DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 碳纤维材料的应用 3.1. 在我国航天领域的应用 碳纤维复合材料由于耐高温、抗拉伸、比强度高、耐腐蚀、比模量高、受外界温度湿度影响小等力学特性而被广泛应用于航空、航天领域。主要应用有卫星外壳、火箭整流罩、无人机外结构、精密设备支撑结构件以及大型结构桁架、太阳能电池机架等 [ 4 ] 。 3.2. 在建筑桥梁领域的应用 碳纤维复合材料具备密度小、比强度高、耐久性好等优点，近些年，在桥梁工程中得到了越来越多应用。碳纤维符合材料应用于建筑桥梁产品主要形式有片材、筋材。片材主要作用是对基础结构的强度增加或者加固。筋材主要作用是代替钢筋，碳纤维的哦耐腐蚀性可以减少锈蚀对结构产生的破坏，延长基础结构寿命，减轻基础结构的重量。另外，由于碳纤维复合材料柔软性、耐拉伸性，还常常用于大跨度桥梁的拉索结构中，不但能保证很高的物理性能，还能减轻自重延长桥梁寿命，降低维护成本 [ 5 ] 。 另外，碳纤维符合材料由于能以较大长度供应而无需搭接，能施加预应力，可与混凝土、砖石、钢、木材等牢固粘结等特点，已被越来越多用在现有桥梁的修复加固中。如用轻质CFRP板对混凝土梁进行外部加固及用CFRP 带材对墩柱进行抗震加固等。 3.3. 在高压容器的应用 碳纤维复合材料的独特性能使得它在耐高压领域也得到很多应用，成为压力容器的组成材料之一，它具有如下优势： 碳纤维复合材料由于其密度低质量轻，较高的比强度和比刚度 [ 6 ] ，使得容器可以在不增加壁厚的情况下达到抗高压的效果，提高储存气体密度，目前已广泛应用于各种高压存储容器，并收到了显著应用效果和经济价值。
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user: 4. 碳纤维材料的发展趋势 随着技术的不断进步，碳纤维制备技术不断提高，目前情况已形成以纸基、朔料基、钛合金 [ 7 ] 等基体为依托，多种碳纤维结构材料，应用领域也从以前的高端奢侈品、军用品，逐渐扩展到智能制造、机器人、新能源等多个领域。这些都为碳纤维材料在广泛的民品应用领域展开多种应用做了充分准备。随着应用领域的不断增加，还会出现有特殊功能的碳纤维复合材料，如具有电磁防护功能的碳纤维复合材料，高导电率碳纤维材料等等。
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user: 5. 综述 随着新技术的广泛应用和产品性能的不断升级，碳纤维复合材料需求正在迅速增加。随着国家智能制造、科技创新力度的不断增大，拥有碳纤维复合材料在高新产品的以优异性能在被市场不断的验证。相信随着碳纤维技术的不断提升，碳纤维及复合材料成本的不断降低，碳纤维会逐渐占据市场结构材料的大部分市场，轻量化、高质量产品也将会成为新时代社会主义的标配制造被全世界认可。
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user: 摘 要 主要研究了碳纤维表面化学镀镍工艺，并利用扫描电子显微镜(SEM)，X射线衍射仪(XRD)分析了纤维的微观形貌、镍层成分和镍层结构。并与经过阻燃改性的环氧树脂基体复合制备了具有良好阻燃性能的电磁防护复合材料。在场强大于20 kV/m的环境下测试了复合材料在频率为1.3 GHz，2.8 GHz，4.3 GHz，9.4 GHz四个不同波段内频点的高功率微波电磁脉冲屏蔽效能。结果表明复合材料的高功率微波电磁脉冲屏蔽效能均大于60 dB，其中2.8 GHz下出现最大值90 dB。 关键词 :连续镀镍碳纤维，阻燃，复合材料，屏蔽效能，高功率微波 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 电磁防护复合材料作为一种新型的功能性结构材料，在现代武器装备中应用也越来越为广泛。而在现代战场中高功率微波武器等的作用下，往往会带来材料瞬态的温度上升、甚至燃烧等不利因素发生。但是现代武器装备对于轻质的电磁防护复合材料的需求已无可替代，在提高材料防护性能的同时，保证其在高功率微波武器作用下的可靠性研究已刻不容缓，而国内外对于同类材料的相关改性技术研究的报道较少。本文利用碳纤维表面连续化学镀镍的方式，通过对连续碳纤维在碱性镀液条件下化学镀镍工艺进行研究，并与经过阻燃性能改性的环氧树脂基体进行复合制备了一种在高功率微波电磁脉冲环境下具有良好防护效果的新型抗电磁脉冲复合材料，还研究了其在L，S，C，X四个波段高功率微波电磁脉冲环境内的微波脉冲屏蔽效果。
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user: 2. 试验部分 2.1. 原材料 T700-6K连续碳纤维，广州卡本碳纤维公司，直径为7 µm；E-51环氧树脂，济南易盛树脂公司，T31固化剂，济南易盛树脂公司。FR-101 (磷系阻燃剂)，青岛旭昕化工有限公司。其余试剂均为分析纯，天津试剂有限公司。 2.2. 碳纤维表面镀镍 碳纤维表面化学镀镍处理使用次亚磷酸钠作为还原剂，六水硫酸镍为主盐，在镀液环境为pH值8~10的碱性条件。表1为化学镀液的组分及含量、化学镀镀条件参数等。在进行化学镀镍之前，为保证镀层牢固，纤维表面需进行一系列的预处理工作，首先在75℃下用60%~65% (v/v)浓度的浓硝酸将碳纤维表面的油剂除去，同时也提高其表面含氧量以提升镀层的粘接能力，再在35~40℃条件下用丙酮和乙醇的混合溶剂浸泡碳纤维20~30 min以除去其表面残余的有机物；然后进行敏化和活化处理，该两个过程是化学镀前最重要的两个处理过程，将前期处理后的碳纤维依次进行敏化处理(氯化亚锡 50 g /L；浓盐酸50 mL/L，去离子水950 mL定容)和活化处理(氯化钯 0.25 g /L；浓盐酸5 mL/L，去离子水995 mL定容)分别30℃处理5~15 min。各处理阶段均在专门的储液槽内进行，各过程均需洗净后才能进入下一步骤 [ 6 ] [ 7 ] 。 2.3. 阻燃型镀镍碳纤维复合材料制备 环氧树脂E51和固化剂T31按照一定比例混合，添加树脂质量份数8%的FR-101阻燃剂。表面镀镍碳纤维在专门工装上进行经纬缠绕，其表面涂刷树脂，将制备预浸布，铺设于模具内部在热压机上压制成型，制备尺寸为260 mm × 260 mm厚度为2 mm的板式样件以供测试所需。 2.4. 性能测试 1) 碳纤维表面化学镀镍后性能测试 使用日立公司S4800型扫描电子显微镜(SEM)观察连续纤维化学镀镍后的表面形貌；使用XD-D1型X射线衍射仪(XRD)测定纤维镀层的组成和结构；在CH-2型氧指数测定仪上按照GB/T 2406-1993测定样品的氧指数(LOI值)。 2) 镀镍碳纤维复合材料性能测试 利用高功率微波(HPM)模拟装置产生的高功率微波电磁脉冲环境，测试材料对高功率微波电磁脉冲的屏蔽效能，评估其高功率微波电磁脉冲防护性能。测试采用比较法，在测量探头与HPM辐射天线距离一定时，测量探头安置在试件内部中心位置，HPM辐射天线在试件外部，分别测试有试件和无试件两种情况，进行比较从而得到被测样本在当前场强(功率密度)下的屏蔽效能。测试过程中使用四台HPM模拟装置，分别模拟4个不同频率的HPM信号，对试件进行测试 [ 8 ] [ 11 ] [ 12 ] 。 测试采用两路监测，第一路测量探头采用宽带平面螺旋天线，用来测量接收功率；第二路是在线监测，采用定向耦合器测量HPM源的发射功率。测试示意图如图1所示。 参照屏蔽室法(GB12190-90)来测试材料的屏蔽效能 [ 10 ] 。设置如图2所示工装，在1~2 GHz (L波段)频段内、2~4 GHz (S波段)频段内、4~8 GHz (C波段)频段内、8~12 GHz (X波段)频段内各选一个频点，场强E ≥ 20 kV/m。在自由空间中使用接收天线测试场强值E 1 ≥ 20 kV/m为参考值，将接收天线放入试样工装中，将样品安装在测试工装上，保持输入功率不变，再测试场强值E 2 ，屏蔽效能SE按公式(1)计算，测试环境如图2。 S E = 20 lg E 1 E 2 (1)
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user: 3. 结果与分析 3.1. 镀镍碳纤维形貌及成分分析 图3(a)为碳纤维单丝微观形貌。如图所示，碳纤维直径为7 μm左右，其表面有沿轴向的条纹状的类 Table 1 Main components of chemical nickel platin chemical reagent Concentration (g/L) NiSO 4 ∙6H 2 O 50 NaH 2 PO 2 ∙H 2 O 50 NH 4 Cl 50 Na 3 C 6 H 5 O 7 ∙2H 2 O 100 NaOH PH regulation 表1. 化学镀主要成分 Reaction temperature: 55˚C - 60˚C， 15 min， pH: 10 - 10.5. 似原木的凹槽。图3(b)碳纤维镀镍后的微观形貌。如图所示，在纤维经过化学镀镍后其表面均匀包裹着一层镀层，同时镀层与纤维之间紧密结合，镀层厚度约为1 μm左右。 3.2. 阻燃性能研究 为了研究阻燃型镀镍碳纤维复合材料对固化后环氧树脂阻燃性能的影响，测试了纯环氧树脂固化物、阻燃改性后环氧树脂固化物的极限氧指数和UL-94阻燃性，结果如表2所示。 由表2可知，FR-101 (磷系阻燃剂)加入树脂体系后其极限氧指数由22提高至55，提高幅度达150%以上，使得体系得到较高的阻燃性能，在实际使用中是非常有实用价值的。 3.3. 镀镍碳纤维复合材料导电性能 表3为连续镀镍碳纤维与环氧树脂复合后材料的电阻率，容易看出，在以镀镍碳纤维为增强体的复合材料其电阻率已经达到一个很低的程度，相对一般金属10 −6 ~10 −8 Ω∙m电阻率，其导电性能已非常接近，并且从表中我们也可以看到，镍含量为0时(未镀镍碳纤维)电阻率为1.6 × 10 −3 Ω∙m，相比较镀镍处理后碳纤维的导电性能有大幅度提升，进而可以推断连续镀镍碳纤维复合材料具有优良的电磁脉冲屏蔽效能。 3.4. 镀镍碳纤维复合材料的电磁脉冲屏蔽效能 由表4可知复合材料在1 GHz~2 GHz (L波段)频段内、2 GHz~4GHz (S波段)频段内、4 GHz~8 GHz (C波段)频段内、8 GHz~12 GHz (X波段)场强E ≥ 20 kV/m的环境中，各自选择的频点下都有较高的高功率微波电磁脉冲屏蔽效能。 图1. 测试布局示意图 图2. 测试环境 图3. 碳纤维微观形貌。(a) 单丝形貌(6000倍)；(b) 纤维镀镍后微观形貌(6000倍) Table 2 Test results of limiting oxygen index and flame retardancy of UL-9 试样 LOI UL-94阻燃性 纯环氧树脂固化物 22 / 阻燃改性后环氧树脂固化物 55 V-0级 表2. 材料极限氧指数和UL-94阻燃性的测试结果 Table 3 The relationship of resistivity between Nickel fiber content and composite materia fiber content (vol %) 0 40 50 60 Resistivity (Ω∙m) 1.6 × 10 −3 3 × 10 −2 5.3 × 10 −4 2.3 × 10 −4 表3. 镀镍纤维含量与复合材料电阻率关系 Table 4 The HPM shielding effectiveness with the nickel plated carbon fiber composite materials in different ban Band L S C X Test frequency/GHz 1.3 2.8 4.3 9.4 Electric field strength in no sample/Kv/m 22.1 23.2 20.0 20.4 Electric field strength with sample/Kv/m 1.76 × 10 −3 6.93 × 10 −4 9.68 × 10 −4 1.40 × 10 −2 Shielding effectiveness/dB 60 91 86 63 表4. 镀镍碳纤维复合材料在不同波段内的高功率微波电磁脉冲屏蔽效能 值得注意的是，材料在L波段1.3 GHz的频率下达到了60 dB以上的屏蔽效能，并且笔者曾经考证过普通碳纤维复合材料的屏蔽效能，其在1 GHz~3 GHz内屏蔽效能约在35~40 dB左右，这说明了在碳纤维表面金属镍的沉积对于复合材料低频下的电磁脉冲防护效能的改善是非常明显的。
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user: 4. 结论 本文采取了连续碳纤维化学镀的工艺，在碳纤维表面均匀沉积了1 μm左右厚度的一层金属镍层，并以沉积后的镀镍碳纤维为增强材料配合阻燃改性的环氧树脂制备了镀镍碳纤维复合材料。通过对镀镍碳纤维形貌、结构、电性能分析以及所制备的复合材料电性能和微波高功率脉冲屏蔽性能等的研究，判定了镀镍碳纤维对复合材料电磁防护效能的影响。经测试得出，连续镀镍碳纤维复合材料在的50%~60% (v/v)纤维含量的情况下具有较好导电性能，并在本文测试条件下具有优良的高功率微波电磁脉冲屏蔽效果，并且材料达到了较高的阻燃性能，保证了材料使用时的可靠性。
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user: 摘 要 为提升决策的敏捷性和科学性，提出了一种短时间序列和Kalman滤波相结合的决策优化预测方法TS_KF(Time Series-Kalman Filter)。此方法以提高预测准确度和减小计算复杂度为目的，采用Kalman滤波模型对预测过程进行建模，应用时间序列的自回归模型对Kalman滤波进行状态转移的更新和优化。以煤产量预测为例进行方法验证，结果表明，同其它典型的预测方法相比，TS_KF预测方法在保持低计算复杂度的前提下实现了预测准确度的大幅度提升，证明了TS_KF方法的有效性。 关键词 :决策，预测方法，短时间序列，Kalman滤波，自回归 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 在快变的国际化和一体化经济环境中，要保持国民经济的有序和平稳，政府和企业都需要有敏捷的信息获取能力和科学的决策能力。预测是决策的重要前提，预测的依据是预测模型。随着决策问题复杂性的增加，为提高决策的准确性和科学性，必须深入研究系统的决策预测方法 [ 1 ] 。 经过多年的研究发展，预测技术已经形成了相对完善的预测方法体系及相应的应用成果 [ 2 ] 。预测方法可分为定性判断和定量分析两大类。定性判断技术、统计时间序列模型和因果模型是三种最主要的典型预测方法 [ 3 ] ，其中后两种为定量分析方法。定性判断方法适用于数据难以获取，决策更多依赖于经验的情况，主要侧重于宏观分析和经验分析。例如文献 [ 4 ] 采用定性方法实现了宏观预测的医疗应用；文献 [ 5 ] 采用德菲尔法研究了护理实践和教育过程中与健康相关的问题；文献 [ 6 ] 采用经验曲线模式对能源需求进行预测。可见定性方法侧重于宏观和具有较大、较强趋势的预测。统计时间序列方法主要用于预测短期时间变化过程中某个指标的数量变化。该方法以时间作为自变量，寻求目标变量随着时间变化而产生的数量变化情况。例如文献 [ 7 ] 采用SVR方法对集成电路产业的输出进行预测分析。而因果预测模型适应于长期预测，主要采用各种回归模型实现回归分析，通过模型展现各种经济环境变量之间的影响关系。该方法用于在多个关注指标之间寻求因果关系，从而可以通过自变量指标预测因变量指标。例如文献 [ 8 ] 对多变量回归的模型选择和预测估计问题进行了讨论；文献 [ 9 ] 采用多变量图像分析回归模型预测了小吃行业生产分布。 基于智能算法改进定量分析模型是当前的研究热点 [ 10 ] - [ 16 ] 。例如文献 [ 10 ] 利用神经网络进行信用风险和破产预测；文献 [ 13 ] 集成神经网络、遗传算法和蚁群优化算法进行了电路负载预测；文献 [ 14 ] 通过遗传模糊推理系统对医院的来访者数量进行预测。这些基于智能方法的改进虽然能提升预测的准确度，但需要建立在大量的样本训练基础上，带来了额外的计算复杂度。从总体来看，现有大部分研究专注于模型与方法的验证，但对方法应用的时间特点没有进行归类分析，对方法的计算复杂性也较少关注。 各类预测方法的比较见表1。 本文对比研究用到的移动平均预测方法(Moving Average， MA) [ 17 ] 和指数平滑预测法(Exponential Smoothing， ES) [ 18 ] 都是基于统计时间序列的短期预测方法。 本文在以上典型预测方法的基础上，为进一步增强决策者对外界环境反应敏捷性，以提高预测方法的准确度和减小计算复杂度为目的，立足于短期预测提出了一种基于时间序列模型的Kalman滤波优化预测模型(Time Series-Kalman Filter， TS_KF)。通过时间序列建立短期的自回归模型，增强预测的时效性，再将Kalman滤波融入到预测模型中。Kalman滤波对于预测过程中的数据可以实现滤波和预测双重功效，在提升预测模型的可靠性和准确性方面起到重要作用。文中对预测模型的实现原理进行了详细分析，体现了模型简洁、有效、计算复杂度低等优势。最后以煤产量预测的实例，通过与现有两种常见的时间序列预测方法——移动平均预测方法和指数平滑预测方法对比，验证了TS_KF方法在数据预测中的有效性。
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user: 2. TS_KF预测方法 2.1. 预测模型框架 TS_KF预测方法以Kalman滤波预测模型为基础，预测模型能保持Kalman滤波本身的迭代收敛特性，在使用过程中通过样本的积累实现逐步收敛。预测模型框架如图1。 图1. 预测模型框架 Table 1 Comparison of different prediction method 预测方法 特点 适用范围 定 性 简单，直观，没有定量计算 宏观分析和经验分析 定 量 统计时间序列模型 短时间序列，较低计算复杂度，预测精度一般 对单一因素的短时间变化预测和分析 因果模型 关注因素之间的关系，多用回归模型 长期预测，因素之间关系预测和分析 定量智能预测方法 预测精度较高，需要大量样本训练和计算量 长期及短期预测均可 表1. 不同预测方法比较 相对于神经网络的智能方法，该预测模型具有以下特点： • 不必进行前期大量样本值的训练，而将此过程融入到运行过程中，减少了模型应用过程中的前期准备工作量； • 在使用过程中可以对样本值进行滤波，减小样本本身的误差，这是其它模型没有实现的。 预测模型在整个过程中以Kalman滤波作为主线，在局部通过时间序列分析模型进行建模，并采用了自回归模型来描述。在预测迭代过程中动态的更新Kalman滤波的状态转移矩阵。在较短的时间内保证了预测过程的线性特性，在整个过程中又跟踪了模型参数的动态变化。 2.2. 预测模型的构建 基于预测模型框架，下面构建Kalman滤波预测模型。Kalman滤波是一种广泛应用的线性定常系统滤波和预测方法，其数学表述为： { x k = A x k − 1 + B u k + w k − 1 z k = H x k + v k (1) 其中， x k 表示k时刻的估计值； z k 表示k时刻的测量值； w k − 1 和 v k 分别表示系统的过程噪声和量测噪声，相互独立且都服从高斯分布，即： { w k − 1 ~ N ( 0 ， Q ) v k ~ N ( 0 ， R ) (2) 在短时间段内对数据进行预测时，数据具有短时连续和平稳特性。该模型中不存在外输入，即 u k = 0 ，因此确定了A矩阵后，状态递推关系就可确定。对于量测方程，该模型的量测值就是状态向量的真值加上量测误差，因此H可取为单位阵。为简化模型和便于应用，在系统模型的矩阵参量确定之后，假设其在下一步的预测过程中保持不变。这样，得出简化的Kalman滤波和预测模型如下： { x k = a x k − 1 + w k − 1 z k = x k + v k (3) 式(3)中，状态转移矩阵A需要定期更新，当对单一变量进行预测时，可得矩阵A形如 d i a g ( a ) = a 。存在量测误差的时间序列可以看作一个随机过程的连续时间间隔的一次过程实现。这里采用时间序列分析中常用的自回归模型对目标变量建模。自回归模型可以表达为： y ˜ t = ϕ 1 y ˜ t − 1 + ϕ 2 y ˜ t − 2 + ⋅ ⋅ ⋅ + ϕ p y ˜ t − p + ξ (4) 式(4)称为AR(p)，即p阶自回归过程，式中将t时刻的偏差表示为前p个时刻的偏差的线性组合加上一个随机的干扰 ξ 。在实际的应用中p一般取1或2，对应于AR(1)和AR(2)。由于Kalman只需要一步递推的参数即可，因此采用AR(1)实现建模： y ˜ k = ϕ 1 y ˜ k − 1 + ξ (5) 在 μ 为 y k 的期望水平的情况下，将 y ˜ k = y k − μ 代入到(5)，可得AR(1)的以下等效过程： y k = ϕ 1 y k − 1 + τ + ξ (6) 其中的参数根据时间序列采样数据来估计，依据最小二乘原则，具体参数可利用下式计算： { y ¯ = 1 S ∑ i = 0 S y k − i ϕ 1 = ∑ i = 0 S − 1 y k − i y k − i − 1 − ( S − 1 ) y ¯ 2 ∑ i = 0 S − 1 y k − i − 1 2 − ( S − 1 ) y ¯ 2 τ = ( 1 − ϕ 1 ) y ¯ (7) 其中，S为预测的步长。 按照式(7)对式(3)中的Kalman滤波模型进一步调整和优化得： { x k = a x k − 1 + β + w k − 1 z k = x k + v k (8) 式中将 β = ( τ ) = τ 加入转移方程，表示目标变量的期望水平，该向量和矩阵 A = d i a g ( a ) = d i a g ( ϕ 1 ) = ϕ 1 同样需要进行不断更新。 v k 的方差可由时间序列计算，进而得到 v k 的方差阵R： { σ 2 = ∑ i = 0 S [ y ^ i − ( ϕ 1 y ^ i − 1 + τ ) ] 2 R k = d i a g ( σ 2 ) = σ 2 (9) 2.3. 算法描述 结合时间序列分析的Kalman滤波模型的运算步骤如下： 根据状态向量的时间序列计算回归参数 τ ， ϕ 1 ，进而确定状态转移方程中的状态转移矩阵A和水平向量 β ，计算量测误差矩阵 R k 。初始化Kalman滤波模型时，有关参数的初始化问题，也会影响到模型的收敛速度和精度，因此参数初始化需根据实际情况酌情调整，以获取较好的收敛性能。 依据Kalman滤波模型进行状态向量k时刻的滤波和k + 1时刻的预测。在这两个过程中状态方程是保持不变的。 基于构建的Kalman滤波预测模型，形成的TS_KF预测算法流程见图2。 图2. 预测算法流程
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user: 3. 实验研究 煤资源的生产和消耗关系着整个世界能源战略目标制定与能源可持续发展计划的实施，煤资源的生产问题一直是备受关注的社会问题之一，因此基于该问题的预测研究具有的重要意义。 实验选取1975~2017年的煤生产数据为样本，进行相应的需求预测，并将预测结果与真实产量数据比对，以验证TS_KF预测模型在短期时间序列预测中的有效性。同时基于现有两种常见的统计时间序列的短期预测方法——移动平均预测方法(MA)和指数平滑(ES)预测方法，实现了模型之间的对比分析研究，证明TS_KF模型具有提升预测精度的作用。实验参数设置如表2。 实验以表2中预测方法和参数设置，分别进行了煤产量的预测，记录预测结果，通过整理形成表3中的预测统计数据。 如表2所示，首先利用各种方法进行了相关的时间序列预测；然后根据预测数据和真实数据，计算了预测误差。 为对预测效果具有更全面的比较，实验中对各种预测方法误差进行衡量，分别计算了相关的平均绝对误差(MAD)、均方误差(MSE)和平均百分比误差(MAPE)，如表4。图3给出了在MA (k = 2)、ES (ε = 0.1)及TS_KF (Step = 5)下各预测方法预测效果实验统计数据比较图。 从表4和图3的综合统计结果和预测曲线可见，在相同的误差计算方法下，TS_KF预测模型在计算复杂度等级相同的情况下，极大的提高了预测的准确性。 Table 2 Comparison experimental parameter setting of different prediction method 预测方法 方法参数 MA移动平均预测 预测步长k = 2， 3 ES指数平滑预测 阻尼系数为ε = 0.1/0.4/0.9 TS_KF预测 预测步长Step = 5 表2. 预测方法对比实验参数设置 Table 3 A detailed list of predicted statistical dat 煤产量原始数据 预测数据(单位：T) 误差计算ERR (单位：T) 年度 煤产量 (单位：T) MA (k = 2) ∙∙∙ ES (ε = 0.1) ∙∙∙ TS_KF (Step = 5) MA (k = 2) ∙∙∙ ES (ε = 0.1) ∙∙∙ TS_KF (Step = 5) 1975 526，954，000 490，688，500 ∙∙∙ 473，207，506 ∙∙∙ 522，911，455.8 −36，265，500 ∙∙∙ −53，746，494 ∙∙∙ 4，042，544 1976 546，822，000 515，568，000 501，084，551 540，013，153.3 −31，254，000 −45，737，449.4 6，808，847 ∙∙∙∙∙∙ 2016 1，162，749，659 1，121，798，485 ∙∙∙ 110，831，7825 ∙∙∙ 1，151，298，279 −40，951，175 ∙∙∙ −54，431，834 ∙∙∙ 11，451，380 2017 1，145，567，167 1，147，123，879 1，129，180，072 1，151，863，276 1，556，712 −16，387，095 −6，296，109 表3. 预测统计数据详细列表 Table 4 Error statistics of different prediction model 预测方法 误差类型 MA (k = 2) MA (k = 3) ES (ε = 0.4) ES (ε = 0.1) ES (ε = 0.9) TS_KF (Step = 5) MAD 35，060，848 40，972，196 48，266，140 43，664，316 147，901，792 11，623，238 MSE (10 9 ) 1，772，385 2，286，805 3，236，252 2，774，031 25，146，882 219，239 MAPE 4.40% 5.36% 6.06% 5.44% 17.56% 1.39% 表4. 不同预测模型误差统计 图3. 各种预测方法煤产量预测效果比较
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user: 4. 结论 1) 综述了决策中现有的典型预测方法，阐述了不同预测方法的应用场合和相互关系。统计时间序列方法主要用于短期预测，是决策敏捷性的重要支撑，因此着重对短期时间序列预测进行了研究。 2) 为提升决策的敏捷性和科学性，以短时段数据的时间序列为研究对象，提出了将时间序列模型和Kalman滤波模型相结合的TS_KF预测方法，并从预测准确性和计算复杂度上优化预测方法。TS_KF方法具有模型简洁、有效、计算复杂度低等特点。 3) 以煤产量数据作为时间序列样本，采用与典型的时间序列预测方法(MA和ES)对比的方法，设计了实验验证算例，以验证TS_KF方法的有效性。结果表明，在保持计算复杂度同水平的前提下，TS_KF方法能极大的提高预测的准确性。
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user: 摘 要 提出一种移动机器人视觉在线测量方法，设计和开发了一种基于工业机器人的高精度在线视觉检测系统，并详细说明了系统的原理和结构组成，解决了传统视觉检测系统通用性差的问题，具有适合多种较大型零部件精确测量的优势。该检测系统与传统的视觉检测系统作了对比，并进行了车架孔位实际测量直径及空间位移关系对比研究，实验结果也表明了该方法的有效性。 关键词 :在线视觉检测，机器视觉，孔位检测，实验 Copyright © 2018 by author 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 机器人视觉检测涉及高速图像处理技术、计算机视觉技术、机器人运动学、动力学、控制理论、实时计算等，是具有广阔的工业应用前景的研究课题。在过去的几年里，机器人视觉检测无论是在理论上还是在应用方面都取得了很大进展。目前工业领域应用的机器人视觉系统仍处于专用的简易视觉系统，通过简单的图像特征提取、模板匹配完成二维目标识别、定位或跟踪等视觉任务，复杂的三维视觉系统仍处于开发阶段。 本文提出一种移动机器人视觉在线测量方法，设计和开发了一种基于工业机器人的高精度在线视觉检测系统，并详细说明了系统的原理和结构组成，达到了理论与技术实践有效统一的目的，解决了传统视觉检测系统通用性差的问题，具有适合多种较大型零部件精确测量的优势；解决了对于固定目标(车架孔位)的实时检测与测量问题，该方法具有较高的实用性；解决了传统视觉检测系统产生大量数据造成计算量大且对构建测量模型不够准确的问题，具有实时在线对孔位进行测量的优点，且测量模型准确，满足生产需要。
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user: 2. 移动机器人视觉检测原理及发展概况 传统的视觉检测系统建立在固定式视觉传感器基础之上，重点研究物体的几何尺寸及空间位置测量，但由于其固定性、通用性差和无法适用于汽车混流或小批量生产线的问题，无法满足工业中多品种、多系列的测量需求。 移动机器人视觉检测系统是在立体视觉技术的基础上，为适应新的检测环境、满足新的检测要求而发展起来的新研究领域。这种检测系统不仅能够充分发挥机器人运动灵活、占地面积小的特点，而且随时变换程序即能够满足产品多品种、多系列的检测需求，尤其适合在混流生产线上对大型异型零部件进行非接触、快速、精确测量 [ 1 ] 。 在国内，目前对机器人视觉检测的研究尚处于起步阶段。任永杰等人研究了机器人柔性视觉检测系统现场标定技术 [ 2 ] ；邾继贵等人研究了机器人柔性电子检具测量系统 [ 3 ] 和面向测量的工业机器人定位误差补偿技术 [ 4 ] ；王一等人研究了测量机器人在线动态温度误差补偿技术 [ 5 ] ；庞晓红等人研究了视觉传感器应用中三维扫描点云数据处理的方法 [ 6 ] 。 在国外，机器视觉检测技术也一直是研究的热点。Bailey Ian L.等人做出的伯克利的基本视觉测试实验 [ 7 ] ，通过系统的简化视觉任务和使用近的观看距离研究大角度尺寸测量超出图表的限制范围的方法；Seleznev A. V.等人做出的对共同性斜视双眼视觉测试 [ 8 ] ；Tijmen Bakker等人开发一种在甜菜地利用机器人平台自主导航的系统 [ 9 ] ；S. Cubero等人提出一种基于计算机视觉系统的自动预柑橘类水果使用移动平台的场分级 [ 10 ] ；Simone Calderara等人开发一种基于镜像能和颜色信息的视觉烟雾检测系统 [ 11 ] ；Nansen Christian等人提出在一种动物饲料中骨粉样品的机器视觉检测方法，可快速筛选饲料原料的构成和控制其质量 [ 12 ] 。
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user: 3. 系统架构 机器人视觉在线测量系统是在本实验室机器视觉系统研究基础之上，以ABB机器人为运动载体搭建双目视觉传感器组装而成的，如图1所示。 系统主要由以下部分构成： 3.1. 机器人运动系统 机器人运动系统由ABB公司开发的六自由度工业机器人组成运动载体，将搭载双目视觉传感器与激光传感器对特定的物件(以摩托车架为例)进行检测与测量。工业机器人作为体视觉传感器的运动载体，不仅极大地拓展了视觉传感器的工作空间，还保留了视觉检测技术非接触、快速的特点。通过控制机器人在空间的位姿变换，视觉传感器能够依次到达空间指定测量位置采集图像信息。通过对ABB机器人运动控制算法Rapid程序的熟悉与掌握，可以自主编写机器人运动最优路径程序，达到对机器人运动控制的目的。 3.2. 双目视觉传感器部分 为了能够实现双目视觉检测与测量实验的模拟，系统采用了畸变率较小的工业摄像机和工业镜头。工业摄像机采用千兆以太网技术，通过TCP/IP技术完成检测对象图像的传输和采集。通过双目视觉系统的构架方案以及标定，可以比较容易了解双目系统的构成和原理，以及简易双目系统构建的方案，为下一步的图像采集与处理夯实基础。 3.3. 标定系统 任何一种机器视觉系统，都要标定摄像机的内外参数和空间变换矩阵。在三维视觉测量系统中，系统的整体性能依赖于摄像机的内部参数和传感器结构参数的标定精度。本文设计的系统采用了基于平板靶标的辅助标定，如图2所示。 图1. 机器人在线视觉测量系统架构图 图2. 标定平板靶标 设 R 1 ， T 1 表示摄像机 C 1 与靶标之间的相对位置关系， R 2 ， T 2 表示摄像机 C 2 与靶标之间的相对位置关系。对靶标上任意一点，如果它在靶标坐标系、摄像机 C 1 坐标系与摄像机 C 2 坐标系下的非齐次坐标分别为 x w ， x c 1 ， x c 2 ，则 x c 1 = R 1 x w + T 1 x c 2 = R 2 x w + T 2 } (1) 将(1)式中 x w 消去后得到 x c 1 = R 1 R 2 − 1 x c 2 + T 1 − R 1 R 2 − 1 T 2 (2) 若用R和T表示两个摄像机之间的几何关系，由(2)式可得 R = R 1 R 2 − 1 T = T 1 − R 1 R 2 − 1 T 2 以平板靶标为中介，进行传感器标定的同时也可完成摄像机的标定。这种方法的优点是将摄像机标定与传感器标定合二为一，简化了标定步骤，操作简单、方便，而且精度较高。
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user: 4. 系统的实现 移动机器人视觉在线测量系统根据机器视觉原理，结合基恩士激光位移传感器，利用其传输距离的数据特征检测孔位所在大致位置，并利用双目视觉传感器所采集到的图像数据，对其进行处理与分析，包括图像灰度化、二值化、边缘提取等处理，得到摩托车架孔位基本的轮廓信息(空间圆弧)，利用三点定圆或空间圆弧拟合方法得到圆心，从而求得车架孔位半径。 具体实施步骤如下： 步骤1：在系统实验之前将各个设备连接并调试好，即：将基恩士激光位移传感器连接好并安装在ABB机器人的第六轴法兰盘上面，并固定双目视觉传感器对图像进行采集。相机与电脑均是由一根网线与机器人控制柜相连接，从而实现通信与图像处理的工作。 步骤2：打开ABB机器人控制柜开关，开机上电。开启机器人示教器，如图3所示。将机器人控制器调整为手动模式，否则在自动模式下，配置系统参数功能被禁用。点击“ABB”主菜单 → “控制面板” → “配置系统参数”，建立系统输入输出信号，实现I/O通信。其中，系统参数里面有不同的类型，可以选择Signal、System Input、System Output、Bus等类型进行设置，从而实现外部设备与控制器的连接与通信，如图4所示。 图3. 示教器初始主菜单画面 图4. 配置系统参数 步骤3：自主建立工具(工件)坐标系与标定，设置机器人有效载荷。其中，工具坐标系的标定，即TCP设定的原理为：首先在机器人工作范围内找一个非常精确的固定点作为参考点；其次，在机器人确定工具的中心点TCP；然后通过手动操纵机器人以最少四种不同的机器人姿态去移动工具上的中心点TCP，使得其尽可能与参考点恰好接触，从而确定工具坐标系原点；最后，机器人通过四个位置点的位置数据确定工具的TCP，如图5所示。工件坐标系的标定原理为：在某一个对象的平面上，只需定义三个点，就可以建立一个工件坐标系，如图6所示：在x轴上确定两点x 1 ，x 2 ，其中x 1 点为坐标系的原点。在y轴上确定一点y 1 ，由右手定则确定z轴的方向，从而确立工件坐标系。具体操作为：在“手动操纵”里面进行工具坐标或者工件坐标的设置与标定，标定工具坐标时至少需要4个不同姿态的点，标定工件坐标时只需3个点(x轴上不同位置的两点，y轴的一点)即可，通过右手法则即可确定z轴，从而确立工件坐标系。设置有效载荷的重量及其重心的偏移值。如图7所示。 步骤4：通过对ABB机器人运动控制算法Rapid程序的熟悉与掌握，可以自主编写机器人运动最优路径程序，达到对机器人运动控制的目的。在示教器主菜单点击程序编辑器，新建程序模块和例行程序，对机器人检测摩托车架孔位的路径进行设置与编程，如图8所示。这其中涉及到机器人最优路径规划问题，可以采取全局路径规划与局部路径规划的结合，能有效地利用局部规划时间，从而得出相对更好的路径。在最优路径编程的学习过程中，可以产生浓厚的兴趣，提供一个开发思路的空间。 图5. TCP位置的标定 图6. 工件坐标系 图7. 设置工具(工件)坐标和有效载荷 图8. 设置和编写最优路径程序 步骤5：手持机器人示教器，运行已设定程序，在机器人带动基恩士激光位移传感器运动的过程中，利用传感器对距离长度的灵敏度，检测车架各个孔位的位置，并依次作出标记。如果在机器人运行过程中出现转角故障或其他问题，可以自主修改已设定的路径程序，使机器人能够正常运行。 步骤6：通过双目视觉传感器与电脑组成的视觉伺服系统，将采集到的孔位信息传输到电脑中，进行图像处理，主要过程包括：目标检测、图像与目标的匹配，目标运动的估计和图像特征的选择。 经过双目摄像机采集到的图像如图9所示，其中(a)为左相机采集到的孔位的左图像，(b)为右相机采集到的孔位的右图像。 步骤7：利用对图像处理知识的掌握，对双目视觉系统采集到的图像进行容量和质量等调整，以使图像的后续工作顺利进行，即图像的预处理过程。其包括灰度化处理和平滑处理两部分。处理后的图像经过边缘检测(包括Prewitt算子、Sobel算子、拉普拉斯算子、Canny算子等算法)与特征提取，从而得到孔位的空间圆弧特征信息。利用基于平面约束的空间圆弧拟合方法，实现孔位的高精度检测与测量。 采集到的孔位圆原图像如图10(a)所示，灰度化后的图像如图10(b)所示。 利用Canny算子来对采集到的孔位圆图像进行边缘提取，得到图像如图11所示。 由求取孔位圆图像质心原理公式和实验得到孔位圆的圆心，如图12所示。 本文对车架圆形孔位进行了观测，测得了孔位圆上12个点的三维坐标，如表1及图13所示。 图9. (a) 左图像；(b) 右图像 图10. (a) 原图像；(b) 灰度化后的图像 图11. 边缘提取后的图像 图12. 拟合孔位圆图像质心 Table 1 Three dimensional coordinates of holes and circular points (cm 孔位点 X坐标 Y坐标 Z坐标 1 6.312 21.035 21.536 2 6.345 20.831 23.314 3 6.304 20.136 24.216 4 6.324 18.534 25.345 5 6.297 16.621 25.013 6 6.287 15.437 24.123 7 6.316 14.348 23.014 8 6.319 14.238 21.064 9 6.294 15.846 20.159 10 6.289 16.734 19.641 11 6.314 18.304 19.531 12 6.324 19.921 20.157 表1. 孔位圆观测点的三维坐标(cm) 图13. 孔位圆12点的三维坐标 采用列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt)非线性最小二乘拟合方法可求得孔位圆的几何参数。初始值的选择方法为：空间圆的圆心坐标为所有边缘数点的质心；圆的半径为质心到边缘的平均距离；圆所在的平面方向余弦由所有边缘数据点的三维空间中的最小二乘平面拟合求得。根据求得的边缘点坐标，利用空间圆最小二乘拟合算法，即可测量出空间圆的几何参数。
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user: 5. 结束语 本系统借助于ABB机器人，根据机器视觉原理，结合基恩士激光位移传感器，将机器人运动控制与机器视觉检测相结合，实现对较大型工件的非接触测量，如摩托车架等。本文介绍了机器人高精度车架孔位视觉在线测量系统的组成构架，包括机器人运动系统、双目摄像机和标定系统，重点研究机器人视觉检测系统及车架孔位检测与测量方法，包括软件与硬件的设计。 本系统解决了大部分固定式视觉测量系统通用性差和无法适用于汽车混流或小批量生产线的问题，充分发挥了机器人运动灵活、占地面积小的特点，而且随时变换程序即能够满足产品多品种、多系列的测量需求，尤其适合在混流生产线上对大型异型零部件进行非接触、快速、精确测量。
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user: 摘 要 数字图书馆以其信息容量大、传输速度快、时空限制少等优势，已成为读者阅读文献的主流平台。如何向读者提供导向性强、个性化好的服务，是数字图书馆向智慧图书馆转变的关键。鉴于此，提出一种文献阅读智能推荐算法。该算法只需单遍扫描文献阅读流，以深度优先搜索策略来挖掘频繁情节，以共享前缀树来存储频繁情节，以情节单调性来压缩搜索空间。实验表明，与经典算法相比，所提算法具有较好的时空性能和较高的挖掘质量，挖掘结果能够揭示读者的阅读习惯和预测读者的阅读倾向，从而有助于数字图书馆提高文献资源的利用率并向读者提供更好的个性化服务。 关键词 :数字图书馆，智能推荐，频繁情节，深度优先搜索，共享前缀树 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 数字图书馆以其信息容量大、传输速度快、时空限制少等优势，已成为读者阅读文献的主流平台。以中国知网CNKI为例，作为目前全球最大的中文数字图书馆，CNKI已拥有40多个国家及地区的众多读者，日均访问量超过100万人次。在集中文献资源的同时，如何向读者提供导向性强、个性化好的服务，是数字图书馆向智慧图书馆转变的关键。 文献阅读流是数字图书馆下读者产生的阅读事件组成的事件流，其中蕴藏着丰富的语义模式。文献智能推荐旨在对文献阅读流进行分析，挖掘频繁出现的文献序列(即频繁情节)，从而发现读者的阅读习惯和预测读者的阅读倾向，这将有助于数字图书馆提高文献资源的利用率并向读者提供个性化的服务。 自Manilla [ 1 ] 等人引入事件流上的频繁情节挖掘问题以来，众多学者对此展开了研究，提出了许多代表性算法。WINEPI [ 1 ] 、WinMiner [ 2 ] 和HUEM-GAO [ 3 ] 算法都是基于一个情节出现在其中的滑动窗口的个数来统计该情节的支持度，而MINEPI [ 1 ] 、EPT [ 4 ] 、Clo_episode [ 5 ] 、Ap-epi [ 6 ] 、UP-Span [ 7 ] 、DMinEpi [ 8 ] 和MELLO [ 9 ] 等算法则是基于一个情节的最小发生(指这样的一个时间区间，所考虑的情节在其中发生，但不在其任何子区间上发生)次数来计算该情节的支持度。然而，这些算法在挖掘过程中需要多遍扫描事件流，并且产生了大量的候选情节。另外，这些算法在计算一个情节的支持度时都可能包含了该情节多次重叠的发生，从而会导致情节发生的“过计数”问题。例如，设事件流S = <(A，1)， (A，2)， (B，3)， (D，4)， (A，5)， (C，6)， (B，7)， (E，8)， (A，9)， (C，10)， (B，11)， (A，12)， (C，13)>，窗口大小为3，则事件流S被分为13 − 1 + 3 = 15个滑动窗口，即W1 = <(A，1)>，W2 = <(A，1)， (A，2)>，W3 = <(A，1)， (A，2)， (B，3)>，W4 = <(A，2)， (B，3)， (D，4)>，W5 = <(B，3)， (D，4)， (A，5)>等，尽管情节 在S上只出现了一次，但由WINEPI等算法计算得到的情节 的支持度却为2(对应着两个重叠的滑动窗口W4和W5)，由MINEPI等算法计算得到的情节 的支持度为3 (对应着三个重叠的最小区间[2，6]， [5，10]， [9，13])。 为了解决情节发生的“过计数”问题，学者们基于非重叠发生(一个情节的两次发生是非重叠的，当且仅当其中的一次发生出现在另一次发生之后)计数提出了事件流频繁情节挖掘算法Discovery Non Over [ 10 ] 、NONOVERLAPPING [ 11 ] 和NONEPI [ 12 ] ，这些算法为每个情节使用了一个自动机，通过单遍扫描事件序列来跟踪这些自动机的状态迁移，从而统计出相应情节在事件流上的发生次数。虽然这些算法较好地解决了情节发生的“过计数”问题，但由于非重叠发生未必是最小发生，所以这些算法挖掘的频繁情节并不能很好地描述一个情节中事件类型之间的紧随关系。例如，由算法NONEPI得到的情节 在事件流S上的第一次发生是[1，6] (即<(A，1)， (B，3)， (C，6)>)，并不是最小发生[2，6] (即<(A，2)， (B，3)， (C，6)>)。 为此，本文提出了一种事件流频繁情节挖掘算法MANEPI (Minimal And Non-overlapping EPIsode)。该算法基于最小且非重叠发生来计算一个情节的支持度，既可以很好地描述一个情节中事件类型之间的紧随关系，又可以避免情节发生的“过计数”问题。该算法采用深度优先搜索策略来挖掘频繁情节，只需要单遍扫描事件流且不产生任何候选情节，大大提高挖掘效率。另外，该算法使用共享前缀树来存储频繁情节，并利用情节单调性压缩频繁情节的搜索空间，加速挖掘过程。理论分析和实验评估表明该算法能有效地挖掘给定事件流上的频繁情节。
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user: 2. 预备知识 2.1. 基本概念 定义1 (事件流)：给定事件类型集 ε = { E 1 ， E 2 ， ⋯ ， E m } ，一个事件就是一个二元组(E，t)，其中，E Î ε，t表示该事件的发生时间。定义在ε上的事件流S是由若干事件按发生时间先后排列的序列，表示为 S = 〈 ( E 1 ， t 1 ) ， ( E 2 ， t 2 ) ， ⋯ ， ( E n ， t n ) 〉 ，其中 t i < t j ( 1 ≤ i < j ≤ n ) 。 定义2 (情节)：情节a是由若干事件类型组成的序列，记为 α = 〈 E 1 E 2 ⋯ E k 〉 ，其中 E i ( 1 ≤ i ≤ k ) ∈ ε 且对于所有的i和j ( 1 ≤ i < j ≤ k )满足E i 总是列在E j 之前。情节a中事件类型的个数称为a的长度，记为|a|。长度为k的情节称为k-情节。 定义3 (子情节，超情节)：给定情节a和b，若b中的事件类型均在a中出现，且先后顺序与a中的这些事件类型一致，则称b是a的子情节，或a是b的超情节，记为b Í a或a Ê b。 定义4 (前缀)：设情节 α = 〈 E 1 E 2 ⋯ E k 〉 ，则称情节 β = 〈 E 1 E 2 ⋯ E k − 1 〉 是a的前缀。 定义5 (串接)：给定情节a和b，将b的所有事件类型按其顺序列在a后面形成的新情节称为a和b的串接，记为concat(a，b)。 定义6 (发生)：给定事件流S和情节 α = 〈 E 1 E 2 ⋯ E k 〉 ，若 〈 ( E 1 ， t 1 ) ， ( E 2 ， t 2 ) ， ⋯ ， ( E k ， t k ) 〉 是从S中删除若干事件后得到，且 t i < t i + 1 ( 1 ≤ i ≤ k − 1 ) ，则称区间 [ t 1 ， t k ] 为a在S上的一次发生， t k − t 1 为该发生的区间长度，t 1 为该发生的起始时间，t k 为该发生的终止时间。 定义7 (最小发生)：设 [ t s ， t e ] 是情节a在事件流S上的一次发生，若S上不存在a的另一次发生 [ t ′ s ， t ′ e ] ，使得 t s < t ′ s 且 t ′ e ≤ t e ，或 t s ≤ t ′ s 且 t ′ e < t e ，即 [ t ′ s ， t ′ e ] ⊂ [ t s ， t e ] ，则称 [ t s ， t e ] 是a在S上的一次最小发生。情节a在事件流S上的所有最小发生组成的集合记为a.mo。 定义8 (最小且非重叠发生)：设 [ t s ， t e ] 和 [ t ′ s ， t ′ e ] 是情节a在事件流S上的两次最小发生，且满足 t e < t ′ s 或 t ′ e < t s ，则称 [ t s ， t e ] 和 [ t ′ s ， t ′ e ] 是a在S上的最小且非重叠发生。情节a在事件流S上的所有最小且非重叠发生组成的最大集合记为a.mano。 定义9 (支持度)：集合a.mano的基数|a.mano|称为情节a的支持度，记为a.sup。 定义10 (频繁情节)：给定支持度阈值min_sup，若情节a的支持度大于等于min_sup，则称a是一个频繁情节。 2.2. 引理1：若b Í a，则b.sup ≥ a.sup 证明：因为b是a的子情节，则对于a.mano中a的任意两个最小且非重叠发生 [ t i s ， t i e ] 和 [ t j s ， t j e ] ，一定存在b的两个最小且非重叠发生 [ t ′ i s ， t ′ i e ] 和 [ t ′ j s ， t ′ j e ] ，满足 [ t ′ i s ， t ′ i e ] ⊆ [ t i s ， t i e ] 和 [ t ′ j s ， t ′ j e ] ⊆ [ t j s ， t j e ] ，这表明|b.mano| ≥ |a.mano|，即b.sup ≥ a.sup。引理1证毕。■ 2.3. 定理1：非频繁情节的任何超情节也是非频繁的，频繁情节的任何子情节也是频繁的 定理1也称为情节单调性。 证明：由引理1和定义10可得证。■ 2.4. 问题描述 给定事件流S和支持度阈值min_sup，问题描述为：设计一个挖掘S上所有频繁情节的算法，要求：1) 只需要单遍扫描S；2) 挖掘过程中不产生候选频繁情节；3) 尽可能少的时空需求。
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user: 4. 实验评估 本文通过七组实验来评估算法MANEPI。实验对比了MANEPI和经典算法MINEPI [ 1 ] 和NONEPI [ 12 ] 的运行时间、内存开销和挖掘质量。实验的硬件环境为3.6 GHz Intel(R) Core(TM) i7-4790 CPU，内存8 GB，操作系统为Windows 8，程序采用VC++ 6.0实现。 4.1. 数据集 我们选用CNKI的一个Web服务器上从2017年11月1日至2017年11月30日的日志数据，该日志数据包括了相关读者对156259种不同文献的207498个阅读记录。 4.2. 实验结果 实验1：运行时间vs支持度阈值通过改变支持度阈值，得到如图2所示的三个算法在数据集上的运行时间(以毫秒为单位)。 图2. 运行时间vs支持度阈值 可以看出，随着支持度阈值的减小，三个算法的运行时间都线性增加，导致上述事实的主要原因是：MANEPI采用了深度优先搜索策略，而MINEPI和NONEPI采用了广度优先搜索策略。 实验2：运行时间vs序列长度选择数据集上前6天、前12天、前18天、前24天的事件作为四个序列，设定支持度阈值为7，得到如图3所示的序列长度对算法时间性能的影响。 可以看出，三个算法的运行时间都随着序列长度的增加而线性增加，且它们的时间性能对比结果同实验1，导致这些现象的原因与实验1的解释相同。 实验3：内存开销vs支持度阈值通过改变支持度阈值，得到如图4所示的三个算法在数据集上的内存开销(以KB为单位)。 可以看出，随着支持度阈值的减小，三个算法的内存开销都线性增加，导致这些现象的原因与实验1的解释相同。 实验4：内存开销vs序列长度设定支持度阈值为7，得到如图5所示的序列长度对三个算法内存开销的影响。 可以看出，三个算法的内存开销都随着序列长度的增加而线性增加，且MANEPI的空间性能优于MINEPI和NONEPI，导致这些现象的原因与实验1的解释相同。 实验5：频繁情节个数vs支持度阈值通过改变支持度阈值，得到如图6所示的算法发现的频繁情节个数。 可以看出，随着支持度阈值的减小，MANEPI和MINEPI均发现了更多的频繁情节，这是因为在同一事件流上，支持度阈值越小，满足支持度阈值要求的频繁情节就越多。同时，可以观察到在同一事件流上MINEPI挖掘的频繁情节要多于MANEPI，这一现象也证实了MINEPI容易导致情节发生“过计数”问题，原因在于MINEPI基于最小发生来计算一个情节的支持度，而MANEPI基于最小且非重叠发生来计算一个情节的支持度。 实验6：频繁情节个数vs序列长度设定支持度阈值为7，得到如图7所示的序列长度对MANEPI和MINEPI发现频繁情节个数的影响。 可以看出，随着序列长度的增加，两个算法发现了更多的频繁情节，这是因为在同一支持度阈值下，事件流越长，满足支持度阈值要求的频繁情节就越多。同时，我们也观察到与实验5相同的另一现象，解释原因同实验5。 实验7：平均区间长度vs情节长度我们使用平均区间长度来评估算法的挖掘质量。所谓平均区间长度，是指相同长度频繁情节的所有发生区间的平均值，该值越小，越能体现一个情节中事件类型之间的紧随关系，挖掘的质量也就越高。设定支持度阈值为7，得到如图8所示的情节长度对MANEPI和NONEPI的平均区间长度的影响。 图3. 运行时间vs序列长度 图4. 内存开销vs支持度阈值 图5. 内存开销vs序列长度 图6. 频繁情节个数vs支持度阈值 图7. 频繁情节个数vs序列长度 图8. 平均区间长度vs情节长度 可以看出，随着情节长度的增加，两个算法的平均区间长度也在增加。同时，MANEPI的挖掘质量高于NONEPI，这是因为NONEPI所考虑的非重叠发生未必是最小发生，挖掘的频繁情节并不能很好地描述一个情节中事件类型之间的紧随关系，下面举例说明这个问题。 <基于隐马尔可夫模型的多步攻击预测研究，面向分布数据安全的误用检测算法和入侵检测系统的研究，隐马尔可夫模型在入侵检测中的应用，基于入侵响应的入侵警报关联性的攻击预测算法，基于因果网络的攻击计划认别与预测，面向网络安全的基于入侵事件的早期预警方法>是算法MANEPI及NONEPI均能发现的一个频繁6-情节，该情节刻画了读者如下的行为模式： 旨在研究一个基于隐马尔可夫模型的攻击预测方法(见第一篇阅读文档)，这些读者首先理解了两种常用的入侵检测模型，即误用检测模型(见第二篇阅读文档)和异常检测模型(见第三篇阅读文档)，然后分析了现有攻击方法的不足(见后三篇阅读文档)。 由算法MANEPI和NONEPI得到的该情节的平均区间长度分别是180分钟和300分钟，即表示大多读者完成上述6篇文献的阅读分别需要3小时和5小时左右。显然，MANEPI的挖掘结果更有助于CNKI向读者提供个性化的文献阅读推荐服务。
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user: 5. 结束语 本文提出了一个采用深度优先搜索策略和共享前缀树存储结构的频繁情节挖掘算法MANEPI，该算法只需单遍扫描给定的事件流，且挖掘过程不产生候选频繁情节。实验评估表明算法MANEPI具有较好的时空性能和较高的挖掘质量，挖掘结果能够揭示读者的阅读习惯和预测读者的阅读倾向，从而有助于数字图书馆向读者提供更好的个性化服务。未来我们将研究能够融合多种支持度定义的频繁情节挖掘算法。