DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 结论 通过对以上理论公式及选有针对性的工程问题进行分析，可得出以下结论： 1) 从表2及表3可以看出，在施工降水的过程中主动土压力是减小的变化过程，而被动土压力则是增大的过程。这与李广信老师《基坑支护结构上水土压力的分算与合算》 [ 6 ] 相吻合。 Table 1 The values of c， f in soil at any U U t 15 30 45 60 80 95 c 89 69 52 38 23 11 φ 6.4 12.3 17.1 21.2 25.5 29.1 表1. 不同固结度U t 时土体的c、f计算值 Table 2 Rankine’s earth pressure change valu U t 土压力(kPa) 15 30 45 E 0 70.8 57.5 46.0 E a 无粘性土 51.9 37.5 27.6 粘性土 -33.3 4.22 28.5 E p 无粘性土 185.0 256.0 347.2 粘性土 356.3 366.9 384.7 表2. 朗肯土压力变化值 Table 3 Coulomb’s earth pressure change valu U t 土压力(kPa) 15 30 45 E a 无粘性土 47.6 18.9 6.12 E p 无粘性土 385.1 1562.8 4209.5 表3. 库仑土压力变化值 2) 由表1知，在基坑降水后，其c、f值并不是同时提高，只是土体抗剪强度总体呈提高趋势。 3) 深基坑降水后，基坑土体的有效应力增加，土体的c值在开始时减少较快，而后趋于较缓地减少；而土体的f值是开始增加较快，而后趋于平缓的增加。故在施工设计阶段要合理的选择降水时间参数。 4) 库仑土压力把土体中的滑动面假定为平面，而实际上滑动面却是曲面，这种平面滑动面的假定使计算出来的土压力(特别是被动土压力)存在很大误差。因此在实际计算中不用库仑公式计算被动土压力。
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user: 摘 要 针对在水下环境中，由于水体对光的吸收和光的散射，以及深海图像由于人工光源光线不均匀，使得水下图像存在颜色失真、图像模糊及曝光不足等问题。根据先消除图像模糊后颜色校正的思路 [ 1 ] ，本文提出了一种多尺度Retinex算法和基于颜色通道直方图量化的颜色校正算法相结合的水下图像处理新算法，该方法采用了基于中心环绕的多尺度Retinex算法(Multi-Scale Retinex， MSR)。并采用基于颜色通道直方图量化的颜色校正算法调整图像，以改善水下图像对比度低、颜色衰减、整体模糊、细节不清晰等问题。实验结果表明，论文提出的方法有效地降低了色彩失真的影响，又较好地突出了图像细节，使水下彩色图像具有更好的视觉效果。 关键词 :水下图像，颜色校正，图像增强，直方图均衡，Retinex 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 1963年E. Land等人 [ 2 ] 提出了人类视觉的亮度和颜色感知的模型，即一种颜色恒常知觉的计算理论——Retinex理论。Retinex是一个合成词，它的构成是retina(视网膜) + cortex(皮层)→Retinex。(解释了同一物体在有着不同光谱分布和强度的光源照射下给人带来的色彩感知相对恒定的现象。)40多年来，J. J. McCann和D. J. Jobson、Zia-Ur Rahman、G. A. Woodell等人模仿人类视觉系统发展了Retinex算法，从单尺度Retinex算法(single scale retinex， SSR)改进成多尺度加权平均的Retinex算法(multi-scale retinex， MSR)，再发展成带彩色恢复的多尺度Retinex算法(multi-scale retinex with color restoration， MSRCR)。基于Retinex的方法已经应用到了彩色图像增强、雾图像滤波、水下图像以及航空图像处理等领域 [ 3 ] 。 王等人 [ 4 ] 在YCb Cr色彩空间图像的Y通道采用Retinex框架进行图像增强。尤其是对于在严重的雾霾或光线较暗的环境中获取的图像，效果良好。Jung等人 [ 5 ] 使用基于retinex理论的自适应平滑去除照明效果，实现了不同照明条件下的眼睛检测。随着水下图像增强和复原方法逐渐成为研究的热门问题，也有一些研究人员使用Retinex来增强水下图像。Joshi等人 [ 6 ] 使用Retinex进行了实验，他们将传统的多尺度Retinex的颜色恢复方法应用于雾霾，光线较暗，雨水，烟雾以及水下场景等条件下的图像。由于水的介质对图像可见度的损害比空气中的介质更大。利用他们的方法，水下图像质量得到了改善。但是增强效果仍然有限，SM等人 [ 7 ] 提出了一种基于Retinex的单尺度水下图像增强方法。他们将图像转换为YCb Cr色彩空间，在Y和Cr通道使用Retinex算法。Fu等人 [ 8 ] 提出了基于Retinex的单个水下图像增强算法。他们将水下图像从RGB色彩空间转移到LAB色彩空间，并仅在L通道利用Retinex理论分解水下图像的反射和照明。然而，该的方法涉及4~6次迭代的过程，并花了几秒钟来处理一个图像。Zhang等人 [ 3 ] 提出的方法扩展了用于水下图像增强的Retinex框架。利用双边滤波器和三边滤波器用于水下图像的不同颜色通道，以根据不同的约束来处理像素。都取得了较好的增强效果。 本文采用了基于中心环绕的多尺度Retinex算法(Multi-Scale Retinex， MSR)，并采用基于颜色通道直方图量化的颜色校正算法调整图像，以改善水下图像对比度低、颜色衰减、整体模糊、细节不清晰等问题。
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user: 2. MSR图像增强算法 2.1. Retinex理论 Retinex理论认为，一幅给定的图像 S ( x ， y ) 可以分解为两个不同的图像：反射图像 R ( x ， y ) 和入射图像(亮度图像) L ( x ， y ) ，入射光照在反射物体上，通过反射物的反射形成反射光进入人眼，就是人类所看到的图像，图像S是图像L和图像R的乘积。即： S ( x ， y ) = R ( x ， y ) × L ( x ， y ) (1) 其中， S ( x ， y ) 为人类观察或者相机拍摄到的水下图像， L ( x ， y ) 为水下的照射分量，决定了水下图像像素点所能达到的动态范围， R ( x ， y ) 为水下物体的反射分量，决定一幅图像的内在性质，因此Retinex理论的基本思想是由水下原始图像S，通过有效算法去估计照射分量 L ( x ， y ) ，最终得到能表示物体的本来样貌信息的反射分量R，也就是说想办法去除或者降低L分量的影响，最大限度的保留决定水下图像内在性质的反射分量R，从而实现水下图像的增强。将公式(1)两边取对数，得到关系式： log [ R ( x ， y ) ] = log [ S ( x ， y ) ] − log [ L ( x ， y ) ] (2) 其中， S ( x ， y ) 已知，要想求解 R ( x ， y ) ，需要知道 L ( x ， y ) ， L ( x ， y ) 无法求解，通常用 S ( x ， y ) 和一个高斯核的卷积来近似估计，所以 R ( x ， y ) 可以表示为 [ 9 ] ： R ( x ， y ) = exp ( log ( I ( x ， y ) ) − log ( I ( x ， y ) ∗ G ( x ， y ) ) ) (3) 其中，*表示卷积， G ( x ， y ) 为高斯核，Jobson [ 10 ] [ 11 ] 论证了高斯卷积函数可以从已知图像S中更好地估计出入射部分L，其可以表示为： G ( x ， y ) = λ ⋅ e − ( x 2 + y 2 ) c 2 其中：c是尺度常量，c越小，灰度动态范围压缩的越多，c越大，图像锐化的越厉害。该算法是建立在对数空间上的，因为人眼视觉系统比较符合对数空间。 2.2. MSR算法 综上所述，由于SSR算法该算法依赖于尺度参数c，其直接决定着SSR算法对图像处理效果的好坏，取值大时，颜色失真小，但细节恢复差，取值小时，细节恢复好，但颜色失真大，该值控制起来难度较大。为弥补SSR算法不足，于是，Josbon等人 [ 12 ] 在SSR算法基础上提出了Multi-scale Retinex (MSR)，多尺度Retinex (MSR)算法是对不同尺度c下SSR算法的加权组合，其表达式为： R k ( x ， y ) = ∑ i = 1 3 ω i { log S k ( x ， y ) − log [ F i ( x ， y ) ∗ S k ( x ， y ) ] } (4) 其中：k = 1、2、3，分别对应R、G和B三个颜色通道； R k ( x ， y ) 是多尺度Retinex在第k个色彩通道增强后的输出；尺度数为3， ω i 为第i个尺度所对应的权值。通常对尺度c选择大、中、小三个不同的值，既能降低色彩失真的影响，又能较好的突出图像细节，实现两者的平衡。Retinex算法是在不同尺度上对单尺度Retinex算法进行加权平均的结果，处理时间也会相应增长。
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user: 3. 颜色校正 通过对多幅水下彩色图像利用MSR算法进行处理，实验发现，处理后的图像清晰度有很大的提升，基本消除了光的散射造成的模糊，但是仍然具有水下图像的特性，即增强后图像R通道衰减较严重，呈现出低红色、高蓝绿色的持点，以至处理后的水下图像仍然偏蓝绿色，针对上述问题，本文基于颜色通道直方图量化的颜色校正算法调整图像，提高水下图像的对比度，校正图像的色彩，进一步改善水下图像质量。 在调整图像之前需要确定用于R、G和B三通道颜色校正的灰度值上限和下限，通常，8位彩色通道的数值范围为0~255。使用通用的归一化方法来计算直方图中的最小和最大像素值，由于图像各通道的灰度值通常存在太高或太低值的单个离散像素，导致了无代表性的量化，可以通过剪切来解决问题，选择1%和95%作为决定因素，灰度值介于1%和95%之间的称之为中间灰度区。然后对水下彩色图像各颜色通道中间灰度区进行量化处理。将中间灰度区的灰度值上边界定义为V max ，下边界定义为V min ，在图像三通道累积直方图中确定各通道中间灰度区的范围[V min ， V max ]。图像三通道的灰度值进行线性映射，可表示为 [ 6 ] ： J ( x ， y ) C R = { V min ，                                                             J ( x ， y ) < V min 255 ( J ( x ， y ) − V min ) V max − V min ，         V min < J ( x ， y ) < V max V max ，                                                           V max < J ( x ， y ) (5)
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user: 4. 实验结果及分析 为了检测算法的有效性，本文选择了四幅模糊程度不同的水下彩色图像，并选取了图像的信息熵、均值、平均梯度及运行时间作为性能指标进行测试。实验基于windows XP操作系统，Matlab2012a软件平台，Intel(R)Core(TM)i3-2100 CPU @ 3.10 GHz 3.09 GHz，3.01 GB内存硬件平台，实验结果表明，从客观的性能指标来看见表1，本文算法除第一幅图像的均值和信息熵及第四幅图像的信息熵略低外其他性能指标均优于文献6算法，四幅图像的信息熵、均值及运行时间略低，但平均梯度均高于GIMP结果。从直观的视觉效果来看，如图1~图4所示，本文的算法均优于其他算法。 Table 1 Quantitative comparison of Performance Indexe 图像 指标 GIMP 文献6结果 本文算法 图像1 信息熵 7.7287 7.8368 7.554 均值 126.4836 124.5484 114.0022 平均梯度 12.1433 11.1690 13.6244 运行时间 0.959405 2.395568 1.062469 图像2 信息熵 7.8396 7.7993 7.8287 均值 125.9478 109.1369 112.1969 平均梯度 9.6542 7.4436 10.4722 运行时间 0.275929 0.678874 0.293558 图像3 信息熵 7.5940 7.5564 7.6792 均值 126.3716 108.0253 115.0242 平均梯度 8.9370 7.8489 9.5444 运行时间 0.218463 0.505076 0.219531 图像4 信息熵 7.9101 7.9120 7.8961 均值 127.3860 121.4547 127.3860 平均梯度 8.4212 10.1402 12.6042 运行时间 0.306714 0.747453 0.323097 表1. 性能指标定量比较结果 图1. 水下图像1的三种算法增强结果比较 图2. 水下图像2的三种算法增强结果比较 图3. 水下图像3的三种算法增强结果比较 图4. 水下图像4的三种算法增强结果
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user: 5. 结论 由于光在水中传播时被吸收和散射，以及深海图像由于人工光源光线不均匀，所以颜色失真，曝光不足和模糊是水下成像的三大问题。本文提出了一种多尺度Retinex算法和基于颜色通道直方图量化的颜色校正算法相结合的水下图像处理新算法。所提出的方法主要有两个步骤来解决上述问题。首先，采用多尺度Retinex算法对图像进行去模糊，凸显图像细节。其次，基于颜色通道直方图量化的颜色校正算法进行颜色校正，降低颜色失真。实验结果表明结果，提出的方法有效地降低了色彩失真的影响，淡化了黑暗的区域，保持了自然性，并且边缘和细节得到了很好的增强。但是，这种方法的运算量比较大，需要在实际应用中进一步优化和完善。
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user: 摘 要 以15年生投产的三倍体浙农无核橙柚与母本二倍体温岭高橙为试材，在冻害调查的基础上，相继利用气孔、电导率、LT50、SOD、CAT、MDA、ABA、PRO对叶片的冻害结果进行检测鉴定。气孔体征研究显示，温岭高橙受冻后的气孔密度增加7.80%、面积减少3.65%，同比，浙农无核橙柚气孔密度增加7.20%、面积减少5.73%。冻害前后母本气孔密度显著大于杂交后代，面积则与之相反。冻害发生后三倍体杂种气孔长轴长于母本，短轴短于母本，逆境时闭合能力强。冻害发生前后，母本电导率分别是杂交后代的1.40倍、1.13倍，形成极显著差异。MDA含量浙农无核橙柚低于温岭高橙。杂交后代的蛋白浓度、SOD含量分别大于母本32.31%、44.87%。浙农无核橙柚ABA浓度和PRO浓度分别高于母本32.66%和7.06%。半致死温度的测定结果表明，浙农无核橙柚低于温岭高橙。综合研究认为，浙农无核橙柚作为三倍体杂种其抗冻性显著强于母本二倍体温岭高橙。三倍体的杂种优势在抗冻性上优势明显，体现了高值亲本的特点。 关键词 :亲本，杂交后代，抗冻，生理，研究 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 柑橘情同其它植物一样都有一定的抗寒性。柑橘属不同品种，不同栽培水平、不同气候条件对于抗寒能力结果不同。2015年底浙江省遭受重大冻害，极端温度浙江东部达−9℃~10℃，浙西部达−10℃~11℃，且都持续2 d左右，因此全省柑橘冻害发生率达90%以上，不少柑橘受冻致死。冻害在热带地区也存在，2008年初广西发生大面积冻害，全区近70%的柑橘面积受冻，直接损失8亿元。解决或预防冻害最重要的因素是品种，为此人们进行了相关的基础研究。刘绍俊 [ 1 ] 进行21个柑橘新优品种和2个相同品种不同砧木的抗寒性研究。明确温州蜜柑8个品系中，半致死温度(LT50)平均为−9.92℃，抗寒性最强与最弱的温度相差−2.38℃；橘类5个品种中，LT50-9.16℃，抗寒性最强与最弱的温度相差−2.07℃；橙类5个品种中，LT50-8.60℃，抗寒性最强与最弱的温度相差−1.20℃；杂柑类3个品种中LT50-7.95℃，抗寒性最强与最弱的温度相差−2.26℃。另外明柳甜橘枳壳与酸橘不同砧木组合，枳壳较酸橘抗寒0.8℃。徐卫平 等认为 [ 2 ] 用蜜橘、金橘、不知火(杂柑)研究抗寒性，结果抗寒性强弱排序为金橘 > 不知火 > 蜜橘，认为逆境下MDA指标上升显著是抗寒力下降的重要表现，MDA指标对于抗寒品种的选育有着重要技术依据。陈世林等 [ 3 ] 针对湖北宜昌夷陵区的调查研究认为，柑橘受冻由重到轻依次为杂柑 > 柚 > 橙 > 椪柑 > 温州蜜柑。查阅相关资料，柑橘受冻目前对于其抗寒性研究主要集中在活性酶、细胞膜透性、Ca 2+ 为代表的矿质营养、保护地栽培及基础研究方面的抗逆基因发现克隆等方面 [ 4 ] 。PENG等 [ 5 ] 研究柠檬的抗寒性，发现PtrBAM1是重要的调控基因，转入烟草有较强的忍耐力。AND等 [ 6 ] 用转录组分析验证，影响木薯芽的抗寒能力和非生物胁迫的基因有32个，起冷应激反应作用。在信号感知和生理反应中所涉及的生物学过程可能揭示了与热带植物耐寒性有关的分子机制，并为基因改良提供了有用的候选基因。PENG等、HUANG等 [ 7 ] 先后以枳壳为试材，利用RACE 克隆PtrBAM1，表明其在枳叶片淀粉降解中起到了决定性作用，对积累可溶性糖起重要作用。董万鹏等 [ 8 ] 研究低温胁迫对西番莲生理指标的影响，对西番莲的POD、SOD、MDA等8个生理指标进行综合分析，总结出西番莲抗寒性的强弱顺序。 综上所述，冻害对于柑橘的正常生产、生长影响很大，为此，人们采取各种措施予以预防。当然种性是预防的根本。为此，陈方永等 [ 9 ] 主持育成的三倍体品种“浙农无核橙柚”「ZJ(甜橙类 ＋ 柠檬) × 温岭高橙」(国家品种权号：CNA20110652.4)在2015年、2016年年初当地柑橘遭受−5℃~−7℃以上低温绝大部分严重冻害的条件下，叶片基本无损，且在次年后持续丰产稳产，但母本温岭高橙植株冻害严重，次年基本无产量。既于此，本研究利用这个三倍体杂交后代品种与母本二倍体温岭高橙「Wenling-gaocheng Tangelo (Citrus hybrid)」为材料进行亲缘关系的抗寒性分析，以期明确杂交多倍体后代的抗冻性。
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user: 2. 材料和方法 2.1. 材料 植株叶片 2017年1月15日以浙江省柑橘研究所资源圃内15年生投产的“浙农无核橙柚”和高接15年树温岭高橙为试验取材对象，两者均随机取结果枝上一年生的成龄叶为试材。 2.2. 方法 2.2.1. 叶片气孔检测 参照陈方永等 [ 10 ] 方法进行，取结果枝上一年生的成年叶片，利用人工气候箱在−5℃条件下持续10 h后取样，扫描电镜(日立S4800)观察气孔形状，ImageJ软件测定气孔大小、密度，每处理重复3次。 2.2.2. 叶片果实电导率检测 取结果枝上一年生叶片，利用人工气候箱−5℃条件下持续10 h后取样，测定电导率值，测定方法参照徐卫平等 [ 2 ] ，按步骤进行操作，每处理重复三次。 2.2.3. 半致死温度的检测 叶片用蒸馏水冲洗干净后用纱布擦干．每个品种叶片用打孔器打取叶圆片 ，每份三个圆叶片置于试管中，加入6 ml蒸馏水，低温处理设为0℃、−5℃、−10℃、−15℃、−20℃．各保持24 h，然后放入4℃解冻．温度达室温后进行电导率测定．电导率仪于室温下分别测定叶片组织低温处理后和煮沸后的电导率以此计算组织相对电导率 [ 11 ] 。实验重复三次。对实验数据相对电导率进行Logistic回归分析，回归模型为y ＝ k/1 ＋ a *e – b *x数据处理采用SPSS19.0软件。 2.2.4. SOD、CAT、MDA活性检测 先进行蛋白浓度，然后进行各个酶活性检测。蛋白检测参照考马斯亮蓝法操作。SOD活力检测，具体参照荧光法操作。CAT检测，具体参照高锰酸钾滴定法与紫外吸收法操作。MDA检测，具体参照比色法操作。3种测定方法均参照李合生 [ 11 ] 的具体做法。每处理重复三次，数据处理采用Excel 2007进行处理。 2.2.5. ABA检测 参照植物激素酶连免疫分析法 [ 12 ] 组织材料设备，每处理重复三次，数据处理采用Excel 2007进行处理。 2.2.6. PRO检测 方法参照 [ 12 ] 组织材料设备，每处理重复三次，数据处理采用Excel 2007进行处理。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 气孔检测 3.1.1. 气孔形态检测 从表1可见，受冻前温岭高橙气孔密度、面积分别是427.350个/mm 2 、73.368 um 2 ，气孔长短轴为7.548 um/5.525 um；受冻后气孔密度、面积分别为460.698个/mm 2 、70.688 um 2 ，气孔长短轴为7.992 um/6.663 um。与此同时，受冻前浙农无核橙柚的气孔密度、面积分别是354.722个/mm 2 、81.795 um 2 ，气孔长短轴分别为8.301 um、6.795 um；受冻后气孔密度、面积分别为380.249个/mm 2 、86.479 um 2 ，气孔长短轴分别为8.038 um、6.405 um。 3.1.2. 气孔类型鉴别 受冻前温岭高橙多为无规则型，少数不等型；受冻后则多为平行型，少数横列型。浙农无核橙柚受冻前后均为无规则型，少数不等型(见图1)。 3.2. 叶片果实电导率检测 检测结果表明，在低温处理前后，浙农无核橙柚叶片的电导率分别是3.5551 S/m、4.4629 S/m，温岭高橙的电导率分别为8.5497 S/m、9.5099 S/m。由此可见，冻害前后母本的电导率分别是杂交后代的1.40倍、1.13倍，形成极显著差异(表2)。 3.3. 半致死温度的测定 由表3可见，浙农无核橙柚的半致死温度为−5.23℃低于温岭高橙−4.99℃的0.24℃，由此可见抗寒性前者 > 后者。 Table 1 Comparison of stoma density， size， area and stomatal apparatus size of leav 供试材料 气孔密度(No./mm 2 ) 气孔面积(μm 2 ) 气孔大小(μm) 长轴 短轴 温岭高橙冻前叶片 427.3499b 73.368b 7.548b 5.525b 温岭高橙冻后叶片 460.6989a 70.688b 7.992ab 6.663a 浙农无核橙柚冻前叶片 354.7218d 81.795a 8.301a 6.795a 浙农无核橙柚冻后叶片 380.2488c 86.479a 8.038a 6.405a 表1. 叶片气孔密度、气孔面积和气孔器大小比较 注：表中英文小写字母表示a = 0.05差异显著性。 图1. 温岭高橙、浙农无核橙柚叶片气孔受冻前后比较。(a) 温岭高橙冻前叶片气孔(3000×); (b) 温岭高橙冻后叶片气孔(3000×); (c) 浙农无核橙柚冻前叶片气孔(3000×); (d) 浙农无核橙柚冻后叶片(3000×); (e) 温岭高橙冻前气孔类型(500×); (f) 温岭高橙冻后气孔类型(500×); (g) 浙农无核橙柚冻前气孔类型(500×); (h) 浙农无核橙柚冻后气孔类型(500×) Table 2 Conductivity detection result 材料名称 P0 P1 P2 P1-P0 P2-P0 相对电导率 温岭高橙冻前叶片 9.66 14.4 65.1 4.74 55.44 8.5497c 温岭高橙冻后叶片 10.51 16.7 75.6 6.19 65.09 9.5099d 浙农无核橙柚冻前叶片 13.08 15.26 74.4 2.18 61.32 3.5551a 浙农无核橙柚冻后叶片 14.21 17.21 81.43 3.00 67.22 4.4629b 表2. 电导率检测结果 P0：蒸馏水电导率；P1：煮沸前电导率；P2：煮沸后电导率。 Table 3 Logistic equation of the relative electric conductivity and LT50 of two material 编号 Logistic 拟合方程 LT50 (℃) 抗寒顺序 温岭高橙 y = 0.72/(1 + 5e − 0.13x) −4.99a 2 浙农无核橙柚 y = 0.7/(1 + 4e − 0.15x) −5.23b 1 表3. 两种材料电导率的Logistic回归方程及半致死温度 3.4. 酶活性检测 浙农无核橙柚叶片(下同)蛋白浓度为1.11 mgprot/ml、温岭高橙为0.84 mgprot/ml，前者大于后者32.31%。SOD：浙农无核橙柚为691.55 U/g，温岭高橙477.33 U/g，前者大于后者44.87%；CAT：浙农无核橙柚10.9755 U/mgprot，温岭高橙12.19 U/mgprot，前者少于后者10.0%；MDA：浙农无核橙柚131.02 nmol/g，温岭高橙137.64l nmol/g，前者少于后者4.80%。 3.5. ABA、PRO测定 浙农无核橙柚叶片ABA浓度为308.82 ng/g，温岭高橙为207.95 ng/g，前者高于后者32.66%；浙农无核橙柚PRO浓度为1688.46 μg/g，温岭高橙1569.23 g/g，前者高于后者7.06% (表4)。 Table 4 Physiological index detection results after low temperature treatmen 序号 检测名称 浙农无核橙柚 温岭高橙 1 蛋白浓度(mgprot/ml) Protein concentration (mgprot/ml) 1.11 0.84 2 SOD活力(U/gFW) SOD content (U/gFW) 691.55 477.33 3 CAT活力(U/mgFW鲜重) CAT content (U/mgFW) 10.97 12.19 4 MDA含量(nmol/gFW组织鲜重) MDA content (nmol/gFW) 131.02 137.64 5 ABA含量(ng/gFW) ABA content (ng/g FW) 308.82 207.95 6 PRO含量(μg/gFW) PRO content (μg/g FW) 1688.46 1569.23 表4. 低温处理后生理指标检测结果
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user: 4. 讨论 植物的抗寒机制是极为复杂的生理变化过程，其中涉及诸多物质相互作用协同变化，单一抗寒指标不足以判断植物对逆境的适应能力 [ 13 ] [ 14 ] 。植物叶片对环境变化十分敏感，其形态与生理变化反映了植物对环境温度变化的适应性和自我调控能力，更能反映植物对低温的响应与适应机制 [ 15 ] 。目前利用电导率，SOD、POD、CAT等抗寒性指标评价葡萄 [ 16 ] [ 17 ] 、玉米 [ 18 ] 、澳洲坚果 [ 19 ] 、小麦 [ 20 ] 等物种已经取得了满意的结果。有研究表明，PRO有较强的水合能力，有助于维持低温胁迫下相对稳定的水环境 [ 21 ] 。本试验将气孔与抗寒的相关性结合起来研究尚未见报道。气孔代表植物遗传变化的一个典型标志。冻害前后二倍体品种气孔密度显著大于三倍体，面积则与之相反。冻害前后二倍体的气孔类型母本变化显著，三倍体的杂交后代浙农无核橙柚基本无变化。冻害发生后三倍体的浙农无核橙柚气孔长短轴缩短变化大，长轴长于母本，短轴短于母本，逆境时闭合能力强，因而在冻害发生时植株基本不受冻，而二倍体的温岭高橙则冻害严重。可见，倍性不同，叶片气孔结构、形态也不同，这是植物抗性强的基础。 酶活性与激素等功能性成分含量的检测是本研究的又一重点，它的研究结果佐证三倍体植株抗冻能力的强弱。从SOD活力与CAT活力比较，前者活性高，抗冻性强，后者则相反，且两者活性相差十分悬殊，因此，以CAT的数据变化作为活性强弱，以此表示抗冻结果并不准确。这个结果与康国章等 [ 19 ] 小麦冻害研究结果相吻合。可以这样理解，CAT的活性变化难以作为抗冻指标准确衡量。蛋白与SOD的含量变化与抗冻结果呈正相关。MDA含量高，意味着植物抗性弱。对此，母本温岭高橙高出杂交后代浙农无核橙柚6.2 nmol/g叶片鲜重。本研究与郑国华等 [ 22 ] “解放钟”红肉枇杷研究结果也相一致，他们发现温度越低，PMP、MDA含量上升越明显。本研究的相关研究还与蒋景龙的研究接近。他认为，PRO是渗透调节物质，而SOD、CAT和POD均是植物细胞内清除活性氧和维持植物体内活性氧的重要酶，它们对维持细胞膜的完整性及提高植物的抗逆性具有重要的意义。外源施加1.0 mmol −1 H 2 O 2 处理可以提高低温胁迫下柑橘叶片的渗透调节能力，增强了柑橘叶片中的SOD、CAT和POD等抗氧化酶的活性，增强了ROS清除能力，超过相应含量则超出了抗氧化系统自我调节的范围，效果难以达到预期。本研究表明，浙农无核橙柚的半致死温度低于温岭高橙，这与徐卫平(2017)、陈世林(2014)对柑桔抗寒性高低的研究结果一致。 应该指出，柑橘的冻害问题是种性/适宜区的商数关系。杂交后代或选育种质的后代其抗冻性优于亲本或母体(母本)，那么其适宜的栽培区域得到扩大，反之栽培环境变窄，冻害发生的概率高。可见，对于冻害机理的研究与品种选育有着重要的相关性。
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user: 摘 要 丹东市近年来软枣猕猴桃发展较为迅猛，已成为丹东地区产业发展的特色新兴产业，提出丹东市软枣猕猴桃产业的发展状况及存在问题，提出发展建议，以供参考。 关键词 :丹东软枣猕猴桃发展状况，存在问题，建议 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 软枣猕猴桃为小浆果植物，其果实内特含丰富的维生素C、类黄酮、SOD等物质，具有抗衰老、增加机体免疫力及防癌等功效，被誉为“21世纪功能性保健浆果”、“维生素果”，具有非常好的营养价值、药用价值和开发价值 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 。随着人们生活水平的提高，对软枣猕猴桃的消费需求也日益旺盛，野生软枣猕猴桃的产量极为有限，无法满足市场需求，人工栽培的优质高产的软枣猕猴桃在市场上供不应求，软枣猕猴桃是丹东继草莓、蓝莓之后又一引人瞩目的优质小浆果特色的新型产业。随着产业发展壮大，随之而来生产中就出现一些问题，以下我谈一下软枣猕猴桃在丹东地区发展状况、存在几个问题及几点建议，供大家参考。
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user: 2. 发展状况 软枣猕猴桃作为新兴保健佳果，在世界各国迅速发展。目前，美国、日本、新西兰、法国、智利、德国、意大利、韩国等国家有小规模的软枣猕猴桃生产。新西兰是世界产量最大的国家，其果品远销世界各地，软枣猕猴桃成该国的一大支柱产业。韩国软枣猕猴桃栽培面积为15公顷左右，自主选育8个软枣猕猴桃品种，其果实以药用为主。我国栽培面积居世界之首，不仅有着丰富的种质资还有幅员辽阔的土地和丰富多样的气候环境。丹东地区地处黄海之滨，属长白山余脉，具有得天独厚的国内其它地区所不具备的自然条件，属木本浆果类最适宜的栽培区域，可栽培软枣猕猴桃的耕地面积多达几百万亩。同时丹东地区软枣猕猴桃野生品种资源丰富，从宽甸、凤城到振安区等山区拥有大量的软枣猕猴桃野生资源，是软枣猕猴桃原产地之一，是发展软枣猕猴桃小浆果产业化生产的理想之地。 自2012年以来，在丹东政府及相关主管部门关心和大力支持下，各大院校、科研单位及企业开始对软枣猕猴桃领域的研究及产业化的发展，2014年6月成立丹东市软枣猕猴桃协，聘请国内行业专家为技术顾问团队，进行软枣猕猴桃技术指导和服务，引进软枣猕猴桃新技术、新品种，举办技术培训、示范，开展技术交流，组织内外技术经济协作，全面提高软枣猕猴桃生产科技水平，短短6年的时间，软枣猕猴桃人工栽培发展比较迅猛，丹东市种植软枣猕猴桃面积近2万亩，其中上百亩基地近10余处，剩余为零散栽植，成为国内乃至全世界最大的软枣猕猴桃生产基地。 丹东农科院、辽东学院小浆果研究所、丹东北林研究所等几大科研院校已建立软枣猕猴桃种质资源圃，收集品系近百种，进行软枣猕猴桃新品种选育工作。为丹东发展该产业储备了一定的技术条件。目前，丹东地区软枣猕猴桃野生果实售价在16~30元/公斤，人工栽培精品果实产量较少，2017年产量约500吨，售价在60~100元/公斤，产品处于供不应求状态。我国软枣猕猴桃年人均消费量不足0.2公斤，且长期处于“贵族水果”的发展阶段，在英国的阿斯达超级市场中，一盒(125克) 10~12个果实的售价是2英镑，折合人民币约20元左右。 目前生产中主要栽培品种(或品系)：LD133、桓优1号、魁绿、长江1号、龙成2号、宽甸长果晚熟类型、宽甸长果早熟类型及其他自选的野生类型。 1) LD133：果实大，果实卵圆形，单果平均重18 g，最大果重30 g，果皮绿色、光滑无毛，果肉绿色、多汁、细腻，酸甜适度，口感好。雌雄异株。树势强健，抗逆性强，抗寒冻，耐储性较好。庭院栽培10年生树单株产量50多kg。在绝对低温-38℃的地区栽培多年无冻害和严重病虫害。该品种适于辽东及东北地区栽培。在丹东地区一般9月中下旬成熟，为中晚熟品种。 2) 桓优一号：该品种树势强健，果实扁卵圆形，果个大，平均单果质量22 g，最大单果质量36.7 g [ 6 ] 。结果早、产量高、丰产稳产。抗寒、抗病虫能力强，适应性广。栽植第4~5年进入盛果期，株产24.16 kg。适合无霜期140天以上地区发展，在丹东9月下旬成熟，为中晚熟品种。 3) 魁绿：果型端正，果皮绿色，单果平均重18.1 g，最大果重32 g。果实长卵圆形，6~7年生树，单株产量13.2 kg，最高为21.4 kg，平均1000 kg。该品种树势旺盛、抗逆性强，耐储性较好，抗寒冻、抗晚霜。在丹东9月下旬成熟，为中晚熟品种 [ 7 ] 。 4) 长江一号：果实果形为长椭圆形，中等、绿色，商品形状好，口感佳。雌雄异株，丰产性好。属中早熟品种，在丹东一般于9月中上旬成熟。 5) 龙成二号：果形为长椭圆形，果个大，皮绿色略带红褐色，单果平均重22.8 g，最大果重37 g，口感好，品质非常好。树势强健，抗逆性强，果实耐储性较好。7年生单株产量100公斤，该品种适于东北地区栽培。在丹东地区一般9月中下旬成熟，为中晚熟品种。
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user: 3. 存在问题 1) 选址不当 从对目前人工栽培的软枣猕猴桃园的调查，有些园区选址不当，把园建在了易涝地块，造成了软枣猕猴桃早期落叶和病虫害发生严重。有些园区建在低洼地带，连年遭受霜冻危害。 2) 品种定向定位不足 由于通过审定的品种较少，近几年苗木需求较大，加上苗木市场不规范，常出现同名异物及同物异名现象，品种混杂，严重影响了软枣猕猴桃产业的健康发展。目前丹东引进国内审定软枣猕猴桃品种7个，筛选出农家良种8~10个，结合国内外软枣猕猴桃市场的需求趋势和丹东市软枣猕猴桃产业发展的整体考虑，推广栽植适口性好、耐储性好、抗性好的适宜丹东地区栽植的优良品种。 3) 缺乏科学管理，栽培技术体系不完善 近年来，丹东地区软枣猕猴桃鲜果价格较高，每公斤60~120元，一直处于供不应求，许多种植户陆续发展栽植栽植软枣猕猴桃，目前有不理智的倾向，合理的果园价格应在每公斤10~20元，预期产量在1500~2500斤/亩，80~120元/斤的价格不可持续。而种植户管理水平参差不齐，近30%~40%栽植者缺乏科学管理：包括架式、土壤选择与改良、修剪方式、土肥水管理以及未来的采收标准，滥用除草剂或园区严重受到除草剂药害；不能科学配置授粉树；整形修剪管理不到位；没有做到水肥一体化管理；病虫害没有及时有效预防等，造成苗木死亡，造成较大的损失。 4) 缺乏大型龙头企业 丹东在草莓、蓝莓等小浆果深加工方面已有一定的基础，软枣猕猴桃新型产业，软枣猕猴桃新产品研发内容、规模做得较少，应该加大开发力度，形成可持续稳定发展的产业。软枣猕猴桃鲜果在普通环境下的保质期时间不是太长，易造成鲜果腐烂，随着面积扩大，产量逐年提高，目前软枣猕猴桃种植后的鲜果储藏、加工、销售体系还没有形成，需加大以优势企业为龙头，牵动软枣猕猴桃鲜果储藏、加工、销售为一体的持久产业链条，使其产业在丹东地区实现长足发展。 5) 新品种、新技术宣传不够 对一线生产管理技术人员技术培训不够，目前的果园管理人员对软枣猕猴桃认识不足，缺乏系统的基础知识，生产中出现新问题后不能及时正确应对。
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user: 4. 做大做强软枣猕猴桃产业的几点建议 1) 搞好宣传，加强技术培训，提高种植户生产技能 要通过媒体宣传、领导带动、典型示范等各种渠道和行之有效的方式，大力宣传软枣猕猴桃这一新兴产业的发展前景、经济价值及优惠政策。以现有的软枣猕猴桃种植示范基地为样板，宣传他们的成功经验和作法，采取多种形式开展技术培训，尽快在丹东市各乡镇建立一支自己的技术骨干队伍，对软枣猕猴桃种植户要给予现场技术指导和跟踪技术服务，使种植户尽快掌握栽培技术。 2) 作为庭院经济大力发展 [ 8 ] 重视发展庭院软枣猕猴桃经济，与农家乐及观光旅游项目结合起来。鼓励农户充分利用房前屋后发展庭院软枣猕猴桃，采用早中晚熟品种搭配，延长采收期。把软枣猕猴桃采摘与农家乐旅游结合在一起，让市民节假日多一个休闲观光的好去处。 3) 制定优惠政策，加大扶持力度 [ 9 ] 软枣猕猴桃种植是丹东市一项新兴产业，为了助推这项高效、特色产业尽快做强做大，应尽快制定产业发展的长期规划和相应的优惠政策，对种植软枣猕猴桃的种植户给予一定的经济支持或优惠政策，调动种植户种植蓝莓的积极性。对种植大户，由于前期投入较大，要给予政策倾斜、资金支持。 4) 发展有机软枣猕猴桃栽培，树立品牌意识 对新建的软枣猕猴园区按照有机技术操作规程进行生产，经过3年转化期，到盛果初期其产品即可成为有机产品，注册“丹东软枣猕猴桃”品牌，不断扩大丹东软枣猕猴桃知名度，根据需要，政府及相关部门可举办：“丹东软枣猕猴桃节、采摘节”等大型活动，吸纳国内外消费者，拓展丹东软枣猕猴桃的市场空间。从长远发展考虑，应及时引导有机软枣猕猴桃产业的发展，积极筹建有机软枣猕猴桃生产基地，申请国内、国外IMO (瑞士)、NOP (美国)、JAS (日本)软枣猕猴桃有机认证，打造丹东软枣猕猴桃品牌，提高国际市场的竞争能力，为我市软枣猕猴桃产品打入国际市场奠定基础。 5) 做好野生软枣猕猴桃的保护和开发利用 丹东地区是野生软枣猕猴桃的天然分布区，分布广泛，资源储量大。在进行人工栽培研究过程中，也要进行野生软枣猕猴桃的保护和开发利用，设立野生软枣猕猴桃资源保护区，把有限的资源保护好，尽快建立起科学合理的野生软枣猕猴桃资源开发利用和休养生息管理制度。 6) 积极培育龙头企业。建立生产、加工、销售为一体的综合性产业链条 [ 6 ] [ 7 ] 积极探索以科研单位为技术依托，充分发挥专业经济合作社组织作用，培育和壮大丹东软枣猕猴桃加工和销售龙头企业，应按照“公司 + 合作社 + 农户”的生产经营模式，通过政策扶持，培育一批软枣猕猴桃产品生产、加工型龙头企业，促进产业快速发展。当前应以国内大城市市场为主攻方向，以鲜食产品为主，引导有机软枣猕猴桃产业的发展，积极筹建有机软枣猕猴桃生产基地，申请国内外软枣猕猴桃有机认证，打造丹东软枣猕猴桃品牌，提高国际市场的竞争能力，为我市软枣猕猴桃产品打入国际市场奠定基础。 7) 强化宏观引导和组织协调 应把软枣猕猴桃产业作为丹东市优先发展的农业新兴产业，纳入政府总体规划和相关专项规划当中。建议尽快成立软枣猕猴桃产业发展协调领导小组，吸收科技、林业、财政、农业等部门参加，协调解决软枣猕猴桃产业发展中的重大和关键问题。发挥丹东市软枣猕猴桃协会和合作社的作用，在种苗繁育、销售价格、技术推广与培训、产品精深加工、市场营销等方面，发挥自律、沟通和协调作用。 目前，丹东地区正处于软枣猕猴桃产业的发展上升阶段，通过政府及相关部门科学的引导和调控，并加大对软枣猕猴桃产业的扶植力度。同时依托科研院所，加强优良品种的选育和栽培技术的研究，加强软枣猕猴桃示范基地建设和技术推广力度。充分发挥区域产业的优势，软枣猕猴桃产业的发展有望成为丹东继草莓、蓝莓后的又一特色优势产业。
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user: 摘 要 以501与杭502两个樱桃番茄品种为试验对象，设置35厘米、40厘米、45厘米三个株距进行二因素随机区组试验设计研究番茄品种与密度组合对产量与品质的影响。结果表明，处理组合不同主要影响叶片数、果穗数、穗粒数、单粒重、茄红素5个指标。杭502与35厘米的株距搭配生产的番茄在生长发育方面由于其他处理组合。株距为40厘米，品种为杭501时，茄红素含量较高为70.97 mg/kg，说明光照和品种对茄红素含量影响较大。 关键词 :密度，品种，樱桃番茄 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 樱桃番茄又叫水果番茄，属于鲜食水果，为茄科番茄属的一个变种，一年生草本喜光植物 [ 1 ] 。果实颜色鲜艳、货架期长、番茄红素含量丰富，深受广大消费者喜爱 [ 2 ] 。樱桃番茄的产量高低与品质好坏直接取决于品种特性和栽培技术 [ 3 ] 。本试验就选取番茄品种与栽植密度进行试验研究。以期对樱桃番茄的实际生产提供理论支撑。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 材料 供试品种为杭501与杭502两个樱桃番茄，杭501果形近似于圆锥形，色泽红色，为无限生长型；杭502果实扁圆形、粒大、色泽为黄色，有限生长型 [ 4 ] 。试验地选择新疆农业职业技术学院校内实训基地，试验地土壤为壤土。试验用基肥为牛粪，追肥为滴管冲施肥与尿素。使用草甘膦除草剂除草与使用化学药剂杀虫防病等。试验地位于新疆昌吉市，该市位于天山北麓、亚欧大陆腹地、准噶尔盆地南缘，地处东经86˚24'~87˚37'，北纬43˚06'~45˚20'。昌吉年平均气温6.5℃；年平均最高气温11℃；年平均最低气温2℃，年平均降雨量229毫米。 2.2. 方法 试验采用双因素随机区组设计，两个试验因素分别为樱桃番茄品种与栽植株距(行距相同)，樱桃番茄试验因素设置杭501与杭502两个品种，即2个水平。栽植株距设3个水平，依次是35厘米、40厘米、45厘米。整个试验共计6个处理，依次为杭501 + 株距35厘米、杭501 + 株距40厘米、杭501+株距45厘米、杭502 + 株距35厘米、杭502 + 株距40厘米、杭502 + 株距45厘米。每个处理重复三个小区，合计18个小区，每个小区种植两行，行距均为50厘米，株距则按照试验处理要求设置三种水平(35厘米、40厘米、45厘米)。株距为35厘米的小区种植50株，株距为40厘米的小区种植45株，株距为45厘米的小区种植35株。 试验于2016年3月下旬在日光温室内进行穴盘育苗，4月中旬对选择的试验地进行撒施基肥，深翻整平，划设3个区组，每个区组再划设6个小区，小区宽度为80厘米，小区与小区之间的沟宽70厘米，在小区表面距离两边边缘15厘米处铺设两条滴管带，滴管带之间间距40厘米。5月5日在试验地按照区划布局在各个处理小区栽植苗子，定植穴距离滴管带5厘米，距离小区边缘10厘米，小区内两行植株间的行距为50厘米。 2.3. 测定指标及分析方法 试验指标选取了株高(cm)、叶节数(个)、果穗数(个)、穗粒数(个)、单粒重(g) 5个度量番茄生长状况的指标。度量樱桃番茄品质的VC含量(%)、茄红素含量(mg/kg)、TSS含量(mg/kg)、总糖含量(mg/kg)、滴定酸含量(mg/kg) 5个品质指标。试验对10个指标采集的数据进行方差分析，排除试验误差对试验结果的影响，得出品种与密度两个因素对番茄的生长和结果的影响。
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user: 4. 结论 通过试验的实施并从试验分析结果中发现，处理4即杭502与株距35厘米搭配栽培后的叶片数、果穗数、单粒重、茄红素指标平均值较高且与其它处理均有不同程度的显著差异。说明株距对试验指标的影响具有一定作用，但主要是品种特性影响较大。另外，试验发现不同处理组合对番茄品质的影响较小，在测定的五个度量番茄品质的指标中，只有茄红素的含量指标在不同处理中有差异，株距为40厘米时，茄红素含量最高达到7.97 (mg/kg)，说明茄红素的含量高低主要受光照和品种的影响，株距大受光条件就好，茄红素含量就较高。
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user: 摘 要 针对传统集中式机器学习处理大规模数据存在通信开销大、算法时间和空间复杂度高等问题，基于交替方向乘子法(ADMM)，提出一种球磨机负荷分布式随机权值神经网络建模方法，局部网络节点采用正则化随机权值功能连接RVFL网络，全局球磨机负荷模型参数采用分布式优化学习ADMM方法交替迭代更新求解。实验结果表明，基于ADMM-RVFL的球磨机负荷模型在计算速度和精度方面具有相对优越性。 关键词 :球磨机负荷，分布式学习，交替方向乘子法，随机权值神经网络 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 球磨机作为一种重要的物料研磨加工设备，广泛应用于冶金、化工等行业。磨机内部负荷参数是研磨过程的重要工艺指标。球磨机负荷的精准检测对于提高研磨过程效率、改善研磨产品质量至关重要 [ 1 ] 。 目前研磨过程中湿式球磨机负荷检测多依赖现场专家经验，或在筒体内安装传感器直接检测，直接检测方法存在传感器易损坏、维修不方便的局限。利用球磨机易测的外部响应信号，预报球磨机负荷内部参数的间接测量方法，由于实施简单，日益受到重视 [ 2 ] [ 3 ] 。目前广泛采用的磨机负荷间接检测方法多基于振动、振声或电流信号判断球磨机负荷参数或者运行状态 [ 4 ] 。文 [ 5 ] 采用核主元分析提取振动信号频谱特征，在非线性频谱特征空间内选用学习速度快、泛化性好的ELM建立集成模型个体，有效克服单一ELM个体模型存在的运行结果不稳定问题。 尽管球磨机筒体表面振动加速度信号、振动声响信号和电流信号数据丰富，但信息贫乏，基于数据的建模是一个挑战性的任务。影响磨机负荷测量模型性能的振动、振声频谱变量维数高达成千上万维，尤其是随着数据规模增大，球磨机负荷模型对计算机性能的要求越来越高，计算任务庞大到单台计算机无法完成或是任务完成所需的时间很长，传统集中式机器学习处理大规模数据时，存在通信开销大、算法时间和空间复杂度高等问题。在工业数据规模庞大的背景下，如何利用现有的计算资源实现大规模数据的分布式学习问题有待解决。文 [ 6 ] 提出一种训练数据分布在分散信息结构下的随机向量功能链接RVFL网络分布式学习算法，算法学习过程中不需要中心代理协调，目标是建立一个通用的学习模型，用于优化局部全体数据的系统性能。 本文针对传统集中式机器学习算法处理大规模数据计算复杂度高问题，基于交替方向乘子法(ADMM)，提出一种球磨机负荷分布式随机权值神经网络建模方法，局部节点采用正则化随机权值功能连接RVFL网络，全局球磨机负荷模型参数采用分布式优化学习ADMM方法交替迭代更新求解。实验结果表明，基于ADMM-RVFL的球磨机负荷模型在计算速度和精度方面具有相对优越性。
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user: 2. 预备知识 2.1. 交替方向乘子法ADMM计算框架 交替方向乘子法 [ 7 ] (Alternating direction method of multipliers， ADMM)是一种求解有约束最优化问题的计算框架，适用于求解大规模分布式计算系统具有可分离变量的凸优化问题 [ 8 ] 。ADMM通过分解协调机制，将大的全局问题分解为多个较小、较容易求解的局部子问题，并通过协调子问题的解而得到大的全局问题的解。 ADMM一般用于求解可分离目标函数的凸优化问题： min u ， v f ( u ) + g ( v ) s .t .   A u + B v = c (1) 其中 u ∈ ℝ n ， v ∈ ℝ m 为优化变量。矩阵 A ∈ ℝ p × n ， B ∈ ℝ p × m ， c ∈ ℝ p 。函数 f ( u ) 和函数 g ( v ) 分别是关于 u ， v 的凸函数。构造增广拉格朗日罚函数为： L P ( u ， v ， λ ) = f ( u ) + g ( v ) + λ T ( A u + B v − c ) + ρ 2 ‖ A u + B v − c ‖ 2 2 (2) 其中 λ 是对偶变量，常量 ρ > 0 。 ADMM算法迭代步骤如下： u k + 1 : = arg min u L P ( u ， v k ， λ k ) (3) v k + 1 : = arg min v L P ( u k + 1 ， v ， λ k ) (4) λ k + 1 : = λ k + ρ ( A u k + 1 + B v k + 1 − c ) (5) ADMM算法类似于增广拉格朗日乘子法，实际上，也可以通过采用增广拉格朗日乘子法进行迭代求解 u ， v ， λ 。如果已知道 k 时刻 ( u k ， v k ， λ k ) 数值大小，则求得： ( u k + 1 ， v k + 1 ) ： = arg min u ， v L P ( u ， v ， λ k ) (6) λ k + 1 : = λ k + ρ ( A u k + 1 + B v k + 1 − c ) (7) 比较方程(3) (4) (5)和(6) (7)，前者采用ADMM算法，交替更新 u ， v 变量，后者采用增广拉格朗日乘子法，同时更新 u ， v 变量。它们的共同之处是先通过迭代的方法求解变量 u ， v ，然后再求解出对偶变量 λ 。ADMM的命名也因此而来，这种算法和Gauss-Seidel方法有点类似。相对于增广拉格朗日乘子法，ADMM算法交替迭代更新方式更容易计算求解。因此，ADMM算法在分布式求最优解问题得到广泛应用。 2.2. RVFL神经网络模型 随机向量泛函连接网络(Random Vector Functional Link，简称RVFL)是一种随机权值神经网络 [ 9 ] 。假设输出 y ∈ R ，RVFL神经网络可以描述为L个隐含层节点输出的加权和： f ( x ) = ∑ m = 1 L β m h m ( x ; w m ) = β T h ( x ; w 1 ， ⋯ ， w L ) (8) 第 m 个变换通过向量 w m 进行参数化，输入是一个d维的实向量 x ∈ R d 。每一个 h : x → R 称为一个基，隐函数，函数链接。在仿真中使用sigmoid基础函数： h ( x ; w ， b ) = 1 1 + exp { − w T x + b } (9) 在学习过程的开始就要选择 w 1 ， ⋯ ， w B ，而与训练数据无关。在RVFL神经网络中，隐函数的参数从一个预先定义的概率分布中随机选择。假设基函数是连续的和平稳的，且提供足够多的隐层函数，当L足够大的条件下，RVFLs普遍逼近能力才能够得到保证。通过使用这种方法，方程(8)可以转化为关于系数 β = [ β 1 ， ⋯ ， β L ] T 的线性回归方程。假如提供N个样本的所需函数，称为一个训练。即 S = { x i ， y i } ， i = 1 ， ⋯ ， N 。 记 H = ( h 1 ( x 1 ) … h L ( x N ) ⋮ ⋱ ⋮ h 1 ( x 1 ) … h L ( x N ) ) (10) 通过使用一个标准的正则最小二乘法可以求得最优参数 β β * = arg min β ∈ R L 1 2 ‖ H β − Y ‖ 2 2 + λ 2 ‖ β ‖ 2 2 (11) 令 J ( β ) 的梯度为零，即： ∂ J ∂ β = H T H β − H T Y + λ β = 0 (12) 可以计算得到： β * = ( H T H + λ I ) − 1 H T Y (13) 其中 I 是一个单位矩阵， L × L 矩阵求逆影响RVFL的计算复杂度，但是在 N ≪ L 的情况下，可以通过下面方程进行简化，对于任意 λ > 0 ，有： ( H T H + λ I ) − 1 H T = H T ( H H T + λ I ) − 1 (14) 结合方程(13)和(14)，可以得到求得最优权重 β 的另一个方程： β * = H T ( H H T + λ I ) − 1 Y (15)
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user: 3. 基于ADMM-RVFL的神经网络分布式学习算法 基于RVFL的分布式学习模型，这种方法的训练数据在分散信息结构下是均匀分布的。在此模型下采用了交替方向乘子(ADMM)算法。这个算法以一个完全分布式的方式工作，在学习过程中并不需要中央代理的协调。分布式学习的目的是建立一个共同的学习模型，在整个本地数据集中优化整个系统性能。在这项工作中，它是假定所有网络节点都知道输入数据层的初始权值，本地的RVFL网络输出权值仅可以通过相邻节点之间通信信道共享。通过基准数据集对学习算法进行评估。实验结果表明，基于ADMM的学习算法计算虽然复杂，但是精度很高。具体算法推导过程在文 [ 7 ] 可见，可以求得： t k [ n + 1 ] = t k [ n ] + γ ( β k [ n + 1 ] − Ζ [ n + 1 ] ) (16) 更新 β k [ n + 1 ] 和 Ζ [ n + 1 ] β k [ n + 1 ] = ( H k T H k + γ Ι ) − 1 ( H k T Y k − t k [ n ] + γ Ζ [ n ] ) (17) Ζ [ n + 1 ] = γ β ^ + t ^ λ L + γ (18) 其中已知： β ^ = 1 L ∑ k = 1 L β k [ n + 1 ] (19) t ^ = 1 L ∑ k = 1 L t k [ n + 1 ] (20) 假如在一个节点上， N k ≪ B ，我们可以利用矩阵求逆引理，以获得更方便矩阵求逆的步骤。 ( H k T H k + γ Ι ) − 1 = γ − 1 [ Ι − H k T ( γ Ι + H k H k T ) H k ] (21) 在第k节点的算法收敛通过计算“初始残差” r k [ n ] 和对偶残差 s [ n ] ，其定义分别为： r k [ n ] = β k [ n ] − Ζ [ n ] (22) s [ n ] = − γ ( Ζ [ n ] − Ζ [ n − 1 ] ) (23) 停止标准是两个残差应该小于两个阈值： ‖ r k [ n ] ‖ 2 < ϵ primal (24) ‖ s [ n ] ‖ 2 < ϵ dual (25) 选择阈值的方式： ϵ primal = L ϵ abs + ϵ rel max { ‖ β k [ n ] ‖ 2 ， ‖ Ζ [ n ] ‖ 2 } (26) ϵ dual = L ϵ abs + ϵ rel ‖ t k [ n ] ‖ 2 (27) 其中 ϵ abs 和 ϵ rel 分别是特定的绝对和相对误差。表1中给出ADMM-RVFL分布式学习方法伪代码。