DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘 要 目的：编制大学生择业乐观偏差问卷，并检验其信效度。方法：通过查阅文献与问卷调查形成问卷，向543名被试发放问卷，回收有效问卷524份，数据用于问卷的项目分析、信度分析和探索性因素分析；向270名被试发放问卷，回收有效问卷249份，数据用于问卷的验证性因素分析。结果：大学生择业乐观偏差问卷包含10个项目，由积极事件与消极事件两个因子构成，两个因子共解释问卷总变异的49.928%；验证性因素分析显示问卷具有良好的结构效度(X 2 /df = 1.436， CFI = 0.934， TFI = 0.913， RMSEA = 0.042， SRMR = 0.044)；总问卷的Cronbach’s α系数为0.721，积极事件与消极事件两个因子上的Cronbach‘s α系数分别为0.795、0.736。结论：大学生择业乐观偏差问卷的信效度良好，质量水平达到心理测量学的使用要求。 关键词 :择业乐观偏差，大学生，问卷编制 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 许多研究表明，人们倾向于积极地看待未来(Weinstein & Neil， 1980; Robinson & Ryff， 1999)。虽然在某些情况下，个体认为自己比他人更可能经历积极事件的想法是符合现实的，但在群体水平上，这种带有乐观倾向的想法是有偏差的。Weinstein & Neil (1980)首先对这种现象进行了实证研究，并将这种现象定义为“不切实际的乐观主义”。在随后的研究中，他将这种不切实际的乐观主义称为乐观偏差，并将其定义为：“人们倾向于相信自己更可能经历积极事件，而他人更可能遭遇消极事件。”(Weinstein， 1983)。Taylor & Brown (1994)的研究指出，95%以上的人对各种不同事件的判断都有乐观偏差。已有研究表明乐观偏差影响着人们的疾病认知(Moritz & Jelinek， 2009; Laura， Mirko， & Tatjana， 2018)、创业投资(Coelho， 2010)等行为。余嘉元(2007)研究指出大学生在择业时，面临许多不确定性，因而也存在认知偏差。乐观偏差作为认知偏差之一，对职业决策也会产生一定的影响，张月和谭利(2014)使用自编问卷对师范院校大学生的职业决策困难的乐观/悲观偏差进行了研究，发现大学生在职业决策困难中存在乐观偏差。择业乐观偏差不仅会影响大学生当下的职业决策过程和结果，同时对其未来的职业生涯发展也会带来一定程度的影响，研究大学生的择业乐观偏差具有很强的现实意义。鉴于国内目前缺少相关测量工具的现实，研究基于心理测量学的严格程序，编制了大学生择业乐观偏差问卷，并检验其信效度水平，以期为大学生择业乐观偏差及相关研究提供有效的研究工具。 结合前人相关研究文献及职业决策具体过程特点，研究将大学生择业乐观偏差界定为：大学生在择业过程中相较于同年龄同性别等情况类似的他人，倾向于认为自己经历积极事件(如应聘上好的公司)的几率高于他人、遭遇消极事件(如面试失败)的几率低于他人。乐观偏差的测量有直接比较和间接比较两种方式。直接比较法要求被试估计与参照者相比自己经历某类事件的可能性，若被试对经历事件的可能性判断在积极事件中高于参照者而在消极事件中低于参照者，则表明被试存在乐观偏差。间接比较法是让被试进行两次判断，即先评定自己经历某事件的可能性(P1)，然后评定他人经历同样事件的可能性(P2)。当评定积极事件时，乐观偏差的计算是用评估自己经历事件的可能性减去他人经历事件的可能(P1 − P2)，而消极事件的计算则相反(P2 − P1)，如果差异分数大于0，则说明存在乐观偏差。与直接比较法相比，间接比较法让被试对自己和对照者分别进行判断，受评估者自我中心主义倾向的影响要低于直接比较。同时，有研究认为间接比较法是对乐观偏差更灵敏的一种测量方式。研究最后决定采用间接比较方式编制大学生择业乐观偏差问卷，由被试分别进行两次判断，使用两次判断的差值作为择业乐观偏差的量化指标。问卷采用11级(0~10)评分，0表示经历相关事件的几率为0，10表示经历相关事件的几率为100%。
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user: 2. 对象与方法 2.1. 对象 研究分两次施测：第一次施测数据用于信度分析、项目分析和探索性因素分析，在天津某高校发放纸质版问卷543份，回收后删除不合格问卷，共获得有效问卷524份，有效回收率为96.5%，其中男生190人(36.3%)，女生334人(63.7%)；第二次施测数据用于验证性因素分析，选取几所高校，发放纸质版问卷270份，回收后删除不合格问卷，共获得有效问卷249份，有效回收率为92.2%，其中男生117人(47%)，女生132人(53%)。 2.2. 方法 研究方法为测量法，统计分析使用SPSS21.0对数据进行项目分析、相关分析和探索性因素分析，使用MPLUS20.0进行验证性因素分析。 2.3. 问卷的编制与施测 2.3.1. 项目来源与问卷编制 考察大学生择业乐观偏差首先需要确定大学生在择业过程中可能出现的几个关键事件，包括积极事件和消极事件。基于乐观偏差的文献综述，在广泛查阅国内外有关乐观偏差文献的基础上，研究使用开放式问卷来获取大学生择业过程中可能遇到的积极事件和消极事件。开放式问卷针对两类被试群体，一类针对在校大学生群体，问卷题目如下：(1) 您认为在未来择业过程中可能发生的积极的正性事件有哪些？(请写出3~5个)；(2) 您认为在未来择业过程中可能发生的消极的负性事件有哪些？(请写出3~5个)；另一类针对大学毕业已就业群体，问卷题目如下：(1) 您认为在择业过程中可能发生的积极的正性事件有哪些？(请写出3~5个)；(2) 您认为在择业过程中可能发生的消极的负性事件有哪些？(请写出3~5个)。 向在校大学生和大学毕业且已就业群体发放开放式问卷。针对在校大学生群体，向天津3所高校发放240份问卷，被试样本涵盖了文科、理科一至四年级的大学生，回收问卷207份，回收率85%；针对大学毕业已就业群体，通过Email和现场发放纸质版问卷的方式选取天津市5家公司发放110份问卷，样本涵盖了生产加工、科技、教育、网络、餐饮等行业，回收问卷86份，回收率78%。最后共收回开放式问卷293份，剔除不合格问卷，有效问卷共255份。 对开放式问卷调查结果进行统计分析，概括归纳出择业过程中的积极事件共18种，消极事件共21种，最后分别选择频数最高的前7种。其中积极事件为：找到满意工作、得到他人大力相助、得到较好较多的面试机会、自身能力得到提高、及时获取招聘信息、有利政策的出台、招聘公平公正透明；消极事件为：找的工作不满意、上当受骗、遭遇招聘不公、遭遇意想不到的困难、失败带来的不利影响、就业竞争激烈、错失好的机遇。 在积极事件中，“有利政策的出台”不具有考查的实际意义，因政策出台具有广泛性，无法有效区别倾向于自身还是他人，故删除；“招聘公平公正透明”和消极事件中的“遭遇招聘不公”具有相对性，且重要性排名较靠后，因此舍弃此事件；消极事件中的“就业竞争激烈”已属近些年来众所周知的事实，因而不具有考查意义，故舍弃此事件；因积极事件中采用了“择业过程中自身会得到提高”，因此消极事件中舍弃与此事件相对立的“失败带来的不利影响(如遭遇打击、丧失自信)”。 经过筛选后的其余事件分别由两名心理学硕士生和一名心理学专业教授进行加工和润色，然后由一名文学类的研究生对语言表述进行把关，最终确定五个积极事件分别为：毕业后能签到一份非常满意的好工作、择业过程中会遇到他人大力相助、会得到较多较好的面试机会、择业过程中自身会得到很大提高、能及时获得有价值的招聘信息；五个消极事件为：毕业后找不到稳定工作而没有稳定收入来源、因经验不足而上当受骗(如遇到骗子公司或中介、传销等)、遭遇不公平(如走后门、拉关系等)而应聘失败、择业过程中遭遇别人歧视或故意刁难(如性别、党员、相貌、经验等苛刻要求)、错失了好机遇。 由于择业乐观偏差是被试与他人进行比较而得到的数据，而大学生所学专业的就业机遇不同，不同性别大学生的就业机遇也不同。因而选择大学生主要比较对象确立为同班其他同性别同学。问卷项目编排时，第一个原则是采用积极事件和消极事件交替的方式，避免顺序效应带来的误差；第二个原则是采用择业过程先后顺序性，即面试前、面试过程、最终面试结果。如“能及时获得有价值的招聘信息”排在最前，之后是“会得到较多较好的面试机会”、“择业过程中遭遇别人歧视或故意刁难”、“择业过程中会遇到他人大力相助”、“择业过程中自身(信心和能力)会得到很大提高”、“因经验不足而上当受骗”，最后是“毕业后能签到一份非常满意的好工作”、“毕业后找不到稳定工作而没有稳定收入来源”。题目设计时，呈现一个事件，然后提出问题一“你认为此事发生在自己身上的可能性有多大(P1)”，之后提出问题二“此事发生在与你情况类似他人身上的可能性有多大(P2)”。可能性选项采用0~10 (11点)计分，0代表肯定不会发生，10代表肯定会发生。P1和P2的差值之和表示偏差大小，差值总和得分越高表明择业乐观偏差越大。 2.3.2. 问卷的施测与分析 将正式问卷分两次发放，然后回收问卷，其中第一次测量数据用于问卷的项目分析、信度分析和探索性因素分析，第二次测量数据用于验证性因素分析。
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user: 3. 结果 3.1. 项目分析 使用临界比检验法对10个项目的问卷进行项目分析，首先得到每个题目的高分组(得分前27%者)与低分组(得分后27%者)，然后对每个题目高分组与低分组的平均得分进行独立样本t检验，同时计算了各项目与总分之间的相关。具体结果见表1。 表1显示，高分组与低分组在10个项目上的差异性均达到显著性水平，且各项目与总分的相关均达到显著性相关，相关系数在0.518至0.698之间，各项目区分度良好。 3.2. 因素分析 3.2.1. 探索性因素分析 使用第一次施测的样本数据(N = 524)进行探索性因素分析，结果显示：KMO值为0.818，Bartlett球型检验的值为1266.393 (df = 45)，显著性水平为0.000，表示适合因素分析。采用主成份分析法，以最大方差法进行旋转，按固定因子数为2进行抽取，得到由2个维度构成的10个项目的问卷。2个维度解释总方差变异为49.928%，10个项目共同度在0.3~0.7之间，具体内容见表2。 Table 1 An analysis of the items in the questionnaire of Undergraduate Students’ Career-Choosing Optimism Bia 项目 t 项目与总分的相关 1 21.789*** 0.521** 2 17.422*** 0.675** 3 20.188*** 0.698** 4 13.233*** 0.587** 5 19.536*** 0.571** 6 13.496*** 0.555** 7 17.011*** 0.568** 8 20.701*** 0.518** 9 17.492*** 0.610** 10 15.713*** 0.649** 表1. 大学生择业乐观偏差问卷的项目分析 注：**P < 0.01，***P < 0.001。 Table 2 The factor load of each item in the questionnaire of Undergraduate Students’ Career-Choosing Optimism Bias (N = 524 题目 因子载荷 共同度 积极事件 消极事件 1) 能及时获得有价值的招聘信息 0.808 0.662 3) 会得得较多好的面试机会 0.735 0.618 5) 择业过程中遇到他人大力相助 0.653 0.442 7) 择业过程中自身会得到很大提高 0.453 0.362 9) 毕业后能签到一份非常满意的好工作 0.653 0.471 2) 未及时获得招聘信息而错失良机 0.528 0.474 4) 择业过程中遭遇别人歧视或故意刁难 0.691 0.505 6) 遭遇不公平而应聘失败 0.645 0.430 8) 因经验不足而上当受骗 0.690 0.476 10) 毕业后找不到稳定工作而没有稳定收入来源 0.715 0.553 表2. 大学生择业乐观偏差问卷各项目因子载荷(N = 524) 3.2.2. 验证性因素分析 使用第二次测试样本数据(N = 249)进行二维模型的验证性因素分析，结果见表3。 Table 3 Fitting index of the two-dimensional model in the questionnaire of Undergraduate Students’ Career-Choosing Optimism Bias (N = 249 模型指标 X 2 /df RMSEA CFI TFI SRMR 二维模型 1.436 0.042 0.934 0.913 0.044 表3. 大学生择业乐观偏差问卷二维模型的拟合指数(N = 249) 表3数据显示，X 2 /df为1.436，CFI值为0.934，TFI值为0.913，RMSEA的值为0.042，SRMR的值为0.044，各项指标均达到心理测量学标准，两因素模型拟合度良好。 3.3. 信度分析 用施测的样本数据(N = 524)进行大学生择业乐观偏差问卷内部一致性信度检验，结果发现问卷总体的Cronbach’s α系数为0.721，积极事件与消极事件两个因子的Cronbach’s α系数分别为0.795、0.736。表明大学生择业乐观偏差问卷及其两个维度具有良好的内部一致性信度。
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user: 4. 结束语 尹天子等人(2017)的研究表明，不同的判断目标条件下，提示将来事件相关的现实因素会降低被试的乐观倾向，事件的现实因素影响着个体的乐观偏差。在职业选择的这种现实性问题面前，个体的乐观偏差可能会与普通生活事件中的乐观偏差程度有所不同。并且在择业过程中，个体对一些职业相关信息的获取不是完全客观的，个体对自身的估计也是基于自已的判断，这些都会造成取样偏差。当个体拥有的职业信息偏向积极时，个体的择业乐观偏差程度也会较高；反之则会较低甚至产生悲观偏差。 自Weinstein提出乐观偏差概念以来，乐观偏差被证实在许多领域中存在(王志英，葛世伦，&苏翔，2016；褚剑，秦璇，&方军雄，2019)。国内也有学者采用不同的问卷对不同领域中的乐观偏差进行了研究(王炜，刘力，周佶，&周宁，2006；沈潘艳&滕召军，2013；许年行，江轩宇，伊志宏，&徐信忠，2012)。但针对职业决策领域中的乐观偏差研究较少，且采用基于经验的自编测题的方式来研究，研究工具缺少信效度等心理测量学指标，其科学性与推广性不高。 通过对开放式问卷调查结果进行统计分析，确定择业过程中具有代表性的积极事件和消极事件，形成研究的初始问卷，然后分两次施测于较大样本量的大学生群体，对两批数据分别进行了项目分析、探索性因素分析、验证性因素分析和内部一致性信度分析，结果显示：最后形成的大学生择业乐观偏差问卷各项质量水平良好，可以作为大学生择业乐观偏差的测量工具，为未来大学生择业乐观偏差及相关研究提供工具支持。
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user: 摘 要 为深入了解2012~2019年国内关于社会主义核心价值观的研究热点与前沿动态，本研究借助于CiteSpace分析软件，以2012~2019年中国知网(CNKI)数据库收录的文献为研究对象，采用知识图谱展现形式对社会主义核心价值观研究文献进行可视化分析。分析结果显示：核心价值观、意识形态、思想体系、中国特色社会主义、大学生、思想政治教育、高校思想政治工作等是具有持续热度的研究方向；中国梦、新时代、习近平新时代中国特色社会主义思想、文化自信、文化强国、立德树人等是具有时代特色的研究热点。总体而言，我国学者关于社会主义核心价值观的研究以党和国家政策方针为指引，以新科技、新话语、新思想为重要元素，凸显出鲜明的先进性和时代性。 关键词 :CiteSpace，社会主义核心价值观，研究文献，可视化分析 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 习近平总书记指出，一个国家的文化软实力，从根本上说，取决于其核心价值观的生命力、凝聚力、感召力 [ 1 ]。培育和践行核心价值观，对提升全社会与全民族的凝聚力和向心力，维系社会秩序与社会生态，维护国家意识形态安全具有重要意义。本文对社会主义核心价值观既有研究文献进行科学地可视化分析，不仅能够系统呈现当前研究的“中心地带”与“无人区域”，亦能通过关键词的动态演变预测到未来研究的走向和趋势，对后续研究的深入提供了精准、科学的方向指引。
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user: 2. 研究方法与数据处理 2.1. 研究工具介绍 本文首先采用中国知网(CNKI)数据库自带的文献分析功能，对2012~2019年间社会主义核心价值观研究文献的年际分布情况进行初步的汇总。然后，使用陈超美教授基于Java平台研发的CiteSpace分析软件对核心作者群、核心研究机构群、关键词共现情况、高频与中心性关键词、关键词时序演进以及突现关键词等进行深度的计量学分析与可视化分析。 2.2. 研究数据处理 在中国知网(CNKI)数据库中，选择“高级检索”方式，将检索主题设定为“社会主义核心价值观”，检索时间范围限定为2012~2019年，文献来源类别勾选“CSSCI”，共检索到6010篇期刊文章(截止2019年10月4日)。但CiteSpace可视化分析软件对中国知网(CNKI)数据库的分析是以Title、Abstract、Author Keywords (DE)、Keywords Plus (ID)为特征词来源，因此，先前检索出的6010篇文献中不包含这四类特征词的文献无法进行可视化分析，必须手动将其剔除，否则会影响可视化分析的结果和图谱的分布。在剔除一部分期刊约稿、会议通知、机构宣传、期刊目录等无效文献后，共筛选出了5222篇有效文献用于后续的分析。
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user: 3. 社会主义核心价值观研究宏观趋势分析 3.1. 研究文献年际分布 在不同时期出版和发表的文献数量能够反映和体现出某一领域的具体研究样态 [ 2 ]。从研究文献年际分布情况来看(如图1)，2012~2019年间学界对社会主义核心价值观的研究保持着持续的关注度，平均年发文量在650篇左右。其中，2012年发文量为300篇，占总发文量的5.7%；2013年文献数量为413篇，占文献总数的7.9%，较上一年比重有所上升；2014年文献数量为877篇，是2013年发文量的2倍，占文献总量的16.8%，涨幅较为明显；2015年文献数量为1164篇，接近2013~2014年文献数量的总和，占文献总量的22.3%；2016年文献数量为862篇，与2014年发文量相近，占文献总量的16.5%；2017年文献数量为985篇，占文献总数的18.7%；2018年文献数量为933篇，与2017年发文量大体持平，占文献总数的17.9%；截止2019年10月4日，2019年发文量为476篇，占文献总数的9.1%。通过分析研究文献数量的阶段性变化曲线，可将整个研究过程划分为三个阶段：缓慢增长阶段(2012~2013年)，平均年发文量为356篇；井喷式增长阶段(2013~2015年)，年均发文量为967篇；平缓型增长阶段(2015~2019年)，年均发文量为798篇。 图1. 社会主义核心价值观研究文献年际分布 3.2. 文献来源期刊统计 在同一研究主题下，不同期刊发文量的差异凸显出期刊创办的导向和关注点，也能体现出期刊在某一领域的引领力和辐射力。本文将筛选出的研究文献导出为“Excel”文件，对2012~2019年间刊登社会主义核心价值观研究文献的期刊发文情况进行统计分析，制成表1。 本文检索到的5222篇社会主义核心价值观研究文献涉及马克思主义、教育、政治、文化、新闻传播、哲学、公共管理、法学、社会、宗教、文学、民族、影视、体育、艺术等多个领域，共被649种刊物收录，平均刊载论文8篇。刊文量排名前30位的期刊总刊载文量为2826篇，占总研究文献的54.12%。其中思想理论教育导刊、思想教育研究、学校党建与思想教育、中国高等教育、人民论坛、思想政治教育研究、思想理论教育为载文量排名前7位的刊物，刊文量均超过150篇。总体观之，社会主义核心价值观研究文献集中刊登在思想政治教育类期刊，产生了良好的集聚效应，为学者找寻最新研究动向搭建了平台。并且，其综合类期刊以及传播类刊物也刊登了较多社会主义核心价值观研究文献，为研究视角的扩展与研究成果的跨学科、跨领域传播打通了渠道。 Table 1 Statistics of the top 30 journals published in the 2012-2019 study of socialist core values research literatur 来源刊物(前30种) 刊文量(篇) 占比 来源刊物(前30种) 刊文量(篇) 占比 思想理论教育导刊 365 12.92% 求是 55 1.95% 思想教育研究 304 10.76% 道德与文明 55 1.95% 学校党建与思想教育 210 7.43% 探索 51 1.80% 中国高等教育 208 7.36% 毛泽东邓小平理论研究 47 1.66% 人民论坛 180 6.37% 中国广播电视学刊 47 1.66% 思想政治教育研究 160 5.66% 求实 46 1.63% 思想理论教育 159 5.63% 中国宗教 45 1.59% 广西社会科学 111 3.93% 湖北社会科学 44 1.56% 红旗文稿 90 3.18% 江苏高教 40 1.42% 党建 82 2.90% 社会科学家 39 1.38% 马克思主义研究 67 2.37% 理论月刊 39 1.38% 黑龙江高教研究 63 2.23% 传媒 37 1.315 中国特色社会主义研究 62 2.19% 理论视野 36 1.27% 学术论坛 57 2.02% 理论探讨 35 1.24% 科学社会主义 57 2.02% 伦理学研究 35 1.24% 表1. 2012~2019年刊登社会主义核心价值观研究文献排名前30位刊物统计
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user: 4. 社会主义核心价值观研究主体与平台的分析 4.1. 核心研究作者分布 本研究通过CiteSpace分析软件呈现社会主义核心价值观研究文献的作者合作图谱，如图2所示。 图2. 社会主义核心价值观研究文献作者合作图谱 由图可知，研究社会主义核心价值观研究的学者众多，但学者之间的合作关系并不紧密，即使产生了合作关系也是在有限的范围内，合作圈层相对较为狭隘。为了更为科学的界定社会主义核心价值观研究领域的核心作者，本文依据普赖斯定律计算公式确定该研究领域的核心作者，即“M = 0.749 × Nmax (其中Ｍ为核心作者最低发文篇数，Nmax为发文最多作者的发文篇数)” [ 3 ]。通过CiteSpace分析软件输出的分析结果可知，西南大学黄蓉生教授在社会主义核心价值观领域发文量最多，共发表17篇，由此得出Nmax = 17，M = 3.088127，即核心作者最低发文量不低于4篇。根据作者发文量统计结果，2169位学者中有黄蓉生、江畅、韩震、陈延斌、林伯海、柳礼泉、廖小平、王永贵、冯刚、李忠军、杨永志、王学俭、骆郁廷、浦玉忠、佘双好、肖贵清、黄明理等99名学者符合核心作者发文要求，如表2所示。 Table 2 Posts of core authors (post volume ≥ 4 序号 发文量 作者 序号 发文量 作者 序号 发文量 作者 1 17 黄蓉生 34 6 郑永廷 67 4 陈金钊 2 16 江畅 35 6 陈泽环 68 4 刘勇 3 15 韩震 36 6 杨建义 69 4 郝立新 4 14 陈延斌 37 6 杜玉波 70 4 李艳 5 11 林伯海 38 6 田海舰 71 4 李芳 6 11 廖小平 39 6 邱仁富 72 4 黄武 7 11 王永贵 40 5 柏路 73 4 李亚员 8 11 冯刚 41 5 石中英 74 4 李萍 9 11 李忠军 42 5 王凤祥 75 4 袁银传 10 11 杨永志 43 5 王越芬 76 4 赵虎 11 11 王学俭 44 5 杨兴林 77 4 左亚文 12 10 骆郁廷 45 5 张伟 78 4 陈蕾 13 10 浦玉忠 46 5 王志强 79 4 陈伟军 14 10 佘双好 47 5 郭婷 80 4 刘延东 15 10 肖贵清 48 5 陈顺伟 81 4 刘先春 16 10 黄明理 49 5 张国祚 82 4 房广顺 17 9 吴潜涛 50 5 李东坡 83 4 周建超 18 9 田旭明 51 5 孙兰英 84 4 陆林召 19 9 孙伟平 52 5 王永友 85 4 张少义 20 8 本刊记者 53 5 蒋红 86 4 刘新庚 21 8 周向军 54 5 张静 87 4 孙秀玲 22 8 项久雨 55 5 胡凯 88 4 陈锡喜 23 7 张纪 56 5 沈壮海 89 4 储著源 24 7 杨业华 57 5 邹绍清 90 4 张智 25 7 王磊 58 5 习近平 91 4 夏从亚 26 7 袁久红 59 5 陆卫明 92 4 李娟 27 7 翁淮南 60 5 曲建武 93 4 刘波 28 7 李建华 61 5 王泽应 94 4 刘峥 29 7 吴春梅 62 4 双传学 95 4 刘文韬 30 7 孟轲 63 4 林建成 96 4 刘奇葆 31 6 戴木才 64 4 陆树程 97 4 向玉乔 32 6 党评文 65 4 戴钢书 98 4 喻文德 33 6 梅荣政 66 4 张森林 99 4 冯颜利 表2. 核心作者发文情况(发文量 ≥ 4) 4.2. 核心研究机构分布 为揭示社会主义核心价值观研究领域的机构参与与机构合作情况，本文借助CiteSpace分析软件对研究机构之间的共现关系以可视化图谱呈现出来，如图3所示。由图可知，参与社会主义核心价值观研究的机构较多，且机构所处的位置遍布全国各地，无明显的地区差异。但从图3可以直观看出，机构之间的合作关系少且范围小，既有的合作关系亦突显出了明显的地域限制。 图3. 社会主义核心价值观研究机构合作图谱 通过统计分析数据可知，共有524家机构参与了社会主义核心价值观研究，从发文数量上看，武汉大学马克思主义学院发文量对多，高达98篇。为提升核心机构选定的精准度和可信度，本文根据普赖斯定律统计发文的核心机构，即N ≈ 0.749 × N max ，N为核心作者单位发表最低论文数，Nmax为最高产作者单位发表论文数 [ 4 ]。 从CiteSpace导出的机构发文统计表(表3)显示，524家机构中发文频次最高为98篇，即Nmax = 98，代入公式运算后得出N ≈ 7.41，取整数为8，由此得出发文频次在8篇以上的机构可称之为核心发文机构。从统计数据可知核心发文机构有62个，发文量排名前十位的机构分别为：武汉大学马克思主义学院(98篇)、中国人民大学马克思主义学院(67篇)、东北师范大学马克思主义学部(56篇)、清华大学马克思主义学院(44篇)、东北师范大学思想政治教育研究中心(43篇)、华中师范大学马克思主义学院(38篇)、河海大学马克思主义学院(38篇)、北京大学马克思主义学院(35篇)、北京师范大学马克思主义学院(32篇)、中国社会科学院马克思主义研究院(32篇)、兰州大学马克思主义学院(26篇)、西南大学马克思主义理论研究中心(26篇)、吉林大学马克思主义学院(24篇)。普赖斯定律还认为只有核心作者单位发文量约占总发文量的50%时，学科的高产作者单位群才可以形成 [ 4 ]。依据CiteSpace导出的统计结果可知，524家机构总发文频次为5222，其中62家核心机构发文总量为1182篇，占总发文频次的22.63%，远低于普赖斯定律制定的50%的标准值，由此可知社会主核心价值观研究领域的核心作者单位群尚未形成。
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user: 6. 研究结论 本研究借助于CiteSpace可视化软件对2012~2019年中国知网(CNKI)数据库中的文献进行了系统地量化分析与直观地可视化呈现，发现当前国内社会主义核心价值观研究已成绩斐然，但仍存在些许问题。 第一，中国知网期刊数据库发文量年际分布图表明，关于社会主义核心价值观研究成果丰硕，文献数量历经一段激增趋势后趋于平稳，逐渐进入“拔高”与“提纯”的阶段，正在经历由“重数量”到“重质量”的转型升级。第二，期刊发文机构统计图表明，学术界对社会主义核心价值观研究保持着持续的关注度，其中思想政治教育类期刊发挥着重要的引领作用，为优秀学术成果的传播提供了优质化平台。相对而言，其他专项刊物虽刊登了社会主义核心价值观研究文献，但数量相对较少，影响有限，为了防止出现“栏目藩篱”，应进一步创新期刊栏目，优化刊载内容，为社会主义核心价值观培育路径的探索开辟通道。第三，核心作者共现图谱显示，截止目前，学术界已涌现出一批研究社会主义核心价值观的领军人物，创造了丰硕的理论成果。不足在于学者之间虽有一定的合作关系，但这种合作具有较为鲜明的地域限制与领域限制，并未形成跨学科、跨领域的开放型合作网络。第四，核心机构统计表显示，当前524家发文机构中，有62家核心机构发挥了良好的引领作用，但尚未形成明显的核心作者单位群。并且，这些机构内部的合作关系并不密切，尚需推动各研究机构之间的经验交流与深度合作。第五，关键词共现知识图谱、关键词突现图与关键词时序分布图显示，2012年的研究视角较为宏观且相对集中，主要偏重于方向性问题的探究，在整个研究进程中具有统领性。在2013~2019年，学界研究趋向于分散化，视角更为多元化、新颖化、微观化，但其较为显著的问题就在于存在大量的重复性与解说式研究，对社会主义核心价值观培育创新路径的研精覃思则较为匮乏。 综上所述，学界对社会主义核心价值观的研究遵循着理论创新的根本规律，即“随现实社会的变化而变化，随育人要求的提升而提升”，始终沿着时代发展脉络而演进，凸显着鲜明的时代特色。但是，社会主义核心价值观作为与时俱进的理论精髓，其在社会存在与社会意识的矛盾运动中不断促动自我革新，赋予自身以新的内涵与使命。这意味着，对社会主义核心价值观的研究只有“进行时”，没有“完成时”，这是理论发展的内在规律，也是实践深化的必然要求。
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user: 摘 要 本文提出了一种基于计算机应用技术的智能道路环境监测实验平台，该系统集成了数据加载模块、数据处理模块、CRID集群云计算模块、仓库模块、移动计算模块以及CPU影像卡。传感器数据的处理和汇聚是通过软件代理来实现的。数据聚合在服务器集群中实现。在移动系统中，利用地理信息技术检索、可视化监控和智能分析的结果，利用深度机器学习方法进行智能分析和预测的任务，可以为驾驶者制定最佳路线，通知驾驶者在路上可能遇到的风险，同时方便监控者优化交通运输线路和客流，减少紧急风险，从而在出现问题时可以及时的做到提醒警方、紧急服务、救护车、维修及其他服务。 关键词 :道路监测，多代理框架，智能交通，光电监测 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 随着公路基础建设的不断完善，对整个公路的总体服务质量也提出了更高的要求。因此建设标准化、智能化、互动化的公路智能综合监控系统的需求越来越迫切。智能道路环境监测系统是“智能交通系统”，简称ITS (Intelligent Transportation Systems)的一个重要组成部分。系统通过对海量的视频数据进行及时准确的分析和理解，实时获取交通基本数据，对交通拥堵和交通事故进行预测，实现道路交通中异常行为的智能识别、提前发现和自动报警，从而减轻交管监控人员的工作负担，提高监测准确度，使城市道路交通管理工作更加有效。 在现有技术中，仅通过简单的摄像头、数据库、网关以及显示终端组成的监控系统对道路环境进行监控，并不能实现对数据的自动化处理，增加人力支出的同时更容易出现由于人为失误而导致的数据丢失或者数据错误，难以很好实现智能交通三大目标：1) 提高道路安全，减少交通事故，缩短由于交通事故(包括车辆故障)所引起的延误；2) 提高高速公路的通行能力，优化交通流量，提供一个更有效的交通道路系统；3) 提高车辆通行的速度，降低机动车车辆排气污染，改进行驶环境对汽车驾驶员产生的感受，提高交通运输效率 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。 针对现有技术的不足，本论文提供了一种基于计算机应用技术的智能道路环境监测实验平台。该平台运用先进的传感技术、监控摄像技术、通讯技术和计算机技术，组成一个多功能全方位监控的高智能化的处理系统。解决了在现有技术中，仅通过简单的摄像头、数据库、网关以及显示终端组成的监控系统对道路环境进行监控，并不能实现对数据的自动化处理，增加人力支出的同时更容易出现由于人为失误而导致的数据丢失或者数据错误，难以很好的为道路使用者提供资讯及安全的问题 [ 4 ] [ 5 ]。平台所采用的集成智能数据采集终端允许在自动模式下修复道路运输基础设施物体上的事故，收集和积累传感器数据。许多集成智能数据采集终端接收到了大量的数据，无法被人实时处理。集成智能数据采集终端可以识别照片和视频流中的物体，测量车辆在控制区的速度，自动捕获并保存违章者的照片，识别车牌，收集并传输数据到数据中心。
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user: 2. 智能道路环境监测实验平台总体设计 智能道路环境监测系统作为智能交通实施的一部分，将进一步改善公路交通管理的社会效果，使得各个交通子系统更好的协调工作，达到人、车、路协调运行的目的，提高道路利用率，改善交通秩序，加强交通管理者的执法力度和管理。本论文所研发的基于计算机应用技术的智能道路环境监测实验平台总体设计如图1所示。 图1. 实验平台总体设计 如图2所示，基于计算机应用技术的智能道路环境监测实验平台地面平台采用的是最先进的集成智能数据采集终端。该终端集成了闭路电视摄像机CCTV和光电雷达车辆探测器。其中光电雷达车辆探测器采用近红外MPPC (硅光电倍增管)，在905 nm处具有较高的探测效率，尤其是使用TOF测距法的长距离测量，响应速度快，工作温度范围宽，适合各种场合下的激光雷达应用 [ 6 ]。 图2. 终端：(a)闭路电视摄像机；(b)硅光电倍增管；(c)智能数据采集终端 集成智能数据采集终端没有实时智能分析与预测的能力。为此，需要建立一个异构的传输环境，以便配合物和安全感知的高效传感器数据传输到数据中心。异构网络是通过无线传感器网络(WSN)、蜂窝网络、wifi网络、卫星网络等技术来实现的 [ 7 ] [ 8 ]。前端采集的监测数据通过网络子系统的传输，信息存储在云存储中，并被各种类型的业务处理服务器进行数据处理，实现如下功能：1) 交通状态监测：监测公路上到的交通流量、速度、道路占有率等实时交通信息，通过交通信息发布子系统发布各种动态交通信息，也可发布市政施工等交通静态信息。2) 异常事件检测，通过交通数据分析，运用人工智能算法，对视频检测区域外的道路情况进行判断，分析是否有交通事故发生。3) 交通信息发布：通过广播、短信或者设置在位于公路关键位置的面板显示当前相关路段的交通信息，通知驾驶员前方的交通情况和行驶时间，实时通知驾驶员前面的交通拥挤状况。
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user: 3. 智能道路环境监测业务设计与实现 本节详细智能道路环境监测业务设计与实现。首先根据智慧交通的内涵分析智能道路环境监测系统的功能需求，并在其基础上明确基于计算机应用技术的智能道路环境监测实验平台需要实现的业务处理。然后介绍在基于代理技术所设计的云、雾和移动计算的三层业务处理模型。最后对业务处理模型中每个层次的实现方法进行细化描述。 3.1. 系统功能和业务分析 根据智慧交通的内涵可知，智能道路环境监测系统需要实时监控公路上的交通情况，并对汽车驾驶员提供秒级的交通信息。由此进一步分析，智能道路环境监测系统的功能包括：1) 提供实时的交通信息，提供前进方向的交通状况或者事故警告；2) 对交通事故的快速响应，可以对交通事故地点进行快速定位并报警，在最短时间内使交通再次恢复正常通行；3) 将交通拥挤减少到最低限度，大大缩短从事故检测到事故处理完的时间，使交通拥挤减少至最低限度；4) 提高道路安全性，以最快的方法移去道路上的障碍并清理事故现场，直到保持交通自由畅通，享有更安全的行驶环境。 在功能分析的基础上，本论文设计基于计算机应用技术的智能道路环境监测实验平台需要实现的业务处理主要包括： 1) 收集所有监测区域的交通流参数数据，并通过通信通道传送到数据处理中心； 2) 车辆按需检测和跟踪，在地图上可视化其运动路线； 3) 处理有关违规行为的照片和录像材料； 4) 在一段时间内积累和处理犯罪统计数据，以查明和分析各种事实上的影响对违法行为和道路事故变化的依赖关系(天气条件、交通量、维修工作、城市事件、时间、季节因素等)； 5) 对道路交通基础设施中的关键区域和“瓶颈”及其对交通状况变化的依赖进行空间分析，并在地图上进行可视化； 6) 智能数据挖掘和道路交通状况预测，为改善交通安全做出决策。 3.2. 三 层业务处理模型设计 为了实现给定的业务功能和逻辑，本论文研发的基于计为算机应用技术的智能道路环境监测实验平台包括数据加载模块、数据处理模块、CRID集群云计算模块、仓库模块、移动计算模块以及CPU影像卡，CPU影像卡采用CUDA作为运算平台，数据处理模块采用雾技术对数据进行处理。 在具体业务处理模型设计中，针对空间分布对象和过程的监控过程中获取的传感器数据，基于代理技术，设计了云、雾和移动计算的三层业务处理模型，如图3所示。代理技术是用于分布式数据处理的统一计算资源 [ 9 ]。代理是在路由器上运行，实现存储、数据保护、传输和仓库装载功能的代理。代理响应请求，决定数据处理功能的选择，克隆并迁移到其他网络节点。代理的一个特征是行为实现，行为是由实现传感器数据处理步骤的数学函数决定的。 图3. 三层业务处理模型 在雾计算层，首先进行数据收集，通过轮询响应资源的源数据可以被终端传感器节点调用，终端传感器节点将源数据通过路由器进行数据清洗并进行适当的图像处理，并经过GSM/GPRS设备将源数据分别上传至服务器以及数据仓库内存储。 在云计算层，服务器将雾计算层上报的数据进行数据挖掘，并利用深度模型进行数据分析和预测，通过各个代理程序实现响应的交通分析、交通预测和事件处理功能，同时工作网点将数据发送至使用者设备。 在移动计算层，终端用户的移动设备采用远程代理的功能，利用地理信息技术检索交通环境监测数据，并利用可视化界面获得监控和智能分析的结果。 3.3. 三 层业务处理模型实现 在雾计算层，传感器数据的处理和汇聚是通过软件代理来实现的。代理和代理的功能被定义为确定传感器数据处理的动作和选择响应新兴事件的行为的功能。该系统的功能是由一个代理来实现的，它执行数据收集、清理、集群、比较时间序列、检索数据以进行可视化、准备图表和报告、生成移动客户端的通知。为了积累统计数据和支持决策，该系统使用了一个特殊的代理来远程轮询照片-视频固定复合体和自动上传数据。代理从视频流收集和下载照片和帧等数据，以及关于流量参数的各种传感器数据。 如图4所示，具体业务流程实现时，采用设备数据轮询代理，按地理区域和类型分隔。来自设备传感器的数据轮询由来自不同区域的代理使用snmp协议执行。直接保存事件日志的代理。每个综合体维护一个本地数据库，在日志文件中记录事件。许多本地数据库表示分布式分层数据。仓库。代理保存车辆通道日志文件、交通违规日志文件、用于设备诊断的遥测参数日志文件等。通过轮询响应资源的源数据可以被终端传感器节点调用，终端传感器节点将源数据通过路由器进行数据清洗并进行适当的图像处理，并经过GSM/GPRS设备将源数据分别上传至服务器以及数据仓库内存储。 图4. 雾计算层业务处理实现 在云计算层，数据聚合和处理是在服务器集群中实现，它涉及使用软件代理进行数据收集、数据挖掘和预测，以及通过移动和导航设备向道路用户通报道路交通情况。在服务器集群中，主网点将综合指标分至工作网点并将XML性质存储于数据仓库内，工作网点将数据处理成XML结果发送至服务器，同时工作网点将数据发送至使用者设备。 如图5所示，具体业务流程实现时，在云计算层，服务器将雾计算层上报的数据进行数据挖掘，生成一个逗号分隔值(CSV)文件，其中包含具有给定期间内所有冲突参数的行。它是分布式数据库的一个元素。许多CSV文件在不同的设备上形成了一个分布式超表，汇总了一段时间内的违规数据。并利用深度机器学习方法进行智能分析和预测的任务。利用深度模型进行数据分析和预测，作为预测模型，从而合成了一个混合神经网络，神经网络的结构适合于光雷达组合体的工作诊断和预测，以及道路交通事故的分析和预测。例如，将一个月内从综合大楼收集的卸货数据与气象数据进行智能分析，以揭示道路事故数量和严重程度的变化模式。道路基础设施的类似部分是根据交通事故的数量和类型来确定的。这些区域的聚类允许定义最紧急的区域。在时间序列的智能分析过程中，确定事件数与平均指标的异常偏离的时间间隔。通过各个代理程序实现响应的交通分析、交通预测和事件处理功能，同时工作网点将数据发送至使用者设备。 移动计算层作为和终端用户交互的末端层，通过终端用户的移动设备采用远程代理实现功能。它们允许在标准浏览器中以图形、表和仪表板的形式显示历史、当前和预测数据。该数据对应于该复杂位置的轮询时间和地理坐标。 如图6所示，具体业务流程实现时，在移动系统中，利用地理信息技术检索和可视化监控和智能分析的结果。执行云计算层数据拉取代理，按地理区域和类型(设备Cordon-temp、Krisp、Parkon等)分隔。数据拉取由来自不同区域的代理使用snmp协议执行，分别形成短信数据和HTML数据。用于数据中心和移动设备上的计算机上的数据可视化的代理。各种php和javascripts的代理形成了一个分布式的内容可视化管理系统。它们允许利用地理信息技术检索交通环境监测数据，并利用可视化界面获得监控和智能分析的结果，并提供出行规划、事件手动上报，事件通报展示，异常事件处理等功能。 图5. 云计算层业务处理实现 图6. 移动计算层业务处理实现
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user: 4. 实验结果 本论文开发的智能道路环境监测实验平台是在控制路段事故统计数据处理的基础上，用于交通事故的预测。根据单位时间内交通流量、道路交通事故数量、控制区域内气象指标，实施了一种预测道路交通事故的方法。 在分析如何利用位置和时间信息进行交通事故推理之前，需要一个合适的数据结构。在分析这些时空数据时，本论文使用矩阵数据结构。具体的在时间维度上，为了匹配交通事故数据的时间间隔，我们选择1小时作为时间间隔，将一天分成24个切片。对于空间维度，我们选择Δd = 0.004纬度和经度Δd = 0.005地图。因此，对于矩阵中的每个元素，我们都有一个时间指标t和区域指标r。这样我们就得到了网格数据。 进一步选择5个区域作为交通事故分析区域，安装集成智能数据采集终端。为了积累统计数据、空间分析和智能分析、综合图表和报告以支持决策，该系统采用了代理程序远程轮询违规和道路事故的数据。 为了确定异常的原因和事件的预测，在类似的时间间隔内收集控制区车辆流量的速度和密度变化，气象数据(温度、大气压、降水)。数据以事件时间序列的形式存储。在智能分析和预测方面，采用深度学习神经网络作为模型。所采集的数据作为神经网络训练的输入参数。神经网络第一层神经元数设为18，规则数设为9。对网络进行训练后，对道路交通事故进行预测。 实验结果如表1所示，通过对每一个时段的预测平均误差进行分析可知，最大值为下午四时的事故预测，由于该时段交通较为复杂，事故发生影响因素较多，预测误差为9%，显然进一步通过特征工程，引入新的影响因素，可以优化预测模型降低预测误差；最小值为夜晚九时的事故预测，由于该时段交通流量较小，事故发生数量少影响因素也较简单，论文中所采用的特征，能够基本上覆盖所有可能的影响因素，预测误差为5%。所以，本论文采用的监测平台和深度学习模型使确定事故数量与交通变化和受控路段温度状况之间的关系成为可能，神经网络和预测系统为预测模型提供了足够的精度。 Table 1 Prediction results of road traffic accident 区域id 上午9时 中午12时 下午4时 夜晚9时 实际事故数 预测事故数 实际事故数 预测事故数 实际事故数 预测事故数 实际事故数 预测事故数 区域1 9 8 12 13 8 7 5 6 区域2 2 2 5 4 0 1 1 1 区域3 4 3 7 6 4 3 1 1 区域4 2 2 3 3 1 1 0 0 区域5 7 7 15 13 8 8 2 2 预测误差 7% 8% 9% 5% 表1. 道路交通事故预测结果
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user: 5. 结论 本文提出了一种基于计算机应用技术的智能道路环境监测实验平台，通过数据加载模块、数据处理模块、CRID集群云计算模块、仓库模块、移动计算模块以及CPU影像卡的配合使用，于驾驶者而言，系统可以为驾驶者制定最佳路线，给驾驶者提供一个事先指定的目的地的导航，同时通知驾驶者在路上可能遇到的风险(从而增加道路交通安全)，同时可以在驾驶者不知道去哪时提供目的地的建议。 同时，通过数据加载模块、数据处理模块、CRID集群云计算模块、仓库模块、移动计算模块以及CPU影像卡的配合使用，于监控者而言，可以提供不同道路的资讯及安全程度，从而选择不同程度的监控手段，同时方便监控者优化交通运输线路和客流，减少紧急风险，从而在出现问题时可以及时的做到提醒警方、紧急服务、救护车、维修及其他服务。
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user: 摘 要 介绍了高锰耐磨铸钢数据管理系统的总体结构、数据库及主要功能模块的设计与实现。应用JavaEE多层分布式模型进行该系统的开发，此模型主要包含客户层、Web层、业务层及数据访问层四个部分。高锰耐磨铸钢的基础数据通过试验手段获取，该系统可对常用高锰耐磨铸钢材料的数据进行有效的分类管理，并提供了一种便捷的查询功能，能够快速查询高锰耐磨铸钢材料的性能和工艺等信息。 关键词 :高锰耐磨铸钢，数据库，JavaEE 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 高锰耐磨铸钢是一种使用历史悠久的耐磨材料，在冶金、矿山、建材、化工等工业中应用量大、面广 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。材料数据库对于工程设计和智能化生产是不可或缺的重要工具，如在铸造的CAE系统中，利用数据库调用高锰钢的热物理性质(液固相温度、凝固潜热、导热系数、石灰石砂的物理性质、砂型的透气性、铸件与铸型之间的换热系数)以及各种铸造工艺参数等。 相对完整的高锰耐磨铸钢数据库，应该包括高锰耐磨铸钢材料的基本组分、材料的物理和力学性能、各种典型热处理状态下的组织，便于设计人员查询和使用 [ 4 ]。利用数据库技术建立高锰耐磨铸钢数据库系统，用于系统地存储和管理材料信息，为多种材料的查询奠定基础。另外，随着后续对各种材料的物理和力学性能进行的测试，不断地扩充数据库的基本数据。但目前这样的数据库十分缺乏，特别是采用来自第一手的试验数据，自行开发的数据库系统更为少见。本课题主要是应用了JavaEE多层分布式模型开发一个包含了多种高锰耐磨铸钢材料数据的数据库系统。
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user: 2. 系统开发采用的相关技术 2.1. JavaEE多层分布式模型 多层分布式模型是JavaEE的经典结构模型，主要包括客户层、Web层、业务层和数据访问层四个部分。利用该模型开发高锰耐磨铸钢材料数据管理系统，不仅安全可靠，实用性高，并且通过统一的开发平台，可以降低开发系统的复杂性 [ 5 ]。JavaEE多层分布式模型结构如图1所示。 图1. JavaEE多层分布式模型结构图 2.2. 客户层 客户层即客户端，实际上是一个不具备处理业务逻辑和访问数据库功能的Web服务器。它只起到给用户提供动态页面的作用，也称为Java Web应用程序。 2.3. Web层 Web层是连接客户端和业务层的关键。终端用户利用客户端输入的数据通过Web层输送到业务层，业务层接收数据并进行处理，并将结果再次通过Web层反馈给用户。Struts 2是Web层的组件之一。Apache Struts 2最初被称为WebWork 2，它是一个简洁的、可扩展的框架，可用于创建企业级Java web应用程序。设计这个框架是为了从构建、部署、到应用程序维护方面来简化整个开发周期。它采用WebWork的设计思想，是当前应用较广的MVC架构 [ 6 ]。Struts 2的处理流程见图2。 图2. Struts 2处理流程 当用户的发出请求，核心过滤器将请求转发给调用请求映射，它负责识别当前的请求是否须要Struts2做出处理。如果须要Struts2处理，则建立一个代理器。它从配置管理器得到要执行的动作、相关的拦截器以及全部可能使用的结果信息后，调用器对象描述了动作执行的全过程。拦截器的执行被分成两部分，一部分在动作之前执行，一部分在结果之后执行。依据执行方法返回的结果，到struts.xml中匹配选择一个页面。依据结果找到页面后，在页面上通过Struts2自带的标签库訪问须要的数据，并生成页面。调用器对象执行完成后，游览器发送回复，向客户展示结果。 2.4. 业务层 业务层的功能是处理应用的业务逻辑，管理事务，以满足不同领域的需求，并与数据访问层和表现层交互。 Spring架构是如今业务层使用最为广泛的框架。JavaEE多层应用程序的开发可以通过Spring架构中的控制反转(IoC)和面向切面编程(AOP)两种机制达成。另一方面，由于Spring本身是一个由多个相互独立的子架构组合而成的整合架构，当现有架构方案被替换时，系统的其他架构依旧能正常工作，这使系统维护和修改的工作量在很大程度上得到减少，降低了系统的开发成本 [ 7 ]。 2.5. 数据访问层 在数据访问层中，Java对象和关系数据之间的转换通过对象/关系映射技术(ORM)完成。该系统使用的是ORM技术中的Hibernate模型。 Hibernate作为开放源代码的对象关系映射框架模型，能够简化开发过程，通过对JDBC进行轻量级的对象封装，使开发人员可以利用对象编程思维来进行数据库修改。Hibernate在处理表关联时，可以使用SOL语言来执行数据库的CRUD操作，也可以使用HQL查询语言进行查询 [ 8 ]。当数据库中数据发生变动时，只需改变配置文件中的数据源属性，不需要对数据访问对象代码进行修改，使得系统的部署和移植得到极大的简化。数据库中数据的读取、查询和更新都由Hibernate完成，除此之外还提供了诸如事务管理、实体管理等功能。 2.6. 数据获得的基本试验方法 表1为该高锰耐磨铸钢数据库系统获取基础数据的一些试验方法。 Table 1 Test method for obtaining basic data (all in accordance with the latest published standards 数据类别 试验方法或设备 原理或参照执行标准 力学性能 材料试验系统Instron 8801 GB/T228金属材料室温拉伸试验方法 GB/T230.1金属材料洛氏硬度试验 GB/T4338金属材料高温拉伸试验方法 GB/T4340.1金属材料维氏硬度试验 GB/T7314金属材料室温压缩试验方法 GB/T231.1金属材料布氏硬度试验 GB/T22315金属材料弹性模量和泊松比试验方法 GB/T18449.1金属材料努氏硬度试验 导热系数 导热系数测定仪(LFA 447) ASTM E1461-07 Standard Test Method for Thermal Diffusivity by the Flash Method 密度 密度测定仪(IDECO) 阿基米德原理 潜热 量热仪(PC409) ASTM E 793-06 Standard Test Method for Enthalpies of Fusion and Crystallization by Differential Scanning Calorimetry 液相线，固相线 差热分析仪(PC409) JB/T 6856 冲击功 示波冲击试验机(RKP450) GB/T229金属材料夏比摆锤冲击试验方法 微观组织 金相显微镜和电子显微镜 日立8020操作规程 热膨胀 膨胀仪(DIL 402 PC) DIL 402 PC操作规程 表1. 获取基础数据的试验方法(均按照最新发布的标准)
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user: 3. 数据管理系统总体设计与实现 3.1. 系统的功能分析 通过需求分析，得到数据管理系统的功能需求，系统用例见图3。 根据数据管理系统的功能需求，设计了普通用户和系统管理员两类用户，系统能够分别提供给两类用户不同的使用功能。系统管理员除了具有普通用户的一些常规操作权限以外，还具有另外一些特殊权限。 3.1.1. 普通用户 1) 登录系统 2) 管理个人帐号、密码 3) 根据材料编号查询材料的各项参数和性能 3.1.2. 系统管理员 系统管理员除了具有普通用户的权限以外还具有以下特殊权限： 1) 处理材料数据管理系统中的数据 2) 管理材料系列信息 3) 管理用户信息 4) 管理系统角色信息 图3. 系统功能图 3.2. 系统结构设计 根据系统功能分析得到的系统功能模块结构图，见图4。 3.3. 系统数据库设计 3.3.1. 系统数据库概念模型设计 高锰铸钢材料数据管理系统需要对合金在不同的处理工艺、物理参数等条件下的性能数据进行管理。经过需求分析得出，每一种型号合金的各种性能，可以描述为数据库系统概念模型中诸多“合金特性”的多个单值属性和多个多值属性。每个多值属性为一个实体。数据库中各实体之间的关系见图5。 3.3.2. 系统数据库逻辑模型设计 数据库逻辑模型设计就是将概念模型转换为与DBMS(数据库管理系统)相对应的数据模型。本系统采用的DBMS是关系模型RDBMS。因此，要将上面的概念模型转换成一系列的二维表，共九张表鉴于篇幅，这里仅列出拉伸强度表，如表2所示。 图4. 系统功能模块结构图 图5. 高锰铸钢材料数据库概念模型 Table 2 Tensile strengt 列名 数据类型 长度 合金牌号 Varchar 100 抗拉强度 Varchar 100 厚度 varchar 20 数值 Varchar 20 备注 Varchar 200 表2. 拉伸强度表 3.4. 系统功能模块设计与实现 系统实现了登录、查询和数据处理等功能。 3.4.1. 系统登录功能模块 在系统登录模块中，设置了普通用户权限和管理员权限。普通用户仅有常规的查询和管理个人账号的权限，系统管理员不仅可以处理修改系统中各类材料系列数据、还能对系统角色和其他用户的用户信息进行统一管理。登录界面如图6所示： 图6. 登录界面 3.4.2. 管理员功能模块 在管理员功能模块中，管理员可管理用户信息以及添加、修改和删除材料数据等功能，如图7和图8所示。 图7. 管理用户信息 图8. 材料信息处理界面 3.4.3. 普通用户功能模块 在普通用户模块中，普通用户可通过下拉菜单选择材料的系列和牌号等，可查询相关数据，如图9所示。 图9. 用户选择系列、牌号窗口