DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 资料与方法 2.1. 临床资料 选取我院2018年11月至2020年11月收治的肩袖部分损伤患者60例作为研究对象，按数字表法将其随机分为对照组(n = 30)和观察组(n = 30)。纳入标准：① 所有患者均经影像学检查确诊为肩袖部分损伤；② 表现患侧上肢活动受限、肩关节疼痛；③ 或家属均同意并签署知情同意书。排除标准：① 合并心、肝、肾等重大器官严重障碍者；② 肩关节内有内容物者，包括金属或非金属；③ 肩部损伤部位皮肤破损者；④ 合并感染或恶性肿瘤者；⑤ 妊娠及哺乳期妇女；⑥ 不配合研研究者。其中对照组男17例，女13例；年龄31~75岁，平均年龄(52.14 ± 7.61)岁；病程10 d~2.22个月，平均病程(43.31 ± 11.49) d；受损部位：左侧16例，右侧14例；损伤原因：运动13例，跌倒17例。观察组男15例，女15例；年龄31~76岁，平均年龄(52.12 ± 7.64)岁；病程10 d~2.18个月，平均病程(43.34 ± 11.36) d；受损部位：左侧17例，右侧13例；损伤原因：运动12例，跌倒18例。两组患者年龄、性别、病程等基本资料上相比差异无统计学意义(p < 0.05)，具有可比性。 2.2. 研究方法 1) 对照组：给予肩峰下注射玻璃酸钠治疗，先对肩峰下间隙进行穿刺标记，采用含玻璃酸钠透明的质酸盐(厂家：生化学工业株式会社高，批准文号：H20140533，规格：每支2.5 mL)的注射器针头进行穿刺注射，每周注射1次，治疗疗程为5周。 2) 观察组：给予高频超声精准定位下注射富血小板血浆结合针灸治疗：抽取患者肘静脉血40 ml，加枸橼酸钠5 ml抗凝，于3200 r/min，4 min行第1次离心，后缓慢转动红细胞腔悬锁帽，锁定血清腔白膜层，倒转装置3300 r/min，5 min进行第2次离心，离心后旋转PRP锁定杆，混匀后将制备好的PRP抽取备用。取坐位，于局部麻醉下进行治疗，于患肩采用超声探头放置行肩袖部分损伤病灶的定位，标记最恰当的穿刺点位置。在高频超声引导下将制备出的4 ml PRP注入标记穿刺点。针灸治疗：治疗时患者取端坐位，使用0.25 mm × 40 mm的无菌针灸针，待将损伤部位常规消毒后，用泻法将针灸针垂直刺入于皮肤患侧巨骨、肩髎、肩前、肩贞、肩内陵和曲池等穴位，以患者能耐受刺激强度以及2~3 cm深度为佳。每次治疗时间为30 min，1次/每周，共治疗6次。 2.3. 观察指标 1) 较两组患者治疗临床效果；① 治愈，疼痛反应得到显著改善及控制，肩功能恢复较佳；② 好转，疼痛反应及肩功稍有改善，但效果并不显著；③ 无效，患者经过治疗后，疼痛反应并未得到任何改变。治疗有效率 = (治愈 + 好转)/总例数 × 100%。 2) 并于治疗前及治疗后3个月采用肩关节评分系统(UCLA)、美国肩肘关节外科医师协会评分(ASES)评分、肩关节功能测试CMS功能评分、视觉模拟法(VAS)评分评价两组患者肩功能。UCLA肩关节评分系统(the university of California at Los Angeles shoulder rating scale， UCLA)包括疼痛、功能、活动、力量、满意度五个方面，总分35分。分数越高肩功能越好。美国肩肘医师协会评分(Automated Software Evaluation System， ASES)包括主观疼痛和生活功能2个方面，总分100分，分数越高则肩关节功能越好。肩关节功能测试CMS功能评分(Constant-Murley Shoulder Function Score Scale， CMS)包括疼痛、活动、力量、活动度等4个方面，分数越高表示肩功能越好。视觉模拟法(VAS)分值为0~10分，分值越高则表示患者疼痛越严重。 3) 并于治疗后6个月观察两组患者恢复情况，包括疼痛消失时间、术后钙化灶消失时间、水肿消失时间以及活动功能恢复时间。 2.4. 统计学方法 采用SPSS21.0统计软件处理数据，以均数±标准差表示定量资料，采用t检验；以百分比表示定性资料，采用X 2 检验，多组多分类资料用秩和检验z，以p < 0.05表示差异有统计学意义。
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user: 3. 结果 3.1. 两组患者临床治疗效果比较 观察组治疗有效率为96.67% (29/30)明显高于对照组73.33% (23/30)，差异有统计学意义(p < 0.05)；如表1所示。 Table 1 The comparison of clinical treatment effect between the two group 组别 治愈 好转 无效 治疗有效率 观察组(n = 30) 20 8 2 96.67% (29/30) 对照组(n = 30) 17 6 7 73.33% (23/30) X 2 4.70 p <0.05 表1. 两组患者临床治疗效果比较 3.2. 两组患者治疗前后肩功能情况比较 治疗后两组患者UCLA、ASES、CMS以及VAS评分均较治疗前明显升高，且观察组者UCLA、ASES、CMS以及VAS评分明显高于对照组(p < 0.05)，如表2所示。 Table 2 The comparison of shoulder function between the two groups before and after treatmen 组别 UCLA ASES CMS VAS 治疗前 治疗后 治疗前 治疗后 治疗前 治疗后 治疗前 治疗后 观察组(n = 30) 11.23 ± 2.32 32.11 ± 3.19 51.12 ± 5.24 92.13 ± 4.21 50.13 ± 4.67 88.32 ± 5.41 7.01 ± 2.41 1.21 ± 0.32 对照组(n = 30) 11.27 ± 2.43 25.73 ± 3.18 51.09 ± 5.17 82.24 ± 5.85 50.14 ± 4.62 80.27 ± 5.34 6.98 ± 2.36 3.75 ± 0.86 t 0.06 7.75 0.02 7.51 0.008 5.80 0.04 15.16 p >0.05 <0.05 >0.05 <0.05 >0.05 <0.05 >0.05 <0.05 表2. 两组患者治疗前后肩功能情况比较 3.3. 两组患者恢复情况比较 观察组疼痛消失时间、术后钙化灶消失时间、水肿消失时间以及活动功能恢复时间均较对照组缩短(p < 0.05)，如表3所示。 Table 3 The comparison of the recovery of the two group 组别 疼痛消失时间 术后钙化灶消失时间 水肿消失时间 活动功能恢复时间 观察组(n = 30) 115.67 ± 15.34 93.22 ± 12.42 81.24 ± 9.42 15.61 ± 10.72 对照组(n = 30) 152.27 ± 16.24 137.42 ± 12.45 112.73 ± 11.79 142.43 ± 11.89 t 8.97 13.76 11.42 43.38 p <0.05 <0.05 <0.05 <0.05 表3. 两组患者恢复情况比较
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user: 4. 讨论 有研究数据显示，肩袖部分损伤在肩关节疾病中发病率为15%~40%左右，具有一定的多发性，该类疾病主要是由于肱骨大结节在超常范围内急剧转动多次引起劳损而造成的 [ 5 ] [ 6 ]。中医一般将其归为“痹证”范畴，肩袖遭风寒湿侵袭，寒湿之气滞于肩袖患处，导致血行不畅、不通则痛 [ 7 ]。 本研究结果发现，观察组治疗有效率为96.67%明显高于对照组73.33%，差异有统计学意义；治疗后两组患者UCLA、ASES、CMS以及VAS评分均较治疗前明显升高，且观察组者UCLA、ASES、CMS以及VAS评分明显高于对照组；观察组疼痛消失时间、术后钙化灶消失时间、水肿消失时间以及活动功能恢复时间均较对照组缩短。这是由于富血小板血浆(PRP)可修复组织细胞和再生，活化后可释放血小板衍生因子(platelet derived growth factor， PDGF)、血管内皮生长因子(vascular endothelial growth factor， VEGF)以及转化生长因子-β (transforming growth factor-beta， TGF-β)等多种生长因子，促进损伤修复 [ 8 ]。 作为一种安全、有效的治疗方法在临床上已得到广泛应用，在基础和肩袖损伤动物实验当中，PRP均可起到良好的效果，为在肩袖损伤的治疗提供较好的发展前景 [ 9 ] [ 10 ]。刘静等 [ 11 ] 研究指出，针灸治疗肩袖钙化型肌腱炎，具有提高该病临床疗效的作用。而有研究指出，针灸通过对皮肤和肌肉组织的感觉神经末梢产生刺激，从而促使神经肽等物质释放，进一步使肌肉局部血流与血氧得到提高，使微环境炎症等缺血缺氧情况得到改善的，同时，降低了组织对疼痛的敏感性 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ]。针刺巨骨、肩髎、肩前、肩贞、肩内陵和曲池等穴位各穴可达到开阻除痹、荣筋通络、止痛通脉、通利水气之功，促进恢复，取得一定成果 [ 15 ]。 综上所述，高频超声精准定位下注射富血小板血浆结合针灸治疗肩袖部分损伤可明显改善患者肩功能，缓解疼痛，促进恢复，疗效显著，具有明显的应用价值。
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user: 摘要 目的：针对老年高血压脑出血患者救治过程中，采用颅内压监测，分析其运用价值。方法：选择2020年1月至2021年1月至我院治疗的高血压脑出血患者200例为研究对象，根据病例的详细资料，将本次研究对象分成各100例的对照组、观察组。对照组手术后采用的常规式的护理干预措施，观察组手术后行颅内压监测患者。对比两组患者的治疗有效率、并发症发生率、护理的满意度。结果：观察组、对照组的治疗有效率分别为98%、84%，观察组优于对照组。两两相比，P < 0.05，差异具有统计学意义。通过治疗后，对患者发生的并发症情况进行分析。对照组发生神经源性水肿、消化道出血、肺部感染、癫痫、血管性痴呆分别为5、12、6、0、8、8例；观察组发生神经源性水肿、消化道出血、肺部感染、癫痫、血管性痴呆分别为2、6、1、0、4、2例。对照组并发症发生率为33%，观察组并发症发生率为15%，两组相比，P < 0.05，差异具有统计学意义。对照组患者对护理的满意、一般、不满意分别为42、30、28例；观察组患者对护理的满意、一般、不满意分别为62、24、4例；对照组对护理的总满意率为72%、观察组为96%，两组对比，总满意率明显是观察组优于对照组，P < 0.05，差异具有统计学意义。结论：老年高血压脑出血突发性非常强，而且病情往往比较重，行手术治疗后对患者持续性做好颅内监测工作，及时根据压力变化做好病情的判断，给予相应最佳的治疗方案，可有效并发症发生，对患者病情的稳定起到十分重要的作用，可有效防止二次出血并提升患者及家属提升对护理的满意度。
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user: 1. 前言 高血压脑出血是脑血管病中，致残率、致死率均非常高。通常来说，高血压脑出血患者常常伴有颅内压升高情况，主要是由于患者存在脑水肿、脑室系统血液阻塞、颅内血肿等等情况，这些均可能导致患者发生梗阻性脑积水的问题，从而引发急性脑水肿的情况 [ 1 ]。 对患者进行颅内压监测，是使用监护仪，对颅内压进行动态监测的方法。针对老年高血压脑出血的患者行手术治疗后，做好动态的、持续性颅内压的监测护理，可对继发性颅脑损伤进行预示，可及早发现神经系统病理性损害，并做好控制，其中包括了低血压、电解质紊乱、脑充血等进行监测工作，为后续护理干预方案有效调整提供参考 [ 2 ]。
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user: 2. 一般资料与方法 2.1. 一般资料 选择2020年1月至2021年1月至我院治疗的高血压脑出血患者200例为研究对象，根据病例的详细资料，将本次研究对象分成各100例的对照组、观察组。对照组手术后采用的常规式的护理干预措施，观察组手术后行颅内压监测患者。对比两组患者的治疗有效率、并发症发生率、护理的满意度。两组患者的一般资料，如年龄、病程等，P > 0.05，差异不具有统计学意义。 2.2. 方法 所有患者均行手术操作，手术后两组分别采用不同的护理方式。对照组手术后采用的常规式的护理干预措施，观察组手术后行颅内压监测患者。对比两组患者的治疗有效率、并发症发生率、护理的满意度。具体如下： 对照组：常规护理。观察患者手术后的病情，根据实际血压情况，合理调整、控制使用好脱水药物使用量。开颅手术之后行CT复查，对患者的瞳孔、意识及生命体征做好监测工作。拟定常规护理方案，帮助患者翻身并指导行手术后的康复运动，嘱咐患者根据医嘱准时服药。并叮嘱患者稳定情绪，避免由于血压上升而引发的颅内压力的增加。指导患者多食用新鲜的蔬菜和水果，保持大便的畅通 [ 3 ]。 观察组：手术后做好连续民的颅脑内的监测护理【注：颅内分级标准：① 正常：5~15 mmHg；② 轻度增高：16~20 mmHg；③ 中度增高：21~40 mmHg；④ 重度增高：>41 mmHg】 [ 4 ]。患者生命体征稳定后，给予4~7 d的连续实时颅内压的监测。颅内压监测仪器采用的是美国强生147型号的CODMAN有创性的颅内压力的监护仪，于手术过程中连接好监护仪。监护仪设置报警参数，显示颅内压值30 min标记颅内压监测表上，描记好波动的曲线。超出报警参数范围对原因加以分析、处理，如果超出了25 mmHg，行颅脑CT复查，根据CT情况采取进一步的处理 [ 5 ]。护理方法：① 一般护理：加强临床有效的观察，监测过程每2小时做一次监测系统检查，每次监测前要进行校准，监护0点参照点，一般位于外耳道水平位置，患者监护时需要保持着平卧或是头高15度。② 引流管护理。保持引流管持续性引流，避免过快或过慢，观察引流颜色以及性质和引流量，每个小时做好引流量的记录，通过来说一天量不可超出500 ml。如果1小时引流量和之前1小时相比，引流量少50%或50%以上，可证明引流管有阻塞的情况，遇引流管阻塞时，可使用生理盐水(0.9%)对管进行冲洗，同时关闭近头部一边的引流管，不可冲洗近头部端口的引流管，防止逆行感染的出现。引流管的留置时间一般于3~5天，或是患者连续48~72小时监测正常范围时，需要尽早拔管以防出现感染 [ 6 ]。③ 颅内压升高。当出现压力升高时，需要对增高的原因进行分析，在分析原因时，须注意区别排除其他外因所导致的颅内压力增高，例如吸痰、躁动等。如果出现颅内压逐步、慢速升高时，排除患者意识状态未改变时，考虑患者是否有呼吸困难，查体后可发现患者出现呼吸窘迫、血氧饱和度下降等，需要立刻行吸痰处理，对呼吸分泌物做好清理工作，翻身排背、促进排痰以及吸氧工作，如有必要时，需要报告给医生并估好气管的切开等处理。④ 并发症预防、护理。为预防感染，需要做好颅内压的监测工作，该项工作是有创的，在监护操作过程需要保持监护引流装置全封闭，严格进行无菌的操作，如在引流管进行脑室内注射药物时，可用圆碗盛酒精(75%)，取三分之二浸泡引流管分离口30分钟，在无菌操作下进行可监测体温，必要时取引流液并做好细菌的培养工作 [ 7 ]。为预防脑内出血，需要注意引流液的情况，一般来说，颜色从淡转成鲜红，或是患者的意识差，肢体肌力下降可判断是有出血的情况，需要及时通知医生进行处理，做好清除血肿的工作并进行重点的监督、护理。 2.3. 观察指标 ① 记录两组患者治疗的有效率；② 统计两组患者的并发症发生率；③ 统计两组患者对护理的满意度。 2.4. 统计分析 数据分析所选用软件为SPSS 22.0。通过 x ¯ ± s 标准差来进行数据计量分析，卡方检验进行数据计数分析，用t检验来开展数据对比，若P小于0.05，则表示差异具备统计学价值。
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user: 3. 结果分析 3.1. 对比两组患者治疗有效率 观察组、对照组的治疗有效率分别为98%、84%，观察组优于对照组。两两相比，P < 0.05，差异具有统计学意义。见表1。 Table 1 Comparison of satisfaction with care of two groups of patients (n， % 小组 例数 非常满意 一般 不满意 总满意率 对照组 100 30 54 16 84% 观察组 100 38 60 2 98% t 5.898 P <0.05 表1. 对比两组患者护理满意度(n，%) 3.2. 两组患者并发症发生率 通过治疗后，对患者发生的并发症情况进行分析。对照组发生神经源性水肿、消化道出血、肺部感染、癫痫、血管性痴呆分别为5、12、6、0、8、8例；观察组发生神经源性水肿、消化道出血、肺部感染、癫痫、血管性痴呆分别为2、6、1、0、4、2例。对照组并发症发生率为33%，观察组并发症发生率为15%，两组相比，P < 0.05，差异具有统计学意义。详见表2。 Table 2 The incidence of complications in the two groups (n， % 组别 n 神经源性水肿 上消化道出血 肺部感染 癫痫 便秘 血管性痴呆 并发症发生率 对照组 100 5 12 6 0 8 8 33% 观察组 100 2 6 1 0 4 2 15% χ 2 9.1304 P 0.0025 表2. 两组患者并发症发生率(n，%) 3.3. 两组患者对护理的满意度 对照组患者对护理的满意、一般、不满意分别为42、30、28例；观察组患者对护理的满意、一般、不满意分别为62、24、4例；对照组对护理的总满意率为72%、观察组为96%，两组对比，总满意率明显是观察组优于对照组，P < 0.05，差异具有统计学意义，详见表3。 Table 3 Two groups of patients’ satisfaction with care (n， % 组别 n 满意 一般 不满意 总满意率 对照组 100 42 30 28 72 (72%) 观察组 100 62 24 4 96 (96%) χ 2 10.7143 P 0.001 表3. 两组患者对护理的满意度(n，%)
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user: 4. 讨论 最近这些年，我们国家每一年的高血压患者患病率越来越高，而且患病人数也在逐年增加，由患病的年龄结构分析，该病症多见于老年群体，并成为了临床常见的老年病症常见病。出现高血压患者容易出现脑出血情况，对患者的生命造成极大的威胁 [ 8 ]。 高血压患者在治疗过程中，会表现明显的头痛、呕吐症状，一般来说采用手术治疗来对患者进行治疗，但这种治疗方法并无法完全清除患者颅内血块。通过临床实践发现，虽然手术效果明显，但患者预后的质量却不太理想，容易有不同情况的颅内压升高的情况，严重的易发脑疝并威胁生命。由于高血压脑出血病症发病极为凶险，病情发展非常快，对患者生命安全造成比较大的威胁，该病症患者在临床治疗关键一环在于有效清除颅内血肿，医生及护理人员对患者行手术治疗。手术方案虽然可有效达到预期的临床效果，但患者预后质量堪忧，其中颅脑内压反弹现象十分常见，在短时间内，颅脑内压力升高，容易导致患者死亡，因此手术后有效控制患者颅内压力水平十分重要 [ 9 ]。护理人员持续对患者做好颅内压监测的护理干预工作，对负面情绪较大的患者，需要做好心理疏导工作，减少患者的焦虑以及担忧情绪，提升患者治疗的信心和依从性。根据患者临床表现实际情况做好相应颅内监测的干预，有效提升监测的频率，每天护理工作时，定时并定点对患者的颅内压情况做好监测，保持和医生的实时沟通，患者颅内压只要出现升高后，需要对其加以处理，控制病情的发展。并且再对患者做好康复训练，对于促进患者的身体血液循环以及新陈代谢，对患者的身体恢复具有非常重要的作用 [ 10 ]。 并且还要注意保持适当的体位，根据患者的实际情况，采取平卧或头抬高15度左右，确保脑部血液的良好循环，减少水肿并有效降低颅内压，保持好呼吸的通，并清除呼吸道分泌物。对于出现躁动的患者，可适当使用镇静以及镇痛类的药物，避免监护干扰。 通过本次研究发现，观察组、对照组的治疗有效率分别为98%、84%，观察组优于对照组。两两相比，P < 0.05，差异具有统计学意义。对照组对护理的总满意率为72%、观察组为96%，两组对比，总满意率明显是观察组优于对照组，P < 0.05，差异具有统计学意义。对照组并发症发生率为33%，观察组并发症发生率为15%，两组相比，P < 0.05，差异具有统计学意义。 综上，老年高血压脑出血突发性非常强，而且病情往往比较重，行手术治疗后对患者持续性做好颅内监测工作，及时根据压力变化做好病情的判断，给予相应最佳的治疗方案，可有效并发症发生，对患者病情的稳定起到十分重要的作用，可有效防止二次出血并提升患者及家属提升对护理的满意度。
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user: 同意书 本文研究已获得患者伦理许可。
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user: 摘要 针对粒子群算法(PSO)容易陷入局部最优值、收敛精度低等缺陷，提出一种新的带分布式自适应时延的粒子群算法(PSO-DW)。改进的算法主要在RODDPSO算法的基础上考虑时延的时变性和种群的进化状态，以平衡算法的全局搜索和局部搜索能力，降低早熟收敛的可能性，提高算法的收敛速度和精度。主要思想：1) 在引入了分布式时延的速度更新公式中，每个时延项配以自适应权重，2) 引入通过当前状态和概率转移矩阵预测下一进化状态的预测机制，3) 分布式时延的强度因子由预测状态所确定。在九个基准函数上与四个算法作对比的实验结果表明，改进后的算法在寻优质量、稳定性、收敛速度等方面更具优越性。
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user: 1. 引言 粒子群算法(particle swarm optimization， PSO)是一种基于群体智能的随机全局优化算法 [ 1 ]，最初由Eberhart和Kennedy (1995) [ 2 ] 受鸟群捕食行为启发而提出，其基本思想是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解。由于算法简单、易于实现、快速收敛等特性，PSO算法自从提出之日起就受到很多学者的青睐。近些年来PSO算法得到长足的发展并被广泛应用到实际领域的优化问题中。但粒子群算法依旧存在容易陷入局部最优从而导致早熟收敛的缺陷，这种缺陷随搜索空间维数的增大愈发明显。为了增加粒子的多样性以减少陷入局部收敛的可能性，学者们提出了各种改进策略来提高PSO算法的优化性能。基于参数调整的PSO算法有PSO-LDIW (Shi， 1998， 1999) [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]、PSO-CK (Clerc和Kennedy， 2002) [ 6 ]、PSO-TVAC (Ratnaweera， 2004) [ 7 ]、NCPSO (2017) [ 8 ]、AWPSO (Liu and Wang， 2019) [ 9 ] 等。基于拓扑结构和学习策略的改进算法有APSO (Zhan等人，2009) [ 10 ]、SPSO (Tang等人，2011) [ 11 ]、SDPSO (Zeng等人，2016) [ 12 ]、MDPSO (Song等人，2017， 2018) [ 13 ] [ 14 ] 等。这些算法通过考虑粒子群的四种进化状态和时延影响等因素大大提高了PSO算法的性能。2019年，Liu等人 [ 9 ] 提出了一种基于随机分布式时延的PSO算法(RODDPSO)，大大提高了算法的搜索能力，但是这种算法忽略了不同阶段的历史信息对当前状态的影响是不同的。事实上，离当前状态越近的历史信息对当前状态的影响较大，而越远的历史信息对当前状态的影响相对较小。 本文拟在RODDPSO算法的基础上，充分考虑不同历史信息对当前状态的影响，提出一种带分布式自适应时延的粒子群算法(PSO-DW)。改进算法中时延是具有时变性的，分布式时延的强度因子由预测状态所确定。新算法能进一步平衡全局搜索能力和局部搜索能力，降低早熟收敛的可能，提高算法的收敛速度和精度。仿真实验在150维搜索空间的九个基准函数上与四个算法作对比。结果表明，改进后的算法在寻优质量、稳定性、收敛速度等方面更具优越性。
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user: 2. 传统PSO算法 在PSO算法中，所有的粒子构成种群，并且每一个粒子都可能是所研究优化问题的最优解。粒子在搜索空间中根据个体的最优位置和群体最优位置更新速度和位置，从而寻找最优解 [ 15 ]。设种群由S个粒子组成，记集合 I = { 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， S } 。设搜索空间为 R D ，其中D为维数。用 X i ∈ R D ， i ∈ I 表示第i个粒子的位置，其速度为 V i ∈ R D 。第i个粒子第k次迭代后的速度和位置分别是： V i ( k ) = ( V i 1 ( k ) ， V i 2 ( k ) ， ⋯ ， V i D ( k ) ) ， X i ( k ) = ( X i 1 ( k ) ， X i 2 ( k ) ， ⋯ ， X i D ( k ) ) . 令 P i = ( P i 1 ， P i 2 ， ⋯ ， P i D ) 表示第i个粒子的最优位置， P G = ( P G 1 ， P G 2 ， ⋯ ， P G D ) 表示种群全局最优位置 [ 16 ]。在搜索的过程中，所有的粒子都朝着全局最优的方向移动。第i个粒子在k + 1时刻的速度和位置的更新公式为： V i ( k + 1 ) = ω V i ( k ) + c 1 r 1 ( P i ( k ) − X i ( k ) ) + c 2 r 2 ( P G ( k ) − X i ( k ) ) ， X i ( k + 1 ) = X i ( k ) + V i ( k + 1 ) . (1) 在公式(1)中， ω 是惯性权重； r 1 ， r 2 都是D维向量，其每个分量都是 [ 0 ， 1 ] 上的随机数； c 1 ， c 2 分别表示个体认知加速度系数和社会认知加速度系数。 为了提高搜索速度，Clerc和Kennedy (2002)提出了PSO-CK算法 [ 6 ]；在此算法中通过大量的实验证明当 c 1 = c 2 = 1.49 ， ω = 0.729 时性能最优。为了平衡当前速度、认知和社会等方面的性能，Shi和Eberhart博士先后在1998年和1999年提出了PSO-LDIW算法 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]，该算法采用了线性下降的惯性权重： ω = ω max − ( ω max − ω min ) × i t e r m a x i t e r ， (2) 这里 ω max ( ω min )为在整个搜索过程中惯性权重的最大(最小)的值； i t e r ( m a x i t e r )表示当前(最大)的迭代次数。受时变惯性权重的启发，Ratnaweera等人在2004年提出了PSO-TVAC算法 [ 7 ]，将加速度因子改进为： c 1 = ( c 1 i − c 1 f ) × m a x i t e r − i t e r m a x i t e r + c 1 f (3) c 2 = ( c 2 i − c 2 f ) × m a x i t e r − i t e r m a x i t e r + c 2 f (4) 上式中 c 1 i ( c 1 f )和 c 2 i ( c 2 f )分别是个体认知加速度系数和社会认知加速度系数的初值(终值)，这些参数的取值为： c 1 i = 2.5 ， c 1 f = 0.5 ， c 2 i = 0.5 ， c 2 f = 2.5.
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user: 3. 改进的粒子群算法 本文提出一个带有分布式自适应时延和与由预测状态所确定的强度因子的粒子群优化(PSO-DW)算法。 3.1. 进化状态的刻画与预测 进化状态这一概念先后由Zhan [ 10 ]、Tang [ 11 ] 等人根据种群分布信息提出。整个搜索过程包含四种状态：收敛、开发、勘探和跳出，分别用 ξ = 1 ， 2 ， 3 ， 4 表示。记 d i = 1 S − 1 ∑ j = 1 ， i ≠ j S ∑ l = 1 D ( x i l − x j l ) 2 ， i ∈ I (5) 表示第i个粒子和其余粒子间的平均距离， d min ， d max 是集合 { d i | i ∈ I } 中的最小值和最大值，用G表示全局最优粒子。定义 E f = d G − d min d max − d min ， (6) 显然 E f ∈ [ 0 ， 1 ] 且在收敛状态下粒子群将紧跟当前全局最优粒子飞向最优解，此时 E f 会逐渐减小；而在跳出状态下全局最优粒子倾向于远离种群，此时 E f 相对较大。因此 E f 能恰当刻画种群的进化状态，称 E f 为进化因子。根据 E f 的取值，规定： ξ = { 1 ，               0.00 ≤ E f < 0.25 ， 2 ，             0.25 ≤ E f < 0.50 ， 3 ，             0.50 ≤ E f < 0.75 ， 4 ，             0.75 ≤ E f ≤ 1. (7) 在种群进化过程中，下一进化状态不可避免的受到当前状态的影响，本文引入一种预测机制，利用概率转移矩阵来通过当前进化状态对下一状态进行预测。记 ξ ( k ) 为第k次迭代时的当前进化状态， ξ ′ ( k ) 为预计的下一进化状态。取概率转移矩阵为： M ( k ) = [ φ 1 − φ 0 0 1 − φ 2 φ 1 − φ 2 0 0 1 − φ 2 φ 1 − φ 2 0 0 1 − φ φ ] (8) 其中 M i j ( k ) = P { ξ ′ ( k ) = j | ξ ( k ) = i } ， ∀ i ， j = 1 ， 2 ， 3 ， 4 表示种群根据当前进化状态i去预测下一状态j的概率，满足 ∑ j = 1 4 M i j ( 4 ) = 1 。这里 φ 是一个非常重要的参数。为既保持种群进化的惯性，也增加其多样性，本文参考Zeng [ 12 ]，选取 φ = 0.9 。这意味着种群有很大的可能维持当前的状态，而以较小的概率转移到另一进化状态。 3.2. 新算法的构建 传统的粒子群算法专注于当前信息对寻找最优解的影响而忽略了过去的信息。但在实际搜索过程中每一个粒子对每次迭代的速度、位置、个体最优以及全局最优等信息都保留有记忆，充分综合这些信息更有利于种群搜索最优解。2019年Liu等人引入随机分布式时延项，提出RODDPSO算法 [ 9 ]，此算法不仅考虑种群当前状态的个体最优和全局最优信息，还充分考虑历史上个体最优和全局最优信息，但是忽略了不同阶段的历史信息对当前状态的影响是不同。事实上，离当前状态越近的历史信息对当前状态的影响较大，而越远的历史信息对当前状态的影响相对较小。基于这一事实，本文提出一种带有分布式自适应时延的粒子群算法(PSO-DW)，其更新公式为： V i ( k + 1 ) = ω V i ( k ) + c 1 r 1 ( P i ( k ) − X i ( k ) ) + c 2 r 2 ( P G ( k ) − X i ( k ) )                       + m l ( ξ ′ ( k ) ) c 3 r 3 ∑ τ = 1 N ω 1 α ( τ ) ( P i ( k − τ ) − X i ( k ) )                       + m G ( ξ ′ ( k ) ) c 4 r 4 ∑ τ = 1 N ω 1 α ( τ ) ( P G ( k − τ ) − X i ( k ) ) ， X i ( k + 1 ) = X i ( k ) + V i ( k + 1 ) . (9) 对比式(1)，这里引进了关于个体认知和社会认知的分布式时延项。其中 τ 是时延的步数，可取值 1 ， 2 ， ⋯ ， N ，N为分布式时延步数的上限值； ω 1 是当时延发生时的自适应权重，它决定了每个时延影响的大小； α ( τ ) 从 { 0 ， 1 } 中随机选取，以增加粒子的多样性； c 3 ， c 4 是加速度系数； r 3 ， r 4 是 [ 0 ， 1 ] 上服从均匀分布的随机向量； m l ( ξ ′ ( k ) ) 和 m G ( ξ ′ ( k ) ) 是分布式时延项的强度因子，由预测的进化状态 ξ ′ ( k ) 确定，主要用来提高算法的搜索能力和加快收敛速度。需要说明的是当 τ ≥ k 时约定 P i ( k − τ ) = P i ( k ) ， P G ( k − τ ) = P G ( k ) 。 3.3. 参数配置 新的粒子群算法带有两个权重参数 ω 和 ω 1 。其中惯性权重 ω 由式(2)确定；自适应权重 ω 1 用来控制时延项对速度的影响，它是时变的，为关于 τ 的递减函数，本文取 ω 1 = N − τ N ， (10) 加速度系数 c 1 ， c 2 由式(3)、(4)确定， c 3 ， c 4 与 c 1 ， c 2 所起作用类似，本文取 c 3 = c 1 ， c 4 = c 2 。强度因子 m l ( ξ ′ ( k ) ) 和 m G ( ξ ′ ( k ) ) 主要用来提高算法的搜索能力，加快算法的收敛速度，初值都取为0，在进化过程中，其大小由预测状态所确定(见表1)。当根据k次迭代后种群的状态预测到下一状态是收敛状态时，粒子将紧跟全局最优粒子快速到达最优解，为保持这种趋势，忽略时延项的影响而取 m l ( 1 ) = m G ( 1 ) = 0 ；当预测到下一状态是开发状态时，粒子将在个体最优位置仔细搜索，因此个体的历史最优位置有着重要的参考意义，取 m l ( 2 ) = 0.01 ， m G ( 2 ) = 0 。当预测到下一状态是勘探状态时，粒子将在整个搜索空间尽可能的探索全局最优解，此时需充分考虑全局历史最优信息，取 m l ( 3 ) = 0 ， m G ( 3 ) = 0.01 ；当预测到下一状态是跳出状态时，个体和全局的历史最优位置需要综合考虑，取 m l ( 4 ) = 0.01 ， m G ( 4 ) = 0.01 。需指出的是参数0.01是个经验值。 Table 1 Intensity factor selection strateg 状态 状态值 m l ( ξ ′ ( k ) ) m l ( ξ ′ ( k ) ) 收敛 ξ ′ ( k ) = 1 0 0 开发 ξ ′ ( k ) = 2 0.01 0 勘探 ξ ′ ( k ) = 3 0 0.01 跳出 ξ ′ ( k ) = 4 0.01 0.01 表1. 强度因子选择策略
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user: 5. 结论 考虑到种群的进化状态和历史最优信息，本文提出一种带分布式自适应时延的粒子群优化算法(PSO-DW)，该算法大大降低了种群在搜索过程中陷入局部最优的可能性，提升了收敛速度和收敛精度。实验在150维搜索空间进行，迭代20，000次，每次实验重复40次，工作量较大；实验结果表明在高维搜索空间中新算法有较好的寻优能力和稳定性。
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user: 摘要 本文研究了跳扩散风险模型下，具有模糊厌恶的保险公司的最优投资与再保险策略问题。假设保险公司可以购买比例再保险，也可以投资于一个无风险资产、一个风险资产和一种信用违约互换债券构成的金融市场。我们在均值–方差准则下，最大化终端财富的期望。根据扩展的Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB)方程，我们求出了违约前和违约后的最优投资与再保险策略。最后，我们给出了一些数值例子验证模型不确定性和信用违约互换债券投资对策略的影响。
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user: 1. 引言 投资和再保险是保险公司增加财富和降低风险的重要方式。近几年来，很多学者采用不同的目标函数研究投资问题。Yang和Zhang [ 1 ] 最大化终端财富的指数效用函数的期望，并求出了闭式表达式。然而，保险公司仅仅投资于一个风险资产，其价格过程由带跳的风险模型描述。Cao和Peng [ 2 ] 在均值–方差准则下扩展了上述投资问题。他们假设保险公司投资于一个无风险资产和n个风险资产，通过最优性原理求出了最优投资策略。此外，Promislow和Young [ 3 ] 研究了破产概率最小化问题，求出了显示表达式。 但是，上述文献研究中，均没有考虑违约债券。事实上，自2014年以来，违约数量与资金规模高涨。因此，保险公司在投资过程中考虑违约债券很重要。Wang和Zhang [ 4 ] 假设投资于一个无风险资产、一个风险资产和一种可违约债券，并求解出稳健最优投资和再保险策略。Zhao [ 5 ] 等人用博弈论方法，研究了具有损失厌恶的保险公司将资产投资于一种具体的CDS违约债券和超额损失再保险，推导出了最有策略和值函数的显示解。 在目前的研究中，除了 [ 5 ]，很少有人同时考虑鲁棒最优再保险和CDS投资问题。然而，他们只把资产投资在无风险资产和CDS中，忽略了投资在风险资产的必要性。在本篇文章中，受Zhao [ 5 ] 和Zeng [ 6 ] 的启发，我们把盈余投资到无风险资产、风险资产和CDS中增加收益，其风险资产的价格过程符合跳扩散风险模型。此外，保险公司还购买了比例再保险分散风险，这样做更符合现实的金融市场。通过扩展相应的HJB方程，得出违约前和违约后的稳健最优投资再保险策略和违约后的均衡值函数。 本文的安排内容如下：第2节给出了模型的基本假设。第3节提出了模型不确定性下的均值–方差动态问题。第4节推导了违约前和违约后的稳健最优再保险和投资策略，并求出相应的均衡值函数。第5节提供了数值分析。
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user: 5. 数值分析 在这一节中，我们用数值例子来验证模型不确定性和CDS投资对最优策略的影响。基础参数如下 参数对最优策略的影响 图1展示了模糊厌恶系数 β 2 和风险规避系数 γ 对鲁棒最优再保险策略 π q * ( t ) 的影响。从图1中我们可以看出，当 β 2 和 γ 减小时， π q * ( t ) 反而增加，所以保险公司更愿意购买再保险去降低风险。图2展示了风险模型中跳扩散系数 λ Y 和再保险公司的安全荷载 η 对鲁棒最优再保险策略 π q * ( t ) 的影响。从图2中我们可以看出，当 λ Y 增加，保险公司增加对再保险的投资。当 η 的强度增大时，保险公司为了减少支出，降低对再保险的投资。 图1. β 2 和 γ 对 π q * 的影响 图2. η 和 λ Y 对 π q * 的影响 图3. β 1 和 β 3 对 π 1 * 的影响 图4. h p 和 μ z 对 π 2 * 的影响 图3展示了模糊厌恶系数 β 1 和模糊厌恶系数 β 3 对鲁棒最优投资 π 1 * ( t ) 的影响。从图3中我们可以看出，随着 β 1 和 β 3 的增加，保险公司降低对风险资产的投资。 图4展示了违约强度 h p 和 μ z 对CDS投资 π 2 * ( t ) 的影响。当 h p 增强时，保险公司明显减少对 π 2 * ( t ) 的投资。当 μ z 增加时，保险公司增加对 π 2 * ( t ) 的影响。
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user: 6. 总结 在这篇文章中，我们研究了保险公司在模糊厌恶和考虑CDS投资的情况下，求解稳健最优投资和再保险问题。为了最大可能地增加财富，保险公司把盈余投资到无风险资产、风险资产和CDS。通过扩展的HJB方程，我们求解了最优投资和再保险的均衡策略。在文章最后，我们给出了数值进行敏感性分析。
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user: 摘要 视觉传感器本身具有独立性、准确性和可靠性等优点，使得它在无人机视觉导航的应用领域中具有独特的作用，但是传统的视觉导航设备质量过大，无法应用在扑翼飞行器上。针对此问题，本项目利用FPGA芯片设计基于Census变换的局部立体匹配算法的立体视觉模块，该模块质量轻，并且能够进行图像的实时处理，满足避障场景的实时性要求。通过扑翼飞行器实际的飞行实验结果表明，本项目设计的视觉导航模块可以为无人机的自主避障飞行提供技术支持和决策依据。
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user: 1. 引言 随着计算机技术的不断提高，视觉导航技术发展迅速 [ 1 ]。视觉系统具有独立性、准确性、可靠性以及信息完整性等优点，可完成目标识别、障碍物回避及路径规划等功能 [ 2 ]。在复杂环境中飞行时，利用视觉系统可以尽早发现周围环境中对飞行构成威胁的障碍物，提高飞行安全系数 [ 3 ]。 由于单目视觉无法得到目标物体的深度信息，难以估计三维位置信息，为了满足无人机飞行器复杂环境下的导航需求，国内外学者逐步将双目视觉导航方法引入无人飞行器自主导航领域 [ 4 ]。基于双目视觉的三维测量技术就是利用双目相机拍摄的图像，将目标在图像上的二维像素坐标转化为三维世界坐标 [ 5 ]，双目视觉的视觉里程计技术目前在车载导航领域已经得到了验证和应用 [ 6 ]。 目前市面上成熟的双目视觉模块，如国内小米公司的深度相机，大疆公司的视觉传感导航模块，国外如英特尔的RealSense D435和微软的kinect2等设备，都包含深度芯片而导致质量过大，有的产品还需要外接图像处理器。这些铲平包含深度芯片的原因是双目视觉进行图像处理时，为了应用于避障场景，实时性的要求非常严格，实时图像处理需要大量的存储空间和计算速度，所以市面上双目相机需要集成深度计算芯片或者外接处理器，从而导致双目相机的重量过大，无法应用于对质量有严格要求的微型飞行器上。 因此，本项目设计出一款能够用于扑翼飞行器上的双目视觉模块，该模块解决重量过大的问题，同时满足实时性避障场景的要求。
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user: 2. 硬件设计 双目视觉导航的硬件设计主要需考虑图像处理主芯片和传感器的设计。为了解决两相机不同步的问题，本项目从最前端的图像传感器进行开发，这就要求所依靠的嵌入式平台不仅具备能完成对图像传感器的驱动和配置的逻辑时序控制能力、一定的信号处理能力和计算能力，还需要具备灵活的外设接口和方便的可升级能力。FPGA不仅具备强大的逻辑控制能力，还具备唯一的并行处理能力。因此考虑选用FPGA芯片作为图像处理的主芯片，即能保证实时处理双目图像的匹配，输出深度图，又能满足质量轻、功耗小的要求。另一方面，图像传感器的主要类型有CCD和CMOS。相比之下，COMS传感器的优点为几何尺寸较小，并且CMOS传感器的制造技术与CMOS工艺兼容，CMOS的整合度和帧速率比较高、成本和功耗比较低 [ 7 ]，所以本项目选择CMOS图像传感器。 本项目图像处理主芯片和传感器的设计具体如下。 2.1. FPGA图像处理主芯片 本项目中采用的FPGA芯片是Altera公司的Cyclone系列芯片EP4CE10F17C8N，该芯片拥有10K的逻辑单元，两个独立锁相环，180个用户I/O管脚，423936bit嵌入式RAM，46个9位嵌入式硬件乘法器等丰富的资源，可以满足目前的设计要求。 FPGA设计的特点是自顶而下及模块化的思想，先将系统框架的总体思路列出，再展示核心模块的细节内容。如图1所示，FPGA通过I2C配置两个CMOS图像传感器，读取拍摄到的场景，输入给图像处理模块，图像处理模块包括Census变换模块和Hamming距离计算模块，计算出Hamming距离后通过WTA策略决策出视差并输入至SDRAM中存储起来，为了实验方便，通过VGA显示其效果。 图1. 系统总体框架 FPGA的最大特点是流水线计算和并行计算。流水线计算体现在像素自图像传感器读入，然后经过各个模块处理为视差图后又输出至VGA，类似于工厂中的流水线过程。其好处在于，一旦设置好输入输出端的传输频率，整个过程就已经确定了，与数据量的大小无关，即只要传输速率满足要求，处理图像的大小不会影响帧率。另一方面，流水线的计算过程方便发现计算结果的错误，将算法的修改层层分割为某一个模块中的某一个部分，方便修改和迁移。FPGA的并行计算则体现在Verilog语言的特点上，由于硬件描述语言与芯片中的具体电路布线是相对应的，因此可以并行计算出Hamming距离。 2.2. OV7620图像传感器 图像传感器的工作方式分为主动模式和被动模式。在主动模式中，图像采集所需要的时序由相机产生，每个相机均按照自身的时序独立采集，因此容易导致两相机采集不同步。被动模式中，图像采集的部分控制时序由外部逻辑控制，相机依据控制时序来完成图像采集工作，在该模式下若把同一个控制信号输入给两个相机，便可以实现相机的同步采集。因此该系统中所选用的图像传感器必须能工作在被动模式下，其中Omnivision公司生产的OV7620符合要求。 OV7620是一种1/3”CMOS黑白/彩色图像传感器，在图像采集过程中支持连续、隔行扫描方式；工作方式可以配置成主动/被动模式；输出图像数据有VGA/QVGA两种模式；最高像素可以达到664 × 492；最高帧速率为30 fps；支持YUV数据格式。通过其内建的SCCB (Serial Camera Control Bus)通讯接口可以方便地控制其内部寄存器。 OV7620与FPGA的连接如图2所示，其中SCLK、SDTA为FPGA根据I2C协议产生的用来模拟SCCB配置寄存器的时钟和数据信号；同步时序Vsync和Hsync是图像采集中需要的帧同步和行同步信号，在被动模式下，这两个信号是FPGA依据被动时序要求来设计产生的；PCLK是OV7620的像素时钟；DATA[7:0]为相机的8位有效数据。 图2. FPGA与OV7620的逻辑连接图
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user: 3. 算法设计 双目立体匹配的目的是在左右视图中寻找恰当的匹配点，其算法中的关键部分是先建立一个有效的基于能量的代价评估函数，紧接着通过对该函数做最小化处理来计算图像对在成像过程中的匹配像素点的视差值 [ 8 ]。立体匹配算法的实质就是最优化求解问题，通过建立合理的能量函数，增加一些约束，采用最优化理论的方法进行方程求解。为了满足扑翼飞行器自主避障的实时性要求，本项目考虑选用的是局部匹配算法，该算法的特点是简便快捷、容易实现 [ 9 ]。 为了获得更好的匹配效果，将Census变换引入立体匹配中。Census变换是充分考虑了图像局部相关的特性，而不是直接使用灰度值做差，具有抗光影畸变的作用，效率高、稳定性强，是一种非常有效的代价计算方法，此变换方法能较好地检测出图像中的局部结构特征，如边缘、角点特征等，其核心思想是使用像素邻域内的局部灰度差异，用比特串来表示编码后像素灰度变换信息 [ 10 ]。由于Census变换能够更好地检测出图像中的纹理空间分布信息，因而具有更好的鲁棒性和适用性 [ 11 ]。 算法的具体步骤如下： 1) Census图像变换 将两个OV7620图像传感器测得的两幅图像都进行Census变换，即将图像像素的灰度值编码成二进制码流，以此来获取邻域像素灰度值相对于中心像素灰度值的大小关系。变换过程通过如下公式进行计算： T ( p ) = ⊗ q ∈ N p ξ ( I ( p ) ， I ( q ) ) ξ ( I ( p ) ， I ( q ) ) = { 0     I ( q ) ≤ I ( p ) 1     I ( q ) > I ( p ) 其中p是窗口中心像素，q是窗口中心像素以外的其他像素， N p 表示中心像素 的邻域。 I ( p ) 、 I ( q ) 表示像素点p、q处的灰度值，符号 表示比特位的逐位连接运算。 2) 计算匹配代价 经过Census变换后的两幅图像使用Hamming距离计算左右视图的匹配度。可将两个视图相应两点的Census值逐位进行异或运算，然后记录结果为1的个数，然后将此个数记为两点之间的Hamming距离。Hamming距离是两点间匹配度的一种体现，Hamming距离越小即匹配度越高。Hamming距离的公式如下： H ( T l e f t ， T r i g h t ) = ∑ i = 1 n T l e f t ⊕ T r i g h t 其中， T l e f t 和 T r i g h t 分别表示左视图和右视图进过Census变换后的二进制编码流， ⊕ 表示异或运算，n表示二进制编码流的位数， H ( T l e f t ， T r i g h t ) 表示Hamming距离。 3) 代价聚合 局部算法需要对一个支持窗口内的匹配代价进行聚合而得到参考图像上一点在视差处的累积代价。通过匹配代价聚合，可以降低异常点的影响，提高信噪比进而提高匹配精度。 4) 视差计算 通常采用“胜者为王”策略，即在视差搜索范围内选择累积代价最优的点作为对应匹配点，与之对应的视差即为所求的视差。 5) 后续处理 通过以上四个步骤后得到左右两幅视差图像。但此时的视差图存在诸多问题，如存在噪声、障碍区域视差不准确、匹配点之间不匹配等，还不能进行应用，因此本项目对视差图进行优化的方法是图像滤波法。
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user: 4. 理论验证 本项目的理论验证实验对双目图像摄像头采集到的图像进行分析。采集的图像如图3所示，其中该图的两幅图像分别是双目摄像头得到的左眼视图和右眼视图。 图3. 左右视图 图4中的两幅图分别是上述设计的基于Census变换的局部立体匹配算法在PC端和FPGA硬件系统处理完的结果，其中左图是在PC端用MATLAB语言编写的程序输出的图像，右图是FPGA硬件系统处理输出的图像。 图4. 立体视觉结果图 利用直方图匹配计算的方法对图4的两幅图进行相似度计算，这种计算方法是基于向量之间的差异来进行图像相似程度的度量，计算量小，而且图像能很好的进行归一化处理。两幅图的相似度计算结果如图5所示。 图5. 仿真结果图 从图5可以看出，基于Census变换的局部立体匹配算法在PC端利用Matlab处理得到的图像，和在FPGA硬件系统处理得到的图像，两幅图的相似程度高达91%。理论实验的结果表明，基于Census变换的局部立体匹配算法的立体视觉导航模块在理论层面是可行的。
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user: 5. 实验验证 本项目利用FPGA芯片设计的基于Census变换和局部立体匹配算法的视觉导航模块应用在扑翼飞行器上，并结合开源飞控PX4实现了一套成熟可用的控制系统。通过设计的视觉导航模块将图像信息发送给开源飞控PX4，为扑翼飞行器的自主飞行提供决策依据，同时利用PX4软件系统的地面站，即QGroundControl软件可以实现预先的路径规划，通过设置航点可以实现自动起飞降落和按计划轨迹飞行。通过该软件可以输入航路点和其他命令，规划好航迹后，PX4会利用L1制导路径跟随算法实现沿曲线路径制导。 本实验任务是在QGroundControl软件上预先设置航点，让扑翼飞行器自主飞行控制。设置航点时，将其中的一个航点设置在烂尾楼上，观察扑翼飞行器是否能识别障碍物，并进行自主避障。 实验任务的整个过程路径如图6所示，从图中可以看出，在第二个航点与第三个航点之间存在障碍物烂尾楼，扑翼飞行器在检测到障碍物之后，自主向左做出避障动作，成功绕开烂尾楼，并继续前往第三个航点，最终顺利完成全部任务，验证了扑翼飞行器可以识别障碍物，并进行自主避障。 图6. 自主避障任务过程
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user: 6. 结论 本项目利用FPGA芯片设计了一款基于Census变换的立体视觉导航模块，该模块质量轻，图像处理速度快，可进行图像的实时处理，能应用于扑翼飞行器的视觉导航。结合开源飞控PX4，本项目设计了一款能实现自动起降、按航迹飞行和自主避障功能的扑翼飞行器，最后通过实验验证了该立体视觉模块的可行性。结果表明，该视觉导航模块具有很强的工程实用价值，可以为无人机的自主避障飞行提供技术支持和决策依据。
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user: 摘要 本文对物质二级相变中的熵情况进行研究，先介绍二级相变特征及二级相变中的熵情况，然后使用自旋链模型计算模拟体系的von Neumann熵，揭示二级相变的机理，对深入理解二级相变的内在根源、二级相变的特征具有重要意义。
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user: 1. 引言 相变 [ 1 ] 是物理学的重要概念之一，源于统计物理，在凝聚态物理中备受关注。宏观上看，相变过程是指物质从一种相转变为另一种相的物理过程，不涉及化学反应；微观上看，相变本质是系统对称性(序)发生变化，合适的序参量能定量地反映相变过程中对称性的变化。相变是十分普遍的物理过程，在生产、生活和科学技术的各个部门都有着广泛地涉及和应用。由爱伦费斯特理论 [ 2 ] 知相变有一、二级之分，本文主要讨论二级相变，二级相变是指体系的熵和体积及化学势在相变时是连续的，但自由能的二级导数不连续，并且物质的比热容C，热膨胀系数α和压缩系数κ会发生改变。二级相变特征在改善无机材料的使用性能、无机材料科学与工程研究等方面具有重要应用价值。熵也是一个重要概念，关于熵的研究很多，如离子晶体中熵的性质 [ 3 ]、基于信息熵的自适应高斯金字塔的LSD算法改进 [ 4 ] 等，熵在相变中起着非常重要的作用，如利用部分熵的概念对经典热力学系统的相变与临界现象 [ 5 ] 进行研究、对系统部分熵的测量，得到系统的临界信息可很好地量化系统的相变，为热力学相变的量化提供一个很好的方法。本文主要讨论二级相变中的熵情况，由于正常超导与超导体直接转变 [ 6 ] 是一个二级相变的过程，在此过程中熵的热力学行为发生变化，鉴于此，本文先切入介绍正常超导与超导体直接转变的熵情况，然后使用自旋链模型模拟系统的von Neumann熵 [ 7 ] 情况，揭示相变的机理，对深入理解二级相变临界的根源和物质二级相变的特征具有重要意义。