DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘 要 目的：探讨帕金森患者应用问题导向干预模式的护理效果及对认知功能与预后的影响。方法：本次研究的对象为2017年1月到2019年4月期间接受治疗的98例帕金森患者，患者按照1:1的比例进行平均分组，即为观察组与对照组，将其中49例采用常规护理的患者纳入对照组，另外49例在常规护理基础上，采用问题导向为主的护理干预模式的患者纳入观察组，对比两组临床症状及日常生活能力，对比两组认知功能改善情况，对比两组焦虑、抑郁情绪，比较两组睡眠质量改善情况、生活质量改善情况。结果：护理前，患者临床症状及日常生活能力评分无明显差异(P > 0.05)；不同护理干预实施后，观察组患者临床症状评分明显低于对照组，日常生活能力评分明显高于对照组(P < 0.05)；采用不同护理方式后，两组患者SAS及SDS情绪均得以改善，且观察组改善情况明显优于对照组(P < 0.05)；不同护理干预实施后，观察组睡眠质量提升情况明显优于对照组，且认知能力评分明显高于对照组(P < 0.05)；不同护理方式实施后，观察组患者生活质量改善显著，评分明显高于对照组(P < 0.05)。结论：针对帕金森患者，应用问题导向为主的护理干预模式，能改善患者临床症状，提高患者生活能力，提高患者认知能力，改善焦虑及抑郁情绪，改善睡眠质量，提高生活质量，极具临床推广价值。 关键词 :帕金森，问题导向干预模式，临床症状，日常生活能力，认知功能，睡眠质量 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 帕金森为神经退行性疾病，该种疾病在我国65岁以上老年人中患病率为1.7%，该种疾病的发生与社会因素、药物因素及患者自身因素有关 [ 1 ]，是中脑黑质多巴胺能神经元变性死亡的一种表现，使得患者纹状体DA含量得以减少，伴有运动过缓、肌肉强直等运动症状，以及认知障碍、睡眠障碍、感觉障碍、神功功能障碍及精神异常等非运动症状 [ 2 ]。临床研究表明，该种疾病可导致抑郁症发生，且发生率高达50%，认知功能损伤发病率30%~60%，使得患者的生活质量受到严重影响 [ 3 ]。该种疾病发病隐匿，疾病发展缓慢，以往临床治疗以纠正患者的运动状态为主，非运动状态未受到临床的重视，即使有些患者实施过心理干预，也主要以消除患者存在的不良情绪为主，忽视患者自身潜能 [ 4 ]。因此，发挥患者的主观能动性，对患者实施积极的治疗及护理，使得患者的症状得以缓解，促使患者疾病得以早日康复 [ 5 ]。下面将98例帕金森患者平分为两组，分别采取常规护理模式及问题导向为主的护理干预模式，对两组患者的临床症状、日常生活能力、认知功能、焦虑、抑郁、睡眠质量及生活质量改善情况进行比较，具体实施内容呈现如下。
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user: 2. 一般资料与方法 2.1. 一般资料 研究对象为帕金森患者，从2017年1月到2019年4月时间段选择其中进行治疗的98例患者，纳入标准：① 样本经过《帕金森病临床诊断标准(2006)》 [ 6 ] 判断，符合疾病诊断标准；② 患者无药物禁忌；③ 未合并神经系统疾病。排除标准：① 继发性帕金森综合征；② 造血系统疾病，心肝肾功能不全；③ 癫痫疾病。患者按照1:1的比例进行平均分组，即为观察组与对照组，将其中49例采用常规护理的患者纳入对照组，另外49例在常规护理基础上，采用问题导向为主的护理干预模式的患者纳入观察组，其中对照组中男性患者30例，女性患者19例，最小患者52岁，最大患者74岁，平均年龄(65.50 ± 5.50)岁；观察组男性患者32例，女性患者17例，最小患者55岁，最大患者77岁，平均年龄(66.00 ± 5.00)岁。临床资料经过统计学数据分析后显示，无意义(P > 0.05)，组间可进行公平对比。 2.2. 治疗方法 对照组采用常规护理，严密监测患者的生命体征变化情况，对患者实施用药指导、饮食指导及康复指导，为患者提供一个舒适安静的住院环境，针对患者出现的不良情绪，提供心理干预，促使患者心理状态得以调节。 观察组在常规护理基础上，采用问题导向为主的护理干预模式，具体为：1) 建立以问题导向为主的护理干预小组：小组成员由神经内科专家(1名)、临床带教老师(1名)、护士长(1名)及责任护士(3~4名)组成，护士长担任小组组长，对全组成员进行疾病知识、疾病护理、宣教指导及护理技能的培训。2) 构建问题导向干预护理模式：主要包括：① 问题描述：护理人员对患者进行入院评估，通过查阅文献的方式，初步掌握患者病情，与患者建立良好的护患关系，亲切、友好地与患者交流，了解患者的心理状态及身体状态，鼓励患者说出内心的想法，描述存在的问题；② 建立具体可行性的目标：分析患者目前所处的心理阶段，对问题是抱怨还是解决的态度；通过主动沟通，了解患者的需求，对疾病恢复程度的期望值，护理人员护理患者与家属一起，制定切实可行的护理计划及康复目标；采用“奇迹式问句”方式，与患者积极讨论，使得患者加强对自身躯体症状及社会功能之间的关系理解；③ 成功案例分析：将治疗成功，康复效果良好的患者的案例进行分析与总结，讨论其使用价值，通过多媒体、海报及面对面交流的方式，使得患者了解更多护理知识；询问患者是否存在睡眠障碍，对患者出现睡眠障碍的原因进行分析，从而提出有效的解决措施；④ 反馈：观察患者生命体征变化情况，给予患者肯定与鼓励，如改善效果不显著，及时调整健康目标及护理方案，积极鼓励患者发挥主观能动性；⑤ 进步评价：护理人员多与患者交流，对其相关知识的掌握情况进行综合评价，制定下步康复计划；鼓励患者有任何疑问及时咨询，取得的成就归功于患者本身，使得患者获得信心，增强积极性。 2.3. 观察指标 ① 采用帕金森病评定量表对患者临床症状进行评估，包含运动、并发症、精神、情绪及行为等方面症状，分数越低，表示患者症状改善越佳。日常生活能力采用巴塞尔指数(Barthel)进行评定，包括上下楼、穿衣、进食、洗漱等，满分100分，分数与日常生活能力成正比。 ② 采用焦虑自评量表(SAS)和抑郁自量表(SDS)评估患者心理情绪，满分80分，轻度：50~60分，中度：60~70分，重度：70~80分，分数越高，表明患者焦虑或抑郁情绪越严重。 ③ 睡眠质量采用匹茨堡睡眠质量指数量表(PSQI)进行评定，包括睡眠质量、入睡时间、睡眠时间、睡眠效率、睡眠障碍、催眠药物及日间功能等7个维度，总分21分，分数越低，表示患者睡眠质量越佳；采用蒙特利尔认知评估量表对患者认知功能进行评定，总分30分，26分以上表示患者认识正常。 ④ 采用简明健康测量量表(SF-36)对患者的生活质量进行评定，包括躯体疼痛、情感职能、生理职能及社会功能等方面，每项总分100分，最后所得分数与患者生活质量得分呈正比。 2.4. 统计学方法 所有数据均纳入到SPSS20.0软件系统中，进行对比和检验值计算，计数资料进行卡方检验，平均数±标准差数据资料行t检验，当P < 0.05为比较差异具有统计学意义。
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user: 3. 结果 3.1. 两组患者临床症状及日常生活能力评分结果对比 护理前，患者临床症状及日常生活能力评分无明显差异(P > 0.05)；不同护理干预实施后，观察组患者临床症状评分明显低于对照组，日常生活能力评分明显高于对照组(P < 0.05)，详见表1。 Table 1 Comparison of the results of the two groups of patients’ symptoms and the ability to score daily life (score 组别 临床症状 日常生活能力 干预前 干预后 干预前 干预后 对照组(n = 49) 26.21 ± 1.28 20.89 ± 1.31 50.24 ± 10.21 71.01 ± 9.41 观察组(n = 49) 26.13 ± 1.32 15.29 ± 1.27 50.36 ± 9.48 81.45 ± 9.54 t 0.548 4.215 0.587 5.041 P >0.05 <0.05 >0.05 <0.05 表1. 两组患者症状及日常生活能力评分结果对比(分) 3.2. 对比两组患者SAS及SDS评分情况 采用不同护理方式后，两组患者SAS及SDS情绪均得以改善，且观察组改善情况明显优于对照组(P < 0.05)，详见表2。 Table 2 Comparison of SAS and SDS scores between the two groups (score 组别 SAS SDS 干预前 干预后 干预前 干预后 对照组(n = 49) 67.89 ± 3.89 50.21 ± 4.12 67.52 ± 3.98 50.84 ± 4.08 观察组(n = 49) 68.15 ± 4.23 41.59 ± 4.58 68.95 ± 4.08 42.59 ± 4.12 t 0.487 5.147 0.534 5.212 P >0.05 <0.05 >0.05 <0.05 表2. 对比两组患者SAS及SDS评分情况(分) 3.3. 两组患者睡眠质量及认知功能评分对比 不同护理干预实施后，观察组睡眠质量提升情况明显优于对照组，且认知能力评分明显高于对照组(P < 0.05)，详见表3。 Table 3 Comparison of sleep quality and cognitive function scores between the two group 组别 睡眠质量 认知功能 干预前 干预后 干预前 干预后 对照组(n = 49) 17.48 ± 3.11 14.51 ± 3.08 13.54 ± 3.45 17.89 ± 3.67 观察组(n = 49) 17.51 ± 2.69 9.54 ± 3.11 13.58 ± 3.26 23.48 ± 3.78 t 0.487 4.212 0.314 4.018 P >0.05 <0.05 >0.05 <0.05 表3. 两组患者睡眠质量及认知功能评分对比(分) 3.4. 两组患者生活质量评分情况 不同护理方式实施后，观察组患者生活质量改善显著，评分明显高于对照组(P < 0.05)，详见表4。 Table 4 Quality of life score of patients in both groups (score 组别 躯体疼痛 情感职能 生理职能 社会功能 对照组(n = 49) 71.05 ± 9.15 72.08 ± 9.27 71.38 ± 9.25 71.36 ± 9.48 观察组(n = 49) 82.01 ± 9.25 81.49 ± 9.07 80.46 ± 9.34 80.14 ± 9.13 t 4.628 4.057 4.658 5.145 P <0.05 <0.05 <0.05 <0.05 表4. 两组患者生活质量评分情况(分)
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user: 4. 讨论 帕金森好发于中老年群体，其为一种中枢神经系统疾病，该种疾病隐匿性强，发展缓慢且病程长，其中的运动症状及非运动症状对患者生活质量影响甚大，尤其是非运动症状，如认知障碍、睡眠障碍、感觉障碍、神功功能障碍及精神异常等症状 [ 7 ]，对患者产生的负面影响较大。该种疾病使得患者的身体结构出现明显改变，患者缺乏交流，导致内心产生极大的心理负担及不良情绪，使得患者焦虑及抑郁情绪滋长，负面情绪反过来影响睡眠障碍，造成恶性循环，加重患者病情 [ 8 ]。临床研究发现，治疗同时配合积极的护理干预，能缓解患者的不良情绪，改善患者的睡眠症状，对患者疾病预后意义深远 [ 9 ]。 应用问题导向干预模式的护理模式，相比较传统模式，该种护理模式从人文主义角度出发，尊重患者的需求及内心感受，以患者为中心，对其出现的问题进行重点分析，并制定护理方案，实施过程中始终坚持以患者的护理问题为中心 [ 10 ]。该种护理模式需要护理人员与患者及其家属进行沟通，与患者实际需求为主，为患者制定个性化护理方案，使得护理目标更加明确，护理方式更加人性化及现代化，护理质量得以明显提升，患者满意度高 [ 11 ] [ 12 ]。本次研究中，观察组患者采用问题导向为主的护理干预模式之后，与实施常规护理模式的对照组比较，观察组患者临床症状评分明显低于对照组，日常生活能力评分明显高于对照组(P < 0.05)；观察组焦虑及抑郁改善情况明显优于对照组(P < 0.05)，说明该种护理模式能改善患者心理问题，帮助患者释放压力，使得患者积极面对疾病，并通过成功案例的经验总结，使得患者重新建立治疗信心，负面情绪得以改善，上述结论与韩秀丽 [ 13 ] 学者研究报道相近。同时研究得出，观察组睡眠质量提升情况明显优于对照组，且认知能力评分明显高于对照组(P < 0.05)，说明患者睡眠质量及认知能力得到很大改善。潘瑞明 [ 14 ] 学者也得出类似的结论，其研究发现，实施护理干预后，患者的睡眠质量症状评分显著下降，尤其是睡眠时间及睡眠障碍方面。本次研究结果还显示，观察组患者生活质量改善显著优于对照组(P < 0.05)，说明采用该种护理模式，能大大提高患者生活质量，这与患者心理状态及睡眠质量的改善有着直接联系，与李小琴 [ 15 ] 学者的观点存在一致性。
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user: 5. 结论 综上所述，针对帕金森患者，应用问题导向为主的护理干预模式，能改善患者临床症状，提高患者生活能力，提高患者认知能力，改善焦虑及抑郁情绪，改善睡眠质量，提高生活质量，极具临床推广价值。
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user: 摘 要 [目的/意义]：针对目前服装流行趋势预测研究集中于单一设计元素和服装产品销量，而非服装产品整体风格的问题，提出了一种基于设计元素的服装风格流行趋势预测方法。[方法/过程]：首先将服装产品转化为设计元素的组合，其次利用Apriori算法对公司往年的销售数据进行挖掘，找出畅销产品中频繁出现的设计元素组合，然后结合灰色模型预测出的新一年流行的单一设计元素，在百度搜索引擎中搜索，最后使用PMI对其进行过滤以提高准确率。[结果/结论]：通过对某服装公司销售数据及网络搜索数据的分析，证明了该方法能够有效预测下一阶段的服装风格流行趋势。 关键词 :风格，预测，设计元素，关联规则，灰色模型，PMI Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着经济社会的发展，流行时尚深入现代人生活的方方面面。流行趋势既表现出人类对时尚的追求，也体现了它对人们生活的影响。流行时尚作为一种社会心理现象，能够创造出巨大的商机，人们对于时尚的追求在服装方面体现得非常明显，因此现在服装行业发展较为迅速。20世纪之后，消费者逐渐对设计元素有自己的想法，对服装产品的流行趋势起着不可忽略的作用。 服装行业面对日益激烈的竞争形势，为了在市场中取得胜利，必须分析获取下一阶段的流行趋势，使设计出的服装在满足消费者需求的同时，为企业创造更多的价值，这意味着预测流行趋势成为了一项重要的任务。 与一般的产品不同，服装产品具有生命周期短、更新换代快、需求不固定等特征，这些特征都给服装流行趋势的预测带来了很大困难。传统预测方式的数据来源一般是政府或者权威机构发布的统计报告，这些报告中数据的收集与统计往往存在着一定的滞后性，而且数据量也有限 [ 1 ]。如今在大数据时代的背景下，搜索引擎为用户提供了大量且全面的数据，用户对网络搜索产生了强烈的需求。网络搜索引擎的数据库会将这些搜索记录和行为存储下来，这些数据为社会经济等领域的预测开辟了新的途径，互联网数据的即时性可以较好地弥补传统预测方法的滞后性。且调查结果显示，77％消费者在购买商品之前会通过互联网使用搜索引擎对所购买的商品进行相关信息调研，可见利用好搜索信息可以提前预知消费者的需求。而服装产品每年都会更新换代，在风格层面上看起来会有较大的差异，流行的服装风格能为服装产品的畅销奠定基础。 由于一件服装产品是由不同的设计元素组合而成的，服装风格的变换是通过设计元素的组合来实现的，单个设计元素的变化并不大，变的是设计元素的组合。并且通过研究设计元素组合来预测风格具有复杂性，且每一步的处理都不是相同的，无法通过单一方法来进行预测。因此本文将服装产品转化为设计元素的组合，通过混合算法首先挖掘出畅销产品中频繁出现的设计元素组合，再与网络搜索数据结合从而扩充该组合，最后通过过滤得到流行的服装风格，并对该方法的预测性能进行评估与分析。
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user: 2. 相关研究 目前学者们对于服装流行趋势预测的相关研究主要包括定性分析和定量分析两种。最原始的服装流行趋势预测通常是通过定性分析来完成的，包括直观预测法、专家会议预测法和特尔斐预测法等。之后预测开始渐渐关注市场的反映，通过统计、分析把握未来的规律。主要代表有日本市场统计预测法和美国情报预测法。随着时代的发展变迁，学者们的研究更多的是在定性分析的基础上引入定量分析来解决预测问题。 如陈林龙 [ 2 ] 于1991年提出FPV (Fashion Preference Value)法，FPV由人们的文化修养、经济状况、生活方式等决定，规定在0~1之间取值，当多数预测者对于某种色彩的FPV在“1”附近，可认为该种色彩成为下一阶段的流行色。周琴等 [ 3 ] 2005年提出了回归分析方法，收集已经公开的10年流行色的原始数据，通过赋权重来表达流行程度，根据流行色发展趋势建立具体的函数关系来预测流行色。吴微微等 [ 4 ] 收集了1995~2000年精纺男西装面料45个样本，并对这些样本的规格参数(如经纬纱支、经纬密度、紧度等)和有关男西装造型风格性能指标(如厚度、重量、悬垂系数、抗弯刚度等)进行测试，运用灰色系统理论对精纺男西装面料风格进行预测，得出的结论与专业机构及市场流行基本吻合，说明灰色系统理论数学分析在面料风格流行预测研究中具有一定的可行性。国际流行色协会发布的春夏流行色信息由多种不同的色卡组成，李熠等 [ 5 ] 利用色度学相关知识和物理测试手段，将色卡上的某种颜色的含量定义为色量，以此来量化色彩，将灰色数列预测引入流行色预测中进行定量分析，对定量分析做出新的探索。Lin等 [ 6 ] 用灰色方法研究了时尚色彩趋势的预测，并对各种模型进行了比较。唐虹等 [ 7 ] 以半紧身裙为研究对象，设定裙宽、裙厚、裙摆波褶数、裙摆平均半径、裙摆平均半径标准差和裙摆面积等造型特征参数。在分析面料性能的基础上分别建立半紧身裙造型特征参数预测的线性回归预测模型和BP神经网络模型。通过比较实测值与预测值的相关系数，发现BP神经网络预测模型的预测精度要优于线性回归预测模型。狄宏静等 [ 8 ] 在2011年上使用BP神经网络预测流行色，结果表明2011年各项预测结果与实际流行趋势发布基本吻合。 另有一些组合方法，如Ni等 [ 9 ] 研究了时尚产品零售领域的销售预测问题，提出了一个两阶段模型：回归模型和ANN模型，用以进行长期和短期的预测。Xia等 [ 10 ] 提出基于ELM模型和输入适应性指标的混合模型来提高时尚零售产品销量的预测精度。Yu等 [ 11 ] 在2012年针对时尚产品流行色，比较了人工神经网络(ANN)模型、灰色预测(GM)模型、组合的GM + ANN模型在少量历史数据情况下对时尚产品流行色的预测性能。金超等 [ 12 ] 针对流行色的时变性，提出了灰色模型和SVM结合的模型，收集2000~2011年的女装流行色历史数据，分别采用灰色模型和支持向量机对女装流行色进行预测，再确定这两种方法的权重，根据权重对灰色模型和支持向量机的预测结果进行组合，得到了女装流行色的最终预测结果，验证了该模型更能反映女装流行色动态变化规律。黄俊敏等 [ 13 ] 提取服装造型风格影响要素，用语意差异法对所选服装风格形容词进行因子分析，以数量化理论和问卷调查进行综合分析，得出风格量化与意象语意间的关系，建立数学关系来预测男士衬衫风格。赵黎等 [ 14 ] 提出了基于层次协同演化机制的多蜂群协同优化算法，对2017年女装流行色的色相进行预测，提升流行色定量预测的精度。 可见，目前学者们对于服装产品流行趋势的研究通常局限于某件服装产品的流行趋势预测，粒度不够细，无法给设计师等人员提供有价值的参考信息。而以细粒度为着眼点，对服装设计元素的研究从本质上来说大多还是源于专家经验，且研究仅限于某一类的设计元素，对于设计元素构成的风格研究甚少。 所以为了弥补上述不足，本文以服装设计元素为粒度，研究服装设计元素的组合。另外，用户搜索信息是为了满足一定的目标需求 [ 15 ]，而用户的需求会受到外界环境的影响 [ 16 ]。据此，用户搜索行为和外界环境必然存在一定的关系 [ 1 ]。而公司销售数据可以反映某销售时期用户的偏好，结合搜索记录和公司销售数据是可靠的。因此，本文将网络搜索数据和公司销售数据相结合，在前人研究的基础上，引入混合算法，通过逐步扩充并优化服装设计元素组合来呈现流行的服装风格，将用户需求中出现而在售产品中未出现的元素加入服装风格中，可以更好地预测服装风格的流行趋势，为服装设计提供参考。
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user: 4. 实验分析 4.1. 数据集 本文获得了某服装公司2014~2017年的销售数据185，898条，并且从百度搜索引擎上获取了2014~2016年年度不同服装设计元素的搜索量。 首先根据销售数据及产品属性图片将不同的服装产品分解至设计元素的粒度，将服装产品转化为{Type1， Type2， …， Type11}的集合，服装产品的元素构成表如表1所示： Table 1 Element composition of clothing product 款号 销量 包含元素 C1 9040 value11; value25; value35; value45; value55; value74; value91; value117; C2 7007 value12; value25; value35; value41; value52; value73; value91; value107; value112; C3 5933 value14; value27; value35; value45; value55; value71; value91; value108; … … … Cn 2295 value11; value25; value35; value45; value54; value63; value83; value95; value107; value117; 表1. 服装产品的元素构成表 然后通过Apriori算法挖掘出顾客频繁购买的组合，挖掘结果如表2所示： Table 2 Apriori algorithm mining resul 频繁集 购买次数 value55; value23; value91; 6633 value35; value23; 6292 value55; value35; 6246 … … value55; value91; value45; 5034 表2. Apriori算法挖掘结果表 并结合通过灰色模型预测出的下一阶段会流行的设计元素，包括氨纶、薄纱、雪纺、蕾丝、贴身裙等，得到初始的服装风格集合。再通过PMI算法得出PMI指数较高的组合，即过滤初始的服装风格集合，得到最终的流行的服装风格包含的设计元素集合，如表3所示。 Table 3 Ultimate popular clothing styl 风格组成 PMI值 value55; value23; value91; value17; value44; value74; value112; −6.02251 value55; value23; value91; value14; value44; value74; value112; −9.5405 value55; value23; value91; value11; value44; value74; value117; −10.212 … … value55; value23; value91; value12; value44; value74; value112; −7.6496 表3. 最终流行的服装风格表 4.2. 性能评估 本文的目标是得到下一阶段较为准确的会流行的服装风格，以便给设计师和服装公司进行参考，所以本文所选取的性能评估指标为准确率。由于本文预测的是以某服装公司为基础的17年流行的服装风格，并且17年的销售数据是已经得到的，因此通过17年的销售数据来验证预测的准确性最为直接。本文通过将预测出的服装风格与17年销售数据显示出的流行的服装风格进行序列比对，以序列的相似度来体现准确率。对于两段长度不同的序列，通过对序列中的字符进行匹配、替换或者插入间隔和删除字符操作，使得不同长度的序列在长度上达到对齐一致的效果，再进行序列的后续匹配比对。准确率(相似度)的计算如下： S i m ( A ， B ) = A ∩ B B (5) 其中，A是预测出的服装风格包含的设计元素集合，B是销售数据显示出的流行的服装风格包含的设计元素集合。 4.3. 实验结果 以4.1的数据为研究对象，由于之前很少有学者研究服装风格的流行趋势，没有一个标准的预测方法，因此采用根据关联规则得出的下一阶段用户购买服装产品的风格倾向以及灰色预测结合Apriori算法得到的结果为对比对象，比较本文所提出来的方法、根据关联规则得出的下一阶段用户购买服装产品的风格倾向和灰色预测结合Apriori算法得到的结果的准确率的差异。根据3.2性能评估的指标，计算得到三种方法性能指标如表4所示。 Table 4 Experimental resul 方法 本文方法 GM + Apriori Apriori 准确率 78.87% 71.95% 65.70% 表4. 实验结果 从表中可以看出，本文所提出的方法在准确率指标上有了提高。
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user: 5. 结论与展望 服装领域的流行趋势预测问题一直是研究的热点，本文以服装的设计元素为粒度，提出了一种结合搜索引擎搜索数据和服装公司历史销售数据的服装风格流行趋势预测方法，基于真实的搜索数据和销售数据证明了该方法的有效性，能够在一定程度上提高预测的准确性，为新产品设计提供参考。本文下一步的工作的重点是对获取搜索引擎上搜索数据的过程和结果进行优化，使得最后预测出的服装风格能够更加准确。
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user: 摘 要 目的：进入新时代，我国社会主要矛盾发生深刻的变化，党中央作出了“五位一体”总体布局，实施乡村振兴战略，全面建成小康社会。推进农业产业兴旺，提升农业生态环境质量，增加低收入农户收入，推动农村经济高质量发展成为撰写文章初衷。在充分利用稻草等农作物秸秆种植大球盖菇成功的基础上，进一步探索如何提高大球盖菇产量、产品质量和生产效益。方法：通过高山同质培养料不同用量、培养料总量相同配置等比其它不同质材料对大球盖菇产量和效益的影响试验；高、低山同时种植大球盖菇大田示范对物候期、产量与效益的影响。采用单因素方差分析，LSD法进行多重比较和CK对比法，对小区重复试验产量的差异显著性、大区和大田示范的物候期、产量、投入和效益等进行分析。结果：培养料总量相同配置等比其它不同质材料小区产量差异未达显著水平，效益相对稳定。同质培养料不同用量的大、小区试验，菇产量随着稻草用量减少而产量不断下降，各处理间的产量差异均达显著水平。高低山同一时间种植大田示范产量差异不明显，但因气温条件差异，低山比高山提早40 d出菇，抢占市场淡季，价格高，效益比高山好。结论：试验结果表明，稻板种植大球盖菇培养料总量2500 kg/667m 2 ，产量和效益最好，低山种植比高山效益高。 关键词 :大球盖菇，稻板种植，生料栽培，高山试验，高低山示范 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 大球盖菇又名皱环球盖菇、皱球盖菇、酒红球盖菇，是国际菇类交易市场上的十大菇类之一，也是联合国粮农组织(FAO)向发展中国家推荐栽培的蕈菌之一。在自然界中分布于欧洲、北美洲，亚洲等地。在欧洲的波兰、德国、荷兰、捷克等国均有栽培。中国野生大球盖菇分布于云南，四川、西藏、吉林等地 [ 1 ]，在青藏高原上生长于阔叶林下的落叶层上，在攀西地区生于针阔混交林中，但人工驯化栽培却很晚。浙江省文成县位于浙南山区飞云江中上游，是传统的农业县，全县人口以稻米为主食，水稻是主要粮食作物，每年水稻种植面积15.5万亩，稻谷总产量6万吨，单季稻草谷比1:1.2计算，稻草(秸秆理论资源量) 7.2万吨，有研究表明，1 t水稻秸秆燃烧排放一氧化碳64.2 kg，二氧化碳791.3 kg，不采取秸秆综合利用措施，把这些秸秆作为废物燃烧，每年向空气排放的一氧化碳和二氧化碳的总量分别是0.46万t和5.7万t，利用95%农作物秸秆种植大球盖菇，1 hm 2 就地无害化处理消纳干稻草3.75万kg，可种植大球盖菇2000 hm 2 。1 hm 2 大球盖菇产值10万元，总产值达2亿元，这不但增加农民收入，还有效控制燃烧秸秆排放温室气体、保护了生态环境。境内的飞云湖是温州700多万市民的大水缸，是国家一级水资源保护区。为保护饮用水源，限办工业，禁养家庭禽畜，直接影响农业农村经济发展。文成县出台相应的政策，扶持生态循环农业产业集群建设，强化生产要素与资源有效配置，充分利用冬闲稻板田种植大球盖菇，推动粮经作物循环轮作换茬，使农业种植业、农产品加工业、农村服务业有机结合，推进农业产业兴旺。2015年，文成县南田农产品产销专业合作社从福建引进大球盖菇，在浙南海拔650米以上的高山文成县南田镇三源村小坑边进行试验种植成功的基础上，为了全面掌握大球盖菇在浙南山区推广种植的可行性和适应性，2017年以来，分别在不同海拔高度的大峃镇徐村和南田镇三源村、新南村示范种植。通过同质培养料稻草总量相同配置等比其他不同质材料和同质培养料稻草不同用量种植大球盖菇对产量与效益的影响；稻草培养料在不同海拔区域种植大球盖菇对产量与种植效益的影响等一系列试验研究。结果表明，大球盖菇在浙南山区种植适应性广、品质优、产量高、效益好。成为实施乡村振兴战略产业兴旺的有生力量 [ 2 ]，是当地农民富裕劳动力充分就业，推进农业农村经济绿色高质量融合发展的民生产业，具有推广价值。现将稻板大球盖菇生料栽培试验结果分析简述如下：
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user: 4. 讨论与小结 目前全国各地很多专家学者就自己所在的区域对大球盖菇特征特性和本区域种植适宜的栽培季节，栽培方式，材料配置比例等栽培技术已进行较多试验研究。但是，浙南山区文成县高山的“用量相同等比配置不同材料与相同材料不同用量种植大球盖菇对产量和效益的影响试验”和“不同海拔高度种植大球盖菇对产量与效益的影响示范”还未报道过，因此，这3项试验与示范的结果对指导当地农民利用冬闲田种植大球盖菇就地收集培养材料、种植材料用量搭配、优质高产田间管理措施等高效增收提供可靠技术依据。用量相同等比配置不同质其他材料稻草 + 木梢产量最高，木梢的较耐腐蚀，支撑培养料的能力强，料畦内部的结构适宜菌丝生长发育。稻草 + 茭白秸秆产量最低，茭白秸秆较粗，培养料中间空隙大，菌丝体不能穿过空间生长，稻草 + 蔗渣和纯稻草各有所长，鉴于2者之间，小区试验稻草 + 蔗渣比纯稻草产量高，大区示范则反之，但差异都不显著。相同材料不同用量种植大球盖菇，产量随着培养料的增加而不断增多。种植大球盖菇除采菇劳务费以外，培养料、菌种、田间管理等费用相同，单位面积的投入基本相近，可忽略不计，产量越高，产值和效益也越高。不同海拔高度种植大球盖菇，高低山均分3茬采收，第1和第2茬菇品质较好，高山第1菇产量最高，占总产量的51.83%，而低山则第2茬产量最多，占总产量的46.17%，667 m 2 大田总产量差异不明显。低山出菇早，能补缺市场淡季，667 m 2 大田产值8992元，比高山7772元多1220元，种植总投入的误差可忽略不计，低山种植效益更好。 综上所述。通过高山不同用量同质培养料和等量培养料配置等比的不同质材料大小区试验对大球盖菇在海拔650以上的浙南高山种植的适应性进行探索，不同海拔高度等量同质培养料种植大球盖菇大田示范对产量和生产效益进行比较，而且对发菌、子实体形成 [ 9 ] 、出菇等主要物候期作简单记录，未对培养料用量最多和最少的极限和各处理间大球盖菇个体的有关经济性状和品质优劣进行详细研究与考察。根据试验得出结果，在浙南山区冬闲稻板种植大球盖菇。海拔100 m以下的低山地区冬季气候温暖湿润，早春气温回升快，适宜菌丝体生长发育和子实体形成，出菇早，能抢占淡季市场，价格比较高，效益高。海拔650 m以上高山冬季寒冷干燥，1月份气温较低，菌丝体基本处于休眠状态，初春气温回升缓慢，子实体形成较晚。小区试验与大区示范结果培养料用70%稻草 + 30%木梢种植大球盖菇产量和效益均为各处理的平均值最高；667 m²培养料用量2500 kg种植大球盖菇产量最高，收益最多。不同海拔高度种植大球盖菇产量差异不明显，种植效益低山比高山更好。建议在稻板上种植大球盖菇667 m 2 大田培养料用70%稻草 + 30%木梢总量2500 kg推广种植，为提高农作物秸秆利用率，其他不同质培养料以及稻草与其他材料配置培养料种植大球盖菇比例、材料等在以后的推广应用中进一步探索，筛选出稻板大球盖菇生料栽培最适用量和更广泛的栽培材料在本县推广应用。
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user: 摘 要 互联网时代下家政服务行业普遍存在顾客满意度低，服务人员专业性低等问题，阻碍了行业发展的脚步。探究其中的原因可以发现家政服务员与服务项目不匹配是其最根本的原因。基于这一背景，本文利用大数据环境下KNN这一距离类算法对家政服务员与服务项目进行人单匹配，并在传统KNN算法的基础之上通过样本距离权重将其进行改进，得到改进的人单匹配模型。实验表明，改进的人单匹配模型相对于基于传统KNN算法的人单匹配模型，准确率达到69.36%，分类结果更好，误差率更低，可以很好地将服务员与服务项目相匹配，促进家政服务员的专业化培训，提升顾客满意度，推动家政服务行业的长远发展。 关键词 :人单匹配，KNN算法，家政服务，准确率比较 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 1.1. 研究背景 随着经济的快速发展和人民生活水平的不断提高，家政服务的需求不断扩大，推动了家政服务行业的蓬勃发展。但是在家政服务业蓬勃发展的同时，员工流动性强，供需不平衡，顾客对家政服务平台缺乏黏性，顾客满意度，忠诚度低等问题也日渐凸显，严重制约了家政服务行业的发展。对顾客来说，家政服务人员缺乏专业性，专业化程度低下，不仅会影响顾客的满意度和服务体验，甚至会因此发生摩擦；而对于家政服务企业来说，顾客满意度低，忠诚度低，直接带来的后果就是影响家政服务企业的效益，而目前行业中大多数家政服务企业规模较小，所以也间接限制了企业的后续发展。所以，提高家政服务人员的专业性，以满足顾客的需求，提升企业的品牌声誉，推动行业健康发展，已经成为当下亟待解决的问题。 如何提高家政服务人员的专业性，最直接的途径便是加强对服务人员的职业培训，规范化每个服务项目的服务标准。但是目前家政行业中家政服务人员在实际服务过程中通常会服务于多个服务项目，导致的结果就是多而不精。根据人职匹配理论，每个个体存在差异，人们要根据自己的特点找到合适自己的职业，以此达到人职匹配的目的。因此不同的个体应该有适合自己的服务项目培训。所以在如何提升家政服务人员的专业性这一问题就可以转化成家政服务人员与服务项目的人单匹配这一科学问题。在已有数据基础之上，利用科学合理的方法对家政服务人员按照服务项目进行分类，进而根据分类进行特定的服务项目培训，以此提高家政服务人员的专业性，提升服务质量。 1.2. 文献回顾 本节将对服务人员专业性及人岗匹配相关的文献进行梳理，整理出目前两个领域的研究现状，最后给出本研究中“人单匹配”的定义。 经过检索，现有文献中关于服务人员的专业性的研究主要集中在服务人员的专业性与顾客满意度，品牌忠诚之间的关系。在物流行业，陆子平等人将服务人员专业性纳入顾客满意度评价体系，并通过调查发现，企业对于目前第三方物流企业服务人员专业性的满意度较高 [ 1 ]。杨浩雄等人在构建顾客满意度测评体系时，利用层次分析法将顾客满意度的影响因素分解成为各个更加易于观测的指标，通过显著性检验，得出工作人员专业度作为构成感知质量的四级指标，与企业形象之间关系显著 [ 2 ]。解芳以快递行业为背景，将快递人员专业性等维度作为自变量，最后通过实证研究，证明了快递人员专业性正向影响顾客再次购买意愿以及顾客对快递公司的信任的假设 [ 3 ]。 通过以上对于以往文献的爬梳可以看出，关于服务人员的专业性的研究都集中在服务人员专业性与顾客满意度等的关系探讨上，而鲜少有关于如何提高服务人员专业性，从而提升顾客满意度的研究。因此本文针对以人单匹配推进家政服务人员的培训从而提高家政服务人员的专业性的问题进行了后续研究。 关于人岗匹配问题，Weller等人认为匹配是个人与组织内的角色，工作，情境和任务动态对齐的过程 [ 4 ]。杨续昌等人在实现人员任务分配过程中，确定人员的属性指标集包括性别，年龄，学历，专业能力，工作经验等 [ 5 ]。朱丽娜等人在人岗匹配的实例分析过程中，以职工的工作经验、学习创新能力等五项作为评价指标，并通过模型求解得到最终的职工与岗位匹配的结果 [ 6 ]。基于人岗匹配的文献整理，在匹配过程中主要涉及到的人员属性包括工作经验等，并且都有约束条件。因此本文结合实际家政服务业的情况将“人单匹配”定义为：家政服务员与服务项目达到一个人员与任务匹配的程度，人指家政服务员，单指服务项目，也就是顾客需求。 1.3. KNN分类算法 KNN算法是大数据环境下经典的分类算法，理论相对比较成熟而且比较简单易懂。 Nguyen等人以KNN算法为基础，对越南奎霍普热带丘陵区降雨诱发的浅层滑坡进行空间预测，将坡度、坡长、坡向、土壤类型等12个影响因素作为特征属性，预测是否会发生滑坡，并将其与支持向量机等算法的结果进行对比，发现k近邻模型优于支持向量机等模型 [ 7 ]。王波，程福云根据时间序列模型构建了一种基于KNN算法的股票预测模型，模型相较普通的时间序列模型更为简单，且更为精确 [ 8 ]。Srividya等人提出应用KNN识别高中生、大学生和职场人士等不同群体的心理健康状态，以此监测具有异常行为的个人 [ 9 ]。 通过对KNN算法的文献梳理可以看出，KNN算法的应用对象不仅有物，其应用对象也慢慢地扩展到了人，人的分类逐渐成为热点。
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user: 2. KNN算法 2.1. KNN算法分类流程 KNN算法是一种距离类大数据分类算法，主要是以训练样本与测试样本的距离为条件进行分类。主要分类过程如下： (1) 收集数据集，准备数据，对数据进行预处理，将数据进行清洗及标准化，使样本数据处于同一个量纲上。 (2) 将数据集分为训练集和测试集，即分离数据集。 (3) 设定参数k，选用距离公式。 (4) 计算测试样本到这训练样本的距离，并取前k个距离最近的样本作为测试样本的k个近邻。k个近邻中出现频率最高的样本的类别标签就是该测试样本的类别标签，以此为依据，得出各个测试样本的类别标签。 2.2. KNN算法的改进 本研究将利用样本距离权重对KNN算法进行改进。 基于模糊理论的KNN算法，主要是在样本不均衡的情况下，针对样本距离的权重问题进行了研究及改进。基于模糊理论进行改进主要是通过样本密度和样本距离来计算样本的隶属度函数，大大减少了样本的不均匀对分类结果产生的影响。 基于模糊理论对KNN算法进行改进的过程中一个关键的概念就是模糊隶属度。在模糊KNN算法中，一个样本属于很多类别，只是隶属程度不同。一般来说，处于分类边界的样本隶属度值低，越靠近类别中心点隶属程度越高，隶属度值也就越高。在这里利用下面的表达式来计算隶属度值 [ 10 ] ： μ i c = { 0.51 + 0.49 ( n i k ) ，       如 果 训 练 样 本 本 身 的 类 别 标 签 为 l c 0.49 ( n i k ) ，                                                 其 他 情 况 (1) 上述表达式中， μ i c 表示训练样本x i 属于类别l c 的可能性，也就是隶属程度。k表示训练样本的k个近邻，n i 表示在k个近邻中属于类l c 的个数。上述表达式的条件就是如果训练样本x i 本身的类别与l c 相 同，那么， μ i c = 0.51 + 0.49 ( n i k ) ，否则的话， μ i c = 0.49 ( n i k ) 。接下来基于这样的条件来计算测试样 本y j 属于各个类别的可能性，取其中的最大值所对应的类别作为测试样本的类别标签。这个可能性即隶属程度我们用 μ c ( y j ) 来表示，表达式如下： μ c ( y j ) = ∑ 1 k μ i c 1 dist ( y j ， x i ) 2 b − 1 ∑ 1 k 1 dist ( y j ， x i ) 2 b − 1 (2) 上式中， 1 dist ( y j ， x i ) 2 b − 1 是将测试样本y j 与训练集样本x i 之间的欧氏距离用 2 b − 1 进行加权并取其倒数 来作为对距离进行加权的因子，b用来控制加权的程度，一般来说b > 1。最终测试样本y j 的类别标签用最大隶属度原则来计算，即 l ( y j ) = l c ′ ， c ′ = max ( μ c ( y j ) ) 。
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user: 3. 基于改进的KNN算法的家政服务人单匹配研究 3.1. 数据预处理 公司的服务者数据中缺失值数据占总体数据样本的比例较小，所以采取直接将其删除的方法进行数据清洗。另外，本文的研究目的是将家政服务员与服务项目进行专业度匹配，所以在数据样本处理时将顾客对每个服务项目对应的家政服务员的评分阈值设定为小于等于5，以此筛选出对于顾客给予高评分的家政服务员样本，作为研究的数据集。 数据集中关于家政服务员的特征属性主要包括家政服务员的性别，年龄，户籍，从业年限，工作时长，学历。首先将数据集分为训练集和测试集，其中90%为训练集，10%为测试集，训练集中每个服务者相对应的服务项目已知。其中服务项目分别为：1代表深度保洁，2代表企业保洁，3代表日常保洁，4代表代表母婴护理。其中服务者的户籍主要分为农村户籍和城镇户籍，以0代表农村户籍，1代表城镇户籍。工作年限主要分为进入家政服务行业工作1~2年，3~4年，5~6年，7~8年及八年以上，分别用1~5表示。每日平均工作时长是通过工作总时长除工作总天数所得。服务者的性别中0代表性别为女，1代表性别为男。服务者的学历分为小学、初中、高中、大专、大学及以上，分别用1~5表示。 通过数据清洗，去除噪声数据及缺失数据之后，共采集到3460条家政服务员数据。数据集基本信息如下表，其中家庭保洁样本数为1622，企业保洁样本数为168，日常保洁样本数为1504，母婴护理样本数为166。如表1是家政服务员数据集的基本信息。 Table 1 Basic information of data se 数据集 样本数 属性数 类别数 家政服务员数据 3460 6 4 表1. 数据集基本信息 根据每个特征属性的数据性质进行标准化，其中二元型数据在进行标准化是直接用0，1表示，即 X 1 = { 0 ， 户 籍 为 农 村 1 ， 户 籍 为 城 镇 ， X 5 = { 0 ， 性 别 为 女 1 ， 性 别 为 男 。而数值型数据则用 x = x j − x min x max − x min 将数据归一化到[0， 1]之间。 截取部分归一化后的数据如表2。 Table 2 Standardization of household service personnel dat 户籍 年龄 工作年限 平均时长 性别 学历 服务项目 X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 Y 0 0.375 0 0.437 1 0.25 1 0 0.275 0 0.566 1 0.25 1 1 0.325 0.75 0.493 0 0.75 2 0 0.45 0.5 0.393 0 0.25 2 1 0.325 0.25 0.728 1 0.5 3 0 0.425 0.25 0.653 0 0.25 3 0 0.325 1 0.658 0 0.25 4 0 0.7 1 0.654 0 0.25 4 表2. 家政服务人员数据标准化 3.2. 模型分类准确度的计算 在进行数据归一化后，基于原始的KNN算法的人单匹配模型利用欧氏距离来计算训练样本与测试样 本的距离。欧式距离的公式为 dist ( X ， Y ) = ∑ i = 1 n ( x i − y i ) 2 。 将KNN算法分类结果与原始服务项目标签对比，KNN算法分类结果的准确率达到61.56%。 表3是基于原始KNN算法的人单匹配模型和基于模糊算法改进的人单匹配模型的分类准确率的对比。 Table 3 Comparison of accurac KNN FKNN 61.56% 69.36% 表3. 准确率对比 从以上分类准确率的对比可以看出基于模糊算法改进的人单匹配模型的分类准确率高于基于原始的KNN算法的人单匹配模型，能够更好地将家政服务员与家政服务项目进行分类匹配。
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user: 4. 研究总结 研究着眼于目前家政服务行业服务人员专业性薄弱，流动率高，顾客满意度低等问题，以人单匹配作为切入点，利用KNN算法将家政服务人员以服务项目为标签进行分类，从服务人员专业性研究方面探讨推动专业性的路径问题，推动服务人员专业性研究。另一方面本文基于服务项目利用改进的KNN模型对家政服务人员进行分类，在家政服务行业普遍存在顾客服务体验差等问题的现状下，实现更精确的人和服务项目的人单匹配，以促进专项职业培训，提升服务质量，促进家政服务行业的整体发展。家政服务公司可以开展相关职业技能培训，细化每个服务项目的服务标准，使不同的家政服务员在适合自己的家政服务项目上不断提升专业技能，深耕细作，提升服务质量，从而提高顾客满意度，推动家政服务业的长远发展。
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user: 摘 要 以5-(2-苯酚)-4-氨基-1，2，4-三氮唑-3-硫醇为原料，室温下在碱性水溶液中与卤代烃进行醚化反应得到3个苯酚取代基4-氨基-1，2，4-三氮唑-3-硫醚化合物，其结构通过 1 H NMR、 13 C NMR、MS、IR、元素分析及单晶X-射线衍射等进行表征，采用倍比稀释法来测定中间体及3个目标产物化合物对金黄葡萄球菌、白色念珠菌、枯草芽孢杆菌、大肠杆菌的抑制活性。晶体结构测试结果表明：化合物1和2a均存在分子内氢键，相邻分子之间主要通过氢键发生相互作用，硫醇结构变为硫醚结构后1，2，4-三氮唑五元环会发生翻转。抑菌活性测试结果表明：化合物1和2c在测试浓度范围内对白色念珠菌均有较好的抑菌活性，化合物1对金黄葡萄球菌的MIC值为500 μg/mL，化合物2c对大肠杆菌的MIC值为500μg/mL，而化合物2a和2b对供试菌种均无抑菌活性。 关键词 :5-(2-苯酚)-4-氨基-1，2，4-三氮唑-3-硫醇，硫醚，结构表征，晶体结构，抑菌活性 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 1，2，4-三氮唑衍生物具有广泛的生物活性，在农药领域已被用作杀虫剂、除草剂和杀菌剂等，在医药领域用作抗癌、抗病毒、抗菌和镇定的药物 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]，在金属腐蚀与防护 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 等领域有作重要的应用，因而受到国内外化学工作者的青睐。据文献报道，含有4-氨基-1，2，4-三氮唑结构的化合物因含有易与醛或酮反应的氨基以及亲核性较强的巯基，因而是一类极为重要的化工或药物设计合成中间体，其衍生物具有金属防腐性能 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 和潜在的生物活性 [ 7 ] - [ 13 ]，还可用于设计新型结构配位化合物 [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ]，在医药、农药、配位化学、金属腐蚀与防护等领域具有较好的学术价值和应用研究前景。关于3位苯酚取代基-4-氨基-1，2，4-三氮唑-5-硫醇及其并 [ 1 ] [ 3 ] [ 4 ] 硫嗪衍生物的合成已有文献报道 [ 18 ]，但是关于3位苯酚取代基-4-氨基-1，2，4-三氮唑-5-硫醚及其抗菌活性研究未见文献报道。我们在前人及前期研究工作的基础上 [ 19 ]，采用活性基团拼接法，参照文献 [ 18 ] 以水杨酸甲酯为起始原料，经肼解、成环等多步化学反应制备中间体5-(2-苯酚)-4-氨基-1，2，4-三氮唑-3-硫醇，然后再经过醚化反应制备系列5-(2-苯酚)-4-氨基-1，2，4-三氮唑-3-硫醚化合物，合成路线如图1所示(制备化合物2a时反应物R-X为氯乙酸甲酯，2b时R-X为苄溴，2c时R-X为3-氯甲基吡啶盐酸盐)，通过 1 H NMR、 13 C NMR、MS、IR、元素分析以及单晶X-射线衍射等技术对化合物结构进行表征，考察了其对金黄葡萄球菌、白色念珠菌、枯草杆菌等的抗菌生物活性，为进一步合成具有多样性生物活性的衍生物和新型有机–金属配合物提供实物选择及参考。 图1. 目标化合物的合成路线图
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user: 3. 结果与讨论 3.1. 制备条件及产物波谱学特征 目标产物的制备：由于中间体化合物1分子结构中有可与碱反应的巯基和羟基，加入碱的量是其物质的量的2倍，化合物1才能得到很好的溶解，推测巯基生成硫负离子，而羟基成氧负离子，均具有较强的亲核性，易与碳正离子进行反应，但是我们加入1倍或2倍于化合物1的物质的量的卤代烃，得到的均为同一产物，而且采用2倍量的卤代烃时，目标产物的产率没有得到明显提高，因此本实验中我们采用与化合物1相同物质的量的卤代烃进行反应。反应结束采用先抽滤，滤除固体产物后并用少量的水洗涤产物，再用盐酸中和滤液pH值到4~5之间仍然可惜出部分溶解的产物。 晶体的制备：在制备化合物1单晶的过程中，如未在其乙醇溶液体系中加入少许盐酸，则析出的是白色粉末固体，得不到单晶。在制备化合物2a单晶的过程中，采用薄膜穿孔封口的方法让溶剂缓慢挥发，如果敞口自然会发则得到的是白色粉末固体而不是晶体。尽管我们尝试通过改变溶剂体系(单一溶剂或混合溶剂)的方法对化合物2b和2c进行单晶培养，希望能够得到所有目标化合物单晶，遗憾的是目前还没有找到适合化合物2b和2c的单晶培养体系。 产物的波谱学特征：核磁共振氢谱显示，在化学位移11 ppm附近均能观察到化合物2a及2b分子结构中苯环上羟基的氢质子共振峰，在6 ppm附近观察到1，2，4-三氮唑五元环上氨基的氢质子共振峰，4~5 ppm之间显示存在亚甲基的质子共振峰。核磁共振碳谱均能观察到两个目标化合物分子结构中的亚甲基碳的共振峰。 3.2. 晶体结构 尽管我们尝试多种实验方法或改变实验条件对原料及所有目标化合物进行单晶培养，希望能够得到其可用于晶体结构测试的单晶，以便进一步了解其分子结构特征，可遗憾的是仅得到了5-(2-苯酚)-4-氨基-1，2，4-三氮唑-3-硫醇(化合物1)和5-(2-苯酚)-4-氨基-1，2，4-三氮唑-3-硫代乙酸甲酯(化合物2a)的单晶，而5-(2-苯酚)-4-氨基-1，2，4-三氮唑-3-硫代苄(化合物2b)及5-(2-苯酚)-4-氨基-1，2，4-三氮唑-3-硫代-3-亚甲基吡啶(化合物2c)的单晶制备条件仍未找到。化合物1化合物晶体结构如图2所示，其中A图为晶体结构，B为晶胞堆积图，化合物1为单斜晶系，P21/c空间群，每个晶胞中包含4个化合物分子，晶体结构显示化合物1为硫酮结构，N(2)原子上链接1个氢原子。相邻化合物分子之间主要通过氢键发生相互作用，同时也存在分子内氢键。分子内氢键发生在苯环上的羟基与五元环上的氮原子之间，为O-H---N氢键，其作用距离为0.2629 nm [O(1)-H---N(1)]，属于作用较强的氢键。分子之间的氢键主要是O-H---N氢键和N-H---S氢键，其作用距离为0.3021 nm[O(1)-H---N(4)]和0.3237 nm[N(2)-H---S(1)]；其次，分子之间还存 图2. 化合物1晶体结构(A)及晶胞图(B) 在弱的C-H---C氢键和N-H---N氢键，C-H---C氢键主要发生在相邻分子的苯环之间，如C(4)-H---C(4)的作用距离为0.3491 nm，N(4)-H---N(1)的作用距离为0.3221 nm。相邻化合物分子的C=S基团之间还存在S---p作用，其作用距离为0.3475 nm [C(8)---S(1)]。分子结构中苯环所在平面与五元环所在平面之间呈现14.29 0 的夹角，其两个相连接的碳原子之间的距离为0.1462 nm [C(6) -C(7)]。分子中碳氧键的键长为0.1367 nm [C(1) -O(1)]，碳硫键的键长为0.1683 nm [C(8)-S(1)]，五元环上氮氮键的键长为0.1367 nm [N(1) -N(2)]，氨基氮原子与五元环上相连接的氮原子的的键长值为0.1404 nm [N(4)-N(3)]。 5-(2-苯酚)-4-氨基-1，2，4-三氮唑-3-硫代乙酸甲酯(化合物2a)的晶体结构(A)及晶胞图(B)如图3所示，为正交晶系，Pbca空间群，每个晶胞中包含8个化合物分子。化合物2a分子中五元环上瓜环不到氢原子，而化合物1分子中五元环上的一个氮原子存在N-H建，推测是在碱性条件下酮式结构向烯醇式结构转变生成化合物2a所致。从分子结构中不难看出，苯环所在平面与五元环所在平面呈现出较大的偏转角(50.17 0 )，说明其偏转角受到分子末端基团影响较大。分子中两个碳硫键(C-S)的键长值分别为0.1742 nm [C(8) -S(1)]和0.1803 nm [C(9) -S(1)]，平均值为0.1773 nm，均比化合物1分子中C=S键长值大。五元环上氨基与苯环上几乎处于同侧，他们之间存在分子内氢键，其作用距离为0.2923 nm [N(4)-H---O(1)]，而化合物1分子中酚羟基与五元环上的氮氮键处于同侧，推测可能是在发生化学反应的过程中五元环上会发生翻转。五元环与苯环之间的C-C键键长值为0.1466 nm [C(7)-C(6)]，与化合物1分子中五元环与苯环之间的C-C键键长值很相近，仅相差0.0002 nm，推测尽管五元环发生的翻转以及引入分子末端基团，但是对五元环与苯环之间的C-C键键长值几乎没有影响。 图3. 化合物2a的晶体结构(A)及晶胞图(B) 以上讨论了中间体化合物1及化合物2a的晶体结构，由于苯环结构与五元环相连的碳碳单键可旋转，推测可能是分子引入末端基团后五元环发生的翻转，或者化合物2a在结晶状态下五元环会发生翻转，从而导致化合物1与化合物2a的分子结构中苯环所在平面与五元环所在平面呈现出较大的偏转角度。 3.3. 抗菌活性 初步测试结果表明中间体即化合物1在浓度1000 μg/mL和500 μg/mL下对金黄葡萄球菌具有杀菌活性，在1000~0.48828125 μg/mL范围内对白色念珠菌均有抑菌活性，而对枯草芽孢杆菌和大肠杆菌均无抑制活性。目标化合物2a和2b在测试浓度范围内对金黄葡萄球菌、白色念珠菌、枯草芽孢杆菌、大肠杆菌均无抑菌活性。化合物2c在较高浓度即1000 μg/mL和500 μg/mL时对大肠杆菌有杀菌作用，低于500 μg/mL时就没有杀菌或抑菌活性，但是其在测试浓度1000~0.48828125 μg/mL范围内对白色念珠菌均有抑菌活性，而对金葡萄球菌和枯草芽孢杆菌均无抑菌或杀菌活性。