DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 资料与方法 2.1. 一般资料 纳入2017年6月~2018年6月间于我院重症监护室住院治疗的124例危重病人作为研究对象。纳入标准：于我院重症监护室住院治疗者；住院期间接受EN治疗者；急性生理学与慢性健康状况II (APACHE II) ≥ 20分者；患者或患者家属知情同意；经我院伦理委员会审核通过。排除标准：合并严重器官功能障碍、免疫系统疾病者；消化道出血、严重胃肠道感染、肠梗阻、休克、急性胰腺炎、胃肠道功能衰竭者；不适应肠内营养液者。根据营养支持方案分为观察组(n = 62)和对照组(n = 60)。观察组：男女分别为43例、19例，年龄52岁~75岁、平均年龄(61.18 ± 12.98)岁，体质量(BMI) 17 kg/m 2 ~25 kg/m 2 、平均BMI (22.10 ± 2.22) kg/m 2 ，疾病类型：呼吸衰竭16例、慢性阻塞性肺病11例、脑血管疾病26例、心功能不全9例。对照组：男女分别为39例、21例，年龄52岁~78岁、平均年龄(62.39 ± 12.31)岁，体质量(BMI) 17 kg/m 2 ~24.8 kg/m 2 、平均BMI (22.46 ± 2.97) kg/m 2 ，疾病类型：呼吸衰竭19例、慢性阻塞性肺病12例、脑血管疾病24例、心功能不全5例。两组一般资料对比，差异无统计学意义(P > 0.05)。 2.2. 治疗方法 观察组行EEN，对照组行肠外营养和肠内序贯营养。干预实施前，对ICU所有护士进行EN培训，培训内容包括EN相关知识，鼻胃管行EN国内外研究现状，鼻饲注意事项等，并以视频和实际操作的形式进行讲解，确保每一名护士均熟练掌握EN操作方法。EEN：本组患者在确保患者生命体征平稳的前提下，均于入住ICU 48 h内开始行EN，置入鼻胃管后，使用输注泵24 h经鼻胃管输注短肽型肠内营养剂(生产企业：德国Milupa GmbH，规格：125 g/袋，批准文号：H20100287)，初始速度为25 ml/h，24 h后逐渐增加剂量，48 h~72 h时增速至80 ml/h，实施过程中注意观察患者耐受情况。肠外营养和肠内序贯营养：本组患者均经静脉(锁骨下静脉或外周中心静脉置管)实施营养支持5 d后开始行EN，EN方法均同观察组，两组营养支持目标供给量相同，均为104.6~125.5 KJ/kg每日。 2.3. 评估方法 干预前、干预10 d后均采集患者外周静脉血，采用TBA-2000FR型自动生化分析仪(日本东芝株式会社生产)测定总蛋白(TP)、前白蛋白(PA)、转铁蛋白(TF)水平；采用FC500型流式细胞仪(美国贝克曼库尔特有限公司生产)测定T淋巴细胞亚群(CD4 + 、CD4 + /CD8 + )及免疫球蛋白A (IgA)。 2.4. 评估标准 急性生理学与慢性健康状况II (APACHE II) [ 5 ] 包括急性生理参数评分、年龄和慢性健康状况评分，急性生理参数共有12项，每项根据异常程度分别评分；年龄分为5个年龄段，分别为0、2、3、5、6分；慢性健康状况共有3级，得分分别为0、2、5分，APACHE II总得分越高表示该患者健康状况越差。 2.5. 观察指标 比较两组2w存活率、ICU住院时间，评估两组干预前、干预10 d后营养指标(TP、PA、TF)、免疫功能(T淋巴细胞亚群、IgA)、病情变化情况(APACHE II)，记录两组患者并发症发生率。 2.6. 统计学方法 采用SPSS19.0统计软件进行数据分析，计量数据以平均数±标准差( x ¯ ± s )表示，行t检验(组间对比行独立t检验，组内对比行配对t检验)，计数数据以[n (%)]表示，行χ 2 检验，P < 0.05表示差异有统计学意义。
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user: 3. 结果 3.1. 两组2w存活率和ICU住院时间对比 两组2w存活率对比，差异无统计学意义(P > 0.05)；观察组ICU住院时间短于对照组(P < 0.05)，见表1。 Table 1 Comparison of 2w survival rate and ICU hospitalization time between the two groups [n (%)， ( x ¯ ± s ) 组别 n 2w存活率(%) ICU住院时间(d) 观察组 62 59 (95.16) 15.57 ± 3.33 a 对照组 60 54 (90.00) 18.14 ± 5.80 Χ 2 /t - 0.329 3.014 P - 0.566 0.003 表1. 两组2w存活率和ICU住院时间对比[n (%)， ( x ¯ ± s )] 注：与对照组对比， a P < 0.05。 3.2. 两组营养指标对比 干预10 d后，两组TP、PA、TF水平均高于干预前(P < 0.05)，观察组增幅均大于对照组(P < 0.05)，见表2。 Table 2 Comparison of nutritional indicators between the two groups ( x ¯ ± s 组别 n TP (g/L) PA (mg/L) TF (g/L) 观察组 干预前 59 59.80 ± 5.69 188.59 ± 38.29 1.69 ± 0.17 干预10 d 59 62.90 ± 3.24 ab 292.92 ± 48.15 1.84 ± 0.16 ab t - - 8.094 13.027 4.935 P - - 0.000 0.000 0.000 对照组 干预前 54 59.50 ± 5.37 187.41 ± 39.79 1.65 ± 0.19 干预10 d 54 61.50 ± 3.15 b 267.12 ± 46.36 1.76 ± 0.15 b t - - 3.252 9.588 3.339 P - - 0.002 0.000 0.001 表2. 两组营养指标对比( x ¯ ± s ) 注：与同期对照组对比， a P < 0.05；与同组干预前对比， b P < 0.05。 3.3. 两组免疫功能对比 干预10 d，两组IgA、CD4 + 、CD4 + /CD8 + 水平均高于干预前(P < 0.05)，观察组增幅大于对照组(P < 0.05)，见表3。 Table 3 Comparison of immune function between the two groups ( x ¯ ± s 组别 n IgA (g/L) T淋巴细胞亚群 CD4 + (%) CD4 + /CD8 + 观察组 干预前 59 1.87 ± 0.57 28.47 ± 2.64 1.57 ± 0.50 干预10 d 59 2.57 ± 0.43 ab 37.23 ± 2.05 ab 1.89 ± 0.32 ab t - - 7.531 20.131 4.141 P - - 0.000 0.000 0.000 对照组 干预前 54 1.83 ± 0.56 29.04 ± 2.40 1.51 ± 0.45 干预10 d 54 2.24 ± 0.63 b 35.69 ± 2.19 b 1.69 ± 0.33 b t - - 3.574 15.041 2.370 P - - 0.001 0.000 0.020 表3. 两组免疫功能对比( x ¯ ± s ) 注：与同期对照组对比， a P < 0.05；与同组干预前对比， b P < 0.05。 3.4. 两组病情变化情况对比 干预10 d后，两组APACHE II得分均降低(P < 0.05)，观察组降幅大于对照组(P < 0.05)，见表4。 Table 4 Comparison of APACHE II scores between the two groups ( x ¯ ± s ， points 组别 n 干预前 干预10 d后 观察组 59 23.74 ± 1.39 19.08 ± 1.63 ab 对照组 54 23.52 ± 1.38 20.90 ± 1.71 b t - 0.843 3.500 P - 0.401 0.000 表4. 两组APACHE II得分对比( x ¯ ± s ， 分) 注：与同期对照组对比， a P < 0.05；与同组干预前对比， b P < 0.05。 3.5. 两组并发症发生率对比 两组恶心呕吐、反流误吸及腹泻发生率对比，差异无统计学意义(P > 0.05)；观察组胃潴留发生率低于对照组(P < 0.05)，见表5。 Table 5 Comparison of the incidence of complications between the two groups [n (%) 组别 n 胃潴留 恶心呕吐 反流误吸 腹泻 观察组 59 10 (16.95) a 15 (25.42) 9 (15.24) 7 (11.86) 对照组 54 19 (35.19) 18 (33.33) 12 (22.22) 9 (16.67) Χ 2 - 4.915 0.853 0.905 0.535 P - 0.027 0.356 0.342 0.455 表5. 两组并发症发生率对比[n (%)] 注：与对照组对比， a P < 0.05。
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user: 4. 讨论 欧洲重症监护医学会在指南中建议，对于不能进食的重症患者在24~48 h内开始早期EN [ 6 ]。已有部分研究显示，EN相对于肠外营养有较多优点，包括防止肠粘膜萎缩，保持肠道菌群稳定，增加胰岛素敏感性等 [ 7 ]。但由于喂养不耐受等原因，临床对于危重症患者早期营养支持方式仍存在争议。苗润丰 [ 8 ] 学者表示，EEN能够改善重症急性胰腺炎患者的营养状况和免疫功能，减少感染性并发症发生率。吴莉娟 [ 9 ] 等学者也指出，对于重症脑血管病患者，早期肠内可有效改善其营养状况和免疫功能，降低并发症发生率。但回顾既往文献发现，相关研究多针对某种或某类型疾病进行分析，尤其集中于脑血管病、重症急性胰腺炎等，对其他危重症患者关注较少。故本研究采用回顾性分析的方法对比早期不同营养支持方案对危重症病人的影响。 目前普遍认为，大多数ICU危重症患者处于应激状态下的高分解代谢水平，合成代谢受限，很容易发生营养不良情况，若不能获得及时、有效的营养支持，则会影响患者病情进展转归及预后 [ 10 ]。血清总多种蛋白指标可以反映ICU患者的营养状态，PA作为快速转化蛋白，半衰期较短，可以准确反映急性期机体蛋白质的合成的消耗情况 [ 11 ]。TF由肝细胞合成，可以运输血清中的铁，其半衰期为8 d，也可较好地反映危重症患者短期营养状况 [ 12 ]。本研究结果显示，观察组干预10 d后TP、PA、TF各营养指标水平均显著高于对照组，这表明EEN对维持及改善危重症患者营养状况产生积极作用。一方面，EEN有助于患者肠道结构和功能的维持和恢复，为患者提供充足营养，相关研究表示经鼻胃管行EN，营养支持效果与肠外营养支持相似 [ 13 ]。另一方面，EEN可加速门静脉系统的血液循环，促进胃肠道激素的分泌 [ 14 ]，故各效应综合更有利于改善患者营养状况。 在免疫功能方面，危重症患者存在不同程度的免疫功能损害，细胞免疫功能损害越严重患者预后效果越差，相关研究表示CD8 + T细胞水平可用于评估患者预后及死亡 [ 15 ]。T细胞及其亚群也是机体的主要效应细胞，在维持机体免疫平衡中起重要作用 [ 16 ]。而IgA是人体内重要的免疫球蛋白之一，参与多种疾病过程中的免疫损伤，反应机体免疫炎症反应程度 [ 17 ]。本研究结果显示，两组干预10 d后IgA、CD4 + 、CD4 + /CD8 + 水平均高于干预前，这说明营养状况改善对提高危重症患者免疫功能有益。另外，EEN对保护危重症患者肠粘膜屏障也有益，EEN符合人体进食生理特性，有利于保护肠道的完整性，促进肠粘膜固有免疫和获得性免疫的产生，维持肠道菌群的平衡和多样性，促进肠道调节的免疫功能 [ 18 ]。同时，EN可以保护黏膜相关淋巴组织的功能，促使人体sIgA、后幼稚T和B型淋巴细胞进入黏膜相关淋巴组织，继而对防止继发感染产生积极作用 [ 19 ]。在两组并发症发生率方面，观察组胃潴留发生率明显低于对照组，考虑与EEN保持胃肠功能有关。 在患者病情变化及预后方面，本研究结果显示，观察组2w存活率略高于对照组，但组间差异未达统计学意义；而观察组ICU住院时间短于对照组，与朱全伟 [ 20 ] 等学者研究结论相似。对比两组APACHE II得分也发现，观察组干预10 d后患者APACHE II得分均低于对照组，这说明不同营养支持方案对危重症患者生存率影响不显著，但EEN有助于改善患者病情转归、促进患者健康。有学者认为，EEN有利于改善大面积脑梗死患者预后状况、提高其生存率，于本研究结论不同 [ 21 ]。由果溯因，对比两研究样本可发现，该研究生存率观察时间较长，而本研究仅观察2w；另外两研究患者疾病类型不同，这可能也是导致研究结论不同的原因。因此，期待更多大样本量多中心研究以进一步论证结论，提高研究结论的科学性和严谨性。 综上所述，EEN有利于改善危重症患者营养状况和免疫功能，缩短其ICU住院时间、促进患者健康，且能降低患者胃潴留发生率。
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user: 摘 要 随着高压直流输电和电力机车等领域的不断发展，高压大功率IGBT器件作为其中重要的电力电子器件，其可靠性问题得到了国内外研究机构的广泛关注。为给高压大功率领域可靠性设计者以及终端用户提供更多高压大功率IGBT器件的可靠性信息，文中阐述了高压大功率IGBT器件可靠性的发展与研究现状。根据高压大功率IGBT器件可靠性研究目的的不同，将可靠性研究分为故障诊断、寿命预测和状态监测三个方面。文中对故障诊断和状态监测的研究方法进行了分析，对于寿命预测模型进行了分类总结以及优缺点对比分析。最后，基于目前高压大功率IGBT器件可靠性的研究方法和内容，提出了可靠性研究未来的挑战和发展趋势。 关键词 :高压大功率IGBT器件，可靠性，故障诊断，寿命预测，状态监测，发展趋势 Copyright © 2019 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 电力电子技术是最为先进的电能变换技术，其高度灵活性和高效率的特点，促使其蓬勃发展。电力电子系统是应用电力电子技术的重要载体，在电能变换的场合广泛应用。电力电子系统在工作过程中存在不同的可靠性问题，可靠性问题的出现会导致整个电力电子系统的失效 [ 1 ] [ 2 ] 。目前高压直流输电、电力机车等应用对高压大功率IGBT器件提出了需求，尤其是可靠性，要求电力电子器件的寿命达到30年及以上。标准GJB 451A-2005对可靠性的定义是：“指产品在规定的条件下和规定的时间内，完成规定功能的能力。”所以可以定义功率半导体器件的可靠性是：“指在一定的条件下，器件所能执行一定功能的能力。” 高压大功率IGBT器件等功率半导体器件的可靠性对于不同的应用场景和运行工况，比如HVDC的换流设备、电力电子变压器、风电变流器、电动车驱动装置等，功率器件的可靠性分析和评估具有其特殊性，本文主要对于高压直流输电和电力机车等领域应用的高压大功率IGBT器件进行可靠性研究，其可靠性研究主要包括器件的故障诊断、寿命预测和状态监测这三个方面，故障诊断是在高压大功率IGBT器件损坏之后对器件进行的可靠性评估，状态监测是在高压大功率IGBT器件工作过程中对其进行的可靠性监测，寿命预测是对高压大功率IGBT器件的使用范围进行的可靠性评估。 对于高压大功率IGBT器件的可靠性研究方面，国外研究机构较早开始研究，ABB较为详细地介绍了功率循环试验的实验条件，试验结果以及数据处理，并利用Weibull分布和Coffin-Manson定理改进了寿命预测模型 [ 3 ] [ 4 ] ；英飞凌提出了与加热时间、键合线等因素有关的Bayerer寿命预测模型 [ 5 ] ；赛米控采用全集成的Uce监控和负关断栅极电压对短路事故进行很好的状态监测 [ 6 ] ；奥尔堡大学总结了IGBT的失效机理和各种模块寿命模型 [ 7 ] ；瑞士苏黎世联邦理工学院总结了寿命预测的具体方法和步骤并提出了一种新的用于描述蠕变的寿命预测模型 [ 8 ] 。相比于国外研究机构，国内研究机构多从2010年前后开始研究高压大功率IGBT器件的可靠性，株洲电力机车研究所根据线性疲劳损伤累积理论和寿命模型计算了功率循环寿命并通过功率循环试验发现温升与寿命符合Coffin-Manson关系 [ 9 ] [ 10 ] ；重庆大学利用杂散参数的变化，以门极电压和电流为特征量对IGBT进行了状态监测 [ 11 ] ，利用小波理论对IGBT键合线脱落故障进行了监测 [ 12 ] ，利用门极电压在开通时段响应曲线的离散Fréchet距离度量其相似性的变化，并以此作为参数来辨识IGBT模块是否存在故障 [ 13 ] ；海军工程大学通过加速老化试验提出了对数正态分布是一种预测寿命更为准确的方法并提出了一种监测IGBT的压降值来在线评估IGBT可靠性的方法 [ 14 ] [ 15 ] ；天津大学通过红外探测法和热电阻接触测温法对键合线脱落情况下的芯片温度进行了状态监测 [ 16 ] 。 通过对高压大功率IGBT器件可靠性主要研究机构的概述，对于可靠性的研究现状有了一定的了解，后文将对于可靠性研究的三个方面进行详细地论述。
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user: 2. IGBT器件故障诊断 IGBT器件故障诊断的方法很多，但针对IGBT器件本身故障诊断文献不多，几乎都是针对特定厂家、型号或者特定工作状态的变流装置中检测IGBT封装外部的特性，所以诊断依据差别很大，通用性不高。 2.1. 利用IGBT故障后直接观察进行诊断 实际上IGBT器件在故障工程中表现出来的外部特性比较少，并且不易测量 [ 17 ] 。在其故障失效后对其进行直接观察往往比较容易发现其失效模式。 IGBT的主要失效模式和机理由于其封装不同而很不一样 [ 18 ] 。利用直接观察进行故障诊断，多会用到扫描声学显微镜、红外探测仪和X光射线仪等装置。 通过红外探测法和热电阻接触测温法，文献 [ 16 ] 对键合线脱落情况下的芯片温度情况进行了研究，发现键合线脱落后芯片温度分布不均且中间温度变化率变大，而且结温与键合线脱落根数近似呈线性。文献 [ 19 ] 研究了IGBT高频开关电源的故障诊断，发现驱动板受潮后驱动不足导致IGBT无法导通，于是产生过电压爆炸，并发现通过烘干后涂上绝缘漆故障未再发生。利用声学显微镜和外部电压电流的测量，文献 [ 20 ] 发现栅氧层损坏影响电容-电压的测量，芯片焊层疲劳影响开通压降和关断时间。 2.2. 利用IGBT故障诊断测量值直接判断的方法 利用测量值作为特征量直接判断就是测量IGBT器件故障前后各个极间电压或者各极的电流变化进行IGBT器件是否故障的直接判断 [ 21 ] 。 利用IGBT器件故障前后栅极驱动的栅射电压变化，文献 [ 22 ] 对键合引线脱落故障进行了判定。通过进行试验，文献 [ 23 ] 发现功率循环温度差ΔTj小于40 K时对铝键合引线可靠性没有太大影响。文献 [ 24 ] 提出可以将IGBT导通时集射极间电压变化来实现对IGBT性能的检测。文献 [ 25 ] 提出使用门极电流的特性变化作为故障特征参数进行提取。通过试验发现门极驱动电压波形随IGBT的老化出现米勒平台减小的趋势，文献 [ 26 ] 利用此原理对IGBT的性能状态进行检测。 2.3. 利用IGBT故障诊断测量值间接判断的方法 利用IGBT器件故障测量值间接判断，即对信号进行采集、变换和分析，在直接测量出的参数中分辨出故障信号与正常信号的区别，利用信号中的所包含的信息进行故障诊断 [ 27 ] 。信号既可以简单利用幅值、频率或者均值、标准差等进行判断，也可以利用沃尔什变换、基函数、傅里叶变换、小波变换以及高阶谱分析等数学方法进行处理，从而进行故障诊断。 基于电机驱动中三相三桥臂逆变器的IGBT器件内部焊料层老化后的故障诊断，文献 [ 28 ] 提出IGBT器件内部结温升高焊料层老化后，其关断时间延长，从而影响桥臂的死区时间。因此对逆变器外环的谐波补偿器信号进行诊断，即可以对IGBT器件的故障进行判断。 利用IGBT故障后直接观察进行诊断的故障诊断方法对于诊断仪器的依赖性较强，优点是诊断较为准确；利用IGBT故障诊断测量值直接判断的方法对于测量值的选取较为严格，优点是对于测量系统的要求不高；利用IGBT故障诊断测量值间接判断的方法对于故障信号的处理提出了很高的要求，优点是测量系统最为简单。
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user: 4. IGBT器件状态监测 IGBT器件状态监测是指监测系统测量出IGBT器件早期的一些故障信号并对其进行评估，以确定是否满足IGBT器件正常工作的状态。状态监测也涉及很多内容，包括IGBT器件的失效机理和失效模式、传感技术、信号采集与处理和数据评价评估等。目前，功率半导体的状态监测研究刚刚起步 [ 39 ] 。 状态监测主要是分为三个类型：基于传感器的状态监测评估法、基于器件表面端部特性的状态监测评估法以及基于模型的状态监测评估法 [ 40 ] 。 4.1. 基于传感器的状态监测评估法 基于传感器的状态监测评估法是直接监测一种或多种故障参数对器件进行健康状态评估，并且进行大量的老化试验，通过实验数据得到故障参数的变化规律，以此对器件的失效标准或界限值进行确定。 利用传感器测量发射极引出引线外接的辅助测量电路，并利用键合线脱落后电路产生的变化，文献 [ 41 ] 通过电路的电阻值改变来进行IGBT状态监测。利用传感器，对发射极的引线连接一个电阻，文献 [ 42 ] 通过测量电阻两边的电压变化来对IGBT键合线脱落进行状态监测。利用IGBT的非理想特性而造成的输出谐波，文献 [ 28 ] 进行了器件工作状态的辨识。 4.2. 基于器件表面端部特性的状态监测评估法 利用功率循环实验，文献 [ 43 ] 研究了IGBT的饱和管压降、栅极开启电压和饱和截止状态转换的跨导。实验发现在芯片结温升高焊料层老化后，这三个参数都发生了明显变化，所以可选这三个表征器件表面端部特性参数作为监测IGBT状态的参数。 利用测量值与正常工作情况下的电流值查询表进行比较，文献 [ 44 ] 对电动汽车驱动变流器中的IGBT的工作状态进行了监测。但是电动汽车中的IGBT工况比较复杂，信号变化弱，所以也限制了其实际应用。 通过实验研究了反复过流对IGBT使用寿命的影响，文献 [ 45 ] 提出了IGBT因反复过流导致的累积损伤原理，并且得到了其变化规律，通过对相关参数的测量可以完成对IGBT的状态监测。 基于IGBT基本结构和半导体物理学，文献 [ 46 ] 对IGBT集电极漏电流进行了研究，发现了其随性能退化应力水平和施加时间的变化规律。之后通过将解析分析与理论描述相结合，建立了针对IGBT芯片性能退化的集电极漏电流状态监测方法。 为改善功率变流器的可靠性，文献 [ 47 ] 提出一种基于特定条件下集射极饱和压降U CE (on) 的IGBT模块老化失效状态监测方法。特定条件指的是特定的集电极电流，该电流是指不同温度下的多条IC-UCE输出特性曲线的交点对应的电流，通过测量该电流对应的U CE (on) ，根据U CE (on) 的变化可以对IGBT模块的健康状态进行评估。通过相关实验可知，特定条件下芯片结温不会影响U CE (on) ，U CE (on) 仅取决于模块老化的程度，可以将其作为老化状态监测的特征参数。 4.3. 基于模型的状态监测评估法 基于模型的状态评估方法主要是应用IGBT的模型跟踪其工作点的变化，来进行状态监测。 利用壳温升的变化对模块内部焊层疲劳状态进行监测，文献 [ 48 ] 建立了散热器模型，记录了变流器运行过程中的表壳温升信号及工作点，利用散热器模型估算出与各个工作点相对应的模块功率损耗。通过对变流器在整个电压、电流及温度运行范围内功率损耗的变化进行分析，进一步估算出模块内部热阻的变化，从而得到焊接层疲劳的程度。
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user: 5. 结论 高压大功率IGBT器件的广泛应用使得其可靠性问题越来越得到关注。本文通过了解国内外研究机构对于可靠性的研究现状，总结了故障诊断、寿命预测和状态监测这三个方向的具体研究内容，并且指出了其未来的发展趋势： 1) 对于高压大功率IGBT器件的故障诊断，目前的研究基本都是基于特定的电路或者有限的应用场景进行的，通用性不高。IGBT器件故障诊断未来的发展应该朝着建立通用型的针对具体IGBT器件的诊断方法不断迈进，同时随着超声波扫描等各种成像仪器的不断发展，IGBT器件的故障诊断可以更多的通过直接观察的方法进行，这样可以避免故障测量值的误差带来的影响。 2) 对于高压大功率IGBT器件的寿命预测，解析寿命预测模型未考虑具体物理过程而是利用数据拟合来进行模型的建立，通用性不高，且大部分适用于焊接式IGBT模块，适用范围有限。而物理寿命预测模型虽然考虑了物理过程但模型参数较难获得，并且IGBT器件的具体失效模式目前仍在研究过程中，通过目前可能的失效模式来建立物理寿命预测模型势必会对预测结果造成一定影响。IGBT器件寿命预测未来会向着压接型IGBT器件的方向发展，并且对于具体失效模式的研究仍会继续。 3) 对于高压大功率IGBT器件的状态监测，基于传感器的状态监测方法对于传感器的灵敏度要求较高，基于表面端部特性的状态监测方法测量较为困难且误差较大，基于模型的状态监测方法对于模型的建立较为困难。因为目前有关IGBT器件状态监测的研究很少，所以未来的研究前景很广阔，随着各类传感器装置的不断发展，IGBT器件状态监测将会更加依赖于基于传感器的评估方法。
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user: 摘 要 目的：探讨头孢唑林钠应用于妇科手术患者围手术期预防性抗感染的疗效。方法：总结并分析2017-10月到2018-10月期间于我院妇科住院行手术治疗的422例卵巢囊肿患者的临床病例资料，回顾性分析422例手术患者围手术期抗生素使用情况，并对其围手术期预防性抗感染的临床疗效进行分析。结果：2017-10月到2018-10月期间于我院妇科住院行手术治疗且符合纳入标准的患者共422例，术前诊断均为卵巢囊肿，术中主要手术行腹腔镜下卵巢囊肿剔除术，术后手术剔除组织送病理检查提示卵巢单纯性囊肿。所有手术患者围手术期均静脉用药抗生素预防感染。单用头孢唑林钠组与头孢唑林钠 + 甲硝唑组在妇科手术患者，一般情况统计学无明显差异，围手术期预防性抗感染的疗效方面进行比较，差异无统计学意义。结论：单用头孢唑林钠组在妇科手术患者围手术期预防性抗感染治疗安全有效，值得在临床进一步推广应用。 关键词 :头孢唑林钠，妇科围手术，预防，临床疗效 Copyright © 2019 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 妇科手术患者感染是术后常见并发症，如未及时预防可能导致术后切口愈合欠佳，术后发热，全身感染甚至死亡。目前临床上用于预防术后感染的药物种类繁多，其中头孢唑林钠不但具有强大抗革兰氏阳性菌的功效，并且其不良反应发生率低，进一步提高了药品的安全性。本文旨在探讨头孢唑林钠在妇科手术患者围手术期的预防性抗感染的临床疗效。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 一般资料 选择自2017-10月到2018-10月在我院妇科住院行手术治疗的卵巢囊肿患者422例，年龄：19~45岁，平均年龄29.69岁。术前体温、血白细胞计数正常，无感染征象、无其它手术禁忌症。所有患者术前诊断为卵巢囊肿，根据患者及其家属意愿及病情制定手术方案，术中行腹腔镜下卵巢囊肿剔除术，术后手术切除组织送病理检查提示卵巢单纯性囊肿。根据围手术期使用抗生素情况分为2组，A组患者围手术期仅给予头孢唑林钠一联抗生素静脉用药预防性抗感染治疗，共249例；B组患者围手术期给予头孢唑林钠 + 甲硝唑二联抗生素静脉用药预防性抗感染治疗，共173例。所有患者术后第2天测体温并检测血白细胞计数。两组患者在年龄、体重、术前体温、手术时间等方面无统计学差异，具有可比性。 2.2. 方法 本组研究纳入标准：1) 术前诊断为卵巢囊肿且主要手术方式为行腹腔镜下卵巢囊肿剔除术手术的患者。2) 患者知情且同意参加本组研究，且签署知情同意书。排除标准：1) 患者既往头孢类药物或/甲硝唑药物过敏的患者；2) 术前合并上呼吸道感染的患者；3) 术中同时行宫腔镜手术的患者。本研究获得相应的伦理许可。妇科腹腔镜手术穿刺口均为II类切口，穿刺口愈合情况评估标准：1) 甲级愈合：愈合优良，无不良反应；2) 乙级愈合：愈合处有炎症反应，包括红肿、硬结、血肿、积液等，但未化脓；3) 丙级愈合：切口化脓，必要时需要作切开引流等处理。所有手术患者均于术前半小时静推头孢唑林钠1.0 g。A组患者术后每日给药头孢唑林钠2.0 g，分两次静脉滴注，连续给药至术后第1天。B组患者术后每日给药头孢唑林钠2.0 g + 甲硝唑0.5 g，分两次静脉滴注，连续给药至术后第1天。 2.3. 观察项目 1) 术后第2天血白细胞计数比较。2) 不良反应发生情况。3) 手术穿刺口愈合情况。 2.4. 统计学处理 应用SPSS 18.0软件，资料采用卡方检验，P < 0.05表示差异有统计学意义。
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user: 3. 结果 将两组患者术后第2天的血白细胞值进行比较，并进行统计学分析。具体如下：两组患者术后第2天的血白细胞计数比较见表1。 Table 1 Comparison of blood leukocyte values on the 2nd day after operation in both group 组别 例数 正常 异常 A 249 224 (89.96%) 25 (10.04%) B 173 147 (84.97%) 26 (15.03%) 表1. 两组患者术后第2天血白细胞值比较 注：使用头孢唑林钠与使用头孢唑林钠 + 甲硝唑两组患者比较，P > 0.05，尚不能认为两组患者术后第2天血白细胞值比较差异有统计学意义。 此外，头孢唑林钠组患者无一例不良反应发生，头孢唑林钠 + 甲硝唑组有2例患者出现恶心、呕吐。所有患者手术穿刺口I期甲级愈合。
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user: 4. 讨论 由于女性生殖道特殊的生理解剖结构，妇科手术后感染成为最常见的术后并发症之一。因此围手术期预防感染是非常重要的，选择和应用适宜的、有效的抗生素是预防术后感染的重要措施，预防性抗菌药物应当在手术室外科操作前、麻醉诱导前应用 [ 1 ] 。预防用药是否合理，其关键在于正确掌握适应症、药品、用药时机、用量和用药时间，防止滥用抗生素及过度治疗 [ 2 ] 。外科手术切口的最初2~3 h是目前公认预防的“有效的”或“决定性”时期。近年来研发的头孢唑林钠稳定性更好，副作用更小，是新型抗革兰氏阳性菌的一线抗生素。其分子结构使得药物的稳定性得到明显改善，不良反应小，安全性更高。吕媛(2009) [ 3 ] 等通过在全国100家三甲医院就五水头孢唑林钠的临床应用及安全性进行问卷调查发现，头孢唑林钠在临床上应用广泛且安全，可有效治疗敏感菌引起的感染。黎沾良(2008) [ 4 ] 等进行了应用单剂五水头孢唑林钠预防普通外科切口感染的前瞻性多中心临床疗效研究，其研究结果说明手术开始前使用单剂头孢唑林钠预防手术切口感染，效果确切，安全性好，而且只用药一次，花费也比较少。同时近年来多项报道头孢唑林钠应用于产科手术、创伤及外科手术、内科等具有安全可靠的临床疗效。 本组研究采用回顾性统计学分析，选择422例行腹式卵巢囊肿剔除术治疗的患者，围手术期预防感染使用头孢唑林钠或配伍甲硝唑。对围手术期预使用抗生素进行预防性抗感染治疗的临床疗效观察，根据统计学分析结果显示，单用头孢唑林钠组患者与使用头孢唑林钠 + 甲硝唑组患者比较，两组患者术后第2天血白细胞值比较无明显差异，并且单用头孢唑林钠组患者无不良反应发生。 从给药时机可看出，本组研究中所有手术患者围手术期预防性应用抗菌药物给药时机已基本能做到术前0.5~2.0 h给药，使得预防性抗菌药物于手术室外科操作前、麻醉诱导前应用。研究表明这个时候伤口对抗菌药物的有益作用最容易接受。在手术切口前2 h内给药，使手术切口暴露时局部组织中达到足以杀灭手术过程中入侵切口细菌的抗菌药物浓度是最有效的。如果手术前2 h之前给药或者手术后任何时间给药则感染率显著增加 [ 5 ] 。 通过本组研究证实，头孢唑林钠在妇科手术患者中预防性抗感染的临床疗效确切，安全性好，且单用就可以达到围手术期预防性抗感染的效果，值得临床进一步推广应用。
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user: 摘 要 为了缓解信息爆炸的困境，采用机器学习算法建立一个融合的推荐系统以提高预测准确性和聚合推荐多样性。针对稀疏的数据集及推荐结果单一的问题，提出了以协同过滤为基础的天牛须搜索优化的交替最小二乘法模型、基于密度的噪声应用空间聚类的用户聚类模型、并建立了XGBoost融合排序模型，从而得到个性化推荐。采用来自亚马逊平台的苹果手机销售数据，对三个模型进行仿真测试，结果表明：与单一的交替最小二乘法相比新模型拓展性高，收敛速度快，具有更好的实用价值。 关键词 :推荐，交替最小二乘法，天牛须搜索，基于密度的噪声应用空间聚类，XGBoost Copyright © 2019 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 推荐系统现已成为诸多领域的重要工具，如信息检索、旅游、近似理论、商业和营销中的消费者选择建模以及预测理论 [ 1 ]。众多个性化推荐技术中应用最广泛的是协同过滤推荐算法 [ 2 ]。近年来，国内外诸多学者皆对推荐系统进行研究。文献 [ 3 ] 提出了一种人工免疫系统方法来进行矩阵分解，以优化学习过程中的潜在特征。在大型数据集上有良好表现，但却有分类准确度较低的不足。文献 [ 4 ] 提出了一种基于单线程的流形正则化非负矩阵分解模型，可以避免大规模矩阵操作。文献 [ 5 ] 提出了一种新的贝叶斯网络模型，通过结合基于内容和协作的功能来处理混合推荐问题。为了解决推荐系统的稀疏性和可扩展性两个主要缺点，文献 [ 1 ] 开发一种基于协同过滤方法的新型混合推荐方法。以上方法尽管能缓解推荐系统存在的部分问题，但并未兼顾计算速度与推荐结果个性化。鉴于此，本文基于多个弱学习者可以产生比单个强学习者更好的模型这一机器学习理论，提出一种基于机器学习的融合推荐算法，能够提高计算速度并克服冷启动问题，为用户提供个性化服务。
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user: 2. 基本理论 2.1. 交替最小二乘法ALS 在将用户对商品的评分矩阵分解成用户对商品隐含特征的偏好矩阵和商品所包含的隐含特征矩阵这一过程中，由于存在大量的缺失评分项，传统的奇异值分解SVD不易处理稀疏矩阵，而交替最小二乘法可以很好的解决这个问题。对于 R m × n 的矩阵，ALS旨在找到 X m × k 和 Y n × k 两个低秩矩阵来近似逼近 R m × n ，即： R m × n ≈ X m × k Y n × k T (1) 其中 R m × n 代表用户对商品的评分矩阵， X m × k 表示用户对隐含特征的偏好矩阵， Y n × k 则表示商品所包含隐含特征的矩阵，T表示矩阵 Y n × k 的转置。Funk 函数定义为： L ( X ， Y ) = ∑ i ， j ∈ r ( R i j − X i Y j T ) 2 (2) 引入正则化参数 λ 防止过拟合，ALS的优化目标函数为： L ( X ， Y ) = ∑ i ， j ∈ r ( R i j − X i Y j T ) 2 + λ ( ‖ X i ‖ 2 2 + ‖ Y j ‖ 2 2 ) (3) 其中 R i j 表示用户i对商品j的评分矩阵， X i 表示用户i的偏好的隐含特征向量， Y j 表示商品j包含的隐含特征向量，向量 X i 和向量 Y j 的内积 X i Y j T 是用户i对商品j评分的近似；r则表示矩阵 R 的秩。 由于变量 X i 和 Y j 耦合到一起，于是先我们随机初始化 X ( 0 ) ，再固定 X ( 0 ) 求解 Y ( 0 ) ，然后根据公式(3)，对损失函数 L ( X ， Y ) 中的 Y j 求偏导并令其等于0： ∂ L ( X ， Y ) ∂ Y j = − 2 X i R i j + 2 X i X i T Y j + 2 λ Y j = 0 ，可得 Y j = X i R j X i X i T + λ I ，上式中 I 是单位矩阵， R j 表示给项目j评过分的用户的历史评分数据组成的评分向量。类似地，固定 Y ( 0 ) 去求解 ，同理可求得 X i = Y j R i Y j Y j T + λ I ， R i 代表用户i对项目的历史评分向量。如此这般，循环往复迭代下去，直到达到收敛状态或最大迭代次数时结束 [ 6 ]。 2.2. 天牛须搜索算法BAS 2017年李帅等人提出一种基于天牛觅食原理的仿生优化算法天牛须搜索(BAS)算法 [ 7 ]，在优化任务中有出色表现。该算法不同于拟牛顿法L-BFGS、非线性共轭梯度NCG等算法，BAS不需要具体函数形式与梯度。它基于天牛的行为：使用两个触角随机探索附近区域并调整到具有更高浓度气味的位置 [ 8 ]。通过天牛的检测行为，可以在以下迭代形式的多维空间中获得全局最优： x t = x t − 1 + δ t b → s i g n ( f ( x r ) − f ( x l ) ) (4) 其中x表示甲虫在第t次迭代时的位置， δ 表示每次迭代的步长， b → 是归一化的随机单位矢量，代表搜索行为； s i g n (   ) 表示符号函数； f ( x ) 是适应度函数，而 x r 和 x l 是右侧位置和左侧位置的气味浓度。 2.3. 基于密度的噪声应用空间聚类DBSCAN DBSCAN是一种基于密度的聚类方法，其原理是找到被低密度区域分离的稠密区域，要求聚类空间中的一定区域内所包含对象的数目不小于某一给定的阈值 [ 9 ]。DBSCAN涉及扫描半径Eps和邻域内点最少个数MinPts两个参数，并基于中心的密度将点分为核心点、边界点和噪声点三类。其优点是：聚类速度快，且能够有效处理噪声点，能发现任意形状的空间聚类；此外，不需要输入要划分的聚类个数。算法流程如下： (1) 将所有点标记为核心点、边界点或噪声点； (2) 删除噪声点； (3) 为距离在Eps之内的所有核心点之间赋予一条边； (4) 每组连通的核心点形成一个簇； (5) 将每个边界点指派到一个与之关联的核心点的簇中。
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user: 3. 融合推荐算法 3.1. ALS + BAS模型的建立 正如2.1节所介绍的，ALS自身存在迭代次数与运行时间成正比、最大迭代次数可以自己设置、收敛速度慢等一些问题，本文使用天牛须搜索算法BAS对非线性的约束问题进行独立优化，减小运算量并且提高寻优速度。模型建立步骤如下： (1) 随机初始化式(3)中的 Y ( 0 ) ，此时认为 Y ( 0 ) 是已知常量，欲求未知量 X ( 0 ) ，损失函数为： L ( X ， Y ) = ∑ ( i ， j ) ∈ k { ( R i j − X i Y j ( 0 ) T ) 2 + λ ( ‖ X i ‖ 2 + ‖ Y j ( 0 ) T ‖ 2 ) } (5) (2) 初始化天牛个体。创建天牛须朝向的随机向量 b → ，定义空间维度k，设置步长因子 δ 。 b → = r a n d s ( k ， 1 ) ‖ r a n d s ( k ， 1 ) ‖ (6) 在式(6)中， r a n d s (   ) 为随机函数。 (3) 确定适应度函数。本文使用测试数据的平均绝对误差MAE作为适应度评价函数。 f i t n e s s = MAE = 1 N ∑ t = 1 N | y ′ t − y t | (7) 在式(7)中：N为观测次数； y ′ t 为第t个样本的模型输出值； y t 为第t个样本的真实值。故，模型迭代停止时，适应度函数值最小的对应位置即为问题所求的最优解。 (4) 设置天牛左右须空间坐标。 X l t = X t + d 0 × b → / 2 ， X r t = X t + d 0 × b → / 2 (8) 在式(8)中， X l t 和 X r t 分别表示在第t次迭代时，天牛左须和右须的坐标； X t 为天牛质心坐标，而两须之间的距离用 d 0 表示。 (5) 更新天牛位置。将天牛左右须的坐标带入式(4)中来确定当前天牛的空间位置和气味强度测定适应度函数，以求出天牛个体位置的气味强度： f ( X ) = f ( X t + 1 ) (9) (6) 找出最新气味强度。找出天牛须中最新的气味强度f及位置 X → ，即 max ( X → ) → [ f ， X → ] (10) (7) 找寻最强的气味强度，并飞向该位置。 f = max ( f b e s t ) ， X = max ( X b e s t ) (11) (8) 最优解生成。重复执行步骤(4)~(7)，迭代优化来寻找最优解，在适应度函数值达到设定的精度0.0001时迭代结束， X b e s t 中的解为训练的最优解。 3.2. XGBoost XGBoost (extreme gradient boosting)是一种基于梯度提升的集成学习算法，其原理是通过弱分类器的迭代计算来实现准确分类 [ 10 ]。XGBoost使用树集合模型，是一组分类和回归树木。梯度增强则是通过构造新的回归树以最大程度地与损失函数的梯度的负相关，进一步增强了增强算法的灵活性 [ 11 ]。在处理预测问题上具有以下优势：(1) XGBoost使用所有的并行方式构建树本身计算机在训练期间的CPU核心，拥有更大计算速度 [ 12 ]。(2) XGBoost是一种通用的监督机器学习方法，在诸多实际应用中实现高精度预测 [ 13 ]，其高精度可归因于机器学习理论，即多个弱学习者可以产生比单个强学习者更好的模型 [ 12 ]。 3.3. 整体框架图 整个融合模型主要由：天牛须搜索优化的交替最小二乘法模块、DBSCAN推荐模块和XGBoost三个模块组成如图1。具体步骤如下： Step1：将数据集按照8：2的比例划分成训练集和测试集。 Step2：建立改进的ALS模型，计算目标用户的候选集A。 Step3：运用DBSCAN算法将用户聚类，找到相类似的用户簇，再计算出目标用户的候选集B。 Step4：将Step2和Step3各自求得的推荐结果输入XGBoost模型中融合排序，从而获得针对用户的个性化TopK推荐。 图1. 本文提出的整体推荐框架
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user: 4. 实验结果与分析 4.1. 实验环境和数据 本文实验使用的是亚马逊销售苹果手机评分数据。数据集包括3582条评分数据，包含产品名称、品牌、价格、评分(1~5)、评价、实际情绪(正面和负面)、更新投票和投票评级，后两项不在考虑范围之内。实验计算机配置：Intel的Core I7处理器，内存8G，Windows10操作系统，程序在R语言平台实现。 4.2. 评价指标 本文实验分别从运行时间、预测精确度和分类准确率三个方面来衡量所提出的推荐模型。预测精确度使用平均绝对误差MAE，MAE数值越小，证明预测的精度越高，其数学定义如式(12)： MAE = ∑ t = 1 N | y ′ t − y t | / N (12) 分类准确度则用来衡量算法预测的TopK结果的好与坏，本文使用的评价指标是召回率Recall、准确率Precision和F1-Score，三个指标的数学定义公式如下： Recall = ∑ i ∈ U s e r | R ( i ) ∩ T ( i ) | / ∑ i ∈ U s e r | T ( i ) | (13) Precision = ∑ i ∈ U s e r | R ( i ) ∩ T ( i ) | / ∑ i ∈ U s e r | R ( i ) | (14) F1 = 2 × Recall × Precision / Recall + Precision (15) 4.3. 结果分析 4.3.1. 时间性能对比 将原始的交替最小二乘法和基于天牛须搜索算法改进的交替最小二乘法分别作用于不同大小的数据集上，其运行时间(以期望的收敛值10 −3 为停止标准)如图2所示。 从图中可以观察到：两种算法的运行时间随评分矩阵大小的变化趋势，即矩阵越大，运行时间长；原始的ALS在每个试验数据集上的运行时间都要比改进后ALS算法的运行时间长；改进后ALS算法越是处理更大的矩阵，其加速效果越是显著。 图2. 运行时间性能比较 4.3.2. 预测精确度 ALS的平均绝对误差最大，为0.7496，DBSCAN的平均绝对误差次之，为0.7443。而融合了改进的ALS算法与DBSCAN算法的XGBoost模型的MAE值仅为0.7268。由图3可见，融合推荐算法提高了预测评分的精度。 图3. MAE值对比图 4.3.3. 分类准确度 最后，本文将对提出的融合推荐模型的有效性进行评估验证，图4~6分别展示不同算法在3种衡量标准上的实验结果： 从图4种能够看出，融合推荐模型的召回率最大，为15.20。证明推荐的TopK结果和数据集中所有相关项目的比率最大；我们希望推荐结果precision越高越好，同时recall也越高越好，但事实上这两者在某些情况下存在矛盾，同图5不难观察到，融合推荐算法的准确率稍有逊色；F1综合对分类准确度综合度量，F1值可视作召回率和准确率的调和平均值。ALS、DBSCAN和融合推荐算法的F1值分别为：0.1886、0.2007和0.2135，融合模型优于其他单一算法。 图4. 召回率对比图 图5. 准确率对比图 图6. F1-Score对比图
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user: 5. 结语 本文在协同过滤的基础上，使交替最小二乘法与天牛须搜索算法结合，得到收敛速度更快的ALS + BAS算法。将DBSCAN与ALS + BAS算法所生成的候选集组合输入XGBoost模型进行融合排序，以获取个性化TopK推荐。实验结果表明，1) 数据集越大，ALS + BAS算法加速效果越显著；2) XGBoost融合模型在保证预测精确性的前提下，F1评估指标提高0.0249，可以为用户提供更加个性化服务。 此外，在我们未来的研究中，计划进一步改进提出的方法并对其使用多样性和新颖性等附加指标数据集进行评估。
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user: 摘 要 为对股票价格的涨跌幅度进行预测，提出一种基于长短期记忆网络(LSTM)的方法。根据股票涨跌幅问题，通过对涨跌幅度做多值量化分类，将其转化成一个多分类问题。将股票的基本交易信息作为特征输入，利用神经网络对其训练，最后对股票的涨跌幅度做分类预测。数据集分沪深300成分股整体类、银行类和证券类三种股票集，实验结果表明该模型在涨跌幅多分类情况下，有比较好的预测效果；同时，在对某一类股票进行预测时，用该类股票的历史交易信息训练的模型要比以整体股票交易信息训练的模型效果好。 关键词 :股票预测，LSTM，沪深300，多分类 Copyright © 2019 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 随着我国经济的快速发展，政府、投资机构以及投资者们对股票预测的需求也越来越多 [ 1 ] 。因此，对股票价格走势的分析成为越来越多研究者关注的课题。但股票价格高度的波动性与不确定性，使其成为计算机领域和金融领域的一大难题 [ 2 ] 。 股票投资通常会选择某一类或某一只股票来作为投资对象，对这一类或一只股票进行预测，既可以将整体的股票交易信息作为训练数据，也可以只选择该类或该只股票的交易信息作为训练数据。模型有决策树 [ 3 ] 、LR [ 4 ] 、支持向量机 [ 5 ] 等传统机器学习的方法，也有深度学习的方法 [ 6 ] 。欧阳金亮和陆黎明等人 [ 7 ] 通过引入动态调整学习率的方法和附加量，对传统BP算法进行改进，然后用改进的算法对单只股票青岛海尔进行验证。毛景慧 [ 8 ] 通过研究基于LSTM的股票价格序列影响因素，使用沪深300的290只股票数据进行整体的建模预测。 本文根据以往研究中不同训练集的训练，同时考虑股票数据的时序性，选择用对时序序列有较好性能的LSTM网络分别对其训练，将训练好的模型用于预测6分类和3分类情况下的次日收盘价的涨跌幅，并对结果做对比分析。
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user: 2. 模型与实现 2.1. 模型理论基础 人工神经网络是1980年代兴起的人工智能领域的一类研究热点，它通过对人脑神经元网络进行抽象，构建人工神经单元，再通过不同的连接方式搭建不同的网络结构 [ 9 ] 。 神经网络分为多种，BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，也是目前应用最广泛的神经网络 [ 10 ] ；卷积神经网络(CNN)则是通过构造卷积层来提取输入特征，再利用前馈连接来完成特征的输出，它是深度学习的代表算法之一 [ 11 ] ；循环神经网络(RNN)适用于输入是序列的数据，它是一种在序列的演进方向进行递归，循环单元按照链式连接的一种神经网络 [ 12 ] 。由于其具有参数共享的特点，因此适合于序列的非线性特征学习。 长短期记忆网络(LSTM)则是对RNN的一种改进 [ 13 ] ，它通过引入门机制构建特殊的记忆神经单元，从而解决RNN不能实现信息的长期依赖问题。LSTM结构如图1所示，其包括输入门 、输出门 o t 、遗忘门 f t 等门结构，这些门结构通过以下的递归方程来更新细胞状态 C t ，同时激活从输入到输出的映射。 f t = σ ( W f ⋅ [ h t − 1 ， X t ] + b f ) (1) i t = σ ( W i ⋅ [ h t − 1 ， X t ] + b i ) (2) o t = σ ( W o ⋅ [ h t − 1 ， X t ] + b o ) (3) 其中， f t 、 i t 、 o t 分别表示t时刻的遗忘门、输入门和输出门。 σ 表示激活函数，W和b分别表示权重矩阵和偏置，下标 f ， i ， o 代表遗忘门、输入门和输出门。 h t − 1 表示 时刻LSTM细胞的输出， x t 代表t时刻的输入。 遗忘门 f t 决定神经单元遗弃哪些信息，该门层通过读取 h t − 1 和 x t 的状态，输出一个0到1之间的值，0代表完全舍弃，1代表完全保留。输入门 i t 决定神经单元要更新的值，它从遗忘门筛选完的信息中，通过tanh函数更新神经单元状态。最终神经单元输出的状态由输出门 o t 决定，其先用sigmoid层决定要输出的神经单元状态，然后将这些状态用tanh函数压缩在−1到1之间。 图1. LSTM单元结构 [ 14 ] 2.2. 股票预测问题描述 本文主要针对预测股票涨跌幅度的目标，将其转换为一个多分类任务来进行处理。 影响股票涨跌的因素有很多，与股票本身信息相关的有其基本交易数据如开盘价、收盘价、最高价、最低价、交易量、涨跌幅等6类，还有交易数据衍生出的一些统计技术指标，如换手率等 [ 10 ] 。 除了交易数据，股市波动还通常和舆论、政策等因素相关。但这些特征信息不能直观、即时的反映到后续的股票价格中去，同时这些信息是否与股票的基本信息耦合也尚未论证。因此本文只对股票的6类基本交易数据作为输入特征。记某连续T个交易日的价格序列为： P 1 ， P 2 ， ⋯ ， P T 本文根据股票价格的前T天的历史交易信息，预测下一天股票收盘价较第T天的涨跌幅区间 Y T + 1 。6分类下的第 T + 1 天的收盘价涨跌幅区间定义如下： Y T + 1 = y ( P 1 ， P 2 ， ⋯ ， P T ) = { 5 ， Y T + 1 > 2 % 4 ， 1 % < Y T + 1 < 2 % 3 ， 0 < Y T + 1 < 1 % 2 ， − 1 % < Y T + 1 < 0 1 ， − 2 % < Y T + 1 < − 1 % 0 ， Y T + 1 < − 2 % (4) 0~5分别代表了6个涨跌幅区间，模型最终是预测第 T + 1 天收盘价的涨跌幅属于哪个区间。 在股票预测时，预测股票是否出现大涨或大跌往往比只预测涨跌更具有实际意义，因此，本文还做了涨跌幅3分类的情况，既将第二天股票收盘价涨幅超过1%的作为大涨，跌幅超过−1%的作为大跌，在这之间的认为是不涨不跌。3分类下第 T + 1 天的收盘价涨跌幅区间定义如式(4)所示： Y T = { 0 ，               Y T > 1 % 1 ，       − 1 % < Y T < 1 % 2 ，               Y T < − 1 % (5) 2.3. 预测方法 本文利用能长久保持时序信息的LSTM作为网络框架，网络的输入包括6个基本交易数据特征：开盘价、最高价、最低价、收盘价、涨跌幅和交易量。 考虑到单层的网络对特征学习效果不佳，构建一个三层的LSTM网络，每层神经元节点数为128，层与层之间全连接。神经网络的输出层接一个Softmax层，将输出转换为每个涨跌幅区间的概率，并以取得最大概率的区间为预测区间。在6分类下，最后的输出是6维，既6种涨跌幅区间的概率值。在3分类下，最后的输出是3维，既3种涨跌幅区间的概率值。在两种不同的分类下，都将概率取得最大的涨跌幅区间作为模型最终的预测区间。 LSTM预测模型如图2所示。模型在Softmax后是两种不同区间分类的网络输出。 图2. LSTM预测模型 本文使用有监督的方式对LSTM网络进行训练，既以T天的数据集作为输入，将式(3)和式(4)所示下一天较第T天的涨跌幅区间用Onehot编码处理后，作为标签输入到网络中。 为了优化网络权重，通常需要使用损失函数来估计预测值和标签的差异。本文使用交叉熵损失函数，定义如下： L = − 1 n ∑ j = 1 n ∑ k = 0 c p j ( k ) log p ^ j ( k ) ​ (6) 其中，n表示训练样本数， p ^ j ( k ) 表示模型的预测样本j属于类别k的概率， p j ( k ) 表示样本j的实际概率，如果样本j属于k，则取值为1，否则为0。 预测值和标签值越接近，则损失函数的值就越小。因此需要通过反向传播来不断更新模型的权重值，使损失函数不断减小，让模型不断地学习数据特征。 在实际参数优化上，本文选用收敛速度较快、适应性较好的Adam算法 [ 15 ] 对损失函数进行优化。