DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 3. 甲状腺激素诱导非小细胞肺癌增殖的机制 1) 整合蛋白αvβ3是质膜的异二聚体结构蛋白，可作为TRs有助于甲状腺激素诱导的非小细胞肺癌的增殖 [ 11 ]，其主要在癌细胞 [ 12 ] 和快速分裂的血管内皮细胞中 [ 13 ] [ 14 ] 表达。αvβ3可结合细胞外基质(ECM)蛋白，并将特异性ECM蛋白-整合蛋白信号转导成特定离散细胞内反应，这种反应与细胞迁移和 图1. T3、T4、rT3化学结构及其转化流程 其他功能相关的 [ 15 ] [ 16 ]。有文献报道整合蛋白αvβ3含有甲状腺激素的离散受体位点，位于整合蛋白精氨酸-甘氨酸-天冬氨酸(argine-glycine-aspartic acid， Arg-Gly-Asp， RGD)识别位点附近 [ 17 ]。并有研究发现 [ 17 ] [ 18 ] 整合蛋白αvβ3上甲状腺激素的细胞表面受体与ERK1/ERK2[细胞外调节蛋白激酶1/2 (ERK1/2)]的激活以及ERK1/ERK2下游复杂的转录事件(如肿瘤细胞增殖和血管生成)有关。Bergh等学者 [ 17 ] 报道了T3和T4可以与纯化的质膜整合蛋白αvβ3相结合，αvβ3包含S1和S2两个TH结合位点 [ 19 ]，S1与T3结合导致PI3K活化，通过PI3K可使T3诱导转录因子缺氧诱导因子-1 (hypoxia inducible factor-1， HIF-1)的α亚基的表达 [ 20 ]，HIF-1在肿瘤生物学中起着关键作用，如促进血管生成、适应缺氧以及肿瘤的侵袭和转移等；S2主要结合T4，少量结合T3，最终激活ERK1/2通路 [ 21 ] 后诱导成纤维细胞生长因子2 (fibroblast growth factor-2， FGF-2)生成，FGF-2可刺激血管生成并因此促进肿瘤生长 [ 22 ]。此外，Meng等人 [ 18 ] 研究发现，T4以浓度依赖性的方式诱导非小细胞肺癌(NCI-H522)细胞中PCNA的积累，最大的影响浓度是在10 −8 M到10 −7 M之间；T3也增加了NCI-H522细胞PCNA的积累，但有效激素浓度超过了生理浓度水平，PCNA浓度的增加在一定程度上也促进了肿瘤细胞的增值。近年来也有文献报道 [ 17 ] 甲状腺激素的类似物四碘甲状腺乙酸(tetrac)可阻断甲状腺激素诱导的肺癌细胞的增殖，将来通过对其作用位点的研究，可能使该受体成为一个抗增殖作用的靶点，而tetrac可成为一种新型的抗增殖药物 [ 21 ]。 2) 核整合蛋白αv单体是促进肺癌细胞基因表达的激活因子 Hung-Yun等人 [ 23 ] 研究甲状腺激素诱导核整合蛋白αv单体内化的机制后，发现生理浓度的T4能在人非小细胞肺癌(NCI-H522)和卵巢癌(OVCAR-3)细胞中诱导整合蛋白αv单体的细胞内化和核易位，从而推断单聚体αv是一种新型共激活因子，由甲状腺激素调控的参与肿瘤发生和血管生成的基因所表达。核αv单体存在于暴露的T4细胞中，与癌细胞中具有重要作用的特定基因的启动子结合，如COX-2、ER、HIF-1和TR1的启动子区域。Lin HY [ 24 ] 和Cody [ 25 ] 也报道了单体αv和β3参与异二聚体整合蛋白αvβ3上的甲状腺激素受体位点，并且存在一种具有足够空间和离子属性的单体以结合和输入T4，与Hung-Yun等人的研究结果相符。 3) 雌激素受体ERα在甲状腺激素诱导的肺癌细胞增殖中的作用 Ran Meng等人 [ 18 ] 进行的在非小细胞肺癌NCI-H522和小细胞肺癌NCI-H510A癌细胞的胸腺嘧啶掺入研究实验中，发现雌激素受体ERα在非小细胞肺癌和小细胞肺癌细胞系中均有不同程度的表达，且NCI-H522细胞表达ERα水平比NCI-H510A非小细胞高2-5倍。在ERα阳性的人肺癌细胞中，由质膜启动的甲状腺激素诱导的细胞增殖作用部分是由ERα介导的，这种作用主要通过整合蛋白αvβ3与ERα的相互作用相关。同时还表明T4和T3均诱导ERK1/2活化和PCNA表达，但仅有T4引起这些细胞的ERα磷酸化。 4) 此外，还报道了甲状腺激素抗细胞凋亡作用的其他机制，如Kress等人 [ 26 ] 报道了甲状腺激素可以激活MAPK，在细胞核中，MAPK导致甲状腺激素受体的丝氨酸磷酸化，进而诱导血管生成和肿瘤细胞增殖；甲状腺激素可刺激程序性死亡-配体1(PD-L1)基因的表达，PD1/PD-L1位点在保护癌细胞免受T细胞破坏方面起着关键作用 [ 27 ]；甲状腺激素还可降低TNF-α和FAS配体的表达，这两者都是激活细胞凋亡的细胞表面因子 [ 28 ]。
system: [SYSTEM]

user: 4. 非小细胞肺癌引起甲状腺激素改变的机制 近年来有研究报道提出肺癌患者下丘脑–垂体–甲状腺轴功能也发生明显改变 [ 29 ]。国内外研究 [ 30 ] 证实了肺癌患者甲状腺激素代谢的模式是血清T3浓度降低，T4浓度、游离甲状腺素指数(FTI)及TSH正常，并且rT3浓度增加，即甲状腺功能正常的病态综合征[euthyroid sick syndrome， ESS (低T3综合征)]。ESS的发生可能与以下机制有关：①肺癌患者尤其是晚期患者处于恶病质状态，因食欲减退，糖的摄入不足及利用降低，可使5’-脱碘酶的辅助因子——谷胱甘肽合成减少，因而使5’-脱碘酶的活性降低，导致T3生成减少，由于T4转化为T3减弱，则rT3相应生成增多。②肺癌患者因组织完整性遭到破坏，甲状腺素结合抑制物(THIB)大量渗入血循环，可抑制T3、T4与甲状腺结合球蛋白结合，导致低T3和(或)低T4血症。③罹患肿瘤时是一种应激状态，癌肿分泌促肾上腺皮质激素样物质增多，拮抗TSH对甲状腺的作用，抑制5’-脱碘酶活性，使TT4在外周脱碘减少，TT3产生不足，使T3降低。④由于肺癌患者消耗大量葡萄糖，葡萄糖是甲状腺中TSH作用所必需的基质，以及肺癌患者甲状腺内的TSH受体减少，故而导致甲状腺素合成、分泌均减少 [ 31 ]。国内学者王长江 [ 32 ] 对153例初诊NSCLC患者的TNM分期与甲状腺激素水平的研究中，发现随着肺癌病情的加重，内分泌紊乱的程度也加重，I~II期和肿瘤无转移患者FT3、FT4、TT3水平明显高于III~IV期和肿瘤有转移者，由此可见肺癌患者检测其甲状腺激素水平可以评估其病情严重程度。早期学者 [ 33 ] 认为T3降低是机体对原发疾病的有效适应，可降低能量代谢，对机体有保护作用，替代性的使用T4、T3并无疗效，反而导致TSH的抑制，延缓甲状腺功能的恢复。Moeller等人 [ 34 ] 研究报道，治疗引起的甲状腺功能减退与一些癌症预后良好相关，最突出的是肾细胞癌，在应用酪氨酸激酶抑制剂(TKIs)舒尼替尼治疗肾细胞癌的前瞻性研究中，甲状腺功能减退是治疗成功的独立预测因素。Garfield等人 [ 35 ] 认为，甲状腺功能减退症的诱导是TKIs延缓肿瘤生长的机制之一，而甲状腺功能减退症的纠正则消除了生存优势，使用T4替代治疗的癌症患者可能会使他们丧失甲状腺功能减退的潜在有益条件。 肺癌是全球性最常见的恶性肿瘤之一，发病率和死亡率呈逐年上升趋势。其病因及发病机制目前尚未明确，大量研究证实甲状腺激素可以通过αvβ3信号通路诱导肿瘤细胞增值及转移，Khan Samer [ 36 ] 等对甲状腺功能和癌症风险进行的鹿特丹研究中发现血清甲状腺激素水平与实体癌，如肺癌和乳腺癌的发病率增加呈正相关，将最高FT4三分位数与最低水平相比较，任何实体癌的风险增加1.13倍，乳腺癌风险增加1.14倍，肺癌风险几乎增加了一倍。甲状腺激素拮抗剂tetrac，特别是其纳米药物制剂，作为有效的抗增值及转移药物具有显著的治疗效果，将可能成为一种新型的抗增殖药物，但其作用机制还有待进一步研究。肺癌患者血清甲状腺激素水平也会发生改变，主要表现为低T3综合征，由于甲状腺激素的主要作用是促进代谢，所以肺癌患者血清甲状腺激素的降低，降低了机体代谢，减少能量消耗，减少了蛋白质的消耗，可视为机体的自我保护机制，故不宜用外源性甲状腺激素治疗，以免破坏这一自我保护性机制。综上所述，血清甲状腺激素水平检测对非小细胞肺癌的病情判断及疗效监测有一定的临床意义，但甲状腺功能在肺癌发病中的作用及作用机制值得进一步探讨。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 为解决动态手势动作识别算法提取的特征泛化程度低，识别实时性差和识别率不高的问题，本文提出了一种基于KinectV2传感器的模板匹配手势识别方法。该方法利用Kinect Studio和Visual Gesture Builder建立手势动作数据库，提取人体关键骨骼间的夹角作为随时间变化的一维特征向量，借助动态规划思想，在动态时间规整(DTW)算法的基础上提出了加权DTW手势动作识别算法。通过对DTW算法的改进，使其规整路径更快的收敛，提高了手势动作识别的实时性和准确性，并在Unity 3D虚拟仿真实验平台中进行了实时性和有效性的验证实验，同时实现了简单的人机交互。 关键词 :KinectV2传感器，手势识别，骨骼角度特征，人机交互 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 现代石油工业发展迅猛，规模不断增大，人们对其工艺水平要求越来越严格。但在实际生产中，随着石油产业规模的加大，往往会带来爆炸、有毒物质泄露等安全因素，因此，可引入手势别技术，使用手势对单体化工设备进行放缩，旋转等操作，使一线生产工人对设备外观等有更直观的了解，此外，还可以在虚拟现实平台进行事故演习时控制灭火器，阀门旋转等来模拟事故现场应急方案。从而为石化装置生产一线人员提供一个真实感官效果、状态信息明确、操控方便的全新工作环境 [ 1 ]。 手势识别技术在半个世纪前就开始有所体现，在2010年11月，随着微软公司推出Kinect体感交互设备，手势交互技术迅速被众多研究人员视为研究热点，尤其是其在骨骼追踪，预测及人体定位有着非常好的准确度，可以说是人机交互的一个革命性产品，随着Kinect for Windows SDK的推出，研究人员可以更加方便的获取用户的骨骼位置信息等，可以更加理解使用者的手势意义，从而可以帮助用户完成更好的人机交互体验。 通过研究发现，语音识别算法和手势识别算法基本形同，主要有矢量量化，轨迹追踪和模板匹配三种方法 [ 2 ]，因为矢量化的识别算法识别效率比较低，现在已经基本不再研究，所以近年来的手势识别算法主要是以隐马尔科夫模型(HMM)为代表的轨迹追踪算法和以动态时间规整模型(DTW)为代表的模板匹配算法。郭晓利等人 [ 3 ] 提出了一种改进的HMM模型算法，该算法与模糊神经网络相结合，比原HMM模型要稳定，但是还没有应用到实际中，还有待在实际环境中进一步检测。Saha S等人 [ 4 ] 提出了一种特征描述子用来描叙单个时间序列的扭曲信息，结合HMM模型来进行手势识别，该方法对12种不同的手势进行了测试，虽然准确度较高，但由于该方法模型较为复杂，所以实时性较差。李凯等人 [ 5 ] 提出了一种改进的动态时间规整算法，该方法将获取到的Kinect的骨骼点坐标及手型数据结合，构造了矢量特征来描述手的运动轨迹，实现了手势的快速匹配，但未考虑到每个人因骨骼坐标位置不同而对识别结果带来的影响；Ruan X等人 [ 6 ] 提出了一种通过失真度阈值和路径约束来改进DTW的算法，该方法通过选取8个点作为手部特征建立手势的数学模型，实验结果表明，该方法无论是在识别率还是鲁棒性方便，都取得了很好的实验效果。综上所述，HMM和DTW算法在手势明显的情况下，分类效果差别不大，通常情况下，HMM算法的识别率是要稍高于DTW算法，但是HMM方法模型复杂，计算量较大，因此实时性不如DTW算法，很难在实际生活中应用。 本文针对提取骨骼坐标位置特征时，因个人骨骼坐标位置不同造成的识别效率低，实时性差的缺陷，提出了一种基于KinectV2传感器骨骼数据的改进DTW模板匹配手势识别算法。该算法通过提取人体关键骨骼间的夹角特征，改善了因每个人骨骼位置不同造成的对手势动作特征描述不准确的缺点；通过对DTW算法进行改进，提高了计算速率，使动态规整路径更快的收敛。本文的算法不受骨骼坐标位置差异影响，能够使路径更快的收敛，既满手势识别的准确性，又满足实时性。
system: [SYSTEM]

user: 2. Kinect骨骼跟踪技术 Kinect SDK 2.0中提供了人体的各个骨骼关节的空间坐标位置分布信息及相对位置的变化，骨骼节点的数据类型以骨骼帧的形式表示，每一帧都是由25个骨骼节点组成的JointType类型的集合 [ 7 ]，人体各部位节点位置标注图和编号如图1所示。根据KinectV2追踪骨骼数据的状态在Kinect SDK 2.0中定义了三种骨骼节点跟踪情况：能够进行跟踪(Tracked)、不能够进行跟踪(Not Tracked)、通过运动状态进行推断跟踪(Infered) [ 8 ]。 图1. 人体骨架节点对照图
system: [SYSTEM]

user: 3. 建立手势样本库 本文在建立手势样本库过程中主要分为录取手势，制作手势正负样本和通过程序代码调用手势样本库三个步骤，具体步骤的工具和如图2所示： 图2. 手势样本库建立流程图
system: [SYSTEM]

user: 4. 手势运动特征提取 如何提取低计算量，低复杂度的特征并且找到统一的动作特征来对人体动作进行识别，是手势识别过程中的关键问题。以往的研究者们在进行骨骼动作的识别的时候，主要提取位置特征，角度特征或者速度特征来描述手势的运动 [ 9 ]，然而对于不同身高，不同体型的人做同一动作或者同一个人做不同动作的过程中，由于每个人的骨骼关节位置信息有一定的差异，运动速度也不尽相同 [ 10 ]，均不能统一而准确的描述手势的运动，但是即使每个人的骨骼坐标位置和运动速度不同，在运动过程中，关节间的夹角特征并没有发生明显变化，基于这种现状，本文中提出了将手势运动过程中的骨骼间的向量夹角作为手势特征描述，并结合动态时间规整(DTW)算法进行模板匹配，夹角特征提取过程如下。 4.1. 人体骨骼节点坐标获取 如图3所示，以求取右手手腕，右肩和颈下脊椎之间的夹角为例，其中，WR代表右手手腕关节点，SR代表右肩关节点，SS代表颈下脊椎关节点，要想求它们之间的空间向量的夹角，则需要求其关节点的空间坐标位置。 图3. 关节夹角示意图 虽然KinectV2能够得到人体各骨骼节点图像，但是却不能够直接获取其各个节点的空间坐标位置，所以我们需要通过编程的方式来采集需要的关节点坐标，如果将KinectV2捕捉的25个关节点全部用来做人体运动的特征分析，则会增加本系统的计算量和复杂度，从而影响系统的实时性，考虑到文中所识别的手势只用到了人体上半身的8个关键骨骼点，所以只对上半身的8个骨骼节点坐标进行提取，由于篇幅原因，表1中只列出了其中一组关键骨骼节点的空间位置坐标。 Table 1 Coordinate positions of key skeletal node 空间坐标位置 Point.x Point.y Point.z ShoulderRight 288 217 1.53865 ElbowRight 311 262 1.42707 WirstRight 336 244 1.21293 SpinShoulder 243 202 1.55516 SpinWid 242 255 1.50976 ShoulderLeft 190 210 1.53874 ElbowLeft 177 266 1.47452 WirstLeft 172 316 1.30465 表1. 各关键骨骼节点坐标位置 4.2. 夹角特征提取 如图3，假设WR关节点的坐标为 ，SR关节点的坐标为 ( x 2 ， y 2 ， z 2 ) ，SS的关节点坐标为 ( x 3 ， y 3 ， z 3 ) ，则向量 a = ( x 2 − x 1 ， y 2 − y 1 ， z 2 − z 1 ) ，向量 b = ( x 3 − x 2 ， y 3 − y 2 ， z 3 − z 2 ) ，设 〈 a ， b 〉 之间夹角为a，则有： cos α = a ⋅ b | a | | b | (1) a ⋅ b = ( x 2 − x 1 ) ( x 3 − x 2 ) + ( y 2 − y 1 ) ( y 3 − y 2 ) + ( z 2 − z 1 ) ( z 3 − z 2 ) (2) | a | = ( x 2 − x 1 ) 2 + ( y 2 − y 1 ) 2 + ( z 2 − z 1 ) 2 (3) | b | = ( x 3 − x 2 ) 2 + ( y 3 − y 2 ) 2 + ( z 3 − z 2 ) 2 (4) 将上述中的式(2)，(3)，(4)代入式(1) 即可求出三个关键骨骼关节点两两连成的向量的夹角。如图4所示，使用上述方法分别测出了某一帧右手手腕，右肘，右肩之间的夹角和颈下脊椎，右肩，右手肘之间的夹角。 图4. 不同骨骼间夹角角度：(a)右手手腕，右手肘和右肩的夹角；(b)颈下脊椎，右肩，右手肘的夹角
system: [SYSTEM]

user: 5. DTW算法原理介绍及实验分析 动态时间规整(DTW)算法是一种模板匹配方法，最开始用于处理语音序列长短不一的模式匹配问题，由于手势序列也是长短不一的，因此DTW算法也成为手势识别中常用的一种方法。 动态时间规整算法实际上是一个典型的优化问题，即利用距离函数计算出的距离值表示两个模板或者动作序列之间的相似度。如果两模板长度相等，则可以直接计算出这两个模板序列的距离来进行匹配识别；如果长度不相等，则需要将它们在时间轴上对齐，这时引入一个矩阵A，用该矩阵里面的每一个元素 ( i ， j ) 表示两模板元素之间的距离 d ( L i ， C j ) ，这个距离就代表模板L和模板C的相似度。 本次实验中使用的欧氏距离函数计算方法，因为它可以计算任何维度空间内的两个点之间的距离，如在二维平面空间里，两点之间的距离公式可以表示为： d = ( x 1 − x 2 ) 2 + ( y 1 − y 2 ) 2 (5) 在三维立体空间里，任意两点之间的距离公式可以表示为： d = ( x 1 − x 2 ) 2 + ( y 1 − y 2 ) 2 + ( z 1 − z 2 ) 2 (6) 基于欧式距离的最短距离计算共有三个约束条件 [ 10 ]： 1) 边界性：规划的路径必须是从引入的矩阵的左下角开始，以右上角结束。 2) 连续性：路径上的点与相邻的点必须对齐，这样做的目的是为了保证计算到L和C中的每一个点。 3) 单调性：路径上的点相对时间轴必须呈递增状态。 按照上述约束条件可以推出，对于A中的每一个元素而言，有且只有三个元素与之相连，元素的节点分布图如图5所示： 图5. 元素节点分布图 这里我们定义一个累积距离s(i， j)，对L和C这两个模板序列从起点(1， 1)点进行计算，累计之前所有的点计算的距离，即累计点l i 与点g j 之间的距离， 再加上其周围与点(i， j)距离最小的那个点之间的距离，如式(7)所示。当匹配到达终点(m， n)的时候，距离值s(i， j)则代表这两个时间序列的相似度。 s ( i ， j ) = d ( L i ， C j ) + min { s ( i − 1 ， j ) s ( i ， j − 1 ) s ( i − 1 ， j − 1 ) } (7) 累计距离和相似度成反比，累计距离越小，两个动作模板之间的相似度越高，累计距离越大，两个动作模板之间的相似度越低 [ 11 ]。在这里，为了更好的理解DTW算法，我们举例进行详细说明，如图9所示，分别为长度为5的标准模板{A， B， C， D， E}和长度为4的测试模板为{F， G， H， I}，模板中各元素距离已经给出，为了找出这两条模板最短的匹配路径，现在假设该模板满足下面的前提：点 ( i − 1 ， j ) 、 ( i − 1 ， j − 1 ) 、 ( i ， j − 1 ) 作为起点，点 ( i ， j ) 作为与之相连的点，如果从 ( i − 1 ， j ) 到 ( i ， j ) 或者从 ( i ， j − 1 ) 到 ( i ， j ) ，则距离为 d ( i ， j ) ，如果是从 ( i − 1 ， j − 1 ) 到 ( i ， j ) ，距离为 2 d ( i ， j ) ，式(8)表示其前提条件为： g ( i ， j ) = min { g ( i − 1 ， j ) + d ( i ， j ) g ( i − 1 ， j − 1 ) + 2 d ( i ， j ) g ( i ， j − 1 ) + d ( i ， j ) } (8) 我们假设 g ( 0 ， 0 ) = 0 ，则 g ( 1 ， 1 ) = g ( 0 ， 0 ) + 2 d ( 1 ， 1 ) = 4 ；而 g ( 2 ， 2 ) 的计算分三条路径比较：如果将 g ( 1 ， 2 ) 作为起点 g ( 2 ， 2 ) = g ( 1 ， 2 ) + d ( 2 ， 2 ) = 9 + 3 = 12 ；如果将 g ( 1 ， 1 ) 作为起点， g ( 2 ， 2 ) = g ( 1 ， 1 ) + 2 d ( 2 ， 2 ) = 4 + 6 = 10 ；如果将 g ( 2 ， 1 ) 作为起点， g ( 2 ， 2 ) = g ( 2 ， 1 ) + d ( 2 ， 2 ) = 8 + 3 = 11 。 根据上述距离值计算，取最小值， g ( 2 ， 2 ) = 10 ；以此类推，矩阵A中两个模板的最优匹配路径经过的格点为(1， 1)， (2， 1)， (2， 2)， (2， 3)， (3， 4)， (4， 4)， (4， 5)，如图6红线所示： 图6. 最优匹配路径 本次实验中采用的动态时间规整算法对手势进行识别的具体设计步骤如图7所示： 图7. DTW算法流程 这里以左滑手势为例，利用Visual Studio和Matlab混合编程环境进行分析，这个手势主要是基于颈下脊椎，左肩，右肘这三个关键骨骼节点间的夹角进行判断，将这三个关键骨骼点每一帧形成的夹角作为一组关节角度向量来进行左滑动作的描述，测试者在做左滑手势时的关节角度变化的曲线如图8所示： 图8. 测试者左滑手势关节角度变化曲线 从图8中可以看出，关节间夹角的角度变化是一条随时间的变化而不断变化的曲线，可以反映出左滑这个动作的手势特征，角度的变化可以用关于时间的一维向量表示。 由于每个人的身高，体型，运动速度的不同导致手势完成的时间和每一帧的角度变化范围也不相同，虽然角度变化曲线的起伏程度不完全相同，但是从整体上来看，曲线的基本形状确是一样的，在进行模板匹配时，DTW会将长短不一的模板序列在时间轴上进行扭曲对齐，两模板序列关于时间轴的扭曲对齐实验仿真结果如图9所示。 图9. 模板匹配过程中时间扭曲对齐实验 经过上述实验步骤后，就可以寻找两模板之间的最优匹配路径，这里还是以左滑手势为例，samples为时间序列为128帧的标准模板，test为时间序列为100帧的测试模板，因为参考模板和测试模板的长度不一致，所以进行了时间序列的扭曲，将长短不一的时间序列特征进行了对齐，如图9所示。将时间序列进行对齐后，计算两模板的最优匹配路径和欧式距离，进而计算累计距离，当累计距离越小时，则表明两模板的相似度越高，左滑手势的测试模板和标准模板的最优路径匹配结果如图10所示： 图10. 左滑手势最优匹配路径结果
system: [SYSTEM]

user: 6. DTW算法改进 由图11所示，左滑手势两模板的规整路径是弯曲上升的一条折线，而理想状态下的规整路径应该是一条接近对角线，接近直线的路径。变为图11所示路径的原因是随着样本数量和计算量的增加，识别精度随之降低，导致其动态时间规整路径无法趋向于对角线，为提高手势动作的识别精度和实时性，我们对DTW算法做出如下改进： 规整路径的累计值如式(7)可以计算得出，主要用来衡量和计算两条时间序列的相似度，为了使规整路径更加趋向于对角线，文中进行了如下改进： s ( i ， j ) = d ( L i ， C j ) + min { σ 1 s ( i − 1 ， j ) σ 2 s ( i ， j − 1 ) σ 3 s ( i − 1 ， j − 1 ) } (9) 其中， σ 1 ， σ 2 ， σ 3 为改进DTW算法的优化系数，根据图7所示，要想使路径趋近与对角线，则应使 s ( i − 1 ， j − 1 ) 大于 s ( i − 1 ， j ) 和 s ( i ， j − 1 ) ，理想状态下，假设当 s ( i − 1 ， j ) 和 s ( i ， j − 1 ) 均为1时，则 s ( i − 1 ， j − 1 ) 应为 2 ，因此若想使路径尽可能的趋向对角线的概率变大，应使 s ( i − 1 ， j ) 和 s ( i ， j − 1 ) 中的最大值大于 2 s ( i − 1 ， j − 1 ) ，所以在无法比较 s ( i − 1 ， j ) 和 s ( i ， j − 1 ) 的前提下，分别对 σ 1 和 σ 2 取大于 2 小数倍，所以本文中的优化系数 σ 1 ， σ 2 ， σ 3 的值分别为1.5，1.5，1。为验证改进DTW算法的有效性和准确性，文中针对左滑手势时间序列的规整路径进行了DTW算法改进前后的实验对比，如图11所示： 图11. 左滑手势DTW算法改进前后规整路径对比结果 由图11所示，改进后的DTW算法比改进前的DTW算法更接近于对角线，相对于改进前的DTW算法，改进后的DTW算法计算量较少，用来存储数据的空间需要的也更少，能够更快的收敛，有效的提升了识别算法的效率，提高了手势识别的准确性和实时性。
system: [SYSTEM]

user: 7. Unity3D虚拟现实平台实时交互实验验证及结果分析 7.1. Unity3D虚拟显示平台实时交互实验 实验中共定义了上滑，下滑，左滑，右滑，左转，右转，放大，缩小这8种手势，为了验证本文中手势的实时性和有效性，将定义和训练好的手势动作向虚拟现实中的单体设备发出控制命令，使单体设备响应动作，从而完成与虚拟现实场景的实时交互，手势控制指令与动作响应对照表如表2所示。 Table 2 Control instruction and action response tabl 控制指令 上滑 下滑 左滑 右滑 左转 右转 缩小 放大 动作响应 向上移动 向下移动 向左移动 向右移动 顺时针转动 逆时针转动 缩小视角 放大视角 表2. 控制指令与动作响应表 虚拟场景中的单体设备对手势控制指令的响应效果如图12所示： 图12. 左滑手势DTW算法改进前后规整路径对比结果。(a) 上滑手势响应；(b) 下滑手势响应；(c) 左滑手势响应；(d) 右滑手势响应；(e) 左转手势响应；(f) 右转手势响应；(g) 缩小手势响应；(h) 放大手势响应 7.2. 实验结果分析 这种通过Kinect自己建立数据库的方法，能够训练多种复杂的连续手势，能满足用户的各种手势需求，使用户进行人机交互时更加方便，自然，本文通过提取关键骨骼点间的角度序列作为特征，利用提出的加权DTW算法进行分类和识别，提高了识别率的准确性和实时性，各个手势的识别率如表3所示，与黄东方等人 [ 12 ]，薛俊杰等人 [ 13 ] 和阮晓钢等人 [ 14 ] 的研究算法对比结果如图13所示。 Table 3 Gesture recognition rat 手势 实验次数 误捡数 识别率 上滑 50 3 94% 下滑 50 6 88% 左滑 50 5 90% 右滑 50 2 96% 左转 50 1 98% 右转 50 3 94% 缩小 50 1 98% 放大 50 4 92% 表3. 各手势识别率 图13. 与其他文献算法识别率对比 为验证文中改进DTW算法的实时性，文中选择对其中6种手势分别采用了HMM算法，矢量特征+DTW算法和多项式时间算法+DTW算法进行手势处理时间的对比，每种手势测试50次，然后计算每种手势每次的平均处理时间，单位为ms/次，对比结果如表4所示： Table 4 Real-time comparison of algorithm 平均处理时间/ms HMM算法 矢量特征+DTW算法 多项式时间算法+DTW算法 本文改进DTW算法 上滑 242 ms 182ms 103 ms 29 ms 下滑 217 ms 165 ms 112 ms 23 ms 左滑 226 ms 174 ms 104 ms 48 ms 右滑 251 ms 159 ms 126 ms 34 ms 缩小 302 ms 201 ms 137 ms 54 ms 放大 281ms 194 ms 142ms 43 ms 表4. 各算法实时性对比
system: [SYSTEM]

user: 8. 结论 由表3和图13可知，本文中对定义的手势的平均识别率为92.5%，本文算法的平均识别率与黄东方等人的算法识别率相比高4.5个百分点，高于贺霄琛等人的算法2.7个百分点，高于阮晓钢等的算法2.2个百分点，由图13可知，本文中的算法识别率高于其他参考文献算法的识别率，由表4可以看出，本文中的改进DTW算法对每个手势的处理时间远远少于其他各算法，有较好的实时性。通过以上各项试验数据和交互实验结果可以看出本文中的研究方法能够取得良好的实验效果，实验方案有效可行。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 高光谱图像数据量庞大，难以实现实时无线传输，严重制约了高光谱图像数据传输处理的实时性。本文自主研制Zynq平台微型高光谱仪，对快照马赛克面阵高光谱传感器采集到的特定高光谱图像数据进行无损预测压缩，并用FPGA实现。其压缩比为1.7至2之间，增加了高光谱图像数据无线传输的能力，扩展了微型高光谱仪的应用范围。 关键词 :微型高光谱仪，快照马赛克面阵高光谱传感器，FPGA预测压缩，Zynq平台 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 高光谱仪是一种物质结构和成份分析的测量仪器，它获取到的高光谱图像数据包含了被测物的图像信息与光谱信息，在物质分析领域应用十分广泛 [ 1 ] [ 2 ]。随着传感器技术及微电子技术的发展，高光谱仪逐渐向微型化、便携化的方向发展 [ 1 ]。微型高光谱仪在食品分析、成分测定以及高光谱遥感成像等领域得到了广泛的应用 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。而这些应用往往要求快速实时的高光谱图像数据传输与处理。 由于高光谱仪分辨率的增加导致的高光谱图像数据量大，微型高光谱仪与终端进行数据传输时，一般采用有线传输方式进行传输，不能实现远程的实时数据采集与传输，其便携性大大降低。若通过WIFI无线传输高光谱图像数据，庞大的数据量会给无线传输带来巨大的压力，特别是搭载无人机的遥感应用中，对数据的无线实时传输要求更高 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。为此需要有效的高光谱数据压缩方法来减少大量冗余数据而不降低高光谱图像数据的质量，实现对高光谱数据的实时采集与传输。 针对上述问题，本文通过自行设计的微型高光谱仪，通过快照马赛克面阵高光谱传感器获取到的高光谱图像原始数据，根据其高光谱图像的特殊性提出了一种无损预测压缩算法，并用FPGA实现。压缩后的高光谱图像数据明显减少，减缓了高光谱图像数据无线传输的压力。
system: [SYSTEM]

user: 2. 微型高光谱仪 自主设计的微型高光谱仪包括微型高光谱仪外壳、硬件电路PCB板、镜头等。主控芯片采用Xilinx公司的Zynq-7020芯片，由PL (Programmable Logic)和PS (Processing System)两部分组成。PL部分为FPGA，主要负责驱动高光谱传感器采集待测物的高光谱数据，并将采集到的原始数据进行传输等；PS部分为2个ARM Cortex-A9核，主要负责控制高光谱数据的传输与处理。 微型高光谱仪在Zynq处理器的PS部分搭载了嵌入式Linux操作系统平台，为高光谱数据传输与处理提供了开发环境。同时，搭建了Socket服务器，终端通过Socket服务器对微型高光谱仪发送采集控制等各类指令，从而实现了微型高光谱仪与终端数据的无线交互。 自主设计的微型高光谱仪使用IMEC(比利时微电子研究中心)新型快照马赛克面阵高光谱传感器芯片作为其高光谱图像传感器 [ 6 ] [ 7 ]。该传感器在CMOS图像传感器晶圆上进行了处理，将感光面镀上不同波段周期性排列的滤光膜，其滤光膜以5 × 5 (25个光谱波段)或4 × 4 (16个光谱波段)的方式排列，传感器尺寸(高 × 宽)为1088 × 2048像素。与现有的高光谱图像线扫描传感器相比，其扩展的光谱范围具有独特的优势。快照马赛克面阵高光谱传感器芯片获取到的高光谱图像示意图如图1所示： 图1. 快照马赛克面阵高光谱图像(5 × 5排列方式)示意图 在5 × 5排列方式下，将产生25个不同光谱波段，大小为216 × 409像素的单波段图像。其光谱分辨率为12 nm，成像速度可达340帧/秒，可满足高速实时高光谱数据采集的要求。每一帧高光谱图像数据大小约为2.2 MB，为降低传输带宽，加快图像传输速度，需对获取到的快照马赛克面阵高光谱图像数据进行压缩。
system: [SYSTEM]

user: 3. 基于快照马赛克面阵高光谱图像压缩方法 目前主要的高光谱图像压缩编码方法可以分为三类：基于矢量量化的压缩编码技术、基于变换的压缩编码技术和基于预测的压缩编码技术 [ 8 ] [ 9 ]。基于矢量量化可获得较大的压缩比，但是其复杂性较高，多用在有损压缩。基于变换的方法的主要原理是通过变换重新组织图像数据，在完整的高光谱图像数据三维立方体中进行变换。基于预测的方法利用图像中各像素间的相关性，使用当前已知像素灰度值对其相邻像素进行预测。 这三种方法大多处理的高光谱图像数据为一个三维立方体，它在普通的二维图像上增加了一层光谱维，表示图像的各个波段 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]。这些方法都有效地利用了高光谱图像的空间冗余与谱间冗余，但是常规的高光谱图像压缩方法都是基于上述高光谱图像数据立方体而提出的。对于快照马赛克高光谱传感器的特定结构，以及处理采集的图像的方式都有一定的限制。这是由于快照马赛克面阵高光谱图像的每个像素都包含单个波长信息，而相同的波长在垂直方向和水平方向每5个像素会重复出现。这导致同一波段中的相邻像素不对应于实际场景中的相邻像素，所以目前提出的方法不适用在快照马赛克面阵高光谱图像数据的情况。因此根据快照马赛克面阵高光谱图像的波段分布情况，提出了一种基于预测的无损压缩算法。其原理如图2所示。 图2. 基于预测的无损压缩算法原理图 该压缩算法包含两个功能模块：预测器与编码器。预测器的功能是为了消除高光谱图像数据间的冗余，编码器用来对消除冗余后的高光谱数据进行编码。 3.1. 预测器 根据微型高光谱仪马赛克面阵传感器获取到的高光谱数据的特点，可知图像的各个像素间存在空间冗余，通常可认为相邻像素之间满足一阶马尔科夫过程，所以可以利用同一波段的前一个像素来预测当前像素，并将真实值与预测值作差，得到预测残差。 以5 × 5的高光谱图像数据为例，将图像相邻的25个像素视为一个独立的“成像单元”。该“成像单元”完整包含了25个波段中各个波段的采样值，因此在压缩编码过程中，将其作为不可再分割最小单元。将图像分割为区域1、区域2、区域3、区域4的四个区域。具体区域划分如图3所示。 图3. 高光谱图像区域划分 区域1代表图像的左上角5 × 5方块，该区域为图像各个波段成像的第一个像素，因此无法预测，只能对原始值进行编码；区域2为除去区域1以外的上边缘部分，该部分的像素可根据同一波段内的左侧相邻像素来预测；区域3代表图像中除去区域1以外的左边缘部分，该部分的像素可根据同一波段内的右侧相邻像素来预测；区域4代表图像除上边缘、左边缘以外的所有区域，该部分图像的像素由左侧相邻像素和右侧相邻像素同时预测。其余像素以此类推，各区域像素的部分预测值与预测残差如表1所示。 Table 1 Partial predictions and prediction residual 像素编号 预测值 预测残差 A1 A A1 – A B1 B B1 – B C1 C C1 – C A2 A A2 – A B2 B B2 – B C2 C C2 – C A3 (A1 + A2)/2 A3 – (A1 + A2)/2 B3 (B1 + B2)/2 B3 – (B1 + B2)/2 C3 (C1 + C2)/2 C3 − (C1 + C2)/2 表1. 部分预测值与预测残差值 3.2. 编码器 根据高光谱图像的预测残差的分布特性，本文采用了一种改进的k阶有符号数指数哥伦布编码。指数哥伦布编码是一种可变长前缀编码，其硬件实现简单并能快速产生码字，可达到很高的编码效率 [ 12 ] [ 13 ]。改进的k阶有符号指数哥伦布编码流程如图4所示。 图4. 改进的k阶有符号指数哥伦布编码流程图 对于一个有符号数A，用1 bit来记录其正负号，1表示负，0表示正；然后将A的绝对值写成二进制形式，截去其低k位，得到二进制数M；将M + 1，得到二进制数N；接着得到N的位数n，在N前添加n − 1个0；最后在N后补上被截取的低k位，末尾补上符号位，至此完成一次编码。
system: [SYSTEM]

user: 4. 基于快照马赛克面阵高光谱图像预测压缩FPGA实现 结合快照马赛克面阵高光谱图像预测压缩原理，把算法根据模块进行划分，分别对各个模块进行FPGA实现。 4.1. 预测器的FPGA实现 由于快照马赛克面阵高光谱传感器“成像单元”的排列方式，用Verilog语言实现是较复杂的。为提高开发效率，优化RTL的资源消耗和数据吞吐速率，将预测器采用C++语言进行编写。C++语言部分描述代码如图5所示。 图5. 预测器部分C++代码图 首先对每一列像素进行检测，判断其位置为左上角、上边缘、左边缘或右下角。若为左上角则不需要预测直接输出，否则对该像素进行相应的预测；然后将上边缘、左边缘或右下角像素根据像素所处区域对其预测值进行赋值；最后将此三个区域的真实值与预测值相减所得预测残差的绝对值进行输出。 完成C++编写的预测器后，通过Vivado-HLS软件建立HLS工程，将所编写好的C++代码添加进工程中，加入testbench的测试代码并选择相对应的FPGA芯片配置。将C++源代码进行验证、高层次综合与RTL验证后最终将RTL逻辑打包成HDL的IP核。这样就完成了预测器IP核的FPGA实现。 4.2. 编码器的FPGA实现 编码器的FPGA实现部分代码如图6所示。 图6. 编码器部分Verilog代码图 在编码时，设置指数哥伦布编码阶数k设为1。将二进制数的符号位放置在寄存器sig_r中，截取的低k位放置寄存器L中，剩下的数放置在寄存器Main中。将Main中数据加1后从高位到低位判断为1的最高位数，同时计算此数据位数M。最终得到的编码数据如图7所示。 图7. 编码后数据示意图
system: [SYSTEM]

user: 5. 测试与分析 基于快照马赛克面阵高光谱图像FPGA预测压缩运用Vivado2018.3软件平台最终进行实现，其顶层模块原理图如图8所示。 图8. 顶层模块原理图 采用Vivado2018.3自带的仿真软件进行仿真。其仿真波形窗口如图9所示。 其中string_len信号为图像编码后的所有码字长度之和，该值在编码过程中不断增加，直到编码结束。编码结束时，使能信号置低，其上方显示为预测编码所耗费的时间为17.404 ms。 图9. 预测压缩FPGA仿真图 将微型高光谱仪通过快照马赛克高光谱传感器采集到的五张用于测试的高光谱图像进行该方法进行压缩，得到压缩比如表2所示。 Table 2 Test image compressio 图像编号 总大小/bit 压缩比 SSM5x5_a 9，027，146 1.933 SSM5x5_b 9，490，996 1.839 SSM5x5_c 9，130，614 1.911 SSM5x5_d 8，715，688 2.002 SSM5x5_e 9，958，690 1.752 表2. 测试图像压缩效果 由上表测试数据可知，该FPGA高光谱图像压缩算法所获得的压缩比在1.7至2之间，适用于对快照马赛克面阵高光谱传感器图像数据的实时处理。
system: [SYSTEM]

user: 6. 结论 通过自主研制的微型高光谱仪，对由快照马赛克面阵高光谱传感器所采集到的高光谱图像数据进行FPGA高光谱图像预测编码压缩，压缩比在1.7至2之间，达到了实时压缩处理的目的。该压缩算法可缓解高光谱图像数据无线传输的压力，提升高光谱图像数据的实时分析与处理能力，扩展微型高光谱仪的应用范围。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 为解决建筑施工过程中工期与成本的矛盾问题，在符合施工质量要求的条件下，寻求基于成本最优的最佳施工工期；结合现代信息化技术，提出了一种基于量子遗传算法求解的工期与成本动态优化新方法。通过BIM虚拟施工软件生成工程量清单从而确定施工工序数据，建立工期–成本之间的均衡优化模型，并采用量子遗传算法对模型进行求解，给出优化流程。最后以某高校教职工活动中心项目为例进行计算机仿真分析，将其优化结果与普通算法优化结果进行对比；结果显示，采用量子遗传算法(QGA)求解模型时，不仅具有迭代效率高、收敛速度快的特点，而且还具有较强的整体搜索能力。此方法为BIM项目的工期与成本协同优化问题提供参考价值，具备一定的实际指导意义。 关键词 :量子遗传算法，工期–成本优化，BIM Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 工期与成本优化属于强NP-Hard问题。一般而言，盲目地压缩工期，将使承包商投入更多的劳动力、机械和材料，从而使得建设成本的增加。如何灵活的处理两者之间的对立与统一的关系，寻求彼此间的平衡点是工程管理研究领域的热点。传统的现场施工进度优化主要依赖于人工经验，优化过程以宏观控制为主，缺乏精细化管理。施工现场的进度和成本数据主要来源于项目管理人员，技术人员负责数据的审核与纠偏。整个信息流在不同的单位，不同部门间传递缺乏有效的沟通，易产生“信息孤岛”现象；并且现场施工数据的可获取性、有效性都有待考究。施工项目工期–成本优化问题在数学上属于多元函数求最值问题，即在多约束条件下，以承包商施工成本最低为主要目标，从而解出每道施工工序的最佳持续时间 [ 1 ]。 针对上述存在的问题，国内外学者通过理论分析方法对工期与成本协同优化进行了深入的研究。其中胡长明、熊焕军等采取将BIM与挣得值法相结合的思想，最终实现工期与成本联合控制 [ 2 ]。袁振民将BIM与网络计划技术相结合，构建了系统优化体系和优化模型，最终实现进度–成本的动态协同优化 [ 3 ]。刘佳将模糊数学理论引入工期–成本优化模型中，并用混合智能启发式算法解出模型的最优值 [ 4 ] 等。以上优化方法克服了传统的静态优化模型缺陷，并采用智能启发式算法等对模型进行了快速的求解。然而，不难发现以上研究建立的模型忽略了资金的时间价值且选用的求解算法计算量大、易陷入局部最优解等问题。 BIM是将建筑物的全生命周期特征数字化表示后，以三维模型为载体，借助软件操作平台，以此来模拟与分析建筑物的真实场景 [ 5 ]；为了更好的将BIM技术运用于现场实际施工，使承包商实现项目精细化与信息化管理而达到控制施工成本的目的，本文在上述文献研究的基础上，进一步分析工期与成本的内在联系，建立两者间的数学模型，并运用MATLAB2014对量子遗传算法进行编程，通过对代码的运行求解该模型。其次，将BIM技术在施工进度中的应用与基于量子遗传算法的施工进度优化体系相结合，将算法求解的优化结果输入Navisworks 2017软件中，进行现场施工全过程模拟；提前发现并解决施工过程中可能出现的问题，从而实现工程建设全过程控制。
system: [SYSTEM]

user: 2. 工期–费用优化理论及数学模型 2.1. 工期–费用关系 承包商的施工总成本是指项目建设过程中发生的全部费用之和，一般包括直接成本和间接成本。施工工序在项目建设中发生的所有直接费之和，称为直接成本，包括人工费、材料费、施工机械使用费等；间接成本，是相对于整个工程而言的，不易计算到每个工序中，主要包含施工管理费，冬雨季、夜间施工所增加费用，财务费 [ 6 ] 等。 工程直接成本是工期的单调递减函数，即不论以哪种方式压缩工期都会造成施工直接成本的增加；直接成本与工序作业时间之间表现为非线性关系，可以用数学拟合为二次函数形式 [ 7 ]。间接施工成本随着工期的增加而增长，缩短而降低，将其与工期简化为线性正相关关系。直接成本和间接成本相互叠加形成施工总成本。在保证工程质量与安全的前提下，项目工期–成本优化是指在建设费用最低的条件下，寻找最优施工工期 [ 7 ]。 建设资金在流动过程中所发生的时间价值可从以下两点来解析：首先，在工程建设中，费用的流动与生产与交换相互关联，整个活动过程会给出资方带来效益，具体表现为资金的升值过程。从本质上来说，就是工人从事工程建设时创造了社会剩余价值；其次，资金一旦投入到工程建设中也就而意味着放弃了资金的其他消费，因此，资金的时间价值可认为是对当前消费损失的一种补偿。资金额外增加的价值，对于资金的拥有者而言，这部分价值称为收益，对于资金借贷者来说，这部分价值称为成本。 建筑工程项目往往建设周期较长、投资额较大，资金的支付不是一次性完成，而是多时间点、多阶段化完成，这就使得建设资金的时间价值往往较大，在整个建设资金中占有较大的比例 [ 8 ]。因此，在进行工期与费用优化时不能忽略。 2.2. 工期–费用数学模型 根据以上理论分析，做出以下假设：1、不存在资源短缺而影响施工进程的情况。2、计息周期按天计算，按“利滚利”的方式计算利息。3、现场的天气状况、周边环境、劳动力数量都满足施工标准。4、完成每道施工工序的持续时间以整数计算，并小于等于正常作业时间且大于等于极限时间。通过上面的理论分析，可建立以下模型： a i = C n i − C s i t n i 2 − t s i 2 b i = C s i t n i 2 − C n i t s i 2 t n i 2 − t s i 2 C d i = a i d i 2 + b i min C = ∑ i = 1 m C ′ d i ( P / F ，   i c ，   t i + d i ) + ∑ i = 1 m Δ C f i ( P / A ，   i c ，   T ) (1) 式中，C i 为工序i的直接费用，d i (t i )为施工活动 的持续时间(开始时间)，C ni (C si )为工序i在正常作业时间(赶工作业时间)下的直接费用，t ni (t si )为工序i在正常作业时间(极限作业时间)，为单位时间内的间接施工成本，∆C fi 为间接费用率。
system: [SYSTEM]

user: 3. 量子遗传算法求解 上述的工期–费用优化模型属于多变量、多约束、非线性的数学函数，本文采用量子遗传算法进行求解。由下图4可看出，与传统的遗传算法相比，该算法具有种群多样性好、迭代次数少、收敛速度快、全局搜索能力强、不易陷入局部最优解的特点 [ 9 ] [ 10 ]。 3.1. 量子比特编码 在经典的遗传算法中，用二进制的一个位来表示遗传信息，即“0”或“1”。但在量子遗传算法中，充当信息存储单元介质是量子比特存储和。量子比特与经典位不同就在于它除了可以以“0”态“1”态存在外还可以它们的任意的叠加和，比如： | φ 〉 = α | 0 〉 β | 1 〉 ； α 、 β 是两个幅常数，称为量子态的概率幅，它们满足 | α | 2 + | β | 2 = 1 ，因此，k位二进制编码的n个参数比特编码的基因为： q j t = [ α 11 t β 11 t | α 12 t β 12 t | ⋯ ⋯ | α 1 k t β 1 k t | α 21 t β 21 t | α 22 t β 22 t | ⋯ ⋯ | α 2 k t β 2 k t | α n 1 t β n 1 t | α n 2 t β n 2 t | ⋯ ⋯ | α n k t β n k t | ] (2) 式中： q j t 代表第t代，第j个体的染色体；k为编码每一基因的量子比特数；n为染色体基因个数。由上可知，对于由m个量子比特编码的染色体可以表示2 m 个状态，使得量子遗传算法与传统的遗传算法相比，具备更复杂的种群。 3.2. 量子门更新 根据QGA计算特点，这里选择量子旋转门进行染色体跟新，第i位量子比特演化过程为： (3) 式中： [ α i β i ] T 和 [ α ′ i β ′ i ] T 分别表示染色体第i个量子位更新前后的概率幅， 为旋转角，计算公式为： θ i = Δ θ i ⋅ s ( α i ，   β i ) ，式中： Δ θ i 为旋转角度变化量， s ( α i ，   β i ) 为旋转角的方向， Δ θ i 和 s ( α i ，   β i ) 的大小和符号按表1取值，表1中 x i 为当前染色体第i位； b e s t i 为当前最优染色体的第i位；该调整策略是将个体 q j t 当前的测量值的适应度 f ( x ) (施工成本净现值)与该种群中最优个体的适应度值 进行比较，如果 f ( x ) > f ( b e s t ) ，则对 q j t 中相应位的量子比特进行修改，概率幅 [ α i β i ] T 朝着 x i 方向进行；相反，如果 f ( x ) < f ( b e s t ) ，则对 中相应位的量子比特进行修改，概率幅 [ α i β i ] T 朝着 b e s t i 逼近 [ 11 ]。 Table 1 Rotation angle θi strateg x i b e s t i f ( x ) > f ( b e s t ) Δ θ i α i β i > 0 α i β i < 0 α i = 0 β i = 0 0 0 FALSE 0 0 0 0 0 0 0 TRUE 0 0 0 0 0 0 1 FALSE 0.01 π +1 −1 0 ±1 0 1 TRUE 0.01 π −1 +1 ±1 0 1 0 FALSE 0.01 π −1 +1 ±1 0 1 0 TRUE 0.01 π +1 −1 0 ±1 1 1 FALSE 0 0 0 0 0 1 1 TRUE 0 0 0 0 0 表1. 旋转角θ i 取值策略
system: [SYSTEM]

user: 4. 项目优化流程 BIM技术团队通过对模型的反复模拟，提前发现模型中存在的设计、施工等问题，并反馈给相应的建设参与方进行修改，最后输出优化数据。 运用初次优化所产生的数据，进行工期–成本的二次优化分析，通过MATLAB2014计算机仿真，可得到每项施工工序的最佳作业时间与最低施工成本，并用来指导实际施工。基于量子遗传算法的BIM工期–成本协同优化过程如图1所示。 图1. 优化流程
system: [SYSTEM]

user: 5. 实例验证 5.1. 工程概况 某地知名高校教职工公寓项目位于某市城郊20公里，总建筑面积为2340 m 2 ，建筑高度24.0 m，共8层；采用现浇普通框架体系，采用7度抗震设防，设防类别为丙类，结构抗震等级为三级，结构安全等级为二级，耐火等级为二级；建筑外围墙和内隔墙分别为200 cm、100 cm厚的加气混凝土砌块墙。 本文根据建筑的几何尺寸、性能参数采用BIM软件中的Revit2017进行三维建模，如图2所示。 图2. 公寓三维模型 图3. 部分墙柱明细表 根据Revit2017生成的整个建筑工程量清单(如上图3所示)，可确定第二层结构单元各工序施工持续时间，同时计算各工序的工程费用数据，如表2所示。 Table 2 Apartment main structure construction process tabl 工序编码 工序名称 正常持续时间/天 极限持续时间/天 正常持续时间的直接费/元 极限持续时间的直接费/元 A 外架搭设 6 2 13，000 22，600 B 模板施工 9 5 75，400 96，500 C 钢筋绑扎 6 3 68，500 96，000 D 水电预埋 3 1 12，600 16，000 E 浇混凝土 1 1 50，960 50，960 F 砌砖 7 3 19，240 35，600 G 二次结构浇注 5 2 10，600 17，300 H 外墙抹灰 12 5 9600 15，600 I 内墙抹灰 15 7 19，600 30，600 J 楼地面装修 10 5 18，720 26，400 表2. 公寓主体结构施工工序表 5.2. 算法应用 利用量子遗传算法能快速，高效的解决工期–费用优化问题，为现场施工管理人员提供可靠地数据参考。算法参数设定为：种群数目SIZEPOP = 50，最大遗传代数MAXGEN = 300，每个基因的量子比特数n = 20。 图4是由MATLAB2014a软件仿真得出量子遗传算法和传统遗传算法在进行工期成本优化时的最佳适应度迭代曲线。 图4. 最佳适应度迭代曲线对比 5.3. 仿真结果分析 两种算法的仿真结果数据对比如表3所示。 Table 3 Data comparison of simulation result 算法 收敛/代 各工序最优持续时间/天 工期/天 最优值/万元 传统遗传算法 120 (6， 9， 6， 3， 1， 7， 5， 5， 7， 5) 54 41.637 量子遗传算法 25 (3， 8， 5， 3， 1， 6， 5， 7， 12， 6) 56 42.383 表3. 仿真结果数据对比 从图4和表3可以看出，QGA求解收敛速度明显优于GA算法，在迭代10次左右即可搜索出最佳适应度，而GA算法则需150次迭代后才搜出最优解；其次，采用量子遗传算法求解得到的最低成本小于传统遗传算法，说明QGA全局搜索能力优于传统算法，有效避免了传统遗传算法易陷入局部最优的缺点。 由以上的仿真结果分析可以看出，传统遗传算法易因为交叉概率、变异概率选取不当而陷入局部收敛，并且收敛速度较慢 [ 12 ]。充分利用QGA算法染色体多样性的特点可以提高搜索空间密度，实现有效全局优化搜索，使得基于量子的遗传算法拥有收敛速度更快、精确度更高。 5.4. BIM技术模拟分析 将上述仿真结果输入Naviswork2017施工模拟软件当中，利用软件的TimeLiner功能实现工程建造过程三维模拟仿真。如图5所示。 图5. 施工模拟 在此过程中，项目管理人员可以实时查看项目建设的计划进度，并与实际进度进行对比；检验施工进度是否满足预定计划，如不满足，及时寻找原因并采取纠偏措施。其次，通过三维模型中所包含的施工数据，项目管理人员可以实时掌握人工、机械、材料等情况，提前安排好施工人员与机械设备等。
system: [SYSTEM]

user: 6. 结语 通过将BIM与优化理论相结合，本文提出了一种新的工期–成本动态优化方案。通过工期–成本理论分析，建立了工期–成本优化模型，并采用量子遗传算法求解模型，确定了在保证工程质量前提下最低成本的施工工期。运用BIM的模拟功能，以优化结果作为参考依据，可以帮助现场管理人员进行技术交底，提高承包商的项目精细化管理水平。本文提出的基于BIM的工期–成本动态优化对承包商的施工现场管理有一定的指导价值，但要实现两者间的完美结合，仍需解决两者间的接口问题。