DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 基于拉丁方的多元流密码算法 3.1. 算法描述 若 Z n = { 0 ， 1 ， ⋯ ， n − 1 } 中的n个元素在n阶方阵L的每行每列中都出现，则称L为n阶拉丁方。显然，式(15)中的矩阵是一个16阶拉丁方。 L = [ 9 11 8 10 13 15 12 14 1 3 0 2 5 7 4 6 11 9 10 8 15 13 14 12 3 1 2 0 7 5 6 4 10 8 11 9 14 12 15 13 2 0 3 1 6 4 7 5 8 10 9 11 12 14 13 15 0 2 1 3 4 6 5 7 1 3 0 2 5 7 4 6 13 15 12 14 9 11 8 10 3 1 2 0 7 5 6 4 15 13 14 12 11 9 10 8 2 0 3 1 6 4 7 5 14 12 15 13 10 8 11 9 0 2 1 3 4 6 5 7 12 14 13 15 8 10 9 11 5 7 4 6 1 3 0 2 9 11 8 10 13 15 12 14 7 5 6 4 3 1 2 0 11 9 10 8 15 13 14 12 6 4 7 5 2 0 3 1 10 8 11 9 14 12 15 13 4 6 5 7 0 2 1 3 8 10 9 11 12 14 13 15 13 15 12 14 9 11 8 10 5 7 4 6 1 3 0 2 15 13 14 12 11 9 10 8 7 5 6 4 3 1 2 0 14 12 15 13 10 8 11 9 6 4 7 5 2 0 3 1 12 14 13 15 8 10 9 11 4 6 5 7 0 2 1 3 ] = [ T 0 T 1 T 2 T 3 T 4 T 5 T 6 T 7 T 8 T 9 T 10 T 11 T 12 T 13 T 14 T 15 ] (15) 文献 [ 2 ] 举例说明了利用4阶拉丁方构造基本密码系统的方法。目前还没有利用更高阶拉丁方来设计基本密码系统的相关研究。下面将利用式(15)中的16阶拉丁方L设计一个基本密码系统。将所有基本明文从小到大排列为一个行向量，并将拉丁方每一行作为其加密后的相应结果。例如，L的第一行所决定的置换 T 0 : M ↔ C 为 0 ↔ 9 、 1 ↔ 11 、 2 ↔ 8 、 3 ↔ 10 、 ⋯ 、 15 ↔ 6 。 不难验证：对任意 m = m 1 m 2 m 3 m 4 ∈ Z 2 4 ， T 0 、 T 3 的代数计算公式为 T 0 ( m ) = ( 8 + ( m 3 m 4 + m 3 + m 4 + 1 mod 4 ) + 4 × m 2 + 8 × m 1 ) mod 16 T 3 ( m ) = ( 8 + m 4 m 3 + 4 × m 2 + 8 × m 1 ) mod 16 类似地， T 0 ~ T 15 均能以代数式表示，它们所决定的相应基本密码系统为 ( M = C = K = Z 2 4 ， E ， D ) ，并将相应的加解密具体步骤设计如下： 1) 设任一明文m为二元序列 m = m 1 m 2 ⋯ ， m j ∈ Z 2 ，将该二元序列按每4比特进行分组，将分组后所得到的明文单位序列设为 m ˜ = m ˜ 1 m ˜ 2 ⋯ ，其中 m ˜ 1 = m 1 m 2 m 3 m 4 ∈ Z 16 ，等等。必要时可对m的最后一个分组填充1而组成一个4比特分组。 2) 加密变换 E : c ˜ j = E ( k j ， m ˜ j ) ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ，其中，取系统(14)的一个解序列作为16元密钥流序列 k = k 1 k 2 ⋯ ，可得到密文单元序列 c ˜ = c ˜ 1 c ˜ 2 ⋯ 。 3) 解密变换 D : m ˜ j = D ( k j ， c ˜ j ) ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ，可得到明文16元序列 m ˜ = m ˜ 1 m ˜ 2 ⋯ 。然后将每个明文单元 m ˜ j 表示为4比特明文就得到解密后的原始二元明文序列 m = m 1 m 2 ⋯ 。 3.2. 实验结果及分析 将上述密码算法用于数字图像加解密，并将它与模2加法流密码系统进行的比较效果可参见图2。 图2. 加解密效果及灰度直方图 由图2可见，两种算法都能对原始图像进行有效的加解密，密文图像的灰度直方图都接近均匀分布，能抵抗统计分析。对明文图像和两种密文图像的相邻像素相关性做仿真计算，可见表2。 Table 2 Correlation of each direction between adjacent pixels of original and encrypted graph 方向 原图 模2加法加密图 拉丁变换加密图 水平 0.9357 0.0078 0.0011 垂直 0.9682 0.0001 0.0032 对角 0.9084 0.0054 -0.0021 表2. 原图与加密图相邻像素之间各方向的相关性 从表中可以看出，两种密文图像相邻像素相关系数都接近0，几乎不存在相关性。进一步，根据图像X信息熵的定义式(16)和最大熵原理知，由于本文所选取的Lena图像的灰度取值范围是[0，255]，故图中各像素值等概率出现时最大信息熵达到8。 H ( X ) = − ∑ i = 1 256 P ( x i ) log 2 P ( x i ) (16) 通过仿真计算，可得到原始图像信息熵为7.4442，新流密码系统加密图像信息熵为7.9974，模2加法流密码系统加密图像信息熵为7.9969，两种密文图的熵都比明文图的熵更接近最大理想值。综上所述，拉丁方基本密码系统在实际加密中的加密效果与传统模2加法流密码系统加密效果相差无几，且基于拉丁方基本密码系统计算复杂度更高，因而对相应流密码算法的攻击难度更大。这说明利用高阶拉丁方设计的流密码算法具有实用价值。
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user: 4. 小结 本文研究了一类新时变广义符号混沌系统，基于该系统和高阶拉丁方构造了一种与传统模2加法不同的多比特流密码算法，通过对数字图像加解密效果的分析与对比，说明了本文提出的算法具有可行性和较高的安全性。
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user: 摘 要 针对工业生产钢材部件上压印字符与背景区域同色和光照不均影响，传统计算机视觉算法识别钢印字符存在效率与精度不佳的问题，本研究提出一种基于YOLOv2的钢材压印字符识别方法。通过一些基本的图像预处理方式扩充钢印字符数据集，采用快速可靠的深度学习算法YOLOv2自动提取图像的特征，实现对钢印字符(包括数字和字母)的识别。相较于其他传统的图像识别算法，实验结果表明，该网络模型对钢印字符识别的准确率达98.6%，算法平均处理时间为0.3 s，达到了工程应用的精度和效率要求。此外，利用字符位置信息对模型的输出进行改进，实现直接输出正确的生产标号。在工业生产环境下具有较好的稳定性和实时性，有一定的应用意义。 关键词 :深度学习，字符识别，YOLOv2，目标检测，图像处理 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 在钢材器件生产过程中，往往会在每个部件上标注不同的生产编号，这样不仅为了便于对部件的质量监控和信息管理追踪，还为了方便对部件与相应器件间的匹配问题进行把控。压印字符是利用字模对物体表面施压形成的，呈凹凸状，因其不能随意更改而可以永久保存的优点，在工业生产中得以广泛应用。钢材器件通常是大批量的生产，传统的人工手动记录生产编号的方法需消耗大量的劳动力，同时大大延长了生产时间，还容易出错。计算机视觉技术不断发展，应用于工业生产过程当中，极大地减少了工业生产对人工的依赖。现如今，随着工业智能化生产的发展要求不断提高，在工业生产中迫切需要对钢材器件上的压印字符标号进行视觉实时识别。 压印字符与手写字符、印刷字符等一般的光学字符有所不同，压印字符的颜色与背景色是一样的，因而这两者的对比度不鲜明，而且在复杂多变的工业生产环境下，会出现噪声、光照不均衡、抖动模糊、位置不确定等问题，这些问题又进一步增加了压印字符识别的难度。因此，传统的字符识别技术(如模板匹配 [ 1 ] )无法直接应用于钢材压印字符的识别中。可将钢材压印字符识别看成是具有一般性的目标检测任务。目标检测是计算机视觉 [ 2 ] 研究的热点问题之一，它学习每个对象的可视模型，并找到合适的边界框区域和对象类别。早期较常用的目标检测算法是DPM (Deformable Parts Model) [ 3 ]，其通过HOG (Histograms of Oriented Gradients) [ 4 ] 特征提取，将提取到的图像特征作为输入，利用SVM (Support Vector Machine) [ 5 ] 进行分类。DPM在行人检测 [ 6 ] 等目标检测任务上有较好的效果。但实质上，这样的方法对于特征设计十分依赖于人工，过程也比较复杂繁琐。 近年来，随着深度卷积神经网络的兴起，目标检测的性能与以往基于手工的方法(如文献 [ 7 ] [ 8 ] )相比有了显著提高。最初利用神经网络进行目标检测的方法是基于候选区域的方法。Girshick等 [ 9 ] 提出的区域卷积神经网络(R-CNN)先从图像中采用选择性搜索算法 [ 10 ] 提取候选区域，再通过标准的卷积神经网络去调整以及分类这些区域。但是，对于每个候选区域都需要对整个网络进行重新计算，存在大量重复的计算，进一步增加了计算复杂度，从而降低了目标检测网络的速度。随后，Girshick [ 11 ] 提出了快速区域卷积神经网络(Fast R-CNN)，直接从CNN的编码特征图中提取候选区域，使得网络可以共享计算结果，从而让模型提速，帧速率达到5 frame/s。然而，Fast R-CNN仍采用选择性搜索算法来提取候选区域，计算还是相当复杂。为解决这一问题，2015年Ren和Girshick [ 12 ] 提出超快区域卷积神经网络(Faster R-CNN)，采用基于深度学习的区域建议网络(RPN)来提取目标候选区域。在RPN中，预定义的锚点(Anchor)和框(Anchor Box)预测目标感兴趣区域(RoI)。通过引入RPN，检测精度和速率都有所提高。尽管Faster R-CNN的计算速度有了很大提升，但是仍然无法满足实时检测的要求，因此在2016年Redmon等人 [ 13 ] 提出了YOLO (You Only Look Once)网络，将整幅待检测图像作为输入，而卷积神经网络作为回归器，回归目标在待检测图像中的位置信息，实现端到端的目标检测和识别。相比于基于候选区域的方法，YOLO算法不需要生成目标建议区域，而是将输入图像看成一个候选区域，简单地划分为几个小区域，然后通过CNN来判断每一个区域是否存在目标，并预测目标的种类和边界框，这大大节省了图像处理的时间，帧速率达到了45 frame/s。当然，YOLO在提升检测速度的同时精度有所降低。随后，2017年Redmon等人 [ 14 ] 基于YOLO网络进行一系列的改进提出了YOLOv2网络，其准确率和检测速度均得到了显著提高。从VOC 2007数据集的模型检测测试结果来看，YOLO v2的准确率为76.8%，检测速度可达到67 frame/s，满足了实时性，在目标检测领域表现出色。 本研究提出了一种基于YOLOv2网络的钢材压印字符识别方法，结合图像灰度化、滤波去噪、边缘检测、霍夫变换算法对工业生产线上钢材部件的生产标号图像进行预处理，处理之后的数据集通过YOLOv2网络训练，学习各类字符的特征，对字符进行分类的同时得到字符的位置信息，利用图像中各个字符所得的位置信息进行排序操作，即可得到钢材部件的生产标号，实现实时地、快速地、准确地一步式识别钢材部件的生产标号。
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user: 3. 实验结果及分析 3.1. 实验平台 本实验是在PC端上完成，PC配置为CPU Intel Core i7-6700，显卡/GPU为NVIDIA GeForce GTX 960M，8G运行内存，训练和测试框架均为Darknet。 关于网络参数的设置方面，将初始学习率(learning_rate)设为0.001，采用steps学习率调整策略(policy)；每迭代一次训练的样本数(batch)为64，最大迭代次数(max_batches)为10000次；学习率在迭代次数为4000，6000时，在原来的基础上再分别乘以0.1，0.1；动量(momentum)为0.9，衰减系数(decay)为0.0005。 3.2. 训练 对YOLOv2网络的训练是钢材压印字符识别的关键一环，训练所得模型的好坏直接影响字符识别的效果。本实验利用LabelImg软件对训练集中所有图片上的字符打上各自相应的标签，生成每一幅图片对应的.xml文件，然后将每一个.xml文件生成txt文件，存储标签信息。最后利用设置好参数的YOLOv2网络对训练集样本进行训练。 YOLOv2网络在训练时可以通过计算损失函数Loss来判断训练的效果，计算方法在等式(7)中示出。 L o s s = λ c o o r d ∑ i = 0 S 2 ∑ j = 0 B I i ， j o b j [ ( x i − x ^ i ) 2 + ( y i − y ^ i ) 2 ]     + λ c o o r d ∑ i = 0 S 2 ∑ j = 0 B I i ， j o b j [ ( w i − w ^ i ) 2 + ( h i − h ^ i ) 2 ]     + ∑ i = 0 S 2 ∑ j = 0 B I i ， j o b j ( C i − C ^ i ) 2 + λ c o o b j ∑ i = 0 S 2 ∑ j = 0 B I i ， j n o o b j ( C i − C ^ i ) 2     + ∑ i = 0 S 2 I i o b j ∑ c ∈ c l a s s e s S 2 ( p i ( c ) − p ^ i ( c ) ) 2 (7) 其中， I i o b j 表示目标对象是否出现在网格单元i中， I i ， j o b j 表示网格单元i中的第j个目标边界框。相反地， I i ， j n o o b j 表示网格单元i中的第j个边界框，其不包含目标对象的任何部分； λ c o o r d 为目标坐标预测的损失系数， λ n o o b j 则为不包含有目标的边框预测的损失系数； x i 、 y i 、 w i 、 h i 、 C i 、 p i ( c ) 为网格i中预测目标的中心点坐标、宽高、类别及概率， x ^ i 、 y ^ i 、 w ^ i 、 h ^ i 、 C ^ i 、 p ^ i ( c ) 则为网格i中目标的各相应信息的真实值。公式(7)的时间复杂度是 O ( ( k + c ) × S 2 ) ，其是针对一个图像计算的。要得到较好的训练效果，则期望Loss值尽可能小。 YOLOv2网络在训练过程中还采用了多尺度训练策略，每隔十轮便改变一次图像尺寸进行输入，以提高模型对不同分辨率图像的鲁棒性。使用YOLO v2网络在钢材压印字符训练集训练中随着迭代次数的增加平均损失率所产生的变化如图4所示，从图中可以看出网络收敛速度较快，在迭代2000次左右时基本收敛，之后处于基本稳定状态，并且Loss值越来越接近于0，说明训练的效果逐渐趋于最佳。 图4. 损失率曲线图 3.3. 测试结果及分析 本研究还将整幅钢材生产标号图像分割成单个字符图像作为样本集，分别采用LeNet-5 [ 20 ] 和SVM来对样本集进行训练和分类识别，对比两者与本研究采用的YOLOv2方法的识别效果。采用准确率(Accuracy， Acc)、假阳性率(False Positive Rate， FPR)、召回率(Recall)、检测单幅图像耗时(Time)等评估参数作为评价性能指标，如表1所示。 Table 1 Performance indicators for recognition assessmen 方法(Method) 样本(Sample) 测试平均时间(Time) 准确率(Acc) 假阳性率(FPR) 召回率(Recall) YOLOv2 整幅图像 0.3s 98.6% 0.16 0.97 LeNet-5 单个字符图像 0.6s 96.7% 0.19 0.95 SVM 单个字符图像 0.5s 93% 0.21 0.92 表1. 识别评估性能指标 从表中可以看出，采用YOLOv2方法进行识别时，每幅图像平均需要花费0.3 s的时间，准确率达到了98.6%，不仅所用的时间少于其他两种方法，而且识别的准确率还比较高。此外，YOLOv2的假阳性率比其他两种方法的要低，而召回率高于其他两种方法。实验结果表明，采用YOLOv2网络模型对钢材压印字符进行识别具有快速性和高效性，满足工业生产的实时性需求。 采用YOLOv2对钢材压印字符进行识别的实际效果如图5所示。由图可见，YOLOv2基本能对数字和字母进行分类，并且能较准确地标识出各字符所在的位置。对于一些特征相近的字符如“8”和“B”，也能被准确地识别出来，而字符“C”和“D”会存在误识成“0”的情况，分析其原因可能跟训练的样本数有关。 图5. 识别效果图 同时，YOLOv2采用整幅生产标号图像作为输入，检测时即能输出一整串生产标号，比先分割字符输入，识别输出单个字符后再进行拼接的方法方便快捷很多。利用HTML与PHP相结合制作基于YOLOv2的钢材压印字符识别平台，可以在网页上远程实现一键得到生产标号，结果显示如图6所示。
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user: 4. 结论 随着深度学习的深入研究和不断发展，越来越多的针对图像、视频的视觉识别算法被开发出来，这些算法的网络框架性能不断提升并且使用起来十分的便捷。本研究将目前对目标检测比较快速准确的YOLOv2算法应用于部件钢印字符识别中，实验结果表明，与其他的经典的字符识别算法如LeNet-5和分类器SVM相比，YOLOv2的识别准确率较高，且算法处理时间较少。同时，通过对网络输出结果的改进，可以直接输出图像中正确的生产标号，不需要把图像分割成单个字符再进行识别，更加的方便快捷。 图6. 基于YOLOv2的钢材压印字符识别平台 这有效提高了工业生产管理的稳定性和实时性。后续的研究工作将不断扩充数据集样本数量，还有对样本图像采用边缘检测等预处理方法。
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user: 摘 要 慢性疾病成为威胁人类健康的主要杀手，需要长期、综合的干预和治疗。中医诊疗遵循“未病先防，既病防变，病后防复”的治病理念，可在慢性疾病发展的不同阶段针对具体情况进行干预。本文采用基于Hadoop的分布式计算平台设计构建中医慢病管理系统，借助于先进的云计算平台、移动互联网和物联网技术，建立区域协同、分级管理的中医慢病管理体系，能够打破空间和时间的限制，实现慢病管理人才和资源的合理调配，使慢病患者在病证发展的各个阶段都能享受到科学、有效、持续、便捷的健康管理服务，从而提升慢病管理的服务质量与效率水平。 关键词 :慢病管理，中医，云平台，互联网+，系统开发 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. 项目背景 随着社会经济的发展和医疗技术水平的提高，慢性疾病的发病率逐年增加。据有关调查，我国慢性疾病的死亡患者占到所有因病死亡人数的80%以上，成为威胁人类健康的主要杀手 [ 1 ]。慢性疾病是指一类具有起病隐匿，病程长且病情迁延不愈等特点的非传染性疾病，包括高血压、高血脂、糖尿病、慢性阻塞性肺病、恶性肿瘤等。慢性疾病对患者的劳动能力和生活质量影响较大，需要长期、综合的干预和治疗，给患者、家庭以及社会造成很大的压力与负担 [ 2 ]。近年来，我国虽然初步建立起慢病管理的服务模式，然而还存在着很多方面的不足：首先是医防结合、分级协同的慢病管理合作网络尚未健立，导致慢病管理服务的许多环节尚不能广泛有效地实施；其次是从事慢病管理服务的人员尤其是基层医疗卫生机构的数量严重不足，而且专业队伍的素质参差不齐，慢病管理服务的质量和水平有待提高；再者是慢性病患者健康资料的收集、存储、分析等流程还缺乏规范一致的管理，数据共享及利用率程度不够，不同医疗服务机构之间存在信息壁垒等问题均对慢病管理服务的发展与建设带来极大的不便与挑战 [ 3 ]。 《中医药发展战略规划纲要(2016~2030年)》、《“健康中国2030”规划纲要》、《国务院办公厅关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》等一系列重要文件明确提出：促进“互联网+医疗健康”发展，实施健康中国云服务计划，大力发展中医远程医疗、移动医疗、智慧医疗等新型医疗服务模式，持续推进覆盖全生命周期的预防、治疗、康复和自主健康管理一体化的国民健康服务 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]。因而，本文提出一种基于云平台的中医慢病管理系统，借助于先进的云计算平台、移动互联网和物联网技术，依托医院及相关卫生服务机构，有效整合社会服务资源，以建立慢性病患者动态健康档案为基础，为慢病患者提供中医健康状态评估、健康风险预测、健康宣教、健康干预、保健康复等基本服务内容，构建区域协同、分级管理的中医慢病管理体系，从而提升慢病管理的服务质量与效率水平。
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user: 2. 整体架构设计 中医慢病管理系统采用基于Hadoop的分布式计算平台，云平台架构划分为3层，分别是底层的云支撑服务平台，中间层的应用管理平台，以及最上层的各种终端应用及服务。在此架构中，云支撑服务平台通过虚拟化、自动化等云计算关键技术实现动态调配各种资源，从而能够实现按需使用、快速部署、安全可靠、专业服务的资源服务需求。应用管理平台则在云服务层的基础上提供相关的中医慢病管理系统的服务管理，处于整个架构的中间层，是实现“上下贯通、左右协同、资源共享”的一体化的基础核心平台。在技术方面，考虑到不同应用的需求，应用管理平台采用包括Windows和Linux操作系统、MS SQLServer/MySQL等异质数据库以及.Net framework和Java虚拟机等多种软硬件环境，并采用多种开发语言和软件工程技术以实现平台功能。各类终端应用及服务为用户提供用户界面和交互接口，是系统功能的最终体现。在基于云平台的中医慢病管理系统中，主要终端应用及服务包括中医慢病后台管理系统、慢病助手APP等各类APP以及微信公众号和各类微信小程序。
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user: 3. 系统功能设计 综合考虑中医慢病管理模式及互联网+技术，依据上述中医慢病管理系统的平台架构，对慢病患者进行多维度、持续、动态的中医病证资料及生理参数等信息的收集，并以此为基础进行精准统计与分析，有效实施中医预测预防、中医方剂治疗、针灸推拿干预、膏方药酒调理、膳食运动指导、音乐诗歌怡情等一系列中医药健康管理服务。 3.1. 中医慢病管理系统平台设计 中医慢病管理模块的主要功能包括健康档案、健康监测、健康评估、健康干预、分级管理和移动教育等部分。 3.1.1. 健康档案 健康档案主要包括：个人基本信息、生活饮食习惯、中医体质类别、现病史、既往病史、药物与食物等过敏史、婚姻史、月经及生育史、家族史、体检登记和就医登记等。 3.1.2. 健康监测 健康监测主要包括运用各种穿戴设备或手机软件记录慢性病患者的血氧、心率、体温等生命体征及血压、血糖、血脂等生理体征参数，还有用药习惯、饮食调理、运动保健、睡眠起居等信息。 3.1.3. 健康评估 健康评估是对慢性病患者进行定期检查，评测患者的中医四诊资料、中医体质状况、经络腧穴检测结果及体表温度的红外分布等信息，结合生命体征及生理体征参数进行评估，采用“预警提示”的策略，对各项指标通过程序进行大数据分析并进行综合判断，评测疾病风险，形成具有中医特色的健康干预政策及措施。 3.1.4. 健康干预 健康干预是中医慢病管理的关键步骤。根据对慢性病患者各项指标评估和分析，制定针对性的健康指导建议和中医调护方案，并定期评估健康管理效果。目前中医慢病管理干预方法主要包括中药膏方治疗、针灸推拿干预、膳食药酒调理干预、起居运动保健、五音情志调节、康复保健宣教等。 3.1.5. 分级管理 分级管理是指对慢病患者按照疾病的轻重缓急及治疗的难易程度进行分级，不同级别的医疗机构承担不同的慢病管理服务。基层医疗卫生机构承担慢性病患者资料建档、健康状态监测及日常的健康干预调理，综合或专科医院负责一些疑难重症的治疗及综合调理。上级医院与基层医疗卫生机构实行双向转诊，并可实现预约诊疗、网上会诊等功能。 3.1.6. 移动教育 移动教育可以根据慢性病患者的健康状况，有针对性地发布养生保健、疾病预防、康复护理等方面的信息。还可以通过在线咨询或专题问答的方式与医生或健康管理专家进行交流，及时解决慢性病患者及其家属在疾病康复、养生保健等方面遇到的困难和问题。 3.2. 慢性病患者及家属使用APP设计 移动 APP 是专为慢性病患者及家属所用，其主要功能是可以利用移动设备如手机、患者监测设备、个人数字助理和其他无线设备进行个人健康档案查询、用户预约挂号、医患在线交流等功能。 3.2.1. 健康档案查询 健康档案查询可以方便慢性病患者及家属快速查看中医病证状况、经络腧穴检测等体检报告，血压、血糖、血脂等生理体征参数，以及就医记录、诊断结果、风险预警、用药情况的记录，也可利用 APP的“分享功能”，发送给有关医护人员，从而后续的就医提供指导。 3.2.2. 用户预约挂号 用户预约挂号可以方便慢性病患者及家属查询医疗机构相关医生的信息，进行在线预约挂号。通过app进行预约挂号缴费后即可按照约定时间进行就诊，不必花费大量时间排队挂号，极大地方便患者就诊。 3.2.3. 医患在线交流 医患在线交流有利于慢性病患者及家属与医生或健康管理专家进行及时沟通，反映在康复保健等方面遇到的困难和问题。医护人员也可及时了解慢性病患者的病情改善情况、饮食运动状况，并可为慢性病患者及家属的营养膳食部分提供建议。 3.3. 便携式健康监测设备 通过手机、移动PC、个人数字助理和其他设备，对慢性病患者的药习惯、饮食调理、运动保健、睡眠起居，以及血氧、心率、体温等生命体征和血压、血糖、血脂等生理体征参数进行远程自动监测；加上医疗机构的医护人员对慢性病患者进行健康调查或定期体检所获得的数据资料，形成更为全面、持续、动态的健康档案，从而可以对慢性病患者在病证发展的不同阶段，进行健康监测、预警、干预、建议和指导等一系列健康管理服务，帮助慢性病患者形成健康生活方式，防控突发的意外风险，也有助于疾病的康复治疗。
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user: 4. 讨论 传统中医诊疗强调整体观念，注重辨证论治，遵循“未病先防，既病防变，病后防复”的治病理念，可以在慢性疾病发展的不同阶段针对具体情况进行干预 [ 7 ]，还可充分发挥中医干预方法“简、验、便、廉”的特点，有效减少医疗资源的消耗，降低慢性疾病的死亡率，也便于在卫生医疗机构推广实施。本研究构建的中医慢病管理系统是以中医“治未病”理念为指导，运用红外热像仪、数字化四诊仪、中医证素诊断仪等现代化中医诊疗设备收集患者的病症资料及舌面脉等信息，进行体质、证候及经络等健康状态辨识，指导患者进行饮食、起居、运动等调理或给予中药膏方、针灸推拿等治疗，从而为慢性病患者量身制定出个性化的中医健康管理服务。 在中医慢病管理服务过程中，由于需要对慢性病患者进行多维度、持续、动态的信息收集，会产生大量的包括各类病证检查资料以及生理指标监测信息等结构和半结构数据，必须借助于云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。Hadoop是一种具有高效性、高可靠性、可扩充性、低成本的分布式计算平台，提供了两大核心技术：分布式存储HDFS和分布式并行编程框架MapReduce。HDFS分布式存储可以通过高速计算机网络将数据分散存储到多个存储单元上，组成逻辑上统一的数据库，从而获取更大的存储容量和更高的并发访问量。MapReduce则能够利用多个功能部件或多个处理机以并行的方式工作，将不同地点的多台计算机在统一控制下对大数据进行分布式处理，从而提高系统性能和可靠性 [ 8 ]。 中医慢病管理需要不同的医疗机构之间构建互联互通的医疗服务网络，实现患者的健康档案及医疗信息共享，针对慢性疾病发展的不同阶段提供连续、一致的医疗服务，并可实现远程会诊、远程培训等功能，这样才能保证患者在不同医疗机构接受的医疗服务具有连续性。为了能够实现不同的医疗机构对共享数据的高效检索，本系统采用基于Hadoop的分布式搜索引擎，利用MapReduce模型的优点，将爬行、索引和查询三个子系统设计成分布式系统，在降低系统检索成本的同时，还可以提高系统的检索效率。本系统还采用基于WebLogic的负载均衡配置方案，将一组服务器集合在一起协同工作来提供服务，提供更灵活调配的、更稳定的应用平台。对于来自客户端的请求，能够根据不同服务器的即时运行状态进行综合判断，将服务请求送往最合适的服务器，具备出色的高处理容量、可扩展性和冗余能力。
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user: 5. 结语 慢性疾病的康复需要经过综合、长期的治疗过程，慢病管理需要运用全程跟踪的方法对慢性病患者的整体健康情况及干预效果充分地把握。基于云平台的中医慢病管理系统的构建顺应了国家促进“互联网+医疗健康”发展的要求，与本地区慢性病医疗服务的实际需求相结合，将现代化互联网通讯技术运用于中医慢病管理，能够打破空间和时间的限制，实现慢病管理人才和资源的合理调配；并充分发挥云计算平台的优势，使慢病患者在病证发展的各个阶段都能享受到科学、有效、持续、便捷的健康管理服务，有效提高了中医慢病管理的水平与效能。总之，构建基于云计算平台的中医慢性病管理系统具有较为重要的现实意义，值得在慢性疾病的管理与服务中进行推广。
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user: 摘 要 本文证明了若两个非常数亚纯函数f和g满足 Θ ( ∞ ， f ) > 1 2 ， Θ ( ∞ ， g ) > 1 2 ，则一定存在含6个元素的集合 S ⊂ C ，只要 E ( S ， f ) = E ( S ， g ) ，就有 T ( r ， f ) ∼ T ( r ， g ) 。 关键词 :亚纯函数，分担值集，特征函数 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. 引言及主要结果 本文中的亚纯函数都是定义在复平面C上的，且文中的符号采用的是Nevanlinna值分布论中的基本符号及结果，如： m ( r ， f ) ， N ( r ， f ) ， T ( r ， f ) ， S ( r ， f ) ， ⋯ 。 若 f ( z ) 为非常数亚纯函数，S为一个非空集合。令 E ( S ， f ) = ∪ a ∈ S { z | f ( z ) − a = 0 } ，这里m重零点在 E ( S ， f ) 中重复m次，则称 E ( S ， f ) 为f下S的原象集合。 若两个非常数亚纯函数 f ( z ) 和 g ( z ) 满足 E ( S ， f ) = E ( S ， g ) ，其中S为一个非空集合，则称S为 f ( z ) 和 g ( z ) 的CM分担值集。 1968年，F. Gross [ 1 ] 研究了将公共值推广到公共值集的一个一般性的情况，如下所示： 定理A：设 S j ( j = 1 ， 2 ， 3 ) 是三个元素不全相同的有限点集，且每一个点集都不包含另外两个点集的并集。设 T j ( j = 1 ， 2 ， 3 ) 为与相对应的点集 S j ( j = 1 ， 2 ， 3 ) 具有相同元素个数的任一点集。令 T 4 = S 4 = { ∞ } ，若非常数亚纯函数 f ( z ) 和 g ( z ) 满足 E ( S j ， f ) = E ( T j ， g ) ( j = 1 ， 2 ， 3 ， 4 ) ，则 f ( z ) 和 g ( z ) 代数相关。 1976年，F. Gross [ 2 ] 提出了这样一个问题： 问题1：是否存在两个最好是一个有限集合 S j ( j = 1 ， 2 ) ，对任意的两个非常数亚纯函数f和g，只要 E ( S j ， f ) = E ( T j ， g ) ( j = 1 ， 2 ) ，就有 f ≡ g ？ 1993年，仪洪勋 [ 3 ] 对上述问题的结论进行了弱化并得到了如下结论： 定理B：设 S = { a + b ， a + b w ， ⋯ ， a + b w n − 1 } ，其中 b ≠ 0 ， w = exp ( 2 π i / n ) ， n > 8 。若复平面C中的两个非常数亚纯函数 f ( z ) 和 g ( z ) 满足 E ( S ， f ) = E ( S ， g ) ，则 ( g − a ) = t ( f − a ) ，其中 t n = 1 或 ( f − a ) ( g − a ) ≡ s ，其中 s n = b 2 n 。 此定理详细证明过程可参见文献 [ 4 ]。 定理B中我们可以得知存在一个元素个数大于8的集合，当两个非常数亚纯函数CM分担这个集合的时候，这两个亚纯函数互为分式线性变换。那么，是否存在一个元素个数小于8的集合，我们能得到同样的结论。本文在加入一些限定条件后，给予了肯定的回答。定理如下： 定理1：设n为不小于6的整数，若非常数亚纯函数 f ( z ) 和 g ( z ) 以 S = { w | w n = 1 } 为CM分担值集，且 Θ ( ∞ ， f ) > 1 / 2 ， Θ ( ∞ ， g ) > 1 / 2 ，则 T ( r ， f ) ∼ T ( r ， g ) 。 ( r ∉ E ， r → ∞ ， m e s E < + ∞ ) 。
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user: 2. 引理 引理1：若两个非常数亚纯函数 f ( z ) 和 g ( z ) 以1为CM分担值，则必有以下结论之一发生： (i) g ( z ) 为 f ( z ) 的分式线性变换； (ii) ( 1 − o ( 1 ) ) T ( r ) ≤ N 2 ( r ， 1 f ) + N 2 ( r ， 1 g ) + 2 N ¯ ( r ， f ) + 2 N ¯ ( r ， g ) + S ( r ， f ) + S ( r ， g ) ， (1) 其中 T ( r ) = max { T ( r ， f ) ， T ( r ， g ) } 。 ( r ∉ E ， r → ∞ ， m e s E < + ∞ ) 。 证明： 令 H = { f ″ f ′ − 2 f ′ f − 1 } − { g ″ g ′ − 2 g ′ g − 1 } ， (2) 若 H ≡ 0 ，则 f ″ f ′ − 2 f ′ f − 1 ≡ g ″ g ′ − 2 g ′ g − 1 ， (3) 对上式左右两边分别积分两次得 g ( z ) 为 f ( z ) 的分式线性变换，结论(i)成立。 若 H ≡ 0 ，则由对数导数引理知： m ( r ， H ) = S ( r ， f ) + S ( r ， g ) ， (4) 而H的极点为单极点，且仅来自于f，g的极点处或 f ′ ， g ′ 的零点但非 ( f − 1 ) ( g − 1 ) 的零点处。兹用 N ¯ 0 ( r ， 1 f ′ ) 表示 f ′ 的零点但非 f ( f − 1 ) 的零点者所成精简密指量， N ¯ 0 ( r ， 1 g ′ ) 作类似表示。则有 N ( r ， H ) ≤ N ¯ ( r ， f ) + N ¯ ( r ， g ) + N ¯ ( 2 ( r ， 1 f ) + N ¯ ( 2 ( r ， 1 g ) + N ¯ 0 ( r ， 1 f ′ ) + N ¯ 0 ( r ， 1 g ′ ) + S ( r ， f ) + S ( r ， g ) ， (5) 于是 T ( r ， H ) ≤ N ¯ ( r ， f ) + N ¯ ( r ， g ) + N ¯ ( 2 ( r ， 1 f ) + N ¯ ( 2 ( r ， 1 g ) + N ¯ 0 ( r ， 1 f ′ ) + N ¯ 0 ( r ， 1 g ′ ) + S ( r ， f ) + S ( r ， g ) ， (6) 因f与g公共1值点处H取零值，于是 N ¯ 1 ) ( r ， 1 f − 1 ) = N ¯ 1 ) ( r ， 1 g − 1 ) ≤ N ( r ， 1 H ) ≤ T ( r ， H ) + O ( 1 ) ≤ N ¯ ( r ， f ) + N ¯ ( r ， g ) + N ¯ ( 2 ( r ， 1 f ) + N ¯ ( 2 ( r ， 1 g )     + N ¯ 0 ( r ， 1 f ′ ) + N ¯ 0 ( r ， 1 g ′ ) + S ( r ， f ) + S ( r ， g ) ， (7) 由Nevanlinna第二基本定理知： T ( r ， f ) + T ( r ， g ) ≤ N ¯ ( r ， f ) + N ¯ ( r ， g ) + N ¯ ( r ， 1 f ) + N ¯ ( r ， 1 g ) + N ¯ ( r ， 1 f − 1 )     + N ¯ ( r ， 1 g − 1 ) − N ¯ 0 ( r ， 1 f ′ ) − N ¯ 0 ( r ， 1 g ′ ) + S ( r ， f ) + S ( r ， g ) ， (8) 注意到 N ¯ ( r ， 1 f − 1 ) + N ¯ ( r ， 1 g − 1 ) = 2 N ¯ ( r ， 1 f − 1 ) ≤ N ¯ 1 ) ( r ， 1 f − 1 ) + N ( r ， 1 f − 1 ) ≤ N ( r ， 1 f − 1 ) + N ¯ ( r ， f ) + N ¯ ( r ， g ) + N ¯ ( 2 ( r ， 1 f ) + N ¯ ( 2 ( r ， 1 g )     + N ¯ 0 ( r ， 1 f ′ ) + N ¯ 0 ( r ， 1 g ′ ) + S ( r ， f ) + S ( r ， g ) ， (9) 由(8)，(9)式有 T ( r ， f ) + T ( r ， g ) ≤ N 2 ( r ， 1 f ) + N 2 ( r ， 1 g ) + 2 N ¯ ( r ， f ) + 2 N ¯ ( r ， g ) + N ( r ， 1 f − 1 ) + S ( r ， f ) + S ( r ， g ) ， (10) 因为 N ( r ， 1 f − 1 ) ≤ T ( r ， f ) + O ( 1 ) ， (11) N ( r ， 1 f − 1 ) = N ( r ， 1 g − 1 ) ≤ T ( r ， g ) + O ( 1 ) ， (12) 再由(10)式得 ( 1 − o ( 1 ) ) T ( r ) ≤ N 2 ( r ， 1 f ) + N 2 ( r ， 1 g ) + 2 N ¯ ( r ， f ) + 2 N ¯ ( r ， g ) + S ( r ， f ) + S ( r ， g ) ， (13) ( r ∉ E ， r → ∞ ， m e s E < + ∞ ) 结论(ii)成立。
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user: 3. 定理1的证明 证明： 令 P ( w ) = w n − 1 ， (14) 则 P ′ ( w ) = n w n − 1 ，   P ( 0 ) = − 1 ， (15) 因此， P ( w ) 无重零点。 令 F = f n ，   G = g n ， (16) 由于f和g以S为CM分担值集，故F和G以1为CM分担值。故 T ( r ， f ) = 1 n T ( r ， F ) + S ( r ， F ) ， (17) T ( r ， g ) = 1 n T ( r ， G ) + S ( r ， G ) ， (18) 兹对F和G应用引理知：(i)或(ii)成立。 若(i)成立，则G为F的分式线性变换，因此 T ( r ， F ) ∼ T ( r ， G ) ，   ( r ∉ E ， r → ∞ ， m e s E < + ∞ ) (19) 再由(17)，(18)式有 T ( r ， f ) ∼ T ( r ， g ) ，   ( r ∉ E ， r → ∞ ， m e s E < + ∞ ) (20) 若(ii)成立，则由(16)，(17)式，已知条件及Nevanlinna第一基本定理得 N ¯ ( r ， F ) = N ¯ ( r ， f ) ≤ 1 2 n T ( r ， F ) + S ( r ， F ) ， (21) N 2 ( r ， 1 F ) = 2 N ¯ ( r ， 1 f ) ≤ 2 n T ( r ， F ) + S ( r ， F ) ， (22) 类似地，有 N ¯ ( r ， G ) = N ¯ ( r ， g ) ≤ 1 2 n T ( r ， G ) + S ( r ， G ) ， (23) N 2 ( r ， 1 G ) = 2 N ¯ ( r ， 1 g ) ≤ 2 n T ( r ， G ) + S ( r ， G ) ， (24) 令 T ( r ) = max { T ( r ， F ) ， T ( r ， G ) } ， (25) 再由(21)，(22)，(23)，(24)式有 N 2 ( r ， 1 F ) + N 2 ( r ， 1 G ) + 2 N ¯ ( r ， F ) + 2 N ¯ ( r ， G ) ≤ ( 6 n + o ( 1 ) ) T ( r ) ， (26) 由已知条件知 6 n ≤ 1 ，故 N 2 ( r ， 1 F ) + N 2 ( r ， 1 G ) + 2 N ¯ ( r ， F ) + 2 N ¯ ( r ， G ) ≤ ( 1 + o ( 1 ) ) T ( r ) ， (27) 又由(1)式知 N 2 ( r ， 1 F ) + N 2 ( r ， 1 G ) + 2 N ¯ ( r ， F ) + 2 N ¯ ( r ， G ) ≥ ( 1 − o ( 1 ) ) T ( r ) ， (28) 由(27)，(28)式得 ( 1 − o ( 1 ) ) T ( r ) ≤ ( 1 + o ( 1 ) ) T ( r ) ， (29) 因此 T ( r ， F ) ∼ T ( r ， G ) ，   ( r ∉ E ， r → ∞ ， m e s E < + ∞ ) (30) 再由(17)，(18)式有 T ( r ， f ) ∼ T ( r ， g ) ，   ( r ∉ E ， r → ∞ ， m e s E < + ∞ ) (31) 定理1得证。
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user: 摘 要 为推进建设京津冀共同体，本文对2025年时京津通道内的交通方式，如大巴、普速铁路、城际铁路和高速铁路之间的客流分担率进行预测和研究。基于Logit模型，经过考虑，将选取交通成本、旅途耗时、乘车的便捷性、舒适性和准时性作为5个主要的影响因素，从而建立效用函数，根据效用函数，得到分担率的Logit模型。通过调查与数据统计和处理，确定上述五个因素的效用值，并进行无量纲化处理。最后得出京津铁路和高速公路大巴之间的客流分担率。本文的研究结果对于预测2025年京津城际铁路的旅客分担率可以提供参考，并提出优化建议。 关键词 :交通方式，分担率，Logit模型，影响因素 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 1.1. 概念 某一客运通道内各种交通方式运输客流的比例叫做客流分担率。客流分担率是由各种交通方式的特点和旅客出行喜好共同决定的。在对客流分担率的研究和预测中，Logit模型是目前非常成熟的一种方法 [ 1 ]。 1.2. 影响因素 1.2.1. 交通成本 在旅客运输过程中，交通成本主要通过所选择的交通方式的票价体现。票价对旅客在同一交通通道内的不同交通方式之间的分流起着重要的作用。通过调整票价可以起到吸引客流的目的，这是交通运输企业增加竞争力的主要手段。在本文中，用C i 表示第i种交通方式的交通费用 [ 2 ]。 1.2.2. 旅途耗时 乘客在旅途所消耗的时间是由出发地与目的地之间的距离及所搭乘的运输工具的速度决定的。旅途耗时越短，此种交通方式对旅客的吸引也就越大。乘客的在途时间用T i 表示： T i = L i v i (1) 其中：L i ——出发地域目的地之间的距离(km)； v i ——所选择交通方式的运输速度(km/h)。 1.2.3. 乘车的便捷性 乘车的便捷性反映不同运输方式对旅客不确定出行行为的满足程度。从旅客决定出行到旅客能够坐上交通工具的时间越短，便捷性越高。因此，为了将乘车的便捷性量化，本文取各种交通方式的出发间隔的一般作为此项影响因素的指标，得出指标的效用函数，具体计算公式为： S = 0.5 ∗ t 发 (2) 其中：S——便捷性； t 发 ——平均发车间隔(h)。 1.2.4. 准时性 在交通方式的选择上，在这个生活节奏普遍较快的时代，各种交通方式的准点率对生活工作节奏较快的人群有很大的影响 [ 3 ]。对此此类人群，准点率高，交通顺畅的交通方式使他们的首要选择。通过查找相关资料和数据，准时性P i 用京津通道内各种交通方式的准点率来量化 [ 4 ]。 1.2.5. 舒适性 舒适性反映旅客对不同运输方式所提供服务产品的满意程度，不同旅客对同一运输产品的舒适性存在一定程度上的主观性，所以在量化上有一定的困难 [ 5 ]。但票价可以在一定程度上反映该种交通方式的舒适性，票价越高的交通方式舒适性也就越高。根据舒适性的表示方法，一般以票价的5%到10%表示舒适性。其计算公式为： M i = β ∗ f i (3) 其中：M i ——第i中交通方式的舒适性； Β——常数，取0.075。
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user: 2. 建立京石城际铁路客流分担率模型 2.1. Logit模型 在数理统计中，旅客在交通运输方式的选择上是一个离散过程，可以描述此过程模型的函数有很多，而Logit模型是目前非常成熟的一种方法，故本文采用此模型进行研究分析。 P j ( i ) = exp ( V i ) ∑ i = 1 m exp ( V i ) (4) 其中，P j (i)——月收入为j类的旅客选择运输方式i的概率； M——交通通道中旅客可选择的交通工具的种类数量； V i ——第i种交通方式的效用。 2.2. 无量纲化处理 由于本文所讨论的影响因素的单位不同，无法得出效用函数。为了能够科学的得出效用函数并计算出通道内各种交通工具的分担率，需要对影响因素进行标准化处理 [ 6 ]。 舒适性、准时性的量化值与实际效用值成正相关，即此类指标值越高，实际效用越大。此类量化值无量纲化处理方法是： X ′ i = X i X max (5) 交通费用、旅途耗时的量化值与实际效用值成负相关，即此类指标值越高，实际效用越低。此类量化值无量纲化处理方法是： X ′ i = X min X (6) 由于乘车的便捷性是由发车间隔所量化表示的，发车间隔与实际效用成负相关，所以对于乘车的便捷性的无量纲化处理使用公式(6)。
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user: 4. 结束语 本文对不同经济消费水平的旅客群体在京津通道内各种交通种类的选择进行分析，以交通成本、旅途耗时、乘车的便捷性、舒适性和准时性5个影响因素为出发点，建立各种交通方式的效用函数。通过问卷调查的方式，确定不同经济消费水平的旅客群体对于各个影响因素的权重，从而建立Logit模型，预测了京津通道内2025年对不同经济消费水平的旅客群体四种主要交通方式的客流分担率。最后，分析了随着交通成本和旅途耗时的变化，京津城际列车的客流分担率的变化趋势。并根据以上的分析和研究，提出了有利于京津城际列车短期发展的一些建议，使城际铁路能够提供更好的运输服务。
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user: 摘 要 四旋翼无人机是一个强耦合、欠驱动的多自由度非线性系统，因此对四旋翼无人机的控制十分的重要。本文基于BP神经网络训练的方式对PID控制器中的参数进行优化。结果表明，和传统PID控制相比，BP神经网络得到的结果有更佳的控制效果，为小型四旋翼无人机的控制提供了新的方法和思路。 关键词 :PID控制，四旋翼无人机，BP神经网络，机器学习 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 无人机(Unmanned Aerial Vehicle)是一类自主控制的或是利用无线电遥控技术对机体进行飞行控制的无人驾驶飞行器 [ 1 ]。近些年来，无人机引起了广泛的关注和应用。民用上可以用于航拍、观测森林和建筑火灾、喷洒农业化学品、气象观测等；军事上可用于监察、侦测、协助反恐作战甚至于直接加入战场投射炸弹等复杂任务 [ 2 ]。 四旋翼无人机是旋翼无人机中较为典型的一类无人机，它的整个机身结构相比于固定翼无人机较小，因此具有较高的机动性以及较低的制造成本。四旋翼无人机是一个强耦合、欠驱动、非线性的多自由度系统 [ 3 ]，具有较高的研究价值。由于质量轻体积小，四旋翼无人机对外界的干扰较为敏感，因此在有噪声的环境下，要保持良好的飞行品质，那么控制器的设计就显得尤其重要。 目前有许多种控制策略应用在四旋翼无人机的控制上面，吴成富 [ 4 ] 验证了PID控制器能有效地控制四旋翼无人机在重心不存在偏移和有重心存在偏移情况下的姿态角和速度。Rinaldi [ 5 ] 将LQR控制器和神经网络控制器对四旋翼无人机的控制进行了对比。Lee [ 6 ] 对比了反馈线性化控制和自适应滑模控制两个非线性控制器对四旋翼无人机的控制状况。Das [ 7 ] 用反步法设计了一个非线性的控制器对四旋翼无人机进行控制。Efe [ 8 ] 基于神经网络调节PID控制器的参数。Muliadi [ 9 ] 对比了神经网络控制和PID控制对四旋翼无人机的控制。 通过文献可以看出，PID控制是普遍被使用的控制方法，其原理简单、方便使用、鲁棒性好。但是由于它忽视了非线性因素，因此在有噪声的环境中的表现不是很好。机器学习是近几年兴起的一门交叉学科。它能通过以往的经验和数据来训练所设计的网络模型。依靠这个模型，可以实现对算法的优化。因此运用机器学习来对传统的PID控制算法进行改进，可以提高系统的抗干扰能力，增强四旋翼无人机在现实作业中的飞行稳定性。 因此，本文首先运用牛顿–欧拉法推导出了四旋翼无人机的动力学方程，利用动力学方程进行训练数据的生成，基于机器学习当中的反向传播机制设计并训练BP神经网络控制器，来进行控制参数的预测和优化，通过和传统PID控制算法的比较验证了方法的有效性。