DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 3. 边坡稳定性安全系数分析 3.1. 等高边坡的稳定系数的对比 在现在很多的边坡及深基坑支护设计 [ 6 ] [ 7 ] 中都会采用很多变量的控制来进行对比实验，本次实验探究采用控制变量法。众所周知，影响影响边坡稳定性的因素有很多，其中比较重要有坡角、坡高、和土质三个方面。 而此次我们控制坡高来进行定量的分析。依次采用削坡与设定锚杆两种措施来计算相同边坡的安全稳定性系数。 首先，我们采用理正岩土6.0中的边坡稳定性模块来先计算出没有任何措施前的稳定性系数。边坡的土质信息如上表1，其余参数为坡高12 m、坡角为30˚、45˚、60˚、75˚四种，即固定标高探究在不同坡角下的规律。 边坡在自然状态下的安全稳定性系数如下表2： Table 2 Safety and stability coefficient of slope (natural state 坡角 名称 30˚ 45˚ 60˚ 75˚ 安全稳定性系数 1.367 1.020 0.868 0.721 表2. 边坡安全稳定性系数(自然状态) 一般情况下，建筑企业治理边坡失稳得措施稳削坡与打固定锚杆。在此次试验中我们削坡措施采用同样的设计，即从坡面中心高度到坡顶后5 m的设计来进行坡面卸载，是的原坡面的上半部分的坡面变缓来提高稳定性。 通过实验得到在削坡措施下的边坡安全稳定性系数如下表3： Table 3 Slope safety stability coefficient (slope cut state 坡角 名称 30˚ 45˚ 60˚ 75˚ 安全稳定性系数 1.590 1.296 1.045 0.906 表3. 边坡安全稳定性系数(削坡状态) 而另一种提高安全稳定性系数的方式为通过向周围土体中打入钢筋混凝土锚杆来提升稳定性，本次实验采用的钢筋参数如下表4： Table 4 Experimental reinforcement parameter 水平间距(m) 总长(m) 倾角(˚) 抗拉力(KN) 锚固长度(m) 锚固直径(m) 1.00 12.00 15.00 100.00 6.00 0.40 表4. 实验钢筋参数 通过理正岩土软件的模拟计算，钢筋起始点为坡角以上竖直高度2 m出开始，得出在固定锚杆的状态下的边坡安全稳定性系数如下表5： 综合以上三种状态下的安全稳定性系数进行比较： 通过如图1的折线图可以直观的得出同等状态下的土质边坡，利用锚杆措施加固的边坡安全稳定性系数更高。 Table 5 Slope safety stability coefficient (bolt state 坡角 名称 30˚ 45˚ 60˚ 75˚ 安全稳定性系数 1.477 1.299 1.276 1.283 表5. 边坡安全稳定性系数(锚杆状态) 图1. 等高边坡安全稳定性系数对照图 3.2. 等角度边坡稳定系数的对比 在通过阅读的边坡稳定性加固方式 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 的相关文献阅读，了解到坡高相对于坡角来说是另外一个较为直观的影响因素，通过上一章节我们通过设定固定的坡高来研究不同坡角对边坡稳定性安全系数的变化影响，而这一章节我们研究的是通过假设的固定坡角来利用理正岩土6.0中的边坡稳定分析 [ 8 ] 模块来研究坡高对于安全系数的影响及变化规律。 首先，我们采用的边坡土质信息依旧如上表1，但边坡的坡角固定在60˚，坡高依次为7 m、9 m、11 m、13 m来进行实验。第一步是先计算出不同高度边坡在自然状态下的安全稳定性系数；第二步计算在削坡状态下的安午安稳定性系数；第三步计算在打加固锚杆状态下的安全稳定性系数；最后进行总结填表记录并作图对比分析。本次实验在相同高度的三次实验的土层厚度均一致，地上土层分为三层，设定为在对应的高度中采用强风化砂质泥岩2 m、粉质粘土1 m、素填土为剩余高度。地下土层为一层设定为10 m。 即在自然状态下、削坡状态下、锚杆状态下的边坡安全稳定性系数如下表6： Table 6 Slope safety stability coefficient (three states 高度 名称 7 m 9 m 11 m 13 m 安全稳定性系数 1.477 1.299 1.276 1.283 自然状态 1.27 1.125 0.943 0.793 削坡状态 1.767 1.477 1.168 0.938 锚杆状态 2.02 1.616 1.369 1.195 表6. 边坡安全稳定性系数(三种状态) 通过实验软件计算得出上表数据，最后进行数据对比来进行直观的理论分析。下图2是数据折线对比图： 图2. 边坡安全稳定性系数对照图
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 在此之前，通过查找相关文献获取到不同方法 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] 下对于边坡稳定的分析。而本次实验利用理正岩土中的边坡稳定分析模块，通过控制变量法来研究不同的影响因素对于边坡稳定的影响。但是由于实验中无法拥有直观的破坏现象，从而通过软件计算中的安全稳定性系数来代表边坡的稳定性。这次软件建模实验通过两个大方向来进行研究：第一是通过等高边坡来研究不同坡角在三种状态下的稳定性；第二是通过等坡角来研究不同坡高在三种状态下的稳定性。 我们利用上述的两大类的软件计算结果对比图中可以很直观的看出以下几个特点：在低坡高的边坡稳定性系数中我们可以看出两种加固措施的影响差别较大，但在实际中工程中低坡高的边坡大多采用削坡措施，应为措施方便；在中度坡高的边坡稳定性系数可以看出二者的相对优势不明显；但是在坡高较高的边坡中可以看出锚杆状态的稳定性明显高与削坡状态，即固定锚杆的措施优于削坡措施。
system: [SYSTEM]

user: 5. 措施建议 通过实验结果的分析，对于土质与岩质边坡和其他状况下的边坡稳定性提高措施提出以下几种建议参考：1) 对于高边坡优先提倡采用向四周土体打固定锚杆的措施来加强稳定性；2) 对于低边坡和土质较差的边坡优先采用削坡的方式来减轻土体自身荷载，以此来保证边坡的稳定性；3) 在交通不便的地方，应当采用削坡减轻荷载与打固定锚杆相结合的方式来提高稳定性；4) 对于特殊情况的边坡应当采用专项方案来应对，通过对实际地质地形的勘察作出对应的专项方案。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 本文研究了一类非线性分数阶微分方程耦合系统的正解存在性，此耦合系统具有Caputo导数和边界条件。通过运用一个新的研究具有矢量的算子的不动点方法，Krasnoselskii锥不动点定理，得到系统的正解存在性。进一步拓展定理得到正解的局限性和多重性。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 本文中，研究如下一类非线性分数阶微分方程耦合系统： { D 0 + C t ν u 1 ( t ) + q 1 ( t ) ⋅ f 1 ( u 1 ( t ) ， u 2 ( t ) ) = 0 ， 0 < t < 1 D 0 + C t ν u 2 ( t ) + q 2 ( t ) ⋅ f 2 ( u 1 ( t ) ， u 2 ( t ) ) = 0 ， 0 < t < 1 u 1 ( 0 ) = δ u 1 ( 1 ) ， u 2 ( 0 ) = δ u 2 ( 1 ) u ′ 1 ( 0 ) = γ u ′ 1 ( 1 ) ， u ′ 2 ( 0 ) = γ u ′ 2 ( 1 ) (1.0) 其中， D 0 C t υ u ( t ) 是Caputo分数阶导数， δ 和 γ 是两个实数， δ ∈ ( 0 ， 1 ) ， γ ∈ ( 0 ， 1 ) ， ν ∈ ( 1 ， 2 ] 。 分数阶微分方程模型在很多学科领域都有广泛的应用，例如信号控制和处理、高分子材料解链、自动控制系统理论、生物医学等 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 都可以应用微分方程模型来描述。因此，在分数阶微分方程研究领域，解的存在性是一个非常重要的课题。分数阶微分方程耦合系统的研究在应用性质的各种问题 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 中也很重要。受上述应用及许多结果 [ 9 ] - [ 18 ] 的启发，本文考虑完全非线性微分方程耦合系统，且运用Radu Precup研究出的最新的不动点理论，Krasnoselskii锥不动点定理，来研究此算子方程组正解的存在性、局限性和多重性。 另外，我们列出以下条件： (H1) q i ∈ C ( [ 0 ， 1 ] ) 且为非负； (H2) f i ∈ C ( R + 2 ， R + 2 ) ， i = 1 ， 2 ， R + = [ 0 ， + ∞ ) 。 文章余下内容框架如下：第二部分，给出本文所需的定义，基本定理和符号；第三部分通过构建一个新的锥，运用Krasnoselskii锥不动点定理，求得算子的不动点，进而得到系统正解的存在性，并拓展得到正解的局限性和多重性。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 对Rolle定理进行结构分析和解读，为学生掌握Rolle定理及其应用提供帮助。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 微分中值定理是微分理论的核心，它由若干个结论组成，Rolle定理是微分中值定理的第一个结论，也是最简单、最基本的一个结论。通过对Rolle定理结构分析和应用分析，开拓学生思路，为掌握Rolle定理及其应用提供帮助。
system: [SYSTEM]

user: 2. Rolle定理及其结构分析 定理1 [ 1 ] (Rolle定理) 若 f ( x ) 满足如下条件：1) 在 [ a ， b ] 上连续；2) 在 ( a ， b ) 内可导；3) f ( a ) = f ( b ) ，则存在 ξ ∈ ( a ， b ) ，使得 f ′ ( ξ ) = 0 。 结构分析 ① 定理中的条件1)和条件2)是函数的定性条件，是微分中值定理的标志，若题目中有这样的条件，应优先考虑用微分中值定理求解；② 从定理的结论看，Rolle定理给出了导函数零点的存在性，进一步可以抽象为函数的零点(或方程的根)的存在性，因此，与连续函数的零点定理具有相同的作用，由此决定了此定理的作用对象特征，至此，研究零点问题的工具有两个，一个是零点定理，一个是Rolle定理；③ 定理的定量条件是函数具有两个等值点 f ( x 1 ) = f ( x 2 ) ，这和零点定理的条件不同，进一步明确了应用Rolle定理的关键是寻找满足具有两个等值点的函数；④ 注意定理的证明思想，即通过确定内部极值点，然后利用Fermat定理得到结论，当不能直接利用Rolle定理得到结论时，可以考虑利用对应的证明思想(即确定内部极值点)来解决。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结语 Rolle定理主要研究导函数的零点问题，验证的定性条件是闭区间上连续，开区间内可导，这些一般的初等函数都能达到，验证的定量条件是等值点的确定，这些点都是特殊的点，通常是区间端点、最值点以及条件中隐藏特殊信息的点。由于最终要将特殊点作用于函数，因此，寻找满足Rolle定理条件，尤其是满足定量条件的函数是应用Rolle定理的难点，我们通过对不同类型中值问题的辅助函数构造方法的总结归纳，形成较系统的解题技巧，对于学生掌握Rolle定理的应用有一定的帮助。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 随着我国文化输出的不断增强，中国文化渐渐形成了一种符号，融入到各种艺术设计中，为美学艺术带来新的亮点。本论文概括了“中国元素”的相关内容，通过对“中国元素”在平面设计中应用案例的介绍和分析，明确了“中国元素”融合进高校美术平面设计教学中的可行性，并提出了相应的应用路径，以供借鉴。
system: [SYSTEM]

user: 1. 前言 平面设计作为一个从西方传入的理念，长久以来受西方美学主导，使其学习者逐渐忽视了本土文化的价值。而随着中国经济的崛起，文化输出的增强，“中国元素”也日益提升了自身的地位。近年来“中国元素”在平面设计中的应用已不罕见，它一方面饱含了浓浓的东方文化底蕴，另一方面又为设计的发展启迪了灵感。
system: [SYSTEM]

user: 2. “中国元素”及其在平面设计中的应用 “中国元素”即是指中国特有的文化元素，它可以具化为一个符号，也可以包罗万千 [ 1 ]。如“龙”图腾，汉字、剪纸、水墨画，它们都是中国文化中民族精神的高度凝结，看似简单，但意味深远，平面设计中融合这一元素，既能表达出华人的共同情感诉求，又能彰显出设计意境的幽远，在近几年的设计领域广受青睐。中国银行的标志是一个“中国元素”很浓的设计，其灵感来源于中国古代的钱币，一是直接表达出了设计目的；二是取了古代钱币外圆内方的寓意，意在秉持方寸，融会贯通，也诠释出了“融通”的经济本质；三是从中心到两边添加了上下垂直的中线，形成了圆内包含“中”字的样式，更传达出了中国银行走向全球的美好期盼。
system: [SYSTEM]

user: 3. 高校美术平面设计教学融入中国元素的必要性与可行性 3.1. 高校美术平面设计教学现状分析 当前国内高校平面设计教学课程主要分为三大部分：公共课、专业基础课程及专业课。其教学内容仍是以西方美术基础为主，如素描、速写、色彩，很少涉及中国美术审美与技巧，只有中国工艺美术史与装饰图案课程中能有些微的中国元素渗透，但因为教学对此类内容考察较少，所以学生对于中国元素相关知识的吸收与学习也不甚在意，知识掌握水平基本停留在“知道”阶段。然而随着国家发展进入到新阶段，人才市场的需求发生调整，国内美术平面设计学生只知道拷贝、复制，在设计中缺乏创新意识的弊端逐渐显现，一些教育学者才意识到传统文化底蕴对学生创新创造思维形成的重要性。美术平面设计本身涵盖图较多的创意设计内容，从图形、标志到字体、包装，哪一样都需要设计者对设计内容相关文化背景及审美有一定的理解，因此只有技巧教学是行不通的，还需要在其中融入大量的文化教育、审美教育，通过提升学生的传统文化底蕴来滋养其创新灵感。而这一道理的明晰使得当前的高校美术平面设计教学迫切需要注入传统文化教育、增加中国元素在教学中的比例，也只有如此，学生的思想创新才不会流于形式，此类人才的培养才能更加符合国家发展的需求，而属于中国自己的设计作品才能冲破限制，走向更大的舞台。 3.2. 高校美术平面设计教学融入中国元素的几种方式 由于此前高校美术平面设计教学都是依照西方传过来的经验来展开，包括课程设置、教学理念与教学方法，以至于很多教师对美术平面设计教学融入中国元素存在较大的质疑，认为这是一种冒险的尝试，一旦实践不成功将会为学生的平面设计思维乃至整个未来的职涯发展带去不良的影响。而实际上中国元素融入高校美术平面设计教学并非如想象中的难易开展，倘若从以下角度展开尝试，二者间的融合还是具有较大的可行性的。首先，教师可以借助对中国传统文化的课堂导入提升学生的文化底蕴，让学生首先对自己的民族文化拥有足够的认知，在这一基础上再开启平面设计基础知识教学，学生就会自动将自己对“美”的理解带入进去，达到审美教育与理论知识教育的完美结合，从而在接下来的设计实践中自然而然地融入中国元素，并令其创意灵感得到不断激发 [ 2 ]。其次，教师还可以通过对中国美术审美与西方美术审美进行对比的教学形式拓展学生的平面设计基础教学内容，如色彩教学、速写教学，中国传统美术在色彩搭配和笔法技巧中也有着独特的表现，如将其中理念融入到平面设计的基础教学当中，不仅能加深学生对原有知识的掌握，还能为学生的知识技巧应用提供更全面的开展角度。最后，教师还可在教学实践环节适当增加具有中国元素的实践主题，如将一些传统美食产品、文化书籍的包装平面设计作为实践内容，让学生根据自身平时积累发挥创意，最后再对学生的作品进行评价，也可将中国元素导入平面设计教学当中，使学生在实际操作中不断完善对中国元素融入美术平面设计的理解，从而令其对平面设计的运用更加灵活。
system: [SYSTEM]

user: 4. “中国元素”于高校美术平面设计教学的具体应用 4.1. 课前传统文化导学增强“中国元素”的意象渗透 “中国元素”以意象为根本，符号只是意象的一种承载形式，高校美术平面设计的教学在融入“中国元素”时也应对其意象展开着重的分析和处理。经过了漫长的历史变迁，“中国元素”在人们的日常生活中不断受到文化的滋养，发展至今，已经具有深厚的人文底蕴。然而虽然当前的中国传统文化在灿烂的世界文化中仍具有很强的吸引力，但事实上很多传统文化的内容已经在近代的中西方文化融合中转向消亡的边缘，需要相关人员对其展开维护和挖掘。高校美术专业的教学作为传统文化传播的一个主体，应发挥好其在文化传承方面的作用，重视对于“中国元素”深层次的挖掘，让学生在美术的学习过程中通过“表”看见“里”；通过对了解“中国元素”的深层含义，去解读其外在的意象，并予以应用、创新。尤其在高校美术平面设计的教学中，对“中国元素”文化符号的意象解读更要大于对其外在应用的罗列 [ 3 ]。相关教师应在课程开展中先引领学生了解中国传统艺术形式，并有针对性地对其中某一种形式展开深度的分析和探讨，以为学生在进行平面设计时对“中国元素”的应用提供铺垫。 如在介绍传统刺绣元素在平面设计的融入时，教师可以在课堂开启前以视频的形式导入刺绣内容，向学生渗透刺绣产生发展的文化背景及其中蕴含的意象。通过观看视频，学生们了解到刺绣作为一项中国传统民间艺术，在其不断的发展中曾出现过许多分支，如湘绣、粤秀和蜀绣等，它们各具特色，又共同传递了以前人们对于生活的美好向往，蕴藏着较深的中国文化底蕴。同时还能了解将刺绣元素应用到平面设计的一些经典案例，如C&A这类品牌服装企业会将刺绣元素融入到其旗下服装的logo设计中，可见刺绣元素当前的热度之高。此外学生也能从刺绣元素中汲取到一些设计创意灵感，如蜀绣作为当前中国最重要的商品绣之一，历史悠久，技法融汇各家之长又独具特色，具有色鲜明而不浓艳，丝路清晰，虚实得体，劲气生动的特点，且效果贴近工笔水墨画，将其运用到平面设计中必会碰撞出别样的火花。笔者为探索蜀绣在平面设计的应用效果，曾为学生们布置了“服饰logo设计中蜀绣元素的融入”作业，而随着作业一个个的上传，也让笔者见证了学生们对于刺绣元素在时尚logo设计的丰富理解。 4.2. 中西文化对比教学增进学生对基础知识、技法的掌握 虽然中国文化的特殊性使其在世界文化的海洋中格外引人注目，但这并不意味着其要“独立于世”，与其他文化没有交融。健康的文化交流、融合的模式可以进一步促进文化的发展与进步，正如古代丝绸之路上东西方文化、贸易的交流往来为东西方国家带来的繁荣；而今我国提出了现代的“丝绸之路”，着眼于新的东西方交流格局的形成，也为当前国内的艺术发展提供了有效的借鉴。美术设计与其他的艺术创作一样，是文化与文化间沟通的桥梁，虽要注重对传统文化价值观的传承，但也要注重其在文化交流、创新中的作用。尤其平面设计专业起源于西方，虽在中国被加入了一些“中国元素”，但若要其得到进一步的发展也不能可完全对其“去西方化”，这是不现实的，反而可借助东西方艺术审美的对比强化学生对原有平面设计基础的掌握，并为其创意设计带来更广阔的视角与更灵活的运用。因此当前高校美术平面设计的教学，教师应学习现代“丝绸之路”精神，让“中国元素”在与西方艺术文化的“碰撞”之下大放光彩，丰富学生的人文底蕴和专业技巧经验，以让学生对于平面设计知识、技能的运用得到更大的拓展与提升。 如笔者在进行色彩方面教学时曾将中国水墨画与西方的油画做出对比。中国的水墨画与西方的油画不同，西方的油画注重对实物场景的还原，而中国的水墨画却强调对意境的渲染。高校美术专业的学生对于中国传统水墨画并不陌生，有关水墨画的意境一般也无需教师在课堂教学中耗费更多时间来导入，只是在水墨画元素融入平面设计的教学过程中，教师要注意对水墨画笔墨的渲染方式进行着重讲解，以对平面设计与水墨画两种不同(中西方)艺术形式的融合做以相对柔和的过渡。笔者在教学中曾就“水墨画在平面设计中的应用”的课题在课堂上与学生展开讨论，讨论中，学生们一致认为水墨画是在平面设计中应用最多的一种“中国元素”，在各个领域的包装设计中都有较高的“出镜率”，如何在这一普遍的形式中寻找到新的突破是当前平面设计专业中更为关注的问题，为此学生们还就地尝试了糅合了水墨画的平面设计。 4.3. 多元教学实践与评价的展开促进学生创意的表达 要想将中国元素完全贯穿于高校的美术平面设计教学之中，并体从学生的设计作品中体现出这一教学内容转变的效果，除了要在原有教学课堂上增加中国传统文化导入，为学生渗透中国文化中的意蕴，在基础教学中提升中国美术技法及其文化背景的教学占比，让学生的在中西方审美的交融对比下拓展平面设计思路，深化学生对基本设计方法技巧的掌握外，还要在实践教学中多设计包含中国元素的实践活动，例如将传统食品的包装设计设定为实践主题，让学生从中国元素浓郁的传统艺术当中汲取灵感，完成食品的外包装设计，并将学生的设计的作品在班级中展出，组织学生对每个人的作品进行评价，如此既能锻炼学生设计作品中融合中国元素的能力，又能激起学生发挥创意表达，而学生之间的相互评价可以减少学生的创作压力，为学生的自由发挥留出较大的空间，使得学生的创意表达更加丰富、多元。 如笔者在教学中曾将剪纸艺术作为学生实践设计的主题，要求学生结合剪纸艺术对食品包装进行设计。剪纸作为中国传统文化精髓的一种，也是“中国元素”的一个具体代表。剪纸主要是通过对纸张的折叠裁剪，将点、线、面结合的二维平面呈现出三维空间的丰富感；从另一个角度来说，剪纸也是将三维空间“压缩”到二维平面的一种传统艺术 [ 4 ] 作品放入到美术平面设计中有助于提升平面设计的立体感，而这一“中国元素”也因其在立体感呈现方面的优势被广泛地应用在书籍装帧和包装设计之中。课堂中笔者为学生放映了有关剪纸的纪录片剪辑，这让美术专业的学生们对此萌生了巨大的兴趣。学生们很快发现了剪纸艺术在空间呈现方面的独特优势，而代表了“中国元素”的剪纸也能让平面设计作品更具文化底蕴。之后，在笔者为学生布置的“以剪纸元素设计一个地方小吃外包装”的设计任务中，学生们在开展任务的过程中对剪纸相关的素材进行了大量的搜集，而这一过程不仅增强了他们在平面设计中的艺术灵感，同时也增进了艺术设计对传统文化的传承。在最后的教学评价中，笔者将学生的作品搜集整理到一起、放在教室中展览(手稿)，学生们看到了不同同学的设计，并展开了开放式的交流讨论，观点交互之下他们的有关知识架构都得到了补充与完善，创新的思路也得到了进一步的激发。 当然五千年文明传承下如剪纸艺术一般的文化艺术还有很多，中国元素在平面设计教学中的融合也可以有更多的形式。比如中国图腾，教师可通过对“龙”图腾的这些意象的深度剖析，并通过对有关龙的成语、古谚的引入，帮助学生建立中国图腾文化在平面设计中的应用概念，使学生在清楚中国图腾文化的情况下，将这一元素巧妙地融入到平面设计之中；再比如具有浓厚中国色彩的中国“红”，学生们可在实践中运用发散思维，在正红、豇豆红、祭红等颜色中做了不同的搭配，使设计作品呈现出各种各样的风格，不但为其专业水平的提升做了积累，更为“中国元素”在平面设计中的应用做了一次深层次的探索。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结语 “中国元素”伴随着我国国力的发展在近几年成功捕获了很多人的视线，但如何将“中国元素”良好地融入到平面设计中才是美术领域所探究的重点。带有“中国元素”的设计必然不是文化符号的堆砌，要学会融合这一元素，需要教学人员先挖掘其中所富含的意象，通过对意象的深刻理解，方能得到优质艺术设计的灵感。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 本文针对边缘计算环境下用户间跨域认证与密钥协商问题，基于区块链技术，利用口令的简便性及生物特征的唯一性设计跨域协议。该协议融入了模糊提取技术，提高了用户在认证密钥协商阶段的安全性和便捷性。协议中用户端选取性能高的边缘设备完成注册及认证过程，实现了用户在边缘认证服务器和区块链处的双重认证，在保障用户之间安全通信的同时减轻了云端的网络负担。此外，本文分析了协议满足的安全属性，且本文方案通信消耗较低。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 物联网开启了万物互联时代，尤其是5G的普及和应用，将会构建一个智能化和数字化的世界，物联网的应用将逐渐延伸到我们的生活中。面对大量的智能设备，传统的终端–云端网络架构存在缺陷，当大量的数据传输到云端时增加了云中心的负担，而且云服务器与用户设备的距离较远，会引起能耗问题并且造成通信延迟 [ 1 ]。为解决云计算问题，引入了边缘计算 [ 2 ]，将部分计算和数据转移到终端附近，即在靠近终端处可以找到计算和存储节点的边缘设备。边缘计算环境下的网络结构为终端–边缘–云端，此时用户之间需要跨域通信，涉及到身份认证与密钥协商。 已有的云计算环境下物联网跨域认证问题，主要是基于PKI的，即用户的公私钥由数字证书发放，解决了用户密钥托管问题，避免了无证书密码体系的复杂搭建过程。文献 [ 3 ] 中移动设备的公私钥由基于证书的签名方法得到，不涉及复杂的证书管理，当设备访问外域网络时需进行全认证和重认证，提高了认证效率。文献 [ 4 ] 研究了边缘环境下的物联网认证架构，提出一种基于标识的密钥管理方法，并设计了基于身份标识的认证方案。而区块链的引入弥补了数字证书需要认证、管理、更新等不足，其核心优势是去中心化，数据安全透明。文献 [ 5 ] 利用区块链的优势对密钥托管问题进行优化，结合区块链证书机制和改进的SM9密钥生成算法进行身份认证，并保存认证信息，通过查询过程，设计快速的重认证协议。文献 [ 6 ] 提出一种基于区块链的分布式车载雾服务轻量级匿名认证，实现了跨数据中心身份认证。文献 [ 7 ] 基于区块链和边缘计算，提出了分布式可信身份验证系统，设计的非对称加密算法防止区块链节点和终端之间的连接被攻击，提高了认证效率。文献 [ 8 ] 基于联盟链，将终端设备的证书哈希值存于区块链上，避免了复杂的证书验证过程。 综上，边缘计算弥补了云计算的不足，就跨域认证问题，本文提出了基于口令和生物特征的用户间跨域认证与密钥协商协议，使得不同域中的用户可以完成注册和认证密钥协商。该协议通过区块链共识机制选取性能高的边缘服务器，参与终端注册和认证与密钥协商阶段。生物认证技术的利用提高了用户在认证密钥协商阶段的安全性和便捷性，从而实现了有效安全的跨域认证目标。
system: [SYSTEM]

user: 2. 预备知识 2.1. 椭圆曲线上离散对数困难问题 [ 9 ] 假设E是一条椭圆曲线，g为p阶循环群G的本原元，考虑方程 y = g x mod p (p是一大素数)，给定y，g，p，其中， y ， g ∈ Z p * ，计算x是不可行的。 2.2. 哈希函数 哈希函数可以将不同长度的字符串，转换成固定长度的散列值，如果输入的数据略有不同，那么输出完全不同。单向哈希函数 h ( ⋅ ) 是满足以下条件的函数： 1) 函数的输入x为任意长度，输出的 h ( x ) 是固定长度。 2) 给定函数h和输入y， x = h − 1 ( y ) 在计算上是不可行的。 3) 对任何给定的x，寻找 x ′ = x 使得 h ( x ′ ) = h ( x ) 在计算上是不可行的。 2.3. 模糊提取器 生物特征的模糊性是指对于生物特征，在每次提取时与生物模板比对会有细微的差别。若将生物信息直接用于哈希函数，则注册阶段与认证阶段存在容错性问题，为此提出了模糊提取器 [ 10 ]。 模糊提取器主要包含两个算法，生成算法Gen和恢复算法Rep： 1) G e n ( B ) = ( R ， P ) ，输入生物信息B，Gen输出提取的随机字符串R和辅助字符串P。 2) R e p ( B ′ ， P ) = R ，输入用户的生物信息B'与辅助字符串P，Rep可以从B'和P中恢复R。 2.4. ElGamal加密 [ 11 ] 给定素数p及其本原根g，用户A按如下方式生成密钥对： 1) 随机生成整数a，使得 0 < a < p − 1 。 2) 计算 y A = g a mod p 。 3) A的私钥为a，公钥为 { p ， g ， y A } 。 用户B通过用户A的公钥按如下方式计算密钥： 1) 选择任意整数b，使得 1 ≤ b ≤ p − 1 。 2) 计算密钥 y B = ( y A ) b mod p 。
system: [SYSTEM]

user: 3. 系统结构与区块链技术 3.1. 系统结构 本文基于区块链的双因子跨域认证方案由多个域联接组成，每个域都独立存在，实现域内用户的注册。用户 U i 与模糊提取器FE相连接，通过区块链共识机制选择域内计算能力较强的，配置较高的边缘设备(认证服务器) ES，物联网终端区块链中存储由证书中心CA颁发的数字证书的哈希值，方便之后和用户端存储的哈希值进行对比，从而完成用户身份验证，其中，ES和CA都是选自区块链中的节点。 3.2. 区块链技术 [ 12 ] 在区块链中，每个区块由区块高度和区块哈希组成的区块标识进行识别，包含区块头和区块体：前一区块包含后一区块的哈希值，当前时间和随机数；区块体中记录某一时间段的交易信息。因此，区块与区块之间形成链式结构，在其上可以进行数据的计算和存储。 本文采用基于联盟链的DPOS (股权授权证明)共识机制，其原理是让所有股民(代表所有节点)进行投票，由此产生代表，即超级节点，这些代表轮流生成区块负责记账，除代表外的其余节点同步账本实现区块链内的共识。
system: [SYSTEM]

user: 4. 基于口令和生物特征的跨域认证密钥协商协议 本文设计的跨域协议主要包括用户注册(见图1)、认证协商(见图2)两个阶段，在边缘认证服务器上完成注册，在边缘设备处比对用户的随机密钥，以及数字证书的哈希值，完成用户身份的双重验证，最后协商密钥。本文中主要符号的意义如表1所示。 Table 1 Description of symbol 符号 意义 D i 第i个域 U i 第i个域的用户 F E 模糊提取器 E S i 第i个域的边缘设备 C A 证书颁发中心 I D i 第i个域的用户身份 P W i 口令 B i 生物特征 R i 用户的生物特征随机密钥 S U i ， P U i 用户的公私钥 P E S ， S E S 边缘设备的公私钥 E P E S ， D S E S 公钥加解密 S i g S E S ， V P E S 数字签名验证 H ( ) 哈希函数 r i 随机数 表1. 符号说明 4.1. 注册阶段 1) D i 域中用户 U i 在其端口输入 I D i ， P W i ，通过模糊提取器 F E 采集生物特征 B i 。 2) F E 利用生成算法 G e n ( B i ) ，获得一随机密钥 R i 和辅助字符串 P i ，将口令 P W i 作哈希运算，并删除 P W i ， B i 。通过安全信道向 E S i 发送注册请求 R e g i = ( I D i ， E P E S i ( R i ) ， W i ， P i ) 。 3) E S i 端用私钥解密 E P E S i ( R i ) ，判断 I D i 是否已注册，若已注册，则终止；否则，保存 P i ， W i ， R i 。对 R e g i 和 I D E S 进行签名，向CA端发送 R C e r t i = ( I D i ， R i ， S i g S E S i ( R e g i ， I D E S ) ， r 1 ) 申请证书。 4) CA端用 E S i 的公钥验证签名 S i g S E S i ( R e g i ， I D E S ) ，将生成的数字证书 C e r t i = ( I D i ， R i ， T ) 发送至区块链，并保存其哈希值 H i 。 5) CA端向 E S i 端发送数字证书交易 t x = ( R i ， R C e r t i ， r 2 ) 。 6) CA端将证书哈希值 H i 发送给 U i 并保存。 图1. 注册阶段 4.2. 认证协商阶段 D i 域中用户 U i 与 D j 域中用户 U j 需要取得联系，首先在 E S i 端验证 U i 的身份， E S j 端对 E S i 端进行认证，通过后 U i 和 U j 可以保持通信。 1) U i 端口输入 I D i ， P W ′ i ， H ′ i ， F E 采集生物特征 B ′ i 。 2) F E 端计算 P W ′ i 的哈希值 W ′ i ，请求访问 E S i 并发送 R e q i = E P E S i ( I D i ， H ′ i ， W ′ i ， r 3 ) 。 3) E S i 端用私钥解密 R e q i ，并验证 W ′ i 与 W i 是否相等，若不相等，则终止认证；否则将 P i 返回给 F E 。 4) F E 端采用恢复算法 R e v ( B ′ i ， P i ) 获得用户生物特征的随机密钥 R ′ i ，对其加密为 E P E S i ( R ′ i ) 发送给 E S i 。 5) E S i 端用其私钥解密收到的信息，判断 R ′ i   = ? R i 是否成立，若成立，则向 E S j 发送认证请求 A R e q i = ( I D i ， R i ， H ′ i ， r 4 ) 。 6) E S j 端首先验证随机数 r 4 的有效性，接着发送 H R e q i = ( I D i ， R i ， r 5 ) ，请求 U i 注册时在区块链保存的证书的哈希值。 7) 区块链接收到请求信息后，将哈希值 H i 返回给 E S j 。 8) E S j 端判断 H ′ i   = ? H i 是否成立，若成立，则返回 U i 表明认证成功；若不成立，则返回认证失败。 9) U i 用私钥对 g a 进行签名，其中， a 是随机数，发送至 U j 。 10) U j 用 U i 的公钥验证 S i g S U i ( g a ) ，选随机数 b 作签名 S i g S U j ( g b ) ，并计算会话密钥 K S j = ( g a ) b 。发送给 U i ， U i 用 U j 的公钥验证签名并计算 ( g b ) a   = ? K S j 是否成立，若成立，则会话密钥为 ( g b ) a 。 图2. 认证协商阶段
system: [SYSTEM]

user: 5. 安全性分析 5.1. 认证安全性 注册阶段和认证协商阶段，模糊提取器采用生成和恢复算法，获得随机字符串作为生物特征因子参与生物识别。将数字证书的哈希值存储在区块链节点上，避免了丢失和被篡改。用户 U i 需要在 E S i 和 E S j 端完成双重验证，消息由公钥加密后传输，私钥是未知的，因此该认证是安全的。 5.2. 会话密钥安全性 密钥协商是基于DH算法，采用Canetti和Krawczyk提出的签名认证器 [ 13 ]，将原来的 g a ， g b 进行签名，发送给对方，转换为对签名的验证，因此该密钥协商过程是安全的。 5.3. 抗重放攻击 认证协商阶段，用户请求访问边缘认证服务器时发送 R e q i = E P E S i ( I D i ， H ′ i ， W ′ i ， r 3 ) ，其中 r 3 是随机数。还有请求认证 A R e q i = ( I D i ， R i ， H ′ i ， r 4 ) 时也会加入随机数，当区块链接收请求消息 H R e q i = ( I D i ， R i ， r 5 ) 时，其上的节点会验证随机数的有效性。因此即使攻击者截取了消息，在验证随机数时效性时也会失败。 5.4. 抗口令猜测攻击 用户端输入口令后，在模糊提取器端计算口令的哈希值，随即删除口令，使其无法被非法用户窃取。又哈希函数具有单向性，攻击者无法恢复真实的口令，之后在信道上传输也具有安全性。 5.5. 前向安全性 用户在协商密钥过程中，用ElGamal加密算法计算各自的公私钥，其中a，b是随机数，在每次加密时计算得 g a 和 g b 也是随机的。另外，该加密算法是基于离散对数困难问题的，攻击者很难得到会话密钥，即使攻击者破解了前一次会话密钥后，仍然无法知道下一次会话时用户双方产生的密钥。
system: [SYSTEM]

user: 6. 性能分析 本文选取已有的跨域认证方案进行比较，只讨论认证协商阶段的计算效率(见表2)。由于Hash函数运算的单次计算时间很小，可以忽略其运算量。下面比较不同协议中数字签名与验证(Sig/Ver)、公钥加解密(E p /D s )、双线性对(E e )与指数运算(E Dex )。 Table 2 Comparison of computational efficienc 协议 运算量 运行时间/ms 方案1 [ 14 ] 2 ( S i g / V e r ) + 1 ( E p / D s ) + 4 E e 73.553 本文方案 2 ( S i g / V e r ) + 2 ( E p / D s ) + 4 E D e x 62.28 表2. 计算效率对比 实验环境为：英特尔酷睿i5-7300HQ，2.5 GHz主频，8 GB内存，Win10，64位，Python3.9。其中，执行一次签名与验证的时间为4.363 ms，执行一次加解密的时间为5.851 ms，执行一次双线性对的时间为14.744 ms，执行一次指数运算的时间为10.463 ms。 通过对比可知，本文方案的运算量是 2 ( S i g / V e r ) + 2 ( E p / D s ) + 4 E D e x ，与方案1相比，本文方案多一次公钥加解密，但无双线性对运算。本文是基于口令和生物特征设计的协议，用户不需要携带智能卡，避免了智能卡的丢失。
system: [SYSTEM]

user: 7. 结束语 本文基于区块链技术，在边缘计算环境下，设计了一种双因子的跨域认证密钥协商协议，通过边缘设备对用户进行认证，方便了用户且提高了认证效率，减轻了云端认证的压力。在保证安全性的基础上，利用口令、生物特征完成对用户的身份认证。分析表明，本文提出的跨域认证方案具有较好的计算性能和较高的安全性。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 随着科技的发展与时代的进步，能源消耗加剧，人们的环保意识逐渐减弱，城市污染日益严重。在综合国力飞速前进的同时，许多环境问题接踵而至。其中最具代表性的就是城市雾霾问题，雾霾是一种危害人体健康的物质，它会危害人体呼吸道从而导致多种呼吸道疾病。因此，治霾防霾就显得尤为重要，这是一个任重而道远的过程，当下并没有较为有效的方法来彻底解决雾霾污染问题。因此本文提出了BP神经网络和以深度学习为基础的长短时记忆网络来预测雾霾天气情况，并且对模型做出了优化，使其能够更加有效准确地预测。通过引入各项具有时间序列特性的数据，例如大气污染物、不同空间地理上检测出的影响因子要素和气象因素等，经过LSTM模型的运算整合，形成波形图直观的显示出未来一段时间内的雾霾天气情况。
system: [SYSTEM]

user: 2. 基于LSTM算法的雾霾天气预测 本章通过把某城市2018年1月1日至2018年12月31日的空气污染物因素和空气质量指数当作输入数据，使用MATLAB搭建基于LSTM神经网络的雾霾天气预测模型，从而对某市2019年1月的PM2.5浓度进行预测研究。为了准确预测出PM2.5浓度，以某市2018年气象数据为例，引入前文提到的LSTM模型，构建神经网络，建立多输入、单输出的关系进行预测。 2.1. 数据处理(Data Processing) 将收集到2018年1月1日~2018年12月31日逐日PM2.5、PM10、SO2、CO、NO2、O3_8h、AQI浓度值作为数据集，数据共计2555条，划分为训练集和测试集 [ 9 ]。前80%的数据作为训练集，后20%的数据作为测试集。将2019年1月1日至2019年1月31日逐日PM2.5、PM10、SO2、CO、NO2、O3_8h、AQI浓度值作为预测集，数据共计217条。所有数据均经过差值补全和归一化处理输入到模型中。图11为收集到的部分原始数据展示。 图11. 部分原始数据展示 2.2. LSTM神经网络模型设计(Design of LSTM Neural Network Model) 本文第三章讲述了利用BP神经网络模型进行预测雾霾浓度，但由于雾霾预测受多种因素的影响，普通的BP模型不能全面考虑到时间和空间上的影响因子，而且对于多源大数据不能充分利用这一点造成预测结果不准确，模型的自适应性还有待提高。因此，本章节重点在LSTM模型上进行预测PM2.5浓度预测，利用数据的相关联系，改善了输入数据的质量，从而提高预测准确度。 本章搭建了LSTM模型作用于预测PM2.5浓度，其预测步骤大致如下图12所示。 图12. LSTM模型预测流程图 2.2.1. 激活函数 神经网络中有一个必不可少的部分那就是激活函数，常常选用非线性激活函数作为运算法则，用来解决非线性问题，它可以将值缩小至较小的范围内。在激活函数没有起作用之前得出的输出值0或1，也可能是值域为(0， 1)，常常通过使用0和1来代表是或否，加上一个激活函数就可以实现这一功能，如果大于0，则输出1，如果小于0，则输出0。常见的几种激活函数有ReLU，Lsaky Relu，TanH和Sigmoid，它们的图像如图13所示。 图13. 四种常见的激活函数图像 由于LSTM神经元有三个门，而信息是通过一个激活函数才能进入神经元中，所以本文需要一个能控制门的关断的激活函数。sigmoid函数的值域为(0， 1)，正好适合本文的神经网络，故而激活函数为sigmoid函数。在本文第二章简单介绍了一些比较普遍激活函数，在此本文选取两种在LSTM神经网络中用到的激活函数做出详细说明。 1) Sigmoid函数 Sigmoid函数在x轴范围内不管取何值，y轴对应的因变量都是在0到1范围内的，它的函数图像如图14所示。 图14. Sigmoid函数图像 计算公式为式为： sigmiod ( x ) = 1 1 + e − x 这个函数是一个非线性的，当输入值趋近于负无穷时，输出值趋近于0；当输入值趋近于正无穷时，输出值趋近于1，所以三个门都采用这个函数来表示门的关断。 2) Tanh函数 Tanh函数在x轴范围内不管取何值，y轴对应的因变量都是在−1到1范围内的，它的函数图像如图15所示。 图15. Tanh函数图像 计算公式： tanh ( x ) = e x − e − x e z + e − z 与sigmoid函数不同的是，tanh函数输出的值为零均值，当自变量x趋近于负无穷或者正无穷时，函数的导数趋近于零。 2.2.2. 损失函数 损失函数用来描述预测值与实际值的差距，也叫作目标函数，是本文要优化的目标。损失函数被用来判别一个模型的预测与期望之间拟合程度的大小，也就是说，如果损失函数小的话，这个模型预测的就较为准确，反之则效果不好，为了得到结果较好的模型，需要对其参数进行详细地设置，缩小损失函数。 本文主要用到均方根误差损失函数，公式为 L ( y ˜ ， y ) = ∑ t − 1 n ( y i − y ˜ i ) 2 n 其中 y ˜ 为预测获得的结果，n是训练集的样本个数， L ( y ˜ ， y ) 即损失函数。同理，均方根差越大则代表训练结果的误差越大，均方根差越小代表训练结果越接近真实值。 2.2.3. 优化器 深度学习常常需要大量的时间和计算资源进行训练，优化器作为神经网络训练时所用到的必不可少的一种工具，它的作用是压缩训练时间、减少资源占用、调整参数，从而达到减小误差的目的，使得神经网络充分发挥性能。常见的优化器为随机梯度下降(SGD)、Momentum、Adagrad、Adadelta、RMSprop和Adam。 SGD算法在很早以前就被开发出来，被应用到深度学习领域里，这是一种较为普遍的算法，它的原理是寻找出一个损失函数行进的负梯度方向，这个方向上损失函数减少的速率最快。 随机梯度下降算法(SGD)可以求出目标函数的最小值，而且由于每次迭代，只计算一个样本，效率比较高。除此之外，在面对非凸函数时，存在局部最小值，SGD可以快速地筛选出最小的数据。 然而随机梯度下降法也存在一些弊端，如果将学习率定义的太小的话，训练过程就会减慢，如果将学习率定义的过大的话，训练的时间就会缩短，这可能导致预测的结果不准确，或者损失函数会在极小值处来回波动，而且需要不停调整学习率。 因此，本次实验主要使用Adam算法作为神经网络的优化器，它结合了Momentum和RMSprop的优点，这也是近几年来使用最多的一种优化器，其训练效果可想而知。它的优点在于，可以自适应学习率，依据情况改变学习率，提高学习速度，减少内存占用，不需要更好的硬件就能完成训练。 2.2.4. 防止过拟合的方法 过拟合是指将误差也进行拟合，造成预测不理想，与实际值出现较大偏差，在训练过程中如果输入的数据太少或者训练的时间过长都会产生这种现象，本文所采取的解决办法是Dropout，这个方法是正则化的一种。在训练过程中，每次迭代都会随机删除一些神经元，保留剩下的神经元，然后再进行训练，这样可以避免出现过拟合的现象。 在深度学习过程中，会出现过拟合和欠拟合的现象。欠拟合是指在训练网络的过程中，没有发现适合目标问题的参数，在训练数据和验证数据中诱发模型的高错误。所谓过拟合，特别是在网络训练过程中，为了让模型和训练数据变得非常合适，训练数据学习太多，在训练数据中，模型的准确度较高，测试数据准确度较低。处理目前不合适的问题的三种一般的接触方式是增加训练组的数据量，让模型可以用更多的数据进行学习和训练。对于过拟合问题，这篇文章为了防止过拟合，选择了Dropout方法。
system: [SYSTEM]

user: 3. 实验分析(Experimental Analysis) 3.1. 参数设置 LSTM预测模型的网络结构和参数设置如下： 1) 输入层神经元个数：由于LSTM的特性，所以输入层神经元个数就是输入数据的个数为1； 2) 输出层神经元个数：输出层为全连接层，由于本次预测模型为多输入单输出模型，所以输出层节点个数是输出层维度为1； 3) 隐藏层的数量：隐藏层神经元的数量直接影响了模型的训练时间和预测准确度，由于LSTM网络内部存在记忆细胞和三门结构，过多的隐藏层也会导致系统运算消耗更多的时间和资源，这样往往适得其反，因此需要通过试错法找出最佳隐藏层数量，经过试验确定了隐藏层数量为200； 4) 激活函数：由前文分析可得激活函数默认设置为sigmiod函数和tanh函数； 5) 损失函数：RMSE函数作为模型的损失函数即均方根误差函数； 6) 初始学习率：使用试错法将学习率设置为0.0005； 7) 迭代次数：通过试错法将迭代次数设置为100，200，300，400，500，实验结果当迭代次数为200时效果最好； 8) 为了防止梯度爆炸，将梯度阈值设置为1 [ 10 ]； 9) 将输出的数据与测试数据进行反向归一化进行对比，通过计算测试值与实际值的误差指标，评价模型预测能力，最后得出PM2.5预测的值。 3.2. 基于LSTM模型的雾霾浓度预测结果与分析 图16表示LSTM神经网络模型的训练过程，上面为均方根误差，下面为损失程度，从图中可以看出，训练在开始时图像有一个很大的波动，随后趋于平缓，均方根差逐渐趋近于为零，损失程度也逐渐降为零。虽然误差仍然存在，可能因为某种不可控因素而导致波动，却也在接受范围之内，整体来看表现良好，由此看来该模型可以用作雾霾预测。 图16. 训练过程 1) 对测试集的预测。首先2018年的数据前80%作为训练集，后20%作为测试集，进行一次对测试集的预测 [ 11 ]。图17、图18和图19分别为误差直方图、误差针状图和预测值与实际值的拟合情况： 图17. 误差直方图 图18. 误差针状图 从左边的直方图可以看出，误差在区间(−10， 15)内最大，随后逐渐降低。右边为针状图，描述每个时间点的误差情况。并且可以看到，均方根误差为8.578，虽然有小部分误差，但是在可接受范围内，由此可以说明此模型具有良好的训练效果。 图19. 预测值与实际值拟合情况 从图19中可以看出，对于测试集的预测，实际值与预测值大致相符，两条曲线基本重合，只有在少部分区间内有误差，整体来看预测效果不错，表明了基于LSTM算法的预测模型可以用于PM2.5的预测。 2) 对预测集的预测。用2019年1月1日至2019年1月31日的空气污染物数据作为预测集， 图20为预测情况，从图中可以看出，实际值与预测值大致相符，虽然存在误差，但总体效果还是较好的。验证表明，LSTM模型对城市雾霾的预测具良好的效果，但不是十分准确，在某时刻存在一定误差。 图20. 预测值与实际值拟合效果
system: [SYSTEM]

user: 4. 总结与展望 4.1. 总结 随着城市工业化的发展，雾霾成为当今社会影响人们健康的罪魁祸首之一，因此，治霾防霾就显得尤为重要。本文主要通过对大气污染物以及气象要素等一系列具有时间序列特性的数据进行分析处理，找出与PM2.5浓度相关性最大的影响因素，利用LSTM和AMLSTM训练，预测出未来一段时间内PM2.5的浓度，并对两种神经网络预测的准确性进行对比。 4.2. 展望 大数据时代下深度学习技术的发展越来越成熟，人们对城市雾霾预测的需求也越来越高。在本文研究基础上，值得进一步开展的工作如下： 1) 基于多源数据融合的深度学习城市雾霾预测方法，除了本文所选取的时间和空间因素之外，还应该将工业化作业、人口密度、交通流量、多城市路网等多种影响因子纳入预测模型的辅助特征，实现多个领域的叠加影响，从而实现城市雾霾的预测； 2) 本文所构建的城市雾霾预测模型的预测时间域不宽，为进一步满足社会需要，后续将通过设计如滑动窗口等相关研究工作来对模型进行改进，使其能实现更长时间的城市雾霾预测。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 论文提出了一种采用NodeMCU作为主控，通过NodeMCU的WIFI功能让机器人接入互联网，使用MQTT协议实现NodeMCU和Android程序通信，把Android程序的语音控制信息发送到NodeMCU实现声控。此外还设计了语音合成与播报功能，实现人与机器人的互动。经过测试表明，使用Android程序实现机器人的声控能达到很好的控制效果。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 当前科学家们在不断努力使机器人实现智能化，随着机器人和传感器、人工智能等技术的结合，机器人逐渐出现在家庭、公共场所、办公室等地方，人们日常对机器人的控制需求也越来越多。为了实现人类对机器人更加方便智能的控制，控制方式在不断探索中发展，产生了键盘、屏幕、图像等方式，使用屏幕或者键盘进行控制的方式在日常生活和公共场合等场景中逐渐变得不是那么的方便 [ 1 ]。 语音作为人类日常使用的交流方式，语音控制和其它的控制方式相比更加方便自然，更符合人类的行为习惯 [ 2 ]，于是语音控制方式应运而生。把通过语音控制的机器人称为声控机器人，声控机器人正在展现其优势逐渐进入到人类的日常生活，为人类提供便利的服务，提高人们的生活水平和质量。大量的研究投入和科技进步，机器人行业会蓬勃发展，声控机器人会在未来大放光彩。因此，对于声控机器人的研究具有重要的意义。 考虑到人们平常中使用手机的习惯，本论文设计了一种基于Android程序语音识别声控机器人，Android程序的语音控制信息通过MQTT协议发送给NodeMCU处理控制机器人，并通过SYN6288语音合成进行人机互动。
system: [SYSTEM]

user: 2. 系统功能设计 1) 声控。声控的前提需要实现语音识别，设计的语音识别语音指令有：前进、后退、左转、右转、停止、查询当前温度、查询当前湿度；2) 移动。由声控控制机器人做相应的移动，具体的动作有：前进、后退、左转、右转、停止；3) 温湿度检测，检测附近环境的温湿度；4) 语音应答。机器人在收到语音指令后做出相应的语音响应，实现人机互动。比如机器人收到“前进”后，机器人应答“好的前进”，当收到“查询当前温度”后，机器人回答“当前的温度为*摄氏度”。
system: [SYSTEM]

user: 3. 系统硬件设计 图1为系统设计的框架，语音识别采用Android软件程序完成，通过MQTT协议完成和ESP8266的通信。根据图1设计硬件电路。 3.1. MCU主控 ESP8266是乐鑫公司开发具有WIFI功能的芯片 [ 3 ]，WIFI支持STA、AP、STA+AP工作模式，该芯片集成度高，内部集成有32位的微型处理器、标准数字外设接口、电源管理模块等，结构如图2。本论文使用了基于ESP8266芯片的NodeMCU开发板做为主控 [ 4 ] [ 5 ]，控制和处理一系列的模块和指令。NodeMCU实用性高、成本低，大大降低了开发成本，被广泛应用到物联网上。 图1. 系统框架设计 图2. ESP8266芯片结构图 3.2. 移动模块 移动模块的选择有轮式、腿式、复合式、履带式，选择为轮式移动结构 [ 6 ]，轮式结构具有移动效率高、方便灵活的特点。用L298N电机驱动模块驱动电机，L298N的IN1、IN2、IN3、IN4四个接口与NodeMCU的D0-D3 GPIO口相连获取电机的控制信号，控制机器人前进、后退、左转、右转、停止。 3.3. 温湿度检测 DHT11传感器测量相对湿度的范围为5%~95%RH，温度的测量范围为−20℃~+60℃，温湿度测量的范围可用于大部分的环境，使用该一个传感器可完成温湿度的检测，节约资源，故选择DHT11传感器检测温湿度。DHT11为单总线的通信方式 [ 7 ]，通信协议简单，每次传输40 bit的数据给NodeMCU。40 bit数据中，传输顺序为8 bit的湿度整数 + 8 bit湿度小数 + 8 bit温度整数 + 8 bit温度小数 + 8 bit校验位，其中湿度小数的数据固定为0。湿度数据和温度数据加起来等于校验位数据说明传输正确，否则传输错误。 3.4. 语音合成播报 SYN6288语音合成模块合成并播报语音，每次最多能合成200字节的文本，该模块为串口通信方式 [ 8 ]。SYN6288可以实现中文、英文字母、数字的语音合成播报，并且支持中文、英文字母、数字的混读。给待合成的文本编码，构造封装成格式帧，SYN6288串口接收格式帧，内部会合成语音，并且用扬声器播报出来 [ 9 ]。编码方式支持GB2312、GBK、BIG5、Unicode，该模块暂时不支持英文的单词和句子合成。 3.5. 电源模块 电源模块是为了给各个模块提供足够的电压，使系统能正常工作。系统各个模块需要的供电电压：L298N需要的电压不小于6V，NodeMCU需要5V电压，DHT11、SYN6288需要3.3V电压。考虑到L298N模块有5V稳压输出，可以给NodeMCU供电，所以选择12V可充电的18650型锂电池给L298N模块供电，然后NodeMCU再输出3.3V稳压给其他模块供电。
system: [SYSTEM]

user: 4. 软件设计 软件设计分为两个部分，分别是Android程序和NodeMCU程序。 4.1. Android程序设计 Android程序用Android Studio开发，程序的主要内容有：语音识别、MQTT通信。用百度提供语音识别服务开发Android语音识别 [ 10 ]，使用百度语音识别需要到百度云平台上注册账号，申请APP_ID、API_KEY、SECRET_KEY，然后下载百度语音识别的Android SDK导入到自己的Android项目，配置好SDK文件。 图3. Android程序设计流程图 MQTT是一种基于发布–订阅模式、传输带宽小的即时通信协议 [ 11 ] [ 12 ]，MQTT可分为三个部分：发布者、服务器、订阅者。Android程序作为发布者，连接MQTT服务器，建立一个MQTT主题，然后就可以向该主题发布信息，NodeMCU作为订阅者连接到该MQTT服务器和该主题就能接收到Android程序发布的信息，实现两者的即时通信。 为了把每一个识别到的语音指令转变成控制机器人的命令，同时让NodeMCU方便快速地处理这些控制信息，把每一个语音指令都进行二进制编码，建立语音指令和编码一一对应的表，当Android程序语音识别到结果，和表中的语音指令逐一匹配，如果存在匹配结果说明是语音指令，则把相应的编码通过MQTT协议发送给NodeMCU，让NodeMCU进行控制，图3为Android的设计流程。 4.2. NodeMCU程序设计 NodeMCU开发板选择Arduino编程方式开发，程序的内容有：SYN6288的语音合成播报、MQTT通信、语音指令信息处理、L298N的运动控制、DHT11的温湿度检测。NodeMCU的工作过程：初始化，成功连接MQTT服务器后订阅相关主题，等待来自Android程序的语音控制指令，对控制指令处理，判断是什么控制指令，控制合成相应的语音和机器人运动，同时使用中断的方式进行温湿度的检测，图4为NodeMCU程序设计流程。 图4. NodeMCU程序设计流程图
system: [SYSTEM]

user: 5. 结语 论文中设计了一种基于Android语音识别，使用ESP8266 NodeMCU开发板作为主控，SYN6288语音合成的声控机器人方案，可实现远程的语音声控，解决远距离情况下的语音控制效果不理想问题。利用百度语音识别，减少自己训练语音模型库的麻烦，提高识别的准确度，降低了开发门槛，对于一些方言也可识别出来，完成声控。该方案成本低，可用于轻量级的机器人，NodeMCU可搭配其他单片机完成更复杂的机器人控制。测试结果表明，语音识别的准确率达到95%以上，声控的实时性、稳定性达到预期效果，声控效果优良，合成语音流畅。