DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 相关工作 2005年，美国医疗卫生信息与管理系统协会在年会上提出了电子健康概念为：电子健康档案是深度数字化的、上下文关联的病人终身医疗记录，从时间跨度上覆盖个人从生到死整个生命周期，从内容上强调个人信息 [ 1 ]。目前我国EHR技术正处于起始阶段。在过去的10年里，美国医院采用电子健康档案(EHR)系统的数量激增，部分原因是2009年《卫生信息技术促进经济和临床卫生(HITECH)法案》(health Information Technology for Economic and Clinical health， Act of 2009)为医院和医生采用电子健康档案系统提供了300亿美元的激励 [ 2 ]。根据2016年美国国家卫生信息技术协调员办公室的报告，近84%的医院至少采用了基本的EHR系统，比2008年增加了9倍 [ 3 ]。此外，医生采用基本的和经过认证的电子病历的比例从42%增加了一倍多，达到87%。虽然最初的设计是为了从操作的角度提高医疗效率，但许多研究已经发现临床信息学应用的更多用途。特别是EHR系统中包含的患者数据已经被用于医学概念提取、患者轨迹建模、疾病推断、临床决策支持系统等任务。我国电子健康记录处于发展阶段，已广泛应用于医疗机构中帮助医疗人员处理各种医疗信息 [ 4 ]。 用于分析丰富EHR数据的技术大多基于传统的机器学习和统计技术，如logistic回归 [ 5 ] 、支持向量机(SVM) [ 6 ] 、随机森林 [ 7 ]。近年来，深度学习技术通过深层次特征构造和以有效方式捕获数据中的远程依赖性在许多领域都取得了巨大成功。深度学习是机器学习的重要分支，它是在机器学习基础上发展起来的，深度学习中很多新技术在继承机器学习优点、克服其不足的基础上发展起来的，如循环神经网络(recurrent neural network， RNN)及其变体门控循环单元(gated recurrent unit， GRU)，相比于传统医学研究所使用的logistic回归模型，对于腹膜透析临床预后预测具有更佳效果，可能有助于医生早期干预，提高医疗质量，具有很强的临床应用价值 [ 8 ]。随着深度学习方法的普及和越来越多的患者数据的增加，对于临床信息学任务应用到深度学习EHR数据的出版物数量也有所增加，这会比传统方法产生更好的性能，而且需要进行预处理和特征工程的时间会更少 [ 9 ]。
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user: 3. 基本概念 3.1. EHR数据描述 EHR数据包括患者按时间排序的访问记录。设 P 表示所有患者的集合， | P | 是EHR数据中患者的数 量。对每个患者 p ∈ P ，有 T p 时间访问顺序 V 1 ( p ) ， V 2 ( p ) ， ⋯ ， V T p ( p ) 。设 | C | 为唯一诊断代码的数量，令 C = { c 1 ， c 2 ， ⋯ ， c | C | } 为所有诊断代码的集合。每一个访问 V t ( p ) 包含诊断代码 c i 。预测模型的输入是第p位患者的EHR记录，定义为 X ( p ) = { x t ( p ) } t = 1 T p ∈ ℝ T p × | C | 。为简明起见，我们删除上标签(p)。 3.2. 卷积神经网络(CNN) 由于输入 X ( p ) 过于稀疏且具有高维性，因此需要学习它的低维和有意义的嵌入。将每个输入 x t 嵌入到访问状态中 v t ∈ ℝ k 中： v t = W υ x t + b υ (1) 其中， W υ ∈ ℝ k × | C | 和 b υ ∈ ℝ k 是需要学习的参数， k = 256 是隐藏层大小。 对 V ( p ) = { v t ( p ) } t = 1 T p ∈ ℝ T p × k 应用卷积运算，使用具有不同窗口大小的 m = 1 00 个滤波器组合。设l表示时间窗口的大小，然后 v t : t + l − 1 表示从 v t 到 v t + l − 1 的l次的连接。一个滤波器 W f ∈ ℝ l × k 应用于l次访问的窗口来产生一个新的特征 f t ∈ ℝ ，使用线性整流函数ReLU激活功能： f t = ReLU ( W f v t : t + l − 1 + b f ) ，其中 b f 是偏置项，以及 ReLU ( f ) = max ( f ， 0 ) 。这个过滤器适用于整个描述 { v 1 : l ， v 2 : l + 1 ， ⋯ ， v T p − l + 1 : T p } 中的每个可能的访问窗口，以生成如下的一个特征： f = [ f 1 ， f 2 ， ⋯ ， f T p − l + 1 ] 。为了获得最重要的特征，在特征上使用了最大池化技术，即 f ^ = max ( f ) 。使用s个不同窗口大小的m个过滤器，通过将所有提取的特征连接起来，就可以得到第p位患者的最终向量表示，如 z ( p ) ∈ ℝ m s 。最后，应用一个全连接的softmax层以产生预测概率，如下： y ^ p = softmax ( W y z ( p ) + b y ) (2) 其中， W y ∈ ℝ N × m s 和 b y ∈ ℝ N 是可学习的参数，N是目标疾病的数量。在这次实验中，我们专注于二元预测任务，即N = 2。设 θ 为卷积神经网络中所有参数的合集，则预测概率 y ^ p 也可以由后验分布 P ( y p | X ( p ) ; θ ) 表示，其中 y p 是真实值。 3.3. 随机梯度下降法 在梯度法中，函数的取值从当前位置沿着梯度方向前进一定距离，然后在新的地方重新求梯度，再沿着新梯度方向前进，如此反复，不断地沿梯度方向前进。像这样，通过不断地沿梯度方向前进，逐渐减小函数值的过程就是梯度法。随机梯度下降法步骤如下： 步骤1：从训练数据中随机选出一部分数据，这部分数据称为mini-batch。目标是减小mini-batch的损失函数的值。 步骤2：为了减小mini-batch的损失函数值，需要求出各个权重参数的梯度，梯度表示损失函数的值减小最多的方向。 步骤3：将权重参数沿梯度方向进行微小更新。 步骤4：重复以上3步骤，直到损失函数收敛。 这个方法通过梯度下降发更新参数，不过因为这里使用的数据是随机选择的min batch数据，所以又称为随机梯度下降法。
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user: 4. 基于先验医学知识的风险预测模型 在本节中，我们描述先验医学知识中5种风险因素的数学建模，然后在对数线性模型的基础上建立风险预测模型。 4.1. 先验医学知识 后验正则化 [ 10 ] 是通过对潜在变量的后验分布进行结构约束而引入间接监督(即先验医学知识)的方法。后验正则化的目标是使用先验知识来限制模型后验的空间，以引导模型朝向期望的参数分布。设 q ( y p ) 表示患者p的期望分布。 Q 是后验信息约束的集合，定义为： Q = { q ( y p ) : E q [ ϕ ( X ( p ) ， y p ) ] ≤ b } (3) 其中 ϕ ( X ( p ) ， y p ) 是约束特征的集合，b是约束特征期望的(已知)界限。 由于不同的疾病具有不同的风险因素，在医学领域，医学将风险因素分为五大类：患者特征，潜在疾病，疾病持续时间，遗传学和家族史。 4.1.1. 患者种族和年龄特征 给出患者p的人口统计信息 g ( p ) = [ g e ( p ) ， g a ( p ) ] 和相应的标签 y p ，关于种族的特征被定义为如下： ϕ e ( X ( p ) ， y p ) = { 1                 g e ( p ) ∈ E 0                   其 他 (4) 其中 E 定义为与预测相关的种族集合。因为 ϕ e 的值为1或0，因此种族向量 ϕ e = [ 1 ， 1 ] 或 [ 0 ， 0 ] 。为了模拟 对案例和控制的不同重要性，引入约束特征种族的置信度向量 γ e 。 对于大多数疾病，随着患者年龄的增长，风险会增加。因此，引用常用的逻辑函数来模拟年龄的影响如下： ϕ a ( X ( p ) ， y p ; w y ( a ) ) = 1 1 + exp { − w y ( a ) ( g a ( p ) − ψ ) } (5) 其中 w y ( a ) ∈ ℝ 是疾病特异性参数，用于模拟年龄对风险预测的影响。如果疾病对年龄不敏感，则 w y ( a ) → ∞ 。 ψ 是预定义的标量。在本文，使用年龄组而不是患者的真实年龄，设置 ψ = 9 (即，年龄是40到45岁)。年龄特征向量 ϕ a = [ ϕ a ( w 0 ( a ) ) ， ϕ a ( w 1 ( a ) ) ] ， γ a 是对应的置信向量。 4.1.2. 潜在疾病约束特征 对于潜在疾病约束特征，首先得到每个风险预测任务的潜在疾病，记为 U ，然后计算这些潜在疾病在p患者就诊的频率，用 u p 表示。原因是频率越高，风险越高。另外，不同潜在疾病的对于最终疾病预测的影响是不同的。因此，潜在疾病的约束特征设计如下： ϕ u ( X ( p ) ， y p ; w y ( u ) ) = { 1 1 + e − w y ( u ) ⋅ u p             s u m ( u p ) > 0 0                                       s u m ( u p ) = 0 (6) 其中， w y ( u ) ∈ ℝ | U | 是代表不同潜在疾病的不同影响的倾斜参数， | U | 是潜在疾病的数量， sum ( u p ) 是 u p 的总和。潜在疾病的向量是 ϕ u = [ ϕ u ( w 0 ( u ) ) ， ϕ u ( w 1 ( u ) ) ] ，它的置信度向量是 γ u 。 4.1.3. 潜在疾病持续时间特征 为了获得潜在疾病的持续时间，首先从患者p的就诊记录中找到某一潜在疾病d的起始时间 t d ( p ) ，然后使用 T p − t d ( p ) 计算持续时间。最后，疾病的持续时间记为 d p 。基于 d p ，疾病持续时间的约束特征定义如下： ϕ d ( X ( p ) ， y p ; w y ( d ) ) = { 1 1 + e − w y ( d ) ⋅ d p           s u m ( d p ) > 0 0                                     s u m ( d p ) = 0 (7) 其中， w y ( d ) ∈ ℝ | U | 类似于 w y ( u ) 来模拟潜在疾病中的差异，以及 ϕ d = [ ϕ d ( w 0 ( d ) ) ， ϕ d ( w 1 ( d ) ) ] 与置信向量 γ d 。 4.1.4. 遗传病特征约束 对于遗传病，首先收集了一组与目标疾病相关的遗传疾病 G 。设 C ( p ) 表示患者p访问 X ( p ) 中的所有诊断代码。当 C ( p ) 和 G 的交集不为空，约束特征值为1。正式公式如下： ϕ g ( X ( p ) ， y p ) = { 1               C ( p ) ∩ G ≠ ∅ 0                     其 他 (8) 与种族约束特征相似， ϕ g 的值为1或0。因此， ϕ g = [ 1 ， 1 ] 或 [ 0 ， 0 ] ， γ g 为置信向量。 4.1.5. 家族史特征约束 一些疾病与整个家庭的疾病史有关，例如慢性肾病。我们收集了一系列家族史疾病 H ，然后提供如下的约束特征函数： ϕ h ( X ( p ) ， y p ) = { 1                     C ( p ) ∩ H ≠ ∅ 0                               其 他 (9) 其中， ϕ h = [ 1 ， 1 ] 或 [ 0 ， 0 ] ，置信向量为 γ h 。 4.2. 分析预测模型 使用前述五种风险因素的权重组合进行预测，定义 Γ ⋅ ϕ ( X ( p ) ， y p ; W ) ： Γ ⋅ ϕ ( X ( p ) ， y p ; W ) = γ e ⊙ ϕ e + γ a ⊙ ϕ a + γ u ⊙ ϕ u + γ d ⊙ ϕ d + γ g ⊙ ϕ g + γ h ⊙ ϕ h (10) 其中， Γ 是根据先验医学知识不同的约束特征类别的可学习置信矩阵， W 为参数集。 使用对数线性模型学习先验医学知识编码的期望分布 y ˜ p ，定义如下： y ˜ p = Q ( y p | X ( p ) ; Γ ， W ) = exp { Γ ⋅ ϕ ( X ( p ) ， y p ; W ) } ∑ y ′ p exp { Γ ⋅ ϕ ( X ( p ) ， y ′ p ; W ) } (11) 用交叉熵损失作为目标函 J ( θ ， Γ ， W ) ， 其中 L ( θ ) 为真实值 y p 和预测值 y ^ p 之间的交叉熵平均值， L ′ ( Γ ， W ) 真实值 y p 和期望分布 y ˜ p 之间的交叉熵平均值， α ， β 为用于平衡模型之间损失的超参数， K L ( ⋅ ∥ ⋅ ) 用于测量期望分布和预测值之间差异的Kullback-Leibler散度。预测模型如图1所示。 J ( θ ， Γ ， W ) = L ( θ ) + β L ′ ( Γ ， W ) + α 1 | P | ∑ p = 1 | P | min q ∈ Q K L ( y ˜ p ∥ P ( y p | X ( p ) ; θ ) ) (12) 图1. 风险预测模型框架
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user: 摘 要 随着新经济时代的到来，智力资本将日益成为创新型企业可持续发展的关键性资本，逐渐成为创业企业价值提升的动力源泉。本文将创业企业的智力资本划分为人力资本、结构资本、社会资本和创新资本，分析了智力资本各要素对创业企业价值的作用机理，运用改进的VAIC模型衡量创业企业智力资本对企业价值的贡献，创新性地运用主成分分析方法选取创业企业价值创造测度指标。实证结果显示：智力资本各要素对创业企业价值创造有明显影响，人力资本与创业企业价值创造显著正相关，且其促进作用为智力资本各要素中最大的；企业结构资本与企业价值创造显著正相关，能够有效促进企业价值创造能力的提升；社会资本与企业价值创造能力显著负相关，创新资本与创业企业价值创造能力显著正相关。 关键词 :创业企业，智力资本，价值创造，VAIC Copyright © 2020 by author(s) 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 现阶段我国正面临经济结构转型升级，因此鼓励“大众创新，万众创业”和大力支持创新创业活动变得尤为重要。创业企业作为我国技术创新的动力源泉，具有巨大的创新潜力，代表着我国市场竞争力。近期，中美贸易争端、中兴和华为被制裁等事件的发生，无疑也是在警示我们提升企业市场竞争力，加大创业企业高技术人才、创新技术与知识等稀缺资本的投入的重要性。随着知识经济时代的到来，知识、创新等智力资本愈来愈成为经济增长的主要动力，科技创新和人才创新型经济正逐步替代传统经济。在新经济形态下，创新性知识等无形智力资产在企业价值中的占比不断增加，逐步成为企业价值创造的主要驱动力，促进企业增值并带动经济发展。同时，对于创业企业而言，其在智力资本等无形资产上的投资日益增加，智力资本等无形资产已成为创业企业价值的核心资源，是创业企业核心竞争力的体现。在这种趋势下，作为智力资本相对密集的创业企业，对人力资本、结构资本、社会资本、创新资本等智力资本的管理也就显得尤为重要。在价值创造过程中，智力资本各要素对企业价值创造的作用机理也成为探讨的重点问题，社会资本与创新资本对企业价值增值的作用也一直存在争议。本文以创业企业为研究对象，基于基础资源理论、企业价值创造理论、智力资本理论，以深交所创业板上市公司为实际载体，在大量阅读相关文献的基础上进一步界定智力资本构成要素，分析智力资本对创业企业价值创造的影响，探究智力资本各要素对企业价值创造的作用机理，为创业板上市公司智力资本管理机制和提升企业价值创造能力方面提出合理建议。
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user: 2. 文献回顾与理论基础 2.1. 文献回顾 目前，学术界对智力资本要素及内涵还未得出统一界定，Stewart (1991)最早提出智力资本是那些能够帮助企业获得市场竞争优势，为企业带来财务价值增值的知识、知识产权、经验等等 [ 1 ]。关于企业智力资本的研究一直以来都受到广大学者的青睐，目前学术界对智力资本的研究除了集中在其内涵、信息披露与计量上，近年来更多的是聚集在智力资本与企业绩效、企业经营战略和企业价值的研究上。秦志磊(2018)基于生命周期理论探讨发现智力资本对盈余持续性有促进作用 [ 2 ]，肖建华(2018)研究得出智力资本是企业创新竞争力的重要影响要素 [ 3 ]，杨晓敏(2018)以动态视角通过构建寿险行业智力资本与经营绩效关系模型，得出智力资本各要素能提升经营绩效，何悦桐(2019)通过构建智力资本、战略柔性和企业创新能力间的关系模型，实证研究得出智力资本对中小型企业技术创新能力有重要的影响 [ 4 ]。这样看来，智力资本作为创业企业自身独有的专用性资产，不仅仅能为企业获得核心竞争优势，促进企业创新，其形成与发展过程也不断影响着创业企业价值创造过程，进而促进企业财务价值与市场价值的提升。 关于智力资本与企业价值的关系研究，学术界各学者有不同的见解，也从不同的角度对其进行研究。早些年，袁毅军(2001)、徐凤菊和周文(2010)等学者提出智力资本是企业价值增值的驱动力，杨隽萍、游春和熊兵(2011)均以不同角度发现智力资本对企业价值增值产生影响，得出智力资本能够正向促进企业价值增值。智力资本作为一种无形资产，如何衡量智力资本对企业价值增值的影响也成为研究重点。puli (2000)独创性地提出了智力资本增值系数(VAIC)，以衡量智力资本的增长为企业价值增值做出的贡献，实证研究发现企业价值创造效率与VAIC成正比 [ 5 ]。智力资本增值系数(VAIC)一经提出，广受学者关注。国内学者曹裕和陈晓红(2010)、杨晓丹和颜超(2011)、钱光明(2011)、曾蔚(2012)、孔庆景和刘莎(2013)、杨晓敏(2015)、马宁(2017)等等均选用VAIC衡量智力资本，经实证研究得出智力资本会影响企业价值增值，且智力资本不同要素对企业价值增值的影响存在差异 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]。但由于智力资本要素间具有复杂的关系，学者对智力资本的理解也存在差异性，目前学术界对智力资本各要素间作用以及对企业价值创造的影响作用的研究结论还没能达成统一结论。学者谢羽婷(2009)运用制造业、信息技术业上市公司财务数据经实证分析得出结构资本负向影响企业市场价值 [ 10 ]，曾蔚(2012)则通过对比分析得出结构资本对企业价值的促进作用小，甚至起阻碍作用，关系资本对联合VC支持的企业价值增值起正向促进作用，创新资本对有VC支持的企业价值的促进作用不确定 [ 11 ]。而何苗(2012)、李冬伟和李建良(2012)、刘玉平(2013)、王芸和陈其圣(2013)等学者均实证分析得出智力资本各要素对企业价值有正效应 [ 12 ]。这表明智力资本各要素对企业价值创造是否起促进作用，目前学术界还未有统一观点。因此，本文选取最新数据实证研究智力资本各要素与企业价值创造存在何种影响是很有必要的。绝大部分学者多集中于智力资本与企业价值的关系研究上，而对于创业企业而言，价值的可持续创造才能使得其持续发展，因此对智力资本各要素如何影响企业价值增值的过程就十分重要。另一方面，关于企业价值增值主要包括财务价值与市场价值的增值，学者主要选择总资产收益率、净资产收益率、投资回报率、每股收益等财务绩效作为企业价值创造的衡量指标，偏重于探讨企业财务价值的提升，相对忽略企业的市场价值，因而不能全面的衡量企业价值创造。 2.2. 理论基础 资源基础理论提出拥有独特资源的企业更加具有竞争优势。Peteraf (1960)首次从资源基础的角度对企业进行分析，提出企业拥有的各项资源形成了企业的独特竞争力，这些独有资源是企业经营发展的核心优势，可以增强企业的市场竞争力。Weinerfelt (1984)提出的资源基础理论认为企业拥有的差异性资源是企业成功的关键，这些差异性资源可以为企业创造价值，形成企业的价值创造能力。而智力资本理论提出协调和利用企业的人力资本、结构资本以及关系资本等要素，构成企业的差异化特性，这一点是与资源基础理论内容相吻合的。曾蔚(2012)、袁业虎(2014)、张玉玺和赵耀辉(2017)认为智力资本正逐渐取代传统的物质资本成为企业价值增值的驱动性因素 [ 13 ]。智力资本具有异质性资产独特、稀有、难以复制、难以替代的特点 [ 10 ]，是企业核心竞争力的重要来源，可以为企业提供可持续发展的核心竞争力，能够提升企业价值创造能力。 价值创造理论认为企业的价值创造主要包括三个方面：一是企业价值的提高，即企业价值提高是由于产品和服务的不断优化而取得的销售规模的扩大和利润的增加。二是创新企业的价值创造活动，即企业通过不断创新企业的价值创造活动，为企业带来新的技术、知识财富，促进企业的可持续发展，进一步增强企业未来盈利能力和竞争力。三是价值实现过程，即企业将知识经验、企业文化与声誉以及企业家精神等难以识别和度量的无形资源转化为真正的市场价值和利润，表现为企业财富的增加。同时，企业价值创造理论也提出关键资源形成了企业核心竞争力，强调其对价值创造的作用。智力资本不同于其他财务资本，它具有较强的动态性，始终贯穿于企业价值创造活动过程中，并且会随着企业自身发展或企业员工等自身素质的变化而变化，会随新知识新技术的涌现而不断创新，为企业提供源源不断的创造价值的能力。Penrose (1959)认为具有差异性、难以模仿性和取代性的关键资源数量决定了企业核心竞争力的强弱 [ 14 ]。智力资本作为当今时代最重要的关键资源，是企业未来发展的动力源泉，是企业价值创造能力的体现。因此，本文基于资源基础理论和企业价值创造理论，尝试性地分析智力资本各要素对企业价值创造的作用机理。
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user: 3. 智力资本对企业价值创造的作用机理分析 3.1. 创业企业智力资本基本要素构成 目前学术界对智力资本的概念并没有统一的界定，Stewart最早将智力资本定义为一个企业、组织最有价值的资产，包括知识、产权、经验、内部组织、外部运作等在内的所有事情的加总。由于学者们研究角度和理解不同，对智力资本要素界定难以形成统一、具体、完整的描述。从Edvisson (1995)的智力资本二元论到Bontis (1996)、Sullivan (1996)、Lynn (1998)、Edvisson (1997)等都赞成的Stewart (1997)提出的三元智力资本要素模型，再发展到Van Buren和Bassi (1999)等的智力资本多元要素构成理论，智力资本要素构成始终是学术界的探讨热点 [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ]。国内学者袁毅军(2005)也提出应从人力资本、结构资本和关系资本三个维度评估智力资本，陈劲(2004)则把智力资本划分为人力资本、结构资本、客户资本和创新资本 [ 18 ]。总的来说，国内外大部分学者都赞同智力资本至少包含人力资本、结构资本和客户资本(或关系资本)三要素 [ 7 ] [ 12 ]。在新常态经济高质量发展背景下，创业企业多以科技创新型企业为主，企业家精神以及拥有更高技术、更高管理经验的员工的创新精神等创新资本愈加受到重视，对企业价值增值的贡献比重不断增大。因此，本文将智力资本界定为包含人力资本、结构资本、社会资本和创新资本四个要素。 3.2. 智力资本各要素对企业价值创造的作用机理分析和研究假设 3.2.1. 人力资本对创业企业价值创造的作用 在智力资本众多的组成要素之中，人力资本是智力资本最为基础的载体，是知识价值创造的源泉。Bontis (1998)认为人力资本是知识创造、转化、积累和创新等价值创造过程中的主要载体，是各种价值创造活动的主要参与者 [ 17 ]。企业人力资本是企业竞争优势和价值创造的主要源泉，是企业成功的关键。人力资本不能直接转换成企业价值，它主要是通过转化成其他智力资本要素来将知识、技术、经验等转化成企业价值。创业企业家的知识和经验是有价值的、稀有的、难以复制和替代的企业战略资源，是企业创新的重要源泉。另外，企业员工的自身素质、具有的才干、知识技能、实际行动能力、经验、处事态度等也是企业不可或缺的人力资本，是企业可持续经营和价值可持续增长的必要资源。随着人力资本的增加，企业员工的知识和技能的不断累积，将会有利于沟通交流，减少决策失误，提高工作效率。人力资本的有效利用有助于其他智力资本要素更好地发挥作用，进一步促进企业价值创造活动的进行。由此提出假设： H1：人力资本与企业价值创造能力正相关。 3.2.2. 结构资本对创业企业价值创造的作用 结构资本是指企业的组织类无形资产，主要包括企业家精神、管理者的领导能力、战略和文化、组织规则和程序、管理制度等。结构资本是影响企业人力资本效率，进而影响人力资本投资重要内部环境因素 [ 19 ]。结构资本在创业家创办企业时开始发挥其催化作用，主要包括建立合理的组织结构，明确企业内部分工，协调各个部门之间的工作与责任，同时也加强各部门之间的合作与交流，促进企业内部信息传递，有效降低管理费用，提升企业价值。随着企业的不断成长，企业内部组织结构不断完善，部门规章制度不断完善，企业的团队合作精神和企业文化出现，有利于企业员工建立对企业的忠诚度和归属感，降低了关键技术人员和有能力的管理人员等人力资源的流失。组织结构的合理设置直接影响企业各个部门的组织协作以及生产运营效率，良好的企业文化和组织制度在提高企业运行效率的同时，也协调了企业人力、结构和创新资源，促进智力资本其他要素资本的有效利用，进而硬性企业价值创造能力。结构资本将智力资本各要素紧密联结在一起发挥作用，结构资本水平越高，越有助于其他智力资本要素发挥价值创造的能力，进而提升企业价值。由此，本文提出假设： H2：结构资本与企业价值创造能力正相关。 3.2.3. 社会资本对创业企业价值创造的作用 企业的社会资本是指企业通过关系网络获得的所有社会资源。Gabby认为社会资本是企业通过社会网络取得的能够促进企业目标实现的资源，Nahapic认为其是来自关系网络的社会资源的总和，Bian则认为社会资本是企业通过与经济领域中各主体间建立各种网络来获取稀缺资源的一种能力 [ 12 ]。企业的社会资本可以分为内部和外部社会资本，其中内部社会资本是指组织内部不同部门之间的紧密持续合作，而外部社会资本是指企业与上下游企业、政府、银行等金融机构、行业协会等社会关系带来的各种社会资源 [ 20 ]。企业社会资本直接决定了企业获取与整合外部资源的能力，良好的社会关系网络可以为企业带来丰富的资金、知识、技术、信息以及人才等等资源，并促进各种资源的协同作用。它将其余的智力资本要素紧密联系在一起，将无形的资本转化成为对企业市场价值提供渠道。企业通过广泛的社会网络关系获取更多信息知识，一是有利于企业发现自身组织结构的不足，进而改进企业治理机制、部门规章制度、战略规划等等，有利于企业结构资本的提高；二是有助于企业与客户建立良好的关系，了解市场需求，推动创新活动的有效开展，还能引进先进的知识与技术，进一步提升企业自身创新水平。总的来说，企业社会资本将其他智力资本要素与外部资源联系起来了，有利于其他要素发挥价值创造能力。社会资本水平越高，智力资本其他要素发挥价值创造的能力的途径就越多，越能帮助企业提升价值创造能力，因此本文提出假设： H3：社会资本与企业价值创造能力正相关。 3.2.4. 创新资本对创业企业价值创造的作用 创新资本是企业价值创造的核心动力，是企业可持续发展和价值提升的核心驱动因素，包括企业的创新能力、开发新技术和新产品的能力以及创新成果转化水平等。创新是经济增长的主要动力，企业价值的增长依赖于企业知识创造的能力。创新能力的提升有助于提升企业的市场地位，增强企业市场竞争力，有助于帮助满足客户的需求及时提供新产品新服务，进而增强企业的盈利能力 [ 21 ] [ 22 ]。同时，创新资本有助于激发企业员工的学习热情，提高员工的创新意识，增强员工自主学习能力，进而优化员工技能，提高知识技术的更新速度，进而提升企业的人力资本水平。另一方面，创新资本也有利于改进企业组织结构，有助于改变管理者的组织管，优化企业的业务管理，提升企业治理能力，进而提升企业结构资本水平，有助于企业提升自身价值创造能力。总的来说，企业创新资本是其他智力资本要素发挥作用的助力器，创新资本水平越高，其余智力资本要素发挥价值创造能力的时间就更长，效率就越高，企业自身的价值创造能力也进一步得到提升，因此，本文提出假设： H4：创新资本与企业价值创造能力正相关。
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user: 4. 实证研究设计 4.1. 样本选取与数据来源 由于创业板上市公司多为具有高成长性和高创新性的高新技术企业，其知识等智力资本较为密集，同时，智力资本对企业价值创造能力的影响征也更为显著。因此，本文以深交所创业板上市公司为研究对象，同时剔除ST、*ST企业、金融类企业以及数据缺失较多的企业，涵盖制造业、信息传输、软件和信息技术服务业等11个行业，统计了2015~2018年共4年的数据，最终选取388个企业，共1444个样本。数据来源于CCER数据库、wind数据库、RESSET数据库和国泰安数据库。 4.2. 变量选取 4.2.1. 智力资本各构成要素测度指标选取 本文参考曾蔚(2012)和马宁(2015)等的研究将智力资本划分为人力资本、结构资本、社会资本和创新资本 [ 20 ]，借鉴曾蔚(2012)的方法选取改进的智力增值系数VAIC来定义智力资本各要素变量，即VAIC = 人力资本增值率(HCE) + 结构资本增值率(SCE) + 社会资本增值率(RCE) + 创新资本增值率(ICE) [ 10 ]。其中，VA表示价值增值，包括股东的资本回报、员工的工资福利和政府从企业收缴的税收等，借鉴马宁(2015)的方法进行计算 [ 20 ]，即VA = 净利润 + 所得税 + 应付工资 + 应付福利费 + 折旧费用 + 财务费用，HUC表示企业人力资本的投资额，采用应付工资、应付福利费以及为职工支付的现金来表示；SCE = VA/STC，STC表示企业的结构资本的投资额，选用利润表中的管理费用作为代理变量；ICE = VA/INC，INC表示企业创新资本投资额，用企业的研发支出来衡量；RCE = VA/SOC，SOC表示社会资本投资额，用利润表中的销售费用来衡量 [ 19 ] [ 23 ]。 4.2.2. 因变量的选取 对于创业企业价值的衡量，学者们有很多不同看法，本文借鉴以下学者的研究设计来构建衡量企业价值的测度指标体系。马宁(2015)从财务绩效、发展能力以及企业持续增长能力三个角度考虑企业价值，选择资产收益率(ROA)、净资产收益率(ROE)和营业收入增长率(GR)三个个指标 [ 19 ] ；曾蔚(2012)从企业获利能力和市场价值来考虑企业价值，选用资产收益率(ROA)和市场价值(MV)两个指标 [ 11 ] ；刘通(2018)从创业企业的偿债能力、成长能力、盈利能力、运营能力四个方面来考虑，选用财务指标资产负债率、基本每股收益增长率、营业收入增长率、总资产增长率、销售净利率、总资产报酬率以及总资产周转率等指标来衡量创业企业价值创造能力 [ 24 ] ；项露(2019)认为企业价值创造是企业持续获得价值增值和绩效提升的动态过程，其选择EVA指标来衡量企业价值，即EVA = 税后净营业利润 − 资产总额 × 加权平均资本成本率 [ 25 ]。在对相关研究文献进行研读后，本文总结归纳出创业企业价值创造测度指标体系，后文将运用主成分分析方法对衡量企业价值的原始指标进行降维，得出能够有效衡量企业价值的综合指标。具体测度指标见下表1。 Table 1 Enterprise value measurement inde 变量名称 测度指标 指标含义 企业价值 资产收益率(ROA) ROA = 净利润/资产总额 净资产收益率(ROE) 净资产收益率 = 净利润/净资产 营业收入增长率(GR) 营业收入增长率 = (营业收入增长额/上年营业收入总额) × 100% 资产负债率(DR) 期末负债总额/资产总额 每股收益增长率(EPS) 每股收益增值/上期每股收益 总资产增长率(TAGR) 总资产增长率 = 本年总资产增长额/年初资产总额 × 100% 销售净利率(NPM) 销售净利率 = (净利润/销售收入) × 100% 总资产周转率(TAT) 总资产周转率(次) = 营业收入净额/平均资产总额 托宾Q值(Q) Q = 企业市场价值/资本重置成本或总资产 表1. 企业价值测度指标 4.2.3. 控制变量的选取 为了控制其他因素对企业价值的影响，本文还选取企业股票上市到样本期为止年数(AGE)和企业规模(SIZE)作为模型的控制变量。 本文对各个变量的测量和计算如下表2所示。 Table 2 Variable definitio 变量符号 变量名称 变量选取 被解释变量 CV 企业价值创造 主成分分析法获得企业价值综合得分数值 解释变量 HCE 人力资本增值系数 VA/HUC SCE 结构资本增值系数 VA/STC RCE 社会资本增值系数 VA/SOC ICE 创新资本增值系数 VA/INC 控制变量 AGE 上市年数 企业股票上市到样本期为止年数 SIZE 企业规模 总资产的自然对数 表2. 变量界定 4.3. 模型构建 为验证上文提出的4个假设，本文选用以下固定效应模型运用分层回归方法来研究智力资本的四大要素与企业价值间的关系： 模型1： CV i t = β 0 + β 1 HCE + β 2 AGE + β 3 SIZE + μ i + ε i t (1) 模型2： CV i t = β 0 + β 1 SCE + β 2 AGE + β 3 SIZE + μ i + ε i t (2) 模型3： CV i t = β 0 + β 1 RCE + β 2 AGE + β 3 SIZE + μ i + ε i t (3) 模型4： CV i t = β 0 + β 1 ICE + β 2 AGE + β 3 SIZE + μ i + ε i t (4) 其中，CV为被解释变量，HCE、SCE、ICE、RCE为解释变量，AGE、SIZE为控制变量， β 0 为常数项， β j ( j = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ) 为模型回归系数， μ i 表示个体异质性的截距项， ε i t 为随个体与时间而改变的扰动项。其中 i = 1 ， 2 ， ⋯ ，表示第i家上市公司； t = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ，代表第t个时间序列观察值。(1)至(4)四个模型分别验证人力资本、结构资本、社会资本和创新资本与企业价值创造的关系。
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user: 6. 结论与启示 本文基于我国创业板上市企业2015~2018年的数据为研究样本，分析创业企业的不同的智力资本要素，探讨了创业企业各智力资本要素与创业企业价值创造能力的关系，结果表明：创业企业的人力资本与创业企业价值显著正相关，其对创业企业价值创造能力有较明显的促进作用，且其促进作用为智力资本各要素中最大的；企业结构资本与企业价值创造能力显著正相关，企业结构资本能够有效促进企业价值创造能力的提升；社会资本与企业价值创造能力正相关。但是由于我国创业企业大多处于成长型阶段，人力资本的累积、组织结构的优化、创新投入的增加更加重要，在此阶段社会资本的过多投入可能导致企业家与创业家在企业发展、管理策略等方面产生更多分歧，这会加重企业负担，增加企业智力资本的异质性，导致风险投资家与创业家之间冲突的形成，进而影响其他智力资本的积累，不利于创业企业价值创造能力的提升；创新资本与创业企业价值创造能力显著正相关，随着创业企业自主创新能力的不断提高，企业生产的产品和服务质量也不断提升，能更好地满足消费者新的需求。另一方面，本研究仅分析讨论智力资本各要素单独对企业价值增值的作用效果，但实际上，智力资本各要素间还存在着密切的联系，其间的协同作用对企业价值创造又起着怎样的作用效果，这也是未来将继续研究的问题。那么，对创业企业而言，要不断加强自身的智力资本投入和管理，实现可持续积累，不断完善企业内部环境；同时要更加注重知识型员工的栽培，完善激励机制，提升智力资本增量，实现企业与员工双重利益最大化；充分利用企业拥有的社会资源扩大企业的社会关系网络，提升员工获取新知识新技术的能力，不断激发企业价值创造的源动力，加速知识积累与科技进步。
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user: 摘 要 伴随着全球能源日益紧张，能源如何得到有效利用成为当前研究的热点。无机水合盐相变材料(PCM)作为一种性能优良的储热材料被广泛研究。本文选用了相变潜热大，热学性能稳定的十二水磷酸氢二钠(Na 2 HPO 4 ∙12H 2 O)作为研究对象。通过添加1%的石墨烯微片(GN)降低十二水磷酸氢二钠的过冷度，同时提高导热效率。使用差热扫描量热仪对Na 2 HPO 4 ∙12H 2 O/GN复合材料进行了热学性能测试。随后将制成的Na 2 HPO 4 ∙12H 2 O/GN复合材料作为相变层添加到墙体中进行模拟实验。通过相应的实验分析，比较了不同条件下PCM墙体与普通墙体的温度调节情况。结果表明，PCM墙体的冷速比普通墙体低39.41%，热速比普通墙体低27.83%。试验结果表明，采用Na 2 HPO 4 ∙12H 2 O/GN作为相变储热层的墙体可以有效调节室内温度。 关键词 :十二水磷酸氢二钠，石墨烯微片，吸热时间，室温调节，相变材料 Copyright © 2020 by author(s) 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 全球能源需求的快速增长给能源供应和环境问题带来了巨大的挑战，包括臭氧层损耗、全球变暖、能源短缺等。在发达国家，住宅和商业建筑的能源消耗在增加，占全球总能源消耗的20%到40% [ 1 ]。热能可以根据其温度的高低分为低品位能源和高品位能源。高品位能源是指电力、机械功、燃气和液体燃料等。低品位能源包括热能、生物能等。在建筑能耗中，采暖、制冷是最耗能的，占整体比例的60%以上 [ 2 ]。这些能耗可以靠太阳能、地热能等低品位能源提供。因此，如何有效地利用低品位能源并将其储存起来是目前亟待解决的问题。目前储热的方式主要分为三种：显热储热，潜热储热以及化学反应储热。与其他两种储热方式相比，潜热储热不仅拥有较大储热密度，而且设备投资较少，热量释放时更加容易控制。其中，盐水合物是常用的潜热储热材料，其热容量大，熔融过程中体积变化小 [ 3 ]。 相变储热材料可用于温室墙体，进行温度调节，较少温度波动。对于一些植物来说，35度是最好的生长温度 [ 4 ]。因此，选择能够保持温室最佳温度的PCM具有重要意义。Na 2 HPO 4 ∙12H 2 O是一种典型的无机水合盐材料相变材料，相变温度为35.4℃，具有相变潜热大、来源广泛、成本低、安全可靠等优点。然而，由于Na 2 HPO 4 ∙12H 2 O自身的导热率较差，过冷度较大等原因，阻碍了其广泛应用 [ 5 ]。石墨烯微片具有大量孔隙的层状结构，加入相变材料可以促进相变材料的吸放热效率 [ 6 ]。因此，许多学者都研究了石墨在相变材料中的导热性能。本文的创新性为研究了GN对Na 2 HPO 4 ∙12H 2 O过冷度以及放热时间的影响。并首次通过将Na 2 HPO 4 ∙12H 2 O/GN复合材料作为相变层嵌入墙体进行了对比实验，分析了不同条件下PCM墙和普通墙对室内温度变化的影响。
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user: 2. 实验与分析 2.1. 实验 2.1.1. 实验试剂 十二水磷酸氢二钠(工业级)，山东鼎欣生物科技有限公司；膨胀石墨(10 μm)，青岛岩海碳材料有限公司。 2.1.2. 实验仪器 DSC25差示扫描量热仪(美国TA公司)，恒温加热槽(郑州华特仪器有限公司)，低温恒温槽(宁波天恒仪器厂)，PT100 (颜历自动化仪表有限公司)，无纸记录仪(厦门希科自动化科技有限公司)。 2.1.3. 实验方案 称取一定量的Na 2 HPO 4 ∙12H 2 O (30 g)分别置于试管中。然后将探针式100热阻(PT100)插入试管中检测温度。恒温60度恒温水浴恒温融化，10度恒温水浴恒温冷却。每隔5秒用pt100记录一次样品温度，然后生成步冷曲线。 本文制备了含有不同石墨烯微片添加量的样品。首先，将Na 2 HPO 4 ∙12H 2 O加热至60℃保温，直至样品完全融化。然后分别向熔融样品中加入不同含量石墨烯微片。机械搅拌10分钟，使石墨烯微片分布均匀。将混合均匀的复合材料移至10℃的低温恒温冷却槽中冷却直至完全结晶。对Na 2 HPO 4 ∙12H 2 O/GN复合材料进行了循环稳定性实验。 根据PCM墙的原理图(图1)，对PCM墙和普通墙的实验装置进行了设计。选择Na 2 HPO 4 ∙12H 2 O/GN复合材料作为相变蓄热层，封装后嵌入墙体。复合材料的含量为4.6 kg/m 2 。高温相变蓄热，温度降低时释放热量。为了测试不同墙体周围的温度，在墙体表面安装了温度测量仪。首先，在高温条件下进行了模拟。将墙体周围的环境温度加热至50℃，墙体加热至40℃时停止记录。然后进行降温模拟实验，将墙体的环境温度控制在10℃左右，墙体温度冷却至25℃时停止记录。 图1. 普通墙体和相变墙体原理图 2.2. 纯十二水磷酸氢二钠的过冷度测试 结果如图2所示。从图中可以看出，Na 2 HPO 4 ∙12H 2 O在29.3℃方向上开始放热，且有明显的放热峰。放热峰的出现是由于结晶产生的热量不能及时释放，导致温度突然升高。分析可知，Na 2 HPO 4 ∙12H 2 O的过冷度为6.1℃。 2.3. 添加不同含量石墨烯微片对十二水磷酸氢二钠的影响 一般将相变材料吸热时间和放热时间的长短作为其应用性能的评价标准之一。在大多数情况下，添加石墨烯微片的目的是缩短吸放热时间。石墨烯微片含量分别为0.5 wt%、1.0 wt%、1.5 wt%的样品升温与降温曲线如图3所示。图3(a)为不同石墨烯微片含量的样品在25℃至60℃的升温曲线。石墨烯微片含量为0.5 wt%、1.0 wt%、1.5 wt%的样品加热至相同温度所需时间分别为1600 s、1400 s、1320 s。如图3(b)所示为60℃至25℃的降温曲线。1450 s、1300 s、1260 s分别为石墨烯微片含量0.5 wt%、1.0 wt%、1.5 wt%样品的冷却时间。从图中可以看出，当石墨烯微片的含量达到1.5 wt%时，加热时间比1wt%的样品缩短了80 s，冷却时间缩短了40 s。实验结果表明，向十二水磷酸氢二钠中加入石墨烯微片可以有效缩短其相变时间。但是随着石墨烯微片含量的增加，相变时间的缩短不明显，而相变材料的含量降低，减少了潜热。因此，添加1wt%石墨烯微片较为合适。同时石墨烯微片起到了形核剂的作用，Na 2 HPO 4 ∙12H 2 O/GN的过冷度减小为1℃。 图2. 纯十二水磷酸氢二钠的步冷曲线 图3. 不同石墨烯纳米片含量的复合材料加热和冷却曲线(a. 加热曲线，b. 冷却曲线) 2.4. 十二水磷酸氢二钠及Na 2 HPO 4 ∙12H 2 O/GN复合材料的潜热分析 相变材料的潜热是评价其蓄热能力的一个重要因素。为了对样品的潜热进行测试，本文采用了差示扫描量热仪(DSC)。测试温度在10℃至60℃之间，扫描速率为5℃/min，保护气体选用氮气。测试结果如图4所示，Na 2 HPO 4 ∙12H 2 O的相变温度为35.4℃，潜热为246 J/g。Na 2 HPO 4 ∙12H 2 O/GN相变温度为34.2 C，相变潜热为232 J/g。Na 2 HPO 4 ∙12H 2 O/GN的相变温度和潜热均低于Na 2 HPO 4 ∙12H 2 O。这是由于石墨烯微片孔隙结构的影响，包括孔隙大小分布、几何形状、网络相互连接以及内部表面的官能团 [ 7 ]。尽管如此，Na 2 HPO 4 ∙12H 2 O/GN具有较好的相变温度，与其他无机水合盐材料相变材料相比仍能保持较高的潜热。因此，本实验选择Na 2 HPO 4 ∙12H 2 O作为相变蓄热层。 图4. DSC测试曲线 2.5. Na 2 HPO 4 ∙12H 2 O/GN复合材料的循环稳定性 复合材料的循环稳定性对复合材料的长期应用至关重要。为了降低成本同时提高相变效率，选择了添加1 wt%石墨烯微片的十二水磷酸氢二钠作为相变层。对Na 2 HPO 4 ∙12H 2 O/GN复合材料经过多次加热和冷却循环，以测试其耐久性和稳定性。图5为经过20次循环的步冷曲线。从图中可以看出，复合材料的熔化温度为34℃，析晶温度为33.5℃，过冷度为1.5℃。复合材料经过20个循环后仍能保持稳定。 图5. 复合材料多次循环温度曲线 2.6. PCM墙体的热学性能测试 实验结果如图6所示，PCM墙体的温度变化明显减慢。高温条件下(图6(a))，墙体温度由25℃左右上升到40℃左右，普通墙体的升温速率约为1.15℃/h，PCM墙体的升温速率约为0.83℃/h。低温条件下(图6(b))，墙体温度由40℃左右降至25℃左右，普通墙体冷却速率为1.70℃/h，PCM墙体冷却速率为1.03℃/h。与普通墙体相比，PCM墙体的升温率降低了27.83%，温率降低了39.41%。因此，PCM墙体比普通墙体具有更强的温度调节能力，有利于维持环境温度的稳定。 图6. 不同条件墙体温度变化曲线(a. 高温条件，b. 低温低温条件)
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user: 3. 结论 Na 2 HPO 4 ∙12H 2 O具有成本低、热性能好等优点，适用于推广应用。实验结果表明，添加1 wt% GN有效地提高了Na 2 HPO 4 ∙12H 2 O的放热效率，同时将过冷度降低到1℃。根据DSC分析结果，Na 2 HPO 4 ∙12H 2 O/GN的相变温度为34.2℃，相变潜热为232 J/g。经过20次热循环试验，Na 2 HPO 4 ∙12H 2 O/GN复合材料保持稳定。PCM墙体可以有效地减小温度的波动。本文为Na 2 HPO 4 ∙12H 2 O的实际推广应用提供了实验依据。
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user: 摘 要 振动筛筛面物料的疏密状态可以作为判断上层旋流器设备堵塞的辅助手段。采用图像处理的方法，使用振动筛筛面网格直线作为检测特征，以支持向量机分类器作为判别方法，设计了一种振动筛物料状态检测算法，利用计算机自动检测辅助人工监控，以及时发现堵塞情况，并减少疏漏。本文首先对总体算法思路进行了阐述；采用开运算与Canny边缘检测强化图像中的直线特征；然后使用基于累计概率霍夫变换的直线检测提取振动筛筛面上的特征直线；最后利用支持向量机作为分类器对提取到的特征进行准确分类。实验结果表明，本文方法能够有效地识别图像中振动筛筛面上物料状态，识别准确率达到97.38%。 关键词 :图像处理，开运算，Canny边缘检测，累计概率霍夫变换，支持向量机 Copyright © 2020 by author(s) 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 工作中的振动筛筛面上的物料状态可以视为判断上层旋流器设备是否出现堵塞的辅助手段，若工作中的振动筛筛面上物料稀疏甚至几乎没有，可视为是旋流器堵塞的间接证据；若物料稠密，则视为正常工作。因此对振动筛上物料状态进行监控具有一定意义。当旋流器入料口堵塞时，选煤厂依靠工作人员去发现中矸脱介筛物料的减少或精煤量突然增大、旋流器压力增大等来识别。因此可能会由于工作人员疏忽，致使发现堵塞时已经出现了严重的不利后果，如大量原煤进入精煤，造成精煤质量不合格；或原煤进入精煤，出现煤量过大，造成精煤离心机过负荷憋死；再者出现精煤皮带过负荷，出现压死精煤皮带等问题 [ 1 ]。 近年来，随着选煤厂智能化 [ 2 ] 概念的提出，许多选煤厂为了提高安全生产水平，在重要的生产厂区安装监控系统，以实现对现场的实时监控与录像，并通过网络传输和远程监视，期望及时发现并处理现场异常工作状况，尽早消除隐患。但在实际使用过程中，这种监控系统只能确保远程查看实时画面，仍然需要专职人员值守来监视生产现场的工作状况并进行人为判定 [ 3 ] [ 4 ]。长时间的监视工作易使工作人员产生疏漏，容易导致事故的发生。本文以某煤矿选煤厂为实际应用背景，在厂区现有监控系统的基础上，引入图像处理的方法，设计了振动筛物料状态检测算法。 为了解决在选煤厂中利用人工方式监控振动筛设备物料状态时，不仅会出现疏漏，还将消耗大量人力的问题，本文研究了基于图像的振动筛物料状态检测算法，利用厂房内布置的监控摄像头数据，经过图像灰度化、均衡化等经典图像处理方法，并使用图像的数学形态学处理，随后使用霍夫变换提取特征，随后利用SVM (支持向量机)进行分类检测，使计算机自动识别振动筛筛面上的物料状态，以实现对厂区内振动筛物料存在性的自动化监控，并以此为据，间接判断上层设备是否堵塞。
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user: 2. 基于图像的方法 由节约人力成本与减少疏漏的目的出发，本文提出一种基于图像方法的振动筛物状态料检测算法，使计算机通过监控摄像头数据自动检测振动筛上物料状态是否稀疏，以辅助工作人员，减轻工作人员在振动筛监控中的工作压力。 基于图像方法的振动筛物料状态检测算法的原理框架如图1所示，首先将从监控画面得到的图像进行灰度化处理，并进行直方图均衡化，以增强整体监控画面；随后进行形态学处理，消除由于物料染色对振动筛筛面造成的特征不清晰问题；然后使用边缘检测提取振动筛及筛面轮廓；并利用累计概率霍夫变换检测图像中振动筛筛面上的直线作为特征；最后利用该特征，使用SVM分类器进行分类检测，达到检测振动筛筛面物料状态的目的。 图1. 振动筛物料检测算法总览
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user: 3. 图像预处理 图像预处理的主要目的是消除图像中无关的信息，恢复有用的真实信息，增强有关信息的可检测性和最大限度地简化数据 [ 5 ]。选煤厂实际场景中，由于光线变化复杂、摄像头抖动等问题的存在，需要对原始图像进行预处理以增强可检测特征信息。本文使用筛面上的直线作为检测特征，因此进行图像预处理将图像内容简化，进而提取直线特征，提高特征提取的可靠性。 3.1. 开运算 开运算是腐蚀运算与膨胀运算的组合 [ 6 ]，在第一步求腐蚀运算时，腐蚀掉比结构元素小的量细节并同时减弱图像整体的灰度值；第二步的膨胀运算提高整体图像的亮度，但对已腐蚀的细节不再引入。即对灰度图像进行开运算，将去除比结构元素小的亮细节。开运算的数学定义如式(1)所示： X ∘ S = ( X ⊖ S ) ⊕ S (1) 其中X表示像素集合，S为进行形态学处理的结构元素。 本文使用的图像数据采集自真实现场，振动筛筛面在工作中被物料染色，导致筛面网格直线不够清晰，因此采用形态学处理中的开运算消除小的色块，并在保留平滑边界的同时消除表面的突起与毛刺。对图像数据进行开运算后的效果如图2所示。 图2. 开运算效果 3.2. Canny算子边缘检测 由于Canny算子使用了非极大值抑制的方法，其能够在检测中去除不是边缘的点；同时Canny算子采用双阈值检测和边缘连接 [ 7 ]，使用大阈值得到边缘的图像，小阈值控制边缘连接，在图像中弱边缘和强边缘相连时，使得弱边缘能够输出，从而使边缘闭合。Canny算子的数学表达如式(2)与式(3)所示，分为两个方向。 s x = [ − 1 1 − 1 1 ] (2) s y = [ 1 1 − 1 − 1 ] (3) 使用Canny算子进行边缘检测的主要步骤如下： 1) 使用高斯平滑滤波器卷积消除噪声干扰 2) 采用不同的梯度算子计算梯度幅值和方向 3) 对梯度幅值应用非极大值抑制，将图像梯度中局部极大值以外的值置零 4) 使用双阈值检测和连接边缘 本文使用Canny边缘检测以达到最优边缘检测的效果，首先采用高斯滤波对图像做平滑，后计算平滑后图像中各像素处的梯度幅值和方向，采用非极大值抑制细化边缘，并利用双阈值检测和连接边缘最终得到细化的边缘图像，同时进行图像二值化。为有效提取振动筛筛面的直线特征，使用Canny边缘检测提取筛面上的边缘信息，能够有效得到筛面网格直线，为特征直线的检测提供良好数据。Canny边缘检测的效果如图3所示。 图3. 边缘检测效果。(左：物料稠密；右：物料稀疏)
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user: 4. 基于累计概率霍夫变换的直线检测 4.1. 霍夫变换 霍夫变换 [ 8 ] 是图像变换中的经典手段之一，主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如直线、圆等)。霍夫变换寻找直线与圆的方法相比其他方法可以更好的减少噪声干扰。经典的霍夫变换常用来检测直线、圆、椭圆等。 霍夫变换的原理是将 x − y 轴坐标系下的直线变换到 r − θ 表示的极坐标系中。直线是图像中离散点的集合，因此极坐标系下直线可表示如下： r = x cos ( θ ) + y sin ( θ ) (4) 其中， ( x ， y ) 为某点坐标，r为点到坐标原点的距离， θ 是点与原点连成直线的倾角。 如图4所示，当存在点 ( x 0 ， y 0 ) ，r是一条正弦曲线，而其中的每一组 ( r ， θ ) 都表示经过点 ( x 0 ， y 0 ) 的一条直线。在图4中，当三条正弦曲线相交，则表示一条直线经过了3个不同的点。在实际应用中，需要设置一条直线经过的不同点的数量为阈值，根据阈值大小判断该 ( r ， θ ) 是否表示原图中的一条直线。 图4. 霍夫空间。(左：一条霍夫空间曲线；右：三条曲线经过一点) 4.2. 累计概率霍夫变换 由于霍夫变换 [ 9 ] [ 10 ] 的计算将遍历图中的点，因此计算量大、消耗时间长、实时性差，累计概率霍夫变换的提出则解决了这一问题。假设图像中存在M个特征点，此方法将只计算其中的 m ( m < M ) 个特征点，特征点的选取存在概率性，因此称为累计概率霍夫变换。该方法是效率更高、效果更好的霍夫变换，不仅可以减少时间消耗，还能够输出直线段的端点 ( x 1 ， y 1 ) 与 ( x 2 ， y 2 ) ，使检测结果更加准确。算法的描述如下： 经过累计概率霍夫变换直线检测的效果如图5所示。 图5. 振动筛直线检测效果 4.3. SVM分类器 SVM (支持向量机)是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性(即对特定训练样本的学习精度)和学习能力(即无错误地识别任意样本的能力)之间寻求最佳折中，以求获得最好的推广能力 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]。在机器学习中，SVM是与相关的学习算法有关的监督学习模型，可以分析数据，识别模式，用于分类和回归分析。给定一组训练样本，每个标记为属于两类，一个SVM训练算法建立了一个模型，分配新的实例为一类或其他类，使其成为非概率二元线性分类 [ 14 ]。 本文使用的分类方法为SVM，由于它在处理小样本数据、非线性模式识别中有一定优势，且本文算法使用的训练数据集并不复杂，可以发挥出SVM的优势，以小样本得到良好的训练效果，因此采用SVM作为分类的方法应用在振动筛物料检测的分类阶段。 首先对物料稀疏和稠密时的振动筛视频各采集200帧画面，并提取其中筛面上检测到的特征直线数量，保存为训练与测试样本。由于本文所研究的问题属于小样本问题，分类内容较为简单，因此选取两种场景的样本中的前50个样本作为训练样本，其他样本作为测试样本。样本的分布情况如图6所示，两种场景的样本间具有较为明显的间隔，有利于SVM的使用，但仍存在难以判断的点，这将对分类器的训练结果产生影响。预测结果如图7所示，分类准确率达到97.67%。 图6. 物料稀疏与稠密时特征分布 图7. 预测效果