎn)單備份，必須滿(mǎn)足多系統(tǒng)同時(shí)上線。如圖2所示，232代表異地復(fù)制系統(tǒng)，平時(shí)擴(kuò)大系統(tǒng)規(guī)模，兼作遠(yuǎn)程備份。實(shí)際上，為了萬(wàn)無(wú)一失，可以建立多個(gè)異地復(fù)制系統(tǒng)。231確保異地系統(tǒng)動(dòng)態(tài)同步，當(dāng)前有許多方法可以勝任動(dòng)態(tài)同步，因此，不在本發(fā)明的范圍內(nèi)。由此可見(jiàn)，即使多個(gè)云中心機(jī)房同時(shí)遭遇毀滅性損壞，包括自然災(zāi)害、網(wǎng)絡(luò)攻擊、甚至戰(zhàn)爭(zhēng)，只要有一處云中心尚存，社會(huì)信息中樞永不停機(jī)。如前所述，當(dāng)前計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)安全的混亂局面，完全是由于先天不足，無(wú)論后天如何補(bǔ)救都無(wú)濟(jì)于事。本發(fā)明人認(rèn)為，借助云計(jì)算的機(jī)會(huì)全面創(chuàng)新計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)理論，建立高枕無(wú)憂的信息庫(kù)安全體系并不困難。實(shí)際上，本發(fā)明采用非VonHeumarm設(shè)備執(zhí)行代碼字典，已經(jīng)排除了信息庫(kù)中病毒生存的土壤。至于說(shuō)黑客，請(qǐng)看本發(fā)明的以下對(duì)策。3、圖3描述了本發(fā)明基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的云端智能機(jī)系統(tǒng)實(shí)施例一社會(huì)信息中樞的功能結(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境本發(fā)明的信息安全體系包括目標(biāo)和手段兩部分第一，目標(biāo)是精確可控的信息開(kāi)放程度。通過(guò)臨時(shí)通行證，規(guī)定每個(gè)接觸信息庫(kù)人員的職責(zé)范圍，并據(jù)此限定信息類(lèi)別、覆蓋區(qū)域、操作方式、有效時(shí)間和次數(shù)等，統(tǒng)稱(chēng)為訪問(wèn)權(quán)限。把信息接觸當(dāng)作銀行提款那樣對(duì)待，由管理機(jī)構(gòu)根據(jù)需要，審核發(fā)放通行證。顯然，對(duì)于定制在線挖掘任務(wù)、跨行業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)抓取、大范圍信息查詢(xún)、或者可能修改信息內(nèi)容的接觸，必須實(shí)施最嚴(yán)格的控制。對(duì)于個(gè)人身份證基本信息認(rèn)證查詢(xún)，可以實(shí)施最寬松的控制，實(shí)際上，就是允許不用通行證，從公網(wǎng)直接查詢(xún)。在上述極端情況之間，可以設(shè)定無(wú)數(shù)種信息服務(wù)項(xiàng)目和相應(yīng)的訪問(wèn)權(quán)限。第二，手段是從結(jié)構(gòu)上確保上述目標(biāo)的嚴(yán)格執(zhí)行。前面通過(guò)圖2已經(jīng)描述了本發(fā)明信息庫(kù)從結(jié)構(gòu)上排除病毒的方法，確保安全體系不被篡改。圖3進(jìn)一步描述從結(jié)構(gòu)上不受黑客攻擊，確保安全體系規(guī)范執(zhí)行。實(shí)際上，就是精確收放自如的信息開(kāi)放，每次信息接觸執(zhí)行安全認(rèn)證和記錄，把信息安全提高到銀行金庫(kù)水平。如圖3所示，300代表信息中樞的主要云端功能模塊。其中，301代表云端數(shù)據(jù)交換網(wǎng)絡(luò)，用來(lái)連接不同的云端設(shè)備。注意每個(gè)可能對(duì)外連接的端口，都配置了獨(dú)立的，不同權(quán)限的數(shù)據(jù)包過(guò)濾裝置302，對(duì)應(yīng)不同端口連接功能。如圖3所示，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)功能分解成4部分，其中，303代表云端完整的代碼字典， 304代表信息庫(kù)，305代表云端多媒體內(nèi)容庫(kù)，310-316代表不同類(lèi)型的用戶(hù)操作模塊。如圖3所示，306代表云端管理，主要包括神經(jīng)元調(diào)度、訪問(wèn)權(quán)限設(shè)定和安全綁定等，307代表面向信息服務(wù)的收費(fèi)系統(tǒng)。
如圖3所示，信息中樞包括多種用戶(hù)界面類(lèi)型，其中，310代表針對(duì)特定第三方數(shù)據(jù)庫(kù)定制的數(shù)據(jù)采集功能，311代表公共媒體的搜索引擎，312代表多媒體識(shí)別引擎，313代表用戶(hù)自行設(shè)計(jì)的高級(jí)在線任務(wù)，314代表信息庫(kù)的維護(hù)，315代表一般信息查詢(xún)服務(wù)，316 代表多媒體內(nèi)容點(diǎn)播服務(wù)。顯然，面向全社會(huì)的超級(jí)信息中樞，每一類(lèi)用戶(hù)都可以細(xì)分，而且，都是一個(gè)龐大的群體，必須通過(guò)網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程連接到分散在各地的用戶(hù)群。如圖3所示，從功能上，信息中樞通過(guò)4類(lèi)網(wǎng)絡(luò)與外界連接，其中，網(wǎng)絡(luò)320面向最大用戶(hù)群，對(duì)應(yīng)上述信息庫(kù)維護(hù)功能314，信息庫(kù)查詢(xún)功能315，和多媒體內(nèi)容點(diǎn)播功能 316，這些人群通過(guò)網(wǎng)絡(luò)連接信息中樞定制的各類(lèi)通用界面神經(jīng)元。網(wǎng)絡(luò)321面向第三方數(shù)據(jù)庫(kù)采集引擎310，媒體搜索引擎311，多媒體識(shí)別引擎312，和在線任務(wù)定制引擎313，這些人群不是單純的用戶(hù)，他們可以自行開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)特定的神經(jīng)元，完成異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)信息抓取、媒體搜索、視頻識(shí)別、信息鏈接和挖掘等高級(jí)功能。為了防止這些人不經(jīng)意損壞信息庫(kù)，必須通過(guò)神經(jīng)元傳導(dǎo)協(xié)議隔離。數(shù)據(jù)庫(kù)采集只能限定在指定的范圍，在線任務(wù)定制只能讀取，不能寫(xiě)入信息庫(kù)。上述各大類(lèi)用戶(hù)群可以通過(guò)特定神經(jīng)元，進(jìn)一步細(xì)分成無(wú)數(shù)特定應(yīng)用，充分體現(xiàn)本發(fā)明信息中樞精確可控開(kāi)放度的特征。網(wǎng)絡(luò)322主要實(shí)現(xiàn)信息中樞異地?cái)U(kuò)展。網(wǎng)絡(luò) 323表示用戶(hù)內(nèi)部局域網(wǎng)，適應(yīng)多終端用戶(hù)群。如圖3所示，上述4類(lèi)網(wǎng)絡(luò)分為可信任和不可信，并進(jìn)一步分成不同等級(jí)的信任度，其中包括防范竊取、泄密和篡改。一般來(lái)說(shuō)專(zhuān)網(wǎng)的傳輸性能和安全度優(yōu)于公網(wǎng)，虛擬專(zhuān)網(wǎng)介于兩者之間。另外，還可分成遠(yuǎn)程和本地網(wǎng)絡(luò)，有線和無(wú)線網(wǎng)絡(luò)等，采用何種網(wǎng)絡(luò)依據(jù)許多因素，不在本發(fā)明討論的范圍內(nèi)。如圖3所示，為了防范意外損毀，信息中樞必須具備遠(yuǎn)程鏡像操作，同時(shí)兼作遠(yuǎn)程備份，由模塊330表示。另外，根據(jù)不同應(yīng)用環(huán)境，例如電子商務(wù)，需要大量多媒體內(nèi)容。為了降低數(shù)據(jù)傳輸成本，多媒體內(nèi)容一般采用分布儲(chǔ)存方式，盡量靠近用戶(hù)，由模塊331表示。為了改善為了安全環(huán)境，需要配置必要的病毒過(guò)濾設(shè)備，由模塊332表示。如前所述， 病毒過(guò)濾只能改善網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，不能根治網(wǎng)絡(luò)安全弊病。關(guān)鍵是，本發(fā)明多媒體內(nèi)容與信息庫(kù)隔離，因此，不管殺毒效果如何，都不會(huì)侵犯信息庫(kù)的安全。針對(duì)不同用戶(hù)群，采用不同類(lèi)型的終端。其實(shí)從用戶(hù)角度，終端不外乎PC、手機(jī)、或其他專(zhuān)用設(shè)備。本發(fā)明根據(jù)不同應(yīng)用，可能加入特殊的功能模塊。如圖3所示，340代表數(shù)據(jù)庫(kù)采集模塊，341代表第三方數(shù)據(jù)庫(kù)。由于數(shù)據(jù)庫(kù)種類(lèi)繁多，無(wú)固定標(biāo)準(zhǔn)，必須設(shè)計(jì)針對(duì)性采集模塊。遠(yuǎn)端設(shè)備按特定數(shù)據(jù)庫(kù)語(yǔ)言和變量定義，讀取數(shù)據(jù)。經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳到云端對(duì)應(yīng)的采集模塊310，翻譯成信息中樞統(tǒng)一格式，輸入到信息庫(kù)。 本發(fā)明采集模塊340只執(zhí)行數(shù)據(jù)庫(kù)讀取操作，因此，不會(huì)改變第三方數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)容。一旦數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)容采集到信息中樞，該數(shù)據(jù)庫(kù)擁有者可以使用信息中樞更好的云計(jì)算服務(wù)。如圖3所示，342代表搜索引擎，343代表公共媒體。從搜索引擎采集到的內(nèi)容中提取有用信息，經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳到云端對(duì)應(yīng)的采集模塊311，翻譯成信息中樞統(tǒng)一格式，充實(shí)信息庫(kù)。由于信息來(lái)源種類(lèi)繁多，品質(zhì)難以保障，必需在目標(biāo)信息的輔助描述中注明可信度。一般來(lái)說(shuō)，權(quán)威機(jī)構(gòu)專(zhuān)職采集的信息具有高可信等級(jí)，甚至具有法律效應(yīng)。媒體的專(zhuān)業(yè)采訪和道聽(tīng)途說(shuō)，只能屬于中低可信等級(jí)，僅供參考。如圖3所示，344代表各類(lèi)多媒體模式識(shí)別引擎，345代表遍布各地的多媒體內(nèi)容采集裝置，例如監(jiān)控?cái)z像頭等。將被監(jiān)控對(duì)象的基本信息發(fā)送到監(jiān)控點(diǎn)，從多媒體內(nèi)容中自動(dòng)識(shí)別信息，例如人臉、語(yǔ)音、指紋、車(chē)牌號(hào)等，經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳到云端對(duì)應(yīng)的采集模塊312，翻譯成信息中樞統(tǒng)一格式，輸入到信息庫(kù)?；蜣D(zhuǎn)發(fā)到指定終端，以供進(jìn)一步確認(rèn)。如圖3所示，346代表嚴(yán)格的權(quán)限過(guò)濾裝置，與云端數(shù)據(jù)包過(guò)濾模塊302，在線定制任務(wù)模塊313綁定，提供高等級(jí)信息挖掘業(yè)務(wù)。347代表局部代碼字典，實(shí)際上是云端代碼字典303的一部分，局部代碼字典的內(nèi)容取決于允許的業(yè)務(wù)開(kāi)放范圍。從用戶(hù)角度，權(quán)限過(guò)濾裝置346和局部代碼字典347，可能是專(zhuān)用硬件，或者是整合到用戶(hù)終端的軟件模塊。用戶(hù)終端348可能是PC、手機(jī)、或者其他專(zhuān)用設(shè)備。由于嚴(yán)格的物理端口位置、人員ID或生物特征綁定，例如網(wǎng)上銀行通常使用的“U盾”，即使終端被盜，或者黑客潛入終端所在地，都不能入侵信息庫(kù)。如圖3所示，349代表嚴(yán)格的權(quán)限過(guò)濾裝置，與云端數(shù)據(jù)包過(guò)濾模塊302，信息維護(hù)模塊314綁定，執(zhí)行遠(yuǎn)程信息庫(kù)維護(hù)。350代表局部代碼字典，實(shí)際上是云端代碼字典303 的一部分。從用戶(hù)角度，權(quán)限過(guò)濾裝置349和局部代碼字典350，可能是專(zhuān)用硬件，或者是整合到用戶(hù)終端的軟件模塊。用戶(hù)終端351可能是PC、手機(jī)、或者其他專(zhuān)用設(shè)備。如圖3所示，對(duì)于大部分非敏感信息，可以降低用戶(hù)終端的安全標(biāo)準(zhǔn)，采用簡(jiǎn)單的端口綁定，如終端353，下載局部代碼字典，如352。由于云端數(shù)據(jù)包過(guò)濾，以及信息庫(kù)查詢(xún)界面模塊的功能限制，如果黑客控制此類(lèi)終端設(shè)備，至多看到一些無(wú)關(guān)緊要的信息。另外， 信息中樞可以選擇一些常用信息，向有需要的用戶(hù)開(kāi)放。這些信息的開(kāi)放權(quán)限和局部代碼字典整合在云端的用戶(hù)界面模塊315，因此，用戶(hù)可以使用任意形式的終端354，不需下載專(zhuān)用軟件，只要進(jìn)入公網(wǎng)上指定網(wǎng)站，通過(guò)簡(jiǎn)單認(rèn)證即可查詢(xún)。當(dāng)然，不排除必要的費(fèi)用。如圖3所示，355代表嚴(yán)格的權(quán)限過(guò)濾裝置，與云端數(shù)據(jù)包過(guò)濾模塊302，多媒體點(diǎn)播模塊316綁定，提供版權(quán)保護(hù)的局部多媒體庫(kù)點(diǎn)播業(yè)務(wù)。356代表局部代碼字典和本地服務(wù)器。一般情況提供本地網(wǎng)絡(luò)323，連接多個(gè)用戶(hù)終端357，包括PC、手機(jī)、機(jī)頂盒、或者其他專(zhuān)用設(shè)備。本地服務(wù)器356能夠緩存多媒體內(nèi)容，執(zhí)行多用戶(hù)環(huán)境下的按次收費(fèi)內(nèi)容點(diǎn)播業(yè)務(wù)，自制并上傳多媒體內(nèi)容，例如遠(yuǎn)程教育和娛樂(lè)場(chǎng)所等。本發(fā)明安全體系包括并不限于訪問(wèn)權(quán)限、局部代碼字典、密碼、網(wǎng)絡(luò)物理端口、有效時(shí)間和次數(shù)、設(shè)備ID(內(nèi)置于設(shè)備)、操作員ID或生物特征。也就是說(shuō)，針對(duì)系統(tǒng)功能、 在線任務(wù)、網(wǎng)絡(luò)物理位置和時(shí)間、以及使用者個(gè)人的多項(xiàng)安全措施捆綁執(zhí)行，提高了每個(gè)單項(xiàng)措施的有效性。同時(shí)，為了抑制濫用信息訪問(wèn)權(quán)行為，記錄全部信息接觸過(guò)程，以備核查。 綜上所述，在最大限度保留傳統(tǒng)個(gè)人電腦和互聯(lián)網(wǎng)的前提下，本發(fā)明容忍與信息庫(kù)隔離的多媒體內(nèi)容存在病毒，容忍單純消耗網(wǎng)絡(luò)資源的黑客攻擊，但是，確保信息庫(kù)堅(jiān)不可摧。4、圖4描述了本發(fā)明基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的云端智能機(jī)系統(tǒng)實(shí)施例一信息中樞的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和協(xié)同作業(yè)環(huán)境當(dāng)前不論哪家的數(shù)據(jù)庫(kù)軟件，其核心無(wú)非是三要素“建表”、“建索引”、和“建關(guān)聯(lián)”。實(shí)際上，數(shù)據(jù)庫(kù)軟件不是目的，只是手段。數(shù)據(jù)庫(kù)軟件不過(guò)是一種間接工具，讓不懂電腦程序的人，方便使用電腦。數(shù)據(jù)庫(kù)把用戶(hù)功能限制在一套軟件中，該軟件又把用戶(hù)規(guī)模限制在一套計(jì)算機(jī)硬件中。當(dāng)用戶(hù)需求的功能和規(guī)模猛增，就引發(fā)了復(fù)雜的軟件和硬件結(jié)構(gòu)， 成為發(fā)展瓶頸。本發(fā)明就是從結(jié)構(gòu)上打破這種軟硬件限制，用神經(jīng)元傳導(dǎo)協(xié)議取代數(shù)據(jù)庫(kù)軟件系統(tǒng)，讓開(kāi)發(fā)者直接面對(duì)原始信息，在不增加軟硬件復(fù)雜度前提下，無(wú)限擴(kuò)展信息中樞的功能和規(guī)模。
針對(duì)當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘的難題，本發(fā)明首先分離多媒體內(nèi)容，然后通過(guò)壓縮冗余數(shù)據(jù)， 提取有效裸信息，最后建立精簡(jiǎn)的信息庫(kù)。實(shí)際上，信息庫(kù)就是原始信息本體，建立信息庫(kù)對(duì)應(yīng)了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的第一要素“建表”過(guò)程。本發(fā)明信息中樞的信息庫(kù)包含很多子庫(kù)，例如個(gè)人身份信息庫(kù)、社團(tuán)法人(企業(yè))信息庫(kù)、客戶(hù)資源信息庫(kù)、電子商務(wù)網(wǎng)店信息庫(kù)等，這些信息庫(kù)分散在許多獨(dú)立的神經(jīng)元中。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的第二要素“建索引”就是定義信息存放地址，圖4所示的信息中樞數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)對(duì)應(yīng)了建索引過(guò)程，這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)隱含在所有神經(jīng)元中。 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的第三要素“建關(guān)聯(lián)”，實(shí)際上就是如何使用信息的題目，這是一個(gè)千變?nèi)f化的過(guò)程，決定了整個(gè)系統(tǒng)的價(jià)值。本發(fā)明信息中樞將建立關(guān)聯(lián)的功能交給獨(dú)立神經(jīng)元完成，不同神經(jīng)元執(zhí)行不同的關(guān)聯(lián)。這些關(guān)聯(lián)對(duì)應(yīng)4大類(lèi)用戶(hù)即按功能分為信息采集者和信息使用者，按介入深度分為低級(jí)用戶(hù)和高級(jí)用戶(hù)。實(shí)際上，分工細(xì)化有利于提高信息價(jià)值，這是社會(huì)信息化的象征和必然趨勢(shì)。隨著信息中樞應(yīng)用積累，常用的關(guān)聯(lián)都可在已有的神經(jīng)元找到。信息中樞永遠(yuǎn)向符合條件的用戶(hù)開(kāi)放自定義的神經(jīng)元，執(zhí)行包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘在內(nèi)，任意可想象的信息加工任務(wù)。另外，信息中樞允許任意多開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)，同時(shí)開(kāi)發(fā)不同的信息加工任務(wù)，并且，面向無(wú)限量的用戶(hù)群。值得指出，對(duì)于無(wú)限擴(kuò)展的信息中樞，每個(gè)神經(jīng)元的復(fù)雜度可以維持不變，或者說(shuō)，可以自由定義任意新結(jié)構(gòu)。最后，信息中樞在新陳代謝過(guò)程中，永不停機(jī)。面對(duì)云計(jì)算的新時(shí)代，本發(fā)明定義一種簡(jiǎn)單的3層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，即功能區(qū)、數(shù)據(jù)塊和信息單元。如圖4所示，所述的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)由多個(gè)獨(dú)立功能區(qū)組成，這些功能區(qū)分屬不同的物理儲(chǔ)存空間400，其中，401代表總索引功能區(qū)，402代表指針擴(kuò)展功能區(qū)，403代表通用儲(chǔ)存功能區(qū)。每個(gè)功能區(qū)由許多長(zhǎng)度相等的數(shù)據(jù)塊組成。每個(gè)儲(chǔ)存空間可以看作一個(gè)按序排列的數(shù)據(jù)塊列隊(duì)。這些數(shù)據(jù)塊在儲(chǔ)存器中的地址稱(chēng)為該儲(chǔ)存器的數(shù)據(jù)塊指針，或簡(jiǎn)稱(chēng)指針。指針格式可以有多種定義，為了簡(jiǎn)化設(shè)計(jì)，本發(fā)明采用統(tǒng)一格式，用32bit(4Byte)數(shù)據(jù)表示 其中，2bit代表4種狀態(tài)，即空數(shù)據(jù)塊、已用數(shù)據(jù)塊、壞數(shù)據(jù)塊、不存在的數(shù)據(jù)塊。余下30bit 代表本指針的鏈接地址，滿(mǎn)足10億(IG)尋址空間。也就是說(shuō)，每個(gè)神經(jīng)元儲(chǔ)存器的容量不超過(guò)10億個(gè)數(shù)據(jù)塊。如果要增加地址，每增加8bit指針長(zhǎng)度，可增加尋址空間256倍。如圖4所示，索引功能區(qū)401中的數(shù)據(jù)塊按序排列，通用儲(chǔ)存功能區(qū)403中的數(shù)據(jù)塊隨機(jī)排列，指針擴(kuò)展功能區(qū)402中的數(shù)據(jù)塊與通用儲(chǔ)存功能區(qū)同步排列。一個(gè)數(shù)據(jù)塊可容納多個(gè)信息單元，并在數(shù)據(jù)塊中隨機(jī)排列。從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)角度，數(shù)據(jù)塊包含信息單元。從應(yīng)用角度，信息單元是主體，數(shù)據(jù)塊只是儲(chǔ)存載體。信息單元的數(shù)據(jù)量差異極大，許多小信息單元可以合并存放在一個(gè)數(shù)據(jù)塊中，但是，一個(gè)大信息單元可能占用許多個(gè)數(shù)據(jù)塊，并可跨越數(shù)據(jù)塊邊界，例如多媒體內(nèi)容。這種開(kāi)放式數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)能夠跨越不同硬件平臺(tái)，不限于儲(chǔ)存設(shè)備類(lèi)型，包括CPU內(nèi)存、電子硬盤(pán)、磁盤(pán)陣列等；也不限于訪問(wèn)工具，包括傳統(tǒng)軟件、可編程硬件、或其它異構(gòu)設(shè)備。只要一本局部代碼字典、特定的信息存放地址和通用的神經(jīng)元傳導(dǎo)協(xié)議格式，就可以開(kāi)發(fā)任意高等級(jí)信息服務(wù)。也就是說(shuō)，滿(mǎn)足完全開(kāi)放，永遠(yuǎn)夠用，不浪費(fèi)，不必引進(jìn)新結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)原則。信息中樞的每個(gè)實(shí)體，例如個(gè)人、企業(yè)、賬戶(hù)等，統(tǒng)稱(chēng)為條目。條目必須按某種規(guī)律排列，例如號(hào)碼、時(shí)間、地點(diǎn)等，統(tǒng)稱(chēng)為條目類(lèi)型。每個(gè)實(shí)體可能包含多項(xiàng)信息，例如個(gè)人包含姓名、地址、電話號(hào)碼等信息，統(tǒng)稱(chēng)為目標(biāo)信息。顯然，一個(gè)條目可能含有多條目標(biāo)信息。 索引區(qū)的功能是根據(jù)條目的排列方式，引導(dǎo)神經(jīng)元找到條目的儲(chǔ)存地址。索引區(qū)中每種條目類(lèi)型占據(jù)固定的儲(chǔ)存空間，不論其中的條目類(lèi)型是否存在。這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)是，索引地址可以直接對(duì)應(yīng)條目號(hào)碼，尋址方便。缺點(diǎn)是空條目也要占用資源，造成浪費(fèi)。如圖4所示，總索引功能區(qū)401可能包含多個(gè)線性索引區(qū)420。每個(gè)線性索引區(qū)代表一種條目類(lèi)型，例如個(gè)人信息可以按身份證號(hào)碼排列，或者按家庭住址排列。每種條目類(lèi)型對(duì)應(yīng)一個(gè)索引入口，由404表示，并由指針410指向線性索引區(qū)的起點(diǎn)。根據(jù)每種排列方式，將條目特征映射到一組線性地址，例如根據(jù)個(gè)人身份證號(hào)碼，按出生日期映射到線性索引區(qū)地址對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)塊。如圖4所示，指針擴(kuò)展功能區(qū)402由大量指針擴(kuò)展數(shù)據(jù)塊組成，排列方式與通用儲(chǔ)存功能區(qū)同步。通用儲(chǔ)存功能區(qū)403包含大量固定長(zhǎng)度，隨機(jī)排列的數(shù)據(jù)塊，并可通過(guò)鏈接指針無(wú)限擴(kuò)展，直至耗盡通用儲(chǔ)存功能區(qū)總?cè)萘?。如圖4所示，本發(fā)明定義多種數(shù)據(jù)塊，其中421代表?xiàng)l目指針集，簡(jiǎn)稱(chēng)條目集。如果一個(gè)數(shù)據(jù)塊中條目指針較多，超出數(shù)據(jù)塊的儲(chǔ)存容量，根據(jù)數(shù)據(jù)塊輔助描述中的鏈接指針 411，指向條目集擴(kuò)展數(shù)據(jù)塊423，再次根據(jù)鏈接指針415，指向最終的條目信息數(shù)據(jù)塊。這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)是數(shù)據(jù)塊可以無(wú)限鏈接擴(kuò)展，按需使用，節(jié)約儲(chǔ)存空間。但是，指針數(shù)據(jù)塊無(wú)法與條目直接對(duì)應(yīng)定位，因此，需要索引數(shù)據(jù)塊提供尋址功能。另外，條目指針可與其他分類(lèi)信息合并，如時(shí)間地區(qū)等，構(gòu)成復(fù)合條目指針，將大數(shù)量信息分割成有共性的小塊， 縮小檢索范圍，提高效率。422代表?xiàng)l目信息數(shù)據(jù)塊。同理，如果一個(gè)數(shù)據(jù)塊中條目信息較多，可以通過(guò)鏈接指針412，指向條目信息鏈接指針數(shù)據(jù)塊424，根據(jù)其中的鏈接指針414找到更多的條目信息數(shù)據(jù)塊。每種數(shù)據(jù)塊可定義多種細(xì)分類(lèi)型，前端附帶類(lèi)型代碼和輔助描述，由代碼字典詳細(xì)解釋。如圖4所示，本發(fā)明定義多種信息單元，其中430代表?xiàng)l目指針信息單元，通過(guò)內(nèi)含指針413，指向條目信息數(shù)據(jù)塊。431代表?xiàng)l目信息單元，即信息本體，用最精簡(jiǎn)的數(shù)據(jù)， 包含單一或組合信息，在數(shù)據(jù)塊內(nèi)部隨機(jī)排列。每種信息單元可定義多種細(xì)分類(lèi)型，固定或可變長(zhǎng)度，前端附帶類(lèi)型代碼和輔助描述，由代碼字典詳細(xì)解釋。條目信息單元中可能含有指針，例如指向某個(gè)多媒體內(nèi)容的儲(chǔ)存設(shè)備和地址。5、補(bǔ)充說(shuō)明前面論述已經(jīng)公開(kāi)了本發(fā)明的技術(shù)方案和細(xì)節(jié)。本說(shuō)明書(shū)論述的技術(shù)原理、解決方案、實(shí)施細(xì)節(jié)、和

對(duì)于本發(fā)明具有描述性，而非限制性。這些說(shuō)明不是被用來(lái)窮舉或者限制本發(fā)明的技術(shù)方案。本發(fā)明主要以社會(huì)信息中樞為例，描述技術(shù)原理和實(shí)現(xiàn)方法，顯然，這些原理和方法同樣適合其他應(yīng)用，包括而且不限于外包式企業(yè)管理服務(wù)、電子商務(wù)等。很明顯，對(duì)于本領(lǐng)域內(nèi)的普通技術(shù)人員來(lái)說(shuō)，即使實(shí)施其他的變種或修改，都不會(huì)偏離本說(shuō)明書(shū)所述整體方案的發(fā)明要旨。因此，本發(fā)明應(yīng)該限于附錄中的權(quán)利要求書(shū)及其等效的范圍內(nèi)。
權(quán)利要求
1.一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的云端智能機(jī)系統(tǒng)，特征在于其構(gòu)成包括基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)結(jié)構(gòu)和廣義的數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的云端智能機(jī)系統(tǒng)，其特征在于，所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)結(jié)構(gòu)，由多個(gè)獨(dú)立算法引擎，經(jīng)由交換網(wǎng)絡(luò)設(shè)備連接而成，每個(gè)算法引擎接受系統(tǒng)管理指令，完成局部功能，即輸入數(shù)據(jù)按指定要求加工后產(chǎn)生輸出數(shù)據(jù)；每個(gè)算法引擎可與其他算法引擎交換數(shù)據(jù)，各個(gè)算法引擎可以在線共享系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)容，但不受其他算法引擎的制約；所述計(jì)算機(jī)結(jié)構(gòu)具備新陳代謝能力，即系統(tǒng)持續(xù)運(yùn)行過(guò)程中，增加或刪除部分算法引擎，或者改變某些算法引擎的任務(wù)，整體系統(tǒng)中其他算法引擎照常工作。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的云端智能機(jī)系統(tǒng)，其特征在于，所述的交換網(wǎng)絡(luò)設(shè)備為單臺(tái)設(shè)備，或是本地網(wǎng)絡(luò)連接的設(shè)備群，或是遠(yuǎn)程網(wǎng)絡(luò)連接的設(shè)備群。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的云端智能機(jī)系統(tǒng)，其特征在于，所述的交換網(wǎng)絡(luò)設(shè)備執(zhí)行所述的算法引擎的傳導(dǎo)機(jī)制，交換網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的每個(gè)端口都設(shè)有專(zhuān)門(mén)的數(shù)據(jù)過(guò)濾裝置，并賦予指定的訪問(wèn)權(quán)限，允許通過(guò)指定的數(shù)據(jù)包；這些端口嚴(yán)格按照設(shè)備位置、功能等級(jí)和信任度等級(jí)分類(lèi)按位置分為云端設(shè)備和終端設(shè)備，按功能分為系統(tǒng)管理、在線任務(wù)定制、信息采集和查詢(xún)，按信任度分為專(zhuān)網(wǎng)可信任、公網(wǎng)可信任、公網(wǎng)已認(rèn)證、公網(wǎng)未認(rèn)證的交換網(wǎng)絡(luò)設(shè)備端口。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的云端智能機(jī)系統(tǒng)，其特征在于，所述的算法引擎可以采用任何形式和結(jié)構(gòu)，包括并不限于傳統(tǒng)的CPU加軟件、專(zhuān)用可編程硬件、任意混合體、甚至人工輔助。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的云端智能機(jī)系統(tǒng)，其特征在于，所述的廣義的數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)，包括4個(gè)獨(dú)立可遠(yuǎn)程連接的功能模塊群信息庫(kù)、多媒體內(nèi)容庫(kù)、代碼字典和用戶(hù)操作模塊，所述的信息庫(kù)是指經(jīng)過(guò)提煉的精簡(jiǎn)信息的集合，用代碼描述事實(shí)和現(xiàn)象； 所述的多媒體內(nèi)容庫(kù)泛指復(fù)雜結(jié)構(gòu)的原始數(shù)據(jù)集合，以感性?xún)?nèi)容為主，包括并不限于視頻、 圖片、音頻、網(wǎng)頁(yè)、文本數(shù)據(jù)；所述的代碼字典是描述和解釋信息庫(kù)中的單項(xiàng)內(nèi)容的代碼集合；所述的用戶(hù)操作模塊位于信息中樞，各地網(wǎng)絡(luò)機(jī)房，或直接位于用戶(hù)端；所述的用戶(hù)操作模塊是面向無(wú)數(shù)遠(yuǎn)程的數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)者和使用者，主要功能是產(chǎn)生，修改，讀取和使用上述各部分功能；所述廣義數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)可以包含并超越傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘的全部功能。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的云端智能機(jī)系統(tǒng)，其特征在于，所述的獨(dú)立可分離的功能模塊群具有一個(gè)以上的獨(dú)立分離的執(zhí)行模塊，這些執(zhí)行模塊稱(chēng)為算法引擎或神經(jīng)元；這些執(zhí)行模塊通過(guò)本地網(wǎng)絡(luò)或遠(yuǎn)程網(wǎng)絡(luò)連接，并由網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議，或稱(chēng)傳導(dǎo)協(xié)議， 互相傳遞數(shù)據(jù)；每個(gè)獨(dú)立的執(zhí)行模塊進(jìn)入或退出網(wǎng)絡(luò)連接，不影響其他執(zhí)行模塊的運(yùn)行； 這些執(zhí)行模塊，根據(jù)不同需求獨(dú)立開(kāi)發(fā)，協(xié)同作業(yè)；所述的網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議包含并不限于以下內(nèi)容執(zhí)行功能、執(zhí)行模塊的地址、操作方式、變量代碼、權(quán)限范圍、數(shù)據(jù)載荷及其解釋。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的云端智能機(jī)系統(tǒng)，其特征在于，所述信息庫(kù)通過(guò)高效率信息鏈接和挖掘，提升到知識(shí)層面輔助決策。
9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的云端智能機(jī)系統(tǒng)，其特征在于，所述的多媒體內(nèi)容庫(kù)與信息庫(kù)分開(kāi)處理，包括不同的物理位置；所述的信息庫(kù)包含所述的多媒體內(nèi)容庫(kù)中每個(gè)單項(xiàng)數(shù)據(jù)的地址和其他描述性信息；這些信息以便信息庫(kù)經(jīng)由用戶(hù)操作模塊的操作要求，向所述的多媒體內(nèi)容庫(kù)發(fā)送單方向指令，該多媒體內(nèi)容庫(kù)根據(jù)指令直接將多媒體數(shù)據(jù)發(fā)送到指定用戶(hù)。
10.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的云端智能機(jī)系統(tǒng)，其特征在于，所述的信息庫(kù)，通過(guò)壓縮原始信息中的冗余數(shù)據(jù)，用精簡(jiǎn)代碼表示信息本體，提取出的冗余數(shù)據(jù)稱(chēng)為先驗(yàn)信息，記錄在代碼字典中，所述數(shù)據(jù)庫(kù)的開(kāi)發(fā)者和使用者通過(guò)遠(yuǎn)程網(wǎng)絡(luò)接入，用統(tǒng)一定義的代碼解釋信息本體的屬性和內(nèi)涵，開(kāi)發(fā)者和使用者的終端應(yīng)復(fù)制所述的代碼字典中的相關(guān)代碼字典。
11.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的云端智能機(jī)系統(tǒng)，其特征在于，所述的用戶(hù)操作模塊主要面向4大類(lèi)遠(yuǎn)程用戶(hù)群按功能分為信息采集者和信息使用者，按介入深度分為低級(jí)用戶(hù)和高級(jí)用戶(hù)，所述的信息采集者泛指人工信息登錄，或自動(dòng)信息抓取，包括并不限于第三方數(shù)據(jù)庫(kù)吸納、媒體內(nèi)容搜索、多媒體內(nèi)容識(shí)別；所述的信息使用者泛指通過(guò)鏈接、挖掘、推理等手段，從信息中提煉知識(shí)，進(jìn)一步指導(dǎo)決策；所述的信息使用者還泛指多媒體內(nèi)容點(diǎn)播，包括并不限于電子商務(wù)、電子教育、娛樂(lè)性?xún)?nèi)容消費(fèi)；所述的低級(jí)用戶(hù)泛指常用服務(wù)套餐的用戶(hù)；所述的高級(jí)用戶(hù)泛指開(kāi)發(fā)定制功能的用戶(hù)；所述的用戶(hù)群包括單個(gè)終端，或者通過(guò)有線或無(wú)線局域網(wǎng)連接多個(gè)終端。
12.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的云端智能機(jī)系統(tǒng)，其特征在于，所述的每大類(lèi)用戶(hù)群還按具體功能進(jìn)一步細(xì)分。
13.根據(jù)權(quán)利要求1至12任一所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的云端智能機(jī)系統(tǒng)，其特征在于還有跨越軟硬件界線的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
14.根據(jù)權(quán)利要求13所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的云端智能機(jī)系統(tǒng)，其特征在于，所述的跨越軟件和硬件界線的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，從應(yīng)用角度，按某種規(guī)律排列的實(shí)體稱(chēng)為條目，每個(gè)條目含有多條信息本體，所述數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)直接在物理儲(chǔ)存介質(zhì)層面定義功能區(qū)、數(shù)據(jù)塊和信息單元3 層結(jié)構(gòu)首先，所述的功能區(qū)包括索引區(qū)、指針擴(kuò)展區(qū)、通用儲(chǔ)存區(qū)；其次，每個(gè)功能區(qū)進(jìn)一步分成許多相等長(zhǎng)度的數(shù)據(jù)塊，數(shù)據(jù)塊在儲(chǔ)存空間的位置和狀態(tài)由數(shù)據(jù)塊尋址指針描述; 最后，數(shù)據(jù)塊是儲(chǔ)存載體，用于存放不同長(zhǎng)度的信息單元，所述的信息單元包含信息類(lèi)型、 輔助描述和信息本體；多個(gè)小信息單元可以合并存放在一個(gè)數(shù)據(jù)塊中，一個(gè)大信息單元可占用許多個(gè)數(shù)據(jù)塊，可跨越數(shù)據(jù)塊邊界，并能夠正向或反向鏈接。
15.根據(jù)權(quán)利要求14所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的云端智能機(jī)系統(tǒng)，其特征在于所述的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可跨越不同硬件平臺(tái)，儲(chǔ)存設(shè)備類(lèi)型包括CPU內(nèi)存、電子硬盤(pán)、磁盤(pán)陣列或其他設(shè)備類(lèi)型，不限于訪問(wèn)工具傳統(tǒng)軟件、可編程硬件、或其他異構(gòu)設(shè)備。
16.根據(jù)權(quán)利要求14所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的云端智能機(jī)系統(tǒng)，其特征在于，所述的索引區(qū)的數(shù)據(jù)塊按序排列，儲(chǔ)存區(qū)中的數(shù)據(jù)塊隨機(jī)排列，指針擴(kuò)展區(qū)中的數(shù)據(jù)塊與儲(chǔ)存區(qū)同步排列，存放條目信息的第一個(gè)數(shù)據(jù)塊的尋址指針按線性地址排列在索引區(qū)的數(shù)據(jù)塊中， 每個(gè)數(shù)據(jù)塊內(nèi)至少含有一條指針，包含本數(shù)據(jù)塊的狀態(tài)空、滿(mǎn)、損壞、不存在，以及鏈接下一個(gè)數(shù)據(jù)塊的尋址指針，指向儲(chǔ)存區(qū)擴(kuò)展數(shù)據(jù)塊的地址。
17.根據(jù)權(quán)利要求14所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的云端智能機(jī)系統(tǒng)，其特征在于，所述的每個(gè)信息單元包含同一個(gè)條目名下的信息本體，信息單元的內(nèi)部輔助描述中包含并不限定信息本體的長(zhǎng)度、屬性、格式等，信息單元在數(shù)據(jù)塊中隨機(jī)排列；為了加速指定條目名下的信息單元搜索，多個(gè)信息單元可以合并成一個(gè)復(fù)合信息單元；信息單元所包含的信息量可以無(wú)限擴(kuò)展，直至耗盡所有儲(chǔ)存區(qū)空間。
全文摘要
一種涉及云計(jì)算、數(shù)據(jù)挖掘、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、信息安全等的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的云端智能機(jī)系統(tǒng)，其構(gòu)成包括基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)結(jié)構(gòu)、廣義的數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)以及跨越軟硬件界線的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。本發(fā)明提出和使用多種新技術(shù)，包括算法引擎結(jié)構(gòu)、本能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、信息壓縮、限權(quán)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議、安全體系、和跨平臺(tái)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等。本發(fā)明所描述的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，能夠輕易超過(guò)當(dāng)前頂級(jí)服務(wù)器集群運(yùn)算力千倍以上，突破未來(lái)云計(jì)算中心運(yùn)算能力瓶頸。本發(fā)明的系統(tǒng)具備免疫和自愈能力，杜絕病毒黑客攻擊。本發(fā)明的系統(tǒng)像生物體那樣生長(zhǎng)和新陳代謝，定義不斷變化的新任務(wù)，完成升級(jí)和擴(kuò)容?？蓱?yīng)用于大規(guī)模信息中樞、外包式企業(yè)管理、電子商務(wù)等云計(jì)算中心。
文檔編號(hào)G06F17/30GK102496060SQ20111040399
公開(kāi)日2012年6月13日 申請(qǐng)日期2011年12月7日 優(yōu)先權(quán)日2011年12月7日
發(fā)明者高漢中 申請(qǐng)人:高漢中