DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 问题提出 经济高速发展，人们的生活幸福感是否也随经济发展而递增呢？Robert E. Lane (2000) 研究表明，人们的幸福感增长可能并不与经济快速增长的趋势相一致，如在1960到2000的40年间，尽管美国人均收入增加了3倍(按照不变价格计算)，但认为自己“很幸福”的人数比例却下降了10% (Lane， 2000；安格斯·麦迪逊，2003)。目前，经济社会在不断地发展，人们已经不单纯的追求经济收益，而是更加看重生活的幸福、满意程度，因此对于主观幸福感的研究再次得到人们的重视。现在有大量关于大众主观幸福感的研究，但其中以领导者为主体的研究较为少见；此外有一定数量关于领导者工作满意度与心理健康的研究，但是从自尊和自我效能感这两个角度切入的研究不多。那么，领导者的自尊和自我效能是如何影响其主观幸福感的呢？这就是本研究探讨的问题。关于此问题的探讨，无疑有利于提升领导者工作积极性、生活态度和心理健康等生活整体质量。 自尊是个体在社会实践过程中所获得的对自我的积极性情感性体验，由自我效能或自我胜任以及自我悦纳或自爱两个部分构成(徐维东，吴明证，邱扶东，2005；张玲，2006)。西方的自尊两因素理论指出自尊是由生存需要和价值需要有机结合的体现结果，其中价值需要要求人的表现必须符合社会价值标准，即表现为价值(worthiness)，从而使得人们觉得自己是重要的、有意义的或者受尊重的(Branden， 1969)，进而有可能提升自身的主观幸福感。Baumeister (2003)认为，高自尊个体往往在面临失败时更为自信，因为他们更多地从积极的角度来审视自己，同时自尊较高者更善于去改变情境；从而有更好的应对各类问题的能力，这样往往能带来较高的主观幸福感(Baumeister， Campbell， & Vohs， 2003)。Paradise和Kernis对自尊水平、自尊稳定性和主观幸福感之间的关系进行研究发现，高且稳定自尊的个体往往有较高的幸福感水平(Kernis， Grannemann， & Barclay， 1989)。国内研究也发现，少年儿童自尊与主观幸福感存在密切关系(师保国，许晶晶，陶晓敏，肖敏敏，2011)，中学生学业是自尊与主观幸福感之间的部分中介(王钢，张大均，吴明霞，2011)，大学生自尊对于大学生的主观幸福感有非常重要的影响(张灵，2007)，在研究生群体中，也发现研究参与者的主观幸福感与其自尊呈显著正相关。以上研究都表明主观幸福感与自尊二者之间可能有密切的关系，这种关系可能在不同年龄不同职业中具有稳定性(王淑燕，2008)。对此，提出假设： H1：自尊为领导者主观幸福感的正预测变量，并且二者呈现显著的正相关，即领导者的自尊越强，则主观幸福感越强。 自我效能感是指一个人对自己在某一活动领域中的操作能力的主观判断或评价(Bandura， 1977)。主观幸福感是个体依据自定的标准对其生活质量的整体评价(王燕，2007)。主观幸福感是衡量个人和社会生活质量的重要综合性心理指标，具有个人评价的主观性，认知评价及情感评价的全面性以及跨时间跨情境的相对稳定性特点(耿晓伟，郑全全，2008；刘会贵，潘孝富，2011)。很显然，个体的主观幸福感在一定程度上决定于个体的自我认知与评价，其中自尊和自我效能感是自我的核心要素(吴明霞，2004)。许多以学生为主体的研究中已经探讨了自我效能感与主观幸福感之间的关系。在以大学生为主体的研究中发现，自我效能感与主观幸福感之间呈现正相关，并且自我效能对与大学生的主观幸福感有一定的预测作用(马希武，2008)；对于师范生的研究发现，自我效能和社会支持对于其心理幸福感有预测力，并且师范生心理幸福感总分及各维度与自我效能显著相关(于福洋，李颖，2009)；还有研究发现高中生的主观幸福感与自我效能感密切相关(汪依桃，2009)；针对高师贫困生研究发现，提升这些学生的自我效能感水平可以提升其相对较低的主观幸福感，这也表明自我效能感与主观幸福感相关显著(谭雪晴，2008；佟月华，2003)。由此，我们假设： H2：领导干部的自我效能感与其主观幸福感有显著的正相关，自我效能感是主观幸福感的正预测变量，即领导者的自我效能感水平越高，其主观幸福感也会越高。
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user: 2. 研究方法 2.1. 被试 本研究的样本分别来自于重庆市各区、县的领导者。研究中通过方便抽样的方法抽取了300个样本进行研究，其平均年龄35.69岁；最终得到237个有效的样本(有效率79%)，其中138名男性(占比58.2%)，99名女性(占比41.8%)。在所抽取样本的职务上，处长、副处长、科长和科长以下分别占比为4.6%、27.4%、30.4%、35% (缺省值占2.5%)；在样本的学历上，硕士及以上、本科、大专、高中以下分别占比为6.8%、68.3%、21.5%、3.4%。 2.2. 对变量的测量 2.2.1. 对主观幸福感的测量 对于主观幸福感的测量采用邢占军编制的《中国城市居民主观幸福感量表》 (邢占军，2003)，此量表含有社会信心体验、知足充裕体验、成长进步体验、自我接受体验、人际适应体验等十个因子。在本研究中此量表的内部一致性系数(α)为0.816，表明有较好的信度。邢占军等人研究确认该量表有较好的效标效度和结构效度。 2.2.2. 对自尊的测量 本研究采用王向东等人(1999)修订的《自尊量表(SES)》 (汪向东，王希林，马弘，1999)对自尊进行测量，此量表有10个题项构成，题目得分采用Likert五点计分，其中有五个题目需要先进行反向记分，之后在用因素分析把其聚集为一个因素。自尊量表可以用10个项目总分来反应自尊水平，受测者在量表上分数越高，则表明其自尊水平越高。此量表在本研究中的α = 0.913。 2.2.3. 对自我效能感的测量 本研究采用王才康(2001)编制的《一般自我效能感量表》 (王才康，2001)对自我效能感进行测量。该量表由10个项目构成，而经过王才康的因素分析表明其为一个因素。此量表在本研究中的内部一致性信度α = 0.921。 2.3. 研究程序与数据处理 本研究的主试都接受过专业培训，参与被试都为匿名。研究中主试在被试中开展团体测试，其中所有的被试都被要求按照指导语独立完成研究任。测量数据采用SPSSwin20软件包和和LISREL8.0软件进行处理，进行描述性、相关性、回归分析和差异检验。
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user: 4. 讨论与分析 本研究表明，领导者的自我效能感和自尊都与其主观幸福感呈正相关，同时，领导者的自我效能感和自尊对领导者的主观幸福感有预测作用。Dutton (1999)研究发现，自尊程度的高低同主观幸福感之间存在密切联系(Dutton & Brown， 1999)。国内学者也有研究表明，领导者的自我效能感处于较高水平，而且自我效能感与主观幸福感显著相关(李佳，冯正直，2007；刘会贵，潘孝富，2011；王亚宁，李越，吴国强，刘芳，2009)。本研究结果与他们的研究结果一致。Rosenberg (1995)认为高自尊和高主观幸福感之间有紧密联系(Rosenberg， 1995)。自尊程度较高的个体会倾向于认为自己在许多方面比其他人优秀，并会从更加积极的角度看待自己，自己有能力完成各项任务。也就是说，任务执行者通过较好完成任务来强化其自我效能感，并使其更加确信自己可以完成相关任务。由此可知，当个体处于高程度的自尊和较高程度的自我效能感状态时，其对任务的胜任感得到强化，并近一步提升主观幸福感。 并且研究发现，自我效能感部分中介于领导者的自尊和主观幸福感，即领导者的自尊通过其自我效能感对其主观幸福感产生影响，也就是说有高自尊和高自我效能感的领导，其也有较高的主观幸福感。拥有高水平自我效能感的领导者富有挑战性的工作，而低自我效能个体更倾向于选择易于完成的任务，并且如果任务没有完成的时候会认为是自己的能力不够，不会进一步地努力，而是直接放弃任务，这直接影响到了他们的自尊水平(李妲，王亮，张素英，李全开，2008)。因此可发现，自尊同自我效能感密切相关，即个体认为自己能够完成某项任务或者目标时，很可能表示该个体有较高的自尊。当个体拥有高自尊，而且有着较高的自我效能感时，势必会尽最大的努力去完成目标，当目标得以实现之后，自我效能感得到进一步的强化，同时自尊也得到提升，如此往复，个体在提升自尊和自我效能感过程中不断完成新的任务，个体的成就感和胜任感也易于引导主观幸福感。Baumeister等(2003)认为，拥有高水平自尊的个体可以从更加积极的角度看待自己，并在和其他个体对比过程中认为自己在许多方面更为优秀，并且在遇到挫折时也更加的从容与自信；并且高水平自尊者可以通过改变情景来更好地应付各种问题，从而拥有较高的主观幸福感(Baumeister et al.， 2003)。高水平的自我效能感可以使领导者克服困难的信心增加，并更容易学习新的知识，习得新的行为，进而提升其控制情绪和情感的能力，由此减少消极情感，增加积极情绪，以提高工作满意程度和生活幸福感(李佳，冯正直，2007)。 本研究还发现，尽管领导者的主观幸福感水平整体偏中上水平，但是高学历领导者在自我接受方面表现低于低学历干部；同时在知足欲体验上硕士和本科以下学历干部低于本科干部，但中老年领导者却高于35岁以下的青年领导者。本研究结果可能受到其他因素的影响，如领导者的薪酬待遇、职位的晋升压力、日常生活中的人际关系等。 由于本研究对象主要来自重庆地区，因此，调查结果具有一定的地区局限性，生态效应并不高，对于本研究结果的推论还需进一步的研究。其次，被试对问卷作答是自评式作答，难免存在共同变异误差。第三，研究主要对自尊和自我效能感对主观幸福感的影响作用，而并未具体分析自尊和自我效能感之间的相互影响作用，对于自尊如何通过自我效能对主观幸福感产生作用还需要做进一步的研究。同时，因为是从总体层面上对自尊、自我效能感和主观幸福感进行研究，所以并没有分析主观幸福感的各个下位因子是如何受到自尊和自我效能感的影响，这可能会导致因变量信息的不完整，从而难以全面分析这三者之间的关系，所以这也是未来研究的一个方面方向，即在主观幸福感各个下位因子上进一步分析自尊和自我效能感对主观幸福感的影响。
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user: 5. 结论 本研究初步获得如下结果：1) 领导者干部对生活的满意感和幸福感属于中等偏上。2) 在领导者主观幸福感的人口统计学特征方面，在性别上，主观幸福感的差异不显著；在知足充裕感上，不同年龄、职务和学历的领导者表现各不相同：年龄上，中老年领导者的知足充裕体验要高于35岁以下的青年领导者；职务上，领导者随着职务的高低不同，在知足充裕体验方面的差异表现非常显著，职务越高，其知足充裕体验越强；学历上，学历不同的领导者在知足充裕体验方面不同，本科学历的领导者知足充裕体验要高于本科以下学历的领导者，也高于硕士学历领导者，但是在自我接受方面，高学历领导者的自我接受反而差。3) 领导者的主观幸福感与其自尊和自我效能感之间存在显著的正相关。个体的自尊对其主观幸福感具有正预测作用，也就是领导者自尊感越强，其主观幸福感也就越强。4) 领导者的主观幸福感与自我效能感之间存在显著正相关，自我效能感能够正向预测主观幸福感，即领导者干部主观幸福感会因为其自我效能感越高而相应地越高。5) 自尊与自我效能感对领导的主观幸福感都有显著的正预测作用，在二者共同的预测作用中，自尊的贡献作用大于自我效能感。
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user: 摘 要 决策树技术在数据挖掘的分类领域中被广泛采用。采用决策树从一致决策表(即条件属性值相同的样本其决策值相同)中挖掘有价值信息的相关研究较为成熟，而对于非一致决策表(即条件属性值相同的样本其决策值不同)采用决策树进行数据挖掘是当前研究热点。本文基于贪心算法的思想，提出了一种非一致决策表的决策树分析方法。首先使用多值决策方法处理非一致决策表，将非一致决策表转换成多值决策表(即用一个集合表示样本的多个决策值)；然后根据贪心选择思想，使用不纯度函数和不确定性相关指标设计贪心选择策略；最后使用贪心选择设计决策树构造算法实现决策树构造。通过实例说明了所提出的权值和贪心选择指标能够比已有的最大权值贪心选择指标生成规模更小的决策树。 关键词 :数据挖掘，非一致决策表，多值决策，贪心算法
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user: 1. 引言 一致决策表或单值决策表指的是在给定的决策表中样本的条件属性值相同，并且决策值也相同。但是在实际情况下所分析的数据更多的是非一致决策表，即决策表中样本的条件属性值相同但决策值不同。 对于非一致决策表，一个样本具有多个决策值，目标是为每个样本找出一个决策值。该方法适用于典型的优化问题 [ 1 ] ，从多种优化方案中选择一种，并得到其优化结果。在文献 [ 2 ] 中，具有多个决策值的决策表通常被称为多标签决策表。在现实世界中多标签决策表无处不在，例如图像视频的语义标注，音乐的情感分析，基因组的功能分类以及文本分类等。多标签决策表的数据分类问题有两种解决方法，一种是通过修改常用的分类方法来处理多标签决策表；另一种是把多标签决策表转换为单标签决策表，然后使用分类算法处理这些数据。这些方法都是通过把整个决策集分成相关决策集和不相关决策集两部分，从而处理决策表的非一致问题，目的是找到预测样本的相关决策集。此外，我们还可以采用学习的方法处理非一致数据问题，如局部学习 [ 3 ] 、模糊学习 [ 4 ] 、多类标学习 [ 5 ] 。由于每个样本都具有多个类标，但只有一个类标是正确的，因此该方法的问题是如何找到正确类标。在局部学习和多类标学习中采用概率方法来处理，在模糊学习中采用标准排序方法来处理。 本文基于贪心算法 [ 6 ] 的思想，提出了一种非一致决策表的决策树分析方法。贪心策略是指从问题的初始状态出发，通过若干次的贪心选择而得出最优值(或较优解)的一种解题方法。贪心算法就是从问题的某一个初始解出发逐步逼近给定的目标，以尽可能快地求得更好的解。当达到算法中的某一步不能再继续前进时，算法停止。这时就得到了问题的一个解，但不能保证求得的最后解是最优的做一种目前最贪婪的行动。本文首先使用多值决策方法处理非一致决策表，将非一致决策表转换成多值决策表；然后根据贪心选择思想，使用不纯度函数和不确定性相关指标设计贪心选择策略；最后使用贪心选择设计决策树构造算法实现决策树构造。在该方法中，我们假设每条记录对应的决策都是正确的；并且可以从整个决策集而不是相关决策集中找到一个决策 [ 7 ] 。 本文剩余部分组织如下：第二节介绍多值决策表的构造；第三节提出决策树构造方法；第四节进行实例说明，并比较由不同的不纯度函数构造的决策树的大小；最后一节总结全文并介绍下一步工作。
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user: 2. 多值决策表构造 在分析非一致决策表时，可以把它们转换为已有的决策表。例如在粗糙集理论 [ 8 ] 中，广义决策(generalized decision， GD)可以处理非一致数据问题。通过把一个非一致决策表转换成一个多值决策表，决策集中的决策值分别用不同的数字表示，相同的决策集用相同的数字表示，如由决策表T 0 (表1)转换而成的 (表2)。另一种方法是使用常用决策 [ 9 ] (the most common decision， MCD)来处理这类问题，常用决策的概念来自于使用常用值替代缺失值 [ 10 ] 。考虑条件属性值均相同的一组样本中的一个样本，该样本的决策值用样本组中的常用决策表示，如表3中 所示。 和GD，MCD方法不同，本文使用多值决策(many-valued decision， MVD)方法处理非一致决策表，将非一致决策表转换成多值决策表 [ 2 ] (即用一个集合表示样本的多个决策值)。考虑条件属性值均相同的一组样本中的一个样本，并且用集合表示该样本的多个决策值，即决策属性集，我们把这样的决策表称为多值决策表，如表4中 所示。 一个多值决策表T用一个矩形表示，每一列表示条件属性f 1 ，…，f n ，每一行用非负整数表示对应的条件属性值。如果是字符串类型的属性值，那么将其转为非负整数。不出现相同的样本(即不出现重复的行)，样本的多个决策用一个非空有限集合表示，如表5所示。N(T)表示T中样本的数量(即行数)。 从决策表T中删除一些样本后得到的表称为T的子表，子表用T(f i 1 ， a 1 )…(f im ， a m )表示，fi 1 ，…，f im 表示条件属性，a 1 ，…，a m 表示对应的条件属性值。例如，在表6中子表T(f 1 ， 1)由表5中的第1、2、3个样本组成。同样，表7中子表T(f 1 ， 1) (f 2 ， 1)由表5中的第1、3个样本组成。 如果一个决策属于决策表T中所有决策集，那么称这个决策为决策表T的公共决策，如表7中子表T(f 1 ， 1) (f 2 ， 1)的公共决策是3。如果决策表T没有任何样本或者有一个公共决策，那么称这个决策表为退化表，如表8所示。 E(T)表示决策表T中条件属性值非一致的属性集合。例如，在决策表T中，E(T) = {f 1 ， f 2 ， f 3 }。同样，在子表T(f 1 ， 1)中，E(T(f 1 ， 1)) = {f 2 ， f 3 }，因为在T(f 1 ， 1)中，属性f 1 的值是一致的。对于f i ∈E(T)，E(T， f i )表示决策表T中条件属性f i 对应的属性值集合。例如，决策表T中条件属性f 1 对应的属性值集合表示为E(T， f 1 ) = {0， 1}。 决策表T中，出现次数最多并且数值最小的决策称为最常用决策。例如，决策表T(f 1 ， 1)中最常用决策是1。因为决策1，3在决策集中都出现了两次但1在数值上是最小的，所以1是最常用决策。N mcd (T)表示决策表T中包含最常用决策的样本数量。
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user: 3. 多值决策表构造 在由多值决策表T构造的决策树中，每个叶子节点代表一个决策(一个自然数)，每个非叶子节点代表条件属性集合{f 1 ， …， f n }中的一个属性，每个非叶子节点有多条边(即每个条件属性具有多个属性值)。例如，二元属性有两条边，分别用0和1表示。 Γ表示决策表T构造的决策树，v表示Γ的节点。T(v)表示T的子表，如果v是决策树的根节点，那么T(v) = T，否则T(v)就是决策表T的子表T(f i 1 ，δ 1 )…(f im ，δ m )，条件属性为f i 1 ，…，f im 对应的属性值为δ 1 ，…，δ m ，分别代表从根节点到节点v整条路径上的节点和边。决策树Γ满足以下条件： 1) 如果T(v)是退化表，那么节点v用公共决策标记。 2) 如果T(v)不是退化表，那么节点v用f i 标记，f i ∈E(T(v))，如果E(T(v)， f i ) = {a 1 ， …， a k }，那么节点v有k条边，分别用a 1 ，…，a k 表示。 例如，图1是由一个多值决策表构造的决策树。如果节点v用一个非叶子节点f 3 标记，那么与v对应的子表T(v)就是T(f 1 ， 0)。同样，与叶子节点2对应的子表是T(f 1 ， 0) (f 3 ， 1)，并且2是公共决策。 在贪心算法中，我们需要选择合适的属性将决策表分区，即形成更小的子表，直到我们得到可以用于标记叶子节点的退化表。不纯度函数用于计算当前分区的不确定性，不纯度函数值越小，则表示该分 Table 1 Decision table T f 1 f 2 f 3 0 0 0 2 1 0 0 3 0 2 1 2 0 2 0 1 0 0 0 3 1 0 0 1 0 2 1 3 0 2 0 4 1 1 2 3 表1. 决策表T 0 Table 2 Decision tabl f 1 f 2 f 3 0 0 0 1 1 0 0 2 0 2 1 3 0 2 0 4 表2. 决策表 Table 3 Decision tabl f 1 f 2 f 3 0 0 0 2 1 0 0 1 0 2 1 2 0 2 0 1 表3. 决策表 Table 4 Decision tabl f 1 f 2 f 3 0 0 0 {2，3} 1 0 0 {1，3} 0 2 1 {2，3} 0 2 0 {1，4} 表4. 决策表 Table 5 A many-valued decision table f 1 f 2 f 3 1 1 1 {3} 1 0 1 {1，2} 1 1 0 {1，3} 0 1 1 {2，3} 0 0 1 {1，2，3} 0 1 0 {2} 1 1 1 {3} 表5. 多值决策表T Table 6 A subtable of many-valued decision table f 1 f 2 f 3 1 1 1 {3} 1 0 1 {1，2} 1 1 0 {1，3} 表6. 子表 Table 7 A subtable of many-valued decision table f 1 f 2 f 3 1 1 1 {3} 1 1 0 {1，3} 表7. 子表 Table 8 A degenerate many-valued decision tabl f 1 f 2 f 3 1 1 1 {3} 1 1 0 {1，3} 0 1 1 {2，3} 0 0 1 {1，2，3} 表8. 退化表 图1. 多值决策表构建的决策树 区的不确定性越小，即分区质量越高。我们使用不纯度函数来评估分区的质量，从而选择合适的分区构造决策树。通过计算分区的不确定性指标，从而计算不纯度函数。如果有一个公共决策，那么不确定性指标为0。 1) 不确定性指标：不确定性指标U是从非空多值决策表集合到真实数值集合的函数，因此，U(T) ≥ 0，当且仅当是退化表时，U(T) = 0。我们选择错分误差 [ 11 ] 作为不确定性指标。 错分误差：me(T) = N(T) − N mcd (T)，N(T)表示T中样本的数量(即行数)，N mcd (T)表示决策表T中包含最常用决策的样本数量。计算决策表T中所有样本数量和包含最常用决策样本数量之间的差值。 2) 不纯度函数：U是一个不确定性指标，f i ∈E(T)， E(T， f i ) = {a 1 ， …， a t }，属性f i 把决策表T分成t个子表：T 1 = T(f i ， a 1 )， …， T t = T(f i ， a t )。我们将不纯度函数做如下定义： 权值和： 根据多值决策表，采用贪心策略、自顶向下递归构造决策树。首先初始化决策树，用决策表标记根节点，然后判断决策表的不确定指标是否为0，如果不确定指标为0，则用决策表中的公共决策代替决策表标记根节点；如果不确定指标不为0，则计算决策表中每个条件属性对应的不纯度函数，选择函数值最小的属性，当函数值相同时，选择下标最小的属性，将其作为分裂节点，并代替决策表标记根节点，根据所选属性的属性值创建节点，各个节点用对应的子表标记，分裂节点到各个节点上的边用对应的属性值表示，按上述步骤递归创建决策树各个节点。当树中所有节点都没有用表标记时，停止树的构造，输出决策树。 具体的决策树构造算法如表9所示。
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user: 4. 决策树构造实例 本节通过实例(见表10)分析说明本文所提出的基于权值和指标贪心选择策略的决策树分析过程，并和已有文献 [ 4 ] 中所采用的基于最大权值指标贪心选择策略的决策树分析过程进行比较。 首先创建决策树G的根节点，并用表T标记该节点，然后自顶向下循环创建决策树各个节点。第一次循环中，选择的子表T′为表T，即T′ = T，树G中只有一个根节点v，所以用T′标记节点v。因为U(T′) ≠ 0，所以对于每个f i ，f i ∈E(T′) = {f 1 ， f 2 ， f 3 }，使用表10中的数据分别计算不纯度函数I(T′， f 1 )、I(T′， f 2 )、I(T′， f 3 )的值，通过计算可知，I(T′， f 1 ) = 41，I(T′， f 2 ) = 38，I(T′， f 3 ) = 47，I(T′， f 2 )值最小，用f 2 代替T′标记节点v，对于每个δ，δ ∈E(T′， f 2 ) = {0， 1， 2}，在树G中加入节点v 0 ，v 1 ，v 2 ，分别与连接节点v相连并将边标记为0，1，2，分别用子表T(f 2 ， 0)，T(f 2 ， 1)，T(f 2 ， 2)标记节点v 0 ，v 1 ，v 2 ，结果如图2所示。 然后从子表T(f 2 ， 0)，T(f 2 ， 1)，T(f 2 ， 2)中选择一个子表，比如选择T(f 2 ， 0)即T′ = T(f 2 ， 0)。因为U(T′) ≠ 0，所以对于每个f i ，f i ∈E(T′) = {f 1 ， f 3 }，使用表11分别计算不纯度函数I(T′， f 1 )、I(T′， f 3 )的值，通过计算可知，I(T′， f 1 ) = 0，I(T′， f 3 ) = 0，但是i值取最小，所以选择f 1 ，用f 1 代替T′标记节点v 0 ，对于每个δ，δ ∈E(T′， f 1 ) = {0， 1， 2}，在树G中加入节点v 0 ，v 1 ，v 2 ，分别与连接节点f 1 相连并将边标记为0，1，2，分别用子表T(f 2 ， 0) (f 1 ， 0)、T(f 2 ， 0) (f 1 ， 1)、T(f 2 ， 0) (f 1 ， 2)标记节点v 0 ，v 1 ，v 2 ，结果如图3所示。重复上述过程得到最终的决策树(图4)。 为了和已有文献 [ 4 ] 中所采用的基于最大权值指标贪心选择策略的决策树分析过程进行比较，使用表10的数据采用最大权值贪心选择指标策略进行决策树构造，得到结果如图5所示。比较图4和图5中节点数量，我们可以知道，选择权值和作为不纯度函数可以缩小决策树的规模。
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user: 5. 总结 本文基于贪心算法思想，提出了一种非一致决策表的决策树分析方法。采用多值决策将非一致决策 Table 9 Greedy algorith 输入：一个多值决策表T，含有n个条件属性f 1 ， …， f n 输出：返回一棵决策树 构造树G的根节点，用表T标记 While (true) do if 树G中的所有节点都没有用表标记，then 返回树G else 选择树中的一个节点v，用表T的一个子表T′标记节点v if U(T′) = 0 then 用子表T′中的公共决策代替子表T′标记节点v else 对于每个fi，fi∈E(T’)，计算不纯度函数I(T′， fi)的值；选择不纯度函数值最小(当不纯度函数值相同时，选择对应i值最小)的属性，记为fi0；用fi 0 代替子表T′标记节点v；对于每个δ，δ∈E(T′， fi)，在树G中加入节点v δ ，用子表T′(fi 0 ， δ)标记；用δ表示从节点v到节点v δ 的边。 end if end if end while 表9. 决策树构造算法 Table 1 0 A many-valued decision table f 1 f 2 f 3 1 1 1 {3} 1 0 1 {1，2} 1 1 0 {1，3} 0 1 1 {2，3} 0 0 1 {1，2，3} 0 1 0 {2} 1 0 0 {1，3} 0 0 0 {2，3，4} 1 2 0 {4} 2 1 0 {2} 0 1 2 {1，3，4} 0 2 1 {2，3，4} 1 1 2 {1，3} 1 2 1 {2，4} 2 1 1 {4} 2 2 0 {3，4} 0 2 2 {1，2} 2 0 2 {2，4} 1 2 2 {3，4} 2 1 2 {1，3} 表10. 多值决策表T Table 1 1 A many-valued decision tabl f 1 f 2 f 3 1 0 1 {1，2} 0 0 1 {1，2，3} 1 0 0 {1，3} 0 0 0 {2，3，4} 2 0 2 {2，4} 表11. 多值决策表 图2. 第一步贪心选择构造的决策树 图3. 第二步贪心选择构造的决策树 图4. 使用权值和贪心选择指标构造的最终决策树 图5. 使用最大权值贪心选择指标构造的最终决策树 表转换成多值决策表，使用不纯度函数和不确定指标设计决策树构造算法，实现决策树的构造。现实生活中经常会遇到非一致决策表的数据分类问题，例如，邮政局报刊征订部门根据以往客户订购报刊杂志类型的历史记录，预测客户可能订购的刊物类型，而刊物类型具有多个分类属性；具有多个语义标注的图像视频分类问题；以及基因组的功能分类等问题，通过该方法可以处理上述非一致决策表的数据分类问题。我们的下一步工作是寻找更好的贪心指标，并与动态规划算法进行比较，实现更好的决策树分析方法。
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user: 摘 要 目前基于机器视觉、图像处理的PCB电路检测系统首要实现的就是对元件的准确定位。本文针对PCB板上的圆形电子元件进行机器视觉定位，提出了先使用Canny边缘检测结合Sobel变换的粗定位检测方法，再根据检测目标圆的边缘上的点，以及各点的灰度梯度，得到过边缘点的直线集合，继而使用正方形滑动窗口，实现圆心的定位，最后再使用同心圆环的方法，找到圆形边缘的半径，从而精确定位圆形电子元件的位置。经实际使用，本文算法满足电子企业工业生产中实时性和精确性的要求。 关键词 :圆定位，PCB光学检测，边沿检测，灰度梯度
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user: 1. 前言 在常见的PCB板的电子元件中，大多数的电子元件外形无非是矩形、圆形两种。如果能在检测中，准确快速的对这两种外形的元件的外轮廓进行定位，将极大程度的提高企业生产线上对其识别的准确性和稳定性。在PCB定位中，如果预知每个圆形元件的坐标区域，在实际匹配计算时，只需适当扩大搜索区域，在该区域内即可找到一个最大的最佳匹配圆即可。 在图像处理中，Hough圆定位算法是Paul Hough在1962年提出的一种图像边缘检测技术，它可以检测图像空间中的任意解析曲线 [ 1 ] 。目前很多已有的圆定位算法，大都是基于Hough算法的改进。目前Hough圆定位算法会在一张图中会计算得到多个符合条件的圆，而非在区域内优选出单一的圆，因此，无法满足PCB定位中圆定位算法的目的，在一个区域内找到一个最优圆的需求。 基于模板匹配的圆定位算法在实际中也有使用，该方法可以在一个区域中找到和模板匹配最佳的圆，但是该方法，无法用同一个圆模板，满足不同半径的圆的定位。PCB定位中圆的直径，可能会由于拍摄相机的位置变化而有改变，这是模板匹配的算法所无法满足的。 目前PCB电路圆的定位，有基于Hough变换 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 、基于势函数 [ 5 ] 等方法，但是都没有很好的解决在设定区域内快速定位最大半径圆的问题。 本文设计了一套基于边沿梯度方向统计的圆定位算法，在确定的图像内找到最大的匹配圆，首先使用Canny边缘检测结合Sobel变换先计算得到圆心区域的大概位置，然后统计对圆心区域有贡献的点，得到目标圆的圆周上的点，然后再以得到的圆周，对圆心进行二次定位，从而得到最终的圆心和半径。实验表明对于边沿清晰的目标圆，该算法速度较快，长宽200像素内的图像，运算速度在50 ms以内。对于圆形的电子元件允许一定程度的圆周不完整(大于70%周长)，允许一定程度的圆周变形(椭圆)，对圆的半径变化也有一定是适应性。该算法于灰度图像进行计算，所以对于彩色、灰度CCD相机都可满足，对于边沿清晰的圆形物体识别准确度高。
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user: 摘 要 决策树技术在数据挖掘的分类领域应用极其广泛，可以从普通决策表(每行记录包含一个决策值)中挖掘有价值的信息，但是要从多值决策表(每行记录包含多个决策值)中挖掘潜在的信息则比较困难。多值决策表中每行记录包含多个决策值，多个决策属性用一个集合表示。针对已有的启发式算法，如贪心算法，由于性能不稳定的特点，该算法获得的决策树规模变化较大，本文基于动态规划的思想，提出了使决策树规模最小化的算法。该算法将多值决策表分解为多个子表，通过多值决策表的子表进行构造最小决策树，进而对多值决策表进行数据挖掘。 关键词 :多值决策表，决策树，动态规划算法
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user: 1. 引言 多值决策表每行记录的多个决策被标记为一个决策集，在现实生活中这样的表很常见，因为没有足够多的属性值去标记单独的行，因此就有条件属性值相同而决策值不同的实体。目前多值决策表已经得到了人们的关注，例如图像的语义标注问题 [ 1 ] ，音乐情感分类 [ 2 ] ，基因组的功能分类 [ 3 ] 和文本分类 [ 4 ] 等。此外，这类数据集在优化问题中是很常见的，如在旅行商中找出Hamiltonian回路的最小长度问题，在邮局中找出最近的邮局问题。这种情况下，我们通常在输出的多个解中选择最优解 [ 5 ] 。 在已有研究中，多值数据的决策树和其他分类通常认为是预测多值分类问题 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] 。文献 [ 10 ] 研究了使用基于边界子表的多值决策表构造决策树的贪心算法。除此之外，文献 [ 11 ] 研究了在最常用决策情况下的贪心算法和广义的决策方法，但所研究的多值决策表局限于单值决策表，即决策集中只有一个元素。与多值数据有关的问题常常被认为是分类学习问题：多标签学习 [ 12 ] 、多实例学习 [ 9 ] 等，也有一些部分被标记的半监督学习 [ 13 ] 。此外，如在局部学习 [ 14 ] 、模糊学习 [ 15 ] 、多标签学习 [ 16 ] 中认为只有一个决策值是正确的。这些文献只是关注了分类的结果，而不是数据模型的优化。但我们需要解决的是多值决策问题。 本文研究用决策树对多值决策表进行信息挖掘，考虑信息表达和模型优化问题，目标是利用动态规划算法使得决策树的规模达到最小。包含五部分内容：第二部分给出了相关的概念，第三部分中提出了构造决策树最小化算法，即动态规划算法，第四部分给出了实例分析并与已有的贪心算法进行比较，第五部分进行全文总结。
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user: 2. 概念 多值决策表T是由非负整数填充的矩形表表示。这个表的列记为条件属性f 1 ，…，f n ，且每个条件属性对应的属性值用非负整数表示。如果属性值为字符串，那么必须将字符串编译为非负整数值。在表中没有重复的行，且每一行的多个决策用一个非空有限自然数集(决策集)表示。我们用N(T)表示表T的行数，r i 表示第i行，其中i = 1，…，N(T)。如r 1 表示第一行，r 2 表示第二行等(见表1)。 如果一个决策属于表T每一行记录的决策集，那么我们称它为表T的常用决策。如果表T没有记录或有一个常用决策，那么称表T为退化表。如表2中的T′是一个退化表，常用决策为1。 从表T中删除一些行形成的表称为表T的子表。表T的子表是由行和列交叉组成的，列代表条件属性，用f i 1 ，…，f im 表示，对应的条件属性值用a 1 ，…，a m 表示，因此表T的子表可用T(f i 1 ， a 1 )，…，(f im ， Table 1 A multi-label decision table T f 1 f 2 f 3 d r 1 0 1 0 {1} r 2 2 1 0 {1，2} r 3 1 0 2 {1，3} r 4 0 0 1 {2} 表1. 多值决策表T Table 2 A degenerate table T′ of the multi-label decision table T′ f 1 f 2 f 3 d r 1 0 1 0 {1} r 2 2 1 0 {1，2} r 3 1 0 2 {1，3} 表2. 多值决策表T的退化表T′ a m )表示。这样的非空子表(包括表T)称为T的可分离子表。如表1的多值决策表T的子表T(f 1 ， 0)由第1行和第4行组成(见表3)；类似地，子表T(f 1 ， 0)(f 2 ， 0)由第4行组成(见表4)。 用E(T)表示表T的每个条件属性值不同的属性集。如表T中，E(T) = {f 1 ， f 2 ， f 3 }。同理，对于子表T(f 1 ， 0)有E(T(f 1 ， 0)) = {f 2 ， f 3 }，因为在子表T(f 1 ， 0)中，条件属性f 1 的值是恒为0的常量。对于f i ∈E(T)，我们用E(T， f i )表示条件属性f i (f i 列)的一组值。如表T和条件属性f 1 ，E(T， f 1 ) = {0， 1}。 在决策集中属性值出现次数最多且数值最小的决策，称为T的最常用决策。如表T 0 的最常用决策是1。即使1和2在决策集中都出现3次，但是1是最小决策，因此我们选择1作为最常用决策。H(T)表示表T的决策集中包含最常用决策的行数。对于表T，H(T) = 3。
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user: 3. 决策树最小化算法 3.1. 决策树 根据表T构造决策树，每个叶子节点代表一个决策用一个自然数表示，每个非叶子节点代表属性集合{f 1 ， …， f n }中的一个属性。从每个非叶子节点出发的输出边用不同的非负整数表示，如二值属性的两条边就用0和1表示。 令Γ为根据表T构造的决策树，v为Γ的节点。节点v和T的子表是一一映射，即对于每个节点v，都有唯一的T的子表与之对应。我们定义表T的子表T(v)对应于节点v。如果v是Γ的根节点，那么T(v) = T，即子表T(v)与T是一样的。否则T(v)是表T的子表T(f i 1 ， δ 1 ) … (f im ， δ m )，属性f i 1 ， …， f im 和属性值δ 1 ， …， δ m 分别是从根节点到节点v整条路径上的节点和边。如果对于Γ的任何节点v满足以下条件，我们称Γ是T的决策树： 1) 如果T(v)是退化的，那么v被标记为T(v)的常用决策。 2) 如果T(v)是非退化的，那么v用f i ∈E(T(v))表示，假设E(T(v)， f i ) = {a 1 ， …， a k }，则来自节点v的k条输出边为a 1 ， …， a k 。 假设图1给出的是多值决策表的决策树例子，如果节点v用属性f 3 表示，那么对应于节点v的子表T(v)记为T(f 1 ， 0)。类似地，对应于节点2的子表为T(f 1 ， 0)(f 3 ， 1)。 N(Γ)表示决策树Γ的节点数，N t (Γ)和N n (Γ)分别表示决策树Γ的叶子节点数和非叶子节点数。 Table 3 A subtable T(f1， 0) of the multi-label decision table T(f 1 ， 0) f 1 f 2 f 3 d r 1 0 1 0 {1} r 4 0 0 1 {2} 表3. 多值决策表T的子表T(f 1 ， 0) Table 4 A subtable T(f1， 0)(f2， 0) of the multi-label decision table T(f 1 ， 0)(f 2 ， 0) f 1 f 2 f 3 d r 4 0 0 1 {2} 表4. 多值决策表T的子表T(f 1 ， 0)(f 2 ， 0) 图1. 多值决策表的决策树 3.2. 动态规划算法 在这一节中，我们给出动态规划算法A d 用以构造最小决策树。A d 算法是针对一个给定的多值决策表构建最小决策树的算法(节点数、非叶子节点数或叶子节点数最少)。这个算法是以动态规划方法为基础 [ 17 ] ，在最坏的情况下该算法的复杂度表现为指数阶。该算法将多值决策表分解成若干个互相关联的子表，将子表在各个阶段按照一定的次序排列，对某个给定的阶段状态先求解子表的问题，然后从子表的解中得到多值决策表的最优解。它的动态性体现在对于重复出现的子问题，第一次遇到对它进行求解，并将解保存起来，以备后续再次使用。 令多值决策表T，其中用f 1 ，…，f n 表示n个条件属性，包含表T所有可分离子表的集合记为S(T)。算法A d 的第一部分是构造集合S(T)。在构造集合S(T)时，首先将给定的T表指定为S(T) = {T}，即S(T)集中只有一个T表，显然T表是未处理过的并且E(T)非空，然后以子表T(f i ， δ)的形式添加到S(T)集合中，并判断集合中的子表是否被处理过，属性值不同的属性集是否为空集。如果是未处理过的，并且属性集非空，那么就将该表的子表添加到S(T)集合中。以此类推，直到S(T)集合中的所有表都被处理过，最后返回S(T) (见算法1)。 算法A d 的第二部分是构造最小决策树，决策树大小考虑的是树的节点数或者是非叶子节点、叶子节点数。从算法1得到的S(T)集合中选择一个未指定为决策树的表，选择的标准是该表要么是退化表要么是它所有的子表是已被指定为决策树的可分离子表。如果是退化表，那么将退化表的常用决策作为叶子节点；否则用决策树表示子表，其中决策树的节点由属性表示，决策树的边由属性值表示。最后在所得到决策树中选出规模最小的(见算法2)。A d 算法返回对应于表T的最小化决策树。
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user: 5. 总结 决策树技术在数据挖掘的分类领域应用极其广泛，从多值决策表中挖掘潜在的信息是当前研究热点。多值决策表中每行记录包含多个决策值，多个决策属性用一个集合表示。针对已有的启发式算法，如贪心算法，由于性能不稳定的特点，该算法获得的决策树规模变化较大。 本文主要研究了多值决策表的决策树最优解问题，通过对动态规划算法和贪心算法进行比较，提出了利用动态规划算法使多值决策表的决策树规模最小。通过实例的演示，说明了决策树的最小化有利于人们对多值决策表进行决策，提高决策预测的准确率和降低决策树的复杂度。 图7. 第一步贪心选择构造的决策树 图8. 第二步贪心选择构造的决策树 图9. 贪心选择构造的决策树 图10. 贪心算法的分类结果
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user: 摘 要 利用浅层地震仪对同一场地开展实验，从地震波数据中可以分别提取折射波和面波信号，利用折射波初至拾取方法可以得到基岩起伏界面和纵波速度，利用f-k域频谱分析提取面波频散曲线可以换算出不同深度的横波速度。联合两种方法对整个场地进行速度分层，确定覆盖层、风化层的厚度以及基岩起伏界面，并通过数学公式推导和借鉴前人经验，可以估算场地有关弹性力学参数，从而为工程施工提供一种快速、经济、有效的无损检测方案。 关键词 :面波，折射波，力学参数，地震实验
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user: 1. 引言 浅表地层结构及其岩土力学性质决定了地基的承载能力，影响着建筑结构设计方案，通常可采用钻探方法获取地层结构资料，和通过相关岩土力学测试实验得到有关弹性力学参数，这些方法精度高，但费时长、成本高 [ 1 ] 。地震勘探利用不同类型波的传播特点，先后发展出折射波法、反射波法、面波法等勘探方法，本文尝试综合利用折射波法和面波法分别提取岩土层的纵横波波速，利用纵横波波速进行场地结构划分和弹性力学参数估算试验研究。
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user: 2. 方法原理简介 2.1. 瞬态瑞雷面波法 近年来，随着科学技术的提高，面波勘探技术得到了快速发展 [ 2 ] ，我国夏江海等的研究表明利用面波勘探可以得到与钻孔测量具有相似精度的横波速度剖面 [ 3 ] ；周熙襄和王振国对瑞雷面波勘察地层表层结构的可行性进行了研究 [ 4 ] ；曹乐辉等对瞬态面波法在建筑地基勘查中的应用作了详细的探讨 [ 5 ] ，代虎等论述了瑞雷面波勘探法在水利工程勘察领域的应用及前景 [ 6 ] 。总之，面波勘探在浅表地层特性及结构等研究方面都得到了较好的应用。 根据地震波传播理论，瞬态瑞雷面波在层状介质中具有很好的频散特性，面波的相速度与频率有关，而面波速度 与横波速度 具有一定内在关系，通过分析频率、速度和波长的关系，可以获得对应的作用深度值，瞬态瑞雷面波勘探利用这一原理可计算不同深度的速度，依照速度进行地层结构划分 [ 7 ] ，具有简便、快捷、高效率等特点。 2.2. 折射波法 浅层折射波法是应用最早，也是较成熟的工程物探方法之一。早在上世纪中期，随着工程建设项目的大量兴起，折射波法已成为工程地质中的一种快速常规勘探方法。近年来，我国有关学者开展了利用折射波测定岩土介质的弹性参数研究 [ 8 ] [ 9 ] 。 折射波法勘探是对于地下下伏介质波速大于上覆各层介质波速的地层，以临界角入射的地震波将沿下层介质的界面滑行，并产生折射波传入检波器，根据检波器接收到折射波的时间，分析获得地下介质的纵波波速和基岩起伏界面的一种浅层地震勘探方法。而浅表地层通常可自上而下分为第四系覆盖土(填方土)、风化层和基岩层这一模式结构，因此可以利用折射波法获得各类基岩的纵波速度 [ 10 ] [ 11 ] 。
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user: 3. 面波与折射波联合试验 3.1. 野外工作流程 野外工作基本流程为： 1) 调研了解适合实验工区的沉积及结构构造特征，选择合适的工区； 2) 设计对应野外观测系统； 3) 进行实验，采集数据； 4) 选择较好的实验数据整理保存。 本实验工区位于重庆市重庆科技学院校园内，工区地形整体较平整，草类植物覆盖为主，上部种植草皮；表层含燧石，角石粉砂质粘土；下部含燧石结构压实填上；底部为基石。 实验中瑞雷面波法和折射波法选在同一实验工区进行实验。瑞雷面波实验采用24道地震仪，4 Hz低频检波器，测点为12个，震源为人工震源(大锤重击铁板)，每排列12道，道间距(平距) 2 m，分为9组，偏移距分别为4 m，5 m，6 m，7 m，8 m，9 m，10 m，11 m，12 m，每组记录两次数据；折射波法采用同一套24道地震仪，检波器频率不同，为100 Hz高频检波器，震源为人工震源(大锤重击铁板)，每排列24道，分为2组，第一组道间距(平距) 2 m，重叠4道，每排列设置2炮，1个近炮，1个远炮，近炮在排列端头，零偏移距；远炮偏移距8 m；第二组道间距(平距) 3 m，重叠4道，每排列设置2炮，1个近炮，1个远炮，近炮在排列端头，零偏移距；远炮偏移距10 m。 根据所设计的瑞雷面波及折射波的观测系统，采集数据基本过程为：1) 按照所设计观测系统连接地震仪主机及配件；2) 检查仪器软硬件运行情况；3) 设置采集参数；4) 激发地震波；5) 采集数据；6) 检查坏道、坏炮，选择较好的实验数据整理保存。 3.2. 资料处理 试验中面波法数据处理主要是通过对面波频散曲线的拟合解释对地下介质进行波速分层，得到不同波速层对应的横波速度和厚度；折射波法主要是通过对提出的折射波的初至作出时距曲线，采用 法和 法求得折射界面的深度和介质的纵波波速 [ 12 ] 。本次实验中处理瑞雷面波与折射波资料所用软件均为SeisImager/SW。在数据处理前为方便处理，面波及折射波实验数据均用Geogiga软件进行了炮点、道间距、偏移距等位置的编辑。 面波法首先在时域上对采集的原始面波数据进行了预处理，以达到能被软件处理的水平并提高精度，本次实验中对道间距2 m，偏移距为6 m一组数据进行了道切除，切除道为距炮点8 m测点；偏移距为11 m一组数据进行了道切除，切除道为距炮点2 m测点，其余实验数据均为原始采集数据。其次为去除噪音干扰进行了高切滤波、低切滤波处理，排除在数据采集时由于车辆、行人和土堆等的影响。然后用Surface Wave Analysis Wizard软件将多通道时间域信号通过二维傅里叶变换，变换到 空间，在 域(频率–波数域)中寻找声场能量的极大值所对应的频率和波数，得到频散曲线 [ 10 ] (图1)，根据 、 、 等参数的转换关系 ， ，得到 曲线模型(图2)。 折射波数据处理主要是用Pickwin软件对采集的地震记录数据进行道与道之间的对比分析，进行滤波除去干扰波的干扰，再从中识别并提取有效波的初至时间，绘制相应的时距曲线，根据时距曲线特征，采用 法和 法计算出纵波速度和折射界面深度(图3)。 图1. 曲线图(V为面波相位视速度) 图2. 频散曲线拟合解释 图3. t 0 法示意图 (2.2.1) (2.2.2) 则： (2.2.3) 又因为 (2.2.4) (2.2.5) 故： (2.2.6) 则： (2.2.7) 式中 、 分别为左右两激发点到对应 点(随机)的折射波旅行时间， 为相应的互换时， 为入射临界角。为了求取 引入差数时距曲线方程 ： (2.2.8) 对其求导数并做代换： (2.2.9) (2.2.10) (2.2.11) (2.2.12) 则： (2.2.13) 速度 根据 曲线的斜率倒数的2倍计算出， 由表层的直达波速度来确定，这时知道了各观测点的 、 和 值，根据就可计算出各点的纵波速度和界面深度 [ 13 ] 。
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user: 4. 场地结构划分 如图4为面波频散曲线拟合解释图及横波波速所划分出的场地结构示意图。根据面波频散曲线拟合解释图及横波波速，可以大致分为六层：第一层波速约为244 m/s，根据野外观察分析该层为表层草皮腐殖土及上部填土；第二层波速约为280 m/s，考察推测为表层粉砂质粘土填层；第三层波速约为267 m/s，波速有所降低，可能为填土之前的强风化层；第四层波速约为285 m/s，推测为填土前的弱风化层；第五层波速约为295 m/s，可能为填土前的微风化层上部；第六层以下波速均大于300 m/s，推断为微风化或未风化的基岩层。 图4. 场地结构划分示意图
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user: 5. 岩土力学参数估算 利用浅层地震勘探法对场地结构进行划分和对岩土力学参数估算，在工程地质中具有重要的意义 [ 14 ] 。根据折射波勘探获得的纵波速度和面波勘探转化得到的横波速度和岩体密度，对研究区岩、土体力学参数进行公式推导，可以进行有关泊松比、杨氏模量、剪切模量、体积模量等参数的计算，大体关系如下： 泊松比： (4.1) 体积模量： (4.2) 剪切模量： (4.3) 杨氏模量： (4.4) 其中 为纵横波速比(慢度比)： (4.5) 式中： ——纵波速度， ——横波速度， ——岩体密度。 本次实验计算结果如表1所示。从表中数据分析可知，该测区横波速度约在244~313 m/s之间，纵波速度在485~586 m/s之间；各测点的 值在1.87~1.99之间变化；泊松比变化基本不大，约为0.31；体积模量为283~397 MPa之间；剪切模量108~180 MPa；杨氏模量为288~468 MPa。 Table 1 Shallow seismic exploration result table to estimate the rock mechanics parameter (m) (m/s) (m/s) (g/cc) (MPa) (MPa) (MPa) 0 244 485 1.82 1.99 0.33 283.04 108.54 288.70 0.8 280 533 1.81 1.91 0.31 327.68 142.58 373.55 1.9 281 536 1.82 1.91 0.31 331.60 144.29 378.03 3.0 267 520 1.83 1.94 0.32 320.48 131.11 346.12 4.4 285 543 1.83 1.91 0.31 342.67 149.10 390.65 5.8 294 560 1.83 1.91 0.31 364.38 158.55 415.40 7.4 296 575 1.83 1.94 0.32 392.64 160.62 424.05 9.1 301 573 1.83 1.91 0.31 380.85 165.71 434.16 10.9 304 603 1.83 1.99 0.33 441.84 169.43 450.68 12.9 304 579 1.831 1.91 0.31 389.39 169.43 443.90 15.1 306 574 1.83 1.87 0.30 373.65 172.45 448.38 17.4 306 584 1.83 1.91 0.31 396.34 172.45 451.83 19.8 307 574 1.83 1.87 0.30 373.65 172.45 448.38 22.3 311 582 1.83 1.87 0.30 384.80 177.60 461.76 30.4 313 586 1.83 1.87 0.30 389.93 179.97 467.91 表1. 浅层地震勘探估算岩石力学参数结果表
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user: 6. 结论 折射波法勘探只有在上下介质波速有较大变化时才能勘探到，对于波速变化不大的地层不容易区分，折射波法能够很好地确定基岩起伏界限，但其分层能力弱；面波法分层能力强，但其干扰大，易受到横向不均匀体等的干扰。 折射波法勘探能获得介质的纵波波速，面波法勘探能获得介质的横波波速，在面波采集数据质量欠佳情况下，可以利用折射处理结果对层位进行控制，两相结合能更好得进行地下介质分层和计算出岩、土力学参数，提高精度，解决只用面波法勘探时的不确定性问题，为工程施工提供一种快速、经济、有效的无损检测方案。
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user: 摘 要 X气田多口气井出砂，为最大限度地消减出砂危害，建立气井防砂地质力学模型，预测气井临界生产压差。X气藏为胶结程度较好的砂岩储层，其破坏机理遵从Griffith准则。依据弹性理论，通过近井地带储层岩石应力分析，导出能够避免气井出砂的最大允许井底流压计算公式。利用测井数据，计算储层不同深度的孔隙压力、主地应力，以及储层岩石的抗拉强度等参数，使用临界生产压差计算公式计算储层不同深度的临界生产压差。考察X气田若干口气井的出砂情况，结果表明当气井实际生产压差小于计算出的临界生产压差时，气井没有出砂；当气井实际生产压差大于计算出的临界生产压差时，气井出砂。该防砂临界生产压差预测方法可有效指导X气田气井工作制度的制定，消减气井出砂危害。 关键词 :出砂，地质力学，临界生产压差
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user: 1. 引言 出砂是采油气工程中的常见问题，也是棘手问题。长期以来，一直危害着油气井的服役期限与油气田的开发效益。如何最大限度地减少或规避油气井出砂，是备受关注的问题。油气井出砂是储层岩石发生内聚力减小和剪切破坏的结果 [ 1 ] ，流体的持续高速流动会增大油气井出砂的几率 [ 2 ] 。采油气过程中储层，近井地带岩石强度下降、发生破坏，会导致油气井出砂 [ 3 ] 。油气井出砂是多种因素共同作用的结果，从力学角度来看，主要是储层岩石发生了剪切破坏和拉伸破坏 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 。鉴于储层岩石和流体的物理力学有较大差异，认清储层特性和出砂机理，制定相应的防治方法和措施是解决油气井出砂问题的普遍思路 [ 7 ] - [ 13 ] 。多种方法被用于监测和预测油气井出砂 [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] 。油气井出砂防治的关键在于制定合理的油气井工作制度，使流体流速和井筒流体柱静压力保持在合理范围，从而维持储层岩石的强度，延缓或避免储层岩石的破坏。 本文针对X气田的出砂问题，考虑地应力与岩石抗拉强度对近井地带岩石破坏的影响，提出了防治油气井出砂的地质力学模型，并基于该模型利用测井数据进行临界生产压差预测，有效指导了X气田的防砂工作。
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user: 2. 临界生产压差的计算 2.1. 地质力学模型 岩心观察和岩石力学性能测试表明X气田储层砂岩具有较好的胶结性能与较高的力学强度。近井地带储层岩石处于水平最大主地应力 、水平最小主地应力 、上覆岩层压力 ，以及井筒流体柱静压力 共同作用之下。根据弹性理论，该问题可抽象为平面应变问题。近井地带储层岩石的应力分析模型如图1所示。 2.2. 临界生产压差计算模型 井筒流体柱的静压力对近井地带储层岩石的稳定性有着显著的影响。储层岩石中存在着大量的微裂隙，在外力作用下，裂隙尖端会发生应力集中，造成裂隙扩展，众多的裂隙扩展贯通，就会使得胶结较好的砂岩变成碎裂状态，在储层流体的冲激作用下形成“砂粒流”，造成出砂。将流体柱静压力维持在特定范围内，有利于近井地带储层岩石的稳定性，最大限度地防止储层岩石碎裂。以Griffith准则 [ 17 ] 为判别岩石破坏的依据，利用弹性理论对近井地带储层岩石作应力分析，可推导出能够避免井壁环向每一点破坏的井底流压 (1) 式中 为井底流压，MPa； 为水平最大主应力，MPa； 为水平最小主应力，MPa； 为极角； 井壁岩石的抗拉强度，MPa。其中， 取 时所求得的井底流压为最小允许井底流压。 相应的临界生产压差 (2) 式中， 为油气井临界生产压差，MPa； 为储层孔隙压力，MPa； 为最小允许井底流压，MPa。
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user: 3. 模型参数计算 3.1. 储层孔隙压力的计算 利用测井资料，根据等效深度法 [ 18 ] 计算储层孔隙压力，计算公式如下： (3) 图1. 近井地带储层岩石应力分析模型 式中 为储层孔隙压力，MPa； 为所求地层压力点的深度，m； 为上覆地层压力梯度，MPa/m； 为等效深度处的正常压力梯度，MPa/m； 为等效深度，m。 3.2. 主地应力大小与方位的确定 钻井过程中，井眼形成的瞬间会在水平最大地主地应力方位上产生钻井诱导缝。利用可识别的钻井诱导缝的方位确定水平最大主地应力方位。 利用测井资料 [ 19 ] ，根据组合弹簧模型计算水平最大主地应力的、水平最小主地应力的大小，计算公式如下： (4) (5) 式中 为水平最大主应力，MPa； 为水平最小主应力，MPa； 为岩石弹性模量，MPa； 为岩石泊松比； 为上覆地层压力，MPa； 为Biot系数； 、 为构造应变。 3.3. 储层岩石抗拉强度的计算 利用测井资料，确定储层岩石的抗拉强度 [ 20 ] [ 21 ] ，计算公式如下： (6) 式中 为抗拉强度，MPa， 为弹性模量，MPa； 为泥质含量。