DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 结语 5.1. 总结 庭审过程中，只有在最后陈述阶段，双方当事人才真正有机会直接面对陪审团进行最充分、最自由、详细的陈述，其对抗性叙事才能真正得以完美地实施，其叙事技巧方能得到完美的体现，这充分说明总结陈述对于案件庭审的重要性。在本文所引案例中，孙杨在听证会总结陈述慷慨陈词，连发十来问，掷地有声。 本文的研究重心是从间接言语行为理论这一视角，对孙杨听证会总结陈述中问语的语言现象进行小规模和详细的研究。孙杨听证会总结陈述视频长达24分钟34秒。笔者为了确保论文的质量，在转写视频为文本的过程中，严格遵守相关视频转写规则。在转写完成后，为了确保口译员翻译的回译质量，笔者请教了法律语言学方面经验丰富的王建教授来进行审阅。经统计会话数据，总结陈述中共有12句问句。研究发现，原文和译文言外行为所属的功能类型是对等的有6句，占总问句的约50%。其中原文和译文句子结构类型对等的有7句，不对等的有5句。进一步分析表明，在原文和译文句子结构类型对等的7句中，原文和译文句子言外行为功能类型对等的有4句。同样地，在原文和译文句子结构类型不对等的5句中，原文和译文句子言外行为功能类型对等的只有2句。综合来看，原文和译文首要言外行为对等的只有6句，这表明口译员在翻译过程中对问句言外行为功能的忽视，并不能充分传递孙杨真实的意思表示，以致于孙杨在听证会途中要求更换口译员。这也进一步揭露出孙杨在总结陈述进行过程中要求更换口译员的原因，关键就在于孙杨认为口译员并没有充分合理地传递孙杨自己的真实想法。 尽管法律翻译界注重形式对等的历史太过漫长，但最终也转变为对内容对等的强调，并在内容对等的基础上根据法律翻译的特征提出了法律翻译独有的标准参数。“法律”参数具体化为“效力”，其“效力”标准的存在以及效力与语言内容和形式的有机联系，使得“语言的形式与内容为效力对等服务，因而提高了“法律对等”的操作性 [ 15 ]。正如法律语言学家杜金榜所述，在进行翻译时，非权威法律文本格式确定，目的明确，翻译时自由度小，因此需要调整翻译策略和方法，应该倾向于字面的如实翻译。然而立法文本的翻译与此不同，后者多涉及原则，概括性、抽象性强，前者则具体，一般无需直接体现原理，而转以功能、目的为要，翻译的主要任务是使译文符合规范、明晰，能达到预期的目标。同样地，法律庭审过程中的翻译亦应注重话语功能和目的 [ 7 ]。口译员在法庭口译过程中，一定要深刻了解法庭口译语言精确性与模糊性交替的特点，在口译的过程中，多关注当事人说话的言外行为功能，也即是结合案例背景，推测出当事人真实的言外之意，并根据最大关联性切换原文和疑问的句型结构，使得原文和译文言外行为功能类型对等，尤其是首要言外行为对等，进而使得口译能够准确传达当事人的意思，又能帮助庭审参与各方正确理解。 5.2. 建议 法庭口译人员对于涉外庭审的最终判决结果至关重要。口译员能否准确有效传递信息严重影响庭审各人员的交流。但国内目前高端复合型涉外口译人员人才依然紧缺，并且鉴于庭审现场对时间的严格要求，口译员在庭审过程中所面临的挑战依然不小。这显然对口译人员的临场应变能力提出了要求，即能否结合相关法律背景知识，灵活选用翻译策略。参考以往学者的相关文章，为了提高口译人员在庭审口译过程中更好地传神达意，笔者总结了以下几点：①口译员提前做好准备；②对法庭口译员进行专门培训；③加强译员自身能力。笔者畅想，随着AI的进步与发展，未来某一天也许不同语言可以借助科技的力量实现同时传译，将会弥补涉外庭审人工口译所带来的一些缺陷。 由于篇幅和时间所限，本文也存在一些不足，如笔者在文中只随机对12例句中的其中8句展开细致分析，将剩余4句的分析结果直接计入最后统计结果。笔者希望随着间接言语行为理论对庭审问语口译现象研究的进一步深入，统计数据将会得到进一步的扩大与探讨。
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user: 摘 要 针对泵企业在泵出厂前的性能检测以及运行不稳定等问题，本文应用多元线性回归、Apriori算法分析有关泵的特征之间的相关性，去除冗余属性，然后在去除了冗余属性的特征基础上应用Kmeans算法进行聚类分析，找出了出水压力与流量间的关系，两根线的电压间的关系，三相电流和出水压力间的关系等结论。 关键词 :多元回归，Kmeans，聚类，关联分析 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 近年来，国内外的许多研究机构及专家学者对泵的特性进行了许多研究：轴向柱塞泵是液压传动中使用做广泛的液压元件之一，由于其工作原理和结构特点等，柱塞泵内部各因素之间存在着一些关系，由于管路及负载阻抗的影响，流量脉动在传动过程中又必然会引起压力脉动，进而对其性能产生影响 [ 1 ]。还有一些学者对异常进行了分析，对输注泵进行质量检测，提高输注泵的使用效率，延长其使用寿命 [ 2 ]。也有学者对其他产品连续时间产生的数据进行分析，张洋洋对油田异常的大量检测数据进行深入挖掘分析，定位油田异常的隐性故障 [ 3 ]。刘凯针对采油厂潜油电泵生产现状，为提高潜油电泵井系统效率，节能降耗，分析影响系统效率的主要因素，提出了相应的治理方案 [ 4 ]。 然而目前尚缺乏针对泵的各项参数一起分析的研究。如何正确合理地判断泵的运行状态则是现阶段需要解决的问题，本文利用多元回归分析，基于Apriori算法的关联规则挖掘，基于Kmeans的聚类算法对泵运行的数据进行了分析与挖掘。
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user: 2. 数据选取 本文分析的数据源为某泵企业在2019年9月的某天收集的正常运行的泵的共计95条数据。数据源包含如下字段： 1) 日期，泵号； 2) 和泵产品综合质量指标相关的机油温度，噪声； 3) 该泵的进水压力，出水压力，机油压力，流量，总有功功率，正向有功电能； 4) 体现电机质量与稳定性的参数：A相电流，B相电流，C相电流，AB线电压，AC线电压，BC线电压。 这些数据的含义如表1所示。
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user: 3. 基于多元回归与Apriori算法的影响分析 3.1. 基于多元回归的各特征对机油温度的影响分析 有关信息显示，机油温度是产品综合质量指标考核的要点，其会受到多个因素的影响，为了观察是否存在某几种因素对最终的机油温度结果影响较大，本文给出基于多元回归分析的各因素影响因子分析。 以之前处理过得到出机油温度以外的各时间点的其他因素作为自变量，各时间点机油温度为因变量，建立如公式(1)所示的多元线性回归模型进行多元线性回归分析。 Table 1 Corresponding table of the meaning of valid data item 编号 因素名称 具体含义 a 机油压力 产品性能参数 b A相电流 通过A相的电流 c B相电流 通过B相的电流 d C相电流 通过C相的电流 e AB线电压 体现电机质量 f AC线电压 体现电机质量 g BC线电压 体现电机质量 h 总有功功率 产品性能参数，做工的功率 i 出水压力 产品性能参数，出水处检测的压力 j 噪声 产品综合质量指标，泵运行过程中发出的噪音 k 正向有功电能 显示用电量 l 流量 产品性能参数 m 机油温度 产品综合质量指标 表1. 有效数据项含义对应表 y = ∑ i = 1 13 θ i x i + b (1) y表示机油温度， x i ( i = 1 ~ 13 ) 表示特征在对应某时间点中的参数。 使用最小二乘法来确定模型中的各特征对应系数θ i 和回归方程的截距b，即使得 最小。为了实现多元回归，本文使用了Python-Sklearn中的Linear Regression函数进行拟合：使用包中的Train_test_split函数，将数据集分为训练集和测试集，测试集占总数据量的20% (Train_size = 0.80)，即随机选择76个时间点的数据进行训练，使用19个时间点的数据进行测试。 根据多元回归的拟合系数及拟合效果，初步判断泵的机油温度与其他元素成非线性关系，机油温度受到任意元素同种程度的影响。在测试后，机油温度多元回归模型很好。同时也测试了其他和综合性能有关的数据例如噪音的多元回归，如图1所示，其中横坐标为各因素产生的影响，纵坐标为噪声： 图1. 噪声多元回归拟合 测试后发现，表现最好的仍旧是机油温度，拟合度平均达到了99%。如图2所示，其中横坐标为各因素产生的影响，纵坐标为机油温度： 图2. 机油温度多元回归拟合 由此可知，机油温度的结果确实会被其他参数影响，机油温度受到任意元素同种程度的影响。 3.2. 基于Apriori算法对各参数之间关联的分析 泵产生的各生产参数看似独立却又相辅相成，为了找出其中的关系，则对其进行相关性分析。对参数相关性的分析的目的是找到各参数间的强关联关系，获取潜在的信息，更好地指导生产。本文使用Apriori算法对各元素进行了关联规则分析。 Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法 [ 5 ]。该算法的基本思想是：首先利用递归的方法找出所有的频集 [ 6 ]，然后由频集产生强关联规则，将大于给定最小可信度的规则保留下来。在本数据集中，项集(流量0)出现了20次，部分批次数据组中共95条记录，那么该项集的支持度就是20/95。 3.2.1. 基于一维聚类的数据离散化 应用Apriori算法要求使用离散的数据格式，而本文数据是连续数值型数据，故先将各批次瑕疵数据进行离散化。 离散化就是在数据的取值范围内设定若干个离散的划分点，将取值范围划分为一些离散化的区间，最后用不同的符号代表落在每个区间中的数据值。所以离散化涉及两个过程：确定分类数，将连续属性值映射到N个分类值。 常用的离散化方法有：等宽离散、等频离散、一维聚类离散。本文所分析的数据采用基于Kmeans的一维聚类离散化方法，按照瑕疵属性值之间的差值大小，将连续属性值划分为K个区间，让簇内的点差值小，而让簇间点差值大。 对数据进行离散化处理后，除流量被离散为从高到低的三类，其余特征都被离散为了四类，定性化离散后的数据如下： C i ， j = 0 (第j个时间点的i因素离散化数值小)； 1 (第j个时间点的i因素离散化数值较小)； 2 (第j个时间点的i因素离散化数值较大)； 3 (第j个时间点的i因素离散化数值大)。 3.2.2. 关联规则结果分析 使用Apriori算法进行关联规则分析。最小支持度0.3 最小支持度0.9，除流量K设置为了3类，其余K均在测试后，先设置为了被离散为从高到低的4类。得到关联关系9条，单属性对的关联关系共6条，多属性组之间的关联关系共3条。其中单属性对的关联关系如下： 其中多属性对的三条关联关系如下： 观察得知多属性组之间的关联关系都是依托于单属性对之间的关联关系的，接着对上述单属性对关联规则进行分析，得出一下规则： 规则一：b3指代A相电流离散化数值大，c3指代B相电流离散化数值大，d3指C相电流离散化数值大，h3指代总有功功率离散化数值大。三相电流稳定在一个位置时，根据物理知识，总有功功率也应该维持在一个水平，这个关系与我们的常识相符。在于企业人员咨询后，得知该种数据体现出电机质量较好。 规则二：f1指代AC线电压离散化数值较小，g1指代BC线电压离散化数值较小。二者之间本应无关系，都是人为设置在某一点，在于企业人员咨询后，得知这里可能是操作过程中产生了一定影响。 规则三：i0为出水压力离散化数值小，l1指代流量离散化数值较小。出水压力处在一个低值时，流量必定也处在一个低值。
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user: 4. 基于Kmeans的数据聚类 4.1. Kmeans聚类及特征选择 为了找出连续的时间点泵的运行特点，本文对其数据进行Kmeans聚类划分。 聚类是指将数据集划分为若干簇，使得同一个簇中的数据最为相似，而不同簇之间的数据相似度差别尽可能大。Kmeans算法作为一种基于划分的经典聚类算法，主要采用迭代的方式对数据进行处理分析，主要目的是将N个样本对象划分到K个类中，使每个类中的样本对象间的属性特征最相近。同时由前文所述多元回归分析结果可知：各参数对机油温度的影响程度相同，度量标准相同，且数据量少、维数较低，不需要弱化离群点的影响。故采用欧几里得度量方式进行距离计算。 根据前文关联规则分析和相关系数的分析结果，b (A相电流)，c (B相电流)，d (C相电流)和h (总有功功率)，以及实际情况，可将三者合并为1个特征h。出水压力和流量有关，但是流量基本是恒定值，所以二者特征通用出水压力来代替。 本文最终选择9个特征为聚类分析的数据，分别是：机油压力量，AB线电压量，AC线电压量，BC线电压量，总有功功率量，出水压力，噪声量，正向有功电能和机油温度。 为了找出合适的聚类数，接着通过肘部法则(一种计算不同数目的类别对整体数据类别畸变程度的方法)绘制K值与平均畸变程度折线图(横轴为K值，纵轴为对应畸变程度)，在K = 2时平均畸变程度最大，且再继续增大K值得到的平均畸变程度变化不大，但因为K = 2是划分的类比较小，比较不利于找出问题，因此聚类数目K选为平均畸变程度变化稍大的4。如图3所示： 图3. 用肘部法确定的最佳K值 4.2. 聚类结果及分析 对数据进行处理后，类型为0的数据共5条数据，约占总数据5%，类型为1的数据共4条数据，约占总数据4%，类型为2的数据共25条数据，约占总数据26%，类型为3的数据共61条数据，约占总数据64%。聚类质心如下： 对归类后的数据进行分析，得到以下结论： 1) 对于4种分类，有着不同的特征：0类：出水压力、总有功功率、正向有功电能较大；1类：出水压力小、总有功功率小，正向有功电能较大；2类：出水压力、总有功功率很小，正向有功电能较大；3类：出水压力、总有功功率大，正向有功电能较大。同时，机器运行状态总是维持在2和3类。0类1类很少，是异类。 2) 机油温度随着时间的推移而上升，噪声，电压稳定在区间内。 3) 第46条数据处出现电压突变，导致出水压力陡降至14.7，其他参数也变小，最后将其归位了0类。此处被测试的泵可能出现了一定的问题，例如密封泄漏，阀组损坏造成压力不稳或下降，建议企业对此情况进行排查。 4) ABC三相电流的参数对该机器各项数据有较大的影响。ABC三相电流维持在高值时，总有功功率也维持在一个高值，依据企业给的信息，可推断此时运行的泵性能良好。 总之，通过对参数的分析以及与企业相关人员进行交流，证明和泵产品综合质量指标相关的机油温度，噪声都稳定，即说明被测试的泵综合性能较好。同时得知由于出水压力经常处于不稳定的状态，这也一定程度上造成了运行数据的分化：0类可以被概括为功率异常低类；1类可以被概括为出水压力异常低类；2类可以被概括为出水压力&功率异常低类；3类可被概括为正常运行类，不需要进行特别的处理。在此建议企业加强对泵的出水压力的控制，以助于有效减少异常数据的出现。
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user: 5. 结束语 本文将多种数据分析方法如多元回归、聚类、Apriori关联规则挖掘应用到了泵运行参数分析中，通过对多个时间点泵运行数据的挖掘分析，发现了被分为0类和1类的异常数据。在这里对企业提出了一些建议：1) 出水压力小，流量也会比较小，这属于异常状态。二者同为性能指标参数，对此应该对泵进行进一步检测，检测流量和出水压力的关系，以保证产品性能良好。2) AC线电压和BC线电压在数值较小时会有一定的联系，可检查是否有其他元素干扰。3) 在进水压力一定，出水压力变化可能是由于ABC三相电流维持在一个低水平导致的，维持在62以上稳定高值时出水压力正常化，此时功率维持在26左右。可以控制ABC三相电流，从而使出水压力稳定。4) 加强对泵的出水压力的控制，检查密封泄漏，阀组损坏等问题以减少异常数据的出现。 本文也有一定的局限性，首先是数据量有限，更多的数据可得到统计上更显著的结论，其次，泵具体出问题的位置，如何改善等问题，还有待企业和相关研究人员进一步的研究。
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user: 摘 要 故障诊断是一种广泛应用于企业的工程技术，有效的故障诊断可以为企业节省大量的人力和物力的开销。传统的文本故障诊断大多采用余弦相似度算法，当匹配出错、数据靠后以及数据量较大时，往往无法满足客户的实时需求。因此，本文采用支持向量机算法对用户输入的故障描述文本语句进行粗划分，筛选出具有相似特征的大类。在此基础上，依据粗分类结果，进一步使用余弦相似度算法进行精确匹配，从而选取匹配相似度最高的故障产生原因和防治措施以反馈客户。实验结果表明，本文所提的故障诊断算法可以有效地进行故障诊断，为企业带来可观的经济效益。 关键词 :支持向量机，余弦相似度，故障诊断方法 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 近年来，由于计算机技术的快速发展，故障诊断技术广泛的应用于各大企业，但还未取得显著性的进展。有效的故障诊断技术可以提升企业的竞争力，为企业带来可观的经济效益。因此，研究故障诊断技术是非常有必要的。 现在大多数故障诊断的研究都是基于图像的，基于文本的故障诊断研究还是相对较少，本文主要借鉴的是智能医疗诊断的方法。传统的智能故障诊断方法的思想是以疾病的数值表示与专家的推理相结合，包括贝叶斯公式、模糊数学等方法 [ 1 ] [ 2 ]。接着机器学习的方法被成功地应用到智能医疗诊断领域 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。2007年，何凯 [ 6 ] 将支持向量机方法运行在智能医疗诊断系统中的应用与研究中，并取得了良好的效果。然而，当类别很多时，单纯地使用支持向量机算法需要更多的训练样本。2015年，林予松等 [ 7 ] 基于VSM权重改进算法，以及徐奕枫等 [ 8 ] 在2017年做了TF-IDF权重改进算法研究，实现了智能导医系统。当匹配的数据条目比较靠后，该算法将十分耗时。最近，深度学习在文本领域取得很大的进步 [ 9 ]。2019年，陈实 [ 10 ] 将神经网络应用在中医诊断中，很大程度地提升了准确性和降低了时间成本。 在实际场景中，故障诊断通常具有较强的领域相关性，且故障诊断的文本数据收集较为困难，成本较高。本文使用的数据集主要来源于企业网站报修单上的实际用户故障描述这种类型的文本数据，以期在企业的实际应用中减少故障诊断的时间、人工成本以及提升企业竞争力。由于收集的故障数据集相对较小，且故障数据文本一般都是短文本，在100字以内。所以本文暂未选用深度学习算法。综合考虑数据集大小以及故障诊断的需求和现状，本文主要以余弦相似度算法为主要框架 [ 7 ] [ 8 ]。考虑到当匹配出错、数据靠后以及数据量较大时，单一使用余弦相似度算法往往无法满足客户的实时需求。本文提出首先采用SVM算法对用户输入的故障描述文本语句进行粗划分，筛选出具有相似特征的大类 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]。在此基础上，依据粗分类结果，进一步使用余弦相似度算法进行精确匹配 [ 8 ] [ 14 ]，从而选取出匹配相似度最高的故障产生原因和防治措施以反馈客户，帮助客户自助诊断常见的故障问题 [ 15 ] [ 16 ]。 本文的结构介绍如下，第2部分给出了文本数据预处理以及向量化工作。在第3部分介绍基于SVM的故障粗分类算法的具体实现。在第4部分介绍基于余弦相似度的故障精确匹配。在第5部分将介绍算法的对比实验。最后，在第6部分总结本文方法所取得的效果以及对未来的展望。
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user: 2. 文本数据预处理以及向量化 在进行SVM模型处理以及余弦相似度匹配之前，需要对数据集进行预处理工作。数据集由SVM模型训练需要的故障文本数据集以及余弦相似度匹配算法所需要的故障通病现象数据集两部分数据组成(数据集将在第5部分的故障数据介绍部分进行详细介绍)。 2.1. 数据预处理 在进行去停用词和分词两个部分的数据预处理工作时，本文考虑到一般常用百度停用词列表、哈工大停用词表和四川大学机器智能实验室停用词库。因此，使用整理去重后的三者合集作为本文使用的停用词表去停用词。由于Jieba分词准确，速度快。本文使用Jieba分词工具对去停用词后的故障样本集以及故障通病现象数据集进行分词处理，分别用列表格式存储。 2.2. 数据向量化 分别对故障样本集以及故障通病现象数据集的列表格式数据进行向量化处理，本文考虑到故障文本数据集以及故障通病现象数据集的每个文本之间相差较大，因此使用TF-IDF算法 [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] 进行文本向量化处理(算法公式如公式(1)。 T F I D F i j = t f i j t f • j log d f d f i ，     i = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ; j = 1 ， 2 ， ⋯ ， n (1) 式中 t f i j 是单词 w i 出现在故障文本 d j 中的频数， t f • j 是文本 d j 中出现的所有单词的频数之和， d f i 是含有 w i 的文本数，df是故障文本数据集的全文本数。这样每个故障文本 d j 就可以用向量矩阵的第j列向量表示。 通过Genism模型中的Dictionary统计式中 t f i j 是单词 w i 出现在故障文本 d j 中的频数以及 d f i 是含有 w i 的文本数。然后利用Genism中的TF-IDF模型根据Dictionary统计的 t f i j 和 d f i ，给每个词赋予相应的权重。因为每个句子中所包含的词的个数是不一样，所以在这里用到了Genism模型中的Sparse Matrix Similarity将句子的词向量表示成稀疏矩阵的形式，记作X(在矩阵中， x i j 表示在故障文本d j 中权值， x • j 表示文本 d j 的向量化形式)。 x = [ x 11 x 12 ⋯ x 1 n x 21 x 22 ⋯ x 2 n ⋮ ⋮ ⋮ x m 1 x m 2 ⋯ x m n ] (2)
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user: 3. 基于SVM的故障粗分类 支持向量机(Support Vector Machine， SVM)是Vapnik在统计学理论基础上提出的一种机器学习算法，在解决小样本、非线性和高维空间的实际问题中有较大优势。它通过构造最优的超平面，使得各样本到超平面的误差总和最小。对于线性可分的样本，它通过间隔最大化函数确定最优超平面。而对于线性不可分的样本，SVM使用核函数将低维空间映射到高维，使样本线性可分。最优超平面由少数的支持向量决定，故SVM在小样本中也能取得不错的效果。 故障诊断的文本数据集属于线性不可分的问题，本文选择SVM算法对故障文本数据集进行分类 [ 20 ] [ 21 ] [ 22 ]。 下面给出算法的具体实现。 本文使用Python语言Sklearn包中的svm.SVC()函数构建故障文本分类器。由于故障数据集一共有八大类故障，因此将svm.SVC()函数中的Decision_Function_Shap参数设置为“OVR”(一对多分类法，One-Versus-Rest)。 故障分类训练输入：将2.2模块得到的故障文本数据集的稀疏矩阵形式，以及用0，1，2，...，7分别表示八大类故障类别组成训练集T(这里只以第0类分类为例，其他类分类以此类推，稀疏矩阵中的每一个列向量为 x i ，将第0类的y值设为1，其他类设置为−1)。 T = { ( x 1 ， y 1 ) ， ( x 2 ， y 2 ) ， ⋯ ， ( x N ， y N ) } ， x i ∈ χ = R n ， y i ∈ γ = { − 1 ， + 1 } 选择一个适合的惩罚函数C > 0，构造并求解故障分类的最优化问题： min α 1 2 ∑ i = 1 N ∑ j = 1 N a i a j y i y j ( x i ⋅ x j ) − ∑ i = 1 N a i (3) 使得： ∑ i = 1 N a i y i = 0 ， 0 ≤ a i ≤ C ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N (4) 对其求解后，我们可以得到最优方案 a ∗ = ( a 1 ∗ ， a 2 ∗ ， ⋯ ， a N ∗ ) 。 计算 w ∗ = ∑ i = 1 N a i ∗ y i x i ，选择 a ∗ 的一个小于C的正分量，并根据此计算： b ∗ = y j − ∑ i = 1 N y i a i ∗ ( x i ⋅ x j ) (5) 之后构建一个超平面 w ∗ ⋅ x + b ∗ = 0 ，来获取决策函数： f ( x ) = s i g n ( w ∗ ⋅ x + b ∗ ) (6) 最终通过实验发现，当取Kernel = “Linear”，C = 1.5，Decision_Function_Shape = “OVR”时，故障文本分类效果最好(其中Linear表示线性核，OVR代表分类类别为一个类别与其他类别的划分)。SVM分类效果，本文在实验部分给出。
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user: 4. 基于余弦相似度的故障精确匹配 余弦相似度算法适合于短文本，而不适合长文本 [ 20 ]。因为故障诊断文本数据是短文本数据，故此本文使用余弦相似度进行细化分，做文本的相似度匹配 [ 21 ] [ 22 ]。余弦相似度用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小。如用户输入故障问题文本数据与故障的通病现象文本数据构成的向量a，b。当余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，即故障文本a，b相似，这就叫“余弦相似性”。 在基于余弦相似度的故障相似度匹配算法中，首先利用SVM算法八大类故障分类结果，确定是哪一大类的故障通病现象数据作为余弦相似度匹配数据集。然后执行前面提到的数据预处理以及数据向量化操作将确定大类的故障通病数据集转化为稀疏矩阵格式。再将在SVM算法中已经向量化过的用户输入的故障描述文本向量a与故障通病现象数据集中的稀疏矩阵格式中的每一个文本向量b用余弦相似度算法计算其相似度(算法公式如公式7)。最后，选取相似度最大的故障通病现象文本的产生原因以及防治措施反馈给用户。 cos ( θ ) = a ⋅ b ‖ a ‖ × ‖ b ‖ = ∑ i = 1 n ( x i × y i ) ∑ i = 1 n ( x i ) 2 × ∑ i = 1 n ( y i ) 2 (7)
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user: 5. 实验结果与分析 5.1. 故障诊断数据介绍 本文实验的数据主要来源于某家幕墙公司提供的近三年的1000份用户报修单中的有效数据。报修单上详细记录了用户对故障问题的描述，以及维修人员所提供的报修类型、产生原因和故障防治措施所组成的数据。这些数据分为两个部分：第一个部分是本文分类所需要的粗划分数据，由用户对故障问题的描述评论以及所属故障大类两个字段组成，如表1所示(表1中类别用数字表示)。 Table 1 The first part of the data sample 故障描述 所属大类 预埋件，后补埋件与结构接触不紧密 0 横梁的安装不合格，使得横梁不水平，有点翘 1 ... …… 胶中硅油渗出，污染板面 7 表1. 第一部分数据样例 所有的故障包括：“预埋件故障”，“龙骨故障”，“金属幕墙故障”，“玻璃幕墙故障”，“玻璃幕墙窗故障”，“幕墙窗、门、开启扇故障”，“保温、防火、避雷故障”，“打胶(耐候密封胶)故障”等八大类故障。这里选取了其中一个大类中词频最高的前50词别表示如图1所示。 图1. 故障数据集的词云 第二部分数据是余弦相似度匹配算法所需的细化分数据集。由于每一大类故障里，根据损坏的方式，严重程度以及部位的不同，对大类里的每一种故障情况其防治措施也截然不同。因此，第二部分数据有以下四个字段，分别为：“故障大类类别”，“通常现象”，“原因”，“防治措施”。这一部分数据是为用户对故障问题的描述评论做相似度匹配，数据样例如表2所示。 Table 2 The second part of the data sample 所属大类 通病现象 产生原因 防治措施 0 在预埋件中，螺母未拧紧 工人遗漏，检查不到位 交底中要明确规定，安排专人进行检查 ... ... ... ... 表2. 第二部分数据样例 5.2. 实验结果及分析 实验选择随机森林、朴素贝叶斯、逻辑回归和SVM四种算法进行故障分类，并采用准确率、召回率和F1三个指标作为模型性能的评估指标。四种算法在三个指标上的分类结果如表3所示。 Table 3 Classification results of four models on three indicator 模型 准确率(%) 召回率(%) F1(%) 随机森林 70% 71.% 70.5% NB 86% 85% 85.5% 逻辑回归 86% 86% 86.0% SVM 93% 92% 92.5% 表3. 四种模型在三个指标上的分类结果 从表3可以看出，SVM模型在所有评价指标上均获得了最好的分类效果，逻辑回归和NB模型次之，随机森林模型最差。实验证明了SVM能够较好地完成基于小数据集线性不可分的多分类任务。因此，本文选择SVM算法进行幕墙的故障诊断分类。 最后将传统的只使用相似度匹配故障诊断算法与先用SVM进行分类然后进行相似度匹配的故障诊断算法进行时间和准确度上的对比，对比结果如表4所示。由表4可以看出，使用SVM和余弦相似度的组合算法比只使用余弦相似度算法的速度提升了将近两倍，而且准确度也提高了三个百分点。 Table 4 Comparison of the running time and accuracy of the two method 算法类别 余弦相似度 基于SVM的余弦相似度 运行时间 40.89 ms 25.93 ms 准确度 88% 91% 表4. 两种方法的运行时间与准确度对比
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user: 6. 结语 本文针对传统故障诊断方法存在的问题，结合智能医疗诊断方法的基础上，设计实现了基于SVM分类和余弦相似度的故障文本相似度匹配的智能故障诊断方式。通过实验证明，该方法取得了良好的效果，并且已经在企业网站上应用，解决了传统的故障诊断方式所存在的问题，为企业节省大量的人力、财力，提升了企业的竞争力。但是，本论文尚有不足之处。以往未有基于文本的故障诊断这方面的研究且故障数据量以及数据种类有限，若以后能有更多的数据集，可以使故障诊断方法更具有说服力。另一方面是由于故障数据量的匮乏，也没有使用深度学习算法进行对比实验。随着以后数据集数量的增加，可以进一步在深度算法上研究。
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user: 摘 要 甘肃沙区在我国的生态安全中占有十分重要的地位，特别是石羊河流域下游的民勤地区，近几十年来，由于人为破坏及自然环境的恶化，该区域的农田大面积退(弃)耕，在无人为干预的情况下会逐渐退化，向裸露化和沙漠化发展，这部分土地退耕后的保护与合理利用关系到整个沙区生态系统的安全与稳定。本研究选择民勤沙区不同年代的退耕地为研究对象，运用时空替代法，测定和系统分析其植被组成、土壤物理特性、土壤化学特性、土壤生物学特性和土壤酶活性，阐明民勤沙区退耕地土壤系统动态变化规律、过程，揭示民勤沙区退耕地土壤系统变化的驱动因素及其机制，有利于该地区生态系统的修复、改善，为甘肃沙区及其西北地区退耕地保护与可持续利用提供理论依据。 关键词 :退耕地，演变规律，土壤系统，驱动机制，民勤沙区 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 民勤沙区曾经是植被茂密、生态环境良好的天然绿洲 [ 1 ]。随着人口数量的增加，生产规模不断扩大，工业、农业等对水资源的需求量增加，民勤沙区内的可用水量急剧减少 [ 2 ]，造成土地大面积弃耕撂荒或者弃耕 [ 3 ] [ 4 ]。如果这部分土地退耕时间过长，就会慢慢沙化或者盐渍化，使土壤质量下降，形成恶性循环 [ 5 ]，使民勤沙区的生态环境进一步脆弱，沙尘源逐年增加 [ 6 ]。如何保护与合理利用民勤沙区退耕地，改善民勤绿洲生态环境是当前面临的一个难题。 保护与合理利用退耕地，必须在系统研究不同年代退耕地土壤理化特性和生物学特性的基础上，深入了解民勤绿洲退耕地土壤系统变化规律、变化机理及演变过程，才能制定出相应的管理方案与对策。目前，有关荒漠干旱绿洲区退/弃耕地土壤生物学性质、土壤酶的变化规律及其驱动机制方面较系统的研究鲜见报道。为此，我们项目组对民勤沙区退耕地植被演替 [ 7 ]、土壤理化特征 [ 8 ] [ 9 ]、土壤酶 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ]、生物学特征 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] 及土壤系统动态变化过程 [ 16 ] 进行了对比研究，阐明了民勤沙区退耕地土壤系统的动态变化规律、过程，揭示了退地土壤系统变化的驱动因素及其机制，提出了民勤沙区退耕地土壤系统的人工干预恢复技术对策 [ 17 ]，为民勤沙区退耕地的保护与合理利用及生态环境的保护、修复和改善提供理论依据。
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user: 2. 退耕地植被调查和土壤性质研究方法 2.1. 研究区概况 研究区位于石羊河下游的青土湖(图1)，该区域均为退/弃耕地，当地居民已经搬迁或者移民。地理坐标为39˚01'44''~39˚03'28''N、103˚35'58''~103˚37'54''E，海拔1297~1306 m。年平均风速2.3 m/s；年均温度 7.4 ℃ ，极端最高气温 38.1 ℃ ，极端最低气温−28.8℃，昼夜温差大，年日照时数2832.1 h；月平均蒸发量220 mm；年均降水量110 mm，主要降雨量集中在7~9月，分布不均匀；土壤类型为灰棕漠土。灌木种主要有红砂(Reamuria soongoria)，黑果枸杞(Lycium ruthenicum)等；草本植物有盐生草(Halogeton glomeratus)，骆驼蓬(P. harmala)等。 图1. 研究区位置示意图 2.2. 研究内容 (1) 退耕地土壤因子的动态变化规律：在民勤沙区，采用时空替代法，选择不同年限退耕土地为演变序列样地，测定样地土壤水分、容重、粒度、养分、盐分、pH值、微生物、酶活性等指标，分析退耕后土壤各因子随着退耕时间及季节动态变化规律。 (2) 退耕地土壤因子的垂直分布规律：测定不同退耕时间0~10，10~20，20~30和30~40 cm土层中各土壤因子的相关值，分析不同土层土壤因子的积累特征，研究土壤因子的垂直变异分布规律。 (3) 退耕地土壤各因子间的数量关系：通过测定不同退耕时间、不同土层深度土壤因子的含量及值的大小，分析研究各相关因子间的互动效应。 (4) 退耕地土壤演变的驱动因素及其机制：调查不同退耕时间土壤生长植被基础上，结合单位已经积累50多年的气候、植被、风蚀、物候等观测资料，研究土壤系统动态变化的驱动因素及其机制。 2.3. 研究方法 (1) 样地选择及植被调查：2011年冬季，走访实验区没有退耕前居住的农户，并查阅青土湖附近退/弃耕地记录。采用空间替代时间的方法，选择地形差异较小，退耕地比较集中，退耕时间分别为1，2，3，4，5，8，15，24和31 a的9个样地(表1)，每个样地面积为1 hm 2 (100 m × 100 m)，在每个100 m × 100 m的样地内以S形方法布设5个土样采集点，用GPS定位，并做好标记。2012年9月下旬，在每个100 m × 100 m样地内采用S形方法布设5个10 m × 10 m的植被调查样方，然后再在每个10 m × 10 m的植被调查样方内设置5个1 m × 1 m 草本调查样方，完成植被调查。 (2) 样品采集：2012年9月下旬，在选定的样地内设5个土样采集点，3次重复，按0~10 cm、10~20 cm、20~30 cm 、30~40 cm四个层次剖面用环刀取土样，用于土壤含水率及容重测定；将同一样地五个土样取3个重复，每个重2 kg左右，采集过程中将土壤样品充分混合后分成两份，一份装入无菌袋中，并放置于带冰块的泡沫箱内，另一份直接装入无菌袋中，将这两份采集的土壤样品带回实验室，分别用于土壤特性及酶活性等指标的测定。 Table 1 The status of sample site 退耕时间 Age BCFF (a) 经纬度 Latitude and longititude 海拔Altitude/m 群落优势种 Dominant plants population 1 103˚36'03''E，39˚03'28''N 1304 黎+田旋花+五星蒿(Echinopilon divaricatum) 2 103˚36'09''E，39˚03'25''N 1303 苦苣菜(Sonchus oleraceus) + 独行菜(Lepidium apetalum) + 骆驼蒿 3 103˚35'58''E，39˚02'39''N 1297 顶羽菊(Acroptilon repens)+盐生草+骆驼蒿 4 103˚36'09''E，39˚02'36''N 1305 骆驼蒿+骆驼蓬 5 103˚36'13''E，39˚02'34''N 1304 黑果枸杞+独行菜+盐生草 8 103˚36'34''E，39˚02'34''N 1304 黑果枸杞+盐生草+骆驼蓬 15 103˚37'02''E，39˚01'44''N 1304 黑果枸杞+骆驼蒿+盐生草 24 103˚37'54''E，39˚02'54''N 1306 黑果枸杞+盐爪爪+红砂 31 103˚37'02''E，39˚01'45''N 1306 黑果枸杞+盐爪爪 表1. 选定样地位置及植被状况 (3) 土壤分析测定 土壤物理特性相关因子的测定：土壤含水量、粒径和容重测定采用常规方法 [ 18 ] 进行。 土壤化学特性相关因子的测定：土壤有机质的测定采用重铬酸钾氧化外加热法 [ 19 ]；土壤全氮采用凯氏蒸馏法 [ 18 ]；铵态氮采用靛酚蓝比色法 [ 18 ]；硝态氮采用紫外分光光度法 [ 18 ]；全磷采用氢氧化钠溶液–钼锑抗比色法 [ 18 ]；有效磷采用碳酸氢钠浸提–钼锑抗比色法 [ 20 ]；土壤全钾、缓效钾和速效钾采用原子吸收分光光度法 [ 21 ]；土壤腐殖质采用滴定法 [ 22 ]；土壤水溶性盐总量采用电导法 [ 23 ]；土壤pH值采用电位法 [ 24 ]。 土壤微生物数量测定 [ 25 ]：采用平板表面涂抹法 [ 25 ] 对土壤三大类微生物(细菌、放线菌、真菌)数量进行测定并计数，其中细菌选择牛肉膏蛋白胨作为培养基；真菌选择马丁–孟加拉红作为培养基；放线菌选择改良高氏一号作为培养基。 土壤微生物量测定 [ 26 ]：采用氯仿熏蒸法，即：样品采用氯仿熏蒸后，以0.5 mol·L −1 K 2 SO 4 浸提，用滴定法测土壤微生物碳(MBC)，凯氏法测土壤微生物氮(MBN)，钼锑抗比色法测土壤微生物量磷(MBP)。 土壤酶活性测定 [ 27 ]：分别采用靛酚蓝比色法、3，5–二硝基水杨酸比色法、容量法、磷酸苯二钠比色法测定脲酶活性、蔗糖酶活性、过氧化氢酶活性及磷酸酶活性。 (5) 数据处理：采用SPSS 19.0软件对所测数据统计分析，采用单因素方差分析对同一土层不同退耕年限、同一退耕年限不同土层深度处理进行各因子差异性分析，并用Excel 2010制表。
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user: 4. 成果推广应用 本研究坚持“边研究、边示范、边推广”。2012~2018年，先后在民勤湖区退耕地推广应用，对退耕4~5 a的土地进行了人工干预，防止退耕区土地的沙化与盐渍化，种植了节水植物及牧草，并建成濒危动物放养场试验示范区，为退耕区土地的修复及保护起到了科技支撑的作用，使退耕区的生态环境明显改善，取得了良好的效果。
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user: 5. 展望 针对石羊河流域中下游不同年限退耕地土壤系统演变特征我们已做了较系统的研究 [ 28 ] - [ 36 ]，认为土壤粘粒、含水量、pH值、全钾、速效钾、速效磷、硝态氮、Cl − 、有机质、微生物生物量磷、脲酶、蔗糖酶等因素是退耕区民勤沙区土壤系统演变的主要驱动因子；其次有效钾、硝态氮、有效磷、钾离子、氯离子、全盐量、微生物生物量碳、微生物生物量氮、微生物数量、碳酸氢根离子、全氮及电导率等因子也与土壤系统演变有显著的相关性；退耕区民勤沙区土壤系统演变过程中，5 a、8 a及15 a左右分别是三个关键时期；在民勤退耕区民勤沙区保护过程中，从退耕第5 a左右就要引起高度重视，进行人工有效干预，否则到第8 a左右就难以修复，到第15 a以后，土壤质量发生了质的变化，进一步加大了修复及保护难度，修复相当困难。
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user: 摘 要 本文研究广义迹秩的性质，证明了广义迹秩与弱广义迹秩的等价性，给出了广义迹秩对直和、有单位元子代数的封闭性等性质，并研究了Hilbert模上紧算子理想的广义迹秩。 关键词 :迹秩，广义迹秩，弱广义迹秩 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 2001年林华新教授因核C * -代数分类的需要 [ 1 ] 首次提出迹秩的概念。迹秩类似于拓扑空间的维数，是非交换代数的一种拓扑秩。它是C * -代数同构的不变量，在C * -代数分类研究中起着重要的作用。 广义迹秩是起源于S. Eilers，T. A. Loring和G. K. Pedersen定义一维非交换CW复形，林华新等人在此基础上定义了广义迹秩 [ 2 ]，它是迹秩概念的推广，是C * -代数分类的又一重要不变量。本文研究了广义迹秩关于直和、商、遗传子代数以及归纳极限等的性质，并证明了 G T R ( K ( E ) ) ≤ 1 。
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user: 2. 预备知识 在此先列出本文用到的记号与定义。 设A是C * -代数。 (1) 记 P ( A ) 是A中的正元集和投射集。 (2) 记 A ˜ 是A的单位化。 (3) 若存在一列投射 是A的近似单位，则称A是 σ p -unital的。 (4) 设 0 < σ 2 < σ 1 < 1 ，定义函数 f σ 2 σ 1 为 f σ 2 σ 1 ( t ) = ( 1，       t ≥ σ 1 ; linear ， σ 2 ≤ t ≤ σ 1 ; 0，   0 ≤ t ≤ σ 2 . (5) 令 a ， b ∈ A + ，若存部分等距 u ∈ A ″ 满足对任意的 c ∈ H e r ( a ) ，有 u * c ， c u ∈ A ， u u * = p a ，其中 p a 是a的值投影，且 u * c u ∈ H e r ( b ) ，则记 [ a ] ≤ [ b ] 。 设E是C * -代数A上的Hilbert C * -模。 (1) 对任意的 x ， y ∈ E ，对任意的 z ∈ E ，定义 θ x ， y ( z ) = x 〈 y ， z 〉 。 (2) 令 K ( E ) = s p a n ¯ { θ x ， y : x ， y ∈ E } ，称 K ( E ) 中的元素为E上的紧算子。 (3) 令D为E的子集，如果D中元素的有限A-线性组合构成的子模在E中稠密，则称D是E的生成集。如果E有有限或可数生成集，则称E是可数生成的。 (4) 记 H A = { ( x k ) ∈ ∏ 1 ∞ A : ∑     x k * x k 在 A 中 范 数 下 收 敛 } ，则 H A 是Hilbert A-模。
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user: 摘 要 我国大气氮沉降呈逐年增加的趋势，已对生态系统结构和功能产生了显著影响。为研究氮沉降下小兴安岭阔叶红松林对土壤动物群落结构的影响，在丰林国家自然保护区内开展了人工模拟氮沉降试验，从2010年开始，于每年生长季(5月~9月)在选定的试验样地内进行施氮(NH 4 NO 3 )，分别设置了对照CK (0 g N m −2 a −1 )、低氮LN (2.5 g N m −2 a −1 )、中氮MN (5 g N m −2 a −1 )、高氮HN (7.5 g N m -2 a -1 )等４个不同梯度处理。研究结果表明：1) 共捕获土壤动物8769只，计45类，隶属于3门11纲25目。其中优势类群为甲螨亚目、摇蚊幼科、等节跳科，共占总个体数的68.13%。2) 施氮处理下类群数均发生减少；0~10 cm土层土壤动物个体数在HN达到最大值；10~20 cm土层土壤动物个体数在CK时最高；但差异均不显著。3) 土壤动物的季节动态表现：9月个体总数最高，5月类群总数最高。差异显著。4) 土壤动物的垂直特征表现：个体数与类群数呈现出明显表聚性特征。5) 土壤动物群落特征整体均与土壤pH、NO− 3-N有极显著正相关。 关键词 :土壤动物，氮沉降，群落结构，阔叶红松林 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 前言 随着工业化步伐的加快和人类活动的干扰导致大量含氮化合物在大气中通过干、湿沉降的方式降落到地表，进入生态系统中。研究表明，适当的氮输入可以为生态系统提供营养元素，但过量就会影响生态系统的功能及结构 [ 1 ]。中国现已成为全球氮排量最多的国家之一，且未来将会持续增加 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。因此，氮输入的增加会对生态系统造成多大程度的影响引起了国内外学者们极大的关注。 森林生态系统是陆地生态系统中的重要组成部分，其具有调节环境因子、气候因子等生态系统功能 [ 5 ]。而土壤动物是陆地生态系统中分布最广、数量最多的一类生物 [ 6 ]，其可直接或间接地参与土壤中物质循环和能量流动的转化过程，不仅是土壤和生态系统中的重要组成因子 [ 7 ] [ 8 ]，还是全球变化对陆地生态系统影响不可或缺的指示生物 [ 9 ] [ 10 ]。土壤动物的生长、繁殖、群落结构、生态功能及区域分布均会随氮添加浓度的变化受到直接影响，也可通过改变土壤环境因子、地上植被群落结构等对土壤动物的取食、生长等行为间接影响土壤动物。其可敏感地反映出生态环境破坏、时空分布动态变化等状况 [ 11 ] [ 12 ]。多个研究发现土壤动物群落结构对氮沉降的响应存在多样性，存在促进 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] 和抑制 [ 18 ] [ 19 ] 两方面作用。 目前对中国温带地区氮沉降背景下许多区域土壤动物的多样性以及环境对其影响机制还存在诸多薄弱。所以在小兴安岭地区建立长期模拟不同水平氮沉降试验基地，就森林生态系统中土壤动物的群落结构及时空分布格局对氮沉降的响应进行研究并讨论其内在机制，本研究基于对前人研究结果的分析，主要提出以下三个假设：1) 同一气候环境下不同氮沉降处理对土壤动物群落结构的响应；2) 不同氮沉降处理土壤动物群落的季节动态及垂直分布特征；3) 氮沉降下土壤环境因子对土壤动物的影响。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 研究区概况 丰林国家级自然保护区(48˚02'~48˚12'N， 128˚58'~129˚15'E)位于黑龙江省伊春市五营区，该区地处小兴安岭南坡北段，海拔高度280~683 m，地处典型北温带大陆性季风气候区，年均温为−0.5℃，年均降水量680~750 cm，年蒸发量为930 mm，年均无霜期120 d，土壤为典型暗棕壤，样地植被类型为北温带针阔叶混交林。是中国面积最大、保存最完整的原始红松林，物种资源丰富。主要以红松(Pinus koraiensis Sieb.et Zucc.)、落叶松(Larix gmelinii (Rupr.) Rupr.)等为主的针叶树种及以水曲柳(Fraxinus mandshurica Rupr.)黄菠萝(Phellodendron amurense Rupr.)等为主的阔叶林的阔叶树种。 2.2. 实验设计 于2010年5月在保护区内选取12块20 m × 20 m植被地形相似的小样方作为人工模拟氮沉降试验基地，各样方间设有10 m宽的隔离带，以防止不同处理的样地间相互干扰。以NH 4 NO 3 作为外施氮源于每年生长季5~9月进行喷施，共设置对照CK (0 gNm −2 a −1 )、低氮LN (2.5 gNm −2 a −1 )、中氮MN (5 gNm −2 a −1 )、高氮HN (7.5 gNm −2 a −1 ) 4个不同浓度氮添加处理，每个处理设计3个重复。 2.3. 样品采集 分别在2019年5月(春季)，7月(夏季)，9月(秋季)3个季节采集土壤样品，在每个小样方随机设置三个取样点，分别用直径为15 cm的环形刀和直径为5 cm的土钻按0~10 cm和10~20 cm采集土壤样品两份，一份用于土壤动物的分离，另一份用于土壤理化性质的测定。土壤动物土样迅速带回实验室后采用改良过后的Tullgren干漏斗法进行土壤动物的分离，将标本保存于75%的酒精后在解剖镜下根据尹文英《中国土壤动物图鉴》进行分离鉴定并分类统计，部分土壤动物类群鉴定至科水平 [ 20 ] [ 21 ]。 2.4. 数据处理与分析 首先运用Excel 2010统计土壤动物种类和数量，按土壤动物种类的个体数占所捕获总个体数的百分比来计算相对多度。10%以上为优势种，1%~10%为常见种，1%以下为稀有种 [ 22 ]。将用于测定土壤理化性质的样品带回实验室进行预处理，土壤全氮(TN)、全磷(TP)和速效氮(NH+ 4-N和NO− 3-N)采用连续流动分析仪(AA3， Bran-Luebbe， Hamburg， Germany)测定；用C/N分析仪(multi N/C 3100， Analytik Jena AG， Germany)对土壤全碳(TC)进行干燃烧分析；土壤含水率(SWC)采用烘干法测定；土壤pH采用PB-10酸度计测定(水土比例为2.5:1) [ 23 ]。土壤动物群落特征主要采用Margalef丰富度指数(D)、Shannon多样性指数(H')、Simpson优势度指数(C)、Pielou均匀度指数(J)进行数据分析，群落特征多样性指数计算公式如下： D = ( S − 1 ) / ln N H ′ = − ∑ i = 1 S n i / N ln ( n i / N ) C = ∑ i = 1 S ( n i / N ) 2 J = H ′ / l n S 式中，n i 代表第i个类群的个体数；N代表群落中所有类群的个体总数；S代表类群数。 采用Spss22.0软件进行数据分析，采用单因素方差分析(one-way ANOVA)对土壤动物的个体数、类群数及其群落特征进行差异显著性分析。用Pearson相关系数分析土壤动物群落特征与环境因子之间的相关性。
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user: 4. 讨论 本研究中，甲螨亚目和摇蚊幼科是0~10 cm和10~20 cm土层中的共有优势种，优势种和常见种是土壤动物群落的主体，对小兴安岭地区森林生态系统的群落特征起着决定性作用，可反映出它们在森林生态系统的适应能力较强 [ 24 ] [ 25 ]。分析结果显示模拟氮沉降对不同土层的土壤动物个体数的响应存在多样性，而对类群数存在负效应。其中在0~10 cm土层中，HN处理样地的土壤动物个体数达到最大值，原因应是氮沉降处理会增加凋落物氮素的有效性，提高凋落物数量及质量，从而促进土壤动物主要类群的繁殖 [ 26 ]。10~20 cm土层中，CK处理样地的土壤动物个体数达到最大值，施氮样地个体数减少，这是由于深层土壤中食物资源减少、养分含量降低及土壤环境不适宜所导致的 [ 27 ]。且多个研究证实，适当的氮沉降对土壤生物可能是有利的，但过量的氮沉降就会起抑制作用 [ 28 ] [ 29 ] [ 30 ]。关键在于生态系统是否达到“氮饱和”状态 [ 31 ]。类群数均在CK处理样地最高，说明氮沉降会抑制某些种群的生长。因此，土壤动物群落结构会对因氮沉降所造成的土壤环境质量高低和生态稳定性存在一定的指示作用 [ 15 ]，且对氮沉降的响应存在多样性。 季节变化对土壤动物的个体数和类群数存在显著性差异，说明不同类群的土壤动物对环境的适应能力是不一致的 [ 32 ]。9月个体数量达到最高，这种差异主要原因是环境温湿度与凋落物的质量和数量所造成的，9月正当秋季温度比较适宜，大量凋落叶的累积为土壤动物提供了较好的生存条件，栖息在凋落物层的土壤动物开始大量繁殖，因此个体数量增加明显 [ 33 ]。而5月类群数达到最大值是由于在秋冬两个季节，凋落物被土壤动物分解后更易捕食，所以丰富的食源使类群数增加 [ 34 ]；因此氮的持续输入会使土壤动物多样性减少，趋向于单一化，但个体总数增加 [ 12 ]。也有研究表明，不同土壤动物类群适宜生存的温度是不一致的，所以随着季节变化它会在土层间移动来躲避不适宜的温度。如本研究中两个土层的优势种和常见种是存在差异的。因此随着季节的变化，环境因子也会发生改变，土壤动物类群也会发生变化。 小兴安岭模拟氮沉降下不同土层土壤动物的个体数与类群数均在垂直分布上显示出明显的表聚性特征，具体表现为0~10 cm土层土壤动物的个体总数与类群总数显著高于10~20 cm土层 [ 35 ] [ 36 ] [ 37 ]。研究表明由于10~20 cm土层的养分含量低，因此被发现的土壤动物数量与类群较少。但影响土壤动物垂直分布的内在机制仍需进一步研究 [ 38 ]。 土壤动物群落受土壤性质、地上植被、地形及气候等多种环境因素相结合的影响，这些因素对土壤动物的群落结构、栖息环境等均会产生重大影响 [ 38 ] [ 39 ] [ 40 ]。本研究中土壤理化性质与土壤动物群落特征的相关性分析发现，整体上土壤pH值、NO− 3-N含量对本样地土壤动物群落组成有较强的相关性，土壤动物对养分速效氮有明显响应 [ 41 ]，并与宛丽娟等人 [ 42 ] 发现土壤pH值对土壤动物群落组成起正相关响应研究结果相似，因此，在此样地氮沉降浓度升高对土壤pH值的影响较小，所以对土壤动物起到促进作用。
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user: 5. 结论 本试验研究基地位于小兴安岭天然阔叶红松林内，此样地人工模拟氮沉降试验已进行了11年，因此在这里进行土壤动物的调查和观测对丰富氮沉降对小兴安岭森林生态系统影响的评价内容具有重要研究意义。随着N沉降浓度的升高，整体上类群数减少；而0~10 cm土层土壤动物的个体总数在HN处理下达到最大值；10~20 cm土壤动物的个体总数在CK处理下最多；差异均未达到显著(P > 0.05)。季节动态表现为9月 > 5月 > 7月，9月个体总数最高，5月类群总数最高，因此季节变化对土壤动物群落结构影响显著。小兴安岭地区土壤动物主要集中分布于0~10 cm土层，个体数与类群数的表聚性特征均明显。土壤动物的优势种与常见种对环境因子变化的响应存在显著差异。
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user: 摘 要 本文分析了教师考核制度的背景和高校教师考核制度的特点、存在问题，提出了完善我国高校考核制度的建议。我国高校考核制度以量化和重科研为主要特点，偏离了教育本质，不利于人才培养、教师的全面发展和教学科研的创新。为了增强高校教师的创新能力，响应国家整顿“四唯”，创建一流的号召，我国高校教师考核制度的制定应该站在教师的角度，因地制宜，分类考核，彰显教学中心地位，定量与定性结合，着眼长远和教师的全面发展，建立一套人性化、合理化、符合教育和人才培养规律的高校教师考核制度。 关键词 :高校教师，考核制度，人才培养，教学，科研 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/