DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 实证研究 3.1. 电子商务发展水平测评模型构建 基于以上研究，本文构建如图1的电子商务发展水平评价模型。 该模型分为三个层级：一级指标为电子商务发展水平，也是总的测评指标；二级指标有4个，包括交易水平、基础设施、人力资本、发展潜力，这4个指标是以前人研究为基础并通过走访行业专家而提炼出来的；三级指标有6个，是二级指标的分解，包括电商交易额、网络零售额、固定电话用户数量、移动电话用户数量、网民数和互联网普及率。 3.2. 指标选取与数据收集 电子商务发展水平可以从很多方面来体现，在遵循指标数据客观性和代表性的原则之下，选取能反映电子商务发展的电商交易额、网络零售额、固定电话用户数量、移动电话用户数量、网民数和互联网普及率6个主要变量作为指标，数值越大，说明该城市的电子商务水平越高。为了更好的分析实证，本文选择2015年作为研究时段，数据来源包括中国统计年鉴、各省、自治区、直辖市统计公报、中国互联网发展统计报告、《中国电子商务行业发展报告》等相关资料。 3.3. 统计与分析 信度与效度分析 为了确保分析结果不受不同量级的影响，本文所有数据都已经进行无量纲化。本文运用SSPSS 20统计分析软件，首先对数据进行可靠性分析，Cronbach α系数为0.891，表明具有高可靠性的数据 [ 5 ] 。 3.4. 基于因子分析的各城市电子商务发展水平评估 首先用KMO测度值检验选取的指标数据是否适合进行因子分析 [ 6 ] 。KMO = 0.783，故可以进行因子分析。 第一步确定旋转因子载荷矩阵、解释主因子：将6个指标的原始数据正态标准化然后求解初始因子矩阵在同一时间，为了使更直观的因素，初始因素矩阵是最大的正交旋转，可以计算出旋转因子载荷矩阵，相关系数矩阵的特征值，方差贡献率，累积方差贡献率如表1。 主要因素解释：从表1中可以看出，第一主因子和二主因子的累计贡献率为85.283%，说明两者主要因素包含原始指标的基本信息，其中第一个主因子在交易水平、基础设施、人力资本方面有较大的载荷，这说明我国电子商务发展水平的高低主要由电子商务交易水平和基础设施来衡量；第二个主因子在发展潜力方面有较大的载荷，这说明互联网普及率的增加网络购物规模，提高电子商务发展水平。 图1. 电子商务发展水平评价模型 Table 1 Total variance explaine 成份 初始特征值 提取平方和载入 合计 方差的% 累积% 合计 方差的% 累积% 1 4.021 67.013 67.013 4.021 67.013 67.013 2 1.096 18.270 85.283 1.096 18.270 85.283 3 0.461 7.683 92.966 4 0.268 4.463 97.429 5 0.140 2.335 99.764 6 0.014 0.236 100.000 表1. 总方差解释 主成分的系数如表2。 这两个主成分的线性组合，Y1和Y2： (1) (2) 第二步确定因子得分矩阵、构造因子得分函数和电子商务发展水平评估函数： 通过因子分析，得到系数矩阵，如表3。 由因子得分矩阵求因子得分函数： (3) (4) 根据表1的方差贡献率求电子商务发展水平评估函数： (5) 第三步是确定城市的电子商务发展水平：31个省的标准化数据被替换为上述功能，得到了各省份综合因子得分的排序和电子商务发展水平。 由表4可知，广东省电子商务发展水平最高，江浙沪京次之，其他城市居中，而青海、宁夏、云南、甘肃、西藏电子商务发展水平最弱。这说明我国珠三角地区、长三角地区、江浙沪一带、京津冀地区自 Table 2 Component Matri 变量 主成分 1 2 X1 Zscore (电商交易额) 0.908 0.238 X2 Zscore (网络零售额) 0.889 0.196 X3 Zscore (固定电话用户数量) 0.736 −0.329 X4 Zscore (移动电话用户数量) 0.897 −0.350 X5 Zscore (网民数) 0.924 −0.236 X6 Zscore (互联网普及率) 0.455 0.846 y1 y2 表2. 主成分的系数 Table 3 Component score coefficient matri 变量 主成分 1 2 X1 Zscore (电商交易额) 0.226 0.217 X2 Zscore (网络零售额) 0.221 0.178 X3 Zscore (固定电话用户数量) 0.183 −0.300 X4 Zscore (移动电话用户数量) 0.223 −0.319 X5 Zscore (网民数) 0.230 −0.215 X6 Zscore (互联网普及率) 0.113 0.772 y1 y2 表3. 成分得分系数矩阵 Table 4 The regional comprehensive factor score and E-commerce development leve 省份 综合因子得分 排序 省份 综合因子得分 排序 广东 2.368148998 1 重庆 −0.256596459 17 浙江 1.509737394 2 广西 −0.341590378 18 江苏 1.197064592 3 新疆 −0.343346224 19 上海 0.625216663 4 贵州 −0.35574976 20 北京 0.499598814 5 内蒙古 −0.431961456 21 河北 0.413661835 6 黑龙江 −0.441756269 22 福建 0.410695627 7 吉林 −0.465927264 23 四川 0.263938797 8 海南 −0.472149503 24 山东 0.262178503 9 江西 −0.486072101 25 辽宁 0.209793622 10 安徽 −0.516569728 26 湖北 0.096613521 11 青海 −0.540075037 27 河南 0.049838656 12 云南 −0.613568578 28 天津 0.000750522 13 宁夏 −0.642683379 29 山西 −0.095312414 14 甘肃 −0.665777246 30 湖南 −0.231577998 15 西藏 −0.761283123 31 陕西 −0.245240624 16 表4. 各地区的综合因子得分和电子商务发展水平排序 然、交通和区位优势十分明显，市场发展比较完善。 3.5. 基于聚类分析的各城市分类 本文采用的是系统聚类方法，采用SPSS20.0对指标数据进行聚类分析，把31个省份的电子商务发展水平分为六类，聚类分析图如图2。 由图2可见，我国电子商务发展聚类为六大类。这说明我国电子商务发展极不平衡。第一类交通优势明显，为电子商务的发展提供了良好的必备条件；第二类地区区位优势独特，发展势头相对较好；第三类地区资源优势相对明显，发展相对有优势，但速度明显不如前两类城市；第四类城市发展相对缓慢，但发展潜力十足；其他地区则需要政策扶持，推动电子商务发展。 图2. 聚类分析图 综上所述，可以用因子分析和聚类分析评价我国电子商务发展水平。
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user: 4. 加快电子商务发展对策与建议 4.1. 加强基础设施建设，促进电子商务发展 加强网络基础设施建设，积极培育行业门户。促进电子商务、物流、贸易、旅游等重点行业的发展。增强对行业门户网站的扶持，健全信息发布和电子交易网络平台。指导行业门户网站建设，鼓励和引导现有电子商务网站不断完善并以市场取向逐步扩大合作或进行整合，最终形成以贸易为主的全市统一的电子商务总平台。鼓励合理定位，规范经营，发展潜力，有影响力的行业门户网站，以相关的网络资源整合，提高集中度，使其成为行业信息发布价格中心和配送中心。 4.2. 统筹区域协调发展 政府加大财政支持与技术支持力度，统筹区域协调发展。首先推动区域电子商务的均等化，通过经济发展和加大转移支付力度，缩小区域间的电子商务水平差距。其次比较各区域电商发展优势。每个区域都应立足于充分考虑电子商务环境、发挥比较优势、挖掘潜在优势。最后形成一个互补的良性互动机制。坚持区域发展的总体战略的大力实施，优势互补、良性互动。 4.3. 加强人才引进力度，增强电子商务产业发展的核心力量 整合政府、高校科研院所、知名电商企业等各方资源，逐步实现产学研结合，集中力量、多渠道解决我国电子商务产业发展的人才紧缺问题。创新型电子商务人才引进体系，加快我国高端电子商务专业人才，提升电子商务产业发展的核心力量。出台先导型新兴产业人才联合培育规划，使我国电子商务产业创新能力大幅度提升。 同时，鼓励支持各地联合高等院校、科研院所及知名电商服务企业，开办电商产业人才交流培训中心，培养复合型应用人才，能快速适应产业发展需要。为经济结构转型升级，提升电子商务快速发展提供人才支撑。
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user: 摘 要 本文应用案例研究方法，提出了C2B模式的概念，分析了C2B模式的主要类型和发展现状，总结了C2B模式发展中存在的问题，并给出对策建议。C2B模式是以消费者为导向的电子商务模式，当前国内外主要有定制、预售和反向购买三种类型。C2B模式还处在发展初期，存在认识水平低，需求预测难，信息化能力滞后等问题。本文建议积极宣传、推广C2B模式及典型案例，推动传统企业转型。 关键词 :C2B模式，电子商务，“互联网+”
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user: 1. 引言 在今年年初召开的国务院常务会议上，李克强总理号召传统企业向C2B模式转型，他说：“所谓的‘C2B’，就是消费者提出要求，制造者据此设计消费品、装备品。这是一场真正的革命！一个企业不再是单个封闭的企业了，它通过互联网和市场紧密衔接，和消费者随时灵活沟通。这是大势所趋！” 1 总理简单的几句话，高度概括了C2B模式的概念、特征、意义和发展趋势。 C2B (Consumer to Business，即消费者到企业)是电子商务的一种商业模式，它是以消费者为核心，以市场需求来驱动产品设计和生产加工的商业模式 [ 1 ] 。 生产企业应用C2B模式，能够通过互联网平台直接对接消费者，减少传统商业中间冗长的价值链环节 [ 2 ] 。企业围绕消费者的订单，直接设计、采购、生产和满足需求，最终创造价值。企业由于实现精准营销、按需生产，因此降低成本、实现零库存、提高了交易效率 [ 3 ] 。消费者同样受益于C2B模式，因为在此模式下，消费者真正成为市场的主导，个性化和多样化需求获得了充分满足。最终，C2B模式为企业和消费者带来了双赢。
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user: 2. C2B模式产生的背景 自改革开放以来，国内外的经济环境发生了巨变，尤其是互联网时代的到来，更是改变了传统的商业生态。 2.1. 工业大生产导致库存积压，倒逼传统企业变革 随着工业化进程加快和市场开放，机器大规模生产逐步导致供过于求，商品市场由“卖方市场”进入“买方市场”，消费者成为市场的主导。传统生产的盲目性，导致产品大量积压。为了去库存，企业不得不降价销售，导致利润降低，甚至是负债倒闭。企业为了推销商品，不得不增加销售渠道，建设批发、零售等多个链条，无形中又增加了企业的成本。传统领域的供给侧改革迫在眉睫。 2.2. 生活水平提高，消费者需求呈现多样化和个性化的发展趋势 随着社会进步和收入增长，人们生活水平显著提高，人们从关注温饱问题转向追求生活品质，差异化、品牌化、即时化，甚至是高端化成为发展趋势。个性化需求驱动市场的多样化，整个大市场被切分成更细小的市场，呈现碎片化状态。市场碎片化无疑增加了企业运营的难度，工业时代的大规模批量生产已经不再适应市场的需求。企业必须与消费者构建全方位的互动沟通体系，以消费者的个性化需求为导向，进行快速反应。 2.3. 信息技术快速发展，使得满足个性化需求和大规模生产成为可能 近年，互联网、物联网、云计算、大数据、移动互联网等快速发展，给企业信息化应用带来新的机会和根本性变革。互联网让全球的主体互相连接，企业和消费者直接对接，信息更加透明、互动更加频繁、交易的效率更高、成本更低。物联网技术能够轻松感知物体和机器的变化，随时随地掌控设备的运行。云计算和大数据技术可以快速、低成本处理大量纷繁复杂的数据，剥丝抽茧地提供有价值的信息。移动互联网拓展信息的沟通渠道，方便与消费者即时互动。这些技术创新，推动了生产的变革，加速了经济的转型，为满足消费者个性化、多样化需求提供了更多可能性。 2.4. 资源整合加速，专业化分工与价值链合作日益紧密 要满足用户个性化和即时化的需求，传统大规模生产方式已经不能满足市场和竞争需要，小批量、多品种的生产模式成为发展趋势。在企业资源有限的情况下，如果要快速响应用户的需求，必须联合外部资源，形成紧密的价值链合作伙伴关系，分割任务，让专业的企业承担专业的任务，实现整个价值链资源的有效整合和联动，从而做到柔性制造，形成为完成特定目标任务的动态型虚拟组织。目前，这种全球范围内的分工合作已经成为发展趋势，即使苹果等国际巨头企业也纷纷在全球范围内采取价值链合作方式。
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user: 4. C2B模式在发展中存在的问题 随着传统行业产能过剩情况日益严重，以及消费者个性化诉求的逐步增长，电子商务C2B模式一定会成为未来的发展方向。然而，C2B模式仍然处在探索的初级阶段，典型成功案例还不多，在推广和应用中还存在一些亟待解决的问题和挑战。 4.1. 认识存在误区，制约C2B模式发展 目前，C2B模式从理论到实践层面都处在不断探索中，社会上也存在一些认识误区需要澄清。一是思想上不重视C2B 模式，没有把消费者和市场需求放在企业发展的核心位置上，仍然沿袭“产品导向”或者是“生产导向”。二是在应用模式上存在误区，以为C2B模式就是简单地把传统销售渠道搬到互联网上，而没有充分发挥消费者驱动营销的作用。三是企业内部和外部没有根据C2B模式的需要进行相应变革和调整，导致实际运营过程中障碍重重。 4.2. 获得用户难，需求预测难 实现C2B模式的关键点是准确判断消费者的需求，才能根据需求及时组织设计和生产。分解这个难点，又包括三个关键环节：首先，企业需要和众多的潜在用户建立联系，只有用户规模足够大或者具有代表性，才能减少所获取需求信息的误差；其次，能够与潜在消费者进行实时互动，获得有价值的信息；最后，要具有专业的数据分析和判断能力，去粗取精，去伪存真，得出有真正的结论。 4.3. 生产成本高，信息化管理能力滞后 C2B追求的是小批量、多品种、高品质，因此很难规模化批量生产。个性化生产会带来一系列问题：生产成本高，生产周期长，生产效率低，管理难度大，企业很难做大。即使模块化定制，也需要企业具备一系列的较高能力，包括：大数据处理能力、信息化管理能力、价值链的资源协同能力及柔性生产能力。而当前情况下，我国大多数企业还不具备这些能力。 4.4. 消费者期望高，用户满意度面临挑战 在C2B模式下，消费者在一定程度上参与了产品的设计、生产和流通过程，并且付出了相对较高的购买价格，因此C2B用户对产品质量和服务都有更高的期望。这也对企业生产、营销、服务等环节都提出了更高的要求。一旦不能满足消费者的预期，企业就会面临较低的用户满意度和大量退换货，同样会造成库存积压。
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user: 5. 发展C2B电商模式的对策建议 “互联网+”被提升到国家战略，供给侧改革也迫在眉睫。C2B模式是未来的商业模式的发展方向，能够满足消费者个性化的需求，促进企业提升竞争力。借助C2B模式转型是当下传统企业可供选择的路径之一。但是，C2B模式还处在发展初期，针对当前存在的问题，提出如下对策建议。 5.1. 转变意识，宣传推广C2B模式 传统企业应在战略上澄清认识，破除传统的“生产导向”观念，将消费者需求放在市场营销的核心地位，调整企业在价值链中的角色和定位，主动拥抱C2B，学习典型案例经验，积极探索转型之路。 全社会要积极宣传C2B模式的概念及发展意义，唤起消费者个性化消费意识，培养个性化消费习惯。通过聚合个性化消费热情，点燃C2B的星星之火。 5.2. 推动传统企业转型 鼓励企业根据自身情况，探索可行的C2B模式，不管是定制、预售还是反向营销都是未来的发展方向。要适应C2B电子商务模式，企业必须组建以消费者订单为导向的能够实现快速反应的价值链协同网络。这就要求企业彻底变革传统的组织架构、生产模式和整个价值链组织方式，从而提高柔性化生产能力和价值网络的协同能力。 5.3. 借助大型电子商务平台的流量优势，培养企业的用户 中小企业可以基于大型电子商务平台，实施C2B模式。大型电子商务平台上聚集着庞大的用户群、提供完善的服务。依托大型电子商务平台，能够低成本与消费者建立良好的互动关系，培育用户和忠实粉丝，快速汇聚消费需求。利用大型电子商务平台作为切入点，可以解决自建平台高投入和低流量的问题。 5.4. 深入研究C2B模式理论，积累典型应用案例 加强C2B模式研究，在全国范围内推广典型案例经验。建议进一步深化对C2B模式的研究，研究其产生和发展的机理和内在驱动因素及其对经济转型的重要意义。积极寻找典型案例，分析其成功的原因和经验，树立各种应用模式的标杆企业，在全国范围内进行推广宣传。
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user: 摘 要 本文利用Unity这款跨平台的游戏开发引擎，结合Kinect可获取人体骨骼数据的设备，设计并实现了一款切水果体感游戏。在界面设计部分，借助Unity3D平台规划了游戏的主体框架，实现了游戏主要模块的功能。在体感技术方面，使用Kinect的摄像机获取现实场景作为游戏背景，使用Kinect获取玩家骨骼数据，通过程序对骨骼数据的分析，实现了人机交互所需的体感动作。 关键词 :人机交互，体感，游戏
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user: 1. 引言 现今社会，随着科技的高速发展，软件的更新换代，游戏的形式也渐渐发生改变。例如基于体感技术的人机互动游戏悄然萌芽，渗透到人们的生活中。 相比于传统游戏，体感游戏让用户以更为自然直接的肢体动作对机器发出指令，机器通过分析用户的动作，按照预先设定的模式，来作出相应反馈。这种游戏模式改变了玩家与游戏之间互动方式，通过丰富的肢体动作与游戏互动，甩掉鼠标和键盘，深受玩家青睐 [ 1 ] 。 本文利用Unity3D游戏引擎和Kinect体感设备，设计并实现了一款体感类的切水果游戏。首先，在Unity3D环境中进行以c#语言为基础的脚本编写，创建游戏对象并设计整体游戏的得分逻辑关系与函数封装。其次，通过Kinect设备发射红外线，探测红外光反射，来获取的深度数据，由此提取人体体感数据，主要需要玩家双手骨骼点信息，并转化为坐标信息，完成人机交互。将获取到的信息传入脚本程序中，使各部分连为一体。玩家只需挥动双手，消除游戏界面中弹出的游戏对象即可得分，通过累加分数至一定值，达到过关晋级的游戏效果。
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user: 2. Unity3D游戏引擎 Unity作为一款基于跨平台的游戏开发引擎，以其易操作，支持语言丰富，自动化程度高，兼容性强而著称，而且被广泛应用于互动系统的开发，比如建筑可视化、虚拟现实、三维视频游戏等。 由于其编程界面可视化，便于开发，脚本编辑高效，本款游戏选择直接在Unity5.0.1平台上，利用C#语言，完成了游戏模块划分及功能实现。而且，Unity支持3D模型，可直接导入骨骼和动画，并将贴图材质自动转换为U3D格式，这也极大地方便了Kinect获取的图像信息转化为游戏背景 [ 2 ] 。 此外，在基本技术操作上，Unity3D平台的出众的开发效率和优越的性能、性价比也为本研究创造了便利的条件。
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user: 3. 体感技术 随着科技的发展，人机交互模式已开始出现用自然、感官技术来替代电脑的键盘和鼠标等外设，体感技术应运而生 [ 3 ] 。 体感技术，一种通过对动作进行感应达到控制显示的技术，即人们可以运用肢体动作或声音与计算机进行交互 [ 4 ] 。其原理为设备采取人体骨骼及姿势数据，转化成数字信号传回电脑，实现人机交互 [ 5 ] 。依照体感方式与原理的不同，目前主要有机械式、光学式、电磁式、惯性、声学等体感识别技术。利用体感技术实现人机交互，最大的优点在于它允许人们通过思维引导肢体运动，实现全身心投入。而且，体感游戏改变了玩家与游戏的互动方式，让用户甩掉鼠标和键盘玩游戏，通过语言、手势等动作操纵游戏画面中的人物，带入感强，拘束度小，备受广大玩家青睐。 2010年11月微软公司于推出了一款体感外设——KINECT [ 6 ] 。实际上，KINECT是一种实时进行运动捕捉、麦克风输入等功能的3D 体感摄影机。其原理为通过红外感应，采集深度信息及人体关节点信息，来识别人体运动姿势及周围环境图像。通过Kinect，人们只需做简单的动作即可实现计算机的实时交互 [ 7 ] 。当Kinect与体感技术相结合，即可实现玩家用身体操控的整个过程的游戏，方便简单，适合各个年龄段用户，发展前景良好。
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user: 4. 应用案例与分析 针对传统游戏存在的界面保守，操作单调的问题，本研究为提高用户游戏愉悦感和舒适度，结合了Unity3D开发平台，及体感技术，开发设计了一款切水果体感游戏。 1. 游戏简介 本款基于Unity3D技术的体感切水果游戏，以Kinect获取到的当前所处环境作为背景图。初始分值为0，初始生命值为5。 玩家通过身体控制游戏中“刀刃”，“玩家”的图像来源于KINECT 识别到的骨架数据，刀刃绑定了骨架中HandLeft 和HandRight的坐标属性。 游戏过程中，不断有水果和小动物跳出，玩家需在水果消失前，切中跳出的水果，切中与否运用了射线碰撞检测技术，当代表刀刃HandLeft 和HandRight的坐标与水果的碰撞盒相碰，代表切中水果。切中水果得分，切中小动物扣分，未切中水果减命，当生命值清零，游戏结束。当分数达到300分，过关，进入下一关卡。 本游戏画风简约，操作简单，适合作为休闲娱乐使用。 2. 游戏实现逻辑过程 1) 获取游戏背景 Kinect通过相应的API可获取到彩色图像，将其转换为texture格式，设为游戏背景图。 2) 游戏元素的生成 首先建立游戏元素预制体，本游戏包含水果预制体和小动物预制体(其中水果为游戏的消除对象，切中后出发加分逻辑，小动物为保护对象，如果被误切中，则会触发减分逻辑)，为其添加物理属性，在rigid body属性中可为其添加重力属性(Use Gravity)，定义其初始坐标为负，再给定一个向上的初速度，使其从画面下方弹出，到达界面顶部后自由落体，以比较自然的方式出现在屏幕画面中(如图1)。 3) 切中水果逻辑 首先，利用Kinect设备获取玩家手腕处骨骼数据，采集玩家手势挥动情况，获取双手的位置数据。体感设备获取到的骨骼数据，以图像中心点为坐标(0， 0)，图像左下角坐标为(−1， −1)，右上角坐标为(1， 1)，获取到手部骨骼点的坐标是在图像的相对坐标位置，即它的横纵坐标都在(−1， 1)之间，假如体感设备获取到的左手骨骼点坐标为(x 0 ， y 0 )，将其转化为屏幕坐标(x， y)的公式如公式一所示，其中Screen.width为屏幕的宽度，Screen.height为屏幕的高度。 Formula 1. Coordinate Position Transformation 公式1. 坐标点转化公式 图1. 游戏元素生成界面 其次，本着两个不可穿透的实体不能共享一个空间区域的原理 [ 8 ] ，我们在box collider属性中，为prefab添加碰撞盒，通过在相应位置发射射线，来检测两个物体之间是否发生了碰撞，如果检测到碰撞，则出发成功切到逻辑并触发碰撞后表现的特效，即物体在碰撞后能自然弹开，溅射果汁等效果。 通过射线碰撞检测技术，如图2 [ 9 ] 在三维空间内，判断获取到的手部骨骼点坐标发出射线 [ 10 ] ，在与水果碰撞盒之间的有限的距离内，若射线与碰撞盒发生碰撞，则认为二切中水果，并返回碰撞点即被切中水果的位置信息，利用该位置信息，做后续的逻辑处理。此时界面根据玩家动作产生相应弧度的刀刃，完成人机交互。 4) 得分逻辑 本游戏在Unity创建游戏对象时，已提前为每个游戏对象设置了tag标签并赋予其不同属性；在脚本编写过程中，将不同游戏对象的得分逻辑封装在不同函数中，最终只需通过所切中游戏对象的名字和标记即可判断切中的游戏对象类型及是否得分。体现在游戏界面中即为玩家可自由选择消除不同水果或小动物。 5) 玩法简介 本游戏为玩家累计一定分值，从而过关的益智类小游戏。游戏过程中，界面下方不断有水果和小动物跳出，玩家需避开小动物，切中水果。切中水果，加10分，未成功躲避而切中小动物，减50分；若遗漏水果，直至其消失于界面仍未切到，减命1条。初始分值为0，命为5；分数清空，游戏不结束；生命值清空，游戏结束；当分值达到300分，成功过关。不同关卡可调节水果弹出的速度与种类，画风简单轻松，适合各年龄人群(如图3)。 6) 实现效果 本文最终实现了一款可以支持多人同时参与的切水果体感游戏，游戏执行效果如图4所示，多人可以同时利用自己的双手切除画面中产生的水果，而且，随着双手的运动轨迹产生彩色拖尾效果。切中水果加分，切中小动物模型减分，分数显示在如图4左上角处，若直至水果调出界面仍未切中，命数减一，如图4中右上角所示。玩家可点击左下角处喇叭按钮选择游戏音效：外放或静音。 图2. 射线碰撞检测示意图 图3. 整体游戏流程图 图4. 游戏效果图
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user: 5. 结束语 本款基于unity3D技术的切水果体感游戏，不需要昂贵复杂的设备支持，只需连接Kinect外设，即可让玩家自由用任意姿势切中水果。不同于传统游戏中键盘和鼠标的束缚及单一化交互模式，本体感游戏极大增强了玩家的角色带入感，既增强了玩游戏时的愉悦感，又使肌体得到锻炼。本着“运动与娱乐相结合”的理念，本研究极具发展前景。而且随着体感技术的日益成熟与完备，这种寓教于乐同时还能锻炼身体的大型体感游戏必将得到大规模的推广。如何实现多感官操作，并使大众广泛接受体感游戏将成为我们下一步研究目标。
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user: 摘 要 交互性是虚拟现实系统最重要的特征之一，分布式虚拟现实系统是其多用户化，系统网络化的发展。多个用户通过网络连接共享整个虚拟环境，并且用户之间可以进行数据交互。本文首先阐述了分布式虚拟现实系统的概念、特征和体系结构，在此基础上，采用B/S结构，利用Virtools三维引擎，对多用户虚拟现实系统的具体实现进行了研究，并设计实现了虚拟检修培训考核系统，取得了较好的效果。 关键词 :分布式虚拟现实，交互性，Virtools
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user: 1. 引言 随着虚拟现实技术的不断发展 [ 1 ] ，多个用户终端通过网络连接，共享同一个虚拟现实环境，通过不同用户之间的数据交互，协同完成某项工作已经成为人们的迫切需求。尤其是在传统的纸质培训考核领域，培训考核方式单一枯燥。因此，为用户建立一个沉浸感逼真、交互流畅稳定、思想性高的分布式虚拟现实系统是具有重要的意义和价值。 分布式虚拟现实(Distributed Virtual Reality，简称DVR)技术是计算机网络技术，通信技术，仿真技术和虚拟现实技术等多学科交叉结合的产物。在DVR系统中，多个地理位置不同的用户终端同处于一个虚拟环境中，彼此之间通过网络进行实时交互协作，具有良好的可扩展性。在DVR中，每个用户都以“替身”的形式出现。替身的行为由用户本身的行为决定，并且通过消息传送机制将用户的行为和虚拟环境状态的变化更新到其他节点中。目前，DVR技术主要被用于两方面：一是军事仿真领域，国内外已经有很多成熟的系统，例如美国的DIS系统 [ 2 ] ，俄罗斯的T72坦克训练模拟器，北京航空航天大学的飞行员模拟训练系统等；二是近年来DVR技术被广泛应用于网络游戏，推动了这项技术的发展和普及，与一般应用在民用领域不同的是，网络游戏着重强调了用户的沉浸感和场景的复杂度，一般都采用了C/S结构，对用户的硬件条件要求较高 [ 3 ] 。 本文我们所要介绍的是一个基于Virtools的多用户分布式虚拟现实，它主要采用的是B/S结构，使用Java语言开发，具有免安装、可用性高，可移植性强，对客户端要求较低，适用于很多民用应用程序的开发。
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user: 2. 虚拟检修培训考核系统的设计方案 2.1. 系统总体设计 传统的零部件检修工艺培训考核多是采用纸质的人工的方式，培训方式单一枯燥，培训考核结果数据记录不完善，没有一套统一化科学化的管理，因此其工艺培训一直进展不是很理想，其培训效果无从衡量。因此我们设计建立基于分布式虚拟现实的多人同时在线，协同完成一项模拟检修工作的系统。 我们建立一个B/S管理平台，将用户角色分为普通用户和管理员两个部分。系统结构如图1所示。管理平台是一个集用户管理、任务管理、考核管理和零部件管理于一体的综合性平台，用户可以准确从管理平台中获取训练目标，减小了整个系统的开销。 图1. 系统结构图 2.2. 分布式结构方案 2.2.1. 分布式结构设计 分布式虚拟现实结构分为两种：集中式结构和复制式结构。 集中式结构的优点是结构简单，同步操作只在中心服务完成，容易实现。缺点是对网络带宽要求较高，对中心服务器过分依赖。 复制式结构的优点是对网络带宽的需求小，交互式响应效果好，操作简便。缺点是仍是单线程，因其本身的结构决定了多个客户端之间的数据同步的复杂性 [ 4 ] 。 综合以上两个结构的优缺点，并结合分布式虚拟系统的需求，本系统将采用集中式结构与复制式结构相结合的复合型结构。即设定一个中心服务器，同时在每一个客户端都有一份本地信息，但是该复合型结构不是对中心服务器的完全复制，而是对本地客户端所需的信息进行局部复制 [ 5 ] (如图2所示)。 Virtools Server提供了两种多人联机服务器：独立网络服务器和P2P服务器模式。考虑到以后本系统在文件资料传输、数据库的利用及以后系统的可扩展性，本文采用独立服务器模式。即系统中设有一台中心服务器，它负责虚拟检修系统各项数据的操作及分析，负责系统的实时仿真功能，并且负责维护各协同客户端虚拟环境的一致性；客户端只负责系统场景展示及交互操作等任务。 2.2.2. 分布式信息交互设计 在分布式系统中，需要进行处理的信息主要包括网络消息和分布式对象状态。网络消息是客户端之间的基本交互方式，它只能传输较为简单的消息信息。而分布式对象在一段时间内只允许被一个客户端操作，直至该客户端完成操作并释放该对象。因此所有的分布式对象应该进行统一管理，并且可以交互 图2. 分布式系统结构图 更新 [ 6 ] 。在本系统中，客户端之间的交互将通过网络信息方式，例如，用户的操作行为；而分布式对象的则用于系统中被操作对象，例如部件的状态、零件的位置、工具的使用状态等信息。 2.3. 数据库设计 分布式虚拟现实系统中的数据具有以下几个特点：一是分布式数据库庞大且分布广泛数据分布在系统的各个节点；二是数据存储对象不一，管理复杂；三是数据对象种类各异，数据格式复杂。 数据库设计包括两个部分：数据库结构设计和数据库表的设计。 对于分布式虚拟现实系统来说，数据库结构设计分为两大类，一类是统一的局部数据库，指的是每一个用户端都要使用的相同的数据库；另一种则是各个客户端之间不同的局部数据库。 本系统综合考虑这两种数据库结构，整个虚拟系统拥有一个中心数据库用于存放这个系统的总数据，并将其存放于中心服务器中。同时各个客户端也拥有自己的局部数据库，用于存放局部数据，当客户端需要进行数据传输时，则通过中心数据库实现。
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user: 3. 虚拟检修培训考核系统实现 在本文的第二部分中，我们已经提出来本系统的具体需求，对虚拟检修培训考核系统进行了设计，确定了系统的分布式结构和数据库设计方案。因此我们将按照设计方案，实现对分布式结构、数据库模块以及各个功能模块。 3.1. 分布式结构实现 在本系统中，中心服务器上同时担任了Web Server，Virtools Server和数据库服务器。当一个考核任务被用户选择时，本考核任务将创建新的Session，并且主持会话，其他当不同的客户端与服务器连接并加入同一个Session后，它们之间就可以进行通信和交互，实现了虚拟现实系统中的多用户连接，流程如图3所示。其创建过程如下： 用Connected To Server连接建立服务器，连接成功后，返回一个唯一的ID，根据ID创建新的会话。其伪代码如下： int connection_id=task.Connect_Server(Host，Modules， task_id，session_name); int session_id=Creat_session(connection_id).getSession_id(); 图3. 客户端连接Session示意图 其他客户端也是同样使用Connected To Server连接服务器，并且获取唯一的ID，然后使用Get Session Lise行为交互模块获取服务器中的Session列表，获得对应的会话ID后，客户端加入该会话。其伪代码如下： int connection_id=task.Connect_Server(Host，Modules，task_id， session_name); Boolean joinin=Join_Session(Connection_id，Get_Session_List(Session_Type)); 通过以上两个步骤，完成客户端与服务器的连接。 当客户端离开Session时，系统也要进行相应的操作，客户端离开Session一般可以分为两种情况：一是Session关闭或者任务结束，二是客户端主动离开Session时，其他客户端同步更新这种变化，并且需要删除数据库中与其相关的本地信息和数据库信息，其过程如下：首先获取当前Session的状态，判断其是否关闭，若Session状态显示未关闭，则删除相关对象。若Session并未关闭，则需要实时感知是否有客户端离开，我们设置关键数据为Connection_id时，若关键值的发生变化时，我们获取客户端的信息，并将其对应的数据库中的数据删除，同时删除其对分布式对象的操作。 3.1.1. 通信技术 网络消息是一种最基本的通信方法，它主要包括六种行为交互模块，客户端之间的通信主要由Network Send Message和Network Wait Message两个模块来进行消息传递，这种方法只适用于传递较为简单的信息，例如文字信息和对象的简单位移信息等。 分布式对象则是一种针对复杂的信息包括对象的复杂动作、运动的同步的消息传送机制。一个Distributed Object对应一个本机控制的角色，也就是说Distributed Object的状态就是一个本机对象的状态，这些状态可以通过网络发送给其他客户端，这些状态信息我们事先在Manage Distributed Classes中定义好，包括它的位置、方向、动画等等。这样通过Distributed Object我们就可以将与它对应的对象的行为消息发送至其他客户端。 3.1.2. 协同操作 所谓的协同操作是指多个用户可以对同一个对象进行协同操作，就如同现实世界中大家分工完成一项工作 [ 7 ] 。Virtools提供的Distributed Objects模块负责协同操作，并且每一个用户都可以实时的看到该对象在协同操作过程中的变化。多个用户通过Distributed Objects处于同一个虚拟环境中，彼此之间不仅可以感知其他人的存在，而且也可以感知其他用户的行为、操作等。 1) 用户角色同步。当一个用户加入到虚拟环境中时，我们用Create Distributed Object模块来新建一个代表该用户的角色对象，创建完成后，该角色像会发送一个信息给环境中的其他用户，告知其有一个新的角色被建立。其他用户则可以通过Distributed Object Created接受这个消息，并通过Bind Distributed Object与新建立的用户角色进行捆绑。这样一个新的分布式用户角色就被建立了，其状态信息例如动作、位置等都会实时的反映给虚拟环境中的其他用户，实现用户角色之间的信息同步。 2) 操作对象同步。在本系统中，需要保持用户操作对象的信息的一致，也就是说，当一个用户对虚拟环境中的一个零件进行操作后，对象的状态信息的改变必须被其他用户实时感知。实现方式为通过Manager Distributed Classes模块为被操作对象创建类，再类中添加对象的属性，参数和数据处理方法。我们用Create Distributed Object建立分布式对象，当有用户进入虚拟环境时，直接用Bind Distributed Object与被操作对象进行绑定，这样当用户进行操作时，被操作对象的状态信息可以实时的反应给其他用户。这样，当不同的用户对场景中的对象进行操作时，就如同多个用户对同一对象进行操作，因此他们之间可以相互配合、协同操作、共同完成任务。 3.1.3. 实现效果 用户登录系统后，选择训练任务，等待其他用户，共同进入一个部件的检修环境。启动一个Virtools Server之后，出现对应的待检修零件，并且出现两个在线操作的用户，如图4所示。 当02号客户机的用户进行操作，将一号螺丝拆除时，01号客户端上也实时更新本次操作，当01号客户机进行操作时，02号客户机上也显示该操作，如图4从这两个方面可以看出，该分布式结构的搭建时成功的。 3.2. 数据库结构的实现 在虚拟检修培训系统中，我们所使用的数据库为postgreSQL，并且Virtools数据库也是支持该数据库的。在Virtools中提供了Database Module模块，其中Array是作为系统程序和数据库之间的中间者，因此系统数据库必须保持和Array中的数据类型完全一致才可以进行数据传输，Virtools的数据库模块功能主要包括将数据库数据保存到对应的Array中，将Array中的数据写入数据库，删除数据库中的数据，操作数据进行查询并将结果保存到Array中，在通过Array中的数据与局部数据库进行交互，最后局部数据库和中心数据库之间进行数据的更新，将结果写入中心数据库。 根据本系统的具体需求，我们数据库表设计如图5所示。 在本系统中，整个数据库的操作可以分为：获取数据库数据，更新操作。 获取数据库数据：Virtools中的Get From Database BB可以直接从数据库中获取信息。当用户选择了对应的操作任务，例如轮轴检修，则参与本次检修的客户端就可以从数据库中获取相关信息，进行场景的加载。 更新操作：Virtools中的Insert/Update Database BB可以实现系统的插入更新操作，例如当我们需要使用固定板手工具时，则选中该工具，此时界面中出现该工具。
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user: 4. 总结 本文对分布式虚拟现实技术中的分布式技术中的分布式技术、分布式结构和数据库技术进行了研究，并根据研究内容设计了一个虚拟检修培训考核系统，阐述了如何利用Virtools模块来实现多用户连接， 图4. 协同训练示意图 图5. 数据库表设计图 网络消息的传递和数据库的建立。整个系统运行在普通计算机服务器和PC机组成的局域网上，运行流畅，操作简单。
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user: 摘 要 云安全已成为云计算发展过程中面临的重要挑战，基于云计算的入侵检测系统将成为云安全体系的重要组成部分。根据云计算特点和安全需求，设计了一种适合云环境的入侵检测系统模型，在入侵检测算法中引入SOM自组织特征映射神经网络算法，对SOM网络连接权值随机初始化可能导致的训练失败问题，采用基于模拟退火的微粒群算法对其进行优化，通过仿真实验验证优化算法可有效提高入侵检测性能。 关键词 :入侵检测，SOM神经网络，微粒群算法，模拟退火算法
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user: 1. 引言 随着云计算服务在社会各领域的广泛应用，云环境下计算机系统和网络资源的安全性已成为云计算发展过程中面临的重要挑战。为了应对云环境的安全危机，基于云计算的入侵检测系统将成为云安全体系重要的组成部分 [ 1 ] 。入侵检测系统(Intrusion Detection System)通过分析流经网络的数据包、用户的行为、系统的安全记录、相关数据以及计算机系统某些关键点的信息，来判断是否发生了入侵行为。 传统的入侵检测系统在处理海量检测数据问题上难以满足实时性和有效性的要求，云计算强大的计算能力可以解决此瓶颈问题 [ 2 ] 。同时，神经网络具有的优势使其非常适合云环境下的入侵检测，目前专家学者的研究大多关注BP神经网络，对SOM网络的研究相对较少。根据云计算的特点和安全需求，设计出一种适合云环境的入侵检测系统模型。在核心检测分析模块的入侵检测算法部分，引入SOM自组织特征映射神经网络算法。在此基础上，针对SOM神经网络连接权值随机初始化可能导致的训练失败问题，使用微粒群算法和模拟退火算法相结合对其进行优化，提高入侵检测效率。
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user: 2. 云环境下的入侵检测系统模型 考虑到云环境的计算特点和安全需求 [ 3 ] ，设计的入侵检测系统模型如图1所示。每台云服务器安装入侵检测子系统，负责各自的入侵检测，每组云服务器集群设置一台入侵检测管理服务器，以自动检测和人工管理结合的方式对入侵检测系统进行管理，减少误报和漏报的概率。 在云服务器的入侵检测系统中，数据采集模块负责数据包的监听和捕获，数据预处理模块对捕获到的数据包进行协议解析、特征提取、数字标准化和归一化处理，并传送给检测分析模块。检测分析模块采取一定的入侵检测算法，根据入侵规则库对数据包进行分析，判断是否发生了入侵行为，若存在异常行为，则发送至响应模块并发出报警信息。 入侵检测管理服务器通过通信模块与云服务器通讯协作。容侵模块 [ 4 ] 对云服务器中的检测分析模块状态进行监控，当发现某个分析模块性能严重下降时，通知资源调度模块为该任务分配新的分析模块。资源调度模块收到检测请求后根据一定的调度算法分配新的检测分析模块。系统管理模块为管理员提供 图1. 入侵检测系统模型 了管理所有云服务器的系统平台，管理员可以查看云服务器中相关的系统日志，并根据系统运行状况对相关参数进行配置，以降低误报率和漏报率。
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user: 3. 基于SOM的入侵检测原理 3.1. SOM概述 自组织特征映射神经网络(Self Organizing Map， SOM)是一种无导师学习的神经网络，通过自动寻找样本中内在规律和本质属性，自组织、自适应地改变网络参数与结构，并对具有共同特征的事物进行正确聚类 [ 5 ] 。 典型的SOM网络拓扑结构如图2所示，由输入层和输出层(竞争层)组成，输入层神经元与输出层神经元之间为全相连的权值向量，输出层之间实行侧向连接。输入层神经元个数由输入模式的特征数决定，通过权向量将外界信息汇集到输出层各神经元。 在SOM网络的训练阶段，输出层的神经元通过竞争学习的方式来获取对输入模式的响应，与输入模式最为相似的神经元为获胜神经元，获胜神经元及其优胜邻域内的所有神经元的权值向量均向输入模式方向作不同程度的调整。 经过训练后，输出层各神经元对特定模式类敏感，通过权值向量将相似的输入样本聚类，映射到某个神经元周围的样本属于同一类。当输入一个向量时，输出层与该模式类匹配的特定神经元将产生最大响应，从而将该输入向量自动归类。 图2. SOM神经网络结构 3.2. SOM神经网络算法 对应于上述运行原理，SOM网络采用的学习算法按如下步骤进行。 假设训练样本维数为n，则输入层神经元个数为n，输出层神经元个数为m，连接权向量为 ，每个训练样本输入向量为 ，令 为每个输出层神经元的连接权向量。 1) SOM神经网络初始化：对连接权向量 赋[0，1]区间内的随机小数，定义优胜邻域 的初始值 和学习率函数 的初始值 ，定义最大学习次数T。 2) 接收训练样本：从训练集中随机选取一个输入向量 。 3) 寻找获胜神经元：计算各神经元的权值向量 和输入向量 的欧氏距离 ，找出所有 中的最小值 ，与 对应的神经元 即为获胜神经元。 (1) (2) 4) 调整权值：对优胜邻域 内的所有神经元调整权值： (3) 5) 更新优胜邻域 和学习率 ：确定t时刻的权值调整域和学习率，以获胜神经元 为中心，初始邻域 和学习率 较大，训练过程中 和 逐渐收缩。 ，T是最大学习次数(4) ，INT为取整操作 (5) 6) 判断训练是否结束：学习次数加1，检查算法是否达到最大学习次数，或者学习率是否衰减至某个预定的正小数，是则训练结束；否则转到步骤2继续训练。 3.3. SOM应用于入侵检测 SOM神经网络中的各个神经元经过训练后，能将模式相近的输入样本聚类在拓扑结构相邻的区域中，从而能够在数据类别未知的情况下对不同数据实行分类。入侵检测主要目标是要通过区分异常数据和正常数据，检测出异常行为。如果采用足够多的正常数据和异常数据对SOM网络进行训练，则训练后的SOM 网络就可以有效识别异常行为。
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user: 4. SOM神经网络算法的优化 4.1. 基本思想 常规SOM网络算法中，初始连接权向量是随机生成的，若选取不当，不仅会影响到网络训练的速度，而且还会直接地影响到网络的分类精度，甚至导致训练失败。为解决这一问题，本文提出微粒群算法对SOM算法进行优化，用微粒群算法来选取最优的SOM网络初始连接权值，利用微粒群算法参数少寻优能力强的优点，将算法迭代得到的最优解作为初始连接权向量。 然而，微粒群算法最大的局限性就是容易陷入局部极值点，导致得不到全局最优解 [ 6 ] 。模拟退火算法是一种有效的全局优化算法，在迭代过程中可以接受较差解，增加了搜索过程的灵活性，扩大了搜索范围，跳出局部极值点得到全局最优解的能力较强。因而将模拟退火思想引入到微粒群算法中，利用基于模拟退火的微粒群算法寻找SOM网络最优初始连接权向量，可以提高算法的收敛速度和分类精度。 4.2. 微粒群算法 微粒群优化算法(Particle Swarm Optimization， PSO)是一种基于群体智能的随机优化技术。PSO算法将待优化问题的每个可能解表述为种群中的一个微粒，每个微粒有自己的位置向量、速度向量和一个由目标函数决定的适应度。所有微粒在搜索空间中以一定的速度飞行，通过追随当前搜索到的最优解来寻找全局最优解。 假设在D维搜索空间中，有一个规模为m的微粒群，第i个微粒的位置表示为 ，其飞行速度为 ，它经历过的最好位置即个体极值点为 ，对应的适应值即为个体极值Pbest，种群中所有微粒经历过的最好位置即全局极值点为 ，对应的适应值即为全局最优解Gbest。在每次迭代中，微粒通过跟踪个体极值和全局最优解来更新自己的速度和位置： (6) (7) 其中，t表示当前迭代次数， 表示第i个微粒在第d维的速度， 表示第i个微粒在第d维的位置， 表示第i个微粒的个体极值在第d维的分量， 表示全局最优解在第d维的分量；C 1 和C 2 是学习因子，通常取值为2，r 1 和r 2 是[0，1]之间的随机数； 是惯性权重，应随着迭代次数增加而线性减少，采用较多的是Shi建议的线性递减权值策略 [ 7 ] [ 8 ] ，T是最大迭代次数： (8) 4.3. 基于模拟退火的微粒群算法 模拟退火算法(Simulated Annealing， SA)来源于物理中固体物质退火过程与组合优化问题之间的相似性，具有渐进收敛性，在理论上已被证明以概率1收敛于全局最优解。SA算法在进行优化时采用Metropolis接受准则。首先设定一个足够高的初始温度，随机选择一个初始状态并得到该状态的目标函数值，对当前状态附加一个小扰动，计算新状态的目标函数值，以概率1接受目标值较优点，以线性递减概率 接受较差点作为当前点，伴随着温度不断下降迭代寻优，最终得到问题的全局最优解 [ 9 ] 。 本文将模拟退火算法思想引入微粒群优化算法，在微粒位置速度迭代更新过程中加入模拟退火概率机制，对微粒更新后的适应值按接受准则接受优化解的同时，也以适当的概率接受恶化解，从而使算法从可能的局部极值中跳出，最终收敛至全局最优解。 基于模拟退火的微粒群算法描述为： 1) 假设种群中包含m个微粒，随机初始化各个微粒的位置 与速度 ；初始化学习因子C 1 和C 2 ；初始化迭代次数t为0，最大迭代次数为t max ；设置足够大的退火起始温度T(0)、退火速度 。 2) 将各个微粒初始位置设为个体极值点 ，计算每个微粒的适应值 作为个体极值Pbest，选择适应度最优的微粒位置设为全局极值点 ，对应的适应值设为Gbest。 3) 根据公式(6)和(7)更新各微粒的位置和速度。 4) 计算每个微粒位置更新前后所引起的适应值的变化量 ，如果 则接受新位置和新速度为当前位置和当前速度，否则如果 成立，也同样接受。否则仍以更新前的位置和速度作为当前位置和当前速度。 5) 计算每个微粒的适应值，如果优于个体极值Pbest，则设置当前位置为个体极值点 ，并用当前位置的适应值替换Pbest。根据每个微粒的Pbest确定全局极值点 和Gbest。 6) 迭代次数t = t + 1，根据公式(8)更新惯性权重，根据 更新退火温度。 7) 如果达到最大迭代次数或最优解达到收敛，则终止迭代，输出全局极值点和全局最优解，否则返回步骤3继续迭代。 4.4. 模拟退火微粒群算法优化SOM神经网络 使用模拟退火微粒群算法优化SOM神经网络，实质就是采用模拟退火微粒群算法训练SOM网络的最优初始连接权值，然后使用SOM网络来对数据进行分类。 4.4.1. 微粒的搜索维度 使用基于模拟退火的微粒群算法寻优目的是得到SOM神经网络的最优初始连接权向量，寻优结果得到的全局最优解的位置即为初始连接权值，因而微粒群中每个微粒的维度分量都应该对应SOM神经网络中的一个连接权值。假设SOM网络输入层由n个神经元组成，输出层由m个神经元组成，则连接权值个数为m × n，那么微粒的搜索维度也是m × n，令D = m × n，则每个微粒在搜索空间中的位置及飞行速度都是D维矢量。 4.4.2. 适应度函数 在模拟退火微粒群算法优化过程中，需要通过一定的适应度函数来评估微粒的优劣，进而迭代得到最优解。SOM神经网络不同于BP神经网络，它是无监督自组织的神经网络，无法利用输出层的误差作为评估准则。因而利用输入样本向量与微粒作为连接权向量时的相似程度作为评估准则 [ 10 ] ，数学描述如下。 假设SOM网络输入层神经元个数为n，输出层神经元个数为m，某个样本输入向量为 ，样本集中包含N个样本，表示为 ；微粒群中每个微粒向量维度为D = m × n，位置表示为 ，每个维度分量对应SOM网络中的一个连接权向量。 当以微粒 作为连接权向量时，对于输入向量 ，根据公式(1)和(2)找到其对应的输出层获胜神经元 ，定义C为 的连接权向量。 则适应度函数定义为： (9) 4.4.3. 模拟退火微粒群优化SOM算法流程 1) 确定SOM神经网络结构，初始化网络相关参数，包括输入层和输出层神经元个数、优胜邻域函数及初值、学习率函数及初值。 2) 提供一组样本输入向量，按照4.3基于模拟退火的微粒群算法步骤执行算法迭代，其中适应度函数如式(9)。 3) 以得到的全局极值点作为SOM网络的初始连接权值，输入样本，训练SOM网络。 4) 利用训练收敛后的SOM网络实现数据的聚类。
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user: 5. 仿真实验与结果分析 为验证模拟退火微粒群优化SOM算法应用于入侵检测系统的高效性，分别对基本SOM算法、基于微粒群的SOM算法以及模拟退火微粒群SOM算法进行仿真对比实验。 5.1. 数据准备 实验采用MIT林肯实验室的KDD CUP99标准入侵检测数据集 [ 11 ] ，包含约500万条的训练数据和约200万条的测试数据。除正常数据类型Normal外，主要分为DOS (拒绝服务)、Probe (探测攻击)、R2L (远程攻击)、U2R (本地非法提升权限)四大类攻击。 由于KDD CUP99数据集样本数量巨大，本次实验从中选择部分数据作为样本，具体样本分布见表1。 数据集中每个样本都有41个特征属性和1个类标记，41维的特征值中有数值型、离散型、字符型，为了便于SOM神经网络处理数据，需要对样本数据进行预处理，进行数值化、归一化操作。 5.2. 环境准备 实验主机配置为Intel(R) Core(TM) i5-5200U CPU@2.20GHz，4GB RAM。操作系统为Windows XP，编程工具为MATLAB 7.0以及SOM神经网络工具箱 [ 12 ] 。 SOM神经网络参数设置：样本作为输入向量有41个特征值，因而输入层神经元有41个；输出层采用5 × 5二维平面阵；学习率初值设定为0.9。模拟退火微粒群参数设置：微粒种群规模m = 50，学习因子C 1 = C 2 = 2，最大迭代次数t max = 1000；退火起始温度T(0) = 10000，退火速度α = 0.85。 5.3. 结果分析 评价入侵检测算法时常采用三个性能指标：检测率、误报率、漏报率 [ 13 ] 。 Table 1 Sample set distributio 数据类别 训练样本集 测试样本集 Normal 1500 900 DOS 600 350 Probe 250 150 R2L 150 50 U2R 50 30 表1. 样本集分布情况 检测率 = 检测出的攻击样本数/攻击样本总数 × 100% 误报率 = 被误报为攻击的正常样本数/正常样本总数 × 100% 漏报率 = 未检测出的攻击样本数/攻击样本总数 × 100% 针对基本SOM算法、基于微粒群的SOM算法以及模拟退火微粒群SOM算法三种算法进行入侵检测实验，分别统计其入侵检测率、误报率和漏报率，得到实验结果如下。 表2对比出三种算法的入侵检测率，检测率越高，说明入侵检测效果越好。使用基本SOM神经网络算法进行入侵检测时，检测率相对较低，经过微粒群算法优化后，检测率有所提高，再结合模拟退火算法的优势后，检测率显著提高，证明入侵检测效率提高。 表3和表4对比三种算法的误报率和漏报率，与检测率相反，二者的值越低，入侵检测效果越好。经过模拟退火和微粒群算法优化后，误报率和漏报率明显降低，同样证明入侵检测效率提高。 实验结果表明，相对于传统的SOM神经网络算法和基于微粒群的SOM算法，本文提出的模拟退火微粒群SOM算法具有较高的检测率，较低的误报率及漏报率，并且对常见的攻击类型都能够有效检测。这说明，模拟退火微粒群SOM算法针对传统SOM算法及微粒群算法存在的问题，起到优化作用，入侵检测性能更高。 Table 2 Comparison of intrusion detection algorithm detection rat 攻击类型 检测率 (%) 模拟退火微粒群SOM算法 微粒群SOM算法 SOM算法 DOS 98.27 89.34 81.56 Probe 97.95 90.41 79.83 R2L 99.15 92.88 86.54 U2R 98.74 92.61 83.71 表2. 入侵检测算法检测率对比 Table 3 Comparison of intrusion detection algorithm false positive rat 攻击类型 误报率 (%) 模拟退火微粒群SOM算法 微粒群SOM算法 SOM算法 DOS 1.29 1.56 2.13 Probe 0.97 1.78 2.65 R2L 1.35 2.49 3.77 U2R 1.41 2.01 2.87 表3. 入侵检测算法误报率对比 Table 4 Comparison of intrusion detection algorithm false negative rat 攻击类型 漏报率 (%) 模拟退火微粒群SOM算法 微粒群SOM算法 SOM算法 DOS 1.73 10.66 18.44 Probe 2.05 9.59 20.17 R2L 0.85 7.12 13.46 U2R 1.26 7.39 16.29 表4. 入侵检测算法漏报率对比
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user: 6. 小结 针对云安全问题，设计入侵检测系统模型，并介绍了关键模块的功能。在检测分析模块中，利用SOM神经网络算法无监督自组织的特性实现入侵检测功能。针对SOM算法的不足，提出基于模拟退火微粒群算法优化的SOM算法，并通过仿真实验验证了优化算法的高效性，提高入侵检测性能。
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user: 摘 要 本文根据相关法规要求，对某原料药质量控制实验室的设计原则与布局进行了简要介绍，分区对理化控制室与微生物控制室进行了布局阐述，包括设计思路、排风系统、风险控制等因素，为现代化质量控制实验室的设计提供了参考依据。 关键词 :质量控制室，原则，布局，排风系统