DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 展望 基于对目前巴戟病害的发生及特点等。笔者提出巴戟病害相关的以下几点工作措施： 1) 加强植物检疫，重视药材病害检疫。严格制定和执行药材种苗不同地区间调运的检疫制度，禁止从国外引进带检疫性病害的种苗，避免重大危害性病害的传播。 2) 加强病害基础研究，做好病害测报工作。基于早期分类方式的单一性及病害发生情况的变异性，可对巴戟病害的情况重新进行系统化调查与鉴定。当前，本团队已经在巴戟主产区发现为害严重的新病害，尚在进一步鉴定研究中。只有对各大产区的病害进行新一轮的普查，才能进一步做好预测预报工作。 3) 突破传统依赖化学防治，增加生物防治的研究应用。从现有对产品品质要求的提升，从安全性、药用性考虑，低毒化学农药的筛选、微生物制剂的使用、诱抗剂及植物源农药等的利用成为未来巴戟产业的工作重点之一。 中药材病虫害的防治是目前中药材规范化种植及实施GAP管理的重点和难点。巴戟病害的防治也是其规范化种植中的重点和难点之一。对巴戟病害的发生重新进行系统化的调查，建立巴戟病害综合防治体系将对整体提高我国中药材病虫害防治水平，保证中药材及中药产品质量，提高中药材在国际上的竞争力，促进中药材种植产业的可持续发展都具有重要意义。
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user: 摘 要 针对属性值为概率语言术语集的多属性决策问题，本文提出了基于概率语言术语集熵值的属性权重确定方法。同时，提出了一种新的概率语言术语集的得分函数，并定义了概率语言术语集的距离公式，以及各个方案的综合排序值，将传统的交互式多准则决策(TODIM)方法拓展到概率语言术语环境下，最后通过战略性新兴产业企业业绩评价实例验证了该方法的可行性和有效性。 关键词 :多属性决策，概率语言术语集，TODIM 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/
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user: 1. 引言 多属性决策是从具有多种属性的有限方案集中选择最优方案的过程，在经济、管理等领域具有广泛的应用。由于多属性决策的不确定性，决策者很难给出精确的评价值。模糊集理论 [ 1 ] 为描述复杂的信息提供了一个很好的工具，得到了很多学者的研究和拓展，如直觉模糊集 [ 2 ] 、Pythagorean模糊集 [ 3 ] 等。考虑到决策制定者在决策制定过程中的不确定性和有限理性，基于语言术语集，Pang等(2016)首次提出了概率语言术语集，并提出了概率语言术语集标准化方法。另外，还定义了概率语言术语集的得分函数和偏差函数，用来比较两个不同的概率语言术语集的大小 [ 4 ] 。Gou和Xu (2016)根据两个等价转换公式，重新定义了概率语言术语集之间的运算定律，新的运算法则能够保持运算结果的合理性，并且保证结果不超过所定义的语言术语集的边界 [ 5 ] 。Bai等(2017)根据一个算法理论分析了概率语言术语集的结构，并给出一个可能度公式对概率语言术语集进行排序 [ 6 ] 。Liao等(2017)应用线性规划模型来解决概率语言术语环境下的多属性决策问题，并基于此线性规划模型，定义了概率语言术语集的不一致度和一致度 [ 7 ] 。Cheng等(2017)将交互关系考虑在内，公式化交互方式，来解决概率语言术语信息下的风险投资多属性群体决策问题 [ 8 ] 。 TODIM [ 9 ] 是在前景理论 [ 10 ] 的基础上发展而来的一种多属性决策方法，它能够有效地刻画决策制定者有关风险的心理行为。目前，TODIM方法已被广泛地用于经济管理等多个领域中，也有许多学者对TODIM方法进行了不同角度的拓展。王坚强等(2015)将传统的TODIM拓展到属性值为多值中智数的环境中，来解决相应的多属性决策问题 [ 11 ] 。梁霞等(2015)基于传统的TODIM方法，考虑属性之间的关联性，提出C-TODIM决策方法 [ 12 ] 。除了考虑属性之间的关联性，梁霞等(2017)还考虑到多指标决策问题中评估值为Pythagorean不确定性语言变量的情况，基于广义Choquet积分，提出一种Pythagorean不确定性语言TODIM方法 [ 13 ] 。Ren等(2016)基于前景理论，首次将TODIM方法应用到属性值为Pythagorean模糊集的多属性决策问题中，并进行仿真测试来分析决策者的风险态度是如何影响多属性决策问题的结果，最后通过亚洲基础设施投资银行投资者的选择问题来验证该方法的有效性 [ 14 ] 。Qin等(2016)提出一种新的区间二型模糊集(IT2FSs)的距离公式，应用TODIM方法来解决评价信息区间二型模糊集的多属性决策问题，并将其应用到为绿色供应商的评估选择问题中 [ 15 ] 。Wang等(2016)根据语言尺度函数，提出多犹豫模糊语言术语集(MHFLTSs)的似然函数，将其嵌入到经典TODIM方法中，形成基于多犹豫模糊语言的似然TODIM方法，用来解决第三方物流服务提供者的选择问题 [ 16 ] 。Qin等(2017)针对属性值为三角直觉模糊数(TIFNs)且专家权重和属性权重都未知的多属性群体决策问题，拓展了经典的TODIM方法，将其应用到再生能源的选择问题中 [ 17 ] 。 本文将传统的交互式多准则决策(TODIM)方法拓展到概率语言术语环境下，并定义了概率语言术语集的得分函数以及距离公式，提出一种基于概率语言术语集的TODIM方法，并将该方法进一步应用于实例，验证该方法的可行性和有效性。
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user: 2. 预备知识 2.1. 语言术语集 为了方便语言信息的计算，Xu (2005)基于犹豫语言方法，定义了下标对称的加性语言术语集 S = { s t | t = − τ ， ... ， − 1 ， 0 ， 1 ， ⋯ ， τ } [ 18 ] 。对于任意的两个语言术语 s α ， s β ∈ S ，给定 λ ， λ 1 ， λ 2 ∈ [ 0 ， 1 ] ，有以下的运算定律： 1) s α ⊕ s β = s α + β ； 2) λ s α = s λ α ； 3) ( λ 1 + λ 2 ) s α = λ 1 s α + λ 2 s α ； 4) λ ( s α + s β ) = λ s α + λ s β 。 Farhadinia (2016)提出了六种单个语言术语的熵值计算方法 [ 19 ] 。 定义1 [ 19 ] ：假设语言术语集为 S = { s t | t = − τ ， ... ， − 1 ， 0 ， 1 ， ... ， τ } ，则语言术语的六种熵的计算公式定义为： E 1 ( s t ) = − t + τ 2 τ ln ( t + τ 2 τ ) − − t + τ 2 τ ln ( − t + τ 2 τ ) ； (1) E 2 ( s t ) = 1 ( 1 − p ) q [ ( ( t + τ 2 τ ) p + ( − t + τ 2 τ ) p ) q ] ， 0 < p < 1 ， p q ≤ 1   o r   p > 1 ， p q ≥ 1 ； (2) E 3 ( s t ) = sin π 2 ( t + τ 2 τ ) + sin π 2 ( − t + τ 2 τ ) − 1 ； (3) E 4 ( s t ) = cos π 2 ( t + τ 2 τ ) + cos π 2 ( − t + τ 2 τ ) − 1 ； (4) E 5 ( s t ) = 1 − 1 κ 1 [ a ln a + b ln b 2 − a + b 2 ln ( a + b 2 ) ] ， κ 1 = ( 1 + q ) ln ( 1 + q ) − ( 2 + q ) ln ( 2 + q ) ， q > 0 ； (5) 其中， a = 1 + q × t + τ 2 τ ， b = 1 + q × − t + τ 2 τ 。 E 6 ( s t ) = 1 − 1 κ 2 [ ( t + τ 2 τ ) p + ( − t + τ 2 τ ) p 2 − ( 1 2 ) p ] ， κ 2 = 1 1 − 2 1 − p ， p > 1 。(6) 2.2. 概率语言术语集 为了体现专家给出意见时的不确定性和犹豫性，Pang等(2016)提出了概率语言术语集(PLTS)，并对概率语言术语集进行了标准化 [ 4 ] 。 定义2 [ 4 ] ： ( τ 是正整数)是一个语言术语集，相应的概率语言术语集可以被定义为： L ( p ) = { L ( k ) ( p ( k ) ) | L ( k ) ∈ S ， p ( k ) ≥ 0 ， k = 1 ， 2 ， ⋯ ， # L ( p ) ， ∑ k = 1 # L ( p ) p ( k ) ≤ 1 } ， (7) 其中， L ( k ) ( p ( k ) ) 是语言变量 L ( k ) 与其概率信息 p ( k ) 的组合， # L ( p ) 是 L ( p ) 中语言术语的个数。 定义3 [ 4 ] ：给定概率语言术语集 L ( p ) = { L ( k ) ( p ( k ) ) | k = 1 ， 2 ， ⋯ ， # L ( p ) } ， r ( k ) 是语言术语 L ( k ) 的下标，则 L ( p ) 的得分函数定义如下： E ( L ( p ) ) = s α ¯ ， (8) 其中， α ¯ = ∑ k = 1 # L ( p ) r ( k ) p ( k ) / ∑ k = 1 # L ( p ) p ( k ) 。 根据 E ( L ( p ) ) 对两个概率语言术语 L 1 ( p ) ， L 2 ( p ) 进行大小比较，如果 E ( L 1 ( p ) ) > E ( L 2 ( p ) ) ，则称 L 1 ( p ) 优于 L 2 ( p ) ，记作 L 1 ( p ) ≻ L 2 ( p ) ；如果 E ( L 1 ( p ) ) < E ( L 2 ( p ) ) ，则称 L 1 ( p ) 劣于 L 2 ( p ) ，记作 L 1 ( p ) ≺ L 2 ( p ) 。 例1：假设 S = { s − 3 ， s − 2 ， s − 1 ， s 0 ， s 1 ， s 2 ， s 3 } ，两个概率语言术语集分别为 L 1 ( p ) = { s 1 ( 0.8 ) ， s 2 ( 0.2 ) } 和 L 2 ( p ) = { s 0 ( 0.1 ) ， s 1 ( 0.5 ) ， s 2 ( 0.4 ) } ，计算其得分函数如下： E ( L 1 ( p ) ) = 1.2 ， E ( L 2 ( p ) ) = 1.3 ， 则 L 1 ( p ) ≺ L 2 ( p ) 。
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user: 3. 新的概率语言基本理论 本节主要提出了关于概率语言术语集的一些新理论：概率语言术语集的得分函数、距离测度与熵测度。 定义4： L ( p ) 为一个概率语言术语集，则其得分函数的计算公式定义如下： S ( L ( p ) ) = ( 1 − # L ( p ) − 1 2 τ ) × ∑ i = 1 # L ( p ) r ( k ) p ( k ) 。 (9) 根据 E ( L ( p ) ) 对两个概率语言术语 L 1 ( p ) ， L 2 ( p ) 进行大小比较如下： 1) 若 S ( L 1 ( p ) ) > S ( L 2 ( p ) ) ，则称 L 1 ( p ) 优于 L 2 ( p ) ，记为 L 1 ( p ) ≻ L 2 ( p ) ； 2) 若 S ( L 1 ( p ) ) < S ( L 2 ( p ) ) ，则称 L 1 ( p ) 劣于 L 2 ( p ) ，记为 L 1 ( p ) ≺ L 2 ( p ) ； 3) 若 S ( L 1 ( p ) ) = S ( L 2 ( p ) ) ，则称 L 1 ( p ) 与 L 2 ( p ) 无差异，记为 L 1 ( p ) = L 2 ( p ) 。 相较于文献 [ 4 ] 中的得分函数，利用本文提出的得分函数来比较概率语言术语集的大小更为合理。 例2：根据例1，利用公式(9)，计算两个概率语言术语集的得分函数如下： S ( L 1 ( p ) ) = 1 ， S ( L 2 ( p ) ) = 0.87 ， 可得 L 1 ( p ) ≻ L 2 ( p ) 。 观察两个概率语言术语集， L 1 ( p ) 体现的评估意见更为集中，且概率之和为1，表明专家比较确定给出的评估值；而 L 2 ( p ) 评估意见相较于 L 1 ( p ) 更离散，且概率之和为0.9，表明专家对于给出的评估值存在一定的犹豫性。综合以上两点，可以得出 L 1 ( p ) ≻ L 2 ( p ) 的结论，则用本文提出的得分函数能更准确、更合理地比较概率语言术语集的大小。 定义5：设 L 1 ( p ) 和 L 2 ( p ) 是两个概率语言术语集，则 L 1 ( p ) 和 L 2 ( p ) 之间的距离定义如下： d ( L 1 ( p ) ， L 2 ( p ) ) = | S ( L 1 ( p ) ) − S ( L 2 ( p ) ) | ， (10) 其中， S ( L 1 ( p ) ) 和 S ( L 2 ( p ) ) 根据式(9)计算。 本文基于定义2，提出了概率语言术语集的熵值。 定义6： L ( p ) = { L ( k ) ( p ( k ) ) | k = 1 ， 2 ， ⋯ ， # L ( p ) } 是一个概率语言术语集，则其熵值的计算公式如下： E j ( L ( p ) ) = ∑ i = 1 # L ( p ) p i [ E j ( s α ) ] ， j = 1 ， 2 ， 3 ， 4 。 (11) 定义7：设概率语言术语集为 L ( p ) = { L ( k ) ( p ( k ) ) | k = 1 ， 2 ， ⋯ ， # L ( p ) } ，其补集定义如下： L ( p ) c = { L ( − k ) ( 1 − p ( k ) ) | L ( − k ) ∈ S ， p ( k ) ≥ 0 ， k = 1 ， 2 ， ⋯ ， # L ( p ) } 。 (12)
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user: 4. 基于概率语言术语集的TODIM方法 本节首先提出基于熵值属性权重的确定方法，以此建立基于概率语言术语集的TODIM方法。 4.1. 属性权重的确定方法 基于熵值的属性权重确定方法具体步骤如下： 设有 m 个方案 A = { A 1 ， A 2 ， ⋯ ， A m } ， n 个决策属性 C = { C 1 ， C 2 ， ⋯ ， C n } ，对应的权重向量为 w = ( w 1 ， w 2 ， ⋯ ， w n ) 且 w j ∈ [ 0 ， 1 ] ( j = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) ， ∑ j = 1 n w j = 1 。方案 A i 在属性 C j 下的评估值为概率语言术语集 L ( p ) i j ，构成的决策矩阵记为 D = [ L ( p ) i j ] m × n 。 D = [ L ( p ) 11 L ( p ) 12 ⋯ L ( p ) 1 n L ( p ) 21 L ( p ) 22 ⋯ L ( p ) 2 n ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ L ( p ) m 1 L ( p ) m 1 ⋯ L ( p ) m n ] 。 (13) Step 1：计算每一个评估值的熵值，得到熵值矩阵 D ′ 如下： D ′ = [ E 11 E 12 ⋯ E 1 n E 21 E 22 ⋯ E 2 n ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ E m 1 E m 2 ⋯ E m n ] ， (14) 其中， 。 Step 2：标准化每一个熵值，得到标准化熵值矩阵 D ¯ 如下： D ¯ = [ E ¯ 11 E ¯ 12 ⋯ E ¯ 1 n E ¯ 21 E ¯ 22 ⋯ E ¯ 2 n ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ E ¯ m 1 E ¯ m 2 ⋯ E ¯ m n ] ， (15) 其中， E ¯ i j = E i j max 1 ≤ i ≤ m { E i j } ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， n 。 Step 3：计算属性 C j 的权重： w j = 1 n − E ¯ ¯ × ( 1 − E ¯ ¯ j ) ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ， (16) 其中， E ¯ ¯ j = ∑ i = 1 m E ¯ i j ， E ¯ ¯ = ∑ i = 1 m ∑ j = 1 n E ¯ i j 。 4.2. 概率语言术语TODIM 本节详细描述基于概率语言术语集的TODIM方法具体步骤。 Step 1：规范化决策矩阵 D = [ L ( p ) i j ] m × n 。对于效益型属性 i b ，相应的评估值不需要变动；对于成本性属性 i c ，取对应评估值的补集。即： L ( p ) ′ i j = { L ( p ) i j ， i ∈ i b L ( p ) i j c ， i ∈ i c 。 (17) 其中， L ( p ) i j c 由公式(12)计算得出。规范化后的决策矩阵记为 N = [ L ( p ) ′ i j ] m × n 。 Step 2：选择权重最大的属性作为参考属性，记为 w r ，并计算各属性的相对权重如下： w j r = w j / w r ， j ， r = 1 ， 2 ， ⋯ ， n 。 (18) Step 3：计算方案 A i 优于 A o 的程度 δ ( A i ， A o ) ，得到方案之间的优势度，即： δ ( A i ， A o ) = ∑ j = 1 n ϕ j ( A i ， A o ) ， ∀ ( i ， o ) ， (19) 其中， ϕ j ( A i ， A o ) = { w j r / ∑ j = 1 n w j r × d ( L ( p ) i j ， L ( p ) o j ) ， 0 ， − 1 θ ( ∑ j = 1 n w j r ) × d ( L ( p ) i j ， L ( p ) o j ) / w j r ， 若 L ( p ) i j > L ( p ) o j 若 L ( p ) i j = L ( p ) o j 若 L ( p ) i j < L ( p ) o j 。 (20) θ 为损失的衰减因子，可根据决策者的偏好进行相应的调整。为简化计算，本文取 θ = 1 。其中距离公式 d ( L ( p ) i j ， L ( p ) o j ) 根据式(10)计算。 Step 4：计算方案 的综合值 ϕ ( A i ) = ∑ o = 1 m δ ( A i ， A o ) − min i { ∑ o = 1 m δ ( A i ， A o ) } max i { ∑ o = 1 m δ ( A i ， A o ) } − min i { ∑ o = 1 m δ ( A i ， A o ) } 。 (21) Step 5：根据方案的综合值进行方案排序。综合值越大，代表该方案越好；综合值越小，代表该方案越差。 4.3. 决策步骤 根据上述分析过程，基于概率语言信息的TODIM方法决策步骤如下： Step 1：由专家给出每个属性下的方案值，构建决策矩阵，并根据式(14)和(15)得到标准化熵值矩阵 D ′ ； Step 2：根据式(16)计算得到属性权重 w j ； Step 3：根据式(17)标准化矩阵； Step 4：根据式(18)计算属性的相对权重 w j r ； Step 5：根据式(19)和(20)计算方案间的优势度 δ ( A i ， A o ) ，并构成优势度矩阵； Step 6：根据式(21)计算方案的综合值 ϕ ( A i ) ，并根据综合值得到方案的排序。
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user: 5. 实例分析 业绩评价对企业的可持续发展具有至关重要的作用，能够帮助企业及时发现自身存在的优势和劣势。在国家的号召下，目前战略性新兴企业得以快速的兴起与发展。本文选取江西省的四家战略性新兴企业，即泰豪科技股份有限公司( A 1 )、江西华伍制动器股份有限公司( A 2 )、江西特种电机股份有限公司( A 3 )以及江西联创光电科技股份有限公司( A 4 )，从创新能力( C 1 )、政府支持力度( )、社会贡献能力( C 3 )和市场应变能力( C 4 )四个方面对其进行业绩评价，以帮助投资人、债权人等主要利益相关者做出更好的决策。基于评价语言术语集 S = { s − 3 = 很 低 ， s − 2 = 较 低 ， s − 1 = 低 ， s 0 = 中 等 ， s 1 = 高 ， s 2 = 较 高 ， s 3 = 很 高 } ，专家给出语言决策矩阵如表1所示。 Table 1 Decision making matrix of PLTS C 1 C 2 C 3 C 4 A 1 { s 0 ( 0.5 ) ， s 1 ( 0.5 ) } { s 1 ( 1 ) } { s − 1 ( 0.3 ) ， s 0 ( 0.7 ) } { s − 1 ( 0.8 ) } A 2 { s 1 ( 0.4 ) ， s 2 ( 0.6 ) } { s 1 ( 0.8 ) } { s 0 ( 0.5 ) ， s 1 ( 0.4 ) } { s 2 ( 0.2 ) ， s 3 ( 0.8 ) } A 3 { s 0 ( 1 ) } { s 1 ( 0.5 ) ， s 2 ( 0.5 ) } { s − 1 ( 0.4 ) } ， { s 0 ( 0.6 ) } A 4 { s − 1 ( 0.9 ) } { s − 1 ( 0.6 ) ， s 0 ( 0.4 ) } { s 1 ( 0.9 ) } { s − 2 ( 0.2 ) } ， { s − 1 ( 0.7 ) } 表1. 概率语言术语集决策矩阵 上述问题的决策步骤如下： Step 1：根据式(14)和(15)计算每一个评估值的熵值，并得到标准化熵值矩阵熵值如下： D ′ = [ 0.6169 0.5406 0.6762 0.5092 0.3986 0.4325 0.5628 0.0608 0.6931 0.4222 0.3039 0.6705 0.5729 0.6592 0.4866 0.5357 ] ； D ¯ = [ 0.8900 0.8202 1.0000 0.7595 0.5750 0.6561 0.8324 0.0906 1.0000 0.6406 0.4494 1.0000 0.8265 1.0000 0.7196 0.7989 ] 。 Step 2：根据式(16)计算属性 C j 的权重，得： w 1 = 0.28 ， w 2 = 0.26 ， w 3 = 0.25 ， w 4 = 0.21 。 Step 3：规范化决策矩阵。由于本文选取的三个属性均为效益型属性，因此规范化后的决策矩阵与原决策矩阵相同。 Step 4：根据式(18)计算各属性的相对权重。选取 C 1 作为参考属性，则各属性的相对权重分别为： w 11 = 1 ， w 21 = 0.92 ， w 31 = 0.87 ， w 41 = 0.74 。 Step 5：根据式(19)和(20)计算方案间的优势度 δ ( A i ， A o ) ，并构成优势度矩阵。 在属性 C 1 下，方案之间的优势度计算结果如表2所示。 Table 2 Dominance of alternatives under criterion C ϕ 1 A 1 A 3 A 4 A 1 0.0000 −1.7955 0.3442 0.6119 A 2 0.5105 0.0000 0.6157 0.7969 −1.2105 −2.0165 0.0000 0.5059 −2.1519 −2.8026 −1.7791 0.0000 表2. C 1 下的方案优势度 在属性 C 2 下，方案之间的优势度计算结果如表3所示。 Table 3 Dominance of alternatives under criterion C ϕ 2 A 1 A 2 A 3 A 1 0.0000 0.2292 0.9756 0.6277 A 2 −0.8726 0.0000 −1.3089 0.5844 A 3 0.2562 0.3438 0.0000 0.6780 A 4 −2.3896 −2.2246 −2.5811 0.0000 表3. C 2 下的方案优势度 在属性 C 3 下，方案之间的优势度计算结果如表4所示。 Table 4 Dominance of alternatives under criterion C ϕ 3 A 2 A 3 A 4 A 1 0.0000 −1.5275 −3.0000 −2.1448 A 2 0.3819 0.0000 −2.5820 −1.5056 0.7500 0.6455 0.0000 0.5244 A 4 0.5361 0.3764 −2.0976 0.0000 表4. C 3 下的方案优势度 在属性 C 4 下，方案之间的优势度计算结果如表5所示。 Table 5 Dominance of alternatives under criterion C ϕ 4 A 1 A 2 A 3 A 4 A 1 0.0000 −3.8627 −1.4907 0.1565 0.8112 0.0000 0.7483 0.8261 A 3 0.3130 −3.5635 0.0000 0.3500 A 4 −0.7454 −3.9340 −1.6667 0.0000 表5. C 4 下的方案优势度 综上，得到方案之间的优势度如表6所示。 Step 6：根据式(21)计算方案的综合值 如表7所示。 根据方案的综合值进行方案排序，得到 A 2 > A 3 > A 1 > A 4 。即江西华伍制动器股份有限公司的综合业绩最优，江西联创光电科技股份有限公司的综合业绩最差。在财务决策中，利益相关者可以参考业绩评价排序结果，做出更优决策。 Table 6 Dominance of alternative A 1 A 2 A 3 A 4 A 1 0.0000 −6.9565 −5.1221 −0.7487 A 2 0.88310 0.0000 −2.5268 0.7018 A 3 0.1088 −4.7396 0.0000 2.0583 A 4 −4.7507 −8.5848 −8.1245 0.0000 表6. 方案优势度 Table 7 Overall prospect value of alternative A A 1 A 2 A 3 A 4 ϕ ( A i ) 0.4218 1.0000 0.9229 0.0000 表7. 方案A i 的综合值
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user: 6. 结论 战略性新兴产业的企业业绩评价是一个典型的多属性决策问题，在评价过程中存在着很多定性指标，如上述非财务业绩，更适合用语言形式来进行评价。本文定义了概率语言术语集的得分函数、距离公式以及熵值，以熵值为基础提出了属性权重的确定方法，在此基础上，对传统TODIM方法进行拓展，提出基于概率语言术语集的TODIM方法，该方法充分考虑了决策者对风险的偏好，通过计算方案之间的优势度选出最优方案，最后通过业绩评价案例分析验证了本文提出的方法的可行性和有效性。此外，本文提出的方法具有计算简便、步骤清晰等优点。未来的研究中，可以对概率语言术语集的距离公式以及熵值做进一步的改进；另外，属性之间具有关联性也应该考虑在内，以使该方式更具普遍适用性，能解决更多的多属性决策问题。
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user: 摘 要 糖尿病视网膜病变(Diabetic Retinopathy， DR)是由糖尿病引起的视网膜血管壁受损致使视觉功能下降的一种具有特异性改变的眼底病变，是主要致盲疾病之一。在医学图像处理中，糖尿病视网膜病变诊疗通常面临高质量标注样本少和未标注数据不能充分利用的困境。基于此，本文利用增强的半监督生成对抗网络对糖尿病视网膜病变等级和程度进行识别，实现更高的识别精度和泛化能力，最终四分类任务中准确率达到77.2%，二分类任务中AUC达到93.9%。 关键词 :生成对抗网络，视网膜病变识别，图像分类 Copyright © 2019 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/
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user: 1. 引言 糖尿病视网膜病变(Diabetic Retinopathy， DR)，又称糖网病，它是糖尿病引起的并发症之一 [ 1 ] 。糖尿病患者出现DR的概率是80%左右，出现失明的可能性是正常人的25倍 [ 2 ] 。为有效降低DR对患者视力的损害，亟需对DR进行早期诊断和治疗。然而，DR病变类型多元、形式多样、程度不等，因此眼科医生往往难以对糖尿病视网膜病变进行精准、快速诊断。 近年来，深度学习技术在医学图像模式识别领域受到广泛关注 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] ，特别是卷积神经网络(Convolution Neural Network， CNN)，能够模拟人脑视觉机理自动地学习图像各个层次的抽象特征，从而更好地反映目标图像的本质，但是深度学习模型具有对大量标注数据依赖度高的特性，然而实际医学应用中缺乏高质量的标注数据，导致监督学习方法存在着很大的局限性。 基于以上事实，本文提出一种增强的半监督生成对抗网络模型，它可以有效利用有限的标注数据，对视网膜病变图像进行自动等级分类，从而大幅度节省眼科医生的诊断时间，为患者疾病评估和治疗方案选择提供重要参考，对于实现可用的DR眼底图像分类系统同样具有重要的临床意义。
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user: 2. 相关工作 2.1. DR自动识别 医学图像处理领域针对糖尿病视网膜病变疾病的识别，现有文献多集中于筛选区分有DR和无DR的图像二分类，应用于DR图像四分类的研究相对较少，并且在精度、性能等方面并不完善。 在国内，针对糖尿病视网膜病变识别的研究主要集中在深度学习与医学图像相结合进行疾病辅助诊断方面。张德彪 [ 7 ] 采用深度学习的方法对糖尿病视网膜病变的严重程度进行分类，并对微动脉瘤和弱监督环境下的病变区域进行检测定位。熊彪 [ 8 ] 将迁移学习用于卷积神经网络中，并用于DR分类，最终达到不错的效果。而国内外运用生成对抗网络对糖尿病视网膜病变进行识别的研究相对很少。张磊 [ 9 ] 在对眼底硬性渗出物进行检测过程中，成功改进和应用了信息生成对抗网络。 国外已经有较多相关辅助诊断系统研究，Seoud等人 [ 10 ] 提出了使用生成病变概率图进行分类的方法，并达到了74.1%的分类精度。Pratta等人 [ 11 ] 和提出了一种卷积神经网络方法，结合Kaggle视网膜病变数据集，最终在验证集中获得75%的准确率。Gulshan等人 [ 12 ] 提出了另一种深度卷积神经网络结合公开的数据集来检测DR，最终得到了很高的特异性和灵敏性。Haloi [ 13 ] 提出了一种新的微动脉瘤(MA)检测方法，对彩色眼底图像进行早期糖尿病视网膜病变筛查。Gargeya等人 [ 14 ] 使用2个公共数据库检测糖尿病视网膜病变时，该模型表现出最佳的诊断性能。Antal等人 [ 15 ] 提出基于集成的微动脉瘤检测系统，在数据集上取得了良好的效果。Vo H.H.等人 [ 16 ] 使用两个深度卷积神经网络，用于检测眼底图像病变情况。Alban等人 [ 17 ] 使用迁移学习的方法进行DR识别，从而减缓模型收敛的速度。 2.2. 卷积神经网络 卷积神经网络(CNN)是近年发展起来并引起广泛重视的一种高效识别方法，它已经成为众多科学领域的研究热点之一，特别是在模式分类领域，由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理，可以直接输入原始图像，因而得到了更为广泛的应用。卷积神经网络一般包含输入层、隐藏层和输出层，而其中隐藏层通常由一个或多个的卷积层与池化层交替结构连接一个或多个全连接层构成。图片经卷积层提取特征，通过池化层降低数据维度并提高特征不变性，多层卷积池化组合特征后，由全连接层选取其中的有效特征，构建与输出的映射关系 。
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user: 3. 数据与方法 3.1. 数据 本文中使用的数据集是Messidor [ 18 ] 眼球数据集，该数据集中包括大约1200个眼底彩色图像。图像的大小为1440 × 960，2240 × 1488和2304 × 1536像素，如图1所示，其中，800张是瞳孔扩张图像，400张是瞳孔未扩张图像。 图1. 视网膜病变图片 对于每张图片，根据微血管瘤、出血点、硬渗出物和新血管的个数进行疾病诊断，每个图像都标有病变等级R0至R3。其数据描述和分布如表1所示，识别任务描述如表2所示。 Table 1 Diabetic retinopathy feature descriptio 等级 描述 数目 R0 (μA = 0) AND (H = 0) 546 R1 (0 < μA ≤ 5) AND (H = 0) 153 R2 ((5 < μA < 15) OR (0 < H < 5)) AND (NV = 0) 247 R3 (μA ≥ 15) OR (H ≥ 5) OR (NV = 1) 254 表1. 视网膜病变特征描述 注：μA表示微动脉瘤的个数，H表示出血点的个数，NV = 0/1分别表示无/有新生血管。 Table 2 Classification task descriptio 分类任务 描述 数目 DR四分类 R0/R1/R2/R3 546/153/247/254 正常/不正常 R0/R1R2R3 546/654 表2. 分类任务描述 3.2. 方法 3.2.1. 生成对抗网络 生成对抗网络(Generative Adversarial Network， GAN)是一种新的深度学习模型，它主要包括了两个部分，即生成器和判别器。生成器主要用来学习真实图像分布从而让自身生成的图像更加真实，以骗过判别器。判别器则需要对接收的图片进行真假判别。在整个过程中，生成器致力于让生成的图像更加真实，而判别器则专注于识别图像的真假，这个过程相当于博弈，随着时间的推移，生成器和判别器在不断地进行对抗中达到了一种动态均衡，即生成器生成的图像接近于真实图像分布，而判别器识别不出真假图像，对于给定图像的预测为真的概率基本接近0.5，即达到纳什平衡状态。 3.2.2. 增强型半监督生成对抗网络 增强型半监督生成对抗网络是基于生成对抗网络进行的优化，由于糖尿病视网膜病变图像都是高分辨率图像，并且它的病变特征又非常的小，因此在生成图像时总会丢掉疾病特征的关键信息，为了更精准地生成图像的关键信息，更好地学习到数据的分布，需要一个强的生成器。而且现实中带标注数据明显少于未标注数据，这也有助于提升模型的性能。因此，本方法采用强学习能力的半监督生成对抗网络进行识别。这种改进型生成对抗网络可以很好地学习到原始数据的分布、更充分地利用少量带标注的数据和大量未带标注的数据，具体的网络结构和参数设置如图2所示。 图2. 网络结构和参数
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user: 4. 实验与结果 4.1. 实验设置 本实验的环境设置如表3所示。对于生成器，它输入是一个100维的噪声向量，紧接着是通过权值共享卷积核为4 × 4的反卷积层，随后按视网膜病变图像的通道进行图像生成，将生成的图像和真实图像同时输入给判别器进行判别。对于判别器，我们采用3 × 3的卷积核进行特征提取。具体的网络结构和卷积核的个数如图2所示。我们使用Adam优化算法，学习率和两个衰减率参数分别取0.0001与0.9、0.999。权重参数W使用Xavier均匀分布初始化，最小批次数量设置为32。 Table 3 Experimental environment parameter configuratio 序号 项目 详细信息 1 GPU NVIDIA Ge Force GTX1080 2 CPU Intel (R) Core (TM) i7-6700 CPU@3.41 GHz 3 深度学习框架 Tensorflow、Keras 4 操作系统 Ubuntu 16.04 表3. 实验环境参数配置 4.2. 实验与结果 4.2.1. 网络结构优化 正如“没有免费的午餐”理论所说，没有一个模型适用于任何任务。表4中的网络结构分为两列：图像压缩尺寸和判别器。判别器的结构以“32c7s2-64c5s2-128c4s4-128c4s2-gm”的格式呈现。这个例子表明有4层卷积层和一层平均池化层，其中第一层卷积层“32c7s2”代表一个7 × 7卷积层，其卷积核数为32，步长为2，卷积层后均连接到Relu激活函数层。 Table 4 Different network structur 网络结构 网络编号 图像尺寸 判别器 256 × 256 32c4s2-64c4s2-128c4s4-256c4s2-512c4s2-gp 1 32c7s2-64c5s2-128c5s2-128c5s2-256c5s2-256c5s2-gp 2 32c7s2-32c5s2-64c3s2-64c3s2-128c3s2-128c3s2-gp 3 128 × 128 32c4s2-64c4s2-128c4s2-256c4s2-512c4s2-gp 4 32c3s2-64c3s2-128c3s2-256c3s2-512c3s2-gp 5 32c5s2-64c5s2-128c5s2-256c5s2-512c5s2-gp 6 32c7s2-64c7s2-128c5s4-128c5s2-128c3s1-gp 7 32c7s2-64c5s2-128c4s4-128c4s2-gp 8 表4. 不同网络结构 在这11种网络结构下，模型精度如图3所示，训练了DR四分类器模型。由表4可知，最好的是网络5，它的平均精度达到了77.2%，相比其他的网络结构有较大的优势。 4.2.2. 结果 为了更好的说明模型的性能，本文使用准确度(Accuracy， ACC)，灵敏度(Sensitivity， SN)，特异性(Specificity， SP)，ROC和AUC描述了实验结果。SN表示所有真实的阳性样本中有多少阳性样本可以被检测出来，SP表示所有真实的阴性样本中有多少阴性样本可以被检测出来。分类性能指标SN、SP和ACC的计算方法： 图3. 不同网络结构下糖尿病视网膜病变分类精度 SN = T P T P + F N ， SP = T N T N + F P ， ACC = T P + T N T P + F P + T N + F N 其中TP表示真阳性，即正阳性样本的数量为正；FP表示假阳性，即阳性阴性样本的阳性数量；TN表示真阴性，即表示被判定为否定的阴性样本数；FN是假阴性，这意味着阳性样本的数量被判断为阴性。ROC是以阳性率(1 − SP)为横坐标，真阳性率(SN)为纵坐标来反映分类性能。ROC曲线越接近左上角，分类性能越好，并且ROC曲线可以综合评估两种或更多种分类性能的差异。AUC表示ROC曲线下的面积，AUC范围是0~1，AUC越大，分类性能越好。 表5是关于糖尿病视网膜病变等级的四分类问题，对比了目前关于糖尿病视网膜病变等级中相对较高的精度，其中前两行分别是来自眼部疾病专家对糖尿病视网膜病变分类的精度。从表中可以得知，增强后的模型达到了比专家更高的精度。 Table 5 Comparison of classification accuracy of D 方法 分类精度 Expert A [ 19 ] 0.73 Expert B [ 19 ] 0.681 Seoud et al. [ 10 ] 0.741 增强的SSGAN 0.772 表5. 糖尿病视网膜病变分类精度对比 表6是糖尿病视网膜是否发生病变的性能，其主要采取四个指标去判断模型的识别能力，包括AUC、灵敏度、特异度和精度。通过实验可以表明本实验使用的增强型半监督生成对抗网络在各个指标下有较大的优势。 Table 6 Comparison of the indicators of D 方法 AUC 灵敏性 特异性 分类精度 Expert A [ 19 ] 0.922 - - 0.878 Expert B [ 19 ] 0.865 - - 0.764 Haloi et al. [ 12 ] 0.988 0.970 0.960 0.960 VoHH et al. [ 16 ] 0.870 0.882 0.857 0.871 VoHH et al. [ 16 ] 0.862 0.916 0.803 0.858 增强的SSGAN 0.939 0.921 0.861 0.889 表6. 糖尿病视网膜是否发生病变性能指标对比
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user: 5. 总结 糖尿病视网膜病变易导致失明并且并发率非常高，所以必须对DR进行早期诊断与治疗以降低对患者视力的损害。本文提出的半监督生成对抗网络可以有效地实现DR辅助诊断。本文主要内容包括： 第一，在原始的半监督生成对抗网络的基础上，采用多通道的生成器按彩色图片的通道来学习，有效识别高分辨率图片，使生成器更容易辨别原始数据的真实分布情况，从而精准判别疾病种类并给出诊断结果。第二，通过大量实验验证并对比眼部疾病专家和相关自动识别系统的性能，确保即使运用较少的带标注数据也能实现较高的识别精度。综合实验证明，运用改进的生成对抗网络可以更高效地识别糖尿病视网膜疾病，在四分类任务中准确率达到77.2%，二分类任务中AUC达到93.9%。以训练后网络模型参数为基础构建糖尿病视网膜病变自动识别模型，可实现输入眼球图片即可判定和输出疾病等级。 此外，由于数据集不足、图片精度与存储空间等客观问题，本文尚有一些不足之处，如糖尿病视网膜病变的等级识别由疾病特征个数决定，目前尚未处理好高分率图像压缩比例与模型规定的输入数据大小之间的最佳平衡问题等。为此，在未来的实验与研究中可尝试运用回归的损失函数进行更新等方法进行优化。
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user: 摘 要 本文利用胰蛋白酶水解猪小肠黏膜制备肝素，在单因素试验基础上，利用Box-Behnken设计，对水解条件进行了优化研究，并进行了验证试验。结果表明，胰蛋白酶酶解条件为：酶底物比0.70%，温度60℃，时间3 h，pH值8.5，盐浓度0.3 mol·L −1 ，料液比为1:7 (g:L)；验证试验证明该水解条件是可靠的。 关键词 :肝素，胰蛋白酶，水解 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/
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user: 1. 引言 中国是肉制品生产大国，生猪年屠宰量达2亿头以上，小肠等畜禽副产物资源极为丰富 [ 1 ] [ 2 ] 。但是，目前中国畜禽副产物的深加工利用率低 [ 3 ] [ 4 ] ，主要消费形式为食品。因此，开展猪肠黏膜等副产物附加产品的关键技术研究，充分利用畜禽副产物，提高畜禽副产物提取利用技术水平，提高畜产品加工副产物的附加值，对肉类加工企业都具有很好的应用前景。 肝素，也叫肝素钠，是一种抗凝剂，在临床上具有抗凝血、抗炎等作用。中国是肝素的主要出口国之一 [ 5 ] ，肝素的应用具有重要的经济价值。肝素是存在于动物肝脏，肺、胃、脾、肠黏膜等组织中 [ 6 ] ，以小肠黏膜、肺脏中含量最为丰富。肝素提取常用的方法有酶水解法 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] 、超声波提取法 [ 12 ] 、盐析提取法 [ 13 ] [ 14 ] 等。其中，酶水解法以反应条件温和，得率高等优势得到广泛应用。因此，本文利用胰蛋白酶，对猪小肠黏膜进行水解，以黏膜酶解液效价为评价指标，对影响胰蛋白酶水解过程中的各种因素进行优化研究，确定合适的水解工艺条件，为酶法工业化生产肝素提供依据。 1.1. 主要原材料 猪小肠黏膜(购自于双汇泰威逊食品公司)；木瓜蛋白酶(酶活力为20万U/g，购自于庞博生物工程有限公司)；肝素钠标准品(USP Rockville， MD. LOT L11033)；绵羊血浆(购自于山东苍山向明生化助剂厂)；氢氧化钠、乙醇、氯化钠、氯化钙等均为分析纯，市售。 1.2. 主要仪器设备 所用主要仪器设备有UV power紫外可见分光光度计(北京莱伯泰科仪器有限公司)，PHS -3C 型实验室pH计(上海今迈仪器仪表公司)，JJ-1精密增力电动搅拌器(金坛市科析仪器有限公司)，GL -21M 型高速冷冻离心机(长沙湘仪离心机仪器有限公司)。 1.3. 试验方法 1.3.1. 酶活力的测定 胰蛋白酶活力测定方法参考文献 [ 15 ] 的方法进行。 1.3.2. 小肠黏膜酶解 称取一定量的小肠黏膜，置入反应容器中，加入水，调节pH值，恒温水浴加热至反应温度，加入所需胰蛋白酶，记录时间，匀速搅拌，进行水解。水解结束后，采用85℃、10 min水浴处理。然后收集酶解液，测定肝素效价。若不能及时进行测定，密封保存于4℃条件下，备用。 1.3.3. 肝素效价的测定 肝素效价的测定，参考文献 [ 16 ] 的方法进行。 1.3.4. 试验设计 1) 单因素试验 主要考虑影响酶水解的常规因素(包括温度、时间、pH、酶底物浓度(酶质量与小肠黏膜质量的百分比)等进行单因素试验。考察指标为肝素效价。试验因素水平见表1。 Table 1 Single experimental factors and level 因素 试验水平 其他条件 Factors Levels Other conditions 水解温度(℃) Hydrolysis temperature (℃) 40， 45， 50， 55， 60， 65， 70 固定水解时间3 h，料液比为1:7，酶解溶液pH值8.8，盐浓度(以食盐计)0.3 mol·L −1 ，酶底物浓度0.80% 水解时间(h) Hydrolysis time (h) 1.5， 2.0， 2.5， 3.0， 3.5， 4.0， 4.5 固定水解温度60℃，料液比为1:7，酶解溶液pH值8.8，盐浓度(以食盐计) 0.3 mol·L −1 ，酶底物浓度0.80% 酶底物浓度(%) Enzyme substrate ratio (%) 0.40， 0.5， 0.6， 0.7， 0.8， 0.9， 1.00 固定水解时间3 h，水解温度60℃，料液比为1:7，酶解溶液pH值8.8，盐浓度(以食盐计) 0.3 mol·L −1 盐浓度(mol·L −1 ) Salt content (mol·L −1 ) 0.15， 0.20， 0.25， 0.30， 0.35， 0.45 固定水解时间3 h，水解温度60℃，料液比为1:7，酶解溶液pH值8.8，酶底物浓度0.80% 酶解溶液pH pH of enzymehydrolysis solution 7.3， 7.8， 8.3， 8.8， 9.3， 9.8， 10.3 固定水解时间3 h，水解温度60℃，料液比为1:7，酶底物浓度0.80%，盐浓度(以食盐计) 0.30 mol·L −1 料液比(g:L) Material liquid ratio (g:L) 1:1， 1:3， 1:5， 1:7， 1:9， 1:11， 1:13 固定水解时间3 h，水解温度60℃，酶底物浓度0.80%，盐浓度(以食盐计) 0.30 mol·L −1 ，酶解溶液pH值8.8 表1. 单因素试验因素水平 2) 酶解条件优化 依据单因素试验结果，利用Box-Behnken设计，进行三因素三水平优化试验。 1.3.5. 数据分析 数据统计分析采用SPSS 18.0中的ONE-WAY ANOVA等程序进行。
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user: 3. 结论 1) 肝素效价和酶底物质量分数(A)、水解时间(B)，水解温度(C)之间的关系可以用下式表示： 酶 解 液 效 价 ( U / m g ) = 9.65 + 0.76 × A + 0.39 × B + 0.26 × C − 0.75 × A 2 − 0.23 × B 2 − 1.21 × C 2 + 0.012 × A × B + 0.037 × A × C − 0.08 × B × C 2) 通过单因素试验获得了胰蛋白酶水解猪小肠黏膜最佳条件为：温度60℃，时间3 h，pH值为8.5，酶底物浓度为0.70%，盐浓度为0.3 mol·L −1 ，料液比为1:7。 3) 利用Design Expert的Prediction功能进行试验设计并进行验证，获得胰蛋白酶水解条件为：酶底物质量分数0.70%，温度60℃，时间3 h。
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user: 摘 要 本文针对基础设施PPP项目三大常用融资模式——BOT、TOT、TOD进行比较分析，分别建立适用性评价指标，构建模糊综合评价模型，为PPP项目的模式选择提供依据，并对重庆市轻轨三号线一期工程案例进行了模式选择评价。 关键词 :基础设施，模式选择，模糊综合评价 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/
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user: 1. 引言 PPP模式包含BOT、TOD、TOT等多种融资模式，不同模式的特点、影响因素和适用空间各不相同。本文针对基础设施PPP项目的常见的三种模式——BOT、TOT、TOD进行比较分析，建立各自的选择评价指标，并结合AHP-模糊综合评价模型对实例进行选择评价。
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user: 2. PPP项目模式选择的评价指标选取 通过分析比较相关文献资料中BOT、TOT、TOD各自的特点及适用条件 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] ，归纳总结模式选择的影响因素，结合专家访谈，提出以下PPP模式选择的评价指标。 2.1. BOT模式评价指标的选取 在BOT模式(Build-Operate-Transfer，即建设–运营–移交)中，政府将特许经营权移交投资者，扮演着合作关系中捍卫投资者利益的角色，与其它模式相比，BOT模式的成功更依赖政府的各项能力。政府信用、制度成熟度、政府承担风险的能力等都是政府能力的评价指标。政府对项目所有权的重视程度以及项目本身的特点，包括项目规模、难度、收益水平等，都是BOT模式适用性的评价指标。具体见表1。 Table 1 Evaluation index for BOT mode selectio 一级指标 二级指标 数据来源 正负性 BOT模式选择评价指标 政府的专业水平及管理能力B 1 政府信用C 1 合同违约数量 − 制度过程成熟度C 2 制度纰漏数量 − 招投标竞争机制完善度C 3 + 土地供应情况C 4 土地储备量 + 项目发生亏损时时政府的救援能力及风险分担能力C 5 + 政府对所有权的重视程度B 2 政府对收益权的重视程度C 6 + 政府对处置权的重视程度C 7 + 项目规模及项目难度B 3 项目规模C 8 投资额 + 项目技术复杂程度C 9 + 项目收益稳定性B 4 项目运营效率C 10 企业资金周转速度 + 内部收益率C 11 + 投资回收期C 12 − 社会资本充裕度B 5 规模以上企业总资产C 13 + 金融机构信贷规模C 14 年末贷款额增加值 + BOT模式经验水平B 6 BOT模式国际经验水平C 15 + 国内BOT项目落地率C 16 + 表1. BOT模式选择评价指标 2.2. TOD模式评价指标的选取 TOD (Transit-Oriented Development，交通导向开发)模式的本质是公交系统与城市开发规划之间的双向带动协调，是一种从根本上协调城市土地与交通的土地开发模式。TOD模式凭借以公交为主要发展主体的城市交通系统，能带动我国城市空间的大幅度增长，这要求政府具备较强的以公共交通为导向的城市规划能力；TOD模式可以应用于新拓展地区、再开发地区及城市待开发区域，因此区域特征必然影响TOD模式的应用；此外，土地征收成本，政府的城市经营水平以及TOD的经验水平都是TOD模式适用性的评价指标。具体见表2。 Table 2 Evaluation index for TOD mode selectio 一级指标 二级指标 数据来源 正负性 TOD模式选择评价指标 政府以公共交通为导向的城市规划能力B 1 相关开发政策的创新和保障C 1 政策增加数量 + 一体化的交通与城市土地利用规划能力C 2 + 建设方案审批效率C 3 审批数量 + 基础设施区域特征B 2 所处区域的可开发性C 4 开发政策数量和内容 + 所处区域的未来开发潜能C 5 + 土地征收(或拆迁)成本B 3 土地征收效率C 6 + 土地征收成本额C 7 − 政府的城市管理水平B 4 公共交通等基础设施的维护水平C 8 维护资金 + 政府轴向发展的普及性C 9 + 公交衍生商业的开发能力C 10 相关政策数量 + TOD模式经验水平B 6 TOD模式国际经验水平C 11 + 国内TOD项目落地率C 12 + 表2. TOD模式选择评价指标 2.3. TOT模式评价指标的选取 TOT (Transfer-Operate-Transfer，移交–经营–移交)模式的特点是政府在一定期限内(指特许经营期间)出让特许经营权，从社会资本方获得一定量的资金用于其他项目的建设，获得资金金额量是基于政府自身对项目的资产评估情况。对于投资人来说，已建成项目的属性及价格的合理性都是重点考虑的因素；各方的管理水平，风险承担能力及财政资金紧张程度都是TOT模式适用性的评价指标。具体见表3。 Table 3 Evaluation index for TOT mode selectio 一级指标 二级指标 正负性 TOT模式选择评价指标 已建成项目的可获得性B 1 项目预先评估论证的充分程度C 1 + 项目定价的正确性C 2 − 竞争报价机制的合理性C 3 + 参与方的技术管理水平B 2 投资方运营管理经验C 4 + 政府监管的合理性C 5 + 财政资金水平B 3 当地GDPC 6 + 政府债务率C 7 − 投资者的风险承受能力B 4 投资者预测风险能力C 8 − 投资者风险承受能力C 9 − TOT模式经验水平B 5 TOT模式国际经验水平C 10 + 国内TOT项目落地率C 11 + 表3. TOT模式选择评价指标
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user: 5. 结语 本文分析了我国基础设施PPP项目常见的三种模式——BOT、TOD、TOT的特点及适用条件，结合专家访谈，针对BOT模式适用性提出6个一级指标、16个二级指标，其中包括10个定量指标，6个定性指标；针对TOD模式适用性共提出5个一级指标、12个二级指标，其中包括7个定量指标，5个定性指标；针对TOT模式适用性提出5个一级指标、11个二级指标，其中包括6个定量指标，5个定性指标。基于以上评价指标体系，构建了AHP-模糊综合评价模型，设立了“非常不适用”、“不适用”、“基本适用”、“很适用”、“非常适用”五个评价等级，并对重庆市轻轨三号线一期工程进行了分析，得出BOT模式“很适用”的结论，和实际情况高度符合。本文的研究为我国基础设施PPP项目的模式选择提供了参考依据。
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user: 摘 要 为了实现对停车信息的有效利用，本文使用区域内停车场信息采集系统获取车辆出入流量数据，运用TransCAD提供的交通规划“四阶段法”建立宏观交通规划模型，反推并预测出周边道路的动态交通流运行状态，提出一种基于停车信息的城市交通流量预测方法，并通过案例证明了该方法可以有效预测区域路网流量。 关键词 :停车信息，流量预测，TransCAD 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/