DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘 要 本文利用锦州农田玉米地、盘锦芦苇湿地通量观测站2015年8月1日至2015年8月31日的观测数据，分析了辽宁环渤海地区不同下垫面的微气象特征。主要得到以下结论：两地区局地小气候差异明显，锦州玉米旱地昼夜温差较大且相对湿度较低，盘锦芦苇湿地夏季土壤湿度接近饱和状态，锦州玉米旱地5 cm和10 cm土壤湿度月均值分别为0.18 m 3 /m 3 和0.20 m 3 /m 3 。两通量站各层土壤温度均呈准正弦变化，盘锦芦苇湿地由于地表有水体灌溉，热容量较大，土壤温度较低。两站点均以偏南风为主导风，风向日变化呈明显的海陆风变化特征；夏季时，两地区地表和大气之间的能量输送均以潜热输送为主。本研究依旧存在能量不闭合的问题，锦州玉米旱地通量站的能量闭合度为0.76。 关键词 :辽宁环渤海地区，非均匀下垫面，微气象特征 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 上世纪八十年代中后期，越来越多的气象学者们认识到了陆面过程及陆气相互作用的重要性，并且将其逐步发展成为大气科学中的一个重要的科学研究领域。在世界气候研究计划(WCRP)和国际地球生物圈计划(IGBP)的推动下，在全球范围内的各种典型气候/生态区域进行了一系列的陆面过程观测试验。由于地表反照率、土壤湿度、植被覆盖度以及下垫面利用类型等地表特征的不同，使得不同属性的地表间陆气相互作用过程特征存在着很大的差异。近些年，在不同下垫面(如草地、旱地和荒漠等)、不同时空尺度下的陆气相互作用过程受到了气象学者们的广泛关注。黄荣辉 [ 1 ] 等(2013)对“NWC-ALIEX”观测试验的数据分析表明，中国西北干旱区在春季及夏季感热通量较高，并指出了其对我国东部地区夏季气候异常变化的重要影响；胡隐樵和王介民 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 等通过分析“HEIFE”试验数据，揭示了绿洲和沙漠间的“冷岛效应”及逆湿现象，两地区之间的温度差使其间的平流场发生了改变，进而形成了明显的局地小气候特征；刘辉志 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] 等通过对比研究发现，在生长季中，吉林通榆农田下垫面和退化草地下垫面上的能量输送中感热通量和潜热通量占比均衡；在非生长季，则主要表现为感热输送，占地表能量的70%。 辽宁环渤海地区从气候带特征来看处于半干旱和半湿润地区，从生产生活方式来看属于农牧相交区，从植被显域性来看草原和森林植被交错区，地形地貌多样，下垫面类型较为复杂 [ 10 ] 。近年来，辽宁环渤海地区因其地表特征的特殊性，逐渐引起了学者们的关注。贾庆宇等 [ 11 ] 采用小气候梯度观测法分析了2015年辽河三角洲盘锦芦苇湿地和锦州玉米旱地的年平均气候特征。研究结果表明：盘锦芦苇湿地年平均气温为9.91℃，比锦州玉米旱地年平均气温低0.58℃，其日平均气温振幅较小；盘锦芦苇湿地年平均相对湿度为64.58%，是锦州玉米旱地年平均相对湿度的两倍左右。由于下垫面特征的差异，使得位于同纬度的两测站局地小气候特征存在明显差异。 目前国内外关于辽宁环渤海地区非均匀下垫面的研究内容较少，故本章以锦州农田旱地通量站(41.15˚N，121.17˚E)，盘锦芦苇湿地/水稻田用量站(41.13˚N，121.9˚E)为研究对象，分别代表辽宁环渤海区域内同纬度的半干旱农田下垫面和半湿润湿地下垫面，对以上两个通量站2015年8月1日0时00分~8月31日23时30分(北京时)观测数据进行分析，初步探究辽宁环渤海地区不同下垫面的地表和近地层微气象要素的时间特征。
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user: 2. 观测站点及数据介绍 本文以锦州玉米旱地、盘锦芦苇湿地/水稻田下垫面为研究对象，利用国气象局沈阳大气环境研究所提供的锦州玉米旱地(41.15˚N，121.17˚E)、盘锦芦苇湿地/水稻田(41.13˚N，121.9˚E)通量站2015年8月1日0时00分~8月31日23时30分(北京时)每日的地表和近地层要素的观测数据，分析辽宁环渤海地区不同下垫面的近地层2 m气温、2 m相对湿度、风向和风速、5 cm土壤温度和土壤湿度、10 cm土壤温度和湿度、降水量、地表辐射、地表能量通量等陆面过程参数的时间(日、月)变化特征。观测站点周围地形平摊开阔，无大型建筑遮挡，站点周围环境和下垫面情况如图1所示。 图1. 通量站点图(a、b为锦州通量站站点周围环境图，c、d为盘锦通量站站点周围环境图) 锦州农田生态系统野外观测站站区和通量塔下主要植被为玉米农田植被，属半干旱下垫面，土壤类型为棕壤，土壤有机质含量较低。气候类型为温带季风气候，年平均气温9.5℃，年无霜期为144~180天，年平均降水量约565 mm，夏季降水集中约占全年降水量的60% [ 12 ] 。 盘锦通量观测研究站位于中国气象局沈阳大气环境研究所盘锦湿地生态系统野外观测站，地貌类型以冲积平原和潮滩为主，站年均气温为8.6℃，全年无霜期平均为170天，年均降水量为约600 mm，年均日照时间为2700 h，主导风向夏季为偏南风，冬季为偏北风。 测站仪器均经过统一标定和维护，观测数据经过远程监控和定期检查两种方法进行数据质量控制，输出的数据准确。部分所用仪器及参数如表1所示。 Table 1 The types， manufacturers and observation accuracy of instrument 仪器名称 型号 制造商 观测量和观测精度 数据采集器 CR3000 美国Campbell / 温湿度传感器 HMP155A 芬兰Vaisala 气温：±0.10℃ 相对湿度：±1.0% 土壤温度传感器 109 美国Campbell 土壤温度：±0.2℃ (0℃~70℃) ±0.5℃ (−50℃) 土壤水分传感器 CS616 美国Campbell 土壤含水量：±2.5%VWC 土壤热平衡传感器 TCAV 美国Campbell 土壤表层温度：±0.3℃ 三维超声风速仪 CSAT3 美国Campbell 水平风速：±1 m/s 垂直风速：±0.5 m/s 红外气体分析仪 Li-7500 美国Li-cor CO 2 浓度：±1% CO 2 浓度：±1% 表1. 观测仪器及其型号、制造商和观测精度
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user: 4. 结论 通过对2015年夏季辽宁环渤海地区近地层及地表气象要素、地表辐射四分量和地表能量各分量观测资料的分析，本章主要得出以下结论： 1) 两观测站点近地层气温与相对湿度具有明显的昼夜变化特征，锦州站和盘锦站的2 m气温月平均值分别为24.2℃和25℃，锦州玉米旱地昼夜温差较大，最大日较差可达15.5℃；2 m相对湿度月平均值为74.8%和78.9%；由于东北夏季降水主要受东北冷涡影响，降水日数较多，降水较为分散，降水发生后浅层土壤湿度快速增大，较深层土壤稍滞后。锦州玉米旱地5 cm和10 cm土壤湿度月均值分别为0.18 m 3 /m 3 和0.20 m 3 /m 3 。研究期间，盘锦芦苇湿地为蓄水期，土壤湿度接近饱和状态，10 cm土壤湿度均大于0.64 m 3 /m 3 ；土壤温度呈准正弦变化，较深层土壤升温相比浅层土壤滞后，锦州站5 cm和10 cm土壤温度分别为25.4℃和25.5℃，盘锦站5 cm和10 cm土壤温度分别为23.9℃和23.6℃。锦州玉米旱地8月平均风速为1.6 m/s，盘锦芦苇湿地的平均风速为2.6 m/s，受海陆热力差异的影响，两地区以偏南风为主导风，风速风向呈明显的海陆风变化特征。 2) 锦州农田旱地晴天下短波辐射月平均为271.8 W/m 2 ，其变化范围为73.4W/m 2 ~303.1 W/m 2 ，晴天时向下短波最大值为988 W/m 2 ；向上短波辐射月平均值为33.3 W/m 2 ，其变化范围为43.5W/m 2 ~13.6 W/m 2 ，日最大值为128.7 W/m 2 ，锦州站向下长波辐射在338.0~465.7 W/m 2 之间变化，平均值为438.6 W/m 2 ；锦州农田旱地下垫面净辐射通量平均值为146.1 W/m 2 ，净辐射日变化呈典型的单峰型变化，峰值可达45 W/m 2 左右，夜间净辐射平均值为−72.2 W/m 2 。辽宁环渤海地区夏季地表和大气之间的能量传输以潜热输送为主，锦州农田下垫面感热通量平均值为26.2 W/m 2 ，潜热通量平均值为70 W/m 2 ；盘锦芦苇湿地下垫面感热通量平均值为13.4 W/m 2 ，潜热通量平均值为96.6 W/m 2 。夜间感热通量和潜热通量均为负值，此时大气向地表输送能量。2015年8月，不计算夜间数据的锦州玉米旱地反照率月平均值为0.15，反照率呈明显的“U”型变化。与其他野外观测试验相同，本研究也存在能量不闭合的问题。经计算，在考虑夜间时次、忽略冠层及土壤热量储存的情况下，锦州通量站的能量闭合率为0.76。
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user: 摘 要 为满足军用无人探测车对低成本、轻重量导航系统需求，应用MEMS 惯性导航系统(MINS)和三天线北斗接收机(BDS)，完成MINS/BDS组合导航系统设计。组合导航计算模块基于ARM + FLASH设计完成，实现多传感器通信、姿态解算、定向定位及与上位机人机交互等功能。将计算模块、电源模块、滤波模块、MIMU及北斗数据接收模块集成到嵌入式MIMU/北斗组合导航系统中，完成的系统直径78 mm，高度60 mm，质量不超过600 g。对集成后系统进行定点动姿态实验，结果表明: 该组合导航系统输出频率为200 Hz，定点位置测量精度在1 m以内，动姿态测量精度姿态角在0.1˚以内，航向角在0.5˚以内。 关键词 :组合导航，惯性导航，北斗导航，嵌入式系统，卡尔曼滤波 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 在捷联惯导系统中一般应用的陀螺器件有光纤陀螺、激光陀螺、MEMS陀螺等，近年来，MEMS技术的发展使得捷联惯导系统向着体积更小、质量更轻、成本更低的方向发展。基于MEMS技术的微惯性测量单元( MEMS inertial measurement unit，MIMU)不仅可被用在军用制导炸弹、手持制导武器上，在民用的车载定位导航和小型无人机导航等方面也有着巨大潜力。由于惯性传感器有积分误差特性，在长时间导航中误差积累较严重，需要频繁的更新外部辅助源如卫星信号、里程计、气压计等等，GNSS/MIMU组合则是目前公认的最理想、应用最为广泛的组合方式 [ 1 ] 。由于GPS在军事通信领域受制于美国，中国自主研发的全球卫星导航定位系统——北斗卫星导航系统，在我国的应用中具有突出优势，MIMU/BDS组合导航系统在我国军事领域发挥着重要作用。
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user: 2. 组合导航系统方案 MIMU/BDS组合导航系统包括4个部分，其中嵌入式电源模块为MIMU、组合导航计算模块和BDS接收机模块提供电源，MIMU和BDS接收机模块分别通过标准RS-422和RS-232与计算模块进行通信，组合导航计算模块接收到IMU和BDS的测量信息，采用基于卡尔曼滤波的观测控制器方式进行初始对准，之后采用松组合方式进行导航解算，并通过标准RS-422串口和上位机监测软件进行通信。上述4个部分集合成一体，系统框图如图1所示。
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user: 4. 硬件设计 组合导航系统IMU模块采用了美国ADI公司的惯性传感器ADIS16445。该传感器是一款完整的惯性系统，内置一个三轴陀螺仪和一个三轴加速度计，内部集成信号调理技术，可提供动态优化的动态性能。传感器采用SPI数字接口，传输速度快、输出稳定，为本组合导航系统的精度提供了保障。系统实物图如图3所示： 图3. 系统实物图 组合导航系统计算模块采用ARM公司Cortex M4架构的处理器STM32F407，该芯片是基于32位总线设计，工作频率最高可达168 MHz，具有丰富的中断外设等资源，能够完成初始对准和组合导航的计算。 硬件系统的工作框图如图4所示，系统上电后，外部12M晶振经过PLL锁相环，频率倍增至168 MHz，主控ARM芯片启动SPI控制器，通过SPI接口采集IMU的三轴加速度和三轴角速度，采样频率为800 Hz。主控芯片启动UART控制器，通过串口中断方式采集北斗的信息，北斗的输出频率约为10 Hz，在采集完成后。用上述的扩展卡尔曼滤波原理将数据进行组合导航，最后主控芯片启动DMA控制器，通过串口输出导航数据，输出频率为200 Hz。 图4. 硬件系统框图
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user: 5. 软件设计 基于软件的稳定性和可扩展性考虑，软件设计采用了高内聚低耦合的设计思想，即面向对象。软件划分为了多个模块，模块与模块之间的接口统一化，易于维护和升级。具体软件设计的流程如图5所示： ARM芯片开始工作后首先对系统进行初始化，主要工作是关闭看门狗、设置时钟、初始化IO口、初始化UART、SPI、DMA控制器，初始化SDRAM和Flash，记录当前时间等。 初始化后，首先检测传感器工作是否正常，ADIS16445这款传感器内置工作状态寄存器，主控芯片读取状态寄存器的当前值，判断传感器工作状态。所以在启动的过程中借鉴了计算机的硬件自检过程，主控制器先检测硬件能否满足运行的基本条件，如果传感器硬件出现问题，系统将中止启动。如果没有问题，则进行传感器标定以及初始对准等过程。 然后，系统将进入主程序运行，在主程序中读取SPI数据寄存器和UART缓存中的数据，采集IMU和北斗数据。对IMU数据和北斗原始数据进行自检，若数据有效，则对原始数据进行滤波，并实现对原始信号的编解码；若数据持续3s无效则上报对应的故障代码。 得到标定后的数据后，启动卡尔曼滤波器，然后惯性导航系统进行持续工作，输出载体的位置、姿态和航向信息，同时系统将计算F矩阵和G矩阵并计算状态估计误差的协方差矩阵Pk [ 9 ] ，若北斗信息没有更新，则重复上述过程。当北斗信号有更新，系统将计算H矩阵，然后计算状态估计的观测值 z ⇀ k ，最后更新滤波序列，得到估计的系统状态量。 最后，主控芯片启动DMA控制器，开启DMA传输。将最终的导航数据打包发送至DMA控制器，由DMA与串口直接通讯，再通过串口发送数据至上位机显示。 图5. 软件设计流程图
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user: 6. 试验与结果 6.1. 定点位置、速度、姿态航向实验 定点位置、速度、姿态航向实验地点为哈尔滨工程大学，BDS天线放置在61号楼阳台，每组测试时间约为6 min，反复测量多次。 连续静态测试3次，将3次测量结果的位置、速度和姿态的最大值、最小值、平均值和标准差整理到表1中。从下述实验结果可以看出：MIMU/BDS组合导航系统水平定位精度可以达到1 m以内，相比单独BDS接收机模块水平定位2.5 m有了一定提高。BDS接收机本身高度通道即有一定的误差，这项误差会被带入组合导航高度解算过程，所以，相比水平定位高度解算结果精度达到2.85 m。系统解算出北向和东向的水平速度均小于1 cm/s，标准差在1 cm/s左右，同样的向速度的平均值和标准差受BDS接收机精度的影响略差，平均值在6 cm/s。系统的俯仰角和横滚角平均值均在0.3˚以内，标准差小于0.05˚。 Table 1 Results of fixed point static tes 最小值 最大值 平均值 标准差 纬度(˚) 45.77492 45.77494 45.77493 0.895 (m) 经度(˚) 126.6862 126.6864 126.6863 0.957 (m) 高度(m) 125.823 131.648 128.579 2.342 北速(m/s) 0.04693 −0.5632 −0.00262 0.0128 东速(m/s) 0.02563 −0.05120 −0.00896 0.0102 地速(m/s) 0.07728 −0.13012 −0.06721 0.0279 俯仰角(˚) −0.18926 −0.38652 −0.28692 0.0251 横滚角(˚) −0.16558 −0.37265 −0.23961 0.0302 表1. 静态定点试验结果 6.2. 定点动姿态航向实验 实验结果如表2、表3，俯仰角和横滚角的测量误差基本在0.1˚以内，航向角输出结果在0.5˚左右，这主要因为：1) 在BDS接收机天线静止情况下，系统航向角可观测性较差；2) 静态条件下测试，系统航向角存在长期漂移。以上2 点都会使系统静态航向测量精度产生影响。 Table 2 Error of fixed point dynamic posture tes 俯仰角(˚) 横滚角(˚) 角度 误差均值 角度 误差均值 30 −0.0049 30 −0.076 −30 −0.0462 −30 −0.062 60 0.0053 60 −0.065 −60 −0.0469 −60 −0.126 表2. 定点动姿态误差 Table 3 Error of fixed point dynamic heading tes 航向角(˚) 航向角(˚) 角度 误差均值 角度 误差均值 30 0.422 120 0.623 −30 0.479 −120 0.752 60 0.461 150 0.506 −60 0.192 −150 0.813 90 0.483 180 0.442 −90 −0.020 180 0.869 表3. 定点动航向误差
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user: 7. 结论 本文基于美国ADI的MIMU和国内某研究所研发的BDS接收机，设计完成了MIMU/BDS组合导航系统。组合导航算法的理论基础为扩展卡尔曼滤波算法，结合主控ARM内嵌的浮点运算器，有效的控制了导航的精度。后面介绍了硬件与软件的设计实现，从系统的角度描述了整个系统的实现过程。 将各硬件部分集成在一起，完成的系统高度60 mm，直径78 mm，重量不超过600 g。以200 Hz频率输出导航信息，提升了北斗的输出频率。基于设计完成的MIMU/BDS组合导航系统进行了静态实验，分为定点静姿态实验和定点动姿态实验，实验结果表明：该组合导航系统静态水平定位精度可达到1 m以内，姿态测量精度在0.1˚以内，航向测量精度也在0.5˚左右。
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user: 摘 要 随着现代科学技术和工业化的不断发展，机械设备变得越来越复杂，且综合程度和自动化程度得到不断的提高，各部件之间的联系则变得更加紧密。所以当设备在运行的过程中，如若某一部分发生微小的故障，这些变化会引起整台设备的瘫痪，这不仅会造成巨大的经济损失，还可能造成人员的伤亡。如能利用对机械设备的健康诊断技术，尽早的了解其健康状况，就可以降低事故的发生率，从而使得企业能够获得较大的收益。本文通过对不同机械振动状态进行信号采集，通过提取信号频域特征，并对该特征进行主成分分析，最后利用支持向量机对各种行为信号进行识别，实现振动信号的快速、智能分析。实验结果标明，通过提取频域特征结合机器学习算法可以将采集的四个通道(CH1~CH4)、6类振动信号基本区分开。 关键词 :振动信号，模式识别，支持向量机，主成分分析，傅立叶变换 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 随着现代工业和科学技术的发展以及自动化程度的进一步提高，机械正朝着大型化、高速化、连续化、集中化、自动化方向发展，生产系统中各设备之间联系也越来越紧密。由于各种随机因素的影响，这些设备不可避免地会出现一些故障现象，即降低或失去一定的功能；而设备一旦出现故障 [ 1 ] 就可能引起连锁反应，导致整个生产过程无法正常工作，造成巨大的经济损失，甚至还会引起严重的灾难性人员伤亡事故口。本文对故障信号识别进行研究，提取故障信号的各种特征，构建数据库与分类模型，对故障信号进行分类识别。对实验中振动行为信号样本采用监督模式识别方法进行分类：利用一定数量的样本作为训练集，首先进行特征提取，选择合适分类器模型，训练出一个分类超平面。对预测样本，经过相同特征提取算法，利用已经训练好的分类超平面判断行为类别，实现目标行为的智能、自动分析。
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user: 2. 振动信号目标特征提取及识别算法 对振动信号进行特征提取是实现故障诊断的前提条件，也是实现故障诊断的关键技术。实际工程中的机械结构往往较复杂，且零部件比较繁多，所以实际中采集到的动态信号是整个系统各个部件振动的共同结果，且在传输的过程中，也会受到传递途径的影响，这些使得采集到信号更加复杂，包含很多的无用信息。故在诊断过程中，需要对采集到的信号进行分析，提取相关的信号特征，然后分析其是否有相关的故障征兆，最后利用该征兆来进行故障诊断。 针对机械振动信号特征提取问题，国内学者提出了基于独立分量分析方法 [ 2 ] 、基于混沌振子的方法 [ 3 ] 、这些方法考虑单故障状态下局部零件的早期故障诊断问题。目前，最常用的信号特征提取方法是从时域角度直接分析信号波形进行特征提取 [ 4 ] ，该方法思路简单易于实现，但是由于信号采集现场环境往往比较复杂，诸如风、雨、动物等环境因素产生的波形与许多入侵行为波形极为相似，降低了系统对时域波形的判断。傅里叶分析 [ 5 ] 是信号处理的经典方法，对机械振动信号进行傅里叶变换，利用频谱或功率谱提取其频域特征，也是目前较为常见的方法，该方法在振动信号处理中效果较为理想。天津大学曲志刚等人提出使用小波 [ 6 ] 或小波包变换对光纤振动信号进行多层次分解，提取其在子频带的能量分布特征，该方法在石油、天然气管道安全检测系统信号处理中取得了较好的识别效果。 机器学习作为多元交织学科，综合了统计学、迫近论、算法时间复杂度等多门学科，常用的机器学习算法有K最近邻(K-Nearest Neighbor， KNN)、朴素贝叶斯、支持向量机(Support Vector Machine， SVM)等。湖南大学程军圣提取轴承信号时域特征和能量参数作为神经网络 [ 7 ] 的输入，有效识别故障类型。东南大学万遂人等则借鉴了语音信号识别的处理方法，将系统采集到的振动信号当成声音信号进行处理，利用隐马尔可夫模型(HMM)进行特征识别 [ 8 ] 。 2.1. Fourier分析 利用Fourier分析 [ 5 ] 实现振动信号时域和频域之间的相互转换，可以将原时域信号的研究转换为频域上的Fourier系数的研究。在信号处理领域，Fourier变换发挥了重要的作用，具有里程碑式的意义，它被看作是信号时域与频域之间的桥梁。对于信号x(t)，其连续Fourier变换为： F ( ω ) = ∫ − ∞ + ∞ x ( t ) e − i ω t d t (1) 其逆变换为： x ( t ) = 1 2 π ∫ − ∞ + ∞ F ( ω ) e i ω t d ω (2) 在实际应用时，信号在时域和频域中往往是离散的，因此常用到的是离散Fourier变换(DFT)，考虑到运算速度与系统消耗方面，快速Fourier变换(FFT)被广泛应用于信号的频域分析中。 2.2. 小波分析 小波分析 [ 6 ] 最早是由法国科学家Grossman和Morlet于80年代提出的，它与傅里叶分析相比，有突破性的进展，它具有时频域局部化的特点，能够使信号的细节部分特到显示，从而能够有效地提取特征信息。目前，小波分析在很多学科领域有着广泛的应用，如在故障诊断，图像处理、模式识别等。基于小波分析的故障诊断方法是基于信号处理故障诊断方法的一种，它不需要建立相应的数学模型，也不需要有先验知识，而且对输入信号的要求也比较低。同时，这种方法的计算量比较小，具有较强的克服噪声能力，而且灵敏度也很高，具有较大的应用空间。其基本理论如下： 小波函数ψ(t)，它局部地存在于时域(空域)轴上，其波形可在特定的位置上发生变化：当对低频信号分析时，小波函数可以放大a倍；当对高频信号分析时，小波函数可以缩小a倍。小波函数ψ a (t)是具有震荡特性、能迅速衰减到零的一类函数，可表示为： ψ a τ ( t ) = 1 a ψ ( t − τ a ) (3) 其函数图像如图1所示： 设 x ( t ) ∈ L 2 ( R ) 是平方可积函数，ψ(t)是基小波或“母小波函数”，则 W T x ( a ， τ ) = 1 a ∫ x ( t ) ψ * ( t − τ a ) d t (4) 称为x(t)的连续小波变换(CWT)，其内积形式为 W T x ( a ， τ ) = 〈 x ( t ) ，   ψ a τ ( t ) 〉 。其中a (> 0)称为尺度因子，τ反映了小波函数在变换中的位移。常用的小波函数有Haar小波、Daubechies (dbN)小波系、Morlet小波、Mexican Hat小波、Meyer小波等。目前关于小波基函数的选择还没有统一标准，但是基于小波光滑性、正则性、对称性等特点本实验选取db3系列小波对原始时域信号进行k级多尺度分解。 图1. 小波函数 2.3. 主成分分析 主成分分析 [ 9 ] (Principal component analysis: PCA)是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。其基本思路是寻找高维数据在低维空间重构误差最小意义下最优的投影子空间，从而用较少数目的特征向量刻画样本的全局信息，最终达到降低原始空间维数的目的。设样本矩阵为X m × n (m个样本，n个特征)，首先对样本矩阵X均值中心化，PCA希望找到一个方向w，使得样本投影到方向w上方差最大(主方向)，优化目标为： w ^ = arg min ‖ w ‖ 2 = 1 w T X T X w (5) 提取前k个主方向构成载荷矩阵 ，则对原始样本特征提取后的结果为： X n e w = X W 。 2.4. 支持向量机 支持向量机 [ 10 ] (Support Vector Machine， SVM)是一种常用的定性分析算法。它是Vapnik等人在统计学习理论和结构风险最小化(Structural Risk Minimization， SRM)原则的基础上，建立起来的一种通用的机器学习算法。它根据有限的样本信息，在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折衷，以期获得最好的推广能力。其基本原理如下： 假设训练样本集 ( x 1 ， y 1 ) ， ⋯ ( x n ， y n ) ，其中 x i ∈ X 为第i个样本， y i 是 的标记，即第i个样本所对应的类别信息。在二分类问题中将其记做 y i ∈ { 1 ， − 1 } 。如果训练样本线性可分或近似线性可分，则一定可以找到一个最优超平面将两类样本正确分开，且使得两类样本到超平面的间隔最大。设该最优超平面为： w ∗ x + b = 0 (6) 超平面将两类样本正确分开意味着： y i [ w ∗ x i + b ] ≥ 1 − ξ i ，   i = 1 ， 2... ， n ，   ξ i ≥ 0 (7) 其中 ξ i 是引入的松弛变量，有： ξ i ≥ 0 ， i = 1 ， 2 ， ⋯ l 即求解优化问题 w ^ = arg min w 1 2 ‖ w ‖ 2 + C ∑ i = 1 n ξ i (8) 求解最优分类面为： f ( x ) = s i g n ( ∑ i = 1 n y i α i ∗ ( x i ∗ x ) + b ∗ ) (9)
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user: 3. 振动信号目标识别实验 3.1. 样本说明 实验测试数据包含六种状态：Healthy 20Hz 、Healthy 40Hz 、YangCo 20HZ 、Yangpa 40HZ 、YangUn 20HZ 、YangUn 40HZ 。每一类数据采集60秒左右，采样频率Fs = 10K Hz，包含四个通道(CH1、CH2、CH3、CH4)，测得了10组数据。四个通道中六类典型样本的时域表示如图2~图5。从图中可以看出，四个通道中六类信号分布杂乱，从时域上很难将其区分开来。 图2. CH1六类时域样本 图3. CH2六类时域样本 图4. CH3六类时域样本 图5. CH4六类时域样本 对数据进行连续小波变换(CWT)分析提取特征：基于小波光滑性、正则性、对称性等特点本实验选取db3系列小波对原始时域信号进行32级多尺度分解，以一通道信号(CH1)为例(图6~图11)，从图上分析，同一通道中不同类别信号在小波域上具有一定差异性。 图6. Healthy 20Hz CWT效果图 图7. Healthy 40Hz CWT效果图 图8. YangCo 20HZ CWT效果图 图9. Yangpa 40HZ CWT效果图 图10. YangUn 20HZ CWT效果图 图11. YangUn 40HZ CWT效果图 对每一段数据(60秒)进行分割，取1秒数据(一帧)为一个样本(每两个样本重合率为0.4)。实验样本信息见表1所示： Table 1 Sample informatio 样本类别 时域样本(样本数 × 特征数) Healthy 20Hz 1042 × 10，000 Healthy 40Hz 1021 × 10，000 YangCo 20HZ 1027 × 10，000 Yangpa 40HZ 1030 × 10，000 YangUn 20HZ 1037 × 10，000 YangUn 40HZ 1029 × 10，000 表1. 样本信息 对六类光纤信号提取FFT特征(NFFT = 4096、Fs = 10K Hz)，四个通道(CH1、CH2、CH3、CH4) FFT谱图均值如图12~图15所示：从该图中看出此六类样本在FFT空间具有一定的差异性。 图12. CH1六类样本FFT均值 图13. CH2六类样本FFT均值 图14. CH3六类样本FFT均值 图15. CH4六类样本FFT均值 实验中特征提取及分类算法见表2所示： Table 2 Feature extraction and classifier descriptio 特征提取方法 说明 FFT 快速傅里叶变换 PCA 主成分分析 WT 小波变换 LibLinSvm SVM线性分类器 表2. 特征提取及分类器说明 3.2. 实验结果分析 为了分析样本在空间的分布状况，对FFT特征进一步提取PCA分析见图16~图19所示：从图中看出，通过PCA处理后六类样本在空间部分可分。 图16. CH1中六类样本FFT空间PCA效果图 图17. CH2中六类样本FFT空间PCA效果图 图18. CH3中六类样本FFT空间PCA效果图 图19. CH4中六类样本FFT空间PCA效果图 为了准确评价FFT特征提取及SVM分类算法效果，对每类样本随机选取 [ 11 ] 0.75训练，0.25测试。该建模过程如图20所示： 图20. 监督模式识别过程 10次平均结果，测试总体分类正确率及每类样本分类正确率如表3所示： Table 3 Comparison of classification result 通道 总体正确率 Healthy20 Healthy40 YangCo20 Yangpa40 YangUn20 YangUn40 CH1 0.998 1 1 0.996 1 0.992 1 CH2 0.995 1 1 0.995 1 0.993 1 CH3 0.988 1 1 0.996 0.961 0.992 0.984 CH4 0.839 1 1 0.853 0.893 0.828 0.812 表3. 分类结果比较 从上述四个通道(CH1~CH4)实验结果分析，仅利用CH1通道即可将6类振动信号基本区分开。
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user: 4. 总结 由于FFT样本在原始特征空间中具有一定的线性结构，所以基于PCA特征提取方法(线性变换)分类效果显著，同时利用SVM方法也取得了比较满意的分类效果。这是由于SVM基于结构风险最小化原则最大化分类间隔，特别针对小样本学习问题，具有良好的推广性能，随着后续训练样本的不断丰富，该方法也会进一步提高目标识别的正确率。
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user: 摘 要 毕业设计是工程类专业人才培养的重要实践教学环节，也是实现培养目标和达到毕业要求的根本，而选题是毕业设计教学环节中的重要组成部分，对保障毕业设计教学质量具有重要意义。论文针对河海大学农业水利工程专业水土保持方向在毕业设计教学方面的实践，重点围绕小流域水土保持综合治理工程规划及初步设计、生产建设项目水土保持工程规划及初步设计、区域水土保持规划及工程初步设计三个选题，从选题的来由、目的意义、基本思路、主题设计等方面进行了总结分析，以期从选题入手来提升毕业设计的教学质量和水平，也可以为相关专业或方向的毕业设计选题提供参考。 关键词 :毕业设计，选题，农业水利工程，水土保持方向 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 毕业设计是大学本科实践教学体系中的重要组成部分，也是专业人才培养方案的重要构成，通常也是大学四年本科教学过程中的最后一个环节，对学生巩固大学阶段所学知识并培养综合运用各种知识的能力具有重要作用 [ 1 ] [ 2 ] 。选题是毕业设计教学环节的重要内容 [ 3 ] [ 4 ] 。选题是否合适直接关系到毕业设计的水平和质量，所选题目的工作量太重或太轻、太难或太容易等均不能起到毕业设计综合锻炼的作用，因此，选择科学合理且符合专业方向特点的毕业设计题目至关重要。参考工程教育认证的相关标准与要求，应科学分析毕业设计选题的需求或必要性，符合相关技术标准或规范的要求，遴选合适的选题，考虑总体规划方案、工程布局和具体工程设计的要求，选题还要能够在工程规划设计中体现创新意识，考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素。针对毕业设计选题所涉及的相关复杂工程问题，在毕业设计过程中要体现开发、选择与使用合理的技术、资源、现代工程和信息技术，通过毕业设计使学生具备运用现代技术开展文献检索、资料查询、信息获取及处理、问题预测分析的基本能力。 农业水利工程专业是河海大学最早创办的骨干本科专业之一，起源于1952年华东水利学院(河海大学前身)建院时设立的水利土壤改良专业，1958年更名为农田水利工程，1999年更名为农业水利工程，2011年开始按农业水利工程专业大类招生，下设农田水利、设施农业和水土保持三个特色方向 [ 1 ] [ 5 ] [ 6 ] 。其中，农田水利、设施农业两个方向的毕业设计也开设多年，相对比较成熟，农田水利方向毕业设计选题一般包括灌区规划及初步设计、泵站工程初步设计、水工建筑物初步设计、高效节水灌溉项目规划与设计等，设施农业毕业设计选题一般包括温室及大棚建造工程设计、设施农业环境控制工程设计、现代农业园区设计等。水土保持是河海大学教学和科研着力拓展的新方向，设立时间不长，主要依托农业水利工程专业而建设发展，因此开展农业水利工程专业水土保持方向毕业设计的教学研究具有重要的实践意义。当前我国生态文明建设深入推进，并大力实施乡村振兴战略，这些给水土保持工作提供了前所未有的机遇，同时也对水土保持教学与科研提出了新的更高的要求。因此，通过合理选题，扎实做好毕业设计的教学，对培养新时代农业水利工程专业水土保持方向的高级技术人才具有重要意义。本文以近年来河海大学农业水利工程专业水土保持方向毕业设计的教学实践为基础，结合当前我国水土保持事业发展需求，重点分析了包括小流域水土保持综合治理工程规划及初步设计、生产建设项目水土保持工程规划及初步设计、区域水土保持规划及工程初步设计的毕业设计选题，为提升毕业设计的教学质量和水平提供参考依据。
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user: 3. 结语 毕业设计是工程类专业人才培养的重要实践教学环节，也是实现培养目标和达到毕业要求的根本，对训练学生对综合知识的灵活运用具有重要作用，而选题是毕业设计教学环节中的重要组成部分，对保障毕业设计教学质量具有重要意义。本论文针对河海大学农业水利工程专业水土保持方向在毕业设计教学方面的实践，重点针对小流域水土保持综合治理工程规划及初步设计、生产建设项目水土保持工程规划及初步设计、区域水土保持规划及工程初步设计三个选题，从选题的来由、目的意义、基本思路、主题设计等方面进行了总结分析，以期从选题入手来提升毕业设计的教学质量和水平，也可以为相关专业或方向的毕业设计选题提供参考。
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user: “双一流”背景下“珠宝玉石鉴赏”通识教育课开设探索与实践 ——以中国石油大学(北京)为例 牛花朋，谢庆宾，李 壮，孙 晶，王春英，朱毅秀 中国石油大学(北京)地球科学学院，北京 收稿日期：2019年6
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user: 摘 要 为了进一步完善知识结构，提高学生专业素养和人文修养，本文以中国石油大学(北京)资源勘查工程专业为例，在分析“珠宝玉石鉴赏”选修课开设必要性和课程特点的基础上，重点阐述了课程建设与实践的几点建议。该课程开设对石油类高校具有重要借鉴意义。 关键词 :珠宝玉石鉴赏，通识教育，选修课，资源勘查工程专业 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 为深入贯彻落实党的十九大精神，加快一流大学和一流学科建设，全面提高人才培养能力，落实立德树人根本任务，着力培养一批德智体美全面发展的社会主义建设者和接班人。通识教育课程是主修和辅修专业教育课程之外服务于学生的智能、情感和社会化等方面发展的教育课程，是高校培养综合性人才的重要载体 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] ，也是我国高等教育课程体系的重要组成部分 [ 4 ] [ 5 ] 。为全面提高学生专业素养和人文修养，完善学生知识结构，中国石油大学(北京)从2016年开始探索建设“珠宝玉石鉴赏”通识教育选修课，普及珠宝玉石知识、培养宝玉石鉴赏的基本技能。本文重点从课程开设必要性、课程特点、课程建设与实践的几点建议等方面进行了阐述，以期为其他理工类普通高校尤其是石油类高校提供一定参考。
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user: 2. 课程开设必要性 该课程的开设主要是着眼于满足学生自身发展需要。一是随着人们生活水平日益提高，对珠宝消费的需求越来越强烈，但对基本珠宝知识掌握甚少。从各高校“珠宝玉石鉴赏”类选修课开设情况可以看出，作为珠宝玉石潜在的消费群体和产业推动力的当代大学生，对该类课程的开设表现出了极大兴趣 [ 6 ] - [ 12 ] ，说明大学生对宝玉石知识的渴望。二是宝石学本身就属于地质学一个重要分支，是基于地质学、矿物学、岩石学，但又融入了美学及文化的一门多学科相互交叉、渗透的综合学科，开设珠宝课程作为专业课程的有益补充，是完善学生知识结构的重要途径，也为资源勘查工程等相关专业学生继续攻读研究生或就业提供了新的选择方案。三是珠宝玉石集自然美、工艺美和各种传奇于一身，大学生通过学习和了解，可以大大提高自身的文化艺术素质和修养。四是珠宝玉石是重要文化载体，了解我国悠久的宝玉石文化，深刻体会中国玉文化的源远流长和博大精深，将有助于增强民族自尊心和自豪感 [ 6 ] 。
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user: 3. 课程开设特点 与专业教育体系中的相关课程不同，“珠宝玉石鉴赏”通识教育选修课具有显著特点。 3.1. 培养目标不同，学时短 该课程定位为通识教育选修课，补充完善地学专业基础知识的基础上，主要为了普及珠宝玉石基本知识，培养宝玉石鉴赏基本技能，提高大学生文化修养和综合素质，不是以学历教育和职业教育为目标。总学时通常只有16或32学时。 3.2. 选修学生具备一定珠宝玉石鉴赏专业基础，但薄弱 中国石油大学(北京)除了资源勘查工程专业系统开设了“普通地质学”、“造岩矿物学”、“岩浆岩及变质岩石学”、“沉积岩石学”、“古生物学”、“构造地质学”等地质专业基础课外，针对石油行业中上游主干专业如勘查技术工程、石油与天然气工程等开设了专业基础必修课“普通地质学”、并在全校开设了公选课“地球科学概论”，大部分学生具有一定的宝玉石鉴赏所需的矿物岩石学等地质专业基础，但“珠宝玉石鉴赏”缺乏前后相互衔接的宝石学类课程，课程体系不连续，珠宝玉石鉴赏专业基础薄弱。 3.3. 具备一定师资力量，但实验教学设备短缺 学校矿物岩石教学团队教师专业均为地质类相关专业，曾修读过矿物学、岩石学等相关课程，具备珠宝玉石专业知识背景，尤其是部分教师还曾专门从事珠宝玉石鉴赏工作，这为学校“珠宝玉石鉴赏”通识教育选修课的开设提供了重要的师资保障。但“珠宝玉石鉴赏”是实践性很强的课，因学校从未建设过珠宝玉石类专业，课程开设所必须的各种类型宝玉石标本短缺、更无专门实验室和实验设备，成为课程开设面临的最大问题和困难。
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user: 4. 课程建设与实践的几点建议 4.1. 以传递知识、培养能力、塑造品质为核心，避免教学内容设计过于专业化 相对于珠宝专业的专业课教育来说，学生选修通识教育选修课“珠宝玉石鉴赏”的初衷大多是被“珠宝”两字吸引，觉得上课既可以见到很多“珠宝”，开阔眼见，又可以学到很多宝玉石鉴赏知识。因此，教学内容设计应充分理解该课程“鉴赏”含义，如果过于专业化易导致课堂枯燥无味、不但学生学起来吃力、逐渐打消其学习积极性，还容易出现迟到早退、上课不认真听讲、逃课等不良现象，课堂教学效果将大打折扣。为了避免过于专业化，教学内容选择上不宜面面俱到，在有限的学时里将所有珠宝都讲解一遍是不现实的。应该以激发学生兴趣、传授和培养学生珠宝玉石鉴赏的方式方法为导向，围绕学生真正感兴趣的并且切实能够提高综合素养的宝玉石知识着重介绍，如宝玉石分类、中国常见玉石以及钻石、翡翠、珍珠的文化历史、品种选购、评价鉴赏方法等。讲解时应注意思路和方法，以传递知识、培养能力、塑造品质为核心，不必为了知识的全面性与系统性而过多讲述那些学生并不是十分感兴趣或需要花费很多力量才能弄明白的理论基础知识。但也要注意避免知识过于碎片化，更不能随意从网络等地下载一些未经证实的资料随意拼凑，课程应做到知识性、实用性和趣味性有机统一。 4.2. 借助互联网资源，广泛采用现代化教学手段 针对授课学时短、实验教学资料有限等问题，建议借助智能手机和无线网络的广泛普及，充分采用现代化教学手段。一是借助珠宝玉石鉴赏视频公开课、资源共享课和在线开放课程，采用翻转课堂教学模式(MOOC) [ 13 ] [ 14 ] ，将课堂教学由“以教师为中心”变成“以学生为中心”。这一教学模式与传统的课堂教学模式不同，课前通过校内公共教学平台、微信群、公共邮箱等方式为学生布置学习任务，要求学生预习相关基础知识，并就相关问题或感兴趣内容发布到学习平台上，任课教师课前进行归纳总结。而课堂变成了老师与学生之间、学生与学生之间互动的场所。在100分钟的课堂教学中，首先就学生关注的热点问题进行归纳研讨，基于问题和学生兴趣爱好为导向，教师重点系统介绍珠宝玉石鉴赏要点和注意事项，课程结束前利用10~20分钟时间，进行课堂总结，并借助课前从学生、教师等人征集到的相关珠宝玉石，开展集体观摩和鉴赏。翻转教学模式将学生的积极性充分调动起来，学生积极参与课堂，课堂教学效果将大大提高。二是通过收集教科书、网络上等各种资料中公布的珠宝玉石精美图片，并进行筛选、优化和总结，按照详尽清晰的分类标准，采取图片与内容相结合的方式，使用数字化手段将珠宝玉石资料整合，建立珠宝玉石检索系统(APP)，以便于学生随时随地学习和查询。三是推出珠宝玉石知识微信公众号，珠宝玉石知识积累是一个长期的过程，与市场又紧密结合，通过推出珠宝玉石知识微信公众号，及时将新的知识和信息传达给学生，真正起到提高学生综合素质的目的。 4.3. 应充分重视实践教学环节 珠宝玉石鉴赏是实践性很强的一门课，但通常受实验场地、实验设备和师资力量有限、而选课学生众多等因素制约，很多高校的珠宝玉石类通识选修课仅限于课堂理论教学，教学效果根本无法保障 [ 9 ] 。为了着实提高授课效果，学校应充分重视实践教学环节。实践教学可以采用多种形式进行，一是借助岩矿实验室或者校内博物馆，建立珠宝鉴赏开放性实验室，以便于开展一些常规室内验证性实验或者供师生随时参观学习；二是可广泛借助师生自己拥有的珠宝玉石饰品，开展课堂集体观摩和鉴赏，或充分利用当地珠宝批发市场、博物馆、珠宝展等有利条件，大力开展课内实践教学，这两种方法相比更切实有效，既可以丰富课堂教学，又可以解决实验资料不足问题，将有助于大大提高学习效果。 4.4. 建立开放性考核评价体系 改变以往期末单一考核方式，注重过程考核，建立多样化、开放性考核评价体系。可以通过课前预习完成情况、课中参与讨论积极性、课后作业完成质量，以及实验(实践)报告成绩综合评定。
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user: 摘 要 近年来，“信息过载”一词频繁出现在人们的视野中，它成为了计算机相关领域中的热门词汇，同时它也是研究人员急待解决的重要问题。为解决信息超载的问题，计算机领域研究人员不断优化个性化推荐算法，力求降低用户的信息检索难度，为用户提供最优的个性化推荐结果。本文对于应用范围较广、较为常见的个性化推荐方法做出简要的概述，并结合日常生活中使用个性化推荐算法生成结果的经历，对未来个性化推荐算法的发展提出期望。 关键词 :个性化推荐，协同过滤，混合推荐 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 近年来，随着网络信息技术的不断发展与进步，网民数量激增，网络覆盖率日益增高。根据中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的第43次《中国互联网发展状况统计报告》显示，截止2018年12月，我国网民规模为8.29亿，全年新增网民5653万，互联网普及率达59.6%，较2017年底提升3.8个百分点 [ 1 ] 。互联网行业发展迅速，购物、出行、医疗、教育等生产生活中的方方面面都有着“互联网+”的影子。在这个网络化、信息化的时代，网络技术已经在潜移默化地影响着、改变着人们的生活方式与思想观念。网络信息呈指数级增长，海量信息在方便人们生活的同时也增加了用户检索目标信息的难度。基于信息超载的情况，个性化推荐算法应运而生。个性化推荐系统通过挖掘用户在网络上留下的“信息足迹”，采集并分析用户的网络行为与消费偏好，根据不同的推荐算法将精准的、契合度高的内容推荐给用户。个性化推荐算法的产生与发展极大地便利了人们的生产与生活，对于用户而言，不用再为在海量的信息中检索需要的内容而苦恼，对于商家而言能够更好地分析用户行为，提高竞争力与实现经济效益的最大化增长。个性化推荐系统源于人们的生活，同时也为在更好地服务于人们的生活。
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user: 2. 个性化推荐方法概述 2.1. 协同过滤推荐 协同过滤推荐(collaborative filtering recommendation)是由Goldberg等人于1992年提出来的 [ 2 ] ，主要思想是通过现有的用户群以往的意见和行为，对当前用户最有可能感兴趣的物品进行预测。协同过滤技术一般分为两大类：基于记忆的技术与基于模型的技术。传统的基于用户的技术是基于记忆的，通过内存中已保存的用户原始行为数据可以快速地、直接地生成推荐结果。而基于模型的方法会首先离线处理现有的原始数据，通过使用“学习过”的训练模型来预测、提供推荐结果。在理论上，基于记忆的方法数据量更大，推荐的结果精确度更高。协同过滤技术是电子商务推荐系统中最广泛使用的、最成功的推荐算法，但是该算法在发展过程中会受到冷启动、稀疏性、可拓展性等相关制约因素的影响 [ 3 ] 。随着人工智能领域学习热潮的兴起，研究者们在传统的推荐算法基础上融合了人工智能技术，有效地利用数据，缓解了传统协同过滤算法中的冷启动等问题 [ 4 ] 。对协同过滤算法的特点与发展现状做简要地概述如下。 2.1.1. 协同过滤算法的优点 推荐结果新颖： 协同过滤算法基于搜索相似用户的个人兴趣偏好进行个性化推荐，不需要分析用户画像与物品画像的相似性，推荐结果新颖程度更高、利于发现用户潜在的个人兴趣偏好，个性化推荐结果更具多样化特点。 2.1.2. 协同过滤算法的局限性 冷启动： 当系统中的新用户或者新物品(物品指推荐系统为用户推荐所有内容的总称)出现时，由于系统中没有新用户与的相关评分、个人偏好信息和新物品的被评分信息，使用协同过滤推荐算法会导致初期的推荐系统准确度不高，推荐内容不完善。 数据稀疏性： 当存在系统中的用户对于物品的评价数据非常少或随着系统规模的不断扩大、物品的不断增加用户的评价矩阵内容变得非常稀疏时会导致无法为用户找到近邻，推荐结果的准确度大幅下降。 可扩展性问题： 协同过滤推荐算法的思想是基于近邻的搜索方法生成推荐结果。随着网站中用户与物品的不断增加，使得用户—项目评分矩阵成为高维矩阵，算法的计算复杂度极具增高 [ 5 ] ，由此产生了协同过滤推荐算法的可扩展性问题。 2.1.3. 发展现状 为解决传统的协同过滤推荐算法的不足之处，研究者提出了矩阵因子分解模型。由于用户的喜好是不断发展变化的，所以要充分考虑时间因素对于推荐结果的影响。矩阵因子分解的通过将评分分解为不同的项，可以分别处理不同方面的时序影响 [ 6 ] ，提高了推荐结果的精准度。 2.2. 基于内容的推荐 基于内容推荐(content-based filtering recommendation)是指通过掌握的物品特征的描述和描述了用户历史兴趣的记录 [ 7 ] ，确定最能匹配用户喜爱的物品并推荐给用户。与协同过滤算法相比，基于内容的推荐不需要掌握巨大的用户群和评分记录，即使只有一个用户，也能够为其生成个性化推荐列表。典型的对多值特征物品进行相似度度量的方法会用到Dice系数 [ 8 ] 。常用的基于内容相似度检索方法有通过最近邻、相关性反馈——Rocchio方法、基于概率模型的方法、显示决策模型等。通过研究人员对于不同相似度检索方法的对比研究发现贝叶斯和Rocchio算法在许多领域表现良好。基于内容的推荐多应用与电子邮件或新闻中，通过从文档中提取或者自动从文字描述中抽取关键词来生成关键词列表。IBM的FileNetP8产品就是基于内容的全文检索服务产品。利用全文检索，用户可以在P8 Object Store中搜索那些内容包含特定单词或者短语的文档、附件、和字符串形式的属性等。对基于内容的推荐算法的特点与发展现状做简要地概述如下。 2.2.1. 基于内容推荐算法的优点 用户独立性高： 相比于协同过滤算法，基于内容的推荐算法仅使用当前用户提供的评分数据构建个人信息集，用户独立性程度高。 易于解决冷启动问题： 对于系统中出现的新物品，在没有任何用户评分的情况下，也可以进行推荐。 2.2.2. 基于内容算法的局限性 语义处理难度大： 基于内容的推荐在处理文本信息是经常会遇见一词多意、同义词等问题，增强了算法研究的难度，对于提供精准的个性化推荐精准度是巨大的挑战。 推荐结果新颖度低： 基于内容的推荐算法生成结果严格衡量用户个人喜好与物品信息匹配程度，虽然推荐结果专业化程度高，但是也很难发现新颖的、惊喜度高的物品。 2.2.3. 发展现状 近年来，语义技术的快速发展和维基百科等开放知识源的普及，极大地推动了基于内容推荐系统的发展 [ 9 ] 。研究者将自然语言处理、语义技术等其它深度分析内容与基于内容的推荐算法结合在一起把基于用户及物品基本特征的表示从基于关键词的级别提升至基于概念的级别，形成了一种基于内容推荐算法的新的发展方向——基于内容的语义感知推荐系统(semantics-aware content-based recommender system)。 2.3. 混合推荐 为克服协同过滤算法、基于内容算法等其他算法的局限性、提高个性化推荐结果的精准度，研究者将两种以上算法和模型的优点结合在一起，提出一种新的个性化推荐算法——混合推荐(hybrid recommendation)算法来提高推荐结果的准确程度。三种基本的混合设计为：1) 整体式混合设计(包括特征组合混合方案、特征补充混合方案)；2) 并行式混合设计(包括交叉式混合、加权式混合、切换式混合)；3) 流水线混合设计(串联混合、分级混合)。三种基本的混合设计各有利弊，可根据实际情况和对比分析结果选择合适的混合设计方式。在实际应用过程中，基于内容的推荐算法与基于协同过滤的推荐算法相结合成为混合推荐系统的主流 [ 10 ] 。现在大多数的个性化推荐系统都是综合多种推荐算法而构建混合推荐系统。在未来，混合推荐系统将会被更广泛地应用。
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user: 3. 个性化推荐算法应用实例 3.1. UGC标签系统——豆瓣网站 UGC (user generated content，用户生成的内容)标签系统是很多Web2.0网站的重要组成部分。该系统是由用户通过网站为物品打标签在描述物品的语义的同时标记用户自身的兴趣爱好的标签系统。豆瓣网站是中国著名的评论和社交网站，同时也是中国个性化推荐领域的领军企业之一 [ 11 ] 。以豆瓣的读书网站为例，在网站主页会显示一列信息显示热门标签名称，用户可根据自己的兴趣爱好选择合适的标签查看相关书籍；同时在每一本书籍的详细页面会显示读过该书的用户标注的标签，以供浏览此书的用户能够快速了解书籍类型。在豆瓣读书网站，通过用户为书籍打标签来扩充书籍的语义解释范围。在最终的个性化推荐结果里，豆瓣利用标签将用户推荐结果做了聚类，显示了对不同标签下用户的推荐结果，从而增加推荐的多样性和可解释性 [ 12 ] 。用户既是标签的创作者，也是标签推荐系统的服务对象。 3.2. 利用用户行为数据——购物网站 用户浏览网站时会留下大量的“信息足迹”。通过挖掘用户产生的商品评价以及搜索、浏览商品信息情况，了解用户的兴趣和需求，从而为其个性化推荐他们可能感兴趣的内容。最著名的就是啤酒和尿不湿的例子。从设计人员的角度看，这一成功的实践案例说明了用户行文数据中蕴含着大量的、并不是那么显而易见的规律与信息。个性化推荐算法被广泛地应用于各大电商平台。网站通过分析用户留下的显示信息(包括收藏、交易记录)以及隐式信息(多次搜索、浏览的商品类别)，挖掘用户的兴趣与需求，从而推测用户消费偏好，为其推荐同类商品或相关商品，提高用户体验度进而提高电商平台的经济效益。 3.3. 基于内容的推荐算法——今日头条 今日头条是一款新闻资讯类APP (Application)。与传统的新闻客户端不一样，它们自身并不产生新闻，而是新闻的搬运工，通过分析读者的阅读偏向，向用户推荐个性化的新闻资讯 [ 13 ] 。今日头条通过用户的手机地理位置信息、关注人信息及标签、实时搜索内容、网站访问足迹(包括点赞、评论等操作)信息，为用户贴上多种多样的标签，使用该应用的最常用算法之一的基于内容的推荐算法，为用户提供符合用户喜好的相关信息，提高软件的使用率与信息的点击率。