机械设计第32卷第1期
外骨骼助力系统（也称骨骼服，下称助力系统，见图1）设计目标为明显增强人的负重能力和耐力，关节处的
驱动设备提供行走所需要的动能与势能补偿。系统典型的工况包括行走、奔跑、单膝跪、双腿下蹲等，其中行走工况最常使用。典型工况的动力学分析是控制、动力驱动设计基础。关节各工况最大瞬时力矩、最大瞬时功率计算为电源、驱动设备提供更为直接的设计参数。
助力系统主要机械构件为一对仿生腿、髋部承载系统、背架结构。运动时关节承受的转矩、提供的补偿力矩与人体进行相同运动时的特性相同。通过对人体行走步态分析便可得到仿生腿及驱动设备的运动和动力特性。早期研制的助力系统为一个自由度RoboKnee 系统，用户意图通过膝关节角度变化和地面支反力决定系统对膝关节施加力矩以保证大小腿的肌肉能得到
松弛，但其本身笨重的结构及当时较短的电池续航周期都制约着它的发展和推广［1］。美国加州大学伯克利分校研究者通过分析临床步态数据，并以此为主要依据设计助力系统构架，得到髋关节、膝关节、踝关节的角度变化、力矩变化曲线，开发出下肢承载的外骨骼系统BLEEX ［2］。不同于机器人，助力系统运动由人体主导，运动状态与人体同步。人体运动一个显著特点是通过各关节协同作用使能量代谢最小化。不同工况下人体步态的测定及以之为驱动的动力学分析将优化助力系统的能耗设计。国内学者侧重于外骨骼控制和结构设计方面的研究，海军航空工程学院的杨智勇、归丽华等提出基于位置内环的力控制方法简化了人体与助力系统的耦合［3］，哈尔滨工业大学的李庆玲等研究了表面肌电控制方法在助力系统控制中的应用［4］。目前还
*收稿日期：2013-06-20；修订日期：2014-07-15
基金项目：国家自然科学基金资助项目
（51175442）；中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（SWJTU12CX040）五连杆外骨骼助力系统行走步态模型能量补偿*
邵建兵，程文明，刘放，张则强
（西南交通大学机械工程研究所，四川成都
610031）
摘要：人体行走过程包括支撑和摆动两相，脚后跟触地改变系统几何拓扑，使得步态变化不可导。外骨骼助力系统正常工作时运动状态与人体步态一致。文中运用位移激励法建立了一个支撑相过程中由驱动方程和约束方程组成的外骨骼行走步态模型拉格朗日方程组，通过三维捕捉系统确定人体不同负载下行走步态，通过方程组逆求解求得广义驱动力。脚跟触地导致系统能量损失，运用运动数据相空间分解方法分离出损失部分动能。理论计算出单腿支撑行走过程系统功率补偿密度和脚后跟触地瞬间动能损失，绘出各关节驱动功率时程变化曲线并对关节驱动器设计做了探讨。
关键词：外骨骼；行走；位移激励；变量相空间分解；功率补偿密度中图分类号：TH112；TH113
文献标识码：A
文章编号：1001-2354（2015）01-0024-06
Energy compensation of a five-link walking exoskeleton model
SHAO Jian-bing ，CHENG Wen-ming ，LIU Fang ，ZHANG Ze-qiang
（Institute of Mechanical Engineering ，Southwest Jiaotong University ，Chengdu 610031）
Abstract ：Exoskeleton is a multi-body system whose kinematics can be described by Lagrange equations and is syn-chronous with human gait．System topology changes when the heel strikes ，making the gait non-derivable．Lagrange equations of a walking exoskeleton model made up of both imposed and constrained ones ，were established by displacement excitation method．The walking gait under different loads was captured by 3D caption system and used as driving items to get generalized forces by inverse-solving of Lagrange equations．Both the power compensation on stance phase and energy loss on heel strikes were calculated．Timing of power supply was then calculated ，and the driver selection for each joint was also discussed．
Key words ：exoskeleton ；walking ；displacement excitation ；variations decomposition ；power compensation density
第32卷第1期2015年1月
Vol.32No.1
Jan.2015机械设计
JOURNAL OF MACHINE DESIGN
DOI:10.13841/https://www.doczj.com/doc/7219248795.html,ki.jxsj.2015.01.005
2015年1月
没有以真实步态测定及加载为基础的助力系统液压缸或电机的设计研究。
助力系统为多体系统，其运动状态可通过拉格朗日方程描述。人体典型行走过程中，单腿运动有支撑和摆动两相，脚跟着地是两相分界点。支撑相运动被比作一个倒立的单摆，相关肌肉群发力完成另一支腿从离地到触地的过程。在地面无打滑情况下，起支撑作用脚的移动自由度被约束，人体对其他自由度如踝、膝、髋三关节均会施加不同大小的力矩。此过程可运用基于位移激励方法的系统拉格朗日方程描述，方程可分解为驱动和约束方程。在通过三维动态捕捉系统测得步态基础上，通过对驱动方程组逆求解可求得广义力驱动函数，进而求得关节功率补偿曲线。行走过程中脚后跟触地会损失系统部分动能，系统拓扑相应改变，关节驱动加载不可导，拉格朗日方程逆求解方法不再实用，因此引入拉格朗日乘子和动态变量相空间分解方法［5］。损失与未损失部分动能的速度分量分别在两个相互正交的运动空间，前者运动状态受约束条件制约。两者的分离可用系统参数矩阵广义逆投影［6］。文中将建立矢状面内助力系统多体行走模型和由驱动方程和约束方程组成的拉格朗日方程组，引入拉格朗日乘子法和运动变量相空间分解方法推导系统功率补偿解析表达式，测试记录不同负载下（空载、20kg，40kg，60kg）行走步态，求解各关节驱动功率时程变化曲线及脚跟触地过程系统能量损失。
1多体模型及方法
1．1多体行走模型
外骨骼机械结构包括背架、大小腿、髋部承载结构、鞋底、连杆、销轴等。结构自由度设计满足人体基本动作要求。其中布置在助力系统左右髋、膝、踝关节相应位置的6个旋转运动副满足下肢各个关节屈伸运动需求。载荷与电源等自重均布在背架结构。
多体系统在矢状面内的行走模型如图2所示，模型由5根杆件组成。行走模型排除两脚同时离地状态，运动包括倒单摆和两脚触地两个状态。模型共7个独立广义自由度，分别为左腿脚后跟（此时右腿为支撑脚）位置自由度q1，q2，左右踝、膝关节屈伸自由度q3，q4，q6，q7，髋部屈伸自由度q5。载荷、背架、电源及液压设备质量均分布在躯干部分，大小腿用等长杆件代替。
模型参数：大小腿及躯干设计长度分别为0．4，0．5，0．6m，躯干、大小腿设计质量分别为20，2，1．5kg。不同负载工况下负载均加载到躯干。
模型行走步态将通过第2节实验测定。
1．2基于位移激励的拉格朗日方程
约束系统拉格朗日方程通常表示为：
d
d t
鄣T
鄣q觶
鄣鄣-鄣T
鄣q
+鄣U
鄣q
=f f+f c（1）式中：T，U——
—倒单摆过程系统动能与势能；
q——
—广义自由度向量，q=（q1，q2，…，q i）T；
f f，f c——
—非保守广义驱动力及广义约束力。
T＝1q觶T M（q）q觶（2）
U＝1
2
q T K（q）q（3）式中：M（q），K（q）——
—系统质量和刚度矩阵，关于q的函数矩
阵，M i j＝鄣
鄣q觶j
鄣T
鄣q觶i
鄣鄣，（i，j＝1，2，…，7），K i j
通过式（3）及U的泰勒展开得到。
基于式（1）~式（3），改写式（1）可得到方程组（4）：M（q）q咬+C（q，q觶）q觶+K（q）q=f f+f c（4）式中：C（q，q觶）=鄣（Mq
觶）
鄣q
q觶-1
2
鄣（Mq觶）
鄣q
q鄣T。
广义自由度向量q可拆分为（q f，q c），其中q c为受激励自由度，q f为除q c外其他广义自由度。模型中，驱图2
失状面内助力系统行走模型
背架系统
髋部承载系统
下肢承载系统
传感靴系统
图1西南交通大学研制的外骨骼机械结构模型
邵建兵，等：五连杆外骨骼助力系统行走步态模型能量补偿25
机械设计第32卷第1期
动系统对包括q 3，q 4，q 5，q 6，q 7所在关节处提供能量补偿，故q f ＝（q 3，q 4，q 5，q 6，q 7）T ；单腿支撑中支撑脚受地面约束激励，故q c =（q 1，q 2）T 。
基于q f ，q c 分解的系统拉格朗日方程拆分为由驱动方程和约束方程组成的方程组为：
M ff M fc M cf M cc
c c q 咬f q 咬c c c c c c c c c +C ff C fc C cf C cc c c q 觶f q 觶c c c c c
c c c c +K ff K fc K cf K cc c c q f
q c
cc
=
F app f F app c c c +
F R
cc
式中：F app f ———关节广义驱动力向量；
F R ———
广义支反力向量；F qpp c ———
广义约束力向量。单脚支撑过程不打滑，系统未对广义约束坐标施加驱动力，故F app c 为0。
由上可得：
F app f =M ff q
咬f +M fc q 咬c +C ff q 觶f +C fc q 咬c +K ff q f +K fc q c （5）F R =M cf q
咬f +C cf q 觶f +K cf q f +M cc q 咬c +K cc q c +F app c （6）根据式（5）可得关节功率补偿式：
P app =F app f q
觶f （7）
1．3广义自由度相位空间分解
脚跟触地瞬间，地面给脚一个冲量，约束脚后跟平
动自由度，系统立即损失部分动能。假设触地瞬间系统形态未发生改变，即δq =0，系统势能改变为零。
触地过程系统满足约束系统一般表达式：
乙（f i
-f f
-f c
）·δq =0
（8）
式中：f i =M （q ）q
咬+C （q ，q 觶）q 觶+K （q ）q 。对动可容许变量δq ，系统同时满足式（9）：
δq T f c =0
（9）
式（9）中约束力f c 可用运用式（10）所示的拉格朗日乘子法表达：
f c =A T λc
（10）
式中：λc ———拉格朗日乘子，2×1数组，仅是关于时间的函数；
A ———
坐标转换矩阵，满足（x c ，y c ）=A T q ;（x c ，y c ）———触底脚后跟笛卡尔坐标。
由式（4）和式（10）得到含有乘子的系统拉格朗日方程式：
M （q ）q
咬+C （q ，q 觶）q 觶+K （q ）q =f f +A T λc （11）
式（9）中δq 可通过A 的一个广义逆矩阵分解为
δq c ，δq a 。δq c 满足约束条件，触地瞬间该速度分量变为0；δq a 为约束条件下可容变量，触地后速度分量保留。δq c ，δq a 可分别通过运用质量矩阵（M ）作为位形流形
及其切空间的测量度来阐释，此处通过定义M 与A 及
相关的广义逆矩阵实现广义自由度的正交分解，式（12）为此条件下广义逆矩阵定义［3］。拆分方式可通过式（13）投影实现：
A ◇＝M －1A T （AM －1A T ）－1（12）δq =A ◇A δq +（I -A ◇A ）δq
（13）
式中：I ———7×7单位矩阵。
记：P c =A ◇A ，P a =（I -A ◇A ）
速度分量v c =P c q
觶与v a =P a q 觶关于质量矩阵正交，满足式（14）：
v T c Mv a =v T
a Mv c =0
（14）由此可得损失动能T c ：
T c =1v T c Mv c =1q 觶T P T c MP c q
觶（15）
2步态测定
实验人员为健康成年男性年龄，体质量72kg ，身高
1．75m ，无心肺方面病史、无运动障碍。采用模块化承载
背包，通过放入规定质量砝码实现0~60kg 承载。总计
23个反射标记器贴在受测试者身体运动关节处，每个标
记器标记该点空间3个方向位移，六相机Qualisys 运动捕捉系统（Qualisys AB ）记录所有标记器空间位移，采样频率200Hz 。实验者被要求在空载、20kg ，40kg ，60kg 四种不同工况下在以4．8km /h 速度测试带上行走。
反射标记器将人体分为5小段，每小段长度通过捕捉系统记录数据求得。所有数据均用零相位，二次、低通巴特沃斯滤波器过滤，频率为8Hz 。q 1，q 2为脚跟在矢状面的平动数据（分别为水平和竖直方向）。q 3，
q 4，q 5，q 6，q 7可通过图2所示的人体分段几何模型计
算得出。步态中脚跟及脚尖着地判定分别采用De
Witt 的算法［7］，支撑相分界点则处在两者中心［8］。通过
将5组数据对时间微分，分别得到一个支撑相中五关节角速度时程变化曲线（图3）。从图3可知膝关节和踝关节在不同负载角度变化趋势不明显，髋部角度变化呈线性。膝关节角度变化随着负载增加有微弱减小趋势。
（a ）支撑脚踝
时间t /s
1008060400
0.10.20.30.40.5
角度/（°）
26
2015年1月
邵建兵，等：五连杆外骨骼助力系统行走步态模型能量补偿3计算结果与分析
模型采用第2节测定的步态加载，根据式（6）和式
（15）计算。
3．1支撑相过程
（1）4种工况5个关节中，最大瞬时功率（770W ）出现在60kg 工况处（图4a ），系统正以支撑脚为支点，做倒单摆运动，重心从低位开始运动到高位。踝关节作用力远大于其他关节，足见踝部力矩补偿在此刻占主要地位。
（2）随着重物的增加，踝部在0．13s 左右所需的功率补偿显著增加，20kg 工况需要253W ，40kg 需要
406W ，60kg 工况达到727W （图4a ）。不同于人体踝部
类似于“刹车”的关节结构，助力系统此处采用铰接结构，垂直方向力的传导性弱，关节力矩补偿就越显重要。
（3）膝关节处的功率补偿曲线体现出此关节在系统承载过程中的关键作用。补偿值从0．1s 起就开始为负，即对系统做负功，防止系统在重力作用下下落，增强系统在垂直方向力的传导能力。负载工况下最大补偿功率分别是338，588，－714W ，相对于空载工况，局部极值减少（图4b ）。
（4）髋部功率补偿与踝部、膝部不在同一数量级，
最大为50W ，且正负交替，幅度相当（图4c ），因此可以使用弹簧等储能装置代替油缸、电机等对控制要求较高的动力设备。
（5）摆动腿两关节最大瞬时功率补偿低于40W （图4d 、图4e ），不同工况差值小于20W 。
（6）负载小于20kg 工况功率补偿曲线形态和幅值较为接近，高负载工况功率补偿曲线的形态和幅值都有明显的改变（图4a 、图4b 、图4c
）。
（c ）髋关节
时间t /s 00.10.20.30.40.5
500-50
-100
功率/W
（b ）
支撑膝关节
时间t /s
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
120100806040角度/（°）
（c ）
髋关节
时间t /s
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
9085807570
角度/（°）
（e ）
摆动踝关节
时间t /s 00.10.20.30.40.5
150100500
角度/（°
）
时间t /s 00.10.20.30.40.5
1201008060
角度/（°）
（d ）摆动膝
图34种工况下关节角度变化曲线
（a ）支撑脚踝
时间t /s 10005000-500-1000
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
功率/
W
（b ）支撑膝关节
时间t /s 0
0.10.20.30.40.5
5000-500
-1000
功率/W
0kg ；20kg ；40kg ；60kg
27
机械设计
第32卷第1期
踝、膝、髋3关节补偿功率变化的绝对值之和为助力系统总的补偿功率，图5为4种工况下系统总功率补偿曲线。
从图5可看出，60kg 工况下最大瞬时功率补偿约
1050W ；0．08s 附近为最小（小于50W ）。0．2s 后增长
或变化幅度减小，4种工况分别对应的补偿功率均值为335，445，646，860W ，增长呈线性趋势。助力系统功率补偿密度为系统单位质量所需功率补偿值：
ρs =P T
m T
（17）
式中：P T ———系统总补偿功率；
m T ———
系统总质量。由表1可知，理论计算得出的系统功率补偿密度在空载时最大，负载20kg 时减小到9．5W /kg ，此后随负载增加有微小增大趋势。负载工况下功率补偿密度均低于10W /kg 。
目前国内移动电源的能量密度普遍低于250Wh /kg 。助力系统受自身质量设计限制，能携带的电池质量不宜过重。参考驱动系统的有效做功率，自身质量为
5kg 、储能48V 24Ah 的电源在60kg 工况下续航时
间不到1h ，电池成为制约助力系统发展的重要因素。在此背景下减少驱动器个数以减少电能消耗是有效选择。正如前段描述，髋部可用其他储能元件代替；踝部
补偿力矩具有脉冲特点，持续时间短，且高负载下正负交替，幅值相当，弹性设备储能元件代替该处驱动器具有可行性。
3．2脚跟触地能量损失
助力系统损失动能T c 经式（15）计算，得到4种工
况下的时程变化曲线，如图6所示。
由图6可知，单腿支撑行走过程中4种工况下约束动能T c 均小于6J 。脚跟触地动能损失均小于2J ，各工况间差异不超过0．5J 。空载工况下动能损失小于总动能10％，60kg 工况动能损失小于总动能3％。能量损失与负载质量没有直接关系，触地脚跟的约束对背架及负载速度没有明显影响。计算结果表明人体行走步态的低能耗特点。
4结论
以西南交通大学设计的第二代人体外骨骼助力携
行系统机械分系统为基础，建立了行走步态下助力系统五连杆模型；运用位移激励方法推导了行走支撑相中由驱动方程和约束方程组成的外骨骼行走步态拉格朗日方程组；
运用三维动态捕捉系统测定在不同负载
时间t /s
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
40200-20-40（d ）摆动膝
功率/W
表1
功率补偿密度表
系统参数
m T /kg 27476787P T /W 335445646860ρs /（W /kg ）
12．4
9．5
9．6
9．9
工况
空载
20kg 40kg 60kg 0kg ；20kg ；40kg ；
60kg
（e ）摆动踝关节
时间t /s
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
200-20-40功率/W
图44种工况下关节补偿功率变化曲线
20kg ；40kg ；60kg
空载；0
0.1
0.2
0.30.40.5
时间t /s
120010008006004002000总功率/W
图5系统总功率补偿曲线
图64种工况下约束动能T c 变化曲线
空载
20kg 40kg 60kg
65432100
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
时间t /s
动能/J
28
2015年1月
下人体步态并用于驱动加载；运用运动数据相空间分解法分离系统动能，分析脚后跟触地过程动力特征，得到了以下结论：
通过对不同负载下助力系统动力学理论计算分析，得出单腿支撑行走过程中系统所需平均总功率补偿密度在空载时最大，负载行走下减小到10W/kg内。
系统所需最大瞬时功率出现在负载60kg、以4．8 km/s速度行走过程中，值为1070W，功率补偿密度12．3W/kg；系统单关节最大驱动功率出现在60kg工况支撑腿踝关节处，值为770W，功率补偿密度8．8W/kg；膝关节最大驱动功率出现在60kg工况中，值为714 W，功率补偿密度8．2W/kg。
用运动数据相空间分解法，分离出脚跟触地瞬间被约束速度分量，计算出摆动腿触地对系统造成的能量损失。不同负载下能量损失低于系统总动能的5％，没有明显区别，体现出人类行走步态的低耗能特点。
计算得出不同关节补偿力矩，绘出补偿功率曲线，为关节驱动器选择提供设计参考。
参考文献
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作者简介：邵建兵（1988—），男，硕士研究生，主要研究方向：结构设计及有限元、动力学分析。E-mail：jbshao@https://www.doczj.com/doc/7219248795.html,
邵建兵，等：五连杆外骨骼助力系统行走步态模型能量补偿29
基于胜任力模型的UPRT训练与评估程序开发复杂状态导致的飞行中失控(Loss of Control Inflight In-Flight,LOC-I)已经成为商业运输飞行事故的主要原因之一,其结果往往是灾难性的。国际运输协会(International Air Transport Association,IATA)在促进民航安全的六项安全策略中将LOC-I列为最高优先事项。为了预防复杂状态并能够从复杂状态中改出,开展UPRT训练与评估程序的研究工作具有重要的理论和实践意义。本论文依托中国民航局(Civil Aviation Administration of China,CAAC)安全能力基金项目“飞机复杂状态预防与改出训练培训体系建设”和“基于大数据的飞行学生心理健康/疾病风险管理体系研究”(项目编号:AS2016-11),围绕飞行员如何预防、处置复杂状态,避免LOC-I事故等研究思路,开发了提高飞行员应对复杂状态核心能力的训练与评估程序。 主要包括以下几个部分:(1)训练需求分析。在访谈、文献分析的基础之上,使用层次任务分析法(Hierarchical Task Analysis,HTA)对复杂状态典型工作场景进行了详细分析,并通过两轮问卷调查,得到了典型场景下预防与改出复杂状态分解任务的重要性、频繁性及困难性结果。根据所需执行任务的重要性、频繁性和困难性来判断任务的训练优先级,该结果可作为课程开发依据,为教员提供训练重点。(2)能力需求分析。 根据工作分析结果,通过文献研究、访谈等方法,筛选出41项飞行员预防与改出复杂状态所需的胜任特征指标,并将其划分为知识、技能、认知能力和职业综合素养4个维度;然后,通过第一轮问卷筛选指标,第二轮问卷验证维度划分的正确性;最后,构建了包括4个维度24项胜任特征指标的预防与改出复杂状态胜任力模型。(3)复杂状态训练方案的研究。在胜任力模型基础之上,以能力提升为课程设计的基本思路,开发了UPRT训练内容和方式,针对模拟机训练开发了基于姿态的训练场景和基于诱发因素的训练场景,并制定了训练科目开发流程,使训练科目开发更加科学、高效。(4)复杂状态训练效果评估方案的研究。 首先,以柯氏模型为基本框架,分别从反应层、学习层、行为层和结果层设计了复杂状态训练效果评估方案。其次,为了减小行为层评估的主观性,根据胜任力模型设计了飞行员UPRT模拟机训练评价表。最后,将空管系统中BOOM评价移植到复杂状态训练效果评估中,为UPRT教员提供了有效的训练效果评估规范和工
训练样本和测试样本 一，训练样本和测试样本 训练样本的目的是数学模型的参数，经过训练之后，可以认为你的模型系统确立了下来。 建立的模型有多好，和真实事件的差距大不大，既可以认为是测试样本的目的。 一般训练样本和测试样本相互独立，使用不同的数据。 网上有人说测试样本集和验证样本集不一样，测试样本集数据主要用于模型可靠程度的检验，验证样本集的样本数据要在同样条件下，再另外采集一些数据用来对模型的准确性进行验证。（？） 有人采用交叉验证，交叉验证指的的训练样本集、测试样本集、验证样本集、三中数据集都组合在一起，数据的划分采用交叉取样的方法。二，如何选择训练集和测试集 未完待续 网上有人说经常采用的是m-folder cross validation的方法，把样本分成m份，轮流把其中一份作为测试集。至于m取多少看样本数量而定，样本充足的话m＝10，另外m＝3也是经常被使用的 至于验证集，通常并不需要。 三，Clementine中如何选择节点将数据分为训练集和测试集 前期整理好数据后，选择partition节点连接入数据流，在里面可以设置训练集、测试集及验证集，若要平分在测试集及训练集栏位内填上50%。
另外可以设置标签及数值；下面的设置是对数据表中增加标志字段（区分测试集和训练集）的数值进行选择，第一个表示使用1、2、3这样的数值来表示，第二个是使用“1_training“等来表示，第三个是使用”training“等来表示，可以通过第二个图中的value来观察。此外下面还有设置随机种子的选项。 ps：在分割完不同集合后，可以右击partition节点，选择cache中enable，这样随机分割完的数据就可以暂时存在缓存中，这样不同时候进行不同建模的时候就不会因为样本不同而使结构受影响！（第一次执行后会在节点的右上方出现绿色的文件件的标签） 四，如何建立测试模型 如果训练好模型后，把所得的模型节点从右上方拖到数据流的测试集后，建立连接后，再加个分析节点或一些结果的节点就可以了。
NLP Dataset for Training and Testing Models(NLP训 练和测试模型数据集) 数据摘要： Three data sets from the PASCAL Recognising Textual Entailment Challenge. they are Development Set,Test Set,Annotated Test Set. 中文关键词： 训练,测试模型,开发集,测试集,带注释的测试集, 英文关键词： Training,Testing Models,Development Set,Test Set,Annotated Test Set, 数据格式： TEXT 数据用途： Information Processing 数据详细介绍：
NLP Dataset for Training and Testing Models Three data sets from the PASCAL Recognising Textual Entailment Challenge. For more information about the contest (now ended) and instructions for the data sets, please visit the official site. Development Set (58k zipped) Test Set (74k zipped) Annotated Test Set (67k zipped) 数据预览：
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软件测试综合练习题 1. 在系统验收测试中，______A___是在一个模拟的环境下使用模拟数据运 行系统； ______A___是在一个实际环境中使用真实数据运行系统。 A．验证测试B．审计测试C．确认测试D．模块测试 2. 采用瀑布模型进行系统开发的过程中，每个阶段都会产生不同的文档。 以下关于产生这些文档的描述中，正确的是______D___。 A．外部设计评审报告在概要设计阶段产生 B.集成测评计划在程序设计阶段产生 C.系统计划和需求说明在详细设计阶段产生 D.在进行编码的同时，独立的设计单元测试计划 3. 正式的技术评审 FTR(Formal Technical Review) 是软件工程师组织的 软件质量保证活动，下面关于 FTR 指导原则中不正确的是 ____C__ 。 A ．评审产品，而不是评审生产者的能力 B ．要有严格的评审计划，并遵守日程安排 C ．对评审中出现的问题要充分讨论，以求彻底解决 D ．限制参与者人数，并要求评审会之前做好准备 4. 对于软件的β测试，下列描述正确的是 ______D 。 A ．β测试就是在软件公司内部展开的测试，由公司专业的测试人员 执行的测试 B ．β测试就是在软件公司内部展开的测试，由公司的非专业测 试人员执行的测试 C ．β测试就是在软件公司外部展开的测试，由专业的测试人员 执行的测试 D ．β测试就是在软件公司外部展开的测试，可以由非专业的测 试人员执行的测试 5. ____B__ 可以作为软件测试结束的标志。 (37)A ．使用了特定的测试用例 B ．错误强度曲线下降到预定的水 平 C ．查出了预定数目的错误 D ．按照测试计划中所规定的 时间进行了测试
Tesla K80提供深度学习框架基准测试平台 案例简介 ?本案例中香港浸会大学计算机科学系异构计算实验室使用Tesla K80集群对目前主流的五大深 度学习框架（Caffe，CNTK，MXNet， TensorFlow和Torch）进行性能基准评测。 ?In this case, researchers from the Heterogeneous Computing Laboratory of The Department of Computer Science, Hong Kong Baptist University conducted a comprehensive benchmarking and comparative study on the running performance of five state-of-the-art deep learning frameworks (Caffe, CNTK, MXNet, TensorFlow and Torch) by using the Tesla K80 cluster. ?本案例中用到NVIDIA GPU：16块 Tesla K80 背景 香港浸会大学异构计算实验室从2007年开始则研究GPU并行计算，在GPU计算与高性能计算领域有丰富的科研和实践经验。我们团队在各个应用领域的GPU优化算法都有较丰富的科研成果，如网络编码算法，基因匹配算法，机器学习算法等都取得突破性的性能提升。 我们团队在2014年与华为合作研究的深度学习的分布式计算框架。基于CXXNET框架，研发出基于MPI的分布式深度学习框架。同时，该框架也成功应用于ImageNet大规模图片识别的模型训练。当前，各大知名公司和研究单位开源优秀的深度学习框架，而各个框架在单GPU节点和多GPU节点的性能表现各不相同。香港浸会大学异构计算实验室对各大框架在Tesla GPU集群上进行性能基准评测。 在未来，深度学习框架由于出发点各不相同，在各种硬件资源下表现的性能也表现各异。我们采用取长补短的方式，对相关算法进行优化，使得深度学习框架可以更加充分地利用硬件资源，提高模型训练或测试速度。 挑战 深度学习算法在GPU上的优化很大情况下依赖于NVIDIA提供的cuDNN和cuBLAS软件库，然而不同厂商在设计自己的深度学习框架时在软件库使用和资源调度上存在较大的差异，所以在同样的硬件环境下，所表现出来的性能也有所不同。对于终端用户来讲，在众多深度学习框架中，较难选择较高性能的框架；对于研究人员来讲，每个框架都有自己的实现方法，很难知道哪一种实现方法已经是state-of-the-art。基于这两个问题，提供一个深度学习框架的性能基准评测是很有必要的。 深度学习社区的发展迅速，深度学习框架的更新迭代也非常之快，而每一次新的迭代出现的性能也存在差异。使得用户使用深度学习框架训练模型时间效率低下或无法发挥实际硬件的计算能力。 为快速评估出各个框架在一些通用的深度学习模型上的性能表现，我们设计基于Tesla K80硬件平台的性能基准测试，在同样的硬件环境下，评测5大深度学习框架在同样的深度网络模型的性能表现。以最公平的评测方式为用户展示性能测试结果比较，并持续更进框架版本更新，让用户在选择深度学习框架时对性能的表现有一个直观理解。
TensorFlow平台目标检测模型的设计与实现目标检测技术是计算机视觉任务中一项非常重要的课题。它在智能交通、人脸检测、航空航天领域以及医疗图像设备中都得到了广泛的应用。 但是在实际应用过程中人们会发现,仍然存在很多因素会限制实际检测效果,包括待检测目标的尺寸、形变、有无遮挡、背景区域变换等。因此在计算机视觉领域,目标检测仍然是一个需要完善和提高的科研课题。 本文研究了基于回归思想和基于候选框的目标检测这两类算法。在以YOLO 网络框架为代表的基于回归思想的目标检测中,我们发现这类检测算法速度快、流程简单,但是它在检测精度上做的并不够完善。 以Faster R-CNN为代表的基于候选框的目标检测算法在检测准确率上有优势,但需要比较大的时间成本。我们使用当今比较流行的深度学习框架TensorFlow作为实验平台,提出了一种基于RPN区域生成网络的多尺度目标检测算法,可以利用特征图层次的高低来有针对性的提取大、小目标的特征。 此外本文还对分类回归模型进行了一定的改进,提出了一种二维损失函数,使候选框在最后的训练时更容易接近真实框。本文以YOLO为网络基础,对其中的部分卷积层重新设计优化。 选择用RPN网络代替YOLO最后的全连接层,同时引入了锚框的概念来回归生成待检测目标的位置信息,这使得改进后网络的训练过程变得更加容易。本文利用的实验数据集是PASCAL VOC数据集,并且在20个检测目标中对每一个类别的检测精度以及速度上都有计算和分析。 通过多项实验证明了本文所提出来的基于RPN区域生成网络的多尺度目标检测算法以及针对小目标检测的YOLO改进算法在精度与速度上都有了相应的提
软件测试综合练习题 1.在系统验收测试中，______A___是在一个模拟的环境下使用模拟数据运行系统； ______A___是在一个实际环境中使用真实数据运行系统。 A．验证测试B．审计测试C．确认测试D．模块测试 2.采用瀑布模型进行系统开发的过程中，每个阶段都会产生不同的文档。以下关于产生这些文档的描述中， 正确的是______D___。 A．外部设计评审报告在概要设计阶段产生 B.集成测评计划在程序设计阶段产生 C.系统计划和需求说明在详细设计阶段产生 D.在进行编码的同时，独立的设计单元测试计划 3.正式的技术评审 FTR(Formal Technical Review) 是软件工程师组织的软件质量保证活动，下面关于 FTR 指导原则中不正确的是 ____C__ 。 A ．评审产品，而不是评审生产者的能力 B ．要有严格的评审计划，并遵守日程安排 C ．对评审中出现的问题要充分讨论，以求彻底解决 D ．限制参与者人数，并要求评审会之前做好准备 4.对于软件的β测试，下列描述正确的是 ______D 。 A ．β测试就是在软件公司内部展开的测试，由公司专业的测试人员执行的测试 B ．β测试就是在软件公司内部展开的测试，由公司的非专业测试人员执行的测试 C ．β测试就是在软件公司外部展开的测试，由专业的测试人员执行的测试 D ．β测试就是在软件公司外部展开的测试，可以由非专业的测试人员执行的测试 5.____B__ 可以作为软件测试结束的标志。 (37)A ．使用了特定的测试用例 B ．错误强度曲线下降到预定的水平 C ．查出了预定数目的错误 D ．按照测试计划中所规定的时间进行了测试 6.下面① -- ④是关于软件评测师工作原则的描述，正确的判断是 _____D_ 。 ①对于开发人员提交的程序必须进行完全的测试，以确保程序的质量 ②必须合理安排测试任务，做好周密的测试计划，平均分配软件各个模块的测试时间 ③在测试之前需要与开发人员进行详细的交流，明确开发人员的程序设计思路，并以此为依据 开展软件测试工作，最大程度地发现程序中与其设计思路不一致的错误
安徽中科大讯飞信息科技有限公司 Anhui USTC iFlyTek CO.,LTD. The EasyTraining Toolkit 系统概览及流程指南 科大讯飞版权所有（2006）
目录 目录 0 一．系统概述 (1) 二．上下文相关（Context-dependent）模型的训练流程 (3) 2.1 上下文无关模型的训练 (4) 2.1.1 用CompV估计全局方差 (4) 2.1.2 用ModelGen克隆monophone (5) 2.1.3 分割训练数据列表 (5) 2.1.4 用HLEd将词级MLF文件转为音素级MLF文件 (5) 2.1.5 HERest训练不带sp的monophone模型 (6) 2.1.6 在monophone中加入停顿模型sp (7) 2.1.7 HERest训练带sp的monophone模型 (8) 2.1.8 校正训练数据 (10) 2.1.9 用校正后的数据训练模型 (11) 2.2 克隆上下文相关（context-dependent）模型 (13) 2.3 状态绑定上下文相关模型 (15) 2.4 分裂高斯 (16) 2.5 生成最终模型 (18) 三．右相关声母及带调韵母模型的训练流程 (19) 3.1 无关模型的训练流程 (19) 3.2 克隆右相关声母及带调韵母模型 (19) 3.3 分裂高斯 (20) 3.4 得到最终模型 (20) 四．HTK声学模型测试 (21) 4.1 HParse生成语法网络 (21) 4.2 HVite识别 (21) 4.3 HResults计算识别率 (22) 五．版本信息 (23)
运作管理在线练习及在线测试 1、指出下列制造业生产过程中属于加工装配式的生产过程(1.0分) (正确的答案:A) A、汽车制造 B、石油分馏 C、火力发电 D、饮料生产 2、服务业运作管理与制造业生产管理的区别(1.0分) (正确的答案:C) A、不进行制造性生产 B、生产率水平高 C、与顾客接触程度高 D、可以充分利用库存平衡生产 3、下列行业不属于服务业的是(1.0分) (正确的答案:D) A、交通运输 B、政府机关 C、文化教育 D、食品行业 4、现代生产管理的环境有下列变化：(1.0分) (正确的答案:D) A、生产系统规模越来越大、越来越完整和复杂 B、技术进步使单一品种、大批量生产成为可能 C、产品寿命周期越来越长 D、生产系统向多品种、中小批量生产形式转变 5、生产过程的适应性表现为(1.0分) (正确的答案:C) A、产品制造过程没有瓶颈环节 B、加工过程各工序的安排上紧密衔接 C、能够由生产一种产品迅速转到生产另一种产品的应变能力 D、加工过程各工序在相等的时间间隔内完成大体相等的工作量 6、订货生产方式(1.0分) (正确的答案:D) A、是适用于通用产品生产的生产方式 B、适宜采用对象专业化的生产组织形式 C、适宜采用高效的专用生产设备 D、生产系统应有能够由生产一种产品迅速转到生产另一种产品的应变能力 7、企业之间的专业化和技术协作是为了(1.0分) (正确的答案:A) A、使企业得以简化生产系统，提高生产效率和管理效率 B、企业只能专门做一种产品 C、企业之间相互交易，可以创造更多财富 D、建立更多的企业以促进就业 8、生产系统中采用专用设备是因为(1.0分) (正确的答案:C) A、无法用通用设备生产 B、它的价格比通用设备低 C、它的生产效率比通用设备高 D、它适合多变的生产工艺 9、生产工艺专业化形式是(1.0分) (正确的答案:B) A、在生产单位内,按产品的工艺过程进行专业化生产的形式 B、生产单位内，集中同类型设备和同工种工人，对各种产品进行相同工艺方法加工的形式 C、对生产工人不断进行专业化培训的形式 D、尽量使用专用设备进行生产的生产形式 10、生产工艺专业化形式的优点是(1.0分) (正确的答案:C) A、生产成本低 B、生产率水平高 C、生产系统柔性高 D、在制品存量少 11、生产工艺专业化形式的缺点是(1.0分) (正确的答案:D) A、生产系统柔性高 B、在制品存量少 C、生产系统刚性大 D、生产率水平低 12、产品对象专业化形式是(1.0分) (正确的答案:A) A、生产单位里配备加工产品所需的全套设备和各工种工人，完成产品大部分工艺过程 B、工人都从事与自己专业技能相符的工作 C、对生产工人不断进行专业化培训的形式 D、使用通用设备进行单一产品生产的生产形式 13、产品对象专业化形式的优点是(1.0分) (正确的答案:D) A、对产品品种变化的适应能力强 B、工艺路线复杂 C、生产系统柔性高 D、在制品存量少 14、产品对象专业化形式的缺点是(1.0分) (正确的答案:A) A、生产系统可靠性较差 B、产品质量不易保证 C、在制品运输路线长 D、在制品存量少 15、生产工艺专业化形式适应生产的产品是(1.0分) (正确的答案:C) A、汽车 B、洗衣机 C、专用设备 D、石化产品 16、产品对象专业化形式适应(1.0分) (正确的答案:C ) A、单件小批量生产 B、多品种小批量生产 C、大批量产品生产 D、专用产品定制生产 17、单件小批量生产的生产管理组织特性是(1.0分) (正确的答案:D)
考试模拟样题—数据分析算法与模型 一.计算题 (共4题,100.0分） 1.下面是7个地区2000年的人均国内生产总值（GDP）和人均消费水平的统计数据： 一元线性回归.xlsx 一元线性回归预测.xlsx 要求：（1）绘制散点图，并计算相关系数，说明二者之间的关系； （2）人均GDP作自变量，人均消费水平作因变量，利用最小二乘法求出估计的回归方程，并解释回归系数的实际意义； （3）计算判定系数，并解释其意义； （4）检验回归方程线性关系的显著性（a=0.05）； （5）如果某地区的人均GDP为5000元，预测其人均消费水平； （6）求人均GDP为5000元时，人均消费水平95%的置信区间和预测区间。（所有结果均保留三位小数） 正确答案： （1）以人均GDP为x，人均消费水平为y绘制散点图，如下：
用相关系数矩阵分析可求得相关系数为0.9981。从图和相关系数都可以看出人均消费水平和人均国内生产总值（GDP）有比较强的正相关关系。 （2）以人均GDP作自变量，人均消费水平作因变量，做线性回归分析，得到回归方程如下： y = 0.3087x + 734.6928 回归系数0.3087表示人均GDP每增加一个单位，人均消费水平大致增加0.3087个单位，人均GDP对人均消费水平的影响是正向的，人均GDP越高人均消费水平也越高。 （3）判定系数R方为0.9963，说明模型拟合效果很好。 （4）T检验和F检验的P值都小于0.05，线性关系显著。 （5）做预测分析可得，如果某地区的人均GDP为5000元，则其人均消费水平为2278.1066元。 （6）人均GDP为5000元时，由预测分析的结果可知，人均消费水平95%的置信区间为[1990.7491,2565.4640]，预测区间为 [1580.4632,2975.7500]。 2.根据以下给出的数据进行分析，本次给出鸢尾花数据，其中包含萼片长、萼片宽、花瓣长、花瓣宽、以及花的类型数据，请根据以下问题进行回答。（本
计算机研究与发展 ISSN100021239ΠCN1121777ΠTP()在线自适应网络异常检测系统模型与算法 魏小涛 21黄厚宽田盛丰22(北京交通大学软件学院北京100044)(北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044) (weixt@https://www.doczj.com/doc/7219248795.html,) AnOnlineAdaptiveNetworkandAlgorithmWeiXiaotao1,Shengfeng2 2(SchoolofSoftware,BJiaotongUniversity,Beijing100044)(SchoolofComputerandInform ationTechnology,BeijingJiaotongUniversity,Beijing100044) Abstract TheextensiveusageofInternetandcomputernetworksmakessecurityacriticalissue.Thereisa nurgentneedfornetworkintrusiondetectionsystemswhichcanactivelydefendnetworksagain stthegrowingsecuritythreats.Inthispaper,alightweightedonlineadaptivenetworkanomalyd etectionsystemmodelispresented.Therelatedinfluencefunctionbasedanomalydetectionalg orithmisalsoprovided.Thesystemcanprocessnetworktrafficdatastreaminreal2time,gradual lybuildupitslocalnormalpatternbaseandintrusionpatternbaseunderalittlesupervisingofthea dministrator,anddynamicallyupdatethecontentsoftheknowledgebaseaccordingtothechang ingofthenetworkapplicationpatterns.Atthecheckingmode,thesystemcandetectnotonlythel earnedintrusionpatternsbutalsotheunseenintrusionpatterns.Themodelhasarelativelysimpl earchitecture,whichmakesitefficientforprocessingonlinenetworktrafficdata.Alsothedetect ingalgorithmtakeslittlecomputationaltimeandmemoryspace.ThesystemistestedontheDA RPAKDD99intrusiondetectiondatasets.Itscans10%ofthetrainingdatasetandthetestingdata setonlyonce.Within40secondsthesystemcanfinishthewholelearningandcheckingtasks.Th eexperimentalresultsshowthatthepresentedmodelachievesadetectionrateof91.32%andafal sepositiverateofonly0.43%.Itisalsocapableofdetectingnewtypeofintrusions. Keywords networkanomalydetection;onlineadaptive;influencefunction;datastream;anomalydetecti on