DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 重症治疗无失气宜 “谨守病机，无失气宜”是临床治疗原则。针对庚子岁燥金太过之主运，临床救治当围绕清燥救肺展开。然而，“炎症风暴”后肺脏损伤和多器官衰竭临床表现十分复杂，用药多杂。而肺为娇脏，故治肺燥时应注意避免“五相反” [ 16 ]，减少医源性、药源性损伤 [ 17 ]。 庚子岁自大寒至春分时段太阳寒水加临厥阴风木，故太阳病类方在临床早期和轻症阶段取得了较好的效果 [ 18 ]。但值得注意的是，此次疫病的运气背景虽有六气杂陈，但燥邪病机不容忽视。针对太阳病、化湿祛痰的药物多偏辛温燥热，故在临床重症阶段应特别注意不忘肺燥的病机主线。 石寿棠在《医原》中提出治肺燥时需注意的“五相反”：“燥邪用燥药，一相反也；肺喜清肃，而药用浊烈，二相反也；肺主下降，而药用升散，三相反也；燥邪属气，……肺为清虚之脏，……苦寒沉降，阴柔滞腻，气浊味厚，病未闭而药闭之，病已闭而药复闭之，四相反也；气分之邪未开，而津液又被下夺，五相反也。”故在用药方面，退热时的辛散发汗(包括西药退烧药)，攻毒时的苦寒重剂(包括西药大剂量抗生素)，补虚时的滋腻厚味，均在避忌之列。 综上，本文分析了庚子岁新冠肺炎发生的特定运气背景及天–人–邪之间的相互关系。阐述了时气引动伏燥，风火相煽导致的“炎症风暴”中医病机，并提出中医治则和解决对策。以期对“炎症风暴”的中医病机实质有进一步认识，对一线临床重症救治有所启发，进一步发挥中医优势，提高重症治愈率。
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user: 摘 要 我国的煤矸石排放量很大，长期堆存占用土地，污染环境。作为筑路路基材料、充填复垦地块、膏体充填管道、发电等利用途径，可以让煤矸石变废为宝，创造价值，而传感器在其中的运用可以推动这项工作的进行。本文综述了传感器在煤矸石资源利用中的运用，以期传感器能起到更大的作用。 关键词 :煤矸石，传感器，利用 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/
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user: 1. 引言 煤炭作为我国主要的化石能源具有非常丰富的储量 [ 1 ]，并且在我国的整个一次能源消耗过程中，煤炭占到了70%以上。随着经济的发展，煤炭的使用量越来越大，煤矸石的排放量也伴随着煤炭产量的增加而逐年增长。并且我国煤炭资源普遍埋藏较深，大多通过井口开采，所以煤矸石的产出率较高。据不完全统计，我国当前矸石排放量约占到原煤总产量的15%~20%。自上个世纪六十年代以来，我国已累计排放煤矸石达到90多亿吨，每年新增煤矸石约为6亿吨。我国很多地区存在大量煤矸石堆积而无法处理利用的问题 [ 2 ]，年排放量超过400万吨的就有山西、辽宁、吉林、内蒙古、安徽、山东、河北、陕西、河南、新疆等省份。 目前我国煤矸石利用率较低，多数煤矸石产出后未经处理直接倾倒堆积在矿区周围，形成了大量的煤矸石山，侵占土地并带来了严重的环境污染 [ 3 ]。长期露天堆存的矸石山因堆积量大，散热困难，容易发生自燃，产生等有害气体，造成空气污染，降水时淋溶土壤和水质，矸石山还存在崩塌、滑坡等安全灾害隐患。国家为此每年投入大量的资金用于矸石山的治理。而且自然风化作用使得露天堆积的煤矸石破碎成细颗粒，较易进入周围土壤和空气中，造成土壤污染和扬尘。在雨水的冲刷下，煤矸石中的重金属元素随淋溶水渗透到地下，污染土壤进而污染地下水，产生的地表径流又对地表水造成危害。松散堆积的矸石山存在发生崩塌、滑坡、泥石流等地质灾害的风险，近年来全国各地不断有矸石山崩塌造成人员伤亡的案例出现。如果煤矸石中有放射性元素，还会造成辐射污染，这些都严重威胁矸石山周边厂矿企业的生产和居民的生命财产安全。近年来我国非常重视煤矸石的废物再利用，探索煤矸石的环保利用途径 [ 4 ]，但是由于煤矸石的年排放量与历年堆积量巨大，且现有煤矸石利用途径的消耗量较小，导致我国目前煤矸石的利用率不足30%。探索废弃物资源化利用的新方法、新技术和新工艺，大力开展联合利用和废物交换，以及国际技术交流，实现优势互补。废物资源化，环保可持续已成为一种趋势，将会有力地推动技术创新和科技进步，推动生产力的发展，促进生态文明。因此，如何解决煤矸石的有效利用是一个重要课题。煤矸石的利用途径包括作为筑路路基材料、煤矸石发电、充填复垦地块、膏体充填管道等。传感器作为提取信息的工具，在上述领域都有所运用。
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user: 2. 传感器在煤矸石做路基材料中的应用 姜利等 [ 5 ] 在对未燃煤矸石进行室内试验和方案设计的基础上，将其作为路基填筑材料应用到改扩建公路路基填筑中去。考虑未燃煤矸石容易发生自燃，为进一步掌握未燃煤矸石路基温度变化，在试验路段埋设了测温元件并定期进行监测。监测结果表明，未燃煤矸石路基未发生明显的温度上升现象，验证了设计方案的科学性和路基的稳定性。最后通过采用数理统计方法分析了未燃煤矸石路基不同季节下温度与深度变化之间的关系，建立了未燃煤矸石路基温度–深度数学模型，通过采用未燃煤矸石进行路基填筑，为进一步利用未燃煤矸石进行路基填筑提供科学依据和技术指导。
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user: 3. 传感器在煤矸石充填复垦中的应用 徐良骥等 [ 6 ] 为研究煤矸石基质风化过程中温度场变化引起的充填复垦重构土壤水分时空响应特征，选取不同粒径级配同等覆土厚度的煤矸石充填复垦田间试验小区，分层分区埋设温度和湿度传感器，动态监测重构土壤不同梯度的温度及水分。土壤墒情监测系统采用的是八通道水分温度传感器，对各复垦地块土壤层进行水分与温度的动态监测，而煤矸石层水分与温度则采用TDR水分温度电导率测定仪进行动态监测。后续实验中将土壤墒情监测系统的八通道传感器统一布设在同一地块，土壤层与煤矸石层的水分与温度进行同步监测，通过长周期的数据观测分析温度场影响下重构土壤水分运移规律。 王顺等 [ 7 ] 为研究煤矿区用矸石作为垫底基质进行土壤剖面重构土壤水分再分布过程和剖面热扩散与气体浓度变化特征，以指导工程设计和重构土壤熟化技术应用，在实验室设计了一种煤矿区重构土壤水气热运移模拟装置，通过布设在土柱系统不同深度的温湿度传感器和二氧化碳浓度检测仪，连续监测重构土壤剖面含水量、温度和二氧化碳浓度。
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user: 4. 传感器在煤矸石膏体充填管道中的应用 煤矸石膏体充填输送管道是采空区矸石膏体充填系统成套设备的重要组成部分，由于输送管道的管线长、流速不匀且含有大颗粒煤矸石等因素影响，在充填过程中极易造成充填体离析、管道堵塞、凝结等问题，严重影响输送管路的安全运行。李秀山和柳成懋 [ 8 ] 通过对输送管路沿线的压力实时在线监测，及早发现管路堵塞故障位置或预警管道破损位置，以便采取措施避免事故扩大。由于矸石充填管道内膏体压力检测属于非常规检测，输送介质为不均质体，完全不同于一般的均质管道压力监测。煤矿矸石膏体充填管道压力在线监测研究是通过具备压力监测的堵管卸料阀门和特殊设计的硅压力传感器将信号快捷的转换，并传输到计算机系统，完成不均质矸石膏体充填系统压力的实时在线监测。 目前，膏体充填系统的压力及流量计量技术尚未成熟，不仅严重制约了充填系统闭环控制的实现，且充填现场采用粗放的流量计量方式，造成了充填物料的浪费。此外，由于膏体浓度很高且含有大粒径的煤矸石，使接触式传感器极易磨损，输送管道易发生堵管事故，给煤矿企业造成巨大的经济损失。褚涛 [ 9 ] 通过对比分析胡克模型、牛顿模型、圣维南模型三种流变模型及其流变方程，确定了充填膏体的流变模型，其属于非牛顿体似宾汉姆体。通过研究充填膏体的流动特性，得出充填膏体管道流速与管道压差的近似线性关系，提出了基于压差法的充填管道流量检测方法，使用薄壁圆筒模型对充填管道进行了静力学变形量分析，验证了压差法充填管道流量检测的可行性。 随着采矿工程技术的发展，以煤矸石作为充填骨料的充填技术正在被研究和应用。王冬等 [ 10 ] 为了解决因煤矸石一般颗粒粒径比较大，普通流变仪器不能满足对其料浆流变参数测试的问题，利用现有实验室的搅拌器和功率计以及功率传感器，以传统旋转粘度计为基本标定仪器对自制流变仪进行标定，找出两者之间的相关转化系数以及自制流变仪的测试公式继而测出粗颗粒骨料的料浆流变参数，并分析了自制流变仪器误差的原因。
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user: 5. 传感器在煤矸石山监测中的应用 在煤矸石山上部署无线传感器网络，对影响煤矸石自燃的重要信息数据温度进行监测，从而在达到自燃前采取相应的控制措施消除自燃的可能。张继华等 [ 11 ] 根据煤矸石山的具体情况，结合无线传感器网络的特点，设计了一个无线传感器网络系统。通过采集对煤矸石自燃影响严重的信息数据，从而有效地监测煤矸石环境，以达到预防自燃现象的发生。同时针对于无线传感器网络能源受限的问题，采用遗传算法对网络进行了优化设计。仿真结果表明：该算法优化了能量管理，使网络负载达到平衡。杜玉玺等 [ 12 ] 分析了煤矸石山的自燃机理，采用土壤温度传感器测量煤矸石山内部不同深度的温度，结合传统测量手段定位温度采样点。通过采集对煤矸石自燃影响严重的信息数据，从而有效地监测煤矸石环境，以达到预防自燃现象的发生。通过软件对每一层煤矸石温度进行插值分析，有效分析煤矸石山深部温度的分布特征，建立了竖直方向一元三次函数拟合模型，揭示出煤矸石山深部温度的变化趋势。通过相关系数和测量误差理论，确立了煤矸石山深部温度拟合最优模型，实现了自燃煤矸石山的火源定位及温度分布可视化，可为自燃煤矸石山灾害预警及治理提供技术指导。
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user: 6. 其他 在煤矸石综合利用电厂研究中，郭湛等 [ 13 ] 介绍了某煤矸石综合利用电厂贮煤筒仓安全监测系统。系统通过传感器对筒仓内贮煤温度、一氧化碳、可燃气体、烟雾及煤位等参数进行在线监测。文中对系统的功能、硬件配置和软件编写进行了讨论，分析了各模块的功能，并给出了流程框图。该系统具有较好的实用性和稳定性，并已成功的运用在实际生产中，对防止贮煤筒仓事故、实现输煤系统安全运行有一定参考意义。 雷声勇 [ 14 ] 设计了一种应用于煤矸石粉碎生产线的高合金耐磨锤头工件材质识别及自动分拣装置。利用增量式旋转编码器、传感器、变频器等技术，完成了系统的硬件设计、软件设计和触摸屏上位机通信。实验结果表明：该装置智能化程度较高，可靠性好，可较好地应用于自动化煤矸石粉碎生产线中各种工件组合套件的自动分拣。
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user: 7. 结论 把煤矸石作为一种资源加以开发利用，不仅成为根治煤矸石堆存所造成的环境危害的有效途径，还能变废为宝，物尽其用，最大限度地发掘其经济价值。而传感器技术的应用，会大力推动这项工作的发展。
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user: 摘 要 目的：探讨左心室心肌致密化不全(LVNC)合并心脏瓣膜疾病的诊断及治疗，提高临床对本病的认识水平。方法：总结我院收治的1例成人左心室心肌致密化不全合并二尖瓣重度关闭不全的临床资料，并结合国内外文献进行回顾复习。结果：患者系活动后心悸气喘6年入院，术前行超声心动图及心脏MRI等检查，诊断为LVNC伴二尖瓣重度关闭不全，并在全麻体外循环下二尖瓣置换术，术后恢复良好，心功能较入院前明显改善。结论：LVNC合并严重心脏瓣膜疾病临床较为少见，外科手术治疗是治疗LVNC合并心内畸形的有效方法，有利患者早期心功能的恢复。 关键词 :左心室心肌致密化不全，心肌病，二尖瓣关闭不全 Copyright © 2019 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/
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user: 1. 引言 左心室心肌致密化不全(left ventricular noncompaction cardiomyopathy， LVNC)系原发性遗传性心肌病一种，临床较为少见，又称“海绵状”心肌、“蜂窝状”心肌、左心室小梁过度化。目前其病因尚不明确，患者常出现心力衰竭、心律失常和血栓栓塞等症状 [ 1 ]，而长期二尖瓣关闭不全使得左心容量负荷增加，增高的舒张末压引起离心性肥厚和左心室扩张，室壁应力增加，严重影响左心室心肌收缩功能，常需外科手术治疗。现将一例LVNC患者合并二尖瓣关闭不全患者的临床资料进行回顾分析，并行相关文献复习。
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user: 2. 病历资料 患者，男性，30岁，主诉“活动后心悸、气喘6年”入住安徽医科大学第一附属医院心血管外科，患者6年前开始出现活动后心悸气喘，休息后缓解，后症状反复，逐渐加重，遂至我院门诊，拟“心脏瓣膜病”收住入院，患者无咳嗽咳痰咯血，无胸痛及放射痛，既往无高血压、血栓栓塞、心律失常等疾病，无特殊不良嗜好，无外伤手术史。查体：体温：36.2℃，脉搏：85次/分，呼吸：21次/分，血压：113/75 mm Hg。胸廓对称，双肺呼吸音粗，未闻及明显干湿性啰音，HR：95 bpm，房颤律，心尖区见局限性抬举样搏动，可闻及3/6级收缩期吹风样杂音，双下肢稍水肿。入院后血、尿、粪便常规、生化、凝血、免疫、心肌酶谱、肌钙蛋白未见明显异常，心血管正侧位示：心脏横径增大，以左心室及左心房增大为主，肺血增多。心电图示：心房颤动，完全性右束支传导阻滞，左心室高电压，T波变化。超声心动图示(图1，图2)：二尖瓣瓣叶增厚，前叶冗长，关闭时部分脱入左房(相当于A 2 位置)，Doppler测及重度二尖瓣返流，三尖瓣形态活动正常，轻度三尖瓣返流，房间隔中段测及一细束穿隔血流(约0.2 cm)，据CWDoppler三尖瓣返流估测右室压力为41 mm Hg，LA：6.13 cm，LVD：8.22 cm，EF：0.51 (Simpson法)。冠状动脉造影未见明显冠脉管腔狭窄。心脏核磁共振(CMR)显示(见图3)：左房中度增大，卵圆孔未闭，二尖瓣重度关闭不全，三尖瓣轻度关闭不全，左室重度增大，左室各节段心肌运动弥漫性减弱，左室心尖部前壁、侧壁、下壁，心中部前壁、侧壁、下壁心肌部均匀增厚，增厚心肌处心内膜下肌小梁粗乱呈海绵状，深陷的小梁隐窝与左心室腔相通，心尖部舒张末期内层较厚的非致密化心肌(NC)最厚达21.1 mm，外层薄的致密化心肌(C)最厚达5.2 mm，NC/C = 4.1 > 2.3，心输出量(CO)：8.09 L/min，心指数(CI)：4.63 L/min/m 2 ，舒张期容积(EDV)：293.08 ml，收缩期容积(ESD)：174.13 ml，每搏输出量(SV)：118.95 ml，舒张末心肌质量(LVMED)：279.95 g，射血分数：41%，诊断：1) 心脏瓣膜病：二尖瓣前叶脱垂伴重度关闭不全、三尖瓣轻度关闭不全；2) 卵圆孔未闭；3) 左心室心肌致密化不全；4) 心房颤动；5) 心功能III级(NYHA分级)。术前予以强心、利尿、改善心肌重构、营养支持等对症治疗后，症状有所好转，遂于全麻浅低温体外循环下行二尖瓣机械瓣置换 + 三尖瓣成形 + 卵圆孔未闭缝扎 + 左心耳结扎术。术中经右房–房间隔径路，探查见二尖瓣瓣叶冗长，腱索发育细小，注水试验见大量返流，切除二尖瓣前瓣叶，保留后瓣叶及瓣下结构，并置换29 mm机械瓣，手术顺利，心脏自动复跳，术中心肌阻断84分钟，体外循环时间：122分钟，停机后经食道超声(TEE)见置换瓣膜形态活动正常，未见明显返流，术后早期顺利拔出气管插管脱离呼吸机，出院后回访至今，活动耐量良好，未诉心悸、气喘、胸闷等特殊不适。 图1. 超声见收缩期二尖瓣前叶脱垂伴关闭不全 图2. 超声见薄厚不等的心肌组织，深陷的隐窝内有血流与心腔相通 图3. 心脏核磁共振见心腔内异常增多的肌小梁，非致密层心肌呈“蜂窝样”
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user: 摘 要 为提高自动导航插秧机路径跟踪控制系统性能，提出一种基于模糊PID算法调整插秧机前轮转向角度的控制方法。该方法首先建立被控对象的运动学模型，根据运动学模型对模糊PID控制算法进行设计。其次运用Matlab对路径跟踪控制系统进行仿真分析，仿真结果表明：所设计模糊PID控制方法相比于传统PID控制方法，可以有效减少系统的超调量和到达稳态的时间。最后进行动态试验验证，传统PID控制方法下，小车底盘以0.35和0.85 m/s的速度行驶时，最大路径跟踪误差为3.8和6.5 cm，平均路径跟踪误差为2.47和3.67 cm；在模糊PID控制方法下，小车底盘以0.35和0.85 m/s的速度行驶时，最大路径跟踪误差为2.1和4.8 cm，平均路径跟踪误差为1.57和2.7 cm；试验表明：模糊PID控制性能优于传统PID算法，更适合于插秧机路径跟踪控制。 关键词 :插秧机，自动导航，路径跟踪，模糊PID 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/
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user: 1. 引言 自动导航技术符合精准农业对作业机械的要求，能够减小农业生产对劳动力的依赖性，使驾驶人员成为农业机械的管理者，可以大幅度降低驾驶人员的劳动强度，能够保证插秧质量和效率 [ 1 ]。路径跟踪是自动导航的核心技术，也是导航控制的重点和难点，路径跟踪控制方法的选择决定了农机自动导航的作业质量和效率 [ 2 ]。由于水田的工作环境较为恶劣，插秧机在田间行驶时容易发生颠簸，使插秧机的航向发生变化，因此，提高自动导航插秧机路径跟踪控制系统性能是亟待解决的问题。 国内外许多学者对自动导航的路径跟踪控制技术进行了研究，并取得了相当丰硕的成果，卡耐基梅隆大学的Wallance和Amidi等将纯追踪模型用于汽车的自动导航，实现了路径跟踪控制 [ 3 ] [ 4 ]；黄沛琛等人把车辆的运动学模型简化为二轮车模型，基于纯追踪模型设计了路径跟踪控制系统 [ 5 ]。纯追踪模型的主要调节参数为前视距离 [ 6 ]，前视距离的取值是纯追踪模型实现路径跟踪的关键，取值不当会直接影响路径跟踪效果。刘正铎等人基于线性模型预测控制的方法设计了路径跟踪控制系统，并对农用运输车辆路径跟踪控制系统的稳定性进行了分析和优化 [ 7 ]。线性模型预测控制要求建立精确的动力学模型或运动学模型 [ 8 ]，由于插秧机在田间工作环境恶劣，建立动力学模型或运动学模型难度较大。周建军等人设计了基于模糊控制算法的农用车辆路径跟踪控制系统，并在改装的电瓶车上开发了自动导航控制系统，直线段最大偏差为0.19 m，曲线段最大偏差为0.26 m [ 9 ]。模糊控制不需要对被控对象建立精确的数学模型，核心是用所制定的模糊规则来实现对系统的控制，具有较好的适应性，但是模糊控制存在控制精度较低的问题，因此通常与其它算法组合使用 [ 10 ]。罗锡文等人设计了基于PID算法的自动转向控制系统，并在东方红拖拉机上进行了田间试验，试验结果表明，在0.8 m/s的行驶速度下，拖拉机的跟踪误差最大不超过15 cm，平均跟踪误差不超过3 cm [ 11 ]。PID控制结构简单，适用性强，但是参数调整困难。 为提高自动导航插秧机路径跟踪控制系统的准确性和稳定性，本文设计了一种基于模糊PID算法的路径跟踪控制方法，在PID控制的基础上加入一个模糊调节环节，实现对PID控制参数的在线调整，通过控制插秧机前轮转向角度的变化实现路径跟踪。通过仿真与试验，验证所设计的模糊PID控制方法的性能和适应性。
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user: 2. 控制系统总体结构 路径跟踪即通过控制系统调整车辆前进方向，使车辆跟随预定义路线行驶 [ 12 ]，当车辆偏离预定义路线时动态调整车辆前轮转角，以保证路径跟随的精度。 插秧机路径跟踪控制原理如图1所示。导航定位系统通过安装在插秧机上的GPS接收机和传感器实时获取插秧机的位置、速度和航向角等运动参数，自动导航系统通过对比预定义路径和当前位置，得到横向偏差和航向角偏差，将两个偏差或偏差变化率作为路径跟踪控制算法的输入，输出插秧机期望前轮转角，转向控制系统将期望前轮转角转换为实际前轮转角，通过控制电动方向盘转动相应的角度来减小偏差，转角传感器实时反馈前轮转角信息给导航定位系统，形成闭环控制实时修正前轮转角，从而实现了自动导航插秧机的路径跟踪。 图1. 路径跟踪控制原理
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user: 3. 运动学模型 井关公司生产的2Z-6B(PZ60-HGR)型插秧机为前轮转向、四轮驱动。由于插秧机在田间工作时，运行速度较低，动力学对控制系统产生的影响较小，而且建立动力学模型难度较大，所以只对插秧机建立运动学模型即可满足要求。 在运动学分析中，将插秧机视为刚体，假设插秧机运行在平坦地面，且不考虑插秧机出现侧滑、俯仰等运动情况，可以将插秧机简化为二轮车运动模型 [ 13 ]。以Y轴为目标路径，Y轴的正方向为目标路径的前进方向，X轴垂直于Y轴方向，取X轴向右为正方向，建立如图2所示的运动学模型。 图2. 插秧机运动学模型 该模型以插秧机后轴中心为参考点，对插秧机进行运动学分析可得： { x ′ ( t ) = v sin θ y ′ ( t ) = v cos θ θ ′ ( t ) = v tan δ L (1) 式中，L：前后轮轴距； v：插秧机速度； θ ：航向角，取逆时针方向为正； δ ：前轮转角，取逆时针方向为正。
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user: 5. 系统仿真与试验验证 5.1. 仿真分析 使用Simulink分别建立基于PID算法和模糊PID算法的自动导航插秧机路径跟踪控制系统模型，为对比两种控制方法的性能，对系统进行仿真。 在两个控制系统中分别输入单位阶跃信号进行仿真，系统的响应曲线如图9所示，图中蓝色曲线为PID控制下系统的响应曲线；绿色曲线为模糊PID控制下系统的响应曲线。 图9. 控制系统仿真响应曲线 从图中可以看出，在PID控制方法下，响应曲线上升时间为1.9 s，最大超调量为10%，调节时间为4.7 s；在模糊PID控制方法下，响应曲线上升时间为1.2 s，最大超调量为5%，调节时间为2.1 s。相比于PID控制，模糊PID控制方法下系统的超调量减小，响应时间加快，系统的动态性能有所提高。 5.2. 动态试验验证 为验证所述模糊PID控制方法的路径跟踪性能，将PID控制程序和模糊PID控制程序植入单片机中，分别用PID和模糊PID控制小车底盘进行路径跟踪。小车底盘主要参数如表6所示。 Table 6 Main parameters of trolley chassi 小车底盘 主要参数 底板材质 铝合金 长 × 宽(mm) 210 × 185 控制板 STM32F405RGT6 舵机 DS3119 编码器 AB相增量式霍尔编码器 支持巡线方式 线性CCD 表6. 小车底盘主要参数表 设置小车底盘在低速(0.35 m/s)和高速(0.85 m/s)两种状态下行驶。PID控制方法下路径跟踪误差结果统计如图10所示，路径跟踪最大误差出现在转弯处。 从图10中可以看出，当小车底盘分别以0.35和0.85 m/s速度行驶时，最大路径跟踪误差分别为3.8和6.5 cm，平均路径跟踪误差分别为2.47和3.67 cm。 图10. PID控制方法下误差统计 模糊PID控制方法下路径跟踪误差结果统计如图11所示，路径跟踪最大误差出现在转弯处。 图11. 模糊PID控制方法下误差统计 从图11中可以看出，当小车底盘分别以0.35和0.85 m/s速度行驶时，最大路径跟踪误差分别为2.1和4.8 cm，平均路径跟踪误差分别为1.57和2.7 cm。动态试验结果表明在高速和低速两种行驶状态下，模糊PID控制方法的最大路径误差与平均路径误差均小于PID控制方法下的路径跟踪误差。验证了所提出的模糊PID控制方法较传统PID控制方法具有更好的控制性能。
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user: 6. 结论 1) 提出一种基于模糊PID控制算法的自动导航插秧机路径跟踪控制方法。该模糊PID控制相比于传统PID控制算法可减小调整超调量，减少响应时间，可提高系统动态性能。 2) 通过试验验证表明，在模糊PID控制方法下，当小车底盘以0.35和0.85 m/s的速度行驶时，最大路径跟踪误差为2.1和4.8 cm，平均路径跟踪误差为1.57和2.7 cm。验证了模糊PID控制方法性能更优，且对低速和高速都具有适应性。
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user: 基于DEA-GA-BP的智能评标决策支持系统的设计与实现 张倬友，胡 康，江小燕 合肥工业大学土木与水利工程学院，安徽 合肥 收稿日期：Mar. 4 th ， 2020; accepted: Mar. 19 th ， 2020; published: Mar. 26 th ， 2020
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user: 摘 要 评标是建设工程招投标中的关键环节，能否对投标人进行一个全面、客观且正确的评价是招标成功的关键。随着互联网的飞速发展，针对人工评标的主观性、随意性和倾向性可能给建设工程招投标工作带来的评标结果偏差。本文在建立合理的评标指标体系的基础上，以BP神经网络算法的网络均方误差进行适应度函数设计，然后利用MATLAB编程建立了一种基于GA-BP神经网络的计算机自动评标模型，并采用建设工程项目实例对模型的评价效果进行了检验。该模型除了具有BP神经网络的并行处理、鲁棒性、自适应和自学习的优势外，与基于传统的BP神经网络建立的模型相比，其预测性能、预测精度和泛化能力都得到了有效改进，大大提高了评标的客观性和工作效率，也适用于建设工程项目其他类型评标中的非线性问题的求解。本文设计和实现了智能评标决策系统并将数据挖掘和云计算的相关技术引入该系统中，大大提高了评标的客观性和工作效率。 关键词 :评标系统，DEA-GA-BP，神经网络，数据挖掘，云计算 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/
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user: 1. 引言 随着中国《招标投标法实施条例》的实施和互联网技术的发展，电子招投标已成为建设工程招投标领域的主要交易方式 [ 1 ]。智能算法、大数据、BIM技术和电子化等科技手段正在促进工程建设领域快速发展，也给招投标行业带来了新的变化 [ 2 ] [ 3 ]。在中国，对评标办法和评审标准的使用主要分为两类：一是大型复杂项目多使用综合评估法；二是一般项目使用经评审的最低投标价法。综合评估法是最常用的一种评标方法 [ 4 ]，该方法是指评标委员会按照评标办法中规定的打分标准及分数比例，获最高分者有可能中标，多用于技术难度或建设规模较大的工程。对于采用综合评分法评标，由于涉及到专家的知识、经验以及对评分标准的把握等主观随意性和招标人对评分方法的设定及其复杂性，而在实践中往往限制了这种方法的应用。而运用最低价投标法时，许多工程在采用最低价中标法进行招标时，施工企业通过压低报价来取得中标，导致投标价格低于成本价，这不但严重影响了建筑行业的健康发展，而且势必会造成工程质量、安全、工期难以保证等一系列问题 [ 5 ]。传统建设工程项目评标方式中，评标专家们自身主观因素对评标结果带来的主观性、随意性和倾向性问题一直未能得到解决。在现代互联网发展趋势下，招投标模式已经逐渐由线下模式向电子招投标模式过渡。相比传统的线下招标模式，电子招投标模式具有流程简化、信息畅通的优点 [ 6 ]。但与此同时新兴的电子招投标系统存在效率低、可靠性差等局限性也严重约束了招投标行业的快速发展。将智慧方法与电子招投标相结合是解决上述问题的有效途径。因此，本文在分析研究传统电子招投标系统的基础上，基于DEA-GA-BP神经网络的智能评标方法设计和实现了智能评标决策支持系统，且将数据挖掘和云计算等相关技术引入该系统中进行数据云处理计算，大大提高了评标的客观性、正确性和工作效率，且实现了异地评审和网络评审的需求。
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user: 2. 智统招投标系统的研究分析 针对传统建设工程项目评标方式中，评标专家们自身主观因素对评标结果带来的主观性、随意性和倾向性问题，一些学者提出了基于模糊综合评价建立了工程项目评标模型 [ 7 ] 、将层次分析法应用于施工招投标中 [ 8 ] 、引入灰色关联理论对建设工程评标方法进行研究 [ 9 ] 、运用遗传算法，引入排除选择法(ELECTRE)建立了工程项目优选模型 [ 10 ] 、运用组合优化思想，将经过粒子群算法优化过的径向基神经网络模型(PSO-RBF)运用到招标评标的实践中 [ 11 ] 等改善方法，对于上述问题的克服起到了积极的促进作用。但就前三种方法而言，都存在着主观性强、缺乏对定量指标的分析等缺陷；就GA而言，存在着局部搜索能力差和收敛速度慢等不足；而就BP神经网络法而言，存在着学习过程收敛速度慢，容易陷入局部极小点等不足，加之建设工程项目本身具有不确定性的特点，无形中又加大了建设工程项目的招标工作难度。根据国内外近年来的研究成果可知，上述方法均存在评价指标体系不完整、评价结果粗糙等缺点。 智能计算也有人称之为“软计算”，是人们受自然规律的启迪，根据其原理，模仿求解问题的一类算法 [ 12 ]。这类算法主要有模拟退火，遗传算法，禁忌搜索，神经网络，粒子群算法等。文献 [ 13 ] [ 14 ] 采用BP神经网络算法对建设工程评标方法进行优化。神经网络对解决非线性问题有强大且准确的映射能力，因而被越来越广泛地应用于招投标领域中；但神经网络存在收敛速度慢，易陷入局部极小点，以及网络参数(如隐含层神经元的个数)和训练参数(如学习速率、误差阈值等)难以确定等缺点。将遗传算法和BP神经网络相结合应用于工程项目的评标方法中 [ 15 ]，该方法值得借鉴，但其适应度函数设计和一些相关指标设置若不够清晰则难以在实际工程中应用。 本文对相关文献的研究发现，传统招投标系统存在以下几个问题：1) 功能模块过于繁杂，且功能需求表现不集中；2) 辅助评标系统设计中，评标功能不够细致与合理，且评标专家的人为干预因素无法避免；3) 数据库管理系统中的数据存储方式不够理想，存储数据不全面；4) 数据分析与处理功能的设计与实现未突出说明，且未采用智能算法和数据挖掘算法等多功能辅助算法来提高数据处理效率和准确性。因此，为改进和优化现有招投标系统，本文通过深入研究智能算法，并结合数据挖掘和云计算等相关知识等，提出了智能评标系统是非常有必要的。
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user: 3. 智能信息化投标系统的原理 本文设计和实现智能信息化招投标系统中的智能评标决策支持系统。智能信息化招投标系统采用Web和VS2010作为开发环境，并使用了Microsoft SQL Server和MATLAB等工具，构建了由表示层、业务层、数据层和安全控制层组成的安全四层体系结构 [ 16 ] [ 17 ]，智能信息化招投标系统的主要原理是：招标阶段，招标方访问系统，发布招标信息及编制和分发电子招标文件；投标阶段，投标方访问系统，阅读相关信息，下载招标文件并编制和提交投标文件；评标阶段，智能评标决策支持系统调用数据库文件进行评标定标并输出评标报告。本文采用基于DEA-GA-BP神经网络的智能评标方法，其原理如下： 首先，根据建设工程项目的评标特点，建立合理完善的评标指标体系，在此基础上，抽取若干个评标专家依次对各投标方案进行“指标评价”和“综合评价”，得出网络训练样本集。然后，以各评价指标值为投入指标，各方案的综合评价值为产出指标，运用基于DEA法的MaxDEA软件对各投标方案进行初评，且筛选出有效投标方案，并依效率大小进行排序；如果有效投标方案数量为1，则评价完成，输出评价结果；如果有效投标方案数量为2或大于2，则利用GA-BP神经网络评标模型进行二次评价。GA-BP神经网络评标模型的二次评价过程为：先对最初得到的网络训练样本集进行数据处理，然后将处理后的数据输入到GA-BP神经网络评标模型中进行训练，得到各投标方案的实际综合评价值，最后按实际的综合评价值大小进行排序。如果非有效投标方案的排序结果与DEA法得到的相同且有效投标方案的评价结果高于非有效投标方案，则根据评价结果，确定最优的投标方案；否则，则再次进行GA-BP神经网络评标模型的二次评价，直到满足要求，输出最优的投标方案。基于DEA的GA-BP神经网络的智能评标方法见图1。最后，在云计算平台实现智慧化电子评标系统，系统工作流程图见图2。 图1. 基于DEA的GA-BP神经网络的智能方法流程 图2. 系统工作流程图 图3. 智能信息化招投标系统的架构 表示层由信息管理系统和用户管理系统组成，主要是处理用户的输入和接收需要显示的信息 [ 12 ]。业务层的智能评标决策支持系统是智能信息化招投标系统的核心，主要由项目管理模块、流程管理模块、数据处理云计算模块和智能评审模块组成，其主要是处理项目招投标文件中的相关信息及数据，并进行评标定标输出评标报告。数据层由数据管理与分析系统组成，简称数据库系统，主要是新增、删除和导出数据，以及数据库被其他系统和功能模块进行查询和调用，返回相应的查询结果，同时也保存系统操作所产生的数据文件等，其相关模块见图3所示。安全控制层的权限管理系统主要是为各系统和功能模块提供权限检查的功能，其可采用加密和数字签名技术等技术进行设计和实现。系统的工作流程如图2所示。本文着重介绍智能评标决策支持系统的设计与实现。
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user: 4. 智能信息化投标系统的原理 4.1. 智能决策支持系统(IDSS) 智能决策支持系统(IDSS)是决策支持系统(DSS)和人工智能(AI)相结合的产物，它着重研究将AI的知识推理技术和DSS的基本功能模块有机结合起来。 在本研究中使用IDSS，目的在于直接利用其基本功能，并将AI的知识推理技术与数据云处理计算模块的功能相结合，提统在数据查询、数据获取和数据处理时的准确性及工作效率。 4.2. 智能算法 智能计算也有人称之为“软计算”，是人们受自然规律的启迪，根据其原理，模仿求解问题的一类算法 [ 18 ]。这类算法主要有模拟退火，遗传算法，禁忌搜索，神经网络，粒子群算法等。 本研究中采用的基于DEA-GA-BP神经网络的评标方法 [ 19 ] 就是一种混合智能算法，其主要原理是：首先，根据建设工程项目的评标特点，建立合理完善的评标指标体系，并依此，抽取若干个评标专家依次对各投标方案进行“指标评价”和“综合评价”，得出网络训练样本集。然后，以各评价指标值为投入指标，各方案的综合评价值为产出指标，运用基于DEA法的MaxDEA软件对各投标方案进行初评，且筛选出有效投标方案，并依效率大小进行排序；如果有效投标方案数量为1，则评价完成，输出评价结果；如果有效投标方案数量为2或大于2，则利用GA-BP神经网络评标模型进行二次评价。 其中，GA-BP神经网络评标模型的二次评价过程为：先对最初得到的网络训练样本集进行数据处理，然后将处理后的数据输入到GA-BP神经网络评标模型中进行训练，得到各投标方案的实际综合评价值，最后按实际的综合评价值大小进行排序。 如果非有效投标方案的排序结果与DEA法得到的相同且有效投标方案的评价结果高于非有效投标方案，则根据评价结果，确定最优的投标方案；否则，则再次进行GA-BP神经网络评标模型的二次评价，直到满足要求，输出最优的投标方案。 4.3. 云计算 云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源 [ 13 ]。而云存储则是云计算的延伸，是指通过集群应用、网络技术或分布式文件系同等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统 [ 14 ]。 在本研究中主要使用的是云存储技术，通过系统的网上招投标工作所产生的数据都将经过云存储而进入数据库系统中进行保存，以待以后查询和调用。本文所涉及的云存储数据主要包括业务数据和云系统配置信息。 4.3.1. 业务数据 业务相关的数据主要作用于业务层，包括项目信息、标段信息、招标信息、投标信息、评标信息、流程信息等，是对现实的招投标业务的抽象，其逻辑关系如图4所示。图4中，业务层的数据实体包括项目、标段、招标单位、投标公司、评标方法、评标专家、流程、流程配置和审批节点。 图4. 业务数据逻辑关系图 4.3.2. 云系统配置信息 云系统配置信息主要作用于数据库系统，数据库系统根据云系统配置信息实现对不同项目的招投标文件数据库、评标知识库、评标专家管理库、历史工程数据库、投标企业诚信信息库和数据挖掘算法库等的不同对应选择。云系统配置信息的主要内容是匹配其他层与数据层之间的对应关系，以使查询和调用数据时能更快、更准确，也方便索引相似项目类型的数据文件。 4.4. 数据挖掘算法 数据挖掘一般定义为通过对大量的原始数据的分析，从中提取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。数据挖掘主要是利用相关算法对数据进行各种处理，这自然需要数据库系统提供诸如存储、索引和查询处理支持 [ 20 ]。数据挖掘步骤一般分为3个阶段：1) 数据准备；2) 数据挖掘；3) 解释评估。 在本研究中主要利用数据挖掘算法从数据库系统的海量数据中筛选所需要的、有用的信息，如项目信息、控制价、投标报价、投标方案等。数据挖掘过程如图5所示。
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user: 5. 智能评标决策支持系统的设计与实现 5.1. 项目管理模块 项目管理模块主要处理表示层传递的被访问页面的信息，然后返回需要显示的结果信息。当用户访问时，该模块的主要任务是对输入信息进行校验，然后调用相应功能模块获取所需信息并显示查询结果。该模块在查询信息时，还需要对流程类型进行判断，从而决定后续操作。除此之外，为了对新用户友好，还需要查询业务流程具体步骤的信息 [ 12 ]。 图5. 数据挖掘过程示意图 5.2. 流程管理模块 流程管理模块的输入来自整个系统，主要处理用户对流程的操作，如执行下一个步骤、返回上一个步骤和取消当前操作等等。该模块的核心是根据流程的当前状态(审批节点)、用户操作和流程配置的内容计算新的流程状态(即下一个审批节点)，并将新的状态持久化存入数据库。 5.3. 数据云处理计算模块 数据云处理计算模块(以下简称A模块)的基本功能是数据库信息的查询、分析、挖掘与调用等，其具体流程如图6所示。核心功能则是数据预处理与数据建模等。在评标阶段，当用户操作此模块的业务流程时，智能评标决策支持系统中会执行以下步骤(如图7所示)。 图6. 引入缓存的数据库信息查询与调用流程图 1) 表示层向A模块传递待评审的项目； 2) A模块分析项目信息及类型，从评标知识库中查询并选取合理的智能评标方法(评标知识库库中一般可存储多种评标方法，如基于灰色关联、BP或GA的评标方法等等，来进行多次评审而比较结果，以减小评审误差)； 3) A模块从招投标文件数据库中调用招标方的标准投标方案和投标方的全部待评投标方案，并汇总、整理和保存； 4) A模块利用数据挖掘工具正确找出各投标方案中全部单评价指标的信息(单评价指标可见于具体的智能评标方法，一般为工期、施工质量、安全保证措施、环境保护措施和企业资质、信誉等等)，并形成特征集合，如不满意则返回2)，否则继续； 5) A模块利用科学的智能算法自动计算与比较各待评投标方案中的单评价指标信息与标准投标方案中相应信息的优劣程度，并做出具体的评价(优、良、中、可、差)； 6) A模块利用5)中的评价结果及评级方法对投标方案进行综合评价(说明：第5、6步的评价都要参考类似项目的历史工程数据库，以减小评价偏差，使评价更客观。)； 7) A模块利用从评标知识库中调用得到的标准化处理算法对全部评价数据进行标准化处理； 8) A模块显示、保存和导出已处理好的评价数据。 图7. A模块操作时业务流程图 5.4. 智能评审模块 智能评审模块(以下简称B模块)的主要功能是运用智能评标算法对A模块中得到的数据进行智能评审，得出评价结果并输出评价报告。本文拟采用的智能评标算法见4.2小节。在评标阶段，当用户操作B模块的业务流程时，智能评标决策系统中会执行以下步骤(如图8所示)： 图8. B模块操作时业务流程图 1) A模块向B模块传递待评审的数据； 2) 选取A模块中对应的智能评标方法； 3) 从评标知识库中选取该方法对应的评标模型； 4) 利用评标模型自动评审待评审数据； 5) 显示评审结果并验证，如满意则输出评审报告，否则返回4)； 6) B模块以邮件或短信的形式向投标方发送评审报告及定标结果，任务结束。
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user: 6. 工程实例验证 本文以合肥市2013昆仑花园二期三标段工程施工项目的实际招标文件为实例进行验证，并预先在招标文件数据库中导入评标方制定的标准投标方案，且在历史工程数据库中导入合肥市招管局建设项目统计2010~2015年的招投标数据文件，以使验证更符合实际要求，减小偏差，评价效果更理想。按智能评标决策支持系统的要求，导入全部投标方案，经过评审后可得到如图9所示的某个投标方案的单指标评价结果，最终得到如表1所示的评审结果，且比较发现其与实际评审结果基本相符。所以，验证表明该系统可实现对投标方案的智能优化评价。
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user: 7. 结论与展望 7.1. 结论 本文基于优化传统电子招投标系统的目的，利用信息化系统和IDSS提出了智能信息化招投标系统的架构设想；并基于DEA-GA-BP神经网络的智能评标方法和数据挖掘、云计算技术的一些内容给出了核心的智能评标决策支持系统的设计与实现方案，介绍了其系统架构和模块的组成以及业务流程。最后通过实例验证，发现该智能评标决策支持系统基本可实现对投标方案的自动评价，保证了评审的客观性，公正性，也提高了工作效率。 图9. 某投标方案的单指标评价结果 Table 1 DEA preliminary evaluation results and GA-BP neural network evaluation result 投标方案 DEA效率值 DEA评价排序 网络评价值 网络评价排序 A 0.8684 2 0.3186 12 B 1 1 0.5898 7 C 1 1 0.7270 4 D 1 1 0.8170 3 E 1 1 0.9099 2 F 1 1 0.9764 1 G 1 1 0.5901 6 H 1 1 0.5010 8 I 1 1 0.4541 9 J 1 1 0.6372 5 K 1 1 0.4086 10 L 0.7514 4 0.0287 14 M 0.8229 3 0.2275 13 N 1 1 0.3619 11 表1. DEA初评结果与GA-BP神经网络评价结果 7.2. 展望 建筑信息模型(BIM， Building Information Modeling)是近十年来在CAD技术基础上发展起来的一种多维模型信息集成技术，可应用于建设工程全寿命周期的各个阶段，具有可视化、协调性、模拟性、优化性、可出图性等特点。BIM在国内现有的三种项目管理模式(传统、承包管理、集成创新型模式)中的应用方式不同，因此综合以上研究成果，本文认为可从两个角度出发，在建设工程电子招投标系统建设中应用BIM技术：1) 在传统模式(DBB)下，引入BIM技术升级现有电子招投标系统；2) 在承包管理型模式和集成创新型模式中建立基于BIM技术的建设工程招投标管理信息系统。
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user: 摘 要 人工智能技术和计算机视觉技术的发展，为舰载导弹准确攻击各类海上、陆上目标识别提供了新的技术支持，基于深度学习的自动目标识别技术对提高导弹寻的制导精度提供了新的技术保证。介绍了多种基于卷积神经网络的目标识别算法，应用YOLOv3和Cascade R-CNN算法进行了导弹目标识别检测实验。实验结果表明，二种算法各有千秋，YOLOv3算法的准确率和召回率低于Cascade R-CNN，但其检测效率高于Cascade R-CNN，因此在目标识别过程中，采用深度学习算法是导弹提高攻击目标准确性的一种有效途径。 关键词 :导弹末制导，自动目标识别，Cascade R-CNN，YOLOv3 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/
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user: 1. 引言 随着武器装备的发展日趋智能化，自动目标识别(Automatic target recognition， ATR)成为导弹末制导研究的重要课题 [ 1 ]。自20世纪60年代提出ATR概念以来，ATR技术得到迅猛发展，相关学者对不同制导模式提出了算法理论，并伴随技术发展不断提出新算法 [ 2 ]。当前，基于可见光、激光和红外图像识别等技术在导弹目标识别中已广泛应用，但识别精度有待进一步提高，迫切需要研究新的方法和技术，提高对打击目标识别的准确性和实时性。 2006年，深度学习被Geoffrey Hinton提出并迅速应用于计算机视觉领域 [ 3 ]，其本质是运用分层特征表示方法，对大数据样本进行分析，提取样本中的低级特征，并进一步抽象化实现高级特征表示，具有可靠性高、智能化等特点，被广泛应用于语音识别、图像识别和音频检测等领域 [ 4 ]。深度学习为实现导弹打击目标自动识别提供了新的技术途径，其中性能较为优异的算法有Cascade R-CNN和YOLOv3。
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user: 2. 基于CNN网络的目标识别算法 深度学习是机器学习的一个重要分支。与传统经典机器学习算法相比，深度学习神经网络模型的中间隐层数量更多，结构更为复杂，可通过逐层训练和迭代循环，实现对复杂函数的逼近。样本数据的高级特征是通过对其低级特征进行抽象运算获取的，具备学习样本数据更为本质特征的能力 [ 5 ]。当前具有代表性的网络模型有深度置信网络(deep belief network， DBN)模型、堆叠自动编码机(stacked auto-encoder， SAE)模型、基于循环神经网络(recurrent neural networks， RNN)的深度模型和基于卷积神经网络(convolutional neural network， CNN)的深度模型。 CNN网络是一种适合处理空间数据(如图像、视频)的前馈式神经网络，受视觉神经科学的启发，具备自主分层学习数据的能力 [ 6 ]，在计算机视觉领域广泛应用。经典CNN模型结构如图1所示，由输入层、多层卷积及池化层、光栅层、多层感知器及输出层组成，其中卷积层提取局部特征，池化层降低隐藏层维度、减少参量并使特征具有空间不变性，光栅层将多维特征线性化，多层感知器实现分类和预测。 图1. CNN网络结构 1989年Yann LeCun首次提出CNN模型 [ 7 ]。得益于计算机计算能力的提升，2012年Hinton博士提出了深度卷积神经网络AlexNet [ 8 ]，该网络在当年图像识别领域竞赛中的top-1的error rates为37.5%，远超第二名的优异性能引起研究者的重视。随着CNN网络的不断深化，网络从大量数据中学习提取目标特征的能力不断增强，针对图像的目标识别算法研究也取得重大进展 [ 9 ]。深度CNN目标检测算法分为两类 [ 10 ]：双步检测算法，将目标识别分为分类和回归候选框两个问题去考虑，如Fast R-CNN，Faster R-CNN，Cascade R-CNN等，一般该类识别算法具有较高的准确性；单步检测算法，分类和候选框同时完成，如SSD，YOLO，YOLOv2，YOLOv3等，一般该类识别算法具有较高的检测速度。以目标识别平均准确率(mean average precision， mAP)和每秒检测帧数(frames per second， FPS)为指标，各算法在VOC2007/2012和COCO集上的表现如表1所示。 Table 1 Comparison of target detection performance of each algorith 目标识别算法 处理器 数据集 mAP FPS Fast R-CNN Geforce GTX TiTan X VOC2007 + 2012 70.0 0.5 Faster R-CNN 73.2 7 SSD500 76.8 19 YOLO 63.4 45 YOLOv2 (416) 76.8 67 SSD500 Pascal TiTan X COCO test-dev 31.2 8 YOLOv2 (416) 21.6 Faster R-CNN 34.9 Cascade R-CNN 42.8 YOLOv3 (416) 31.0 35 表1. 各算法目标检测性能比较 由表1可知，在识别平均准确率方面，VOC数据集中SSD500最高达到76.8%，但其在COCO集中仅为31.2%，与YOLOv3的31.0%相当，低于Cascade R-CNN的42.8%；每秒检测帧数方面，VOC数据集中SSD500为19 fps，YOLOv2 (416)最高为67 fps，但在COCO集中YOLOv3 (416)达到35 fps，远高于SSD500的8 fps。基于以上分析，Cascade R-CNN在双步检测算法中识别准确率最高，YOLOv3在兼顾单步检测算法高速检测能力的基础上，识别准确率有较大提升。
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user: 3. Cascade R-CNN和YOLOv3 3.1. Cascade R-CNN目标识别算法 Cai Zhaowei [ 11 ] 于2018年在CVPR2018会议上提出Cascade R-CNN网络模型，该模型基于Faster R-CNN网络的构建方法，通过多阶段检测架构，每阶段输入不同质量的样本数据，并逐级提高边界框IOU指标阈值，实现级联检测 [ 12 ]，有效改善了Faster R-CNN网络检测时难以排除假阳性样本的问题 [ 13 ]。 Faster R-CNN目标识别流程如图2所示。首先将图像输入CNN网络进行特征提取，生成特征图；然后利用RPN网络提取出候选区域框，与特征图最后一层合并生成候选区域特征；再利用兴趣区域(ROI)池化层将候选区域特征输入到全连接层；最后利用SoftMax分类器进行分类识别。 图2. Faster R-CNN算法目标识别流程 Cascade R-CNN网络目标识别流程如图3所示。将图片输入CNN网络进行特征提取，生成特征图；然后在Faster R-CNN (红色框内)中进行分类和回归操作；将回归产生的边框1输入RPN网络再次候选区域操作，不同的是IOU指标阈值更高，如此操作两次，得到回归边框2和3；最终将所有分类结果和回归边框输出 图3. Cascade R-CNN算法目标识别流程 3.2. YOLOv3目标识别算法 2016年，Redmon在CVPR2016会议上提出了一个基于深度卷积神经网络的端到端目标识别模型——YOLO (You only look once)模型 [ 14 ]，并在此基础上对模型进行一系列改进，于2017年提出YOLO9000模型，目标识别精度大幅提升 [ 15 ]。2018年，Redmon将残差模型和FPN架构引入YOLO提出了YOLOv3模型，在保证运算效率的前提下，进一步提高了检测精度 [ 16 ]。 YOLOv3模型的网络结构如图4所示，使用DarkNet53模型作为目标特征提取网络。首先将输入的图像放缩到416 × 416大小，DarkNet53网络将图像按照预先设定的特征图尺度大小(13 × 13， 26 × 26， 52 × 52)划分为S × S个相同尺寸的单元格，然后将提取的浅层特征和深度特征融合获得特征金字塔，最后再依据每个单元格每种尺度下对应的3个锚框(anchor box)回归预测3个边框(bounding box)。YOLOv3的多尺度融合设计有效改善了YOLO系列算法对小尺度目标识别能力弱的缺点，成为兼顾检测精度和速度的优异算法 [ 17 ]。 图4. YOLOv3算法目标识别流程
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user: 4. 实验结果与分析 基于以上分析，将两类目标识别算法中具有代表性的Cascade R-CNN和YOLOv3应用到导弹目标识别领域中，通过目标检测实验比较不同算法的优劣性。 4.1. Cascade R-CNN和YOLOv3模型训练和识别 值得注意的是，当前算法将目标识别为不同的“种类”，如建筑、车辆、飞机等。而在军事行动中，每一枚导弹所要打击的目标是确定的“个体”，而不是同种类的其他“个体”，如建筑A、车辆A等，这就要求训练样本数据集必须源自单一待打击目标。假定某岛屿为导弹待打击目标，本文通过搜集该岛屿的互联网图集和航拍视频，将视频分解为图像帧，并通过数据增广，构建了一个包含7500张图像的该岛屿样本数据集用于模型的学习和训练。设定训练集和测试集的比例分别为0.8和0.2，实验平台参数为：Intel(R) Core(TM) i5-8400 CPU@2.80GHz处理器，8G内存，4G NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti GPU。部分样本数据集如图5所示。 图5. 样本数据集部分图像 为节省网络的训练时间，加快模型的收敛速度，利用已有权重文件进行预训练。实验中，在Cascade R-CNN模型和YOLOv3模型训练环节，设置循环次数为2000，初始学习率为0.005，利用Adam优化器，根据返回的损失函数实时调整学习率，循环1500次时调整学习率为0.001，避免模型陷入局部最小；在测试环节，分别将测试集输入到Cascade R-CNN模型和YOLOv3模型中，当预测的目标边框与标注的边框IOU > 0.5时认为识别正确， 否则识别错误。识别结果如图6和图7所示，两个模型都能实现对设定岛屿的识别。 图6. Cascade R-CNN算法对设定岛屿识别结果 图7. YOLOv3算法对设定岛屿识别结果 4.2. Cascade R-CNN和YOLOv3识别性能评估 实验以准确率P (Precision)、召回率R (Recall)、平均精确度AP (Average Precision)和每秒检测张数FPS为指标，客观评价两个模型性能。准确率表达了模型“识准”的能力，召回率表达了模型“识全”的能力，二者计算方法如式1~2所示，式中TP表示真正例，即预测结果和实际结果都为正；FP表示假正例，即预测结果为正，实际结果为负；FN表示假负例，即预测结果为负，实际结果为正。 P = T P T P + F P (1) R = T P T P + F N (2) 测试集共含1500张320 × 240的图片，经统计包含设定岛屿目标的图片有1454张。Cascade R-CNN模型正确识别该岛屿目标的个数为1429个，误判为岛屿目标的个数为106个，测试总耗时178.5 s；YOLOv3模型正确识别该岛屿目标的个数为1403个，误判为岛屿目标的个数为311个，测试总耗时40.2 s；传统HOG + SVM目标识别算法正确识别该岛屿目标的个数为979，误判为岛屿目标的个数为358个，测试总耗时超过1小时。两个模型与HOG + SVM的客观指标对比如表2所示，准确率–召回率曲线如图8所示。 图8. 准确率–召回率曲线 Table 2 Performance comparison of Cascade R-CNN and YOLOv3 in missile target recognitio 目标识别算法 P R AP FPS HOG + SVM 73.22% 67.33% 53.84% <0.42 Cascade R-CNN 93.1% 98.3% 95.6% 8.4 YOLOv3 81.9% 96.5% 88.7% 37.3 表2. Cascade R-CNN和YOLOv3算法在导弹目标识别中的性能比较 分析表2和图8可知，针对设定的导弹打击某岛屿目标，与传统机器学习目标识别算法相比，基于Cascade R-CNN和YOLOv3算法的目标识别模型准确性和实时性均有极大提高。其中，Cascade R-CNN算法的目标识别模型准确率、召回率和AP值分别比基于YOLOv3算法的目标识别模型高11.2%、1.8%和6.9%；检测速度方面，YOLOv3模型每秒检测帧数达37.3 fps，是Cascade R-CNN模型(8.4 fps)的4.4倍。Cascade R-CNN算法的准确性更高，YOLOv3算法实时性更好。