DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. Multi-Quadric函数插值的存在性与唯一性 定义3.1 [ 15 ] MQ函数的插值问题:对于给定的多元散乱数据 { x j ， f j } j = 1 n ， x j ∈ ℜ n ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， n 。采用函数 Φ ( x ) = ( α 2 + ‖ x ‖ 2 ) β ( β > 0 ) 的平移作为一组基函数 { Φ ( x − x j ) } ，寻找形如： S ( x ) = ∑ j = 1 n Φ ( ‖ x k − x j ‖ ) 的插值函数 S ( x ) ，且使其满足条件： S ( x k ) = ∑ j = 1 n λ j Φ ( ‖ x k − x j ‖ ) = f k ， k = 1 ， 2 ， ⋯ ， n 引理3.2 [ 16 ] 若MQ函数 在 ℜ 上连续，且 lim r → ∞ Φ ( r ) = 0 ，那么对于n元的MQ基函数插值问题的 解满足存在唯一性的充要条件为系数矩阵 Φ = ( ‖ x j − x k ‖ ) 是正定矩阵。 定理3.3 若MQ函数 Φ : ℜ → ℜ 是连续的，且 lim r → ∞ Φ ( r ) = 0 ，那么对于n元的MQ基函数插值问题存在唯一解。 证明：对于d元Gauss函数 e − ‖ x ‖ 2 = ( 2 π ) d / 2 ∫ e i x θ e − | | θ | | 1 / 2 d θ ，对于任意两两不同的 x j 和不全为零的 λ j ，有 ∑ ∑ λ j λ k e − ‖ x j − x k ‖ 2 = ( 2 π ) d / 2 ∫ | λ j e i x j θ | 2 e − ‖ θ ‖ 1 / 2 d θ > 0 因此Gauss函数是正定的。 再讨论分析 ∫ 0 ∞ θ − 3 / 2 ( 1 − e − θ ( α 2 + ‖ x ‖ 2 ) ) d θ ，它是一个可积函数的积分。由Gauss函数的正定性可知，对 于不全为零的 λ j ，若 ∑ λ j = 0 可得二次型 ∑ λ j λ k ∫ 0 ∞ θ − 3 / 2 ( 1 − e − θ ( α 2 + ‖ x ‖ 2 ) ) d θ = ∑ λ j λ k ( α 2 + ‖ x k − x j ‖ 2 ) 1 / 2 ∫ 0 ∞ θ − 3 / 2 ( 1 − e − θ ) d θ = h ∑ λ j λ k ( α 2 + ‖ x k − x j ‖ 2 ) 1 / 2 < 0 其中h是正常数，所以得 ∑ λ j λ k ( α 2 + ‖ x k − x j ‖ 2 ) 1 / 2 < 0 由此知道MQ函数是零阶条件负定的，那么其插值系数矩阵 ( α 2 + ‖ x k − x j ‖ 2 ) j ， k 至少有n − 1个特征向量 是对应于负特征值的。当 λ j ≡ 1 ， j = 1 ， ⋯ ， n 时，有 ∑ λ j λ k ( α 2 + ‖ x k − x j ‖ 2 ) 1 / 2 = ∑ ( α 2 + ‖ x k − x j ‖ 2 ) 1 / 2 > 0 所以插值系数矩阵 ( α 2 + ‖ x k − x j ‖ 2 ) j ， k 有n个非零特征值，即此系数矩阵是非奇异矩阵，故所对应的插 值问题满足存在唯一性。
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user: 4. 数值实验及分析 径向基函数在数值逼近领域有着广泛的应用，本节将介绍径向基函数插值在具体函数方程中的应用，这里应用MQ基函数对函数 f ( x ) = cos ( 2 π x ) 插值，其中 x ∈ [ 0 ， 1 ] ， α ∈ ( 0 ， 1 ] 。 用函数 Φ ( x ) = x 2 + α 2 进行插值，寻找插值函数 L ( x ) = ∑ j = 0 N a j Φ j ( x ) ， (12) 使得 L ( x k ) = ∑ j = 0 N a j Φ j ( x k ) = ∑ j = 0 N a j ( x j − x k ) = f ( x k ) (13) 观察(13)式，发现其是关于系数 a j 的一元非齐次线性方程组，由于系数矩阵 Φ ( x j − x k ) = α 2 + ( x j − x k ) 2 ( k = 0 ， 1 ， ⋯ ， N ; j = 0 ， 1 ， ⋯ ， N ) 非奇异，故此方程组有唯一解，可求出 a j ，代入(12)式得到 L ( x ) ，进而求出插值函数。下面给出了误差表1及两种插值图1，图2。 在数值模拟中，本文选择了 f ( x ) = cos ( 2 π x ) 为待逼近函数进行数值实验。基于MQ径向基函数插值方法，分别选择插值节点 N = 6 ， α = 0.8 ; N = 11 ， α = 0.1 ，步长 h = 0.01 ，且配置点与中心点一致进行数值算例模拟，计算结果如图1和图2。从图1及图2的插值图像可知，基于MQ径向基函数插值方法是有效的，且具有较高的精度。此外，表1还列出了本文方法与文献 [ 6 ] [ 12 ] [ 17 ] 方法的最大误差比较结果，从表中数据可以看出，本文方法对比于其他的数值方法得到的误差更小，稳定性更高。 图1. N = 6 时， L ( x ) ， f ( x ) 函数图像 图2. N = 11 时， L ( x ) ， f ( x ) 函数图像 Table 1 The maximum error comparison between the method in this paper and the methods in [ 6 ] [ 12 ] [17 N = 6 N = 11 本文方法 1.830 × 10 − 2 1.0800 × 10 − 3 文献 [ 6 ] 3.4832 × 10 − 1 4 .5271 × 10 − 2 文献 [ 12 ] 2.3300 × 10 − 2 3.2673 × 10 − 3 文献 [ 17 ] 2 .6629 × 10 − 1 2 .5580 × 10 − 2 表1. 本文方法与文献 [ 6 ] [ 12 ] [ 17 ] 方法的最大误差比较
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user: 5. 结论 本文给出了一种基于MQ径向基函数求解非线性积分方程的方法，且证明了该方法的存在唯一性，并通过上述数值算例验证了该方法是行之有效的，且精度较高；MQ径向基函数是一个距离的函数，在高维插值时只需改变距离的计算式，不必变化算法的其他部分，因此有利于推广到高维的非线性积分方程的求解中。由于MQ径向基函数插值性能优异，能够在较少的节点下得到更高的逼近精度，因而计算量较小且操作简洁。本文还尚未对形状参数 α 的选取、算法的误差限等问题进行更加细致的理论分析，这也将是今后研究的一个重要方向。
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user: 摘 要 为了探索农杆菌介导的遗传转化中铁皮石斛对抗生素的耐性，本试验以铁皮石斛原球茎为原材料，在培养基中分别添加不同浓度潮霉素和卡那霉素进行培养，筛选出最适合铁皮石斛遗传转化的抗生素种类和浓度。研究表明：潮霉素浓度为40 mg/L时为临界浓度，接种一周后，植株出现黄化现象，2周后，出现死亡植株，培养17周后，铁皮石斛完全死亡。潮霉素浓度越大，铁皮石斛褐化和黄化速率增加，死亡速率越快，浓度低于40 mg/L，铁皮石斛则拥有一定的存活率，为15%左右。当卡那霉素浓度为600 mg/L，铁皮石斛的褐化和黄化现象出现在培养后第3周，培养17周后，浓度为200 mg/L、400 mg/L、600 mg/L卡那霉素，铁皮石斛原球茎死亡率依次为72%、68%、78%，之后仍保持一定的存活量。实验结果表明，铁皮石斛对潮霉素敏感性远大于卡那霉素，由此说明，铁皮石斛遗传转化中应选用潮霉素作为抗生素，而且使用浓度应在40 mg/L以上，卡那霉素不能用于铁皮石斛遗传转化。 关键词 :铁皮石斛，潮霉素，卡那霉素，死亡率，原球茎 Copyright © 2019 by author(s) 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 铁皮石斛为兰科石斛属多年生草本植物，其生长受环境限制，繁殖周期长，存活率低，但最近几年来，兰科植物利用种子进行的组织培养已获得成功 [ 1 ]，铁皮石斛组织培养也已成熟，成为许多兰科植物重要基因遗传转化研究的重要模式植物 [ 2 ]。遗传转化过程中抗生素类主要有卡那霉素、潮霉素B、头孢和特美汀(Timentin)等 [ 3 ]，卡那霉素在小麦、大豆、烟草中运用广泛，潮霉素在水稻、小麦、甘蔗等农作物中运用频繁，除草剂类主要有绿黄隆粉剂、2，4-D等 [ 4 ]，除草剂在各类农作物，如大豆、玉米等中被频繁使用，近几年出现了以糖类为筛选剂的方法，主要有甘露糖、木糖，其中在甘蔗、拟南芥、棉花中使用了甘露糖 [ 5 ]，木糖则在辣椒、番茄、马铃薯等运用较多 [ 6 ]，所以高效的筛选体系是快速获得大量转化子的必要条件之一，合适的筛选剂对高效筛选体系的建立至关重要 [ 7 ]。 不同物种对卡那霉素的抗性不一样，刘玉汇等 [ 8 ] 研究了卡那霉素对烟草4个品种叶芽分化和根再生的影响，结果发现CV87品种对卡那霉素非常敏感，在4 mg/L或6 mg/L浓度下，叶片芽分化或茎段存活率为零，而品种T12却对卡那霉素具有很高耐性，在300 mg/L时叶片才失去分化能力，而茎段再生受阻的卡那霉素浓度则为400 mg/L。在不同物种对潮霉素的抗性研究中，蒋苏 [ 9 ] 等以5个栽培小麦品种诱导而来的成熟胚愈伤组织为外植体，研究了潮霉素浓度对不同阶段成熟胚愈伤组织分化的影响，研究结果表明：5个不同小麦品种分化阶段进行潮霉素筛选具有明显的效果，但不同品种之间存在一定差异，其中宁麦13的适宜潮霉素浓度为20 mg/L，花培1号和扬麦158的适宜潮霉素浓度约为30 mg/L，宁麦9和宁麦16的适宜潮霉素浓度在30~40 mg/L左右，在花培1号愈伤组织的诱导阶段进行潮霉素抗性筛选是不适合的。 目前在兰花转基因研究中，研究者选用筛选剂的种类，浓度不尽相同，找到适宜的筛选剂和筛选浓度对于转基因试验的目的基因能否成功侵染具有重要意义。目前在兰科植物的转基因研究中，大多数研究者采用卡那霉素和潮霉素作筛选剂，但不同品种所使用的筛选剂和浓度也不尽相同。 为了探索农杆菌介导的遗传转化中抗生素对铁皮石斛的影响，本试验以铁皮石斛原球茎为原材料，在培养基中分别添加不同浓度潮霉素和卡那霉素进行实验，从中筛选出最适合铁皮石斛生长的抗生素种类和浓度。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 实验材料 云南农业大学园林园艺学院组织培养室利用种子组织培养获得的铁皮石斛原球茎。 2.2. 培养条件 培养室的光照强度为2000 lx，温度为(25 ± 2)℃，每天光照12 h。 2.3. 试验设计与统计方法 培养基为MS + 0.56-BA + 6.8 g/LAgar + 30 g/L蔗糖，灭菌冷却至60℃左右时，在超净工作台上依次加入浓度梯度为5 mg/L、20 mg/L、30 mg/L、40 mg/L、50 mg/L、60 mg/L潮霉素和浓度梯度为50 mg/L、100 mg/L、200 mg/L、400 mg/L、600 mg/L卡那霉素，设置三个重复。选择同一生长水平且生长正常的铁皮石斛原球茎，每瓶接入60棵。见表1和表2。 Table 1 Concentrations of hygromyci 编号Number 浓度(mg/L) Concentration 接种总数(颗) Number of incubation 重复repeat H0 0.00 60.00 3.00 H1 5.00 60.00 3.00 H2 20.00 60.00 3.00 H3 30.00 60.00 3.00 H4 40.00 60.00 3.00 H5 50.00 60.00 3.00 H6 60.00 60.00 3.00 表1. 潮霉素抗性浓度筛选 Table 2 Concentrations of kanamyci 编号Number 浓度(mg/L) Concentration 接种总数(颗) Number of incubation 重复repeat K0 0.00 60.00 3.00 K1 50.00 60.00 3.00 K2 100.00 60.00 3.00 K3 200.00 60.00 3.00 K4 400.00 60.00 3.00 K5 600.00 60.00 3.00 表2. 卡那霉素抗性浓度筛选表格 每周观察记录生长状况，记录死亡时间，死亡个数。计算每个浓度死亡速率，死亡率，最终死亡个数及平均死亡数。 2.4. 数据分析方法 死亡率为最终死亡总数与接种总数之比。 统计分析方法则采用DPS软件Duncan多重比较法，先求出各个处理的死亡率均值，同时进行处理间显著性差异分析。大写字母不同，表示有极显著差异，小写字母不同代表有显著差异，相同字母代表其对应处理没有显著差异。
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user: 4. 讨论与结论 一般说来，单子叶植物对卡那霉素的敏感程度较双子叶弱，因此，在筛选过程中，单子叶植物的筛选浓度要高于双子叶植物 [ 10 ]。如水稻，在遗传转化过程中卡那霉素对水稻愈伤组织的筛选浓度达到了500 mg/L，由于卡那霉素毒性太高会对转化细胞造成伤害，所以卡那霉素一般在单子叶植物中应用较少，而双子叶植物中要相对较多。有关铁皮石斛遗传转化的报导不多，其筛选剂及浓度的使用需要探索。本研究的结果与多数单子叶植物的报导一致。而石彩娟 [ 11 ] 将预培养2 d的1 mm铁皮石斛原球茎接种到筛选培养基配方为1/2MS + 2.0 mg/L6-BA + (0~300 mg/L) Kan + 2%蔗糖 + 0.55%琼脂，pH 5.8中，培养30 d得到的卡那霉素筛选浓度为200 g/L，其研究结果与本实验差别很大，原因有待进一步研究。对于潮霉素的筛选压，刘建华 [ 12 ] 等人研究了中华结缕草3种不同外植体对不同潮霉素浓度的敏感性。结果表明：不同外植体的敏感性存在差异，中华结缕草的种子、愈伤组织、离体叶片在遗传转化中的适宜筛选浓度分别为50、20、50 mg/L。在铁皮石斛对潮霉素的敏感性研究中，尤超 [ 13 ] 以铁皮石斛愈伤组织诱导的类原球茎为材料，筛选培养基：1/2MS + 0.2 mg/LNAA + Hyg + 2%蔗糖 + 0.55%琼脂，pH 5.8。通过PLBs对潮霉素敏感性实验确定选择压，结果发现，10 mg/L潮霉素能够有效抑制PLBs的增值和分化并完全死亡，而本实验研究认为30~40 mg/L潮霉素为临界剂量。实验结果出现差异，可能与培养基配方有关系，本实验的培养基配方采用的是MS + 0.56-BA + 6.8 g/LAgar + 30 g/L蔗糖，与上述研究不同，培养时间较上述研究长，得到的筛选压也偏高。 从本实验的研究结果得出，潮霉素可以用于铁皮石斛的遗传筛选，而且，在采用本培养基配方的情况下，筛选浓度应高于30~40 g/L。铁皮石斛为单子叶植物，对卡那霉素的敏感性很低，在以原球茎为接种材料的培养基中，卡那霉素对铁皮石斛的影响极低，卡那霉素不适合作为本培养基配方下和培养材料的筛选剂。
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user: 摘 要 西宁市海棠公园存有较多的海棠种质资源，我研究人员在前期调查基础上，初步筛选出海棠种质共计270份，通过对其花序数、花冠直径、雄蕊数、花柱数、重瓣性及花色等性状进行观测发现，海棠花的类型较为丰富，为今后筛选优质海棠种质奠定理论基础。 关键词 :海棠，花性状，种质 Copyright © 2019 by author(s) 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 海棠，落叶乔木或灌木，是蔷薇科(Rosaceae)苹果属(Malus)，果实直径较小(≤5 cm)的种类 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]，海棠自古以来就是雅俗共赏的名花，素有“富贵花”之称 [ 4 ]，海棠树型饱满、色泽艳丽，其花色、叶色、果实、枝干等都具有较高的观赏价值 [ 5 ]，是目前园林绿化中较为常用的景观观赏花木。海棠春夏季新叶亮绿，花开繁茂，秋冬季满树红果，果实经久不落，可达到春观花、夏观叶、秋观果、冬赏枝的持续景观效果 [ 6 ]，同时海棠树具有较强的抗寒性，因此海棠树已成为了我省较为重要的庭院绿化树种。 西宁市海棠公园是我省目前仅有的以“海棠文化”为主题的公园。园内现存20年以上海棠大树700余株，海棠品种繁多、花色丰富，是著名的木本观赏植物类群 [ 7 ]，每年4月底至5月初满园海棠花开，花姿潇洒，花开似锦，营造出了观赏价值极高的景观群，引来无数市民观花赏景。同时海棠公园也是我市乃至我省目前唯一一个经多年积累和保留的，较为集中并具一定规模的海棠种质资源圃，更是重要的海棠原生种种质资源基因库。本项目主要以西宁市海棠公园中的270个海棠种质资源为研究对象，对其花的观赏价值进行了综合评价，以期能够指导观赏海棠在西宁以及周边城镇绿地空间中的科学应用。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 试验地 试验地位于青海省西宁市城北区西宁市海棠公园内，总占地面积约15公顷，是在原小桥苗圃地基础上，利用原有海棠树为元素新建的主题公园 [ 8 ]。 2.2. 试验材料 对现存的700株海棠大树进行初选，通过现场观察花的繁密、花冠大小及花色等，对具特色的270株海棠树作为最终试验目标。 2.3. 观测内容 调查内容包括花序数、花冠直径、雄蕊数、花柱数、是否重瓣(以海棠花正常花瓣数5个为单瓣花，花瓣数大于5个以上的为重瓣花)及花瓣颜色，调查时间为2018年4月15日~5月20日，样品主要从海棠样本树东南西北四个方位采集，每观测项分别取20份样品进行观察和数据采集。 2.4. 数据处理 图表制作使用Excel2010，数据分析用SPSS18进行K-均值聚类，该算法是一种基于距离的聚类算法，是对给定的观测值集合的某种属性特征将集合分为几个类别的初始聚类中心，计算对象到初始聚类中心的距离将其分配给最近的类别，最后计算重新划分的聚类中心，直到聚类中心基本不变 [ 9 ]。
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user: 3. 结果与分析 从表1、表2中的花序调查数据可知每样本最大花序数为6.8个，最小花序数为3.3个，270个样本树K-均值聚类最终聚类中心为5.28~4.35个，确定花序数分3个档次，即多花序为大于5.28个，中花序为5.28~4.34个、少花序为小于4.34。从而确定270个样本树中多花序占18.15%，中花序占55.19%，少花序占26.67%。 从表1、表2中的花冠直径调查数据可知最大花冠为6.22厘米，最小花冠为1.97厘米，270个样本树K-均值聚类最终聚类中心为4.36~3.31厘米，同时确定花冠直径也分为3个档次，即大花型为大于4.36厘米，中花型为4.36~3.31厘米、小花型为小于3.31。270个样本树中大花型占16.30%，中花型占57.40%，小花型占26.30%。 从表1、表2中的雄蕊数所测数据可以看出最多雄蕊数为33.50个，最少雄蕊数为9.7个，270个样本树K-均值聚类最终聚类中心为19.46~28.09个，确定雄蕊数也分为3个档次，即多雄蕊为大于28.09个，中等为19.46~28.09个，少雄蕊为小于19.46个。270个样本树中多雄蕊占1.85%，中等占64.44%，少雄蕊占33.70%。 从表1、表2中的花柱数所测数据中可以看出最多花柱为6.7个，最少花柱为1.0个，270个样本树K-均值聚类最终聚类中心为2.78~4.81个，确定花柱数也分为3个档次，即多花柱为大于4.81个，中等为2.78~4.81个，少花柱为小于2.78个。270个样本树中多花柱占48.15%，中等占50.74%，少花柱占1.11%。 Table 1 Crabapple flower data k-mean cluster tabl 指标 初始聚类中心 最终聚类中心 1 2 1 2 花序 6.8 3.3 5.28 4.35 花冠直径 1.97 6.22 3.31 4.36 雄蕊数 9.7 33.50 19.46 28.09 花柱数 1.0 6.7 2.78 4.81 表1. 海棠花数据K-均值聚类表 Table 2 Chinese flowering crabapple flower measurement index classification tabl 类别 花序(个) 花冠直径(厘米) 雄蕊数(个) 多 中 少 大 中 小 多 中 少 数量 72 149 49 44 155 71 5 174 91 所占比例(%) 18.15 55.19 26.67 16.3 57.4 26.3 1.85 64.44 33.7 表2. 海棠花测量指标分类表 从表2中可知，270个海棠样本树有重瓣和单瓣两种类型(见图1)，分别占9.26%和90.74%。 图1. 海棠花瓣对照图 从表2中可知，270个样本树中存在4种花色类型，即白花、粉白花、紫红色和深紫红色(见图2)，分别占84.44%、14.81%、0.37%和0.37%。 图2. 海棠花色对照图
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user: 4. 结论 通过海棠花各项指标调查结果表明，西宁海棠公园中的海棠种质资源较为丰富，从花序数来看，大部分海棠花序均在5左右，但也有6个以上的多花序和4个以下的少花序；花冠直径中有均值6.22厘米的大花冠，也有直径1.97厘米的小花冠；雄蕊数和花柱数也存在较大差别，有33个以上的多雄蕊，10个以下的少雄蕊；有6个的多花柱，也有1个的少花柱；有单瓣花，也有重瓣花；花色有白、粉白、紫红色和深紫红色四种。而应现代园林绿化需求，花型不再仅仅局限于单瓣浅色的范围，深红、重瓣、多花等更受人们欢迎 [ 10 ]，所以筛选高观赏价值的海棠育种材料，可考虑从多花序、大花瓣、重瓣及多花色的优质海棠种质进行选择。
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user: 摘 要 传统保护渣一般属于牛顿流体，其黏度往往是一个恒定的值，在连铸生产中具有一定的局限性。为了满足高速连铸对保护渣性能的需求，急需研制一种具有剪切变稀性质的非牛顿流体保护渣。研究发现，通过向CaO-SiO 2 -Na 2 O系保护渣中加入一定含量的B 2 O 3 或Si 3 N 4 可以使保护渣产生一种剪切变稀特性。本文从非牛顿流体保护渣的制备和保护渣微结构的检测分析两个角度开展了研究，尝试从更深层次解释产生这种剪切变稀性质的原因。 关键词 :保护渣，非牛顿流体，黏度，剪切变稀，分子聚合度 Copyright © 2019 by author(s) 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 结晶器保护渣在连铸生产过程中扮演着至关重要的角色，而其流变特性则直接关系到铸坯质量的好坏，因此越来越多的科研工作者开始致力于研究保护渣的流变特性。传统保护渣大多属于牛顿流体，其黏度往往是一个恒定的值，在连铸生产中具有一定的局限性。随着高速连铸对保护渣性能要求地不断提高，急需研制一种具有剪切变稀特性的非牛顿流体保护渣。 剪切变稀特性，顾名思义，就是一种能够随着剪切速率的增大，黏度逐渐降低的特性，它属于一种非牛顿流体特性 [ 1 ]。具有剪切变稀特性的非牛顿流体保护渣不仅能在钢液面表面区域具有相对较高的粘度，从而降低卷渣的几率；还能在结晶器弯月面及以下区域保持相对较低的黏度，促进润滑，改善传热，降低粘结漏钢的频率 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。因此，尽快研制出这种非牛顿流体保护渣就显得极为重要。 日本的科研人员 [ 6 ] 最早研制了这种新型保护渣，他们通过向传统的基础保护渣中充入氮气或者加入硼酸添加剂等方法使保护渣产生剪切变稀特性，并分析了这种新型保护渣的流变特性和微观结构。 北京科技大学的吴铿等人 [ 7 ] 研究发现传统保护渣在不改变其成分含量的前提下属于牛顿流体，其黏度基本不随剪切速率的变化而改变，同时经进一步研究得出熔渣的本构方程，以判断冶金熔体是否为非牛顿流体。 可以看出，国内外的一些研究工作人员已经对非牛顿流体保护渣进行了研究，但都还没有形成一种比较系统、完善的生产制备体系，以及深入、完整的研究。 本研究通过向CaO-SiO 2 -Na 2 O系传统保护渣中加入适宜含量的B 2 O 3 或Si 3 N 4 粉末制备具有剪切变稀特性的非牛顿流体保护渣，并采用X射线光电子能谱对非牛顿流体保护渣的微结构进行了检测分析，发现其剪切变稀性质的强弱与保护渣分子聚合度的大小密切相关。
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user: 2. 实验部分 2.1. 基础保护渣的制备 首先，将CaO、SiO 2 、Na 2 O、Al 2 O 3 、MgO、CaF 2 、Li 2 O以化学试剂分析纯(99.7%)形式按一定比例混合，并在1573 K下恒温30 min。然后，将制备好的保护渣试样倒在冷钢板上，得到具有玻璃相的保护渣。最后，对保护渣试样进行破碎和研磨，获得粒度全部为200目以下的保护渣粉末。将制备出的CaO-SiO 2 -Na 2 O系基础保护渣定义为空白-1试样。 2.2. 非牛顿流体保护渣的制备 向制备好的空白-1试样中分别加入8%，10%，13%，18%的B 2 O 3 (分析纯)，并混合均匀。用上述同样的方法制备保护渣，根据保护渣中B 2 O 3 含量的递增，依次将其定义为B-2、B-3、B-4、B-5试样。同样，向空白-1试样中分别加入0.4%、0.8%、1.2%、2.5%的Si 3 N 4 ，并依次定义为N-6，N-7，N-8，N-9试样。采用X射线荧光光谱分析法对其进行化学成分的检测，具体测试结果如表1所示。 Table 1 Main chemical composition of the mold flux sample after pre-melted (wt.% 试样 CaO SiO 2 Al 2 O 3 MgO Na 2 O CaF 2 B 2 O 3 Si 3 N 4 空白-1 38.66 35.13 3.84 3.26 10.70 8.41 — — B-2 36.40 33.07 3.62 3.07 10.06 7.92 5.86 — B-3 35.75 32.49 3.55 3.01 9.90 7.78 7.52 — B-4 34.91 31.72 3.47 2.94 9.66 7.59 9.71 — B-5 33.31 30.27 3.31 2.81 9.22 7.25 13.83 — N-6 38.56 35.04 3.83 3.25 10.67 8.38 — 0.27 N-7 38.42 34.92 3.82 3.24 10.64 8.35 — 0.61 N-8 38.34 34.84 3.81 3.23 10.61 8.34 — 0.83 N-9 38.00 34.53 3.77 3.20 10.52 8.26 — 1.72 表1. 预熔后保护渣试样主要化学成分(wt.%) 从表1中可以看出，在制备出的保护渣试样中含有的B 2 O 3 或Si 3 N 4 含量均低于其加入量，说明在制备过程中B 2 O 3 、Si 3 N 4 成分略有亏损。下面研究结果均以该成分含量为准。 2.3. 剪切变稀性质的检测 采用RTW-13型熔体物性综合测试仪(如图1所示)对试样1~9进行不同转速(50、100、150、200 r/min)下的黏度测试。 图1. RTW-13型熔体物性综合测试仪 测定保护渣试样的黏度由式(1)表示： η = H 1 − H 2 8 π 2 n ( l 1 − l 2 ) ⋅ ( 1 r 内 2 − 1 r 外 2 ) (1) 式中， H 1 、 H 2 为扭矩，N∙cm； η 为黏度，Pa∙s； l 1 、 l 2 为刚玉管长度，cm； r 内 为柱体的内径，cm； r 外 为柱体的外径，cm；n为周期，s −1 。 根据试验要求每改变一次转速设定一次试验参数，采用旋转法浸入熔体(一般转子是圆柱体)的方式测定黏度，即在每一个转速下让测头在静止的坩埚中平稳转动的方法测定保护渣的黏度。 2.4. X射线光电子能谱(XPS)检测 XPS能够对待测的固体样本表面进行定性、定量地分析，同时也能对其结构进行科学地鉴定。本实验采用的是ESCALAB 250Xi型XPS分析仪，所用的X射线源为XR6，束斑为500 μm，实验过程采用的是标准的电荷中和系统。工作原理基于光电效应。每个电子都有其自身的电子结合能，当X射线照射到样品表面时，样品表面的电子会吸收一部分能量，当吸收的能量超过其电子结合能时，核心电子就会从表面逸出，而电子结合能可由基于光电过程的Einstein方程 [ 8 ] 求出： h   ν = E b + E k (2) E k = 1 2 m v 2 (3) 求出： E b = h   ν − 1 2 m v 2 (4) 式(2)中， h   ν 为光子能量； E b 为电子结合能； E k 为光电子动能。
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user: 3. 结果与讨论 3.1. 剪切变稀特性的分析 对试样1~9分别在50、100、150、200 r/min转速，对应剪切速率( r ′ )为18，35，53，70 1/s下测定其黏度值，并绘制 η − r ′ 曲线，如图2所示： 图2. (a)含B系保护渣试样随剪切速率变化黏度变化示意图；(b) 含N系保护渣试样随剪切速率变化黏度变化示意图 由图2可知，保护渣试样随着剪切速率的增加，其黏度均有逐渐降低的趋势，即具有剪切变稀的性质，但可以明显看出空白-1试样剪切变稀的性质最弱，含B 2 O 3 保护渣试样的剪切变稀性质最强，含Si 3 N 4 试样次之。同时，B-2、B-3、B-4、B-5试样的平均黏度值普遍低于空白-1试样，而N-6、N-7、N-8、N-9试样的平均黏度值普遍高于空白-1试样。 为定量描述保护渣剪切变稀性质的强弱，本文专门引入“剪切变稀率”这一物理量对其进行判断。剪切变稀率即为在相同剪切速率变化范围内保护渣黏度降低的比率。保护渣试样具有的剪切变稀率越大，其剪切变稀性质越强；具有的剪切变稀率越小，其剪切变稀性质越弱 [ 9 ]。具体计算方法如式(5)所示。 N = η max − η min Δ r ′ (5) 式中，N为剪切变稀率；η max 为低剪切速率下的黏度值，Pa×s；η min 为高剪切速率下的黏度值，Pa×s； Δ r ′ 为剪切速率的变化值。 根据以上方法可具体计算出每种保护渣试样的剪切变稀率，具体结果如表2所示。 Table 2 The shear thinning ratio of mold flu 试样编号 空白-1 B-2 B-3 B-4 B-5 N-6 N-7 N-8 N-9 剪切变稀率 0.00050 0.00096 0.00098 0.00104 0.00094 0.00071 0.00090 0.00119 0.00107 表2. 保护渣剪切变稀率 由表2可以看出，空白-1试样的剪切变稀率最小，为0.00050；含B系保护渣中，B-4试样的剪切变稀率最大，为0.00104；含N系保护渣中，N-8试样的剪切变稀率最大，为0.00119。 此外，B-4试样在低剪切速率，即 r ′ = 18 1/s时，其黏度值与空白-1试样基本相同；在高剪切速率，即 r ′ = 70 1/s时，其黏度值明显低于空白-1试样，可促进润滑，降低粘结漏钢的频率。而N-8试样在低剪切速率，即 r ′ =18 1/s时，其黏度值明显高于空白-1试样，能有效防止卷渣，提高铸坯质量；在高剪切速率，即 =70 1/s时，其黏度值与空白-1试样基本相同。 3.2. XPS定量分析 连铸保护渣属于硅酸盐熔体，对其结构的研究，可以从硅与氧的结合方式为起点。根据鲍林规则，硅离子的配位数是4，每一个硅离子存在于4个氧离子的包围之中，构成硅氧四面体 SiO 4 4 − ，这种四面体是保护渣构造中的基本单位。本文采用XPS对保护渣的这种结构进行分析，是为了定量研究硅酸盐网络结构中硼、氮分别与非桥氧离子之间的关系。在目前的研究分析中，XPS定量分析是通过比较峰值面积得出的 [ 10 ]。 3.2.1. 含B保护渣XPS分析 采用XPS对试样B-2、B-3、B-4、B-5中的硼元素和氧元素分别进行扫描分析，测试结果如图3所示。 从图3可以看出，B 1s的峰值主要出现在192 eV，O 1s的峰值主要出现在531.8 eV，其中B 1s代表的是保护渣中含有的B原子的浓度，而O 1s代表的是保护渣结构中含有的非桥氧的数量。另外，随着渣中B 2 O 3 含量的增加，B 1s与O 1s对应的峰值逐渐向右移动，这主要是因为保护渣硅酸盐体系中的部分非桥氧与引入的硼相结合，导致硼与非桥氧的结合能增强。 从图3中还可以看出，随着B 2 O 3 含量的增加，保护渣中的B元素逐渐增加，但是渣中的非桥氧(O 1s)含量却是先减少后增加。说明在此过程中，当B 2 O 3 含量在0%~9.71%变化时，B 2 O 3 在保护渣中大多数以分子聚合度较高的结构形式存在。这主要是因为渣中的碱金属氧化物Na 2 O对O原子的控制能力相对最弱，极易提供自由O原子，而B原子与O原子的结合能力最强，所以在渣中游离的自由O原子会优先与B原子相结合，使得硅酸盐网络结构更加紧密，断裂程度下降，保护渣体系中的非桥氧数量降低，分子链中的重复单元数增加，分子聚合度增大。而当渣中B 2 O 3 的含量在9.71%~13.83%变化时，此时B 2 O 3 含量超过了Na 2 O的含量(9.66%)，保护渣中含量最多的CaO作为网络外体氧化物开始发挥作用，发生解聚反应，导致硅酸盐网络结构的断裂程度增加，保护渣体系中的非桥氧数量增加，分子链中的重复单元数减小，分子聚合度降低 [ 11 ]。结果是当B 2 O 3 含量在9.71%时，保护渣体系的分子聚合度最高，具有的剪切变稀性质最强。 图3. (a) 随着B 2 O 3 含量的不同B 1s的XPS峰值变化示意图；(b) 随着B 2 O 3 含量的不同O 1s的XPS峰值变化示意图 3.2.2. 含N保护渣XPS分析 采用XPS对试样N-6、N-7、N-8、N-9中的氮元素和氧元素分别进行扫描分析，测试结果如图4所示。 图4. (a) 随着硅酸盐网络结构中氮元素含量的不同N 1s的峰值变化示意图；(b) 随着硅酸盐网络结构中氮元素含量的不同O 1s的峰值变化示意图 从图4中可以看出N 1s的峰值主要出现在399 eV，O 1s的峰值主要出现在531.2 eV，其中N 1s代表的是保护渣中含有的N原子的浓度。随着保护渣中氮含量的增加，N 1s的谱峰面积逐渐增加，峰的位置逐渐靠右移动，而O 1s的谱峰面积逐渐降低，这说明随着Si 3 N 4 的不断加入，保护渣中的氮元素逐渐增加，而渣中非桥氧的数量逐渐降低。这主要是因为在此过程中渣中的一部分非桥氧被保护渣中引入的三价氮所取代，导致硅酸盐网络结构中键的数量增加(因为每一个三价氮都与三个Si(O，N) 4 四面体结构相连接)，从而使保护渣硅酸盐体系更加紧密，断裂程度下降，保护渣体系中的非桥氧数量降低，分子链中的重复单元数增加，分子聚合度增大 [ 12 ]。 值得注意的是，随着渣中N含量的增加，保护渣的分子聚合度逐渐增大，但其剪切变稀率却是先增大后减小，这主要是因为当分子聚合度增大到一定程度之后反而会制约剪切变稀性质的强弱。经研究发现，当分子聚合度在0.73~1.01范围变化时，非牛顿流体保护渣剪切变稀性质的强弱与分子聚合度的大小呈正相关关系 [ 13 ]，很显然，N-9试样的分子聚合度已经超过了这一范围。
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user: 4. 结论 1) 实验研究发现，B-4试样在低剪切速率下的黏度值与空白试样基本相同，在高剪切速率下的黏度值明显低于空白试样，可促进润滑，降低粘结漏钢的频率；而N-8试样正好与之相反，在低剪切速率下的黏度值明显高于空白试样，可有效防止卷渣，提高铸坯质量，在高剪切速率下的黏度值与空白试样相当。因此，B-4、N-8试样即为高速连铸所需的具有剪切变稀性质的非牛顿流体保护渣。 2) 采用XPS检测技术分别对含B保护渣试样和含N保护渣试样进行了检测分析。结果发现，当B 2 O 3 含量为9.71%时，保护渣体系的分子聚合度最高，具有的剪切变稀性质最强。对于含N保护渣，随着渣中Si 3 N 4 含量的增加，保护渣的分子聚合度逐渐增大，但具有的剪切变稀性质却是先增强后减弱，这主要是因为N-9试样的分子聚合度高于某一特定范围(0.73~1.01)从而制约了剪切变稀性质的增强。
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user: 摘 要 本文首先对智能客服机器人现状进行分析，总结了基于任务处理模式的信息检索、数据库查询、问答系统特点，并对基于Web信息检索的问答系统、基于知识库的问答系统和社区问答系统进行对比；而后，对知识库问答系统的知识库管理、关系架构进行分解，提出了具体的学习过程和实现框架；最后，结合天气查询应用场景进行仿真。结果证明，本文提出的基于知识库的智能客服机器人问答系统具有良好的实际应用效果。 关键词 :问答系统，知识库，自然语言处理，资源描述框架RDF Copyright © 2019 by author(s) 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 本文对智能客服机器人现状和问答系统进行了分析和比对，结合实际细化具体的学习过程和实现框架；并结合天气查询应用场景进行仿真。 问答系统通过Web搜索或知识库链接等方式，对用户问题进行自然语言理解和检索、潜在答案对比推荐，并用准确、简洁的自然语言进行回复。作为信息检索系统的高级方式，问答系统跟接近信息检索中的语义检索，并在信息检索推荐结果基础上进行二次分析，给出精准答案，并通过指代消解和内容补全处理后展现给用户。问答系统针对特定领域的知识进行一问一答，侧重于知识结构构建、知识融合和知识推理。
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user: 2. 问答系统简介 2.1. 问答系统的特点 在任务处理的具体模式中，问答系统与信息检索、数据库查询具有相同点，其中问答系统与信息检索均需要根据用户提出的问题在Web上进行答案信息检索，问答系统与数据库查询均需要在数据库或知识库上进行答案信息查询，但在具体的输入输出、信息获取过程、应用场景等方面存在不同 [ 1 ]。三种主流问答系统的特点如表1所示。 Table 1 Question and answer system feature table based on task processing mod 类别 输入 输出 数据解释 信息获取过程 适用场景 信息检索 关键字 文档或结构化数据 用户让搜索引擎明白搜索意图 依赖多种检索操作， 是回复驱动过程 简单信息获取，网络上有大量可参考资料 数据库查询 结构化 数据聚合 用户需理解数据库模式和SQL 依赖多次查询操作 问题规模小而集中，存在少量语义异构信息 问答系统 自然语言 准确答案 由机器承担数据解释工作 依赖自然语言处理和知识库，是问题驱动过程 多样化、非结构化信息，需进行自动化语义理解 表格1. 基于任务处理模式的问答系统特点表 2.2. 问答系统的分类 根据问题答案的数据来源和回答方式的不同，主流问题系统可分为以下三类。 1) 基于Web信息检索的问答系统(Web Question Answering， WebQA)：WebQA系统在搜索引擎基础上发而来，在理解和分析用户问题意图后，以搜索引擎为支撑，在全网范围内搜索相关答案反馈用户，典型系统包括Ask Jeeves和AnswerBus系统。 2) 基于知识库的问答系统(Knowledge Based Question Answering， KBQA)：KBQA系统通过与已有的知识库或数据库资源(如Freebase、DBpedia、Yago、Zhishi.me)结合，利用非机构化文本信息(如维基百科、百度百科)，通过信息抽取的方式提前有价值的信息，并构建知识图库作为问答系统的支撑，结合知识推理等方法为用户提供更深层次语义理解的答案 [ 2 ]。 3) 社区问答系统(Community Question Answering， CQA)：CQA系统也称为基于社交媒体的问答系统，其大多数答案由网友提供，通过检索社交媒体中心(如Yahoo! Answers、百度百科、知乎)与用户提问语义相似的问题，并将答案反馈给用户。 除了上述三类问答系统，还包括其他特殊场景的问答系统，如混合式问答系统(Hybird QA)、多语言问答系统(Multilingual QA)、基于常见问题库的问答系统(Frequently Asked Question， FAQ)等。其中，KBQA应用最为广泛，它不仅实现了对复杂问题的语义理解，还融合了多个知识库间的相关知识，并对复杂问题进行知识推理。 目前，一些基于搜索引擎的问答系统也结合了知识图谱的知识，使用语义检索的方式从多种来源收集信息，可以根据用户的问题进行一定的推理，并将适合的答案返回给用户以提高搜索质量，例如Google知识图谱和百度知识图谱等。
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user: 3. KBQA系统设计 3.1. 知识库管理 知识库(Knowledge Base， KB)是用于相关领域知识的采集、整理及提取的特殊数据库 [ 3 ]。知识库中的知识来源于相关领域的专家，是求解问题所需领域知识的集合，包括基本事实、规则和其他相关信息。 知识库的表示形式是一个对象模型(Object Model)，通常为本体，包含类、子类和实体。不同于传统的数据库，知识库中存放的知识蕴含特殊的知识表示，其结构比数据库更复杂，可以用来存放更多复杂语义表示的数据。知识库最早被应用于专家系统，它是一种基于知识的系统，包含表示客观世界事实的一系列知识及一个推理机(Inference Engine)，并依赖一定的规则和逻辑形式推理出一些新的事实。 3.2. 关系架构设计 KBQA系统是目前应用最广泛的问答系统之一，适用于人们生活的方方面面，例如在医疗、银行、保险、零售等行业建立相应专业知识的问答系统(智能客服系统)，可以给用户提供更好的服务。知识库一般采用资源描述框架(Resource Description Framework， RDF)格式对其中的知识进行表示，除此之外，还包括维基百科等无结构化文本知识库。 典型的KBQA系统包含问句理解、答案信息抽取、答案排序和生成等核心系统 [ 4 ]。结合KBQA典型结构，本文对其系统各模块间进行细化，具体的关系架构图如图1所示，其主要模块包括问句分析(Question Analysis)、短语映射(Phrase Mapping)、消歧(Disambiguation)和查询构建(Query Construction)。 问句理解模块在提取问题实体后，答案信息抽取模块通过在知识库中查询该实体得到以该实体节点为中心的知识库子图，并依据某些规则或模板从提取到的子图中抽取相应的节点或边，得到表征问题和候选答案特征的特征向量，最后将候选答案的特征向量作为分类模型的输入，通过模型输出的分值对候选答案进行筛选，得出最终答案 [ 5 ]，学习过程如图2所示。 1) 问句分析模块 图1. KBQA系统关系架构图 图2. KBQA问答系统的学习过程 KBQA系统中用到的问句分析技术属于自然语言处理范畴的任务，并将自然语言转化成计算机可以理解的形式化语言的过程，包括自动分词(对于中文)、词性标注、命名实体识别、指代消解、句法分析等任务。 2) 短语映射模块 短语映射模块负责将问题分析模块提取的信息词与知识库或知识图谱中的资源对应的标签映射连接起来。常用方法包括本体映射、同义词映射等，并通过字符串相似度计算、语义相似度匹配(Sense-based Similarity Matcher)方法进行相似度计算。 3) 肖歧模块 肖歧模块又为候选答案排序(Rank)模块，负责解决短语映射模块中出现的歧义问题，以确保问句信息词和知识库实体(资源的标签)的无歧义映射。常用的方法包括基于字符串相似度的方法和基于属性和参数的判断方法。 4) 查询构建模块 查询构建模块融合前3个模块生成结果，得到最终SPARQL查询语句，并将查询结果返回给用户。查询SPARQL语句的方法分为模板、问题分析和机器学习三类。 3.3. 学习过程设计 结合广义知识库，集中各种结构化知识和非结构化的文本语料和语言学知识，是集理解、推理、学习、交互功能于一体的强大问答系统，其学习处理信息的过程通过模拟人的认知思考过程，分为观察、推断、评估、决策4个阶段，包含问题分解、假设生成、基于证据进行假设评估及排序等关键步骤 [ 6 ]。 图3所示为KBQA问答系统的学习过程。首先，通过分析问题的语义，找出查询所需的依赖关系及查询的焦点；然后，根据查询线索生成候选答案，并给出相关性的评分；最后，归并重复候选答案，由候选答案评估算法做排序选出最终的答案 [ 7 ]。 图3. 基于天气问答应用场景的KBQA实现架构图 3.4. 实现架构设计 以天气领域应用场景为例，根据用户输入的与天气相关的问题，理解用户的问题意图，从天气知识图谱数据中检索答案，或加以一定的推理生成候选答案，通过算法进行排序，将最优答案反馈给用户，包含自然语言理解、查询映射和答案生成三个核心模块。 1) 问句处理模块 该模块的主要任务是识别出问句中的天气信息词，确定问句与天气问答相关，然后提取与天气相关的应用场景词、地域词、时间节点词等。 2) 意图识别模块 确定是问天气基本属性类还是应用场景类问题。根据天气信息词确定咨询的是关于天气的哪一类型的信息，根据是否有场景信息词确定问题属于哪一应用场景。 3) 映射问题表示 用户咨询的问句不一定直接对应知识图谱中的标准表示。例如，知识图谱中存放的是气温字段，而用户咨询的是温度，因此要做词汇映射消歧，并对映射天气服务接口与知识图谱中的标准进行表示。通过字符串相似度匹配和同义词表映射解决映射问题，并进行必要的拆分和合并操作。 4) 构建查询 该模块通过对输入的问题进行处理，将问题转化为知识因i普查询语言，进而访问知识图谱，通过检索获得答案。 5) 知识推理 如果问题问的是天气基本属性或知识图谱中定义的一些应用场景，则可以从知识图谱中查找，直接返回属性值 [ 8 ]。如果询问的是未定义的天气应用场景类问题，则需要通过推理获得答案。以明天是否需要带伞为例，需要构建的规则样例是：天气状态为下雨则需要带伞，否则无须带伞。 6) 候选答案消岐、排序 从知识图谱中查询到的答案可能不止一个，需结合具体的领域进行对返回答案进行排序，返回最优的答案。 7) 天气知识图谱 将整个天气问答系统看作本体，该本体内部有多个用户查询意图，意图之间也有层次关系，即多级意图。如“天气查询”这个意图为一级意图，而由这个一级意图可以延伸出多个和天气相关的话题，即二级意图，例如洗车咨询、晾晒咨询、防晒咨询、带伞咨询、穿衣咨询等。每个意图又有许多与之密切关联的属性和规则库中对应的规则，例如，在二级意图“防晒咨询”中，一个天气对象名为weather，与其相关联的属性有： •天气对象的温度weather.temperature； •天气对象的天气状况weather.condition.查询天气的时间属性time。 另外，通常还需要执行规则对意图加以约束。例如，当最高气温高于30度，天气状况为晴天，且用户咨询天气时间在10点~16点间，是否需要做好防晒工作，回答应为“是”。 定义好上述天气知识图谱的结构后，天气知识图谱需要与问答系统中的其他模块产生交互，以便生成最终的答案。天气知识图谱与其他模块交互示意图如图4所示。 图4. 天气知识图谱与其他模块交互示意图
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user: 4. 具体应用实现 具体实现过程中，由自然语言理解模块进行查询信息词的提取(时间、地点、查询意图词)，并将提查询信息词输入天气知识图谱。并通过本体映射将用户自然语言与天气知识图谱标准定义相配套。天气知识图谱会根据用户的意图，发送一个查询天气请求(query_Request)，并将查询响应(query_Response)返回给天气知识图谱；天气知识图谱将意图所需天气信息及意图对应的规则输出给自然语言生成模块，由自然语言生成模块生产候选答案并排序后，反馈给用户。 查询输入有4个，分别是问句信息词(info_Word)和用户意图(user_lntent)、外部天气数据(weather _lnterface)、天气知识图谱(weather_KG)。 获得自然语言理解模块的输出后，通过调用ontology_Mapping_NL()操作将自然语言理解模块输出的自然语言信息词映射到本体，接着根据用户意图进行问题的分类，根据所需天气信息产生一个query_Request请求，发送给天气服务接口。天气服务接口会将相应的天气信息反馈给系统，系统仍然需要进行一次ontology_Mapping_Ser()映射操作，将天气信息映射到天气知识图谱的标准表示上，而后结合意图规则，推导出候选答案。 查询映射模块获得候选答案后，将候选答案作为答案生成模块的输入。候选答案在该模块中要经过消歧、打分排序等操作，然后系统将获得唯一的答案。最后，通过transform_NL()将最终答案转化为用户可以理解的自然语言表示。
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user: 5. 总结 本文在分析了客服领域知识的特点后，选择构建领域本体库知识库来结构化的存储客服聊天机器人需要的领域知识，并结合本体构建了基于公共服务的业务知识库客服聊天机器人系统，提升了聊天机器人的多轮对话能力。仿真实验证明，以本体知识体系为基础的问答系统，在融合智能搜索引擎，并支持内外部多渠道应用后，真正实现了知识积累有序化、知识应用智能化、知识管理统一化、知识展现个性化，满足特定场景的多渠道知识问答应用需求。
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user: 摘 要 本文以灰色预测为基础，结合马尔科夫模型，建立灰色马尔科夫预测模型。然后使用粒子群算法对参数进行优化，提高预测精度。将灰色模型和马尔科夫模型组合，用灰色模型得到时间序列数据的趋势，用马尔科夫模型使数据呈现出波动性，得到时间序列趋势预测。通过对外汇支出业务量的数据进行验证，结果表明：粒子群优化的组合预测模型即可得到时间序列数据的总体趋势，又可以使数据随着时间的变换呈现出变换的波动性，提高预测精度。优化的预测组合预测模型精度高于单一预测模型的精度。 关键词 :GM(1，1)，马尔科夫模型，粒子群，外汇支出，组合预测 Copyright © 2019 by author(s) 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 预测是各国专家学者致力于研究的问题，根据各学科领域的不同，也提出了许多预测方法，时间序列分析法，回归分析法，神经网络预测法，灰色预测法和马尔科夫预测等。相比于其它预测模型，灰色预测模型所需要的数据量小等优点，但是对于具有随机波动性的数据，灰色预测呈现出预测精度低等问题 [ 1 ]。随着组合预测模型的提出 [ 2 ]，有效地提高了预测的精度。本文使用组合的灰色马尔科夫预测模型，并通过粒子群算法对其进行优化。以某市外汇业务支出量对模型进行验证。
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user: 4. 结束语 本文首先采用灰色预测模型得到一个预测趋势，但不能反映出数据的随机波动性，然后结合马尔科夫链进行组合预测，使数据呈现出较好的随机波动性，接近原始数据，提高预测的精度。接着，我们再通过使用粒子群算法对灰色马尔科夫预测模型进行参数优化，进一步提高预测精度，达到更加接近真实值的效果。也体现出组合预测模型比单一预测模型精度高，效果更好。
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user: 摘 要 本文由课程实验引出，着眼于混凝土裂缝深度的无损检测方法——表面平测法，探究其操作步骤、注意事项、本身的不足及实际应用，从而加强对该方法的理解与实践。 关键词 :表面平测法，混凝土裂缝深度，超声波检测仪，问题分析 Copyright © 2019 by author(s) 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 在实际生产时，裂缝是影响混凝土结构的安全和耐久性的常见因素之一，无破损地探测裂缝深度对于判别裂缝危害性、制订解决计划具有重大意义。超声波方向性好、穿透能力强，早在1949年莱斯利等人就用超声脉冲成功检测混凝土。我国于20世纪50年代末开始这项技术的研究，各项研究成果如雨后春笋，近十几年超声波的应用更是越来越广泛，技术应用的规程相继颁布，其在无损检测方面有着巨大的优势。超声无损检测技术已成为国内外应用最为广泛、使用频率最高且发展较快的一种检测技术 [ 1 ] [ 2 ]。目前，混凝土构件的裂缝形态、宽度检测已经较为成熟，而裂缝深度检测仍处于初步发展阶段，超声无损检测技术在这方面有着良好的发展前景。当裂缝所在结构只具有一个测试面且裂缝较浅，在测点的两侧分别具有清洁、平整、无污物的平面时，采用表面平测法是最为适宜的。当裂缝所在结构具有两个相对测试面时，可采用双面斜测法测裂缝 [ 3 ] [ 4 ]。本文采用表面平测法对混凝土裂缝深度进行检测，并进行数据处理分析，并对试验过程中存在的问题进行探讨。