DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 音乐结构分析 钢琴组曲《上海之梦》的作品曲式并不复杂，多为复三部曲式。根据中部的材料分为带有展开性中部和对比性中部的作品。 4.1. 展开性中部的作品 使用展开性中部的作品有：《上海之梦》、《古老的灵魂》、《抚慰》、《丝路》。其中具有代表性的是作品《上海之梦》。《上海之梦》为复三部曲式。呈示部为(1~64)小节，由两个乐段A和B构成。第一乐段为A乐段，第一乐句8小节为第一主题a构成，结束在徵音上；第二乐句8小节，为对比乐句，使用对比材料第二主题b，结束在商音上形成了一个属对比；第三乐句8小节，使用的也是材料b，由b材料的变化而成，我们称之为b1。第二乐段B乐段也对称地分为三个乐句：第一乐句8小节为材料a；第二乐句8小节，材料来源于第一主题为c；第三小节8小节，是材料c的变化。展开部为(65~104小节)分为两个乐段C和D。第一乐段四个乐句：第一乐句为材料a；第二乐句来源于材料c，使用了缩小模仿的手法，将每小节材料浓缩为一个音然后合起来创作成新的旋律构成了材料d；第三乐句是b材料变化而成；第四乐句也是b材料变化而成。从这个乐段我们可以看出作者似乎想要将A、B两个乐段的内容联合起来加以变化形成展开部的第一乐段。第二乐段将第一乐段的二、三、四三个乐句的内容加以变化又做了一次陈述。再现部(105~118)小节，再现部只有两个乐句，为a材料，规模很小但是最后一个乐句没有结束完给人一种未完待续的感觉让人意犹未净。从材料来看，其实只使用两个材料，第一主题a与对比的第二主题b。a材料一直以原型出现，c材料来源于a材料；d材料又来源于c材料，我们可以看到第一主题在不断变形。第二主题b则是每一次出现都会进行加花改变部分旋律，以变化形式出现。所以我们可以看到这首乐曲由主题变形而成。其特点为材料之间联系紧密，相互联系。 4.2. 对比性中部的作品 使用对比性中部的作品有：《我的童年》、《夕阳》、《挚爱》、《安魂曲》、《秘密愿望》等。代表作品《夕阳》是复三部曲式。呈示部(1~24)小节，分为A乐段和A’乐段。第一乐段A乐段由两个乐句构成，第一乐句6小节使用第一主题材料a；第二乐句使用第二主题材料b.。第二乐段A’乐段的材料来源于第一乐段，分为两个乐句。第一乐句8小节，使用材料a；第二乐句仅仅两个小节，为材料b的开始部分，使用了一个缩写的方式，使为了使乐段避免成为复乐段的关系，听觉上也保留了主题材料的新鲜感。展开部(25~40)小节，只有一个乐段构成，含有两个乐句，第一乐句9小节使用了新的对比材料为c；第二乐句7小节是由b 材料变化而成的，将a材料及b材料做了一个融合比如说a材料的节奏型和b材料的音高结合在一起加以变化形成，作为展开部的部分，变化也是比较大的，为了能够产生更强烈的对比。再现部(40~69)小节由两个乐段A和A’’组成。第一乐段两个乐句，材料完全来自于A乐段；第二乐段就一个乐句构成，由6小节的材料a和其扩充的5小节结束构成。
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user: 5. 结语 通过对于钢琴组曲《上海之梦》的音乐结构上的分析，我们不难发现和声的创作无疑是江天作品区别于他人的明显特征，他的作品有着出色的和声音响效果，将钢琴的音色发挥得淋漓尽致；调式调性上作者选择用大调创作明亮的中国风，表达对于祖国的热爱以及自豪，用和声小调创作西方浪漫主义风格的作品，又体现了作者对于浪漫主义情怀的热爱；曲式及音乐结构的设计上，曲式结构简单，音乐材料发展紧密，环环相扣。这些特点都反映了其简洁、干练却又音响效果出色、旋律悠扬而诗意的风格特点作者运用简单的音乐语言，突出表现钢琴的音色和和声音响效果，表达了对于钢琴、对于音乐、《上海之梦》以其出色音响效果征服了太多的听众，那么这种创作手法无疑是值得我们学习和发扬的。
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user: 摘 要 微生物碳酸盐岩是沉积学的研究热点领域，关于其特征及成因分析对于恢复地质历史时期的古环境、古气候演化具有重要意义。学界关于微生物岩的分类依据和分类方案仍在不断深化和完善，关于微生物岩的沉积环境的认识存在明显争议。在综述微生物碳酸盐岩研究现状的基础上，通过对四川盆地川中地区高石梯地区钻井岩心和薄片的观察，对灯影组四段微生物碳酸盐岩开展研究。主要依据微生物及其与颗粒和泥晶的关系所体现的结构差异，将区内灯四段微生物岩划分为泥–微晶纹层结构、颗粒纹层结构、泡沫棉层结构、凝块结构、菌砂屑结构、菌泥晶–鲕粒颗粒结构和球粒颗粒结构等7种结构类型。分析认为菌纹层结构沉积于潮间带–潮上带；泡沫绵层结构和凝块结构均为菌类直接生长建造形成，水动力不强，主要形成于潮间带；菌砂屑、鲕粒和球粒结构构成典型的颗粒结构，其形成环境主要位于潮间带下部–潮下带上部。 关键词 :微生物碳酸盐岩，沉积环境，沉积微相，灯影组，川中地区 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 四川盆地震旦系灯影组发育良好的丘滩相岩溶型碳酸盐岩储层，已在威远、资阳、磨溪、高石梯以及龙女寺等地区发现震旦系灯影组气藏，展示了灯四段丘滩体的巨大潜力 [ 1 ]。川中地区灯影组四段含有丰富的微生物碳酸盐岩，前人对灯影组的沉积演化、沉积相划分、丘滩相分布等开展了大量的工作 [ 2 ] - [ 7 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 11 ] [ 20 ]，但是针对此地区微生物岩的分类和其沉积环境分布的研究存在不足。主要表现在不同研究学者对于微生物岩的岩石类型划分方案不一，进而对于沉积环境的解释存在较大争议 [ 5 ] - [ 15 ]。本文在总结和归纳近年来关于微生物岩的最新成果与认识基础上，主要利用岩心和薄片资料，对川中高石梯地区灯四段微生物岩开展了精细的微相分析，划分了微相类型并分析了沉积环境的差异。研究结果对于深入认识该区的微生物岩特征及成因具有重要意义。
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user: 2. 微生物碳酸盐岩研究现状 微生物碳酸盐岩是沉积学的研究热点领域，关于其特征及成因分析对于恢复地质历史时期的古环境、古气候演化具有重要意义。Burne和Moore (1987)指出微生物岩是由底栖微生物群落生长、生理活动引起的圈捕、生物矿化和表面矿化沉淀作用而产生的生物沉积岩 [ 16 ]。吴亚生等(2018)认为浮游/漂浮微生物所形成的岩石也属于微生物岩 [ 4 ]。 关于微生物岩的分类研究仍在不断探索。Riding (2000)将其分为叠层石、凝块石、树枝石、均一石这四种 [ 17 ]。梅冥相(2007)认为核形石和纹理石应归为微特征岩类 [ 2 ]。韩作振(2009)认为附枝菌微生物岩应简化为某某格架岩更为合理 [ 3 ]。吴亚生(2018)根据微生物的底栖和浮游/漂浮生态的不同、以及钙化和非钙化差异，提出了微生物岩的全新分类方案 [ 4 ]。 大多数研究认为，微生物岩的沉积环境大多位于潮下带至潮上带的浅海环境；但对于不同微生物岩的类型所对应的沉积环境解释方案较多。叠层石通常具有层状、波状、柱状、丘状等丰富的形态，不同的形态能反映从潮下带上部至潮间带上部的不同环境 [ 5 ] [ 6 ] [ 8 ]。关于凝块石，大部分学者认为其形成于潮下带 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]，包括潮下带下部，有学者认为其形成于潮间带 [ 11 ]。对于纹层石，大多认为它形成于潮间带–潮下带 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 13 ]，包括潮下潟湖 [ 12 ] [ 18 ]，也有认为其形成于潮上带 [ 5 ]。具泡沫绵层结构的微生物岩是一种特殊的非纹层结构的微生物碳酸盐岩，在塔里木盆地上震旦统–下寒武统、四川盆地上震旦统均有发现，通常认为沉积环境主要为潮间带 [ 6 ] [ 7 ] [ 14 ] [ 15 ]。 在地层剖面上，微生物碳酸盐岩在垂向上类型变化频繁，常与其他非微生物碳酸盐岩共生，也由此造成了微生物碳酸盐岩复杂的岩性组合，给沉积环境分析带来困难。
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user: 3. 研究区地质概况 研究区位于四川盆地，构造上处于川中平缓褶皱带，隶属于乐山—龙女寺古隆起 [ 19 ]，灯四段在沉积时期主要以局限台地相和台地边缘相交互沉积为主，上震旦统灯影组与下伏下震旦统陡山沱组的接触关系为整合接触；由于受桐湾运动的影响，灯影组与上覆下寒武统筇竹寺组为平行不整合接触 [ 20 ]。根据研究区岩性的变化可将灯影组分为四段，自下而上依次为灯一段、灯二段、灯三段和灯四段，其中灯一段以泥晶云岩为主要岩性；灯二段发育大量的藻云岩，其顶部发育溶蚀孔洞；灯三段以泥岩为主；灯四段则以微生物云岩为主 [ 20 ] (图1)。 图1. 研究区位置及构造纲要图(据魏国齐等 [ 21 ] 修改)
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user: 4. 研究区微生物岩结构类型划分 通过研究区内钻井取心和薄片的观察分析，主要依据微生物相关沉积特征及其与颗粒和泥晶的关系，将高石梯地区灯四段微生物岩结构划分为7种类型(图2)。 图2. 灯影组四段微生物岩结构特征图版 4.1. 泥–微晶纹层结构 在镜下表现为暗色、连续的水平层状或波状，纹层是由富微生物(菌)泥–微晶构成(图2A-1)，薄片上见泥晶和微晶成层状交替产出，纹层中可见不规则暗色藻团块(直径0.1~0.5 mm)。在岩心上纹层厚度多为0.1~0.3 cm，主要为不连续的泥晶纹层。 4.2. 颗粒–纹层结构 由暗色的水平层状纹层(图2C-1)和颗粒纹层(图2C-2)交互形成。菌纹层为泥–微晶水平层状，厚约0.2~0.3 mm。由颗粒构成的纹层厚度为1~2 mm，颗粒的分选中等–较差，形态为椭圆–次圆状，直径主要为0.1~0.5 mm，颗粒间主要为微亮晶和少量的亮晶白云石(图2C-3)。 图3. 灯影组四段岩心及岩心扫描图像特征图版(与图2薄片对应) 4.3. 泡沫绵层结构 由微生物丝状体网状交织形成，主要呈扭曲的波状、厚度不一的丝带状。局部形似生物体腔形态的结构，与塔里木盆地寒武系的微生物岩的泡沫绵层 [ 22 ] 十分相似。腔壁由暗色泥晶构成，腔体由细粉晶白云石充填，腔体呈圆状，直径0.05~0.1 mm。 4.4. 凝块结构 凝块由外形不规则暗色斑块构成，含量20%，大小以0.3~0.5 mm为主(图2E-1)。凝块内部成分不均一，中心以黑色富有机质泥晶为主，边部为暗色泥–微晶；凝块外部边界不清晰，凝块之间为自形–半自形细粉晶白云石。 4.5. 菌砂屑结构 菌砂屑为直径为0.2~0.3 mm砂级颗粒，外部形状表现为圆球状和椭圆状，含量70%~75%，分选好，内部成分主要为暗色富有机质泥晶和少量微亮晶组成，成分不均一。砂屑间充填亮晶白云石(图2F-1)，可见由溶蚀作用形成的孔和洞。 4.6. 菌泥晶–鲕粒结构 主要由鲕粒、泥晶和亮晶胶结物组成，鲕粒约占20%，直径0.1~0.4 mm，分选中等，圈层结构清晰，部分鲕粒中心被溶蚀。泥晶表现为暗色、富有机质，结构上与鲕粒粘结交互。 4.7. 球粒结构 球粒直径0.1~0.2 mm，分选好，多为椭球状的球体结构，颜色极深，由暗色富有机质的泥晶组成，颗粒之间为亮晶白云石胶结物(图2I)。
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user: 5. 沉积环境解释 泥–微晶纹层结构以及颗粒纹层结构都是菌纹层结构的一种。在岩心以及薄片中可以明显看到的一种成层状的微生物结构，主要形成于微生物的粘结和捕获泥晶及细小的球粒。有些学者认为这种纹层结构形成于潮间带–潮下带下部 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 13 ]，薄片表明这种纹层结构是由起伏较小泥晶和微小颗粒构成，它们指示较弱的水动力环境，因此推断泥–微晶纹层主要形成于潮间带上部–潮上带；颗粒纹层结构指示水动力的周期性变化，推测主要形成于潮间带中上部。 泡沫绵层结构和凝块结构均反映着菌类自身的生长建造作用。泡沫绵层结构表现为暗色的海绵网格状 [ 9 ]，塔里木盆地上震旦统–下寒武统、四川盆地上震旦统中也发现了同样的结构，有研究认为这种结构形成于潮间带 [ 6 ] [ 7 ] [ 14 ] [ 15 ]，因其形成类似“骨架结构”，推测其应形成于具有一定水动力的潮间带中–下部。菌凝块结构主要由微生物凝聚作用形成的，通常研究认为指示潮下带环境，与颗粒结构明显相似但凝块间的边界不清，推断其形成于水动力较弱的潮间带下部至潮下带。菌砂屑主要由泥晶组成，再由持续动荡的波浪和潮汐作用改造形成内碎屑颗粒，指示中等–较强的水动力条件，沉积环境包括浪基面以上的浅潮下带、潮间带下部和潮沟等。 研究区鲕粒颗粒结构以及球粒颗粒结构均具有明显的菌粘结结构特征。鲕粒颗粒结构是是以大量菌凝块和菌泥晶为主，进而粘结鲕粒所形成，其形成环境位于潮间带下部以及潮下带上部。球粒颗粒结构中球粒是由菌泥晶组成，水动力影响下形成球粒，指示其形成环境是为中等水动力的潮下带。
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user: 6. 结论 1) 综合前人研究表明，微生物碳酸盐岩的内涵在不断深化，同时其分类方案和分类依据在不断完善。大多数研究认为微生物碳酸盐岩主要发育在潮下带至潮上带的潮坪环境，而对于具体类型的沉积环境解释存在争议。 2) 基于区内的钻井取心精细的薄片分析，主要依据沉积结构的差异，将高石梯地区微生物碳酸盐岩划分为泥–微晶纹层结构、颗粒纹层结构、泡沫棉层结构、凝块结构、菌砂屑结构、菌泥晶–鲕粒颗粒结构和球粒颗粒结构。 3) 泥–微晶纹层结构和颗粒纹层结构均属于菌纹层结构，前者沉积于潮间带上部–潮上带，后者形成于潮间带中–上部；泡沫绵层结构和凝块结构均为菌类直接生长建造形成，前者指示水动力不强的潮间带中–下部，菌凝块主要形成于水动力较弱的潮间带下部至潮下带；菌砂屑、菌泥晶–鲕粒和球粒结构包括典型的颗粒结构，其形成环境主要位于潮间带下部–潮下带上部。
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user: 摘 要 网络直播凭借多样性、自主性与互动性等特点成为网络视频的新型表现形式，与传统的网络视频表现形式相比，二者在盈利状况与盈利模式等方面也各有差异。本文以直播视频与大视频为重点，通过分析代表盈利状况的多项指标和盈利模式现状，对二者进行比较探讨。 关键词 :网络直播，大视频，盈利状况，盈利模式 Copyright © 2019 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 2015年，网络直播逐渐进入大众视野，并迅速获得普及，直播行业在这以来经历了两个阶段，分别是资本涌入和竞争白热化。2017年，用户逐步沉淀，行业规模扩大速度有所放缓，竞争格局基本定型。
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user: 2. 盈利状况对比分析 2.1. 直播视频盈利指标分析 直播视频盈利状况指标有全网流量、市场规模与市场格局。 2.1.1. 全网流量 直播平台的访问流量增加迅速，发展势头不容小觑。2017年度的全网流量(即PC端和移动端的全网流量)共有9个直播平台日活超过200万。截至2019年第一季度，虎牙平台日活超600万，日均IP超130万；斗鱼日活更是超1000万，日均IP近180万 [ 1 ] 。 但是从整体平台数量来看，以2017年统计数据为依据，除直播平台第一梯队(日活超200万的大平台)外，以日活30万为界划分的直播平台第二梯队共有10余个平台 [ 2 ] 。此外，由于直播发展前期投资火热，一度使得平台数量超过300个，而在资本势力沉淀后，众多的小平台面临着难以吸引新客户的现状，所以在长尾部分集了较多平台。总体上，直播平台的流量梯队化差距显著。 2.1.2. 市场规模 早在直播视频投资兴起之初，泛娱乐直播市场规模就达208亿，同比增长180.1%，营业收入超90%的比重来自与用户付费，游戏直播的联运收入成为企业端付费的主要来源。 2.1.3. 市场格局 2016年，直播行业初现活力，在经过半年多的发展，直播平台用户规模第一梯队的格局基本稳定，在未来较长时间内，第一梯队仍然会集中更多新用户，其发展实力是其他梯队平台所不能及的。相比之下，直播平台中处于第二梯队的企业则处于震荡期，用户拉新成本将会持续上升，将给这些企业带来极大挑战。需要关注的是，直播行业长尾部分平台内容不雅的小企业众多，这些平台由于流量过小而免于政府监管。在政府提高监管力度后，其将面临被大量关停的局面。整体而言，在众多泛娱乐直播企业中，第一梯队企业营收占总体70%以上，且平台平均日活在200万左右。第二梯队的平台营收占比为15%左右，平台平均日活达30万；长尾部的众多小企业，目前存在数量超百个，营收占总规模15%左右 [ 2 ] 。 2.2. 大视频盈利状况分析 2.2.1. 用户规模 我国网络视频用户规模庞大，截止至2018年末，网络视频用户规模达到6.12亿，而中国网民数量仅有8.29亿 [ 3 ] 。综合以往年度数据，我国网络视频用户数量可以占到总体网民数量的四分之三。随着我国网民总数量的进一步增加，网络视频用户的队伍将会持续壮大。我国巨大的人口基数所带来的人口红利和互联网的持续普及为行业带来了巨大商机，因此争夺用户和提高用户黏性在未来较长时间内仍称为网络视频企业发展的核心目标。 2.2.2. 行业现状总结 从市场规模和用户规模看，中国网络视频在数十年的发展中取得了斐然的成绩，但是行业面临的众多问题是不可忽视的。 企业普遍难以盈利。根据上市公司财报，乐视网在2017年度亏损总额达181.84亿，爱奇艺在2018年度亏损总额则为34.39亿，较之与其在2017年度37.36亿亏损，利润增长速度较慢。而不完全依靠贴片广告等传统盈利方式的哔哩哔哩(动画)，2018年度亏损额也有6.3亿。相关收入信息没有直接披露的网络视频企业，如腾讯视频、优酷土豆(退市)和搜狐视频等，也普遍被行业认为处于亏损状态。中国民营网络视频企业盈利难，各个企业为了分得市场份额而在购买影视版权和投资自制产品方面投入大量资金成为其关键原因之一。 盗版泛滥给行业带来的损失。网络视频正版化的维系和版权保护是企业重点，然而，无论是企业自身的版权维护，如发表版权声明、办理版权登记和通过法律途径直接将侵权企业与个人起诉，或是采取监控VIP会员账号以观测侵权动向等技术手段，还是第三方组织从中干涉调节等，都需要投入大量的人财物力。我国网络视频行业的可持续发展，离不开版权制度的健全与市场环境的净化，打击盗版与侵权行为，任重道远 [ 4 ] 。 综上所述，我国的网络视频行业仍处于上升期，自身发展尚不成熟。
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user: 3. 盈利模式对比分析 两者的目标收入群体不同，盈利模式有本质不同。直播视频的盈利来源有内容付费、情感付费、电商导流与营销付费；传统网络视频盈利来源则主要有商业广告、用户付费、版权分销与内容付费三种。 3.1. 直播视频的盈利模式分析 3.1.1. 内容付费与情感付费 内容付费即用户出于对直播内容价值的认可而进行的资金投入，表现为付费订阅和付费观看；情感付费是用户出于对视频主播的喜爱与赞赏，通过打赏、送礼等互动进行的付费。 以直播平台为中心，对内容提供方与服务对象进行交错，实现资源、服务的流动与变现。首先由内容提供方成为直播平台资源来源，吸引流量，使得变现成为现实。如网红、KOL (Key Opinion Leader，关键意见领袖)、职业主播等，其为直播平台积累人气，借以增加平台活跃度，使流量的增加与稳定成为可能；明星主播则借助其本身的超高人气，凭借强大的粉丝号召力，为平台吸引大量关注；而PGC内容提供团队则直接提供直播内容版权，在分类更专业，内容质量更有保障的基础上，提高用户的数量与黏性。 直播平台的服务对象大致分为两类，C端用户和B端商家。 直播平台将资源提供给个体用户，为其创造互动交流平台，在用户消费的过程中，资源以版权内容所支付的费用和用户打赏的形式转变为资金返回给直播平台，成为利润的一部分。这属于增值服务引起的利润增加，即超出常规服务范围的服务。观众通过充值人民币购买虚拟道具为自己心仪的主播打赏，增加热度。而充值虚拟产品所产生的经济利润，由平台与主播进行分成。这也是目前所有直播平台上最主要的盈利来源，其本质为“粉丝经济变现” [ 5 ] 。 3.1.2. 电商导流 电商导流有三种实现渠道，分别是原生类营销(与直播内容融合)、展示类广告(平台广告位曝光)和服务类营销(为各种活动现场提供直播服务以便宣传。 直播平台与C端用户的第二种交易是通过电商平台实现的。电商平台以直播为媒介，对产品全方位地进行介绍、试用和体验，它为提升用户的使用体验，便于用户“边看边买”而推出。而电商平台有具有极高的用户集中度和购买目的性等优点，一般情况下单个直播营销活动就能够带来极高的资金服务转化率，有KOL和偶像明星作为主播带来的消费引导更能够达到显著的营销效果。2016年，Angelababy在淘宝App上针对某品牌唇膏进行了一场直播宣传，Angelababy在直播现场试涂唇露，并对产品进行全方位的描述推荐。直播结束后，有统计数据显示，有超过500万人次观看此次直播，超过10000支主打产品在直播期间卖出，转化为实际销售额达到142万人民币。 电商平台为用户提供商品、服务，用户购买商品、服务所产生的利润由电商平台与直播平台进行分成。在网络购物蓬勃发展的今天，“直播 + 营销”无疑是一个具有巨大潜力的盈利模式。 3.1.3. 营销付费 内容平台是C端用户与直播平台的第三个连接点。内容平台从直播平台获得用户资源后直接为用户提供直播内容，用户观看后可以相应地为其增加曝光度，这会间接地提高直播平台的流量，成为隐性资源。 B端商家则是借助直播平台的营销推广力度而为其支付广告费用或游戏分发资金，直播平台进而获得收益。 3.2. 大视频盈利模式分析 3.2.1. 商业广告 网络视频用户的高速增长和用户粘性的不断提高可以通过商业广告市场的平稳发展中反映。视频贴片凭借广告投放灵活、信息运载量大等优点，成为网络视频广告的主要表现形式。2012年以来，网络视频广告四分之三以上的收入都是由视频贴片广告贡献的。后来，随着大视频企业自制产品的增加，原生广告也逐渐起步，APP、网站页面内信息流广告也发展起来，视频贴片广告所占比重有所下降，但在未来较长时间内，其仍然是大视频广告收入的首位功臣，其重要地位难以被撼动。 3.2.2. 用户付费 大视频用户付费在我国国内起步相对较晚且发展缓慢。包月VIP会员充值时用户付费中收入的绝对构成部分。根据腾讯2017年年报显示，受独播电视剧、电影及自制内容乃东，腾讯视频的流量及付费用户数量实现迅速增长，腾讯视频成为中国领先的视频流媒体平台，第四季移动端日活用户超1.37亿，2017年末订购用户数超过5600万。而用户选择付费订购VIP会员，其最为用户看重的权益则是去广告，可见商业广告模式尤其是视频贴片广告模式成为用户付费模式的存在和发展的依赖。 3.2.3. 版权分销和内容付费 版权分销，即为公司向著作权人购买独家作品版权后，又将该作品版权再分销给其他公司，然后从中赚取差价的模式。内容付费即企业的规模业务通过用户获得的付费额，包括会员费、单词点播付费等。随着网络视频行业中自制内容的数量逐步提升，版权分销费用所占盈利总体比重将会下降。
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user: 4. 结语 4.1. 大视频占据主导 整体发展上，无论是在流量大小、用户规模还是市场规模上，大视频的整体规模与发展成熟程度都远超直播，其原因主要有以下几点。 大视频的发展成熟度高，发展历史更久远，更为广大用户所熟知。2005年土豆网、56网的正式上线标志着我国网络视频行业发展的开始。2006年，YouTube被Google天价收购后，其作为视频分享网站进入中国人的视野。很多人看准了视频网站中所蕴含的巨大商机，纷纷仿效，一时间国内视频网站呈爆炸式发展 [ 6 ] 。 而直播最初起源于PC秀场直播，其发展源头可追溯到2010年左右。但是到2014年，众多资本大批注入行业，直播平台才真正的成熟独立并取得发展。 大视频拥有更高的用户粘性。网络视频发展时间久，管制更加完善，市场制度相对健全，其内容丰富且多变，使得用户无论是在粘性还是规模上都远超直播。而直播时间发展相对短暂，市场运作成熟程度较低，且用户粘性高的情况多集中于固定领域，如游戏直播等，无法在长期内形成大范围的稳定的规模。 4.2. 直播平台的未来发展策略 从直播视频自身优点而言，实时性、互动性强是其固有优势，获得LIVE直播权利，与现场主办方取得合作，如演出、赛事现场等；另外，与网络销售取得密切合作同样可以充分利用其优点。目前网络购物发展迅速且规模庞大，但是消费者对于商品所缺乏的真实体验是网络购物的阿喀琉斯之踵。但是购物直播可以有效弥补该缺陷。其次是大视频发展带给直播视频的启示。大视频发展到目前阶段，自制内容如网剧、综艺等为其盈利做出突出贡献，直播视频也可以适当地创作属于自己的内容，通过创新性发展吸引眼球。
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user: 摘 要 本文构建FDI关注指数、FDI依赖指数及FDI合作指数三个指标，选取东南亚地区新加坡、泰国、印度尼西亚三个代表性国家，以2007年至2017年的FDI相关数据为研究样本，对中国对东南亚的直接投资状况展开实证分析。研究结果表明，中国对此三国的直接投资呈现快速增长的态势，在FDI合作指数上，中国与新加坡的合作度大于与泰国、印度尼西亚的合作度。基于研究结论，本文为中国对东南亚直接投资提出几点政策建议。 关键词 :FDI，中国，东南亚，“一带一路” Copyright © 2019 by author 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“一带一路”倡议的实施以及中国与世界经济融合程度的加深，中国企业对外直接投资的步伐加快。2017年中国FDI总额达到1582.9亿美元，对外投资存量规模位居全球第二，且流向“一带一路”沿线国家的投资增长三成。东南亚作为“一带一路”沿线重要地区，近年与中国在经济领域的合作不断深化，自中国–东盟自贸区全面启动以来，中国对东南亚租赁和商务服务业、制造业、电力生产供应业等行业的投资增长迅速，但在投资国家分布和投资量变动幅度上存在着较大差异，研究中国与东南亚不同国家FDI的合作度，对把握中国对外直接投资方向具有一定的指导意义。
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user: 2. 文献综述 联合国贸易和发展大会(UNCTAD)在《2001年世界投资报告》中提出了“吸引FDI业绩指数”的概念，以一个国家流入的FDI所占全世界FDI流入量的比例与该国的GDP占全世界比例的比值来衡量各国在利用外商直接投资上的业绩。沈洁、郭健全(2013)基于FDI业绩指数，构造了FDI关注指数、FDI依赖指数和FDI合作指数，分别用以衡量投资国对东道国的FDI关注度、东道国对投资国FDI依赖度和两国间的FDI合作程度，并以日本对中国和印度的直接投资为例，对这些指标加以应用。史璇、熊玫等(2018)在对FDI竞争力评价指标体系的研究中，构建了投资竞争力指数、市场占有率指数、显示性比较优势指数三个评价指标，以此为基础分析先进国家产业的FDI竞争力水平并与我国进行比较。梁育填，黄慧怡等(2018)对中国企业投资东南亚国家的影响因素进行实证分析，得到国有企业倾向于开拓新的国家市场而民营企业倾向直接投资于东南亚政治风险低、相对市场规模较大以及劳动力成本低的国家的结论。 本文在既有研究的基础上，选取中国与新加坡、泰国、印度尼西亚几个国家2007年至2017年的FDI相关数据，对FDI关注指数、FDI依赖指数和FDI合作指数进行测度，并为中国对东南亚直接投资的发展提出相关建议。
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user: 3. 指标构建 [ 1 ] [ 2 ] 3.1. FDI关注指数 该指数用投资国对东道国的直接投资额占其对世界的直接投资额的比重与东道国GDP占世界GDP的比重的比值来表示，用以反映一个国家对另一直接投资目标国的关注程度。具体计算公式为： 其中，FDI ij ， t 为时期t投资国i对东道国j的直接投资额，FDI i ， t 为时期t投资国对世界的直接投资额，GDP j ， t 与GDP w ， t 分别为时期t东道国j与全世界的GDP。该指数大于1说明东道国受到了投资国高于其GDP相对水平的关注度，指标值越大，关注度越高。 3.2. FDI依赖指数 该指数由东道国吸收的来自某投资国的直接投资占其吸收的直接投资总额的比重与该投资国GDP在世界上的比重的比值来确定，反映一国对来自某一投资国的直接投资的依赖程度。用公式表示为： 其中，其中FDI ij ， t 和FDI j ， t 分别表示在时期t投资国i对东道国j的直接投资额和该时期东道国j吸收的来自世界的直接投资总额；GDP i ， t 和GDP w ， t 分别表示时期t投资国i和全世界的GDP。该指数大于1说明东道国对投资国直接投资的依赖程度高于投资国的GDP相对水平，小于1则反之。 3.3. FDI合作指数 该指数在关注指数和依赖指数的基础上，构建了一个用来反映两国之间FDI合作程度的指标，用投资国对东道国的关注指数与东道国对投资国的依赖指数的乘积来表示，用公式可表达为： 该指数值大于1表示投资国和东道国的FDI合作发展程度高于一般水平，指数值越大则两国间的FDI合作发展状况越好。
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user: 4. 数据说明 本文选取中国与新加坡、泰国、印度尼西亚2007年至2017年的相关年度经济数据进行实证研究，其中，中国对新、泰、印尼的FDI数据以及中国对世界的FDI数据来源于中国国家统计局网站；新、泰、印尼吸收的FDI数据来源于UNCTAD数据库；相关国家的年度GDP数据来源于世界银行数据库。
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user: 5. 实证分析 中国在2007年至2017年间对新加坡、泰国、印度尼西亚三国的直接投资额变化趋势由图1给出(见图1)。 根据直接投资额数据可以看出，中国对新加坡、泰国和印度尼西亚三国的FDI呈现显著的上升态势，尤其是在“一带一路”倡议提出后的几年内增幅加快，但各国之间存在明显差异，其中对新加坡的直接投资额水平高、增长幅度大。为了探究中国对三国的FDI关注度、三国对中国的FDI依赖度以及合作程度，本文用上述三个指数加以量化，得到的结果如表1 [ 3 ]。 图1. 中国对新、泰、印投资额(2007~2017) Table 1 FDI attention index， dependence index， cooperation inde FDI关注指数 FDI依赖指数 FDI合作指数 中对新 中对泰 中对印尼 新对中 泰对中 印尼对中 中与新 中与泰 中与印尼 2007 4.833 0.620 0.501 0.152 0.132 0.233 0.736 0.082 0.117 2008 9.177 0.177 0.387 1.816 0.078 0.263 16.665 0.013 0.102 2009 7.838 0.188 0.446 0.900 0.109 0.546 7.057 0.020 0.244 2010 4.540 1.969 0.255 0.210 0.520 0.158 0.956 1.024 0.040 2011 11.641 1.009 0.651 0.791 1.627 0.298 9.219 0.992 0.194 2012 4.466 1.029 1.267 0.222 0.459 0.623 0.994 0.472 0.790 2013 4.780 1.286 1.226 0.284 0.391 0.667 1.359 0.504 0.819 2014 5.818 1.327 0.919 0.289 1.320 0.441 1.686 1.753 0.405 2015 17.706 0.522 0.868 1.129 0.491 0.591 20.002 0.256 0.513 2016 5.975 1.057 0.608 0.278 3.690 2.535 1.107 3.902 1.542 2017 9.976 1.187 0.843 0.674 0.916 0.482 6.724 1.088 0.406 表1. FDI关注指数、依赖指数、合作指数 由表中计算数据可见，在FDI关注度上，中国对新、泰、印尼等国家的关注度在十年间整体上呈现上升的趋势，但起伏比较明显，不同国家间存在较大的差距，其中，中国对新加坡的FDI关注指数最大且远大于1，对泰国的关注指数在2010~2014年、2016~2017年大于1，而对印尼的关注期为2012~2013年。在FDI依赖度上，泰国对中国FDI的依赖度略高于新加坡与马来西亚，但在大部分时期内数值都小于1，说明相对于中国的GDP水平，这几个东南亚国家从中国得到的直接投资额较低。在FDI合作度上，中国与新加坡的合作指数最高，在大多数年份内大于1，其中2008~2009年、2011年、2015年、2017年是中新FDI高合作度时期，中国与泰国在2010年后的FDI合作度水平有所提高，与印尼的合作度在2012年后有所提高，但平均数值仍低于1，即整体而言低于一般水平 [ 4 ] [ 5 ]。
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user: 6. 结论与政策建议 根据以上测度的结果，可以得到如下结论：1) “一带一路”倡议提出后，中国对东南亚国家的FDI呈现出明显的增长趋势，东南亚逐渐成为我国直接投资重要的目标地区之一。2) 对于东南亚的不同国家，中国的FDI具有较明显的地区差异性。其中，新加坡是东南亚地区中国对外直接投资最主要的目标国，中国与新加坡保持着较高的FDI合作度，而对泰国和印尼等其他国家的FDI关注度与合作度相对较低。3) 随着“一带一路”倡议的推进，中国对东南亚国家的FDI关注度、东南亚国家对中国的FDI依赖度以及中国与东南亚国家间的FDI合作度都有上升的态势，“一带一路”倡议是中国企业“走出去”的一个重要推动力。4) 中国与东南亚国家的FDI合作度在不同年份起伏较大，稳定性相对较低，并且，东南亚国家对来自中国的直接投资尚未形成很高的依赖度，中国的FDI仍存在向东南亚拓展的空间。 基于以上的结论，结合“一带一路”倡议下中国与东南亚国家经贸关系的现状，本文提出以下几点建议： 第一，继续推进对东南亚国家的适度化直接投资。以“一带一路”为契机，鼓励国内企业“走出去”，拓展国际市场、提高资金的使用效率及效益、通过相关产业的对外转移实现国内产业更好的转型与升级。此外，东南亚国家自然资源丰富、具有不少发展前景良好的特色产业，与我国经济的互补性较强，应积极通过合作提高FDI对经济增长的贡献率。同时，企业应明确自身国际化战略，避免盲目扩张。 第二，对FDI的流入国家与产业进行积极、适度的引导。目前我国对东南亚国家的直接投资主要流向租赁和商务服务业、制造业、建筑业、电力生产供应业等行业，中国企业承担了东南亚国家的不少基础设施建设，随着“一带一路”倡议下中国与东南亚合作的深入，政府可通过政策引导，将直接投资更多地引向发展潜力较大的国家、第三产业以及高技术含量产业，实现投资结构多元化、合理化。 第三，采取防范措施积极应对金融市场风险。政府应推进对外投资保护机制的完善化，为企业的对外直接投资提供必要的保障，并通过加强与东南亚国家的政治互信，打造良好的投资环境。同时，对企业而言，应加强人才储备，对投资国宏观经济形势有准确的判断，对投资的风险有及时的把控 [ 6 ]。 第四，在对外进行投资的同时，应重视对FDI的有效利用。中国每年从东南亚地区吸收大量FDI，但也存在流入区域与产业失衡、技术水平较低、环境问题忽视等问题，因此，在利用FDI时，应发挥好FDI对本国自主创新型企业的促进作用并逐步提高FDI对第一、第三产业的投资比重，对于中西部等FDI吸引力较小的地区，可依靠自身资源等优势发展特色产业以吸引FDI [ 7 ] [ 8 ]。
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user: 摘 要 为研究建设对生态环境的影响，本文结合层次分析法和模糊综合评价法对影响生态环境的多项因素加以分析，构建了生态环境评价模型；同时考虑到时间对各种因素的影响，构建了随时间变化的指标变权函数，并结合灰色预测和时间序列预测法建立了生态环境预测模型。以三峡大坝工程区为例进行分析，其结果最终说明：自建设以来，其周边生态环境呈现出先差后好的整体情况，其未来也会出现短暂恶化但最终走向合理化的趋势。 关键词 :生态环境，生态环境评价模型，生态环境预测模型 Copyright © 2019 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 生态系统是地球之本，它对自然环境的调解保障了人们的生存环境，同样也帮助社会的可持续发展。生态系统是地球生态环境自我修复的绝对基础，如果生态系统受到破坏且超出了一定的破坏界限，那么生态破坏是难以逆转的。 随着社会城市化的进展，人们对自然环境的开发程度越来越大，生态环境因此容易遭受到严重的破坏。以桥梁建设为例：大型桥梁工程会对地表水带来严重污染，同样会使周边空气的NO 2 、SO 2 等污染物浓度增加 [ 1 ] 。在铁路建设的过程中，由于对自然环境的直接开发，建设会造成水土流失，甚至逐渐影响周边地区的养殖业及盐业的发展 [ 2 ] ，大型水利工程的开发会污染水资源，影响植被生长，造成土壤破坏，严重情况还会导致水环境生态系统的失衡 [ 3 ] 。 由此可见，空气质量，水质条件，气候，生态多样性等自然环境因素影响着人们的日常生活。对于生态环境评价的研究从上述角度出发会更加客观实际。目前对于土地开发项目中生态服务的评价，已经有很多种模型可以实现，如：USLE模型 [ 4 ] ，多因子综合的复合评价模型 [ 5 ] ，能力成熟度模型 [ 6 ] 等方法。 本文将结合层次分析法 [ 7 ] 与模糊综合评价法 [ 8 ] ，通过分析影响生态服务的因素权重随时间的变化规律，构建在土地项目开发环境下生态环境评价模型 [ 9 ] ：将影响生态环境的因素分成三层，分别为指标层、准则层和目标层，并结合熵权法、层次分析法、模糊分析法来进行层与层之间的转化，最终得出生态环境指数，用于评价建设工程对生态环境的影响。此外，由于各项指标之间的权重保持不变显然与现实情况相冲突，因此本文将会在生态服务评价模型中加入权重随时间变化的计算方法。该方法结合前期数据随着时间的变化的趋势，自动更改准则层与指标的权重，避免了权重无法适应环境变化的情况，保证模型能更符合数据的特点。最后，还会对未来十年的各项指标和生态服务指标进行预测，预测的结果将会体现模型的准确性。
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user: 3. 案例分析 位于中国湖北省宜昌市长江流域的三峡大坝始建于1994年，完工于2009年。三峡大坝是世界上最大的水利发电工程，肩负着水利枢纽，发电，通航等多项功能。三峡大坝设计的目的是抵御长江流域百年一遇的洪水，是中国南水北调工程的重要一环，调配国家的水利资源。同时也作为发电主力为中国华东地区提供电力来源。三峡大坝建设时间跨度长，建设难度大，同时对于长江流域的生态环境造成了历史性的影响：三峡大坝建设后，当地的降水量和平均温度显著变化，长江流域流量上涨 [ 15 ] ，江流中的生物多样性也与大坝建设前产生差异。因此三峡大坝作为一项国家工程，其对生态环境的影响及其发展趋势值得去研究。所以我们选取三峡的各项指标检验模型。 3.1. 三峡大坝的生态环境评价 对三峡大坝所处环境的生态服务评价的分析，需要利用2.2中提出的生态服务评分模型。在本文中，参考中华人民共和国生态环境部(原环境保护部)提供的《长江三峡工程与生态环境监测公报》 (1999~2009)，通过将环境指标分为目标层，准则层和指标层三个层次，充分利用所查找的三峡大坝库区的各项生态环境指标，将指标与评价模型结合，形成准确有效的三峡大库区的生态服务指数。三峡大坝库区的生态服务评价模型建立如下： 将三峡大坝库区的生态服务指数作为评价模型的目标层，并以此选定评价模型的准则层。准则层包括：建设区的空气质量，建设区的水文条件，建设区的气候以及建设区的生态多样性。各个准则层对应的指标层及指标的参数相关性如表1所示。 Table 1 Correlations between ecological service index layer and parameters in reservoir area of three gorges da 准则层 指标层 参数相关性 库区空气质量 二氧化硫浓度 - 二氧化氮浓度 - 空气悬浮颗粒浓度 - 库区水文条件 全年平均水流量 - 全年平均输沙率 - 全年平均含沙量 - 库区气候条件 平均气温 + 平均降水量 + 平均风速 - 库区生物多样性 江流鱼类种数 + 表1. 三峡大坝库区生态服务指标层与参数相关性 随后将这些指标带入生态服务评价模型中，过程如下： 首先利用每个指标层中对应的各项指标，分别人工定义大坝库区空气质量比较矩阵 C 11 ，大坝库区水文质量比较矩阵 C 12 ，大坝库区气候比较矩阵 C 1 3 与大坝库区生态多样性比较矩阵 C 1 4 ，并分别它们的特征向量 χ i ， i = 1 ， 2 ， 3 ， 4 。 其次，利用2.2中提出的模糊评价分析法，对该指标层内每一项指标定义其标准值数组 d i ，并利用式(2.3) (2.4) (2.5)计算大坝库区生态服务四个准则层内各项指标的隶属函数 A i ( x ) ，并构建隶属矩阵 A i 。将隶属矩阵 A i 与该准则层比较矩阵的特征向量 χ i 相乘，得到大坝库区准则层的隶属度 P 2 i 。 接着，利用2.2中提出的层次分析法，分析生态服务评分下的各项二级指标构成的比较矩阵，求出特征向量，并将特征向量与准则层的隶属度相乘，得到生态服务指数的隶属度。 最后由2.1中模型中提出的生态服务指数模型处理方法，将大坝库区的生态服务指数隶属度与综合评价矩阵相乘，最后得到了大坝建设区在该年的生态服务指数。指数越高，说明生态服务评价越差。 根据上述生态服务评价模型应用于三峡大坝库区的过程分析，以及三峡大坝库区生态环境指标，我们由此计算出了1999年~2009年三峡大坝十一年建设期中整体大坝库区的生态服务指数，将评分保留三位小数，结果如表2： Table 2 Ecological service indicator of constructing area in Three Georges Da 年份 得分 1999 2.295 2000 2.220 2001 2.050 2002 2.000 2003 2.415 2004 2.464 2005 2.782 2006 1.872 2007 2.134 2008 1.976 2009 1.862 表2. 三峡大坝工程区生态服务指数 由上述数据与评分规则可知：三峡大坝工程区在2005年的生态服务指数最差，为2.782分，在2009年的生态服务指数最佳，为1.862分。三峡大坝工程取得生态服务指数从前期的高位到后期变低并平稳变化，指数的这种变化趋势与三峡大坝工程的进度情况相吻合。 3.2. 三峡大坝的生态环境预测 根据2.1中提出的生态服务评价模型建立准备过程，我们划分了1999年至2009年三峡大坝库区的生态服务评价准则层即空气质量层，水文条件层，生态多样性层，气候层等四个准则层。将上述准则层对应的各项层内指标带入生态服务评价模型。根据2.2中提出的模型及研究方法，分析时间对生态服务评价模型的影响，得出生态服务评价中的指标层的权重随时间变化情况。准则层权重随时间的变化如图2所示： 图2. 未来十年三峡库区生态服务评价准则层权重预测 以下从准则层角度分析图2的变化：在1995~2009年期间，三峡大坝工程区的空气质量指标的权重呈下降趋势，并在随后带有波动；水文条件指标的权重在开始时先下降，然后逐渐上升；气候条件指标的权重则会平稳一段时间后，在接近2009年时上升，生物多样性指标的权重则会现在开始上升后逐渐下降。各个指标权重波动与原始数据的情况一致，说明当前的模型适用于已有的数据。 随后根据结果分析时间对模型的影响：作为已有数据的模型预测成果，在2011年到2019年间，各个指标之间的波动情况与前十年的波动相对应，说明在上文中提出的权重变化方法影响了未来的生态服务评价中准则层的预测结果，具体分析如下：在未来10年中，三峡大坝工程区的空气质量准则层的权重变化与十年前接近；水质条件与生物多样性两个准则层的权重受到了十年前权重设定的时间影响，权重发生了显著的变化；图2中可以明显发现：气候条件准则层的权重波动稍大，主要是受到了水质条件权重变化的影响，当这两项准则层稳定后气候条件的权重也会稳定。由以上分析可知：各个准则层内部指标之间权重的预测不仅仅依赖于指标在研究的重要程度，同时还与以前的数据相关，进一步说明了模型是能随着时间而进行有效的变化。 同样，根据上述生态服务评价模型，预测并计算2010~2020年三峡大坝建设区的生态服务指数的变化情况。结果如图3所示： 图3. 未来十年三峡库区态服务评分变化预测 由图3可以看出，模型预测三峡大坝工程区的生态服务指标的结果与原始数据的生态服务指标相一致。这说明了生态服务评价模型既能随时间的变化而合理地变化，同时又不损失模型的精确性。在后面的几年中，生态服务评分呈现一个波动状态，到最后变化状态渐渐减弱，最终趋于稳定。在生态服务评价模型中，评分的稳定代表着模型检验对象生态服务的稳定。这符合实际在自然开发的过程中，开发项目对环境的影响逐渐减小的情况。
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user: 4. 总论 本文分析了自然开发工程中影响生态环境的因素，建立了生态环境评价模型与生态环境预测模型。在生态环境评价模型中，本文使用熵权法对影响生态环境的准则层及其指标分别赋值权重；结合层次分析法及模糊综合评价法逐步调整准则层与指标权重，建立了生态环境评价模型。在生态环境预测模型中，为防止时间因素对指标与准则层的影响，本文建立了准则层与指标权重随时间变化的变权函数，通过灰色预测对评价生态环境的各项指标进行趋势预测，再利用时间序列预测法对各指标的波动进行预测，结合“波动 + 趋势”的预测结果，得到生态环境预测模型。 利用上述建立的生态环境评价模型与生态环境预测模型，本文以三峡大坝工程区为例，计算了1999~2009年期间三峡大坝工程区的生态环境指数，并预测了自2009年起10年内关于生态环境评价模型中空气质量，水文条件，生物多样性与气候条件这四个准则层的权重变化，同时预测了该10年三峡大坝工程区的生态环境指数。结果说明：1) 在1999年至2009年期间，三峡大坝工程区的生态环境指数呈下降趋势。其中1999年生态环境指数最高，说明该年的开发活动对三峡大坝工程区的生态环境影响最大；2009年生态环境指数最低，说明该年的开发活动对三峡大坝工程区的生态环境影响最小，符合自然工程的开发过程；2) 自2009年起的10年中，生态环境评价模型中空气质量，水文条件，生物多样性与气候条件这四个准则层的权重会受时间变化与前期准则层权重值的影响，同时权重之间的比例也会相互作用。3) 自2009年起的10年内，生态环境指数会因准则层权重的变化而变化，但变化幅度逐年减小，最终趋于稳定，说明自然开发工程对生态环境的影响随时间的延长而逐渐变弱，最终趋于稳定。 由于本文提出的生态环境评价模型的准则层通用于各种工程开发下的自然环境分析，生态环境评价模型与生态环境预测模型可适用于各类自然开发工程的环境影响评价与预估，并具有一定的适应性和通用性；评价与预估模型对工程人员研究自然开发工程对生态环境的影响提供参考，帮助工程规划者在工程开发过程中避免破坏环境，保护生态。
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user: 摘 要 本文利用多元统计方法中的主成分分析法计算测量值与主成分的相关系数，得出各传感器的综合支持程度，剔除综合支持程度较低的数据，取得有效数据。对有效数据，利用多传感器数据模糊相关特性，提出了一种基于模糊贴近度的数据融合方法。该数据融合方法计算过程相对固定，计算量小，便于计算机实时实现。 关键词 :主成分分析法，模糊贴近度，数据融合 Copyright © 2019 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 数据融合 [ 1 ] 技术是一种多传感器信息数据处理的技术，它利用计算机技术，对来自各个传感器的信息数据在一定的方法下，加以分析、提取、综合，得到被测对象更加全面、可靠、准确的结果。 多传感器数据融合可以增加测量的可信度，改善系统的可靠度，在工业和军事等方面得到了广泛的应用。本文利用多元统计方法中的主成分分析法计算测量值与主成分的相关系数，得出各传感器的综合支持程度，剔除综合支持程度较低的数据，对于剔除后的有效数据，首先将测量与估计值都进行模糊化，然后计算测量值与估计值之间的模糊贴近度，利用贴近度来描述各个传感器的重要度，确定各个传感器在融合算法中的权重。最后利用融合公式求出融合结果。
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user: 2. 主成分分析法 主成分分析法 [ 2 ] 是将研究对象的多个相关变量(指标)化为少数几个不相关的变量的一种多元统计方法。它作为一种数据分析技术，能对原有数据集进行简化处理，有效找到其中最主要的元素和组成结构，同时剔除信息中的噪音，降低数据冗余性，还能将原有的复杂数据进行降维处理，使得复杂数据结构能够简单化。主成分分析 [ 3 ] 的主要内容是把多个变量综合成一个或者少数几个综合指标，通过使用少数的综合指标来代表尽可能多的变量所包含的信息。 定义1：设总体 X = ( x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n ) 的协方差阵为 ∑ ，其特征根为 λ 1 ≥ λ 2 ≥ ⋯ ≥ λ n ，对应的单位化正交特征向量为 e 1 ， e 2 ， ⋯ ， e n ，其中 e i = ( e 1 i ， e 2 i ， ⋯ ， e n i ) ，则第i个主成分为： y i = e i X = e 1 i x 1 + e 2 i x 2 + ⋯ + e n i x n (1) 定义1中，当总体的协方差未知时，可以用样本的协方差矩阵或相关矩阵代替。 定义2：在主成分分析中，定义主成分 y i 的方差贡献率 a i = λ i ∑ j = 1 n λ j         i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n (2) 来说明各主成分 y i 概括原变量X信息的大小。称 ∑ j = 1 k a i 为前k个主成分的累计方差贡献率。一般情况下取k使得累计方差贡献率 ∑ j = 1 k a i 达到85%以上。 定理1：总体X的原变量 x i 与主成分 y i 的相关系数为 ρ ( x i ， y i ) = e i j λ j σ i (3) 其中， σ i 为 x i 的标准差， e i j 为特征向量 e i 的第j个分量。 定理2：设 ( y 1 ， y 2 ， ⋯ ， y k ) 为总体X的前k个主成分，则 x j 与 ( y 1 ， y 2 ， ⋯ ， y k ) 的复相关系数的平方： τ j = ρ 2 [ x j ， ( y 1 ， y 2 ， ⋯ ， y k ) ] = ∑ i = 1 k ρ 2 ( y i ， x j ) (4) 因为 τ j 表示k个主成分 ( y 1 ， y 2 ， ⋯ ， y k ) 对原变量 x j 的贡献率，而这k个主成分 ( y 1 ， y 2 ， ⋯ ， y k ) 概括了原变量X的85%以上的信息，所以在某种程度上， τ j 可以看成是在总体X信息中所在的比重，可以利用 τ j 来定义各传感器的综合支持程度。 定义3：定义第i个传感器的综合支持程度： z i = τ i ∑ i = 1 n τ i (5) 累计综合支持程度越高，则所包含的信息比重越大，一般情况下，取累计综合支持程度达85%以上的传感器。
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user: 3. 模糊数学 基于模糊贴近度的数据融合算法 [ 4 ] 先将传感器量测值与目标估计值进行模糊化，再定义与计算每个传感器的量测值模糊量与目标估计值模糊量之间的贴近度。由贴近度的大小来表示传感器的重要性，贴近度越大表示该传感器对数据融合结果的影响越重要，在融合过程中其权重也越大。最后提出数据融合公式实现多传感器数据融合。 对于第i个传感器，设其对真实值A的m次测量后的测量均值为 x i ，测量方差为 σ i 。则量测值的模糊量表示为 A ˜ i = ( a i 1 ， a i 2 ， a i 3 ) = ( x i − 2 σ i ， x i ， x i + 2 σ i ) (6) 定义 A ˜ i 与 A ˜ j 的贴近度为 S ( A ˜ i ， A ˜ j ) = 1 1 + d ( A ˜ i ， A ˜ j ) (7) 其中 d ( A ˜ i ， A ˜ j ) = | a i 1 + 4 a i 2 + a i 3 − a j 1 − 4 a j 2 − a j 3 6 | 第i个传感器权重 r i 为： r i = S ( A ˜ i ， A ˜ 0 ) (8) 将它们归一化后可以得到各个传感器之间的相对权重为： w i = r i ∑ l = 1 n r l (9) 则融合结果为： x ¯ = ∑ i = 1 n w i x i