DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 讨论 鱼类蛋白质的鲜美程度主要取决于呈鲜味的谷氨酸、天冬氨酸以及呈甘味的甘氨酸、丙氨酸的组成与含量 [ 12 ] [ 13 ] 。七带石斑鱼的鲜味氨基酸含量最高。食品中蛋白质营养价值的评定受蛋白质含量、氨基酸种类及比例等多种因素影响 [ 14 ] ，其中必需氨基酸的含量与组成是评价食物营养价值的最重要指标。根据FAO/WHO的理想模式，质量较好的蛋白质其必需氨基酸占总氨基酸的比值(EAA/TAA)应为40%左右 [ 15 ] 。3种石斑鱼必需氨基酸种类齐全，其中七带石斑鱼肌肉的蛋白、氨基酸含量最为丰富，比例最为适宜，是一种质量较好的蛋白质。饱和脂肪酸会引起血清总胆固醇的升高，增加心血管疾病的发病率 [ 16 ] 。单不饱和脂肪酸则具有降低胆固醇、降血糖、调节血脂和防止记忆下降等作用 [ 17 ] 。多不饱和脂肪酸具有降低血脂、预防心血管疾病、调控脂类代谢、调节免疫系统、抗癌、促进生长发育等作用 [ 18 ] ，其中EPA俗称“血管清道夫”，能够增进血液循环，降低血液粘稠度，DHA俗称“脑黄金”，对软化血管、益智、眼睛保健起重要作用 [ 19 ] [ 20 ] ，DHA和花生四烯酸(AA)是构成中枢神经系统和视网膜的重要成分，在婴儿的脑组织和视网膜中高度聚集 [ 21 ] 。因此，鱼类的脂肪质量主要取决于脂肪酸的不饱和度。由此可见，3种石斑鱼均具有较高的食用价值和保健作用。矿物质在人体内不能自行合成，只能通过膳食进行补充，钙、磷、镁等是构成机体组织的重要成分，钾、钠、钙、镁是维持神经肌肉兴奋和细胞膜通透性的必要条件。铁、铜、锌是人体必需的微量元素。铁是血红蛋白中氧的携带者，能够合成血红蛋白，运输氧气，使组织细胞进行新陈代谢，提高免疫力；铜、锌具有抗氧化、解毒等功能，锌还能够促进大脑蛋白合成、促进智力发育，延缓衰老、提高人体免疫力等 [ 22 ] ，铜能够保护结缔组织尤其是皮肤结缔组织、血管、骨骼的弹性、硬度以及结构的完整性。微量元素在体液内与钾、钠、钙、镁等离子协同，维持机体的酸碱平衡及组织细胞渗透压，保持人体正常的生理功能。3种石斑鱼肌肉中含有丰富的磷、钙、钠、钾、镁、铁、铜和锌等，能够较好的满足人体对矿物质和微量元素的需求。 李燕 [ 23 ] 对翘嘴鳜、斑鳜和杂交鳜鱼体营养成分和氨基酸、脂肪酸组成进行比较分析，结果表明杂交鳜总的营养价值较高，属于高经济价值的鱼类。张超 [ 24 ] 对哲罗鲑(Hucho taimen)、细鳞鲑(Brachymystax lenok)及其杂交种肌肉的营养成分分析，结果表明，3种鱼营养价值均较高，杂交种肌肉品质更优于哲罗鲑和细鳞鲑。据报道，肌肉营养成分的组成及含量受个体、年龄、性别、生存环境、养殖方式和食物组成等因素的影响 [ 25 ] 。刘海珍 [ 26 ] 对鳀鱼(Engraulis)的不同生长阶段(幼鱼、中鱼、成鱼)进行肌肉营养成分分析，结果表明，成鱼肌肉营养质量最优，其次为中鱼。张超 [ 24 ] 对哲罗鲑、细鳞鲑及其杂交种肌肉营养成分的研究中发现，试验所用的1龄哲罗鲑虽与姜作发 [ 27 ] 所用的4龄哲罗鲑取自同一试验站，但4龄鱼的粗蛋白质与粗脂肪含量均高于1龄鱼，可能是由于在生长过程中，饲料中的营养物质转化为体内蛋白质和脂肪并逐年积累所致；试验所用的细鳞鲑水分和粗脂肪含量均低于其他两位学者 [ 28 ] [ 29 ] 的研究结果，粗蛋白质和粗灰分则高于两位学者的研究结果，其原因是由于作者分析的是养殖的细鳞鲑，而另两位学者分析的是野生品种。程波 [ 5 ] 对3~4龄七带石斑鱼进行肌肉营养成分分析，测定的粗蛋白含量(19.60%)、氨基酸总量(18.33%)、7种必需氨基酸总量(7.59%)、多不饱和脂肪酸含量(32.45%)、EPA和DHA含量(18.89%)均高于本研究中6月龄七带石斑鱼幼鱼的含量，分析其主要原因可能与年龄有关。由此可见，即使是同一个品种，在不同年龄和生长阶段、不同养殖环境以及饵料营养条件下，均会使其肌肉营养成分存在差异。本研究所用的三种石斑鱼为相同月龄，并采用相同的养殖条件进行饲养，以减少试验误差。本研究中为6月龄幼鱼，三种石斑鱼生长至成鱼阶段的肌肉营养成分组成和含量情况是否优于幼鱼阶段，还有待于进一步测试和分析。
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user: 5. 结论 通过对3种石斑鱼肌肉进行营养成分分析和对比，得到以下结论： 1) 七带石斑鱼粗蛋白(17.40%)和粗脂肪(5.40%)含量最高，杂交F 1 水分(77.00%)含量最高。 2) 3种石斑鱼氨基酸种类齐全，其中七带石斑鱼肌肉中总氨基酸含量(13.11%)、必须氨基酸含量(4.88%)以及鲜味氨基酸含量(4.13%)均最高，并且比例最为适宜，表明七带石斑鱼在三种石斑鱼中是最为优质的蛋白源。 3) 3种石斑鱼脂肪酸种类丰富，并且PUFA/SFA比例适宜，均符合理想脂肪酸的标准。其中杂交F 1 的多不饱和脂肪酸(33.50%)含量最高，并且EPA和DHA (16.13%)含量最高，七带石斑鱼的单不饱和脂肪酸含量(36.23%)最高。表明杂交F 1 和七带石斑鱼具有较高的食用价值。 4) 3种石斑鱼含有丰富的矿物质和微量元素，其中七带石斑鱼的铜、钙、钾、磷、镁含量最高，杂交F 1 的铁、钠含量最高，云纹石斑鱼锌含量最高。 结果表明，将云纹石斑鱼(♀) × 七带石斑鱼(♂)杂交后，杂交F 1 在多不饱和脂肪酸含量表现出明显优势，作为肌肉营养质量的重要评价指标，表明杂交F 1 具有较高的营养和经济价值。
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user: 摘 要 目的：探讨大学生行为激活在外向性和活力之间的中介作用。方法：选取252名大学生，采用行为抑制/激活系统量表中文版(BIS/BAS Scale)、中国大五人格问卷(CBF-PI-B)、主观活力量表(SVS)进行测量。结果：外向性和行为激活对活力均具有正向预测作用；行为激活中介外向性对活力的影响；在控制行为激活对活力影响的基础之上，外向性对活力仍有着正向预测作用，且该正向预测作用具有统计学意义(β值从0.401下降到0.283，p < 0.01)。结论：行为激活可能在外向性和活力之间起部分中介作用。 关键词 :行为激活，外向性，活力
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user: 1. 引言 行为激活指的是奖励和非惩罚信号激活行为激活系统(BAS)后产生接近行为和正向情绪的过程  (Gray， 1987) 。基于对艾森克人格模型的修订  (Gray， 1981) ，  Gray (1994) 提出以行为激活系统(BAS)和行为抑制系统(BIS)为核心的人格生物学理论。围绕这一人格模型和理论构架，国内外展开的一些研究开始尝试采用这一理论解释变量关系。例如，关于社会期望调节地震灾区高中生外向性对主观幸福感影响的研究  (王萍萍，许燕，陈咏媛，李佳慧，2010) ，就用Gray的人格生物学理论中的行为激活观点解释了为何外向性对于主观幸福感有正向预测的作用。对于青少年抑郁症的研究，  李彦章(2009) 等学者也用这一理论模型进行了相关的探索.通过这些研究和类似研究我们可以发现，行为激活与大五人格特质的外向性以及积极心理状态的关系已经引起了研究者们的重视，但对这些研究的整理又可以发现，国内少有学者将行为激活作为变量单独进行分析。 Ryan和Frederick (1997) 将活力定义为个体运用自身可以利用的能量，展现生机勃勃的精神面貌且可以进行有力的行动；并且指出，活力是一种相对稳定的人格特征。在理论角度上，活力乃是众多理论的一个交汇点(宋洪波，2015)，故有  Ryan和Deci (2008) 特别指出，活力已经成为目前心理学研究的一个热门问题，相关研究不胜枚举。尤其是当前的积极心理学对活力的关注更为密切：  Peterson和Seligman (2004) 将“活力”作为跨文化的6种核心美德之一——“勇气”的组成部分；我国企业员工敬业度的研究模型研究中将活力作为敬业结构的六个维度之一  (曾晖，赵黎明，2009) ；我国高中生理想人格结构研究得到的五个因素也包含了活力  (王振勇，黄希庭，支富华，2002) 。 大五外向性和行为激活的概念更像是相似人格特质表现形式的不同理论解释，所以少有研究将行为激活作为独立变量探讨其与外向性的关系，而倾向直接将强化敏感理论作为外向性的解释机制  (王萍萍，许燕，陈咏媛，李佳慧，2010) ，这与Gray的人格生物学理论发展有密切的关系。而在本次研究中我们比较感兴趣，当行为激活作为一个独立变量时，它对大五外向性和活力之间关系的影响。 我们对行为激活和大五人格外向性与活力之间关系的好奇主要来源于活力的结构，  Nix等人(1999) 提出活力源自个体本身的一种能量激活和生机状态，这也将活力(vitality)与幸福(happiness)等未激活的积极心理状态做出了区分。 所以，我们假设天生外向的个体更容易产生行为激活，进而引发个体本身的一种能量激活和生机状态，最后产生活力。也就是说，我们意图在探究行为激活与大五外向性和活力之间关系的基础上，进一步验证行为激活的中介作用。这不仅有助于我们了解行为激活和外向性对活力的作用，同时对于这样三种相对稳定的人格特质关系的连结，也帮助我们探求各流派观点的联系和规律。
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user: 2. 对象与方法 2.1. 对象 选取河南省郑州市某高校大学生300人，其中有效问卷252份，男生110名，女生142名。 2.2. 工具 2.2.1. 行为抑制/激活系统量表中文版(Bhavioral Inhibition/Activation System Scale， BIS/BAS scale) 为抑制/激活系统量表中文版共18个项目  (李彦章，2008) ，删去了英文版中不具有良好鉴别力的第1项和第18项，故由原来的20个项目变为18个项目。可分为行为抑制和行为激活系统两个分量表，其中，行为激活系统又包括驱力(Drive)，愉悦追求(Fun Seeking)和奖赏反馈(Reward Responsiveness) 3个维度。各项目为四级评分，按照1 (完全同意)~4 (完全不同意)。该量表的内部一致性信度为0.867，行为抑制分量表的内部一致性信度为0.841，行为激活分量表的内部一致性信度为0.866。 2.2.2. 中国大五人格问卷(CBF-PI-B) 王孟成，戴晓阳和姚树桥(2011) 在中国大五人格问卷(CBF-PI)的基础上编制而成，共40个项目，包括外向性，严谨性，神经质，宜人性和开放性五个分量表，每个分量表包括八个项目。本研究选取其中的外向性分量表，共8个项目，采用六级评分，按照1 (非常不符合)~6 (非常符合)，其中两项为反向计分。外向性量表得分越高，说明外向程度越高。本次外向性分量表的实测信度为0.689。 2.2.3. 主观活力量表(Subjective Vitality Scale) 主观活力量表共7个项目  (Ryan & Frederick， 1997) ，分别为：我觉得自己有活力、我觉得自己常常缺乏能量、有时，我感觉自己活力足的想跳起来、通常情况下，我精气神很好、我期待每一个全新的一天、我觉得自己充满能量、我觉得自己活力不够(反向问题)。采用李科特式七点评分，从1 (完全不同意)到7 (完全同意)，其中一个项目为反向计分。该自评量表得分越高，说明个体越有活力。该量表的内部一致性信度为0.833。 2.3. 统计方法 用SPSS21.0统计软件对数据进行录入和分析。用皮尔逊相关分析探究各个变量之间的相关程度；再用层次回归分析检验行为激活是否为大五外向性和活力的中介变量；最后用Bias-Corrected Bootstrap程序对中介效应的显著性进行检验。
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user: 3. 结果 3.1. 行为激活与大五外向性和活力的相关分析 对行为激活与外向性和活力进行相关性分析，结果表明：行为激活总分以及驱力、奖赏反馈得分均与外向性得分呈正相关；行为激活总分以及驱力、奖赏反馈得分均与活力总分均呈正相关；而愉悦追求得分与外向性和活力总分的相关性都不显著；外向性得分与活力总分呈正相关(见表1)。 3.2. 行为激活在大五外向性和活力间的中介作用分析 以大五外向性总分标准分和行为激活总分标准分为预测变量，活力标准分作为结果变量，采用逐步法进行线性回归分析。结果表明(见表2)，行为激活和大五外向性依次进入回归方程，两个回归模型均显 著[F(1， 247) = 44.12， p = 0.000; F(2， 246) = 33.78， p = 0.000]，外向性可解释活力15.2%的方差，而增加行为激活后，可解释方差的比例增加到21.5%，R方改变达到6.3%。进一步对各回归系数检验，两者的回归系数均达到显著水平((β = 0.283， t = 4.659， p = 0.000; β = 0.258， t = 4.477， p = 0.000)。 行为激活、外向性对活力的回归分析 以活力标准分为因变量，以行为激活标准分为中介变量，以外向性标准分为自变量，用逐步检验回归系数的方法研究行为激活、外向性以及活力三者之间的关系。 第一步：作外向性对活力的回归分析，得到路径系数c； 第二步：作外向性对行为激活的回归分析，得到路径系数a； 第三步：加入行为激活，作行为激活和外向性对活力的回归分析，分别得到路径系数b和c’。 结果表明(见表3)，在第一步的回归分析中，外向性对活力有着正向预测作用；在第二步的回归分析中，外向性对行为激活有着正向预测作用；第三步将行为激活这一中介变量纳入回归方程中，在控制行为激活对活力影响的基础上，外向性仍正向预测活力。回归系数的减少(从0.401下降到0.283)，表明行为激活在外向性和活力之间发挥着部分中介作用。 使用Bias-Corrected Bootstrap程序对构建的中介效应模型进行显著性检验  (温忠麟，叶宝娟，2014) 。 Table 1 Correlation with behavioral activation， extroversion and vitality (r 变量 x ± s 驱力 奖赏反馈 愉悦追求 行为激活 外向性 驱力 2.45 ± 0.61 奖赏反馈 4.54 ± 1.09 0.412 ** 愉悦追求 2.13 ± 0.70 0.093 0.182 ** 行为激活 4.50 ± 0.79 0.655 ** 0.862 ** 0.545 ** 外向性 4.86 ± 0.99 0.350 ** 0.354 ** 0.073 0.382 ** 活力 5.55 ± 1.15 0.250 ** 0.379 ** 0.109 0.382 ** 0.398 ** 表1. 行为激活与大五外向性和活力的相关分析(r) 注： ** p < 0.01 Table 2 Multiple regression analysis of vitality when behavioral activation and extraversion as independent variable (n = 252 自变量 偏回归系数 标准化偏回归系数 系数(β) 标准误(SE) t值 p值 行为激活 0.258 0.058 4.477 0.000 0.274 外向性 0.283 0.061 4.659 0.000 0.285 表2. 以活力为因变量(行为激活，外向性为自变量)的多元回归分析(n = 252) Table 3 The mediating role of behavioral activation between extraversion and vitalit 步骤 因变量 自变量 标准化偏回归系数(β) R 2 t值 1 (路径c) 活力 外向性 0.401 0.158 6.847 ** 2 (路径a) 行为激活 外向性 0.403 0.146 6.515 ** 3 (路径b) 活力 行为激活 0.258 0.215 4.477 ** (路径c’) 外向性 0.283 4.659 ** 表3. 行为激活在外向性和活力之间的中介效应 注： ** p < 0.01 首先采用重复随机抽样的方法在原始数据(n = 252)中抽取1000个Bootstrap样本，然后根据这些样本拟合外向性经过行为激活至活力的中介效应模型，生成并保存1000个中介效应的估计值，形成一个近似抽样分布，将这些效应值按数值大小排序，用第2.5百分位数(LLCI)和第97.5百分位数(ULCI)来估计中介效应95%的置信区间。如果中介效应95%的置信区间没有包括0，则表明该中介效应具有统计学意义。使用Bias-Corrected Bootstrap程序进行中介效应检验，结果显示：外向性对活力的直接效应95%置信区间为0.1633至0.4025，而外向性对活力的间接效应95%置信区间为0.0536至0.1610，说明该中介效应具有统计学意义。并且羞怯对生命意义感的直接效应为0.2829，间接效应为0.1039，中介效应占总效应的27.09%，这说明了行为激活部分中介外向性与活力的关系。
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user: 4. 讨论 4.1. 行为激活、外向性和活力之间的关系 本研究首先对行为激活与外向性和活力进行了相关性分析：行为激活总分以及驱力、奖赏反馈得分均与外向性得分呈正相关；行为激活总分以及驱力、奖赏反馈得分均与活力总分均呈正相关；外向性得分与活力总分呈正相关。这与我们的理论假设一致，外向性水平越高，个体的BAS系统对奖励和非惩罚信号越敏感，则更容易产生接近行为和正向情绪，因而行为激活水平较高；行为激活水平越高，越容易引发个体本身的一种能量激活和生机状态，而活力就会越高；因而越外向的个体，越容易产生活力。 本研究通过Bootstrap程序对中介效应的显著性进行检验发现：行为激活在外向性和活力之间的中介效应显著，且行为激活起部分中介作用。外向性对活力有显著的正向预测作用，并部分通过行为激活间接影响活力水平。这可能是因为在大五人格理论的外向性和格雷人格生物学理论的行为激活概念之间存在理论上的联结。格雷(1970)分别将艾森克人格理论的神经质和外向性维度旋转30˚，提出了对焦虑和冲动的新的度量方式，他在后续的研究中将这两种度量方式发展为行为抑制和行为激活  (Gray， 1994) 。可见行为激活理论本身就是基于外向性的概念发展而成，只是不同于大五人格结构理论从词汇学方法的发展  (Tupes & Christal， 1961) ，格雷和艾森克从神经系统的反应(抑制和激活状态)来阐述人格形成的机制和特点，这两种截然不同的理论发展，就我们今天的研究而言，实际上后者解释了前者产生的原因。也就是说，外向性水平高的个体，其BAS系统对于奖励和非惩罚刺激会更敏感，这种敏感性会使其更容易引发本身的一种生机和激活状态，也就更容易产生活力。 本研究的结果，即外向性部分通过行为激活来影响活力，该结果对于解释外大学生的活力水平差异、提高其心理健康水平具有实际指导作用。人们生来不同，获得和表现积极情绪的方式也有差异，大学生的活力水平差异，部分是因为先天的因素。但同时，行为激活对外向性和活力的部分中介也说明，还有其他的因素在外向性和活力之间起着中介作用。这提示，除了个体先天的神经系统的发展水平差异外，还有其他生物或社会因素影响不同气质类型的个体的活力水平差异，找到这些因素，将有利于我们更好地认识外向性和活力之间的关系。这也说明，内向的个体，也可能通过其他的方式提高自己的活力水平。 4.2. 未来研究方向 本研究发现，行为激活在大学生外向性和活力之间起部分中介作用。由于国内外关于这三者之间关系的研究并不多，因此本研究关注外向性、行为激活和活力三者的关系，构建了行为激活在外向性和活力之间的中介效应模型，对这三个变量进行了更深入的探讨，并且对三者关系的研究进行了补充。 但是本研究也存在着一定的局限性。首先，我们测量外向性、活力和行为激活唯一依赖的是三份自陈量表。自陈量表的局限性众所周知，这几份量表的用语相对比较直接，因此，比较容易受社会期待的影响。虽然在本次研究中测量的信度都是得到保证的，但是不排除一些参与者可能比别人更想表现的好一点。另外，本研究为横断研究，且样本量较少，研究结果有待于大样本的纵向研究的证实；且研究样本仅是一所高校的大学生，缺乏多样性、全面性和代表性，研究结果的推广性和准确性受限，未来研究可以选择更具代表性的样本进行探索。最后，现有的研究并没有证明是否有其他的变量可以中介外向性和活力之间的关系，毕竟行为激活是个体先天发展水平的差异，难以对提高大学生活力水平提供积极的指导，我们本次的研究只是验证了行为激活对于外向性和活力之间关系的解释。更简单来说，需要做后续研究解释外向性以及活力相关的其他变量之间的关系。
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user: 5. 结论 1) 大学生的外向性与活力呈显著正相关； 2) 大学生的行为激活、外向性对活力有一定的预测作用； 3) 行为激活在外向性和活力之间起部分中介作用。
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user: 摘 要 明代的锦衣卫制度在入清之后依然存在了一段时间，笔者通过查找资料认为，明朝锦衣卫旧臣对清廷将自己从流寇手中解救出来都持感恩的态度，同时清廷将锦衣卫勋贵的姑姊——前朝嫔妃们集中赡养，并且保护他们的私有财产，这一系列举措维护了清廷统治的稳定。随着清廷对于汉地政治的逐渐熟悉，同时也是为了统治稳定，锦衣卫制度被渐次改革直至裁撤。 关键词 :清初，锦衣卫，銮仪卫
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user: 1. 引言 锦衣卫，这一由明太祖所创的特务机构，一直伴随明朝始末。《明史·职官志》记载：“锦衣卫，掌侍卫、缉捕、刑狱之事……凡朝会、巡幸，则具卤簿仪仗……宿卫则分番入直。朝日、夕月、耕耤、视牲，则服飞鱼服，佩绣春刀，侍左右。” [ 1 ] 。作为皇帝的直属卫队，锦衣卫可以直接逮捕臣民，是维护皇帝专制的重要手段 [ 2 ] [ 3 ] 。有明一代，凡朝廷重大政治事件皆能看到锦衣卫的身影。 明清鼎革之后，锦衣卫是否立即消失了呢？通过察阅明清档案，笔者发现锦衣卫在清代立国之初也存在了一段时间。多尔衮入主北京时，明朝锦衣卫制度被保留下来，但随着满洲人对于明朝典章制度的熟悉与适应，锦衣卫被改为銮仪卫，专司礼仪，专门负责皇帝的出行礼仪，锦衣卫秘密警察的功能被剔除。因为时间存在较短(仅一年有余)，所以锦衣卫在清代政治史上没有受到关注。通过查阅清代锦衣卫档案以及对比《东华录》、《清实录》，本文试勾勒出入清之后锦衣卫官员的生存状况。
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user: 3. 结论 通过台北故宫所藏内阁大库档案以及《清实录》、《东华录》可以看出，首先，明朝的锦衣卫军官们对于新朝大多是持感恩的态度，主要是因为清军将他们从滥施肉刑的农民军手中解救出来，使他们免于性命之忧，在鼎革的乱世中，清廷此举笼络人心的效果极好，前朝的锦衣卫官员工作的兢兢业业甚至主动请缨为新朝效力。其次，清廷令各外戚勛贵锦衣卫将姊妹或姑姑送至宫内统一居住，并且还保护了他们的私人财产，此举显示新朝皇恩浩荡，颇能笼络人心，使人心向新朝。最后，从入关初期的一切依明制到撤销锦衣卫改建銮仪卫，可以看出清廷对汉地制度的逐渐了解与熟悉，渐次改变，以期更有利于统治的稳定。
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user: 摘 要 本文对停止–损失再保险模型，给出风险度量VaR和CTE值下最优自留额的存在性及解析解表达式。假设损失总量X服从指数分布，并给定几种不同的保费附加因子，通过数值模拟，比较三种方差相关保费原理下自留额解的存在性。比较得出：在三种方差相关保费原理下，CTE下自留额的存在性均优于VaR。 关键词 :VaR，CTE，停止–损失再保险，方差相关保费原理，自留额
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user: 1. 引言 1.1. 研究背景和研究意义 近年来，一种新的风险管理 [ 1 ] 方法VaR (在险价值)得到了世界各主要银行、投资公司、企业及金融监管机构的支持和认可。第一次提及“在险价值”这一专业术语的是20世纪80年代的J.P.摩根银行的Till Goldimann，他认为价值风险比收益风险重要的多。VaR最终在1993年提出，自提出以来得到了迅速的发展，目前，已经成为金融机构度量金融风险的标准方法，如巴塞尔协议(Basel accord)和欧盟资本充足率指导(EU capital adequacy directive)都已经使用VaR作为监督标准。金融风险的出现有很多方面的原因，诸如利率、汇率、股票或商品价格的上调、下跌都会引起金融风险的出现。VaR的最大优点在于：无论金融风险的根源在哪个市场，VaR模型都可以用一个数值表示未来市场的损失。 VaR风险度量评估了“最坏情况”的损失，但它并没有考虑当最大损失发生时损失的大小。 针对VaR的缺点，Urysasev与Rockafellar于1999提出一种VaR的修正方案：条件风险值C-VaR(又被称为CTE，条件尾部均值)。VaR是指金融资产或证券组合在一定置信水平下和持有期限内预期的最大可能损失值，而CTE是指损失额超过VaR部分的期望值，它具有VaR的优点，同时在理论上又具有良好的性质，是一致风险度量。Cai J. (2007， 2008) [ 2 ] [ 3 ] 用期望保费原理计算停止–损失再保险的最优自留额并进行了推广。 本文是在Cai J. (2007) [ 2 ] 的基础上，假设损失总量X服从指数分布，将保费原理由原来的期望保费原理修改为三种与方差相关保费原理，即：方差原理、标准差原理和混合方差原理，分别得出三种保费原理下最优自留额解的表达式，并对三种方差保费原理下最优自留额的存在性进行研究。 1.2. 基本概念 再保险是保险人将部分风险转移给再保险人，然后支付一定的再保险费用，起到转移风险的作用。再保险可以减少保险人承担的风险并对风险进行更加有效的管理。常见的再保险有：停止–损失再保险、超额–损失再保险和比例再保险。并且对于不同的保费原理，停止–损失再保险的分出风险也是不同的。这篇文章在三种方差相关保费原理下，分别运用VaR和CTE研究停止–损失再保险最优自留额的存在性问题。 令 为一个保险合约或保险人的损失。我们假定 的累积分布函数为 ，生存函数为 ，且均值 。进一步，分别令 、 表示保险公司的自留风险和保险公司分给再保险公司的风险，其中 也称为分出风险或再保险公司的自留风险，则停止–损失再保险模式为： 参数 为停止–损失再保险的自留额， ，且 。 在交换承担的风险中，保险人要支付再保险公司转出风险的保费。假设 表示保费原理且 关于 是递减函数。本文用三种不同保费原理分别对停止–损失再保险的最优自留额进行讨论，分别为方差保费原理、标准差保费原理和混合方差标准差保费原理。 T表示停止–损失再保险的保险人的总损失。则T包含自留损失和再保险保费两个部分，即 (1.1) 可以根据最小化保险人的破产概率，或者最大化保险人的效用。本文采用在险风险度量 VaR作为计算停止–损失再保险最优自留额 的标准。 在置信水平 下，随机变量X的 值，定义为 ，其中参数 也可称为风险容忍度。 如果X有一个定义在 上的一一对应的连续分布，则 是下面两个等式的唯一解： (1.2) (1.3) 或者定义为 ，其中 和 分别是函数 和 的逆函数。 现介绍另外一个风险度量：条件尾部期望(CTE)，Artzner et al. (1999)和Wirch和Hardy (1999)把随机变量X的CTE定义为： (1.5) (1.6) 由于X是一个连续随机变量，很容易可以得出： 。CTE是当损失X超过它的VaR值的期望，且CTE是一致风险度量。 定义保险人的留下损失和保险人的总花费分别是 和T。对于VaR，我们有 和 。 对于CTE，有： (1.7) (1.8) 对于保险人观点，确保关于 的风险度量尽可能的小。这促使我们考虑和去寻找最优风险度量标准来求得最优的自留额。 第一种方法是通过最小化VaR值决定最优自留额 ：在给定的风险忍受程度 下，使得总损失的VaR值达到最小的 就是最优自留额 [ 4 ] - [ 6 ] ，将这种方法定义为VaR-最优标准，即 VaR-最优标准： (1.9) 第二种方法，是通过最小化CTE值决定最优自留额 ：在给定的风险忍受程度 下，使得总损失的CTE值达到最小的 就是最优自留额，将这种方法定义为CTE-最优标准，即 CTE-最优标准： (1.10)
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user: 2. VaR-最优标准下基于三种方差相关保费原理下的最优自留额 在三种不同的方差相关保费原理下，分析VaR-最优标准(1.9)下的停止–损失再保险的最优自留额 [ 2 ] [ 3 ] [ 7 ] [ 8 ] 。 首先，对于停止–损失再保险，关于 的生存函数为： (2.1) 那么，如果 或者 ，那么 ；如果 或者 ，则 。因此， 的 值表示为： (2.2) 给定 ，因为 ( )是有界随机变量，且 (2.3) 所以，由(1.1)和(2.2)，得： (2.4) 其中 是关于 的减函数。 与 相似， 是一个关于 的增函数。 为了运算方便，定义： ， 。 下面分别给出三种方差相关保费原理下基于VaR-最优标准下的最优自留额： 定理2.1 当再保险保费满足方差原理时， (a) 最优自留额 存在当且仅当 和 成立。 (b) 当最优自留额 存在，则 和关于 的最小 值为 。 证明：(a) 当再保险保费满足方差保费原理，则： ，其中 是安全负载系数。 现在要求 (2.4)的最小值，当 ， 对 求导，得: 令 即： 可得： 。 当 时， ，而当 时， ，则函数在 处获得最小值。当 时，属于本文不考虑的情况，因此， 还需要满足 如果上述不等式成立，那么最优自留额存在，为 。 另外，因为 ，所以 ，即： 。 (b) 当最优自留额 存在，由(a)可得，故关于 的最小 值为 。 定理2.2 当再保险保费满足标准差原理时， (a) 最优自留额 存在当且仅当 和 成立。 (b) 当最优自留额 存在，则 和关于 的最小 值为 。 证明：(a) 当再保险保费满足标准差保费原理，则： ，其中 是安全负载系数。 现在要求 (2.4)的最小值，当 ， 对 求导，得： 令 即： 解得： 当 时， ，而当 时， ，则函数在 处获得最小值。当 时，属于本文不考虑的情况，因此， 还需要满足 如果上述不等式成立，那么最优自留额存在，为 。 另外，因为 ，故可得 。 (b) 当最优自留额 存在，由(c)可得，故关于 的最小 值为 。 定理2.3 当再保险保费满足混合方差和标准差原理时， (a) 最优自留额 存在当且仅当 和 成立。 (b) 当最优自留额 存在，则 和关于 的最小 值为 。 证明：(a) 当再保险保费满足混合方差标准差保费原理，则： ，其中 是安全负载系数。 现在要求 (2.4)的最小值，当 ， 对 求导，得： 令 即： 解得： 。 当 时， ，而当 时， ，则函数在 处获得最小值。当 时，属于本文不考虑的情况，因此， 还需要满足 即 如果上述不等式成立，那么最优自留额存在，为 。 另外，因为 ，故可得 。 (b) 当最优自留额 存在，由(e)可得，故关于 的最小 值为 。
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user: 3. CTE-最优标准下基于三种方差相关保费原理的最优自留额 现在考虑CTE-最优标准(1.10)下的最优自留额 [ 2 ] [ 3 ] [ 9 ] - [ 11 ] 。由(1.1)，(1.8)和(2.3)可得关于损失总量T的CTE值可以表示为： (3.1) 进一步，由(1.7)得： (3.2) 又因为 ，由(2.1)和(2.2)有 (3.3) 和 (3.4) 由(3.1)~(3.4)和(2.4)，对于 和 ，有： (3.5) 三种方差相关保费原理下基于CTE-最优标准下的最优自留额： 同样，为了运算方便，定义： ， 。 定理3.1 当再保险保费满足方差原理时， (a) 最优自留额 存在当且仅当 和 有 。 (b) 当最优自留额 存在，则 和关于 的最小 值为 。 证明：(a) 当再保险保费满足方差保费原理，则： ，其中 是安全负载系数。 现在要求 (3.5)的最小值，当 ， 对 求导，与 对 求导一致得： 。 当 时， ，而当 时， ，则函数在 处获得最小值。 当 时， 对 求导，则： 若 成立， 所以 在 是递增的，则在 能取到最小值 否则 ，即 则 在 是递减的，不能取到最小值。 (b) 当最优自留额 存在，由(a)可得，故关于 的最小 值为 。 定理3.2 当再保险保费满足标准差原理时， (a) 最优自留额 存在当且仅当 和 有 。 (b) 当最优自留额 存在，则 和关于 的最小 值为 。 证明：(a) 当再保险保费满足标准差保费原理，则： ，其中 是安全负载系数。 现在要求 (3.5)的最小值，当 ， 对 求导，与 对 求导一致，可得： 当 时， ，而当 时， ，则函数在 处获得最小值。 当 时， 对 求导，则： 若 成立， 则需要 成立 所以 在 是递增的，则在 能取到最小值 否则 ， 即 则 在 是递减的，不能取到最小值。 (b) 当最优自留额 存在，由(a)可得，故关于 的最小 值为 。 定理3.3 当再保险保费满足混合方差和标准差原理时， (a) 最优自留额 存在当且仅当 和 有 (b) 当最优自留额 存在，则 和关于 的最小 值为 。 证明：(a) 当再保险保费满足标准差保费原理，则： ，其中 是安全负载系数。 现在要求 (3.5)的最小值，当 ， 对 求导，与 对 求导一致，可得： 当 时， 对 求导，则： 成立， 则 成立.。 所以 在 是递增的，则在 能取到最小值 否则 ， 即 则 在 是递减的，不能取到最小值。 (b) 当最优自留额 存在，由(a)可得，故关于 的最小 值为 。
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user: 4. 实例分析与模拟 假设 服从指数分布，分布函数为 ，生存函数为 。 下面分别在三种方差相关保费原理下比较VaR和CTE下的最优自留额。 4.1. 基于方差保费原理下的最优自留额存在情况(取 为不同的值) 要满足条件 ，对不同的置信水平(不同的 值，见图1)，则可取的最优自留额的个数就不同，这里取不同的保费附加因子 ，从图中可以看出四条横线下方代表四种置信水平下存在的最优自留额的个数，可以发现，给定的置信水平越高，满足条件的最优自留额在不同的保费附加因子下存在的可能就性就越大，反之则越小，由此可以判断出方差原理下最优自留额 的个数。 由表1中数据可知，给定置信水平为99%时，方差原理下，基于VaR和CTE下的自留额 在满足基本条件下对不同保费附加因子 都存在，若降低置信水平，令置信水平为98%时，当保费附加因子从 到 时，基于VaR最优自留额 下是不存在，其不满足条件 ，然而，基于CTE最优自留额 却存在。同样的道理，可以看出在不同的置信水平下，自留额 基于VaR和基于CTE存在情况不同，但是基于CTE下存在的最优自留额更多些，由此可以得出方差原理下，基于CTE风险度量下可行性更高些。 当置信水平为98%时和置信水平为95%时，VaR与CTE下的最优自留额存在情况(如图2)。 图2反应出来的信息更为明显，相同的置信水平下，取20个不同保费附加因子，得出来的满足条件的自留额存在情况不同，但是，基于CTE风险度量下存在自留额可能性较大。当置信水平变小时，VaR下的最优自留额存在的可能性变少了。 图1. 方差保费原理下不同置信水平自留额存在判断图 4.2. 基于标准差保费原理下的最优自留额存在情况(取 为不同的值) 同样的，基于VaR下标准差保费原理的最优自留额对不同的置信水平，可获得的自留额个数不同(如图3)。 从表2中可以看出，在标准差保费原理下，给定不同置信的置信水平，对于不同保费附加因子 ，基于VaR和CTE下的自留额 存在情况不同。当置信水平为99%时(即 )，基于VaR下和CTE下的最优自留额都存在；当给定的置信水平降低为95%(即 ，见图4)，基于VaR下的最优自留额 随着保费附加因子 的递增而使得不满足条件，使得 不存在，但是，基于CTE下最优自留额 都存在；当对于给定三种不同的置信水平 ，基于CTE下最优自留额 都存在，由此可以看出，基于CTE风险度量下可行性更高些。 4.3. 基于方差标准差混合保费原理下的最优自留额存在情况(取 ， 为不同的值) 从表3可以看出，在置信水平为99%和95%时，取不同保费附加因子 ， ，基于混合方差原理下CTE风险度量下停止损失再保险的自留额存在的可能性比VaR风险度量要大得多，同样的也说明令基于CTE下的求最优自留额的可行性更高些。
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user: 5. 结论 本文基于三种不同的方差相关保费原理(方差保费原理、标准差保费原理、混合方差和标准差原理)通过最小化VaR和CTE风险度量，求得最优自留额解的表达式。在损失总量X服从指数分布下，通过数值模拟比较不同保费原理下最优自留额存在性的不同，最后得出结论：在给定的置信水平较大时，取不同的附加保费因子，对VaR和CTE风险度量下，三种保费原理下的最优自留额存在率很高，随着置信水平的降低，自留额的存在率也降低，这点在VaR风险度量下表现的特别明显，但是基于CTE风险度量下 图2. 两种置信水平下最优自留额的存在情况 Table 1 The retention existence in the variance premium principle under different risk measure 下方差原理对不同置信水平，自留额d的存在情况(T代表存在，F代表不存在) 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 6.93 13.86 17.92 20.79 23.03 24.85 26.39 27.73 28.9 29.96 T T T T T T T T T T T T T T T T T T F F T T T F F F F F F F T F F F F F F F F F 19.43 25.11 28.75 31.42 33.53 35.27 36.75 38.04 39.18 40.21 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 2 30.91 31.78 32.58 33.32 34.01 34.66 35.26 35.84 36.38 36.89 T T T T T T T T T T F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F 41.14 41.99 42.77 43.5 44.18 44.81 45.41 45.97 46.51 47.01 下方差原理对不同置信水平，自留额d的存在情况(T代表存在，F代表不存在) 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 6.93 13.86 17.92 20.79 23.03 24.85 26.39 27.73 28.9 29.96 T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T F T T T T F F F F F F 19.43 25.11 28.75 31.42 33.53 35.27 36.75 38.04 39.18 40.21 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 2 30.91 31.78 32.58 33.32 34.01 34.66 35.26 35.84 36.38 36.89 T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F 41.14 41.99 42.77 43.5 44.18 44.81 45.41 45.97 46.51 47.01 表1. 方差原理下几种风险度量下最优自留额存在性的比较 图3. 标准差原理下不同置信水平自留额存在判断图 图4. 同种置信水平下最优自留额存在性比较 Table 2 The retention existence in the standard deviation premium principle under different risk measure 下标准差原理对不同置信水平，自留额d的存在情况(T代表存在，F代表不存在) 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 2 1 1.99 2.96 3.92 4.86 5.77 6.65 7.51 8.35 9.16 T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T F F F F F F F 21 21.99 22.96 23.92 24.86 25.77 26.65 27.51 28.35 29.16 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.9 3 9.95 10.72 11.46 12.18 12.88 13.56 14.22 14.86 15.49 16.09 T T T T T T T T T T T F F F F F F F F F F F F F F F F F F F 29.95 30.72 31.46 32.18 32.88 33.56 34.22 34.86 35.49 36.09 下标准差原理对不同置信水平，自留额d的存在情况(T代表存在，F代表不存在) 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 2 1 1.99 2.96 3.92 4.86 5.77 6.65 7.51 8.35 9.16 T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T 21 21.99 22.96 23.92 24.86 25.77 26.65 27.51 28.35 29.16 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.9 3 9.95 10.72 11.46 12.18 12.88 13.56 14.22 14.86 15.49 16.09 T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T 29.95 30.72 31.46 32.18 32.88 33.56 34.22 34.86 35.49 36.09 表2. 标准差原理下几种风险度量下最优自留额存在性的比较 Table 3 The retention existence in the mixed variance premium principle under different risk measure 混合保费原理下VaR的最优自留额存在情况(F代表不存在)置信水平为99% 0.3 0.5 0.7 0.9 1.1 1.3 1.5 1.7 2.1 2.3 0.1 8.62 9.7 10.75 11.78 12.78 13.75 14.71 15.64 17.43 18.3 0.2 14.99 15.73 16.46 17.18 17.9 18.6 19.3 19.99 21.34 22 0.3 18.82 19.41 20.01 20.59 21.18 21.76 22.33 22.9 24.03 F 0.4 21.57 22.08 22.59 23.1 23.6 24.1 24.6 F F F 0.5 23.71 24.17 24.62 25.08 25.53 F F F F F 0.6 25.47 25.89 F F F F F F F F 0.8 F F F F F F F F F F 1.1 F F F F F F F F F F 1.4 F F F F F F F F F F 1.6 F F F F F F F F F F 表3. 混合原理下几种风险度量下最优自留额存在性的比较 续表 却表现的比较缓慢。综上可以得出，基于CTE风险度量最优下的混合方差和标准差保费原理来求停止-损失再保险的最优自留额是最符合实际意义的。
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user: 摘 要 火箭发射时背景十分复杂，产生的大量烟雾也会影响跟踪效果，本文针对这一问题提出了一种基于边缘特征和改进Hausdorff距离的跟踪算法。首先将火箭的边缘特征与山体背景分离出来，再用改进的Hausdorff距离进行模板匹配。在目标跟踪过程当中，为了加快模板匹配速度，使用了3步搜索法。实验结果证明，该算法适时跟踪效果好，运算速度快。 关键词 :边缘特征，Hausdorff距离，目标跟踪，图像匹配
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user: 1. 引言 作为衡量一个国家科技、国防综合实力的重要标志，航天技术已成为当今世界最具代表性的高科技技术。我国一直以来十分重视研发各类应用卫星以及卫星发射技术，在卫星通信、遥感、导航定位等方面取得了巨大发展，火箭安全发射对航天事业的快速发展超着致关重要的作用。对火箭飞行的轨迹数据的鉴定和分析有利于对运载火箭的制导系统、动力系统以及其他分系统进行安全评估。因此，航天发射的十分重要任务之一就是火箭飞行的轨迹跟踪与记录。 目前对火箭的跟踪，多采用高速摄像机通过视频图像的方式进行跟踪，但这种方式仍是操作人员手动控制摄像机进行跟踪，安全性和可靠性不能保证，并且也无法实现多台摄像机在多个角度多个方位进行实时跟踪。因此，基于计算机视觉的火箭目标跟踪成为当今航天领域研究的热门技术 [ 1 ] [ 2 ] 。 近年来，国内外许多学者在基于计算机视觉的目标跟踪方面做了大量的研究，图像匹配是目标跟踪中的核心问题，图像匹配是指将模板图像与待匹配图像进行配准，来确定二者之间相对位置的过程。传统的匹配方法，在遇到物体遮挡、光照变化以及噪声影响时，无法实现对快速目标的跟踪。因此，在大多数跟踪场景中，如何选择尺度不变的关键点又是一个新的问题。目前针对传统匹配存在的缺点，许多学者提出了不同的解决方案，如基于光流法的快速目标跟踪、基于多特征融合的目标跟踪等，这些算法在一定程度上提高了跟踪的准确度，但是这些方法首先要建立模板与图像间的对应关系，计算量大，不能满足实时性要求 [ 3 ] - [ 12 ] 。 本文针对火箭发射时特有的复杂环境，提出了将边缘特征提取与Hausdorff距离匹配相结合的改进算法，该算法不需要计算光流特征值，也不需要对待匹配图像进行分割。实验证明，改进的Hausdorff距离的跟踪方法明显提高了目标匹配准确性，三步搜索法大大加快了匹配过程，具有较强的稳定性。
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user: 2. 基于Hausdorff距离的目标跟踪 本模板Hausdorff (简写成HD)距离是通过比较点集合的最大最小距离，计算模板图像与待匹配图像边缘点的Hausdorff距离来进行模板匹配，实现跟踪目标的目的。 Hausdorff距离描述两组点集合之间相似度的一种量度，一般定义两组点集：假设有两组集合 ， 则这两个点集合的Hausdorff距离可用下式定义： (1) (2) (3) 这里， 是点集 到 的有向Hausdorff距离， 是点集 到 的有向Hausdorff距离；Hausdorff距离 取 和 中较大的那一个； 是欧氏距离。 令集合 中的一个点 到集合 的距离为 ，取点 为到集合 中的每一点距离的最小值： (4) 此时 表示集合 中所有点到集合 的距离的最大值。 Hausdorff距离 取 和 中的最大值，由此可获得两个点集A和点集B之间的匹配程度。函数 对于两个点数分别为p和q的点集，其计算复杂度为 ，可以改进到 。 设定B为模板，A为图像，可以用 来度量B和A的匹配程度。当模板只需匹配图像的某个部分时， 也可以推广到部分Hausdorff距离，满足匹配需要。其定义为 ，其中 的值可以这样求取：计算出点集B中所有的点到点集A的距离，并将计算所得到的所有距离由小到大排序，序号为 的距离即为 。 对于两个有限集A和B，还可以定义双向Hausdorff距离 ， 式中 与 的定义类似，其中 。 也可以作为模板与图像匹配的度量。 在匹配过程中遇到突发噪声时，Hausdorff距离计算值将会产生较大的误差，影响匹配结果。针对这一问题，许多学者提出了改进的HD计算公式，如PHD、MHD、RHD等。参照RHD方法，并对其进行了改进，定义Hausdorff距离如下： 其中， 是值很大的常数， ， 是常数。 ， 值选择合适可消除出格点， 值则可有效解决遮挡问题。
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user: 3. 基于边缘特征和改进Hausdorff的火箭目标跟踪算法 3.1. 算法流程 Hausdorff距离在二值图像模板匹配中效果较好，因此常将图像的边缘特征作为匹配的依据。分别提取待匹配图像和模板边缘值，用Hausdorff距离在这两个二值图像之间确定匹配位置，设定待匹配边缘图像的像素点集合为A，模板边缘图像的像素点集合为B，可得到图像与模板之间的双向距离 ，其中，前向Hausdorff距离为 ，即图像到模板的距离；后向Hausdorff距离为 ，即模板到图像的距离。通常所说的匹配，就是指：通过一定的变换空间，将模板按一定规则变换搜寻得到其在图像上的匹配位置。 基于Hausdorff距离的目标跟踪算法通常包含3部分内容：首先将图像进行预处理，然后将模板与待匹配图像进行匹配，最后将模板更新代替原有模板。确定初始模板后，在第一帧图像中按设定规则搜寻到最佳匹配位置，将已获取的图像目标信息作为新匹配的模板进行下一帧的匹配。模板匹配和模板更新交替循环进行，直到整个图像序列目标跟踪工作的完成。 传统的Hausdorff距离在一般情况下能较好的完成目标的跟踪，但是当图像间亮度变化较大，或者遇到突发噪声时，跟踪效果不佳，并且在模板匹配的过程当中，需要将待匹配图像的所有区域进行依次匹配，计算量大，十分耗时，不能很好的运用到实时跟踪。火箭发射时的有自身的一些特点，比如发射场背景复杂，火箭升空时会产生大量白烟，使前后帧光照变化很大，发射背景变化快，包括山体背景、天空背景，这些自身的特点都导致传统的Hausdorff距离不能很好的跟踪火箭目标。针对这些问题，本文提出了将边缘特征与改进Hausdorff距离相结合的火箭目标跟踪算法。具体的基跟踪算法如下图1所示。 首先将火箭的边缘特征与山体背景分离出来，再用改进的Hausdorff距离进行模板匹配。从上述跟踪算法可知，要实现对火箭目标的跟踪，首先要对图像进行边缘提取，图像边缘包含着重要的特征，对目标跟踪的效果起着关键作用。 3.2. 边缘特征提取 在图像处理和计算机视觉中，特别是在特征提取中，边缘检测是一个重要的研究领域。边缘检测是将边缘精确定位并且同时对噪声进行抑制。边缘点一般认为是极值点或灰度发生急剧变化的点，当灰度不连续性变化时即为物体的边缘，其特性是垂直于边缘方向的像素剧烈变化，而沿边缘走向的像素变化平缓 [ 13 ] - [ 16 ] 。 图像函数f(x， y)在点(x， y)的梯度是一个矢量，具有方向和大小，即 (5) 在 方向的变化率可由下式给出 (6) 图1. 基于Hausdorff距离的火箭目标跟踪算法 变化率最大方向为 (7) 梯度值的大小为 (8) 算子应用的方向，以及在这些方向上形成图像一维导数的方式和把获得的这些近似值合成为梯度幅度的方式是所有基于梯度的边缘检测器之间的根本区别。在数字图像中，图像函数的偏导数可用图像的一阶差分替代。近年来许多学者对边缘检测提出了不同的模板算子及其相应的算法。一般常用的边缘检测算子包括Sobel算子、Roberts交叉算子、Prewitt算子等等。其检测的效果如下图2、图3。 从以上边缘检测效果可以看出，Roberts边缘检测算子对于火箭目标的各种背景都有很好的边缘提取效果。因此在火箭目标跟踪过程中，用Roberts边缘检测算子提取火箭图像序列的边缘特征。 3.3. 火箭目标跟踪算法 在传统的模板匹配过程中，需要将模板在待匹配图像上由左至右、由上向下顺序滑动来获取最佳匹配位置，它的匹配精度高，但运算过程复杂，计算量很大，实时目标跟踪中效果欠佳。 火箭在发射过程中，背景和火箭目标在两个相邻帧之间变化较小。因此，为加快匹配过程，缩短匹配时间，在跟踪过程中加入了一种快速的搜索算法——3步搜索法(Three Step Search， TSS) (图4所示)。3步搜索法搜索过程如图4中所示，具体描述如下：首先在中心(0，0)周围，选取8个样本点并计算每点到中心点的距离，将第一次计算的这8个点标记为序列1；第二步，在计算的8个距离中选取数值最小的点，并将搜索距离缩短一半，以该点为原心，继续选取周围8个样本点(记为序列2)，计算样本点到原心的距离；第三步，重复前两步搜索过程，直到步长小于或等于1个像索。 图2. 天空背景下边缘检测效果 图3. 出山时边缘检测效果 在使用三步搜索法搜索最佳匹配位置的过程中，采用的Hausdorff距离计算方法就是本文所提出的改进方法，提高了模板匹配的精度。
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user: 4. 仿真结果及分析 为了验证算法的可行性和有效性，本文选取某基地提供的公开火箭发射录像为实例，该段录像长300帧。使用matlab7.0为仿真工具，在Semprorr-1.81 MGHZ，512内存的PC平台上进行了仿真实验。采用基于边缘检测和改进Hausdorff距离的目标跟踪算法。图5为采用传统Hausdorff距离匹配算法和本文跟踪算法分别在第50、100、150、200帧图像的匹配跟踪效果。从图5中可以看出，传统算法从第150帧的时候模板开始漂移，在第200帧开始已经完全丢失了跟踪目标。因此从图5的仿真图可以看出采用本文所提方法，在火箭目标运行的各个阶段都能有很好的跟踪效果。 图4. 三步搜索法示意图 图5. 传统Hausdorff距离匹配算法与本文跟踪算法结果比较 Table 1 The average time-consuming per frame under different matching strategie 算法 平均每帧时耗 传统的匹配方法 1.694000秒 本文所提算法 0.158000秒 表1. 使用不同匹配策略的平均每帧时耗 通过对比实验，可以明显的看出本文所提的火箭目标跟踪算法，明显优于传统Hausdorff距离匹配法对火箭目标的跟踪。采用Robert边缘检测算子提取火箭边缘，Hausdorff距离法进行模板匹配，三步搜索法快速收搜下帧火箭位置，有效地消除了传统模板匹配存在的跟踪误差累积的问题。 为了有效的验证算法实时性，采用传统的算法和本文所提算法，对火箭发射序列图像中的230帧图像处理的平均每帧时耗进行比较，其结果如表1。其中模板初始大小为8 × 72个像素单位，待配图像大小为200 × 200个像素单位。具体对比如表1。 图像采集速度一般为每秒24帧至30帧，即每两帧间的时间间隔约为0.05秒至0.03秒。从表1中可以看到，本文所提的基于边缘特征与改进Hausdorff距离的跟踪算法耗时大幅下降。
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user: 5. 结束语 传统的Hausdorff距离匹配算法存在运算量大，目标匹配精度低，不能很好的满足实时跟踪要求等缺点，针对这些缺点，本文提出一种改进算法。该算法将边缘特征提取与Hausdorff距离匹配相结合，首先利用Roberts算子进行图像预处理，提取火箭在各种背景下的边缘特征；然后对Hausdorff距离的形式进行了改进，增强了抗噪性能；在搜索过程中，为加快匹配搜索速度，使用了3步搜索法。为验证算法的有效性，对火箭在不同背景运行进行了实时跟踪，实验结果表明该算法在具有较好的跟踪效果，可以实现实时跟踪，并具有较强的稳健性。
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user: 摘 要 本文首先简述电商大数据时代的现状，选取百度指数和阿里指数，对其概念进行说明。基于智能手机行业的阿里指数分析了自2016年1月1日至2016年3月3日的数据，运用SAS软件编程，研究了序列的平稳性和随机性，并对得到的两个平稳非白噪声序列进行模型拟合和预测，最后得出模型表达式并计算了预测误差。结果发现，所得出的结论能为1688采购商和1688供应商提供一定的参考价值。 关键词 :电商大数据，阿里指数，时间序列分析，百度指数
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user: 1. 引言 随着社会的不断发展，人民生活消费水平的显著提高，科学技术的进步使网络成为了生活中不可或缺的因素。因此，电子商务迎来了大好的发展前景，经过近二十年的迅猛发展，已逐渐满足了绝大多数人的生活需求。 孙易冰，赵子东等参照官方CPI的制度方法，研究出一种基于网络爬虫技术的价格指数计算模型。并把该模型试算值与官方数据进行比较，同时对原始数据的特征挖掘，发现该模型具有时效性强和灵敏度高的特点 [ 1 ] 。南豪峰从社会研究方法论这一视角审视，认为目前大数据的研究主要集中于哲学基础和范式转变方面，缺乏设计、信度和效度、伦理等方面的研究 [ 2 ] 。张国发，邵树琴利用协整理论对淘宝搜索指数与成交指数进行了协整性研究，建立了误差修正模型，分析了成交指数变动的长期趋势和短期波动 [ 3 ] 。赵萱基于淘宝指数的比较观察，分析了中国智能手机市场，研究发现得出了中国智能手机市场上销量最大的是中档次手机的结论 [ 4 ] 。 近年来，随着大数据时代的来临，人们面对纷繁复杂的数据，已经辨别不出真正的有价值的数据，不能从中获得准确的信息。而互联网搜索引擎所提供的相关数据(如阿里指数和百度指数)则能把握人们对某事物的关注情况，准确反映了电子商务这一领域的情况 [ 5 ] [ 6 ] 。若基于这些网络指数，对电商大数据进行统计建模分析，将能间接摸清消费者的心理活动购买行为。基于此，本文将利用阿里指数所提供的智能手机数据作为本文的研究对象。