智能优化算法课件

实验数据（算法复杂度）
摘自Ant Colony Optimization
4 实例：JSP
Job-shop Scheduling Problem
M:机器数量 J :任务数 ojm:工序 djm:工时
O ,o jm, :工序集合
JSP(Muth & Thompson 6x6)
m.t Job1 3.1 Job2 2.8 Job3 3.5 Job4 2.5 Job5 3.9 Job6 2.3
Update the shortest tour found
TSP蚁群算法（ant-cycle）
Step 4.2
For every edge (i,j) For k:=1 to m do
m
ij
k ij
k 1
k ij
Q Lk
0
if (i, j) tour described by tabuk otherwise
TSP蚁群算法（ant-cycle）
Step 6
If (NC < NCMAX) and (not stagnation behavior) then Empty all tabu lists Goto step 2 else Print shortest tour Stop
3 蚁群算法调整与参数设置
符合TSP规则； 完成一次旅行后，在经过的路径上释放信息
素； 无需按原路返回。
实例：TSP（参数与机制）
路径上的信息素浓度 ij (t) 信息素更新
ij (t n) ij (t) ij
信息素释放(ant-cycle)
m
ij
k ij
k 1
k ij
Q Lk
if k - th ant uses edge (i, j) in its tour (between time t and t n)

本章，我们将通过讲述Transfonner 和GPT，使读者对人工智能大模型有全方位 的认识。
02
减少顺序计算的目标是研究扩展神经GPU，所有这些都使用卷积神经网络作为基 本构建模块，同时计算所有输入位置和输出位置的隐藏表示。在这些模型中，来 自两个任意输入位置或输出位置的信号相关联所需要的操作数量随着位置之间的 距离的增加而增加，对于序列卷积是线性的，对于字节网络是对数的。这使得学 习远处位置之间的依赖关系变得更加困难。在Transformer中，这被减少到恒定 的操作次数，尽管代价是由于平均注意力加权位置而降低了有效分辨率，但是多 头注意力机制可以抵消这种影响。
接着，定义好模型组件并预处理完数据后，就可以搭建一个简单的Transformer模型来进行 训练了。 定 义 一 个 Tr a n s f o r m e r. P Y 文 件 ， 具 体 程 序 如 下 所 示 ：
然后，运行程序，可以得到模型的结构参数，如图11.5所示。
从 图 1 1 . 5 中 可 以 看 到 我 们 定 义 的 Tr a n s f o r m e r 模 型 的 结 构 参 数 。 在建立好Transformer模型后，就可以进行训练并保存模型了。具体程序如下所示：
头平均抑制特定的注意力点。
在这项工作中，我们使用h=8个平行的注意层，或称头部。对于其中的每一个头部，我
们使用
。由于每个头部的维数降低，因此总叫成本与全维数的单头注
意力相似。
( 3 ) Transformer中注意力的应用。 Transformer以以下三种不同方式使用多头注意力。 在“编码器-解码器注意”层中，查询来自前一个解码器层，键和值来自编码器的输出。这使 得解码器中的每个位置能够覆盖输入序列中的所有位置。这模仿了序列到序列模型中典型的 编码器-解码器注意机制。 编码器包含自注意力层。在自注意层中，所有的键、值和查询都来自同一个地方，在这种情 况下，它们是编码器中前一层的输出。编码器中的每个位置可以关注编码器的前一层的所布 位置。 类似地，解码器中的自注意层允许解码器中的每个位置关注解码器中的所有位置。我们需要 防止解码器中向左的信息流，以保持自回归特性。通过屏蔽（设置为-∞）softmax输入中对 应于非法连接的所有值，在缩放的点积注意中实现这一点（见图11.2）。

控制问题
随着超级智能的发展，人类可能面临失去对人工智能系统的控制的风险，一旦失去控制，人工智能系统可能会对人类社会造成巨大威胁。
05
CHAPTER
未来的人工智能发展
物联网技术为人工智能提供了丰富的数据来源，而人工智能则为物联网提供了智能化的解决方案。
未来AI与物联网的结合将更加紧密，实现各种设备的互联互通和智能化管理。
THANKS
感谢您的观看。
社会影响
02
人工智能正在改变我们的生活方式，从日常生活中的各种便利设施，如智能家居、智能交通，到更广泛的社会问题，如数据隐私和安全、人工智能的道德和伦理问题。
科技发展
03
人工智能的发展推动了其他领域的技术进步，如机器学习、深度学习、自然语言处理等。这些技术的发展又进一步推动了人工智能的发展，形成了一个良性循环。
教育和培训
就业结构调整
人工智能算法的训练数据来源于人类社会，如果数据存在偏见或歧视，那么算法也可能会继承这些偏见和歧视，导致不公平的结果。
数据偏见
为了防止算法偏见和歧视，需要提高算法的透明度，让人们了解算法的工作原理和决策依据，以便及时发现和纠正偏见和歧视问题。
算法透明度
不可预测性
超级智能的人工智能系统可能具备高度自主性和学习能力，但其行为可能变得不可预测，甚至可能违反人类的价值观和伦理原则。
政策制定
政府需要制定相应的政策和法规，以规范AI的发展和应用。这包括数据隐私、AI的道德和伦理问题等。
教育
我们需要培养更多的AI人才，以适应这个快速发展的领域。同时，我们也需要提高公众对AI的认识和理解，以便更好地利用这项技术。
创新和应用
我们应该鼓励更多的创新和应用，以充分利用AI的潜力。同时，我们也需要关注AI的负面影响，并采取措施来减少这些影响。

快速排序法：先从这堆书中随便挑出一本，把比它编号小 的放左边，比它编号大的放右边。分成两堆后，再分步直 到所有的书都按序号排好。最后把从小到大排序后的书按 照书架顺序归类，每个书架跑一次，这样并不需要跑很多 次就完成了。
“分治”思想，先保证列表的前半部分都小于后半部分，然 后分别对前半部分和后半部分排序。
群体智能优化算法主要模拟了昆虫、兽群、鸟群 和鱼群的群集行为，这些群体按照一种合作的方 式寻找食物，群体中的每个成员通过学习它自身 的经验和其他成员的经验来不断地改变搜索的方 向。群体智能优化算法的突出特点就是利用了种 群的群体智慧进行协同搜索，从而在解空间内找 到最优解。 模拟生物理想自由分布模型的萤火虫算法 ………
解决方法
• 首先，刷锅； • 然后，煮鸡蛋的同时，叠被，洗脸，刷牙； • 最后，吃早点。（共21分钟）
篮球比赛是根据运动队在规定的比赛 时间里 得分多 少来决 定胜负 的，因 此，篮 球比赛 的计时 计分系 统是一 种得分 类型的 系统
材料四：
• 某车间只有一台高精 度的机床，常常出现 很多零件同时要求用 这台机床加工的情况。 现有6个零件要求加工， 每个零件加工耗时如 下表所示。
篮球比赛是根据运动队在规定的比赛 时间里 得分多 少来决 定胜负 的，因 此，篮 球比赛 的计时 计分系 统是一 种得分 类型的 系统
材料一
• 孙膑是战国时期著名的军事家。齐国的将军田忌 经常同齐威王赛马。马分上、中、下三等，在比 赛时，总是以上等马对上等马，中等马对中等马， 下等马对下等马。齐威王每一个等级的马都要比 田忌的强，所以田忌总是输。孙膑给田忌出了个 主意，比赛时，让他以下等马对齐威王的上等马， 再以上等马对他的中等马，最后以中等马对他的 下等马。比赛结束，田忌以三局两胜的战绩取得 了胜利。同样的马匹，仅仅调换了比赛顺序，就 得到了反败为胜的结果。从算法角度讲，孙膑的 策略是一种经过优化的算法。

02
机器学习与深度学习
机器学习原理及算法
原理
机器学习是一种通过计算机程序从数据中自动提取知识、提 升性能和完成任务的学科。它基于对数据的统计规律进行分 析，通过算法对模型进行训练和优化，从而实现对未知数据 的预测和分析。
算法
常见的机器学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随 机森林、支持向量机等。这些算法通过对数据的特征进行提 取和选择，建立模型并优化模型参数，从而提高模型的预测 精度和泛化能力。
03
自然语言处理与计算机视觉
自然语言处理原理及技术
自然语言处理定义
自然语言处理是一门研究如何使 计算机理解和生成人类语言的学
科。
自然语言处理原理
自然语言处理主要基于语言学、 计算机科学和人工智能等领域的 知识，通过分析语言的语法、语 义和上下文等信息，实现对自然
语言的理解和生成。
自然语言处理技术
05
人工智能的伦理与法律问题
人工智能的伦理问题
人工智能的道德决策
01
如何确保人工智能在决策过程中遵循道德原则，避免偏见和歧
视。
人工智能与人类价值观
02
人工智能的发展是否符合人类的价值观，如何平衡人工智能的
创新与人类道德伦理的关系。
人工智能对人类劳动力的影响
03
人工智能的发展可能导致部分职业的消失，如何应对由此带来
的社会和经济问题。
人工智能的隐私与安全问题
人工智能的数据隐私
人工智能需要大量的数据来训练模型，如何保护个人隐私，避免 数据被滥用。
人工智能的安全漏洞
随着人工智能技术的广泛应用，如何防范和应对网络攻击、病毒等 安全问题。
人工智能的失误和事故
如何确保人工智能系统的稳定性和安全性，避免因失误和事故造成 的不良影响。

混合优化算法
将传统优化算法与启发式 优化算法相结合，以提高 效率和精度。
02
常见优化算法介绍
梯度下降法
总结词
基本、直观、易实现
详细描述
梯度下降法是最基础的优化算法之一，它通过不断沿着函数梯度的反方向进行 搜索，以寻找最小值点。由于其简单直观且易于实现，梯度下降法在许多领域 都有广泛应用。
牛顿法
优化算法的重要性
优化算法是解决复杂问题的关键，能 够提高效率和精度，降低成本和风险 。
随着大数据和人工智能的快速发展， 优化算法在解决实际问题中扮演着越 来越重要的角色。
现代优化算法的发展历程
01
02
03
传统的优化算法
如梯度下降法、牛顿法等， 适用于简单问题。
启发式优化算法
如遗传算法、模拟退火算 法等，适用于复杂问题。
多目标优化问题
总结词
多目标优化问题是指同时追求多个目标函数 的优化问题，如多目标决策、多目标规划等 。
详细描述
多目标优化问题需要同时考虑多个相互冲突 的目标函数，找到一个平衡的解。现代优化 算法如遗传算法、粒子群算法等在多目标优 化问题中广泛应用，能够找到一组非支配解
，满足不同目标的权衡和折衷。
04
指算法在处理大规模数据集时的性能表现。
详细描述
随着数据规模的增大，算法的可扩展性变得越来越重 要。现代优化算法需要能够高效地处理大规模数据集 ，同时保持较高的计算效率和精度。这需要算法设计 时充分考虑计算资源的利用和优化。
算法的理论支撑
总结词
指算法的理论基础和数学证明。
详细描述
现代优化算法需要有坚实的理论基础 和数学证明，以确保其有效性和正确 性。这需要算法设计者具备深厚的数 学功底和理论素养，以确保算法的可 靠性和稳定性。

〇.最优化的重要性 一.传统优化方法的基本步骤——三步曲 二.传统优化方法的局限性 三.实际问题中对最优化方法的要求 四.智能优化算法的产生与发展 五.应用前景局限性和研究方向、注意事项
6
〇.最优化的重要性（1）
1. 人类的一切活动都是认识世界和改造世界的 过程
即： 认识世界 →
↓ (建模)
改造世界
12
一般n取12则： z Yi 6 N 0,1
其中： y
1 2
i 1
2 y
1 12
（详见下页）
35
三.正态分布N(0,1)的产生（3）
注：
2 y
E Y2
EY 2
y2 f ( y)dy
1 2
2
1
y2dy
12 2
0
y2 3
1 0
1 4
1 12
36
四.逆变法与其它分布随机数的产生（1）
3. 计算快速、高效,可随时终止(根据时间定解 的质量)；
4. 能够处理数据、信息的不确定性(如数据的 模糊性，事件的随机性)。
17
四.智能优化算法的产生与发展（1）
1. 1975年holland提出遗传算法 (Genetic Algorithm)
2. 19ห้องสมุดไป่ตู้7年Glouer提出禁忌搜索算法 (Tabn Search)
动态规划(PP)；马尔托夫规划(MDP)；排队 轮；决策论；存储论。
4. 最优化理论在国民经济中的广泛应用
9
一.传统优化方法的基本步骤—三步曲（1）
如下面框图所示 1. 选一个初始解 ① LP:大M，二阶段法 ② NLP:任意点或一个内点
10
一.传统优化方法的基本步骤—三步曲（2）

实践证明，只有将AI和CI很好地结合起来，才能更好地 模拟人类智能，才是智能科学发展的正确方向。
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内容提要
第5章 计算智能
1、概述 2、神经计算 3、模糊计算 4、遗传算法
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5.2 神经计算
以神经网络为基础的计算。 广义上，神经网络可泛指生物神经网络，也可指人工神 经网络。 人工神经网络（Artificial Neural Network）是指模拟人 脑神经系统的结构和功能，运用大量的处理部件，由人工方 式建立起来的网络系统。 人脑是ANN的原型，ANN是对人脑神经系统的模拟。 人工智能领域中，在不引起混淆的情况下，神经网络一般都 指的都是ANN。
3、反思期（1969-1982）
1969年Minsky和Papert在《感知机》一书中指出感知机的缺陷(异 或运算不可表示)，使得神经网络的研究从兴起期进入了停滞期。
芬兰学者Kohonen提出了自组织映射理论(SOM)，美国学者 Grossberg提出了自适应谐振理论(ART)，这些研究成果对神经网络以后 的发展产生了重要影响。
他认为，人工神经网络应当称为计算神经网络。
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尽管计算智能与人工智能的界限并不十分明显，但讨论它
们的区别和联系是有必要的。
贝兹德克对相关术语给予一定的符号和简要说明或定义。
他给出有趣的ABC： A－Artificial，表示人工的（非生物的），即人造的。 B－Biological，表示物理的＋化学的＋(?)＝生物的。 C－Computational，表示数学＋计算机。
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2、关系
生物智能 (Biological Intelligence，BI)

02 常见智能算法介绍
遗传算法
遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法，通过 模拟基因遗传和自然选择的过程来寻找最优解。
它通过编码问题解空间为二进制或实数串，然后根据 适应度函数对解进行评估，通过选择、交叉、变异等
操作不断迭代，最终得到最优解。
遗传算法具有全局搜索能力强、可扩展性强等优点， 广泛应用于函数优化、机器学习、数据挖掘等领域。
03
模拟退火算法适用于解决组合优化问题、调度问题 等领域。
粒子群优化算法
粒子群优化算法是一种基于群 体行为的优化算法，通过模拟 鸟群、鱼群等生物群体的行为
来进行优化。
该算法通过粒子间的相互协 作和信息共享来寻找最优解 ，具有简单易实现、并行性
强等优点。
粒子群优化算法广泛应用于函 数优化、神经网络训练等领域
智能算法的应用领域
总结词
智能算法广泛应用于语音识别、图像识别、自然语言 处理等领域。
详细描述
智能算法在许多领域都有广泛的应用，包括语音识别、 图像识别、自然语言处理、推荐系统、游戏AI等。例如 ，在语音识别领域，智能算法可以通过分析语音信号， 将其转化为文字信息，从而实现语音转文字、语音搜索 等功能。在图像识别领域，智能算法可以通过分析图像 特征，实现图像分类、目标检测、人脸识别等功能。在 自然语言处理领域，智能算法可以处理自然语言文本， 实现文本分类、情感分析、机器翻译等功能。
组合优化问题
01
总结词
解决离散问题的最优解
02 03
详细描述
组合优化问题是指离散问题的最优解，如旅行商问题、背 包问题等。这类问题通常具有NP难的特点，使用传统的 方法难以求解。智能算法如蚁群算法、模拟退火算法等可 以用于解决这类问题，通过模拟自然界的某些现象来寻找 最优解。

总结词
在线学习中的常用算法
公式
随机梯度下降法的公式是 `θ = θ - α * (∂L(x_i, y_i)/∂θ)`，其中 `(x_i, y_i)` 是第 i 个样本。
详细描述
随机梯度下降法是一种在线学习中的常用算法， 它每次只处理一个样本（或一小批样本），从而 加快训练速度并降低内存消耗。
适用范围
现了许多新型优化算法，如随机梯度下降、Adam等。
03
智能优化算法的应用
近年来，智能优化算法在机器学习优化中得到了广泛应用，如遗传算
法、蚁群算法等。这些算法具有自适应性和鲁棒性强的特点，能够更
好地解决复杂的优化问题。
02
机器学习优化算法
梯度下降法
总结词
最常用的优化算法
公式
梯度下降法的公式是 `θ = θ - α * ∂L/∂θ`，其中 `θ` 是参 数，`α` 是学习率，`L` 是损失函数。
约束优化
约束优化问题是在满足一定约束条件下寻找最优解的问题，常用 的算法包括约束传播、动态规划等。
机器学习优化发展历程
01
基于梯度的优化算法
传统的机器学习优化算法主要基于梯度下降法，通过不断调整模型参
数以最小化损失函数。
02
深度学习时代的优化算法
随着深度学习技术的快速发展，传统的优化算法已不能满足需求，出
数据隐私保护的机器学习优化
01 总结词
在机器学习应用中，数据隐私保 护至关重要。
03
02
总结词
详细描述
数据隐私保护主要涉及数据加密、 数据脱敏等技术手段，以保护敏感 数据的隐私和安全。
数据隐私保护的机器学习优化需 要平衡数据隐私保护和模型性能 之间的关系。

常用算法
如SIFT、SURF、HOG等，这些算法在图像识别、 目标跟踪等领域有广泛应用。
目标检测和识别技术原理
目标检测
在图像或视频中定位出感兴趣的目标，并给出其位置信息。
识别技术
对检测到的目标进行分类和识别，确定其所属类别。
深度学习应用
卷积神经网络（CNN）在目标检测和识别领域取得了显著 成果，提高了识别准确率和速度。
将人类语音转换为机器可读的文本信息。
语音识别流程
包括信号预处理、特征提取、声学模型、语言模型、解码搜索等步 骤。
语音识别应用场景
如智能家居、车载系统、智能客服等。
声学模型和语言模型构建方法
声学模型构建
基于大量语音数据，通过训练得到声学模型，用于识别语音信号 中的音素或单词。
语言模型构建
基于文本数据，通过统计语言模型或神经网络语言模型等方法，得 到单词之间的概率关系，用于指导语音识别过பைடு நூலகம்。
发展历程
从早期的符号学习到现代的深度学习，人工智 能经历了多个发展阶段，包括专家系统、知识 工程、机器学习等。
重要里程碑
包括图灵测试、达特茅斯会议、深度学习的提 出等，这些事件对人工智能的发展产生了深远 影响。
人工智能技术领域及应用场景
01
02
03
技术领域
包括机器学习、计算机视 觉、自然语言处理等，这 些技术是人工智能的核心。
3 循环神经网络（RNN）
适用于处理序列数据，如文本、语音等。通过记忆单元捕 捉序列中的时序信息，实现序列建模和预测。
4 生成对抗网络（GAN）
由生成器和判别器组成，通过对抗训练生成逼真的样本数 据，广泛应用于图像生成、风格迁移等领域。
模型评估与优化策略

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遗传算法（GA）
遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择 和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜 索最优解的方法，是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传 机制）演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首 先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性 的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方 法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确 定的规则。
交叉算子:与传统的交叉算子类似,交换的位置和交换的点数是随机确定的.
变异算子:其作用是在个体结构一定的前提下,加人随机扰动,以寻找最优解,本 文采取加人零均值高斯白噪声的方法.
此外,为提高初始种群的优良性能,在随机产生初始种群的过程中,加人初选 评估程序,即对随机产生的初始种群考察其路边约束和动态避障的适应度值,由 此保证初始种群中满足路边约束和动态避障条件的个体数目大于一定的数量,这 样可保证遗传算法快速、稳定地找到全局最优解.
（3）路径最短
路径最短的适应度函数确定如下：
最后综合得到遗传算法的综合适应度函数为
最后综合得到遗传算法的综合适应度函数为该综合适应度函数把三个约 束条件有机融合在一起,计算简单,且能避免三项加权求和引起的优化不 稳定问题

交叉的过程为：在匹配池中任选两个染色体，随机选择一点或多点 交换点位置；交换双亲染色体交换点右边的部分，即可得到两个新的染 色体数字串。
交叉体现了自然界中信息交换的思想。交叉有一点交叉、多点交叉、 还有一致交叉、顺序交叉和周期交叉。一点交叉是最基本的方法，应用 较广。它是指染色体切断点有一处，例：
A:101100 1110 101100 0101
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1.7 遗传算法的应用领域
（5）机器人 例如，遗传算法已经在移动机器人路径规划、关节机器人运动轨迹
规划、机器人结构优化和行为协调等方面得到研究和应用。
（6）图像处理 遗传算法可用于图像处理过程中的扫描、特征提取、图像分割等的
优化计算。目前遗传算法已经在模式识别、图像恢复、图像边缘特征提 取等方面得到了应用。
（5）遗传算法在解空间进行高效启发式搜索，而非盲目地穷举或完全随机搜 索；
（6）遗传算法对于待寻优的函数基本无限制，它既不要求函数连续，也不要 求函数可微，既可以是数学解析式所表示的显函数，又可以是映射矩阵甚至是神 经网络的隐函数，因而应用范围较广；
（7）遗传算法具有并行计算的特点，因而可通过大规模并行计算来提高计算 速度，适合大规模复杂问题的优化。
（2）组合优化。 随着问题的增大，组合优化问题的搜索空间也急剧扩大，采用传统
的优化方法很难得到最优解。遗传算法是寻求这种满意解的最佳工具。 例如，遗传算法已经在求解旅行商问题、背包问题、装箱问题、图形划 分问题等方面得到成功的应用。
第15页/共77页
1.7 遗传算法的应用领域
（3）生产调度问题 在很多情况下，采用建立数学模型的方法难以对生产调度问题进行精
例如：
x : 0000110111 1101110001

04
循环神经网络（RNN）
循环结构
网络具有记忆功能，能够处理序列数据。
门控循环单元（GRU）
简化LSTM结构，提高计算效率。
长短期记忆（LSTM）
解决RNN在处理长序列数据时出现的梯度消 失或爆炸问题。
经典模型
RNN、LSTM、GRU、Bi-RNN、Bi-LSTM 等。
生成对抗网络（GAN）
生成器与判别器
02
深度学习特征
03
特征编码与表示
利用卷积神经网络（CNN）等深 度学习模型自动学习图像特征， 具有更强的表征能力。
将提取的特征进行编码和表示， 以便于后续的图像分类、识别等 任务。
目标检测与跟踪
目标检测方法
介绍基于滑动窗口、区域提议 网络（RPN）等目标检测方法
，以及Faster R-CNN、 YOLO等经典目标检测模型。
02
分析句子中词语之间的依存关系，如主谓关系、动宾关系等，
有助于理解句子的语义。
常见算法
03
基于短语结构语法的算法、基于依存语法的算法和基于深度学
习的算法。
语义理解与情感分析
语义理解
研究文本中词语、短语和句子的含义，以及它们之间的语义关系。
情感分析
识别和分析文本中的情感倾向和情感表达，用于情感计算和情感智能等领域。
K均值聚类（K-means Clustering）：将数据划 分为K个簇，使得每个簇内的数据尽可能相似，而 不同簇间的数据尽可能不同。
主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）：通过正交变换将原始特征空间中的线性 相关变量变为线性无关的新变量，用于降维和可 视化。
生成器负责生成假数据，判别器负责判断数据真伪。