DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 模型建立 根据最小点覆盖的特点，蚂蚁在搜索过程中是可以从一个点转移到其他任一顶点的，故作图G的完全图 G C = ( V ， E C ) ，如果一个边是G中的边那么它的权值是1，如果它未出现在原来的图G中，那么它的权值为0。 定义 G c k = ( V ， E C ) 为k个顶点加入解集后的图，定义 Ψ k ( i ， j ) = V a l u e ( E c k ( i ， j ) ) 。 定义动态启发函数 η j k = ∑ ( i ， j ) ∈ E c Ψ k ( i ， j ) ω ( j ) (4) 在式(4)中， ω ( j ) 指顶点j的权值，用启发函数 η j k 定义状态转移概率方程 p j k = { 1 ， q < q 0 ， j = max i ∈ A k τ i η i k β 0 ， q < q 0 ， j ≠ max i ∈ A k τ i η i k β τ j η j k β ∑ γ ∈ A k τ i η i k β ， q ≥ q 0 (5) 在式(5)中， q 0 是标准参数且q是一个随机变量，它决定每一步选择的类型。 A k 是可用的顶点的列表。不同于TSP的状态转移规则，它并不取决于最后一个被选择的点，这就是为什么用 τ i 来代替 τ i j 。对一个完全指定的蚂蚁群系统全球(当蚂蚁完成它们的所有路径时)，信息素更新为 τ i ( t + 1 ) = ρ τ i ( t ) + Δ τ i b e s t (6) Δ τ i j b e s t = 1 / L b e s t (7) 在式(7)中的 L b e s t 为当前迭代最优解。每条路径上的信息素 τ i ( t ) 都限于 [ τ min ， τ max ] 范围中。每次迭代之后都应将信息素限定在该范围内。若 τ i ( t ) ≥ τ max ，则 τ i ( t ) = τ max ；若 τ i ( t ) ≤ τ min ，则 τ i ( t ) = τ min ，与此同时要保证 τ min > 0 。 局部信息素更新的主要目的是为了减少算法陷入局部最优的状态，同时增加短路径上的信息素浓度。在每一步结束时执行局部信息素的更新，更新规则为 τ i = ( 1 − φ ) τ i + φ τ 0 (8) 式(8)中， 的值是指被选择的点的度数与权值之间的最佳比。参数 φ 是被指定的特殊的局部更新规则的值。
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user: 4. 算法设计 对点赋权图 G = ( V ， E ) ，做出图G的完全图 G C = ( V ， E C ) 。 首先，定义连接函数 Ψ k ( i ， j ) = { 1 ，         i ， j ∈ E 0 ，         i ， j ∈ E C − E (9) 由此函数即可确定各边的连接值。对于蚂蚁k，当蚂蚁k访问到i点，则 Ψ k ( i ， j ) = 0 ，其中j表示所有与i相邻的顶点。 然后计算动态启发因子 η j k = ∑ ( i ， j ) ∈ E c Ψ k ( i ， j ) ω ( j ) (10) 其中 ω ( j ) 为j点的权值， ∑ ( i ， j ) ∈ E c Ψ k ( i ， j ) 表示顶点j所关联的所有的边的连接值之和。因此可求出 max { η j k β } 。 由此给出蚂蚁k接下来访问新的顶点的状态转移概率 P j k = { 1 ，       j = max { η j k β } 0 ，     j ≠ max { η j k β } (11) 对于图G，当所有的连接值均为0时，算法停止。当蚂蚁完成环游，对于所有点i，有 ∑ ( i ， j ) ∈ E c Ψ k ( i ， j ) = 0 ，此时可得到一个点覆盖集 S k 。更新初始点，得到n个新的点覆盖集，计算 min j ∈ S k ω ( j ) ，则得到图的最小点覆盖集。 算法实现步骤 Step1. 初始化：做出图G的完全图 G C = ( V ， E C ) ，由连接函数 Ψ k ( i ， j ) = { 1 ，         i ， j ∈ E 0 ，         i ， j ∈ E C − E 给定的各边连接值，令 S k = { v i } ， k = 1 ； Step2. 用连接函数 Ψ k ( i ， j ) = 0 更新与i点相关联的所有边的连接值，计算 η j k = ∑ ( i ， j ) ∈ E c Ψ k ( i ， j ) ω (j) 若有 η j k = 0 则输出点覆盖，算法停止。否则，转Step3； Step3. 计算 max { η j k β } ，由 P j k = { 1 ，           j = max { η j k β } 0 ，       j ≠ max { η j k β } 确定下一个选择的顶点，并将其并入集合 S k ，转Step2； Step4. 计算 | S k | = min j ∈ S 1 ω ( j ) ，更新初始点，转Step2； Step5. 计算 S = min { S 1 ， S 2 ， ⋯ ， S k ， ⋯ ， S n } ，输出最小点覆盖集S，算法停止。由此得出算法的时间复杂度为 0 [ ( n − 1 ) 2 ⋅ m ] ，其中n为图G的顶点数，m为蚂蚁数目，若 m ≈ n ，则蚁群算法的时间复杂度为 0 [ ( n − 1 ) 2 ⋅ n ] 。
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user: 5. 算例分析 求图1的点覆盖来阐释算法的具体执行过程，其中图G是8个顶点，12条边的点赋权图且图2中的图 G C 是图G的完全图。 图1. 图G 图2. 图G C Step1. 由连接函数 Ψ k ( i ， j ) = { 1 ，           i ， j ∈ E 0 ，       i ， j ∈ E C − E 给定的各边连接值，蚂蚁1以 v 1 为出发点，有 S 1 = { v 1 } ，期望启发因子 β 赋值为2； Step2. 用连接函数 Ψ k ( i ， j ) = 0 更新与点 v 1 关联边的连接值，计算 η j k β 有 η j k β ≠ 0 ，转Step3； Step3. 计算 max { η j k β } = 12.25 ， j = 7 ，将其并入集合 S 1 = { v 1 ， v 7 } ，转Step2； Step2. 用 Ψ k ( i ， j ) = 0 更新 v 7 关联边的连接值，计算 η j k β ，有 η j k β ≠ 0 ，转Step3； Step3. 计算 max { η j k β } = 16 / 9 ， j = 3 ，将其并入集合 S 1 = { v 1 ， v 7 ， v 3 } ，转Step2； Step2. 用连接函数 Ψ k ( i ， j ) = 0 更新与点 v 3 关联的边的连接值，计算 η j k β ，有 η j k β ≠ 0 ，转Step3；Step3.计算 max { η j k β } = 4 / 9 ， j = 5 ，将其并入集合 S 1 = { v 1 ， v 7 ， v 3 ， v 5 } ，转Step2； Step2. 用连接函数 Ψ k ( i ， j ) = 0 更新与点 v 5 关联的边的连接值，计算 η j k β ，有 η j k β = 0 ，输出 S 1 = { v 1 ， v 2 ， v 3 } ； Step4. 计算 | S k | = min j ∈ S 1 ω ( j ) = 10 ，算法停止； Step5. 计算 S = min { S 1 ， S 2 ， ⋯ ， S k ， ⋯ ， S n } 得 S = min { v 1 ， v 3 ， v 5 ， v 7 } ，输出最小点覆盖集 S = { v 1 ， v 3 ， v 5 ， v 7 } ，算法停止。 比较表1中点覆盖的点覆盖数和权值，集合 { v 1 ， v 3 ， v 5 ， v 7 } 的点覆盖数和权值最小，点覆盖数为4，点覆盖权值为10。该算法点覆盖数和权值没有出现局部最优。 Table 1 Number of point overlays and point overlays of each vertex in figure 蚂蚁 初始点 点覆盖 点覆盖数 点覆盖权值 1 v 1 S 1 = { v 1 ， v 3 ， v 5 ， v 7 } 4 10 2 v 2 S 2 = { v 1 ， v 2 ， v 3 ， v 5 ， v 7 } 5 14 3 v 3 S 3 = { v 1 ， v 3 ， v 5 ， v 7 } 4 10 4 v 4 S 4 = { v 1 ， v 3 ， v 4 ， v 5 ， v 7 } 5 15 5 v 5 S 5 = { v 1 ， v 3 ， v 5 ， v 7 } 4 10 6 v 6 S 6 = { v 1 ， v 3 ， v 5 ， v 6 ， v 7 } 5 16 7 v 7 S 7 = { v 1 ， v 3 ， v 5 ， v 7 } 4 10 8 v 8 S 8 = { v 1 ， v 3 ， v 5 ， v 7 ， v 8 } 5 14 表1. 图G各顶点的点覆盖数及点覆盖值 为使该算例更具代表性，选取 n = | V | = 3 r + 4 ，图3中最优覆盖有r + 2个点，为 { B 1 ， B 2 ， ⋯ ， B r + 2 } ，用20只蚂蚁对该实例求解，计算结果见表2。 从表2中可知当图规模较小时，蚁群算法的早期停滞问题并没有出现。然而，随着图的复杂程度增加、点数的增多和r的增大，蚁群算法在计算过程中出现了停滞现象，所得结果是存在局部最优现象的。对信息素浓度的限定，有效的避免了该现象的出现，所得结果更加接近最优结果，计算精度方面得到了一定的提升。 图3. 算例 Table 2 The calculation result r n 最优点覆盖数 近似算法点覆盖数 15 49 17 18 20 64 22 23 25 79 27 30 30 99 32 35 35 109 37 41 表2. 计算结果
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user: 6. 结论 蚁群算法相较各种成熟的智能计算方法，仍在实验探索阶段，但从当前的应用效果来看这种新型系统寻优思想对解决一些实际问题表现突出，解决赋权图点覆盖问题是可行的。 本文主要对蚂蚁选择下一顶点的状态转移概率进行改进，同时对信息素浓度进行限定，设置了最大值与最小值，这样可以使信息素浓度不会在好的顶点上继续加强也不会忽略掉一些潜在的搜索区域，使得解决点覆盖问题的精确度更高，运行效率更快。通过实例计算表明该近似算法提高了准确性，所得解更加趋近于最优解。
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user: 摘 要 武汉市新洲区正在开展国家生态文明示范区的创建工作，基于其中三个乡镇277份调查样本数据，对新洲区农民环境满意度及其影响因素的实证分析表明：对环境知识的了解情况、对政府工作的满意情况、对近几年空气质量的感觉、对噪声的控制情况这些因素对农民的环境状况的满意度有显著的影响。 关键词 :环境满意度，影响因素，生态文明 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 公众是生态文明建设的主要力量，是绿色发展的主要推动力，因此公众参与对于生态文明建设非常必要 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。武汉市新洲区正在创建国家生态文明示范区的创建工作，在开展生态文明创建工作中不仅仅需要政府部门的管理，从根本上还需要公众的参与 [ 4 ] 。公众参与在生态文明建设过程中起着不可忽视的作用 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] ，而在生态文明创建工作中农民群众是生态文明创建的主体，创建工作能不能搞好，很大程度上取决于农民群众的参与程度 [ 8 ] 。环境满意度作为公众参与生态文明建设的一个重要指标，对生态文明示范区的创建工作有很大的影响作用。随机选取其中的三个乡镇的农村居民为对象，围绕农民个体特征、农民对政府工作的满意情况、农民对环境的感知、农民生态文明相关知识了解度等方面进行一系列调查 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] ，然后借助spss19.0数据分析软件对影响农民环境满意度的相关因子进行识别，然后对识别出的有显著性影响的因子与农民环境满意度做交叉分析，为生态文明建设提供依据和参考。
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user: 2. 研究对象与数据来源 笔者于2016年6月至2016年11月对新洲区三个农村的居民的环境意识进行调查统计，选取双柳镇、仓埠镇和旧街镇为研究对象。采用实地发放问卷的调研形式进行随机抽样调查，并辅以访问调查及座谈交流，本次调查的共发放问卷360份，仓埠镇、双柳镇和旧街镇各发放120份，剔除掉关键变量缺失和无效的问卷，共得到有效问卷277份，总回收率为77%，其中双柳镇有效问卷93份，旧街镇有效问卷79份，仓埠镇有效问卷105份。问卷总体质量较好，被调研的公众都能认真填写选项。样本基本情况如表1所示。 Table 1 Sample basic situation tabl 问题 选项 频率 百分比/% 问题 选项 频率 百分比/% 月收入 1500元以下 124 44.8% 对生活垃圾日常收集的感觉 非常满意 64 23.1% 1500~3000元 107 38.6% 比较满意 132 47.7% 3000~5000元 43 15.5% 一般 63 22.7% 5000元以上 3 1.1% 不太满意 18 6.5% 学历 初中及以下 149 53.8% 对噪声的控制情况的感觉 非常满意 40 14.4% 高中 75 27.1% 比较满意 131 47.3% 专科 46 16.6% 一般 84 30.3% 大学及以上 7 2.5% 不太满意 22 7.9% 年龄 20岁以下 0 0.0% 对工业废气和汽车尾气的控制效果的感觉 非常满意 37 13.4% 21~40岁 57 20.6% 比较满意 116 41.9% 41~60岁 178 64.3% 一般 102 36.8% 61岁及以上 42 15.2% 不太满意 22 7.9% 性别 男 218 78.7% 对建筑施工扬尘控制效果的感觉 非常明显 44 15.9% 女 59 21.3% 比较明显 121 43.7% 生态文明创建知晓情况 知晓 244 88.1% 一般 89 32.1% 不知晓 33 11.9% 不太明显 23 8.3% 环境知识了解情况 了解 177 63.9% 对近几年空气质量的感觉 非常好 36 13.0% 不了解 100 36.1% 比较好 161 58.1% 对政府工作的满意情况 满意 233 84.1% 一般 71 25.6% 不满意 44 15.9% 比较差 9 3.2% 对河流、湖泊水质的感觉 非常好 25 9.0% 对饮用水水质的感觉 非常好 41 14.8% 比较好 133 48.0% 比较好 137 49.5% 一般 93 33.6% 一般 94 33.9% 比较差 26 9.4% 比较差 5 1.8% 表1. 样本基本情况表
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user: 4. 结论与建议 1) 加强民众对环境相关知识的了解 由于环境知识的了解程度与农民对环境状况的满意程度关系显著，所以建议政府部门加大对农村环境的宣传教育，及时报道生态建设和环境保护的先进经验，调动农民群众参与农村环境保护的积极性和主动性。在宣传教育方面，虽然电视和手机网络是人们获得信息的主要途径，但是其他方式的宣传也是必要的，尤其是在学校教育方面，也应该成为主要的获取途径 [ 13 ] 。这样，农民群众不仅提高了环保知识，同时，也提高了政府在广大农民群众心中的形象，一举两得。 2) 提升公众对政府工作的满意程度 农民对政府工作的满意与否与环境满意度关系显著，政府在人们心中的地位很高，政府工作的好坏直接影响人们各个方面的判断，所以当地政府对于生态保护和生态文明建设要给予足够的重视，不要以牺牲环境为代价来换取经济的发展。 3) 对空气质量的治理和对噪声的控制工作要加强重视 在对环境感知方面，本文分别从湖泊河流水质、饮用水水质、生活垃圾、扬尘、汽车尾气、工业废气等方面进行调查和分析，发现对近几年空气质量的改善和对噪声污染的控制与农民环境满意度影响显著，当地政府应及时解决如何控制空气质量的改善和如何控制噪声污染。
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user: 摘 要 在互联网高速发展的今天，网络新闻已成为人们获得信息的主要途径，如何准确地为用户提供个性化的新闻推荐已成为业内人士日益关注的问题。为解决这一问题，出现了很多基于LDA的新闻推荐，但它们只进行新闻内容的分析，没有考虑用户兴趣的变化。针对此问题，本文提出了一种基于主题兴趣变化的热点新闻推荐算法。首先，用固定时间窗大小划分用户的阅读历史，并在每个阶段根据用户的阅读历史，利用LDA得到用户兴趣的概率分布。其次，利用时间惩罚加权函数和用户在每个阶段的新闻主题分布预测用户下一阶段的可能兴趣。最后，根据用户兴趣概率分布利用基于用户的协同过滤和待推荐新闻的主题分布完成热点新闻推荐。通过实际数据集上的实验表明，该方法提高了推荐的性能。 关键词 :LDA，协同过滤，主题模型，推荐系统 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 随着互联网的快速发展，人们了解资讯的方式和阅读的习惯都发生了很大的变化，网络新闻阅读已经成为人民日常生活不可缺少的一部分。它给人民生活带来便利，但同时由于参与用户多、资讯源头多也带来了严重资讯过载问题。如何从海量的新闻资讯或讨论话题中挖掘出用户感兴趣的内容变得越来越困难。个性化的热点新闻/话题推荐系统可以有效解决这一问题，为用户提供个性化热点新闻，提高用户的阅读和参与体验。如今日头条、一点资讯等新闻阅读产品都以自己的个性化推荐算法作为吸引用户的卖点。 个性化的热点新闻/话题推荐的关键是根据用户的阅读历史精准刻画用户的个性化阅读兴趣模型，从而为其推荐个性化阅读列表。因为新闻/话题和阅读的历史都具有一定的主题特性，因此很多学者将主题模型引入了新闻推荐过程。郭晓慧 [ 1 ] 在LDA模型的主题采样及其分布计算过程中引入平均加权值，提高了主题间的区分度。汤鲲 [ 2 ] 等人将LDA与GRU相结合应用于群聊会话主题挖掘，解决了传统主题模型不能解决的词语顺序问题。曹巧翔 [ 3 ] 等人针对web服务描述文本较短、缺乏足够有效信息的问题，提出了基于Word2Vec和LDA主题模型的web聚类方法。居亚亚 [ 4 ] 等人在LDA算法中加入了动态权重，使得在主题语义连贯性、文本分类准确率、泛化性能和精度方面比目前流行的LDA推理算法表现得更加优越。王丽苗 [ 5 ] 等人针对短视频喜好率预测面临着用户及广告的数量巨大且训练数据集高维、稀疏等问题，提出了基于LDA-GBDT-FM的短视频喜好率预测模型。 这些方法都注重了利用LDA进行新闻内容的分析，提高了推荐的准确性，但却没有考虑用户兴趣的变化。因此本文提出了一种基于主题兴趣变化的热点新闻推荐算法，它利用用户阅读历史主题的变化描述用户兴趣的变化，从而预测用户下一时刻的可能的阅读兴趣。该方法首先以一定大小的时间窗划分用户的阅读，根据每个时间段内用户阅读历史利用LDA模型，得到用户兴趣的主题分布。其次，利用时间惩罚加权函数和LDA模型得到的用户在每个阶段的新闻主题分布，得到用户兴趣。最后利用基于用户的协同过滤和待推荐新闻的主题分布完成热点新闻推荐。通过实际数据集上的实验表明，该方法提高了推荐的性能。
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user: 2. 基于主题模型的用户兴趣变化模型的建立 本节阐述基于LDA概率主题分布和时间权值的用户兴趣模型生成。首先以一定大小时间窗划分用户的阅读历史，然后利用时间惩罚权值函数建模用户兴趣的变化，从而预测下个时间窗的概率主题分布以完成推荐。 2.1. 基于用户历史划分的新闻主题分布 LDA (Latent Dirichlet Allocation)是用于挖掘文本隐结构的重要的概率主题模型。本文利用LDA挖掘用户新闻阅读历史的隐结构作为用户兴趣 [ 6 ] 。 假设用户集合为 U = { u 1 ， u 2 ， ⋯ ， u n } ，新闻集合 I = { i 1 ， i 2 ， ⋯ ， i m } ，每个用户的以一定时间窗大小划分其新闻阅读历史后的集合为 S = { S u 1 ， S u 2 ， ⋯ ， S u n } 。对于用户 u i 的阅读历史为 H u i ，被划分后表示成 H u i = { H u i t 1 ， H u i t 2 ， ⋯ ， H u i t | t u i | } ，其中 | t u i | 是用户 u i 整阅读历史被划分的阶段数， t | u i | 为最近交互阶段。对目标用户 u i 的每个阶段 t l ( l = 1 ， 2 ， ⋯ ， | t u i | ) 可到其阅读历史 I u i t l ，因此在阶段 t l 用户 u i 可看成是阅读的新闻集合 I u i t l ，每条新闻看成可观测变量 I u i ， j t l ( j = 1 ， 2 ， ⋯ ， N t l ) ， N t l 是 I u i t l 中新闻个数。每个新闻 I u i ， j t l 从全概率角度用LDA可表示成式(1)。 P ( I u i ， j t l ) = ∑ k = 1 K P ( I u i ， j t l | T i = k ) P ( T i = k ) (1) 其中K为主题数。 进一步定义 Φ i j t l = P ( I u i ， j t l | T i = k ) ， θ i j t l = P ( T i = k ) 分别表示某一新闻对某一主题的重要性和某一主题对特定用户的重要性。 Φ i j t l 和 θ i j t l 通过Gibbs采样得到已阅读新闻产生的隐变量。因此概率 Φ i j t l 和 θ i j t l ，分别如式(2)、(3)。 Φ i j t l = P ( I i | T j ， t l ) = C i j N K + β ∑ i = 1 N C i j N K + N β (2) θ i j t l = P ( T j | u i ， t l ) = C i j M K + α ∑ k = 1 K C i k M K + K α (3) 其中， C N K 和 C M K 分别是 N × K 和 M × K 大小的矩阵， α 和 是 Φ i j t l 和 θ i j t l 的超参数。 α 和 β 的默认值经常取为 50 / K 和0.01。 C N K 表示在阶段 主题 T j 分配给新闻 I i 的次数， C i j M K 表示在阶段 t l 主题 T j 分配给用户 u i 的次数。 因此，利用LDA得到表示用户 u i 在 t l 阶段的兴趣主题分布 P u i t l ，进而得到用户 u i 阅读兴趣分布 P u i = { P u i t 1 ， P u i t 2 ， ⋯ ， P u i t | t u i | } 。 2.2. 基于时间惩罚权值的用户阅读兴趣变化模型 因为离当前时刻越近的阅读兴趣可能对兴趣预测的重要性越强，而离当前时刻时间越长，影响越小。因此定义了一个取值范围在[0， 1]范围内的指数函数来描述这种重要性变化的递减，如式(4)。 f u i ( t n ) = e − 1 | t u i | ( | t u i | − n ) (4) 其中， n = 1 ， 2 ， ⋯ ， | t u i | ， 1 | t u i | 表示递减率。当 1 | t u i | 值越高，比较久的阅读历史影响越小。 | t u i | − n 表示当前时刻与历史时刻相差的阶段数，值越大，表示时间越久远，影响越小。因此得到根用户兴趣的表示 P u i = { f u i ( t 1 ) P u i t 1 ， f u i ( t 2 ) P u i t 2 ， ⋯ ， f u i ( t | t u i | ) P u i t | t u i | } 。用户下一阶段的阅读兴趣表示，如式(5)。 P u i t | t u i | + 1 = f u i ( t 1 ) P u i t 1 + f u i ( t 2 ) P u i t 2 + ⋯ + f u i ( t | t u i | ) P u i t | t u i | (5) 它是用户阅读历史主题分布的加权表示。 2.3. 热点新闻/话题推荐 得到所有用户在下一阶段的兴趣分布后并计算用户间余弦相似性，得到目标用户的近邻用户。根据近邻用户的阅读历史得到待推荐新闻集合。利用LDA得到待推荐新闻的概率主题分布，利用式(6)计算用户兴趣与待选新闻间的相关性，推荐与用户相关性最大的新闻 [ 7 ] 。 s i m ( P u i ， P n j ) = cos ( P u i ， P n j ) = P u i ⋅ P n j | P u i | | P n j | (6)
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user: 3. 实验与结果分析 3.1. 数据集 实验数据采用的从人民网爬取的11万7千条用户阅读记录，涉及到1万3千名用户。其中，每条数据包括了用户编号，新闻编号，浏览时间，新闻标题，新闻详细内容等部分。删除用户阅读记录少于10条及数据属性较少或无用信息较多的用户数据。最终，得到清洗之后的数据约有6万5千条。在试验过程中将每个用户最后五条阅读记录作为测试集，其余作为训练集。 3.2. 评估标准 准确率是推荐算法中最重要的评测数据，它用来衡量算法推荐结果的准确性，表示推荐给用户的资源中有多少比例是用户所接受的物品。计算公式如式(7)： Precision = ∑ u | R ( u ) ∩ T ( u ) | ∑ u | R ( u ) | (7) 其中R(u)是推荐给用户u的资源集合，T(u)是用户实际操作的资源集合。 召回率是推荐算法中另一个重要测评数据，它与准确率一起被合称为精确率。表示用户所接受的资源中有多少比例是算法推荐给用户的资源。召回率计算公式如(8)： Recall = ∑ u | R ( u ) ∩ T ( u ) | ∑ u | T ( u ) | (8) 3.3. 参数敏感性分析 在实验中，超级参数α，β的取值会对LDA模型产生巨大影响，α在文档中的主题稀疏性中起作用。高α值意味着主题稀疏性的影响较小，即预期文档包含大多数主题的混合 [ 8 ] ，而低的α值意味着我们希望文档仅涵盖少数主题；β在主题中的单词稀疏性中起作用。高β值意味着词稀疏性的影响较小，即我们期望每个主题将包含语料库的大部分词。首先通过对α，β值的研究，找到并选出两者比较合适的数值，让实验能够获取到最大的准确率。具体情况如图1和图2。 从图1可知，随着α值得增大，准确率先增大后减小，当α值为0.12时准确率达到最高，因此在试验过程中将α值取为了0.12。而图2则说明，随着β，值得增大，准确率是缓慢降低的，因此，β值不宜取较大的值，在试验过程中取为0.01。 图1. α值对准确率的影响 图2. β值对准确率的影响 对于基于主题模型推荐算法中，主题个数也会对算法性能产生很大的影响。在试验过程中，固定α、β的值，讨论了主题个数对算法准确率和召回率的影响，如图3和图4所示。 图3表明，随着主题个数的增加，准确率先增加后减小，而从图4可知，在随着主题数的增加，召回率缓慢增加，因此，综合主题数对准确率和召回率存在综合影响。在试验过程中，还讨论了本文LDA与协同过滤想结合的算法与LDA算法的性能，从图3和图4可知，本文方法的准确率与召回率都优于普通的LDA算法。 图3. 主题个数对准确率的影响 图4. 主题个数对召回率的影响 3.4. 性能评估 为了更好的评估算法性能，实验中分别给出了本方法推荐列表长度分别位10，20，30的推荐结果，并与基于LDA的方法进行了对比，具体实验结果如表1所示。随着推荐列表个数的增多，无论是LDA还是协同过滤的LDA，在准确率和召回率上都有提升，并且协同过滤的效果要好于LDA的方法。 Table 1 Comparing the accuracy rate of number of different topics between LDA and LDA-C 准确率 召回率 推荐列表个数 10 20 30 10 20 30 LDA 0.22 0.28 0.32 0.24 0.32 0.31 LDA-CF 0.26 0.31 0.37 0.28 0.34 0.33 表1. LDA与LDA-CF不同主题个数准确率从和召回率的对比 3.5. 推荐案例 首先，给出一个用户ID，通过ID与其浏览记录进行匹配，图5中以“5034018”为例，其实际浏览过的信息有5条，其新闻标题分别为：“失联航班乘客家属在吉隆坡机场等待消息”、“波音飞机事故史”、“马航失联航班搜救画面”、“菲律宾派飞机寻找马航失联客机”、“马航在吉隆坡国际机场召开新闻发布会”。 图5. 向用户推荐10个新闻结果 对其浏览记录进行分词，计算分布等操作。最终推荐出10个该用户可能感兴趣的新闻信息。其中浏览过的新闻有两条，其标题分别为：“失联航班乘客家属在吉隆坡机场等待消息”、“马航在吉隆坡国际机场召开新闻发布会” 当修改代码，将推荐的新闻改为20个，其推荐给该用户的结果如图6所示： 在这20个新闻推荐中，用户浏览过的记录有4条，分别为：“失联航班乘客家属在吉隆坡机场等待消息”、“波音飞机事故史”、“马航失联航班搜救画面”、“菲律宾派飞机寻找马航失联客机”。 图6. 向用户推荐20个新闻结果
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user: 4. 总结 本文提出了一种基于主题兴趣变化的热点新闻推荐算法。该方法，首先用固定时间窗口大小，来划分用户的阅读记录。再利用LDA获取到每个阶段的用户兴趣的分布。通过使用时间惩罚加权函数，来预测用户下阶段可能感兴趣的新闻主题。最后，基于用户的协同过滤和待推荐新闻的主题分布完成热点新闻的推荐。实验结果表明，本文方法在推荐准确率和召回率上都有所提升。
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user: 摘 要 本文以STC89C52RC单片机为控制核心并基于红外对管、步进电机和电压比较芯片等外设单元设计并完成基于51单片机的智能快递机器人控制系统。控制系统主要分为硬件部分及软件部分。其中，硬件部分将电路模块化，主要由主控制器模块、步进电机驱动模块、电源模块和红外寻迹模块等组成；软件部分采用分步设计，主要包括红外寻迹程序和投掷程序。控制系统集成测试结果显示：本文所设计智能快递机器人控制系统可实现智能机器人循迹以及简单控制机械臂等基本功能，进而实现快递的运输传送。这在一定程度上可节约快递行业的人力物力成本，对于提高行业整体经济效益具有一定的促进作用。 关键词 :智能快递机器人，步进电机，红外寻迹，投掷功能 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 随着工业4.0的迫近，众多智能化机器人产品如雨后春笋般诞生，智能快递机器人基础理论也被世人提出，为快递领域又添一份生机。智能快递机器人系统的研究改变了人们的传统认知，可以想象得出，随着计算机技术、电气技术、控制技术等新的突破与微机的普及，如果能够实现快递智能化并能推广开来，将给人类生活带来天翻地覆的变化 [ 1 ] [ 2 ] 。随着快递市场竞争越来越激烈，谁能出奇制胜谁就能取得最大的经济效益。快递产行的兴旺发达，就必须依靠创新，从科技创新角度和自动智能角度开发智能快递机器人，使竞争力不断提升，是帮助企业可以在众多行业中脱颖而出 [ 3 ] 。基于上述分析，文以STC89C52RC单片机为控制核心并基于红外对管、步进电机和供电模块等外设单元设计并完成了基于51单片机的智能快递机器人控制系统。这对于提升快递行业的竞争力，促进企业可持续发展具有一定的借鉴意义。
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user: 2. 系统总体设计 本本所设计的智能快递机器人控制系统主要由硬件及软件两个部分组成，其总体方案框图 [ 4 ] ，如图1所示。其中，硬件部分由主控制模块、步进电机及其驱动模块、红外对管模块及电源模块组成；软件部分由红外寻迹程序和机械臂动作程序。
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user: 3. 硬件系统设计 本文通过Altium designer13软件来完成智能快递机器人控制系统硬件系统的电路设计，其具体设计如下所述： 3.1. 主控模块电路设计 主控制模块选用编程简单、价格低廉的STC89C52RC的最小系统，其具体原理图如图2所示。 图1. 控制系统总体设计方框图 图2. 主控制模块 3.2. 步进电机与驱动电路设计 步进电机是将电脉冲信号转变为角位移的开环控制元件，它的转速频率只受电脉冲信号控制的，所以用上L293D作为驱动模块控制步进电机。L293D的VCC管脚接电源正极，VCC2接入7.4 V的电压，四个GND管脚接地，OUT1、OUT2和OUT3、OUT4分别接入左右步进电机，使能端EN1、2分别接1 K的电阻再接到P1.4与P1.5，输入端IN1、IN2、IN3、IN4分别接到排针的P1.2、P1.3、P1.6、P1.7，其电路原理图如图3所示。 3.3. 红外循迹模块电路设计 红外循迹模块作为本控制系统中最复杂的模块，其中包含了红外对管，即红外线发射管和光敏接收管或者是红外线接收头配合在一起的使用的总称。红外寻迹模块还包括了运算放大器LM324，可工作在单电源下，电压范围是3.0 V~32 V，其电路原理图如图4所示 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] 。 图3. 步进电机驱动模块 图4. 红外循迹模块 3.4. 电源模块设计 本文所涉及控制系统中采用的经典的7805芯片稳压输出电压 [ 8 ] 。7805的OUT3号管脚分别接上熔断器和电容，GND端直接接地，IN端接入7.4 V电源和电容，其电路原理图如图5所示。 图5. 电源模块
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user: 4. 系统软件设计 为实现智能快递机器人的自动寻迹及投掷功能，本文控制系统软件系统主要由红外寻迹程序和投掷动作程序组成。 4.1. 红外寻迹程序 控制系统主要利用对不同颜色的障碍物对红外光的反射能力不同实现红外寻迹功能 [ 9 ] [ 10 ] ，其程序流程如图6所示。当寻迹模块在黒线上的时候黄色指示灯灭，当寻迹模块不在黒线上的时候黄指示灯亮。当偏离到黒线的左边时，左边的模块黄色指示灯亮，右边的指示灯灭。同理，当偏离到黑线右边时，右边的模块黄色指示灯亮，左边的指示灯灭。红外循迹工作的部分程序如图7所示。 图6. 红外寻迹程序框图 图7. 红外寻迹部分程序图 4.2. 投掷动作程序 投掷动作程序主要在红外寻迹程序完成寻迹功能后，即智能快递到达指定投递地点后，通过控制电机转动实现投掷功能，其程序框图如图8所示。 图8. 投掷动作程序框图
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user: 5. 系统实物测试 为进一步测试控制系统的工作性能，本文通过硬件焊接及软件编程实现智能快递机器人的实物制作，并对其性能进行测试。 5.1. 红外寻迹测试 (1) 启动测试 智能快递机器人左右都识别黑线信号，通过控制前行程序，使得左右两侧电机同步转动，小车前行，效果图如图9(a)所示。 (2) 左转测试 智能快递机器人只有左侧识别到黑线信号，通过控制左转程序，使得右侧步进电机继续运行，左侧电机停止，效果图如图9(b)所示。 (3). 右转测试 智能快递机器人只有右侧识别到黑线信号，通过控制右转程序实现，左侧步进电机继续运行，右侧电机停止，效果图如图9(c)所示。 (4) 停止测试 智能快递机器人左右都未识别到黑线信号，通过控制小车停止程序，使得左右两侧电机都停止运行，小车立即停止，效果图如图9(d)所示 [ 11 ] 。 5.2. 投掷动作测试 为了使智能快递机器人到达送货点后，舵机做成的简易机械臂可以动作，能让物品投掷下去，具体测试效果如图10所示。 图9. 智能快递机器人红外寻迹测试效果图。(a) 启动图，(b) 左转图，(c) 右转图，(d) 停止图 图10. 舵机控制效果图。(a) 旋转0度，(b) 旋转90度 通过对智能快递机器人红外寻迹功能的测试，本文所设计控制系统可以较完美的实现智能机器人的启动、左转、右转、停止操作及简易机械臂投掷舵机的角度控制，从而具有红外寻迹及投掷功能，具备一定的应用价值。
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user: 6. 结论 随着科技和经济的发展和人们生活水平的提高，快递行业已经发展成为国民经济和人类社会中不可或缺的一部分。为节约快递行业的人力物力、提高行业整体的经济效益，本文设计并完成了具有红外寻迹及投掷动作功能的基于51单片机的智能快递机器人控制系统。本文所述控制系统主要由硬件系统及软件部分组成。其中，硬件系统主要包括STC89C52RC单片机，最小系统为控制模块、红外对管、步进电机及其驱动和供电模块等几部分组成，并通过Altium designer13软件完成各个模块的电气原理图设计；为实现智能快递机器人的红外寻迹及投掷动作功能，软件部分主要由红外寻迹程序和投掷动作程序组成。进而，构建智能快递机器人实物对本文所设计控制系统进行性能测试。性能测试结果显示：本文所设计智能快递机器人控制系统可以较完美实现启动、左转、右转、停止操作及简易机械臂投掷舵机的角度控制，从而具有红外寻迹及投掷功能，具备一定的应用价值。
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user: 摘 要 为探索黑臭水体可持续治理途径，江苏农环生态环境工程有限公司联合扬州市水利学会，在扬州官河进行了“生态活水”治理黑臭水体试验。该试验运用“活水”和“氧债”理论，通过活水机与增氧机制造全方位流水，使用好氧、喜光和兼性等三类微生态制剂，加量使用强氧化性生化制剂，使黑臭水体快速复氧并迅速恢复生态系统，快速形成污水自我净化能力。仅用3天便造就“绿水”(生态活水)生态系统，氨氮等污染物被快速降解，并长久维持“绿水”生态系统，保持强大的污水净化能力。“‘生态活水’治理黑臭水体”技术是在原位(原有水体)就地处理黑臭水体，减少污水输送管道和污水处理厂设备投资，利用水体生态系统自净能力处理污水，具有设备投资省、治污速度快、运行成本低、可持续性强等特点，为城乡生活污水治理开辟了节能降耗的可行途径。 关键词 :生态活水，生态系统，治理，黑臭水体 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 水体黑臭和富营养化是我国城市河道普遍现象 [ 1 ] 。使城市水环境质量受到严重威胁，导致水体中化学需氧量(COD)、氮(N)、磷(P)等污染物严重超标，出现季节性或终年黑臭 [ 2 ] 。有机污染物进入水体后大量消耗水中溶氧，使水体处于缺氧和无氧状态，而发黑致臭。发黑是由于金属离子结合了硫离子产生致黑物质吸附在悬浮颗粒上而使水体呈现黑色 [ 3 ] ；水体致黑源主要有2种，即吸附于悬浮颗粒上的不溶性物质和带色腐殖质类可溶性有机化合物。致臭主要是厌氧反应形成的有机硫化物挥发产生致臭气体，以及有机物分解产生的NH 3 、H 2 S等散发出臭味 [ 4 ] 。黑臭水体治理的难点是有机污染物底泥(氧债)的持续沉积与水体底层缺氧及缺少好氧有益菌的矛盾冲突 [ 5 ] ，导致生态系统崩溃。 官河是位于扬州城区北部的一条局部水面较宽、总体水面狭长的城市河道。周围居民区和商业、服务业密集，生活污水排放大，是扬州市区严重污染多年的典型黑臭水体。按照住房与城乡建设部制定的《城市黑臭水体整治工作指南》划定的城市黑臭水体污染程度分级标准，属重度黑臭水体 [ 6 ] 。虽经多年治理，并利用扬州天然水源丰富的优势经常换水，但水质状况始终未能改观。治理前官河水体长期浑浊，溶解氧近于零，在此条件下几乎一切生物都无法生存。每逢清晨或阴雨天气，河道两侧臭气熏人，群众意见极大，经常向当地政府和有关部门反映此类问题。其症结是水底黑臭淤泥多，且排污持续不断，水中有机污染物含量高，水体长期严重缺氧，有毒有害物质含量大，生态系统完全崩溃，水体失去了自我净化能力。在采用“生态活水”治理前，官河已有一家公司采用微纳米增氧和水生植物浮床技术进行治理，因增氧范围小且增氧量少，水体溶解氧一直未能恢复(0.12~0.13)，故生态系统处于崩溃状态，并且因水体有毒有害物质含量高，其浮床水生植物根系中毒发黑，生长状况极差，未能发挥净化功能。“生态活水调节养殖水质技术开发与应用”课题组与江苏农环生态环境工程有限公司紧密合作，从8月13日起，在扬州官河开展了“‘生态活水’治理黑臭水体”试验。课题组运用“活水”和“氧债”理论，利用活水的交换、运送和净化三大生态功能修复黑臭水体生态系统 [ 7 ] [ 8 ] ，造就“生态活水”(绿水)对黑臭水体治理达到了事半功倍、快速高效的效果。“生态活水”治理黑臭水体试验得到了扬州市水利局城水处、扬州市水利学会的大力支持，扬州大学动物科学与技术学院负责对治理中的扬州官河水质状况进行跟踪检测。数据表明，“生态活水”治理扬州官河黑臭(严重富营养化)水体试验取得了成功。8月18日水利部太湖局来扬州检查城市黑臭河道整治工作，亲临“生态活水”治理扬州官河黑臭水体试验现场检查指导，对治理效果充分认可；8月20日《扬州晚报》在A5版以《官河采用“生态活水”技术治污，一周后——黑臭河的鱼儿又回来了》标题对此做了专题报道 [ 9 ] ；网络版《扬州发布》也于8月20日以《“生态活水”治污一周后，扬州这条河又“活”了》标题对“‘生态活水’治理黑臭水体”试验进行了报道 [ 10 ] 。8月27日，市水利局(市水利学会)与邗江区竹西街道办事处联合对本试验进行了现场检查验收，对试验效果给予充分肯定。扬州大学9月8日检测结果表明，经“生态活水”治理近20天，水体透明度、溶氧、氨氮、总氮、总磷和有机物耗氧量等水质指标均达到国家地表水III水的标准，即饮用水水源标准。该试验水质净化的效果国内外均未见报道，开世界之先河。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 水体概况、排污及被引水情况 官河位于扬州邗江区黄金坝路西侧，为邗江区竹西街道办事处责任河道。全长940米，水面宽6-50米，平均约15米左右，水面面积约14，000米 2 ；水深1.5~2.0米，总水量约21，000~28，000米 3 。南接邗沟河，有涵闸控制进水；北接冷却河，有新建进排水涵闸与泵站控制进水或排水。官河全长940米水面中共有5座桥梁连接两岸，以方便居民生活。水面最宽处为南一桥至南二桥之间，长约250米左右，宽度为8~50米，是官河水面面积最大的部分。水面次宽处为北一桥至北二桥之间，长约100米左右，宽为8~20米，是官河水面面积第二大的部分。其余水面均较狭窄，宽度为6~15米。 官河沿岸有数个雨水排入口，并有2个生活污水排污口，1处位于南一桥桥下，在“‘生态活水’治理黑臭水体”试验期间的8月18日至8月20日连续向官河排放黑臭水体；另1处位于南二桥桥下，治理期间连续排放少量生活污水，其中以两场暴雨后的8月26~27日该处排污口排放了大量浑水和黑臭污水。 试验前(直至试验安装设备的次日——8月13日晚)官河水体南首涵闸和北首涵闸均为开启状态，8月14日起南北涵闸全面关闭。由于竹西街道办事处另一处责任河道——冷却河蓝藻暴发，8月18日下午我们治理的官河水位被加高到护堤顶端，8月18日晚间被引水30厘米左右，约4500米 3 的水量被引入冷却河抑制蓝藻。8月20日又有水深约20厘米左右、近3000米 3 治理后水质良好的水被引入冷却河，有效改善了冷却河蓝藻爆发的状况。 2.2. 安装、启用治水机械与设备情况 2.2.1. 安装活水机 8月13日在官河水面三处较为宽敞的位置安装了扬州发扬农环设备有机公司无偿提供的3台活水机。其中南一桥至南二桥之间为官河水面最宽处，最宽处约50米左右，安装了2台活水机；北一桥至北二桥之间宽度20米左右，安装了1台活水机。 2.2.2. 安装水车增氧机 针对官河水面属狭窄型河道，我们在其余水面安装了6台水车增氧机。分别位于南一桥桥下、南二桥桥下、南二桥至南三桥中间、南三桥桥北、北二桥桥下和北一桥桥下。 2.2.3. 机械设备启用情况 8月13日下午，位于北一桥下、北二桥下及其两桥之间共2台水车增氧机和1台活水机开始启用，并在污水治理期间连续运转；8月14日下午，其余4台水车增氧机和2台活水机全部接电启用，并在污水治理期间连续运转。 2.3. 使用微生态制剂 2.3.1. 使用具有复合功能的生物改底 8月14日采用扬州绿保生物科技有限公司提供的具有增氧与氧化功能的生物改底，初次须加量数倍使用，在淤泥较深处和主要排污口也须加量使用，以后按常量使用。 2.3.2. 使用好气性微生态制剂情况 采用扬州绿保生物科技有限公司提供的具有快速降解有机污染物功能的好气性微生态制剂，在溶氧较高的情况下能分解有机物大分子，快速降低氨氮和COD，初次加倍使用，在污水大量排放时，在周边水体加量使用，以后按常量使用。 2.3.3. 使用兼性微生态制剂 采用由扬州绿保生物科技有限公司提供的在有氧和缺氧条件下都能稳定繁殖的兼性有益菌制剂，该微生态制剂具有较快降解含糖类有机污染物功能，能调节过高的pH值。初次须加量使用，以后按常量使用。 2.3.4. 使用喜光性微生态制剂 在晴好天气施用由扬州绿保生物科技有限公司无偿提供的具有快速降解小分子有机污染物功能的好光性有益菌制剂，初次使用须加量使用，以后按常量使用。 2.4. 采样地点选定 本次试验的水样采集与检测由扬州大学动物科学与技术学院负责。采样点沿官河河道自南向北选择3个采样断面采集水样。其中，1号采样点位于南一桥桥下，属官河水体的上游河道，有一处为偶尔排放大量污水的排污口，为水车增氧机污水治理点。2号采样点位于南二桥桥下，有一处少量污水持续排放的排污口，为水车增氧机污水治理点。1号采样点与2号采样点之间宽阔水面安装的2台活水机对两个采样点水质治理具有一定作用。3号采样点位于北一桥到北二桥之间，为活水机与水车增氧机结合的污水治理点。 2.5. 采集方法与测定指标 2.5.1. 水样采集时间与方法 分别于2019年8月14日上午16:00、17日下午16:00、22日下午16:00和24日11：00，自采样断面水面下50cm处采集水样，采样工具为有机玻璃采水器。 2.5.2. 测定指标与方法 测定指标包括：水温、pH、溶解氧、透明度、氨氮、亚硝、总氮、总磷、COD Mn 、悬浮物 测定方法参照国标。水温、pH、溶解氧、透明度采用仪器现场测定；氨氮采用纳氏试剂法；亚硝盐采用盐酸α一萘胺分光光度法；总氮、总磷采用加压联合消化结合紫外分光光度法；COD Mn 采用酸性高锰酸钾法；悬浮物的测定采用重量法。
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user: 5. 结论 “生态活水”是保持微速循环流动和以生物带动生态系统能量转换与物质循环的水，是运动之水和生命之水。“生态活水”治水的实质是以物理和生物过程，带动水体生态系统的生物化学过程氧化分解有机污染物，为植物提供营养；植物利用太阳能进行光合作用合成有机物并增加溶解氧释放，为水生动物提供良好环境和食物；水生动物的各类废弃物通过好氧有益菌参与的氧化分解，再转化为植物营养，在达成能量转换的同时，完成了水体生态系统的物质循环过程。必须关注的是，有机污染物必须在微生物参与催化下才能加速氧化分解，达到快速高效降解，消除有毒有害物质，形成良性循环的高效稳定生态系统。“生态活水”治理黑臭水体是利用生态系统的自我净化能力治理黑臭水体，通过水体持续微速垂直交流带动溶解氧和好氧有益菌到达主要污染物所在水体底部，达到对水底黑臭淤泥的氧化分解，恢复底泥生态系统和对污染物的净化能力，从根本上进行可持续治理。针对的是水体恢复生态系统的主要障碍——底泥沉积的有机物(“氧债”)；扩张的是黑臭水体恢复生态系统的瓶颈——缺氧，尤其是底层缺氧；补充的是黑臭水体最为重要又最为稀缺的生物——高活力好氧有益菌，达到快速高效治理黑臭水体。尽管治理前须购置安装配备一定机械设备，增量投放多样化微生态制剂，投入较大。但是，在完成黑臭水体生态系统修复后，仅需保持活水、适量充氧和定期(10~20天)少量补充逐步衰老的微生态制剂，便能维持稳定的生态系统和水体自我净化能力，因此维持成本低。因此，“生态活水”治理黑臭水体是一种设备投资省、治污速度快、运行成本低、可持续性强的黑臭水体治理技术。 “生态活水”治理黑臭水体最好是在相对稳定(适度封闭)的环境中进行，至少应控制水流速度。开放水体的水流会带走大量投放的有益菌和浮游植物，这便使“生态活水”失去了生物基础。同时，应控制治理水体的污染物排放量，以防过量污染物耗竭水体溶氧，造成生态系统崩溃，使水体失去自我净化能力。本次试验水体带有一定的开放性，带动了下游污染水体治理和水质改善，真实检验了“生态活水”治理黑臭水体的强大能力。所以，在水流缓慢的开放水体，可在黑臭水体的上游河道利用“生态活水”技术进行治理，以带动下游河道的污水治理和水质改善。
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user: 摘 要 为实现小米品质的快速鉴评，以“豫谷18”新米和陈米为研究对象，利用工业相机采集出样本的RGB图像，通过图像处理裁剪出同样大小感兴趣区域(ROI)图像块。由于新米与陈米在颜色方面差异较大，为更好提取颜色特征，将RGB图像转换到HSV颜色空间并提取HSV颜色空间下ROI区域的色调(H)和饱和度(S)对应的中心矩特征。根据特征值的分布图，筛选出更易区分的特征，组成特征向量作为分类器的输入，建立基于支持向量机(SVM)的识别模型。通过留一校验方法进行模型的训练测试，结果表明，当选择饱和度(S)中心矩特征作为特征向量输入模型时，识别率达到95%，且耗时较少，可以应用于小米的品质检测。 关键词 :机器视觉，小米分级，颜色特征，支持向量机(SVM)，特征选择，检测识别 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 小米亦名粟，是我国古老的农作物之一，在中国主要产于北方干旱及半干旱地区。谷子脱壳后称小米，小米色泽金黄营养物质丰富。近年来，随着人们对饮食要求的不断提高，以绿色健康为主的农产品日渐走入人民的日常生活。小米作为饮食粗精搭配的载体，因其含有人体必需的多种维生素、氨基酸以及微量元素 [ 1 ]，并且营养素配比合理，同时又有良好的食疗效果 [ 2 ]。越来越受到人们的喜爱。 目前市场上小米品种多样，新小米和陈小米品质有很大差别，营养成分和价格也相差较大。传统分辨方法有理化分析、样品对比观察，甚至要做感官评定才能分辨 [ 2 ] [ 3 ]，极其繁琐和耗时。为了维护消费者合法权益和市场公平，迫切需要一种有别于传统的快速判别方法和相应设备 [ 4 ]。 机器视觉技术作为近年来人工智能在图像处理领域的重要应用，该技术模拟了人的视觉，具有快速无损的优势。其应用正向各个方面迅速发展 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。李庆中，张漫等通过提取苹果图像颜色特征，利用计算机视觉技术建立出苹果颜色实时分级系统 [ 8 ]。Noordam J. C.， Otten G. W.，Timmermans T. J. M.，et al.通过提取图像的形状颜色等特征利用机器视觉技术实现了对马铃薯质量的高速检测和分级 [ 9 ]。张书慧，陈晓光，张晓梅，等通过搭建基于机器视觉图像采集分析系统并建立相应的特征数据库，在对100个富士苹果进行质量检测与分级中。准确率达到了96% [ 10 ]。 对于利用机器视觉技术实现小米快速检测与分级，目前国内外进行相关研究较少。本文根据新小米与陈小米在颜色方面的差异 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]，通过提取样品图像的颜色特征，搭建基于机器视觉的分类模型，实现对新陈小米的快速检测与识别。