DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 脱硫工艺参数及主要设备规格 3.1. 脱硫规模 基本情况 根据本项目煤气最大用量为78，900 Nm 3 ，实际用气量68，000 Nm 3 ，全部煤气经过脱硫处理，脱硫设计处理气量为80，000 Nm 3 /h。 煤气中硫化氢含量0.2%，折：3.0 g/Nm 3 ，要求煤气中硫化氢的含量不超过20 mg/Nm 3 ，为使气体达到净化指标，必须采用湿法串干法脱硫。煤气先经过湿法脱硫，使硫化氢达到 ≤ 70 mg/Nm 3 ，然后再经过干法脱硫，最终使硫化氢达到 ≤ 20 mg/Nm 3 。按煤气燃烧后与燃烧前气量比为2，排放烟气中经燃烧后转化的硫化物(以SO 2 计)含量为 ≤ 19 mg/Nm 3 ，加之微量的有机硫的转化，最终使排放烟气中的硫化物(以SO 2 计)不超过30 mg/Nm 3 。 3.2. 工艺方案 3.2.1. 工艺条件 1) 发生炉煤气量：79，800 Nm 3 /h； 2) 进洗涤塔煤气压力：18 Kpa；出洗涤塔煤气压力：17.5 Kpa； 3) 进湿法脱硫塔煤气压力：17.5 Kpa；出脱硫塔煤气压力：15 Kpa。塔最大压差 ≤ 2.5 Kpa； 4) 进干法脱硫槽煤气压力：15 Kpa；出干法脱硫槽煤气压力：14 Kpa。塔压差 ≤ 1.0 Kpa； 5) 进洗涤塔煤气温度： 50 ℃ ；出洗涤塔煤气温度： 35 ℃； 6) 进湿法脱硫塔温度： 35 ℃ ；出脱硫塔温度： 40 ℃； 7) 进干法管道加热器温度： 40 ℃ ；出加热器温度： 42 ℃； 8) 湿法脱硫进口H2S：3000 mg/Nm 3 ；湿法脱硫出口H2S：70 mg/Nm 3 ；干法脱硫出口H2S：≤20 mg/Nm 3 ； 9) 脱硫塔硫化氢脱除量68，000 × (1.67 – 0.07)/1000 = 108.78 kg/h；干法脱硫塔硫化氢脱除量68，000 × (0.07 – 0.02)/1000 = 3.4 kg/h。 3.2.2. 洗涤塔工艺计算 1) 塔径计算： 以工况下煤气平均操作状态为准。经计算圆整取塔径D1 = 7200 mm；外形如图1。 图1. 洗涤塔外形图 2) 塔高：设一层填料洗涤段，一层填料分离段，塔总高度为：18，500 mm； 3) 冷却水循环量，此塔主要起洗涤、降温作用，进行热量衡算可知，水量为130 m 3 /h，由于该塔塔径较大，取塔最低喷淋密度15 m 3 /m 2 ，计算液量为：610 m 3 /h； 3.2.3. 脱硫塔设计计算 1) 塔径计算： 以工况下煤气平均操作状态为准。经计算圆整取塔径：D2 = 7200 mm 2) 塔高计算： a) 计算吸收过程平均推动力 Δ P M ，atm Δ P M = [ ( P 1 − P 1 * ) − ( P 2 − P 2 * ) ] / [ ln ( P 1 − P 1 * ) / ( P 2 − P 2 * ) ] P1：脱硫塔入口气相H 2 S分压，atm； P2：脱硫塔出口气相H 2 S分压，atm； P1*，P2*：吸收塔溶液入、出口H 2 S分压，atm，溶液中H2S含量很低，可以忽略，P1* = P2* = 0。 b) 计算传质面积FP，m 2 F P = G 1 / ( K G × Δ P M ) G1：H 2 S脱除量，Kg/h； KG：传质系数，取12 Kg/(m 2 ∙h∙atm)； Δ P M ：吸收过程平均推动力，atm。 经计算FP为36，036 m 2 。 c) 根据以上数据计算出填料高度 H P = F P / ( 0.785 D 2 × a ) a：填料比表面面积，取75 m 2 /m 3 H P = 36 ， 036 ( 0.785 × 7.22 × 75 ) = 11.8 m 考虑煤气在脱硫塔内要有足够的停留时间，实取 H P = 1.3 × 10.2 ≈ 15 m。 d) 根据以上计算脱硫塔填料设计为三段，分别为5米。每段填料中部装填散装填料，上、下部装填带自分布功能抗阻塞规整填料。塔总高度H = 39.2米，塔顶设1米除雾段，外形如图2。 图2. 脱硫塔外形图 3) 计算脱硫塔溶液循环量为：1500 m 3 /h；液气比为：15 L/Nm 3 ；计算硫容为：0.0683 g/l，脱硫塔喷淋密度为：36.9 m 2 /m 3 ∙h。 3.2.4. 干法脱硫塔计算 1) 干法脱硫塔操作状态煤气体积 V g = V 0 ( 273 + 41 ) × 101.325 273 × ( 84.5 + p − p L ) V g ：煤气操作状态体积，m 3 p：干法脱硫塔平均操作压力，14.25 KPa p L ：煤气中水蒸汽分压，为7.375 Kpa 经计算： V g = 68000 × ( 273 + 41 ) × 101.325 273 × ( 84.5 + 14.25 − 7.375 ) = 86 ， 729 m 3 2) 脱硫剂装填量按氧化铁硫容量计算 V = V 0 ( c 1 − c 2 ) τ S ρ × 10 − 6 V：氧化铁装填量，m 3 V 0 ：标准状态下原料气体流量，68，000 Nm 3 /h C 1 ：标准状态下煤气的平均含硫量，mg/Nm 3 ，按70 mg/Nm 3 计 C 2 ：标准状态下净化气的含硫量，mg/Nm 3 ，按20 mg/Nm 3 计 τ ：氧化铁更换周期，按1年8000小时计 S：氧化铁的工作硫容，按25% (重量比) ρ ：氧化铁的堆积重度，800 Kg/m 3 经计算 V = 68000 × ( 50 − 10 ) × 8000 800 × 25 % × 10 − 6 = 108.8 m 3 由于煤气中含有一定量的HCN，其与氧化铁进行不可逆反应，从而引起脱硫剂的损失，因此脱硫剂装填量取10%的富裕量，实际装填120 m 3 。 3) 脱硫塔直径 考虑脱硫系统压力低，允许压力降小，因此本方案干法脱硫塔采用特殊设计，分为8段进气，8段出气，脱硫剂分8段装填；每段处理气量 V 1 = 86729 ÷ 8 = 10 ， 841 m 3 /h。 按气体的线速度计算 D = ( V 1 × 4 3600 × ω × π ) 0.5 V 1 ——操作状态下气体流量，m 3 /h ω ——按床层空载面计算的气体速度，取0.13 m/s 经计算：处理10，841 m 3 /h，脱硫塔直径为5.43 m，圆整取5.6 m，考虑最大气量，取6.0 m，脱硫剂每段装填高度为0.540 m。 4) 脱硫塔床层阻力计算 Δ P = { f m × ρ f × W 2 × [ ( 1 － ε ) / ε 2 ] × H } / d s 经计算床层阻力每米小于500 Pa，总阻力小于1 KPa，能满足工艺要求。
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user: 4. 脱硫工艺路线 4.1. 工艺流程简介 4.1.1. 气体流程 煤气经加压机加压至18 Kpa后送至脱硫前洗涤塔，由下部进入洗涤塔与水液逆流接触，气体温度降至小于40℃后去脱硫塔，气体由下而上经过塔内装填的填料，充分与分散到填料表面的脱硫液接触进行化学吸收反应，气体中的硫化氢被脱除，硫化氢被转化为硫氢酸盐，存在液相中，被脱除硫化氢的气体从塔顶出去；液体从塔顶加入，经过良好的分布装置分散到填料上，从上到下，最后从塔底排出进入再生系统。脱除硫化氢的气体(硫化氢 ≤ 70 mg/Nm 3 )经过上部分离层，分离气体中夹带一些微量的单体硫颗粒与雾沫状的脱硫液，合格洁净的煤气去干法脱硫。在干法脱硫系统煤气先通过管道加热器，将气体温度加热高于其露点温度后从中部进入干法脱硫塔，在塔内气体分别进入8段氧化铁脱硫剂层，气体中的硫化氢被吸附脱除，合格后的煤气(硫化氢 ≤ 20 mg/Nm 3 )从干法脱硫塔中部出来去用户。 4.1.2. 脱硫液流程 由脱硫塔底部出来的脱硫液(俗称富液)，经塔出口液体水封到富液槽，脱硫富液经过一定时间的缓冲熟化，被再生泵加压至0.5 Mpa送到氧化槽顶部空气喷射器，空气喷射器将空气吸引入喷射器内与脱硫富液混合进入氧化槽下部，脱硫富液中的HS − 与氧发生析硫反应，生成的单质硫聚合并被空气浮选出来，同进利用吸入的空气将还原态的脱硫催化剂氧化成氧化态，溶液得以再生。再生合格的脱硫液(俗称贫液)从氧化槽中部出来去贫液槽，贫液经脱硫泵加压后送入脱硫塔顶部循环使用。由氧化槽顶部浮选出来的硫泡沫溢流至硫泡沫收集槽，经泡沫泵加压后去硫泡沫过滤系统，过滤下来的硫膏可直接装袋外售，在外供蒸汽充足的情况下，也可装入间歇熔硫釜中熔融成硫磺出售，过滤后的脱硫清液返回溶液系统。 4.1.3. 冷却水流程 由洗涤塔出来的洗涤水经溢流水封流入循环水热水池，经平流沉淀、缓冲，由洗涤循环热水泵加压至凉水塔，洗涤水经过凉水塔降温冷却后进入冷水池，最后通过洗涤循环凉水泵加压送至洗涤塔，与煤气逆流接触对煤气进行洗涤，完成洗涤水的循环过程。为了维持循环水的水质，设有循环冷却水旁滤装置对循环水进行过滤，同时不定期加入水质稳定剂，以除去循环水中的杂质。
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user: 5. 结论 1) 单独采取湿式氧化法脱硫不能满足煤气的脱硫精度，本方法采用湿式氧化法脱硫后再串联干法脱硫，最终使煤气中的硫化氢达到 ≤ 20 mg/Nm 3 。经过实测，可以达到10 mg/Nm 3 左右，能充分满足用户对脱硫精度的要求； 2) 设置煤气洗涤塔，在降低煤气温度的同时，除去煤气中灰尘杂质等，减少脱硫塔内催化剂的污染，延长脱硫塔的使用时间； 3) 减小对环境的污染，洗涤水封闭循环运行。为维持循环水质稳定，部分污水送煤气站焚烧炉焚烧处理，整个脱硫系统无废水外排； 4) 采用专用硫泡沫过滤机处理硫泡沫，过滤后的硫膏成块状，含水量在30%左右，在厂供蒸汽富裕的情况下可装入间歇熔硫釜熔融成硫磺，蒸汽紧张也可直接装袋外售，过滤后的清液悬浮硫低于0.5%。
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user: 摘 要 针对工业缺陷检测中提取的缺陷存在不完整、处理速度过慢等问题，本文提出一种基于双阈值自适应分割的缺陷提取算法。根据实际工件的直方图，拟合得到标准直方图，而后利用实际工件的直方图与标准直方图自适应分析，快速定位出双边的误差阈值，从而避免高灰度缺陷或低灰度缺陷的漏检问题。实验结果表明，本文所提方法能够有效提高缺陷提取的完整性和准确性，并具备良好的处理速度。 关键词 :缺陷提取，阈值分割，直方图，高斯拟合，轴承滚子 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 轴承作为制造业的核心器件，是我国重点发展的战略性基础产业之一。“十二五”计划明确指出，轴承是加快振兴装备制造业的16个关键领域的核心基石 [ 1 ] ，它被广泛地应用于航空航天、通讯、工业生产等领域。在轴承结构中，轴承滚子是最关键的零部件，其质量直接决定轴承的质量。 随着信息技术的不断发展 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] ，机器视觉检测技术得益于速度快、精度高、成本相对较低等优势，逐渐替代了传统的人工检测方法，成为主流检测方案 [ 5 ] [ 6 ] 。基于机器视觉的检测系统是通过工业相机采集待检测目标的高清图像，随后将图像传送到图像处理系统，完成关键信息的提取和判别，进而实现对目标表面缺陷的检测。 机器视觉检测的关键技术是表面的缺陷提取和识别。缺陷提取是在采集图像的基础上进行图像处理，将与工件本身色彩差异明显的部分进行分割；缺陷识别是对提取出的缺陷在色彩、维度等方面进行特征筛选，在此基础上判断缺陷真实性。一旦提取的缺陷不完整或漏提，就会导致缺陷特征筛选信息不完全，无法对缺陷进行确认，从而产生错检、漏检问题，影响整体的检测结果。 目前，缺陷提取中常用的分割方法有：基于阈值、边缘、区域、特定理论等 [ 7 ] 的分割方法。其中，基于阈值的分割方法由于实现简单，计算量低且性能稳定的优势，成为提取的主流方法。近年来，为提高提取精度对阈值的选取进行了很多优化，如陈恺等人 [ 8 ] 使用反向萤火虫算法的OTSU多阈值分割方法，伦向敏等人 [ 9 ] 提出迭代最大熵分割方法，同年，Yuan X C等人 [ 10 ] 提出引用权重系数的WOV方法，乔爽等人 [ 11 ] 提出分类加权的OTSU分割方法。但是，由于环境以及滚子表面材质的影响，现有的分割方法存在以下问题： 1) 单阈值分割只能单独提取到灰度较低或者灰度较高的缺陷，而实际情况下，这两种缺陷可能会同时存在，使用该方法会导致缺陷漏提的问题，如OTSU分割方法，最大熵分割方法。 2) 多阈值分割计算量复杂，不能保证实时性，并且过多阈值对单个缺陷进行分割，会出现多个不连续区域的缺陷，导致提取的缺陷信息不完整，如自适应阈值分割方法。 因此，针对上述问题，本文提出了一种自适应调整的双阈值分割方法，首先基于直方图分析，对直方图包络进行高斯拟合，并用拟合函数与实际直方图的包络函数求取交点来确定阈值，代替了传统使用直方图分析确定阈值的方法，大幅减少计算量。其次，根据实际场景需求，选取两个交点作为阈值对图像进行分割，达到缺陷分割的目的。实验结果表明，本文提出的方法能够避免单阈值导致的漏提问题，也防止了由于过多的阈值分割使区域不完整的问题，能够满足实时处理需求，具有良好的实用价值。接下来，将对本文所提算法进行介绍。
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user: 2. 双阈值自适应检测方法 基于机器视觉的检测流程一般包括目标提取、预处理、缺陷提取、缺陷确认和输出语义5个模块，其中，缺陷提取是缺陷识别的基础，是判别缺陷的依据，一旦提取的缺陷不完整，会导致输出语义结果错误或者失败。为解决现有缺陷提取方法在提取准确率、完整性和处理速度上的缺陷，本文提出了一种双阈值自适应检测方法，包括待检测图像预处理，缺陷分割阈值确定与图像二值化3个步骤。 2.1. 待检测图像预处理 对待检测图像进行缺陷提取分割之前，首先通过以下处理得到具有较为标准的直方图分布的待检测图像。处理流程如下所述： 第一步，过滤大面积问题的待检测目标： 大面积问题主要包括大量锈斑或大面积缺块，其视觉效果是灰度低，因此，可根据经验值对待检测图像进行阈值分割，得到待检测图像区域和问题区域。根据面积特征判断待检测图像区域是否满足实际待检测图像的面积范围，如果不满足，输出语义并剔除目标。 第二步，光照矫正： 光照矫正目的是将待检测目标图像的局部亮度达成一致，且整体光照在一个范围区间。具体操作分为为两部分：第一部分是对满足1)条件的目标图像使用大尺度中值滤波得到光照不均匀的图像；第二部分是利用目标图像减去滤波后的图像，并乘以乘数因子(该因子为一个加权因子，一般取值为1)以拉大相减后图像的对比度，最后加上固定灰度值以使图像整体亮度围绕一个区间。 2.2. 缺陷分割阈值的确定 第一步，选取部分直方图数据： 在2.1节的待检测图像预处理中留下了只含有较小缺陷或没有缺陷的图像，这些图像反映在直方图中，大量的或全部的数据为非误差数据。大量的实验数据表明，直方图中至少80%数据是不存在缺陷，因此，基于直方图对80%的数据进行分析。 在轴承滚子上，缺陷主要包括锈斑、裂纹、划伤，凹坑等类型，其视觉特点是亮度高或低，而实验分析，亮度低的缺陷概率远大于亮度高的缺陷。实际中，由于像素数反应的是某灰度下像素总数，因此，缺陷较小图像的直方图中，像素数最大所对应的灰度几乎不存在缺陷。 基于上述分析，本文选取的数据是从直方图像素数最大开始，先右后左的依此扩展灰度级的像素数，直到扩展到整体像素的80%为止。数据选取步骤流程图如图1所示。 图1. 部分数据选取流程图 1) 直方图分析 计算相应变量：主要有：待检图像的灰度直方图Hist [i]、最大值像素数Hist [maxgray]、最大值像素数对应的灰度值maxgray； 2) 变量初始化 对循环变量进行初始化，主要有：递增变量i、选择的像素总数sum、递增变量x、递增变量k； 3) 进入循环 当sum new _pix 小于等于整体像素的80%时，循环以下操作：更新sum new _pix 变量，并保存相应的直方图像素数Hist [i]值和i值；当sum new _pix 大于整体像素的80%时，结束循环。其中，变量i是根据式子 i = i + x × ( − 1 ) k 进行更新，变量x是根据 ( − 1 ) k = − 1 进行更新，k是自增变量。 第二步，高斯拟合： 光照均匀且滚子材质理想的情况下，待检测图像在直方图中只含有一种灰度，视觉效果是一条平行于y (像素数)轴的线。现实中，不存在理想光照，但当相机、光源处于待检测目标的正上方时，可近似为点光源照射目标中心，其光照分布为中心对称，其直方图中像素数的分布表现的是关于某一灰度对称的形状，类似高斯分布。因此，使用直方图高斯拟合 [ 12 ] [ 13 ] 对数据进行拟合，并作为判别标准。 在第一步中已经对数据进行筛选，其中保存的直方图像素数Hist [i]值和其对应灰度值i近似满足高斯分布，因此对这些数据进行高斯拟合。其中，高斯函数定义为： y = a ∗ exp ( − ( x − b c ) 2 ) (1) 由于是指数函数且含有较多的参数，一般直接拟合难以实现，因此，需要对高斯函数进行转换。根据高斯函数的特性，对其进行求取对数，从而转为多项式拟合，简化了计算量。具体推到公式为： ln y = ln a − b 2 c 2 + 2 b x c 2 − x 2 c 2 (2) 令： Z = ln y ， A 0 = ln a − b 2 c 2 ， A 1 = 2 b c 2 ， A 2 = − 1 c 2 (3) 可得： Z = A 2 x 2 + A 1 x + A 0 (4) 因此，高斯分布转为求取一般的非线性二次方程组。 第三步，自适应阈值计算： 经大量实验分析，实时直方图中含有缺陷的灰度级分布与2.2节中拟合得到的标准灰度级分布存在明显的差异，其差异表现如图2箭头所指。根据图中所示，可通过求取上述两种分布的交点，判断其存在缺陷的区域。 在直方图中，值为0的像素没有实际物理意义，因此，可将研究限定在非0的像素中含有缺陷的交点上。由于实际缺陷的灰度是偏低或偏高，一般会优先选择偏左或偏右的区域，因此，本文选择第一个交点与最后一个交点作为阈值分割的门限值。 图2. 标准直方图与实际直方图比较 直方图实际上是一系列的离散数据，几乎不存在真正的交点，因此本文用模拟确定交点的方法来定义离散交点。第一个交点定义如下所示： { H i s t g a u s s _ f i t [ i ] ≠ 0 H i s t [ i ] > H i s t g a u s s _ f i t [ i ] H i s t [ i + 1 ] < H i s t g a u s s _ f i t [ i + 1 ] g r a y l o w = i + 1 (5) 其中，gray low 为第一个交点变量，i为执行中0到255的递增变量，Hist [i]为执行到i时实际直方图的像素数；Hist gauss [i]执行到i时标准直方图的像素数。具体分析如下：当拟合数据不为0时，记录此时的循环变量i，并进入循环判断：是否是第一次发现实际直方图像素数大于标准直方图像素数，且i + 1时标准直方图像素数大于实际直方图像素数。如果是则令第一个交点gray low 等于i + 1，结束循环；否则，循环继续，直至结束。 计算最后一个交点与第一个交点的原理类似，不同的是循环变量i是从255到0依此递减，其最后一个的交点定义为： { H i s t g a u s s _ f i t [ i ] ≠ 0 H i s t [ i ] < H i s t g a u s s _ f i t [ i ] H i s t [ i + 1 ] > H i s t g a u s s _ f i t [ i + 1 ] g r a y h i g h = i − 1 (6) 2.3. 图像二值化 根据2.2节得到的两个阈值，对关照矫正图像进行阈值分割，得到缺陷二值图，以达到缺陷提取的目的。具体的分割定义为： g = { 0 ，     T 1 ≤ f ≤ T 2 255 ，     其 他 (7) 其中，T 1 为第一个交点值，T 2 为最后一个交点值，f为原待测图像，g为分割后的缺陷图像。
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user: 3. 实验结果与分析 本文从轴承生成工厂中提取了1000个轴承滚子作为试验样本，在Visual Studio 2013开发平台，结合OpenCV图像处理库编程实现。本文将2.1节后的图像作为一个输入，如图3所示，其中的白色框中表示实际应检测的缺陷。然后实现自适应分割、最大熵分割、OTSU分割，以及本文分割的缺陷提取方法，并进行以下分析。在下列分析图中出像的红色矩形框表示检测到完整缺陷的，绿色矩形框表示检测到非完整缺陷，黄色矩形框表示漏提的缺陷。 自适应分割方法属于多阈值的分割的一种，其分割效果如图4所示，得到的缺陷较多，但提取的缺陷大多数存在不完整现象，大多数出现的是绿色矩形框；最大熵分割与OTSU分割属于典型的单阈值分割方法，由于是单阈值分割而不能同时提取亮缺陷与暗缺陷，图5所示，检测到的缺陷只含有一种灰度，即低灰度或高灰度，因此，出现黄色矩形框较多；相对以上算法，如图6所示，本文算法能提取到完整的亮缺陷和暗缺陷，所以，红色框较多，而绿色矩形框和黄色矩形框相对而言较少。 为了客观的分析不同算法的效果，对提取的缺陷进行分析，发现所提缺陷含有3种可能：完整缺陷，非完整缺陷，以及漏提的缺陷。因此，统计不同算法下的缺陷个数、完整缺陷个数、非完整缺陷个数、以及漏提缺陷个数，并计算相应的占比，并根据各个占比指标对缺陷提取效果进行评估。具体占比定义如下所述： { 完 整 缺 陷 占 比 = 完 整 缺 陷 总 数 缺 陷 总 数 非 完 整 缺 陷 占 比 = 完 整 缺 陷 总 数 缺 陷 总 数 漏 提 占 比 = 漏 提 缺 陷 总 数 缺 陷 总 数 (8) 对各个算法的缺陷占比进行统计，结果如表1所示。从表中可以看出，相比其他算法，本文算法得到的完整缺陷占比值是最大的，占整体缺陷的87.87%，非完整体缺陷占比值次之，占整体缺陷的9.38%，漏提占比值是最小的，占整体缺陷的2.75%。综上分析可知，本文算法比其他算法的减少了缺陷不完整和漏提的现象。 图3. 待检测目标预处理后的图像示例 图4. 多阈值方法缺陷提取结果示例 图5. 单阈值方法缺陷提取结果示例 图6. 本文缺陷提取算法结果示例 Table 1 Analysis of defect extraction results of different detection algorithm 检测方法 自适应分割 最大熵分割 OTSU分割 本文方法 完整缺陷占比 52.69% 31.18% 50.53% 87.87% 非完整缺陷占比 39.78% 7.53% 17.21% 9.38% 漏提占比 7.53% 61.29% 32.26% 2.75% 表1. 不同检测算法的缺陷提取结果分析 对各个算法进行实现时，本文统计了大量算法处理时间并进行平均，求得对应处理速度，记录结果如表2所示。根据实验结果易知，本文方法运行时间为5.9 ms，比自适应阈值分割方法提高2.10倍、比最大熵分割方法提高1.25倍、比OTSU分割方法提高2.68倍。因此，本文方法处理速度较快，具备良好的实际应用价值。 Table 2 Different detection algorithms processing time compariso 检测方法 运行时间 自适应分割 12.4 ms 最大熵分割 7.4 ms OTSU分割 15.8 ms 本文方法 5.9 ms 表2. 不同检测算法处理时间对比
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user: 4. 结语 针对现有工件缺陷提取算法存在的提取准确性、完整性存在的问题，本文通过对缺陷图像直方图的分析，提出了一种基于机器视觉的滚子缺陷提取算法，利用直方图服从高斯分布，制定标准的直方图，并将其与实际直方图作差，自适应地得到双边门限值，并使用此阈值对图像进行分割，从而有效的提取到缺陷。仿真结果表明，本文方法具备良好的实时性，且缺陷提取精度更高。
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user: 摘 要 在C语言程序设计中经常需要从键盘输入所需要的数据，可以通过不同的输入函数来实现。本文对这几个输入函数的使用举例并进行分析说明，通过比较，分析出每种函数的使用方法和注意事项，达到正确使用的目的。 关键词 :Scanf，Getchar，Gets，分隔符，键盘 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 C语言程序设计是一门实践性很强的语言课程，在程序设计过程中经常需要从键盘输入所需要的数据。C语言没有专门的输入语句，可以调用C语言编译系统提供的函数库中的库函数来实现。有些程序虽然调试成功了，但由于执行过程中输入数据出错了，导致程序的运行结果出错。所以如何正确输入程序运行的数据，很重要。
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user: 2. 库函数介绍 C语言中，可以接收键盘输入数据的库函数有格式化输入函数scanf，单个字符输入函数getchar，字符串输入函数gets。下面我们就对这几个函数的使用进行举例说明，并进行分析达到正确使用的目的。 函数一：scanf函数 主要功能是按指定格式从键盘读入数据，存入指定的存储单元中，以回车键字符作为输入结束标志。 函数的格式为：scanf (格式控制字符串，变量地址列表)； 格式控制字符串由两部分组成，普通字符和格式说明符 [ 1 ] 。普通字符在键盘输入数据时将原样输入，格式说明符指定输入数据的类型，常见的有整型数据说明符%d，字符型数据说明符%c，单精度数据说明符%f等；变量地址列表，由地址运算符“&”后跟变量名组成。 例题1：整型数据和实型数据的输入 代码如下： 分析：先使用输出语句在屏幕上输出提示信息，请用户输入变量的值，这是使用输入语句时，常使用的操作方式。执行输入语句，等待用户从键盘输入数据。从程序中可以看出当只是使用%d或%f作为格式说明时，输入时可以以空格，TAB或回车键作为分隔符。 例题2：带分隔符的数据输入 代码如下： 运行程序： 输入10，20，30；则a = 10，b = 20，c = 30；特别注意中间的分隔符，不能少，否则出错。 例题3：带分隔符的数据输入 代码如下： 运行程序： 输入a = 10，b = 20，c=30 结果a = 10，b = 20，c = 30；特别注意中间的分隔符“a=”，“b=”，“c=”不能少，否则出错。 分析：以上例题可以看出，输入函数scanf格式控制部分中除格式说明字符外若还有其他字符，键盘输入数据时应输入与这些字符相同的字符。所以建议尽量少使用其他字符作为格式说明符。 例题4：字符型数据输入 代码如下： 运行程序： 若输入ABC则c1 = A，c2 = B，c3 = C赋值正确。 若输入A，B，C则c1 = A，c2=，c3 = B结果发现c2是空格符，c3是字符B，它们的值出错了。 分析：键盘输入字符型数据时，空格字符和转义字符会作为有效字符输入。字符型数据输入应连续输入，中间不能有空格字符，否则会作为有效字符输入。 例题5：多种类型数据输入 代码如下： 运行程序： 输入15A19.5，则a = 15，b = A，c = 19.5 若程序中的输入语句改为scanf(“%d%f%c”，&a，&c，&b)；则执行时应这样输入数据 输入15，19.5A才能保证a = 15，b = A，c = 19.5。 分析：当同一输入函数语句进行不同类型的数据输入时，可以根据格式字符的含义分隔字符。如上例，程序运行中连续输入整型数据15，字符型数据“A”和实型数据19.5，使用字符数据“A”把整数和实数分隔了，可以实现不同变量的正确赋值。特别注意15与“A”字符之间不能有任何分隔符，否则会作为有效字符赋值给字符变量b。而修改后的输入语句，整型数据和实型数据之间需要空格字符进行分隔，而实型数据和字符型数据之间就不需要分隔符了。 由上可以得出结论，使用scanf函数输入数据时，格式控制部分尽量只使用格式控制字符，在输入整型和实型数据时使用分隔符分隔数据，在输入字符型数据时不使用任何分隔符。 函数二：getchar函数 函数的功能是从键盘读入一个字符 [ 2 ] 。 函数的格式是：getchar()；函数的返回值是从键盘输入的字符。 例题6：单个字符数据输入 代码如下： 运行程序：输入A，则输出A 分析：getchar函数完全可以用scanf函数代替，不同之处前者语法简单，使用起来更简便，但使用范围小。而后者一条函数语句可以实现多个多种数据类型的数据的输入。根据程序输入数据的实际需要，合理选择输入函数。 函数三：gets函数 函数的功能是从键盘输入一个字符串放入字符数组或字符指针所指向的存储单元中 [ 3 ] ，以回车键作为输入结束，并自动添加字符串结束标志字符“\0”。 函数的格式为：gets (字符数组或字符指针)。特别注意：输入字符串的长度应小于字符数组的长度。 例题7：字符串数据输入 代码如下： 运行程序： 输入Hellotheworld! 输出Hellotheworld! 分析：gets函数从键盘接收一个字符串，且字符串中可以包含空格/tab字符。 scanf函数可以通过使用格式字符%s实现字符串的输入，但缺点是当遇到字符串中有空格/tab字符时，会自动认为字符串输入结束，不再接收数据输入。 如上例中，字符串输入语句若换为scanf(“%s”，str)，依然是输入原字符串Hellotheworld!，则输出为Hello，因为遇到空格符后scanf函数就认为输入结束了。要想把字符串的内容都接收了，可以定义3个字符串来存储。代码如下： 但使用gets函数一条语句gets(str)就可以解决这个问题。 由上可以得出，scanf函数虽然功能强大，但在字符串的输入方面使用gets函数更方便，简洁。
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user: 3. 总结 通过以上的例题和分析可以得出如下结论： 1) scanf函数是格式输入函数，可以实现任意数据类型任意多个数据的输入。输入时根据不同的数据类型使用不同的分隔符，整型和实型数据使用空格/tab/空格字符分隔，字符型数据不使用分隔符。 2) getchar函数是字符输入函数，实现单个字符的输入，语法简单，仅实现字符数据的输入。 3) gests函数是字符串输入函数，实现字符数组或字符指针的赋值，接收数据时遇到回车字符就认为数据输入结束。 scanf函数功能最强大，很多时候可以替代getchar函数和gets函数。
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user: 4. 结束语 本文通过例题运行程序对C语言中的不同键盘输入函数进行了举例和分析，总结了每种函数的使用规则，提出了使用每种输入函数时的注意事项，确保正确使用它们输入数据。
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user: 摘 要 本文针对具有无穷维时空特性和复杂非线性特性的分布参数系统，提出了一种基于数据驱动的建模方法。系统的时空输出可以由分布在空间中的有限个传感器获得，同时假设系统输入为有限维时间变量。首先利用Karhunen-Loève (K-L)分解对系统进行模型降维，得到主元特征向量，之后提取得到系统的一组主导空间基函数，利用时空分解获得系统时间系数，随后结合时间系数与系统激励构成输入输出信息，利用FOA算法优化Elman神经网络结构参数，后用优化的Elman神经网络辨识出系统时域NARX模型，最后进行模型重构，得到预测输出。仿真表明，上述建模方法能够对分布参数系统取得良好的建模效果。 关键词 :分布参数系统，时空分解，FOA算法，Elman神经网络，NARX模型 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 广泛存在于生产实践中的物理、化学过程(如：石油炼制、化学制药、工业催化等)都是分布参数系统(distributed parameter system， DPS)。由于其输入输出的非线性时空耦合特性和无穷维特性，基于集中参数系统的传统建模方法无法对此类时空分布系统进行准确建模。虽然偏微分方程(partial differential equations， PDE)能够准确描述分布参数系统的内部机理，但受限于数值计算能力和实际系统中有限的执行机构和检测机构，而很难得到实际应用。因此，有必要对模型进行降维，建立可行的有限维模型。 如果分布参数系统的偏微分方程描述为可知的，则使用传统方法(如：有限差分法和有限元法等)通过离散化将原微分方程转化为差分方程组，但是为了保证模型精度，通常会产生一个高维的常微分方程 [ 1 ] (ordinary differential equation， ODE)，这将直接导致模型设计困难同时难以实际应用。在特定条件下，基于正交分解(proper orthogonal decomposition， POD)的Galerkin方法 [ 2 ] 、近似惯性流形法 [ 3 ] 等加权残差法可以将无穷维的分布参数系统降为有限维系统。然而在实际工业过程中，通常无法直接得到系统的结构和参数，同时还会受到复杂的边界条件和外部干扰的影响，导致无法直接得到系统模型。因此，对于未知的非线性分布参数系统，有必要对输入输出进行观察得到系统的低阶模型。 主元分析方法 [ 4 ] - [ 9 ] (principal component analysis， PCA)又被称为：K-L分解法，是一种基于数据建模的常用方法，K-L分解可对非线性DPS的时间和空间进行变量分离。通过选取合适的主导空间基函数，利用时空分解获得系统时间系数并结合系统输入信号构成非线性自回归各态经历模型(nonlinear autoregressive exogenous， NARX)模型 [ 10 ] 的输入输出信息。 Elman神经网络 [ 11 ] 是一种动态递归神经网络，其结构简单，运算量小，非常适合于实时非线性动态系统辨识，因此本文使用Elman神经网络对NARX模型进行估计。然而常规Elman神经网络学习算法存在极易陷入局部最优，收敛速度慢等特点，因而考虑使用一种全局优化算法对Elman神经网络的权值和阀值进行全局优化。果蝇优化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm， FOA) [ 12 ] [ 13 ] 是一种新的全局优化算法，具有收敛速度快，精度高的特点。因此，本文使用FOA-Elman神经网络 [ 14 ] 估计NARX模型。 本文将介绍一种基于时空FOA-Elman的分布参数建模方法。本方法主要包含两个过程，首先通过K-L分解对分布参数系统的输出进行时空分解。然后基于所得时间系数和系统激励使用FOA-Elman辨识NARX模型。
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user: 2. 问题描述 对于一个非线性分布参数系统，系统输入控制 为具有特定空间分布的时间输入信号， y ( x ， t ) ∈ ℝ 为系统时空输出，其中： x ∈ Ω 为空间变量， Ω 为时空域， 为时间变量。由于分布参数系统的无穷维特性，为实现高精度建模，需要无穷多个执行和检测机构，但是受限于技术和成本，在实际应用中仅使用有限个检测和执行机构，其数量取决于过程复杂度和建模要求。本文研究目的为从时间输入 { u ( t ) } t = 1 L 和时空输出 { y ( x i ， t ) } i = 1 ， t = 1 N ， L 辨识出一个低维时空模型，其中 t = 1 ， 2 ， ⋯ ， L 表示在时间上的 L 个离散采样点， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N 表示分布在空间上的 N 个检测装置。为此，首先通过K-L分解从系统的时空输出数据中提取表征系统绝大部分能量的空间主导基函数 φ ( x ) ，然后使用snapshots方法，利用空间基函数和系统在各个时刻的输出数据点，获得与空间位置无关的系统时间系数 y ( t ) 。最后根据系统输入信号 和所得到的时间系数 y ( t ) ，利用系统辨识方法，如本文采用的FOA-Elman神经网络等，得到一个与空间位置无关的时域NARX模型。系统结构如图1所示： 图1. 分布参数系统的时空NARX建模
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user: 4. 仿真研究 4.1. 系统描述 对如下分布参数系统—催化过程 [ 17 ] 进行建模研究，验证建模方法的准确度。如图3所示，催化棒放置于一管式反应器中，物料A从一端进入经催化反应生成物料B从另一端排出。反应过程为放热反应，因而为保证反应器中的温度恒定，需要外界提供冷却介质。因此，控制目标为：控制冷却介质温度，使反应器在各空间位置和各时刻的温度都保持恒定。 图3. 催化反应过程 在一定条件下，该反应过程可以用如下偏微分方程和边界条件描述： ∂ y ( x ， t ) ∂ t = ∂ 2 y ( x ， t ) ∂ x 2 + β T ( e − γ ( 1 + y ) − e − γ ) + β u ( b T ( x ) u ( t ) − y ( x ， t ) ) (25) 边界条件为： y ( 0 ， t ) = 0 、 y ( X ， t ) = 0 ，初始条件为： y ( x ， 0 ) = y 0 ( x ) ，式中 y ( x ， t ) 、 u ( t ) 、 b ( x ) 、 β T 、 β u 、 γ 、 X 分别为反应器内温度、冷却介质温度、执行器空间分布函数、反应热量、导热系数、活化能量及反应器空间长度。 假设在管式反应器中等间隔的分布着4个控制器： u ( t ) = [ u 1 ( t ) ， ⋯ ， u 4 ( t ) ] T ，其空间分布函数为： b ( x ) = [ b 1 ( x ) ， ⋯ ， b 4 ( x ) ] T ，其中， b i ( x ) = H ( x − ( i − 1 ) π 4 ) − H ( x − i π 4 ) ， H ( ⋅ ) 为单位阶跃函数。 4.2. 时空FOA-Elman建模 为获得系统的snapshots，通过控制器对系统进行充分激励，选择激励信号为： u i ( t ) = 1.1 + 5 sin ( 15 t + i 10 ) ( i = 1 ， 2 ， 3 ， 4 ) 。仿真过程主要参数设置如表1所示。 Table 1 Simulation parameters settin 参数 β T β u y 0 ( x ) T X 取值 16 2 2 0 2 3 表1. 仿真参数设置 通过高阶有限差分法求解式(25)所示偏微分方程，获得系统真实响应值。在使用snapshots方法进行K-L时空分离时要求时间节点数要小于空间节点数。因此在本文中选择时间节点数L为100，空间节点 数N为120。经过有线差分法获得系统响应为： y ( x ， t ) = { y ( x i ， t j ) } i = 1 ， j = 1 120 ， 100 ，系统响应如图4所示： 图4. 系统有限差分法求解结果 为了比较所取空间基函数个数n对建模精度的影响，定义如下性能指标： RMSE = ( ∫ ∑ e ( x ， t ) 2 d x ∫ d x ∑ Δ t ) 1 / 2 (26) 其中 e ( x ， t ) = y ( x ， t ) − y ^ ( x ， t ) 。 FOA-Elman神经网络模型中的模型阶数 n y ， n u 分别为3和4。FOA算法参数设置为多次运行最佳值，取Elman神经网络隐含层数量为7。在获得FOA-Elman模型之后，对其使用空间基函数进行时空综合，即可得到完整的时空FOA-Elman神经网络模型。图5为 n = 4 时的空间基函数，表2为取不同个数的空间基函数 n 时FOA-Elman-PCA和Elman-PCA的RMSE对比。 图5. 空间基函数(n = 4) Table 2 RMSE comparison for Elman-PCA and FOA-Elman-PC 基函数个数 n 1 2 3 4 RMSE Elman-PCA 0.1159 0.0527 0.0270 0.0248 FOA-Elman-PCA 0.0987 0.0489 0.0250 0.0202 表2. Elman-PCA与FOA-Elman-PCA的RMSE对比 从表2中可以看出，数据在经过PCA降维后，使用3个空间主导基函数，时空模型就可在整个空间上获得较高的建模精度；同时取得的主导空间基函数个数越多，建模精度越好，但是在n大于3后，建模精度的提升效果就不再明显。当所取主导空间基函数个数相同时，FOA-Elman-PCA的RMSE要小于Elman-PCA的RMSE。因此，在使用相同的主元数提取特征值，FOA-Elman-PCA具有更强的建模能力。因此，本文综合建模精度和复杂度，选取n = 3对系统进行建模仿真，其建模输出和建模误差分别如图6，图7所示。 为验证模型泛化能力，改变模型激励信号为： u i ( t ) = 1.1 + 5 sin ( 16 t + i 10 ) ( i = 1 ， 2 ， 3 ， 4 ) ，经运算模型RMSE为0.0209。因此，本文所提出的建模方法有很好的建模精度和泛化能力。 图6. 时空FOA-Elman模型输出(n = 3) 图7. 时空FOA-Elman模型误差(n = 3)
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user: 5. 结论 本文给出了一种基于分布参数系统输入输出数据驱动的FOA-Elman时空分解建模方法。首先使用K-L分解对系统降维获得主导空间基函数，随后利用时空分解求得系统时间系数，并结合系统输入激励辨识出一个Elman神经网络模型，最后对系统进行模型重构，获得预测输出。本文研究方法不需要知道模型内部机理，仅仅依靠模型输入输出数据即可实现建模，同时具有建模方法简单、运算量小、精度高等特点，通过对催化反应过程的仿真表明，该方法对分布参数系统具有良好的建模能力和泛化能力。
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user: 摘 要 鉴于犯罪数据挖掘方法应用的计算速度慢、操作不便性等问题，采用了Minitab、贝叶斯和决策树三种方法分别对某民族地区的犯罪数据进行挖掘研究，通过具体实例比较了三种方法挖掘犯罪数据规律的复杂性、难易性和准确性。为了方便实用，简化计算，采用C#设计了程序界面。实验研究结果表明，通过采用贝叶斯的方法预测准确性优于Minitab和决策树。 关键词 :少数民族犯罪数据挖掘，贝叶斯，决策树，Minitab，分类 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 我国正处于国际国内形势严峻、人民内部矛盾凸显、刑事犯罪高发的时期，刑侦部门打击刑事犯罪、保护人民生命财产、维护社会稳定的任务更加繁重而艰巨。随着计算技术、网络技术、通信技术和Internet技术的发展，公安行业积累了大量的业务数据，这些数据和由此而产生的信息、情报、知识是侦查破案、打击犯罪、保持社会稳定和维护治安秩序的关键，是公安行业的最大财富。本文针对已有方法存在的问题，提出了将Minitab、贝叶斯和决策树方法进行比较研究，比较了三种方法的犯罪挖掘复杂性、预测准确度。并对模型结果进行了可视化编程实现。
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user: 2. 相关工作 一些学者，在犯罪网络分析与犯罪数据挖掘的研究中，提出了犯罪数据挖掘的一些方法，为犯罪数据挖掘的理论发展做出了重大贡献。数据挖掘应用于犯罪集团或恐怖组织社会网络分析是一种新兴的研究方法，国内外在分析犯罪和恐怖组织之间通信行为方面的研究工作亟待深入 [ 1 ] ，为了挖掘犯罪网络的核心成员，乔少杰等 [ 1 ] 提出了一种基于社会网络分析挖掘犯罪组织核心成员的算法CNKM (Crime Network Key Member Mining)，通过使用合适的通信数据流分析工具，模拟和分析社会网络中具有不同个性特征个体的通信规律，并检测异常通信行为，进而达到预测犯罪/恐怖活动的目的，为我们进行犯罪数据挖掘提供了一个思路和参考。金光等 [ 2 ] 用数据挖掘中的决策树技术对犯罪行为进行分析，给出了一个较为成功的挖掘思路和模式，得出了一个犯罪风险预测模型。黄建设等 [ 3 ] 利用数据挖掘技术对犯罪行为进行分析，得出了数据挖掘技术在犯罪行为分析中的应用方案。李万彪等 [ 4 ] 通过为期半年的通话与转账数据作为数据源进行实验，利用社会网络分析手段进行犯罪网络分析，分析数据特点，建立关系数据模型，从各类数据资源中发掘犯罪团伙信息。杨莉莉等 [ 5 ] 通过对犯罪组织重点人员的判定以及犯罪组织成员间关系的分析，提出了基于社会网络的犯罪组织关系挖掘方法。G. C. Oatley等 [ 6 ] 研究了匹配和犯罪预测技术在智能系统中的应用。R. William Adderley [ 7 ] 在其博士论文中，利用数据挖掘技术进行犯罪趋势分析，并给出了犯罪数据挖掘方法的一个框架。吴绍兵 [ 8 ] 采用贝叶斯网络和EM算法来分析影响某地区刑事犯罪的影响因素，给出了影响因素模型，并由该模型得出，影响该地区的刑事犯罪的因素依次是人的因素、环境因素、犯罪类型因素、犯罪位置因素和交通因素等。 以上对犯罪数据挖掘的研究，大多是针对犯罪数据挖掘的算法，进行理论的研究，而实现和可视化应用研究的较少，本文针对已有方法存在的问题，提出了将贝叶斯、Mintab和决策树三种方法结合的犯罪数据挖掘方法，实验结果表明，该贝叶斯方法的挖掘效果优于Minitab和决策树。
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user: 3. 数据挖掘方法 3.1. 数据挖掘概述 数据挖掘(Data Mining， DM)是指从大量数据(包括文本)中挖掘出隐含的、未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程。数据挖掘的目的就从数据中“淘金”，就是从数据中获取智能的过程 [ 9 ] [ 10 ] 。 3.2. 数据挖掘方法 3.2.1. 数据预处理 数据预处理就是数据中包括的不一致性数据、缺失数据、重复数据、不合理数据、虚假数据、异常数据、逻辑错误数据、非结构化数据、半结构化数据等变为计算机可处理的结构化数据。主要包括抽样、降维和去噪 [ 11 ] 三个阶段。文献 [ 12 ] 从公共数据库的角度提出数据清洗应尽量满足如下要求： ① 尽量放松清洗规则，保证数据的原样性； ② 在清洗过程中，只能作数据映射，不能修改用户数据，不对错误数据进行纠正； ③ 清洗的数据要保存。 1) 抽样 抽样是数据挖掘从大数据集中选择相关数据子集的主要技术。它用于预处理和最终解释步骤中。之所以使用抽样是因为处理全部数据集的计算开销太大。抽样的关键是发现具有整个原始数据集代表性的子集，其具有与整个数据集大概类似的兴趣属性。最简单的抽样技术是随机抽样，任意物品被选中的概率相同。 2) 降维 随着大数据时代的到来，不仅有定义高维空间特征的数据集，也有在空间中信息非常稀疏的数据集。稀疏和维度灾难是大数据挖掘中反复出现的问题。即使在最简单的背景下，也很可能会有成千上万条记录的行和列稀疏矩阵，其中大部分值是零。因此降低维度就自然而然的了。在大数据挖掘中，最相关的降维算法有两个：主成分分析(PCA)和奇异值分解(SVD)。 3) 去噪 数据挖掘中采集的数据可能会有各种噪声，如缺失数据，或者是异常数据。去噪的目的是在最大化信息量时去除掉不必要的影响。 3.2.2. 数据分析 数据分析是从大量数据中发现有趣、有价值的信息，是整个数据挖掘过程的核心部分。而数据分析的成功与否不仅与研究者所运用的一系列理论、算法有关，还与数据分析所涉及的具体领域有着重要的关系。 3.2.3. 结果评价与展示 数据分析的目的是为了让用户能够从中获得有用的信息并对结果进行评价。其难点在于用户并不具备相应的专业知识，因此需要更加具体与形象化的表示，例如可视化技术。这也正是大数据环境下数据挖掘中的一个研究热点与难点。大数据处理的基本流程是数据挖掘思想在大数据环境中的具体表现，因此有很多的相似之处 [ 13 ] 。 3.3. 数据挖掘算法 3.3.1. Minitab 根据百度百科记载，Minitab软件是现代质量管理统计的领先者，全球六西格玛实施的共同语言，以无可比拟的强大功能和简易的可视化操作深受广大质量学者和统计专家的青睐。Minitab 1972年成立于美国的宾夕法尼亚州州立大学。 目前从新兴企业到全球500强公司大都选择Minitab作为改善流程、提高质量的首选软件，它是现代质量管理统计的领先者，是六西格玛管理中必需的统计分析软件，更是持续质量改进的良好工具软件，它的核心功能就是进行数据分析、图形分析以及趋势预测。本文使用Minitab 16.0版作为分析辅助工具，主要使用里面的回归分析模块。 3.3.2. 贝叶斯犯罪挖掘算法 P ( X | C i ) 被称为先验概率，是根据以往经验获得的在已知状态 C i 的情况下 X i 的分布。对于企业创新风险。先验概率就是在以往经历的失败或者成功的创新活动中，各风险指标的分布情况。在风险指标为离散值的情况下，先验概率可以通过统计历史数据的方法得到。 P ( C i | X ) = P ( X | C i ) P ( C i ) ∑ j = 1 n P ( X | C j ) P ( C j ) (1) 贝叶斯定理：由总体信息( )、先验信息( P ( C i ) )和样本信息( P ( X ) )得出，后验概率( P ( C i | X ) )。 贝叶斯犯罪挖掘算法步骤： 第一步：已知总体信息、样本信息和先验信息概率 第二步：利用贝叶斯公式转换成后验概率 第三步：根据后验概率大小进行决策分类 3.3.3. 决策树 决策树 [ 11 ] [ 14 ] 是以树结构形式对目标属性(或类)进行分类的分类器。要分类的观察数据(或物品)是由属性及其目标值组成的。树的节点可以是：1) 决策节点，在这些节点中一个简单属性值被测试来决定应用哪一个子树；2) 叶子节点指示目标属性的值。
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user: 5. 结论 分类方法是数据挖掘的重要方法之一，其应用领域非常广泛。将基于Minitab、贝叶斯和决策树理论的分类器应用于犯罪数据挖掘领域，通过对人的初步判断，可对该人的犯罪风险程度进行准确地分类，从而可实现对不同的人员实施不同的管理策略，促进社会的和谐发展，人民的安居乐业。本文采用Minitab、贝叶斯和决策树三种方法对犯罪数据进行了挖掘。并对Minitab和贝叶斯方法得出的模型进行了可视化编程实现。决策树方法的编程实现以及三种方法的融合研究，加强抽样、降维、去噪等预处理技术的研究，提高预测准确性等，将是下一步工作的目标。
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user: 摘 要 2016年7月2~4日长沙地区出现了历史罕见的特大暴雨天气，该文利用常规气象资料、卫星云图、雷达资料、NCEP再分析资料对此次过程进行分析，结果表明：1) 此次过程是副高减弱过程中发生于副高边缘的梅雨锋降水，以深厚高空槽与副高的长时间对峙、中低层切变线的长时间维持为背景；2) 在有利天气形势下，多个中β尺度对流单体不断生消，并持续影响长沙，使得长沙出现多轮短时强降雨；3) 雷达图上，长沙各地经历了多次对流单体的袭击，自西向东形成“列车效应”，出现雷雨大风时刻，在径向速度图上有明显的正负速度对；4) 强降雨发生期间，水汽输送带与低空急流位置相对应，大气可降水量大值区与水汽辐合区对应，长沙地区上空大气可降水量超过700 mm，对流层中低层存在着深厚的气旋性涡度区，高层的负涡度中心值较大，气流的“抽吸作用”强。 关键词 :暴雨，梅雨锋，诊断，长沙 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 暴雨是长沙的主要气象灾害之一。一次暴雨过程的降水总量并非由一次连续性降雨所组成，而是由于在此过程期间中尺度雨团不断生成和移动的结果 [ 1 ]。中尺度雨团即为强对流天气的表现形式，其引起的降水强度大，局地性强，常引发山洪暴发、城市内涝、水库决堤，给工农业生产和人民生命财产带来严重的损失。对于暴雨的发生机制很多学者进行了细致研究，大量研究结果表明，暴雨的发生与水汽的辐合、大气不稳定层结、位势不稳定释放机制和高空急流密切相关 [ 2 ] - [ 7 ]。7月2日~4日，长沙地区出现了历史罕见的特大暴雨，最强降雨时段的2日20时至4日20时，长沙市区、长沙县、望城区、浏阳的48小时降雨量均排在历史第三，宁乡4日的24小时雨量达214.7 mm，突破历史极值。该文利用常规气象资料、卫星云图、雷达资料、NCEP再分析资料对此次特大暴雨天气过程进行分析，以揭示此次特大暴雨天气过程的天气形势特征与产生机制，为暴雨预报提供参考。
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user: 2. 环流形势分析 6月24~29日，亚欧地区中高纬地区为两槽一脊型环流，其中乌拉尔山地区有一切断低压，东北低涡位于130˚E附近，我国从新疆至华北一线处于西北气流控制之下；副高呈带状分布，脊线位于25˚N，位置稳定少动，高原以东多低槽东出北上。在此形势影响下，冷暖气流交汇长江中下游地区，形成准静止梅雨锋区，中低层偏南气流旺盛，四川盆地以东多低涡活动，从低涡至长江下游有切变线维持，使得长江中下游地区出现持续性暴雨天气，多地降水超历史极值。30日副高开始东退，高原以东低槽加深南压，雨带南压。7月1~4日副高转为东北西南向块状分布，588线位于浙东–粤北–越南一线小幅摆动，低槽继续加深并缓慢东移影响长沙。4日08时强降水最强时刻，500 hPa高度场上，河套以东形成一个闭合气旋式环流中心，低槽并入环流中心，形成一个深厚的呈南北向的低槽系统，588线位于浙东–闽西–粤东一线，形成副高与低槽对峙形势，长沙地区处于槽前强烈抬升区中；700 hPa高度，湘北有东西向切变线，低空西南急流位于粤西–赣北–皖东一线，急流中心风速达24 m/s；850 hPa高度，切变线位于湘北，西南急流比850 hPa略偏西，中心风速22 m/s；925高度，切变线位于湘北，偏南急流位于粤西–湘南–赣北一线，中心风速16 m/s。从4日08时的综合图可以看出，强降水时段长沙处于高空低槽、中低层切变线、地面辐合线影响下，中低层气流抬升运动明显，同时200 hPa气流在湘中以北地区分流，形成低层辐合、高层辐散的抽吸运动形势，中低层偏南风急流旺盛，水汽条件好。5日08时，副高加强西深，中低层切变线北抬，降水减弱停止(图1)。 从2日20时~4日08时的长沙探空(图2)可以看出，强降水前期(7月2日20时)，大气的温湿层结曲线呈喇叭口形状，上干下湿状况明显，Cape值为1707.8 J/kg，K指数为35℃，具有较强的不稳定潜势；而垂直风切变不大，0℃层高度达5252 m，产生冰雹的可能性较小，强对流天气以雷雨大风为主。3日08~4日08时，大气温湿层结曲线近于近距离平行延伸至300 hPa以上高空，湿层深厚，并具有一定的不稳定能量，K指数在35℃以上，925~700 hPa中低层西南风风速稳定维持在12~20 m/s，为典型的大暴雨层结结构。 综合以上分析可知，此次大暴雨过程是副高减弱过程中发生于副高边缘的梅雨锋降水，以深厚高空槽与副高的长时间对峙、中低层切变线的长时间维持为背景，旺盛的偏南急流为降水提供了充沛的水汽条件。 图1. 2016年7月4日08时环流形势场 图2. 7月2日20时~4日08时长沙站探空图