DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 仁义与性命之情 有学者指出，居于外篇之首的《骈拇》是一篇道家的人性论 [ 3 ] (p. 119)。其中反复提到“性”、“性命之情”、“人情”、“常然”等。其中“性”字出现了十九次。关于此篇的主旨，王夫之云：“此篇亦‘为善无近名，为恶无近刑’之旨，其言‘至正’，言‘常然’，亦与‘缘督为经’相近；而徒非斥仁义，究竟无独见之精” [ 4 ] (pp. 150-151)。林云铭云：“通篇以道德为正宗，以仁义为骈附，旨本老子” [ 5 ] (p. 94)。“是性于仁义果不相属矣” [ 5 ] (p. 94)。宣颖云：“老、庄之见，从来是尚道德而卑仁义。如此篇非薄仁义，便特提道德二字为一篇之主” [ 6 ] (p. 305)。王叔岷先生说：“此篇崇道德而薄仁义。得道德之正，乃不失性命之情” [ 6 ] (p. 305)。曹础基说：“主要说明人性自然，而认为仁义智辩……是违反和伤害人性的，是道德上的骈拇枝指、歪门邪道” [ 3 ] (p. 119)。如果说众多注释者都将此篇的主旨归于非薄仁义，呼吁复归于符合道德之正的“性命之情”，这显然是恰当的。然而，陈鼓应先生指出，如果只注意它对现实批判性的一面而忽略其正面的意涵，则未免有所偏失。“《骈拇》篇提出了仁义人情化的议题：‘仁义其非人情乎！’这呼声具有划时代的意义” [ 7 ] 。如果这句话的意思是“仁义难道不合乎人情吗”，那么，“仁义”与“人情”就不是对立的。为深入理解“仁义”与“性命之情”的关系，我们有必要对这一句话作深入的分析。 首先是对“人情”的理解。“情”有实情意，也有感情意，在《庄子》文本中，不同的语境当有不同的意涵。据陈鼓应先生考证，“人情”一语词在中国古代哲学文献中最早出现于《逍遥游》：“吾闻言于接舆，大而无当，往而不返。吾惊怖其言，犹河汉而无极也；大有径庭，不近人情焉”。“不近人情”讲的是姑射山神人其身体形貌、行为样态等不似常人。“人情”在这里意指人自然而有的生命特质，是人的生命的本真情实 [ 7 ] 。 “仁义其非人情乎”在《骈拇》篇中出现了两次。其一为“意仁义其非人情乎！彼仁人何其多忧也？”，其一为“故意仁义其非人情乎！自三代以下者，天下何其嚣嚣也？”。“仁义其非人情乎”这一句中的“人情”同样作“实情”来理解，与上下文语境中的“性命之情”是同一意义，也就是人的自然之性、本来面目。这一句究竟是“仁义难道不合乎人的性命之情”的反问还是“仁义不合乎人的性命之情”的陈述，历代注释者争讼纷纭。如郭象《注》第一句解释为：“夫仁义自是人之情性，但当任之耳。” [ 8 ] (p. 185)，第二句解释为：“仁义自是人情也” [ 8 ] (p. 185)，极为肯定仁义内在地蕴含于人的自然本性之中。王先谦解释“彼仁人何其多忧也”说宣颖本“仁人”作“仁义”，第一句“言仁义束缚，使人失其常性而多忧患” [ 9 ] 。要理解这句话，还涉及到对“意”字的解释。成玄英《疏》：“噫，叹嗟之声也。”将“意”解释为嗟叹声，那么，自然就有成疏“夫仁义之情，出自天理，率性有之，非由放效” [ 8 ] (p. 185)的理解。而王念孙云：“噫读为抑，语词也。抑字或作意……意、噫并与抑同。说者多以噫为嗟叹声，失之矣。”郭庆藩在解释第二句“故意仁义其非人情乎！”时说“意读为抑。抑或作意，语词也。” [ 10 ] (p. 320)，王叔岷先生认为，在“意”字的解释上，当依王念孙之说，郭庆藩之说亦本于王氏 [ 6 ] (p. 313)。如果将“意”理解为一个语词，那么，这句话意指“仁义非人情”无疑。从众多注释者的说法来看，郭象《注》与成玄英《疏》将此句明确释为“仁义合乎人情”是对《骈拇》原文的曲为解释。以下仅就文本内在理路来分析，郭注似乎发挥了文本的潜在之意，即使是曲解之处，仍不失其背后哲学洞见的深刻。 《骈拇》首章提出“骈拇枝指，出乎性哉！而侈于德。附赘县疣，出乎形哉！而侈于性。”骈拇即是足大拇指与第二指相连合为一指，枝指意指手大拇指旁生一指。从“侈于德”、“侈于性”的表达来看，骈拇枝指和附悬的赘疣一样，相对于人的自然之德与自然之性来说，是多余的。后面“是故骈于足者，连无用之肉也；枝于手者，树无用之指也”，连用两个“无用”，更加印证了“多余”的说法。之后随即讲到“仁义”，“多方乎仁义而用之者，列于五藏哉！而非道德之正也。”看来讲骈拇枝指就是为了讲仁义，此篇的主旨的确是讲仁义与人的自然之常之间的关系。在仁义方面多生枝节，比列于五藏，终究不是道德的本然。这里批驳的是“多方乎仁义”与后文的“淫僻于仁义之行”。随之文本转入对“骈于明”、“多于聪”、“枝于仁”、“骈于辩”的分析，总结道“故此皆多骈旁枝之道，非天下之至正也。”从反面讲完“非天下之至正”之后，紧接着从正面讲“正正者”。“彼正正者，不失其性命之情”。这一句为总括，其后“故合者不为骈，而枝者不为岐……彼仁人何其多忧也”是举了众多例子来讲凡是出乎自然的，不管合者、枝者、长者、短者都是“正”的。
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user: 4. “仁义自是人情”说 再来看郭象的注释。对于首句“附赘悬疣，出乎形哉！而侈于性。”郭象的解释为： 夫长者不为有余，短者不为不足，此则骈赘皆出于形性，非假物也。然骈与不骈，其性各足，而此独骈枝，则于众以为多，故曰侈耳。而惑者或云非性，因欲割而弃之，是道有所不存，德有所不载，而人有弃才，物有弃用也，岂是至治之意载！夫物有小大，能有少多，所大即骈，所多即赘。骈赘之分，物皆有之，若莫之任，是都弃物之性也 [ 8 ] (p. 181)。 从《骈拇》原文来看，如上文所述，似乎骈拇枝指“侈于德”、“侈于性”，因而是多余的，然而，郭象在这里明确指出“骈与不骈，其性各足”，不管是骈还是不骈，对于主体本身来说，是自足其性的。而说骈枝为“侈”，只是因为相较于众人来说是多的。这是将事物置于一种比较对待的环境中去观察，而观察又事先立了一个五指的标准。只是这个标准是众人所习以为常的。如果换个标准，以指头的长短论，那么孰多孰少结论就不能那么清晰了。“物有大小”、“能有少多”，这是群品万殊的实际情况，如《齐物论》所说：“天下莫大于秋毫之末，而大山为小；莫寿于殇子，而彭祖为夭”。在比较的境况下，每一事物都会因其所小而小之，因其所大而大之，因此，每一事物都同时兼具“大”与“小”的属性。“所大即骈，所多即赘”，每一事物较之于比自己小的都是骈，较之于比自己少的都是赘，那么“骈赘之分，物皆有之”，每一事物都可以是骈者、赘者，如果不因任事物自身的本性，而非要在一个标准、一把尺子的比量下去裁剪它，必然会“弃物之性”，导致“人有弃才”、“物有弃用”的结果，这样就使得本来无所不载的“道德”有所缺失了。 郭象在解释“彼正正者，不失其性命之情”时说：“物各任性，乃正正也。自此已下观之，至正可见矣” [ 8 ] (p. 184)。万物各自因任自己的本性，这样就可以达到至正。“物各任性”，关键在于“各自有正，不可以此正彼而损益之” [ 8 ] (p. 184)。郭象注释“故合者不为骈，而枝者不为岐；长者不为有余，短者不为不足”时说“以枝正合，乃谓合为骈。以合正枝，乃谓枝为跂。以长正短，乃谓短不足。以短正长，乃谓长有余” [ 8 ] (p. 184)。既然是各自有正，那么正的标准在于事物本身，事物本身的自足就是“正”。一旦陷入彼与此的对待中，以“此”来正“彼”，或以“彼”来正“此”，进而对事物加以损益，就失其正了。“合”之所以被称为“骈”是因为以“枝”的标准来衡量；“枝”之所以被称为“跂”是因为以“合”的标准来衡量；“短”之所以被认为“不足”是因为用长来衡量；“长”之所以被认为“有余”是因为用短来衡量。如果一定要在彼此对待的情形下去衡量事物的话，则没有一个事物是正的。“是故凫胫虽短，续之则忧；鹤胫虽长，断之则悲。”野鸭腿短、野鹤腿长，对于它们各自本身来说都是自足其性的，加长或截短都会产生忧患。最后，在注释“故性长非所断，性短非所续，无所去忧也。” [ 8 ] (p. 184)一句时，郭象说：“知其性分非所断续而任之，则无所去忧而忧自去也”。这里引申出了一个重要概念“性分”。“性分”就是郭象所理解的“自然”、“常然”。如在注释“故天下诱然皆生，而不知其所以生；同焉皆得而不知其所以得”时，郭象说：“夫物有常然，任而不助则泯然自得而不自觉也” [ 8 ] (p. 186)。物有“常然”在郭象的语境中就是物有“性分”。 如上文中所引述的，郭象在注释“仁义其非人情乎？”一句时，说“夫仁义自是人之情性，但当任之耳。”我们对比上面所引“知其性分非所断续而任之”和“任而不助则泯然自得而不自觉”可以看出，这几句中同时提到了一个“任”字，任的对象是什么呢？是“性分”、“常然”，因此在这里，“但当任之耳”的“任之”同样也是任人之性分。也就是说，仁义自是人之情性，意味着仁义自是人之性分。然而，性分是“各自有正”的，每一事物的性分自然与其他事物的性分自然是不同的。那么，“仁义自是人之情性”就不是说仁义是普遍的人之情实，而是说，仁义是一部分人的性分。因此，如杨立华教授所指出的，在注释“彼仁人何其多忧也”时，郭象完全翻转了整句话的语义：“恐仁义非人情而忧之者，真可谓多忧也” [ 11 ] (p. 123)。同样具有类似翻转意义的话还出现在首章当中对“多方乎仁义而用之者，列于五藏哉，而非道德之正也”的解释。可以看到，原文意思显然是讲在仁义上有过多的表现不是“道德之正”，然而，郭象注释为：“夫与物冥者，无多也。故多方于仁义者，虽列于五藏，然自一家之正耳，未能与物无方而各正性命，故曰非道德之正” [ 8 ] (p. 181)。“多方于仁义者”在郭象这里成了“一家之正”。 除了讲“仁义其非人情”外，郭象的注释中也有仁义扰乱天下的表达。如“天下奔驰，弃我殉彼，以失其常然。故乱心不由于丑，而恒在美色；挠世不由于恶，而恒在仁义。”仁义本是一部分人的自然性分，然而“夫与物无伤者，非为仁也，而仁迹行焉；令万理皆当者，非为义也，而义功见焉” [ 8 ] (p. 187)。因为有“仁迹”与“义功”的存在，从而形成了一种“可尚之迹”，“三代以下，横共嚣嚣，弃情逐迹，如将不及，不亦多忧乎！” [ 8 ] (pp. 18-1865)，“弃情”的“情”即是人的自然性分、自然情实或“常然”，“逐迹”的“迹”即是“仁迹”。由于人们总是企慕那些比自己高的，因此莫不奔命于仁义而忘记了自己的素分，“矜仁尚义，失其常然，以之死地，乃大惑也” [ 8 ] (p. 187)。从这个角度来说，在“使失其真性”方面，曾史甚于桀跖。
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user: 5. 结论 “仁义其非人情”命题凝练了道家人性论与儒家性善论之间的分歧所在。从《骈拇》篇的内在理路去分析，仁义不合乎性命之情与仁义自是人之情实，这两种说法都能找到支撑。即使如郭象从性分的角度去解释仁义，其结论仍然是“仁义者，挠天下之具也”。这里的关键在于区分作为自然的仁义与作为尚、慕之对象的仁义之迹。不管是什么样的价值，一旦提倡和倡导，相与奔竞的人越来越多，自然就会生出“伪”。要保持人们的素分，使得人们复归于朴，其方法在于老子所说的“不尚、不贵”。
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user: 摘 要 西周统治者为了强化教育教学管理工作，制定了一套教育督责之术。这一教育督责之术对督责者、督责的对象、标准、内容、手段等方面作了明确要求，是我国最早的教育教学管理评价理念。同时这一教育督责之术也给当今以启示：构建以学为本的评价体系；确立全面多维的评价标准；坚持诊断性评价、阶段性评价与终结性评价相结；在合理合法的前提下，坚持奖励与惩罚相结合。 关键词 :西周，教育督责，教学评价，现实启示 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 教育教学评价是政府和教育主管部门加强教育管理、促进学校建设、保障教育教学质量的重要举措，也是学校自身促进教育教学改革，提升人才培养质量的重要手段。对教育教学进行监督、评价古来有之。西周出现了一套教育督责之术。这一教育督责之术对督责者、督责的对象、标准、内容、时机、方法等方面做了要求，为当时教育教学工作提供了管理评价方案。对这一督责之术进行阐述与分析，有助于我们了解中国古代教育教学评价的渊源；有助于发掘中国古代传统教育的价值，继承和发扬传统教育的精髓；更有助于合理的构建当代中国本土教育教学评价机制。
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user: 证明正交四球间15个垂心球及距离公式的 算法 ——四维体积勾股定理的应用(公式(三)) 蔡国伟 上海汇美房产有限公司，上海 收稿日期：2019年9月
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user: 摘 要 1球至4球正交球心构成的垂心四面体，存在4点、6线、4面、1体15个垂心球，这15个垂心球间的105个间距，除了可用2点坐标的距离公式计算外；还可以摆脱坐标直接利用垂心球间距公式计算。并且证明了同态重心与垂心间距为2球半径的平方差。 关键词 :体积勾股定理，应用，垂心四面体，垂心球，间距公式，算法 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 4球正交，球心间的垂心四面体构成的4个球心点(球)、6个两球间连线(勾股定理)、4个3球心所围面(面积勾股定理 [ 1 ] )、1个4球心所围体(四维体积勾股定理 [ 2 ] )均有各自的垂心。那么这15个垂心间的间距除了用2点坐标的距离公式计算外，是否能摆脱坐标，直接用垂心球距离公式计算呢？垂心球与重心球 [ 3 ] 间关系如何？
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user: 4. 总结 通过上述用垂心球计算垂心间距公式、勾股四态一至四维同构的垂心球半径公式、以及同态重心与垂心间距公式的验证。我们得出如下结论： 4.1. 正交4球的各球面均为原点，4组3球面交的8原点，其垂心球或重心球半径均为零 4.1.1. 一维点态球面均为原点 一维点态正交的球面中任意点均为原点，4球面均有无数原点； 4.1.2. 二维线态球面正交圆环为原点 二维线态球面正交圆环任意点均为原点，4球正交球面形成6个正交圆环均有无数原点； 4.1.3. 三维面态球面正交有2个3球面交的原点 三维面态3球正交，有2个3球面正交的原点； 4.1.4. 四维体态正交有8个3球面交的原点，4组球面交点连线交于垂心 四维体态4球正交，有4组3球正交，3球面交8点均为原点；4组球面交点连线相交于垂心。 4.2. 正交4球15个垂心球存在105个垂心间距可分3类 4.2.1. 相间垂心间距为垂心球半径的平方和有25组 正交4球15个垂心中相间的垂心因无交集垂心球，其间距的平方为2垂心球半径的平方和；如：各球心与对平面7点垂心以及对棱二维中点垂心间距平方，均为2垂心球半径的平方和；例： | A B | 2 = a 2 + b 2 ； | H A B H C D | 2 = a 2 b 2 a 2 + b 2 + c 2 d 2 c 2 + d 2 等。 4.2.2. 相邻垂心间距为2垂心球半径的平方差有50组 正交4球15个垂心中相邻的垂心因交集垂心球与低维垂心球半径相同，其间距的平方为低维垂心球半径与高维垂心球半径的平方差；如：四维垂心H与其它14点垂心均相邻，例： | A H | 2 = a 2 − a 2 b 2 c 2 d 2 v 2 ； ； | H A B C H | 2 = a 2 b 2 c 2 s A B C 2 − a 2 b 2 c 2 d 2 v 2 4.2.3. 其余非相间相邻的二维、三维垂心间距有30组 剩余的30组非相间也非相邻的垂心间距，套用垂心球计算垂心间距也很方便。例： | H A B H B D | 2 = a 2 b 2 a 2 + b 2 + b 2 d 2 b 2 + d 2 − 2 ( b 2 ) − 1 a 2 b 2 a 2 + b 2 b 2 d 2 b 2 + d 2 = b 4 ( a 2 + d 2 ) ( a 2 + b 2 ) ( b 2 + d 2 ) ； | H A B H A C D | 2 = a 2 b 2 a 2 + b 2 + a 2 c 2 d 2 s A C D 2 − 2 ( a 2 ) − 1 a 2 b 2 a 2 + b 2 a 2 c 2 d 2 s A C D 2 = a 4 s B C D 2 ( a 2 + b 2 ) s A C D 2 ， | H A B C H A C D | 2 = a 2 b 2 c 2 s A B C 2 + a 2 c 2 d 2 s A C D 2 − 2 ( a 2 c 2 a 2 + c 2 ) − 1 a 2 b 2 c 2 s A B C 2 a 2 c 2 d 2 s A C D 2 = a 4 c 4 ( b 2 + d 2 ) s A B C 2 s A C D 2 4.3. 正交球垂心间距以及同态重心与垂心间距计算，摆脱了坐标 4.3.1. 勾股4态105种垂心间距可摆脱坐标计算 正交4球勾股4态球心间15点垂心的105间距，以及8点3球面交点与垂心间距，均可摆脱坐标利用公式(1)计算。 4.3.2. 垂心间距公式可摆脱坐标，推广至4球面交8原点至各垂心间距 正交4球勾股4态球面8原点与垂心间距也可利用公式(1)， 15点垂心间的105间距，以及8点3球面交点与垂心间距，均可摆脱坐标使用公式(1)计算。 4.3.3. 同态15组重心与垂心间距为两球半径的平方差 同态重心与垂心间距，利用垂心球以及重心球半径，利用公式(2)，可直接得出平方差间距。 4.3.4. 垂心球公式可推广至任意有限高维 垂心球公式(3)，更可以向任意有限高维拓展。
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user: 摘 要 网络教学平台凭借独特的时空便利性受到越来越多人的关注，通过挖掘学习者在技术平台上留下的海量行为数据，可以掌握学习者的学习状况，从而对学习过程起到干预和指导作用。鉴于此，文中采用了意大利热那亚大学计算机工程专业大一学生参加“数字电路”实验课程的行为数据集，通过对学生进行成绩预警分析，探索了学习行为与学习效果之间的关系。结论表明：在对学生能否通过最终测验进行不及格预警分析时，用分类树模型于课程学习的中后期阶段进行预测效果较好；在对学生的最终测验成绩进行分数预警分析时，用回归树模型于课程学习的前中期阶段进行预测效果较好。 关键词 :学习分析，在线学习，学习效果，成绩预警，干预警示 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 传统的学习环境随着信息技术的广泛应用正在经历转型和重塑。学习者只要在当前的学习空间下选择适合的学习终端，即可开启数字化学习。利用大数据和人工智能技术，可以收集学习者留在技术平台上的学习行为数据，进行学习行为分析与评价，挖掘出对教学者和学习者有用的教学信息，进而提高教育管理效率和学习效率。因此，以学习分析为主题的研究趋势日益形成，并成为当前教育应用研究的热点问题之一。 国内外对于在线学习行为分析这一主题的探究大体有三个角度，分别是个人特征、平台架构、建模分析。在探讨个人特征对学习行为的影响时，DeBoer [ 1 ] 研究了学习者自身的年龄、性别、地区等人口统计学特征对其课程通过率的影响。李阳 [ 2 ] 通过调查问卷，对西北大学的学生进行调查研究，探讨了不同群体特征的差异及与人格特征、学习效果之间的内在联系，并根据讨论结果提出了针对性建议。宗阳 [ 3 ] 基于Moodle平台案例课程，通过构建异步学习平台中远程学习者学业情绪分析模型，探究了远程学习者在线学习行为与学业情绪之间的关系，结论表明学习者的学业情绪与作业成绩呈显著正相关。陈晋音 [ 4 ] 认为，学习者的性格特征与学习效率之间是存在联系的，通过分析在线学习的行为特征，可以实现个性化学习方法推荐。赵蔚 [ 5 ] 收集了Moodle平台中的学习过程数据，运用SSAS顺序分析和聚类分析算法、SPSS分层聚类分析，挖掘不同学习风格、学习偏好的学习者的学习路径。 除了个人特征角度，有的学者以平台架构为导向，对学习行为进行了分析。魏顺平 [ 6 ] 以Moodle平台上开展的某在线培训课程记录的日志数据为样本，思考了如何对在线教学绩效进行评估，并验证了其提出的绩效评估模式的有效性。刘双 [ 7 ] 拟设计一个行为数据采集的工具，用以实时收集学生的学习行为数据，并利用xAPI技术进行数据标准化处理，为后续的数据分析打好基础。洪丹丹 [ 8 ] 为了增强在线学习平台记录下的统计数据的可读性，充分发挥用户行为数据的作用，以统计理论为基础，结合了先进的ECharts可视化技术与JFinal轻量级框架对某在线学习平台课程后的算法指标模型、数据库模型、前端数据可视化与后端数据应用等技术进行了研究。谭召 [ 9 ] 则是基于自身实际的Java教学经验，专门设计了一种基于SSH框架的Java在线教学平台，该平台包括用户管理模块、媒体学习环境模块、试题练习环境模块、程序训练环境模块、学情反馈模块等等，该在线学习平台虽然仅以Java语言作为教学内容，但其平台设计思路及框架也适用于其他类型的学习平台。谢修娟 [ 10 ] 提出，将决策树C4.5算法运用到网络学习平台的决策分析当中，并据此设计了基于决策树理论的在线教学辅助系统，以帮助学生实时的获取学习反馈，进而提升学习效率，端正学习态度。 此外，还有部分学者致力于对学习行为数据进行建模分析，以期对学生的学习起到规范、预警等作用。S. Jiang等人 [ 11 ] 用logistic回归作为分类器，根据学习者一周的学习行为记录，对学生最终通过测验获取证书的概率做了预测。Kloft [ 12 ] 采用机器学习中的决策支持向量机分析了学习者的课程点击序列，也是对学生的中途辍学率进行判定。Halawa [ 13 ] 通过学习者的学习特征判定其是否对学习失去兴趣，对退出率给出了较准确的预测。李阳 [ 14 ] 从结构维度、功能维度等多个维度首先对在线学习行为进行了划分，给出了在线学习行为分析模型的总体架构，在此基础上，采用大数据技术深入研究了其行为分析模型的适应性，丰富了行为科学及人工智能理论。王慧芬 [ 15 ] 以华东师范大学校内的远程学习网上的学习行为日志数据为案例，利用Hadoop数据分析工具，从学习行为数据中挖掘学习者的信息进行行为特征分析与相关分析，进而提供学习平台优化策略。吴林静 [ 16 ] 基于数据挖掘技术，提出了一种在线学习行为分析模型，主要是将网络平台中的在线学习行为分成了独立学习行为、资源交互行为、系统交互行为以及社会交互行为四类，在各类别行为下分别运用相关分析、分类分析等统计方法展开研究。 在研究了以往文献后，本文希望能在此基础上继续创新，对学生的重点学习行为作更精细的分析，充分利用经典统计学方法和机器学习算法基于学生的学习行为表现进行成绩预警分析，并择优选用成绩预警模型，深入把握学习行为规律，以更好的促进学生的学习成果。本文基于Vahdat等 [ 17 ] 提供的DEEDS数据集，对学生的成绩预警机制分别进行探索和设计，旨在解决如下两个问题：① 学习者的学习行为是否会对学习效果产生影响？如何根据学习行为对学习者的学习过程进行干预，起到预警作用？② 何时对学生进行成绩预警分析效果最好？本文的结构安排如下：第1章为引言部分，介绍研究的背景和现状，第2章介绍研究采用的数据与方法，第3章为实证分析部分，第4章是本文所得出的研究结论。
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user: 2. 数据与方法 2.1. 数据和变量 2.1.1. 数据来源 本文使用的数据来源于一个名为DEEDS (Digital Electronics Education and Design Suite，数字电路教育和设计组件)的网络学习平台，该平台是由意大利的两位学者联合开发出来的，用以进行数字电路课程的教学。数据主要记录了意大利热那亚大学计算机工程专业的新生学习“数字电路”这门课程的学习过程，是由Vahdat等学者在2015年收集得到的。Deeds平台集成了“有限状态机模拟器(d-FsM)”、“数字电路模拟器(d-DcS)”、“微机接口与编程模拟器(d-McE)”三大模拟器，分别承担不同的职能和作用，以供学习者完成组装、设计常规实验电路，设计、测试有限状态机以及使用汇编语言练习微机接口与编程，实现特定的数字电路功能。学习者正是通过上述模拟器完成了“数字电路”课程的学习。 在课程的实验教学过程中，设计者采用了让学生根据预设问题自主学习探索的教学方式，即学生为了更好的完成每一课时下的练习，会在提供的实验环境下学习相应课程并通过实际操作进行探索。每课时提供的学习时长为3小时，学生要在规定的时间内，以课程设定的学习目标为导向进行在线课程学习与实操锻炼，课时学习完成的标志以实验报告的提交为准。研究者在每位学生的个人电脑上安装了一款软件收集学生的ID信息并记录其对应的学习活动，以及该活动的起止时间、学生的鼠标按键点击次数、鼠标移动距离、键盘敲击次数等指标，最终形成学生的学习行为数据。 2.1.2. 变量及其含义 通过对同类活动进行合并、考虑数据的缺失率，本文提炼出8种不同的学习行为。学习行为名称及详细描述如表1所示。由于原始数据集中记录的是学生的每一项细微的动作，因此部分变量例如鼠标点击次数、键盘敲击次数等存在大量0值，不易直接对原始数据集进行分析操作。此外，由于数据表中的学习行为变量种类繁多，且反映了学生学习状况的直接进度，具有较高的分析价值，因此，本文通过数据透视表对学习行为变量下的变量值进行了“频次”和“时长”两方面的汇总，辅以学生参与课时数的日志记录，便可计算出学生在该门课程中各学习行为的执行状况。 Table 1 Learning behavior names and detailed description 变量名称 详细说明 Aulaweb 在学习管理平台上上传与下载学习资料 Blank 所访问的窗口标题未被记录下来 Deeds 在数字电路模拟器(d-DcS)上进行一系列电路模拟操作 Diagram 绘制相应逻辑电路的时序电路图 Other 上述行为之外，实验课中可能发生的相关行为，如使用Facebook聊天 Properties 使用属性窗口设置任务所需参数 Study 学习或查看某一特定练习内容 TextEditor 与文本编辑相关的行为，如在Word中填写实验报告 表1. 学习行为名称及详细描述 在该门课程的学习中，每位同学有两次期末测试的机会，两次测试内容相同但细节不同。每位同学可选择不参加测试、参加一次测试或两次测试均参加。本文将选取每位学生的最高测验成绩作为其最终成绩，同时剔除学习行为记录或者期末成绩有缺失情况的学生样本，最终得到93位研究对象。 通过上述数据预处理，获得了整理后的数据集(前3条样本如表2所示)。其中，Student_id表示学生的序号；point表示最终学习成绩；log表示学生实际参加的课时数；“N+学习行为”表示学习行为发生频次，“T+学习行为”表示学习行为持续时长。学习行为发生频次与学习时长均统计课时平均水平，且单位为分钟。该门课程共6课时，课时的学习与否由学生自行决定。 Table 2 Partial sample presentation of data set after preprocessin Student_id point log NAulaweb TAulaweb … TTextEditor 1 94.5 5 14.8 1 … 33.7 2 44 6 12.8 1 … 43.3 3 85 4 13.3 0.3 … 59.1 … … … … … … … 表2. 预处理后数据集部分样本展示 2.2. 研究方法 本文主要从以下两个方面展开研究：① 预警分析。基于学生的学习行为，首先通过Logistic回归、分类树模型对期末成绩能否合格进行预测，并通过AUC值及混淆矩阵选出较优模型。其次再利用传统回归和回归树模型对期末成绩具体分数情况作出预测，并通过MAPE值选出较优模型。根据模型结果设计学习行为表现的预警机制，以便在课程中途达到干预和警示的目的。② 选取最佳预警时间节点。本文希望辅以5折交叉验证的方法分别计算出Session 3~Session 6的学习行为对期末成绩的预警模型，分别选出不同预警目的下的最优预警课时节点，使得预警模型既能满足预测准确性，又能满足预警时效性的需求。
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user: 3. 实证分析 3.1. 不及格预警模型 在构建不及格预警模型时，本文分别利用逻辑回归和分类树模型对学生能否通过测验做出判断，并通过AUC值及混淆矩阵选出较优模型。结果显示，Logistic分类器的AUC值为0.78，当选定阈值为0.489时，即模型返回的预测概率值大于0.489时预测成绩为合格，真阴性率和真阳性率分别可达到0.682和0.857。分类树模型计算出的AUC值高达0.895，说明该分类器比Logistic回归模型具有更准确的预测效果，当设定阈值为0.466时，模型得到的真阴性率和真阳性率可分别达到0.864和0.816。虽然真阳性率与Logistic回归模型相比略有降低，但AUC值以及真阴性率都有大幅提升，对于实际问题来说有更加现实的指导意义。此外，分类树模型的预测误判率为0.161，错分15个观测值，相比Logistic回归模型有明显减少。因此，在基于学生的学习行为探索分类预警模型时，分类树相比于Logistic回归模型具有更高的精确度以及更低的错判率，更适宜用来进行分类预警分析。分类树拟合结果如图1所示。 图1. 分类树模型拟合结果 这里，分类树选择了TStudy、TOther、TAulaweb、TTextEditor、NDeeds、NBlank作为分裂的筛选变量。这说明，学生期末测验的成绩合格率不仅与学生的线上学习与实操锻炼有关，也与学生学习过程中的专心程度有密切的联系。 首先，分类树选择了TStudy作为最先分裂的变量。这说明，学生在网络学习平台上的学习时长是非常重要的指标，线上学习时间越长，表明学生的学习投入度越高，成绩合格的概率越大。此外，在考虑了线上学习因素之后，其他学习行为，例如在学习管理平台上上传与下载学习资料和撰写实验报告所花费的时间等，也对学生的成绩合格率有较大的影响。例如，当学生每课时的线上学习时长超过11分钟时，花费不超过1.6分钟的时间下载学习资料并且在38分钟类即可撰写完成实验报告的学生具有非常高的概率会通过最终的期末测验。 由表3可知，在错分的样本中，将不及格预测为及格应被视为是较严重的错误，因为这将导致学习者或者监管者放松对该学生的学习干预进度。在本次用分类树进行不及格预警分析时，错分的样本有19号、25号、49号、60号、89号以及102号同学，不同学生被错分的具体原因有所不同，例如，19号同学被误判为能够及格是因为其进行课程学习的时间和次数过小，导致分类树的预测出现了偏差。 Table 3 Classification results of learning behavior dat 预测值 不合格 合格 真实值 不合格 38 6 合格 9 40 表3. 分类树对学习行为数据的分类结果 3.2. 分数预警模型 在构建分数预警模型时，本文分别利用传统回归模型和回归树模型对学生取得期末成绩的具体分数作出预测，并通过MAPE值选出较优模型。通过相关分析，本文采用传统线性回归模型对学习行为数据进行了拟合，并通过了模型的显著性检验(F检验的P值 < 0.001)，预测结果的MAPE值为57.08%，回归模型适应性的诊断结果较好。其次，用回归树模型对原始数据集进行预测，得到的平均绝对百分误差MAPE值为40.65%。从预测具体结果以及MAPE值来看，回归树相比于传统线性回归模型具有更高的拟合度，预测误差更小，更适宜用来进行回归预警分析。回归树拟合结果如图2所示。 由图2可以看出，回归树筛选出了TTStudy、TTAulaweb、TDeeds、NProperties、TDiagram、NDiagram作为重要的影响变量，从第一个变量(线上学习时长)出发，根据不同变量的不同取值，能够发现当log(TTStudy)不低于2.5，log(TDeeds)小于3.4且每课时下NProperties操作次数不少于32次时，学生有很大概率能通过期末测验，并根据每课时下Diagram操作频次和时长的不同表现而取得不同水平的成绩。表4是回归树预测结果的部分示例。 Table 4 Examples of partial prediction results from regression tree mode ID 真实成绩 预测成绩 1 94.5 87.1 2 44 33.2 3 85 87.1 4 30 33.2 5 38.5 33.2 表4. 回归树模型部分预测结果示例 图2. 回归树模型拟合结果 3.3. 最佳预测课时节点选取 成绩预警分析的目的在于通过预先发出警报，对学生学业成绩进行沟通和干预，促使预警主体提早作出对应的决策，从而形成由被动转向主动的教学关怀机制，提升学生的学习效果。由上文分析可知，在对学生能否通过期末测验进行预警分析时，适宜选用精确度更高、错判率更低的分类树模型。而在具体分析学生期末测验成绩的高低时，回归树模型具有更小的预测误差。在解决了模型适用性这一问题的前提下，本文希望能进一步推测出在何时运用上述预警模型时，既能使预测误差较小，又能使干预者尽早的找到正确的预警方向，实现更快更好的预警效果。 基于这一设想，本文拟对最佳预测课时节点的选取进行建模分析，选用五折交叉验证的方式分别对截止到Session 3、Session 4、Session 5、Session 6课时下学生的学习情况拟合分类树和回归树模型，得到每课时节点下模型的平均误判率或平均绝对百分误差的均值，进行分析。本文在 折交叉验证的理论基础上进行创新，从不同课时节点的角度进行分析，旨在从精准预测和及早干预中寻求最佳平衡点。 交叉验证得到的平均误判率和平均绝对百分误差的均值如表5所示。从表中可以看出，当采用分类树进行分类预警分析时，预测学生成绩的平均误判率会随着课时数的增加而不断减小，但是较晚的课时节点并不利于成绩预警的目的，不具备实践意义，因此，在希望既能及早干预又能精准预测的前提下，本文认为，可在Session 4或Session 5结束后，即课程学习的中后段对学生能否通过测试进行预测，并根据预测结果对存在不合格风险的学生进行教学干预和指导，学生也可针对自身特点进行调整，改进学习效果。 Table 5 The results of cross-validation for different class node 预测课时 节点 分类树误差 (平均误判率) 回归树误差 (平均绝对百分误差均值) Session 3 0.464 0.691 Session 4 0.438 0.692 Session 5 0.423 0.743 Session 6 0.324 0.656 表5. 对不同课时节点进行交叉验证的误差结果 对成绩高低的预测也可作类似的分析。当采用回归树进行成绩高低的预警分析时，预测误差始终较高，但与分类预警分析相同，采用全部课时下的学习行为数据作为原始数据集进行预测时，学生的学习行为表现最充分，预测误差最低，预测效果最好，但这并不符合预警的初衷。对此，本文认为，在预测误差几乎平稳且较高的情况下，及早作出预警模型进行干预是最合理的选择，可考虑在课程学习前中期对学生最终取得成绩的高低进行预测，根据模型结果对每位同学进行个性化的指导，查缺补漏，调整学习状态，以取得更好的学习成果。
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user: 4. 结论 随着科学技术的不断发展，在线网络学习平台在教学实验中的应用越来越广泛，然而国内外对于学习行为分析的研究还处于探索阶段。本文基于真实的网络平台学习实例，从多种角度尝试学习分析技术，通过对学习行为进行“频次”和“时长”两方面的量化来分析学生在虚拟网络学习课程中的学习行为总体情况，探询学习行为与学习效果之间的关联，通过学习干预和指导来提升学习效果，得出结论如下： 1) 在对学生能否通过最终测验进行预警分析时，分类树相比于Logistic回归模型具有更高的精确度以及更低的错判率，更适宜用来进行不及格预警分析。并且，分类树选择了TStudy、TOther、TAulaweb、TTextEditor、NDeeds、NBlank作为重要影响变量。这说明，学生期末测验的成绩合格率不仅与学生的线上学习与实操锻炼有关，也与学生学习过程中的专心程度有密切的联系。因此，在今后的学习中，老师和学生应密切关注学生对在线课程的学习时长、电路模拟操作次数以及报告撰写时长；在学习态度的把控上，应鼓励学生专心、踏实的进行学习。 2) 在对学生最终测验成绩的具体分数高低情况进行预测时，回归树相比于传统线性回归模型具有更高的拟合度，预测误差更小，更适宜用来进行分数预警分析。并且，回归树筛选出了TTStudy、TTAulaweb、TDeeds、NProperties、TDiagram、NDiagram作为重要的影响变量。由此说明，在今后的教学中，老师和学生应重视学生对在线课程的学习、时许电路图的绘制以及电路模拟操作；在选择问题解决方式时，鼓励学生采取试错和查阅学习资料的方式寻求答案。 3) 针对不同的预警目的采取不同的预测课时节点，既能使预测误差较小，对学生的指导作用更准确，又能使干预者尽早的找到正确的预警方向，实现更快更好的预警效果。研究表明，在对学生能否通过最终测验进行不及格预警分析时，可于课程学习的中后期阶段进行预测，并根据预测结果对存在不合格风险的学生进行教学干预和指导，学生也可针对自身特点进行调整，改进学习效果；在对学生最终测验成绩的具体分数高低情况进行分数预警分析时，可考虑在课程学习前中期阶段进行预测，根据模型结果对每位同学进行个性化的指导，查缺补漏，调整学习状态，以取得更好的学习成果。 基于前人研究基础，本文在研究内容上的创新点主要有如下几处：首先同时考虑了不及格预警模型和分数预警模型并采取了特定的筛选标准选择出更精准的预警模型；其次通过交叉验证的方式选择出最佳预测课时节点。但是本文的研究总体来说是一个初步的探索性研究，研究结论还存在一些不足。例如，本文用于学习分析的样本数量不够充分，数据类型较为简单，因此在解释层面可能会存在缺陷。此外，本文仅以该门数字电路实验课程为例对不同的学习行为进行了分析，并未考虑到不同的实验主题下，学生的学习行为是否会有差异。郑富龙 [ 18 ] 早在2005年时就对传统实验和虚拟仿真实验在教学方面的异同进行了对比分析，作者认为，教学模式和实验主题的契合度并不是一成不变的，不同的实验主题应当搭配不同的教学模式，例如，当进行综合性实验或者设计性实验时，教学者其实更适宜采用虚拟仿真实验的教学模式，这种情况下学习者的学习接受效果更好。 本文的研究旨在为今后的在线网络学习平台的教学活动开展、教学干预、学生的自我认知和调整以及教学结果评价提供一定的参考。为了完善研究发现，提升研究价值，未来将开展的研究工作主要包括： 1) 利用其他的数据挖掘方法对学习行为数据进行进一步的探索，发现更多隐藏在学生操作行为背后的认知过程，设计出更加科学细致的预警模型，为教与学提供有效的数据支撑。 2) 提升学习分析角度的多样性，综合应用多种分析方法增强结论的可靠性和完备性，例如，在网络课程学习之余，研究者可以通过对学习者进行访谈或问卷调查等方式来收集其在情感和态度上的有价值的信息，这种质性研究的方法可以弥补纯量化分析而导致的信息缺失问题，使得学习分析这一工具在教育过程优化这一进程中发挥更大的作用。 3) 学习分析对学习成果的促进和优化作用被证实是确实存在的，但长期影响效应的好坏还尚未可知。从前人的研究来看，学习分析作为预警工具有助于学习者进行自我把控，调整自己的学习状态和学习习惯，进而对后续学习产生有利影响。因此，本文希望能够在更长的一段时间内，追踪学习者的学习行为表现，通过技术手段，分析学习分析这一工具对学习者在线学习行为的全面影响机制。
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user: 摘 要 为了保障250 km/h以上货运动车组的承运货物的安全，需要对集装箱全息状态进行在线监测及预警。本文设计基于ZigBee技术的货物全息状态在线监测系统，实现集装箱内温湿度、氧气浓度、加速度等信息的采集及预警。首先进行了货运全息状态监测系统的总体方案设计，然后针对车载单元和地面数据与信息处理中心分别进行硬件和软件设计，并完成系统原型的搭建。测试表明，系统具有耗电低、自适应性优良、鲁棒性强等特点，达到了货运动车组货物在线全息状态采集与监控的目的。 关键词 :货运动车组，货运全息状态，ZigBee，在线监测 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 随着我国整体经济的发展与科学技术的飞跃，为了适应货物快速运输需求，现代物流行业依靠各类运输工具得到飞速发展。铁路货运具有运输量大、安全性高、抗干扰性强、环境污染小等特点，是货运的主要承运形式。目前高速铁路技术及应用在我国取得显著成就，为适应快速货运新形势，国家提出了时速250 km以上货运动车研制项目。货运动车组运输货物价值高、速度快，为了确保集装箱内货物安全，需要对集装箱内温湿度、振动、氧气浓度等各项参数进行实时监测，并依据实际情况进行提示或报警。 本文研制一种基于ZigBee技术的货物全息状态在线监测系统。该系统采用ZigBee协议栈搭建无线传感器通讯网络，在集装箱内设置供电、感知、传输一体化的信息采集终端，采集终端将监测到的数据通过ZigBee路由器或直接传输至协调器，再由协调器以串口通信方式传输到车载处理中心，车载处理中心进行报警或其它处理，并将数据传输到地面数据中心，地面监控中心进行货运动车组货物状态的综合监控、知识提取，并依据实际情况发送控制命令。
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user: 2. 基于ZigBee的无线传感器网络 无线传感器网络(WSN)是一种分布式传感网络，它的末梢是可以感知和检查外部世界的传感器。WSN系统通常包括终端节点(End Device)、路由节点(Router)和协调器节点(Coordinator)，分别实现数据的采集、传输和处理功能，且具有自组织、动态扩展、动态组网、高可靠、以数据为中心的特点 [ 1 ] 。WSN中的信息通过无线方式通信，网络设置灵活，设备位置可随时更改，可与互联网进行有线或无线方式进行互联。目前WSN广泛应用于军事、智能交通、环境监控、医疗卫生等多个领域 [ 2 ] 。 ZigBee是基于IEEE802.15.4标准的低功耗局域网协议，是一种近距离、复杂度低、低功耗、低速率、低成本的双向无线通讯技术。国内的ZigBee多工作于2.4 GHz频段，最高传输速率可达250 Kbit/s，最低为20 Kbit/s，传输的距离为10~75 m，可以连接最多254个节点 [ 3 ] ，是介于无线标记技术和蓝牙技术之间的技术方案，组网能力强，可以形成星型、树型及Mesh等ZigBee网络。 星型网络是ZigBee技术中最简单的组网形式，包含一个协调器节点和一系列终端节点。每个终端节点只能和协调器节点进行通讯，如果两个终端节点需要通讯则必须通过协调器节点，其优点是结构简单可靠、延迟低、低功耗(除中央节点外，子节点都可休眠)，缺点是终端数量有限，中央节点负担重，一旦发生故障，则全网受影响；树形网络由一个协调器节点以及一系列的路由节点和终端节点构成。协调器节点连接一系列路由节点和终端节点，它的子节点的路由节点也可以连接一系列的路由节点和终端节点，可以重复多个层级。Mesh网络是较为复杂的组网形式，包含一个协调器节点、多个路由节点以及一系列的终端节点，其中协调器节点和路由节点构成骨干网络，协调器节点接收各路由节点发送的数据，各路由节点之间可以相互通讯，终端节点只能向路由节点发送数据，其最大优点是如果最近的AP由于流量过大而导致拥塞，数据可以自动重新路由到流量较小的邻近路由节点进行传输。图1表达了三种组网方式的拓扑图。 图1. 网络结构拓扑图
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user: 3. 总体方案 货运动车组货物全息状态监测系统由车载单元和地面数据与信息处理中心组成，如图2所示。车载单元基于ZigBee协议栈技术，采用树状组网形式，负责集装箱环境信息(振动、温湿度、含氧量)的采集与传输，主要由协调器节点、路由器节点、采集终端节点以及车载数据处理中心组成，如图3所示。采集终端节点主要负责环境信息的采集，路由器节点主要负责转发采集终端节点感知的信息，协调器节点主要负责组网以及与车载数据处理中心进行数据通信。车载数据处理中心基于树莓派微型计算机搭建，负责数据处理工作并将数据传输到地面数据中心。由于ZigBee工作于2.4 GHz的频段，波长较短，传输距离和穿透能力比较弱，因此加入具有路由功能的ZigBee模块 [ 4 ] 。采集终端节点由电池、ZigBee模块、传感器构成，安装在集装箱上。路由器节点布置在车厢中部，以保证采集终端节点顺利与路由器节点通讯。协调器节点配置在驾驶室，协调器节点采用RS-232串口方式与树莓派(Raspberry Pi 3B+)车载处理中心连接。车载处理中心处理数据，进行数据显示、警告、报警等操作，并通过有线或者无线网络将数据传输至地面数据中心 [ 5 ] 。地面数据与信息处理中心由数据接口系统、数据库、数据分析系统、指挥中心等组成，对所有货运动车组的货物状态进行综合监控，达到安全预警及控制的目的 [ 6 ] 。 图2. 系统总体方案 图3. 车载单元ZigBee网络布置图
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user: 4. 车载单元 货运动车组货物全息状态监测系统车载单元主要由ZigBee网络节点以及各类传感器组成。ZigBee协调器、路由、终端等网络节点均采用德州仪器生产的CC2530模块与RFX2410开发板；传感器主要有温湿度传感器DHT11、氧气传感器、加速度传感器、烟雾传感器。车载处理中心基于Raspberry Pi 3B+开发。终端节点将传感器采集的数据经由路由发送给协调器，协调器节点采用RS-232串口有线的方式与Raspberry Pi 3B+连接。 4.1. 硬件选型与搭建 协调器节点与路由器节点的硬件结构相同，主要由RF收发器模块、微控制器模块、UART数据传输模块、JTAG调试下载模块以及电源供电模块组成，如图4所示，在供电方式上，协调器节点与路由器节点有区别，协调器节点由于与车载处理中心相连，故采用USB供电；路由器节点具有自治性，采用电池供电。两种节点在应用开发时，采用IAR Embedded Workbench IDE软件开发环境，分别将协调器与路由模块中的ZigBee协议栈程序编码、编译、下载到对应的节点中，下载程序时使用TI公司生产的SmartRF04EB仿真器，该仿真器采用USB供电。 图4. 协调器节点硬件结构图 图5. 终端节点硬件结构图 终端节点由传感器、供电模块、ZigBee模块组成，如图5所示，温湿度传感器选用DHT11，湿度精度±5% RH，温度精度±2℃，湿度量程20%~90% RH，温度量程0℃~50℃，具有超快响应、抗干扰能力强、性价比高等优点。氧气传感器选用英国阿尔法公司生产的O2-A2型号氧气传感器，属于电化学气体传感器，测量范围为0%~30%，通过氧气信号处理转接板与CC2530模块相连接，并依据电压信号与氧气浓度的线性关系，经过CC2530模块ADC采样即可测得氧气浓度，如图6所示。 图6. 氧气浓度采集终端节点 图7. 协调器运行流程 图8. 终端运行流程 加速度传感器选用型号为AD100T的IEPE加速度传感器，是一种自带电量放大器或电压放大器的加速度传感器，该款加速度传感器的灵敏度能达到100 mV/g，测量量程为±50 g。烟雾传感器选用MQ-2型烟雾传感器，该传感器属于二氧化锡半导体气敏材料，属于表面离子式N型半导体。该传感器具有良好的重复性和长期的稳定性，其检测可燃气体与烟雾的范围是100~10，000 ppm。 4.2. 软件设计 车载单元基于Z-stack2007协议栈进行协调器、路由、采集终端软件开发，它提供CC2530硬件所需的底层协议代码，可有效降低开发工作量。ZigBee协议栈由物理层(PHY)、媒体访问控制层(MAC)、网络层(NWK)以及应用层(APL)组成 [ 4 ] 。其中PHY定义ZigBee网络所运行的两个不同频率范围：868/915 MHz和2.4 GHz，MAC使用CSMA-CA机制控制无线信道的访问，NWK负责设备到设备的通信，并负责网络中设备初始化所包含的活动、消息路由和网络发现，APL可以通过ZigBee设备对象对网络层参数进行配置和访问。本车载单元主要在应用层上进行开发，主要涉及主文件(.c文件)、头文件(.h文件)和接口文件，开发工作主要针对传感器协议植入、路由优化等 [ 5 ] 。 协调器的主要作用是组网，其工作原理如图7所示，协调器节点通电后，首先采用初始化函数对Z-stack初始化，然后扫描信道以及评估空闲信道，并从中选择合适的工作信道和网络标识符，启动ZigBee网络发送信号，然后等待ZigBee终端节点的连接请求，并对终端节点发来的信息进行认证，以确认是否是合法节点发来的信息，待确认无误后，协调器节点将发出连接命令，实现终端节点与协调器的连接，从而组ZigBee网络 [ 6 ] 。路由器弥补协调器与终端无法远距离通信的缺陷，在路由器节点通电后，首先对Z-stack初始化，然后扫描信道，寻找可加入的网络。当路由器节点检测到协调器节点发出的信号时，发送建立连接请求，完成路由器节点与协调器节点的连接。路由器与终端节点的连接与之相类似，终端节点发送建立连接请求，完成路由器节点与采集终端节点的连接。终端节点的工作原理如图8所示，首先通过初始化系统参数，读取数据，之后开始发送节点地址，等待路由器节点响应后发送数据长度，确定长度后路由器节点可以预留合适的空间存储数据而后接收数据、接收效验码。任务结束后，进入睡眠状态，节省电源，路由器接收下一发送模块的数据，并将刚接收的数据发送给协调器。
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user: 5. 地面数据与信息处理中心 地面信息处理中心基于LabVIEW进行开发，提供了人机交互界面 [ 7 ] 。其主要作用是提供与车载单元进行数据交换的接口、进行数据分析、对异常情况进行报警、设置车载单元的报警阈值等。具有功能如下： 1) 数据存储。基于大数据平台架构，建立数据存储基础设施。 2) 数据接口。为数据存入提供数据接口，便于车载单元的数据的输入；提供报警阈值的输出接口，便于车载单元的阈值设置。 3) 用户及权限管理。建立用户、角色，分配用户权限。普通用户的操作权限主要是调取相关参数监控的状态，而管理员用户的操作权限还包括相关阈值的设定以及相关数据的删除与恢复。 4) 数据可视化功能。数据存储的目的是用于信息统计分析，便于进行安全性与可靠性分析；通过数据可视化技术，便于从海量数据中快速获取信息和知识。 5) 报警功能。当某一项监测参数超出阈值时，应当启动报警功能，对于不同监测项目的报警提示应不尽相同，以示区分。
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user: 摘 要 信用卡业务是银行的核心业务，各大商业银行通过发行信用卡来抢占市场和发展客户。虽然信用卡业务给银行带来了高额利润，但信用卡的粗放式管理导致信用卡客户存在较高的违约率，给银行带来了极大的风险。因此，如何有效针对信用卡业务进行风险管理已经成为银行业的热点关注问题之一。本文采用机器学习的相关算法构建银行信用卡违约预测模型，预测信用卡用户次月的违约情况，辅助银行进行风险管理。具体地，本文通过逻辑回归、决策树、随机森林、自适应增强和梯度提升树这五类算法来构建信用卡违约预测模型并通过准确率等模型评价指标对比不同特征选择方式下五种模型的预测效果。本文使用某银行信用卡持卡人的相关数据进行实验，实验结果表明，相比于算法选择，不同的特征选择方式对于模型性能有更大的影响，其中，过滤式特征选择的适应性更强。 关键词 :机器学习，信用卡违约，特征选择 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 信用卡诞生于十九世纪八十年代末，起初被应用于服装行业。二十世纪五十年代，美国银行正式发行银行信用卡，民众可以使用银行信用卡透支消费并享有一定的免息还款期。信用卡的便捷性为人们的日常生活带来了极大便利，迅速受到社会各界民众的欢迎。随着经济全球化时代的到来，信用卡业务已经成为全球金融服务市场中增速最快的产品之一，为银行带来了巨额利润。然而，由于信用卡的粗放式管理，信用卡客户的违约率逐年增加，为银行带来了极大的风险。因此，如何有效地利用信用卡客户的相关信息对客户违约风险进行管控，已经成为银行业的重点关注问题之一。 本文采用机器学习的相关技术来构建银行信用卡违约预测模型，辅助银行进行风险预判，降低银行的损失。具体地，本文通过逻辑回归、决策树、随机森林、自适应增强和梯度提升树这五类算法来构建信用卡违约预测模型。此外，通过准确率等评价指标来对比不同特征选择方式对模型的预测效果的影响。
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user: 2. 相关工作 近年来，机器学习的相关技术被广泛应用于银行信用卡违约预测任务的相关研究中，并取得了不错的成果。方匡南等人 [ 1 ] 使用Lasso-logistic筛选评价指标和构建个人信用风险评估模型，提高了信用风险预警的效果。Venkatesh等人 [ 2 ] 使用随机森林构建信用卡违约预测模型。Yeh等人 [ 3 ] 在信用卡违约预测研究中使用人工神经网络(ANN)构建模型，并取得了良好的性能。Yang等人 [ 4 ] 在信用卡违约预测研究中引入集成学习模型。与支持向量机等模型相比，集成学习模型具有更优的性能。为了避免复杂的特征工程，Hsu等人 [ 5 ] 使用递归神经网络(RNN)作为特征提取器并利用提取的动态特征以及静态特征来训练增强的RNN模型(RNN-RF)，以预测信用卡的违约情况。 在传统机器学习算法的基础上，越来越多的学者使用改进的算法进行银行信用卡违约预测的相关研究。朱健 [ 6 ] 在信用卡违约预测研究中使用改进的随机森林算法来构建模型。具体地，通过对自变量进行混合核内积运算的方式来扩大随机森林的自变量选择空间，提高了原有随机森林算法的分类效果。刘铭等人 [ 7 ] 在传统模糊神经网络的基础上，借助灰狼算法提出了改进型模糊神经网络算法，并将其应用于信用卡违约预测研究。Bahnsen等人 [ 8 ] 提出了贝叶斯最低风险(BMR)模型，并利用该模型预测信用卡欺诈情况。Xu等人 [ 9 ] 提出了一种基于RIPPER算法的改进模型，利用RIPPER算法生成的规则对信用卡违约客户进行预测。