DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 实验数据与方法 3.1. 样本数据 用于编程实验的数据来自河南大学本科生的某次考试(http://218.196.195.205/admin/ks/ vbks.asp)。试卷包括4个大题(题号分别以A、B、C、D标识)，每题满分25分，卷面分值100分。全体考生平均成绩77.9分，符合正态分布。不失一般性，本文实验中随机抽出得分比较接近均值的100名考生的考试数据进行挖掘分析。样本数据参见表2。 Table 1 Function contrast of clustering and association rul 方 法 适合任务 适合数据 可理解性 神经网络 聚类，分类 连续 差 模糊聚类 聚类 连续 中 关联规则 关联 离散 好 表1. 聚类与关联规则功能对比 Table 2 Sample dat 学号 A题 B题 C题 D题 总分 01 16 21 23 19 79 02 19 20 17 22 78 03 22 17 21 16 76 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 99 14 24 20 22 80 100 22 20 19 18 79 表2. 样本数据 3.2. 数据变换 先将样本数据整理成便于聚类的形式，例如，将原始数据中比较复杂的学号和题号替换为容易运算的符号，然后进行标准化变换。本文使用了离差变换和标准差变换 [ 9 ] 。 3.3. 聚类分析 对变换后的样本数据分别进行模糊聚类和自组织神经网络聚类，然后运用F检验，自动取得最佳聚类方案 [ 13 ] 。实验中，两种聚类方法获得的最佳聚类结果完全一致，均为5类。聚类结果参见图1。 3.4. 关联规则挖掘 经过3.3所述的聚类分析之后，再对已具备类别(图1中最右列)的样本数据进行关联规则挖掘分析，将使挖掘运算更为方便，且规则指向性更明确、更容易理解。 本文采用改进的Apriori算法进行关联规则分析，输出相应的关联规则，参见图2。
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user: 4. 结果与讨论 聚类结果将100个考生样本分为5类，其中第1类23个，第2类22个，第3类4个，第4类19个，第5类32个。通过表3的比较，大致可以了解每类的主要特征。 图1. 聚类分析图 图2. 聚类后进行的关联规则数据挖掘结果 Table 3 Clustering results analysis of ample dat 类号 A题均值 B题均值 C题均值 D题均值 4题均值 1 19.74 19.09 16.17 21.13 19.03 2 20.68 15.86 20.05 19.00 18.90 3 18.36 18.64 20.55 20.82 19.59 4 19.79 20.95 20.05 15.89 19.17 5 15.72 21.68 19.48 20.00 19.22 表3. 样本数据聚类结果分析 根据表中数据容易发现，第1类考生C题得分较低；第2类考生B题得分较低；第3类考生四个题得分均匀；第4类考生D题得分较低；第5类考生A题得分较低。但这只是对聚类意义的大致解读，缺乏准确和全面的理解。 与文献 [ 16 ] 等许多基于聚类的分析实验相比较，那些只做到本步骤层面的分析，并不能直接得到具有知识层面的信息和情报，尚需专家对聚类结果进行人工解析才可以理解聚类分析的意义。 基于聚类的关联规则挖掘分析，则将在聚类的基础上得出一系列更为明确和直接的分析结果。例如，在图2中，挖掘结果的前4条规则就明确给出了如下关联规则： ques-B = 14.8-16. 7 ==> Clust = clust-2 Clust = clust-2 ==> Teacher = D6203 其意义解释为： 第B题得分介于14.8~16.7 (偏低)的考生，被归入“clust-2”类；而“clust-2”类的任课教师是编号为“D6203”的老师。 这一规则明确提示我们，编号为“D6203”的教师在第B题的教学方面存在明显问题，需要改正。 如果继续使用关联规则对相关数据集进行挖掘，可能找出“D6203”老师在B题教学方面存在问题的原因，从而为督促该教师改善和提高教学效果提供有力的技术依据与支撑。 同时，由于关联规则挖掘是在样本取得聚类的基础上进行的，因此，不仅使得挖掘得到有效降维，降低了计算复杂性，而且挖掘的目标更为明确，所挖掘到的规则直接关联具体的类别，其指示意义更为明显和直接。这是不进行聚类分析而直接使用关联规则所不得达到的。
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user: 5. 结语 按照传统和粗放的考试成绩分析方法，本文所分析的100位考生应属于同一类(成绩都接近均值)，但聚类分析却可以通过每个样本属性的特征值，更加深刻和准确地根据每个考生知识点和能力点掌握情况的差异之处，并将其划分为若干类，为进一步挖掘类之间的关系打下基础；而在聚类之后进行的关联规则挖掘，则更进一步发现了聚类形成的原因和聚类之间的关系等潜在的知识。聚类分析和关联规则的联合运用取得了更好的挖掘效果。本文所述实验大部分已经过多个大样本集的实际挖掘应用，实践证明，聚类分析与关联规则联合挖掘技术具有稳定有效的应用价值和非常广阔的应用前景，值得进一步研究推广。
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user: 摘 要 本文提出了一种基于两个三粒子部分纠缠GHZ态的任意两粒子远程态制备方案。此制备协议并不需要引入辅助粒子，总体成功概率等于纠缠通道两个最小幅值模平方之积。结合具体幺正矩阵与测量基形式，本文给出了制备协议实现步骤。当纠缠通道取为两个最大纠缠GHZ态时，总体成功概率则等于1/4。 关键词 :远程态制备，成功概率，纠缠通道 Copyright © 2017 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 量子纠缠是一种纯粹发生在量子物理世界中的现象 [ 1 ] 。量子纠缠态特指拥有多个子系统的复合系统的状态不能分解成为各个子系统状态之张量积，必须表示为几个不同张量积的叠加形式。典型量子纠缠态有两粒子Bell态、三粒子GHZ态与W态、多粒子Dicke态等。在光子、离子与电子等微观粒子中，或者在分子等介观粒子中，都可以观察到量子纠缠现象。 在量子通信研究领域中，量子纠缠得到了高度重视。量子远程态制备(Quantum State Preparation， RSP)是由H.K. Lo于2000年提出的 [ 2 ] ，被视为纠缠资源的典型应用成果，在理论方面得到了深入研究。C.H. Bennett等研究了远程态制备中的经典信息代价与量子纠缠资源之间的交换关系 [ 3 ] 。魏家华等通过引入辅助粒子与构造特殊形式的幺正矩阵，在接收方不掌握纠缠通道参数的情况下，实现了单粒子概率远程态制备 [ 4 ] 。J.F. Li等研究了如何在耗散环境中实现两粒子的远程态制备 [ 5 ] 。与此同时，在线性光学等系统中，量子远程态制备方案已经成功实现，并且远程态制备在其它系统中的物理可实现性也得到了充分探讨 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 。目前，在量子远程态制备研究方向中，依然存在很多重要开放问题，值得科研人员进一步探索。 本文探讨了如何基于两个三粒子部分纠缠GHZ态实现任意两粒子的远程态制备。基于特殊形式的幺正矩阵与两粒子测量基，此制备协议不需要引入任何辅助粒子，总体成功概率等于纠缠通道两个最小幅值模平方之积。特别是当纠缠通道是由两个最大纠缠GHZ态构成时，远程态总体成功概率等于1/4。同时，本文给出了制备协议的具体实现步骤。
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user: 2. 概率量子远程态制备协议 在量子远程态制备协议中，发送者需要基于量子纠缠通道帮助远端的接受者制备量子态。虽然发送者掌握了所要传递的量子态信息，但是接受者并不知道。假设发送者Alice需要帮助远端的接受者Bob制备下列形式的两粒子量子态： | ψ 〉 = c 1 | 00 〉 + c 2 | 01 〉 + c 3 | 10 〉 + c 4 | 11 〉 (1) 其中复数 c i ( i = 1 ， 2 ， 3 ， 4 ) 满足等式 ∑ i = 1 4 | c i | 2 = 1 。在本制备协议中，量子纠缠通道是由两个三粒子非最大纠 缠GHZ态构成的： | ψ 123 〉 = a | 000 〉 123 + b | 111 〉 123 | ψ 456 〉 = d | 000 〉 456 + e | 111 〉 456 (2) 其中Alice拥有粒子1、2、4与5，Bob掌握粒子3与6。 a 与 d 为实数， b 与 e 为复数。根据概率归一化条件可知，等式 | a | 2 + | b | 2 = 1 与 | d | 2 + | e | 2 = 1 成立。为了后续讨论方便，假设 | a | ≥ | b | > 0 与 | d | ≥ | e | > 0 。整体系统可以表示为： | ψ 123456 〉 = | ψ 123 〉 ⊗ | ψ 456 〉 = ( a | 000 〉 123 + b | 111 〉 123 ) ⊗ ( d | 000 〉 456 + e | 111 〉 456 ) (3) 下文将基于特殊形式的幺正矩阵与两粒子测量基，给出了制备协议的具体实现步骤： Step 1：发送者Alice分别对粒子1与2、粒子4与5执行两粒子幺正矩阵： U ( x ， y ) = ( y / x − 1 − | y / x | 2 0 0 1 − | y / x | 2 y / x 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 ) x = a ， c y = d ， e (4) 则原系统状态变为： | ψ 123456 1 〉 = [ U ( a ， b ) | ψ 12 0 〉 ] ⊗ [ U ( d ， e ) | ψ 45 0 〉 ] ⊗ | ψ 36 0 〉 = ( b | 000 〉 + b | 101 〉 + a | a | a 2 − | b | 2 | 010 〉 ) 123     ⊗ ( e | 000 〉 + e | 101 〉 + d | d | d 2 − | e | 2 | 010 〉 ) 456 (5) Step 2：为了实现两粒子量子态制备，发送者Alice需要构造一组特殊的测量基： ( | λ 1 〉 | λ 2 〉 | λ 3 〉 | λ 4 〉 ) = ( c 2 * − c 1 * c 4 * − c 3 * c 1 c 2 c 3 c 4 η c 2 * − η c 1 * − η − 1 c 4 * η − 1 c 3 * η c 1 η c 2 − η − 1 c 3 − η − 1 c 4 ) ( | 00 〉 | 01 〉 | 10 〉 | 11 〉 ) (6) 其中 η = ( | c 3 | 2 + | c 4 | 2 ) / ( | c 1 | 2 + | c 2 | 2 ) 。则系统状态可以重新表示为： | ψ 123456 1 〉 = p 1 | 00 〉 25 ⊗ | λ 1 〉 14 ⊗ ( c 2 | 00 〉 − c 1 | 01 〉 + c 4 | 10 〉 − c 3 | 11 〉 ) 36     + p 1 | 00 〉 25 ⊗ | λ 2 〉 14 ⊗ ( c 1 * | 00 〉 + c 2 * | 01 〉 + c 3 * | 10 〉 + c 4 * | 11 〉 ) 36     + p 1 | 00 〉 25 ⊗ | λ 3 〉 14 ⊗ ( η c 2 | 00 〉 − η c 1 | 01 〉 − η − 1 c 4 | 10 〉 + η − 1 c 3 | 11 〉 ) 36     + p 1 | 00 〉 25 ⊗ | λ 4 〉 14 ⊗ ( η c 1 * | 00 〉 + η c 2 * | 01 〉 − η − 1 c 3 * | 10 〉 − η − 1 c 4 * | 11 〉 ) 36     + p 2 | 10 〉 25 ⊗ | 010 〉 13 ⊗ ( e | 00 〉 + e | 11 〉 ) 46     + p 3 | 01 〉 25 ⊗ ( b | 00 〉 + b | 11 〉 ) 13 ⊗ | 010 〉 46 + p 4 | 11 〉 25 ⊗ | 0000 〉 1346 (7) 其中 p 1 = b e p 2 = a e 1 − | b / a | 2 p 3 = b d 1 − | e / d | 2 p 4 = a d ( 1 − | b / a | 2 ) ( 1 − | e / d | 2 ) Step 3：发送者Alice对粒子1与4执行测量 { | λ i 〉 | i = 1 ， 2 ， 3 ， 4 } 。当且仅当测量值等于 | λ 1 〉 14 ，且粒子2与5等于 | 00 〉 25 ，远程态制备可以成功，此时粒子3与6状态可以表示为 ( c 2 | 00 〉 − c 1 | 01 〉 + c 4 | 10 〉 − c 3 | 11 〉 ) 36 (8) Step 4：随后接受者Bob对粒子进行单粒子幺正矩阵，即可得到原始两粒子量子态，总体成功概率为 | p 1 | 2 = | b e | 2 。
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user: 3. 总结 本文提出了一种基于三粒子部分纠缠GHZ态的任意两粒子远程态制备协议。通过构造特殊形式的幺正矩阵与两粒子测量基，此制备协议不需要引入辅助粒子，总体成功概率等于纠缠通道两个最小幅值模平方之积。当接收端不掌握量子纠缠通道时，此协议依然适用。
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user: 摘 要 为研究拉盖尔–高斯(LG)光束在经过由微小凸起造成的流场后的气动光学效应，采用二阶紧致差分对抛物型的复振幅微分方程进行求解，并使用四阶龙格库塔沿光束路径积分。比较了具有不同拓扑荷数的LG光束以及高斯光束在不同马赫数、不同攻角、不同海拔下的Strehl比(SR)以及成像偏移。仿真结果表明，在同样流场中，LG光束的拓扑荷数越大，相位稳定性越好且均优于高斯光束，但振幅稳定性越差，当且仅当径向指数为0，拓扑荷数为1时LG光束优于高斯光束。 关键词 :气动光学，传输特性，数值仿真，拉盖尔–高斯光束，小尺度流场 Copyright © 2017 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 涡旋光束因其特殊的螺旋形相位和自身携带的轨道角动量(OAM)自1989年由Cullet等人 [ 1 ] 提出后就引起了人们广泛的讨论 [ 2 ] [ 3 ] 。其中OAM可以用于提高光通信容量的特点 [ 4 ] ，使得众多学者开始研究涡旋光束在大气中的传播特性 [ 5 ] [ 6 ] 。然而在一些应用环境中，涡旋光束需要经过空气密度高频变化的气动区域，而涡旋光束在气动区域中的传输特性还鲜有研究中提及，因此对涡旋光束气动光学效应的研究是涡旋光束在光通讯领域内应用的进一步拓展。 目前在气动光学的研究中，例如Philip E. Morgan等人 [ 7 ] 采用沿着光束行进路径积分计算OPD的方式，对经过具有平型窗口凸台周围流场的光束的气动光学效应进行了探究；Gordeyev等人 [ 8 ] 通过搭建经过超音速流场的实验光路并以OPD为计算结果，研究了超音速流场中边界层处的气动光学效应；高穹等人 [ 9 ] 对光束经过超音速湍流边界层后光畸变的统计特性进行了探讨；John P Siegenthaler等人 [ 10 ] 研究了剪切层与孔径对气动光学效应的影响，以上对于气动光学效应的研究，除了被研究光源均为高斯光束以外，光场计算的方法也均为基于费马原理的光线追迹法。 由于其他含有OAM的光束在通信时理论上可以看作是具有不同径向指数和相同OAM的LG光束的线性叠加 [ 11 ] ，并且LG光束是涡旋光束中最为基本的一种涡旋光，因此本文将研究具有3种不同拓扑荷数的LG光束，分别在以攻角、海拔、速度作为流场唯一变化条件时，经过小尺度流场后的气动光学效应。在文中第2小节里所介绍的流场的气动模型和光场的传输模型中，光场的传输计算方法则有别于传统的光线追迹理论，介绍的是基于亥姆霍兹方程的数值仿真算法。第3小节介绍了LG光束和高斯光束在不同流场环境下经过远场衍射后的SR和成像偏移，第4小节总结了本文的工作并得出LG光束在小尺度流场内所表现出的气动光学效应规律性的结论以及与高斯光束有别的特性。
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user: 2. 理论分析 2.1. 气动模型 LG光束所经过的流场为一由微小凸起(以下简称凸起)造成的流场。凸起为一圆柱体加上半球体构成，置于一平面中心，即凸起底面圆心位置为(0，0)，如图1所示。截取凸起正上方2 × 2 × 1.73 mm 3 的流场作为光束要经过的小尺度流场。在LG光束传播1.73 mm后，可认为光束进入到折射率均匀的大气之中，一般而言，2 mm左右的传播距离已经能够使得光束表现出气动光学应。选用小尺度流场则是因为小尺度时流场的雷诺数较小，湍流激烈程度也较小，在流场仿真中更易形成稳定可收敛的流场。 采用Computational Fluid Dynamics (CFD)仿真时，设置飞行速度为0.6 Ma至4.6 Ma，飞行高度为6 Km至10 Km，攻角为0˚至20˚，流场仿真方法选用大涡模拟(LES)。 此处的攻角定义为来流与凸起横轴之间的夹角，光束沿着凸起的纵轴垂直出射，观察方向沿着光束出射方向的反方向。当来流为超音速时，凸起头部处会形成如图2所示的弓形激波。 图1. 流场尺寸示意图(单位：mm) 图2. 密度云图 2.2. 传输模型 在非均匀介质中，麦克斯韦方程可以简化为如下的亥姆霍兹方程： ∇ 2 U ( r ) + k 2 n 2 ( r ) U ( r ) = 0 。 (1) 将光场复振幅 U ( r ) 展开为抛物型表达式 U ( r ) = A ( x ， y ， z ) e i k z 代入(1)式中，在满足旁轴近似 | ∂ z z A | ≪ | k ∂ z A | 时，(1)式可以演变为振幅A对传播方向z的隐式微分方程 [ 12 ] ： f ( z ， A ) ≈ i 2 k ∇ ⊥ 2 A + i k 2 [ ( n n r ) 2 − 1 ] A ， (2) 式中 f ( z ， A ) = ∂ A ∂ z ， n r 为自由空间折射率，采用二阶紧致差分方法计算振幅A横截面上的二阶偏导 ∇ ⊥ 2 A = ∂ 2 A ∂ x 2 + ∂ 2 A ∂ y 2 ，再沿着积分路径也即光束行进路径，采用四阶龙格库塔积分即可得到目标距离处的光 振幅分布，并由此可以求解出目标距离处的OPD分布： Δ = λ 2 π Re { − i I n A n + 1 A r n + 1 } ， (3) 式中 A n + 1 、 A r n + 1 分别是光束在气动区域和自由空间中传播同等距离后的振幅分布。 光束出气动区域后，使用离散化的夫琅禾费衍射积分公式对远场光振幅进行计算： E ˜ ( x ， y ) = 1 i λ z 0 exp [ i k ( z 0 + x 2 + y 2 2 z 0 ) ] ∑ j = 1 2 a Δ y 1 ∑ i = 1 2 b Δ x 1 exp [ − i k ( x z 0 x 1 + y z 0 y 1 ) ] A n + 1 ( x 1 ， y 1 ) Δ x 1 Δ y 1 ， (4) 式中 z 0 为衍射距离，2a、2b分别为y、x两方向的衍射面长度。 Δ x 1 = Δ y 1 = 0.01 ， Δ z = 0.001 。 光束穿过小尺度流场后，其远场成像质量采用SR和成像位移两种参数分别从相位稳定性和相对于光信号接收器件而言的振幅稳定性两方面进行评价。SR通常采用的计算公式为 [ 12 ] ： SR = exp [ − ( k ⋅ Δ r m s ) 2 ] ， (5) 其中 Δ r m s 为OPD的均方差。成像位移的计算公式为： Δ r ¯ = r ¯ − r ¯ 0 ， (6) 式中 r ¯ 、 r ¯ 0 分别为光束经过气动区域和未经过气动区域后远场衍射图中的光束质心位置。此处的振幅稳定性是相对于光信号接收器件而言。 以上对光场的传输计算和对评价参数的计算，采用的软件均为Mathematica。
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user: 4. 结论 采用LES对小尺度流场进行了仿真，得到了流场区域内的空气密度数据，再由旁轴近似的数值算法，仿真计算了不同拓扑荷数的LG光束在经过小尺度流场后，又经过2m远场衍射后的OPD和光强分布，并以SR和成像偏移对远场光束质量进行了评价。在对不同拓扑荷数的LG光束远场成像质量的比较中发现，LG光束的拓扑荷数越大，其穿过小尺度气动区域后的相位稳定性就越好，且总是优于高斯光束；在高马赫数时，拓扑荷数大的LG光束相位稳定的优势相当明显；当且仅当攻角作为小尺度流场唯一变化条件增大时，不同拓扑荷数的LG光束其相位稳定性的差距是在减小的。而拓扑荷数与振幅稳定性则呈现出负相关的关系，尤其是拓扑荷数大于2的LG光束，其振幅稳定性远远小于L1、L2光束，此时有且只有L1光束的振幅稳定性优于高斯光束，即L1光束无论在振幅稳定性还是相位稳定性方面，其在小尺度流场内的表现都优于高斯光束；当攻角在0˚到15˚之间变化时，拓扑荷数小于3的LG光束振幅稳定性几乎不受影响。 通过对不同拓扑荷数的LG光束与高斯光束经过小尺度流场后的远场成像质量的比较，对涡旋光束在气动环境下的气动光学效应探究提供了方法上的借鉴，对自由空间光通信技术在气动领域的扩展具有相当积极的引领作用。
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user: 摘 要 由于高级持续性威胁(Advanced Persistent Threat， APT)常用于窃取企业核心资料且带来极其恶劣的影响而引起高度关注。因为APT攻击的攻击方法是对特定的攻击目标长期进行持续性网络攻击，具有极高的隐蔽性、潜伏性等特点；所以传统检测技术无法进行有效识别。目前针对APT攻击的检测方案有沙箱方案、网络异常检测方案、全流量方案这三种检测方案，然而现有的APT攻击检测方法中存在检测准确性较低、需要大量经过标记的样本等缺点。本文提出一种基于深度学习的网络入侵检测模型(DBN-SVDD)，该方法利用DBN进行结构降维、提高检测效率，再利用SVDD对数据集进行识别检测。在NSL-KDD数据集的实验结果表明，该方法的检测率可以达到93.71%。该方法具有无人监督、无需大量标记样本、可以有效处理高维数据等特点，能够有效地应用于APT攻击检测中。 关键词 :高级持续性威胁，深度学习，数据挖掘，半监督学习方法 Copyright © 2017 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 随着全球信息化以及网络技术的迅速发展，针对特定攻击对象的有组织的高级持续性威胁(Advanced Persistent threat， APT)日益增多，带来的后果愈发严重，许多企业甚至国家的信息安全都受到严重威胁 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。2008年，来自美国国防部的黑客攻击渗透中国长城网；2010年，“震网”病毒成功攻击了伊朗的工业控制系统，导致了伊朗核计划的推迟；2011年，“夜龙行动”窃取了多个能源巨头公司的核心敏感文件；2012年，“火焰”成功获取中东各国的大量机密信息。由此可知，APT攻击对于国家网络空间主权、工业控制系统以及企业数据的信息安全具有十分恶劣的不良影响与巨大的威胁，因此，亟需针对APT攻击进行有效的检测与防护。 APT攻击是长期的、持续性的网络攻击，攻击行为藏匿在正常行为中难以被发觉。因此，攻击检测成为APT攻击防御工作中最关键而且最困难的部分。然而，传统的攻击检测技术无法有效处理数据量极大的数据记录集。此外，传统的攻击检测技术往往只能识别检测出较为明显的异常或攻击行为，用来检测隐匿在正常行为中的APT攻击并不能得到理想的检测结果。所以，传统的攻击检测技术大多无法有效检测APT攻击 [ 4 ] 。现有的APT攻击检测方案分沙箱方法、异常检测方法和全流量审计方法 [ 5 ] 三种。沙箱方法主要解决特征匹配对新型攻击的滞后性问题。该方法将实时流量引入沙箱中，通过对沙箱中的文件系统、网络行为、进程、注册表实施监控，检测是否存在恶意代码。异常检测方法可以解决特征匹配和实时监测的不足，通过对网络中的正常行为模式建模从而识别异常行为。全流量审计方案也是为了解决传统特征匹配不足而提出的，该方法对链路中的流量进行深层次的协议解析和应用还原，识别其中是否包含攻击行为。在这三种方法中，异常检测与全流量审计都需要处理海量数据，因此APT攻击检测的模型应适用于数据量极大的情况。 深度学习模型是一种多处理层的计算模型，通过组合多层非线性的简单模块来实现多层表征学习，每层都会从上一层的简单表征里学习更抽象复杂的表征，从海量高维的原始数据中识别出复杂的模型。所以，研究人员已经开始探索深度学习在网络异常检测中的应用。 目前，利用深度学习模型 [ 6 ] 对网络中的APT攻击检测技术研究主要包括以下三个方面：无监督学习、监督学习和半监督学习。无监督学习直接学习数据的内在结构，无需样本的标签数据，不需要对样本进行大量标记，但检测率较低。Kingsly等人 [ 7 ] 提出以基于聚类算法的网络异常检测方法，将网络数据通过聚类分为若干组，根据这些分组识别每条数据是否为正常数据。有监督学习需要提前对训练样本进行标记，该方法首先使用有标签的训练集学习分类器，然后使用学习后的分类器对网络行为做识别检测。文献 [ 8 ] 提出将支持向量机(Support Vector Machines， SVM)方法应用到APT攻击检测中。除此之外，朴素贝叶斯(Naïve Bayes， NB) [ 9 ] 、遗传算法(Genetic Algorithm， GA) [ 10 ] 也都应用到入侵检测领域。有监督学习的方法往往表现出优异的检测效果，然而需要对样本进行标记后再训练，对于数据量大的数据集不具有较高的实用性。半监督学习是监督学习与无监督学习相结合的一种方法，该方法主要考虑利用少量的标注数据和大量的未标注数据进行分类 [ 11 ] [ 12 ] 。Yasami等 [ 13 ] 利用k-means聚类和ID3决策树学习算法进行网络异常的检测，首先利用k-means对训练集进行训练，再使用ID3决策树检测判断是否发生异常。文献 [ 14 ] 提出基于深度信念网络(Deep Belief Networks， DBN)和支持向量机(Support Vector Machines， SVM)的混合模型进行网络入侵检测。 针对数据属性数量较多、维度较高的问题，Rubinstein等人 [ 15 ] 提出使用主成分分析法提取出主分量，选择重要的主成分对数据进行结构降维。针对结构降维问题，还有文献 [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] 提出可以使用DBN(Deep Belief Networks， DBN)进行结构降维。通过结构降维的方法，深度学习模型利用学习低维特征能够很好地解决传统机器学习面临的“维数灾难”，并且有效地提高了深度学习模型的训练时间和测试时间，具有较高的检测效率，在高维复杂的网络数据中取得了较好的检测效果。 根据上述分析，本文提出一种基于半监督学习的APT攻击检测方法。首先采用无监督学习的DBN [ 16 ] 进行初步的降维与分类，然后在DBN算法的基础上，使用SVDD算法进行进一步的训练与检测。实验结果表明，本文提出的方法在攻击检测中具有较高的准确率，能够有效地检测网络异常行为，利用该方法检测APT攻击具有一定的可行性。同时，该算法相较于基于监督学习的异常检测而言，不需要大量经过标记的样本；相较于无监督学习的异常检测而言，具有较高的检测准确性。 本文组织如下：第二部分介绍基于半监督学习的网络异常检测模型，第三部分介绍相关实验步骤及实验结果分析，第四部分对本文进行总结。
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user: 3. 仿真与实验 3.1. 实验环境与评价指标设计 本文对提出的基于半监督学习的攻击检测模型进行仿真实验。采用的数据集为NSL-KDD数据集，该数据是KDDCU99的改进版，包含了KDDTrain+、KDDTrain_20percent、KDDTest+和KDDTest-21四个子数据集，其中它们分别有125，973、25，192、22，544、11，850条数据记录。 该仿真实验在Ubuntu 6.04LTS环境下进行，使用Keras神经网络库、Sklearn机器学习包构建DBN-SVDD网络，并且使用Tensorflow 0.8作为后端计算框架，DBN层数设置为2层，低层RBM将41个特征降维成13个特征，高层RBM将13个特征价格为成5个特征。测试机的配置如表1所示。 为了评价与比较相关的攻击检测模型，本文采用的是检测率和测试时间这两个性能指标。其中检测 图2. DBN-SVDD模型图 图3. DBN-SVDD实验流程图 Table 1 The detailed configuration information of testing machin 类别 参数 内存容量 8 GB 内存类型 DDR4 2400 核心 四核 CPU类型 Intel第七代酷睿 固态硬盘 128GB SSD 表1. 测试机详细配置 率是指检测到的异常数据样本和实际的异常数据样本的数据比率，测试时间是指测试数据所花费的时间，该指标可以反映在实际应用中模型的运行时间。 3.2. 数据预处理 NSL-KDD数据集的每条记录都包括了三方面的特征信息，1~9为基本信息特征，10~22为内容特征，23~31为基于时间的流量特征，32~41为基于主机的流量特征 [ 22 ] 。训练集中包含了22种攻击，为了模拟实际情况中有一些新的攻击出现，测试集中包含了17种训练集中没有出现过的攻击类型。而所有攻击数据主要可划分为以下四类攻击：拒绝服务攻击(DoS)、远程网络用户攻击(R2L)、提升权限攻击(U2R)和探测攻击(Probe)。其中DoS攻击为APT攻击的主要攻击方式之一。 由于NSL-KDD每条实验记录不仅有38个数字型属性特征，还有protocol_type、service、flag这3个字符型属性特征，其中protocol_type有3种特征值，service有70种特征值，flag有11种特征值，因此我们需要将原始记录中字符型特征进行映射转换成数字型属性。本文使用哑变量(Dummy Variables) [ 23 ] 编码的方式对这3种字符特征进行编码，将每一条原始的数据记录变成一个122维的特征向量。 由于特征向量中每一个特征量纲不同，取值范围不一，所以我们需要对每个特征向量进行标准化(Standardization or Mean Removal and Variance Scaling)，变换后各维特征有0均值，单位方差。也叫z-score规范化(零均值规范化)。计算方式是将特征值减去均值，除以标准差。本文在train集上做标准化后，用同样的标准化器去标准化test集。 最后，由于该数据集的攻击主要分为四类，因此我们将数据集的类标分为5类。 3.3. 实验结果与分析 3.3.1. 不同数据降维的比较 在前言中已经提到解决传统机器学习面临的“维数灾难”研究人员提出了使用结构降维的方法先对数据进行降维，其中常用的三种降维方法有PCA、GAB RATB、DBN。其中文献 [ 24 ] 提出对这3种不同的降维方法做出了不同数据降维方法间的比较。分别给PCA、GAB RATB、DBN设置了训练数据20%、40%、60%、80%的数据量。性能对比分析结果如图4所示，从以上数据可以看出DBN的降维效果相对较好，四个数据量都达到了90%以上，更加适合处理高维数据。 3.3.2. 与其他深度学习模型的比较 前言中我们已经简要阐述了用于网络异常检测的深度学习模型有聚类模型、DBN-SVM、DBN、SVM等，由于篇幅有限，不再对这些方法进行详细的阐述。接下来本小节将要阐述实验过程，然后给出实验结果最后分析出实验结论。 本文提出的方法与其他几种深度学习的方法的对比实验结果如表2所示，使用NSL-KDD数据进行模型训练时，K-means由于是无人监督的机器学习模型，因此所需时间短，但其检测率较低。本文提出来的方法其运行时间比DBN-SVM长0.48 s，但其准确率略胜DBN-SVM，达到93.71%的准确率。 图4. 不同数据降维方法的结果对比 Table 2 Comparison with the results of other deep learning method Methods Acc Test time DBN 86.90% 0.76s SVM 89.25% 32.30s DBN-SVM 93.14% 7.75s K-means 71.70% 0.51s DBN-SVDD 93.71% 8.23s 表2. 与其他深度学习方法的结果数据比较 综上可以看出，本文提出的DBN-SVDD异常检测模型，相较于其他模型具有一定的优势，具有较强的潜力。该模型有以下几种优势：1) 该模型是一种无人监督的机器学习模型，不需要大量数据标记样本适用于检测海量的数据记录；2) 该模型具有较高的检测率，且其运行时间比有监督学习短但比无监督学习强，综合检测率和运行时间具有较为优秀的应用性能；3) 该模型适用于高维数据，具有突出的降维效果。
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user: 4. 结束语 本文提出了一个基于DBN-SVDD的攻击检测模型，其中DBN用于特征降维和提取优秀的特征向量，SVDD是用于数据分类与检测。通过NSL-KDD数据集的实验结果表明，DBN-SVDD拥有很好的分类效果，并且对数据的降维极大地提高了测试时间。同时，DBN比PCA具有更好的性能；此外，SVDD与SVM相比也具有很好的分类效果。该攻击检测模型适用于无人监督的数据量大且具有高维特征的攻击数据检测中，且具有优异的检测效果，十分贴合对APT攻击检测模型的需求。在接下来的工作中，我们将考虑如何降低该模型的性能开销，并进一步讨论如何提高该模型的检测率。总之，该模型极大地提高了入侵检测速度且具有优秀的检测效果，是一种可行的、高效的APT攻击检测模型。
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user: 摘 要 设计合成了含有酚羟基的氟硼荧类荧光探针分子1，利用紫外–可见吸收光谱和荧光发射光谱研究了探针分子1的阴离子识别和光化学传感性能。研究结果表明，该探针分子可以通过紫外–可见吸收光谱和荧光发射光谱双通道识别检测氟离子。该探针分子是一类“开–关”型阴离子荧光探针，作用方式为探针分子酚羟基与阴离子之间的氢键作用。通过本实验不但可以让学生掌握紫外–可见吸收光谱和荧光发射光谱仪的使用方法，还能培养学生在分子识别与光化学传感领域的科研兴趣，为进一步的科研工作打下基础。 关键词 :荧光探针，阴离子识别，紫外–可见吸收光谱，荧光发射光谱 Copyright © 2017 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 随着超分子化学的发展，分子识别在合成化学、生命科学、信息科学以及材料科学等领域中起着越来越重要的作用。分子识别是指分子之间通过非共价键结合而形成特定功能体的过程 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。为了使分子识别过程所包含的信息简单有效的向外界传递，可通过巧妙设计的具有分子器件性质的光化学传感分子所表现出来的光学信号来传递。这些光化学传感分子被称为光化学受体或者光化学传感器(光化学探针)。光化学传感分子包括比色传感分子和荧光传感分子，比色传感分子可以通过颜色变化来实现目标分子的检测，这种方法简单，不需要贵重仪器，是一种“裸眼”识别方法；而荧光传感分子是通过荧光的变化来实现对目标分子的识别，该方法选择性高、灵敏度高、检测限低，易于实现细胞原位检测和在线分析 [ 4 ] [ 5 ] 。 阴离子识别与传感是当前超分子化学研究领域一个重要和活跃的研究课题，与生命过程有关的阴离子的光化学传感体系已经引起了广泛关注，与之相关的合成受体设计备受关注。酰胺、胺、硫脲、脲、胍、吡咯和酚羟基等具有氢键作用的基团作为阴离子结合单元，已被广泛应用于合成受体设计和阴离子识别研究，而具有荧光/吸收光谱响应的信号报告基团的引入赋予受体良好的光化学传感性能 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] 。 作为一类重要的有机荧光染料，氟硼荧(BODIPY， 4，4-difluoro-4-borata -3a -azonia -4a -aza-s-indacene)类化合物及其荧光探针研究倍受关注。与被用作荧光载体的色素和其他稠环芳烃相比，BODIPY类荧光染料具有高摩尔消光系数、高荧光量子产率、最大激发波长可达到500~700 nm、结构易修饰、不易受环境和溶液pH值的影响、光化学稳定性良好等优点。通过分子设计，有效组合各种不同的活性单元制备的功能化BODIPY类荧光探针已应用于质子、金属离子、阴离子、有机分子和气体分子检测。DNA的标记和测序以及生物体系中的单糖，类脂膜和蛋白质等的动力学、结构和功能研究 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] 。在前期的研究基础上，设计合成了含有酚羟基结构的BODIPY基荧光受体，针对合成的受体1，利用紫外可见吸收光谱，荧光发射光谱考察了传感分子1的阴离子识别和传感性能，并探索了其识别作用和传感机制。 在普通高校的化学化工、药学和农学等专业的仪器分析教学中，紫外–可见吸收光谱法和荧光发射光谱法占据了重要地位，这得益于其在分析化学领域中极其广泛的应用价值。现行的大学分析化学实验基本上采用传统的验证性实验教学模式，通常是采用分光光度计测定一个物质的线性范围，然后测定该物质的浓度。虽然对培养学生的实验操作技能及数据处理技术等有显著效果，但这种机械式模仿使学生在整个教学环节中处于被动学习的地位，使实验教学的启发性和探索性功能受限，无法培养学生的独立思考能力、创新能力和创新精神。基于此，我们将科学研究中具有良好光谱性能的荧光探针的研究引入到本科实验教学中来，一方面可以激发学生的科研热情，另一方面可以让学生深入学习仪器的使用方法，为将来的科研和工作打下基础。
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user: 2. 实验目的 1) 了解分子识别与光化学传感以及荧光探针的基础知识。 2) 设计合成一类可以用于阴离子识别与传感研究的简单荧光探针分子。 3) 通过实验研究探针分子的阴离子识别与传感过程的实验现象和机理，掌握紫外–可见吸收光谱和荧光发射光谱仪的使用方法。
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user: 3. 实验原理 该实验设计合成了一类阴离子光化学探针分子，酚羟基作为阴离子的识别位点，可以与阴离子之间形成氢键，通过氢键作用引起紫外可见吸收光谱和荧光发射光谱的变化，进而达到分子识别和光化学传感的目的。
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user: 4. 仪器与药品 4.1. 实验仪器 Lambda 35型紫外可见分光光度计(美国PE公司)，LS 55型荧光光度计(美国PE公司)，Inova 400 MHz型核磁共振仪(美国Varian公司)，Agilent 1100 LC/MSD Trap型液质联用仪(美国Agilent公司)，81-2型恒温磁力搅拌器(上海司乐仪器有限公司)。 4.2. 实验试剂 水杨醛，2，4-二甲基吡咯，3，5-二硝基苯甲酰氯，二氯甲烷，氯仿，乙醇，甲醇，丙酮，正己烷等分析纯试剂，四丁基氟化铵(TBA-F)，四丁基氯化铵(TBA-Cl)，四丁基溴化铵(TBA-Br)，四丁基碘化铵(TBA-I)，四丁基硫酸氢铵(TBA-HSO 4 )，四丁基醋酸铵(TBA-AcO)，四丁基磷酸二氢铵(TBA-H 2 PO 4 )，四丁基氢氧化铵(TBA-OH)，四丁基高氯酸铵(TBA-ClO 4 )，乙醇和CH 3 CN等均为分析纯试剂(阿拉丁试剂公司)； CH3CN-d6 (Cambridge Isotope Laboratories， Inc. USA)。
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user: 5. 实验方法 5.1. 探针分子1的合成与表征 探针分子1的合成路线如图1所示，化合物2在前期的工作中已被合成 [ 13 ] 。 1 (C 33 H 29 BF 2 N 4 O 2 )的合成方法：取2 (0.35 g， 1 mmol)溶于EtOH/CH 3 CN (5:1， v/v， 50 mL)，加热使其全部溶解，加入过量水杨醛(0.37 g， 3 mmol)，滴加3滴冰醋酸作为催化剂，加热回流4 h，冷却至室温，有黄色固体物质析出，将其过滤出来，无水乙醇洗涤三次，干燥后得到纯净的化合物1，产率70%。 HR MS: C 33 H 29 BF 2 N 4 O 2 ， Anal. Cal. M + H = 563.2424; Found 563.2430; error = 1.1 ppm. 1 H NMR (CH3CN-d6， 400 MHz): 12.85 (s， 2H， OH)， 9.14 (s， 2H， −CH=N)， 7.65~7.70 (m， 3H， ArH)， 7.41~7.48 (m， 4H， ArH)， 6.97~7.01 (m， 4H)， 6.22 (s， 2H， ArH)， 2.47~2.50 (m， 6H， −CH 3 )， 1.54 (s， 6H， −CH 3 ). 5.2. 荧光探针标准溶液和阴离子溶液的配制 准确称量探针分子1，将其配制成1.5 × 10 − 4 mol/L的CH 3 CN溶液，备用。 准确称量TBA-F，TBA-Cl，TBA-Br，TBA-I，TBA-HSO 4 ，TBA-AcO，TBA-H 2 PO 4 ，TBA-OH，TBA-ClO 4 ， 图1. 荧光探针分子1的合成路线 配制上述9种物质的1.5 × 10 −2 mol/L和1.5 × 10 −3 mol/L的CH 3 CN溶液，备用。 5.3. 紫外–可见吸收光谱与荧光发射光谱的测定方法 移取1 mL探针分子1的CH 3 CN溶液(1.5 × 10 −4 mol/L)于一系列10 mL比色管中，分别向比色管中加入10倍的阴离子(F − ， Cl − ， Br − ， I − ， AcO − ， ClO 4 − ， HSO 4 − ， H 2 PO 4 − )，然后将其稀释10倍至探针分子浓度为1.5 × 10 −5 mol/L，重复震荡后混匀，在室温下测试探针分子与不同阴离子作用的紫外–可见吸收光谱和荧光发射光谱。 在测试探针分子1对氟离子的光谱滴定实验时，采用累积加样法：固定探针分子的浓度为1.5 × 10 −5 mol/L，采用微量注射器加入0~10倍的氟离子，然后在室温下测试其紫外–可见吸收光谱和荧光发射光谱。
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user: 6. 实验结果与讨论 6.1. 探针分子与阴离子作用的紫外–可见吸收光谱 首先考察了CH 3 CN溶液中探针分子1与各种阴离子(F − ， Cl − ， Br − ， I − ， AcO − ， ClO 4 − ， HSO 4 − ， H 2 PO 4 − )相互作用的紫外–可见吸收光谱变化。 受体1的CH 3 CN溶液在342和499 nm处有两个吸收峰，当与不同阴离子作用时，只有氟离子可以引起紫外–吸收光谱的变化，在435 nm左右出现了一个新的吸收峰(如图2)其他离子的加入并不能引起紫外–可见吸收光谱的明显变化。氟离子存在下所产生的吸收峰与强碱[TBA]OH所引发的光谱变化是不同的，说明受体1与氟离子作用是氢键作用，没有发生去质子。在氟离子存在下，往体系中加入少量水之后，可以恢复到初始状态，进一步说明氟离子与受体之间的氢键作用本质。 为了研究1与氟离子之间的作用，然后进行了1对氟离子的紫外光谱滴定实验。图3为受体1与氟离子作用的紫外滴定图，从图中可以看出，受体1在342和499 nm处的吸收峰逐渐降低，在435 nm处出现一个新的吸收峰。在滴定过程中，在375 nm处出现了等吸点，说明只有一种物质产生。 6.2. 探针分子与阴离子作用的荧光发射光谱 如图4为探针分子1与阴离子作用的荧光发射光谱图，1在510 nm处有一个荧光发射峰，当探针分子与不同阴离子作用时，只有氟离子可以导致受体发射光谱的明显变化，加入10倍当量的氟离子使荧光强度降低9倍，而其他阴离子引起的发射光谱的变化较小。 图2. 探针分子1 (1.5×10 − 5 mol/L)在CH 3 CN溶液中与10倍不同阴离子(F − ， Cl − ， Br − ， I − ， AcO − ， ClO 4 − ， HSO 4 − ， H 2 PO 4 − )作用的紫外–可见吸收光谱变化图 图3. 探针分子1 (1.5 × 10 − 5 mol/L)在CH 3 CN溶液中与F − ( 0~20 倍)作用的紫外–可见吸收滴定光谱 图5为探针分子1对氟离子的荧光滴定图。从图中可以看出，随着氟离子的加入，荧光发生持续淬灭，受体的溶液绿色荧光逐渐消失。由于氟离子的加入，诱发了受体1的PET (photo-induced electron transfe，光诱导电子转移)过程 [ 14 ] ，这是受体荧光淬灭的原因。研究表明探针分子1是一类氟离子的开–关型荧光探针。 6.3. 探针分子1与氟离子之间的结合配比及结合常数 主客体之间的结合常数可以通过Benesi-Hildebrand方程 [ 15 ] 来计算。 图6为探针分子1的线性拟合图。探针与氟离子之间的结合配比为1:1，结合常数K计算结果为1.1 × 10 3 图4. 探针分子1 (1.5 × 10 − 5 mol/L)在CH 3 CN溶液中与10倍不同阴离子(F − ， Cl − ， Br − ， I − ， AcO − ， ClO 4 − ， HSO 4 − ， H 2 PO 4 − )作用的荧光发射光谱变化图(λex = 490 nm， slit = 5/5) 图5. 探针分子1 (1.5 × 10 − 5 mol/L）在 CH 3 CN溶液中与F − ( 0~5 倍)作用的荧光滴定光谱 M −1 ，线性相关系数为0.991。 根据前面的分析结果，可以将受体1与氟离子作用方式以图7的形式表现出来。从图中可以看出，受体1与氟离子通过氢键形成1–F − 复合物，诱发了荧光受体的PET过程，从而导致受体荧光淬灭。
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user: 7. 结论 设计合成了含有酚羟基的BODIPY基化合物1，通过紫外–可见吸收光谱和荧光发射光谱手段研究了探针分子1与阴离子作用方式和传感机制。探针分子1是一类开–关阴离子荧光探针，作用方式为氢键作 图6. 探针分子1与氟离子之间的线性拟合图 图7. 探针分子1与氟离子作用机理图 用，光诱导电子转移(PET)是探针分子荧光淬灭的原因。本实验综合了有机合成和结构表征、光化学分析测试仪器的使用操作等多方面的知识，为进一步深入研究荧光探针的合成和应用奠定了基础。作为高校教师，在仪器分析的教学过程中，应该站在时代前沿，将科学研究的内容引入到实验教学中，可以有效提高学生学习的兴趣和动力，理论联系实践，融会贯通，全面发展。
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user: 摘 要 目的：探讨慢性阻塞性肺疾病急性加重期(AECOPD)及慢性阻塞性肺疾病稳定期(stable COPD， SCOPD)患者血清超敏C反应蛋白(High-sensitivity C-reactive protein， hs-CRP)、纤维蛋白原(plasma Fibrinogen， Fib)含量变化及临床意义。方法：采用病例对照组研究设计，选取我院呼吸内科自2015年12月-2016年12月收治的AECOPD组患者80例，将此AECOPD组患者经治疗病情稳定达1个月以上的患者纳入SCOPD组，共35例，分别于早晨抽取空腹静脉血，检测hs-CRP、Fib，对照组选取同时间段的健康体检者75例，于体检中心早晨抽取空腹静脉血检测hs-CRP、Fib，比较其水平差异；同时测定AECOPD组、SCOPD组患者的第一秒用力呼气容积占预计值百分比(FEV 1 %pred)及第一秒用力呼气容积与用力肺活量的比值(FEV 1 /FVC(%))水平，分析血清hs-CRP、Fib水平与FEV 1 %pred及FEV 1 /FVC(%)的相关性。结果：AECOPD组、SCOPD组、健康对照组的血清hs-CRP、Fib水平分别为((15.23 ± 7.01) mg/L， (4.79 ± 1.31)g/L)、((3.61 ± 2.84) mg/L， (3.87 ± 1.63) g/L)、((1.76 ± 1.25) mg/L (3.03 ± 0.44)g/L)，AECOPD组血清hs-CRP、Fib水平均高于SCOPD组及健康对照组，差异有统计学意义(p<0.05)；SCOPD组hs-CRP、Fib水平高于对照组，差异有统计学意义(p < 0.05)；AECOPD组FEV 1 %pred及FEV 1 /FVC(%)分别为(47.30 ± 15.57) (52.63 ± 14.83)，SCOPD组FEV 1 %pred及FEV 1 /FVC(%)分别为(52.63 ± 14.83) (59.36 ± 4.19)。SCOPD组FEV 1 /FVC(%)水平高于AECOPD组，差异具有统计学意义(p < 0.05)；两组的FEV 1 %pred水平比较，差异无统计学意义(p > 0.05)；COPD患者血清hs-CRP、Fib水平与FEV 1 %pred均呈负相关(r分别等于−0.69，−0.78，均p < 0.05)；与FEV 1 /FVC(%)比较呈负相关(r = −0.58， −0.44， p < 0.05)。结论：血清hs-CRP、Fib水平可作为预测COPD病情加重的参考指标，对改善预后有重要意义。 关键词 :慢性阻塞性肺疾病，超敏-C反应，蛋白纤维蛋白原 Copyright © 2017 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 慢性阻塞性肺疾病(慢阻肺) (chronic obstructive pulmonary disease， COPD)是一种慢性炎症性疾病，以不完全可逆性气流受限为特征。在慢阻肺急性加重期的气道和全身炎症与病情的进一步加重有关 [ 1 ] 。感染是慢阻肺急性发作期最主要的病因。目前，AECOPD的诊断完全依赖于临床表现，尚缺乏有效的生物标志物用于AECOPD的诊断和评估 [ 2 ] 。血清超敏C反应蛋白是反映体内炎症可靠而敏感的标记物，纤维蛋白原既是血栓形成的重要因素，也是气道炎症的标记物之一 [ 3 ] 。本研究旨在探讨AECOPD患者血浆hs-CRP、Fib含量变化，为AECOPD患者的早期诊断和干预提供依据。
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user: 2. 对象与方法 2.1. 研究对象 1、纳入对象 本研究将80例AECOPD组患者纳入AECOPD组，为北京市海淀医院呼吸科自2015年12月-2016年12月收治的AECOPD患者，其中男性61例，女性19例，年龄(69.51 ± 11.76)岁，吸烟指数(吸烟指数为吸烟年数乘以每天吸烟支数)为(486.69 ± 411.32)年支。将上述AECOPD组经治疗病情稳定达1个月以上的患者纳入SCOPD组，共35例，其中男性27例，女性8例，年龄(67.91 ± 9.96)岁，吸烟指数为(396.71 ± 381.98)年支。健康对照组75例，为同期体检中心体检者，其中男性50例，女性25例，年龄(67.48 ± 6.75)岁，吸烟指数为(391.69 ± 345.37)年支。AECOPD组、SCOPD组、健康对照组三组的年龄、性别、吸烟指数差异均无统计学意义(p > 0.05)。 2、纳入标准 AECOPD所有病例的诊断均符合我国2013年制订的《慢性阻塞性肺疾病急性加重诊治中国专家共识(2013年修订版)》诊断标准 [ 4 ] ；上述AECOPD组经治疗病情稳定达1个月以上的35例纳入COPD稳定期组；将同期在体检中心体检的健康者纳入健康对照组。 3、排除标准 严重的心、肝、肾、血液等系统疾病；恶性肿瘤、重大创伤、手术等；糖尿病、高脂血症、痛风等代谢系统疾病；急性脑血管疾病和严重的免疫缺陷及结缔组织病；支气管扩张症(COPD合并支气管扩张除外)、哮喘、肺结核、间质性肺病；认知障碍和精神异常；同时排除肺部其他疾病、酗酒及2周内使用过抗凝、抗血小板类药物者。 2.2. 方法 1、标本采集 AECOPD患者于入院后第一天及治疗1个月后稳定期清晨空腹分别抽取静脉血2份，同期对照组采集清晨空腹肘静脉血各2份分别用于测定hs-CRP、Fib。普通真空采血管抽静脉血3 ml，3000转/min离心10 min分离血浆用于测定hs-CRP、Fib。 2、测定方法 1) 血清hs-CRP测定采用免疫浊度测试法，正常参考值范围：(0 ～ 3) mg/L。 2) Fib测定采用Clauss凝固法定量测定，正常参考值范围：(2.0 ～ 4.0) g/L。 3) 肺功能测定：AECOPD组患者分别于入院时及治疗缓解后1个月复诊时测定肺功能，记录所有COPD患者吸入沙丁胺醇400 ug前后的用力肺活量(FVC)及第1秒用力呼气容积(FEV 1 )，计算FEV 1 /FVC(%)及FEV 1 %预计值，各做3次，取最佳值。肺功能仪采用Master Screen BODY，德国JAEGER公司。 3、治疗方法 对所有AECOPD患者依据AECOPD中国专家共识的治疗方案，予控制氧疗、抗感染、解痉、化痰、平喘等常规治疗，有II型呼吸衰竭合并呼吸性酸中毒患者给予无创通气辅助治疗，模式：ST，吸气压18~25 mmHg，呼气压4~6 mmHg，呼吸频率10~15次/分。无创呼吸机采用PHILIPS RESPIRONICS V60。 2.3. 统计学处理 应用SPSS17.0统计软件进行统计学分析，计量资料以均数 ± 标准差( X ¯ ± S )表示；两组间均数的比较应用t检验；计数资料采用%表示，比较采用χ 2 检验；正态分布的多样本均数比较采用方差分析；分析计量资料相关性时正态分布采用Pearson直线相关性分析，非正态分布采用非参数的Spearman相关分析，p < 0.05为差异有统计学意义。
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user: 3. 结果 3.1. 各组一般资料比较 AECOPD组、SCOPD组、健康对照组三组的年龄、性别、吸烟指数均无明显差异，无统计学意义(p > 0.05)。见表1。 3.2. 各组生物标志物水平及肺功能比较 AECOPD组血清hs-CRP、Fib水平均高于SCOPD组及健康对照组，差异有统计学意义(p < 0.05)；SCOPD组与对照组血清hs-CRP、Fib水平之间的差异有统计学意义(p < 0.05)；SCOPD组FEV 1 /FVC(%)水平高于AECOPD组，差异具有统计学意义(p < 0.05)；两组的FEV 1 %pred水平比较，差异无统计学意义(p > 0.05)；见表2。 3.3. 相关性分析 AECOPD组及SCOPD组血清hs-CRP、Fib水平与FEV 1 %pred均呈显著负相关，r = −0.69，−0.78，均p < 0.05；与FEV 1 /FVC%均呈负相关，r = −0.58，−0.44，均p < 0.05。