DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 迭代计算实现理论 迭代计算的主要思想是先统计数据的特性选取一个初始值，然后更加前面时间序列上的信号和数据特性来按一定学习因子步长比例的反复的累加减，每次累加减的结果都是以最小均方误差为准则去累加减，最终在迭代一定次数后，系统收敛到一个稳定状态。一般这个初始值会根据滤波器特性和随机性选择一个合适的初始值，同样的每次迭代的学习因子步长也会根据实际情况选择一个合适的初始数值，这样可以避免迭代计算进入不收敛状态或者学习停止状态。 递归迭代算法的原理 为了简单使用下面给出的自适应滤波器算法并保证算法的收敛和稳定性，有必要对信号的本质从概率的角度上做一些基本假设，输入信号可以看作是随机变量的一个矩阵 [ 2 ]。首先，信号都具有普遍性，处理输入信号的基本统计方法有很多方式，如统计均值： η = E { x } = 1 N ∑ n = 0 N − 1 x [ n ] (1) 评估滤波器系统输出结果误差需要使用函数来表示。用离散的差的累加和取绝对值去估算误差： e [ n ] = d [ n ] − y [ n ] (2) 其中 d [ n ] 是参考的标准信号， y [ n ] 是通过自适应滤波器计算的输出值结果。一般常用的成本损失函数是基于最小二乘法的均方误差函数： j = E { e [ n ] 2 } = ( d [ n ] − y [ n ] ) ¯ 2 (3) 使用它可以降低自适应算法的计算负担 [ 1 ]。 自适应滤波器的输出是通过卷积 [ 3 ] 计算得到的。其中滤波器的卷积系数 f k 要以定义的成本函数J为最小值的方向去求极值。公式 y [ n ] = x T [ n ] f = f T x [ n ] 用矩阵相乘方便的改写了累加和表达。其中 f = [ f 0 ， f 1 ， ⋯ ， f L − 1 ] 2 ，是 ( L × 1 ) 阶矩阵，符号T表示矩阵的转置。代入矩阵相乘得到： e [ n ] = d [ n ] − y [ n ] = d [ n ] − f T x [ n ] (4) 根据推导，均方误差函数可以表示为： J = E { e 2 [ n ] } = E { d [ n ] − y [ n ] } 2 = E { d [ n ] − f T x [ n ] } 2 E { d [ n ] − 2 d [ n ] f T x [ n ] + f T x [ n ] x [ n ] } (5) 将上式对 f 求导数求极值，原则是取函数的最小值，令微分后得到的梯度等于0。结果： ∇ = ∂ J ∂ f T = E { − 2 d [ n ] x [ n ] + 2 x [ n ] x [ n ] f o p t } = 0 (6) 可以得到： f o p t = E { x [ n ] x T [ n ] } E { d [ n ] x [ n ] } = R x x − 1 R d x (7) 按得到最小极值的方式计算得到自适应滤波器系数 f o p t 。 让均方误差取最小极值用最小二乘法计算，矩阵计算量大，所以本文采用梯度下降方法来计算实现。 LMS算法也是最速下降法的一种实现 [ 2 ]，根据梯度下降的方式推导得： f [ n + 1 ] = f [ n ] − μ 2 ∇ [ n ] (8) 根据 ∇ [ n ] = − 2 e [ n ] x [ n ] 推导结果为： f [ n + 1 ] = f [ n ] + μ e [ n ] x [ n ] (9)
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user: 4. 迭代计算自适应去噪滤波器系数的数学原理建模仿真实现 为了保证高性能同时利于工程实现，自适应滤波器的阶数选择为32，采样点数为27，960个点，音频信号是一段中文语音信号，经过噪声干扰后，在处理端以最小均方误差为目标迭代计算出滤波器系数，然后通过自适应滤波器得到输出信号，并统计对比有滤波器处理后的信号和原始带噪声信号的信噪比，仿真流程图见图1。 图1. 自适应原理实现图 首先，在数学建模仿真时，有个很重要的参数需要处理：需要选取一个合适的学习步长因子参数 μ 。当学习步长因子参数 μ 选取过小时，在计算自适应滤波器系数时，在梯度方向上前进太小导致系统迭代进入学习停止状态，迭代次数逼近无穷大，这种过长学习停止状态显然违背了本文要易于工程化应用实现的初衷，所以学习步长因子参数 μ 不应该过小。当学习步长因子参数 μ 选取过大时，在计算自适应滤波器系数时，在梯度方向上前进太大导致系统迭代进入超出正常数值范围即所谓梯度爆炸，计算出的自适应滤波器系数前后差值非常大超过0.5比值，系统计算系数进入了不收敛不稳定状态，这种状态计算出来的系数显然是不具备正常降噪声功能的，所以学习步长因子参数 μ 不应该过大。所以作者对学习步长因子参数 μ 做了指数化动态缩减处理，不完全和ADAM的自适应调整学习因子系数一样，但目标方向思想是一致的：即判断梯度方向最大量的大小，如果梯度方向最大量很大那么就动态降低学习步长因子参数 μ ，这样可以避免梯度爆炸。反之，梯度方向最大量很小那么就动态加大学习步长因子参数 μ ，这样可以避免系统过早进入学习停止状态。 另外，在数学建模仿真时，自适应滤波器的初始值选取也很重要:需要选取一个合适的滤波器初始值。当滤波器初始值很大或者过小从而偏离最终收敛状态数值时，系统需要花很长迭代次数和时间去让滤波器系数学习收敛到最终状态。所以自适应滤波器的初始值选取一个比较接近最终收敛状态数值是非常有意义和必要的。本文对滤波器系数初始值的选取方法：随机生成一组随机数，然后做归一化处理。这样可以提高系统工作计算的效率，减少不必要的一些迭代计算。 自适应滤波器仿真结果对比语音数据如图2所示。 图2. 仿真统计对比的语音信号图 从图2中统计的语音信号对比中我们可看出，利用了自适应滤波器技术的语言型号噪声比较小，所以仿真结果证明了自适应滤波器能够降低接收端的噪声，得到更优化的语音信号数据。
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user: 5. 迭代计算自适应去噪滤波器系数的数学原理建模仿真实现 目前在语音增强去噪声这块领域使用深度学习神经网络去噪声是一个非常火热的方向，原理也是输入标准音频信号和混有噪声的信号预处理后送入全连接神经网络，根据标准参考信号和混有噪声信号进行误差运算训练神经网络参数，神经网络输入层、隐藏层、输出层参数迭代学习过程以混有噪声信号与标准参考信号最小均方误差为目标。基于深度神经网络的音频降噪方法包括：对数据进行预处理，得到带噪音频数据；训练DNN音频降噪模型，得到的神经网络音频降噪模型可以完成音色转换后的歌声的对数功率谱与纯净音频的对数功率谱之间的映射；结合训练好的神经网络音频降噪模型，输出的对数功率谱及相位信息，得到降噪后的音频数据 [ 4 ]。 但是神经网络学习的过程比较复杂，计算量大，针对一种背景噪声训练一个成熟模型，如果换个背景噪声环境需要重新训练神经网络模型。 本文设计的自适应滤波器属于经典信号处理范围。相对于深度学习去噪声这个新领域，本文设计的方法计算比较简单易工程化实现，尤其是在一些低功耗的经济型的嵌入式的音频采集小系统里面易于工程化实现。
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user: 6. 结论 现实生活中的语音不可避免地要受到周围环境的影响，很强的背景噪声例如机械噪声、其他说话者的话音等均会严重地影响语音信号的质量；此外传输系统本身也会产生各种噪声，因此在接收端的信号为带噪语音信号 [ 5 ]，实际语音处理系统处在不同条件下，系统背景会存在各种噪声、干扰等，甚至在这种条件下说话人自身状态也发生变化导致其说话发声也改变了清晰的状态，导致系统语音采集端采集的语音信号有噪声。在语音系统前端需要采用一些前端处理来降低噪声才可以保证语音的正确接收，自适应滤波技术就是通过提取噪声分布特征和信号特征差异来消除噪声的一种技术。作者做的主要工作便是让语音信号经过递归最小二乘法的自适应滤波器，输出噪声较小的结果，从仿真结果对比可以看出很好地消除了噪声，由于梯度下降计算复杂度已经降低很多，所以这种自适应滤波在工程上的应用前景很大。
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user: 摘 要 RMRP RNA是一个长链非编码RNA，它具有多种功能，包括和其它蛋白形成核酸内切酶RNase MRP，产生2种miRNA，作为miRNA海绵，和转录因子结合调控基因表达以及产生1种siRNA，从不同层面调控基因表达。RMRP RNA广泛参与不同的生命过程，异常表达的RMRP RNA也参与癌症和各种疾病的发生。它自身某些位点的突变也会造成侏儒症。该综述从RMRP RNA不同的功能入手，阐述其与生命过程和各种疾病间的关系，同时也探寻RMRP RNA在其中的分子机制，为研究RMRP RNA后续的研究提供一个参考。 关键词 :RMRP RNA，RNase MRP，多功能，miRNA海绵，siRNA 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 长链非编码RNA (LncRNA)通常是指长度超过200 bp且不具有编码蛋白质功能的RNA。总体上而言编码LncRNA的基因数量要远远超过编码蛋白质的基因，自从LncRNA被发现以来，发现新的LncRNA的速度要远远超过被鉴定的LncRNA的速度 [ 1 ]。LncRNA有多种功能，从各个层面去调控各种生命过程 [ 2 ]。RMRP RNA (RNA component of mitochondrial RNA processing endoribonuclease)是一个多功能，参与多种生命过程，与多种疾病和癌症相关的一个LncRNA。人源的RMRP RNA长275 bp，目前已知RMRP RNA有5种功能。首先是RMRP RNA和其它蛋白亚基组成一个核酸内切酶RNase MRP，该核酸内切酶的已知底物有CLB2 mRNA [ 3 ]，Viperin mRNA [ 4 ] 和Pre-rRNA [ 5 ]，这是RMRP RNA最为人所知的一个功能。RMRP RNA第二个功能是它可以产生至少2种microRNA (miRNA)，分别是RMRP-S1和RMRP-S2，它们拥有大量的底物，RMRP RNA可以通过miRNA广泛调控生命过程 [ 6 ]。第三种功能是RMRP RNA可以作为miRNA sponge，从而抑制miRNA的功能，比如miR-206 [ 7 ] 和miR-675都是其底物 [ 8 ]。第四个功能是在RNA helicase DEAD-boxprotein5 (DDX5)的介导下和转录因子RORγ结合，改变RORγ的特异性，调控基因表达 [ 9 ]。最后一个已知的功能是RMRP RNA，可以和端粒逆转录酶TERT相互结合，TERT发挥RNA-dependent RNA polymerase (RdRP)活性，再经过Dicer酶切加工，产生一个内源性的siRNA，该siRNA的作用靶点是RMRP RNA本身，此外还有其它一些靶基因 [ 10 ]。RMRP RNA在所有的组织或者细胞里面都有表达，某些位点的突变会造成Cartilage-Hair Hypoplasia (CHH)，即软骨毛发发育不良 [ 11 ] [ 12 ]。这些突变也更加容易使患者倾向于患一些癌症，且通常伴随有t细胞免疫受损、贫血和支气管受损等。在许多种癌细胞中，RMRP RNA都是大量异常表达，且会促进癌细胞的增殖、迁移和转移 [ 13 ]，这表明RMRP RNA在癌症发生中扮演重要的作用。该文章主要介绍详细RMRP RNA的五种功能，通过对这几种功能分析讨论RMRP RNA在CHH，t细胞免疫受损，不同癌细胞的增殖、迁移和转移，心肌相关疾病和其它生命过程中发挥的作用。
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user: 3. 结语 RMRP RNA的五种功能中有4种是从mRNA或者说RNA水平直接或者间接调控基因。包括和其它蛋白亚基形成RNA内切酶、产生miRNA和siRNA，以及作为miRNA sponge负调控miRNA。剩下的1种则是通过和转录因子RORγ和DDX5结合从转录水平上调控基因表达。RMRP RNA在所有的组织或细胞都有表达，通过这5种不同的功能，它可以调控至少上千的基因。和它的多功能相对的是它广泛参与各种生命过程，包括成骨发育，免疫系统发育，心肌细胞成熟等。还参与各种疾病发生，包括CHH、癌细胞的增殖、迁移和转移，心肌细胞的纤维化和免疫缺陷等疾病。即使知道RMRP RNA有如此多的功能以及他在生命过程和疾病发生中的重要作用，RMRP RNA与之相关的具体分子机制却很少被证明。目前已知RMRP RNA通过部分通过负调控miR-206、miR-675和miR-613等参与癌症发生、心肌纤维化等疾病；通过RORγ和DDX5结合调控相关基因表达促进Th17细胞发育。对于其它疾病如CHH及其伴随的贫血和支气管受损和许多不同癌症发生都缺乏相应的分子机制进行解释。现如今发现新的LncRNA的速度远远高于其功能被鉴定的速度。因此仍然需要大量的基础研究，才能更好的揭示RMRP RNA的多功能性广泛参与生命过程和各种疾病发生的复杂的分子机制。
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user: 摘 要 目的：探讨康复介入时机对脑卒中患者步态分析中时间、距离参数的影响，强调早期介入康复对缺血性脑卒中患者步行功能恢复的重要性。方法：采用回顾性研究方法，将符合纳入排除标准的的80例缺血性脑卒中患者分为四组，A组17例(卒中病情稳定后前7天介入康复)，B组20例(卒中病情稳定后8~14天介入康复)、C组22例(卒中病情稳定后15~30天介入康复)、D组21例(卒中病情稳定后30~60天介入康复)。四组接受同样的综合康复治疗措施，30 min/次，每日2次，每周5次。治疗3个月后通过秒表和足印法对脑卒中患者的时间、距离参数分别进行测量评定。结果：3个月后，A组和B、C、D组的时间参数、距离参数均有显著性差异(p < 0.05)，且A组的时间、距离参数较对照组有所改善。结论：早期介入康复对患者步态分析中时间、距离参数有积极影响作用，因此建议缺血性脑卒中患者病情稳定后应及早介入综合康复治疗。 关键词 :脑卒中，早期康复，时间、距离参数，步态分析 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 脑卒中具有高发病率、高死亡率、高致残率的特点，急性缺血性脑卒中占我国脑卒中的69.6%~70.8% [ 1 ]。现在医疗技术的进步显著提高了脑卒中患者的存活率，但仍有70%~80%的脑卒中患者会遗留不同程度的肢体运动障碍，不能独自生活或者严重影响生活质量 [ 2 ] [ 3 ]。其中步行障碍是缺血性卒中后最常见的运动功能障碍，它显著影响患者的临床康复和生活质量。脑卒中的早期康复理念一直被康复领域专家所推崇，其目的是使患者在能耐受的情况下尽早康复。但关于康复治疗开始的最佳时间尚无统一定论 [ 4 ]。目前，早期康复对缺血性脑卒中患者步行功能的影响受到了广泛关注。本研究探讨康复的早期介入对缺血性脑卒中患者的步行中时间、距离参数的影响，为缺血性脑卒中患者早期介入康复提供理论依据。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 一般资料 采用回顾性研究方法，选取2018年6月~2019年12月临沂市人民医院康复科符合纳入标准的的80例缺血性脑卒中患者。男性43例，女性37例。左侧偏瘫34例，右侧偏瘫46例。A组17例(卒中病情稳定后前7天介入康复)，B组20例(卒中病情稳定后8~14天介入康复)、C组22例(卒中病情稳定后15~30天介入康复)、D组21例(卒中病情稳定后30~60天介入康复)治疗前，4组患者一般资料无显著差异，具有可比性。 2.2. 纳入标准 ① 符合《中国急性缺血性脑卒中诊治指南2018》中急性缺血性脑卒中的诊断标准 [ 5 ]；② 经CT或MRI确诊为缺血性脑卒中，且病灶在一侧大脑半球；③ 无意识及认知障碍；④ 首次发病且依从性良好，能够遵医嘱完成康复训练；⑤ 均知情同意；⑥ Holden步行功能分级达到I级以上 [ 6 ]。 2.3. 排除标准 ① 既往有脑卒中病史和其他脑部疾病史；② 合并有意识、认知障碍和精神障碍等；③ 依从性差，不能遵医嘱完成康复训练；④ 合并有恶性肿瘤、重要脏器衰竭等疾病不适合康复者。 2.4. 治疗方法 A组患者在卒中后前7天介入康复，B组患者在卒中后8~14天介入康复，C组患者在卒中后15~30天介入康复，D组患者在卒中后30~60天介入康复。对四组所采取的康复治疗措施和康复治疗的周期无明显差别，治疗3个月后通过秒表和足印法对脑卒中患者的时间、距离参数分别进行评定。 早期综合康复治疗应该包括床上关节活动度练习、床上良肢位的保持、床上坐位训练、体位转移训练、站立平衡训练、患侧下肢负重训练、患侧下肢控制训练、躯干训练、减重步态训练、日常生活能力(ADL)训练、行走训练等。30 min/次，每日2次，每周5 次，共3个月。 在对步态分析中的距离参数(步长、跨步长、步宽、足角)进行测量时用足印法获得以上数值，测量的关键在于获得步行中的足印，记录足印可以在地上撒上面粉，让患者在试走几次之后，以自然的姿势在撒有面粉的地面上行走，然后用卷尺和量角器获得上述数值。在测量时间参数时(步频、步速、站立相时间、摆动相时间)可以用秒表直接测得。 2.5. 观察指标 步态分析中的时间参数有步频、步速、站立相时间、摆动相时间，步态分析中的距离参数包括步长、跨步长、步宽、足角。这些时间参数和距离参数可以反应出缺血性脑卒中患者的下肢综合运动能力。 2.6. 统计学方法 采用SPSS23，所有数据均需经过正态分布及方差齐性检验，多组计量资料采用单因素方差分析。若方差齐，组间两两比较采用SNK检验，若方差不齐，组间两两比较采用Gaims-Howell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. 患者一般资料比较 四组患者在身高、年龄等一般资料无统计学差异(p > 0.05) (见表1)。 Table 1 Comparison of general information of four groups of patient 组别 例数 性别(例) 身高(cm) 年龄(岁) 男 女 A 17 10 7 167.76 ± 6.12 59.29 ± 6.18 B 20 11 9 168.20 ± 4.80 54.25 ± 9.26 C 22 12 10 167.64 ± 4.58 52.91 ± 11.68 D 21 10 11 167.86 ± 4.34 54.67 ± 10.19 F 0.049 1.491 p值 0.986 0.224 表1. 四组患者一般资料比较 3.2. 介入康复治疗后，步态分析中时间、距离参数比较 步态分析中时间参数A组患者的步频、步速、站立相时间均大于B、C、D各组，摆动时间短于其余各组。步态分析中距离参数A组的步长、跨步长均长于B、C、D组，步宽和足角小于其余各组，且4组指标的差异具有显著性(p < 0.05)，进一步两两比较，A组指标与B、C、D各组差异具有统计学意义(p < 0.05) (见表2、表3)。 Table 2 Gait time parameters of four groups of patients ( x ¯ ± s 组别 步速 (m/min) 步频 (步/min) 站立时间(s) 摆动时间(s) A 41.47 ± 2.40 ① 61.41 ± 2.87 ② 0.51 ± 0.29 ③ 0.44 ± 0.02 ④ B 36.95 ± 2.30 55.00 ± 2.15 0.48 ± 0.23 0.74 ± 0.07 C 29.23 ± 2.98 45.59 ± 2.22 0.45 ± 0.17 1.00 ± 0.12 D 11.81 ± 2.62 39.43 ± 2.79 0.41 ± 0.23 1.27 ± 0.12 F值 496.17 290.11 77.93 260.40 p值 <0.05 <0.05 <0.05 <0.05 表2. 四组患者步态时间参数( x ¯ ± s ) 注：多重比较，① 与B、C、D比较，p均 < 0.05；② 与B、C、D比较，p均 < 0.05；③ 与B、C、D比较，p均 < 0.05；④ 与B、C、D比较，p均 < 0.05。 Table 3 Gait distance parameters of four groups of patients ( x ¯ ± s 组别 步长(cm) 跨距(cm) 步宽(cm) 足角(˚) A 39.82 ± 1.78 ⑤ 79.82 ± 1.88 ⑥ 9.80 ± 0.84 ⑦ 9.22 ± 0.49 ⑧ B 37.35 ± 2.11 73.95 ± 2.04 12.95 ± 0.85 13.34 ± 1.55 C 29.50 ± 3.38 59.23 ± 3.57 16.66 ± 1.94 19.24 ± 1.82 D 12.67 ± 1.79 25.67 ± 1.75 23.54 ± 1.71 28.34 ± 1.70 F值 519.16 1916.21 318.21 577.74 p值 <0.05 <0.05 <0.05 <0.05 表3. 四组患者步态距离参数( x ¯ ± s ) 注：多重比较，⑤ 与B、C、D比较，p均 < 0.05；⑥ 与B、C、D比较，p均 < 0.05；⑦ 与B、C、D比较，p均 < 0.05；⑧ 与B、C、D比较，p均 < 0.05。
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user: 4. 讨论 流行病学研究表明2016年至2040年，脑卒中将继续是世界上第二大致死病因 [ 7 ]。缺血性脑卒中后，大约10%的患者死亡，其余患者则会遗留不同程度的肢体残疾，如偏瘫，会严重影响患者的生活质量 [ 8 ]。卒中康复是脑卒中整体治疗中不可或缺的关键环节，其根本目的是促进患者功能恢复和独立，预防或减少并发症，减轻患者功能残疾，提高日常生活能力，改善患者预后，使其早日回归家庭、回归社会 [ 5 ] [ 9 ]。 步态障碍是缺血性脑卒中患者常见的临床问题，也是导致卒中后相关残疾、影响日常生活活动能力的原因之一。主要表现为患者站立和步行功能障碍，有患肢步长、跨距明显减小，步宽增大，步频减小，步速减慢，步态周期明显延长，患足站立时间减少，患足足角减小等特点 [ 10 ]，严重影响患者的生活质量。因此，步态障碍是缺血性脑卒中后康复的主要目标。大量研究使用各种生物力学评估方法研究步态的特征和机制，包括时空、运动学和动力学参数等的评估 [ 11 ] [ 12 ]。其中运动学参数又包括时间参数、距离参数和时间–空间等，是临床常用的客观指标，能够检测患者行走功能的一些基本变化。如步行速度是反映脑卒中患者步态能力的一个时间参数，脑卒中患者的步行速度越快，运动功能恢复的越好，他们的日常生活质量就越高 [ 13 ]。 脑卒中的早期康复理念虽已深入人心，但是仍有部分临床医生没有足够地认识到早期康复的重要性，特别是在基层医院，大部分病人都是在病情稳定后1~2个月，出现了严重的并发症，才考虑介入康复治疗，但此时往往错过了最佳康复时机，对病人的预后造成了不可逆转的伤害。研究表明缺血性脑卒中患者在病情稳定后早期离床训练，早期的坐位训练、起坐训练、站立训练是安全有效的，可以提高脑卒中患者3个月后的步行能力 [ 14 ]。Bernhardt等 [ 15 ] 通过超早期康复的多中心系列研究发现，在脑卒中发病后的24 h内开始进行运动康复，可以促进患者的移动能力的早期恢复，并且对于患者来说同样是安全有效的。早期康复的运动强度应该以循序渐进的方式进行 [ 9 ]。 国家“十一五”科技支撑课题“脑血管病康复规范化方案的研究”关于早期康复介入时机的多中心对照研究发现，脑卒中患者病情稳定后分别于第2、5、8天开始康复治疗，1个月后在运动功能和日常生活能力方面差异无显著性 [ 9 ]。故本研究的早期康复时间为卒中病情稳定后1周内。研究发现A组时间、距离参数均优于B、C、D组，间接说明早期介入康复有利于患者后期步行功能的恢复，且随着时间的推移，越晚介入综合康复治疗，越延迟患者站立和步行功能的康复，影响患者的愈后。 综上所述，早期介入康复对患者步态分析中时间、距离参数有积极影响作用，促进患者步行能力的恢复，因此建议缺血性脑卒中患者病情稳定后一周内应及早介入康复，结合综合康复训练，促进患者早期康复。由于本研究为病例回顾性研究，分组缺乏随机性，且每组选取样本量过少，故需要大样本多中心的临床前瞻性随机对照实验进一步研究。
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user: 声明 该病例报道已获得病人的知情同意，本研究获得我院伦理委员会批准。
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user: 摘 要 为了了解我国各地区电子商务的发展情况，本文从企业环境、网络基础设施、经济水平、物流方面四个方面选取企业数、企业拥有的网站数、有电子商务交易的企业比重、域名数、网站数、网页数、GDP、城镇居民人均可支配收入、快递量、快递营业网点数10个指标数据，采用因子分析的方法根据综合得分排名情况，结合各地区的相关政策分析电子商务的发展水平，指出值得借鉴的政策，为发展较差的地方提供参考；再采用系统聚类分析的方法，在10个选取的指标基础上，将全国31个省地区进行分类，根据分类情况，结合综合得分的排名和区域环境，分析电子商务的发展水平相似或相近的地区，并指出存在的共性问题，以便好针对区域发展提供建议。可以看出电子商务的发展在地区上表现出不平衡，一大部分原因归结于政策和地理位置，东部地区是发展最好的，其次是西部地区，发展较差的是中部地区，且各地区的分类情况与地理环境及综合得分都有关。 关键词 :电子商务，发展水平，地区差异，因子分析，聚类分析 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. 绪论 1.1. 研究背景 我国电子商务经过十多年的发展，已由成长期走向成熟期。几年前伟大的比尔·盖茨曾经说过：2010年电子商务是转折期，这个时期后主要的发展倾向于电子商务，会开创出一片非同凡响的境界，他这一预言早在我国也基本实现。电子商务是当代的一种商务方式，数百万企业逐渐将业务推向信息化的市场，导致越来越多的企业在业务中都或多或少掺杂着电子商务的交易；对大众来说也是如此。电子商务的发展在不少传统的行业领域都取得相当不错的成绩 [ 1 ]。 1.2. 研究意义 目前就我国电子商务的发展状况来说，总体还是很不错的，增长的趋势是显而易见的，发展潜力巨大。企业、行业逐渐走向信息化的发展，也为电商的发展打下坚实的基础。由于网络的普及以及发展，电子商务迅速进入我们的生活，发展前景较好，很多的行业和企业纷纷开展电子商务 [ 2 ]。但各个地区的发展水平可能不均衡，同时也存在很多因素影响它的发展，如消费者经济环境、企业环境、基础设施、物流等因素，因此评估电子商务的发展水平，找出主要因素成为当前的重点攻克对象，了解不同地区电子商务发展存在的不足之处，在此基础上提出合理性建议，及时改善管理方法，以促进电子商务更好的发展，从而促进经济的全面发展 [ 3 ]。 1.3. 国内外研究情况 何红用因子分析的方法，从综合得分和GDP的排名情况，得出电子商务的发展与经济水平之间的相关性很高，经济发达为电子商务的发展提供好的发展条件，而电子商务又带动经济的发展 [ 4 ]。颜妍在因子分析的方法中，根据综合得分我国城镇居民的消费受各地区的经济发展状况影响比较明显，发达地区相对而言比较高，沿海地区和中西部地区的消费也存在很大的差异；在系统聚类的方法中根据聚类情况得出沿海地区由于实行改革开放，拉近了与北京、上海的消费水平 [ 5 ]。
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user: 2. 理论知识 2.1. 因子分析理论知识 2.1.1. 因子分析法的基本思想及原理 1904年查尔斯·斯皮尔曼通过对学生考试成绩的研究得出因子分析的思想。因子分析的核心是用较少的互相独立的因子反映原有变量的绝大部分信息 [ 6 ]。基本思想是通过所选取的指标变量间的相关性大小，将原始变量进行分组，使得同组内的变量间的相关性普遍高，而不同组变量间的相关性则比较低 [ 7 ]。每组变量代表一种基本结构，用一个不可观测的综合变量表示这种基本结构，这个基本结构称为公因子 [ 8 ]。 设有n个样本，每个样本有p个变量，这p个变量之间有较强的相关性， X = ( X 1 ， X 2 ， ⋯ ， X p ) ′ 是进行标准化的变量 [ 9 ]。如果每个变量有m个潜变量 ( F 1 ， F 2 ， ⋯ ， F m ) 模型的矩阵形式为： X = A F + ε 其中 A = ( a 11 a 12 ⋯ a 1 m a 21 a 22 ⋯ a 2 m ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ a p 1 a p 2 ⋯ a p m ) = ( A 1 ， A 2 ⋯ ， A m ) (2-1) 由模型(2-1)及其假设前提知，我们称 F 1 ， F 2 ， ⋯ ， F m 为X的公因子， ε 1 ， ε 2 ， ⋯ ， ε p 为X的特殊因子。 因子分析的基本假设为； (1)： m < p (2)： E ( X ) = 0 (3)： E ( F ) = 0 ， cov ( F ) = I (4)： E ( ε ) = 0 ， cov ( F ， ε ) = 0 ，且 ε 的各分量之间相互独立 2.1.2. 因子分析的步骤 1) 因子分析的适合度检验 因子分析适合度主要有Bartlett球形检验、KMO 统计量和相关系数矩阵， 本文采用Bartlett 球形检验和KMO统计量 [ 9 ]。 Bartlett在1950年提出了球形检验，它是用于检验相关系数是否为单位阵的一种方法，SPSS操作后根据Bartlett球形检验的卡方统计量的值和显著性值，判断相关系数是否为单位阵，若显著性p值接近0，小于显著性水平，则认为因子分析适合 [ 10 ]。 KMO统计量是比较样本相关系数和偏相关系数，看KMO统计量的取值，KMO统计量的定义如下 [ 10 ]： KMO j = ∑ i ≠ j r i j 2 ∑ i ≠ j r i j 2 + ∑ i ≠ j a i j ∗ 2 KMO = ∑ i ≠ j ∑ r i j 2 ∑ ∑ i ≠ j r i j 2 + ∑ ∑ i ≠ j a i j ∗ 2 Kaiser (1974年)给出的经验原则为 [ 10 ] (见表1)： Table 1 KMO decision tabl KMO统计量 适合性 0.9以上 很好 0.8~0.9 良好 0.7~0.8 中度 0.6~0.7 一般 0.5~0.6 不好 0.5以下 不能接受 表1. KMO判定表 2) 确定提取因子个数 提取因子方法有主成份分析法、主轴因子法、极大似然法等，本文采用主成份分析法 [ 9 ]。 确定公因子个数的方法有以下三种方法： 第一种方法：因子累积方差贡献率，一般要求累积方差率大于80%，也就是才损失20%的信息，基本保留大部分信息 [ 9 ]； 第二种方法：因子的特征值，特征值以1为界线，大于1的公因子就提取，反之不提取； 第三种方法：碎石图；一般选取碎石图曲线变得平缓的点对应的值就是公因子的个数，该方法不十分准确，可能存在误差 [ 9 ]。 本文选择累积方差贡献率。 3) 因子的命名解释 从载荷矩阵的系数判断提取的因子与变量之间的相关性，若没有经过旋转的载荷矩阵各因子的系数与变量间相关性较弱，则采用旋转后的矩阵进行分析。因子旋转主要是为了让载荷矩阵中的系数更加明显，加强解释力度，旋转的方法有正交和斜交，本文选择最大方差法进行正交旋转。 4) 计算因子得分 因子得分是指所选取的公因子在每个样品指标上的值，用回归思想建立公共因子与原始变量的线性组合，即 F j = β j 1 X 1 + β j 2 X 1 + ⋯ + β j P X P ，     j = 1 ， 2 ， ⋯ ， m (2-2) 本文计算综合得分采用综合评价法，即以所提取的各公因子的方差贡献率占总方差贡献率的比重进行加权汇总 [ 8 ]，具体公式如下： F = w 1 F 1 + w 2 F 2 + ⋯ + w m F m w 1 + w 2 + ⋯ + w m (2-3) 其中w为旋转前或旋转后的各因子的方差贡献率 [ 12 ]，本文是旋转后的 2.2. 系统聚类分析理论知识 2.2.1. 系统聚类分析基本思想 系统聚类主要是对个体或者对象进行分类，使得分类后同一类中相似性比较接近或相似，分为Q型和R型聚类，本文是Q型聚类 [ 9 ]。 系统聚类的基本思想可以归结为“由多到一，层层集聚”即将每个个体都置入聚类空间，然后将相近程度最高的两类合并组成一个新类，之后将新类与相近程度最高合并，不断重复，直到所有个体都归为一类 [ 11 ]。 2.2.2. 系统聚类分析的步骤 系统聚类的具体步骤如下： 第一步：将每个数据作为一类(n个个体共有n类)，按照定义的距离方法计算距离，并形成一个距离阵，其中聚类方法主要有最近邻元素法、最远邻元素法、组间链接法、质心聚类法等方法 [ 9 ]，本文主要采用组间链接法即类平均法；第二步：将距离最近的和并为一类，每次减少一个类别，再计算新类别和其余类别间的距离或相似度，形成新的距离阵；第三步：重复第二步，再将距离最接近的两个类别合并，如果类的个数大于1，则继续重复这一步骤，直到所有数据合并为一类为止，最后将聚类过程用一张普系图直观地表示，从中可以大致看出分类 [ 9 ]。
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user: 4. 结论及建议 4.1. 因子分析的结论 对于电子商务的发展，好政策的提出和政府的重视以及民众的认识和支持是非常重要的，当然也离不开创新。对于电子商务发展水平较高的地区，例如：北京、上海、广东，这三个地区的发展是非常快速的，这些地区都是在政府提出相关政策后，民众和企业纷纷响应，才致使电商的快速发展，但不仅仅是这些原因，还有其他方面原因，比如各地区的经济水平，经济水平决定消费水平，而对于发展水平较低的地区，企业和民众缺乏对电子商务的认知及辨识意识，因此对政府提出的相关政策没有做出积极响应。 4.2. 聚类分析结论 在因子分析中综合得分高的地区，分类会比较接近，当然分类情况还与地理位置等因素有关。 对于东部地区来说，综合得分较高，地理位置也比较有优势，大多属于沿海地区，地势比较平坦，交通便利，相邻地区较多，与这些相邻地区的相互合作与发展会拓宽发展方向的范围。相对中西部地区来说基础设施较完善，经济实力较好，对于发展电子商务来说，发展空间较大 [ 16 ]。 而对于西部地区来说，很明显综合得分不高，这些地区的电子商务的发展由于地理环境的影响，相对东部比较欠缺。经济的发展影响着电子商务的发展，西部地区生态环境比较差，水土流失、草原退化、森林减少等问题比较严重，在加上人类的肆意破坏，使得西部地区的生态环境已愈发糟糕，地理位置的影响导致经济发展的方式比较局限，最终导致了西部地区的电子商务比较匮乏。 4.3. 建议 各地区的发展，都应该互相合作，取长补短，争取把经济最大化发展，发挥1 + 1 > 2 的协同效应 [ 16 ]。对于西部发展水平较低的地区来说，首先应该提高他们对电子商务观念的认识，开展相关的活动，让他们体验电子商务所带来的便利，其次对待制度和政策都要创新，政府应该重视电子商务的发展。对于东部、中部地区来说，虽然发展水平大多高于西部，但也有很大的区别，比如广东明显比其他地区发展较好，因此，其他地区应该多向广东借鉴相关政策和管理模式。 电子商务现在处于发展的成长阶段，为了更好更快的发展互联网，在发展的同时需要采取不同的模式去创新，并实现快速可持续的发展，让更多的企业在寻求新的商业模式基础上，能充分结合传统产业发展的特色，从而更好的发挥互联网经济增长的优势。
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user: 摘 要 在非参数统计中，检验多个变量的相关性或检验结果的一致性常用Kendall协和系数。本文主要从另一视野出发，对Kendall协和系数提出一种简洁易懂的方式，帮助学生理解Kendall协和系数。 关键词 :Kendall协和系数，非参数，相关性，变量 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 变量之间相关程度的度量，在参数统计中最常用的是Pearson矩相关系数。在非参数统计 [ 1 ] 中，Spearman秩相关系数和Kendall-τ相关系数是常用的方法。但是它们只适用于两个变量的情形，在实际中常常需要处理多个变量之间的相关性，或多个评价的一致性，如凭手感评定毛织物的紧密程度，评论员的检验结果是否一致 [ 2 ]。对这类问题，可采用Kendall协和系数(Kendall’s coefficient of concordance) [ 3 ] 来解决。Kendall协和系数也称为Kendall W系数，由M.G. Kendall和B. Babington Smith于1939年引入，用于检验多个变量之间的相关性。它以多变量秩和检验为基础，主要用于双因素设计或区组设计问题的检验。在非参数统计教学中学生常常对Kendall协和系数的理解存在困难，本文旨在提供一种简洁易懂的方法，帮助学生加强理解。
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user: 2. Kendall协和系数的基本原理 由于一致性检验问题常可以转化成区组问题，如裁判的评分是否一致，每个裁判即可看成一个区组，因此检验一致性也可理解成检验区组之间有无差异。为此我们引入区组设计的一些相关概念。设有b个区组，k个处理，第 j ( j = 1 ，   2 ， ⋯ ， b ) 个区组内的k个观测值分别为 x 1 j ， x 2 j ， ⋯ ， x k j ，其分布函数为 F j ( x − θ i ) 。要检验处理之间有无差异，原假设和备择假设分别为 H 0 : θ 1 = θ 2 = ⋯ = θ k ， H 1 : θ 1 ， θ 2 ， ⋯ ， θ k 不全相等。 其中 θ i 为第i个处理的位置参数。当然，若处理间有某种趋势时，如上升趋势，备择假设为 H 1 : θ 1 ≤ θ 2 ≤ ⋯ ≤ θ k ， θ 1 < θ k 。 为了解决这一问题，在非参数统计中，我们先要对同一区组内的观测值由小到大进行排序，再求出观测值的秩在同一处理内的平均。如表1所示。 Table 1 The case of k treatments and b block 区组1 区组2 ... 区组b 秩和 秩均值 处理1 R 11 R 12 ... R 1 b R 1 + R ¯ 1 处理2 R k + R 22 ... R 2 b R 2 + R ¯ 2 ... ... ... ... ... ... ... 处理k R k 1 R k 2 ... R k b R k + R ¯ k 表1. k个处理b个区组的情况 R i j 为第i个处理第j个区组内的观测值 x i j 在区组j内的排序，当同一区组内有相同的观测值(即有结)时，此时要对秩取平均。 R i + 为第i个处理的秩和， R i 为第i个处理的秩平均。 其次，计算处理间的方差 S S B = b ∑ i = 1 k ( R i ¯ − R ¯ ) ，再计算同一处理内的方差 S S E = ∑ i = 1 k ∑ j = 1 b ( R i j − R ¯ i ) 2 以及总方差 S S T = ∑ i = 1 k ∑ j = 1 b ( R i j − R ¯ ) 2 。特别强调的是，此处组间的方差是处理间的方差，组内的方差为同一处理内的方差。 我们将对总方差(SST)进行分解，得到SST = SSB + SSE，当同一区组内没有相同的观测值时，总方差 S S T = b k ( k 2 − 1 ) 12 ， (1) 为常数。若处理间的方差SSB增大，处理内的方差SSE会减小。当处理内的方差SSE减小到一定程度时，即可认为评论员对同一处理的打分具有一致性，显然，此时处理间的方差足够大。可借用Friedman所提出的Friedman检验统计量 [ 2 ]，即 Q = 12 k ( k + 1 ) S S B (2) 来判断原假设是否成立。当Q比较大时，拒绝原假设，认为 θ 1 ， θ 2 ， ⋯ ， θ k 不全相等。由以上的分析我们知道，拒绝原假设时，处理间的方差足够大，意味着处理内的方差足够小，即评论员的打分一致，所以在一致性检验中，原假设和备择假设转变为 H 0 ：评价不一致； H 1 ：评价具有一致性。 这是在教学中学生最容易混淆的。类似于相关系数的值规范在[−1， 1]之间，我们也对Q进行规范，将(1)和(2)带入下列式子中，得到 W = S S B S S T = Q b ( k − 1 ) ，(3) 即为M.G. Kendall和B. Babington Smith提出的Kendall协和系数。W的取值范围为[0， 1]，越接近1说明相关性越大，评价越一致，在实际中我们可以借助软件计算p值，也可以直接采用SPSS进行判断。
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user: 3. 案例分析 案例：请6位电影评家对4部电影打分，评分结果见表2：试问三个评家的评价结果是否具有一致性？ α = 0.05 。 Table 2 The scores by the 6 film critic 电影 影评家1 影评家2 影评家3 影评家4 影评家5 影评家6 1 1 2 1 2 1 1 2 3 3 2 1 3 2 3 4 1 3 4 2 4 4 2 4 4 3 4 3 表2. 6个影评家的评分结果 此时，区组为影评家，处理为电影，参数k = 4， b = 6。检验步骤为： 1) 原假设H0:看法不一致；备择假设H1:看法一致， 2) 用kenddal-W检验计算Q = 12*SSB/4 * 5 = 8.4，或W = 8.4/6 * 3 = 0.467， 3) 查Friedman检验统计量表，k = 4， b = 6得到 α = 0.05 时的临界值为7.6，或计算 p = P ( W ≥ 0.467 ) = 0.038 ， 4) 拒绝原假设，认为看法一致。 采用SPSS进行操作，步骤如下： 1) 输入变量为电影1，电影2，电影3，电影4， 2) 接下来在个案中录入各影评家的评分，共6行， 3) 统计–非参数检验–k个相关样本–检验变量–检验类型：kendall W检验， 结果见表3，与手算结果一致。 Table 3 Test statistic N 6 Kendall W a 0.467 卡方 8.400 df 3 渐近显著性 0.038 表3. 检验统计量 a. Kendall协同系数。
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user: 4. 总结 本文针对学生在课堂上对Kendall协和系数理解较为困难，从方差分析的角度解释Kendall协和系数，帮助学生理解Kendall协和系数的来源，由此知道为何看法一致放在备择假设中。并从实例出发，帮助学生解答有关一致性检验的问题。
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user: 摘 要 本文以大冶湖底泥为研究对象，拟通过对大冶湖底泥的理化特性及重金属元素的分析，探讨将底泥应用于矿山复垦的可行性，以实现变废为宝，改善生态环境效应。研究结果表明，以《农用污泥污染物控制标准》为基准，大冶湖底泥PH值和含水率满足复垦要求，但有机质偏低，需额外添加营养物质以促进生物生长。底泥中Zn元素总含量及其存在形态，以及风险评价编码(RAC)和次生相与原生相分布比值(RSP)都表明Zn元素不会造成环境危害，但Pb、Cd和Cu元素需进行稳定化处理。 关键词 :湖泊底泥，矿山复垦，重金属，形态分析，生物有效性 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 我国的矿产资源十分丰富，开发利用矿产资源历史最为悠久。尤其是进入改革开放后我国大力开发矿产资源发展经济，由此也引发了许多环境问题。矿山开采会形成大量废石场、尾矿坝，破坏了原有的生态环境。尾矿坝、废石场土壤贫瘠、含水性差，不适合植物生长。土壤基质问题已成为制约矿山复垦及生态恢复的关键问题之一。 同时，我国又是一个湖泊众多的国家，湖泊分布广泛，全国面积大于1平方公里的天然湖泊共有2943个，总面积达8.45万平方公里，约占全国国土面积0.9%。随着经济建设和城镇化发展，生活废水和工业废水长期不合理的排放导致湖泊污染严重，湖泊污染治理已成为社会关注热点 [ 1 ] [ 2 ]。湖泊清淤是湖泊污染治理的重要手段之一，但同时会产生大量清淤底泥 [ 3 ] [ 4 ]。 基于此，研究拟以湖泊清淤底泥为研究对象，以清淤底泥用于矿山复垦为目标，对湖泊底泥的理化性质、重金属含量及其形态进行分析，探讨清淤底泥应用于矿山复垦的可行性，以及其重金属成分可能造成的污染。为解决湖泊清淤底泥资源化利用及矿山复垦土壤缺乏问题，提供新思路，以达到变废为宝的目的，对矿山企业生态修复具有重要的现实意义。
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user: 2. 实验方法 2.1. 底泥样品预处理 将采集的大冶湖底泥样品中的石块和动植物残体清除，在室内避光条件下自然风干，碾磨通过2 mm尼龙筛(除去2 mm以上的砂砾)，将样品混匀，继续研磨至通过2 mm尼龙筛的土样全部通过100目尼龙筛。放置于塑料袋中保存备用。 2.2. 底泥样品性质测定 2.2.1. PH值和含水率 底泥样品PH值的测定依据《土壤PH值的测定电位法》(HJ 962-2018)进行，首先称取干燥后过1 mm筛的底泥10 g放入50 ml的烧杯中，然后往烧杯里加入无CO 2 的蒸馏水25 ml，用保鲜膜将烧杯口封闭后，将烧杯放在电磁振动搅拌器上搅拌2 min左右，再静置半个小时以后，用PH计进行酸碱度的测定。共取三个样品，进行平行样测定。 底泥样品含水率的测定依据《城市污水处理厂污泥检验方法》(CJ/T221-2005)应用重量法进行测定。测定过程共取三个过筛后的底泥样品，进行平行样测定。 2.2.2. 有机质的测定 土壤中有机质参考《有机肥料标准》(NY525-2002)应用重铬酸钾容量法测定。称取过0.15 mm筛的底泥样品0.3 g放入消化管中，消解后加入3~5滴邻菲罗啉指示剂，用硫酸亚铁滴定。分析过程中，空白和样品各取三个，进行平行样测定。 2.2.3. 重金属测定 此次研究主要以底泥中Pb、Cu、Zn、Cd四种重金属为研究对象。对底泥中四种重金属总量的测定，参考《土壤和沉积物金属元素总量的消解微波消解法》(HJ 832-2017)应用微波消解仪对土壤样品进行消解提取；重金属有效态参照《土壤8种有效态元素的测定二乙烯三胺五乙酸浸提–电感耦合等离子体发射光谱法》(HJ804-2016)进行土壤样品金属有效态的提取；底泥中四种重金属形态的测定应用Tessier法对底泥样品进行分步提取 [ 5 ]。对微波消解、有效态提取及重金属形态提取溶液使用原子吸收分光光度计(200 Series AA， Agilent Technologies， the USA)分别进行重金属浓度的测定。每一成分测定，分别取空白和样品各三个，进行平行样品测定。 2.3. 生物有效性评价方法 2.3.1. 风险评价编码法 风险评价编码(Risk Assessment Code， RAC)是基于土壤或沉积物中重金属形态学研究的评价方法，将重金属中的可交换态和碳酸盐结合态作为活性形态，计算这两部分含量在所有形态中的比例，从而分析元素在环境中的活性、生物有效性和毒性 [ 6 ]。RAC值通过(1)式进行计算： RAC = 元 素 活 性 形 态 ( 碳 酸 盐 结 合 态 + 可 交 换 态 ) / 各 形 态 含 量 之 和 。 (1) 2.3.2. 次生相与原生相分布比值法 次生相与原生相分布比值法(Ratio of Secondary Phase and Primary Phase， RSP)一般用来区分沉积物或土壤中重金属元素的自然来源和人为来源，并且反应元素的化学活性和生物有效性 [ 7 ]。RSP的计算方法见式(2)： RSP = 次 生 相 ( 除 残 渣 态 以 外 的 其 他 形 态 之 和 ) 含 量 / 原 生 态 ( 残 渣 态 ) 含 量 。 (2)
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user: 4. 结论 本文以大冶湖底泥为研究对象，通过对其理化性质以及重金属元素的分析，探究大冶湖底泥用作矿山复垦污泥的可行性。研究结果表明，大冶湖底泥用于矿山复垦的过程中，需额外添加营养物质，且需对重金属Cd、Cu和Pb进行稳定化处理。主要结论如下： 1) 大冶湖底泥PH值和含水率满足《农用污泥污染物控制标准》(GB4284-2018)，但有机质含量偏低。在应用于矿山复垦时，需添加营养物质，以促进生物生长。 2) 大冶湖底泥中Pb、Zn、Cu和Cd四种金属元素总量均不符合《农用污泥污染物控制标准》(GB4284-2018) A级标准，不可用作耕地。Pb和Zn符合B级标准，可用作园地、牧草地的种植，但Cd和Cu总量超过B级污染元素浓度限值。 3) 大冶湖底泥重金属Pb、Zn、Cu和Cd的有效态分析和Tessier法测得的形态分布结果表明，底泥中的Zn的有效态占比很低，形态分布也以残渣态为主；Pb的有效态在总量中占比低于30%，形态分布中虽然残渣态占到了27%，但Fe-Mn氧化物结合态占了很大比例；Cu和Cd有效态占总量比例较高，且Cu和Cd两种金属元素残渣态所占比例较低，分别为3.9%和4.4%。 4) RAC值表明Pb和Zn为低风险元素，Cu为中等风险，Cd为高风险；RSP值表明Zn处于无污染状态，Pb为中等污染，Cu和Cd为重污染。
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user: 摘 要 信用风险是银行经营的主要风险，影响银行的发展，有必要建立信用风险预测模型，帮助银行规避风险、减少损失。本文以某家商业银行的八万条千维数据作为研究对象，采用“分组主成分”的方法对千维变量进行降维的数据预处理，运用Logistic回归和随机森林建立信用风险预测模型。两种模型的分析结果显示，客户的信用卡级别、职业、价值等级、个人业务基本情况、存款及本外币持有额情况对违约风险预测的影响较大。Logistic回归曲线下面积为0.847，预测准确率为75%；随机森林曲线下面积为0.848，预测准确率为85%，相较于以往的研究，两个模型的预测准确率都有明显提高。实际应用时，两种模型可以相互结合，充分发挥二者的优越性。 关键词 :信用风险，主成分分析，Logistic回归模型，随机森林模型，高维数据 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 银行经营的过程会面临许多风险，其中信用风险是主要风险。信用风险的涵义是，因为债务人未能按合约执行义务，或信用质量改变，给债权人带来损失的可能性。信用风险会给银行带来直接或间接的经济损耗、增加管理成本、降低资金利用率 [ 1 ]。因此，建立风险预测模型，根据客户数据信息，预测是否可能违约，有助于银行控制风险、减少损失、保证收益。 信用风险预测模型一直被持续而广泛地研究，信用风险预测研究的主要模型如表1。 Table 1 Main models of credit risk predictio 广义线性模型 非线性模型 机器学习模型 非参数模型 线性判别分析模型 神经网络模型 样条回归模型 (Linear Discriminant Analysis， LDA) (Neural Networks， NN) (Spline Regression Models) Probit回归模型 支持向量机模型 核回归 (Probit Regression) (Support Vector Machine， SVM) (Kernel Regression) Logistic回归模型 决策树模型 局部多项式回归 (Logistic Regression) (Decision Tree) (Local Polynomial Regression) 随机森林模型 (Random Forest) 表1. 信用风险预测研究的主要模型 例如，庞素琳 [ 2 ] 等用线性判别分析方法建立企业信用评价模型，对我国2000年106家上市公司进行分析，选取4个指标，预测准确率达到95.28%。迟国泰 [ 3 ] 等基于某商业银行1231笔小企业贷款数据，选取81个指标，用Probit模型建立债信评级模型，预测准确率达到60%。Milad Malekipirbazari [ 4 ] 等基于社交借贷平台的数据，选择23个变量，用随机森林、SVM、Logistic等模型预测信用风险，预测准确率随机森林88%，SVM47%，Logistic49 %。Sidney Tsang [ 5 ] 等用神经网络、决策树等模型，针对4000个欺诈行为数据，选择10个变量进入模型，准确率分别达到84.7%、96.7%。陈为民 [ 6 ] 根据客户消费行为数据，使用多元自适应样条回归建立信用欺诈监测模型，用长沙某银行的2000条信用卡数据做实证研究，每个客户有15个属性，预测准确率达到83.91%。 这些模型较易理解，能较准确地预测违约状态。然而，已有的运用这些模型进行风险预测的研究，多基于数据量一万以内、变量不超过100的数据，对于数据结构复杂的高维数据，讨论并不充分。而在处理大批量的高维数据时，这些模型都存在各自的缺点。实际数据中，解释变量与违约状态可能并非线性或广义线性关系，广义线性模型无法处理非线性数据，容易欠拟合，一般准确率不高。机器学习模型虽然能较准确的预测违约状态，却不能得出相应的显示表达式，可解释性较差 [ 7 ]。进一步，与传统的机器学习算法相比，神经网络、支持向量机在数据样本很多时运算效率较低；单个决策树模型相比于随机森林模型精确度较低。非参数模型虽然灵活且强大，但往往需要更多的数据、更长的训练时间，而结果是更容易过拟合，解释性更差。 本文基于一份我国2019年某家商业银行的客户信息数据，这份数据包含80，000条数据，986个变量，近千维的数据在已有的文献中是鲜有存在的，如果直接使用上述模型方法，不仅可能由于算法过于复杂无法得出模型结果，进入模型的变量过多还会导致模型的稳定性很差，可能引发“维度灾难” [ 8 ]。数据是建立模型的基础，对于高维复杂数据，数据预处理是提高模型稳定性、提高模型拟合精度的重要环节。因此本文首先对原始数据进行筛选、转换，通过主成分分析、重编码等方式，大大降低数据维数。结合数据样本的变量类型以及样本大小，决定采用Logistic回归和随机森林算法构建信用风险预测模型，为银行控制信用风险提供科学依据。本文的模型方法适应大样本，稳定性好、可推广、运算效率高。同时，模型对信用风险的预测效果好，结果显示两种模型预测准确率分别达到75%和85%，相较于张婷婷(2017)用Logistic回归模型评估个人信用评分，预测违约状态准确率为67.62% [ 9 ]，张亚琴(2019)基于集成学习的方法研究信用风险预测，随机森林模型预测准确率为77.1% [ 10 ]，本文建立的模型预测准确率提高。且Logistic回归模型与随机森林模型相结合，既发挥Logistic回归的可解释性优势，也发挥随机森林的高准确率优势。