DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 6. 对策及建议 6.1. 停车管理主体：实现多元主体共同管理 首先明确分管部门，厘清政府职能。停车场规划由城乡建设主管部门主管；市政主管部门主管停车场的管理工作，负责重庆市主城区内停车场管理工作的指导协调、监督检查；日常管理工作由停车场管理机构承担，规范停车管理。 其次，政府还应该做好城市规划工作，对城市静态交通和动态交通一视同仁，将停车设施的建设规划纳入到城市规划中去，而且停车设施的建设规划应符合城市发展的大方向，加大停车设施建设的管控力度。 在多元主体管理中，政府要转变观念，引导民间资本和社会非营利组织等参与到停车管理之中，和企业、社会共同参与停车设施的建设和停车管理活动，引导小区业主和事业单位参与到停车管理中，按类型给予公共停车场项目一定的专项补助资金，鼓励企业事业单位、居民小区的停车场在满足相关规范要求的前提下对外开放并取得一定收入。 最后，政府应该让公民自己参与到停车管理之中来，使公民的停车意识得到提升，从而减少乱停乱放现象的出现，且市民应该树立城市共同荣誉意识，为把城市建设更美更文明而努力，对乱停乱放现象进行监督和举报，并且积极思考提出停车管理问题的对策。 形成一个政府主导，社会各界和公众都参与的停车管理局面，从而对停车管理实现多元主体共同治理。 6.2. 停车管理手段：建立健全法律法规 重庆市主城区出台了《停车专项规划》，未来主城规划公共停车场1329处，提供31.8万个车位。在3年内计划建设245个公共停车场，提供车位约8.2万个。依据《主城区综合交通规划评估及优化》对2030年机动车保有量的预测结果，并在此基础上考虑未来停车位需求的增长，预测主城区总停车位需求规模为340万至400万泊位。随着社会经济的发展，城市法律法规的建设应更加完善，停车管理活动应该以法律为指导，城市配建停车设施指标也应该与时俱进，满足当下的停车需求。 政府应该简化停车场经营手续流程，对停车收费政策进行完善，制定科学的收费政策，使由于停车费高昂而不进入停车场的现象减少。同时加大停车设施供给的力度，加强规划控制，科学划分区域，优化设施布局，完善配套设施，综合利用社会各界资源和地上地下土地空间使停车设施的信息化提高，从而提升使用率，同时应完善公共交通出行，扩大公共交通的供给能力，让公共交通更具有方便快捷性，减少私人小汽车的出行。 6.3. 停车管理机制：加强停车管理意识，政府企业合作 首先，政府自身加强对静态交通的认识，意识到停车管理的重要性，把停车管理系统纳入城市规划之中，政府还应该加快公共交通系统的建设，完善公共交通的普及，使市民出行更加便利。 其次，政府由于建设资金的短缺，可以将停车场事业外包给企业，建立激励机制，鼓励社会资本通过特许经营等方式参与公共停车场的投资建设运行，按类型给予公共停车场项目一定的专项补助资金，鼓励企业事业单位、居民小区的停车场在满足相关规范要求的前提下对外开放并取得一定收入，从而减轻政府负担，企业也应该承担起企业应承担的社会责任，对城市管理贡献自己的一份力量。 最后，政府还应加强对公民的素质教育，倡导低碳绿色出行，加强法律法规的宣传，加大乱停乱放的惩治措施，减少违规停车的现象，从而规范停车管理，公民应该自觉规范停车，并对乱停乱放现象进行监督举报。 基于协商民主，实现政府、企业与社会各界的多方互动，形成合作局面，共同进行停车管理活动。 6.4. 停车管理功能：提高停车管理的供给和信息技术水平 政府应该提高停车设施建设提供的效率，准确地把握停车需求与供给之间的平衡关系，而且对停车设施的建设应该多样化，如地上停车楼和地下停车库等，在有限的土地资源上建设更多的停车设施，实现停车管理的有序性，保证停车设施公共物品和服务的有效供给。 政府在完善公共交通系统出行的同时，也要发展城市换乘系统的建设，在市中心以外的地区建立换乘系统，缓解城市中心的交通压力和停车难问题。通过对公交车站、地铁站、轻轨站等地理位置的合理思考，在适当的地方建立换成系统，同时设置相对便宜合理的收费政策和换乘优惠政策，减少去往市中心的车辆数量，减少交通的负担。 加快停车场信息化和城市停车诱导系统的建设，在城市道路上对需要停车的车辆进行诱导，在停车场的各个出入口对进出车辆进行数据采集，使需要停车的车辆能够迅速知道这个停车场是否有停车位空缺以及准确的地理位置。
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user: 7. 结语 城市停车管理是城市治理的重要组成部分，也是城市发展亟需解决的问题，寻求改善停车问题的对策，需要明确分管部门，厘清政府职能，实现多元主体共同管理；建立健全法律法规，加强停车管理意识；政府企业合作，提高停车管理的供给和信息技术水平，进而提升智慧城市治理水平，深入研究城市停车管理问题的解决方案。
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user: 摘要 目的：探讨真实世界背景下甲状腺乳头状癌(papillary thyroid carcinoma， PTC)术后复发的相关危险因素。方法：回顾性分析2014年1月~2019年1月于青岛大学附属医院行首次手术治疗的460例PTC患者的临床资料，根据术后是否出现复发将上述460例PTC患者分为两组，对相关因素进行单因素及COX回归分析，绘制Kaplan-Meier无复发生存曲线。结果：460例患者中45例(9.8%)出现术后肿瘤复发，平均复发时间15.9 ± 14.4个月。单因素分析结果显示两组患者在性别、是否合并桥本氏病方面无明显差异(P > 0.05)，而在年龄、合并BRAF V600E 基因突变、肿瘤多发病灶、肿瘤最大直径、有淋巴结转移、被膜外侵犯、有远处转移方面存在差异(P > 0.05)。本研究对BRAF V600E 进一步分层，对BRAF V600E (+)组及BRAF V600E (−)组行COX回归分析，探究影响PTC术后复发的危险因素。COX回归结果显示合并BRAF V600E (+)、存在淋巴结转移、被膜侵犯、远处转移均是导致PTC术后复发的独立危险因素。结论：PTC总体预后较好，但复发风险较高，临床上应对合并上述危险因素的患者加强警惕，密切随访，以期降低术后复发率。
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user: 1. 引言 PTC是甲状腺癌中最常见的病理类型，约占甲状腺癌的85%左右 [ 1 ]，其恶性程度较低，预后较好，然而其主要问题是局部复发及远处转移。据临床调查显示：12%~19%的分化型甲状腺癌会发生远处转移，6%~21%出现局部复发 [ 2 ]。尽管大多数PTC可以通过手术、放射碘治疗和甲状腺抑制疗法成功治疗，但5%至20%的患者仍会发生肿瘤复发 [ 3 ]。目前，PTC最主要的治疗方法仍为手术切除，但甲状腺解剖结构复杂、血流丰富，手术切除不彻底仍是复发的主要原因。因此，本研究将探讨甲状腺乳头状癌术后复发的危险因素，降低术后复发率，改善患者预后状态。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 临床资料 收集2014年1月~2019年1月于青岛大学附属医院行首次手术治疗的460例PTC患者的临床资料，所有患者均符合PTC诊断标准 [ 4 ]，并均经术后病理结果证实。PTC的复发，包括局部，区域和远处复发，是指根据标准组织学，细胞学，放射学或生化标准诊断的复发性或持续性PTC，具体指残余腺体内肿瘤复发，区域淋巴结转移，气管、周围颈部肌肉、周围软组织和神经受累以及远处转移 [ 5 ]。根据是否发生术后复发分为两组，将复发患者(45例)纳入复发组，未复发患者(415例)纳入对照组。所有患者临床资料均经患者同意，签署知情同意书。 2.2. 纳入及排除标准 纳入标准：① 临床资料完整；② 经术后病理证实为PTC；③ 均为初发患者；④ 术前未接受甲状腺放疗、化疗及 131 I治疗。排除标准：① 合并其他恶性肿瘤、重大脏器疾病或免疫系统疾病；② 临床资料不完整者；③ 术前患甲状腺疾病及相关治疗史。 2.3. 统计学方法 将复发组及对照组两组患者的临床资料进行比较，使用SPSS 26.0软件进行统计分析，计数资料用率表示，组间比较采用卡方检验，P < 0.05具有统计学意义。计量资料用均数±标准差表示，组间比较采用t检验，P < 0.05具有统计学意义；对相关因素应用Kaplan-Meier法进行无复发生存分析；最后用COX风险回归研究多种因素对PTC复发的影响，最终确定PTC复发的独立危险因素。
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user: 4. 讨论 甲状腺癌是最常见的内分泌肿瘤，近年来，其发病率不断升高，特别是PTC [ 6 ]。PTC的复发可能是多因素的，包括相关危险因素及疾病本身所致。随着超声等影像学检查的普及和居民健康意识的提高，PTC的检出率较前明显增高，绝大部分患者在早中期即可明确诊断。PTC虽恶性程度较低，预后较好，但仍有一定的复发率，据文献报道，部分侵袭性强的PTC术后复发率可高达30% [ 7 ]。目前，手术治疗是首选治疗方式，但由于甲状腺组织解剖结构复杂、血管神经丰富，容易造成手术切除不彻底，这是导致PTC术后复发的主要原因。术后复发不仅严重影响患者的生存质量和心理状态，亦给家庭带来沉重的经济负担。因此，本研究将探讨PTC术后复发的危险因素，以期指导临床诊疗，降低PTC患者术后复发率。 关于性别及年龄是否影响PTC复发，不同学者持有不同的观点。Zhang等人认为男性、年龄 > 50岁增加了PTC患者术后复发的风险 [ 8 ]。范自平等人研究发现 ≤ 45岁PTC患者复发率明显高于 > 45岁PTC患者，年龄是PTC复发的危险因素 [ 9 ]。国外GUO.K等人认为在西方国家，患者年龄与术后复发相关，而在亚洲人群中，年龄与术后复发无显著相关性 [ 10 ]。当然，国内张锡贵等人研究发现甲状腺癌复发与年龄无关 [ 11 ]。因此，年龄与性别对PTC复发的影响暂无统一定论。在第八版AJCC分期标准中，将年龄55岁作为预后切入年龄，但也有学者指出无论取哪个年龄作为分组的切入点，都提示年龄是影响PTC预后的重要因素，很难确定一个最具有指导意义的分期年龄 [ 12 ]。而且，在AJCC分期标准中，年龄是重要的分期条件，但PTC的临床分期只能预测死亡率，不能预测复发率。因此，本研究中将年龄作为连续变量进行分析，结果发现年龄是PTC复发的危险因素，但不是独立危险因素。本研究中性别与年龄均不是PTC复发的独立影响因素。因此年龄及性别是否影响PTC复发仍存在争议，仍需进一步扩大样本量进行进一步分析。 近年来，BRAF V600E 基因突变已成为PTC发病机制研究中的热点。BRAF V600E 基因突变是一种原癌基因突变，编码B-Raf蛋白，激活MAP激酶信号传导途径从而促进肿瘤发生。国外相关研究证实合并BRAF V600E 基因突变的PTC患者更易发生淋巴结转移，从而造成PTC复发风险升高 [ 13 ]。据文献报道，BRAF V600E 突变会导致PTC病程进展，并与侵袭性临床病理特征和肿瘤复发相关 [ 14 ]。在过去的十年中，BRAF V600E 基因突变已成为影响PTC复发的独立危险因素 [ 15 ]。同样，Wang等人研究发现BRAF V600E 基因突变的男性患者与PTC复发及特异性死亡率密切相关，尤其是后者 [ 16 ]。本研究将BRAF V600E 基因分层进行进一步COX回归分析，结果显示BRAF V600E (+)基因突变组PTC患者术后复发危险因素与全部患者复发危险因素相一致，BRAF V600E (−)基因突变组中相关因素均不是导致PTC术后复发的危险因素，更加证实了BRAF V600E (+)基因突变是PTC复发的独立危险因素，与上述国内外研究结果相一致。我们认为BRAF V600E 基因突变在鉴别甲状腺肿瘤良恶性方面特异性较高，且合并BRAF V600E (+)基因突变的PTC患者更易出现术后复发。因此，临床上对合并BRAF V600E 基因突变的PTC的患者应格外重视，加强其术后随访管理，警惕复发。 本研究发现肿瘤最大直径是术后复发的危险因素之一，但不是术后复发的独立危险因素。据国外文献报道，PTMC和肿瘤直径 > 1 cm的患者复发率没有显著差异 [ 17 ]，而Su等人研究发现肿瘤直径 ≥ 1 cm与术后复发增加显著相关 [ 18 ]。因此，关于肿瘤最大直径对于PTC复发的影响尚无统一定论。随着肿瘤直径不断增大，更容易侵犯甲状腺周围组织，发生被膜侵犯及远处转移，导致手术彻底切除难度大，增加复发几率。本研究中多因素回归结果显示被膜侵犯及远处转移均是PTC术后复发的独立危险因素，由此可见，被膜侵犯及远处转移更具侵袭性，而肿瘤最大直径与PTC复发之间的关系并不十分显著。可见，肿瘤大小并不显著影响PTC的复发，即使肿瘤很小，一旦出现被膜侵犯及远处转移，都容易出现PTC复发，因此，肿瘤最大直径本身并不是PTC复发的独立危险因素。 被膜侵犯与肿瘤大小密切相关，存在被膜侵犯往往预测着肿瘤具有更强的侵袭性，同时，被膜侵犯也是ATA指南中复发危险度分层的重要条件，是PTC复发的重要影响因素。关于被膜侵犯对PTC复发的影响，国内外学者持有不同的观点。Ge等人的研究发现存在包膜浸润的PTC患者发生区域复发的风险更高，包膜浸润是PTC术后复发的独立危险因素 [ 19 ]。而Amit对2084例患者的回顾性研究发现甲状腺外侵犯在预测PTC局部复发上有重要意义，但不是甲状腺癌复发的独立危险因素。国内相关研究发现原发灶包膜外侵犯的青少年PTC患者预后较差，包膜外浸润是影响青少年PTC复发的独立危险因素 [ 20 ]。本研究中证实被膜侵犯是PTC术后复发的独立危险因素。随着肿瘤直径的增大，更易侵犯甲状腺周围组织及被膜，增加了多中心癌灶、被膜侵犯及淋巴结转移的风险，造成手术难度增大，术后复发风险增高。因此，合并被膜侵犯的PTC患者更易出现术后复发。 术前超声检查在诊断PTC颈部淋巴结转移方面具有高度敏感性和特异性，可提供可靠的信息来辅助外科手术治疗，因此，术前颈部超声检查已成为评估PTC是否出现颈部淋巴结转移的首选诊断方法。国外有研究发现淋巴结转移可能导致PTC复发风险增加4倍 [ 21 ]。因此，淋巴结转移是影响PTC复发的重要危险因素。相关研究显示颈部淋巴结转移是PTC复发的独立危险因素，如果术前即存在淋巴结转移，则应行淋巴结清扫术，降低肿瘤术后复发风险 [ 22 ]。Watkinson等人研究发现60%~75% PTMC患者的复发首先出现在颈部淋巴结 [ 23 ]。本研究复发组(45例)中颈部淋巴结复发者37例，也说明颈部淋巴结是最常见的复发部位，与国外研究结果相一致。本研究结果显示淋巴结转移是PTC复发的独立危险因素。可能由于术前即存在淋巴结转移的PTC患者隐匿性病灶较多，增加了手术切除的难度，导致部分隐匿性病灶难以彻底切除从而更造成术后复发率升高。因此，术前淋巴结转移的患者，手术时应注意加强淋巴结清扫的范围，从而降低术后复发率。日本一项相关研究发现远处转移是PTC的重要预后因素，伴远处转移的PTC患者更易出现不良预后结局 [ 24 ]，且远处转移患者易合并淋巴结转移，导致术后复发风险升高。本研究结果显示远处转移是PTC术后复发的独立危险因素，与上述研究结果相一致。本研究中远处转移的例数较少，仍待临床大样本数据的进一步研究。 本研究发现存在BRAF V600E (+)基因突变、存在淋巴结转移、被膜外侵犯、远处转移均是导致PTC术后复发的独立危险因素。虽然目前仍没有大量临床前瞻性研究证据表明肿瘤复发会影响患者生存率，但肿瘤复发也会对患者及其家庭带来巨大的身心创伤和经济负担。因此，临床诊疗过程中，应规范术前评估，合理选择手术方案，术后加强对高危患者的预后管理，以期降低术后复发率，改善PTC患者的生活质量。
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user: 摘要 空间并置(co-location)模式挖掘旨在发现空间中频繁在一起出现的空间特征的子集。空间并置模式中有一类模式其特征的地位是不平等，发现含主导特征的并置模式可以为实际应用提供更为精准的决策支持。由于单一的邻近距离阈值判定两个空间实例间的邻近性会导致邻近关系的缺失，因此，本文首先定义空间实例间的模糊邻近关系，然后定义模式中特征的模糊影响度和模糊影响比识别含主导特征的并置模式；其次，提出基于模糊邻近关系的含主导特征的并置模式挖掘算法及算法优化策略；最后，在合成数据集和真实数据集上验证了算法的正确性和有效性，并在真实数据集上对挖掘结果的实用性进行了比较和分析。
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user: 1. 引言 随着基于位置服务(LBS)、全球定位系统和移动电子设备的快速发展，带有空间位置信息的数据急速增长，产生了大量的空间数据 [ 1 ]。空间数据挖掘旨在从海量、高维的空间数据中挖掘潜在有用的和有价值的信息 [ 2 ]。空间并置(co-location)模式挖掘作为空间数据挖掘的一个重要研究方向，在环境保护 [ 3 ]、城市计算 [ 4 ]、公共交通 [ 5 ] 等领域具有重要和广泛的应用。空间并置模式是一组空间特征的子集，它们的实例在邻域内频繁并置出现。例如，医院附近往往存在药店和花店，根瘤菌往往长在豆科植物旁等等。 传统的空间并置模式挖掘一般采用最小参与率(参与度)度量，即用一组空间特征的实例在邻域中共同出现的频率衡量其模式的有趣程度 [ 6 ]。然而，基于参与度的频繁并置模式挖掘框架无法得到模式中特征的主导关系。识别空间并置模式中特征之间的主导关系，可以更好地为空间并置模式挖掘的实际应用提供决策支持。例如在植被数据上挖掘出的{松树，杉树，松茸}是一个频繁空间并置模式，其参与度可以很好地反映出该特征 [ 7 ] 组共现的强度，但参与度信息不能体现“松茸”的生存受到“松树”和“杉树”的影响，即在这个模式中“松树”和“杉树”是这个模式的主导特征。在植物分布分析和应用研究中，尽管挖掘出的频繁并置模式可以发现共生的植物物种关系，但是为了进一步研究植物群落和分布的结构和特征，挖掘出含主导特征的空间并置模式可以为植物学家提供更丰富的信息。另外，含主导特征的并置模式挖掘也可以为商业选址和主导设施的建立提供重要的方向和信息。然而，目前提出的含主导特征的空间并置模式挖掘方法没有考虑到空间特征实例的邻近关系是一个模糊的概念，用单一的邻近距离阈值确定两个空间实例的邻近关系会造成邻近关系的缺失；另外，在定义模式中特征贡献度和影响度时也没有考虑到贡献和影响程度的模糊性。 基于以上思考，本文将实例的邻近关系作为模糊概念定义了模糊邻近关系，基于此定义了实例的模糊行实例贡献度、实例的模式贡献度、模糊影响度和模糊影响比等重要概念，提出基于模糊邻近关系的含主导特征的空间并置模式挖掘问题。并针对以下两方面的挑战：1) 如何将模糊邻近关系引入到空间并置模式中并度量特征间主导关系；2) 如何基于模糊邻近关系提出高效地挖掘含有主导特征的空间并置模式算法，进行研究。主要贡献包括： 1) 基于模糊集理论给出模糊邻近关系的定义，分析所给出的模糊邻近关系具有的性质。 2) 定义实例的模糊贡献度以度量实例在模式中的贡献程度，并基于此定义模糊影响度和模糊影响比以度量特征在模式中的影响(主导)程度。 3) 设计了含主导特征的空间并置模式挖掘算法DFMAFPR和优化算法DFMAFPR-Improved，并在合成数据集和真实数据集上进行大量的实验，验证算法的有效性。
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user: 2. 相关工作 空间并置模式挖掘在Huang [ 8 ] 等人的文献中针对确定数据提出了一个基于完全连接的经典算法(称为join-based算法)。为提高挖掘效率，各种改进算法如基于星型邻居物化的Join-less算法 [ 9 ]、基于前缀树物化的CPI-tree算法 [ 10 ] 和iCPI-tree算法 [ 11 ]、基于有序团物化的order-clique-based算法 [ 12 ] 等相继被提出。针对不确定数据，Wang等提出了概率频繁空间并置模式挖掘算法 [ 13 ] [ 14 ]，区间数据上的空间并置模式挖掘算法 [ 15 ]。针对模糊数据，文献 [ 16 ] 提出了模糊参与率和模糊参与度概念，设计了有效的模糊空间并置模式挖掘算法；文献 [ 17 ] 通过将模糊理论和密度峰值聚类算法相结合，通过聚类对空间数据进行分类，并采用模糊团的概念挖掘并置模式；文献 [ 18 ] 基于模糊理论定义了特征邻近度并采用模糊聚类算法挖掘并置模式。针对带约束的空间数据，文献 [ 19 ] 提出了最大参与率概念并设计了maxPrune算法挖掘带有稀有特征的并置模式；文献 [ 20 ] 针对maxPrune算法的问题提出了最小加权参与率更有效地挖掘带稀有特征的并置模式。针对含主导特征的空间并置模式挖掘问题，文献 [ 21 ] 通过计算模式特征在频繁模式及其子模式的特征参与率变化来判断特征在模式中的影响程度 [ 22 ]，并根据模式中特征之间的影响度差异定义了特征差异度作为特征在模式中的主导程度的度量指标来识别含主导特征的co-location模式及其主导特征。然而，现有的主导特征模式挖掘算法没有考虑到空间邻近关系的模糊性 [ 23 ]，主导特征模式在挖掘实际交通中交通堵塞问题 [ 24 ] 时会造成邻近关系的缺失 [ 25 ]，在计算频繁并置模式时会丢失一些有价值的模式，继而在挖掘主导特征时挖掘不到一些有参考价值的特征。 本文在传统并置模式主导特征挖掘方法基础上，考虑空间特征实例间的模糊邻近关系，研究了基于模糊邻近关系的含主导特征并置模式挖掘问题。
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user: 3. 挖掘算法 本节给出了挖掘含主导特征的空间并置模式的基本算法DFMAFPR和优化算法DFMAFPR-Improved。 3.1. DFMAFPR算法 根据用户给定的邻近度阈值α和最小影响比阈值min_fir，首先挖掘出所有模糊频繁的并置模式，计算特征的模糊损失率和模式的模糊损失度，最后通过特征间的模糊影响比挖掘出含有主导特征的频繁并置模式。具体见算法1： 算法1. DFMAFPR 第1、2行根据给定模糊邻近关系的隶属函数，使用网格划分技术，计算空间数据集的模糊邻近关系，获取满足邻近度阈值a的模糊邻近对，并生成模糊星型邻居集。第3~5行生成k阶候选模式集，第6~7行计算候选模式的模糊参与度。对于满足模糊参与度阈值的模式，第8~11行计算该模式的k − 1阶子模式集合计算模糊损失度并得到每个特征的模糊影响度。第12~15行取出模式中所有特征的特征模糊影响度，并计算模式中两两特征模糊影响度的特征模糊影响比是否满足特征模糊影响比阈值min_fir，将满足阈值的特征o i 放入主导特征集合DF_set(c)。第17~19行存储DFCP及其主导特征集集合中。第4~22行被重复执行，用于逐阶输出所有DFCP及其主导特征集。 算法1分析：DFMAFPR算法的时间复杂度分析可以分为四个部分，由于DFMAFPR算法是由Joinless算法改进得到，所以前三个部分和Joinless相似，第一部分复杂度为T f_star_neib ，区别于Joinless进一步将实例距离模糊化后转化为邻近度。第二部分复杂度是T(2)生成二阶频繁模式消耗的时间，第三部分复杂 度是 ∑ k = 2 h T ( k ) ，表示生成高阶频繁模式消耗的时间，其中h表示迭代时co-location模式的最高阶数。第四 部分复杂度是T DF_set ，表示在频繁模式中挖掘主导特征消耗的时间。由于DFMAFPR算法考虑了实例间的邻近程度，在生成相同数量的候选co-location模式情况下，时间复杂度比Joinless算法更高一些。相比于同样改进Joinless算法后的主导特征模式挖掘算法ADFSPTCM [ 21 ]，本文所提出的DFMAFPR算法复杂度也会更高一些，当相关参数一致的情况下DFMAFPR算法挖掘出的主导特征模式比ADFSPTCM算法更有价值。 3.2. 优化算法DFMAFPR-Improved 该算法是在算法1基础上进一步优化主导特征的挖掘过程，在筛选出的频繁模式中计算最大特征影响度和最小特征影响度后，计算最大特征影响比，当最大特征影响比满足给定阈值时，保留该频繁模式进行主导特征挖掘计算，可以在计算特征影响比之前对频繁模式进行剪枝，进一步提高挖掘效率。 算法2. DFMAFPR-Improved 第1行判断初始频繁并置模式集合非空；第2行取模式中最小特征模糊影响度和最大特征模糊影响度；第3行计算最大特征模糊影响比并验证是否满足最大特征模糊影响比阈值；第4行将满足阈值的频繁并置模式放入集合。 算法2分析：根据相关定义，在含主导特征的并置模式挖掘过程中，对于一个模糊频繁并置模式c k 需要计算所有特征两两之间的特征影响比，直至确认该模式中没有任何一对特征满足特征影响比阈值，才认为不含主导特征。DFMAFPR-Improved为了优化挖掘过程，提取模式中最大特征模糊影响度和最小特征模糊影响度来判断模式中是否含有主导特征，通过k次比较完成。即这一阶段的计算复杂度仅为模式长度k，该过程大大加速了挖掘速度。所以DFMAFPR-Improved的时间复杂度在第四部分大大减少了计算时间。
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user: 5. 总结 主导关系体现的是中心事物对周边事物的吸引力或者周边事物对中心事物的依赖性，本文基于模糊空间实例邻近关系，研究空间频繁并置模式的主导特征挖掘，以更好地揭示空间特征间的主导关系。首先，本文在模糊邻近关系的基础上，给出实例对模糊行实例、模式的贡献、模糊参与率和模糊参与度等相关定义，并通过特征影响比指标度量特征的主导性。然后，提出了有效的含主导特征模式挖掘算法。最后，通过在合成数据集和真实数据集上的大量实验验证了本文所提算法能够挖掘出更多更有价值的含主导特征的并置模式。在未来的研究中，我们将设计高效的剪枝策略和挖掘方法，进一步提高算法的挖掘效率。
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user: 摘要 本研究采用一个赌博决策范式，同时采用事件相关脑电技术，探究在为自己决策和为他人决策两种情境下，个体在行为和神经基础上的差异，重点探究两种情境引起的损失厌恶效应的差异。结果发现：1) 在反应阶段，被试在两种决策情境下的风险偏好和反应时均不存在差异，选项“NO”比“YES”诱发更大的P3波幅。2) 在反馈阶段，为自己决策情境下诱发的FRN波幅大于为他人决策情境，损失诱发的FRN波幅显著大于收益。结论如下：1) 个体对损失的反馈更敏感。2) 当前一个试次的反馈是损失时，被试在下一个试次中更倾向于寻求风险，这可能是陷入了“赌徒谬误”。3) 研究结果部分验证了“有限理性”的观点、调节焦FRN的强化学习理论和情绪动机假说。
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user: 1. 引言 1.1. 自我–他人决策 在日常生活中，特别是在经济活动当中，我们总是要面临各种决策，比如投资、购物等。很多时候我们不仅要为自己做决策，还要为他人做决策。在关于自我–他人决策的研究中，研究者们将为自己决策和为他人决策两者间的差异称为自我–他人决策差异(刘翠翠等，2013)。 随着决策心理学领域研究的深入，关于自我–他人决策的研究也得到了越来越多的关注。很多研究都表明在为自己决策和为他人决策这两种不同的情境下，个体在决策偏好上存在差异。前人研究都是从行为上考察个体在这两种决策情境下的风险偏好，且研究结果不尽相同。有些研究发现个体在为自己决策的情境中比在为他人决策的情境中更冒险，例如，刘永芳(刘永芳等，2010)等人的研究以及Dore (Dore et al.， 2014)等人的研究都表明个体在为他人决策的情境中比在为自己决策的情境中表现得更加风险规避。但也有些研究得到相反的结果，例如，Stone等人的研究发现，在做出异性交友决策时，个体在为他人决策的情境中比在为自己决策的情境中更冒险(Stone et al.， 2013)；Beisswanger等人的研究表明，当事件对生活造成的潜在影响较小时，个体在为自己决策的情境中比在为他人决策的情境中更喜欢规避风险(Beisswanger et al.， 2003)；Hibbing和Alford等人的研究表明，在政治选举的决策中，个体在为他人做决策的情境中比在为自己做决策的情境中要更加谨慎(Hibbing & Alford， 2005)。此外，还有研究表明，个体的自尊水平可能是调节自我–他人决策差异的重要因素，具体表现为自我–他人决策的差异只产生于低自尊的个体中，而不存在于高自尊的个体中(段婧等，2012)。 目前关于自我–他人决策的差异的产生原因，主要有三种理论假说来阐释。第一种是调节聚焦理论(Higgins， 1987)。按照该理论，我们可以将个体分为促进聚焦个体和防御聚焦个体。促进聚焦个体往往关注理想自己(理想、抱负)，将目标看作抱负，致力于完成目标，对积极结果的出现和消失敏感；防御聚焦个体往往关注应该自我(责任、义务)，将目标状态看作一种责任，致力于维持现状，对消极结果的出现和消失敏感(Crowe & Higgins， 1997)。从行为策略的使用方面来说，促进聚焦个体往往更冒险，而防御聚焦个体则比较谨慎。第二种是动机假设。该理论认为个体在达到某一目标的过程中会面对很多的决策，而在选择的时候动机也会对个体的决策行为有影响。第三种为心理距离假设。该理论认为个体在在为他人决策的情境中，会受到个体与他人的心理距离(个体对自己与他人关系的亲近程度的主观评估)的影响，表现为相比于在为自己决策的情境中，个体在为他人决策的情境中的心理距离会更大，责任感也会更低。 关于自我–他人决策研究中“他人”如何操纵，以往研究有两种操纵方式：一种是采用具体和笼统他人(Stone & Allgaier， 2008)，另一种是采用熟悉和陌生他人来区分自我和他人的亲密程度(Hibbing & Alford， 2005)。这两种方法主要是依据表面社会关系的远近来操纵社会距离，即根据被试对自我与他人的社会距离的简单的主观判断进行评定。以往研究通常是以指导语的形式操纵决策对象，例如，让被试想象自己要为一个“他人”做决策，并让被试写下这个“他人”的具体名字(Pollai & Kirchler， 2012)，也有研究是在实验现场给被试指定一个对象，告诉被试其即将要为身边的这个人做决策(Jonas & Frey， 2003)。为了进一步提高“他人”操纵的有效性，之后有研究者采用了“关系亲近性量表”等心理测量工具直接测量被试所感知到的自己与他人的社会距离(赵秋荻等，2013)。 1.2. 损失厌恶 损失厌恶是前景理论中的重要假设，意思是指，由等量的损失引起的心理感受约为2倍收益的心理感受(Kahneman & Tversky， 1979)。个体的决策行为是有限理性的，且往往会受到情绪因素的影响，而损失厌恶效应的产生则是因为情绪因素在个体决策过程中占了主导地位，从而使得个体在不确定性的决策情境中对损失比对收益更加敏感(王堂生，王志光，2013)。 一些较早的研究主要集中于探究损失厌恶效应对个体经济行为决策的影响，近年来的研究主要是对其产生的原因进行探讨。有研究者认为，损失厌恶是人与生俱来的一种心理特性，例如，Harbaug等人通过让5~10岁的儿童被试完成一个交易任务，结果发现在交易过程中这些儿童也产生了损失厌恶效应，这表明损失厌恶效应的产生与年龄、阅历等发展性因素并无明显相关(Harbaugh， Krause， & Berry， 2001)。此外，有研究者探究了自我–他人决策的损失厌恶效应的差异，例如，Andersson等人发现相比在为自己做决策的情境中，在为他人做决策的情境中个体表现出来的损失的厌恶程度要更低，而当研究者把实验任务中的损失结果撤销时，结果显示先前发现的自我–他人决策之间的差异消失了(Andersson et al.， 2013)。 近年来，研究者们开始采用认知神经科学的方法去探究损失厌恶的潜在机制，但研究结果仍存在一些分歧。Tom等人(2007)采用fMRI技术探究了损失厌恶效应的内在机制，他们让被试在若干个输赢概率相同(均为50%)的数值组合之间做选择，结果发现，面对赌博任务中的收益和损失时，纹状体和腹内侧前额叶皮层被激活，而且损失对这两个脑区的激活程度大于收益(Breiter et al.， 2001)。Gehring和Willoughby使用事件相关脑电位技术对损失厌恶的产生机制进行了研究。他们设计了一个赌博任务，要求被试在“5”和“25”两个选项中做出选择，待被试选择做出选择后，再将结果反馈给被试，结果发现损失的反馈比收益的反馈诱发了更大的反馈相关负波(Gehring & Willoughby， 2002) 。但是，与之相反的是，Henning Gibbons等人采用与Gehring等相同的赌博任务，结果却发现收益的反馈相比损失的反馈诱发了更大的反馈相关负波(Hibbing & Alford， 2005)。 1.3. 决策相关的ERPs成分 决策的反应阶段和反馈阶段分别有相应的脑电成分。 在反应阶段，最具代表性的成分是与决策动机与认知冲突有关的P3成分。个体在做决策时，会权衡不同的选择，这些选择会让个体产生认知冲突。P3是一个300~600 ms的正波。一方面，P3波幅越大，表明决策的冲突越大，反之则越小；另一方面，P3波幅越大，决策动机就越大，反之则越小(Bekker et al.， 2005)。因此，P3成分的波幅既可以反映决策冲突，也可以表征决策动机。 反馈阶段最具代表性的成分是反馈相关负波(FRN)。先前研究认为，FRN成分是人脑加工反馈刺激最重要的成分，它是由负性反馈刺激引起的，如行为误差或损失。在风险决策领域，以往的研究表明FRN成分是由损失行为或者损失结果引发的，与损失密切相关。 综述，以往关于自我–他人决策的差异及其潜在机制的研究主要集中在决策的反馈阶段，特别是由反馈引起的损失厌恶效应，而很少有研究关注反应阶段，并且目前关于自我–他人决策的损失厌恶的认知神经机制的研究几乎是空白的。而从已有行为实验研究发现，个体在为自己决策的情境中与在为他人决策的情境中所产生的损失厌恶效应是存在差异的，那么其内在神经机制是否也存在差异呢？这种损失厌恶在刺激、反应和反馈三个阶段是否也分别存在差异呢？这是本研究想要探讨的问题。
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user: 2. 研究内容和方法 2.1. 研究内容 探究被试在为自己做决策的情境下和在为他人做决策的情境下产生的损失厌恶效应是否在行为表现和神经机制上存在显著差异，并分成反应阶段和反馈阶段来进行更细化的探究。 2.2. 研究方法 2.2.1. 实验设计 本实验属于单因素被试内设计，自变量是决策情境，有两种不同的水平，一种是为自己做决策的情境，另一种是为他人做决策的情境。因变量是被试在反应阶段的反应时和正确率，以及在反应阶段和反馈阶段中的诱发的脑电成分的波幅。 2.2.2. 被试 本研究的被试我在校大学生。本研究共采用26名被试(均为女性，平均年龄 = 20.23 ± 1.24)。所有被试视力或矫正视力正常。实验前被试签署知情同意书，实验结束后给予被试一定的报酬。 2.2.3. 实验材料 实验采用BP脑电采集系统，其中包括3台用于脑电实验的电脑实验(分别用于行为数据采集、脑电数据采集和给被试呈现刺激材料)，1台数字放大器以及电极帽，实验程序由E-prime2.0编制而成。 2.2.4. 实验程序 被试需要先后在两种决策情境下完成实验任务，一种是为自己做决策的情境，另一种是为他人做决策的情境，实验顺序进行平衡。其中，在为他人做决策的情境中，主试让两个被试在一个房间同时进行实验，被试被告知他们即将要为对方做决策，并且他们最终赢得的积分与对方的利益直接相关，而与自己的利益无关。被试在两种决策情境下完成的实验任务完全一致，实验流程如下。 首先，屏幕中间会有一个500 ms的“+”注视点，接着是一个500~800 ms空屏，之后依次呈现3种可能结果(呈现的顺序随机)：收益、损失和零收益零损失(其中每个试次中的收益和损失的组合是事先设置好的，收益比在2:1上下浮动)，每个可能结果呈现时间为1500 ms，接着屏幕左右两边会呈现“Yes”和“No”两个选项，“Yes”和“No”的位置左右随机，被试被告知他需要在这个界面做出赌博与否的选择，如果选择“Yes”，代表他愿意参与赌博，如果选择“No”，则代表他不愿意参与赌博。在被试做出选择后会出现一个1000 ms的结果反馈。如果被试选择“No”，则反馈结果为：“+0”(表示零收益零损失)；如果被试选择“Yes”，则反馈结果可能为“+x”(表示收益)或者“−x”(表示损失)，反馈呈现结束后，一个试次结束。实验共4个组块，每个组块各有25个试次，共100个试次。被试每完成一个组块，休息1分钟后再继续完成实验。具体实验流程如图1和图2所示。 在正式实验前，被试需要先进行练习，以熟悉实验流程。 图1. 被试选择参与赌博时的流程图 图2. 被试拒绝参与赌博时的流程图 2.3. 数据记录和处理 2.3.1. 数据记录 用64导Brain Products脑电记录系统进行记录，采用国际脑电图学会标定的10~20电极导联定位标准，所有电极的电阻都被降至10 kΩ以下。 2.3.2. 数据处理 采用Matlab的eeglab工具箱和SPSS20.0进行数据处理。脑电数据预处理采用基于MATLAB的eeglab工具箱，首先对数据做下采样和滤波处理，下采样频率为256 Hz，滤波带通为0.1~40 Hz。之后对连续的EEG数据进行分段处理，以刺激呈现为零点，epoch时间段为−200~1000 ms，以刺激呈现前200 ms为基线。对坏导进行插值处理后对数据进行全脑平均重参考，重参考采用全脑平均的方法。采用ICA自动去除眼动伪迹，之后通过人工检查去除仍有明显伪迹的epoch。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 行为结果 3.1.1. 反应阶段 在反应阶段，以被试在前一个试次中经历了损失的反馈后，在下一个试次中还继续参与赌博或者拒绝继续参与赌博的次数除以总选择次数所得到的风险选择比率作为面对损失后风险偏好程度的指标。对在两种决策情境中(为自己决策/为他人决策)，被试在下一个试次中的风险选择比率进行配对样本T检验。结果发现，无论是在为自己决策的情境中还是在他人决策的情境中，被试在经历了损失之后，在下一个试次中仍然选择继续参与赌博的比率都显著高于拒绝继续参与赌博的比率，见表1，图3。 在反应时上，对两种决策情境进行配对样本T检验，结果发现，被试在为自己决策的情境下的选择反应时(M = 634.51， SD = 296.59)与在为他人决策的情境下的选择反应时(M = 616.89， SD = 186.50)不存在显著差异，t = 0.33，p = 0.74。 Table 1 The risk-taking ratio on the next trial after receiving the feedback of los 决策情境 风险选择的比率 M SD t 为自己决策 参与赌博的比率 0.66 0.17 −4.81*** 拒绝赌博的比率 0.34 0.17 为他人决策 参与赌博的比率 0.67 0.19 −4.55*** 拒绝赌博的比率 0.33 0.19 表1. 在经历了损失后在下一个试次中的风险选择比率 注：*p < 0.05，**p < 0.01，***p < 0.001。 图3. 反应阶段选择参与赌博的风险选择比率 3.2. 脑电结果 3.2.1. 反应阶段 对于P3成分，结合前人研究和本研究中实际观察到的脑电波形图，选取(P5， P6， Pz， P7， P8， CP5， CPz， CP6， O1， Oz， O2) 11个电极点进行统计分析，时间窗为340~530 ms，对平均波幅进行2 (决策情境：为自己决策、为他人决策) × 2 (选择：YES、NO)重复测量方差分析。结果发现，决策情境的主效应不显著，F = 2.84，p = 0.106。选择的主效应显著，F = 5.65，p = 0.027。选择和决策情境的交互作用不显著，F = 0.19，p = 0.67，见图4。 图4. 反应阶段Oz电极点的P3波形图 3.2.2. 反馈阶段 对于FRN成分，结果前人研究及在本研究中实际观察到的波形图，选取(C1， Cz， C2， CP1， CPz， CP2) 5个电极点进行统计分析，时间窗为250~300 ms，对平均波幅进行2 (决策情境：为自己决策、为他人决策) × 2 (效价：收益、损失)重复测量方差分析。结果发现：决策情境的主效应显著，F = 8.417，p = 0.01，经过Scheffe检验发现：在为自己做决策的情境下诱发的FRN效应(M = 4.75， SD = 0.60)显著大于为他人决策的情境(M = 3.82， SD = 0.63)；效价的主效应显著，F = 44，p < 0.001；效价和决策情境的交互作用不显著，F = 0.61，p = 0.551，见图5。 图5. 反馈阶段Cz电极点的FRN平均波幅
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user: 4. 讨论 4.1. 行为结果讨论 在反应阶段，在风险选择比率和反应时上，为自己决策和为他人决策这两种情境之间并没有显著差异，这表明无论是为自我做决策，还是为他人做决策，被试都比较倾向于冒险，即当上一个试次得到损失的反馈时，被试在下一个试次中会表现得更加冒险，这可能是因为被试在决策过程中都陷入了赌徒谬误(蒋多，徐富明，2015)里。被试在前一次赌博中得到损失的反馈之后，认为之后不会总是输，所以会倾向于继续选择冒险，想通过短时的风险寻求来弥补先前的损失。这也在一定程度上验证了卡尼曼和特沃斯提出的“前景理论”中“决策是非完全理性的”的观点(Kahneman & Tversky， 1979)，在本研究中被试表现出较多的不理性决策，尽管被试知道每一次赌博决策任务都是相互独立的，每一次输赢的概率都是50%，但是在面对不同效价的反馈之后，在下次赌博决策任务中还是会出现不同的冒险行为或损失厌恶行为。 4.2. 脑电结果讨论 在刺激阶段，对于N2，决策情境、效价的主效应均不显著。以往的研究表明，当实验任务引起视觉注意时会诱发N2 (Folstein & Van， 2008)，但本研究的结果并没有验证这一点。本研究的结果表明，不同效价、不同决策情境所激活的注意过程在刺激阶段是相同的。 在反应阶段，决策情境的主效应不显著，选择的主效应显著。以往的研究表明，P3波形反映决策的冲突加工(Campanella et al.， 2002)。在本研究中，被试在面对选项“YES”时，心里清楚如果选择参与赌博，输赢的概率都是50%，结果是随机的，是自己无法操控的，但在面对选项“NO”时，这个选项对于被试来说这可以是由其操控的，如果他选择拒绝参与赌博，对他来说等于自愿选择了“零收益和零损失”的反馈，同时也失去了获得收益的机会。从这一点来看，相比于“YES”选项，被试对“NO”选项有情绪情感的卷入，决策动机也更强，因此也相应地产生了更大的决策冲突。 在反馈阶段，决策情境的主效应显著，表现为为自己决策的情境诱发的FRN效应显著大于为他人决策的情境，效价的主效应显著。目前关于自我–他人决策差异的理论解释主要有调节聚焦学说、动机假设和心理距离假设等(前文已提过)。关于FRN的解释主要有强化学习理论和情绪动机理论。FRN体现了认知加工过程本身还是对认知过程的情绪评估是强化学习理论和情绪动机假说争议的核心。对于本研究结果的解释，需要综合这几种理论。 一方面，FRN强化学习理论认为强化学习信号从基底神经节通过中脑多巴胺系统传递到ACC(前扣带回)。这种强化学习信号被ACC用于调整当前认知加工和行为反应。FRN的幅值变化反映了ACC的认知加工过程。中脑多巴胺信号在ACC中的作用决定了FRN的波形和波幅。当大脑监控系统发现目前的结果比预期的差，FRN将产生更大的效应量(Holroyd & Coles， 2002)。个体在接受上一个试次的反馈后，通过不断地调整决策策略而产生相应的学习行为，从而对当前行为进行监控和调节，以此来优化和改善之后的任务执行，以达到个体的预期。在本研究中，无论是在为自己决策的情境中还是在为他人决策的情境中，当被试面对损失的反馈时产生的FRN效应都大于面对收益与零收益零损失的反馈时产生的FRN效应。一般来说，当被试选择参与赌博时，其对结果的预期自然是好的，但又清楚结果的不确定性，当得到收益的反馈时，结果符合预期，当得到损失的反馈时，结果背离预期，根据强化学习理论，此时的损失反馈比收益反馈产生了更大的FRN效应；被试选择拒绝参与赌博时，零收益零损失的反馈已经是一个确定的结果了，也就不存在好或者坏的预期了，所以零收益零损失产生的FRN效应最小。另一方面，本研究发现无论是在为自己决策的情境中还是在为他人决策的情境中，被试在前一个试次中收到了损失的反馈之后，其在下一个试次中还是会更倾向于冒险，选择继续参与赌博，而强化学习理论认为个体会根据先前反馈不断调整、优化自己的行为，而这项研究中，被试的表现没有反映这一点，故这个理论无法解释为什么被试在遭受损失后更加倾向于风险寻求。 另一方面，FRN情绪动机假说认为FRN反映了对负面反馈所引起的情绪动机意义的快速评估。该假说认为ACC的活动并非是对行为结果的评价，而是对行为结果所引起的情绪动机的评价，该评价和被试的动机紧密相关，也就是反馈结果的性质决定着被试的动机和情感的卷入程度，损失会比收益更能激发被试的负性情感，这是对反馈结果本身所带来的情绪和动机的一种早期评价机制，而且通过这种评价来调整个体的在今后的行为，这种评价机制发生在ACC。个体在接受到负性反馈所产生的情绪体验大于在正性反馈条件下的体验，这就说明FRN是对于负性反馈情绪动机性的评价(Gehring & Willoughby， 2002)。有研究显示，个人责任感与ACC活动有很大关联，ACC的活动可能会受到个人责任感的影响(Li et al.， 2010)。那么较高的个人责任感可能会让个体产生更强的由负性反馈带来的负性情绪，从而产生更强的动机，使他们在任务中获胜。从实验结果来看，个体在为自己决策的情境中比在为他人决策的情境中产生更大的FRN效应，这可能是因为：在为自己做决策时，最后的收益与其自身利益相关，而在为他人做决策时，最后的收益与“他人”直接相关，而与其自身利益无关。从本研究的结果来看，相对于为他人做决策，被试在为自己做决策时可能产生了更强的个人责任感，对赌博的心理感受也会增强，故在面对损失的反馈时，为自己做决策会导致更多的负性情感。而且，无论是为自己决策还是为他人决策，被试面对损失的反馈时比面对收益的反馈时产生的FRN效应更大，面对零收益零损失时产生的FRN效应最小。另外，也可以用调节聚焦理论、动机假设和心理距离假设来解释。相对于与自己本身，个体与他人的心理距离较远，那么责任感也相应减弱，动机也会减弱，可能会诱发促进聚焦，从而导致自我-他人决策差异增强。
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user: 5. 研究不足与展望 首先，本研究只选取女性被试，未考察决策的性别差异，而且本研究选取的都是同性别的被试对，未来的研究可加入男性被试，一方面可以考察决策的损失厌恶效应的性别差异，另一方面可以考察同性被试对和异性被试对的决策在损失厌恶效应上的差异。 其次，本研究选取的被试对之间都是陌生人的关系，在选取被试上对两个被试之间的人际关系的亲密程度还未进行分层，未来的研究可以更多地操纵被试对的亲密程度，以比较不同层次亲密程度的被试对之间是否存在决策的损失厌恶效应差异。 最后，本研究在选取被试时未考虑人格特质因素的影响，未来的研究应考察某些人格特质(比如自尊)是否会对自我–他人决策的损失厌恶效应的差异起到调节作用。
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user: 摘要 本文采用邻近算法、决策树、支持向量机三种分类方法对胎心宫缩监数据(CTG)进行分类分析，得出每种方法的分类结果，并就每种方法的准确率、误判率进行判别。通过研究表明，决策树可以对实际数据进行很好的分类。
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user: 1. 绪论 随着互联网计算机技术的飞速发展，人们逐步陷入了一个“数据丰富，处理苦难”的尴尬地步。如何从海量数据中挖掘出有用的信息，并进行分类分析得出想要的信息已经越来越成为专家学者关注的课题。因此，基于机器学习的数据挖掘方法已经成为当前研究的热门话题。常用的几种方法有KNN算法、决策树、支持向量机，它们大量应用到生活、教育、医疗等各个方面。医疗资源短缺是现阶段医疗领域中突出的问题，疾病被正确诊断的有效率是人们所关心的问题。但是一名合格的医生培养需要大量的时间、金钱的投入，因此，利用机器诊断疾病成为专家学者研究的方向。目前，已经有很多疾病，例如冠心病、癌症、哮喘等，有了系统的研究，但是基于胎心宫缩监(cardiotocography， CTG)的研究相对落后。 Haritopoulos M等 [ 1 ] 提出了处理CTG信号最常见的步骤，并研究了过去十年的胎心率分析的特征提取方法，一些特征分类方法的也被提出，以供进一步的研究。Chamidah N [ 2 ] 通过使用K-Means方法对UCI中的CTG数据进行选择，将从原始特征中提取出来的7个抽象特征利用SVM模型进行分类，达到了较高的准确率。聂磊 [ 3 ] 利用机器学习的若干办法研究了胎儿窘迫临床数据，从数据中提取计算机能够识别的病理特征，针对病理特征建立模型并进行准确分类，得到了比较好的分类效果。刘志康 [ 4 ] 将胎儿监护的CTG信号数字化，针对不同强度的宫缩信号进行自动分类，在CTG胎儿智能监护方面提供了理论支持和技术基础。 本文所感兴趣的是使用邻近算法、决策树、支持向量机三种分类方法对胎心宫缩监数据(CTG)分别进行分类分析。
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user: 2. 相关理论 2.1. 邻近分类 邻近分类是一种非参数学习的方法，它是把具有相似属性的事物划分为一类，即“物以类聚，人以群分”，其主要步骤在于计算距离以及k的数值确定。这里的距离不仅仅包含传统的距离，还包含两个案例之间的相似性。常用的距离为欧氏距离： dist ( p ， q ) = ( p 1 − q 1 ) 2 + ( p 2 − q 2 ) 2 + ⋯ + ( p n − q n ) 2 其中，p、q是两个案例， p n ， q n 是案例p、q的第n个特征的值。k值的选取往往在3~10之间。一种做法是设置k 2 等于训练集中的事件数目，另一种做法是各种测试数据测试多个k值，选择一个分类效果最好的k值。 2.2. 决策树分类 决策树是基于特征的值把数据分解成很多较小的子集，这些子集的元素都是相似的，因此，决策树的核心思想就是分而治之。决策树的难点在于如何进行分割，熵常被用来度量纯度，以此来确定分割的标准，用信息增益来决定根据那个特征进行分割，信息增益越高，表明分割以后的分区越平衡。 2.3. 支持向量机 20世纪90年代初，Vapnik等人 [ 5 ] 基于统计学习理论提出了一种新的机器学习方法——支持向量机。为了确保学习机器的实际风险达到最小，以结构风险最小化准则为理论基础，合适的函数子集和判别函数可以用该准则选择，从而保证了得到误差很小的分类器。核函数的确定是支持向量机的核心，对于不同的支持向量，它们满足Mercer条件的核函数也不同，不同类型的算法就由此产生。
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user: 3. 实例分析 本文选择胎心宫缩监数据集作为数据源 [ 6 ]，它来源于Frank and Asuncion (2010)。该数据集包含了2126个观测值以及23个变量，其中，前20个变量为定量变量，后3个变量分类变量；前22个变量为自变量，后一个变量为因变量，它是一个分类变量，也就是本文所感兴趣的变量，将它的三个水平数值化：1代表正常，2代表疑似，3代表病态，它们分别有1655，295，176个观测数据。本文将使用精确度、十折交叉验证的平均误差率和Kappa统计量的值来评估分类方法的好坏。 3.1. 邻近分类法 在读取数据之后，将 NSP变量重新编码为normal，uncertain，disease。初步分析原始数据，发现有77.8%的胎儿是正常的，有13.9%的胎儿疑似不正常，只有8.3%的胎儿被认为是病态的。 将这些特征进行min-max标准化后，选取数据的80%作为数据的训练集，20%的数据作为测试集，也即是有1701个训练的样本，425个测试的数据。本文选取的k的值为6，并利用测试数据集合进行预测，得到的结果汇入一个交叉表中，见下图1： 图1. 邻近分类结果图 在图1中，第一列代表原始测试集数据之中每个胎儿的分类情况，第一行代表预测测试集的每个胎儿的分类情况。有4个胎儿是正常的，但是被判定为病态，有27个是病态的被判定为正常的，这个方向上的错误可能会产生极其严重的后果。主对角线代表预测结果与实际结果一致的情况，有281个被判定为正常，2个被判定为疑似，50个被判定为病态，正确的判断率为82.9%。通过十折交叉验证后，得到其平均误差率为0.3791054。此外，计算其Kappa统计量的值为： 0.664 + 0.09 + 0.115 − 0.732 × 0.198 − 0.146 × 0.012 − 0.122 × 0.191 1 − 0.732 × 0.198 − 0.146 × 0.012 − 0.122 × 0.191 = 0.842 3.2. 决策树分类 同样的，这里选取80%的数据作为训练集，20%的数据作为测试集，树的大小为13，如图2。 图2. 决策树 图2仅仅显示了决策树的前几个分支，括号中的数字表示符合该决策准则的案例数量以及根据该决策不正确分类的案例的数量。如果CLASS大于7的条件下，如果小于等于9，那么就判断为患病，(95/1)表示有95个案例符合该决策树的条件，有一个被错误地归类为不患病；如果大于9，则判定为疑似，且有197个案例符合此条件，只有一个被错误判断。 图3. 决策树的混淆矩阵 从图3中得出，模型对1701个训练子集分类，有12个被错误分类，错误率为0.7%。共有6个正常地被错误判定为疑似，4个疑似被错误判定为正常，1个疑似被错误判定为患病，1个患病地被错误判定为疑似。利用训练集的数据模型来预测测试集的分类结果，如图4所示。 在425个测试结果中，我们的模型正确的预测了328个为正常，4个为疑似，81个为病态，模型的准确率为97.18%。该模型错误地把11个正常为判定为疑似、1个疑似的判定为正常，但是这并没有产生十分严重地错误。总的来说，该模型比较好的对数据进行了分类。通过十折交叉验证后，得到其平均误差率为0.0146011。此外，计算其Kappa统计量的值为 0.772 + 0.009 + 0.191 − 0.798 × 0.774 − 0.012 × 0.035 − 0.191 × 0.191 1 − 0.798 × 0.774 − 0.012 × 0.035 − 0.191 × 0.191 = 0.919 图4. 决策树分类情况 3.3. SVM分类法 这里的训练集和测试集与决策树的训练集和测试集一样，使用的核函数为高斯径向核函数。将得到的测试数据的预测值与其真实值进行对比，得到如下图5结果： 图5. SVM分类结果 从图5看出，425个预测结果中，有338个被正确判定为正常，4个被正确判定为疑似，有48个被正确判定为病态，正确判定率为91.29%。有33个病态的被判定为正常的，有1个疑似的被判定为正常，1个正常的被判定为疑似。通过十折交叉验证后，得到其平均误差率为0.01552904。计算其Kappa统计量的值为 0.795 + 0.009 + 0.108 − 0.798 × 0.88 − 0.012 × 0.012 − 0.191 × 0.108 1 − 0.798 × 0.88 − 0.012 × 0.012 − 0.191 × 0.108 = 0.680
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user: 4. 结论 通过以上三种方法对CGT数据的研究表明，我们可以得到下表1： Table 1 The evaluation of the three classification method 聚类方法 准确率 平均误差率 Kappa统计量 邻近算法 82.9% 0.3791 0.842 决策树 97.18% 0.0141 0.919 支持向量机 91.29% 0.0155 0.680 表1. 三个分类方法的好坏评判标准 从表1可以看出，准确率最高的是决策树分类的方法，为97.18%，其次是支持向量机，准确率为91.29%，最低的是邻近分类法，仅为82.9%。经过十折交叉验证后，得到邻近算法的平均误差率为0.3791，决策树的为0.0141，支持向量机的为0.0155。它们的Kappa统计量的值分别为：0.842，0.919，0.680。因此总的来说，决策树的准确率最高，平均误差率最低，kappa统计量的值表现出很好的一致性，在实际中我们应推荐使用决策树的分类方法。
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user: 摘要 跨站脚本(XSS)攻击多次位列OWASP (开放Web应用安全项目) Top10漏洞列表，是Web客户端面临的最严重的安全危害之一，为有效防御XSS攻击，本文提出了客户端和服务端相结合的XSS攻击防护方法。在客户端，首先判断输入是否为编码后的文本，如果是编码后的文本内容则解码后进行黑名单过滤，如果是未编码的，则直接过滤；在服务端采取强制输出格式的方法对输出到页面的内容进行格式限制，以此防御未知攻击载荷的XSS攻击。此外，通过搭建本地测试环境WAMP (Windows + Apache + Mysql + PHP)，对XSS攻击过程进行模拟研究，并对本文提出的防护方法进行验证。实验的结果表明，本文提出的XSS防护方法能够有效合理地防御XSS攻击。