DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 基于JSON集成中间件的方案设计与实现 4.1. 查询处理器模块设计 当应用层客户提交查询请求时，这时的请求是全局模式下的请求，被传到中间层经过翻译再传到底层的数据层。同样的过程，查询的结果按照相反的步骤提交给用户。如图3是查询处理器模块的基本处理流程。 图2. JSON集成中间件体系结构 1) 查询生成 户提交查询请求，对查询请求语法上的验证。在进行语法验证时，采用使用JSON Schema模式验证，最后形成全局查询语句。 2) 查询重写 查询重写，就是对查询的在次处理，也就是全局查询子查询的过程。 本文提出了一个简单的算法如下： 输入：Qg (全局查询) 输出：Qs (子查询)，Qs = {Qs1，Qs2，…… Qsn} 算法的具体描述： a) 首先输入Qg，对Qg进行子句分离。在分离的过程中参照FLWOR表达式中的F、R、W。最后保存分离结果。代码如下图4。 b) Where句子的处理：依据where $x.project_type eq 1的查询条件的布尔值。 c) for子句的处理：依据$x in collection赋值变量，由通过JSON-LD描述的两者的映射规则。 d) return子句的处理：return {“num”:$x.project_num……}将返回的结果进行结构的构造，并对这些内容进行条件约束。 图3. 基本处理流程图 图4. FRW代码 3) 查询CBO (Cost-Based Optimization)优化器 在对数据查询处理模块时，需要考虑两个问题。一是如何做到用户提交全局查询后，中间件返回的查询结果时，这个过程中响应时间尽可能的短。二是如何使得查询处理数据这块的代价和最小 [ 6 ] 。 4) 选择性复制器 选择性复制器就是有选择的对部分查询数据，复制到指定的存储空间，以方便后期的其它用户对数据的查询使用，来减少数据查询时间。 5) 查询执行器 它的作用是负责查询计划的执行。Wrapper对各种异构数据源进行包装处理，以方便数据的查询。而查询执行器发出请求后，并将经过处理的结果返还给查询执行器。由查询执行器则参考优化后的查询计划进行查询的执行，最后请求工作。 6) 查询处理器 把JSON源文件以及JSON Schema文件，通过结果处理器，最后形成新的文件返回给客户端。这个文件就是基于JSON的结果文件。 4.2. 包装器模块设计 Wrapper主要由两个模块组成：查询转换器和结果转换器。Wrapper主要对底层数据源进行包装处理过程的结构如图5所示。 Wrapper主要由查询转换器和结果转换器构成：1) 查询转换器：中间层将分解后的子查询，发送给向Wrapper。Wrapper接收到JSONiq子查询后，调用查询转换器对JSONiq子查询处理为针对底层数据源的JSONiq子查询。如底层数据源是来自SQL数据库，则转换器把子查询转换为SQL可以识别的子查询。2) 结果转换器：它接收底层SQL对查询处理的结果，再对并把这些查询处理结果进行转换，最后生成JSON数据格式的文件。 4.3. 本体库模块设计 Ontology库的设计包括两方面。一是模式集成问题的设计，如：Global Schema到Export Schema、Export Schema到Local Schema映射。二是在数据集成中，异构性的解决，这里主要解决的是语义上的异构问题。 Ontology (本体)是概念模型的明确的规范说明 [ 7 ] 。上述的这个定义是对Ontology经典的定义。由于Ontology可以精确的对领域知识进行描述，而数据集成就是面向某一领域的。如地理信息系统的集成是面 图5. Wrapper的设计 向地理信息领域的集成，而医院管理系统的集成就是面向医疗信息领域的集成。举个简单例子来说，Ontology的概念。有三种描述：1) 苹果。2) apple。3) 水果。三个描述都是在描述水果，这些描述可以称为Ontology。这就是Ontology形式化的特点。因为Ontology可以明确的规定某一领域的范围，因此Ontology还有明确的特征。如地理信息Ontology，代表着地理信息这一领域。同时也表现着一种共享的概念模型。所以，Ontology的能准确的描述领域知识，从而消除语义异构的问题 [ 8 ] 。
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user: 5. 基于地理信息集成应用实例 5.1. 实验应用平台搭建 JSON集成中间件的数据集成框架，以JSON作为数据交换格式，同时引入Ontology概念，解决了异构数据语义上的异构。实现环境如表1所示： 服务器端语言：PHP； Web服务器：Ngnix。 5.2. 地理信息系统异构问题的解决 随着地理信息系统的不断发展发展，如何通过对海量的数据的集成，从而实现对数据的高效访。如地理信息系统中三个数据源：分别是数据源DB1、DB2、DB3。其关系如表2~4。 Table 1 Database and operating platform configuration such as tabl 数据源DB1 数据源DB2 IP地址 192.168.3.8 222.198.33.15 数据库服务器 SQL Server MYSQL 操作系统 Window7 XP 表1. 数据库及操作平台配置如表 Table 2 DB1’s traffic status tabl 字段 类型 Null 注释 Name Varchar(20) YES 交通名称 Number Int(8) PK 交通编号 Level Int(10) YES 交通层次 Money Money(100) YES 高速费用 Condition Varchar(100) YES 交通状况 Mark Varchar(20) YES 道路名称 表2. DB1的交通状况表 Table 3 DB2’s road facilitie 字段 类型 Null 注释 Capacity Int(8) PK 通行能力 Name Varchar(20) YES 道路名称 Open_time Int(10) YES 开通时间 R_grade Money(100) YES 道路等级 表3. DB2的道路设施表 Table 4 DB3’s traffic road facilitie 字段 类型 Null 注释 Name Varchar(20) YES 交通名称 Money Money(100) YES 维修费用 Tra_time Int(10) 道路设备投放时间 Suggestion Varchar(100) YES 道路设备投入意见 Updation Int(100) YES 道路设备更新时间 表4. DB3的交通道路设施表 表2~4的数据由于数据库的不同，存在异构问题。如：语法异构和语义异构。通过对异构数据的、对语法异构的研究学习，可以知道异构数据类型的异构。为了消除语法上的异构问题，使用JSON Schema模式分别对DB1和DB2进行描述，描述的同时也是映射过程。类似的方法用JSON Schema模式描述来描述异构数据源DB2和DB3，解决语义间的异构。 要解决语义异构的问题，一种方法是利用JSON关联数据对数据源Ontology概念上的描述 [ 9 ] 。另外一种是通过对两张地理信息系统中关系表结构和语义进行分析，构造出(全局模式)中介模式下的关系表。其中Traffic (交通)，Road (道路状况)，Facility (道路设施)。 5.3. 地理信息系统查询处理模块实现 查询处理器：当应用层客户提交查询请求时，中间层接受查询请求，并交由查询处理器处理。查询处理器处理数据的过程，实际上就是对查询进行分解为针对数据源的子查询。最后把查到的结果提交给用户。 5.4. 全局模式的实现 全局模式设计和局部模式的生成一样，首先我们需要建立一个全局Ontology。达到语义化的描述的目的。为了形象的描述问题，设地理信息集成领域，由于全局Ontology在地理信息领域中，可给地理信息领域，提供统一的语意描述 [ 10 ] 。建立全局地理信息Ontology，从领域到语义层次上的转变。具体步骤如下： 1) 先构建一个全局地理信息Ontology，从而形成一个全局地理星系系统的虚拟查询视图。 2) 完成全局虚拟视图的语义化的描写。 3) 通过全局地理信息系统的虚拟查询视图，从而在数据查询处理模块式，使得用户查询不用再去针对底层的数据源。 5.5. 基于地理信息系统案例结果 1) 查询执行 a) 查询语句如下：在交通道路以及设施集成平台下，查询设施使用时间超过两年的，主干路的信息。 b) select name， tra_time from Road Facility where grade > “2”；查询结果的把上一步的查询结果作为下步查询的判断条件，所以这次输入的应该还是name组装成mark Str字符串序列。 c) SQL语句实现：select name， type， money， level， mark from Total where platform in信息序列and level = “主干路”。 图6是查询处理后的结果。 图6. 查询处理后的结果代码
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user: 6. 结束语 本文通过对异构数据的研究及目前异构数据源面临的主要问题，再对传统的数据集成方法进行对比研究。后来在传统的异构数据集成的基础上，引入中间件技术。提出基于JSON的异构数据集成方案，通过地理信息实例，很好的完成了数据集成，同时解决了异构数据语法异构和语义异构的问题。数据集成时的数据交换格式采用JSON数据格式而不是传统的XML作为交换格式。JSON相关技术有JSON Schema，JSONiq技术，JSON-LD技术。
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user: 摘 要 结合大小Stroop任务和停止信号任务范式，探讨停止加工和反应加工是否共享加工资源。选取31名在校大学生为被试，通过大小Stroop任务操作反应加工所占用的加工资源，进而研究停止信号反应时是否受到反应加工的影响。结果发现在停止信号任务中，当反应加工存在冲突干扰时，停止信号反应时显著增加。表明停止加工受到反应加工所占用资源大小的影响，停止加工和反应加工共享着加工资源。 关键词 :停止信号任务，大小Stroop任务，双向干扰，加工资源，抑制控制 Copyright © 2018 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/
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user: 1. 引言 抑制住不恰当的想法和行为是执行控制能力的一个主要组成部分。抑制控制在日常生活中的认知加工过程中扮演着重要角色，对人们产生灵活的以及具有适应性的行为有着重要作用(Goldman-Rakic， Cools， & Srivastava， 1996; Logan， Yamaguchi， Schall， & Palmeri， 2015; Swick， Ashley， & Turken， 2011)。抑制控制的受损跟冲动行为、强迫症、注意缺陷多动障碍(ADHD)等多种心理和神经疾病相关(Chamberlain， Fineberg， Blackwell， Robbins， & Sahakian， 2006; Enticott， Ogloff， & Bradshaw， 2008; Hart， Radua， Nakao， Mataix-Cols， & Rubia， 2013; Pontifex， Saliba， Raine， Picchietti， & Hillman， 2013)。因此，理解抑制加工的本质成为心理学家和神经学家主要感兴趣的研究方向。 停止信号任务(Stop-signal task， SST)范式(Logan， Schachar， & Tannock， 1997; Verbruggen， Logan， & Stevens， 2008)是一种被广泛用于研究抑制控制的实验范式。在SST中，被试需要快速准确的执行一个反应，或者停止已经形成的反应冲动。比如，在经典停止信号任务中，要求被试做一个简单选择反应时任务，如看到字母“X”按Q键，看到字母“O”按P键。被试在完成该反应任务的加工中，有时会突然出现一个停止信号(如，一个纯音)，那么被试就要在当前试次抑制住已经形成的按键冲动，不做任何的按键反应。在实验中，有的反应刺激出现后有声音信号，而有的出现后没有声音信号，因此根据有无停止信号出现将任务分为无信号任务(Non-Signal task)和停止信号任务。反应刺激与停止信号之间的时间称为停止信号延迟 (Stop-signal delay， SSD)。SSD设置得越长，抑制控制的难度越大；相反，SSD越短，抑制控制的难度越低。在SST中，主要用停止信号反应时(Stop-signal reaction time， SSRT) ，来衡量反应抑制能力。SSRT指停止信号的出现到成功完成停止任务的时间，即被试成功抑制一个按键冲动的内在反应时间。SSRT与反应抑制能力成反比，SSRT越长说明被试反应抑制的能力越弱。 Logan和Cowan (1984)提出独立竞争模型 (independent race model)计算停止信号反应时。该模型假设停止加工发生于停止信号之后，并且停止加工与反应加工是一种平行竞争的关系。如果停止加工先于反应加工完成，那么反应将被抑制；相反，如果反应加工先于停止加工完成，那么反应将被执行。停止加工和反应加工被认为是相互独立并且不相关的，这两种过程的加工完成时间不受彼此干扰。如此看来，在停止信号任务中，停止加工和反应加工似乎不共享加工资源(processing capacity)。已有研究发现SSRT同许多实验中的简单反应时任务一样快速，在SST中不会被反应加工所影响(Logan & Burkell， 1986)。Yamaguchi， Logan和Bissett (2012)在双任务实验中测量SSRT，要求被试必须停止两种反应任务中的一种反应。Yamaguchi他们发现SSRT不受在时间上重叠的两种反应任务的影响，在单任务、双任务中SSRT都没有显著差异。由于多项选择反应时任务能体现出资源有限性(Leite & Ratcliff， 2010; Schneider & Anderson， 2011)，Logan等人Logan， Van Zandt， Verbruggen和Wagenmakers (2014)通过操作选择反应任务的数量，以改变反应加工所占用的加工资源，从而研究反应加工和停止加工是否共享加工资源。结果发现SSRT不受选择反应任务数量的影响。上述研究都表明反应加工和停止加工是不共享加工资源的。 Boucher， Palmeri， Logan和Schall (2007)在眼动扫描撤销(Saccade Countermanding)任务中发现眼动转移和眼动保持的神经网络有着交互作用，这种神经生理结果和独立竞争模型相悖。基于此，Boucher提出交互竞争模型(interactive race model)，交互竞争模型认为停止加工有两个阶段：一个输入阶段，即发现停止信号并理解它的意义，这个阶段停止和反应的加工是相互独立的；另外一个是交互作用阶段，停止加工对反应加工起到短暂的干扰而抑制反应加工。交互竞争模型表明，在停止信号任务中，停止加工和反应加工不是完全的相互独立，那么对于它们之间是否共享加工资源还有待研究。并且，只通过将简单反应时任务变为选择反应时任务来增加反应过程所占用的资源，是片面的。虽然有少部分研究表明，停止信号反应时在冲突条件下高于无冲突条件下。但是仅仅解释为抑制控制和冲突控制存在着交互作用(Kalanthroff， Goldfarb， & Henik， 2013; Verbruggen， Liefooghe， & Vandierendonck， 2004)，却忽略了其交互作用有可能是两种控制的资源有限的结果。 Kahneman和Chajczyk (1983)发现稀释Stroop任务中颜色命名和单词阅读的冲突干扰后，任务成绩提高，认为冲突干扰的不同将占用不同的资源，由于加工资源的有限性，导致了结果的显著差异。因此，可以通过操作反应加工的冲突大小来探讨反应加工和停止加工是否共享加工资源。已有研究在特定条件下的Stroop任务中发现了双向干扰效应(Melara & Mounts， 1993)。双向干扰指在刺激和反应不变的情况下，靶维度和分心维度互换都可以获得干扰。比如，如果Stroop任务中单词阅读干扰颜色命名，反过来颜色命名也干扰单词阅读，就可认为出现了双向干扰。Grégoire等将音符名称(如“LA”)标在五线谱的不同位置上，以受过多年音乐训练的音乐家为被试(他们均能熟练地根据音符的名称和位置发声)，发现音符名称和音符位置会相互干扰(Grégoire， Perruchet， & Poulin-Charronnat， 2013， 2014)。但是该实验范式对于被试要求太高，难以进行广泛应用。陈安涛等(2015)设计了大小Stroop任务应用于普通被试，该任务同时向被试提供两类信息，语义尺度(字义)的“大”和“小”，以及视觉尺度(字号)的“大”和“小”，构成一致(字义与字号相同)和不一致(字义与字号不同)两类刺激。要求被试分别以口头和按键两种方式根据字义或字号做反应，发现两种反应方式下都出现了双向干扰(字义显著地干扰字号，字号反过来也显著地干扰字义)，获得了稳定的双向干扰效应。这种双向干扰的冲突干扰可能不需要注意资源，但是需要占用加工资源，并且双向干扰的冲突大小是不同的，这样便可以通过双向干扰影响停止信号任务中的反应加工所占用的资源。 本研究将通过大小Stroop任务和停止信号任务的整合，来探讨停止信号任务中反应加工和停止加工是否共享加工资源。
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user: 4. 结论 实验结合大小Stroop任务和停止信号任务，发现在停止信号任务中，停止信号反应时受反应加工所占用资源大小的影响，停止加工和反应加工共享着加工资源。
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user: 摘 要 由于移动电话、GPS、传感器和其他的无线设备的广泛使用，空间数据迅速增长。空间数据独特的复杂性以及其在现实中的广泛应用，使得空间数据挖掘成为一个很有前途的发展方向。而作为空间数据挖掘领域的重要任务之一，空间并置模式挖掘也受到越来越多的关注。空间并置模式挖掘旨在寻找其实例在邻近域中频繁地并置出现的空间特征。本文从挖掘的并置模式类型、挖掘方法和应用三个方面简要介绍空间并置模式挖掘的研究现状，并总结了研究中一些有趣的挑战。 关键词 :空间模式挖掘，并置模式，算法 Copyright © 2018 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/
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user: 1. 引言 一般情况下，空间数据是指存放在地理数据库中与地球空间相关的数据。人们相信收集到的空间数据肯定是有价值的，但如何从这些数据中分析提取出有用的信息已成为人们必须面对的挑战。空间数据挖掘中空间数据独特的复杂性以及其在现实中的广泛应用，使得空间数据挖掘成为一个很有前途的发展方向。作为空间数据挖掘领域的重要任务之一，空间并置模式挖掘也受到了越来越多的关注。空间并置模式即co-location模式，也称为空间同位模式，是指在同一区域内频繁关联的特征的集合。目前，国内外许多专家学者对空间并置模式进行了深入的研究。空间并置模式挖掘研究主要围绕三个问题展开：挖掘的模式是什么类型的？采用什么方法挖掘？挖掘算法的应用前景如何？本文先从一个引例出发介绍并置模式的应用动机，再从挖掘的模式类型、挖掘方法和应用三个方面来介绍空间并置模式挖掘的研究现状。简要概述如图1所示。
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user: 2. 引例 我们把空间数据集中的不同事物称之为特征，同一事物的若干对象称之为实例。形式化定义如下： 定义1 空间特征和空间特征的实例。空间特征代表了空间中不同种类的事物。空间特征集代表了空 图1. 并置模式挖掘研究 间中不同种类事物的集合，令 ℱ = {f 1 ， f 2 ， ∙∙∙， f n }是空间特征的集合。对于一个空间数据集合ℒ，ℒ = L 1 ∪L 2 ∪∙∙∙∪L n ，其中L i (1 ≤ i ≤ n)是对应空间特征f i 的实例集合。 空间数据有很强的自相关性 [ 1 ] ，即空间中每一个事物都与其它事物相关，事物越邻近，其相关性越强。因此，感兴趣的特征很可能在邻近的空间上共存。空间并置模式在空间数据中发现用户感兴趣的、潜在有用的模式，在现实中有广泛的应用。 例1 如图2是一个空间数据集的经典例子。图中有枯木、火灾、房屋和鸟共4个特征，每个特征各有若干个实例，总的有16个实例。观察图可以得出，枯木和火灾的实例、房屋和鸟的实例频繁地出现在一起。这种实例在空间邻近位置上频繁出现的特征集就称为并置模式，并置模式挖掘通过分析共生物种、具有燃烧源的火灾事件、自然植被间的相互影响等空间特征的关联关系可以帮助生物学家发现隐含的生态联系。 定义2 空间并置模式。一个并置模式F是一个空间特征集合的子集，即F = {f 1 ， f 2 ， ∙∙∙， f k } ⊆ ℱ。如例1中，{枯木， 火灾}是一个并置模式。模式里空间特征的个数称为此模式的阶，记为|F|。例如，|{枯木，火灾}| = 2。 除了生物学上的应用，并置模式挖掘还广泛应用在其他的领域中，比如，在公共健康方面，用来寻找流行疾病的源头；在国防中，用来寻找不同寻常的事件；在商业服务方面，通过分析各类服务请求的位置依赖规律，帮助定制位置相关的服务广告。并置模式挖掘的应用现状将在第4节更详细的介绍。
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user: 4. 挖掘方法 本文列举了两大类挖掘方法：产生候选方法和模式增长方法。 产生候选方法 Apriori-like算法最常用的算法，它采用逐层搜索迭代挖掘模式，其中k − 1阶频繁模式用于探索k阶频繁模式。首先，频繁1阶模式的集合记为L 1 ，然后，使用L 1 找出频繁2阶模式的集合L 2 ，使用L 2 找出频繁3阶模式的集合L 3 ，以此类推，直到不能再找到频繁k阶模式。huangyan在论文 [ 3 ] 中提出的基于完全连接(join-based)的算法就是以Apriori-like的形式，基于k − 1阶频繁模式产生k阶候选模式，基于k − 1阶表实例连接产生k阶表实例。由于最小参与率概念自然的具有向下闭合性质，因此论文 [ 3 ] 利用向下闭合性质将算法分为“连接”和“剪枝”两步，有效的压缩了搜索空间，提高频繁模式逐层产生的效率。 模式增长方法 与Apriori-like算法最大的不同之处在于不产生候选。使用紧凑的前缀树结构组织数据，并直接从该结构中提取频繁模式而不产生候选。 与传统的关联规则挖掘的FP-Growth研究相对应，文献 [ 36 ] 提出了一种基于投影的并置模式挖掘算法，该算法首先为每个空间特征创建一个事务型数据库，将空间数据集转换为传统事务数据集，然后在事务数据集上用基于FP树的方法求出最大频繁模式，通过最大频繁模式组合求出所有的频繁模式。 文献 [ 37 ] 提出CPI-tree算法。CPI-tree以树结构物化空间实例间的邻近关系，理论证明了CPI-tree的无冗余性和完备性。所有的co-location表实例能够通过CPI-tree快速生成。采用了与模式增长相类似的分治和递归技术，适于在频繁并置模式数量较多的情况。
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user: 5. 应用 并置模式挖掘的应用可在两个方面开展：基于位置语义的应用和基于数据特征的应用。所谓的位置语义指每个经纬度坐标表示的地理位置所代表的地方，比如生活区、商业区等。基于数据特征的应用主要在邻近区域挖掘数据的相关性。以下列举了一些应用： 5.1. 基于位置语义的应用 论文 [ 38 ] 中使用了中国武汉江汉区的犯罪记录和土地使用数据，研究了犯罪和不同功能区之间的关联，实验得到了许多有启发的模式，比如电动车偷盗经常发生在商店附近，因为人们去商店买东西时，往往计划着马上回到电动车旁边，就没锁电动车了。而在酒店、医院附近则比较少出现电动车被盗的案件，因为人们比较少骑着电动车去这些地方的。这些有趣的模式可以帮助警察在不同的功能区有针对性的进行宣传和部署以减少犯罪。 文献 [ 28 ] 从预处理后的昆明市矢量地图中挖掘正负规则。论文中挖掘出许多有意思的规则，部分规则如表2所示。 从表2中可以看出，昆明市52%的公司和小区附近都有购物商城和医院药店，46%的学校、医院药店附近没有银行等。对结果进行综合分析，可以为基础设施是否合理、资源是否被浪费、是否会形成交通压力等方面提供证据，以期给够对城区建设的改造优化给出一些建议。从应用中可以看出，并置模式挖掘能提供更为全面的城市规划决策依据，对城市的发展有十分重要的意义。 选址问题是一个商业机构都要面临的重大决策问题之一，它受到各种因素制约，文献 [ 39 ] 利用并置模式的这种特征间“共存”关系，提出了一种基于并置模式的客观评价的地址选择算法，算法基于本体描述空间数据的分类信息，并在本体的指导下对用户感兴趣的兴趣点进行关键挖掘。 5.2. 基于数据特征的应用 文献 [ 2 ] 提出k邻近类集在移动服务中，寻找在空间邻近区域上频繁出现的服务，比如，可能发现票务服务和时刻表服务频繁的相互联系，则基于位置的服务台提供商可也为找过时刻表的顾客推销票务服务。 Table 2 The positive and negative rules of minin 编号 规则 参与度 置信度 1 CO (公司和小区)→SP (购物商城)∧ME (医院药店) 65% 52% 2 GO (政府机构)∧CO (公司和小区)→SP (购物商城) 69% 60% 3 CO (公司和小区)∧SC (学校)→PA (休闲娱乐) 63% 54% 4 SC (学校)∧ME (医院药店)→BA (银行) 59% 46% 表2. 挖掘的正负规则 文献 [ 40 ] 提出了基于Web的可视化空间并置模式挖掘原型系统SCPMiner， 实际数据集采用云南“三江并流”自然保护区的植被分布数据。挖掘结果对植物生长特性及植物分类等研究具有重要意义。文献 [ 41 ] 针对深圳市制造业公司专题数据进行数据预处理和并置模式挖掘研究，并依据经济学中导致产业集聚的三种机制对挖掘结果进行定性分析，该工作为进一步的专题数据研究提供了一定的理论基础和实验支撑。
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user: 6. 总结 本文简单介绍了几种常见的并置模式类型及其应用实例，包括频繁模式，区域模式，压缩模式和近似模式等。其中，频繁模式是应用研究中最经典最常见的类型模式，区域模式在应用中需要根据地理位置或位置功能进行划分挖掘的模式，而不确定模式则是针对不确定数据集的模式。根据是否产生候选模式，挖掘算法可以分为产生候选方法和模式增长方法两大类。本文还简单介绍了空间并置模式的应用研究现状，并把应用分为基于位置语义的应用和基于数据特征的应用两大类。总的来说，并置模式以不断扩展的应用为驱动，在理论研究和实践上取得一系列的成果。同时，并置模式挖掘研究也受到了一系列新的挑战，并有少量的文献针对这些挑战展开研究： 1) 一些新的空间应用数据的出现带来的挑战，这些新的应用数据集对模式类型、挖掘效率等方面提出了新的要求。比如，文献 [ 42 ] 中关注的带稀疏位置信息的社交网络数据，文献 [ 43 ] 中对带时序的空间数据集展开研究，文献 [ 44 ] 中研究动态数据集上的模式挖掘。 2) 空间并置模式关心空间中的共存现象，但当数据集增大时，数据间的关系往往爆炸增加，如何为海量的应用数据集设计更好的挖掘算法也是一个新的有趣的挑战。比如，文献 [ 5 ] 首次为海量数据集设计了并行挖掘方法。 并置模式挖掘方法的挖掘结果会包含许多无用的或用户不感兴趣的知识，如何挖掘更有效用的模式是并置模式研究的挑战之一。比如，文献 [ 45 ] 从领域驱动的角度提出有趣性度量指标，用以更有效的挖掘用户感兴趣的模式。
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user: 资助信息 本文得到云南省高校科技创新团队支持计划资助，云南省教育厅科研基金(No. 2016ZZX304)资助。
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user: 摘 要 为了更好的关注生态移民地区初中生的身心健康发展，本研究探讨了生态移民地区初中生民族认同、文化适应与生活满意度的特点及它们之间的关系。通过对200名初中生民族认同，民族文化适应，地域文化适应与学校生活满意度的问卷调查，结果显示：1) 初中生对本民族与中华民族都有较高的认同，且在性别、民族、年级上差异显著；2) 民族文化适应在性别、民族、年级上差异显著，老家文化适应在民族与年级上差异显著；3) 初中生学校生活满意度水平在民族上差异显著；4) 民族认同、文化适应与学校生活满意度之间存在着显著性相关，且老家文化适应在本民族认同与学校生活满意度关系中起部分中介作用。 关键词 :初中生，民族认同，文化适应，生活满意度 Copyright © 2018 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/
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user: 1. 引言 1.1. 民族认同的概念界定及其相关研究 “认同”(identity)一词源于哲学，表示“变化中的同态或同一问题”。由于环境的不同，每个个体在其一生中，可能会发展出几种不同形式的认同，就个人而言，可能会发展出自我认同、性别角色认同等，就群体而言可能会发展出政治认同、文化认同、民族认同等(许木柱，2001)，故民族认同属于一种群体水平上的认同。Phinney (1990)提出，民族认同包括对民族的归属感与承诺、积极评价以及对其活动的行为卷入，是一个复杂的结构。如果某一民族共同体的成员把他人和自己均认同为同一民族，并能积极主动地接近该民族物质，精神等方面的文化，这就是民族认同(斯图沃德，2001)。而国内对民族认同的界定是指在多民族国家中，各民族成员对自己既作为国家民族成员身份又作为本民族成员身份的双重承认与统一，分为中华民族认同与本民族认同，包括对民族的归属感、对民族社会、文化等各认知要素的态度等(史慧颖，2007)。 研究表明，藏族大学生的民族认同主要包括消极的、积极的与主流文化认同等三方面，并且他们的民族认同比汉族和回族大学生的民族认同更明显且容易表露，其中女生对民族的认同比男生更强，尤其在情感方面(万明钢，2006)；而佤族中学生民族认同主要包括认知、情感、评价与行为等四方面，并在不同程度上受到性别、年级、社会文化环境及语言的影响(甘开鹏&王秋，2012)。陈世联&刘云艳(2006)的研究表明，虽然少数民族儿童对本民族文化认同并不高，但各民族儿童间的认同差异却较为显著，并且随着年龄的增长，认同程度也在增强。 1.2. 文化适应的概念界定及其相关研究 文化适应是指两种具有个同义化的群体在连续接触的过程中所导致的两种文化模式的变化。一般说来，两种文化间适应性越强(两者的社会价值和规范越无矛盾)，抵制就越少，而对文化适应过程的方向或导向给予决定性影响的是一定的社会统治地位的价值导向。Park (1950)较早地建立了同化模型(同化即文化适应的同义词)，此模型由接触、竞争、调整与同化几个阶段构成。随后，Adler (1975)提出了文化适应的五阶段模型，即接触、崩溃、重组、自律与独立。而Berry (1980)基于继承与批评上述模型的基础上，根据个体对原有文化的维持情况以及与异文化的接触和参与情况，提出了涉及四个策略的新模型，即同化、分离、整合与边缘化。本研究中的文化适应指的是个体从一种文化转移到另一种与其当初生活的文化不同的异质文化中后，个体基于对两种文化的认知与感情依附而做出的一种有意识、有倾向的行为选择与行为调整。 1.3. 生活满意度的概念界定及其研究现状 生活满意度是表现主观幸福感的认知维度，是个体对自己生活质量的认知评估。然而，影响青少年生活满意度的因素主要有自尊、自我概念、家庭环境及其亲子与同伴关系等。 研究表明，高自尊的个体对他们的总体生活环境比较满意，而且与生活在消极家庭环境中的青少年相比，积极家庭环境中的青少年更倾向于对其生活质量做出更高的评价和反馈，而且青少年的价值观与自我概念对其生活满意度具有显著的预测作用(张雯&郑日昌，2004)。此外，家庭构成(父母的婚姻状况及共同生活的成人等)、教养方式(权威型教养方式的青少年的一般生活满意度显着高于放任型教养方式的青少年的生活满意度)，以及同伴与亲子关系也与青少年的生活满意度密切相关(张俊杰，汪海彬，&姚本先，2009)。 1.4. 民族认同、文化适应与生活满意度关系的研究 当个体从自己所熟悉的文化环境转移到新的异文化环境时，因不同文化间的差异会出现适应不良等问题。例如，旅居美国的中国留学生因不能跟当地人进行良好的交往而产生了许多负面情绪(陈向明，2004)。然而研究表明，留学生群体的文化应激与社会支持满意度呈显著负相关(张艳，2009)，而社会支持与生活满意度呈显著正相关，并且民族认同对社会支持与生活满意度均有显著的正向预测作用(李旭珊，卢富荣，&孙西艳，2012)，同时文化共感性、情绪稳定性与社会文化适应对生活满意度也具有显著的正向预测作用(车笠，2010)。此外，哈尼族中学生的民族文化认同也对其学校生活满意度具有显著的正向效用，而且较高的文化适应水平与较高的学校生活满意度相关(胡发稳，2009；胡发稳&李丽菊，2010)。这也就表明，社会支持是个体文化适应的必要条件，而民族认同则通过良好的文化适应进而提高了个体的生活满意度。 1.5. 问题提出 随着世界格局的变化以及人口的快速流动，促进了各民族间文化的互动与交流。但同时也激发了民族矛盾与冲突，尤其在多民族国家中最为常见。而不同民族之间缺乏认同与包容的心态是导致民族冲突的主要原因之一，并且文化的不适应可能造成民族文化与主流文化的冲突，这不仅导致了个体不良的心理适应，而且也诱发了群体之间的矛盾，从而影响了他们的生活质量。 我国既是一个多民族国家又是一个大量移民的国家。故而，对民族认同与文化适应问题(文化适应和地域适应)的探究，不论是对于了解一个民族的凝聚力水平，还是对于考察移民群体与民族文化的密切关系，及其集体意识与社会责任感的培养，都具有十分重要的意义。然而，作为一个特殊的移民群体——初中生，随着移民工程而迁移到一个相对来说陌生且新的学习环境中，民族相对于班级、年级、社区等小型群体范围变得更加广泛复杂。故而，对的探究，鉴于此，本研究以宁夏南梁台子移民点为例，选取了一个较具有代表性的如意湖中学(西海固移民聚集点)作为研究地点，探究了移民地区初中生群体的民族认同、文化适应与生活满意度的关系，以及三者在不同民族，性别，年级与移民时间上基本现状。
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user: 2. 研究方法 2.1. 研究对象 采用分层抽样法，在如意湖中学的初中部一至三年级中共发放问卷220份，回收问卷220份，回收率为100%，剔除无效问卷20份，有效率为99.9%。其中男性98名，女性102名；回族90名，汉族110名；初一80名，初二60名，初三60名；移民时间两年以下的4名，两至五年的61名，五至八年的75名，八年以上的60名；年龄13~15岁(M = 14.02， SD = 1.50)。 2.2. 研究工具 2.2.1. 民族认同量表 本研究修订了史慧颖(2007)编制的少数民族民族认同量表，而修订后的量表由中华民族认同(11个题)与本民族认同(13个题)两个分量表组成。其中，中华民族认同量表包括“中华民族社会文化认同”与 “中华民族归属感”两个因子，而本民族认同量表包括“本民族归属感”、“本民族文化认同”、与“本民族社会认同”三个因子。该问卷要求被试从1 (非常不符合)至5 (非常符合)进行5点评定，分数越高，代表民族认同越高。在本研究中，该问卷的内部一致性信度与分半信度分别为0.865、0.829，而中华民族认同与本民族认同两个分量表的内部一致性信度分别为 0.771、0.780，均达到了0.01 的显著性水平；且验证性因素分析的结果表明，该问卷也具有较好的内容效度与结构效度。因此，本研究所采用的民族认同量表符合心理测量学标准。 2.2.2. 文化适应量表 1) 民族文化适应量表 采用张劲梅&张庆林(2009)编制的民族文化适应量表进行测量。此量表共24题，包括本族与异族文化适应两个维度，要求被试从1 (非常不符合)至5 (非常符合)进行5点评定，分数越高，代表民族文化适应程度越好。在本研究中回族与汉族文化适应维度的内部一致性系数分别为0.917和0.912，总问卷的内部一致性系数为0.905，符合心理测量学的要求。 2) 地域文化适应量表 对Ward & Ranadeuba (1999)的地域文化适应量表进行修订，修订后的量表共16题，包括移民文化与老家文化两个维度。要求被试从1 (非常不符合)至5 (非常符合)进行5点评定，分数越高，代表地域文化适应程度越好。在本研究中，老家文化与移民文化两个维度的内部一致性系数分别为0.924和0.927，总问卷的内部一致性系数为0.897，符合心理测量学的要求。 2.2.3. 青少年学校生活满意度量表 此量表由12个项目组成，内容涉及青少年对自己的学习效率与能力、老师和同学对自己的学习表现、师生及同学关系、从老师和同学那里获得的帮助、学习环境等的满意程度(陶芳标，孙莹，凤尔翠，苏普玉，&朱鹏，2005)。要求被试从1 (非常不符合)至5 (非常符合)进行5点评定，分数越高，代表学校生活满意度越高。本研究中，此量表的同质信度为0.76。 2.3. 数据处理 数据采用SPSS19.0进行统计分析，主要包括：描述性统计、方差分析、相关分析与回归分析。
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user: 4. 分析与讨论 4.1. 初中生民族认同的基本现状分析 回族中学生的中华民族认同与本民族认同都较高，这可能是回族中学生对自己所属社会群体(回族群体和中华民族群体)的积极评价与偏好的结果。据社会认同理论所述，个体既有一个个体自我，也有一个群体自我(如民族、种族或国家等自我)，个体为了定义自己和享有积极的自尊，往往会以偏好的态度看待自己及其所属的社会群体。故而，回族中学生对本民族的认同之所以这么强烈，可能是因为在回族文化传承中，回族人民一直顽强地保持着自己优秀的文化与传统精神，即讲回话、习回俗、行回礼。此推断得到了费孝通(1999)的差序格局理论的支持，即少数民族首先会对本民族具有最强烈的情感，其次才是中华民族。Berry (2004)的研究结论也支持了此猜测，即如果个体对本民族的认同较高，则对其他族群也会持肯定态度。 女学生的本民族认同、中华民族认同分数均显著高于男学生，这与秦向荣和Phinney的研究结论一致。秦向荣的研究结果显示，少数民族女生对本民族的认同高于男生(秦向荣，2005)。而Phinney认为，男性一般更容易在主流文化中找到工作，且相对于男性来说，女性更多的是留在家里相夫教子，接触和秉承更多的文化遗产，故在家庭、社会中的地位相对较高，颇为平等与自由(Phinney， 1990)。正是因这种相对较高的社会地位，女中学生会产生一种优越感与自豪感，从而表现出较高的本民族认同。 初一学生对本民族与中华民族的认同感最强，并且随着年级的增加呈不断下降的趋势。此结论支持了Pinney的青少年三阶段认同发展理论模型。Pinney认为青少年早期主要是从家庭、社会教育中被动的接受自己的民族身份，因而民族认同比较强；到青少年中期，随着年龄的增加，认知能力的不断提高，以及与社会，其他民族成员的多次接触，青少年开始自主的探索自己的民族认同，同时民族认同可能出现分化，使有些个体并不认同自己的民族，民族认同呈下降的趋势(Phinney， 1990)。 移民时间越长，中学生的中华民族认同和中华民族归属感越强。这与他们在不同民族的移民地区长时间的生活习惯有关系。因居住时间越长，不同民族的文化和习俗就会彼此的包容与理解，并随着长时间的交流与适应，就会对不同民族的文化和民族产生认可，尊重。 4.2. 初中生文化适应的基本现状分析 在民族文化适应与移民文化适应中，男生高于女生，汉族高于回族。这可能是回族中学生的民族意识，宗教信仰程度，家庭教育理念等与汉族中学生有所不同，从而呈现了汉族学生的文化适应强于回族中学生。白亮(2006)的研究结果也间接地支持了此推断，即当个体从自己所熟悉的文化环境进入到新的异文化环境时，因不同文化之间的差异，其会出现适应性焦虑等问题。但在老家文化适应中，回族高于汉族，这可能与民族的情感和意识有关，回族群体的民族意识是比较强的，而且他们对本民族的文化传统非常的重视，且一代代继承和发扬。 4.3. 初中生学校生活满意度的基本现状分析 在青少年的生活空间中，学校是青少年成长的主要场所，故学校生活对青少年生活满意度有非常重要的贡献。在本研究中，汉族中学生的生活满意度显著高于回族，这可能与回族的生活习俗等传统文化的继承程度有关。比如回族中学生只吃清真食品，同时也杜绝饮酒吸烟与穿衣露体的行为，故而产生与周围的环境或是人物不一致的行为，或是消极的态度。此外，学校类型、老师管教方式、同学互相影响以及学业成就等也会影响青少年的心理健康发育，进而影响其生活满足感。目前包括美国在内的许多国家的学校改革，关注的主要是学业目标与结果，而忽视了学生情感方面的问题。因此，探讨青少年学生的学校生活满意度及其与学业和心理卫生问题的关系是值得学校教师于心理卫生工作者关注。 4.4. 民族认同、文化适应与学校生活满意度之间的关系分析 本研究表明，老家文化适应在本民族认同与学校生活满意度之间起部分中介作用，即本民族认同高的同学的学校生活满意度水平也高；对移民文化适应强的学生的学校生活满意度也高，对老家文化适应强的学生的学校生活满意度就低。这可能是移民文化适应强的学生对学校会有比较积极的情感与态度，而老家文化适应强的学生更有可能持消极的态度。因此，当民族认同与学校生活满意度均相对较低时，我们应重视学生的文化适应的状况，及时提出相应的策略，帮助学生更好地适应学校环境，融入到其他民族群体中。这也暗示着我们应意识到民族认同和文化适应的重要性，同时注重营造良好的文化适应环境，从而增强学生的学校生活满意度的水平，使学生的心理发展步入一个良性的循环。
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user: 5. 结论 初中生对本民族与中华民族都有较高的认同，且女生高于男生，汉族高于回族，初一学生的民族认同最高，且随着移民时间的增加，中华民族认同与中华民族归属感就越强；男生的文化适应水平高于女生，汉族高于回族，初二与初三年级高于初一。而回族中学生的老家文化适应高于汉族，初二与初三年级高于初一；随着年级的升高与移民时间越久，初中生的学校生活满意度水平逐渐发展良好，且汉族高于回族；文化适应在本民族认同与学校生活满意度关系中起部分中介作用。
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user: 摘 要 本文引入采样定理中离散信号的重构思想，提出基于Sinc函数的线性与逻辑回归模型及其算法。为使回归函数的均方误差最小化，在数据的自变量域中设计出Sinc函数，然后直接重构出回归曲线。在基于Sinc函数的线性与逻辑回归模型推导与算法分析基础上，进行了充分的仿真实验验证。与传统线性回归相比，基于Sinc的回归算法在回归函数关系不明显时具有明显优势。最后，将基于Sinc的线性回归算法成功用于月最低气温预测。 关键词 :Sinc，线性回归，逻辑回归 Copyright © 2018 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/
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user: 1. 引言 回归分析(regression analysis)是一种确定两种或两种以上变量间相互依赖关系的统计分析方法。回归分析按照涉及变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果回归模型的因变量和自变量是非线性函数形式，回归规律在图形上表现为形态各异的各种曲线，称为非线性回归 [ 1 ] 。回归分析已广泛应用于社会，经济，工程，医学，卫生，农业，气象和水文 [ 2 ] 。 非线性函数的求解一般有两种情况：非线性可变换成线性和不可变换成线性。处理可线性化的非线性回归的基本方法是，通过变量变换，将非线性回归化为线性回归，然后用线性回归方法处理。这种处理方式需要根据理论或经验、已获得输出变量与输入变量之间的非线性表达式、输入输出的n次观察结果来确定系数的值 [ 3 ] 。 本文针对一元非线性可变换成线性的回归问题中存在的需要根据经验进行变量带换、求表达式系数需要训练、较复杂回归方程中因变量和自变量函数关系不易得出的问题，通过引入采样定理中离散信号的重构思想，提出基于Sinc函数的回归算法。在信号处理领域，Sinc滤波器是一种理想的电子滤波器，可消除给定带宽的信号分量，仅保留低频信号 [ 4 ] 。由于具有无限延迟的理想Sinc滤波器(称为矩形滤波器)，现实世界中的滤波器只是其近似值之一。但它在概念验证和论证验证中仍然被广泛应用，如采样定理和Whittaker-Shannon插值公式 [ 5 ] 。该算法引入数字信号处理中时域重构原理，首先根据数据集找到自变量间的最小间隔，使得数据集对应所要拟合的函数呈现过采样，再基于局部线性回归模型的思想(详细介绍见 [ 6 ] )，通过在每个数据点求解一个单独的最小二乘问题来逼近目标函数 [ 7 ] 。最后根据数据的最小间隔对应的Sinc函数进行时域重构，得出使代价函数最小的回归曲线。基于相同思想，本文进一步提出该算法在逻辑回归算法中的应用。最后，考虑到算法只能在数据范围内预测的局限性，本文将基于Sinc的线性回归算法应用于月最低温度预测。
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user: 3. 仿真实验 3.1. 线性回归仿真与对比 定义 为回归的目标曲线， 按正态分布在每个自变量上随机生成30个点，按间距0.5在[0:50]范围内生成3000个数据点。数据图9如下： 基于Sinc的线性回归生成如图10曲线。 图9. 生成数据 图10. 基于Sinc的回归 使用相同分布，按间隔0.7生成测试集数据对回归函数进行检验。 与传统线性回归进行对比。首先进行变量代换，令 x ′ = x 。按线性做法，使用梯度下降法进行训练，令学习率为0.01，迭代次数为10，得回归曲线，后用同样测试集进行测试。 两种算法测试集代价函数值与运行时间，见下表1： 对比图11与图12可知，传统线性回归所求的函数泛化能力更强，同时由表1可知，对于 y = x 两种算法性能基本相同。但本实验可以由数据明显看出自变量与因变量的关系，进而进行变量代换，当这种关系不明显时基于Sinc的回归将具有明显优势。但同时应注意到基于Sinc的回归只能在数据范围内进行预测。 3.2. 逻辑回归仿真 围绕 y = x 和 y = x + 6 在[0:50]上以间隔0.5，按正太分布随机生成3000个点，每个x上总共生成30个点。 Table 1 The comparison of two algorithm Algorithm Running time Cost Sinc regression 0.08746 0.25843 Linear regression 0.09534 0.25062 表1. 两种算法对比 图11. 基于Sinc的回归测试 图12. 传统线性回归 按照基于Sinc的逻辑回归算法找到最优的边界曲线上的点，如下图13黄色的“x”。 边界点乘以对应的边界函数得下图14： 可以看出基于Sinc的逻辑回归算法可以较好的解决数据数量分布相当的线性可分的二分类问题。 图13. 数据生成 图14. 逻辑回归边界函数
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user: 4. 基于Sinc的回归算法的气候预测 由以上过程可知基于Sinc函数的线性回归适合对周期性数据进行预测。而天文气候类数据正好符合(如年太阳黑子活动时间，月降水量等)。我们从NOAA拿到BIJIE从1952年到2016年的月最低气温(TMIN)数据，将数据按时间分布排列，如图15。 图16中，使用历年2月、4月、6月、8月、10月12月数据为样本数据，对3月、5月、7月、9月、11月的最低温度进行预测。代价函数值为7.26322704418。 图15. BIJIE月最低温度的732条数据 图16. 基于Sinc的线性回归的BIJIE TMIN预测
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user: 5. 结论 本文研究基于Sinc函数的线性与逻辑回归算法，主要工作归纳如下。 1) 在采样定理中离散信号的重构思想启示下，最小化回归函数的均方误差，在数据的自变量域中设计出Sinc函数，然后直接重构出回归曲线； 2) 通过理论推导、算法分析与仿真实验，提出基于Sinc函数的线性与逻辑回归模型及其算法； 3) 将基于Sinc的线性回归算法成功用于月最低气温预测。
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user: 致 谢 这项工作由中国国家自然科学基金国际青年科学家基金(NSFC Grant No. 61550110248)和西藏自治区重点科研项目(批准号：Z2014A18G2-13)资助。同时，作者要感谢编辑和审稿人的认真负责。
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user: 摘 要 本文制备了盐酸和草酸改性的M-Hβ分子筛催化剂，以苯胺和甲醇为原料，M-Hβ分子筛为催化剂进行连续管式反应合成N，N-二甲基苯胺。以苯胺的转化率和N，N-二甲基苯胺的选择性为目标，考察了原料配比、反应温度及空速等因素对合成N，N-二甲基苯胺的影响，然后通过正交试验进一步优化管式反应的条件，确定最佳工艺。采用ASPEN PLUS模拟软件对产物进行连续侧线精馏、萃取精馏及溶剂回收过程的模拟研究，为进一步分离研究提供基础数据。在管式反应最佳工艺条件下，苯胺的转化率达到99%以上，N，N-二甲基苯胺的选择性大于95%；在精制过程的最佳工艺条件下，N，N-二甲基苯胺的质量分数达到99.96%，收率达到99.86%。 关键词 :N，N-二甲基苯胺，苯胺，管式反应，侧线精馏 Copyright © 2018 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/
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user: 1. 引言 苯胺N-烷基化是工业上重要的反应 [ 1 ] ，其产物是重要的中间体和助剂，如N-甲基苯胺(N-MA)，N，N-二甲基苯胺(N，N-DMA)及甲苯胺有多种用途 [ 2 ] ，其中N，N-DMA是合成染料、医药、农药的重要中间体，它可用来制造精细化学品香兰素、米蚩酮等，同时在合成橡胶产品过程中常用作溶剂和添加剂 [ 3 ] 。N，N-二甲基苯胺的合成方法有二甲醚法 [ 4 ] 、硫酸二甲酯法 [ 5 ] 、二甲基碳酸盐法 [ 6 ] [ 7 ] 、磷酸二甲酯法及甲醇法 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] ，其中苯胺甲醇法的研究最为广泛。文献报道的关于二甲基苯胺分离方法主要有反应精馏法 [ 12 ] 、连续侧线精馏法 [ 13 ] 、吸附法 [ 14 ] 等。 目前，传统液相反应合成N，N-二甲基苯胺存在选择性差、副产物多及催化剂污染等问题，同时，关于N，N-二甲基苯胺的分离研究报道较少，探索更加节能环保的分离方式成为研究热点。 不同于传统的有机酸或无机酸对Hβ进行脱铝修饰 [ 15 ] [ 16 ] ，本文制备出盐酸和草酸混合改性的M-Hβ催化剂，以苯胺和甲醇为原料，M-Hβ为催化剂，并采用连续管式反应器合成N，N-DMA，考察原料配比、反应温度及空速等因素对反应的影响。提出连续侧线精馏和萃取精馏耦合法精制N，N-二甲基苯胺，萃取剂为N，N-二甲基甲酰胺。采用ASPEN PLUS模拟软件，对连续侧线精馏、萃取精馏及溶剂回收过程进行模拟计算，考察不同参数对精制过程的影响，为进一步分离研究提供基础数据。