DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 发病机制 1) 关于ODR的报道开始主要集中于小梁切除术后 [ 2 ] [ 8 ] - [ 13 ]，但随后发现其可发生于深层巩膜切除术 [ 14 ]，虹膜激光根切 [ 15 ]，前房穿刺 [ 16 ]，青光眼减压阀及引流钉植入术 [ 17 ] [ 18 ]，粘小管成形术后 [ 19 ] 甚至药物降眼压后 [ 1 ] [ 20 ] 等。并且可并发于各种类型青光眼：原发性闭角型青光眼 [ 1 ] [ 20 ]，原发型开角型青光眼 [ 13 ] [ 19 ]，青少年型青光眼 [ 21 ] 及继发性青光眼(激素性 [ 18 ]、色素剥脱性 [ 14 ]、新生血管性 [ 9 ]、葡萄膜炎性 [ 12 ] [ 16 ]、外伤性 [ 17 ] 等)。也有报道在白内障超声乳化术 [ 22 ]，玻璃体切除术 [ 23 ]，硅油取出术 [ 24 ] 和眶减压术 [ 25 ] 后发生与眼压降低相关的视网膜出血。报道的病例无性别，年龄差异，亚洲人居多，多单眼发病，共同特征是眼压骤降，眼压平均下降幅度高达33.2 ± 15.8 mmHg [ 5 ]。 2) 目前ODR的确切病理机制尚未阐明，主要有机械和血管因素两种学说。 a) 机械因素：一种是直接的机械损伤：Gupta等 [ 26 ] 认为：突然的低眼压导致巩膜变形，随后对脆弱的毛细血管网形成一个剪切力。Obana等 [ 27 ] 则分析：瞳孔阻滞引起急性闭角性青光眼大发作时，房水在后房聚集，虹膜根切解除瞳孔阻滞后，后房容积下降，玻璃体前移，不仅可引起玻璃体后脱离，还可以造成出血和ODR。因为儿童巩膜硬度低于成人，且玻璃体视网膜粘连紧密，有学者认为儿童青光眼患者对ODR易感性更高 [ 7 ]。 另一种是间接的机械损伤：眼压急性下降可能导致巩膜筛板结构的前移和扭曲，阻碍了轴浆流，引起视盘水肿，间接压迫视网膜中央静脉，发生类似于静脉阻塞的视网膜出血性病变 [ 7 ] [ 28 ]。 b) 血管因素：眼灌注压由平均动脉压与眼内压决定，血管自身调节功能正常的情况下，在平均动脉压和眼内压在一定范围波动时会保证眼灌注压的稳定。持续高眼压的青光眼患者，破坏了血–视网膜屏障，削弱了血管自身调节功能 [ 29 ] [ 30 ]，眼压在短时间内大幅降低，导致视网膜灌注瞬时大幅增加，毛细血管及静脉压骤升，超过了自身调节能力，就会使本已脆弱的毛细血管发生多发性渗漏 [ 5 ] [ 26 ]。
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user: 3. 临床表现 3.1. 症状 ODR一般发生在抗青光眼术后早期，由于原发疾病造成的视野缺损，角膜水肿，抗青光眼手术本身引起的前房出血，炎症反应等，尽管眼底已出现多发性视网膜出血，80%患者无新增不适主诉，少数患者有视力下降，中心暗点和飞蚊症 [ 5 ] [ 19 ] [ 31 ] [ 32 ] [ 33 ]，因此常常造成ODR的漏诊。 3.2. 体征 大部分ODR患者眼底出血表现为从后极部到周边的，散在的，类圆形，斑样视网膜内出血，有些出血斑中心有一个白点，类似Roth斑 [ 16 ] [ 19 ] [ 26 ] [ 34 ] (图1)。视网膜内出血波及黄斑中心凹(图2)，或出血量较多会突破内界膜进入玻璃体(图3)时会明显影响患者视力 [ 14 ] [ 21 ] [ 35 ]。除了眼底出血，个别患者还伴有视盘充血水肿，盘周出血，病例报道中还涉及一些不典型的眼底病变，比如脉络膜脱离，浆液性视网膜脱离和黄斑水肿等 [ 19 ] [ 32 ] [ 36 ]。 图1. (a) 术前眼底彩照，显示没有任何眼底出血；(b) 粘小管成形术后1天的眼底彩照，显示多发的，散在的，出血斑中心有一个白点的视网膜出血 图2. 深层巩膜切除术后的眼底彩照，显示波及到黄斑区的后极部散在视网膜出血 图3. (a) 术前眼底彩照；(b) 小梁切除术后发生的玻璃体积血及分散在后极部和周边的散在视网膜出血
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user: 4. 治疗与预后 大部分ODR患者的眼底出血在13 ± 12.4周的时间内自行缓解，一般不会遗留视功能损伤，有报道黄斑区出血或轻度玻璃体积血的ODR患者出血吸收后恢复到术前视力 [ 5 ] [ 14 ] [ 21 ]，甚至因高眼压的解除还会有轻度的视力提高 [ 5 ] [ 19 ] [ 35 ]。大量玻璃体积血患者则接受玻璃体切除术，Alwitry等 [ 20 ] 报道了一例因严重ODR接受玻璃体切除手术治疗的患者，术后视力恢复到1.0。因此，正确评估ODR的病情和预后，及时有效的进行干预治疗，患者视力大多可以恢复。
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user: 5. 结语 ODR是一种少见的抗青光眼治疗过程中的并发症，术前高眼压和术后眼压迅速下降是ODR发生的前提条件，但不是充分条件，血管自身调节异常以及巩膜，筛板变形在ODR发病机制中的作用还没有定论。虽然ODR大部分可以自行缓解，但仍有部分患者发病早期视力受损，甚至病情严重的还需手术治疗，所以，我们在手术或药物降眼压的过程中，应梯度降眼压，尽量预防ODR的发生。
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user: 摘 要 在实验室对支化改性纤维素醚(MCEL)驱油剂和未支化改性纤维素醚(CEL)聚合物驱油剂的驱替性能和采收率进行了对比研究发现，在聚合物溶液浓度为0.6 g/L到1.3 g/L的范围内，对渗透率为100 × 10 −3 μm 2 左右的填砂管进行驱替，发现随着聚合物浓度的增加，MCEL和CEL驱替的RF和RRF值均增大，采收率提高幅度也均增加，MCEL驱采收率最大值为11.06%远高于CEL驱采收率最大值9.14%。MCEL和CEL适用的渗透率范围可低达23.06 × 10 −3 μm 2 ，在渗透率高达287.7 × 10 −3 μm 2 时也均有较好的驱替效果。同时，在整个渗透测试范围内MCEL驱提高采收率的幅度均大于对应条件下CEL驱提高采收率的幅度。1.3 g/L MCEL在渗透率为63.39 × 10 −3 μm 2 时采收率提高幅度最大(11.41%)，远高于CEL驱提高采收率幅度的最高值9.52%，新型支化改性纤维素醚对于扩大波及面积，提高采收率具有重要作用。 关键词 :支化改性纤维素醚，阻力系数，残余阻力系数，采收率 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 石油开采目前可分为三个阶段。前两个阶段采用物理方法采油，一般可采出地层中30%~50%的原油。在多孔介质的微孔中，原油在注水压力下难以流出多孔介质。所以我们采用注入聚合物驱油剂来提高采收率 [ 1 ]。世界大范围研究聚合物驱油在20世纪70年代。加拿大西部大量稠油和中质油主要是利用聚合物驱油从而大量的提高了稠油的采收率，20世纪90年代以前美国一直是聚合物驱应用大国，1972年我国在大庆油田进行聚合物驱试验。1997年进行了工业推广应用，均得到了明显的降水增油效果。加入聚合物能够增加水相的粘度，使水相的流动阻力增加，从而改善水油的流度比；由于受到机械捕集、化学吸附和滞留作用的影响，会有部分聚合物分子滞留在油层孔隙介质中，这会造成在聚合物驱油后油层孔隙的渗透率将会有不同程度的降低，从而改善吸水剖面 [ 2 ] [ 3 ]。对于给定的油层，聚合物驱油性能和采收率与聚合物溶液改善水油流度比和降低油层渗透率能力密切相关，即与聚合物溶液的阻力系数RF和残余阻力系数RRF有关。若聚合物驱的阻力系数越大，表明聚合物溶液在孔隙介质中流动时的粘度高或渗流阻力较大，这就越有利于扩大波及体积；残余阻力系数越大，说明注入聚合物后孔隙介质的渗透率下降幅度越大，有利于改善吸水剖面，提高面积波及系数，聚合物驱提高原油的采收率也就越高。因此，通过实验测试RF和RRF的数据可以更好的获得MCEL和CEL驱替时的适用条件以及他们的驱替性能，从而为MCEL在现场的使用提供理论依据。
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user: 2. 实验 2.1 实验试剂 未支化改性纤维素醚(CEL)，分析纯，阿拉丁试剂；支化改性纤维素醚(MCEL)，分析纯，实验室自制；氯化钠(NaCl)，分析纯，成都科龙化工试剂厂；蒸馏水，二次蒸馏后待用，实验室自制。 2.2. 实验方法 1) 实验材料 蒸馏水：实验室自制； 填砂管；L = 30 cm，D = 3 cm； 样品：未支化改性纤维素醚(CEL)；支化改性纤维素醚(MCEL)； 纯净石英砂：100~200目； 装置名称：高温高压驱替装置。 2) 实验步骤 a) 测定矿化度为5000 mg/L模拟盐水条件下的水相渗透率； b) 替换成装有低粘度油的中间容器，向填砂管中注入； c) 水驱至含水率95%以上； d) 以3 m/d的流速注入一定浓度的MCEL溶液至压力不再变化； e) 后续水驱；记录压力随注入孔隙体积变化情况。 2.3. 实验装置 高温高压驱替装置，山东中石大科技有限公司，见图1。 图1. 高温高压驱替装置
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user: 4. 小结 1) 提高聚合物溶液浓度可以有效提高原油采收率，同浓度MCEL溶液比CEL溶液提高采收率的能力强。在MCEL溶液浓度0.6 g/L~1.3 g/L的范围内，随着聚合物浓度的增加，RF和RRF值增大，采收率提高幅度也增加，最大RF值为26.56，最大RRF值为12.81，采收率提高幅度最大值采收率值为11.06%均高于CEL溶液值。 2) 在合适的渗透率范围内，聚合物驱能提高采收率，MCEL驱替比CEL驱替提高采收率的能力强。MCEL和CEL适用的渗透率范围均可低达23.06 × 10 −3 μm 2 ，在渗透率高达287.7 × 10 −3 μm 2 时也均有较好的驱替效果。同时，在整个渗透测试范围内MCEL驱提高采收率的幅度均大于对应条件下CEL驱提高采收率的幅度。MCEL驱提高采收率幅度最高为11.41%，远大于CEL驱提高采收率幅度的最高值9.52%。 3) 新型支化改性纤维素醚驱油剂能够利用自身大分子结构堵塞大孔喉，有改善吸水剖面，提高面积波及系数，无毒易降解且价格低廉易得，对于提高原油的采收率具有重要作用。
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user: 摘 要 目的：通过回顾性分析凝血指标、血浆D-二聚体、血小板及血脂指标在子宫内膜良恶性患者中的差异，来探讨这些指标跟子宫内膜癌分期和分化程度之间的相关性。方法：对2015年1月至2019年3月就诊于我院妇科经术前诊刮或术后病理结果证实为子宫内膜癌患者92例和子宫内膜不伴有不典型增生的92例患者的临床病理资料进行回顾性分析。结果：子宫内膜癌组纤维蛋白原(fibrinogen FIB)、D-二聚体(D-dimer D-d)、胆固醇(cholesterol TC)及血小板(platelet PLT)水平明显高于子宫内膜不伴有不典型增生的对照组(P < 0.05)；且FIB及D-二聚体水平随着分化级别的提高及病理分期的增加而增加(P < 0.05)，而子宫内膜癌患者的部分凝血活酶时间(activated partial thrombopiastin time APTT)水平及高密度脂蛋白(high density lipoprotein HDL)低于子宫内膜不伴有不典型增生的对照组(P < 0.05)。结论：高血脂状态可作为子宫内膜癌高危人群的预警指标，而凝血异常可作为评估子宫内膜癌恶性程度或预后的重要参考指标。为预防子宫内膜癌的发生、发展及抗血栓治疗提供依据。 关键词 :子宫内膜癌，凝血功能，血浆D-二聚体，血脂 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 子宫内膜癌是指发生于子宫内膜的一组上皮性恶性肿瘤，为女性生殖道三大恶性肿瘤之一，占女性全身恶性肿瘤的7%，占女性生殖道恶性肿瘤的20%~30%。据统计全世界范围内每年约有38万人新患子宫内膜癌，每年约9万人死于子宫内膜癌，其发病率在世界范围内呈上升趋势，且逐渐年轻化 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。目前，子宫内膜癌尚无明确的病因，但研究发现血脂与子宫内膜癌的发病存在一定关系，但具体不详 [ 5 ]。妇科恶性肿瘤通常合并血栓栓塞的发生 [ 6 ]，而子宫内膜癌患者在治疗之前约有10%患者存在静脉血栓 [ 7 ]。子宫内膜癌患者的治疗如手术、化疗、放疗及激素治疗等均能增加静脉血栓发生的危险 [ 8 ] - [ 13 ]。本研究分析凝血指标、血浆D-二聚体、血小板及血脂水平在子宫内膜良恶性患者中的变化，旨在为子宫内膜良恶性疾病的鉴别诊断、术前子宫内膜癌的分期及子宫内膜癌预防提供参考依据。同时，尽早识别子宫内膜癌的高危人群并采取积极措施，为动态监测子宫内膜癌患者血浆D-二聚体、血小板及凝血指标必要性提供有力依据，其监测指标可预示血栓栓塞的发生风险，并给予及时的干预措施，提高子宫内膜癌患者预后，降低血栓栓塞的风险。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 研究对象 一般资料：子宫内膜癌组：2015年1月至2019年3月就诊于我院妇科经术前诊刮或术后病理结果证实为子宫内膜癌的92例患者，年龄40~78岁。按国际妇产科联盟 [ 14 ] (international Federation of Gynecology and Obstetric FIGO)标准对患者分组，其中I期36例，II期29例，III期~IV期27例。对照组：同期住院并由病理确诊为子宫内膜不伴有不典型增生的患者共92例，年龄40~88岁。2组研究对象年龄差异没有显著性(P > 0.05)。 排除标准：①术前接受过放疗或新辅助化疗的患者；②术前未使用影响凝血及止血的药物；③无其他恶性肿瘤及血液系统疾病病史: 如乳腺癌、甲状腺癌、巨幼红细胞性贫血患者；④近1周内无感染性疾病，无血栓及出血性疾病。 2.2. 方法 收集受检者清晨静脉血2 ml，将其置于枸椽酸钠抗凝液试管中3000 r/min，常温离心10 min。应用Sysme*CA-1500全自动血凝仪，检测凝血酶原时间(prothrombin time PT)、部分凝血活酶时间(APTT)、纤维蛋白原(FIB)、凝血酶时间(thrombin time TT)、D－二聚体、血小板(PLT)。血脂检测均应用全自动生化仪及同一型号配套试剂，检测胆固醇(TC)、甘油三酯(triglycerides TG)、高密度脂蛋白(HDL)、低密度脂蛋白(low density lipoprotein LDL)。 2.3. 统计学方法 采用SPSS 24.0软件进行统计分析。首先对定量资料进行正态性检验，符合正态分布的数据采用均数±标准差( x ¯ ± s )表示组间比较采用t检验或方差分析；如不服从正态分布，采用中位数(P25， P75)表示，组间比较采用Kruskal-wallis秩和检验。所有分析均采用双侧检验。趋势性检验采用方差分析趋势性检验进行统计分析。以P < 0.05作为差别有显著统计学意义的判断标准。
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user: 3. 结果 3.1. 凝血指标、血脂指标、血浆D-二聚体及血小板在子宫内膜癌 与子宫内膜不伴有不典型增生的患者间的比较 子宫内膜癌患者的FIB、D-二聚体、TC及PLT水平明显高于对照组的患者(P < 0.05)，而子宫内膜癌患者的APTT水平及HDL低于对照组的患者(P < 0.05)，差异均具有统计学意义。两组年龄之间差异无统计学意义(P > 0.05)，其他凝血及血脂相关指标在两者之间差异无统计学意义(P > 0.05)。见表1。 Table 1 Comparison of coagulation index， lipid index， plasma d-dimer and platelet analysis in endometrial cancer and control group ( x ¯ ± s 指标 对照组(n = 92) 子宫内膜癌患者(n = 92) t值 P Age 55.41±4.973 55.22±9.935 −0.16 0.8660 PT (s) 11.12 ± 0.67 11.27 ± 0.77 −1.46 0.1456 APTT (s) 32.65 ± 3.11 30.27 ± 3.13 5.18 <0.0001 TT (s) 19.69 ± 1.61 19.96 ± 2.31 −0.92 0.3588 FIB (g/L) 3.30 ± 0.47 3.57 ± 0.83 −2.69 0.0078 PLT (10 9 /L) 294.12 ± 63.72 272.22 ± 81.98 2.02 0.0445 D-d (ug/L) 128.92 ± 67.72 380.92 ± 706.63 −3.41 0.0008 TC (mmol/L) 4.34 ± 0.88 4.61 ± 0.87 −2.08 0.0388 TG (mmol/L) 1.62 ± 0.98 1.89 ± 1.08 −1.80 0.0743 LDL (mmol/L) 2.83 ± 0.83 2.90 ± 0.82 −0.53 0.5955 HDL (mmol/L) 1.39 ± 0.40 1.25 ± 0.32 2.55 0.0115 表1. 凝血指标、血脂指标、血浆D-二聚体及血小板分析在子宫内膜癌与对照组的比较( x ¯ ± s ) 3.2. 凝血指标、血脂指标、血浆D-二聚体及血小板在子宫内膜中的比较 将子宫内膜癌患者按照不同分期进行分析，并进行趋势性检验。结果发现，FIB及D-二聚体水平随着分期的增加而增加(P < 0.05)，差异均具统计学意义。不同分化程度的子宫内膜癌患者的年龄、其他凝血指标及血脂对比，差异无统计学意义(P > 0.05)。见表2。 Table 2 Comparison of coagulation index， lipid index， plasma d-dimer and platelet analysis in different stages of endometrial cancer( x ¯ ± s 指标 I期(n = 36) II期(n = 29) III~IV期(n = 27) P Age 56.25 ± 8.49 54.21 ± 11.66 54.93 ± 9.97 0.6045 PT (s) 11.17 ± 0.81 11.29 ± 0.62 11.40 ± 0.86 0.2435 APTT (s) 30.41 ± 3.22 31.02 ± 3.00 29.27 ± 2.99 0.1534 TT (s) 19.64 ± 2.02 19.85 ± 2.27 20.51 ± 2.67 0.1428 FIB (g/L) 3.36 ± 0.37 3.46 ± 0.88 3.97 ± 1.06 * 0.0035 PLT (10 9 /L) 280.08 ± 84.75 282.83± 77.55 250.33 ± 81.67 0.1558 D-d (ug/L) 184.97± 113.42 175.00± 61.34 863.37± 1176.48 0.0001 TC (mmol/L) 4.58 ± 0.98 4.68 ± 0.73 4.57 ± 0.90 0.9623 TG (mmol/L) 2.04 ± 1.12 1.92 ± 1.34 1.66 ± 0.65 0.1794 LDL (mmol/L) 3.01 ± 0.93 2.95 ± 0.65 2.69 ± 0.8 0.9719 HDL (mmol/L) 1.2 ± 0.31 1.33 ± 0.30 1.25 ± 0.35 0.5075 表2. 凝血指标、血脂指标、血浆D-二聚体及血小板分析在子宫内膜癌各分期中的比较( x ¯ ± s ) 3.3. 凝血指标、血脂指标、血浆D-二聚体及血小板在子宫内膜癌各分化程度中的比较 将子宫内膜癌患者按照不同分化程度进行分析，并进行趋势性检验。结果发现，FIB及D-二聚体水平随着分化级别的提高而增加(P < 0.05)，差异均具有统计学意义。不同分化程度的子宫内膜癌患者的年龄、其他凝血指标及血脂对比，差异无统计学意义(P > 0.05)。见表3。 Table 3 Comparison of coagulation index， lipid index， plasma d-dimer and platelet analysis in the differentiation of endometrial cancer( x ¯ ± s 指标 低分化(n = 30) 中分化(n = 28) 高分化(n = 34) P Age 57.63 ± 10.88 52.89 ± 9.75 55.00 ± 8.97 0.2892 PT (s) 11.29 ± 0.88 11.16 ± 0.66 11.35 ± 0.76 0.7459 APTT (s) 29.59 ± 2.77 30.87 ± 2.64 30.37 ± 3.72 0.3171 TT (s) 20.00 ± 2.04 19.46 ± 2.53 20.34 ± 2.32 0.5561 FIB (g/L) 3.94 ± 0.98 3.56 ± 0.84 3.26 ± 0.50 0.0008 PLT (10 9 /L) 266.20 ± 71.11 295.11 ± 104.4 258.68 ± 67.13 0.7130 D-d (ug/L) 719.33 ± 1157.25 229.07± 172.01 207.38± 145.35 0.0031 TC (mmol/L) 4.71 ± 0.82 4.58 ± 1.00 4.55 ± 0.83 0.4814 TG (mmol/L) 1.78 ± 1.02 1.78 ± 1.00 2.08 ± 1.21 0.2653 LDL (mmol/L) 2.96 ± 0.77 2.92 ± 0.79 2.82 ± 0.90 0.9876 HDL (mmol/L) 1.19 ± 0.27 1.30 ± 0.37 1.27 ± 0.32 0.3531 表3. 凝血指标、血脂指标、血浆D-二聚体及血小板分析在子宫内膜癌各分化程度中的比较( x ¯ ± s )
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user: 4. 讨论 自20世纪中期以来，随着人们生活水平及饮食结构的改变，妇科恶性肿瘤发病率与死亡率也增加，恶性肿瘤患者体内存在异常的凝血状态，恶性肿瘤患者最常见的并发症及死亡原因之一就是血栓形成与出血 [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ]。因此，妇科恶性肿瘤病因及与凝血功能的问题日益受到重视。 多数研究显示血脂、血糖、血压等代谢异常与子宫内膜癌发病风险密切相关。本研究进一步探索血脂异常与子宫内膜癌之间的关系，结果显示子宫内膜癌患者中TC水平呈正相关关系；与HDL水平呈负相关关系，而与子宫内膜癌的分期及分化程度无相关。 D-二聚体是纤维蛋白原经凝血酶水解、XIIIa活化形成的交联纤维蛋白 [ 19 ]，肿瘤细胞可刺激子宫内膜细胞的凝血途径，导致促凝血物质分泌、纤维蛋白原水解增加及纤维蛋白水平降低，从而产生D-二聚体 [ 20 ] [ 21 ]，D-二聚体可促进肿瘤细胞的再生、粘附及血管的再生 [ 22 ]，有研究表明，在乳腺癌 [ 23 ]、胃癌 [ 24 ]、结肠癌 [ 25 ]、肺癌 [ 26 ] 及鼻咽癌 [ 27 ] 中D-二聚体水平有明显增高。APTT主要反应内源性凝血是否正常。FIB可有效反应体内血栓前状态。血小板是止血反应的一种细胞成分。 本研究发现子宫内膜癌患者的FIB及D-二聚体水平明显高于子宫内膜不伴有不典型的增生患者(P < 0.05)，且随着分期增加及分化程度越差而增加(P < 0.05)，差异均具有统计学意义，而子宫内膜癌患者的APTT及PLT水平低于子宫内膜不伴有不典型的增生患者(P < 0.05)差异均具有统计学意义，提示FIB、D-二聚体、APTT及PLT水平在术前判断子宫内膜良恶性肿瘤可能有一定的参考价值，而FIB、D-二聚体对初步判断子宫内膜癌的分期及分化程度有相关性。 综上所述，TC及HDL与子宫内膜癌发生风险有关，通过检测TC及HDL等血脂生化指标尽早识别具有发生子宫内膜癌可能的高风险人群并积极采取预防措施。FIB、D-二聚体、PLT及APTT对于子宫内膜良、恶性病变的鉴别有意义，而FIB及D-二聚体为子宫内膜癌患者术前分期及分化程度的初步判断提供依据，动态检测子宫内膜癌患者血浆中Ｄ-二聚体浓度及凝血功能指标，筛查子宫内膜癌高风险人群，对其早预防、早诊断、早治疗，改善患者的预后，提高患者生存期，从而降低死亡率。凝血指标和Ｄ-二聚体对子宫内膜癌的临床诊断、治疗和预后有着重要的临床价值。
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user: 摘 要 鸟害是威胁我国输电线路安全稳定运行的重要因素之一。近年来中国架空输电线路发生鸟害故障的次数呈逐年增加的趋势，据此本文提出了一种鸟巢识别中的无人机优化巡检准则。本文主要采用Hough算法提取无人机巡检图像特征以识别杆塔；在杆塔识别区，提取颜色纹理特征以识别鸟巢。本文针对无人机巡检鸟巢漏检问题，利用三维建模软件SolidWorks，建立伞型高压杆塔与鸟巢的三维仿真模型，从而提炼出鸟巢识别中的一种无人机优化拍摄准则。该准则能有效降低杆塔遮挡对鸟巢检测的干扰影响，从而达到提高鸟巢检测灵敏性的目的。 关键词 :鸟巢检测，Hough算法，颜色检测，纹理检测，无人机巡检 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着我国高压输电线路的不断增多，输电线路的安全性是保障电力系统正常运行的关键因素。然而随着生态环境的逐步改善，近年来鸟害事故呈上升趋势，对国民经济造成重大的损失。根据文献 [ 1 ] 对国家电网公司所属架空输电线鸟害故障进行的专题调查，由于鸟类活动引起的线路故障数量高居第三位，仅次于雷害和外力破环。 鸟类活动引起线路故障主要表现在：1) 鸟类窝巢材料的掉落易引起杆塔周围线路的短路；2) 鸟类的食物或粪便长期堆积在瓷瓶上，易引起输电线路短路；3) 鸟类是蛇等捕食类动物的捕食对象，从而招引更多动物攀爬杆塔，易引发闪络故障 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。据巢亚锋等学者的调研数据显示，在2010~2014年期间，110 KV及以上电压等级架空输电线路因鸟害造成供电中断高达1702次，且此发生鸟害数量随年份呈明显上升趋势 [ 5 ]。 因此，为了保障电力系统正常运行，必须对鸟类在输电线路杆塔上筑巢行为进行有效的监控和及时的预警。在20世纪80年代，各电力单位通过配备了一定数量的专职巡线员发现线路缺陷和威胁安全运行的情况，然而还发生本应避免的电力事故 [ 6 ]。在20世纪90年代，杨可等学者提出了评估超高压输电线路运行可靠性的方法 [ 7 ]。在理论层面上，揭示了机器巡检取代人工巡检的可行性。进入21世纪，在广东地区的输电线路，电力部门针对鸟害季节性和区域性特点进行集中时段和集中区域的重点防治 [ 8 ]。该巡检方式由先前的盲目巡检到有目的性的巡检，是机器巡检取代人工巡检的重要支撑。直到2016年，徐晶等学者提出了一种自动检测铁塔上鸟巢的方法，通过对无人机巡检采集的输电线路图像的测试，有效检测出铁塔上的鸟巢 [ 9 ]。该巡检方案是机器巡检的重要体现，无人机亦为机器巡检的有效载体 [ 10 ] [ 11 ]。 采用无人机图像进行信息提取是当前一大研究热点 [ 12 ]。输电线路的杆塔整体上是由钢材通过螺栓连接而成，根据钢材的光效应，钢材在不同光强及拍摄角度下，杆塔会呈现出明暗不一的情况 [ 9 ]，造成Sobel算法提取边缘时，存在较多断续的情况，进而导致杆塔整体轮廓提取难以实现。然而杆塔具有由板材构成镂空结构的特点，针对该特征，采用Hough算法可将长直线特征信息反馈给计算机，通过计算机对长直线特征的感知，以识别杆塔区域。 由于无人机图像缺少频谱信息，而具有丰富的颜色和纹理信息。通过颜色与纹理的特征能有效地在杆塔区域内检测鸟巢。颜色特征广泛应用于图像内容提取中，颜色对比的方法描述对象区域与其周围区域颜色特征相异的情况 [ 13 ] [ 14 ]。针对无人机的计算机视觉应用，适当的颜色模型可有效地提高颜色对比的真实性。HSV空间是RGB空间的非线性变换，是一种比较符合人类感知颜色特征的颜色空间 [ 15 ]。 在颜色特征对比的基础上，通过对无人机图像的分析，鸟巢的树枝和枯草聚集的密度较高。因此引入角二阶矩、熵、惯性矩和相关性等四个纹理特征指标构成灰度共生矩阵，比较确切地描述了鸟巢表面的纹理特征 [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ]。 根据无人机采集的图像数据，发现鸟巢是依附在杆塔上具有隐藏特点的小目标，采集图像上存在较多杆塔遮挡鸟巢的线段 [ 9 ]，该现象是造成鸟巢漏检的主要原因。为了降低该现象对鸟巢漏检的影响，本文提出了对输电线路鸟巢识别中无人机优化巡检方案。利用三维建模软件SolidWorks，建立高压杆塔与鸟巢的三维仿真模型，从而提炼出鸟巢识别中的一种无人机优化拍摄准则。通过对无人机对塔杆拍摄角度的约束，提高无人机巡检图像中鸟巢的识别率、降低漏检率。大大节省了人力物力，保证了电力系统安全可靠地运行，有着非常重要的现实意义。
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user: 2. 鸟巢识别策略 鸟巢识别策略如图1所示： 图1. 鸟巢识别策略流程图 2.1. Hough算法识别塔杆区域 基于无人机巡检图像自动检测输电线杆塔上鸟巢方案的提出，首先通过计算机感知无人机图像上杆塔结构的线交叉特征，以识别图像上杆塔区域，因此通过将无人机巡检图像分块，计算各个区域中不同方向的小线段的分布密度来感知图像中是否存在杆塔区域，进而在该区域上检测鸟巢 [ 9 ]。 为了实现对杆塔结构的线交叉特征的识别，本文首先通过最大类间方差法生成二值化图像，采用Hough算法提取二值化图像中的小线段，并统计线段的起点和终点的坐标。 Hough算法是一种经典的直线检测方法，该算法的核心思想是构造一种从图像空间到参数空间的映射关系。其映射关系公式如下： ( x ， y ) → ρ = x cos θ + y sin θ       ( 0 ≤ θ < 2 π ) (1) 其中， ρ 是原点到直线的距离， θ 是直线法线与x轴的夹角。 Hough算法的实现步骤： 1) 参数空间离散化，对每个参数空间的单元赋予一个初始值为“0”的累加器； 2) 若某条正弦曲线恰好经过参数空间单元，则该单元累加器的值就加1； 3) 遍历直角坐标系中的所有点后，检验参数空间中每个累加器的值。 通过Hough算法对巡检图像的直线检测，可以获取图像中线段的起点和终点的坐标数据。在无人机巡检图像的分块区域内，统计起点和终点的数量。对于第i分块，起点和终点的数量为 P i 。对于杆塔区域的识别，须按照以下识别准则进行判断： 1) 若第i分块内坐标数量 P i 均大于等于6，则该分块是塔杆区域； 2) 若第i分块内坐标数量 P i 均小于6，则该分块是非塔杆区域。 3) 对所有分块进行分析，如果非塔杆区域数目大于总的分块数目的70%，则该巡检图像不符合检测条件； 4) 若巡检图像符合准则3)，则合并塔杆区域，并确定塔杆区域的位置。 2.2. 基于颜色与纹理特征的鸟巢检测 2.2.1. 颜色特征检测 20世纪末，Androutsos [ 20 ] [ 21 ] 等人通过实验对HSV颜色空间进行了大致划分，亮度大于75%并且饱和度大于20%为彩色区域，亮度小于25%为黑色区域，亮度大于75%且饱和度小于20%为白色区域，其他为彩色区域。文献 [ 13 ] 根据人的视觉分辨能力，把色调H空间分为8份，饱和度S分为4份，亮度V空间分为3份，故HSV颜色空间可以划分为： H : { 0                     H ∈ [ 224 ， 20 ] 1                       H ∈ [ 20 ， 28 ] 2                     H ∈ [ 29 ， 53 ] 3                     H ∈ [ 54 ， 110 ] 4                     H ∈ [ 111 ， 135 ] 5                     H ∈ [ 136 ， 192 ] 6                     H ∈ [ 193 ， 210 ] 7                     H ∈ [ 211 ， 223 ]         S : { 0                     S ∈ [ 0.00 ， 0.15 ] 1                       S ∈ [ 0.16 ， 0.35 ] 2                   S ∈ [ 0.36 ， 0.70 ] 3                     S ∈ [ 0.71 ， 1.00 ]         V : { 0                     V ∈ [ 0 ， 0.2 ] 1                       V ∈ [ 0.2 ， 0.7 ] 2                   V ∈ [ 0.71 ， 1 ] (2) 根据文献 [ 9 ]，我们将HSV颜色分量合成一维特征矢量： L = 12 H + 3 S + V ，L取值范围为0~95。通过对收集的标准鸟巢样本图像的分析：H分量集中落在及范围内，饱和度取值范围不限，亮度V取值小于0.7。通过上述约束条件对分块区域的限制，可以不遗漏地检测出所有可能包含鸟巢区域，并将该区域作为鸟巢的候选区域，为进一步做纹理特征检测缩小范围 [ 22 ] [ 23 ] [ 24 ]。 2.2.2. 纹理特征检测 对候选鸟巢区域内像素进行灰度变换，生成灰度共生矩阵，灰度共生矩阵是对图像上保持某距离的两象素分别具有某灰度的状况进行统计得到的，是一种通过研究灰度的空间相关特性来描述纹理特征的媒介 [ 25 ]。 为了描述物体表面纹理 [ 26 ]，引入角二阶矩( Q 1 )、惯性矩( Q 2 )、相关性( Q 3 )和熵( Q 4 )四个纹理特征的纹理特征指标。将上述四个描述纹理的特征量应用于具体的鸟巢纹理识别中，定义了四维纹理向量，即 T e = [ Q 1 ， Q 2 ， Q 3 ， Q 4 ] T (3) 根据公式(3)，现对标准鸟巢图像定义标准纹理向量，即标准鸟巢图像的标准纹理向量： T e _Standard = [ Q S 1 ， Q S 2 ， Q S 3 ， Q S 4 ] T (4) 为了合理地描述图像间的匹配程度，将纹理向量和标准纹理向量整合为纹理值和标准纹理值 [ 23 ]，即 T e _Price = W × T e (5) T e _Sta_Price = W × T e _Standard (6) 式中， W = [ w 1 ， w 2 ， w 3 ， w 4 ] 为权重向量； w 1 ， w 2 ， w 3 ， w 4 分别代表 Q 1 ， Q 2 ， Q 3 ， Q 4 所占的权重。 为了描述图像间的差异程度，检测在分块区域内有无鸟巢，故定义纹理差异性指标，即 d i f = | T e _Price − T e _Sta_Price T e _Price + T e _Sta_Price | (7) 由上式得 d i f ∈ [ 0 ， 1 ] ，趋向“0”表示纹理差异程度低，也就 T e _Price 和 T e _Standard 两者匹配度高； d i f 趋向“1”表示纹理差异程度大，也就是 T e _Price 和 T e _Standard 两者匹配度低。设定阈值0.05，当某区域的 d i f > 0.05 ，则认为该区域为有鸟巢的区域。 a. 标准纹理向量 通过数据采集和图像预处理，我们获得5幅标准鸟巢图像，如图2所示： 图2. 标准鸟巢图像组 图1幅标准鸟巢图像的纹理特征值如图3所示。 根据上述对标准纹理特征量的定义，可计算得到标准纹理向量为： T e _Standard = [ 0.0539 ， 3.6528 ， 1.3893 ， 0.1527 ] T b. 权重向量 获取每组中的，共20个数据，定义纹理特征量占纹理值的权重为： w j = 1 / Q j ∑ i = 1 4 1 / Q i ，     j = 1 ， 2 ， 3 ， 4 (8) 根据上式对权重的定义，可计算得到权重向量为： W = [ 0.5326 ， 0.0384 ， 00361 ， 0.3829 ] . 结合上述对标准纹理向量和权重向的计算，根据公式(6)可计算标准纹理值为 T e _Sta_Price = W × T e _standard = 0.2791 . 图3. 标准鸟巢图像的纹理特征值
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user: 3. 拍摄角度的确定及平行准则 在徐晶等学者研究的基础上，发现存在遗漏检测的鸟巢区域，其主要原因是：拍摄角度的影响，鸟巢区域被杆塔结构所遮挡造成的，导致鸟巢的颜色和纹理特征不能完整地提取，从而造成鸟巢遗漏检测的结果 [ 9 ]。为了解决鸟巢遗漏检测的问题，本文采用三维建模软件SolidWorks，将铝合金1035作为杆塔的材料，建立了伞型高压电线杆与鸟巢的三维仿真模型，如图4所示。在杆塔存在鸟巢的前提下，确定鸟巢检测策略的识别盲区。所谓“识别盲区”，即为不能识别出鸟巢的空间视觉区域，也可理解为鸟巢识别率低的空间视觉区域。 图4. 仿真图 为了衡量无人机各个拍摄视角对巡检图像中鸟巢识别率的影响，根据式(7)，本文将差异系数作为评价无人机拍摄角度的指标。由差异系数的定义可知，差异系数越小，则鸟巢的识别率越高，即差异系数和鸟巢识别率之间存在负相关，即， Φ = k d i f (9) 式中， Φ 为无人机巡检图像的鸟巢识别率。
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user: 4. 实验验证与结果分析 4.1. 鸟巢识别率 以无人机巡检采集的实际图像为准，具体收集清远电力部门采用无人机对高压线路巡检采集的100张有鸟巢和无鸟巢的巡检图像作为测试的数据源，图像分辨率为： 3840 × 2160 像素的高分辨率RGB图像，杆塔上鸟巢检测的测试结果如表1所示，检测结果示意图如图5所示。 Table 1 Test results of transmission line tower bird’s nes 测试名称 数量 比率 人工检测鸟巢数量 48/100幅图像 自动检测鸟巢数量 45 正确识别率：96.75% 鸟巢误识别数量 9/100幅图像 误识别率：9% 鸟巢漏识别数量 3 漏识别率：6.25% 表1. 输电线路杆塔鸟巢检测结果 图5. 检测结果示意图 4.2. 无人机拍摄角度的确定 为了获得空间中无人机的最佳拍摄角度，本文设计了如图6实验流程图。 图6. 确定拍摄角度流程图 水平面拍摄角度的确定 将三维模型的主视图作为在平面内旋转三维模型的水平零角度如图7所示。根据笛卡尔坐标系的定义，令垂直图8向外的方向为X轴正方向；令平行于输电线路的右方向为Y轴正方向，令垂直于地面向上的方向为Z轴正方向，建立空间直角坐标系。在空间直角坐标系内，将三维仿真模型绕Z轴做顺时针旋转运动，并每绕15˚截取一次当前旋转角度的图片，直到旋转角度为345˚。 图7. 水平零角度示意图 图8. 模型旋转示意图 通过基于颜色和纹理特征的鸟巢检测，获得最终的差异系数，各个角度下的最终差异系数如表2所示。 为了更加清晰地表达水平拍摄角度与最终差异系数之间的关系，我们将数据可视化，如图9所示。 根据式(10)对纹理差异性指标，可得差异系数越小表示检测区域与标准鸟巢纹理相似度越大。由图9可得， [ 240 ∘ ， 300 ∘ ] 区间内及90˚附近，即与电线方向平行的角度的差异系数极低，而 [ 120 ∘ ， 165 ∘ ] 、 [ 195 ∘ ， 210 ∘ ] 、 [ 315 ∘ ， 345 ∘ ] 等分布在与电线方向垂直的角度区间的差异系数明显较大。总而言之，识别盲区为与电线方向垂直的水平空间视角区域。相反，与电线方向平行的水平空间视觉区域则为最佳拍摄区域。 综上所述，输电线路杆塔拍摄的最佳水平角度的示意图如图10所示。 Table 2 Statistical table of horizontal shooting angle and final difference coefficien 水平角度 差异系数 水平角度 差异系数 0 0.0222 180 0.0676 15 0.2473 195 0.4782 30 0.1453 210 0.4520 45 0.1297 225 0.1504 60 0.0108 240 0.0550 75 0.0655 255 0.0550 90 0.0084 270 0.0027 105 0.2432 285 0.0484 120 0.3806 300 0.0548 135 0.3741 315 0.1047 150 0.3140 330 0.3292 165 0.4251 345 0.5063 表2. 水平拍摄角度与最终差异系数统计表 图9. 拍摄角度与差异系数统计图 图10. 鸟巢水平拍摄角度示意图 a. 竖直面拍摄角度的确定 通过水平面上拍摄角度的确定，我们可以得知在水平面内在270˚和90˚附近可以获得最小的纹理差异系数，即获得平面内识别鸟巢的最佳位置，为了获取最佳拍摄角度的空间位置，本文将其作为三维仿真模型绕X轴做旋转运动的竖直零角度，并旋转15˚截取一次当前旋转角度图片，直到旋转角度为165˚。 通过基于颜色和纹理特征的鸟巢检测，获得最终的差异系数，各个角度下的最终差异系数如表3所示。 为了更加清晰地表达竖直拍摄角度与最终差异系数之间的关系，我们将数据可视化，如图11所示。 Table 3 Statistical table of vertical shooting angle and final difference coefficien 竖直角度 差异系数 0 0.0727 15 0.0044 30 0.1610 45 0.0309 60 0.4006 75 0.4842 90 0.6597 105 0.5559 120 0.3226 135 0.0721 150 0.0581 165 0.0081 表3. 竖直拍摄角度与最终差异系数统计表 图11. 竖直拍摄角度与差异系数统计图 根据式(10)对纹理差异性指标，可得差异系数越小表示检测区域与标准鸟巢纹理相似度越大。由图13可得，在15˚和165˚附近，最终差异系数极低，然而，90˚附近的差异系数极大。总而言之，竖直拍摄角度的最佳区域为15˚和165˚。 综上所述，输电线路杆塔拍摄的最佳角度的示意图如图12所示，以及无人机与输电线路杆塔拍摄的位置关系示意图如图13所示。 图12. 鸟巢竖直拍摄角度示意图 图13. 鸟巢竖直拍摄角度示意图 4.3. 人工巡检和无人机巡检的对比 为了验证无人机巡检在效率上优于人工巡检 [ 27 ]，我们做了以下的简化： 1) 对于杆塔上的鸟巢而言，无人机的摄像头的识别能力和人的识别能力基本一致： 2) 人工巡检的视角为自下而上，故背景为蓝天，而无人机的视觉为由上而下，故背景大部分为绿色植被。 如图14所示，图(a)为人工巡检视角，图(b)是无人机拍摄的最佳视角。将图(a)进行鸟巢识别策略运算，得出最终的差异系数为0.7125，而无人机最佳拍摄视角的差异系数为0.0044，即人工巡检视角的差异系数是无人机最佳拍摄视角的161倍，可见无人机最佳拍摄视角的巡检效率远远大于人工巡检。 图14. 巡检对比图
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user: 5. 结论 首先，本文基于铁塔线材近似交叉对称的特性，采用Hough算法识别塔杆区域，并在塔杆区域内部进行基于颜色和纹理特征的鸟巢检测方法，大大降低了环境背景对鸟巢检测的干扰，提高了算法的可靠性。在杆塔区域内，先采用基于颜色特征的鸟巢检测方法，通过对收集的标准鸟巢图像进行HSV颜色空间分析，构造出一维特征矢量，该检测方法有效地排除了环境背景的干扰，获得了候选的鸟巢区域。在鸟巢的候选区域内，本文采用了基于纹理特征的鸟巢检测方法，建立四个描述纹理特征的指标——角二阶矩、熵、惯性矩和相关性，根据指标对纹理特征的影响程度，对每个指标赋予权重，故将纹理特征归纳为纹理值。因此，本文的鸟巢识别策略能排除背景上大量相似符合鸟巢颜色或者纹理的区域，有效地检测杆塔上的鸟巢。 输电线路杆塔的鸟巢检测策略确定后，通过具体实验检测及其他研究成果的结论，仍存在鸟巢漏检测的问题。为了解决该问题，我们对无人机摄像头的拍摄角度提出要求。通过三维建模软件SolidWorks建立伞型高压电线杆与鸟巢的三维仿真模型，并在水平面和竖直面上对拍摄角度进行等角度间距的调整，最终获得了输电线路杆塔拍摄的最佳角度(平行于输电线路方向且与地面大致成15˚的拍摄角度)。 最后，为了验证无人机巡检的高效性，通过人工巡检和无人机巡检的巡检效率对比，得出结论是人工巡检视角的差异系数是无人机最佳拍摄视角的161倍。 该结论在视觉层面上验证了无人机巡检的高效率。
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user: 摘 要 飞蛾扑火优化算法(MFO)是一个新颖的启发式算法，其主要设计灵感来源于自然界中称为横向定位的导航机制。由于标准飞蛾扑火优化算法容易陷入局部最优、求解精度低，所以借鉴精英反向学习策略，提出一种应用精英反向学习的飞蛾扑火优化算法(EOMFO)。新算法不仅增加了群体的多样性，并且提高了算法的综合性能。通过对7组标准测试函数的实验仿真，结果表明应用精英反向学习的飞蛾扑火优化算法具有更高的收敛精度，从而验证了新算法是有效的和可行的。 关键词 :横向定位，飞蛾扑火优化算法，反向学习，精英 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 飞蛾扑火优化算法 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] (Moth-flame optimization algorithm， MFO)是由Seyedali Mirjalili提出的一种新型启发式优化算法 [ 5 ] [ 6 ]，该算法的灵感来源于飞蛾以月亮为参照来辨别方向的导航机制。由于距离月亮较远，在夜间的时候飞蛾只需要保持与月亮有个固定的角度飞行即可保证直线移动。当飞蛾迷失方向的时候，只需根据月光来自己调整方位，便能找到正确的方向。而当飞蛾误把人造光当成月光而作螺旋状飞行时，飞蛾最终便会向人造光处收敛。 飞蛾扑火优化算法因其具有诸多优点，因此常被用于求解大规模优化问题 [ 7 ]、网络流量预测 [ 8 ]、编码信号集设计 [ 9 ] 等诸多领域，同时算法在寻优过程中也存在一些不足，如由于种群多样性低导致全局寻优性能较差等。针对飞蛾扑火优化算法存在的一些不足，诸多学者尝试对其进行了改进，并成功应用到了一些工程领域。李伟琨等提出一种多目标飞蛾扑火算法，并将其用在了电力系统无功优化中 [ 10 ]；高帅等利用支持向量机(SVM)提出将SVM和MFO相结合的算法(MFO-SVM)，并能够有效预测空气质量指数 [ 11 ]；徐慧等提出一种融合粒子群的二进制飞蛾扑火优化算法(BPMFO)，并将其应用于网络入侵检测的特征检测中 [ 12 ]；岳龙飞等通过借鉴混沌序列、模拟退火算法和遗传算法提出Tent混沌和模拟退火改进的飞蛾扑火优化算法，新算法增加了种群多样性，然后对当前最优解增加扰动产生新解，最终获得最优解 [ 13 ]。
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user: 2. 飞蛾扑火优化算法 2.1. 标准MFO算法 在标准MFO算法中，分别用矩阵M和F来表示飞蛾和火焰集合，而OM和OF分别用来存放飞蛾和火焰相对应的适应度值。MFO算法可以用下面的全局最优的三元组表示。 MFO = ( I ， P ， T ) (1) 函数I产生一个随机飞蛾种群及相应的适应度值。 I : ϕ → { M ， O M } (2) 函数P接受矩阵M，并最终返回更新后的矩阵。 P : M → M (3) 如果满足终止准则，则函数T为真；如果不满足，则函数T为假。 T : M → { true ， false } (4) 函数I初始化后，P函数迭代运行直到T函数为真。使用式(5)更新每只飞蛾相对于火焰的位置。 M i = S ( M i ， F j ) (5) 这里的第i只飞蛾表示为M i ，第j个火焰表示为F j ，S为螺旋函数。 MFO算法中飞蛾的更新机制使用的是对数螺旋函数，其定义如下 S ( M i ， F j ) = D i ⋅ e b t ⋅ cos ( 2 π t ) + F j (6) 第i个飞蛾与第j个火焰的距离在这里用D i 表示，b为常数，t为 [ − 1 ， 1 ] 之间的随机数。 D 由式(7)计算求得 D i = | F j − M i | (7) 飞蛾的移动路径使用式(6)来进行模拟，并且还可以把飞蛾相的下一个位置确定下来。在式(6)中，参数t表示的是飞蛾在下个位置与火焰的远近程度(t = −1表示为飞蛾最接近火焰，而t = 1表示为距离火焰最远)。在式(6)中需要飞蛾向火焰处移动，而这使得MFO算法极易陷入局部最优的停滞中。于是，使用式(6)来更新每个飞蛾的位置。在每次迭代更新火焰列表后，火焰根据其适应度值来排序。然后飞蛾更新其相对于相应火焰的位置。第一只飞蛾总是更新相对于最优火焰的位置，而最后那个飞蛾更新列表中最差火焰的位置。 对于飞蛾在位置更新的时候可能降低了对于解的开采，使用一种火焰数量的自适应机制，使用式(8)表示 f l a m e n o = r o u n d ( N − l ∗ N − 1 T ) (8) 这里的l表示为当前的迭代次数，火焰数量的最大值为N，而算法的最大迭代次数表示为T。 式(8)表明在迭代初始步骤中存在数量为N的火焰。然而，在迭代的后期飞蛾仅使用最好的火焰更新它们的位置。飞蛾数量上的逐渐减少平衡了在搜索空间里的探测与开采。 标准MFO算法流程描述如下： Step 1：初始化飞蛾种群M、螺旋线等相关参数； Step 2：随机生成飞蛾位置，由飞蛾种群排序得到火焰F及其适应度值OF，迭代开始； Step 3：由式(8)求出飞蛾数量，去掉不好的飞蛾及火焰； Step 4：由式(7)求出飞蛾及对应火焰的距离D i ； Step 5：将Step 4求得结果与式(6)结合，求每只飞蛾更新之后的值； Step 6：由新的飞蛾种群M计算出对应OM； Step 7：若满足结束条件，则停止迭代；若不满足，跳转到Step2继续执行。 2.2. 反向学习 反向学习(Opposition-Based Learning， OBL)是学者Tizhoosh在2005年提出的计算智能领域的一个新概念 [ 14 ]，该方法已经被证实可以有效提高智能优化算法的搜索能力。反向学习表示为在当前个体所在区间上产生反向解个体，然后把产生的反向个体和当前群体放在一起参与择优选择，选择优秀的个体进入后序的迭代中，另外从概率论的方面也说明了反向解有高于50%的概率远离问题的最优解 [ 15 ]。下面给出反向解的定义。 定义1：反向解(Opposite Solution， OS) [ 16 ]。如在 [ a ， b ] 上有实数 x， x的反向数用 x ′ = a + b − x 表示。若有个N维点 p = ( x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x i ， ⋯ ， x N ) 在R域上， x i ∈ [ a i ， b i ] ， 表示p的反向点， x ′ i = k ∗ ( a i + b i ) − x i ，k为[0，1] 区间上服从均匀分布的随机数。若适应度函数的可行解为x，其反向解为 x ′ ，当 f ( x ) > f ( x ′ ) 时，则用 x ′ 代替x。 2.3. 精英反向学习 在标准MFO算法中引入反向解，使得算法的搜索范围较之以前扩大了很多。为有效提高算法的收敛速度，先求出当前解的反向解，再根据适应度值找出原解适应度值大于反向解适应度值的个体，并将其组成精英群体，然后在精英群体中生成新搜索空间，求出原解适应度值小于反向解适应度值个体的反向解。在算法找到最优解的时候，也必然会找到最优解所在的区域，然后在精英群体定义的区间上生成反向解，从而搜索到最优解处 [ 17 ]。 定义2 精英反向解(Elite Opposite Solution， EOS) [ 16 ] [ 18 ]。在N维空间中，当前群体的精英个体 X b e s t = ( x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x i ， ⋯ ， x N ) 的反向解可表示为 X ′ b e s t = ( x ′ 1 ， x ′ 2 ， ⋯ ， x ′ i ， ⋯ ， x ′ N ) ，可定义成 x ′ i = k ∗ ( a i + b i ) − x i ，其中的 x i ∈ [ a i ， b i ] ， k ∈ [ 0 ， 1 ] 为服从均匀分布的随机数，利用k可以产生精英个体的多个反向解，可以有效提高算法的开采能力。 2.4. 应用精英反向学习的飞蛾扑火优化算法 在标准MFO算法中，作为种群领导者的最优飞蛾如果陷入局部最优中去的话，将导致算法提前进入早熟，而使得算法搜索停滞。而对飞蛾进行反向学习之后，这种现象将在很大程度上得到规避。此外，在带有盲目性的反向学习中加入精英策略，不仅扩大了算法的搜索区域，有效减少盲目搜索带来的时间浪费，而且加快了算法的收敛速度。使得算法在每次迭代时，将一些精英个体进行反向学习，然后把生成的精英个体的反向种群放入其中参与竞争，这样做不仅可以保障算法具有较强的局部搜索能力，另外在性能上也有了较大的提升。 EOMFO算法流程描述如下： Step 1：使用精英反向学习策略初始化飞蛾种群M、螺旋线等相关参数(选取策略概率p = 0.7)； Step 2：随机生成飞蛾位置，由飞蛾种群排序得到火焰F及其适应度值OF ，迭代开始； Step 3：由式(8)求出飞蛾数量，去掉不好的飞蛾及火焰； Step 4：由式(7)求出飞蛾及对应火焰的距离D i ； Step 5：将Step 4求得结果与式(6)结合，求每只飞蛾更新之后的值； Step 6：由新的飞蛾种群M计算出对应 OM； Step 7：若满足结束条件，则停止迭代；若不满足时，跳转到Step2继续执行。
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user: 4. 结束语 标准飞蛾扑火优化算法是一种近几年提出的新型算法，文中将精英反向学习加入到标准的飞蛾扑火优化算法当中。改进后的新算法EOMFO对于避免陷入局部最优具有一定的作用，可以更快地收敛到全局最优值，并且对于提高算法寻优速度和精度方面有很好的作用。从文中选取的7个函数优化的结果可知，EOMFO算法不仅提高了进化速度，并且取得了更精确的函数值，说明EOMFO算法是可行的，并且是优于标准的MFO算法的。另外，EOMFO算法在收敛速度等方面有不足，还需进一步研究。