DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 目前，随着我国社会经济的飞速发展、能源需求的不断增大、城市化进程的不断加快，城市人口的迅猛膨胀，人类活动产生的温室气体越来越多，全球气候变化逐渐加剧，由温室气体引起的全球气候变暖问题越来越受到人们的重视 [ 1 ]。人类活动造成的空气污染物过量排放，使得人们一直暴露在严重污染的大气之下，不仅对人体健康产生了严重的威胁，也给经济社会的发展带来了巨大的压力。 近年来由于我国污染形式严峻，因此越来越多的学者对我国的污染特征和原理进行了研究，其中，有较多学者对SO 2 、NO 2 、CO与污染的联系进行了细致的分析，如李景鑫，陈思宇 [ 2 ] 等分析了2013~2014年我国大气污染物的时空分布特征及SO 2 质量浓度年代际变化，发现PM 2.5 和SO 2 全国平均质量浓度冬季浓度最高，北方城市质量浓度明显大于南方；罗燕，陈新梅 [ 3 ] [ 4 ] 等分析了2015~2016年云南省主要城市大气污染物浓度特征及其与气象要素的关系，发现云南SO 2 、NO 2 、PM 2.5 浓度冬季最高，春秋季次之，夏季最低，各污染物浓度在不同地区对不同气象要素敏感性不一致，地区差异较大。张启发，裴玉芳 [ 5 ] [ 6 ] 等分析了2015年海东市大气污染物变化特征及其与气象要素的相关性；冯宏芳，隋平 [ 7 ] 对福州市污染物浓度时空分布及影响因子进行了研究；周江兴 [ 8 ] 对北京市几种主要污染物浓度与气象要素进行了相关分析并用非线性回归进行了预测；谢雨竹，潘月鹏 [ 9 ] 等研究了成都市区夏季大气污染物浓度时空变化特征；牛俊玫，吴瑶 [ 10 ] 等分析了山西阳泉空气污染特征及其与气象要素的相关性，并建立回归模型对污染物浓度进行了预报。 近年来四川盆地的空气污染问题逐渐加重，越来越受到人们的关注，川渝地区已经成为继长三角、珠三角地区以及京津冀地区之后的中国第四大大气重污染区。特殊的中间低四周高的相对封闭的自然环境使得盆地内边界层大气层结稳定度较同纬度周围地区高，盆地内静风频率也相对较高，导致空气中的污染物积聚在盆地底部，难以扩散，这样一来，污染物持续累积，四川盆地的空气污染问题得不到很好的改善 [ 9 ]。早期对四川盆地空气污染的研究一般局限于成都、重庆等城市，本文利用雅安市2015~2018年逐日、逐小时的SO 2 、NO 2 、CO质量浓度监测资料以及各气象要素的逐日资料，分析了雅安市空气污染物SO 2 、NO 2 、CO的时间变化特征及其与气象要素之间的关系，并对污染物浓度进行了预测，以期更好地了解盆地内空气污染分布状况，为盆地空气污染的防控和改善提供更有价值的参考。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 数据来源 本文所使用的数据来源于空气质量浓度监测数据以及气象要素观测数据，空气质量浓度监测数据包括雅安市2015~2018年逐日、逐小时的3种空气污染物SO 2 、NO 2 、CO的质量浓度，气象要素观测数据为2015~2018年国家气象观测站观测的气温、气压、相对湿度、雨量、10 min平均风速的逐日数据。 2.2. 研究方法 2.2.1. 趋势分析法 采用多尺度趋势分析法，从年、季节、月、日4种时间尺度来分析雅安市3种空气污染物SO 2 、NO 2 、CO浓度的变化趋势，从而得到它们的时间分布特征。 2.2.2. 相关分析方法 灰色关联度分析 [ 11 ] [ 12 ] 方法是根据各因素之间发展趋势的相似或相异程度作为衡量因素间关联程度的一种方法。若两个因素的变化趋势趋于一致，即同步变化程度较高，则可以说二者关联程度较高，反之则较低。 皮尔逊相关系数法 [ 13 ] [ 14 ] 是研究变量之间线性相关程度的一种方法，相关系数可以反映两个变量之间的相互关系及其相关方向。
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user: 3. 空气污染物SO 2 、NO 2 、CO特征分析 为了更好地了解雅安市2015~2018年3种空气污染物SO 2 、NO 2 、CO浓度的时间变化特征，本文分别从年、季节、月、日4种时间尺度出发来分析污染物浓度的变化趋势。季节变化中，3~5月代表春季，6~8月代表夏季，9~11月代表秋季，12~2月代表冬季。 3.1. 年变化分析 根据雅安市2015~2018年3种空气污染物SO 2 、NO 2 、CO浓度年平均值变化曲线(图1)可知，SO 2 年平均浓度呈现先上升后下降再上升的波动变化趋势，2015年平均浓度为12.29 ug/m 3 ，2016年上升至14.92 ug/m 3 ，2017年下降，2018年又上升至14.56 ug/m 3 ；NO 2 年平均浓度先上升后下降，2015~2017年浓度上升，上升的趋势比较平缓，从26.73 ug/m 3 上升到28.15 ug/m 3 ，2018年呈现明显的下降趋势，年平均浓度下降至20.65 ug/m 3 ；CO年平均浓度则呈现逐年下降的趋势，从2015年的1.14 ug/m 3 一直下降到2018年的0.63 ug/m 3 。总体来看，2015~2016年SO 2 、NO 2 年平均浓度都表现为上升的趋势，而2016~2018年两者呈现相反的变化，SO 2 浓度是先减后增，NO 2 浓度则先增后减。 3.2. 季节变化分析 根据雅安市2015~2018年3种污染物浓度的逐日数据计算四年每个季节的平均值，分别绘制出SO 2 、 图1. 雅安市2015~2018年SO 2 、NO 2 、CO浓度的年变化 NO 2 、CO浓度的季节平均柱状图(图2、图3、图4)。 SO 2 浓度一般春季、冬季较高，夏季较低，但每年不完全一致，2015年春季浓度最高，夏季有所下降，秋季最低，冬季浓度又上升；2016及2017年都表现为夏季浓度最低，但浓度最高值出现的季节不相同，2016年出现在夏季，2017年出现在春季；2018年SO 2 浓度季节变化与前三年有较大区别，最高值出现在夏季，最低值出现在冬季，四季浓度变化波动范围不大。此外，还可以看出，2015~2018年春季SO 2 浓度先下降后有小幅度上升；夏季SO 2 浓度先下降，2016年达到最低，而后持续上升，2018年达到4年夏季平均浓度最高值；秋冬两季SO 2 浓度都表现为先上升后下降再上升的变化趋势，而且都在2016年达到最高值(图2)。 图2. 雅安市2015~2018年SO 2 浓度的季节变化 由NO 2 浓度的季节变化(图3a)可知，2015~2018年NO 2 浓度的季节变化趋于一致，都表现为冬春高、夏秋相对较低的特征，每年春季到秋季浓度逐渐降低，下降至四个季节中最低值，其中2015、2018年下降幅度较小，2016、2017年下降幅度较大，冬季NO 2 浓度又出现不同程度的上升趋势，前两年上升幅度较后两年明显。2015~2018年春、夏两季NO 2 浓度都是先上升，到2017年达到最高值，2018年浓度又下降；秋季表现为先下降后上升再下降的变化趋势，波动幅度不大；冬季NO 2 浓度呈现逐年下降的趋势，2015年冬季NO 2 浓度为四年中最高值，而后逐渐下降，2018年冬季下降。 图3. 雅安市2015~2018年NO 2 、CO浓度的季节变化 CO浓度也表现为冬春高、秋季低的季节变化特征，2015~2018年最高值都出现在春季，最低值都出现在秋季，和NO 2 的变化特征一致，每年春季到秋季浓度逐渐下降至最低值，冬季又出现上升趋势，2015、2016年春夏两季CO浓度下降幅度较小，到了秋季CO浓度出现明显的下降。此外，2015~2018年春、夏、秋、冬四季CO浓度呈现逐年下降的趋势，2015年四季的CO浓度为四年中相应季节的最高值，到2018年则分别下降。可以看出，夏季的下降幅度最为明显，从2015到2018年浓度降低了0.7 ug/m 3 ，秋季CO浓度下降趋势较为平缓，从2015到2018年浓度只变化了0.25 ug/m 3 (图3b)。 3.3. 月变化分析 3.3.1. 趋势分析法 根据雅安市2015~2018年3种污染物SO 2 、NO 2 、CO浓度逐月均值变化曲线(图4)可以得到，SO 2 浓度的月均值总体呈现出先减后增的周期性变化，浓度高值区和低值区出现的月份每年不完全一致，2015年浓度低值区出现在6~9月，高值区出现在11~2月之间，12月份达到最高，2016年与2015年相反，高值区出现在6~9月，四年中SO 2 浓度月均值的最大值出现在6月份，浓度低值区出现在2~5月。2017年全年SO 2 浓度较前两年有所下降，波动变化较小，低值区出现在4~6月以及10、11月，5月是四年中SO 2 浓度月均值的最低值，2018年SO 2 浓度月均值变化趋势和前三年有所不同，表现为先增后减的波动变化趋势，变化范围在10~20 ug/m 3 之间，5月和8月出现两个浓度高值区。 NO 2 浓度的月均值也表现为先减后增的周期性变化，这种周期性变化比SO 2 明显，2015年10~12月为浓度较高的月份，均超过30 ug/m 3 ，浓度低值区出现在2月份和7月份，2016~2018年NO 2 浓度月均值变化较为一致，高值区出现在11~1月，低值区出现在6~8月，2017年1月浓度达到4年最大值，2015~2017年NO 2 月均值浓度最高值逐年上升，到2018年，NO 2 月均值浓度又下降至31.45 ug/m 3 。 CO浓度月均值的周期性波动变化也较为明显，2015年CO浓度先上升，3月份达到最大值，也是四年中CO浓度月均值的最大值，随后开始下降，7月份降到最低，后面几个月又保持上升趋势，2016~2018年CO浓度月均值变化基本保持一致，U型变化趋势相比SO 2 、NO 2 较明显，浓度较高的月份一般出现在12~2月，较低的月份出现在6~9月，此外还可以看出，CO月均值最高浓度呈现逐年下降的趋势，2015年CO月均值浓度在3月份达到最大值，2016~2018年CO月均浓度最高值出现的月份均在1月。 图4. 雅安市2015~2018年污染物浓度的月变化 3.3.2. 趋势分析法 根据雅安市2015~2018年气温、气压、相对湿度、雨量、10 min平均风速5个气象要素的逐日数据绘制出月均值变化曲线(图5)，从图中可以看出，雅安市2015~2018年月平均气温呈现先上升后下降的周期性变化趋势，温度较高的月份出现在6~8月，气温维持在23℃~28℃左右，温度较低的月份出现在12~2月，波动范围在6℃~9℃；月平均气压值与气温呈现相反趋势的变化，6~8月是气压相对较低的月份，而12~2月气压相对较高；相对湿度月均值呈现波动起伏的变化趋势，没有明显的周期性，月均值均在65%以上，最高达到90%，出现在2017年10月份，此外，每年9~12月是相对湿度较高的月份，相对湿度较低的月份为4~6月；2015~2018年降水量的逐月平均值变化有一个显著的特征，降水大值区主要集中在7、8月份，每年1月到6月降水量的月平均值逐渐上升，7、8月份达到最大值后，降水量开始下降，2017年9月出现一个小的波动变化；10 min平均风速的逐月平均值也没有明显的变化特征，在0.4~1.5 m/s范围内波动，风速较小的月份出现在10~12月，其中2017年10月、11月的风速最小，均低于0.5 m/s，7月份的10 min平均风速为1.34 m/s，是四年月均值中的最大值，此外，还可以看出，2018年10 min平均风速月均值波动幅度较前三年小。
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user: 5. 结论 1) 年变化：SO 2 浓度呈现先上升后下降的变化趋势，NO 2 浓度变化表现为先上升后下降再上升，CO浓度的年均值在2015~2018年持续下降。季节变化：SO 2 浓度一般春季、冬季较高，夏季较低，但每年不完全一致，NO 2 浓度的季节变化趋于一致，都表现为冬春高、夏秋相对较低的特征，CO浓度表现为冬春高、秋季低的特征。 2) 月变化：SO 2 浓度总体呈现出先减后增的周期性变化，浓度高值区和低值区出现的月份每年不完全一致；NO 2 浓度也表现为先减后增的周期性变化特征，这种周期性变化比SO 2 明显；CO浓度的波动变化较为平缓，月均值最高浓度呈现逐年下降的趋势。月平均气温呈现先上升后下降的周期性变化，6~8月温度较高，维持在23℃~28℃左右，12~2月温度较低，波动范围在6℃~9℃；气压与气温呈现相反趋势的变化；相对湿度呈现波动起伏的变化趋势，均在65%以上；雨量的一个显著特征是降水大值区主要集中在7、8月份；10 min平均风速的逐月平均值没有明显的变化特征，在0.4~1.5 m/s范围内波动。 3) 从灰色关联度的角度来讲，各气象要素对空气污染物SO 2 、NO 2 、CO浓度的影响程度不同，对SO 2 浓度的影响程度大小依次为雨量、风速、气压、气温、相对湿度，对NO 2 、CO影响程度最大的都是气压，其次是风速，再者影响NO 2 浓度的因素依次为相对湿度、气温、雨量，影响CO浓度的因素依次为雨量、气温、相对湿度。此外，不同年份、不同季节3种空气污染物浓度与各气象要素之间的关联度也不相同。从相关系数的角度来讲，SO 2 浓度与气温、相对湿度、雨量呈正相关，与气压、10 min平均风速呈负相关，而NO 2 、CO浓度与气温、雨量以及10 min平均风速都呈负相关，与气压、相对湿度呈正相关。
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user: 摘 要 本论文主要就区块链在教育信息方面的具体应用进行系统性的研究及分析，构建一个跨平台、地理的一站式服务平台。本文从区块链教育数据库的角度出发，对其系统设计、教育信息流转流程、价值产生方式进行了具体的展开。并从教育信息的入口即多平台的信息输入、信息上链价值锚定、企业以及机构的信息调取及价值转移等角度进行了详细的方案设计。 关键词 :区块链，教育信息一体化，教育生态创新，区块链经济及生态 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 基于区块链网络的教育数据库平台初步设计 1.1. 区块链与传统教育流转特性对照关系 传统的教育信息流转是以一份完整的学生档案的形式，时间范畴一般是由小学，初中，高中，大学以及相关的继续和补充教育组成的，但这种记录模式较为繁复低效且安全性低，通过图1可以看出，传统的教育信息流转过程与基于区块链的教育数据库平台系统两者存在结构性差距，本文提出基于区块链的教育信息平台的创新型设计，这种模式中重点突出的是区块链去中心化/中介化的信任、集体维护、智能合约、安全可信这四个特性，本文通过以下方面进行阐述 [ 1 ]： 去中心化/中介化的信任：由于区块链系统中的任何节点都具有相同的权利与义务，系统自身可以保证数据的真实和可靠性，不需要由外在的接入来提供信任背书，并且数据在存储、传输、验证过程中均是采用分布式的结构，因此任意节点的数据丢失并不会影响系统的正常运行，这有助于解决传统模式下学生教育信息数据记录和流转过程中在数据的真实性、完整性以及可行度等方面存在的问题。 集体维护：由于区块链系统所有的节点都由各参与主体共同运行和维护，任何节点都有相同的权力和义务，并且通过在网络中使用特定的激励机制，来保证分布式系统中所有节点都会参与信息的交换过程。因而作为学生信息记录的参与各方都难以在信息流转过程中干预原有的信息内容，为教育信息的流转提供了一个透明、公平的流通环境。 智能合约：智能合约通过代码强制运行预先植入的命令，使得学生教育信息的输入以及提取都变得自动且灵活，交易向着更自动、更智能的方向不断发展，智能合约的可编程特点使得输入端和提取端的双方都可以按照预先约定的合作模式来共同维护教育数据库中的数据，而任何在数据库上的变动都会在第一时间实时通知到教育数据库的相关各方，所以这种合作模式确保了交易执行的自动性，同时也很好地避免了非人为因素的介入带来的数据安全隐患。 安全可信：区块链采用非对称的密码学原理对交易进行签名以及加盖时间戳，故交易不能被伪造，其信息自端口上链后便只可被查看而任何介入方无权修改信息；另一方面，哈希算法也保证了交易具有不可篡改性，否则会主链分叉。同时，借助分布式系统各节点的共识算法形成强大的算力来抵御攻击。这种价格低廉，不可伪造的特性可以为教育数据库平台数据的安全提供强有力的保障。 我们利用区块链去中心化协作的工作模式，提出基于区块链的教育数据库流转平台体系，具有数据验证输入、实时数据存储、信息整体把控，服务验证提取及安全可信控制的一体化式的服务功能 [ 2 ]。对比传统的教育信息记录系统，更能发挥区块链带来的四个新特性，发挥区块链的技术独特性，如图1所示。 图1. 基于区块链教育信息流转平台流程 1.2. 传统教育信息流转系统 随着物联网、区块链技术的不断发展，越来越多的智能概念进入人们的视野。随着人均教育质量不断提高，青年群体愈发追求更高质量的学历或者学术知识，研究生考试、国外留学学历认证以及继续教育等方面的学历教育信息开始更多地引起国家和社会的关注和重视。当下社会对于人才标准的认知，可能仍然停留在关注学生的一张毕业证书或者学位证上。但是基于需求端的找工作、评职称、升职加薪以及留学考研等对于学历的认证需求导致出现很多学历造假或者关系户抢占资源的情况。 新闻中就曾多次报道在实际就业和升学中，发现候选人持有的是假文凭，以及来自购买或者代考代写论文而通过的学历考试，这种情况不仅给制假方提供了盈利空间，也挤占了更多正常升学、工作群体本就紧张的有限资源。加之现有的信息系统主要由不同的学校教务部门组成，并且不同学校间档案并不互通，需要调取，流程比较繁琐费时，尤其是对于一些西部落后地区，更是无法保存有效真实的学生信息。此外，学校档案中的信息比较片面，无法真正完整的展示学生的个人能力，而个人提供的相关信息有时又缺乏有力的证明。例如一些能够体现学生竞争力的获奖、荣誉、技能、实践经历等信息很难在读取时进行证明、识别，因此在实际应用中，也存在大量编造荣誉、盖假章的行为，市场上也就存在大量编造荣誉、盖假章的行为。而一些学术造假，论文造假的行为最近也频频爆出，大量网上论文代写的网店也很普遍，其论文真伪难以分辨，这更加增加了人才需求端企业分辨的难度，影响了竞争的公平性 [ 3 ]。 同时，在社会愈加重视教育，尤其是素质教育的当下，虽然社会上许多培训机构数量不断增多，但是缺乏统一的管理和规范，老师也缺乏相应的师资和培训能力，市场上存在大量机构评级造假、虚假宣传的现象，加之消费者和机构始终存在信息不对称，更是处于弱势，往往既不能鉴别机构和老师的资质，在消费受骗后，也缺乏证据的收集来维护自身的权益，最终权益得到诉求保障的只是极少数。
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user: 2. 信息流转与价值产生 2.1. 基于区块链的教育信息流转过程 基于图2在本文提到的教育信息流转网络中，所有教育信息数据会实现上链，具有分布式记录与存储的特性，同时也允许任何教育机构和第三方平台开展跨系统、跨平台的学习行为结果记录，实现教育过程数字化，加盖时间戳。 图2. 教育信息流转网络 用户个人对于数字证书以及其他个人信息的准确性和真实性可以进行确认。此外，如果需要划去错误信息，不再纳入使用，也可以通过联系信息模块录入方对不准确的信息模块进行标记以完成该功能。同时用户提供新的信息，经过信息录入方审核确认后创建新的模块时，原始错误信息模块就将不再显示。 区块链作为生态网络中的交易网络，实现了教育生态中信息的价值流转和需求提取，这与传统的中心化的信息数据库和纸质档案袋等存储方式相比，更加安全、便捷、实时、透明、智能。 2.2. 新型教育信息库生态网络构成群体 对于基于区块链教育信息库的生态流转平台设计，主要由以下四个群体组成(具体网络生态示意图参照图2)： 一、教育服务方以及学生群体，主要负责教育流程链条上的教育服务提供方和教育培训方之间的关系，服务商和用户的服务关系的协调，并整合和激励世界各区域的教育服务提供者与服务商在业务过程中发现问题，此外，这种模式在于用区块链技术进行教育信息数字化，实现教育服务的使用、培训、结果、认证方等各教育参与方的数据信息上链，并将数据储存，并使用智能密码，利用区块链上的智能合约，实现一个透明的自给自足的自运营教育信息数字流转生态体系。另一方面，根据教育服务方给出的信任背书，在教育信息上加盖时间戳和认证信息。 二、社区共识群体，主要由生态公链的参与者与应用级侧链的参与者构成，有力的推动形成生态共识和自给自足的推动生态的建立。他们通过记录生态链上的信息数据，对数据进行分析，为生态链发展做出合理的管理学建议，并参考共识机制和激励机制，通过区块链上的智能合约实现各部分的奖励分发。 三、Dapps是教育信息流转平台网络快速发展和扩大核心业务及衍生服务的群体。通过在运营的公链上自行开发衍生业务的侧链DAPP，推动生态网络实现继续教育服务提供的衍生应用场景的部署，对打造智慧教学模式、教育版权保护、以及价值评估等衍生业务场景的开发起巨大作用，帮助此生态网络发挥更大的价值。 四、提供证书以及资格考试培训的教育机构群体模块：公司级别的运营商或是工作室形式的机构，是教育培训服务的主要提供者和贡献者，也是交易的一个重要组成部分。 基于以上四个主题，我们构建了一个基于教育信息库的生态流转平台，同时对生态网络中的业务模块和角色进行了初步的设计。 2.3. 区块链教育数据库价值产生 本文提出基于区块链教育数据库让各教育服务参与方可以自主地在系统内上传学生的教育信息，不仅仅是学生的基础学历信息，更多的包括素质能力(应用性技能、创新性技能、比赛获奖情况、知识产权等)以及教师方给出的学生人文修养(道德品性、公益表现以及奉献精神等)，在信息上链前经过具有公信力的机构、平台对其信息进行审计、验证。本文的区块链教育数据库生态模型建设，采用的是由以太坊网络构成的分布式机制，各教育培训方共同参与、自适应维护的教育信息流转互济模式 [ 4 ]。而对于该教育数据库，学生可查询个人的学习成就记录，并在需要时展示给相关机构，而收到学生的申请后，单位人力资源部也同样可以使用该系统查询学生的学历证书和获奖情况。因而这个数据库流转平台极大地简化了学校、个人和单位验证这些数据真实性的环节，而且其安全性非常高，不会受到任何个人或者机构的随意信息篡改，并可作为公共记录永久维护，因此也会降低企业求职和招聘的成本。 教育数据库的信息输入、广播、认证、确认的流程如图3所示。 图3. 结合区块链技术的新型教育数据库信息流转示意图 目前市场上的在线教育行业是一个朝阳行业，不断有社会资本和人才涌入这一行业，在线教育机构收到的投资也不断增大，行业发展迅猛，但是该行业仍然受限于中国教育基本国情：学生恒多，而优质老师少，而市面上，机构对于优秀内容输出者的争夺也十分激烈。因而本文提出的区块链教育流转平台致力于对这一问题提出解决方案，打破传统模式下，内容生产者、学者、传播者等生产关系之间的信息传递、物理交互等总是受到空间的限制，难以把人聚集起来形成合力。如图3所示，我们的数据一方面来自于教育培训管理信息系统的API，将数据添加上链，集成到学员追踪系统上，并与信息展示系统API上，以面向使用者。因而，借助于区块链，建立分布式平台组织，(DAO和DAC)将完全自动运行，可以很好地解决线上学习中存在的跨平台学分互认困难的问题，提高线上学习证书的公信力 [ 3 ]。在这一平台上任何个人都可以随时加入和退出，而公司的股权(即数字资产)成为系统中运行的唯一货币，替代收入、利润等概念。在这种模式下，参与者可以随时成为公司的投资者、生产者以及消费者等一种或全部角色。公司运作的结构被大大简化，只剩下投资者和生产者，极大地提高了公司的运作效率，同时也优化当前行业内的传统教育机构的发展弊端。 从长远来看，这一运作模式提升了公司的工作效率，更好地服务各方以及之后的交互，消除不同平台间的壁垒，消除信息孤岛，减少了各方重复对账所引起的财务以及人力等成本所不必要的开支，也很好地保障了数据的不可泄露性，这些节约的成本都可以再投入以提升平台，同时也将加速教育信息化进程，加快线上空间与现实空间的融合。 通过参考图4的价值流转示意图，我们可知以教育提供方A、企业HR B为例来简要说明区块链数据及价值流转。教育服务方完成匿名或实名认证，匿名认证可以通过公钥密码和环签名算法实现。教育信息也需进行内容、程度、完成情况以及数字签名等的记录，教育提供方也可描述介绍自身的基本信息如：机构名、提供服务、认证情况或老师的个人信息等，教育提供方接入平台后通过客户端对其进行内容接入，当需求端企业HR需求学生完整学历信息时，B进行链上的支付。在B向教育提供方A主实施货币交易之前，利用区块链技术验证B发出的虚拟货币是有效的，B所凭借的虚拟货币不仅要有虚拟价值还有所有流转的数据包，故区块链平台可以用来验证和查收数据及价值。 图4. 结合区块链技术的新型教育数据库价值流转示意图
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user: 3. 技术信息与实际应用 3.1. 技术信息平台模块构建 区块链教育信息流转在内部信息层的交易本质就是利用区块链技术的一组包含输入、输出的数据系列。如图5所示本文提出的应用于教育数据库的技术主要包括范围 [ 5 ]： 该区块链教育网络的技术构建底层为p2p的分布式网络，中间层提供存储、安全、加速和区块链服务，其中数据存储采用分布式账本技术。随着交易量越来越大，数据越来越多，数据可被存储在数据库中。利用公钥密码、隐身地址等密码学技术可以保护用户的隐私和安全；利用闪电网络、隔离见证等技术可以提高交易的速度，闪电网络可以将不可数交易放在区块链上，隔离见证可以提升签名验证的高效性 [ 6 ]。区块链服务主要有DPOS共识、侧链技术、智能合约。利用区块链服务，侧链技术可以衍生各种衍生DAPPS，更好的服务于区块链分布式电能网络，智能合约可以保证交易的灵活性与高效性。上层应用是API和客户端，一方面利于学生教育信息的存储和提取以及数据的实时对HR的交易，另一方面利于数据查询和分析。 图5. 结合区块链技术的新型教育数据库技术包括示意图 3.2. 技术信息的安全指标 信息技术的安全指标有身份认证、访问控制、加密、数据安全、安全监控与审计五个方面。 对于身份认证手段可采用静态口令动态令牌、数字证书等单因素认证或多因素组合认证形式。利用类似于比特币钱包的形式，学生可以存储和分享自己取得的学习成就。 访问权限考虑根据安全策略实现访问控制服务和授权管理服务。访问权限采用加密的公钥、私钥来识别数字证书的发行者和获得者。在查询时，首先是基础公开数据的查询，如个人名片等，可根据智能合约的设定，通过公钥查询到信息。其次对于更深入的查询，虽然经上传后的教育信息不可更改，但上传者可以决定将其资料展示的访问者权限。上传者将数字证书的密钥分发给有该访问权限的访问者，如经审核通过的用人单位或学校等；有访问权限的访客可通过密钥查询到信息，而未授权使用该系统的用户登录信息显示警告信息给管理、维护人员。 加密主要指为该教育区块链系统提供加密、完整性保护、数字签名、密钥管理等服务，实现在线数据传输和存储的机密性、完整性和可鉴别性。基于区块链技术的学生教育信息系统，可利用多重数字签名保障数据的完整性和可鉴别性。创建有学生信息的数字文件，学生对证书的内容和证书的本身分别进行签名，并利用私钥创建一条数字记录，保障用户信息与证书内容的一致性。信息上传到学校、教育局等机构后，专业机构利用自己的私钥，对数字证书进行背书，并数字签名，存储在区块链中。每一份数字证书，都会由智能合约进行多重签名验证，通过哈希值验证证书内容的机密性、完整性和可鉴别性。 数据安全指为该教育区块链生态系统提供安全浏览、防泄露、数据过滤等服务，实现数据传输、存储和使用的机密性、完整性和可鉴别性。对于录入数据，进行多重数字签名认证。对于用户浏览数据的控制，要求同时掌握公钥和私钥。对于数据过滤和对数据防泄露防篡改，由于区块链类似复试记账的工作机制，账目中与之相邻的数据是相互相关的。每个区块都有与之对应的、唯一不重复的哈希，错误的交易将导致哈希值的变化，从而无法通过其他节点的验证，被其他节点拒绝。多重数字签名认证和与区块一一对应的哈希值等手段有助于保障区块链数据的安全性。 安全监控与审计指通过采集和分析系统安全日志，提供用户异常行为监测、信息泄露监测等功能。在这方面该教育区块链系统考虑特别的监管、对用户行为进行审计、增加需要收集和监控的信息，如用户登录失败，异常监控以及实时报警的功能。 3.3. 实际应用与优势分析 我们通过基于区块链教育数据流转平台，构建了一个面向未来的教育价值链。可以看到本价值链通过区块链，串联打通了服务提供方和需求方两端，建立了一个涉及到教育培训、端口接入、智能传输、智能提取、信息确认及价值交易等方面的教育信息新生态 [ 7 ]。 区块链技术的去中心化特性刚好符合其信息需求流转的特点。一方面，我们降低了信息交互成本，提升了交互效率；另一方面，智能教育信息流转的出现也会对传统在线教育模式带来革命性的变化。这也为学生群体，教育服务以及企业HR群体带来了巨大的便利，使得学生群体可以基于这一平台完整记录自己教育经历以及技能培训和获奖情况等，全方位体现个人竞争力。从而不仅使得通过学历造假而不公正收益的群体被技术革除，同时企业HR以及各高校也可以获得学生最真实可靠的教育信息。新型价值流转模式为学生教育信息的存取带来以下优势： 一、降低了传统档案制记录学生学历情况的单一化。 二、在平台上可以综合记录学生的学习成果、学习过程以及学历认证。企业HR可以清晰了解到学生以往的学习经历和实践经历，从而实现精准录用人才，搭建无缝对接的人才桥梁。 三、教育信息可溯源。加盖时间戳，建立链上数字化个体教育信用档案的构建，数据不仅具有全面性而且具有极高的安全性，无法篡改、真实有效。 四、去中心化平台可以在一定程度上解决教育资源版权的资产确权和价值评估问题，实现资产数字化，为平台增添竞争力。 五、革新式公司制度。分布式的自治公司组织模式，不仅有力提升运作效率，并且激励优质内容产出者进行创作，扩大受众面。潜在流转平台数据用户的职业教育学习和继续教育学习可以促进教育培训市场的良性发展。 对于学历教育，教育数据库流转平台建立了一体化的学生数字化个人档案；对于非学历教育以及继续教育，平台通过“自组织”教育社区、分布式存储提供教育培训课程以及咨询服务，针对不同的群体，使用区块链这一技术可以更好解决信任问题，实现高效协作。同时将学生的学习成绩记录在公共链上，增强和丰富数据维度并降低维护的成本，更好地提供服务。
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user: 4. 对区块链赋能教育产业未来展望 回顾全文，本文主要通过研究区块链的特性、教育培训、学生教育信息的输入和流转场景，创造性的提出了基于区块链的数据库流转平台一体化解决方案。我们通过分析传统教育产业、智能教育信息数据库以及区块链技术如何串联这两个产业，架构了分布式教育信息价值网络。 我们认为区块链不仅仅是体现一种技术，更多的是体现观念的改变。区块链对一些行业的重新设计，给传统的行业带来了新的发展机会。学历信息结合区块链技术，实现了智能个体教育信用档案、降低了成本、增强数据丰富度、建立相关各方之间的信任、高效的数据管理和跟踪 [ 6 ]。全文产业分析及架构设计主要从以下三个方面体现关于区块链技术与智能教育档案的良性结合作用： 一、绿色理念：随着社会日益重视教育以及在线教育机构，行业内对于人才需求，尤其是优秀内容输出者的争夺更加强烈。但教育现状受制于我国国情，仍存在教育资源分配不协调，学生多、老师少的困境。一方面，区块链技术的应用可实现分布式教育自治公司的可操作性，打破了传统物理空间的限制，减少了运作的成本。另一方面，以平台的数字资产作为交易货币，并设置激励机制促进平台上数据的流转和优质内容的产出，从而形成去中心化的自发学习、自发授课、自发生产优质内容，达到优胜劣汰的正向循环，促进教育培训行业的进一步发展，最终形成自运行的在线教育生态。 二、高效节时：区块链具有“去中心化”特性和众多平台维护者和Dapps开发者。在个体职业生涯持续学习需求的刚需下，这些激励了区块链与平台在线社区的结合，将进一步促进“自组织”教育社区的发展。 三、真实安全：一方面，区块链技术可实现数据的记录和交互认证。另一方面，区块链具有数据不可篡改特性，监测了企业获得学历信息的过程，避免交互行为出现违规现象，提高交互的安全系数。 随着技术的提升，高效安全地维护学习成绩记录、保障公共链上学生的隐私权，建设更完善的教育区块链数据库和基础设施是未来的趋势。这些趋势在以更高的安全性和强大算力存在的同时，将以更低的成本优化这一教育数据库系统，更好展现区块链的优势 [ 8 ]。 由于教育市场的改革不断深入，教育需求的多样化增加和教育价值链的演变，教育行业正在发生深刻的变化：一方面是智能教育行业正在实现基础服务架构的信息创建、自动化控制，连接个体教育培训方、职业培训师、企业培训服务和企业HR的多输入和需求端。另一方面，设置激励机制有利于促进平台优质内容产出，区块链特性的分布式公司运营模式也可使平台运作更智能化，最终将区块链技术真正的扎根落地到我们日常生活中去。
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user: 摘 要 在工业系统中普遍存在样本数据不平衡现象，正常样本数量远远大于异常样本数量。而传统的机器学习算法和深度学习方法，例如朴素贝叶斯和支持向量机，在处理类不平衡问题时，很难获得较高的识别分类准确率，因为它们往往会偏向保证多数类的准确率。为此，本文提出了一种基于生成对抗网络(GAN)的异常检测方法。这个方法中的生成器结构是“编码器–解码器–编码器”的三子网，并且训练该生成器只需要从正常样本中提取特征，所以训练数据集中就不需要异常样本。此系统的异常检测结果由样本的最终得分来判别，其中异常分数由表观损失和潜在损失组成。本文方法的亮点在于可以实现在无异常样本训练的情况下对异常数据样本做检测，通过系统生成更高的异常分数来诊断故障。本项目在凯斯西储大学(CWRU)获得的基准滚动轴承数据集上验证了该方法的可行性和有效性。本文提出的方法在数据集中区分异常样本与正常样本的准确率达到了100%。 关键词 :不平衡工业时间序列，异常检测，生成对抗网络，滚动轴承数据 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 项目介绍 异常检测对于现代工业系统的可靠性和安全性至关重要。及时准确的异常检测有助于预防重大事故的发生，提高生产效率。然而，工业生产中数据类不平衡的情况比较严重，在正常条件下的样本比在异常条件下的样本普遍得多，为准确诊断工业设备故障造成了巨大的障碍。此外，工业系统总是具有非线性和不确定性，这对模型训练提出了很大的挑战 [ 1 ]。 工业异常检测的数据一般是不同传感器在一定时间内记录的电流、温度等物理信号，也称为时间序列。对于工业异常检测领域，时间序列通常作为训练模型的输入数据 [ 2 ]。一般以时间序列为输入，异常检测框架通常分为特征提取和故障识别两个阶段。通过特征提取算法，将时间序列预处理为低维特征向量，送入故障检测器进行故障检测 [ 3 ]。机器学习算法作为一种强大的异常检测模式识别工具，已经成为关注的焦点，包括贝叶斯分类器、支持向量机方法等 [ 4 ]。上述方法都是假设基于类平衡的情况，然而当数据分类不平衡时这些方法难以获得较高的精度 [ 5 ]。除了数据集的类均衡假设外，标记数据也是训练阶段机器学习算法的关键。然而，在许多实际的工业系统中，来自异常情况下的样本数量往往很少。另外，当系统在正常状态下运行了很长一段时间后，突然出现异常，要准确定位异常的发生时间是极其困难的 [ 6 ]。因此，不准确的异常标签也会对异常检测的准确性产生不利的影响。 当正常和异常的标签不平衡时，机器学习方法的分类器会牺牲少数类来保证多数类的准确性，这意味着分类结果会偏向于测试样本整体的正态性 [ 5 ]。但是，对于工业系统中的异常检测，我们应该特别关注那些处于少数情况的类，如何能够准确捕捉和判别异常数据是当前工业系统中异常检测的重点。在2014年，由Goodfellow等人提出的生成对抗网络(GAN)为解决工业中类不平衡问题提供了一个新的思路。这个网络模型最先出现在“Generative Adversarial Networks”一文中，起初它被用于图像识别领域，并取得了卓越的成绩 [ 7 ]。GAN的基本思想是通过一个具有随机数据点的生成器生成原型样本，这些随机数据点满足一定的分布(如高斯分布)。在图像的异常诊断领域，已经有一些基于GAN的具有竞争力的网络架构被提出，如AnoGAN [ 8 ] 、BiGAN [ 9 ] 和GANomaly [ 10 ]。这些基于GAN的方法只训练正常图像的模型，根据正常图像和异常图像的特征分布差异来区分异常图像。从这一点出发，基于GAN的模型对于学习和识别不平衡数据集是有效的，可以防止诊断结果偏向于多数类。然而，在工业应用中，基于GAN的异常检测方法非常少见。经过类似项目的调查研究，发现依次有基于GAN网络的机械故障检测方法 [ 11 ] 和基于GAN的不平衡数据故障诊断方法 [ 12 ] 被提出。这些研究启发可以进一步研究GAN在工业故障检测方面的有效性，特别是在没有异常数据的情况下。因此针对工业时间序列的特性，本文基于GANomaly，改善了生成器整体的损失函数，以实现类不平衡场景的检测高精度。 在这项工作中，针对工业系统中异常数据的匮乏，本文提出了一种基于GAN的方法来解决智能异常检测问题。这个方法的系统由一个生成器和一个判别器组成，将生成器和判别器进行对抗训练得到训练后的模型来用于诊断。该系统的生成器基于卷积生成对抗网络，采用“Encoder-Decoder-Encoder”为结构的三子网络。为了提高诊断性能，在原始数据和GAN之间插入数据转换器对原始数据集进行预处理。通过在CWRU滚动轴承数据集的实验，验证了该方法的可行性和有效性。 本文的主要贡献如下： a) 针对工业领域的不平衡时间序列问题，提出了一种新的基于GAN的异常检测方法。 b) 所提出的网络训练中只需要正常样本。这是一个比其他现有算法网络更贴合现实场景的网络。因为在真实的工业场景中，异常样本的数量往往非常少。实验基于CWRU的滚动轴承基准数据集进行了训练和调整，通过测试确保了该系统模型具有良好的诊断性能，并进一步验证了本文方法的有效性，使其可以作为解决工业数据类不平衡问题的新思路。
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user: 2. 项目背景 2.1. 深度学习用于智能故障诊断 随着各种工业系统中产生的时间序列数据流越来越动态、复杂和庞大，许多用于深度学习的异常检测技术得到了很好的发展。在调用这些深度学习模型的过程中，它们被赋予学习目的，但这并不意味它们清楚最终的输出特性是什么。这些黑箱旨在为特定的数据集提取特定的模式，如长短时记忆网络(LSTM)，递归神经网络(RNN)，卷积神经网络(CNN)。虽然上述的这些深度学习模型在异常检测方面显现出了许多卓越的性能，但在面对不平衡的数据集时，其准确率仍然不能令人满意 [ 13 ]。此外，由于数据表示的差异(如图像和时间序列)，许多深度学习模型适用于图像领域，但在工业领域往往难以实施和应用。 2.2. 类不平衡问题 在基于不平衡时间序列的异常检测中，通常会考虑两种主要方法：数据级方法和算法级方法 [ 14 ]。数据级方法通常利用采样策略改变不平衡的数据分布，其中广泛使用过采样和欠采样两种策略 [ 15 ]。算法级的方法一般采用调整分类器以适应不平衡的数据，其中通常使用bagging和boost ensemble-based方法 [ 16 ]。具体的有Easy Ensemble [ 17 ] 和Balance Cascade [ 18 ] 算法被提出用于处理类不平衡问题。Easy Ensemble [ 17 ] 是通过多次从多数类样本有放回的随机抽取一部分样本生成多个子数据集，将每个子集与少数类数据联合起来进行训练生成多个模型，然后集合多个模型的结果进行判断。这种方法看起来和随机森林的原理很相似 [ 14 ]。Balance Cascade [ 17 ] 是通过一次随机欠采样产生训练集，训练一个分类器，对于那些分类正确的多数类样本不放回，然后对这个剩下的多数类样本再次进行欠采样产生第二个训练集，训练第二个分类器，同样把分类正确的样本不放回，以此类推，直到满足某个停止条件，最终的模型也是多个分类器的组合 [ 17 ]。 2.3. GAN和GANOMALY 近年来，在类不平衡图像的异常检测中，对抗训练尤其是GAN占据了越来越重要的地位。GAN最早由Goodfellow等人提出，被认为是一种无监督机器学习算法，在图像识别领域取得了突出的应用效果。GAN的网络结构如图1，使用原始数据对生成器进行训练，生成器(Generator)产生新的样本。生成器数据和真实训练数据输入到判别器(Discriminator)中，训练得到能正确区分数据类型的判别器。判别器和生成器相互对抗，生成器通过学习来产生更逼近真实数据的新样本，用于欺骗判别器，反之判别器也需要更好地区分生成数据与真实数据。自2014年以来，基于GAN的对抗性算法层出不穷，很多新的方法和框架被提出并取得了优秀的表现。 图1. 生成对抗网络结构 在图像分类领域中，Akcay等人提出了一种通用的异常检测体系结构GANomaly。与以往的先进方法相比，该结构在多个基准图像数据集上具有显著的优越性和有效性 [ 10 ]，给予我们在工业领域的异常检测一些启发。下面是对GANomaly的简要介绍。该模型中，其生成器由“编码器–解码器–编码器”三子网构成训练半监督网络，该结构使用深度卷积生成对抗网络(DCGAN) [ 18 ]，并在生成器中使用三个损失函数来捕获输入图像和潜在空间中的特征。该算法的特点之一是不考虑异常样本，并在图像数据集中实现了优异的异常检测性能。 论文的其余结构如下。第三部分提出了基于GAN的异常检测框架。第四节和第五节分别介绍了实验装置和实验结果。第六部分为结论和未来工作。
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user: 4. 实验设置 为了评估本文方法的可行性和有效性，实验和测试将在凯斯西储大学(CWRU)获得的滚动轴承数据上进行，实验台如图3所示。 图3. CWRU实验台 4.1. 数据集描述 这是一个基准轴承异常检测数据集，通过在电机上使用加速度计测量轴承的振动信号得到。采用电火花加工方法对电机轴承进行了故障样本创建。分别在内滚道(IR)，滚动部件(i.e. Ball)和外滚道(OR)创建了直径范围在0.007英寸到0.028英寸的故障点。故障轴承被重新安装到测试电机中，并记录电机负载从0到3马力(电机速度从1720到1797 rpm)。数据集的采样频率为48 kHz，每个数据集文件由三种类型的信号组成，即驱动端加速度计信号、风扇端加速度计信号和基础加速度计信号。表1总结了实验中数据集的详细信息。 Table 1 Data parameters collected by CWR CWRU数据 信号类型 振动信号 信噪比 高 采样频率(kHz) 48 运转速度(rmp) 1730，1750，1772，1797 故障直径 0.007，0.014，0.021，0.028 故障类型 IR，OR，B 表1. CWRU数据集的参数 4.1. 数据集处理 我们将正常数据样本分为训练集和测试集两个部分。对于来源于CWRU的滚动轴承数据集，得到的初始训练数据集 D t r a i n 都是传感器在一段时间t内记录的样本。这些数据可以写成矩阵型式， D t r a i n = [ X 1 ， X 2 ， X 3 ， ⋯ ， X b ] = [ x 11 x 12 ⋯ x 1 b ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ x t 1 x t 2 ⋯ x t b ] 。 (10) 在项目的实际训练中发现样本的数量以及样本的多样性需要得到进一步扩充，因此采用了对初始数据进行分割的方法来处理数据集。将时间t内记录的样本进行分割，依次取连续不间断的3136个数据点作为新样本。这个新数据样本是一个1 × 3136的矩阵 D t i = [ X i 1 ， X i 2 ， X i 3 ， ⋯ ， X i 3136 ] 。然后将数据转换成4 × 28 × 28的矩阵，此处可以理解为将一维的原始数据转变成了4张尺寸为1 × 28 × 28的图像数据作为输入模型的训练数据，经过处理得到训练集 D t r a i n ∈ R t × b (b是训练样本的数量)。众所周知GAN这一网络模型最初就是在图像识别领域展现了优异的性能，因此对数据进行该项处理可以优化模型对样本特征的学习和提取。 对应的测试样本是 D t e s t = [ D t e s t v ， D t e s t u ] ∈ R t × ( v + u ) ，v和u分别是正常样本和异常样本的数量。所以这个项目的样本总数n可以表示为 n = b + v + u 。在CWRU的数据集中，实验使用正常状态条件下b = 400的样本来训练异常检测器，同时设置了v = 541和u = 383的没有标签的样本用于测试集。 4.3. 实施细节 实验的具体实施放在PyTorch中，并使用了Adam优化网络来实现本文提出的方法。首先设定训练模型的参数，初始化学习率设为 l r = 0.0001 ，动量 β 1 ， β 2 的值分别设为0.5和0.999。对于两个数据集，每个模型在训练时epochs都设为50，batch-size即一次训练样本的数量设为32。本文提出的方法的具体网络结构在表2中进行了详细的说明。 Table 2 Model network structur Layer Filters Ks/S1 Output Size Encoder Input - - 4 × 28 × 28 Conv1 (LeakyReLU1/Batchnorm1) 32 3 × 3/1 × 1 32 × 28 × 28 Conv2 (LeakyReLU2/Batchnorm2) 32 4 × 4/2 × 2 32 × 13 × 13 Conv3 (LeakyReLU3/Batchnorm3) 64 3 × 3/1 × 1 64 × 13 × 13 Conv4 (LeakyReLU4/Batchnorm4) 32 3 × 3/2 × 2 32 × 6 × 6 Conv5 16 3 × 3/1 × 1 16 × 6 × 6 Decoder Input - - 16 × 6 × 6 ConvTrans1 (Batchnorm1/ReLU1) 32 3 × 3/1 × 1 32 × 6 × 6 ConvTrans2 (Batchnorm2/ReLU2) 64 3 × 3/2 × 2 64 × 13 × 13 ConvTrans3 (Batchnorm3/ReLU3) 32 3 × 3/1 × 1 32 × 13 × 13 ConvTrans4 (Batchnorm4/ReLU4) 32 4 × 4/2 × 2 32 × 28 × 28 ConvTrans5 (Tanh) 4 3 × 3/1 × 1 4 × 28 × 28 Discriminator Input - - 4 × 28 × 28 Conv1 (Batchnorm1/LeakyReLU1) 32 3 × 3/1 × 1 32 × 26 × 26 Conv2 (Batchnorm2/LeakyReLU2) 32 3 × 3/2 × 2 32 × 12 × 12 Conv3 (Batchnorm3/LeakyReLU3) 64 3 × 3/1 × 1 64 × 10 × 10 Conv4 (Batchnorm4/LeakyReLU4) 64 3 × 3/2 × 2 64 × 4 × 4 Conv5 128 3 × 3/1 × 1 128 × 2 × 2 Flatten - - 1 × 512 表2. 模型网络结构 Ks/S − 1 = Kernel Size/Stride.
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user: 5. 实验结果 在实验时，将凯斯西储大学(CWRU)收集的滚动轴承数据输入本文方法构建的系统中，生成器经过训练集数据的训练生成初始的网络模型，接着将生成器生成的样本输入判别器，根据判别器反馈的结果，对生成器进行新的训练，直到判别器能成功被生成器生成的样本所欺骗，此时生成器的训练收敛。接着调用生成器训练后的网络模型对测试样本进行测试，得到并输出该样本数据的得分情况。所提出方法的CWRU数据集得分如图4所示。 图4. CWRU数据实验结果 从这张输出结果图中可以看出因为滚动轴承的故障情况不同，所以每种情况所得分值也明显不同。同时表示阈值的蓝色虚线清晰的分隔了正常和异常样本。红色的数值点是正常样本在生成器中的得分情况，可以清楚的看出正常样本的Scores值区间小于0.02并总体呈均匀分布，此处可以进一步验证该生成器的训练收敛了。图中紫色的点代表内滚道故障样本的得分情况，该类型样本的整体分布较为混乱，得分区间在[0.04， 0.06]之间。图中黄色的点代表外滚道故障样本的得分情况，该类型的整体得分情况最为分散。此外图中绿色的点代表滚动部件故障样本的得分情况，此故障的得分情况相较其余两种较为稳定，得分区间在[0.08， 0.10]之间。该得分结果还表明，滚动故障(图中的Ball fault)数据的模式与正常样本数据的模式最接近，而外滚道故障(图中的OR fault)与正常数据模式的差异最大。
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user: 6. 项目结论 本文提出了一种基于生成对抗网络(GAN)的针对工业时间序列不平衡的异常检测体系结构。与当前大多数的深度学习方法相比，这种体系结构的特点是只需要使用正常的数据样本进行训练，不用考虑工业系统中样本分类不均衡的问题。在异常检测之前，我们根据本项目工业数据的特征和网络模型的特点设计了一个数据转换器。然后利用“Encoder-Decoder-Encoder”构建的生成器输出较大的异常分数来检测异常样本的存在。该网络结构在CWRU滚动轴承数据集上实现了100%的测试精度。 随着工业领域技术的进步，以及设备的计算能力和存储能力的提高，工业中的传感器现在可以收集比以往更多更复杂的多元时间序列数据。在未来的工作中，针对多元的时间序列数据，如何将不同维度的信息进行融合或者如何对这些工业数据进行多进程的学习和识别，会有更多的想法和尝试。
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user: 摘 要 区域搜索是无人机集群非常重要的一个应用方向，而科学合理的控制算法是提高集群执行任务效率的最有效途径。现有的规划控制算法存在非自主、规模小、计算复杂等不足之处，本文针对大规模无人机集群对不确定区域执行搜索任务，基于Boids动力学模型提出了一种基于规则的区域协同搜索算法，该算法具有自主性好、鲁棒、计算简单以及在理论上能以概率1实现搜索区域全覆盖等优点，并且通过仿真验证了该算法的有效性。 关键词 :不确定环境，局部规则，无人机集群，区域协同搜索 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 相对有人机，无人机具有无人员伤亡、成本低、适应复杂环境作业等诸多优越性能，更适合执行4D (Dull， Dirty， Dangerous and Deep)任务 [ 1 ]，而相对于单个无人机，多无人机集群则更加灵活，容错性也更好，能满足多种任务的需要，其中区域协同搜索是其中一种重要的任务类型，比如人员搜救、情报侦察和森林救火等。该类型的任务主要有两个方面研究侧重：一是以较小的搜索代价对特定区域内可能存在的目标进行搜索；二是合理地控制多个无人机，使得区域搜索覆盖率最大，本文的研究属于第二种。 由于无人机集群具有非常广泛的应用前景，区域搜索问题也引起了许多学者的关注。文献 [ 2 ] 对多UAV协同区域覆盖进行了研究，将求解问题分为任务区域分配和完全覆盖路径规划两个子问题，给出了在特定多边形区域下，最小代价的搜索模式和搜索路径；文献 [ 3 ] 提出了一种基于模型预测控制理论和遗传算法的多UAV协同搜索算法，旨在降低环境的不确定度；文献 [ 4 ] 针对降低环境不确定度的问题，基于搜索概率图，提出了一种协同进化算法，对多UAV协同搜索路径进行规划；文献 [ 5 ] 提出了一种分布式概率图更新模型和多主体协同控制方法，能够对多个移动地面目标进行有效地协作搜索；文献 [ 6 ] 在UAV动力约束的基础上，针对常用搜索样式“Z”字形和内螺旋的缺陷，对常用的区域搜索算法进行了改进；文献 [ 7 ] 提出了一种基于预测控制思想的多无人机协同区域搜索算法，研究各种通信约束对多无人机协同区域搜索效能的影响。但是这些研究可能存在以下局限：1) 无人机数量较少，对每一架无人机，都使用设计的代价函数进行路径规划。当无人机增多时，可能会使得计算量非常大。2) 将搜索区域离散化，无人机的运动是从一个网格跳跃到另一个网格，覆盖率的计算也是基于网格的，可能与实际情况不符。3) 搜索区域较小，比如文献 [ 4 ] 和 [ 7 ] 仿真采用的网格分别为 30 × 30 和 40 × 40 ，当搜索区域增大，其算法的计算量和有效性可能并不一定很好。4) 部分算法要求无人机具有额外的储存能力。比如文献 [ 7 ] 对搜索区域建立了搜索概率图，这增加了每一架无人机额外的硬件负担，并且概率图的时刻更新也加大了无人机之间的通信负载。 针对现有算法存在的以上不足，本文做了一些探索，提出了一种基于局部规则的集群区域协同搜索算法。该算法借鉴了自然界自组织生物群体的运动规则，设计了离心、无序、分离、惯性和随机等六个规则及相应的搜索算法，使无人机能够迅速有效地扩散到目标搜索区域，并且对于搜索过的区域，未来某个时刻可进行重复搜索。该算法在理论上能以概率1对目标区域实现全覆盖，并且具有计算简单、鲁棒等特点，适用于环境规划复杂、无人机数量规模大、搜索区域宽广的任务场景。本文通过仿真对提出的算法的有效性进行了验证。
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user: 3. 仿真分析 假设目标搜索区域为 800 × 800 的矩形，现在使用50架小型的无人机对该区域进行搜索。无人机集群的相关参数设置如表2： Table 2 Simulation parameter settin 参数 取值 描述 n 50 无人机数量 r 8 通信半径 r c 4 产生排斥力的距离阈值 r C 12 单个无人机覆盖半径 x 0 、 v 0 Random 初始位置和速度 T 2000 总的仿真时间步 表2. 仿真参数设置 假设无人机集群中每一架无人机都不受其他无人机影响，并且每个时刻其速度有一个向左或者向右随机偏转(偏转角小于等于 π / 4 )，而当无人机飞出目标区域之后，其速度会反向以保证无人机始终处于搜索区域内，本文称这种搜索算法为随机搜索算法。下图是本文构建的协同搜索算法和随机搜索算法总覆盖率的对比。 图2. 基于规则的协同搜索与随机搜索的覆盖率对比 图2显示，随着时间推移，基于规则的协同搜索算法和随机搜索算法的覆盖率都增加，但是本文构建的算法覆盖率增加更快，并且最后接近于1，这是因为只要时间足够长，随机规则就可以使无人机集群对目标区域实行全覆盖，而离心、无序和分离等规则加速了这一过程。相对而言，随机搜索算法的覆盖率虽然也增加，但增加较为缓慢，这说明本文构建的协同搜索算法确定能提高集群的搜索效率。 经分析，这是由于离心、无序、分离等规则会加快无人机的扩散，使无人机更快飞向未曾搜索过的区域。其搜索过程详细对比如图3和图4所示，图3为集群中两架无人机分别在基于规则的协同搜索算法和随机搜索算法控制下的路径对比，图4为在时间步T分别为250、500、1000时两种算法控制下无人机集群的分布对比。 图3. 基于规则的协同搜索与随机搜索单个无人机路径对比 图4. 不同时刻基于规则的协同搜索与随机搜索无人机分布对比 图3中，B-UAV表示基于规则的协同搜索算法无人机路径，R-UAV表示随机搜索算法无人机路径。图3显示，基于规则的协同搜索算法，无人机运动更远，运动的区域更大，并且具有一定回旋，在一定程度上能对经过的区域进行重复搜索。图4中，箭头的位置表示无人机位置，箭头的方向表示当前时刻无人机的速度方向，从T = 250、500、1000时间步，两种算法下无人机的分布显示，基于规则的协同搜索算法扩散更快，搜索区域也更大。 综上，本文提出的基于规则的协同搜索算法，能够有效地提高无人机的搜索效率。
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user: 4. 结论 基于描述自然界生物群体运动的经典模型——Boids模型，本文改进和增加相关局部规则，提出了一种基于规则的协同搜索算法，该算法通过离心、无序、分离、惯性、随机等规则作用于无人机个体，使无人机集群能够高效地散布于搜索区域。并且通过仿真，本文验证了该算法的有效性。通过比较发现，随机搜索算法控制下的无人机集群，无人机扩散较慢，搜索效率明显低于本文提出的基于规则的协同搜索算法。而基于多个局部规则运动的无人机则能够较为迅速地飞到较远的地方，对未知区域进行搜索，从而迅速提高覆盖率。