DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 急流指数与地表温度的相关关系 3.1. 一月份到十二月份急流指数与地表温度的相关系数 图1. 一月份急流指数与地表温度的相关关系图 图1是东亚地区1959~2010年每年一月份急流指数与地表温度的相关系数图。从图中可以看出来急流指数与地表温度在青藏高原，孟加拉湾，中南半岛，渤海、黄海、东海、南海沿岸地区，漠河北部具有显著的相关性，其中除了在漠河北部呈负相关外，其余部分呈正相关。特别是在青藏高原，黄海、东海沿岸地区，漠河北部具有较强的相关关系，可以说在一月份急流与温度会对东亚地区有较大的影响。 图2是东亚地区1959~2010年每年二月份急流指数与地表温度的相关系数图，从图中可以看出来急流与地表温度影响了东亚的很大一部分地区，显然主要影响了我们国家。其中在青藏高原，云贵高原，东海，南海沿岸，漠河北部具有显著的相关性。在漠河北部呈负相关，其它部分呈正相关。二月份相关系数与一月份相关系数相比较来说，急流指数与地表温度的相关性增加了，而且影响的范围也变广了。 图2. 二月份急流指数与地表温度的相关关系图 图3. 三月份急流指数与地表温度的相关关系图 图3是东亚地区1959~2010年每年三月份急流指数与地表温度的相关系数图，急流指数与地表温度在青藏高原地区，云贵高原，南岭及沿海部分呈正相关，在准格尔盆地，漠河以北，华北平原呈负相关。急流指数与地表温度的相关系数在三月份通过显著性检验的区域与二月份相比显然减少了。 图4是东亚地区1959~2010年每年四月份急流指数与地表温度的相关系数图。在青藏高原，柴达木盆地，四川盆地，云贵高原，武夷山脉及其沿海地区呈正相关。在准格尔盆地，漠河北部，渤海，南海等地区呈负相关。总之在东亚地区的这几个地方急流与温度具有显著的相关性。 图5是东亚地区1959~2010年每年五月份急流指数与地表温度的相关系数图。急流指数与地表温度主要在柴达木盆地，四川盆地，云贵高原，武夷山脉及其沿海地区呈正相关。急流与地表温度主要在准格尔盆地，大兴安岭以北，黄渤海地区呈负相关。 图6是东亚地区1959~2010年每年六月份急流指数与地表温度的相关系数图。急流指数与地表温度在我国西南地区，江南地区，华南北部，台湾岛，东南沿海呈正相关。急流指数与地表温度在准格尔盆地附近，内蒙古高原东北部，河套地区以东，我国以南一小部分地区呈负相关。 图7是东亚地区1959~2010年每年七月份急流指数与温度的相关系数图。急流指数与温度在我国中部的中东部地区正相关，并且在长江中下游地区相关性最强。急流指数与温度在我国的东北角和西北角以及南海区域等部分地方负相关。通过图还可以发现，七月份急流指数与温度的部分区域相关性比前六个月更显著。 图8是东亚地区1959~2010年每年八月份急流指数与地表温度的相关系数图。八月份急流指数与地表温度正负相关区域分布比例比较均匀。八月份急流指数与地表温度的显著性区域与七月份区域相似，但是八月份它们之间更具有显著性。 图4. 四月份急流指数与地表温度的相关关系图 图5. 五月份急流指数与地表温度的相关关系图 图6. 六月份急流指数与地表温度的相关关系图 图7. 七月份急流指数与地表温度的相关关系图 图8. 八月份急流指数与地表温度的相关关系图 图9. 九月份急流指数与地表温度的相关关系图 图9是东亚地区1959~2010年每年九月份急流指数与地表温度的相关系数图。急流指数与地表温度在我国西北地区中部，华南地区，江南地区以及东部沿海，内蒙古高原东北部等地区具有显著性的相关关系，而且显著性也比较强。 图10是东亚地区1959~2010年每年十月份急流指数与地表温度的相关系数图，急流指数与地表温度在青藏高原，云贵高原，武夷山脉，东海南海沿岸地区，准格尔盆地地区等具有显著的相关性，说明在东亚地区的这部分地区会受急流与地表温度的影响。 图11是东亚地区1959~2010年每年十一月份急流指数与地表温度的相关系数图。从图中可以分析出在我国内蒙古地区与东部地区的北部，西北地区的北部，江南地区的东部沿海及内陆等地区具有显著的相关性。通过与其它月份的比较可以看出来，十一月份急流与地表温度具有相关性的区域较少，由此可以看来，十一月份急流与地表温度对东亚地区的影响范围是相对于其它月份来说是最少的。 图12是东亚地区1959~2010年每年十二月份急流指数与地表温度的相关系数图。从图中可以看出急流指数与地表温度在通过显著性检验之后的区域内绝大部分的区域都显示出它们二者之间的关系呈正相关，只有特别少的区域呈负相关。十二月份急流与温度对东亚地区的影响最显著，其中靠近黄海，东海的内陆地区以及部分海域具有较强的显著性。 3.2. 对急流指数与地表温度相关性的归纳 通过分析东亚地区急流指数与地表温度的相关系数图，可以得到急流指数与地表温度具有显著的相关性，特别是在青藏高原，准格尔盆地北部，内蒙古高原东北部，云贵高原，我国东部沿海，长江中下游地区显著性较强，频繁的影响着东亚地区。其中二月份与十二月份通过显著性检验的区域最多，七月份至九月份三个月份相关性最强。总之急流与温度影响着东亚地区。 图10. 十月份急流指数与地表温度的相关关系图 图11. 十一月份急流指数与地表温度的相关关系图 图12. 十二月份急流指数与地表温度的相关关系图
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user: 4. 总结 4.1. 研究成果 本文通过利用1959~2010年这52年的风场与温度场的格点资料分析了东亚地区急流与地表温度的关系，并得到了一些结果。(1) 急流指数与地表温度是有相关关系的，在七月份到九月份三个月份中急流与温度相关关系最显著，正相关系数能达到0.7。在二月与十二月份急流与温度相关区域最大。急流与温度正相关区域最显著的地方通常在90E~130E，20N~45N范围内变化，负相关区域通常在75E~95E，40N~50N；115E~130E，50N~55N；100E~115E，15N~25N三个区域内变化。急流与地表温度的相关显著区会对东亚地区造成影响。 4.2. 不足与展望 本文的不足之处在于只是说明了在东亚地区急流与地表温度是存在相关性的，是对东亚地区有影响的，但是并没有更深入地研究对东亚地区造成怎样的影响。希望今后再接再厉能把这个方向研究得更具体，比如研究青藏高原地区急流与地表温度的关系等，让急流与地表温度的关系更具有研究意义。
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user: 摘要 为了解决二元逻辑回归模型中的复共线性问题，我们结合一阶近似Liu估计和刀切法的优点提出了一个新的估计即一阶近似刀切Liu估计。研究得出了新估计偏差的优良性以及在均方误差矩阵、均方误差准则下优于一阶近似极大似然估计、一阶近似Liu估计和一阶近似刀切岭估计的充要或充分条件。更进一步使用了蒙特卡罗模拟和实证分析来探讨一阶近似刀切Liu估计偏差和在均方误差意义下的优良性。
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user: 1. 引言 逻辑回归模型是生物统计学和健康科学中常用的二元数据建模方法。这种模型有时也称为概率模型，因为给定一组协变量，事件发生的概率可以估计。二元逻辑回归模型的基本假设有：模型的响应变量y的分量 y i 是相互独立且服从Bernoulli ( π i )分布，其中： π i = exp ( x ′ i β ) 1 + exp ( x ′ i β ) ， i = 1 ， ⋯ ， n (1) x ′ i 是n × p样本资料矩阵X的第i行元素组成的向量。 β   = ( β 1 ， ⋯ ， β p ) ′ 为p × 1的系数向量。 π i   = P ( y i = 1 | x i ) 是在 x i 的条件下 y i = 1 的概率。 在逻辑回归模型中，一般使用极大似然(ML)方法来估计回归参数 β ，模型(1)的对数似然函数为： L ( β ) = ∑ i = 1 n [ y i x ′ i β − ln ( 1 + exp ( x ′ i β ) ) ] (2) 对等式(2)进行求导并令其等于0求 L ( β ) 的极大值： ∂ L ( β ) ∂ β = X ′ ( y − π ) = 0 (3) 由于等式(3)不是线性的，因此ML估计是通过Newton-Raphson方法求解方程组(3)而得。用Newton-Raphson方法给出了 β 一个数值解： β ^ ( m ) = β ^ ( m − 1 ) + ( X ′ V ^ ( m − 1 ) X ) − 1 X ′ ( y − π ^ i ( m − 1 ) ) (4) 在上述迭代运算中， β ^ ( m − 1 ) 是 β 的第 m − 1 次迭代估计的向量， π ^ i ( m − 1 ) 是 π ^ ( m − 1 ) 的第i个元素， V ^ ( m − 1 ) = d i a g ( π ^ i ( m − 1 ) ) ( 1 − π ^ i ( m − 1 ) ) 是权重矩阵。当 | β ^ ( m ) − β ^ ( m − 1 ) | < δ 时收敛，运算终止，其中 δ 为事先给定的计算精度，求得 β ^ ( m ) 为极大似然估计 β ^ 的近似解 β ^ M L E ： β ^ M L E = ( X ′ V ^ X ) − 1 X ′ V ^ z ^ (5) 其中， z ^ = X β ^ + V ^ − 1 ( y − π ^ ) ， V ^ 是一个对角矩阵且第i个对角元素为 π ^ i ( 1 − π ^ i ) ， π ^ 为收敛后的取值。 在逻辑回归模型中，当 X ′ V ^ X 的一些特征值很小时，极大似然估计(MLE)的方差会膨胀，可能导致符号与现实情况不符，统计推断可能出现错误。为了克服这个问题，学者们提出了很多有偏估计来改进MLE。例如，Schaefer等 [ 1 ] 提出了岭估计(RE)： β ^ ( k ) = ( X V ^ X + k I ) − 1 X V ^ X β ^ M L E ， k > 0 (6) k为岭参数。 Månsson等 [ 2 ] 提出的Liu估计(LE)，表达式如下： β ^ ( d ) = ( X ′ V ^ X + I ) − 1 ( X ′ V ^ X + d I ) β ^ M L E ， 0 < d < 1 (7) 为了减小复共线性的影响，基于Newton-Raphson方法，LeCessie和Van Houwelingen [ 3 ] 提出了与Schaefer等人 [ 1 ] 提出的岭估计渐近等价的一阶近似岭估计(FAR)，表达式如下： β ^ ( 1 ) ( k ) = ( X V ^ ( 0 ) X + k I ) − 1 X V ^ ( 0 ) X β ^ ( 1 ) ( M L ) ， k > 0 (8) 其中 V ^ ( 0 ) 是真实参数值 β 0 估计的权重矩阵。 β ^ ( 1 ) ( M L ) 是由等式(4)所得的一阶近似极大似然估计(FAE)，表达式为： β ^ ( 1 ) ( M L ) = ( X V ^ ( 0 ) X ) − 1 X V ^ ( 0 ) z ^ ( 0 ) Özkale [ 4 ] 提出了一阶近似Liu估计(FAL)，表达式如下： β ^ ( 1 ) ( d ) = ( X ′ V ^ ( 0 ) X + I ) − 1 ( X ′ V ^ ( 0 ) X + d I ) β ^ ( 1 ) ( M L ) ， 0 < d < 1 (9) 为了减小估计的偏差，Quenouille [ 5 ] 和Tukey [ 6 ] 提出了刀切法。它的基本思想是利用一种特殊的方法来处理实验数据，从而得到一个未知参数的统计估计量。即系统地从数据中去除每个观测值后重新计算估计量，再将这些估计量取平均值。在二元逻辑回归模型中，结合一阶近似岭估计和刀切法，Özkale和Arıcan [ 7 ] 提出了一阶近似刀切岭估计(FAJR)。表达式如下： β ˜ ( 1 ) ( k ) = ( I − k 2 ( X V ^ ( 0 ) X + k I ) − 2 ) β ^ ( 1 ) ( M L ) ， k > 0 (10)
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user: 2. 提出的估计 在本文中，我们结合一阶近似Liu估计和刀切法，提出了一个新的估计即一阶近似刀切Liu估计。接下来我们应用刀切法来定义一阶近似刀切Liu估计。 当X和y的第i个观测值删除时一阶近似Liu估计的表达式为： β ^ − i ( 1 ) ( d ) = ( X ′ − i V ^ − i ( 0 ) X − i + I ) − 1 ( X ′ − i V ^ − i ( 0 ) z ^ − i ( 0 ) + d β ^ − i ( 1 ) ( M L ) ) (11) 其中， X ′ − i V ^ − i ( 0 ) X − i = X ′ V ^ ( 0 ) X − x i v ^ i ( 0 ) x ′ i ， X ′ − i V ^ − i ( 0 ) z ^ − i ( 0 ) = X ′ V ^ ( 0 ) z ^ ( 0 ) − x i v ^ i ( 0 ) z ^ i ( 0 ) 。化简可得： β ^ − i ( 1 ) ( d ) = β ^ ( 1 ) ( d ) − 1 1 − h i i ( X ′ V ^ ( 0 ) X + I ) − 1 x i v ^ i ( 0 ) ( z ^ i ( 0 ) − x ′ i β ^ ( 1 ) ( d ) )     − d 1 ( 1 − h i i ) ( 1 − h i ) ( X ′ V ^ ( 0 ) X + I ) − 1 x i v ^ i ( 0 ) x ′ i ( X ′ V ^ ( 0 ) X + I ) − 1     ⋅ ( X ′ V ^ ( 0 ) X ) − 1 x i v ^ i ( 0 ) ( z ^ i ( 0 ) − x ′ i β ^ ( 1 ) ( M L ) ) (12) 其中 h i i = v ^ i ( 0 ) x ′ i ( X ′ V ^ ( 0 ) X + I ) − 1 x i ， h i = v ^ i ( 0 ) x ′ i ( X ′ V ^ ( 0 ) X ) − 1 x i 。 根据Hinkley [ 8 ] 我们可以得出加权伪值： Q i = β ^ ( 1 ) ( d ) + n ( 1 − h i i ) ( β ^ ( 1 ) ( d ) − β ^ − i ( 1 ) ( d ) ) (13) 和加权伪值相对应的加权刀切估计： β ˜ ( 1 ) ( d ) = n − 1 ∑ Q i (14) 根据等式(12)，(13)，(14)， ∑ i = 1 n x i v ^ i ( 0 ) z ^ i ( 0 ) = X ′ V ^ ( 0 ) z ^ ( 0 ) 和 ∑ i = 1 n x i v ^ i ( 0 ) x ′ i = X ′ V ^ ( 0 ) X 我们在逻辑回归模型中定义了一个新的估计即一阶近似刀切Liu估计(FAJL)，表达式为： β ˜ ( 1 ) ( d ) = { ( I − ( X ′ V ^ ( 0 ) X + I ) − 1 X ′ V ^ ( 0 ) X ) ( X ′ V ^ ( 0 ) X + I ) − 1 ( X ′ V ^ ( 0 ) X + d I )     + ( X ′ V ^ ( 0 ) X + I ) − 1 X ′ V ^ ( 0 ) X } β ^ ( 1 ) ( M L ) (15)
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user: 5. 实证分析 为了验证我们的理论结果，这部分我们考虑实例来分析所提出估计的优良性。我们所使用的数据来自Agresti Alan [ 12 ]。数据涉及Heinze和Schemper [ 13 ] 所描述的一种关于子宫内膜癌的研究。分析了79个案例，因变量y为组织学分级(低分级y取0，高分级时 y = 1 )，其中低分级的病人有30个，高分级患者有49个。涉及的三个风险因素： x 1 为新血管生成 (有： x 1 = 1 ，无： x 1 = 0 )， x 2 为子宫动脉搏动指数(取值范围在0到49之间)， x 3 为子宫内膜高度(取值范围在0.27到3.61之间)。 迭代的计算精度δ我们取10 −6 ，得到矩阵 X ′ V ^ X 的特征值 λ 1 = 3068.0790 ， λ 2 = 7.1753 ， λ 3 = 0.3069 ， λ 4 = 1.2496 × 10 − 7 。条件数 κ = λ max / λ min = 156687.8 ，因此可以判断数据集存在严重的复共线性问题。 为了对我们所提的新估计一阶近似刀切Liu估计的优良性进行研究。我们得到极大似然估计、一阶近似极大似然估计和一阶近似刀切Liu估计的均方误差值，一阶近似Liu估计和一阶近似刀切Liu估计偏差的平方值和，如表5和表6： Table 5 Estimated MSE values of the MLE， FAE and FAJ d 0.1 0.3 0.5 0.7 0.9 MLE 8002097 8002097 8002097 8002097 8002097 FAE 84.2875 84.2875 84.2875 84.2875 84.2875 FAJL 7.4009 13.1352 25.3562 44.0637 69.2580 表5. 估计MLE、FAE和FAJL的MSE Table 6 The sum of squares of the bias values of the FAL and FAJL when p = d 0.1 0.3 0.5 0.7 0.9 FAL 5.4893 3.3207 1.6942 0.6099 0.0677 FAJL 4.6307 2.8013 1.4292 0.5145 0.0571 表6. 估计FAL和FAJL的偏差的平方和 通过表5我们可以看出，对于给定的d值，新估计一阶近似刀切Liu估计的均方误差值小于极大似然估计和一阶近似极大似然估计的均方误差值，且当 d = 0.1 时一阶近似刀切Liu估计的均方误差值 M S E ( β ˜ ( 1 ) ( d ) ) = 7.4009 最小。再由表6我们可以看到一阶近似刀切Liu估计偏差的平方和小于一阶近似Liu估计偏差的平方和，且当 d = 0.9 时一阶近似刀切Liu估计偏差的平方和取值最小 ‖ B i a s ( β ˜ ( 1 ) ( d ) ) ‖ 2 = 0.0571 ，同时对我们所得理论结果定理2进行了验证。
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user: 6. 结论 本文中，针对二元逻辑回归模型中的复共线性问题，我们在一阶近似Liu估计的基础上使用刀切法的思想提出了一个新估计，即一阶近似刀切Liu估计。研究了一阶近似刀切Liu估计的偏差以及在均方误差矩阵和均方误差准则下的优良性。证明并得出了新估计的偏差平方和总是优于一阶近似Liu估计以及新估计优于一阶近似刀切岭估计的充分条件，得出了一阶近似刀切Liu估计在均方误差矩阵、均方误差准则下优于一阶近似极大似然估计、一阶近似Liu估计和一阶近似刀切岭估计的充要或者充分条件。此外，我们使用蒙特卡罗模拟，得到了一阶近似刀切Liu估计在均方误差准则下优于极大似然估计和一阶近似极大似然估计，各估计的均方误差值随着复共线性程度 ρ 的增大而增大，各估计的均方误差值随着协变量的数目p的增大而增大，各估计的均方误差值随着样本量n的增大而减小。然后利用实证分析探讨了一阶近似刀切Liu估计在实际应用中的实现问题，证明一阶近似刀切Liu估计能够有效地解决复共线性问题。
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user: 摘要 实体解析(ER)是数据集成和数据清洗的一个重要步骤。在领域数据清洗与集成中，实体中不同的属性通常能表现出不同的区分能力，计算并利用属性的区分能力能够提高记录相似度的精确度。目前实体解析的方法有采用基于字符串的记录相似度算法以及基于机器学习的算法等方法来计算记录相似度，缺少考虑不同属性的重要程度。因此本文利用SimRank和PageRank算法的思想并结合随机抽样得到的属性显著度提出了一种基于属性显著度的计算记录相似度算法。首先，构造一个加权的属性记录对二部图来表示属性与记录对之间的关系；其次，根据属性显著度结合图论相似度算法提出了基于属性显著度的计算记录相似度的迭代算法。最后，构造一个记录图来表示记录对之间的匹配概率(二部图中的权值 w ( r i ， r j ) )，并使用改进的随机游走算法估计记录对匹配的概率。再将记录对的匹配概率反馈给加权的属性记录对二部图，并对基于属性显著度的计算记录相似度算法中的权值 w ( r i ， r j ) 进行修正，直到收敛。利用房地产领域数据集进行了实验评估，结果表明，本文提出的基于属性显著度的实体解析算法与主流方法相比，具有较高的精确度。
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user: 1. 引言 实体解析是识别数据集中指向同一实体的记录 [ 1 ]。相似度算法是实体解析的核心和基础。早期的研究工作提出了各种基于字符串距离函数来度量记录对之间的相似度。例如基于字符串的 [ 2 ] 或基于标记的相似度算法 [ 3 ] [ 4 ]。基于字符串相似度的方法，包括Jaccard和TF-IDF，是一种高效、易于实现的方法。例如，Paul Jaccard [ 5 ] 提出的Jaccard相似度算法，是一种最常见的评判实体记录相似程度的统计指标。文献 [ 6 ] 中提出了TF-IDF距离度量来计算记录相似度。这些算法它们的识别精确度不够高。 为了克服基于距离的方法的精确度不高的问题，随着机器学习的快速发展，基于机器学习的实体解析方法开始流行起来 [ 7 ]：采用机器学习的方法学习字符串编辑距离度量参数 [ 8 ] [ 9 ]，或者结合不同距离度量的方法来提高精确度 [ 10 ] [ 11 ]。例如，在 [ 12 ] 中，将实体解析建模为分类任务，并用SVM进行求解。但采用监督机器学习技术的一个前提是需要大量的训练实例。这需要大量的人工开销；此外，非匹配记录对的数量远远超过匹配记录对的数量，这也给训练数据集的准备带来了挑战。 此外，在不同领域数据集中，属性通常能表现出不同的区分能力 [ 13 ] [ 14 ]。例如，在表1中区分房地产楼盘信息时，楼盘名称与地址的属性更有辨别力。因此可以考虑利用属性的显著度(区分能力)来提高记录相似度算法的精确度。本文通过属性显著度结合适当的记录相似度算法思想提出了基于属性显著度的记录相似度迭代算法。本文的主要贡献如下： 1) 通过构造一个属性–记录对二部图来建模属性和记录对之间的所属关系。 2) 提出一种基于属性显著度的记录相似性迭代算法，来计算记录对的相似度。 3) 利用记录图来计算记录对之间某一属性的匹配概率。并通过改进的随机游走算法来估算记录图中边的权值(匹配概率)。 4) 在地产领域数据集上进行了实验，验证了算法的有效性。 Table 1 Data information tabl 记录 详细地址 开发商 城市地区 楼盘名称 r 1 和平长白263-22号9栋3号 金地 沈阳和平区 金地名悦 r 2 和平仙岛南路与长白二街交汇处263-22号9栋3号 金地 沈阳和平区 金地名悦 表1. 数据信息表 本文的结构组织如下。本文在第2节介绍了基于SimRank和PageRank的相似度算法相关理论，在第3节给出了基于属性显著度的记录相似性迭代算法，第4节给出了基于记录图的改进随机游走算法来计算迭代算法中的权值 w ( r i ， r j ) ，最后在第5节对算法进行实验验证，第6节进行了总结。
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user: 2. 基于图论的相似度算法 基于图论的相似度算法在推荐系统中广泛使用。PageRank [ 15 ] 和SimRank [ 16 ] 是其中两个最具代表性的图论算法。同样也可以将PageRank和SimRank算法用来解决实体解析中记录的相似度问题 [ 17 ]，下面将介绍两种图论算法在实体解析中的应用。 2.1. 基于SimRank相似度算法的相关理论 在推荐系统中，如果A和B两个人购买的项目集O(A)和O(B)相似，则他们两个人的购买兴趣是相似的。这是SimRank在推荐系统中的判定相似度的基本思想。在文献 [ 16 ] 中提出了基于二部图的SimRank模型，用来估计推荐系统中两个用户之间的相似度。如图1(a)所示，同样可以在记录 r i 和术语(属性值中的关键词) t i 之间构造一个二部图，来计算记录之间的相似度，计算记录相似度 S b ( r i ， r j ) 公式如下： S b ( r i ， r j ) = C 1 | O ( r i ) | | O ( r j ) | ∑ t i ∈ O ( r i ) ∑ t j ∈ O ( r j ) S b ( t i ， t j ) (1) 其中 C 1 为衰减因子， O ( r i ) 为记录 r i 的出邻居， S b ( t i ， t j ) 为两个术语 t i 和 t j 之间的相似度评分，可以用相同的递归方式定义： S b ( t i ， t j ) = C 2 | I ( t i ) | | I ( t j ) | ∑ r i ∈ I ( t i ) ∑ t j ∈ I ( t j ) S b ( r i ， r j ) (2) 其中 C 2 也是一个衰减因子，而 I ( t i ) 为记录 t i 的入邻居。最后，可以通过迭代这两个方程可以得到记录对之间的相似度。如果两个记录的相似度 S b ( r i ， r j ) 超过预定义的阈值，则可以说它们指向同一实体。 2.2. 基于PageRank相似度算法的相关理论 同样，用于推荐系统的PageRank也可以在实体解析中应用，一种方法是用图论方法代替TF-IDF (term frequency-inverse document frequency)项权重策略，推导出一种新的文本相似性度量。Mihalcea与Tarau提出的TextRank，其思想非常简单：通过词之间的相邻关系构建网络，然后用PageRank迭代计算每个节点的rank值，排序rank值即可得到关键词。在实体解析应用中，TextRank构造一个无向术语图，如图1(b)所示，其节点是术语，而边对应于文档中固定大小滑动窗口中两个术语的共同出现。在此基础上，应用基于PageRank的文本浏览模型估计了该词在该领域的重要性。同样的图形模型也可以用于的TW-IDF (term weight-inverse document frequency)。 图1. 图论中的图模型 本文的第二个基准算法采用TW-IDF作为一种新的文本相似性度量，它将每个文本记录作为文档中的一个段落，并构造相关的术语图。术语 t i 的显著性是由公式(3)表示 S ( t i ) = ( 1 − φ ) + φ ∑ t i ∈ N ( r i ) s ( t j ) | N ( t i ) | (3) φ 是阻尼因子通常设置为0.85， N ( t i ) 表示相邻项无向图。两条记录之间基于TW-IDF的文本相似度 S u ( r i ， r j ) 由它们共同术语的权重和公式(4)来表示： S u ( r i ， r j ) = ∑ t ∈ r i ∧ t ∈ r j s ( t ) ⋅ log n + 1 d f ( t ) (4) 其中n为数据集中记录的总数， d f ( t ) 为包含t的记录的总数。如果两个记录不具有相同的属性，则将它们的相似性为0，通过定义适当的阈值，如果它们的文本相似性超过这个阈值，我们考虑两个记录指向同一实体。
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user: 4. 基于随机游走的二部图边权值计算 本文与图论相似度算法的第二个不同便是通过随机游走算法来估计二部图的加权边 w ( r i ， r j ) 。随机游走得到的记录对匹配概率可以输入回迭代公式(9)，作为二部图的边权值，来提高记录相似的精确度。在本节中，先介绍随机游走产生权值的朴素算法 [ 17 ]，然后基于构造的记录图，提出了基于记录图的改进随机游走算法，估计记录对的匹配概率。 4.1. 朴素随机游走算法 在算法2中介绍朴素随机游走算法： 1) 模拟M次随机游走，其中一半从 r i 开始，另一半从 r j 开始。 2) 估计 r i 到达 r j 的概率和 r i 到达 r j 的概率(第3~7行)。每一次随机游走输出数字1或0，表示冲浪者是否在给定的S步骤内到达目标节点。 3) 然后将成功到达目标的游走的百分比作为匹配概率 w ( r i ， r j ) 的值(第8行)。如果 ( r i ， r j ) 是匹配对，那么到达概率应接近1。 之所以考虑 ( r i ， r j ) 边的两个方向随机游走，是因为分别自 r i 和 r j 的到达概率可能不相同。一个极端的例子是一个节点只有一个邻节点，这样的话，这个节点总是会到达目标，因为没有其他选择。采用双向随机游走就可以抑制这种极端情况。 4.2. 构造记录图 本文构建记录图Gr，它的每个节点表示一个记录，边权重表示两个相连接的记录的相似度。同时构建“参考标准”记录图Gopt，当且仅当它们指向同一实体时才连接两个记录(团属性)。显然，对于Gopt，代表相同实体的记录形成一个与Gopt的其余部分断开连接的团。本文利用Gr的拓扑结构，将其转换为Gopt。为了解决图规约问题，本文利用Gopt了的团属性结构：理想情况下，如果记录 r i 和 r j 指的是不同的实体，则它们应该位于不同的团中，这些团彼此之间是不可达的。相反，如果 r i 和 r j 指的是同一个实体，它们应该在同一个团中并且可以相互访问；也就是说，如果从一个记录 r i 开始随机游走，则很可能通过改进的随机游走算法在一定步骤内访问另一个记录 r j 。通过构造的记录图，本文将随机游走算法进行了改进，改进的算法见4.3。 4.3. 改进的随机游走算法 本文把从记录 r i 到记录 r j 的到达概率作为匹配概率 w ( r i ， r j ) 。如果两个记录指向同一个实体，则到达的概率接近1.否则概率将接近0。传统的随机游走由于采用边之间的线性转移概率而不能满足要求。此外如果游走的步数很大，则运行时间会急剧增加，并且会有许多到达概率接近1的非匹配对.如果游走的步数很小，就可能会获得非常少的匹配对，这被认为是假阴性。 为了解决这个问题，采取保护高相似度得分的边，将转移概率设计为边权值的非线性变换： w ( r i ， r j ) = ( 1 + β ) α s ( r i ， r j ) α ∑ r j ∈ O ( r i ) s ( r i ， r j ) α (11) 其中 w ( r i ， r j ) 为 r i 到 r j 的概率， O ( r i ) 表示记录图中 r i 的邻域， α 是一个可调参数， α 越大，就越有可能选择较高的权重的边。本文在下面的实验中将 α 设置为25来加大挑选匹配记录作为下一个节点和挑选不匹配节点的之间的可能性。利用修正的转移概率，即使经过多次随机游走，两个不匹配记录之间的到达概率仍然非常小。 β 是一个加权参数， β ∈ ( 0 ， 1 ) ，用来加权最可能匹配的边。通过改进的随机游走算法，我们就可以利用到达概率来估计匹配概率。 算法3描述了基于属性记录伴随图改进的随机游走算法。首先给定一个权值因子 β 和一个参数 α 。 β 是一个(0， 1)之间的随机值，用于加强权值最大的边， α 是一个足够大的参数，使权值较高的边能够脱颖而出。接下来是随机游走。如果到达目标节点，则返回1，如果在10次之内，还没有到达目标节点，则返回0。
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user: 5. 实验 5.1. 数据集 本文用Python对“面向房地产领域的Web数据抽取”项目所抽取的多个数据源的楼盘、楼栋和户数据表数据集进行实验，经过数据清洗、无用数据删除两个预处理过程。对于数据预处理，首先标记文本内容，然后删除了非常频繁的属性。这一步是自然语言处理中常见的做法。这些频繁的属性可能会冲淡区别属性的影响，消除他们可以在一定程度上提高准确率。 5.2. 方法比较 为了进行算法评估，本文采用四种实体解析方法进行实验，将提出的基于属性显著度的记录相似度算法与5个相似度算法进行了比较，包括基于字符串距离的、基于机器学习的和基于图论的基础算法。具体算法如表2所示。 对于基于字符串的相似性方法(Jaccard和TF-IDF)，需要一个合适的阈值来确定匹配对。根据领域需求相似度阈值为0.80。 在基于图论的相似度算法中，本文将二分图上SimRank的C1和C2设置为0.8。对于PageRank的词图，阻尼系数为0.85。 Table 2 Comparing algorithm 算法种类 具体对比算法 基于字符串距离的相似度 TF-IDF Jaccard 基于机器学习的相似度 SVM 基于图论的相似度 SimRank PageRank 本文提出的相似度 基于属性显著度的记录相似度算法 表2. 对比算法 5.3. 实验结果及分析 本文采用精确度(precision)、召回率(recall)、F1-score，对实验结果进行评估分析。精确度(precision)是分块正确的正例数量占所有分为正例的百分比，召回率(recall)是分块正确的正例数量占实际正例数量的百分比，F1-score是它们的调和均值。 基于字符串相似性的方法，包括Jaccard和TF-IDF，是一种高效、易于实现的方法。然而，它们的识别精度不够高，两者中TF-IDF在数据集中获得了较高的f1值，因为idf赋予了特征项更高的权重。监督机器学习方法显著提高了精度，但效率有限。此外，他们需要相当数量的标记数据进行监督训练。基于图论的算法结果并不理想，因为SimRank只利用了记录和术语(属性值)之间的结构联系；PageRank只考虑了基于术语(属性值)的相似性。如图3在实验数据集中本文提出的相似度算法与5种算法相比，在精确率、召回率以及F1-score上相媲美，甚至更高。 图3. 实验结果
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user: 6. 结论 本文提出了一种基于属性显著度的记录相似度计算算法，在此基础上，采用随机游走算法来估计记录的匹配概率。最后在地产数据集上进行了实验，实验结果验证了算法的有效性。实验结果表明其精确度，召回率，F1-score可以与传统方法和现在主流的方法相媲美，甚至更高。
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user: 摘要 本文利用2016~2017年6~8月南京各站大气电场仪资料，并结合雷达以及闪电定位资料得出南京市夏季雷暴过程大气电场变化特征，并在此基础上确定了南京本地大气电场仪预警时刻各项预警参数值以期尝试研究大气电场资料在雷电预报预警中的应用前景。根据首次地闪的发生时刻对南京各站雷暴过程进行细划研究，分析得出各个预警阶段大气电场变化与各预警范围内发生的闪电之间的关系。进而发现南京本站以及高淳站大气电场仪预警准确率总体上在10~15 km范围效果较好，其余各站基本上预警准确率随着预警半径范围的缩小，预警准确率也是增加的；南京各测站临界成功指数在10~15 km范围内的探测效率较好。
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user: 1. 引言 雷电是自然界中的一种长距离瞬时放电现象，也是大气科学的重点研究对象。长期以来，伴随闪电探测手段的提高，相关研究人员对雷暴云电特性以及雷电临近预报方面做了大量深入的研究工作并取得了丰硕的研究成果。Murphy等 [ 1 ] 利用大气电场仪、雷达等多种探测资料开发了雷电预警系统。Harnwell [ 2 ]、罗福山、张腾飞等人 [ 3 ] [ 4 ] 对电场仪的标定方面做了进一步的改进工作。张义军等通过对青藏高原东部地区大气电特征的分析发现，雷暴云电结构的差异所呈现出的不同大气电场特征 [ 5 ]。吴健等认为大气电场预警指标应以电场强度的阈值、以及电场特征曲线有无快变抖动为预判指标 [ 6 ]。王凯、朱浩等统计分析了黄山风景区雷暴过程近地表静电场特征，并建立本地雷电预报方程进而发现本地雷暴地面电场特征主要以负地闪为导向 [ 7 ]。相关文献 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] 将大气电场数据等多种资料融合来提高雷电监测和预警能力。 深入了解大气电场的变化特征对于本地雷电的认识以及雷电警报阈值的确定至关重要，此外也有助于不同强对流天气的过程分析以及气候特征的研究。本文利用2016~2017年南京本地各站夏季雷暴大气电场资料并结合闪电定位、雷达资料重点分析雷暴过境时大气电场特征，在此基础上根据首次地闪发生时刻分析南京本地化各项预警因子阈值，以期尝试探索大气电场资料在改进雷电预报预警中的应用前景。
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user: 2. 资料来源 1) 本文使用的数据来源于南京地区大气电场仪(Pre-storm2.0型)观测。在对数据进行质量控制的基础上，选取了南京市区及周各站观测数据资料，其大气电场仪位置分布见图1。 图1. 大气电场仪站点分布 本文地面电场特征的研究范围定义为31.3328˚N~32.0681˚N、118.5947˚E~119. 0343˚E (见图1)。大气电场仪(Pre-storm2.0型)的性能参数见表1。 Table 1 Main performance index of 1pre-storm2.0 Atmospheric Electric Field Instrumen 性能参数 指标 探测半径 15~20 km 电场探测范围 −300~300 kv/m 电场分辨率 <10 v/m 响应时间 5 ms 电场探测频率 1次/5 ms 表1. Pre-storm2.0型大气电场仪主要性能指标 2) 本文所使用的闪电定位资料来源于江苏省气象局闪电定位仪。 3) 本文雷达数据来自于南京多普勒天气雷达站，其探测范围为230 km。
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user: 3. 南京地区雷暴天气大气电特征分析 大气电场是大气电学的一个基本的参数，通过对地面大气电场变化特征的研究有助于强对流天气发生时的雷暴监测预警。通过对南京各测站2016~2017年夏季积累的大气电场资料的观测分析，发现南京本地在发生单体雷暴过程时，地面电场主要有以下几个变化特征： 1) 正向增大型：表明此时电场已经发生了瞬间倒转，一般发生在先导闪电发生后，如图2(a)江宁观测站一次雷暴过境时的电场变化，此时雷暴云底部和地面之间的电势差已经达到了击穿场强。 2) 负向增大型：图2(b)所示为江心洲站一次雷暴过程时地面电场负向增大型变化，当对流云团逐渐向测站靠近时，伴随雷暴云底部聚集的负电荷逐步累积，大气电场强度随即负向增加，如图中“T”所示的区域部分。 3) 正负交替型：当雷暴云已经进入电场仪预警范围内并发生对地放电时，主要表现为图2(c)所示的昆仑路测站的正负交替型电场特征。 此外多单体雷暴过境时的地面电场变化主要是由多个单体雷暴在经过不同的生消发展阶段并且对地放电时电场极性的频繁快速反转进而呈现出的综合效果 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]。如图2(d)所示为六合观测站探测到的一次多单体雷暴发生时的电场变化特征曲线图。 图2. (a) 江宁站一次雷暴过程正向增大型电场；(b) 江心洲站一次雷暴过境时负向增大型电场；(c) 昆仑路站一次雷暴过程正负交替型电场；(d) 六合站多单体雷暴过程电场
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user: 5. 各站大气电场仪预警效果分析 对2016~2017年6~8月南京观测区多个地面大气电场测站(南京本站、昆仑路站、奥体站、江心洲站等)和江苏省气象局闪电定位系统以及新一代天气雷达等资料的综合分析来进行预警研究。同时为了提高大气电场仪的探测效率，重点对以电场仪为中心，半径为15 km的范围(预警范围(ROW))进行分析。 设电场强度绝对值到达预警阈值开始预警时刻为T，则对应到达一级预警阈值的时刻为T1；到达二级预警阈值的时刻为T2。设实际地闪发生的时刻为t，则距大气电场仪15 km、10 km、5 km半径各区域内发生首次地闪的时刻分别为t 1 、t 2 、t 3 。T − t为预警时间，若T − t > 0，可以认为预警成功，以X表示；若T − t < 0，则预警未成功，可以视为漏报，以Y事件表示；若T时刻后相关区域内并未发生闪电则可以视为空报，以Z事件表示。 通常用预报评分方法 [ 18 ] 中的探测概率、漏报率、虚警率以及临界成功指数等参数来评判预报效果，其具体计算方法如下： POD = X X + Y (2) PO = Y X + Y (3) FAR = Z X + Z (4) CSI = X X + Y + Z (5) 在以上公式为理论基础的前提下，结合闪电定位仪以及大气电场仪数据对南京地区2016~2017年各站夏季雷暴过程的雷电预警效果进行了深入的分析研究，进而得到南京八个测站大气电场仪的预警探测效率(POD)、漏报率(PO)、空报率(FAR)、临界成功指数(CSI)的结果见图6(a)~(d)。 图6. 南京各测站大气电场仪的预警探测效率(POD)、漏报率(PO)、空报率(FAR)、临界成功指数(CSI)分布情况；(a) 南京各测站大气电场仪的预警探测效率(POD)；(b) 南京各测站大气电场仪的漏报率(PO)；(c) 南京各测站大气电场仪的空报率(FAR)；(d) 南京各测站大气电场仪的临界成功指数(CSI) 从中可以看出：1) 南京本站、高淳站大气电场仪预警准确率总体上在15~10 km范围效果较好，其余各站基本上预警准确率随着预警半径范围的缩小，预警率也是增加的； 2) 高淳站与南京本站的大气电场仪在使用过程中发现其漏报率较高，分析其原因与这些站点的数据缺失有一定的关系； 3) 各站临界成功指数总体上在15~10 km范围内的探测效率较高。
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user: 6. 结论与讨论 1) 本文在结合闪电定位、雷达与大气电场仪数据的基础上对南京地区2016~2017年各站夏季雷暴过程的大气电场特征进行了深入的分析研究，得出电场变化与闪电发生时刻之间的关系； 2) 以各站夏季雷暴过程的电场观测资料为样本(其中雷暴样本共计140个)，结合闪电定位仪定位距各测站不同范围内的首次闪击数据，对南京本地八个测站的电场仪报警阈值以及阈值的分钟变化率、预警时间、阈值持续时间、T阶段时间进行了统计分析，得出南京本地电场仪预警阶段的各项预警参数值； 3) 在此基础上对南京各测站大气电场仪的雷电预警效果进行了计算分析，发现南京本站、高淳站大气电场仪预警准确率总体上在10~15 km范围效果较好，其余各站基本上预警准确率随着预警半径范围的缩小，预警准确率增加；各站临界成功指数总体上在15 km范围内的探测效率较好； 4) 本文以2016~2017年夏季雷暴过程电场为样本资料，分析得出南京本地化预警参数值并探讨了南京本地各站的电场仪预警效果，由于目前积累的后续雷暴过程资料尚不丰富，所以未能从预报方程的角度去检验各站预警参数值并予以修正；接下来的工作中，将试图融入雷达预警参数因子等建立南京本地化的雷电预报方程，以便从更加精细化的角度来检验并修正本文得出的各项预警参数值。
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user: 摘要 本文研究了闭区间上两个一阶微分算子乘积自伴的充分必要条件，并且给出度量图上两个一阶局部微分算子积的自伴顶点条件。在研究闭区间上积算子自伴性的基础上，运用度量图上高阶局部微分算子的自伴顶点条件得到了积算子自伴的充分必要条件。
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user: 1. 引言 关于微分算子自伴性的讨论开始于十九世纪三十年代的Sturm-Liouville问题 [ 1 ]。随着科学技术的发展，许多物理工程系统模型都需要用几何图来描述，度量图上微分算子模型随之出现，主要集中在描述度量图上局部微分算子的自伴性。1998年Carlson R. [ 2 ] 得到度量图上M阶局部微分算子的自伴顶点条件。 关于闭区间上的乘积算子(下称积算子)或幂的自伴性，也有一些描述。1998年在文献 [ 3 ] 中给出了 [ a ， b ] 上两个n阶微分算子的积算子自伴的充分必要条件。文献 [ 4 ] [ 5 ] 给出了区间上两个高阶微分算子乘积自伴的充分必要条件。但关于度量图上积算子的自伴性问题，至今还没有系统研究。本文利用研究闭区间上积算子的自伴性的方法和度量图上n阶局部微分算子的自伴顶点条件得到了度量图上两个一阶局部微分算子乘积自伴的充分必要条件。 本文主要内容如下：第二章中给出闭区间上两个一阶微分算子的积算子自伴的充分必要条件；第三章给出度量图上微分算子自伴的判定准则和两个一阶局部微分算子的积算子自伴的充分必要条件。
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user: 2. 闭区间上的两个微分算子乘积的自伴性 2.1. 基础知识 闭区间 [ a ， b ] 上所有平方可积的函数所组成的空间记为 L 2 [ a ， b ] ，其内积和范数为 ( f ， g ) L 2 [ a ， b ] = ∫ a b f ( x ) g ( x ) ¯   d x ， ‖ f ‖ L 2 [ a ， b ] = ( ∫ a b | f ( x ) | 2 d x ) 1 2 . 令n阶实对称微分算式 l ( f ) = ∑ j = 0 n c j ( x ) f ( j ) ( x ) ， 系数 c j ( x ) 为实值函数且 c j ( x ) ∈ C n [ a ， b ] 。应用分部积分法， ( l ( f ) ， g ) L 2 [ a ， b ] − ( f ， l ( g ) ) L 2 [ a ， b ] = [ f ， g ] n ( b ) − [ f ， g ] n ( a ) ， 其中 [ f ， g ] n ( x ) = ( C g ¯ ( x ) ) ⊤ Q n ( x ) C f ( x ) ， [ f ， g ] n 表示关于 l ( f ) 的Lagrange双线性型， C g ( x ) ⊤ = ( g ( x ) ， g ′ ( x ) ， ⋯ ， g ( n − 1 ) ( x ) ) ， ( C f ( x ) ) ⊤ = ( f ( x ) ， f ′ ( x ) ， ⋯ ， f ( n − 1 ) ( x ) ) . Q n ( x ) 表示关于 [ f ， g ] n ( x ) 的Lagrange双线性矩阵。令 Q n ( x ) = ( d i j ( x ) ) n × n ， 根据文献 [ 6 ] 得 d i j ( x ) = { ∑ h = i n − j − 1 ( − 1 ) h ( h i ) d h − i c j + h + 1 ( x ) d x h − i ，     0 ≤ j + i ≤ n − 1 ， 0 ，       n − 1 ≤ j + i ≤ 2 n − 2 ， (1) 且 Q n ( x ) 满足以下性质 Q n * ( x ) = − Q n ( x ) ， ( Q n − 1 ( x ) ) * = − Q n − 1 ( x ) . 令 L m a x ( f ) 为 [ a ， b ] 上由微分形式 l ( f ) 生成的最大算子，其定义域为 D m a x ( l ) = { f ∈ L 2 [ a ， b ] : f ( n − 1 ) ∈ A C [ a ， b ] ， l ( f ) ∈ L 2 [ a ， b ] } ， 其中 A C [ a ， b ] 表示在闭区间 [ a ， b ] 上连续函数的全体所组成的集合。 2.2. 闭区间上两个一阶算子乘积的自伴性 本文讨论闭区间 [ a ， b ] 上由微分算式 l ( f ) = i f ′ 生成的微分算子，设 L 1 和 L 2 为 L 2 [ a ， b ] 中由 l ( f ) 生成的两个微分算子 { L 1 ( f ) = l ( f ) = i f ′ ， ( a 1 + a 2 i ) f ( a ) + ( b 1 + b 2 i ) f ( b ) = 0 ， (2) { L 2 ( f ) = l ( f ) = i f ′ ， ( a 3 + a 4 i ) f ( a ) + ( b 3 + b 4 i ) f ( b ) = 0 ， (3) 其中 积算子T定义如下： { L ( f ) = l 2 ( f ) = − f ″ ， ( a 1 + a 2 i ) f ( a ) + ( b 1 + b 2 i ) f ( b ) ， ( a 3 + a 4 i ) i f ( a ) + ( b 3 + b 4 i ) i f ( b ) = 0 ， (4) 若积算子等价于 { L ( f ) = l 2 ( f ) = − f ″ ， A C f ( a ) + B C f ( b ) = 0 ， (5) 则 A = [ a 1 + a 2 i 0 0 a 3 i − a 4 ] ， B = [ b 1 + b 2 i 0 0 b 3 i − b 4 ] 其中 ( C f ( a ) ) ⊤ = ( f ( a ) ， f ′ ( a ) ) ， C f ( b ) ⊤ = ( f ( b ) ， f ′ ( b ) ) 经过计算得 l 2 ( f ) 的Lagrange双线性矩阵为 Q 2 ( x ) = [ 0 − 1 1 0 ] . 定理1积算子 L = L 2 L 1 为自伴的充要条件为 { a 2 a 3 − a 1 a 4 = b 2 b 3 − b 1 b 4 a 1 a 3 + a 2 a 4 = b 1 b 3 + b 2 b 4 成立且满足 Rank ( A ⊕ B ) = 2 . 证因为 l 2 ( f ) 为对称微分算子，则有 l 2 ( f ) 生成的微分算子的充要条件为 A Q 2 − 1 ( a ) A * = B Q 2 − 1 ( b ) B * 且 Rank ( A ⊕ B ) = 2 . 则 A Q 2 − 1 ( a ) A * = [ a 1 + a 2 i 0 0 a 3 i − a 4 ] ⋅ [ 0 1 − 1 0 ] ⋅ [ a 1 − a 2 i 0 0 − a 3 i − a 4 ] = [ 0 a 2 a 3 − a 1 a 4 − ( a 1 a 3 + a 2 a 4 ) i a 1 a 4 − a 2 a 3 − ( a 2 a 4 + a 1 a 3 ) i 0 ] B Q 2 − 1 ( b ) B * = [ b 1 + b 2 i 0 0 b 3 i − b 4 ] ⋅ [ 0 1 − 1 0 ] ⋅ [ b 1 − b 2 i 0 0 − b 3 i − b 4 ] = [ 0 b 2 b 3 − b 1 b 4 − ( b 1 b 3 + b 2 b 4 ) i b 1 b 4 − b 2 b 3 − ( b 2 b 4 + b 1 b 3 ) i 0 ] ， 证毕。
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user: 摘要 目的：分析九项呼吸道病原体IgM抗体在呼吸道感染患者中的感染特点、感染率和流行趋势。方法：收集该院住院及到门诊就诊的呼吸道感染患者的血清标本5142例，使用间接免疫荧光法对其进行九项呼吸道病原体检测。结果：5142例血清标本中共检测出阳性例数为2252例(总阳性率为43.80%)，其中肺炎支原体的检出率最高为34.99%，乙型流感病毒第二(9.70%)，嗜肺军团菌没有被检测出(0.00%)；不同季节间的感染率也不同，其中冬季最高(50.48%)，夏季最低(37.42%)；不同性别之间感染率也不相同，女性患者的阳性检出率比男性患者高(χ 2 = 44.85， P < 0.05)；不同年龄段之间的感染率也不同，3~6岁组的病原体阳性最高(59.57%)，与其余各组间的阳性率相比，具有统计学意义(χ 2 = 27.52， 6.855， 136.176， 175.076， P < 0.05)。结论：引起患者呼吸道感染的病原体主要是以肺炎支原体和乙型流感病毒为主，且呼吸道病原体的感染多数存在季节、性别和年龄分布的特点。
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user: 1. 引言 呼吸道感染是老年人和儿童常见的一种感染性疾病，主要由支原体、衣原体、细菌和病毒等病原微生物感染引起，可根据感染的部位不同，临床上将其分为上呼吸道感染和下呼吸道感染 [ 1 ] [ 2 ]。由于引起呼吸道感染的病原体种类多并且其临床表现具有多样性特点，据统计，每年死于急性呼吸道感染的人数有265万左右 [ 3 ] [ 4 ]。临床上不同类型的呼吸道感染所引起的临床症状各不相同，引起患者病情程度的缓急情况也不一，如果不能及时地给予患者进行有效的用药，可能会加重病情的进程甚至会危及患者的生命安全 [ 5 ] [ 6 ]，因此，快速并准确的检测出呼吸道感染病原体的类型，对临床早期诊断、合理用药以及提高患者的治愈率都有重要的价值。为了解本地区呼吸道感染及分布情况，本文拟对5142例呼吸道感染患者的九项呼吸道感染病原体IgM抗体检测结果进行回顾性分析，为临床提供参考。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 一般资料 收集2017年1月~2019年12月于本院住院及到门诊诊治，并诊断为呼吸道感染的患者的血清标本5142例，其中男性患者3279例，年龄范围为0~95岁，平均年龄为19.98岁；女性患者1863例，年龄范围为0~94岁，平均年龄为18.75岁。 2.2. 主要仪器与试剂 2.2.1. 主要仪器 本研究试验使用仪器是由日本生产的奥林巴斯荧光显微进行镜检。 2.2.2. 试剂 本研究试验所使用的九项呼吸道感染病原体IgM抗体检测试剂盒主要是由郑州安图生物工程股份有限公司代理，由西班牙VIRCELL， S.L.公司生产。 2.3. 研究方法 2.3.1. 标本采集 所有患者均于入院当天或者次日早晨空腹抽取静脉血2~3 ml于生化管中，3600 r/min，室温离心12 min，分离血清以备用。 2.3.2. 检测方法 采用间接免疫荧光法对患者血清标本进行检测，操作规程严格按照试剂盒的说明书进行。 2.4. 统计学分析 本研究实验采用SPSS17.0软件对所获得的数据进行统计学分析，计数资料用百分数(%)表示，率的比较采用χ 2 检验，以P < 0.05为差异具有统计学意义。