DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 对象和方法 2.1. 研究对象 收集2018年1月至2018年12月期间入住青岛市市立医院心内科患者500例。所有患者均接受冠脉造影检查，从中筛选出年龄、性别、体重指数、糖尿病史、高血压病史，吸烟史等无明显统计学差异的120例患者，包括AMI组、SAP组及正常对照组各40例。实验组包括AMI组、SAP组。AMI组按照《2018 ACC急性心肌梗死指南》诊断标准：出现急性心肌缺血的临床证据且伴有心肌损伤，检出肌钙蛋白升高超过99%参考值上限，并至少存在以下5种情况之一：1) 新发缺血的心电图改变；2) 心肌梗死的典型症状；3) 新出现病理性Q波；4) 与缺血性病因相一致的丢失心肌的影像学证据或节段性室壁运动异常；5) 通过尸检或血管造影发现冠状动脉血栓。SAP组入选标准：根据国际心脏病学会指定的满足冠心病的诊断标准，当冠状动脉CTA或CAG检查的结果提示冠状动脉内径动脉粥样斑块阻塞程度超过50%即可判定为狭窄性病变，且符合以下3种情况任意一项：首次出现症状，但已处于长期稳定状态(例如症状持续数月)的患者。有阻塞性或非阻塞性冠状动脉疾病(Coronary artery disease， CAD)病史的患者，经治疗后无症状，需要定期随访；有SAP或心绞痛相关症状(如胸闷、胸痛)的患者。冠脉造影结果正常作为对照组。受试者均排除以下疾病史：心肌梗死或器质性心脏病、1个月内出血或手术、恶性肿瘤、心力衰竭、炎症性疾病、神经精神疾病、消化系统疾病、肾肝功能衰竭或障碍。 记录并整理基线资料及实验室指标，包括计算吸烟指数(日吸烟数 × 年)，监测血压、血糖。 2.2. 样本收集 收集样本并保存。依次标记后，提取ANGPTL6样品，并将其与乙醇四乙酸和放线菌酶混合注入试管中。离心3000转，静置于−4℃环境中10分钟，置于−80℃环境中备用。 2.3. 实验室检测 ELISA法测定血清ANGPTL6浓度。试剂盒购自CUSABIO (武汉华美公司)，测量范围为0.312~20 ng/ml。根据说明书稀释血样(1:10)。常规方法检测FBG、TC、TG、HDL、LDL、BUN、Scr、BNP、血常规指标。 2.4. 超声心动图 心脏超声计算LVEF%。LVEF%根据公式(EDV − ES) × 100%/EDV获得，心室舒张末容积(EDV)、心室收缩末容积(ES)。 2.5. Gensini评分 冠状动脉狭窄严重程度采用Gensini评分系统进行定量评估 [ 12 ]。冠状动脉评分均值由两位专家根据冠脉造影结果获得。 2.6. 数据分析 所有数据使用PASS20.0软件进行处理。均数±标准差表示计量资料，百分数表示计数资料。采用单因素方差分析，判断多组之间差异是否达到显著性水平；采用Pearson相关分析，检验各参数间的相关性。使用散点图来发现参数间相关性的一般趋势。所有假设均在p < 0.05水平差异具有统计学意义。
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user: 4. 讨论 血管生成素样家族参与心血管疾病的调节。研究表明，下调ANGPTL2表达可清除衰老的血管内皮细胞，促进内皮细胞修复，减少动脉粥样硬化 [ 13 ]。ANGPTL3具有促进动脉粥样硬化和粥样硬化保护作用 [ 14 ]。血清ANGPTL4缺乏可能降低冠心病的发病率 [ 15 ]。本研究发现AMI组血清ANGPTL6水平明显降低。AMI组和SAP患者血清ANGPTL6浓度均与冠状动脉严重程度呈负相关，提示ANGPTL6可能参与冠心病进程。 ANGPTL6是一种糖脂相关的蛋白因子，糖尿病伴胰岛素抵抗患者循环中ANGPTL6明显升高，其血清浓度与HBA1c、空腹血糖水平呈负相关 [ 16 ]。研究发现，糖尿病合并下肢动脉疾病患者血清中ANGPTL6水平明显升高，高ANGPTL6水平与长期心血管并发症呈正相关 [ 11 ]。此外，ANGPTL6浓度在妊娠高血压患者中升高 [ 17 ]。学者提出ANGPTL6水平代偿性升高可避免心血管并发症的发生，推测ANGPTL6可能是心血管疾病的保护因子。我们的研究支持血清ANGPTL6浓度与冠心病相关。在AMI和SAP组，ANGPTL6与空腹血糖和低密度脂蛋白胆固醇也没有明显差异。这些结果或许可以解释为ANGPTL6作为糖脂代谢的影响因子干扰了在冠心病方面的预测价值。因此，有待对糖尿病和高脂血症患者分别进行更深入的临床研究。 Urano等证明ANGPTL6通过激活ERK 1/2-eNOS-NO通路促进NO的释放 [ 9 ]。NO不仅能调节血管张力，还能抑制血管平滑肌的增殖，血小板的聚集、粘附，白细胞与内皮细胞的相互作用 [ 18 ]。低表达NO可能有利于受损心肌细胞氧利用的恢复 [ 19 ]。AMI患者24小时内血清NO浓度明显降低，目前考虑该实验结果是由距发生AMI的时间不同所致 [ 20 ]。同样的解释似乎支持AMI患者血清ANGPTL6降低的结论。此外，我们的研究发现SAP组血清ANGPTL6水平未见明显降低。类似的实验讨论指出，SAP患者的血小板抗聚集和冠状动脉对NO的血管扩张反应都很弱，这或许是一个合理的解释 [ 21 ]。 ANGPTL6通过促进细胞增殖和再生，加快血管新生 [ 8 ]。研究显示，多形性胶质母细胞瘤患者可通过micro-RNA128 (mi-RNA 128)下调血清ANGPTL6水平，促进脑细胞增殖 [ 22 ]。研究表明，miR-128可提高大鼠心肌微血管内皮细胞的功能，并抑制冠心病的发展。缺氧条件下小鼠心肌细胞中miR-128的表达明显增加，并在12小时时达到峰值 [ 23 ]。抑制miR-128可促进心肌内源性再生，修复心肌梗死后的心肌损伤 [ 24 ] [ 25 ]。我们的研究显示AMI患者血清中ANGPTL6水平明显低于SAP和对照组，这与之前研究在线粒体氧化磷酸化水平受抑制的小鼠血清ANGPTL6的表达是增加的结果相悖 [ 26 ]。然而，AMI组中ANGPTL6的低表达是否与miR-128基因水平的调控有关有待研究。此外，不排除ANGPTL6的低表达是由于冠心病的严重程度、发病机制和人群构成等方面的差异引起的。 我们的研究发现ANGPTL6低表达不仅与SAP患者的Gessini评分相关(P < 0.05)，在AMI患者中也有相似的结果(P < 0.05)，提示ANGPTL6可能反映了冠心病患者冠状动脉疾病的严重程度。散点图的结果也支持这个结果。进一步表明，ANGPTL6可能是冠心病严重程度的预测因子之一。
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user: 5. 局限性 样本量较小，可能会影响实验结果的准确性，有必要扩大样本量。考虑到AMI早期机体应激反应，ANGPTL6的表达可能受到抑制。本研究目的在于进一步丰富冠心病的致病机制，为冠心病的预测和治疗提供新的思路。
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user: 6. 结论 我们的实验研究显示，冠心病患者血清ANGPTL6水平与冠状动脉严重程度呈负相关，提示ANGPTL6与冠心病具有潜在相关性。我们的研究为ANGPTL6在冠心病中的潜在作用提供了新的见解。
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user: 伦理声明 本研究获得当地伦理委员会的批准。所有参与者签署知情同意书。
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user: 利益冲突 此文章不存在任何利益冲突。
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user: 摘 要 本文利用Fe 3 O 4 的磁性性质和CuInS 2 的荧光特性，构建基于Fe 3 O 4 @CuInS 2 的磁共振/荧光双模式成像系统。采用溶剂热法制备具有良好分散性的超顺磁Fe 3 O 4 纳米颗粒，利用胶体法合成新型CuInS 2 /CdS/ZnS核壳量子点，通过表面酰胺键缩合，构建Fe 3 O 4 @CuInS 2 核壳结构。结果表明，Fe 3 O 4 @CuInS 2 复合粒子具有超顺磁性和近红外荧光发射峰，经过表面PEG修饰，能够有效进入细胞，实现磁共振和荧光双模式细胞成像。该系统后续有望应用于医学诊断、药物研究、生物检测等领域，为双模式生物成像提供一个新思路。 关键词 :Fe 3 O 4 ，CuInS 2 量子点，磁共振，荧光，双模式成像 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 近几年来，多模式成像方法由于可实现可视化治疗和提高诊断效果，获得快速发展，成为新研究热点。基于MRI与荧光成像各自的优势，以及弥补单成像模式的缺点，采用MRI和荧光双模式成像，在活体动物成像方面更具有优势，将之使用于诊断治疗中进行探索实验，并展望其潜在的临床与科研价值。 MRI和荧光的双模式成像，可用来定量测量在活体小动物体内荧光分子的三维分布 [ 1 ]。Fe 3 O 4 @CuInS 2 同时具备Fe 3 O 4 的磁性性质和CuInS 2 的荧光特性，可用于双模式成像。其中，磁性纳米颗粒表现出的超顺磁性和高饱和磁化现象受到各种领域的重视 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]，很多课题组提出不同合成方法，例如，超声化学合成、反胶束、微乳液、化学共沉淀、溶胶–凝胶、水热/溶剂热法等 [ 5 ] - [ 14 ]。为了更好地进入细胞和动物体内，需合成具有良好稳定性、分散性、无细胞毒性、水溶性良好的磁性纳米粒子，Fe 3 O 4 纳米粒子的粒径、形貌、磁能性和稳定性与合成的条件方法有紧密关系，本文通过溶剂热法方法合成的Fe 3 O 4 纳米粒子没有明显的团聚，且大小均匀，表现出良好的单分散性，可以稳定分散在水中。但是，Fe 3 O 4 纳米粒子由于具有磁性，容易沉聚，洗涤和重新分散较为困难，耐腐蚀能力差，且会吸收量子点中的能量而使荧光强度下降 [ 15 ]。因此，为了提高Fe 3 O 4 纳米粒子在极性溶液中的稳定性，不易沉聚，减少对量子点的能量吸收，对Fe 3 O 4 进行表面修饰是必不可少的。诸多研究课题组已经进行了一系列相关实验，其中Wang课题组在Fe 3 O 4 纳米粒子表面负载还原石墨烯(rGO)，并修饰PEG，提高生物相容性，具有良好的光热治疗效果 [ 16 ]；Chen等人利用PVBC-TMT修饰Fe 3 O 4 ，增强对重金属离子的吸附，用于重金属离子的分离，对Pb 2+ 的分离效果可以达到99%以上 [ 17 ]；Shahin等人通过(3-氨基丙基)三乙氧基硅烷修饰Fe 3 O 4 纳米粒子表面，并利用甲壳胺和黄蓍胶进行包裹，构建化疗药物的载药体系，增强其pH和热敏感 [ 18 ]。 如图1所示，本实验采用溶剂热法Fe 3 O 4 纳米磁性粒子，在其表面修饰SiO 2 ，形成Fe 3 O 4 @SiO 2 纳米粒子。通过对Fe 3 O 4 @SiO 2 纳米粒子表面修饰氨基活性基团，与经过修饰后带有羧基的CuInS 2 /CdS/ZnS量子点通过缩合反应结合，形成共价键，成功把量子点键合到磁性微球上，形成Fe 3 O 4 @CuInS 2 核壳结构，并将其应用于荧光成像和磁共振成像。 图1. Fe 3 O 4 @ CuInS 2 制备过程
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user: 2. 实验部分 2.1. 主要试剂 柠檬酸三钠、三水合乙酸钠、磷酸氢二钠、氢氧化钠和正硅酸乙酯(分析纯，国药试剂)，无水三氯化铁和氨丙基三甲氧基硅烷(上海麦克林)，EDC(分析纯，上海生工)，巯基丙酸(分析纯，北京伊诺凯科技有限公司)，三氯化铟、谷胱甘肽和硫化钠(阿拉丁试剂)。 2.2. 仪器表征 利用X-射线粉末衍射仪(MiniFlex600，日本Riguka，以Cu Kɑ线进行扫描，扫描速度为0.02˚/0.01 s)研究材料的晶体结构；采用透射电子显微镜(Tecnai G2 F30 美国FEI公司)表征材料结构和形貌；采用荧光光谱仪(Cary Eclipse，安捷伦)研究量子点和复合材料的荧光性能，通过紫外可见光谱仪(UV-2600，日本岛津)表征材料光学性质，利用红外光谱仪(Nicolet Avatar 300，赛默飞世尔科技公司)表征材料的分子结构；通过磁滞回线测试仪(PPMS-9 Quantum Design公司)研究材料磁性性质；利用正置荧光显微镜(Axio Imager，德国蔡司)表征材料的荧光细胞成像，采用NMR分析仪(GYPNMR-10，上海寰彤)表征核磁共振细胞成像。 2.3. 实验方法 2.3.1. Fe 3 O 4 纳米颗粒的制备 准确称取0.6548 g无水三氯化铁，加入40 mL二乙二醇和1.00 g乙酸钠，充分搅拌，装入聚四氟乙烯反应釜中，在200℃烘箱中反应6 h。自然冷却至室温，离心，用水和乙醇混合溶剂(1:3)洗涤三次，除去多余二乙二醇和副产物，分散在40 mL去离子水中。 2.3.2. Fe 3 O 4 @SiO 2 的制备 利用经典的Stober法 [ 19 ]，在Fe 3 O 4 纳米粒子表面包覆二氧化硅。取6 mL制得的Fe 3 O 4 分散液，加入100 mL三颈烧瓶中，依次往三颈烧瓶里加入6 mL水、50 mL无水乙醇超声10 min，开始机械搅拌加入2 mL氨水，然后缓慢注入0.2 mL TEOS，45℃水浴，机械搅拌6 h，最后得到Fe 3 O 4 @SiO 2 核壳材料。用水和无水乙醇混合液洗三次去除多余的乙醇和氨水，然后分散在20 mL水中形成灰黑色的Fe 3 O 4 @ SiO 2 分散液。 2.3.3. CuInS 2 量子点的制备 将0.01 M氯化铜(2 mL)、0.4 M柠檬酸钠(0.8 mL)、1 M氯化铟(0.08 mL)、0.0125 g谷胱甘肽加入40 mL去离子水中，混合均匀，继续加入1 M硫化钠(0.124 mL)，95℃的水浴加热40 min；然后加入硫化镉2 mL (由0.04 M硫化钠、0.04 M乙酸镉各1 mL配制成)，再40 min后加入硫化锌2 mL，每间隔45 min加入硫化锌2 mL (重复3遍)，反应45 min后取出，放入EP管里备用。 2.3.4. Fe 3 O 4 @CuInS 2 的制备 为了使Fe 3 O 4 @SiO 2 能与量子点CuInS 2 /CdS/ZnS结合，在Fe 3 O 4 @SiO 2 表面修饰氨基使之与巯基丙酸修饰后的量子点CuInS 2 /CdS/ZnS-COOH脱水缩合形成稳定共价键结构。首先将制备好的Fe 3 O 4 @ SiO 2 水分散液用磁铁吸引去除水，加入40 mL无水乙醇，放置于三颈烧瓶中在剧烈机械搅拌下加入0.2 mL APTES，室温下反应2 h，反应完成用水和无水乙醇混合液洗三次，即制成Fe 3 O 4 @SiO 2 -NH 2 ，保存在20 mL去离子水中备用。同时将制备好的CuInS 2 /CdS/ZnS量子点取20 mL于烧杯中，加入0.2 mL MPA后调pH至5.5，100℃水浴加热，磁力搅拌90 min后取出，加适量无水乙醇离心去除未反应的MPA，重新分散在20 mL去离子水中，获得CuInS 2 /CdS/ZnS-COOH分散液，加入8 mg EDC，避光活化30 min，获得活化完成的CuInS 2 /CdS/ZnS-COOH。最后，将制得的Fe 3 O 4 @ SiO 2 -NH 2 用磁铁吸引去除水分散在pH = 7的磷酸缓冲液中，与制得的活化完成的CuInS 2 /CdS/ZnS-COOH混合，避光反应12 h，反应结束后，用去离子水洗涤3次，分散在20 mL去离子水中即完成Fe 3 O 4 @CuInS 2 的制备。 2.3.5. 细胞成像 为了使Fe 3 O 4 @CuInS 2 能够更好的进入细胞，改善生物相容性，在Fe 3 O 4 @CuInS 2 纳米粒子表面修饰PEG。在Fe 3 O 4 @CuInS 2 的水分散液加入适量PEG，机械搅拌，室温反应2 h后，离心去除未连接的PEG。 采用生长对数期的宫颈癌细胞(Hela)，以1 mL (含FBS的完全培养液)密度为10 W个/mL铺在每个培养皿。在37℃，5% CO 2 的细胞培养箱中培养至细胞密度达到50%~60%。移除培养基，加入1 mL不完全培养液，再加入40 μL材料，在37℃条件下培养2 h。PBS清洗3次后，用1 mL 2.5%戊二醛固定10 min，再次用PBS清洗3次，最后加1 mL PBS，于荧光显微镜下观察。 采用与细胞荧光成像相同的方法培育Hela，于NMR分析仪下观察。
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user: 4. 结论 本实验采用溶剂热法制备Fe 3 O 4 纳米粒子，所制的磁性纳米粒子没有明显的团聚，且大小均匀，表现出良好的分散性。而所制备CuInS 2 /CdS/ZnS量子点具有较强的近红外性能，且分散性好。采用改进的Stober法制备Fe 3 O 4 @SiO 2 磁性核壳结构，增强其生物相容性。并利用磁滞回线、光谱学、TEM和XRD等对磁性材料进行表征。结果表明，成功制得Fe 3 O 4 ，具有较强的结晶度和顺磁性，SiO 2 有效包裹Fe 3 O 4 。通过酰胺缩合反应制得 Fe 3 O 4 @ CuInS 2 核壳结构，具有良好的磁性性质和磁感应强度，以及较强的荧光特性。利用表面PEG修饰，核壳结构能够有效进入细胞，展现出良好的近红外荧光成像和核磁成像效果，表明基于Fe 3 O 4 @ CuInS 2 核壳结构构建双模式成像系统的可行性。
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user: 摘 要 细粒度图像具有类间差异小，类内差异大的特点。图像之间的差异主要存在于细微的局部区域，局部区域定位及其代表性特征提取成为细粒度图像分类的主要研究问题之一。本文基于Grad-CAM和双线性卷积神经网络B-CNN模型对细粒度图像分类方法进行研究，它利用Grad-CAM模型定位原图像中的显著区域，并裁剪出显著性区域图像作为双线性CNN的输入，融合全局和局部的特征，从而完成分类。在CUB-200-2011、Stanford Dogs和Stanford Cars三个数据集上的实验表明，相较于传统模型，该方法能够更加准确定位图像特征显著区域，具有更好的分类效果。 关键词 :细粒度图像分类，双线性卷积神经网络，Grad-CAM，显著性区域 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，随着图像数据的大规模增长，人们对图像分类提出了迫切需求，图像分类成为了热门研究领域 [ 1 ]。图像分类一般分为对象级分类和细粒度图像分类(Fine-grained image categorization) [ 2 ]，细粒度图像分类又被称为子类别图像分类(Sub-category recognition) [ 3 ]，细粒度图像分类是对粗粒度图像中的更小的子类别进行分类，如飞机型号、鸟类品种、服装款式与菜肴样式等。由于同一个粗粒度图像下的各子类图像在几何结构上十分相似，造成细粒度图像类间差异小；而同一个细粒度类别下的图像，从物体的形状、姿态、背景等角度来看都有可能产生极大的差异，致使子类内图像区分难度大。细粒度图像在工业界与学术界都应用广泛，比如在道路交通管理上，可以识别不同车型的数量，计算实时的交通状况；在生物学领域，可以帮助研究人员快速识别不同种类的物种，而不用受太大专业知识的限制。因此细粒度图像分类成为研究热点和难点 [ 4 ]。 细粒度图像分类主要分为强监督的分类方法和弱监督的分类方法。强监督细粒度分类方法除了需要图像的类别标签之外，还需要标注框、局部位置等额外的人工标注信息，而这些人工的标注信息往往是需要丰富的专业知识才能够获得，所以这一类方法的代价较高。文献 [ 5 ] 提出的Part-based R-CNN，该算法采用R-CNN对图像生成大量的候选区域，然后再对这些候选区域检测，给出每一个局部区域的评分值，根据评分值确定最后的定位检测结果。结合全局特征(物体级别特征)和判别行更强的局部特征进行分类取得了不错的效果，但是需要额外的人工标注开销，并且由于R-CNN算法产生大量的候选区域会大大增加计算复杂度，造成检测速度较慢。文献 [ 6 ] 提出的Part-Stacked CNN，它与文献 [ 5 ] 类似，也是分为两个步骤，由定位网络与分类网络两部分组成，在定位网络中用到了FCN (Fully Convolutional Network)提高了分类准确率，并且加快了算法的效率，但同样是需要对象与部位级的标签。文献 [ 7 ] 提出了一种新颖的局部区域检测模型，在细粒度图像分类中引入了协同分割，提出了一种无需借助局部区域标注信息，只需要标注框就可以完成分割与对齐操作，分类准确度能够达到82%。 由于获取人工标注信息代价大，弱监督图像分类方法越来越受到重视。文献 [ 8 ] 提出两级注意力(Two level attention)算法，它关注对象级和局部级两个不同层次的特征。但是利用聚类算法得到的局部区域并不十分准确，所以分类准确率有限。文献 [ 9 ] 提出基于双线性卷积神经网络(Bilinear Convolution Neural Networks， B-CNN)的弱监督分类模型，它由两路VGGNet构成。该模型将两个网络提取的卷积特征进行双线性操作，以提高图像特征表达能力，实现了一个端到端训练的弱监督分类网络。但是该模型利用VGGNet作为特征提取网络，没有能充分关注物体判别性区域对分类准确率的影响。 综合以上，影响细粒度图像分类准确率的两个主要因素，一是对图像局部显著性区域的关注，二是对局部区域特征的提取和表达。本文在B-CNN的基础上，提出一种基于Grad-CAM [ 10 ] 与B-CNN的细粒度图像分类方法，该方法首先利用Grad-CAM模型提高对象级显著性区域检测结果，聚焦判别性区域，去除无关区域对分类结果的影响，并且改用更加有效的特征提取函数，采用B-CNN模型对判别性区域进行特征提取与分类，从而提高细粒度图像的分类准确率。这种方法不需要标注框和局部位置等人工标记信息，也能够减少背景区域的干扰，在理论上将讲这种方法是一种有效的细粒度图像分类方法。
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user: 2. 相关理论 2.1. 类别激活映射 2.1.1. CAM 具有区别性的显著性区域特征是分类的关键。类别激活映射(Class Activation Mapping， CAM) [ 11 ] 提供了一种解释图像分类结果的方法，它采用全局池化层(global average pooling， GAP)，解决全连接层参数过多、网络不易训练和容易过拟合等问题。该方法以HeatMap来映射图像中与该类别的最相近的即显著性区域，使得模型有更强的解释性。是一种寻找图像中显著性区域的更好的方法。CAM模型如图1所示。 图1. CAM模型 CAM方法用GAP层替换全连接层来接收最后一层卷积的结果，输出每一个特征图在每一个通道的平均值，接着是全连接层接收这些平均值生成最后的预测值。选择最终全连接层节点的权重作为最后一层卷积层的特征图的权值，并对特征图像按通道加权形成最后的类别激活映射图。 2.1.2. Grad-CAM CAM能够反映特定类别的显著性区域，实现分类解释。但是CAM需要改变原模型结构，并且重新训练，这大大限制了CAM的应用场景。Grad-CAM与CAM的基本思路是一样，都是通过得到每一个通道特征图的权重，最后加权求和。但是，与CAM不同的是Grad-CAM不需要改变原模型结构，只需要通过梯度的全局平均求取通道映射为类别的权重，这样可以保留卷积之后的全连接层，并且经过数学推导证明Grad-CAM与CAM得到的通道特征图的权重是一致的。Grad-CAM模型如图2所示。 图2. Grad-CAM模型 参考图1、图2模型，设 f k ( x ， y ) 为最后一个卷积层输出的特征图中的第k个通道的 ( x ， y ) 位置上的激活值， F k 为通道k的特征图，则： F k = ∑ x ， y f k ( x ， y ) (1) 对于某一个特定类别标签c， S c 表示的是softmax层的输入，则： S c = ∑ k w k c F k (2) 其中 w k c 是通道k映射为类别c的权重。所以根据式(1)、式(2)：则： S c = ∑ k w k c ∑ x ， y f k ( x ， y ) = ∑ x ， y ∑ k w k c f k ( x ， y ) (3) 用 M c 表示类别c对应的激活映射， M c ( x ， y ) 表示激活映射图 ( x ， y ) 位置上的激活值，则： M c ( x ， y ) = ∑ k w k c f k ( x ， y ) (4) 第k个通道对应的类别c的权重值 w k c 为： w k c = 1 Z ∑ i ∑ j ∂ y c ∂ A i ， j k (5) 其中Z为特征图中像素的个数， y c 是对应类别c的分数(在代码中一般用logits表示，是输入softmax层之前的值)， A i ， j k 表示第k个特征图中， ( x ， y ) 位置处的像素值。 类别映射图反映了原图中各个显著性区域与特定分类分别之间的相关性。因此可以利用Grad-CAM来进行位置定位，用于检测相应物体在原图中的区域，并获取HeatMap中的最大联通区域的边界框，将边界框作为定位框。 2.2. B-CNN 双线性卷积神经网络(B-CNN)是一个典型的弱监督的细粒度图像分类算法，不需要任何的人工标记就已经在鸟、飞机、狗等数据集上达到了较好的准确率，其模型如图3所示： 图3. B-CNN模型结构 一个双线性卷积神经网络模型可由一个四元组 β 表示， β = ( f A ， f B ， P ， C ) 。其中 f A 、 f B 分别表示两个特征提取函数，P是池化函数，C是分类函数。在每一个位置对两个网络提取到的特征做外积，组合成双线性特征(bilinear feature)，如式(6)所示： b i l i n e a r ( l ， I ， f A ， f B ) = f A ( l ， I ) T f B ( l ， I ) (6) 其中，l表示每一个局部位置，I表示原图。 对所有位置得到的双线性特征进行求和池化，作为原图像的特征： ϕ ( I ) = ∑ l ∈ L b i l i n e a r ( l ， I ， f A ， f B ) (7) 2.3. 残差模型 经典的双线性卷积神经网络是由两个VGG分支网络组成的，Stream A进行图像中的目标定位，检测局部区域；Stream B进行定位后区域的特征提取。两个网络相互协调工作，最终完成对图像的分类。通常情况下，深度卷积神经网络的层数较少时，可以增加深度来获得更好的特征提取效果；一旦网络层数过高，会使得网络产生大量的参数，也难以使得网络收敛。VGG对于细粒度图像分类的有一定的局限性，对特征的提取和表达不能更加精确。文献 [ 12 ] 表明，随着网络层数的增加，网络发生了退化(degradation)的现象。因此，在文献 [ 12 ] 中何凯明等人提出了深度残差网络(ResNet)。其残差模块结构如图4所示。 其中，X是第一层残差模块的输入， F ( X ) 是经过第一层线性变化并激活后的输出。在第二层线性变化之后激活之前， F ( X ) 加入了第一层输入值X，然后激活输出。残差网络的提出解决了深层网络梯度消失的问题，提升了网络的分类准确度，相比于双线性卷积网络所使用的VGG网络，ResNet有更深的网络结构，也能更加准确识别图片中的细节特征，从而实现精细化识别。
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user: 3. 本文模型结构及算法流程 结合Grad-CAM与B-CNN模型，本文采用的细粒度图像分类模型如图5所示。 本模型分为两个模块，原图经过Grad-CAM检测之后，原图中更精细区域被定位，在Grad-CAM中依旧采用VGG网络来实现检测；显著性区域检测出来为提取特征做准备，B-CNN双线性模型中的VGG网络利用ResNet50代替，更加高层的双线性特征有利于最后的分类任务。 图4. 残差模块结构 图5. 基于Grad-CAM和B-CNN的细粒度图像分类模型 算法描述如下： 1) 输入原图，对原图进行统一尺度缩放为 H × W 的图像I； 2) 将图像I进行卷积，并计算最后一层特征图 A ∈ R w × h × d ， w × h 表示A的空间维度，d表示通道数量。A的第k个通道对应的c类别的权重值为 α k c ，分别表示每一个通道的重要程度，则： α k c = 1 Z ∑ i ∑ j   ︷ globalaveragepooling ∂ y c ∂ A i ， j k ︸ gradientsviabackprop (8) A i ， j k 表示通道k中位置 ( i ， j ) 的像素值，用梯度 ∂ y c ∂ A k 的全局平均来计算每一个通道的权重值 α k c 。 3) 求得所有特征图的权重之后对其加权求和并ReLU激活； L G r a d − C A M c = ReLU ( ∑ k α k c A k ) ︸ linearcombination (9) A k 表示通道k的卷积特征图， L G r a d − C A M c 表示类别c判别定位图，用ReLU线性组合所有的加权特征图，输出突出目标类别的热力图； 4) 得到图像I的热力图 L c G r a d − C A M ，设定一个像素阈值 β ，如果热力图中 L i ， j c ≥ β ，则令 L i ， j c = 255 ；如果 L i ， j c ≤ β ，则令 L i ， j c = 0 ，通过热力图得到掩码图M； 5) 显著图 = L G r a d − C A M c ⋅ M ，通过点乘去掉不显著区域，得到显著图； 6)根据显著图中像素值为255(即白色部分)区域，用矩形框框出显著图区域并从原图中裁剪出显著图部分的图像 I 2 ，并对 I 2 的尺寸归一化； 7) 双路残差网络把 I 2 映射成同一维度的特征，两个特征通过一个双线性池化操作P汇聚，得到一维的双线性特征B； 8) 对所有位置的双线性组合特征B求和； 9) 训练网络，完成分类。 在算法开始前，将原图缩放到统一的尺寸。然后利用Grad-CAM对图像的显著性区域进行定位，生成显著性区域的热图。根据热图得到掩码图，并计算掩码图中的最大联通区域，该连通区域就是目标物体所在的位置。从原图中相应位置裁剪出显著性区域，并缩放图像尺寸，并输入双线性残差卷积神经网络以完成分类
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user: 4. 实验与分析 在算法开始前，将原图缩放到统一的尺寸。然后利用Grad-CAM对图像的显著性区域进行定位，生成显著性区域的热图。根据热图得到掩码图，并计算掩码图中的最大联通区域，该连通区域就是目标物体所在的位置。从原图中相应位置裁剪出显著性区域，并缩放图像尺寸，并输入双线性残差卷积神经网络以完成分类。 4.1. 实验设计 论文使用开源深度学习框架Keras作为实验平台，基于一台英伟达GTX1070显卡和16G DDR4内存的ubuntu16.04计算机系统上采用Python编程实现。 实验采用加州理工大学鸟类数据集CUB-200-2011 [ 13 ]、斯坦福大学狗类数据集Stanford Dogs [ 14 ] 和斯坦福大学汽车数据集Stanford Cars [ 15 ] 等三个经典的细粒度图像分类数据集。 CUB-200-2011鸟类数据集是在细粒度图像分类领域使用最为广泛的一个数据集。该数据集包括11，788张鸟类图片，一共分为200个类别。其中5994张图片用于训练模型，5794张图片用于测试模型。每一张图片都有详细的人工标注标签，物体标注框和局部位置标注点。Stanford Dogs狗类数据集总共包括20，580张图片，其中12，000张图片用于训练模型，8058张图片用于测试模型，一共分为120个类别。Stanford Cars汽车数据集总共包括16185张图片，其中8144张图片用于训练模型，8041张图片用于测试模型，一共分为196个类别。 因为细粒度图像分类的3个数据集都比较小，用于训练和测试的样本数较少，如果直接在这3个数据集上训练可能会导致网络无法收敛，因此，利用在ImageNet数据集上预训练好的参数对网络进行初始化，然后在三个细粒度图像数据集上对模型进行微调(fine-tuning)，这样会有更好的训练效果。 输入图像统一缩放成448 * 448的三通道的彩色图像，裁剪出来的显著性区域统一缩放为224 * 224 * 3，学习率设置为0.005，训练批次为32，迭代次数为100，000次，使用随机梯度下降优化器来训练和优化模型。 4.2. 性能指标 对于以上所述的三个经典数据集，为了直观体现算法的性能与效果，使用分类准确度Accuracy作为评价指标。 Accuracy = N t e s t N (10) 其中，N表示总共用于测试样本的数量 N t e s t ，表示测试样本中正确预测的数量。用准确度Accuracy可以直观的反应算法的分类性能。 4.3. 实验结果 通过实验，计算出原图的掩码图与显著性图如图6所示。 图6. 细粒度图像显著性区域检测。(a) 原图；(b) 热图；(c) 显著性区域 将本文提出的基于Grad-CAM与B-CNN的细粒度分类方法与PDFR [ 16 ]、Two-level [ 17 ]、Low-rank [ 18 ]、Constellations [ 19 ]、DVAN [ 20 ]、B-CNN等主流细粒度分类算法对比，在三个数据集上的实验结果如表1所示。 实验结果表明本文方法在CUB-200-2011数据集上的分类效果比其他的方法略有提高，比B-CNN模型提高了0.6%；在Stanford Dogs数据集上，本文算法优于B-CNN、Low-Rank、Two-Level等弱监督分类模型87.1%；与原模型B-CNN相比较，在3个数据集上的分类效果都有所提高。 Table 1 Comparison of experimental resul 方法 分类准确度 CUB-200-2011 Stanford Dogs Stanford Cars PDFR [ 16 ] 80.3 79.3 82.3 Two-level [ 17 ] 82.8 83.4 85.1 Low-rank [ 18 ] 81.7 82.8 86.3 Constellations [ 19 ] 81.0 68.61 \ DVAN [ 20 ] 79.0 81.5 87.1 B-CNN [ 7 ] 84.1 \ 91.3 Grad-CAM + B-CNN 84.7 87.1 91.8 表1. 实验结果对比
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user: 5. 结束语 本文在双线性卷积神经网络的基础上提出改进的基于梯度类别激活映射与双线性残差网络的细粒度分类方法。首先基于Grad-CAM提取图像中的显著性区域，将显著性区域从原图中裁剪出来并预处理，用两个ResNet50网络作为特征提取函数，提取显著性区域更加细致的特征，然后通过结合全局与局部的特征信息进行分类。在3个经典数据集上实验结果表明，在不使用物体包围框以及局部位置标注点的情况下，本文方法可以提升双线性卷积神经网络的分类性能，能够优于其它分类方法对细粒度图像进行有效分类。
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user: 摘 要 微营销是传统营销与现代网络营销的结合体，通过传统方式与互联网思维实现营销的新突破。本文在总结相关研究的基础上构建了微营销时代背景下品牌营销决策指标体系。指标体系包含认知指标、感受指标、行为指标三个核心维度，并细分为6个二级指标和11个三级指标。同时本文以洗护品牌(哈罗闪、施巴、洁喜诺)作为研究对象进行实证分析。研究结果对微营销品牌决策具有重要参考价值。 关键词 :微营销，品牌决策，指标体系，决策模型 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. 文献综述 目前，越来越多的学者对社交媒体给予更多的关注，特别是微平台的影响和传播效果的评价。目前己经有较多相关传播效果模型指标的研究成果，其中，多为对前人研究成果使用不同的评判标准或不同的着手点进行总结得出指标。 1.1. 关于品牌营销决策效果的评价指标 已有许多学者已经从不同角度做出了研究，其中经典模型分为线性和非线性两种。宁昌会(2019)在线性决策模式的基础上提出了提高品牌决策效率、降低成本的方法 [ 1 ]。从品牌营销的角度来看，消费者的反应可以按照前后的反应阶段分为：品牌意识，品牌态度，品牌接受，品牌偏好，品牌购买，品牌重复购买，品牌满意度和品牌忠诚度，这也是品牌决策能力的指标，因此，衡量品牌决策效果时应该包括这些指标。喻国明(2010)以接触理论为基础理论，以不同受众品牌的辐射为基础，建立了认知指标、感觉指标和评价指标，以提供品牌形象和决策效果的全景描述 [ 2 ]。 1.2. 关于微平台传播效果评价指标 除了经典的品牌营销决策评价模型外，许多学者还对日益主流的微营销时代下的社交媒传播效果进行了评价。在评估微平台传播效果的相关研究中，主要有以下几种：其一，主要针对构建评估指标。田媛媛(2018)等人选取活跃度、微平台内容和传播力被用作一级指标，又选取微平台总数、原微平台数量、发布频率、用户总数、转发分享信息数等15个指标作为二级指标来评价中药企业微平台的影响力 [ 3 ]。单晓红(2016)等对微平台的传播阶段划分，依次分析用户对微平台的注意阶段和行动阶段的特点，并对前人研究做提炼总结，提出以微平台转发效用指标、内容表现形式指标、影响时间指标、影响范围指标、微平台最终发布效果指标作为一级指标、及若干二级指标、三级指标 [ 4 ]。其二，分析了微平台传播的机制和特点，探讨了微平台除传播有效性的关键影响因素。谢新洲(2014)等人认为，认知、态度和行为构成了品牌营销决策效果评价的核心要素。故使用这三个指标作为一级指标，并下设曝光指标、提及指标、曝光情绪指标、曝光互动指标、互动指标、活跃指标六个二级指标，及曝光量、口碑量、互动率、活跃率、情绪互动量等11个三级指标，对汽车品牌的微平台影响力进行评价 [ 5 ]。王梦莹(2013)结合了微平台的传播特点和信息共享机制，设计了一个指数系统，共有三个级别的29个指标。其中，一级指标包括品牌情感，品牌购买和推荐意愿，以及消费者企业识别。次要指标包括八个因素：情绪取向，传播质量和企业声誉 [ 6 ]。其三，对微平台传播效果进行评价。2012年，CIC发布了报告《从微平台迈向社会化商业主题二——市场研究的社会化创新》提到情感可以用来作为指标衡量社会化媒介的传播效果。此处，情感指网民在网络讨论中对品牌、产品、属性所表达出的正负面倾向。纪文静(2016)基于5W模型(ｗho， what， in which channel， to whom， with what effect)，使用微平台发布者、用户、博文、传播方式、传播收益来评价旅游行业官方微平台传播效果，并下设18个二级指标，如用户活跃度、用户类型、用户数量、博文阁片视频数量、博文曝光率等 [ 7 ]。王晓光(2015)等使用宣传力度、互动程度、营销效果作为一级指标，随后将该二个指标分解为原微平台数量、微平台数量、微平台总数等其他13个指标，如关注数量、平均转发次数和平均评论数量 [ 8 ]。李军(2012)等人在研究微平台影响力评价中，将微平台品牌营销归结为吸引力和用户 [ 9 ]。研究根据上述研究成果，笔者汇总相关学者使用的评价指标如表1。 Table 1 First-level indicators of brand marketing decision evaluation mode 作者 选取依据 指标 1 喻国明 从品牌营销决策的角度，以品牌在不同人群中的辐射为基点 认知指标 感受指标 评价指标 2 王梦莹 从消费者行为学、管理心理学角度，基于微平台品牌影响力 品牌情感 品牌购买及推荐意愿 企业认同 3 王晓光 从网络营销角度，基于网络直复营销理论测量宣传力度 宣传力度 互动程度 营销效果 4 谢新洲 从品牌营销决策角度，基于品牌营销决策效果评价模型 认知指标 态度指标 行为指标 5 田媛媛 从网络营销角度，基于中药企业官方微平台品牌营销特点 活跃度 传播力 微平台内容 6 李军 从消费者行为角度，基于社交影响力 — 吸引力 用户行为 7 纪文静 从品牌营销决策角度，基于5W理论 微平台发布者 软文 用户 表1. 品牌营销决策评价模型一级指标 综上所述，笔者发现前人多基于消费者行为学、品牌营销、品牌营销决策理论或者微平台中常使用的衡量标准——微营销时代品牌营销传播效果来作为选择指标的基本思路。但本研究希望能在研究微营销时代微平台的品牌营销决策效果的同时，探究不同因素对其营销效果的影响，且希望加入对于微平台传播机制的最新研究成果，修正对评价指标的模型构建。本研究不止局限于对微平台影响力的维度分解指标，还结合品牌营销决策理论和品牌营销理论，立足消费者的反应，将其作为基本点，结合微平台的传播机制和自身特点设置指标。通过相关参考文献分析，笔者认为最重要的三个指标：认知、感受和行为指标。将这些元素筛选后纳入评价模型中。
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user: 2. 品牌营销决策指标评测体系构建 本研究项目将微博作为微营销时代微平台典型代表的研究对象，一方面考虑数据采自微博面板，属于客观数据：再者，考虑到微博指标选取考虑因素颇多，不同评价者选取角度不同，主观色彩浓烈，选取专家的代表性也值得商榷；另一方面，熵值法频繁出现于对微平台传播效果的评价中。因此，在本研究中，本项目研究团队使用客观赋权—熵值法对模型中的每个指标赋予权重。 2.1. 指标测评设计思路 本研究通过研究发现，无论是品牌营销决策理论中众多学者提出接触点的重要性，还是品牌传播理论中对品牌传播效果进行评价时十分重视的消费者行为，全部立足于消费者的反应，并且在某种程度上存在着对应关系。本项目研究中主要选取品牌营销决策中适宜微营销时代的，麦肯锡提出的消费者决策之旅，及品牌传播中宁昌会在诸多品牌管理教材中都有使用的线性传播理论做指标选取的理论基础。其中，品牌传播线性模型中的品牌知晓可以对应认知指标，品牌态度对应感受指标，品牌接受和偏好对应到行为指标，其他四项指标属于购买后指标，基于微博品牌营销决策主要针对购买前消费者行为，故本项目不做考虑。 在此基础上，我们结合了相关微博传播机制的研究成果，选取一些学者提出的对微博传播影响较大的因素，并根据对微博特点进行总结归纳，在对二级、及三级指标的选取中，本研究加入一些其他学者没有使用过或很少使用的指标纳入模型。综上，指标选取基于三个考量：1) 宁昌会品牌营销理论中对消费者反应阶段的描述；2) 麦肯锡在2007年提出的针对数字化营销中消费者做决策的历程；3) 评价微博营销时，众多学者的研究成果。 2.2. 评价模型构建 一级指标：认知指标、感受指标、行为指标。 二级指标主要根据一级指标(认知指标，行为指标和感受指标)进行扩展和分解。二级指标根据一级指标的划分，査阅相关文献中对该三个指标的解读及划分，确认了6个次级指标：曝光指标、影响指标、互动指标、活跃指标、吸引力指标和内容指标。 最后，根据一些学者的研究成果和对一些报告中计算相关指标时所使用的数据、微博特点及传播机制，将对微博传播影响非常大的转发、评论、点赞、粉丝数曝光等纳入模型，依此研究团队确定了11个二级指标，分别为：曝光量、微博总数、发博频率、点赞数、回复数、转推数、粉丝数、粉丝增长数、含图微博数、含视频微博数(图1)。 2.3. 权重计算方法介绍及选取原因 熵值法是多指标系统指标赋权的一种常用方法，是用于判断多指标系统中每个指标的分散程度的数学方法。根据每个指标的变化程度，我们可以计算出每个指标的权重，为多个指标的综合评价提供依据。熵本是热力学中用来度量不确定性的概念。在信息论中，熵可以用来衡量信息的不确定性。熵值大用来表示，信息量越小，则不确定性越大，于是其对系统的影响程度就小，反之亦然。根据熵的特征，我们可以通过计算熵值来判断事件的随机性和无序程度，也可以用熵值来判断指标的离散程度。熵越大则信息少，信息的离散程度相应就小，则该指标对整体评价的影响就越小。相反，熵越小则信息多，信息的离散程度相应就大，则该指标对整体评价的影响就越大。如果指标值相等，则该指标在评价系统中不起作用。通过阅读相关文献发现，对于微营销时代下社会化媒体微平台的品牌营销决策评价，很大比例的学者使用了该方法进行指标赋权。基于此，本研究给出了基于熵值法赋予微营销时代的社交媒体品牌营销决策评价指标的方法。 图1. 以微博为例的微营销平台品牌营销决策评价指标体系 2.4. 权重计算步骤 权重计算步骤可基本概括为：数据标准化－计算指标值比重－计算熵值－计算指标的差异性系数－定义权重－计算指标值－计算各指标方案得分。 1) 列出矩阵。选取m个品牌，n个指标(m = 3， n = 11) A = [ x 11       x 12 ⋯     x 1 n     ⋮               ⋱                 ⋮ x m 1     x m 2 ⋯   x m n ] 2) 指标归一化处理：将实际数据进行无量纲化，使得数据转化为不受量纲影响的平价指标值。本文选择效果更加稳定的极差化法进行处理，此处选取指标大为优的标准(张立军，2010)，计算公式如下： R i j = ( x i j − min ( x 1 i ， x 2 j ， ⋯ ， x n j ) ) max x i j − min x i j * N 其中 R i j 为第i个品牌，第j个指标经过标准化后的数值， x i j 为其原始数据，N为该指标的满分值，此处设为100。 max x i j 和 min x i j 分别为原始矩阵中第j个指标的最大值和最小值。 3) 计算第j个指标下第i个方案Ai的贡献度。 P i j = r i j / ∑ i = 1 m r i j 4) 定义熵：计算所有方案对第j项指标的贡献总量，即第j项指标熵值。 S j = − k ∑ i − 1 m p i j ln ( p i j ) K = 1/ln (m)；m为方案数量。 5) 计算差异性系数， d j 为第j属性下各方案贡献度的一致性程度。 D j = 1 − S j 6) 计算权：计算指标j的权重： W j = d j / ∑ j = 1 n d j 7) 对各个方案进行评分：将归一化后的数值与权重相乘，将每一个指标执行上述操作，得出每一个指标的得分，最后进行加和得出每一个方案的加权后综合得分。
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user: 4. 结论 根据得出的结果可以发现，三家品牌评价效果各不相同。从品牌热度来说，通过百度指数可以得知品牌被搜索的频率，而通过该模型可以得知品牌使用微营销的决策指标。百度指数的统计以周为单位，在活动期间的百度指数排名中，哈罗闪、施巴、洁喜诺分别位列第2、12、19位，根据本研究设计的评价模型得出的三个品牌的综合得分分别为68.2，33.49，13.29分，其综合得分的排序和百度指数排名完全匹配，且分数差距相对悬殊。 一般来说，品牌的热度要和宣传效果要包含诸多因素和使用多个营销工具，可能包含使用传统媒介如电视广告、线下门店推广等，也可能包含互联网宣传，包含不止微博在内，还有微平台、论坛等工具的使用。我们可以推断微博的使用对企业的知名度和推广度起到了非常大的贡献作用。企业使用用户范围非常广的微博拉近与用户的距离，吸引用户对品牌的关注程度，进而主观搜索的意愿愈发强烈。也可以理解为，消费者对于感兴趣的品牌，在百度上搜索后，考虑到品牌微博具有更多包涵品牌产品、活动、广告、代言人的信息，消费者转到微博了解更多的品牌消息。以上两种情况都会增加消费者与品牌的接触，从而购买品牌的几率也会大大增加。
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user: 摘 要 为研究消防灭火机器人在避障环境下寻求到达多火源的最优路径规划问题，针对蚁群算法进行路径规划时易陷入局部最优、收敛速度慢等缺陷，提出一种改进的蚁群算法。首先利用栅格地图建立机器人工作环境模型，将综合权值优先规划策略引入构建好的旅行商算法中，求解出灭火的次序；进而改进转移概率算法，求解出到达各火源的具体路径，增强算法的全局搜索能力及加快收敛速度。在追求路径最短的同时考虑到机器人的转向会消耗时间，提出多指标评价函数来评价路径质量。最后进行仿真，结果表明本算法跳出局部最优能力和收敛速度有很大改进，并证明了改进算法应用在灭火机器人多火源路径规划问题上有很强的可行性和有效性。 关键词 :蚁群算法，消防灭火机器人，多火源，路径优化 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 灭火机器人是一种集机械控制、人工智能等多学科先进技术为一体的现代化智能设备，用于协助救援人员开展灭火工作 [ 1 ]。对于灭火机器人，以最高效率找到一条从起点到火源的最安全、无碰撞的运动路径是保证其智能化的基础 [ 2 ]。路径规划问题一直是机器人研究领域的重要组成部分，是指在有障碍物的工作环境中，找到一条由起点到终点的最优路径 [ 3 ]。目前，求解路径规划问题的方法主要有人工势场法和遗传算法 [ 4 ]、粒子群算法 [ 5 ]、蚁群算法 [ 6 ] 等启发式算法。 蚁群算法作为一种新型启发式智能算法，于1996年由意大利学者MARCO DORIGO人等提出，被广泛应用于TSP问题 [ 7 ] (旅行商问题)、车辆路由问题 [ 8 ]、机器人路径规划问题 [ 9 ] 等。单个蚂蚁行为简单，而蚁群协作性非常强。蚁群在觅食过程中，前期路径选择的随机性较强，由于蚂蚁能够在所经过的路径上分泌信息素，且能够感知信息素强度，并向信息素浓度高的路径移动，而较短的路径上残留的信息素较多，因此能够形成一条趋向于最短的觅食路径。由此可知，蚁群算法是一种正反馈算法，随着算法的不断迭代来逼近最优解，但这存在易陷入局部最优的缺点。由于路径规划问题的搜索方向较多，蚁群算法应用在此类问题中的收敛速度慢。为此，许多研究人员对基本的蚁群算法做了改进工作。文献 [ 10 ] 采用随机选择和惯性保持相结合的方式搜寻节点，在获得不同路径的同时提高算法收敛速度。文献 [ 11 ] 引入奖惩因子，对每代的最优和最差路径进行奖励和惩罚，使算法跳出局部最优的能力增强。文献 [ 12 ] 构建了路径综合规划函数，以路径上的火焰因子和路障因子为指标，计算每条灭火机器人路径规划值，以此来评价最优灭火路径。这种引入多指标的方法，对解决系统实际运行时产生的问题有很大帮助。 目前，与多火源路径规划相关的文献研究相对不足。考虑到蚁群算法具有很强的鲁棒性和搜索能力，以及容易与多种启发式算法结合等优点，将蚁群算法融入TSP问题，并改进蚁群算法的启发式函数，在宏观上规划出灭火次序；将蚁群算法的转移概率公式进行改进，在微观上规划出灭火的具体路径。最后根据多个指标构建路径评价函数，通过仿真对改进后的蚁群算法进行验证。
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user: 2. 环境建模 对灭火机器人进行路径规划时需要根据其工作环境进行空间建模，常用的建模方法有：可视图法、拓扑法、栅格法等。由于栅格法具有建模方便、易于实现等特点，因此使用栅格法建模。 将一个平面空间G等分成20 × 20的栅格，每个栅格的边长为1，并将其按从左至右、从上到下的顺序编号，得到栅格集为 A S = { g 1 ， g 2 ， ⋯ ， g 400 } 。以G的左上角为坐标零点，横向为x轴纵向为y轴建立直角坐标系。对于 ∀ g i ∈ A S 在坐标系中对应一确定的坐标 ( x i ， y i ) ，记作 g ( x i ， y i ) ，映射关系为： { x i = M O D ( i ， 20 ) y i = I N T ( i ， 20 ) + 1 (1) 式中，MOD表示i对20做取余运算，INT表示i对20做取整运算。设灭火机器人为质点，并将障碍物做膨化处理，根据公式(2)建立栅格地图。 g ( x i ， y i ) = { a ， 第 x i 行 第 y i 列 栅 格 上 有 火 源 1 ， 第 x i 行 第 y i 列 栅 格 上 有 障 碍 物 0 ， 其 他 (2) 式中，a为常数，表示该栅格上火源的火势大小。若栅格上有障碍物则此栅格为黑色，否则为白色，表示机器人可通过。空心圆所在的栅格为机器人的起点，实心圆则为火源，圆的半径长短表示火势的大小。栅格地图如图1所示。 图1. 灭火机器人路径规划地图模型 两栅格之间的距离为中心点的连线距离，机器人有8个移动方向：北、东北、东、东南、南、西南、西和西北。根据栅格地图可得机器人每步可移动的长度为1或 2 ，机器人的运动情况如图2所示。 图2. 灭火机器人移动方向 两栅格之间的弧表示机器人可沿该弧运动，记作 〈 g i ， g j 〉 ，其中 g i ， g j ∈ A S 且 g i ， g j = 0 。E为弧的集合， d i j 为弧 〈 g i ， g j 〉 上的权值。本文灭火机器人多火源路径规划即视为在E中找到一个子集 S = { 〈 g s t a r t ， g a 〉 ， ⋯ ， 〈 g b ， g f i r e 〉 } ( g s t a r t 为起点栅格、 g f i r e 为火源栅格且 )，且 ∑ 〈 g i ， g j 〉 ∈ S d i j 值最搜索问题。