DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 临床资料 2.1. 一般资料 我院心脏外科2018年10月2019年12月期间，选择瓣膜替换术后当天血肌酐(SCr)常规检验在120 umol/L (我院的正常值范围为30~120 umol/L)以上的患者(无其他主要脏器的功能异常)，获得相应的研究伦理许可，术前血肌酐正常和无慢性肾脏疾病史，共收录48例入组，其中，男27例，女21例，年龄39~76岁，所有入组患者单盲随机分为2组，即常规护理组(对照组)和家庭协作组(观察组)，两组间术后血肌酐数值对比无显著差异。所有患者均行瓣膜置换手术，其中双瓣置换19例，单瓣置换29例，加做三尖瓣成型术32例，两组间患者术前年龄、手术类型详见表1。术后两组均常规给予心脏和肾脏的支持治疗，所有患者均按时出院，门诊定时随访血肌酐和凝血酶原时间。 2.2. 护理措施 2.2.1. 护理分组 两组围术期给予无差别的手术和药物处置方法，对照组按常规开展护理工作，观察组在对照组的基础上采用家庭协作护理模式，让患者家属积极参与围术期及出院后管理。 Table 1 Preoperative age and type of surgery between the two group 年龄 双瓣手术 单瓣手术 常规组 52 ± 7.32 8 16 家庭协作组 54 ± 6.77 11 13 表1. 两组间患者术前年龄、手术类型 2.2.2. 家庭协作护理模式 1) 主观因素：责任护士首先评估患者入院时的焦虑状态和治疗预期，分析可能发生的不良情绪的心理原因，进入相关护理程序，作针对性的疏导和健康教育 [ 1 ]，针对家属的文化程度和理解能力，以及患者对该家属的信任程度，选择一到两位家属为主，最好是常陪的家属，进行有关心脏手术、术后、康复等知识的互动和针对性科普培训，纠正其片面和错误的认知，让患者家属对疾病术后的注意事项充分理解和配合，提升术后护理的实际能力，有效消除家属对手术的茫然和恐惧感。 正确的心态和康复条件是心脏和肾功能恢复的基础，选择一些快速恢复并且家属配合有效的实例进行介绍，积极调动家属主动参与的意愿，快速康复也是减少患者的治疗费用的有效途径，更利于发挥家属的主观能动作用。根据患者个体化的心理特点和具体想法，进行情绪的疏导和放松，预防术后谵妄，并针对促进肾功能恢复及其他需要配合的注意事项进行详细说明，从而树立战胜疾病的信心；促进同为瓣膜手术的患者之间积极交流；制定康复计划，建立合适的出院后联系途径。 2) 客观条件：责任护士营造和谐而温馨的病房环境和氛围，适当遮光、隔音，减少各种电器声光的影响，设置陪护床，调节病房室温；护理动作宜轻柔，中心静脉置管拔除后采用留置针，定时巡视，及时处理各种护理问题。避免各种管道和起搏导线脱落，进行双重方式固定，保证充足的睡眠时间和质量；实行个性化护理，动态调整血压、输液速度及总摄入量，避免各种可能损害肾脏功能的药物和饮食；结合个人习惯，清淡饮食，保证营养，防治便秘；定时检测患者生命体征、内环境及血肌酐值，及时通知管床医师调整治疗方案；监测体温变化；指导患者进行适当活动；出院后定时复查血肌酐值和凝血酶原时间。 2.3. 观察指标(见表2、表3、表4) Table 2 Preoperative blood creatinine， preoperative EF value， cardiopulmonary bypass time， comparison between the two group 术前血肌酐 术前EF值 体外循环时间 常规组 89 ± 11.62 55 ± 4.53 73 ± 12.96 家庭协作组 92 ± 12.55 54 ± 5.68 69 ± 14.21 P >0.05 >0.05 >0.05 表2. 患者术前血肌酐、术前EF值、体外循环时间，两组间对比 注：EF：心脏射血分数；血肌酐单位：umol/L；体外循环时间单位：min。 Table 3 Postoperative EF value， urine output/day/weight， postoperative care unit time， discharge time， comparison between the two group 术后EF值 尿量/天/体重 监护室时间 出院时间 常规组 51 ± 3.85 31 ± 6.32 24 ± 12.51 9 ± 2.03 家庭协作组 50 ± 4.67 32 ± 5.77 25 ± 11.43 8 ± 3.26 P >0.05 >0.05 >0.05 >0.05 表3. 术后EF值、尿量/天/体重、术后监护室时间、出院时间，两组间对比 注：尿量/天/体重单位：ml/d/kg；监护室时间单位：h；出院时间单位：d。 Table 4 Changes in blood creatinine values of patients on the day after surgery， changes in blood creatinine on the day， 7 and 14 days after surger 术后当天 术后7天 术后14天 常规组 135 ± 12.45 132 ± 11.98 121 ± 11.08 家庭协作组 137 ± 13.56 117 ± 12.46 107 ± 12.16 P >0.05 <0.05 <0.05 表4. 患者术后当天血肌酐值变化，术后当天、7天、14天，化验血肌酐变化 注：血肌酐单位：umol/L。 2.4. 统计学方法 对观察指标采用SPSS 18.0作统计学分析，血肌酐值、EF值、体外循环时间、尿量/天/体重、术后监护室时间、出院时间，采用(x ± s)表示，组间采用t校验；分析统计结果，P < 0.05为显著差异。
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user: 3. 结果 1) 两组间术前血肌酐、术前EF值、体外循环时间对比无显著差异。 2) 两组间术后EF值、尿量/天/体重、术后监护室时间、出院时间等对比无显著差异。 3) 两组患者术后当天、7天、14天的血肌酐值变化，术后当天的血肌酐值两组间无显著差异，术后7天和14天的血肌酐值，两组间有显著差异。
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user: 4. 讨论 两组患者间术前的血肌酐、术前EF值、体外循环时间对比无统计学差异，说明两组的患者达到随机入组的要求；两组间术后7天EF值、每天的尿量记录、术后监护室时间、出院时间等对比无统计学差异，说明手术对两组患者的影响基本相同，排除了外科相关因素对组间的影响。两组患者术后当天的两组血肌酐值对比无明显差异，和随机分组有关，经过7天及14天的针对肾脏和心脏功能恢复治疗，两组间的血肌酐值对比有了显著差异，说明不同的护理策略对患者术后血肌酐的恢复有促进作用。 焦虑状态对全身组织的灌注均有一定的影响，包括肾脏的灌注，焦虑的缓解，有利于减轻全身的应激反应状态，减少血管紧张素-醛固酮分泌，从而导致肾血流量增加，改善肾的灌注状态，促进血肌酐的恢复 [ 2 ]。护理策略在结合临床治疗的基础上，从心理层面缓解患者的焦虑状态，需要从入院时就开始对患者及家属进行疏导，防止焦虑状态蔓延和加重，这方面对于管床护士来说，具有一定的便利和时间优势，从细微处关注，及时进行健康教育，不同家属的文化程度不同，尽可能选择通俗易懂的语言或图片，结合实际病历进行互动式教育，临床发现，疏导焦虑的效果较好。根据患者个体化的心理特点和具体想法，选择快速恢复的病例进行介绍，积极调动家属主动参与的意愿，变被动为主动，发挥家属的主观能动作用，快速康复也是减少患者的治疗费用的有效途径，是护患的共同目的，临床发现，焦虑导致的术后谵妄，明显延长住院时间和增加并发症的风险；增进护患协作和患患交流，进行情绪的疏导和放松，有利于树立战胜疾病的信心。制定合理的术后康复计划和有效的联系途径，可以避免患者离院前的焦虑反弹。 人文关怀首先建立在预防和避免各种不良事件发生的基础上，营造温馨而舒适的病房环境，尽可能减少对患者身体的护理操作，适时进行心肾等方面的健康宣教，确保协作护理达到预定目标，实行个性化血压、尿量等生命体征的监测，避免各种可能损害肾脏功能的药物，即使为临时用药。临床发现，充足的睡眠和合理的膳食均能改善尿量，必要时，可以建议管床医生辅以药物 [ 3 ]；在保证营养的基础上，结合个人饮食习惯有助于改善饮食。感染会导致肾功能的继续恶化，注意切口和痰液变化，及时化验，监测体温，预防感染。创造心脏和血肌酐恢复的康复条件是家庭协作护理模式建立的基础。 综上，家庭协作护理模式能有效降低瓣膜替换术后患者异常的血肌酐值，提示家庭协作护理模式能促进瓣膜替换术后血肌酐的康复，对其他脏器恢复的影响，尚需以后进一步研究。
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user: 摘要 短文本情感分析，在舆情监控和商业上有很多重要应用。以微博评论文本为研究对象，通过对微博评论文本进行分词、去除停用词，并使用Word2vec进行词向量训练得到词向量，并在Bi-LSTM中引入Attention机制，对Bi-LSTM双向处理后的结果进行加权进行输出。实验结果表明，Attention-Bi-LSTM与Bi-LSTM相比能有效识别出情感语句中重要的语义，提高预测的准确度。
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user: 1. 引言 微博是具有巨大用户群体的社交网络平台，用户在微博上发表自己的观点，情绪，记录自己的生活，大量用户的情感趋向对于政府的决策起到很重要的作用。情感分析分为有监督学习和无监督学习。有监督学习需要手动提取特征，如传统的决策树、随机森林等，无监督学习无需手动提取文本特征，借助词典方式或者对句子语法分析进行提取情感信息。 彭丹蕾 [ 1 ] 在商品评论情感分析中使用机器学习的SVM方法和深度学习LSTM方法进行对比分析，发现LSTM能够更好的提取词向量中隐藏的情感信息，达到更好的效果。Subarno Pal [ 2 ] 等人在电影评论数据集中使用LSTM，并使用LSTM彼此堆叠和双向LSTM进行对比研究，研究发现双向LSTM在此数据集中准确度更高。Luong等人 [ 3 ] 提出局部注意力机制，对一个窗口范围内的词进行分布式表示，对固定大小的窗口范围内所有隐状态进行权重计算。本文使用word2vec在已有微博情感语料库中进行词向量训练，同时去除了部分低频词。为了加强词语关联性，提升情感分析准确率，在Bi-LSTM中引入Attention机制应用在已有微博情感评论数据集进行情感分析，实验表明引入Attention机制的Bi-LSTM要优于基准Bi-LSTM算法。
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user: 2. 算法描述 本文使用Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for Relation Classification (基于注意力的双向长短期记忆网络关系分类网络)算法，以下简称ATT-Bi-LSTM。这是一种改进的RNN算法模型，模型结构如图1所示。与传统RNN模型相比，此模型的双层LSTM能解决了循环神经网络中的梯度消失问题。LSTM具有门机制，从而能够控制每一个LSTM单元保留的历史信息的程度以及记忆当前输入的信息，保留重要特征，丢弃不重要的特征 [ 1 ]。并且引入了Attention机制，解决传统中文文本分类对于长序列编码解码精度下降的问题，针对时序获取关键信息。 2.1. Word2vec模型 Word2vec是Tomas Mikolov通过NNLM模型的改进而研究出来的工具 [ 4 ]。Word2vec模型如图2所示，将每个词映射到低维空间，并且其中意思相近的词会被映射到向量空间中相近的位置，解决了表征语义信息、数据稀疏、维度灾难问题。Word2vec主要分为CBOW (Continuous Bag of Words)和Skip Gram两种模式，模型采用的方法也类似，均是根据上下文语句推断当前词发生的概率。本文主要运用Skip Gram进行词向量训练，因为此训练模式在大型语料中效果更好。 图1. Attention Bi-LSTM结构 2.2. LSTM模型 LSTM模型解决了RNN模型存在的梯度消失和梯度爆炸的问题，在网络加入了输入门、输出门、遗忘门，可以学习长期依赖信息。结构如图3所示 [ 5 ]，x t 为输入序列；i t 为输入门；o t 为输出门；c t 为激活向量；h t 表示单元输出激活函数。 图2. Word2vec模型 遗忘门用来控制遗忘上一层细胞状态的内容，根据上一序列的h t −1 和本序列的X t −1 为输入，通过sigmoid激活函数，计算得出需要遗忘的信息f t ；输入门用来计算保存到单元终得信息i t 和当前添加到单元中的新信息 c ˜ t ，输出门用来计算输出的信息o t ，再乘单元状态通过函数tanh的值，得到输出h t 。 图3. LSTM模型结构图 根据LSTM结构图得到公式(1)~(6)： f t = σ ( W x f ∗ x t + W h f ∗ h ( t − 1 ) + W c f ∗ c ( t − 1 ) + b f ) (1) i t = σ ( W x i ∗ x t + W h i ∗ h ( t − 1 ) + W c i ∗ c ( t − 1 ) + b i ) (2) c ˜ t = tanh ( W x c ∗ x t + W h c ∗ h ( t − 1 ) + b c ) (3) c t = f t ∗ c ( t − 1 ) + i t ∗ c ˜ t (4) o t = σ ( W o ∗ x t + W h o ∗ h ( t − 1 ) − W c o ∗ c ( t − 1 ) + b o ) (5) h t = o t ∗ tanh ( c t ) (6) 其中σ为sigmoid激活函数，tanh为tanh激活函数，w为权重矩阵，b为偏置项，h t 表示单元输出激活函数。 LSTM可以对任意长度文本序列进行处理，有效解决了文本不定长问题，并且使当前单元得到本单元之前所有单元的信息，缺点是无法获得本单元之后单元的信息 [ 6 ]。考虑到网络能否同时学习前向和后向数据，提出了Bi-LSTM。 2.3. Bi-LSTM模型 Bi-LSTM将正向和逆向LSTM结合起来，一个负责前向信息传递，一个负责后向信息传递，两个LSTM信息组合，传入输出层，解决了汉语的双向语义依赖。 2.4. 注意力机制层 Attention层将LSTM层输出的向量集合表示为 H : [ h 1 ， h 2 ， ⋯ ， h t ] 。其Attention层得到的权重矩阵由下面的方式得到公式7~9： M = tanh ( H ) (7) α = softmax ( w t M ) (8) r = H α t (9) 其中， H ∈ R d w × t ，d w 为词向量的维度，w t 是一个训练学习得到的参数向量的转置。最终用以分类的句子将表示公式如下： h * = tanh ( r ) (10) 序列输入时，随着序列的不断增长，原始根据时间步的方式的表现越来越差，这是由于原始的这种时间步模型设计的结构有缺陷，即所有的上下文输入信息都被限制到固定长度，整个模型的能力都同样受到限制。引入Attention机制的基本思想是：打破了传统编码器-解码器结构在编解码时都依赖于内部一个固定长度向量的限制。通过保留LSTM编码器对输入序列的中间输出结果，然后训练一个模型来对这些输入进行选择性的学习并且在模型输出时将输出序列与之进行关联。即生成一个权重向量，通过与这个权重向量相乘，使每一次迭代中的词汇级的特征合并为句子级的特征。
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user: 3. 微博情感评论情感分析流程 3.1. 分析流程 针对微博情感评论，实验主要包括四步：利用微博情感评论构成语料库、对语料库进行预处理如：分词、去停用词、训练词向量，将训练数据和测试数据传入Attention-Bi-LSTM模型，最后得出模型评价。流程如下图4： 图4. 分析流程 3.2. 数据准备 微博是具有巨大用户群体的社交网络平台，本文选用已分类标注好的微博情感数据集评论进行研究，数据集有119，987条数据，分为正向59，993条和负向59，994条，分别用1和0进行标注，1为正向情感，0为负向情感。部分评论如表1所示。 Table 1 Partial comment dat 情感类型 评论信息 1 亲爱哒给我做的牛排，我给它起名叫小丑牛排，哈哈哈[鼓掌][心][心] 0 怎么回来后随便买点东西就几千块了，感觉好不习惯啊[抓狂] 表1. 部分评论数据 3.3. 数据预处理 将全部的正向评论和负向评论通过jieba分词进行数据分词、并进行去除停用词后储存合并为一个txt文件得到词集A，部分结果如表2所示。 Table 2 Some results of word set 情感类型 评论信息 1 亲爱/做/牛排/起名叫/小丑/牛排/哈哈哈/鼓掌/心/心 0 回来/后/随便/买/东西/几千块/感觉/好/不/习惯/抓狂 表2. 词集A部分结果 通过Python工具包gensim对词集A进行Word2vec词向量训练，得到词集A中所有词的词向量。 3.4. 词向量表示 将预处理完的微博情感评论文本数据传入Word2vec中获得文本的词向量表示，并将生成的此索引通过词嵌入层转换成ATT-Bi-LSTM的输入。 3.5. 情感分析结果生成 最后加入分类器。将实验数据分成两类：正向(1)，负向(0)，并计算评估指标。
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user: 4. 实验结果及分析 4.1. 实验环境 本实验环境如下：Windows10操作系统；CPU Intel CORE i7-6500U；内存大小为8个G，GPU为AMD Radeon R7 M360，开发环境为Tensorflow1.7，开发工具为Pycharm [ 3 ]。 4.2. 模型参数 实验参数对于训练结果有着很大影响，本文通过固定参数的方法对ATT-Bi-LSTM参数进行调整，最终词嵌入层大小为200，批尺寸(batch-size)为128，epoch为8，丢弃率(Dropout)为0.5，L2正则值为0.2，隐藏节点数为128。如表3所示。 Table 3 Parameters of experiment 参数 值 词向量大小 200 词向量训练模型 Skip-gram 批尺寸(batch-size) 128 Epoch 8 优化器(optimizer) Adam 丢弃率(Dropout) 0.5 L2正则 0.2 学习率 0.001 训练集：测试集 8:2 隐藏层节点数 128 表3. 实验参数 4.3. 评价指标 本文使用精准率(Precision)，和召回率(Recall)，F值(F-Measure)对模型进行评价 [ 7 ]，精准率是分类正向情感正确的示例在实际分类正向情感中的比例，反映了模型对样本的正确识别能力；召回率是模型所有检测出来分类正确的数据占总数据集的比例；F值是精准率和召回率的调和均值，当β = 1时，即为F1值。公式如下。 P = TP TP + FP (11) R = TP TP + FN (12) F = 2 ∗ P ∗ R P + R (13) 其中，TP为“真正向”，FP为“假正向”，TN为“真负向”，FN为“假负向”。如表4所示。 Table 4 Confusion matri Positive Negative True True Positive(TP) True Negative(TN) False False Positive(FP) False Negative(FN) 表4. 混淆矩阵 4.4. 实验结果及分析 本文通过对比不同epoch下，精准率、召回率和F值，如图5所示。发现在Epoch为30时精准率与召回率、F值明显下降。Epoch为8时模型效果为最好。 图5. 不同Epoch结果比较 4.5. 算法对比 本文算法与Bi-LSTM的对比在相同数据集和词向量上进行实验对比情况如表5所示。 Table 5 Experimental results of Micro Blog sentiment datase 算法 精准率% 召回率% F1值% Bi-LSTM 91.11 89.13 90.11 ATT-Bi-LSTM 95.65 93.62 94.62 表5. 微博情感数据集实验结果 通过对比发现引入Attention机制能提高对于局部信息的提取，模型的精准率、召回率、F1值分别提升了4.54%、4.49%、4.51%。
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user: 5. 结束语 本文在微博评论情感分类中对Bi-LSTM引入attention机制，发现引入attention机制对情感分类的效果要优于Bi-LSTM，但训练时间比Bi-LSTM时间长。后续对词典无用低频词进行删除，完善词典的准确度，进一步提高情感分类的效率。
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user: 摘要 针对当前大数据在单机运算时间过长，对硬件设备要求高的问题，为此提出基于云环境下使用分布式逻辑回归算法DLR (Distributed Logistic Regression)模型对PM10与能见度以及湿度之间的相关性问题，根据二分类思想，将能见度、湿度作为特征值，PM10作为标签值使用逻辑回归算法构建模型对其进行分析，实验结果表明，在同一湿度范围下能见度值越小，大气气溶胶PM10浓度偏大，在同一能见度范围下湿度值越大，大气气溶胶PM10浓度偏低。并且DLR算法模型在时间性能方面要优于传统回归模型，具有更好的鲁棒性以及实时性。
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user: 1. 引言 在目前的研究中，经常使用数学领域中的统计学方法对湿度、大气能见度与气溶胶PM10进行研究，如文献 [ 1 ] 用标准化降水指数作为为干旱指标，分析贵州省年度和季节的干旱发生频率的变化特征；刘艳萍等 [ 2 ] 应用统计学和Arc GIS软件分析中国四大工业基地主要城市大气颗粒物污染的时间及空间分布特征，并利用SPSS软件对大气污染物PM10、SO 2 、NO 2 、CO、O 3 和PM2.5的相关性进行分析；文献 [ 3 ] 分析显示PM10浓度增大以及颗粒物吸湿性增长可导致能见度数值降低。但这类方法存在人为影响的客观因素。近年来，更多的学者寻找其他的替代方法。20世纪80年代以来人工智能领域兴起，人工神经网络成为研究的热点。石灵芝等人提出基于BP人工神经网络 [ 4 ] 的大气颗粒物PM10质量浓度预测，建立人工神经网络模型捕捉污染物浓度与气象因素间的非线性影响规律，能够准确预测大气PM10质量浓度的实时变化。D. K. Papanastasiou等人提出使用神经网络 [ 5 ] 和多元回归模型 [ 5 ] 以预测一个中型的地中海城市PM10水平，两个模型都能够较好的预测PM10实时日均值。 然而，气象领域在处理气象数据的问题上使用的多是投入耗费大的传统方法。对于硬件设备的要求过高，普通的单机运算已经无法满足大数据时代的要求。云计算，一种按量付费模式，融合了分布式计算、并行计算、网络存储等技术的新型产物。能够方便、快速、按需分配的完成客户端的运算任务。云计算的低成本运算快让更多研究者用这种方法解决大数据的运算问题。郑湃等 [ 6 ] 提出云计算环境下面向数据密集型应用的数据布局策略与方法，介绍了一种三阶段数据布局策略以解决跨数据中心数据传输、数据依赖关系和全局负载均衡三个问题，实验分析所提出的方法在时间性能上得到有效提高。王晓燕等 [ 7 ] 提出基于云计算环境中面向OLTP应用的数据分布研究，提出以数据分片、数据分片和负载执行为变量对基于计算环境中大数据OLTP应用的数据分布问题进行详细归纳分析。张石磊/武装提出一种基于Hadoop云计算平台的聚类算法优化的研究 [ 8 ]，对首先选定初始聚类中心的并行K-means聚类算法进行相关实验验证优化后的算法在时间性能上更优。在气象数据方面，云计算技术也有相应的研究。如潘吴斌提出的基于云计算的并行K-means气象数据挖掘研究与应用，并行K-means算法可以有效解决分布式数据问题，而大规模数据对运算负荷暴增，为此提出在Hadoop平台上实现K-means算法的MapReduce并行化 [ 9 ]，实验表明K-means聚类效果较好，运行时间较传统方法更优，具有一定的应用意义。如文献 [ 10 ] 基于改进贝叶斯网络的气象数据预测算法研究，提出Hadoop平台上使用贝叶斯网络方法对气象数据进行预测，所提出的改进方法与现有的气象预测算法有效地提高了预测精度。以上研究表明，云计算可以有效的解决大规模数据的运算问题，并且可以有效应用在气象领域方面。 为此，本文基于中国气象局气象数据中心和南宁市环保局环境监测站历年气象数据提出了基于云环境下DLR (Distributed Logistic Regression)模型用于能见度、湿度与气溶胶PM10相关性的研究，实验分析表明，湿度区间一致大气气溶胶PM10浓度越大能见度就越小，能见度区间一致大气气溶胶PM10浓度越低湿度越大。实验结果还发现湿度介于40%~90%，能见度介于8~19 km DLR模型预测效果最好。
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user: 2. 逻辑回归定义 在介绍逻辑回归前，我们先简单了解一下线性回归。线性回归的核心思想是：相当于拟合一条直线，设定界限中间值0.5，归属一类，归属为另一类。线性回归可以用于一些分类问题 [ 11 ]，但存在的缺点是，线性回归的鲁棒性太差，导致训练的性能较差。 逻辑回归主要用于二分类问题，简单地可以理解为：分类结果要么是，要么是。本实验将PM10溶度大于0.15 mg/m 3 设定为，将PM10溶度小于0.15 mg/m 3 设定为。大气能见度指标、湿度指标为自变量，对应y的数学期望如式(1)： E ( y | x i ) = p ( y = 1 | x i ) (1) 其中， p ( y = 1 | x i ) 表示在 x = x i 时 y = 1 的概率。那么，建立逻辑回归问题可以简单理解为：y在[0，1]内取某个值的概率与x的函数关系。本文采用极大似然估计利用特征数据集以及分类数据集构建逻辑回归模型如式子(2)： p = p ( y = 1 | x ) = exp ( α + β x ) 1 + exp ( α + β x ) (2) 变换得式(3)： p 1 − p = exp ( α + β x ) (3) 其中p表示溶度大于0.15 mg/m 3 ， 1 − p 表示溶度小于0.15 mg/m 3 ， α 、 β 是模型参数。式子(2)为一元逻辑回归模型，对取得式子(4)： logit ( p ) = ln ( p 1 − p ) = α + β x (4) 式(4)是关于的线性函数，式子(2)是关于的非线性函数。实际应用中，变量会有多个，此时就需要引用多元逻辑回归，通过式子(3)和式子(4)可以得到式(5)、式(6)。 p = p ( y = 1 | x 1 ， ⋯ ， x k ) = exp ( α + ∑ i = 1 k β i x i ) 1 + exp ( α + ∑ i = 1 k β i x i ) (5) logit ( p ) = ln ( p 1 − p ) = α + β 1 x 1 + β 2 x 2 + ⋯ + β k x k (6) DLR模型设计思想 云计算环境下，DLR模型设计思想主要分以下过程： 1) 训练样本集， 2) 对测试集分类结果进行结果预测。 根据上述逻辑回归模型定义可以设定属于正类概率的DLR模型回归方程如式(7)： f ( x ， β ) = p ( y = 1 | x 1 ， x 2 ) = exp ( β 0 + β 1 x 1 + β 2 x 2 ) 1 + exp ( β 0 + β 1 x 1 + β 2 x 2 ) (7) 其中DLR模型回归方程的参数 β = ( β 0 ， β 1 ， β 2 ) 可以从训练结果中得到，向量 x = ( x 1 ， x 2 ) 为能见度和湿度。于是可以得出y的概率如式(8)： P ( y | x ， β ) = f ( x ， β ) y [ 1 − f ( x ， β ) ] 1 − y (y=0或1) (8) 采用极大似然估计建立似然函数L如下(9)： L = P ( y | x ， β ) = ∏ i = 1 n f ( x i ， β ) y i [ 1 − f ( x i ， β ) ] 1 − y i (9) 令 θ = ln L = ln P ( y | X ， β ) = ∑ k = 1 N ( y i ln f ( x i ， β ) + ( 1 − y i ) ( 1 − f ( x i ， β ) ) ) ，其中，x i 为数据集X得第i个记录，y i 是第i个记录的分类结果，计算 θ 的最大值可以得到参数： β = max ln P ( y | x ， β ) (10) 本文采用梯度下降法解极大似然估计： β i + 1 = β i + ε ∂ ln P ( X ， y ， β ) ∂ β = β i + ε X T ( y − f ( X ， β ) ) (11) 云计算环境下分布式DLR模型基本步骤如下： 1) 初始化参数，若干运算节点同时训练训练数据集。 2) 各运算节点分别计算对应样本的以及样本各特征值与的积。 3) 各节点求和得出行向量并转置得到的值。 4) 判断是否收敛，是则运算结束，否则执行(1)、(2)，直至收敛。
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user: 3. DLR模型实验结果与分析 3.1. 实验数据集 数据集为广西南宁环保局环境监测站以及中国气象局气象数据中心1980~2014年气象数据，包括气溶胶、能见度、湿度等特征值。 实验过程将湿度、能见度各划分三个区间范围，湿度的三个区间分别是：湿度值<40%；40% ≤ 湿度值 ≤ 90%；湿度值>90%。能见度的三个区间分别是能见度值<8 km；8 km ≤ 能见度值 ≤ 19 km；能见度值>19 km。然后使用数据库SQL语句将这些区域进行两两组合构成9种组合方式，再分别通过SQL语句连接PM10数据表，共9个实验数据表源，分别是数据表1为湿度值<40%，能见度值<8 km对应的气溶胶PM10值；数据表2为湿度值<40%，8 km ≤ 能见度值 ≤ 19 km对应的气溶胶PM10值；数据表3为湿度<40%，能见度值>19 km对应的气溶胶PM10值；数据表4为湿度值>90%，能见度值<8 km对应的气溶胶PM10值；数据表5为湿度值>90%，8 km ≤能见度值 ≤ 19 km对应的气溶胶值；数据表6为湿度>90%，能见度值>19 km对应的气溶胶PM10值；数据表7为40% ≤ 湿度值 ≤ 90%，能见度值<8 km对应的气溶胶PM10值；数据表8为40% ≤ 湿度值 ≤ 90%，8 km ≤ 能见度值 ≤ 19 km对应的气溶胶PM10值；数据表9为40% ≤ 湿度值 ≤ 90%，能见度值>19 km对应的气溶胶PM10值，以下数据源表格以数据表2为例，数据源内容如表1所示(即湿度值<40%，8 km ≤ 能见度值 ≤ 12 km组合的表格数据源)，实验结果截图以数据表2和数据表8为例。 Table 1 Part data of data table 年 月 日 能见度值 气溶胶PM10值 湿度值 1989 11 22 12 0.155 31.3 1989 11 25 18 0.137 29.8 1989 12 24 13 0.133 27.6 1989 1 4 10 0.110 37.6 1989 10 10 18 0.099 36.0 1989 1 12 12 0.155 24.8 1989 10 18 14 0.113 36.9 1989 12 13 15 0.110 34.3 1989 12 16 10 0.099 30.3 1989 12 22 8 0.155 34.8 1989 10 5 15 0.112 37.6 表1. 数据表2部分数据 图1. DLR模型实验过程 3.2. 实验过程 DLR模型是通过二分类的思想来对输入的数据源进行预测分析，将能见度、湿度作为特征列，对气溶胶PM10标签列进行预测分析。在实验当中，我们分为四个部分，分别是读取数据源以及对数据预处理；使用直方图、全表统计对数据表进行统计分析；DLR模型的训练以及预测分析。最后通过评估模型分析DLR模型的预测准确率，以及哪个区间范围内的数据更适合用来预测PM10的值，实验过程如图1所示。 3.3. 实验结果分析 以数据表2、数据表8作为分析对象，训练前按照0.3比例划分数据，即30%作测试集，70%作训练集。设置迭代次数100；正则系数1；最小收敛误差0.00001。DLR模型输出如图2、图3所示。 图2. 数据表2 DLR模型输出结果 图3. 数据表8 DLR模型输出结果 其中系数值越大影响越大，+表示正相关，−表示负相关。图2中表明湿度、能见度与PM10呈负相关。数据表2和数据表8为数据源的DLR模型准确性分别为0.6649和0.8279即ROC面积，值越大表明分类效果越好，如图4、图5所示。 图4. 数据表2 DLR模型ROC曲线 图5. 数据表8 DLR模型ROC曲线 下面给出了DLR模型数据表2、数据表8的预测值与原值拟合图(见图6，图7)，进一步说明本文提出的DLR模型较好的预测性能。 数据源的相关结果为表1 (湿度值<40%，能见度值<8 km) AUC值为0.6671；表2 (湿度值<40%，8 km ≤ 能见度值 ≤ 19 km) AUC值为0.6648；表3 (湿度值<40%，能见度值>19 km) AUC值为0.8695；表4 (湿度值>90%，能见度值<8km) AUC值为0.5518；表7 (40% ≤ 湿度值 ≤ 90%，能见度值<8 km) AUC值为0.7876；表8 (40% ≤ 湿度值 ≤ 90%，8 km ≤ 能见度值 ≤ 19 km) AUC值为0.8279，表9 (40% ≤ 湿度值 ≤ 90%，能见度值>19 km) AUC值为0.5。实验结果分析主要依据预测准确率即AUC的值以及特征列的相关系数。通过实验证明湿度值在40%~90%之间，能见度值在8~19 km之间效果最好即数据表8，其次是湿度值在 40%~90%之间，能见度值小于8 km即数据表7。效果最差的是湿度值小于40%，能见度值在8 km~19 km之间即数据表2。并且针对上述各个数据表的实验，特征列values1的相关系数都比values3的相关系数大。表九的分析结果出现反常，此表的范围为40% ≤ 湿度值 ≤ 90%，能见度值>19 km，这个区间被称为“非常好”能见度，本文不做参考对象，同时表3实验结果AUC值也偏大，考虑样本数的情况，样本数太小，不能作为评估对象。表5、表6两个数据表中符合条件的样本数太少，并且只有一个类别，故无法得到实验结果。 图6. 数据表2 DLR模型预测值与原值拟合图 图7. 数据表8 DLR模型预测值与原值拟合图 从实验结果分析可知，湿度指标在40%~90%之间，能见度指标在8 km~19 km之间，预测PM10值正确率最高，并且在同一湿度范围下，PM10值与能见度值成反比；在同一能见度范围下，PM10值与湿度值成反比。相比湿度指标，能见度指标相关性更高。针对本文研究的数据集，DLR模型在预测正确率上比较高。
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user: 4. DLR模型与传统回归模型时间性能的比较 如图8所示，DLR模型在时间性能上要优于传统的回归模型，基本在所有划分的数据源表上运行速度都明显提高，从运行时间性能上比较进一步证明了本文提出的DLR算法在PM10–能见度–湿度相关性研究上具有较好的性能，鲁棒性更强。 图8. DLR模型与传统回归模型运行时间比较
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user: 5. 结论 本文提出一个基于云计算环境的DLR模型，所用模型用于PM10–能见度–湿度相关性研究模型总体得分较高，鲁棒性强，模型得分存在差异是由于符合条件数据样例数不同造成。从实验结果分析可知，湿度指标在40%~90%之间，能见度指标在8~19 km之间，预测PM10值正确率最高，并且在同一湿度范围下，PM10值与能见度值成反比；在同一能见度范围下，PM10值与湿度值成反比。相比湿度指标，能见度指标相关性更高。此外DLR算法模型在时间性能方面要优于传统回归模型。云计算环境下DLR模型的验证对于实际应用具有一定可行性。本文研究存在如下不足：实验气象因子(如风速、降水等)考虑欠缺，后续工作考虑加入更多的影响因子进行实验研究。
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user: 摘要 针对动态系统执行器任意单通道故障问题，提出一种以闭环极点作为故障信息设计故障诊断系统并实现容错控制。在执行器任意单通道发生故障或不同通道的故障增益发生变化时，通过极点观测器得到极点在给定区域内的变化判断故障。将闭环系统极点作为极限学习机ELM (Extreme Learning Machine)故障诊断模型的输入，同时利用粒子群算法PSO (Particle Swarm Optimization)优化极限学习机，实现对系统执行器不同通道的容错控制。通过网络控制系统NCSS (Networked Control Systems)模拟，验证容错控制系统的准确性，极点观测器的精确性和可靠控制器的有效性。
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user: 1. 引言 随着现代控制工程系统的快速发展，工程系统故障引发的后果也越来越严重，为了加强工程系统的稳定性，人们逐渐加大对容错控制的研究 [ 1 ] [ 2 ]。容错控制是系统发生故障后，通过调节故障或重构信号来保证系统仍然稳定并保证一定的性能指标 [ 3 ] [ 4 ]。文献 [ 3 ] 针对执行器多通道故障问题，提出对控制器的设计，保证了系统的良好性能。文献 [ 4 ] 针对网络控制系统传感器故障，建立了相应的诊断器及控制器。将上述所有通道的问题情形都考虑到单一可靠控制器的设计中，但在实际的工程项目中，并不会同时出现全部通道故障，如果在某一部分出现问题，容错控制系统需要考虑所有通道问题，这可能会造成不必要的资源损耗，还有可能会导致系统的性能指标降低。因此，在系统部件的某一通道出现故障时，维持系统稳定性的同时降低容错系统的复杂度仍然是一个难题。 基于对故障诊断的大量研究，目前已经取得了很大的成功，其中极限学习机作为一种新的算法被提出，与传统的神经网络 [ 5 ] 的训练方法相比，极限学习机训练速度更快 [ 6 ] [ 7 ]，在大量的实验中表明该算法具有泛化性能，并且应用于飞行器故障诊断 [ 8 ]，风电机组轴承故障诊断 [ 9 ]，以及在光电逆变器软故障识别 [ 10 ] 等领域中。文献 [ 11 ] 针对光伏(PV)电站逆变器的故障诊断进行研究，提出了一种SBELM的精准光伏逆变器的故障诊断方法。文献 [ 12 ] 将航空发动机传感器系统发生故障时的数据作为故障诊断的特征信息，利用ELM算法对传感器各通道进行故障诊断和监测。文献 [ 13 ] 利用ELM算法建立航空发动机传感器的双冗余故障诊断模型，实现了故障传感器的诊断与定位。上述文献均提到了在所建训练模型的精度相近的情况下，极限学习机算法的训练速率比传统BP神经网络训练速度更快，并且它们的测试精度相近。在极限学习机算法中，通过设置神经元个数和连接权值的方法，大大地缩短了训练时间。文献 [ 14 ] 针对滚轮轴承故障信息难以提取等问题，设计特征信息提取及优化ELM算法分类诊断相结合的故障诊断方法，提高了故障识别准确率。获取故障信息对于复杂系统很困难，给故障诊断系统带来很大的困扰。系统运行时只要故障状态不变，极点不会发生变化。这并不需要建立复杂的数学模型进行提取和处理。因此在闭环系统中以极点作为故障信息，利用EML对故障进行分类是很有必要的。 在大量的实例仿真中，当闭环系统的执行器发生故障时，通过对系统极点数据的采集，利用极点变化来对故障进行判断。系统极点的变化更能直观地反映出执行器故障情形。在实际情况下，系统的极点信息无法直接观测，因此设计了极点观测器，能够实时地获取极点信息。 针对闭环系统出现执行器单通道故障诊断问题，基于极点学习和粒子群算法优化极限学习机故障诊断容错控制系统。这一系统主要由极点观测器、PSO-ELM故障诊断器、单一通道故障可靠控制器组成。通过在系统中模拟执行器不同通道的故障，利用极点观测器获取不同通道执行器故障的极点，并将这些数据作为故障信息建立PSO-ELM故障诊断器，实现对故障的诊断。再根据对故障诊断的结果，切换相应的可靠控制器来实现容错控制。最后，通过网络控制系统，验证了该容错控制系统的准确性。
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user: 2. 系统设定 2.1. 系统模型 考虑如下系统： { x ˙ ( t ) = A x ( t ) + B u ( t ) y ( t ) = C x ( t ) (1) 其中， x ( t ) ∈ R n 、 u ( t ) ∈ R m 、 y ( t ) ∈ R r 分别为状态向量、控制向量、输出向量，A、B、C为已知的适维系统矩阵。 给定状态反馈控制器 u ( t ) = K x ( t ) ， (2) 可得 x ˙ ( t ) = D x ( t ) ， (3) 其中 D = A + B K 。 2.2. 故障分析 2.2.1. 故障诊断 设执行器单通道连续故障增益模型为 u f ( t ) = F a u ( t ) ， a = 1 ， 2 ， ⋯ ， l (4) 其中 u ( t ) ∈ R l 为系统正常的向量， u f ( t ) ∈ R l 为在出现问题的向量。 F a 为执行器故障矩阵： F a = [ E a − 1 0 0 0 f a 0 0 0 E m − 1 ] ；a为控制器通道总条数； E a − 1 和 E m − 1 为单位矩阵； f a ∈ [ f _ a ， f ¯ a ] ， 0 < f _ a ≤ 1 ， f ¯ a ≥ 1 。可得故障闭环系统 x ˙ ( t ) = D f x ( t ) (5) 其中 D f = A + B F i K 。 利用线性矩阵不等式区域的方法，通过确定的LMI区域D和矩阵 D f ∈ R n ∗ n ，矩阵 D f 的特征值在区域D中，即 δ ( D f ) ⊂ D ，则称矩阵 D f 在给定的区域D稳定的。否则，矩阵 D f 的特征值中存在区域D边界上或在区域D外面，称矩阵 D f 在给定的区域D不稳定。 2.2.2. 可靠控制器设计 在考虑发生故障时对执行器第 a ( a = 1 ， 2 ， ⋯ ， p ) 条通道进行处理。设 ψ a 1 = d i a g ( 1 ， ⋯ ， 1 ， f _ a ， 1 ， ⋯ ， 1 ) ， ψ a 2 = d i a g ( 1 ， ⋯ ， 1 ， f ¯ a ， 1 ， ⋯ ， 1 ) 。 设集合 Ξ a = { F a | F a [ E a − 1 0 0 0 f a 0 0 0 E p − 1 ] } 。 这样描述执行器故障矩阵 F a ∈ Ξ a 。 F a 是在 Ψ a 1 和 Ψ a 2 为顶点构成的凸集合中。因此，总能找到 α a j > 0 ， j = 1 ， 2 ，满足 ∑ j = 1 2 α a j = 1 使得 F a = ∑ j = 1 2 α a j ψ a j 。 考虑故障的闭环系统 x ˙ ( t ) = D f a x ( t ) (6) 其中 D f a = A + B F a K a ，确定矩阵 K a ( a = 1 ， 2 ， ⋯ ， p ) 将系统的闭环极点配置到中心在 q + 0 i ( q < 0 ) 半径为r的圆域内。 由文献 [ 15 ] 可知，在圆盘区域闭环极点需满足 [ − r X A X + q X X A T + q X − r X ] < 0 (7) 对于闭环系统(7)及给定的区域D，存在矩阵Q > 0和Y，通过(7)式可得 [ − r Q ( A + B F a K a ) Q + q Q Q ( A + B F a K a ) T + q Q − r Q ] < 0 (8) 可得 [ − r Q ( A + q I ) Q + B ψ a j Y ( ( A + q I ) Q + B ψ a j Y ) T − r Q ] < 0 (9) 其中j = 1，2存在可行解(Q，Y)，则 K a = Y Q − 1 。
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user: 3. 容错控制系统设计 3.1. 容错控制系统设计思想 系统(5)中在正常控制器增益K下，若特征值不在区域D，则需要切换可靠控制器进行容错控制，本文中利用PSO优化ELM参数，进行故障分类，对不同的极点信息进行分类。其原理图如图1所示。 图1. 容错控制原理图 图1中各向量为式(1)中的各参数，GJ为极点观测器，PSO-ELM为故障诊断器，K为正常状态反馈控制器， K a ( a = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ) 为公式(9)求出的第a条通道故障的可靠控制器。在该系统中，如果执行器发生故障，若极点分布在区域D中，则不切换相应的故障诊断器，若极点分布在区域D之外，则切换相应的可靠控制器。 3.2. PSO-ELM故障诊断器设计 根据ELM [ 16 ] 在故障识别中的应用，将闭环系统极点的数据采样分类，再利用不同通道的可靠控制器进行容错控制。本文在此基础上引入粒子群算法(PSO)，通过寻优的方式找到ELM的最优参数，ELM算法模型如图2所示。 图2. ELM模型图 3.2.1. PSO-ELM算法 ELM的参数采用的是随机生成的，虽然在速度上有明显的提高，但是精度却有所降低。粒子群算法 [ 17 ] 通过对鸟群个体以及群体的迭代来达到求解最优值，利用PSO算法的这一原理，确定ELM的连接权值和阈值的最优值。本文中的速度V的初始最大值为1，迭代的公式为 ν j z n + 1 = ω ν j z n + c 1 r 1 ( P j z b − x j z n ) + c 2 r 2 ( g j z b − x j z n ) (10) x j z n + 1 = x j z n + ν j z n + 1 (11) 其中：w是系数；c 1 和c 2 是加速值； x j z n 表示在n时刻个体j在z维区间的位置； ν j z n 表示在j时刻个体z维区间的速度； P j z b 是鸟群个体的最值； g j z b 是群体最优值。 3.2.2. PSO-ELM算法分类步骤 处理后的数据进入ELM模型，此时引入PSO算法，利用其寻优的特性，找到ELM模型中数据的最佳值，算法中的参数通过PSO算法求得最佳值，再利用ELM对数据分类，即可提高速度，还增加了分类的正确性。其模型处理的流程图如图3所示。 3.3. 极点观测器设计 故障闭环系统(5)运行时，极点无法直接得到，需要通过设计极点观测器来获取系统极点。 设故障系统(5)采样初始时间为 t 0 ，采样间隔为 Δ t ，采集 n + 1 个状态值，设 t = t k 时， z ( t k ) 为第k个状态值且 t k ≥ t 0 。可得第i个状态变化量为 Δ z ( t i ) = z ( t i ) − z ( t i − 1 ) ， Δ t = t i − t i − 1 ，由拉格朗日可得 Δ z ( t i ) ≈ z ˙ ( t i ) Δ t (12) 图3. PSO-ELM分类算法模型图 由式(3)和式(6)，可得 Δ z ( t i ) ≈ D f z ( t i ) Δ t (13) 假设矩阵 Δ Z = [ Δ z ( t 1 ) ， Δ z ( t 2 ) ， ⋯ ， Δ z ( t n ) ] ， z = [ z ( t 1 ) ， z ( t 2 ) ， ⋯ ， z ( t n ) ] Δ t 。若Z可逆，则得到系统矩阵 D f ≈ Δ Z Z − 1 ，将 D f 的极点进行处理，得到有序的极点数据。
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user: 4. 仿真 4.1. 网络控制系统实例 根据文献 [ 18 ]，针对Ncss存在的时延问题，利用上述故障诊断系统进行容错控制。对图4系统作如下假设： 图4. 网络控制系统结构图 1) 传感器采集周期为T，连续控制器事件驱动，且执行器的工作周期为 t 1 ， ⋯ ， t n (n为正整数)，记 T = ∑ j = 1 i t j ( t j > 0 ， j = 1 ， ⋯ ， n ) 。 2) 传感器与控制器之间和控制器与执行器之间的随机时延 t s c 、 t c a 。k个周期采样的时延 t k = t s c + t c a ≤ T 。当 t k ∈ [ T i − 1 T i ] 时，对系统(1)离散化为 x k + 1 = e A T x k + ∫ 0 T − T 1 e A s d s B u k + ∫ T − T i T e A s d s B u k − 1 (14) 3) 采用式(2)。以k~(k+1)采样周期为例，对网络控制系统的随机短时延问题进行分析建模。由于执行器的工作方式为时间驱动，并且执行器的执行频率比采样传感器小，假如在给定的采样周期k~(k+1)存在的时延为 t k ∈ ( T i − 1 ， T i ] ，即时延 t k 在执行器两个执行周期 t i − 1 、 t i 之间。由于执行器采用的是时间驱动，尽管执行器的执行信息发生改变，但执行器的状态并没有发生变化，需要等到新的执行周期开始，即当时间达到 k T + T i 时，才会改变控制状态。 对上述网络控制系统的假设，得到对式(1)的网络控制系统矩阵参数如下 A = [ 0 1 0.2 − 0.1 ] ， B = [ 0 1 ] ， C = [ 1 0 ] . 4.2. 网络控制系统故障模型 本文给定的LMI区域D是以2为半径，圆心在(-2，0)的复平面圆域内，满足系统的控制规律： K = [ − 1.0818 − 2.3294 ] 考虑到执行器发生故障时，对式(2)赋值如下， a = 2 ， f _ 1 = 0.1 ， f ¯ 1 = 4.0 ， f _ 2 = 0.3 ， f ¯ 2 = 4.8 。 在 k T + T i − 1 时，执行器发生时延故障，以故障增益 f 1 = 3.8 ， f 2 = 4.5 进行模拟。得到如图5所示极点分布图。 图5. 极点分布图 图5中，星状形状的代表无故障情况下的极点的分布，正方形的代表出现故障极点的分布，从图中可以看出部分极点已经跳出了圆域，形成不稳定极点。由此可见，发生故障时，影响网络控制系统的稳定性。 4.3. 可靠控制下网络控制系统故障模型 根据式(9)，给定的以2为半径，(-2，0)为圆心的LMI区域D中，设定执行器故障增益值 f 1 = 3.8 ， f 2 = 4.5 。式(6)中 K = [ − 0.1674 − 0.3381 ] 。以NCSS为模型，可得到如图6所示。 图6中，星状形状的点代表正常控制器下的极点分布，正方形的点代表可靠控制下的极点分布，通过设计的可靠控制器，可恢复系统的故障，相应的极点也可恢复进圆内。由此说明本文设计的可靠控制器是有效的。 图6. 正常控制器和可靠控制器闭环极点分布图 4.4. PSO-ELM系统模型 将闭环系统极点得到的数据，随机选取90组作为本次实验数据。验证隐含层节点数和PSO迭代次数对模型的影响。通过对ELM隐含层节点数及PSO迭代次数的设定，得到对比数据如表1所示。节点数为30，最大迭代次数为40次时，优化迭代结果如图7。 Table 1 Comparison of verification result 隐含层节点数 PSO 迭代次数 RMSE 20 20 0.58726 40 0.64209 50 1.3023 30 20 2.2391 40 0.56817 50 1.0403 表1. 验证结果对比 通过NCSS得到的数据，利用设计好的模型进行分类，在于其他的分类模型相比，此模型的误差仅为0.0266，得到如表2所示结果。仿真如图8所示。 图7. 优化迭代效果图 Table 2 Contrast of modeling method 建模方法 隐层节点 仿真误差 RMSE BP 30 0.6012 2.3012 ELM 30 0.0419 0.48837 PSO-ELM 30 0.0266 0.26056 表2. 建模方法比较 图8. PSO-ELM与ELM对比图 仿真中，ELM的节点数设定为30，PSO的惯性权重系数范围为(0.4， 0.8)，速度V的初始最大值为1，r 1 和r 2 的值是随机在(0，1)的范围内产生，使用PSO对ELM的连接权值w和阈值b寻优得到最优解，由图8可以看出，PSO-ELM与ELM相比，优化后的ELM在准确度方面得到了提升，进一步减小了误差，充分的说明PSO-ELM故障诊断器的可行性。 在故障增益为 f 1 = 3.8 ， f 2 = 4.5 情况下，系统的真实极点为[−1.9852， −0.4442]。为确定极点观测器的准确性，选取三千个不同时间初值，进行极点观测，观测的极点平均值为[−1.9802， −0.4431]，其相对误差分别为0.005，0.0011，误差几乎为0，因此极点观测结果比较准确。 同样的在故障诊断增益为 f 1 = 3.8 ， f 2 = 4.5 情况下，假设执行器第一条通道发生故障，对网络控制系统进行仿真，可以得到极点观测器的观测值为[−1.9845， −0.4437]，PSO-ELM分类器的输出为1，容错控制系统切换到K 1 可靠控制器。
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user: 5. 结论 在以线性定常系统为模型的基础上，针对执行器单一通道故障问题，以极点作为故障信息，设计了单通道可靠控制器、PSO-ELM分类器、极点观测器，实现对执行器不同通道的诊断和容错控制，并应用于网络控制系统随机短时延的实例中。实验结果表明，本文设计PSO-ELM分类器相比于传统的ELM，在故障诊断中分类准确度更高，其诊断结果切换相应的可靠控制器，提高了容错控制的精确度。
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user: 摘要 目的：探讨床上下肢锻炼对妊娠期糖尿病合并先兆早产孕妇的影响。方法：选取我院2018年1月至2019年12月因妊娠期糖尿病合并先兆早产入院保胎孕妇48例，按照入院顺序分为观察组和对照组，每组24例，对照组采用接受常规护理，干预组在常规护理基础下进行床上下肢锻炼。比较两组干预后的血糖控制水平、双下肢情况和心理状态；比较两组干预前后静脉使用子宫收缩抑制剂情况。结果：干预后观察组的血糖控制水平、大小腿围优于对照组，差异有统计学意义(P < 0.05)；干预后观察组孕妇焦虑、抑郁得分低于对照组，差异有统计学意义(P < 0.05)；两组干预前后静脉使用宫缩抑制剂剂量统计差异无意义(P > 0.05)。结论：床上下肢锻炼能有效改善妊娠期糖尿病合并先兆早产卧床保胎孕妇的血糖控制水平、双下肢及心理状态，安全有效。
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user: 1. 引言 二孩政策全面开放后，加之辅助生殖技术的发展，高危妊娠的人群逐年增多 [ 1 ]，妊娠期糖尿病和先兆早产都属于高危妊娠范畴，女性生育能力逐渐衰退，多种妊娠合并症并发及不良分娩结局的发生率不断升高 [ 2 ] [ 3 ]。有研究数据表明，高危妊娠发生率约为17.66%~58.88% [ 4 ] [ 5 ]。由于先兆流产、胎膜早破和早产等各种并发症，产前卧床休息作为临床上一种常见的孕期管理方式，高达95%的产科医生将其应用于限制孕妇活动 [ 6 ]。妊娠期糖尿病(gestational diabetes mellitus， GDM)的有效治疗手段是运动 [ 7 ]，当先兆早产孕妇合并妊娠期糖尿病时，长期卧床除造成GDM孕妇的生理负担之外，还会存在不同程度的心理负担 [ 8 ]，而相关的床上健康促进措施也缺乏研究，本研究对先兆早产合并妊娠期糖尿病孕妇坚持采用床上下肢锻炼，收效良好，现报告如下。