DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 据国家统计局数据，2018年我国房屋租赁市场规模已达2.5万亿元。随着住房市场发展进入快车道，预计2025年房屋租赁总收入将接近3万亿元，租赁人口达2.3亿。对于租房这个相对传统的行业来说，信息严重不对称一直存在。一方面，房东不了解租房的市场真实价格，只能忍痛空置高租金的房屋；另一方面，租客也找不到满足自己需求的高性价比房屋，这造成了租房资源的极大浪费 [ 1 ] 。在当今大数据时代背景下，机器学习理论不断创新和发展，互联网、大数据、人工智能和实体经济融合更加深入，运用互联网技术和信息化手段去解决现实生活中的问题是完全可行的。 本文基于最新的机器学习算法，采用模型融合的集成策略，利用出租房屋的一些特征数据，对其租金进行预测，使房东和租客之间的供需匹配更为精确，降低租房的时间成本，有一定的学术意义和时间价值，同时也为解决房屋租赁市场的信息不对称问题提供了一种新的思路和方法。
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user: 2. 相关研究 近年来，随着房屋租赁市场的蓬勃发展以及租房人口的迅速增长，住房租金的波动越来越受到人们的关注，而房租由装修情况、位置地段、户型格局、交通便利程度、市场供需等多方面因素综合决定。因此，如何进行合理有效的预测已成为房租研究领域的热点问题。 目前，学者们对于房租预测问题的研究多集中于租金影响因素、定价和工序等定性方面的研究。例如，郑文娟以“因素观”视角来研究我国城市住房价格与住房租金问题，采用全国35个大中城市的面板数据，实证研究了我国城市住房价格与住房租金各自的关键影响因素，以及住房价格与住房租金之间关系在短期上与长期上的具体表现 [ 2 ] 。陈思翀和陈英楠基于资产定价的视角，通过将标准的动态戈登增长模型和传统的住房使用成本模型相结合，建立了一个关于住房市场租金收益率的动态住房使用成本模型，并将该模型应用于京沪广深四大城市的季度数据，使用方差分解方法来考察国内住房市场动态波动的影响因素及其相对重要性 [ 3 ] 。相较于以实证分析为主的定性研究，利用机器学习模型，以大样本数据集作为驱动的对于房租预测的定量研究则相对较少。Jinze Li基于脱敏后的实际租赁市场的数据，利用月租标签的历史数据建立基于机器学习的LightGBM (Light Gradient Boosting)模型，并对房屋月租金进行了较为准确的预测，为城市租赁市场提供客观的度量 [ 4 ] 。Y. Ma和Z. Zhang主要研究了共享仓库租金的定价模型，为了理解定价机制，作者从分类广告网站上收集构建了一个北京地区的仓库数据集，基于该数据集，应用机器学习技术将仓库价格与其相关特征关联，并对比了线性回归、回归树、随机森林和梯度增强四个模型，通过相关系数比较，发现随机森林模型表现最佳 [ 5 ] 。 当前对于房租预测领域的定量研究相对较少，我们参考了一些住房价格和商品价格的预测研究。J.J. Wang和S.G. Hu设计一种基于memristors、具有反向传播算法的多变量回归模型。用该ANN模型训练和预测了美国波士顿城镇的房价，得到了较为精确的预测结果 [ 6 ] 。Jingyi Mu将支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)算法应用于房地产价值预测，对房屋价值进行预测。选择波士顿郊区房屋数据集样本，对住宅价值进行了预测。首先建立了几种机器学习方法的模型并分析数据，然后结合测试数据的相应特性来预测房屋价值 [ 7 ] 。李春生、李霄野等人优化调整了BP神经网络的初始权值和阈值，分别对传统BP神经网络和改进后的GA-BP神经网络建立了房价预测模型。实验结果表明，经过遗产算法改进的BP神经网络较传统BP神经网络具有预测精度高、收敛速度快的优点，同时避免了陷入局部最优的缺陷 [ 8 ] 。Kanwal Noor和Sadaqat Jan提出了一种基于监督机器学习技术的车辆价格预测系统。该研究使用线性回归作为预测方法，预测精度达98%。在多元线性回归中将车辆价格作为因变量，自变量包括车辆模型、制造城市、型号、颜色、里程、合金轮辋和动力转向等 [ 9 ] 。 综上所述，借鉴学者们在房租、房价及商品价格预测领域的研究。我们发现相较于理论基础完善的定性研究，借助于机器学习工具进行的定量研究相对较少，且研究大多只采用单一模型，无法克服各模型固有的局限性，使得预测结果可能不够准确完备。在机器学习算法不断发展更新的背景下，相较于单个模型，结合多个模型算法的集成策略在房租预测领域的应用具备先天优势，将会进一步的提高模型的预测精度和稳定性。
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user: 3. 研究思路和方法 3.1. 问题分析 房屋租金预测本质上是回归预测问题，本文采用模型融合的集成策略，在对原数据集进行数据清洗和特征工程的基础上，先对单个模型进行学习和选择，然后运用Stacking进行模型融合，并对测试集进行预测，结果评价指标为均方根误差(RMSE)。研究具体步骤见图1所示： 图1. 问题解决思路 3.2. 模型比较 随机森林、极端随机森林、LightGBM是三种常用的价格回归预测模型。随机森林本质上一种Bagging算法，它以分类树为基本单元，通过二分数据进行分类或回归，相比与决策树，随机森林在不增加计算复杂度的前提下提高了预测精度。极端随机树(Extra-Trees)算法与随机森林算法十分相似，都是由决策树构成的。LightGBM是由微软亚洲软件开发院开源公布的一种快速的，分布式的，高性能的基于决策树算法的梯度提升框架。相比与XGBoost，LightGBM在不降低准确率的前提下，速度提升了10倍左右，占用内存下降了3倍左右，各模型优势比较见表1所示。 Table 1 Model compariso 随机森林 在数据集上表现良好，不容易陷入过拟合； 具有良好的抗噪声能力； 能够处理高纬度的数据。对数据集的适应能力强。 极端随机森林 完全随机得到分叉值。从而实现对决策树进行分叉； 使用所有样本训练，在某种程度上效果优于随机森林。 LightGBM 训练效率快、可以处理大规模数据； 支持并行优化学习； 内存使用率较低。 表1. 模型对比 3.3. 集成学习策略 模型融合的基本思想就是通过对多个单模型融合以提升整体性能。常用的模型融合方法有Voting、Averging、Bagging、Boosting等。本文采用Stacking作为模型融合策略，具体流程如下图2所示。 Stacking是一种非线性的融合决策，是一种从原数据集中自动抽取有效特征的表示学习。一般来说Stacking就是训练一个多层的学习器结构，第一层称为学习层，用n个不同的分类器，将得到的预测结果合并为新的特征集，并作为下一层分类器的输入，通过第二层的输出训练器得到最终预测结果。为了防止过度拟合问题，Stacking在第一层模型训练时采用K折交叉检验的方式，第二层输出训练器一般选用逻辑回归模型。 图2. Stacking策略
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user: 4. 数据 本文数据集来自DC竞赛社区住房月租金预测大赛所提供的某地3个月的房屋租赁价格以及房屋的基本信息。该数据集共有196539条数据，19个特征变量，15个为数值型变量，4个为分类型变量。所有特征如下表2所示，房租： Table 2 Feature descriptio 字段名 说明 字段名 说明 时间 房屋信息采集时间 小区名 房屋所在小区(脱敏) 小区房屋出租数量 小区房屋出租数量(脱敏，保留大小关系) 楼层 楼层高中低(脱敏) 总楼层 房屋所在建筑的总楼层数(脱敏) 房屋面积 房屋面积(脱敏) 房屋朝向 房屋朝向 居住状态 是否已经出租或居住中(脱敏) 卧室数量 卧室数量 客厅数量 客厅数量 卫的数量 卫的数量 租出方式 表示是否出租 区 房屋所在区级行政单位(脱敏) 位置 小区所在商圈(脱敏) 地铁线路 第几条线路(脱敏) 地铁站点 房屋临近站点(脱敏) 距离 房屋距地铁站距离(脱敏) 装修情况 房屋装修档次(脱敏) 表2. 特征描述 4.1. 数据预处理 通过对原始数据集进行分析发现，数据不仅包括房屋面积、楼层、客厅数量等数值型数据，还包括租出方式、房屋朝向等非数值型数据；同时该数据集中也存在异常值、缺失值、以及不一致数据。为了使数据集符合建模要求，需要进行必要的数据清理和转换。 首先对缺失值进行统计分析，其中装修情况、居住状态、出租方式字段缺失率较高，考虑实际情况，以上三个特征都是分类变量，因此将其缺失值作为一种特征处理。对于地铁站点、距离、地铁线路三个特征的缺失值，用相同小区名的数据代替，若该小区所有房屋都缺失这三个字段，就将其作为特征处理，表示该房屋附近没有地铁。小区房屋出租数量字段用相同小区、邻近楼层和邻近时间的值进行填充。位置和区的缺失值用所有数据的中位数代替。接下来对异常值进行处理，经过统计分析发现房屋面积字段存在明显异常值，对于房屋面积超出0.146的数据进行删除。最后数据集中房屋朝向特征用中文表述，为了匹配模型对其进行数据转换，用数值型数据代替中文。 4.2. 特征工程 接下来对清洗好的数据集进行特征处理。由图3可知房屋面积、卧室数量、厅的数量、卫的数量与月租金相关性较高，这也符合现实中的情况，如两室一厅和三室一厅的房屋在租金上是有很大差别的。因此在特征构造时，主要考虑以上特征之间的关系。在构造特征时，对卧室面积、卫生间面积和厅面积占整个房屋面积比例进行了量化处理，按照现实房屋中的一般占比确定系数，原数据集中楼层用0，1，2表示，对其进行归一化和量化处理，然后与总楼层相乘便可得到具体楼层。所有新构造特征如下表3所示： 图3. 特征相关性分析 Table 3 Characteristic constructio 构造特征 描述 卧室均面积 房屋面积 × 0.3/卧室数量 卫的均面积 房屋面积 × 0.07/卫的数量 卧室总面积 卧室均面积 × 卧室数量 除卧室外剩余面积 房屋面积 − 卧室总面积 客厅均面积 房屋面积 × 0.26/厅的数量 客厅总面积 客厅均面积 × 客厅数量 卧室和厅 卧室数量 + 厅的数量 具体楼层 总楼层 × 100 × 楼层系数 表3. 特征构造
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user: 5. 模型的建立 5.1. 单一模型训练 本文选用Stacking集成策略进行模型融合，为了构建初级学习器，需要选择若干个基模型。首先，将经过数据处理的数据集划分为训练集和测试集，其中训练集占80%，测试集占20%。在回归模型的选择上，本文初始考虑Lasso、Catbost、Random Forest Regressor、Extra Trees Regressor、Lightgbm等5个模型。为了鉴别模型的优劣，我们定义了均方根误差(RMSE)和模型拟合优度(SCORE)作为交叉验证的评估指标，经过初步筛选，本文选择了Random Forest Regressor、Extra Trees Regressor、Lightgbm三个模型，并利用Grid Search CV (网格搜索)对模型参数进行调整，以达到效果最优，调参后各模型得分和模型最优参数如下表4、表5、表6、表7所示。 Table 4 RF Optimal parameter 参数名称 参数含义 取值 max_features 单个决策树使用的最大特征数量 10 n_estimators 子树的数量 10 表4. RF最优参数 Table 5 ET Optimal parameter 参数名称 参数含义 取值 max_features 单个决策树使用的最大特征数量 6 n_estimators 子树的数量 30 表5. ET最优参数 Table 6 Lgb Optimal parameter 参数名称 参数含义 取值 num_leaves 数模型复杂度 900 learning_rate 学习率 0.1 n_estimators 子树的数量 3141 bagging_fraction 在不进行重采样的情况下随机选择部分数据 0.7 feature_fraction 随机选择部分特征 0.6 min_data_in_leaf 一个叶子上数据的最小数量 18 min_sum_hessian_in_leaf 一个叶子上的最小 hessian 0.001 表6. Lgb最优参数 Table 7 Scores of each mode 模型名称 mean score RandomForestRegressor 1.48 0.94 ExtraTreesRegressor 1.36 0.95 Lightgbm 1.35 0.95 Catbost 1.40 0.88 表7. 各模型得分 5.2. 集成学习 上一节中已经选定了三个基模型作为初级学习器，在此基础上对模型进行Stacking集成。本文选择Lasso模型作为次级学习器，并采用5-折交叉检验的方法对基模型进行训练。这个训练过程主要分两层：将原始训练集分为5折，记为fold1~fold5，依次取其中的四折数据来训练模型一，对测试集进行预测，并对剩余的一折数据进行预测，预测值即作为基模型对一折数据生成的原特征，将五组原特征拼接起来，得到该模型对整个原始训练集生成的原特征，而对测试集的预测结果，取其五次预测的平均值。同样地，对其它基模型也采用相同方法生成元特征，从而构成用于第二层模型训练的完整原特征集。通过初级学习器的训练，得到了3份train数据和3份test数据，然后用Lasso模型进行进一步融合，得到最终预测值。 将单个模型和Stacking集成策略模型做损失函数对比，可以看出集成策略在RF、ET、LGB模型的基础上进一步的提高了预测精度，均方误差比最优子模型降低了1.5%左右，实验结果表明，基于集成学习的房租预测模型对于提高房租的预测效果是有效的，结果对比如下表8所示。 Table 8 Mean square error and mean absolute error of each mode 模型名称 mean MAE RandomForestRegressor 1.48 0.85 ExtraTreesRegressor 1.36 0.78 Lightgbm 1.35 0.79 StackingCVRegressor 1.33 0.79 表8. 各模型均方误差和平均绝对误差
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user: 6. 总结与展望 本研究构建了一种基于Stacking集成策略的两层模型，使用DC竞赛社区住房月租金预测大赛提供的数据集。以筛选和调参之后的Random Forest Regressor、Extra Trees Regressor、Lightgbm模型为基模型，并选用Lasso作为次级学习器中的融合模型，运用训练集中的数据训练模型，并对测试集的月租金进行预测。实验结果表明Stacking集成模型结果要优于任一单个模型，其采用交叉验证的方法构造，稳健性强，并且融合多个模型判断结果，进行次级训练，预测精度高。 同时本研究也存在进一步探讨的空间。在数据集的选择上，可以参考一些住房租赁网站提供的数据，使用不同的数据集训练模型，以检验模型的泛化性。在特征的构造上，可以结合中国住房租赁市场的实际情况，构造更为合理、有效的特征。在模型的选择上，由于房屋租赁价格与位置、地段等因素相关，因此在基模型的选择上可以考虑加入深度学习网络，利用租房分布的地理位置地图进行模型训练，以提升基模型的多样性，进一步提高集成模型预测的精度。
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user: 摘 要 论文融合计算机技术、移动平台开发技术、绿色照明系统技术等，设计一种基于单片机的新型绿色节能LED台灯。该系统下位机通过与热释电传感器、光敏电阻传感器和蓝牙传输等硬件相结合来达到手动调节和自动感应调节功能，系统上位机利用安卓平台对LED台灯进行手动控制和语音控制。 关键词 :LED台灯，单片机，安卓平台，PWM调光，语音控制 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 全球能源短缺忧虑的背景下，节约能源是我们面临的重要问题。LED光源具有产品颜色一致性好、节能、环保、寿命长等特点，其应用代表节能绿色照明趋势。本设计基于LED光源，加上外部环境感应模块以及蓝牙传输模块，并利用安卓设备对其控制，实现选择最合适的LED台灯亮度状态，达到满足人们生活品质要求和节能目的。
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user: 2. LED设计原理及技术路线 论文融合计算机技术、移动平台开发技术、绿色照明系统技术等，设计一种基于51单片机的新型绿色节能LED台灯。LED台灯下位机融合光线感应和热释电模块，结合脉宽宽度调制(Pulse Width Modulation，PWM)技术和驱动电路设计，并通过热释电传感器与光敏电阻传感器、蓝牙传输等硬件相结合实现手动和自动感应调节功能。上位机利用安卓平台对新型绿色节能LED台灯进行手动控制和语音控制。设计原理如图1。 图1. 新型节能LED台灯设计原理
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user: 3. LED台灯下位机的设计 3.1. LED台灯下位机整体设计 考虑设计的LED台灯具备智能性和低功耗性，其下位机以STC89C51RC单片机为控制芯片，整体电路设计原理如图2，包括按键、复位、晶振、光敏、蓝牙通信、热释电、LED驱动等模块。 软件设计采用模块化结构，编程语言为C语言，开发环境为Keil，通过STC_ISP将程序下载到单片机内 [ 1 ]。下位机软件工作流程如图3。 3.2. PWM调光和驱动电路设计 本设计根据脉宽宽度调制(PWM)原理 [ 2 ]，将每一个脉冲看成是均匀分布的32份高低电平组成，每1份对应的时间为0.5 ms，定义变量PWM来计算定时器中断的次数，利用PWM的计数值作为高电平输出时间参考值，从而产生需要的占空比。设计使用S9012 (NPN)三极管，其硬件设计如图4，将其基极连接至单片机的P3.5端口。当单片机发送低电平至基极将会让LED电路导通并起到放大作用，保证设计中16个并联的LED灯能够正常工作。相反，当基极接收到高电平，整个三极管驱动电路动作在截止状态，使得LED进入熄灭状态。相比于传统的采用改变正向电流调光技术，设计能提供更大的调光范围和更好的线性度，且颜色一致性好、亮度级别高、LED驱动器转换效率高等特点。 图2. LED台灯模块组成 图3. LED台灯上位机软件工作流程图 图4. 三极管放大电路 3.3. 外界特征感应设计 当外界环境变亮，灯自动变暗至熄灭，反之亦然。为达到该要求，设计采用光敏电阻。光敏阻值变化与电阻分压，需通过模拟信号模数转换，以及可调电阻光线限值的调节，最终将信号给单片机处理。根据ADC0832的时序反复调试，保证LED调至合适状态。光线感应电路如图5。 图5. 光线感应电路 外界特征感应采用HC-SR501热释电红外线传感器探测人体信号。但热释电红外传感器输出的信号较弱(毫伏级)，单片机难以识别(伏级别)。为此，设计通过采用信号处理芯片BISS0001对热释电红外传感器输出的信号进行放大、滤波后得到伏级别的电压信号，单片机根据得到伏级的电压信号做出相应的判断 [ 3 ]。为热释电电路如图6。 图6. 基于HC-SR501热释电电路设计原理 3.4. 蓝牙信号传输设计 通信模块采用HC-05系列芯片，设计原理如图7。首先进行时钟、定时器等初始化，然后进行蓝牙交互，即本地蓝牙从设备等待对方发送建链请求，并同意建立连接句柄后进行数据交换。蓝牙交互传输完成的数据提取出来进行相应操作。 图7. 基于蓝牙信号传输电路设计原理
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user: 4. LED台灯上位机软件与算法设计 4.1. LED台灯上位机软件设计 上位软件设计采用Java语言，开发环境为Eclipse。首先进行上位机Activity的配置、监听事件等初始化，之后需判断是否和下位机HC-05蓝牙设备保证正常的通讯。当建立正常通讯后进入操作界面，选择操作方式进入下一步执行状态。若点击back按钮，则会进入模式选择界面，然后重新执行上一步 [ 4 ]。上位机软件流程如图8。 图8. LED台灯上位机软件设计流程 4.2. 语音识别算法设计 语音信号处理流程如图9。包括语音信号预处理、语音端点检测、语音特征提取、语音模型库选择、语音模式匹配。 图9. 语音信号处理流程 4.2.1. 预处理 语音信号随时间变化而变化，每个音频之间存在不连续性。在较短时间段内，话音信号可近似其特性基本保持不变(即话音信号的“瞬时平稳性”)。为强化话音信号抽样附近的波形，弱化其余波形部分，则需对信号进行加窗处理 [ 5 ]。常用窗函数有矩形窗、海宁窗和汉明窗。矩形窗主瓣较窄，具有较高的频率分辨率，但有较高的旁瓣，相邻谐波会因能量泄漏而导致互相叠加或抵消等比较严重的干化。与矩形窗相比，汉明窗加窗处理后可得到的相对纯净的频谱，为此设计选用汉明窗。 4.2.2. 信号去噪 信号中存在的噪声在信号检测中不可避免，而最大程度的减少噪声的干扰成为信号检测中关键的一步。设计采用谱减法去噪，即在假定加性噪声与短时平稳的语言信号相互独立的情况下，从带噪语音的功率谱中去除噪声获得较纯净的语音 [ 6 ]。谱减法基本处理过程如图10。 图10. 基本谱减法原理 假设带噪语音 y ( t ) ，纯净语音 s ( t ) ，噪声信号 n ( t ) ，则有： y ( t ) = s ( t ) + n ( t ) (1) 用 Y ( ω ) 、 、 N ( ω ) 分别表示 y ( t ) 、 s ( t ) 、 n ( t ) 的傅里叶变换，则可得： Y ( ω ) = S ( ω ) + N ( ω ) (2) 因假定信号与加性噪声为相互独立，则有： | Y ( ω ) | = | S ( ω ) | + | N ( ω ) | (3) 如果用 P y ( ω ) 、 P s ( ω ) 、 P n ( ω ) 分别表示 、 s ( t ) 、 n ( t ) 的功率谱，则有： P y ( ω ) = P s ( ω ) + P n ( ω ) (4) 由于平稳噪声的功率谱在发声前和发声期间可认为基本不变，则功率谱 P n ( ω ) ： (5) 4.2.3. 端点检测 语音信号一般分为浊音段、无声段和清音段。浊音段是声带振动发出对应的语音信号段，无声段是背景噪声段，清音段是空气在口腔中的冲击、摩擦发出的语音信号段。清音段和无声段的波形特点明显不同，清音段信号在幅度上变化剧烈，穿越零电平次数也多，无声段信号变化较为缓慢。端点检测指首先判断有声还是无声。如果有声，则需判断是清音还是浊音。论文根据过零率和短时能量两个特征进行端点检测 [ 7 ]。 定义语音信号 分帧后得到第i帧语音信号为 y i ( n ) 。则第i帧语音信号 y i ( n ) 的短时能量： E ( i ) = ∑ n = 0 L − 1 y i 2 ( n ) ， 1 | n | f n (6) 过零率是指样本数值改变符号的次数。同样定义语音信号 x ( n ) 分帧后得到第i帧语音信号 y i ( n ) 。其过零率为： Z ( i ) = ∑ n = 0 L − 1 | s g n [ y i ( n ) ] − s g n [ y i ( n − 1 ) ] | ， 1 ≤ i ≤ f (7) 式中 s g n [ ] 是符号函数 s g n [ x ] = { 1           x > 0 − 1       x < 0 (8) 4.2.4. 特征参数提取 语音识别用语音特征梅尔倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficients， MFCC)。该参数相比基于声道模型的LPCC (Linear Prediction Cepstral Coefficients)具有更好的鲁邦性，且当信噪比降低时具有较好的识别性能。MFCC特征参数提取原理如图11 [ 8 ]。 图11. MFCC特征参数提取原理 (1) 对输入语音信号进行分帧、加窗以及离散傅立叶变换获得频谱分布信息。设语音信号的离散傅里叶变换为： (9) 式中 x ( n ) 为输入的语音信号，N为傅立叶变换的点数。 (2) 求能量谱(频谱幅度的平方)。 (3) 利用三角形滤波器组(见图12)分析上述步骤获得的能量谱。 图12. Mel 频率滤波器组 定义一个有M个滤波器的滤波器组(滤波器的个数和临界带的个数相近) [ 9 ]，中心频率为 f ( m ， m = 1 ， 2 ， ⋯ ， M ) ，设计取 M = 24 。各 f ( m ) 之间的间隔随着m值减小而缩小，随着m值增大而增宽。三角滤波器的频率响应为： 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 ) (10) 其中 ∑ m = 0 M − 1 H m ( k ) = 1 。 (4) 计算每个滤波器组输出的对数能量： (11) (5) 经离散余弦变换(DCT)得到MFCC系数： (12) 4.2.5. 语音信号匹配 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(如图13，a点对应b点)。但匹配过程中，语音识别领域表现为不同人的语速不同(如图14)。因为语音信号具有随机性，传统的欧几里得测距无法有效地求出两个时间序列之间的距离，如图14实线的“a”点对应虚点线的“b”点才是正确的。论文采用DTW (Dynamic Time Warping)找到这两个波形对齐的点，并正确计算它们的距离。 图13. 动态匹配示意图(长度相等) DTW是将距离测度和时间规整计算相结合的一种非线性规整技术 [ 10 ]，它寻找一个规整函数 i m = Φ ( i n ) ，将测试矢量的时间轴n非线性地映射到参考模板的时间轴m上，并使规整函数满足： D = min Φ ( i n ) ∑ i n = 1 N d ( T ( i n ) ， R ( Φ ( i n ) ) ) (13) D为最优时间规整下的两矢量距离。因DTW不断地计算两矢量的距离以寻找最优的匹配路径，故求出的是两矢量匹配时累积距离最小所对应的规整函数，从而保证了它们之间存在的最大声学相似性，并避免时长不同而可能引入的误差。 图14. 动态匹配示意图(长度不相等)
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user: 5. 结论 本文所设计的新型绿色节能LED台灯，照明控制实现了手动控制和自动感应控制。下位机通过与热释电传感器、光敏电阻传感器和蓝牙传输器等硬件相结合来达到手动调节和自动感应调节功能。上位机通过安卓平台对LED台灯进行手动控制和语音控制。该LED台灯提供更宽的调光范围和更好的线性度，具有省电、亮度高、LED驱动器转换效率高等特点。
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user: 摘 要 城市道路交通系统仿真是分析和优化现有城市交通系统的重要方法之一。本文设计了基于Swarm和DQN机器学习算法的多主体仿真模型。首先，基于复杂适应系统理论，建立了多主体仿真模型。对于系统中主体的个体决策行为采用机器学习中的DQN算法来模拟，并基于Swarm软件包实现了所设计的仿真模型。最后，使用滴滴出行盖亚数据开放计划中成都市二环线上的数据对所建立的模型进行了仿真和分析，结果表明了方法的有效性。 关键词 :复杂适应系统，多主体建模，机器学习 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 近年来，随着经济的飞速发展，城市规模急剧扩大，城市道路的拥堵问题日益严重。除了加强交通基础设施建设外，优化道路设施及交通组织也是缓解城市交通拥堵的重要途径。交通仿真是运用现代计算机技术再现实际交通系统的特性、分析交通系统在各种设定条件下的可能行为，以寻求现实交通问题最优解的一种手段，也是评价运输设施各类运用设计方案效果的有效方法 [ 1 ]，高效率的交通仿真实验分析对于交通系统的设计和发展都是极其重要的 [ 2 ]。 在道路交通仿真方面，目前有很多学者基于微观仿真做了大量的研究工作。通过增强几何表达和拓扑表达能力的面向智能交通系统的仿真路网模型 [ 3 ] 来提高交通仿真基础路网建模的效率；从满足微观交通仿真需求角度分析路网建模的要点，设计面向微观交通仿真的车道级基础路网数据模型 [ 4 ] ；秦天保等 [ 5 ] 通过建立集装箱码头堆场的整体仿真模型，并结合交叉口道路通行能力计算，对码头堆场的道路规划进行了研究。另外，还有研究通过将微观动态交通模型与瞬时排放模型相结合，来仿真在不同拥挤程度的城市道路上行驶的车辆的油耗 [ 6 ]。Claudio Feliciani等 [ 7 ] 为了仿真车辆和行人之间的碰撞导致的每年行人死亡人数，提出了一个无信号人行横道的模拟模型。Mubasher [ 8 ] 则开发了一个集成车辆交通仿真环境用于以综合方式模拟道路基础设施和车辆交通。 城市道路交通系统，作为一种典型的复杂巨系统，目前的仿真模型对复杂的实际网络的适用性较差。随着复杂适应系统理论提出和发展，基于多智能体的仿真技术为交通系统仿真提供了新的途径。2010年Macal提出了基于智能体的建模与仿真的基本概念 [ 9 ]。Itami基于智能体的概念，模拟了人类运动与户外休闲环境之间复杂的相互作用 [ 10 ]。Lv [ 11 ] 设计了一个不确定环境下综合客运交通系统的智能体仿真模型，用于对区域客运公共交通系统进行仿真。唐俊 [ 12 ] 研究了基于多主体模型的兰州市城市空间演化过程及动态模拟。 本文基于复杂适应系统理论，设计了一个对道路交通状态进行仿真和分析的多主体仿真模型。本文的结构如下，第2节介绍了多主体仿真模型的构建和基于Swarm平台的仿真实现。第3节以成都市二环路为样本集进行了仿真和分析。第4节对研究的结果做了总结。
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user: 2. 城市道路交通系统多主体仿真 2.1. 多主体仿真模型 城市作为典型的复杂巨系统，其交通子系统同样具有自适应性、复杂性和多主体性的特点，其演化是道路交通多主体相互作用的过程。为了道路上的通行状态进行仿真，系统中所有主体的行为都模仿真实实体的行为，模型中的每一个智能体是道路上的实际出行者。 在城市道路交通多主体仿真模型中，该系统内每一个出行者都被定义为系统中的一个主体，主体 = {属性、规则、学习算法}。其中，主体的属性包括出行者的空间位置、速度、加速度、出行目的地等。 主体的决策规则为： 1) 每一个主体自身都具有独立自主的决策能力。 2) 主体以一定的概率进入指定的道路成为该仿真系统的输入。 3) 主体离开所仿真的道路时视为离开该系统。 4) 系统内各个主体行为及属性，根据时间序列，模拟旅客的出行行为。 主体的学习算法用于决定每个主体的决策行为。这里通常以主体期望到达目的地的最短时间、最短路线或者最小费用为决策目标。对于主体的决策行为，本文使用了机器学习中的DQN算法来实现。Q-learning是通过不停地探索和更新Q表中的Q值从而计算出智能体行动的最佳路径的，而DQN算法不用Q表记录Q值，而是用神经网络来预测Q值，并通过不断更新神经网络从而学习到最优的行动路径。DQN中有两个神经网络，一个参数相对固定的网络，称为target-net，用来获取Q-目标(Q-target)的数值，另外一个叫做eval_net用来获取Q-评估(Q-eval)的数值。eval_net是反向传播的训练网络。target_net是只做正向传播得到q_target。其基本结构如下图1所示： 图1. Deep Q-Learing的基本结构 2.2. Swarm仿真软件 Swarm最初是在20世纪90年代由美国圣塔菲研究所在复杂适应系统理论基础上开发的多主体仿真软件工具集。该平台采用多智能体仿真的方法，使主体和元素通过事件进行交互，以实现系统的模拟。Swarm主要包括两个部分：模型Swarm和观察员Swarm。模型Swarm处于核心位置，封装了整个仿真模型，其中的每一个对象都对应于现实世界中的一个主体。模型Swarm主要包括以下三部分：对象、时间表、输入/输出。模型Swarm定义了被仿真的世界，而观察者Swarm是观测结果的工具。观察者Swarm也包括三部分：对象集、行为时间表、输入/输出。观察者Swarm对象的观测集包括模型Swarm和观察仪器等；行为时间表是指模型读取数据以及画出图形的顺序；输入一般是指观测模型的配置，输出则是观测到的结果。其基本结构如下图2所示：
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user: 3. 仿真实例与分析 仿真实例的交通数据来自滴滴盖亚数据开放计划。盖亚数据开放计划是滴滴依托于滴滴出行大数据 图2. Swarm基本结构 平台，向学术界提供的真实的脱敏数据资源。本仿真实例以成都市2016年10月~11月在二环路上的交通数据作为样本集，该样本集中的数据格式如下表1和表2所示。 Table 1 The fields of order data of Didi Chuxing GAIA Open Datase 字段 类型 示例 备注 订单ID String mjiwdgkqmonDFvCk3ntBpron5mwfrqvI 已经脱敏处理 开始计费时间 String 1501581031 unix时间戳，单位为秒 结束计费时间 String 1501582195 unix时间戳，单位为秒 上车位置经度 String 104.11225 GCJ-02坐标系 上车位置纬度 String 30.66703 GCJ-02坐标系 下车位置经度 String 104.07403 GCJ-02坐标系 下车位置维度 String 30.6863 GCJ-02坐标系 表1. 盖亚数据集车辆订单信息数据数据格式 Table 2 The fields of GPS trajectory data of Didi Chuxing GAIA Open Datase 字段 类型 示例 备注 司机ID String glox.jrrlltBMvCh8nxqktdr2dtopmlH 已经脱敏处理 订单ID String jkkt8kxniovIFuns9qrrlvst@iqnpkwz 已经脱敏处理 时间戳 String 1501584540 unix时间戳，单位为秒 经度 String 104.04392 GCJ-02坐标系 纬度 String 104.04392 GCJ-02坐标系 表2. 盖亚数据集车辆轨迹信息数据数据格式 表1中的数据每出现一个新的订单即在系统中对应一个出行主体，订单开始时间为主体进入系统时间，下车位置为出行目的地。表2中的数据为该主体实际运行轨迹，对于连续的两个数据点之间的距离l i 可以定义如下： l i = 12756274 × arcsin ( sin 2 ( π × ( l a t i i − l a t i i − 1 ) 360 ) + cos ( π × l a t i i 180 ) × cos ( π × l a t i i − 1 180 ) × sin 2 ( π × ( l o n g i − l o n g i − 1 ) 360 ) ) (1) i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ，其中 l a t i i 和 l o n g i 分别是点i在GCJ-02坐标系下的经度和纬度坐标， t i 车辆在i时的时间，其数据为unix时间戳格式。进一步就可以计算主体的速度和加速度属性。根据(1)，我们可以得到车辆在点i和点i − 1之间的平均速度 v i 。 v i = l i − l i − 1 t i − t i − 1 (2) 以及加速度 a i ： a i = v i − v i − 1 t i − t i − 1 (3) i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n . 为了检验本仿真方法的有效性，以数据集中2016年10月的数据作为训练的记忆库，完成Deep Q-Learing网络的初始化；以2016年11月的实际数据作为测试集与通过仿真得到的道路通行速度进行比对，所得到仿真数据与实际数据的比较如下面图3所示，其中折线为真实数据，黑点为预测数据。 图3. 预测数据与实际数据比较 从图中可以看出预测数据与实际数据的整体趋势基本吻合，在车辆速度较低的区间误差相对较大，在车辆速度超过3 km/h时仿真的预测值与实际值基本接近。结果表明，所设计的基于Swarm和DQN机器学习算法的城市道路交通多主体仿真系统可以有效的对城市道路的通行状态进行仿真。对于3 km/h以下的车辆运行状况的误差预测，一般是由于拥堵和红绿灯时，对车辆的状态判断产生的误差，需要在进一步的机器学习训练中，加强对于车辆运行状态的判段。
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user: 4. 结论 本文对城市道路交通系统的微观仿真进行了研究。由于交通系统主体行为固有的复杂性，首先基于复杂适应系统理论，建立了对系统主体行为进行描述的多主体仿真模型。然后，对系统中主体的行为规则采用机器学习中的DQN算法来实现。接下来，基于Swarm软件包实现了所设计的仿真模型。最后，使用滴滴出行盖亚数据开放计划中成都市二环线上2016年10月和11月的数据对所建立的模型进行了仿真和验证分析，结果表明了所设计的基于Swarm和DQN机器学习算法的多主体仿真模型可以有效地对城市道路的通行状态进行仿真。
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user: 致 谢 数据来自滴滴出行，数据出处：https://gaia.didichuxing.com。
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user: 摘 要 材料的微结构决定了其宏观性质。传统的自下而上的多尺度方法提供了研究微结构和物性关联的整体思路，但针对材料的微观、介观和宏观建模都存在诸多困难，其中不同尺度描述的衔接就极具挑战。随着计算能力以摩尔定律式的提升，和人工智能特别是深度学习的爆炸式进展，基于数据驱动的材料研究成当今世界的研究热点，并在晶体结构预测、稳定性分析、状态方程、光学性质、化学合成等领域都取得了很好的应用效果。深度学习的快速计算和可靠的预测能力能够极大的提升材料模拟效率。其广泛适用性为材料微结构与多尺度模拟中的一些传统难题提供了新的研究思路，有望促进材料微结构与物性的研究，为基于微介观机理的宏观物性建模、满足工程应用要求的材料性质预测提供了新的研究方向。本文将简要介绍深度学习的原理及常用的神经网络类型，概述材料微结构与多尺度建模中的主要方法，随后介绍深度学习在材料微结构与物性研究中的进展，并展望该方法在材料多尺度模拟领域中的发展。 关键词 :深度学习，材料微结构与物性，多尺度模拟 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 强外加载下材料的响应是热力学非平衡过程，非平衡过程的内在机制能够在材料内部产生诸多可能的复杂微结构。例如，金属在应力或惯性加载下积累的较大能量可通过塑性变形、相变、熔化、损伤、断裂等产生微结构来释放。这些微结构主要包括位错、层错、晶界、相畴、液相区、空洞、微裂纹、剪切带等。已有的实验与理论研究表明金属材料中微结构的产生、运动和相互作用对其弹塑性有重要影响，构建具有普适性和预测性的宏观物性模型，需要定量上阐明材料宏观性质与微结构间的关系。不同加载条件下材料内部的微结构尺度不一、种类繁多、相互作用复杂，使基于微结构机理的宏观物性研究极具挑战性。材料的复杂动力学过程具有非均匀、强耦合、非平衡、多尺度过程耦合等特点，需要从多个尺度上把握其微结构特征和动力学规律，用合理的内部结构参数变量和演变方程描述，最后以材料宏观物性模型及参数的方式应用到工程问题 [ 1 ]。 近年来，随着理论、模拟方法和计算能力的不断发展和完善，以第一性原理、分子动力学、位错动力学、相场方法和晶体塑性有限元等为代表的模拟方法的发展极大推进了材料的微结构与物性研究 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。例如，分子动力学的发展与应用推进了位错形核及运动、位错与其它缺陷相互作用、缺陷结构演化等微观本构研究，增强了对材料屈服过程的微介观机理的认识；位错动力学和相场等介观方法的发展提升了对复杂缺陷集合动态演化规律的认识，推进了材料硬化和软化机理研究；晶体塑性有限元等广义连续介质理论和方法提供了耦合不同微介观机理研究材料的宏观尺度力学行为的统一框架。由于不同模拟方法都有其适用的时空尺度，目前针对金属弹塑性、相变及动态损伤等涉及多个尺度的非平衡及强耦合问题的研究，较为行之有效的方案是建立一套耦合不同尺度模拟方法各自优势的多尺度模拟平台，其核心是对不同尺度的问题采用不同的模拟方法，小尺度系统的规律为较大系统的建模提供本构关系。 依托于计算能力的快速提升，人工智能方法的分支深度学习在计算机视觉、自然语言处理、竞技游戏和数据挖掘等领域取得了极大的成功，并快速推动诸如医疗诊断、证券投资、社交网络、物联网、交通出行、广告资讯、药物设计等产业的智能化发展。在材料科学与工程领域，已经通过实验观察和第一原理计算积累了大量材料结构和性质的数据库。这使机器学习和深度学习方法得到了广泛应用，加速了该领域的发展。Butler等人总结了机器学习方法在分子和材料科学中的进展 [ 6 ]，Ramprasad等人系统介绍了材料信息学中机器学习方法的应用与前景 [ 7 ]，Goh等综述了机器学习在计算化学中的应用 [ 8 ]。由于第一原理计算方法和软件的发展与成熟，产生的高精度材料物性数据较为丰富，深度学习在材料电子结构到原子结构尺度的研究最为活跃，取得了很大进展。近年来深度学习已经逐步扩展到涵盖微观、介观及宏观等多个尺度研究的广泛领域，为材料复杂宏观物性的研究注入了新的活力，开拓了新局面。本文将首先简要介绍深度学习的基本原理及在材料研究领域的主要应用类型，然后概述深度神经网络在材料微结构与物性研究中的应用进展，并讨论目前存在的困难与挑战，最后总结探讨当前该领域的发展前景。
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user: 4. 深度学习在材料微结构与物性研究中存在的困难和挑战 以深度学习为主要代表的当代人工智能方法的出现极大改变并增强了计算机在科学和工程中的作用。这种以大数据为基础，人工智能为手段(主要是深度学习)的研究是不同于传统实验、理论与模拟的“新范式” [ 6 ]。目前深度神经网络在微结构与物性关联、微结构分析与表征以及原子作用势构建研究中的应用卓有成效，但仍然存在许多困难和挑战需要进一步的深入研究。数据是深度学习方法研究材料结构与物性的核心，当前存在的主要困难与挑战都与之密切相关，可以粗略归为小数据和大数据两类。小数据集问题主要是指神经网络方法如何在小数据集中应用，这是目前的研究前沿。大数据集问题主要是指研究的问题本身需要大量数据或可以获取大量数据，其难点在于数据集的构建以及适用性评估。材料微结构与宏观物性的多尺度研究需要微介宏观各尺度的大量微结构本构及材料物性数据，当前材料研究领域的高精度大数据集中在微观电子结构尺度和宏观的工程应用尺度，数据主要来自相关尺度的数值模拟与实验观测。介观尺度是衔接微观和宏观的桥梁和关键，目前虽然已经有了一些神经网络位错动力学以及相场模拟相结合的研究，但受限于这些方法本身能够提供的数据类型、精度和表征方法，相关应用成果较少。如何获取该尺度的微结构数据是当前研究中最具挑战性的问题。对于微观和宏观尺度问题，已有多种模拟和实验手段能够获取大量数据，当前的难点主要是多来源数据的适用性评估。已有研究发现多种模拟方法共同构建的大数据集虽然可以丰富数据空间，但应用效果并不理想，这需要我们对已有数据的精度和适用性进行评估，避免不恰当的拟合。对小数据集类问题，在开展问题的适应性研究的同时，应发展相应的微介观尺度的实验和模拟方法使之能够提供满足数据挖掘需要的高精度数据。当前以晶体相场、相场微力学、场位错力学为代表的模拟方法取得了很大进展。晶体相场和相场微力学方法将传统粗粒化的相场方法扩展到微观尺度，通过引入微缺陷结构的序参数，构建系统的自由能泛函，求解序参数的演化方程，加深了对诸如晶界生长、固液相变等的规律性认识，促进了位错动力学和晶体塑性的研究。场位错动力学从变形不协调性出发引入广义向错，扩展了传统缺陷动力学的概念和范畴，该理论目前已经可以在统一的连续介质框架下研究位错、晶界和相畴等微结构，其中发展的时间平均粗粒化方案便于系统自由度约化和大尺度模型的构建。这些理论和方法的发展和成熟能够为深度神经网络的应用提供模拟技术支撑。
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user: 5. 总结与展望 材料的微观结构使其具有了丰富的性质，同时也使体系的研究极具挑战性。综合上述材料微结构的研究现状和深度学习的技术特点，我们认为深度学习近期在微结构和物性研究的应用中取得如下几方面进展：1) 新的微结构和宏观物性关联方案。实际材料的微结构类型和分布与材料的生产工艺和应用环境密切相关。构建微结构和宏观物性间的桥梁就是要建立微结构与物性的复杂映射关系。人工智能特别是深度学习非常适合处理这类问题，且在钢和非均质材料的结构与物性研究中取得了进展，只要材料的微结构和宏观物性信息准确充分，就能够采用神经网络简化建模过程，提升效率；2) 新的微结构信息获取途径。基于深度神经网络的微结构自动化分析方法和平台提供了快速累积材料微结构的大量高精度的分类与表征数据的通用便捷途径，在实验观测的微结构图像的自动分析上取得了令人鼓舞的应用效果，与数值模拟结合分析微结构分布和演化特征的工作也取得了一些进展，这些成果使我们能够获取微结构的更全面准确信息(几何、静态和动态性质等)。能够减少传统分析方法的不确定性，提升分析精度和效率，快速累积高精度的材料微结构数据，为微结构特征的精细描述提供了数据支撑，同时为实验观测和数值模拟研究提出获取大量可靠的高精度数据的明确需求；3) 新的多尺度衔接方法。第一性原理计算能够生成材料的大量高精度构型和能量数据，应用深度神经网络建立体系势能和原子位置的关联从根本上改变了传统原子相互作用势的研究现状，为材料微结构与物性研究提供了新方法，开拓了新局面。以神经网络衔接“电子结构”和“原子结构”的方法原则上可扩展到微介和介宏观尺度，作为多尺度衔接的桥梁。 随着计算能力进一步提升，高精度实验和模拟技术的不断发展，深度神经网络在材料微结构与物性研究中将发挥越来越大的作用，降低研究门槛的同时有望由此建立一个基于数据(数据生产 + 数据挖掘)的可持续研究模式。
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user: 摘 要 变化与革新是美术家创作永恒的主题，也是世界艺术不断得到发展的源动力。在美术史的发展成为“美术家的美术史”的时代之后，这个特征尤为明显。作为美术家革新的标志之一的“标新立异”，成为美术家风格变迁的根本因素。本文笔者从事美术史研究以来，一直关注此问题，感受到美术家笔下的勃勃生机。而这一切都根植于美术家所生存的那片土壤，既矛盾又和谐，既对立又统一。本文考察的对象是19世纪活跃在巴黎社会的印象派后期画家——乔治·修拉(Georges Seurat 1859~1891年)。考察他的点彩世界与当时巴黎社会发展之间千丝万缕的联系。 关键词 :点彩世界，巴黎社会，革命 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 1886年，第八届印象派画展如期举行，在众多印象派画家中，有一位年轻画家的作品脱颖而出，吸引了众多人的眼球，成为此次展会的一匹黑马，他就是27岁的乔治·修拉(Georges Seurat)。《大碗岛上星期天的下午》首次向公众展示了他运用“点彩”绘画的技法，以一种独有的方式，让巴黎普通的一个星期天的下午凝固在这一瞬间。如此的标新立异，称之为一次“革命”也不为过。 西方艺术世界一直以孜孜不倦的“写实”方式再现这个世界为终极目标，而这个“写实”却如此的耐人寻味。它随着西方人看世界的角度的不同而发生着微妙的变化，我们不妨做一个回顾。 除去一千多年追求精神世界的中世纪，西方人一直致力于追求写实，尤其是到文艺复兴时期，更是以一种科学的态度追求写实，把美术作为一门科学进行研究。把医学、光学研究的成果带入到美术研究之中，使得西方人的“写实”观念不断在发生转变。从表现人们主观地认为这个世界应该是什么样子，到表现人眼中看到的知觉形象，再到表现人们通过科学研究之后得到的“写实”，再到新的光学革命到来之后人们发现的“写实”。这个“写实”又经历了二个阶段：一是在室内有条件的光影下的“写实”，二是走出户外在自然光之下的“写实”，这期间的转变却是一场新的视觉革命。在此条件下出现的印象派绘画就是对文艺复兴以来的视觉艺术的革新。而修拉是在光学革命背景下发展起来的印象之中，比印象派走的还要远的革新领军人物。
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user: 2. 19世纪的巴黎与“印象派” 19世纪的法国经过大革命的洗礼，一切百废待兴。一系列的运动与革命昭示着这个时期的风云多变，直到19世纪后期彻底建立起共和体制。巴黎这座经过淬炼的城市焕发出新的生机。首先迎来的就是大规模的旧城区改造运动，试图改变随着国内工业革命发展带来城市拥挤，环境脏乱差等诸多社会问题。随着旧城区改造的加快，巴黎人的生活也发生着翻天覆地的变化。这种变化是源于经济的快速发展，科技的不断进步。快节奏的生活频率、经济生活的富裕，巴黎人看待世界的目光也发生了巨大的改变，其审美也与传统产生了巨大的反差。从天上来到人间，更加关注现实生活的美。这样的时代背景之下的新生代画家的生活与创作也为之一新，“印象派”的出现成为一种必然。 首先，生活的富裕，使得人们的闲暇时间多起来。户外的生活，赛马场、沙滩、海滨及灯红酒绿的酒吧，成了人们经常驻足的场所。而年轻的画家们再也不喜欢按部就班的待在画室，跟着导师的要求亦步亦趋的作画了，他们要与先辈不同，有自己的特点与风格。他们首先想到的是迎合新巴黎人的审美，打破传统(宗教、神话为主题的古典主义绘画)，关注当下的现实生活。巴黎人经常出入的酒吧、剧院等娱乐场以及优美的室外风景(海滨、沙滩、赛马场、森林、原野等)成为他们绘画的首选。笔者觉得他们选择这些内容去创作，首先避免了政治风险，既避开了风云诡谲的政治风暴，又赢得了崛起的第三阶层的欢迎(此时巴黎社会消费的主力军)，这是印象派引起并得到人们喜爱的重要因素。以现实为题材，在19世纪并不新鲜，人物画、风景画历来有之，他们能够异军突起，首要就在于他们选择了走出画室，走向户外。 其次，科技给他们走向户外提供了这个可能。以往画家们在室内作画，有一部分原因是因为是受到画具的限制。画家创作所需要的东西十分繁杂。颜料都是从矿物质中提取，然后进行研磨、加入水进行溶解之后才能得到。当研磨和溶解的工序结束，把得到的颜料塞进猪膀胱里，大费周章。1841年，就职于英格兰温莎·牛顿公司的美国人约翰·G·兰德(John G. Rand)发明了颜料管，新发明的颜料管携带便捷。绘画支架也一改传统的笨重，不易搬动，便捷的像背包一样背起来就走。使得画家的户外写生更像是一场说走就走的旅行，方便了许多。 美国美术史教授萨拉·柯耐尔曾经这样形容印象派，说“印象派”作为一个画家群体，他们聚集起来的原因不是因为他们绘画风格相同，而是由于他们都对坚持古典传统的学院派的做法抱有反感，渴望描绘城市与乡村娱乐场所中喧闹、丰富多彩的生活，不愿描绘古典题材，他们是一个拒绝学院派画家高度说教性倾向的享乐主义团体 [ 1 ] 。光物理学的研究又引发了他们在创作中的新发现，用一种全新的视野看待“光”与“色”的关系：所有色彩都是由照射在它们之上的光线决定的，并不存在某种固有的特殊色彩，阴影并不总是灰色的，树干不一定就是棕色的，天空也不是人们认为的是蓝色的。即所有传统的调子都会因光线而发生改变。这是多么神奇呀，画家们一头扎进实验中而乐此不疲，造就了一次次印象派的画展，像世人展示他们的研究创作的成果，在巴黎社会引起轰动。修拉就是在这种环境下开始了他的创作之路。 1886年最后一届印象主义展览时，修拉的进入把印象派团体拆散了。修拉只用小色彩点子作画。从适当的距离观看，这些色点就会融合在一起，造成“形”的印象。这种技法被称为“色彩分割”，它完全抛弃了线与线性的透视，不用在调色板上混合颜料，每一种色彩借助与周围色彩的关系，通过眼睛的感知获得色调。他的创作好像是对印象派绘画的一个总结，比其他印象派画家更加接近科学的“写实”，比较理性。不会随着人们对世界认知的加深而改变，接近永恒。因而其探索对印象派而言，修拉即是终点又是转折。
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user: 3. 修拉的科学实验与创作 我们对于修拉的创作，他的点彩世界知之甚少，只能从他学生时代的点点滴滴及其作品中了解其画风的形成。修拉1878年进入巴黎国立高等美术学院学习，在这里他待了两年，被传统包围。他父母很富有，所以他不用工作，按人们的理解应该会成为学院派的生力军，但他却选择了一条与众不同的道路，其创作的作品无论何时都是不可思议的。23岁创作的《安涅尔浴场》中已透出这种反传统的倾向。沐浴一直是传统题材中女性的专利，借着浴场，画家们可以描绘湿漉漉的裸露的女性的后背，使得众多男性为之狂野。修拉选择了巴黎工业区内的男性工人们，已经极具革命性，且反叛意味十足。但从中也可以看出他对传统，对老大师们的模仿。如画中男子扭转身体展现给观众的后背，看到安格尔的《瓦平松浴女》的影子。其他印象派大师们都曾经像修拉一样模仿大师，只不过选择的题材不同。他们试图通过他们的画笔说明，现代和古代一样可以不朽。 两年的美术学院的生活，他的成绩平平，在他从图书馆借阅的书籍 [ 2 ] 中可以看出，他接触到了大量光学、色彩学研究的科学书籍，揭示了其兴趣所在。那个年代人们对光色彩学进行了极为深入的研究，学者们为解释颜色的特性，提供了各种各样的科学理论。而人们最先探索出的一项原理，就是颜料的颜色与光线的颜色有所不同，颜色与光线有着不同的特性，比如若将蓝色、红色和绿色的颜料混合起来，会形成深棕色；如果混合蓝光、红光和绿光，就成了白色，至少是亮的灰色。笔者认为修拉将颜料以斑点状呈现在画面上，目的在于不让颜料在画布上混为一体，而是令颜料反射出的光线在看者眼中融合。修拉创作的另一个光学理论依据，利用人们的视觉感知的余色原理，即每种颜色出现在人们视野中，必然就会感知到它的互补色，如红色的互补色绿色等。因而在草地上涂上红颜色，会衬托得草地更绿，而红色会显得更红。创作于1884年的《大碗岛上星期天的下午》，就是在这样一种科学探索的实验背景下的创作。题材当然是那个年代最为流行的。大碗岛是巴黎市民周末度假休闲的理想场地，人们可以在假日在这里打发休闲时光，当时被称之为“爱之岛”。众多少男少女身着节日的盛装，在这里徘徊、徜徉。与众不同的绘画技法、时尚的为人所熟知的环境，可能是这幅画在画展中一出现就抓住人们眼球的原因。综上，修拉想让绘画发展成一门科学，想掌控观众的视觉世界，当时光学的发展亦为他的探索提供了这种可能。