DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 3. 国内典型城市购买公共文化服务的经验 3.1. 北京：通过向社会力量购买公共文化服务培育社会文化组织 北京市多个街道以服务社区群众、丰富文化内涵为目标，以政府购买企业或者社会组织服务的方式，解决文化需求“最后一公里”问题。 阜四小院原本是海淀区阜四社区一处年久失修的自行车棚，田村路街道经与产权单位协商后对其重新翻修加固打造多元化社区居民文化中心。田村路街道办事处没有采取将文化中心直接由居委会直接运营的一贯做法，而是进行公开招标，最终民办非营利企业海淀睿翔社工事务所中标。改造后的阜四文化小院设有悦读馆、国学馆、棋艺馆和儿童馆8个等群众性文化活动空间，极大的丰富了社区居民的文化生活。公共文化服务引入市场机制和竞争手段的社会化发展充分释放了社会组织参与公共文化服务事业的活力。 3.2. 上海：搭建公共文化配送服务平台，打造公共文化资源大配送、大循环格局。 2014年初上海成立了“上海东方公共文化配送服务平台”，建成一个层级分明、资源互补、上下互动的“市、区、街镇”三级公共文化配送网络格局，解决配送总量与质量不协调、中心城区与远郊区县配送不平衡、配送内容与公众需求间有距离等一系列长期存在的老问题。 2016年上海又率先在全国建成集成全市公共文化服务资源的互联网 + 公共文化平台——“文化上海云”，实现了对三级公共文化服务配送的补充。市民只需要通过上海文化云手机APP就可以快速查询并预约感兴趣的公共文化活动，快速提升公共文化服务效能。 3.3. 深圳：公共文化服务社会化的多元探索 作为改革开放后成立的第一个经济特区，深圳在推动政府购买公共文化服务方面也是先锋城市。深圳为全面推进“文化立市”战略，早在2005年就开始探索公共文化服务的社会化运作改革。完善社会化运作机制，鼓励设立民办文化社团和民办文艺表演团体，通过政府采购、委托承办、资助等方式使其参与公益文化活动。 2008年起，深圳市加强法规政策创制，出台了《关于进一步发展和规范我市社会组织的意见》、《深圳市社会组织发展规范实施方案》、《深圳市推进政府职能和工作事项转移委托工作实施方案》和《深圳市行业协会法人治理指引》等政策性文件，积极培育社会组织的发展和能力建设。2016年深圳市又出台了《社会组织承接政府职能转移和购买服务推荐目录编制管理办法》，规定根据社会组织服务绩效、年检、信用情况、处罚情况等对目录进行动态调整，促进社会组织规范运作、提升服务质量。
system: [SYSTEM]

user: 4. 国内外购买公共文化服务经验启示 党的十八届三中全会部署构建现代公共文化服务体系，重要任务之一是推动公共文化服务社会化发展，目标是形成政府、市场、社会共同参与公共文化服务体系建设的格局 [ 1 ]。 政府向社会力量购买公共文化服务是近年来在政府转型的背景下才逐步兴起的，国内几乎没有先例可循，各地都是摸着石头过河，因地制宜的采取不同购买手段和购买模式。借鉴国内外先进经验，从管理体制、购买内容、购买对象和绩效评估等方面完善向社会力量购买公共文化服务体制机制，为“十四五”期间进一步做好政府向社会力量购买公共文化服务提供了方向。 4.1. 推动文化体制改革，构建政府主导、多元主体参与公共文化服务新格局 党的十九大报告指出要深化文化体制改革，完善文化管理体制，加快构建把社会效益放在首位、社会效益和经济效益相统一的体制机制。文化行政性供给模式下，政府是公共文化的唯一供给主体，随着国家经济日益强盛，人民群众物质生活充裕，传统模式已经不能满足人民日益旺盛的文化需求。根据推进治理体系和治理能力现代化的要求，必须改革文化管理体制，改变政府单方面提供文化的“内循环”，打造文化资源配置面向社会的“大循环”，政府职能由微观管理、直接管理转向宏观管理、间接管理。理顺政府作为购买主体与公共文化服务承接主体的关系，在公共文化服务领域中引入市场竞争机制，充分调动社会力量参与公共文化建设的积极性，构建公共文化服务社会化供给格局，切实在组织结构、管理原则、管理手段、管理方式、管理主体以及绩效评估等方面取得突破与进展 [ 2 ]，实现政府、市场与社会的良性互动。 4.2. 培育社会力量，提升社会组织的服务水平和能力 政府购买公共文化服务能够激发文化市场主体的创造活力，培育壮大文化产业和文化市场，促进文化与产业的互动，使文化产业成为新的经济增长点，解放和发展文化生产力。规范有序、独立运作、健康活跃、竞争力强的各类社会力量，是政府购买服务的主要承接力量。我国的社会组织虽然取得了一定的发展，但是文化社会组织依然存在着规模小、资金不足、治理结构不健全、管理运行不规范、提供文化服务的质量不高和可持续性弱等问题，由于缺乏激励措施，“能做的不想做”和“想做的不能做”现象并存 [ 3 ]，无法满足政府购买公共文化服务的对承接主体的要求，更严重阻碍了社会力量参与提供公共文化服务体系的积极性。 培育和发展社会力量，能够为政府购买公共文化服务提供社会土壤。引导和支持社会力量参与提供公共文化服务、提升公共文化服务社会化发展水平，弥补公共文化供给的“结构性短缺” [ 4 ]，提升文化社会组织提供公共文化的服务水平和能力，使它们变成公共文化服务的原生力量，重点是营造良好制度环境，建立培育机制和激励机制。一是税收调节，形成多元融资渠道。明确规定向公共文化服务领域捐赠享受税收优惠的实施细则，引导资金流入帮助文化社会组织解决资金短缺的难题。二是运用法律手段对社会力量参与公共文化体系的资质评价机制、管理机制和运行机制予以明晰。围绕文化安全、组织机构、财务管理、运营能力、专业水平等主要方面设立基本评价标准，保障社会组织的权利，推动社会组织的规范化。三是加强人才培养，打造适应社会化运营管理需求的专业人才队伍。有计划的培育社会组织文化服务骨干，加强培训，提高其专业素养和服务意识，促进文化人才交流，从根本上实现文化社会组织的可持续发展。 4.3. 开辟文化服务新路径，技术赋能推动公共文化服务智能化建设 运用5G应用、大数据分析、物联网等一系列技术赋能，助力整合公共文化服务资源，推动“智慧 + 文化”的融合发展，激发创新潜能，提升公共文化智慧服务能力，改善用户体验，满足群众在享受公共文化服务中的满足感和获得感。 一是利用大数据手段，促进公共文化服务的购买主体、承接主体与公众的信息沟通，征集、整理、归纳和分析供求信息，改变以往政府先确定购买清单后招标的模式，将选择权真正赋予社会公众，使购买内容更加精准，避免信息不对称造成的资源配置效率低下。二是利用互联网，搭建公共文化云服务。完善文化云信息发布与查询、资源浏览与推荐、服务预约与评价等功能，线上线下联动，实现自下而上的菜单式、个性化的“一站式”服务。三是通过微信、网站、手机APP等新媒体，突破时空限制向群众提供便捷的线上公共文化服务，拓展公共文化服务的传播渠道，扩大公共文化服务覆盖面，促进实现公共文化服务均等化的目标。 4.4. 健全监督与评估机制，保障购买公共文化服务的规范运作 科学的评估与监督体系是政府购买公共文化服务的保障。但从大部分地区的实际情况看，评估与监督环节的工作尤其薄弱，政府往往重“购买”轻“评估”，即使是目前实施政府购买公共文化服务绩效评估机制的地区其评估指标也过于笼统粗糙。针对政府在购买公共文化服务项目过程中的监管和评估的实施主体、实施程序、法律责任、如何落实“信息公开”、“公众参与”原则也缺乏具体的实施细则，极易导致权力寻租的风险。正如上文提到的，英国和美国公共文化服务绩效评价机制起步早，借鉴其先进经验，构筑符合中国特色的政府购买公共文化服务的监管与评估机制。一是要健全事前、事中和事后监管体系，明确监管的内涵和原则、监管主体、监管的目标和程序、监管的范围和方式、监管的法律责任等 [ 5 ]，以便在实践中增强可操作性。二是要细化绩效考核指标体系，建立体现政府评价、第三方评价与公众评价平衡的评估模型 [ 6 ]，切实提高政府购买公共文化服务的效能。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 健全政府向社会力量购买公共文化服务机制是完善公共文化服务供给体系，提高公共文化服务效能的题中之意。借鉴美国、英国等发达国家的经验，结合我国北京、上海和深圳的实践，从推动文化体制改革、培育社会力量、开辟文化服务新路径和健全监督与评估机制四个方面不断优化完善向社会力量购买公共文化服务体制机制。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 Hyperledger Fabric是当前最热门的联盟链技术之一，在大量的领域得到了应用。Fabric的背书节点的验证阶段通常都是系统的性能瓶颈。由于背书节点的数量固定，提案请求往往得不到及时的处理，影响系统的吞吐量。本文提出了一种根据当前物理资源动态调整背书节点的机制。根据实验分析，优化后的Hyperledger fabric具有更快的交易处理速度，在背书成功率仅下降1%的前提下，数据上链的吞吐量提高了约19.6%，数据上链的平均时延下降了26.7%。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 2008年中本聪提出了比特币 [ 1 ] 的概念，在此基础之上发展出了区块链技术。区块链是在数学、密码学、计算机科学的发展成果之上发展起来的一个的领域。比特币是区块链技术的第一代应用。随着人们对区块链的深入研究，将区块链更广泛地运用在金融，交通，军事等领域。区块链很可能对当今互联网产生颠覆式的改变，实现信息互联网向价值互联网的转变 [ 2 ]。区块链技术的一个核心问题是在无中心、弱信任的分布式系统中让各个节点达成共识 [ 3 ]，克服了中心化机构中权力高度集中，数据高度集中，安全成本高的缺点。 Hyperledger Fabric是一个许可的区块链架构(permissioned blockchain infrastructure)。其由IBM和Digital Asset提交给Linux基金会，是一个成熟的商业区块链平台 [ 4 ]。Fabric将节点区分为客户节点(Client)、对等节点(Peer)和排序节点(Orderer)。客户创建交易，提交给背书节点背书。Hyperledger Fabric采用“背书–排序–验证”这三步最后达到共识 [ 5 ]。Hyperledger Fabric将应用层的信任模型同底层的共识协议解耦，共识机制设计成“可插入式”的架构。背书提高了交易的成功率，验证保证交易内容的合法性，排序保证交易顺序的最终一致性。通过将这两部分进行解耦 [ 6 ]，开发者可以更灵活的使用超级账本。 目前，Hyperledger Fabric相关研究都集中在对于共识机制的改进，对于背书过程的研究较少。Wang C.等 [ 7 ] 在Fabric平台上进行了一项性能研究和瓶颈分析。研究了交易生命周期各个阶段的表现，以及比较了不同的排序服务。实验结果表明背书节点的验证阶段是测试平台的性能瓶颈，因为验证节点的计算工作量比较大。本文为了突破Fabric验证阶段的性能瓶颈，对背书策略的分发方案进行了改进。
system: [SYSTEM]

user: 2. Hyperledger Fabric共识机制分析 Fabric由各个节点以及各个组织架构共同完成整个上链、查询等功能。节点只是一个逻辑上起到通信功能的实体。在一台物理服务器上可能运行着多个不同类型的节点。节点主要包括客户端，Peer节点，排序节点这三种： 客户端(Client)：客户与系统交互的入口，代表着客户实体。主要是创建交易并将交易提交给选中的背书节点，以及背书成功后将广播交易提交到排序节点。 Peer节点：主要是提交交易、维持世界态以及将账本的复制到所有节点。Peer中的一部分节点还可以附加背书节点(Endorser)的功能，以及提交节点(commiter peer)的功能。排序节点主要是对排序后的区块验证有效性，并提交有效交易到账本。背书节点会对客户端发来的交易进行证书检查等验证，执行链码模拟交易，确保交易不会造成状态数据库错误。交易背书成功后会生成读写集，该背书节点会对其签名，并附上自己的身份，达到为其“背书”的目的 [ 8 ]。 排序节点(Orderer)：交易背书成功后，由排序节点进行广播。多个排序节点通过共识算法达成一致，提供排序服务 [ 9 ]。排序节点并不能获得交易的详细信息，保护了数据的安全性。排序节点在对交排序后，打包成块。 Hyperledger fabric建立共识主要由Ordering of Transactions (交易排序)和Validating Transactions (交易验证)这两个过程组成。在逻辑上将这两个过程分离，让Fabric可以运用各种共识模块。客户端将背书成功的交易发送给排序节点。排序节点根据共识算法和配置策略对交易进行排序。为了提高效率，排序服务会将多个交易打包成一个块再输出，排序服务中需要保证块内交易的顺序。Hyperledger Fabric中常用的Kafka [ 10 ] 共识机制，用orderer集群(排序节点集群)对交易进行排序。整个排序服务是将全局交易作为输入，在集群内形成统一的、唯一的、确定的、经过排序的交易分发给提交节点。为了校验交易的正确性，共识的建立依赖于智能合约层，智能合约层定义了商业逻辑来确认如何验证交易有效。智能合约层根据特定的策略与约定来确认每一笔交易都是有效的。无效的交易会被拒绝，并在块中剔除。
system: [SYSTEM]

user: 3. Hyperledger Fabric共识机制改进 3.1. 提案分发数量的确定 超级账本的默认的背书策略是每份提案由所有背书节点进行装载链码，模拟交易过程。背书节点的数量有限，当交易量增大时，往往得不到及时处理而成为系统的性能瓶颈。假如背书节点的总数为c，背书节点处理后将模拟交易结果返回提交节点，提交节点根据背书策略收集l个一致的提案响应，就等于此次交易背书成功，进行下一步处理。区块链为了达到信息安全，不可篡改的目的，通常是多个节点对同一个任务进行处理多次(区块链的共识机制也是如此，交易要在所有的排序节点中达成一致)。正是由于区块链的这种特性，造成了区块链处理交易的压力比较大。为了减轻背书压力，提高系统效率，提出了动态选取的背书策略提案分发方案。将提案分发方式由分发给所有背书节点改进为动态选取当前负载低的部分背书节点处理提案。 在本文中，对默认的背书策略进行改进的方法如下： 将提案请求不再分发给所有背书节点处理，在尽量保证背书成功率的情况下，尽可能提高背书性能。可以选取负载低的s个背书节点处理提案。分发提案数量s的选取，当s越小，背书性能越高，但背书成功率越低。需要找到一个合理的值。 背书节点总数为c，将所有背书节点看作一个服务系统，假设每个节点正常运行(不出现宕机情况)的概率为p。改进前，每个提案分发给c个背书节点，提交节点收集l个一致的提案响应。此时背书成功率为c个背书节点中至少l个正常工作，设P def 表示改进前的背书成功率 [ 11 ]，计算公式为： p d e f = 1 − ∑ i = 0 l − 1 p i ( 1 − p ) c − i 改进后，从c个背书节点中选取s个背书节点处理提案，提交节点收集l个一致的背书响应。此时背书成功率为s个背书节点中至少l个正常工作，设P imp 表示改进后的背书成功率，计算公式为： p i m p = 1 − ∑ i = 0 l − 1 p i ( 1 − p ) s − i 令 k P i m p = P d e f 简化变形可得： s = log 1 − p k − 1 + a a k + c 3.2. 背书节点的负载率 背书节点的负载率代表当前背书节点的计算资源的高低，负载率越高，该节点所能够承受验证交易的能力越差。设C为当前节点CPU的占用率，M为内存的占用率。 w 1 为CPU常量系数， w 2 为内存常量的系数。那么背书节点当前的负载率L的值可表示为： L = w 1 * C + w 2 * M 其中 w 1 ， w 2 的大小的设置是由背书节点的所处理交易的性质决定的。背书节点主要的任务还是对节点状态和权限的验证，所以对CPU的资源消耗比较大，内存的占用较小。在本文中只是选取了CPU和内存作为参考依据，但是在超级账本的运行过程中，网络拥堵程度，磁盘的读写能力等都会影响整个系统的性能。在本文中选取了最能影响背书节点性能的两个方面，作为动态调度依据。 3.3. 背书节点的选取规则 从c个背书节点中选取s个节点处理提案，最简单的方法为随机选取，但随机选取无法保证提案分发的均衡性，可能导致大量请求集中分配给少部分背书节点。根据木桶效应，背书效率将取决于少部分节点的处理效率。当尽可能实现提案均衡分发时，才能达到背书效率最大化的目标。区块链的负载均衡相较于分布式系统有所不同。分布式系统的负载均衡是将一个任务分成多个步骤给不同的机器处理。而区块链为了实现一致性，不可篡改等特性需要将同一笔交易分配给所有节点重复去处理(对交易的背书是默认分发给所有的背书节点，共识机制是所有的共识节点参与排序，保持最终一致)。文献 [ 11 ] 中采用的是基于虚拟节点的哈希环的方式，在负载均衡中属于静态算法。该方法在哈希环上轮流选取虚拟节点，没有考虑到节点的实时负载。只有当背书节点的处理性能大致相同，并且只能在稍微短的一段时间内保持负载均衡。本文中动态的选取当前负载低，性能高的高的背书节点，能大大减少被少数低性能节点拖累的概率。背书节点选取算法的具体写法见表1。 Table 1 Dynamic selection algorith 算法1 动态选取算法 输入：c为背书节点的CPU占用率；m为背书节点的内存占用率；w1，w2为常量系数；ip为背书接的ip地址； 输出：所选取的背书节点以及相应tls证书的集合； 1: 根据背书节点的ip获取背书节点x， 2: L = w1 * c + w2 * m，计算节点的综合负载率L； 3: sort (x1， x， … x n )根据节点的综合负载率对节点进行递增排序； 4: for i = 1；i < s；i++ do获取负载较低的前s个背书节点 5: end for 6: 对s个背书节点的ip和根据配置获取的所有的背书节点的ip作对比，匹配相应的tls证书文件； 7: 返回s个背书节点； 表1. 动态选取算法 方案的时间开销分析：改进前后的背书时延进行对比分析。设背书节点总数为c，提交节点等待收集l个一致的背书响应。将所有背书节点看作一个服务系统，在时间t内，用户请求率为q，背书系统的平均服务率为。设改进前的背书时延为t e ，计算公式为： t e = q t c μ 设改进方案的提案分发数量为s，背书节点的搜索时间为 t h ，改进后的背书时延为 t ′ e ，计算公式为： t ′ e = q t s μ + t h + t s 设改进前后的时延差为 t d ，计算公式为： t d = q t c − s μ − t h − t s 其中，t h 为快速排序法对c个背书节点的按负载度排序的时延，排序算法的时间复杂度为 O ( n log 2 n ) ，其中n等于c。t s 为遍历前s个节点的时间复杂度，为s。相对于对于整个背书的花费的时间，算法的耗时可以忽略不计。理论上背书过程花费的时间为 q t c − s μ 。 方案的存储开销分析：方案的额外存储开销为存储背书节点负载的文件。若背书节点数为c，单个节点的IP地址和负载度为y bit。则改进的方案为c * y，对于节点的存储开销也较小。
system: [SYSTEM]

user: 4. 实验 实验采用Caliper工具完成测试(Hyperledger Caliper是一款由华为开发的标准化的区块链性能测试工具 [ 12 ] )。实验是在一台笔记本电脑上搭建的测试网络。该电脑的CPU为6个核心，型号Intel(R) Core(TM) i5-8400 CPU @ 2.80GHz。内存为16 GB RAM，操作系统为Ubuntu 16.04。实验中设置一个排序节点(采用的是测试模式下，用solo作为排序服务)，设置8个背书节点。 原始方案中背书策略为：默认情况下提交节点将提案分发给所有的背书节点处理，等待收集3个背书节点的响应。根据上文中背书成功率公式计算可得：优化方案中，背书成功率为改进前的0.99，提案分发数量s为5，即选取背书节点中的5个来处理提案，等待3个背书节点的背书响应。 方案改进前后，查询交易吞吐量的对比实验结果如图1所示，查询交易平均延迟的对比实验结果如图2所示。 图1. 查询交易吞吐量对比 图2. 查询交易平均延迟对比 如图1所示，两种方案的查询数据吞吐量都随着并发量的增加而线性增加，随后原始方案和优化方案都先后各自达到最大吞吐量分别为143 tps和169 tps，优化方案的最大吞吐量相比优化前提高了约18%。图2中，两种方案在各自吞吐量饱和点的延迟分别为231 ms和198 ms，优化方案查询数据的延迟相比优化前下降了约16.7%。随着并发量的继续增大，系统都出现了拥堵现象，吞吐量都有小幅的下降趋势。 方案改进前后，数据上链的吞吐量及平均延迟的对比实验结果分别如图3和图4。 通过图3可以看出，原始方案和优化方案的数据上链的最大吞吐量分别为46 tps和55 tps，优化方案的最大吞吐量较优化前提高了约19.6%。图4中，各自饱和点的数据上链平均延迟分别为19 s和15 s，优化方案的数据上链延迟相比优化前下降了约26.7%。 图3. 数据上链的吞吐量对比 图4. 数据上链的平均延迟对比
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 本文针对Hyperledger Fabric原有共识机制存在的问题，提出了一种基于动态选取的背书策略的提案分发方法，并对优化后的共识机制进行了对比实验和分析。实验分别用数据查询和数据上链(query和invoke)两种方式调用链码，实验及分析结果表明，优化后的fabric在背书成功率下降很小的情况下，都获得了更快的交易处理速度，更低的交易平均时延。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 对大多大学生而言，写作困难重重。学界研究侧重分析单一方法，不够综合全面。本文通过分析影响写作的因素，梳理写作的研究现状，提出提高大学生英语写作能力的“三重奏”：阅读、思维和反馈。这三个步骤贯穿整个写作过程，切合实际，事半功倍。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 广义上，写作指人们以一定的语言符号记录事物、表达情感、传递知识，从而实现信息沟通、文化交流和凝聚思想。写作的内容可以是诗文绘画，或书法文章，亦或文学创作。写作能反映主客观世界，帮助人们更完整地记录，更直观地感受精神世界和物质世界。狭义上，写作指用书面语言表达思想的实践活动。本文的“写作”主要指大学生英语学术写作，包括与学术相关的学位论文、期刊论文、英语各类考试的作文和书评等等。写作体现语言掌握的水平和程度，对任何语言学习都至关重要。Swain提出“可理解输出”(comprehensible output)假设，认为包括写在内的语言产出性运用有助于学习者检验目的语句法结构和词语的使用，促进语言运用的自动化，有效达到语言习得的目的 [ 1 ]。人们写作时必须调用自己的知识储备，琢磨词句运用，回忆语法规则，掂量逻辑衔接，从而不断巩固已有知识。写作可谓之难，因鲜有人能精益求精；写作也可谓之易，因其方法并不需高深的学问和巧妙的技巧。但英语写作对大学生而言仍困难重重，或无从下手，或止步不前。学会写作不容易，因为它是一个迂回复杂、动态的过程，受到各种认知和社会因素的约束，用外语写作的修辞环境则更为复杂，涉及到跨社会、跨文化因素的制约和影响 [ 2 ]。写作不仅要求创作者本身思维活跃，思想内容丰富，还要有丰富的词汇和语句积累，而且语法、修辞和语篇结构等基本语言知识要掌握扎实。尤其是要了解英文语言的特色和英文文章的逻辑，这便需要考虑中英文差异。既然写作如此重要，学界泰斗也曾运用不同方法研究分析，从不同角度进行阐述，得出诸多提升英语写作水平和能力的方法。但时至今日，写作水平与大多人的英语学习时间不成正比，依然稳坐英语学习阻碍的“宝座”。毋庸置疑，写作理论起到很好的指导作用，但写作本身是实践活动，需要从实践中寻求经验，进行验证。大多学者的研究只从一个方向，或只对写作的某个过程进行分析，而实践者不能很好结合不同学者的方法，所以写作水平提升有限。笔者将通过不同方向，贯穿写作整个过程进行分析研究，得出完整的能改善写作水平的“三重奏”：阅读、思维和反馈。
system: [SYSTEM]

user: 2. 大学生英语写作问题的分析 英语写作涉及社会、文化和跨文化等因素，受认知水平、思辨能力和综合素质的影响，需要考虑中英语言差异。首先，中文是意合语言，不需要连接词，而英文是形合语言，需要连词；第二，英文主干短，多嵌套从句，称为“葡萄型”结构。而中文多短句，属于“竹竿型”结构；第三，修饰语的前置后置不同。第四，句子重心位置不同。英语头轻脚重，多用形式主语或倒装结构，像正三角形。而中文头重脚轻，像倒三角形。 英语写作水平低是大学生的通病，缺陷也有相似之处。广东外语外贸大学杜金榜教授曾通过“基于语料库的中国学生英语错误计算机分析系统”做过研究。他经过分析得出，学生的缺陷主要集中在以下几个方面：1) 语言错误严重；2) 受汉语的影响较大；3) 语篇组织能力弱；4) 一些典型的语言错误持续时间长 [ 3 ]。语言错误主要是语法、固定搭配和词语误用，英语水平差的学生比较多见；汉语影响指学生多用中式表达，自造词组；语篇组织能力和上文提到的中英文差异有关。杜教授的研究主要侧重于学生的写作错误，群体未涉及更高层次的英语学习者，并未调查写作的困难。清华大学刘玉萍教授根据自身的教学实践，对研究生英语学习者的写作情况进行分析，得出思维影响写作水平，主要表现在以下几个方面：1) 思维混乱；2) 言不达意；3) 无病呻吟；4) 说不出话来或无话可说等现象 [ 4 ]。两位学者的研究对象基本涵盖中国大学英语学习者，大学生的英语基本功不过关，直接影响写作水平；而研究生的自身思维能力不高，知识储备不足。 早在20世纪末就有学者研究如何提高英语写作水平，但中国学者大多从阅读、反馈、背诵和读后续写等某一角度展开 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]。笔者2021年3月9日在知网中设置主题“写作”并且包含主题“阅读”，检索出51，651篇；设置“写作”并且包含“翻译”，有31，922篇；设置“写作”并且包含“反馈”，有16，189篇。但包含更多主题的论文则少之又少。这样研究固然有一定好处，可以更直接、全面地从不同维度分析某个方法的优缺点，但分析结果会更偏学术。当然也有学者结合不同方法进行分析，如刘宽平等教授通过分析我国英语写作教学现状后，提出多个改进方法：写作综合教学法、读写结合、译写结合和利用计算机技术增加英语学习时间 [ 2 ]。这几个方法给予笔者很多启发，也让诸多英语教师更能明确教学方法，提高质量。但是笔者更侧重提高写作的全过程，由此提出提高大学生英语写作的“三重奏”，从增加知识储备，到写作思维，最后是修改润色。知识储备离不开大量阅读，分析离不开辩证性思维或创新思维，而修改需要多方面反馈。虽然这三者对应写作的不同阶段，但融会贯通，相辅相成。
system: [SYSTEM]

user: 4. 小结 提升英语写作能力一直是学界的难题，诸多学者绞尽脑汁试图解决，但道路阻且长。而英语写作需要符合实际、贯穿全过程的方法。本文通过分析中国大学生英语写作的问题，提出提高英语写作能力的“三重奏”：阅读、思维和反馈，力求辅助中国大学生面对写作有法可循。虽然这三个办法针对写作的不同过程，但它们之间并非完全独立，或简单衔接，融会贯通更能相得益彰。阅读可以锐化思维，培养思维需要阅读，而反馈就是在运用思维，阅读文章，进行对比，体现阅读效果。当然，只记方法而不练习运用，实则纸上谈兵，不论什么方法都离不开大量实践。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 针对人工识别农作物病害受主观因素的影响较大，传统的农作物病害识别训练时间较长、训练中有过多参数的问题，本文提出一种基于迁移学习和残差网络模型对农作物病害进行识别的研究方法。本研究以常见的6种农作物共19类病害叶片图像为研究对象，对农作物病害图像进行识别。首先对图片数据集进行旋转翻折、随机裁剪等预处理扩充数据集，以减少网络模型的过拟合。基于扩充后的农作物病害数据集，本文使用Resnet-50网络模型，并利用迁移学习的方法对农作物病害进行识别，进行参数微调，最后对模型进行训练测试。试验结果表明，与传统的识别模型相比，该方法能够快速准确的对农作物病害进行识别，并且识别的准确率高达91.24%。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 我国土地广大，物产丰富，陆地面积居世界第三，拥有丰富的农业资源。实际生活中，人工识别农作物病害不仅耗费人力，还会造成识别不准确用药错误等情况。因此借助计算机和互联网技术 [ 1 ] 实现对农作物病害的准确快速识别尤为重要。随着深度学习 [ 2 ] 在机器学习领域中不断发展，如今使用卷积神经网络 [ 3 ] 来解决图像分类中的问题逐渐成为主要手段 [ 4 ]。近年来更是不断的应用在目标检测 [ 5 ]、图像识别 [ 6 ] 等方面。Srdjan等 [ 7 ] 利用卷积神经网络模型对13种病害进行识别，该模型拥有分辨植物叶片与其周围环境的能力，且模型识别率较高。龙满生等 [ 8 ] 研究员将迁移学习应用在卷积神经网络中，实现了对油茶的五种病害图像的识别，该研究为其他植物叶片病害智能诊断提供了参考价值。上述研究均是对农作物病害进行识别，和人工识别方法相比，卷积神经网络的特殊之处在于实现了自动化的区分和提取特征并直接得出预测结果，这样的操作过程简单透明，且拥有强大的泛化性能。 本文利用残差网络能有效的解决梯度弥散、避免信息丢失等问题的优点，提出一种基于迁移学习和残差网络的模型对农作物病害图像进行识别，并对模型进行参数微调，提高农作物病害图像的识别分类的性能，实现快速有效的识别。
system: [SYSTEM]

user: 2. 实验数据 2.1. 病害图像数据集 本文的研究对象为苹果、马铃薯、葡萄、玉米、辣椒和草莓这6种农作物所患的19种病害叶片图像，收集以上种类的病害图像作为本文的数据集样本，图像采集主要采用的方法是通过互联网搜索植物村(plant village)、美国植物病例协会(APS Net)等植物病害网站，在网站中下载需要的病害图像。利用OpenCV对数据集进行预处理来规范数据集，预处理主要由筛选图像、统一格式和尺寸名称以及确认分类等步骤组成。筛选的主要工作内容为：将重复的图像去除；将某农作物病害类别中不是该类的农作物病害图像找到所属的类别然后重新分类；将病害图像分辨率过低或是清晰度过低的删除。本文为了试验方便，统一将所有非JPG格式图像转换为JPG格式。为了方便试验，将所有手机的图片统一为一个尺寸即299 × 299像素。文件夹以及图像的名称均以该农作物病害种类及其患病程度的英文名称命名。初步归类完成后请教相关专业的技术员帮忙进行进一步确认，以确保正确性。 将预处理后的病害图像人工分为19种类别，分别用0~18表示对应的类别标签。 2.2. 图像数据增强 网络模型的性能极大一部分由数据集的大小决定，拥有充足的数据集是模型拥有强大的泛化能力的大前提。然而病害图像相比于其他的数据集来说，收集难度更大。因此采用数据增强技术对数据集进行扩充。 本文通过使用数据增强技术，将数据集中的每张图像都生成了大量不同的样本。本文主要对样本采用四种增强方式：随机剪裁，翻折，图像调亮，随机翻转(60˚、90˚、180˚、270˚)。一定程度上缓解了模型训练数据不足的情况，避免训练时因数据过少而产生过拟合，从根本上提升了模型整体性能(图1)。 图1. 数据增强
system: [SYSTEM]

user: 3. 实验方法 3.1. 残差网络结构 残差网络中的残差块结构图如图2所示。 假设残差单元的神经网络的输入为 x ，期望输出为 H ( x ) ，由于残差网络结构是输入与输出直接相连，输出的初始结果即输入值，所以学习目标为 F ( x ) = H ( x ) − x ，即残差。残差块中将输入连到输出端的支线被称为捷径连接。这种连接实现了信息的直接相连，降低了残差网络的复杂性，使得深度网络更快的被训练。残差单元可以定义为: x l + 1 = f [ x l + F ( x l ， w l ) ] (1) 式中： x l 和 x l + 1 分别为第 l 个残差单元的输入和输出， F ( χ L ， { ω l } ) 为待学习的残差映射， W 为卷积核， f 为激活函数，采用线性整流函数(Rectified Linearunit， ReLU)，其公式为： r e l u ( x ) = max max ( 0 ， x ) (2) 图2. 残差块示意图 3.2. 迁移学习 深度学习的发展，带来了更多复杂的模型 [ 9 ]。而模型学习是建立在大量训练样本的基础上，如果没有大量样本数据，将会无法开展很多深度学习的研究与应用。现实中收到诸多因素的影响，能够获得的有标签数据量非常少，无法支撑深度神经网络的训练。为了解决这些问题，研究者们提出来迁移学习这一概念，主要方法是首先将识别模在大型数据集上训练，然后将训练好的模型直接应用在数据集样本较少的研究识别任务中。这种迁移学习的方法可以提高模型性能，减少资源损耗 [ 10 ]。 本文选用迁移学习的方法进行农作物病害识别研究，首先在ImageNet [ 11 ] 数据集上训练ResNet_50模型，并将训练得到的参数作为农作物病害识别模型的初始参数，继而将训练好的ResNet_50模型在农作物病害数据集上进行训练，根据训练的结果对模型进行微调。迁移学习方法流程图如图3所示，由于预训练的ResNet_50模型是1000类ImageNet分类器，因此我们将其全连接的最后一层替换为识别任务中所包含农作物病害类别数的分类器。 图3. 迁移学习方法流程 3.3. 学习率优化算法 卷积神经网络的核心问题之一是如何调整参数来最小化损失函数，损失值越小意味着模型对数据的拟合程度越好，然而神经网络模型非常复杂，通过直接求解最优参数的方式并不可行，因此研究人员提出了各种基于梯度下降的优化算法进行迭代求解。常见的优化算法包括固定学习率的SGD算法和自适应梯度的Adagrad，RMSprop，Adam [ 12 ]，AdaDelta算法｡Adam作为自适应梯度算法中的一种，是由Kingma于2014年提出的一种梯度更新方法。它集合了RMSProp和AdaGrad算法最优的性能，与其他学习率算法相比，Adam算法拥有较高的计算效率，所以收敛速度更快，内存占有低，并且在一定程度上能避免出现局部最优解的情况。 本文使用Adam算法，通过对梯度的均值和梯度的未中心化的方差进行综合计算来调整学习率。梯度的均值 m t 的表达式为： m t = β 1 m t − 1 + ( 1 − β 1 ) g t (3) 梯度的未中心化的方差 v t 的表达式为： v t = β 2 v t − 1 + ( 1 − β 2 ) g t 2 (4) 在t时刻对应参数的梯度 g t 表达式为： g t = ∇ θ f t ( θ t − 1 ) (5) 表达式中： β 1 为梯度的均值的指数衰减率，默认为0.9； β 2 为梯度的未中心化的方差的指数衰减率，默认为0.999；下标 t 为当前时刻；下标 t − 1 为前一时刻。 由于 m 0 、 v 0 初始化均为0向量，对其进行偏差纠正来避免对训练初期的影响： m ^ t = m t / ( 1 − β 1 t ) (6) v ^ t = v t / ( 1 − β 2 t ) (7) 更新参数： θ t + 1 = θ t − a m ^ t v ^ t + ε (8) 式中： a 为学习率，设为0.001； ε 为避免除数为零设为10 −8 。 3.4. 交叉熵损失函数 在卷积神经网络模型来识别图像，识别的结果则是模型的预测值，而识别的目标是真实的，所以预测值和真实值之间必有一定的差距，为了评价这个差距的程度，就有了损失函数，也就是说损失函数就是用来评价模型的预测值与真实值的差距。损失函数越好，那么差距越小，说明模型的性能越好。卷积神经网络拥有各种不同的模型，不同的模型适用的损失函数一般情况下均不同。比较常见的损失函数有对数损失函数(logloss)、指数损失函数(exponential loss)、Hinge 损失函数、感知损失函数(perceptron loss)、交叉熵损失函数(Cross-entropy loss function)等。交叉熵损失函数(Cross-entropy loss function)的本质其实也是一种对数似然函数，在模型的激活函数为sigmoid函数的时候，模型通常使用交叉熵损失函数，因为交叉熵损失函数在模型训练误差较大时可以很快的更新权重，误差小时则更新慢。交叉熵损失函数的表达式为; H = − ∑ x P ( x ) log q ( x ) (9) 式中： H 为训练损失； p 为期望的类别概率； x 为批次训练样本； q 为预测的类别概率；类别概率由Softmax计算。
system: [SYSTEM]

user: 4. 识别环境及实验结果 4.1. 实验环境与过程 本文的试验所用的处理器为Inter(R) Core(TM)i7-6700HQ 2.6 GHz，显卡为NVIDIA GeForce GTX1060，内存为16 GB，操作系统为Windows64位系统，CUDA 9.0，CUDNN 7.0，深度学习框架TensorFlow-GPU 1.8.0，编程语言Python 3.6，集成开发环境PyCharm 2018，绘图工具为Matplotlib 1.5.1。 本文试验均在Tensorflow深度学习框架下通过GPU加速完成。经过一系列的对比测试试验，本文最终的参数设置为：批次样本数量设置为16、迭代步数为30，000步、初始学习率设为0.01、学习率的优化算法采用Adam算法、激活函数均为Relu函数、模型分类器均选用SoftMax分类器。为了更好的评估真实值和预测值之间的差距，均选用交叉熵损失函数。 4.2. 实验结果与分析 实验结果如图4所示，其中(a)表示准确率在训练集和验证集的变化，图中曲线变化可以看出在10，000之前涨幅较大，迭代次数达到10，000之后呈缓慢增长的趋势，并随着迭代次数的增长逐渐平稳，在训练结束时训练集的准确率达到91.24%，测试集的准确率达到88.67%。图4(b)表示交叉熵损失函数的变化过程，从图中曲线变化可以看出在10，000之前降幅较大，在迭代次数达到10，000步之后，损失值呈缓慢下降的趋势并逐渐趋于平稳，在训练结束时训练集的损失值为0.93，测试集的损失值为1.12。实验结果表明，本文模型的准确率和收敛效果较好，识别性能达到预期目标。 图4. 训练集和测试集的实验结果 为了更好的研究初始学习率、优化算法、迭代次数以及不同神经网络模型对农作物病害图像识别结果的影响，本文设计了三组对比试验。第一组对比试验为不同的初始学习率(0.001、0.005、0.01)和两组不同的学习率优化算法(SGD， Adam)组合，编号为1~6；第二组对比试验为7种不同的迭代次数，编号为7~13；第三组对比试验为6种不同卷积神经网络模型，编号为14~19。 4.2.1. 迁移学习学习率对模型性能的影响 第一组编号为1~6的实验方案分别使用SGD和Adam两种优化算法在三组不同的初始学习率下对本文模型进行参数优化试验，其中迭代步数均为30，000。实验结果如表1所示。 Table 1 Optimization algorithm and learning rate affect model performanc 试验编号 Experiment No. 优化算法 Optimization algorithms 学习率 Learning late 准确率/% accuracy/% 1 2 3 4 5 6 SGD SGD SGD Adam Adam Adam 0.001 0.005 0.01 0.001 0.005 0.01 83.14 84.02 87.71 89.41 87.62 91.24 表1. 优化算法及学习率对模型性能影响 从表1中可以看出，相比SGD算法，Adam优化算法整体上的准确率较高，而SGD算法使训练时每次迭代的损失函数波动较大，参数有不稳定的危险。所以对本文的模型来说，Adam算法参数优化的效果更好。初始学习率的设置对模型的准确率影响较大。结合两种算法的比较，在初始学习率为0.01，优化算法为Adam算法时，模型的性能较好。 4.2.2. 不同迭代次数对模型性能的影响 第二组编号为7~13试验方案为七种不同的迭代次数，分别为5000、10，000、15，000、20，000、25，000、30，000、35，000步，其中均使用本文模型，且学习率优化算法使用Adam算法，初始学习率为0.01。实验结果如表2所示。 Table 2 The impact of training steps on model performanc 试验编号 Experiment No. 迭代次数 Training steps 准确率/% accuracy/% 7 8 9 10 11 12 13 5000 10，000 15，000 20，000 25，000 30，000 35，000 84.71 87.18 88.63 89.15 90.89 91.24 90.18 表2. 迭代次数对模型性能影响 从表2可知，网络模型的收敛效果是随着迭代次数的变化而变化的。迭代次数越多的模型，其收敛效果越好。迭代次数为30，000时，准确率为91.24%；当迭代次数为35，000时，准确率为90.18%，反而降低。所以，当迭代次数达到一定程度时，模型的准确率也不再增加。甚至可能随之降低。由此可知，当模型已经达到良好的收敛效果时，迭代次数增加将不在提高模型的性能。 4.2.3. 不同网络模型对性能影响 第三组编号为14~19的试验方案为6种不同的网络模型，试验分别使用LeNet、AlexNet、VGG16、VGG19、GoogLeNet、本文模型(ResNet-50)本文模型这6种网络模型进行对比试验。其中学习率优化算法使用Adam算法，初始学习率为0.01，迭代步数为30，000。试验结果如表3所示。 Table 3 The impact of different network models on performanc 试验编号 Experiment No. 训练策略 training strategies 准确率/% accuracy/% 训练时间/s training time/s 14 15 16 17 18 19 LeNet AlexNet VGG16 VGG19 GoogLeNet ResNet-50 82.41 83.35 85.14 88.67 89.57 91.24 6 978 7 303 10 841 13 349 15 648 15 894 表3. 不同网络模型对性能影响 由表3可以看出，LeNet模型的准确率最低，这是由于它的网络层数较浅，所以参数很少，训练时间最短，在图像分类问题里存在明显的劣势，导致模型无法在训练中学习到足够多的特征来是对病害图像进行识别。实验表明卷积神经网络的深度对于农作物病害图像识别的准确率有较大的影响。结构更深的模型对农作物病害图像特征提取的能力越好，对病害的识别能力越强。所以相比其他五种网络模型，本文模型ResNet-50拥有较高的识别性能。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 本文将残差网络应用在农作物病害识别任务中，并使用迁移学习将在大数据集上训练得到的参数应用在本文的农作物病害数据集上对农作物病害进行识别，根据训练结果得到的具体参数上进行调参，该方法简单高效。证明了基于迁移学习的残差网络在农作物病害识别上具有良好的可用性和准确度。对试验的结果进行分析，试验表明本模型拥有较好地识别性能，并得到以下结论： 1) Adam算法可以自适应调节每次迭代学习率，这种稳定的迭代参数避免发生了过拟合，对于本文的模型，选取初始学习率为0.01和Adam算法时，模型效果较好。 2) 迭代次数的参数选择对模型性能影响较大。迭代次数过少时模型可能还未收敛，迭代次数过多时准确率反而降低。对于本文模型来讲，和迭代次数为30，000时效果最好。 3) 本文后期优化主要在两方面：一是增加可识别的农作物病害种类，扩充农作物病害图像数据集；二是搭建基于Android平台的农作物病害识别应用，在识别出病害的种类和病害程度的基础上增加病害的防治方法和防治建议，在一定程度上为农作物种植人员提供建议。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 由于泛在、传输速率高和免费等特点，WiFi是最受欢迎的上网方式，无线AP也是目前世界上数量最多的在用无线电收发设备。因此，研究WiFi信号传播与无线AP定位是掌握无线电监测技术基础的理想实现平台。本文基于电磁场仿真软件WinProp和人工智能AI算法，结合一栋单层别墅的无线电传播特性研究了无线AP定位技术。仿真结果表明：采用卷积神经网络CNN、K邻近算法KNN和支持向量机SVM，监测接收点的数目为3时，识别无线AP所在房间的准确率分别为76.7%、76.3%和.70.0%；数目为5时，识别准确率分别为83.6%、91.4%和87.9%；数目为7时，准确率分别为92.6%、98.1%和96.8%。上述工作对理解非视通环境下的无线电监测定位原理有重要意义。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 无线电频谱是连接陆、海、空、天和网络空间的媒介，是国家重要的战略性稀缺资源。由于无线电波传播的开放性，无线电业务容易受到干扰，因此世界各国都对无线电使用有着严格的规定，并指定由专门的职能部门进行监测和管理。伴随数字经济、新基建和工业互联网等国家战略的深入实施，以5G、物联网等为代表的新一代信息通信技术与实体经济深度融合的步伐不断加快，无线电新技术、新业务、新应用大量涌现，成为各行业各领域加速数字化转型的重要引擎。与此同时，干扰事件逐年增多，电磁环境越来越复杂，无线电安全问题也受到越来越多的关注 [ 1 ]。 众所周知，由于泛在、传输速率高和免费等特点，WiFi是最受人们欢迎的上网方式，也是物联网中传感器信息传输的基础。由于公共WiFi环境缺少甚至毫无安全防护措施，WiFi安全问题十分突出，主要的包括：WiFi路由器DNS遭恶意篡改导致上网时广告弹窗或在购物时进入钓鱼网站；在公共场所使用免费WiFi时进入黑客设置的陷阱或被黑客监听，从而使上网记录、账号密码等关键信息被窃取；用户设置WiFi密码过于简单，黑客可瞬间暴力破解，并进行蹭网或盗取信息等 [ 2 ]。WiFi无线网络在给企业的生产和工作都带来了极大便利的同时，也引发了许多安全方面的问题，为此文中提出了可能采取的措施 [ 3 ]，例如，对WiFi无线网络的访问进行严格的控制；通过与MAC地址进行绑定，对接入WiFi网络中的非法者进行防范；提高无线设备的加密与校验技术；避免受到DOS的攻击对站点定期加以审查；对核心网络进行隔离；强化对链路的监测与保护，从而提高其安全性，确保用户的信息数据和通信传输安全。同时，由于WiFi无线网络无所不在，利用WiFi信道状态信息CSI (Channel State Information)的幅度和相位特征可进行人数统计，在室内环境下进行下我们实验室采用支持向量机SVM (Support Vector Machine)、神经网络NN (Neural Networks)和卷积神经网络CNN (ConvolutionalNeural Networks)进行室内人数的统计分类，结果表明三种机器学习算法分别达到了94%、96%和88%的准确率 [ 4 ]。WiFi无线网络的大量使用，在方便人们的同时也可能暴露用户的隐私 [ 5 ]。因此，本文以WiFi信号传播和无线AP (Wireless Access Point)定位为研究对象，不仅有理论意义，而且对无线电监管工作有应用价值。论文的主要工作包括仿真模型、WiFi信号传播特性仿真和数据预处理、基于AI (Artificial Intelligence)的发射源定位研究，在发射源定位研究部分，论文采用卷积神经网络CNN、K邻近算法KNN (K-Nearest Neighbor)和支持向量机SVM对WiFi信号发射源进行定位，并讨论了监测接收点数量对定位准确率的影响。
system: [SYSTEM]

user: 2. 仿真模型 本文假设在一栋单层别墅的各个房间中分别放置无线AP (WiFi信号发射源，发射功率为10W，天线为偶极子)，研究了无线AP的发射特性和定位方法。图1为单层别墅房外观示意图，图中房子外围白色柱子为放置的监测接收点，高度为1.5 m，接收天线为偶极子。图2为房间布局平面示意，图中房间内Site1、Site2、Site3表示三个房间内放置的无线AP的典型位置，外围红点为监测接收点，与图1中的白色柱子对应。 图1. 单层别墅的外观示意图 图2. 无线AP及接收点位置平面图
system: [SYSTEM]

user: 3. WiFi信号传播特性仿真和数据预处理 WiFi信号传播特性仿真采用WinProp软件 [ 6 ]，仿真时假设无线AP在室内房间内按照从左到右，从上到下的路径共移动5001次，每次移动时进行场分布计算，并在监测接收点接收和记录WiFi信号场强，针对每个房间的仿真将获得8 × 5001组场强数据，为进行发射源定位准备数据。图3(a)-(c)分别是在3个房间发射WiFi信号时得到的仿真区域电场强度分布，仿真时截取的平面高度为1.5 m；图3(d)是在截取高度为1.5 m、2 m和2.5 m的平面上得到的场强分布仿真结果。可以看出，信号最强区域位于无线AP所属房间，靠近该房间的监测接收点测量到的场强次之；当无线AP在房间1时，位于左上角的监测接收点接收到的场强较强，而距离其较远的右下角的监测接收点较弱；同理，当无线AP在房间2和3发射时，位于右上侧和下方的监测接收点接收到的场强较强；当无线AP在各个房间内移动时，随着位置的变化各个监测接收点收到的信号将发生变化。因此，基于接收场强对非视通环境下的无线AP进行定位是可能的。假设每个房间内的无线AP在5001个不同的位置处进行发射，房子外围设置8个监测接收点进行接收时获得的接收功率数据矩阵为： 图3. 分别在3个房间发射WiFi信号时别墅内外及其不同高度下的功率分布。(a) 无线AP位于房间1；(b) 无线AP位于房间2；(c) 无线AP位于房间3；(d) 不同接收天线高度下别墅内外的接收功率分布 P k = [ p 1 ， 1 p 1 ， 2 ⋯ p 1 ， 8 p 2 ， 1 p 2 ， 2 ⋯ p 2 ， 8 ⋮ ⋮ ⋯ ⋮ p 5001 ， 1 p 5001 ， 2 ⋯ p 5001 ， 8 ] ， k = 1 ， 2 ， 3 (1) 上式中， k = 1 ， 2 ， 3 对应模型中的三个房间；该矩阵的每个元素 p i ， j 表示在第i个位置处发射WiFi信号时，第j个监测点收到的功率值， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， 5001 ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， 8 。每个房间采集5001条数据，三个房间将获得15，003条数据。在采用人工智能算法进行定位研究时，必须先对数据进行预处理，本文采用的方法是先取出WiFi信号接收功率原始数据集，求出数据的最大值和最小值后，采用 X ∗ = ( X − X min ) / ( X max − X min ) 将原始数据归一化到区间[0， 1]。