DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 线上线下混合式教学模式的优势 网络教学模式虽然借助现代化教学手段，改革了传统课堂教学模式，但自身也存在不少缺陷，所以网络教学无法完全取代传统课堂教学。前面对传统课堂教学和网络教学的优点和缺点的分析表明，两种教学方式各有自身的优点，也各有自身的缺点，但它们的优缺点有很多的互补性，两都联合将能扬长避短，优势互补，形成一种新型的线上线下混合式教学模式。 线上线下混合式教学模式的教学环节主要分为“课前线上自学、课中线下答疑、课后线上训练”等三个部分。 在课前线上自学环节中，教师要将数学学习资材(如：教学要求、教师教学课件、教学视频、参考资材，等等)上传到网络平台，提供学生自学。这个教学环节对学生的要求是比较高的，有别于传统教学中的课前预习的要求。在这个环节中要求学生对数学定义、数学定理和应用例题都要理解掌握，甚至对数学问题的来源都要借助网络资源了解清楚，有疑难问题及时反馈给老师。 在课中线下答疑环节中，教师主要是对重点数学内容进行讲解，如强化数学定义的正确理解，启发定理证明的思想方法，拓展数学理论的可能思路，并对学生在课前自学中遇到的数学问题进行答疑，这样既完成教学内容又解答了学生所遇到的问题，让学生较好地掌握教学内容。 在课后线上训练环节中，除了完成课后数学练习外，更多的还要求学生补充学习线上平台中的学习资材，以此拓展和探索数学的新知识。 因此，这种新型授课模式不仅使教学内容安排与时间分配发生变化，而且师生角色也发生变化，既可以有效整合教师及教学资源，又可以激发学生探究性与个性化学习兴趣，提高教学质量 [ 2 ]。
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user: 5. 结束语 教学模式的研究是一个长期的课题，近年来由于科学技术的发展，网络信息的丰富，改革传统教学模式成为可能，从而越来越多学者对改革传统教学模式进行研究，兴起了许多新型的教学模式，如：翻转课堂模式、网络教学模式、线上线下混合教学模式，等等 [ 4 ] - [ 15 ]。通过不同教学模式在高等数学教学中的实践以及本文的全面总结，本人认为线上线下混合式教学模式能较好地发扬传统教学模式和网络教学模式的优点，是一种很好的新型教学模式。
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user: 摘要 虾蟹增养殖学实验课程是水产养殖学专业人才培养体系中重点实践教学环节，具有较强的实践性和生产应用性。该文基于传统实验教学模式现状与存在的不足之处进行深入剖析，结合海南大学的教学环境、实验设备等实验教学情况，从完善教学方法、整合实验教学内容、增设创新环节、优化评价考核体系几个方面对虾蟹增养殖学实验课程的教学模式进行综合改革探索，并展望实验教学改革的预期成效。旨在增强学生的创新能力和自主性，培养并输出能够综合运用水产养殖学知识且具有创新实践能力的高素质型人才。
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user: 1. 引言 十九大报告提出加快建设海洋强国的战略举措，作为全国管辖海域面积最大的省份，海南省将高起点发展海洋经济，承担起国家海洋战略实施的担子。2018年4月13日，习近平总书记在庆祝海南建省办经济特区30周年大会上的重要讲话中指出“要支持海南大学创建世界一流学科”，党中央、国务院联合印发的《中共中央国务院关于支持海南全面深化改革开放的指导意见》将渔业和现代海洋牧场等列入海南自贸区建设的重点领域，为海南大学水产养殖专业的建设与发展奠定了坚实的政策基础。2019年，教育部联合海南省人民政府研究制定了《关于支持海南深化教育改革开放实施方案》，支持海南积极探索、先试先行，培养创新型人才，打造新时代中国教育开放发展新标杆。高等教育改革明确提出，要深化实践教学改革，提高学生的综合素养，知识就是力量，人才就是未来，因此，要加快实施人才强国战略，培养创新型科技人才。 水产养殖学是海南省海南大学特色重点专业，入选国家第一类特色专业和卓越农林人才培养计划，2019年入选国家级一流本科专业建设点。近年，水产养殖产业体系不断发展完善，养殖技术、养殖模式不断更新和现代化，水产养殖专业的实验教学内容也应顺应产业发展、及时调整更新。水产养殖专业担负培养出理论知识能力、创新能力、应用能力和实践能力突出的复合型人才的重任 [ 1 ]，人才培养的模式也必须与产业发展和社会对人才的要求相匹配。虾蟹增养殖学是水产养殖学专业必修课程体系中一门生产应用性较强的专业课程，包括理论课程、实验课程和实习课程三部分。课程教学必须与实际生产紧密结合，在重视理论教学的基础上突出实践性教学，使教学做到知与行相统一、理论与实践相一致 [ 2 ]。实验课程是虾蟹增养殖学课程重要组成部分，是验证理论知识、培养学生综合能力和素质的有效手段 [ 3 ]。本门实验课程的教学目的是使学生巩固虾蟹基础生物学的理论知识并培养实验操作技能，通过完成实验内容提高学生的观察能力、自主动手能力、分析和解决问题的综合能力等，为今后从事虾蟹养殖生产技术和水产科学相关工作打下扎实的基础，也为有意继续深造学生提供充分的实验条件和实验空间，培养输出新型高素质海洋技术和科研人才。 目前该课程实验内容以基础验证性实验为主，注重培养学生的基本实验技能，同时辅以综合性实验。但实验教学形式仍较为单一，缺乏能够激发学生探索性和创新性的开放性实验，学生多处于被动的学习状态，创新意识薄弱，这就大大限制了学生的参与感和自主能力(表1)。 Table 1 The existing experimental curriculum setting and training objectives of shrimp and crab cultur 课程主要内容 具体培养目标 1. 对虾类的外部形态 掌握对虾19对附肢形态及功能 2. 对虾类的内部构造 熟练解剖对虾、掌握肝胰腺结构功能 3. 蟹类的外部形态 掌握蟹类口器及胸足形态及功能 4. 蟹类的外部构造 熟练解剖蟹类、掌握肝胰腺和性腺结构功能 5. 对虾类的分类及主要养殖虾类的鉴别 熟练使用检索表检索对虾类 6. 蟹类的分类及主要养殖经济蟹类的鉴别 熟练使用检索表检索蟹类 7. 凡纳滨对虾各期幼体的主要形态特征观察 掌握各期幼体形态和食性特征 8. 凡纳滨对虾的幼体培养 熟悉对虾游泳、躲避、摄食和排泄等行为 表1. 虾蟹增养殖学现有实验课程设置及培养目标 如何对传统实验教学模式进行综合性改革一直是近年来国内水产类高校和水产学科实践教学改革的重点，例如养殖水化学实验、水生生物学实验、贝类学实验、鱼类学实验等课程都进行了有效的教学改革 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]，但目前关于虾蟹增养殖实验课的教学模式改革的研究十分有限，仅一篇关于虾蟹类生物学实验课程的教学思考教改论文 [ 7 ]。因此，为了增强学生的基本知识素养和实践能力、突出课程的应用性特征，围绕以学生为主体的思路，对虾蟹增养殖学实验课程进行改革探索。本文结合海南海水养殖特色产业和热带海洋的地域优势和温度优势，深度剖析虾蟹增养殖学实验课程传统实验教学模式现状和待改进之处，从整合实验教学内容、完善教学方法、增设创新实验环节、优化实验评价考核等几个方面对实验教学课程进行改革探讨。
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user: 2. 虾蟹增养殖学当前实验课程教学目标及待改进之处 2.1. 实验内容传统、创新性不强 虾蟹增养殖学课程分为理论课程、实验课程和实习课程。理论课程的教学内容可划分为虾蟹类基础生物学、育苗及养成技术通论和主养品种的养殖个论三部分。后两部分的理论内容可在实习课程中通过参观实习进行直观深入的学习，因此，实验课程的传统内容设置倾向于验证虾蟹类基础生物学理论和培养基本的实验技能。当前水产养殖专业虾蟹增养殖学实验课程的实验安排及培养目标见表1。 目前，实验课程无专用的实验教材，采用自主编写的虾蟹增养殖学实验指导。基础实验内容如下：① 虾蟹外部形态特征是分类的主要依据，也是实验课程教学的重点，实验材料选择凡纳滨对虾、斑节对虾、日本对虾、远海梭子蟹、锈斑蟳和中华绒螯蟹等代表性对虾和蟹类。学生通过观察外部形态，掌握对虾和蟹类的形态特征和差异；通过解剖对虾和蟹类附肢，掌握附肢的形态及功能；通过解剖肝胰腺、鳃、性腺等内部组织掌握虾蟹类内部构造特征和生理功能。② 在掌握虾蟹类外部形态特征的基础上，能够熟练的使用检索表检索虾蟹类。③ 观察凡纳滨对虾幼体发育的形态变化，掌握各期食性特征和食性转变。综合实验内容：通过凡纳滨对虾幼体的养殖，观察对虾游泳、躲避、摄食和排泄的行为特征。课程总体实验设计及实验内容较为简单，深度不够，并缺少体现学生自主性和创新性实验内容，虽能够达到培养水产养殖专业本科生实验技能的基本要求，但无法提高学生自主设计和研究的综合能力和创新能力，教学实验内容仍有待进一步改善和更新。 2.2. 实验教学和学习方式单一 传统的实验教学模式是“填鸭式”教学，重点在于传授知识，往往忽略了全面理解和综合能力的培养 [ 8 ]。实验课堂上教师的教学方式主要以多媒体课件讲授和实验操作示范两种方式为主。学生以学习多媒体课件内容和自主解剖操作两种学习方式为主。教学顺序为教师讲解实验内容并进行操作示范后，学生按照实验内容进行实验操作，这种方式不能激发学生的学习兴趣，导致学生参与实验积极性较差，与教师的互动不足。这种以验证性和基本操作技能性为主的实验使实验课程较为呆板，因此，教学方式和教学顺序有待丰富和调整。 2.3. 实验评价考核机制不够完善 传统的虾蟹增养殖学考试成绩主要由卷面成绩和平时成绩两部分组成，其中学生期末考试的卷面笔试成绩占70%，平时成绩以及实验成绩占总评的30%。实验成绩评价主要以实验报告为主，导致学生养成了不重视实验课程内容，只在意实验报告的撰写，以及实验课请假、开小差等不良习惯。这种单一评价考核机制不能激发学生对实验课的积极性和主动性，不能全方位增强学生自主动手能力和解决问题能力，不利于培养创新型海洋技术人才，因此，应该完善虾蟹增养殖学实验课程的评价体系，提高评价考核内容的多样性。
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user: 3. 针对实验教学当前不足之处的改革建议 目前本门课程的授课教师以青年教师为主，青年教师虽在教学经验等方面不如中年教师，但是却具有创新的教学思路和教学方法，只要经过规范化的引导，即能够使实验教学内容丰富起来，又能激发学生的学习兴趣。此外，水产学科在本科教学中一直注重实践型人才的培养，但随着研究生教育被逐渐重视，越来越多的水产养殖专业本科生选择继续攻读硕士学位，因此，本科实验教学更应注重学生的定向培养，满足不同类型人才的学习需求。 3.1. 提升实验教师队伍的综合能力 百年大计，教育为本；教育大计，教师为本，习近平总书记提出“教师队伍素质直接决定着大学办学能力和水平”，在2019年印发的《中国教育现代化2035》中，建设出高素质的教师队伍被列为十大战略任务之一。因此，努力提升教师队伍综合素质是实现实践教学目的重要前提，专业指导教师不仅应提高科研和教学能力，还要提升自身的生产实习经验，对实验课程的教学内容能够精准把握，并对学生能够做到耐心启发式的指导教学，组建一支技术精、能力强、热爱本职工作、综合素质高的实验教学师资队伍对于提高教学质量，推动教学改革至关重要。专业教学实验室管理应由专职人员负责，以优秀青年教师的跟踪管理和充分发挥各位教师的教学特长等方式来提高实验教学师资队伍的综合素质能力 [ 9 ]。 3.2. 因材施教、定向培养 目前水产养殖专业本科生在三年级时已对未来发展方向有所规划，一部分学生侧重实验技能和生产常识的学习，预计毕业后直接在水产行业就业；另一部分学生希望能够深造学习，准备考取硕士研究生。针对两种典型类型的学生要注意因材施教和定向培养。对于倾向直接就业同学，在实验指导中应注重产业实际生产在实验教学和操作中的体现，为工作打下基础，在学生进入产业后能够顺利的将实验中学到的实验操作技能应用到实践中。对于准备参加研究生入学考试的学生，应注重研究思路和创新能力的培养，引导学生科研兴趣，提高学生实验设计、实验管理和数据分析的能力，同时，可与教师的研究课题和当前学科研究热点相结合，既能让学生提前接触到科学研究的内容和方法，教师也能够通过学生新颖的实验想法获得科研灵感，实现教学相长 [ 10 ]。
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user: 4. 基于改革建议的教学改革方法 在改革方法方面，借助海南省的气候和水产养殖产业的优势，鲜活且多样的实验材料较容易获得，育苗场频繁的虾苗培育使得实验材料的获得几乎随时可取，且不会受到环境低温的限制，能够随时根据实验课程的安排开展虾蟹幼体的培养和观察等实验。在此基础上，我们可以基于实验课程的改革建议设置综合性和开放性的实验。具体的改革方法如下： 4.1. 更新实验教学理念 随着我国水产养殖行业现代化的不断发展，各水产养殖机构和企业对水产养殖操作型本科人才和水产技术型本科人才的需求不断上升，而在人才供需市场的另一端，却存在大量本硕毕业生拥有丰富理论知识，而实践动手能力不足的尴尬矛盾。水产养殖专业作为应用性极强的农学学科，社会和企业迫切需要一批又一批既有扎实的理论基础知识，又能够在水产科学研究和经营实践中娴熟运用水产科技与管理知识，能处理各种水产科研和生产问题的专业型人才，而实验教育和创新教育是提高学生综合能力的根本保证 [ 11 ]。因此，我们要从根本上改变实验教学依附于理论教学的传统观念，树立“坚持以学生为本，培养学生的探索精神、创新思维和实践能力”的实践教育理念，重视实验教学，使理论教学和实验教学统筹协调，建立实验教学新体系，向水产企业输送操作能力强的专业技术型人才。此外，本科教育已不能满足相当一部分学生的学习渴望，越来越多的本科学生选择考取研究生，而这种提倡创新思维和实践能力的教学理念同样适用于科研型人才的培养。 4.2. 完善教学实验内容 为了虾蟹增养殖学实验教学改革的发展，使学生不仅掌握理论知识，也具有较强的实践能力，提高学生的实践创新意识和综合素养，实验课程应优化教学方法，突出学生的主体性，激发学生的主动性，以期提高学生的综合实践能力。在课程设置上，建议缩减验证性和基本操作性实验所占的课时比例，在基本操作性实验的基础上增设综合性实验和设计创新性实验。在整体上形成基础性验证实验、综合性实验、设计创新性实验40:40:20的比例格局。 基础性实验是为了让学生掌握虾蟹生物学最基本的实验操作技能，主要是掌握虾蟹外部形态、内部构造以及幼体的变态发育特点。要求学生掌握实验内容、实验原理、实验技术要领以及注意事项，在观察虾蟹的内部构造时借助显微镜，观察虾蟹类内部结构石蜡切片的显微结构，加深对虾蟹类呼吸系统、消化系统、循环系统、排泄系统结构以及相关功能的理解和记忆。 综合性实验中，教学课时较长，学生自主动手操作，有利于增强学生对所学知识的深入理解、激发学习兴趣。例如“虾蟹类剥制标本制作”，学生独立完成鳌虾或蟹类标本的制作，在锻炼学生独立实验操作的同时，还能够将虾蟹标本永久保存珍藏，留下虾蟹增养殖学实验课程的最好纪念。 在创新性设计实验中，鼓励有能力有兴趣的同学自主提出科学问题并进行探究，但由于实验条件有限，不可能完全遵从学生意愿，同时教师的指导和管理压力较大，精力不足。可以采用创新性实验库进行小型实验的设定，学生按照每组5~7人规模进行小型实验的定向选择，可开展短期养殖实验和简单评价指标的检测分析。由于本学院水产养殖专业还具有本科生创新课题和开放研究实验室的相关教学方式，本门实验课程的创新性实验设定不必复杂和繁冗，能体现学生自主管理、操作和检测的整体教学效果即可。学生独立完成实验后，以小组为单位，将实验结果和实验感悟以PPT的形式在实验课堂上进行汇报展示，这种创新性的实验教学模式不仅可以锻炼学生的思维能力、培养学生的创新意识、提高学生的自主性、激发学生对实验的兴趣，还能够培养学生的团结意识和汇报表达能力。 4.3. 多元化教学方式 此次疫情在对课堂教学带来挑战的同时，也为互联网线上教学带来了“硬核”发展契机，如何“化危为机”考验着每一个教育者的智慧。借此特殊时期，虾蟹增养殖实验教学应多多利用线上多媒体教学平台，录制实验操作过程案例教学视频，将抽象的事物形象化，供学生自主学习，使学生对实验操作技术和目的有深入的理解。线上资源建设成熟后可采用线上线下混合教学模式，不仅提高学生自主学习时间的比例，还能丰富课堂教学形式。 同时，实验教学也可采用翻转课堂的形式展开，在课堂上随机挑选操作技术标准、实验结果良好的实验小组进行实验讲解，增加学生在实验过程中的紧迫感、提高专注度。 4.4. 优化实验评价考核体系 若实验教学内容层次丰富起来，评价考核体系也随之更加完善和多元化，不再以实验报告为评价实验课程表现的唯一标准。实验课程考核评价体系的完善不仅能够确保检验学生专业实验能力的全面性，还能够提高实验教学的课程质量 [ 12 ] [ 13 ]。优化考核机制，将实验课程考核方式分为三个部分：平时课程操作成绩及考勤占30%，综合实验操作成绩占20%，创新实验结果及汇报总结占30%，实验报告占20%。课堂实验基本操作技能主要考核实验操作规范程度、虾蟹外部形态和内部构造的辨认及解剖、虾蟹分类及检索等。综合实验操作考核以标本制作的完整度、色泽及形态综合评价。多元化的实验成绩考核方式可促进学生学习的积极性和自主性，加深对知识的理解，同时保障评价考核的全面性和公正性。
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user: 5. 预期实验教学改革成效 5.1. 教学质量大幅提高 新时代的学生思维活跃，学习能力强，倾向团队合作 [ 14 ]，根据这个特点，进行实验教学内容的优化和教学方法的改革，能够极大地活跃了实验课堂气氛，激发学生学习虾蟹专业知识的兴趣和动力，深化学生对虾蟹知识的理解，培养学生的创新创造思维，提高学生的主观能动性，由此大幅度改善虾蟹增养殖学实验课堂的教学培养效果，全方位提高水产养殖专业本科学生自主学习的能力和操作兴趣。 5.2. 培养目标精细化 以强化学生专业实践技能培养、提高知识应用能力为目的构建了适合专业发展和人才发展需求的实践教学体系和人才培养模式 [ 15 ]，将产业发展现状和关键技术融入到实验教学中，使课堂与产业实践紧密联系，增强学生应用专业知识分析实际问题以及解决问题的能力，锻炼了学生的创新思维，达到了水产院校向产业输送现代化本科人才的培养目标。将科学研究热点和教师科研项目融入到实验教学中，使课堂与科学研究紧密结合，激发了学生的科研兴趣，培养了实验专注力和实验分析能力，实现水产院校向相关科研院所和顶尖学府输送科研人才的培养目标。 5.3. 学生自主解决问题能力显著提升 通过综合性实验与创新性实验的设置，学生能够化“要我学”变成“我要学”，激发学生对知识的探索欲望，能够主动发现实验中的问题并探索解决方式。学生自主组成研究团队，通过创新课题的自选决定研究内容，选题后学生便自主开展研究，遇到问题需团队协同解决，讨论解决途径和方法，实在无法解决的问题再与任课教师沟通，这样的开放性实验设置增强了学生自主解决问题的能力，也增强了学生的协作能力。
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user: 6. 目前取得的改革成效 在虾蟹增养殖实验课程中加入了综合实验的内容，即“虾蟹类剥制标本的制作”，并强调本综合实验会根据课堂操作、标本成品和实验报告三部分内容综合打分，分数占期末成绩的20%，学生们的学习热情和操作的认真程度显著的提升。 综合实验采用体重在20克左右的远海梭子蟹(雌和雄)、日本蟳和拟穴青蟹作为剥制标本的制作材料，每人一只，在完成自己实验任务的基础上，学生可自主选择红螯螯虾材料进行剥制标本的制作。整个综合实验的开展持续了8个学时，近一半的同学为了使标本的成品更加精美，在课堂时间结束后仍然继续对标本进行造型和防霉封层，实验的主动性和积极性显著的提升，图1显示的是学生的虾蟹剥制标本在烘干之前的状态。 图1. 虾蟹增养殖学新增实验——虾蟹剥制标本的制作(综合性实验)操作过程图 在开展综合性实验的同时，实验课堂也采用的新的教学模式。主讲教师首先向同学们展示龙虾剥制标本成品，激发学生的实验兴趣；此外，在课堂上，三名理论课程主讲教师、一名实验教师和两名硕士研究生贯穿实验教学全程，做到了随时随地的详细指导教学，使得学生对剥制标本的制作技术掌握熟练，也能够对实验课程呈现的问题及时的进行解决。 对学生满意度进行调查，结果显示，100%的学生表示喜欢这种类型的综合性实验的开展，并期待有更多自主性强的创新性实验加入实验教学，丰富实验教学内容。
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user: 7. 结语 在多元化人才需求量不断攀升的现代社会，传统的实验教学方法及理论应顺应时代而取其精华、弃其糟粕，形成新的实验教学体系。通过优化实验教学内容及教学方法、增设综合实验和创新实验环节、完善实验评价考核体系等几个方面对虾蟹增养殖学实验教学改革进行不断的探索和创新，使理论教学和实验教学有机结合，在保证学生对基础性知识和实验技能熟练掌握的前提下，增加综合性、创新性和探索性的实验，培养学生的创新思维，提高学生的实践能力以及综合素质。与此同时，将实验教学内容与生产实践和科学研究紧密结合，有利于人才的定向培养，以满足水产行业和科研机构对不同类型人才的需求，实现向社会输送素质、技能、思维、责任均匹配的新时代大学毕业生的培养目标。
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user: 摘要 本文研究2-(15，8，4)对称设计的区传递自同构群，证明了2-(15，8，4)对称设计的区传递自同构群有9个，旗传递自同构群有6个。同时也给出了该设计的点本原，非点本原，旗传递点本原，旗传递非点本原的自同构群。
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user: 1. 引言 定义1：一个 2 - ( v ， k ， λ ) 设计 D 定义为符合下列条件的一对符号 D = ( P ， B ) ： 1) P 是有v个点的有限集， P 中的元素称为点； 2) B 是 P 的一组k子集的集， B 中的元素称为区组或者区； 3) P 中任意给定的2-子集都恰好包含在 B 中的λ个区组中。 这里v，k，λ都是正整数，且满足 v > k > 2 ，即D是非平凡的。设r是过一个点的区的个数，b是区组的总数。我们称 ( v ， b ， r ， k ， λ ) 为设计D的参数。它们满足： b k = v r ; λ ( v − 1 ) = r ( k − 1 ) ; b ≥ v 命题1： [ 1 ] 对于一个2-(15，8，4)设计，其中k < v，下列等价： 1) b = v； 2) r = k； 3) 任意两个区组相交于λ个区组； 4) 任意两个区组相交于常数个点。 定义2：满足上述等价条件的一个2-设计称为对称设计。它的参数满足方程： k ( k − 1 ) = λ ( v − 1 ) 。 有限群论与组合设计理论之间联系紧密，对设计的自同构群的研究可以帮助我们发现新的设计。反过来，设计的自同构群又可以帮助我们更清楚地了解某些群的结构。1985年，Kantor [ 2 ] 完全分类了在点集上2-传递设计的 2 - ( v ， k ， λ ) 设计；近年来，周胜林分别和董会莉 [ 3 ]，田德路 [ 4 ] [ 5 ]，王亚杰 [ 6 ] [ 7 ] 讨论了基柱是交错群 A n ， PSL ( 2 ， q ) 及 PSL ( n ， q ) 和例外Lie型单群的旗传递点本原的2-(v，k，4)对称设计的分类问题，最终都得到2-(15，8，4)对称设计。本文是在前人的研究基础上，研究具体设计参数的区传递自同构群，2-(15，8，4)对称设计一共有5个互不同构的设计 [ 8 ]，本文中我们限定条件下所求的设计都是同构的，结果如下： 定理1：设 D 为一个2-(15，8，4)对称设计，且群G是 D 的自同构群， a) 若G是区传递的，则群G有9个，分别为 A 5 ( 15 ) ， F ( 5 ) [ 1 / 2 ] S ( 3 ) ， GL ( 2 ， 4 ) ， S 5 ， A 6 ， 3 S 5 ， S 6 ， A 7 和 PSL ( 4 ， 2 ) 。 b) 若G是旗传递的，则群G有6个，分别为 S 5 ， A 6 ， 3 S 5 ， S 6 ， A 7 和 PSL ( 4 ， 2 ) 。 c) 若G是点本原的，则群G有4个，分别为 A 6 ， S 6 ， A 7 和 PSL ( 4 ， 2 ) 。 d) 若G是非点本原的，则群G有5个，分别为 A 5 ( 15 ) ， F ( 5 ) [ 1 / 2 ] S ( 3 ) ， GL ( 2 ， 4 ) ， S 5 ， 3 S 5 。 推论1：设 D 为一个2-(15， 8， 4)对称设计，且群G是 D 的自同构群，若G是旗传递且点本原的，则群G有4个，分别为 A 6 ， S 6 ， A 7 和 PSL ( 4 ， 2 ) 。 推论2：设 D 为一个2-(15，8，4)对称设计，且群G是 D 的自同构群，若G是旗传递且非点本原的，则群G有2个，分别为 S 5 和 3 S 5 。
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user: 2. 引理 引理1：设 D = ( P ， B ) 是一个 2 - ( v ， k ， λ ) 设计，且群G是 D 的自同构群，则群G在 D 上旗传递等价下列条件之一： 1) 群G在P上点传递，且 G x 在P (x)上传递，这里P(x)是指所有的包含点x的区组集合； 2) 群G在B上区传递，且 G B 在B上传递。 引理2： [ 9 ] 若 D = ( P ， B ) 是一个非平凡的 2 - ( v ， k ， λ ) 对称设计，且群G是 D 的传递自同构群。那么G作用在点集P上的轨道个数等于G作用在区组 B 上的轨道个数，特别地，G在对称设计上是区传递的当且仅当其是点传递的。 引理3： [ 10 ] 设 D = ( P ， B ) 是一个非平凡的 2 - ( v ， k ， λ ) 对称设计，且群G是 D 的旗传递非点本原自同构群，设点集 P 有长为c的d个非本原区构成的非本原分划 C 那么存在一个常数l，使得对每一个 B ∈ B ， Δ ∈ C ， | B ∩ Δ | 等于0或者l，且下列之一成立： 1) k ≤ λ ( λ − 3 ) / 2 ； 2) ( v ， k ， λ ) = ( λ 2 ( λ + 2 ) ， λ ( λ + 1 ) ， λ ) 这里 ( c ， d ， l ) = ( λ 2 ， λ + 2 ， λ ) 或者 ( λ + 2 ， λ 2 ， 2 ) ； 3) ( v ， k ， λ ， c ， d ， l ) = ( ( λ + 2 2 ) ( λ 2 − 2 λ + 2 2 ) ， λ 2 2 ， λ ， λ + 2 2 ， λ 2 − 2 λ + 2 2 ， 2 ) 此处 λ ≡ 0 ( mod 4 ) 或者 λ = 2 u 2 这里u是奇数， u ≥ 3 ，而且 2 ( u 2 − 1 ) 是一个完全平方数。 4) ( v ， k ， λ ， c ， d ， l ) = ( ( λ + 6 ) ( λ 2 + 4 λ − 1 4 ) ， λ ( λ + 5 ) 2 ， λ ， λ + 6 ， λ 2 + 4 λ − 1 4 ， 3 ) 这里 λ ≡ 0 或者 3 ( mod 6 ) 。
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user: 摘要 为了提高数显仪表的识别率，设计了一种传统图像处理方法和深度学习技术相结合的算法，即一种基于改进的卷积神经网络的数显仪表识别算法。首先通过传统图像处理技术对图像进行图像预处理、字符分割等操作，然后由基于注意机制的卷积神经网络算法对字符进行识别。实验结果表明，该方法不仅有效提高了字符的准确率，字符识别率高达98.5%，还提高了网络的收敛速度。该方法基本可以满足各种数显仪表的识别，能够满足实际应用的需求。
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user: 1. 引言 数显仪表，就是一种显示数字的仪器，便于人们了解相关信息。目前，数显仪表被广泛的应用于航天、农业、工业等各个行业中，但出于工作条件和成本控制等原因，仍有很多的仪表无法直接获得读数，大多由人工读取。但是人工无法长时间且实时记录，还有些地方工人不方便记录，这些都会对后期工作产生不利影响。随着科学技术的发展，计算机视觉技术可以通过相机拍摄的图片获取有效信息 [ 1 ]。数显仪表的识别便可以先通过相机对仪表进行拍摄获取图片，接着对图片进行图像处理操作，然后经过图像识别算法得到数值信息。 基于计算机视觉的仪表识别主要包括三个部分：图像处理、图像分割和图像识别。但图像识别是最关键的部分。传统的图像识别是通过图像的颜色、纹理和形状来提取特征进行识别，是一个非常困难且复杂的工程。目前，随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络的图像识别技术得到了广泛的应用，数显仪表识别的普适性和泛化能力也有了较大提高。视觉注意机制能快速找到图像的显著区域，忽略背景信息，可以提高网络的识别速度与精度。因此，本文提出了一种基于传统图像处理与基于注意机制的卷积神经网络数显仪表识别方法。
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user: 2. 相关研究 数字仪表的识别最初是使用模糊识别方法，利用最大隶属原构造数字识别器，是由张海波等人 [ 2 ] 提出。王臣 [ 3 ] 等提出了一种基于模板匹配的最大稳定极值区域定位分割算法TM-MSER，首先利用人工制作模板去匹配定位出原图像中的数显区域，然后再通过二值化、去噪等图像处理方法对数显区域进一步处理，最后利用投影法对每个字符进行分割，并对分割完成的字符进行识别。这种方法比较复杂，匹配过程比较耗时，且正确率不高。申小阳 [ 4 ] 等提出一种穿线识别的方法，首先基于七段数显表字符的每一段特征建立码表，然后根据每个字符的码表进行查找匹配识别。该方法虽识别简单、速度快但要求数字不倾斜，实际利用率不高。陆靖滨 [ 5 ] 等针对仪表中数显仪表图像的点亮区域多为红色，不亮部分偏灰白的特征设计了一种基于RGB彩色空间滤波的数字式仪表读数识别算法，首先使用改进的最大类间方差法完成了对字符区域自适应提取，然后采用基于结构特征的穿线法实现仪表的自动读数识别，该算法虽然能够保留数字区域的亮度特征，但是并不适用于其他类型的数显仪表，普遍适应性较差。蔡梦倩 [ 6 ] 等提出了一种基于全卷积神经网络的数字仪表识别算法，该算法是通过全卷积神经网络实现了图到图的像素级预测，忽略了图像的预处理过程，此外通过融合加权融合全卷积网络中的多尺度特征和多层级特征，实现数字的识别分类。但是该方法需要海量数据进行训练，前期工作繁琐。
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user: 3. 方法概述 本文提出一种基于传统图像处理与基于注意机制的卷积神经网络数显仪表识别方法。方法总体思想如下：首先通过灰度图像、高斯滤波、二值化和形态学处理对图像进行预处理，然后通过轮廓检测算法 [ 7 ] 可找到数显表和每个数字的轮廓，接着通过轮廓质心可对数字进行排序且根据轮廓面积大小比较可找到小数点的位置，并对数字进行分割。最后采用基于注意机制的卷积神经网络算法对数字进行识别得出读数。整个算法流程图如图1所示。 图1. 数显仪表识别算法流程图
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user: 4. 数显仪表图像预处理 4.1. 灰度转化 图像需要进行灰度转化操作主要是摄像头所采集到的图像是彩色的，这些彩色图像有着大量且复杂的颜色数据，不仅会对后续的图像分割和图像识别造成影响，还占据了较大的存储空间。图像灰度化是将彩色图片中的有效信息提取、只保留亮度信息的过程，这个过程不仅没有丢失卡尺图像的数字信息，反而简化了图像的处理过程，为后续的识别提供了方便 [ 8 ]。图像灰度转化算法有最大值法、平均值法和加权平均值法这三种，前面两种方法考虑因素较少效果不如第三种，因此本文采用加权平均值法来对数显仪表图像进行灰度转化。加权平均值法考虑到人眼对不同颜色的敏感度不一样，从而给R、G、B三个颜色分量匹配不一样的权值。计算表达式为： f ( x ， y ) = W R R ( x ， y ) + W G G ( x ， y ) + W B ( x ， y ) (1) 其中， ( x ， y ) 为每个像素点的坐标； f ( x ， y ) 为每个像素点的灰度结果；R、G、B分别为红绿蓝三色通道数据；W R 、W G 、W B 为不同颜色分量的权值，一般分别为0.229、0.587、0.114。 4.2. 高斯滤波 摄像机所拍的数显图像其实有各种各样的噪声，且大多数噪声均为高斯噪声，对图像进行滤波可以去除噪声以便更好的进行后续的图像处理操作和数显仪表轮廓寻找。高斯滤波是一种线性平滑滤波，是图像处理中常用的去噪算法之一，与中值滤波、均值滤波相比平滑效果更柔和，图像边缘也保留较好。高斯滤波首先是用一个模板(卷积、掩模)扫描图像中的每一个像素，然后用模板确定某一点领域内像素的加权平均值，最后用这个平均值去代替模板中心像素点的值，以此达到去噪目的。其计算公式为： G ( x ， y ) = 1 2 π σ 2 e − x 2 + y 2 2 σ 2 (2) 其中， ( x ， y ) 为像素点的坐标； G ( x ， y ) 为像素点 ( x ， y ) 处的灰度值； σ 为标准差。 4.3. 二值化 图像经过滤波处理后，表盘和数字会呈现不同的灰度值。二值化就是将图像像素点的灰度值设为255或0，图像的颜色便只有黑和白，即数字和表盘背景完全不同色，这样能够有效的将数字从表盘背景中分割出来。二值化表达式为： f ( x ) = { 255       if     x ≥ T 0               if     x < T (3) 其中，x为各像素点的灰度值；T为合适的阈值。 4.4. 形态学处理 形态学处理是图像处理技术中应用最为广泛的一种，主要是为了简化图像数据，可以除掉不相干的结构。在经过二值化处理后，提取的图像中处了数字可能还会存在其它的目标或者数字存在着粘连或断裂的问题，为了区分每个数字和小数点，均需要对其特征进行计算，便可运用形态学技术进行处理。形态学运算指先进行腐蚀运算，平滑图像边界，去除图像中细小连接点，再进行膨胀运算，对二值化图像数字中存在的细小断裂点进行连接。 腐蚀是消除边界点，从而使图像的边界往内部收缩，可以用来消除比较小且没有意义的部分，是利用结构元素来进行平移和填充。定义式为： A Θ B = { ( x ， y ) | B x y ∩ A ≠ φ } (4) 膨胀是一个合并的过程，将与目标有接触的点与目标进行合并成为一个整体，使图像边界向外扩增，，可以对目标区域的孔洞进行填充。定义式为： A ⊕ B = { ( x ， y ) | B x y ⊆ A } (5) 其中，A为原始图像，B为结构元素。
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user: 5. 寻找仪表和数字轮廓 图像的轮廓一般是灰度值变化很大的地方，通过轮廓提取算法可以将仪表框和每个数字提取出来，便于后期的数字分割。这里采用findContours算法进行轮廓提取。该算法首先选取某一像素点作为中心，然后以此为中心进行相似性评估，并对周围的像素点进行判断，将符合条件的像素点划分为同一个区域，同时对符合情况像素点周围的点进行类似的判断，最后将全部的像素区域连接。其计算流程如下：假设输入的图像为 F = { f i j } ， 如果 f i j = 1 且 f i ， j − 1 = 0 ，则 ( i ， j ) 是外边界开始点：以 ( i ， j ) 为中心， ( i 2 ， j 2 ) 为起始点，按顺时针方向查找 ( i ， j ) 的邻域是否存在非0像素点。若找到非0像素点，则令 ( i 1 ， j 1 ) 是顺时针方向的第一个非0像素点；否则令 f i j = − N B D ，转到(11)。 N B D + = 1 ， ( i 2 ， j 2 ) ← ( i ， j − 1 ) (6) 此时， ( i 2 ， j 2 ) ← ( i 1 ， j 1 ) ， ( i 3 ， j 3 ) ← ( i ， j ) (7) 接着以 ( i 3 ， j 3 ) 为中心，按逆时针方向， ( i 2 ， j 2 ) 的下一个点为起始点查找 ( i 3 ， j 3 ) 的邻域是否存在非0像素点，令 ( i 4 ， j 4 ) 是逆时针方向的第一个非0像素点。如果 ( i 3 ， j 3 + 1 ) 是已经检查过的像素点且是0像素点，则 f i 3 ， j 3 ← − N B D 。如果 ( i 3 ， j 3 + 1 ) 不是已经检查过的像素点且是0像素点，则 f i 3 ， j 3 ← N B D 。其他情况， f i 3 ， j 3 不变。如果 ( i 4 ， j 4 ) = ( i ， j ) 且 ( i 3 ， j 3 ) ← ( i 1 ， j 1 ) ，则转到(11)；否则令 ( i 2 ， j 2 ) ← ( i 3 ， j 3 ) ， ( i 3 ， j 3 ) ← ( i 4 ， j 4 ) (8) 如果 f i j ≥ 1 且 f i ， j + 1 = 0 ，则 ( i ， j ) 是孔边界开始点： N B D + = 1 ， ( i 2 ， j 2 ) ← ( i ， j + 1 ) (9) 若 f i j > 1 ，则 L N B D ← f i j (10) 如果 f i j ≠ 1 ，则 L N B D ← | f i j | (11) 从点 ( i ， j + 1 ) 继续光栅扫描，扫描到图像的右下角的顶点时结束。其中， ( i ， j ) 为某个像素点；NBD为当前跟踪边界编号，初始值为1；LABN为上一个边界编号；光栅扫描是指从左往右，由上往下，先扫描完一行，再移至下一行起始位置继续扫描。
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user: 6. 数字和小数点分割 每个数字和小数点的轮廓已经找到，接下来就很利于分割操作了。首先通过质心查找函数可以找到每个轮廓质心的坐标，接着对轮廓按质心横坐标进行排序并计算每个轮廓的面积，然后找到面积最小的(小数点)且记录其索引号(小数点位置)，最后便可以提取每个数字，完成分割。
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user: 7. 数字识别 数字识别是数字仪表识别的重点，能正确识别数字才可保证识别率。目前常见的字符识别算法主要有模板匹配法 [ 9 ]、穿线法 [ 10 ]、特征检测法 [ 11 ] 和神经网络法 [ 12 ] 等。本文采用的是基于注意机制的卷积神经网络算法。 7.1. 传统卷积神经网络 如图2所示，传统的卷积神经网络由输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层构成。卷积神经网咯的核心是卷积层，用卷积核提取特征。卷积过程是卷积核沿着高和宽的方向在图像上移动，首先卷积核中的权重与其对应位置的参数相乘，然后将所有相乘结果相加得到一个输出，当卷积核遍历整个图像后，最后得到输出特征图。池化层就是对特征图进行压缩，简化网络的计算复杂度，提取主要特征。通常形式有最大池化和平均池化两种，最大池化是提取区域内的最大值，平均池化是提取区域内的平均值。全连接层往往用于卷积神经网络结构的最后几层，将多维的特征映射成一个一维向量，对特征进行分类。 图2. 传统卷积神经网络结构 7.2. 改进的卷积神经网络 传统的卷积神经网络需要大量的数据集进行训练且训练过程中计算复杂度高，参数量过大。针对这一问题，本文提出了改进的卷积神经网络算法，即采用深度可分离卷积并引入注意机制模块 [ 13 ]，其结构图如图3所示。该网络先使用深度可分离卷积提取特征，然后通过通道注意力模块和空间注意力模块来得到通道注意图和空间注意图，相乘得到最后特征图 [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ]。其中第一层为1 × 1的逐点卷积，主要是用来提升通道数量；第二层为3 × 3的深度可分离卷积层，提取特征并减少了模型参数；第三层为1 × 1逐点卷积层，降低维度；第四层为平均池化层和最大池化层，聚合空间维度信息，为每个通道生成两个特征描述符，第五层为共享多层感知器层，将经过两种池化层下采样处理后的两个特征描述输入到共享的多层感知器中，以生成更具代表性的特征向量；第六层为相加层，使用元素求和的方式来合并从多层感知器输出的特征向量，即生成通道注意力图；第七层为相乘层，逐点卷积层与相加层所产生的特征图相乘来进行特征的自适应学习；第八层为平均池化层和最大池化层，为每个通道生成两个特征描述符；第九层为连接层，对经过两种池化层下采样处理后的两个特征描述进行连接；第十层为标准卷积层，通过7 × 7的卷积运算得到空间注意图；第十一层相乘层，第七层相乘层与第十层标准卷积层所产生的特征图相乘来进行特征的自适应学习，得到最后的特征图。其主体网络如表1所示。 Table 1 The main networ 类型 卷积核 输入 输出 卷积3 × 3 32 112 × 112 × 3 112 × 112 × 32 逐点卷积1 × 1 64 112 × 112 × 32 112 × 112 × 64 深度卷积3 × 3 64 112 × 112 × 64 112 × 112 × 64 逐点卷积1 × 1 64 112 × 112 × 64 112 × 112 × 64 注意机制模块 - 112 × 112 × 64 112 × 112 × 64 逐点卷积1 × 1 128 112 × 112 × 64 112 × 112 × 128 深度卷积3 × 3 128 112 × 112 × 128 56 × 56 × 128 逐点卷积1 × 1 128 56 × 56 × 128 56 × 56 × 128 注意机制模块 - 56 × 56 × 128 56 × 56 × 128 逐点卷积1 × 1 256 56 × 56 × 128 56 × 56 × 256 深度卷积3 × 3 256 56 × 56 × 256 28 × 28 × 256 逐点卷积1 × 1 256 28 × 28 × 256 28 × 28 × 256 注意机制模块 - 28 × 28 × 256 28 × 28 × 256 逐点卷积1 × 1 512 28 × 28 × 256 28 × 28 × 512 深度卷积3 × 3 512 28 × 28 × 512 14 × 14 × 512 逐点卷积1 × 1 512 14 × 14 × 512 14 × 14 × 512 注意机制模块 - 14 × 14 × 512 14 × 14 × 512 逐点卷积1 × 1 1024 14 × 14 × 512 14 × 14 × 1024 深度卷积3 × 3 1024 14 × 14 × 1024 7 × 7 × 1024 逐点卷积1 × 1 1024 7 × 7 × 1024 7 × 7 × 1024 全连接层 - 7 × 7 × 1024 1 × 1 × 1024 Softmax - 1 × 1 × 1024 10 表1. 主体网络 图3. 基于注意机制的卷积神经网络结构
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user: 8. 实验 8.1. 数据集 训练卷积神经网络时，首先需要采集数据集并对数据集进行标注和扩增。数字数据集共1000张图片包括10个分类，分别是0、1、2、3、4、5、6、7、8、9，每个分类100张。部分数据集如图4所示。 图4. 部分数字数据集 8.2. 试验及分析 本文的算法设计利用python和opencv编写完成，实现了数显仪表的图像采集、图像处理和图像识别，其每一步的效果图如图5所示。 图5. 实验过程图 本文一共采集了200张数显仪表图像，分别用模板匹配算法、穿线法、神经网络算法和本文的基于注意机制和深度可分离卷积神经网络算法进行测试，测试结果如表2所示。 试验结果表明，这些算法对数显仪表图像的识别率都不错，本文算法其他算法相比有显著的提高，识别效果较好。证明了本文所提出的网络模型能更好地提取图像特征，在数显仪表识别率上有着明显的优势。 Table 2 Experimental resul 算法 图像/张 正确率/% 模板匹配法 200 96.2 穿线法 200 96.1 神经网络法 200 97.0 本文算法 200 98.5 表2. 试验结果
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user: 9. 结论 本文提出了一种基于传统图像处理和改进的卷积神经网络的数显仪表识别方法。首先通过传统图像处理分割出待识别的数字，再将数字送进卷积网络模型进行识别。改进的网络模型先通过深度可分离卷积减少模型参数，可以大大减少训练时间，接着采用的注意机制模块通过通道注意和空间注意的融合能够有效地提高网络特征提取能力，提高网络的数字识别率，并在试验中证实了该算法得高效性。
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user: 摘要 信任关系在网上购物、推荐系统、物联网等方面发挥着重要作用。在线社交网络(OSN)中用户之间的信任评估问题引起了广泛关注，已成为社会计算领域的一个热点问题。但是，在OSN中信任的传递和聚合方式以及信任计算的准确性还不清楚。首先，ML-ELM-WalkNet学习两跳信任计算规则，计算OSN内用户之间的两跳信任。然后，ML-ELM-NeuralWalk用计算出的信任值更新OSN，通过迭代调用ML-ELM- WalkNet实现用户间多跳信任的计算。与采用推断方式的传统解决方案不同，ML-ELM-WalkNet能够以归纳的方式学习信任计算规则，并准确计算出用户之间的间接信任。在两个实际OSN数据集上进行的实验表明，ML-ELM-NeuralWalk的性能优于现有的解决方案。
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user: 1. 引言 如今，随着通信技术的飞速发展，Facebook、Twitter、QQ、微信、微博等在线社交网络(Online social networks， OSN)已经成为人们生活中的不可缺少部分 [ 1 ]，用户在网上发布个人动态，订阅他们感兴趣的用户。通常在线社交网络中用户之间的互动会产生大量的信息 [ 2 ] [ 3 ]，例如动态和评论。但对于用户来说OSN中大部分的数据可能是其不感兴趣的，小部分感兴趣的信息又存在不可靠问题。在这种情况下，信任可以帮助用户得到感兴趣和可靠的信息，从而缓解信息过载和可信度问题。因此，信任在OSN中起着至关重要的作用，信任社交网络(Trust social networks， TSN)引起了学者的广泛关注。 TSN中的信任评估研究可以大致分为两类：信任建模和信任计算。信任建模是研究如何将大量原始信息转换为可以计算的信任。当前的研究使用多种理论来设计信任模型，包括主观逻辑、模糊逻辑和Dempster-Shafer (DS)证据理论等。信任计算是研究如何计算没有直接交互的两个用户通过其他用户的推荐形成的间接信任。TSN中有一些现有的信任度计算方法，例如TidalTrust [ 4 ]、MoleTrust [ 5 ]、Mobifuzzytrust [ 6 ]、TISoN [ 7 ] 和 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 等方法都是基于推断的方式来获取信任传播或信任聚合的规则。但是，这种方式往往很难捕捉到信任传递和信任聚合的本质，进而使信任计算的准确性受到严重影响。因此，信任传播和聚集的规则不清楚。与用推断的方式计算信任不同，NeuralWalk [ 11 ] 使用归纳的方式进行信任计算，其通过神经网络来学习信任传递和信任聚合的规则。 TSN和神经网络在结构上有一些相似之处。此外，神经网络中神经元的激活过程与TSN中用户的信任传播过程非常相似。两者都处理接收到的数据并根据处理后的数据与阈值的大小关系判断是否将其向下传递，如果处理后的数据低于阈值，不会向下传递，否则就将其向下传递。因为NeuralWalk [ 11 ] 在信任聚合中使用了平均值的方法，并且在训练神经网络中使用了反向传播(Back propagation， BP)算法，所以NeuralWalk存在容易陷入局部最优且算法速度较低等缺点。在 [ 12 ] 中，Kasun提出了多层极限学习机(Multi-layer extreme learning machine， ML-ELM)来训练多隐层前馈神经网络，与传统的BP算法相比，它在学习速度和泛化性能上都有很大的优势。 由于本文研究的信任评估问题也可以看作是一个分类问题，受ML-ELM的启发，鉴于NeuralWalk的缺陷，我们提出了一种名为ML-ELM-NeuralWalk的信任计算方法。ML-ELM-WalkNet将从训练数据集中学习两跳信任计算规则，并计算TSN中用户之间未知的两跳信任。然后，ML-ELM-Neuralwalk将使用计算出的信任值更新TSN。最后，可以通过在TSN中迭代调用ML-ELM-Walknet来计算用户之间的多跳信任。 我们的方法与NeuralWalk之间的区别如下。首先，NeuralWalk的神经网络架构WalkNet更加复杂，其使用了在神经网络中嵌套神经网络的方法。而ML-ELM-WalkNet是通过一个简单的多层神经网络实现的。其次，NeuralWalk中内部的神经网络权重参数需要通过外部神经网络的误差传播来更新，整个神经网络只能通过BP算法进行训练。而ML-ELM-NeuralWalk中的神经网络训练是通过ML-ELM实现的，具有训练速度快，可以求得唯一最优解等优点。 这篇文章的贡献在于以下三个方面。首先，针对BP算法在训练神经网络时存在的不足，通过使用ELM有效缓解了这一点，对于信任计算过程中信任传递和信任聚合的规则还不明确的问题，基于ELM设计了一种神经网络架构ELM-WalkNet来学习二跳信任计算规则。其次，通过迭代使用ELM-WalkNet提出了一种多跳信任计算方法ELM-NeuralWalk。然后，在两个著名的真实TSN数据集上进行的实验表明，ELM-WalkNet能快速有效的学习二跳信任计算规则，而且ELM-NeuralWalk算法能够准确的计算用户之间的多跳信任，即，ELM-NeuralWalk性能优于现有的解决方案。
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user: 2. 形式化描述 2.1. 问题公式化 用一个有向图 G ( V ， E ， W ) 来表示一个信任社交网络(TSN)，其中V，E和W分别是顶点、边和边上的权重的集合。图的一个顶点 i ( i ∈ V ) 代表社交网络中的一个实体，图的一个有向边 e i j ( e i j ∈ E ) 表示实体i对实体j有一个信任值，这里的 w i j ( w i j ∈ W ) 就表示实体i对实体j的信任值。我们的信任评估问题可以表述为:给出一个信任社交网络，对于 ∀ i 和 ∀ j ，s.t.i， j ∈ V 且 i ≠ j ，i和j之间， ∃ 至少一条路径，且i和j不直接相连，计算i对j的信任值。 2.2. 信任传递和信任聚合 由于TSN中的直接信任关系过于稀疏，而使用间接信任关系可以有效的缓解这一问题。间接信任是指在TSN中没有直接交互关系的两个用户之间通过他人推荐形成的信任关系。信任传递和信任聚合是TSN中进行信任计算的两种基本操作。如图1所示，对于两个用户i和j，假设i对j存在间接信任关系，从i到j，其二跳信任路径的个数为 m ∈ [ 1 ， 2 ， ⋯ ， n − 2 ] 条(这里n表示TSN中用户的个数)，二跳信任路径上的信任值用标量 r i 1 ， r 1 j ， ⋯ ， r i s ， r s j 表示。对于用户i到用户j之间的一条信任路径i经过s到j，经过信任传递产生一个信任值 r i s j ¯ ， r i s j ¯ 代表了i基于s对j的推荐而得到的对j的间接信任。为了区别于原始的直接信任值，用 r i j ¯ 来表示i对j的间接信任。用 r i 1 j ¯ ， ⋯ ， r i s j ¯ 表示从i到j的m个二跳信任路径经过信任传递得到的m个间接信任， r i 1 j ¯ ， ⋯ ， r i s j ¯ 经过信任聚合产生一个新的信任值 r i j ¯ ， r i j ¯ 表示基于i到j之间的m个二跳信任路径得到的i对j的间接信任。
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user: 3. ML-ELM-WalkNet WalkNet [ 11 ] 是通过神经网络嵌套神经网络来实现的。采用BP算法来更新整个神经网络中的参数。但是，它存在一些缺陷，例如复杂的模型结构，在信任聚合操作中直接使用平均值的方法以及在神经网络的训练中使用相对基础的BP算法。本文基于归纳法学习信任传播和聚集规则的思想，提出了ML-ELM-WalkNet。 图1. 两个用户之间的信任计算过程 ML-ELM-WalkNet概述 使用TSN中的原始信任关系作为训练集的标签来训练ML-ELM-WalkNet，以学习两跳信任计算规则，然后通过训练后的ML-ELM-WalkNet计算TSN中用户之间未知的两跳信任。在ML-ELM-WalkNet中，将TSN中两个用户之间的两跳信任路径上的信任值用作神经网络的输入，然后通过多隐层前馈神经网络获得神经网络的输出来模拟TSN中通过信任传递和聚合两个操作来计算两个用户之间的两跳信任的过程。 对于两个用户i和j，假设i对j存在间接信任关系，从i到j，其二跳信任路径的个数为 m ∈ [ 1 ， 2 ， ⋯ ， n − 2 ] 条，二跳信任路径上的信任用标量 r i 1 ， r 1 j ， ⋯ ， r i s ， r s j 表示。例如，在Advogato数据集 [ 13 ] 中，用户i和j之间的信任关系由四个等级表示：1，2，3，4，即用户i到j的信任评级 r i j ∈ [ 1 ， 2 ， 3 ， 4 ] 。计算用户i对j间接信任的过程可以分解为3个步骤。下面，将根据图2描述ML-ELM-WalkNet每个步骤。 步骤1. 从数据集上检索出从i到j二跳信任路径上的信任 r i 1 ， r 1 j ， ⋯ ， r i s ， r s j 并组合构成向量 x i j ∈ ℝ 2 m ，然后将向量x ij 处理成维数固定的向量 x i j ∈ ℝ d (这里d作为模型的超参数)再作为神经网络的一个输入数据。 步骤2. 使用ML-ELM来构建多隐层前馈神经网络，并确定神经网络的隐藏层的数量f，以及每个隐藏层节点的个数L p 和激活函数g p (•)，然后将xij输入到多隐层前馈神经网络中，得到输出层的输出向量 t i j ∈ ℝ d s (这里d s 表示数据集中可能的信任级别的数量)。 步骤3. 使用softmax函数将获得的输出层的输出向量t ij 转换为信任评级 r i j ¯ 。 由于不同的两个用户之间的存在的二跳信任路径的个数不一定相同，这就使得不同的两个用户在步骤1中生成的x ij 的维数不一定相同，由于神经网络中的每一条输入数据的维数需要是相同的，所以把向量x ij 通过填充0的方式处理成维数相同的向量 x i j ∈ ℝ d 。 在第3步中，ML-ELM-WalkNet将神经网络的输出向量t ij 变换为标量信任值 r i j ¯ (为了区别原始信任值，这里将计算得出的信任值用 r i j ¯ 表示)。该变换通过一个softmax函数实现，softmax函数是逻辑函数的推广，它将多维向量压扁到特定标量(信任评级)上。给定一个神经网络的输出向量t ij ，它对应于评级k的概率可以表示为： P ( r i j ¯ = k | t i j ) = ( t i j ) k ∑ 1 d s exp ( t i j ) (1) 其中 r i j ¯ 是推断出的信任评级， ( t i j ) k 表示向量t ij 的第k个分量的值。这一步的输出将所有可能的评级中概率最大的评级认为是i对j的推断信任。 图2. ML-ELM-WalkNet的体系结构