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

user: 2. EPC-Gen2标准Q算法简介 在每个识别周期，读写器首先通过Query指令开启新的盘存(inventory)周期，指令中含槽计数器参数Q，用于控制标签在该盘存周期发出响应的概率。参与识别的标签应在(0， 2Q 一1) (标准附录推荐的Q初始值为4)范围内产生一个随机数，并将其载入槽计数器(Slot Counter)中，每过一个时隙，随机数即减1，当标签随机数为零时进入应答状态并立即响应。 在识别过程中，参数Q决定标签产生随机数的范围，以及读写器是否改变识别时隙大小以适应标签数的变化，因此直接影响了系统的识别性能。在标准附录推荐的算法中，Q值由一个参数C来决定。其中，Q fp 为Q的浮点表示，读写器对Q四舍五入取整后作为Query命令中的Q值，C的典型值为0.1 < C < 0.5 [ 4 ] ，Q值越大C值越小。然后，该算法会根据不同类型的标签响应——成功、冲突、空闲，逐一处理每个时隙。若没有标签响应，则为空闲时隙，此时Q fp 的值减去C值；若有两个或两个以上标签同时进行响应，即发生冲突时，Q fp 的值加上C值；而当其只有一个标签响应时，Q fp 保持不变。然后，通过对Q fp 取整得到Q的值。最后，根据当前的Q值更新帧尺寸的大小。其流程如图1所示。 图1. EPC-Gen2协议Q算法流程图 该算法相对于传统的纯ALOHA、帧时隙ALOHA (FSA， DFSA)算法而言，在识别过程中，参数Q决定了标签产生的随机数的范围，参数C决定了是否改变帧长以适应标签数目的变化，从而直接影响系统的性能。该算法并不消耗大量的运算去估算待识别标签的数量，只是去统计碰撞时隙、空闲时隙的次数。当接入信道连续的发生1/C次碰撞或空闲时，Q值进行加1或减1操作。因此，大大提高了RFID的识别性能 [ 3 ] 。但它也存在如下问题：1) 俘获效应问题，若没有考虑，导致在计算时隙冲突率和成功率时，使得理论值与实际值相差较大；2) 参数C的取值问题，由于没有分开考虑导致时隙冲突和时隙空闲的发生概率及解码时间不同。文献 [ 5 ] 中Q +− 算法针对时隙冲突和时隙空闲引进了两个新的参数C i 和C c ，并且通过仿真发现，RFID系统的识别效率与C i /C c 的值，以及C i 、C c 的值有关。但该算法并没有把俘获效应考虑在内，因此得到的结果并不十分准确。文献 [ 6 ] 针对此问题提出了改进的Q ext 算法，通过引进俘获效应，对俘获概率对识别速率以及吞吐率的影响作了详细的研究与分析。但该算法只是提出了俘获效应的俘获概率对RFID系统识别性能的影响，没有给出如何增大俘获效应的俘获概率的方法。针对此问题我们展开研究，得到了下面的改进的Q gac 算法。
system: [SYSTEM]

user: 3. Q gac 算法描述与分析 3.1. 俘获效应 俘获效应是在标签的识别过程中产生的，它是指标签在答复阅读器请求命令时，由于反射信号功率不同，存在弱功率信号被强功率信号覆盖的标签漏读现象，严重影响系统识别效率。 3.2. 算法描述与分析 参照文献 [ 7 ] ，我们先假设如图2这样的场景。在这个场景中，单个阅读器位于整个区域的中心，识别其覆盖范围内的所有标签，而此时所有标签均已按接收信号强度差异被划分到A、B、C三组。其中A 图2. 基于分组访问控制的Q gac 算法实施场景图 组的接收信号最强，B组其次，最后是C组。然后我们假定当同一组中的多个标签同时响应阅读器，或者相邻的两组A和B或者B和C中的多个标签同时响应阅读器时都会发生碰撞，而只有当A中的一个标签和C中一个或多个标签同时响应时才会发生俘获效应。其中当A和C各有一个标签同时响应阅读器时，俘获概率 α = 1 ；当A中有一个标签，而C中有多个标签同时响应阅读器时，俘获概率 α < 1 。在Q gac 算法中，我们用N来表示标签的总数量，Q表示帧时隙尺寸的指数，k表示某个时隙的标签数量， α k + 1 表示A中的1个标签和C中k个标签同时响应时，识别成功的概率。N A 、N B 、N C 分别用来表示A、B、C三组的标签数量，于是就有 N = N A + N B + N C 。我们用如下三个式子来分别计算一个时隙冲突、成功、空闲的概率： p s u c c N ， Q = ( N k ) 1 2 Q k ( 1 − 1 2 Q ) N − k + p c a p         ( k = 1 ) (1) p i d l e N ， Q = ( N 0 ) ( 1 − 1 2 Q ) N     ( k = 0 ) (2) p c o l l N ， Q = 1 − p s u c c N ， Q − p i d l e N ， Q     ( k ≥ 2 ) (3) 其中P cap 表示发生俘获效应识别成功的概率， p c a p = B ( N A ， 1 ， 1 / N ) B ( N C ， 1 ， 1 / N ) + B ( N A ， 1 ， 1 / N ) B ( N C ， k ， 1 / N ) α k = N A N ( 1 − 1 N ) N A − 1 N C N ( 1 − 1 N ) N C − 1 + N A N ( 1 − 1 N ) N A − 1 ( N C k ) 1 N k ( 1 − 1 N ) N C − k α k + 1   ( k > 1 ) (4) 我们用 χ ， β ， γ 来分别表示 N A / N ， N B / N ， N C / N ，当 N → ∞ ， p c a p = χ e − χ γ e − γ + χ e − χ ( N c k ) 1 N k ( 1 − 1 N ) N c − k α k + 1         ( k > 1 ) (5) 其中e为自然对数的底， χ + β + γ = 1 ，并且 0 ≤ χ ， β ， γ ≤ 1 。 另外，在文献 [ 8 ] 中提到了平均俘获概率 α ，并且有如下等式： α = ∑ i = 2 N p c a p ( i ) p c o l ( i ) (6) 其中 p c a p ( i ) 表示当有i个标签冲突时，发生俘获效应成功识别的概率。而 p c o l ( i ) 表示某个时隙有i个标签冲突的概率，N为实际标签数量。根据文献 [ 8 ] 中的结论得知，当 i > 2 时， p c a p ( i ) 和 p c o l ( i ) 的值都非常小，所以当 k > 1 ， α k + 1 ≈ 0 。由此可得，(5)式可以化简成如下形式： p c a p = χ e − χ γ e − γ (7) 对于(7)式，我们可以求得它的最大值： max p c a p = 1 4 e ，   N → ∞ (8) 此时 χ = 1 / 2 ， β = 0 ， γ = 1 / 2 。(8)式说明俘获效应最大值可达1/4e，也就是说按照我们的方案引进了俘获效应之后时隙ALOHA算法最大吞吐率将提高25%。(8)式同样说明当B组标签数量为0，而A组和C组标签数量相等时，俘获效应将达到最大值。 由文献 [ 9 ] [ 10 ] 得知，在最优条件下，有如下等式成立： (9) 其中 T c o l l 、 T i d l e 分别表示时隙冲突与时隙空闲时的解码时延，然后我们由文献 [ 5 ] ，我们可以得到如下结论： 1、当待识别标签数量N已知时， C c = − 0.0491 ln ( N ) + 0.534 (10) C i = 1.98 × ( e − 2 ) ( 1 − p c a p ) C c (11) 2、当待识别标签数量N未知时， C c 从(0.1，0.5)中任取一值， C i = 1.98 × ( e − 2 ) ( 1 − p c a p ) C c (12) 改进后的Q算法亦即Q gac 算法流程如图3所示。
system: [SYSTEM]

user: 4. Q gac 算法的仿真与分析 在Matlab平台下，我们在考虑了俘获效应的情况下对EPC-G2协议中的传统Q算法，文献 [ 6 ] 中的Q + 算法，文献 [ 11 ] 中的快速Q算法，以及本文提出的基于分组访问控制的Q gac 算法进行了仿真实验。在该过程中，我们假设待识别标签数T为1000，且这些标签被划分成A、B、C三组。其中，只有A组和C组之间存在俘获效应，然后将B组标签数占总标签数的比例 β 分别取值为0.7、0.5、0.3，对于 β 的每一种取值我们将以上4种算法反复运行100次，对得到结果求平均值。其中，4种算法( β = 0.7 )识别1000标签的识别效率对比如图4所示，4种算法( )识别1000标签的识别效率对比如图5所示，4种算法( β = 0.3 )识别1000标签的识别效率对比如图6所示。 观察图4、图5、图6这3个仿真结果图可以得出以下结论： 1) 在包含俘获效应的环境下，传统Q算法、Q + 算法、快速Q算法以及本文提出的Q gac 算法的识别效率均比没有俘获效应的情况下要高。在没有俘获效应的情况下，时隙ALOHA算法的极限效率为1/e，亦即约为0.368，从上面的仿真结果图可以看出，4种算法在 χ = 0 时，即A组标签数为0时，也就是不会和C组发生俘获效应的情况下，它们的识别效率几乎相同，均约为0.34，接近最优值。但当A组标签数由0逐渐增加时，也就是和C组发生俘获效应的俘获概率增加时，它们的识别效率也逐渐提高，并很快超过了没有俘获效应时的时隙ALOHA算法的极限效率0.368这一值。这充分证实了RFID系统中的俘获效应可以大大提高系统的识别效率； 图3. Q gac 算法流程图 图4. 4种算法(β = 0.7)识别1000标签的识别效率对比 图5. 4种算法(β = 0.5)识别1000标签的识别效率对比 图6. 4种算法(β = 0.3)识别1000标签的识别效率对比 2) 在同等环境下，传统Q算法、Q + 算法、快速Q算法以及本文提出的Q gac 算法的性能依次提高。相对于EPC-Gen2中的传统Q算法，Q + 算法通过将时隙冲突和时隙空闲时参数Q的浮动因子C分开来考虑，引进了C coll 和C idle ，提高了Q值的精确度，使其更加接近最优值，从而提高了识别效率；快速Q算法，在Q + 算法的基础上，考虑到了系统参数中的冲突解码时延T coll 和空闲解码时延T idle 之间的差异，改进了C coll 和C idle 比例关系，进一步提高了Q值的精确度，使其更快地收敛于最优值；而本文的Q gac 算法则在快速Q算法的基础之上，从提高俘获效应的俘获概率这一角度出发，通过根据标签接收到阅读器信号的强弱，将所有标签进行分组，然后选取其中最有可能发生俘获效应的两组，并静默其余分组进行识别，最大程度利用俘获效应，有效提高俘获概率，大大提高了系统的识别效率。 3) 当B组标签数占总标签数的比例逐渐减少时，4种算法识别效率的峰值逐渐增大。其中本文建议的Q gac 算法的峰值由 β = 0.7 时的0.47增加到 β = 0.5 时的0.55，最后增加到 β = 0.3 时的0.64。这充分说明了当A、C组标签数占总标签数的比例越大，并且A组和B组标签数相当时，RFID系统的俘获效应的俘获概率达到最大值。 由以上结论，我们可以总结得出，提高RFID系统的俘获效应的俘获概率可以有效提高系统的识别效率。而本文提出的基于EPC-G2协议，通过采用分组访问控制策略的Q gac 算法，能最大程度的利用俘获效应，提高俘获概率，从而大大提高RFID系统的识别性能。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结语 影响RFID系统识别性能关键因素之一是冲突问题。而根据文献 [ 3 ] 中Q ext 算法得知，增大RFID系统中的俘获效应的俘获概率可以大大提高系统的识别效率。本文就如何提高RFID系统的俘获效应，提出了一种分组访问控制的Q gac 算法。为了尽可能利用俘获效应，该算法在识别过程开始之前，根据标签接收信号的强度将标签分组，然后先选取其中最能发生俘获效应的两组进行识别，直到没有俘获效应发生为止，最后对剩下的所有标签进行识别，直到结束。仿真结果表明，Q gac 算法能有效提高RFID系统的俘获效应，且识别效率明显高于现有的各种改进的Q算法，对RFID系统的识别性能有很大的提升。在未来的研究工作当中，我们将继续进一步研究如何提高RFID系统俘获效应的俘获概率，从而进一步降低RFID系统的识别冲突率，提高系统的整体性能。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 “120”调度员是急救调度指挥中心的灵魂，主要负责院前急救工作中急救资源的调派和现场急救指挥，院前急救是急诊急救医疗体系的重要组成部分，及时高效的院前急救能提高急危重症伤病员的抢救成功率，降低致残率，与伤病员的愈后生存质量息息相关。“120”调度工作既要有科学性、合理性，更要体现出时效性，随着时代的进步和社会的发展，国内部分急救中心已开始运行MPDS (Medical Priority Dispatch System)医疗优先分级调派系统，“呼救电话接通，急救随之展开”现代急救模式的开启，传统的“120”调度员向“120”医疗调度员转变是大势所趋。 关键词 :“120”医疗调度员，转变，重要性 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. MPDS概述 MPDS (Medical Priority Dispatch System)即医疗优先分级调派系统 [ 1 ] ，是以软件为主要使用形式，在急救受理和调度中实现标准化、医疗化和分级处置的系统，其流程严谨，配套体系完整。该系统目前被全世界4000多个急救中心使用，国内近30个城市已开通使用 [ 1 ] 。
system: [SYSTEM]

user: 2. MPDS优点 MPDS把需要急救的伤病员分成33个大类，并以此制定出33个调度预案，医疗调度员严格按照预案的流程对伤病员进行病情评估、针对性调派医疗急救资源，利用急救医生到达前的“急救空白期”，及时给呼救者给予专业的PDI和PAI (调度后指导和急救医生到达前指导) [ 2 ] ，如：如何脱离危险环境、BLS (基本生命支持，basic life support)操作、分娩接生、解除气道异物、创面保护、有效止血等多种易操作且行之有效的指导，有效地把“急救等待期”变为“救命黄金期”，以挽救更多伤病员的生命，医疗调度员所发挥的功能已经实现了急救链最早期的抢救功能，从此点意义上讲，医疗调度员素质和能力尤为重要，传统的“120”调度员显然不符合现代急救模式的要求。
system: [SYSTEM]

user: 3. “120”医疗调度员必备素质 “120”医疗调度员必须具有高度的责任感和服务意识，一定要牢固树立“时间就是生命”的观念，笔者认为，新时代的“120”医疗调度员应具备较高的政治素质、过硬的心理素质、新颖的智慧素质、优良的品德素质、熟练地业务素质、良好的身体素质、合格的劳技素质和高遵从的岗位素质，并通过坚持不断的学习和锻炼，稳步提升调度员的综合素质，为进一步提高工作效率奠定基础。
system: [SYSTEM]

user: 4. “120”医疗调度员必备能力 院前急救是一门新兴的、独立的学科，是一个完整的医疗过程，院前急救作为伤病员救治过程中最前沿、最基础的重要环节，在提高抢救成功率方面有着无可替代的决定性作用，“120”医疗调度员的能力建设包括：捕捉求救信息能力、较强的业务能力、敏锐的甄别能力、迅捷的反应能力、高度的预案遵从能力、熟练的预案应用能力、专业的急救指导能力、科学的组织协调能力、灵活的应对能力、强大的心理调适能力和把控全局、分工协作能力，以及适应未来智能调度、智慧救援发展的学习和创新能力，只有不断地提高自身素质和能力，才能逐步提高院前急救效率。
system: [SYSTEM]

user: 5. 总结 “120”医疗调度员是院前急救工作的核心力量，是伤病员、呼救者、院前急救人员、医院急救这条生命链上的初链，也是枢纽，“120”医疗调度员素质与能力直接关系着伤病员者的生命和生存质量，也关系着急救调度工作的质量和院前急救效率，其作用与价值在急诊急救医疗体系质量建设中至关重要，传统接线员式的“120”调度员向“120”医疗调度员转变势在必行。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 针对电力自动化立体仓库出入库效率和高层货架稳定性问题，建立了多目标货位分配优化模型。提出了一种基于精英保留策略的双种群协同进化遗传算法并用于求解该模型。仿真实验结果验证了该算法比标准遗传算法具有更好的收敛性，能够有效提高物料出入库效率和货架的稳定性。 关键词 :自动化立体库，货位分配，精英策略，遗传算法 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 电力行业是国家重要的基础能源行业，电力企业中发展使用先进的物资管理仓库，是电力物资顺畅流通的有力保障，优化仓储管理，降低仓储成本，提高仓储效率是仓储优化的重要任务。而合理的货位分配与设置是提高仓储效率的关键。 Malmborg [ 1 ] 在研究立体仓库时，指出不同的货位分配对取货平均费用有影响，在货物存取过程中通过计算存储空间的变化，比较不同货位分配策略下产生的费用成本，并描绘出费用分布概率函数。Onut [ 2 ] 主张构建起多层次的货架，依据不一样物品的周转率，来明确相关物品所储存的具体位置，并用粒子群算法(PSO)来求解这个问题。Muppani [ 3 ] 以存储空间最小化和拣选总成本最小化为优化目标，依托于分类存储法创建了非线性数学模型，并运用分支界定法进行求解。指出分类存储法在压缩搬运成本与节约仓储空间上优势突出。Henn [ 4 ] 对人工拣选作业仓库展开了研究，指出最小化搬运距离的函数模型可以借助禁忌搜索算法来求解，获得了较好的优化效果。Xie Jing [ 5 ] 采用分组约束的方法(SLAP-GC)对货物储存位置分配问题进行了研究，并利用有效制约邻域禁忌搜索(RNTS)算法求解储存位置分配方案。国内郑凌莺等 [ 6 ] 运用了“类聚”的概念和方法处理同系列产品就近存储的问题，从而实现物流中心的货位优化分配；陈月婷等 [ 7 ] 对自动化立体库分区和货位分配策略进行了研究，在仓库分区优化的基础上，提出了货位优化模型，并采用改进的Pareto遗传算法对模型进行求解；邱建东等 [ 8 ] 提出了应用遗传算法来优化周期性病毒货位分配优化；张贵军等 [ 9 ] 提出一种精英多策略差分进化算法，以货架重心低、出入库频率高、货物离出入库口近等为原则建立货位分配优化模型并求解。 综上可知，众多学者针对货位分配进行了大量的研究，但是在求解过程中多以单一群智能优化算法求解模型，易陷入局部最优，出现早熟收敛。本文以电力自动化立体仓库为研究对象，建立了基于货架稳定性、出入库效率为目标的优化模型，设计了一种结合精英保留策略、协同进化思想的双种群协同进化遗传算法。该算法将遗传算法进化种群划分为主、从种群，主种群加快算法收敛，从种群加入随机个体，保证了种群的多样性，从而提高了搜索能力。仿真实验验证了模型和算法的有效性。
system: [SYSTEM]

user: 2. 模型构建 自动化立体库也常被称为高层自动化仓库或者自动仓储AS/RS (AS/RS: Automated Storage and Retrieval System，自动存取系统)。它主要由仓库建筑体、立体式货架、托盘、堆垛机、输送系统、控制系统和计算机管理系统等部分组成，通过高层货架、巷道堆垛机和辊子输送机等机械化、自动化设备以及配电柜、托盘等辅助设备，运用货物条码、RFID技术和计算机控制等信息化技术进行仓储作业。 电力自动化立体仓库的存储系统决定了整个仓库的运行效率。成功的货位分配策略可以提高存储空间利用率，缩短仓库堆垛机移动的距离从而减少作业时间，而且可以减缓存储系统的磨损速度。 根据电力自动化立体仓库实际运行情况，有以下假设： 1) 假设货架有a排b列，每排货架有c层，每层可容纳d个货位，为方便计算，将每个货位的长度、高度和宽度归一化为单位1。将第x排y层第z列的货位标记为(x， y， z)， x = 1， 2， 3， ⋯ ， a; y = 1， 2， 3， ⋯ ， b; z = 1， 2， 3， ⋯ ， c。设置离出入口最近的一排为第1排，离出入口最近的一列为第1列，离地面最近的一层为第1层。 2) 假设仓库中可以存放Ｎ种不同的货物，相同种类的物品可以合并托盘放在同一货位中(大小不得超过货位容量)，不允许同一货位中存放不同类型的货物。 3) 假设每种货物的重量用M表示，货物的周转率用P表示，即某货物在一定时间内的周转次数为P。 4) 每两排货架间有一巷道，巷道中有一台堆垛机。定义水平x方向、Y方向运动速度分别是V x 和V y ；在垂直方向即Ｚ方向上运行速度为V z 。 2.1. 出入库效率原则 为了提高出入库效率，周转率高的物料应该离出入口较近从而使得总体的出入库时间较短。假设堆垛机取货时间可忽略，对于位于x排y列z层的货位(x， y， z)上的某货物，其出入库时间可简化为堆垛机 运行时间，即 x v x + y v y + z v z 。仓库在一定周期内的出入库效率可用以下函数表示： f 1 = ∑ x = 1 a ∑ y = 1 b ∑ z = 1 c ( x v x + y v y + z v z ) ⋅ p x ， y ， z 2.2. 货架稳定性原则 为了保持仓库货架的稳定性，按照上轻下重、降低重心的原则，仓库货架的总重心可表示为f 2 ： f 2 = ∑ x = 1 a ∑ y = 1 b M x ， y ， z ⋅ z ∑ x = 1 a ∑ y = 1 b M x ， y ， z 联立以上目标函数，可得货位优化模型为： { min f 1 = ∑ x = 1 a ∑ y = 1 b ∑ z = 1 c ( x v x + y v y + z v z ) ⋅ p x ， y ， z min f 2 = ∑ x = 1 a ∑ y = 1 b M x ， y ， z ⋅ N x ， y ， z ⋅ z ∑ x = 1 a ∑ y = 1 b M x ， y ， z s . t . { 1 ≤ x ≤ a 1 ≤ y ≤ b 1 ≤ z ≤ c x ， y ， z ∈ Z 显然，这是一个多目标优化问题，通过对设置权重，可将多目标问题转化成单目标问题： f = ϖ 1 ∑ x = 1 a ∑ y = 1 b ∑ z = 1 c ( x v x + y v y + z v z ) ⋅ p x ， y ， z + ϖ 2 ∑ x = 1 a ∑ y = 1 b M x ， y ， z ⋅ N x ， y ， z ⋅ z ∑ x = 1 a ∑ y = 1 b M x ， y ， z 其中 0 ≤ ϖ 1 ≤ 1 ， 0 ≤ ϖ 2 ≤ 1 且 ϖ 1 + ϖ 2 = 1 。
system: [SYSTEM]

user: 3. 算法设计 在标准遗传算法(Standard Genetic Algorithm， SGA)中，所有个体构成的种群是一个不可分割的整体，遗传操作算子作用在整个种群上。单种群遗传操作策略对初始参数较为敏感，算法收敛性能差，容易早熟、陷入局部最优。为了提高遗传算法效率，Tsutsui [ 10 ] 提出了种群分裂(forking)的思想用于多峰优化问题中寻找多个峰值。多种群遗传算法(Multi-population Genetic Algorithm， MPGA)随之发展而来。它在遗传算法并行运算的基础上，采用多个种群进行协同进化。对于不同的种群，采用不同的遗传操作参数组合来控制种群的进化，而且，各种群之间并不是相互独立的，它们通过移民算子来实现种群之间的信息交换，以实现搜索种群染色体个体的多样性，达到全局搜索的效果，避免未成熟收敛问题。 本文提出的双种群协同进化遗传算法(Double Population Genetic Algorithm， DPGA)将种群划分为主、从两个种群，两个种群按照不同的策略来完成各自的进化。主种群用于加快算法收敛，采用适应值共享策略，在选择过程中采用轮盘赌选择策略并结合了精英保留策略，也可视为精英种群；从种群的进化目标是提高种群的搜索能力，需要尽量维持较高水平的多样性，选择策略使用锦标赛选择策略，同时采用随机移民策略来维持种群个体的多样性，也可视为普通种群。算法描述如下： Step 1：初始化：t = 0，种群规模N，随机初始化种群 P S ( t ) ， P S ( t ) 计算种群的适应度值，将种群按适应度值降序排列； Step 2：选择前M个优秀个体作为精英库 B e s t ( t ) 成员； Step 3：记录 P M ( t ) 中的最优个体M-elite (t)，记录 P S ( t ) 中的最优个体S-elite (t)，并用S-elite (t)替换 P M ( t ) 中适应值最小的个体； Step 4：主种群 P M ( t ) 经适应值共享后选择产生子种群 P M ( t + 1 ) 并对 P M ( t + 1 ) 执行交叉、变异操作； Step 5：对精英库 B e s t ( t ) 中的每个个体 B e s t i ( t ) ， ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， M ) ，分别与M-elite (t)执行交叉和变异操作，得到新个体 B e s t ′ i ( t ) ，若新个体的适应度值大于M-elite (t)的适应度值，则替换掉 P M ( t + 1 ) 中适应度值最小的个体； Step 6：记录 P M ( t + 1 ) 中的最优个体M-elite (t + 1)，若其优于 B e s t ( t ) 中的最优个体，则用M-elite (t + 1)取代 B e s t ( t ) 中的最差个体，得到更新后的精英库 B e s t ( t + 1 ) ； Step 7：在从种群 P S ( t ) 中选出种群 P S ( t + 1 ) 进行交叉、变异等演化操作； Step 8：更新种群； Step 9：判断是否满足终止条件；若是，则结束；否则转到Step 3。 3.1. 编码设计 在电力自动化立体仓库中，所有物品需要通过托盘入库并依托于托盘存放在某一货位上。也就是说入库操作就是为托盘寻找合适货位并通过堆垛机存放在该货位上。考虑到入库时可选货位数量是固定的，我们选择整数编码的方法，每个个体的编码表示一种可行的货位分配方案：用数字所在位置表示货位，数字表示托盘编号，无托盘货位上设置为0，从而形成一条染色体，染色体长度为可选货位的数量。 3.2. 种群初始化 遗传算法的最终结果会受到种群规模的影响。种群规模越大其代表性就越强，优化的幅度就越大；种群规模越小其代表性就越差，优化的幅度就越小。但同时，种群规模越大，其计算过程就会越复杂。一般在设计遗传算法时会将种群规模控制在50~500之间，这样既可以保证种群的多样性又可以避免计算过程太复杂。 种群初始化方法为随机生成一定数目的个体来作为遗传算法初始种群。在本文应用实例中，设定空闲货位数目为K，将入库的L个托盘依次编号为1~L，初始种群为由1~L及(K-L)个0随机排列组成的长度为K的数组。 3.3. 适应度评价函数 适应度是遗传算法描述个体性能的重要指标，算法根据适应度的大小对个体进行优胜劣汰，适应度越大的个体遗传到下一代的概率就越大。 根据建模过程中得到的函数模型，电力仓库货位优化问题为求函数的极小值问题，因此，可采用原目标函数加1后取倒数来形成适应度函数，即： 3.4. 遗传进化运算 3.4.1. 选择运算 选择运算是体现了“适者生存”原理，通过适应度评价选择出优质个体。在主种群选用轮盘赌选择(Roulette wheel selection)方法，即个体被选中的概率取决于该个体的相对适应度。第i个个体的相对适应度如下式所示： p i = F i ∑ 1 N F i 其中，F i 为第i个个体的适应度，N为种群中个体总数， ∑ 1 N F i 为所有个体总适应度。 执行选择操作时，随机生成一个数 R ∈ [ 0 ， 1 ] ，若 0 ≤ R ≤ p 1 ，则选择个体1； p i − 1 ≤ R ≤ p i ( i > 1 ) ，则选择个体i。 在从种群使用锦标赛选择策略(Tournament Selection)。锦标赛选择策略是遗传算法中最为流行的选择策略。其思想是在整个种群中每次选取n个个体，以适应度值为度量参与竞争(即锦标赛)，从中选择适应值最高的个体作为新一代群体中的个体，重复这样的操作直到个体数达到群体规模。通常情况下取n = 2，也被称为二元锦标赛选择(Binary Tournament Selection)。 3.4.2. 交叉运算 交叉运算是指对两个父代个体中部分基因相互交换从而形成子代个体。设交叉概率为 p c ，将两个父代个体上随机两个位置之间的基因进行交换，并调整使其余基因合法，即可得到两个子代个体。在本文中使用Order Crossover (OX)。该交叉运算的主要步骤如下： 首先随机选择一对染色体(父代)中几个基因的起止位置(两染色体被选位置相同)： 第二步，生成一个子代，并保证子代中被选中的基因的位置与父代相同： 第三步，先找出第一步选中的基因在另一个父代中的位置，再将其余基因按顺序放入上一步生成的子代中： 3.4.3. 变异运算 本文采用基本位变异法实现变异运算。设变异概率为 p m ，考虑到个体的合法性，当个体满足变异条件时，随机选择变异点和交换点，直接交换位于变异点和交换点上的两个基因，从而形成合法的子代个体。
system: [SYSTEM]

user: 4. 实验仿真与分析 对于江苏某电力自动化立体仓库，该仓库配备高层立体货架共有6排20列4层，共计480个货位，水平方向使用传送带，垂直方向使用巷道式堆垛机，仓库和货位的相关参数见表1： Table 1 Automatic three-dimensional warehouse operation parameter 货位排间距 1230 mm 货位列间距 1020 mm 货位层间距 1900 mm 货位长宽高 1200 × 1000 × 1000 (mm) 货位最大承重量 1吨 传送带平均运行速度 1 m/s 堆垛机平均运行速度 1.8 m/s 表1. 自动化立体仓库运行参数 为了方便计算，假设传送带和堆垛机以恒定速度运行，启动和拣选物料的时间忽略不计。 以该仓库在2018 年7 月的运行数据为例，该月份上下架物料如表2所示，某次入库初始空闲货位信息如表3所示，待入库托盘信息如表4所示。 Table 2 Material data of upper and lower shelve 物料 上下架次数 数量 10 kV电缆中间接头，3 × 240，直通接头，冷缩，铜 18 36 10 kV电缆中间接头，3 × 400，直通接头，冷缩，铜 30 261 10 kV电缆终端，3 × 120，户内终端，冷缩，铜 10 10 10 kV电缆终端，3 × 400，户内终端，冷缩，铜 12 30 10 kV电缆终端，3 × 70，户内终端，冷缩，铜 57 259 10 kV电缆终端，3 × 70，设备终端，预制，铜 16 84 1 kV电缆终端，4 × 150，户内终端，热缩，铜 5 150 1 kV电缆终端，4 × 150，户外终端，冷缩，铜 3 3 1 kV电缆终端，4 × 240，户外终端，冷缩，铜 24 726 1 kV电缆终端，4 × 95，户内终端，热缩，铜 20 40 20 kV电缆中间接头，3 × 120，直通接头，冷缩，铜 12 15 20 kV电缆中间接头，3 × 240，直通接头，冷缩，铜 22 58 20 kV电缆中间接头，3 × 400，直通接头，冷缩，铜 8 62 20 kV电缆终端，3 × 120，户内终端，冷缩，铜 6 12 20 kV电缆终端，3 × 240，户内终端，冷缩，铜 16 112 20 kV电缆终端，3 × 400，户内终端，冷缩，铜 33 150 20 kV电缆终端，3 × 70，户内终端，冷缩，铜 12 156 低压开关，断路器，250 A，四相 7 21 表2. 上下架物料数据 Table 3 Initial free cargo location informatio 空闲货位编号 排 列 层 空闲货位编号 排 列 层 1 3 6 1 11 2 18 1 2 4 1 4 12 4 18 3 3 4 1 3 13 2 16 2 4 2 16 1 14 5 7 1 5 3 19 2 15 4 17 3 6 4 12 2 16 5 3 1 7 2 4 4 17 1 20 1 8 4 9 4 18 1 16 2 9 6 12 2 19 6 19 4 10 4 6 2 20 1 18 4 表3. 初始空闲货位信息 Table 4 Incoming pallet informatio 托盘编号 托盘质量 物品周转率 1 86 0.6 2 122 0.4 3 95 1.9 4 154 0.27 5 39 0.4 6 75 0.53 7 32 0.53 8 107 0.8 9 62 0.33 10 124 0.1 表4. 待入库托盘信息 为了验证DPGA的有效性，运用DPCGA和SGA分别对模型进行求解，取交叉概率 p c = 0.7 ，变异概率 p m = 0.01 ，初始种群规模设为50，最大迭代次数为500，DPCGA中精英种群规模为25，将DPGA和SGA分别重复运行30次，记录每一次迭代中的最优适应度值，得到两种算法的平均收敛曲线如图1所示。为了衡量解的质量和算法的稳定性，计算多次重复运行条件下所得最优解的平均值和均方差如表5所示。 图1. 最优适应度值迭代曲线 Table 5 Algorithm stability and effectivenes 算法 最大值 最小值 平均值 均方差 SGA 0.3498 0.3089 0.33557 0.0103 DPCGA 0.3603 0.3603 0.3603 - 表5. 算法稳定性和有效性 如表5所示，DPCGA多次重复运行得到最优解的最大值和最小值相等，即每次重复运行可以得到同样的最优解。这说明了DPCGA对初始种群不敏感，能够稳定的收敛于全局最优解。而SGA在不同的初始条件下获得的解不一定能收敛于全局最优解，对初始种群较敏感，容易陷入局部最优。同时由图1可见，DPCGA在100次迭代以后就可以稳定，而SGA需要迭代400次以上。也就是说，DPCGA能够更快的收敛到最优解，而且相对SGA而言获得解更稳定，这是由于DPCGA引入了精英保留策略，较不容易丢失较优解，总体来讲更容易获得高质量的最优解。可见DPCGA在收敛速度、解的质量等方面均优于SGA。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结束语 货位规划与分配是仓库作业的重要环节，合理的货位规划与分配是有效提高仓库作业效率的关键手段之一。本文以电力自动化立体仓库为研究对象，对货位分配方案进行了研究。首先，通过分析货物重量对货架稳定性的影响，以及货物的出入库频率和到达货位所需的时间对出入库作业效率的影响，建立了货位分配优化模型；然后提出了一种基于双种群协同进化的遗传算法对模型进行求解。最后，通过实验对模型及其求解方法进行了有效性验证。结果表明，该算法较标准遗传算法更快收敛，能更稳定的获得较好的最优解。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 目的：探讨血清降钙素原(PCT)检测在感染性疾病病原鉴别诊断中的应用价值。方法：回顾性收集本院临床各科室2017年1月至2017年9月收治的86例血培养阳性或九项呼吸道病原监测为阳性的感染性疾病患者，分析血清PCT检测在病原学鉴别诊断中的应用价值。结果：革兰阴性菌组PCT水平最高，其次为革兰阳性菌组，两组间比较有显著性差异，但该两组与其它4组比较均有非常显著性差异；真菌组与支原体组及Q热立克次体组三组PCT水平相当，三组间比较无显著性差异；病毒组PCT水平最低，与其余5组比较均有非常显著性差异。结论：血清PCT检测在感染性疾病病原早期鉴别诊断中有一定的应用价值，在病原学结果未获得前，可依据PCT水平推断可能感染的病原体，并给予相应的抗感染治疗。 关键词 :降钙素原，感染性疾病，病原，鉴别诊断 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 感染性疾病是临床中的常见疾病，不同病原体感染所选取的治疗方案也有所不同，因此，在采取经验性抗感染治疗措施前，首先应对当地不同感染部位、不同感染场所的常见病原体有所了解，并根据可以快速获得的相关检验指标进行分析，初步推断可能的治病病原体，从而制定较为合理的经验性抗感染治疗方案。 血清降钙素原(procalcitonin，PCT)是降钙素的前肽，一种无激素活性的糖蛋白。由甲状腺C细胞分泌产生，PCT在健康人血清中水平极低，几乎不能被检测到。但在细菌感染时，除甲状腺外，肝脏的巨噬细胞和单核细胞、肺、肠道组织的淋巴细胞及内分泌细胞都能合成分泌PCT，此时血清PCT水平会明显升高，且随感染进展或控制而持续在高水平或逐渐下降。而在病毒及支原体病原等感染时不升高或轻度升高 [ 1 ] 。血清降钙素原是一种含116个氨基酸的糖蛋白，无激素活性的降钙素前肽物质，半衰期25 h ~30 h，在体内能保持良好的稳定性 [ 2 ] ，目前，PCT已经作为检测及诊断细菌性感染的一项重要参数应用于临床，对于鉴别诊断感染性疾病及疾病严重程度评估具有极好的敏感度及特异度，优于白细胞计数、红细胞沉降率等临床指标 [ 3 ] ，有研究表明，PCT对于鉴别细菌与非细菌感染具有较高的敏感度及特异度，在区分革兰阳性菌及革兰阴性菌感染等方面同样具有一定的临床价值 [ 4 ] 。因此，本研究回顾性分析86例感染性疾病患者革兰阴性菌感染组、革兰阳性菌感染组、支原体、立克次体感染组、真菌感染组、病毒感染组血清降钙素原水平，探讨血清降钙素原检测在感染性疾病病原鉴别诊断中的应用价值。
system: [SYSTEM]

user: 2. 资料与方法 2.1. 一般资料 收集本院临床各科室2017年1月至2017年9月收治的86例血(痰、尿)培养阳性或九项呼吸道病原监测为阳性且入院48小时内进行了血清降钙素原检测的感染性疾病患者，其中男54例，女32例，年龄22~86岁，其中肺部感染55例，上呼吸道感染7例，泌尿系感染16例，肠道感染5例，胆系感染3例。排除合并结核菌感染者、自身免疫性疾病者、血液系统及其他系统恶性肿瘤者、急性外伤及烧伤等疾病者。 2.2. 方法 对全部患者于入院次日清晨空腹采集静脉血，PCT检测采用酶联荧光分析法，利用ROCHE cobase 411全自动免疫分析系统(德国)检测所有受试者血清PCT水平，试剂盒由罗氏公司提供。所有操作按照试剂盒使用说明严格进行。PCT ≥ 0.05 ng/mL为阳性标准。 2.3. 统计学处理 均数用：“ x ¯ ± s”表示吧，计量资料采用t检验，计数资料采用卡方检验。以P < 0.05表示组间比较具有显著性差异，以P < 0.01表示组间比较具有非常显著性差异。
system: [SYSTEM]

user: 3. 结果 1) 各组PCT水平、各组PCT > 0.5 ng/mL所占比、各组PCT > 2.0 ng/mL所占比见表1。 Table 1 PCT levels of different pathogen infection groups as well PCT > 0.5 (ng/mL) and PCT > 2.0 (ng/mL) and PCT > 5.0 (ng/mL) percentage of participant 组别 例数 PCT水平 (ng/mL) PCT > 0.5 (例/率) PCT > 2.0 (例/率) PCT > 5.0 (例/率) 革兰阴性菌组 48 6.20 ± 4.67 ▲ 48 (100%) ◇ 47 (98%) ▼ 42 (88%) ▲ 革兰阳性菌组 21 4.20 ± 2.36 △ 20 (95%) ◇ 17 (81%) ▼ 9 (43%) △ 真菌组 2 1.21 ± 0.87 ★ 2 (100%) ◇ 1 (50%) ▽ 0 (0%) ★ 支原体组 9 1.06 ± 0.74 ★ 5 (55%) ◇ 1 (11%) ▽ 0 (0%) ★ Q热立克次体组 3 0.98 ± 0.69 ★ 3 (100%) ◇ 1 (33%) ▽ 0 (0%) ★ 病毒组 3 0.06 ± 0.27 ☆ 0 (0%) ◆ 0 (0%) ○ 0 (0%) ★ 表1. 不同病原体感染组PCT水平及 PCT > 0.5 (ng/mL)、PCT > 2.0 (ng/mL)与PCT > 5.0 (ng/mL)者所占比例 备注：1、P ▲ △ < 0.05 ；P ★ > 0.05；P ▲ △ - ★ < 0.01；P ▲ △★ - ☆ < 0.01；2、P ◇ > 0.05；、P ◇◆ < 0.01；3、P ▼ > 0.05；P ▼ ▽ < 0.05；P ▼ ▽ -○ < 0.01。 2) 表1数据显示，革兰阴性菌组PCT水平最高，其次为革兰阳性菌组，两组间比较有显著性差异，但该两组与其它4组比较均有非常显著性差异；真菌组与支原体组及Q热立克次体组三组PCT水平相当，三组间比较无显著性差异；病毒组PCT水平最低，与其余5组比较均有非常显著性差异。 3) 各组间PCT > 0.5 (ng/mL)比例比较，病毒组与其它4组间比较有非常显著性差异，其它4组间比较无统计学差异。 4) PCT > 2.0 (ng/mL)比例比较，细菌感染组与真菌组、支原体组、Q热立克次体组及病毒组比较有显著性差异，但真菌组、支原体组、Q热立克次体组三组间比较无显著性差异，但该三组与病毒组比较有非常显著性差异。 5) PCT > 5.0 (ng/mL)比例比较，该组均为细菌感染者，但革兰氏阴性菌所占比例更高，两组间有显著性差异。
system: [SYSTEM]

user: 4. 讨论 PCT作为一种新的感染性炎性标志物目前已被广泛认可。在早期诊断重症感染、鉴别诊断细菌性和病毒性感染及原因不明性发热，评价病情活动情况、判断预后及合理指导应用抗菌药等均有重要参考价值。PCT作为临床新的炎性标志物，具有早期、特异、敏感的特性，优于传统的炎性标志物，可在临床广泛应用。 PCT在健康机体中水平极低，当机体发生严重细菌、真菌及寄生虫感染，或者多脏器功能衰竭及脓毒症时，PCT水平出现大幅度升高，且其水平的高低不受内部激素水平影响 [ 5 ] 。 本研究结果表明，PCT水平 < 0.5 (ng/mL)，病毒感染可能性较大，在无其它证据支持细菌感染存在时，可不必经验性抗感染治疗；PCT水平在0.5 (ng/mL)~2.0 (ng/mL)区间，强烈提示，细菌、真菌或衣原体、支原体等非典型病原体感染，应当经验性抗感染治疗；PCT水平 > 2.0 (ng/mL)提示细菌或真菌感染可能性较大，必须给予经验性抗感染治疗；PCT水平 > 5.0 (ng/mL)强烈提示细菌感染，且革兰阴性菌感染组的可能性更大，必须给予强有力(可覆盖某系统感染常见可能病原体)的抗感染治疗。所以建议对所有感染性疾病常规进行血常规、PCT、血培养及其它相关标本的病原学检查，在病原学结果未获得前，可依据PCT水平推断可能感染的病原体，并给予相应的抗感染治疗，以期提高经验性抗感染治疗的准确性、有效性。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 为满足读者对古籍的检索阅读的需求，提高古籍的利用价值，保护古籍的完整性，并且针对大数据量下古籍搜索服务的效率低的问题，本文设计并构建了一种以Solr/Lucene全文搜索技术为核心，结合SpringBoot、Nginx等多门技术的数字化古籍书库系统。本文介绍了该系统的架构设计，首先提取古籍图书的元数据建立Solr索引，再利用SpringBoot搭建应用服务器，管理客户端与Solr数据中间的访问和存储，采用Nginx作为静态资源服务器，提供古籍图书图片的存储访问。经过测试和应用结果表明，该系统搜索结果齐全，包含了古籍的元数据信息和图片路径信息；搜索方式多样，响应时间短，系统检索时间大大优于传统的数据库检索。 关键词 :古籍，全文搜索引擎，Solr，Nginx，SpringBoot Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 古籍作为中华历史文化的产物和依托，具有重要的学术意义和历史文物价值。古籍大多以纸质为载体保存，而且大多都很脆弱，大量的古籍深藏于仓库之中，不方便学者借阅，更加难以得到学者的合理利用 [ 1 ] 。近些年来，信息技术的快速发展推动了各行各业信息化管理的转型过程，在信息化逐渐成熟的背景下图书信息化建设水平也越来越高 [ 2 ] ，数字化书库以其图书的快速检索、在线阅读等功能受到读者的广泛欢迎。 当前，图书系统中主要采用两种检索模式：1) 以传统的数据库为基础，利用成熟的商业数据库使用SQL语句检索图书信息；2) 利用全文检索技术原理，开发搜索引擎，如百度、Google等。随着数据量的不断增大，数据库的检索效率大幅度降低，并且数据库检索不支持复杂的查询方式。本文采用全文检索技术，提出了一种以传统数据库为存储，基于Solr/Lucene的分布式检索的方案，为古籍用户读者提供更加快捷多样化的检索服务，并采用Nginx作为静态服务器，提供古籍图书在线阅读的方案，为读者提供良好的在线阅读体验。
system: [SYSTEM]

user: 2. 技术综述 2.1. SpringBoot框架 Spring是一款为了解决企业应用程序开发复杂性而创建的开源的、轻量级的框架。Spring最重要的核心功能是IoC (Invertion of Controll，控制反转)和AOP (Aspect Oriented Programming，面向切面编程)。其中IoC用于管理Java对象和Java对象之间的依赖关系，AOP用于抽象和解耦业务代码和公共服务代码(如日志、安全、事务等)。IoC和AOP两大核心功能可以简化开发，使得代码具有良好的松耦合性和可测试性，为开发人员提供了很大的便利。 SpringBoot是由Pivotal团队提供的一个全新的基于Spring的框架，但大大简化了Spring应用程序的各个方面的配置，包括搭建程序框架、配置、开发和部署等。SpringBoot基于“约定优先配置”的原则，相比于Spring框架，开发人员不再需要大量繁琐的模板化配置 [ 3 ] 。 2.2. Nginx技术 Nginx [ 4 ] 是一个开源的、轻量级的、高性能的HTTP和反向代理服务器，是俄罗斯人Igor Sysoev为俄罗斯网站Rambler.ru开发的，具有高并发量、负载均衡、配置简单、内存消耗少、简单稳定、成本低廉、支持多系统等优点。 Nginx采用多进程的运行方式 [ 5 ] ，它采用异步非阻塞与IO多路复用的方式来处理请求。区别于传统 Web 服务器为每个连接创建一个进程或线程，Nginx中使用worker进程来处理不同的请求。Nginx正常启动后，会首先创建一个master进程，之后会从master进程中fork出几个worker进程，master进程作为worker进程“父亲”的角色。当master进程接收请求连接后，会将实际的处理工作交给下面的worker进程，master进程只负责监督和管理工作。基本的网络事件是通过worker进程进行处理的。Worker进程的数量一般要求与服务器的CPU核心个数保持一致，多个worker进程之间通过平等的竞争客户请求来获取处理连接的机会，进程之间彼此保持独立，不会出现此进程处理另一进程中请求的情况 [ 6 ] 。Nginx多进程模型如图1所示。 图1. Nginx内部工作原理 2.3. Solr/Lucene全文检索技术 Solr是Apache基金会开源搜索引擎Lucene下的子项目 [ 7 ] ，它是一个高性能、基于Lucene (开源搜索引擎框架)的全文搜索服务器，它基于Java开发，具备良好的易用性、跨平台性和移植性 [ 8 ] 。Solr的内部结构如图2所示。 图2. Solr内部结构图 Solr底层的核心技术是通过Lucene实现的。Solr专注于企业级应用，Lucene更加专注于搜索底层的设计。Lucene仅提供搜索服务，不提供支撑搜索服务的管理。Lucene提供高度优化的倒排索引搜索功能 [ 9 ] ，它将文档按照约定的结构构建倒排表，并将索引和数据存储在文件中，文件格式被高度的优化以确保能被Searcher快速加载并且响应搜索 [ 10 ] 。Solr与Lucene的关系如图3所示。 图3. Solr和Lucene的关系图 2.3.1. 全文搜索引擎工作原理 全文检索是计算机程序通过扫描文章中的每一个词，对必要的词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置。当用户查询时根据建立的索引查找，类似于通过字典的检索字表查字的过程。 全文搜索引擎通常由五个部分组成：数据采集、数据处理、数据索引、数据搜索和用户接口 [ 11 ] 。数据采集指的是将要检索的内容(一般是元数据信息)保存到本地数据库中；数据处理是对数据进行预处理，生成符合存储和检索的格式；数据索引负责对上一步处理后的数据建立索引；数据搜索负责根据用户的检索关键词，查询索引库，然后将匹配的结果按照设定的排序规则进行排序反馈给用户；用户接口是指用户与搜索引擎进行交互的页面或者API，用户可以通过接口来进行数据搜索操作，其工作原理如图4所示。 图4. 全文搜索引擎工作原理 2.3.2. 倒排索引结构 倒排索引 [ 12 ] (Inverted index)是一种索引方法，被用来存储在全文搜索下某个关键词在一个文档或者一组文档存储位置的映射。而倒排索引结构是一种以时间换空间的索引方式，是通过记录关键词和其对应的文档编号来存储数据的，即先记录关键词，然后记录包含该关键词文档的编号。其主要原理如图5所示。 图5. 倒排索引结构图 根据倒排索引的结构可以看出，全文搜索引擎采用该结构，用户通过关键词来搜索文档，只要找到关键词，然后就可以找到包含该关键词的所有文档编号。这种结构很大程度上简化了搜索文档的过程，提高查询的效率。 2.3.3. 分词技术 中文分词 [ 13 ] 是自然语言处理的基础和关键 [ 14 ] 。分词技术就是搜索引擎针对用户提交查询的关键词串进行的查询处理后根据用户的关键词串用各种匹配方法进行分词的一种技术。主要分为三类： 1) 机械式分词法：也称词典分词法，它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个“充分大的”机器词典中的词条进行匹配。该方法有三个要素，即分词词典、文本扫描顺序和匹配原则。 2) 基于语义的分词方法：语义分词法引入了语义分析，对自然语言自身的语言信息进行更多的处理，如扩充转移网络法、知识分词语义分析法、邻接约束法、综合匹配法、后缀分词法、特征词库法、矩阵约束法、语法分析法等。 3) 基于统计的分词法：该方法的主要思想：词是稳定的组合，因此在上下文中，相邻的字同时出现的次数越多，就越有可能构成一个词。因此字与字相邻出现的概率或频率能较好地反映成词的可信度。可以对训练文本中相邻出现的各个字的组合的频度进行统计，计算它们之间的互现信息。互现信息体现了汉字之间结合关系的紧密程度。当紧密程度高于某一个阈值时，便可以认为此字组可能构成了一个词。该方法又称为无字典分词。 目前主要的分词器 [ 15 ] 如表1所示： Table 1 Various word breaker 分词器 内部操作步骤 Standard-Analyzer 基于复杂的语法实现词汇单元化， 这种语法规则可以识别Email地址、首字母缩写、字母数字等 Simple-Analyzer 在分字母字符切分文本，并将其转成为小写形式 IK-Analyzer 实现了以词典作为基础信息的正方向切分， 以及正反双向最大匹配切分，是第三方实现的分词器 ICTCLAS4J 中科院的分词器，是基于语义分词的，简化了传统分词程度的复杂度 表1. 常用分词器介绍比较 标准的中文分词器会把中文句子的每个字都拆开，IK分词器会先加载两个词典：扩展词典和扩展停止词典，然后对中文的分词比较准确，因此本系统采用IK中文分词器。