DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 自杀意念的危险因素 对自杀意念危险因素的研究始终是国内外自杀研究的重点课题。但自杀意念的原因极其复杂，至今研究者仍未获得较为全面的结果。本文主要是通过对国内外大学生自杀意念的危险因素进行归纳总结，给出目前相对较为明确的自杀意念的危险因素。 4.1. 生物因素 自杀意念与人格因素之间关系的研究，是近几年关于自杀意念影响因素的主要研究内容之一。一些研究者应用艾森克人格问卷进行调查研究，发现有自杀意念的个体在神经质和精神质方面得分较高(钟向阳，等，2003；孙爱英，孙玉梅，徐红丽，2010)，说明自杀意念与一定人格基础有关。神经质上得高分者表现为：经常出现焦虑、紧张情绪，抑郁，情绪波动比较大，偶尔出现不理智行为。精神质上得高分的人群表现为孤独、不关心他人、心肠冷酷、缺乏情感和移情作用、对旁人有敌意、攻击性等偏于负面的人格特征。这也就是说，具有这些不健康人格特征的个体，容易在挫折面前产生自杀意念甚至是自杀行为。 4.2. 心理因素 目前对自杀意念的研究所关注的心理因素主要集中在抑郁、绝望、心理痛苦等变量上(吴才智，陈真珍，于丽霞，段文婷，蒋光荣，2015；Troister & Holden， 2012)。 长期以来，研究者都认为抑郁是影响青少年和成年人自杀最为严重的危险因素(Groholt， Ekeberg， Wichstrom， & Haldorsen， 2000; Liu & Tein， 2005)。Beck认为抑郁是个体对自己、对世界以及对未来的消极认知引起的。大量研究已经证实抑郁对自杀意念的影响，例如，吴才智等人(2015)的研究发现，抑郁对自杀意念有直接的影响；焦彬、陆静文、杨思、陈冲和刘铁桥(2010)对504名大学生进行的研究发现，抑郁与大学生自杀意念显著正相关且抑郁对大学生自杀意念有直接影响；李亚敏、雷先阳、张丹、刘莉和唐四元(2014)对中国大学生自杀意念影响因素的元分析中也发现抑郁是自杀意念重要的影响因素。 自杀意念的绝望理论认为绝望是影响自杀意念发生的最接近和最直接的原因，且多数研究均发现绝望能显著预测大学生的自杀意念(Delisle & Holden，2009；吴才智，等，2015)。Lamis和Lester (2012)对99名非洲裔和欧裔美国女大学生(18~24岁)自杀意念影响因素的研究发现，绝望和抑郁均显著预测了女大学生的自杀意念。而Suominen，Lsometa，Ostamo和Tarrier (2004)的研究发现，控制了抑郁之后，绝望和自杀意念的相关仍然显著；且以往研究也发现，绝望比抑郁能更好的预测自杀意念(Wetzel， Margulies， Davis， & Karam， 1980)。这表明，绝望和抑郁对自杀意念的影响是相互独立的。并且，Lamis和Lester (2013)对303名男性和691名女性大学生性别差异的研究发现，不论是男性还是女性，绝望对自杀意念都具有一定的预测作用。 自Shneidman (1993)提出心理痛苦(Psychache) (是指负面情绪的内省体验，例如恐惧、悲伤、羞耻、内疚，等等)概念以来，很多研究者都已证实心理痛苦对自杀意念具有重要的影响(Orbach， Mikulincer， Gilboaschechtman， & Sirota， 2003; Olie， Guillaume， Jaussent， Courtet， & Tollant， 2010)。Shneidman (1993)认为所有自杀意念的心理因素都是以心理痛苦为中介变量来预测自杀意念的，该观点也得到了许多研究的支持。例如，吴才智等(2015)通过对2039名大学进行调查发现，控制抑郁和绝望水平后，心理痛苦对自杀意念仍有显著的预测作用；该研究还发现，心理痛苦在抑郁和绝望对自杀意念的影响中起部分中介作用。这说明，心理痛苦与自杀意念的关系并非抑郁和绝望所致，且心理痛苦是导致自杀意念的一种主要易损特质。 4.3. 社会环境因素 自杀意念的产生不仅受到个体自身生物因素和心理因素的影响，还受到社会环境因素的影响。社会环境因素是指人类生存及活动范围内的社会物质、精神条件的总和。狭义的社会环境是指个体生活的直接环境，如家庭、学校、社区等等。在本文中我们主要讨论学业问题和负性生活事件对大学生自杀意念的影响。 以往国外的研究发现，青少年自杀的一个确定性危险因素是学业问题(Borowsky， Ireland， & Resnick， 2001; Martin， Richardson， Bergen， Roeger， & Allison， 2005)；Greenberger，Chen，Tally和Dong (2000)的研究发现，较之美国青少年，中国大陆青少年的学业成绩与抑郁症显著有更强的相关性。国内学者曾琳娜(2003)对大学生进行研究发现，虽然不同学习成绩的大学生抑郁评分无显著差异，但是随着学习成绩的提高抑郁评分有逐渐降低的趋势。另外，也有研究发现不仅仅是学业成绩与抑郁症状、自杀意念相关，青少年在学校遇到的其他与学业有关的问题(例如，出勤、行为相关的困难等)也都与自杀危险性呈正相关(Fergusson， Beautrais， & Horwood， 2003)。 负性生活事件(也叫应激性生活事件)指对个体在生活中突然遭受到的急剧的、形成心理上强烈反响的重大事件，即易形成负性的心理应激因素。大量研究表明，产生自杀意念的大学生都经历了应激性生活事件。例如，梁丽婵和李欢欢(2011)，朱坚、杨学龙和陈海德(2013)的研究发现应激性生活事件与大学生自杀意念之间呈显著正相关；陈冲、洪月慧和杨思(2010)的研究结果表明，应激性生活事件通过自尊和抑郁的中介效应影响自杀意念。
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user: 5. 自杀意念的保护因素 现有的大多数研究都关注的是自杀意念的危险因素，但是对保护因素有所忽视，而保护因素恰恰能对个体的自杀意念起到缓冲的作用。 5.1. 自尊 自尊(self-esteem)是对自我进行的整体性、积极性评价，这种整体的自尊对个体行为的发展有重要影响(Baumeister， Smart， & Boden， 1996)。高自尊者对自己持积极的评价，生活中较自信，勇于面对困难，生活中易于获得成功；而低自尊者对自己持消极评价，对未来缺乏信心，往往缺乏应对困难与挫折的勇气，生活中容易失败。临床和理论研究者发现，自尊是预防青少年自杀最有利的保护因素(Wild， Flisher， & Lombard， 2004; Jo， Ju， & Sohn， 2011)。吴明证、孙晓玲和梁宁建(2009)以大学生为被试，探讨外显自尊、内隐自尊与抑郁的关系，发现自尊是影响抑郁的重要因素。而以青少年为被试的研究也发现，自尊是自杀意念(Eskin， Ertekin， Dereboy， & Demirkiran， 2007; Groholt， Ekeberg， Wichstrom， & Haldorsen， 2005)、精神障碍(Guillon， Crocq， & Bailey， 2003)的保护因素。这也就时说可以通过提高大学生的自尊来有效预防自杀意念和自杀行为的发生。 5.2. 社会支持 社会支持是一个人通过社会联系所获得的能减轻心理应激、缓解紧张状态、提高社会适应能力的精神上和物质上的支持和帮助。Brown把社会支持分为非正式的社会支持来源和正式的社会支持来源。非正式的社会支持来源包括家人、亲戚、朋友、邻居等，正式的社会支持包括政府、学校、福利机构等。多项研究表明，社会支持和自杀意念的关系密切，且社会支持可以缓冲大学生的自杀意念(Goncalves， Sequeira， Duarte， & Freitas， 2014; Compton， Thompson， & Kaslow， 2005)。并且，许多研究表明需要同时加强家庭和同伴的保护功能(例如，加强家庭成员关系、感觉和父母很亲密、感觉被朋友所喜欢)来预防青少年自杀(Anteghini， Fonseca， Ireland， & Blum， 2001; Resnick et al.， 1997; Zweig， Phillips， & Lindberg， 2002)。鉴于大学生的生活环境，本研究主要从家庭和同伴这两个方面考虑其给予大学生的支持对自杀意念的保护作用。 Sun和Hui (2007)的一项质性研究发现，有重度自杀意念的青少年都认为家庭成员不会对他们提供足够的支持，他们也拒绝从家庭成员那里寻求帮助；相反，中度自杀意念的青少年至少和家庭中一位成员保持亲密的关系，并认为其家庭成员是乐意向他们提供帮助的。同样，许多实证研究也发现，社会支持，尤其是来自家庭的支持能够缓解个体的自杀意念(Compton et al.， 2005; Meadows， Kaslow， Thompson， & Jurkovic， 2005; Harris & Molock， 2000; Rudd， 1990)。 在Sun等人(2007)的研究中，一部分有自杀意念的青少年报告：他们常常和同学发生冲突或被其他同学所攻击，这使他们觉得自己没有价值或产生抑郁，所以他们会产生自杀的想法。Greenberger等人(2000)通过对中国和美国青少年的比较发现，同伴温暖缓冲了不同文化背景下风险因素对抑郁症的影响。然而，同伴支持并非仅限于缓解抑郁症。多项研究发现，同伴支持可以缓解焦虑等一些与自杀意念相关的因素(Feldman， Rubenstein， & Rubin， 1988; Ohannessian， Lerner， Lerner， & Von Eye， 1994)。这说明同伴支持是自杀意念的一种保护因素。
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user: 6. 研究展望 近几年来，自杀意念的研究引起了研究者的广泛关注。然而，未来关于自杀意念的研究还有一些需要进一步改进的地方。 (1) 综观国内外的研究我们不难看出，尽管人们对自杀意念做了很多研究并提出了丰富多样的理论，但是这些研究都不足以解释“为什么在自杀风险非常高的人群中，仅有小部分人会自杀身亡”。所以，今后的研究应该更加关注“处于高自杀风险中哪一类个体采取了自杀行为、自杀意念是怎样转向自杀行为的”，且深入了解“什么原因导致那些有自杀意念的个体没有采取自杀行为”，这对发展自杀预防策略是有帮助的。 (2) Brownson，Drum，Smith和Denmark (2011)采用国际大学生代表性样本的研究发现，在这一年龄阶段的个体中，女性比男性产生更多的自杀意念。以往研究也发现，在自杀意念的危险因素和保护因素上也存在性别差异(Brownson et al.， 2011; Lamis et al.， 2013)，与男性相比，抑郁更显著地预测了女性的自杀意念。这可能是因为男性更少体验到悲伤和抑郁(Ellis & Lamis， 2007; Essau， Lewinsohn， Seeley， & Sasagawa， 2010)，也可能是因为男性在报告时尽量减少负面情绪(Hunt， Auriemma， & Cashaw， 2003)。因此，根据自杀意念的危险因素和保护因素制定干预措施时，应该考虑大学生的性别差异，根据他们发展的不同特点来制定不同的干预方案。 (3) 关于自杀意念的研究，大都针对自杀意念的危险因素，对于自杀意念保护因素的研究却很少。今后的研究应该针对自杀意念的保护因素展开，为自杀意念的干预提供理论基础，预防大学生的自杀行为。 (4) 国内外关于自杀意念的研究，大都采用了横向研究设计，今后的研究应着重于纵向研究设计，以进一步了解个体自杀意念的变化、探寻变量之间的因果关系、深入了解自杀意念的危险因素和保护因素。
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user: 摘 要 针对一般统计方法的不足，提出模糊聚类和数据挖掘方法在数据分析中的应用。概要介绍了两种智能分析方法的基本原理，并通过具体案例给出两种分析方法的实验结果，比较了各自的特点。特别提出本文所作的先做聚类分析，再在聚类结果的基础上进行数据挖掘的优势。具有较强的启发性和工程应用参考价值。 关键词 :模糊聚类，数据挖掘，数据分析，人工智能，应用研究
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user: 1. 引言 随着计算机与网络应用的日益普及和深入，各类大量数据被收集存储在不同的信息管理系统中。但“数据海量，信息缺乏”是这些管理系统普遍存在的尴尬现象，多数管理系统只能实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能，却无法发现数据中存在的各种有用的信息和知识。如果对这些数据进行更深层的分析，就可能发现其内在本质特征、所表达的模式、相互之间的关系及其发展变化趋势。人工智能技术中的聚类分析方法和数据挖掘方法能够很好地发现和揭示这些隐含在大量数据中的信息和知识，使数据发挥作用。 人工智能技术体系中，有许多技术方法可用于数据分析，本文选择使用模糊聚类和关联规则挖掘技术。这两种技术均具有较好的数学模型支撑和算法的科学性、稳定性，不同领域的研究者也提出许多改进方法。但在我国目前众多的信息管理系统中实际应用的情况并不多，其工程应用价值和方法还有待挖掘和推广 [ 1 ] 。 模糊聚类和关联规则挖掘技术已经被广泛应用在发达国家的军事、经济、金融、教育、和社会事务等多个行业中。譬如，可以成功预测银行客户需求，改善营销策略，提高综合收益；电子商务和网络购物网站使用关联规则进行挖掘，然后设置用户有意要一起购买的捆绑包，或设置相应的交叉销售；电信业通过聚类和挖掘技术帮助理解客户商业行为，识别电信模式，捕捉违法行为；教育领域则通过上述深层分析，发现教学过程存在的问题，以利于改善教学效果，提高教学水平 [ 2 ] 。 本文通过一个具体案例，给出模糊聚类和关联规则具体的应用方法和效果。
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user: 2. 案例数据与分析方法 2.1. 案例数据 实验数据来自某大学某课程考试。试卷包括4题(实验题号分别为A、B、C、D)，每题25分。全体考生平均成绩78分，符合正态分布。为说明智能分析的意义，本文从分布于均值附近位置抽取20名考生的考试数据进行分析 [ 3 ] 。数据见表1。 从数据情况来看，20名考生卷面得分比较接近平均值78分，如果按照一般的统计方法分类，这些学生的学习情况属于一个大类——中等类。但是通过模糊聚类分析和数据挖掘分析却可以从中发现更多的信息和知识。 2.2. 模糊聚类分析 模糊聚类是聚类分析方法的一种，其基本方法是根据聚类对象两两之间的相似度组成的模糊相似矩阵，使得当矩阵元素值不低于给定阈值λ时转换为1，否则转换为0，然后将值为1的元素所对应的行、列对象归于一类 [ 4 ] 。模糊聚类法大致可分为三种 [ 5 ] ：一是基于模糊等价关系的传递闭包法；二是基于模糊相似关系的直接聚类法，包括最大树法和编网法；三是基于模糊C-划分聚类法。三种方法均可较好地 Table 1 Case dat 样本编号 A题分 B题分 C题分 D题分 总分 01 20 20 20 18 78 02 13 24 22 17 76 03 25 18 24 11 78 04 24 11 16 22 73 05 23 24 12 24 83 06 23 24 10 22 79 07 24 13 16 22 75 08 23 10 17 24 74 09 12 22 23 21 78 10 24 20 18 16 78 11 18 17 19 25 79 12 23 10 16 24 73 13 13 23 22 20 78 14 23 24 10 22 79 15 23 19 23 12 77 16 24 10 23 24 81 17 12 22 23 18 75 18 22 24 13 24 83 19 22 14 23 22 81 20 17 18 17 24 76 表1. 案例数据 实现聚类运算，本文使用传递闭包法。 主要步骤包括： (1) 整理原始数据。全部n个聚类对象的m个特征值构成原始数据矩阵 。 (2) 原始数据标准化。为使不同量纲的数据可以相比较，通常需要将原始数据 压缩至[0，1]区间，可通过极差变幻或标准差变幻实现。 (3) 构建模糊相似矩阵。分别计算样本 与 的相似度值 组成模糊相似矩阵 。相似度 的计算方法有欧氏距离法、数据积法、相关系数法、夹角余弦法、最大最小法等多种 [ 5 ] 。本文使用相关系数法，其计算方法为： ，其中 。 (4) 计算传递闭包。多次进行矩阵 的自乘运算 ，直到 为止，此时 称为 的传递闭包 。 是模糊等价矩阵 [ 6 ] 。 (5) 截集取得聚类矩阵。取适当阈值 ，对模糊等价矩阵 作截集处理，求出聚类矩阵 ，其中： 。 将 为1的相应样本聚合为同一类，聚类完成。不难看出，λ值选取越大，聚合出的类别数越多，选取得越小，则聚合出的类别数越少。但聚类结果并不矛盾：较粗类别是较细类别的上位类，利用λ取值不同，可获得不同程度的聚类，形成多层次分类结构。 2.3. 数据挖掘分析 数据挖掘是指从大量数据中通过一定算法搜索隐藏于其中信息的过程。本文使用关联规则Apriori挖掘方法。 Apriori算法根据频繁项集的先验知识，使用迭代的方法通过逐层搜索实现挖掘的目标，即找出频繁项集，如超市购物中啤酒和尿不湿被同时购买的记录。基本原理是用i项集探索(i + 1)项集。通过扫描事务(交易记录)，首先找到所有的频繁1项集，该集合记做L1，然后利用L1找频繁2项集的集合L2，再用L2找到L3……直到L(k − 1)，却不能再找到任何k项集。最后再在所有的频繁集中找出强规则，即产生用户感兴趣的关联规则。 在关联规则挖掘方法中，通常会遇到一个总体性能的瓶颈，即搜索到的不总是真正的频繁项。Apriori算法采用“连接步”和“剪枝步”两种方式来找出实际的频繁项集。 (1) 连接步。连接步的原则是保证前k − 2项相同，并按字典顺序连接。为找出所有的频繁k − 1项集的集合L(k − 1)，通过将L(k − 2) (所有的频繁k − 2项集的集合)与自身连接产生候选k项集的集合。候选集合记作Ck。设I1和I2是L(k − 1)中的成员。记Ii[j]表示Ii中的第j项。由于Apriori算法对事务或项集中的项按字典次序排序，即对于(k − 1)项集Ii，Ii[ 1 ] < Ii[ 2 ] < …… < Ii[k − 1]。将L(k − 1)与自身连接，如果(I1[ 1 ] = I2[ 1 ])&&(I1[ 2 ] = I2[ 2 ])&&……&& (I1[k − 2] = I2[k − 2])&&(I1[k − 1] < I2[k − 1])，那认为I1和I2是可连接的。连接I1和I2产生的结果是{I1[ 1 ]， I1[ 2 ]， ……， I1[k − 1]， I2[k − 1]}。 (2) 剪枝步。Ck是Lk的超集，也就是说，Ck的成员可能是也可能不是频繁的。通过扫描所有的事务(交易记录)，确定Ck中每个候选的计数，判断是否小于最小支持度计数，如果不是，则认为该候选是频繁的。为了压缩Ck，可以利用Apriori性质：任一频繁项集的所有非空子集也必须是频繁的，反之，如果某个候选的非空子集不是频繁的，那么该候选肯定不是频繁的，从而可以将其从Ck中删除。 总起来讲，挖掘的过程为：(1) 扫描，(2) 计数，(3) 比较，(4) 产生频繁集，(5) 连接–剪枝，产生候选集。重复步骤(1)~(5)，直到不能发现更大的频繁集 [ 7 ] 。
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user: 3. 实验结果与分析讨论 本文所采用的两种分析方法都具有较好的稳定性和较快的收敛速度。两种分析的结果如下。 3.1. 模糊聚类实验结果 根据上节步骤进行仿真实验的聚类结果为：第I类：{02，09，13，17}，第II类：{04，07，08，12，16，19}，第III类：{05，06，14，18}，第IV类：{03，15}，第V类：{11，20}，第VI类：{01，10}。见表2。 每一类簇特征项的值分布有明显不同。见图1。 容易发现，第I类的特点是A题得分较低；第II类的特点是B题得分较低；第III类的特点是C题得分较低；第IV类的特点是D题得分较低；第V类的特点是D题得分较高；第VI类的特点是4个题得分比较均衡。 3.2. 数据挖掘实验结果 利用Apriori方法对表2数据进行挖掘分析(实验时从原始数据中添加了教师编号字段)。挖掘结果见图2。 Table 2 Cluster analysis tabl 样本编号 A题分 B题分 C题分 D题分 所属类别 2 13 24 22 17 Clust-1 9 12 22 23 21 Clust-1 13 13 23 22 20 Clust-1 17 12 22 23 18 Clust-1 4 24 11 16 22 Clust-2 7 24 13 16 22 Clust-2 8 23 10 17 24 Clust-2 12 23 10 16 24 Clust-2 16 24 10 23 24 Clust-2 19 22 14 23 22 Clust-2 5 23 24 12 24 Clust-3 6 23 24 10 22 Clust-3 14 23 24 10 22 Clust-3 18 22 24 13 24 Clust-3 3 25 18 24 11 Clust-4 15 23 19 23 12 Clust-4 11 18 17 19 25 Clust-5 20 17 18 17 24 Clust-5 1 20 20 20 18 Clust-6 10 24 20 18 16 Clust-6 表2. 聚类分析表 图1. 聚类分析图 从图2看到，基于聚类的数据挖掘结果，共找到20条关联规则，排名靠前的规则是支持度和可信度较高的。以前4条关联规则为例，告诉了我们如下信息： 图2. 数据挖掘分析图 3.3. 分析讨论 上述两种智能分析方法显示，聚类分析把看起来是同一类的考生区分出6类，6个类各有不同的特征；而数据挖掘更是找到了每一类形成的一个或多个原因。这些分析功能都是一般统计学分析不能得到的。另外，本文中的关联规则挖掘是在样本取得聚类的基础上进行的，因此，不仅使挖掘得到有效的降维，降低了计算复杂性，而且挖掘的目标更为明确，所挖掘到的规则直接关联具体的类别，其指示意义更为明显和直接。这是不进行聚类分析而直接进行数据挖掘所不能达到的。
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user: 4. 结语 通过上述分析可知，一般统计分析方法，只能将本文案例中的考生样本归属于同一类(因为其卷面分数都接近均值)。通过智能分析，更加深刻和准确地发现每个考生知识点和能力点掌握情况的差异之处，以及形成的原因。这就为改进教学效果、提升教学水平和管理效能提供了有力帮助。换成其他数据分析，如企业运行数据、交通状况记录数据、患者检查指标数据等，具有同样的分析价值。
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user: 摘 要 目的：本研究通过结合乌龙茶和传统蒸青绿茶的加工工艺，开发出一种新型工艺——花香型蒸绿茶，能在保持绿茶特性的同时，提升茶叶香气，改善茶汤滋味。方法：本试验在原有研究基础上优化加工工艺为：摊青约2 h，晒青至积照50万Lux × min，“四摇四晾”做青，至青气散花香显叶色黄绿亮，再依次蒸青、去水、揉捻、烘干。此外，通过测定茶多酚、水浸出物含量和游离氨基酸，进行感官审评，对比做青工艺的影响。结果：花香型蒸青绿茶和传统蒸青绿茶相比，茶多酚含量产生1.82%降幅，水浸出物和游离氨基酸含量稍有降低；感官品质有明显提升，特别是在香气和滋味方面。结论：做青工艺一定程度上改变了传统夏秋绿茶的滋味苦涩，香气差的弊端。 关键词 :花香型蒸青茶，做青，内质成分，感官品质，夏秋茶
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user: 1. 引言 传统夏秋茶滋味苦涩、香气低沉，品质低于春茶。我国的茶产量中，夏秋茶的产量所占比重较大，但夏秋茶的资源利用不佳。若能提升夏秋茶的品质，促使夏秋茶充分利用，能提升茶产业的生产效益。夏秋茶的鲜叶芽叶粗壮厚实，炒青的杀青方式短时间内难以杀透，若杀青时间过长会影响成品茶的品质，而蒸汽杀青穿透力强，升温时间快，杀青时短，叶绿素损失小，保绿效果好 [ 1 ] 。采用蒸汽杀青方式一定程度上可以提高夏秋茶品质。 以夏秋茶为原料，有机地结合清香型乌龙茶和蒸青绿茶的加工工艺，生产出一款新工艺下的花香型蒸绿茶，具有淡淡花香。花香型蒸绿茶的做青工艺是在鲜叶阶段，改变鲜叶内部酶的活性和生物化学反应途径，朝着有利于品质的方向变化，生成更多香气物质，提高低档茶香气。通过花香型蒸绿茶加工工艺，可一定程度解决夏秋茶杀青不易、香气低沉、滋味苦涩等品质问题，提高其利用附加值。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 材料 试验于2016年度8月上旬进行，从杭州市径山镇采样，以白茶品种的对夹2~3叶为原料。 2.2. 实验仪器 竹匾、竹席等制茶基本器具，摇青机，蒸汽发生器，带盖铁罐，上洋机械6CR-30茶叶揉捻机，高山茶叶机械6CH-0.8茶叶烘干机，评茶台，评茶专用杯碗，评茶盘，分样盘，叶底盘，电子天平，计时器等。 2.3. 方法 2.3.1. 花香型蒸绿茶的主要工艺流程 摊青约2 h约晒青15~20 min流晾青→做青(第一次摇青→晾青→第二次摇青→晾青→第三次摇青→晾青→第四次摇青→晾青)→蒸青→去水→揉捻→烘干。选择机摇方式做青。 2.3.2. 传统蒸青茶加工工艺 摊放→蒸青→去水→揉捻→烘干。 2.3.3. 试验设计 用同批次的茶青同时进行加工，生产花香型蒸绿茶(A)和传统绿茶对照样(B)。样品A按照1.3.1所述工艺生产，样品B按照2.3.2加工工艺生产。 2.3.4. 内质成分测定方法 对茶叶的水浸出物、茶多酚、游离氨基酸等进行测定，方法均依照国标，具体为： 1) 水浸出物：GB/T 8305-2013《茶水浸出物测定》。 2) 茶多酚测定：采用酒石酸铁比色法，参照GB/T 8313-2002《茶茶多酚测定》 3) 游离氨基酸测定：采用茚三酮比色法，参照GB/T 8314-2002《茶游离氨基酸总量测定》。 2.3.5. 感官审评方法 按照《GB/T 23776-2009茶叶感官审评方法》进行。 从评茶盘中扦取充分混匀的有代表性的茶样3 g，置于评茶杯中，150 mL沸水，加盖计时5 min，按冲泡顺序依次等速将茶汤滤入评茶碗中，留叶底于杯中，逐项审评。采用密码审评，以评语、评分相结合的方式进行评定。由具有多年评茶经验的茶叶审评专家对各样品进行感官品质审评。单项评分采用百分制，得分采用加权评分法计算，即外形审评以色泽为其审评因子，内质审评则以香气、滋味为主，兼评汤色和叶底，各审评因子的权重分别为外形20%，香气30%，滋味30%，汤色10%，叶底10%。 2.4. 数据分析方法 每个样品进行三次取样，所有测定均进行三次重复，取其平均值进行分析，数据用 表示。使用软件SPSS 19.0进行数据分析。
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user: 3. 结果与讨论 3.1. 做青工艺简述 结合乌龙茶做青工艺，经过实验摸索，得出一套适合夏茶加工蒸青绿茶的工艺，具体如下：花香型蒸绿茶的做青工艺优化为30℃室温下，摊青约2 h，晒青达到积照50万Lux × min，“四摇四晾”做青，至青气散花香显叶色黄绿亮。第一次摇青转速设为3 rpm，摇青4 min，尽量轻柔的从摇青机取出鲜叶，至竹匾晾青20 min；第二次摇青转速设为5 rpm，摇青5 min，竹匾晾青25 min；第三次摇青转速设为7 rpm，摇青7 min，竹匾晾青25 min；第四次摇青转速设为7 rpm，摇青9 min，竹匾晾青20 min。根据实际天气情况和温度适度控制条件，适当调节做青转速与时间。 不同于乌龙茶做青，花香型蒸碎茶摇青适度的判定为：手拿芽叶向上竖立，观察第二、第三叶下坠，叶片背卷，成匙羹状，叶脉透明，茶香显露，不产生红边(红芽、红边)现象，即为适度。 做青是制造乌龙茶的特有工序之一，能适当调节萎凋过程中水分蒸发和内含物质的自体分解。做青通过给鲜叶增加机械力作用，叶缘细胞部分组织受损伤，促进茶多酚与多酚氧化酶的接触，促使多酚类化合物氧化、聚合、缩合，产生有色物质，同时促进梗脉中芳香成分向叶片转移和叶片芳香化合物的形成。根据做青适度标准“看茶做茶”，处理好摇青和晾青的各个环节。 摇青要先轻后重，即叶子受到碰撞摩擦力的作用，要由轻而逐渐加重；要防止梗、叶折断、造成死青(梗脉水分不能通过叶片蒸发)。此外，为了减少细胞破碎程度，摇青机内壁可以缝一层白布缓冲。晾青时间要先短后长，晾青摊叶要先薄后厚。做青开始时，单位时间内摇青和晾青交替次数多，即每次时间要短，而后逐渐减少次数，增长时间。做青的主要技术是控制好摇青过程中的水分变化，使叶片经常获得梗里的水分和可溶性物质的补充，同时要防止叶片因失水过多细胞膜透性增大，失去吸水力而产生死青。 3.2. 内质成分检测结果 如图1所示，花香型蒸绿茶相较于传统蒸青茶，茶多酚、水浸出物、游离氨基酸的含量较低。花香型蒸绿茶的茶多酚含量18.53%相较于传统蒸青茶的18.87%低了0.34%，降低了1.82%。据王霞 [ 2 ] 等人的研究报道，茶多酚会在做青过程中发生以酶促氧化反应为主的化学反应，生成茶黄素、茶红素等物质。花香型蒸绿茶在加工工艺中加入了做青的过程，相当于进行了轻微的发酵，茶多酚有所降低。水浸出物含量也是花香型蒸绿茶稍低于传统蒸青茶0.62%，降低了1.35%，主要因为做青的过程中发生了一系列的化学反应：一是可溶性的多酚类物质及其氧化产物与蛋白质结合，形成不溶于水的化合物；二是可溶性物质发生转化，从而导致了花香型蒸绿茶的水溶性物质含量稍低。宿迷菊等研究表明，摇青前期可能是游离氨基酸与其他物质结合或者转化为主，导致氨基酸含量减少，摇青后期主要是蛋白质水解代谢为主，游离氨基酸含量有所回升 [ 3 ] 。本研究对做青工艺的适当调整，缩短了做青时间，可能蛋白质水解量较少，因此，成品茶中游离氨基酸含量稍有减小，减少的游离氨基酸有一部分转化为香气成分，带来了茶叶品质的改善。酚氨比稍有增加，但影响不显著。 3.3. 感官审评实验结果 3.3.1. 做青工艺对蒸青茶外形及叶底的影响 从表1的感官审评结果和图2可以看出，样品A的外形得分等于样品B，叶底得分稍低。主要区别在于色泽和卷曲度。内质成分检测结果如图1(a)所示，做青样品的茶多酚含量更低。做青过程中水分有所散失，叶子受摇青过程的机械作用，叶缘细胞组织受损伤，增加了多酚氧化酶和茶多酚的接触机会，促使茶多酚氧化、聚合和缩合，产生茶黄素、茶红素类等有色物质 [ 3 ] ，叶底颜色因此产生变化，干茶和叶底的颜色较不做青的暗，影响评分。 3.3.2. 做青工艺对蒸青茶香气的影响 样品A的香气得分高于样品B。叶缘损伤可加速萜烯糖苷的水解，嫩茎中的内含物通过“走水”输送至叶细胞以增进香气的形成做青过程中鲜叶青气散失，香气成分发生变化，此外，做青茶样的游离氨基酸含量较低，部分氨基酸转化形成香气成分，产生愉悦的甜香。蒸汽杀青过程中能明显闻到随蒸汽散失的青气，5 min即可杀透；未做青的鲜叶，其香气成分转化较少，同样条件的杀青工艺后，杀青不透，仍有青气。做青工艺对蒸青茶香气有显著的优化提升。 3.3.3. 做青工艺对蒸青茶汤色的影响 从表1的感官审评结果和图3可以看出，样品A的汤色得分较样品B低。做青过程中茶多酚等物质稍有氧化、聚合和缩合，茶多酚、茶黄素、茶红素、茶褐素比例与不做青有区别，茶黄素、茶红素增加，因此样品A的汤色较样品B的汤色显黄。 图1. 做青对蒸青茶内质成分的影响 3.3.4. 做青工艺对蒸青茶滋味的影响 样品A的滋味得分较样品B高。主要表现在鲜爽度和青味的差别。内质成分检测结果显示，做青样品的茶多酚和游离氨基酸含量均更低。通过做青加工工艺，香气成分发生转化，青味明显降低，部分游离氨基酸转化为芳香物质；且做青过程中茶鲜叶叶缘细胞组织受到损伤，促进了茶多酚等物质的氧化、聚合和缩合，茶多酚含量减少，复杂儿茶素转化为简单儿茶素，滋味更为醇和 [ 3 ] 。 Table 1 The sensory evaluation of different steamed green te 样品编号 A B 做青、蒸青5 min 未做青、蒸青5 min 外形(20%) 评语 褐绿尚润，尚卷曲 绿带褐，稍卷曲 评分 78 78 香气(30%) 评语 甜香，稍有栗香 有青气 评分 82 78 汤色(10%) 评语 绿黄明亮 黄绿明亮 评分 80 85 滋味(30%) 评语 醇和尚鲜 尚醇，有青味 评分 82 77 叶底(10%) 评语 绿 黄绿尚亮 评分 75 80 总分 80.3 78.6 表1. 不同处理下绿茶的感官审评 图2. 做青与未作青蒸青茶的干茶及叶底。(a) 做青后蒸青茶干茶；(b) 未作青蒸青茶干茶；(c) 做青后蒸青茶叶底；(d) 未作青蒸青茶叶底 图3. 做青与未作青蒸青茶的茶汤。(a) 做青蒸青茶茶汤；(b) 未作青蒸青茶茶汤 3.3.5. 做青工艺对蒸青茶感官审评总分的影响 样品A的感官审评总分高于样品B，做青工艺对夏秋茶感官品质有显著提升，特别是茶叶香气和滋味。与文献报道基本相符，茶鲜叶在做青特别是摇青过程中香气成分的种类增加，香气物质总量增加，茶多酚含量降低 [ 3 ] [ 4 ] ，整体感官得到改善。
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user: 4. 结论 花香型蒸绿茶的加工工艺优化为：摊青约2 h，晒青达到积照50万Lux × min，“四摇四晾”做青，至青气散花香显叶色黄绿亮，0.2 MPa蒸汽压力，3 kg投叶量下，蒸青5 min，去水、揉捻、烘干。“四摇四晾”的做青方式可使茶叶在做青过程中进行轻微发酵，使得氨基酸等转化为芳香物质的同时又防止了茶叶产生大量红边，保持了绿茶的特性又增添了芳香物质。花香型蒸青茶相较于传统蒸青茶，茶多酚含量产生1.82%降幅，水浸出物和游离氨基酸含量稍有降低；但通过感官审评发现，茶叶品质有明显的品质提升，特别是在香气和滋味方面，一定程度上改变了传统夏秋绿茶的滋味苦涩，香气差的弊端，有较好应用前景。
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user: 摘 要 随着经济的快速发展和人口的急剧增加，水资源危机日益严重。现阶段研究贵州偏远山区水资源的是否能够满足当地人们的需求以及是否合理利用显得尤为重要。本文主要基于数据驱动研究贵州山区水资源，建立最大可支撑人口模型和GM(1，1)灰色预测模型，研究当前贵州省的水资源承载力以及预测未来该地区的水资源承载力，进而得出贵州省的水资源总量相当丰富。丰富的水资源要得以合理优化的配置，进而建立基于AHP的模糊综合评价模型对贵州省水资源智能优化配置做出合理的评价方案。 关键词 :水资源承载力，最大可支撑人口模型，GM(1，1)灰色预测，模糊综合评价模型
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user: 1. 引言 针对目前我国水资源短缺，水资源应用不合理等一系列问题，合理智能的水资源配置有利于保护水资源，符合可持续发展的策略。本文基于数据研究贵州省的水资源承载力以及预测未来的水资源承载力，其中主要建立了最大可支撑人口数量模型。如果预测满足生存的人数大于该地区实际人数则意味着该地区的水资源富足，否则，则说明水资源匮乏。为了进一步了解未来贵州省的水资源状况，建立GM(1，1)灰色预测模型预测影响最大可支撑人口数量的因素在未来是如何是变化的，并再次应用最大可支撑人口数量优化模型得到未来水资源可以支撑的人数，对比预测得到的未来人口数，进而可以确定该地区在未来生活中的水状况。 贵州省丰富的水资源对我国总的水资源贮藏有很大意义，加以合理利用有利于提高贵州省的经济发展。为了进一步加大贵州省的水资源利用的合理性，在该文中建立基于AHP的模糊综合评价模型得到智能优化的配置方案。
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user: 3. 结语 文章通过基于数据应用建立最大可支撑人口模型和GM(1，1)灰色预测模型，得到贵州省现阶段以及未来的水资源总体上是很丰富的。针对丰富的水资源要得以合理的利用，应用基于AHP的模糊综合评价模型对贵州省水资源智能优化配置做出合理的评价方案。通过计算结果表明贵州省的水资源要得以智能优化配置，首先要满足社会合理性用水，其次将充足的水资源利用于生态环境中，使生态环境可持续发展，这同时也满足当前贵州省的发展策略。最后可以将水资源利用于经济和开发方面，同时应注意对水资源的保护。
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user: 摘 要 基于Weierstrass逼近定理，阐释了将一般非线性回归模型近似为多项式模型来处理的数学原理，从而引入了把多元非线性回归分析转化为多元线性回归分析的一般方法，并且通过实际应用案例分析表明该方法的实用性和有效性。 关键词 :Weierstrass逼近定理，回归分析，数学模型
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user: 1. 引言 众所周知，在许多实际问题中都需要用量化的方法研究两个(或多个)变量之间存在的关系，即根据变量的观测值近似地建立表达变量间关系的曲线(或广义曲面)方程，也就是所谓的曲线(或曲面)拟合问题。 运用统计分析方法，近似地建立变量间的数学方程式，检验和比较一个或一组变量对所关注的变量的影响程度，进而用一个或一组变量的变化，解释、预测和控制所关注变量的变化，这就是所谓的回归分析。在回归分析中，所关注的变量称为因变量，记作 ；而影响因变量变化的另一个或一组变量称为 自变量或影响变量，记作 或 。根据自变量的个数，可以把回归分析划分为一元的或多元的。回归模型表达如下： 其中 是均值为零的正态随机变量，表示随机误差。当 是 元线性函数时，则称为 元线性回归模型；当 是 元非线性函数时，则称为 元非线性回归模型。回归分析的首要任务就是要根据样本值(或观测值)确定多元函数 的具体数学表达式，从而得到回归方程： . 对于此类问题，数理统计学所提供的常用和成熟的数据分析工具是线性回归分析理论和方法。但是在实际问题中，因变量 和影响变量 之间往往并不存在显著的线性相关关系，而多是非线性相关关系。通常的处理方法是借助其它信息或专业知识，预知非线性函数 的函数类型，然后通过适当的变量替换，将非线性回归模型转化为线性回归模型来研究。当 时，即对于一元回归模型而言，这一方法比较容易实现。首先通过观察确定相关点 集中在一条什么样的曲线附近来预判一元非线性函数 的函数类型，然后通过适当的变量替换转化为一元线性回归模型来处理。然而，当 时，即对于多元非线性回归模型来说，这种方法很难实行，从而难以事先确定多元非线性函数 的函数类型。因此，如何选择合适的多元非线性回归模型是个值得研究的问题，而Weierstrass逼近定理提示我们，很多情况下可以近似为多项式模型。
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user: 2. Weierstrass逼近定理 通常所指的Weierstrass逼近定理有两个，一个是多项式函数列逼近定理，另一个是三角函数列逼近定理。我们这里主要介绍Weierstrass第一逼近定理，其表述如下(相关细节可参见Rudin [ 1 ] )： 定理 [ 1 ] 。设 是定义在有界闭区域 上的连续函数，则对任给的 ，都存在 元多项式 ，使得对一切 一致地成立 .
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user: 3. 多元多项式回归模型 根据Weierstrass逼近定理知，任一多元连续函数 都可以近似为多项式函数 ，因而，一般的多元非线性回归模型就可以近似为如下多元多项式回归模型来研究： 而上述多元多项式回归模型又可以通过适当的变量替换转化为多元线性回归模型来研究。
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user: 4. 应用案例分析 下面给出上述方法的一个实际应用案例分析，问题源于全国大学生数学建模竞赛的赛题(参见 [ 2 ] )，但是为了避免繁琐的细节冲淡主题，我们对原题进行了简化和改编。 4.1. 问题：农作物施肥效果分析 在土豆生长期间，施用不同量的氮肥(N)和钾肥(K)，得到土豆产量交叉实验结果见下表。求土豆产量与施肥量之间的关系。 首先，为了计算方便，对数据作中心标准化处理，即令 ， 这里260和360是中位数，50和80是公差，如此中心标准化处理之后， 和 的三个不同取值被简化成−1，0，1。 如果说，施肥量 与土豆产量 有密切的关系，则应有 ，其中 可能是线性函数，也可能是非线性函数。探求 的表达式是本问题的目的，需运用回归分析方法。 4.2. 失败的尝试：线性回归模型 模型1： ， . 运用SPSS统计软件计算得回归系数的最小二乘估计为： . 从而得线性回归方程为： 。经方差分析得：离差平方和 ，回归平方和 。从而，多重判定系数 . 因为判定系数 ，取值过于偏小，说明所得线性回归方程拟合实际情况的效果不好，即 与 之间并不存在显著的线性相关关系。 4.3. 有效的模型：多项式回归模型 既然 与 之间并不存在显著的线性相关关系，则 与 之间存在的只能是某种非线性相关关系，即 是非线性函数。据Weierstrass逼近定理知， 可以近似表示成某个二元多项式。我们依然从最简单的二元二次多项式开始，即尝试建立如下二次多项式回归模型： 模型2： 通过变量替换，令 ， ，转化为四元线性模型来处理，此时有 运用SPSS统计软件计算得回归系数的最小二乘估计为： . 从而得二次多项式回归方程如下： 经方差分析得：回归平方和 。从而，多重判定系数 . 由于判定系数 ，说明所得二次多项式回归方程拟合实际情况的效果很好。 4.4. 完善的模型：含交叉项的多项式回归模型 显然，模型2漏掉了反应氮肥和钾肥交互作用的交叉项 ，但常识告诉我们这种交互作用是不应该被忽略的。因此，进一步考虑如下含交叉项的多项式模型： 模型3： 通过变量替换，令 ，转化为五元线性模型来处理，此时有 运用SPSS统计软件计算得回归系数的最小二乘估计为： . 从而得含交叉项的二次多项式回归方程如下： 经方差分析得：回归平方和 ，残差平方和 。从而，多重判定系数 . 因判定系数 ，说明所得含交叉项的二次多项式回归方程拟合实际情况的效果进一步得到改善。进一步对显著性进行 检验，取显著水平 ，则 ，而 这说明所得到的含交叉项的二次多项式回归方程所表达的氮肥和钾肥的施肥量 与土豆产量 之间的多项式相关关系是显著的( )。
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user: 5. 结束语 综上所述，我们不仅根据Weierstrass逼近定理，从数学理论上解释了通常情况下以多项式回归模型近似表达一般非线性回归模型的合理性；而且通过具体的实际案例分析展示了这一方法的可行性和优越性。这一方法，给实际的众多非线性问题的数学建模提供了一个有效的解决方案和理论依据，对实际应用具有一定的指导意义。 事实上，近年来众多文献(参见 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] )的实证研究证明，运用多元多项式回归分析方法探求一组影响变量和因变量之间的非线性相关关系的具体数学表达式的方法，在网络故障分析及预测、智能手机图像颜色校正研究、人体微量元素含量医学测定、农作物种子生活力评价研究等众多领域的应用中都是行之有效的。
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user: 摘 要 本文描写江西省铜鼓县客家话音系，归纳其音韵特点，通过声学分析揭示其一级元音和单字调的格局，并列出同音字汇。 关键词 :铜鼓，客家话，音系，同音字汇
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user: 1. 引言 铜鼓为江西省宜春市辖县，位于江西省西北部，修河上游，介于东经114˚05'至114˚44'，北纬28˚22'至28˚50'之间。南接万载县，北连修水县，东邻奉新县、宜丰县，西界湖南省浏阳市、平江县。因城东有一巨石，色如铜，形似鼓，击之有声，故名铜鼓。明设铜鼓营，清置铜鼓厅，1912年置铜鼓县。总面积1551.94平方千米，其中山地占87%，丘陵盆地占13%，有海拔1000米以上山峰20座，属典型的山区，森林覆盖率高达87.4%。辖6镇3乡4个生态公益型林场。县政府驻永宁镇。全县人口14万，是典型的地广人稀山区县。 铜鼓为赣西北客家人聚居中心，70%的人口为客家人，境内主要通行“客家声”(也叫“怀远声”，属客家话)，但也错杂分布着各种“本地声”(属赣语)。据铜鼓县志编纂委员会(1989， 654)，本地人(土籍)为唐宋前入境，怀远人(即客籍)为清康熙至雍正年间入境。学术界已对铜鼓县方言进行过若干调查研究。涉及的方言点有：1) 永宁镇：铜鼓县志编纂委员会(1989) [ 1 ] 主要描写永宁镇的客家话(该志认为全县客家话已基本统一)，兼及赣语(即本地话，分铜鼓声、武乡声和崇乡声)，但都只笼统地提方言名称，而没有交代具体的调查点。2) 三都乡：为李如龙、张双庆(1992) [ 2 ] 一书34个客赣方言调查点之一。按：三都乡于1995年6月21日撤乡设镇(赣民字[ 1995 ]109号批复)。3) 丰田乡：为刘纶鑫(1999) [ 3 ] 的35个客赣方言重点调查点之一。按：丰田乡于1995年12月12日并入永宁镇和排埠镇(赣民字[ 1995 ]248号批复)。4) 三都镇黄田村：为曹志耘(2008) [ 4 ] 930个方点中的一个。此外，邵宜(2001) [ 5 ] 涉及铜鼓三都、棋坪、带溪、温泉四个点，除温泉调查的是赣语外，前三个点调查的都是客家话。 2016年7月10日，北京大学中文系汉语方言调查实习队赴江西省铜鼓县进行客赣方言的调查。实习队11日下午4点到达铜鼓，下榻铜鼓林业宾馆。12日上午开始方言调查。实习队分成5个小组，每个小组在铜鼓县第二小学的一个教室里进行调查。记音时间为7月12日至27日，实习结束时间为7月31日傍晚。分组情况见表1。 项梦冰为北京大学中文系教授，谌剑波、倪志佳、周怿培为北京大学中文系在读博士研究生(汉语方言学方向)，王平夷为北京大学中文系在读硕士研究生(汉语方言学方向)。组员排在首位的为组长。组长均为北京大学中文系2013级本科生。黄婷婷为新加坡国立大学中文系在读博士生(自费参加)，杜严为宜春学院文学与新闻传播学院2014级本科生(自费参加)，其余均为北京大学中文系在读硕士研究生。 以往的调查和本次调查所涉及的方言点如图1所示。李如龙、张双庆(1992)一书中的铜鼓(三都)本为邵宜所调查，而邵宜(2001)所涉及的棋坪、带溪、温泉并无系统的语料，因此图1不反映邵宜(2001)提到的这三个点。图1也不反映铜鼓县志编纂委员会(1989)提到的铜鼓声、武乡声和崇乡声。 考虑到目前能见到的铜鼓方言语料仍然不多，因此我们不揣谫陋，根据第一组的语音材料整理成文，供进一步调查研究铜鼓客家话参考。语料采用国际音标(IPA)记音，但根据汉语语言学界的习惯做了必要 Table 1 Groupin 组别 指导 组员 发音老师 第一组 项梦冰 杨加玉、曾志明、黄婷婷、杜严 李三红，女，41岁，永宁镇西湖村，说本地话(赣语)和客家话 第二组 谌剑波 韩歌、邓双军、董璐 王诗球，女，68岁，棋坪镇游源村，说棋坪话(赣语) 第三组 倪志佳 刘敏旗、王志浩、冯韵 帅新兴，男，63岁，温泉镇凤山村，说本地话(赣语) 第四组 周怿培 王晓玉、咸慧洁、雷蓓 赖凤莲，女，63岁，带溪乡红群村，说客家话 第五组 王平夷 余聪颖、孙珺、方一君 黄合群，男，53岁，说本地话(赣语) 表1. 分组 图1. 铜鼓县方言调查点 的调整。音标字体和输入法采用中国社会科学院语言研究所李蓝教授设计的“语言所音标”。发音人李三红女士所在的永宁镇西湖村官仓组主要姓李，都是双方言者(Bidialectalism)，对内讲本地话(赣语)，对外讲客家话。李女士自陈出嫁后基本只讲客家话，回娘家或姐妹聚会时才有机会讲本地话，现在已经有些生疏。事实也正是如此：一开始我们希望记录她的本地话，结果发现李女士咬字犹豫、发音磕巴，调查很难进行下去，所以决定改记她说的客家话。读者从本文的语料不难发现，这种客家话明显融合了一些赣语的成分，同时还受到了普通话的干扰。 为方便起见，本文径称永宁镇西湖村官仓组所说的客家话为铜鼓客家话。文白异读分别用双下划线和单下划线表示，或在右下角用小字注明。同音字在字的右上角加星号表示。
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user: 2. 铜鼓客家话音系 2.1. 声母 铜鼓客家话有23个声母，包括零声母  在内： 说明：   拼齐齿呼韵母时略有腭化色彩。   的部位比北京话略后，卷舌色彩强烈。 是舌面中音 ，但部位略前，音色在   之间。    后接  或  时有腭化作用，后接  尤其明显。零声母拼开口呼韵母时为 ，拼齐齿呼韵母时为 ，拼合口呼韵母时为  (双唇通音)。      跟      等韵母的配合关系为(它们都不能拼 )：   的分布互补(前者只拼齐齿呼韵母，后者不拼齐齿呼韵母)，  则有对立(内 []≠艺 [])。 组声母由于存在个别配  的情况，因此跟   两组声母存在对立(祭[]≠记[]≠个[]｜四[]≠戏[]≠係[])。  两组声母的分布互补(前者只拼齐齿呼韵母，后者不拼齐齿呼韵母)。 2.2. 韵母 铜鼓客家话有62个韵母，包括自成音节的   在内： 说明：  做韵尾时都不到位。 韵母拼  声母时舌位偏后偏低。 韵母拼  声母时有明显的唇齿化色彩。 在零韵尾前为央元音 ，在  韵尾前为舌位偏后的 ，在 - - 韵尾前为舌位偏前偏高的 ，在 - - 韵尾前为舌位偏后偏高的 ，在零韵头后、- 韵尾前为舌位偏后偏高的 ，在 - 韵头后、- 韵尾前为舌位偏前的 。 舌位偏后偏低。 单独做韵母时舌位偏高偏后，实际音值更接近舌位偏低偏后的次高央元音 ，出现在辅音韵尾前时就是 。 舌位偏低，出现在韵尾 - - - 前时舌位还明显偏前。韵尾 - 音色清晰，韵尾 - 在   后音色相对清晰，在   后则略显模糊，不过跟喉塞尾 - 的听感仍有差别。 石锋(2002) [ 6 ] 曾根据跟韵母中其他成分的组合关系给主要元音分级。出现在单韵母中的元音是一级元音，能够带韵头的元音是二级元音，能够带韵尾的元音是三级元音，既能够带韵头也能带韵尾的元音是四级元音。依此标准，铜鼓客家话共有         等 8 个一级元音。考虑到   拼  声母跟拼其他声母的音色明显有别，不妨按两个变体单独处理。我们选取以下字音来进行一级元音的声学分析： 每个字读两遍，用SONY PCM-M10录音，用语音分析软件praat( 5.4.21 版)从每个录音样本中提取10个点的元音第一、二共振峰(F1、F2)数据。即每个变体的F1和F2都分别提取80个共振峰数据，其平均值为(单位：赫兹Hz)： 根据以上数据用Excel绘制的一级元音格局图如图2所示。左右两图分别用倒三角和四边形把10个变体围起来。舌面元音(  之外的元音)跟耳听的结果大体一致，不同的地方有两点：一是  偏后不明显，二是  偏低不明显。一级元音只有1个低元音，其他都是高元音，而且前后分布也较匀称。 2.3. 声调 铜鼓客家话有6个单字调： 说明：阴平的实际调值是223。阳平的实际调值是112，如果按实际情况标为   会很不容易区分，因此我们把阴平处理为  24，阳平处理为 113。上声的实际调值是 21。去声也可以处理为 55。阴入的实际调值是 21，也可以处理为 1。上声和阴入都是低降调，调值非常接近，差别主要在时长。 铜鼓客家话的声调格局如图3所示。实验所用的字音如下所列。阴平 ：疤  波 ；阳平 ：爬  婆 ；上声 ：把  朵 ；去声 ：霸  簸 ；阴入 ：百  剥 ；阳入 ：白  薄 。每个字读 3 遍。录音后用 praat 提取基频和时长数据。 六个单字调的基频稳定段时长平均数如图3右所示。阴平、阳平、上声的时长大体相当。去声稍短，阴入更短，阳入最短，其时长还不到上声的一半。 六个单字调的声学曲线如图3左所示。其绘制过程为：先从每个音节的基频稳定段提取11个点的赫兹(Hz)数，然后按单字调加以平均。用praat提取的基频数据属于绝对音高，而人们在感知声调时会自动忽略音高的个体差异，只留意其中的相对关系。为了便于比较，就需要将赫兹值进行归一化(normalization)处理。本文的基频归一化采用中国科学院声学研究所吕士楠教授设计的D (度)公式(参看林焘，王理嘉，王韫佳2013: 140-141) [ 7 ] ： 其中 表示需要处理的基频值， 和 分别表示一位发音人所发所有声调的最高和最低基频值。用该公式求出的值称为D值。D值的最小值和最大值分别为1和5。求出D值后即可用Excel绘图。为了方便，六个单字调一律按等长处理。实验分析的结果跟耳听的结果大体一致，不同的地方有两点：一是去声耳听最高且略降(54)，二是阳入略低稍降(在54和43之间)。图4为去声字“霸”、“簸”的语图。从图可见，基频稳定段大体是平直线(228 Hz上下的蓝线)。 铜鼓客家话有连读变调现象，两字组的规律见表2。其后是举例。 图2. 铜鼓客家话的一级元音格局 图3. 铜鼓客家话的声调格局 图4. 铜鼓客家话“霸”、“簸”的语图 Table 2 Tone sandhi of Tonggu Hakk 后字 前字 阴平  阳平  上声  去声  阴入  阳入  阴平  非述宾     不变 不变 不变   述宾   不变 不变 阳平  非述宾             述宾     上声  不变 不变 不变 不变 不变 不变 去声  非述宾 不变 不变 不变   不变   述宾 不变 不变 阴入  不变 不变 不变 不变 不变 不变 阳入  非述宾 不变 不变 不变 不变/  不变   述宾     表2. 铜鼓客家话连读变调表 ① 前字为阴平的变调举例(非述宾式和述宾式各举两例，下同)： ② 前字为阳平的变调举例： ③ 前字为去声的变调举例： ④ 前字为阳入的变调举例： 变与不变主要根据听感进行判断，调值的确定也尽可能从宽。例如“去声 + 去声”(述宾)有前低后高的听感，但差别尚未达到44和55的不同，因此按不变处理。“阳平 + 阳平”(述宾)前字后字都变13，实际上后字的升幅略小。“去声 + 去声”(非述宾)听感的主要特点是前高后低，从宽也可记为  。从表可见，铜鼓客家话连调的突出特点是常常需要区分述宾式和非述宾式。其中“阳平 + 阴平”调查时没有区分述宾式和非述宾式(即判定为连调相同)，后来比对录音，发现两者的听感还是有些不同，大体而言，非述宾式前字更低，后字更高，述宾式正好相反。图5是实验分析的结果(每个连调格式取4个录音样品的平均值，根据两字组的主要样品进行了归一化)。