DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 结果与分析 3.1. 南方菟丝子寄生对喜旱莲子草及其近缘种生物量的影响 南方菟丝子寄生、物种及其两者交互作用均显著影响喜旱莲子草、本地莲子草和锦绣苋的生物量积累(表1)。与对照组相比，南方菟丝子寄生均显著降低了三种莲子草属植物的总生物量，并且对喜旱莲子草生长抑制作用更为明显(图1)，表明南方菟丝子寄生能更加抑制喜旱莲子草的生长。 Table 1 ANOVAs results for effects of parasitism on the growth and clonal propagation of A. philoxeroides and its related specie 变异来源 物种 寄生 物种 × 寄生 F P F P F P 总生物量 54.20 <0.001 73.44 <0.001 7.57 0.003 分株数 16.07 <0.001 51.43 <0.001 4.49 0.021 总匍匐茎长 20.19 <0.001 56.31 <0.001 4.35 0.024 表1. 寄生处理对喜旱莲子草及其近缘种生长和克隆繁殖的方差分析结果 Values are in bold where P < 0.05. See figures for data. P < 0.05用粗体表示，具体数据值见上表。 图1. 南方菟丝子寄生对喜旱莲子草及其近缘种生物量的影响(不同字母表示在P < 0.05水平下处理间差异显著) 3.2. 南方菟丝子寄生对喜旱莲子草及其近缘种克隆繁殖的影响 南方菟丝子寄生、物种及其两者交互作用均显著影响喜旱莲子草、本地莲子草和锦绣苋的克隆繁殖参数(分株数和总匍匐茎长) (表1)。具体表现为与对照组相比，南方菟丝子寄生显著降低了三种莲子草属植物的分株数和总匍匐茎长，并且对喜旱莲子草克隆繁殖抑制作用更为显著(图2)，表明南方菟丝子寄生能更加抑制喜旱莲子草的扩散。
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user: 4. 讨论 生物量是反映植株生长情况的重要指标。本研究发现南方菟丝子寄生可以显著降低入侵植物喜旱莲子草、本地植物莲子草以及外来非入侵植物锦绣苋总生物量，从而抑制其生长，这是因为菟丝子寄生是通过吸器吸收寄主植物的同化物质和营养，从而降低寄主植物的生长速率和生物量积累 [ 12 ] [ 13 ]。与无寄生对照相比，菟丝子寄生分别降低了喜旱莲子草、本地莲子草以及非入侵种锦绣苋生物量的42.1%、24.2%和27.9%。并且入侵种喜旱莲子草被菟丝子寄生后，其生物量指标的下降趋势更明显，这可能是由于入侵植物喜旱莲子草可能具有更强的从土壤中吸收所需养分的能力以及快速的生长速率，能够给寄生的南方菟丝子提供更多的营养用于生长，从而导致南方菟丝子偏好于对喜旱莲子草的寄生，对其生长产生更大的抑制作用。这与前人发现菟丝子寄生更偏好入侵植物的结论是一致的 [ 8 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ]，表明利用南方菟丝子寄生可显著抑制喜旱莲子草的生长，从而可有效防治其入侵。 图2. 南方菟丝子寄生对喜旱莲子草及其近缘种克隆繁殖的影响(不同字母表示在P < 0.05水平下处理间差异显著) 同时我们还发现，南方菟丝子寄生显著抑制了三种植物的克隆繁殖(以分株数和总匍匐茎表示)。这可能是因南方菟丝子通过其茎的物理缠绕，直接影响寄主植物的匍匐茎延长和分株扩展，从而抑制寄主植物的克隆繁殖和扩散 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ]。值得注意的是，与其两种近缘植物相比，南方菟丝子对入侵植物喜旱莲子草的克隆繁殖作用抑制更为显著(表现为显著的物种和寄生的交互作用)，这很可能是由于菟丝子寄生更偏好喜旱莲子草，从而产生更多生物量的菟丝子(实验观察)而导致的更强的物理缠绕所致 [ 12 ]。 综上所述，运用实验生态学方法，通过对入侵植物喜旱莲子草以及与其近缘的本地植物莲子草、外来非入侵植物锦绣苋在南方菟丝子寄生条件下的生长和克隆繁殖的比较研究发现，南方菟丝子寄生能够抑制莲子草属三种植物的生长和适合度，并且入侵种喜旱莲子草的抑制作用更加明显，这可能为喜旱莲子草的生物防治提供一种思路，即合理利用南方菟丝子寄生可有效防治喜旱莲子草的入侵。然而，如何有效发挥菟丝子寄生作用来防控喜旱莲子草入侵而不对其他共存植物和所在生态坏境产生负面影响还有待于进一步研究确定。
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user: 摘 要 面对突如其来的新冠肺炎疫情，全国多所高校延期开学，陆续开始了“停课不停学”的工作。疫情期间，学校不仅要时刻关注学生在家的学习状态和精神状态，还要关心学生的身体健康问题，督促学生做好防护工作。为减轻学校的管理压力，本文设计实现了一款学生信息日报系统。该系统不仅具有教师管理、学生管理、课程管理、班级管理和成绩管理的基本功能模块，还增设了意见收集和健康管理模块，方便学校及时了解学生对网课内容、效果等方面的意见和实时监测学生的健康体征。该系统积极推动高校学生信息管理的科学化、先进化和高效化。 关键词 :疫情，学生信息日报，管理系统，SQL Server Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着计算机技术的迅速发展，学生信息管理系统在高校中的应用越来越广泛。使用学生信息管理系统，能够使得复杂的学生信息的管理、查询等工作变得简单、快捷 [ 1 ]。近半年来，由于新冠肺炎疫情的突然爆发，全国高校的正常返校及课堂教学活动都受到了一定的影响。但同时，这给在线教育带来了前所未有的发展机遇 [ 2 ]。各大高校纷纷开始“停课不停学”的工作，为保证教学工作的正常进行，各个高校都迫切地需要一套符合高校发展实际 [ 3 ]、顺应当前社会发展现状的科学高效的学生信息管理系统。目前国内学生信息管理系统的发展已渐趋成熟，其实现的方法也多种多样。例如，基于php技术的学生管理系统实现方法 [ 4 ]，该文介绍的学生信息管理系统是在phpstudy的集成开发环境下，通过php语言和laravel开发框架来实现的，重视信息管理的效率；C语言基于结构体的学生信息管理系统实现 [ 5 ]，利用C语言简洁灵活和结构体丰富等特点进行学生信息管理系统的开发，有高效可靠的特点；基于UML的学生信息管理系统 [ 6 ]，该方法实现的系统具有系统化和科学化等的特点；基于Python的学生信息管理系统 [ 7 ]，该系统通过Python语言和计算机的结合解决了传统的人工管理方式的低效率和低安全性的问题。然而，对现有的学生信息管理系统仔细研究发现这些系统还存在着一些问题： 创新性不足，跟不上时代的步伐。为实现学生信息的高效管理，很多高校建立起了学生信息管理系统。然而，当前国内高校信息化建设的覆盖面还不够广泛 [ 8 ]，部分高校只是模仿、照搬其他学校的学生信息管理系统，导致其发展滞后，难以跟上时代的步伐；功能不完善，信息共享性差。学生信息管理系统功能不完善的高校需要同时使用多个信息管理系统，各个信息管理系统之间是相互独立存在的 [ 9 ]，信息不互通，信息共享性差，学生信息管理效率低下；安全性低，学生信息易遭泄露。近年来经常出现因为学生信息管理系统的不严谨、不完善等原因，不法分子趁机而入，窃取学生信息，获取非法利益。学生信息的泄露可能对学生产生巨大的不良影响，学生信息安全问题必须引起足够的重视。 根据以上描述的情况，不难看出，现有的学生信息管理系统很难适应疫情期间高校的学生管理需求，于是本文深入分析研究了疫情期间高校师生的实际需求，设计实现了一款符合当下高校需求的多功能的学生信息日报系统。本系统不仅具有教师管理、学生管理、课程管理、班级管理和成绩管理的基本功模块能，还增设了网课意见收集与学生健康日报的特色功能模块，学生通过本系统可以随时提交对网课的意见，并且会以匿名的方式显示在教师端，保护了学生的隐私。本系统将学生信息管理系统与学生健康日报系统进行了综合，解决了不同系统之间信息共享困难和疫情期间学生信息管理复杂、低效等问题。另外，本系统利用数据库技术严格管理用户的账号、密码和权限等保证了学生信息的安全性。本系统的应用前景非常广阔。
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user: 2. 实现技术 2.1. C# 本系统使用的开发语言是C#。C#是一种安全的、稳定的、简单的面向对象的编程语言 [ 10 ]。它是由C语言和C++语言衍生出来的，它在继承了C和C++强大功能的同时还去掉了一些它们复杂的特性(不允许多重继承和没有宏) [ 11 ]。C#综合了VB的简单的可视化操作和C++的高运行效率，凭借其优雅的语法风格、创新的语言特性、强大的操作能力和方便快捷的面向组件编程的支持成为.NET开发的首选语言 [ 12 ]。它与web紧密结合，支持如HTML、XML、SOAP等的web标准。可以用C#来编写asp.net的动态web页面。 C#还提供了未初始化的变量引用检测、数组维度检查、强类型检查和自动垃圾收集等软件工程要素 [ 13 ]，拥有完善错误、异常处理机制和强大的安全机制，更加易于使用。因此，选择C#作为本系统的开发语言。 2.2. SQL Server技术 SQL，全称Structured Query Language，意为结构化查询语言，它是关系型数据库管理系统的标准语言。它的主要功能是与各种数据库建立联系并进行沟通。SQL Server是关系数据库管理系统，它拥有丰富的编程接口工具，这就为用户进行程序设计提供了很大的选择余地，而且SQL Server图形化用户界面，使得数据库管理和系统管理更加简单、直观。此外，SQL Server支持web技术，用户可以将存储在数据库中的数据呈现到web页面上。 本系统使用的是SQL Server的一个非常强大的版本——SQL Server 2008。SQL Server 2008推出了许多新的特性和关键的改良。它可以对任何数据进行组织和管理，可以对数据进行查询、分析、同步和报告等操作。另外，SQL Server 2008还具有高安全性、可靠性和可扩展性，可以使用它运行关键任务的应用程序。
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user: 3. 需求分析 3.1. 用户需求 学生信息日报系统是为方便疫情期间高校各个学院教务处处理大量正常的业务工作、及时获取学生对网课内容、效果、教师的讲课方式等方面的意见以及实时监测学生身体状况而设计开发的系统。主要用于管理学生各方面信息，实现学生信息管理的自动化、系统化、科学化和高效化。另外，为保证学生信息系统的安全性，不同的用户应根据用户需求给予不同的权限。 管理员(教务处工作人员)：管理员拥有最大的权限，管理员可以增加、删除、修改和查询教师信息、学生信息、课程信息、成绩信息和班级信息。此外，管理员可以查看学生对疫情期间网课学习的意见，有必要时可以与教师进行协商、协调。可以随时更新疫情最新情况和防护小知识，方便学生查看。能够查询学生每天的身体状况，将身体出现异常或可能出现异常的同学的情况汇总并上报学校。 教师：教师可以完成对个人信息(包括姓名、工号以及职称等)的查询，但不可以进行修改。教师若在期末时需要对学生的成绩进行操作时，可以向管理员提出请求，经授予权限后，教师需要在特定的时间段内完成对学生考试成绩的录入或者修改等操作，完成后将被收回权限。教师也可以查看学生对疫情期间网课学习的意见(匿名)。 学生：学生可以完成对自己的个人信息以及各科成绩的查询。但不可以对其进行修改、删除等操作。可以随时提交对于疫情期间网课内容、效果以及教师的讲课方式的意见，能够每天按时上报自己的真实身体状况。 3.2. 功能需求 基于C#语言和SQL Server技术来设计与实现学生信息日报系统，首先必须明确系统设计的核心目的 [ 14 ]，在满足实际应用的基础上，根据用户需求分析来明确系统架构与功能模块，以确保学生信息日报系统在学生信息不断增多的情况下，依旧具有高效性和高安全性。 本系统的主要功能如图1所示，根据疫情期间高校所具备的客观条件以及所需解决的具体问题，学生信息日报系统开发以下几种功能模块：注册、登录、教师管理、学生管理、课程管理、成绩管理、班级管理、意见收集和健康管理模块。本系统将相应的权限分配给管理员(教务处工作人员)，教师和学生，以方便他们访问和使用本系统。 图1. 系统主要功能 3.3. 性能需求 系统易操作性：学生信息日报系统不只是面向计算机系的学生和老师，而是要面向全体师生，操作流程要尽量简单明了，尽量使系统操作不受用户对计算机知识水平的限制。 界面友好性：用户操作不当时，及时给出提示，使用户可以继续使用。例如，当用户账号或密码输入错误时，给出提示“请输入正确的账号或密码！”。对于一些常用的功能，例如意见收集、学生健康日报等应该尽量放在一级目录或者二级目录下，方便查找与使用，给用户良好的体验。 系统可维护性：学生信息日报系统需要存储和处理的数据众多，数据库的很多数据需要定期进行修改。例如，期末时教师需要向数据库中录入学生的各科成绩；新生入学时，需要向数据库中添加新生的信息。为了使系统更好地运转，学校可以对系统数据及一些简单的功能进行独立的维护和调整。 系统具有安全性：要求每个用户必须先使用学生号或者工号和密码完成注册，注册成功后使用账号和密码登录系统。账号或密码信息与数据库对应信息不匹配时，应给予提示并予以拒绝。只有登录成功后，用户才能执行相应的操作，并且不同的权限可以执行不同的操作。
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user: 4. 数据库逻辑结构设计 数据库逻辑结构设计目的是实现将概念模型转换为当今主流的关系模型 [ 15 ]。数据库的设计不仅要依据需求分析，还要充分考虑和重视系统运行的各个方面。本系统重点对如下表单中的数据结构进行设计：学生信息数据表、教师信息数据表(管理员数据表与教师一致，只是二者权限不同)、院系信息数据表、专业信息数据表、班级信息数据表、课程信息数据表、成绩信息数据表、网课意见数据表和学生健康日报数据表。本系统九张表的具体结构如下表所示(表1~9)。 Table 1 Student data shee 字段 数据类型 长度 说明 studentID char 12 学号 studentName varchar 10 学生姓名 nation char 10 国籍 sex char 2 性别 birthday date 8 生日 classID char 7 班号 telephone varchar 16 手机号 credithour tinyint 1 已修学分 admissionDate char 4 入学时间 address varchar 50 家庭住址 password varchar 16 登录密码 remark varchar 200 备注 表1. 学生数据表 Table 2 Teacher data shee 字段 数据类型 长度 说明 teacherID char 12 工号 teacherName varchar 10 教师姓名 departmentID char 10 院系代码 sex char 2 性别 technicalPost char 16 职称 telephone varchar 16 手机号 address varchar 50 家庭住址 password varchar 16 登录密码 remark varchar 200 备注 表2. 教师数据表 Table 3 Department data shee 字段 数据类型 长度 说明 departmentID char 3 院系代码 departmentName varchar 30 院系名称 departmentHead char 8 系主任 表3. 院系数据表 Table 4 Professional data shee 字段 数据类型 长度 说明 specialityID char 5 专业代码 specialityName varchar 30 专业名称 departmentID char 3 院系代码 表4. 专业数据表 Table 5 Class data shee 字段 数据类型 长度 说明 classID char 7 班号 className varchar 12 班级名 specialityID char 5 专业代码 specialityName varchar 30 专业名称 admissionDate char 4 入学时间 MonitorID char 12 班长学号 表5. 班级数据表 Table 6 Course data shee 字段 数据类型 长度 说明 courseID char 8 课程号 courseName varchar 20 课程名称 courseType varchar 3 课程类别 totalPeriod tinyint 1 总学时 weekPeriod tinyint 1 周学时 creditHour tinyint 1 学分 remark varchar 50 备注 表6. 课程数据表 Table 7 Grade data shee 字段 数据类型 长度 说明 studentID char 12 学号 courseID char 8 课程代码 grade double 8 成绩 表7. 成绩数据表 Table 8 Net lesson opinion data shee 字段 数据类型 长度 说明 studentID char 12 学号 adTime date 8 提交时间 currentGrade varchar 5 所在年级 specialityName varchar 30 专业名称 courseName varchar 20 课程名称 ratio varchar 5 比例 detail varchar 150 具体建议 表8. 网课意见数据表 Table 9 Student health daily data shee 字段 数据类型 长度 说明 studentID char 12 学号 studentName varchar 10 姓名 applyDate date 8 填写日期 temperature float 4 体温 contact varchar 10 14日内有无疑似或确诊病例接触史 sojourn varchar 10 14日内有无疫区旅居史 phyCondition varchar 2 身体是否出现异常 isolate varchar 2 是否已被隔离 warningLevel varchar 4 感染风险预警 表9. 学生健康日报数据表
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user: 5. 系统实现 系统中各个模块的开发和实现方式大同小异 [ 16 ]，都是运用SQL Server的插入、删除、修改和查询语句来实现的，本文选取几个有代表性的模块进行详细介绍。 5.1. 注册模块 点击进入注册页面，输入学生号或者工号作为账号，再输入密码以及必填的个人信息，完成后点击注册，系统将用户提交的表单数据与数据库现存的信息进行比对，以确保用户唯一性 [ 17 ]，若数据库中之前不存在该账号则提示“注册成功”，注册成功后返回到登录界面，可以使用账号和密码进行登录。若已存在该账号则提示“该账号已注册”。注册界面如图2所示。 5.2. 登录模块 登录界面如图3所示，用户需要输入用户账号及登录密码，点击登录系统，系统将用户输入的信息与数据库信息匹配，若匹配成功，再根据账号判断用户身份，确定权限，跳转到对应权限的首页界面。系统首页界面(管理员)如图4所示。若匹配失败，给出提示“请输入正确的账号或密码！”。 5.3. 基本功能模块 教师管理模块：管理员登录后，可以完成对新加入的教师的资料添加，当教师离职时可以完成对教师资料的删除，也可以修改和查看教师资料。 图2. 注册界面 图3. 登录界面 图4. 系统首页界面 学生管理模块：管理员登录后，可以添加、删除学生资料，可以根据关键字对学生基本信息进行查询。可以添加，删除，修改和查询学生所在院系和专业的信息。学生登录后，可以查询自己的相关信息。 课程管理模块：管理员登录后，可以添加、删除以及查询课程类型和所有课程资料。学生登录后，可以查询课程信息。 成绩管理模块：管理员后者被授予相应权限的教师登录后，可以录入、修改和删除学生各科的成绩，并且能够完成对学生成绩的排名。可以根据课程号、学生姓名以及学号查询指定学生的成绩及排名。学生登录后，可以查询自己的各科成绩。 班级管理模块：管理员登录后，可以添加新建的班级的资料，可以根据专业名称查询指定班级资料，并且可以对班级资料中的具体信息进行修改和删除。 5.4. 意见收集模块 疫情期间，高校主要以网络授课形式为主，网课虽然方便，但影响了教师与学生之间的互动，教师很难把握网课的教学效果，教学效果会直接影响学生的学习效果。为更好的把握教学效果，保证学生的学习质量，本系统开设意见收集模块，加强教师与学生之间的沟通，方便教师及时改进教学。学生通过意见收集模块提交自己对当前网课的内容、效果、教师讲课方式等方面的意见，学生提交意见的界面如图5所示。为防止有学生随意提交无理的意见，学生在提交意见时必须填写本人学号。同时，为了消除学生的顾忌，学号只显示在教务处工作人员端，在教师端不显示。学生通过填写当前课堂上所能听懂的知识的比例来反映自己的学习效果。除此之外，学生还需要填写本人所在的年级、专业、所学课程名称以及具体意见。教师查询意见的界面如图6所示，教师意见查询结果界面如图7所示。 图5. 学生提交意见界面 图6. 教师查询意见界面 图7. 教师意见查询结果界面 5.5. 健康管理模块 健康管理模块包含两个功能模块，一个是疫情最新情况模块，其界面如图8所示。教务处工作人员通过本模块随时更新疫情的最新情况以及一些防护小知识等供学生查看。另一个是学生健康日报模块，学生每天在规定时间内上报个人健康情况。系统根据学生上报的健康情况迅速生成学生健康异常统计报表。教务处管理人员可以随时查看学生的健康情况，并且可以对健康情况异常的学生进行特别关注和追踪。为进一步减轻教务处管理人员监测学生健康情况的工作量，本系统会根据学生上报的健康情况预测学生感染风险，并给出预警。对体温大于等于37.3度的学生给出三级或三级以上预警，对14日内接触过疑似或确诊病例或者有过疫区旅居史的学生给出二级或二级以上预警，对身体已经出现明显异常的学 图8. 疫情最新情况模块界面 图9. 一级预警查询界面 图10. 一级预警查询结果界面 生给出一级预警，身体无异常情况的同学预警等级默认为0。教务处管理人员可以根据预警等级来筛选出身体已经出现异常或者可能出现异常的同学，尽量做到早发现早报告早隔离早治疗。一级预警查询界面如图9所示，一级预警查询结果界面如图10所示。
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user: 6. 系统压力测试 本系统面向高校各大学院的学生，由于每个学院的学生数量均较多，学生信息日报系统必须要具备一定的稳定性，当多人同时访问系统时，不会导致系统瘫痪。由此看来，有必要对系统进行不同程度的压力测试。为了能够更加充分地体现本系统各方面性能特点，现将本系统与文献 [ 8 ] [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] 设计实现的系统在同样的条件下分别进行系统压力测试，重点关注的系统性能指标是系统平均响应时间、系统出现异常的次数和系统处理数据的速度。通过测试结果的比对，可以看出本系统在上述测试性能指标中均取得了良好的数值。测试结果如下表所示(表10~12)： Table 1 0 System average response time shee 测试人数 本系统 文献8 文献18 文献19 文献20 500 1.2 s 4 s 2 s 1.59 s 2.27 s 1000 1.77 s 10.3 s 3.18 s 1.92 s 3.26 s 3000 2.37 s 11.4 s 4.7 s 2.53 s 4.81 s 表10. 系统平均响应时间表 Table 1 1 System response times shee 测试次数 本系统 文献8 文献18 文献19 文献20 500 500 496 498 500 497 1000 999 995 994 997 996 3000 2997 2989 2992 2993 2995 表11. 系统响应次数表 Table 1 2 System data processing speed meter shee 测试人数 本系统 文献8 文献18 文献19 文献20 500 790 kb/s 273 kb/s 510 kb/s 601 kb/s 432 kb/s 1000 1100 kb/s 439 kb/s 859 kb/s 927 kb/s 809 kb/s 3000 1637 kb/s 840 kb/s 1283 kb/s 1480 kb/s 1109 kb/s 表12. 系统数据处理速度表
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user: 7. 总结 本文通过深入分析研究疫情期间高校线上完成教学工作的切实需求，结合目前部分高校使用的学生信息管理系统存在的缺陷，对现有的学生信息管理系统进行了改进和完善。通过C#语言和SQL Server数据库的结合设计实现了一款多功能的学生信息日报系统。该系统不仅包含了用户账号、密码存储功能和当前高校普遍使用的学生信息管理系统的基本功能，还针对疫情期间高校“停课不停学”的工作，开发了特色功能——网课意见收集和学生健康日报功能。它将多种常用功能模块结合于一体，进行模块化管理，实现了信息共享，避免了很多数据重复存储问题。另外，该系统还具有较高的安全性和创新性，能够适应社会的发展趋势和满足疫情期间高校管理学生信息和完成正常教学工作的需要，实现了学生信息的科学化、高效化管理。
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user: 摘 要 神经酸是一种含有24个碳原子的长链单不饱和脂肪酸，是迄今为止世界上发现的能促进受损神经细胞组织修复和再生的特效物质，其在蒜头果的种子中含量丰富而广为国内外关注。本文以蒜头果(Malania oleifera)种子为研究材料，以石油醚为溶剂索氏提取法获得种子油，以结晶次数、萃取料液比和萃取次数为因素，采用正交试验设计法，以HPLC法测定的神经酸含量为评价指标，对蒜头果种子油中的神经酸的纯化方法进行优化，最优条件为结晶次数为2次，萃取料液比为1:100，萃取次数为1次。最优条件下所得产物的神经酸的含量为70.19%。该方法稳定性好，操作简单，为从蒜头果种子油中制备神经酸产品的产业化生产提供参考数据。 关键词 :蒜头果，神经酸，正交设计，提取纯化 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 蒜头果(Malania oleifera)为铁青树科(Olacaceae)蒜头果属(Malania)常绿乔木，别名猴子果、马兰后、唛厚、山桐果(子)等，是我国特有的单种属植物 [ 1 ]，被《中国植物红皮书–稀有濒危植物》列入中国珍稀濒危植物名录，被世界自然保护联盟(IUCN)评估为易危(VU)特种 [ 2 ]，蒜头果也是国家II级重点保护野生植物(第一批) [ 3 ]。蒜头果主要生长在广西西部和云南东南部的石灰岩山地混交林内或稀树灌丛林中，因种子中含有丰富的神经酸而日益受到重视 [ 4 ]。神经酸(Nervonic acid， NA)，又名鲨鱼酸(Selacholeic acid)，化学名为顺-15-二十四碳单烯酸(cis-15-tetracosenic acid)，是一种长链单不饱和脂肪酸，分子式为C 24 H 46 O 2 ，相对分子质量为366.6 [ 5 ]。神经酸是脑神经细胞核心天然成分，是迄今为止世界上发现的能促进受损神经细胞组织修复和再生的特效物质，是神经细胞，特别是大脑细胞，视神经细胞，周围神经细胞生长，再发育和维持的必需“高级营养素”，神经酸是世界科学家公认的、唯一能修复疏通受损大脑神经通路经纤维并促使神经细胞再生的双效物质 [ 6 ]；但神经酸的来源过去主要依靠在海洋中捕杀鲨鱼获得，资源有限，成本较高。随着国际社会禁捕鲨鱼，神经酸的来源陷入困境，从植物中发掘神经酸已成为各国政府和科学家的重视。目前，已在10余种植物中发现含有神经酸，其中蒜头果是含有神经酸最高的植物 [ 7 ]。蒜头果种仁含油脂50%~60%，其中神经酸含量达40%~60% [ 8 ]。 在蒜头果油制得神经酸产品过程中，如何提取纯化有效物质神经酸，分离出混合脂肪酸粗产物中的油酸、烷酸、烯酸等从而提高神经酸产品的纯度，目前还没有形成一套完整成熟的提纯工艺流程。本文在结合重结晶提取方法和分液萃取方法基础上，进行单因素试验和正交试验设计优化了神经酸提纯工艺，提高了游离神经酸的富集度，去除了产品因混合脂肪酸皂化酸化后产生的无机盐杂质，显著提高了神经酸产品的纯度，并且提纯工艺流程操作简单，无毒无害，清洁环保，为蒜头果和神经酸产业发展，提供基础数据。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 实验材料与仪器 实验材料：蒜头果种子采自云南广南。 试剂：石油醚和无水乙醇为分析，三氯甲烷、冰乙酸、乙腈、甲醇、四氢呋喃均为色谱纯。实验用水为自制超纯水，神经酸标准品：Sigma-Aldrich有限公司 仪器：Waters2695高效液相色谱仪，2489-UV紫外检测器 SYG-2数显恒温水浴锅：常州朗越仪器有限公司 SG-5402B四联磁力加热搅拌器：上海硕光电子科技有限公司 RE-52AA旋转蒸发仪：上海青浦沪西仪器厂 TGL-20M高速离心机：湖南湘仪实验室仪器开发有限公司 BSA124S-CW电子天平：北京Sartorius科学仪器有限公司 2.2. 蒜头果中神经酸粗提物制备 2.2.1. 蒜头果种子油的提取 取蒜头果种仁于50℃的恒温烘箱中烘干24 h，干燥完毕后用微型粉碎机对种仁粉碎过10目筛得到蒜头果种仁粉末，种仁粉末置于60℃恒温烘箱中二次烘干，含水率低于5%，使用索氏提取法使用得到蒜头果油。索氏提取条件：石油醚；料液比为1:15 (mg:mL)；提取时间：8 h；提取温度：80℃。提取后的液体经过旋转蒸发除出石油醚制得浅黄棕色透明蒜头果油，油状质地粘稠易拉丝，具坚果香味。 2.2.2. 神经酸粗提物的制备 将2.2.1中得到的蒜头果种仁油称取20 g，加入40 mL 10% NaOH皂化液，90℃水浴加热搅拌4 h，搅拌转速500 r/min；而后向皂化溶液中加入10%硫酸，调节溶液pH = 2，90℃继续水浴加热搅拌2 h。酸化结束分离油脂层，80℃水洗多次至溶液中性。冷却后得到混合脂肪酸的固体，干燥得到含神经酸的粗品。 2.3. 单因素实验 将2.2.2中得到的神经酸粗产物按1:2 (g:mL)加入无水乙醇，充分搅拌适度加热后使其充分溶解，待溶液冷却至常温后，将其置于4℃冰箱中静置6 h，取出溶液进行减压抽滤，即获得的神经酸结晶产物，以三氯甲烷为溶剂，按一定的料液比进行萃取，所得产物利用HPLC法进行神经酸含量测定。以结晶2次、萃取料液比1:100 (g:mL)和萃取1次为试验条件，其中一个因素发生改变而其它2个因素不变，选取不同对结晶次数(1次结晶、2次结晶、3次结晶和4次结晶)、萃取料液比(1:50、1:75、1:100、1:150、1:200)和萃取次数(萃取1次、萃取2次、萃取4次和萃取4次)进行单因素试验。 2.4. 正交设计优化实验 以结晶次数(A)、萃取料液比(B)、萃取次数(C)进行3因素３水平正交试验设计(表1)，以神经酸产品含量(%)的作为综合评价指标，优化提取神经酸的最佳参数。 2.5. 色谱条件 [ 9 ] 色谱柱：Aglient C-18 ODS柱(250 mm × 4.6 mm， 5 μm)。 流动相：甲醇–乙腈–四氢呋喃–0.4%乙酸水溶液，其体积比为10:80:5:5。 流速1.0 mL/min；柱温：25℃；检测波长：205 nm；进样量10 μL。神经酸标准品和样品的高效液相色谱图见图1所示。 Table 1 Factor and level tabl 水平 Level 因素Factor 结晶次数A/次 萃取料液比B/g:ml 萃取次数C/次 1 1 1:75 1 2 2 1:100 2 3 3 1:150 3 表1. 因子水平表 图1. 神经酸标准品(左)和样品(右) HPLC色谱图 2.6. 数据分析 采用Microsoft Ofice Excel 2016软件对数据进行统计分析和相对标准偏差计算，使用SPSS 22.0统计软件进行方差分析。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 单因素试验 3.1.1. 结晶次数对纯化的影响 不同结晶次数对神经酸纯化效果影响如图2所示。结果表明，结晶2次时所得产物中神经酸含量显著增加，比结晶1次时的神经酸含量增加50%以上；而随着结晶次数增加，所得产物的神经酸含量呈降低趋势。因此结晶2次为最优结晶次数。 3.1.2. 萃取料液比对纯化的影响 不同萃取料液比对神经酸纯化效果影响如图3所示，结果表明：随着料液比的变化，从1:50到1:100，所得产物中神经酸的含量呈缓幅上升趋势，从1:100到1:200，所得产物中神经酸的含量急速持续下降，并且料液比1:200 (46.54%)所得产物中神经酸含量远小于1:50 (60.78%)。因此最优萃取料液比确定为1:100。 图2. 结晶次数对神经酸纯化影响 图3. 萃取料液比对神经酸纯化影响 3.1.3. 萃取次数对纯化效果的影响 分液萃取过程中发现水相与有机相中间存在一定程度的乳化层，且萃取一次后由于技术限制无法分离全部三氯甲烷有机相溶液，造成产品损失。因此在萃取过程中设定不同萃取次数来研究对神经酸产品的纯化效果。实验结果表明(图4)：萃取次数对神经酸纯化效果的影响明显，随着萃取次数增多，萃取所得到的产物中神经酸含量随萃取次数的增加而下降。萃取2次(神经酸含量为64.37%)虽然比萃取1次(神经酸含量为63.30%)所得产物中神经酸含量略高，经方差分析，差异不显著(p < 0.05)，而产物的富集得率(另文发表)由第1次萃取的27.40%降为第2次萃取的3.69%，并且差异极显著(p < 0.01)。而随着萃取次数的增加，所得产物的神经酸含量呈下降趋势。本实验选定萃取次数为1次作为最优条件。 3.2. 正交试验结果与分析 根据单因素实验结果，以结晶次数、萃取料液比、萃取次数三个因素为自变量，分别以A、B、C表示，以神经酸含量为评价指标，进行L 9 (3 3 )正交实验设计(表1)，实验方案及结果见表2。 图4. 萃取次数对神经酸纯化的影响 Table 2 Orthogonal test design and result 实验号 因素 神经酸含量/% 结晶次数A/次 料液比B/g:mL 萃取次数C/次 1 1 1 1 44.23 2 1 2 2 52.46 3 1 3 3 33.75 4 2 1 2 58.33 5 2 2 3 65.64 6 2 3 1 60.71 7 3 1 3 49.29 8 3 2 1 68.02 9 3 3 2 62.87 K 1 130.44 151.85 172.96 K 2 184.68 186.12 173.66 K 3 180.18 157.33 148.68 k 1 ¯ 43.48 50.62 57.65 k 2 ¯ 61.56 62.04 57.89 k 3 ¯ 60.06 52.44 49.56 R 54.24 34.27 24.28 表2. 正交试验设计及结果 注：K值表示各因素同一水平的神经酸含量之和；k值表示各因素同一水平的神经酸含量的平均值；R值决定各因素对试验结果影响的大小。 由表2可得到，极差R是A > B > C，神经酸含量受各因素的影响，结晶次数(A)对神经酸的含量影响最为显著，其次是萃取料液比(B)，最后是萃取次数(C)。从表2中看，结晶次数的K 2 > K 3 > K 1 ，选择A 2 为最优水平；萃取料液比的K 2 > K 3 > K 1 ，选择B 2 为最优水平；萃取次数的K 2 > K 1 > K 3 ，考虑到富集得率K 1 (74.97) > K 2 (28.49)，并且差异极显示(p < 0.01) (另文发表)，而神经酸的含量的K 1 和K 2 的值差异不显著(p > 0.05)，综合考虑，选择C 1 为最优水平。 因此综合各方面考量，确定三种因素的最优提取组合为A 2 B 2 C 1 ，即结晶次数为2次，萃取料液比为1:100，萃取次数为1次。 3.3. 正交最优条件验证 为验证得到的工艺条件的优劣，选取同一批次经皂化酸化后得到的神经酸粗品(H) 3份，按照A 2 B 2 C 1 纯化方案，开展试验，所得到的神经酸产品的质量(Q)和神经酸的含量见表3。结果表明，纯化后所得到的产物中神经酸含量的平均值为70.19%，高于正交实验表中的9个实验，并且RSD为1.23%，从而表明利用A 2 、B 2 、C 1 工艺条件从蒜头果种子油纯化神经酸具有较好的稳定性。 Table 3 Optimization test result 神经酸粗品H/g 纯化后产品质量Q/g 神经酸含量/% T 1 20.00 5.6620 69.87 T 2 20.08 5.1465 71.17 T 3 20.02 5.3353 69.53 均值 / / 70.19 RSD / / 1.23% 表3. 优化试验结果
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user: 4. 结论 本实验以蒜头果种仁为原料提取其种子油，以神经酸的含量为评价指标，通过正交试验考察了结晶次数、萃取料液比和萃取次数对提取种子油中神经酸纯化的影响。对神经酸纯化影响最大的是结晶次数，其次为萃取料液比，影响最小的为萃取次数，同时确定了其最优水平为A 2 、B 2 和C 1 ，即结晶次数为2次，萃取料液比为1:100，萃取次数为1次。并利用最优工艺进行3组重复验证实验，神经酸的平均含量为70.19%，均高于正交实验表中的实验，纯化率高，工艺稳定。
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user: 摘 要 命名实体识别是自然语言处理的基础任务之一。而目前中文命名实体识别研究大多是面向现代汉语的，针对古汉语的这方面研究工作涉及较少。因此，本文以《战国策》为例，根据古汉语独特的子语言特征，利用网格长短期记忆(Lattice LSTM)神经网络构建命名实体识别模型以解决古汉语中的信息提取问题。实验结果表明，Lattice LSTM能够学会从语境中自动找到所有与词典匹配的词汇，以取得较好的命名实体识别性能。实验结果中的F1值达到92.16%。 关键词 :神经网络模型，古汉语，命名实体识别，条件随机场 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 命名实体识别 [ 1 ] (Named Entity Recognition， NER)是自然语言处理(Natural Language Processing， NLP)基础性工作之一，它可以准确地从文本中识别出人名、机构名、地名、时间等信息，为信息检索、机器翻译、舆情分析等下游自然语言处理任务提供重要的特征信息。过去，命名实体识别任务多采用基于规则的方法、基于统计的方法和基于规则和统计相结合的方法 [ 2 ]。 近年来，深度神经网络在自然语言处理领域广泛地受到关注，与上述方法相比，基于深度神经网络的方法具有更强的泛化能力、对人工特征依赖较少的优点。因此，面向现代汉语和英语等大语种，研究者已提出了许多基于深度神经网络的命名实体识别模型 [ 3 ] - [ 18 ]，但针对古汉语在这方面的研究才刚刚起步。 鉴于此，本文以《战国策》为例，根据古汉语独特的子语言特征，利用网格长短期记忆(Lattice LSTM)神经网络构建命名实体识别模型以解决古汉语中的信息提取问题。该方法将传统的LSTM单元改进为网格LSTM，在字模型的基础之上显性利用词与词序信息，从而避免了分词错误传递的问题。实验结果表明，Lattice LSTM能够学会从语境中自动找到所有与词典匹配的词汇，以取得较好的命名实体识别性能。在本研究构建的数据集上F1值达到92.16%。
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user: 2. 模型 在英文领域，第一个采用神经网络进行命名实体识别的是Hammerton等人，由于LSTM良好的序列建模能力，LSTM-CRF [ 19 ] 模型成为命名实体识别的基础架构之一，很多方法都是以LSTM-CRF为主体框架，在此之上融入各种相关特征。本文将LSTM-CRF作为主要网络结构，并且在该模型对一系列输入字符进行编码的同时将所有与词典匹配的词汇网格结构融入模型中。 一般将输入序列表示为 s = c 1 ， c 2 ， ⋯ ， c n 。其中， c j 代表第j个字符。本文中应用 t ( i ， k ) 表示索引j，代表第i个词的第k个字符。比如“医扁鹊”，索引从1开始，那么 t ( 1 ， 1 ) = 1 (医)， t ( 2 ， 1 ) = 2 (扁)。本研究运用BIO标注策略进行字粒度和词粒度的命名实体识别标注，古汉语命名实体识别的字序列和标记序列举例说明如表1所示。 Table 1 Examples of character sequence and label sequence in ancient Chinese named entity recognitio 字 舜 虽 贤 不 遇 尧 不 得 为 天 子 标记 B-PER O O O O B-PER O O O B-POS I-POS 表1. 古汉语命名实体识别的字序列和标记序列举例 注：“O”是实体外部标记，“B”是实体开始标记，“I”是实体内部标记，“PER”表示人名，“POS”表示官职。 2.1. 基于字的模型 基于字的命名实体识别(见图1)存在一种缺陷，即无法充分利用词的显性以及词序信息。 图1. 基于字符的模型 图2. 词–字符网格 图3. Lattice模型 2.2. 基于词的模型 基于词的模型见图4。 2.3. Lattice LSTM模型 本文利用Lattice LSTM [ 20 ] 来处理句子中的词汇词(lexicon word)，从而将所有潜在词信息全部整合到基于字符的LSTM-CRF中，见图2。并使用一个自动获取的词典来匹配句子，进而构建基于词的Lattice，见图3。由于在网格中存在指数数量的单词到字符路径，因此使用Lattice LSTM结构来自动控制从句子的开头到结尾的信息流。门控单元用于将不同路径的信息动态的传输到每个字符。在训练数据集上训练后，Lattice LSTM能够学会从信息流中自动找到有用的词，从而提升命名实体识别性能，见图5。与基于字符和基于词的命名实体识别方法相比，本文采用的模型优势在于利用词汇的显性信息进行分词，而不是仅仅自动关注，从而减少分词误差。 图4. 基于词的模型 图5. Lattice LSTM模型 2.4. LSTM层 RNN循环神经网络理论上可以处理任意长度的序列信息，但实际应用中，当序列过长时会出现梯度消失的问题，且很难学到长期依赖的特征。因此，Graves等人 [ 21 ] 改进了循环神经网络，提出长短期记忆网络(Long Short-Term Memory) LSTM模型。LSTM单元通过输入门、遗忘门和输出门来控制信息传递。它是一种特殊的RNN，能够学习长期的规律，应用十分广泛。LSTM编码单元如图6所示。 具体计算过程如公式(1)~(6)所示： i t = σ ( W i h t − 1 + U i + b i ) (1) f t = σ ( W f h t − 1 + U f x t + b f ) (2) c t ˜ = tanh ( W c h t − 1 + U c x t + b f ) (3) 图6. LSTM编码单元 c t = f t ⊙ c t − 1 + i t ⊙ c t ˜ (4) o t = σ ( W o h t − 1 + U o x t + b o ) (5) h t = o t ⊙ tanh ( c t ) (6) 其中， σ 是sigmoid函数， ⊙ 是点积。 x t 为时刻t的输入向量， h t 是隐藏状态，也是输出向量，包含前面t时刻所有有效信息。 c t 是一个更新门，控制信息流入下一个时刻； f t 是一个遗忘门，控制信息丢失；二者共同决定隐藏状态的输出。
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user: 3. 实验及结果分析 3.1. 实验数据 由于目前古汉语命名实体识别缺乏公开的标注数据集，因此本文人工构建了一个古汉语命名实体识别数据集。该数据集包括训练集、开发集、测试集，训练集共包含43.995 K个字，开发集包含5.843 K个字，测试集包含5.849 K个字。各类实体统计如表2所示。 Table 2 Statistics of entity numbe 数据集 语料数量 人名数量 地名数量 职官数量 训练集 43，995 1，255 2，671 101 开发集 5，843 125 285 37 测试集 5，849 144 315 26 表2. 实体个数统计 3.2. 标注策略与评价指标 命名实体识别的标注策略有BIO模式，BIOE模式，BIOES模式。本文采用的是BIO标注策略，其中B表示实体开始，I表示实体非开始部分。O表示不是实体的部分。在预测实体边界的时候需要同时预测实体类型，所以待预测的标签一共7种，分别是O，B-PER，I-PER，B-LOC，I-LOC，B-POS，I-POS。在测试过程中，只有当一个实体的边界和实体的类型完全正确时，才判断该实体预测正确。 命名实体识别的评价指标有精确率(P)、召回率(R)和F1值。具体定义如公式(7)：T p 为模型识别正确的实体个数，F p 为模型识别到的不相关实体个数，F n 为相关实体但是模型没有检测到的个数。 P = T P T P + F P × 100 % R = T P T P + F n × 100 % F 1 = 2 × P × R P + R × 100 % (7) 3.3. 实验环境与超参设置 本研究中的实验环境为Python3.6，深度学习框架为Pytorch1.4.0神经网络超参的取值会影响神经网络的性能。本文的神经网络参数设定如表3所示。 Table 3 Neural network hyperparameter value 参数 取值 参数 取值 音节向量维度 50 词向量维度 50 Lattice向量维度 50 Lattice丢弃率 0.5 丢弃率(Dropout) 0.5 学习率(lr) 0.05 LSTM层 1 主LSTM隐藏层维度 200 表3. 神经网络超参取值 3.4. 实验设计与结果 为了验证本研究中所使用的模型对古汉语命名实体识别数据集中的人名、地名、官职三大类实体的识别性能，本文分别采用三种神经网络模型设计了三个实验。其中主要实验模型为Lattice LSTM，对比实验模型为BiLSTM-CRF和BiLSTM-CNN-CRF。实验的评价指标有准确率(P)、召回率(R)和综合指标F1值。各模型实验结果见表4。 Table 4 Experiment results of each model (% 模型 准确率 召回率 F1值 BiLSTM-CRF 88.30 87.70 87.92 BiLSTM-CNN-CRF 89.50 89.10 89.25 Lattice LSTM 92.42 91.90 92.16 表4. 各模型的实验结果(%) 实验结果表明Lattice LSTM模型能有效提升实体识别的性能。各模型随着训练轮数F1值变化如图7所示。 3.5 实体识别实例 以本研究构建的数据集中的一个句子为例展示Lattice LSTM模型的实体识别效果。具体实例如表5所示。 图7. F1值变化图 Table 5 Examples of ancient Chinese entity recognitio 句子 故以舜汤武不遭时不得帝王 正确的分词 故以舜汤武不遭时不得帝王 自动分词 故以舜汤武不遭时不得帝王 Lattice分词 故以舜汤汤武舜汤武不遭遭时不遭时不得帝王 BiLSTM-CRF 故以舜汤武 PER 不遭时不得帝王 POS BiLSTM-CNN-CRF 故以舜汤武 PER 不遭时不得帝王 POS Lattice LSTM 故以舜 PER 汤 PER 武 PER ，不遭时不得帝王 POS 表5. 古汉语实体识别实例 注：斜体表示识别不正确的实体，粗体表示识别正确的实体。
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user: 4. 结束语 针对古汉语命名实体识别所面临的问题，本文采用了一种同时关注字信息和词信息进行实体识别的深度学习模型。该模型将传统的LSTM单元改进为网格LSTM，在字符模型的基础之上显性利用词和词序信息，从而避免了分词错误传递的问题；利用具有长短期记忆功能的LSTM模型作为隐藏层，可以解决古汉语文本中部分实体结构较长的问题；最后使用CRF作为标签推理层以解决文本序列标签依赖问题。在已构建的古汉语命名实体识别数据集上进行实验，实验结果证明了Lattice LSTM模型的有效性。 今后，本文的研究工作应该在数据和词典规模方面加大力度，从而进一步提高模型的整体性能。另外，还应该针对古汉语文本进行广泛深入的语言信息处理方面的研究，以便获得更多有价值的知识。
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user: 摘 要 雾是影响能见度的一种重要天气现象，尤其是与民航航班的起降息息相关，机场大雾天气的准确预报对民航业的生产具有极其重要的作用。大雾天气预报的必要性和准确性是降低意外事故的一个重要因素。深度学习技术在图像分类识别的各种任务中起着重要作用，充分利用深度神经网路模型的特征表达能力来提高分类和预测的精度，是大雾天气监测预报方面的一大突破。 关键词 :机场大雾，监测预警，深度学习 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 大雾是一种秋冬季节常见的灾害性天气现象，对国民经济、航空飞行、公路交通和军事活动有严重影响 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。随着民航运输业的快速发展，双流国际机场航班流量越来越大，遇到恶劣天气时的航班延误现象也日益突出，尤其是冬季，大雾天气严重影响飞行安全和航班的正常起降。如发生在2016年12月份的双流机场持续五天四夜大雾天气，对航班影响最广，波及面最大，滞留旅客最多，也因此造成了不好的社会影响。因此，对机场进行大雾生、消演变的监测和预警，对防止和减少因雾造成的事故和损失具有重要的意义。所以能否准确地对大雾天气进行预报，及时提醒相关部门提前发布雾的预警信息，尽量做好大雾天气前的防范工作，成为有效预防交通事故发生的重要一环。 目前大雾天气的预报一般靠人工资料分析、人工监测和持续跟踪来预报大雾及其发展趋势。不同地区的大雾特点和形成机理不同，且不同于雷雨大风等强天气现象，出现大雾时的天气要素不明显，预报员需要分析多种观测资料来判断是否会起雾，这对预报员形成较大的预报压力，长期以来大雾天气预报一直是气象预报预测工作的难点。传统的统计预报方法由于气象因子的挑选过程繁杂，且手工设计的特征比较单一，使得模型在复杂的背景下不具有很好的泛化能力，进而影响了大雾预报的准确性。随着深度学习技术快速发展，深度神经网络模型的强大的特征表达能力使得数据中的相关特征能够被自动提取与学习，模型的学习性能被大大增加，使得其分类和预测效果也有了明显的提高。通过深度学习历史数据中的大雾形成的原因，对大雾天气进行预报是目前研究的方向 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]。
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user: 2. 深度学习技术研究现状 深度学习的概念源于人工神经网络的研究。深度学习是一种特征学习方法，把原始数据通过一些简单的但是非线性的模型转变成为更高层次的，更加抽象的表达。通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示(属性类别或特征)，以发现数据的分布式特征表示 [ 9 ]。深度学习在学习样本数据的内在规律和表示层次过程中，同时对获得的文字、图像和声音数据具有分析学习能力和解释能力，使得其在图像识别、语音识别、自然语言理解、天气预测、基因表达、内容推荐等方面取得了显著的成果 [ 10 ] - [ 17 ]。现今，深度学习发现或学习描述数据内在规律或模式的信息特征，在图像分析的各种任务中起着至关重要的作用。 2.1. 卷积神经网络 [ 18 ] (CNN) 卷积神经网络是一种多层神经网络，通过一系列方法，成功将数据量庞大的图像识别问题不断降维，最终使其能够被训练。其优秀的性能和泛化能力使得卷积神经网络被广泛应用在人脸识别，辅助驾驶，动作捕捉、预报监测等 [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ] 工作中。典型的卷积神经网络有： 2.1.1. LeNet [ 22 ] LeNet是第一个被广泛认识的卷积神经网络，LeNet的实现确立了CNN的结构，其使用的卷积层、pooling层、全连接层等结构在现代卷积神经网络中都能看到。但由于当时缺乏大规模的训练数据，且计算机硬件的性能较低，因此LeNet神经网络在处理复杂问题时效果并不理想。LeNet主要用来进行手写字符的识别与分类，其识别精度已经能满足当时的个人和商用支票的识别 [ 23 ] [ 24 ] [ 25 ]。 2.1.2. AlexNet [ 26 ] 在LeNet的基础上，AlexNet加深了网络的结构，可以学习更丰富更高维的图像特征。与LeNet相比，AlexNet在网络结构上使用了新的激活函数Rectified Linear Unit (ReLU)，使用层叠的卷积层，即卷积层 + 卷积层 + 池化层来提取图像的特征，使用数据增强Data Augmentation抑制过拟合，并使用GPU加速网络的训练。自2012年AlexNet诞生之后，使得CNN成为图像识别分类的核心算法模型，带来了深度学习的大爆发 [ 27 ]。 2.1.3. GoogLeNet [ 28 ] [ 29 ] [ 30 ] GoogLeNet是谷歌团队在2014年的ImageNet图像识别竞赛上研究出来的深度网络结构，其提出了Inception网络结构，就是构造一种“基础神经元”结构，来搭建一个稀疏性、高计算性能的网络结构。GoogLeNet是在AlexNet后人工神经网络方面研究的一个里程碑，通过新的结构设计，不仅增加了网络的深度，还使用了对应的方法来降低梯度消失/爆炸造成的影响，使得网络能够完成训练 [ 31 ]。 2.1.4. ResNet [ 32 ] /DenseNet [ 33 ] ResNet由He Kaiming等人在2015年提出，是在参考VGG19网络的基础上，通过短路机制加入了残差单元，有效缓解了梯度消失的影响，使得网络模型层数可以大大增加，这对整个深度学习领域产生了重大影响。Huang等人提出一种新的网络模型DenseNet，其利用稠密连接，将所有层直接连接在一起，每层的输入由所有之前层的特征映射组成，并将输出传输给后续层。这些特征映射通过深度级联聚合，加强了特征传递，减轻梯度消失的问题。 2.1.5. 循环神经网络(RNN) 循环神经网络 [ 34 ] [ 35 ] (Recurrent Neural Network， RNN)是一类具有短期记忆能力的神经网络，该网络可以进行线性递归的神经网络，主要用来处理序列数据。在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的；RNN网络中每个序列当前的输出与前面的输出密切相关。具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中，即隐藏层之间的节点是有连接的。长短期记忆网络(LSTM)是一个典型的RNN时间递归网络，通常用于预测时间序列延续性相对较长的事件。苗开超等人基于LSTM网络构建了一个大雾临近预报模型，用于安徽省81个国家站的气象数据进行大雾逐小时预报实验，并证明结果明显优于CNN及传统机器学习算法 [ 36 ]。