DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 渗透率方向性测试分析及应用 5.1. 方向渗透率仪测量各向异性实验 对取到的其中几组砂岩、碳酸盐岩、页岩样品进行制样处理，如图6所示，利用方向渗透率测试仪(图7)及立方体岩样渗透率各向异性测量流程(图8)分别对砂岩、碳酸盐岩和页岩的渗透率方向性数据进行测试，见表3。 图6. 各岩性立方体岩样图 图7. 方向渗透率岩心夹持器 图8. 立方体岩样渗透率各向异性测量流程图 Table 3 Data of sandstone， carbonate， shale and coa 岩性 编号 K x /(mD) K y /(mD) K z /(mD) 砂岩 1 55.56 45.75 12.66 2 47.71 19.33 11.01 3 0.72 0.61 0.38 碳酸盐岩 4 42.13 34.14 48.11 5 15.95 9.2 7.77 6 0.5 0.32 0.16 页岩 7 0.28 0.103 0.016 8 0.241 0.152 0.006 9 12.94 15.31 0.14 表3. 砂岩、碳酸盐岩、页岩和煤岩三向渗透率数据表 利用表中数据，作出不同岩类各向渗透率柱状图，如图9所示。从图中可以看出，页岩样品渗透最低，在1 mD以下。砂岩、碳酸盐岩渗透率较高，大于10 mD。但测试样品的各向异性程度无法从柱状图进行判断。因此利用前述方案对渗透率进行评价。 图9. 砂岩、碳酸盐岩和页岩样品方向渗透率柱状图 5.2. 渗透率方向性大小和非均质程度评价 利用上述理论中岩石渗透率特征值模型，计算出表3中砂岩、碳酸盐岩和页岩数据的渗透率特征值 、d，见表4，并将其标注在三角等值线图中，如图10所示。 Table 4 Calculation table of permeability directivity and heterogeneity indexes of different sample 岩性 编号 几何平均/(mD) 算数平均/(mD) d 三角图分区 各向异性程度评价 砂岩 1 37.990 31.807 0.837 II2 中等 2 26.017 21.654 0.832 II2 中等 3 0.570 0.551 0.966 II2 较弱 碳酸盐岩 4 41.460 41.055 0.990 I2 较弱 5 10.973 10.447 0.952 II2 中等 6 0.327 0.295 0.902 II2 中等 页岩 7 0.133 0.077 0.581 II2 较强 8 0.133 0.060 0.454 II2 较强 9 9.463 3.027 0.320 III1 较强 表4. 不同样品渗透率方向性大小和非均质指标计算表 图10. 不同样品渗透率各项异性三角等值线图 从表4计算得到的渗透率特征值可以看出，砂岩、碳酸盐岩样品的渗透率方向性特征值较大，页岩的渗透率方向性特征值较小，则砂岩、碳酸盐岩样品所处地层渗透性明显要优于页岩所处地层的渗透性。同时，结合图4可知，大部分样品都处于II2区域，K x > K y > K z ，X方向的渗透率最大。页岩样品9处于Ⅲ1区域，K y > K z > K z ，Y方向的渗透率最大。碳酸盐岩样品4处于I2区域，K z > K x > K y ，Z方向的渗透率最大，即垂向渗透率最大，造成这一现象的原因大多是因为裂缝或层理的方向。
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user: 6. 结论 本文从大小和方向两个方面评价了方向渗透率，该方法克服了无法将三向渗透率统一描述的困难，建立了全新的渗透率方向性评价与描述方法，具有以下优势： 1) 综合岩石的三向渗透率大小提取出描述渗透率大小的特征值，可对不同地层条件的储层或相同地层不同层位的储层渗透率大小进行比较判断； 2) 用三角图对岩石渗透率各向异性进行表征，通过对标点位置可以分析出样品渗透性特征； 3) 利用各向异性程度d和渗透率各项异性三角等值线图可以判断各样品的各向异性程度。 这种表征方法不仅可以判断各向渗透率相对大小，推断优势渗流的方向，还能对比各岩石间渗透率各向异性强弱。相比于利用渗透率的算数平均值描述渗透率各向异性的方法，本文提出的评价方法更加清晰直观，可操作性强，是岩石渗透率各向异性表征方法中较为科学的方法之一，值得使用和推广。
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user: 摘 要 随着渤海湾盆地油气勘探的深入，越来越多的花岗岩类基岩潜山油田相继被发现。有别于常规碎屑岩地层发育受控于可容纳空间与沉积物供给(A/S)，花岗岩原岩致密、单一，储层的形成受控于风化作用，纵向分带难度大，严重制约着地质模式等基础工作的开展。本文依托渤海最大的花岗岩潜山-PL潜山，综合利用测井、钻录井、分析化验等方面的资料，以及XRF元素录井和INPEFA频谱属性分析等技术手段，形成了一套新的潜山分带界面识别技术方法，在实际应用中取得了良好的效果，有效支撑了潜山地质模式的建立。 关键词 :花岗岩潜山，地层划分与对比，XRF元素录井，频谱属性 Copyright © 2019 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着油气勘探程度的深入，基岩油气藏也越来受到广泛的重视。目前世界范围内的基岩潜山油气田中，40%产于花岗岩潜山储层中，储量约占基岩油气田储量的75% [ 1 ] [ 2 ] ，以越南的白虎油田和锦州25-1S油田较为著名。国内外勘探开发实践表明，花岗岩潜山储层非均质性强，且内幕变化复杂，储层的纵横向分布对油气的富集具有明显的控制作用。花岗岩原岩致密，只有经历后期风化淋滤以及构造裂缝改造才能形成有效储层，因此从成因上来说该类油藏多为风化壳型油藏。 国内外对碳酸盐岩风化壳型储层的研究起步较早且较为成熟 [ 3 ] [ 4 ] ，而针对花岗岩类风化壳型储层分带性尚处于起步阶段。钻井取心和野外露头观察表明花岗岩类风化壳型储层同样具有垂直分带特征，其优势储层集中在风化壳附近100 m以内，特别是在50 m左右最好。国内外不同学者根据风化壳的结构、岩矿特征、化学指标等对这些带进行了定性或半定量的划分 [ 5 ] ，主要是依据风化程度的强弱划分为极强风化带、强风化带、次风化带、弱风化带，本文中沿用以上分类标准。但在实际油田操作中，不同风化带界面识别存在困难，潜山内幕地震成像质量差，且测井响应不明显，而又无系统取芯资料，由此制约了储层地质模式的建立和优质储层的预测。
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user: 2. 研究区概况 本次研究区(渤海PL油田)位于渤海庙西北凸起之上，整体构造为依附于凸起东界大断层发育的大型半背斜，潜山南北高点为元古界变质岩潜山，中间宽缓鞍部为中生界花岗岩侵入体。PL油田为国内海上第一个亿吨级花岗岩潜山油田，发育裂缝孔隙型储层，潜山岩性较为单一、缺乏常规沉积岩旋回特征，纵向分带难度大。本文综合利用PL油田钻录井、测井、分析化验等方面的资料，以及XRF元素录井和INPEFA频谱属性分析等技术手段，形成了一套新的潜山分带界面识别技术方法，在实际应用中取得了良好的效果，有效支撑了潜山地质模式的建立。
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user: 3. 花岗岩潜山地层纵向分带识别技术 3.1. 钻录井分带特征综合识别技术 3.1.1. 岩心、薄片识别 通过大量的岩心和薄片观察，认为潜山纵向上主要分为极强风化带、强风化带、次风化带和弱风化带，其中极强风化带因遭受风化作用最为严重，花岗岩中长石多风化为高岭土等粘土矿物，孔隙多为泥质充填，无储集性能(图1(A))；强风化带岩心多呈散砂状和碎块状，铸体薄片见大量溶蚀孔隙，微裂缝也极其发育(图1(B))；次风化带取心整体致密，仅在裂缝发育段储层得到改善，裂缝面含油，见少量溶蚀孔隙(图1(C))。 图1. 各风化带岩心、薄片识别特征 3.1.2. 钻石曲线识别 钻时反映的是岩石可钻性，可钻性与岩石本身的致密程度密切相关，而岩石的致密程度主要是由岩性和物性决定的，因此，钻时能够反映岩石的岩性和物性，而且不受岩石本身的电性、磁性或放射性等因素的影响 [ 6 ] 。而本区储层纵向上岩性变化不大，在钻头、钻压、转盘转数等参数稳定时钻时基本上反应了岩石物性纵向上的差异。 图2中PL11井钻时曲线在强风化带和次风化的分界处可见明显的钻时异常。 图2. PL11井综合录井图in well PL5 3.2. X射线元素录井(XRF)界面识别技术 X射线荧光元素录井(通常用英文缩写XRF表示)技术是近年来兴起的一项新技术，通过X射线脉冲数来记录元素产生的荧光能量和强度，定性地指示元素含量的高低。XRF技术目前尚处于应用研究阶段，目前国内很少开展X射线元素录井地层划分的工作，仅有少数油田进行了探索性试验与研究 [ 7 ] ，PL潜山多数评价井均采用XRF技术开展录井。 XRF技术的原理在于各种矿物的抗风化能力不同，各种元素的迁移能力不同，在不同的风化作用阶段，元素的富集情况和形成的矿物也不一样。但风化作用最终会造成不稳定矿物(铁镁矿物、长石类矿物等)向稳定矿物(石英和黏土矿物)的转变；易迁移元素(Cl、S、Ca、Mg、Na、Mn、硅酸盐中的Si、P等元素)的流失和弱迁移元素(Fe、Al、Ti等)、不迁移元素(Si)的富集。因此，从理论上能够通过元素的不同及含量的变化来进行地层的划分与对比。 以PL5井为例，不迁移元素SI的富集以及易迁移元素Ca，P，Na，Al的流失，很好的说明了元素在垂向上规律性的变化(图3)。 图3. PL5井岩石组分纵向分布图 3.3. 基于“测井频谱分析”的测井识别技术 从PL潜山15口评价井测井曲线特征来看，个别井纵向上可以通过曲线基值和形态的变化识别出各个风化带，尤其是对于极强风化带顶底界的识别。但就强风化带、次风化带底界却很难形成一套统一的标准。 为此引入了INPEFA测井频谱分析技术，INPEFA测井频谱分析技术是荷兰沉积学家S.D.Nio研发的一种以最大熵分析方法为基础的测井曲线频谱分析方法，该方法通过一系列的数学运算把使曲线由深度域转化为频率域，使隐藏在测井曲线中的地层特征更加显现化。其原理主要是已经依据“求异对比”的理念—原始的花岗岩在未经风化构造改造这一因素影响时是不会有频谱曲线纵向上的差异的，相似的风化构造改造程度有相似的频谱曲线响应特征，因此只需要把这一因素导致的测井响应差异放大，形态相似性好的曲线其地层发育也相似，就可以实现地层多井对比 [ 8 ] 。 以PL2和PL4井为例，分别对GR，DT，DEN三条测井曲线做了整体INPEFA频谱分析，利用该技术可以将原始测井曲线中的趋势或是差异放大，使地层界面易于识别(图4)，风化带底界DT呈明显的负转折点，DEN则呈正转折点。 图4. 测井频谱分析划分对比图
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user: 4. 潜山地层纵向分带综合识别图版 在多种潜山纵向分带技术应用的基础上，最终确定了PL油潜山地层划分图版(图5)，各风化带综合识别特征如下 图5. PL油田花岗岩潜山纵向分带识别图版 极强风化带位于花岗岩侵入体顶部，录井表现为泥质含量高，低钻时特征，测井响应则为高GR、低电阻、低速的特征。PL2井在极强风化带内的取心证实，本带风化非常强烈，部分呈粉砂质泥状结构，难以形成有效储层。地球化学元素特征上以富Si、Fe等难迁移元素，贫Ca、Na等易迁移元素为特征，岩矿特征上则以高石英含量，低长石含量为特征，该带风化成熟度最高，化学蚀变程度也最强。 强风化带位于花岗岩侵入体的上部，经过强烈风化、淋滤作用，溶蚀孔、洞，裂缝均较发育，钻时较下部明显偏低，测井响应表现为低GR，较高电阻，较高波速的特征，INPEFA频谱曲线上DEN为负转折点，DT为正转折点。综合解释证实，该带储层发育，横向分布稳定，连通性较好。本带岩心，多见散砂状和碎块状储层，铸体薄片见大量的颗粒溶蚀孔和部分粒间孔，构造裂缝发育，形成网状缝，沟通溶孔，形成很好的储集空间，以孔隙型储层和裂缝-孔隙型储层为主。岩石地化以及岩矿特征上较极强风化带SI含量降低，Ca、Na等含量升高，石英含量降低，长石含量升高，该带化学风化成熟度降低，但较下部次风化带和弱风化带仍较高。 次风化带的风化、淋滤作用变弱，溶蚀孔、洞较少，以裂缝为主，钻时曲线基值较上部明显增加，表现为低GR、高电阻、高速的测井响应特征，INPEFA频谱曲线上DEN为负转折点，DT为正转折点。致密段较多，储层发育变差，横向分布不稳定，连通性较差。取心证实，本带存在有效储层，但整体比较致密。 弱风化带钻遇井较少，该带裂缝较发育，致密带厚度增加，整体物性变差，钻时基值较上部增加，但在裂缝发育段钻时降低明显，测井曲线上表现为低GR、高电阻、较高速的特征。铸体薄片观察仅在构造缝周围发育有少量的溶蚀孔隙。
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user: 5. 应用效果分析 该潜山纵向分带综合识别图版在实际应用显示出较高的技术优势，一方面在PL18和PL19评价井钻进中通过钻时曲线和XRF技术准确、快速的确定潜山界面；另一方面各井分带的技术成果结合潜山古地貌分析，形成了由高部位向鞍部中心及北西方向环带状依次减薄的“簸箕圈”模式，模式对于后期有利储层的预测，开发井位的优选起到了很好的指示作用(图6)。 图6. PL潜山储层发育模式
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user: 6. 结论 1) 渤海PL花岗岩潜山具纵向分带性，依据风化程度的不同将其分为极强风化带、强风化带、次风化带和弱风化带； 2) 综合利用PL油田钻录井、分析化验、测井等方面的资料，引入XRF元素录井和INPEFA频谱属性分析等技术手段，形成潜山纵向分带综合识别图版，能弥补不同资料间地层划分对比当中存在的不足，在实际应用中具有较高的技术优势。
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user: 摘 要 GIIGNL (国际液化天然气进口国联盟组织)的统计显示，2017年全世界LNG销售量增长了约10%，LNG槽车运输作为公认的相当可靠、成本最低的LNG陆运流运作模式，尤其是圆柱加方框冷保温集装箱，采用高真空多层绝热，运输具有很大的灵活性，可以克服新开辟的天然气市场折旧成本太高的缺陷，加快LNG的进一步应用。使得LNG储罐得到了快速的建造和发展 [ 1 ] 。然而当LNG储罐经过一些没有蜂窝网络的偏远地区或海上时，因基站信号无法覆盖，使得LNG储罐与外界隔离，信息和数据无法及时传达到远程监控中心，同时无人值守的LNG储罐监控终端在当前人力成本和管理成本较高的情况成为了一种发展趋势。针对偏远地区及远海的LNG储罐在管理和设备维护上存在困难的问题，本文设计了一种基于低轨卫星的LNG储罐监控终端远程管理系统，实现了LNG储罐数据的采集、基于低轨卫星的无线数据传输和数据远程分析、诊断和决策。经过实际调试和应用，验证了设计的可靠性，系统能够准确的采集、传输和分析LNG储罐数据，为偏远地区和远海的LNG储罐的管理和设备维护提供了高效和有力的支持。 关键词 :新能源，LNG储罐，远程监控，低轨道通讯卫星，ORBCOMM系统 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着近年来LNG用气量的急速增长，用于运输LNG的储罐(如图1所示)也得到了快速发展，为国家冬季供暖提供有力的保障 [ 2 ] ，但LNG储罐运输过程中经过的偏远的地区，或远海区域，无线信号很差，导致LNG储罐的信息化管理十分困难。同时为了应对人力成本、设备工作效率，以及降低空罐率等问题，为LNG储罐增加监控终端变成了一种趋势。当储罐经过偏远地区及远海区域时无法及时反馈储罐各类信息。这使得经营者在LNG储罐的管理，安全，设备维护等一系列问题成为巨大的挑战。 通过建设基于低轨卫星的LNG储罐监控终端，采用当前最新的低轨卫星通讯技术，可实现LNG储罐内的所有数据的对外传输，对罐内压力、罐内液位、罐内剩余容量，罐内气体温度，气体充装记录，储罐当前位置，设备运行情况进行远程实时监视，同时提高经营者在储罐管理、服务水平和各种应急事件的处理能力。 图1. LNG储罐 [ 3 ] 以往偏远山区及远海地区的LNG储罐，没有有线网络，也无通讯基站无法获取无线信号，运输路途中的LNG储罐的情况无法得知，这在很大程度上制约的LNG储罐的使用效率，经常会出现经营者对LNG储罐运输位置、罐内温度、罐内气体存量、罐内压力等信息无法掌握的情况，因此储罐在运输途中成了空白的状态。以至有安全或重大事故发生时，经营者无法及时知晓并做出相应处理，造成重大损失。 基于低轨卫星的LNG储罐监控终端及无线远程管理系统，实现了LNG储罐在运输过程的全程监控，帮助经营者及时了解储罐的运输状态，实现了对储罐位置，罐内温度，罐内气体存量，罐内压力，等重要信息的全面掌控，为经营者对储罐的管理，送气服务质量，送气路线的保障，及储罐的安全运输均有极大的提升。
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user: 2. 系统组成 2.1. 系统组成 本系统由数据采集终端、无线传输终端、远程监控中心等三部分组成。 其中数据采集终端实时的采集LNG储罐内所有的有效数据，包括：LNG储罐的压力，储罐内LNG的温度，储罐的液位，储罐剩余量，储罐位置，及速度，报警信息等。 无线传输终端，采用低轨卫星通信及2G蜂窝网络通讯相结合的通讯方式，卫星通信采用美国ORBCOMM公司低轨道卫星通信系统资源，使用OG2模块，2G蜂窝网络通讯采用上海移远的模块及中国移动国内覆盖最广2G蜂窝网络资源。 远程监控中心，实现对LNG储罐数据的接收、处理、计算，以形成报表、图片、趋势图、报警记录、远程指令遥控等操作，可以为监控人员提供趋势预警，突发事件报警，设备故障提示，库存提示，储罐历史运输路径，及储罐当前位置展示。以直观、高效、准确的形式反映LNG储罐的运行情况。 2.2. 系统工作原理 系统在正常工作时，数据采集终端每隔1000毫秒采集一次数据，将采集到的数据进行初步分析，如果所有数据值均在阈值范围内，则立即启动M35模块将数据通过2G蜂窝网络上传至远程监控中心，当储罐位处偏远山区或远海地区，2G蜂窝信号无法覆盖时，M35模块与远程监控中心无法通讯时，监控终端将启动OG2模块，将数据加密后通过卫星发送到远程监控中心，远程监控中心在收到数据之后，将数据拆包入库，经过计算后，形成报表、图标等，并且会根据近期的数据结合大数据AI算法，形成LNG储罐实时运输路径，历史充装记录，实时液位变化，送气路径规划等数据。在最大程度上帮助管理人员进行经营管理。 系统在非正常情况下时，比如存在设备故障、存在阈值超限等，数据采集后会立即将采集到的数据通过2G蜂窝网络或低轨卫星通讯网络传输到远程监控中心，远程监控中心将视危险等级及超限超压触发阀值，及时给储罐管理人员发短信提示。以达到快速处理紧急情况的目的。 2.3. 系统拓扑图 如图2所示，LNG储罐监控终端将采集的数据通过无线传输终端通过低轨卫星通讯或2G蜂窝网络上传到远程监控中心，从而实现储罐信息状态的远程监控。 图2. 系统拓扑图 2.4. ORBCOMM卫星系统介绍 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] ORBCOMM是一个全球领先的卫星数据通信公司，一直专注于M2M通信，ORBCOMM通过全球网络的低地球轨道LEO(Low Earth Orbit)卫星和相应的地面基础设施在世界各地的调制解调器和网关之间提供可靠的、双向的数据通信服务。系统包括空间段、地面段和用户端三部分。 ORBCOMM卫星系统空间段目前由35个低轨道卫星和一个卫星控制中心组成，35颗卫星分别运行在6个轨道平面上，能覆盖整个地球表面，并提供了一定的冗余机制，如图3所示。 图3. ORBCOMM系统星座分布 ORBCOMM系统地面段主要包括网关控制中心GCC (Gateway Control Center)和遍布世界各地的网关地面站GES (Gateway Earth Staiton)。 用户段主要由用来传输和接收数据的用户通信终端SC (Subscriber Communicator)组成。
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user: 3. LNG储罐监控终端电路硬件设计 3.1. 数据采集电路硬件设计 数据采集电路主要进行数据的采集和计算，是整个系统的数据核心部件，因此选用STM32F105CVT6作为采集终端的核心处理器，该处理器为ST公司推出的基于ARM & reg；Cortex™-M3为内核的STM32F1系列高性价比微控制器，其采用了90纳米的NVM工艺和ART技术，内部集成256K FLASH，64K SRAM。同时支持3种低功耗模式，从而在低功耗，短启动时间和可用唤醒源之间达到一个最好的平衡点。 数据采集电路具备10路模拟量输入，20路开关量输入，15路开关量输出，1路485通道。STM32F105CVT6最小系统如下图4所示，系统采用意法半导体高性能ARM芯片STM32F105CVT6作为核心处理器，芯片通过3.3V进行工作，外围采用25MHz晶振，通过内部时钟处理后可达72MHz的处理速度，采用10Pin J-Tag接口以方便调试和下载。 图4. STM32F105CVT6最小系统图 3.2. 无线传输硬件设计 [ 8 ] [ 9 ] 无线传输的核心为ORBCOMM卫星模块，OG2卫星通信模块是由美国ORBCOMM公司自主研发的一款用于与ORBCOMM卫星系统通信的卫星调制解调器。OG2模块集成了VHF超高频收发芯片、功率放大芯片、基带芯片等，可实现对VHF超高频信号的收发、滤波、变频、功率放大、调制解调等功能。模块可选内置GPS模块，可以实现GPS定位功能。 OG2模块实物图如图5： 图5. 0G2模块 无线传输终端硬件还包含电源模块，OG2卫星通信模块工作电路如下图6所示，根据模块的工作性能，设计模块的工作电压为12 V，因为当模块的工作电压较高时，发射状态下的消耗功率较小。主机串口与控制器通信串口相连接，用来接收和发送数据。在对模块进行调试时，模块调试串口与外部串口调试助手相连接，通过调试助手观察模块的工作状态。 图6. OG2卫星模块工作原理图
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user: 4. LNG储罐监控终端系统软件设计 4.1. 数据采集软件设计 数据采集在设备开始工作时进行分别对温度，压力，液位数据的采集，完成温度，压力，液位数据采集后再进行定位数据采集，然后通过GPS定位数据判断储罐位置，从而选择启动OG2模块或M35模块将采集到的数据发送至远程监控中心，发送完成将进入休眠。软件流程图如图7所示： 图7. 数据采集软件流程 4.2. 远程监控终端软件设计 远程监控终端采用B/S架构设计，可以在任何一台接入网络的电脑上进行使用，同时内部搭建VPN服务器，保障数据的安全和信息的完整。终端采用谷歌Tensorflow开源的人工智能学习系统，搭建人工智能判断模型，结合大数据算法达到设备监视、诊断、趋势预判，送气路线规划等先进功能。图8、图9为远程监控终端的界面展示。 图8. 罐箱看板信息界面 图9. 罐箱A监控画面
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user: 5. 结论及展望 传统监测设备因依赖蜂窝网络通讯 [ 10 ] ，在偏远地区及远海地区因缺少通讯基站，监控处于空白状态，导致经营者管理困难，经营成本高，不够灵活等问题。本文设计和实现了一种新型的基于低轨卫星的LNG罐箱无线监控系统，利用低轨卫星实现无线传输数据的方式新增了一种监控通讯方式 [ 11 ] ，大大节省成本，提高灵活性，同时使用谷歌开源人工智能算法，建立了诊断模型，能够给LNG储罐的运营和维护提供先进的决策，及优秀的送气路线规划。本系统主要由现场数据采集、无线传输和远程监控中心组成，系统测试表明，该系统安全可靠、实时性高，达到了设计的目的。
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user: 摘 要 在量化投资领域中，多因子选股模型凭借稳定性高、资金容纳量大等优势被A股市场的广大专业投资者接受和使用。但近年来，模型的同质化愈发严重，基于多因子模型的投资难以获取可观的收益率。本文提出了基于大量因子的GBDT-SVM多层次选股模型，希望使用机器学习技术对因子选取和因子权重动态调整方面进行优化，提高多因子模型对股票超额收益的获取能力。之后，使用2013年至2017年中国A股市场数据进行实证研究，并与经典多因子模型和其改进模型进行比较。研究结果表明，GBDT-SVM多层次选股模型具有更高的预测准确性，历史回溯测试中获得了更高的收益率和夏普比。 关键词 :量化投资，多因子模型，GBDT，SVM Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 多因子选股模型因为稳定性高、资金容纳量大等优势在A股市场投资中被广泛使用，其基本原理为选取若干可能对股票收益率产生影响的因子，之后对每支股票使用相同的方式对因子权重进行分配，得到每支股票的综合因子值，将综合因子值符合一定条件的股票买入，不符合条件的股票卖出，从而形成投资策略。目前，随着越来越多的机构投资者使用多因子模型以及A股投资市场的风格频繁变化，市场上许多常用的因子已经失效，众多使用多因子模型的资产管理产品近年来业绩表现不佳。因此，如何改进多因子选股模型，如何选择有效的因子、如何对因子权重分配将成为投资者和学者研究的热点问题。 目前多因子模型建模中，选择有效因子大多采用因子测试的方法 [ 1 ] ，通过分析夏普比率、收益率等评价指标，选取出在样本空间内表现较好的一批因子，再结合基金经理的经验从中选取若干因子建模，这种方法主观性强，并没有考虑到因子之间的相互作用。因子的权重分配主要采用打分法和回归法：打分法主要包括等权重法和专家打分法，这两种赋权方式没有从数据出发，很难反应因子的质量；回归法建立因子与股票收益率的线性模型，利用回归模型得到各个因子的权重，这种方法在因子较多时，往往很难排除因子间的相互干扰，模型准确度得不到保证。 机器学习方法可以从大样本中寻找可重现的规律，从而使用习得的规律来分类和预测。机器学习算法因为具有非线性、预测准确率高、泛化能力强等特点，而被广泛应用到量化投资各种生活场景中，且取得了一定的成果。陈荣达等(2014年)提出了基于启发式算法的支持向量机选股模型 [ 2 ] ，提高了支持向量机模型的训练精度和效率。He X，Pan J，Jin O等(2014年)使用GBDT解决了LR的特征组合问题 [ 3 ] ，在广告CTR预估中取得了不错的效果。李斌等(2017)建立了基于机器学习和技术指标的量化投资体系从而构建投资组合 [ 4 ] ，得出了收益和风险表现均优于大盘指数的策略。李文星等(2018年)使用半监督K-means核函数聚类方法应用于多因子选股模型中 [ 5 ] ，选出了较优的股票组合。吕凯晨等(2019年)使用多因子打分模型和支持向量机分类算法对沪深300成分股进行精选 [ 6 ] ，得到了远超同期沪深300指数的表现。 从目前的研究现状来看，机器学习方法在量化投资领域特别是多因子选股模型中取得了一定进展。但是，已有的研究主要是使用算法对多因子的权重分配进行改进，将打分法和回归法得到的线性模型优化为非线性模型，但是对于如何获得有效的因子和特征组合等方面的研究较少。随着常用因子的失效，因子的选择和特征提取将直接关系到后续选股模型的分类精度和泛化能力。基于此，在国内外已有研究的基础上，本文旨在完整地优化多因子选股过程，利用GBDT + SVM的两阶段综合模型对因子特征提取和因子建模展开研究：首先利用GBDT对备选因子库的批量因子进行特征提取并得到新的特征组合；再基于新的特征组合构建SVM股票分组模型。最后，利用A股市场日行情数据进行实证研究，并与经典多因子模型、支持向量机(SVM)优化的多因子模型等常见模型进行对比分析。
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user: 2. 选股模型因子库的建立 有效的因子是影响多因子模型效果的关键要素，为GBDT-SVM多层次选股模型选取适当的因子作为原始数据是模型有效性的前提。本文综合分析了各类学术论文和券商研究报告的因子研究成果，使用天软金融数据库和Wind金融数据库下载并计算百余个因子，并使用单因子测试的方法选出43个因子作为模型初始因子库。 本文建立了相关评价指标来判断因子的有效性，包括因子信息系数IC、因子信息比IR、夏普比率和股票组合年化超额收益率，这些指标从被选择股票的收益、波动性等来考察因子的有效性和持续性 [ 7 ] 。单因子测试的具体流程见图1。 图1. 单因子测试流程 信息系数(IC)指每个时间节点所有股票因子的值，与这些股票下个时间段收益率的相关系数。本文以一个月为一个周期，故某月的IC为月末每个股票因子值与下个月这些股票的收益率之间的相关系数。本文假设因子值和收益率均服从正态分布，使用皮尔逊相关系数进行计算。记股票在某月末的因子值为x，股票的下月收益率为y，则该月份IC为： IC = ∑ i = 1 n ( x i − x ¯ ) ( y i − y ¯ ) ∑ i = 1 n ( x i − x ¯ ) 2 ∑ i = 1 n ( y i − y ¯ ) 2 (1) IC的取值在−1与+1之间，其绝对值越大，表明因子有效性越高，查阅相关文献得出，如果因子的IC绝对值大于2%，则认为该因子有比较好的效果。 信息比率(IR)指因子在历史测试期间投资组合相对于基准指数的平均年化超额收益率与年化平均标准差的比值，综合衡量了因子的收益与因子收益的稳定性。IR越大，则表明该因子选取具有alpha的股票的能力较强。其计算公式为： IR = R factor σ factor (2) 其中 R factor 代表样本空间内的年化超额收益率， σ factor 代表因子超额收益的年化标准差，本文基准指数设定为沪深300指数。 股票组合年化超额收益率指股票组合在样本期内累计超额收益与测试年数之比，反应因子获取超额正收益的能力。 夏普比率指因子在历史测试期间投资组合相对于无风险资产的平均年化超额收益率与年化平均标准差的比值，综合衡量了因子的收益与收益的稳定性。 本文使用A股市场2005年至2012年的数据进行单因子测试，选取出IC绝对值大于2%，IR大于0.5，夏普比率大于1，组合年化超额收益率大于15%的43个因子，有关因子说明见表1。 Table 1 Factor descriptio 因子名称 因子描述 说明 Open 日开盘价 High 日最高价 Low 日最低价 Close 日收盘价 EPSGrowRatio_ttm 每股收益增长率 使用最近12个月数据(TTM) NetEquityReturn_ttm 净资产收益率 使用最近12个月数据(TTM) NetAssetsPS_ttm 每股净资产 使用最近12个月数据(TTM) PriceDelay 价格时滞 Turnover 市值调整换手率 Moneyflow1 一个月资金流 CurrentRatio 流动比率 DebtEquity 权益负债比率 QuickRatio 速动比率 Moneyflow3 10天资金流 Buyamt4 散户主动买入金额 挂单额小于4万元定义为散户单 Sellamt4 散户主动卖出金额 挂单额小于4万元定义为散户单 Amount 日成交额 Mudl 引力线指标 Tema10 三重指数移动平均线 Atr22 月真实波幅 Vma10 变异平均线 Acd 收集派发指标 表1. 因子说明表 Continued 多因子建模中可使用的因子较多，人为选取若干因子建模需要丰富的投资经验，同时容易因为市场风格的变化导致因子失效。本文利用GBDT在特征工程方面的优势，将整个因子库作为原始数据进行建模，使用GBDT模型从43个因子中提取有效信息，而不使用人工挑选的方法。
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user: 3. GBDT-SVM多层次选股模型理论 3.1. 使用GBDT构造特征组合 梯度提升决策树(GBDT)是一种泛化能力较强的迭代型决策树算法，被广泛应用于搜索排序等场景中。GBDT的训练过程使用了集成学习的boosting思想，多次迭代得到多颗决策树，从而给出预测和分类结果 [ 8 ] 。本文利用GBDT对原始因子库构造特征组合来代替主观选取因子的过程，针对每一条样本数据，提取GBDT模型的每一棵树作为该样本的一个特征，该特征的具体取值为样本在该决策树中所处的叶子节点的编号 [ 9 ] 。为便于数据对齐与后续模型的使用，本文将各特征值进行独热编码。 本文使用43个因子作为原始输入样本，则每个样本可表示为 x = ( x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x 43 ) ，使用原始数据训练后的GBDT模型设为 T = { T 1 ， T 2 ， ⋯ ， T n } ，其中 T i 为第i棵决策树，n为模型中决策树的总数，设 T i 的叶节点序列为 l i = ( l i 1 ， l i 2 ， ⋯ ， l i m ) ，其中 l i j ∈ { 0 ， 1 } 表示样本是否落入 T i 的第j个叶节点中，落入则 l i j 取1，否则取0，m为该树中叶节点的个数。故对于每个样本，GBDT构造的特征组合为 。由此可以得到因子数据特征提取的过程如图2所示。 图2. GBDT特征构造示意图 GBDT模型中决策树的个数n和深度d决定特征向量的维度。若特征向量f的维度过高，则容易出现过拟合的情况；若维度较低，则提取的特征不能充分涵盖有效信息，导致模型精度较低。本文建模过程中使用带交叉验证的网格搜索方法对n和d进行了参数优化 [ 10 ] 。 3.2. 基于SVM的股票分类模型 支持向量机(SVM)是1963年Vapnik等人提出的一种机器学习方法 [ 11 ] ，它基于VC维理论和结构风险最小化原则，能够较好地处理小样本和非线性问题。本文使用SVM模型对股票进行分类，对每只股票下月收益率从大到小排序：取前40%作为强势股，标记为1；后40%作为弱势股，标记为−1；中间20%的股票排出训练集，相当于噪声数据。故本文使用二分类SVM模型进行建模。 假设样本训练集 S = { x i ， y i } ， i = 1 ， ⋯ ， n ，n为训练样本的总数， x i 为GBDT模型所得的特征向量， y i 为 x i 对应的输出值，取值为1或者−1。设线性分类器为 ，且样本经过非线性函数 ϕ ( x ) 映射到高维空间后线性可分，则模型对应于求解最优化问题 [ 12 ] ： min 1 2 ‖ ω ‖ 2 + C ∑ i = 1 n ξ i (3) s .t . y i ( ω T ϕ ( x i ) + b ) ≥ 1 − ξ i ξ i ≥ 0 ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n 其中C为惩罚系数， ξ i 为松弛变量。上述最优化问题的对偶问题为： min Q ( α ) = − ∑ i = 1 n α i + 1 2 ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n α i α j y i y j Φ ( x i ) T Φ ( x j ) (4) s .t . ∑ i = 1 n α i y i = 0 C ≥ α i ≥ 0 ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n 其中 α i 为拉格朗日因子， Φ ( x i ) T Φ ( x j ) 为对应的核函数，可用 K ( x i ， x j ) 表示。根据Kuhn-Tucker定理，对偶问题的最优解即为原问题最优解。 参阅以前的研究成果发现，使用径向基函数作为本文多因子SVM模型的核函数能取得良好的效果。为了获得效果更优的SVM模型，本文需要调节参数惩罚系数C和径向基函数参数 γ 。惩罚系数C表示对误差的宽容度，C过大则容易过拟合，C过小则容易欠拟合，C过大或过小，均会导致模型泛化能力变差。 γ 隐含地决定了数据映射到新的特征空间后的分布， γ 越大，支持向量越少，支持向量的个数影响训练的速度和模型的泛化能力。本文使用S折交叉验证的方法选取较优的参数C和 γ [ 13 ] 。 构建好SVM模型后，将预测数据集带入模型中，选取预测结果为1的股票作为需要进行模拟投资的投资组合。 3.3. GBDT-SVM多层次模型的构建 本文使用GBDT构建因子的特征组合，再使用SVM对股票进行分类，从而优化经典多因子模型。为了模拟真实的投资过程，本文采用“滚动建模”的方式，模型每次只使用某个时间窗口内的数据进行训练，之后使用该时间窗口后的时间截面数据进行预测，得到该时间截面欲持有的股票。模拟投资完成后，将时间窗口向前移动，对下一个时间窗口和时间截面进行相同的操作 [ 14 ] 。 本文使用月度调换股票的方式，即每月月末确定下个月需要持有的股票。具体方法为使用该月前12个月的数据作为时间窗口对GBDT和SVM模型进行训练，之后将该月的数据带入模型，得到下个月应该持有的股票。滚动建模的过程如图3所示，其中每一格代表一个月的股票数据。 图3. 滚动建模示意图 因此，GBDT-SVM多层次多因子选股模型的构建步骤如下： 步骤1：从原始的股票行情数据、财务数据和预期数据等构造出多因子模型的原始因子库。 步骤2：使用一个时间窗口的数据作为训练样本，训练GBDT模型，得到每只股票的特征组合。 步骤3：用步骤2得到的新特征组合数据作为训练集训练SVM模型，由此生成该时间窗口的GBDT-SVM综合模型。 步骤4：将预测样本带入训练好的GBDT-SVM综合模型，得出对股票下个月是否为强势股的分类，从而根据预测值选出相关股票，进行模拟投资。 步骤5：将时间窗口向前移动一个月，重复步骤2~5，直至到达规定的建模结束日期。 步骤6：计算模拟投资的结果，并根据夏普比、年化收益率等指标进行评价，并将该模型与经典多因子模型和只用SVM模型优化的多因子模型进行对比。
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user: 4. 实证分析 4.1. 数据处理和模型训练 本文使用2012年5月31日至2017年3月31日的股票月末数据进行建模和预测，其中2012年5月31日至2013年5月31日的数据只用于模型的训练，并不得出预测的投资组合。模型使用月度换股的方式，使用股票的日数据会带来数据冗余和计算量的增大等问题，故本文使用的数据为原始数据中每月最后一个交易日的数据。 在对模型进行训练之前，需要对原始因子数据先进行极值处理，再进行标准化处理，以去除各个因子数据极端值的影响和量纲的影响，保证建模效果。 其中极值处理的方法为：对同一日期若干股票的数据序列，先计算数据序列5%分位数和95%分位数的值，之后将序列中低于5%分位数的值均取5%分位数，将高于95%分位数的值均取95%分位数。 标准化处理采用标准差标准化法，对于同一日期若干股票的数据序列x，则该方法计算公式为： x i ′ = x i − x ¯ σ ( x ) (5) 其中 x i 为序列第i个数据的值， x ¯ 为序列的平均值， σ ( x ) 为序列的标准差， x i ′ 为序列第i个数据标准化之后的值。 本文使用滚动建模的方式建立每个交易月对应的模型，之后按照模型的结果建立投资组合，从而可以得到模拟的投资损益情况，所以本文使用模型分类效果和投资组合盈利效果来对模型进行评价。为了方便评估模型的分类效果，根据股票分类的实际需要，使用准确率作为模型评价的一个指标。定义模型某个时间窗口模型的准确率为： 某 时 间 窗 口 模 型 准 确 率 = 该 时 间 窗 口 判 断 为 强 势 股 且 真 实 为 强 势 股 的 数 量 该 时 间 窗 口 强 势 股 的 数 量 其中强势股的定义见本文第3章，模型总的准确率定义为各时间窗口准确率的平均值。同时根据模型所要解决实际问题的特点，在评价体系中加入夏普比率、年化超额收益率、最大回撤率等指标，其中最大回撤率为： (6) 其中 为策略第i日的净值。夏普比率、年化超额收益率的指标定义见本文第2章。考虑到模型对股票的持仓周期较长，故计算收益率时不考虑手续费等交易成本以简化计算。 为了衡量GBDT-SVM多层次选股模型的优劣，将其与其他模型进行对比。定义GBDT-SVM多层次选股模型为模型A，用等权打分法构建的经典多因子模型为模型B，仅使用SVM进行滚动建模的选股模型为模型C。 4.2. 结果分析 GBDT-SVM多层次选股模型(模型A)所得到的投资净值情况如图4所示，该图反映了模型的收益与基准指数沪深300指数收益的对比，纵坐标为净值情况，初始值为1，代表投资的累计收益率。由图可以看出该模型效果显著，投资收益明显大于基准指数的收益。 图4. GBDT-SVM多层次选股策略净值图 对GBDT-SVM多层次选股模型(模型A)、用等权打分法构建的经典多因子模型(模型B)、仅使用SVM进行滚动建模的选股模型(模型C)进行效果评价，结果如表2所示。 Table 2 Comparison of effects of three model 准确率 夏普比率 年化超额收益率 最大回撤率 模型A 56.78% 2.30 43.22% 33.25% 模型B 54.95% 1.82 35.76% 24.53% 模型C 56.04% 1.98 37.12% 30.29% 表2. 三种模型效果对比 由表2可以看出，从模型角度看，模型A预测准确率得到了提高；从投资角度看，模型A获得了更高的超额收益，并获得了更高的夏普比例值，是行之有效的模型，但应注意最大回撤率的增加会导致策略在某个时间段有亏损更大的可能。综合考虑，GBDT-SVM多层次选股模型相对于其他两个模型更适合用于投资过程，对投资决策有明显的现实指导意义。
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user: 摘 要 目标跟踪是计算机视觉领域的研究热点之一，并得到了广泛的应用。目前许多学者将机器学习方法引入目标跟踪，例如，基于多示例学习的目标跟踪算法(即MIL)已经被提出。然而，传统的MIL跟踪算法在正负样本的选择上存在一定的不稳定性，容易在时间的推移下出现目标漂移的现象。为了克服上述问题，提出了一种简单、有效且高效的基于相关相似度的在线多示例学习目标跟踪算法。该算法通过定义相关相似度来对正包中的样本进行进一步的选择与加权，从而提高目标跟踪的性能。与新近算法的实验对比表明，本文提出的算法在目标跟踪的准确性、精度、鲁棒性等方面均有一定的提高。 关键词 :目标跟踪，多示例学习，相关相似度，在线学习 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 目前机器学习已经被广泛应用于目标跟踪领域，包括多示例学习(Multiple Instance Learning， MIL)。区别于传统的机器学习方法，MIL方法是利用正负包进行学习，在训练阶段，样本保存在集合中(这里使用“包”的概念)，然后为包贴上标签，而不是为每个样本贴标签(标签是用于表示正负样本)。MIL要求正包中至少含有一个正样本，而负包中必须全部是负样本。虽然MIL算法已被成功用于目标跟踪领域 [ 1 ] ，但是仍有许多问题有待解决。传统的基于MIL的目标跟踪算法 [ 1 ] 在目标快速移动、遮挡等复杂场景下，跟踪器的目标位置可能不精确，模型在更新时又会用到这些样本作为正负包的选择，随着时间推移，就会导致出现漂移，最终可能导致跟踪丢失。而多数情况下，当选择负包的距离参数设置不准确时，负包中还可能含有部分正样本，这将导致与MIL的基本思想冲突，从而导致学习到的模型更新时遇到歧义，并使得跟踪器的分辨能力下降。 为了克服上述问题，我们发展了一种用于自适应外观模型更新的基于相关相似度的在线多示例学习算法(Relative Similarity Based Online Multiple Instance Learning，即SMILE)，使得目标跟踪系统能处理部分或全局遮挡、漂移、快速移动等问题。在SMILE算法中，我们引入了相关相似度(Relative Similarity)的概念，其是一种度量目标模型的相似度度量方式。相关相似度的取值范围是0~1，其取值越大代表图像越有可能蕴含前景目标。在传统的MIL算法基础上，我们通过有效地引入相似度度量机制，进而在一定程度上能够提高目标跟踪的鲁棒性和准确性。
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user: 2. 相关工作 目前学者已经提出了大量的目标跟踪算法。根据目标跟踪过程是否更新目标外观模型，目标跟踪方法可以分为离线目标跟踪方法 [ 2 ] [ 3 ] 和在线目标跟踪方法 [ 4 ] - [ 9 ]。离线目标跟踪方法是使用在跟踪前学习好的目标模型来跟踪视频序列中的目标位置，而在跟踪过程中没有进一步更新模型。该类方法的不足之处在于难以准确跟踪复杂场景下的目标。在线学习的跟踪方法则在跟踪过程中不断更新目标外观模型，从而可以更加鲁棒地应对动态变化的目标，在一定程度上可以避免目标漂移(drifting)问题。本文重点关注在线目标跟踪方法。 在线目标跟踪算法按照建模方式的不同，可以分为基于产生式学习的在线目标跟踪算法 [ 2 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] 、基于判别式学习的在线目标跟踪算法 [ 1 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 14 ] - [ 20 ]。本节根据这两种建模方式来回顾现有的目标跟踪算法。 2.1. 基于产生式学习的在线目标跟踪算法 基于产生式学习的目标跟踪算法通常是通过建立一个目标模型将现实世界中的目标通过计算机视觉中的目标表示方法进行描述，在新的图像帧中，搜索与目标外观模型最相似的区域，而常用的产生式方法有：高斯学习、稀疏表示等方法。特征跟踪(Eigen-Tracking)方法 [ 2 ] 在跟踪过程中使用一种离线子空间模型描述感兴趣的目标。IVT方法 [ 10 ] 利用增量空间模型适应外观变化。稀疏表示已经被用在了 l 1 跟踪器中，在 l 1 跟踪器中通过目标和干扰物的稀疏线性组合对物体建模 [ 11 ]。Vojir T [ 12 ] 等人解决规模适应问题，并提出了一种新的理论估计尺度机制，其只依赖于均值漂移过程的HELLIGER距离。Mei和Ling [ 11 ] 将稀疏表示运用到目标跟踪中，其利用稀疏表示的重构误差作为候选目标的权重，将最大权重的候选目标选为跟踪结果。然而，这个跟踪系统的计算复杂度相当高，因此限制了其在实时场景的应用。Li等人 [ 5 ] 使用正交匹配跟踪算法有效地求解最优化问题来实现对 l 1 跟踪器的进一步扩展。Havangi等人 [ 6 ] 采用重采样移动算法，在重采样之后进行MCMC (Markov chain Monte Carlo)移动处理，使得粒子分布与状态概率密度函数更加接近，从而使样本分布更加合理。但所需概率转移次数大，收敛性判断困难。Lytu等人 [ 13 ] 基于KL (Kullback Leibler)距离采样的自适应粒子滤波，通过KL距离确定后验概率密度与估计值的误差最小时所需粒子数，在尽量减小粒子数目的同时粒子滤波性能也同样能被保证，从而提高了目标跟踪速度。 尽管已经提出了许多在线产生式目标跟踪算法，但仍有数个问题有待解决。第一，必须从连续帧中选取大量的训练样本以便在线学习一个外观模型。因为刚开始只有几个样本，大多数跟踪算法通常假设在这期间目标的外观并没有太大变化。但是，如果目标的外观在开始时有明显的改变，很可能发生漂移问题。第二，当多个样本被获得在当前目标位置，由于外观模型需要适应这些可能错误标记的样本，所以就可能造成漂移。第三，这些生成算法没有使用有助于提高跟踪稳定性和精确性的背景信息。 2.2. 基于产生式学习的在线目标跟踪算法 基于判别式学习的目标跟踪算法采用机器学习中分类的方法来找出与目标最为相似的区域，该方法通常学习一个分类器用于区分目标样本和背景样本。Avidan [ 3 ] 通过对目标跟踪使用支持向量机分类器来扩展光流法。Collins等人 [ 14 ] 将一种在线多特征选择机制嵌入在均值漂移跟踪方法中，通过对RGB色彩空间中的3个分量赋予不同的权重并进行组合来描述目标，从49种不同的特征中选择区分度较大的特征进行目标跟踪，该方法在一定程度上提高了目标跟踪的稳定性，但是当目标与背景特征相似时，其跟踪效果较差。Matthias Mueller等人 [ 15 ] 提出了一种能够增加更多背景信息的框架，允许在CF跟踪器(Correlation Filter Tracking)中整合全局上下文。并重新制定了原始优化问题，为原始和双域的单一和多维特征提供了一个封闭式的解决方案。Grabner等人 [ 16 ] 提出了一种在线boosting算法为跟踪选择特征。然而，当更新分类器时，这些跟踪系统 [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] 仅使用了一个正样本(也就是，当前跟踪定位到的样本)和几个负样本。因为外观模型更新时会伴随着噪音和可能错误定位的样本，这通常导致跟踪漂移。 近期，Bhat等人 [ 17 ] 研究了深度特征对目标跟踪性能的影响，分析准确性、鲁棒性的平衡受深度或浅层特征的影响，并提出了一种新的基于跟踪测试结果的质量测量策略。一些半监督学习方法 [ 7 ] [ 8 ] [ 18 ] [ 19 ] 被提出，在该方法里通过一种有结构限制的在线分类器选择正负样本。Grabner等人 [ 8 ] 提出来一种在线半监督boosting方法以减轻在第一帧的样本被标记而其它样本未标记状态下的漂移问题。李义翠等人 [ 19 ] 依据原有的在线半监督boosting跟踪算法，通过增加正负样本的约束条件来实时地修正分类器分类的错误，而且结合了目标的先验模型和在线分类器，通过不断迭代使得分类器被更新，进而预测出未被标记样本的类别和相应的权重。Nam等人 [ 20 ] 提出了一种卷积神经网络(CNS)算法来表示目标外观，多个CNNs在其中协作，最终构建成树的结构，并通过沿树路径的平滑更新来保持模型可靠性。刘雨情等人 [ 9 ] 运用超像素分割，获得多量目标前景以及背景的超像素训练数据，利用 k − d 树聚类快速构建出目标前景和目标背景的判别式模型，并联合训练超限学习机，以及结合相关滤波估计出目标尺度，最终完成对目标的准确跟踪。 Babenko等 [ 1 ] 引入多示例学习到在线目标跟踪里，利用正负包来进行学习。传统的基于MIL的目标跟踪算法 [ 1 ] 在选择正负包时常用的做法如下：选择当前跟踪器定位的目标位置的样本加入正包，以及从该位置的很近距离范围内抽取一些样本也作为正包中的样本。并从与目标位置有一定距离的位置抽取大量样本构成负包。该做法存在着一些问题，例如当跟踪定位的目标位置不精确时，会导致出现目标漂移。而多数情况下，当选择负包的距离参数设置不准确时，负包中还可能含有部分正样本，从而导致降低跟踪的准确性和鲁棒性。Zhang等人 [ 4 ] 提出了一种新的在线加权MIL跟踪器(WMIL)。通过样本距离目标位置的远近距离设置相应的权重。而且，算法通过泰勒展开，使用近似计算的方法避免每次选择每个分类器都需做M次概率计算的问题，提高了算法计算效率，从而得到一个更加鲁棒和更快的跟踪器。
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user: 5. 结论 本文提出了一种新的基于相关相似度的在线多示例学习目标跟踪算法SMILE。该算法采用了相关相似度的度量指标对传统的在线MIL目标跟踪算法进行改进，通过相关相似度对正包中的示例进行筛选，使得用于更新分类器的正包中的示例更加准确；同时，SMILE算法使用相关相似度来计算样本的权重，从而对示例概率进行加权，使得分类器的性能得以提升，从而目标跟踪的鲁棒性也得到了提高。通过实验可以发现，改进后的SMILE算法具有更好的目标跟踪性能，在一定程度上提高了目标跟踪的准确性和精度。
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user: 摘 要 近年来，矩阵填充问题在许多实际应用中引起了研究人员的广泛关注，并产生了一些基于低秩矩阵恢复理论的矩阵填充方法。在这些方法中，人们一般只关注于矩阵的低秩先验信息部分。但是，在矩阵填充的实际应用中，局部光滑先验信息却没有得到更好的利用，使得实际应用中的矩阵填充效果往往不佳。针对上述问题，本文提出了基于加权截断Schatten-p范数与改进二阶全变分的矩阵填充模型。该模型利用加权截断Schatten-p范数对矩阵进行低秩约束，同时利用改进的二阶全变分范数对矩阵的光滑先验信息进行建模，以此来提高矩阵填充效果。通过与多种已有的常用矩阵填充方法在文本掩膜图像重建中的实验结果对比，所提出的方法具有更好的矩阵填充效果。 关键词 :矩阵填充，加权截断Schatten-p范数，光滑先验，改进二阶全变分 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/