DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 标签比例学习问题是一项仅使用样本标签比例信息去构建分类模型的挖掘任务，由于训练样本不充分，现有方法将该问题视为单一任务，在文本分类中的表现并不理想。考虑到迁移学习在一定程度上能解决训练数据不充分的问题，于是如何利用历史数据(原任务数据)帮助新产生的数据(目标任务数据)进行分类显得异常重要。本文提出了一种基于标签比例信息的迁移学习算法，将知识从原任务迁移到目标任务，帮助目标任务更好构建分类器。为了获得迁移学习模型，该方法将原始优化问题转换为凸优化问题，然后解决对偶优化问题为目标任务建立准确的分类器。实验结果表明，大部分条件下所提算法性能优于传统方法。 关键词 :标签比例学习，数据挖掘，迁移学习 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 在传统监督学习的分类问题中，已知所有样本的标签，分类器可以通过大量样本属性及其标签学习得到，进而利用学习得到的分类器对未知标签的样本进行预测。但在实际应用中，通过人工标注获取样本标签需要较高成本，或者受限于隐私等客观条件，有时无法获取所有样本的标签，而仅仅已知各类样本的标签比例信息，比如在匿名投票中，只能知道反对票和赞成票的比例。因此，在已知样本标签比例信息的前提下，以多个样本组成的包为单位，基于包内样本和包的标签比例信息来训练从而获取样本层面的分类器，更加具有实用价值。 近年来，标签比例学习 [ 1 ] [ 2 ] (Learning with Label Proportions， LLP)在数据挖掘引起了广泛的关注，并成功应用于现实生活中的许多领域，如欺诈识别、银行重要客户识别、垃圾邮件过滤、视频事件检测、收入预测、视觉特征建模等。在标签比例学习问题中，只知道每个包中属于不同类别的样本的比例，但是样本的标签是未知的，它基于包层面的标签比例信息解决了样本层面的分类问题。 迁移学习(Transfer Learning) [ 3 ] [ 4 ] 是可以将知识从原任务(Source task)迁移到目标任务(Target task)的一种新的机器学习方法，其运用已存有的知识对不同但相关领域问题进行求解，迁移的知识可以帮助目标任务建立迁移学习分类器以进行预测。然而，大多数现有的方法都没有考虑实践中从原任务到目标任务的知识迁移，将标签比例学习视为单一任务，无法解决迁移学习问题。 综上所述，本文针对标签比例学习问题，为了训练得到更准确的分类器，提出了一种基于标签比例信息的迁移学习算法(label proportion information-based transfer learning method， LPI-TL)，该方法可以利用迁移学习将知识从原任务迁移到目标任务，帮助目标任务构建分类器。首先为了帮助目标任务学习预测模型，本文提出了一种迁移学习模型，然后使用拉格朗日方法将方法的原始问题转换为凸优化问题并求解，最后获得目标任务的预测分类器。实验结果表明，本文方法在标签比例问题上能取得更好的性能。 本文主要贡献如下： 1) 结合支持向量回归算法提出了基于标签比例信息的迁移学习模型，该模型可以利用迁移学习将知识从原任务迁移到目标任务。 2) 利用拉格朗日方法将原始目标模型转换为凸优化问题，并获得原任务和目标任务的预测模型。 3) 在多个数据集上进行广泛实验，并与现有算法进行对比，验证了提出算法的有效性。
system: [SYSTEM]

user: 2. 问题描述与相关工作 2.1. 问题描述 在标签比例学习问题中，一个包内含有多个样本，仅知道包中不同类别样本的标签比例信息。本文定义包的标签比例为包中正样本的比例。假设给定的原任务数据集为 D = { x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n } ，则每个样本x i 所对应的标签y i 未知，数据会被分为t 1 个互相独立的包 ( B I s ， P I s ) ， I = 1 ， 2 ， ⋯ ， t i ，其中 B I s 和 P I s 分别表示原任务数据集的第I个包和包中正样本的比例 P I s = | { x i ∈ B I s : y i = 1 } | / | B I s | ，同理，目标任务数据集用 ( B J t ， P J t ) ， J = 1 ， 2 ， ⋯ ， t 2 表示。 对于二元分类问题，标签比例学习任务是学习一个分类器将未知标签样本分为正类或负类。如图1所示：图左边的黑色椭圆表示包，黑色圆圈表示未标记的样本。在图的右边，加号“+”和减号“−”分别表示分类后的正样本和负样本，实线表示由标签比例和未标记的样本训练得到的分类器。 图1. 二分类标签比例学习问题 2.2. 相关工作 本目前，国内外有多种标签比例学习分类方法的研究，主要分为概率模型和支持向量机模型两类。 基于概率模型的分类方法。文献 [ 5 ] 假设给定类变量的预测变量之间具有条件独立性，并采用了三种期望最大化算法来学习朴素贝叶斯模型。文献 [ 6 ] 通过估计条件类密度来估计后验概率，从贝叶斯角度提出一种新的学习框架，并且利用估计对数概率的网络模型来求解分类问题的后验概率。文献 [ 7 ] 构建了一个应用于美国总统大选的概率方法，该方法使用基数势在学习过程中对潜在变量进行推理，并引入了一种新的消息传递算法，将基数势扩展到多变量概率模型。文献 [ 8 ] 开发模型并使用Twitter数据来估算美国总统大选期间政治情绪与人口统计之间的关系。 基于支持向量机(Support Vector Machine， SVM)的分类方法。文献 [ 9 ] 提出InvCal算法，该方法可以利用样本的比例信息，反推出分类器，使得分类器预测出的样本比例与实际比例相近。文献 [ 10 ] 提出了Alter-SVM算法并通过交替优化的方法最小化损失函数。该方法在标准SVM模型的基础上加入了比例损失的约束项，使得模型得到每个包的比例与实际比例尽可能接近。在文献 [ 10 ] 的基础上，文献 [ 11 ] 提出了一种基于二支持向量机的分类模型，模型被转换为两个更小的二分类问题求解。文献 [ 12 ] 首先分析了比例学习问题中的结构化信息，并利用数据点的几何信息引入拉普拉斯项并且讨论了如何将比例学习框架与拉普拉斯项结合。文献 [ 13 ] 提出了一种基于非平行支持向量机的解决方案并将分类器改进为一对非平行分类超平面。 尽管对标签比例学习的研究已经比较深入，然而大部分研究仅将该问题视为单一任务，没有利用历史数据弥补训练样本不充分的不足，不能很好地体现出分类器的效果。不同于大部分已有的工作，本文从迁移学习角度出发，利用迁移学习可以在相似领域中帮助新领域目标任务学习的特性，提出了一种基于标签比例信息的迁移学习方法，该方法基于支持向量回归方法并结合样本组成的包构建模型，并给出了目标方程从而解决了迁移学习方法运用于标签比例学习分类的问题。
system: [SYSTEM]

user: 3. 标签比例学习算法 由于只通过标签比例信息无法直接训练分类函数，参考InvCal [ 9 ] 中利用标签比例信息反推出分类器的操作，提出的方法使用Platt尺度函数 [ 14 ] 并反解求出y： y = − log ( 1 p − 1 ) (1) 则每个包预测的y值可表示为： ∀ i : 1 | B i | ∑ j ∈ B i ( w T x j + b ) = y i 。 (2) 3.1. 目标函数 除对于具有相关性的原任务数据集和目标任务数据集，该算法使用f 1 和f 2 分别表示原任务和目标任务分类器： f 1 ( x ) = w 1 T ⋅ x + b 1 (3) f 2 ( x ) = w 2 T ⋅ x + b 2 (4) 其中 w 1 = w 0 + v 1 ， w 2 = w 0 + v 2 ，w 0 表示分离超平面的权向量公共参数，v 1 和v 2 为增量参数，原任务和目标任务越相似，则v 1 和v 2 越“小”，b 1 和b 2 是偏差。 本文对每个包中所有样本求平均值得到一个平均数样本来代表包，并利用支持向量回归算法对所得到的平均数样本求回归方程，于是LLP问题转换为求解如下目标函数： min   1 2 ‖ w 0 ‖ 2 + λ 1 2 ‖ v 1 ‖ 2 + λ 2 2 ‖ v 2 ‖ 2 + C 1 ∑ i = 1 t 1 ( ξ 1 i + ξ 1 i * ) + C 2 ∑ m = 1 t 2 ( ξ 2 m + ξ 2 m * ) (5) 约束条件： ∀ i = 1 t 1 : 1 | B i s | ∑ j ∈ B i s ( w 1 T x j + b 1 ) − y i ≤ ε 1 i + ξ 1 i y i − 1 | B i s | ∑ j ∈ B i s ( w 1 T x j + b 1 ) ≤ ε 1 i + ξ 1 i * ∀ m = 1 t 2 : 1 | B m t | ∑ n ∈ B m t ∑ n ∈ B m t ( w 2 T x n + b 2 ) − y m ≤ ε 2 m + ξ 2 m y m − 1 | B m t | ∑ n ∈ B m t ( w 2 T x n + b 2 ) ≤ ε 2 m + ξ 2 m * ξ 1 n ， ξ 1 n * ≥ 0   ( n = 1 ， ⋯ ， t 1 ) ξ 2 m ， ξ 2 m * ≥ 0   ( m = 1 ， ⋯ ， t 2 ) 其中： ξ t i 和 ξ t i ∗ ( t = 1 ， 2 ) 为训练误差， ε 1 i 和 ε 2 m 为可容忍损失，控制 ε 损失带的大小；参数 λ 1 和 λ 2 用来控制原任务和目标任务权重，C 1 和C 2 是边缘与经验损失的权衡参数。 为了更好地理解迁移学习，图2示意了知识迁移的基本思想。图2中圆圈表示样本，圆圈内数字表示样本所属包的编号，每个包都有两个未知标签的样本，只知道包中正样本的比例为50%；实线和虚线则分别表示分类器和间隔边界。在图的右边，红色圆圈表示目标任务样本，当仅利用目标任务样本构建分类。 图2. 原任务迁移知识到目标任务 3.2. 对偶问题 由于目标函数公式5为凸函数，引入拉格朗日乘子，公式5转换为其对偶问题，等同为最小化下式： 1 + λ 1 2 λ 1 ∑ i ， j = 1 t 1 ( α 1 i * − α 1 i ) ( α 1 j * − α 1 j ) | B i s | | B j s | K ( x i ， x j )   + 1 + λ 2 2 λ 2 ∑ m ， n = 1 t 2 ( α 2 m * − α 2 m ) ( α 2 n * − α 2 n ) | B m t | | B n t | K ( x m ， x n )   + ∑ i = 1 t 1 ∑ m = 1 t 2 ( α 1 i * − α 1 i ) ( α 2 m * − α 2 m ) | B i s | | B m t | K ( x i ， x m )   − ∑ i = 1 t 1 ( y i ( α 1 i * − α 1 i ) − ε 1 i ( α 1 i * + α 1 i ) )   − ∑ m = 1 t 2 ( y m ( α 2 m * − α 2 m ) − ε 2 m ( α 2 m * + α 2 m ) ) (6) 约束条件： ∑ i = 1 t 1 ( a 1 i − a 1 i * ) + ∑ m = 1 t 2 ( a 2 m − a 2 m * ) = 0 ∀ i = 1 t 1 : 0 ≤ α 1 i ， α 1 i * ≤ C 1 ∀ m = 1 t 2 : 0 ≤ α 2 m ， α 2 m * ≤ C 2 其中K是核函数， α = [ α 1 i ， α 1 i * ， a 2 m ， a 2 m * ] ≥ 0 为拉格朗日乘子。公式6为凸函数可用现有方法直接求解出拉格朗日乘子a，则目标任务分类器中w 0 和v 2 可通过下式求得： w 0 = ∑ i = 1 t 1 ( a 1 i * − a 1 i ) 1 | B i s | ∑ j ∈ B i s x j + ∑ m = 1 t 2 ( a 2 m * − a 2 m ) 1 | B m t | ∑ j ∈ B m t x n (7) v 1 = 1 λ 1 ∑ i = 1 t 1 ( α 1 i * − α 1 i ) 1 | B i s | ∑ j ∈ B i s x j (8) v 2 = 1 λ 2 ∑ m = 1 t 2 ( α 2 m * − α 2 m ) 1 | B m t | ∑ n ∈ B m t x n (9) 具体算法求解过程如表1所示。 Table 1 LPI-TL Algorith 算法：LPI-TL 输入： ( B I s ， P I s ) ， I = 1 ， 2 ， ⋯ ， t 1 ， ( B J t ， P J t ) ， J = 1 ， 2 ， ⋯ ， t 2 ， λ 1 ， λ 2 ， C 1 ， C 2 ， ε 输出： w 1 ， w 2 ， b 1 ， b 2 方法： a)：For i=1:(t 1 +t 2 ) b): y i = − log ( 1 p i − 1 ) c): End d): 调用Matlab的CVX包求解公式6，解得拉格朗日乘子a e): 将a代入公式(7)-(9)求得w 1 ，w 2 f): 将w 1 ，w 2 ，y i 代入公式3和公式4可解得b 1 ，b 2 表1. LPI-TL算法流程 3.3. 时间复杂度分析 对于提出的LPI-TL算法，假设求解标准SVM的时间复杂度为 Ο ( [ 数 据 量 ] 2 ) ，则在本文中解决公式6等同于求解一个数据量为M个原任务样本和N个目标任务样本的标准SVM问题，则最终的时间复杂度为 Ο ( ( M + N ) 2 ) 。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结束语 本文对基于标签比例信息的迁移学习进行了研究，为了目标任务能更有效的学习预测模型，本文提出了一种迁移学习的模型用于从标签比例信息中学习分类器，该方法能将知识从原任务迁移到目标任务，并可以帮助目标任务构建分类器。本文实施了大量的实验去研究该方法的性能，实验表明该方法优于现有的LLP方法。该方法的不足之处在于仅能处理二分类问题还无法处理多分类数据，将来希望将该方法应用于多分类问题，这个问题值得后续进一步研究。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 不锈钢焊接可能引起焊缝热影响区敏化，容易引发贫铬效应导致应力腐蚀开裂。产生晶间腐蚀损伤后，材料在细观尺度上不再是均匀的，引起应力重新分布，对材料有效性能产生较大影响。根据这种腐蚀损伤分布不均匀性特点，定义了晶界腐蚀均匀度h对腐蚀损伤分布的不均匀性进行量化，并提出了利用图像处理确定h的方法。根据晶界腐蚀后的细观组织图，将产生晶间腐蚀损伤的材料分为富含腐蚀损伤的晶界等效基体相和不含腐蚀损伤的晶粒等效颗粒相，利用相互作用直推估计法(IDD)研究了材料强度随均匀度h的变化关系。理论分析结果表明，均匀度h对材料强度有较大影响，腐蚀损伤的均匀度越小，材料强度越低，并且在均匀度低于0.2时造成强度的剧烈降低。 关键词 :晶间腐蚀，均匀度，损伤，拉伸强度 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 304不锈钢是工业中应用最广的不锈钢之一，在常温和低温下具有良好的韧性、塑性、焊接性，具有一定的抗化学和电化学腐蚀能力，在普通大气环境条件下，具有较强的耐腐蚀性能，广泛用于石油化工、航空航海、仪器仪表等行业。在高盐雾湿热环境下，点蚀和晶间腐蚀是304不锈钢常见的腐蚀形式，在焊缝热影响区则容易出现晶间腐蚀现象。 奥氏体不锈钢晶间腐蚀主要机理是贫Cr理论，在敏化温度区间作用一定时间下，晶界贫Cr导致晶间处钝化能力下降，优先产生腐蚀，并在贫Cr晶界区域逐渐扩展，形成沿贫Cr晶界区域网状分布的晶界腐蚀并造成性能劣化，最终贫Cr区域完全腐蚀，未被明显腐蚀的晶粒逐步被分割为单独的颗粒，甚至直接剥落。晶间腐蚀造成材料晶界和晶粒之间组织和性能上较强的不均匀性，容易导致较大应力集中，加剧了腐蚀对材料性能的弱化效应。 晶间腐蚀尺度范围通常在微米级，属于细观尺度范围，在这个尺度上，细观结构形状和分布情况对材料整体性能都有较大影响。材料细观结构的分布特性与性能之间的关系有专题研究 [ 1 ] [ 2 ]，但目前大多数研究主要关注尺寸以及总含量对性能的影响，即只在一个尺度范围内开展分析，假设细观结构在材料中随机均匀分布，对细观结构分布均匀性的影响分析还较少 [ 3 ] [ 4 ]，而实际材料中细观结构分布通常也是不均匀的，有必要对孔隙或其他损伤缺陷等细观结构分布的均匀性对材料性能的影响进行理论研究。在不均匀性的影响方面，文献 [ 5 ] 进行过专题分析研究，但对均匀度的定义不够明确，使用的理论也比较简单，不能全面反映细观结构和分布特性对材料性能的本质影响规律。本文定义表征晶间腐蚀造成的不均匀程度参量h，并对细观金相图进行图像处理，采用图像分割技术，更加突出腐蚀损伤分布特点，结合具有较高精度的理论分析模型相互作用直推估计法(IDD the interact direct derivative estimate) [ 6 ]，理论分析材料不均匀腐蚀对强度的影响。
system: [SYSTEM]

user: 2. 材料细观结构均匀度定义和表征 杂质、孔隙、缺陷等异性相在材料中是不可避免的，异性相的存在，将导致这些异性相周围应力分布产生较大变化，是造成材料性能降低的重要因素。同样，异性在材料中的不均匀分布，也会在更大尺度上造成不同区域的应力水平有所差异。奥氏体不锈钢晶界腐蚀会形成明显的网状晶界腐蚀区域，造成晶界和晶粒应力水平显著差异。在细观尺度下研究晶界腐蚀对材料性能的影响，可根据腐蚀后的组织形态将材料抽象为基体-颗粒结构：将产生较严重腐蚀的晶界区域作为等效基体，将腐蚀较轻的晶粒视为颗粒置于晶界等效基体上。304不锈钢点蚀和晶间腐蚀符合细观尺度范围，采用相同的思路进行研究分析。本文将根据材料断面金相显微照片显示的晶界不均匀性特点，通过图像处理方法，将不均匀程度量化，定量研究不均匀程度对材料强度的影响。 晶界腐蚀宽度是表征孔隙分布均匀性的主要特征参数，定义均匀度h作为细观结构均匀性的度量参数。本文通过对材料断面照片进行图像处理，定量描述腐蚀区域分布均匀性。将材料断面金相显微照片图像在MATLAB软件中进行处理，基于PCNN (脉冲耦合神经网络)方法在图像分割 [ 7 ]，提取图像的晶界特征，得到断面晶界面积比例作为等效基体含量，晶粒和腐蚀晶界区域如图1所示。 图1. 材料断面显微照片及特征提取 从图1中可以看出，晶界区域连成网状，晶粒则被晶界分割。并且由于晶界Cr贫化区域均能先发生腐蚀，产生腐蚀的晶界区域较大，形成类似材料新的基体相，未腐蚀的晶粒则类似颗粒分布在新的基体相中。 根据材料断面微观图像处理结果，如图2(a)中所示，将材料抽象为基体+颗粒的结构模型，其中腐蚀较严重的晶界区域为连续等效基体，腐蚀较轻的晶粒为椭球颗粒，如图2(b)所示。等效基体具有腐蚀后的晶界相同的材料常数，而椭球颗粒具有未腐蚀材料相同的材料常数。为定量分析材料有效性能，本文采用相互作用直推估计法(IDD)对材料性能进行估计。相互作用直推估计法认为材料由颗粒和基体构成的二相胞元紧密填充构成，其中颗粒和基体为组成二相胞元，再将这种二相胞元置于无限大待求有效介质中，该有效介质与胞元构成的等效均匀材料具有相同的弹性常数，相互作用直推估计法结构模型如图2(c)所示。 图2. 材料分区和结构模型(a)图像处理后的断面分区 (b)分布形态抽象出的等效基体-椭球颗粒模型 (c)相互作用直推估计法的理论结构模型 根据奥氏体不锈钢晶间腐蚀特点，腐蚀产生的缺陷主要分布在晶界贫Cr区域。假设腐蚀造成的材料损失比例为 ，晶粒平均直径为d，贫Cr区域平均宽度为b，得到晶间腐蚀缺陷在贫Cr区域中的体积含量为 ： (1) 为定量研究晶界腐蚀对材料性能的影响规律，定义材料均匀度为h： (2) 根据定义，当 表示晶界贫Cr区域完全腐蚀，形成连续的裂缝将材料分开，造成晶粒剥落。而当 表示腐蚀缺陷在材料中均匀分布，即在晶粒和晶界中完全随机分布。
system: [SYSTEM]

user: 3. 理论强度模型 根据金相断面的图像处理结果将材料抽象为两个尺度上的等效基体–椭球颗粒模型，运用相互作用直推估计法计算孔隙周围的基体的等效外载应力场，并进一步估计材料强度。 考虑晶间腐蚀造成的不均匀性对材料性能的影响时将腐蚀严重的晶界作为等效的连续介质进行分析。为简化计算，假设晶粒为球形， 为基体介质能够承受的极限应力，在 应力作用，在较大尺度上运用相互作用直推估计法，得到基体平均应力场 和晶粒中平均应力 分别为： (3) (4) 其中， 其中，I表示四阶单位张量， ， ，C 2 为等效基体刚度矩阵，S 2 为等效基体柔度矩阵， 为基体介质柔度矩阵，M 1 为等效基体中球形对应的Eshelby张量。 在等效基体中，认为蚀孔隙均匀分布，等效基体刚度C 2 同样可根据IDD法得到： (5) 其中， 由于腐蚀缺陷刚度为零， 趋于无穷大，因此， 在平均应力场 作用下，假设缺陷均匀分布在贫Cr晶界等效基体中，可得到基体中平均应力场： (6) 其中， 。 假设在z方向受拉，即 ，且当外加应力场在孔洞边缘的最大应力达到基体能承受的极限应力 时，腐蚀孔隙开裂，即当 时，满足下列条件： (7) 由上式得到的 的值即为材料强度，其中， 、 分别为矩阵 、 中对应分量。材料拉伸强度为： (8)
system: [SYSTEM]

user: 4. 结果分析 首先分析不同孔隙含量下和不同均匀度下缺陷的开裂情况。将 和 分别看作颗粒和等效基体的应力集中系数，应力集中系数大的孔隙将先开裂，由此得到材料强度。不同均匀度下， 的比值关系随孔隙率增加时变化如图3所示。 图3. 不同位置孔隙的应力集中程度比例关系 从图3可以看出，等效基体中缺陷周围的应力集中程度始终大于晶粒，即断裂是从等效基体即晶界区域开始的。 假设材料中腐蚀损伤造成的孔隙率分别为1%、5%和10%，材料强度随孔隙分布均匀度h变化关系如图4所示。 图4中可以很明显的看出，当均匀度趋近于0即孔隙分布集中度很高时，材料强度将剧烈降低，而均匀度越大，强度值越大，表明孔隙的集中会造成较大的应力集中，在集中程度较高(约低于0.2)时对强度的影响极为明显，局部孔隙高度集中造成强度的剧烈下降；当均匀度大于0.2时，均匀度对强度的影响作用明显变小，尤其当总体孔隙率较低时基本可以忽略。假设均匀度h = 0.1，强度随孔隙总含量关系如图6所示。 图4. 材料强度与均匀度的关系 图5. 材料强度与孔隙含量的关系 图5中可以看出，随着孔隙含量增加，强度值在孔隙含量较低时降低较快。 为进一步分析晶粒尺度对材料性能的影响，相同失重率条件下，不同晶粒尺度下材料相对强度变化情况如图6所示。 从图6可以看出，在不考虑腐蚀倾向性和腐蚀速度仅考虑腐量前提下，晶粒尺度越大，材料性能降低越大。因此，降低晶粒尺度对提高材料强度等性能是有益的。 图6. 材料强度与贫Cr晶界宽度的关系
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 1) 本文定义的均匀度h能够直观表征材料细观结构分布均匀程度，提出了一种定量确定均匀度的图像处理方法，在获得均匀度大小同时还能够得到不均匀分布的结构形态，便于建模定量分析。 2) 根据图像处理结果，利用相互作用直推估计法建立了材料强度估计模型，能够反映材料细观结构分布不均匀性与材料强度的关系，分析表明，均匀度越小，材料强度越低，并且在均匀度约低于0.2时对材料强度造成极大影响。 3) 对于发生晶界腐蚀的奥氏体不锈钢材料，材料失效始终是从等效基体即晶界区域开始的。 4) 晶粒尺度越大，材料在发生晶界腐蚀条件下强度性能降低越严重。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 实验以脂肪醇聚氧乙烯醚(AEO-7)，马来酸酐(MA)，氢氧化钠为原料，用过硫酸钾作引发剂，合成了一种新型聚醚类阻垢剂(PMAEO)。通过静态实验研究了阻垢剂用量、溶液钙离子浓度、pH值等对PMAEO阻碳酸钙垢性能的影响，结果表明：当阻垢剂用量为2 mg/L时，PMAEO阻碳酸钙效率可达98%；当添加量恒定时，随着钙离子浓度的增加，阻垢率逐渐下降；PMAEO阻碳酸钙垢的性能随pH值的增大而显著降低；与市售的阻垢剂水解聚马来酸酐(HPMA)相比，阻垢性能良好。 关键词 :PMAEO，阻垢剂，阻垢性能，阻垢率 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 聚醚类阻垢剂是通过分子中的醚键(-C-O-C-)与水中的氢原子结合形成氢键，增强阻垢剂分子的水溶性，进而大幅提高其对污垢的抑制作用 [ 1 ]。聚醚阻垢剂毒性较小，能够分散溶液中的离子，并起到乳化和增溶的作用，常用作表面活性剂、分散稳定剂等。孙绪兵等人在水溶液中用丙烯酸和聚乙二醇单甲醚酸酯合成了两种聚合度不同的聚醚共聚物 [ 2 ]，其相对分子量分别为400和1000 g/mol，并通过实验发现这类阻垢剂具有良好的阻磷酸钙性能，而且对Ca 2+ 的容忍度高，侧链上醚键的聚合度与该阻垢剂阻磷酸钙的性能基本无关。姚清照课题组研究了一系列新型聚醚阻垢剂 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]，这类阻垢剂含有羧基和乙氧基两种亲水性官能团，对碳酸钙和硫酸钙垢抑制效果良好，对A3碳钢也具有良好的缓蚀性，且配伍性强。羧基是目前阻垢剂中普遍应用的绿色环保官能团，它的抑制作用与阻垢剂分子的结构、分子量的大小以及官能团的数目等因素有关。此外，还受循环水水质、温度、压力及pH值等条件的影响 [ 6 ] [ 7 ]。本课题组以马来酸酐和脂肪醇聚氧乙烯醚为原料合成一种新型的聚醚类阻垢剂，并研究阻垢剂添加量、钙离子浓度和pH等条件对CaCO 3 污垢的影响，为羧酸类阻垢剂的应用提供一定的理论指导 [ 8 ]。
system: [SYSTEM]

user: 2. 实验部分 2.1. 实验试剂和仪器 试剂：脂肪醇聚氧乙烯醚(AEO-7)、顺丁烯二酸酐、氢氧化钠、过硫酸钾、酚酞、氯化钙、碳酸氢钠、乙二胺四乙酸二钠、无水硫酸钠、缓冲溶液、钙羧酸指示剂，试剂均为分析纯。 仪器：三口烧瓶、分析天平、数显恒温水浴锅、定时搅拌器、傅里叶红外光谱仪、干燥器。 2.2. 实验合成过程 2.2.1. 聚醚大单体的制备 向装有搅拌器和温度计的圆底烧瓶中加入24.7 g AEO-7 (0.05 mol)和5.39 g马来酸酐，加热至65℃~70℃进行酯化反应，每隔30 min测量产物酸值，待酸值基本保持不变时停止反应，然后向其中快速加入85 mL 2.4% NaOH水溶液，将酯化产物皂化成固含量为25%的水溶液，得到黄色透亮的聚醚大单体脂肪醇聚氧乙烯醚马来酸单酯备用。反应方程式及产物结构如图1所示： 图1. 聚醚大单体结构示意图 2.2.2. 聚醚阻垢剂的制备 向装有磁子、温度计和恒压滴液漏斗的三口烧瓶中加入9.8 g马来酸酐，然后加入40 mL 20% NaOH水溶液使其形成固含量为25%的溶液，升温至85℃ ± 2℃后将3.14 g 25%过硫酸钾引发剂水溶液和57.4 g聚醚大单体匀速滴入反应器，1 h内滴完，并在85℃下恒温反应5 h，即得聚醚阻垢剂PMAEO，其反应方程式及产物结构如图2所示： 图2. PMAEO聚醚阻垢剂结构示意图 2.3. 阻碳酸钙性能评定 实验严格按照碳酸钙静态阻垢性能国家标准评定方法(GB/T 16632-2008)进行 [ 9 ]，具体过程和步骤如下：配制实验用的CaCl 2 ，NaHCO 3 标准溶液，pH缓冲溶液，EDTA标准液，用移液管移取定量上述标准溶液，控制钙离子浓度为250 mg/L，碳酸氢根离子浓度为732 mg/L，pH = 7，向其中加入不同浓度的PMAEO阻垢剂，制备实验水样，然后放入80℃恒温水浴中，反应10 h后取出，自然冷却后过滤，用EDTA滴定滤液中Ca 2+ 的浓度 [ 10 ]。阻垢效率η的计算公式如下 [ 9 ] ： η = V 2 − V 1 V 0 − V 1 × 100 % (1) 其中，V 0 为不加入阻垢剂时反应前所需的 EDTA量(mL)；V 1 为不加入阻垢剂时反应后所需的EDTA量(mL)；V 2 为加入阻垢剂时反应后所需的EDTA量(mL)。 影响阻垢效率检测结果的主要因素有溶液配制过程、实验水样制备过程、钙离子浓度滴定过程三方面带来的误差，实验采取平行实验多次测定并求取算术平均值作为测定结果。且平行测定结果的绝对差值不大于±2%。
system: [SYSTEM]

user: 3. 结果与讨论 经乌氏粘度计测量，目标产物PMAEO的粘均分子量大约在870 g/mol，理论值为894 g/mol，相对误差为±2.68%。 图3为聚醚阻垢剂PMAEO的红外吸收光谱图，谱图中3180 cm -1 、3329 cm −1 、3464 cm −1 处为羧酸官能团的特征峰，2910 cm −1 和2860 cm −1 处为饱和脂肪烃的C–H伸缩振动峰，在1400 cm −1 ，1300cm −1 处为C-H键的弯曲振动峰，C=O伸缩振动峰出现在1700 cm −1 处，C=C伸缩振动峰出现在1580 cm −1 附近，1130 cm −1 附近为C-O-C官能团的不对称伸缩振动峰，900 cm −1 至850 cm −1 是乙氧基的特征峰，这表明分子式中含有乙氧基，综合粘度测定和红外吸收光谱图可以推测，目标产物为PMAEO。 图3. PMAEO红外光谱图 3.1. 不同阻垢剂添加量对阻碳酸钙性能的影响 采用静态实验法测定PMAEO添加量分别为1 mg/L、2 mg/L、3 mg/L、5 mg/L、8 mg/L、12 mg/L时对碳酸钙的抑制效果，实验结果如图4所示： 图4. PMAEO添加量对阻碳酸钙性能的影响 由图4可以看出，随着PMAEO用量的增加，阻垢率先呈现上升趋势然后逐渐下降并趋于稳定，当添加量为2 mg/L时阻碳酸钙效率最佳；有研究表明，聚醚阻垢剂分子中含有-CH 2 CH 2 O-(EO基团)和大量的羧酸基团，-COOH能够吸附在碳酸钙晶核的活性生长点上，从而有效抑制晶格沿特定方向生长，达到阻垢的目的 [ 11 ]；然而大量-COOH基团的存在会使得PMAEO与Ca 2+ 形成不溶于水的胶束从而导致阻垢性下降 [ 12 ]；而EO基团的存在能够通过氢键的作用提高PMAEO在水中的溶解度，且EO基团具有较好的静电作用 [ 13 ]，使得PMAEO可以表现出良好的分散稳定性能，从而表现出良好的阻碳酸钙效果。 3.2. 钙离子浓度对PMAEO阻CaCO 3 垢性能的影响 依照碳酸钙静态阻垢性能国家标准评定方法(GB/T 16632-2008)，保持阻垢剂有效添加量为10 mg/L，其它实验条件不变的情况下。测定溶液中Ca 2+ 浓度分别为250 mg/L、500 mg/L、750 mg/L、1000 mg/L和1250 mg/L时对PMAEO阻碳酸钙的性能影响，实验结果如图5所示： 图5. 钙离子浓度对阻碳酸钙垢性能的影响 由图5可见，随着钙离子浓度的增加，PMAEO阻CaCO 3 垢效率逐渐下降，从碳酸钙污垢形成的反应式( C a 2 + + 2 HCO 3 − ⇌ CaCO 3 ↓ + H 2 O + CO 2 )分析，增加钙离子浓度，促进反应向右移动，从而促进碳酸钙沉淀的生成。在Ca 2+ 浓度低于750 mg/L时，PMAEO阻碳酸钙效率高于80%，当Ca 2+ 浓度高于750 mg/L时，PMAEO的阻垢效率迅速下降，显然，PMAEO对Ca 2+ 的耐受性不高，不适用于钙离子浓度高于750 mg/L的循环水系统。 3.3. 不同pH值对PMAEO阻CaCO 3 垢性能的影响 为了进一步考察pH对PMAEO阻碳酸钙性能的影响，保持阻垢剂有效添加量为2 mg/L，其它实验条件不变的情况下，通过改变pH值分别为7.4、8.0、8.4、8.7、9.0进行阻碳酸钙实验，结果如图6所示。 从图6可以看出，随着溶液pH值增加，PMAEO阻CaCO 3 阻垢效率呈下降趋势，当pH值小于8.4时，阻垢效率下降缓慢，当pH值为9时阻垢率为65%，pH对阻垢性能的影响是由于污垢晶体表面电荷的变化引起的。Greenlee等人发现，当pH值从8升高到11时，碳酸钙沉淀增加，溶液中钙离子量减少 [ 14 ]，Wolthers等人的研究表明方解石微晶表面的电荷会随着pH的升高而急剧变化 [ 15 ]，当碳酸钙微晶表面的电荷降低时，微晶颗粒间的排斥作用减弱，这将导致分散的颗粒聚集发生沉降，阻垢性能降低，因此，PMAEO不适用于在pH较高的环境中使用。 图6. pH值对阻碳酸钙垢性能的影响 3.4. 与市售阻垢剂HPMA阻碳酸钙性能比较 实验选取市售阻垢剂水解聚马来酸酐(HPMA)与PMAEO在相同实验条件下进行阻碳酸钙比较，实验结果如图7所示。 图7. PMAEO与HPMA阻碳酸钙垢性能比较 结果表明，随着PMAEO与HPMA添加量的增加，二者阻垢效率均先增加后有所降低，当阻垢剂用量小于3 mg/L时，PMAEO的阻碳酸钙效果优于HPMA，而当用量高于3 mg/L时，PMAEO阻垢率较低。这是由于PMAEO分子中同时含有乙氧基和羧基，少量的投加量即可起到相应的阻垢作用，而随着阻垢剂浓度的升高，阻垢剂分子中的-COOH吸附在碳酸钙晶核表面，而一少部分的疏水性烷基和酯基会与晶体表面的Ca 2+ 络合，从而与碳酸钙形成共沉淀，导致阻垢率稍有下降 [ 16 ]。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 通过以上的实验，主要得出以下结论： 1) 按照碳酸钙静态阻垢性能国家标准评定方法(GB/T 16632-2008)发现，当阻垢剂有效添加量为2 mg/L时，PMAEO阻碳酸钙性能最佳，阻垢效率为98%。 2) 随着Ca 2+ 浓度的增加，PMAEO的阻垢效率呈下降趋势，当Ca 2+ 浓度低于750 mg/L时，PMAEO阻碳酸钙效率高于80%，当Ca 2+ 浓度高于750 mg/L时，PMAEO的阻垢效率迅速下降。 3) PMAEO的阻垢性能受pH值影响很大，pH值越大，阻垢性能越差。 4)与市售阻垢剂HPMA相比，当阻垢剂用量较小时PMAEO在阻碳酸钙性能方面优势明显。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 茶树油是从互叶白千层茶树提取获得的精油，具有显著的抑菌活性。本研究以茶树油作为油相，吐温20作为乳化剂，大豆磷脂作为助乳化剂，蒸馏水作为水相，利用超声波处理制备o/w型纳米乳液，壳聚糖包埋处理乳液制备壳聚糖包埋纳米乳液。经过条件优化后，纳米乳液平均直径为36 nm左右，PDI小于0.3，表明纳米乳液分布范围集中，稳定性较高。不经壳聚糖包埋的纳米乳液zeta值为−20 mV左右，经过壳聚糖包埋处理后，zeta值变为15 mV左右，说明壳聚糖包埋成功。抑菌圈检测纳米乳液的抑菌活性，说明纳米乳液可以显著抑制大肠杆菌和金黄色葡萄球菌生长。茶树油纳米乳液在一定程度上可以促进皮肤创伤组织愈合，表明茶树油纳米乳液具有皮肤保护作用。 关键词 :纳米乳液，茶树油，大肠杆菌，金黄色葡萄球菌，皮肤愈合 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 茶树油是从互叶白千层茶树树叶中通过蒸汽蒸馏提取的精油，外观为透明淡黄色液体，主要成分为挥发性物质、8-桉树油素和4 -羟基萜烯，具有温和的气味 [ 1 ]。茶树油具有显著的抑菌、抗炎、抗癌等生物活性 [ 1 ]。研究显示，4-羟基萜烯含量是决定茶树油生物活性的主要物质。茶树油对于多种食源性和病原性微生物具有显著的生长抑制作用，可以作用于微生物的细胞膜，破坏细胞膜结构，促进细胞质外流，造成微生物死亡 [ 2 ]。但是茶树油不能溶于水，限制了其在食品以及其他领域的应用。 纳米乳液是由不相溶的水相和油相在乳化剂的作用下形成的动力学稳定的胶体系统 [ 3 ]。超声波处理和超高压均质处理是制备纳米乳液的常用方法，在低温条件下，超声波作用可以促进油相和水相的互溶，促进乳化剂覆盖在油水界面，形成稳定的纳米乳液 [ 4 ]。一般认为纳米乳液稳定性高于普通乳液，粒径分布、表面电荷值、表面包埋层等性质对于纳米乳液的稳定性具有重要的影响。 本研究以茶树油作为油相，通过超声波处理制备纳米乳液，同时壳聚糖对纳米乳液进行包埋处理，对纳米乳液的抑菌活性和皮肤创伤愈合促进作用进行了研究。
system: [SYSTEM]

user: 2. 材料与方法 2.1. 主要仪器与材料 茶树油，吐温20，大豆磷脂(纯度大于90%)购自阿拉丁，壳聚糖(低粘度)，冰醋酸购自国药集团，UV-vis吸光光度计(北京华科仪科技股份有限公司)，超声波破碎仪(上海豫明)，磁力搅拌器(南京舜玛)，超纯水机(上海茸研)，DLS激光粒度仪(ZS90，英国马尔文)，其他常规药品购自国药集团。 2.2. 纳米乳液制备 茶树油纳米乳液制备过程参照文献，并做一定修改 [ 4 ]。将5 g吐温20和1 g大豆磷脂溶解于90 mL蒸馏水中，磁力搅拌充分溶解后滴加5 mL茶树油，900 rpm继续磁力搅拌1小时，制备粗乳液。将粗乳液转移至超声波破碎仪中，设定功率为350 W，处理时间10分钟，连续处理5秒间隔1秒，乳液在冰水浴条件下处理。结束后，转移至透明样品瓶保存。 2.3. 纳米乳液粒径、PDI以及表面电荷值检查 使用马尔文激光粒度仪(Malvern Nano ZS90)检测乳液的粒径、PDI和zeta表面电荷值。将乳液用移液枪转移至专用粒径测量池中，检测波长为630 nm，测量乳液的平均粒径、PDI和zeta值。 2.4. 抑菌圈法检测纳米乳液的抑菌活性 参照相关文献，利用抑菌圈检测茶树油纳米乳液对两种代表性病源微生物的抑制作用 [ 5 ]。首先，液体细菌培养基培养大肠杆菌和金黄色葡萄球菌，600 nm测OD值，将OD值调整到1左右，吸取0.1 mL培养液，均匀涂布在固体培养基上，将提前灭菌的不锈钢牛津杯至于固体培养基中间，移液器移去0.1 mL纳米乳液至不锈钢牛津杯中，37℃培养24小时，观察抑菌圈，并测量记录抑菌圈直径。 2.5. 最小抑菌浓度 参照相关文献，检测纳米乳液对大肠杆菌和金黄色葡萄球菌的最小抑菌浓度 [ 6 ]。液体细菌培养基培养大肠杆菌和金黄色葡萄球菌，将OD值调整到1左右，移液枪转移0.1 mL培养液到9 mL空白液体培养基中混合均匀，然后加入经过稀释的纳米乳液，充分混合，培养24小时后于600 nm条件下测吸光值，不接菌的培养液做对照，吸光值为0的纳米乳液的浓度为最小抑菌浓度。 2.6. 纳米乳液对小鼠皮肤创伤的愈合促进作用 动物实验在合肥工业大学食品与生物工程学院动物实验室进行，动物实验通过合肥工业大学实验动物伦理委员会的审查。28只雄性昆明小鼠购自安徽医科大学实验动物中心，平均体重26 ± 2 g。将小鼠在动物实验室中饲养，温度为23 ± 2℃，湿度为55 ± 5%。将所有小鼠适应饲养1周，然后分为4个实验组，包括不进行治疗的对照组，进行药物治疗的阳性组(结痂宁，治疗烫伤的中草药煎药，从当地药店购买)，茶树油纳米乳液组(TNE)和壳聚糖茶树油纳米乳液组(CTNE)治疗组。用动物专用电子剃毛刀去除小鼠背部的毛发，形成4厘米 × 3厘米的无毛区域。参照报道方法建立皮肤烫伤小鼠模型，对脱毛的皮肤用蘸有90℃热水的棉球烫伤 [ 7 ]。从第二天起，将TNE (用等体积的1%乙酸稀释)，CTNE和草药每天两次分别施用于各组小鼠的烫伤皮肤，对照组用蒸馏水治疗，实验持续时间为18天。在实验期间监测烫伤皮肤组织的面积大小和体重。实验结束时，将烫伤皮肤组织用苏木精和曙红(H & E)染色后，并在光学显微镜下观察。
system: [SYSTEM]

user: 3. 结果与讨论 3.1. 纳米乳液的制备 超声波处理过程中，粗乳液发生破碎分离，粒径逐渐减小，经一定功率和处理一定时间后可以形成纳米乳液。与粗乳液或微乳液相比，纳米乳液外观更加透明，透光性增加。在本研究条件下，经过10分钟的超声波处理后，DLS检测纳米乳液的直径为36 nm左右。PDI值用来表征纳米乳液的粒径分布情况，PDI越大说明乳液的粒径分布越分散，预示纳米乳液容易发生分层或沉淀等现象；反之PDI值小于0.3一般认为纳米乳液分布较为集中，也预示稳定性较高。本研究纳米乳液的PDI为0.15左右，说明纳米乳液分布非常集中，稳定性较高。Zeta值用来表征纳米乳液的表面电荷性质，绝对值越大说明其相互之间电荷排斥力也越大，乳液系统也越稳定。一般认为zeta绝对值在25 mV以上则预示乳液系统非常稳定 [ 8 ]。本研究纳米乳液的zeta值为−20 mV，因此后期利用壳聚糖对纳米乳液进行了包埋处理。 壳聚糖可以溶解于1%醋酸溶液以及其他酸性溶液里，由于带有氨基，因此在溶液中带有正电荷，广泛用于纳米递送体系的包埋等处理。壳聚糖包埋处理不仅可以改变纳米乳液的表面电荷性质，还可以赋予纳米乳液表面一层多糖包埋层，由于空间位阻作用，提高纳米乳液的稳定性。经过壳聚糖包埋后，纳米乳液的粒径为38 nm，有所上升，PDI值没有明显变化，为0.16，zeta值变为15 mV，进一步验证了壳聚糖成功对纳米乳液进行包埋。 与传统微乳液相比，纳米乳液粒径小，布朗运动强烈，动力学稳定性较高，经过室温贮藏稳定性试验，发现室温条件下贮藏1个月后主要理化参数没有明显改变，说明茶树油纳米乳液和壳聚糖包埋纳米乳液的稳定性较高。 3.2. 纳米乳液的抑菌活性 茶树油具有显著的抑菌活性，可以抑制多种食源性和病原性微生物的生长，一般认为作用机理为茶树油中的4-羟基萜烯与微生物的细胞膜结合，破坏细胞膜结构，促进细胞质流出，杀死微生物。本研究选取革兰氏阴性和阳性菌代表大肠杆菌和金黄色葡萄球菌，使用透明圈法检测其抑菌活性。结果显示，茶树油纳米乳液和经过壳聚糖包埋的茶树油纳米乳液对选择的两种微生物都具有显著的抑菌活性(表1)。 纳米乳液对大肠杆菌和金黄色葡萄球菌的抑菌圈分别为26.6 mm和24.3 mm；壳聚糖纳米乳液处理后，抑菌圈显著扩大，分别为30.3 mm和27.3 mm，可能由于壳聚糖本身具有显著抑菌活性，经过壳聚糖包埋后增加了茶树油纳米乳液的抑菌能力。 Table 1 Inhibition zone result of tea tree oil to E. coli， Staphylococcus aureu 纳米乳液 微生物 抑菌圈大小(mm) 均值(mm) 纳米乳液 大肠杆菌 28 26 26 26.6 ± 0.9 金黄色葡萄球菌 26 23 24 24.3 ± 1.2 壳聚糖包埋纳米乳液 大肠杆菌 30 32 29 30.3 ± 1.2 金黄色葡萄球菌 27 29 26 27.3 ± 1.2 表1. 茶树油纳米乳液对大肠杆菌和金黄色葡萄球菌抑菌圈结果 通过检测纳米乳液的最小抑菌浓度，可以确定纳米乳液作为抑菌剂的使用浓度。结果显示，针对大肠杆菌，纳米乳液和壳聚糖纳米乳液的最小抑菌浓度均为0.8 mg/mL，针对于金黄色葡萄球菌，纳米乳液的最小抑菌浓度为3.2 mg/mL，而壳聚糖纳米乳液的最小抑菌浓度显著低于纳米乳液，为0.2 mg/mL左右(图1)。也验证了抑菌圈的结果，说明经过壳聚糖包埋后，纳米乳液的抑菌能力提高。 3.3. 纳米乳液创伤皮肤促进愈合作用 茶树油具有显著的抑制微生物生长能力，因此被广泛用于个人护理产品中，例如牙膏和化妆品 [ 9 ] [ 10 ]。在本研究中，使用小鼠皮肤烫伤模型评估了茶树油纳米乳液(TNE)和壳聚糖包埋茶树油纳米乳液(CTNE)的创伤皮肤愈合效果。在实验期间，每两天测量一次体重和伤口组织的大小。结果显示，不同小鼠组之间的体重和伤口组织(瘢痕)的大小无显着差异(图2和图3)。但是与其他组相比，经茶树油纳米乳液处理的小鼠的伤口组织较小，表明茶树油纳米乳液在一定程度上可以促进皮肤伤口愈合。 图1. 茶树油纳米乳液(TNE)和壳聚糖包埋茶树油纳米乳液(CTNE)对于大肠杆菌(E. coli)和金黄色葡萄球菌(S. aureus)的最小抑菌浓度曲线 图2. 皮肤创伤模型小鼠处理过程中体重变化，blank为正常小鼠(不进行创伤处理)，negative为蒸馏水处理小鼠，TNE为茶树油纳米乳液处理组，CTNE为壳聚糖包埋茶树油纳米乳液处理组，positive为药物处理组 图3. 皮肤创伤模型小鼠处理过程中伤口面积变化，negative为蒸馏水处理小鼠，TNE为茶树油纳米乳液处理组，CTNE为壳聚糖包埋茶树油纳米乳液处理组，positive为药物处理组 另一方面，经茶树油纳米乳液和壳聚糖茶树油纳米乳液处理的小鼠的瘢痕组织厚度小于阴性和阳性对照组。此外，疤痕脱落后，H & E染色后可发现新生表皮的组织形态学特征(图4)也有一定的区别。发现阳性药物治疗小鼠的表皮比茶树油纳米乳液和壳聚糖包埋的茶树油纳米乳液治疗的小鼠表皮薄，与正常小鼠皮肤结构相似。以上结果表明，茶树油纳米乳液和壳聚糖包埋茶树油纳米乳液可以促进皮肤生长，这可能是由于茶树油具有很强的抗微生物和抗炎能力 [ 11 ]。在感染了金黄色葡萄球菌的人类伤口组织上直接进行茶树油治疗(浓度为3.3%)可以提高治愈率并减少疤痕大小 [ 12 ]，茶树油处理创伤皮肤还显著缩短治愈时间 [ 13 ]。本研究结果表明，茶树油纳米乳液也具有显著的伤口愈合作用，这可能归因于其抗菌能力。 图4. 皮肤创伤实验过程代表图片以及皮肤组织形态：(a) 脱毛后的小鼠背部皮肤；(b) 烫伤30分钟后对小鼠皮肤；(c) 烫伤2小时后对小鼠皮肤；(d) 烫伤开始1周后未经治疗的烫伤小鼠，用作阴性对照；(e) 茶树油纳米乳液处理1周的烫伤小鼠；(f) 壳聚糖包埋茶树油纳米乳液处理1周的烫伤小鼠；(g) 药物治疗1周的烫伤小鼠；(h) 疤痕愈合后的皮肤外观；(i) 药物治疗小鼠的愈合皮肤的组织形态学图像；(j) 经茶树油纳米乳液处理的小鼠皮肤愈合的组织形态学图像；(k) 壳聚糖包埋茶树油纳米乳液治疗的小鼠的愈合皮肤的组织形态学图像；(l) 阴性对照小鼠皮肤愈合的组织形态学图像，箭头指向新生皮肤组织；(i)-(l) 显微镜图片放大倍数为100倍
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 茶树油具有显著的抑菌和抗炎活性，纳米乳液以茶树油作为油相，将茶树油分散于水溶液中，提高其水分散性和应用范围。制备的茶树油纳米乳液粒径小，分布集中，同时稳定性较高，经过壳聚糖包埋处理后平均粒径和分布没有显著变化。茶树油纳米乳液和壳聚糖包埋茶树油纳米乳液具有显著的抑菌活性，可以抑制大肠杆菌和金黄色葡萄球菌生长，同时与未包埋的茶树油纳米乳液相比，壳聚糖包埋茶树油纳米乳液的抑菌活性有所提高。茶树油纳米乳液和壳聚糖包埋的纳米乳液还可以促进皮肤伤口愈合，改善新生皮肤组织。本研究结果表明纳米乳液可以作为茶树油应用的一种重要形态，提高其抑菌等生物活性，有助于扩大茶树油应用范围。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 伴随着新高考改革的进展，考生如何选择最适合自身的科目迫在眉睫。本文针对以考生个性化选择为推荐重点，将模糊综合评价法运用于高考选科推荐中，运用协同过滤算法加快高考选科推荐系统的运行，利用会话式交互决策根据职业愿景与大学专业推荐选科。本文设计了一个完整的系统，在系统中将上述的方法运用其中，从而达到比单一成绩因素选科更好的效果。最后，通过在某中学的调查实验，构造模糊矩阵，确定出前5个影响选科的因素，即成绩、兴趣、职业倾向、家庭意愿、学生特质的影响权重，进行选科推荐，达到显著的效果，从而更好的满足考生的多方面需求。 关键词 :模糊综合评价法，协同过滤，高考选科 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 随着新高考改革的不断深化，河北、辽宁、江苏、福建、湖北、湖南、广东、重庆八个省市于2018年首次采用3 + 1 + 2的新高考模式。考生的数学、语文、外语三科必选，在物理、历史之间选择其一，再从化学、生物、地理、政治任选其二即可。在此前提下，考生应该如何科学合理的选科已成为当务之急。而国内目前只有上海、浙江、山东三个省市开展了新高考改革，并且采取的是不同于上述所说新高考模式，即3 + 3 (4)新高考模式。其新高考模式已经呈现出诸多弊端，因此，在新高考改革前提下研究利用新的技术与算法对考生进行选科推荐与指导，为考生提供一种新的选科途径是十分必要的。 目前，在教育领域，模糊综合评价法的应用相当广泛。文献 [ 1 ]，基于Vague集的模糊综合评价法，避免了以往评分函数容易造成的结果与直觉不相符问题，使得评价结果更符合参评专家的直觉判断。但又在高考选科中的使用效果不佳。文献 [ 2 ] 运用结合变换原理与最大隶属度原则的动态模糊综合评价法，在大数据背景下根据各项因素的指标特征值构建判断矩阵。文献 [ 3 ] 将信息化学习满意度指标体系划分为：学习意识、学习行为、学习效果、课堂应用和学习条件，5大方面。在此基础上，构建出评价问卷进行实际测验。针对高考选科，本文将其归因于一类。文献 [ 4 ] 确定专家权威程度、专家意见的集中程度和专家意见的协调系数，进一步量化专家评测。传统的选科推荐只使用考生的成绩作为唯一变量进行选科推荐，学生也仅根据自己的兴趣或学习成绩决定选科，因此出现了在一学期后学生又希望重新选科的现象出现，对学生本身和教学资源来说都造成了不好的影响。故采用模糊综合评价法客观的推荐考生高考选科具有相当大的实用性和挑战性。 本文从多个可能影响学生选科及可能对学生未来成绩的造成影响的因素出发，在尊重考生个性化的基础上，将有可能影响考生选科的所有因素都列出并进行试验，得出考生所认为的最影响其选科的Top 5影响因素作为研究的起始点。基于此，采用模糊综合评价法进行研究，给出基于成绩以外的个性化推荐，以求满足考生的主观与客观条件，并推荐相关大学的相关专业。本文针对新高考条件下学科的全过程进行了深入研究，主要使用了模糊综合评价法进行选科决策，使用协同过滤算法加快推荐的速率和准确度，使用会话式决策进行选科与大学专业推荐。最后根据调查得到的数据，以一名考生为例，进行模糊综合评价法的推演，对比以往选科策略，得到了较为理想的结果。因此，可以为以后的新高考选科提供一条新的思路。