DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 实验结果与分析 无人机拍摄影像具有分辨率较高、包含目标较小的特点，拍摄影像的角度具有多样性和随机性。本次实验平台为Linux系统，训练使用的硬件为NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti显卡。本文识别四类电力部件——输电塔、防震锤、绝缘子和均压环。 4.1. 基于无人机航拍视频的YOLO V3训练和测试图像数据集 本次实验数据集来源于无人机巡检图像。训练集共有2000张图像，其中输电塔、防震锤、绝缘子和均压环各500张。测试集共1000张图像，输电塔、防震锤、绝缘子和均压环各250张。为了提高准确率，训练集中每张图像都清晰展现电力部件。图2随机展示了数据集中的八张图像。本次实验用正确率和召回率来评判识别的准确性，其中正确率为目标类别标记正确的外围框个数除以所有标记出的外围框个数；召回率为目标类别标记正确的外围框个数除以所有该类别目标的外围框个数。 图2. 数据集图像样本 4.2. 软件界面 本工作实现的软件界面基于QT模块化用户UI设计，后台使用C++语言实现，软件通过对无人机视频实时抓取，将视频采样并通过YOLO V3模型库接口输送给识别算法库进行目标检测运算(图3)。 图3. 软件界面 4.3. 实验结果 4.3.1. YOLO V3模型输电塔线系统识别结果图示 YOLO V3模型输电塔线系统识别结果图示如图4。 图4. 部分模型输电塔线系统识别结果 4.3.2. 实验统计信息 我们使用YOLO3模型对测试集图像进行测试，结果如下表(表1)所示，针对塔线系统的四个关键部分的识别正确率较高，对不同目标的平均运算速度为32.9 ms。同时，我们对比了几种不同常用模型的目标识别速度(以帧每秒FPS单位为标准)，结果如表2所示，可以看到，YOLO V3模型的处理速度要远远好于常用模型，30.4帧每秒的速度完全达到了对视频进行实时目标识别定位的要求。 Table 1 Performance on test dataset and the average processing spee Performance 输电塔 防震锤 绝缘子 均压环 平均值 正确率(Precision) 89.7% 92.4% 90.2% 88.3% 90.2% 召回率(Recall) 87.5% 88.6% 84.5% 80.3% 85.2% 每种目标平均识别速度 33.1 ms 31.4 ms 32.7 ms 34.3 ms 32.9 ms 表1. 测试集上识别结果及 Table 2 Comparison of processing speed of the most used target detection models on the same datase 模型(Model) DPM Fast RCNN Faster RCNN Yolo V3 平均处理速度(帧每秒FPS) 0.61 0.55 7.5 30.4 表2. 在本塔线系统视频图像测试数据集上常用目标检测算法的平均处理速度对比
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user: 5. 结论 本文验证了基于YOLO V3的深度学习目标检测模型对电力塔线系统关键部件的识别和定位的可行性。实验表明，YOLO深度学习目标检测模型的识别效果显著，准确率和召回率都达到理想水平，特别需要指出的是，YOLO模型的目标检测速度要远远好于常用的几种模型，平均速度是30.4帧每秒(FPS)，完全可以达到无人机实时监测的要求。
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user: 摘 要 光子是否存在静止质量一直存在争议。本文从狭义相对论的质速关系、质能关系和爱因斯坦的光量子假说出发，就光子的概念，光子的质量本质进行分析，给出了光子静止质量为零，运动质量非零的结论。并分析了光子运动质量的电磁质量本质，给出了在真空中光子能量和动量的两种表示形式，分析了两种表示形式之间的区别和联系。此外，从能量-动量关系角度出发的新的分析方法，讨论了光子从真空运动到透明介质时的质量、动量和能量变化。最后，本文给出了一些具有代表性的实验检测光子静止质量的研究数据，分析了在某些检测中光子具有微小数值静止质量的原因，使关于光子质量的讨论更为全面。 关键词 :光子质量，狭义相对论，光量子假说，能量，动量 Copyright © 2018 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 众所周知，19世纪，麦克斯韦建立经典电磁理论的前提是光子的静止质量为零。但现有的教材中所给出的关于光子质量的公式及描述 [ 1 ] ，只简单的说明了一种光子质量的计算方法。但关于光子静止质量是否真正为零这一问题的研究，一直是人们关注的焦点，可以追溯到卡文迪什年代，甚至更早。目前，众多科学家在根据光子的非零静止质量所产生的一些现象例如真空中光速的频率色散，静电场中的库仑反平方定律等来设计实验检测光子的静止质量。一些实验研究数据指出光子具有微小数值的静止质量 [ 2 ] [ 3 ] ，给出光子静止质量的上限。也就是说光子静止质量可能在高精度的检测下并不为零。此外，关于光子还有众多疑问 [ 4 ] ，例如：教材中给出的基于经典电磁理论的光子能量的两种表示方式，一种方式中能量与频率有关，而在另一种表示方式即质能关系中，能量看似为一恒定值。光子运动质量实质是什么，光子质量的表法式可以在介质中还能否适用 [ 5 ] - [ 9 ] ？ 本文基于经典的电磁理论，分析了光子的静止质量和运动质量及其本质，讨论了光子的能量、动量关系式及其关系，得到了以上问题的解释，进而对光子从真空运动到介质的过程中质量、能量和动量的变化进行了计算。
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user: 2. 光子的电磁理论基础 粒子物理学中，通常采用Lorentz-Einstein式(1)表示粒子的质量： m = m 0 1 − V 2 c 2 (1) 其中，v是粒子的运动速度，c是光速， m 0 是v = 0时的静止质量。但是对于光子而言，两个关系式同时成立，即v = c， m 0 = 0 。认为真空中光速不变性成立，即v = c，所以只有 m 0 = 0 ，(1)式才有意义。传统的物理理论如麦克斯韦电磁理论和狭义相对论都认为，光子没有静止质量。 在量子场理论中，光子被认为在电磁作用中扮演媒介。将光子的运动质量记为 m γ ，即有 h ν = m γ c 2 。以光速运动的光子静止质量为零，此处静止应当是一种假设。光子的运动质量，实质上是光子的电磁质量。因此光子的运动质量，并不应该为零。 在经典的电磁理论中，光子的能量和动量有两种表示方式，通常会引起人们的思考。如根据狭义相对论，由于真空中光子始终以光速运动，运动质量并不为零，因此根据质能关系，光子具有能量，并且可以表示为： E = m 0 c 2 1 − ( V c ) 2 = m γ c 2 (2) 而在爱因斯坦光子理论的描述中，光和原子电子一样也具有粒子性，光就是以光速运动着的粒子流，把这种粒子叫光量子。同普朗克的能量子一样，每个光量子的能量可以表示为 E = h ν (3)
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user: 4. 结论 本文根据经典电磁理论利用理论推导的方法，介绍并论证了光子静止质量可以为零，运动质量本质是电磁质量。同时，分析了关于光子运动质量和光子的能量、动量两种描述方式的等价性以及光子从真空运动到透明介质中的质量、动量和能量变化。目前，关于光子质量上下限的讨论仍是关注的焦点，分析部分自然现象如天体周围的磁场和一些实验检测光子质量的结论发现：光子可能存在一定的静止质量。经众多的实验测定，这一光子静止质量近似在10 −66 g左右，上限在10 −49 g附近。这个数值很小，一般情况下可以近似忽略，即认为光子是零静止质量，本文理论推导得出的结论仍近似成立。最后本文对于光子具有测得的微小数值静止质量的原因进行了讨论分析，对于解释和研究众多物理现象及原理有着十分重要的意义。
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user: 摘 要 关于中国当代艺术的发展，摆脱困境是首要任务。在中国当代艺术中，中国传统符号受到了越来越多的关注度，当代艺术家在当代艺术作品创作当中，结合中国传统符号，依托当代艺术作品形式，将中国传统文化符号与世界接轨，结合当代艺术创作，创造符号中国化的当代艺术作品，已经取得了众多成就和突破。 关键词 :中国传统符号，中国传统文化，当代艺术，符号中国化 Copyright © 2018 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 符号的起源成长是一个极其复杂而漫长的过程。当今社会学识研究当中，符号学基本起源于四个方面：首先是现代语言学理论，其次是符号论思想，再次是现代逻辑学，最后是符号形式哲学。当代符号学的创立以国际符号学协会的成立、现代符号学的创立和出版学术性会刊《符号学》为标志。 历史上的第一部有关与符号学的著作是在古希腊时期，一位医学家希克拉底撰著的《论预后诊断》，通过症状表现来判断病情的具体情况，衍生出《症状学》一书，也就是后来我们所说的通用的“符号学”。 哲学家圣·奥古斯丁曾说：“符号是这样一种东西，它使我们想到在这个事物加诸感觉的印象之外的某种事物。”由此符号学的发展在日渐兴盛，内涵也逐渐丰富，运用也更加广泛。
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user: 2. 中国传统符号渊源 对于丰富多彩的世界文明来说，上下五千年的华夏文明孕育出来的中国民族文化符号，更是成为了丰富众多艺术文化领域的佼佼者，并伴随而来的就是中华民族传统文化符号的转变和迁徙。 在中国古代文化当中，虽然不直接提出符号学的观点，但关于符号的思想学说已经十分普遍了。 古书《易传·系辞》有云符号与天地；老子也曾说过：“道可道，非常道”，由此说明，世间万物都有其各自的属性和名称，也都代表了一定的文化内涵。在中国古代，龙凤呈祥代表了皇族权威的至高无上，甲骨文直到现在的汉字，周易八卦，天文气象，星座典籍都一直彰显着符号作为文化载体的重要性。 中华传统符号大概包括文字、书画、诗词歌赋、工艺美术品、剪纸窗花等民间艺术、民族图腾符号、舞台戏曲民乐、民族宗教文化符号等，它们以自己独特的民族内涵，逐渐引领了中国当代艺术的发展，使中国当代艺术作品以传统的形式进行发展，在世界当代艺术研究的历史上增添浓墨重彩的一笔。 2.1. 符号学 符号学是西方艺术研究领域当下最为流行的研究方法之一。艺术符号学研究由于对象的形象性而对此赋予一定的意义和特点。夏皮罗的符号学研究领域注重于艺术作品当中所呈现出的对象形态、环境背景，借此烘托气氛，更好地了解当中符号含义，以及符号化语言。研究学者鲍尔则表明，艺术创作者的艺术表达方式决定了艺术品的内涵气质，姿态造型的形式化语言；研究学者布兰森则对于艺术符号学的“语言环境”和“展现形式”进行深究，谈到内部关系，在有限的范围之内交流发展符号化作品的是“无限”的，“原则上，有无数的编排符号的方法。实际上，落实到具体，只能取一两种方式。” [ 1 ] 他们的研究成果对于西方乃至世界艺术符号研究领域都增添升级，推动其不断发展。 世界上众所周知的著名学者有罗兰·巴特、艾柯、莫卡·洛夫斯基等。换句话说符号学，就是以符号为研究内容的一门理论学科，它主要研究了符号的内涵、究其符号本质、研究符号的发展历史、符号的发展规律，内涵和意义、各种符号之间的交集和与人类活动文明之间的运用和联系。 而相对于中国来说，进入新时代之后大致分为四个发展阶段：一是盲目界定流行话语，与西方当代文化接触甚少，开始进行传统的新旧跨年代创作；二是重点关注“70后”文化艺术潮流，用自己的个性方式符号语言解读当代艺术创作作品；第三个阶段是市场评价阶段，时代在发展，经济在进步，更多的讨论符号的运用在当代艺术市场上的价值走向问题，就比如说“许多世界名画，如果少了赞助人的参与，可能就不会出现没有了艺术赞助人，西方美术史就可能重写。” [ 2 ] ；第四个阶段是指传统符号在传统语言文化环境当中，如何翻新，使符号中国化的阶段。 2.2. 符号中国化 民族的就是世界的，民族文化符号具有一定的传统性和本土民族化特征。从传统文化衍生出来的、有代表性的标志一般被我们称为传统文化符号。它涉及到了书法，绘画，服装，摄影等等领域。而在当代艺术创作中，中国传统符号与灵感创作也被应用得十分普遍，结合当代艺术的发展形式，并逐渐体现出符号中国化的特征。 符号与艺术形象一直在艺术创作当中产生着千丝万缕的联系。面对符号的复杂层次很多的问题 [ 3 ] ，暂且以面对当下而言，当代艺术的发展正热，当代艺术家不停地通过当代艺术作品寻找表达情感和自我的艺术符号，换句话说，艺术符号就是属于创作艺术家的个性特征。在当今的娱乐自媒体时代，艺术家本人的魅力已经不及艺术家创作作品所产生的符号价值和情感内容。就中国近代的画家和艺术家来说，提笔骏马徐悲鸿，抬腕画虾齐白石，这就是作品中符号的价值体现。 艺术符号作为一种文化特征，它是情感的宣泄和表达，与艺术家的个人生活和社会背景有着直接联系，甚至是渗透的关系。毛泽东曾经说过“古为今用”，而当今的艺术文化实践也在逐步与这个观念交织相融，并愈渐成熟，活学活用，并被中国的艺术家逐渐渗透到艺术实践当中。 近几十年的时间里，中国当代艺术家充分利用中国的新旧传统文化资源进行创作，包括博大精深的古老传统符号，也包含了新中国建立的之后，甚至是21世纪多媒体时代的新传统符号运用。 所谓旧传统即指以传统方式结合当代艺术的表达进行文人创作，体现新时代的当代艺术符号运用手段，体现中国的传统符号化语言特征；而新传统方式是指“革命的现实主义美术”，体现当代时代风潮，利用当代艺术的创作资源结合当下时代潮流，把符号化创作形式融入中国的当代艺术创作研究当中，比如建国之后的红色时代，比如电影文化中体现的红色祖国、英雄人物、领袖精神等等，都被当代艺术创作人一一运用，在多媒体市场经济时代，将符号化转变为新式的创作形式即符号中国化特征，并不断在国际当代艺术市场中展现风采。
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user: 3. 当代艺术影响下的传统符号 近几十年来，中国当代的艺术家不断地利用中国的传统文化，丰富的符号资源进行当代艺术创作。这些文化资源中既有中国传统文化符号，又有近百年以来新中国发展的新传统艺术符号。中国当代艺术当中的传统符号运用现在也相当普及，而且也已经在当代文化市场当中产生了相当大的影响。 关于中国的当代艺术创作当中结合的中华传统文化符号的演绎和发展，已经有很多佼佼者进行尝试，并且在国际当代艺术市场上，取得了不小的认同感，引起共鸣。“中国美术现代化运动的基本性质是自设自叙，但每一次运动都是在不同层面以不同的方式与西学发生关系、解构传统，又在不同角度质问传统。” [ 4 ] 与此同时，借用当代艺术发展创作的形式进行弘扬中华传统符号，也是在某种程度上体现了创作者的生存环境，以达到满足内心的文化归属感。以当代艺术家徐冰为例，他的当代艺术作品《天书》共耗时四年时间完成，将偶同的传统简体中文进行繁体复杂化，同一个文字相互切割分成上下左右几个部分进行重组，形成与汉字相近但无意义的零件组成文字。作品以成册的书册或卷轴展示，整副展示在场地空间当中(地板、天花板垂直展示)，四千多个艺术家联手合作《天书》活字版的亲自篆刻，乍看之下是我们日常使用的中国汉字，然而仔细查看却发现无法弄懂真正的内涵，包括艺术家本人在内，都不能够读懂和正确书写。 徐冰创作的3000多个“伪汉字”，形成的作品《天书》以图像性、符号性等饱受争议的问题对中国文化的本质和思维方式方法进行了深刻的探讨，成为首位在大英博物馆进行展示的中国当代艺术家。在此之前，大英博物曾经将《天书》收录于博物馆馆藏之内。中华传统的四大发明融入生活特色，活字印刷术得到了充分的发挥，紧紧吸引住大家的目光，使欣赏者了解构成文字的要素，深入了解中国汉字的文化内涵构成，以及活字印刷术的历史的发展。传统文化符号翻新，融合时代潮流进行创作是当下当代艺术发展的较好趋势。成卷成册的展示方式使得众多欣赏者在好奇心的驱使下，用心捕捉作品内涵。作品能深深展现作者内涵，不光是徐冰，越来越多的中国当代艺术家通过传统的文化符号，文化内涵来展现当代艺术作品，利用当代的手法和介质，实现传统翻新，与时代结合。 然而，近些年来，中国当代艺术受到了一些质疑，中国的先锋当代艺术被认为是一种殖民艺术，被认为在重复西方的发展老路，变相宣告了中国传统文化和当代艺术的死亡。于是多元化的发展民族文化艺术与理论创作就成为首要任务，“民族的就是世界的”，民族文化一时间被当今社会的文化风潮推上了风口浪尖。 多媒体平台信息交互的当代艺术市场之上，全球化语境下，传统文化似乎越来越难以融入进当代艺术生活当中，我们只能通过媒体书刊等传统形式间接的表面化地接触传统文化符号，以至于中国传统文化符号发展较慢，甚至一度落寞，不适应当代艺术市场的走向。许多人认为当代艺术过于“前卫”，而忽视了传统文化的内在和古老的民族信仰。实则不然，中国当代艺术当中的“当代化”，“先进性”并不代表反传统的创作理念，而是适应当代艺术市场发展的文化内容。当代艺术当中对于中国传统符号的大量运用，在政府和多元化当代艺术发展的今天，是十分重要的，有助于改善当下的瓶颈时期，使传统文化更好的用符号化语言讲述民族传统，发扬民族精神。 当今中国民众对于中国乃至世界的当代艺术文化认知尚浅，以致于瓶颈严重，发展较为缓慢，重复率高。不少当代艺术家关注的热点在于当代艺术作品的内涵表现，注重精神而忽略跨领域等概念，忽视了单纯的传统美术形式创作。由于社会背景影响，知识产权的快速更替，经济的飞速发展，新时代的当代艺术创作收到了不断的鼓舞，兴起了一波又一波的当代热潮，但学术前沿发展的重大突破还有望提高，也是当下需要解决的重中之重。
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user: 4. 当代艺术符号化前景 在全球化日益深入人心的时代，世界当代艺术创作的发展史上，文化的多元化以及本土文化的与世界文化之间的转换与联系，已经成为当代文化当中的重要讨论问题，也是我们需要重要解决的问题。中国当代艺术在世界当代艺术大发展史上已经开始产生了重要的影响，而传播中华传统文化，彰显中国传统符号化语言也是焦点问题所在。 在当代艺术文化创造当中，中国当代艺术家的传新实践当中，某些作品表现形式与内涵呈现当中，运用传统符号逐渐形成趋势，继承传统文化的内涵深意；某些作品则是在传统文化符号的基础之上，改变原有含义，与时代性融合，结合当下流行前沿的走向进行创作；还有一些作品，在本土中国化的传统符号内涵展示中，融合西方的当代潮流，跨国界，跨地域，跨文化，时间空间的扭曲，视觉听觉等五官的转换，一起鲜活当代艺术的文化市场，使传统符号不仅中国化，西方符号化的借鉴发展，更使符号国际化。这是中国传统符号文化发展的未来趋势，也是中国当代艺术家不断为之努力的方向。 中国当代艺术发展的有效途径就是合理运用中国的传统符号化语言，领悟并借鉴中西方文化不同之处，传统与新潮的异曲同工之处，提取当代艺术精华，理论结合实践，在面对中国社会知识产权结构的不断完善当中，借助传统文化的符号化特征，以创新的角度，创作能够突破瓶颈得以上升到一个新层次的优秀作品。
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user: 5. 结语 怎样将中国的传统文化更好的融入中国当代艺术创作当中，以当代的艺术语言，进行对中国传统文化符号的解读，怎样穿凿出更多更符合时代潮流的，大势所趋的符号化中国当代主义艺术作品和理念，怎样通过不同的技能手法，向全世界展示一个当代的传统中国是如何吸引艺术界目光的，这就是解决中国当代艺术中传统文化更好的走向世界，在当代艺术市场上站住脚跟的关键所在。 合理及创新运用中华民族的传统符号，不断继承发展并加以运用，找到最适合中国国情的当代艺术发展方向，就理应结合中国的传统文化符号，将世界当代艺术文化符号中国化，保持新鲜的活力，在不忘本和根植于中华文明的大背景下，将中国传统文化符号在当代艺术中保证自我的独特魅力，实现动态发展，永葆生命力。
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user: 摘 要 教育机器人涵盖计算机科学、教育学、自动控制、机械电子、人工智能等领域，是机器人应用于教育领域的典型案例，以培养学生具备分析、设计、实践和创造等综合能力为目标。本文首先介绍国内外教育机器人现状和技术趋势。然后，通过文献分析比较，本文提出当前教育机器人发展的主要问题。接着，本文探讨了基于Scratch和ROS教育机器人编程与实现，将图形化、解释型、编译型三种类别编程语言融于一种教育机器人。最后通过仿真和实验验证了所实现的教育机器人的有效性。 关键词 :教育机器人，框图编程，机器人操作系统，编程转换 Copyright © 2018 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 机器人作为制造业皇冠上的明珠，历经500年的不断发展(从16世纪西班牙自动祈祷的机械僧侣起)，目前已经全面进入“机器人+”时代，周围涌现出各种新奇智能的黑科技，如机械狗、无人机、自动驾驶汽车以及各类服务机器人……其中，教育机器人包括“应用于教育行业的服务机器人”和“机器人专业教育”两个方面，已经成为工业机器人和服务机器人之外的第三类机器人发展领域。教育领域中的机器人将增强或延伸教师的表达能力、知识加工能力和沟通能力；机器人教育将激发广大学生对智能技术的学习兴趣和动力，并大范围提高学生信息技术能力，提升数字时代的竞争能力。在全球教育机器人研究领域中，根据国际权威文献库调研，文献引用数量处于前列的国家有美国、瑞士、意大利、日本和英国等，研究主要聚焦在机器人教育、语言教育和特殊教育领域。在“机器人+课堂”方面，日本和韩国更为普及 [ 1 ] 。机器学习、自然人机交互、仿生科技是教育机器人研发中需要长期探索的关键技术。人们期待教育机器人能像人一样思考、像人一样行走、像人一样互动，并做出如同“真人”一般的细腻动作 [ 2 ] 。 对于教育机器人的编程与实现，各国学者做了大量研究，文献 [ 3 ] 设计了ICalico和Calysto开发工具，用于教育机器人帮助学生进行机器人编程和人工智能学习。文献 [ 4 ] 介绍了应用于国际比赛和移动机器人教育的中小型机器人开发，主要面向高年级本科生和研究生的项目导向课程，极大提升学生知识整合和应用能力，包括路径规划和迷宫解算等人工智能算法实践。文献 [ 5 ] 引入NASA火星探测项目场景，构建SIPI实验室，学生通过机器人编程实现远程操作机器人等任务。文献 [ 6 ] 提出了一种群机器人教育平台，使用ROS框架进行实验教学和研究。文献 [ 7 ] 开发了一款超低成本模块化和可扩展的教育机器人，装配有局域网和英特网功能，配套在线课程(MOOC)并提供虚拟环境实验室。 本文在综合分析国内外教育机器人基础上，针对机器人编程的特点，基于开源软件开发实现了一种新型教育机器人，主要内容包括教育机器人问题描述，基本系统配置，多语言转换实现，仿真与实验验证等。
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user: 2. 问题描述 目前国内外大部分教育机器人产品针对不同基础和年龄进行设计开发，提供了非常丰富的课程和学习方案。但是并没有将适用于零基础的图形化编程无缝扩展至语言编程。本文实现的教育机器人方案，将图形化、解释型、编译型三种类别编程语言融为一体，让学生在进行人工智能和机器人编程时，能够将三类编程方法对比分析，更好的掌握机器人编程。在ROS机器人操作系统下，低年级学生可以用Scratch2进行图形化编程，到中高年级用Python进行简单编程，进入大学之后用Python和C++进行复杂机器人编程，循序渐进，不断深入学习研究。接口示意如图1所示，方案提供了三种编程语言实现机器人环境感知和运动控制等，这三种方式都可以通过ROS消息机制直接控制仿真或真实机器人运动。同时，Scratch、Python和C++可以通过相应的模块进行编程转换，将在下节详细介绍。 图1. 教育机器人接口示意
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user: 3. Scratch和ROS配置 3.1. Scratch和ROS Scratch则是一款由麻省理工学院(MIT)设计开发的少儿编程工具，而Python则是近年来非常流行的机器人和人工智能编程语言。ROS (Robot Operating System)即机器人操作系统，可以帮助提高机器人软件的开发效率，目前也是当前全球最为流行的。2008年起源于斯坦福大学人工智能实验室与机器人技术公司Willow Garage的机器人合作项目，集成了全世界机器人领域的顶级科研机构，包括斯坦福大学、麻省理工学院、慕尼黑工业大学、加州大学伯克利分校、佐治亚理工大学、弗莱堡大学、东京大学等多年的研究成果(图2)。 图2. Scratch和ROS ROS一问世便受到了科研人员的广泛关注。随后，ROS又借助开源的魅力吸引了世界各地机器人领域的仁人志士群策群力，推动其不断进步。2013年麻省理工学院科技评论(MIT Technology Review)指出：“从2010年发布1.0版本以来，ROS已经成为机器人软件的事实标准(de facto standard)”。由于，Scratch是无法直接进行机器人编程的，于是，需要构建一种接口将Scratch代码转换为机器人通用编程语言Python或C++，并通过ROS消息机制发布到机器人的相应主题上，实现机器人控制。 3.2. 配置流程 • 第一步，安装Ubuntu 16.04操作系统； • 第二步；配置ROS Kinetic版本机器人软件； • 第三步；配置Scratch2、Gazebo 7、JdeRobot、Python2.7等。 详细的安装和配置可以参考文献8。安装成功后，就可以启动Scratch2等进行机器人编程了。教育机器人编程的实现架构如下图3所示。 图3. 编程实现框图
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user: 4. 语言转换实现 本节将说明如何将图形化编程语言转换为机器人系统可以直接使用的代码指令。首先，新建hiros.bz2，如图4所示，这里以“Hello， ROS Kinetic!”字符串输出为例： 图4. Scratch程序设计界面 然后，使用python scratch2python.py hiros.sb2，将其转为Python，核心代码如下： 第一步： when @green Flag clicked repeat 10 say “Hello， ROS Kinetic!” end 第二步： try: for i in range (10): print ('Hello， ROS Kinetic!') except Keyboard Interrupt: raise
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user: 5. 仿真与实验 仿真可以使用ROS自带的Gazebo环境也可以使用任意一款带有对应接口的机器人三维仿真软件，如V-Rep、MORSE等。使用下面命令启动环境 [ 8 ] ： $ roslaunchkobuki_gazebokobuki_playground.launch-screen 首先，进行图形化程序设计，并将其转为Python，接着修改配置文件，将控制输出映射到ROS中对应的机器人控制器中，如图5所示。其中，Server定义了网络服务器的类别，有3种类型，这里选择2，就是ROS。Proxy为端口配置属性，定义了本机或网络上所使用服务器的端口。Topic为主题配置属性，定义了消息交互的名称，修改此处对应仿真或真实机器人的相应主题就可以实现控制。参数配置可以调整机器人电机、激光传感器、三维位置、里程计、摄像头等内容。 图5. 参数配置文件 然后，运行程序就可以看到机器人在环境中运动了，如图6所示。如果需要控制真实机器人，只需将图4所示的Motors：Topic调整为真实机器人对应的主题即可，可实现命令控制机器人前进后退和旋转运动，也可用键盘特定按钮遥控机器人，更复杂是从环境获取信息进行自动路径规划。 图6. 机器人仿真运行结果
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user: 6. 总结 现在越来越多的人工智能和机器人编程课程把图形化作为入门工具，将Python作为首选语言。很多大学也选用Python和C++语言进行机器人程序的编程设计，其主要原因在于Python功能强大并且易学，可以较容易地掌握编程概念。Python的深度和广度使得它成为教育和研究领域的首选语言，世界各地的研究机构和高校都广泛使用Python设计构建研究项目。本文在分析国内外教育机器人现状和技术趋势的基础上，通过文献分析比较，提出了当前教育机器人发展的主要问题。接着，探讨了基于Scratch和ROS教育机器人编程与实现，将图形化、解释型、编译型三种类别编程语言融于一种教育机器人。最后通过仿真和实验验证了所实现的教育机器人的有效性。
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user: 摘 要 在许多疾病的病理学诊断中，细胞核的形状、特征的变化是病变发生与否的重要依据，利用计算机智能分割出病理组织切片中的细胞核能为疾病诊断提供更多的参考。本研究将卷积神经网络应用在乳腺癌病理组织切片图像中的细胞核分割上。在对图像进行光学预处理后，将其分割成多个小图像输入到改进的Alexnet模型中对模型进行训练，使其能自动识别细胞核特征。随后，将训练后的模型用于测试集图像的细胞核分割中，把图像分割成多个小图像让模型并行处理，并最终整合所有的输出结果生成一张完整的细胞核分割图，达到细胞核分割的目的。结果表明，模型对训练集中的细胞核识别率达到92%，训练后的模型对人工标记图像中并没有标记出来的细胞核都能准确地识别出来，表明模型已成功的学习到细胞核的主要特征。最后，对测试集图片进行分割的结果显示，训练后的模型成功地把病理组织切片图像中的细胞核准确且快速地分割出来，证明这种切分图像进行细胞核分割最后再整合的方法在保证准确性的同时也能提高计算效率。 关键词 :细胞核，病理组织切片，AlexNet，特征检测 Copyright © 2018 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 细胞核的病变是许多疾病发生的重要标志之一，尤其是癌症，癌细胞的细胞核较正常细胞有着明显的区别，因此细胞核的性状常常作为病理学诊断的一个重要依据 [ 1 ] 。近年来，深度学习算法的发展使得计算机辅助诊断技术的应用能力有了较大的提高，而如何将细胞核这一重要特征既精确又高效地从一些病理学组织切片中分割出来已成为该领域极具挑战的一个重要课题 [ 2 ] 。 针对细胞核分割技术，国内外的学者都提出了不少模型。项磊与徐军 [ 4 ] 使用方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient， HOG)以及滑动窗口技术，搭建softmax分类器、HOG以及支持向量机SVM(Support Vector Machine， SVM)等多个模型，以达到对乳腺癌病理切片图像进行细胞检测，其中HOG+SVM模型的准确率达到了71.5%。此外，张敏淑 [ 5 ] 针对白细胞图像的特征提取问题，提出了一个基于阈值分割算法的白细胞定位并提取细胞核特征的模型，并利用大律法进一步排除图片其余成分对细胞核检测的干扰，取得了较好的成果，但存在着将细胞核与淋巴细胞混淆的情况。虽然这些研究都对细胞核分割进行了较深入的探讨，但仍存在着正确率较低或精度较差等问题，因此相关研究开始将目光转向深度学习算法。2016年，Xu等 [ 6 ] 提出了基于堆叠稀疏自编码器(Stacked Sparse Autoencoder， SSAE)的乳腺癌细胞细胞核检测模型，结果发现模型对细胞核的识别率达88.84%。随后，Win等人 [ 7 ] 利用全连接卷积神经网络对细胞学胸腔积液图像进行细胞核分割，并进一步运用形态学运算以及分水岭算法，分割出整个细胞，正确率达到了92%。尽管这些模型的识别率较高，但由于其计算量庞大而使得处理一张图像要耗费较长时间，极不适合实际应用。 本研究针对上述问题，采用切分图像的方法将较大的图像分割成多个小图像，随后根据这些小图像的特点改进经典的卷积神经网络结构Alexnet并进行训练，使得训练后的模型能识别出图像中的细胞核，并最终将所有小图像的结果整合成一张完整的细胞核分割图。结果表明，模型成功地把病理组织切片图像中的细胞核分割出来。把图像分割成多个小图像使得模型能减少计算量，且能并行处理，降低整体的处理时长，而同时又能保持较高的识别率，便于实际应用。
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user: 2. 方法 2.1. AlexNet深度学习网络 本研究将由Alex Krizhevsky [ 8 ] 提出的卷积神经网络结构Alexnet为基础进行改进来完成特征分类任务。经典的AlexNet由3层卷积+池化层和3层全连接层组成，其中的卷积层都采用5 * 5的卷积核以及池化采用最值池化，最后的分类器采用4096 * 4096 * 1000的全连接层。本次任务因为识别对象为细胞核，故采用的是3 * 3的卷积以步长为1进行卷积，用更小的卷积核是为了捕获到细小的细胞核特征。加上2 * 2步长为3的最大值池化层，分类器选用了两层1024个节点的全连接层，采用更少的全连接节点会更好的避免模型过拟合，最后通过softmax层计算分类结果(图1)。 模型采用线性整流函数(Rectified Linear Unit， ReLU)作为激活函数： R e L U ( x ) = { x ，         x > 0 0 ，           x ≤ 0 图1. 改进的Alexnet神经网络结构图 2.2. 数据集 本文将使用医学研究机构Andrew Janowczyk [ 9 ] 提供了一个开源数据集供学者研究使用，里面包含140张2000 * 2000的细胞组织切片及其由专业人士进行科学标记的特征分割图。根据科学标记的数据集产生了大批量用于训练识别特定特征的训练集以及验证集。 2.3. 图片预处理 鉴于不同条件下获取的HE染色病理切片会存在色彩上的出入，对实验结果造成影响，因此在实验开展前我们会对图片进行标准化，从而把色差的影响降低到最小。图片标准化的方法采用Marc Macenko等 [ 10 ] 提出的光学变换方法。 第一步，把图片中所有的颜色值转化为光密度(optical density， OD)。第二步，将OD敏感度小于β的删除，此处β值默认设置为0.15。第三步，将第二步得到的结果进行奇异值分解。最后将得到的数据转化为颜色值，得到标准化后的病理切片。 2.4. 细胞核分割 要分割病理图像中的细胞核，一整张的图片输入学习会造成大量计算资源的浪费，也会使计算效率大幅降低。通过观察这些乳腺癌病理学组织切片，可以发现图片中一个细胞核普遍占据了一个直径为3到11个像素的空间，若把图片分割成32 * 32的大小输入学习，能够把切片的各种病理学特征涵盖进去，同时也有利于AlexNet的训练。因此，我们这里给出一个先切分图像并行输入到模型进行识别最后进行整合的方法。在训练阶段，训练集图片已经是32 * 32大小，直接将这些图片输入到模型中进行训练。在应用阶段，使用训练后的模型进行细胞核切割就需要用到先切分再识别最后整合的完整步骤。首先，先对原图的长和宽进行31个像素的全零填充使得最终得到的分割图和原图大小一致，然后以1 * 1为步长将填充完的图片切分成多张32 * 32的局部图片。由于不需要改变模型的参数，所以这些图片可以并行地输入到模型里进行识别，模型输出结果就是局部图片中点坐标对应最终细胞核分割图坐标的RGB值。将所有局部图片处理完后所得到的结构按照坐标排列即可得到最终细胞核分割图的像素矩阵，这个像素矩阵乘255并输出为图片即得到一张细胞核为白色，非细胞核为黑色的细胞核分割图。
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user: 3. 结果 3.1. 图片预处理结果 在图片处理阶段，通过光学变换将原本多种特征糅合在一起的细胞组织切片原图变成病理特征突出的图片。由图2的原图部分可以看出在光学显微镜下细胞组织切片颜色过于鲜艳，而且特征模糊并且多种干扰因素掺杂在其中。通过光学变换处理可以明显看出，处理过后的图片中病理学特征十分鲜明可见，例如其中的细胞核轮廓清晰可见，明显区别于细胞质以及小泡；其中的导管部分也更加突出，不会与肌肉组织糅合在一起，显现出明显的导管形状。通过光学变换处理，效果是肉眼可见的，这样的处理对于神经网络的识别更加有利，不仅把我们所需的特征独立呈现，而且把众多的干扰因素排除在外，使得在神经网络的训练中得到比较高的识别率。 图2. 两组图片，左边一组为显微镜下的细胞组织切片图，右边一组经过光学变换的图 3.2. 模型的训练 在通过搭建Alexnet识别细胞核区域和非细胞核区域中，随着训练的进行，在200，000轮训练中，神经网络在每隔50轮训练就对采样集进行识别率统计得到的识别率变化如图3所示，基本已经稳定在85%以上，以及每个批次训练数据的损失值变化图如图4所示，损失值已经下降到足够小，满足进行细胞核的特征分割，最终对于测试集的识别统计中可达到92%的识别率。 图3. 在200，000轮训练中神经网络的识别率采样图 图4. 在200，000轮训练中每个批次的损失值下降过程 3.3. 用训练后的模型进行细胞核分割 经过训练后的模型可以直接用于组织切片的细胞核分割，将原始图片输入到模型里，会输出一张细胞核特征图，图中只有白色和黑色两种像素分别代表着原图中不同的两个区域：细胞核区域以及非细胞核区域。 首先，我们将训练集中的图片输入测试模型的效果。由图5可以看出，模型有效地把组织切片中的细胞核进行定位识别，并将分割出来的细胞核特征并在输出的双通道特征图片。将经过神经网络分割的细胞核特征图与人工科学标记的细胞核图对比，人工科学标记图片仅标示出其中一小部分的细胞核，而模型的输出结果能把绝大部分的细胞核标示出来，模型已经把细胞核特征学会。由此可知人工科学标记图片不仅耗费大量的时间和人工，而且存在严重的漏标现象，但是使用通过少量的人工科学标记图训练得到的神经网络来分割，不仅极大的提高了效率，而且分割的更为精细。 图5.左边图为科学标记图，中间为原图，右边为神经网络分割图 最后，我们用训练后的模型去分割测试集中的组织切片图的细胞核。由于测试集中的图片并没有输入到模型中进行训练，所以其输出结果是对模型性能的直接验证。在图6的对比图中可见，模型成功地将切片图中的细胞核分割出来，图中的白色部分对应原图中的细胞核部分，可见效果图与科学标记图有着同样的分割效果，都将细胞核从一张复杂的细胞组织切片图中分割出来了。通过分割图可以轻松的定位到细胞核并且了解到细胞核的形状大小等等信息，都是对于疾病诊断提供十分重要的依据。 图6. 训练后的网络对测试集的分割结果，左边一组为切割完成的特征图，右边一组为原图
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user: 4. 结论 本文训练了一个改进的AlexNet卷积神经网络模型对乳腺组织切片图像中的细胞核进行了识别和分割。得益于卷积神经网络的特点，该模型能够准确地识别细胞核的特征，成功地将训练集和测试集的切片图中的细胞核分割出来。由于细胞核病变是乳腺癌的一个重要特征，本研究所得的细胞核分割图将会有助于对乳腺癌的诊断，这也是本研究的下一步工作：将各种乳腺癌组织切片特征提取出来并用于构建乳腺癌分类模型。此外，本研究中的细胞核分割模型不仅可以用于乳腺癌组织切片中，也可以被用于其他疾病的组织切片，提取对应的细胞核特征。
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user: 摘 要 网络入侵具有突发性和隐蔽性等特点，传统的技术很难描述其变化规律，这导致入侵检测正确率非常的低。为了提高入侵检测正确率，降低误检率，提出了一种基于动态自适应权重和柯西变异的蝙蝠优化算法优化神经网络的入侵检测模型。需要先采集入侵网络的数据进行整理，然后导入到神经网络中学习，采用蝙蝠优化算法优化网络模型的参数。最后选取KDD CUP 99数据集进行网络入侵检测的仿真实验。结果表明，本文模型能够获得理想的网络入侵检测率和误检率。 关键词 :蝙蝠优化算法，神经网络，入侵检测模型，模型参数 Copyright © 2018 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 21世纪是网络和信息化的时代，“ABCD”(分别代指人工智能、区块链技术、云端服务和大数据技术)正在成为信息产业进一步发展的方向和当下的科技风口，新技术新发明的出现也使得我们的日常生活发生了翻天覆地的变化。当然这一切的技术似乎都离不开网络的支撑。计算机网络从上个世纪诞生以来一直都在飞速的发展，现在的互联网技术早已进入千家万户，融入了人们日常生活的方方面面，成为人们从事生产生活或者娱乐学习的有力工具，人们对于网络的依赖也越来越深。但随着网络规模的不断扩大，网络入侵事件也日益增多。网络一旦受到恶意入侵和攻击，损失将会是惨重的。入侵检测系统一直以来都是网络安全研究领域的一个热点 [ 1 ] ，它作为网络安全防御的一条重要防线，能够检测出各种入侵行为，有力的保障用户数据安全和网络正常。 针对网络入侵检测的问题，国内外许多专家学者进行过很多研究，同时也提出了很多有效的网络入侵检测模型。要进行入侵检测需要收集各种状态的网络数据，这其中可能有正常的和非正常的，对这些数据进行系统的分析，从而判断网络行为，然后根据不同的网络行为采取相应的安全举措 [ 2 ] 。反向传播(Back Propagation，BP)神经网络是一种非线性的同时具有很强分类能力的神经网络，具有简单、易实现、自组织和适应能力强等优点，成为目前应用最为广泛的网络入侵检测方法 [ 3 ] [ 4 ] 。回声状态网络(Echo State Network，ESN)是一种新型的人工神经网络，一经提出便成为学术界研究的热点，并被大量地应用到了各种不同的领域，包括机器人控制、动态模式分类、事件监测等，尤其是在网络入侵的检测问题上，ESN也取得了较为突出的效果。蝙蝠算法(Bat Algorithm，BA)是一种模拟自然界蝙蝠回声定位现象而开发的一种新型群智能算法，相比较于遗传算法、粒子群算法等传统智能算法优化的入侵检测模型 [ 5 ] [ 6 ] ，蝙蝠算法能够发挥更大的作用。蝙蝠算法可以动态控制局部搜索和全局搜索，具有较好的收敛性，且能避免陷入局部最优，其为神经网络的参数优化问题提供了一种新的研究思路和研究方法 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 。 在网络入侵检测的过程中，网络入侵分类器的设计是网络入侵检测系统的关键，当前网络入侵分类器主要是基于K最近邻算法、支持向量机、神经网络等进行的设计 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] 。其中出回声状态神经网络是一种新型神经网络，它具有简单、易实现、泛化能力强等优点，成为众多网络入侵检测研究中的一个重要的研究方向 [ 15 ] 。基于动态自适应权重和柯西变异的蝙蝠优化算法(Bat Optimization Algorithm Based on Dynamically Adaptive Weight and Cauchy Mutation， BOA)是一种对基本蝙蝠算法改进优化后的群智能搜索算法，该算法在速度公式中加入了动态自适应权重，可以动态地调整自适应权重的大小，加快算法的收敛速度。此外，通过引入柯西逆累积分布函数方法，在每次迭代时，能有效提高蝙蝠算法的全局搜索能力，避免陷入局部最优。该算法可以为回声状态神经网络的参数优化问题提供一种新的解决思路。
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user: 2. 基于蝙蝠优化算法的网络入侵检测模型 2.1. 回声状态神经网络 ESN是由输入层、隐藏层(即储备池)、输出层组成的一种新型的非线性递归神经网络 [ 16 ] 。其将隐藏层设计成了一个由很多神经元组成的稀疏网络，通过调整网络内部权值的特性达到记忆数据的功能，其内部的动态储备池包含了大量稀疏连接的神经元，包含了系统的运行状态，并具有短期训练记忆的功能。其状态方程为： x ( t + 1 ) = s i g m o i d [ α ⋅ W i n ⋅ u ( t ) + β ⋅ W x ⋅ x ( t ) ] (1) 上式中， s i g m o i d 为激活转换函数； α 为输入项的比例系数； β 为内部储备池的谱半径， W i n 和 W x 分别为输入和储备池内部的连接矩阵； u ( t ) ， x ( t ) 则分别表示t时刻的输入向量和储备池内部的状态向量。 那么ESN的输出方程为 y ( t ) = x ( t ) ⋅ W o u t (2) 式中， y ( t ) 为t时刻的输出向量， W o u t 为输出连接向量。 ESN训练的过程，就是训练隐藏层到输出层的连接权值( W o u t )的过程。输出权值对ESN的性能起着非常关键的作用，常采用最小二乘法进行求解 [ 17 ] ，目标函数最小化的形式为： min ‖ X ⋅ W o u t − Y ‖ (3) 式中， Y = [ y ( 1 ) ， y ( 2 ) ， ⋯ ， y ( i ) ] T ， X = [ x ( 1 ) ， x ( 2 ) ， ⋯ ， x ( i ) ] T ， X ∈ R i ⋅ N ，N为储备池的节点数；i为训练样本数。 根据式(3)得到下面解： W e s t = X + Y = ( X T X ) − 1 X T Y (4) 式中， W e s t 为 W o u t 的估计值。 从(1)式可以看出，参数 α 和 β 的选取影响回声状态神经网络的性能。本文采用基于动态自适应权重和柯西变异的蝙蝠优化算法(BOA)对参数 α 和 β 进行选取，以达到提高网络入侵检测模型检测正确率的目的。 2.2. 基于动态自适应权重和柯西变异的蝙蝠优化算法 基本蝙蝠算法的速度更新系数为1，这样的设置使得速度更新方式过于单一，容易使蝙蝠种群陷入僵化状态，导致蝙蝠不能动态地寻找猎物，减少了蝙蝠种群的多样性。从而，不能使蝙蝠种群在寻优过程中协调好局部搜索和全局探索之间的平衡关系。为了解决该问题，受文献 [ 18 ] 的启发，本文提出了新的动态自适应权重函数，其数学表达式为： w = cos ( π ⋅ t 2 ⋅ T max + π ) + 1 (5) 其中，t为当前迭代次数， T max 为最大迭代次数。这样，通过引入余弦函数使蝙蝠速度更新方式更具灵活性，改变了速度更新系数恒定为1的僵化状态。这样蝙蝠算法的速度更新系数就由固定的值1变成了在[0， 2]之间动态变化取值。最后，加上1可以使蝙蝠速度整体提高，又由于余弦函数最大值为1的缘故，不致使蝙蝠寻觅猎物的飞行速度过快。从而，使全局搜索和局部搜索得到平衡。据此，速度更新公式变为 V i t = w ⋅ V i t − 1 + ( x i t − x * ) ⋅ f i (6) 柯西分布也叫作柯西–洛伦兹分布，以奥古斯丁–路易–柯西与亨德里克–洛伦兹名字命名，它是一个数学期望不存在的连续型概率分布。当随机变量X满足其概率密度函数时，称X服从柯西分布。柯西分布具有原点处概率密度大分布紧凑，而两端密度小分布较长的特点。蝙蝠种群经过柯西变异可以在当前变异个体附近生成更大的扰动，使得蝙蝠可以在更广的范围内更新位置进而跳出局部极值。受文献 [ 19 ] 的启发，本文选取了柯西逆累积分布函数对蝙蝠进行变异。利用柯西分布“尾巴长”的特点，使蝙蝠个体朝更广的范围变异，这样能尽量避免蝙蝠算法陷入局部的最优解。柯西逆累积分布函数如公式(7)所示。将蝙蝠算法中位置的迭代更新公式改成公式(8)。 F − 1 ( p ; x 0 ， γ ) = x 0 + γ ⋅ tan ( π ⋅ ( p − 1 2 ) ) (7) X i t = X i t − 1 + V i t ⋅ A ⋅ tan ( π ⋅ ( r − 1 2 ) ) (8) 式中， F − 1 是柯西分布的逆累积分布函数， X i t − 1 是变异前的第i只蝙蝠的位置点， γ = A ， r ∈ [ 0 ， 1 ] 的均匀分布。其中 A 为系数向量，数学表达式如(9)： A = 2 ⋅ a ⋅ r (9) 式中， A 是从2到0线性递减的向量， r ∈ [ 0 ， 1 ] 的均匀随机向量。 2.3. BOA算法优化神经网络参数 优化流程如下： 1) 采集网络入侵的数据并进行清洗整理。 2) 初始化蝙蝠群：蝙蝠个体数为n；每只蝙蝠的音量 A i t 和脉冲频率 r i ；蝙蝠的频率范围f；蝙蝠的位置 x i ；蝙蝠的速度 v i 以及迭代次数和误差精度。 3) 初始位置为ESN的参数；导入训练样本和测试样本。 4) 根据适应度函数，求出蝙蝠个体的适应度函数值，找出最优结果并记录最优值的蝙蝠的位置。 5) 利用式6)~8)对蝙蝠的搜索速度、位置和脉冲频率进行更新。得到每只蝙蝠的最佳位置和整体的最佳位置。 6) 生成均匀分布随机数 rand ，如果 rand < A i 且 f ( x i ) < f ( x * ) ，则接受步骤2)产生的新解，然后按响度更新公式和脉冲发射率更新公式对 A i t 和 r i 进行更新。 7) 计算所有蝙蝠的适应度值并对其进行排序，得到全局最佳位置的适应度值。若达到网络训练精确度或当前最大迭代次数，则迭代结束转至步骤8)；否则计算各蝙蝠的个体极值和全局极值的位置，继续更新蝙蝠的速度和位置。 8) 将蝙蝠全局最优位置对应的值作为回升状态神经网络的参数，并利用最优参数建立网络入侵检测模型。
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user: 3. 仿真实验 3.1. 仿真环境 本实验的实验数据来自KDD CUP 1999网络入侵标准测试数据集，其中包括4种入侵类型，分别是：1) DOS，拒绝服务攻击，例如ping-of-death， syn flood， smurf等；2) PROBING，端口监视或扫描，例如port-scan， ping-sweep等；3) U2R，未授权的本地超级用户特权访问，例如buffer overflow attacks；4) R2L，来自远程主机的未授权访问，例如guessing password。由于数据集样本数量庞大，从中随机选取部分数据进行测试，具体见表1。为使本文模型结果具有可比性，采用遗传算法优化回声状态神经网络(GA-ESN)、粒子群算法优化回声状态神经网络(PSO-ESN)进行对比实验。 Table 1 Sample set distributio 入侵类型 训练样本 测试样本 DoS 2000 400 Probe 1000 200 U2R 500 100 R2L 500 100 表1. 样本集分布情况 3.2. 结果与分析 3.2.1. 检测结果对比 GA-ESN、PSO-ESN和BOA-ESN的检测率和误报率的仿真结果如图1和图2所示。进行仔细分析 图1. 几种模型的入侵检测率比较 图2. 几种模型的误报率比较 后可知，相对于模型GA-ESN、PSO-ESN，蝙蝠优化算法优化的回声状态神经网络的入侵检测模型性能最佳，网络入侵检测的入侵检测率最高、误报率最低，具有明显的优势。 3.2.2. 检测速度对比 为检测模型的运行效率，采用模型对测试集的检测时间作为指标，各模型的检测时间详见表2。从表中数据可知，相对于PSO-ESN、GA-ESN，BOA-ESN检测速度更快，主要由于BOA-ESN采用了分层的技术，减少了计算时间，同时对BA算法进行了改进，加快了收敛速度，因此，BOA-ESN能够更加满足现代网络入侵检测系统高效性、实时性的要求，具有广泛的应用前景。 Table 2 Comparison of detection time (s) of different model 入侵类型 GA-ESN PSO-ESN BOA-ESN DoS 0.95 1.62 0.56 Probe 1.33 1.41 0.58 U2R 1.43 1.73 0.93 R2L 0.98 1.34 0.61 表2. 不同模型的检测时间(s)对比
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user: 4. 结束语 针对回声状态神经网络参数优化的难题，比如参数的不当选择会导致算法收敛效果差等，提出了一种基于蝙蝠优化算法优化回声状态神经网络参数的入侵检测模型。该模型很好的将优化后的蝙蝠算法与回声状态神经网络进行了结合。在神经网络参数优化的过程中，我们既考虑了回声状态神经网络的训练误差反传，用误差改进对模型的训练，同时跟踪个体和群体的最佳权值来更新权值，这样，既充分利用了蝙蝠优化算法的全局搜索能力，又较好地利用了回声状态神经网络误差反向传播改进模型的特点，提高了模型的整体性能。仿真实验结果表明，相较于对比的两个模型，本文模型提高了网络入侵的检测率，同时降低了误报率，具有一定的实际应用价值和现实意义。
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user: 致 谢 首先，我要对我的授业导师李捷教授表示深深的感谢，感谢李老师在我研究生期间给我的方方面面的关心和照顾。李捷老师是一位非常和蔼近人的教授，他严于律己宽以待人，对工作认真积极，对科学一丝不苟的精神深深打动着我。李老师虽然每天工作都很辛苦，但是从不抱怨，而是乐观积极的去面对。他虽然忙，但是在指导和关心我的学习和生活上从未缺席，而且在研究上给了我很大的自由和及时的指导，谢谢您的支持和信任。 感谢于俊洋老师，于老师是一个聪明而又博学的人，在我的课题研究和论文写作方面都给了我很大的帮助和支持。还记得我第一次投稿的时候，心情一直有点焦虑浮躁，通常都是格式还没有改好，一些简单的语法和词序还没有修改好就着急找期刊投，这时候于老师总是很耐心的安慰和鼓励我，并能及时指出文章的各种不足。可以说没有于老师的认真指导和细心修改，我的第一篇论文是不会那么容易被期刊录用的。感谢于老师在每次我遇到问题时，总是认真细致的为我解答。 感谢在实验室里一起研究讨论的各位同学，感谢你们在科学研究以及撰写论文等方面给我的科学指导。和你们一起度过的时光是充实而快乐、紧张又幸福的，感谢你们的关心和帮助。
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user: 摘 要 目的：总结孙伟教授运用“益肾清利活血法”分期治疗慢性肾脏病的经验。方法：通过查阅孙伟教授及其弟子近20年有关肾脏病的著作、论文、科学研究成果，分析其诊治慢性肾脏病的理论特点和治疗方法；临证跟随孙教授抄方，学习了解孙伟教授益肾清利活血法的临床运用情况；运用慢性肾脏病管理系统，动态观察孙教授诊治的慢性肾脏病患者的治疗效果。通过了解孙教授临床、科研等，分析他的学术思想及临床运用，归纳总结孙伟教授治疗慢性肾脏病的病机特点和治则治法。结果：孙伟教授认为，慢性肾脏病病机总属“肾虚湿瘀”并贯穿整个肾脏病变过程中，治疗慢性肾脏病的大法应为“益肾清利活血”，即补肾健脾、清利化湿、活血和络，并形成了基本处方，根据慢性肾脏病的分期随症加减。这一治法可以有效提高临床疗效，改善慢性肾脏病的临床症状，提高患者的生活质量。结论：“肾虚湿瘀”是所有的慢性肾脏病共同的病机特点，“益肾清利活血”治法适用于所有的慢性肾脏病患者，但在慢性肾脏病的不同类型、病程发展的不同阶段、不同病证特点、病情轻重不一的情况下运用益肾、清利、活血的侧重点不尽相同。 关键词 :孙伟，慢性肾脏病，肾虚湿瘀，益肾清利活血 Copyright © 2018 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/