DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘 要 针对自动化仓库中直线型轨道RGV调度问题，以任务完成最多为目标，结合分治算法，提出基于CNC动态优先级的调度算法。该算法综合了就近原则、最短等待时间原则、最短上料时间原则，就RGV的路径选择与故障情况的解决办法给出了比较好的答案。并利用Matlab验证在实例情形下计算8小时内所能加工的最大物料数和最大工作效率，在实例中，通过与自适应遗传算法对比可验证本算法具有良好的有效性。 关键词 :动态优先级调度算法，分治算法，自适应遗传算法 Copyright © 2019 by author(s) 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 车间调度是生产加工的关键环节，基本任务之一是合理安排各机器上的待加工工件的顺序，使得最大完工时间最短。轨道式导引小车(Rail-Guided Vehicle， RGV)由于其经济、容量大和灵活的特点，被广泛应用于车间调度 [ 1 ] [ 2 ] 。 现有的研究多采用启发式算法解决车间作业的调度问题，然而启发式算法容易陷入局部最优解的困境，不具有优良的全局寻优能力。本文在提出一种基于动态规划策略的RGV调度来解决直线往复式轨道装配调度问题，主要采用了分治算法的思想，将整体的大问题分而化之，成为若干个小问题，通过将小问题实现最优解以达到整体的优解 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 。
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user: 2. RGV调度问题描述 智能加工系统由M台计算机数控机床CNC、N道工序、1辆轨道式自动引导车RGV、1条RGV直线轨道、1条上料传送带、1条下料传送带等附属设备组成。不同的物料处理时间，移动时间，清洗时间均不同，同一物料不同工序的处理时间不同且不能用同一台CNC处理，RGV两边的CNC上下料时间也是不同的(具体如下图1)，CNC在工作过程中有一定的概率发生故障，需要人工排除。已知各个步骤的相应时间，求一个比较好的动态调度模型。 图1. 智能加工系统示意图 2.1. 工序过程 1) 智能加工系统通电启动后，RGV在CNC1#和CNC2#正中间的初始位置，所有CNC都处于空闲状态。 2) 在工作正常情况下，如果某CNC处于空闲状态，则向RGV发出上料需求信号；否则，CNC处于加工作业状态，在加工作业完成即刻向RGV发出需求信号。 3) RGV在收到某CNC的需求信号后，它会自行确定该CNC的上下料作业次序，并依次按顺序为其上下料作业，若此时完成作业，已加工出熟料，则进行清洗作业。 4) RGV在完成一项作业任务后，立即判别执行下一个作业指令。此时，如果没有接到其他的作业指令，则RGV就在原地等待直到下一个作业指令。 某CNC完成一个物料的加工作业任务后，即刻向RGV发出需求信号。如果RGV没能即刻到达为其上下料，该CNC就会出现等待。 5) 系统周而复始地重复3)至4)，直到系统停止作业，RGV回到初始位置。
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user: 3. 约束条件 3.1. 变量描述 首先假设调度队列为 W = { W 1 ， W 2 ， W 3 ， ⋯ ， W i ， ⋯ ， W n − 1 ， W n } ，其中n表示需要加工的工件数。为了加工出最大的工件数，使机器效率最大化，我们应使n尽可能的大，即在一定的时间内RGV的调度时间尽可能的小 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 。 为了方便说明，在此对相关变量进行属性描述，设第i台机器的调度时间为l，RGV移动时间为m，上下料时间为t，清洗时间为 t c ，离CNC工作结束还需 t r (包括物料工作或修理工作)，物料需加工时间为 t w ，物料已加工时间为 t b ，此刻时间为T，上料开始时间为 t u ，下料开始时间为 t d ，故障开始时间为r，故障结束时间为 r e ，人工修理时间为 r t ，下一个物料上料开始时间为 t ′ u ，下一个物料的RGV移动时间为 m ′ ，上下料时间为 t ′ ，清洗时间为 t ′ c 。 接下来，设置两个决策变量： 1) 决策变量x x = { 1 ， 机 器 正 常 工 作 0 ， 机 器 故 障 (1) 2) 决策变量y y = { 1 ， 机 器 故 障 0 ， 机 器 正 常 工 作 (2) 3.2. 约束模型的建立 可建立约束模型如下： o . p min l s .t   { l = m + t + t c + t r t b = T − t u − t t r = x ( t w − t b ) + y ( r + r t − T ) T ≥ t u t d − t u ≥ m + t + t w t ′ u − t u ≥ m ′ + t + t ′ c (3) 根据上述约束，严格执行求得最优解。
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user: 4. 基于动态优先级算法的模型求解 4.1. 模型算法的建立 该模型算法，建立于多道工序，且需故障排除的情形下。在初始化时用一个数组记录各个步骤的相应时间，同时利用随机函数初始化故障开始时间，需要修理的时间，以及物料号，具体可以阐述为：在处理第i个物料时的t时刻起，机床CNC开始故障，需要人工修理时间为r。对于此类问题我们可以增设一个标志位，判断故障与否，当物料处理过程中发生故障，立刻停止处理，开始故障排除，排除故障后复位机床CNC状态位，以示RGV可以开始工作。在机器的工作时间下： 1.若CNC空闲 1-1若机器故障 a.物料数减1，不删除数据 1-2若CNC上无物料 a.更新上料开始时间，即总时间； b.更新总时间：总时间+=上料开始时间； c. CNC状态置位加工，有物料； 1-3若CNC有物料，则根据CNC物料工序道数： a.更新总时间：总时间+=清洗时间；此时总时间即为下料开始时间； b.更新此台CNC生产总时间：生产总时间+=需生产加工时间 c.若为最后一道工序，则生产物料总数加1 d.更新新物料上料开始时间，即总时间； e.更新总时间：总时间+=需生产加工时间； 2.计算各CNC剩余加工时间 遍历CNC： 2-1若CNC故障 故障结束时间 = 故障开始时间 + 人工修理时间； a.若总时间 < 故障结束时间 则剩余时间 = 故障结束时间 − 总时间； b.否则，剩余时间 = 0，CNC状态复位； 2-2若CNC空闲，则剩余时间为0； 2-3若CNC工作 计算已加工时间：已加工时间 = 总时间 − 上料开始时间 − 上下料时间； a.若已加工时间 < 生产加工时间 则剩余时间 = 需生产加工时间 − 已加工时间； b.否则，剩余时间 = 0，CNC状态复位； 3.动态调度，计算最优选择 遍历CNC： 3-1若CNC无物料 a.若CNC正常 调度时间 = 路径时间 + 上料时间； b.若CNC故障 调度时间 = 路径时间 + 上料时间 + 剩余加工时间； 3-2若CNC有物料 调度时间 = 路径时间 + 上料时间 + 清洗时间 + 剩余加工时间； 4.求出最短调度时间及索引位置； 5. RGV到索引位置等待，更新时间，若此时总时间大于机床故障开始时间，则置位该机床的故障标志位，回到步骤1； 该算法综合了就近原则、最短等待时间原则、最短上料时间原则，得出最短调度时间，通过此算法，可以得出较为良好的模型解。 4.2. 模型算法的验证 在进行验证说明前，为了方便，首先设置以下变量：在第n台机床CNC加工第i个物料的第j道工序的上料开始时间为 u 0 、上料结束时间为 u 1 、下料开始时间为 d 0 、下料结束时间为 d 1 、故障开始时间为 s 0 、故障结束时间为 s 1 、RGV移动时间长度为 m i ，接下来，建立模型约束条件如下： s .t   { d 0 − u 0 ≥ m i + y n + t i j s 0 − u 0 = y 0 + ( u 1 − s 0 ) s 1 − u 1 = ( u 1 − s 0 ) + ( s 1 − s 0 ) (4) 除了以上公式用于验证，还有逻辑衔接部分，即第n台机床CNC加工完成第i个物料的第j道工序时(同时上料)，RGV移动至第 n ′ 台机床CNC加工完成第i个物料的第 j + 1 道工序(同时下料)，此时若下料的物料已完成作业，则进行清洗熟料，然后开始在新的机床CNC开始加工第 i + 1 块物料的第一道工序。在机床CNC进行这些操作步骤过程中，应该是连续衔接的。
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user: 5. 自适应遗传算法 为了对比分析本文算法的有效性，我们引入了自适应遗传算法。 自适应算法采用自适应的交叉变异参数，当个体差异大时，缩小差距，是优秀个体充分发挥，同时给次等个体一定机会进行进化。当个体差异大时，它则会扩大差距。自适应遗传算法在一定程度上缓解了陷入局部最优解的困境 [ 1 ] [ 9 ] 。
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user: 6. 实例分析 以2018年全国数学建模比赛为例，其中故障率为1%，故障排除时间介于10~20分钟之间，故障排除后即刻加入作业序列，其他基本数据如表1： Table 1 Instance dat 系统作业参数 时间 RGV移动1个单位所需时间 20 RGV移动2个单位所需时间 33 RGV移动3个单位所需时间 46 CNC加工完成一个两道工序物料的第一道工序所需时间 400 CNC加工完成一个两道工序物料的第二道工序所需时间 378 RGV为CNC1#，3#，5#，7#一次上下料所需时间 28 RGV为CNC2#，4#，6#，8#一次上下料所需时间 31 RGV完成一个物料的清洗作业所需时间 25 表1. 实例数据 将算法转化为程序，经过MATLAB仿真可得出结果，如表2： Table 2 Example result 物料号 CNC号 工序1上料开始时间 工序1下料开始时间 CNC号 工序2上料开始时间 工序2下料开始时间 1 1 0 428 2 459 868 2 2 28 459 3 510 916 3 3 79 510 4 538 947 4 4 107 538 5 589 995 5 5 158 589 6 617 1026 6 6 186 617 7 668 1074 7 7 237 668 8 696 1105 8 8 265 696 2 868 1277 9 1 428 (此行为故障数据) 9 3 916 1344 1 1392 1798 10 4 947 1422 5 1473 1879 表2. 实例结果 在8小时内，机器作业效率结果如表3： Table 3 Results of operational efficiency (unit time: seconds 加工总物料数 空闲时间 作业时间 作业效率 237 45，540 184，860 80.2% 表3. 作业效率结果(单位时间：秒) 根据表3可看到此题实例的部分结果，其中，在第一次加工物料9时，机床1在第470 s时发生故障，经人工修理了13分钟(1250 s)。经过验证，可知实例结果为正确无误的。通过表3可看出，此模型算法的作业效率。 为了验证本模型的良好性，采用了自适应遗传算法，通过多次循环求得局部最优解，得出了RGV运送物料以及CNC加工物料的顺序，为了方便说明，特意将第9块物料加工时设为故障，如表4。 Table 4 Optimal solution based on genetic algorith RGV调度路径(CNC号) 工序道数 物料号 1 → 2 → 3 → 4 → 5 → 6 → 7 → 8 1 1 → 2 → 3 → 4 → 5 → 6 → 7 → 8 → 2 → 3 → 4 → 5 → 6 → 7 → 8 → 2 2 1 → 2 → 3 → 4 → 5 → 6 → 7 → 8 表4. 基于遗传算法最优解 为了更直观的说明，做出了甘特图以及两种算法对比图，如图2，图3。其中图3中，横坐标表示代码执行次数，纵坐标代表算法效率。可知自适应遗传算法所求局部最优解，往往需要多次执行算法以求得最优解。这不仅仅说明了本模型的解是最优解，具有良好性以及相对较高的作业效率，还说明了本算法的直接，简便。不需要多次执行就可以求得一个比较稳定的优解。 图2. 遗传算法甘特图 图3. 两种算法效率对比图
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user: 7. 模型的评价 7.1. 优点 1) 本文通过动态调度、分治算法的方式，使RGV在每执行完一个步骤之后，计算下一个最优步骤，可达到全局处于最优的状态，计算出最优调度模型，得到一个比较好的模型解。 2) 本模型考虑了多道工序的复杂情况，借鉴性强。 3) 本文所阐述的模型逻辑严谨，工序之间状况良好，具有较高的作业效率，且与实际关联密切，为实际生产提供了一个良好的可借鉴模型。 4) 本模型可用MATLAB软件加以验证，使我们的模型具有较高的可信度。 7.2. 缺点 1) 本模型参数与变量较多，算法较为繁琐。 2) 本模型算法偏向于暴力解决方式，对于大型工厂有较高的平台要求。
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user: 摘 要 随着计算机存储能力的提升和复杂算法的发展，近年来数据量呈指数级发展。各行各业的决策正从“业务驱动”转变为“数据驱动”。我们应该利用大数据的海量处理与智能分析能力，准确抓取时代热点数据 [ 1 ] 。百度贴吧为全国大多数高校所拥有，在此栏目下，贴吧数据信息量大且比较分散。当今，迫切需要一种高效率、高准确率的舆情分析系统。在此基础上本文重点分析了基于大数据环境下的高校贴吧舆情分析系统的数据流程设计和架构设计，以及设计过程中的技术线路。区别于热搜、百度指数等专职于分析用户行为数据的平台，本系统完全创新，技术性更强，专业性更高。 关键词 :大数据，百度贴吧，舆情分析系统 Copyright © 2019 by author(s) 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 大数据背景下，热点数据抓取问题推动着经济的发展，企业、政府部门以及事业单位都需要获取与自己相关的热点信息，分析用户行为数据，进而抓住市场痛点，走向发展前沿。例如百度指数 [ 2 ] ，通过研究关键词关注趋势、洞察网民需求变化、监测媒体舆情趋势、定位数字消费者特征，以百度海量网民行为数据为基础的数据分析平台，是当前互联网乃至整个数据时代最重要的统计分析平台之一，自发布之日便成为众多企业营销决策的重要依据。王海燕等人 [ 3 ] 构建了集数据采集、处理、分析、评价、反馈于一体的大学生网络行为的分析模型，实现了个性化的分析。刘滢 [ 4 ] 基于Hadoop云计算平台和Map Reduce编程框架设计出四层结构模式智能交通系统，云处理层包含多种模型，实现任务并行化处理；算法层最优化算法，分析和查看某一时刻路段中的车流状况以及每一条道路的分流状况；业务处理层处理业务逻辑，实现业务控制管理和调度；界面管理层管理用户需求信息。赵佳钐等人 [ 5 ] 提出混合架构下的多源异构数据集成方案，针对不同类型的数据分别采用OldSQL、NewSQL和Hadoop技术进行数据的清洗集成，设计出高校多源异构数据集成系统。李斌等人 [ 6 ] 设计一种大数据高效能平台，以算粒为基本研究对象，深入剖析大数据应用算法的特征，合理划分各计算子任务；其次，构造体系结构匹配矩阵，并将子任务分配到合理的处理部件上；最后，利用动态电压/频率调节技术和数据布局算法，实现非关键任务的电压控制，并优化关键任务的结构布局。 本系统区别于热搜、百度指数等专职于分析用户行为数据的平台，属于一种全新的舆情分析系统，同时基于Hdoop平台和MapReduce编程框架精准定位用户需求，利于传统架构与大数据架构结合，数据抓取分析效率高，用户更便捷地获取所需要的数据信息，易于扩展，数据量高并发的情况下，具有较好的解决能力。
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user: 2. 功能介绍 本系统设计五大功能模块，通过分析关键词可得到较为准确的统计结果，以下为各模块详细介绍(如图1)： 图1. 各模块详细介绍 2.1. “高校舆论热点关键词”功能模块 在数据分析阶段，系统利用hadoop mapreduce、IKAnalyzer技术对贴吧各高校舆论热点进行分词提取(图2)，统计后输出于该模块。本模块数据应用于其他模块，更加直观的展示统计的热点信息。 图2. 高校舆论热点关键词界面图 2.2. “高校舆论热点关键词占比分析”功能模块 本模块形成主题“热门TOP100”，对关键词所占比例以扇形统计图形式进行输出(图3)。通过对关键词专业的分析，有利于了解大学生就业发展方向，学校增加开设热门专业等。 图3. 高校舆论热点关键词占比分析界面图 2.3. “高校舆论热点关键词男女关注分析”功能模块 本模块键入关键词检索，饼状图形式输出男女生对词关注热度，有利于学校进一步了解大学生男生女生之间思想动态与关注重点的差异，并进行更深层次的探索(图4)。根据实情，采取不同措施，有针对性的解决舆论热点所带来的负面影响 [ 7 ] 。 图4. 高校舆论热点关键词男女关注分析界面图 2.4. “高校舆论热点关键词区域分布热度”功能模块 本模块键入关键词检索，中国地图形象输出词的地域分布情况(图5)，系统的展现了区域文化差异对 图5. 高校舆论热点关键词区域分布热度界面图 舆论热点的影响。 2.5. “高校舆论热点关键词高校分布”功能模块 本模块键入关键词检索，条形图统计输出高校对词关注热度(图6)。详细地呈现各所高校之间舆论的差异性，高校管理部门结合大学生实际情况采取针对性措施，完善高校网络思想政治教育工作，提高高校思想教育质量 [ 8 ] 。 图6. 高校舆论热点关键词高校分布界面图
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user: 3. 技术线路 系统开发分为四个阶段(图7)，数据抓取和提取、数据存储、数据分析以及数据可视化。首先，利用httpclient、json、jsoup、sqoop技术抓取高校贴吧数据信息，分类写入到mysql存储，并将数据导入到hadoop空间的hdfs中存储。再利用hadoop mapreduce、IKAnalyzer进行数据分析和提取。最后利用spring mvc、mybatis、quartz、amazeui、echarts技术进行数据可视化展示。 图7. 技术线路图
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user: 4. 数据流程设计 系统利用Java爬虫，htmlparser与httpelient技术抓取高校贴吧数据写入到mysql存储，再利用sqoop技术将mysql数据导入hadoop空间的数据存储系统hdfs中，并利用mapreduce模型进行数据分析、提取，再将数据导入到Hadoop空间的数据存储系统hdfs中进行存储，最后利用Java提取数据写入到mysql中存储(图8)。 图8. 总体设计流程图
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user: 5. 架构设计 系统采用两套架构(图9)，传统架构和大数据架构，SSM做外部抓取与展示技术专业，分布式大数据处理热点信息挖掘效率高。利用Java爬虫抓取各高校贴吧数据，分类写入Mysql存储，再利用Sqoop技术将数据导入hdfs空间中存储，并利用Mapreduce模型进行数据分析、提取，最后利用Java导入mysql中存储，通过webserver提供网上信息浏览。 图9. 架构设计图
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user: 6. 结论 基于大数据的高校贴吧舆情分析系统，结合传统架构与大数据架构，SSM抓取与展示更专业，热点数据挖掘效率更高。基于Hadoop MapReduce与IKAnalyzer技术实现的数据分析与统计，并采用定时分析，减少了重复劳动，对于数据量高并发的情况下，具有较好的解决能力，更精准地定位用户关注的舆情信息。基于spring mvc、mybatis、quartz、amazeui、echarts技术，通过扇形统计图、条形统计图以及饼状图等多种样式界面可视化输出，达到了直观、交互性良好的效果，可对一些有价值的数据进行深入分析与采集，有利于企业抓住市场痛点，推动经济发展。在大数据高速发展的背景下，对海量数据进行抓取分析仍然是一个重要的研究方向。
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user: 摘 要 本文提出的基于ZigBee技术的智慧旅游系统旨在缓解日益增长的旅游人数与难以适配庞大旅游人数的景点之间的矛盾，提高游客的旅游满意度及为景点管理提供新方法。该系统的基本是ZigBee技术，主要使用其传输数据的特点，通过三个参考节点和一个移动节点之间的定位算法(RSSI)，来确定移动节点的位置信息，并把其位置信息传给终端(即本文实验搭建中的PC)，在终端由定位软件显示其位置。验证表明ZigBee模块可以很好地实现定位功能、提供定位信息，本文提出的系统是一种实用型智慧旅游辅助系统。 关键词 :ZigBee，智慧旅游，定位算法 Copyright © 2019 by author(s) 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 一直以来，由于旅游产业的迅速发展在加速经济发展、拉动内需和提高就业方面发挥着促进作用，所以旅游业始终都是现代服务业的重要一环。因此我国尤其看重旅游产业的持续发展，前后实施了多项措施刺激旅游产业进步 [ 1 ] 。由于国家政策对旅游产业的扶持和民间资本的支持，旅游产业迎来了新的发展机遇，游客的数量也大幅增加。同时，随着人们开始拥有较高的收入，可供人们应用于娱乐的资本渐渐增加。根据马斯洛理论显示，在人们生活富裕了，基本上的生活需求得到了实现后，会日渐追寻更深层次的需求，即精神层次的满足 [ 2 ] ，因此愈来愈多的公民把出游作为休闲娱乐的形式。 据国家旅游局统计，2010年，中国游客总数为21.03亿人次。2013年，游客总人数达到32.62亿人次。2015年，我国游客人数跃进40亿人次。到2018年，国内游客人数已增加至55.39亿人次 [ 3 ] 。在游客人数快速增长的同时，体现出的是各个景点应对“海量”游客的力不从心以及游客对于旅游满意度的降低。因此本文提出的基于ZigBee的智慧旅游系统旨在缓解日益增长的旅游人数与难以适配庞大旅游人数的景点之间的矛盾，提高游客的旅游满意度及为景点管理提供新方法。
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user: 2. 基于ZigBee的系统设计 2.1. ZigBee ZigBee技术是一种近距离、低复杂度、低功耗、低速率、低成本的双向无线通信技术 [ 4 ] 。与其他的定位技术相比，ZigBee定位具有更好的优势 [ 5 ] ，所以ZigBee技术更利于构建本智慧系统。 2.2. 智慧系统设计 本文智慧系统的提出分为两个部分，一个部分是固定部分，包括景区和系统硬件，另一部分是流动部分，即游客。游客与景区通过系统的软、硬件进行联系，通过这种联系实现系统智慧旅游的功能。 2.2.1. 智慧系统设计 本文提出的固定部分包括景区和系统硬件，首先需要在景区内对ZigBee模块进行组网，该系统提出使用的是CC2430模块和CC2431模块，移动节点采用CC2431模块，网关节点和参考节点采用CC2430模块。根据需求要在户外景区内合理的布置参考节点(即路由节点)，它处于静态的状态。移动节点与参考节点进行数据的传输将移动节点的位置信息传给参考节点，然后参考节点将移动节点的位置信息传输给网关节点 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] 。 在网关节点接收到参考节点传输的信息后，将其整合处理，然后将处理后的信息传输到终端(PC)，然后在终端的定位软件上可以实时显示移动节点的位置和移动信息。 ZigBee模块之间的组网和显示终端(PC)之间构成系统的硬件，系统硬件构建完成之后，景区管理可以通过终端查看景区内游客的位置和游客的总人数，一方面如果游客发生意外而导致失联，景区可以通过定位去发现游客的位置，从而提供及时有效的救援，而不是像传统的救援方式耗时耗力。另一方面景区管理通过终端查看景区内的游客总人数，如果游客人数达到一个临界值就拒绝新的游客进入景区，当景区内人数减少时，才允许新的游客进入。这样既可以方便景区管理，减少人为灾害(踩踏等)，又可以提高游客的旅游满意度，告别“人山人海”的现象。 2.2.2. 流动部分 本文提出的流动部分即游客，通过手持电子标签实现与景区的联系。游客在进入景区时都要购买需要进行实名认证的带有电子标签的门票，然后通过手机扫描门票上的二维码就可以进入管理系统，管理系统中可以反映由监控终端实时监控的每个节点位置数据，为了避免隐私泄露，游客只能查看自己个人信息和其他游客的节点位置，并不能查看每个节点对应的游客信息。通过查看其他游客的节点位置，可以判断各个景点的拥挤程度，从而选择最优游玩路线，节约大量由于排队浪费的时间。当然也可以通过管理系统进行电子旅游导航。 2.3. 智慧系统的创新 近年来，随着物联网、大数据、云计算等新技术在旅游业的深入应用，旅游业的精细化管理和个性化服务需求也随之不断提升 [ 10 ] ，智慧旅游的应用使旅游运作、旅游管理发生了巨大变化，加速了旅游业由传统服务业向现代服务业转变，而本文提出的系统正是顺着时代的浪潮，准备实现一个全新的智慧旅游模式。 在创新点上，本文从游客在旅游过程中所面临的两大问题着手，从游客的游玩体验和安全应急问题上出发，通过科学的手段去保障游客的游玩体验，提升旅游景区的服务质量。 在特色上，本文提出的系统不是一贯的电子导游等一些利用机器提供帮助的电子设备，而是一套旅游服务系统，每位游客都是被服务者，在系统的后台会有真正的管理人员去实时的为游客提供服务及帮助。而每位游客也可以通过该系统去了解其他游客的分布位置，从而了解人员的密集程度，达到更好的服务体验。
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user: 3. ZigBee智慧系统搭建 本文提出的基于ZigBee技术的智慧旅游系统的搭建主要是硬件之间的组网通信实现对移动节点的定位并把其位置信息反映到终端(PC)。通过实验的结果验证ZigBee的定位能力和其能否实现我们的预期效果。 该系统采用CC2430和CC2431模块，如图1，在ZigBee定位研发系统中具有良好的性能。移动节点采用CC2431模块，网关节点采用CC2430模块，路由节点采用CC2430模块。 在硬件联网之前，需要烧录和写入具有不同功能的不同模块，实现移动节)、路由节点(参考节点)和协调器(网关节点)的功能。如图2。 在确定了各个模块的功能后，通过IAR软件将不同的代码烧录到特定的模块中(不同节点的功能不同，烧录的代码也有差别)，实现ZigBee的定位功能。 图1. 系统采用的硬件(CC2430和CC2431模块，仿真器) 图2. 模块进行烧写 图3. 定位软件对参考节点进行配置 在将代码烧录完成后，将网关节点与终端相连，三个参考节点依次通电与网关节点通信，在终端的定位软件上显示其设置信息，根据所需重新设置其信息。如图3所示。在配置完参考节点后，同样配置移动节点(盲节点)的信息。如图4所示。 图4. 定位软件对移动节点进行配置 对节点进行配置之后将各节点进行通电组网并与终端(PC)相连。挪动移动节点，在终端的定位软件上观察其方位信息和移动信息。如图5、图6所示。 图5. 搭建的模块组网 实验结果表明定位软件能很好的显示移动节点的位置及其移动轨迹即证明ZigBee技术是一种可以实际应用的定位技术并且表明本文提出的基于ZigBee的智慧旅游系统具有实用性和可行性。
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user: 4. 结束语 本文提出的基于ZigBee的智慧旅游系统是智慧物联网的一个实例。通过定位作为基础提出的智慧旅 图6. 定位软件 显示移动节点位置 游系统将智慧旅游分为两部分，分别对两部分提出规划和设想，智慧旅游将在日益严峻的旅游市场表现出特有的活力。通过搭建的ZigBee模块的组网实验，有效地证明了ZigBee作为定位的可靠性和有效性。理论和实验都表明基于ZigBee的智慧旅游系统具有实用性和可行性。
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user: 摘 要 为了有效识别优势通道、提高中高含水期油田的采收率，针对优势通道识别方法中考虑因素较少、处理难度大的问题，基于主成分分析法提出了一种优势通道识别新方法。从优势通道的成因和优势通道形成后的动态响应两个方面出发，筛选出13个评价指标，从而构成了识别优势通道的评价指标体系，进而利用主成分分析法将零散指标整合形成综合指标，最后根据综合指标的相对大小进行优势通道的识别。该方法在某油田区块进行了应用，成功指导了注水井调剖作业，调剖后含水下降1.20%，累计增油1.10万方，对油田后续进一步提高采收率提供了技术支持。 关键词 :主成分分析法，稠油，优势通道，采收率，中高含水期 Copyright © 2019 by author(s) 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 长期注水开发导致疏松砂岩油藏极易发育优势通道 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。优势通道的发育会加剧储层的非均质性，使注入水直接由采油井产出，造成注入水大量低效或者无效循环，降低注入水的波及范围，不但增加了注水成本及处理成本，而且使油田的开发效果变差 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 。因此，加强对优势通道的识别与治理，有助于油田的高效合理开发。现有的优势通道识别方法虽然很多，孟凡顺 [ 7 ] 根据测井曲线运用费歇准则建立了优势通道的识别方法，史有刚 [ 8 ] 利用试井理论建立了优势通道识别方法，窦之林 [ 9 ] 利用油藏工程理论建立了优势通道的定量估算方法，王森 [ 10 ] 利用吸水剖面资料建立了优势通道识别的图版方法，王利美 [ 11 ] 利用示踪剂资料建立了优势通道的识别方法，但是由于识别优势通道的问题极其复杂，单独靠一种资料进行优势通道识别得到的结果可靠性不强，而且不同指标的评价结果可能是相反的，因此基于多种资料综合识别优势通道的方法受到科研人员的重视，模糊综合评判方法作为其中的代表应用较为广泛 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] ，但是不同研究人员之间选用的指标差距较大，而且指标个数相对较少，这是因为不同研究人员对指标的理解不同，另外指标过多将造成指标权重确定时难度加大，受人为干扰较大，造成评判的客观性和科学性降低。为此，本文以注水井组为研究对象，在筛选构建评价指标体系的基础上，利用主成分分析法进行了优势通道的识别，方法考虑因素全面，而且增强了评判的客观性。
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user: 2. 评价指标体系的建立 优势通道识别的评价指标体系包括成因因素集和动态响应因素集两方面，见图1。成因因素是优势通道演化及形成的原因，动态响应因素是优势通道形成后生产动态上的特征表现。本着物理意义明确、资料获取方便的原则，通过大量文献调研及SZ油田的流体分布特性确定了成因因素7个，包括平均渗透率(K)、渗透率级差(α)、储层有效厚度(h)、原油粘度(μ)、注水强度(q)、视吸水指数(J)和单位厚度储层的累积注水量(Q)等指标。通过对油田生产动态分析发现优势通道形成后生产特征明显，例如井组含水高、含水上升快，吸水剖面异常等，因此根据生产动态表现并结合文献调研确定了动态响应因素6个，分别为注水强度增加程度(β)、视吸水指数增加程度(γ)、吸水剖面变异系数(δ)、井组平均含水率(f w )、压力指数(PI) [ 15 ] 及无因次压力指数(DPI) [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] ，其中无因次压力指数(Dimensionless Pressure Index， DPI)反映优势通道形成前后储层渗透率的动态变化，弥补了压力指数仅能反映目前渗流规律的不足，优势通道发育越明显，储层渗透率的动态变化越明显，DPI越小。 图1. 优势通道识别的指标体系图
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user: 3. 主成分分析法的基本原理 主成分分析法 [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ] 是一种降维统计方法，其基本原理为：利用相对较少的指标代替原有较多的指标来进行综合评价，这些指标仍然保留了原有指标的信息，保证了评价的客观性与可靠性，同时避免了模糊综合评判方法在因素较多时权重赋值有失客观性的缺点。主要计算步骤有：数据无量纲化及同趋势化、特征值与特征向量计算、方差贡献率和累计贡献率计算、综合评价指标的计算。详细的原理及步骤可参考相关文献。
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user: 5. 结论 1) 从优势通道的成因和优势通道形成后的动态响应两个方面出发，筛选构成了识别优势通道的评价指标体系。 2) 利用主成分分析法建立了综合识别优势通道的方法，取所有研究对象的综合评判指标的平均值为评价标准，当井组综合评判指标大于平均值时，认为该井组发育有优势通道。 3) 本文方法在矿场进行了应用，对油田后续进一步提高采收率提供了技术支持。
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user: 摘 要 作战流程设计是新型武器装备作战运用研究工作的重要内容。立足于实现作战流程设计过程科学、结果可信，提出了包含作战使用任务剖面分析、作战流程建模、作战流程量化分析和作战流程推演验证的闭环设计验证思路，给出了具体的实现方法、模型算法和平台架构，为武器装备作战流程设计和验证提供了方法手段。 关键词 :流程设计，流程建模，量化分析，推演验证 Copyright © 2019 by author(s) 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 新型武器装备作战运用研究重在针对该型武器未来担负的使命任务，开展作战构想设计、作战流程设计和战法训法设计，深化作战概念创新和战法样式创新，牵引武器装备作战效能评估。作战流程设计是其中关键一环，既是作战构想设计成果的验证手段，也是战法训法设计开展的基本指导。 随着装备技术的不断发展，新型武器装备作战流程呈现出“基于信息驱动、强调精准控制”的特点，这对作战流程设计成果的科学性、可用性提出了更高要求。当前，新型武器装备作战流程的提出大多基于领域专家、作战部队和研制部门的集成研讨，设计性不足；主要针对各作战阶段工作内容进行定性分析，科学性不够；论证提出的流程主要依托定型试验和部队适用进行调整，先期验证不足。为此，本文聚焦新型武器装备作战流程的设计与验证工作，提出一种闭环论证思路，依托实验平台和试验环境，以新型武器装备作战使用为主线，综合运用剖面分析、流程建模、量化计算、推演验证等手段，实现作战流程的一体化设计、分析、推演、验证和优化。
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user: 2. 新型武器装备作战流程设计技术路线 行为科学和人工智能创始人之一的Simon在“人工科学” [ 1 ] 一书中指出：“凡是将现存情形改变为目标而构想行动方案的人都是在搞设计”，他主张建立创造人工物的设计科学。在作战领域，基于赛蒙的设计科学理念，国内有关文献提出了局部战争作战设计的概念 [ 2 ] ，指出“作战设计过程的产品应以部分形式化的、部分经验性的和可解释的方式说明达到战争战略目标所需进行的系列战役、重大战略性作战等的作战目标、行动方案、所需资源及相互逻辑协调关系等”；国外关于作战设计相关研究主要体现在战役方案拟制方法学，主要包括联合作战的基于效果方法(Effects-Based Approach to Joint Operations) [ 3 ] 和系统战役设计方法(Systemic Operational Design) [ 4 ] 。作战流程设计属于战役或战术层面的作战设计。本文主要聚焦新型武器装备作战流程的设计，力图实现设计过程的科学性和设计结果的可验证。 新型武器装备作战流程设计可按照“作战使用任务剖面分析→作战流程建模→作战流程量化分析→作战流程推演验证”的闭环思路，依据新型武器装备作战运用初步构想，结合典型作战过程，综合运用流程建模、量化分析和推演评估等技术手段开展流程的设计与验证工作。总体技术路线如图1所示。 图1. 新型武器装备作战流程设计与验证总体技术路线
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user: 4. 结论 本文就新型武器装备作战流程论证提出了一种闭环设计验证思路，对涉及的任务剖面分析技术、流程建模方法、流程量化算法和流程推演框架进行了分析和探讨，是开展作战流程科学设计的有益探索，可为其他武器装备作战流程论证提供可行的方法手段和技术支持。
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user: 摘 要 优质的睡眠，是人们在日常工作和生活保持精力充沛的前提和保证。提出一种依托APP和云端服务器的智能终端。设计了一种基于深度学习方法的全新睡眠阶段自动分析方法。该方法基于单通道脑电信号(EEG)，使用临床多导睡眠监测(PSG)得到的大规模数据集对网络进行建模，并将模型部署到云端服务器，利用其运算资源进行睡眠阶段自动分析。对比实验的结果显示，使用小规模数据集时，该方法整体准确度达到77.1%，kappa系数为0.68，性能优于同类型基于人工神经网络的睡眠分期方法。依靠精准的睡眠分期结果，智能终端能为用户提供实时脑电波形绘制、睡眠质量评估报告以及闹钟轻柔唤醒等功能。 关键词 :单通道脑电信号，睡眠分期，智能终端，LSTM，云端服务器 Copyright © 2019 by author(s) 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 本睡眠是生命体一种正常的生理现象，同时也是人类最重要的活动之一，长期的睡眠不足会使人体免疫力下降，并诱发心血管、脑血管等疾病。便携式睡眠监测方法一般分为两种：基于脑电信号(EEG)和基于其余各种生理信号的方法 [ 1 ] 。国内有名的厂商“小米”推出的智能手环，曾拥有智能唤醒功能，能智能识别用户所在的睡眠周期，并在用户适合被唤醒的时期通过响铃震动，将用户唤醒，但由于其睡眠分期准确率的不足，导致准确唤醒的成功率低，遭部分用户投诉，最终该功能被取消 [ 2 ] 。 小米手环的睡眠分期准确率不高，很大程度上是由于手环只能采集心率、翻身等信号，无法采集对睡眠分期十分有用的脑电等生理电信号。传统基于脑电信号的睡眠阶段分析方法为睡眠研究专家人工根据多导睡眠监测(Polysomnography， PSG)的数据，按照美国睡眠医学学会(American Academy of Sleep Medicine， AASM)的睡眠分期准则进行睡眠阶段分析。但多导睡眠监测方法采集过程繁琐，降低睡眠环境的舒适度，对使用者造成不必要的影响 [ 3 ] 。国外著名厂商Zeo研发的头带装置 [ 4 ] ，采集脑电信号进行睡眠分期和睡眠质量评分，准确率接近睡眠实验室的权威数据，但由于用户需要佩戴额外的头带，同样降低了用户入睡的舒适度。 为了在尽可能减少产品对使用者睡眠舒适度影响的同时，保证睡眠分期的准确率，本文在前端脑电采集眼罩的基础上，提出了一种基于LSTM深度学习模型的睡眠分期系统。该系统依托手机APP和云端服务器，实现精准的用户睡眠分期，实现睡眠质量监控和智能唤醒的功能。本系统既能辅助睡眠专家诊断睡眠障碍疾病，减轻人工睡眠分期的工作负担，又能为使用者提供睡眠质量监测和智能唤醒功能，具有良好的应用前景，对促进可穿戴睡眠监测设备的发展具有重要意义。
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user: 2. 总体设计 2.1. 设计关键部分 本文方法的两个关键问题是： 1) 为提高系统的可靠程度，应如何提升睡眠自动分期的准确率。 针对这个问题，本文提出了一种适用于自动睡眠分期的LSTM模型。该方法基于单通道脑电(EEG)信号，创新性地使用临床多导睡眠监测(PSG)得到的大规模数据集对LSTM神经网络进行建模，并利用该模型进行睡眠阶段自动分析。 2) 如何能在保证运算速度和模型精度的同时，使算法模型所需的手机资源尽可能的少。 在实现实时睡眠监测和智能唤醒功能时，需多次计算用户实时睡眠阶段，对数据的处理速度和模型的运算速度有较高要求。针对这个问题，本文采用将模型部署在云端服务器的方法，通过智能手机的远程通讯，将用户的脑电数据送达云端服务器进行处理，减轻智能手机端的负担，同时也保证了睡眠分期的实时性。 2.2. 系统架构 本文设计的双层系统如图1所示。第一层的作用是采集用户的前端脑电信号，并进行FFT-IFFT等预处理。第二层的作用是对采集到的EEG信号进行自动睡眠分期，采用LSTM模型对上一层处理结果的脑电特征进行多分类。第二层算法处理的结果，可以用于对用户睡眠阶段的监测和质量分析，以及实现APP的智能唤醒功能。 整体流程如下： 1) 系统第一层包括：导电纤维、ADS1299芯片、降噪滤波电路以及NRF52832蓝牙及处理器芯片。ADS1299芯片利用SPI接口将数据传输至位于眼罩的主控单元，随后通过蓝牙BLE协议和智能手机终端进行通信。 2) 第二层依托于智能手机和云端服务器平台。将上一层提取出的EEG特征信号作为输入量，利用部署在云端服务器上预训练好的LSTM模型，对其进行睡眠分期，分期结果作为智能终端的提供服务的依据。 3) 智能终端APP对用户开放两个接口服务。分别是：睡眠质量监测和智能轻柔唤醒服务。睡眠质量监测包括实时脑电信号波形绘制和质量评估报告，评估报告通过分析用户完整的睡眠过程，利用“SQ”评估模型对用户的睡眠情况进行评分；智能唤醒服务则通过分析用户的睡眠阶段，寻找适合唤醒用户的最佳时期，尽可能达成在较浅睡眠阶段唤醒用户的目标。 图1. 系统架构
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user: 4. 实验与对比 4.1. 实验方法 4.1.1. 性能评估方法 本文使用测试集整体准确度、睡眠阶段标签准确度以及测试集的kappa系数来衡量模型的性能。其中kappa系数是一种衡量分类精度的指标，计算方式如公式(2)、(3)所示，在 [ − 1 ， 1 ] 范围内，kappa系数越大，表明预测与实际的吻合度越好，分类精度越高 [ 10 ] 。 k = p 0 − p e 1 − p e (2) p e = ∑ a i ⋅ b i n 2 (3) 公式(2)中， p 0 为总体分类精度，公式(3)中 a i 为第i个实际样本个数， b i 为第i个预测样本个数，n为总的样本个数。 4.1.2. 不同模型性能对比实验 本文分别实现了基于RNN以及基于CNN的使用单通道EEG的睡眠分期模型，作为本文提出的模型性能的参照。在相同实验环境下，使用相同的临床数据集及相同的数据量，对上述睡眠分期模型使用训练集进行预训练后，采用测试集进行测试验证。在交叉验证实验中，同样采用8/2准则将所选数据随机集划分为训练集与测试集，即将所选数据集的80%设置为训练集，20%设置为测试集。 1) 大规模数据集(包含500个睡眠个体样本)时，对比不同睡眠分期模型的整体准确度、睡眠阶段标签准确度以及测试集的kappa系数。 2) 使用不同规模数据集，对比不同睡眠分期模型的性能变化趋势以及变化程度。 4.1.3. 与人工睡眠分期结果对比实验 随机选择上述测试集中一个睡眠个体的完整睡眠数据，分别让睡眠专家与本文提出的睡眠分期模型对所选的数据进行睡眠阶段分析，比较前后两者的睡眠阶段分析结果。 4.2. 结果与对比分析 使用小规模数据集(20个睡眠个体样本)的对比实验结果如表3所示。本文提出的睡眠分期方法整体平均准确度为77.1%，kappa系数为0.68，达到高度一致性的等级，性能优于同类型基于人工神经网络的睡眠分期模型。 Table 3 Performance of different sleep staging models using 20 samples of sleeping individual 模型 整体准确度 kappa系数 LSTM 77.1% 0.68 CNN 73.9% 0.65 RNN 76.6% 0.68 表3. 小规模数据集下(20个睡眠个体样本)不同睡眠分期模型性能对比结果 使用大规模数据集时，不同睡眠分期模型的性能对比实验结果如表4所示。从模型整体性能方面看，本文提出的自动睡眠分期模型的整体准确度达到73.2%，比CNN睡眠分期模型高出5.2%，比RNN睡眠分期模型高出11.4%；kappa系数达到0.64，达到高度一致性的等级，优于CNN睡眠分期模型与RNN睡眠分期模型。从睡眠阶段标签的准确度看，本文提出的睡眠分期方法对N3与REM的辨别能力明显强于其他两种睡眠分期模型。本文提出的睡眠分期方法使用F4-M1脑电电极EEG特征数据进行交叉校验产生的混淆矩阵，如表4所示，W、N2以及N3的准确度高，其中N2达到84%，同时我们发现本文提出的自动睡眠分期模型对N1的辨别能力较弱。 Table 4 Performance of different sleep staging models using large dataset (500 samples of sleeping individuals 模型 睡眠阶段准确度 整体准确度 kappa系数 N3 N2 N1 REM W LSTM 74% 84% 39% 68% 83% 73.2% 0.64 CNN 59% 82% 40% 38% 80% 68.0% 0.56 RNN 60% 80% 10% 15% 80% 61.8% 0.49 表4. 大规模数据集下(500个睡眠个体样本)不同睡眠分期模型性能对比结果 Table 5 Confusion matrix generated by cross-checking using EEG data of F4-M1 EEG electrode 实际类别标签 N3 N2 N1 REM W 预测类别标签 N3 7261 (74%) 2512 (5%) 2 (0%) 19 (0%) 59 (0%) N2 2105 (25%) 32097 (84%) 1551 (25%) 1737 (16%) 857 (3%) N1 16 (0%) 3487 (4%) 533 (39%) 2046 (11%) 2793 (11%) REM 22 (0%) 1866 (5%) 1356 (15%) 7820 (68%) 387 (2%) W 29 (1%) 518 (2%) 1858 (20%) 323 (3%) 13741 (83%) 表5. 使用F4-M1脑电电极的EEG数据进行交叉校验产生的混淆矩阵 不同睡眠分期模型使用不同规模数据集的准确度变化趋势，如图5所示。从图中可以明显地看出，三种睡眠分期模型随着数据集规模的增大，整体准确度下降，但是本文提出的方法的准确度下降的幅度最小，速度最慢。使用最小规模的数据集时，三种睡眠分期模型的整体平均准确度相差无几，但是随着数据集的规模增大，RNN睡眠分期模型的整体准确度下降得最快，CNN睡眠分期模型次之，本文提出的LSTM睡眠分期模型下降的最慢，在500个睡眠个体样本时，本文提出的LSTM睡眠分期模型整体准确度最高。 从上述对图5以及表5的分析可知，在使用大规模数据集的情况下，本文提出的自动睡眠分期模型的整体准确度达到73.2%，kappa系数达到0.64，均优于其他两种人工神经网络睡眠分期模型的68%，0.56与61.8%，0.49。随着数据集规模的增大，本文提出的LSTM睡眠分期模型的准确度下降的幅度最小，速度最慢。由此可知同类型模型的泛化能力不强，睡眠阶段分析结果没有具有很好的普适性。相比之下，本文提出的自动睡眠分期模型具有更好的泛化效果，分期结果具有更好的普适性。 图6展示了本文提出的睡眠分期模型与人工睡眠分期的对比结果，从对比结果，可以看到本文提出的基于LSTM的睡眠分期模型对一整晚的睡眠阶段分析结果与人工的分析结果相近。 图5. 不同规模数据集睡眠分期模型性能对比 图6. 人工睡眠分期结果与算法预测睡眠分期结果对比
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user: 5. 智能终端设计 5.1. 终端APP功能 智能眼罩APP主要功能如下： 1) 通过BLE与硬件设备连接并进行数据通信，并将硬件设备的数据进行可视化处理，此功能给专业医务人员提供初步的分析依据。 2) 通过socket与服务器通信，并将服务器返回的分析结果进行可视化处理，此功能直观可视的将睡眠分析结果呈现给用户。 3) 设置使用密码账号登录远端服务器，提供账号注册密码修改、找回的功能，此功能可以有效的对用户的信息进行保护。 4) 睡眠质量监测包括实时脑电信号监测(可以为医生提供丰富的诊断材料)，以及整晚睡眠质量的评估报告，该数据可存储在云端个人数据库中。 5) 此外，本系统APP终端还提供智能轻柔唤醒的服务。 APP主要功能实现如图7所示。 图7. APP功能实现图 5.2. 连接云端服务器 本文将训练好的LSTM睡眠分期模型部署在云端服务器。云端服务器有24小时不间断工作、运算性能高、能实现云存储功能的特点，符合本文系统的实际需求。 硬件平台将采集到的脑电生理信息经过简单的处理后，以智能手机APP平台作为媒介，通过socket接口实现与云端服务器的数据通信。手机端将生理数据传送到云端服务器进行下一步的信息化分析处理。云端服务器经过一系列预处理算法和LSTM算法模型处理采集到的生理数据，进行睡眠分期分析，并得出睡眠质量分析的结果。当用户请求生理信息分析结果时，云端服务器将睡眠质量分析报告发送至智能手机终端，终端再将可视化的结果呈现给用户。 5.3. 睡眠质量监测及唤醒功能 5.3.1. 睡眠质量监测 睡眠质量监测包括实时脑电信号波形图绘制和睡眠质量分析评估报告。其中实时脑电信号监测如图8左侧所示，所记录的结果可以供专业睡眠医师进行进一步分析，进而排查可能存在的睡眠疾病；同时，也作为个人睡眠的原始档案，记录在云端服务器个人账户中。 睡眠质量的评估，取决于使用者当晚不同睡眠阶段占比的情况，因此本系统能在获取到使用者一整晚睡眠数据的同时，进行睡眠质量评估，如图8右侧所示。本文使用了Gu W等人的评估方法“SQ” [ 1 ] ，该方法在厂商Zeo的评估标准“ZQ”的基础上加以改进，如公式(4)所示。 图8. 实时波形绘制和睡眠质量评估报告 其中REM为快速眼动期的持续时间(以分钟为单位)，Light和Deep分别是浅睡眠和深睡眠持续的分钟数。SQ指数的范围从50到100，分数越高，说明该用户的睡眠质量越好。 5.3.2. 智能唤醒功能 有研究表明，在时间恰当的时候起床，对于人保持精神充沛有积极的作用；相反，人在深睡眠时期被叫醒，会产生头晕头疼等症状，对人们的工作和生活有负面影响 [ 11 ] 。本文智能终端APP提供智能唤醒闹钟功能，用户设定希望被唤醒的时间区间，在该时间区间内，终端通过连接云端服务器，传送用户当前脑电信号，等待回送睡眠分期的结果，判断此时是否适合唤醒用户。用户设定界面和自动闹钟唤醒如图9所示。
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user: 6. 结束语 本文提出了一种基于单通道脑电信号自动睡眠分期算法的智能终端。分期方法使用包含大量睡眠个体的大规模数据集对LSTM神经网络进行建模，使模型的泛化能力优于其他基于深度神经网络睡眠分期模型。智能终端APP利用前端采集装置传送的脑电数据，依托云端服务器的高性能资源实现LSTM自动睡眠分期，最终实现用户睡眠质量监测和智能唤醒功能。嵌入式设计提高了系统的便携性，人工智能算法则提高了分期的准确率，能有效地扩展方法的应用领域。 图9. 设定智能唤醒区间和闹钟唤醒实例
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user: 摘 要 本文提出了结合激光雷达点云拓展开源地图(Open Street Map， OSM)生成城市三维道路地图的算法，称为PHT (Projection and Hough Transform)。该方法可分为室外通道处理，室内通道处理和坡度异常再计算三部分。室外通道主要是基于局部路面可用平面近似的假设，利用正交投影将三维道路投影成直线，霍夫变换(Hough Transform， HT)提取道路候选点集合，再拟合平面计算高度；室内通道主要是基于相关联的室外通道的高度由投影距离加和得到。最后针对坡度异常的道路，利用带权重的霍夫变换(Weighted Hough Transform， WHT)再计算。本文使用德国科隆市政府提供的机载激光雷达点云(误差约为20 cm)，为亚琛市建立了三维道路地图。结果表明，与OPTICS算法(Ordering Points to Identify The Clustering Structure)相比，PHT成功预测了87%的场景，大于OPTICS算法13%的成功率；该算法准确率更高，对于点云被遮盖的情况，点云密度的变化以及噪声点的干扰更具有鲁棒性。 关键词 :三维重建，激光雷达，霍夫变换，三维地图 Copyright © 2019 by author(s) 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 越来越多的残疾人依靠电轮椅出行。然而电力不足，无法返程会带来很多不便。很多导航系统开始为驾驶电轮椅的残疾人进行路线规划，找出最节能的路线，比如eNav导航系统(eNav navigation system) [ 1 ] 。有研究指出路线的耗能与地面的高度呈指数关系 [ 1 ] ，一个高精度三维道路地图的输入是路线成功规划的关键。开源地图(Open Street Map， OSM)由于其开源的特性在导航系统中应用广泛，然而道路的高度信息在OSM中非常稀疏，且精度不高(方差高于5米)，有越来越多的研究者关注高精度三维地图的生成。 本文以机载激光雷达点云为基础(均方差仅为20 cm)拓展OSM，生成可供eNav使用的高精度三维道路地图。为了解决机载激光雷达高空作业使得部分地面区域被遮盖而无点云采样点的问题，提出了基于投影的霍夫变换的方法(Projection and Hough Transform， PHT)。