DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 基于韵母结构和LSTM的韵律边界识别 3.1. 基于LSTM的韵律边界识别 韵律边界识别的过程是，首先对输入语音进行数据预处理以及特征的提取得到数据集(Y，X)。Y是标签序列，X是特征集，对于X，其任意第j个样本x(j)都是一个D维的向量，该向量包括文本特征，基频特征，相关时长特征，韵母结构特征，声调以及韵母时长特征。得到数据集(Y，X)后将其输入到LSTM网络模型中去训练，整体过程见图4，最终得到一个能够对输入语音序列进行边界识别的网络模型。 图4. 识别模型流程图 3.2. 特征选取 在语音韵律识别建模中，特征的选取是非常关键的一步，其选取的结果将直接影响到整个实验结果。本文所选取的特征分为文本特征和声学特征，其总体特征集关系如图5所示。文本特征分为词性特征和词长特征，声学特征分为基频、声母时长、静音时长、声调及基于韵母分类的归一化韵母时长特征。 3.3. LSTM模型 有了数据集后，就需要选定合适的模型进行建模，本文选取的是LSTM模型。LSTM (Long Short-Term Memory)是一种特殊的卷积神经网络(RNN)，能够学习长期的规律，其网络结构如图6。它是由Hochreiter与Schmidhuber在1997年首先提出的，并且在后来的工作中被许多人精炼和推广 [ 10 ]。它在序列建模领域应用得非常好，现在已被广泛的使用。LSTM最大的优点就是于权重值更新其不存在梯度消失的缺陷。 图5. 特征集关系图 图6. 长短期记忆网络结构 LSTM具有三个门，分别是输入门、输出门、遗忘门，LSTM正是利用了这种门机制解决了依耐性缺陷。遗忘门通过权重矩阵 W f 和 U f 进行计算 [ 11 ]。 除此之外，为了了解需要加入多少新信息到当前记忆单元中，我们需要让输入的 x t 和 h t − 1 决定新状态信息 c ˜ t 的更新程度， i t = σ ( W i x t + U i h t − 1 + b i ) (6) c ˜ t = tan h ( W c ˜ x t + U c ˜ h t − 1 + b c ˜ ) (7) 其中， W i 和 U i 是输入门计算的权重矩阵， W c ˜ 和 U c ˜ 是记忆单元状态计算的权重矩阵， b i 和 b c ˜ 是偏置向量。然后把 c t − 1 和 c ˜ t 两部分信息筛选合并到一起，即得到当前记忆层的状态信息 c t ， c t = ( f t × c t − 1 + i t × c ˜ t ) (8) 接下来根据当前状态信息 c t 求解出隐藏层输出 h t ，这也需要进行筛选输出，即通过输出门参数 o t 控制， o t = σ ( W o x t + U o h t − 1 + b o ) (9) W o 和 U o 是 ， b o 是偏置向量。 由以上步骤即求解出隐藏层输出 h t ，进而可利用传统的RNN的方法进一步改善参数。 3.4. 评价指标 在本次实验中，考虑到汉语韵律边界评测模型是一个5分类的模型，本次模型的评估选用的是多分类F1方法。本文通过下面四个指标来将模型评价体系量化确定下来，它们分别是：准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)以及F-score。定义如下： 准 确 率 = 预 测 正 确 样 本 数 预 测 样 本 数 × 100 % (10) 精 确 率 = 正 确 识 别 为 该 类 韵 律 边 界 的 样 本 数 预 测 为 该 类 韵 律 边 界 的 样 本 数 × 100 % (11) 召 回 率 = 正 确 识 别 为 该 类 韵 律 边 界 的 样 本 数 实 际 为 该 类 韵 律 边 界 的 样 本 数 × 100 % (12) F 值 = 2 × 精 确 率 × 召 回 率 精 确 率 + 召 回 率 (13)
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user: 4. 实验结果与分析 4.1. 试验配置 本次研究中采用的数据是中文标准女声音库，在此语料库中语言类型为标准普通话，每句平均字数在16字左右。语料库中的所有语料覆盖领域有文学作品、聊天对话、实事新闻即悦乐科技等等，它尽可能的全面的覆盖了类型、音调、音节音子及韵律等。该语料库依据合成语音该标注标准对音库进行了韵律层级标注、文本音字校对、语音的边界切分等标注 [ 12 ]。本次实验环境：1. win10。2. python3.6.4。3. pip20.0.2。4. tensorflow1.14.0。在数据集上，本文将10000句实验语料按照一定的比例分为3组，训练集占比70%，验证集和测试集分别占15%。由于这些数据集得服从同分布的条件，本实验在划分它们时采取均匀随机抽样的方式以达到这个三类数据不存在交集的情况。本次实验采用的网络模型是LSTM模型，其超参数配置如表2。 Table 2 Hyperparameter configuratio 网络模型 num_layer num_hidden batch_size time_step dropout learningrate LSTM 1 64 128 3 0.5 0.001 表2. 超参数配置 4.2. 实验结果分析 本文选取词性、词长、基频、声母时长、静音时长、声调作为基础特征模板(Bft， basic features template)，采用LSTM网络模型作为建模模型，进行韵律边界识别模型的构建。为了分析归一化韵母时长特征的有效性，本实验采用特征组合的方式进行实验，实验结果如表3所示。横向对比来看，两组实验的韵律短语边界识别率都低于其他韵律边界，这是由于语料库的韵律短语边界数据不够充分导致的。纵向对比来看，将普通的韵母归一化时长更换成基于韵母分类的韵母归一化时长后，韵律短语的识别率得到了一定4.1%的提升，其他边界的识别率也得到了一定的改善。整体来看，韵母时长第一类组合平均F值为71.75，第二类组合为73.375，平均F值提高了接近2%，这表明基于韵母结构的韵母时长特征可以在一定程度上改善韵律边界检测的性能。 Table 3 Phrase boundary detection results under different feature combination 特征组合 All 韵律词 韵律短语 语调短语 句末 Acc (%) F-score (P， R) (%) F-score (P， R) (%) F-score (P， R) (%) F-score (P， R) (%) Bft + 归一化 时长 78.3 68.7 (66.2， 71.4) 47.1 (53.6， 42.0) 88.2 (80.8， 98.2) 83.0 (91.5， 76.0) Bft + 基于韵母分类的归一化时长 79.0 69.3 (67.5， 71.4) 51.2 (54.2， 48.5) 88.9 (81.4， 98.0) 84.1 (91.8， 77.6) 表3. 不同特征组合下短语边界检测结果
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user: 5. 结论 本文提出了基于LSTM网络模型使用基于韵母分类的时长归一化声学特征进行汉语韵律边界识别方法，并通过实验验证了该特征对提高韵律边界识别率的有效性。在以后的工作中，将进一步研究不同的网络模型对韵律边界识别率的影响，以进一步提高边界识别模型的识别率。
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user: 摘要 实体建模技术是当今科学和工程计算相关领域的重要研究内容。通过实体建模方法对物体外形进行恰当的描述，从而确定给定的计算区域，是科学与工程数值模拟计算的前提。此外，实体建模技术也是计算机图形学，计算机动画，科学计算可视化等领域相关应用实现的基础。本文系统回顾了当前各类主流实体建模方法，其后重点对隐式几何建模技术相关的理论和方法进行了阐述，分析了实体建模领域现在存在的问题和技术局限性，对未来该领域的发展趋势进行了展望。
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user: 1. 引言 实体建模技术是一门通过计算机软件和程序，设计相应的数据结构描述和表达物体几何外形，并生成相应几何模型的技术，其在机械动力学，地质勘探，航空航天以及生物医药等领域得到广泛的应用。根据几何外形的表达方式，常见的实体建模方法大致分为显式建模方法和隐式建模方法两种。如图1所示，显式实体建模方法往往通过网格 [ 1 ] 或者参数化曲线曲面 [ 2 ] 的方式描述模型区域的边界和内部形态，其采用的外形描述方式更加直接。与物体外形的显式表达方式相比，隐式建模方法往往通过定义隐函数的形式来间接表达区域的内部和外部 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]，物体的表面边界为所定义隐函数的等值面 [ 6 ]。 图1. 显式网格(左)与隐函数表达的物体外形(右) 在面对不同应用时，实体外形的显式与隐式表达各有优劣。一方面，显式实体建模方法表达实体边界较为清晰，便于进行交互操作和可视化，近几十年来，在计算机辅助设计(Computer Aided Design， CAD)领域得到了巨大发展。另一方面，隐式几何模型对区域内外区分的良好特性使得隐式实体建模方法被广泛应用于三维点云等采样数据的曲面重建过程中 [ 7 ] [ 8 ]。与显示表达的几何模型相比，隐式表达几何模型对于碰撞检测和布尔运算等方面具有更好的鲁棒性 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]。此外，在相关领域的运动界面捕捉过程中，采用隐式形式的边界面还能够适应物体外形界面和拓扑的复杂变化 [ 12 ]。
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user: 2. 常用实体建模方法 实体建模通过设计一系列数学和计算机准则描述和构建三维实体。相对于基于线框和表面的几何建模方法，实体建模技术更着重于保持几何实体模型的信息完整性，物理保真度和通用性 [ 13 ]。目前，在实体建模领域，最广泛采用的实体建模方法为边界表示法(Boundary Representation， B-rep)，构造实体几何法(Constructive Solid Geometry， CSG)和分解表示法(Decomposition Representation， D-rep)。 2.1. 边界表示法 边界表示法是当前CAD领域主要采用的实体建模方法，其以描述模型的表面边界为基础构建实体 [ 14 ]。如图2所示，在边界表示法中，每个实体由多个面闭合包裹形成，面与面之间由边相邻，边由点连接形成，面的边界为边构成的环，整个实体模型以“体–面–环–边–点”的方式组织起来。 图2. 边界表示法表达的实体 边界表示法需要定义相应的拓扑数据结构来组织点线面等几何元素之间的邻接关系。早期，Baumgart [ 15 ] 提出翼边数据结构(Winged-edge Structure)，通过指针记录每条边相关的两个邻接面，边顶点和该边邻接的其它边等信息来维护各个几何元素构成实体。Weiler [ 16 ] 设计了辐射边结构(Radial Edge Structure)，与翼边结构不同，辐射边数据结构为每条边构建了一个指针列表，每个指针指向一个单独的曲面。辐射边结构允许一条边关联两个以上的曲面，因此可以处理非流形结构的实体 [ 14 ]。边界表示法的主要优点是几何元素之间邻接关系可以充分利用，在模型设计过程中，设计人员可以通过调整点和边的形状和位置方便对模型进行局部操作。由于需要维持庞大而繁琐的数据结构，边界表示法在模型布尔运算过程中不仅需要更新几何信息，还需要更新拓扑信息，且曲面之间求交较为复杂，拓扑信息的更新也经常出现错误，使得模型的布尔运算过程缓慢且困难 [ 17 ]。 2.2. 构造实体几何法 构造实体几何方法根据集合论思想，首先定义简单形状的基本几何实体(Primitive)，通过基本几何实体之间的布尔运算完成更复杂实体构造 [ 18 ]。如图3，在构造实体几何方法中，每个实体由一颗二叉树表示，称之为构造实体几何树或CSG树(CSG Tree)，树的叶子结点为基本几何实体，中间结点为布尔运算符，实体根据CSG树从底向上构建 [ 19 ]。 图3. 构造实体几何法构建实体 构造实体几何法数据结构简洁，数据量较小并便于管理。在实体建模过程中，CSG方法可以利用简单的形体构建出极为复杂的实体形状，还可以通过几何外形设计构建更多的基本几何实体扩展构造实体几何方法对复杂实体的造型表达能力。通过改变基本几何实体的位置以及构造实体几何树存储的布尔运算符，可以轻松的完成对实体的修改。相对于边界表示法模型，通过点在各个基本几何实体内外的判断，CSG方法还能方便地判断点在实体区域的内外 [ 20 ]。由于隐式几何模型对于布尔运算具有很强的鲁棒性，构造实体几何方法在隐式实体建模过程中得到广泛的应用 [ 6 ]。 2.3. 分解表示法 根据需求，分解表示法通过空间划分的方法，将实体划分为规则或者不规则的简单几何形体的集合来表达空间中实体占据的区域，其不但能够方便地描述空间中具有有限边界的物体形状，而且可以有效表达内部有孔的复杂形体。目前，常见的实体分解表示方法有八叉树方法(Octree Method)和单元分解法(Cell Decomposition)。 1) 八叉树方法：如图4所示，八叉树方法不断将空间划分，然后采用树结构组织各个规则子空间描述物体几何外形。其原理首先计算物体所占区域的立方体包围盒，然后在每一步不断将叶子结点立方体区域等分成八个子立方体构建新的叶子结点，最终实体由与物体相交的叶子结点子立方体集合表示。八叉树表示物体的精度与树的最大深度有关，一般情况下，物体内部远离边界的子立方体体积较大，在边界附近的结点会不断细分以达到需求的精度 [ 21 ]。八叉树方法构造简单，适于进行实体之间的相交检测等运算，但是作为一种近似几何外形表示方法，对曲率较大的几何边界实现高精度的表示需要不断细分构建深层八叉树造成较大存储空间。 2) 单元分解法：如图5，单元分解法通过规则或者不规则的简单单元集合表达实体 [ 22 ]。一般情况下，采用规则单元构造实体较为容易，但是对物体边界表达不够精确。由于不规则单元对复杂边界的适应性，相应的单元集合可以更精确的描述实体的几何外形，在有限元等数值模拟计算领域得到广泛的应用 [ 23 ]。将实体区域分裂为边界一致的简单几何单元集合，也称为网格生成。虽然近几十年来研究人员在这方面做了大量研究，但是目前其仍然是一项复杂困难的工作 [ 24 ] [ 25 ]。 图4. 八叉树空间划分 图5. 规则和不规则单元表达的实体
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user: 3. 隐式几何模型理论与应用 由于隐式几何外形表达相对于显式外形表达方法的诸多优点，近几十年来，不同领域的研究人员设计出各种隐式几何模型来解决计算机图形学与动画，工程计算等方面的相关问题 [ 26 ]。总体上，隐式几何模型的方法和应用主要为基于函数的隐式曲面造型方法和基于水平集方法的离散隐式几何模型两类。 3.1. 隐式曲面造型方法 在交互式图形学设计和计算机动画领域，随着计算机性能的不断提高，隐式几何造型方法得到越来越广泛的应用 [ 27 ]。相对于直接编辑显式网格和参数化曲线曲面，隐式曲面造型方法可以通过隐函数表示的各种曲面进行融合，创造出独特的外形和视觉效果 [ 28 ]。创建的隐式曲面造型方法大多基于骨架形式的隐式曲面 [ 29 ] (Skeleton-based Implicit Surface)，其隐式建模的基本几何实体(Primitive)是以点，线段或者多边形为骨架的隐式曲面 [ 30 ]。其中，blobby分子模型 [ 31 ] (Blobby Molecule)，柔性物体模型 [ 32 ] (Soft Objects)，元球模型 [ 33 ] (Meta-balls)和Blobby模型 [ 34 ] (Blobby model)是最常见的基于点骨架(Point Skeleton)构建实体的隐式曲面造型方法，其表达基本几何实体的隐函数为以点为中心的径向基函数。为了隐式曲面造型方法从点骨架推广到高维骨架，Bloomenthal [ 35 ] 提出卷积曲面(Convolution Surface)的概念，其构建实体模型的线和多边形骨架相当于所构建实体的中轴。 对于以点为骨架的隐式曲面，可以通过对点集的组织重建相应的隐式曲面 [ 36 ] [ 37 ] [ 38 ] [ 39 ] [ 40 ]。此外，研究人员也尝试按照类似CSG建模的方法，以树结构组织各个体元构建实体，并提供更多的算子实现更丰富的曲面造型效果 [ 41 ]。Wyvill [ 11 ] 提出BlobTree模型，作为对CSG树数据结构的拓展，在树中间结点可通过操作算子实现曲面的弯曲和混合等操作。Shapiro和Tsukanov [ 42 ] 提出通过定义R函数的方式，实现隐式实体之间的交并运算，并分析了R函数的微分特性。Gourmel [ 43 ] 等提出基于梯度的隐函数混合方法，可使得混合的隐式曲面之间过渡光滑，构建的隐式实体函数能保持 阶连续。 3.2. 基于水平集方法的隐式模型 水平集隐式几何模型广泛应用于科学和工程计算领域，其最初由Osher和Sethian [ 44 ] 提出并运用于运动界面追踪。最初设计的经典水平集模型定义在笛卡尔网格结构上，与显式网格追踪运动界面相比，水平集方法对运动边界的复杂拓扑变化具有非常良好的适用性。随后，Adalsteinsson和Sethian [ 45 ] 提出了窄带形式的水平集模型(Narrow Band Level Set Model)，其通过定义相应的数据结构，只记录并维护隐式边界两侧一小部分活动网格用于数值计算，大大减少了数值计算过程中的运算开销，隐式边界两侧活动的网格单元集合也被称为窄带。近十几年，越来越多的研究人员致力于水平集模型的结构优化。Losasso等 [ 46 ] 在八叉树网格上定义水平集模型，实现了多层次细节捕捉运动实体的外形并节省计算时间和空间开销。Museth [ 47 ] 设计了VDB数据结构(Volumetric Dynamic Grid with B+ Tree)，结合了DT网格 [ 48 ] (Dynamic Tubular Grid)和行程长度编码形式的水平集模型 [ 49 ] [ 50 ] (Run-length-encoding Level Set Model，RLE Level Set Model)，不但能够动态调整窄带内网格单元，实现窄带以外空间的紧凑存储，而且支持常量时间随机访问操作。Setaluri等 [ 51 ] 提出SPGrid网格结构(Sparse Paged Grid)，支持虚拟内存实现大规模高分辨率水平集模型的应用。 除了优化水平集模型结构减少存储开销，研究人员也尝试设计新的数据结构提高其几何外形的描述表达能力。Losasso等 [ 52 ] 在流体运动模拟过程中，通过水平集方法实现了多个运动界面追踪的算法。Heo and Ko [ 53 ] 提出在网格单元内增加插值点的方式，构造高阶多项式插值，在同样精度的网格上实现更高精度的Level Set方法。Mitchell [ 54 ] 提出通过在每个网格顶点上存储多个采样数值使得水平集模型能够实现非流形形式的几何外形表达，相对于传统水平集方法，其设计的水平集模型可以表达模型缝隙和重叠区域等特征。Dan等 [ 55 ] [ 56 ] 结合八叉树空间划分与多项式拟合技术，提出了一种多层次高阶多项式符号距离场生成算法，实现更少内存更精确描述复杂隐式几何外形。
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user: 4. 总结 目前，大量的实体建模技术应用到工程计算领域解决相关问题，相关的理论体系也较为完整。然而，在面对实际工程问题时，各种方法和理论有其各自的特点和局限性。综合实体建模领域的研究现状，该方向仍有广阔的发展前景。一方面，目前工程计算领域在前处理过程中广泛采用显式参数化曲线曲面等方式进行实体建模，曲面之间的布尔过程非常复杂，且没有形成统一的标准。在布尔运算错误出现缝隙和漏洞时，需要几何模型设计人员进行后续修补。设计鲁棒性更强，更规范的几何模型和布尔运算方法以应对计算机辅助设计和工程领域的相关需求十分必要。 另一方面，隐式几何外形表达曲面之间的布尔运算十分便捷，并能够适应模型几何外形变形过程中的拓扑变化，但是往往需要进行面网格生成转化为显式网格，或者采用直接体绘制的方法渲染成可视化图像，需要附加开销。作为一种科学和工程计算领域典型的隐式外形表达方法，水平集模型通常离散定义在网格结构上，模型表达的边界面为一个光滑的隐式曲面，其表达的精度受限于网格的精度，因此经常难以表达尖锐和窄薄的外形特征，在一定程度上会影响数值计算的准确程度。设计相应几何模型结构，以更小的开销表达更精确的几何外形，以及隐式几何模型的快速可视化方法也是隐式几何建模领域重要的研究方向。
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user: 摘要 针对部分定制普通声呐探测到数据却无法分析数据的问题，本文运用Python设计一种程序，将普通声呐所探测到的数据进行图像化处理，使普通声呐所探测的数据可视化。首先对数据的格式进行解析，然后运用Python进行异常数据删除和数据格式化，最后将数据转化为十进制数并画出信号强度图。结果表示，通过本程序得出的信号强度图能够达到声呐信号强度图的标准。
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user: 1. 引言 科学声呐因其价格昂贵，多应用于大型科学研究中，却无法适用于一般的民用作业。因此一般的渔业探测都会选择普通的简易声呐，普通声呐因其价格亲民，且精度能够满足基本的渔业需求，成为很多民用作业的首选。 但是，普通声呐往往无法做到科学声呐的全套功能，如普通声呐中的部分定制声呐，对收集到的数据没有成像的功能，缺少一个专门的信号强度数据成像软件 [ 1 ]。这一问题也是一直困扰部分定制声呐使用者的一个问题。本文针对这一问题，以定制声呐所采集的数据为样本，对数据进行详细解析并生成图像 [ 2 ]。 对声呐数据的图像化处理，能够对定制声呐所探测到的数据得到一个可视化的界面，更加方便使用者的探测研究，特别是在鱼群探测、海底地貌勘测、水文测量、海洋资源勘测、军事领域等，声呐数据的图像化显示已经成为了一个不可或缺的部分。 声呐数据可视化就是运用计算机图形学和图像处理技术，将科学计算过程产生的数据和计算结果转换为图形或图像在屏幕上显示。当前的国内外声呐数据图像化处理从数据的可视化上来分，有二维、三维，以至多维，但主要还是以二维图像和三维图像为主。目前国内的声呐数据图像化处理已经相对成熟，在很多民用作业上，均有涉及图像化处理的技术。且多为自主研发，受益于计算机性能的提高，声呐数据图像化处理所需要的实时性、精确性皆能达到基本需求。而国外的声呐数据图像化处理技术，不管是技术水平还是研究资金来说，都具有雄厚的实力，以英国2076声呐系统为例，其不管是在数据成像的实时性和精确性上，都是世界领先水平。
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user: 2. 系统结构与数据解析 本文中数据的来源均通过声呐采集所得。其中声呐所探测的其中一ping数据的形式为8 bit一个字节，一个字节为我们常规熟知的两位。本节分为两个部分，第一部分为介绍定制声呐的系统结构，第二部分是对数据的解析。 2.1. 系统结构 本文所分析的数据为声呐为定制声呐所接收的数据，其中定制声呐的系统结构图如下图1所示。 声呐的整体系统主要分为两个部分，分别是浮标和接收模块两部分。浮标部分主要包括包含声呐、控制电路、传输模块和天线 [ 3 ]。声呐位于最底层，负责探测数据，在声呐探测到数据后，由控制电路控制传输模块通过天线进行数据传输。当浮标部分发出数据时 [ 4 ]，接收模块开始工作，同样由传输模块和天线协同工作接收浮标部分发出的数据，在接收部分接收到数据后，同时开始数据处理，最终将输出形成可视化 [ 5 ]。 图1. 声呐系统结构 本文的主要目的就是解决数据处理与可视化这两个部分。对接收到的数据进行处理，并同时生成可视化的界面。 2.2. 数据解析 在本文的研究中，数据的来源为通过定制的双频率声呐所探测到的数据，其中声呐的系统结构与工作方式1.1中已分析。由于声呐所探测的数据，在是正确数据格式的前提下，其数据格式的组成方式是一样的，因此本文以一ping的数据为例，对一次探测所得到的声呐数据进行解析 [ 6 ]。 在一ping的数据中，每两个为一个字节，如开头的“23”就是为一个字节长度。前三个字节为数据头，其中以十六进制数23开始，后面两个字节比如为“FE 03”，表示数据长度，该数据长度为小端存储的整型数，因此此处就应该为十六进制数“03FE”，也就是十进制数1022。代表这一ping的数据体有1022个字节，即代表“FE 03”后面的1022个字节为探测数据。 在数据体中，第一个字节表示硬件增益，下一个字节为工作频率，指出是哪一个光束在工作，第三个字节表示接收通道。第四到七字节为流水号，区分是否丢帧，第八到十一字节为毫秒同步时钟。第十二到十五字节为采样上表面，十六到十九字节为采样最大深度，二十到二十一为回波图的图像像素。接下来的第二十二到二十九字节表示的是采样点的纬度，三十到三十七字节为采样点的经度，第三十八到四十一字节为简化的GPS时间，四十二到四十三字节为前行方向，四十四到四十五字节为速度，四十六到四十九字节为天线离海平面高度，五十到五十三字节为大地椭球面相对海平面高度第五十四位表示状态，五十五位到五十八位表示船的实时俯仰角，五十九位到六十二位表示船的实时侧倾角。接下来的两位表示电压，再接下来的两位表示温度，最后四位表示为当前水深。在全部的数据体中，除去前面分析的七十个字节，剩余的全部为声呐所探测的信号强度值，为十六进制表示。 在数据体之后的数据的第一位数据为校验位，是数据体各字节的异或校验。接下来的十九个字节不再是十六进制数据，而是用十六进制表示的ASCII码，例如“24 4F 52 46 46 49 2C 30 2C 30 2C 30 2C 30 2A 54 0D 0A 00”其表示的意思为“$ORFFI， 0， 0， 0， 0 * T”，含义为“$ORFFI， ， ， ， * XOR”，Depth0/1代表鱼群深度，单位为cm，Size0/1代表鱼群信号强度，和回波幅值及持续时间相关，一般有效范围10~100之间。 最后的十七位字节为数据传输完毕的结束语句，此处也为ASCII吗，比如“24 4F 52 43 4D 44 2C 4C 4E 4B 5F 45 4F 54 2A 0D 0A”意思为“$ORCMD， LNK_EOT*”，含义是表示数据接收完毕的意思。
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user: 3. 数据处理 数据处理主要分为两个部分，分别是对无用数据删除和正确但是非格式化数据的格式化两部分 [ 7 ]。 3.1. 异常数据删除 在对所接收的数据进行观察后不难发现，对于声呐所接收的数据，无用数据主要是“7777772E 75 73 72 2E 63 6E 20 4F 4B”这样的连续数据。实际这些数据并非异常数据，而是心跳包，但是对本文的数据画图并无用处，因此这里将其作为异常数据删除。 对于接收到的声呐数据，将其存放在txt文档中，并用PyCharm打开，本次对数据处理的PyCharm版本为2019.3，Python版本为3.7.0。在PyCharm中打开txt文档后，通过模式匹配方法，将文档中与“7777772E 75 73 72 2E 63 6E 20 4F 4B”相匹配的字节直接删除。 同时还有一种情况是在接收数据时，会存在一行数据前若干字符是符合正确格式数据样式的形式，但是突然会断开，直接开始下一ping的数据录入。这就导致录入的数据不完整，则对于未完整录入的数据，也需要进行删除处理，此处删除的方法是，寻找完整的数据作为起始，接着寻找下一个完整的数据，若下一个数据并非1.1数据解析满足的格式，则可断定为异常数据，可通过代码将此异常数据删除。 3.2. 数据格式化 通过在PyCharm中打开数据可以发现，对于声呐所接收的数据，正确的数据都是每一ping占一行。要进行数据格式化是因为在数据接收过程中，有些数据并没有进行换行，而是接在了上一行数据的后面。而有些数据则是在没有完全接收完毕的情况下就自动换行。 针对上述问题，同样运用Python语言，对txt文本中的数据进行遍历，由于在2.1中已经对数据进行了处理。因此此处的数据均为正确数据，只需要对数据的格式进行统一化处理即可，也就是设置为每一ping的数据刚好占一行的形式，方便下一步的画图处理。在对文本的遍历过程中，只需要按照1.1的格式要求，将每一ping的数据独立占一行即可。
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user: 4. 数据图像化 4.1. 数据成像 在经过以上1和2的处理后，本节就是完成对数据的画图部分。在实际接收数据的过程中，由于每个数据体的字节数是不一样的，因此这里为了方便画图，利用Python在每行数据的开头添加一个接收时间，格式可为【xxxx】，其中括号的内部可以为时间，或者其他一些信息，由于此处只是为了方便后面的画图，因此对于括号的内容不作过多要求，最终可得到如下图2所示的在Python中打开的数据头。 图2. 格式化处理后的数据头部分 在完成以上步骤后，接下来就是对数据的画图。这里仍然选择用Python作为画图工具。 由于前面部分我们已经对数据进行解析并且处理完毕，因此这里对于画图部分，需要做的就是将数据转化为常规所认知十进制数。完成数据转化后，就是对数据的坐标定义，通过对十进制信号强度数据统计可以发现，信号强度均在0~130之间。且信号强度越小，数据量越大。因此，为了成像效果的显著性，这里选择将81~130设置为一个颜色，同理分别将41~80、31~40、21~30、16~20、11~15、6~10、4~5、3、2、0~1设置为不同颜色。同时也可以针对鱼群的实际分布数量及信号强度大小设置不同的颜色区间。 在横纵坐标的确定上，横坐标设置为第一行的横坐标为1，第二行数据的横坐标为2，依此类推。而纵坐标的确定上，需要结合信号强度值的数量以及深度来确定，用深度除以信号强度值的数量，即可得出纵坐标的间隔，从而确定纵坐标。 在完成以上步骤后，运用Python的matplotlib函数 [ 8 ] [ 9 ]，通过对样例数据的测试，可得出如下图所示的信号强度图，其中横坐标单位为个，纵坐标单位为米。 图3. 声呐信号强度图 结合图3的信号强度图可以发现，在深度0到0.7左右的深度信号强度较大，这与实际探测得到的结果一致，原因是水面的噪声比较大，导致出现水面的信号强度明显大于水底的现象。中部水深6左右的深度间断性出现非一致强度的信号，即是有物体的信号，也就是可能有鱼。在深度7左右的地方，出现相对连续性的信号强度，这可能是出现连续性物体，比如渔网之类的物体。深度10以下的信号强度不同于其上面，但信号强度又相对上面较大且均匀，这可能是因为探测水域为淤泥质底部的原因。 4.2. 方法评价 以上通过Python编程对定制声呐所探测到的数据进行图像化处理的方法，能够很好的将定制声呐所探测到的数据进行图像化处理，得到可视化的结果，且成像的代码较为简单，方法思路清晰，具有一定的参考价值。但是，此方法也存在一个适用范围的问题，想要适用于其他种类声呐时，需要对代码进行修改。
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user: 5. 总结 声呐数据作为水声数据的一种，对于科研和水上作业有着重要的作用。普通声呐虽然没有科学声呐的精度，但是综合对比科学声呐，普通声呐更加适合于一般的民用作业或精度要求不是特别高的场景。声呐数据因其数据量大的特点，一般方法处理起来相对困难，且使用不同的方法，声呐的显示效果图也不同。本文使用Python对数据进行处理和成图，经过对比测试，基本满足了需求，能够作为参考样例。且本文的执行较为方便，具有一定的学习价值。在未来的声呐发展中，声呐数据成像是一个不可避免的趋势，数据成像是对整体数据的分析，对研究者具有极其重要的作用。同时，声呐数据图像化在未来对于日常作业、科学研究等都将更加普及。
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user: 6. 项目基金 中国水产科学研究院东海水产研究所中央公益性科研院所基本业务费专项(2019T03)。 上海市科技计划项目资助，项目编号：202H1047900，上海市杨浦区2020年博士后创新实践基地科研项目资助。
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user: 摘要 针对跨模态检索任务中，不同数据之间存在异构性以及语义鸿沟等特点，本文提出了一种新的监督哈希方法。该方法利用矩阵分解学习训练数据集在低维潜在语义空间表示，同时本文将标签信息也视为一个单独的模态，也利用矩阵分解将其映射到低维潜在语义子空间中；然后，在子空间中最大化它们之间的相关性，从而得到相应的低维潜在语义代表；之后，本文利用正交旋转矩阵学习性能更好的哈希函数得到相应的哈希码。在三个常用的数据集Wiki，MIRFlick和NUS-WIDE进行了大量的实验，并与一些常用的跨模态哈希方法进行了比较，结果证明了该算法的优越性。
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user: 1. 引言 随着信息科技的迅速发展，人们不仅接收到各种信息也创造出各种信息，这些信息的表现方式多样，如图片、文本、视频和音频等等。其中，以任意一个单独形式表现出来的数据被称为单模态数据，多个单模态数据组合的方式表现出来的数据被称为多模态数据。如今，人们接触到的信息往往是多模态数据，例如，人们在微博上发布消息时，不仅可以上传图片或者视频，也可以加上相应的文章描述。在实际的生活和应用中，人们往往需要通过一种模态的数据去检索另外一种模态数据，例如利用图像去检索相对应的文本，这种检索方式被称为跨模态检索。然而不同模态对数据的表达不同会导致异构鸿沟，同时不同模态数据在语义描述上存在差异会产生语义鸿沟，这些是跨模态检索的难点。如何在海量高维数据中快速准确搜索到需要的内容成为一个急需解决的问题。 为了更好的解决海量数据信息检索问题，研究学者提出最近邻搜索问题，最近邻检索的核心思想是，给定一个待检测样本，返回数据库中与待检测样本距离最为接近的样本信息作为检索结果。实现最近邻检索的是线性查找，即计算待检测样本与数据集中所有样本之间的距离，然后返回满足检索样本信息作为检测结果。该方法在数据量不大的时候，具有很强的实用性，可以很高效的在数据集汇总找到符合要求的样本信息。然而面对海量的数据时，计算量迅速增加，对计算机的计算能力要求越来越高，因此该方法很难得到广泛的应用。为了有效降低计算量，研究学者提出了近似最近邻域检索方法，并且由于其高效性，在实际应用中获得广泛的应用。 在近似最近邻检索算法中，其中最有效的方法之一是哈希算法。哈希算法通过机器学习算法或随机的方法把数据映射到相应的潜在语义空间，再通过哈希函数将原始数据表示成二进制编码，利用二进制编码的位运算来进行检索，不仅可以降低存储开销，同时降低了计算复杂度，提高检索效率。因此，基于哈希的跨模态检索受到越来越多研究人员的关注，逐渐成为一个研究热点。
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user: 2. 相关工作 跨模态哈希检索是在建立两个模态语义关联的过程中学习哈希码，并将哈希检索的优点运用到跨模态检索问题中，根据是否利用数据本身的标签信息，跨模态哈希方法可以分为两种类型：无监督跨模态哈希和有监督跨模态哈希。 无监督跨模态哈希算法是通过多模态数据的模态内和模态间的关系来学习哈希码。一般的学习过程是将原始数据投影到低维的汉明空间，然后在汉明空间中生成相应的哈希码。例如，协同矩阵分解哈希(Collective Matrix Factorization Hashing， CMFH) [ 1 ]，该算法利用协同矩阵分解学习多模态数据共同的潜在语义表达，然后再生成统一的哈希码。潜在语义稀疏哈希(Latent Semantic Sparse Hashing， LSSH) [ 2 ]，该算法利用稀疏编码学习图像的潜在语义表达，同时利用矩阵分解得到文本的潜在语义表达，然后再将学习到的潜在语义表达映射到一个联合的抽象空间中得到相应的哈希码。中间模态哈希(Inter-Media Hashing， IMH) [ 3 ]，该算法同时考虑两中模态数据中模态内和模态间的相关性，提出中间模态的哈希变换。 有监督跨模态哈希算法利用数据的类标签信息进行学习，往往能得到比无监督方法更好的结果。最大语义相关哈希算法(Semantic Correlation Maximization， SCM) [ 4 ]，该算法利用标签信息重构多模态数据的相关性矩阵，有监督矩阵分解哈希(Supervised Matrix Factorization Hashing for Cross-modal Retrieval， SMFH) [ 5 ]，该算法利用协同矩阵分解的方法得到多模态数据的潜在语义表示，然后再利用标签信息构造图约束，加强生成哈希码的鉴别能力。语义保持哈希(Semantics-Preserving Hashing， SePH) [ 6 ]，该算法利用标签信息构造一个亲和矩阵，并通过最小化该亲和矩阵和对应哈希编码之间的KL散度来学习哈希函数，从而使得学习到的哈希编码和原始数据之间的相似性保持一致。
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user: 3. 基于标签一致性哈希的跨模态检索算法 这一章节，将详细介绍基于标签一致性哈希的跨模态检索算法(LCH)，第一小节介绍它的目标函数。第二小节介绍它的优化方法和主要步骤。 3.1. 目标函数 假设本文有一个数据集，该数据集由n个对象组成，每个对象有图片和文本两种表示模态，本文定义 X 1 = { x 1 1 ， x 2 1 ， ⋯ ， x n 1 } 代表图像模态， X 2 = { x 1 2 ， x 2 2 ， ⋯ ， x n 2 } 表示文本模态。对于第i个对象， x i 1 ∈ R d 1 代表 d 1 维度的图像特征向量， x i 2 ∈ R d 2 代表 d 2 维度的文本特征向量(一般 d 1 ≠ d 2 )。每个模态的数据都可以通过下面的公式进行矩阵分解： X 1 = U 1 V 1 ， X 2 = U 2 V 2 (1) 其中， U 1 ∈ R d 1 × q ， U 2 ∈ R d 2 × q ， V 2 ∈ R q × n ， V 2 ∈ R q × n ， q 代表潜在语义代表的长度， U 1 ， U 2 分别代表图像和文本的投影矩阵， V 1 ， V 2 分别代表图像和文本的低维潜在语义表示。为了方便不同模态的潜在语义表示在这个低维子空间中进行耦合，本文将标签信息也视为一个单独的模态，定义为 X L ∈ R d l × n ， d l 表示类别的数量。同样利用矩阵分解的得到相应的低维潜在语义代表，即 X L = U L V L ， U L ∈ R d l × q ， V L ∈ R q × n ， U L ， V L 分别为标签信息的投影矩阵和潜在语义代表。本文假设图像和文本的语义代表通过线性转换之后能和标签信息的潜在语义代表进行耦合，用公式表示如下： W 1 V 1 = V L ， W 2 V 2 = V L (2) W 1 ， W 2 分别是图像和文本的线性转换。在得到潜在语义代表之后，大部分的哈希算法是利用符号函数 sgn ( ⋅ ) 直接得到相应的哈希码，然而，这种生成哈希码的方法没有考虑量化损失带来的影响。本文通过最小化量化误差学习一个旋转矩阵，得到相应的哈希函数，从而产生性能更好的哈希码。 min B ， R ‖ B − R V L ‖ F 2 s . t . B ∈ { − 1 ， 1 } r × n ， R R T = I (3) 其中， R ∈ R q × q 是一个正交旋转矩阵，B是所有训练数据的哈希码，q代表哈希码的长度。 因此整个目标函数为： min U 1 ， U 2 ， W 1 ， W 2 ， ， V 1 ， V 2 ， V L λ 1 ‖ X 1 − U 1 V 1 ‖ F 2 + λ 2 ‖ X 2 − U 2 V 2 ‖ F 2 + λ 3 ‖ X L − U L V L ‖ F 2 + α 1 ‖ V L − W 1 V 1 ‖ F 2 + α 2 ‖ V L − W 2 V 2 ‖ F 2 + ‖ B − R V L ‖ F 2 + γ r e g ( U 1 ， U 2 ， V t ， V 2 ， V L ， R ) s . t . B ∈ { − 1 ， 1 } r × n ， R R T = I (4) 其中， | | ⋅ | | F 表示矩阵的Frobenius范数，值为矩阵中每个元素的平方和再开平方的值。 λ 1 ， λ 2 ， λ 3 ， α 1 ， α 2 ， γ 分别为对应的权重因子，reg是正则化函数。 3.2. 优化方式 由于目标函数含有多个变量，因此它是非凸，值得注意，对于其中任意一个参数目标函数是凸的，因此本文使用交替迭代最小化方案来解决这个问题，即固定所有的变量，而只更新其中一个变量，然后采用相应的方式迭代求解所有变量，具体步骤如下： 步骤1：固定其它变量，求解 U 1 ， U 2 ， U L ，目标函数可以分别重写为： { λ 1 ‖ X 1 − U 1 V 1 ‖ F 2 + γ ‖ U 1 ‖ F 2 λ 2 ‖ X 2 − U 2 V 2 ‖ F 2 + γ ‖ U 2 ‖ F 2 λ 3 ‖ X L − U L V L ‖ F 2 + γ ‖ U L ‖ F 2 (5) 通过对上面的式子分别求偏导，求解得到： { U 1 = X 1 V 1 T ( V 1 V 1 T + ( γ / λ 1 ) I ) − 1 U 2 = X 2 V 2 T ( V 2 V 2 T + ( γ / λ 2 ) I ) − 1 U L = X L V L T ( V L V L T + ( γ / λ 3 ) I ) − 1 (6) 步骤2：固定其它变量，求解 W 1 ， W 2 ，目标函数重写为： { α 1 ‖ V L − W 1 V 1 ‖ F 2 + γ ‖ W 1 ‖ F 2 α 2 ‖ V L − W 2 V 2 ‖ F 2 + γ ‖ W 2 ‖ F 2 (7) 通过对上面的式子分别求偏导，求解得到： { W 1 = V L V 1 T ( ( V 1 V 1 T + γ / α 1 ) I ) − 1 W 2 = V L V 2 T ( ( V 2 V 2 T + γ / α 2 ) I ) − 1 (8) 步骤3：固定其它变量，求解 V 1 ， V 2 ， V L ，目标函数重写为： { λ 1 ‖ X 1 − U 1 V 1 ‖ F 2 + α 1 ‖ V L − W 1 V 1 ‖ F 2 + γ ‖ V 1 ‖ F 2 λ 2 ‖ X 2 − U 2 V 2 ‖ F 2 + α 2 ‖ V L − W 2 V 2 ‖ F 2 + γ ‖ V 2 ‖ F 2 λ 3 ‖ X L − U L V L ‖ F 2 + α 1 ‖ V L − W 1 V 1 ‖ F 2 + α 2 ‖ V L − W 2 V 2 ‖ F 2 + ‖ B − R V L ‖ F 2 + γ ‖ V 2 ‖ F 2 (9) 通过对上面的式子分别求偏导，求解得到： { V 1 = ( λ 1 U 1 T U 1 + α 1 W 1 T W 1 + γ I ) − 1 ( λ 1 U 1 T X 1 + α 1 W 1 T V L ) V 2 = ( λ 2 U 2 T U 2 + α 2 W 2 T W 2 + γ I ) − 1 ( λ 2 U 2 T X 2 + α 2 W 2 T V L ) V L = ( λ 3 U L T U L + R T R + ( α 1 + α 2 + γ ) I ) − 1 ( λ L U L T X L + α 1 W 1 V 1 + α 2 W 2 V 2 + R T B ) (10) 步骤4：固定其它变量，求解 R ，目标函数重写为： min R ‖ B − R V L ‖ F 2 ， s . t . R R T = I (11) 这是一个经典的Orthogonal Procrustes Problem [ 7 ]，可以通过奇异值分解的方法求解。在进行奇异值分解后，可以得到 B V L T = S Ω S ˜ T ，然后求解 R ，得到: R = S S ˜ T (12) 步骤5：固定其它变量，求解 B ，目标函数重写为： min B ‖ B − R V L ‖ F 2 ， s . t . B ∈ { − 1 ， 1 } q × n (13) 对上式求解，很容易就可以得到： B = sgn ( R V L ) (14) 算法1总结了LCH的优化框架如下：
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user: 5. 结论 本文提出了一种新的跨模态检索方法，即基于一致性哈希的跨模态检索算法。该算法不仅利用原始数据的信息，还将原始数据中标签信息加入到哈希码的学习过程中，同时，本文利用正交旋转矩阵来学习哈希函数，从而降低产生哈希码时带来的量化误差。本文在三种常用的数据集上进行了大量的实验，并与相关的跨模态哈希算法相比，该方法能够更好的提出检索性能。
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user: 摘要 领域自适应是解决跨域识别的有效方法，它是迁移学习在计算机视觉方面的有效应用，将源域学到的知识迁移到目标域的识别任务中，有效解决目标域标注数据不足的问题。本文提出了一种新的基于交叉重构的领域自适应方法(Cross Reconstruction-based Domain Adaptation， CRDA)，通过对原始源域和目标域的交叉重构来构造新的源域与目标域，使得同类数据相互交织，缩短同类数据间的距离。并通过对重构矩阵施加低秩约束，将两个域的同类数据对齐，以此来充分挖掘源域和目标域同类数据之间的内在结构信息，并利用该结构信息来学习分类器，从而取得更好的跨域识别效果。在五个公开数据集上的实验结果表明CRDA有着较高的跨域识别准确率。
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user: 1. 引言 随着在线自媒体和短视频的快速发展，对图像和其他多媒体数据的自动识别和分析的需求越来越大。然而，由于科技的飞速发展，很多领域却没有足量的有效标注数据，而通过人为进行数据的标注是十分昂贵并且耗费时间的，这导致了传统机器学习的局限性。因此，利用现有领域中充足的有标注数据来促进相关目标领域的模型学习的迁移学习方法是更经济、高效的方法。领域自适应是迁移学习在计算机视觉中对图片进行跨域识别的一种十分有效的方法 [ 1 ] [ 2 ]。
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user: 2. 相关工作 在这一节中，将介绍和本文相关的工作，潜在的低秩表征方法(Latent low-rank representation， LatLRR) [ 3 ]，并且会详细介绍数据的交叉重构方法。 2.1. 潜在低秩表征 潜在低秩表征(Latent low-rank representation， LatLRR)是一种基于低秩表征的子空间学习方法，它能利用大量未观测样本来更好地表示原样本，它的原始目标函数如下： min Z ‖ Z ‖ * s . t .       X = [ X O ， X H ] Z (1) 其中， X O 代表能够观察到的数据， X H 代表着不能被直接观察到的数据，通过贝叶斯引理 [ 4 ]，我们知道X可以被表示为 X = X Z + C X ，则LatLRR的目标函数如下： min Z ， E ‖ Z ‖ * + λ ‖ C ‖ 1 s . t .       X = X Z + C X (2) 其中， ‖   ⋅   ‖ * 表示矩阵的核范数，它的值是矩阵所有奇异值之和， ‖   ⋅   ‖ 1 表示矩阵的 l 1 范数，它的值为矩阵中的每个元素绝对值之和。Z是低秩约束的重构矩阵，C是投影矩阵，为了减少噪声的影响，LatLRR中引入了噪声矩阵E，最终的目标函数如下： min Z ， C ， E ‖ Z ‖ * + ‖ C ‖ * + λ ‖ E ‖ 1 s . t .       X = X Z + C X + E (3) 2.2. 交叉重构方法 在传统的领域自适应方法中，一般是把源域和目标域投影到一个子空间中，在这个子空间中，它们的分布差异较小 [ 5 ]。然而这些方法都没有很充分的利用原始数据，对数据潜在的关系挖掘不够充分。我们采取了一种新的数据重构方法来使得数据能够被有效利用。 X s 和 X t 分别表示原始的源域和目标域，本文构造两个新的数据域X和Y，我们分别从原始数据域 X s 和 X t 的每一类中随机抽取相同数目的样本数据，然后交叉混合作为新域的每一类数据。如果 X s ∈ R m × n s ， X t ∈ R m × n t (其中m 表示样本数据的维度， n s 和 n t 分别表示源域和目标域中样本的数量)。我们让 X s i ∈ R m × n 和 X t i ∈ R m × n 分别表示从原始源域 X s 和 X t 的第i个类中抽取出的样本。则我们新构造的目标域可以被表示为： X = [ X s 1 X t 1 ， X s 2 X t 2 ， ⋯ ， X s c X t c ] ∈ R m × ( 2 ∗ n ∗ c ) 和 Y = [ X t 1 X s 1 ， X t 2 X s 2 ， ⋯ ， X t c X s c ] ∈ R m × ( 2 ∗ n ∗ c ) 。例如，在手写数字识别数据集USPS和MNIST中包含10个类，我们实验的时候从原始源域和目标域的每个类中抽取5个样本构成我们新域中的一个包含10个样本特征的类。L表示我们所构建的两个域的标签(他们的标签是一样的)。 通过数据的交叉重构，原始数据的每一个类都得到了很好地对齐，再通过LatLRR方法，我们能够把源域和目标域的主要信息提取出来，使它们相同类可以做到相互表征，这样就很好的把源域和目标域数据中相同标签类数据做到了很好的局部对齐。如此，得到新构成数据域的相互表示 X = Y Z + C Y + Z 。只要再把分类器的学习统一到框架中，就得到了我们的交叉重构领域自适应方法。
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user: 3. 交叉重构的领域自适应方法 这一章节，将详细介绍交叉重构的领域自适应(Cross Reconstruction-based Domain Adaptation， CRDA)方法。第一小节介绍它的目标函数。第二小节介绍它的优化方法和主要步骤。 3.1. CRDA的目标函数 由于低秩矩阵C能够很好的提取出数据的显著特征，考虑用C来作为的跨域识别分类器。于是，得到CRDA的目标函数如下： min P ， Q ， Z ， E ， W ‖ L − C Y ‖ F 2 + λ 1 ‖ Z ‖ * + λ 2 ‖ E ‖ 2 ， 1   + λ 3 ‖ C ‖ F 2 s .   t .       X = Y Z + C Y + E (4) 其中， ‖   ⋅   ‖ F 表示矩阵的Frobenius范数，值为矩阵中每个元素的平方和再开平方的值。 ‖   ⋅   ‖ 2 ， 1 表示矩阵的2，1范数，它的值是矩阵每一行的 l 2 范数之和 [ 6 ]。 λ 1 ， λ 2 ， λ 3 ≥ 0 是惩罚系数，用于调整每一项的权重。 3.2. CRDA的优化计算方法 基于凸优化理论，可知本文的目标函数整体是非凸的，但是每个变量 Z ， C ， E 的优化都是凸优化问题 [ 7 ]。因此本文使用迭代更新方式来优化目标函数(4)。为方便优化，我们引入辅助变量 A ， H 替代 C ， Z 。将(4)中的目标函数重写为以下形式： min A ， H ， Z ， C ， E ‖ L − A Y ‖ F 2 + λ 1 ‖ H ‖ * + λ 2 ‖ E ‖ 2 ， 1   + λ 3 ‖ A ‖ F 2 s .   t .       X = Y Z + C Y + E ，       Z = H ， C = A (5) 式子(5)的增广拉格朗日函数为： F ( A ， H ， Z ， C ， E ) = ‖ L − A Y ‖ F 2 + λ 1 ‖ H ‖ * + λ 2 ‖ E ‖ 2 ， 1   + λ 3 ‖ A ‖ F 2 + 〈 τ 1 ， X − Y Z − C Y − E 〉   + 〈 τ 2 ， Z − H 〉 + 〈 τ 3 ， C − A 〉 + μ 2 ( ‖ X − Y Z − C Y − E ‖ F 2 + ‖ Z − H ‖ F 2 + ‖ C − A ‖ F 2 ) (6) 其中， τ 1 ， τ 2 ， τ 3 是拉格朗日乘子， μ > 0 是惩罚系数。变量通过交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers， ADMM) [ 8 ] 更新，更新一个系数时，会保证其他的系数固定不变。迭代优化步骤如下： 步骤1 (更新A)：固定H，Z，C，E，并求解以下式子： min A ‖ L − A Y ‖ F 2 + λ 3 ‖ A ‖ F 2 + μ 2 ‖ C − A + τ 2 μ ‖ F 2 (7) 令 F ( A ) = ‖ L − A Y ‖ F 2 + λ 3 ‖ A ‖ F 2 + μ 2 ‖ C − A + τ 2 μ ‖ F 2 ，通过令偏导 ∂ F ( A ) ∂ A = 0 ，可以得到A的解如下： A = [ 2 L Y T + μ ( C + τ 3 μ ) ] [ 2 Y Y T + ( 2 λ 3 + μ ) E ] − 1 步骤2 (更新H)：固定A，Z，C，E，可以通过求解以下式子： min H λ 1 ‖ H ‖ * + μ 2 ‖ Z − H + τ 2 μ ‖ F 2 (8) 可以得到H的解如下： H = Θ λ 1 / μ ( Z + τ 2 μ ) 步骤3 (更新Z)：固定A，H，C，E，并求解以下式子： min Q μ 2 ( ‖ X − Y Z − C Y − E + τ 1 μ ‖ F 2 + ‖ Z − H + τ 2 μ ‖ F 2 ) (9) 令 F ( Z ) = min Q μ 2 ( ‖ X − Y Z − C Y − E + τ 1 μ ‖ F 2 + ‖ Z − H + τ 2 μ ‖ F 2 ) ，通过求 ∂ F ( Z ) ∂ Z = 0 ，得到Z的解为： Z = ( Y T Y + E ) − 1 [ Y T ( X − C Y − E + τ 1 μ ) − τ 2 μ + H ] 步骤4 (更新C)：固定A，H，Z，E，并求解以下式子： min C μ 2 ( ‖ X − Y Z − C Y − E + τ 1 μ ‖ F 2 + ‖ C − A + τ 3 μ ‖ F 2 ) (10) 令 F ( C ) = min Q μ 2 ( ‖ X − Y Z − C Y − E + τ 1 μ ‖ F 2 + ‖ C − A + τ 3 μ ‖ F 2 ) ，通过求 ∂ F ( C ) ∂ C = 0 得到C的解为： C = [ ( Y Z + E − X − τ 1 μ ) Y T + A − τ 3 μ ] ( I + Y Y T ) − 1 (I为单位矩阵) 步骤5 (更新E)，固定A，H，Z，C，并求解以下式子： min E λ 2 ‖ E ‖ 2 ， 1 + μ 2 ‖ X − Y Z − C Y − E + τ 1 μ ‖ F 2 (11) 对于(11)，可以根据以下引理来求解 [ 9 ]： 引理1：对于问题: min w α ‖ W ‖ 2 ， 1 + 1 2 ‖ W − Q ‖ F 2 其中Q是一个已知矩阵，如果该问题的最优解是 W * ，那么 W * 的第i列的值如下： [ W * ] : ， i { ‖ Q : ， i ‖ 2 − α ‖ Q : ， i ‖ 2 Q : ， i ，         当 ‖ Q : ， i ‖ 2 > α   时 0 ，                                                                                                                                           其 他 情 况 用 τ 2 μ 替换其中的 α ，用 X − Y Z − C Y + τ 1 μ 替换其中的Q，就能够得到E的解 算法1总结了CRDA的优化框架如下：
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user: 5. 结论 本文提出了一种基于交叉重构的领域自适应算法用于跨域识别。该算法通过将源域和目标域数据进行交叉重构来使原始源域和目标域做到相互表示，同时对重构矩阵施加低秩约束来对齐同类数据，从而挖掘同类数据间的相似性，以最大程度保留数据主要信息。最后对分类矩阵施加稀疏约束，来去除数据冗余信息，达到提高模型性能的目的。在5个常用的数据集COIL20，MNIST & USPS， MSRC&VOC2007， Office & Caltech， Office-Home上验证模型的有效性。实验结果显示，与其他相关的传统领域自适应方法相比，CRDA算法能更好地保留投影数据信息，取得更好的跨域识别效果。
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user: 摘要 随着技术的不断提高，现如今的企业也越来越注重系统分析和设计的思想，其中面向对象分析与设计思想以其高适用性及易理解、更符合开发习惯等特点最为受到各大企业和团体的欢迎，本文将全面介绍面向对象分析思想的相关概念及特性，并结合OA办公系统，以中小型企业为研究对象，根据企业日常办公需求设计的办公自动化系统，采用面向对象的方法对OA系统进行整体的分析和设计。本文主要从面向对象方法的方法、设计、UML分析方法等方面对面向对象进行系统的介绍，并从OA系统的系统分析、系统设计、数据库设计等角度对面向对象思想的实践层面做进一步的说明。