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

user: 4. 结语与展望 肿瘤MDR是肿瘤治疗失败主要原因，明确MDR机制，联合用药是克服肿瘤MDR的有效手段。目前化学逆转剂毒副作用限制了临床应用，开发高效低毒的靶向药物是当务之急，先导化合物的发现与结构优化是主要努力方向之一，有望开发理想的MDR逆转剂。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 随着互联网技术的高速发展，网络已渗透进各行各业，而各行各业需要依据日益变化的需求不断做市场调查。现场走访耗时耗力，特别是疫情期间，为避免聚集性活动，很多工作转为线上，因此线上的市场和调查问卷管理系统应运而生。本文主要设计了一个基于B/S系统架构的线上调查和问卷分析市场调查管理系统，该管理系统主要设计为市场调查发布者和被调查者这两类主体的角色，完成了整个线上的调查市场和问卷管理系统的数据分析、设计、开发，而且问卷发布者可以依据参与者的回答进行统计分析，并导出报告。本文所设计的线上市场调查系统功能完善、分析准确，符合时代发展需求。 关键词 :调查问卷，B/S架构，问卷分析，线上 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 2020年伊始，中国武汉爆发了新形冠状病毒疫情。面对来势汹汹的疫情我国乃至世界各国都极为重视，并在疫情初期当机立断作出决策，减少接触、自我隔离，学校停课、工厂停工、企业关闭。然而秉着停课不停学、停工不停业的原则，很多工作学习活动都由线下转为线上。在艰苦抗疫期间，习近平总书记也明确指出，要“鼓励运用线上技术，在疫情监测分析、病毒溯源、防控救治、资源调配等方面更好发挥支撑作用” [ 1 ]。疫情期间的民生意见是国家格外重视和关注的微问题，因此我们亟需一个适用于各行各业的线上市场调查管理系统 [ 2 ]。随着近几年计算机领域取得了突飞猛进的发展，网络调查已经逐步替代了传统问卷调查，目前基于网络问卷的调查方式已十分普遍，一些学者已提出了比较完善的系统设计方案。例如通过利用Excel VBA代码制作问卷调查单、设置问卷调查结果的详细记录设计的基于VBA的问卷调查数据自动获取与分析的系统设计 [ 3 ]，采用目前流行的框架开发模式设计的基于SSM框架的通用电子问卷调查系统设计 [ 4 ]，基于Flask-RESTful的定制化问卷系统设计 [ 5 ]，基于Bootstrap的交互式调查系统的设计 [ 6 ]。 本文对这些设计方案进行了深入研究，发现传统的网络问卷调查系统存在以下几个问题：1) 调查分析的整合性不强，统计信息不完整，因此用户根据统计信息得出的结论难免会有偏差；2) 在系统设计过程中，无法排除人为因素对最后统计结果造成的影响而导致统计结果的不准确；3) 数据加密性不强，调查信息很可能会被泄露；4) 数据库管理系统中的数据存储方式不够理想，存储数据不全面。因此为改进和优化现有的网络调查系统 [ 7 ]，针对上述问题，本文设计了基于重测信度法的分析算法来对统计结果的可信度进行检测，以及基于数据库的图表自动生成技术生成多个自由可选的统计图表加强调查整合性，和双层数据加密技术来对用户的统计信息进行保护。
system: [SYSTEM]

user: 2. 相关技术 2.1. 基于ASP.NET的开发环境 ASP.NET技术是基于ASP发展的最新技术。作为.NET体系的一部分，可以利用它在服务器端高速构建起一个具有强大功能的应用程序。同其它Web开发技术相比，ASP.NET具有极其明显的优势，例如可视化的开发环境，方便开发者使用的各种组件，这些都具有极高的可操作性 [ 8 ]。 本文利用ASP.NET平台进行开发，不同于需要写入大量代码的动态平台，ASP.NET平台通常使用脚本语言，这改变了过去开发模式中存在的冗余等问题。本系统在ASP.NET平台上系统的设计前端使用HTML语言和原生JavaScript语言进行开发、后端使用python2.7.6语言进行开发。.NET框架主要组成部分如图1所示。 图1. .NET框架 2.2. MVC开发模式 本系统在Model/View/Controller Architecture 模式进行开发设计，该模式为同一类型的数据提供不同视图的应用程序，它将交互系统分解成模型、视图、控制器三种部件。视图是应用程序中用户界面的部分，即用户看到并与之交互的界面。控制器工作就是根据用户的输入，控制用户界面数据显示和更新模型的状态。模型是应用程序的主体部分，表示业务数据或者业务逻辑。 系统的整体架构如图2所示。系统是由客户层、业务逻辑层和数据层组成的。客户层在浏览器下运行，当业务逻辑层接收到其操作结果后，控制器、模型和视图三者间的数据流通继续由业务逻辑层负责，同时ADO.NET完成对数据库的更新操作 [ 9 ]。 图2. 系统架构图
system: [SYSTEM]

user: 3. 数据库设计 本文使用MySQL-server-5.5.54.x86_64.rpm在操作系统下安装部署Mysql服务，通过python的PyMySQL库来进行MySql数据的常规操作，如创建连接，对数据库、表的增删改查功能。主要管理的数据有：管理人员数据，填写问卷人员数据，问卷数据，问卷统计数据等。按照系统的功能需求，主要列表如下，以下列出主要表的详细信息(表1~6)。 Table 1 Overview of questionnaire 字段 类型 说明 是否允许为空 Id Integer 自增主键 否 Paper_Name Vchar(500) 问卷名称 否 CreateTime Datetime 创建时间 否 CreateAuthor Vchar(100) 创建问卷的管理员用户名 否 Paper_Pub Integer 是否发布问卷 是 Pub_Time Datetime 发布时间 是 End_Time Datetime 问卷结束时间 是 表1. 问卷概览信息表 Table 2 Questionnaires surve 字段 类型 说明 是否允许为空 Id Integer 自增主键 否 Paper_Name Vchar(500) 问卷名称 否 Question_Class Integer 题目类型 否 Respondents Number 答题人次 否 Chect Number 选项被选次数 否 表2. 问卷调查信息表 Table 3 Detailed questionnaire informatio 字段 类型 说明 是否允许为空 Id Integer 自增主键 否 Paper_Id Integer 问卷概览ID，外键 否 Paper_question Vchar(1000) 问卷题目 否 Question_Class Integer 题目类型 否 Question_Answer Text 如果是选择题，这里放选择题选项 是 表3. 问卷详细信息表 Table 4 Questionnaire result 字段 类型 说明 是否允许为空 Id Integer 问卷详细ID，外键 否 People_Id Integer 答题人员ID，外键 否 Paper_Id Integer 问卷概览ID，外键 否 Paper_question Vchar(1000) 问卷题目 否 Paper_answer Text 问卷回答 是 Paper_comment Text 问卷备注 否 表4. 问卷结果表 Table 5 Administrator informatio 字段 类型 说明 是否允许为空 Id Integer 自增主键 否 User Vchar(100) 用户名 否 Pwd Vchar(200) 密码 否 Name Vchar(50) 姓名 否 Sex Integer 性别 否 Status Integer 0未删除、1已删除，默认0 否 CreateTime Datetime 管理员创建时间 否 CreateAuthor Vchar(100) 创建问卷的管理员用户名 否 Office_Phone Vchar(50) 办公室电话 是 Mobile_Phone Vchar(50) 手机号 是 Email Vchar(200) 邮箱 是 表5. 管理员信息表 Table 6 Information shee 字段 类型 说明 是否允许为空 Id Integer 自增主键 否 Name Vchar(50) 答题人员姓名 是 Sex Integer 性别 否 Age Integer 答题人员年龄 是 Mobile_Phone Vchar(50) 答题人员手机号 是 表6. 答题人员信息表
system: [SYSTEM]

user: 5. 对比分析 为了对本系统的系统性能进行实证分析，本文设置了基于文献 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 和本系统的五个调查问卷，在不同学校的同一年级找700名学生，同一时间测试，每个问卷都包括25道题，每个问题都有备选答案，题目后面给出相应选项。通过比较可以看出不同系统的问卷执行情况，经过分析可以看出在问卷回复率、抗攻击性、数据分析能力的测试上本系统的性能都是较好的。 5.1. 回复率测试 回复率可以看出问卷设置的合理性、用户对问卷界面美观性、系统的流畅性、以及系统对题目的自动优化功能是否满意。如果一个问卷的回复度极低这说明问卷对用户的吸引力不足，需要重新设置。一个回复率高的问卷才具有进一步分析的价值。从表7可以看出本系统的回复率明显高于文献 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]，对于普通回复率和有效回复率本系统大约提高了10%，15%。 5.2. 抗攻击测试 数据统计完成后，查看数据库可以看到统计调查的所有数据，现对数据库进行攻击测试，5个系统的数据保留情况如下表所示。从表8可以看出与文献 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 相比本文的数据加密效果是最好的，就平均性能而言本文已远远超过了其他系统，因此本系统的数据库抗攻击性能良好。 Table 7 Response rate tes 问卷类型 已发放问卷 已回收问卷 回收的有效问卷数 普通回复率 有效回复率 本文 700 689 625 97.03% 85.79% 文献3 700 650 553 86.21% 70.63% 文献4 700 645 542 80.12% 72.17% 文献5 700 662 567 85.79% 74.56% 文献6 700 617 548 80.02% 73.65% 表7. 回复率测试 Table 8 Anti-attack tes 攻击强度 本文 文献3 文献4 文献5 文献6 0.1 0.9813 0.6813 0.6921 0.6874 0.8974 0.2 0.9549 0.6545 0.6754 0.6754 0.8465 0.3 0.8932 0.6384 0.6542 0.6521 0.8223 0.4 0.8545 0.6023 0.6322 0.6012 0.8001 0.5 0.8247 0.5967 0.6001 0.5879 0.7984 表8. 抗攻击测试 5.3. 数据分析能力测试 数据分析能力是检验一个系统性能的关键，本文通过测试5个系统的数据分析速度以及系统导出直观统计图表的能力和信度，来间接分析系统的数据分析能力，如表9所示本文的统计速度快、直观图表的种类多，相对其他而言更加适用于各类统计分析。 Table 9 Data analysis capability tes 性能标准 本文 文献3 文献4 文献5 文献6 速度 30s 62s 93s 70s 86s 图表种类 20 2 1 1 2 信度 0.8569 0.6742 0.5993 04232 0.6587 表9. 数据分析能力测试
system: [SYSTEM]

user: 6. 结语 相对于传统线下的问卷调查，本文充分利用网络的便利性，设计并实现了线上网络调查系统，该系统操作方便、灵活、交互性强、功能齐全，更与疫情期间“尽量减少接触与集聚”的政策相吻合。在系统设计上改变了以往的固定模式，该系统为问卷参与人员提供了依据自身具体情况自适应浏览选择调查问卷的功能，增添了用户的自主选择性。针对网络调查的人为干扰问题设计了基于重测信度法的分析算法，旨在排除低信度调查结果，而增强调查结果的可信度；针对数据泄露问题提出了双层数据加密技术来对用户的统计信息进行保护，旨在增强调查系统的安全性。同时本系统采用了MD5非对称加密技术，对密码错误次数过多账户锁定，以保证用户登陆的安全性。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 随着大数据时代的来临，人工智能快速发展，知识图谱已经在垂直搜索和智能问答等领域中发挥着重要的作用。但是，即使是全世界上最大的知识图谱也仍然不完整，所以知识推理一直是知识图谱的研究热点之一。本文提出了一个融合实体描述和关系图卷积神经网络(R-GCN)的模型(DR-GCN)，并将其应用于知识推理中的标准任务：实体分类(Entity Classification)，即缺失实体属性的恢复。R-GCN是根据图卷积神经网络(GCN)，专门针对实际知识图谱的高度多元关系数据特征而开发的一类图卷积神经网络。本文研究的DR-GCN模型，该模型充分利用了知识图谱中的关系类型、关系方向、实体自循环、实体描述等信息进行实体分类。本文对DR-GCN模型进行了彻底的评估，并与已建立的基线进行了比较。实验表明，DR-GCN模型的实验结果比现有的基线有所提高，在AIFB和BGS数据集上，DR-GCN模型的准确率分别比基线中准确率最高的G-GAT和RDF2Vec模型的96.19%和87.24%高0.24%和0.35%，验证了改进后的模型效果更佳。 关键词 :实体分类，知识图谱，实体描述，关系图卷积神经网络 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 随着计算机科学的迅猛发展，大数据时代来临，互联网数据爆炸式的增长，这些数据中蕴含着大量有价值的信息，如何对其进行提取和表达引起了大量学者的关注。知识图谱作为一个能对其进行有效的表达和组织的工具应运而生。知识图谱这一概念，由2012年Google公司所提出，用于Google浏览器的智能搜索引擎。自此以后，知识图谱得到了众多学者的关注和青睐，在许多领域得到了广泛的应用。然而，知识图谱大多都是由人工或半自动的方法构建，导致了知识图谱的不完整。据2014年统计，世界上最大的知识库之一freebase，存在着71%的人没有确切的出生日期，75%的人没有国籍信息 [ 1 ]。知识图谱的不完整制约着其下游应用的发展，如何对现有的知识图谱进行补全，扩大其规模成为人们迫切需要解决的问题之一，因此知识推理成为了人们关注和研究的重点之一。 Schlichtkrull等人 [ 2 ] 提出了关系图卷积神经网络模型(R-GCN)从微观上建模星形结构以建模知识图谱。R-GCN网络将目标实体与知识图谱中的邻居实体进行卷积学习，输入当前实体的相邻关系信息，包括关系类型、关系的方向以及实体自循环的信息，输出目标实体的隐性特征向量表示，然后通过节点损失函数进行实体分类。该模型充分地利用了知识图谱的关系信息，却忽略了实体的简明描述中蕴含了丰富的语义信息。本文提出了结合实体描述和关系图卷积神经网络的模型(DR-GCN)，并将其应用于知识推理的实体分类任务。实验结果表明，该模型有效地提高了实体分类的准确度，验证了该方法的有效性。
system: [SYSTEM]

user: 2. 相关研究 知识推理是指利用知识图谱中已有的知识，通过某些方法，推理出新的知识或识别知识图谱中错误的知识 [ 3 ]。即已知知识图谱三元组中的任意两个元素，采用某种方法，推理出三元组中所缺失的另外一个元素或识别出另外一个元素的正确与否。例如，事实三元组(美国，首都，？)，由这个三元组我们可以知道美国和首都这两个元素，不难推断出三元组的另外一个元素为华盛顿。知识推理根据推理任务的类型可分为：链路预测、实体预测、关系预测、属性预测、实体分类等。本文研究的主要内容为实体分类。 知识推理根据其推理方法的不同可分为基于规则的推理、基于分布式表示的推理、基于神经网络的推理以及混合推理 [ 4 ]。传统的基于规则的推理方法，虽然它推理的准确率非常高，但它需要知道全面的推理规则和本体约束，而在现实中很少能达成这一条件。基于神经网络的推理方法具有很强的学习能力、推理能力和泛化能力，既能从大量的文本语料中学习其特性，解决知识图谱中数据规模庞大的问题，也能对知识图谱中的事实三元组进行直接建模，解决了知识推理中的计算难度大的问题，还能通过巧妙的设计神经网络，使其在某种程度上模拟人脑进行知识推理。 基于神经网络的知识推理的研究最早始于Socher等人 [ 5 ] 提出的一种神经张量网络模型(NTN)，为了能够有效了提取各个实体之间存在的潜在关系，该模型合理的使用了双线性张量层取代了常用的标准线性神经网络层。随后出现了各种各样的知识推理神经网络模型。例如，对于前人的知识推理研究一直没有用到的实体描述信息，Xie等人 [ 6 ] 提出了一个利用CBOW或卷积神经网络模型对知识图谱中的实体进行学习表示的基于实体描述的表示学习模型(DKRL)，DKRL模型能够有效的提取知识图谱中实体的描述信息，利用实体描述进行实体和关系预测任务。受多候选项排名问题的启发，Shi等人 [ 7 ] 提出了一个投影嵌入的共享变量的神经网络模型(ProjE)，该模型通过使用低维图嵌入学习知识图谱中的实体和关系的联合嵌入，将实体预测视为排序问题，在其输出结果中取最高得分候选项作为实体预测的结果。Tay等人 [ 8 ] 认为多任务的交叉学习表示能有有效提高非离散属性预测的准确性，提出了多任务神经网络模型(MT-KGNN)，该模型能够有效的利用两个任务中的实体、关系和属性等信息进行非离散属性预测。Shi等人 [ 9 ] 提出了一个开放世界知识图谱补全的ConMask模型，该模型能够学习实体名称和实体描述等信息，将知识图谱外部的实体无缝的连接有现有的知识图谱内部，从而实现知识图谱的动态补全。Lukovnikov等人 [ 10 ] 认为对知识图谱中的主谓语进行排序学习有利于匹配给定问题的相似事情，提出了一个整体神经匹配模型(HNM)，有效的提高了端到端智能问答的效率。Shen等人 [ 11 ] 提出了隐形推理网模型(IRN)，该模型通过巧妙的设计神经网络，使其在某种程度上模拟人脑进行知识推理。Graves等人 [ 12 ] 提出了一个DNC模型，该模型通过合理的设计和使用辅助神经单元，模拟人脑中对记忆的增、改、删过程。Schlichtkrull等人 [ 2 ] 从知识图谱的内部结构角度出发，提出了关系图卷积神经网络模型(R-GCN)，该模型充分的利用了知识图谱中的关系信息进行知识推理，其中包括了关系类型、关系方向、实体自循环等信息。Dan等人 [ 13 ] 从关系图卷积神经网络的基础上出发，加入了内部关系图注意力机制，提出了关系图注意力卷积神经网络模型(R-GAT)，该模型进一步的提升了实验的准确率。
system: [SYSTEM]

user: 3. 模型设计与分析 3.1. DR-GCN模型 GCNs模型由Duvenaud等人 [ 14 ] 和Kipf等人 [ 15 ] 所提出，我们的模型作为GCN模型的一个扩展，是根据知识图谱的内部结构所设计的一类型神经网络。GCN通过知识图谱的局部邻域关系信息进行学习表示，从而扩展成完整的知识图谱。这一类型的神经网络模型，如GCN，可以视为是Gilmer等人 [ 16 ] 提出的简单可微消息传递框架的特殊情况。 h i ( l + 1 ) = σ ( ∑ m ∈ M i g m ( h i ( l ) ， h j ( l ) ) ) (1) 其中， h i ( l ) ∈ R d ( l ) 是神经网络第l层节点 V i 的隐藏状态， d ( l ) 是表示该层的维数， g m ( ⋅ ， ⋅ ) 表示函数中传入的消息被累计并通过 σ ( ⋅ ) 元素激活函数传递，例如 R e L U ( ⋅ ) = max ( 0 ， ⋅ ) 。 M i 表示节点 V i 的传入消息集，通常选择与传入边集相同。 g m ( ⋅ ， ⋅ ) 函数通常被选为(消息指定的)类似神经网络的函数，或者简单地选为Kipf等人 [ 15 ] 提出的带权矩阵W的线性变换 g m ( h i ， h j ) = W h j 。 这种类型的转换在知识图谱局部结构化邻域信息的学习特征表示方面非常出色，并且给Duvenaud等人 [ 14 ] 提出的图形分类和Kipf等人 [ 15 ] 提出的基于图形的半监督学习等带来了显著的提高，在图形领域作出了重大的贡献。2018年，Schlichtkrull等人 [ 2 ] 根据知识图谱局部结构化邻域关系信息，对此进一步改进，提出了关系图卷积神经网络模型，并将其模型传播方式定义为： h i ( l + 1 ) = σ ( ∑ r ∈ R ∑ j ∈ N i r 1 c i ， r W r ( l ) h j ( l ) + W 0 ( l ) h i ( l ) ) (2) 其中 N i r 表示在关系 r ∈ R 下节点i的邻域索引集，r是可以预先学习或选择的问题特定的标准化常数，例如 c i ， r = | N i r | 。 受这些模型结构的启发，我们引入了实体描述这一信息，我们把该模型称为DR-GCN模型，并定义了以下简单的传播模型，用于计算知识图谱局部结构中实体 V i 的前向传递更新： h i ( l + 1 ) = σ ( ∑ r ∈ R ∑ j ∈ N i r ( 1 c i ， r W r ( l ) h j ( l ) + E d r ， j i ) + W 0 ( l ) h i ( l ) ) (3) 其中 E d r ， j i 表示在节点i的邻域索引集，关系 r ∈ R 下第j个节点的实体描述。 神经网络层的更新通过公式(3)对知识图谱中的每个节点进行并行计算。在实践中，式(3)可以通过使用稀疏矩阵相乘的方法实现。该DR-GCN模型利用了知识图谱局部结构化邻域的关系信息和实体描述，图1描述了DR-GCN模型中计算单个节点更新的过程。 如图1所示，收集来自目标节点(红色)相邻的节点(蓝色)的激活，然后分别对其中的关系类型、关系方向、实体自循环和实体描述进行类型转换，转换的结果(绿色)再以归一化的方式累加总和并通过激活函数(ReLU)传递更新。其中，每个节点的更新和参数的共享可以在整个图中进行并行计算。 3.2. 正则化 我们注意到，将式(3)应用到大规模知识图谱的时候，出现参数数量随着知识图谱中关系数量的增长而呈指数型增长的问题。 为了解决这个问题，我们效仿了Schlichtkrull等人 [ 2 ] 的做法，采用了偏置分解的方法来调整DR-GCN的权重。通过偏置分解，每个 定义如下： W r ( l ) = ∑ b = 1 B a r b ( l ) V b ( l ) (4) 即 W r ( l ) 通过偏置分解为 V b ( l ) ∈ R d ( l ) × d ( l + 1 ) 与系数 a r b ( l ) 的线性组合。其中， a r b ( l ) 为基础系数， V b ( l ) 为基础矩阵。偏置分解式(4)可以看作是不同关系类型之间有效权重共享的一种形式，偏置分解有效的减少了大规模关系数据中所需要学习的参数数量。 图1. DR-GCN模型中单个图节点/实体(红色)的更新过程 3.3. 实体分类 通过堆叠(3)式的神经网络层，在输出层上使用softmax( )激活函数，组成DR-GCN模型用于实体分类实验。在DR-GCN模型中，我们将所有标记节点上的交叉熵损失将至最低： L = − ∑ i ∈ Y ∑ k = 1 K t i k ln h i k ( L ) (5) 其中，Y是具有标签的节点索引集，是第i个标签节点的网络输出的第k个条目，表示其各种的基本事实标签。在实践中，我们使用梯度下降技术训练模型。我们的实体分类模型示意图如图2所示。 图2. 用每个节点损失函数描述实体分类的DR-GCN模型
system: [SYSTEM]

user: 4. 实验结果分析 4.1. 数据集 我们将用Ristoski等人 [ 17 ] 提出的AIFB、MUTAG和BGS三个数据集对基线中的各个模型进行评估。在每个数据集中，实体分类的目标可以表示为节点的一组实体属性。数据集的各种指标书记统计见表1。关于数据集更详细的描述，可以参考Ristoski等人 [ 17 ] 的文献。 Table 1 Number of entities， relations， edges and classes along with the number of labeled entities for each of the dataset Dataset AIFB MUTAG BGS Entities 8，285 23，644 333，845 Relations 45 23 103 Edges 29，043 74，277 916，199 Labeled 176 340 146 Classes 4 2 2 表1. 每个数据集中的实体、关系、边和标记的实体以及类的数量 4.2. 实验设置 作为我们实验的基线，我们比较了来自Ristoski等人 [ 18 ] 提出的RDF2Vec嵌入、Vries等人 [ 19 ] 提出的Weisfeilaer-Lehman 内核模型WL和Schlichtkrull等人 [ 2 ] 提出的关系图卷积神经网络模型R-GCN，以及Dan等人 [ 13 ] 提出的关系图注意力卷积神经网络模型R-GAT。RDF2Vec提取标记图上的行走，然后使用Mikolov等人 [ 20 ] 提出的Skipgram模型进行处理，生成实体嵌入，用于后续的分类。R-GCN模型通过对知识图谱中的局部结构化邻域关系信息进行卷积学习，输入目标实体的相邻关系信息，其中包括关系类型、关系方向和实体自循环的信息，在输出层上使用softmax( )激活函数进行实体分类。R-GAT在关系图卷积神经网络的基础上出发，加入了内部关系图注意力机制。 对于数据集AIFB、MUTAG和BGS的训练，我们选择为具有16个隐层的DR-GCN模型，学习率设置为0.01，归一化常数选择为 c i ， r = | N i r | ，训练迭代次数为50次。所有实体分类实验均在16 GB内存的CUP上运行。 4.3. 实验结果 AIFB、MUTAG和BGS三个数据集在WL、RDF2Vec、R-GCN和R-GAT，以及DR-GCN等模型下的实体分类结果如表2所示： Table 2 Comparison of classification accuracy of various model entitie Model AIFB MUTAG BGS WL 80.55 80.88 86.20 RDF2Vec 88.88 67.20 87.24 R-GCN 95.83 73.23 83.10 R-GAT 96.19 74.38 85.35 DR-GCN 96.43 75.93 87.59 表2. 各模型实体分类准确率对比 在表2中，我们评估了在AIFB、MUTAG和BGS上的DR-GCN模型，实验结果显示，在AIFB数据集上，实体分类准确率由高到低的模型为：1) DR-GCN，2) R-GAT，3) R-GCN，4) RDF2Vec，5) WL。我们的DR-GCN模型的实体分类准确率比R-GAT模型的实体分类准确率还要高0.24%。在BGS数据集上，实体分类准确率由高到低的模型为：1) DR-GCN，2) RDF2Vec，3) WL，4) R-GAT，5) R-GCN。我们的DR-GCN模型的实体分类准确率比RDF2Vec模型的实体分类准确率还要高0.35%。在MUTAG数据集上，实体分类准确率由高到低的模型为：1) WL，2) DR-GCN，3) R-GAT，4) R-GCN，5) RDF2Vec。在MUTAG数据集上，准确率最高是WL模型，但是，我们注意到，DR-GCN模型仍比同是关系图卷积神经网络类型的R-GCN和R-GAT模型的准确率分别要高出2.70%和1.55%。正如Schlichtkrull等人 [ 2 ] 在他们的文献中所提到的，理解MUTAG数据集的本质与其特性，是一系列的关系图卷积神经网络类R-GCN、R-GAT和DR-GCN模型在MUTAG数据集上准确性比较一般的原因。若想对MUTAG数据集的本质特性有进一步详细的了解，可以参考Schlichtkrull等人 [ 2 ] 和Ristoski等人 [ 17 ] 的文献。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结束语 本文探索了利用基于实体描述和关系图卷积神经网络的DR-GCN模型进行知识推理的实体分类任务。与现有的R-GCN模型不同的是，DR-GCN模型加入了实体描述这一信息。通过多组的实验，实验结果表明DR-GCN模型的方法比其他的四种基线在AIFB和BGS两个数据集上取得了更高的准确率，验证了改进后的模型效果更佳。下一步将利用DR-GCN模型作为编码器和ComplEx模型作为解码器形成一个自动编码器，这更适合对知识图谱中存在的大量非对称关系的建模，并对其进行链路预测任务检验模型的有效性。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 传统的物体识别研究一般是基于RGB图像和灰度图像，RGB图像和灰度图像自身具有一定的局限性，由于缺少物体表面的形状信息，对颜色相近但形状不同的物体进行识别时容易造成错误。使用RGB-D相机可以在获取高分辨的RGB图像的同时，获取每个像素的深度值，深度数据中蕴含着有关物体形状的信息，可以为物体识别提供新的特征。本文主要研究了基于深度学习的RGB-D物体识别算法，选择了ResNet残差网络的V1b型，通过手动调参设置适合于提取RGB-D图像特征的卷积神经网络模型。通过两个ResNetV1b网络模型分别提取有效的RGB特征和深度特征，为了提取到更多样性的特征，在残差网络子模块中加入了空洞卷积；采用了全连接的方法对RGB特征和深度特征进行融合。实验证明了本文所采用的神经网络结构对于RGB-D物体识别是有效的，对比实验表明空洞卷积的引入有效提高了RGB-D图像的识别率。 关键词 :RGB-D相机，物体识别，卷积神经网络，ResNet，空洞卷积 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 在传统的基于RGB图像或者灰度图像的物体识别研究中，通常对图像提取各种人工定义的特征，例如HOG特征 [ 1 ] [ 2 ]、LBP特征 [ 3 ]、SIFT特征 [ 4 ]、Haar-like特征 [ 5 ] [ 6 ] 等。这些特征提取的方法只能在特定的识别任务下才能取得一定的效果，鲁棒性并不高。人工定义的特征只代表了图像特征的一部分，更多有效的、鉴别能力强的特征被忽略了。比如SIFT特征对特征点构造128维的向量，如果图像没有足够多的纹理将会造成误匹配或者是没有办法匹配，此外，SIFT特征完全忽略了色彩信息。对于光照变化不均匀的图像，LBP特征无法稳定提取，基于LBP特征的物体识别方法表现不佳。基于神经网络与深度学习的特征提取避免了人工定义的特征提取，通过神经网络可以提取到更有鉴别能力的特征。 传统的物体识别通常基于RGB图像，随着深度学习的深入研究，基于RGB图像的物体识别已经取得重要进展。在一些特定的应用场合，比如室内机器人或工业流水线上的物体识别任务中，使用RGB-D相机采集图像，除了在每个像素点获取RGB值之外，还能获得该像素点的深度值。深度值含有新的信息，有望为物体识别提供更多有用的特征。Kevin Lai等来自美国华盛顿大学的研究学者通过对于RGB-D图像的多年的研究，建立了一个具有多分类、多角度的RGB-D物体数据库 [ 7 ]。在国内，来自宁波大学的卢良峰等人提出的基于原始图像层 [ 8 ] 进行融合得到RGB-D物体的特征进行RGB-D物体识别。在2015年由来自合肥工业大学的胡良梅，杨慧等人 [ 9 ] 提出的通过多核学习以及自适应加权的方法进行3D目标识别方法。2018年同样来自合肥工业大学的张治安等人提出基于稀疏联结卷积递归神经网络的RGB-D图像识别算法 [ 10 ]。随着对于RGB-D物体的识别的研究，基于多模态深度学习的RGB-D物体识别等方法相继被提出。尽管近年来深度学习算法得到了广泛的研究，但是它们仍是主要基于RGB图像和灰度图像的研究，RGB颜色和深度数据属于多模态数据，RGB特征和深度特征的提取以及特征融合方法还没有得到充分的研究。本文主要研究了基于深度学习的RGB-D识别算法框架，以及RGB特征和深度特征的提取和融合方法。
system: [SYSTEM]

user: 2. RGB-D物体识别中的深度神经网络 ResNet卷积神经网络网络结构 ResNet网络 [ 11 ] 是在2015年由何凯明、张翔宇和任少卿共同提出的，该网络是基于VGG-19网络进行的改进，因为随着VGG网络深度的增加，会出现梯度爆炸或者梯度消失的问题，而ResNet网络的出现使得这个问题迎刃而解，并还减少了参数的数量。ResNet提出了一个全新的思想，假设需要涉及到一个网络层且存在最优化的网络层次结构，那么大多时候所设计出的深层次网络的很多层实际上是冗余层。如果冗余层的网络层可以完成恒等映射，能够保证所有经过这些恒等层的输入输出完全相同。ResNet网络由Building Block结构组成。Building Block结构使用了一个残差支路和一个Short Connection支路。 大量实验证明，残差网络的确解决了退化的问题，在训练集和测试集上都是网络层数越多，错误率越小。图1为两种残差网络层数不同的对比，其中横坐标指迭代的次数，纵坐标指错误率。在具有18层和34层残差网络的ResNet上，随着迭代次数的逐次增加，可以看到具有残差网络层数越多的ResNet发生错误率越小。 图1. ResNet错误率趋势图 [ 11 ]
system: [SYSTEM]

user: 3. 基于ResNet的RGB-D物体识别算法 3.1. 算法流程 本文所提出的基于深度学习的RGB-D图像识别算法的基本思路是，分别使用两个ResNet网络实现对RGB特征和深度特征的提取，通过特征融合算法进行RGB特征和深度特征的融合，最终通过softmax分类器进行分类。算法的总体流程图如图2所示。 图2. 基于ResNet的RGB-D物体识别算法总体流程图 3.2. RGB特征提取 基于ResNet的RGB-D物体识别算法中提取RGB特征和深度特征的流程图如图3所示。 图3. RGB特征/深度特征提取流程图 要提取到RGB特征需要将RGB图像数据输入到ResNet中得到，首先在卷积层中对输入的图像做2D卷积，其中要将图像数据进行升维，为了能够最大程度上的提取到特征数目并且做一个线性变换，降低参数的数量，其数学公式如表达式(1)所示。 o u t ( N i ， C o u t j ) = b i a s ( C o u t j ， k ) + ∑ k = 0 C i n − 1 w e i g h t ( C o u t j ， k ) ∗ i n p u t ( N i ， k ) (1) 其中，N意为Batch Size，C意为Channels。 RGB图像数据通过卷积层经过升维后，提取到的特征数目是众多的，之后进入到残差网络子模块中，残差网络子模块流程图如图3所示，即输入到三层残差网络，分别为1 × 1、3 × 3、1 × 1卷积，经过了先降维在升维的操作，相当于对特征值进行了二次筛选，去掉了部分没有区别力的RGB特征，再次减少了参数的数量而且不会出现退化的现象，另外错误率亦大大的降低了，再通过ReLU函数的激活，因为线性模型的表达能力是远远不够的，其原因是如果输入和输出都是线性组合的话，其效果和没有隐藏层是一样的结果，无论网络叠加多少层数，其结果不过是矩阵相乘，故经过ReLU函数的激活从线性变为非线性可以将特征保留并能够映射出来，即将每个节点的输入映射到输出端。 ReLU函数的表达式为： f ( x ) = max ( 0 ， x ) (2) 由表达式(2)所示，激活函数ReLU的本质是取最大值，当输入的值是负数的时候，节点不会被激活，故输出的值为0，这说明了在同一时间内只有部分的节点被激活，所以网络会变得很稀疏，进而使得计算变得更加有效率。RGB图像数据在经过重复多次的卷积层和残差网络子模块以及ReLU的激活后，其中提取到的RGB特征值进入到MaxPooling进行最大池化作用于RGB图像中的不重合区域，使RGB特征能够保持平移、旋转以及尺度的不变性和增大感受野的范围，MaxPooling的作用如图4所示。 图4. MaxPooling的作用 通过相同的多个特征提取和ReLU函数以及最大池化层，图像进入到平均池化层进行特征提取，可以减小邻域大小受限后直接造成的估计值的方差值，从而能够更多的保留图像的重要信息，随后进行flat迭代，是为对RGB图像的特征的扁平化排序的处理，使得其RGB特征能够便于更快地索引随后输出，至此完成RGB特征提取。 3.3. 深度特征提取 要提取到深度特征需要将深度图像数据输入到ResNet中得到，其具体的流程与RGB特征通过将RGB图像数据输入到ResNet中提取相似，流程图如图3所示。其不同点在于将深度图像输入到卷积层的时候，有N个卷积层可以去进行循环的卷积，进行循环的卷积可以充分地提取到深度特征，有利于之后的物体识别的准确率的提升。从N个卷积层输出后，依次输入到与RGB特征提取的相同的多个残差网络子模块、ReLU函数、最大池化层以及平均池化层和flat迭代进行特征提取。 当上一层的输出作为输入进入残差网络子模块时，首先进行下采样，采用下采样的作用主要是经过处理之后让图像变得符合一定的大小并且可以成为物体所对应的图像的缩略图，而且还可以相应的减少计算量。下采样的原理是对于一幅像素大小为A*B的图像，对该图像进行C倍的下采样，下采样过后得到的图像的像素大小为(A/C)*(B/C)，该步骤中最重要的一点是C必须要为A和B的公约数。另外当图像以矩阵的形式呈现时，即为把最初的图像C*C大小的窗口内的图像变成一个像素点，且该像素点的值的大小与C*C窗口内所有像素的平均值相等。所以，经过下采样后，应该输出的为RGB图像或者深度图像的一个小的缩略图。该输出进而经过平均池化层进行RGB图像或者深度图像的平均特征值的提取和卷积层的对于RGB图像或者深度图像的特征值的再卷积之后输入到残差网络的1 × 1、3 × 3、1 × 1三层卷积，先降维再升维对特征值进行二次筛选，去掉部分没有区别力的RGB特征，再减少了参数的数量而且不会出现退化的现象之后再进行空洞卷积。空洞卷积的作用是在不做池化的情况下保持信息的完整不再损失和扩大了其感受野的面积，使得每次卷积之后的输出都可以含有大范围的信息，从而可以简洁的提高RGB-D物体的图像的识别的准确率。另外通过查阅文献中的理论知识可以复现出一个7 × 7的卷积层，其的正则等效于3个3 × 3卷积层还可以大幅度的减少参数的设置。 经过残差网络子模块时内部详细流程图如图5所示。 图5. 经过残差网络子模块时内部详细流程图 3.4. RGB特征和深度特征融合 RGB特征和深度特征融合流程图如图6所示。在对RGB特征和深度特征进行融合时，首先通过决策树算法将融合网络参数初始化，对提取的RGB特征和深度特征所输入的网络赋予不同的参数，这些参数确定了RGB特征和深度特征在融合时的比例系数，反映了两种特征对分类结果的影响权重。然后选择最大池化法提取更有效的RGB-D特征，再经过softmax分类器进行分类，获得RGB-D物体的识别结果。 采用决策树算法的原因是，决策树算法具有较高的分类精度，而且生成的模式简单，其数学表达公式如表达式(3)所示。 H ( X ， Y ) = − ∑ i = 1 n p ( x i ， y i ) log p ( x i | y i ) = ∑ j = 1 n p ( y j ) H ( X | y i ) (3) 由表达式(3)条件熵表达式可知，在知道X值时可以有效的减少Y值的不确定性，从而有效地提高分类的准确率。 图6. RGB特征和深度特征在图像层进行特征融合流程图
system: [SYSTEM]

user: 4. 实验结果及分析 4.1. 基于2D3D数据库的实验结果及分析 为了验证本文算法的有效性，采用与文献 [ 7 ] 相同的实验过程，在2D3D数据库 [ 12 ] 上进行了实验。在每一次实验中，随机的按照7:3的比例将2D3D数据库分为训练集和测试集两部分。最终确定的训练集为110个实例，约为4200张图片，测试集为46个实例，约为1800张图片。此次实验共计重复50次，2D3D数据库在每一次实验中都会被随机切割，最终的实验结果为50次实验结果的平均值。 表1将本文算法和其它典型算法在2D3D数据库进行物体识别的准确率进行对比。本文提出的基于ResNet的RGB-D物体识别算法取得了较好的识别率，对比实验证明，本文算法能较好地实现RGB特征和深度特征的提取与融合。 Table 1 Accuracy results and comparison of various algorithms for object recognition (% 算法 RGB Depth RGB-D SP + HMP [ 13 ] 86.3 87.6 91.0 KSAE-SPMP [ 8 ] 87.5 87.6 92.4 CNN-SPM-RNN [ 15 ] 89.4 88.5 92.9 本文算法(未加入空洞卷积) 89.3 91.6 92.5 本文算法(加入空洞卷积) 90.5 92.1 93.2 表1. 多种算法物体识别的准确率结果和对比(%) 4.2. 基于RGB-D数据库的实验结果及分析 采用与4.1节相同的实验过程，对本文算法在华盛顿大学RGB-D数据集上进行了物体识别实验。最终确定的训练集为210个实例，约为3000张图片，测试集为90个实例，约为12，000张图片。此次实验共计重复50次，RGB-D数据库在每一次实验中都会被随机切割，最终的实验结果为50次实验结果的平均值。 表2将本文中提出的基于ResNet的RGB-D物体识别算法和其它典型算法进行了对比。本文的算法取得了较好的分类效果，证明了基于ResNet的RGB特征与深度特征提取和融合方法对于RGB-D物体识别是有效的。 Table 2 Various algorithms based on RGB-D dataset object recognition accuracy results (% Method Both SP + HMP [ 13 ] 87.5 ± 2.9 CNN-RNN [ 14 ] 86.8 ± 3.3 CNN-SPM-RNN + CT [ 15 ] 90.7 ± 1.1 Fus-CNN [ 16 ] 91.3 ± 1.4 本文算法(未加入空洞卷积) 90.2 ± 1.8 本文算法(加入空洞卷积) 91.4 ± 1.2 表2. 多种算法基于RGB-D数据库的物体识别的准确率结果(%) 以上通过分别将RGB-D数据集和2D3D数据集输入到基于ResNet的RGB-D物体识别算法来测试得到算法的准确率，经实验证明，空洞卷积的引入使得RGB-D物体识别率提高了0.7%~1.2%。经分析，空洞卷积之所有能有效提高识别率，在于它可以使神经元的感受野变大，从而在特征提取时能提取到更全面、有效的特征。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 本文给出了一种基于ResNet的RGB-D物体识别算法，利用ResNet从RGB图像和深度图像中提取有效的特征，并采用了决策树算法和全连接方式将RGB特征和深度特征进行融合；为了提高特征提取的有效性，在残差网络子模块中引入了空洞卷积。实验结果表明，该算法在RGB-D物体识别的准确率方面取得了较好的效果。将来需要对网络结构和特征融合方法进一步优化，以进一步提高识别正确率。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 在退化草地植被的恢复和演替中，土壤种子库在起着重要作用，为搞清楚张家川县退化草地土壤种子库特征，调查了从轻度、中度到重度三种不同退化草地土壤种子库特征，分析了三种不同退化程度草地土壤种子库的垂直分布动态，以期为张川县退化草地生态恢复提供理论依据。结果表明：1) 三种不同退化草地依次鉴定出12、9和4种植物，禾本科为优势科；2) 三种退化草地种子随土层深度的增加而减少；每层种子数量差异明显(P < 0.05)，种子库密度与地上植被的生物量、土壤含水量、土壤总氮含量、总钾、土壤速效磷含量均呈显著负相关(P < 0.05)，但与其它土壤因素之间土相关性不显著(P > 0.05)。地上植被生物量与土壤全磷呈极显著负相关(P < 0.05)。 关键词 :退化草地，土壤种子库，恢复演替 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 在一定面积的土壤上层凋落物和土壤中全部种子的总和叫土壤种子库 [ 1 ] [ 2 ]，它在退化草地植被的恢复和演替中起着非常重要的作用，所以人们通过研究土壤种子库，达到对某一区域植被更新的了解和有效估测，为区域草地生态系统的修复提供一定的理论依据 [ 3 ]。由于人为因素和自然因素的双重影响，张家川县草地出现了不同程度的退化，天然草原利用率约为50.3%，饲草利用率为60.7%，年饲草缺口达25.27万吨，严重影响了畜牧业的持续发展。因此，要提高天然草地单位面积草产量，退化草地植被恢复是重点和难点，利用土壤种子库对其进行自然恢复已成为退化草地生态系统恢复和重建的重要途径之一 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]。本文以张家川县草地为对象，通过研究退化草地土壤有效种子库的基本特征，评价该地区土壤种子库在退化草地恢复中的应用潜力，为张家川县草地生态恢复提供一定的技术支撑。
system: [SYSTEM]

user: 2. 材料与方法 2.1. 研究区概况 试验地位于对张家川县靠近关山牧场的草地(北纬34˚44，东经105˚54)进行，平均海拔2011 m，年际和季节降雨量变化均较大，年平均降水量为593.6 mm，年平均蒸发量为14049.5 mm。年平均气温为6.9℃，昼夜温差较大，多年平均气温7.45℃，年日照总时数为2022小时，年无霜期为163天，土壤类型是粉沙质粘壤土和黑垆土，草原类型为高寒草甸草原。该地区植物在3月下旬开始返青，6月中下旬到8月下旬生长最旺盛，9月中下旬逐渐枯黄。 2.2. 取样及试验设计 综合考虑不同退化草地分布面积和地位、群落生境的差异，根据盖度不同，对张家川县靠近关山牧场的草原，选取不同退化程度草地土壤种子库分别进行取样，每个样地面积为1 m 2 ，取样时间为2019年4月，使用管径为3 cm、有效长度15 cm的土钻，采用五点取样法取样，土壤种子库样通过打土钻法分为三层：0~2.5 cm为最上层，2.5~5 cm为中间层，5~10 cm为最底层，分别装入塑料自封袋，共计48个样品。每个取样重复4次。另外，地上植被在2018年6月28~7月5日设置样方进行调查。将草地按照目测盖度随机测定15个样方，各个样方面积为1 m 2 。 2.3. 测定指标方法 取回的土样过筛、去杂和回干。未过筛的主要用于土壤种子库评价。过筛的土样用于土壤理化性质的测定(土层为0~10 cm混合)，主要测定不同退化草地土壤全氮、全磷、全钾、有机碳、速效磷、硝态氮、铵态氮等土壤理化性质 [ 7 ]，具体方法如下： (1) 土壤全氮含量的测定：用凯氏定氮法测定。土壤过筛后取0.5 g放入干燥的消煮管中，加入1.5 g的还原性混合催化剂，在通风橱中加入10 mL浓H 2 SO 4 ，在220℃条件下消煮1.5 h，直至内容物呈清澈的淡蓝色为止。消煮完毕后进行冷却，用0.001 N的盐酸标准溶液滴定至红色为主。 (2) 土壤全磷含量测定：样品处理同全氮含量测定，消煮结束待冷却后，定容至100 mL，用流动注射仪进行测定。 (3) 土壤全钾含量的测定：采取火焰光度计法进行测定。 (4) 土壤有机碳的测定：称取0.5 g过筛后的土样置于硬质试管中，加入5 mL 1 N K 2 Cr 2 O 7 溶液，然后再加入10 mL浓H 2 SO 4 ，油浴5 min，冷却后在加入0.2 N的浓硫酸亚铁滴定。 (5) 土壤氨态氮和硝态氮的测定：称取10 g新鲜的土壤倒于150 mL的三角瓶中，然后再加入50 mL 2 N KCl，将三角瓶置于摇床上，过滤到100 mL的容量瓶中，用流动注射分析仪进行测定。 (6) 土壤含水量：采用烘干法进行测定。 (7) 土壤种子库调查：采用冲洗土壤法，将种子采用纸上发芽法，统计发芽的种子数，进而通过鉴定评估土壤种子库中可以萌发种子的种类和数目。 (8) 统计样方中出现的物种数目、地上植被的生物量：样品带回实验室，先在烘箱105℃杀青0.5 h，然后在70℃条件下烘干至恒重，最后再用电子天平对样品进行称重。统计生物量。 2.4. 数据处理 所有数据统计与分析、相关性分析釆用Excel2013、采用SPSS17.0等软件完成。对地上植被的多样性特征采用Shannon. Wiener多样性指数(H)、Simpson生态优势度指数(D)和Pielow均匀度指数(E)计算。 公式如下： Shannon. Wiener多样性指数： H = − ∑ i = 1 s ( p i × ln p i ) Simpson生态优势度指数： D = 1 − ∑ i = 1 s ( p i ) 2 Pielow均匀度指数： E = H / ln S 式中， i = 1 ~ S ；S群落物种总数；N i 为第i种的个体数目；N为群落中所有种的个体总和；p i = N i /N [ 8 ]。
system: [SYSTEM]

user: 4. 讨论和结论 4.1. 退化草地土壤种子库的密度 中度退化程度草地土壤种子库的密度最大，为1172 ± 134粒/m 2 ，占0~10 cm种子总量的74.62%。中度退化和重度退化种子库密度和数量差异不明显。轻度退化草地的土壤种子库密度最小，为765 ± 74粒/m 2 。其中某些物种分布广泛、种子储量符合该生境下种子库大小水平，可用于当地草地植被恢复。但其中代表较高演替阶段的多年生植物比例较低，说明张家川县草地植被恢复需要一定程度的人为干预。比如补播一些人工草种等。 4.2. 土壤种子库垂直分布格局 土壤种子库种子分类研究的一个重要指标就是土壤种子库垂直分布格局。其中，表层土和深层土中的中的种子分别组成了土壤短暂种子库和持久种子库，而该地区地上植被是否可以恢复的重要种质资源库是否是持久种子库。因此，研究退化草地土壤种子库的垂直分布格局非常有必要。该试验表明张川县不同退化草地种子主要分布于中上层(0~2.5 cm)，垂直分布3 层种子数量差异较明显。人为和和自然双重原因导致张家川部分草地出现不同程度的退化，轻度退化草地表层由于突然的扰动导致(0~2.5 cm)层的地表的完整性，使部分种子及植物的根茎均受到不同程度的破坏，因而轻度退化区(0~2.5 cm)层土壤种子库中根茎型牧草种子资源大量减少，而中度退化和重度退化在经历了轻度退化后部分种子逐渐打破休眠甚至逐渐适应了环境，导致0~2.5 cm曾土壤种子库相比轻度退化的略有增加，但2.5~10 cm层与对照相比，三种土壤均出现逐渐下降趋势。这与大多数研究中种子库的垂直分布规律相符合 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]。 4.3. 退化草地土壤理化性质变化 土壤有机质结果也表明，随着土壤种子库物种数量下降，土壤有机质出现升高趋势，这与土壤种子库密度变化相一致。研究表明，硝态氮高，物种数有增高趋势。国外学者的研究也发现在温带陆地生态系统中，如果磷含量增加，氮磷比下降，则濒危物种更容易灭绝 [ 5 ] [ 12 ]。本实验结果表明，随着草地退化程度的增加，土壤N/P比出现下降，所以退化草地物种数出现逐渐下降。这些充分说明张家川县草地植被恢复需要一定程度的人为干预。比如补播一些人工草种等。 总之。研究表明张家川县草地种子库密度最大的是中度退化程度草地，这说明利用土壤种子库对张川县草地进行自然恢复和重建是可行的。同时研究结果显示，菊科、禾本科、豆科为当地优势种群，不同退化草地种子主要分布于上层(0~2.5 cm)。张家川县草地植被恢复可以结合土壤种子库，考虑利用当地优势草种进行补播或进行人工草地建设，从而达到修复退化草地植被，提高天然草地草产量目的。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 高分子固载Lewis酸催化剂相比传统Lewis酸催化剂，在基本保留其原有催化活性、反应条件更温和等特点的同时，还具有对设备低腐蚀性、易于实现连续化、环境友好等显著优点，因而在医药化工领域具有十分广阔的产业化应用前景。本文利用一种固载FeCl 3 催化剂，即将FeCl 3 与聚苯乙烯反应制成负载型氯化铁催化剂(PS-FeCl 3 )，催化靛红、苯酚以及2-卤代吲哚化合物的多组分串联环化反应“一锅法”高效合成螺环苯并吡喃[2，3-b]吲哚类衍生物。 关键词 :路易斯酸，固载催化剂，三氯化铁，螺环苯并吡喃[2，3-b]吲哚，多组分串联反应 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 螺环吲哚酮骨架是天然产物及药物活性分子中的一类十分重要的结构单元 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。螺环吲哚酮类化合物被发现具有十分广谱的生物活性，如抗癌、抗菌、降糖、降血压、抗HIV、抗结核、抗疟疾等 [ 4 ] [ 5 ]。同时，螺环吲哚酮类衍生物一般含有多个手性中心，拥有复杂的立体化学结构。因此，发展高效的合成方法来构建这类骨架化合物成为近些年有机合成化学和药物化学研究的热点领域 [ 6 ]。 其中，苯并吡喃[2，3-b]吲哚是一类同时具有吲哚和苯并吡喃骨架的杂环化合物 [ 7 ]。许多含有苯并吡喃[2，3-b]吲哚结构的化合物被发现具有良好的生物活性，如抗疟疾 [ 8 ]、抗癌 [ 9 ] 和抗增殖 [ 10 ] 活性等。但是到目前为止，关于该类化合物合成方法的报道还是非常少，而且基本都是通过多步反应实现的 [ 11 ]。因而，发展更加高效的合成方法来获得具有全新的苯并吡喃[2，3-b]吲哚类化合物具有重要意义。FeCl 3 是廉价易得、环境友好的重要Lewis酸，能溶于多种有机溶剂，广泛用做有机合成的催化剂。FeCl 3 经过活性炭、SiO 2 、高分子材料和离子交换树脂等材料负载后可以作为Lewis酸催化剂促进多种有机反应。固载FeCl 3 具有稳定性高、易于回收重复使用等优点，因而受到广泛关注。最近，我们也报道了FeCl 3 促进的2-卤代吲哚与3-羟基-3-(2-羟基苯基)-2-吲哚酮经多步反应，最后环化反应生成复杂的苯并吡喃[2，3-b]吲哚结构的方法 [ 12 ]。 本文通过反应条件筛选优化，发现了路易斯酸FeCl 3 可催化靛红、苯酚及2-卤代吲哚类化合物的多组分串联环化反应。文中参考文献方法制备了聚苯乙烯负载型FeCl 3 催化剂(PS-FeCl 3 )。在PS-FeCl 3 的促进下，我们以靛红、苯酚以及2-卤吲哚类化合物为起始物料，通过多组分“一锅法”反应，高效合成了一系列螺环苯并吡喃[2，3-b]吲哚类衍生物。该反应具有条件温和，操作简便，催化剂性能稳定，底物适用性广泛等特点。