DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 综合容量(常规和保护)的优化模型设计 首先，如图1，IP/MPLS层有常规容量 和保护容量 ，这两种容量都需要由位于其下层的OTN层的常规容量 和保护容量 对应实现，然而，在OTN层中，该层保护容量 只保护用以实现IP/MPLS 图1. IP/MPLS-OTN-DWDM三层网络 常规容量的本层(即OTN层)的常规容量 ，这样做的目的是避免了对IP/MPLS层产生两次保护——一次在IP/MPLS层中，另一次OTN层中。同理，所有OTN层的容量分别由位于其下层的DWDM层容量 、 、 实现，并且DWDM层只有实现OTN常规容量的本层常规容量 得到保护。 3.1. 约束 因为每层都会提供对该层常规容量的保护，于是层与层之间的容量器件便得以分离。本文将设计两类约束，第一类是容量可行性约束，保证所有通过特殊链路的流不超过链路本身的容量。第二类是需求约束，专门用以描述每个上层链路容量是如何从下层路由链表中挑选出候选路径然后实现的。 首先列出几个约束中将会用到的符号含义： - e：IP/MPLS层的链路 - g：OTN层的链路 - f：DWDM层的链路 - Q：一个IP/MPLS上装载模块的大小 - ：OTN层链路装载模块的大小 - T：一个DWDM层上链路装载模块的大小 - ：为实现IP/MPLS层常规容量而即将要安置在链路e上的Q的个数 - ：链路e上的保护容量 - ：为实现OTN层常规容量而即将要安置在链路g上的 的个数 - ：链路g上的保护容量 - ：承载在链路OTN层的链路g上用以实现IP/MPLS层保护容量的装载模块个数。 - ：为实现DWDM层常规容量而即将要安置在链路f上的T的个数 - ：链路f上的保护DWDM容量 - ：承载在链路DWDM层的链路f上用以实现OTN层保护容量 的装载模块个数 - ：承载在链路DWDM层的链路g上用以实现OTN层容量 的装载模块个数 下文将具体描述为本问题所设计的约束。 1. 一个针对不同需求选择路径对(主要路径，保护路径)的约束。 2. 在链路e中被路由的常规流容量可行性约束。 3. 在链路e中传递的保护流的容量可行性约束。 4. 一个需求约束，该约束详细说明了OTN层中用于实现IP/MPLS层链路e常规容量的OTN流的实现方式，以及OTN层中的路由链表是怎样将候选路径分配给链路e的常规容量的。 5. 一个针对IP/MPLS层保护容量的需求约束。 6. OTN层常规容量可行性约束，该约束保证了在每个OTN层链路g中路由的所有流不超过该链路内分配的 颗粒的大小。 7. OTN层保护容量可行性约束。 8. 确保只有每个链路g的常规容量可以在单个恢复路径中，使用剩余链路 的保护容量。 9. 分别针对OTN over DWDM常规和保护容量的需求约束，该约束详细说明了OTN层链路g的接口容量是如何由DWDM层中的流实现的。 10. 针对实现IP/MPLS的保护容量的OTN容量的OTN over DWDM需求约束。 11. DWDM层容量可行性约束，该约束确保了使用每个物理链路f的流的容量不超过该物理链路的容量。 3.2. 目标及开销模型设计 本设计模型的目标是使得常规和保护空间的总网络计划开销最小。开销由公式(1)得出： (1) 该目标函数将得出三层网络资源的总开销，其中 ， 以及 分别是与三个层相关联的的权值。该开销结构有一个显著优点，即结构允许考虑多种不同的开销结合，这对于理解层层之间的合作是很有帮助的。 对于IP/MPLS层， 是链路e的单元开销，被定义为上层接口 和连接IP/MPLS层结点和OTN层结点结点两端的下层接口 开销的总和。如 。 在OTN层中， 是链接g的单元开销，它等于链接g的 信号接口开销 ，加上复用OTN信号 的开销，如 。 对于DWDM层， 是链接f的开销，它等于链接两端传输物理节点的接口开销 ，光转发器开销 ，OXC端口开销 ，再加上物理链路的传输距离开销 ，如 。 对IP/MPLS-OTN-DWDM多层结构的性能优化问题(P)的目标是使得开销 在满足上文提到的约束的的同时取得最小值。
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user: 4. 三阶段解法 问题(P)有大量不相关的变量以及约束，同时，该问题为NP-hard问题，因为比该问题更简单的网络设计问题，如单路径流量分配或模块化连接设计都是NP-hard问题。即使在一个小型网络里，使用ILP方法如CPLEX去解决问题(P)也是极其困难的，然而将该问题分解成三个子问题，那便可以在一个中型网络中分步解决该问题。因此，我们分三个阶段来解决问题(P)： 阶段一：解决以下设计问题： 取公式(2)的最小值： (2) 该式遵循上文所列出的约束。通过上式， 将作为常量出现在阶段2中。 阶段二：解决以下设计问题： 取公式(3)的最小值： (3) 该式遵循上文所列出的约束。 阶段三：解决以下设计问题： 取公式(4)的最小值： (4) 该式遵循上文所列出的约束。注意在解决了阶段一问题后， 和 都变为常量。 然而，即使是将原始问题分成三个子问题，每个问题仍旧是NP-hard问题，虽然试图去减小问题的复杂度，但是还是无法在大型网络中得到解决。
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user: 6. 结论 本文为IP/MPLS-OTN-DWDM三层网络提出了一种网络保护模型。在该架构这种，明确的将OTN层看成单独的层，并且基于其本身的技术约束而考虑。在网络生存性设计上，提出每层只保护常规容量以实现在减少保护资源的前提下最大化保护效果。同时提出了一种启发式解决方案，将该问题分成三个子问题，降低其复杂度，以便能在一个中型网络中解决该问题。 接着提出了一个基于多网络参数的研究，以探明其对保护容量以及整体开销的影响。最后发现在不同的参数选择下，网络所需的资源和开销都不同，因此在实际操作的过程中，需要根据实际需要，合理得配置网络参数，以最大程度的降低开销。 未来考虑结合更多因素且结合实际网络的状况，得出更加令人信服的结论。
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user: 摘 要 随着全球气候的变化，青藏高原冻土区热融湖塘的大小、形状和冰层厚度在区域内存在明显的变化，热融湖塘的变化与区域内富冰冻土层和气候变化息息相关。高原区热融湖塘分布广，覆盖面大，现有的地面探地雷达技术很难快速准确地监测冰层厚度的变化。机载探地雷达能在复杂的地形区域实现快速、重复监测，但由于强反射地表面产生的多次波的干扰，严重影响冰层厚度的识别。本篇文章基于机载探地雷达数据中普遍存在地表面问题，应用正反向延拓方法压制地表面引起的多次波，消除地表面对地下构造识别的影响。通过比较正反向延拓前后的零偏移距逆时偏移剖面，论证了正反向延拓方法在消除地表面影响方面的优势；应用不同飞行高度的模型分析正反向延拓方法对不同飞行高度机载探地雷达数据的效果。零偏移距逆时偏移成像结果显示，正反向延拓方法能有效地去除地表面的影响，但随着飞行高度的增加，偏移成像的分辨率会降低。模型数据的正演模拟和零偏移距逆时偏移成像分析认为，正反向延拓方法能有效地压制多次波干扰，清晰地反映平界面特征，但对倾斜界面成像较差。延拓计算和飞行高度会影响偏移成像的分辨率，不利于高分辨率探测，还需要进一步改善。 关键词 :无人机载探地雷达，多次波，正反向延拓，逆时偏移 Copyright © 2017 by authors 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 热融湖塘是青藏高原冻土区典型的地貌特征，其分布范围广，覆盖面积大，并且大小、形状和冰层厚度都有明显的变化。热融湖塘的形成与区域内冻土层和气候变化紧密相关，准确地掌握青藏高原区热融湖塘大小、形状和冰层厚度的变化，对研究高原区冻土层的融化特征和区域内气候变化规律具有重要意义 [ 1 ] [ 2 ] 。地面探地雷达技术是目前探测冰层厚度最有效的地球物理方法，凭借探测速度快，分辨率高和探测结果直观成像的优势，广泛应用于环境生态保护领域 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 。但地面探地雷达探测效率低，覆盖范围小，不适宜在高原区开展大面积探测作业。无人机载探地雷达的问世，可有效地弥补地面探地雷达的缺陷 [ 6 ] [ 7 ] 。 前人研究工作表明，机载探地雷达能有效地探测冰层厚度。美军寒地研究及工程实验室 [ 8 ] (CRREL)采用直升机搭载常规探地雷达天线的方法，在阿拉斯加和南极洲附近开展了大量的探测冰层和冰内洞穴的工作，取得显著的成果。美国德克赛斯大学奥斯汀分校的地球物理研究所(UTIG)研制的固定翼飞机搭载的探地雷达，用于研究Vostok湖子冰川的层理，能清晰地反映上千米冰下的反射信息 [ 9 ] 。国内十二五期间，将无人机搭载的探地雷达应用于黄河内蒙古包头段的防凌破冰工作，采用机载探地雷达获取河道冰层厚度的空间分布数据 [ 10 ] 。 青藏高原区地域广阔，无人机载探地雷达能有效地解决高原区热融湖塘冰层厚度的快速探测问题。由于机载探地雷达天线放置在具有一定高度的飞机上，其数据处理方法与地面探地雷达数据处理方法明显不同。针对机载探地雷达数据的处理问题，很多学者已提出不同的数据处理方法。Catapano等 [ 11 ] [ 12 ] 参考二维半空间几何关系和散射体模型，提出线性反演散射成像方法处理机载探地雷达数据。傅磊等 [ 8 ] 用三维正演模拟方法，模拟不同天线极化方向、天线高度及地表粗糙度时的机载探地雷达剖面，分析各个因素对目标体成像的影响，并提出用逆时偏移方法处理机载探地雷达数据。屈乐乐 [ 13 ] 针对机载探地雷达探测过程中电磁波在空气与地表面发生的折射问题，提出一种基于非均匀快速傅里叶变换(NUFFT)的快速BP成像算法，用于补偿地表面的折射损失。机载探地雷达数据采集时，雷达天线辐射出的电磁波经过空气层的扩散和传播，经地表层透射进入地下，遇到地下目标体后产生反射并向上传播，反射波信号被接收天线接收记录。空气与地表面为电磁波的强反射界面，会产生自由表面多次波的干扰，前人的数据处理研究工作都未能较好地处理地表面产生的多次波问题。多次波会在偏移成像过程中产生虚假成像，严重影响对浅地表结构特征的识别。 为提高浅地表层机载探地雷达数据成像分辨率和可靠性，需要消除强反射地表面的对数据处理的负面影响。本文借鉴海洋地震数据处理中消除海底强反射界面的方法 [ 14 ] [ 15 ] ，采用电磁波TM方程正反向延拓法，经两次延拓压制自由地表面产生的多次波，消除强反射地表面的影响，再用逆时偏移方法处理延拓后的数据 [ 16 ] 。通过比较正反向延拓前后的逆时偏移剖面，论证了正反向延拓方法在压制自由地表面多次波方面的优势。应用不同飞行高度模型的正反向延拓前后的逆时偏移剖面，分析正反向延拓方法对不同飞行高度机载探地雷达数据的影响。通过模型数据的正演模拟和偏移成像分析认为，正反向延拓能有效地压制自由表面多次波，但延拓计算和飞行高度会降低数据的分辨率，不利于高分辨率机载探地雷达探测，还需要进一步改善。
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user: 2. 正反向延拓原理 正反向延拓法压制多次波，其基本原理是通过两次延拓将电磁波在空气中的传播过程替换成电磁波在地下第一层介质中的传播过程，从而消除强反射地面产生的多次波的干扰。正反向延拓计算过程采用Maxwell方程推导出的TM波方程 [ 17 ] ，其方程形式为(式1)： (1) 式中的 表示介质介电系数，单位为法拉/米(F/m)， 表示磁导系数，单位为亨利/米(H/m)， 表示电导率，单位为西门子/米(S/m)， ， 分别为磁场的x和y分量， 为电场分量。 图1为机载探地雷达电磁波传播示意图，发射天线A点发射电磁波，接收天线B点接收反射点O 图1. 机载探地雷达电磁波传播路径及正反向延拓示意图 点的反射信息。将接收天线接收到的电磁波信号应用TM波方程推导出的逆时有限差分法反向延拓到反射点O，并在地表面上A点的正下方一点C点接收反向延拓的信号，反向延拓时用的是空气层的相对介电常数。然后在地表面C点接收到的反向延拓的信号应用TM波方程推导出的正向有限差分法正向延拓至反射O点，并在接收天线B点接收到正向延拓信号，正向延拓时用的是近地表层的相对介电常数。
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user: 3. 逆时偏移方法 逆时偏移由正演、反向延拓和成像三个步骤组成：(a) 正演是波场沿着时间轴的正方向传播到最大时刻并将运算结果保存下来；(b) 反向延拓是从接收波场的最后一个采样点开始，沿着时间轴的负方向延拓至零时刻，并读取正演过程相应时刻的波场值；(c) 应用合适的成像条件对正演波场和反向延拓波场成像，得到真实的地下构造信息。逆时偏移成像过程中，选取零延迟互相关成像条件(式(2)) [ 18 ] ，成像后采用拉普拉斯滤波去除近地表处的低频噪音 [ 19 ] 。 (2) 其中image (x， z)是点(x， z)的成像结果：S (x， z， t)表示时间域的正演波场；R (x， z， t)表示时间域的反向延拓波场。正演模拟是逆时偏移方法的基础，笛卡尔坐标系TM波方程是由麦克斯韦方程组解耦出的显示的一阶偏导方程 [ 17 ] 。 依据探地雷达数据采集方式的不同，逆时偏移方法分为零偏移距和多偏移距两种。考虑到机载探地雷达数据采集时，激发天线和接收天线间距离很小，可以近似为零偏移距采集，所以本文中采用零偏移距逆时偏移方法对模型数据做偏移成像。
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user: 4. 模型实验 4.1. 正反向延拓法压制多次波 为论证正反向延拓法在压制多次波方面的优势，设计两层台阶模型(图2)，正演模型分三层(图2(a))，其相对介电常数分别为1.0、6.0、4.0，电导率均为0。图2(b)为正反向延拓后逆时偏移所用的相对介电常数模型，空气层充填为浅地表层第一层的相对介电常数。两个模型(图2(a)，图2(b))的有限差分网格大小为200 × 200，横向和纵向网格间距均为0.02 m，雷克子波的主频为900 MHz，时间步长为0.02 ns，正演数据记录长度为60 ns。 应用有限差分正演模拟方法沿着距地表8 m的飞行高度正演出零偏移距剖面(图3(a))，再将其反向延拓到地表面，得出反向延拓零偏移距剖面(图3(b))，反向延拓过程采用空气层的相对介电常数。最后再将反向延拓剖面正向延拓到实际的飞行高度，得出正向延拓零偏移距剖面(图3(c))，正向延拓过程采用浅地表层的相对介电常数。正演剖面显示(图3(a))，时间为25 ns 和 40 ns为第二层平界面的反射波(图3(a)，红箭头A和B)，C和D为第二层界面产生的自由表面多次波。反向延拓后，第二层平界面的反射波和自由表面多次波的时间都明显减小(图3(b)，红箭头A、B、C、D)。正向延拓剖面能清晰地显示第二层平界面的反射波(图3(c)，红箭头A和B)，自由表面多次波得到有效地压制(图3(c)，C和D)。正反向延拓过程能有效地去除自由表面多次波的影响，但延拓过程会降低数据的分辨率(图4)。 应用有限差分逆时偏移方法计算得出正反向延拓前后的逆时偏移剖面(图5)，延拓前相对介电常数模型用实际正演的相对介电常数模型(图2(a))，延拓后相对介电常数模型用去除地表强反射界面的相对介电常数模型(图2(b))。两个偏移剖面都能清晰地反映平界面的特征，但相比于延拓后的偏移剖面，延拓前的偏移剖面存在很多虚假成像(图5(a)，红箭头A、B、C、D)，而延拓后的偏移剖面能有效地弱化虚假成像(图5(b)，红箭头A、B、C)，能较好地压制自由表面多次波的干扰(图5(b)，红箭头D)，能更清晰地突出平界面的特征。 图2. 相对介电常数台阶模型，(a) 正演模拟及正反向延拓前逆时偏移所用相对介电常数模型；(b) 正反向延拓后逆时偏移所用的相对介电常数模型 图3. (a) 零偏移距探地雷达剖面；(b) 反向延拓探地雷达剖面；(c) 正向延拓探地雷达剖面 4.2. 不同飞行高度逆时偏移成像分析 为分析不同飞行高度时正反向延拓法对逆时偏移成像的影响，设计三层凹陷模型(图6(a))，其相对介电常数 图4. 正反向延拓前后机载探地雷达剖面第150道数据(图3，红线) 频谱分析示意图 图5. (a) 逆时偏移剖面；(b) 正反向延拓的逆时偏移剖面 图6. 相对介电常数凹陷模型，(a) 正演模拟及正反向延拓前逆时偏移所用相对介电常数模型；(b) 正反向延拓后逆时偏移所用的相对介电常数模型 分别为1.0、6.0、4.0，电导率均为0。图6(b)为正反向延拓前后逆时偏移所用的相对介电常数模型，空气层充填为浅地表层第一层的相对介电常数。设计飞行高度为5 m、10 m、15 m和20 m，分别沿着飞行高度正演模拟零偏移距剖面，并分别用正反向延拓前后的数据做逆时偏移成像，分析不同飞行高度对偏移成像的影响。整个计算过程，横向和纵向网格间距均为0.2 m，雷克子波的主频为50 MHz，时间步长为0.2 ns，正演数据记录长度为900 ns。 机载探地雷达飞行高度为5 m时，正反向延拓前后偏移剖面显示(图7(a-1))和(图7(b-1))，正向延拓前偏移 图7. (a-1) 逆时偏移剖面(飞行高度为5 m)；(b-1) 正反向延拓的逆时偏移剖面(飞行高度为5 m)；(a-2) 逆时偏移剖面(飞行高度为10 m)；(b-2) 正反向延拓的逆时偏移剖面(飞行高度为10 m)；(a-3) 逆时偏移剖面(飞行高度为15 m)；(b-3) 正反向延拓的逆时偏移剖面(飞行高度为15 m)；(a-4) 逆时偏移剖面(飞行高度为20 m)；(b-4) 正反向延拓的逆时偏移剖面(飞行高度为20 m) 剖面在平界面底部存在自由表面多次波的成像干扰(图7(a-1)，红箭头A和E)，在凹槽底部存在两个能量较强的交叉反射轴(图7(a-1)，红箭头C)，对凹槽左倾界面的成像为不连续的反射轴(图7(a-1)，红箭头B)，并不能清晰地显示凹槽右倾界面的特征(图7(a-1)，红箭头D)，另外在凹槽下方出现明显的干扰波(图7(a-1)，红圈)。正反向延拓处理后，自由表面多次波的干扰得到较好的压制(图7(b-1)，红箭头A和E)，能较好地去除干扰波的影响，如在凹槽底部(图7(b-1)，红箭头C和D)，凹槽下方(图7(b-1)，红圈)和倾斜界面(图7(b-1)，红箭头B和D)，能更清晰地反映平界面的特征。随着飞行高度的增加，凹槽倾斜界面处的成像效果越来越差(图7(a)，红箭头B和D)，凹槽界面下方的干扰波能量越来越大(图7(a)，红圈)。应用正反向延拓偏移方法能较好地去除自由表面多次波的干扰(图7(b)，红箭头A和E)和凹槽下方的能量较强的干扰波(图7(b)，红圈)，但正反向延拓偏移成像方法并不能对倾斜界面清晰成像(图7(b)，红箭头B和D)，还需要做进一步改进。
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user: 5. 结论 本文主要开展机载探地雷达数据处理研究工作，解决机载探地雷达数据中普遍存在的强反射地表面问题，应用正反向延拓方法消除强反射地表面引起的自由表面多次波的干扰，并用零偏移距逆时偏移方法分析正反向延拓的处理效果。根据模型数据的正演模拟和逆时偏移成像分析，总结如下： (1) 电磁波TM方程正反向延拓方法，能有效消除地表面引起的自由表面多次波的干扰，使偏移成像真实可靠； (2) 零偏移距逆时偏移方法是地面探地雷达数据处理中精度较高的偏移方法，但对机载探地雷达数据处理时，只能反映平界面特征，并不能对倾斜界面清晰成像； (3) 正反向延拓计算和机载探地雷达飞行高度的增加，都会降低偏移成像的分辨率，不利于高分辨率探测。 机载探地雷达可在高寒、危险系数高，覆盖范围广的高原冻土区内开展重复作业，具有高效、精准的优势，能有效地弥补地面探地雷达数据量小，采集难度大的劣势。正反向延拓方法能有效地压制地表层引起的自由表面多次波，但在数据分辨率方面仍需要进一步改进。
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user: 摘 要 流可视化作为科学计算可视化领域的一个经典方向是一项展示液体/气体等流体的动态行为的矢量可视化技术，是流体力学研究的一项重要工具，并在气象分析(天气预报)、航空动力学、海洋学、工业流程分析、爆轰数据模拟、水利工程中的数字流域建设等许多领域中起到很重要的作用。该文对流可视化的相关工作进行了较为系统的介绍，并在此基础上展示了张量投票技术在流可视化中的应用。 关键词 :流场，流可视化，流线 Copyright © 2017 by authors 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 自十五世纪中期Leonardo Da Vinci用图像描述了投入流动液体中的细小沙粒和木屑的运动情况以来 [ 1 ] ，流场成为应用得最广泛、研究得最深入的矢量场之一，流可视化的实验室研究变得越来越精确，微粒的大小和分布得到更严格的控制，摄影技术的发展也使得我们对流体在各种情况下的运动情况有了更多的了解。最近计算流体力学(computational fluid dynamics)应运而生，其研究结果以仿真的形式扩展了我们研究流的动态行为的能力。而流可视化技术则成为流体力学研究的一项重要工具，并在气象分析(天气预报)、航空动力学、海洋学、工业流程分析、爆轰数据模拟、水利工程中的数字流域建设等许多领域中起到很重要的作用。与其他动力系统相比，流体可视化得到了业界更多的关注和研究。在国际上有专门的期刊——The Journal of Flow Visualization and Image Processing来登载流体可视化的相关研究成果。近年来，多种关于流场的简化表示方法被提出，几乎成了IEEE Visualization、ACM Siggraph、Eurograph等国际会议上的一个热点，流体可视化的最新研究成果一般都在这些会议上发表。
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user: 2. 基本概念 流体运动是一种典型的非刚性运动，由于大多数流体(如空气、水等)都是透明的，因而其运动模式对于人眼来讲是很难看出的。流体运动图像计算问题即是针对这种特殊图像的运动矢量计算和分析问题。这里主要关心的不仅仅是运动矢量计算和测量的精度和可靠性，而且包括运动矢量的空间分布、亮度模式、运动形式、运动规律等，其分析结果通常以2-D或3-D空间中的速度矢量集的形式来表示。在实验中，可以采用在流体中添加一些其它材料、加热或者引入某些光学方法来辅助研究。而从数学角度，我们知道有经典的流体运动模型——雷诺平均(Navier-Stokes)通过时间和来描述流体的运动模式，但是这一非线性偏微分方程却很难在实际应用中求解，即使采用一些现代的数值解法，也需要用实验数据进行修正才能与实际情况对应起来。 为便于描述，首先给出如下术语的定义 [ 2 ] [ 3 ] ： 定义1. 流线(Streamline)：流体的运动会形成一个速度场，与该速度场每一点的瞬时速度都相切的线，可以给出同一时刻不同质点的运动方向。流线上的点符合关于机械能量守恒的Bernoulli规律，流线上点的曲率大小与其法线方向的压力变化有关，于是可以利用流线的曲率计算压力梯度的幅度。 定义2. 脉线(Streakline)：从场中某一固定位置投放染料，经过一段时间形成的一条有色线。研究者们经常通过添加染色剂来观察脉线的模式，从而可以设计一些改进措施来减小阻力(drag)，大多数阻力都是由运动物体后产生的漩涡引起的，改进的目标是使流体通过运动物体之后流速减慢而不形成漩涡。脉线有利于检测流场中的不连续点，通常线上突然被分离开超常大距离的点都很容易被看到并被进一步用于检测涡流(vortices)、漩涡(eddies)或是流体中的其他变化。 定义3. 时线(等时线) (Timeline)：一系列相同流体质点在不同瞬时组成的曲线，在实验中可在某一时刻在流体中垂直于流动方向释放一系列线状介质，通过这些介质的运动变化显示流体的运动，这些介质的运动轨迹称为时线，可用于观察流场畸变、收敛、扩散等特性。 定义4. 迹线(Pathline)：一特定质点在场中随时间变化形成的轨迹，需要多个时间点的位置数据来描述。在平稳流中，迹线与流线是重合的，因而迹线的计算一般是针对瞬时变化的流，需要考虑第四维数据参量——时间，这使得迹线的计算较之流线复杂得多，但对于流的时域分析更有帮助。 定义5. 平稳流(定常流、稳定流) (Steady Flow)：不随时间变化的流场，其脉线、迹线及流线是重合的。 定义6. 粒子平流(Particle Advection)：根据流场计算粒子的运动情况。 定义7. 涡流(Vorticity)：流体运动形成的速度域呈回旋状态，即在给定每一点的速度大小和方向角的情况下，速度矢量会盘绕在某一中心形成螺旋状。
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user: 4. 方法描述 张量投票针对的是震荡波形式的气流的可视化，采用的可视化元素是曲面。算法的计算流程如图1所示，输入是流的密度场(density field)，首先密度场的局部极值点被检测出来(这一步通过局部极值搜索来实现)，然后应用张量投票对密度场进行处理，处理后的张量数据作为极值曲面提取的输入，最后提取出的极值曲面即为最后结果 [ 10 ] 。
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user: 5. 实验结果示例 流可视化算法的实验数据选取的是Blunt fln实验数据，输入数据如图2(a)、图2(b)所示，其中图2(a)为处于一个平面上的直鳍，流的走向用箭头表示；图2(b)为矢量形式的速度场；图2(c)为计算得出的速度场，显示了四个不同时间的照片，因为两侧是对称的，所以只显示一面 [ 10 ] 。
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user: 6. 结束语 如何有效地可视化一个数据，依赖于可视化的目标是用于浏览还是细节分析、展示，另外还与数据类型有关。可视化的最终目的是增强用户对数据的认知能力，这要求数据可视化充分展示有效的结果。现有的方法虽然有三大类，但还是以点噪声法和线性卷积法为主流，很多方法都是在这两种方法基础上的改进。可以说，致密的二维和曲面矢量场的可视化已经取得很大进展，利用现有的硬件加速，普遍都能达到实时绘制能力，但绘制质量控制问题解决的不是很好，整体图像的流线清晰度不够。 综合现有工作分析，流可视化未来研究方向有： 1) 纹理法在提高算法速度方面虽然开展了许多研究工作，但由于数据量极大，还没有达到理想的状态，尤其是将纹理法从二维向三维扩展之后，这一问题更为突出。此外，研究者们关注比较多的问题还有：从稳定的矢量场到时变场的扩展、矢量场的大小和其他标量的显示、以及与矢量线技术的结合等。 图1. 流可视化计算流程 图2. 输入的Blunt fin实验数据及计算的速度场。(a) Blunt fin；(b) 速度场；(c) 计算的速度场 2) 由于流可视化的应用主要集中在航空、水利、气象等领域，因而总体来说，研究的机构受限，国内对流场可视化的研究还比较少，其研究成果距离量化分析的程度还很远。由于可视化结果的好坏与人类的视觉特性和感知特性直接相关，国外已有一些研究者在量化评估方面做了一些理论分析工作 [ 3 ] ，但还未成系统，而且各种因素的综合考虑需进一步深入研究。 3) 智能优化与数据挖掘，将人工智能技术应用到科学和工程领域的数据交互分析是当前的一个研究热点 [ 3 ] ，但该领域此前的相关研究大多集中于生物和医学数据可视化方面，针对复杂流场的研究还非常少见。原因之一是流场数据的规律比较复杂，流体力学也是一门比较深奥的学科，给智能优化算法研究设立了较高的门槛。从已有资料分析，国外对于智能可视化研究目前还处于标量场的阶段，没有考虑到数据特征和拓扑。 4) 在复杂流场分析中，常规的单一方法已经无法满足实际应用的需求。于是多种可视化方法的结合成为一个有前途的解决思路。 5) 可视化的最终目的是增强用户对数据的认知能力，而且与工程应用密切相关，因而有效提高流可视化技术对工程数据的理解与分析具有极其重要的意义。在这方面特征法体现得比较充分，在未来的研究中，最好能开发出更一般的，使用户能够根据不同的应用领域和用途来表示特征、选择特征的方法。 6) GPU对可视化的发展作用不可小觑，越来越为复杂的可视化映射过程提高有效支撑。如何利用最新的硬件优化可视化绘制过程是一个长期的研究方向。 7) 尽管体绘制技术适用于标量场的可视化，但是也可通过动态绘制推广到流可视化领域，已有人用光线投影法来模拟湍流气体的流动和虚拟烟雾，3D纹理映射技术在全球气象模型中也获得了应用。这些推广使得在同一画面上绘制由向量与标量组成的混合场成为可能。如何将两者结合得更好并将其中标量数据的变化与运动区分开来是一个值得进一步改善的问题。
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user: 摘 要 21世纪，移动互联网飞跃式的发展，全球互联网用户数量急速上升。为了满足不同用户在不同使用场景下的需求，移动应用不断推陈出新，在其不断完善的同时，人们对移动应用也产生了依赖性。移动应用已经全面的深入到人们的吃、穿、住、行等方方面面。所以，为了适应市场的不断变化的需求和使用场景，各类服务提供商不得不快速的迭代产品。反之，由于产品的过于快速的迭代，使用户需要不断的更新和下载应用，造成用户体验较差。通过对android虚拟机加载Class的机制研究实现动态加载，让用户不用重新安装APK就实现应用升级更新功能。 关键词 :动态加载，应用更新，更新，移动互联网 Copyright © 2017 by author 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. 研究背景 随着智能手机和移动互联网的普及和进一步快速发展，我国的互联网行业正在蒸蒸日上，人们对移动应用和产品在不同的使用场景下的需求越来越旺盛。各类移动互联网应用服务商为了满足用户需求，必须快速的迭代和更新产品 [ 1 ] 。或者像现在的很多APP一样，都有一个启动欢迎页，在不同的节日和运营活动的情况下，会有不同的广告页出现。再如，在一个应用发布后，突发一个比较严重的问题，需要紧急修复或者更新。 再者，在早期的安卓市场上发布应用，如果应用中含有广告，可能会审核不通过，那么一些个人开发者会在服务器端配置一个开关，审核时关闭开关，应用就不显示广告了，通过审核后，再通过服务器端把广告开关打开，这样就可以很好的规避应用市场的审核。之后，应用市场通过扫描APK内的manifest甚至dex文件，以此来确定开发者是否在APK包里植入广告代码。在服务器端配置开关参数的方法不行了，很多开发者就另辟蹊径。在应用的原生APK代码内部写入广告代码，在用户下载安装运行后，再从服务器下载广告代码，运行，实现广告的功能。该方法是可行的，这就是动态加载 [ 2 ] 。 那么接下来我们将具体来说明动态加载。1、应用能够通过在本地加载一些不存在的文件来实现特定的功能；2、这些可执行文件具有可替换性；3、动态加载不包括静态资源(如：启动图，主题，广告在服务器端的控制参数开关等)；4、调用外部的Dex文件是Android动态加载的核心思想，在极端情况下，Dex文件可以作为Android APK的一个程序入口，都可以通过在服务器下载来实现Dex文件完成相应的功能 [ 3 ] 。
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user: 2. 传统PC软件的动态加载技术 传统PC端，动态加载技术被广泛使用，比如有些输入法，在初次安装的时候没有截图功能，在用户第一次使用的时候，会自行从服务器端下载安装，这样就能使用截图功能了。此外，DLL文件(Dynamic Link Library)在许多软件的安装目录中大量存在，一些特定的功能就是PC软件通过调用这些DLL里的代码执行的，这些技术就是一种动态加载 [ 4 ] 。在JAVA中，JAR作为其可执行文件，运行于虚拟机JVM上，虚拟机则通过ClassLoader加载JAR文件，并执行其中的代码。所以在JAVA中的动态加载，也是通过动态调用JAR文件来实现的 [ 5 ] 。
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user: 3. Android应用的动态加载技术定义 与JAVA程序类似，Android应用把虚拟机换成了Dalvik/ART，把JAR换成了Dex。那么我们可以考虑，在Android中怎样来实现动态加载。Android APP运行时，是不是也可以通过下载新的应用，或者通过调用Dex文件来实现 [ 6 ] 。 可是在Android上实现并不那么容易，如果用户下载新的APK而不安装，就不可能能够运行。如果用户手动运行这个APK进行安装，就是纯粹的安装了一个新的应用。然后启动使用这个应用。这样的方式，就不是上文所说的动态加载了。 在APK文件中，往往存在一个或者多个Dex文件，所有代码都会被编译到Dex中，应用的所有功能，都是通过执行这些Dex来实现的。APK被构建出来后，无法再更换其Dex文件的，但是，可以通过储存在外部服务器通过网络下载后，通过加载外部的Dex文件来实现动态加载 [ 7 ] 。
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user: 4. Android动态加载的类型 在Android项目中，动态加载技术主要有两种技术实现 [ 8 ] 。 其一，为动态加载.so库。动态加载就是用在了Android的NDK中，通过JNI动态加载.so库中其封装好的方法。JNI运行于Native层，一般由C++编译，所以其执行效率比JAVA代码高很多，因为JAVA代码执行在虚拟机中。所以，Android中为了完成一些对性能要求很高的功能，经常会使用动态加载.so库来完成(如：图片高斯模糊处理，Bitmap的解码等)。另外，.so库在很多安全领域得到广泛使用，因为其是由C++编译的，相比Smail更难破解，只能被反编译成汇编代码。需要特别注意的是，虽然在一般情况下我们把.so库一并打包在APK中，但是.so库也是从外部存储文件加载的。 其二，基于ClassLoader的动态加载.dex/jar/apk。就是我们在上文提到过的“在Android中动态加载由JAVA代码编译的Dex包并执行其中的代码逻辑”，这个技术在常规的Android开发比较少用到，而本文主要写的就是这种动态加载方式。 两种技术的区别：第一种本质上是java调用c++的类库属于api调用，一般把复杂运算和高性能要求的代码用c++实现打包成so库供java调用。第二种是java调用java，在应用运行时需要把java代码编译成class文件加载到虚拟机，通过虚拟机加载class文件的顺序在每次运行时首先加载我们修改过的java文件(同名的java文件只加载一次)实现更新覆盖而不用重新安装应用。
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user: 5. Android动态加载的方法和过程 无论是哪种动态加载方式，其基本原理是相通的，都是在程序运行时加载一些外部的可执行文件，然后调用这些文件的某个方法实现业务逻辑 [ 9 ] 。但是，需要注意的是，处于对安全的考虑，由于文件是可执行的，Android并不允许直接在手机外部储存加载这类可执行文件。对于这些外部的可执行文件，我们为了确保库不会第三方应用而已修改和拦截，可以先把他们拷贝到data/packagename/内部存储文件路径，然后再将其加载到当前的运行环境中，并调用需要的方法来实现相应的业务逻辑，从而实现动态调用。 与JVM不同，Android的虚拟机不能用ClassCload直接加载dex，而是要用DexClassLoader或者PathClassLoader，他们都是ClassLoader的子类，这两者的区别在于，DexClassLoader可以加载/jar/apk/dex，可以从SK卡中加载未安装的apk，而PathClassLoader要传入系统中apk的存放的Path，所以只能加载已经安装了的APK文件 [ 10 ] 。 类加载器说明：如图1，DexClassLoader和PathClassLoader都属于符合双亲委派模型的类加载器，他们并没有重载loadClass方法，它们在加载一个类之前，会去检查自己以及自己以上的类加载器(BaseDexClassLoader和ClassLoader)是否已经加载了这个类。如果已经加载过了，就会直接将之返回，并不会重复加载。DexClassLoader和PathClassLoader其实都是通过DexFile这个类来实现类加载的。Dalvik 图1. ClassLoader结构图 虚拟机识别的是dex文件(不是class文件)，所以类加载的文件也只能是dex文件，或者包含有dex文件的apk、jar文件。区别在于DexClassLoader需要提供一个可写的outpath路径，用来释放apk或jar包中的dex文件。PathClassLoader不能主动从zip包中释放出dex，因此只支持直接操作dex格式文件。而DexClassLoader可以支持apk、jar和dex文件，并且会在指定的outpath路径释放出dex文件 [ 11 ] 。 接着来看看DexClassLoader和PathClassLoader的构造方法： Dex加载过程 [ 12 ] ： 1.首先通过new DexClassLoader传入四个参数dexPath (需要被加载的文件地址)、optimizedDirectory:dex (文件被加载优化后的dex存放路径)、libraryPath (包含libraries的目录列表)、parent (父类构造器)。 2.在DexClassLoader构造器中会直接调用父类的构造器，将dex文件路径传值给originalPath同时构造一个DexPathList对象。 3.在DexPathList构造器中：把父类构造器赋值给definingContext、把dexPath分割后对应的file数组赋值给dexElements、把libraryPath分割成数组加上系统so库的目录赋值给nativeLibraryDirectories。 4.dexElements是一个简单的实体类，包含File、DexFile、ZipFile (jar、zip、apk形式的file)。在DexFile中会调用native方法openDexFile打开具体的file并输出到优化路径。 Android在运行时使用ClassLoader动态加载外部的Dex文件非常简单，不用覆盖安装新的APK，就可以更改APP的代码逻辑。但是Android却很难使用插件APK里的res资源，这意味着无法使用新的XML布局等资源，同时由于无法更改本地的Manifest清单文件，所以无法启动新的Activity等组件。不过可以先把要用到的全部res资源都放到主APK里面，同时把所有需要的Activity先全部写进Manifest里，只通过动态加载更新代码，不更新res资源，如果需要改动UI界面，可以通过使用纯Java代码创建布局的方式绕开XML布局，也可以使用Fragment代替Activity。某种程度上，简单的动态加载功能已经能满足部分业务需求了，特别是一些早期的Android项目，那时候Android的技术还不是很成熟，而且早期的Android设备更是有大量的兼容性问题，只有这种简单的加载方式才能稳定运行。这种模式的框架比较适用一些UI变化比较少的项目，比如游戏SDK，基本就只有登陆、注册界面，而且基本不会变动，更新的往往只有代码逻辑。 我们可以通过动态加载，让现在的Android应用启动一些“新”的Activity，甚至不用安装就启动一个“新”的APK (原来的APK叫“主APK”，新的APK称为“插件APK”)。主APK需要先注册一个空壳的Activity用于代理执行插件APK的Activity的生命周期。主要有一下特点： 1. 主APK可以启动未安装的插件APK； 2. 插件APK也可以作为一个普通APK安装并且启动； 3. 插件APK可以调用主APK里的一些功能； 4. 主APK和插件APK都要接入一套指定的接口才能实现以上功能；
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user: 6. 动态加载技术的作用与代价 凡事都有两面性，特别是这种非官方支持的非常规开发方式，在采用前一定要权衡清楚其作用与代价。如果决定了要采用动态加载技术，个人推荐可以现在实际项目的一些比较独立的模块使用这种框架，把遇到的一些问题解决之后，再慢慢引进到项目的核心模块；如果遇到了一些无法跨越的问题，要有能够迅速投入生产的替代方案。 作用： 1、 规避APK覆盖安装升级的局限性，提高了用户体验，而且也能规避一些安卓市场的限制； 2、 动态修复一些比较紧急的bug； 3、 提高启动速度，因为插件模块可以在需要时才初始化，叫做懒加载； 4、 主项目和插件项目可以并行开发，特别是应用体积较大时，可以把一些模块改为动态加载，以插件的形式，这样也可以减少主项目的体积，提高项目的编译速度； 5、 减少主项目的DEX方法数量，彻底解决65535问题； 6、 从项目管理的角度上来说，分割模块的方式，也做到了代码分离，大大降低了模块之间的耦合度，利于代码管理和bug走查； 7、 在Android应用的推广其他应用时，可以利用动态加载技术，让用户在不用下载新的APK的情况下体验新应用的功能。 代价： 1、 开发方式繁琐，和常规开发不同； 2、 非常规的开发方式，部分Android ROM可能已经改动了Framework层的代码，而有些框架却使用反射强行改动了这些代码，所以存在兼容性的风险，特别是在一些老旧机型上； 3、 随着动态加载框架复杂程度的加深，项目的构建过程也变得复杂，有可能要主项目和插件项目分别构建，再整； 4、 由于插件项目可能是独立开发，可能遇到主项目和插件项目的运行环境的不同，代码逻辑容易出现bug，而且在主项目中调试插件十分繁琐； 5、 兼容性问题，也是采用动态加载的产检在使用系统资源时经常发生的。
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user: 7. 结束语 本文详细阐述了移动互联网时代下Android应用的动态加载技术。从android的ClassLoader类入手，提出了可实行的解决方案，一定程度上的解决了应用更新快用户反复安装的烦恼。也提出了动态加载技术的优势和劣势。系统中用到的技术在应用快速迭代上性能和用户体验的提高上具有重要的价值和广阔的应用前景。
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user: 摘 要 基于光流的运动图像分析是解决目标跟踪、视频压缩等许多机器视觉问题的关键技术之一。从光流场的含义和求解思路入手，对运动图像分析问题和现有研究工作进行了较为全面的描述和分析，最后展望了未来的研究方向，并推荐一些比较好的网络资源。 关键词 :光流场，运动估计，光流约束条件 Copyright © 2017 by authors 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 运动图像分析(也称时变图像分析)的目标是确定空间物体的三维运动和结构，是目标跟踪的基础，其分析方法可以分为基于特征的方法和基于光流的方法。 从运动物体的图像序列中提取出正确的光流矢量，因为光流矢量构成的集合通常被称作“光流场”(optical flow) [ 1 ] ，主要涉及一个从某一图像序列中计算其可见点的三维速度矢量在成像表面上投影的过程，因而有些文献也称之为光流场计算或运动估计(motion estimation)，是视频压缩、三维重建、运动目标检测、目标跟踪、活动检测和关键帧提取等许多机器视觉问题的关键技术之一。目前，光流场计算与分析在信息科学、军事科学、气象学、生物医学和实验流体力学等诸多学科领域的应用日益广泛深入，而光流计算问题本身的研究越来越突显出其重要性，与时间差分法、背景建模法并列成为运动目标检测的三大主流方法。
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user: 2. 问题描述 为简化叙述，我们以一些“点”为例进行说明，如图1所示。运动图像分析要解决这样一个问题：如何估计图1中各像素点从图(a)到图(b)的运动？问题可以转化为像素匹配问题，即给定一个图1(a)中的像素点，找出图(b)中的对应点。于是就涉及到特征的选择和匹配问题，比如说做出一些关键性的假设，像颜色恒常性(即图(a)中的像素点和图(b)中的对应点颜色一致；对于灰度图像，则表现为亮度一致性。)、小距离运动(即图中的像素点不会移动很远)等等。 特征匹配问题在具体计算中被转化为特征场的计算，具体来说就是视频序列中存在的图像时空信息，包括亮度、颜色值、帧差分信息、纹理、边缘等。 光流是由图像中的运动目标形成的图像灰度/亮度模式的变化，光流场计算即根据上述时空信息从运动图像序列中计算图像目标运动的速度矢量集合 [ 1 ] ，如图2所示，其中图2(a)代表运动图像的视频；图2(b)为间隔一点时间对视频中的运动目标进行剪影形成的图像序列；图2(c)为检测出的“光流场”。 图1. 以“点”为例的运动分析说明 图2. “光流场”示例
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user: 3. 相关工作 自80年代初Horn和Schunck [ 1 ] 提出基本的光流计算方法以来，大量的理论和实验研究都集中在光流场估计及其相关信息处理问题上。总体说来可以将现有的研究进展划分为三个阶段：第一阶段从1981年至1992年，以Horn & Schunck的方法 [ 1 ] (简称HS方法)和Lucas-Kanade方法 [ 2 ] 的开创性工作为基点，产生了一些以HS方法为代表的经典算法，早期的一些运动图像分析依赖于光流场的局部、粗略估计来进行图像分割，即分割为运动情况一致而又互不交叠的多个区域，在区域边界处的估计结果准确性很差；1993年至1998年为第二阶段，以Barron等 [ 3 ] 和Black [ 4 ] 等的工作为代表，Barron等的工作是对HS方法进行了量化分析并指出其优化计算过程中的问题，Black等率先将鲁棒估计引入光流场计算中来；第三个阶段从1999年至今，以Li和Osher [ 5 ] 、Deqing Sun [ 6 ] 等的工作较为突出，Li和Osher提出了在光流计算中应用中值滤波，被Deqing Sun等人的实验证明可以在多数情况下改善光流计算的鲁棒性，Deqing Sun等不仅对前人的以HS方法为代表的经典算法通过实验进行了比较分析，还融合其中较为先进的元素提出了一些改进措施以及一个用于光流场计算的概率模型 [ 7 ] 。可以概括地说，前两个阶段并没有对光流场的开创性工作有很大的改进，只是理论框架中的元素的增加和完善；由于光流场计算量大、假设条件很强，许多运动分析方法都以不涉及光流场计算为优势。第三个阶段的研究工作开始改善光流计算的准确性和实时性，使其向实用化发展。 具体来说，如何实现快速准确的光流计算涉及四个方面的问题： 一、约束条件 许多光流场估计方法都假定了图像亮度的静态不变性(亮度不变模型BCM)，即亮度的变化只是由运动这一个因素引起，于是就产生了著名的光流约束条件 [ 1 ] ，如下式所示： (1) 式中 g = [g x ， g y ， g t ] T 为亮度在时域偏导的矢量表示，v = [u， v] T 即为待估计的光流场。因为该式并不能确定问题的唯一解(即常说的“孔径效应”)，需要添加新的约束来求解该问题，通常使用就是速度流v在一个小的邻域范围内的局部约束 [ 2 ] ，即线性亮度恒常性，对每个点独立进行计算并将结构张量与高斯函数卷积，将流估计问题转化为一个代价方程的最小化问题，如下式所示： (2) 上式就是Lucas-Kanade 方法 [ 2 ] 采用的代价方程，这一方程可以被理解为图像信号在指定邻域范围内沿给定方向v = [u， v] T 上波动造成的差异度。 由于亮度恒常性经常无法满足，研究者们转而应用梯度的恒常性，梯度恒常性的鲁棒性较之亮度恒常性要强很多，另外还有有向平滑性约束 [ 8 ] 、刚性约束 [ 8 ] 和图像分割约束 [ 9 ] 等，但是总体说来，这些局部约束条件并不处处成立，在存在大范围运动、遮挡、往复运动和孔径现象时就会失效。于是研究者们一直寻求一种能够将局部约束条件鲁棒整合的方法，或者说是某种空间一致性。 二、迭代优化方法 选择约束条件之后，就是建立目标函数并采用某种迭代优化方法进行计算。迭代优化方法可分为连续型和离散型。连续型常用梯度下降法、微分法等；离散型常用融合选优法(即采用经典方法产生光流场，然后用割图等方法选择比较好的计算结果并优化)和动态多尺度优化法(先进行粗尺度下对一些松散点的计算，然后按照从粗到精的顺序动态更新计算结果)等 [ 10 ] 。 在具体求解时，经典的最小均方估计方法隐含的一个假设条件是空域求偏导是无误差的，然而由于图像噪声的存在和噪声模型与实际噪声的不匹配性，偏导数的数值计算结果不可避免地会带有误差，于是另外两种优化计算方法TLS (total least squares) [ 11 ] 和EIV (errors-in-variables) [ 12 ] 被用来减小估计误差。迭代式Lukas-Kanade算法通过求解Lucas-Kanade 方程估计每一个像素点的速度，得到光流场的速度估计。典型算法的性能分析参见文献 [ 2 ] [ 13 ] 。另外，光流场的计算需要检测运动速度不连续点形成的边界，有人采用马尔可夫随机场(Markov Random Fields) [ 14 ] 和正则化技术 [ 15 ] 检测这一边界；Stefan Roth等将离散和连续型的优化计算方法相结合，在优化过程中考虑了非凸性能量的影响 [ 16 ] ；Gang Dong等 [ 17 ] 提出了基于TLS (total least squares)模型一种考虑所有求导过程误差的运动流估计方法，并将噪声模型和运动参数模型结合到一起。还可以应用Euler-Lagrange方程最小化代价方程并采用线性/非线性离散化方法优化系统。 在求解目标函数的迭代优化过程中常用的“惩罚”函数有三种，Deqing Sun通过实验证明：阶段分步非凸性优化(GC-0.45)最优，Charbonnier次之，而Lorentzian的效果最差 [ 5 ] 。 总之，求解过程是一个迭代优化过程，松弛标记、多尺度分析等技术均可加入。显然，初始化估计结果越好，算法收敛越快，效果就越好。 三、鲁棒估计 鲁棒估计即是前面所说的一种能够将局部约束条件鲁棒整合的方法，好的鲁棒估计方法要求能在增强对离群数据的鲁棒性的同时，不对运动边界过度平滑。比如：在均匀扩散的基础上附加鲁棒统计有助于保留图像中的不连续点，现在性价比较高的方法有：针对高速运动提出的中值滤波 [ 5 ] 、双边带滤波 [ 18 ] 、多尺度分析 [ 19 ] 、纹理分解 [ 20 ] 、5*5滤波加基于样条曲线的双三次插值 [ 20 ] 、求导时域平均法 [ 20 ] 、阶段分步非凸性优化 [ 2 ] 、高阶滤波器 [ 21 ] 、图像分割 [ 22 ] 等方法。 四、空间关联 空间关联的物理含义是同一平面上的点运动情况相似，而且由于邻近点的空间关联性，整幅图像的光流场体现出渐变或一致的特性。而从数学角度表述就是在式(2)的基础上融合更多的约束条件和空间信息，总体说来，分以下两个部分： (3) 式中，第一项包含了式(2)中的亮度恒常性和梯度恒常性；第二项就可以施加流驱动的空间一致性约束、刚性约束或平滑性约束，可以用一阶或高阶偏微分方法实现。 实验结果表明，能够整合更多的影响因素的方法更好，但是整合更多因素之后，虽然平均误差减小，但是误差方差仍然较高，只有小幅降低。
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user: 4. 分析与展望 从上述对相关工作的描述中可以看出，运动图像分析中涉及的光流场计算是一个相对比较成熟的研究领域。然而由于孔径效应、无纹理区域、噪声、非刚性运动、运动不连续、遮挡、大幅度运动、小目标、光照不均等问题的存在，光流与图像运动之间的关系不总成立，因而还是有很多实际问题需要解决。根据我们的分析，目前可以预见的一些研究方向有： 一、数据的分层表示 [ 23 ] 近年来越来越得到研究者的重视。这种表示方法有很多优势：1) 可以很自然地把不连续点涵盖进去；2) 有益于信息交换；3) 有利于减小信息的不确定性。但是这种分层表示方法实现起来却很困难。 二、多帧数据的信息融合。现有的研究表明，两帧相关法 [ 24 ] 只对速度较慢的情况适用，而且无法处理多个运动目标同时出现或者存在遮挡的情况，三帧相关的效果要好得多。毫无疑问，多帧信息融合处理得越好，速度场的计算会越准确。 三、运动边界区域的统计计算。运动边界问题是指，由于物体遮挡，在运动的边界附近的图像序列之间并没有相互匹配的部分，因而光流约束方程不再满足，同时再加上计算时平滑约束的影响，因此在运动边界处光流计算会产生较大误差，该问题也是光流计算中尚未很好解决的难题之一。光流场或图像目标速度的准确测量对于许多机器视觉的实际应用都是需要解决的问题，传统的方法一般都没有考虑运动物体的边界 [ 3 ] ，从而不利于描述运动物体的结构。 四、将一些简单有效的处理方式有效地整合起来是一种很好的解决思路，比如Deqing Sun通过实验证明：在预处理阶段，简单的梯度恒常性的应用与更复杂的纹理分解方法的效果几乎相当；5 × 5大小的中值滤波在每次迭代后应用可以在多数情况下改善算法的鲁棒性；而应用现代优化方法对经典的HS方法改进后可以使这一方法在Middlebury数据集上测试排名分别为平均端点误差第九、平均角度误差第十二 [ 5 ] 。 五、全局信息的应用和整合。一般的光流计算方法在运动位移较大或存在多个运动目标时会失效，通过匹配方式建立全局的对应关系可以有助于提高光流计算的准确性，克服局部优化算法在大运动的情况下即使采用多尺度分析也无法克服的问题。 六、现有的方法是大多假定图像分割、边缘检测等基本图像处理技术已解决，而实际上这些底层技术仍存在很多问题，图像处理结束和求微分技术如能完成得更好，有利于准确计算光流。可以说，光流计算的准确性是一个可以持续改善的问题。 最后推荐一些比较好的网络资源。搜索光流场方面资料的网站有 ¨ http://www.cs.brown.edu/people/dqsun/ ¨ http://gpu4vision.icg.tugraz.at/ ¨ http://homepages.inf.ed.ac.uk/cgi/rbf/CVONLINE/entries.pl?TAG518 ¨ http://www.gris.tu-darmstadt.de/~sroth/pubs/index.html ¨ http://www.gris.tu-darmstadt.de/research/visinf/software/index.en.htm 测试数据下载网站： ¨ http://vision.middlebury.edu/flow/data/ ¨ http://gpu4vision.icg.tugraz.at/index.php?content=downloads.php 如欲进行算法评估，可登陆网站http://of-eval.sourceforge.net/参加测试排名。
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user: 摘 要 机器学习在大数据分析中起着越来越重要的作用，本文主要对大数据背景下机器学习方法和技术等进行了归纳和总结。首先对机器学习的基本模型、分类进行简介；然后对大数据环境下的机器学习的几个关键技术进行了叙述；接着展示了目前流行的四种大数据机器学习系统，并分析了其特点；最后指明了大数据机器学习的主要研究方向和所遇到的挑战因素等。 关键词 :大数据，机器学习，半监督学习，大数据机器学习系统，概率图模型，R语言 Copyright © 2017 by authors 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 在科学领域，包括信息、物理、生物、天文等在内的各个领域的科学发现已经发展到第四阶段，即基于大数据的数据密集型科学发现 [ 1 ] 。大数据分析挖掘处理主要分为简单分析和智能化复杂分析两大类 [ 2 ] 。简单分析常用SQL语句来完成一些统计和查询工作，这些方法与数据库OLAP的处理技术极为相似；而大数据的深度价值通常需要使用基于机器学习和数据挖掘的智能化复杂分析才能实现 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 。 一直以来，机器学习领域的专家和学者们在不断尝试对越来越多的数据进行学习，如今随着大数据时代的到来，对机器学习方法提出了更多新的要求。