DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 模型 2.1. 模型描述 单组列车编组计划问题主要包含两类决策：每个技术站应当建立哪些编组去向，以及每个编组去向应当吸收哪些车流。问题的已知条件主要包括：铁路网络结构，各技术站的集结时间、中转时间参数等。问题的约束条件主要包括：所有车流必须由需求的起点流入，终点流出；同一车流在一个编组站只能编入某一个编组去向当中，即车流不可拆分。问题的优化目标主要包含两个部分：被分入每个编组去向的车辆等待集结成列车的集结时间成本(根据已有研究可知这个成本与车流强度无关 [ 2 ] )；每个车流在中间站倒换列车时产生的中转时间成本。 2.2. 模型公式 定义G表示铁路逻辑网络图，V为货运通道路网上各技术站的集合，S为所有车流需求的集合。 定义如下参数： N i j ：从i站到j站的车流路径所包含的技术站的集合，不包含始发站和终到站； g i j ：从i站到j站的编组去向吸收的车流量； ：需求s的原始车流量大小； m i j ：从i站到j站的列车的平均编成辆数，本文取该值为55； c i ：技术站i的列车集结时间； e k ：沿途中间技术站k节省的时间。 设置如下决策变量： x i j ：当建立从i站到j站的编组去向时，其值为1，否则为0； y i j s ：当需求s在运输途中编入从i站到j站的编组去向时，其值为1，否则为0； 根据货物列车编组计划车流不可分割原则，任一车流或者在某站全部改编，或者全部不改编通过技术站，不存在部分改编情况。所以对于任意一支非零技术车流s，存在如下唯一性条件： ∑ j ∈ V y i j s = 1 ，     ∀ i ∈ V ，   ∀ s ∈ S 。 根据流平衡约束，每一支车流需求必须从需求的起点流入，最终从需求的终点流出，在需求的任意中间点，必须从需求的中间点流入，再从这个中间点流出，分别表示为： ∑ j ∈ V y o ( s ) j s = 1 ，     o ( s ) 为 需 求 s 的 起 点 ∑ j ∈ V y j d ( s ) s = 1 ，     d ( s ) 为 需 求 s 的 终 点 ∑ i ∈ V y i k s − ∑ j ∈ V y k j s = 0 ，     k 为 需 求 s 的 中 间 点 。 从i到j的吸收车流量为： g i j = ∑ s ∈ S y i j s ⋅ p s ，     ∀ i ∈ V ， j ∈ V 。 从i站到j站的直达列车沿途节省的时间为： t i j = ∑ k ∈ N i j e k ，     ∀ i ∈ V ， j ∈ V 。 列车节省的站内时间成本包含两部分，一部分为编开直达列车的集结时间成本，第二部分为直达列车在运送过程中沿途站节省的时间成本，目标函数Z为第二部分与第一部分差值的最大值： Z = max ∑ i ， j ∈ V t i j ⋅ g i j − ∑ i ， j ∈ V c i x i j m i j 。
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user: 3. 算法设计 3.1. 贪婪算法一 设S是货运通道路网图G中顶点的有序串构成的集合，是车流需求集合，对任意元素 s ∈ S ，如果两个集合的起点和终点分别相等，则两个需求相等。T是图G中顶点的有序串构成的集合，是所有的编组去向(列车)的集合，对任意从i站到j站的路径 t ∈ T 是图G中从i站到j站的最短路。已知需求集合和编组去向的集合确定列车的编组方案，在已知每一个编组方案的基础上求每支车流的所有吸收集合(编挂方法) T ′ ，在 T ′ 中通过计算每个吸收集合可以节省的站内时间成本找到每支车流的最优吸收集合 T ∗ ，将每支车流的最优吸收集合作为车流的编挂方法求此编组方案的目标值，最终在若干编组方案中找到最优的编组方案 T ″ ⊆ T 。 基于贪婪策略的迭代算法是根据加入编组去向集合T中的元素来确定当前阶段的所有编组方案，并通过模型的优化目标判定编组方案的优劣，规定同一阶段的列车编组方案只能保留目标值较优的前5000个，最终在最后一阶段的列车编组方案中找最优的列车编组方案。基于贪婪策略的迭代算法设计步骤如下： 第一步 编组方案的确定 通过添加编组去向集合T中的元素确定当前阶段的每一种编组方案，找到当前阶段的所有编组方案的集合。规定第一阶段只有一种编组方案为全部开区段列车即没有编组去向，下一个阶段的所有列车编组方案一部分为上一阶段的编组方案集合，另一部分为将新加的编组去向结合已有的列车编组方案形成新的列车编组方案(第一阶段的编组方案与新添加的编组方案的结合还为新添加的编组方案，其余编组方案之间的结合为对两个编组方案取并集)。例如第一阶段的所有编组方案记为[ 0 ]，第二阶段新加入编组方向1之后的编组方案为[ 0 ]、[ 1 ]，第三阶段新加入编组方向2之后的编组方案为[ 0 ]、[ 1 ]、[ 2 ]、[1， 2]。 第二步 判断是否满足程序终止条件，确定最优编组方案 判断列车集合T中的所有列车是否全部添加完毕，如果是则根据第三步到五步找最后一阶段的最优编组方案，结束优化。如果没有全部添加完则判断当前阶段的列车编组方案数是否小于5000，如果小于5000则返回第一步，对下一阶段添加新的编组去向，形成新的编组方案，如果不小于5000则计算当前阶段每个编组方案的成本，保留其中目标值较大的前5000个编组方案，成本计算方法执行第三步到第六步。 第三步 根据编组方案确定每个需求的吸收集合 由已知的数据读入列车集合T与需求集合S，在已知当前的编组方案的情况下，求每一个需求s可以挂在哪些编组去向上即s的所有吸收集合 T ′ ，需求s只能挂在直达列车的路径不超过需求s的路径的直达列车上，并且需求s的每一个吸收集合中的元素之间没有重复路径，在找需求s的吸收集合时，先判断在当前编组方案中，哪个列车可以摘挂需求s，然后在此基础上找两两之间没有重复路径的需求吸收集合，以此类推，最终找到所有的吸收集合(吸收集合可能是只有一个直达列车，可能是没有重复路径的两个直达列车，也可能是没有重复路径的三个直达列车，以此类推)。 第四步 计算每个需求的最优吸收集合 找到每支需求s的吸收集合之后(每个需求集合s可能有多个吸收集合 T ′ )，通过计算每个吸收集合可以节省的站内时间成本找到每支车流的最优吸收集合 T ∗ 。 第五步 编组方案的目标值计算 将当前的编组方案和每个需求的最优吸收集看作决策变量，利用模型当中的目标函数求此编组方案的目标函数值。 第六步 确定下一阶段的编组方案 返回第一步继续确定下一阶段的编组方案，重复以上步骤。 3.2. 贪婪算法二 贪婪策略总是做出在当前看来是最优的选择，在求解货物列车编组计划时每次选取在当前看来加入此编组去向可以使整体的编组方案成本最小的贪婪策略，贪婪策略算法设计步骤如下： 第一步 确定所有可开行的编组去向的集合 根据货运通道路网找到路网上所有可开行的编组去向的集合a，例如 a = [ 1 ， 2 ， 3 ] ，可开行3个编组去向，分别为1，2，3。 第二步 确定只开行一趟列车的最优编组方案 在所有可开行的编组去向集合 a 中，计算只建立一个编组去向时的列车开行成本(根据贪婪策略算法一的最优吸收集合方法和模型的目标函数值计算编组方案的开行成本)，找到最小成本对应的编组去向作为 u ，删除集合 a 中的此编组去向。例如分别计算只建立编组去向1的成本，只建立编组去向2的成本，只建立编组去向3的成本，找到成本最小的编组去向为1，因此u = [ 1 ]，a = [2， 3]。 第三步 确定所有开行方案并计算每个开行方案的目标值 在最优编组去向集合 u 的基础上添加集合 a 中的一个编组去向构成新的编组方案，直到将 a 中的全部编组去向都添加完，形成所有的列车开行方案。利用基于贪婪策略的迭代算法中的方法计算每支车流的最优吸收集合并计算每个列车开行方案的目标值。例如当前的所有开行方案有[1， 2]、[1， 3]。 第四步 判断是否满足程序终止条件 计算所有编组方案的列车开行成本，判断是否所有编组方案的目标值都小于集合u所对应的列车开行成本，如果是则将u作为最优编组方案，结束优化过程。如果不是则找所有编组方案中目标值最大的编组方案作为u，删除集合a中此最优编组方案中的最后一个元素即新添加的编组去向，返回第三步的计算。 3.3. 遗传算法 本文所使用的遗传算法作为两种贪婪策略的对比实验，其编码过程是通过二进制编码来实现的，具体做法为如果开行从i站到j站的编组去向，则其值为1，否则为0，在已知编码方法的基础上随机生成30个个体即0-1矩阵作为遗传算法的初始种群。个体的好坏通过算法的适应度函数来评判，算法的适应度函数取模型的目标函数，目标函数值越大，个体的适应度值越高。在遗传算法进化过程中的选择、交叉、变异过程分别采用轮盘赌输、单点交叉、单点变异的方法，最终将最大迭代次数作为程序终止条件，本文的最大迭代次数取500。
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user: 4. 数值实验 4.1. 参数设置 为了验证算法的有效性，本文使用MATLAB对上述算法进行实验，根据已知需求集合，各技术站的参数以及车流路径，建立最优编组方案。铁路货运通道路网规模为10个站点，图中每个圆圈表示一个技术站，两个技术站之间的铁路弧段是有向的，见附录图A1。每个站点的参数，路网中所有需求对应的车流路径以及两两之间的车流需求分别见附录表A1，A2，A3。 4.2. 实验结果 本文进行40组数据实验。从数据1至数据10其车流强度在[5， 35]内；从数据11至数据20其车流强度在[10， 50]内；从数据21至数据30其车流强度在[50， 80]内；从数据31至数据40其车流强度在[80， 120]内。每一组数据分别采用两种贪婪算法以及遗传算法进行求解。实验结果如表1所示。 Table 1 Comparison of experimental result 数据编号 三种算法的目标值 与三种算法的最佳目标值的对比结果 贪婪算法一 贪婪算法二 遗传算法 贪婪算法一 贪婪算法二 遗传算法 1 3011.3 3086.4 2626.9 −2.4% 0 −14.9% 2 3251.0 3251.0 2782.9 0 0 −14.4% 3 3072.8 3072.8 2238.2 0 0 −27.2% 4 2769.4 2839.8 2745.2 −2.5% 0 −3.3% 5 2678.4 2491.7 1642.0 0 −7.0% −38.7% 6 3013.3 3086.4 2954.7 −2.4% 0 −4.3% 7 3561.1 3716.4 3381.7 −4.2% 0 −9.0% 8 2769.4 2839.8 2655.2 −2.5% 0 −6.5% 9 3428.1 3435.9 3249.2 −0.2% 0 −5.4% 10 3324.2 3330.2 3084.4 −0.2% 0 −7.4% 11 5391.6 5251.5 5026.4 0 −2.6% −6.8% 12 6188.1 6000.0 5657.2 0 −3.0% −8.6% 13 5825.3 5646.6 4946.7 0 −3.1% −15.1% 14 6272.1 6116.5 5492.5 0 −2.5% −12.4% 15 5876.7 5903.9 5091.6 −0.5% 0 −13.8% 16 5497.3 5558.9 4754.6 −1.1% 0 −14.5% 17 6647.9 6513.6 5515.4 0 −2.0% −17.0% 18 6816.9 6415.3 5882.2 0 −5.9% −13.7% 19 6371.5 6527.5 5543.9 −2.4% 0 −15.1% 20 6162.8 6174.3 5543.2 −0.2% 0 −10.2% 21 16506 16688 13401 −1.1% 0 −19.7% 22 16143 16176 13377 −0.2% 0 −17.3% 23 16701 16755 13521 −0.3% 0 −19.3% 24 16081 16221 13478 −0.9% 0 −16.9% 25 17185 17491 14375 −1.8% 0 −17.8% 26 16814 17011 13825 −1.2% 0 −18.7% 27 17089 17144 13772 −0.3% 0 −19.7% 28 16573 16639 13331 −0.4% 0 −19.9% 29 16797 16820 14303 −0.1% 0 −15.0% 30 16578 16661 14200 −0.5% 0 −14.8% 31 28381 29247 24406 −3.0% 0 −16.6% 32 29045 29877 24648 −2.8% 0 −17.5% 33 27997 28600 24128 −2.1% 0 −15.6% 34 28114 28695 23857 −2.0% 0 −16.9% 35 29239 30075 25528 −2.8% 0 −15.1% 36 27201 29050 24094 −6.4% 0 −17.1% 37 26905 28503 24115 −5.6% 0 −15.4% 38 27953 28557 24202 −2.1% 0 −15.3% 39 26794 27452 22695 −2.4% 0 −17.3% 40 29057 29680 25432 −2.1% 0 −14.3% 表1. 实验结果对比 由表1可以看出，在40组实验中，贪婪算法一共计9次获得三种算法中的最佳值；贪婪算法二共计31次获得最佳值；遗传算法共计0次。相比于遗传算法，取两种贪婪算法的最佳目标函数值与遗传算法相比较，优化效果平均提升14%，且两种贪婪算法的运行时间明显短于遗传算法。
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user: 5. 结论与展望 货物列车编组计划问题是铁路运输组织工作中的核心内容。本文主要研究了货运通道上的单组列车编组计划优化问题，设计了两种基于贪婪策略的迭代算法。通过算例数值实验表明这两种算法在求解上述问题时速度较快，且优化效果对比遗传算法平均提升14%。如何在货运通道上的编组计划的基础上，更进一步建立整个路网上的列车编组计划，是今后需要继续研究的问题。
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user: 摘 要 本文以云南普者黑景区为研究对象，从旅游营销的角度分析其发展过程中营销方式的现状。基于SWOT分析法的基础研究理论，以问卷调查、现场踏勘访谈的方式，探究普者黑景区发展情况与旅游营销的深度联系，分析景区营销存在的不足，针对现状问题，提出相应的对策。研究结果将对云南省旅游营销具有重要的参考借鉴和指导意义。 关键词 :云南，普者黑，旅游，营销 Copyright © 2020 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 目前，旅游作为发展势头强劲的新兴产业，2018年我国旅游业产值在GDP的占比达到5.4%，至2020年有望翻一番 [ 1 ]。从营销经济学角度考虑，旅游市场营销对旅游产品的发展起到相当大的推动作用，旅游景区的营销政策对该景区的健康持续发展具有重要的意义。 旅游营销是通过分析、计划、执行、反馈和控制这样一个过程来以旅游消费需求为导向，协调各种旅游经济活动，从而实现提供有效产品和服务，使游客满意，使企业获利的经济和社会目标 [ 2 ]。臧彤彤 [ 3 ] 等人提出我国旅游景区营销的不足之处体现在营销意识淡薄、观念落后、缺少系统性的营销观念，通用促销方式效率低、针对性弱。此外，国内典型的营销呈区域性分散态势，联合营销难度大 [ 4 ]。旅游营销应当立足独特生态资源，重视旅游产品的设计开发，开发出多样化、个性化的旅游产品 [ 5 ]。 云南省以繁盛的旅游业闻名世界，普者黑景区作为云南极具特色的旅游景点，具有巨大的旅游资源潜力 [ 6 ] [ 7 ]。受到交通条件和经济条件等诸多因素的制约，景区开发程度较低，基础设施比较落后，景区至今仍处于初期开发阶段。本论文通过调查普者黑景区旅游营销现状，分析该景区旅游业发展停滞不前的原因，提出针对性的改进措施，从而提升普者黑旅游业的发展潜力。
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user: 2. 普者黑基本概况 2.1. 基本概况 普者黑景区位于云南省文山壮族苗族自治州丘北县境内，是国家AAAA级旅游景区，是典型喀斯特风貌的岩溶湿地风光。景区气候湿润、温度适中，是观光、度假、养生、休闲、骑行、写生、摄影、垂钓、观鸟、湿地体验的旅游体验胜地。 2.2. 景区构成 普者黑景区主要分为核心景区和外围景区两大片区。 1) 核心片区 该片区围绕普者黑村、仙人洞村周围片区，主要是常规游览地，能看到溶洞、万亩荷花及普者黑典型的山水田园风光，也包括普者黑村及仙人洞村等少数民族村落景区。 2) 外围景区 该片区主要为荷花大道和围绕柒零新村到丘北县城片区，包括天鹅湖、六郎洞、猴爬岩等景区，能看到候鸟迁徙、湿地、暗河探险，摆龙湖景区有7个小岛和三个半岛，被誉为“云南千岛湖”。
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user: 3. 普者黑旅游营销发展现状 3.1. 普者黑旅游现状 通过调查 [ 8 ]，普者黑景区2006~2016年接待人数统计见图1。2011年普者黑景区共接待游客140.3万人。至2016年，景区接待人数达345.1万人，实际购票人数22.97万人(次)。普者黑景区旅游直接收入从2012年的3180万元到2016年的6800万元，增加114%。 图1. 普者黑景区2006~2016年接待人数统计 普者黑景区2006~2016年旅游收入统计结果见图2。普者黑旅游综合收入的持续增加和离不开旅游人数的持续增加，但是直接收入在2015年和2016年出现了负增长，一方面由于购票人数负增长，另一方面也因为人们的旅游方式在发生着改变，微旅游的兴起，越来越多的人放弃了扎堆景区的旅游方式，而选择了一直更加自由随意更加深入当地社会的旅游方式。 图2. 普者黑景区2006~2016年旅游收入统计 3.2. 普者黑旅游营销方式 1) 通过网络传媒的方式营销。随着大型节目《爸爸去哪儿》第一季的播出，明星效应让许多热爱风景名胜的游客蜂拥而至，这一节目播出率在极高的状态下也为普者黑做了一次较好的景区营销，这大大提高了普者黑的景区知名度，为当地带去更多的游客量。随后，大型电视连续剧《三生三世十里桃花》的热映又一次打响普者黑这一景区的品牌名号，桃花满湖围，水仗肆意，夏季的热闹莫过于这水上的乐趣。 2) 建立品牌营销。通过打造“万亩荷花”“花脸节”等旅游品牌进行营销。 3) 通过旅游体验进行营销。通过“游船戏水、观赏荷花、溶洞游览、民族生态村”参观进行旅游体验营销。 3.3. 普者黑旅游营销局限性分析 1) 旅游企业没有合理的市场营销发展规划 旅游市场营销追求短期销售额，这也是中小企业目前普遍存在的问题。景区没有近、中、长期旅游营销规划，从而不熟悉旅游产品策略、旅游价格策略、旅游销售渠道策略、旅游产品促销策略之间微妙而复杂的关系，也不根据消费者需求心理去选择适合的推广对策、促销载体。 2) 盲目削价竞争，追求短期目标 为了短期的旅游市场竞争，卷入价格战。如果以这样的营销战略长期进行营销，只会影响旅游产品形象，损害旅游景区的自身利益。 3) 旅游市场营销存在忽视售后服务问题 旅游产品不仅是以实物形态表现出来的有形产品，还是以多种服务表现出来的无形产品。普者黑景区即典型的重自然景点、轻旅游体验，没有构成良好的旅游产品售后服务意识，忽略了游客对旅游产品的满意度和旅游感受。
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user: 4. 普者黑景区旅游营销实证分析 4.1. 现场调查 为了更好地了解景区基本状况，对景区内人员进行问卷调查，共计发放问卷100份，调查对象统计结果见表1。其中，游客为主体对象，占80人，餐厅工作人员10人，马车司机10人。 Table 1 Survey object statistical tabl 调查对象 游客 景区工作人员 司机 人数(人) 80 10 10 表1. 调查对象统计表 4.2. 调查内容 本文以游客为主要访谈对象，分别从游客旅游次数、获知途径、景区竞争力、服务水平、体验感受和景区存在问题六个方面分析普者黑本身存在优势和不足，进一步剖析普者黑景区营销方式的现状特征。现场调查统计结果见图3。 根据图3(a)和图3(b)统计结果表明，游客主要通过网络及影视传媒了解到普者黑景区，大多数游客是首次来到普者黑，只有少数人愿意第二次到普者黑。其中，首次慕名而来的游客主要是通过影视传媒和亲戚朋友的推荐了解到普者黑景区。结合图3(c)调查结果分析认为，普者黑最具吸引力的核心优势是田园山水风光秀丽，自然环境独特；高铁开通后交通更加便利也是游客选择的重要因素。另一方面，游客主要集中在省内，省外游客数量占比极小，分析认为省外游客了解普者黑景区的途径单一，景区现有的旅游宣传力度不强，宣传扩散范围较小。图3(d)、图3(e)调查表明游客觉得景区内对自己具有吸引力的项目是观光型，而不是体验性。其中，超过一半的游客认为景区内的体验项目单一仍需改进，游客对项目的选择性存在很大的局限性。此外，游客认为景区的体验项目及营销活动少、景区内服务一般，现存主要问题体现在缺乏生态保护意识、景区规划不足、管理滞后。 图3. 现场调查统计结果 综上所述，普者黑虽然旅游景点独特、自然风貌极具特色，但现存的旅游产品大多数是自然景观旅游项目，产品的呈现主要是单一的形式，游客的选择局限性明显。随着社会多元发展，游客的审美观点的提高，经济水平的不断完善，对旅游产品的需求也逐渐向多样化、丰富化方向转化。旅游产品应根据资源，因地制宜开发新产品，最大限度把资源优势转化为旅游产品开发营销优势。另一方面，普者黑景区淡旺季差异显著。黑景区目前打造的是荷花文化、水文化，季节性缺陷明显，随着气温降低，荷花枯萎、水位下降，现存体验项目和旅游产品消失，没有新的旅游产品替代，普者黑的旅游就会陷入淡季，景区有必要不断契合游客的审美需求，拓展旅游产品的多样化和丰富化。 4.3. SWOT分析 1) 优势 a) 资源优势：普者黑地处云南高原，以独特的喀斯特地貌景观为主。普者黑景区保存岩溶高原形成演化的自然遗迹，高原湖泊众多，也存在多个河流型峰林断陷盆地，是世界上具独一无二的喀斯特山水田园风光。 b) 民族文化优势：普者黑是历史悠久、文化源远流长的少数民族聚居区。丰富的民族文学、民间音乐、器乐、服饰，绚丽的民族舞蹈和极具特色的村寨相融合，构成别具一格的民族风情园，旅游资源内涵丰富。 2) 劣势 a) 旅游产品单一：旅游项目多是静态观光型项目，体验类项目少，形式单一、内容单调，导致游客期望下降明显，兴趣度不高。普者黑旅游感知主要依赖荷花景观，夏季旅游量超大，假日旅游市场饱和，主要集中在5~9月，旅游旺季时间短。 b) 开发空间局限性显著。各个景区之间的关联系不强，盆地景区主要为水上旅游、火把洞溶洞游、农家乐休闲住宿等形式。其余景区距离较远，如云上天坑、舍得景区与普者黑景区之间交通不便，难以形成完整的精品旅游路线。现有景点主要为传统农牧业区，多元化开发难度大。 3) 机遇 a) 政策导向好。旅游业蓬勃发展，政策引导致力于开发和保护地学旅游资源和文化资源；随着经济水平提高，人们对世界自然、文化遗产的好奇心加重，旅游可以增加知识性、探险性和研究性。普者黑作为高原岩溶的典型旅游景区，岩溶地学旅游资源的开发是打造云南特色旅游文化的机遇。 b) 节假日增多。普者黑优越的区位条件和地理位置，成为省内及邻省游客的首选旅游目的地。 4) 威胁 a) 普者黑景区旅游基础设施建设门槛高，社区居民旅游休闲能力不足，所在地为自给自足的农村社区和城镇，自有客源市场不足。 b) 普者黑所在区域为人类活动历史悠久的高原岩溶流域，湖泊群范围的居民、村庄多，人口较密集，生活、生产用水和排放会影响地下水补给，并增加自净负荷。
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user: 5. 结论 1) 普者黑旅游景点独特、自然风貌极具特色，但现存的旅游产品大多数是自然景观旅游项目，景区没有充分开发令游客更为满意的旅游产品，产品的呈现形式单一，游客的选择局限性明显。 2) 普者黑景区缺乏发展规划，旅游市场营销战略与营销计划尚停留在初级阶段，发展非常缓慢。景区以短期效益为目的，未能深度挖掘，因地制宜将资源优势转化为旅游产品开发营销优势。建议景区要有长期规划和战略眼光，针对旅游产品经济生命周期不同阶段的特点，要有相对应的营销策略。 3) 随着社会多元发展，游客的审美观点的提高，经济水平的不断完善，对旅游产品的需求也逐渐向多样化、丰富化方向转化。普者黑景区应注重游客的旅游需求，在结合景区本地资源的基础上开发符合游客需求、具有多样性的旅游产品。充分利用高科技手段促进旅游业发展，把互联网等引入旅游经营中，充分利用报刊杂志、电视、电台、互联网等现代媒体，大力地、广泛地宣传旅游企业和旅游服务项目、景点、产品，提高对旅游者的吸引力。 4) 基于普者黑景区旅游品牌营销不善，旅游体管理滞后和环境保护力度不大的现状，建议景区全方位、多渠道树立企业形象和特色，优化营销策略、引进适宜的营销新策略，建立一套完备的旅游产品售后服务体系，帮助景区树立良好企业形象，从而促进景区的发展。
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user: 摘 要 目的：了解杭州市外卖消费者对线上外卖营养信息标识的需求，明确其对营养标识内容与形式的接受程度，并分析潜在的影响因素。方法：采用便利抽样方法选取研究对象，通过问卷调查获取研究对象一般人口学特征、线上外卖营养标识需求、内容与形式特点等信息。结果：本研究共纳入375名研究对象，其中269人(71.7%)表示赞同线上外卖营养信息标识，受教育程度越高的人对线上外卖营养信息标识的需求越高，差异具有统计学意义(P < 0.05)；78.7%的调查对象都表示最关心外卖食品的主要原材料，女性调查对象更关注食品能量和脂肪等的标识，差异具有统计学意义(P < 0.05)；调查对象认为推广外卖营养标识最可能遇到的困难是线上外卖店不配合实施(55.7%)和对营养标识关注度不够(51.2%)。在外卖食品健康风险信息中调查对象认为最需要标注的内容分别为糖尿病、高血压、肥胖和痛风。结论：本研究结果显示，调查对象普遍对线上外卖营养信息标识持有积极态度。推广线上外卖营养标识可能有助于增加人们对膳食营养的重视，帮助其选择更健康的膳食，从而降低慢性病风险。 关键词 :线上外卖，营养信息标识，需求 Copyright © 2020 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 线上外卖是指以互联网为媒介，通过网站、应用程序(application， APP)等进行线上订餐，在线支付后配送至消费者的一种新型餐饮模式 [ 1 ]。截至2018年8月，我国网上外卖用户数量达到3.64亿，较2017年底增长6.0% [ 2 ]。然而，尽管线上外卖给人们生活带来了便利，但同时存在营养和食品安全等方面的诸多问题 [ 3 ] [ 4 ]。国外研究证明，在菜单上标注菜品的脂肪、能量等营养信息，可能有助于消费者在外餐时更明智地选择菜品 [ 5 ]。杜文雯等在杭州地区开展的研究显示79.9%的被调查者认为餐单上的营养标识会对选择菜品有影响，73.4%的人赞同推广餐单营养标识 [ 6 ]，表明消费者对食品营养标签具有较好的接受度和较大的需求。然而，目前关于线上外卖营养标识的研究还处于空白阶段，消费者对其内容和形式的要求等信息依然不清楚。 为此，我们在杭州地区开展初步调查，了解外卖消费者对线上外卖营养信息标识的需求，明确其对营养标识内容与形式的接受程度，并分析潜在的影响因素。
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user: 2. 对象与方法 2.1. 对象 本研究选择杭州市线上外卖消费者为调查对象，采用方便抽样方法，调查地点选择杭州师范大学下沙校区、杭州市图书馆和上城区图书馆，进行自填式问卷调查。调查在2018年3月中下旬实施，并对回收问卷的数据进行统计分析。根据杜文雯等的研究结果，赞同推广餐单营养标识的人群比例约为74.8% [ 6 ]，以此为预期值，按照10%的允许误差，采用PASS11.0进行样本量计算，可得结果为308人。由于本研究为方便抽样，故增加一定的样本量。本研究总共发放调查问卷375份，回收有效问卷为375份，有效回收率为100%。 2.2. 方法 采用统一编制的问卷开展调查，主要包括两部分：第一部分为调查对象的人口学基本信息，包括被调查者年龄、性别、教育程度、主要职业、婚姻状况、家庭人均收入等情况；第二部分为对线上外卖营养信息标识的需求及影响因素调查，包括线上订购外卖和点餐情况、认为线上外卖营养信息标识重要性和接受程度、内容和形式、标注健康风险信息、推广线上外卖营养信息标识可能遇到的困难等信息。其中，线上外卖定义为通过网络平台或APP订购的外卖食品，线上外卖消费者定义为每周订购外卖次数超过4次的个体。本次调查选择以杭州图书馆和上城区图书馆、杭州师范大学下沙校区为调查地点，进行自填式问卷调查。对搜集到的问卷的数据运用SPSS 21.0软件建立数据库并录入数据，然后分类整理进行统计学分析。 2.3. 质量控制 本研究采取了一系列质量控制措施。首先，本次研究的问卷进行了严格设计，在正式调查前，选取调查对象50人进行预调查，根据回馈进一步修改和完善问卷。其次，问卷统一采填写时长严格控制在十五分钟以内，当场回收，同时在调查前积极争取调查对象的配合，尽力保证问卷的应答完整性。所有调查员经过统一的培训和练习，调查员不对问卷的问题做任何解释和诱导性说明，只表明调查目的和用途，并对回收的问卷进行完整度核实。 2.4. 统计分析 对回收的有效问卷采用EpiData 3.1软件进行数据录入，并建立数据库。连续性变量采用均数±标准差表示、分类变量采用n(%)表示。对数据进行正态性检验，单因素方差分析、卡方检验和二分类Logistic回归分析。采用双侧检验，以P < 0.05为具有统计学显著性。
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user: 4. 讨论 本次调查结果显示，71.7%的调查对象表示赞同线上外卖营养信息标识，50.9%的调查对象认为线上外卖营养信息标识比较重要，对标识的需求程度较高，如果推广营养标识后，会对自己的点菜行为有所影响。其中，教育程度越高的人对线上外卖营养信息的需求程度越高。这与贾丽立等人的研究结果 [ 7 ] 相类似，高于杨敏等人对杭州市消费者的研究结果 [ 8 ]。吕晓华等人对成都市居民的一项调查研究显示，76.6%的被调查者表明自己支持对菜品进行营养信息标识，51.5%的被调查者认为在获得菜品营养信息后会改变点餐，会选择低能量食物 [ 9 ]。陈爱娇对温州市区的消费者的研究发现79.2%的消费者认为有必要标注食品标签，但仅8.9%的消费者表示能够理解食品标签上的内容 [ 10 ]。这些研究结果表明，在线上外卖中推广营养标识具有较好的群众基础，可能能够帮助居民选择更健康的食品。 就营养标识的内容而言，78.7%的调查对象想知道自己点的外卖的主要原材料，结果相对于杜文雯等人的研究结果稍高 [ 6 ]。女性调查对象相比于男性更加关注于食品的能量、脂肪/胆固醇和碳水化合物的标注，可能是由于这些信息与减肥有密切关系，而女性比男性对体重变化更为敏感 [ 11 ] [ 12 ]。 对于选择营养标识的形式，调查对象更倾向于选择标示出具体营养素含量值。女性调查对象更喜欢“营养素摄入占一天推荐总量的比例”形式的营养标识，差异有统计学意义(P < 0.05)。刘荣多等人对保定市消费者的一项研究发现，消费者对食品的营养知识水平较低，虽然他们对食品营养标签比较熟悉，但他们对标签上的营养信息理解程度很低，购物或者规划餐饭时很少使用食品标签 [ 13 ]。尽管越来越多的人在关注营养标识，但是如何选择一种能让大众接受且成本效益高的营养标识形式，是我们应该关注的问题。目前国外已有关于食品标签设计形式的相关研究，国内关于改进食品标签形式和效益比较分析的研究相对较为匮乏。Roberto等人的研究表明，未来对营养标签的研究应侧重于设计更好的数字和非数字策略，应着重于提高食品标签捕捉消费者注意力的能力，降低标签的复杂性并确定以有意义的单位传达营养信息的方式 [ 14 ]。 除了标注食物的原材料、能量及含盐量等营养信息外，标注健康风险信息也成为调查对象关心的问题，89.3%的调查对象赞同在营养标识中注明如糖尿病、高血压等患者应注意食用的健康风险信息。《中国居民营养与慢性病状况报告(2015年)》指出，我国2012年我国18岁及以上成人高血压患病率为25.2%、糖尿病患病率为9.7%，与2002年相比，慢性病患病率呈上升趋势 [ 15 ]，膳食营养因素在其中发挥重要作用。线上外卖食品中，往往存在高糖、高盐、高脂肪、高嘌呤等问题，对糖尿病、高血压、高血脂以及痛风的治疗和预防可能存在不良影响。在外卖中标注相应信息，将有助于消费者合理选择食物，加强上述疾病的预防和控制。 本研究存在一定的局限性。首先，在研究对象选择上，为了保证调查对象对问卷内容的理解和对调查的配合，主要选择高校以及图书馆开展调查，样本可能存在一定的偏性。其次，由于现况研究设计的特点，在分析线上外卖营养标识的影响因素时可能受到一些混杂因素的影响。需要更多大样本、设计良好的研究来进一步验证本研究的结果。 综上所述，本次研究发现，大多数调查对象对线上外卖营养信息标识持积极态度，认为其会有助于自己选择健康食品。本研究对营养信息标识的内容和形式以及推广过程中可能存在的困难进行了初步探索，将能够为进一步的研究提供参考。
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user: 摘 要 抗坏血酸(AA)是维持生命健康所必需的营养物质之一，所以对其进行测定具有重要意义。本文利用金纳米材料修饰玻碳电极实现对AA的检测。利用不同的塑型剂，通过直接还原法分别制备得到三种金纳米材料(金纳米锥、金纳米块、金纳米带)。用紫外–可见光谱(UV-Vis)和场发射电子扫描显微镜(SEM)对金纳米材料进行表征。采用直接滴涂法制备金纳米锥修饰电极、金纳米块修饰电极、金纳米带修饰电极，用循环伏安法(CV)和差分脉冲伏安法(DPV)，研究抗坏血酸(AA)在不同金纳米材料修饰电极上的电化学行为。结果表明，在含有一定量AA的pH 7.0的磷酸盐缓冲溶液(PBS)中，三种金纳米材料修饰电极对抗坏血酸都有良好的电流响应能力。并考察三种金纳米材料修饰电极检测AA的线性关系、干扰性、稳定性、加标回收、实际样品检测等。最低检出限可达5.38 μmol·L −1 ，加标回收的平均回收率为97.10%~101.45%。 关键词 :金纳米材料，电化学催化，修饰电极，抗坏血酸，检测 Copyright © 2020 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 抗坏血酸(Ascorbic acid，简称AA)，又名维生素C，广泛存在于食物、药品和生物有机体中。在蔬菜和水果中含量高，是维持生命的重要维生素之一。抗坏血酸是一种常用作食品添加剂的抗氧化剂 [ 1 ]。抗坏血酸可以激活羟化酶，有利于组织中形成胶原蛋白和加快生物体内的氧化还原代谢 [ 2 ]。抗坏血酸还参与体内氨基酸的代谢，能增加肌体的抗病能力，可用于预防坏血病。因此，有效检测抗坏血酸在食品和医学领域中具有重要意义 [ 3 ]。 近年来，金属纳米粒子由于其不寻常的物理和化学性质而在电分析中引起了更多的关注。金属纳米颗粒，尤其是贵金属纳米颗粒修饰的电极通常对于在裸电极处具有缓慢氧化还原过程的化合物表现出高的电催化活性。金纳米材料是一种比表面积大、吸附力强、导电性好、固定性好的功能型材料 [ 4 ]。由于外界环境会发生变化，材料表面和电子输运会随着其发生迅速地变化，利用内阻变化显著的特点，可以制作出快速响应、高灵敏度的传感器 [ 5 ]。 目前，AA的测定方法主要有电化学分析、氧化还原滴定、光度测定、荧光、高效液相色谱等 [ 6 ]。电化学分析法有着简单、快速、可靠的优点。由于在普通电极上抗坏血酸的过电位高和容易污染电极，检测的重现性非常差，这些缺点使裸电极直接检测样品中的AA有一定的难度 [ 7 ]。为了更好地检测AA，可以将某些导电性材料修饰在玻碳电极表面，形成一层膜。 本论文采用直接滴涂法制备了不同金纳米材料修饰电极。金纳米材料对AA有直接催化作用，可利用其作用对AA进行快速、灵敏的检测。
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user: 2. 实验部分 2.1. 实验仪器及试剂 本实验所用到的仪器：电化学工作站(CHI660e，上海辰华仪器公司)；紫外分光光度计(UH5300，日本株式会社高新科技科学)；集热式恒温磁力搅拌器(DF-101S，郑州长城科工贸有限公司)；超声波清洗器(SK6210LHC，上海科导超声仪器)；电子天平(EL-204，梅特勒–托利多仪器(上海有限公司)；场发射环境扫描电子显微镜(Vario Micro Cube，德国Elementar公司)。 本实验所用到的实验试剂：氯金酸(国药集团化学试剂有限公司)；抗坏血酸(国药集团化学试剂有限公司)；十六烷基三甲基溴化铵(天津市光复精细化工研究所)；二水合柠檬酸三钠(西陇化工股份有限公司)；十二烷基硫酸钠(西陇科学股份有限公司)；十二烷基磺酸钠(天津市光复精细化工研究说)；无水乙醇(西陇化工股份有限公司)；硝酸(廉江市爱廉化试剂有限公司)；盐酸(廉江市爱廉化试剂有限公司)；氧化铝抛光粉(浙江理协仪器设备有限公司)；氯化钠(西陇化工股份有限公司)；磷酸二氢钾(西陇化工股份有限公司)；十二水合磷酸氢二钾(西陇化工股份有限公司)；氯化钾(西陇化工股份有限公司)；硫酸(廉江市爱廉化试剂有限公司)；铁氰化钾(天津市福晨化学试剂厂)。 2.2. 实验过程 2.2.1. 溶液配制 0.1%氯金酸溶液：精密称取0.0500 g的HAuCl 4 固体，加入少量纯净水溶解于烧杯中，溶液呈淡黄色，将其移入50 mL的棕色容量瓶，再将其定容到刻度线，摇匀后，在容量瓶外层包上锡纸，放入冰箱中避光保存。 0.2 mol·L −1 抗坏血酸(AA)：精密称取0.3524 g的AA固体，倒入10 mL的容量瓶中，用纯净水定容到刻度线，摇匀，使用时需要现配现用。 0.1 mol·L −1 的抗坏血酸(AA)：精密准确称取0.1762 g的AA固体，直接移入10 mL容量瓶中，加纯净水定容到刻度线，摇匀。使用时需现配现用。 pH 7.0磷酸盐缓冲液(PBS)：分别精密称取NaCl 4.0 g，KH 2 PO 4 0.1 g，Na 2 HPO 4 ·12H 2 O 1.45 g，KCl 0.1 g置于同一个小烧杯中，加入少量纯净水，用玻璃棒搅拌使其溶解，然后转入500 mL容量瓶中，纯净水定容至刻度线，用pH计调节溶液pH至7.0，高温灭菌20分钟，备用。 0.01 mol/多巴胺(DA)：精密称取0.0189 g多巴胺置于10 mL容量瓶中，加入10 mL纯净水，超声使其溶解，放入冰箱保存备用。 0.01 mol/L尿酸(UA)：精密称取0.0168 g尿酸，加入10 mL稀碱溶液，超声使其溶解，避光保存备用。 2.2.2. 直接还原法制备金纳米材料 称取三份0.6500 g十六烷基三甲基溴化铵(CTAB)，各置于50 mL的锥形瓶中，第一份加入0.01 g的十二烷基磺酸钠，第二份加入0.01 g的十二烷基硫酸钠、第三份加入0.01 g十二烷基硫酸钠和0.01 g十二烷基磺酸钠，再分别加入35 mL的纯净水，使十六烷基三甲基溴化铵和塑形剂在40℃的恒温水浴锅中充分溶解，溶解后放置在室温下，各自加入1 mL 0.1%的HAuCl 4 水溶液，摇匀，使得HAuCl 4 水溶液和样品溶液充分混合，肉眼可观察到溶液变为淡黄色，将溶液静置5分钟；然后各自加入3 mL 0.2 mol·L −1 的AA溶液，将其摇匀，溶液由淡黄色变为无色。将溶液放置于室温反应24小时，锥形瓶底部有沉淀生成。静置24 h后，溶液反应完全，将制备好的样品溶液弃掉约20 mL上清液后倒入离心管中，以6000 r/min离心5分钟，用移液枪吸出上清液，将得到沉淀物再分散于5 mL的纯净水中，保存于室温，以备研究使用。 2.2.3. 扫描电子显微镜(SEM)形貌表征样品的制备 将制备好的样品，在转速为6000 r/min条件下，离心5分钟，用移液枪吸取出上清液，加入4 mL纯净水，重复离心三次即可。然后对样品进行超声分散处理，使样品均匀的分散于纯净水中，再用移液枪移取0.5 μL金纳米材料，滴在已经用无水乙醇超声清洗干净的硅片的镜面上，自然晾干后将硅片粘贴到导电胶上，利用SEM对金纳米材料进行扫描分析。 2.2.4. 金纳米材料用于电化学研究抗坏血酸 1) 玻碳电极的预处理：将玻碳电极依次用湿润的0.3 μm、0.05 μm的氧化铝抛光粉，以“8”字形来回打磨至光滑镜面，再分别在无水乙醇和纯净水中超声清洗大约3~5 min [ 8 ]。 2) 玻碳电极的活化：在1.0 mol·L −1 的硫酸溶液中，用循环伏安法以100 mV·s −1 的扫描速率，在 −0.4~1.2 V电压范围内扫描 20圈，直至得到稳定的循环伏安曲线，此时电极已被活化 [ 9 ]。 3) 金纳米材料修饰电极的制备：先将金纳米材料进行离心洗涤，然后用移液枪吸取1 mL金纳米材料溶液，放入4 ml EP管中，再加入1 mL的乙醇，将其置于超声机中，使金纳米材料超声至分散。再用移液枪吸取10 μL金纳米材料均匀的滴涂在玻碳电极镜面上，待其自然晾干，即可得到金纳米材料修饰电极。 4) AA在金纳米材料修饰电极上的电化学行为： 采用循环伏安法(CV)和差示脉冲伏安法(DPV)对于不同金纳米材料修饰电极中抗坏血酸的电化学行为进行了研究。实验在三电极电解槽中进行。工作电极为裸玻碳电极(或三种金纳米材料修饰的玻碳电极)，辅助电极为铂丝电极，参比电极为银/氯化银电极 [ 10 ] [ 11 ]。CV法扫描速率为100 mV/s，DPV法设置电压范围为−0.2~0.6 V，脉冲宽为0.05 s，脉冲间隔为0.5 s。
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user: 4. 结论 首先制备得到三种金纳米材料，并对其进行了紫外可见吸收光谱、SEM和电化学等性能表征；然后将其成功修饰于玻碳电极上，通过CV法发现修饰电极可增强电极检测AA的灵敏度，并对AA进行定量分析，得到线性关系方程、检出限，还对其选择性进行了检测，结果表明三种金纳米材料修饰电极均对抗坏血酸有良好的选择性。综合电流响应能力、线性范围、检出限、选择性、稳定性、准确度(回收率)、实际样品检测七个方面的检测数据，金纳米带修饰电极检测AA的效果最好，该修饰电极可作为一种有效灵敏的直接检测抗坏血酸的传感器，制作过程简单，成本较低，可重复使用，具有潜在的实用价值。
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user: 摘 要 针对非负矩阵解混模型存在容易陷入局部极小值、受噪声影响较大以及混合像元中存在“异物同谱”端元的情况下解混精度较低等问题，为此，本文提出了一种基于最小距离和稀疏图正则约束的非负矩阵分解算法(DLGNMF)。该算法将空间信息与光谱信息相结合，在目标函数中引入单形体距离最小化约束作为端元的约束条件，弥补解混过程中高光谱数据空间几何特性的缺失，将稀疏约束和图正则化约束作为丰度的约束条件，保证了高光谱图像中端元分布的全局稀疏性与局部相似性，更好的改善了非负矩阵模型存在的问题，提高了解混的精度。 关键词 :高光谱遥感，非负矩阵分解，最小距离约束，稀疏约束，图正则约束 Copyright © 2020 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 高光谱图像其光谱分辨率较高，在资源调查、矿床勘探、灾情预警、和军事伪装识别等领域具有重要的应用价值 [ 1 ]。由于传感器平台的局限性以及地物真实分布的复杂性，存在着多种地物组合而成的混合像元，限制了高光谱图像应用的发展 [ 2 ]。为此，需从高光谱图像中提取出组成混合像元的纯物质光谱(端元)及其所占的比例(丰度)，这个过程称之为解混 [ 3 ]。 图1. 算法流程图 在解混的过程中，端元的提取决定丰度反演的结果，最终会影响光谱解混的准确性。针对端元提取，基于纯像元模型、基于最小体积模型假设高光谱图像中存在纯像元 [ 4 ]，这与实际情况不一致，因此将目光转向不需要假定纯像元存在的基于统计模型的方法 [ 5 ]。Lee等人提出一种经典的基于非负矩阵的盲源分解算法，即将任意一个非负矩阵分解为两个低秩非负矩阵的乘积 [ 6 ]。 但是，由于非负矩阵分解算法存在非凸性，导致容易陷入局部极小值，以及当混合像元中存在“异物同谱”端元的情况下解混精度较低的问题，为此，本文在非负矩阵模型中引入单形体距离最小化约束作为端元的约束条件，将稀疏约束和图正则化约束作为丰度的约束条件，提出了一种基于最小距离和稀疏图正则的非负矩阵解混算法(DLGNMF)，旨在解决上述问题。流程图如图1所示。
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user: 2. 理论介绍 2.1. 线性混合的高光谱非负矩阵解混模型 目前应用较多的混合像元分解模型为线性光谱混合模型 [ 4 ] [ 5 ]。该模型假设高光谱图像由各个端元线性混合而成。 X = A S + n (1) 其中，丰度服从两个约束条件：1) 非负性约束；2) 和为1约束。X L ×N 为高光谱图像；A L×P 为端元矩阵；S P×N 为丰度矩阵；n为误差影响；L为波段数；P为端元数量；N为图像中所含像元总数。 该模型求解的目标函数如下： min f ( A ， S ) = 1 2 ‖ X − A S ‖ F 2 (2) 采用乘性迭代更新法则来对NMF进行求解，得到最终更新法则为： A ← A X S T A S S T (3) S ← S A T X A T A S (4) 2.2. 基于稀疏图正则的非负矩阵解混算法 真实的高光谱图像数据中，大多数的像元仅仅包含少量的端元成分，并不是每个像元都包含全部端元成分，即丰度矩阵具有一定的稀疏性 [ 7 ]。如果两个像元X i 、X j 离的很近，则两个像元具有一定的相似性，其丰度值S i 与S j 也具有一定的相似性，该假设称之为流行正则假设 [ 8 ]，即丰度矩阵具有局部相似性。将稀疏性与流行正则假设作为约束条件，添加到非负矩阵解混模型中 [ 9 ]。其目标函数为： f ( A ， S ) = 1 2 ‖ X − A S ‖ F 2 + λ ‖ S ‖ 1 / 2 + μ 2 T r ( S L S T ) (5) 其中 λ 为稀疏系数； μ 为图正则化参数； ‖   ⋅   ‖ 1 / 2 表示矩阵的1/2范数；L为拉普拉斯矩阵； T r ( ⋅ ) 表示矩阵的迹。 但是GLNMF算法忽略了高光谱图像空间几何性的特点，针对混合像元中存在“异物同谱”端元的情况下，解混精度并没有提升较多，并且对噪声较敏感，在信噪比较低的情况下，解混结果精度偏低。
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user: 3. 基于最小距离和稀疏图正则的非负矩阵解混算法 3.1. 算法描述 根据高光谱图像的空间几何性可知，由端元所构成的单形体包含图像中全部像元点，其单形体体积越小，像元点在其中的分布越合理。由于单形体体积计算过于复杂，因此将单形体各个顶点到单形体中心点的距离和最小来代替单形体体积最小。这样既可以降低算法的复杂度，提高解混的效率，又可以使全部像元点在空间中分布更加合理，更好的提升混合像元中“异物同谱”端元存在情况下的解混精度。DLGNMF算法目标函数为： f ( A ， S ) = 1 2 ‖ X − A S ‖ F 2 + α 2 T r ( A Q A T ) + λ ‖ S ‖ 1 / 2 + μ 2 T r ( S L S T ) (6) T r ( A Q A T ) 表示最小距离约束， α 表示控制端元约束条件的平衡参数。 将ED定义为单形体各个顶点(即端元)到所有端元中心点的距离和，ED [ 2 ] 和Q [ 2 ] 的表达式如式(7)、(8)和(9)所示： E D ( A ) = ∑ i = 1 P ‖ a i − a ¯ ‖ 2 2 ，     a ¯ = 1 P ∑ i = 1 P a i (7) E D ( A ) = T r ( Q T A T A Q ) = T r ( A Q A T ) (8) Q = I − 1 P I P I P T (9) 其中 a i ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， P ) 为第i个端元；I P 是P × P的单位矩阵； ‖ S ‖ 1 / 2 = ∑ i = 1 P ∑ j = 1 N S i j (10) 为了描述数据的内在几何结构，采用热核权重函数来构造权重矩阵W，进而构造像元的最近邻图来描述流行正则假设。其定义如下： W i ， j = { e − ‖ x i − x j ‖ 2 σ       x j ∈ N p ( x i ) 0                               其 他 (11) L = D − W ， D i i = ∑ j W i j ，N p (x i )为数据点x i 的P个临近点， σ 用来控制两个像元之间的相似程度， 一般取 σ = 1 。 根据梯度下降法，得到端元矩阵A和丰度矩阵S的更新法则。 A ← A X S T A S S T + α A Q (12) S ← S A T X + μ S W A T A S + 1 2 λ S − 1 2 + μ S D (13) 3.2. 目标函数求解 目标函数初始化采用顶点成分分析法和全约束最小二乘算法相结合的方法(VCA-FCLS)。 其次，在迭代过程中，将观测矩阵X与端元矩阵A分别用Xt与At来替代，来保证丰度矩阵和为1约束。其定义如下： X t = [ X δ 1 N T ] (14) A t = [ A δ 1 P T ] (15) 其中 δ 为控制和为1约束效果的参数，一般将 δ 设置为25。 本次实验达到如下两个条件之一时，迭代停止：1) 当迭代次数到达最大；2) 当两次迭代结果之间的重构误差小于设定的阈值。如式(16)所示： | F K + 1 − F K | F K + 1 ≤ τ (16) F k 、 F k + 1 为连续两次迭代的图像重构误差， τ 为设定的阈值。 3.3. 算法流程 DLGNMF算法具体步骤如表1所示。 Table 1 Detailed steps of DLGNMF algorithm unmixin 输入：高光谱图像观测矩阵X，参数 α 、 μ 、 λ 、 σ ，阈值 τ ，最大迭代次数 T max 输出：端元矩阵A和丰度矩阵S。 步骤1：通过VD算法预估端元数量P。 步骤2：通过VCA-FCLS算法进行初始化，获得A 0 和S 0 ，并计算初始重构误差F 0 。 步骤3：如式(12)~(15)采用乘性迭代法则交替更新A和S。 步骤4：计算每次迭代的图像重构误差F K 。 步骤5：根据式(16)判断迭代是否停止。如不满足迭代停止条件，重复步骤3~4。 表1. DLGNMF算法具体步骤