DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘 要 随着行为识别研究的深入，复杂行为识别受到了越来越多研究者的关注。然而复杂行为中存在的大量冗余信息以及噪声严重降低了行为识别的准确性。针对这一问题，本文提出了基于可拆分结构的复杂行为中层属性时序一致性结构，并采用动态时间规整算法进行行为时序模式匹配。通过对视频行为时序进行拆分，学习行为的中层属性表达，构建行为中层属性的一致时序关系，有效去除了视频中的噪声和冗余信息，提高行为识别的准确率，并且能够从行为时序发展角度解释行为，增强了行为分析的可解释性。在Olympics数据集上的实验结果表明，该算法能够有效提高行为识别的准确率。 关键词 :时序结构，中层属性，模板匹配，行为识别 Copyright © 2018 by authors 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 行为分析是指从视频序列中抽取相关的视觉信息，采用合适的方法进行表达，通过解释这些视觉信息达到对人的行为模式进行分析和识别的目的，是计算机视觉研究领域备受关注并具挑战性的任务。现实世界中，由于人的行为具有多样性，复杂性等特点，通过计算机分析与理解人的行为，可以节约大量的人力物力消耗，对实现办公室或工业环境等各种重要场所的安全监控 [ 1 ] ，医疗看护 [ 2 ] ，人机交互系统 [ 3 ] 等任务也是非常重要的。 行为是指人们一切有目的的活动，它是由若干个基本时空要素构成的，具有明显的时空结构特性。近年来，一些研究者尝试通过建模行为的时序关系实现行为分析。Tang等人 [ 4 ] 通过将视频序列映射到视觉特征空间，采用HMM模型捕获视频序列的时序结构。Bhattacharya等人 [ 5 ] 提出谱模型建模复杂行为的运动属性动态变化，刻画了行为发展时序关系。以及Ma等人 [ 6 ] 通过假设行为正例得分函数及与行为负例得分函数差距随时间呈单调增加，采用LSTM损失单调变化模型惩罚违背时序单调性的观测输入，从而极大提升了行为分析的准确性。Liu等人 [ 7 ] 构建了行为动作单元后缀树，对比行为基本动作单元的时序动态变化规律，从而提升复杂行为识别准确率。上述研究表明构建行为的时序关系有利于提升行为分析的性能。 时序关联体现了行为发展的基本过程，对其建模可以更有效的理解视频行为信息。大多数的研究只关注行为的整体时序结构，对视频整体序列进行建模。然而现实中，由于视频角度不同以及视频中存在大量无关目标或场景，对视频整体序列结构建模会包含与兴趣个体无关的大量冗余信息。有效剔除视频中的冗余信息，提取行为共性特征成为行为分析的关键问题。Grenander在模式理论 [ 8 ] 中指出，通过要素之间的连接来重组模式概念，达到识别和分类模式的目的。Souza等人 [ 9 ] 首次将模式理论应用到空间行为识别，通过空间行为基本要素结构拆分和重组去除冗余信息并实现视频动作解释。同样，针对复杂行为时序分析，可以通过行为基本时序要素结构拆分和重组过程剔除冗余信息，提取行为时序结构共性特征实现行为分析。 针对长时序视频中存在大量冗余和噪声信息干扰行为分析的问题，本文将Grenander模式拆分重组理论与行为时序分析相结合，将模式理论可拆分原理应用到行为分析时空领域，通过拆分行为以及重组行为时序中层属性，构建符合人类认知的一致行为中层属性时序关系模型，去除噪声以及冗余背景等信息干扰，提高长时序复杂行为识别性能。对比Hilde Kuehne (2016) [ 12 ] 提出的方法，本文主要贡献如下： 1) 首次将模式拆分重组理论与行为时序结构分析相结合，是模式理论继空间行为分析后的一次新的尝试，通过在行为时序中层属性层面上进行筛选和重组，能够有效去除行为中的冗余和噪声，构建复杂行为的精简表达。 2) 采用无监督的方式学习行为中的中层属性表达，减少了手工标记数据的人工和时间消耗，扩大了复杂数据集的实际应用范围。 3) 采用动态时间规整算法对行为中层属性时序结构模式进行匹配，实现行为识别任务，并在Olympics 数据集上验证了本文方法能够有效提升行为识别准确率。
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user: 2. 动作基元时序模型 不同于传统基于底层特征表达的行为识别，本文通过帧速度分割的方法对视频行为进行时序结构拆分，采用基于LDA (Latent Dirichlet Allocation)的无监督方式学习视频分割段的中层属性表达，去除视频底层特征中的噪声和冗余信息，并通过重组过程构建行为的中层属性一致时序结构关系，进一步精简有效行为信息表达，提高行为识别的准确率。本文流程图如图1所示。 2.1. 构建动作基元表达 视频分割粒度决定了视频中层属性表达的准确性，若视频分割长度过小，中层属性则会包含较多噪声，反之，视频分割长度过大，中层属性就会很稀疏，削弱行为区别性，因此适宜的分割长度对于行为中层属性表达具有较大影响。Li等人 [ 10 ] 研究表明，行为过程与行为速度变化密切相关，速度极值往往代表了行为变化关键点。如图1左图所示，本文采用帧速度的方法进行行为分割，帧速度曲线的极大值和极小值点分别表示动作的中心点和分割点。本文采用改进的Harris角点算法发现行为关键点，使用Lucas-Kanade光流得到关键点的轨迹，通过对每一帧跟踪关键点计算速度大小。 基于密集轨迹特征的行为表达已经被证明非常有效。因此我们采用密集轨迹特征对行为构建特征表达 [ 11 ] 。 行为分割段的中层属性反映了行为过程的简单动作，如打篮球行为中的跳跃，投球等简单动作，本文将分割段的中层属性称之为动作基元。给定训练视频集合 V = { v 1 ， v 2 ， ⋯ ， v m ， } ， m ∈ [ 1 ， M ] ，我们采用无监督的方式学习各个视频分割段的动作基元表达。对于一段视频 v ，我们首先在时序上将其分割为R个分割段， v = { x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x R } 。为了构建每个视频分割段的动作基元表达，我们首先采用LDA (如图2所示)方法构建每个视频分割段的主题分布 p ( z | w ， d ) 。 给定训练视频的无序运动特征单词 ，其中l为单词索引。训练视频的主题分布记作 Z = { z 1 ， z 2 ， ⋯ ， z K } ， k ∈ [ 1 ， K ] ，f为主题的先验分布，则特征单词服从离散分布 p ( w | ϕ ， z ) 。视频分割段的主题单词分布 p ( z | w ， d ) 通过采样混和运动模式分布得到，每种运动模式 z k 即为对混合运动单词的采样得到。 对于每个视频分割段的主题分布 p ( z | w ， d ) 表示一种运动特性分布，则相似运动特性具有相似的主题分布，因此我们对所有视频分割段的主题分布进行相似性度量，根据相似程度，将所有视频分割段的主题分布划分为N簇，每一簇为一种动作基元，则所有训练视频动作基元集合为 S = { a 1 ， a 2 ， ⋅ ⋅ ⋅ ， a n ， ⋅ ⋅ ⋅ ， a N } ，每段视频 v = { x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x R } 对应的动作基元序列为 a = { a 1 ， a 2 ， ⋯ ， a R } ，则通过分割以及属性学习，可以获得每段视频的初始动作基元时序结构。 2.2. 动作基元时序重组 为去除噪声和冗余，需要对初始动作基元时序结构进行预重组处理。 第一层：合并相邻相同动作基元； 图1. 可拆分结构行为识别流程图 图2. LDA模型图 第二层：剔除噪声，统计动作基元出现个数，将出现次数少于训练视频个数一半的基元剔除； 第三层：再次合并相邻相同基元。 对预处理后的时序结构进行随机采样和重组可能的动作基元一致时序结构，动作基元的连接强度(Strength)定义如下： S ( a i ， a j ) = ω ⋅ tanh ( γ ⋅ f ) (1) 其中g为动作基元共现频率，并且具有相同共现结构的时序段动作基元构成同一个候选空间。 γ = ∑ Dtraining ∑ a i ， a j ∈ v n 〚 a i ， a j 〛 (2) 当 a i ， a j 共现时， 〚 a i ， a j 〛 = 1 ，否则为 0。f为动作基元的检测置信度，即主题分布相似概率，w为时序连接因子，经验取值 。则行为类别c重组后的时序结构概率为： p ( c ) = 1 Z ∏ ( a i ， a j ) ∈ c S ( a i ， a j ) (3) 其中Z为归一化常量。 通过动作基元重组算法，可以获得每个类别的最优动作基元时序表达，采用动态时间规整算法将测试时序链与训练得到的时序链匹配完成行为识别任务。重组算法如算法1所示。 Algorithm 1. Actionlets re-assemble algorithm 算法1. 动作基元序列重组
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user: 3. 实验结果评价 Olympics数据集包含了运动员的各类运动视频。视频都是从YouTube上下载的，包含有16种运动类别，每个动作类别约50个视频，平均视频长度为5~30 s。 在密集轨迹特征的提取中，本文采用原始算法参数设置，获得的HOG (Histogram Of Gradient)、HOF (Histogram Of Flow)和MBH (Motion Boundary Histograms)的维度分别是96，108，96*2，HOG、HOF和MBH级联构成密集轨迹特征，为396维。然后将密集轨迹特征降至160维，特征还原率为0.97。随机采样40万特征进行FV (Fisher Vector)特征参数计算，并将FV特征降至100维。在LDA主题模型构建单词码本的时候，我们从训练数据集中随机选择1/2的样本描述子进行k-means聚类，创建5000个单词。LDA中的模型参数 α ， β 分别设置为0.05和1；在重组算法1中，经验上，我们设置初始 T = 2500 ， α = 0.9967 。 在图3中，通过对比重组前后识别结果可以看出，本文的重组算法可以有效提升识别准确率，重组过程中的筛选和合并过程对于噪声和冗余的去除是有效的。与同是采用密集轨迹特征并采用FV特征作为模型输入的Hilde Kuehne (2016) [ 12 ] 相比，我们探究了不同高斯混合模型聚类个数下的识别性能，从图3可以看出，本文方法在各高斯混合模型聚类个数下均优于Hilde Kuehne (2016)，并且当聚类个数大于128时，Hilde Kuehne (2016)方法性能开始下降，本文方法的效果仍然很好。Hilde Kuehne (2016)采用HMM方法对所有视频片段分别学习得到其动作类别作为最终识别结果，忽略了视频中的冗余和噪声信息，因此是对所有视频数据建模，而本文方法首次采用无监督方式将视频底层信息映射至中层动作基元表达，能够提取更加精简的有用信息，弱化了噪声等信息干扰，并在重组过程中，将会对包含噪声和冗余信息的动作基元进行置信度筛选，极大降低了冗余和噪声信息干扰，因此本文方法优于Hilde Kuehne (2016)方法。并且，Hilde Kuehne (2016)方法需要对所有训练片段分别学习动作表达分布，而本文方法可以对所有训练片段联合学习动作表达分布，如图1中间图所示，此过程能够有效节约训练样本单独的参数学习 图3. Olympics数据集上识别结果对比 过程，训练相同的样本数目(70~80样本数)，本文方法仅需60分钟左右，而Hilde Kuehne (2016)方法需要90分钟左右，由此可见本文方法可以大大提高训练效率。 图4包含了Olympics 数据集所有类别的AP (Average Precision)识别结果。从图4中可以看出，与HMM-FV [ 13 ] ，TIAN LAN* [ 14 ] 方法相比，我们的方法在绝大多数行为类别上都明显提高了识别性能。从图中可以看出，对于时序动作规律性较强的行为类别，如basketball，bowling，high jump等行为，我们的方法相比HMM-FV，TIAN LAN*方法更能显著提高识别性能，并且与动作基元重组前行为识别结果相比，重组过程明显提高了识别性能。而对于一些语境环境较长，动作持续时间较短的快速动作，我们的方法准确率会有所下降，如diving，hammer throw等行为，这是由于对于背景较长，动作持续时间较短的快速动作，难以将其拆分为多个时序单元，导致多个很短时序动作基元级联为单个时序动作基元，重组过程中的基元剔除以及合并操作对于动作基元初始时序结构重组作用很小，由此导致整个重组过程对识别性能提高作用很小。 本文采用LDA模型学习分割段的主题分布，对所有分割段的主题分布采用k-means聚类为K类构建K种动作基元，并对不同主题个数T和主题聚类个数K的影响分别进行实验，从图5可以看出，在Olympics 数据集中，当 T = 40 ， K = 35 时，识别性能最好。 与近几年行为识别方法相比，如表1所示，可以看出本文方法效果明显高于其他方法。本文方法构建视频的动作基元时序结构，从行为演变过程角度分析行为，如图6所示，每个分割段大致对应于行为过程的一个简单动作，这些简单动作的时序连接构成复杂行为，说明本文方法能够有效在中高层语义上捕获行为运动过程，从行为认知过程上解释行为动态演变。
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user: 4. 结束语 由于复杂行为存在大量冗余信息和噪声，本文提出了构建复杂行为的动作基元表达，能够有效弱化噪声，并且通过学习行为共有的动作基元时序一致性结构关系，剔除了大量冗余和噪声信息。实验表明，本文提出的针对复杂行为进行拆分重组的精简行为表达能够有效提升行为识别的准确率以及训练速度。除此之外，对复杂行为的拆分重组思想对于未来越来越复杂的行为识别任务非常具有借鉴意义。 图4. Olympics数据集上AP性能 图5. 动作基元表达参数对性能影响 Table 1 Comparison of AP on Olympics datase 方法 mAP Hilde Kuehne (2016) [ 12 ] 90.2% Wang and Schmid (2013) [ 11 ] 90.1% Jones and Shao (2014) [ 15 ] 74.6% 本文方法 90.5% 表1. Olympics数据集上mAP性能比较 图6. 视频分割结果与动作基元对
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user: 摘 要 针对现有的掌纹识别算法对掌纹图像的旋转、尺度和亮度变化缺乏足够的鲁棒性，而且识别速度较慢的问题，本文通过LDP算子进行特征提取，将掌纹分成若干子区域后，然后通过连接这些子区域的LDP直方图生成掌纹特征向量，使得发生变化的同一类掌纹图像的相似性变大。为了能够提高识别精度且加快识别速度，通过概率神经网络(PNN)来进行分类。实验表明该算法对掌纹图像的旋转、尺度和亮度的变化有良好的鲁棒性，且提高识别率，识别速度较快。 关键词 :特征向量，LDP直方图，概率神经网络，掌纹识别 Copyright © 2018 by authors 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 几个世纪以来，身份鉴定始终是一个关键任务的必须要求，即一个对象只有这个正确的人拥有。因此通过一个项目或一个标记来确认身份这一过程始终得以发展，且这一过程日益完美和安全。现今有许多方法可用来进行身份识别，一个可靠的方法必须难以复制且准确性高，探索发现人类本身具有这些特征即生物识别特征，包括生理特征(虹膜、指纹、语音、脸部和掌纹等)和行为特征(如签名、步态、击键特征等) [ 1 ] ，通过对这些高效和独特的特征进行图像处理和模式识别，从而进行可靠的分析和准确的描述，判断这些描述的相似性从而实现自动确认身份这一技术即生物识别技术。目前的生物识别技术有虹膜、脸部、语音、指纹、掌纹等人体特征的识别技术，有时甚至几种方法一起使用，然后交叉引用从而大大增加鉴别的精确度 [ 2 ] 。掌纹识别由于其特征明显、稳定可靠、获取成本低和用户接受度好等特点而被广泛应用 [ 3 ] 。 现有的掌纹识别方法大致可以分为三类，即基于结构的方法、基于子空间的方法和基于纹理的方法。按照应用层面分类，掌纹识别系统分为接触性和非接触型，接触型这类采集设备一般具有半封闭的外壳，内部设置光源，用户将手放在设备之上，在辅助定位装置的约束下完成采集。这类图像具有单一的背景，均匀的光照，同时避免了手部晃动，具有较高的识别精度，但用户接受度和实用性有待提高。非接触型提高用户接受度并且扩展了掌纹识别的应用领域。但由于移除了定位装置，掌纹图像会发生掌纹形变，包括线性形变与非线性形变。根据掌纹图像的采集方式分类，掌纹识别系统又可分为脱机式和联机式 [ 3 ] ，脱机式大多用于高分辨率的掌纹图像，利用乳突纹和细节点进行识别，主要应用于刑侦、司法等领域。联机式用于低分辨率的掌纹图像，利用主线和褶皱信息进行识别，主要应用于民用和商业应用。 有关掌纹识别的早期著作主要集中于利用掌纹图像的结构特征，如主线、褶皱和细节点的方向位置信息。研究者们开发边缘探测器或使用现有的边缘检测方法来提取掌纹线 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] ，再用直接匹配或以其他格式表示匹配来进行识别。这类方法对脱机式的高分辨率图像产生了很好的识别率，但对于联机式的低分辨率图像，由于图像的边缘特征对图像的位置、方向、光照、噪声干扰等因素较为敏感，所以此类方法对这些因素的鲁棒性不高，而且这类方法的性能易受边缘检测算子的影响。 为了克服上述不足，基于子空间的方法是将掌纹图像看作是高维向量或矩阵 [ 8 ] [ 9 ] ，通过投影或变换，将其转换为低维向量或矩阵，并在此低维空间下对掌纹图像进行表示和匹配。目前较为广泛的方法主要包括ICA、PCA [ 10 ] 、LDA [ 11 ] ，子空间系数被认为是特征，但证明发现无论是高分辨率还是低分辨率图像，基于子空间的方法对取向、位置以及照明的变化较不敏感，因此在掌纹识别的应用中准确性不高。通常情况下该类方法对每个类别都需要多个训练样本，且训练样本的选取对识别结果影响较大。 基于纹理的方法扩展了掌纹识别的纹理分析方法，通过提取掌纹图像的主线或褶皱形成的特征进行识别。掌纹纹理的获得可以通过许多技术，如傅立叶变换 [ 12 ] ，高斯滤波器，小波和Gabor小波等 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] 。此类方法适用于脱机式与联机式两种掌纹识别系统，其识别精度普遍高于基于子空间分解的方法，但是纹理特征本身在采集过程中就对位置方向的变化较为敏感，即使在同一设备上进行采集，由于每次采集都会有位置方向上的偏差，因此采集到的掌纹图像也会发生不同程度的变化。 局部二值模式(LBP)是纹理分类中一种简单有效的全局特征，LBP算子是一种有效的纹理描述算子，并且该算子具有很好的灰度和旋转不变性，因此在纹理描述中有关LBP算子的衍生体取得了巨大研究 [ 16 ] 。LBP将局部区域内的相邻像素进行比较，计算简单且效率高，但灰度值很容易受随机噪声、非单调光照变化等的影响进而影响分类的准确性，针对噪声敏感这一缺点，Jabid等人提出对像素邻域8个方向上的边缘响应构造描述子，称为局部方向模式(LDP) [ 17 ] 。LDP继承了LBP的优点，并利用了纹理的方向性，在一定程度上增强了抗随机噪声、光照变化的干扰能力，有效地克服了噪声带来的影响，对掌纹图像的旋转、尺度和亮度的变化有良好的鲁棒性，在掌纹识别中带来了很好的应用。
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user: 2. 基于LDP的特征提取 2.1. LDP描述子 在3*3的局部区域上，通过计算8个不同方向上的边缘响应值，从而形成8位的二进制编码，即LDP编码。给定图像中的中心像素，通过Kirsch掩码 | M i | [ 18 ] 计算8个方向的边缘响应值 | m i | ( i = 0 ， 1 ， ⋯ ， 7 )，其中8个掩码为： M 0 = [ − 3 − 3 5 − 3 0 5 − 3 − 3 5 ] ， M 1 = [ − 3 5 5 − 3 0 5 − 3 − 3 − 3 ] M 2 = [ 5 5 5 − 3 0 − 3 − 3 − 3 − 3 ] ， M 4 = [ 5 − 3 − 3 5 0 − 3 5 − 3 − 3 ] ， M 5 = [ − 3 − 3 − 3 5 0 − 3 5 5 − 3 ] M 6 = [ − 3 − 3 − 3 − 3 0 − 3 5 5 5 ] ， M 7 = [ − 3 − 3 − 3 − 3 0 5 − 3 5 5 ] 图像中的每个像素都用这8个掩码进行卷积，每个掩膜都对某个特定方向做出最大边缘响应，并对边缘响应取绝对值排序，最高的k个响应值 | m i | 被选中，相应的方向位被设置为1，剩余的(8 − k)位被设置为0。因此LDP编码被定义如下： L D P k = ∑ i = 0 7 b i ( m i − m k ) 2 i (1) 其中， b i ( a ) = { 1 ，   a ≥ 0 0 ，   a < 0 m k 是第k个最大边缘响应值。当k = 3时，相应的LDP算子的编码方式如图1所示。图2所示为掌 图1. LDP算子的编码方式 图2. 经LDP编码后的掌纹图像 纹图像经LDP编码后的纹理图像。 2.2. 掌纹特征描述 相对于局部二值模式编码了局部区域的邻点之间的关系，局部方向模式考虑了更多的细节特征，它不仅编码了局部区域的邻点关系，还编码了局部区域上的空间关系，然而，由于特征的局部化特性，使它容易受到噪声的干扰而减弱其健壮性，缺乏对图像整体的粗粒度把握。因此分块的LDP被提出来弥补传统LDP的不足。本文对掌纹图像的感兴趣区域进行4 * 4的分块处理，对每一块的每个像素点进行LDP编码。最终按照从上到下、从左到右的顺序将各分块直方图联合起来组成一幅掌纹图像的特征。图3所示为特征直方图的联合过程。
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user: 3. PNN分类 1989年D.F. Specht 博士首先提出概率神经网络(PNN)，它是由径向基神经网络变化而来，是一种基于 Bayes 分类规则与 Parzen 窗的概率密度函数估计方法的一种并行算法 [ 19 ] 。它是由输入层、模式层、求和层和输出层四个结构层构成，其结构图如下图4所示。 假设训练样本数量为n，记为 X = ( x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n ) ，每一个输入样本 x i 的维数都是m维，将输入样本不需要任何改变的直接输入到输入层中，输入层中的输入节点数和神经元个数等于输入样本 x i 的维数m。模式层计算输入特征向量与训练集中各个样本的匹配程度，也就是相似度，一般该非线性算子取高斯函数： M i j ( X ) = exp ( − ∑ i = 1 n ( ( X i − w i j ) 2 / ( X i + w i j ) ) σ ) (2) 图3. 特征直方图的联合过程 图4. 概率神经网络结构图 其中， x i 是指训练集中的第i个训练样本， w i j 是输入层的第i个神经元和模式层的第j个神经元的权重，σ是高斯核函数的平滑参数，取决于用户选择。求和层负责将各个样本类的模式层单元连接起来，即对向量M进行加权求和，这一层的神经元个数是样本的类别数目。 S i ( X ) = ∑ i = 1 N 1 w i j M i j ( X ) ，     i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n (3) 其中 ∑ i = 1 N 1 w i j = 1 ，   i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n 且 w i j ∈ [ 0 ， 1 ] 输出层负责输出求和层中得分最高的那一类，得分最大的神经元输出为1，即为待识别的样本类别，其他神经元则输出为0。 相较于其它分类算法，PNN训练速度快，仅仅略大于读取数据的时间，无论分类问题多么复杂，只要有足够多的训练数据，就可以保证获得贝叶斯准则下的最优解，当增加或减少训练数据时，无需进行长时间的训练，且能够容忍个别错误样本。
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user: 4. 实验结果和分析 本文采用的香港理工大学的标准掌纹数据库 [ 20 ] ，包含了来自386个不同个体的7706张灰度图像，经过两次分批采集，第一次采集获取前十个样本，第二次采集获取其他十个样本，第一次采集和第二次采集之间的平均间隔为69天，且改变了光源并调整了CCD相机的焦点，因此第一次和第二次的采集可以被视为来自两个不同的掌纹获取设备。 实验的目的是为了检测此方法的分类准确性，以及验证所提出的方法对光照、位置和方向变化具有鲁棒性。对本文方法与基于PCA的方法、基于LDA的方法、Kong的方法 [ 21 ] 和基于双树复小波变换 [ 22 ] 的方法进行了比较。 实验1：本次试验的目的是测试所提出方法的分类准确性。将第一次采集样本的前五个样本视为训练样本，其他第一次采集的样本视为测试样本，分别用上面所提及的方法进行分类，分类比较结果见表1。实验证明，本文提出的方法具有较好的分类结果。 实验2：本次实验目的是为了验证所提出的方法对掌纹图像的取向、位置以及照度变化具有鲁棒性。将第一次采样样本的前五个样本作为测试样本，第二次采样样本的所有样本视为测试样本，分别对实验1所提及的方法进行分类，分类比较结果见表2。实验表明，所提出的方法对图像的取向，位置以及照度变化有较高的鲁棒性。 实验3：本实验的目的是测试所提出方法的计算成本。本次仿真实验环境为Intel®CeleronCPU 1.99G Hz，1.99GB内存，Microsoft Windows XP操作系统。选用第一次采集样本进行试验，计算实验1中所提及方法的平均运行时间，实验结果见表3。实验证明，本文算法的运行时间较好，这是由于LDP进行特 Table 1 The classification performance in different approaches (1 方法 正确识别率(%) 本文方法 95.41 Kong的方法 92.88 基于PCA的方法 94.25 基于LDA的方法 92.05 基于双树复小波变化的方法 92.35 表1. 不同算法的正确识别率(一) Table 2 The classification performance in different approaches (2 方法 正确识别率(%) 本文方法 91.21 Kong的方法 88.67 基于PCA的方法 83.25 基于LDA的方法 84.05 基于双树复小波变化的方法 87.25 表2. 不同算法的正确识别率(二) Table 3 The average running time(s) in different algorithm 方法 平均运行时间/s 本文方法 0.8193 Kong的方法 1.4508 基于PCA的方法 0.7624 基于LDA的方法 1.4205 基于双树复小波变化的方法 0.8210 表3. 不同算法的平均运行时间 征提取时需要计算8个方向的边缘相应且要进行绝对值排序，因此特征提取的过程比较耗时，针对此问题，还有待于进一步改进。
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user: 5. 结论 本文提出了一种基于LDP和PNN的掌纹识别算法。将原始掌纹图像通过一系列的预处理之后，提取出图像的感兴趣区域，本文采用LDP算子进行掌纹特征提取，并将提取出的特征用直方图的形式进行描述，最后用PNN进行匹配识别。实验结果表明所提出的方法与其他算法相比在识别的准确性上能够产生更好的性能，对于掌纹图像的方向、位置和照度变化具有较高的鲁棒性。
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user: 摘 要 雾霾是一种更接近技术灾害的混合灾害。从个体心理角度，雾霾的心理影响表现为一种特殊的心理压力源。从社会心理角度，雾霾有可能激化本有的社会冲突，包括：增强问责，威胁信任；危害社会心态，促发谣言传播；放大对社会热点的争论。因此，雾霾的心理应对也应该从个体心理和社会心理两方面着手，既要增强个体对雾霾的科学认识和对健康的内控信念，又要增强社会大众的责任和合作，建立合理的社会规范，培育社会认同和公民意识，并管理好人们对雾霾治理的社会心理预期。 关键词 :雾霾，技术灾害，压力源，社会心态，谣言 Copyright © 2018 by authors 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 近年来，我国多地遭遇了严重的雾霾天气。雾霾治理对于美丽中国和健康中国的建设变得至关重要。虽然有些地区(如北京)最近的治霾工作已经取得显著的效果，空气质量得到明显改善，但从全国范围来看，雾霾仍将在一段时期内继续威胁我们的环境和健康。
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user: 2. 雾霾更具技术灾害的特征 曾有地方政府和环保专家拟将雾霾界定为自然灾害，冲击了人们认为雾霾是人为灾害的固有观点，引起了不小的争议。环境心理学家对自然灾害和人为灾害(称为技术灾害)进行了区分。自然灾害是指自然因素引起的灾害，如地震、台风等。技术灾害是指人为技术因素引起的灾害，如核泄漏、化学污染等。即使面对类似气候变化(全球变暖)这样异常复杂的现象，多数学者也将其看作技术灾害，或至少看作混合灾害(包括自然因素和技术因素) [ 1 ] 。雾霾的复杂性要远低于全球变暖，其中的人为因素更加明显，至少应看作更接近于技术灾害的混合灾害。 自然灾害具有突然、急性、不可控、颠覆性强、破坏力强等特点，对生产和生活会产生很大的破坏，也会危及财产和生命，但是它们通常来得快去得快，规律性比较强。随着经验积累，人类逐渐可以在很大程度上预测和应对自然灾害。然而，技术灾害比自然灾害更不可预测，在事发前没有明显信号，有些在发生时仅凭感觉难以辨识，持续时间长，人类对它们极不熟悉。与自然灾害造成的影响不同，很多技术灾害造成的影响可能存在较长的潜伏期，且没有明显的峰值，同时具有潜在的普遍性，很容易引起人们的焦虑和对发生同类灾害的担忧。因此，本来彰显人类控制力的科学技术由于偶发的技术灾害严重动摇了人类控制外在环境的信心，对人类的基本控制感产生了巨大的威胁。
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user: 3. 雾霾的心理影响 3.1. 雾霾是一种心理压力源 雾霾不仅会损害人的身体健康，也会影响人的心理健康。按照灾害心理的分析，雾霾是给个体造成心理压力的一种压力源。由于雾霾具有上述技术灾害的特点，所以它不是普通的压力源，对个体提出了更大的挑战。面对雾霾的挑战，个体很难通过提高自身能力来解决雾霾问题，甚至对雾霾究竟会造成什么样的影响也还不是特别清楚。因此，采取问题为中心的压力应对策略可能收效不大。而采取情绪为中心的策略也会遭遇较大的困难，因为雾霾产生的挫折感笼罩在每个人生活的整体，基本控制感的丧失会渗透到人们对每一件事的情绪反应中，调适的难度很大。有关技术灾害的研究发现，经历严重技术灾害的人，不仅像经历重大自然灾害的人一样也有可能会罹患创伤后应激障碍，而且更容易产生抑郁和无意义感 [ 1 ] 。此外，由于人的心理资源是有限的，而雾霾会极大消耗人的心理资源，因此雾霾还会凸显和加重人们在工作和生活其他方面的压力。 3.2. 雾霾激化本有的社会冲突 3.2.1. 增强问责，威胁信任 在影响心理健康方面，尽管技术灾害比自然灾害更严重，两者仍然具有诸多相似性。然而，在影响社会心理方面，技术灾害与自然灾害有着非常显著的区别。由于自然灾害的非人为性，灾害发生后通常会出现帮助他人、相互合作、相互支持的助人和亲社区行为。相反，由于技术灾害的人为性，灾害发生后人们首先会问，“这是谁干的？”“为什么是我受到伤害？”他们感到愤怒和不公平，然后争相追究造成灾害的责任者。不过，很多技术灾害的责任者不只是一个行为主体，更不可能是某个个体，导致灾害的责任归因在事实上总是存在一定的模糊和争议，因此，很容易出现多方的争论和互相埋怨，最终产生对政府、企业、监管部门、学者等多个群体的不信任，造成社会离心和社会冲突 [ 2 ] 。更有甚者，人们可能会反思和质疑科技和经济发展本身。从近来雾霾的社会反应和社会舆论来看，雾霾在社会心理方面造成的影响具有典型的技术灾害特征。 3.2.2. 危害社会心态，促发谣言传播 不管是对雾霾威胁健康产生的担忧和不确定感，还是对雾霾损害社会信任产生的不安全感，都可能会形成不良的社会心态和社会情绪，促使谣言的产生和传播，进一步加重雾霾的负面影响，同时触发雾霾以外其他令人产生不确定感和不安全感事件的负面影响。稍加分析，可发现与雾霾有关的谣言主要涉及两大类。一类是雾霾影响健康的谣言。例如，一则谣言声称，北京2016年底的某次雾霾含有20世纪50年代伦敦大雾的致命成分——硫酸铵，并且含量比伦敦大雾还要高很多。这类谣言的传播很容易引起社会恐慌情绪。另一类是有关雾霾起因的谣言。例如，一则谣言声称，汽车尾气比空气干净10倍，机动车对雾霾的贡献并没有那么大。这则谣言强调了使用汽车的城市“中产阶级”对雾霾几乎没有什么责任，更多的谣言则直接将雾霾的责任指向了政府监管部门、企业等行为主体。这类谣言的传播很容易渲染和夸大人们对社会信任和社会道德的危机感。 3.2.3. 放大对社会热点的争论 由于雾霾造成的影响非常广泛，有关雾霾的讨论在一定时期内很容易成为社会关注的绝对焦点，无形中将其他潜在的社会热点一并凸显出来，起到了社会热点放大器的作用。例如，腐败是近年的一个社会热点话题，关于雾霾的讨论很容易与关于腐败的讨论联系起来。有研究发现，雾霾知觉与对腐败的知觉有正相关，即知觉到的雾霾越严重，知觉到的腐败也越严重。另有研究发现，对那些国家认同感较高的人而言，对气候变化威胁的感知不仅没有降低他对国家的信任，反而增强了他对现行制度合理性的信念 [ 3 ] 。可见，雾霾所起放大器的作用，并不一定是负面的，其本质是放大人们原本所持有的价值、态度、认同和立场。从不同态度和立场的交锋和两极化角度来说，雾霾的讨论确实有引发和增强社会冲突的风险。因此，要看到雾霾舆论的两面性。例如，一方面，雾霾引起对政府信任的讨论，本身是技术灾难产生的必然结果，这在西方国家治理环境的历史中早有体现。另一方面，正是通过社会和民众对政府的批判和监督，才促进政府逐渐提升了治理环境的水平。不过，在包容民众对政府的批判言论的同时，更要预防那些原本基于认同和信任的真诚批判被有目的地利用和误导，避免由此造成社会离心和社会冲突。
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user: 4. 雾霾的心理应对 4.1. 个体心理应对 既然雾霾对心理的影响是复杂的、广泛的、负面为主的，对雾霾的心理应对就应该是系统的、宏观的、积极为主的 [ 4 ] 。就个体而言，雾霾是个体所面对的众多压力源，尤其是众多健康压力源中的一种。因此，应对雾霾的行为应是个体提升健康的整体行为系统的一部分。首先，针对雾霾作为技术灾害的特征，要加强对雾霾的科学认识。例如，雾霾不是通过感觉能够辨识的，有时即使能见度不错，也可能雾霾已经到了中度甚至重度；雾霾的危害也不是感觉不到就不存在，因为它的危害有一定的潜伏期，也许要等很长的时间才显露出来。再如，现在还有人认为，多吸点雾霾，习惯了对它的危害就免疫了，这是很不科学的认识。 其次，树立内控的信念，系统地做出健康行为。所谓内控信念，是指个体认为事件结果可以通过自己的行为而不是外部因素来控制的信念。心理学的研究表明，具有内控信念的人比具有外控信念的人在面对问题时更倾向于采取问题解决策略，在健康方面则更倾向于做出对健康有利的行为。前面提到技术灾害对人们提出的最大挑战恰恰是威胁了人们对事物的控制感。因此，树立应对雾霾的内控信念非常不容易，需要结合对雾霾的科学认识，将应对雾霾看作系统的、长期的和综合的问题。例如，戴口罩不一定是有用的，除非戴能够防PM2.5的口罩，同时还要穿长衣，戴帽子，及时洗脸洗手；最好能够减少户外活动，在室内开空气净化器，空气好的时候通风，等等。既然雾霾损害了健康，那么如果能从其他方面增进健康也相当于减弱了雾霾对健康的危害。例如，吸烟对健康确定无疑是有害的，那么雾霾天就尽量别吸烟。既然雾霾消耗了很多心理资源，那么就应该在其他方面节约心理资源。例如，熬夜明显地消耗精力和活力，那么雾霾天就更加注意尽量别熬夜或少熬夜。 4.2. 社会心理应对 对雾霾更重要的心理应对超出个体心理层面，体现在社会心理层面 [ 5 ] 。近年，环境心理学越来越呼吁应对环境问题不仅是个体处理心理压力的过程，更是形成集体责任意识和促进多方社会合作的过程。减少雾霾是一个典型的社会困境，即个体利益与集体利益相冲突的困境。结合心理学的研究与社会实践，有几点建议值得考虑。首先，合作行为有两类，一类是“约束”，如企业生产限产、个人开车限号；一类是“行动”，如企业技术升级、个人绿色出行。“约束”具有惩罚的心理含义，效果总是达不到预期。“行动”若与奖励挂钩，行为塑造的效果会更好。因此，应减少“约束”要求，增加“行动”引导。 其次，要建立健全合理的规则和规范，并注意规则和规范推出的节奏和推出过程的沟通。规则和规范的建立是社会困境中结构性因素的改变，在促进积极的环保行为方面，比个人态度干预更有效。一旦规则和规范在透明和公平基础上得到确立，对行为的引导将趋于自动化。因此，制定规则和规范要注意沟通，注意程序公平，要循序渐进，给予过渡期来调整，可辅助必要补偿。此外，除了建立客观规范，还要形成主观规范的良好氛围，即让大家认识到很多人的积极行为 [ 6 ] 。比如，及时发布和报道“行动”进展的信息。例如发布：到何时为止，绿色出行比例已经达到什么程度，较之前增加了多少。 第三，形成小群体和大集体相结合的多种认同机制。一方面，激发荣誉感的小群体认同可以与小我联系起来形成不同小群体之间的良性竞争环境；另一方面，培养共同命运意识的大集体认同可以形成公民意识，团结尽可能多的力量形成社会向心力，减少社会冲突。 最后，管理好社会对雾霾治理的心理预期和社会心态。合理的心理预期是人们增强对环境认知控制的有效途径。对于雾霾治理，究竟是短期的事情还是长期的事情？各种政策蓝和个别官员“治理不好就如何如何”的军令状表象，与雾霾长期不能改善的实质之间的信息不一致，在民众心理认知上产生了冲突，造成了心理预期的混乱。同时，政府发布雾霾信息，应对雾霾舆论的反应比较缓慢，当很多谣言袭来之时，不良社会心态已经积聚，此时的沟通和解释已经错过了最佳的时机。因此，政府对雾霾的信息发布和舆论应对可更及时一些，即使事实和证据还不完备，也要在第一时间表明政府的态度，公开政府正在采取的行动及其详细的进展，以防不恰当的言论抢占先机。
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user: 摘 要 本文以一定比例的乙二醇(EG)和三乙烯四胺(TETA)混合物作为溶剂，通过快速、低成本的微波辅助方法成功合成了锌黄锡矿铜锌锡硫(Cu 2 ZnSnS 4 ，CZTS)微粒。与传统制备Cu 2 ZnSnS 4 粉末的溶液法相比，反应时间仅为3分钟，是目前已知文献报道的最快合成速度。文中通过X射线衍射、拉曼光谱、扫描电子显微镜、透射电子显微镜和紫外可见分光光度计对样品进行表征。结果表明，锌黄锡矿铜锌锡硫微粒为纯相，其颗粒大小范围为300~1000 nm。铜锌锡硫微粒具有1.5 eV的光学带隙，其与最佳直接带隙(~1.5 eV)匹配良好。 关键词 :锌黄锡矿，铜锌锡硫，微波 Copyright © 2018 by authors 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 近年来，薄膜太阳能电池在全球范围内得到大力发展，其具有成本低、重量轻和易弯曲等优点。在用于薄膜太阳能电池的不同类型的吸收材料中，铜铟镓硒(CuInGaSe 2 ，CIGS)因其性能稳定，转换效率达20%以上而成为最佳太阳能吸收材料之一 [ 1 ] [ 2 ] 。然而，铜铟镓硒的成分中镓有毒且可用性低，铟和镓较为昂贵从而阻碍了铜铟镓硒进一步大规模推广。铜锌锡硫(CZTS)具有光学直接带隙(~1.5 eV)和较大吸收系数(>10 4 cm −1 )并且其原料无毒，锌和锡地壳含量丰富价格低廉，适用于替代CIGS 薄膜太阳能电池 [ 3 ] 。此外，通过Shockley-Queisser光子平衡计算，铜锌锡硫薄膜太阳能电池的理论极限接近32.2%，因此有很大的改进空间 [ 4 ] 。由于铜锌锡硫这些经济优势和优良的性能，近年越来越多的研究者研究铜锌锡硫在太阳能电池中的应用 [ 5 ] [ 6 ] 。 合成铜锌锡硫颗粒的主要方法包括热注入 [ 4 ] [ 7 ] [ 8 ] 、溶剂热 [ 9 ] [ 10 ] 、球磨 [ 11 ] [ 12 ] 和一锅煮 [ 13 ] [ 14 ] 等。以上均为非真空法，相比于真空法来说其具有低成本和高产量的优势 [ 15 ] 。然而溶剂热和球磨法的设备相对复杂且设备要求较高；溶剂热反应需要高温高压条件才能获得所需产物，并且难以控制。同时，这些方法的反应时间为30分钟至48小时，反应时间较长。铜锌锡硫作为薄膜太阳能电池是一种商业型应用半导体材料，所以降低反应成本和时间也是目前的商业需求。微波辐射在学术界和工业界是广泛使用的成熟技术，它具有制备简单，反应时间大大缩短的优点 [ 16 ] [ 17 ] 。微波加热是微波与物质分子相互作用并被吸收而产生的热效应，也就是说一般微波作用时，使极性分子产生偶极矩转向极化，因为微波形成的交变电场以每秒高达数亿次的高速变向，偶极矩转向极化不能够跟上交变电流改变的速度，导致偶极矩极化落后于电场，从而导致材料内部功率耗散，一部分微波能转化为热能，从而使材料自身得以升温加热。所以微波加热较传统加热更加的高效快速，通过体加热的方式使物料迅速升温，达到快速加热的效果。Hong等报道了微波辐射法制备CZTS纳米晶，反应时间减少到21分钟左右 [ 18 ] 。Kim等和Sarswat等通过采用微波法反应合成铜锌锡硫使反应时间进一步缩短到10~15分钟 [ 19 ] [ 20 ] 。此外，许多研究小组利用商业微波炉来有效降低设备成本 [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] 。Shen等采用微波法制备了铜锌锡硫颗粒，反应时间缩短到5分钟，但有杂质ZnS的存在 [ 21 ] 。 因此，本文采用乙二醇(EG)和三亚乙基四胺(TETA) (EG:TETA的体积比为1:6) [ 22 ] 的特殊混合溶剂在大气条件下通过微波照射合成铜锌锡硫颗粒，其具有快速、简便、环保且高效的特点。我们研究了一种简单的微波辅助方法，使用商用微波炉在不退火的情况下研究纯相锌黄锡矿铜锌锡硫微粒，反应时间仅需3分钟。
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user: 2. 试验材料与方法 制备方法如下：将2 mmol氯化铜(II)二水合物(CuCl 2 ·2H 2 O)，1.25 mmol乙酸锌(II)二水合物(Zn(CH3COO) 2 ·2H 2 O)，1 mmol氯化锡(II)二水合物(SnCl 2 ·2H 2 O)，6 mmol硫脲(CH 4 N 2 S)溶解于6 mL乙二醇(EG)和36 mL三亚乙基四胺(TETA)中。将原料完全溶解在有机混合溶剂中得到前驱体溶液，然后放入商用微波炉(2.45 GHz，最大功率800 W)中。前驱体在微波炉反应加热3分钟，在反应过程中溶液颜色从蓝色变为黑色。反应完成后通过离心(8000 rpm，6 min)清洗(乙醇和去离子水)数次。最后将洗净后的黑色沉淀物在60℃的真空干燥箱中干燥6小时。整个实验是在无任何气体保护的环境下进行的。
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user: 3. 试验结果及讨论 通过X射线衍射(XRD)和拉曼光谱研究合成的铜锌锡硫微粒的结晶度和相纯度。使用能谱扫描电镜(EDS)和扫描电子显微镜(SEM)分析合成产物的形态和组成。使用紫外可见分光光度计研究所得粉末的光学性质。 3.1. 物相分析 图1(a)显示了在800 W、3 min的条件下微波制备的产物的XRD图谱。图中显示2θ为18.21˚，28.40˚，32.93˚，47.30˚，56.16˚，69.24˚，76.42˚的衍射峰对应锌黄锡矿铜锌锡硫结构(JCPDS No. 26-0575)的(101)，(112)，(200)，(220)，(312)，(008)和(332)晶面 [ 23 ] 。该结构与立方ZnS和四方Cu 2 SnS 3 类似 [ 24 ] 。所以为了进一步确认合成的铜锌锡硫微粒的相纯度，采用拉曼光谱进一步表征。如图1(b)所示，样品在327 cm −1 出现一个主峰，这是由于锌黄锡矿铜锌锡硫在这个位置对拉曼有作用。然而，立方ZnS拉曼峰位在351 cm −1 和274 cm −1 ，四方Cu 2 SnS 3 的拉曼峰位为318 cm −1 和348 cm −1 [ 25 ] [ 26 ] 。而所测拉曼峰与两者均不吻合，所以产物为纯相锌黄锡矿铜锌锡硫，无其他杂质。 3.2. 形貌分析 图2(a)显示了在800 W、3 min条件下合成的铜锌锡硫粉末的SEM图像。图中可看出其形貌为类平板状，直径大小范围为300 nm到1000 nm。基于EDS光谱的结果表明(图2(b))，产物的平均组成为Cu:Zn:Sn:S = 2.3:0.58:1:3.61，锌含量少可能是由于反应时间太快从而使锌不能完全进入反应体系中。 图3为锌黄锡矿铜锌锡硫的TEM，其中包含选区电子衍射(SAED)和高分辨透射电子显微镜(HRTEM)。图3(a)中的粒子尺寸约为350 nm，与SEM显示粉末的粒径范围为300~1000 nm吻合。SAED图(图3(a)中插图)表明微粒是单晶，因此CZTS粒子具有良好的结晶度。图3(b)显示产物具有明确的晶格条纹，晶格间距为0.27 nm对应于锌黄锡矿结构铜锌锡硫的(200)面。 3.3. 光学性能 合成的铜锌锡硫的紫外-可见光吸收光谱如图4(a)所示。由图可以看出该材料在可见光范围内对光吸收有所不同，在400 nm时吸收较弱，随着波长增加吸收逐渐增强，到波长为680 nm为一个波峰。由于铜锌锡硫为直接带隙材料，吸收系数满足关系式(αhν) 2 = A(hν – Eg)，(α = 吸光度，h = 普朗克常数，ν =频率，E g = 带隙能量，A为常数)。通过绘制(αhν) 2 和光子能量hν的函数关系图，然后采用外推法得到两 图1. 在800 W、3 min条件下合成产物的：(a) XRD图谱，(b) 拉曼光谱 图2. 在800 W、3 min条件下合成的铜锌锡硫微粒的：(a) SEM图谱；(b) EDS光谱 图3. 锌黄锡矿铜锌锡硫的：(a) TEM图谱，(b) HRTEM光谱(图3(a)中嵌入图为微粒的衍射花样) 图4. 锌黄锡矿铜锌锡硫微粒的：(a) 紫外光学图谱；(b) (αhν) 2 ~hν曲线图 者的线性拟合交点，取该值得到产物的光学带隙。如图4(b)所示所得光学带隙能量为1.5 eV，这与文献中报道的光学带隙(1.4~1.56 eV)相符 [ 4 ] [ 9 ] [ 10 ] 。
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user: 4. 结论 综上所述，采用EG和TETA一定比例混合溶剂作为环境友好型溶剂，在常压条件下800 W微波辐射，合成了大小为300~1000 nm的类板状锌黄锡矿铜锌锡硫微粒。采用这种微波辅助加热方法加速了铜锌锡硫的反应，反应时间仅需要3分钟，是目前已知文献报道的最短反应时间。通过紫外吸收测量铜锌锡硫微粒的带隙为1.5 eV，这符合太阳能电池最佳光学带隙范围。
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user: 摘 要 本文研究优化问题中的肾脏算法(Kidney-inspired algorithm， KA) [ 1 ] ，对肾脏算法(KA)存在的缺陷进行了改进，并在许多优化问题中显示出不错的效果。针对KA算法在某些函数上寻优精度低、且容易过早地陷入局部最优的问题。引入了协作算子来增加种群多样性，并在重吸收更新公式上加入缩放因子，达到跳出局部最优解的目的。实验对比说明，改进的算法是一个有效的稳定算法，具有更高的求解精度和更快的收敛速度。 关键词 :最优化，KA算法，协作算子，缩放因子 Copyright © 2018 by authors 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 肾脏算法是由Jaddi等人在2017年提出的一种基于肾启发式算法的优化算法，它的灵感来自于尿液在人体肾脏中的产生。在肾脏的过程中，尿的形成有四个步骤：过滤、重吸收、分泌、排泄。KA从初始种群开始，血液中包含水和溶质。在每一次迭代中，通过利用所有溶质的目标函数(MOF)的均值来控制种群中溶质的过滤。过滤后分为两部分，过滤后的血液(FB)和尿原液(W)。尿原液在移动中较优的溶质会被重吸收进入FB，否则从W中排泄出去；另一方面，重吸收进入FB的溶质不比FB中最差的溶质为好，则从FB中分泌出去。溶质即是目标函数的解。然后对所有的解进行排序，将FB和W中的解进行合并，并更新过滤率，进行下一次迭代。在此算法中，基于当前解和迄今为止发现的最优解，生成趋近当前最优解的新解，通过迭代寻找出全局最优解 [ 2 ] 。在算法被提出后，许多学者对肾脏算法的应用进行了研究。Wang， Haichao [ 3 ] 等人将KA算法应用到主动配电系统规划。Liang， Yi [ 4 ] 等人将KA算法与BP神经网络结合用来评估预测碳排放。 在所有的优化算法中，主要的目标是找到全局最优 [ 5 ] 。要实现这一目标，就必须在寻优和增加种群多样性之间取得平衡 [ 6 ] 。在KA算法中，溶质的运动和过滤过程为算法提供了良好的寻优能力，另外重吸收过程为增加种群多样性提供了很好的条件 [ 7 ] 。然而重吸收更新公式可能使算法陷入局部最优，为了提高寻优和增加种群多样性之间的平衡，本文在重吸收更新公式上加入缩放因子 [ 8 ] ，避免重吸收后的解聚集在局部最优解的附近，扩大寻优范围。并引入协作算子 [ 9 ] ，通过种群间个体的信息互换，增加种群多样性 [ 10 ] 。 本文组织结构如下：第2章介绍KA算法；第3章详细讨论重吸收更新公式缩放因子和协作算子的插入以及改进的算法；第4章为实验设置和结果分析；第5章总结。
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user: 2. KA算法 在KA算法的初始阶段，创建一个随机的种群，并计算它们的目标函数值。然后，通过应用过滤算择较优个体移动到FB (Filtered Blood)，其他稍差一点的个体进入W (Waste)，算法中的FB表示较优个体的集合，W表示较差个体的集合。如果一个个体被分配给W，这个算法会给这个个体一次更新，使它有进入FB中的机会。如果更新后的个体质量较差，则从W中排泄出去然后随机加入一个个体。另一方面，如果一个个体分配给FB，但这个个体并不比FB中最差的个体要好，就从FB中分泌出去。最后对FB的个体进行排序，并更新最优解( s b e s t )。对过滤速率进行更新，并合并FB和W，进行下一次迭代。 2.1. 虚拟溶质的运动 种群中的个体代表了生物血液中的溶质。在KA的初始化阶段，和其他的算法一样，生成一个随机种群，并计算每个个体的目标函数值。在每次迭代中，通过移动到当前最优的方向，为所有的个体创建一个新的个体。这一运动的制定如下： s i + 1 = s i + r a n d ( s b e s t − s i ) (1) s表示KA的一个解(或生物肾脏中的溶质)。 s i 是第i次迭代中的个体。rand的值是介于0和给定数之间的随机数，而 s b e s t 是在过去的迭代中被算法发现的最优个体。 2.2. 过滤 种群中的个体是通过每次迭代中使用的过滤函数计算的过滤速率来过滤的。过滤速率 f r 计算如下： f r = α × ∑ i p f ( x i ) p (2) α的值是一个常数值的范围(0， 1)，在算法开始时设定。p是种群的大小。 f ( x i ) 是第i代中求解的目标函数，在这个公式中可以看出，每次迭代的过滤速率依赖于种群中所有解的目标函数值。过滤速率以调节α来调整算法的收敛性。在每一次迭代中，目标函数的值越接近全局最优值，因此计算基于这些解的过滤速率，提高了FB中个体的质量。 2.3. 重吸收 重吸收算子是一个过程，它给被分配给W中的个体一次更新。将重吸收更新公式(式1)再次应用，如果它满足过滤要求，则可以将分配给W的个体转移到FB。这是对生物肾脏中溶质的再吸收的模拟。重新吸收过程增加了种群多样性，扩大寻优范围。 2.4. 分泌和排泄 如果分配给FB的个体不比FB中最差的个体好，那么它就会被转移到W，然后从W中删除(即模仿肾脏的排泄过程);否则，这个个体仍然在FB中，而FB中最差个体被转移到W。 算法步骤： 1) 初始化种群，用计算个体的目标函数值，将种群最优个体作为当前全局最优 s b e s t 。 2) 设置过滤率 f r ，。设置较差个体集W，较优个体集FB；设置迭代次数mumofite。 3) 个体进入过滤过程，如果该个体适应度值优于 f r ，则该个体没有过滤，进入FB；否则该个体过滤后进入W。 4) 如果一个个体过滤后进入W，通过重吸收算子更新。若更新后个体适应度值差于 f r ，则从W中移除，然后随机加入一个新个体代替；若更新后个体适应度值优于 f r ，则重吸收进入FB。但如果优于FB中的最差个体 S w o r s t ，则将 S w o r s t 分泌到W；如果差于FB中的 S w o r s t ，也将重吸收到FB中的个体分泌入W。 5) 将FB中的个体排序，并更新 s b e s t ；合并FB和W，更新过滤率，进行下一次迭代。