DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 系统软、硬件结构实现 3.1. 优化系统软件实现 基于数控系统软件总体架构 [ 11 ] [ 12 ] 及可视化编程软件，开发了离线–在线优化系统软件模块，并嵌入到自主研发的TDNC-H8和TDNC-SX数控系统中。图3为TDNC-H8数控系统中的优化模块，图4为TDNC-SX数控系统中的优化模块。 在TDNC-H8数控系统中嵌入离线优化模块，根据设定条件及基本切削参数对程序中的参数进行优化，并在主界面上进行显示；同时在“机床”工作区，设有“监控”单元，即数据采集系统，通过高速现场总线从传感器获取实时数据，并在界面上进行显示，其中第三通道为提取的主轴电机电流信号，以数值柱状图形式显示，更为直观。所提取到的电流值同时传递给模糊控制程序进行判断和运算，如果超过设定值，启动模糊控制程序，调整进给速度倍率，并且相应地在主界面上显示进给速度值的变化，进而使得电流值尽快回归设定值，实现在线优化；同时将实际电流值与设定值比较得到负载率，以柱状图形式在主界面上显示。 图2. 离线–在线优化系统原理 图3. 基于TDNC-H8数控系统的优化模块 3.2. 系统硬件 数控铣削参数离线–在线优化系统硬件结构主要包括所基于的数控系统硬件平台和在线自适应优化模块电流提取装置。图5为基于自主开发的TDNC-SX数控系统硬件平台，同时也是本文研究的离线–在线优化系统实现所基于的硬件平台。具体由以下几部分组成。 图4. TDNC-SX数控系统及参数监测和优化模块 图5. TDNC-SX数控系统硬件平台 数控系统：实验中采用TDNC-W200型数控铣床，系统为自主研发的TDNC-SX系统。 (2) 电流传感器：电流传感器型号为I412F21，输入规格为30 A，输出规格为0~5 V，供电电源为24 V。对主轴电机的交流电流进行实时测量，将其变换为标椎的直流电压(U z )输出，假定在传感器量程范围内，任意测得值一个输入值为I r ，那么输出电压值 。 (3) 数据采集卡：基于功能扩展考虑，选取的是8通道ADC转换芯片ADS8568，从而满足高速连续的数据采集需求。
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user: 4. 实验验证 以CAM软件生成的数控程序为研究对象，分别进行传统铣削加工和采用离线-在线优化系统的加工实验，对比优化前后的切削负荷变化情况，检验是否实现恒力切削，保持加工稳定性；并通过优化前后加工时间变化对比加工效率，及通过测量表面粗糙度对比加工精度。 数控铣削离–在线优化实验设备选择自主研发的TDNC-W200数控铣床，如图6所示，数控系统为自主研发的TDNC-SX系统，电流提取和监测装置如图7，实验基本条件和参数如表1所示，以切削深度变化为变化因素进行平面铣削。 4.1. 变切深铣削单工序传统加工实验 变切深传统铣削单工序加工实验参数见表2，以切削深度改变为变化因素，分别按照0.5 mm，1 mm，1.5 mm，2 mm的切深参数进行平面铣削，并且传统的铣削加工进给速度值保持恒定不变，其加工过程及结果如图8所示。 通过计算可以得出，整个加工时间为176 s，经测量，表面加工精度为10 μm；当切深发生变化时，进给速度值为200 mm/min保持不变，整个切削过程，电流值没有达到允许最大值，即切削力没有达到最大值，机床加工效率较低。 图6. 离线–在线优化实验机床 图7. 电流提取 Table 1 Off-online optimization experimental parameter 类别 具体参数 数值或名称 机床 最大进给速度 15 m/min 最大转速 1000 r/min 主轴电机允许的最大电流 10 A 刀具 合金盘铣刀齿数 4 刀具直径 8 mm 实验工件 材料 铝合金 尺寸 直径80 mm 表1. 数控铣削离线–在线优化实验参数 Table 2 Traditional processing experimental parameters of single proces 程序设定切削 深度(mm) 进给速度 (mm/min) 主轴转速 (r/min) 电机允许最大 电流(A) 进给倍率(%) 主电机电流(A) 加工时间(s) 0.5 200 500 10 100 7.2 44 1 200 500 10 100 7.6 44 1.5 200 500 10 100 7.8 44 2 200 500 10 100 8.2 44 表2. 变切深单工序传统加工实验参数 图8. 单工序传统加工实验过程 4.2. 变切深铣削单工序优化加工实验 与传统试验加工要求相同，以切削深度改变为变化因素，分别按照0.5 mm，1 mm，1.5 mm，2 mm的切深参数进行平面铣削实验，基于机床实际情况，限定切削速度范围为 ，每齿进给量范围为 。首先采用离线优化方法得到最优的切削速度和每齿进给量，例如：当切深为0.5 mm时，运用文献 [ 13 ] 阐述的方法，得到图9和表3所示的优化结果。 图9. 切深0.5毫米时的最优解集 从中可以看出，当刀具耐用度越大时，加工效率越低，加工成本也降低，并且基于经验一般进行折衷选择，即选择刀具耐用度 ≤ 300 (min)，加工效率 ≤ 2 (min −1 )的参数，如表4所示。然后再结合TRIZ理论进行最优解的决策，通过比较，根据加工效率优先考虑，兼顾刀具耐用度和加工成本的原则，第41组参数符合要求，确定为最终最优加工参数，同理，得到当切深分别为1 mm，1.5 mm时的最优解集如图10所示，再基于TRIZ理论对最优解集进行决策，分别得到最优解如表5所示。 Table 3 Optimization results of 0.5 millimeter 序号 刀具耐用度 (min) 加工效率 (min −1 ) 加工成本 (元) 切削速度 (m/min) 每齿进给量 (mm/齿) 4 262.484 1.406 21.59 10.843 0.102 11 525.792 0.882 20.79 6.837 0.102 15 248.632 1.47 21.68 11.196 0.103 21 311.586 1.24 21.34 9.727 0.1 25 213.378 1.897 21.96 11.485 0.13 32 553.489 0.852 20.75 6.605 0.102 35 689.869 0.748 20.60 5.659 0.104 39 204.126 1.936 22.05 11.885 0.128 41 233.422 1.856 21.79 10.613 0.138 表3. 切深0.5毫米时的优化数值 Table 4 Machining parameters set of 0.5 millimeter 序号 刀具耐用度(min) 加工效率 (min −1 ) 加工成本 (元) 切削速度 (m/min) 每齿进给量 (mm/齿) 4 262.484 1.406 21.59 10.843 0.102 15 248.632 1.47 21.68 11.196 0.103 25 213.378 1.897 21.96 11.485 0.13 39 204.126 1.936 22.05 11.885 0.128 41 233.422 1.856 21.79 10.613 0.138 表4. 切深0.5毫米时的最优加工参数解集 然后，根据离线优化后所得最优解根据文献 [ 14 ] 的方法进行在线切削加工实时在线优化。依据加工平台实际情况，为了保机床、刀具和工件，设定电机允许最大电流值为8 A，以切削深度改变为变化因素，采用离线–在线优化系统进行加工实验，基本参数及结果见表6，加工过程及效果如图11所示。 表6数据显示，第一道工序为铣削切深为0.5 mm的平面，此时经离线优化后初始进给速度值为230 mm/min，进给倍率为100，电流值为7.2 A，通过在线自适应优化，输出进给倍率调整量为50，即系统进给速度调整到240 mm/min，此时电流值为7.8 A，接近设定值，完成加工时间为30 s，经测量，表面加工精度为8 μm；其他几个工序的加工实验同理。 从数值上看，当实际电流小于设定电流值时，系统通过在线自适应调整，使得系统电流回归到设定值附近，即切削力保证在最大值附近，发挥机床最大效率。当切深为2 mm时，电流值为8.2 A，此时超出设定值，系统通过在线自适应调整，降低进给速度到100 mm/min，此时电流值降低到7.6 A，回归到设定值附近，虽然加工时间稍微增加，但保护了机床和刀具。 采用传统方法和优化方法加工实验的基本参数和切削条件相同。但当切深改变时，传统加工中，进给速度值恒定不变，电流和切削力从未达到允许最大值；而优化加工过程中，进给速度得到在线调整，保证允许值范围内的最大电流和最大切削力，并且基于自适应控制系统的进给速度比传统加工的进给速度值要大，因此，在线自适应优化系统提高了加工效率。通过计算加工时间，对于每一个工序来说，自适应优化系统的加工时间比传统加工时间节省了14秒，假如完成全部加工需要15个工序，那么加工一个工件的时间就缩短了210秒。同时，当系统电流值超过设定值，即切削力突然增加，超出设定值时，通过自适应调整进给速度，降低电流值，即减小切削力，实现对机床、工件和刀具的保护。 图10. 不同切深时的最优解集
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user: 5. 应用 基于系统离线–在线优化模块和功能进行飞机模型加工，主要用于粗加工阶段。根据实验用机床实际情况，切削速度为 ，每齿进给量为 ，切深为0.2 mm，飞机的外形轮廓总长为318 mm，如图12所示，具体实验参数如表7所示。 Table 5 Machining parameters based on different the cutting dept 切削深度 (mm) 刀具耐用度 (min) 加工效率 (min −1 ) 切削速度 (m/min) 每齿进给量 (mm/齿) 主轴转速 (r/min) 进给速度(mm/min) 0.5 233.422 1.856 10.613 0.138 520 230 1 185.489 1.464 10.636 0.108 520 180 1.5 140.445 1.57 11.079 0.112 540 190 2 111.721 1.687 11.627 0.114 560 200 表5. 不同切削深度时最优加工参数 Table 6 Off -on line optimized processing experimental parameter 切削深度(mm) 主轴转速 (r/min) 初始 进给速度(mm/min) 初始倍率 (%) 初始电流 (A) 调整倍率(%) 调整后 进给速度(mm/min) 调整后 主电机电流 (A) 加工时间 (s) 0.5 520 230 100 7.2 50 240 7.8 30 1 520 180 100 7.6 75 280 7.8 30 1.5 540 190 100 7.8 50 300 8 30 2 560 200 100 8.2 −50 100 7.6 60 表6. 离线-在线优化加工实验基本参数 图11. 单工序离线–在线优化加工实验过程 图12. 加工飞机模型 Table 7 Off-line and on-line optimization experimental parameters of model plan 类别 具体参数 数值或名称 机床 最大进给速度 15 m/min 最大转速 2000 r/min 主轴电机电流设定值 7.6 A 刀具 合金盘铣刀齿数 4 刀具直径 8 mm 实验工件 材料 铝合金 直径 60 mm 表7. 离线–在线优化飞机模型加工实验参数 采用基于Pareto遗传算法和TRIZ理论相结合的离线优化方法，得到以最大加工效率，最大刀具耐用度和最低加工成本为多目标的最优切削参数组合，如图13和表8所示。 图13. 飞机模型加工参数Pareto解集 Table 8 Off line optimization experimental parameters of model plan 切削深度 (mm) 刀具耐用度(min) 加工效率 (min −1 ) 加工成本 (元) 切削速度 (m/min) 每齿进给量 (mm/齿) 主轴转速 (r/min) 进给速度 (mm/min) 0.2 77.814 1.439 25 35.88 0.08 1500 500 表8. 飞机模型离线优化加工参数 根据离线优化后的参数进行编程和加工，在系统在线模糊自适应调节下，当切削电流超过和达不到设定值时，系统会通过调节进给倍率，进而调节进给速度，使得电流回归设定值，以保证加工过程稳定，并且发挥机床最大功率，提高加工效率和质量。飞机模型加工过程在线优化参数如表9和图14所示。 由图15看出，电流值在40 s时开始靠近设定值7.6 A，并且上下波动幅度较小，在100 s时基本稳定在设定值。由于开始加工后启动模糊自适应在线优化存在延迟，并且通过电机附带的显示器读数，调整前电流为7.9 A，高过电流设定值，在模糊控制的作用下调整到既定值，实现了在保证一定加工效率和加工成本的同时，也保证了机床加工稳定性和加工质量，验证了离线和在线结合优化方法的可行性，加工实验过程和效果如图16所示。 图14. 飞机模型在线优化加工参数界面显示 Table 9 On line optimization experimental parameters of model plan 切削深度 (mm) 主轴转速 (r/min) 初始 进给速度 (mm/min) 初始倍率 (%) 初始电流 (A) 调整倍率 (%) 调整后 进给速度 (mm/min) 调整后 主电机电流 (A) 0.2 1500 500 100 7.9 10 50 7.6 表9. 飞机模型在线优化加工参数 图15. 飞机模型加工电流在线调节情况 图16. 飞机模型加工过程
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user: 6. 结论 本文针对数控加工参数离线和在线优化特点，提出了离线优化和自适应在线调整相结合的优化方案，形成了由进给速度离线优化和切削过程在线自适应控制的优化策略，并详细阐述了离线优化和在线优化间参数传递及优化过程。在此基础上，基于自主研发的数控加工平台软硬件架构开发了优化系统模块，并在平台上进行实验，以加工飞机模型为例，首先通过Pareto和TRIZ相结合的离线优化方法，得到以加工效率、刀具耐用度和加工成本为优化目标时的最优切削速度和系统进给量；接着，通过在线优化系统根据所采集的电流信息，进行进给速度的在线自适应优化，最终实现了加工效率和加工成本最优的同时，提高了机床加工稳定性和加工质量，进而验证了离线–在线优化方案的可行性和方法的正确性。
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user: 摘 要 [目的/意义]：为了实现在海量文本中更加高效准确检测出相似文本。[方法]：本文对基于Simhash算法的相似文档识别技术进行研究改进，对Simhash签名值的计算方法作出改进，分词阶段使用ICTCLAS分词系统，文本特征词的权重计算方法采用TF-IDF技术，同时将特征词的词性、词长、是否为标志词与是否被包含在标题中几大方面作为权重计算的考虑因素。最后使用汉明距离对文档签名值进行比较，从海量文档中精确地找出相似文档。[结论]：通过改进TF-IDF权重，使得改进的Simhash算法在相似文档识别准确率上优于其他算法。 关键词 :相似文档检测，Simhash算法，TF-IDF算法，指纹计算，汉明距离 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 当今时代，互联网的飞速发展，越来越多的数据量给人们带来了非常大的困扰，但是经研究发现，在海量数据中，有大量的数据是相似甚至重复冗余的，并且随着数据的增长，冗余数据变得越来越多，缓解数据中心存储容量已成为巨大挑战 [ 1 ]。 因此，相似文档识别技术在诸多领域发挥着不可或缺的作用，通过识别出相似甚至重复数据来进行重复数据去重节省空间，使相同的数据只被存储一次，从而解决海量重复文本难题。相似文本识别技术是一种基于内容的检索技术，文本的相似性可以基于文本主题或文字的表达形式来定义。如今在海量文本中，存在大量的非结构化知识文档，当用户输入关键词进行搜索时，使用现有的相似文本识别技术只能匹配搜索到包含该关键词的文档，而一些语义相似的文档未能被搜索出来 [ 2 ]。 针对相似文本识别不完全以及不准确的问题，本文对传统的Simhash算法进行改进，主要是对Simhash签名值的计算公式进行改进，在特征词权重计算阶段考虑了更多的影响因素，将关键词的词性、词长、标志词以及标题中是否含有该特征词几大影响因素考虑进去，提出了新的综合加权公式，使Simhash签名值更加精确，更能代表该篇文档的主题含义。最后通过仿真实验证明，改进方案在准确度以及执行效率上都有所提升。
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user: 2. 相关技术 2.1. 哈希算法 传统的哈希算法只负责将原始内容尽量随机、均匀地映射为一个唯一的签名值，与此同时带来的问题是即使内容相似或者仅有极少数改动的文档，计算出的哈希值也会相差很大，因此无法使用传统的哈希算法来计算文档的签名值，无法通过这种签名值来判断文档之间是否具有相似性。 2.2. Simhash算法 Simhash算法是一种缩减维度的算法，旨在将高维的向量用较低维度的签名来表示，是解决相似文本检测的高效哈希技术 [ 3 ]，它除了能够识别出原文本是否相似之外，还能够识别出不同内容在比特位上的差异程度，Simhash在海量数据相似文本检测中有大量应用，通过Simhash算法生成文档签名值来代表该文档，通过比较文档之间的海明距离来判断签名值之间的相似程度，以此距离来确定网页是否相似。 然而传统的Simhash签名值主要有两个问题 [ 4 ] ：1) Hash值的计算问题，提取特征词速度与精度不高，导致计算出的Simhash签名值无法代表该文档的核心主题。2) 特征词权重计算问题，权重计算公式影响因素考虑不够全面，导致精度丢失，最终也会影响该签名值无法代表文档的核心主题。而在面对海量相似文本检测时，需要Simhash签名值精确的代表该文档的核心含义，以确保相似文本检测的精确性，因此需要对Simhash算法进行优化。 2.3. TF-IDF模型 TF-IDF算法认为某个特征词的权重与在该篇文档中出现的频率成正比，与该特征词在整个文档集中出现的频率成反比 [ 5 ] [ 6 ]。也就是说如果某个字、词在一篇文档中出现的次数很多，并且该字、词在文档集中的其它文档中出现的频率很低，则可以认为该字、词具有良好的特征描述能力。但是，如果某个词不仅在该篇文档中反复出现，在海量文本集中同样反复出现，比如“的”“吗”等一些副词及语气助词 [ 7 ]，则说明该词不能良好的描述该篇文档的特征。其计算公式可描述为： 其中TF即该特征词的词频，表示该特征词对一篇文档的重要程度，其计算公式为 [ 8 ] ： IDF即逆向文档频率，是指某个特征词word在文档集docs中出现的频率，表示某个特征词在文档集中的分布特征，其计算公式为： 。
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user: 3. Simhash算法的改进 本文方案的优化主要针对Simhash签名值的计算阶段，在第一步文档分词阶段使用ICTCLAS分词系统，选出具有代表性的特征词，使得计算出的Simhash签名值能更好的代表该文档的主题；在权重计算过程中，考虑特征词的词性、词长，给予词长较长的特征词更高的权重，因为我们认为词长越长的特征词对该文档的主题有更好的代表意义，以及“总之”“综上所述”等标志词、被包含在标题中的特征词给与更高的权重，综合以上多方面因素来提高Simhash签名值的精确度。 经过实验验证，本文方案在识别相似文档的准确率以及算法运行时间上都有很大优势。 3.1. Simhash算法的分词阶段 Simhash算法中的对文档的分词技术使用ICTCLAS分词系统，此ICTCLAS分词系统可以快速进行中文分词、标出关键词词性、过滤掉不常用词，分出关键词同时支持用户自定义词典，这些功能为权重的计算提供了很好的基础条件，不仅使数据预处理的精度得到了提升，而且数据预处理速度同样得到了保证。 下文介绍Simhash算法中特征词权重计算阶段，该阶段使用改进的TF-IDF模型计算文档特征词的权重。 3.2. TF-IDF算法改进 本文主要针对TF-IDF算法在特征词权重影响因素考虑不足的问题，在词性、词长、标志词以及文档标题中是否含有特征词几大方面来对TF-IDF算法的权重计算进行改进。 3.2.1. 引入词性、词长自适应权重 正如我们所知，文档都是由多个句子组成的，而在句子中主语、谓语是最能代表该句子核心含义的组成部分，主语是执行该句子行为的主体，谓语用来形容该句子主语此时的状态，因此一个句子中主语和谓语应该给予更高的权重，通常情况下，一个句子中的主语大多由名词来承担，谓语大多是动词，因此对于词性不同的特征词应当给予不同的权重。 特征词词性权重的计算公式为： 对于特征词的词长，通过2008年度CSSCI关键词库 [ 9 ] [ 10 ] 中的关键词的统计结果得知，特征词词长为4~6的占比较多 [ 11 ] [ 12 ]，同时这些词长较长的特征词包含的语义也相对于词长较短的特征词更丰富，能提供更多的文档主题信息，因此应当赋予四个字以及以上的词更高的权重，但是并不能简单的认为长度为6的特征词包含的语义信息为长度为3的特征词的两倍，所以需要对特征词词长进行归一化处理。 其中， 为该特征词词长， 为所有分词中词长最短的特征词， 为所有特征词中词长最长的特征词。 3.2.2. 引入标志词的自适应权重 所谓标志词，就是“综上所述”、“总之”“但是”等带有总结或转折意味的标志性的词或短语。在中文表达中，常常用标志词来标识文章中的重要句子，凸显文档主题，现在标志词仍然在文摘系统中受到高度重视。在本文中构建了一个中文标识词词库，并且引入了带有标志词的特征词的自适应权重。 其中 是一个布尔型变量，用来表示特征词中是否含有标志词。公式中默认含有标志词的特征词的权重为普通特征词的5倍。 。 3.2.3. 引入特征词–标题的自适应权重 在中文表达中，标题或者标题中的某个词语会反复出现在文档中，往往含有强调文档主题的意味，因此，在特征词权重计算中，我们对于出现在标题中的候选特征词给予更高的权重，这些特征词往往更能代表本文档的主题，对该篇文档主题的提取有非常大的意义。所以，本文将特征词是否出现在标题中作为权重的考量因素。 其中 是一个布尔型变量，用来表示特征词是否出现在文档标题中。公式中默认出现在标题中的特征词的权重为普通特征词的5倍。 根据本文以上内容，综合加权对于文档中任何一个特征词 得出一个综合加权公式： 综上所述，通过考虑影响Simhash签名值准确度的各种因素 [ 13 ]，对特征词权重计算方法进行改进，使得Simhash签名值精度更高，对相似文档的精确识别打下良好的基础。 3.3. 改进的Simhash算法设计 1. 文档分词处理：对文档的内容进行分词、去除停用词等一系列处理 [ 14 ] [ 15 ]； 2. 计算特征词权重：为每个特征词( )计算相对于该篇文章的TF-IDF值作为该特征词的权重( )，其中TF-IDF值的计算应用上文中改进的TF-IDF算法； 3. 计算特征词的hash值：对每个特征词使用同一个hash函数计算出一个指纹值 ，指纹长度为N (如 N = 64)，其中 ； 4. 加权：根据步骤3产生的 生成加权数字串，对每个特征词的 中的每一位进行处理，若某一位 值为1，则令此位 值为 ，若 值为0，则令此位 的值为 ，其中 ；(如 表示第一个词的第一位)； 5. 合并：将步骤2中的每个特征词( )的加权数字串进行叠加，使其变成一个序列串 ，其中 ； 6. 降维：形成最终的Simhash指纹S，查看步骤5中的序列串 ，其中 ，如果j位上的数值大于0，那么S的第j为设为1，如果j位上的数值小于0，那么S的第j为设为0，从而得到该篇文档的Simhash签名值。 综合以上6个步骤的计算，每篇文档对应一个长度为N的Simhash签名值，为下文进行相似文档的检测做了良好的铺垫 [ 16 ]。本文中进行相似文档的检测时，使用的是两篇文档的Simhash签名值的海明距离，海明距离越小，则表示两篇文档越相似。
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user: 4. 实验结果分析 本文使用Python语言实现了方案，实验测试在Windows环境下进行，操作系统为Windows10，硬件环境为Intel(R)Core(TM)i5-8250UCPU@1.60GHz处理器，8 GB内存容量，分词系统采用ICTCLAS3.0。 4.1. 实验数据 为了检验本文改进算法对相似数据的检测精度是否有所提高，从互联网下载教育、住房、医疗、金融、交通五个主题的文档各500篇，同时使用大量不相关主题的数据进行混淆(约10000篇)，来检验相似文档识别的准确度。实验分别运行经典的Shingle算法、传统的Simhash算法以及本文改进的Simhash算法，观察实验检测结果是否成功检测出各个主题的500篇文档。本文采用查准率、召回率以及算法运行时间来进行有效的评价。 。 。 4.2. 实验结果由图1和图2可知，改进的Simhash算法在查准率(约为95.3%)和召回率(约为94.0%)上都有较大的提升并且算法相对稳定。 图1. 各算法查准率对比图 图2. 各算法召回率对比图 通过算法查准率对比图可知，改进的Simhash算法表现较为稳定，并且总体优于其他两种算法。算法召回率对比图可知，改进的Simhash算法稳定性大幅提升，这是因为改进的Simhash算法在进行特征词权重的计算上，对权重公式进行了改进，使用了考虑词性、词长、标志词以及标题词多种因素的综合加权公式，因此对于任何主题的数据，改进的Simhash算法都能保持相对稳定且较高的召回率。 实验结果可以看出，Shingle算法在召回率上表现并不理想，波动较大，这是因为在运行实验的时候对Shingle集合采用抽样计算，损失了大量的精度。而传统的Simhash算法在权重的计算上考虑因素也过于单一，仅仅考虑了特征词出现的频率，导致签名值的准确率不高，对于不同的主题数据也未能获得较高的召回率。 由图3可知，改进的算法在执行时间上明显小于其他两种算法，并且随着文件数据量的增大，执行时间并没有太过明显的变化且明显低于另外两种算法。 图3. 各算法运行时间对比图
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user: 5. 结语 相似文本识别技术对当今海量文本去重中具有重大的实用价值，但是目前的相似文本识别技术精度和准确度并没有达到理想的要求，针对这种紧迫的现状，本文对Simhash局部哈希算法进行改进，使用了高效的ICTCLAS分词系统和改进的TF-IDF算法，重新定义了特征词权重的综合计算公式，使得Simhash签名值更能代表该篇文档的主题，以提高相似文档的检测精度。 通过以上实验结果表明，在海量文本中进行相似文档的检测时，改进的算法在查准率、召回率以及算法的执行时间上相比于其他算法都有所提升。对于相似文档检测取得的理想结果，未来可以把此项技术应用到海量文本去重技术中，通过仅对检测出的相似文本进行重复性对比，极大地提升了对比速度，具有很好的实用价值。
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user: 摘 要 为提高三维点云模型表面的完整性，提出了一种结合有序边表法和径向基函数的点云孔洞修补方法。先从三角形网格中提取出边界点，将边界点投影到二维平面上，用有序边表法向孔洞中添加填充点并对其进行三角剖分，将填充点的坐标映射回三维空间，然后提取约束点并确定点的法向量，建立径向基函数，对添加的填充点逐层进行调整。实验结果表明，该算法对于孔洞具有很好的填充效果，填充点在空间分布均匀，与原有孔洞边界连接光滑，可以较精确地恢复原有模型的形态特征。 关键词 :孔洞修补，三角剖分，有序边表法，径向基函数 Copyright © 2020 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 在使用激光扫描仪采集点云数据的过程中，由于模型残缺、视线死角等原因，会导致局部数据缺失，使生成的三维模型表面不完整，存在孔洞。点云的空洞修补是根据孔洞附近点的数据信息，通过填充算法生成新点对孔洞进行填充，恢复物体模型的原始表面形状。点云孔洞修补技术已经被广泛应用于制造业、文物保护以及地形测量等领域 [ 1 ]。 现有的孔洞修补算法主要有Centin M和李月雯等人 [ 2 ] [ 3 ] 提出的泊松法、Liu和Gai等人 [ 4 ] [ 5 ] 提出的径向基函数法、刘震和Wang等人 [ 6 ] [ 7 ] 提出的特征线修补法、Wang 和刘许等人 [ 8 ] [ 9 ] 提出的移动最小二乘法等。 本文提出一种结合有序边表法和径向基函数的点云孔洞修补方法。用有序边表法对孔洞进行初步填充，用径向基函数分层调整填充点的位置，减少了填充时间，使点的分布更加均匀，提高了填充后网格的质量。
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user: 2. 孔洞的识别及填充 2.1. 孔洞边界的提取 在对三维点云进行填充之前要先获取点云孔洞的边界。在三角形网格内部中，每条边都参与组成两个三角形，而位于边界处的边只参与组成一个三角形，所以应先遍历已生成的所有边和三角形，将只属于一个三角形的边界边提取出来，将边界边首尾相接形成闭环，就得到孔洞的边界，如图1所示。 图1. 孔洞的实例 求得边界点集后，需要利用点集拟合一个二维平面，将空间点集投影到该平面上。本文采用最小二乘法来进行平面拟合。设其平面方程为 ，利用最小二乘法可以求解出平面参数。 2.2. 有序边表法填充孔洞 将孔洞边界投影到二维平面后，需要按照一定的密度向边界多边形内添加填充点，本文采用有序边表法实现孔洞的快速填充，如图2所示。具体步骤如下： Step1：将多边形的所有边按照其上端点的y坐标递增的顺序进行排序，并放入边界边链表中，同时建立一个空的活性边链表。 Step2：建立一条与多边形最低点相交的水平线，称之为扫描线，其纵坐标大小标记为 。 Step3：将扫描线沿y轴上升一段距离d (计算方法见2.2)，将活性边链表中上端点y坐标小于 的边删除，同时将边界边链表中下端点y坐标小于 且上端点y坐标大于 的边提取出来加入到活性边链表中。 Step4：计算扫描线与活性边链表各边的交点，在扫描线上从左侧开始按照距离d取点作为填充点，且填充点与右侧交点距离应大于等于d/2。 Step5：重复执行Step3、Step4，直至活性边链表为空。 图2. 有序边表法填充多边形 2.3. Delaunay三角剖分生成网格 孔洞填充完成后，需要用Delaunay三角剖分算法生成三角形网格，如图3所示，具体步骤为： Step1：建立一个三角形，将所有的点包围在其中，称之为超级三角形；同时把散点按横坐标的大小进行排序。 Step2：从点集取出一个散点，在三角形链表中找出外接圆包含该点的三角形，称为该点的影响三角形。 删除影响三角形的公共边，将插入点同影响三角形的全部顶点连接起来，完成一个点在Delaunay三角形链表中的插入。 Step3：循环执行上一步，直到所有散点插入完毕；删除与超级三角形顶点有关的所有三角形。 图3. 由点云生成网格模型
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user: 3. 径向基函数调整填充点的位置 3.1. 径向基函数 对于三维空间的n个点 及对应的值 ，如果存在一个函数 满足 ，那么可以由 定义一个隐式曲面。基于径向基函数的的隐式曲面方程通常表示为： (1) 曲面方程中的参数可以通过求解如下矩阵方程来求得： (2) 其中 为约束点， 为约束点对应的值，当点在曲面上时 ，当点在曲面外侧时 ， 由下式求得： (3) 3.2. 确定点的法向量及提取约束点 使用径向基函数建立隐式曲面方程要先获取到足量的能表达物体几何特性的插值点信息，本文将边界点及其相邻的点添加为插值约束点，但若只在曲面上取点，会导致矩阵方程只有零解，生成的隐式曲面方程无法准确反映曲面在空间的曲率变化，因此还需要在曲面外取一些约束点。 在曲面外取点之前要先确定点的指向曲面外侧的法向量。先将空间划分成许多个小栅格并为其编号，确定每个散点所在的栅格。将边界点按照首尾相接的顺序排序，并均匀的取出六个点，对每一个点用最小二乘法求解出该点的近似法向量，然后分别沿XYZ坐标轴搜索，如果X轴正方向上的栅格都不包含其他点，而X轴负方向上的栅格内有其他点存在，则称该点的法向量可由X轴方向确定，且点的法向量应该与向量 的夹角为锐角，如果一个点可以由两个坐标轴方向来确定且结果一致的话，则可以取该点为基准点，根据相邻点方向量成锐角的原则，可以确定其他点的法向量。 然后在每一个曲面上约束点沿指向曲面外的法向量0.2单位长度处取点作为曲面外的约束点，将约束点坐标及取值 代入到矩阵方程中可以求解出隐式曲面方程的参数。 先计算出边界边平均距离 ，根据边界点的坐标求出其重心点C，采用2.3中的公式(4)进行迭代调整求出该点在隐式曲面上对应的点C'，计算出两点间的距离 。则填充点的采样距离d可由 确 定，其中 为比例因子，当 时， ，当 ， 。 3.3. 调整填充点的位置 用有序边表法对投影后的孔洞进行填充后，需要通过逆矩阵变换将其映射回三维空间，映射后的点处在边界点的拟合平面上。需要将拟合平面中的新增填充点向隐式曲面逐步迭代调整，使新增的孔洞点与先前孔洞周围点云能够平滑过渡，更好的还原模型的几何特征，如图4所示。调整步骤如下： Step1：遍历所有的新三角形，按照填充点之间的连接关系，确定填充点所在的层数，与边界点相连的点处于第一层。还需确定填充点与上一层哪些点相连，计算这些点的平均点作为填充点的基点。取边界边平均距离的1.5倍为临界距离。 Step2：从第一层开始，按照层数依次取出点进行调整，将该点的坐标带入函数 中，确定 的正负号，然后用下式进行迭代 (4) 其中 分别为初始点坐标和调整后点的坐标；t为点的位置参数，当 时 ，当 时 ； 为步长，大小为边界边平均距离的十分之一； 为拟合平面的单位法向量。 每迭代一次计算一下 ，直到 的正负号与初始 的正负号相反时，停止迭代。 Step3：计算点与基点的距离，若大于临界距离，则取该点与基点线段上距基点距离等于临界距离的点替代该点。 Step4：循环执行Step2、Step3，直到所有点被调整完毕。 Step5：最后用拉普拉斯算法进行平滑处理，即将网格中的每个顶点移向其周围邻域重心的位置。 图4. 填充点的分层调整
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user: 4. 实验结果及分析 为了验证提出算法的有效性，在Win7环境下用C++编写程序，使用OpenGL图形库对点云和网格进行渲染，使用 MFC 框架实现可视化界面。实验计算机配置为Intel(R) Core(TM) i5-4590 3.30 GHz CPU，8 G运行内存，修补实例如图5所示。 图5. 孔洞修补实例
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user: 5. 结论 本文提出了一种高效率的点云孔洞修补算法，用有序边表法生成填充点对孔洞进形填充，避免了复杂的角度运算，缩短了填充时间。然后用栅格法确定约束点法向量的方向，准确地求出径向基函数的隐式曲面方程，根据曲面方程对添加的填充点逐层进行调整，最后对所有点用拉普拉斯算法进行平滑处理，使填充点的分布更加均匀。实验结果表明，该算法对于孔洞具有很好的填充效果，对点云模型的适应性比较好，对于曲率变化显著的孔洞也能够准确地进行修补，生成的曲面与原有孔洞边界过渡平滑，可以较精确地恢复模型的表面形状。
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user: 摘 要 由于智能手机的普及和社交网络的发展，用户每天都会往自己的终端添加图片，这些图片日积月累，逐渐变得分散和杂乱，让用户难以管理和利用图片素材。本文利用图像分类、图像检索、网络爬虫、深度学习等前沿技术建立一个基于大数据的图片云端管理系统。系统开发过程中集成了一些开源方便的开发工具，以MySQL作为数据库，采用Django + MVT架构建立基于B/S模式的云端系统，以及利用TensorFlow实现图像特征提取。最终为互联网用户提供一个智能化、安全和体验良好的图片管理平台。 关键词 :图片管理，深度学习，Django，TensorFlow，CNN Copyright © 2020 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 我国改革开放带来智能手机和社交网络快速发展的同时，国内网民的规模数量也一直保持着平稳增长的趋势，截至2018年12月，我国网民规模增加到8.29亿 [ 1 ]。作为主要信息传播媒体之一的数字图片，过去几年中呈现爆炸式增长，使得用户对图片管理的需求持续增加。一方面，这些社交网络上产生的图片日积月累、反复移动使得用户难以保管和再次加工利用这些图片；另一方面，由于图片种类变得越来越多，用户寻找精美的图片和针对性的图片需求难以得到满足。 图片管理系统一直存在社会需求，并且一直存在有这样的系统。不过通常的图片管理系统功能比较简单，主要以单机版为主，浏览和管理的图片仅仅是本地图片 [ 2 ]。现在随着B/S (Browser/Server，浏览器/服务器)模式的软件开发越来越成熟，图片管理系统逐渐从单机模式过渡到B/S模式。基于B/S模式的图片管理系统最明显优势是方便可靠、数据同步，用户不用担心图片丢失，且随时可以通过网络访问。但是目前为止所有的这些图片管理应用系统基本上只能局限于用户本身的图片数据，缺乏开放性，即用户只能对自己上传的图片进行操作，没有扩展到整个互联网，甚至不能使不同用户之间产生交互。 本文结合已有的图片管理系统的特点，对专业设计师图片管理和普通大众照片管理进行综合性用户需求分析，设计并实现了一款新的图片云端管理系统，该系统运用大数据和人工智能技术帮助用户有效分类管理大量杂乱无章的图片数据、实时动态地从网络爬取针对性图片设计素材、以图搜图快速准确地实施图片检索等功能，使用户从中体验到智能化图片管理所带来的便利性。为了同时满足专业用户和普通用户对图片管理的需求，本文的图片云端管理系统目前实现了七大功能。第一，图库人工更新：用户可人为选择并预览本地图片，经用户确认后上传到后端图库；第二，图库自动更新：系统主动搜寻本地图片，对后端图库实时地、自动地进行更新；第三，用户主动分类：允许用户对图片添加自定义标签，使用户根据自己的需求进行主动图片分类；第四，系统自动分类：系统可自动识别标签，完成图片分类；第五，图片分享功能：用户之间可以通过收藏图片、点赞和评论获得社交需求；第六，网络实时爬图，动态更新图库：系统能够以用户指定感兴趣的图片为目标，用网络爬虫从互联网上实时抓取类似的图片，并能保存到自己的图片库中；第七，图片推荐：系统能够根据用户的爱好，实时地向用户推荐感兴趣的图片。图片管理系统的智能化一直以来都是整个系统实现的关键。本系统最终给用户提供了一个安全可靠、智能化、基于社交和面向互联网的图片云端管理平台。
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user: 2. 系统需求分析 2.1. 系统定位 本文图片云端管理系统目标是给用户提供安全可靠、网络化、智能化、社交化等便利性的图片管理功能。 系统功能定位：为用户提供一款图片分类(主动分类或被动分类)、图片搜索(本地化搜索或网络化搜索)、个性化图片推荐(本地图片推荐或网络图片推荐)、图片分享等功能的网络化云端图片素材管理系统。 系统用户定位：本系统初衷针对特殊用户(专业图片设计师)而打造，为了更好地进行项目推广，拓展用户群体，本系统同时兼顾普通用户日常照片管理。 1) 特殊用户 特殊用户指独具专长的图片设计师，比如：服装设计师、电子产品设计师、汽车设计师等。图片分类方面，设计师工作时，不断地保存设计作品版本，日积月累会产生大量的图片，甚至有很多重复的图片，系统图片分类(主动分类或被动分类)功能明显可以提高设计师的创作效率，让他们把更多的时间、精力花在创作上，而不是浪费在对零散的、杂乱的图片素材管理上。图片检索方面，如果利用操作系统(比如：Windows)自带的文件查找功能，有两点明显不足：第一，只能查找本机文件；第二，本机各种文件数量居多，很难快速地、精准地找到想要的那张图片素材。设计师在工作过程中利用图片云端管理系统，仅专门管理设计相关的图片素材，可以快速查找相关的图片素材，云端图片库中目前缺少或没有的设计素材，还能利用爬虫实时地、主动地从网络抓取针对性图片，更新丰富图片素材库。个性化图片推荐方面，如果设计师当前正在设计某个作品，比如：设计一款杯子，本系统会从图片库中向设计师主动推荐杯子相关的图片素材，还会主动去互联网上爬取跟杯子相关的图片素材，主动推荐给设计师，拓展设计师的设计思路，有利于设计师快速完成作品设计，提高设计工作效率和作品效果等。 2) 普通用户 普通用户可以放心地将自己的照片等图片交给本系统管理，可以对图片素材进行主动分类或被动分类，可以进行本地化图片搜索或网络化图片搜索，存储云端图片素材通过互联网可随时随地访问图片，并通过社交分享图片等良好体验。 2.2. 需求分析 本图片管理系统根据系统定位，对专业设计师图片管理和普通大众照片管理进行综合性用户需求分析，设计了一款新的图片云端管理系统，从实现角度具体化该系统总体功能需求，主要分为用户账号管理功能、用户对图册的操作功能、图片分类功能、图片搜索功能、图片推荐功能和社交功能等六大主要功能。 1) 用户账号管理功能 用户账号管理功能作为图片云端管理系统的入口，需要提供注册、登录、修改用户信息和退出系统等功能。 2) 用户对图册的操作功能 用户可以创建有具体主题的图册，并往指定图册上传图片，还能对指定图册进行编辑修改或删除。系统也可以自动创建标签图册，可以按日期或主题自动创建图册，免去了用户很忙没时间整理图片素材导致图片素材混乱、查找困难的局面。 3) 图片分类功能 图片分类的方式有两种，第一种方法需要用户的参与，即需要用户输入图片所在图册的类别和标签，其中类别是必须输入的信息且只有一个值，而标签可以为空或多个。第二种方法则是系统通过图像分类算法进行自动分类的，这种分类结果由于是从系统角度判别的，所以可以作为参考，也可以和第一种方法形成互补。 4) 图片搜索功能 图片搜索分为两种方式，第一种是在输入框输入关键字，关键字可以是图片名字，也可以是类别和标签。第二种方法是利用基于图片内容的图像搜索算法实现的，简称以图搜图 [ 3 ]。 5) 图片推荐功能 本系统中的图片推荐功能是系统本身的行为，本系统可以根据用户的兴趣爱好向其推荐相似的图片，并且允许用户把这些图片添加到自己的图库中。 6) 社交功能 随着互联网与智能手机技术的发展，人们意识观念的改变与文化程度的成熟，图片社交已经成为当下最流行的一种网络新兴社交方式 [ 4 ]。本系统主要向用户提供两种图片社交的途径。第一，用户浏览其他用户的图册或图片时可以点赞和收藏图片，以及关注图片的作者。第二，不同用户对同一图册或图片进行讨论和评论。
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user: 3. 图片云端管理系统设计 3.1. 技术架构 本文图片云端管理系统的总体结构采用B/S模式，前端由HTML (Hypertext Markup Language，超文本标记语言) + JavaScript开发实现，后端则使用Django + MVT (Model View Template)框架开发实现，以MySQL数据库作为结构化数据的存储方式，无结构化的图像数据则直接以文件形式存储，并把图片的存储路径保存在数据库中。 实现图片云端管理系统的开发工具和支持软件包括Windows 10操作系统、Django框架、Python 3编程语言、Pycharm代码编辑器、Chrome浏览器、Git版本管理器、MySQL数据库和Apache服务器。 图片云端管理系统所涉及的人工智能算法有基于CNN (Convolutional Neural Network，卷积神经网络)的图像特征提取、分类算法、图像检索和静态网络爬虫等技术。 本文项目主要使用卷积神经网络实现图片分类功能，具体过程是运用TensorFlow构建训练模型，这里对卷积神经网络和TensorFlow进行适当介绍。 TensorFlow是Google开发的、用来实现神经网络或其他算法的API (Application Programming Interface，应用程序接口)库。TensorFlow是一个基于数据流编程的符号数学系统，它拥有多层级结构(见图1)，可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算，被广泛应用于各类机器学习算法的编程实现和各领域的科学研究 [ 5 ]。 本文的卷积神经网络是利用TensorFlow搭建的。说起卷积神经网络算法，不得不提传统机器学习算法线性回归。线性回归是根据样本x和已知y学得y = W * x + B (其中W为权值，B为偏差)的预测模型。在深度学习中，全连接神经网络(见图2)相当于线性回归的加强版，而卷积神经网络是在全连接神经网络的基础上添加了卷积的处理过程。这里卷积和图像处理的滤波类似，是通过一个适当大小的矩阵对更大矩阵进行卷积的一个过程。卷积神经网络的结构分为一个输入层、若干个卷积层、若干个池化层和若干个全连接层，以及输出层(见图1)。有了卷积层的过滤后，神经网络的抽象特征能力更强，也降低了计算量。池化层的作用相当于将高分辨率的图像转化成低分辨率的图像，进一步减少了计算中的参数。 对图1中卷积神经网络训练模型输入图片时，按照卷积神经网路算法输入数据要求对图片数据进行预处理，主要是将输入的图片转化成输入层指定大小(长、宽、深度)和指定类型(整型或者浮点型)的矩阵。这样可将一张图像看作是一个个像素值组成的矩阵，那么对图像的分析就是对矩阵的数字进行分析，而图像的典型特征，就隐藏在这些数字规律中。图1中的卷积神经网络训练模型采用深度学习，输入图像矩阵数据，然后经过卷积层和池化层作用自动提取图像特征，从而达到对图像识别和分类的目的。卷积层和池化层提取图像特征的好坏关键在于卷积核表示图像局部特征的准确性，开始只是随机初始化卷积核的参数，然后以使模型预测值和真实值之间的误差最小化为指导，经过图2所示的全连接神经网络层，通过反向传播算法，自适应地调整卷积核的参数，从而得到准确度高的卷积核。总之，通过反向传播最终确定卷积核参数，经过卷积层和池化层提取到最终图像特征，这就是CNN提取图像特征的过程。 图1. TensorFlow构建的卷积神经网络训练模型 图2. 全连接神经网络 3.2. 系统框架 本项目的图片云端管理系统实现功能总体可以分为六大功能模块，分别是账号管理模块、图册管理模块、图片分类模块、图片搜索模块、图片推荐模块、社交功能模块，如图3所示。账号管理模块包括用户注册、用户登录、用户信息修改、退出系统等功能；图册管理模块包括图册创建、图片上传、图册修改、图册删除和设置访问权限等功能；图片分类模块包括标签分类、算法自动分类等功能；图片搜索模块包括本地搜索、云端图库搜索、互联网搜索等功能，可以按标签搜索，也可以按图片内容搜索，即以图搜图；图片推荐模块包括基于标签推荐、基于内容推荐等功能；社交功能模块包括点赞、评论、关注、收藏等功能。 图3. 图片管理系统整体功能架构 3.3. 开发与运行环境 这里介绍本图片云端管理系统采用的各种软件开发工具，以及系统前端与后端的运行环境。 1) 为了提高开发效率，本项目的开发过程使用了大量的开源框架和免费工具，本系统采用的开发工具如表1所示。 Table 1 Development tool lis 开发工具名称 软件用途 JQuery 前端JavaScript编写 Bootstrap3 前端界面设计 PyCharm Python集成开发环境 Django 搭建Web应用 MySQL 存储数据 TensorFlow 构建图片分类模型 Chrome 调试本系统的前端功能 Git 版本管理 Apache 部署最终的系统 表1. 开发工具表 2) 图片云端管理系统分为前端和后端，前端的运行环境在用户终端，而后端需要部署到云服务器上，本系统的运行环境如表2所示。 Table 2 Run environment tabl 运行环境名称 属性 用户终端 笔记本电脑、台式机 用户的操作系统 Windows 7或更高、Ubuntu、iOS 用户的前端 Chrome、Firefox 部署平台 腾讯云服务器 后端的操作系统 Ubuntu16.0.4 CPU 1核 内存 2G 网络带宽 1 Mbps宽带 磁盘 50G 表2. 运行环境表
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user: 4. 图片云端管理系统实现 本文图片云端管理系统实现了账号管理模块、图册管理模块、图片分类模块、图片搜索模块、图片推荐模块、社交功能模块共六大功能模块。为了实现这些功能，本系统使用了基于CNN的图片分类方法和网络爬虫。这里依次详细介绍实现过程。 1) 账号管理模块 账号管理模块是用户系统的主要功能，是整个系统的基本功能，系统其它功能模块正常、有序运行都建立在用户的账号上。用户系统模块的设计与实现，包括账户注册、登录、修改账户信息和退出系统。 2) 图册管理模块 图册管理模块包括创建图册、上传图片、修改图册、删除图册和设置访问权限等功能。 用户在个人空间页面可以创建图册并上传多张图片，输入的图册信息有图册标题、类别、标签和相关描述。创建图册的关键信息是图片，图片由用户在本地文件选择且预览，预览包括删除不需要图片和将某张图片设置为图册封面，最终点击确认完成上传图片到后端的过程。 用户在个人空间，可以对已创建的图册进行编辑、修改、删除等。编辑修改图册的界面和创建图册的界面是一样的，不同的是数据库操作，创建图册需要用户输入信息或者系统生成信息并在数据库添加一条图册数据，而编辑图册只是在原来的数据上进行编辑修改，然后在数据库更新这个图册的数据。编辑图册的界面效果如图4所示。 设置图册访问权限功能的作用是保护用户的隐私，图册访问权限的等级分为三级，分别为所有人可以访问、仅关注的人可访问和仅自己可见。因为权限只有三个等级，设置方法是在用户前端使用“Select”下拉列表显示三个权限等级，供用户选择。 图4. 编辑图册信息效果图 3) 图片分类模块 图片分类模块包括标签分类、算法自动分类两种图片分类功能。标签分类是用户自己创建图片类别标签，对图片进行人为分类，这是传统方式。 这里重点介绍算法自动分类的实现。本项目使用卷积神经网络实现图片分类功能，具体过程是运用TensorFlow构建训练模型 [ 6 ]，目前训练的类别有7类，分别为人像、风景、美食、文档、建筑、动物和动漫。如果用户对象不同，关心的图像类别不同，用户可以利用模型建立其它类别的图片。构建TensorFlow训练模型的训练过程如图5所示。 得到分类模型后，将模型保存在后端，当发现用户上传图片到后端，后端系统利用前向传播获得预测值，即可得到相应的类别，最后在数据库中写入图片的类别字段。在前端，用户在个人空间的分类栏目可以看到系统自动完成的分类图片。 4) 图片搜索模块 图片云端管理系统的图片搜索分为两种方式，第一种是以图片名字或标签作为关键字搜索图片；第二种是基于图片内容的搜索方式，简称以图搜图。采用关键字搜索图片是传统的搜索方式，这里重点介绍基于内容的图片搜索方式。图像分类算法和基于内容的图像检索算法 [ 7 ] 是实现图片管理系统智能化的核心技术。 这里介绍以图搜图方式的具体过程。首先提取图片库里每张图片的特征，提取的特征为CNN训练输出的向量，然后把每张图片的特征矢量保存在数据库中。当要搜索某一张图片，先用CNN的前向传播提取矢量特征，然后将该特征向量和数据库里的每一个特征向量进行相似度计算，对所有的相似度结果进行排序，取前面最佳的几个，其对应的图片就是搜索的匹配结果。具体实现过程见图6的图片检索流程图。 图5. 建立分类模型流程图 图6. 图片检索流程图 这里相似度的计算方法有很多种，有欧式距离、曼哈顿距离和余弦相似度等。考虑到项目中计算量较大，降低计算机在大量计算过程中的代价，消除欧式距离在开平方过程中取近似值而带来的累计误差，图4中两幅图像相似度计算采用曼哈顿距离。曼哈顿距离d计算为： ， 其中待检索图片特征向量为( )，图片数据库中标准图片特征向量为( )。 5) 图片推荐模块 本系统的图片推荐功能目前是结合社交功能模块的响应来搜集用户行为，从而完成推荐。图片推荐可以提高用户使用系统的体验，通过系统社交功能检测到用户浏览其他用户图册行为，比如：看到喜欢图册就会点赞、或者收藏、或者评论，系统会记录这些用户的社交行为，然后根据社交行为推荐相似图片给用户。图片推荐实现过程见图7所示。 图7. 图片推荐流程图 6) 社交功能模块 本系统的社交模块的作用是满足用户的社交需求，提高用户体验。用户在本系统的社交行为包括点赞、关注、收藏图册和对图册进行评论。 用户浏览其他用户的图册时，可以点击“点赞”按钮为图册点赞，以表示喜欢或对该用户的肯定。用户给图册“点赞”后，前端会往后端的数据库传递一条“点赞”的信息并存储在数据库，信息包括发出“点赞”的用户和被“点赞”的图册，然后该图册所属用户在登入之后便能收到“点赞”的消息。 用户浏览其他用户的图册时，可以点击收藏按钮收藏该图册，并在数据中保存这条收藏信息，包括主动收藏用户和被收藏图册。收藏成功后，用户在个人空间能看到自己收藏的图册，但是用户只能浏览图册而不能编辑删除图册。图册收藏的界面如图8所示。 用户在浏览其他用户的图册时，可以发表评论或回复其他用户的评论，保存在数据库的评论包括的信息有评论内容、父级评论和所属图册。 图8. 收藏图册效果图
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user: 5. 结论 本文基于用户对有效管理图片的需求，运用云端技术和人工智能打造了一款图片云端管理系统。为用户提供一个安全智能的云端图片管理系统来存储大量图片，而图像分类算法和基于内容的图像检索算法是实现本图片管理系统智能化的核心技术，并提供一些实用的功能帮助用户科学有效的管理零散而又杂乱的图片。最终，本系统通过图片推荐、网络爬虫、云端存储等技术使得普通用户和专业设计师都能方便快捷地管理和使用图片素材。
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user: 摘 要 水环境污染目前已经成为中国东部沿海发达地区重点关注的问题。河流水环境恶化与水生态丧失已成为严重影响人们正常生产生活的重要因素，不断恶化的水环境也制约了经济的快速健康发展。水体环境越来越复杂，测试的数据也越来越庞大，这也使得传统的直面数据的水质分析方法使用起来越来越费时费力，且效果欠佳。因此使用数据可视化的手段对数据进行建模而后分析的方法越来越受到大家的青睐，已然成为水质分析的重要手段。本文设计的基于Vue和Tornado的水环境监测系统，通过结合GIS与数据可视化技术，创新的采用多维度彩色渲染算法建立水体模型，将复杂数据转化为一些简洁明了的图像变换与颜色变化，通过系统可快速的掌握水体的现实状态，从而更有效的对水体进行治理，不仅大大的提升了工作的效率，也为当前的水环境的治理提供了更为创新的方案。 关键词 :Tornado，Vue，GIS，水质检测，水体环境数据可视化 Copyright © 2020 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/