DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 实验验证 4.1. 数据描述 威斯康辛州乳腺癌(BreastCancer)数据集是sklearn.datasets的内置数据集，包含了威斯康辛州记录的569个病人的乳腺癌恶性/良性(1/0)类别型数据(训练目标)，以及与之对应的30个维度的生理指标数据。 4.2. 实验流程 在window10系统上使用Python3.7实现本文所提出的算法，并使用BreastCancer数据集对本文算法进行实验验证。利用原始数据集中包含的[569 × 30]维生理指标数据和对应的569个类别型数据构成569个31维的训练样本数据。其中除类别型数据外，其他生理指标数据均为连续型特征，需要利用公式(1)计算各自特征离散化阈值并安装公式(2)进行特征离散化，得到标准化后的训练样本数据。之后利用爬山算法构建贝叶斯网络结构模型，该模型中类别型数据对应的节点作为结果节点，定位直接影响因素、分析影响路径。输入待测样本进行影响度分析。 4.3. 实验结果 构建的贝叶斯网络模型如图3所示。 图3. 贝叶斯网络模型 在该模型中结果节点“resultnode”的直接影响要素包括“worst area”、“worst radius”、“perimeter error”，“worst area”的影响路径包括直接影响路径“worst area”→“resultnode”和间接影响路径“worst area”→“worst radius”→“resultnode”，“worst radius”的影响路径只有直接影响路径“worst radius”→“resultnode”，“perimeter error”的影响路径包括直接影响路径“perimeter error”→“resultnode”和4条间接影响路径，分别是“perimeter error”→“radius error”→“area error”→“worst area”→“worst radius”→“resultnode”，“perimeter error”→“radius error”→“area error”→“worst area”→“resultnode”，“perimeter error”→“area error”→“worst area”→“worst radius”→“resultnode”，“perimeter error”→“area error”→“worst area”→“resultnode”。 取第二个样本作为待测试样本。该样本结果节点取值为0，表示乳腺癌良性，计算结果表示“worst area”节点存在交互效应节点“worst radius”，说明“worst area”在对“resultnode”产生直接影响的同时，通过影响“worst radius”对“resultnode”产生间接影响，考虑因素之间的交互效应，首先预测当前样本结果节点取值为0的概率，然后改变样本中“worst area”节点的值，同时将交互效应节点“worst radius”的值不设定，预测结果节点取值为0的概率。将这两个概率做差，得到“worst area”对结果节点的影响度为0.9935。“worst radius”节点不存在交互效应节点，只对“resultnode”产生直接影响，首先预测当前样本结果节点取值为0的概率，然后改变“worst radius”节点取值，预测结果节点取值为0的概率。两个概率做差，计算“worst radius”节点对结果节点的影响度为0.9935。“perimeter error”节点存在交互效应节点“radius error”、“area error”，与“worst area”影响度的计算类似，计算结果为“perimeter error”节点影响度0.0347。可见“worst area”和“worst radius”是影响第二个样本“resultnode”判定为良性的主效应因素。 取第20个样本作为待测样本。该样本结果节点取值为1，表示结果为乳腺癌恶性。计算结果表示“worst area”、“worst radius”、“perimeter error”节点都不存在交互效应节点，只对“resultnode”产生直接影响，只需计算当前考虑节点取值变化前后对预测概率的影响即可，计算结果中“worst area”、“worst radius”、“perimeter error”节点影响度分别为0.035、0、0.001，因此判定“worst area”为影响第20个样本结果判定为恶性的主效应因素。 4.4. 对比分析 实验结果中，对于第二个样本，如果不考虑因素之间的交互效应，“worst area”对结果节点的影响度只有0.2085，得到的结论是：“worst radius”是影响第二个样本“resultnode”判定为良性的主效应因素。这与考虑交互效应得到的分析结论是不一致的。这是因为“worst area”取值变化直接影响了“worst radius”的取值，如果忽略了“worst area”和“worst radius”之间的关联关系，就可能导致片面的结论。
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user: 5. 结论 本文提出的主效应因素分析方法在利用贝叶斯网络模型进行主效应因素分析的过程中，利用网络结构模型筛选存在交互效应的因素，同时考虑因素之间的交互效应以及这些因素共同对结果产生的影响，从而得到主效应分析结论。实验证明，与现有方法相比，本文方法克服了单因素分析方法将因素孤立化的问题，在充分分析因素之间的联动交互影响的基础上提取主效应因素，提高了主效应因素分析结论的合理可信性。
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user: 摘要 利用因素分解方法中的Holt-Winters三参数指数平滑法对月最高气温预测进行了研究。该类方法主要考察序列外部会影响序列波动的确定性因素，查看序列有无各明显特征并按其固定特征进行因素分解。根据Holt-Winters三参数指数平滑法并利用所获得的黑龙江克山气象站1952年到2017年各月的最高气温作为支撑数据构建相应模型进行预测，最终将预测出的未来的12个月即2017年每个月的最高温度与2017年实际每月最高温度进行对比且计算出平均绝对百分误差值。
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user: 1. 引言 气温是指大气层中气体的温度，而月最高气温则是指一个月中出现过的最高温度，在直接受日射所影响的同时，气温也是受位置、大气、地形、洋流、植被和厄尔尼诺现象等自然条件及地球温室效应等人为活动影响的复杂变量，被多种不可确定成分所控制，从而使利用传统的建模方法搭建模型十分困难，尤其是在预测月最高气温这种变化较频繁的数据时，模型的构筑更为困难。所以要对月最高气温的变化规律有一定的认识，不止需要传统理论分析工具的协助，还有必要通过新技术、新方法，从不同的角度，借助不同的理论对月最高气温变化规律进行更加深入的分析，以期寻找到合适且准确的描述月最高气温变化的工具，并提高月最高气温的预测精度。 时间序列分析是统计学科的一个重要分支，它通过对离散指标的随机过程的统计分析，研究数据序列的互相依赖关系，最后进行对未知序列的定量预测，包括一般的统计分析、统计模型的建立与推断及数据序列的最优预测和控制等内容 [ 1 ]。时间序列分析在日常生产生活中的研究和应用十分活跃，并在经济、金融、天文、气象、海洋、物理、化学、医学、质量控制等诸多领域都有广泛的应用，并且由于其模型建立便捷、预测结果有效等诸多原因，目前已经成为众多行业经常使用的统计方法。近些年，计算技术和信号处理技术的迅速发展使得时间序列分析的理论及方法愈发完善，尤其是在参数估计、模型定阶及架构等方面，更是取得了显著的成果 [ 2 ]。与此同时，基于时间序列分析的应用也日益广泛，且所得出的成果水平不断提高。本文就是利用了时间序列分析方法中一种重要的因素分解方法(Holt-Winters三参数指数平滑法)来建立合适的模型，以对某地区的月最高气温进行预测。
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user: 2. Holt-Winters三参数指数平滑加法模型 时间序列的种类是多种多样的，其中最基础的可将时间序列分为平稳时间序列、非平稳时间序列和白噪声序列，不同种类的时间序列都有自己独特的规律和性质。在众多性质规律不同的时间序列中，有一部分带有季节效应，且呈现出周期波动规律。根据统计学家100多年来对于时间序列中季节性、周期性信息的提取方法的研究，目前针对有季节效应的序列的分析方法主要分为基于因素分解方法和基于自回归移动平均模型方法(Autoregressive Integrated Moving Average Model，简记ARIMA)两大类。由于本文中的序列使用ARIMA加法模型所拟合出来的模型预测效果并不理想，且温度会出现零的情况故不能使用ARIMA乘法模型，所以最终选择使用因素分解的方法对序列进行时序分析而不是ARIMA模型。使用基于因素分解的思想进行确定性时序分析，一是可以克服其他因素的干扰，单纯测度出某个确定性因素(诸如季节、趋势、交易日)对序列的影响；二是能够根据序列呈现的确定性特征选择适当的方法对序列进行综合预测 [ 3 ]。而通过对序列长期趋势和季节效应的判断，可以将序列主要分为三类：没有长期趋势也没有季节效应的序列可选择简单指数平滑模型进行预测；有长期趋势但没有季节效应的序列可通过Holt两参数指数平滑模型进行对序列未来发展的预测；而对长期趋势不做要求但必须有季节效应时，预测模型则应选择Holt-Winters三参数指数平滑模型(分为加法模型和乘法模型)。这里主要介绍季节加法模型的构造原理。 对于季节加法模型，序列可用如下式子表示： x t = a 0 + b t + c t + ε t 其中 a 0 是截距；b是斜率； ε t 是随机波动，且 ε t ~ N ( 0 ， σ 2 ) ； c t 是t时刻由季节效应导致的序列偏差。 假设每个季节周期长度为n，每期的季节指数分别为 S 1 ， S 2 ， ⋯ ， S n ，如若设t时刻为季节周期的第j期 ( 1 ≤ j ≤ n ) ，此时 c t 可以写为： c t = S j + e t ，   e t ~ N ( 0 ， σ e 2 ) 则 x t 可以表示为如下公式： x t = a 0 + b ( t − 1 ) + b + c t + ε t = ( x t − 1 − c t − 1 − ε t − 1 ) + ( b + ε t ) + ( S j + e t ) 记 a ( t − 1 ) = x t − 1 − c t − 1 − ε t − 1 b ( t ) = b + ε t c ( t ) = S j + e t 易知， a ( t − 1 ) 为 t − 1 时刻消除季节效应的序列截距项的无偏估计值， b ( t ) 为t时刻斜率b的无偏估计值， c ( t ) 为t时刻季节指数 S j 的无偏估计值。 此时 x t 可以表示为： x t = a ( t − 1 ) + b ( t ) + c ( t ) Holt-Winters三参数指数平滑法就是指分别使用指数平滑的方法，不断迭代递推参数 a ^ ( t ) ， b ^ ( t ) 和 c ^ ( t ) 的值，递推公式如下所示： a ^ ( t ) = a [ x t − c ( t − n ) ] + ( 1 − a ) [ a ^ ( t − 1 ) + b ^ ( t − 1 ) ] b ^ ( t ) = β [ a ^ ( t ) − a ^ ( t − 1 ) ] + ( 1 − β ) b ^ ( t − 1 ) c ^ ( t ) = γ [ x t − a ^ ( t ) ] + ( 1 − γ ) c ( t − n ) 式子中， x t 是序列在t时刻得到的最新观察值；n是季节效应的周期长度； α ， β ， γ 均为平滑系数，且满足 0 < α ， β ， γ < 1 。 使用Holt-Winters三参数指数平滑加法公式，向前k期的预测值为： x ^ t + k = a ^ ( t ) + b ^ ( t ) k + c ^ ( t + k ) ， ∀ k ≥ 1 若设 t + k 期为季节周期的第j期，则 c ^ ( t + k ) = S ^ j   ( j = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) 。
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user: 3. 实例分析 本文采用黑龙江克山气象站站点(区站号为50658，经度为125˚88′，纬度为48˚05′，高度为236.5 m)的每月最高气温为例进行数据的分析与预测。 选取黑龙江克山站1952年到2017年各月的最高气温作为该模型的支撑数据。在处理数据过程中，使用以下步骤对数据进行分析预测： 第1步：数据输入 将该站点1952年到2016年各月的最高气温这780个数据写入Excel表格，并导入R软件，生成时间序列。 第2步：判断平稳性 使用R软件对数据进行分析，得出时间序列的时序图、自相关图和偏相关图，结果分别见图1、图2和图3。分析图1可以看出该序列为有季节性的非平稳时间序列，分析图2和图3可以明显看出序列的自相关系数和偏相关系数呈正弦波动趋势，可以得出该序列是非平稳的时间序列。 图1. 时序图 图2. 自相关图 图3. 偏相关图 第3步：建立模型 从图1中可以看出，该序列具有以年为周期的季节效应，但既没有线性趋势，也没有较大的循环波动特征，所以判断这个序列受到两个因素的影响：季节效应和随机波动。 图1显示，每个季节的振幅相对来说是比较稳定的，所以选择加法模型。现使用Holt-Winters三参数指数平滑模型对该序列进行适当的拟合与预测。 使用R软件可以直接得出模型的参数，结果如表1所示： Table 1 Model coefficien Holt-Winters α β γ 系数 0.07212809 0.02342573 0.193682 表1. 模型系数 通过Holt-Winters三参数指数平滑加法迭代公式，可以得到三参数最后的迭代值为： a ( t ) = 23.331407111 ，   b ( t ) = − 0.009288751 参数 c ( t ) 的最后12个估计值对应的是12个月的季节指数，如表2所示。 Table 2 Month and corresponding season inde 月份j 季节指数S j 月份j 季节指数S j 1 −27.130056098 7 16.175846602 2 −21.321119384 8 13.635027148 3 −4.592140179 9 10.164572359 4 5.697052829 10 0.410807994 5 11.238295315 11 −9.484287431 6 14.468918890 12 −21.266541650 表2. 月份及对应季节指数 因此，此序列向前任意k期的预测值为 x ^ t + k = 23.331407111 − 0.009288751 k + S j ， ∀ k ≥ 1 式中，j为t + k期对应的季节。 第4步：模型检验 基于R软件对所建立的模型进行白噪声检验，检验P值为0.1401，大于0.05，不能拒绝原假设，残差序列可视为白噪声序列，所以模型显著性成立，检验通过，可以认为使用Holt-Winters三参数指数平滑法所建立的模型是合理有效的。 第5步：结果预测 可以利用所建立的模型对未来的12个月即2017年每个月的最高温度进行预测，继而与2017年实际每月最高温度进行对比，来检验模型的准确性。预测及对比结果见表3与图4，其中图4中虚线为序列的实际观察值，实线为序列的指数平滑估计预测值，深色阴影部分为预测值的80%置信区间，浅色阴影部分为预测值的95%置信区间，可以看出预测值与实际观察值的趋势大致相似，经计算可得实际数据与预测数据的平均绝对误差值为29.5%。 Table 3 Comparison table of predicted value and actual valu 月份 预测值 实际值 月份 预测值 实际值 1 −3.8079 −4.8 7 39.442 38.6 2 1.9917 4.0 8 36.892 38.5 3 18.711 22.7 9 33.412 30.8 4 28.991 29.1 10 23.649 28.3 5 34.523 32.5 11 13.745 9.4 6 37.745 36.6 12 1.9534 0.7 表3. 预测值与实际值对照表 图4. 预测效果图 通过模型的建立，参数估计，模型检验三个步骤，能够得到一个完整的Holt-Winters三参数指数平滑模型，模型虽然合理有效，但经计算的平均绝对百分误差MAPE值为29.5%，误差还是相对较大，实际预测结果并不理想。说明该季节加法模型虽能大体预测出月最高气温的变化趋势，但所预测的数值还是有所偏差，且因月最高气温受较多因素影响，仅凭因素分解的方法不能十分准确的预测月最高气温。
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user: 4. 结语 在对黑龙江克山站点的月最高气温序列进行分析预测的过程中，首先通过对时间序列固定特征的判断，确定了选用Holt-Winters三参数指数平滑法中的季节加法模型，其次借助了R软件拟合建立了合理的具体模型，最后经过白噪声检验，认为所建立的最高气温预测模型是合理有效的，最终可对相应的时间序列做出未来发展情况的预测。 由于影响一个地区的月最高气温变化的因素是多种多样的，例如：降水量变化、其他地区的洋流影响、生态环境的改变、厄尔尼诺现象、以及人为因素的影响等，只用时间序列分析方法来预测月最高气温的效果较差，需考虑多方面的因素，综合现有的预测模型，建立适合当地的月最高气温预测模型，从而使得月最高气温预测更为可靠 [ 4 ]。
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user: 摘要 为了提高认知无线电网络的性能，在认知无线电网络下提出了一种频谱共享策略，在这种策略下次级用户可以在基于自动重发请求(ARQ)反馈信息的情况下与主用户共存，提出了协同与接入频谱共享模式，次级系统能够在协同与接入两种模式下交互，在协同模式下，次级用户辅助主用户传输，降低了主用户的冗余传输，建立了主次用户传输状态的马尔科夫链，推导出了稳态下的系统吞吐量表达式。接入模式下，当主用户返回了一个否定应答(NACK)时，主用户要进行重传，在重传时期实现了主次用户的同时传输，次级用户获得了频谱接入机会，分析了接入模式下的吞吐量增益。利用MATLAB软件对系统吞吐量性能进行了数值对比验证，结果表明在共享策略下系统吞吐量更高。
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user: 1. 引言 随着数据网络和信息技术的不断发展，尤其是移动通信设备的能量和频谱资源需求指数的增长，使得频谱的使用愈加紧张，同时频谱的使用策略显示在任意时空域有大量的授权频谱空闲。因此，出现了许多的频谱共享协议和模型 [ 1 ]。认知无线网络迅速发展成为了一种新兴的技术被用来解决频谱短缺问题，认知无线网络可以根据实时环境调整无线特性，实现频谱的有效利用。在认知无线电网络中，通常定义主用户为授权频谱，主用户一般具有频谱优先使用权，次级用户为非授权频谱，当主用户空闲时，次级用户接入频谱传输，但次级用户也可以与主用户共享频谱 [ 2 ]。在认知无线电中经典的使用频谱的方法是基于频谱感知，次级用户检测频谱空洞然后接入空闲频带。但在下垫式频谱共享模式下，主用户和次级用户可以同时使用频谱。目前在认知无线电中主要的频谱共享模式有三种：交织式，覆盖式和下垫式。在传统的频谱感知模型中 [ 3 ]，次级用户持续性地感知主信道的传输，一旦感知到频谱“空穴”则传输自己的数据，同时避免对于主用户的干扰。然而，这种传统的机制会引起主用户的误检和冲突，从而造成频谱资源浪费。基于此，对于次级用户与主用户共存的频谱共享模型被提出 [ 4 ] [ 5 ]，但是要保证主用户的性能不受影响，即保证次级用户对于主用户的干扰阈值低于一定阈值，这就需要准确地估计信道状态信息，而实际上获取信道状态信息是难的。在协同模式下 [ 6 ]，次级用户充当主用户传输的中继，辅助主用户传输，次级传输通过将次级信号叠加在主用户信号上进行传输，但这样对于次级用户的传输可靠性没有保障。因此，许多机制通过利用主系统ARQ (自动重发请求)过程中的ACK/NACK (肯定/否定应答)反馈来实现频谱共享，通过侦听系统中的ARQ控制信号，认知无线电可以间接地获取信道状态信息和对于主用户的干扰强度，实现动态地调整主次用户接入。 在协同模式下，如果检测到一个来自主接收机反馈的否定应答，则次级用户在解码成功主用户信息的情况下充当中继传输主用户的信息，主用户的吞吐量得到了提升。同时考虑了基于干扰消除的次级接入，当次级用户在一次传输后监控到一个非法的ACK或NACK时，次级发射机把其当做一个来自主接收机处的干扰，从而实现一次干扰消除 [ 7 ]，接着次级用户可以在下一个时隙进行一次传输，使得在不影响主用户传输的情况下实现次级用户的接入。 对于次级用户与主用户同时传输时的干扰消除情形，可以构建马尔科夫模型来描绘主用户和次级用户的交互行为，提出了使次级用户达到最大吞吐量的策略。机会式的干扰消除模型在 [ 8 ] 中提出，次级用户在空闲期独自占用频谱传输，在忙期以一定的概率传输。但是在这种情况下当对于主用户重传次数没有限制时，整体的频谱效率必然会下降。 本文考虑了如图1所示的认知网络模型。一个次级收发对与一个基于主ARQ反馈的主收发对共存。次级系统在协同与接入过程之间切换，同时不降低主用户的吞吐量。本文的主要贡献如下： 首先，主用户不需要额外的信令开销用户用于协同传输过程，在频谱租借协议 [ 9 ] 中，主系统明确指出是否租借频谱给次级用户用于交换协作传输；其次，在协同传输阶段利用一个五状态的马尔科夫链来描绘主次用户的传输情况和交互行为；最后，我们提出的策略，对于主用户和次级用户是一个共赢的情况。在保证主用户传输的情况下，实现次级用户的接入，频谱使用效率提高。而在已有的工作 [ 5 ] 中，次级用户在主用户重传阶段进行传输，会导致主用户的性能下降。
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user: 2. 系统模型 如图1，我们考虑一个单向的主用户和双向的次级用户传输认知无线系统，主用户包括PU1和PU2两个收发节点，次级用户也包括SU1和SU2两个节点，假设所有的节点都装配一根天线，PU1→PU2，PU1→SU1，PU1→SU2，SU1→PU2，SU1→SU2之间的信道衰落系数为 h i ，将他们模型化为独立复高斯随机变量，表示为 h i ~ C N ( 0 ， d i − v ) ， d i 表示两个节点之间的距离，v为路径损耗指数。假设在每一次数据包传输时所有的信道都是准静态的。 在这里，所有的随机变量 | h i | 服从指数分布，表示为 | h i | ~ e ( λ ) ，概率密度函数为 f ( | h i | 2 ) = λ e − ( λ | h i | 2 ) ，   ( λ = d i v ) (1) 图1. (a) SU1协同传输系统；(b) SU2协同传输系统 图1(a)和图1(b)分别表示通过SU1和SU2进行协同中继传输的情况，主用户和次级用户的目标速率为 R p ， R s ，采用解码转发的解码方式。先针对主数据包传输2次的情况进行讨论。 2.1. 协议描述 在非认知模式下传输数据包时，次级用户仅侦听主用户的传输。在主用户和次级用户处的接收信号可以表示为 y p = h p p s p + h s p x s p + h s p x s s + z p (2) y s = h s s x s s + h s s x s p + h p s s p + z s (3) 在这里， h p p 为主用户之间的信道增益， h p s 为主发射机到次级接收机的信道增益， h p s t 为主发射机到次级发射机的信道增益， h s p 为次级发射端到主接收端的信道增益， h s s 为次级信道之间的信道增益。 s p 为主用户发送信号， x s p 为中继信号， x s s 为次级用户发送信号。 当SU1或SU2中任意一个成功解码了来自PU1的数据包，此时SU1或SU2会发送一个HTS (帮助传输)的数据包，PU1保持静默，直到SU1或SU2传输完成。依据最小干扰原则，选择SU1或SU2进行转发，最小干扰表示为 x ^ p = arg min x p | y − P p h t i x p | 2 (4) 其中 x ^ p 代表通过SU1或SU2传输到PU2的决策数据包。PU2处接收的数据包可以表示为 y i P = P s i h i P x ^ p + n (5) P s i ( i = 1 ， 2 ) 为SU1或SU2的传输功率，n为SU2处的高斯白噪声。在主次用户同时传输情况下，会收到来自彼此的干扰。 2.2. 传统模式 在传统模式下，由于无次级用户参与，只有主用户在传输，我们用一组互斥事件来描述主数据包的传输行为： ω 1 = {PU1在第一次传输后收到ACK}； ω 2 = {PU1在重传后收到ACK}； ω 3 = {PU1在两次传输后都未收到ACK，主用户数据包P1丢失}。 在这种模式下，不涉及到次级用户的传输，故没有次级用户对主用户的干扰存在。 2.3. 协同频谱共享模式 在协同频谱共享模式下，次级系统在协同和接入模式之间切换，在协同模式下，SU1或SU2在成功解码来自PU1的数据包后可以充当主用户的中继来辅助主用户传输。SU的另一种行为，即在下垫式模式下，当干扰阈值低于一定范围时，次级用户可以接入频谱与主用户同时传输。在协同模式下，在第一次传输时主用户数据包P1未在PU2处成功接收，SU1和SU2开始尝试解码主用户数据包P1，如果P1解码成功，将其表示为事件 C s 。如果未解码成功，表示为事件 C ¯ s 。可以用一个五状态的马尔科夫链来描绘上述过程。各个状态定义如下：S 1 ：次级用户侦听，主用户发送一个新的数据包；S 2 ：主次用户同时传输；S 3 ：次级用户重传主用户数据包；S 4 ：主用户重传数据包，次级用户传输自己的数据包；S 5 ：主用户重传数据包，次级用户静默。五状态马尔科夫链示意图如图2所示。 转移概率表述如下： P 1 ：PU1到PU2信道传输成功的概率；P 2 ：PU1到PU2信道传输失败，但在PU1到SU1和PU1到SU2中至少有一个信道传输成功；P 3 ：所有信道都传输失败的概率；P 4 ：在SU1到SU2干扰下PU1到PU2传输成功的概率；P 5 ：SU1到PU2或SU2到PU2传输成功的概率。 图2. 马尔科夫链转移示意图 2.4. 带有干扰消除的次级用户接入模式 在次级用户尝试接入频谱期间，次级用户需要持续的检测主包的传输以及ACK、NACK的反馈。在主包的第一次传输时，次级用户就尝试去解码主用户数据包P1，以期望在主用户重传期间可以使用干扰消除技术，对于次级用户有下列互斥事件： D 1 = {PU1在第一次传输时在SU处解码成功}； D ¯ 1 = {PU1在第一次传输时未在SU处解码成功}。 在 D 1 事件下，次级用户可以在主用户重传期间采用干扰消除技术。 D ¯ 1 事件下，次级用户无频谱接入。对于主系统有下列互斥事件：A 1 = {PU1在第一次传输后收到ACK}；A 2 = {PU1在重传后收到ACK}；A 3 = {PU1在两次传输后都未收到ACK，主用户数据包P1丢失}。 基于是否有次级频谱接入，有下列联合事件： { A 1 ， D ¯ 1 } = {第一次传输时主用户数据包P1未在SU1处成功解码}，即无次级用户参与，且第一次传输成功； { A 1 ， D 1 } 不存在。 { A 2 ， D 1 } = {P1在第一次传输时在SU2处成功解码，SU2传输一个INF，ACK信号被损坏}； { A 2 ， D ¯ 1 } = {无次级用户接入，PU1重传后收到ACK}。由于来自二次传输的干扰，在重传中主用户数据包P1不能在PU2处被接收，P1丢失。即使重传的主数据包受到辅助传输的干扰，也有可能在PU2处成功接收。我们假设当SU1同时发送时在PU2处发生冲突。
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user: 4. 数值结果及其分析 在这一节中，利用MATLAB数值模拟对提出的方案进行了验证。主要对中断概率和不同模式下主次用户的吞吐量进行了数值模拟分析。依次将传统模式、协同模型与共享模式的系统吞吐量进行比较，从而验证共享模式下系统性能的优越性。 在这一节中，首先针对主次用户的中断概率进行了数值模拟，然后对于传统模式、协同模式、接入模式的下的主次用户吞吐量进行了数值模拟比较。参数设定如下：主次用户功率为 P p = P s = 1 ，PU与SU对应的距离为 d PU1 → PU2 = 1 ， d PU1 → SU1 = 2 / 2 ， d SU2 → PU2 = 2 / 2 ， d SU1 → SU2 = 1 / 2 。 在传统模式下，由于无次级用户参与，只涉及到主用户的传输，即主用户独立使用频谱传输，无次级用户参与。我们分别对各种情况的结果进行了数值模拟，如图4、图5、图6所示，对比分析图4、图5、图6，可以得出协同模式和接入的吞吐量比传统模式的吞吐量要高，接入模式的吞吐量增长比协同模式快，也验证了我们提出的策略的优势。 图4. 传统模式与协同模式的系统吞吐量 图5. 传统模式与接入模式的系统吞吐量 图6. 接入模式与协同模式的系统吞吐量 图7. 协同模式下 v = 2 时的系统吞吐量 在协同模式下，我们分别针对路径损耗因子为 v = 2 和的情况进行了仿真分析，由于次级用户可以协助主用户传输主用户前一次传输失败的数据包，中间会涉及 v = 4 到有一个时延的延误，即次级用户解码主信息的过程，从图7和图8可以看出，当信噪比达到一定值时，系统的峰值吞吐量传统模式下略低一点，主要是在这里是在考虑系统最后达到饱和的状态下的吞吐量。对比图7和图8，可以得出当路径损耗因子不同时，系统达到峰值吞吐量的信噪比不同，可以看出，当路径损耗因子越大时，系统达到峰值吞吐量所需的信噪比要求越低。 2) 接入模式的主次吞吐量 最后，对于次级用户接入模式下，即主用户不占用频谱时，次级用户接入频谱进行传输，或者是次级用户利用干扰消除方法得到的自身吞吐量的增益。由图9可以得出，当信噪比越大时，即主用户信号所占比例越大时，主用户的吞吐量逐渐变大，由于主用户持续的回归使用频谱，导致次级用户的吞吐量逐渐下降。可以看出，在信噪比较小的情况下，次级用户可以接入频谱传输。 图8. 协同模式下v = 4时的系统吞吐量 图9. 接入模式下主次用户吞吐量
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user: 5. 结束语 在本文中，我们提出了一个协同与接入的频谱共享策略，次级用户可以在协同和接入模式下获得频谱接入机会。在协同模式下，次级发送端可以在解码成功主信息的情况下，充当主用户的中继辅助主用户传输，从而提升主用户的吞吐量增益。同时，在接入模式下，次级用户接入频谱主要采用两种方式：1) 主用户空闲，次级用户直接接入；2) 次级用户利用提出的干扰消除方法，在完全获取主信息的情况下接入频谱。通过上述的策略，相对于没有使用频谱共享策略，主系统可以得到一个同等或者更高的吞吐量，同时使得次级系统可以获得频谱接入，使得频谱得到更加有效的利用。
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user: 摘要 针对现有航空发动机制件缺陷分类所存在的检测效率低、适用范围有限等缺陷，提出了一种基于ResNet-18算法的缺陷分类方法。该算法使用深度残差网络提取缺陷特征，并通过修改网络结构适应于不同的缺陷种类。在实验过程中，首先对原始的钢带表面图像进行预处理，使用裁剪、旋转角度等方法扩增数据集。然后使用PyTorch深度学习框架搭建卷积神经网络模型，并将增强后的图片数据输入到模型中进行训练，实现对缺陷的分类。最后，使用东北大学钢带表面缺陷公共数据集进行训练与评估。本文算法在东北大学钢带表面缺陷公共训练集上的分类准确率为97.33%，在测试集上的准确率达到95.36%，为真实工业场景下缺陷的分类提供了可能。
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user: 1. 引言 航空发动机(aero-engine)，是一种高度复杂和精密的热力机械，为航空器提供飞行所需动力的发动机。作为飞机的心脏，被誉为“工业之花”，它直接影响飞机的性能、可靠性及经济性，是一个国家科技、工业和国防实力的重要体现。而航空发动机的好坏，直接影响到飞机的性能和安全。但是航空发动机在制造过程中，难免由于工艺、技术、人为等因素的影响，导致零部件产生缺陷或者损伤。而不同类型的缺陷，后续的处理方法往往不同。因此，在零部件制造中对其发动机类零部件进行缺陷分类，将不同类型的缺陷类型区分开来，以保证零部件的高质量具有重要意义。 传统的缺陷分类方法分为人工检测和传统机器检测，人工检测效果易受检测人员的经验、疲劳程度等因素影响，且检测效率低。传统机器检测需要根据检测目标的特性设计相应的检测方案，研发周期长，且方案难以迁移，泛化能力较差。基于传感器的检测方法有基于超声波的检测，如基于超声波的混凝土缺陷检测，基于超声波的管道防腐层缺陷检测等。然而，基于传感器设备的缺陷分类方法，会受到光照、零件位置和传感器精度等因素的影响。 常见的缺陷分类方法有基于随机森林 [ 1 ]，有基于支持向量机的 [ 2 ]，有基于BP神经网络的 [ 3 ] [ 4 ]，有基于粗糙集理论的 [ 5 ]。但这些方法的准确率和鲁棒性不佳。 当今已进入人工智能和大数据的时代，卷积神经网络和深度学习算法在图像分类领域取得了飞速的发展，为实现高准确性、高效率的零件表面分类提供了新的解决方案，许多学者提出了“深度学习 + 缺陷分类”方法，该方法已应用于制件表面缺陷的分类，取得了令人满意的结果。王孟嬉研究了图像分类中取得很好效果的卷积神经网络，并把它应用到冷轧薄板表面缺陷分类上，取得了比较好的效果 [ 6 ]。张君扬等人结合了深度学习和分段线性插值方法用于短切毡缺陷分类 [ 7 ]。针对不锈钢焊缝缺陷特征提取存在主观单一性和客观不充分性等问题，陈立潮等人提出一种融合迁移学习的AlexNet卷积神经网络模型，用于不锈钢焊缝缺陷的自动分类 [ 8 ]。史杨潇等人提出了一种新型的混合卷积(MixConv)轻量型网络用于钢铁表面缺陷分类。在模型参数、大小上都有所减少 [ 9 ]。然而，针对发动机零部件的缺陷分类研究相对较少。这也是本研究的意义所在。 在本次研究中，由于实际生产数据未脱敏，同时也为了更好地和其他模型进行比较，因此我们选取和实际制件数据较为接近的东北大学钢带表面缺陷公共数据集NEU-DET作为研究对象 [ 10 ]，通过对原始的ResNet-18模型进行修改，将ResNet-18模型用于含有6种不同类型缺陷的分类任务上(如图3所示)。最终我们的模型在东北大学钢带表面缺陷数据集上分类准确率为97.33%。
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user: 2. 分类模型 自从LeNet被提出并成功应用于银行的手写数字体识别以后，许多神经网络的内容和结构都借鉴和参考了LeNet。在LeNet网络中，使用了卷积层、池化层、全连接层来实现对图片的特征提取，并用于图片的识别和分类。在ResNet-18结构中，也使用了这些模块和结构。 2.1. 模型组成 ResNet-18模型主要由卷积层、池化层、全连接层以及激活函数组成。 卷积层的主要作用是通过小的卷积核(3 × 3或5 × 5)对原始的图片进行卷积操作，从而提取出原始图片的一些特征和属性。卷积层的计算公式如下所示。 Z = W ∗ X + b (1) 其中， Z 是卷积层的输出。 W 是卷积核的参数。 X 是原始的图片像素值， b 是卷积核的偏置项。 池化层的主要作用是对卷积层的结果进行操作，按照操作的不同，分为最大池化和平均池化，最大池化是对一定区域(2 × 2)的内容，保留最大的那个数值。而平均池化是对一定区域(2 × 2)的内容，计算出平均数后，保留计算后的结果。池化层在减少参数量的同时，也保证了模型对于图片偏移、旋转后的识别鲁棒性。 全连接层的主要作用是将前面一层的输出维度，映射到所需要维度的数值上。全连接层一般放在卷积神经网络的最后，起到改变张量维度的作用。全连接层的计算公式如下所示。 Z = W ∗ X + b (2) 其中， Z 是全连接层的输出。 W 是全连接层中权重的参数，可以通过误差反向传播进行更新。 X 是全连接层的输入， b 是全连接层的偏置项。 激活函数最初是用来模拟神经元的激活过程，当神经元受到一定的刺激以后，若这个数值大于阈值，则能够激活神经元，反之则无法激活神经元。激活函数是将某一层的输出值，进行非线性变换，从而得到一个新的值。激活函数的存在，能够使得神经网络具有良好的非线性表达能力和拟合能力。如果没有了激活函数，那么多层的神经网络只具有线性表达能力，无法拟合任意的函数。常用的激活函数有sigmoid、tanh、ReLU、leakyReLU等。 2.2. 残差模块 在ResNet之前的网络，比如LeNet [ 11 ]，AlexNet [ 12 ]，VGG-16 [ 13 ] 等，由于没有残差模块，当网络层数变大时，会出现梯度消失或者梯度爆炸的情况，从而导致网络难以训练成功。而ResNet [ 14 ] 网络创造性地使用了跳跃连接，通过跳跃连接能够将网络前面的信息和特征传递到后面，从而在计算导数的时候，保留相关的数值，使得梯度不至于消失。残差模块的结构如图1所示。增加了残差模块后，网络的输出也发生了相应的改变。新的输出值如公式(3)所示。在增加了残差模块后，原来的卷积神经网络的层数可以变得很大，出现了像ResNet-34，ResNet-50、ResNet-101，ResNet-152的网络结构。 图1. 残差模块结构示意图 Z = f ( x ) + x (3) 因此，当对公式(3)进行求导后，最后会有个常数1，保证了梯度法向传播的时候，梯度不会因此而消失。 在实际的实验中，我们去掉了最后的平均池化层，并将ResNet-18原始最后一层的fc-1000转换为了fc-6，即将原始的1000个类别分类的网络，转化为了一个6个类别分类的网络，从而将原始输出的大小为1000的张量转换为了大小为6的张量，并通过softmax归一化到[0，1]。最后取该6维张量中最大值所在的数值下标作为分类的结果下标。在损失函数的选取上，我们选取了常规的交叉熵损失函数作为目标函数。交叉熵函数的计算公式如公式(4)所示。 L o s s = − 1 N ∑ i = 1 N ∑ k = 1 K y t r u e i ， k log ( p p r e i ， k ) (4) 其中，N表示总的样本个数，K表示总的类别数。 y t r u e i ， k 表示第i个样本属于第k类的概率(属于为1，不属于为0)。 p p r e i ， k 表示模型预测的第i个样本属于第k类的概率。 2.3. 模型结构图 ResNet-18模型的整体结构如图2所示。其中，输入可以是3通道的图片，也可以是单通道的图片。整个网络以两个卷积层作为一个Block结构(残差块)进行堆叠组成，图2中含有1个橙色的卷积层，1个最大池化层，2个蓝色的残差块，2个黄色的残差块，2个绿色的残差块，2个红色的残差块以及最后的平均池化层，每一个卷积块旁边的字母和数字表示输出图片的尺寸以及卷积的相关参数。如第一个橙色卷积旁边的64 × 256 × 256 k = 7 s = 5 p = 3，表示原始通道数为3，长和宽分别为512大小的图片(3 × 512 × 512)，经过7 × 7，步长为5，padding = 3的卷积后，得到64 × 256 × 256尺寸大小的特征图。 根据上面提到的原理，我们设计了相关的缺陷分类模型，缺陷分类任务的整体框架结构示意图如图3所示。其中输入的是单通道的钢材表面缺陷图片，经过ResNet-18网络提取特征，输出512 × 1 × 1的张量，然后利用Flatten操作将张量展平为一个长度为512的向量，由于缺陷的种类数量为6，因此，通过一个全连接层，转化为一个长度为6的向量，再经过一个softmax操作以后，将该向量归一化为[0，1]范围内的数值，取其中数值最大的位置，作为最后分类的类别。其中的损失函数，为常规的分类损失函数，计算方法如公式(4)所示。 图2. ResNet-18模型整体结构示意图 图3. 缺陷分类整体框架示意图
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user: 3. 实验及分析 为了验证本模型的可行性和优势，我们使用东北大学的NEU-DET数据集进行实验。 3.1. NEU-DET数据集 NEU-DET数据集是东北大学宋克臣团队制作的钢带表面缺陷数据集，包含6种缺陷类别，分别为裂纹(Crazing)，夹杂(Inclusion)，斑块(Patch)，点蚀表面(Pitted Surface)，轧制氧化皮(Rolled-in Scale)，划痕(Scratch)，每种缺陷含有300张分辨率为200 × 200的灰度图片，总样本数为1800。数据集同时提供每张图片所对应的缺陷标注信息的XML文件，标注信息包括缺陷所属类别与边界框的信息(矩形框左上角和右下角的坐标信息)，共计4189个边界框。图4为NEU-DET数据集中6种表面缺陷图像的示例样本。 为了保证模型对每类缺陷都经过充分训练和测试结果客观性，我们选择对每类缺陷随机抽取70%作为训练集，20%作为验证集，10%作为测试集，并且分别对训练集、验证集、测试集进行旋转和翻转扩充，通过先抽取再扩充的方法既可以保证模型训练充分，又可以在确保训练集、验证集、测试集互相独立且不改变样本分布的情况下增加测试样本数以更好地评估模型表现。 图4. NEU-DET数据集缺陷样本示例 3.2. 评价指标 由于是分类任务，选择分类准确率作为模型的评价指标，其计算公式如下： A c c u a r y = t N (5) 式中， t 表示一个预测类别跟实际类别相一致的所有样本个数，N表示所有样本总数。 3.3. 实验结果 实验采用的硬件配置为GTX1080Ti显卡，软件环境为CUDA10.1，Cudnn7.6.4.每个批次使用32张图片进行训练，使用含动量的随机梯度下降优化参数，学习率为0.2，动量为0.9，权重衰减速率为0.0001，每个模型共训练100轮。训练过程中loss及正确率的变化情况如图5所示。在测试集上的分类准确率如图6所示。最后的预测准确率如表1所示。 图5. 训练过程中的训练损失和分类正确率的变化示意图(蓝线为正确率，红线为损失值，正确率是基于训练集计算得到的) 图6. 训练过程中在测试集上的分类正确率变化示意图 Table 1 Comparison of experimental result 模型 整体分类准确率(%) Cr In Pa PS RS Sc ResNet-18 (不使用数据增强) 90.33 100.0 98.0 100.0 46.0 100.0 98.0 ResNet-18 (采用数据增强) 97.33 100.0 100.0 94.0 90.0 100.0 100.0 表1. 实验结果对比 从图5中可以看出，当epoch = 90时，训练误差就开始收敛。从图6中可以看出，随着训练次数的增加，模型在测试集上的分类准确率逐渐提高，当epoch = 95时，分类准确率开始收敛，最后到达97.33%，该准确率可以满足比较高要求的缺陷分类场景，具有良好的效果。表1展示的是模型在不同类型缺陷图片上的分类准确率以及整体准确率情况。其中，Cr表示缺陷类型是裂纹(Crazing)，In表示缺陷类型是夹杂(Inclusion)，Pa表示缺陷类型是斑块(Patch)，PS表示缺陷类型是点蚀表面(Pitted Surface)，RS表示缺陷类型是轧制氧化皮(Rolled-in Scale)，Sc表示缺陷类型是划痕(Scratch)。从表1可以看出我们的模型在使用数据增强后，整体的准确率以及单个类别的分类准确率都有所提升，这也证明了使用数据增强后，能够提升模型的分类准确性。
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user: 4. 总结 本文从图片分类出发，总结了目前缺陷图片的分类方法，并根据航空制件表面缺陷分类问题，基于ResNet-18结构进行分类处理，最终在NEU-DET数据集上的分类准确率为97.33%，基本满足航空制件对缺陷分类效果的要求。
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user: 摘要 针对传统防火灭火方式效率低、成本高的问题，笔者基于窄带物联网连接的传感器进行森林火灾的初步定位；通过使用Floyd算法来实现机器人自动行驶与避障；使用增强型的卷积神经网络实现火焰的识别。以中智讯机器人、大疆无人机和物联网智能探测器等硬件为载体，设计了一款陆天一体化的森林火灾监测预警灭火系统，完成无人机与机器人的自动灭火。
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user: 1. 引言 近几年来，自然灾害频发，以森林火灾为例，全球每年平均发生森林火灾20多万次，烧毁森林面积约占全世界森林总面积的1‰以上。2020年美国的加州发生了8000多起山火，烧毁了6000多平方英里的土地，有近10万居民被迫紧急疏散；2019年澳大利亚的森林火灾导致近30亿只动物失去栖息地甚至死亡 [ 1 ]。然而目前的森林火情预警大多采用人力巡山、设置瞭望塔或者远程航拍的方式，对于一些覆盖面积较大、比较茂密的森林，需要投入较大的人力成本，而且初期火灾很难被发现，这给灭火带来很大的困难。机器人与无人机协同灭火也多采用无人机侦察，机器人携带并喷射灭火材料的方式来实现。但由于森林火灾多发生在山坡上，目前的机器人设计不适宜在山坡上运动，因此在实际使用中受到了极大的制约。为了解决上述问题，本文基于机器人和无人机，设计了陆天一体化的物联网森林火灾监测预警灭火系统，对于初期火灾有很好的监测、预警和灭火效果，能在极大地降低人力成本的基础上，快速、有效地扑灭初期火灾。
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user: 2. 系统总体方案设计 本文设计的陆天一体化物联网森林火灾监测预警灭火系统的总体设计流程图如下图1所示： 图1. 系统总体设计流程图 首先研究和设计智能探测传感器，组建基于NB-IoT的多传感器数据融合无线传感网，通过MQ2烟雾传感器、SHTC3温度传感器对传感器周围的温度、烟雾等环境参数进行实时检测、向监测终端传输数据并传送疑似起火点的位置信息，通过机器人和无人机协同工作，向监测终端播报当前森林的火势情况，相关部门在分析火情后通过Android手机客户端对机器人和无人机进行人为远程的监控和灭火操作。其中，机器人主要负责携带无人机尽快抵达疑似起火点附近并放飞无人机，无人机负责空中巡航拍照，查看疑似起火点的具体情况，并在人为操作下，投放灭火材料。机器人可携带大量灭火材料并进行电能的补给，通过火焰识别判断火势大小并在最短时间内选择合适路径抵达现场，确保无人机能够多次返航或投掷灭火材料，对初期火情进行有效地扑灭。
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user: 3. 森林火灾监测预警系统的设计 本系统集成森林火灾的烟雾浓度监测、火焰监测、温度监测功能，组建基于NB-IoT的多传感器数据融合无线传感网。通过放置多传感器节点实时监控森林火情并不定时向监测终端上传监测数据信息。无火情时，节点NB-IoT处于睡眠态，传感器在规律时间间隔内不断监测环境参数，以节省传感器能量损耗，增加监测节点的使用寿命；发生火情时，NB-IoT被唤醒，实时传输传感器监测数据并通过节点网络传输位置信息至监控中心，方便快速掌握火情和定位火灾位置，确保森林火灾及时得到处理，降低损失 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。
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user: 4. 森林火灾灭火系统的设计 在深入研究迷宫避障和路径规划的理论上，发现传统的Floyd算法并不适合的森林复杂路径规划，本文在路径规划方面主要为了解决如何访问连续性火源目标点能到达全局路径最短，以及单源目标点之间的路径优化问题，即只考虑全局解中的部分解，同时也要考虑到机器人的避障特点等实际影响。基于环境测试中出现的导致路径冗余的问题，提出一种适合本机器人的改进型Floyd算法，结合避障算法的沿m-line行驶特点，规定每当到达火源目标点位置时，将其看作新的初始点，并以和建立新的主线，并记录此时机器人的位置信息和斜率，在下一次通往动态优化选择后的目标点过程中，前方无障碍物且斜率与上一次建立的主线平行时，开启沿主线走模式，直到到达预期目标点位置。通过这种思想，可以大幅提高传统算法下的移动效率，节省时间和成本，快速赶往火源点。 当无人机在森林拍摄完照片之后，将照片上传至终端并交由终端进行火焰检测，而无人机在火焰识别中仅用于图像拍摄和传输，并不直接应用于火焰的检测，极大地提高了火焰识别的准确度与算法的效率。传统的火焰检测算法以识别火焰的静态特征和动态特征为主，在复杂的环境中容易出现误报问题 [ 5 ]。基于深度学习的目标检测在检测精度和时间复杂度上均具有很大优势，目标检测能够从图像中精准地识别出预定义类别的物体示例 [ 6 ]，深度学习则提高了目标检测的准确度和效率，二者的结合能够很好地降低火灾防控系统的误报率 [ 7 ]。与此同时，无人机将携带着一定数量的灭火材料，在进行火灾监测的同时，与机器人协同参与灭火过程。经过训练后的模型已经可以达到96%的正确率，如图2所示，对火焰的识别结果，如图3所示，其中判断值在0~1范围内，越接近0，出现火的概率越大。 图2. 模型的训练情况 图3. 火焰识别结果 经过反复多次统计之后，设置临界点0.3，当判断值大于0.3时判断无火，小于等于0.3时，判断有火。将此模型导入到机器人后，机器人也实现了较好的火焰识别效果。 无人机和机器人的单独使用均具存在一定局限性，无人机存在能源不足的问题，而机器人无法精确地识别火焰，陆天一体化的机制能够很好地解决该问题，无人机和机器人的结合在保证火焰识别精度的同时实现了灭火效率的最大化，能够在最短时间内熄灭火焰或减缓火势的蔓延。
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user: 5. 结语 本文通过使用NB-IoT，组建了多传感器数据融合无线传感网，对火灾位置进行初步定位，完成了森林火灾监测预警系统的设计；在传统的Floyd算法的基础上，提出只考虑全局解中部分解的Floyd改进算法，解决了到达起火点的最短路径问题，同时，基于增强型深度学习模型，利用卷积神经网络完成火焰检测，共同构建出森林火灾灭火系统。在地形相对平缓的情况下，完成了陆天一体化的物联网森林火灾监测预警灭火系统的设计。最后，我们在一片空地上进行系统的联合演习，首先，在场地内随机放置几个NB-IoT节点，并在场地内随机位置摆放一支点燃的蜡烛。在5秒钟之内，在监控终端上收到了由传感器节点上传的火焰、烟雾等数据信息，及该节点的坐标，随后，在机器人前进方向上随机摆放障碍物，机器人能携带无人机顺利绕开各障碍物，并及时地到达起火点，在机器人运动过程中，实时进行火焰识别，火焰识别准确率可达96%，以最快的速度抵达起火点。随后，无人机起飞，并根据监控中心的远程控制投掷灭火材料，经上百次的投掷实验，投掷成功率约为80%，可以通过多次实验或使用大型大疆无人机来改善演习投掷的结果。
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user: 摘要 消费者公益诉讼是增加一个有效渠道去维护广大消费者的权利，目的是打击违法经营者的不法行为。本文从消费者概念界定入手，阐述了消费者公益诉讼的内涵和价值。通过展现消费者和经营者信息不对称问题、弥补行政执法疏忽，从而论述其对消费者维护自身权益的重要性。我国目前的立法明确当前已有的民事公益诉讼规则，结合现有法律和司法实践中出现的状况，本文提出尚未解决的实质性问题。在参考域外消费者公益诉讼中特色的美国集团诉讼和欧洲的团体诉讼后，以对比分析的视角采纳国外可参照制度。依据现存问题提出对应主体资格、诉讼规则完善和立法补全的具体解决措施，以完善我国消费者公益诉讼的对策。
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user: 1. 绪论 “公共利益”一词最早起源于古代希腊，是早期城邦制度中公共利益被视作一个社会存在所必须的一元的抽象价值，也是全体社会成员的共同目标 [ 1 ]。当公共利益范围限于消费者层面，消费者公共利益得不到充分保障甚至受到侵害时，则需要提出消费者公益诉讼。不同国家对于消费者公共利益诉讼有不同的观点。澳大利亚消费者保护立法中没有明确表明其消费者权利保护的公益性，但在消费者委员会的报告书中提到，公共利益受到重大损害或者案件具有公益价值时，该委员会可提起消费者保护诉讼 [ 2 ]。美国在对消费者诉讼集团诉讼性质的探讨中认为集团诉讼为“公共诉讼”，L. Anderson教授提到，集团诉讼制度主要目的是要实现实体法规定的请求权背后的立法宗旨，在“公益诉讼”中，并非法官自己积极进行活动，还应该尊重当事人之间交涉的结果以及被告提出的相关计划，把握救济方法的形成过程 [ 3 ]。德国学术界有人认为直接从保护公众利益角度研究消费者团体诉讼，其中迪莱认为公共利益是一种属于构成国家的全体人员或者不特定多数人的利益，而哈鲁夫马亚的观点与前者相似，认为消费者团体诉讼为一种特殊的民众诉讼，目的是保护公众利益 [ 4 ]。日本学者鹿野菜穗子认为日本的《消费者契约法》中消费者团体禁令请求权有保护“公益”的性质，该公益属于消费者全体利益，为了保护消费者全体不因不正当条款等行为而遭受不公正交易的一种利益 [ 5 ]。中国学者认为公益诉讼包括环境公益诉讼和消费者权益保护诉讼。颜运秋和马永双两位学者合著文章中提及，在消费公益诉讼中，原告应不受“直接利害关系”的限制，每一位消费者都在享受公共利益，如果确定到诉讼主体以个体为单位，则无法保全公共利益的实现。黄西武学者从“小额多数受害案件”角度出发认为个体受害者会因风险、自我损失和诉讼成本等众多因素影响而不愿意提起诉讼。江伟教授和汤维建教授观点相似，都认为一些垄断性行业损害了广大消费者的利益，因此公益性诉讼是保护消费者权益的法律途径。 消费者公益诉讼在各国立法中的体现。英国在《公共利益开示法》中关于消费者保护领域存在“公益性”问题表示，企业的生产经营行为若使社会中不特定消费者的健康和安全受到损害或有可能受到损害，即为公共利益之损害。而于1973年制定的《公平贸易法》、1998年的《竞争法》和2002年的《企业法》中的法律条款的共同目的是为了广大消费者的利益和维护公众利益。美国的《联邦交易委员会法》是一部授权联邦交易委员会对经营者违法竞争行为、商业诈骗行为、违法广告行为等进行规制的法律，该法第5条和13条中分别使用“公共利益”的字眼，由此可见美国立法在消费者保护领域中，涉及到不特定消费者权益具有公共利益属性。日本在立法中使用“公共利益”概念的是《禁止私人垄断和确保公正交易法》，虽然该法没有对公共利益解释说明，但在理学通说中是主张公共利益应为通过维护自由竞争秩序实现一般消费者利益的保护、促进国民经济民主性的健康发展。 通过阅读与消费者公益诉讼相关的大量文献，对公益诉讼的概念区分有着明确的观点。在比较分析各国相关消费者公益诉讼的立法和程序措施后，针对于目前我国在该诉讼实务中出现的问题，如主体资格、损害赔偿权和诉讼程序规则，笔者将结合当下学者们相应观点，提出关于完善消费者公益诉讼的建议。同时，在已经发布的《民事诉讼法》及其司法解释、《消费者权益保护法》和《最高人民法院发布审理消费民事公益诉讼案件适用法律若干问题的解释》等法律条文中，对一些尚未明确规定的主体资格、举证责任、诉讼请求等问题，笔者将提出认为合理的观点加以补足。