DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 外伸欧拉梁动力学方程 图1所示为一轴向运动的各向同性矩形截面梁，右端自由，末端附有一个非线性能量阱吸振器，左侧可以在 x 轴方向上自由伸缩。梁的初始长度为 l 0 ，厚度为 h ，宽度为 b 。建立如图所示的直角坐标系， ω 0 ( x ( t ) ， t ) 为梁的中面横向位移，即沿 z 轴正方向位移，梁的瞬时长度 l ( t ) 为 l ( t ) = l 0 + ∫ 0 t d l ( t ) / d t d t ，其中， V 0 = d l ( t ) / d t = d x ( t ) / d t ，梁的外伸回收速度为 V 0 。 建立欧拉梁模型，得到应变与位移的关系式： ε x = − z ∂ 2 ω ∂ x 2 (1) 图1. 模型图 本构方程： σ = E ε x (2) 其中 ω 是梁的横向位移， ε x 是正应变， E 为弹性模量， σ 为应变。因此，梁的应变能可以表示为 U = 1 2 ∫ V σ ε d V (3) 动能是 T = ∫ v [ ρ ( ∂ ω ∂ t + V 0 ∂ ω ∂ x ) 2 + ρ V 0 2 ] d v (4) 外力功： W = ∫ 0 l ( t ) [ k ( y − ω ) 3 + c ( d y d t − d ω d t ) ] δ ( y − d ) δ ω d x (5) 外力功是作用在梁末端的非线性能量阱上阻尼器和非线性弹簧对梁作用力所作的功，其中k为NES的刚度，c为阻尼。 利用Hamilton原理，可以得到 ∫ t 0 t 1 ( δ T + δ U − δ W ) d t = 0 (6) 将(3)、(4)、(5)式代入(6)得到系统的动力学方程： ρ b h ( ∂ 2 ω ∂ t 2 + 2 V 0 ∂ 2 ω ∂ x ∂ t + V 0 2 ∂ 2 ω ∂ x 2 ) + E I ∂ 4 ω ∂ x 4 = [ k ( y − ω ) 3 + c ( d y d t − d ω d t ) ] δ ( x − d ) (7-1) m d 2 y d t 2 + k ( y − ω ) 3 + c ( d y d t − d ω d t ) = 0 (7-2) 引入以下无量纲变量： x ¯ = x l 0 ，   l ¯ = l l 0 ，   η ¯ = ω h ，   y = y h ，   t ¯ = τ t ，   τ = 1 l 0 2 E I ρ b h ， d ¯ = d l 0 ，   A 1 = k l 0 3 h 2 E I ，   A 2 = C ρ b h τ l 0 ，   ε = m ρ b h 代入(7-1)、(7-2)得到系统无量纲动力学方程： ∂ 2 η ¯ ∂ t ¯ 2 + 2 d x ¯ d t ¯ ∂ 2 η ¯ ∂ x ¯ ∂ t ¯ + ( d x ¯ d t ¯ ) 2 ∂ 2 η ¯ ∂ x ¯ 2 + ∂ 4 η ¯ ∂ x ¯ 4 = A 1 ( y ¯ − η ¯ ) 3 + A 2 ( d y ¯ d t ¯ − d η ¯ d t ¯ ) (8-1) ε d 2 y ¯ d t ¯ 2 + A 1 ( y ¯ − η ¯ ) 3 + A 2 ( d y ¯ d t ¯ − d η ¯ d t ¯ ) = 0 (8-2)
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user: 3. 伽辽金离散 为了研究非线性能量阱(NES)对外伸欧拉梁的振动抑制效果，需要对偏微分方程(8)式离散成常微分方程，这一过程引入伽辽金原理将(8)式离散。由于边界为一端固定，一端自由。可以设横向位移的模态函数为： w n = [ cosh ( β n x ) − cos ( β n x ) ] − α n [ sinh ( β n x ) − sin ( β n x ) ] (9) 其中， α n = cosh ( β n ) + cos ( β n ) sinh ( β n ) + sin ( β n ) ， β n 则由超越方程 1 + cosh β n cos β n = 0 求出。于是可以设横向假设模态为： η n = ∑ n = 1 n w n φ n ( t ) (10) 其中 φ n ( t ) 为广义坐标，对(8)式做二阶伽辽金截断，利用三角函数的正交性，得到常 微分形式的非线性动力学方程为： M 22 d 2 φ d t 2 + C 22 d φ d t + K 22 φ = [ A 1 ( y ¯ − w n ( x = 1 ) φ n ( t ) ) 3 + A 2 ( d y ¯ d t ¯ − w n ( x = 1 ) d φ n ( t ) d t ¯ ) ] w n ( x = 1 ) ε d 2 y ¯ d t ¯ 2 + A 1 ( y ¯ − w n ( x = 1 ) φ n ( t ) ) 3 + A 2 ( d y ¯ d t ¯ − w n ( x = 1 ) d φ n ( t ) d t ¯ ) = 0 (11)
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user: 4. 时域数值仿真 取各向同性矩形截面梁初始长度 l 0 = 1   m ，宽 b = 0.1   m ，高 h = 0.003   m ，密度 ρ = 7850   kg / m 2 ，弹性模量 E = 20   GPa 。非线性能量阱各参数为：质量 m = 0.2   kg ，刚度为 k = 5 × 10 16   N / m ，阻尼 c = 200   N ⋅ s / m 。采用龙格-库塔法(利用Matlab中ode45代码编写程序)求解方程(11)，取无量纲初始条件： φ 1 = 0 ，     φ ˙ 1 = 0.1 ，     φ 2 = 0 ，     φ ˙ 2 = 0 选取无量纲长度 l ¯ = 1   m ，梁作自由振动可以得到图2，如图所示在没有非线性能量阱作用时，梁作等幅振动；加持非线性能量阱后有明显的振动抑制效果，振幅在初始阶段显著减小。 图3(a)、图3(b)分别表示选取无量纲长度 l ¯ = ( 1 + 0.01 t )   m 和 l ¯ = ( 6 − 0.01 t )   m 时梁末端振动情况，在图3(a)中随着时间梁的长度不断增加，可以看出梁末端振幅在不断增大，而梁末端增加非线性能量阱有显著的振动抑制效果，可以有效地减小振幅随长度增加的扩大；图3(b)中随着时间梁的长度不断减小， 图2. l ¯ = 1   m 梁末端波形图 图3. (a) l ¯ = ( 1 + 0.01 t )   m 梁末端波形图；(b) l ¯ = ( 1 − 0.01 t )   m 梁末端波形图 可以看出梁末端振幅在不断减小，而梁末端增加非线性能量阱振幅也随长度不断减小而减小，且振幅小于梁末端未增加非线性能量阱的振幅。 图4(a)表示选取无量纲长度 l ¯ = ( 1 + 0.01 t − 0.0005 t 2 )   m 时梁末端振动情况；图4(b)、图4(c)分别选取无量纲长度 l ¯ = 1   m 和 V 0 = 0.01 + 0.001 cos t 时，和 l ¯ = 6   m ， V 0 = 0.01 − 0.001 cos t 梁末端振动情况。与图3(a)相似图4(b)梁的长度随着时间不断增加，可以看出梁末端振幅在不断增大，增加非线性能量阱的梁末端振动抑制效果显著，可以有效地减小梁末端振幅；图4(a)表示选取无量纲长度 l ¯ = ( 1 + 0.01 t − 0.00005 t 2 )   m 时梁末端振动情况，图中随着时间梁的长度不断减小，可以看出梁末端振幅在不断减小，可以看出梁末端振幅先增大后减小，而梁末端增加非线性能量阱时，振幅不断减小且初始间断振动抑制效果明显。图4(c)梁末端振动情况与图4(a)相似。 图4. (a) l ¯ = ( 1 + 0.01 t − 0.0005 t 2 ) m 梁末端波形图；(b) l ¯ = 1   m and V 0 = 0.01 + 0.001 cos t 梁末端波形图；(c) l ¯ = 1   m and V 0 = 0.01 − 0.001 cos t 梁末端波形图
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user: 5. 结论 本文以可伸缩机翼为实际工程背景，建立可变速运动的欧拉悬臂梁力学模型，模形考虑横向位移与梁长度变化间的关系，引入Hamilton原理对可伸缩机翼进行建模，并附加非线性能量阱，得到其非线性运动控制方程；运用Galerkin方法分别对控制方程做二阶Galerkin截断，得到常微分形式的非线性动力学方程。然后通过龙格—库塔法数值模拟得到以下结论： 1) 在梁外伸过程中，末端的振幅随时间越来越大；在梁回收过程中，末端的振幅随时间越来越小；在外伸过程中梁伸缩到一定长度会发生失稳现象，此时结构力学性能被破坏。 2) 非线性能量阱能有效的抑制梁末端的振动情况。在梁外伸过程中，初始阶段即可有效的抑制振动，并且有效的抑制梁末端振幅随时间的增大；在梁回收过程中，NES可以减小梁末端的振幅。
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user: 摘 要 近年来，支持向量机(SVM)理论广泛应用于模式分类，然而影响其分类准确率的两个主要因素特征选择和参数优化又是相互影响和制约的。文章提出一种BA + SVM算法，利用蝙蝠算法(BA)来同步完成SVM的参数优化和输入数据的特征属性选择，提高了SVM的分类能力。设计的三种实验方式在10个测试数据集上实验结果表明，BA + SVM同步优化算法与单一进行参数优化或单一进行特征选择算法相比，具有输入特征少分类准确率高的优势。 关键词 :SVM，蝙蝠算法，特征选择，参数优化，分类 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 支持向量机(SVM) [ 1 ] 是一种普遍、高效的模式分类方法，已被广泛应用于文本分类 [ 2 ] 、生物信息学和模式识别 [ 3 ] 等领域。提高SVM分类准确率面临的两个主要问题是：如何选择核函数的最佳参数，以及如何选择用于训练和测试的最佳特征子集。 提高分类准确率一般有三种方法。其一，优化SVM核函数的参数。具体途径是网格寻优或者使用交叉验证得到SVM的经验参数，并普遍应用于参数选择研究。其二，是对输入样本进行特征选择。因为选择不当的数据特征可能会导致较差的分类精度 [ 4 ] 。特征选择是选择输入样本的重要特征，不仅删除了一些冗余甚至无关的特征 [ 5 ] ，同时也可提高分类准确率。第三，SVM的参数优化和特征选择同步进行。这种方法是近年来的研究热点。比如，Adriano L.I. Oliveira等 [ 6 ] 提出的GA + SVM模型用于机器学习回归的特征选择和参数优化，Huang [ 7 ] 和Lin [ 8 ] 采用的粒子群优化算法(PSO)来优化特征子集和SVM参数，都取得了有效的成果。最近，Li [ 9 ] 采用遗传算法(GA)实现特征选择和优化SVM参数进行网络入侵检测。 蝙蝠算法(BA)是一种具有回波定位特征的元启发式优化算法 [ 10 ] 。为了得到优化结果，BA采用频率调整方式，模仿蝙蝠的脉搏和响度的变化，使用自动缩放功能来平衡探索，简化搜索过程。 因此，这就意味着BA比其他算法效率更高。有结果表明基于支持向量机的BA参数优化算法取得了满意结果 [ 11 ] 。对这个结果做进一步的研究发现，这种元启发式算法还可以同步实现特征选择和SVM参数优化。文章提出的基于蝙蝠算法的特征选择与参数优化的向量机分类算法，称为BA + SVM。这种方法通过蝙蝠的位置更新方式同步执行特征选择和参数优化，不但优化了SVM参数、选择了适当的样本特征，还提高了SVM的分类准确率。
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user: 2. 相关工作 2.1. SVM分类器 给定一组具有标签的样本集 ( x i ， y i ) ， i = 1 ， 2 ， ... ， m ，其中m是训练数据的个数， x i ∈ R n ， y i ∈ { − 1 ， 1 } ，n表示输入样本维数。对线性可分离数据点，SVM可以通过选择最佳分离超平面来进行训练数据分类。 〈 ω ⋅ x i 〉 + b = 0 ，     i = 1 ， 2 ， ⋯ ， m (1) 如果存在满足方程式的超平面(1)，通过求解以下的优化问题，可以找到最优线性分离超平面： min 1 ≤ i ≤ m 1 2 ω T ω + C ∑ i = 1 m ξ i subjectto : y i ( 〈 ω ⋅ x i 〉 + b ) − 1 ≥ 0 (2) 其中C是惩罚参数， ξ i 是非负的松弛变量。引入拉格朗日乘数 α i ，原优化问题可以通过其对偶问题来解决。通过求解对偶问题得到 α * i ，最后确定最优超平面的参数 ω * 和 b * 。其决策函数的定义如下： f ( x ) = s i g n ( ∑ i = 1 m y i α i * 〈 x i ⋅ x 〉 + b * ) (3) 非线性SVM分类器可以表示为： f ( x ， α i * ， b * ) = s i g n ( ∑ i = 1 m y i α i * k ( x i ， x ) + b * ) (4) 2.2. 蝙蝠算法 蝙蝠是一种具有回声定位的哺乳动物 [ 7 ] ，当蝙蝠在飞行时通过分析返回的回波来导航并检测猎物 [ 11 ] 。此外，蝙蝠能够通过回声定位系统获得物体之外的距离，以防止碰撞 [ 12 ] 。基于蝙蝠的回声定位特征和觅食行为，Yang [ 10 ] 提出了蝙蝠算法。蝙蝠算法的基于以下规则： 规则1：蝙蝠都通过回声定位感知距离，并且能通过某种方式分辨猎物和障碍物。 规则2：蝙蝠在位置 x i 以速度 v i 和频率 f min 随机飞行，通过不断变化的响度 A 0 和频率来搜寻猎物。它们自动调整所发射脉冲频率，并依据距离来调整脉冲发射频率 r ∈ [ 0 ， 1 ] 。 规则3：虽然响度变化范围可以不同，我们通常假设其从最大值 A 0 减小到最小值 A min 。 基于以上规则，蝙蝠算法的基本步骤为： 步骤1：初始化基本参数。包括响度衰减系数 α ，脉冲发射强化系数 γ ，最大固定频率 f max ，最小频率 f min ，迭代次数 i t e r max 和种群大小 N ； 步骤2：初始化蝙蝠算子 i ( i = 1 ， 2 ， ⋅ ⋅ ⋅ ， n ) 的参数：位置 x i ，速度 v i ，固定频率 f i 和响度 A i ； 步骤3：当 t < i t e r max 时生成新的解决方案，通过公式(8)~(10)更新速度和解决方案； 步骤4：如果 r a n d > r i ，从最佳解决方案中选择一个解，并在选择的最佳解决方案周围生成当局最优解，然后通过自由飞行生成一个新的解决方案； 步骤5：如果 r a n d < A i 且 f ( x i ) < f ( x * ) ，接收新的解决方案，让 r i 增加并且 A i 减少； 步骤6：根据其适应度值对蝙蝠进行排名，并找出当前的最佳位置 x * ； 步骤7：如果达到停止条件(即达到最大许可迭代次数或达到搜索精度)，转到步骤8；否则转到步骤3并继续搜索； 步骤8：输出最佳适应值和全局最优解。 假设t时刻蝙蝠i的位置为 x i t ，速度为 v i t ，那么，蝙蝠算法的更新公式为 f i = f min + ( f max − f min ) β (5) v i t + 1 = v i t + ( x i t − x * ) f i (6) x i t + 1 = x i t + v i t + 1 (7) 其中 β 表示[0，1]中的随机数， f i 表示当前时刻蝙蝠i的变化频率。这里， x * 是当前的全局最优解。 为了提高解决方案的灵活性，从蝙蝠种群中选择一个蝙蝠，并根据方程(8)，通过蝙蝠的自由飞行来创建一个新的当局解决方案。这种随机游走可以解释为本地搜索过程，用于创建新的解决方案。 x n e w = x o l d + ε A t (8) 其中， A t 代表蝙蝠群体在t时刻的平均响度， ε ∈ [ − 1 ， 1 ] 是随机向量。 x o l d 表示从当前最优解中选择的随机解。 在BA算法的迭代过程中，使用以下方程来更新响度 A i 和发射脉冲速率 r i ： A i t + 1 = α A i t (9) r i t + 1 = r i 0 [ 1 − exp ( − γ t ) ] (10) 其中 α 和 γ 是常数，在大部分应用程序中我们通常设置 0 < α < 1 ，   γ > 0 。因此，很容易得到，当 t → ∞ ， A i t → 0 时 r i t → r i 0 。 2.3. 特征选择 特征选择的策略可以分为两种不同的模型，分别称为包装模型和滤波模型的模型 [ 13 ] 。与包装模型相比，滤波器模型具有更快的速度。然而，包装模型可有利于找到最好的特征子集 [ 14 ] 。
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user: 3. 基于BA的SVM特征选择和参数优化 3.1. 蝙蝠位置的表示 使用RBF核函数的SVM来实现BA + SVM方法。蝙蝠位置向量由特征掩码(离散值)和参数掩码(连续值 C 和连续值 γ )两部分组成。蝙蝠位置向量的具体设计如表1所示。 其中，n表示数据集的特征数量，输入特征掩码 x i ， 1 ~ x i ， n 是布尔值，“1”表示选择了该特征，“0”表示未选择该特征。 x i ， n + 1 表示参数 C 的值， x i ， n + 2 表示参数 γ 的值。 3.2. 蝙蝠位置的更新标准 在更新蝙蝠的位置和速度的过程中，速度公式(6)保持不变。对于特征掩码1~n，新的蝙蝠位置的值由以下规则来计算：if rand ( . ) < S ( v i ， d ) ，then x i ， d = 1 ；else x i ， d = 0 ，其中 S ( v ) = 1 1 + e − v 。 S ( v ) 是一个sigmoid函数，rand(.)是从[0，1]中选出的随机数。参数掩码的位置公式(7)不变。 3.3. 适应度函数 根据实验，更高的分类准确率和更少的特征数会产生更好的适应度值。因此，设计适应度函数如下： f i t i = ω A ⋅ a c c i + ω F ⋅ ( 1 − ∑ j = 1 n f j n ) (11) ω A 是SVM的分类准确率权重， ω F 是所选特征数量的权重，用户可根据需要进行适当调整。如果选择了特征j， f j = 1 ，否则 f j = 0 。 a c c i 表示SVM分类准确率，由公式(12)给出。 a c 和 u c 分别表示正确分类的样本数和不正确分类的样本数。 a c c i = c c c c + u c × 100 % (12)
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user: 4. BA + SVM参数优化和特征选择算法 BA + SVM参数优化和特征选择的流程图如图1所示，详细的实验步骤如下： 步骤1：预处理数据：对样本数据做归一化。 步骤2：蝙蝠初始化及SVM参数初始化：即设置蝙蝠算法的参数，包括蝙蝠个数，迭代次数，噪音系数，脉冲强度系数，脉冲频率限制以及适应度函数的权重。以及 C 和 γ 的初始值。 步骤3：建立SVM模型并计算准确率：选择用于训练SVM分类器的输入特征，并于计算基于 C 和 γ 的平均分类准确率。 Table 1 The composition of the location of the bat 特征掩码 参数掩码 形式 x i ， 1 x i ， 2 ⋯ x i ， n x i ， n + 1 ( C ) x i ， n + 2 ( γ ) 表1. 蝙蝠i的位置组成表 图1. BA+SVM参数优化和特征选择的流程图 步骤4：更新全局最优解：该模型中每个蝙蝠的适应度值根据公式(11)进行计算。根据适合度值更新全局最优解。 步骤5：判断停止条件：当满足停止条件时，输出最优特征子集和最优参数 C 和 γ ；否则，进行下一步。 步骤6：更新蝙蝠算法：根据蝙蝠算法更新每个蝙蝠的速度和位置并搜索更好的解决方案，然后转到步骤3。
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user: 5. 实验结果 5.1. 平台和数据集 运行BA + SVM方法的平台是具有以下功能的PC端：Intel Pentium®双核CPU，2.5GHz，2.00GB RAM，Windows 7操作系统，运行环境为MathWorks MATLAB 7.9 R2009b(Windows)，软件为Libsvm [ 15 ] 。 为了评估BA + SVM方法的分类能力，使用UCI机器学习库中的10个数据集进行测试，如表2所示。 5.2. 评估方法 停止标准是迭代次数达到500，或适应度值在前100次迭代中没有改善。 多分类问题的准确率一般通过总体命中率进行评估，两分类问题的准确性评估一般需要三个指标进行详细说明，表3给出两分类问题的分类情况。 Table 2 UCI machine learning library data se 标号 数据集 分类数 实例数 特征数 1 Breast cancer 2 699 10 2 Car evaluation 4 1728 6 3 Glass 6 214 9 4 Ionosphere 2 351 34 5 Iris 3 150 4 6 Pima-Indian 2 768 8 7 Seeds 3 210 7 8 Sonar 2 208 60 表2. UCI机器学习库的数据集 Table 3 Classification of the two categories of issue 预测 正样本 负样本 实际 正样本 TruePositive FalseNegative 负样本 FalsePositive TrueNegative 表3. 两分类问题的分类情况 TP和FN分别表示正样本的正确分类率和正样本的不正确分类率，是两个重要的性能指标，计算公式表示如下： TP = # TruePositive # FalseNegative + # TruePositive (13) TN = # TureNegative # TrueNegative + # FalsePositive (14) Averageaccuracy = # TruePositive + # TruePositive # TestingSample (15) 5.3. 实验结果 设计了三种实验方式，如表4所示。实验中，BA群体大小为20，响度衰减系数为 α = 0.5 ，脉冲发射系数为 γ = 0.5 ，脉冲频率限制为 f i ∈ [ 0 ， 2 ] 。SVM中参数 的搜索范围为0.01~10000，参数 γ 的搜索范围为0.01~1000。适应度函数中， ω A = 0.8 和 ω F = 0.2 。 表5结果显示，BA + SVM和PSO + SVM在不同数据集上产生比SVM更高的分类准确率，说明这两种组合算法确实可以获得更好的SVM参数和特征子集。此外，在没有特征选择的情况下，BA + SVM在6个数据集中产生较高的分类准确率。进行特征选择的情况下，BA + SVM在7个数据集中产生较高的分类准确率。一般来说，同步进行参数优化和特征选择的BA + SVM比PSO + SVM具有更好的性能。 网格算法是一种常规的参数优化方法。表6列出的是蝙蝠算法的参数寻优和网格算法的参数寻优比较结果。对于二分类数据集，BA寻优的平均正命中率和平均负命中率均高于网格寻优算法。 图2(a)到图2(d)显示了4个数据集中三种优化方法的测试结果。显然，在选择的四个数据集上，同 Table 4 Experimental desig 实验方式 特征掩码 参数掩码 1 开 关 2 关 开 3 开 开 表4. 实验方式设计 Table 5 Comparison of classification results between BA + SVM and SVM and PSO + SV 数据集 SVM 特征选择(%) 无特征选择(%) PSO + SVM BA + SVM PSO + SVM BA + SVM Breast cancer 88.97 91.11 94.38 92.27 95.96 Car evaluation 88.64 91.74 94.87 92.14 94.78 Glass 68.33 70.41 72.03 73.18 74.15 Ionosphere 92.14 94.78 92.76 95.22 94.22 Iris 79.28 90.36 90.09 90.33 94.69 Pima-Indian 77.87 80.78 80.04 85.5 82.11 Seeds 84.15 88.5 87.31 87.22 86.87 Sonar 85.14 93.41 92.1 96.26 95.24 Teaching 73.41 76.25 78.45 82.06 84.63 Wine 93.45 96.09 97.27 97.6 98.64 表5. BA + SVM与SVM和PSO + SVM的分类效果比较 Table 6 Comparison of BA optimization and grid optimization without feature selectio 数据集 BA寻优(%) 网格寻优(%) TP TN 准确率 TP TN 准确率 Breast cancer 98.78 89.96 94.38 88.57 85.24 87.45 Ionosphere 94.63 90.24 92.76 92.84 90.21 90.50 Pima-Indian 82.48 79.19 80.04 79.15 74.02 75.24 Sonar 96.42 91.74 92.10 79.98 97.41 90.98 表6. 无特征选择情形下BA寻优和网格寻优对比 步进行参数优化和特征选择的BA + SVM具有最高的分类准确率，这表明同步优化的BA + SVM具有最优性能。
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user: 6. 结论 输入样本的特征选择和SVM核函数的参数设置是彼此相互影响的，提出的参数寻优和特征选择的同步算法就是为了解决这一博弈问题。仿真实验表明，无论是否进行特征选择，BA + SVM都具有比PSO + SVM 图2. 4个数据集上三种实验结果比较 更高的分类准确率。就单纯参数优化而言，BA + SVM有比网格寻优具有更好的SVM分类准确率。此外，4个数据集上的仿真实验表明，同步进行参数优化和特征选择的BA + SVM比单独进行参数优化或特征选择的BA + SVM具有更好的分类效果。
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user: 摘 要 目的：探讨等离子射频辅助鼓膜打孔技术，治疗儿童分泌性中耳炎的疗效。方法：选取我院于2012年1月至2016年12月收治的62例(117耳)儿童分泌性中耳炎，术前声导抗检查明确诊断，应用等离子刀头行鼓膜穿孔。术后每半个月复查一次，至鼓膜穿孔痊愈，术后3个月复查疗效。结果：所有鼓膜打孔可保持4~8周，术后3个月复查声抗导，94% (110/117)耳转为A型曲线。结论：等离子射频辅助鼓膜打孔治疗儿童分泌性中耳炎是一种简便、安全、有效的方法。 关键词 :等离子，儿童，鼓膜打孔，分泌性中耳炎 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 儿童分泌性中耳炎(otitis media with effusion， OME)为儿童常见病、多发病，临床特征以听力下降、耳闷、中耳腔积液为其特点。病因主要是反复上呼吸道感染、过敏性鼻炎、腭裂、腺样体肥大等 [ 1 ] ，多数患儿药物治疗后症状可改善。对于药物治疗无效患儿多采用激光鼓膜打孔 [ 2 ] 的方法，但激光机价格昂贵，多数单位并没配备，或行鼓膜置管术，但儿童外耳道狭窄，置管困难，同时往往取管也非常困难，临床应用有其局限性。目前等离子射频在耳鼻喉科广泛应用，本研究总结我科62例病例资料，评估等离子辅助鼓膜打孔的疗效。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 临床资料 选择2012年1月至2016年12月我院收治的62例(117耳)儿童分泌性中耳炎，年龄6~12岁，中位年龄8.4岁，平均病程5个月。所有患儿术前反复经声导抗检查确诊。术前充分和家长讲明手术方案的利弊。医学伦理委员会批准通过本研究，入选患者术前签署知情同意书。 2.2. 治疗方法 选用等离子射频(美国Arthrocare公司生产的舌根打孔刀头)，全麻在0 0 耳内镜监视下等离子刀头沾少量生理盐水，刀头尖端置于鼓膜后下方，点踩踏板，击穿鼓膜，扩大穿孔直径至2 mm左右，吸引器吸引清除鼓室内积液，地塞米松冲洗鼓膜。术后予鼻用内固醇激素喷鼻和标准桃金娘油胶囊口服2个疗程。所有患儿术后每半个月门诊复查一次，至鼓膜穿孔愈合，术后3个月复查声导抗观察疗效。 2.3. 疗效评估标准 [ 3 ] [ 4 ] 治愈：症状消失，鼓膜标志正常，鼓室导抗图为A型曲线；无效：患儿症状无改善或无明显改善，鼓室压图仍为B型或C型。
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user: 3. 结果 1) 所有鼓膜打孔可保持4~8周，未发生中耳感染、鼓膜长期穿孔的并发症； 2) 术后3个月复查声抗导，94% (110/117)耳转为A型曲线。
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user: 4. 讨论 儿童由于抵抗力低，易反复发生上呼吸道感染、鼻炎等疾病，加之咽鼓管相对较短、管腔较大且走行较平，易造成OME。儿童往往又表达症状不清，造成门诊就诊时病程已较长，出现鼓膜积液等情况。儿童又不能象成人一样采用鼓膜穿刺抽液的方法治疗。单纯药物治疗有时疗效较差。只能采用激光鼓膜造孔或硅管置入的方法。激光鼓膜造孔法，鼓膜穿孔可维持4~8周 [ 5 ] 。疗效可靠，但激光机价格昂贵，多在80万元以上，实用性也不高，所以多数单位并没有配备。而传统的鼓膜切开硅管置入术 [ 6 ] ，多在耳内镜下操作，由于儿童外耳道相对狭窄，加之耳内镜占用一定空间，初学者往往操作困难，易造成外耳道皮肤破损出血，使视野不清，置管困难。另外取硅管时，儿童因恐惧多不太配合，造成取管困难，经常采用全麻下取管，增加患者经济负担。 近年来等离子射频因操作方便，术中出血少等特点，广泛应用于耳鼻咽喉头颈外科各个领域 [ 7 ] 。但在耳科领域应用的报道极少。我们应用等离子鼓膜打孔的体会是：1) 等离子打孔刀头纤细，不影响视野，定位准确；2) 采用点踩法打孔可有效避免鼓膜打孔过大，影响愈合，也可避免损伤周围组织；3) 等离子刀头局部温度低，只有40℃~70℃ [ 7 ] ，远比激光的温度(300℃左右)低很多，对周围组织损伤小，不易造成永久鼓膜穿孔；4) 等离子毕竟也有一定热损伤，所以比冷器械造成的穿孔愈合时间长，我们观察是4~8周，但正因为可保持较长时间鼓膜穿孔，故有充分时间恢复咽鼓管功能，达到治疗目的。 总之，等离子射频辅助鼓膜打孔治疗儿童分泌性中耳炎是一种简便、安全、有效的方法。
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user: 摘 要 在中低温余热回收利用中，有机朗肯循环被认为是具有较大潜力的技术方向。膨胀机作为有机朗肯循环的输出动力设备起着至关重要的作用，而单螺杆膨胀机由于其独特的结构和工作特性使得其在节能和可再生能源利用领域具有较好的应用前景。除了膨胀机效率，膨胀比是膨胀机另一个重要的性能参数，其对有机朗肯循环系统的热效率影响很大。本文通过对本实验室设计的单螺杆膨胀机样机进行实验研究，分析了单螺杆膨胀机内、外膨胀比随工况的变化规律。实验结果发现，内膨胀比随着转速的增加逐渐增大，外膨胀比则逐渐下降。单螺杆膨胀机内、外膨胀比都随着进气压力的增加而增加。当进气压力区间为0.4~0.65 MPa时，外膨胀比变化范围为3.26~3.73，内膨胀比变化范围为4.8~8.0。可以发现，单螺杆膨胀机内膨胀比受工况的影响较大，外膨胀比受背压影响，但变化幅度较小。 关键词 :有机朗肯循环，单螺杆膨胀机，内膨胀比，外膨胀比，容积效率 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 有机朗肯循环系统在中低温热发电技术方面有着天然的优势 [ 1 ] ，是国际上的研究热点领域，目前已有大量的相关研究工作开展。Kang等 [ 2 ] 采用R245fa工质，冷凝温度和蒸发温度分别80℃和30℃，膨胀机为径向透平，效率为78.7%，膨胀比为2.65，系统循环热效率为5.22%。Li等 [ 3 ] 采用R123工质，蒸发温度和冷凝温度分别为90.7℃和39.4℃，膨胀机为径向透平，效率为58.53%，膨胀比为4.19，系统循环热效率为6.15%。张业强等 [ 4 ] 同样采用R123工质，膨胀机为单螺杆膨胀机，效率为57.9%，膨胀比为4.6，系统最大循环热效率为6.5%。Pei G等 [ 5 ] 采用R123工质，冷凝温度和蒸发温度分别105℃和35℃，膨胀机为径向透平，效率为63%，膨胀比为4.3，系统最大循环热效率为6.8%。Zhou等 [ 6 ] 采用R123工质，膨胀机采用涡旋膨胀机，膨胀机效率为57%，膨胀比为7.5，系统最大循环热效率为8.5%。可以发现，膨胀机作为有机朗肯循环系统的动力输出设备起着至关重要的作用，提高膨胀机效率有利于提高有机朗肯循环系统热效率，在膨胀机效率大致相等时，提高膨胀比可以显著提高系统循环热效率。由于现有膨胀机的膨胀比较低，使得有机朗肯循环系统不能有效利用余热中的有效能。 膨胀机通常有两种类型，即速度式和容积式。前者主要包括单级或多级轴向透平和径向透平；容积式膨胀机有涡旋式 [ 7 ] 、往复活塞式 [ 8 ] 、单螺杆式、双螺杆式 [ 9 ] 等。由于单螺杆膨胀机具有结构简单、膨胀比高、受力平衡、容量范围大等多方面的优势，对于中小容量的有机朗肯循环系统，单螺杆膨胀机是最适合的膨胀机类型之一。作为容积式动力机械，单螺杆膨胀机在工作过程中存在内外膨胀比的差异。目前，文献中专门针对膨胀机内外膨胀比的研究还较少，膨胀机内外膨胀比的专门研究工作亟待开展。 文章开展了对本实验室自主设计的单螺杆膨胀机样机的性能实验研究，探索了工况变化对膨胀比的影响规律。这项工作可为后续的单螺杆膨胀机性能优化提供基础数据和技术支撑。
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user: 2. 膨胀比的定义及实验台简介 2.1. 膨胀比的定义 对于螺杆式压缩机，压缩比通常表示为内容积比和绝热指数的函数。理想气体可逆绝热过程的指数称为绝热指数，而在实际过程中由于存在泄漏、摩擦以及传热等各种不可逆损失，因此通常采用过程指数(多变指数)代替绝热指数描述实际过程。内容积比的概念可参考文献 [ 10 ] ，内容积比是吸气结束时基元容积中的气体体积与压缩终了时基元容积中的气体体积之比。压缩比的关系式如下： ε c o m p r e s s o r = ( τ c ) n = ( V in V o u t ) n (1) 式中， V i n 为最大基元容积， V o u t 为最大进气容积， τ c 为内容积比， n 为过程指数。 参考螺杆式压缩机压缩比的概念，对于螺杆式膨胀机，膨胀比也由内容积比和过程指数决定。膨胀比和内容积比的关系式如下： ε e x p a n s i o n = ( τ e ) n = ( V out V in ) n (2) 式中， V i n 为最大进气容积， V o u t 为最大基元容积， τ e 为内容积比， n 为过程指数。 在实际工况下，过程指数需要在大量实验数据的基础上拟合获得。因此，在实验中膨胀比是通过测量膨胀机进、出口的压力获得的。对于容积式膨胀机，膨胀比可分为内膨胀比和外膨胀比。内膨胀比是气体进入基元容积瞬间压力与气体脱离基元容积瞬间压力之比，外膨胀比为进气管道压力和排气管道压力之比。在不同工况下，内膨胀比和外膨胀比不一定相等，这种差异被称为附加损失，即所谓的欠膨胀和过膨胀损失。单螺杆膨胀机内膨胀比的关系式如下： ε i n t e r n a l = p i n p o u t (3) 式中， p i n 为进气瞬间压力(即进气结束时基元容积内的压力)， p o u t 为排气瞬间压力(即膨胀结束时基元容积内的压力)，单位为MPa。 单螺杆膨胀机外膨胀比的关系式如下： ε d u c t = p 1 p 2 (4) 式中， p 1 为进气管道压力、 p 2 为排气管道压力，单位为MPa。 2.2. 实验台简介 2.2.1. 单螺杆膨胀机的工艺流程 实验台主要针对本实验室设计的单螺杆膨胀机样机进行性能测试，选用压缩空气作为测试工质。单螺杆膨胀机样机的性能测试实验平台的流程如图1所示。 压缩机提供的高压空气进入单螺杆膨胀机内膨胀做功，做完功的气体经油气分离器引至室外排出。膨胀机输出的轴功通过扭矩仪测出，同时用涡流测功机为假负载消耗轴功。在膨胀机的进出口管路上布置有各种传感器，用于监测膨胀机进出口的压力、温度以及流量参数。 图1. 单螺杆膨胀机样机性能测试实验流程图 2.2.2. 各种测点和传感器的参数 1) 进口流量计选用的是北京合世自动化科技有限公司定制型号为LUGB-25-D智能涡街流量计，口径为DN25，测量介质为空气，测量范围10~70 m 3 /h，基本误差±0.5%，采用24VDC电压供电，输出信号为4~20 mA，工作压力1.6 MPa。 2) 进出口管道压力传感器选用的是北京昆仑海岸传感技术有限公司的型号为JYB-KO-PAG压力液位变送器，精度为0.2级，其中进口量程为0~2 MPa，出口量程为0~1 MPa。 3) 进出口温度传感器均采用上海华润电热仪表厂的螺纹式Pt100热电阻，型号为WZPT-01，精度为0.5级，进口量程为0~100 的热电阻，出口量程为−100~100 的热电阻。 4) 进排气瞬间压力传感器选用的是西安微正电子科技有限公司型号为CYY8型压力传感器，螺纹接 口M12x1，供电24 V，输出4~20 mA，综合精度0.5%级。 实验平台的实物图如图2所示，表1是单螺杆膨胀机样机主要结构参数。
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user: 3. 单螺杆膨胀机的主要性能指标 3.1. 轴功率 轴功率 Ρ e 是指通过膨胀机伸出轴输出的实际功率。实验中，轴功率通常是通过测量膨胀机扭矩 Ν 和转速 n 的实时数据，按照下式计算获得： P e = N ⋅ n 9550 (5) 式中， Ρ e 的单位为kW， Ν 的单位N∙m， n 的单位为r/min。 3.2. 容积效率 容积效率 η V 是理论排气量 V i 与实际排气量 V r 之比，反映膨胀机几何结构利用的完善程度。关系式如下： η V = V i V r (6) 图2. 单螺杆膨胀机样机性能测试实验台照片 Table 1 Design parameters of the single screw expander prototyp 设计参数 单位 螺杆直径 117 mm 星轮直径 117 mm 中心距 93.6 mm 齿宽 17.1 mm 最大基元容积 0.0454L 内容积比 2.95 表1. 单螺杆膨胀机样机设计参数 式中， V i 为理论排气量， V r 是实际排气量，单位m 3 /h，理论排气量 V i = 2 n z 1 V t ，n为转速，单位r/h， z 1 为螺杆头数， V t 为螺槽的最大基元容积，单位为m 3 。 3.3. 轴效率 轴效率 η s 是指膨胀过程中轴端输出功率 Ρ e 与理想焓降之比，等于绝热效率与机械效率之积，反映的是膨胀机的总体效率情况。轴效率的关系式如下： η s = P e m ( h 1 − h 2 s ) (7) 式中， m 为工质流量，单位为kg/s， h 1 为膨胀机进口比焓， h 2 s 为定熵过程的膨胀机出口比焓，单位为kJ/kg。
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user: 4. 实验结果分析与讨论 本文对本实验室设计的单螺杆膨胀机样机进行了不同工况下的性能实验研究，主要包括定压力变转速和定转速变压力两种工况条件。获得了不同工况条件下内外膨胀比的变化趋势，以及相应的容积效率的变化趋势。 4.1. 转速的影响 第一种工况设定的压力值为0.6 MPa，转速的变化范围为800~3000 r/min。图3为排气管道和排气瞬间压力随转速的变化曲线，从图中可以发现，随着转速的增加，排气管道压力增加。这是由于随着转速的增加工质体积流量增加，在相同的管道直径以及相同的排空压力(大气压力)下，气体流速增加使得排气管道流动阻力增大，从而使得膨胀机出口管道的压力升高。排气瞬间压力则呈现出随着转速的增加逐渐下降的趋势，造成这种现象的原因可能是随着转速的增加，泄漏量减小，泄漏对排气瞬间压力的均压效果被削弱。 图4为容积效率随转速的变化曲线。可以看出，容积效率随着转速的增加显著增加，这在一定程度上验证了上述实验结果的分析。 图5为内、外膨胀比随转速的变化曲线，从图中可以看出，内膨胀比随着转速的增加逐渐增大，外膨胀比逐渐下降。由于进气压力一定，故内膨胀比随着排气瞬间压力的下降逐渐增加，外膨胀比随着排气管道压力的增加逐渐下降。从图中可以看出，内膨胀比的变化范围为6.4到7.0，外膨胀比的变化范围为4.1到3.7。定性分析膨胀比的影响因素，可以看到内膨胀比主要受膨胀机内部工作过程的影响，而外膨胀比既受膨胀机的工作工程影响又受背压的影响，其影响机理更为复杂。从数据来看，膨胀机处于严重的过膨胀状态。但是该膨胀机的设计内容积比为2.95，当过程指数的范围在1.2至1.4时，按照文献所述膨胀比的定义，其计算值范围为3.7至4.6。可以看到，外膨胀比的实验值低于按照文献公式(2)计算得到的取值范围，这种现象可能是由于背压的影响所致。但是，内膨胀比的实验值明显高于按照文献公式(2)计算得到的取值范围，这说明单螺杆膨胀机的膨胀过程与螺杆式压缩机的工作过程有很大差异。这种现象的原因可能是工质气体在泄漏过程中由于剧烈的扰动产生了较大的压力损失，使得膨胀过程中基元容积内的压力明显低于理想膨胀过程，但由于机内流动过程的机理十分复杂，还有待于进一步的理论分析和实验研究。从实验结果可以进一步分析得出，如果提高单螺杆膨胀机的进口参数有望获得更大的内 图3. 排气管道和排气瞬间压力随转速变化曲线 图4. 容积效率随转速的变化曲线 图5. 内外膨胀比随转速的变化曲线 膨胀比，如果再能够通过技术措施降低排气背压有望获得较大的外膨胀比。这样就可以仅仅通过工况参数调节使单螺杆膨胀机实现高膨胀比的应用目标。而中小型有机朗肯循环膨胀机的单级膨胀比较低是影响其热效率的关键因素。上述实验结果体现出单螺杆膨胀机在中小型有机朗肯循环系统的优势。 4.2. 进气压力的影响 第二种工况设定的转速值为3000 r/min，压力的变化范围0.4~0.6 MPa。图6为排气管道、排气瞬间 图6. 排气管道和瞬间压力随进气压力的变化曲线(转速3000 r/min) 压力随进气压力的变化曲线。从图中可以发现，随着进气压力的增加，排气管道压力逐渐增加。这是由于随着进气压力的增加进口的工质的密度增加而进口体积流量变化较小，因此工质的质量流量相应增加，又由于排空压力(大气压力)一定，因此出口的体积流量会增加。而在相同的排气管道直径下，体积流量增加会导致排气管道气体流速增加，从而导致排气管道流动阻力增大，使得膨胀机出口管道的压力升高。与之相对应，排气瞬间压力则呈现出随着进气压力的增加逐渐下降的趋势，但变化幅度很小。造成这种现象的原因可能是由于随着进口压力的增加，泄漏量会增加，使得螺槽内气体交互，产生较大扰动，但由于过程处在较高转速下，泄漏量增加幅度不大。 图7为不同进口压力下容积效率的变化曲线。可以看出，容积效率随着进气压力的增加有所降低，但降低幅度不大，这在一定程度上验证了上述实验结果的分析。 图8为内、外膨胀比随进口压力的变化曲线，从图中可以看出，内、外膨胀比均随着进气压力的增加而增大，内膨胀比的增加幅度明显，而外膨胀比只是略微增加。从图中可以看出，内膨胀比的变化范围为4.8到8.0，外膨胀比的变化范围为3.2到3.7。可以看到，外膨胀比的实验值低于按照文献公式(2)计算得到的取值范围，但随着进口压力的升高差距在缩小，这表明在背压一定时可通过提高进口参数来提高膨胀机的外膨胀比。而内膨胀比在进口压力较低时与文献公式(2)的计算值差别不大，随着进口压力的提高，二者的差距不断增大，这说明内膨胀比受进口参数的影响非常明显。从实验结果可以看到，膨胀机与压缩机的工作过程不是简单的逆过程，参照螺杆压缩机压缩比概念而定义的膨胀比的函数关系并不能准确反映其实际的工作过程，因此单螺杆膨胀机在工作过程中的膨胀比应由实测压力数据获得。此外，内膨胀比随着工况参数的提高增加迅速，而外膨胀比受背压的影响更明显。因此，对于基于单螺杆膨胀机的有机朗肯循环系统的工况优化，可通过提高进口参数和降低排气背压两种措施并举的方法来提高膨胀比，继而提高整个循环的热效率，上述结论与文献 [ 11 ] 中表述相同。
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user: 5. 结论 本文进行了单螺杆膨胀机在不同工况条件下内外膨胀比变化的实验研究，得出如下几条结论： 图7. 内外膨胀比随进气压力的变化(转速3000 r/min) 图8. 内外膨胀比随进气压力的变化(转速3000 r/min) 1) 在定压力变转速工况条件下，外膨胀比随着转速的升高逐渐降低，而内膨胀比则随着转速的升高有所增加； 2) 在转速为3000 r/min、变进口压力条件下，外膨胀比随着进口压力的升高缓慢增加，而内膨胀比随着进口压力的升高快速增加； 3) 内膨胀比受进口参数的影响非常明显，提高进口参数可显著提高内膨胀比。而外膨胀比主要受排气背压的影响，降低背压可提高外膨胀比； 4) 对于单螺杆膨胀机，采用内容积比和过程指数来计算膨胀比是不准确的，应以实测的进出口压力值来获得膨胀比。
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user: 摘 要 目的：评估变应性鼻炎(allergic rhinitis， AR)患者鼻与下气道炎症水平，探讨AR患者鼻与下气道炎症的相关性。方法：随机选取于2007年1月至2012年12月来南京军区南京总医院就诊的鼻炎患者，经变应原皮肤点刺试验(skin-prick test SPT)阳性诊断为AR 377例。采用统一的调查表采集患者一般资料；检测鼻分泌物涂片、鼻激发、鼻灌洗嗜酸细胞(EOS)计数，口呼出气一氧化氮(FeNO)、诱导痰EOS计数、支气管激发等炎症相关生物指标。结果：AR患者鼻激发阳性率61.73%，鼻灌洗EOS阳性率57.18%，鼻分泌物涂片EOS阳性79.01%；诱导痰EOS阳性率43.71%，支气管激发阳性率12.20%，FeNO值阳性率56.30%。鼻分泌物涂片和鼻灌洗EOS存相关性(r = 0.369， p < 0.000)，鼻分泌物涂片与诱导痰EOS (r = 0.185， p = 0.020)，鼻灌洗EOS与FeNO相关性(r = 0.273， p < 0.000)，鼻灌洗与诱导痰相关(r = 0.358， p < 0.000)，FeNO与支气管激发存在相关(r = 0.203， p = 0.001)，诱导痰EOS与FeNO值相关(r = 0.337， p < 0.000)。结论：无下气道症状的AR患者在鼻与下气道存在EOS炎症，且EOS炎症在鼻与下气道存在相关性，鼻灌洗EOS或鼻分泌物涂片EOS检查可以观测AR患者下气道炎症，也可以作为下气道炎症评估和疗效追踪的有效指标。 关键词 :变应性鼻炎，嗜酸细胞，鼻灌洗，诱导痰，呼出气一氧化氮 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 近年来，鼻炎和哮喘的患病率呈逐年上升趋势，影响病患者生活质量、增加社会经济负担，现已成为全球性的健康问题。临床试验提示鼻炎和哮喘往往同时存在于同一病人。1997年Grossman [ 1 ] 首先提出了“同一气道，同一疾病”的概念，强调了上下呼吸道疾病一致性的概念。2001年世界卫生组织编写的“变应性鼻炎及其对哮喘的影响”(allergic rhinitis and its impact on asthma， ARIA)指出变应性鼻炎是导致哮喘的主要因素之一 [ 2 ] 。ARIA-2008 [ 3 ] 更是强调了变应性鼻炎与哮喘是同一疾病在上下呼吸道的不同表现。本研究主要通过评估AR患者鼻与下气道炎症水平，探讨AR患者鼻与下气道炎症的相关性。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 实验对象 随机选取于2007年1月至2012年12月来南京军区南京总医院就诊的鼻炎患者377例，参照ARIA [ 2 ] ，SPT阳性者诊断为AR。其中男177例，女200例，年龄14~78岁，平均28.04岁(28.04 ± 11.31岁)。入组标准：1、自愿参加此项研究及遵守研究规定，签署知情同意书；2、符合中-重度变应性鼻炎诊断：a) 存在明确变应性鼻炎症状：清水鼻涕、鼻痒、鼻塞、频繁喷嚏等症状(出现2项及以上)。b) SPT实验阳性。c) 症状 >4天/周，持续 >4周；3、四周内未口服或鼻用激素或抗组胺药。排除标准：1、慢性呼吸系统疾病或合并其它系统严重疾病；2、鼻肿瘤、鼻外伤史、鼻中隔明显偏曲、鼻窦炎史；3、急慢性上、下呼吸道感染者；4、酗酒、吸毒等不良习惯史；5、有哮喘症状；6、妊娠期、哺乳期妇女；7、正在参加其他药物临床试验项目；8、不能配合相关检查或其他原因不能合作者。 2.2. 试验方法 采用统一的调查表采集患者相关病史；检测鼻分泌物涂片、鼻灌洗EOS计数、鼻激发，口呼出气一氧化氮(FeNO)、诱导痰EOS计数、支气管激发等炎症相关指标。 2.2.1. 皮肤变应原点刺试验 采用丹麦ALK公司提供的标准变应原，检测的种类包括：屋尘螨、热带螨、粉尘螨、狗毛、猫毛、花粉I组、德国小蠊、美洲大蠊、花粉IV组、艾蒿、豚草、霉菌I组、霉菌IV和组胺(阳性对照)、生理盐水(阴性对照)。以风团直径(S)大于阴性对照3 mm为阳性。 2.2.2. 鼻分泌物涂片EOS检测 用长棉签在下鼻甲前中1/3处轻刮黏膜表面，将鼻腔分泌物均匀抹在玻片上，自然晾干，用瑞-姬氏染色方法染色5 min，400倍视野下读片，计数嗜酸细胞百分比。正常值：Eos比例小于5%。 2.2.3. 组胺鼻激发试验 测定双侧基础鼻阻力，用鼻喷雾器向两侧下鼻甲喷入生理盐水，每侧一喷，5分钟内测定两侧鼻气道阻力。若鼻气道阻力较基础增加30%则需终止试验择日再做。用组胺递增浓度(浓度梯度：0.1、0.2、0.4、0.8 mg/ml)激发鼻粘膜。阻力增为基础阻力两倍判断为阳性。 2.2.4. 鼻灌洗及细胞分类检查 受试者坐位，头前倾45度，受试者张口呼吸、紧闭鼻咽部；用注射器抽取温0.9%生理盐水10 ml，前端鼻配适器塞紧。反复灌洗3次，水浴、离心后细胞涂片、HE染色。200倍视野下读片，计算五个视野内嗜酸总数，将其中的EOS用绝对值进行计数，EOS正常值为2.58/200 HP [ 4 ] 。 2.2.5. FeNO检测 采用NIOX MINMO FENO测试仪检测NFeNO值。健康成人口呼出气NO含量为(17 ± 8) ppb [ 5 ] 。 2.2.6. 乙酰甲胆碱支气管激发试验 采用比利时COSMED肺功能仪进行肺通气功能检查。通过手捏式定量雾化吸入装置从最低浓度开始倍增吸methacholine (乙酰甲胆碱)，重复测定肺通气功能，直至肺功能指标达阳性标准(FEV1下降 ≥20%)或出现明显的不适及临床症状，吸入最高浓度及剂量乙酰甲胆碱后仍呈阴性反应时，终止试验。支气管激发试验阳性：若FEV1较基础值下降 ≥20%，判定为阳性。 2.2.7. 诱导痰EOS检查 采用单一5%浓度高渗盐水法，即病人吸入超声雾化的5%高渗盐水10 min，再用力咳痰至培养皿，如无明显痰液，再继续雾化5 min。用平口镊挑取密度大、粘稠度高的痰液，向内加入4倍体积的0.1%的DTT，震荡后37℃水浴10 min，用筛网过滤杂质，细胞沉渣涂片进行炎症细胞分类计数在光学显微镜下计数，400个非鳞状细胞，进行细胞分类。至于痰Eos正常值，国外小样本的资料显示Eos正常上限是0.03，较大样本显示是0.025 [ 6 ] 。 2.3. 统计分析 采用SPSS16.0统计软件进行分析，计数资料采用频数或百分比表示。相关性分析采用列联系数(r)表示。以p ≤ 0.05为差异有统计学意义。
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user: 3. 结果 3.1. 基础结果 AR患者鼻激发阳性率61.73%，鼻灌洗EOS阳性率57.18%，鼻分泌物涂片EOS阳性79.01%；诱导痰EOS阳性率43.71%，支气管激发阳率12.20%，FeNO值阳性率56.30%。 3.2. 相关性分析结果 鼻分泌物涂片和鼻灌洗EOS存相关性(r = 0.369， p < 0.000)，鼻分泌物涂片与诱导痰EOS (r = 0.185， p = 0.020)，鼻灌洗EOS与FeNO相关性(r = 0.273， p < 0.000)，鼻灌洗与诱导痰相关(r = 0.358， p < 0.000)，FeNO与支气管激发存在相关(r = 0.203， p = 0.0O1)，诱导痰EOS与FeNO值相关(r = 0.337， p < 0.000)。见表1。