DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 实验原理 原理：用过量二价铁离子和硫离子反应，生成硫化亚铁沉淀，在酸性条件下过量的二价铁离子被高锰酸钾氧化成三价铁离子，再用显色法测定三价铁离子浓度，从而计算出水中硫离子的浓度。反应方程式如式(1)和(2) [ 15 ] ： S 2 − + Fe 2 + → FeS ↓ (1) 5 Fe 2 + + MnO 4 − + 8 H + → 5 Fe 3 + + Mn 2 + + 4 H 2 O (2) 在酸性介质中，Fe 3+ 与磺基水杨酸1:1配比反应生成紫色络合物，其吸光度与三价铁离子的含量成线性关系。相对于其它传统的测定方法。该方法在测定低含量硫化物更具有优势，检测范围在0.1~5 mg/L，测定灵敏度较高、准确性好，操作简单，测定成本低等。三价铁离子和磺基水杨酸的反应如方程式(3)所示： (3)
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user: 4. 实验药品和仪器 铁铵钒([FeNH 4 (SO 4 ) 2 ]∙12H 2 O) (分析纯)，天津科密欧化学试剂有限公司；高锰酸钾(分析纯)，天津科密欧化学试剂有限公司；苯二甲酸氢钾(分析纯)，西安化学试剂厂；盐酸(1 + 1)，西安化学试剂厂；磺基水杨酸(分析纯)，天津科密欧化学试剂有限公司； 赛多利斯科学仪器北京有限公司；电子天平上海仪电科学仪器股份有限公司PHS -3C 型pH计；郑州科丰仪器设备有限公司DF-101S集热式恒温加热磁力搅拌器；上海光谱仪器有限公司721型可见分光光度计。
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user: 5. 实验步骤 5.1. 铁标准溶液的配制 准确称取 0.8634 g 铁铵钡([FeNH 4 (SO 4 ) 2 ]∙12H 2 O)置于烧杯中，加蒸馏水溶解，再加5 mL硫酸，最后将溶液移到1000 mL容量瓶中，并用蒸馏水稀释到刻度后摇匀。吸取上述溶液10.00 mL，置于100 mL容量瓶中，并用蒸馏水稀释到刻度后摇匀，此溶液中铁离子浓度为0.01 mg/mL。 5.2. 磺基水杨酸溶液的配制 准确称取 100 g 磺基水杨酸置于烧杯中，加蒸馏水溶解，最后将溶液移到1000 mL容量瓶中，并用蒸馏水稀释到刻度后摇匀。 5.3. 缓冲溶液的配制 吸取2 mol/L的盐酸溶液230 mL，与0.2 mol/L的苯二甲酸氢钾溶液250 mL混合，最后用蒸馏水稀释至1000 mL。 5.4. 铁标准曲线的建立 在50 mL容量瓶中分别加入浓度为0.01 mg/mL的铁标准溶液0.00、0.50、1.00、1.50、2.00、3.00、4.00、5.00 mL，用蒸馏水稀释到25 mL，加入pH = 2.2的缓冲溶液10 mL及10%磺基水杨酸溶液1.00 mL，并用蒸馏水稀释到刻度后摇匀，放置20 min。在分光光度计上以含铁为零的溶液为空白，在波长500 nm处测定光密度值，根据铁的含量与测得的光密度值绘制标准曲线。一般性标准曲线的相关性最少要达到2个9以上。 5.5. 高锰酸钾溶液的配制 准确称取 10 g 高锰酸钾置于烧杯中，加蒸馏水溶解，最后将溶液移到1000 mL容量瓶中，并用蒸馏水稀释到刻度后摇匀。 5.6. 盐酸(1 + 1)溶液的配制 将浓盐酸和蒸馏水按1:1 (体积)混匀。 5.7. 硫离子浓度的测定 吸取含硫离子的溶液1 mL置于50 mL容量瓶中，加入盐酸(1 + 1)溶液1.00 mL，再加入已知浓度铁铵钡溶液5 mL，再加入少量高锰酸钾，待其颜色褪去，再加入pH值为2.2的缓冲溶液10 mL，磺基水杨酸溶液1.00 mL，最后用蒸馏水定容，摇匀放置20 min后测定其吸光度，用蒸馏水作为空白样。硫离子浓度通过计算得到： 式中： C S 2 − ——硫离子的浓度，mg/L； C Fe 2 + ——已知浓度的二价铁离子的浓度，mg/L； Y——吸光度通过回归方程计算三价铁离子浓度； K——标准曲线的系数。 如果测出的吸光度值超出了建立标准曲线的铁离子的最大浓度，应将溶液进行稀释，使其在标准曲线测定范围内。 5.8. 方法检出限 对上面的标准曲线重复7次，作为空白实验，计算n次平行测定的标准偏差，按公式计算方法检出限： M D L = t ( n − 1 ， 0.99 ) × S (4) 式中：MDL——方法检出限； n——样品的平行测定次数； t——自由度为n − 1，置信度为99%时t分布(单侧)，n = 7时，t = 3.143； S——n次平行测定的标准偏差。 5.9. 加标回收率 对上面测定的7次测定各取三种不同浓度的硫化物水样进行加标回收实验测定，计算公式如下： p i % = y i ¯ − x i ¯ u × 100 % (5) p ¯ % = ∑ ∝ 1 p i % i (6) s p = ∑ ∝ 1 ( p i % − p ¯ % ) 2 i − 1 (7) 式中： x i ——第i次实验堆某以浓度水平样品测试的平均值； y i ——第i次实验堆加标样品测试的平均值； U——加标量； p i % ——第i个实验的加标回收率。
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user: 6. 结果与讨论 6.1 标准曲线的建立 通过建立三价铁离子浓度和吸光度的标准曲线，经过计算测得废水中硫化物的含量。从图1中知得到回归方程为Y = 0.1075X，线性相关系数达到了R 2 = 0.9987，符合测定要求。因此，建立标准曲线法来测定油田废水中硫化物的含量是一种高效的检测方法。 图1. 三价铁浓度和吸光度之间的关系曲线 6.2. 验证标准曲线的可行性 双氧水作为一种洁净的氧化剂对废水中硫化物的去除有一定的效果。因此，通过碘量法 [ 16 ] 和本实验方法对比来判定标准曲线的准确性。在Na 2 S和H 2 O 2 的摩尔比例为1:2，温度为 30 ℃ ，测定不同时间下取得的去除率。从图2中可以看到，本实验方法对去除率的计算和碘量法相差很小，所以本实验方法的建立极大的节约了时间成本。 图2. 两种方法对去除率的测定
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user: 7. 总结 本实验通过铁离子和硫离子之间建立相关性，用来测定油田采出水中硫离子的含量，使学生在实验过程中掌握pH计、分光光度计的使用方法，提高学生专业课程实验操作能力，对油田采出水中的硫离子的测定有了一定的认识，为以后工作打下坚实的基础。同时，本实验主要是以测定油田采出水中硫离子为重点，提高学生的环保意识。测定水中硫离子的方法多样，学生在实验过程中能够学会查文献，养成阅读专业文献的习惯。本实验以小组为单位开展，有利于提升学生的协作能力和团队精神。
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user: 摘 要 按照日本岛津公司QuEChERS方法包提供的方法，对采用高效液相色谱–质谱/质谱测定鸡肉中氧氟沙星、环丙沙星和恩诺沙星残留量的不确定度进行评价。对检测过程中各因素进行考虑，发现上述方法测定鸡肉中的3种喹诺酮类药物时，当氧氟沙星、环丙沙星和恩诺沙星浓度分别为0.999、0.998、0.984 μg/kg时，扩展不确定度分别为0.168、0.156、0.170 μg/kg (k = 2)。评定结果表明，影响检测结果的主要因素为标准溶液配制和标准曲线拟合过程，其次为测量重复性和回收率。 关键词 :液相色谱–质谱/质谱法，鸡肉，氧氟沙星，环丙沙星，恩诺沙星 Copyright © 2018 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. 前言 2003年，Anastassiades等 [ 1 ] 开发了一种快速(quick)、简单(easy)、便宜(cheap)、高效(effective)、耐用(rugged)和安全(safe)的农产品中农药多残留样品前处理方法，并用首字母缩写将此种方法命名为QuEChERS。自其发布以来，因其简化了以前繁杂的萃取步骤并扩大了所萃取农药残留的范围，因此，在农药残留领域得到了大量的应用。 喹诺酮类(Quinolones)，又称吡酮酸类或吡啶酮酸类，具有广谱抗菌、价格低廉的特点 [ 2 ] ，因此该类药物广泛应用于畜禽养殖环节，然而其使用也引发出一系列的问题。目前，喹诺酮类药物残留检测方法的不确定度评价主要为高效液相色谱法 [ 3 ] 、高效液相色谱串联质谱法等 [ 4 ] [ 5 ] 。 测量不确定度是测量结果可信程度的定量表达 [ 6 ] ，其数值反映了测量结果质量，并直接关系到检验结果的合格与否。本实验参照JJF 1059.1-2012《测量不确定度评定与表示》 [ 6 ] 和JJF 1135-2005《化学分析测量不确定度评定》 [ 7 ] ，通过QuEChERS方法包提供的使用说明书，评定鸡肉中环丙沙星、恩诺沙星和氧氟沙星3种喹诺酮类药物残留检测的不确定度 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] ，了解整个检测过程中不确定度的主要来源，以便实验操作者对其加以重视，从而确保检测结果的可靠性，为实验室的质量控制提供重要依据。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 材料与试剂 鸡肉(市售)；盐酸环丙沙星(94%)、恩诺沙星(98.5%)、氧氟沙星(99%)，德国DR.E公司；恩诺沙星D5盐酸盐(99%)、环丙沙星D8盐酸盐(99.8%)、氧氟沙星D3盐酸盐(99.4%)，德国Witega公司；乙腈(色谱纯)，美国fisher公司；甲酸(色谱纯)，上海麦克林生化科技有限公司；QuEChERS方法包，日本岛津公司；GHP微孔滤器(0.22 μm)，美国waters公司。 2.2. 仪器设备 5500型高效液相色谱–串联质谱仪(配ESI；离子源)：美国AB公司；XS205电子天平：瑞士METTLER TOLEDO公司；3-18 K高速离心机：德国Sigma 公司；涡旋振荡器：德国IKA公司。 2.3. 方法 2.3.1. 样品前处理方法 按照日本岛津公司提供的方法，准确称取5.00 g待测试样品，加入0.1 mg/L的同位素内标50 μL，加入5%甲酸乙腈溶液5.0 mL，涡旋1 min，加入WondaPak专用提取包，涡旋1 min，12，000 rpm离心5 min，取上清液1 mL于15 mL离心管中，涡旋1 min，12，000 rpm离心5 min，取上清液过GHP微孔滤器，进LC-MS/MS分析检测。 2.3.2. LC-MS/MS测定条件 色谱柱：C18，50 × 2.1 mm，3 μm；流动相：A相：0.1%甲酸乙腈溶液；B相：0.1%甲酸水溶液；梯度洗脱(见表1)；柱温 40℃；进样量为1 μL；离子源：电喷雾ESI，正离子；扫描方式：多反应监测MRM；帘气：35.0；离子源温度：550℃；Gas 1：55.0；Gas 2：55.0；监测离子对及对应质谱参数(见表2)。 Table 1 The mobile phase gradient of liquid chromatography for the separation of Quinolone 时间 Time (min) 流速 Flow (mL/min) 流动相A A (%) 流动相B B (%) 0.00 0.50 95.00 5.00 1.00 0.50 95.00 5.00 2.00 0.50 85.00 15.00 3.00 0.50 85.00 15.00 5.50 0.50 15.00 85.00 6.50 0.50 15.00 85.00 6.60 0.50 95.00 5.00 9.00 0.50 95.00 5.00 表1. 分离喹诺酮类药物的液相色谱流动相梯度 Table 2 The acquisition parameters of UPLC-MS/MS for analysis of Quinolones and their isotopic label Q1 Q3 Time ID DP EP CE CXP Mass (Da) Mass (Da) (msec) (volts) (volts) (volts) (volts) 362.200 318.100 20.000 Ofloxacin 1 80.000 10.000 26.000 16.000 362.200 261.100 20.000 Ofloxacin 2 80.000 10.000 38.000 16.000 332.200 288.300 20.000 Ciprofloxacin 1 80.000 10.000 25.000 16.000 332.200 245.300 20.000 Ciprofloxacin 2 80.000 10.000 33.000 16.000 360.100 316.100 20.000 Enrofloxacin 1 80.000 10.000 26.000 16.000 360.100 245.100 20.000 Enrofloxacin 2 80.000 10.000 36.000 16.000 340.000 322.000 20.000 Ciprofloxacin-D8 120.000 10.000 29.000 16.000 365.000 245.000 20.000 Enrofloxacin-D5 100.000 10.000 37.000 16.000 365.100 261.000 20.000 Ofloxacin-D3 100.000 10.000 37.000 16.000 表2. 喹诺酮类药物及其同位素标记物质谱参数 2.4. 数学模型的建立 目标物残留量X计算方法为： X = C V / m 式中：X——样品中目标物残留量(μg/kg)； C——样液中目标物的浓度(ng/mL)； V——定容体积(mL)； m——样液所代表样品的质量(g)。
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user: 4. 结论 通过对超高效液相色谱–串联质谱法对鸡肉中3种喹诺酮类药物含量检测不确定度各分量的评定，发现该检测方法中，标准溶液的配制和标准曲线的拟合所产生的不确定最大，其次为测量重复性和回收率产生的不确定度分量。因此，在实际操作过程中，可通过增加混合标准系列溶液的测定次数，增加平行样品的测定次数，并定期对实验过程所涉及的仪器进行检定校准，提高操作人员的检测水平，来减小测量不确定度，从而保证检测结果的准确性。
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user: 摘 要 通过采集90个纯咖啡样品的高效液相色谱图建立起咖啡的标准指纹图谱，建立了一种基于高效液相色谱指纹图谱鉴别咖啡掺假的方法，利用中药色谱指纹图谱相似度评价系统A版和中药色谱图分析和数据管理系统软件分析待测样品色谱图与咖啡标准指纹图谱的相似度，并根据相似度的分析结果鉴别咖啡是否掺假。结果表明，该方法稳定性好，纯咖啡标准指纹图谱包括17个共有峰，其高效液相色谱指纹图谱峰面积相关系数法、峰面积夹角余弦法、峰高相关系数法、峰高夹角余弦法阈值均大于0.9，模拟掺入大麦粉、黑玉米粉和巴西莓果粉，得到掺假物的峰面积相关系数法、峰面积夹角余弦法、峰高相关系数法、峰高夹角余弦法阈值均小于0.4，且本方法对大麦粉、黑玉米粉和巴西莓果粉可鉴别最小掺假量为1 wt%，具有方便快捷，精密度好，鉴别能力强等特点。 关键词 :指纹图谱，咖啡，掺假，高效液相色谱 Copyright © 2018 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 咖啡作为饮料有着悠久的历史，适当饮用能起到消除疲劳、振奋精神、促进血液循环、提高劳动效率和思维活动能力等多种有益的功效。因此，它已成为当今人们饮食生活中的重要组成部分。另外，咖啡还有其独特的医疗疗效，如能醒脑提神、抗忧郁、抗氧化，降低发生糖尿病、肝硬化、消化道肿瘤等风险。 近年来，由于干旱和农作物疾病的影响，巴西等咖啡主要产地的咖啡产量显著下降，咖啡豆的短缺问题越来越突出。到2080年，全球咖啡产量估计将减少七成。咖啡生产大国巴西通常每年生产5500万包咖啡，而根据报告显示，2014年巴西咖啡的全年产量预计只有4500万包。在在供不应求的情况下，不少不法商贩往咖啡中掺入便宜的玉米、大麦、巴西莓果粉等物质 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 。尽管这些成分不会造成身体伤害，但它们会让咖啡商获得更高的利润，会影响产品质量和口感，损害消费者利益。根据国际咖啡组织(ICO)，掺假咖啡若进入咖啡市场，将给予最严重的处罚。 咖啡因其独特的风味口感及生理活性成为世界范围内最重要的食品类商品之一。咖啡的生理活性主要来自于咖啡中的咖啡因、绿原酸以及类黑精等功能性成分，目前，针对咖啡中某种成分的检测已有诸多报道 [ 6 ] - [ 15 ] 。但是因为产地、品种、生长周期等因素咖啡中具体成分会有很大范围的差异，只检测特定成分无法辨识咖啡是否掺假，只有对咖啡进行整体评价，才能准确、科学地鉴别咖啡是否掺假。目前，针对复杂样品的鉴别，国内外研究采用更多的是指纹图谱技术 [ 6 ] - [ 23 ] ，该技术可以呈现出复杂样品的“整体形态”。本文采用高效液相色谱(HPLC)技术与指纹图谱软件联用对咖啡进行掺假鉴别，建立起咖啡的标准指纹图谱，利用中药色谱指纹图谱相似度评价系统A版软件分析待测样品色谱图与咖啡标准指纹图谱的相似度，并根据相似度的计算结果鉴别咖啡是否掺假。本方法方便快捷，精密度好，鉴别能力强。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 材料与仪器 试剂：去离子水由Milli-Q净化系统(美国Millipore公司)制得，甲醇(纯度 ≥ 99.5，分析纯)，乙醇(纯度 ≥ 99.7，分析纯)，正丁醇(纯度 ≥ 99.5，分析纯)和绿元酸标准品(纯度99.7%，CAS 327-97-9)等均为市购。 仪器：液相色谱仪–配制DAD检测器，Agilent 1200，美国Agilent公司；粉碎机(瑞典Foss KN195KnifetecTM)；离心机(德国SIGMA公司)；振荡器(德国IKA公司)。 软件：Agilent Chemstation工作站，中药色谱图分析和数据管理系统，中药色谱指纹图谱相似度评价系统A版。 纯咖啡样品：由市场购置90种咖啡豆，粉碎制成纯咖啡样品。 掺假咖啡样品：将咖啡豆制作成粉，然后按不同比例加入黑大麦粉(黑大麦250℃炒制30 min，粉碎后得到)、巴西莓果粉、黑玉米粉(黑玉米烘干，粉碎后得到)制成掺假咖啡样品。 2.2. 实验方法 2.2.1. 样品前处理 精密称取1.0克纯咖啡样品或掺假咖啡样品，准确加入10 mL甲醇，剧烈震荡5 min，离心10 min，取上清液，过0.45 µm滤膜得高效液相色谱上机测试样液。 2.2.2. 色谱条件 色谱柱：Ultimate® XB-C18 (4.6 × 250 mm， 5 μm)。 流动相：A相为甲醇，B相为体积分数0.1%的甲酸水溶液；流速1.0 mL/min；柱温：30℃；紫外检测波长：254 nm；流动相的梯度洗脱程序为：0~10 min，体积分数10%~15%的甲醇；10~40 min，体积分数15%~50%的甲醇；40~50 min，体积分数50%~100%的甲醇；50~55 min，体积分数100%~10%的甲醇；55~60 min，体积分数10%的甲醇。 2.3. 数据分析 采集步骤(1.2)检测所得纯咖啡样品和掺假咖啡样品的液相色谱图，用中药色谱图分析和数据管理系统和中药色谱指纹图谱相似度评价系统A版进行数据分析，建立咖啡标准指纹图谱，进行峰面积相关系数法相似度、峰高相关系数法相似度、峰面积夹角余弦法相似度、峰高夹角余弦法相似度、全图谱相关系数法相似度和全图谱夹角余弦法相似度的计算。
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user: 4. 结论 选择合理的提取试剂和流动相体系建立起科学可靠的测定咖啡样品高效液相色谱图的方法，利用90个纯咖啡样品建立起咖啡的标准指纹图谱，选择合理的相似度计算方法，建立起对黑大麦粉、巴西莓果粉和黑玉米粉可鉴别最小掺假量为1 wt%的一种基于高效液相色谱指纹图谱鉴别咖啡掺假的方法。本方法方便快捷，精密度好，鉴别能力强，既解决了实际检测中咖啡掺假鉴别的问题，也为高效液相色谱指纹图谱技术用于其他物种掺假鉴别提供了参考。
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user: 摘 要 包兰铁路沙坡头段“五位一体”治沙方法建立至今，在阻止沙漠对包兰铁路的威胁方面成效显著，为包兰铁路的安全运营提供了大力保障。笔者通过结合1990至2015年的遥感数据，利用“3S”技术，对包兰铁路沙坡头段治沙成效进行量化研究，查清监测区内截止2015年底沙化土地类型和土地利用类型的面积及变化情况。掌握监测区域沙化现状及发展趋势。分析各种治理措施的效果并提出新的治理模式。 关键词 :五位一体，3S技术，动态监测 Copyright © 2018 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 沙漠化是世界瞩目的重大生态问题之一，它直接影响到人类的生存环境和社会的安定。本文以包兰铁路沙坡头段为研究区，针对当前沙漠化监测方法研究中存在的高成本、大劳动量和长周期以及缺乏统一的沙漠化遥感监测指标体系等问题以地表特征反演为切入点通过试验研究突破目前大范围定量遥感监测和自动分类识别技术存在的技术瓶颈，通过原始创新与现成创新相结合构建以低成本的TIM数据为基础，其它数据为辅，多种数据综合应用的满足研究区域内土地沙漠化监测需要的定级遥感监测技术体系 [ 1 ] 。 通过对遥感影像的解译，了解研究区域沙漠化土地的分布与发展现状，分析过去几十年以来本区域沙漠化的发展演变过程，结合气候变化、土地利用数据分析土地沙漠化的驱动力；应用GIS和GPS技术进行外业调查工作，收集沙化区域的基础生态环境数据，对沙漠化土地进行分级，建立相关的分析模型，掌握沙漠化的发展趋势，为研究区域沙漠化土地治理和社会经济发展提供数据支持。
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user: 2. 资料收集和技术方法 收集分析研究区域沙漠化土地的遥感影像资料、植被等资料，掌握沿线自然地理、地貌、沙丘分布、植物种类及分布等资料，利用近20年的遥感卫星影像数据，监测包兰铁路沙坡头段的沙源现状和沙化土地利用类型及植被分布范围变化情况，野外实地调查植被种类变化情况，野外实地调查植被种类变化情况，调查区域范围内通过相应的工程措施及生物措施防沙治沙效果，研究风沙对铁路危害状况及相应的防护效益。 包兰铁路沙坡头段沙化监测主要是采用高分辨率遥感影像数据内业判读解译与实地外业调查相结合的技术方法进行图层矢量，获得各类型沙化土地面积。沙化土地的动态变化情况根据本次调查数据和前期调查结果获得。沙化监测应用经过几何精校正和增强处理后的卫星遥感数据，在建立解译标志的基础上，利用遥感解译分别按荒漠化和沙漠化区划条件划分图斑并对调查因子进行初步解译，然后到现地核实图斑界线，调查核实各项调查因子，按要求建立现地调查图片库，获取沙化土地和其它土地类型的面积、分布及其他方面的信息 [ 2 ] 。
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user: 3. 监测范围和监测内容 监测范围：包兰铁路中卫至干塘段，包兰铁路k698 + 300 − k758 + 800区段向北3400 m，向南750 m，共计5705.2 hm 2 。位于宁夏回族自治区中西部，地跨东经104度17分~106度10分、北纬36度06分~37度50分。东邻中宁县，南与同心县、海原县及甘肃省靖远县交汇，西接甘肃省景泰县，北邻内蒙古自治区阿拉善左旗。 监测内容： ① 结合1995年以来的历史遥感影像，通过遥感解译分析出监测区域内沙化土地的动态变化情况； ② 结合1995年以来的历史遥感影像，通过遥感解译分析出监测区域内土地利用状况的动态变化情况。
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user: 5. 社会经济效益 1) 保障铁路的安全运营 包兰铁路于1958年建成通车，铁路运营初期，风沙漫道十分严重，对铁路运输造成很大威胁，因线路积沙，货车停车事故经常发生，严重影响正常行车秩序，直接危及行车安全。兰州铁路局、银川铁路局分局及其下属的中卫固沙林场几代治沙职工经过几十年的艰苦奋斗建立起了由固沙防火带、灌溉造林带、草障植物带、前沿阻沙带、封沙育草带，“五位一体”治沙防护体系，通过项目实施，分析沙害机理，提出切实有效的沙害治理建议，更好的保障铁路的安全运行 [ 5 ] 。 2) 减少包兰铁路的维护成本 包兰铁路沙坡头段是中国穿越沙漠的首条铁路，每年的道岔清沙工作会花费大量的人力和物力成本，通过项目实施，对现在的防护体系和防护效果进行了科学分析，有助于今后科学的制定防沙方案及措施，减轻铁路沙害，延长铁路的维修周期和道岔清沙周期，节省铁路维护的人力和物力成本。 3) 为今后的防沙治沙工作提供理论依据 本研究通过GIS和RS技术，得出了研究区域沙害治理的量化数据，为今后的沙害治理工作提供了理论依据，理论结果具有推广价值。
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user: 6. 监测结论 如图1所示，从时间序列来看，监测区域沙化土地面积自1990年以来逐年减少。总体减少329.81 hm 2 ，沙化土地面积逐步减少，沙化土地类型变化的原因由流动沙地、半固定沙地和固定沙地之间数据的变化分析可知，近年来沙坡头生态建设已取得了可喜成绩。主要表现在流动沙地面积较大幅度减少，固定沙地面积较大幅度增加，这说明“五位一体”的治沙路线已取得显著成效 [ 6 ] 。 将1995、2000、2005年调查结果与2010、2015年卫星影像图进行比较，可以看出，329.81 hm 2 的流动沙地，通过人工造林、封山育林、等措施有效的转换为固定沙地；但是，有的区域存在着固定沙地遭到破坏后变为流动沙地的现象；由半固定沙地转换为流动沙地的也较多，沙化程度总体由中度重度向轻度转化，也就是说，沙化土地逐步向好的趋势转变。 对统计数据的对比分析可知，监测区域沙化土地面积明显减少，沙化程度有所减轻，植被盖度增加，结合近几年的气象资料可以看出气候变化对防护体系的影响不显著。总体来说“五带一体”防护体系的防护效果明显且稳定。
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user: 7. 包兰铁路沙坡头段治沙改造建议 1) 建立持续稳定的监测机制 不断丰富监测内容强化监测因子，为防沙治沙提供科学可靠的技术数据，逐步实现沙化土地监测与治理同步实施，更好的为防沙治沙工作服务。利用“3S”技术定期对沙害路段进行沙化类型、土地类型和植被种类及盖度进行监测，掌握沙害区域的变化趋势。在包兰铁路沙坡头段主要沙害区域安装固定监控设备，对监测沙丘的移动、空气输沙量、沙丘高度等变化情况进行连续监测。 2) 增加防护距离 铁路北侧 500 米 左右的前沿阻沙栏处，沙丘被“五代一体”防护体系阻挡，沙丘高度逐年增高，防护体系内由于风速降低，流沙沉降在防护带内造成铁路北侧整体沙层厚度增加，对铁路造成潜在威胁。需要增加铁路北侧的防护距离，建议在前沿阻沙带北侧前1~2 km建立宽100 m的多道格状栅栏，在多道格状栅栏内采取机械沙障、栽植人工植被，啧播、撒播营造天然植被和化学固沙等措施，形成“生物—化学—机械”三结合的沙脊线固沙带。 3) 改善引黄灌溉林带林网结构，引进新树种 增加植物物种，更新和完善现有的防护体系，根据不同立地条件和水源状况，对草障植物采取喷灌、渗灌、集雨灌溉等措施，以达到保证防护体系长期稳定的目的。在风蚀严重的沙丘顶部采取人工植被、天然植被和喷膜集雨技术相结合的措施，以达到长期固定沙丘之目的。
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user: 8. 成果的创造性、先进性 1) 结合3S技术监测荒漠化的发展过程及现状，提供研究区域荒漠化发展变化的相关地理信息数据及图件，定量揭示研究区域土地沙漠化景观动态变化过程及其发展趋势。 2) 土地沙漠化是受到很多因素所影响的一个综合结果，具有多层次性和多面性。利用因子分析法，定量分析和评价宁夏沙漠化动态变化现状利于揭示引起宁夏沙漠化土地动态变化差异的主导因素，可为政府沙漠化治理及预防，实现农业生产可持续发展管理和决策提供科学的依据 [ 7 ] 。 3) 通过每年的植被特征值比较分析来研究植被波动规律不仅可为区域地经营管理、草地植被恢复提供一些便利，也可有效评估草地波动程度，为预测未来草地植被波动提供有效途径 [ 8 ] 。 4) 针对沙地不同治理措施生态效益，监测退化沙地在人类的干预和引导下，采取一定的保护措施，遏制生态系统的进一步的退化，恢复地表植被，使生态环境得以逐步修复。 5) 利用3S技术和沙漠化预警型进行土地沙漠化灾害预警，并及时发现土地沙漠化警情，为有关部门提供土地沙漠化预警信息使相关部门能够提前采取防护措施，减少土地沙化造成的危害。
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user: 9. 成果推广及应用前景 随着近几年来计算机事业的发展，用计算机进行信息管理己经成为其新兴领域。沙漠化地区是一个由自然、社会经济、人文地理组成的复杂系统，是物质、能量、信息的统一体。它的资源、环境、人口、生产管理方面的数据都具各空间分布和时间顺序两项特点 [ 9 ] ，因而可以和地理信息系统联接。随着计算机和网络技术的不断发展，采用“3S”技术进行全新概念的数据采集和数据更新己不难实现 [ 10 ] 。从RS技术中获取多时相的遥感信息，由GPS定位与导航，利用GIS进行数据综合分析处理。提供动态的沙漠化监测信息和丰富的图文数表最终提出决策实施方案，这在技术上可以说是跨时段的。将逐步替代传统的调查、规划、监测和管理手段。所以建立荒漠化动态监测与评价信息系统具有很大的现实意义，对宁夏生态保护和荒漠化防治具有一定的指导意义。同时也可为今后开展干旱、半干旱地区复合荒漠化土地类型的监测和预警提供一种新的思路、新的理论与新的监测方法。该研究也将为政府决策、社会防灾减灾以及区域安全稳定奠定基础。
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user: 摘 要 利用一种基于符号计算的代数方法，结合Maple环境中的Epsilon软件包，求解(2 + 1)维色散的长波方程，获得了若干其它方法不曾给出的形式更为丰富的新的显式行波解，其中包括孤波解、三角函数解、双曲函数解。 关键词 :(2 + 1)维色散的长波方程，F-展开法，三角函数解，双曲函数解 Copyright © 2018 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 孤立子的研究工作在全世界范围掀起了一股热潮，不仅仅在流体物理，固体物理，基本粒子物理和量子物理等领域中，在凝聚太物理，超导物理等领域中都开展了孤立子的研究。近年来，学者们发现了求解非线性偏微分方程的大量方法，这些方法主要有Banach不动点理论、逆散射法 [ 1 ] 、算子半群理论、Backlund法 [ 2 ] 、调和分析法、Darboux变换法 [ 3 ] 、Galerkin方法、Hirota双线性法 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 和Painlevé展开法 [ 7 ] 等。结合计算机数学软件(如MATLAB等)，又发展了许多新的求解非线性偏微分波方程的方法，例如双曲函数法 [ 8 ] 、代数几何法、齐次平衡法 [ 9 ] 、特殊包络变换法 [ 10 ] [ 11 ] 、双指数函数法 [ 12 ] 和F-展开法 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] 等。
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user: 3. 结论 本文利用行波变换法得到(2 + 1)维色散的长波方程的若干新的显式行波解，其中包括非周期孤立波解和周期孤立波解，这些行波解还包括爆破波解、周期爆破波解等。同时，容易看出该方法还是很高效的，可以运用于求解其它非线性波方程，同样能得到非常丰富的行波解。
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user: 摘 要 本文利用Nevanlinna理论讨论了潘勒韦IV型差分方程的有限级超越亚纯解与另一个亚纯函数分担三个公共值的唯一性问题。 关键词 :复差分方程，亚纯解，唯一性 Copyright © 2018 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 本文采用Nevanlinna理论中的一些基本概念和标准符号 [ 1 ] [ 2 ] 。亚纯函数通常指定义在整个复平面上的亚纯函数。设f是亚纯函数，用 ρ ( f ) 表示亚纯函数f的增长级，用 ρ 2 ( f ) 表示亚纯函数f的超级，且定义如下 ρ 2 ( f ) = lim sup r → ∞ log + log + T ( r ， f ) log r 定义集合 的线性测度为 m E = ∫ E d t ，以及对数测度为 m l E = ∫ E d t t 。如果亚纯函数a满足 T ( r ， a ) = S ( r ， f ) ，其中 S ( r ， f ) = ο ( T ( r ， f ) ) ( r → ∞ ) ，那么称a是f的小函数，可能需除去一对数测度有限的例外集。设f和g为非常数亚纯函数，a为任意复数，如果 f − a 与 g − a 的零点相同并计重数，则称f与gCM分担a。如果f与g的极点相同并计重数，则称f与gCM分担 ∞ 。 潘勒韦方程是一类物理背景深厚且应用广泛的重要方程。近十年来，人们通过引入Nevanlinna 理论深入研究了复域微分和差分方程，并取得了一些优秀的成果。随着Halburd和Korhonen [ 3 ] 以及Chiang和Feng [ 4 ] 的奠基性研究型成果的出现，促进了差分的Nevanlinna理论的建立以及潘勒韦差分方程的发展。而后，Halburd [ 5 ] ，Ronkainen [ 6 ] ，张继龙 [ 7 ] 等人对非线性差分方程进行了分类，给出了几类差分Riccati方程和潘勒韦I-V型差分方程。 设 均是f的小函数，记 R ( z ， f ) = P ( z ， f ) Q ( z ， f ) 是关于z亚纯，关于f有理的函数，其中 ，并且 P ( z ， f ) ， Q ( z ， f ) 的次数分别为 deg P ( z ， f ) = m ， deg Q ( z ， f ) = n 。 汪晓明 [ 8 ] 等人研究了潘勒韦III型差分方程 f ( z + 1 ) f ( z − 1 ) = R ( z ， f ) 的有限级超越亚纯函数解的唯一性，证明了在一定条件下，如果潘勒韦III型差分方程的有限级超越亚纯解f与另一个亚纯函数g有两个不同的有限分担值并且有完全相同的极点(计重数)，那么 f ≡ g 。 1991年，Ramani [ 9 ] 考察了潘勒韦IV型差分方程 ( f ( z + 1 ) + f ( z ) ) ( f ( z − 1 ) + f ( z ) ) = R ( z ) ，其中该方程的所有系数均为常数且 R ( z ) 是关于z有理的函数。 本文，我们将 R ( z ) 推广至 R ( z ， f ) ，进而研究了以下潘勒韦IV型差分方程 (1.1) 的有限级超越亚纯函数解的唯一性问题，又置 ϕ ( z ， f ) = ( f ( z + 1 ) + f ( z ) ) ( f ( z − 1 ) + f ( z ) ) Q ( z ， f ) − P ( z ， f ) (1.2) 我们得到了如下定理： 定理1.1：设f是差分方程(1.1)的有限级超越亚纯函数解，g是一个亚纯函数， m ， n 为正整数且满足 m = n + 2 。 e 1 ， e 2 为两个互异的有穷复数， ϕ ( z ， f ) 如(1.2)所示，若f和gCM分担 e 1 ， e 2 ， ∞ ，且 ϕ ( z ， e 1 ) ≡ 0 ， ϕ ( z ， e 2 ) ≡ 0 ，则 f ≡ g 。
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user: 2. 引理 首先，亚纯函数f的差分多项式 H ( z ， f ) 定义如下： H ( z ， f ) = ∑ λ ∈ J a λ ( z ) ∏ j = 1 τ λ f ( z + δ λ ， j ) μ λ ， j ， (2.1) 其中，J是指标集， δ λ ， j 是复常数， 是非负整数，系数 a λ ( z ) ( ≡ 0 ) 是f的小函数。对 H ( z ， f ) 的每一个单项式 ∑ j = 1 τ λ f ( z + δ λ ， j ) μ λ ， j ，定义其次数为 d λ = ∑ j = 1 τ λ μ λ ， j 。并定义 H ( z ， f ) 的次数为 deg f H ( z ， f ) = max λ ∈ J { d λ } . 接下来，为证明定理1.1，我们需要下列一些引理。 引理2.1 [ 10 ] 设f是超级 的非常数亚纯函数，c是一非零有穷复数，则存在正数 ε > 0 ，使得 m ( r ， f ( z + c ) f ( z ) ) = ο ( T ( r ， f ) r 1 − ρ 2 − ε ) = S ( r ， f ) 对所有r成立，至多除去一个对数测度为有限的集合。 引理2.2设f是超级 ρ 2 < 1 的超越亚纯函数，且满足差分方程 ，其中 如(2.1)所定义。设a为f的小函数且满足 H ( z ， a ) ≡ 0 ，则 对所有r成立，至多除去一个对数测度为有限的集合。 证明：令 f = g + a ，并代入差分方程 H ( z ， f ) = 0 中，于是得到 L ( z ， g ) + D ( z ) = 0 ， 其中 L ( z ， g ) = ∑ γ b γ ( z ) G γ ( z ， g ) ，其每一项都是次数不小于1的关于g的多项式，且 T ( r ， D ) = ο ( T ( r ， g ) ) ，显然 D ( z ) ≡ 0 ，否则 D ( z ) ≡ 0 ，有 L ( z ， 0 ) ≡ 0 ，即 H ( z ， a ) ≡ 0 ，与题设矛盾。 接下来，我们来讨论 m ( r ， 1 g ) 的情况。首先，记 E 1 = { z | | z | = r 且 | g ( z ) | ≤ 1 } ， E 2 = { z | | z | = r 且 | g ( z ) | > 1 } ，则当 z ∈ E 1 时，由 | L ( z ， g ) g ( z ) | = 1 | g ( z ) | ∑ γ b γ ( z ) g ( z ) l 0 g ( z + c 1 ) l 1 ⋯ g ( z + c ν ) l ν ≤ ∑ γ | b γ ( z ) | | g ( z + c 1 ) g ( z ) | l 1 ⋯ | g ( z + c ν ) g ( z ) | l ν ， 其中 ∑ j = 0 ν l j ≥ 1 。再由引理2.1，有 m ( r ， L g ) ≤ m ( r ， ∑ γ | b γ ( z ) | | g ( z + c 1 ) g ( z ) | l 1 ⋯ | g ( z + c ν ) g ( z ) | l ν ) ≤ ∑ γ m ( r ， b γ ( z ) | g ( z + c 1 ) g ( z ) | l 1 ⋯ | g ( z + c ν ) g ( z ) | l ν ) = ∑ γ 1 2π ∫ 0 2π log + | b γ ( r e i θ ) | g ( r e i θ + c 1 ) g ( r e i θ ) | l 1 ⋯ | g ( r e i θ + c ν ) g ( r e i θ ) | l ν | d θ ≤ ∑ γ ( m ( r ， b γ ( z ) ) + l 1 m ( r ， g ( z + c 1 ) g ( z ) ) + ⋯ + l ν m ( r ， g ( z + c ν ) g ( z ) ) ) = S ( r ， f ) ， 则可得到 I 1 = 1 2π ∫ 0 2π log + | 1 g ( r e i θ ) | d θ ≤ m ( r ， D g ) + m ( r ， 1 D ) = m ( r ， L g ) + m ( r ， 1 D ) = S ( r ， f ) . (2.2) 而当 z ∈ E 2 时， I 2 = 1 2 π ∫ 0 2π log + | 1 g ( r e i θ ) | d θ = 0. (2.3) 所以由(2.2)及(2.3)，可得 m ( r ， 1 f − a ) = I 1 + I 2 = S ( r ， f ) . 得证。 引理2.3 [ 7 ] 设f是超级 ρ 2 < 1 的亚纯函数，且满足差分方程 H ( z ， f ) Q ( z ， f ) = P ( z ， f ) ，其中 如(2.1)所示， P ( z ， f ) ， Q ( z ， f ) 是f的多项式，如(1.1)所示，若 deg f H ( z ， f ) < max { deg P ( z ， f ) ， deg Q ( z ， f ) } ， 则 m ( r ， f ) = S ( r ， f ) 。 引理2.4 [ 11 ] 设h为非常数整函数， f = e h ， ρ 和 分别表示f的级和下级， i) 若h为p次多项式，则 ； ii) 若h为超越亚纯函数，则 ρ = μ = ∞ 。 引理2.5 [ 11 ] 设 f j ( j = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) 于开平面亚纯， f k ( k = 1 ， 2 ， ⋯ ， n − 1 ) 不为常数， 且满足 ∑ j = 1 n f j ≡ 1 ， 其中 n ≥ 3 。如果 ，且 ∑ j = 1 n N ( r ， 1 f j ) + ( n − 1 ) ∑ j = 1 n N ¯ ( r ， f j ) < ( λ + ο ( 1 ) ) T ( r ， f k ) ( r ∈ I ， k = 1 ， 2 ， ⋯ ， n − 1 ) ， 其中 λ < 1 ，则 f n ≡ 1 。
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user: 摘 要 多元统计分析中，判别分析和Logistic回归分析都是用来预测和解释一个对象所属类别的分类方法。回归模型用于预测和解释度量变量，而判别分析和Logistic回归分析用来解决被解释变量是非度量变量的情况。被解释变量包含两类时，判别分析和Logistic回归分析都适用；而被解释变量包含两类以上时，只有判别分析适用。但是，只有解释变量满足多元正态性和相等协方差阵假设时，判别分析才适用。而Logistic回归不需要解释变量的一系列的假设，仍可以得到良好的结果。本文分别用判别分析和Logistic回归分析对中小企业的破产模型进行分析，并对比两种分类方法的异同。 关键词 :判别分析，Fisher判别，Logistic回归，极大似然估计 Copyright © 2018 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 在现实生活中，人们可能会面临这样一类问题，判断某一对象属于哪个类别。比如一个公司是不是潜在客户，一个广告方案能否成功。这就需要选择对象所包含的变量作为解释变量，根据一定的判别准则，定义对象与类别之间的“距离”，所观察对象与哪个类别“距离”近，就说明该对象属于哪个类别。常用的判别方法有判别分析和Logistic回归分析，两者既有区别又有联系，本文通过一个实例来比较两种判别方法之间的异同。
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user: 2. 判别分析的基本思想 回归模型用来预测和解释度量变量，在回归模型中，解释变量和被解释变量都是度量变量，也就是定量变量。而实际生活中，往往面对被解释变量是非度量变量，也就是定性变量，在这种情况下，传统的回归分析是失效的。而判别分析正是用来解决被解释变量是非度量变量的情形。 判别分析的步骤： 1) 选择恰当的解释变量，解释变量不是越多越好，要“越有代表性越好”，解释变量多了会出现多重共线性的结果，影响判别分析方法的使用。 2) 判断解释变量是否满足判别分析的假设条件： i. 每个解释变量不能是其他解释变量的线性组合； ii. 各组变量的协方差阵相等； iii. 各个解释变量间具有多元正态分布 [ 1 ] 。 3) 选择合适的准则判别对象和类别之间的距离。常用的判别方法有： i. 距离判别； ii. Bayes判别； iii. Fisher判别； iv. 逐步判别。 4) 对模型的拟合效果进行显著性检验。 5) 对模型的结果进行分析和解释。
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user: 3. Logistic回归的基本思想 当被解释变量只有两组时，Logistic回归也可以用于预测和分类 [ 1 ] 。而且不需要解释变量满足多元正态性和相等协方差阵假设，Logistic回归就可以得到良好的结果。 当研究某一随机现象发生的概率p的大小，比如一个公司是不是潜在客户，一个广告方案能否成功，以及讨论p与哪些因素有关。但是因为概率p的取值是0到1之间的实数，变化范围非常小，这就意味着，当p作为被解释变量的时候，可能对解释变量的变化不够敏感，也就造成了判别方法的失效，所以直接对概率p进行数学上的处理有一定的难度。为了数学上处理的方便，我们构造p的一个严格单调函数 Q = Q ( p ) 。 与p同增同减， Q ( p ) 在 或者 p = 1 的附近微小变化要很敏感，因 p = 0 或者 p = 1 的极端情形，往往正是研究者所关心的问题。也就要求 d Q d p 应与 1 p ( 1 − p ) 成比例，于是令 Q = ln p 1 − p 上述变换称为Logit变换 [ 3 ] 。 然后，我们可以将Q看作新的被解释变量，然后构造Q和解释变量的函数关系，并从中解出p值。比如 Q = b x ，则 p = e b x 1 + e b x 。 当比例只取0和1两个值时，被解释变量y取1的概率 p ( y = 1 ) 就是要研究的对象。将影响被解释变量y的解释变量，记为 x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n ，这些 x i ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) 中既可以包含定性变量，也可以包含定量变量。因为下式成立 ln p 1 − p = b 0 + b 1 x 1 + ⋯ + b n x n 所以 ln E y 1 − E y 是 x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n 的线性函数，满足上面条件的称为Logistic线性回归 [ 2 ] 。 Logistic回归的步骤： 1) 选择恰当的解释变量和被解释变量 [ 2 ] 。 2) 令 Q = ln p 1 − p = b 0 + b 1 x 1 + ⋯ + b n x n 。 3) 使用极大似然估计 b 0 ， b 1 ， ⋯ ， b n 。 4) 解出p值。 5) 对模型的拟合效果进行显著性检验。 6) 对模型的结果进行分析和解释。
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user: 4. 数据背景 为了比较判别分析与Logistic回归的异同，以中小企业的破产模型为例，收集21个破产企业和25个财务良好的企业破产前两年的年度财务数据。将财务数据作为解释变量，检验这些解释变量对企业是否破产有怎样的影响。 财务数据涉及四个解释变量： x 1 = 现金流量/总债务； x 2 = 净收入/总资产； x 3 = 流动资产/流动债务； x 4 = 流动资产/净销售额 [ 2 ] 。
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user: 5. 判别分析 Table 1 Ogarithmic determinan 分类 秩 对数行列式 1.00 2 −5.888 2.00 2 −6.027 汇聚的组内 2 −5.001 表1. 对数行列式 Table 2 Test result Box’M 42.330 F 近似 13.407 df1 3 df2 6935351.351 Sig. 0.000 表2. 检验结果 上面两张表(表1，表2)是关于解释变量的协方差是否相等的Box’M检验。根据进行判别分析所需的假设条件，只有解释变量协方差相等，判别分析才是适用的，判别分析的结果才是可靠的。上表显示解释变量通过检验。 Wilks’s Lambda准则用来评估判别函数的判别效力的显著性。Spss默认引入变量的临界值为3.87，剔除变量的临界值为2.71。 第一步：表3步骤0中表明x 3 (流动资产/流动债务)的F值最大，为26.610，大于引入变量的临界值3.87，Wilks’s Lambda最小，为0.632，x 3 (流动资产/流动债务)第一个进入模型，这在表4中反映出来 [ 1 ] 。 第二步：表3步骤1中，在x 3 (流动资产/流动债务)进入模型后，模型外的三个变量中x 2 (净收入/总资产)的F值最大，为7.446，大于3.87，Wilks’s Lambda = 0.531最小，因此第二个进入模型的是x 2 (净收入/总资产) [ 2 ] 。表4步骤2中，x 2 (净收入/总资产)，x 3 (流动资产/流动债务)的F值都大于2.71，因此，x 2 (净收入/总资产)，x 3 (流动资产/流动债务)都进入模型。 第三步：表3步骤2中，x 1 (现金流量/总债务)，x 4 (流动资产/净销售额)的F值都小于3.87，分别为0.403，1.163，不能进入模型。 判别分析的自变量选择结束，x 1 (现金流量/总债务)，x 4 (流动资产/净销售额)对判别函数的贡献不显著，其他两个自变量进入判别方程。 Table 3 Variables not in the analysi 步骤 容差 最小容差 要输入的 F Wilks’Lambda 0 x 2 1.000 1.000 19.765 0.690 x 1 1.000 1.000 23.106 0.656 x 4 1.000 1.000 0.039 0.999 x 3 1.000 1.000 26.610 0.623 1 x 2 0.961 0.961 7.446 0.531 x 1 0.892 0.892 6.602 0.540 x 4 0.952 0.952 1.121 0.607 2 x 1 0.345 0.345 0.403 0.526 x 4 0.950 0.920 1.163 0.517 表3. 不在分析中的变量 Table 4 Variables in the analysi 步骤 容差 要删除的 F Wilks’Lambda 1 x 3 1.000 26.610 2 x 3 0.961 12.861 0.690 x 2 0.961 7.446 0.623 表4. 分析中的变量 Table 5 Classification function coefficient 分类 1.00 2.00 x 2 −11.168 −1.028 x 3 2.402 4.043 (常量) −2.789 −5.908 表5. 分类函数系数 Table 6 Canonical discriminant function coefficien Fuction 1 x 2 5.497 x 3 0.890 (常量) −1.771 表6. 典型判别式函数系数 a) 由表5可以看出两类的Fisher判别函数分别是 f 1 = − 2 . 789 + 2 . 4 0 2 x 2 − 11.169 x 3 f 2 = − 5.908 + 4.043 x 2 − 1.028 x 3 b) 由表6可以看出非标准化的判别函数为 f ( x ) = − 1.771 + 5.497 x 2 + 0.89 x 3 c) 根据Fisher线性判别函数对原始数据进行回判，根据非标准的线性判别函数计算每个观测的Z得分。由表7判别函数在y = 1的重心为−1.003，而在y = 2的重心为0.842。计算分割点为0，可以根据待判样品的每个观测的Z得分进行分类 [ 1 ] 。 Table 7 Functions at group centroid 分类 fuction 1 1.00 −1.003 2.00 0.842 表7. 组质心处的函数 Table 8 Wilks’ Lambd 步骤 输入的 Wilks’Lambda 统计量 df1 df2 df3 精确F 统计量 df1 df2 Sig. 1 x 3 0.623 1 1 44.000 26.610 1 44.000 0.000 2 x 2 0.531 2 1 44.000 18.977 2 43.000 0.000 表8. Wilks的Lambda检验 表8是对两个判别函数的Wilks’ Lambda检验，说明判别函数在0.05的显著性水平上是显著的，模型拟合比较好 [ 1 ] 。 通过逐步分析法，x 2 (净收入/总资产)，x 3 (流动资产/流动债务)贡献比较大的保留下来。另外两个变量x 1 (现金流量/总债务)、x 4 (流动资产/净销售额)对因变量影响较小而被剔除。表9和表10判别载荷和标准判别函数证实了这一点 [ 2 ] 。 Table 9 Structure matri 函数 1 x 3 0.828 x 2 0.713 x 1 a 0.687 x 4 a 0.205 表9. 结构矩阵 Table 1 0 Canonical discriminant function coefficien 函数 1 x 2 0.572 x 3 0.715 表10. 标准化的典型判别式函数系数