DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 3. 车牌识别技术 实现车牌识别主要共分为以下五个步骤首先，是从外界获得车牌图像，并将原始图像转化为二值图像，通过各种技术对图像进行增强和减噪；其次，进行车牌定位，缩小目标搜索范围，确定车牌区域；然后，再进行字符分割，将定位好的车牌进行分割，得到分散的单个字符，送入字符识别模块；接着将分割的字符先后与数据库中的字符进行匹配，以识别各个字符；最后，将识别的字符进行打包压缩输出最终车牌号码信息。车牌识别的基本步骤如图1所示。 图1. 车牌识别的基本步骤 车牌识别的核心就是如何对提取到的车牌图像信息进行加工处理，最终得到车牌号码。主要包含四个部分：一是对原始图像进行加工处理，增强边界和去除噪声；二是车牌定位部分，三是字符分割部分，四是字符识别部分。所以，需要解决的问题就有四个：一是如何对原始图像加工预处理；二是如何将输入的图像进行车牌定位，三是如何知道各字符开始与结束位置进行字符分割，四是如何将分割的字符进行匹配识别。 3.1. 图像预处理 1) 图像的预处理是整个图像识别的前提，因为计算机不能像人眼一样可以很直观的观测到整体的图像，而是通过输入图像的每个像素点的具体值，以及这些像素点之间的排列关系来识别图像。所以在做计算机视觉的过程中，我们需要先对图片进行一系列的预处理过程，好让计算机或者是程序算法更好的理解图片内容的含义 [ 7 ] ，依据不同方法实现图像视感品质的提高，尽可能还原较高真实度的信息，并且提高相关信息的可检测性，提高提取及识别的可靠程度，以方便下一步的处理。具体的处理步骤主要有图像灰度图的转化、边缘检测、腐蚀、平滑处理以及移除最小对象等 [ 8 ] 。 ① 图像灰度图的转化 由于我国车辆的种类较多，车牌的底色和字符的颜色会因为车辆种类的不同而有多种不同的组合，但是其色彩对比度是很大的，这就有利于将图像转化为灰度图像，然后再分割提取出车牌区域。下面是图像灰度值H的计算公式。 H = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 B (1) H = B + G + R 3 (2) 公式(1)用的是权值加重法，公式(2)用的是均值法。可以用函数rgb2gray()来实现权值法。 ② 图像的边缘检测 由于输入系统的由监控拍到的车辆的图片可能会因为车速、噪声、车辆本身导致拍摄到的图片模糊或者受到干扰。因此，必须先进行边缘检测得到清晰的车牌轮廓，才能进一步处理进而进行车牌的定位分割，可以用函数edge()来完成边缘检测。根据阈值0.15，并且在横向纵向上，用Prewitt算子进行边缘检测，具体函数为edge(I，'prewitt'，0.15，both)。 ③ 灰度图的腐蚀 图像的腐蚀就是将拍摄到的图片做形态学解析处理，目的是去掉多余的轮廓线条，减少噪声的影响。图像腐蚀可以消除边缘检测后图像中小的无意义的点和线，减少这一部分的干扰，可以用函数imerod()来完成灰度图的腐蚀。 ④ 平滑处理 车牌图像进行完边缘检测和腐蚀处理操作后，已经能够显示出车牌区域的轮廓了，因为车牌图像还会有噪声和其它因素的影响，因此车牌区域还不能够被计算提取得到，那么就需要在车牌区域计算切割之前对图像做平滑处理，去除一些孤立而无意义的噪点，可以用imclose()函数来实现图像的平滑处理，让图像实现闭运算。 ⑤ 移除小对象 图像平滑处理后也许会有许多闭合区域，就像一些噪点和车标，这些不属于车牌部分的要尽量删除掉，可以用函数bwareaopen()将图像中小于设定的面积值的部分删除。 3.2. 车牌定位 对于车牌识别系统来说所需要的仅仅是车牌区域，所以就要把图像中的车牌区域截取切割下来。因此利用边缘检测经过计算x方向和y方向的车牌边界的长度，可以很容易得到图像中的车牌区域。因为三维彩色图像占据空间较大，因此先将图像进行二值化，再利用阈值分割法切割出长方形的车牌区域，因为我国的车牌底色通常是蓝色，并且在RGB彩色模型中(0， 0， 1)表示蓝色，转换数据后1为蓝色，而在二值图中蓝色呈现出白色，所以只需扫描1的点，便能统计出蓝色像素点的数量。之后横向统计蓝色范围内的像素点的数量，根据统计的像素点的数量设置一个合适的阈值，最后就能找出车牌在横向上的合理区域，并进行切割，实现车牌水平定位，根据我国车牌大小，本文设计横向阈值TH = 5；同时，用同样的方法在切割出的横向区域图像的基础上，统计纵向上蓝色像素点的数量，设置一个纵向阈值TH = 3，然后对列方向的合理区域进行切割，实现车牌垂直定位；结合车牌微定位最终就能得到整个车牌的区域，实现车牌定位。 3.3. 字符分割 因为车牌字符间隔比较大，字符与字符不会连接到一起，所以这里使用的方法是寻找有连续文字的块，按照字符的宽度确定出来合适的阈值，如果宽度比这一阈值大，就说明这一块有多个字符组合，就需要对这一部分进行切割，然后保存剩余部分并且覆盖原来的图像继续进行切割，直到切出所有字符。字符分割通常使用的是垂直投影法。在对图像进行垂直投影时，投影图上的曲线波形会有明显的高低变化，由波形的的变化为依据从左到右对投影图上的波形进行扫描，根据波峰和波谷来判断字符的位置。一般分割出来的字符还不能直接使用，还需要进行归一化处理，也就是将切得的字符图像大小统一为字符模板的大小，这样才能与字符库的字符模板比对识别。 3.4. 字符识别 目前使用的车牌字符识别算法OCR (Optical Character Recognition)：基于模板匹配的OCR算法和基于人工神经网络的OCR算法。本文选用的字符识别算法是模板匹配算法，模板匹配是指用一个较小的图像(模板)与原始图像进行比较，以确定原始图像中是否存在与该模板相同或相似的区域，也就是将切割并进行归一化处理后的字符块图片与字符模板做比对。归一化处理后的字符图片可以直接与字符库中的模板进行匹配，图片最相近的就默认为匹配的结果。模板匹配常用的一种测度方法为模板与原始图像对应区域的误差平方和。
system: [SYSTEM]

user: 4. 实验结果及分析 图2. 图像实现去雾前后对比 如图2，雾天中的汽车图像对比度不高，图像模糊不清，此时送入车牌识别系统并不能很好的识别信息，经过直方图均衡化后，图像对比度明显增加，变得更加清晰，更加容易识别，最终达到去雾效果。 雾天中图像直方图分布不均匀，通过均衡化，整体直方图的分布变得均匀，画面变得清晰，如图3。 如图4，去雾后的图像经过灰度图转化，滤波，边缘检测等一系列预处理，车牌区域大致已经确定，准备切割车牌，见图5。 定位好车牌区域，经过垂直投影法分割字符，得到以上七个图片，如图6，最后送入字符识别模块，与字符库进行模板匹配，得到最终的车牌信息。 图3. 均衡化后的直方图对比 图4. 图像预处理过程 图5. 经过预处理后准确定位的车牌图像 图6. 准确分割车牌字符
system: [SYSTEM]

user: 5. 结语 复杂环境中的车牌信息很难被提取并且解读的准确度不高，因此需要对车牌图像进行处理。雾天中的图像对比度不高，灰度直方图差别大，分布不均匀，所以可以利用直方图均衡化来实现图像去雾；将去雾的图像进行一系列增强减噪操作得到更加清晰的图像；再利用阈值分割法，将蓝底的车牌截取出来，缩小搜索范围；接着，利用垂直投影法，将连续的字符分割开来，得到单个不连续的字符；最后与字符库中的字符模板进行匹配得到最终的车牌。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 随着电子商务的不断发展，物流需求呈现爆发式的增长，客户订单呈现出多批次、少批量的特点。针对之前电动物流车路径问题中完全充电策略假设的不足之处，本文统筹协调电动物流车路径及充电决策，构建了更加接近实际情况的部分充电策略下的电动物流车配送路径优化模型，并设计遗传算法进行求解。实例计算结果表明，与完全充电策略相比，基于部分充电策略能够有效降低车辆路径成本。 关键词 :电动物流车，车辆路径问题，部分充电策略 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 随着环境污染、能源消耗问题的日益严重，传统燃油车逐渐被新能源汽车替代。国家各部门相继出台了一系列政策法规来推进电动汽车的使用。例如我国交通部在2014年发布的《关于加快新能源汽车推广应用的实施意见(征求意见稿)》 [ 1 ] 中明确指出，到2020年，我国新能源城市物流配送车辆应达到5万辆，同时要求地方政府在充电站等基础配套设施的建设上，对新能源城市物流配送运输予以优先考虑。国内目前许多大型的电商企业，例如京东、苏宁等行业领导者都先后购入电动汽车进行配送。 而近年来电子商务的迅速发展使物流网络不断扩大，对企业来说，单纯的降低配送成本将对企业发展产生不利影响。车辆充电决策及路径的选择都会对电动物流车配送成本产生影响。配送途中，不考虑充电量的决策，会增加车辆充电成本、充电时间并降低充电的灵活性。完善的配送路径规划需要将这些问题统筹兼顾，通过科学的规划方法使最终的电动物流车配送成本最低。
system: [SYSTEM]

user: 2. 相关研究评述 车辆路径问题是物流领域一个重要的研究方向，1959年，Dantzig和Ramser [ 2 ] 首次提出了车辆调度问题，他们模拟了一系列同质卡车如何从枢纽中心以最小的行驶距离来满足多个加油站的石油需求。五年后，Clarke和Wright [ 3 ] 将这个问题一般化为线性规划问题，也就是我们现在所熟知的传统车辆路径规划问题。 之后，随着新能源汽车的推广使用，相关学者开始研究电动物流车路径问题。Schneider，Stenger [ 4 ] 首次研究了在配送途中有独立的充电站能够进行充电的电动汽车路径问题。在该文献中，车辆能够在特定的充电站补充电量，且充电时间与消耗能量成线性相关的关系。在Solomon [ 5 ] 算例及之前学者实例的基础上提出了新的标杆问题，采用可变领域搜索的启发式算法，得到了更优的结果。与之前基础的电动汽车路径问题研究不同，这篇文献中，充电时长不是一个固定的数值，而是与补充的电量呈线性关系。这更加接近实际情况，也为之后的研究奠定了基础。Matin M [ 6 ] 构建了一个模型用于解决带有时间窗及充电站容量约束的电动汽车路径问题，根据车辆属性及相关数据，确定了完成配送任务所需的最佳车辆数量及充电站的数量。 考虑到电动汽车充电给电网造成的巨大压力，我国充电桩的电价通常采用分时定价的方法进行收费。孙晓明 [ 7 ]、张静 [ 8 ]、严俊 [ 9 ]、李明 [ 10 ] 等人研究了基于分时电价的电动汽车路径选择与充电导航策略，相关研究结果有助于提高用户出行效率并缓解大规模无序充电对配电系统安全运行的影响。 目前在物流配送中，相比传统燃油车，电动物流车路径优化问题的求解难度更大，充电决策也会对整个路径产生重要影响。因此，更加合理高效的路径规划在解决电动物流车配送问题中是十分必要的。本文提出在基于部分充电策略的电动物流车配送路径优化方法。
system: [SYSTEM]

user: 3. 问题描述及求解思路 基于以上分析，本文在传统车辆路径问题的基础上，综合考虑纯电动物流车的技术特征，提出了具有行驶里程及车载容量限制的电动物流车配送路径优化问题。问题具体描述为：某公司拥有一个城市配送中心，配送中心内有多辆纯电动物流车为多个客户提供配送服务。每个客户位置及需求量已知，仅可被访问一次。车辆以满电状态从配送中心出发，配送途中，若电动物流车剩余电量不足以完成后续的配送任务，可到最近的社会充电设施进行充电，充电次数及每个充电站被访问的次数都没有限制，本文目的是通过合理的安排配送路线、出行时间及充电计划，达到运营成本最小的目标。 3.1. 基本假设 为将实际问题进行合理简化，本文进行如下假设：有且仅有一个配送中心，电动物流车从配送中心出发，最后再返回配送中心；配送中心只有一种型号的纯电动物流车，车辆具有载重限制，车辆从配送中心出发时为满电状态，充电时不考虑充电等待时间；客户的需求量及位置已知，且需求不可拆分；充电站的位置已知，充电站内充电桩的相关参数均相同；车辆行驶速度恒定；电量消耗与行驶距离、充电时间与充电量呈线性相关关系；车辆服务过程中没有电量消耗。 3.2. 变量与参数定义 为了清晰的构建E-VRPTW问题，本节将模型中涉及到的变量及参数定义列于表1中，其中决策变量为x ij 、z i 、T i 、Z i 。 Table 1 Relevant variables and parameter description 0 ， N + 1 配送中心，其中0表示配送起始点， N + 1 表示配送终止点 V 客户点集合 R ′ 电动汽车实际充电站与虚拟充电站集合 V 0 客户点与配送起始点集合： V 0 = V ∪ { 0 } R ′ 0 充电站与配送起始点集合： R ′ 0 = R ′ ∪ { 0 } V 0 ' 客户点、充电站及配送起始点集合： V ′ 0 = V ∪ R ′ ∪ { 0 } V ′ N + 1 客户、充电站及配送终止点集合： V ′ N + 1 = V ∪ R ′ ∪ { N + 1 } V ′ 0 ， N + 1 所有节点集合： V ′ 0 ， N + 1 = V ∪ R ′ ∪ { 0 ， N + 1 } c t 车辆单位变动成本 c g 单位充电成本 d i j 节点i与节点j之间的距离 t i j 节点i到节点j之间的行驶时间 s i 客户节点i的服务时间 S i 车辆在充电站i的充电时间 q i 节点i的需求量 u i 车辆到达节点i时的剩余货物重量 [ e i ， l i ] 客户节点i的时间窗 Q 电池额定电量 W 车辆的额定载重 e 单位里程平均能耗 θ 平均充电速度 T i 车辆在节点i的开始服务时间 z i 车辆到达节点 i ∈ V ′ N + 1 时的电池电量 Z i 车辆离开节点 i ∈ V ′ 0 时的电池电量 x i j 0-1变量，存在路径 ( i ， j ) 时 x i j 为1，否则为0 表1. 相关变量及参数说明 3.3. 数学模型 Min c f ∑ i ∈ V ′ x o i + c t ∑ i ∈ V ′ o ∑ j ∈ V ′ N + 1 t i j x i j + c q ∑ j ∈ R ′ t j q + c g ∑ j ∈ R ′ ( Z j − z j ) (1) Subjectto ∑ j ∈ V ′ N + 1 ， i ≠ j x i j = 1     ∀ i ∈ V (2) ∑ j ∈ V ′ N + 1 ， i ≠ j x i j ≤ 1     ∀ i ∈ R ′ (3) ∑ i ∈ V ′ 0 ， i ≠ j x i j − ∑ i ∈ V ′ N + 1 ， i ≠ j x j i = 0 ，     ∀ j ∈ V ′ (4) Τ i + ( t i j + s i ) x i j − l 0 ( 1 − x i j ) ≤ Τ j     ∀ i ∈ V 0 ， ∀ j ∈ V ′ N + 1 ， i ≠ j (5) Τ i + t i j x i j + θ ( Z i − z i ) + t i q − ( l 0 + θ Q max ) ( 1 − x i j ) ≤ Τ j     ∀ i ∈ R ′ ， ∀ j ∈ V ′ N + 1 ， i ≠ j (6) e i ≤ Τ i ≤ l i     ∀ i ∈ V ′ 0 ， N + 1 (7) 0 ≤ z j ≤ z i − ( e ⋅ d i j ) x i j + Q max ( 1 − x i j )     ∀ i ∈ V 0 ， ∀ j ∈ V ′ N + 1 ， i ≠ j (8) 0 ≤ z j ≤ Z i − ( e ⋅ d i j ) x i j + Q max ( 1 − x i j )     ∀ i ∈ R ′ 0 ， ∀ j ∈ V ′ N + 1 ， i ≠ j (9) z i ≤ Z i ≤ Q max     ∀ i ∈ R ′ 0 (10) x i j ∈ { 0 ， 1 }     ∀ i ∈ V ′ 0 ， j ∈ V ′ N + 1 ， i ≠ j (11) 其中，目标函数(1)最小化总成本，包括固定成本，旅行成本，排队成本和再充电成本。约束(2)确保每个客户只被访问一次。约束(3)表明车辆最多可以访问每个充电站(包括虚拟顶点)一次。约束(4)为节点车流量进出平衡约束。约束条件(5)和(6)分别表示离开客户(和仓库)和充电站的时间。约束(7)表示客户和仓库的时间窗口。约束(8)和(9)分别定义当车辆离开客户(和仓库)和充电站时的电池水平，并确保其不会为负。约束(10)表明电池电量不能超过其额定电量。约束(11)定义了0-1决策变量，它决定车辆形式路径。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 本文在现有研究的基础上，提出基于部分充电策略的电动物流车配送路径优化方法。构建了基于部分充电策略的路径优化模型，并设计遗传算法进行求解。通过对实例的求解分析，验证了本文中所提出的模型及算法的有效性。但本文研究还存在许多不足之处，还有待于做更加深入的研究。如基于动态交通网络或客户动态需求进行更加接近实际情况的研究。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 针对已有评估方法存在的不足，提出一种基于Vague集的防空重点保卫目标优选与排序方法。分析了影响保卫目标优选与排序的指标因素，给出了各评价指标的模糊值表示及指标权重的计算方法，该方法能有效避免传统的专家打分法造成的主观偏差。在此基础上，建立了基于Vague集的防空重点保卫目标综合评价模型，给出了保卫目标优选与排序的方法。最后通过实例分析验证，该方法评估结果准确，对指挥员科学决策具有一定的参考价值。 关键词 :Vague集，重点保卫目标，优选与排序，相离度 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 防空作战中，地面防空兵承担极其繁重的作战任务，由于防空兵力有限，为合理地使用兵力，力求取得最佳的防空效果，预先确定重点保卫目标的掩护顺序，分清轻重缓急是防空作战中极其重要的一环。目前研究保卫目标优选与排序的文献并不少 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] ，但这些文献在处理评价指标权重时大多采用主观打分法，针对此问题，本文借助Vague集理论提出一种防空重点保卫目标优选与排序的新方法，该方法通过定量计算得到各评价指标权重。因此，能有效避免主观偏差，更好地适应现代防空作战对数据处理客观性、精确化的要求。
system: [SYSTEM]

user: 2. Vague集基本理论 Gau和Buehrer早在1993年就提出了Vague集理论 [ 5 ] ，由于Vague集理论比较符合人类思维活动，被广泛地推广应用。Vague集理论有以下定义： 定义 [ 6 ] 设 X = { x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n } 是一论域，再设属于X有Vague集A，Vague集A可以通过名为 t A 的肯定隶属函数与名为 f A 的否定隶属函数来表述，存在 t A : X → [ 0 ， 1 ] ，   f A : X → [ 0 ， 1 ] ，上式中， t A ( x i ) 可认为是肯定隶属度下界，由支持 x i 的证据得到， f A ( x i ) 可认为是否定隶属度下界，由反对 x i 的证据得到，并存在 t A ( x i ) ≤ 1 − f A ( x i ) 。任意 x i 在A中的隶属度，可由区间值 v A ( x i ) = [ t A ( x i ) ，   1 − f A ( x i ) ] 来界定，因此， v A ( x i ) 是 x i 在A内的Vague值，可简单表述为 v = [ t ，   1 − f ] 。
system: [SYSTEM]

user: 3. 防空重点保卫目标综合评价指标体系 防空重点保卫目标的选择主要依据上级意图、所担负的掩护任务、敌空袭意图、保卫目标重要性、保卫目标特性及我防空作战能力 [ 7 ]。作战过程中，影响保卫目标选择的因素很多，为了便于分析问题，这里以目标价值(目标在防空作战中所起的作用以及受损后产生的影响)为基本衡量标准，重点考虑以下几个具有决定性作用的因素：目标重要性、目标受威胁程度、目标易损性、目标恢复性。由此可建立出防空重点保卫目标综合评价指标体系，如图1所示。
system: [SYSTEM]

user: 4. 基于Vague集的防空重点保卫目标优选与排序方法 4.1. 评价指标的模糊值表示 假设有m个待评价的防空重点保卫目标，根据以上建立的体系结构，选取目标重要性、目标受威胁 程度、目标易损性、目标恢复性为评价指标。即有方案 X = { X 1 ， X 2 ， ⋯ ， X m } ，指标集 U = { U 1 ， U 2 ， U 3 ， U 4 } ， 图1. 防空重点保卫目标评价指标体系结构 设各指标权重为 w 1 ， w 2 ， w 3 ， w 4 ，且 w 1 + w 2 + w 3 + w 4 = 1 。首先采取以下方法对各指标进行规范化处理 [ 8 ]。 对于效益型指标，令 t i j = ( x i j − x j min ) / ( x j max − x j min ) (1) f i j = ( x j max − x i j ) / ( x j max − x j min ) (2) 对于成本型指标，令 t i j = ( x j max − x i j ) / ( x j max − x j min ) (3) f i j = ( x i j − x j min ) / ( x j max − x j min ) (4) 式中， x j max = max { x 1 j ， x 2 j ， ⋯ ， x m j } ，   x j min = min { x 1 j ， x 2 j ， ⋯ ， x m j } ;   i = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ;   j = 1 ， 2 ， 3 ， 4 。 根据以下公式可以求得各指标的模糊值矩阵 F = ( F i j ) m × n F i j = t i j + ( 1 − t i j − f i j ) t i j / ( t i j + f i j ) = t i j / ( t i j + f i j ) (5) 当 t i j = 0 时， F i j = t i j + ( 1 − t i j − f i j ) ( 1 − f i j ) / 2 = ( 1 − f i j ) 2 / 2 (6) 当 f i j = 0 时， F i j = t i j + ( 1 − t i j − f i j ) ( 1 + f i j ) / 2 = t i j + ( 1 − f i j ) / 2 (7) 4.2. 评价指标权重的计算 方案 X i 与 X * 间的相离度定义为： J ( X i ， X * ) = ∑ j = 1 5 f i j 2 + ( 1 − t i j ) 2 ⋅ w j (8) 建立最优化模型 [ 9 ] ： m i n   J ( w ) = ∑ i = 1 m ∑ j = 1 5 [ f i j 2 + ( 1 − t i j ) 2 ] w j 2 s . t .   w j ≥ 0 ，   ∑ j = 1 5 w j = 1 (9) 求解得各指标权重： w j = 1 / ∑ j = 1 5 1 ∑ i = 1 m [ f i j 2 + ( 1 − t i j ) 2 ] ∑ i = 1 m [ f i j 2 + ( 1 − t i j ) 2 ] ，   j = 1 ， 2 ， 3 ， 4 (10) 具体求解过程参看文献 [ 9 ] ，此处不再赘述。 4.3. 基于Vague集的防空重点保卫目标优选方法 1) 构造模糊值矩阵 F = ( F i j ) m × n 。 2) 计算各指标权重。 3) 分别确定方案集的最优、最劣点 X + 、 X − 。 4) 计算每个方案到最优点 X + 的接近度 E i 。 d i + = d ( X i ， X + ) = ∑ j = 1 4 ( f i j − f p j ) 2 + ( t i j − t p j ) 2 ⋅ w j ，   i = 1 ， 2 ， ⋯ ， m (11) d i − = d ( X i ， X − ) = ∑ j = 1 4 ( f i j − f q j ) 2 + ( t i j − t q j ) 2 ⋅ w j ，   i = 1 ， 2 ， ⋯ ， m (12) E i = d i − / ( d i − + d i + ) ，   i = 1 ， 2 ， ⋯ ， m (13) 5) 通过 E i 值对待评价的防空重点保卫目标进行优选与排序。
system: [SYSTEM]

user: 5. 实例分析 假设现有4个防空保卫目标，需确定对其掩护顺序，即有方案集 X = { X 1 ， X 2 ， X 3 ， X 4 } ，指标集 U = { U 1 ， U 2 ， U 3 ， U 4 } 。各方案在每个指标下的指标值见表1 (各指标的满分均为10)。 Table 1 Evaluation indexes of important defending targets in defense zon U 1 U 2 U 3 U 4 X 1 8.25 7.84 5.45 4.60 X 2 9.30 5.05 8.26 7.10 X 3 9.12 4.40 6.50 6.64 X 4 9.08 5.60 5.00 7.06 表1. 防空重点保卫目标评价指标值 1) 评价指标模糊值表示 根据公式(1)~(4)对其进行规范化，这样可得到各指标的Vague集表示。 X 1 = { ( U 1 ，   [ 0.00 ， 0.00 ] ) ，   ( U 2 ，   [ 1.00 ， 1.00 ] ) ，   ( U 3 ，   [ 0.14 ， 0.14 ] ) ，   ( U 4 ，   [ 1.00 ， 1.00 ] ) } X 2 = { ( U 1 ，   [ 1.00 ， 1.00 ] ) ，   ( U 2 ，   [ 0.19 ， 0.19 ] ) ，   ( U 3 ，   [ 1.00 ， 1.00 ] ) ，   ( U 4 ，   [ 0.00 ， 0.00 ] ) } X 3 = { ( U 1 ，   [ 0.83 ， 0.83 ] ) ，   ( U 2 ，   [ 0.00 ， 0.00 ] ) ，   ( U 3 ，   [ 0.46 ， 0.46 ] ) ，   ( U 4 ，   [ 0.18 ， 0.18 ] ) } X 4 = { ( U 1 ，   [ 0.79 ， 0.79 ] ) ，   ( U 2 ，   [ 0.35 ， 0.35 ] ) ，   ( U 3 ，   [ 0.00 ， 0.00 ] ) ，   ( U 4 ，   [ 0.02 ， 0.02 ] ) } 由此，可得到模糊值矩阵 F = [ 0.00 1.50 0.14 1.50 1.50 0.19 1.50 0.00 0.83 0.00 0.46 0.18 0.79 0.35 0.00 0.02 ] 。 2) 计算各指标权重分别为： w 1 = 0.4078 ， w 2 = 0.2106 ， w 3 = 0.2153 ， w 4 = 0.1663 。 3) 确定方案集的最优、最劣点 X + 、 X − 。 X + = { ( U 1 ，   [ 1.00 ， 1.00 ] ) ，   ( U 2 ，   [ 1.00 ， 1.00 ] ) ，   ( U 3 ，   [ 1.00 ， 1.00 ] ) ，   ( U 4 ，   [ 1.00 ， 1.00 ] ) } X − = { ( U 1 ，   [ 0.00 ， 0.00 ] ) ，   ( U 2 ，   [ 0.00 ， 0.00 ] ) ，   ( U 3 ，   [ 0.00 ， 0.00 ] ) ，   ( U 4 ，   [ 0.00 ， 0.00 ] ) } 4) 确定各方案 X i 到最优、最劣点的距离 d i + 、 d i − 。 d 1 + = 0.7953 ， d 2 + = 0.4807 ， d 3 + = 0.7607 ； d 4 + = 0.8496 d 1 − = 0.5756 ， d 2 − = 0.9377 ， d 3 − = 0.6611 ； d 4 − = 0.5645 5) 确定各方案 X i 到最优点 X + 的接近度 E i 。 E 1 = 0.4199 ， E 2 = 0.6611 ， E 3 = 0.4650 ； E 4 = 0.3992 根据 E i 的大小排序，即可得各保卫目标的优先掩护顺序为：X 2 > X 3 > X 1 > X 4 。 实例证明，该保卫目标优先掩护顺序符合实际情况，与专家评判一致。因此，该方法具有较高的可信度。
system: [SYSTEM]

user: 6. 结束语 本文提出了一种基于Vague集的防空重点保卫目标优选与排序方法，该方法借助模糊理论，充分考虑了战场信息的随机性与不确定性，以定量的方式很好地解决了保卫目标的优选和排序问题，能有效避免传统模糊决策方法存在的不足，具有较强的实用性和鲁棒性，可为防空作战提供更可靠的辅助决策。实例证明该方法简单有效，在防空火力优化部署方面有着较为广泛的应用前景。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 忻城珍珠糯玉米作为国家地理标志的玉米品种，品质独特，但是产量难以提高。经过笔者实践探索，总结出一套密植高产栽培技术，在广西来宾市忻城县果遂镇和兴宾区试验示范，通过育苗移栽、定向密植、药物控制植株徒长措施、加强病虫害防治等技术措施，达到高产的目的。应用该技术平均每667 m 2 产干玉米粒356.43 kg，比普通种植方法(254.72 kg)增产39.93%，增产显著。 关键词 :忻城珍珠糯玉米，密植，高产栽培技术，害虫防治 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 忻城珍珠糯玉米是广西壮族自治区来宾市忻城县地理标志的玉米品种，也是中国特有的珍贵糯玉米变异品种，与当地普通玉米同一属，不同亚种；它性状稳定，耐旱、耐瘦，抗逆性强，适合山区种植，适合亚热带种植。忻城珍珠糯玉米含有丰富的谷固醇、磷脂、五油酸、镁及一般粮食所没有的胡萝卜素，对减少胆固醇在血管中的沉积，防止皮肤皱裂，抗老抑皱，清音润嗓，防治夜盲、哮喘和促进儿童生长发育都有良好的效能。纯系的忻城珍珠糯玉米，其子粒细小、均匀，粘性强，是玉米中香、甜及糯性极佳的一个品种，煮食粘柔爽口，饭后留香；鲜穗糯玉米经蒸熟后，颗粒饱满似珍珠，晶莹剔透，皮薄肉糯，甘甜滑爽，清香扑鼻；干籽经加工后得到的玉米粒熬成粥，粥粒晶莹透亮圆滑，似珍珠一般，故称“珍珠糯玉米”，该品种还可以用于面、糕点等的制作，配以红枣、红小豆、桂圆等，可制成珍珠百宝粥，易于消化，调节膳食结构，用于食品加工独具优势。然而，随着种植年限的增长，忻城珍珠糯玉米受到外来玉米品种花粉等各种环境因素的影响，该品种的纯度、品质和高产性状已表现出严重退化趋势，所剩下的正纯品系很少，而且该品种在现有的栽培技术措施下，单产只有200公斤/亩(因珍珠糯玉米一般种在旱地，品种因素产量较低)，经济效益不高。为了延长其品种寿命，保持其原有优良特性，同时提高产量、提升效益，我们于2016~2018年对忻城珍珠糯玉米进行提纯复壮及高产栽培技术研究，经过笔者实践探索，总结出一套密植高产栽培技术，在广西来宾市忻城县果遂镇、红渡镇和兴宾区桥巩镇试验示范，应用密植定向栽培及病虫害防控技术，平均每667 m 2 产干玉米粒356.43 kg，比普通种植方法(254.72 kg)增产39.93%，增产显著。
system: [SYSTEM]

user: 2. 栽培技术要点 2.1. 品种选择 选择广西壮族自治区来宾市忻城县地方标志品种“忻城珍珠糯玉米”。 2.2. 播种育苗 播种时间为春季在2月下旬、秋季在7月上旬前。采用育秧盘育苗，按每667 m 2 用105孔的育秧盘50个即可。用育苗专用基质作育苗基质。早春育苗盖农用薄膜保温，夏秋季育苗用遮阳网防晒保湿，出苗2叶以后去掉遮阳网，进行练苗。 2.3. 整地起畦 为节省劳动力，按行距65 cm起畦，畦面埋下足够的肥料，按每667 m 2 施用生物有机肥25 kg、三元复合肥(N15-P15-K15) 25 kg，施肥后盖土厚10 cm，盖上园艺地膜。 2.4. 移栽定植 苗长到3叶期后移栽，即待苗长高约12 cm~15 cm后，起苗移栽。单行种植，行距为65 cm，株距为20 cm，用剪刀把园艺地膜剪开成植株孔洞，从植株洞种植秧苗，种植株数4000株~5000株/666.7 m 2 。大田株行走向是东西走向，叶片展开方向为南北向，行间植株“品”字形交叉定植，尽量带土移栽，以确保成活率。移栽后应及时浇水。检查园艺地膜是否覆盖完好，以防杂草生长，提高地温，保证移栽后的幼苗正常生长发育。 2.5. 田间管理 控制植株徒长措施。密植型种植最关键是控制植株徒长，需要采用控旺技术措施。苗长到4叶期后，喷用2000倍的螯合制剂镁肥 + 0.5%磷酸二氢钾。6~8叶期喷用2000倍螯合制剂镁肥 + 1000倍嘧菌酯丙环唑1次。还要注意抗旱、排涝和病虫害的防治工作。 2.6. 适时收获 珍珠糯玉米可以鲜食，也可以收获干粒用以煮粥。鲜食的收获期与普通玉米截然不同，采收期对玉米的商品品质和营养品质影响较大，鲜果穗上市的糯玉米应在乳期采收。因为玉米籽粒含糖量在授粉后20 d左右(乳熟期)最高。一般来说，广西珍珠糯玉米鲜果穗最佳采收期为春播授粉后20~24天，秋播授粉后20~26天。鲜糯玉米采收后，其含糖量会逐渐下降，采收后应及时加以处理，以不超过12小时为宜。采收时要带苞叶，最好是随采收，随上市。
system: [SYSTEM]

user: 3. 病虫害防治 珍珠糯玉米主要的病虫害为大叶斑病和小叶斑病、草地贪夜蛾 [ 1 ] 、玉米螟虫、玉米铁甲虫。 3.1. 大小叶斑病 在玉米长至6~8叶期，喷用2000倍螯合制剂镁肥 + 1000倍嘧菌酯丙环唑1次，其中的嘧菌酯丙环唑可以防治大叶斑病和小叶斑病。 3.2. 草地贪夜蛾 草地贪夜蛾又称秋黏虫，广泛分布于美洲大陆，具有适生区域广、迁飞能力强、繁殖倍数高、暴食危害重、防治难度大等特点，是联合国粮农组织全球预警的重大农业害虫 [ 2 ] 。草地贪夜蛾为多食性，可为害80余种植物，嗜好禾本科，最易为害玉米、水稻、甘蔗等。草地贪夜蛾以幼虫取食植物叶片、嫩茎、幼穗、花蕾等，低龄幼虫食量少，4龄后进入暴食期，危害重，损失大，以危害玉米最为严重。草地贪夜蛾主要以幼虫为害玉米的叶片，叶片叶肉被取食后剩下叶表皮而形成半透明薄膜状“窗孔”，或叶片呈大小不等的孔洞，剥开玉米生长点卷曲心叶可见大量害虫粪便和藏身在其中的幼虫，心叶被咬食呈破烂状。幼虫头部具黄白色明显倒“Y”型斑，黑色背毛片着生原生刚毛(每节背中线两侧有2根刚毛)，腹部末节有呈正方形排列的4个黑斑。幼虫体表有许多纵行条纹，背中线黄色，背中线两侧各有一条黄色纵条纹，条纹外侧依次是黑色、黄色纵条纹。 物理防治：1) 灯光诱杀。利用害虫有趋光性的特点，有条件的地方可用频振式杀虫灯诱杀草地贪夜蛾成虫，减少产卵量，降低为害。2) 性诱：利用性诱剂诱杀雄虫，减少交配机会，降低草地贪夜蛾卵受精率，从而降低卵孵化率，达到控制草地贪夜蛾的目的。 化学防治：当玉米地虫口密度达10头/百株时，即可用药防治，可用下列药剂之一兑水50公斤喷雾：20%氯虫苯甲酰胺(康宽) 15 ml/亩 + 2.5%氟氯氰菊酯50 ml/亩；或者有5%阿维菌素100 ml/亩 + 2.5%氟氯氰菊酯50 ml/亩；或者用40%辛硫磷150 ml/亩 + 77.7%敌敌畏100 ml/亩；还可用核型多角体病毒、苏云金杆菌、苦参碱、白僵菌等制剂。 3.3. 玉米铁甲虫 物理防治：三四月份，发现成虫时，抓住在成虫活动初期还没有来得及产卵的时候，上午九点之前，或者下午四点之后捕杀，可以明显的降低玉米铁甲虫成虫的基数。在五月份老熟幼虫化蛹时，可用人工割叶的方法割除有虫的叶片，聚集焚烧。 药剂防治：防治幼虫：当虫卵达到15%的孵化率时，每667 m 2 用12 ml的40%的氰戊菊脂兑水50~60 kg 的喷雾，选择晴天上午进行喷施。对于早春的玉米，在五月的上旬第一次喷药。第二次喷药在五月的中下旬。也可以使用毒土，把由细土与98%的巴丹原粉混合而成的98%的巴丹原粉洒在玉米喇叭口内，熏死玉米铁甲虫幼虫。可采用48%的毒死蜱乳油1000倍的液喷施，需要连续喷施2~3次。防治成虫：采用12 ml的40%的氰戊菊酯兑水50~60 kg连续喷杀一次到两次，还可以选择其他的除虫菊酯类的农药来进行喷杀 [ 3 ] 。 3.4. 玉米螟虫 按照玉米铁甲虫幼虫防治方法，即可以防治好螟虫。
system: [SYSTEM]

user: 4. 定向密植高产栽培技术效果 4.1. 优势 1) 玉米密植种植栽培，采取控旺技术措施，防止徒长，能充分地利用光能，根系发达盘结紧密，茎秆相互支撑，增强玉米群体的抗倒伏、抗旱、耐涝能力，提高了苞子基数，减少空苞率，实现有蔸有收的效果。2) 定向种植，使植株在田间合理布局，株行走向是东西向，更有利于植株间通风透光，加大昼夜温差，从而促进了植株健壮生长，减少了病虫害。3) 通过育苗定向移栽，选择壮苗起苗移栽，整齐度明显提高，生长一致，果穗整齐，确保了田间种植成活率，减少了大田缺株现象，有蔸必收，充分发挥了增长潜力。4) 省工省力。在起畦时一次性施肥，节省了大量的劳动力，种植时覆盖了园艺地膜，防止杂草丛生，减少了除草人工。育秧盘育苗可以节省1/3~1/2的播种量，又节省了间苗工序，提高了劳动生产率。采用棚膜育苗，提早种植，提早生育季节，可以提早上市。5) 便于避雨种植。当春季遇到连续阴雨气候时，点播种植难以进行，通过秧盘小棚育苗解决问题。6) 便于苗期管理。秧盘小棚育苗时，在3~5叶期，秧苗集中便于喷施叶面肥，促进玉米健康快速生长。 4.2. 缺点 人工移栽定向密植技术，虽然减少了间苗工、施肥工和除草工，确保了田间成苗率，提高了产量。但是在育苗时，需要注意防止鼠鸟害和地老虎为害，可以通过搭小棚膜(网)进行防止鼠鸟害。定植时，需要工作量相对较大。经实践调查，每666.7 m 2 种植4000株~5000株，平均每人用工达10小时/人·666.7 m 2 (普通点播种用工为6小时/人·666.7 m 2 )。对植株控旺时，技术要过硬。因此适宜选择土壤肥沃，向阳，能排能灌，远离其它玉米品种种植区域。
system: [SYSTEM]

user: 5. 小结 通过本技术的推广应用，合理密植、定向栽培、病虫害综合防治，便于苗期管理、避雨种植，增产潜力大，达到高产优质的目的，值得进一步推广应用。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 本文针对发动机综合性故障准确定位困难及瞬时转速和声压信息量大等特点，提出了基于投票表决方案的组合分类器决策层融合算法，指出了神经网络学习算法存在的不足，并对学习算法进行了改进，利用三重BP网络结合投票表决方案，提出了基于组合神经网络分类器的发动机综合故障MSF诊断方法。通过试验研究和结果对比，表明了该方法能可靠有效地提高发动机综合性故障诊断能力。 关键词 :投票表决，组合分类器，神经网络，故障诊断 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 不同的识别器类型会有不同的突出差异，一个识别系统的识别精度，除了依赖于系统中单个识别器的性能 [ 1 ] ，还依赖于多个识别器的组合方式。在组合分类器系统中，除了将各个识别器的优点进行组合之外，还应综合考虑需要处理信息的特征、整个特征矢量维数及反映故障的信息源等 [ 2 ] 。在确定好组合分类器来进行信息融合故障诊断决策的情况下，决策层融合方式很重要，Bayes推理融合需要知道先验概率，而D-S证据推理计算工作量又特别大，而投票表决方案是解决上述两种方法缺陷的有效途径。BP网络是最为成熟的人工神经网络模型之一 [ 3 ] [ 4 ] ，但是容易陷入局部极小或收敛速度慢等缺点，尽管有不少改进算法，如模拟退火，遗传算法等，但这些算法比较复杂。针对具体问题，对学习算法进行改进，利用三重BP网络结合投票表决方案是解决问题的有效途径。
system: [SYSTEM]

user: 2. 多传感器信息集成与融合MSF的基本原理 多传感器信息集成与融合的目的是将系统中若干相同类型或不同类型的传感器所提供的相同形式或不同形式、同时刻或不同时刻的测量信息加以分析、处理与综合，得到被测对象全面、一致的估计，多传感器信息集成与融合的通用模式。不同时刻、不同形式及不同层次的各个传感器有不同的融合方式，对于具体的融合系统而言，它所接受到的信息可以是单一层次上的信息，也可以是几种层次上的信息，融合的基本策略就是先对同一层次上的信息进行融合，从而获得更高层次上的融合信息，然后再汇入相应的信息融合层次。传感器各层次的信息逐次在各融合节点(即融合中心)合成；各融合节点的融合信息和融合结果，也可用交互的方式通过系统进入其它融合节点，从而参与其它节点的融合。因此总的来说，信息融合本质上是一个由低层到高层对多源信息进行整合，逐层抽象的信息处理过程。系统的信息融合相对于信息表征的层次可以分为三类：数据层融合、特征层融合和决策层融合 [ 5 ] [ 6 ] 。
system: [SYSTEM]

user: 3. 基于投票表决方案的组合分类器决策层信息融合算法 在抽象级别，从每个识别器 e k 只能得到第一或最好选择。因此，可以使用投票方法组合抽象级别的分类器。假定各个识别器的判决函数 e k ( x ) 有可能不同意，对于组合识别器我们找一个总体判决函数 E ( x ) 。为便于讨论，将 e k ( x ) 用另一种形式表示。定义一二值特征函数 T k ( x ) 如下： T k ( x ∈ C i ) = { 1 e k ( x ) = i ， i ∈ Λ 0 其 它 值 (1) 投票的最保守形式是所有的识别器都必须同意；否则此模式就被摒弃。这可表示为： E ( x ) = { j 如 果 ∃ j ∈ Λ ， ∩ k = 1 k T k ( x ∈ C j ) > 0 M + 1 其 它 值 (2) 很明显，所有的识别器都选择同一类是非常严格的条件，并可能导致将能正确分类的模式矢量摒弃掉。然而在错误分类的结果可能是非常严重的情况下，这种方法可能是比较适合的 [ 2 ] 。 如果允许系统中的某些识别器可以弃权，那么就可得到上面方案的一种改进方案。在这种方案中，只需那些表决的识别器同意即可。也就是说，那些选择摒弃类的识别器不表决，但所有表决的识别器必须同意 [ 7 ] 。这可由式(2)表示： E ( x ) = { j 如 果 ∃ j ∈ Λ ， ∩ k = 1 k { T k ( x ∈ C j ) ∪ ( 1 − ∪ q = 1 M T k ( x ∈ C q ) ) } > 0 M + 1 其 它 值 (3) 即仅当一些分类器认为 x ∈ C j 而没有分类器认为 x ∈ C i j 时， E ( x ) 将 x 分类为C j 。 更常见并且不太严格的投票方案，对于多传感器决策层信息融合将更有用。在此方案中，并不是完全不允许识别错误。这即是大多数投票规则，表示如下： E ( x ) = { j 如 果 T E ( x ∈ C i ) = max i ∈ Λ T E ( x ∈ C i ) > K 2 M + 1 其 它 值 (4) 这里： T E ( x ∈ C i ) = ∑ k = 1 K T k ( x ∈ C i ) ， i = 1 ， ⋯ ， M (5) 把式(4)和式(5)综合起来，即如果超过一半的识别器认为 x ∈ C j ，那么模式即被分类为 C j 。大多数投票归纳为：由 0 ≤ α ≤ 1 所指定的一部分识别器，必须同意下式： E ( x ) = { j 如 果 T E ( x ∈ C i ) = max i ∈ Λ T E ( x ∈ C i ) > α ⋅ K M + 1 其 它 值 (6) 由式(6)定义的投票规则，只需与最后被选标号 j 对应的 T E 超过阈值即可。不考虑其它的标号。在 时，可能有几个标号都是最大值(即对于第一出现同票)。当然也有可能不管怎样选取 α ，第二好的选择与收到最多票的标号的值相差不多。这种情况下确定的选择可靠性就值得怀疑，因为有可能存在由第二好选择的这个识别器得到另外的分类结果。解决这类问题的方法，就是需要有一些阈值使得最好的和第二好的选择不同。取 χ 1 和 χ 2 表示附加的特征函数，如下： χ 1 = max i ∈ Λ T E ( x ∈ C i ) (7) χ 2 = max i ∈ Λ − { j } T E ( x ∈ C i ) (8) 上式的 j 表示对应于的 χ 1 标号。 式(9)给出了考虑识别器之间竞争情况的投票方法。 E ( x ) = { j 如 果 T E ( x ∈ C j ) = χ 1 并 且 ( χ 1 − χ 2 ) > β ⋅ K M + 1 其 它 值 (9) 式中， 0 ≤ β ≤ 1 。
system: [SYSTEM]

user: 4. BP神经网络学习算法的缺点分析及改进方法 4.1. BP学习算法的缺点分析 BP网络的误差公式为 E = 1 2 ∑ p ∑ k ( t p k − O p k ) 2 (10) O p k = f ( n e t k ) 是一个非线性函数，而多层的BP网络中 n e t k 又是前一层神经元的非线性函数，用 ε 表示其中一个样本 P 1 的误差，则 ε ( W ， t p 1 ， X p 1 ) ， E p 1 = 1 2 ∑ p 1 ε ( W ， t p 1 ， X p 1 ) (11) E p 1 与权 W 有关，与输入的学习样本和输出样本有关，如暂且不考虑样本的问题， E p 1 是一个与权矢量相关的函数，在多层BP网络中，权空间的维数 n w 为： n w = i j + i k ，在 n w + 1 维的空间中，误差 E p 1 是一个具有极其复杂形状的曲面，如果再考虑输入的样本，则 E p 1 的形状就更难想象 [ 8 ] 。对这样的梯度，其结果不像线性阈值单元的网络那么简单，对于BP网络的误差曲面，有如下三点缺点：第一，有很多全局最小的解；存在一些平坦区，在此区内误差改变很小，这些平坦区多数发生在神经元的输出接近于0或1的情况下，对于不同的映射；其平坦区的位置、范围各不相同，有的情况下，误差曲面会出现一些阶梯状。第三，存在不少局部最小点，在某些初始值的条件下，算法的结果会陷入局部最小，使算法不收敛 [ 9 ] 。针对BP算法的缺点，采取如下措施： 4.2. 基于动量项和变步长的BP学习算法 在典型的BP算法中，权的修正是由下式(包含动量项)完成的 Δ p W j i ( t + 1 ) = η δ p j ⋅ O p i + α Δ p W j i ( t ) (12) 其中 η 为学习率， η > 0， α 为动量系数，0 < α < 1。 BP算法存在的问题之一是 η 和 α 是由经验确定的。显然，对于学习率 η 而言， η 越大，权重变化越大，收敛越快，但是 η 越大也容易引起振荡。因此 η 应按照这样的原理选取：在不致引起振荡的情况下，尽可能取越大的 η 。 这个原理启发人们使用变步长法来改进BP算法。即在训练之初，设置一个较大的 η ( 1 ) ，然后用每次循环训练指标 E ( t + 1 ) 与上次循环的训练指标 E ( t ) 进行比较。如发现振荡，即 E ( t + 1 ) > E ( t ) ，则减小步长 η ( t + 1 ) = η ( t ) / 2 ，并退回到上次的状态，以新步长重新计算 [ 10 ] ；否则以原来步长继续进行训练，即 η ( t + 1 ) = η ( t ) 。 这种算法的优点是在保证不引起振荡的情况下，用尽可能大的步长进行训练，并根据系统的状态，动态地改变步长，从而达到加速收敛的目的。 下面给出基于变步长的BP算法： (1) 设置权值 W j t 和阈值 θ j 的初始值为一小的随机数，给定允许误差 ε < 0 (很小的正数)； (2) 提供训练样本，输入向量 X p 和输出向量 d p ( p = 1 ， 2 ， ⋯ ， P ) ，对每个 p 进行(3)到(5)； (3) 计算实际输出及隐层单元的状态； O P j = f j ( n e t p j ) = f j ( ∑ i W j i O i ) (13) (4) 计算训练误差； δ p j = ( t p j − O p j ) O p j ( 1 − O p j ) (输出层) (14) δ p j = O p j ( 1 − O p j ) ∑ K δ P K W K j (隐层) (15) (5) 修正权值或阈值； W j i ( t + 1 ) = W j i ( t ) + η δ p j O p i + α W j i ( t ) − W j i ( t − 1 ) (16) θ j ( t + 1 ) = θ j ( t ) + η δ p j + α ( θ j ( t ) − θ j ( t − 1 ) ) (17) (6) 当 p 历经1到 P 后，判断训练指标是否满足要求，若 E ( t ) < ε ，则转(8)，否则转(7)； (7) 若 E ( t ) < E ( t − 1 ) 则转(2)，使 p 循环1到 P ；若 E ( t ) ≥ E ( t − 1 ) ，则 η = η / 2 转(2)，使 p 循环1到 P ； (8) 停止。 4.3. 修改作用函数 传统BP算法采用Sigmoid函数作为处理单元的作用函数 [ 4 ] 。为是网络的误差传递函数更陡峭，加速网络收敛。我们在处理单元的作用函数中加入可变参数 α ，如下： f ( x ) = 1 / ( 1 + e − a x ) (18) 其中 α 可以改变网络中每个结点的输入与输出非线性特性，从图1中可以比较 α 不同时，误差传递函数的陡峭程度不同。对于网络的输出层节点有： δ P k = α ( t p k − O p k ( 1 − O p K ) ) (19) 对于隐支节点有： δ K j = α O K j ( 1 − O P j ) ∑ K ( δ P K W K j ) (20) 可以证明当 α > 1 时，网络权值调整值变大，网络可以加速收敛到全局极小点。本文的人工神经网络目标分类器选 α = 2 ，这样既可以加速网络收敛速度，又不至于是网络产生振荡。 图1. α不同时的作用函数曲线
system: [SYSTEM]

user: 5. 基于组合分类器的MSF发动机综合性故障诊断应用 发动机分为三种状态，一、正常，二、某一缸功率下降，以第一缸漏气模拟，三、某一缸功率严重下降，以第二缸断油模拟。 将瞬时转速信号小波分解尺度系数、瞬时转速特征值 + 声压信号特征值和声压信号特征值分别输入3个神经网络，得到的诊断决策结果，利用投票表决方案再进行决策层诊断，获得最终的诊断决策结果 [ 11 ] ，具体诊断流程如图2所示。 图2. 基于组合分类器的决策层诊断流程 图2中，BP网络1以瞬时转速信号的小波尺度系数 c a 3 作为网络的输入，输入层数为41，即为整周期瞬时转速信号小波分解尺度系数的序列数，隐层单元数为5。BP网络2以声压信号的特征值 S E 1 、 S E 2 、 S E 3 作为网络的输入，输入层数为3，隐层单元数选为3。BP网络3以瞬时转速信号的特征值 A I 1 、 A I 2 、 A I 3 和声压信号的特征值 S E 1 、 S E 2 、 S E 3 作为网络的输入，输入层数为6，隐层单元数为3。三个网络的输出层数均选为3，分别以100、010，001代表各缸正常、第一缸功率下降、第二缸功率严重下降。每种状态选取40个样本作为学习样本，20个作为检验样本 [ 12 ] [ 13 ] 。 将输入样本和故障类型代码存入到一个统一的训练样本文集中，在神经网络初始化权值后，依次从训练集样本文集中取出训练样本进行训练。 在神经网络的训练中，初始化权值与网络的收敛速度有很大关系，经过多次试验，当初始值赋为(0，1)之间的随机数时，网络收敛速度大大加快。考虑到训练过程可能存在局部极小点，把误差容限与迭代次数限制结合起来对网络训练循环进行判断，只要一项条件满足就退出循环，防止训练隐入死循环。 用训练好的神经网络对样本进行识别，识别的结果定义为： 输出层第一个神经元的输出大于0.5，且是输出层各神经元的输出最大者，识别为正常； 输出层第二个神经元的输出大于0.5，且是输出层各神经元的输出最大者，识别为第一缸功率下降； 输出层第三个神经元的输出大于0.5，且是输出层各神经元的输出最大者，识别为第二缸功率严重下降； 其余情况识别为不确定，即为摒弃类。 对三个网络的识别结果，再按投票表决方案进行决策层分类，凡有两个以上的网络识别为某一状态的，即接受，否则拒绝。三个网络独自诊断和决策层诊断结果对比如表1所示。从表1可以看出，两种传感器信息融合、一种分类器的分类性能高于单信息源、单一分类器，而基于信息融合和投票表决方案的组合分类器的分类性能又高于前两者。表中诊断结果是识别率 [ 14 ] 。识别率公式为： 识 别 率 = 正 确 分 类 的 样 本 数 总 样 本 数 × 100 % (21) Table 1 System resulting data of standard experimen 状态(故障) 瞬时转速 声压信号 瞬时转速 + 声压信号 投票表决 正常 79% 85% 92% 100% 第一缸功率下降 74% 77% 94% 100% 第二缸严重下降 88% 92% 96% 100% 表1. 诊断结果对比
system: [SYSTEM]

user: 6. 结论 本文提出了基于投票表决方案的组合分类器决策层融合算法，对BP学习算法进行了改进，利用三重BP网络结合投票表决方案，提出了基于组合分类器的MSF发动机综合故障诊断方法，解决了发动机综合性故障的准确定位问题，通过试验研究和结果对比，表明了该方法在提高发动机综合性故障诊断可靠性的有效性和工程实用性。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 豆科植物在固氮过程中产生的氢气与其依赖于氢气而生长的氢氧化细菌构成了豆科植物根际所特有的微生物群落结构，对土壤肥力与养分循环产生重要的影响。本文介绍了氢氧化细菌的研究背景、定义等；目前国内外实验室对氢氧化细菌的研究包括分离鉴定、16SrRNA的测定分析以及实验方案的设计。 关键词 :氢氧化细菌，研究现状，实验方案 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/