DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 背景分析 2.1. 相关研究分析 为提高CSW的应用性能，Yue P.等利用地理空间语义和服务，提出了一种基于工作流的复杂地理空间特征的发现方法。通过特征类型的基本特征和主题语义之间的空间语义，构建基于工作流的服务链来定位图像中与语义相关的复杂特征。该方法也扩展了CSW的ebRIM信息模型，以增强目录服务的地理信息处理和知识发现能力，更好地支持服务发现和编排 [ 2 ] 。为实现地表覆盖信息空间服务的有效检索，徐生磊等在分析地表覆盖信息的特征的基础扩展了CSW目录的地理信息元数据标准，以此设计了一个全球地表覆盖信息元数据模型，并提出了一个相应的全球地表覆盖信息元数据目录系统软件架构 [ 3 ] 。文献 [ 4 ] 中也进行了类似的工作，文中也对CSW进行了扩展，设计了一个统一空间资源发现服务框架。Stock K.等则使用一个语义丰富的ebRIM注册表，包含一个特征类型目录(FTC)来表示地理特征类型的语义，包括操作、属性和特征类型之间的关系，以提升SDI的适用性 [ 5 ] 。之后其又提出了一种专门用于语义数据存储的CSW应用纲要，定义了信息模型到OWL、RDF模型的映射，避免了语义信息在映射过程中的丢失问题 [ 6 ] 。为利用地理数据空间本体来实现地理数据的智能关联，文献 [ 7 ] 将该本体表示为一个五元组，并通过具体检索应用流程在特定平台中进行对其进行了性能验证。Lutz M.等人则通过扩展本体推理机和级联目录服务这两个组件，提出了一个专门针对SDI的地理信息检索框架。在此框架中，所有WFS的要素类型都可以通过注册映射的方式被关联到对应的本体概念上 [ 8 ] 。文献 [ 9 ] 专门设计了一个空间信息的本体模型，并使用它来完成网络地理信息的推理，以此来实现空间信息的描述和以及空间定位。Fitzner D.等提出了一种新的方法来发现地理服务(WPS)。该方法中，发现请求和Web处理服务被注释为逻辑编程语言中的连接查询，而发现过程则是基于这些描述之间的逻辑编程查询控制。该方法将输入和输出之间的关系形式化，使之能够更精确地捕获WPS的功能并能使用逻辑编程查询在发现过程中进行有效的推理 [ 10 ] 。Janowicz K. 等认为地理语义有利于支持跨异构信息源的复杂查询和检索以及服务编排、语义转换和即时集成。他们提出了将OGC和语义技术之间进行映射配置的方法并指出了如何将SDI与链接数据相结合 [ 11 ] 。 这些研究都在不同程度上解决了SDI中的服务资源检索及应用问题。但是，由于CSW自身的原理结构特点和用户专业背景的局限，地理空间信息资源的检索中依然存在着可操作性差，检索功能弱，查询效率低和用户决策支持少等突出问题。而且现有研究较少考虑用户的偏好问题，没能有效解决用户的个性化需求。 2.2. 问题分析 具体而言，目前阻碍空间地理信息有效检索的主要问题有以下几点：1) ebRIM、ISO等应用纲要都是面向地理资源提供者的，不是面向地理资源消费者，不同数据中心使用不同的发布方式和元数据模型，用户如果不了解目录服务使用的信息模型，便无法准确描述自己的需求；2) OGC filter规范定义的结构只能描述一些相对单一的查询条件，并不能准确描述用户的需求，无法使用自然的逻辑语法来表达用户对地理资源的偏好；3) 目录服务缺乏语义性质的描述，用户查询主要依赖关键词，当用户查询使用的关键词和描述地理资源的词汇表不一致时，便无法检索出结果，即使目录服务中已经有相关的地理资源；4) 目前的检索结果表示方法基本上是基于纯文本的，缺乏足够的信息和功能来辅助用户有效做出最终选择。
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user: 3. 系统设计 为解决以上问题，在前期研究成果上，本文设计如图1所示的个性化地理空间资源发现系统框架。 3.1. 用户个性化引擎(User Personalization Engine， UPE) 用户个性化引擎UPE接受和解析用户的请求，将其分解为基本功能需求和偏好需求两个子项，并根据基本查询规则和基本偏好项对这两个子项进行规范化。该引擎扩展偏好查询中的基本偏好关系，建立面向地理资源的偏好查询关系模型。同时基于操作信息数据库中的用户操作信息建立其混合偏好模型。 3.2. 元数据规范引擎(Metadata Standardization Engine， MSE) CSW提供了核心查询属性来实现不同应用纲要的统一查询，但OGC提供的抽象信息模型描述能力比较弱，无法有效地描述数据和服务的信息。元数据规范引擎中针对地理资源建立一个面向用户的元数据模型，明确、统一地描述地理资源的偏好属性。用户不需要理解应用纲要中复杂的信息模型，通过地理资源元数据模型，就可以提出相应的查询，进而完成地理资源的检索。 3.3. 分布式发现引擎(Distributed Discovery Engine， DDE) 分布式发现引擎依据发现策略将规范后的基本功能需求子项解析为CSW Filter查询条件，并将这些Filter查询条件将转发给底层的各个CSW，也负责整合底层各个CSW返回的结果，根据地理资源的标注和元数据模型生成统一的简单地理资源对象；然后基于规范后的基本偏好子项，在地理资源监控模块的协助下，根据算法构建偏好网络，对返回的候选项进一步筛选。 图1. 个性化地理空间资源发现系统架构图 3.4. 插件式图形表达 为提高系统的人机交互性，增强可视化功能，在客户端借助第三方工具和方法来实现插件式图形表达与交互方式，显示地理资源的发现过程及结果，通过图形化形式来给用户提供资源相关度、对象服务参数、资源热度和用户反馈等大量有用信息，引导其做出最终选择。 3.5. 地理资源监控模块 地理资源监控模块包含一个资源注册表，该模块定时监控列表中已注册地理资源的性能参数和用户评价等，为分布式发现引擎和用户的选择提供依据，同时也在用户离线时自动添加新的候选资源。
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user: 4. 系统实现 4.1. 原型系统构建 本文使用文献 [ 12 ] 中提出的方法来构建用户个性化模型，其可以表示为： U s e r P r o f i l e = ( I m P M ， E x P M ) (1) I m P M = ( C ， A C ， R ， A R ， H ， X ， I N S ) (2) E x P M = { K B ， U P O ， P C T } (3) 其中ImPM为隐式偏好子模型，它是一个基于本体技术构成的七元组；而ExPM为显式偏好子模型，它由基于严格偏好关系的偏好构造函数组成。 同时基于文献 [ 13 ] 中设计的地理资源统一模型GRUM来描述用户的服务请求，GRUM的UML图如图2所示。一个用户服务请求R可以表示为： R = ( N ， O ， E ) (4) N是一个由本体概念组成的概念集，用来归纳和表达用户对目标服务的功能需求，其内容与GRUM中的sIdentifier， sTitle， sAbstract， sKeyword， sType等参数对应；O用来在语义层面上指定用户对目标服务中操作的输入和输出的要求，与GRUM中的I/O参数对应；E是用户的实时偏好，表明用户对所需服务QoS等参数的需求。 原型系统中基于前期研究中提出的差分式服务发现策略(Differential Service Discovery Strategy， DS2) [ 14 ] 来设计服务匹配策略，其匹配函数可以表示为： R S i m i = α × N S i m ( s i . s n ， R . N ) + β × F S i m ( s i . O ， R . O ) (5) ( α ， β > 0 ， α + β = 1 ) RSim i 代表候选服务s i 与服务请求R的匹配程度，相似度计算函数NSim (∙)与FSim (∙)采用文献 [ 8 ] 中提出的方法。 图2. GRUM模型的UML图 原型系统主要基于Java开发。其中Web系统采用Spring MVC框架搭建；前端页面基于CSS框架Cube搭建；数据库使用MongoDB；本体操作则使用Jena框架；使用Lucene架构对服务进行文本处理。 4.2. 系统实例 GWSC是文献 [ 13 ] 中基于Eclipse GEF框架开发的一个服务组合流程建模设计器。为验证本文设计的系统性能，使用GWSC对全国气温分布制作进行工作流建模。 建模过程中，系统自动获取逐小时的气温数据，基于气温数据做插值分析；同时获取全国的行政区划图数据，然后合并做矢量数据切割栅格数据处理，最后将结果导出为常用图片格式。在此过程中，自动气象站数据和数据处理功能均作为空间信息服务发布到CSW，每个流程节点通过本文提出的系统检索并绑定某一具体空间信息服务，从而实现从地面观测数据到气象产品输出的自动化制作流程。每个节点绑定的具体空间信息服务决定了最终导出结果的质量。 图3和图4分别展示了露点温度分布产品服务链和空气温度分布产品服务链的执行结果。可以看到，服务链构建成功后，GWSC流程设计器可以选择执行该空间信息服务链，执行服务链成功后，可以得到我国大陆地区的逐小时露点温度分布产品和空气温度分布产品，并能最终通过原型系统展示服务产品结果。这些结果表明，本文提出的方法能够有效检索出优质的地理空间服务资源，可以较好地应用于实际空间服务应用中来。
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user: 5. 总结 本文通过建立一个基于本体技术与偏好查询理论的用户个性化模型，采用适应偏好查询的地理资源统一模型GRUM，提出基于语义的地理资源发现方法，构建了一个基于CSW的个性化地理空间资源发现系统框架。通过原型系统实例证明，本文提出的方法能支持多源CSW的统一检索，有效增强CSW对地理资源的检索能力。 图3. 露点温度分布图 图4. 空气温度分布图
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user: 致 谢 本文受到湖北省自然科学基金项目(2016CKB714)资助。
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user: 摘 要 随着石油工程企业信息化的发展，各类专业及管理的应用系统日益增多，导致了数据机房压力过大、服务器利用率不高、故障恢复时间较长等问题。采用虚拟化技术搭建服务器集群平台，能有效提高石油工程企业信息系统的部署能力和管理水平、提高资源利用率、降低运营成本，一定程度上解决了上述问题。以VMware vSphere为例探讨石油工程企业信息化系统的VMware虚拟化技术解决方案。 关键词 :虚拟化，服务器，VMware，信息化 Copyright © 2017 by authors， Yangtze University 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 传统服务器是在每台服务器上安装单一操作系统，为保证应用稳定运行，一般一台服务器上只运行一个应用，在具有多个应用的数据中心中就会有多台服务器分别为单一应用服务，这就导致了数据中心服务器数量的增加，从而增加了日常维护工作的工作量，并且严重浪费了服务器资源和电力资源。 随着信息技术的发展，信息系统越来越庞大和复杂，用虚拟化技术将少量的物理服务器整合为服务器集群平台成为一种趋势。虚拟化技术实现了硬件资源的共享，使各类应用及用户共同使用这些资源；虚拟化技术还可以为信息化提供更高的安全性、容灾性、高可用性、稳定性，并且可以显著降低企业运营成本，提高管理维护的灵活性。
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user: 2. 服务器虚拟化的优势 虚拟化技术允许多个虚拟机在同一台物理服务器或服务器集群上运行多个不同类型的操作系统。虚拟化技术的技术优势就是将少量的物理服务器整合为服务器集群平台，使运行在其上的各类系统和应用共享这些物理服务器硬件资源，这样的虚拟化平台通过数据迁移、高可用性、动态资源分配等技术还可以为系统和应用提供更高的安全性、稳定性。 通过虚拟化技术对应用服务器的整合，可以减少服务器的采购，使企业在硬件采购上节约大量的成本。服务器数量的减少同时也意味着机房耗电量和散热量的减少，从而减少了服务器和空调的用电量，为企业减少了能源支出。服务器的减少就减少了数据机房的服务器空间占用，为数据机房节省了物理空间。虚拟化技术的使用可以减少管理维护人员的维护工作量，可以缩短甚至小区计划和非计划的停机时间。虚拟化技术可以整合数据机房中原有的物理服务器，减少新服务器的采购。
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user: 3. VMware vSphere介绍 VMware vSphere是VMware公司推出的业界领先的虚拟化平台，在全球范围有着广泛的使用，有着很多的成功案例。典型的VMware vSphere数据中心由计算服务器、网络环境、存储网络和存储阵列、vCenter Server、vCenter Client管理客户端等基础部件组成(图1)。 在计算服务器上运行的ESXi软件为运行虚拟机以及vCenter Server提供基础环境和资源，这些计算服务器被称为物理服务器。VMware的虚拟机支持Linux、Windows、Unix等多种系统，具有很高的兼容性和很强的适应性，使虚拟化具有了很宽广的使用范围。 VMware vSphere能够满足不同数据中心对不同存储技术的需求，能够支持光纤通道SAN阵列、iSCSI SAN阵列和NAS阵列等常见的现有存储技术通过为每台物理服务器配置多个冗余网络适配器以及冗余网络交换机和冗余网络链路，可以为整个VMware vSphere数据中心提供高带宽和可靠的网络连接。 vCenter Server安装后自动运行，作为ESXi主机的中心管理员，为数据中心提供一个管理控制点，将多个物理服务器的资源加入池中并统一管理这些资源并将这些资源共享给整个数据中心的虚拟机。vCenter Server具有基本的数据中心服务功能，如访问控制、性能监控和配置功能。 数据中心管理和虚拟机访问的管理客户端包括VMware vSphere Client、vSphere Web Client (用于通过Web浏览器访问)或vSphere命令行界面(vSphere CLI)。推荐使用VMware vSphere Client客户端来对整个虚拟机系统进行管理和维护。 图1. 典型VMware vSphere数据中心物理拓扑 VMware vSphere具有动态迁移技术(VMotion)、存储动态迁移技术(Storage vMotion)、系统资源动态分配技术DRS(VMware Distributed Resource Scheduler)、存储资源动态分配、容错技术(fault Tolerance)以及为应用程序提供高可用性(High Availability，HA)等先进技术，在这些技术的可实现运行中的虚拟机从一台物理服务器迁移到另一台物理服务器上而不中断业务，将故障物理服务器上虚拟机在同一集群中其他物理服务器上重新启动，在主从虚拟机之间切换来保证虚拟机的连续可用性，集群资源的动态分配来改善所有主机和集群资源的分配和功耗。这些先进技术保证了数据中心的容灾能力和稳定性。 Vmare Vmotion可以将正在运行中的虚拟机从一台物理服务器实时迁移到集群中另一台物理服务器上，从而做到了零停机时间并且提供了连续可用的服务，最关键的是保证了事务的完整性。要实现VMotion虚拟机文件必须存放在共享存储中，执行Vmare Vmotion实际上并不改变虚拟机文件的存放位置，只是在逻辑上将虚拟机的归属转移到不同的物理服务器上。要使用Vware Vmotion功能就需要保证ESXi物理服务器的CPU类型必须是一样的，但可以是同类型的CPU的不同型号，即可以是Intel的不同型号的CUP或者AMD的不同型号的CUP。完全相同的CUP可以提高Mware Vmotion的稳定性和效率。 VMware HA不间断地检测集群中的所有安装ESXi的物理服务器，并检测故障，每台ESXi主机上的代理程序不断向集群中的其他主机发出“心跳信号”，VMware HA还不间断地监控集群中资源使用情况，当VMare HA检测不到“心跳信号”时会将判断ESXI主机故障并将该物理服务器上的虚拟机在其他的物理服务器上重新启动，由于是重启虚拟机，这会导致业务的中断。 VMware DRS不间断监控集群中资源的使用情况，并根据实际业务情况和不预定义规则的优先级，为集群中的虚拟机进行智能、动态地资源分配。当某台虚拟机负载增大时，VMware DRS会将虚拟机重新分发给资源池中资源较多的物理服务器来实现自动分配可用资源，这种重新分发有两种方式，一种是将重负载的虚拟机迁移到具有更多资源的另一台物理服务器上，也可以是将该物理服务器上的其他虚拟机迁移到其他物理服务器上，来将原物理服务器上的资源更多地分配给重负载的虚拟机，从而为该虚拟机提供更多的资源。VMware DRS具有自动模式和手动模式，自动模式下由VMware DRS来决定在不同物理服务器之间分发虚拟机的最佳策略，并自动将虚拟机迁移到最合适的物理服务器上；采用手动模式时，VMware DRS会提供一个把虚拟机放到最佳物理服务器的建议，然后将建议提交给管理人员，由其决定具体的执行方式。
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user: 4. 服务器虚拟化实施方案 随着中原工程公司数据中心的业务发展，原有的服务器已无法满足各种应用的需要。在对数据中心的升级中考虑到了VMware的虚拟化技术，并根据实际情况设计了VMware虚拟化数据中心。 4.1. 硬件配置 整个系统设计采用光纤通道SAN存储阵列实现数据存储，将虚拟机文件共享在SAN存储阵列中，最大化发挥WMware vSphere虚拟化架构的优势，保证了动态迁移(VMotion)、系统资源动态分配(DRS)、应用程序提供高可用性(HA)的可靠性和高效率。 9台浪潮NF8480物理服务器各配置一组4个万兆网卡和一组4个千兆网卡通过2条负载均衡冗余链路连接1台华为万兆交换机(华为S6720)和一台千兆交换机(华三S5120)作为服务器上网线路，其中万兆交换机网络设计为业务主干网络，千兆交换机网络设计为虚拟机管理网络和负载均衡冗余网络。NF8480物理服务器配置8GB HBA卡连接浪潮光存储交换机SANbox5800，浪潮光存储交换机SANbox5800连接浪潮SAN存储矩阵AS1000的A和B两路控制器，从而实现物理服务器通过光存储交换机与光存储阵列的数据链路。 4.2. 冗余设计 整个系统充分考虑了冗余设计，双电源负载均衡并采用20kVA在线式UPS和64个12V 100AH免维护电池。网络部分采用1个万兆交换机和1个千兆交换机组成的双线路配合每台物理服务器的双网卡形成整个系统的网络负载冗余。可以将万兆网络作为业务网络，千兆网络作为管理网络，也可以将万兆和千兆两条网络互为备份的冗余网络。每台物理服务器采用三电源和双风扇的冗余设计。物理服务器配备双HBA卡与双光纤存储交换机、存储阵列的冗余设计提供了容灾功能，保证了数据的安全。 4.3. 软件配置 各物理服务器安装虚拟化底层软件VMware ESXi 5.5，将物理服务器的组成大的资源池，在每台物理服务器上部署的多台虚拟机将共享该资源池。每台虚拟机根据不同业务需求，分门别类安装不同的数据库、应用系统、web服务、邮箱服务、视频会议服务等业务。 vCenter Server采用虚拟主机的方式。使用虚拟主机不但能够实现vCenter Server的快速部署和快速恢复，而且还能够借助动态迁移VMotion、系统资源动态分配DRS和应用程序提供高可用性(HA)等特性来使Center Server像其他虚拟机一样的动态、动态分配资源，从而保证Center Server的稳定连续运行。 Center Server负责整个系统的管理、控制、调度、备份/恢复、迁移、虚拟机建立与维护、系统性能的监控与管理。可以在普通的PC机上安装VMware vSphere Client，管理员和用户就可从任何Windows PC通过VMware vSphere Client远程连接到vCenter Server中来管理和维护虚拟机集群。在实际的使用中，为安全考虑可以通过网络的访问策略限制访问IP等方式实现只有特定的管理员在特定的电脑上进行虚拟化系统的管理和维护工作。 维护管理人员通过在Windows PC上安装Vmware vCenter Converter Standalone虚拟机迁移软件将虚拟机或者物理服务器迁移到ESXi物理服务器中作为虚拟机，Vmware vCenter Converter Standalone可以对Windows和Linux系统进行迁移，并且能够迁移第三方虚拟机(如微软的Virtual PC、HyperVM等)和第三方虚拟机镜像。Vmware vCenter Converter Standalone还支持热迁移，可以将正在运行的系统迁移到ESXi物理机中作为虚拟机。通过这个方法可以快速实现将传统服务器上的应用迁移到虚拟机集群系统中来，并保持业务的连续性。 4.4. 实施过程 在9台物理服务器上安装VMware ESXi5.5，并配置密码和网络。通过OVF模版方式部署VMware vCenter5.5到物理服务器上并配置网络。通过VMware vCenter建立集群并添加物理服务器，并根据网路环境配置主机虚拟机交换机和网络环境。配置存储阵列并映射到物理服务器主机群。通过Vmware vCenter Converter Standalone将运行中系统迁移到物理服务器中作为虚拟机。创建Windows Server2008、Windows Server2012等常用服务器系统模版，由模版快速创建相应系统的虚拟机部署应用。手动创建特殊需求的虚拟机硬件并安装相应的操作系统及应用。采用虚拟化集中管理软件对整个虚拟化集群高效管理。使用自动化脚本及相应软件对虚拟机以及数据库等重要数据进行备份及容灾管理。 4.5. 实施效果 通过VMware虚拟化系统在中原工程公司数据中心的部署，将地区公司原门户网站、OA办公、视频会议等十余套系统成功迁移到虚拟化系统中，解决了服务器单点故障问题。各应用数据集中存放在共享存储阵列中，保证了数据安全性并提高了I/O性能，实现了数据集中管理和备份，可实现快速可靠的灾难恢复，实现了故障服务器自动迁移和虚拟化应用的高可用性。减少了服务器数量，简化了管理，减少了运维人员的工作量，降低了运维成本。 在实际使用过程中，除了正常的应用及业务的使用外，VMware虚拟化系统可以快速搭建测试环境，虚拟机的部署时间非常快，在使用模版的情况下几分钟就可以部署一台虚拟机服务器，中原工程公司数据中心在开发业务中经常使用虚拟环境部署多台虚拟机服务器来作为测试环境，测试完后可随时将测试虚拟机从虚拟化及集群中删除来释放资源，为开发工作提供了高效的环境，提高了开发效率，并且减少了硬件采购的支出。 在调试过程中对VMwareVmotion、VMware HA、WMware DRS进行了测试，实现了各模块的功能。特别是Vmotion的使用非常方便，当需要对某个物理服务器进行停机维护时，通过使用Vmotion将该物理服务器上的虚拟机迁移到其他的物理服务器上，既保证了虚拟机业务的连续性又保证了对物理服务器的维护。可以通过使用Vmotion功能来对物理服务器进行计划内的停机维护而又不停止业务。 4.6. 虚拟化实施建议 由于所有虚拟机文件都保存在SAN共享存储阵列中，相当于把数据的鸡蛋都放在了SAN存储阵列的一个篮子里。数据存储的安全性尤为重要，存储阵列的热备和冗余设计是必须要考虑的。使用VMware vCenter Converter Standalone迁移系统耗时较长并且产生虚拟机占用空间特别大，对于重建难度不大的系统不建议采用Converter Standalone进行系统迁移。 虚拟化并不适合所有的应用。由于高性能计算业务会充分利用CPU的资源，在使用高性能计算业务时CPU利用率会非常高，具有资源的独占性，所以高性能计算适宜采用虚拟化技术。视频服务之类连续占用计算机资源的应用也不适合使用虚拟化技术。占用大量I/O和内存资源的大负载应用同样也不适合采用虚拟化技术。 虚拟化的实施应根据公司的资源及资源使用情况以及实际业务情况，制定系统的实施规划，而不能盲目地追赶虚拟化的新技术。在资源充足的情况下可以考虑异地双活的虚拟化方案，这种方式可以最大化地保证数据的安全性和业务的连续性。
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user: 5. 结语 服务器虚拟化是一项较新的信息技术，随着虚拟化技术发展成熟，服务器虚拟化技术必将得到越来越广泛的使用。服务器虚拟化将成为未来服务器发展的新趋势。当然在数据中心建设过程中还是要根据实际应用情况来考虑不同的服务器形式。 VMware虚拟化系统经过一段时间的运行后，实践证明了虚拟化技术的优势。VMware虚拟化应用在中原工程公司数据中心已初见成效。下一步可研究多集群、异地双活、异地容灾等内容来进一步提高数据应用的安全高效应用。 [编辑] 帅群
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user: 摘 要 语音控制在智能家居的应用为人民生活带来极大便利，但常规的非特定人语音控制会产生语音的误触发 [ 1 ] 。本文在非特定语音识别的基础上，通过改进相应算法设计了一种特定人语音识别家居控制系统。系统采用MFCC算法获取语音特征，通过DTW算法实现语音特征匹配。上位机基于安卓平台，利用Android Studio工具并结合NDK组件实现相应软件与算法开发。下位机基于Zigbee平台，利用IAR完成家居系统下位机的开发。系统可完成特定人的语音控制，具有较高的识别率，操作更加人性化。 关键词 :家居系统，特定语音，语音控制，安卓平台，Zigbee平台 Copyright © 2017 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 语音控制技术突破传统手动操作的局限，让人与机器之间的沟通交流更智能化 [ 2 ] 。语音控制发展迅速，出现了许多出色的语音控制系统。其中语音控制家居系统发展前景广阔，针对家居控制的各项要求中，控制的准确性及安全性极为重要。本文在传统的语音家居控制系统基础上增加特定人语音识别，在非特定语音识别的基础上，通过改进相应算法设计出一种特定人语音识别家居控制系统，可减少意外因素所带来的语音误触。
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user: 2. 特定人语音家居控制系统设计原理 特定人语音家居控制系统主要由移动终端控制和家居下位机控制组成(如图1)。移动终端基于安卓平台，由用户发送语音指令至移动平台，然后利用MFCC(梅尔频率倒谱系数)算法获取语音特征，并利用DTW (动态时间规整)算法实现语音特征匹配，最后经Wi-Fi将指令送至下位机。下位机基于Zigbee平台，作为系统执行者，首先接收来自上位机的Wi-Fi指令信号，然后对信号识别，实现对家电的控制。
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user: 3. 语音识别算法 3.1. 语音特征参数提取 语音信号经过预处理之后，提取语音特征的目的是为了提取说话人的语音特征进而确定说话人身份 [ 3 ] 。常用的特征参数提取算法有：基于人耳听觉特性的MFCC(梅尔倒谱系数)、基于声道特性的LPCC (线性预测倒谱系数)。本文采用MFCC算法。MFCC算法在孤立词识别上，相比基于声道模型的LPCC算法具有更好的鲁棒性，更符合人的听觉特征，当信噪比降低时仍然具有较好的识别性 [ 4 ] 。图2为MFCC特征参数提取原理，获得MFCC特征参数方法如下： 1) 先对输入信号进行预处理(分帧、加窗、预加重)，然后作离散傅立叶变换得到语音信号的频谱值。通过以上方式达到提高初始语音稳定性的效果并且方便后续语音特征参数的提取与匹配，并规整语音信号的频谱。设语音信号的离散傅里叶变换为： (1) N表示傅立叶变换的点数，x(n)表示语音输入信号。 2) 利用频谱幅度的平方获得能量谱。 3) 利用三角形滤波器组分析上述步骤获得的能量谱。 定义一个有M个三角滤波器的滤波器组，中心频率为 f ( m ， m = 1 ， 2 ， ⋯ ， M ) ，本文取M = 24。m值的减小会致 f ( m ) 之间的间隔减小，反之亦然。三角滤波器的频率响应定义为： 图1. 特定人语音家居控制系统原理 图2. MFCC特征参数提取原理 H m ( k ) = { 0 ， k < f ( m − 1 ) 2 ( k − f ( m − 1 ) ) ( f ( m + 1 ) − f ( m − 1 ) ) ( f ( m ) − f ( m − 1 ) ) ，   f ( m − 1 ) ≤ k ≤ f ( m ) 2 ( f ( m + 1 ) − k ) ( f ( m + 1 ) − f ( m − 1 ) ) ( f ( m + 1 ) − f ( m ) ) ，   f ( m ) ≤ k ≤ f ( m + 1 ) 0 ， k ≥ f ( m + 1 ) (2) 其中 ∑ m = 0 M − 1 H m ( k ) = 1 4) 根据(1)与(2)的结果计算MFCC对数能量： s ( m ) = ln ( ∑ k = 0 N − 1 | X a ( k ) | 2 X m ( k ) ) ，   0 ≤ m ≤ M (3) 5) 经离散余弦变换得到MFCC参数： C ( n ) = ∑ m = 0 N − 1 S ( m ) cos ( π n ( m − 0.5 ) M ) ，   0 ≤ n ≤ M (4) 2.2. 特征参数匹配 为解决说话人与模板语音的问题，本文采用特征参数匹配算法(如图3)。经过MFCC算法提取得到相应的参数即匹配中所使用的特征参数，再根据特征参数建立相应模板完成说话人语音匹配。在时间序列中，若语音信号波形长度相等则语音较容易匹配 [ 5 ] 。如图4所示，需要比较相似性的两段时间序列的长度可能并不相等，在语音识别领域，语音信号存在一定的随机性，比如a点会对应到b点。传统的欧几里得测距无法有效求出两个时间序列间的距离，利用DTW算法可找到a点实际应匹配的c点。 DTW利用非线性规整技术可有效完成孤立词的匹配，通过规划函数 i m = Ф ( i n ) ，将参考模板的时间轴m与测试信号的时间轴n实现非线性地映射，并使该函数满足： D = min Φ ( i n ) ∑ i n = 1 N d ( T ( i n ) ，   R ( Φ ( i n ) ) ) (5) D代表最优时间规整下两矢量间的长度。DTW算法利用局部最佳化的处理寻找最优路径。在最优路径中，信号特征变量的累积失真最小，有效减少时间不统一所带来的误差。 DTW算法原理如图5，横轴为测试模板的各个帧号 n = 1 ~ N ，纵轴为参考模板的各帧 m = 1 ~ M 。 图3. 特征参数匹配流程 图4. DTW算法原理 图5. DTW算法原理 DTW算法首先分析两个模板各帧之间的长度，接着在帧匹配距离矩阵中寻求最优路径。寻求最优路径方式描述为：从图5中(1，1) 点开始，到达点 ( i n ， i m ) 有三种方式(如图6，分别为 ( i n − 1 ， i m ) 、 ( i n − 1 ， i m − 1 ) 和 ( i n − 1 ， i m − 2 ) )。从这三种方式找到距离 ( i n ， i m ) 最近的方式，获得累积距离： D ( i n ， i m ) = d ( T ( i n ) ，   R ( i m ) ) + m i n { D ( i n − 1 ， i m ) ，   D ( i n − 1 ， i m − 1 ) ， D ( i n − 1 ， i m − 2 ) } (6) 这样从点(1，1)出发至(N，M)反复计算获得最优路径。待测语音和模板语音进行匹配，获得的最优路径距离为识别结果 [ 6 ] 。 常规的DTW匹配算法存在效率低下问题。论文利用放宽端点限制DTW算法(如图7)：利用先验知识估计点(i，j)，路径规划分为从(i，j)至点(N，M)以及从点(i，j)至点(1，1)，这样点(i，j)分段向(N，M)和(1，1)计算。由此解决DTW算法端点对齐上存在的不足，并可有效缩小搜索空间。 图6. 局部约束路径 图7. 放宽端点限制DTW算法原理
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user: 3. 基于Android平台上位机软件设计 本文利用Android Studio 2.2.3 (JDK1.8， Gradle 2.2.3)完成上位机软件开发。在软件设计中，首先选择操作模式(手动模式和语音模式)，语音操作模式需录入5次语音命令以保证特征提取的精度，利用MFCC算法及DTW算法对语音的特征提取和语音匹配，最后将指令发送至下位机。上位机软件流程如图8。 上位机软件主程序包括：界面设定、语音输入、NDK语音处理以及Wi-Fi传输模块。具体完成步骤如下： 1) 界面设定 上位机界面主要包含模式切换界面以及语音控制界面。其中语音控制界面包含语音特征录入、语音特征删除及语音输入。 2) 语音输入 通过搭载Android移动设备的麦克风完成录音工作，语音录制须开启两个权限： 图8. 上位机软件设计流程 完成语音传输的步骤： ① 先调用setAudioSource( )完成初始化状态 ② 调用setOutputFormat( )设定输出格式，完成设定输出，完成数据源组态。 ③ 设定setAudioEncoder( )编码器，以及setOutFile( )输出文件。 ④ 调用prepare( )进入准备完成状态 ⑤ 调用start()进行录音 3) NDK语音处理 NDK利用C/C++等原生代码执行部分程序处理语音信号和图形图像识别等 [ 7 ] 。利用NDK开发有利于防止代码反编译且方便外部代码移植。NDK开发步骤： ① 打开Android Studio其中SDK Manager，勾选其中的CMake、NDK、LLDB。 ② 创建工程，选中Include C++ Support，然后点击Finish。若出现报错则检查上述步骤。 ③ 进入主界面后先在MainActivity定义相应的函数，然后进入cpp下完成C/C++的编写。 ④ 最后在Java框架下调用所定义的函数。 4) Wi-Fi传输 Wi-Fi传输类似于蓝牙一样在两个设备之间直接建立数据传输通道。Wi-Fi的有效距离较长，传输速率及穿墙性优于蓝牙传输。在Android SDK中提供了相应的API，通过这些API可以发现其他支持Wi-Fi Direct的设备，也可以接收其他支持Wi-Fi Direct的设备。Wi-Fi传输开发如下： ① 创建监听Wi-Fi Direct动作的广播接收器 public class WiFiDirectBroadcastReceiver extends BroadCastReceiver {public void onReceive(Context context，Intent intent){ } } ② 注册广播接收器 注册广播接收器需在AndroidManifest.xml中限制Android版本至少为4.0。且添加与Wi-Fi相关的权限。利用BroadCastReceiver相应组件完成注册。 ③ 发现并连接设备 使用Wi-Fi Direct进行通信。首先要搜索周围的Wi-Fi设备，调用Wi-FiP2pManager.discoverPeers方法完成这项工作。当搜索到Wi-Fi设备后，可以选择其中设备进行连接。每一个设备都是WiFiP2pDevice对象，然后利用WifiP2pDevice对象存储设备相关的信息。最后调用WifiP2pManager.connect方法连接设备。 ④ 数据传输 当设备之间建立连接后，可以调用WiFiP2PpManager.requestConnectionInfo方法获取作为服务端设备信息。根据主机信息，先创建ServerSocket对象，然后使用ServerSocket.accept方法等待另一端连接。
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user: 4. 下位机设计 4.1. 下位机硬件设计 下位机负责与上位机进行数据通信和家电控制。下位机硬件机构如图9。下位机一部分是充当信号中转站，收到Wi-Fi数据，然后按照Zigbee的协议进行封包，在设置好通道参数的前提下，再通过Zigbee芯片发送至相应节点；另一部分用作终端节点，主要负责数据的采集及控制命令的执行 [ 8 ] 。 4.2. 下位机软件设计 上位机和下位机间通信过程是由上位机发出请求通信，下位机完成执行 [ 9 ] 。终端节点与协调器的通信是通过终端节点将信息发送至协调器，再经串口送至上位机。下位机软件设计包括终端节点软件和协调器软件的设计。软件设计主要分为组网与联网、端点通信和节点间数据通信，程序流程如图10。
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user: 5. 实验分析 本文利用搭载Android7.0的安卓智机为测试工具，录音采用手机麦克风，提取语音MFCC参数储存 图9. 下位机硬件系统结构 图10. 下位机程序流程图 Table 1 Results of specific speech control home system (indoor quiet condition 测试语音 室内安静下语音识别成功率/% 人物一 人物二 人物三 打开台灯 89% 19% 18% 关闭窗帘 87% 21% 17% 表1. 特定人语音家居识别系统结果(室内安静状态) Table 2 Results of specific speech control home system (indoor noisy condition 测试语音 室内嘈杂下语音识别成功率/% 人物一 人物二 人物三 打开台灯 86% 23% 21% 关闭窗帘 84% 21% 22% 表2. 特定人语音家居识别系统结果(室内嘈杂状态) 在手机内存上。系统下位机采用Zigbee开发工具箱(CITE-T-ZA)完成对智能家居的模拟。采用语音预加重系数a = 0.9，汉明窗作为窗函数 [ 10 ] ，采样频率9 khz、18 big，帧移85，语音每帧28 ms。实验对于孤立词各训练5次，并在室内相对安静与嘈杂环境进行100次语音控制测试。测试不同人物的传输成功率以及不同指令的传输成功率 [ 11 ] (其中人物一为主说话人，其他为参照对象)，解锁成功率为说出四字短语到下位机执行操作的成功度，结果如下： 据表1与表2可观测出：特定人语音的识别正确率较参照对象有明显的区别；且室内识别成功率高于室外。根据本文的改进算法，针对特定人的语音识别能够准确识别特定人的语音，进而防止非特定人语音误触的发生，且在室内外均能准确的识别特定人的语音。
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user: 6. 结束语 本文基于MFCC和DTW设计出一种特定人语音识别家居控制系统。相较于传统的语音控制模式，系统可完成特定人的语音控制，具有较高的识别率、安全性及稳定性，语音操作更加人性化。
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user: 摘 要 目的：探讨Solitaire AB支架用于急性大脑中动脉闭塞(acute middle cerebral artery occlusion， AMCAO)动脉内取栓的疗效及护理。方法：回顾性分析安庆市第一人民医院2015年5月~2017年6月，23例采用Solitaire AB支架行急性大脑中动脉闭塞取栓术患者的临床资料。比较患者治疗前后美国国立卫生研究院卒中量表(National Institutes of Health Stroke Scale， NIHSS)评分及术后90 d mRS评分，评估患者预后状况。结果：患者血管成功再通(mTICI ≥ 2b) 20例(86.95%)，术后NIHSS评分改善 ≥ 15分；入院时NIHSS评分(18.81 ± 6.83)分，出院时NIHSS评分(2.50 ± 3.34)分，3例部分再通，90 d随访临床结局优良，失访1例；结论：对急性大脑中动脉栓塞的患者，使用Solitaire AB支架取栓术是相对安全的，可提高血管再通率，改善临床预后，其预后及转归与护理是否正确密切相关。 关键词 :Solitaire AB支架，机械取栓，急性大脑中动脉闭塞，护理 Copyright © 2017 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 脑卒中是中国死亡的主要原因，占所有死亡的22.45%。脑卒中患者是患冠状动脉疾病的三倍。大约65%的中国卒中是缺血性的 [ 1 ] 。近端大血管动脉粥样硬化性狭窄或闭塞占所有急性缺血性卒中(acute ischemic stroke， AIS)的35%~40% [ 2 ] 。缺血性脑卒中患者的脑脉管系统中的动脉粥样硬化存在着显着的民族差异。与高加索人群中颅外大动脉粥样硬化的高发病率相反，颅内动脉粥样硬化(影响大脑中动脉(middle cerebral artery， MCA)，颈内动脉和椎基动脉的颅内部分)是亚洲人群缺血性卒中的主要原因。事实上，估计颅内动脉粥样硬化占中国人群中所有AIS的33%~50% [ 3 ] 。 尽早再通闭塞的脑血管是成功治疗AIS的关键 [ 4 ] 。安庆市第一医院神经内科 2015年5月~2017年6月应用Solitaire AB支架取栓治疗急性大脑中动脉闭塞23例的护理体会，现报告如下。
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user: 2. 对象与方法 2.1. 临床资料 男14例，女9例，年龄62~85岁，(74.4 ± 6.8)岁。纳入标准：1) 明显神经系统功能缺失，NIHSS评分大于10分，或低于10分但有失语；2) 颅内大血管近端的狭窄或堵塞；3) 在时间窗内，前循环的时间窗为6~8 h，后循环的时间窗是12~24 h，特殊情况可扩大时间窗；4) 存在静脉溶栓禁忌症，或静脉溶栓无效。禁忌症包括：1) 脑部：CT显示已存在1/3面积的大脑中动脉供血的脑组织坏死或1/2面积的大脑前动脉供血的脑组织坏死；2) 影像学相关血管未见明显堵塞；3) 血压不能控制；4) 不能耐受 EVT或全身麻醉；5) 发病前一般情况差。 2.2. 检查方法 入院后立即行头部MRI、DWI、MRA检查，确诊急性大脑中动脉闭塞后立即行DSA，符合取栓适应证者，告知家属病情，征得同意并签字，立即行支架取栓治疗。 2.3. 治疗方法 病人仰卧位，局麻生效后，改良Seldinger技术穿刺右股动脉，置入6F导管鞘，行脑血管造影明确病变部位并评估侧支代偿情况，超滑导丝引导下将6F导引导管头端置入责任动脉，路图下经X-pedion-10导丝将Rebar-18或27微导管(美国ev3公司)置入责任动脉闭塞段，远端并造影明确微导管位于血管腔内。经微导管将Solitaire AB支架(4 mm × 20 mm；美国eV3公司)置入闭塞动脉段，回撤微导管释放支架，持续约5 min，将支架与微导管一起回撤，回撤同时使用20 ml注射器回吸，使导引导管内产生负压，防止血栓碎片向颅内脱落。取栓完毕后造影确定血管是否再通，必要时再次取栓，取栓次数 ≤ 3次，若血管仍狭窄 ≥ 50%，行球囊扩张，采用 Wingspan (美国Boston公司)支架成形术。造影显示闭塞动脉通畅后，撤出导引导管及导管鞘，缝合器缝合，术毕。 2.4. 疗效评估及随访 血管再通成功标准为mTICI评分 ≥ 2b。术后7 d复查DWI + MRA了解梗死及脑血管情况。对比入院及出院时NIHSS评分，评价疗效。mRS评分评估病人预后状况。 2.5. 统计学分析 应用SPSS21.0统计软件，定量资料以均数±标准差( x ¯ ± s)表示，入院和出院NIHSS评分比较行t检验，以P < 0.05为差异具有统计学意义。 2.6. 结果 血管成功再通(mTICI ≥ 2b) 20例，总再通率86.95% (20/23)，术后NIHSS评分改善 ≥ 15分，3例部分再通；其中大脑中动脉M1段闭塞18例，大脑中动脉M2段闭塞5例；其中1例再通后血管狭窄 > 50%行支架成形术；其中1例血管再通后又闭塞，入院NIHSS评分(18.81 ± 6.83)分与出院时NIHSS 评分(2.50 ± 3.34)分比较，具有显著统计学差异(P < 0.01)。随访15例，时间6个月，预后均良好(mRS ≤ 1分)，1例失访(见表1)。
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user: 3. 护理措施 1) 术前护理护理人员到位后全面了解病史，了解有无药物、食物过敏史，行碘过敏试验，术区备皮，去除假牙及头颈部、胸前区金属用品，留置导尿，建立静脉通路，标记足背动脉。术前给苯巴比妥针镇静处理，同时根据患者病情对患者及家属做好心理护理，消除其恐惧、紧张情绪，积极配合治疗。躁动不安者，在家属知情同意后使用肢体约束带，防止坠床。术前须向患者家属充分说明术中及术后可能出现的风险及并发症，客观分析治疗的预后。再次检查处于备用状态的相关急救设备(吸引装置、给氧装置、心电监护仪、除颤仪、简易呼吸气囊、气管插管)、急救药品及介入材料是否齐全、完好。 2) 术中配合护理人员协助患者平卧于C臂机床，充分暴露穿刺部位。连接心电监护、吸氧。协助医师行术区常规消毒、铺巾、局部麻醉。手术过程中密切观察患者意识状态、瞳孔、心率、呼吸、血压、血氧饱和度的变化，并进行详细记录，并随时将信息反馈给医生。注意保证呼吸道通畅，及时吸痰，并备好急救措施，股动脉鞘置入成功后静脉予肝素钠4000 IU 全身肝素化，以后每小时追加2000 IU，并提醒医生手术时间。配合材料供给，协助检查、核对器械及材料型号。在导管及导丝推送过程中及取栓、支架释放过程中可刺激血管发生血管痉挛，术中备好尼莫地平，嘱医嘱使用。术中也可因刺激迷走神经而导致患者心动过缓、心跳骤停或血压下降等 [ 5 ] ，护士应密切观察，发现异常应立即报告医生并积极配合处理，备好阿托品、多巴胺等急救药品。 Table 1 Treatment and prognosis of patients with stent thrombectom 例序 年龄(岁) 性别 发病时间(h) 入院NIHSS评分 出院NIHSS评分 术后90 dmRS评分 1 73 女 3 18 2 0 2 75 女 4 20 4 1 3 83 男 3 20 6 2 4 65 男 3 20 0 0 5 62 女 2 18 0 0 6 78 男 5 20 8 2 7 67 男 1 16 0 0 8 77 女 3 18 2 1 9 84 女 2 16 0 0 10 85 女 5 22 1 - 11 70 男 1 18 0 0 12 75 女 2 20 0 0 13 79 女 1 16 1 0 14 80 男 2 20 2 0 15 66 女 3 17 1 0 16 72 男 1 22 2 0 17 60 男 2 12 3 1 18 58 男 3 17 4 1 19 57 男 4 18 1 0 20 62 男 3 16 2 0 21 59 男 5 20 0 0 22 63 男 4 20 1 0 23 70 男 5 18 0 0 表1. 支架取栓患者的治疗及预后情况 NIHSS：美国国立卫生研究院卒中量表；mRS：改良Rankin评分；-：无数据 3) 术后护理 加强病情及生命体征的监测术后协助护送患者回监护病房，持续心电监测，病人取平卧位，避免头颈部剧烈活动，翻身时动作要轻柔。密切观察意识状态、瞳孔、生命体征、血氧饱和度，同时应动态观察患者认知功能、吞咽功能及瘫痪肢体肌力、肌张力的变化。定期询问有无头痛、呕吐、言语含糊、视物模糊等症状，观察肢体肌力变化，及时报告医师，协助处理并做好记录。严格控制血压在100~120 mmHg [ 6 ] ，保持呼吸道通畅，术后加强水化，促进造影剂的排出，观察尿量变化，记录24 h出入量。 穿刺肢体的护理术后5~6 h拔除动脉鞘，专用股动脉压迫器压迫穿刺处，术肢伸直并制动 24 h，观察双侧足背动脉搏动及皮温情况，并指导家属行下肢按摩，尤其是术侧肢体。 并发症的监护：a) 血管迷走神经反射：据报道股动脉鞘拔除术后血管迷走反射的发生率为2.4% [ 7 ] ，故拔鞘前应做好必要的抢救准备，注意观察心率、血压、意识变化，积极配合医师。b) 穿刺点并发症：常见的包括穿刺处渗血、皮肤瘀血、皮下血肿、假性动脉瘤、动静脉瘘等，常与频繁穿刺、按压不充分或过早穿刺肢体活动有关。除手术医生提高操作水平外，护士应做好宣教，穿刺侧肢体制动，加强巡视。c) 脑过度灌注综合征：主要表现为头痛、恶心呕吐等高颅内压症状，可伴有血压升高，甚至脑出血，是最凶险的并发症。积极有效控制血压是预防的关键。一旦发现应立即报告医师，协助复查头颅CT及控制血压、脱水降颅内压等治疗。d) 脑血管痉挛：由于术中导管、导丝及造影剂的刺激，以及术后拔除动脉鞘刺激血管迷走神经所导致，可选用尼莫地平、罂粟碱等治疗，用药过程中应注意监测血压。e) 下肢深静脉血栓形成：表现为肢体进行性水肿及发硬，指导家属适度活动、定期按摩肢体可有效预防。本组患者术后均未发生穿刺处渗血、血肿、下肢动脉栓塞、血管迷走反射等并发症。 基础护理加强基础护理，做好吞咽功能评估，给予清淡、低盐、低脂、高维生素易消化的饮食，不能进食者予以鼻饲流质饮食。指导患者家属正确翻身叩背、按摩皮肤的方法，避免发生压疮、坠积性肺炎。配合康复师，指导患者及家属早期进行康复训练，循序渐进：从被动运动 → 主动运动，从床上活动 → 床边活动→ 床下活动，促进功能康复。加强心理疏导，消除患者焦虑、恐惧心理，使患者及家属最大程度配合护理及治疗。
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user: 4. 护理体会 Solitaire AB支架动脉取栓术，可提高血管再通率，改善神经功能预后，为急性脑动脉闭塞的治疗带来了新的希望 [ 8 ] 。而血管再通术后常合并血管动脉硬化，甚至血管狭窄，特别是老年患者，Solitaire AB支架动脉取栓术联合支架置入术具有血管再通率高、创伤小、恢复快，近、远期效果肯定等优点。但操作时间较常规动脉取栓术长，操作步骤多，对术前、术中及术后的护理工作提出了更新、更高的要求，而实施合理有效护理是手术成功、有效的重要保障。介入治疗的患者病情可瞬息万变，要求护士要有高度责任心和严谨的工作态度。护理人员应积极开展业务学习，总结临床经验，建立并完善规范的护理流程，提高护理水平。
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user: 摘 要 总结目前国内录井图绘制系统存在的问题，从设计模式的基本概念、使用目的和基本要素等方面提出了基于多种设计模式的系统设计方案。针对国外录井图格式多样不统一的特性，系统采用了模板与数据结合的加载方式，通过模板自动生成数据录入界面，并支持多种数据库系统，快速输出图件。分析了MVC、Observer、Abstract Factory、Composite等4种设计模式的使用特点，详细阐述了设计模式在各个功能模块的应用。 关键词 :录井图，设计模式，模板 Copyright © 2017 by author， Yangtze University 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，国内录井公司在国外的业务不断增多，市场不断扩大，但与国外录井公司相比，技术上还有一定差距，如录井图绘制系统。录井图是集测井、录井、地质、地化等勘探数据信息为一体的成果图，描述了钻井过程中地层在纵向上的变化情况，直观反映了油气在地层中的分布特征。目前国内的录井图绘制系统不能满足国外用户的需求，主要包括：国外图例、含油气等绘制方式与国内标准不同；曲线、符号等图元设置修改操作繁琐；数据录入与录井图成图相分离。国内录井公司购买国外录井图绘制软件又非常昂贵，后期维护困难。基于以上原因，开发了能够满足国外用户需求的录井图绘制系统，采用多种设计模式，使系统操作更灵活、功能扩展更方便。
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user: 2. 系统设计方案 2.1. 设计模式 设计模式(design pattern)是面向对象软件设计的经验总结，是特定场景下解决某一类常见问题的核心方案。使用设计模式的目的就是复用这些面向对象软件设计，更好地提高代码的可重用性和可维护性，降低各模块间的强耦合度。 每种设计模式对于一类通用设计结构的关键要素进行了命名、抽象和标识，这些设计结构能被用来构造可复用的面向对象设计。一般而言，模式有4个基本要素：模式名称、问题、解决方案和效果。“模式名称”描述了问题、解决方案和效果；“问题”描述了应在何种情况下使用设计模式；“解决方案”描述了一个设计的各个组成部分以及各组成部分之间的相互关系；“效果”描述了使用后的结果 [ 1 ] 。 录井图绘制系统LogMaker主要涉及以下4种设计模式。 1) MVC设计模式：包括3个基本部分：Model (模型)、View (视图)和Controller (控制器)。模型用来维护数据并提供数据访问方法；视图负责数据的显示；控制器用来处理用户的请求。 2) Observer设计模式：由Subject (目标)-Observer (观察者)两部分构成，当目标的状态发生改变时，向它的各个观察者发出通知，观察者将对观察目标的改变做出响应。 3) Abstract Factory设计模式：提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口，而无需指定它们具体的类 [ 2 ] 。 4) Composite设计模式：是一个以树形结构描述整体与部分关系的模式。它使得客户端可以向处理单个对象一样处理由他们复合而成的合成对象。 2.2. 系统架构 笔者提出的录井图绘制系统LogMaker架构如图1所示，从功能上分为6个模块：数据库模块、模板编辑模块、数据录入管理模块、岩性图例管理模块、符号管理模块、成图模块。 图1. 录井图绘制系统LogMaker架构图 数据库模块主要负责数据库连接，将数据库的数据进行抽象化，切割数据和数据库的逻辑联系，以应对多种数据持久化方案，并对其他模块提供数据支持。目前该系统支持Sql Server2000、Sql Server 2005、Oracle多种数据库。模板编辑模块实现模板的可视化管理，能够定制录井图需显示的内容，包括图头井基本信息、图尾制图信息、直线、表格、图例、符号、图片等图元和曲线、标尺、剖面、文本描述等图道。在模板编辑模块中，还实现了模板的导入和导出功能，便于模板的共享。数据录入管理模块根据模板定制内容自动生成数据录入表格，用户可连续输入，并支持Excel文件导入导出。成图模块调用数据库模块读取模板内容和相关数据，绘制成图。用户可在图件上进行文字和图形标注，并和图件一起保存在数据库中。在岩性图例和符号管理模块中可新建、编辑、删除岩性图例和符号，生成的图例和符号被显示在模板编辑模块、数据录入模块和成图模块中。 录井图绘制系统LogMaker具有良好的用户界面和人机交互性，每种图元对象都有显示、编辑、删除等功能，每个图道都可以任意拖拽、移动，操作方便灵活。