DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 结果 3.1. 不典型A型胸腺瘤的临床表现 男性12例，女性6例，年龄43~63岁，平均年龄53岁，中位年龄为52岁。其中9例有临床症状，包括呼吸困难1例，胸闷4例，咳嗽、咯血4例。体检意外发现9例，不伴发重症肌无力。 3.2. 不典型A型胸腺瘤CT平扫表现 本组病例88.9% (16/18)位于纵隔偏侧，77.8% (14/18)呈分叶状，22.2% (4/18)伴有钙化，16.7% (3/18)伴有心包增厚或(和)心包积液，11.1% (2/18)伴有胸腔积液。肿块最大者范围约8.1 cm × 3.8 cm，最小者范围约2.1 cm × 1.7 cm。 3.3. 不典型A型胸腺瘤CT增强表现 本组病例87.5% (14/16)存在斑片状或片状液化坏死区，呈不均匀强化；62.5% (10/16)出现线状强化血管影。81.3% (13/16)出现片状低密度延迟强化区。 患者男 63Y CT平扫示右前中纵隔团块状软组织密度影，边界清晰，内密度不均。CT增强扫描病灶呈明显不均匀强化，内见片状坏死区，动脉期内部可见多发小血管影。 患者男性53Y左前上纵隔椭圆形软组织密度影，边界清晰，CT增强扫描中度不均匀强化，动脉期内部可见小血管影，静脉期部分延迟强化，平扫CT值约35 HU，动脉期CT值51 HU，静脉期CT值约75 HU。 患者男性 53YCT平扫示前上纵隔类圆形软组织密度影，边界清晰，CT增强扫描中度不均匀强化，部分延迟强化，平扫CT值约51 HU，动脉期CT值56 HU，静脉期CT值约95 HU。 3.4. 病理表现 本组18例均位于前纵隔。18例肿瘤呈边界较光整，其中4例呈类圆形肿块，14例呈分叶状肿块。18例患者均行手术治疗，术后巨检：肿块包膜完整，境界清晰; 切面示:灰白或灰红质软。镜下观察：细胞丰富，生长活跃，部分区域核分裂像 > 4个/10HPF，呈囊性或实性排列，可有小灶状坏死。免疫表型：不典型A型胸腺瘤的上皮细胞显示EMA显示灶状阳性，而波形蛋白、p63、CK19、CK pan弥漫强阳性，多不表达CD20，而Ki-67阳性指数较高，本组病例范围在3%~30%。间质淋巴细胞为多表达CD3和CD5而几乎不表达TdT的成熟Ｔ淋巴细胞。免疫组织化学检测CD117(-)16例，CD 1α(-) 13例，TDT(-)15例，CK(+) 11例、CK14(+) 11例，Syn(-) 12例，P63(+) 15例，CgA(-) 11例，CD20(-) 13例，CK5/6(+)，Ki67阳性率约30% 2例，10% 14例，5% 2例，3% 1例。
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user: 4. 讨论 2015年3月国际癌症研究机构出版了新的WHO胸腺上皮性肿瘤分类，新分类基于国际胸腺肿瘤协作组2011年12月组织的多学科研讨会上对胸腺肿瘤达成的共识，提出不典型Ａ型胸腺瘤作为A型胸腺瘤的一个亚型，其具有一定程度的不典型性。有的学者认为 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]，各类胸腺瘤与胸腺癌之间的CT特征有着一定的差异性，故CT对于诊断胸腺瘤很有价值，可以从密度、形态、位置、大小等方面来辅助对胸腺瘤的诊断，尤其是在对于纵隔淋巴结肿大、心包侵犯等有明显的价值。不典型Ａ型胸腺瘤作为Ａ型胸腺瘤的一个亚型，Tomiyama等人认为类圆形、边缘光整多提示A型 [ 7 ]。A型胸腺瘤长期以来被认为是非侵袭性肿瘤，因为他们的临床进展很慢 [ 8 ]，不典型A型胸腺瘤虽然体积大，但是是非侵袭性肿瘤，这点在Nonaka等人的一项早期研究中也得到了证实，Nonaka等人描述了13例具有非典型特征的非典型A型胸腺瘤，没有患者在延长的随访期内出现复发或转移性疾病 [ 9 ]。胸腺瘤的不同影像表现，表明不同胸腺瘤的生物学行为及程度的不同 [ 10 ]。在胸腺瘤的各种分型中，A型胸腺瘤相对少见，而作为A型胸腺瘤的亚型–不典型Ａ型胸腺瘤更罕见。总结现有18例资料显示不典型A型胸腺瘤好发于成年男性患者，发病年龄在43~63岁，中位年龄约在52岁，可有呼吸困难、胸痛等非特异性临床症状，多数患者于体检或其他疾病偶然发现，不伴发重症肌无力。 不典型A型胸腺瘤好发于前上纵隔，且多偏侧，体积多偏大。本组病例均位于前纵隔，约88.9% (16/18)呈偏侧生长，因胸腺位于上纵隔血管前间隙，呈分叶状，肿瘤常发生于其中一叶，故多表现为偏侧性，而且一般来说不会跨界生长，故集中于一侧叶比较多见。在本组病例中最大者范围约8.1 cm × 3.8 cm，最小者范围约2.1 cm × 1.7 cm，该病体积偏大的原因和ki67增值指数高有关，这与文献的报道一致 [ 11 ]。 不典型A型胸腺瘤大多形态欠规整，呈分叶状，本组病例14例呈分叶状，占77.8%。这与其内部各部分分化程度、生长速度不一致有关，也与生长过程中周围大血管阻碍、限制其生长有关系 [ 12 ]。 不典型A型胸腺瘤在增强后可见强化血管影，本组病例71.4% (10/14)出现此征象，该征象在一定程度上与病理分级有关，其原因可能是因为肿瘤体积过大，血供比较丰富。有学者发现病理上部分肿瘤细胞显示出明显的血管周细胞瘤样生长模式，并带有许多分支的鹿角形分支血管 [ 13 ]。 不典型A型胸腺瘤在增强CT上可见低密度区延迟强化，考虑为纤维成分，纤维成分的原因可能与其组织学特征有关。组织学上显示肿瘤周围有一个不完全纤维囊，肿瘤细胞之间有较厚的纤维带 [ 1 ]，在本组病例中，81.3% (13/14)可见纤维成分，增强扫描可见延迟强化，平扫CT值约在40~60 HU，动脉期CT值约在50~80 HU，静脉期CT值约在90~120 HU，这与纤维结构的强化特点完全吻合。 不典型A型胸腺瘤坏死多见，本组病例87.5% (14/16)出现此征象，CT增强扫描上表现为未强化的低密度区，这与肿瘤局部生长速度过快，局部血供及营养供应欠佳，更易造成缺血坏死。但是本组样本量较少，尚未能得出确切结论，可通过扩大样本量来进一步研究。 不典型A型胸腺瘤少见钙化，本组病例发生率也很低。本组钙化发生率仅22.2% (4/18)出现点状钙化。 本组病例中所有肿瘤与周围结构分界清晰，原因可能与肿瘤异型性有关，属于组织学良性，但增值指数高，只是生物学偏恶，因此并不会出现侵犯、转移。本组病例内均未出现纵隔及肺门淋巴结转移，该征象与病理分级密切相关，原因可能是因为其组织学良性。 本研究存在的不足：不典型A型胸腺瘤发病率较低，本研究收集病例相对较少，MSCT征象在一定程度上为诊断提供了帮助，但还需加大样本量或多中心合作取得进一步的研究结果。
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user: 摘要 近年提出用脑小血管病(CSVD)总体负担对大脑的整体损伤进行评估，即对脑白质高信号、脑微出血、腔隙和扩大的血管周围间隙的四种MRI影像学标志物分别赋分。血压变异性(BPV)是指一定时间内血压的波动程度，是人体神经内分泌动态调节综合平衡的结果。目前国内外关于CSVD与卒中关系的研究主要集中在CMBS、WMH等单一因素方面的研究，而关于CSVD总体负担的相关研究尚鲜见报道。本文现围绕CSVD总体负担与血压变异性的研究进展简单综述如下，为临床、预防工作提供参考。
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user: 1. 前言 脑小血管病(CSVD)是指由于各种病因影响脑内小动脉、微动脉、毛细血管、微静脉和小静脉所导致的一系列临床、影像、病理综合征 [ 4 ]。头颅MRI对CSVD的诊断和评估至关重要，主要包括以下六种表现：新发小的皮质下梗死、可能血管源性腔隙、可能血管源性白质高信号、血管周围间隙、脑微出血和脑萎缩 [ 4 ]。CSVD总体负担结合了上述多种表现，在一定程度上评估患者脑小血管病损害的总负荷。
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user: 2. 脑小血管病总体负担与血压变异性相关概念 脑小血管病(cerebral small vessel disease， CSVD)是一组发生在脑小动脉、微动脉、小静脉、毛细血管的病因多样的病理改变过程 [ 1 ]。CSVD主要影像学标志物有脑白质高信号(WMH)，脑微出血(CMBs)，腔隙(LI)和扩大的血管周围间隙(EPVS)，脑萎缩(BA) [ 2 ] [ 3 ]。Staals等 [ 4 ] 首次提出的“磁共振CSVD总体负担评分”，CSVD总体负担结合了上述多种表现，在一定程度上评估患者脑小血管损害的总负荷。 评估一个患者的血压控制是否达标，除了应用血压计测量血压值外，BPV也作为衡量血压控制是否稳定的重要指标。血压变异性(BPV)指的是一定时间内血压的波动程度，是机体行为活动、神经调节与反射、体液调节、神经-体液调节等许多因素参与形成的结果。BPV存在于每个人体中，正常情况下，BPV 在血压平衡调节机制下保持在生理范围内波动，呈杓型波动曲线，即杓型血压，而高血压患者不仅血压平均值增大，BPV也增大，血压波动曲线随之变化。 BPV按发生类型分为生理性BPV和病理性BPV，前者即杓型血压，后者血压节律可呈现非杓型、反杓型和超杓型等波动曲线；根据测量时间长短可分为短时BPV和长时BPV，前者指的是数日内或数周内血压变异，是自主神经以及交感和迷走神经对血压波动的长时调节过程的体现，主要受影响的为血压昼夜节律、晨峰血压等 [ 5 ]；后者即数分钟内或数小时内血压变异，一般只受压力反射调节，血压变异系数(CV)同压力反射敏感性负相关 [ 6 ]。临床上常用常用24 h动态血压监测获得短时BPV，用血压变异系数(CV)、血压变异标准差(SD)是作为评估BPV的指标 [ 7 ]。
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user: 3. CSVD单一的颅脑MRI影像学表现与血压变异性的关系 (一) 脑白质高信号(WMH)与血压变异性 WMH在MRIT1相上表现为双侧对称的斑点状或融合的等或低信号，T2、T2-FLAIR高信号。按其发生部位可分为脑室周围白质高信号(PVWMH)和脑深部白质高信号(DWMH)。Brickman等研究显示，较低的血压标准差与影像学上病灶最小的脑白质高信号相关，而最高的血压标准差与较大病灶的脑白质高信号呈线性相关[F(3，610) = 27.43， P = 0.000]，这项研究说明脑白质高信号与长时血压变异性密切相关 [ 8 ]。Godin [ 9 ] 等研究结果显示，血压越高脑白质病变程度越严重，降压治疗可在一定程度上延缓脑白质疏松的发展，认为血压可作为脑白质疏松的预测因子。Tartaro [ 10 ] 等研究发现夜间BPV与重度WMH的相关性更加显著，提示夜间BPV对WMH的严重程度有一定的影响。此外，Avet等 [ 11 ] 研究中对健康老年人群的脑白质病变和各项血压指标之间的关系运用线性回归分析，结果提示脑白质病变与患者各项血压的高低具有一定相关性，且其研究发现24 hSBP ≥ 123 mmHg是为脑白质病变的临界值。 从病理生理学机制来讲，长期高血压导致内皮功能障碍、弹性纤维含量减少，从而导致颅内小动脉以及深穿支动脉管壁纤维素样坏死和玻璃样变，致使血管壁增厚和管腔狭窄，从而引起脑深部白质血液循环障碍，脑白质缺血损伤。另外，长期高血压改变了脑血管内皮细胞的结构，导致脑血管通透性增高，血脑屏障完整性破坏以及血管对血压波动耐受力下降，进而引起脑白质区水肿，渗出增加，胶质细胞增生及炎症性改变等。综上，夜间BPV对WMH的发生有着一定的影响，血压水平越高，其收缩压BPV水平对WMH的进展影响作用越大。 (二) 脑微出血(CMBs)与血压变异性 CMBs是脑小血管病重要的影像学标志物之一，在磁敏感加权成像(SWI)序列上表现为边界清楚的圆形或卵圆形的直径2~10 mm的均质性的低信号。根据CMBs发生的部位可分为脑叶、深部和幕下的微出血灶。众所周知，高血压病、年龄、淀粉样血管病变、遗传等 [ 12 ] 是影响脑微出血的主要危险因素。对于高血压病患者更容易发生脑深部微出血，而淀粉样血管病变则更多发生脑叶的微出血。目前主要集中于血压变异性与脑微出血风险及部位之间的关系研究。一项对随诊间血压变异性与脑微出血的相关性研究 [ 13 ] 发现，脑深部微出血的独立危险因素为收缩压和舒张压的变异性；而幕下微出血与舒张压的变异性呈独立相关关系，进一步说明不同部位脑内微出血灶和血压变异性之间存在密切相关。孙丽丽 [ 14 ] 等研究进一步证实了日间舒张压变异性与幕下微出血相关。目前关于不同部位微出血灶与BPV发生的机制尚无统一说法，由于血管解剖机制的不同，脑深部及幕下区域的穿支动脉直接起源于大的血管，对血压波动、血流冲击的影响比较敏感，容易受到影响，而脑叶区域有较多的、相对长的分支小血管，能够缓解动脉压的冲击力 [ 15 ]。临床上应重视BPV的变化，为不同部位脑微出血发生和预防提供一定的证据。 (三) 腔隙性脑梗死与血压变异性 腔隙性脑梗死(LI)呈圆形或卵圆形直径为3~15 mm，分布于皮质下，与脑脊液信号相同，T2-FLAIR上为中心脑脊液样低信号，周围高信号环绕。有研究显示晨峰血压(短时血压变异性)升高与静息性脑梗死相关 [ 16 ]。Sultana等 [ 17 ] 研究显示，血压变异性增大是老年原发性高血压并发腔隙性脑梗死的危险因素，且降低血压变异性能有效保护 靶器官。于交感神经活性增强，反之迷走神经活性减弱，即造成的自主神经功能失调可能是高血压患者收缩压变异性增大的原因之一。有学者表明血压变异性增大还可促进其早期神经功能恶化，可能机制如下：血压变异性增大即提示血压波动增大，而血压剧烈变化影响缺血半暗带持续性血流供应 [ 18 ] [ 19 ]，进而加重缺血半暗带区域脑组织缺血程度；另一方面，血压大幅升高时缺血半暗带组织血供急剧增加，容易发生组织一过性充血，导致颅内压升高、梗死区域脑组织水肿加重甚至发生梗死后出血等情况，进而加重神经功能缺损程度 [ 20 ]。Pringle等 [ 21 ] 发现夜间SBP变异性每增高5 mmHg，卒中风险就增高80%；Duan等 [ 22 ] 发现SBP标准差每增高1 mmHg，LI发生率增高2%。研究表明，血压变异性增加是老年原发性高血压并发腔隙性脑梗死的危险因素，降低血压变异性能有效保护靶器官 [ 23 ]。因此降低血压变异性可一定程度上减少靶器官的损伤，进而降低心脑血管事件的发生风险，对于个体选择降压药物时，既要选择降低血压，又要降低血压变异性的药物。 (四) 扩大的血管周围间隙与血压变异性 PVS通常直径约0.3 mm，常规MRI是不可见的，当PVS直径 > 0.6 mm，在MRI上可以观察到的PVS称为扩大的PVS，即EPVS。EPVS在T2 FLAIR和T1WI序列呈低信号影，在T2W序列上呈现高信号影。有研究表明收缩压和血压变异性增高是基底节区EPVS的独立危险因素 [ 24 ]。机制可能是由于长期高血压及血压波动异常引起脑小血管内皮细胞损伤，血管壁通透性增加，导致血管内物质漏出并在PVS内积聚，引起PVS的扩大，最终形成EPVS。随着年龄增长，血管弹性减低，脑脊液产生减少，使淋巴清除率下降及有毒物质积累，进一步导致细胞间液回流障碍，故导致EPVS的发生 [ 25 ]。临床医师在治疗高血压患者时，对于有BPV较大的患者，可予以联合用药或使用长效降压药物，以尽量降低靶器官的损害。 综上所述，研究血压变异性与脑小血管病的相关性对脑小血管病的预防及治疗具有重要指导意义；临床上必须要控制长期血压稳定以获得稳定的BPV。血压变异性与腔隙性梗死、脑白质高信号、脑微出血和扩大的血管周围间隙等各种脑小血管病发生与发展密切相关，不同血压变异性评价指标与不同类型脑小血管病的发生和发展相关性不完全一致，这可能提示不同的血压变异性评价指标对不同类型的脑小血管病有不同的预测作用。临床上应重视脑小血管病患者的血压变异性，以减少心脑血管意外的发生及获得良好的预后。
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user: 4. 展望 脑白质高信号、脑微出血、腔隙性梗死和扩大的血管周围间隙等各种脑小血管病发生发展与血压变异性密切相关。重视脑小血管病患者的血压变异性十分关键。尽管脑小血管病是公认的影响健康的重要病因，但其定义、种类、诊断标准尚未统一，其发生和发展机制也未阐明。同时，血压变异性的诊断标准尚待进一步明确，其监测方法有待改进，其影响脑小血管病的机制尚未阐明。已有研究显示，降压药物在控制血压水平的同时，对血压变异性也有影响。因此，临床上我们在关注药物降压水平的同时，需要关注血压变异性。
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user: 摘要 本文利用所构造的高阶拉丁方设计了一种新的基本密码系统，并结合常用的Logistic混沌系统提出了一种新的流密码算法。而且，将这种流密码算法应用于图像加密，并对加密效果进行了仿真。仿真结果表明该算法不仅密钥敏感性强、密钥空间大，而且加密后图像具备相邻像素相关性小，信息熵大等优点。
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user: 1. 引言 众所周知，加密算法是密码学的基础知识，是保护信息安全的一种基本方法，其中的流密码算法具有加解密速度快和安全性高等优点，因而在信息安全领域有着广泛应用。参照最近建立的完善保密系统一般模型，流密码算法的关键是基本密码系统和密钥流序列的设计。由文献 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 可知，当前常见的模2加法流密码算法的基本密码系统是由二元加法设计的，该运算过于简单，不利于设计出性能优良的流密码算法。最近，文献 [ 6 ] 利用了比模2加法更复杂的4阶拉丁方运算来设计基本密码系统，为流密码算法设计指明了一条新的设计路线。同时，文献 [ 7 ] [ 8 ] 也相继研究了16阶拉丁方构造基本密码系统的方法。由于拉丁方的数量会随着阶数的增加呈指数式增加，因此，文献 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 所能构造的拉丁方及其基本密码系统是十分有限的，还有许多问题值得进一步研究。当前，基于拉丁方设计基本密码系统的研究还未充分展开，它们在流密码算法设计中的应用还很狭窄。为了进一步推广二元加法流密码算法的设计方法，本文将给出一种任意有限阶拉丁方及其基本密码系统构造的新方法，并结合常见的Logistic离散混沌设计一种新的流密码算法。
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user: 2. 一些基本概念 参照现有密码学文献，流密码算法的基本步骤为：1) 设明文序列为 m = m 0 m 1 m 2 ⋯ ；2) 利用密钥k和密钥流发生器产生一个密钥流序列 z = k 0 k 1 k 2 ⋯ ；3) 利用加密变换E逐个加密明文得到密文 c = c 0 c 1 c 2 ⋯ ，其中， c j = E ( k j ， m j ) ，对任意 j = 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ ；4) 利用解密变换D将c依次解密恢复出明文序列 m = D ( k 0 ， c 0 ) D ( k 1 ， c 1 ) D ( k 2 ， c 2 ) ⋯ 。 由文献 [ 6 ] 知，在常见的二元流密码算法中，加解密变换E和D都是模2加法。由于基本明文空间和密文空间 Z 2 = { 0 ， 1 } 元素很少，因而所能设计的基本密钥变换和基本密码系统都很简单，且数量很少 [ 6 ]。为了改进这种常见的模2加法的基本加密方式，文献 [ 7 ] [ 8 ] 分别研究了单个16阶拉丁方构造基本密码系统的设计方法，但所构造的基本密码系统类型仍然有限。本文将研究新的高阶拉丁方及其相应的基本密码系统的设计方法。 定义2.1 设n阶方阵 A = ( a i j ) n × n ， n ∈ { 2 ， 3 ， 4 ， ⋯ } 满足 a i j ∈ { 0 ， 1 ， ⋯ ， n − 1 } 。如果 Z n = { 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ ， n − 1 } 上所有不同的数字在n阶方阵A的每行和每列中都出现，则称A为n阶拉丁方。 由于基本密码系统取决于选取的拉丁方，因此需要研究拉丁方的构造方法。考虑到同一个整数都能利用十进制和二进制两种不同形式加以表示，为了便于表述，下面将十进制整数集 Z 2 t = { 0 ， 1 ， ⋯ ， 2 t − 1 } 和二进制数集 Z 2 t = { 0 ⋯ 00 ， 0 ⋯ 01 ， 1 ⋯ 11 } 不加区别，且把它们对应相等的数也不加区别。 定理2.1 设 n = 2 t 。在 Z n = Z 2 t 上定义变换或函数：对任一 m = m 1 m 2 m 3 ⋯ m t ∈ Z n ， m j ∈ Z 2 ，对任一 j = 1 ， 2 ， ⋯ ， t ，定义 f 0 ( m ) = m t m t − 1 ⋯ m 2 m 1 ， f 1 ( m ) = m t m t − 1 ⋯ m 2 m ¯ 1 ， f 2 ( m ) = m t m t − 1 ⋯ m ¯ 2 m 1 ， ⋯ ， f n − 1 ( m ) = m ¯ t m ¯ t − 1 ⋯ m ¯ 2 m ¯ 1 。记 A = ( a i j ) n × n = ( f 0 ( 0 ) f 0 ( 1 ) ⋯ f 0 ( n − 1 ) f 1 ( 0 ) f 1 ( 1 ) ⋯ f 1 ( n − 1 ) ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ f n − 1 ( 0 ) f n − 1 ( 1 ) ⋯ f n − 1 ( n − 1 ) ) 则 A = ( a i j ) n × n 是一个n阶拉丁方。 证明：当 m = m 1 m 2 m 3 ⋯ m t ∈ Z n 依次取遍 0 ， 1 ， ⋯ ， n − 1 时，对于固定的 j = 0 ， 1 ， ⋯ ， n − 1 ，依次计算 f j ( m ) 会得到一个n维向量，它正好是向量 ( 0 ， 1 ， ⋯ ， n − 1 ) 的一个置换。因此，矩阵 A = ( a i j ) n × n 中每一行的全部元素是由 0 ， 1 ， ⋯ ， n − 1 组成的。而且，由变换 f 0 ， f 1 ， ⋯ ， f n − 1 的定义，不难发现，当选定一个元素 m = m 1 m 2 m 3 ⋯ m t ∈ Z n 时， f 0 ( m ) ， f 1 ( m ) ， ⋯ ， f n − 1 ( m ) 都不相同，因此， A = ( a i j ) n × n 中每一列的全部元素也是由 0 ， 1 ， ⋯ ， n − 1 组成的。于是，由定义2.1可知， A = ( a i j ) n × n 是一个n阶拉丁方，证毕！ 特别地，当t取8时，由定理2.1可得如下2 8 阶拉丁方 L 256 × 256 = [ 0 128 64 192 ⋯ 255 1 129 65 193 ⋯ 254 2 130 66 194 ⋯ 253 3 131 67 195 ⋯ 252 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ 255 127 191 63 ⋯ 0 ] = [ T 0 T 1 T 2 T 3 ⋮ T 255 ] 其中， T 0 : Z 256 ↔ Z 256 表示可逆变换： T 0 ( 0 ) = 0 ， T 0 ( 1 ) = 128 ， ⋯ ， T 0 ( 255 ) = 255 等，其中，将 Z 256 与 Z 2 8 中相互对应的数不加以区别。因此，基于L设计的理论基本密码系统 ( M ， C ， T ) 满足 M = C = Z 2 8 = Z 256 和 T = { T 0 ， T 1 ， ⋯ ， T 255 } 。类似于文献 [ 6 ] 中的记号，下面将所设计的流密码系统的具体明文单元设为 m j ∈ M ，对任意 j = 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ ，等等。
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user: 4. 小结 本文提出了一种高阶拉丁方的构造方法，并研究了这种拉丁方构造基本密码的设计问题，以及结合常见的密钥流产生器提出了一种新的流密码算法。通过与常见流加密算法对比分析可知，该算法密钥空间大，且加密后的图片信息熵更接近理想信息熵，因此该算法具有更强的抗攻击能力，具有一定的实用参考价值。
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user: 摘要 语意分割作为计算机视觉领域的研究热点之一，在地理信息系统、医疗影像分析和机器人等领域有广泛应用。然而现有的语义分割方法主要面临两个挑战，即类内不一致和类间难区分问题。为此，我们提出了一种基于双重注意力特征增强网络的方法来实现语义分割。该方法采用位置注意力模块与通道注意力模块来获取丰富的空间信息与上下文信息，并且在网络末端添加金字塔池化模块来聚合不同区域的上下文信息，提高网络捕获全局信息的能力。最终在标准数据集上的实验结果验证了本文方法的有效性。
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user: 1. 引言 语意分割作为像素级别的分类任务，在自动驾驶，人机交互，增强现实等领域有广泛应用 [ 1 ]。由于深度学习具有拟合能力及表征能力强、灵活性高、应用范围广等优点 [ 2 ]，因此近年来许多图像语义分割问题使用深度学习来解决。美国伯克利大学研究团队提出了全卷积网络 [ 3 ]，该网络由编码器和解码器组成，编码器是利用卷积层及池化层对图像进行下采样，解码器是利用反卷积层实现上采样，恢复图像分辨率，实现端到端训练的全卷积网络。为了保证输入的空间分辨率同时增加感受野，Fisher Yu等人提出了扩张卷积 [ 4 ]，相对于传统卷积核各个像素是紧密相连的，扩张卷积依据扩张率来控制卷积核中各个像素之间的间隔，将最后几层池化层替换成了扩张率逐渐升高的扩张卷积层来进一步提高算法的精度。华中科技大学王兴刚等人通过改进了非局部神经网络 [ 5 ] 提出了交叉关注语意分割算法 [ 6 ]，该算法能在更好地捕获上下文语意的同时减少GPU运行内存，提高计算效率。然而上述算法并不能在获取足够上下文信息的同时保证精准的空间信息。为了在不损失空间信息的前提下获取充分的上下文信息，一些研究 [ 7 ] [ 8 ] 在U-Net [ 9 ] 结构的基础上连接来自高阶和低阶的特征来捕获空间信息和上下文信息。此外，BiSeNet [ 10 ] 设计了包含小步幅卷积层的空间路径来获取空间信息，同时提出了包含下采样策略的上下文路径来获得较大的感受野及上下文信息，最后，引入特征融合模块来融合由上面两路径生成的特征。尽管这些方法可以确保空间及上下文特征的获得，但是它们难以分辩外观不同但是具有相同语义标签的对象。 为此，通过借鉴特征鉴别网络 [ 11 ]，本文提出了双重注意力特征增强网络用于实现语义分割。如图1所示，该网络包括平滑网络与边界网络，前者用于处理类内不一致问题，后者用于解决类间难区分问题。为获取更精准的图像细节信息，本文提出在平滑网络中加入位置注意力模块用于捕获由网络低阶产生的有效的空间特征，依据图像处理中的非局部均值原理，该模块在计算某一特定像素点的特征时，采用对图像中所有点的特征值进行加权平均，其中各个特征分配的权值取决于各个像素之间的依赖关系，同时，利用通道注意力模块来获取由网络高阶产生的精准的上下文信息，通道注意力模块与位置注意力模块构成双重注意力机制来捕获网络不同阶段所产生的有效语义特征。另一方面，我们采用修正残差模块统一实验过程中平滑网络的内部通道数及进一步细化各个阶段产生的语义信息。最后，在残差网络的末端加入金字塔池化模块 [ 12 ]，以此获取局部及全局有效的语义信息。 图1. 双重注意力特征增强网络
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user: 2. 位置注意力模块 在本文中，我们引入位置注意力模块来筛选更加有用的特征，通过学习长距离特征之间的依赖关系，位置注意力模块可以弥补由于连续卷积和池化所带来的图像细节信息的损失。受非局部神经网络 [ 5 ] 的启发，我们提出了位置注意力模块，其实现功能如下：(1) 连接高阶特征和低阶特征，实现从高阶到低阶特征的指导功能。(2) 学习特征之间的依赖关系来丰富空间信息，并且改善网络的辨别能力。接下来，我们进一步介绍聚合特征的过程。 非局部模块 [ 5 ] 的思想是位置i的特征 x i 取决于 x i 和 x j 之间的依赖性，其中 x j 代表特征图中所有点的特征。在本文中，采用嵌入式高斯函数来获得依赖关系，如公式(1)所示，并且包含特征图中任意两点之间依赖关系的特征图可以由公式(2)得到。 f ( x i ， x j ) = e θ ( x i ) T φ ( x j ) (1) f ( x i ， x j ) 代表位置i和j位置的特征之间的依赖关系，θ和φ是卷积操作，其中 { i ， j } ∈ R C × W × H 。 y i j = 1 C ( x ) ∑ ∀ j f ( x i ， x j ) (2) y i j 代表特征 x j 对 x i 的影响，且 C ( X ) = ∑ ∀ j f ( x i ， x j ) ，根据softmax函数的定义，公式(2)可以进一步转化为公式(3)。 y i j = softmax ( θ ( x i ) T φ ( x j ) ) (3) 如图2所示，通过上述softmax函数获得包含各个位置特征之间依赖关系的注意力图，通过公式(4)获得位置注意力模块的最终输出结果。 Z = CBR ( A z L ) + H (4) 其中，Z代表位置注意力模块最终输出结果，A z 代表注意力图，L代表经过卷积处理的低阶特征，H代表来自高阶的特征，CBR为由卷积、批归一化、Relu激活函数组成的处理模块。 图2. 位置注意力模块
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user: 3. 双重注意力特征增强网络 对于给定分割图像，语义分割效果通常会受到光照及图像尺寸大小的影响，因此捕获更加有效的特征对于实现精准分割至关重要。同时，网络的低级阶段虽然可以获取更多的空间信息，但是因其感受野小而导致上下文信息不足；然而网络的高级阶段因其感受野较大，所以可以获取准确的上下文信息，但是连续的卷积会导致空间信息的损失 [ 13 ]。因此，为了获得更加有效的信息，我们需要不同的注意力模块来处理不同网络阶段产生的特征。 为解决上述问题，我们提出了双重注意力特征增强网络，该网络主要包括平滑网络与边界网络，其中，平滑网络用于解决将具有相同标签但外观不同的目标分为不同类别的情况，即类内不一致问题，而边界网络主要改善将外观相似不同类别的目标划分为同一类别的现象，即类间难区分问题。同时，在网络中加入双重注意力机制，即位置注意力模块与通道注意力模块，来获取充分的语义信息与上下文信息以便得到精准的分割结果。 平滑网络部分利用位置注意力模块与通道注意力模块来获取充分的语义信息，如图1所示，在平滑网络的前两层加入位置注意力模块来捕获更加有效的图像细节及边界等空间信息，在后两层加入通道注意力模块通过对贡献更大的通道特征赋予更大的权值来捕获更加精确的上下文信息。另一方面，如图2及图3所示，位置注意力模块与通道注意力模块连接相邻阶段的特征，以此实现利用高级别特征来指导低级别特征。与特征鉴别网络相比，我们对于低阶特征不使用通道注意力模块，因为低阶特征的语义在不同的通道上几乎没有差别，本方法使用位置注意力模块替代网络低阶的通道注意力模块以便网络可以更好的捕获有效的空间特征，同时，为了获取不同感受野下的全局信息，本算法在残差网络末端加入金字塔池化模块从而进一步增强网络获取语义信息的能力。最后，如图4所示，引入了残差修正模块用于统一平滑网络内部通道数量及进一步整合语义信息。 本文采用特征鉴别网络中的边界网络，该部分的功能是放大类与类之间的特征区别，从而解决类别之间模型不清晰问题。边界网络采用语义边界来指导特征学习，增强网络对不同类别的区别能力，鉴于网络在不同的阶段具有不同的识别能力，边缘网络利用在低级阶段获得边缘信息进一步细化在高级阶段捕获语义信息，同时利用局部损失函数 [ 14 ] 来监督该部分的输出，以达到更好的提取语义边界的效果。 图3. 通道注意力模块 图4. 修正残差模块 在本文中，我们采用深度监督来获得更好的实验结果。交叉熵损失函数可以更好的衡量真实分布和预测的分布的差异情况，其具体计算公式如公式(6)所示。因此对于平滑网络，采用交叉熵损失函数来计算除了全局池化层以外每个阶段的损失，如公式(7)所示。对于边界网络，如公式(8)所示，采用局部损失函数来监督每一阶段的输出。此外，如公式(9)所示，我们引入参数σ来平衡平滑网络和边界网络的损失，通过实验表明，当σ取值为0.5时，可以达到最好的语义分割效果。 L o s s = − ∑ i = 1 m y i log ( p i ) (6) 其中 p i 是该图第i类的预测概率值， y i 是该图第i类的标注， y i 可取值为0或1，其中标注0代表该像素点属于第i类，反之，标注1则代表该像素点不属于第i类。 S N L O S S i = C r o s s E n t r o p y L o s s ( y s i ; w ) (7) B N L O S S i = F o c a l L o s s ( y b i ; w ) (8) L = ∑ i = 0 3 S N L O S S i + σ ∑ i = 0 3 B N L O S S i (9) 其中，i代表平滑网络与边界网络的层数，其中 i ∈ { 0 ， 1 ， 2 ， 3 } ， S N L O S S i 和 B N L O S S i 是平滑网络和边界网络第i层的损失。
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user: 4. 性能评价 4.1. 数据集及参数设置 我们使用交并比均值(Mean IOU)作为性能指标来评价语义分割的性能，并使用了标准数据集PASCAL VOC 2012验证本文所提出方法的性能。 PASCAL VOC 2012：作为语义分割标准数据库，PASCAL VOC 2012包括20个类别以及一个背景，其中包含1464张训练图像和1449张验证图像。通过使用语义边界数据集 [ 15 ] 对PASCAL VOC 2012进行扩充，扩充后的PASCAL VOC 2012数据集包含10582张训练数据集。 为了防止由于实验数据过少而导致训练过程中出现过拟合的情况，对于输入的训练图像，我们采用均值减法及水平翻转对图像进行预处理。同时，实验中对训练图像进行均值减法和随机水平翻转，同时，为了实现实验数据的扩充，在我们的实验中训练图像被随机按比例缩放，缩放比例设置为{0.5， 0.75， 1， 1.5， 1.75}，最后统一将图像调整为512 × 512大小作为最终训练数据输入到网络中。本文采用随机梯度下降 [ 16 ] 作为梯度下降算法来进行网络训练，其中批量大小为4，动量参数为0.9，学习率衰减值为0.0001。实验中采用poly学习速度策略，其中动量值设为0.9，初始学习率为1e −4 并且在每次迭代后将它乘以 ( 1 − 当 前 迭 代 次 数 总 迭 代 次 数 ) 0.9 。 4.2. 实验结果 借鉴文献 [ 17 ] 的方法，本实验的训练过程使用PASCAL VOC 2012的扩充数据集在ImageNet [ 18 ] 预训练的ResNet-101模型上进行训练，在训练时，采用扩充PASCAL VOC 2012的trainval数据集作为我们的训练集，同时输入图像的大小裁剪为512 × 512。在验证过程中，我们使用原始PASCAL VOC 2012的trainval数据集来验证我们的方法，采用多尺度输入以及水平翻转进一步优化验证数据集。最后，我们将基准网络与本论文提出方法的实验结果进行可视化，如图5所示，通过与基准网络ResNet-101的输出结果进行对比，本实验在物体边界及图像细节部分的分割结果更加清晰与准确，这是由于注意力模块及金字塔池化模块帮助网络获取更加有效的语义信息，细化分割结果的边界及细节部分。本文方法在PASCAL VOC 2012数据集上取得了在比较算法中最佳的性能，如表1所示，即最高的88.4%的交并比均值，这说明本文方法在比较算法中取得了最好的分割效果。 图5. 双重注意力特征增强网络及基准网络分割结果对比 Table 1 The comparison of the performance in Mean IOU between different algorithm Method Backbone Mean IOU (%) FCN [ 3 ] VGG-16 62.2 ParseNet [ 19 ] VGG-16 69.6 PSPNet [ 12 ] ResNet-101 85.4 Deeplab v3 [ 20 ] ResNet-101 85.7 EncNet [ 21 ] ResNet-101 85.9 DFN [ 11 ] ResNet-101 86.2 Exfuse [ 22 ] ResNet-101 86.2 SDN [ 23 ] Dense-Net-161 86.6 DIS [ 24 ] ResNet-101 86.8 EMANet [ 25 ] ResNet-101 87.7 Ours ResResNet-101 88.4 表1. 不同算法的交并比均值性能比较
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user: 5. 结论 本文提出了一种双重注意力特征增强网络来解决当前语义分割面临的挑战任务。该网络引入了位置注意力模块来增强长距离特征之间的依赖关系并且进一步细化了空间特征，利用位置注意力模块与通道注意力模块来增强特征的表征能力，以便获得更加有效的语义特征，同时在网络末端添加金字塔池化模块来提高网络捕获全局场景信息的能力。为了验证提出方法的有效性，我们在PASCAL VOC 2012标准数据集上进行了比较实验，实验结果表明位置注意力模块及金字塔池化模块的添加可以明显提高语义分割的效果。为了扩展本文方法的应用领域，未来的工作将着重研究降低双重注意力特征增强网络的计算复杂度方法。
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user: 摘要 本文以沈北新区为研究区，通过选取具有代表性并易于查找的七个相关参数，建立DRASTICA模型，以该模型为基础构建指标评价体系，对该区域浅层地下水固有脆弱性进行评价，并借助GS+、ArcGIS、Spss等软件的空间统计数据分析以及制图功能，对该区域固有脆弱性的空间分布特征和变异规律进行研究分析，得出该区域地下水固有脆弱性从西北到东南依次递减的空间分布梯度图和整体分布特征，并对各个地区的地下水管理提出合理建议，希望各区域能密切关注地下水质量变化情况。本研究成果能够为城市扩张区和农业集约发展区土地利用规划及地下水资源管理提供科学依据。
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user: 1. 引言 水是人类和生物生存、发展不可或缺的物质。近年来，随着人口增加、社会经济快速发展以及全球气候变化的影响，地表水资源的供应不足和水质下降的问题日益严峻，迫使越来越多的地区开采使用地下水作为生活和生产的用水来源。而地下水一般具有隐蔽性与复杂性，使的地下水的治理非常困难，要想合理的解决地下水污染问题和地下水开采过度造成的环境负效应，我们应该从源头着手，我们应该想办法预防地下水的污染，在治理已被污染水源的同时做到其余的不被污染，这就是地下水资源保护最根本的方针，也是最经济有效的办法。而地下水脆弱性评价正是各个区域保护地下水资源的基础性和必要性的工作。 地下水脆弱性的概念是在1968年首次提出的，刚开始主要是从地质学的方面考虑了地下水的脆弱性，没有考虑人类的活动关系。国外最为典型的地下水脆弱性评价应用是美国环保署于1987年提出的DRASTIC模型，这种方法在国外应用很广泛。比如2002年Zabet对阿拉伯东部一个地区的含水层脆弱性进行评价时运用了该方法 [ 1 ]。在此之后，国外大部分地下水固有脆弱性评价都以此方法为基础，并结合研究区的具体情况在评价过程中进行了改进。2003年Thirumalaivasan等利用基于传统的DRASTIC方法进行修正过的AHP.DRASTIC方法对印度泰米尔北部的一个次分水岭进行了含水层的特殊脆弱性的评价 [ 2 ]。之后，多将该模型与地理信息统计系统相结合评价地下水脆弱性，例如Panagopoulous等在2005年将DRASTIC与统计法和GIS相结合，对希腊伯罗奔尼撒半岛西南部地区含水层脆弱性进行了评价。Babiker等也在2005年将GIS与DRASTIC方法结合起来对日本中部Gifu地区Kakamigahara高原的含水层脆弱性进行研究 [ 3 ]。我国学者多采用迭置指数法，研究对象为较大区域、城市密集区或水源地，针对城郊区等城乡交错带的研究较少。但也有不少学者对DRASTIC模型做了改进，丰富了该模型的理论证据。例如张少坤等建立了基于熵权的DRASCLP模型，结合GIS技术评估了三江平原地下水易污性 [ 4 ]。孙才志等采用模糊模式识别技术对下辽河平原地下水脆弱性进行评价 [ 5 ]。孙爱荣等根据实际情况用降雨入渗补给量替代DRASTIC模型中地下水净补给量，对南昌市地下水易污性进行评价 [ 6 ]，均取得了较为科学合理的结果。 本次研究采用DRASTIC模型方法，根据该区域的地形水文和地质地貌条件选取适合沈北新区的研究指标，对其进行数值化，通过计算得出该区的脆弱性评价指数；利用ArcGIS强大的空间建模能力和数据分析能力，生成该地区的地下水脆弱性分区图，通过对地下水脆弱性评价研究，可以得出地下水易于受污染的区域和不容易被污染的区域，为地下水资源管理和土地的规划利用提供有力的数据资料，进而协助决策者和管理者制定切实有效的地下水保护措施。
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user: 2. 研究区概况 沈北新区位于沈阳中心城区北部，坐标介于东经123˚16'至123˚48'，北纬41˚54'至42˚11'之间。由沈阳郊区的新城子街道和沈阳农业高新技术开发区、沈阳虎石台经济技术开发区、沈阳道义国家级星火技术密集区三个省级以上开发区为主体共同组成，包括新城子街道、清水台街道、辉山街道、道义街道、虎石台街道等14个街道(镇)。区域面积1098平方千米。研究区区域位置、行政区划范围及采样点分布见图1。 图1. 沈北新区位置、行政区划及地下水采样点分布图 最高海拔为东部的石人山(434米)，最低海拔29米，平均海拔为58米；全区地势自东向西倾斜，东高西低，东部属丘陵地貌，中部属黄土堆积平原，西部属辽河冲积平原。沈北新区的东部属于山丘基岩和岩溶水文地质区，由于大量的断裂带，蓄水为裂隙水和岩溶水，涌水量为1.77~241.9 m 3 /d。北部和西北部属于辽河河谷潜水水文地质区，含水层的厚度为5~70 m，下层为砂砾、卵石，上层为细沙和中沙。渗透系数为30~72 m/d，是该区地下水的主要储存区。中部山前为倾斜平原，黄土状黏土外露，厚度为30~50 m。南部山前为浑河冲洪积扇区，承压水水文地质区，地表岩性大部分属于黄土状黏土。中南部水资源较缺乏。
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user: 3. 评价方法与数据来源 3.1. 评价方法 本研究采用DRASTIC模型进行沈北新区浅层地下水固有脆弱性评价。DRASTIC方法选取的评价指标体系包括7项指标：地下水埋深(D)、含水层净补给量(R)、含水层介质类型(A)、土壤介质类型(S)、地形坡度(T)、渗流区介质类型(I)、含水层水力传导系数或渗透系数(C)。因为DRASTIC模型参数的选取需要结合研究区资料从多方面考虑，所以本次研究选用单位涌水量和地下水补给模数代替了净补给量和水力传导系数。进行地下水本质脆弱性评价时，使用所有污染物的权重值，各指标依次赋予固定权重值5、4、3、2、1、5、3。借鉴地下水评分标准 [ 7 ]，根据各个指标的内在属性和变化范围进行等级划分，由于沈北新区属于平原地带，地形变化范围较小，所以对其评分标准做出一定的修正。具体评分标准见表1。各项指标评分和权重加权叠加起来得到脆弱性指数(D)。 D = D r D w + R r R w + A r A w + S r S w + T r T w + I r I w + C r C w 式中，下标w表示权重，r表示评分。 DRASTIC指数只能用来表示不同区域地下水的相对脆弱程度，而不是表示某一区域地下水脆弱的绝对数值。根据地下水脆弱性指数由小到大我们将地下水脆弱性划分为五个等级：低、较低、中等、较高和高。这五个不同的级别能够相对的反映地下水脆弱性的情况，脆弱性指数较高的区域其地下水系统相对更容易被污染。 3.2. 数据来源 本次研究以沈北新区为研究区，选取该地区的相关指标数据进行计算分析。水文地质参数数据来自《辽宁省水文地质图集》、《沈阳市地下水监测点优选方法研究》、《沈阳土壤》、《沈阳土种志》、《沈阳土地资源》、《辽宁国土规划》、《沈阳市土地志》、《沈阳市水利志2001~2005》等资料。在该研究区内选取68个采样点，通过收集资料，对这些采样点的七个指标进行分析。并结合ArcGIS软件和SPSS进行数据分析。
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user: 4. 评价结果与分析 运用SPSS15.0软件分析地下水脆弱性指标的统计数据，其中，双尾检验(Asymp. Sig. (2-tailed))和Q-QPlot图来分析数据是否满足正态分布 [ 8 ]，以确定能否用于空间插值。样本数据正态检验结果如表1所示，通过Q-Q图(图2)进一步确认是否服从正态分布。 Table 1 Classical statistical description of shallow groundwater vulnerability in the study are 指标 样本数 最小值 最大值 均值 标准差 偏度 峰度 Sig. 脆弱性 68 84 166 134.40 24.84 0.23 1.253 1.724 表1. 研究区浅层地下水脆弱性经典统计描述 图2. 研究区浅层地下水脆弱性正态分布Q-QPlot图 因为变异函数的数据需要符合正态分布，由表1经典统计描述得出，根据K-S检验的结果Sig. > 0.05服从正态分布。用Q-Q图进一步测试数据是否服从正态分布，图2显示：脆弱性指标均匀分布在直线y = x轴两侧，展示了正态分布。由统计分析结果可知脆弱性数据能够应用于地统计学分析。利用GS+地统计软件和ArcGIS10.5软件中克里格空间插值法将取样点数据转化成具有连续分布特征的面状数据，得到沈北新区浅层地下水脆弱性空间分布图(图3)。 图3. 研究区浅层地下水脆弱性空间分布图 该地区黄家乡、石佛寺和兴隆台地区地下水脆弱性较高，主要原因可能是西北部地下水埋深浅，土地开发程度高，多为集中开发的水田，化肥农药量投入大，东部海拔相对较高，多为丘陵山地，地下水埋深较深，受人类活动影响小，森林和植被覆盖率高，地下水不易遭到影响，其地下水脆弱性低。
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user: 5. 结论 本次研究以沈北新区为例，通过实地监测和资料查询，土壤、地形、水文地质等专题图件处理获得数据，构建了DRASTIC模型，处理得到各样点脆弱性数据，经过统计学分析，验证数据精度，制得沈北新区浅层地下水固有脆弱性空间分布图，提出该地区地下水风险分区和管理建议：地下水脆弱性分布区域均从西北至东南依次递减，呈梯度分布；整体上，平原地区地下水脆弱性较高而低山丘陵区脆弱性相对较低。针对地下水固有脆弱性分布现状，建议加强西南部石佛寺镇、黄家镇和兴隆台镇地下水取水管理，严格限制污染型产业引入，中部新城子街道和南部虎石台街道应加强水质监测效率，增加检测指标，密切关注地下水质量变化情况，提高地下水管理水平。
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user: 摘要 随着物联网的快速发展，无线可充电传感器网络(WRSN)在环境、设备监测等技术应用方面越来越广泛。本文针对移动充电器寻找充电路线最优问题，建立基于蚁周系统的蚁群算法模型，将无障碍的最优路径问题转化为经典旅行商问题。其中，为合理考虑通行道路实际分布情况，加入实际障碍物对道路通行能力的影响，利用蚁群算法寻找各节点间的避障路径组成距离矩阵后，采用最近插入法求解全局最优路径。
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user: 1. 引言 随着物联网的快速发展，无线可充电传感器网络(WRSN)在环境监测及设备监测等技术应用方面越来越广泛，人们对其性能需求越来越高，规划合理的充电路线对WRSN正常工作意义重大 [ 1 ]。无线可充电传感器网络包括一个数据中心，若干传感器及一个或多个移动充电器三个部分 [ 2 ]。在整个系统中，传感器从环境中收集信息后传递给数据中心，各传感器之间、数据中心与传感器之间均可以互相传递信息，移动充电器需要给传感器定期充电，保证WSN能够正常且持续工作。移动充电器以一定速度从数据中心出发，在每个传感器处停留一段时间，并按固定充电速率给传感器充电，每个传感器又以特定的能耗速率工作，因此需要规划出移动充电器的最优充电路径减小路上的耗能，且满足传感器能量需求。针对目前国内外一些较多应用的路线规划方法，如遗传算法，模拟退火算法，粒子群算法等 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]，广泛应用在机器人作业路径规划方面 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]，但在解决复杂场景路线时效率较低。 蚁群算法由于其稳定性强、并行能力高等特点，解决了一般路线算法在复杂场景最优路线寻找效率低的问题。而针对实际建筑物的影响情况，避障部分仍可采用蚁群算法寻找节点间的避障路径，具有较强的适用性，针对节点路径考虑更具体，适用于完成寻找该区域全部节点最佳的充电路线任务。
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user: 2. 节点数据分析与处理 常见的地图使用了不同的坐标系，导致同一个地址的经纬度在地图上显示有偏差，因此需要对不同地图中的经纬度坐标进行转化。针对某省研发中心给出的各传感器经度坐标与纬度坐标(见表1)，使用WGS84坐标系(国际通用)进行坐标系转化，得到传感器分布情况图(图1)。 Table 1 Sensor longitude and latitude coordinates tabl 节点 传感器经度 传感器纬度 节点 传感器经度 传感器纬度 数据中心 120.7015202 36.37423 传感器15 120.6960585 36.38247931 传感器1 120.6987175 36.37457569 传感器16 120.7005141 36.38276987 传感器2 120.6997954 36.37591239 传感器17 120.6998673 36.37079794 传感器3 120.70691 36.37579616 传感器18 120.6928965 36.37079794 传感器4 120.7056165 36.37248342 传感器19 120.6964897 36.36824059 传感器5 120.7031731 36.37753964 传感器20 120.6969209 36.37143727 传感器6 120.6928965 36.37800457 传感器21 120.7052571 36.36899618 传感器7 120.6943337 36.37521499 传感器22 120.7088504 36.37021674 传感器8 120.6973521 36.37876006 传感器23 120.7087066 36.36731063 传感器9 120.6962022 36.37643544 传感器24 120.7130185 36.36829872 传感器10 120.7011609 36.37905063 传感器25 120.6896626 36.36661314 传感器11 120.6939026 36.38021291 传感器26 120.6937588 36.36242812 传感器12 120.6983582 36.38056159 传感器27 120.6993643 36.38741865 传感器13 120.7025263 36.38120084 传感器28 120.7129466 36.37201847 传感器14 120.6914592 36.38201441 传感器29 120.7002266 36.36428816 表1. 传感器经度坐标与纬度坐标表 图1. 传感器分布情况图 由图1发现原坐标系在GCJ02坐标的传感器多分布于海面上，有五个点在陆地上，将位于海面上各传感器间的可行路径视为无障碍路径，忽略传感器在海面上的偏移，暂将海面上传感器视为移动充电小车为其充电。进一步求出各个节点间的距离，部分节点间距离矩阵见表2。 Table 2 Partial node distance matrix tabl 单位(KM) 数据中心 传感器1 传感器2 传感器3 传感器4 传感器5 数据中心 0 0.2528993 0.215934 0.5026613 0.3986385 0.3315006 传感器1 0.2528993 0 0.1537638 0.7416836 0.6455424 0.4791811 传感器2 0.215934 0.1537638 0 0.6371484 0.6049453 0.3357139 传感器3 0.5026613 0.7416836 0.6371484 0 0.3184459 0.3692461 传感器4 0.3986385 0.6455424 0.6049453 0.3184459 0 0.502844 传感器5 0.3315006 0.4791811 0.3357139 0.3692461 0.502844 0 表2. 部分节点间距离矩阵表