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

user: 3. 结论与政策建议 本文选取河北省1991~2014年工业整体数据分析了河北省工业结构调整对碳排放的影响进行分析，从以上实证结果看出，影响河北省工业碳排放量的主要工业结构调整因素是工业总规模、能源消费强度(即能源使用效率的倒数)和技术进步。工业总规模对工业碳排放有正向影响，能源使用效率和技术进步对工业碳排放有负向影响。 河北省作为工业大省，粗放型的经济增长方式必然伴随着高碳排放，因此推动工业转型升级是减少碳排放，缓解环境压力的有效途径之一。但是在这个过程中，“减法”、“加法”都要做到：一方面要压缩煤炭、钢铁等高污染行业比重，化解过剩产能。同时要鼓励工业企业通过工艺和技术改造提升对资源和能源的利用效率，实现产品的升级。钢铁冶炼、石油加工、煤炭开采等行业是河北省的传统支柱产业，为河北省的经济增长做出了重要贡献，但是这些行业多是高能耗、高排放的产业，能源经济效益不高 [ 10 ] 。河北省要降低碳排放，就必须从源头上进行控制，对此，政府部门要加大节能减排的标准执行力度，坚决淘汰落后产能，对违规排放、违法污染的企业和单位进行严厉处罚和整顿。另一方面推动高新技术产业的发展，提升绿色交通运输、仓储行业等低碳产业的发展。加大低碳技术创新，加大核心技术上的攻关工作，核心技术的攻克对整个节能减排技术起决定性作用，因此企业可以通过产学研合作，建立低碳产业技术创新战略联盟，形成企业、科研结构和大专院校紧密结合的产学研体系，全面提高企业的碳减排技术和节能技术。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 我国是世界上生物多样性最丰富的12个国家之一。普洱作为北回归线上的“绿海明珠”，其生物多样性在全省乃至全国都有重要的保护地位，是中国生物多样性保护的重点地区。本文对普洱市生物多样性现状、特点及保护措施进行了阐述。 关键词 :普洱市，生物多样性，保护 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 生物多样性(biodiversity)的概念，就像许多其他科学概念一样，至今还没有一个严格、统一的定义。1995年，联合国环境规划署(UNEP)发表的关于全球生物多样性的巨著《全球生物多样性评估》给出了一个较简单的定义：生物多样性是所有生物种类，种内遗传变异和它们与生存环境构成的生态系统的总称 [ 1 ] 。陈灵芝认为，生物多样性是所有生物种类、种内遗传变异和它们的生存环境的总称，包括所有不同种类的动物、植物和微生物，它们所拥有的基因，以及它们与生存环境所组成的生态系统 [ 2 ] 。综上所述，可以将生物多样性简要地划分为三个层次：物种多样性(species diversity)、遗传多样性(genetic diversity)、生态系统多样性(ecosystem diversity)。人类地球在漫长的地质年代里蕴藏了极为丰富的生物多样性。但生物多样性在地球表面的分布并不均匀。我国是世界上生物多样性最丰富的12个国家之一。普洱作为北回归线上的“绿海明珠”，其生物多样性在全省乃至全国都有重要的保护地位，是中国生物多样性保护的重点地区。
system: [SYSTEM]

user: 2. 普洱市的自然地理概况与气候特征 普洱位于云贵高原西南边缘、云南省西南部，地跨北纬22˚02'~24˚50'，东经99˚09'~102˚19'之间，北回归线从普洱市墨江境内穿过，大部分地区位于北回归线以南。东临楚雄彝族自治州、玉溪地区和红河哈尼族彝族自治州，南连西双版纳傣族自治州，北接大理白族自治州，西和西北以澜沧江为界，与临沧地区隔江相望，东南与越南、老挝接壤，西南与缅甸毗邻。拥有“一市连三国”的区位特征。 普洱市地处低纬度、高原，属于南亚热带为主的山地季风气候地区。终年气候温暖，四季年温差小，年平均气温在19.7℃~20.2℃之间，干湿季节分明。在云南省各州市中，普洱国土面积最大，与发达市州相比，经济社会发展相对落，但其复杂多样气候类型，为种类繁多的动植物资源提供了理想的栖息繁衍场所，成为珍稀动植物的荟萃地，孕育了丰富的动植物资源，森林覆盖率高达68.7%，分布着16个自然保护区，包括无量山国家级自然保护区和太阳河国家森林公园，是生物多样性的天堂。
system: [SYSTEM]

user: 3. 普洱市生物多样性现状 3.1. 物种多样性 据有关资料表明，普洱境内已记录的高等植物有352科、1688属、5600余种，占全省的32.9%，其中国家重点保护的珍稀、濒危植物有58种，占云南国家级保护植物种数的51%，占全国的23.4%，普洱特有种5种。各类植物中，主要部分是林木和草类资源，林木资源主要有针叶林、常绿阔叶林、竹林；草类植物有饲用植物、药用植物等。药用植物资源分布较广、品种较多，已经普查到的植物药材有150科、457属、726种，有茯苓、龙血树、石斛、首乌等。已记录到的动物资源近2000种，其中有国家级珍稀濒危保护动物118种，国家一级保护动物有24种，云南特有种25种。已记录的昆虫类动物有20目、174科、980种；鱼类有7目19科248种；兽类200余种，爬行动物46种，鸟类460种，其中有名贵观赏鸟类白鹇、白腹锦鸡、绿孔雀等 [ 3 ] 。在上述动植物种类中，普洱的国家重点保护珍稀、濒危植物占云南国家级保护植物种数的51%，占全国的23.4%；国家级珍稀濒危保护动物占云南陆生保护动物的68.8%，占全国陆生保护动物的33.2%。 在普洱市众多动植物之中，属于“极小种群物种”的约有28种(占全省112种的25%)，其中植物9种(占全省62种的14.5%)；动物19种(占全省50种的38%)。被《云南省极小种群物种拯救保护紧急行动计划》(2010~2015)列为优先保护极小种群野生动物的包括：亚洲象、印支虎、黑西冠长臂猿、白颊长臂猿、马来熊、绿孔雀和圆鼻巨蜥 [ 3 ] [ 4 ] 。 普洱昆虫资源十分丰富，据不完全统计，有980种以上的昆虫，仅无量山就分布有600种以上昆虫。普洱学院师生野外实习采集的昆虫标本，查阅《中国蝶类志》、《中国生态昆虫大图鉴》、《高黎贡山昆虫生态图鉴》、《云南常见昆虫图鉴》等几十种图书，仍有半数种类难以鉴定。有人曾对蝽类作过初步调查，采集到18科，82种。 许多珍稀昆虫在我市均有分布：① 珍稀蝶类：金裳风蝶、枯叶蝶、巴黎翠风蝶等。在《中国珍稀昆虫图鉴》中列入的多种昆虫在我市却十分常见，如翠蓝眼蛱蝶、多恩乌蜢，紫胶虫等。② 珍稀蝗虫：在普洱发现，命名时冠以普洱的新种就有普洱板齿蝗、普洱蚱、普洱蟾蚱等，有的新种采集地就在普洱城郊的梅子湖公园。③ 经济昆虫多种多样：普洱众多的昆虫中，许多是资源昆虫，如产丝昆虫、产蜜昆虫、观赏昆虫、天敌昆虫、食用昆虫等。普洱食用昆虫丰富，我校教师曾调查过本市食用昆虫种类，达12目49科152种之多。常吃的种类有蜂蛹、竹虫、蚂蚁、爬沙虫、蝗虫等。 普洱市蕴藏着丰富的野生食用菌资源，据初步调查，常用野生食用菌约有76种，隶属15个科26个属 [ 5 ] 。普洱市常见的野生果类植物有59种，隶属25个科37个属 [ 6 ] 。因数据不够，总的香浓指数还无法算出。 3.2. 遗传多样性 遗传多样性蕴藏在所有物种的群体内，储存在染色体、细胞器基因组的DNA序列中，内容十分丰富。普洱拥有众多的农作物的野生型、过渡型和野生近缘种，以及大量地方特有农作物、畜禽品种品系。普洱市有野生茶树群落约7.85万hm 2 ，有1.21万hm 2 的古茶园，以及一些过渡型古茶树，野生和近野生茶约占普洱市全部茶园总面积的53%——为普洱茶产业的发展提供了遗传种质基础。普洱市有900多个稻谷栽培品种，其中陆稻有500多种，已发现普洱市拥有药用野生稻和疣粒野生稻两个野生种类。水果中有林生杧果、野龙眼、野菠萝蜜、野荔枝、野芭蕉等。普洱市地方特有农作物栽培品种有墨江紫米、景谷芒果等，特种饲养畜禽如镇沅瓢鸡、无量山乌骨鸡、哀牢山毛脚鸡等。普洱市经济土著鱼类众多，有中国结鱼、丝尾鳠、巨魾、中华刀鲇，叉尾鲇等，其中中华刀鲇，叉尾鲇短须鱼芒三种土著鱼类被列为“国家级水产良种资源”。此外，普洱市特色林业种质资源有思茅松、西南桦、红椿、山桂花、红木荷、常绿榆、刺栲、旱冬瓜、黄毛青冈、楠木等。遗传资源是普洱市乃至云南省农林产业今后发展的重要资源基础 [ 4 ] 。 3.3. 生态系统多样性 根据《云南植被》，普洱市生态系统类型约有55种。其中，陆生生态系统有13个植被亚型约35个群系，主要为湿润雨林、季节雨林、落叶季雨林、半常绿季雨林、季风常绿阔叶林、中山湿性常绿阔叶林、暖热性针叶林、暖温性针叶林、温凉性针叶林、热性竹林、暖热性稀树灌木草丛等群系类型 [ 7 ] 。普洱市境内有澜沧江、红河、怒江三大水系支流纵横，有李仙江、澜沧江、南卡江三条国际河流，大小河流100多条，水库湖泊600多座。水生生物多样性丰富。
system: [SYSTEM]

user: 4. 普洱生物多样性特点 4.1. 动植物区系成分复杂，过渡性明显 根据《云南植被》，普洱市植被属于云南植物区系的滇南、滇西南小区，地处泛北极植物区系和古热带植物区系的交汇地带，以及中国动物地理区系华北区和西南区的交汇地带，在经度方向上，地处滇西南横断山区和滇东高原两大地理单元的交汇地带，区系过渡特征明显。植物区系的组成特点是：以热带东南亚成分为主体，还有其它各种热带成分，并出现了大量热带——热奥成分，并在历史起源上与近代的热带大洋洲、热带非洲、热带美洲有渊源悠久的联系，有许多种属是泛大陆Pangaea古热带区系的直接后裔，植物区系直接起源于第三季的古热带植物。常绿阔叶林的种类组成较为丰富，故为“季风常绿阔叶林”，与古热带植物区系的滇、缅、泰地区有较强烈的联系 [ 7 ] 。 4.2. 气候类型多样，物种丰富程度高 普洱地形复杂，立体气候明显，垂直差异大，从而形成了多种气候类型：北热带气候类型、南亚热带气候类型、中亚热带气候类型、北亚热带气候类型、南温带气候类型 [ 3 ] 。多样的气候类型和复杂的地形，造就了植被的多样化，蕴育了丰富的物种多样性。特别是哀牢山和无量山自然保护区分布的中山湿性常绿阔叶林是我国现存面积最大、最原始、植被类型最完整的分布代表，是地球同纬度带生物多样性最为丰富的自然宝库，堪称“北回归线上的绿海明珠”。普洱至今尚未开展过彻底的本底物种资源调查，据专家估计，植物种数可达7000~8000种左右。 4.3. 物种组成差异不大，特有种丰富程度较低 普洱市地处云贵高原横断山脉南段，地势北高南低，山脉、河流系北南走向，有利于南北植物交流，因而物种组成差异不大，特有种丰富程度相对较低 [ 8 ] 。 4.4. 生态环境日益脆弱，外来物种入侵严重 随着人们对自然资源需求的不断增加，地球生态环境不同程度地受到破坏，地球上的生物多样性正在急剧减少。尽管普洱市的森林覆盖率高达67%，但实际上包含了近二三十年来新增的商品经济林，桉树林、思茅松林、橡胶林、咖啡、普洱茶等人工纯林占据了大面积的生境，各种经济作物种植园地不断扩大，随着近几年的经济建设步伐的加快，较严重地破坏了生物多样性的栖息地，生态环境变得日益脆弱。 生态环境的破坏，为外来物种的入侵创造了有利条件。普洱是我国生物多样性最丰富的地区之一，但同时也是外来入侵物种种类最多、危害最重的地区之一。典型的外来入侵物种如紫茎泽兰、飞机草等已经对普洱的生物多样性造成较大的破坏。据调查，初步确定普洱的外来有害入侵植物有62种，隶属24科51属，其中，菊科植物有16种，占25.8% [ 9 ] 。
system: [SYSTEM]

user: 5. 普洱生物多样性保护现状 地球上的生物多样性在日益减少，成为威胁人类生存与发展的重要障碍。保护生物多样性的呼声已经成为世界的最强音。随着经济社会的不断发展，普洱的生态环境受破坏的程度是显而易见的。近年来，普洱为保护生态环境制定了一系列的政策，为保护生物多样性采取了大量的措施，取得了良好的成效 [ 10 ] - [ 15 ] 。 5.1. 保护政策措施 近几年来，为推动生物多样性的保护工作，普洱市委、市政府高度重视，相继出台了一系列政策措施：《关于加强生物多样性保护的意见》、《普洱市生物多样性保护联席会议工作制度》、《普洱市环境保护“十二五”规划》、《普洱市林业“十二五”发展规划》等一系列纲领性文件，为生物多样性保护工作的开展奠定了坚实的基础。 《云南省生物多样性保护战略与行动计划普洱市实施方案(2013-2020)》作为普洱市未来几年生物多样性资源有效保护和可持续利用的指导性文件，制定了6大保护目标和7项主要任务，划定了5个保护优先区域，提出了5大保护优先领域和37个优先项目。 5.2. 自然保护区建设 建立自然保护区是保护生态环境、保护生物多样性最重要的措施之一。截止2011年，普洱市建成自然保护区16个，其中国家级自然保护区2个：景东哀牢山自然保护区和景东无量山自然保护区；省级自然保护区5个：景谷威远江自然保护区、孟连竜山自然保护区、太阳河自然保护区、糯扎渡自然保护区、墨江西岐桫椤自然保护区；9个县级自然保护区。 5.3. 专项保护工程 普洱市通过政府的投入、国际合作与交流等方式，通过林业、环保等部门的通力协作，在“天然林保护工程”、“退耕还林工程”、“专项行动”、“澜沧江防护林工程”等项目都取得了显著的成效，生态系统在一定程度上得到修复，为生物多样性的恢复创造了良好的条件。 5.4. 迁地保护措施 随着自然环境状况的日益恶化，迁地保护越来越显示出其重要性。普洱市在迁地保护方面也开展了一系列的措施。市林业局与华能集团在澜沧江糯扎渡水电站合作建立“野生动物救助站”、“糯扎渡水电站珍稀植物园”，对野生动植物的保护和救助起到了一定的成效。景东县政府与中国科学院西双版纳热带植物园合作建立“景东亚热带植物园”工程，已进入实质性的阶段，成为普洱市亚热带植物迁地保护的一个重要举措。 5.5. 成立生物多样性保护教育基地 生物多样性是人类赖以生存和发展的基础，保护生物多样性就是保护人类自己，保护生物多样性是每一位公民不可推卸的责任。对公众开展保护生物多样性的科普教育，提高公众的责任意识和使命感，在全球生物多样性锐减的情况下是非常重要和必要的。普洱学院率先成立“生物多样性科学教育馆”，面向大中小学生和社区群众开放，开展保护宣传教育，并与普洱市环保局合作建立“普洱市生物多样性保护教育基地”，成为面向公众开展保护生物多样性科普教育的重要阵地，在树立公众的保护意识方面产生了较广泛的社会效应 [ 16 ] 。另外，糯扎渡水电站的“生物多样性保护教育基地”、磨黑中学的“环境保护教育基地”等科普场所都在积极地开展着保护宣传教育活动。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 本文通过对信用评价方法中的统计分析方法及机器学习方法进行比较，根据评价指标体系数据的适用性要求，最终选择决策树及其组合方法对P2P信贷个人信用进行评价。通过对模型的准确性及稳定性的综合分析，对本文数据拟合最好的分类方法是随机森林分类方法。 关键词 :P2P信贷，信用评价，模型选择，机器学习方法 Copyright © 2017 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 自2007年国外网络借贷平台引入中国以来，国内P2P网络借贷平台如雨后春笋蓬勃发展，迅速形成一定规模。P2P网络借贷实质是一种信用债，其方便、快捷、门槛低的特点解决了中小微企业及个人融资难的问题。与传统的担保贷款不同的是，P2P去担保的运营模式使得能否做好风险控制决定了平台的存亡。 信用评价方法一直在不断演进，从最初的统计分析方法发展到现在的机器学习方法。其中统计分析方法主要有多元判别分析，Logistic回归等，机器学习方法有分类树及其组合算法、神经网络、k最近邻方法、支持向量机等多种方法。石庆焱等(2004)就国外个人信用评分领域中常用的线性与非线性5种方法利用中国商业银行消费者数据分别建立评分模型并比较，认为不同的模型有各自的优缺点，神经网路等非线性方法的精度高于判别分析等线性评价方法，但线性方法的稳健性高于神经网络等方法，在预测精度范围内线性评价方法还是有较强区分“好”“坏”客户的能力，可用于信贷决策 [ 1 ] ；崔媛媛(2006)对国内外部分商业银行所用信用评价指标体系进行比较后建立了个人信用评价指标体系，兼用经典判别分析、Logistic回归、神经网络和分类树四种方法对个人汽车贷款数据建模，最后对不同评价模型的准确率及有效性进行比较分析，得出神经网络模型最优的结论 [ 2 ] ；庞素琳、巩吉璋(2009)研究了商业银行个人信用的评级问题，为解决个人信用记录中涉及的非数据型数据的问题，提出使用决策树分类算法，在C4.5算法基础上引进C5.0算法，对个人信贷数据进行检验，通过比较分析发现基于决策树C5.0算法模型的分类结果具有更高的精确度、较低的风险成本与较强的可控性，对信贷决策有一定的指导作用 [ 3 ] ；向晖、杨胜刚(2011)针对个人信用评估单一模型的不足，提出基于多种分类器组合的模型 [ 4 ] ；胡小宁、何晓群(2015)在对个人信用评价构建Logistic模型发现，需要建立较多的虚拟变量作为解释变量，然而常用的变量选择方法只能选择某一个虚拟变量而不是将整体相关变量进行选择，故而提出使用Group Lasso方法建立Logistic模型 [ 5 ] 。 本文首先针对模型的适用性进行分析，然后再对模型的准确性及稳定性进行分析，最后选择合适的模型对P2P信贷个人信用进行评估。
system: [SYSTEM]

user: 2. 数据来源及指标体系的构建 本文使用的数据来自某金融服务公司的现金贷款客户资料库，从个人特征、还款能力及指标数据的可获得性考虑，选取性别、年龄、婚否、学历、住房性质、现地址居住时间、收入、单位性质、职位、在现职工作年限、贷款期数、贷款金额12个特征指标。从该公司获得有效样本数据1119条，其中贷款审批结果(class)为“通过”的有794条记录，“拒绝”的有325条记录，class为被解释变量。特征指标变量的性质、类型及具体的变量取值如表1所示。 Table 1 Index system and variable 指标名称 变量性质 变量类型 变量取值 性别 定性 离散 男；女 年龄 定量 连续 [19，55] 婚否 定性 离散 离异；未婚；已婚无子女；已婚有子女 学历 定性 离散 小学；初中；高中；中专；大专；本科 住房性质 定性 离散 与父母同住；按揭房；全款房； 宿舍；租赁；其他 现地址居住时间 定性 离散 1年以下；1~2年；2~6年；6年以上 收入 定量 连续 [2000，40000] 单位性质 定性 离散 个体；国有企业；上市公司； 事业单位；私营企业 职位 定性 离散 老板；普通员工；熟练员工/公务员； 经理/高级职员 在现职工作年限 定性 离散 1年以下；1~3年；3~5年；5年以上 贷款期数(月) 定性 离散 6；9；12；15；18；24 贷款金额 定量 连续 [3000，22000] 表1. 指标体系及变量表
system: [SYSTEM]

user: 3. 各信用评价模型的适用性分析 3.1. 判别分析 统计学中的判别分析方法较早地在信用评分模型中运用，在分类问题中，假定分类因变量一共有 类，即 个水平，则可以假定一个对象属于第 类的(先验)概率为 ，而 。用 表示属于第 类的分布密度函数，相应于自变量 的因变量属于第 类的后验概率为： 通常经典判别分析假定 服从多元正态分布，密度函数为： 对于线性判别，还假定 ，在这个假定下，不同类的分布仅仅按照正态分布的位置来区别，这时的最优分类为： ，由此得： 在求解过程中，判别分析对于密度分布函数要求服从正态分布，在数据真实满足这些条件时，判别分析是非常优秀的模型。但是现实情况并不能满足这个要求，且本文的变量指标多数属于定性变量，对于自变量包含有很多水平的定性变量的情况下，经典判别可能根本不能运作。 3.2. Logistic回归 Logistic回归用于处理因变量为二分变量的情况，是信用评价模型使用最广泛的模型之一。设 是客 户“通过”的概率，由于 的取值在0和1之间，对 做如下变换： ，则相应的广义线性模型为： 。 很显然，对于每一个观测值，我们预测的是 ，而不是第 个观测值的水平。这时就需要一个阈值 使得当 时判定第 个观测值属于某一水平。 3.3. 神经网络 人工神经网络是对自然神经网络的模仿，是最早的机器学习方法之一，它可以有效地解决很复杂的有大量互相相关变量的回归和分类问题。神经网络的因变量可以有多个，隐藏层也可以有多个，但一般一个就够了。隐藏层的节点数可多可少，节点数太少可能导致拟合不好，节点数太多可能导致过拟合，可以用交叉验证来选择隐藏层的节点数目。神经网络的原理是把上层节点的值加权平均后送到下层节点，最终到输出层节点，然后根据误差大小反馈到前面的层，再重新加权平均，每个平均值都通过一个激活函数作用，反复训练，直到误差在允许的范围内。 使用 软件对数据进行神经网络模拟， 软件的 程序包神经网络只有一个隐藏层，为了确定隐藏层中的节点数，用不同的节点数进行试验，最后进行比较后选择合适的节点数。 对训练集本身做预测，当节点数目为20时，有165个观测值被误判，误判率14.7%；当隐藏节点数目改为15时，有187个观测值被误判，误判率16.7%；再将节点数目减少到10，就全部分类成“通过”了。随机种子的改变也会大大改变分类结果。所以神经网络不适合本文信用评价数据的分类。 3.4. k最近邻方法 k最近邻方法是在 个已知样本点中，找出 的 个近邻，看这 个近邻中多数属于哪一类，就将 归为哪一类。设 个样本中有 个类别： ，每类有 个样本，设样本指标有 个，则构成一个 维特征空间，所有的样本点在这个 维特征空间里都有一个唯一的点与之对应。则对任何一个待识别样本 ，把它也放到这个 维空间里，通过构造一个距离公式(一般采用欧式距离公式)，可以找到样本 的 个近邻。定义判别函数为： ；若 ，则分类 属于 。 3.5. 支持向量机 两类分类的依据是数据空间中对象的距离准则，即同类对象之间的距离尽可能小，不同类对象之间的距离尽可能大。因为距离运算主要涉及点积运算，所以对于在低维空间中线性不可分问题，可以通过非线性变换将低维空间变换到一个高维空间，使得在高维空间中变得线性可分，这类非线性变换正是通过核函数来实现的。经过核变换的分类函数依靠支持向量形成分类，因此，称为支持向量机。可见，核函数是支持向量机算法中重要的核心，只有通过正确的核函数才能将问题的求解由低维空间转化到高维空间求解。 标准支持向量机有严密的数学理论基础，从数学角度分析，支持向量机是一个求条件极值的问题。支持向量机与Logistic回归、K最近邻方法有一个共同的弱点，其算法都是基于数量变量，当数据的自变量有太多的定性变量或定性变量的水平太多时往往可能无法运作，这和其数学结构有关。 3.6. 决策树及其组合分类算法 分类决策树是一种非参数统计方法，其基本思想是按照一定规则进行分割，产生两个子节点，将这些子节点重复进行划分，直到达到一定的要求停止成为最终的叶节点。这些叶节点所表示的数据子空间的特征决定了它们判属于哪一类别。 组合多个分类器来得到结果的方法称为组合方法，将决策树作为基本学习器的组合方法有bagging、adaboost和随机森林。Bagging分类从训练样本中做多次放回抽样(自助法抽样)，每次建立一棵决策树，假定一共建立 棵树，然后对于每一个新的观测值，通过这 棵树得到 个预测结果，最后按照少数服从多数的原则来投票确定该观测值属于哪一类。随机森林与bagging分类非常相似，随机森林的每棵树都不剪枝，让其充分生长，最终所有决策树按照各自分类结果投票，票数最多的类别为预测结果。Adaboost每次用自助法抽样来构建树时，都根据前一棵树的结果对于误判的观测值增加抽样权重，使得下一棵树能够对误判的观测值有更多的代表性。
system: [SYSTEM]

user: 4. 模型结果的比较 以上我们对信用评估方法从早期的判别分析及其变形的logistic回归，再到后来开发出来的神经网络、k最近邻方法、支持向量机以及决策树及其分类算法的人工智能方法，它们都互有优缺点。鉴于本文数据的适用性，本文最终选择决策树及其分类算法进行建模并进行比较。 4.1. 各模型的拟合 用 软件对所有样本数据进行决策树分类、bagging分类、adaboost分类及随机森林分类，各模型的错误分类比率如表2所示。其中 类错误率表示将拒绝的错分到通过一类的比率， 类错误率表示将通过的错分到拒绝一类的比率。显然，犯 类错误的损失要大于犯 类错误的损失，在两种损失已知时以总损失最小为标准来评价模型的优劣是最合适的方法。但在实际中损失难以衡量，对个人信用进行评价时，以错误分类率为评价准则之一也是一种标准做法。 各模型中错误分类率最低的是adaboost分类方法，但是其分类结果与其他几个方法相差很大，存在过拟合问题。而 类错误率普遍高于 类错误率，可能是由于样本数据中“拒绝”的客户远远小于“通过”的客户。一般而言，决策树及其组合算法对训练样本的分类效果较好，错误分类率都会在一个相对较低的水平，而对训练样本分类时，其错误分类率可能会有所提升，模型的稳定性也是需要重点考察的一个标准。 4.2. 各模型的交叉验证及比较结果 仅仅从全部数据的拟合结果错误率来比较模型还不够，需要用交叉验证方法来比较模型的稳定性。本文选用10折交叉验证，结果如表3所示。从模型的稳健性考虑，随机森林分类模型最优，预测准确性达到81.93%。 Table 2 Error rate of each classification mode 总错误率(%) A类错误率(%) B类错误率(%) 决策树 15.19 37.54 6.05 bagging 14.38 43.69 2.39 adaboost 0.08 0 0.13 随机森林 17.07 45.85 5.29 表2. 各分类模型的错误率 Table 3 The 10-fold cross-validation misjudgment rate of 4 classification model 折次 决策树 Bagging adaboost 随机森林 1 0.1592 0.1592 0.1681 0.1327 2 0.1415 0.1769 0.1946 0.1858 3 0.1592 0.1238 0.1415 0.1150 4 0.1681 0.1946 0.1769 0.1769 5 0.1785 0.1428 0.1696 0.1428 6 0.2972 0.2612 0.2342 0.2792 7 0.1981 0.1981 0.2252 0.1981 8 0.1981 0.1621 0.1801 0.1531 9 0.1711 0.1711 0.1441 0.1621 10 0.2342 0.2342 0.2252 0.2612 NMSE 0.1905 0.1824 0.1860 0.1807 表3. 4种模型的10折交叉验证误判率
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 本文对某公司P2P个人信贷数据进行个人信用评价，将信用评价方法演变过程中的各种方法都对本文数据的适用性做了分析，数据本身的不同，决定了模型的适用性。本文数据中大量的定性变量及定性变量水平较多的特性，使得以数量变量为基础的分析方法的适用性受到限制。决策树及其组合分类算法对本文同类型数据的分类有较高的准确率，至于哪种方法最优，与数据本身的特性有关，需具体分析。本文数据经分析后表明，随机森林分类效果最优。 尽管P2P信贷市场的个人征信体系不够完善，本文在建立个人信用评分模型所用到的指标并不能完全反映个人信用行为，但是利用已有信息对未来客户的信用进行预测及区分，对信贷决策具有一定的参考作用，能有效减小信贷损失。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 大型薄壁舱体自动钻铆装备是用于航空航天工业中运载火箭铆接舱的一种钻铆装备。本文针对自动钻铆装备的故障进行分析，了解引起其故障发生的根本原因，并基于此建立了该装备的故障树；通过对该装备故障树的定性分析和定量分析确定装备的薄弱环节，为自动钻铆装备的维修和优化设计提供理论支持。 关键词 :故障树，故障模式，自动钻铆装备，重要度 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 大型薄壁舱体自动钻铆装备用于大型航天筒段、异型支架类等工件的自动钻铆加工，一次装夹能同时完成钻孔、自动送钉、自动吸屑、铆接等不同工序，实现航天筒段零件铆接的自动化生产，其精度和可靠性直接影响装备的工作性能，其中可靠性是评价自动钻铆装备好坏的一项重要指标。 国内外有许多学者和专家对数控装备的可靠性进行了研究，其中典型的主要有：英国高校技术人员对现场采集的数控机床故障信息进行分析与处理，找出了机床的薄弱环节 [ 1 ] 。Rauzy A. [ 2 ] 和Bartlett L.M. [ 3 ] 对FTA进行研究，提出了基于二叉决策图的故障树分析方法。Liu T.S.等 [ 4 ] 提出采用Petri网对较为复杂故障树进行了简化以及获得故障树最小割集的有效方法。国内有申桂香等用FTA方法对卧式加工中心刀库进行可靠性分析，找出刀库系统中的薄弱环节并提出合理的改进措施 [ 5 ] 。叶伯生 [ 6 ] 等人基于故障树分析方法开发出数控机床故障诊断系统。吉林大学的陈传海和于捷 [ 7 ] [ 8 ] 等利用基于二元决策图技术的故障树分析对数控机床进行可靠性分析，该方法对复杂系统分析结果精确。目前，国内还没有学者专门针对自动钻铆装备做故障树分析，因此，本文针对该装备建立了故障树，并给出定性和定量分析方法。分析结果为自动钻铆装备的设计、制造、故障诊断和维修提供了有价值的参考。 由于大型薄壁舱体的自动钻铆装备具有专业、非标准、特种加工等特点，在此前进行的可靠性研究中，亦缺少真实的数据及相应的试验支撑，并且高品质的航天产品要求加工装备具有较高的可靠性，因此，提高自动钻铆装备可靠性，加强该装备的可靠性研究就显得十分必要。
system: [SYSTEM]

user: 2. 自动钻铆装备故障树构建 故障树是一种表示事件因果关系的树状逻辑图，用规定的事件、逻辑门和其他符号描述系统中各种事件之间的因果关系，是一种评价复杂系统可靠性与安全性的重要方法。 本文以自动钻铆装备故障作为整体故障树的顶事件。自动钻铆装备主要结构部件图如图1所示，装备可分为以下子系统：回转机构、内外钻铆垂直升降驱动部件、钻铆执行部件、送钉系统、控制系统等，故次级事件根据装备结构功能特点选取为：回转机构故障、内外钻铆垂直升降驱动部件故障、自动钻铆系统故障、送钉系统故障、控制系统故障、辅助系统故障。根据该装备结构及功能特点，逐级向下分析，找出各级事件的中间事件，直至找出引起顶事件发生的全部底事件，将各级事件用适当的逻辑门连接 [ 9 ] 。通过装备现场数据的收集和对相似装备易发生故障的统计，确定装备的故障数据，并建立装备的故障树如图2~8所示，各级事件代号及其所对应的故障如表1~7所示。 图1. 自动钻铆装备主要结构部件图 图2. 自动钻铆装备故障树 图3. 回转机构故障树 图4. 内外垂直升降机构故障树 图5. 自动钻铆系统故障树 图6. 送钉系统故障树 图7. 控制系统故障树 图8. 辅助系统故障树 Table 1 Fault code of automatic drill-riveting equipmen 事件代号 事件名称 A 自动钻铆装备故障 E 回转机构故障 F 送钉系统故障 G 内外垂直升降机构故障 H 自动钻铆系统故障 I 控制系统故障 J 辅助系统故障 表1. 自动钻铆装备故障代码表 Table 2 Fault code of rotation mechanis 事件代码 事件名称 事件代码 事件名称 E 回转机构故障 E34 减速机故障 E1 回转工作台传动机构故障 E111 滚轮磨损严重 E2 中间框固定装置故障 E112 齿圈故障 E3 上工装旋转机构故障 E113 润滑不良 E11 滚轮齿圈传动故障 E141 减速器输出轴油封损坏 E12 电机故障 E142 减速器中轴承损坏 E13 导轨故障 E143 减速器中齿轮故障 E14 减速机故障 E311 滚轮磨损严重 E21 支撑爪失效 E312 齿圈故障 E22 支撑杆故障 E313 润滑不良 E31 滚轮内齿圈传动故障 E341 减速器输出轴油封损坏 E32 电机故障 E342 减速器中轴承损坏 E33 导轨故障 E343 减速器中齿轮故障 表2. 回转机构故障中的代号含义 Table 3 Fault code of internal and external vertical lifting mechanis 事件代码 事件名称 事件代码 事件名称 G 内外垂直升降机构故障 G23 电机故障 G1 外垂直升降机构故障 G24 丝杠传动故障 G2 内垂直升降机构故障 G121 减速器输出轴油封损坏 G11 导轨故障 G122 减速器中轴承损坏 G12 减速机故障 G123 减速器中齿轮故障 G13 电机故障 G221 减速器输出轴油封损坏 G14 丝杠传动故障 G222 减速器中轴承损坏 G21 导轨故障 G223 减速器中齿轮故障 G22 减速机故障 表3. 内外垂直升降机构故障中的代号含义 Table 4 Fault code of automatic drill-riveting syste 事件代码 事件名称 事件代码 事件名称 H 自动钻铆系统故障 H210 电机故障 H1 自动钻孔机构故障 H211 行星齿轮箱故障 H2 自动铆接机构故障 H212 双安全制动器故障 H11 轴承失效 H213 轴承失效 H12 导轨故障 H214 连接器故障 H13 电主轴故障 H215 油嘴故障 H14 丝杠传动故障 H216 皮带传动故障 H15 联轴器损坏 H217 行星丝杠传动故障 H16 电机故障 H218 力传感器故障 H21 压铆装置故障 H219 编码器故障 H22 夹持装置故障 H221 径向弹簧失效 H131 内置电机故障 H222 驱动装置故障 H132 内置轴承失效 H2161 皮带损坏 H133 内置轴承缺少润滑 H2162 张紧轮损坏 表4. 自动钻铆系统故障中的符号含义 Table 5 Fault code of nail delivery syste 事件代码 事件名称 事件代码 事件名称 F 送钉系统故障 F42 料斗内的举升板与料斗的滑缝塞满了碎屑及灰尘 F1 气缸不停动作 F43 举升板与弧挡块没有保持一定的间隙 F2 铆钉不能顺利进入管道 F44 气压不足 F3 分料器没有任何动作 F51 吹送的时间不够 F4 举升板动作太快或太慢 F52 管道损坏 F5 铆钉不能被吹送到螺丝卡爪内 F53 气压不足 F6 直线振动调整失效 F61 轨道与分料器间没有间隙或有卡有异物 F7 铆钉无法从举升板滑入直送料轨道上 F62 轨道底部与料斗间没有间隙或卡有异物 F11 对射感应器故障 F63 电磁线圈与轨道承座间没有间隙或生锈或卡有异物 F12 气缸上的感应器安装位置不对 F64 电磁线圈烧毁 F21 振动器故障 F65 直线振动调整旋扭失效 F22 拔片和直线料道位置没有对正 F71 料斗内放置太多螺丝 F23 压板位置太高或太低 F72 排料头故障 F31 没有打开气源 F73 铆钉有油污 F32 通讯电缆故障 F74 铆钉有磁性 F41 举升板气缸的调节阀关死了或关得太小 表5. 送钉系统故障中的代码含义 Table 6 Fault code of CNC syste 事件代码 事件名称 事件代码 事件名称 I 控制系统故障 I32 控制面板故障 I1 视频监控系统故障 I33 视频电路故障 I2 电源故障 I34 行扫描电路故障 I3 I/O接口故障 I81 主轴实际转速与所发指令不符 I4 控制面板显示器 I82 主轴有转速但速度无显示 I5 通讯故障 I91 压力传感器故障 I6 主电路板故障 I92 压力驱动器故障 I7 存储器故障 I93 系统参数设置不当 I8 轴控制板故障 I811 主轴编码器每转脉冲数设置错误 I9 压铆力检测系统故障 I812 速度控制信号电缆连接 I21 保护装置跳闸 I821 主轴编码器损坏 I22 按钮接触不良 I822 主轴编码器电缆脱落断线 I23 互锁装置不能正常接通 I823 系统参数设置不对 I31 场扫描电路故障 表6. 控制系统故障中的代号含义 Table 7 Fault code of assistant syste 事件代码 事件名称 事件代码 事件名称 J 辅助系统故障 J21 油冷机故障 J1 润滑系统故障 J22 低温风冷装置故障 J2 冷却系统故障 J211 蒸发器故障 J11 润滑电机故障 J212 冷凝器故障 J12 润滑液压泵故障 J213 阀门故障 J13 润滑管路故障 J214 压缩机故障 表7. 辅助系统故障树中的代号含义
system: [SYSTEM]

user: 4. 自动钻铆装备故障树定量分析 (1) 顶事件发生概率 当故障树底事件发生的概率为已知时，按照故障树的逻辑结构由下而上逐级计算，即可求得故障树顶事件发生的概率。 (1) 式中：k为最小割集的个数，p(i)为最小割集发生概率。各底事件发生的概率值建议如表8。 计算出自动钻铆装备故障树顶事件发生概率为：g = 0.0025468。 (2) 底事件概率重要度 顶事件发生概率g随基本事件概率g i 的变化率叫做底事件x i 的概率重要度，其计算公式为： (2) 概率重要度 越大，说明底事件x i 就越重要，对顶事件发生影响就越大 [ 12 ] 。各底事件概率重要度见表8。 (3) 底事件关键重要度 关键性重要度I c (i)是底事件的故障概率q(i)的变化率与顶事件发生概率g的变化率之比。定义式为 Table 9 The basic incidentswith greater influence on fault for automatic drill-riveting equipmen 序号 事件代码 事件名称 1 H16 自动钻孔机构的电机故障 2 H218 自动钻铆机构的力传感器故障 3 E22 中间框固定装置的支撑杆故障 4 H2161 压铆装置的皮带损坏 5 F44 送钉系统气压不足 6 H15 自动钻孔机构的联轴器损坏 7 H221 夹持装置的径向弹失效 8 E113 回转工作台传动机构的滚轮齿圈传动润滑不良 9 F52 送钉管道损坏 10 F72 送钉系统的排料头故障 表9. 对自动钻铆装备故障影响大的底事件 (3) 关键性重要度I c (i)越大表明由底事件x i 触发系统故障的可能性就越大。各底事件概率重要度见表8。 (4) 分析 根据各底事件的概率重要度和关键重要度，确定了对顶事件影响大的底事件，见表9。要使自动钻铆装备发生故障的概率迅速降低，必须减小该装备的电机故障、传感器故障、皮带损坏、联轴器损坏及一些零件的润滑不良。可从以下四点出发提高装备的可靠性： 1) 加强装备各外购元件的质量监督； 2) 对元件的位置进行合理的布置； 3) 加强对装备操作人员的专业培训，减少由于操作不当对装备可靠性造成的影响； 4) 加强日常检查工作。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 1) 本文通过分析自动钻铆装备故障模式及其发生故障原因，建立该装备的故障树，并对其定性分析得到故障树的最小割集。 2) 对自动钻铆装备故障树通过定量分析求得其底事件概率重要度和关键重要度，从而找出系统薄弱环节，为自动钻铆装备的设计及其维修提供了理论和实际依据。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 无线传感器网络能够实时监测覆盖区域内各种物理量的动态变化情况，在军事、环境监测等领域获得了广泛应用。由于无线链路的时变特性、网络结构的动态变化等因素，使得无线传感网的路由设计一直是研究的热点和难点。当前的路由算法主要是基于单目标的性能优化，算法性能随着应用的差异产生很大的不同。针对多参数系统在实际情况中的应用需求，以传包率、时延、抖动、吞吐量、能耗等为衡量指标，结合模糊理论，提出一种基于GRC的多参数均衡的路由机制。实验结果表明，基于GRC的方法可以有效选择最优化算法，依据评估结果动态选择最优化算法，在中等流量情况下，系统能够获得32%的整体性能增益。方法实现了算法性能的定量分析、性能排序，结果可以为无线传感网性能评估提供一定的理论依据，也可以为算法优化提供方向。 关键词 :无线传感网，多参数均衡，路由机制，模糊逻辑 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 无线自组网是由一组带有无线收发装置的移动节点组成的自治系统。除作为终端节点外，网络中的每个节点还充当中继的角色。无需基础设施支持的特性令无线自组网在军事、应急救援、移动会议等领域有着广泛的应用前景。自组网的研究始于上世纪70年代，兴盛于本世纪初。IETF专门成立了IP协议工作小组，着力研究路由协议，用以应对无线链路的不稳定性、拓扑结构时变性等导致的自组网性能下降问题。 虽然研究人员提出了诸如DSDV [ 1 ] ， DSR [ 2 ] ， AODV [ 3 ] and OLSR [ 4 ] 等路由协议，但是如表1所示，这些算法的性能因为边界条件的改变而产生差异。产生这一现象的根本原因在于，当前算法的设计都是基于单一目标的(如改善时延等)。 本文从多目标角度提出一种自组网环境下的自适应算法，根据应用要求，动态选择路由协议，达到路由最优化的目的。
system: [SYSTEM]

user: 2. 自适应算法模型 自适应算法如图1所示。具体流程如下：①通过分析应用要求，确定算法需要达到的多目标(即性能指标)；②根据应用条件，使用两两比较的方法确定指标间的相互重要性，计算指标权重；③使用基于GRC的评估模型，对算法性能进行排序；④依据排序，实现路由算法自适应选择。
system: [SYSTEM]

user: 3. 算法实现 主要通过系统仿真的研究方法研究自适应算法的性能，使用开源的仿真软件NS-2 [ 8 ] 作为主要仿真工具。以DSDV和DSR为例，描述自适应算法。DSDV是一种主动式路由，不管是否有节点间的数据传 Table 1 Routing performance compariso 协议 指标 性能表现 应用条件 AODV DSR DSDV [ 5 ] 传包 特性 AODV > DSR > DSDV 停留时间：0~200 s DSDV < AODV < DSR 停留时间：25~80 s 时延 DSDV < AODV < DSR 停留时间：120~160 s DSR = DSDV < AODV 停留时间：160~200 s AODV DSR OLSR [ 6 ] 传包 特性 OLSR > AODV > DSR 移动速度：0~6 m/s AODV > DSR > OLSR 移动速度：6~20 m/s 时延 AODV > DSR > OLSR 移动速度：0~6 m/s DSR > AODV > OLSR 移动速度：6~20 m/s 传包 特性 AODV > DSR > OLSR 0~35组数据流 OLSR > AODV > DSR 35~100组数据流 时延 AODV > DSR > OLSR 8~15组数据流 DSR > AODV > OLSR 25~100组数据流 AODV DSR， TORA DSDV [ 7 ] 传包 特性 DSR > AODV > TORA > DSDV 停留时间：0~300 s DSR > AODV > DSDV > TORA 停留时间：300~1000 s 表1. 路由算法性能比较 图1. 算法框架图 输需求，每个节点都会定期维护路由表。DSR是一种被动式路由，当信源节点有数据传输需求时，节点动态寻找路由。整体而言，DSDV在路由建立时间上优于DSR，但是DSDV存在路由维护负担大、路由过期等问题。 3.1. 仿真环境 仿真环境如图2所示，多个移动节点以自组织网络的形式，连接到接入点。表2列出了各仿真参数，每个仿真持续3000秒，避免初始化问题。使用不同的随机数产生器得到50组仿真结果，结果作数学平均，得到如表3所示的最终结果。 由表3可见，DSDV在传输时延、抖动和吞吐量方面性能较好，这与其主动式路由方法有关，DSR在丢包率和能耗方面性能更佳，因为DSR只对有数据传输需求的情况下，进行路由寻找，因此可以有效避免DSDV的路由过期和过度能耗问题。但是，从表3中无法具体得出特定条件下的最优算法。针对这种情况，拟使用GRC对算法性能进行量化，从而得到性能排序。 图2. 仿真场景 Table 2 Simulation parameter 参数 描述 参数 描述 仿真时间 3000 s 传输控制协议 TCP 仿真次数 50 路由协议 DSDV and DSR 节点个数 32 MAC层协议 802.11 节点移动模型 Random Way Point model 衰落模型 瑞丽模型 节点移动速度 [0， 1.5] m/s均匀分布 流量 2对节点 传输距离 25 m 拓扑结构 100 m * 100 m 表2. 仿真参数 Table 3 Simulation result 性能指标 DSDV DSR 传包率 (%) 69.10 85.00 时延 (ms) 3.63 7.88 抖动 (ms) 4.01 13.90 吞吐量 (Mbps) 3.57 3.29 能耗 (J/pkt) 0.29 0.17 表3. 仿真结果 3.2. 自适应算法实现 3.2.1 . 确定性能指标 影响一个协议性能的因素很多，评价指标各异，本文以传包率、时延、抖动、吞吐量和能耗来综合衡量DSDV和DSR的性能。在确定性能指标后，建立如图3所示的层次结构。 3.2.2 . 计算指标权重 根据图3的层次结构，基于表4所示的重要性标度，构造两两比较矩阵，计算指标权重。 图3. 层次结构图 Table 4 The scal 尺度 含义 1 元素i与元素j同等重要 3 元素i比元素j稍重要 5 元素i比元素j重要 7 元素i比元素j非常重要 9 元素i比元素绝对重要 2， 4， 6， 8表示元素i比元素j的重要性介于上述两个相邻等级之间 表4. 比较尺度 为了方便起见，不妨设①传包率比时延、抖动和能耗等三个指标都稍重要；②传包率和吞吐量同等重要；③时延和抖动、能耗等指标同等重要；④吞吐量比时延、抖动和能耗等指标都稍重要。则由表4可得两两比较矩阵。 (1) 由矩阵(1)获得指标权重的方法较多，其中的几何均值法是一种最常用、最有效的方法 [ 9 ] 。通过 (2) 可获得如表5所示的归一化指标权重。 3.2.3. 算法性能评估 首先确定各性能指标的属性。如表6所示，对于路由算法而言，希望能够最大限度地提高传包率和网络吞吐量，同时降低时延、抖动以及能耗。 由于性能指标的单位不同，需进行归一化处理。对于属性为“越大越好”的指标，归一化方法为 (3) 其中S ij ， d ij 分布为算法的归一化和仿真值， ， 。对于属性为“越小越好”的指标，归一化方法为 (4) 根据表3中结果以及式(3)、(4)，可得表7所示的归一化结果。 性能评估的最后一步是计算灰度关联度系数 (5) 其中ω j 为第j个性能指标的权重，s ij 为每个方案的归一化系数， 。 结合表5中的权重、表7中的归一化结果和式(5)，可得如表8所示的灰度关联度系数。由表可得，DSDV的灰度关联度系数高于DSR，因此DSDV的综合性能高于DSR。 3.2.4. 算法自适应 根据表8中排序结果，系统自动选择DSDV作为路由算法。
system: [SYSTEM]

user: 4. 算法性能验证 4.1. 验证方法 图4和表9所示分别为算法验证过程及验证的仿真结果。如表9中结果所示，当DSDV算法切换到DSR后，在传包率和能耗方面性能有所改善，而当DSR切换到DSDV后，算法在时延、吞吐量等方面性能有所提高。 Table 5 The weight for criteri 性能指标 传包率 时延 抖动 吞吐量 能耗 权重 0.333 0.111 0.111 0.333 0.111 表5. 指标权重 Table 6 The attribute of metric 属性 越大越好 越小越好 性能指标名称 传包率，吞吐量 时延，抖动，能耗 表6. 性能指标属性表 Table 7 The normalization result 传包率 时延 抖动 吞吐量 能耗 DSDV 0 1 1 1 0 DSR 1 0 0 0 1 表7. 归一化结果 Table 8 Ranking result GRC 排序 DSDV 0.693 ① DSDV ② DSR DSR 0.643 表8. 排序结果 Table 9 Simulation result 性能指标 Sim#1 Sim#2 Sim#3 Sim#4 传包率 (%) 69.10 84.90 85.00 69.30 时延 (ms) 3.63 7.87 7.88 3.66 抖动 (ms) 4.01 13.90 13.90 4.02 吞吐量(Mbps) 3.57 3.29 3.29 3.56 能耗 (J/pkt) 0.29 0.17 0.17 0.29 表9. 仿真结果 图4. 验证实验结构图 4.2. 系统增益 定义PIR为某一特定指标下衡量算法切换的增益，对于属性为“越大越好”的指标 (6) 对于属性为“越小越好”的指标 (7) 其中P ref 和P target 分别代表算法切换前、后系统性能。 对不同指标下的PIR进行综合，可以获得系统整体的增益 图5. 性能增益图 (8) 当SIRI为正值时，表示切换后系统的性能有所提高，反之，则表明系统性能出现了恶化。 图5所示为根据式(8)计算得到的系统整体性能增益结果。如图所示，当系统从DSR切换到DSDV是，可以获得32%的系统增益，表明系统性能得到有效改善；反之，若由DSDV切换到DSR，系统整体性能将会下降。综上所述，DSDV的整体性能优于DSR。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结束语 本文提出了一种基于GRC的无线自组织网络自适应算法。该算法综合考虑了各指标之间的相对重要性，能够在不同应用背景下，对路由算法作出自适应选择。当然，由于算法切换，会出现短时内丢包的现象，如何减少短时丢包是下一步研究的重点内容。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 本文介绍了食品非法添加剂三聚氰胺的结构及其添加到食品中对人体的危害。综述了三聚氰胺的检测方法。包括：高效液相色谱法、高效液相色谱–串联质谱法、气相色谱–质谱法、分子印迹聚合物、酶联免疫法等方法。引导人们正确认识食品添加剂和非法添加剂，合理合法使用食品添加剂，维护食品安全。 关键词 :三聚氰胺，检测方法，食品添加剂 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 三聚氰胺又名蜜胺、氰尿酰胺，是一种含氮杂环类有机化合物，主要用于生产三聚氰胺–甲醛树脂，并广泛应用于木材加工、塑料、医药、食品包装材料生产等。2008年我国发生了三聚氰胺添加到牛奶中的事件，是一些不法商贩为提高乳制品蛋白质的含量，将三聚氰胺充当蛋白质的氮源加入到牛奶中，婴幼儿食用受污染的奶粉后导致肾结石甚至死亡。“奶粉事件”发生后，国家质检总局随后就出台了原料乳与乳制品中三聚氰胺国家标准检测方法：(GB/T22388-2008)和(GB/T22400-2008)。国家标准三聚氰胺的检测限高效液相色谱法的定量限为2 mg/kg，液相色谱–质谱/质谱法的定量限为0.01 mg/kg，气相色谱–质谱法的定量限为0.05 mg/kg，气相色谱–质谱/质谱法的定量限为0.005 mg/kg。但这些检测方法的前处理较复杂，仪器分析用时较长(30 min)，不适合现场检测。因此，快速、准确、简单地分析牛奶及奶制品中的三聚氰胺的含量成为食品企业、食品管理机构和广大民众密切关注的问题。
system: [SYSTEM]

user: 2. 三聚氰胺的结构、性质及其对人体的危害 2.1. 食品添加剂及非法添加剂概念 我国对于食品添加剂有明确的规定，食品添加剂是为改善食品品质和色、香、味，以及为防腐、保鲜和加工工艺的需要而加入食品中的人工合成或者天然物质。食品用香料、胶基糖果中基础剂物质、食品工业用加工助剂。2014年12月，国家卫生计生委颁布《食品添加剂使用标准》(GB2760-2014)，本标准代替GB2760-2011《食品安全国家标准食品添加剂使用标准》 [ 1 ] 。本标准规定了食品添加剂的使用原则、允许使用的食品添加剂品种及最大使用量或残留量。标准中指出，一般不属于传统上认为是食品原料的，不属于批准使用的新资源食品的，不属于卫生部门公布的药食两用或作为普通食品管理物质的，未列入各国食品添加剂的和其他法律法规允许使用的物质，都是非法添加剂 [ 2 ] 。三聚氰胺就属于食品非法添加剂，它是一种含氮杂环有机化工原料，食用添加三聚氰胺的食品会对人体造成危害，因此，三聚氰胺是我国明令禁止添加在食品尤其是乳制品中的物质。 2.2. 三聚氰胺的结构和性质 三聚氰胺(Melamine)化学式C 3 H 6 N 6 ，结构式如图1，IUPAC命名为“1，3，5-三嗪-2，4，6-三胺”，俗名密胺、蜜胺、蛋白精、氰尿酰胺、三聚氰酰胺。其常温常压下为纯白色晶体，其单斜晶体如图2，无刺激性气味，溶解度为3.1 g/L，可溶于热水、乙酸、甘油、甲醇、吡啶、甲醛等，微溶于乙二醇、(热)乙醇，不溶于冷水、乙醚、苯、丙酮、四氯化碳等。水溶液呈弱碱性。一般情况下较稳定，但在高温下能分解放出有毒的氰化物。三聚氰胺是一种三嗪类含氮杂环有机化合物，是重要的有机化工原料，也是杀 图1. 三聚氰胺的结构 图2. 三聚氰胺的单斜晶体 虫剂环丙氨嗪在动物和植物 [ 3 ] 体内的代谢产物。 2.3. 三聚氰胺添加到食品中对人体的危害 按照2010年的国家食品安全标准规定 [ 4 ] ，鲜牛奶的蛋白质含量为100 mL ≥ 2.8 g，而一般的生鲜乳的蛋白质含量在3%以上，通常都能达到国家标准。一些商家为了提高牛奶产量，往原奶中兑水，往奶粉中添加糊精等，致使牛奶及乳制品中的含氮量达不到国家标准(100 mL ≥ 2.8 g)。为了使掺假牛奶及乳制品检测合格，非法商贩将三聚氰胺加入其中用以提高含氮量，造成其蛋白质含量合格的假象。三聚氰胺是非食品添加剂，食用它会对人和动物体造成一定的危害。 三聚氰胺具有肾毒性。三聚氰胺毒性主要作用于泌尿系统，会导致膀胱发炎、膀胱结石、膀胱上皮细胞增生、肾结石、肾炎、肾功能衰竭甚至死亡，而且结石的存在可能引发尿道和膀胱的癌变 [ 5 ] 。三聚氰胺进入人体消化道后，会在胃酸的作用下部分转化为氰尿酸，与三聚氰胺形成微溶于水的结晶。经常饮水的成年人结晶会随尿液排出体外，但哺乳期婴儿饮水较少且肾脏狭小，则较易形成肾结石。 儿童食用加入三聚氰胺的奶粉后，导致泌尿系统结石的病例增加。Zhang L [ 6 ] 对曾食用三聚氰胺且有泌尿系统结石的儿童临床病理学资料进行研究分析，他采用质谱分析法测定了这些儿童尿液中的三聚氰胺和三聚氰酸的含量。结果发现，儿童肾结石的大小和尿液中的三聚氰胺浓度呈强相关。说明三聚氰胺是导致儿童泌尿系统结石的直接原因。 魏学智 [ 7 ] 对三聚氰胺所致婴幼儿泌尿系统结石的临床研究进行了综述，指出了目前主要采用碱化尿液、溶石排石、中医中药和手术治疗等方法治疗婴幼儿泌尿系统结石，其疗效并不能确切评估肾功能。对远期肾毒性也没有精确的评价方法，对三聚氰胺所致“肾结石”的定义及目前临床所用的“治愈标准”有待进一步研究。