DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 数值模拟 本节我们将利用利用MATLAB来进行数值模拟来验证相应的结论。主要是对定理2.2的三个结论进行模拟验证以及对CI强度改变的影响进行模拟和解释。图像和说明如下。 图2展示了在Case A情况下两种群的数量变化，其中红实线和黑虚线分别表示感染和未感染蚊群(后面的一样)，参数值为： α = 1 ， q = 2 / 3 ， b 1 = 3 ， b 2 = 2 ， d 1 = 0.4 ， d 2 = 0.3 ，所给的初值条件为 ( x 0 ， y 0 ) = ( 1 ， 1 ) (左上)、 ( x 0 ， y 0 ) = ( 2 ， 4 ) (右上)、 ( x 0 ， y 0 ) = ( 5 ， 6 ) (下)。结果显示无论初值取多少，Wolbachia感染蚊群将持续存在，未感染蚊群都将灭绝，即竞争的结果为Wolbachia扩散成功，验证了定理2.2中的a)。 图3展示了在Case B情况下两种群的数量变化，参数值为： α = 1 ， q = 2 / 3 ， b 1 = 2 ， b 2 = 2 ， d 1 = 0.4 ， d 2 = 0.3 ，所给的初值条件为： ( x 0 ， y 0 ) = ( 1 ， 3 ) (左上)、 ( x 0 ， y 0 ) = ( 3 ， 6 ) (右上)、 ( x 0 ， y 0 ) = ( 1 ， 1 ) (左下)、 ( x 0 ， y 0 ) = ( 5 ， 3 ) (右下)。结果显示不同的初值将导致解趋于 E 1 或者 E 2 ，所以 E 1 和 E 2 都是局部渐近稳定的，而 E 3 是一个鞍点。它的稳定流形分开了 E 1 和 E 2 的吸引域。若解趋于 E 1 ，如下两图，则意味着Wolbachia感染蚊群将持续存在，未感染蚊群将灭绝，Wolbachia扩散成功。相反地，如上两图，解趋于 E 2 ，则扩散失败。验证了定理2.2中的b)。 图2. Case A情况下系统的解变化 图3. Case B情况下系统的解变化 图4. Case C情况下系统的解变化 图5. Case B情况下CI强度变化的影响 图4展示了在Case C情况下两种群的数量变化，参数值为： α = 1 ， q = 2 / 3 ， b 1 = 0.8 ， b 2 = 2 ， d 1 = 0.4 ， d 2 = 0.3 所给的初值条件为： ( x 0 ， y 0 ) = ( 1 ， 1 ) (左)、 ( x 0 ， y 0 ) = ( 4 ， 6 ) (右)。结果显示无论初值取多少，Wolbachia感染蚊群将灭绝，未感染蚊群都将持续存在，即竞争的结果为Wolbachia扩散失败。验证了定理2.2中的c)。 图5展示了在Case B情况下，改变CI强度(q值)而导致解趋向的变化。部分参数值为： α = 1 ， b 1 = 2 ， b 2 = 2 ， d 1 = 0.4 ， d 2 = 0.3 ，由图像可看到，从初值 ( x 0 ， y 0 ) = ( 4 ， 6 ) 出发的解在 q = 2 / 3 (左上)时将趋于平衡点 E 2 ，若增大q值至 q = 4 / 5 (右上)，解则变为趋于 E 1 。同理，从初值 ( x 0 ， y 0 ) = ( 10 ， 12 ) 出发的解在 q = 2 / 3 (左下)时趋于 E 2 ，在 q = 4 / 5 (右下)时变为趋于 E 1 。意味着CI强度(q值)的增大会增大 E 1 的吸引域，减少 E 2 的吸引域，即CI强度越大，Wolbachia在蚊群中的传播越容易。
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user: 3. 总结 本文从两个种群竞争角度建立了离散模型来分析不完全CI下的Wolbachia传播动力学性态。结果表明：在Wolbachia感染蚊群具有适应度优势的情况下， E 1 具有全局渐近稳定性，Wolbachia的成功传播在任何给定的初值条件下都得以保证。在Wolbachia感染蚊群具有适应度“极度”劣势的情况下， E 2 具有全局稳定性，Wolbachia传播必然失败。在Wolbachia感染蚊群具有适应度劣势的情况下， E 1 和 E 2 都是局部渐近稳定的， E 3 是一个鞍点，它的稳定流形分开了 E 1 和 E 2 的吸引域。Wolbachia的传播成功与否将取决于释放的感染蚊群与未感染蚊群的初值，而CI强度的增大将有利于Wolbachia在蚊群中的传播。
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user: 摘 要 现已有研究发现情绪对疼痛共情的确存在较大的影响，积极情绪会促进个体对他人疼痛共情的产生，而消极情绪则会抑制个体对他人的疼痛共情。但情绪的强度对疼痛共情是否存在不同程度的影响还存在质疑。为了探索情绪强度对个体疼痛共情能力的影响，本研究通过让被试观看不同情绪唤醒类型，及不同唤醒强度的视频来诱发被试产生不同类型及不同强度的情绪。被试在完成情绪诱发任务后，观看两组图片类型(即疼痛图片和非疼痛图片)并进行疼痛判断任务(即图片中的个体是否会感到疼痛)。结果发现，积极情绪状态下个体对疼痛图片判断的正确率更低，反应时更长；消极情绪状态下个体对疼痛图片判断的正确率更低；中性情绪状态下个体对疼痛图片判断的正确率更高，反应时更短。本研究发现积极情绪和消极情绪均会抑制个体对他人的疼痛共情，而情绪强度并不会影响个体对他人疼痛共情。 关键词 :情绪，疼痛，疼痛共情 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 共情(empathy)，指观察者把自己的情感投射到所观察的对象上，也称为移情、同理心，现广泛应用于社会学、心理学等不同领域中。共情与亲社会行为息息相关，是亲社会性行为的动力助推器，有助于促进社会个体结成相互联系的社会关系。疼痛共情是共情中的一类，是一种与人们日常生活紧密联系的普遍心理现象，指对他人疼痛的感知、体验和情绪反应 [ 1 ]，即对他人疼痛的“感同身受” [ 2 ]。疼痛共情对于人类的生存及社会生活意义非凡，有助于个体感受和理解他人并作出恰当的情绪和行为反应，促进个体道德发展和人际交往。促使个体产生更多的亲社会行为、利他行为，进而有助于维系良好的社会人际关系。 前人研究发现个体的疼痛共情能力会受到个体性别 [ 3 ] [ 4 ] 、年龄 [ 5 ] 以及情绪状态 [ 3 ] 的影响。暂时的情绪状态会影响个体对他人的疼痛共情，这可能是因为积极情绪导致个体出现更宽容的认知偏差，而消极情绪则使个体具有更谨慎的倾向 [ 6 ]。研究者通过不同的情绪图片诱发了被试的情绪后，发现积极情绪会促进个体的疼痛共情，而消极情绪会抑制个体的疼痛共情 [ 7 ] [ 8 ]。相似的结果也在近期一项通过音频诱发个体不同情绪的研究中得到了验证 [ 9 ]。这可能是因为当个体愤怒或抑郁时，可能不会注意他人的立场和心理状态，从而无法对他人产生共情 [ 3 ]。前人研究发现，个体的消极情绪如悲伤会导致个体更加关注自身 [ 10 ]，并且表现出更高的生理唤醒水平和消极感受 [ 11 ]，而这些负性情绪均会抑制个体对他人的共情水平 [ 9 ]。因为心里满足的个体比较不容易关注自身的需要，并且更易于对他人的需要做出反应 [ 12 ]，因此积极情绪可能会促进个体对他人的疼痛共情 [ 13 ]。但是也有研究发现，积极情绪并不会促进个体的疼痛共情能力，通过音乐诱发积极情绪状态下的个体对他人痛苦的敏感性反而降低了 [ 14 ]。 现已有研究发现情绪对个体对他人的疼痛共情存在较大的影响，但是不同效价情绪对疼痛共情影响的结果并不一致，这可能是由于不同的研究中诱发被试的情绪等级不同导致的。因此，为了探索情绪的强度对疼痛共情是否存在不同程度的影响，本研究选择了负性情绪、中性情绪及正性情绪作为不同情绪类型，高、低情绪唤醒强度作为不同情绪强度来探讨不同情绪及不同情绪强度对疼痛共情的影响。进一步补充情绪因素对疼痛共情影响的理论。基于以上所述，本研究尝试做以下探索：1. 探索情绪(正、负)对疼痛共情的影响；2. 探索不同情绪强度(强、弱)对疼痛共情的影响。并假设正性情绪会促进个体对他人疼痛共情行为的产生，且强正性情绪的促进水平显著高于弱正性情绪；负性情绪则会抑制个体对他人疼痛共情行为的产生，且强负性情绪的抑制水平显著高于弱负性情绪。
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user: 2. 方法 2.1. 被试与实验设计 本实验采用自愿、有偿方式招募被试。被试为西部某大学在校大学生共计43名，平均年龄为21.72岁，其中女性27名，男性16名。所有被试均身体健康，视力或矫正视力正常，均为右利手。被试以前未参与类似实验，实验结束后获得5元人民币作为参与实验的报酬。 本研究分别考察情绪类型、情绪强度对他人疼痛的敏感性。实验采用2 (被试组：高情绪唤醒组vs.低情绪唤醒组) * 2 (图片类型：疼痛vs.非疼痛) * 3 (情绪类型：正性vs.中性vs.负性)混合实验设计。被试组为被试间因素，图片类型与情绪类型为被试内因素。被试组，图片类型，情绪类型为自变量，被试对疼痛与非疼痛图片判断的正确率以及反应时为因变量。 2.2. 材料 实验所使用的情绪启动材料来自于正式实验前筛选过的视频。共有20名来自西部某大学心理学院的大学生参与视频的评定，此批被试不参与正式实验，影片共有8段(3段负性，2段中性、3段正性)。所有被试在看完影片后需回答以下问题：你产生了什么样的情绪(负性、中性、正性)？这样的情绪强度为多少(1代表强度最低，9代表强度最高)？这张图片唤起你情绪的强度为多少(1代表唤醒度最低，9代表唤醒度最高)？最后我们选取5段影片作为情绪启动视频。其中正性视频2段分别作为正性情绪高、低唤醒视频，其唤醒度存在显著差异[t(1，19) = 6.87， p < 0.01]，高唤醒视频的唤醒度显著高于低唤醒度视频。负性情绪视频2段分别作为负性情绪高、低唤醒视频，其唤醒存在显著差异[t(1，19) = 6.20， p < 0.01]，且高唤醒材料唤醒度显著高于低唤醒视频。选取中性视频1段作为启动情绪水平线。高、低正性视频唤醒度显著高于中性视频[t(1，19) = 16.31， p < 0.01]、[t(1，19) = 9.20， p < 0.01]。高、低负性视频唤醒度显著高于中性视频[t(1，19) = 32.97， p < 0.01]、[t(1，19) = 15.03， p < 0.01]。 正式任务的疼痛图片刺激来自于前人使用过的图片刺激 [ 15 ]，选择搭配成对的疼痛-不疼痛图片各75张，共150张。所有图片进行匹配后对应三种情绪状态：负性、中性、正性，每个block对应一种情绪状态。每个block中有25对图片，3个block中未有重复。图片分辨率为100像素/英寸，大小为9 * 7 cm 2 (宽*高)。 2.3. 实验程序 所有被试均提前预约，并按预约时间到达实验室，并被随机分至强情绪启动组和弱情绪启动组。主试操作仪器并记录被试的信息，以及处理实验中出现的各种情况。被试距显示器100 cm，水平视角和垂直视角均小于6度。实验中的屏幕背景色为黑色，所有刺激均呈现于屏幕中央。整个实验过程约15分钟，包括练习实验阶段2分钟，正式实验阶段13分钟。 练习实验阶段的程序：指导语-空屏(500~700 ms)-注视点“+”(500~700 ms)-刺激图片(1000 ms)-空屏(1000 ms)-反馈(1000 ms)。练习阶段的指导语为：“每次实验开始时，屏幕会出现一个‘+’号，在‘+’号消失后将给您呈现一系列有关手部和脚步的生活场景图片，这些图片中有些手脚受到伤害(被扎、烧、挤、夹等)会感受到疼痛，另一些图片中的手脚则没有受到伤害，因此不会感到疼痛。请您根据您的感觉判断该图片显示的手脚是否疼痛，并尽快按键选择。疼痛按F键，不疼痛按J键。为了让您尽快熟悉实验过程，首先进行练习实验。实验中有任何不明白的地方可以向实验人员询问。按任意键开始练习。”练习阶段总计20个trail。练习阶段任务与指导语同正式实验一致，但刺激材料不同。 正式实验阶段的程序：实验分为三个block，每个block对应一种情绪状态(负性、中性、正性)。被试需先观看一段影片启动情绪后，再对图片刺激进行疼痛不疼痛的判断，每个block包含50个trails；每个block中间再播放一次视频，启动不同情绪，使被试在实验中一直保持相应的情绪状态。实验trail流程如下：首先，在电脑屏幕中央会出现“+”符号，持续300 ms；随后呈现时距在300~500 ms之间的随机空屏，接着呈现刺激图片(疼痛或不疼痛) 1000 ms (出现疼痛图片时按“F”，非疼痛图片按“J”)，随后呈现1000 ms的空屏，如图1所示。 图1. 正式实验的一个试次
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user: 3. 结果 3.1. 被试基本信息和主观情绪评定 两组被试在年龄[t(1，40) = 0.32， p = 0.749]和性别[λ = 0.06， p = 0.801]上均无显著差异(见表1)。为了检验情绪启动任务是否成功启动被试的不同情绪，我们对数据进行2 (被试组：高情绪唤醒组vs.低情绪唤醒组) * 3(情绪类型：正性vs.中性vs.负性) ANOVA分析，结果显示图片的主效应显著[F(1，39) = 3.92， p = 0.028， η 2 = 0.091]，负性情绪唤醒度(M = 5.81， SD = 0.21)显著高于中性情绪唤醒度(M = 2.21， SD = 0.17; p < 0.001)，正性情绪唤醒(M = 5.63， SD = 0.1720)显著高于中性情绪唤醒度(M = 2.21， SD = 0.17; p < 0.001)，正性情绪唤醒度与负性情绪唤醒度之间差异不显著(p = 0.426)。被试组主效应显著[F(1，39) = 24.38， p < 0.001， η 2 = 0.385]，强情绪唤醒组被试唤醒度得(M = 5.26， SD = 0.21)显著高于弱情绪唤醒组(M = 3.84， SD = 0.19)。被试组与情绪类型交互作用显著[F(1，39) = 7.96， p = 0.001， η 2 = 0.170]，进一步简单效应分析结果表明针对负性情绪，强情绪唤醒组(M = 6.84， SD = 0.30)的唤醒度显著高于低情绪唤醒组(M = 4.78， SD = 0.28; p < 0.001)；针对正性情绪，强情绪唤醒组唤醒度(M = 6.53， SD = 0.29)显著高于低情绪唤醒组(M = 4.74， SD = 0.27; p < 0.001)；针对中性情绪两组之间并无显著差异(强情绪唤醒组：M = 2.42， SD = 0.26；低情绪唤醒组：M = 2.00， SD = 0.24; p = 0.234)。说明在本实验中，被试的情绪得到了有效的操纵。 3.2. 正确率 为了检验两组被试在不同情绪状态下对疼痛和非疼痛图片判断的正确率是否存在显著差异，我们对数据进行了2 (被试组：高情绪唤醒组vs.低情绪唤醒组) * 2 (图片类型：疼痛vs.非疼痛) * 3 (情绪类型：正性vs.中性vs.负性) ANOVA分析，结果显示图片类型主效应显著[F(1，39) = 5.15， p = 0.029， η 2 = 0.117]，疼痛图片的正确率(M = 80.14， SD = 1.40)显著低于非疼痛图片的正确率(M = 82.42， SD = 82.42， SD = 1.37)。情绪类型主效应显著[F(1，39) = 5.07， p = 0.011， η 2 = 0.115]，负性情绪状态(M = 80.66， SD = 1.70)及正性情绪状态(M = 79.66， SD = 1.59)被试的正确率显著低于中性情绪状态(M = 83.53， SD = 1.40; p = 0.050)；正性情绪状态(M = 79.66， SD = 1.59)被试的正确率显著低于中性情绪状态(p = 0.009)，但负性情绪与正性情绪状态之间并无显著差异(p = 0.597)。图片类型与情绪类型交互作用显著[F(1，39) = 11.64， p < 0.001， η 2 = 0.230]，进一步简单效应分析结果指出(如：图2)，在负性情绪状态下被试对疼痛图片(M = 78.73， SD = 1.87)判断的正确率显著低于非疼痛图片(M = 82.59， SD = 1.93; p = 0.028)；同样的结果也在积极情绪状态下发现(疼痛图片：M = 74.28， SD = 2.22 vs.非疼痛图片：M = 85.04， SD = −1.32; p < 0.001)；而被试处于中性情绪状态下时发现被试对疼痛图片(M = 74.28， SD = 2.22)判断的正确率显著高于非疼痛图片(M = 79.63， SD = 1.32; p = 0.006)。其他主效应及交互作用效应差异不显著(p’s > 0.05)。 Table 1 Participants’ demographic information and emotional arousa 项目名称 高情绪唤醒组 低情绪唤醒组 p值 N 19 23 性别(男/女) 9/10 10/13 0.801 a 年龄 21.89 (1.37) 21.70 (2.38) 0.749 b 负性情绪 6.84 (0.30) 4.78 (0.28) <0.001 c 中性情绪 2.42 (0.26) 2.00 (0.24) 0.234 c 正性情绪 6.53 (0.29) 4.74 (0.27) <0.001 c 表1. 被试的人口信息和情绪唤醒度 注：表中呈现真值或平均值(标准差)； a 表示进行了卡方检验； b 表示进行了双样本t检验； c 表示进行了简单效应分析。 图2. 不同情绪状态下被试对两种图片类型判断正确率的差异。*表示p < 0.05，**表示p < 0.01，***表示p < 0.001 3.3. 反应时 为了检验两组被试在不同情绪状态下对疼痛和非疼痛图片判断的反应时是否存在显著差异，我们对数据进行了2 (被试组：高情绪唤醒组vs.低情绪唤醒组) * 2 (图片类型：疼痛vs.非疼痛) * 3 (情绪类型：正性vs.中性vs.负性) ANOVA分析。结果显示被试组主效应显著[F(1，39) = 8.95， p = 0.005， η 2 = 0.187]，强情绪唤醒组被试(M = 691.76， SD = 10.27)的反应时显著长于低情绪唤醒组被试(M = 650.24， SD = 9.34; p = 0.005)。情绪类型主效应显著[F(1，39) = 9.31， p < 0.001， η 2 = 0.193]，消极情绪状态下(M = 661.02， SD = 7.54)被试的反应时显著快于中性情绪状态(M = 680.60， SD = 6.99; p = 0.001)，积极情绪状态下(M = 671.39， SD = 8.32)被试的反应时显著低于中性情绪状态(p = 0.037)。图片类型与情绪类型的交互作用显著[F(1，39) = 24.96， p < 0.001， η 2 = 0.390]，进一步简单效应分析结果(如：图3)表示在中性情绪状态下被试对疼痛图片(M = 642.69， SD = 7.67)判断的反应时显著快于非疼痛图片(M = 718.50， SD = 11.57; p < 0.001)；在积极情绪状态下被试对疼痛图片(M = 697.91， SD = 10.25)判断的反应时显著长于非疼痛图片(M = 644.86， SD = 8.62; p < 0.001)；但在消极情绪状态下并未发现类似的差异(疼痛面孔：M = 664.24， SD = 7.85 vs.非疼痛面孔：M = 657.80， SD= 9.74; p = 0.489)。其他主效应及交互作用效应差异不显著(p’s > 0.05)。 图3. 不同情绪状态下被试对两种图片类型判断反应时的差异。*表示p < 0.05，**表示p < 0.01，***表示p < 0.001
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user: 4. 讨论 本研究研究了不同情绪类型以及不同情绪强度对疼痛共情的影响，首次加入了情绪强度变量进一步探索情绪对疼痛共情的影响。研究发现，中性情绪状态下被试对疼痛图片的判断的正确率相较于非疼痛图片更高，且反应时更短；相反的是在负性情绪和正性情绪状态下被试对疼痛图片判断的正确率相较于非疼痛图片更低，且反应时更长。因此，我们的结果显示情绪会抑制个体对他人的疼痛共情，并且情绪的类型和强度对此种影响并无区别。 本研究采用的情绪刺激是通过对预期可诱发负性、正性、中性三类情绪的视频材料进行效果评价得到的(以大学生为，使用情绪主观报告法评价视频的效价和唤醒度)。前人的研究也表明，视频材料可以成功诱发个体产生具体情绪，并且具有较强的应用价值 [ 16 ] [ 17 ]。第一批评测结果筛选出来的视频，经测试在正式实验中也能够成功诱发个体产生具体的情绪。并且数据结果显示针对正、负性情绪，强唤醒组的唤醒度得分高于低唤醒组；并且正、负性情绪的唤醒度得分高于中性情绪。说明本研究采用的情绪诱发任务对个体情绪的唤起是成功的。因此，本研究所观察到的个体在三种不同的情绪类型状态下行为反应的正确率和反应时的差异在一定程度上可以解释为不同情绪对个题疼痛共情的影响。 针对正确率，本研究发现个体在处于中性情绪状态时对疼痛图片判断的正确率显著高于非疼痛图片，但是当个体处于负性或者正性的情绪状态时对疼痛图片判断的正确率反而显著低于非疼痛图片。反应时的结果与正确率相似，即在正性情绪状态下被试对疼痛图片判断的反应时显著长于非疼痛图片，而在中性情绪状态下对疼痛图片判断的反应时显著短于非疼痛图片。说明无论是正性情绪还是负性情绪均可能会抑制个体的疼痛共情。这可能是因为，负性情绪会使个体的注意指向自身，并且由于个体观察他人疼痛的图片，会给个体带来过度的负性情绪体验，增加了自身情绪的消极性 [ 12 ]，所以被试比较不愿意接受此类信息，因此负性情绪可能抑制了个体对他人的疼痛共情。有研究发现，正性情绪会减少个体对负性情绪的注意偏向 [ 18 ]，因此处于正性情绪状态下的个体可能会减少对疼痛图片的注意，从而导致了更低的正确率和更长的反应时。
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user: 5. 结论与展望 本研究发现情绪会影响个体对他人的疼痛共情，并且负性情绪和正性情绪均会抑制个体对他人的疼痛共情，情绪强度对此种影响并无区别。本研究仍存在很多不足，仅从行为指标上考察了情绪强度和类型对疼痛共情的影响，不能揭示其内在神经机制。未来的研究可采用眼动、事件相关点位和脑成像等技术手段，进一步探讨二者之间的关系，提供不同层面的实证支持。
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user: 摘 要 滑坡的阶段划分是滑坡演化过程中的一个重要问题。在本文中，利用DBSCAN算法对滑坡的累积位移序列数据进行聚类，在聚类簇的个数大于阶段数情况下，引入一个统计量M表示滑坡从稳定发育状态变化为不稳定的快速变形发育状态的程度。选择最小的统计值m所对应的滑坡时刻为滑坡演化变形的阶段划分点。实验结果显示，与实际的滑坡阶段分界点吻合，表明DBSCAN算法能有效的对滑坡阶段进行准确的划分。 关键词 :DBSCAN算法，统计量M，阶段划分，滑坡 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 滑坡的阶段划分是滑坡演化过程中的一个重要问题。找到合适的指标检测滑坡进入失稳破环的状态，即滑坡演化发育的后期阶段，对滑坡的预警预报具有重要理论和现实意义。 罗文强，李飞翱等 [ 1 ] 提出了多元时间序列分析的滑坡演化阶段划分，建立多因素的时间序列预测模型并利用Chow分割点检验(Chow Breakpoint Test)，将滑坡划分为3个阶段。黄丽等 [ 2 ] 提出了基于有序样品聚类最优二分割算法的滑坡演化阶段划分，利用有序样品聚类的最优二分割算法对滑坡演化阶段进行划分。 文献 [ 1 ] 中的Chow分割点检验实质上是分割成2个以上子集，计算整体与子集的相对变化程度，寻找最优分割子集的计算量较为复杂。文献 [ 2 ] 中的分割算法计算局部的最优分割点，存在主观判断的问题。利用机器学习算法研究滑坡的演化过程是目前较广泛的一个发展方向。DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法是一个被较常使用的机器学习算法，已被广泛的应用到异常值检测、模式识别等领域 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。 由于滑坡影响因素之间复杂且关系耦合，建立数学模型存在对复杂的问题解释不足 [ 6 ]。考虑到滑坡的众多影响因素对滑坡综合影响下，最终都是通过滑坡的累积位移变化体现出来。因此本文采用数据挖掘领域 [ 4 ] 的DBSCAN聚类算法对滑坡累积位移序列数据作滑坡阶段划分研究。
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user: 2. 算法介绍 2.1. DBSCAN算法的基本原理 DBSCAN算法是一种基于密度聚类的算法 [ 3 ]，一般假设样本的类别能通过样本的分布情况即紧密程度来确定。同属于一个类别的样本，样本之间是紧密相连的，也就是说，在某类别的任一样本局部一定有相同类别的样本存在，得到一个聚类类别，就是将密度相连的样本归为一个类别。通过将所有各组密度相连的样本划为各个不同的类别，最后就得到所有聚类的类别结果。 DBSCAN描述样本集的紧密程度是基于一组领域，参数(p， N)用来描述领域的样本分布的紧密程度。其中，p是样本的领域距离，N是样本的p领域中样本个数的阈值，(p， N)是算法初始设定的固定值，对于样本集 D = { x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n } ，DBSCAN算法的具体密度描述定义如下： 1) p领域：对于 x i ∈ D ，其p领域包含样本集D与 x j 的距离不大于p的子样本集，即 N ( x i ) = { x j ∈ D | p ( x i ， x j ) ≤ p } ，样本 x i 的密度记为 N ( x i ) 。 2) 核心对象：对于任一样本 x i ∈ D ，如果其p领域对应的密度 N ( x i ) 至少包含N个样本，即 N ( x i ) ≥ N ，则 x i 是核心对象。 3) 非核心对象：对于任一样本 x i ∈ D ，如果其p领域对应的密度 N ( x i ) 包含少于N个样本，即 N ( x i ) < N ，则 x i 是非核心对象。 4) 密度直达：如果样本 x j 在样本 x i 的p领域中，且 x i 是核心对象，则称 x j 由 x i 密度直达。 5) 密度可达：对于 x i 和 x j ，如果存在样本序列 { x k 1 ， x k 2 ， ⋯ ， x k m } ，有 x k 1 = x i ， x k m = x j ，且 x k i + 1 由 x k i 密度直达，则称 x j 由 x i 密度可达。即，密度可达具有传递性。此时序列中的传递样本全部为核心对象。 6) 密度相连：对于 x i 和 x j ，如果存在核心对象样本 x k ，使 x i 和 x j 均由 x k 密度可达，则称 x i 和 x j 密度相连。 2.2. DBCSCAN算法与统计量M DBSCAN聚类算法的特点在于对聚类簇的个数未知，有可能大于我们需要划分的三个阶段，若聚类簇的个数k大于3，则需要考虑合并聚类簇，使得滑坡累积位移数据聚类为3个聚类簇。由于本文实际上为应用DBSCAN算法对滑坡的累积位移序列作阶段划分，可理解为分割问题。在累积位移序列中，聚类簇的分界点可以考虑只存在于非核心对象中，问题转化为在k-1个聚类分界点中选择出最合适的两个分界点作为滑坡的阶段划分的分割点。 因此，考虑选取一个合适的统计量M，利用启发式的分割算法，选择最小的两个统计值m，将滑坡划分为三个阶段。选取的两个最优阶段划分时刻点同时也要保持使得分割成的子序列大于20。统计值m的确定用分段函数 f ( x i ) 的函数值表示 f ( x i ) = { log 2 N ( x i ) N ( x i ) ≥ N ∑ j = 1 2 N ( x i ) N ( x i j )   N ( x i ) < N (1) 其中， x i j ， j = 1 ， 2 为距离 x i 最近的两个核心对象。 N ( x i j ) 为距离 x i 最近的两个核心对象的密度值。 选用分段函数 f ( x i ) 的函数值作为样本 x i 对应的统计值m，若样本点 x i 为非核心对象时，以样本点 x i 的密度值与距离样本点 x i 最临近的两个核心对象的密度的比值之和作为其对应的统计值m。若样本点为核心对象时，以样本点 x i 的对数密度值为其对应的统计值m，显然核心对象的统计值m是大于非核心对象的统计值m的。统计值m越小，表示核心对象与非核心对象之间的差异越大。核心对象的密度值越大，可以表示滑坡处于一个稳定发育的状态，非核心对象的密度值越小，可以表示滑坡对于前一段时间的状态发生偏离，处于一个不稳定的快速变形发育状态。因此用统计量M表示滑坡在时刻i的密度阈值小于N时，从稳定发育状态转变为快速变形发育状态的突变程度。 2.3. DBSCAN算法的参数确定 2.3.1. p领域的半径确定 由于选用的滑坡累积位移序列，对于不同的滑坡阶段，滑坡的位移差显然是不同的，如果选择确定数值的半径p，对于滑坡的前期阶段由于位移差较小，导致前期样本的密度较大，在滑坡后期阶段的位移差较大，导致后期样本的密度又较小。因此，选择样本 x i 的比例为半径，即 p i = λ x i (2) 参数 λ 的确定：对于每个样本点 x i 计算一个 λ i ： λ i = | x i − x i − 1 | x i (3) 取全部样本点的平均值为 λ ¯ ： λ ¯ = 1 n ∑ i = 1 n λ i (4) 2.3.2. 密度阈值N的确定 由于在p领域中样本点的密度计算时，包含样本点本身。选取全部样本点的平均值为参数p时，相应地，密度阈值N设定应该保持样本点包含最邻近的两个样本点在其p领域中，即密度阈值N应该设定为3。
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user: 3. 滑坡实例分析 新滩滑坡位于三峡西陵峡中的新滩镇，本文取1978年1月到1985年6月共90个月的累计位移监测数据 [ 2 ]。从图1新滩滑坡的累积位移图中可以看出在滑坡的稳定发育状态下，新滩滑坡的位移差较小；在滑坡的不稳定发育状态下，滑坡的位移差较大。新滩滑坡呈现出较明显的阶段发育特性。在稳定发育状态下的新滩滑坡数据呈现密度较为集中，相应地，此时刻的滑坡数据具有较大的密度值；在不稳定发育状态下的新滩滑坡数据较为分散，此时刻的滑坡数据具有较小的密度值。滑坡从稳定发育状态下的高密度值下降到不稳定发育状态下的低密度值，可以表征滑坡的变形发育的剧烈程度。 图1. 新滩滑坡累积位移 本文中，以全部相邻时刻间的位移变化量的平均值作为参数 λ = 0.065 ， p i = 0.065 × x i 。密度阈值为3，实验结果表明当半径参数p选取的较小时，DBSCAN算法将滑坡累积位移序列聚类的簇是远远大于三个阶段的。此时，时刻12~13、17~22、31~32、55~58、70、79组成了滑坡的非核心对象，因此DBSCAN算法对新滩滑坡的序列数据聚类成了7个聚类簇。 由图2的新滩滑坡密度图的结果我们知道，算法将新滩滑坡的累积位移序列数据聚类成7个聚类簇，此时需要将7个聚类簇进一步合并成3个聚类簇。本文将从6个聚类簇的分界点中选择出最好的两个分界点作为滑坡的聚类簇的个数缩小后的最优分界点。由图3新滩滑坡密度统计值可以看出在时刻20~21的时候，滑坡得到最小的密度统计值。表明在这一时刻，滑坡从稳定的状态变化到不稳定的状态的程度最剧烈，选取时刻20~21为滑坡的阶段划分点。在时刻56~58的时候，滑坡得到第二小的密度统计值，而且与时刻20之间构成的子序列长度是大于20的，因此中间时刻57为滑坡的阶段划分点。时刻0~20为新滩滑坡发育变形的第一阶段，时刻21~57为发育变形的第二阶段，时刻58~90为发育变形的第三阶段。 图2. 新滩滑坡的样本密度 图3. 新滩滑坡的样本密度统计值m
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user: 4. 结论 本文利用滑坡累积位移序列，采用DBSCAN算法对滑坡进行阶段划分，并进一步对聚类簇合并成3个聚类簇，本文设计的密度统计值M能有效地筛选出滑坡累积位移序列中最合适的序列分割点，作为滑坡阶段的划分点。实验结果与实际检测结果吻合，证明算法能有效地运用于滑坡的阶段划分。
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user: 摘 要 几乎差集偶因与几乎最佳二元有序偶紧密相关，在众多问题中应用广泛。分圆类方法是构造几乎差集偶的一种重要方法，本文主要利用8阶分圆类构造几类新的几乎差集偶。 关键词 :几乎差集偶，分圆类，分圆数 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 具有良好自相关性的序列在雷达、扩频通信、CDMA等众多领域中应用广泛。构造自相关序列可运用差集、差集偶、几乎差集等重要方法。类似于差集、几乎差集的研究，郑鹭亮等人 [ 1 ] 提出了几乎差集偶的概念，并研究了几乎差集偶的性质。构造几乎差集偶的一个重要方法是采用分圆类。已有学者利用分圆类构造了许多种类的几乎差集偶，采用二阶分圆类构造几乎差集偶的有申颖 [ 2 ]，采用4阶和6阶分圆类构造几乎差集偶的有 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]，采用8阶分圆类构造了几乎差集偶的有 [ 4 ] [ 5 ]，采用奇数阶分圆类构造几乎差集偶的有 [ 6 ] [ 7 ]。黄丹芸 [ 8 ] 利用二阶分圆类构造了 G F ( q ) × G F ( q ) 上的几乎差集偶。本文利用8阶分圆类构造出几类新的几乎差集偶。
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user: 2. 基础知识 我们首先介绍郑鹭亮等人[ 1 ]提出的几乎差集偶的概念。 定义1 [ 1 ] ：设 Z q = { 0 ， 1 ， ⋯ ， q − 1 } 为模q剩余类环，U，W分别为 Z q 的 k 1 ， k 2 元子集，e为U，W中的公共元素的个数。称 ( U ， W ) 为一个 ( q ， k 1 ， k 2 ， e ， λ ， t ) 几乎差集偶(almost difference set pairs， ADSP)：如果对t个非零元 a ∈ Z q ，同余方程 x − y ≡ a ( mod q ) ， ( x ， y ) ∈ U × W 恰有 λ 个解，而对于其他 q − 1 − t 个非零元恰有 λ + 1 个解。以下把 ( q ， k 1 ， k 2 ， e ， λ ， t ) 几乎差集偶记为 ( q ， k 1 ， k 2 ， e ， λ ， t ) − ADSP 。 构造几乎差集偶常用分圆方法，下面是有关分圆的基本概念。 定义2 [ 9 ] ：设 q = e f + 1 是一个奇素数，此时 Z q 是域。设 θ 是 Z q 的一个本原元， C 0 = 〈 θ e 〉 为由 θ e 生成的 Z q * 的f阶乘法子群，则 Z q * 有以下陪集分解 Z q * = ∪ i = 0 e − 1 C i ， 其中 C i = θ i C 0 ， 0 ≤ i ≤ e − 1 ，称陪集 C i 为分圆类。把方程 y − x ≡ 1 ( mod q ) ， ( x ， y ) ∈ C l × C m 的解的个数记为 ( l ， m ) e ，即 ( l ， m ) e = | ( C l + 1 ) ∩ C m | 称 ( l ， m ) e 为e阶分圆数，简记为 ( l ， m ) 。
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user: 摘 要 随着时间的流逝，互联网技术的迅速发展，如何从大量的文本数据中获取对我们有用的信息成为了一种新的挑战。命名实体识别是信息抽取和信息检索中一项重要的任务，其目的是识别出文本中表示命名实体的成分，并对其进行分类。它在垃圾邮件过滤，舆论分析和邮件分类等许多领域中广泛使用并发挥重要作用。考虑到采用对抗生成网络的形式能够更好地学习到样本数据的特征分布和采用变分自动编码器能够更好地接近真实样本的优点，本文通过对抗网络的形式，将两种现阶段具有各自特点的先进模型进行了结合，综合设计了一种基于对抗生成网络的命名实体识别算法模型用以提高特征提取的准确有效性。 关键词 :信息检索，生成对抗网络，命名实体识别，特征提取 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 互联网的出现极大地推动了人们之间的交流，以互联网为代表的信息技术的飞速发展更是极大地推动了整个社会的发展。随着信息产业的不断发展和互联网的飞速进步，各种移动设备层出不穷，相应地，每天都会生成大量不同类型的数据。从海量数据中提取有价值的信息已成为新的挑战。作为NLP的经典应用场景之一，命名实体识别提供了一种方便快捷的方法来为用户获取有用的信息。 作为自然语言处理中非常基本但却十分重要的任务 [ 1 ] 之一。命名实体识别同时也是许多自然语言处理任务中的重要基础工具(例如，提取信息，回答问题，解析和机器翻译)。命名实体的检测是信息提取中的一个子任务，它的目的是将文本中的命名实体本地化和分类为预定义的类别，例如时间表达，数量，货币价值，百分比等。检测命名实体的准确性决定了下游任务的有效性，这是NLP的一个非常重要的基本问题。实体边界识别和确定实体类别是命名实体识别过程的两个方面。 现如今命名实体识别仍然存在很多的问题，影响着信息检索领域的准确性。存在此类问题的原因主要有：命名实体识别只是在有限的文本类型和实体类别中取得了效果；与其他信息检索领域相比，实体命名评测预料较小，容易产生过拟合；命名实体识别更侧重高召回率，但在信息检索领域，高准确率更重要；通用的识别多种类型的命名实体的系统性很差。 本文在详细地了解与深入地研究了命名实体石碑几个具体过程的基础上，重点研究并提出了一种基于对抗生成网络的命名实体识别的算法模型，结合了当前两个先进模型的各自特点，致力于提高命名实体识别在检索领域的准确性。
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user: 2. 相关研究 作为自然语言处理中的最重要也是最经典的研究问题之一，命名实体识别的发展大致经过了三个阶段：(1) 早期的基于词典和规则的方法，(2) 中期的基于传统的机器学习方法，(3) 深度学习的出现，有关命名实体识别的研究进展的大概趋势大致如图1所示 [ 2 ]。 图1. 命名实体识别研究发展趋势 2.1. 基于规则和字典的方法 早期的基于规则和字典的方法主要是通过人工的方式，由语言学专家使用模式和字符串匹配作为主要方法来手工制定相应规则并进行特征的选取，最后形成对应的规则模板，这类系统大多数都是基于知识库和词典而建立的。基于规则和基于字典的方法是最早的用于命名实体识别的方法，它们基于手动规则系统，都使用命名实体库，并为每个规则分配权重。 发生规则冲突时，将选择权重最高的规则以确定命名实体的类型。 2.2. 基于统计机器学习的方法 随着命名实体识别的研究不断展开，许许多多更加先进的算法方式和算法模型不断地得以提出，用以改进命名实体识别任务。其中，基于统计机器学习的方法的提出极大的改进了命名实体识别任务的准确率。作为统计机器学习方法的代表，其中最大熵模型、隐马尔可夫模型、条件随机场、支持向量机等著名的算法模型都得到了广泛的应用。 对于基于机器学习的方法来说，NER一直被视为序列标记的问题，其使用大型语料库来学习出标记模型，用以标注句子的每个位置。在命名实体识别任务中常见的有：生成式模型HMM、判别式模型CRF。命名实体识别目前的主流模型是条件随机场 [ 3 ]。 2.3. 基于深度学习的方法 随着大数据的更易获取以及CPU处理能力的提升，单词分布式表示形式的出现，神经网络已成为处理许多自然语言任务的有效模型。 这种类型的序列标记任务的处理方法是将单词标记从离散的one-hot表示映射到低纬空间以表示密集的单词嵌入，然后将句子的嵌入序列输入到递归神经网络中。网络强大的特征提取功能可提取文本中的特征，再使用Softmax计算每个单词的分数，最后使用CRF预测概率最高的标记序列。训练模型不再是常规流程，而是端到端功能，最终模型是一种基于数据驱动的方法，而不是基于特征工程。比较著名的有Bi-LSTM模型和Bi-LSTM + CRF模型 [ 4 ]。 2.4. GAN的提出 2014年，随着生成对抗时网络，即GAN的提出 [ 5 ]，在深度学习领域可以说是掀起了又一股热潮，各种算法改进模型也随之层出不穷。同样的，基于生成对抗网络的命名实体识别算法的研究也跨出了一大步。最初，GAN模型是用于生成图像这样的连续数据的，并不能直接用来生成离散数据。而当离散数据做微小改变时，在映射空间中也许根本就没有对应意义的序列，所以当GAN处理NLP这种离散数据的任务时，容易出现梯度消失的问题．此外，GAN无法判断目前生成的某一部分序列的质量，因为它只能给生成的完整序列打分。 但是，通过近几年的研究在解决这些问题的道路上已经有所突破。SeqGAN [ 6 ]，WGAN [ 7 ]，CGAN [ 8 ] 模型的提出成功的解决了原始GAN在序列标注问题中无法为生成器提供梯度的问题，在NLP领域的梯度消失问题，GAN不能生成特定属性的问题以及训练梯度消失或者梯度爆炸的问题同时也提高了收敛速度。 相关的研究表明，GAN在NLP领域已经取得了杰出的成果，但在命名实体识别方面并没有太多的研究。因此本文提出了一种基于对抗生成网络的改进算法模型进行命名实体识别，将变分自动编码器和对抗生成网络的优点相结合增强了命名实体识别中特征提取的准确有效性。
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user: 3. 基于生成对抗网络的命名实体识别算法模型设计 结合GAN可以完美的学习到训练样本的特征分布以及VAE更接近真实样本的优点，本文提出了一种基于对抗性学习的多生成器多判别器命名实体识别算法模型，旨在提高提取序列文本中特征分布的准确率。 3.1. 设计思路 本小节介绍用于命名实体识别的改进模型的设计思路。如图2所示，本文提出的基于生成对抗网络的命名实体识别算法模型主要分为两个部分：分别为多生成器模型(G1和G2)和多判别器模型(D1和D2)。 图2. 基于生成对抗网络的命名实体识别算法模型 生成器模型定义了在给定句子序列的情况下生成该句子序列对应的命名实体识别标签序列的策略，判别器模型对生成器模型所提取的命名实体进行判断是否充分和准确。本文采用了双生成器的形式，G1和G2分别为两种不同的生成模型，对给定的句子序列进行实体提取之后，同时作为输入，输入判别器网络D1，判别器网络D1用于判定分类标签属于哪个生成器网络，当判别器网络D1无法判断分类标签属于哪个生成器网络时，此时的两个生成网络便同时拥有了两种网络的特性，再将分类结果输入判别器D2，对生成网络所提取出的命名实体的正确性进行判别，将误差返回判别器D1，再由D1回传给生成器网络G1和G2，指导生成器网络进行更准确的实体提取。 3.2. 生成器模型 生成器G1采用的是一种基于GAN的Bi-LSTM + Attention + CRF网络 [ 9 ]，将句子序列输入到生成器G1中，将未标注的句子作为条件信息，用于生成标注，通过双向LSTM网络获取每个单词的上下文信息，然后将前后两个隐藏状态联结起来，对上下文信息进行标签标记形成全局特征输出。然后将双向BiLSTM的输出向量输入到Attention层进一步的进行局部特征提取，该特征表示传入到由专家标注数据训练的CNN中，由CNN来判别这些特征分布与专家标注数据分布是否趋于一致，如果一致则为正样本数据，可以作为图1右侧所示模型的训练语料；反之则为负样本数据，重新传递回BiLSTM层对该层进行优化。生成器G1如图3所示。 图3. 生成器G1 生成器G2采用的是一种基于变分自动编码器的命名实体识别模型 [ 10 ]，首先将句子序列作为输入，输入到编码器网络将原本句子序列编码成符合正态分布的特征参数，再将这些特征参数输入解码器网络还原生成相应的句子序列，再将生成的句子序列与原始的序列相比较，回传差异值，使编码器网络进行损失函数和参数的调整，直到最后生成序列和原始序列十分相似。 生成器G2如图4所示。 图4. 生成器G2 3.3. 判别器模型 本文提出的判别器网络D1采用的是一种CNN判别模型 [ 9 ]，该CNN是由生成网络G1所标注数据所训练的，判别器的输入是一种标记序列，为句子序列经由生成器G2处理后所得到的标记序列S2，由CNN来判断这些特征分布与生成器G1所生成的标注数据是否一致，如果一致则表明两个生成器G1和G2已经拥有了相同的提取能力，如果不一致重新传递参数回到生成器G1和G2，对两个生成器进行优化直到经由两个生成器所提取出来的特征标识拥有一致性。判别器D1如图5所示。 图5. 判别器网络D1 其中池化层我们选择的是max-over-time pooling，该池化方法将具有最高值的特征视为最重要的特征，能有效的过滤掉大量的单词组合(信息量较少的)，并且可以保证输入的句子长度不会影响到提取的特征。最后使用一个softmax层来输出提取到的特征，以此来确定通过G2所提取的输入特征是否与G1标注数据特征分布一致。 本文提出的判别器网络D2是一种BiLSTM网络 [ 11 ]。使用双向长短期网络分别评估每个单词的标签的得分。由于句子的长度是不固定的，所以我们需要将句子转换为具有固定长度的序列，该序列的长度被固定设为双生成器模型中制定的输出设置的最小长度。不同的是判别器的BiLSTM的输入有两种，分别为正实例输入(句子序列与对应的标注标签序列的连接)和负实例输入(句子序列与生成器生成的标签序列的连接)。将连接后的向量矩阵作为输入，并将其输入到BiLSTM网络，BiLSTM网络结构为分别计算每个单词的上下文表示向量，并连接每个单词的上下文表示向量，最后通过一个全连接层为每个单词及其标签的连接序列的计算得分。判别器D2如图6所示。 图6. 判别器网络D2 3.4. 与其他方法的原理对比分析 从原理上，本文设计的模型结合了两种先进模型分别能完美学习到样本特征分布和生成更加接近真实样本的特点，与现阶段各种模型相比较，解决了现阶段各模型提取特征不尽全面的缺陷，能够提取到更准确的样本特征分布，从而达到提高命名实体识别在信息检索领域的准确性的目的。以下将会用两种现有的命名实体识别模型为例说明： 1) CRF + Attention模型 [ 12 ] (如图7所示)。 图7. CRF + Attention模型 该模型首先将句子序列输入双向BiLSTM网络，对序列中的词与词之间的前后向关系进行提取，再将处理过后的句子序列输入注意力层进行更进一步的特征提取，确保提取到与当前字向量对应的词向量特征，最后输入到CRF层通过输出层可以计算得到各时刻概率最高的标签序列，进而得出最优序列。但是该方法提取到的特征分布很大程度上受到了双向BiLSTM层提取特征关系是否准确的影响，如果双向BiLSTM层所提取到的特征关系并不完备，将会影响到最后的分类结果，使得模型不能完美的学习到样本数据的特征分布。 2) 单一的基于对抗生成网络的BiLSTM模型 [ 9 ] (如图8所示)。 图8. 基于对抗生成网络的BiLSTM模型 该模型生成器采用的是一个BiLSTM网络，将未标注的句子序列输入双向BiLSTM层用以提取句子序列之间的上下文关系，再通过全连接层以及softmax层得到每个单词在各个命名实体标签上的概率。判别器模型使用的也是一个BiLSTM网络，将专家标注和生成器生成的标注序列作为输入，为生成的标签序列的打分，将标签序列得分返回生成器以达到优化分类的结果。但是对抗生成网络的生成器效果的好坏很大程度上依赖于判别器的返回，如果判别器的返回不够完善或者甚至是出错，都会对生成器最后提取到的结果产生很大影响使之不能完美的提取到特征之间的关系。 由此我们看出现阶段的很多模型还存在着不能完美的学习到样本数据的特征分布以及不能完美的提取到特征之间的关系的问题.因此文本提出了一种变分自动编码器和对抗生成网络的混合模型用于命名实体识别，正好能够解决现阶段很多模型所存在的不足，提高命名实体识别的准确性。
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user: 4. 结语 随着科技的不断进步，用于命名实体识别任务的算法和模型也不断地得以研究和发展，近年来最具有代表性的算法模型便是基于生成对抗网络的命名实体识别模型和基于变分自动编码器的半监督命名实体识别。两种模型都有其明显的优势，生成对抗网络能够完美地学习到样本特征的分布，以及变分自动编码器网络能够更接近真实样本。同时也发现因为模型本身的限制，两者都具有一定的限制性，生成式对抗模型只能区分出生成样本的“真”、“假”，没有办法强制它所生成样本必须看起来像原始样本，变分自动编码器直接采用均方误差而非对抗网络，其神经网络倾向于生成更为模糊的样本。 笔者综合考虑到了两种模型的优势和缺点，于文中主要设计了一种基于对抗性生成网络的改进的命名实体识别算法模型，将基于变分自动编码器的命名实体识别和基于GAN的命名实体识别模式通过双生成网络的形式结合在一起，最终的模型将同时具有变分自动编码器更接近真实样本的特性和对抗性生成网络能完美学习到训练样本的分布特性，该模型旨在提高命名实体识别问题中特征提取的高有效性和高准确性。
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user: 摘 要 针对消防机器人在后方水带充满水的负载情况下机器人不能灵活进行方位灵活变换及快速位置部署的问题，本文提出一种具备方位实时调整功能的消防灭火机器人系统。该系统主要包括消防灭火机器人、水带主动位移机构、水带被动位移机构，其中水带主动位移机构的全向移动轮系可实现全方位移动，还可实现对水带被动位移机构的吸附功能。水带主动位移机构、水带被动位移机构组成级联系统可实现对水带方位实时变换，避免了机器人因二次位置部署导致的水带摘除和排水等难题，有效提高消防机器人快速部署和方位变换效率。 关键词 :消防机器人，方位实时调整，后方水带 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 随着经济和科学技术的飞速发展，石油、化工企业、地铁、隧道等的不断增加，危险化学品和放射性物质泄漏及燃烧、爆炸、坍塌事故也在增多。灾害事故发生时，高温、黑暗、有毒和浓烟等对消防救援人员和事故现场的被困人员的安全都会构成极大威胁。目前，消防人员在高危火场等事故现场救援或勘察中存在许多劣势，例如在面临易燃易爆气体、有毒有害、高温浓烟等灾害情况时，容易给消防员带来中毒、烧伤甚至死亡威胁 [ 1 ]。因此，现在越来越多的消防灭火机器人逐渐代替人工在火灾等现场作业。我国的消防机器人研制工作将会越来越得到有关部门的大力重视和支持，越来越多的消防指战员已经认识到消防机器人的重要性，随着消防机器人的技术不断完善，消防机器人的市场正在逐渐形成 [ 2 ] [ 3 ]。 目前存在的消防机器人 [ 4 ] [ 5 ]，上方都设置有水炮，水炮后方留有水带接口，通过拖动未充水的水带进入救援区域，通过控制消防车高压泵开关实现水流喷射灭火功能 [ 6 ] [ 7 ]。消防机器人尽管可以代替消防员实现近距离灭火功能，但是机器人上装的消防水炮灭火距离和范围有限，而消防水带内充满水后，水带自身重量很重、且水带与地面摩擦力很大，导致机器人进行位置移动变得极为困难，非常不利于大型火灾的机器人快速位置部署，反而限制现场救援的灵活机动性。机器人若要实现方位变换，需消防人员上前从机器人后方摘下水带，若水带长度较短、消防人员数量足够多，则可人工移动水带后重新将水带接入消防机器人；若消防员数量小、消防水带较长，则只能人工将水带内的水挤压出去，重新将空水带接入机器人，从而实现消防机器人的方位变换功能 [ 8 ] [ 9 ]。但是以上两种方式均存在很多弊端，如需要较多数量的消防员或需要消防员上前摘除消防水带等 [ 10 ] [ 11 ]，这与使用机器人代替人工在高危场所作业的初衷背道而驰。另外，火灾等救援现场分秒必争，这两种机器人位置变换方法非常费时，这容易为火灾等高危环境下的抢救贻误“战”机。 现有的消防机器人绝大多数侧重于如何提高机器人的越障性能、承载性能上等问题，而忽略了最重要的在后方充满水的水带负载下如何提高机器人方位灵活变换和快速机动部署问题。目前，市面上尚未出现就如何提高机器人在工作一段时间后，如何拖动充满水带进行转弯等方位变换的实际用途进行的研究或试验。因此，本文提出一种基于方位实时变换的新型消防灭火机器人，可用于高温、有毒作业等事故现场的特殊环境，它能在后方水带充满水的情况下快速进行位置和角度变换，有效节省救援现场设备就位时间，提高机器人部署的灵活性。
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user: 2. 消防灭火机器人控制算法 消防灭火机器人控制水带主动位移机构、水带被动位移机消防灭火机器人系统工作一段时间后，消防水带内充满水，此时履带式移动平台已经无法进行灵活移动实现构实现对充满水的消防水带进行方位实时变换的具体步骤如下： Step1：消防灭火机器人中的控制和通讯模块通过无线通讯将控制指令发送至每个水带主动位移机构中的通讯模块上，控制模块接收到控制指令后，进行统一动作实现。 Step2：每个水带主动位移机构中控制模块控制转向电机转动，从而带动移动轮实现同步角度转换，实现对移动轮前进或后退方向的调整。 Step3：根据消防灭火机器人对后方水带的移动位置要求，每个水带主动位移机构中的转向电机转动角度可不同、转动方向也可不同，从而实现每个水带主动位移机构中的全向移动轮系运动方向不同；同时控制模块还可控制每个水带主动位移机构中的驱动电机转动行程不同，从而实现不同的水带主动位移机构中全向移动轮系移动的位置不同；最终，水带主动位移机构可实现不同方位的布置，进而带动水带主动位移机构所连接的水带实现方位的调整。 Step4：在水带主动位移机构进行位置调整时，当每一节充满水的水带中央的水带主动位移机构进行方位调整时，位于水带接头上的水带被动位移机构会被动的进行位移调整。最终可实现对整条消防水带的方位调整，当消防水带方位调整完毕过程中，消防灭火机器人便可进行配合实现方位调整，消防灭火机器人以及后方充满水的消防水带便可完成机动性的方位调整功能。