DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 广义逆矩阵 广义逆矩阵理论是本世纪中期提出的，这一理论应用广泛，广义逆矩阵的密钥协定方案于1997年由Dawson和Chuan-Kuan Wu [ 1 ] 提出，首次将此理论应用于密码学。1999年王永传等 [ 2 ] 人修改了此方案。 文献 [ 1 ] 中对有限域上的广义逆矩阵进行了研究，并首次将此理论应用于密码学，提出了基于此理论的一种密钥协同方案，但这一方案必须遵守 m ≠ n 。文献 [ 2 ] 对文献 [ 1 ] 提出的方案进行了修正，使其可以遵守任何情况，包括 m = n 。 而文献 [ 2 ] 中定义的广义逆： 记 M ( k ， n ) = { A : A 为 k × n 矩 阵 } ，对于 A ∈ M ( n ， k ) ，如果存在矩阵 B ∈ M ( n ， k ) ，使得 A B A = A ，     B A B = B 根据定义， A ， B 互为 { 1 ， 2 } -逆。对于实数域上的矩阵的广义逆矩阵个数可能是无穷的，而在有限域上只有有限个。 定理1 [ 4 ] {1}-逆的主要应用是关于线性方程组解的表示 设 A ∈ C m × n ， B ∈ C p × q ， W ∈ C m × q ，则矩阵方程 A X B = W 相容，当且仅当存在 A ( 1 ) 和 B ( 1 ) ，使得 A A ( 1 ) W B ( 1 ) B = W ，则通解为 X = A ( 1 ) W B ( 1 ) + Y − A ( 1 ) A Y B B ( 1 ) 其中Y为任意 n × p 矩阵， A ( 1 ) 和 B ( 1 ) 为任意广义逆。 定理2 [ 5 ] 设 M ∈ M m × n ， N ∈ M p × q ，矩阵方程 M X = C ， X N = D 有公共解的充要条件是 M D = C N ，其公共解的一般形式为 X = M − C + D N − − M − M D N − + ( I − M − M ) Y ( I − N N − ) 其中Y为任意的 n × p 矩阵。 推论：对于任意矩阵 A k × m 和 B m × n ，总存在 X m × k ，使得下式成立： A B B − X A B = A B 由定理1，得 X = ( A B B − ) − A B ( A B ) − 为方程的一个解。
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user: 3. 文献 [ 1 ] 中的基于有限域上广义逆矩阵的密钥协同方案 假设用户甲与用户乙为了进一步的秘密通信，要通过公用信道建立公共密钥，文献 [ 1 ] 给出如下方案： 1) 甲随机选择一个有限域上的矩阵 A k × n 和任一个A的广义逆矩阵 A − ； 2) 甲传送 A − A 给乙； 3) 乙随机选择一个有限域上的矩阵 B m × n 和任一个B的广义逆矩阵 B − ； 4) 乙将矩阵 A − A B 和 A − A B B − 传送给甲； 5) 甲计算 A [ A − A B B − ] = A B B − 传送给乙； 6) 甲和乙可以生成钥 K = A B ，甲计算： A [ A − A B ] = A B ，乙计算： [ A B B − ] B = A B 。 这个方案存在的缺陷在于，若第(3)步中，乙用户选择的矩阵若是 m = n ，则第(4)步中，甲用户得到的 S = [ A − A B ] 、 T = [ A − A B B − ] 均为 m × m 矩阵，此时甲用户无法区分S和T，如果甲错选为S，将AS在公共信道上传送给乙，则密钥已公开( A S = A A − A B = A B )，方案即为不安全的。
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user: 4. 文献 [ 2 ] 中的基于广义逆矩阵的密钥协同方案修正 文献 [ 2 ] 方案通过修正步骤，补充了原方案，得到一个较为完善的密钥协同方案。但本方案仍存在缺陷，文献 [ 2 ] 提出的上述方案与原方案并无本质区别，只是将易混淆的信息分开传递。经过在通信协议中进行简单处理后文献 [ 2 ] 所指出的不足可以避免。但他们在安全性方面的共同弱点在于攻击者可以利用信息是信道上的明传信息 [ A − A B B − ] 、 [ A B B − ] 、 [ A − A B ] ，可以通过计算得到密钥AB。 方案具体步骤如下： 1) 甲随机选择一个有限域上的矩阵 A k × n 和任一个A的广义逆矩阵 A − ； 2) 甲传送 A − A 给乙； 3) 乙随机选择一个有限域上的矩阵 B m × n 和任一个B的广义逆矩阵 B − ； 4) 乙将矩 A − A B B − 传送给甲； 5) 甲计算 A [ A − A B B − ] = A B B − 传送给乙； 6) 乙传送矩阵 A − A B 给甲； 7) 甲和乙可以生成钥 K = A B ，甲计算： A [ A − A B ] = A B ，乙计算： [ A B B − ] B = A B 。 由于用户甲和乙之间的信息交换对攻击者来说是可以获取的，所以针对上述方案提出修正后的密钥协商协议，在这里给出一种对其攻击方法的推导：记 Z = A − A ，由推论知我们道，存在 X m × m 使得方程： ( Z B B − ) X ( Z B ) = Z B 成立。其中 Z B B − 和 Z B 都是信道上的明传信息，利用定理1我们可以求得该方程的一个解： X = ( Z B B − ) − Z B ( Z B ) − 再由 A B B − 也已知，可以解得密钥 K = A B = A B B − X Z B 这是因为： A B B − X Z B = ( A A − A ) B B − X Z B = A ( A − A B B − ) X Z B = A ( Z B B − ) X Z B = A Z B = A A − B = A B = K 我们注意到，其中的 [ Z B B − ] 、 [ A B B − ] 、 [ Z B ] 均为信道上的明传信息。由此，对上述方案的密钥攻击就告成功。
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user: 5. 文献 [ 3 ] 对文献 [ 2 ] 中修正方案的改进 文献 [ 3 ] 提出上述方案在进行针对性攻击后可以成功破解密钥，所以以上方案并不安全，从而提出改进。设置一个装置满足矩阵方程，做到对公共解，也就是密钥的加密。 方案具体步骤如下： 1) 用户甲取任意一个矩阵 A k × n 和任一个A的广义逆矩阵 A − 。在甲中设计一个装置使A满足矩阵方程 A X = C ； 2) 甲传送 A − A 给乙，A和 A − 由甲秘密保管； 3) 用户乙取任意一个矩阵 B n × m 和任一个B的广义逆矩阵 B − 。在甲中设计一个装置使B满足矩阵方程 X B = D ； 4) 乙将矩阵 A − A B 和 A − A B B − 传送给甲，B和 B − 由乙秘密保管； 5) 甲计算 A [ A − A B B − ] = A B B − 传送给乙； 6) 甲计算： A [ A − A B ] = A B ，乙计算： [ A B B − ] B = A B ，则甲和乙就得到了所协商的共享密钥K。 除此之外，使 A X = C 和 X B = D 有公共解的等价条件是 A D = C B ，其中 C ， D 都不公开，这样就无法得到公共解X，只有用户相互协商才能得到X。 其中，攻击者可以从明传信道上获取 [ A − A B B − ] 、 [ A B B − ] 、 [ A − A B ] ，我们知道 A − A 和 B B − 是幂等矩阵，且 r ( A − A ) = r ( A ) ， r ( B B − ) = r ( B ) 。 可见在矩阵方程： A − A X = A − A B ( X ∈ F m × n ) 中，当 r ( A ) = n 时，方程有唯一解，因此可求出N。同理当 r ( B ) = n 时，也可求出A，这样A和B已知，即可求出密钥K。而当 r ( A ) < n 时，矩阵方程的解不唯一，尽管攻击者可通过穷举法搜索来求出K，但难度较大，所以上述方案是比较安全的。
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user: 6. 对上述方案的优化改进 上述讨论表明文献 [ 3 ] 在大量数据的支持下，通过枚举法等方法仍旧能够破解其密钥，最主要的问题在于传输信道上的信息并未进行加密，攻击者仍可使用其进行密钥破解，安全性还有一定的缺陷。为避免上述缺陷，设计一个随机算子矩阵，使其对传输信息进行加密，从而使得攻击者无法从窃取的信息中推导出真正的密钥。 对上述方案的优化设计如下，见图1： 1) 甲随机选择一个有限域上的矩阵 A k × n 和任一个A的广义逆矩阵 A − ，并由计算机根据A随机生成一个矩阵 C n × n 为随机算子； 2) 甲传送 C A − A 给乙； 3) 乙随机选择一个有限域上的矩阵 B m × n 和任一个B的广义逆矩阵 B − ，并由计算机根据B随机生成一个矩阵 D m × m 为随机算子； 4) 乙将计算得到的矩 C A − A B B − D 传送给甲； 5) 甲计算 A C − [ C A − A B B − ] D = A B B − D 传送给乙； 6) 乙传送矩阵 给甲； 7) 甲和乙均可以生成密钥 ，甲计算： ，乙计算： 。 图1. 方案流程图
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user: 7. 总结 本方案对明传信道上的信息进行加密，分别左乘及右乘各自计算机生成的随机算子矩阵C和D，矩阵C和D并不进行公开或单独传递，仅由计算机记录。最终在进行密钥解密计算时，分别由计算机加入随机密码子，计算得到密钥。而攻击者即使在明传信道上获得信息时，在不知道随机算子的情况下也无法进行强行破解，既可以保证共享密钥的安全、可靠，又可保证明传信道信息的安全，所以本方案是更为安全的。
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user: 摘 要 旅游地与客源地，及周围其它目的地之间的空间关系以及交通的可达性等即为旅游区位，它可以在宏观上影响该旅游地的地位以及客流量的多少等。因此，为了旅游资源可以得到更优的配置，区位分析对旅游资源的开发具有重要的意义。本文从资源区位、客源(市场)区位、交通区位、经济区位、文化区位等方面对紫蓬山旅游区进行分析，发现紫蓬山风景区主要旅游资源优势突出，区位条件优越，短途休闲旅游市场前景广阔。但基础设施略有不足。因此，建议在继续保护好原有生态环境的基础上，加强科考和研学旅游方面的宣传，并在重要的地质遗迹旁边设立对应的讲解指示牌，以提高该地的科学价值。同时，根据游客不同的需求，设计不同的游览路线，增加游客体验感的同时，提高游客的回头率。将地铁延伸至此，设立专门的站点，并打造独具特色的站点文化。适当发挥山地和当地气候的优势，发展林业和特产区，延长产业链，增加附加值，为当地增加就业岗位，提高当地的经济收入的同时，变相地打造独具特色的品牌，为跻身世界旅游景点积累资本。继续维护古建筑和古文化的传承，采用多种形式，增加游客的体验感与参与度等。 关键词 :紫蓬山，旅游区位，区位分析 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 区位，是某一事物或主体所占据的位置，具体可理解为一定的空间地理坐标 [ 1 ]。区位作为区域经济发展的空间要素，一向被视为实现最大化经济活动效益的位置条件 [ 2 ]。传统观点中，旅游区位被看成是影响旅游业发展和旅游景点开发的空间位置 [ 3 ]。经济地理学中，旅游区位还包括客源区位、资源区位和交通区位等 [ 4 ]。在实践中，王衍用 [ 5 ] 提出了“客源区位看位置、资源区位看结构、交通区位看线路”的策略，以及区域旅游发展的环境评价等。此外，李庆雷等 [ 6 ] 还补充提出了经济区位(影响旅游投入水平、本地消费规模和基础产业支持能力等)、生态区位(影响旅游景观环境质量在生态格局中的开发利用模式及地位)，文化区位(关系旅游地文化特色) [ 7 ] 等。有鉴于此，本文将试从资源区位、客源(市场)区位、交通区位、经济区位、文化区位等方面对紫蓬山旅游区进行分析与评价。
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user: 2. 地理概况 紫蓬山又称李陵山，位于合肥市西南部，景区距合肥市仅18公里(见图1)，有“森林大道”与市区相通，合六、合徐、合界、合宁高速公路，宁西、合九、合蚌、合芜铁路从外围穿过，距南京1.5小时的车程，距武汉2个小时的车程，距上海3个小时的车程，交通便利(见图2)。 图1. 紫蓬山风景区省内区位图 图2. 紫蓬山风景区铁路交通区位简图 紫蓬山地处中纬度，位于江淮之间，虽为亚热带湿润季风气候，但实则属于暖温带向亚热带的过渡地带。气候温和，四季分明，降雨量近1000毫米，年平均气温约为15.7℃。 紫蓬山拥有近百平方公里的国家级森林公园，植被覆盖率96.3%以上，栖息鸟类120多种，名胜古迹众多。山丘自然生态景观、淮军故里圩堡群人文景观、佛教文化景观、以及体育训练基地，四者并重，成为独具特色的旅游资源。
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user: 3. 紫蓬山旅游区位分析 3.1. 资源区位 资源区位即是指在空间位置某一旅游资源与其周围旅游资源之间的组合关系。即该地在空间位置上与其他邻近区域旅游资源的组合关系 [ 8 ]。 紫蓬山风景区内森林面积达5万余亩，覆盖率高达99%，拥有安徽乃至华东最大的古森林，1000多株百年以上的松树、栎树；120多种栖息鸟类，生物多样性丰富，自然生态景色宜人，非常适合发展生态观光游。此外，紫蓬山地区有发育完整的侏罗系沉积岩，相比于同类自然旅游风景区，其特色鲜明的地质遗迹，又成为科考和研学旅游的圣地。 因此，建议在继续保护好原有生态环境的基础上，加强科考和研学旅游方面的宣传，并在重要的地质遗迹旁边设立对应的讲解指示牌，以提高该地的科学价值。同时，根据游客不同的需求，设计不同的游览路线，增加游客的体验感的同时，提高游客的回头率。 3.2. 客源(市场)区位 市场区位是指旅游目的地与游客之间的空间关系。其中，出游的动机和出游能力与客源地的人均国民收入、人口密度和地方消费文化等有关。由于我国人口和经济发展不均，因此，对于我国现状而言，经济相对落后的中西部地区的出游率明显低于经济比较发达的东部和南部沿海地区。同时，游客的到访对于目的地而言，实际上是市场分割的结果。 相比于中西部同类自然旅游风景区，其距离东南沿海客源市场更近。据统计，近年来紫蓬山风景区虽然客源稳定，但仍以国内客流为主。因此可知，该地的知名度还不是很高。 故建议在发挥当地特色的基础上，利用各种方式，加强紫蓬山风景区在国内外的宣传力度，打造品牌优势，吸引客源。 3.3. 交通区位 交通区位是决定游客是否能到达旅游地的重要基础。通过最小的活动量，获得最大的接触机会，不仅是人类活动的基本规律，同时也是旅游活动的基本规律。行游比就是这一规律的度量和表征。发达的交通，可以缩小游客的时间距离感，同时提升游客的旅游舒适度。 紫蓬山位于我国安徽省合肥市的西南部，虽然公路、铁路四通八达，且距离机场也仅约29.3 km。相比于西部同类自然旅游风景区，其交通相对便利，容易到达。但人气比较高的现代化地铁却未延伸至此，实则有点惋惜。 故建议将地铁延伸至此，设立专门的站点，并打造独具特色的站点文化。地铁的建设，不仅可以提升平日里周末本市的游客量，同时还可以提升节日里外地游客的通达度及体验感。 3.4. 经济区位 经济区位可影响基础产业支持能力、旅游投入水平及本地消费规模。 随着紫蓬山风景区的建设，其基础设施逐步完善，地区接待能力也在不断增强。 因此，建议紫蓬山可以适当发挥山地和当地气候的优势，发展林业和特产区，延长产业链，增加附加值，为当地增加就业岗位，提高当地的经济收入的同时，变相的打造独具特色的品牌，为跻身世界旅游景点积累资本。 3.5. 文化区位 文化区位是旅游地文化的特色，是吸引游客，提升旅游价值的重要因素。 紫蓬山有着源远流长的佛教历史，紫蓬山庙会，不仅成为肥西县旅游的重要节日，更是皖中地区乃至合肥的重要旅游节日，且每年在此时都会吸引大量的游客。北部山顶有始建于三国的皖中名刹西庐寺、西汉大将李陵后代三国名将李典之墓、五百罗汉雕塑、周瑜读书处、洗砚池、文昌阁等众多胜迹遗址，可让游人发思古之幽情。山下有淮军故里刘老圩、张老圩、唐老圩、周老圩等圩群堡享誉四方，相比于同类自然旅游景区，其文化价值和旅游价值日益凸显，影响辐射全国。 因此，建议紫蓬山继续维护古建筑和古文化的传承，采用多种形式，增加游客的体验感与参与度，例如，每年可在庙会时节，在山上举办独具特色的大锅饭，每人只需几元钱便可以随便吃。这样不仅可以提高游客的回头率，还可以有效的提升景点的知名度。
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user: 4. 结论 1) 紫蓬山风景区旅游资源丰富，类型多样，美学、科学、历史文化价值高，资源集群状况优，旅游景观丰富，地域组合状况较好，优势突出，区位条件优越，短途休闲旅游市场前景广阔。 2) 紫蓬山风景区自然景观独特，适宜发展生态旅游，同时，特色鲜明的地质遗迹，也适宜开发地理研学产品。 3) 紫蓬山风景区北部山顶有始建于三国的皖中名刹西庐寺等众多胜迹遗址，可让游人发思古之幽情。山下有淮军故里刘老圩等圩群堡享誉四方，文化价值和旅游价值日益凸显，影响辐射全国。 4) 随着AAAA级国家风景名胜区的申报成功，其旅游地位将进一步提升，其经济价值会更加明显。 5) 紫蓬山风景区旅游业的发展将进一步推动地方产业结构的不断调整，拉动地方三产服务行业的快速发展，增加就业机会，提高服务水平，促进环境保护和可持续发展等。
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user: 5. 建议 1) 建议在继续保护好原有生态环境的基础上，加强科考和研学旅游方面的宣传，并在重要的地质遗迹旁边设立对应的讲解指示牌，以提高该地的科学价值。 2) 同时，根据游客不同的需求，设计不同的游览路线，增加游客的体验感的同时，提高游客的回头率。 3) 将地铁延伸至此，设立专门的站点，并打造独具特色的站点文化。 4) 适当发挥山地和当地气候的优势，发展林业和特产区，延长产业链，增加附加值，为当地增加就业岗位，提高当地经济收入的同时，变相地打造独具特色的品牌，为跻身世界旅游景点积累资本。 5) 继续维护古建筑和古文化的传承，采用多种形式，增加游客的体验感与参与度等。
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user: 摘 要 随着计算机技术的发展，应用计算机对导弹预警进行可视化模拟的研究得到不断的重视。本文针对前后雷达组网对导弹进行搜索跟踪的场景，使用STK与C#软件联合编程设计开发了多雷达跟踪弹道导弹预报交接可视化软件系统。首先介绍了系统的基本概述；然后分析了STK/X组件与C#集成的相关配置设计；最后详细介绍了可视化系统的界面设计与操作流程。通过系统运行表明，该系统兼容性好，运行稳定，操作性强，具有一定的工程应用价值。 关键词 :多雷达跟踪，STK，C#软件，导弹预警 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 近年来随着计算机技术的不断发展，导弹预警研究从单纯的数据算法研究不断向可视化展示方向拓展 [ 1 ] [ 2 ]。STK (Satellite Tool Kit)是美国AGI公司开发的软件，是航空航天领域一款非常实用的软件 [ 3 ]。该软件不仅具有强大的二三维的图像处理操作能力同时又具有目标数据分析能力，而且可为其他编程软件提供可调用组件接口，方便了不同应用功能系统的开发 [ 4 ]。 针对多雷达跟踪弹道导弹的预报交接场景可视化模拟的问题，本文以C#的winform为平台进行开发，调用STK软件中的二维三维可视化功能组件，设计开发了弹道导弹雷达预报交接可视化系统，实现了组网雷达预报交接导弹预警过程的可视化展示及操作，同时可对导弹状态数据及雷达观测数据进行分析，便于研究人员和考察人员观看整体过程。本文首先介绍了系统的基本概述，然后分析了系统的功能模块及组成，最后通过实例运行说明了系统的操作流程，验证了系统的各项功能及稳定性。
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user: 2. 系统基本概述 2.1. 系统设计构架 系统的设计思想为，系统首先通过C#软件搭建一个界面显示窗口，通过STK/X组件将弹道导弹的雷达预报交接过程以一个动态场景进行展示。预报交接过程中涉及到的相关运算则由内核程序进行，其系统设计构架如图1所示。 图1. 系统设计的构架图 2.2. 编程软件选择 系统内部的计算程序可通过各章节的仿真程序转换为目标程序语言，而系统外部界面的设计，可由MATLAB的GUI设计、C++的MFC设计以及C#的WinForm等多种程序语言进行设计。对比这几种编程优缺点，使用MATLAB的GUI设计，其界面设计较为快捷，但是由于调用的都是MATLAB自身函数，其运行速度较慢，软件的运行也需要MATLAB环境，不适宜作为通用软件的推广使用 [ 5 ] [ 6 ]；使用C++进行MFC界面设计，C语言更接近于底层，其运行速度较快，但窗体界面较为单一老化，软件的开发已不适合当前主流界面 [ 7 ]；C#的WinForm窗体设计，窗体界面搭建较为灵活，且窗体风格设计丰富，程序的运行速度与C++的MFC程序差不多 [ 8 ]。因此本系统采用C#的WinForm进行系统外部界面搭建，并调用STK的三维、二维控件来完成系统构思中的功能实现。
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user: 3. C#调用组件的相关配置 3.1. 系统软件32位与64位的选择 本文系统软件在使用C#设计时定义为32位软件，优点在于其既可在x64的操作系统运行，也可以在x86 (32位)的操作系统上运行。x64平台下设计出的软件系统比x86设计出的系统运行速度快，系统设计之初曾尝试使用x64平台设计，但x64设计的软件只能运行在x64位的操作系统上运行，不如x86设计出的软件适用性广，且系统后面的需要的一些组件也需要在x86平台下运行，因此综合软件的使用范围和内部组件的兼容性，设计本文软件系统定位在32位软件。 3.2. DotNetBar的.NET Framework组件调用 由于C# WinForm项目中自带的控件数量有限，而DotNetBar就是一套基于.NET美化控件库，内含有诸多控件以及多种界面的皮肤风格，窗口界面更为灵活多变，人机交互感觉更强。本文软件系统使用DotNetBar控件库，一是可以更加方便的添加更丰富的操作按钮，二是与时俱进更符合时代审美特色。关于DotNetBar控件库的更多介绍可查看官网http://www.devcomponents.com/dotnetbar/，其调用使用方法与调用其他组件的方法基本一致。 3.3. STK相关COM组件的调用 本软件系统主要调用了STK三个COM组件库，分别为STK Objects、STK Util、STK X。其中STK Objects库，包含了STK结构的各个方面的类型、接口、事件和类。STK Util包含各种类库中的方法和属性，使用C#实例化对象后通过方法实现各项功能 [ 9 ]。STK X是AGI公司开发的嵌入技术，它以COM组件的形式添加到用户软件系统中，调用方便快捷 [ 10 ]。C#添加COM组件的具体流程如下： a) 在解决方案资源管理器中找到“引用”选项，右击→【添加引用】→【COM/类型库】→选择AGI.STKObjects.Interop、AGI.STKUtil.Interop、AGI.STKX.Interop，点击确定添加。 b) 在.cs程序文件开头添加“using AGI.STKObjects”、“using AGI.STKUtil”的代码用以引用，三种控件的引用也要注意其运行版本号，软件开发阶段若版本不统一会出现运行问题，运行版本可在其属性中查看。 c) 在C#【工具箱】中将AGI Map Control和AGI Globe Control添加至窗体设计界面内，并可搭建形成系统的二维三维操作界面。 在向二三维场景中添加我们需要的导弹雷达等对象时，可以使用两种方法。一个是实例化AgStk Object Root类，通过调用类内不同的对象及方法实现相关操作，此方法需要查阅不同操作对应的方法，编程较为麻烦；另一个是使用“Execute Command”方法，该方法只需要将命令代码输入到“Execute Command”的参数值中，由于命令代码的编写规则掌握较快，应用该方法将更为快捷。两种方法的相关查阅资料均可在STK软件的帮助文档中查到。本软件系统将两种方法混合使用，更好的实现了诸多功能。 3.4. 外部环境 a) 硬件要求。软件系统运行所需硬件配置如表1所述。 Table 1 Hardware configuration table required for system operatio 计算机设备名称 配置要求 CPU 3.0 GHz 显卡 N卡460以上 内存 1 GB及以上 显存 1 G及以上 硬盘 500 MB 表1. 系统运行所需硬件配置表 b) 软件要求。软件系统运行所需软件配置如表2所述。 Table 2 Software configuration required for system installation and operatio 软件类型 软件名称 软件版本 操作系统 Microsoft Windows WinXP及以上 其他配置 .NET Framework 4.0 Microsoft Visual Studio 2010及以上 表2. 系统安装和运行所需软件配置
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user: 5. 结束语 本文设计开发了一套弹道导弹雷达预报交接可视化系统。首先概述了系统的设计思想和基本概述；然后介绍了STK/X组件与C#软件集成的相关配置；最后详细介绍了本文软件系统的设计，包括系统界面设计与系统的操作流程。本文系统经运行表明，该系统兼容性好，运行稳定，操作性和直观性较强，具有一定的工程应用价值。
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user: 摘 要 对政府工作报告大数据的智能分析，可以快速且充分地掌握其内在各因素的关联，支持决策者完成合理的决断。本文以2000年后共18年的全国31个省和直辖市县区级及以上的政府工作报告为分析对象，首先提出了基于文档嵌入同胚空间的最佳嵌入维度分析框架，在此基础上对政府工作报告的最佳文档嵌入维度同胚模型进行了省域文档可分性和省域文档相似性研究，最后给出了政府工作报告的文档聚类可分性和相似性差异的实验结果和分析。该模型得到的最佳文档嵌入向量能够有效地对政府工作报告的文档省域子空间进行划分，各地方政府工作报告的文档省域时间序列相似性差异凸显了它们在政治、经济、教育、文化等多方面的差距，实验同时发现在求解相似文档集上使用正则化后的政府文档向量的欧式距离能够等效于传统的余弦距离。本文提出的文档嵌入同胚分析框架不仅对我国智慧政务的建设具有一定的参考意义和应用价值，同时可以在上市公司公告等文档多分类任务中对深度信息挖掘、报告再解读和智能决策提供支持。 关键词 :政府工作报告，文档嵌入，同胚，维度 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 中央集权制为我国当前的政治现状，这一现状决定了我国大陆地区31个省、直辖市、自治区的最高一级行政单位在各自管辖的行政区划内具有高度的政策权威，其辖区内的州、市、盟、县、旗、区在政府工作上与省部级的政策指令高度看齐，这为地方政府工作报告按省域一级文档可分奠定了现实基础，计算机算法的进步为分析我国县(区)级及以上的政府工作报告文档大数据奠定了技术基础。 对政府工作报告的已有研究中虽部分使用了自然语言处理及文本分析方法，但在其做后续分析时仍存在数据来源较小且仅限于中央政府工作报告、研究不深入、方法较单一以及内容分析上的单方面性和主观性等一些不足之处。结果反映的往往是一组政府报告在全部表达内容下，或全部政府工作报告在某些方面的相关性 [ 1 ]。然而在政府公文中，很少有像政府工作报告这样一篇文档表达多重内容的综合性论述报告，使用基于人工智能的大数据智能分析来研究它们在时间尺度上的传承性、空间维度上的相似性和内在各因素的关联性，对于全面解读各地方政府的工作报告具有重要意义。 在拓扑学中，同胚(homeomorphism)是两个拓扑空间之间的双连续函数，拓扑空间范畴中的同构 [ 2 ]。也就是说，它们是保持给定空间的所有拓扑性质的映射。如果两个空间之间存在同胚，这两个空间就称为同胚的，从拓扑学的观点来看，两个空间是相同的。本文中的同胚，是指同一文本使用相同的训练模型或经过相同的处理过程，得到的具有不同训练参数但具有相同特征数的文本的计算机表示形式。 本文首先获取除港澳台以外、2000年以后的31个省、州、盟、市、旗、区和县级政府工作报告，在Gensim平台上使用Doc2Vec方法进行文档向量的分布记忆模型(distributed memory model of paragraph vectors， PV-DM)训练报告文档大数据，通过无监督的方式得到文档的深度学习(Deep Learning， DL)向量空间表示，进而使不同维度的政府工作报告具有相同的文档嵌入向量空间同胚表示，找到最优的政府工作报告文档嵌入维度，然后使用基于分类和回归树(classification and regression tree， CART)的XGBoost算法进行有监督的省域政府工作报告向量空间的划分，接着对最佳嵌入维度空间的政府工作报告进行相似性分析，最后通过流形学习(manifold learning， ML)中的T分布随机近邻嵌入(T-distributed stochastic neighbor embedding， T-SNE)非线性降维算法，将高维的政府文档向量降到二维，得到政府工作报告的文档可视化结果。 针对政府工作报告，本文首先通过文档嵌入维度同胚分析模型，结合无监督的深度学习将其向量化，然后使用有监督的机器学习对同一地方政府工作报告的时间序列传承性进行分析，接着得到不同地方政府工作报告之间的同地相似性、同市相似性和异省相似性，进而去分析产生该相似性差异的可能原因，如地方政府政治地位、政府官员的来源、实体经济产业联系、高等教育资源分配差异、语言文化用词风格差异等。这种先使用无监督的深度学习再使用有监督的机器学习的方式，既能够有效规避不同嵌入维度的政府文档嵌入矩阵不同、文档向量优劣性不好比较的问题，得到的政府文档最佳嵌入维度，又可以有效防止文档向量化过程中因嵌入维度过小而引起的信息丢失和因嵌入维度过大包含大类噪声。基于人工智能模型，本文对政府工作报告文本大数据进行了分析，其内在各因素的关联分析结果具有较好的经济和政策借鉴意义。同时该文档嵌入维度同胚分析框架可以应用在其他政府公文、行业分析报告、上市公司公告等文档多分类问题中，对文档的深度信息挖掘、分类再解读和智能决策提供基于人工作智能的自然语言处理支持。
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user: 2. 政府文档嵌入维度分析 自然语言处理中，需要将词和句子表示成计算机能够处理的形式。传统的one-hot独热表示仅仅将词符号化，不包含任何语义信息。Harris在1954年提出的“分布假说”为这一设想提供了理论基础：上下文相似的词，其语义也相似。Firth在1957年对分布式假说进行了进一步阐述和明确：词的语义由其上下文决定 [ 3 ]。分布式表示的较大优点在于它具有非常强大的表征能力，比如n维向量每维k个值，可以表征kn个概念。 Bengio提出一个自然语言处理的大规模深度学习模型，这个模型能够通过学习单词的分布化表示来获得上下文信息 [ 4 ]。基于神经网络的分布式表示一般称为词向量、词嵌入(word embedding)或分布式表示(distributed representation)，核心依然是上下文的表示以及上下文与目标词之间的关系的建模(见图1)。相比于词的独热表示，一是将词向量的每一个元素由整型改为浮点型，变为整个实数范围的表示，二是将原来稀疏的巨大维度压缩嵌入到一个更小维度的空间。 词嵌入是深度学习模型应用到自然语言处理中不可或缺的一环：神经网络的输入是连续空间中的向量，而自然语言运用的则是离散的字符，词嵌入将自然语言转换成空间中的向量，是连接两者不可或缺的桥梁。维度(dimensionality)是词嵌入模型里最重要的一个超参数。斯坦福大学的研究者Yin和Shen提出了一个理解词嵌入维度的理论框架 [ 5 ]。 Milokov等人提出了Word2Vec词嵌入算法，Google将其于2013年开源，采用了CBOW (continuous bag-of-words model)和skip-gram (continuous skip-gram model)两种模型与负采样和层次损失函数两种方法 [ 6 ]。随后的2014年，Le和Mikolov提出了文本向量的深度学习算法Doc2Vec文档嵌入(document embedding)，借鉴Word2Vec思想的两种结构：PV-DM和PV-DBOW，分别对应Word2Vec中的CBOW和skip-gram [ 7 ]。Doc2Vec在神经网络的输入层增加了一个唯一的文档(段落)ID，在计算句子向量的同时算法也计算出词向量(见图2)。在图2中，政府文档用矩阵D中一行唯一表示，词用one-hot词汇表W中一行唯一表示。 图1. 词向量是训练神经网络时的隐藏层参数 图2. Doc2Vec两种结构 2.1. 文档嵌入的几何性质与几何不变性 几何模型中的文档向量的几何性质与文档的表达内容存在着对应关系 [ 8 ]： · 相似性。文档的相似性可以通过向量夹角的余弦值来表示。对于两个文档向量V i 和V j ，它们夹角的余弦值 cos ( V i ， V j ) 的范围在−1到1之间。这个值越大，代表第i个和第j个文档之间的相似度越高； · 类比性。类比性考察的是两篇文档之间作者是否相同。文档类比这一语义性质对应的几何性质为两对文档向量的差的平行度； · 聚类性。相似文档向量之间的距离总是较小，因而这些文档会倾向于聚成一类。 文档嵌入向量的夹角关系、平行关系和距离关系具有酉不变性，文档嵌入向量空间的旋转、等量伸缩、镜像等整体变换并不影响这种几何关系。酉变换并不改变向量之间的相对位置。评价文档的相似、作者等语义学任务时，由于文档嵌入向量空间的几何性质具有酉不变性，因此将文档向量矩阵全部单位化后向量夹角关系不变。 2.2. 政府文档嵌入的损失函数 定义1 (文档嵌入同胚DVM)：为使不同嵌入维度的相同文档集具有相同的同胚表示，给定文档嵌入向量集 E ∈ R n × d ，定义其文档嵌入同胚为： DVM ( E ) = E E T 其中n为文档数，d为嵌入维度， E T 为E的转置矩阵。文档嵌入同胚 E E T 的第i行是一个n维向量 ( ( v i ， v 1 ) ， ( v i ， v 2 ) ， ⋯ ， ( v i ， v n ) ) ，该向量可以看成是 v i 的相对坐标，其参照物是 v 1 至 v n 。 定义2 (文档嵌入损失DVML)：给定相同文档集、不同维度的文档嵌入E 1 和E 2 ，定义其文档嵌入损失为： DVML ( E 1 ， E 2 ) = ‖ DVM ( E 1 ) − DVM ( E 2 ) ‖ = ‖ E 1 E 1 T − E 2 E 2 T ‖ = ∑ i ， j ( ( v i ( 1 ) ， v j ( 1 ) ) − ( v i ( 2 ) ， v j ( 2 ) ) ) 2 文档嵌入损失通过测量E 1 和E 2 中同一文档向量的相对坐标漂移，从而消除对于特定文档嵌入坐标系的依赖。注意到文档嵌入损失DVML的酉不变性，如U为一个n阶酉矩阵，I n 为n阶单位阵，满足 U U T = U T U = I n ，E 2 是E 1 的一个酉变换，满足 E 2 = E 1 U ，则 ‖ E 1 E 1 T − E 2 E 2 T ‖ = 0 。
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user: 3. 政府文档嵌入流形学习分析 在现实中高纬度的文档向量数据点可能并不分布在欧式空间，使得非线性高纬度文档嵌入数据难以在传统欧式空间中度量，因此引入新的数据分布流形空间用于文档嵌入数据的空间分布。流形(manifold)的局部具有欧几里得性质，是欧式空间中几何概念的推广，文档嵌入的向量空间通常具有在高纬度空间中实数“充盈”，传统的欧几里得度量方式不再适用于文档嵌入的向量空间，但完全摒弃欧几里得的数学度量方式、创造性地开创一种新的空间度量方式并未在数学上取得突破性进展，因此，在对高纬度、实数域的文档嵌入向量空间进行分析时，引入局部具有欧几里得性质的流形的数学概念，变得实际且可行。 3.1. 高维空间政府文档嵌入 高维度的政府工作报告文档嵌入向量空间中，任意两个文档向量之间的距离差异较小，欧式距离失效，基于欧式距离、建立最近邻算法图来近似流形的方法在高维空间失效 [ 9 ]。由于数据内部特征的限制，一些高维中的数据会产生维度上的冗余，实际上只需要比较低的维度就能唯一地表示 [ 10 ]。 政府工作报告文档嵌入本质上是文本在高纬度空间的实数域上的向量表示，其作为典型的几何模型，其具有流形学习所需要的数据特征，因此，将政府工作报告文档嵌入向量之间的夹角余弦值定义为它们在高维实数空间中的距离，即可对政府工作报告文档嵌入进行文档相似性评价，为政府工作报告省域文档相似性奠定了数学基础，并且这种文档向量流形空间所具有的局部欧几里得性质也为使用T-SNE进行流形学习降维从而实现可视化提供了依据。 3.2. 政府文档向量距离 定义3 (文档余弦距离DCOS)：为使在高维空间中表征不同文档嵌入向量之间的距离，定义其文档余弦距离为： DCOS ( A ， B ) = ∑ i = 1 n ( A i B i ) ‖ A ‖ ‖ B ‖ 其中， A ， B 为不同文档嵌入向量。 定义4 (文档欧式距离DEUC)：为使在高维空间中表征不同文档嵌入向量之间的距离，定义其文档欧式距离为： DEUC ( A ， B ) = ∑ k = 1 n ( x k * − y k * ) 2 ， x k * = x k x 1 2 + x 2 2 + ⋯ + x n 2 其中， A ( x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n ) ， B ( y 1 ， y 2 ， ⋯ ， y n ) 为不同文档嵌入向量， y k * 与 x k * 为 A ， B 向量正则化后的第k个坐标。注意到： DEUC ( A ， B ) = ∑ k = 1 n ( x k * − y k * ) 2 = ∑ k = 1 n ( x k * ) 2 + ∑ k = 1 n ( y k * ) 2 − 2 ( ∑ k = 1 n x k * y k * ) = 2 − 2 DCOS ( A ， B ) 任意两个n维文档嵌入向量 A ， B ，其正则化后的标量之间的欧式距离区间为[0，2]，点坐标落到单位 n − 1 维球面 S n − 1 = { x ∈ R n : ‖ x ‖ = 1 } (n维空间内的 n − 1 维流形)上，其单位化后的向量之间的余弦距离区间为[−1，1]，位于n维曲面包含的空间里，欧式距离与余弦距离在半个 n − 1 维球面上 S n − 1 上具有一一映射关系且线性单调。n维文档嵌入向量的欧式距离与余弦距离相同之处在于，都可以表征文档之间的相似度，而它们的不同之处在于，欧式距离越小则文档越相似，而余弦距离越小则文档越不相似。
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user: 4. 政府工作报告文档嵌入维度 从政府文档向量模型训练后得到的政府文档嵌入同胚，求解政府文档嵌入损失，对政府工作报告作出最佳嵌入维度的选择。 4.1. 政府文档嵌入滑动窗口大小的选择 滑动窗口是指在训练政府文档嵌入向量时，每次训练输入到神经网络的词的数量。通用文档嵌入参数同胚模型，是一个用于求解文档嵌入参数的计算机算法，它在事先计算好的文档嵌入同胚集合(也即多个文档嵌入同胚矩阵)上遍历每个同胚向量，调用文档嵌入损失数学公式，计算一个文档嵌入同胚和其他文档嵌入同胚之间的文档嵌入损失后累加，得到该文档嵌入同胚的文档嵌入损失并添加到字典，最后字典里最小的值所对应的键即为最优的文档嵌入同胚，该文档嵌入同胚所使用的参数即为最优参数。 固定相同政府文档嵌入维度为800，滑动窗口大小取[5，30]，得到政府文档嵌入同胚序列，在该序列上运用模型1，得到政府工作报告文档嵌入的最优滑动窗口为17。 4.2. 政府文档嵌入维度大小的选择 政府文档嵌入维度的选择是指Doc2Vec训练政府文档向量时神经网络的维数，即得到的政府文档向量的维度数，采用先粗后细的方式。政府文档嵌入维度同胚模型，是一个用于求解政府工作报告最优文档嵌入维度的计算机算法，它直接输入经过预处理(中文分词、去标点、去停用词、去数字、去人名地名等)的政府工作报告文本，在预先设定的维度区间内，调用Doc2Vec文档向量化算法和通用文档嵌入参数同胚模型，得到最优文档嵌入同胚，其对应的文档嵌入维度即为该预设区间内的政府工作报告最优文档嵌入维度。 图3. 作报告嵌入维度及滑动窗口选择 先训练出滑动窗口为10、间隔为10的维度区间[100，2000](以[100，2000，10]表示，下同)的政府文档嵌入同胚集合{DVM} 1 ，在{DVM} 1 上使用模型1，求得最优政府文档嵌入维度区间为[1020，1140]，然后在该区间上间隔为1训练出政府文档嵌入集合{DVM} 2 ，在{DVM} 2 上使用模型1，最终选择最优政府文档嵌入维度为1062，即使用1062维神经网络训练出的政府文档嵌入损失最小(见图3)。 结论1：全国31个省、直辖市、自治区的各级地方政府工作报告最佳文档嵌入维度在1062附近，最佳滑动窗口大小约为17。 4.3. 文档嵌入维度大小设置及其影响 Yin和Shen在其论文中提出了一个理解词嵌入维度的理论框架 [ 5 ]。他们定义了PIP损失函数来测量词嵌入之间的差异，通过将词嵌入转化为带噪音的矩阵分解问题，开发了一套基于微扰理论(matrix perturbation theory)的分析技术，发现PIP损失函数有偏差-方差分解(bias-variance decomposition)进而直接证明了词嵌入最佳维度的存在，通过寻找偏差和方差的平衡点可以直接求解理论上最优的维度。 由于文本嵌入和词嵌入虽然在神经网络架构上存在相似性，但由于文本嵌入在神经网络的输入层上多了一个文档ID，使其对于不同的文本集有不同的最佳嵌入维度，文本集的平均长度、长度的方差都是影响最佳嵌入维度的重要因素。对于文档嵌入维度大小选择的普遍做法是维度越大越好，这种做法通常会带来以下问题： · 深度神经网络对于文本分词序列的过学习，使得文档向量具有较大方差夹杂大量杂音； · 训练的时间成本和设备成本与文档的规模、维度的大小成正比，越大的文档集和越大的维度设置会带来越长的训练时间和越昂贵的硬件要求。 实际情况中，不同类型的文本集的最佳文档嵌入维度大小和滑动窗口大小是不同的，通常表现为： · 文本越长，最佳嵌入维度越大； · 文本的单句平均长度越长，滑动窗口越大； · 滑动窗口通常取文档句子长度的平均词数。 针对上述情况，在实际的使用中，对于政府文本嵌入维度大小的设置可以采用预估-抽样实验-选择的三个步骤决定： 1) 根据待训练文档集的平均长度预估其最佳嵌入维度大小的区间； 2) 在预估区间上根据实际情况设置区间间隔，使用小批量文档集，快速训练，在得到的文档向量上使用通用模型1得到最优维度大小； 3) 绘制文档嵌入损失-嵌入维度图，若所选最优维度处于凹曲线内，决定使用更小的区间间隔再度优化或退出选择；若所选最优维度处于预估区间两端之一或无凹曲线，则应向该方向调整预估区间。 上述政府文档嵌入维度大小的选择步骤，关键在于使用小的文档集小步试错、快速迭代，从而找到整个待训练政府文档集的最佳训练维度。 文挡嵌入维度是深度学习运用在自然处理中，使用神经网络训练得到文档的向量表示首要考虑的重要参数，过小的嵌入维度会造成政府文档隐含信息的丢失，使得政府文档向量表示具有较大的偏差，而过大的嵌入维度会造成深度学习的过拟合夹杂大类噪音，政府文档向量表示具有较大的方差 [ 11 ]。无论是过小还是过大的政府文档嵌入维度都不能很好的完成文档的矢量化，进而在下一步的文本分类、聚类和内容分析上表现不佳。
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user: 7. 结语 本文通过一种基于文档嵌入维度同胚空间的最佳嵌入维度人工智能分析模型，对同一政府工作报告在不同维数的深度学习向量表示转化为相同维数下的同胚向量表示，通过比较嵌入同胚损失得到政府工作报告的最佳维度，在最佳维度空间中进行基于机器学习的政府工作报告省域文档可分性和省域文档相似性的管理学分析。 本文通过省域可分性实验表明了各地方政府的政府工作和施政纲领一定程度上在省(直辖市)一级上呈聚类关系，通过省域相似性挖掘出了不同地方政府的政治地位、政府官员的构成、实体经济产业联系、高等教育资源分配差异、语言文化用词风格差异等内在多因素带来的政府工作报告同地、同市和异省相似率的差异。本文的实验方法对文本所属领域、语言类型、文本长度、文本多分类和文本时间序列特征均具备较好的鲁棒性，因此对非中文文本和其他领域的文本最佳嵌入维度分析与分类，均有一定借鉴意义。 本文的政府工作报告省域可分性和省域相似性的大数据分析具有一定的经济政策借鉴意义，对我国智慧电子政务建设具有一定的参考意义和应用价值，同时本文使用的文档嵌入维度同胚分析框架可以支持一些实际的管理学文本研究，如政府公文、行业分析报告、上市公司公告等。如对上市公司公告文本，将其在最佳文档嵌入维度上使用深度神经网络向量化后，使用机器学习的方式可以分析不同行业的公司产业关联性和同行业不同公司之间的竞争优势，也可将其应用于国情分析咨文，通过对不同国家、不同行业的竞争优势进行分析，得到报告的深层次经济、政治、文化等多方面再解读，从而为跨国公司提供国际化战略参考。
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user: 摘 要 在电动汽车的市场规模不断扩大的环境以及前装车联网设备渗透率持续增长的态势下，针对性开发集数据监控和远程管理功能于一体的车辆远程监控平台，是组建智能网联汽车生态圈中的重要一环。本文设计并开发了一种基于4G通信技术，并主要利用Go编程语言完成数据处理的电动汽车远程监控平台。从整体平台架构设计出发，开发过程中结合软硬件层面实施负载均衡，使平台可以有效应对大量终端的同时接入，并满足高并发数据处理及管理的需求，实现对车辆数据的远程监控。最后，经过软硬件联合测试验证，平台总体运行稳定，可对接入车辆实现远程监控，并为相关远程服务的开发提供支持。 关键词 :远程监控平台，电动汽车，负载均衡，Go语言 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 目前，5G通信技术仍处于加速架设的进程中，并未全面商用，车联网产业的发展受到一定程度的制约。尤其是对于车路协同、自动驾驶、智慧交通系统等前沿方向的研究，高度依赖高带宽、低时延的先进通信网络 [ 1 ]。因此，现阶段车联网技术的推进，更多的是聚焦于车辆的“网联化”，在获取车辆数据的基础上，提供对网络状况无苛刻要求的相关远程服务。如今，基于车载终端等车联网硬件设备的前装，对于车辆的数据采集具有极大的促进作用，丰富的数据样本不仅能为车辆的研发提供实质性的参考依据，还能对实时监控的车辆提供故障诊断方案、售后服务等扩展功能。同时，基于充足样本的大数据挖掘应用，将会极大促进人机交互以及辅助驾驶方面的研究 [ 2 ]。然而不论是从数据管理或是数据应用场景挖掘的角度来看，都需要以远程监控平台作为载体 [ 3 ]。多终端的同时接入以及高并发的数据传输也将对平台产生巨大的压力，因此对平台在高负载环境下的负载均衡能力及稳定性提出了较高的要求。平台的扩展性及适应性也决定了其能否广泛运用于不同场景，将此特性贯穿于设计与开发的过程，也将为后续的开发提供便利。当前，诸如汽车分时租赁、远程车辆故障诊断等基于车辆监控数据的车联网服务，在多终端接入场景下的系统稳定性面临着较大的挑战。而能够较好应对高负载压力的服务平台，大多是以目标功能为导向的设计开发，整体系统可移植性有限，在未来进行功能扩展或二次开发时将增加开发成本及周期 [ 4 ]。因此，在5G通信技术尚未完全铺开的环境下，本文基于成熟的4G通信技术设计开发的车辆远程监控平台是一种能满足对车辆数据进行精确采集，且可移植于不同应用服务系统的方案，在一定程度上提升开发的效率。
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user: 2. 电动汽车远程监控平台整体架构 目前，基于车联网的远程监控技术主要覆盖“端、管、云”3个层面。“端”是指前装于车辆的车载终端及相关汽车电子；“管”包括诸如4G、5G车载蜂窝通信等无线通信技术；“云”则是基于数据驱动的应用开发 [ 5 ]。本文设计开发的电动汽车远程监控平台依据上述的技术范畴，从宏观角度将其架构划分为车载终端、数据处理系统、管理端及数据应用接口四个部分。其主要结构如图1所示。 1) 车载终端 出于成本的考虑，现今主流的电动汽车在整车数据通信部分依然是采用非常成熟的CAN总线系统，这也给原始数据的采集带来了较大的便利性。市面上的车载终端一般通过OBD接口与各ECU进行通信，以实现车辆在行驶、充电和驻车环境下的数据的获取，同时负责数据的转码、加密和组包。 2) 数据处理系统 数据处理系统主要由服务器和数据库组成。被车载终端处理完成的数据包通过4G无线网络，按照TCP/IP协议的要求，上传至服务器的对应端口。服务器端按照编译的流程，对数据包的字段进行解析和预处理，生成以时间为序列且可读的原始数据表，并最终交由数据库存储，以供后期数据调用。 3) 管理端 管理员可以运用跨平台的管理系统实现对远程监控平台的管理。管理端通过唯一预设的API与数据处理系统进行通信及执行数据调用，保证了整体平台的安全性。同时，具有权限的管理员均能通过身份验证的方式在管理端进行操作，提高了管理端的使用便利性。 4) 数据应用接口 在数据处理系统中预留数据应用接口，在管理端开放使用权限即可接入并获取车辆数据，以供不同场景下的应用及服务。 图1. 电动汽车远程监控平台架构
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user: 3. 电动汽车远程监控平台软件设计 为了提高远程监控平台的应用适应性，数据处理系统采用B/S (Browser/Server)与C/S (Client/Server)混合型架构，即浏览器/服务器与客户端/服务器结合的模式，以B/S架构为主。B/S架构的逻辑为：在前端进行的处理操作，主要的业务逻辑都交由后台来处理操作，前端仅负责请求、渲染等少量逻辑处理。其特点在于无需安装特定的客户端，只需要web浏览器的支持就可以在管理系统上完成一系列的操作，不受操作系统的限制，适应性强 [ 6 ]。而对于云平台延伸功能，诸如移动终端(APP)显示、车载终端与平台交互等功能，由于其对丰富界面和操作以及快速响应的要求，则采用只有一层交互的C/S架构。 B/S架构主要将系统划分为三个部分，分别为表现层、逻辑层和数据层。表现层负责处理客户端请求，完成与后台的通信，并显示输出处理结果 [ 7 ]。逻辑层负责处理业务逻辑，与数据库完成数据交互。数据层负责接受请求，对数据内容进行运算处理，并返回处理的结果。由于云平台部分的整体系统架构主要采用的是B/S模式，因此本文以B/S架构的结构形式作为依据，对数据处理系统进行软件设计。 3.1. 表现层 表现层即远程监控平台中的管理系统，是访客或管理人员直接在系统进行操作的入口。对于表现层而言，其任务是将监控数据以功能模块的形式，直观的呈现给管理人员，并具备将指定数据以列表形式导出的功能。其主要功能可预设为管理账户登录与注册、车辆数据监控、故障报警、车载终端管理及数据查询等5个模块。关于表现层模块层级关系可由图2所示。 图2. 表现层模块设计 3.2. 逻辑层 逻辑层部分主要是处理相关的业务逻辑。对于云平台而言，需要处理的业务逻辑分为两类，一类为管理系统即前端的各项操作指令，另一类为后台对上传数据处理。 对于处理前端操作指令的业务逻辑，主要是对数据库接口的调用。无论是车辆数据的查询或是相关信息的编辑管理，本质上是对数据库中存储的数据进行调用。而逻辑层需要完成的工作就是针对各个功能模块要呈现给客户端信息，对需要调用的数据信息做决策，最后从数据库开放的接口调用所需的数据，实现对采集数据和录入数据的增删查改。同时，对于访客的登录登出等操作，须完成用户信息的比对校验工作。 对于实时数据的处理属于默认的业务逻辑，同时也时数据处理系统最核心的功能。数据处理系统首先需要与车载终端建立通信连接，完成车载终端在对应端口上的登录和身份验证，随后开始接收上传的实时数据。当接收到上传数据后，第一步进行数据包的校验，查看数据包是否完整。若不完整则向车载终端返回数据补发命令，并舍弃不完整数据包。校验成功的数据包则交由解析模块进行处理，按照TCP/IP协议内容进行解包，将数据包还原成可读形式的数据信息，再对数据进行预处理，筛去异常值，最后交由数据库进行管理。 而就逻辑层的整体需求来看，其最主要的就是处理高并发负载。云平台与多台车载终端连接，且车辆运行时数据上传频率较高，因此会造成服务器的高负载压力。逻辑层采用的编译语言、处理机制以及服务器架构都需要配合高并发的工作模式，保证整体系统的良好运行以及数据的精准管理。 3.3. 数据层 数据层即数据库部分，数据库主要的工作是对解析完成的实时数据进行存储、管理及调用。存储工作即将服务器端接收的数据存储至服务器端，为数据调用或云计算提供支持。管理工作则是依靠数据库管理系统，负责数据的组织、操作、维护、控制及保护，为数据库系统的核心部分。为了便于数据的调用，还需要对数据进行分类管理并建立索引目录。调用工作是为外部命令提供数据调用接口，以实时数据作为核心内容为客户端提供相应的服务。 综上所述，远程监控平台软件部分的核心就是逻辑层和数据层的设计，平台架构层面即表现为数据处理系统和管理端的开发。