DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 7. 结论 本文将风险元传递理论应用于连锁故障预测和评估，建立了基于风险元传递的连锁故障预测和评估模型。综合考虑了线路自身故障、潮流转移、隐性故障和天气等风险元对初始线路停运和后续线路停运的影响，建立了线路停运风险元传递模型；根据线路停运与连锁故障发生的风险元传递结构，建立了连锁故障风险元传递模型，帮助调度调度人员了解当前运行工况下最需关注的故障发展方向。基于风险理论，对连锁故障进行风险评估，计算故障环节风险重要度，帮助运行人员了解连锁故障路径中的脆弱环节，以便于选取最佳控制方案阻断连锁故障。
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user: 摘 要 中国的制造业企业正面临转型升级的挑战，如何掌握以工业大数据为代表的先进技术实现企业价值是企业关注的核心问题。本文通过介绍工业大数据的定义、特征、参考架构、战略作用及4种商业创新模式阐明了工业大数据对企业实现价值的意义及途径，并进一步结合案例论证工业大数据如何帮助企业实现价值。 关键词 :工业大数据，价值，企业利润，治理，商业模式 Copyright © 2017 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. 背景 制造业是国民经济的主体，是立国之本。自建国至今，我国制造业持续发展，建成了门类齐全、独立完整的产业体系，有力推动工业化和现代化进程，显著增强综合国力。然而，与世界先进水平相比，我国制造业仍然大而不强，在自主创新能力、资源利用效率、产业结构水平、信息化程度、质量效益等方面差距明显，转型升级和跨越发展的任务紧迫而艰巨。针对这一现状，国务院印发《中国制造2025》通知，提出推进信息化与工业化深度融合的战略任务，把智能制造作为两化深度融合的主攻方向；着力发展智能装备和智能产品，推进生产过程智能化，培育新型生产方式，全面提升企业研发、生产、管理和服务的智能化水平。工业大数据作为智能制造的核心在企业研发设计、生产制造、经营管理、销售服务等全流程和全产业链中发挥着重要的综合集成应用，而且支持制造创新、推动转型升级。
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user: 2. 工业大数据的定义及特征 工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。其以产品数据为核心，极大延展了传统工业数据范围，同时还包括工业大数据相关技术和应用。具有一般大数据容量大、种类多、速度快和价值密度低的特征外，还具有高准确性、闭环性等特征。 工业大数据的主要来源于企业生产经营相关业务数据、工业设备物联数据和工业企业生产活动和产品相关的企业外部互联网数据。 而工业大数据技术是使工业大数据中所蕴含的价值得以挖掘和展现的一系列技术与方法，包括数据规划、采集、预处理、存储、分析挖掘、可视化和智能控制等。工业大数据应用，则是对特定的工业大数据集，集成应用工业大数据系列技术与方法，获得有价值信息的过程。工业大数据技术的研究与突破，其本质目标就是从复杂的数据集中发现新的模式与知识，挖掘得到有价值的新信息，从而促进制造型企业的产品创新、提升经营水平和生产运作效率以及拓展新型商业模式。
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user: 3. 工业大数据参考架构 3.1. 工业4.0参考架构 工业4.0是德国科学与技术研究院(Acatech)在agendaCPS研究项目中提出的，它是CPS (Cyber-Physical Systems，即信息物理系统)在制造业的应用。 德国是制造业大国，在嵌入式系统和自动化工程领域具有很高的技术水平。为了巩固其世界制造业龙头的地位，2015年，由德国工程院牵头发布《德国工业4.0战略规划报告》明确提出了RAMI4.0为核心的基础框架体系，以期从制造业出发，凭借其过硬的装备制造业实力利用信息技术等手段“自下而上”改造制造业。其核心内容是从信息技术、生命周期和价值流和企业纵向层三个维度展示工业4.0架构，工业4.0组件模型 [ 1 ] 。 3.2. 工业互联网架构 2011年美国GE (通用电器公司)总裁伊梅尔特提出了“工业互联网”的概念。2012年，美国发布了工业互联网战略。 与制造业强国德国不同，美国在信息技术领域独占鳌头，因此，美国希望从CPU、系统、软件、互联网等信息端，通过大数据分析等工具“自上而下”重塑制造业。2015年，美国工业互联网联盟IIC提出工业互联网参考架构，其核心内容是针对工业互联网具有跨行业适用性的参考架构 [ 2 ] 。 3.3. 工业价值链参考架构IVRA 2016年12月8日，日本工业价值链参考架构IVRA (Industrial Value Chain Reference Architecture)的正式发布，标志了日本制造优势的智能工厂得以互联互通的基本模式形成。 为了应对以德国工业4.0为代表的全球制造业升级战略，日本采取了三个系列的实施行动来推进制造业的升级。一是推动工业价值链IVI的发展，建立日本制造的联合体王国，二是通过机器人革命计划协议会，以工业机械、中小企业为突破口，探索领域协调及企业合作的方式，三是利用IoT推进实验室，加大与其他领域合作的新型业务的创新 [ 3 ] 。 3.4. 智能制造系统架构 “中国制造2025”是中国政府实施制造强国战略第一个十年的行动纲领。通过信息化和工业化两化深度融合来引领和带动整个制造业的发展实现“中国制造2025”的目标，实现技术、产品、业务的融合和产业衍生。并且通过智能工厂的建设从而实现智能生产和智能制造，实现由集中生产向网络化异地协同生产转变、由传统制造企业想跨界融合企业转变以及由大规模批量生产向大规模定制生产转变。 2015年，中国国家标准化管理委员会生命周期、系统层级和智能功能三个维度构建了智能制造系统架构 [ 4 ] 。 3.5. 工业大数据架构 架构(Architecture)一词起初来源于建筑，其核心是通过一系列的构件组合来承载上层传递的压力。系统架构是“一个系统的基本组成方式和遵循的设计原则，以及系统与组件、组件之间及系统与外部环境的相互关系”，为了更好地理解工业大数据内涵，使得工业大数据相关从业人员之间有个沟通工具，在参考了德国工业4.0参考架构、美国工业互联网架构及中国制造2025标准体系的基础上，构造了工业大数据架构图，提出了一种工业大数据参考架构，为跨产业的大数据应用提供了一个具有通用性和一致性的架构模板和方法论。该架构包含三个维度：生命周期与价值流、企业纵向层和IT价值链，其中，生命周期与价值流维度分为三个阶段：研发与设计、生产与供应链管理及运维与服务，分别讨论各阶段的数据类型、应用及价值创新；企业纵向层从下至上包含信息物理系统CPS、管理信息系统MIS和互联平台系统Internet+，分别讨论企业各层为实现工业大数据应用及工业转型所需进行的工作；IT价值链讨论指导工业大数据落地的业务架构、信息系统架构和技术架构，且在技术架构中，针对工业大数据及工业企业的特点对实现工业大数据应用所需的技术组件进行了讨论。工业大数据架构见图1 [ 5 ] 。
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user: 4. 工业大数据的治理 工业大数据治理是对组织的工业大数据管理和利用进行评估、指导和监督的体系框架。它通过制定战略方针、建立组织架构、明确职责分工等，实现工业大数据的风险可控、安全合规、绩效提升和价值 图1. 工业大数据架构 创造，并提供不断创新的大数据服务 [ 6 ] 。 工业大数据治理对于确保工业大数据的优化、共享和安全是至关重要的。有效的工业大数据治理计划可通过改进决策、缩减成本、降低风险和提高安全合规等方式，将价值回馈于业务，并最终体现为增加收入和利润。工业大数据治理的作用可以概括为四点：1) 有效的工业大数据治理能够促进工业大数据服务创新和价值制造；2) 科学的工业大数据治理框架有助于提升组织的工业大数据管理和决策水平；3) 有效的工业大数据治理能够产生高质量的数据，增强数据可信度，降低成本；4) 有效的工业大数据治理有助于提高合规监管和安全控制，并降低风险。 工业大数据治理应秉持战略一致、风险可控、运营合规、绩效提升原则，其治理领域包括：战略、组织、工业大数据质量、工业大数据安全、工业大数据创新应用、工业大数据生命周期和工业大数据架构。 工业大数据作为制造企业的重要战略，不仅可以用来提升企业的运行效率，而且可以用来支持商业流程及商业模式创新，具体体现在智能化生产、网络协同、个性化定制、远程服务、平台化应用等诸多应用场景中。通过为工业大数据业务战略规划和构建企业架构，从而获得工业大数据的价值；并将获得的价值与企业战略和业务战略的预期和远景进行比对进而形成可持续改善的闭环。如图2所示。 制造企业需根据自身的竞争优势收集、整理、分析和总结出本企业的业务如组织结构、提供的产品和服务、市场和客户、资源和企业潜能、利益相关者以及这些功能和实体之间的关系，从而建立一个清晰的工业大数据业务架构以及与其一致的信息化战略。
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user: 5. 工业大数据的战略作用 对一个制造型企业来说，大数据不仅可以用来提升企业的运行效率，更加重要的是如何通过大数据等新一代信息技术所提供的能力来改变商业流程及商业模式。从企业战略管理这个视角来分析大数据及相关技术与企业战略之间的三种主要关系，详见图3。 · 大数据与核心能力：大数据可以用于提升企业的运行效率，增强企业核心能力。 · 大数据与价值链：大数据及相关技术可以帮助企业扁平化运行、加快信息在产品生产制造过程中的流动。 · 大数据与制造模式：大数据可帮助改变制造模式，形成新的商业模式。其中比较典型的智能制造模式有自动化生产、个性化制造、网络化协调及服务化转型等。 图2. 工业大数据业务战略与企业架构 图3. 工业大数据的战略作用 企业核心能力是指企业内部一系列互补的技能和知识的结合，它具有使一项或多项业务达到竞争领域一流水平的能力。核心能力由洞察预见能力和前线执行能力构成。洞察预见能力主要来源于科学技术知识、独有的数据、产品的创造性、卓越的分析和推理能力等；前线执行能力产生于这样一种情形：最终产品或服务的质量会因前线工作人员的工作质量而发生改变。企业核心能力是企业的整体资源，它涉及企业的技术、人才、管理、文化和凝聚力等各方面，是企业各部门和全体员工的共同行为，一个企业只有具备在成功要求上运作的能力也即企业战略能力并具有相应的组织资源才能生存，大数据可以在提升企业高层的洞察预见能力和企业执行层的工作和服务能力上发挥作用。
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user: 6. 大数据与企业商业模式 大数据不仅可以用来提升企业的运行效率，而且可以用来支持商业流程及商业模式变革 [ 7 ] ，可归纳为以下四种模式：“个性化定制”、“智能化制造”、“协同化生产”、“服务化延伸”。 6.1. 个性化定制 作为传统工业向智能制造阶段过渡的重要标志，个性化定制利用互联网平台和智能工厂建设，将用户需求直接转化为生产排单，开展以用户为中心的个性定制与按需生产，有效满足市场多样化需求，解决制造业长期存在的库存和产能问题，实现产销动态平衡。 实现个性化定制就是实现数据流动的自动化。工业大数据技术的应用可以实现数据流动的自动化。随着各种设计工具、仿真模型、管理软件、生产设备积累的数据的积累，信息物理系统可以在企业研发、测试、生产、物流、管理、服务等环节，在企业横向、纵向和产品全生命周期数据集成过程中，实现没有人为干预的数据互联、互通、互操作，即看不见的自动化。 6.2. 智能化生产 智能化生产的发展趋势是整合物料、能源、设备，资金、技术、信息和人力等一系列制造资源，通过先进的制造技术、先进的管理技术和先进的制造过程生产出高质量、高效率、高柔性、低成本、低劳动力、低消耗、多品种、全规格的产品。智能装备和现代生产工艺在重点行业不断普及，生产过程信息化向纵深发展。 利用工业大数据技术可以对工业制造生产线上采集的各种状态参数进行多种分析，例如设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析(包括违反生产规定、零部件故障)等。首先，使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的，一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。其次，利用大数据技术，还可以对生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，将有助于制造商改进其生产流程。再如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，通过大数据分析技术其原因，从而在生产过程中优化能源的消耗。 而对于多品种小批量的生产模式，数据的精细化实时采集(如MES、DCS等系统的数据)及多变性将导致数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的历史数据，对于需要快速响应的APS来说，是一个巨大的机遇。大数据可以给予企业更详细的数据信息，发现历史预测与实际的偏差概率，结合各种约束条件，通过智能优化算法，制定预计划排产，并监控计划与现场实际的偏差，动态的调整计划排产。从而帮企业规避“画像”的缺陷，直接将群体特征直接赋给个体(工作中心数据直接改变为具体一个设备、人员、模具等数据)，通过数据的关联分析并监控它，企业就能规划未来。 6.3. 网络化协同 网络化协同制造的核心是企业间研发设计和供应链管理的协同，对应两化融合的横向集成，是企业进入综合集成阶段的重要标志。 网络化协同制造并不是一个新的概念，航空、汽车等行业开展网络化协同制造已经有几十年的历史。例如中国商飞公司研制的C919大型客机，通过网络化协同制造平台，实现了供应商的跨领域多主体全球化的协同创新，缩短了研制周期、降低了研制成本，提高了研制质量和研制效率。 随着新一代信息通信技术的发展，赋予了网络化协同制造新的内涵。企业借助互联网或工业云平台，发展企业间协同研发、众包设计、供应链协同等新模式，能有效降低资源获取成本，大幅延伸资源利用范围，打破封闭疆界，加速从单打独斗向产业协同转变，促进产业整体竞争力提升。 6.4. 服务化延伸 制造业服务化就是制造企业为了获取竞争优势，将价值链由以制造为中心向以服务为中心转变。制造业服务化具有两层含义：一是内部服务的效率对制造业企业竞争力来说日益重要。二是与产品相关的外部服务对顾客来说复杂性和重要性日益提高。工业大数据不仅可以促进内部和外部服务效率的提升，而且可以通过智能服务提升服务的价值。 工业领域智能服务的本质就是智能产品加上感知控制能力和大数据分析，通过对产品使用过程中的自身工作状况、周边环境、用户操作行为等数据的采集和分析，可以提供在线健康检测、故障诊断预警等服务，以及支持在线租用、按使用付费等新的服务模型，创造产品新的价值，实现制造企业的服务化转型。
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user: 7. 案例分析 罗想开发的一套个性化定制智能平台设计方案是工业大数据通过个性化定制、智能化制造、协同化生产、服务化延生这四种商业模式实现企业成本降低，企业效率提升，从而为企业创造价值的一个例子。 苏州罗想软件股份有限公司(简称罗想)是专为制造型企业提供信息化管理解决方案的IT公司。以个性定制智能平台以参数化设计为基础，可实现基于产品参数的贯穿销售、设计、制造、供应链、交付、服务全生命周期的制造和服务管理，为装备制造业打造基于个性化定制的智能工厂。 罗想通过信息化规划为英沃开发了个性化定制智能平台，利用网络将电梯终端客户的需求和数据传输到平台中心数据库，采用云计算和物联网技术，实现从报价、设计、制造、服务全流程的智能化、自动化、数据化、网络化的处理，完成面向电梯终端客户的个性化定制生产和服务。 该平台对内通过产品参数化图形化建模，网络化的供应链协同，建立客户个性化需求与工厂制造资源端到端自动连接和互动；对外则通过众筹众包模式和平台更好整合市场和服务资源。从而能更好地帮助企业构建C2M的现代化经营模式，实现快速的产品和服务响应、专业的制造能力、高性价比满足用户大规模定制化生产需要。 C2M电梯个性化定制智能平台引领英沃电梯从传统电梯生产流程向智能化生产流程转型，实现电梯产品全生命周期管理。为广大电梯企业提供典型示范作用，从而可以在整个行业进行推广应用。 例如在制造执行过程中通过采集订单和用户需求中的产品参数系统将自动生成的产品图纸、结构、工艺信息、生产采购计划和车间排产计划，从而实现对供应链的整合；掌握生产投料、产品加工数量、进度、质量等信息；同时通过对设备等数据的采集掌握设备状态等信息。实现实时动态反映生产过程、调节生产计划、控制加工质量、记录加工成本等功能。 又如在售后维保过程中重点进行电梯售后和维修保养处理和记录，记录对应运行参数、零部件或装箱件易出现的使用故障和问题，确定是否有和设计相关的问题和参数，以便于优化设计，减少运行故障。系统与物联网系统集成采集产品运行状态和运行参数数据，对产品运行状态监控和预警，生成预防式维修保养计划，再根据计划准备备件实施维修及保养，并记录维护保养执行情况，掌握客户服务投诉处理、维保信息追溯、维护保养服务处理时间、成本、质量等信息。 C2M电梯个性化定制智能平台通过持续的数据积累，最终形成研发、生产、质量、服务、运营大数据，构建电梯行业数据中心，可实现电梯行业以用户为中心的智能分析。 通过实施C2M电梯个性化定制智能平台，英沃电梯取得的应用价值成果如表1所示。 Table 1 Application value results of personalized customization intelligent platfor 指标项 价值点 上线之前 上线之后 交货周期 合同处理时间 7天 2天(降71%) 订单分解和制定计划时间 3天 0.5天(降83%) 生产和采购周期 10天 7天(降30%) 工作量 合同处理人员 6人 2人(降67%) 计划制定人员 4人 1人(降75%) 相关统计人员 5人 2人(降60%) 质量管控 计划制定的错误率 10% 1% (降90%) 装箱发货缺件漏件情况 20% 1% (降94%) 成本计算的准确率 0 90% (提升90个百分点) 资金周转 年库存周转次数 5次 10次(提升100%) 表1. 个性化定制智能平台的应用价值成果
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user: 8. 结论 中国的制造业企业正面临转型升级的挑战，如何利用以工业大数据为代表的先进技术实现企业价值是企业应该关注的核心问题。本文通过对工业大数据的概念、架构、治理要求、战略作用及商业模式等的论述，阐明了工业大数据对企业的价值和实现途径，并通过案例论证了大数据商业模式创新可以帮助企业实现价值。希望这些成果可以给关注工业大数据及其价值的读者们提供参考。大数据的价值仍是一个较新的概念，值得大数据领域的专家和企业共同交流、探讨，为实现我国制造业的转型升级共同努力。
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user: 摘 要 针对已有地理空间服务发现方法中语义信息处理手段不够有效，算法效率低等问题，提出了一种新的地理空间服务发现方法。首先采用了轻量级的地理资源统一模型GRUM来规范化服务数据，其次基于本体技术建立了服务的聚类关系，最后设计了相应的匹配策略和算法。实验结果表明，本文提出的方法能有效提高地理空间服务发现的性能，且较其它方法具有执行速度快和精度高的优点，是一种有效的地理空间服务发现解决方案。 关键词 :GRUM，聚类关系，地理空间服务，发现 Copyright © 2017 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 目前Web服务的空间数据服务规范主要有Web地图服务(Web Map Service， WMS)、Web要素服务(Web Feature Service， WFS)、Web覆盖服务(Web Coverage Service， WCS)等。虽然它们在服务的基本信息和操作接口信息等参数描述结构上有相同之处，但由于使不同的元数据来描述具体的服务资源，使得空间信息目录服务中的空间信息服务资源检索和共享变得困难。作为解决办法，网络目录服务(Catalog Service for the Web， CSW)的元数据信息模型和地理标记语言(Geography Markup Language， GML)得到了广泛的应用，但它们只是在语法和结构层面上实现了这些规范间的互操作，并没有解决语义异构等深层次的问题。 为实现空间信息服务资源的有效检索和充分利用，许多研究开展了不同的尝试。为缓解服务发现受自然语言模糊性的限制，文献 [ 1 ] 提出了一种新的空间信息服务发现方法，它使用描述地理空间操作的本体来创建对需求和服务功能的描述。这些描述之间的匹配是基于函数子类型的，文中还研究了如何将该方法集成到现有的空间数据基础结构体系结构中，并给出了一个典型的实现。文献 [ 2 ] 针对WPS资源的检索提出了一种新的方法。该方法将发现请求和Web处理服务都注释为逻辑编程语言中的连接查询，而发现过程则是基于这些描述之间的逻辑编程查询控制。该方法将输入和输出之间的关系形式化，使之能够更精确地捕获WPS的功能并能使用逻辑编程查询在发现过程中进行有效的推理。文献 [ 3 ] 在北极问题研究中利用基于知识的方法和空间Web门户技术，提出了一个基于分布式Web目录和动态Internet的高效服务发现混合方法，建立了一个面向科学数据与服务之间潜在语义关系建模的领域知识库，设计了一个智能逻辑推理机制来实现服务的自动选择与链接。文献 [ 4 ] 构建一个面向服务的体系结构，实现分布式地理空间数据的广泛共享和无缝集成，能将城市经济建模和有效的空间规划等复杂的问题分解为原子空间分析任务，生成一个Web服务链来解决这些复杂问题，可捕获和表示地理空间数据的来源，以追踪其在建模任务中的流程。文献 [ 5 ] 提出了一个地理空间知识基础设施的信息模型，在该模型中使用一系列不同类型的本体来表示域的知识概念，资源要素和Web服务等对象的语义细节。通过增强语义信息来进行地理空间资源的智能搜索，并支持知识推理。 上述研究在不同程度上解决了空间信息服务资源的检索问题，但由于语义异构的存在，仍存在着一些不足，如增强地理资源层面的语义信息的手段还不够有效，算法效率低等。因此，本文在前期研究的基础上，基于本体技术，采用轻量级的地理资源统一模型，提出一种新的地理空间服务发现方法并通过实验验证了其性能。
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user: 2. 背景分析 2.1. GRUM GRUM (Geographic Resource Uniform Model)是文献 [ 6 ] 中提出的一种面向空间信息服务检索的地理资源统一模型。它是一套关于空间信息服务元数据的概念模型，遵循简单化、轻量级的原则，能够为空间信息服务的描述提供基础的元模型和统一表示。GRUM中顶层概念是抽象地理资源(Geo Resource)，它派生出空间信息服务(Geo Service)、服务绑定(Service Binding)和服务参数(Service Parameter)三个子概念。除此之外，GRUM还设计了数据类型Data Type和服务类别Service Taxonomy两个待扩展的部分。这样的话，GRUM模型的基础部分主要用来对空间信息服务原有元数据进行移植和映射，扩展部分则可用来增强数据类型和服务功能的语义信息。其本体模型如图1所示。 WFS、WCS及WPS等不同类型的空间信息服务核心元数据描述都可以映射到GRUM模型上，因此，本文选择GRUM来规范化不同类型的空间信息服务。 图1. GRUM本体的核心类和属性 2.2. 聚类关系 文献 [ 7 ] 提出，在众多可用的Web服务中，会存在着许多相似的服务，这些服务根据某些参数指标可以形成一个聚类关系。该研究基于本体技术将服务之间的功能属性和服务名的综合相似度作为服务聚类的依据。 首先，一个服务s可以表述为一个二元组： s = ( s n ， O ) (1) O = ( I N ， O U T ) (2) sn是服务s的名称；O是s的操作集合，用O.IN、O.OUT分别表示该操作的输入集合以及操作的输出集合。 那么对于服务s i 与s j 而言，它们之间的综合相似度计算公式可以表示为： S S i m i j = ω 1 × N S i m ( S i . s n ， S j . s n ) + ω 2 × F S i m ( S i . O ， S j . O ) (3) 0 < ω 1 ， ω 2 < 1 ， ω 1 + ω 2 = 1 函数NSim(∙)用来计算服务的名称相似度，FSim(∙)用来计算服务的操作相似度。两者均采用文献 [ 7 ] 中提出的定义和计算方法。 因此，服务的聚类关系可以定义为所有关于服务及它们之间综合相似度的集合： C R i = { ( s i ， s j ， S S i m i j ) | s i ∈ S ， s j ∈ S ， S S i m i j > S S i m 0 } (4)
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user: 3. 方法设计 3.1. 服务匹配策略 基于文献 [ 7 ] 中的方法，将服务请求R也表示为一个二元组，如下所示： R = ( C ， O ) (5) C是一个由本体概念组成的概念集，用来归纳和表达用户对目标服务的功能需求；而O的形式与之前定义的服务s的操作集合相似，用来在语义层面上描述用户对目标服务输入和输出的要求。 服务s与服务请求R的之间的匹配相似度可计算为： S i m ( S ， R ) = α × F S i m ( S . O ， R . O ) + β × N S i m ( S . s n ， R . C ) (6) 0 < α ， β < 1 ， α + β = 1 3.2. 算法设计 在以上基础上，本文设计一个基于GRUM与聚类的地理空间资源发现方法(简称GDGCR)，其算法内容可以描述为： 算法：GDGCR 初始化：基于GRUM的空间信息服务核心元数据映射，设定阈值Sim 0 、SSim 0 输入：服务请求R 输出：候选服务列表L o 1) initiate CR i 2) set L n = f and L o = f 3) for each candidate s i do 4) if s i ∉ L n ∧ s i ∉ L o do 5) calculate Sim(s i ， R); //进行服务匹配 6) if Sim(s i ， R) ≥ Sim 0 do //若相似度达到要求 7) add s i to L o 8) else 9) add s i to L n 10) for each s j ∈ CR i ∧ s j ∉ L n do//聚类关系中的其他服务 11) add s j to L n 12) end for 13) end if 14) end if 15) end for 16) remain top k services in L o based on Sim(s i ， R)//基于相似度升序排序并保留前k个 17) return L o
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user: 4. 实验及分析 4.1. 实验准备 为验证本文提出的方法，设计以下实验来检验其性能。实验环境的搭建参照文献 [ 6 ] ，采用GI-cat作为空间信息目录服务，空间数据服务400个，主要来源于52 north [ 8 ] 中的WPS服务并采用GeoServer来管理。将这些数据服务随机划分为两部分，训练集占比70%，测试集占比30%；同时生成服务请求15个。参与比较的对象方法选择了基于CSW的原始查询方法(Original Query Method， OQM)以及Ranking SVM [ 6 ] 和LanbdaMART [ 6 ] 。比较指标3个：平均完成时间(Average Completion Time， ACT)、平均精度均值(Mean Average Precision， MAP)和平均折扣增益值(Normalized Discounted Cumulative Gain， NDCG)，后两者采用文献 [ 6 ] 中的定义，具体如下： MAP = AP ( π ， l ) ¯ = ∑ k = 1 m   I { l π − 1 ( k ) = 1 } m 1 ¯ (7) 其中m是本次查询产生时所有可用服务的数量，m 1 是指与查询相关的服务数量。 NDCG = 1 Z k ∑ j = 1 k G ( l l π − 1 ( j ) ) η ( j ) (8) G ( ζ ) = 2 ζ − 1 η ( j ) = 1 / log 2 ( j + 1 ) 4.2. 结果分析 图2显示了这四种方法的平均精度均值指标对比情况。从图可以看出，GDGCR、Ranking SVM和LanbdaMART的MAP值都明显高于OQM，说明这三种方法检索的服务都与服务请求有较高的相关度，在这当中，LanbdaMART的MAP为0.486，Ranking SVM的MAP为0.459，本文提出的GDGCR方法MAP值为0.479，位居第二。 NDCG指标可以衡量这几种算法优先推荐和排序相关程度高的空间服务的能力。从图3可以看出，OQM的NDCG指标始终是这四种方法中最弱的；Ranking SVM表现好于OQM但不及另外两者；GDGCR在排序1的NDCG指标值高于LanbdaMART，在其他排序位置略低于LanbdaMART，两者整体表现相当。 平均完成时间ACT用来比较算法的执行效率。图4的结果表明，OQM的执行效率是这四者中最高的，这是因为传统基于CSW查询的方法没有额外计算代价，仅基于服务请求做直接简单的检索。为取得高质量的检索结果，GDGCR、Ranking SVM和LanbdaMART的执行时间都大幅增加。从图中可以看出，GDGCR的执行效率是这三者中最高的，Ranking SVM次之，LanbdaMART的效率最低。 图2. MAP对比结果图 图3. NDCG对比结果图 图4. ACT对比结果图 综合以上三个比较结果可以看出，本文提出的GDGCR方法能够实现满意的平均精度均值和平均折扣增益值，并有着较高的执行效率，体现出了良好的算法性能，能有效解决存在的问题，达到了预期的设计目标。
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user: 5. 总结 为增强地理资源层面的语义信息，改善地理空间服务发现的结果，提升发现的效率，本文提出了一种新的地理空间服务发现方法。首先采用了轻量级的地理资源统一模型GRUM来规范化服务数据，其次基于本体技术建立服务的聚类关系，最后设计了相应的匹配策略和算法。实验结果表明，本文提出的方法能有效提高地理空间服务发现的性能，且较其它方法具有执行速度快和精度高的优点，表现出了良好的优越性。
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user: 摘 要 目的：成骨分化是骨质形成的基础，也是骨代谢的关键步骤。近年来，关于成骨分化的分子机制，国内外取得了许多突破性的进展。故围绕成骨分化相关信号通路研究进展这一要点进行综述和分析。方法：检索近几年国内外成骨分化及成骨相关信号通路研究的文献，并作总结分析。结果：发现多条信号通路参与成骨分化，其中，BMP-SMAD、Wnt/β-Catenin、Notch、Hedgehog、MAPK、FGF信号通路在成骨分化过程中最为关键。多条信号通路间存在着相互作用，构成了一个复杂的调控网络，但由于研究手段的局限，成骨分化相关信号通路的具体作用机制仍不明了。结论：若能说明这些信号通路各自发挥作用的机制及各条通路之间的相互关系，对阐明成骨分化的具体机制具有重要意义。 关键词 :骨代谢，成骨分化，信号通路 Copyright © 2017 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. 概述 同躯体的其他组织器官一样，骨组织也在不断地进行着细胞代谢，称为骨代谢。它可以大致分为骨形成和骨重塑两个阶段，前者在个体生长发育期起主要作用，后者则持续整个生命周期。骨重塑始于单核-巨噬细胞来源的破骨细胞吸收骨基质，随后成骨相关细胞被募集到骨吸收部位，通过形成和分泌骨基质实现重塑，以适应机体力学环境的改变或修复骨损伤 [ 1 ] 。而成骨分化是骨生成的关键步骤，即骨髓间充质干细胞经历成骨祖细胞、成骨前体细胞、成骨细胞最终分化为骨细胞的一个复杂的过程，其中涉及到多种类型细胞间和细胞内的信号传递，如信号通路、转录因子、生长因子、MicroRNA等，形成了一个完整的骨代谢调控负反馈环路 [ 2 ] 。本文就成骨分化相关信号通路研究进展这一要点展开综述。
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user: 3. 结论与展望 成骨分化是一个涉及多步骤的复杂生理过程，目前已证实多条信号通路在这一过程中起重要的调控作用。本篇综述总结分析了在成骨分化方面主要信号通路的相关研究进展，其中多个信号分子直接或间接影响Runx2、Osx等成骨关键转录因子的表达，最终调控成骨分化。然而，目前的研究尚存在一定的局限性。成骨分化相关的多条通路相互联系相互作用，构成了一个复杂的网络，但目前的研究以单通路为主，部分多通路研究也比较局限，还没能彻底地揭示成骨分化的具体机制。因此，以生物信息学为基础的综合性基因调控网络研究将会是接下来研究的热点。随着研究的深入，有望揭示多种骨病(骨质疏松、骨硬化症等)的分子机制，并成为骨科慢病的早期特异性标志物或靶向药物的靶点。
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user: 摘 要 周围神经系统(peripheral nervous system， PNS)由于结构纤细走行复杂，与周围组织结构不宜分辨，难以利用常规影像学检查方法获得满意的图像。因此目前诊断周围神经系统疾病的主要是依靠临床病史、体格检查和电生理检查的数据。核磁共振扩散张量成像(diffusion tensor imaging， DTI)是在弥散加权成像基础进一步上发展而来的影像检查方法，利用水分子运动的各向异性进行成像，从而能精确地显示神经纤维内部的细微结构。通过DTI技术获得的各向异性分数(fractional anisotropy， FA)、表观扩散系数(apparent diffusion coefficient， ADC)等量化数据能够进行定量的评价神经纤维束的病理生理改变及结构形态的特点。DTI经常应用于周围神经系统病变的研究，现就DTI技术在颅神经压迫综合征、腰椎间盘突出症、肿瘤的定位及神经损伤修复等方面进行综述。 关键词 :DTI，周围神经系统，神经微观结构，应用 Copyright © 2017 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 周围神经系统(peripheral nervous system， PNS)是指除脑和脊髓以外的所有遍布全身各处的神经，包括神经节、神经干、神经丛及神经终末装置。它联络中枢神经与其他器官，进行信号传递。根据发出的部位不同，周围神经可分为连于脑的12对颅神经和连与脊髓的3l对脊神经。和中枢神经相比，周围神经由于结构纤细走行复杂，与周围组织结构不宜分辨，难以利用常规影像学检查方法获得满意的图像。因此目前诊断周围神经系统疾病的主要是依靠临床病史、体格检查和电生理检查的数据，虽然利用神经传导研究评价周围神经病变是可靠、敏感的，不过此研究仍有一定的局限性，尤其是对于神经病变部位的定量分析及准确定位方面的效果不尽人意。核磁共振扩散张量成像(diffusion tensor imaging， DTI)是在弥散加权成像基础进一步上发展而来的影像检查方法，利用水分子运动的各向异性进行成像，从而能精确地显示神经纤维内部的细微结构。通过DTI技术获得的各向异性分数(fractional anisotropy， FA)、表观扩散系数(apparent diffusion coefficient， ADC)等量化数据能够进行定量的评价神经纤维束的病理生理改变及结构形态的特点。自1996年首次实现人脑弥散张量成像以来，DTI经常应用于脑功能成像、中枢神经系统疾病及脊髓病变等领域 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 。近年来，由于高场强磁共振的产生及后处理技术的不断完善，DTI技术逐渐应用于周围神经系统病变的研究，现就DTI技术在颅神经压迫综合征、腰椎间盘突出症、肿瘤的定位及神经损伤修复等方面进行综述。
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user: 2. 周围神经DTI扫描技术简介 周围神经较纤细，感兴趣区域(region of interest， ROI)并且容易受到磁敏感伪影、运动伪影等因素而影响成像，因此选择适合的扫描技术成为得到满意神经图像的关键因素之一。DTI成像的扫描技术主要包括：单次激发平面回波成像(echo-planar imaging， EPI)、线阵扫描弥散成像(line scarl diffusion imaging， LSDI)、导航自旋回波弥散加权成像及半傅立叶探测单发射快速自旋回波成像等 [ 6 ] [ 7 ] 。EPI技术扫描优点是时间短，图像信噪比高，缺点是容易出现几何变形及化学位移伪影。LSDI技术图像质量较高，因为其很少几何失真，磁敏感伪影及化学移位伪影也很少存在，缺点是扫描时间较长。单次激发快速自旋回波成像(single， shot echo-planar imaging， SSEPI)技术空间分辨率不高，但是优点是可以缩短采集时间和恢复时间(echo time， TE)，并且能降低磁敏感伪影和运动伪影，因此，SSEPI技术更多的应用于周围神经系统成像 [ 8 ] 。另外，在DTI参数中b值大小的设置也具有重要的意义。虽然选取较高的b值能增加组织内水分子的扩散权重，但随之造成图像的信噪比的降低，此时易产生部分容积效应，产生人为误差。国内外学者在研究不同部位的神经时对b值的选取不尽相同，对于腰神经根及臂丛等较粗大的纤维，b值的取值范围约在900~1000 s/mm 2 ，而对于三叉神经和正中神经等较细小的神经，b值的取值范围约为900~1200 s/mm 2 [ 9 ] - [ 14 ] 。
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user: 3. 利用DTI技术对正常人周围神经研究 由于周围神经结构的差异和DTI设置参数不一致等各种复杂因素的影响，获得的周围神经ADC值、FA值差别较大，目前尚未出现统一的标准对其进行标准的定量评定 [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] 。研究表明 [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] 在不同性别之间神经纤维束的相关参数无差异，周围神经纤维的FA值随着年龄的增长逐渐减低，ADC值随着年龄的增长逐渐升高，同一健康个体的左右周围神经的DTI参数值无差异，在对腰神经根及的臂丛的测量评定中，不同层面神经根的DTI相关参数值无统计学差异，和末梢神经相比，神经根的FA值要低，这可能是由于神经根和末梢神经不同的生理结构所致。神经内膜是一层疏松结缔组织，具有支持、保护神经中的神经纤维之功能。神经内膜含有胶原蛋白，而外周神经内膜中的胶原蛋白要比脊神经根丰富。相比之下，脊神经根结构较简单，无束膜，并且缺少发达的神经外膜，同一神经纤维束在其不同的走行区域的FA值及ADC值会存在差异。例如走行在即腕管水平和走行在远端腕关节层面的正中神经FA值或ADC值常存在一定差异。对于这种差异，Goga等 [ 19 ] 指出正中神经在腕管层面走行时，此部位的解剖结构较复杂，组织结构较紧密，因此组织外间隙较小，导致走行在此的正中神经纤维密度指数高于其它部位，纤维束内的水分子弥散运动受限。所以走行于组织结构紧密处的神经纤维与走行于其它部位的同一神经纤维相比的，FA值会降低，相应伴有ADC值的升高，这是纤维束生理性受压后，其内水分子弥散受限的表现。
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user: 4. DTI技术对周围神经系统疾病的研究 4.1. DTI技术对腰椎间盘突出症的研究 腰椎间盘突出症是以坐骨神经痛及腰腿痛为主要表现的疾病，是骨科的常见病、多发病。常规MRI检查是诊断椎间盘突出症最常用的工具，主要表现为硬膜囊局部或者神经根受压 [ 1 ] 。常规MRI仅从宏观上评估神经根形态和信号的变化，而有时神经根损伤程度与患者临床症状和体征并不完全相符，部分患者临床症状的发生先于神经根受压 [ 20 ] 。DTI技术能清楚地显示活体组织的扩散特性，提供组织结构特征信息 [ 21 ] [ 22 ] [ 23 ] [ 24 ] 。利用DTI技术显示腰神经的研究目前还处于初步阶段。在一项包含19例椎间盘突出坐骨神经痛及19例正常志愿者的腰神经丛DTI研究 [ 21 ] ，采用1.5 T磁共振进行DTI定量测量及DTT腰神经丛神经纤维束重建，该研究报道病例组腰神经丛定量测量FA值出现显著下降，ADC值出现显著上升，病例组患侧FA值较健侧显著将低。该研究认为DTI可以发现常规MR显示正常的椎间盘相关腰腿放射痛、坐骨神经痛。在椎间孔狭窄的患者中，FA值显著低于正常神经根FA值 [ 22 ] 。有研究表明，腰椎间盘突出导致的受压神经根FA值约为0.18，而正常神经根约0.22，且受压侧显著低于正常侧，且无论是在1.5 T或3.0T MRI，受压神经根FA值显著降低 [ 21 ] [ 25 ] 。Eguchi等22在3T磁共振下对8例椎间盘突出单侧坐骨神经痛及8例正常志愿者的L3至S1腰骶神经丛DTI研究。该研究中定量测量病例组患侧FA值出现显著下降，ADC值出现显著上升，病例组患侧FA值较健侧显著将低。DTT神经纤维束重建显示，患侧神经根神经纤维束走行出现异常，包括稀疏、变细、中断及缺口等。常规磁共振下在椎间盘突出压迫神经根部显著的病例中，DTI测量神经根FA值及DTT重建神经纤维束均出现了显著异常。椎间盘突出患者腰神经的FA值比健康志愿者腰神经的FA值降低。研究已经表明，FA 值是评价微观组织变化的良好参数。研究等认为 [ 26 ] [ 27 ] [ 28 ] [ 29 ] 以下两点因素是造成FA值的改变的主要原因：1) 由于神经受到长期的慢性受压及压迫造成的慢性刺激局部缺血、髓鞘代谢障碍，继而引发的受压神经脱髓鞘改变；2) 神经受到的长期压迫造成的刺激会引发神经纤维无菌性炎症，促进有关炎性介质的释放，作用于周围组织的血管，造成神经水肿及静脉淤血。这些因素都会影响轴突正常的生理活动，而神经纤维中水分子运动的各向异性主要是依赖轴突及髓鞘的存在。ADC值反映水分子在各个方向上的平均扩散能力，其与水分子的扩散能力呈正相关，即ADC值越大，水分子运动的扩散能力越强，ADC值越小，水分子运动的扩散能力越弱。而ADC值升高。在腰椎间盘突出症患者中，有关ADC值的研究尚存在争议 [ 30 ] [ 31 ] [ 32 ] 。有研究认为受压神经根处ADC值明显升高，然而有研究发现受压神经根处ADC值相比正常侧无明显变化，同时发现ADC值与症状持续时间、疼痛评分等无相关性 [ 31 ] [ 32 ] 。在对神经根DTI参数进行测量时，为了减少部分容积效应造成的误差，可以选取某段纤维束的相关数值进行测量，此方法可以获得比较准确的数值。腰骶神经丛DTI研究还有许多有待进一步拓展的区域，在腰骶丛病变坐骨神经痛中不同节段的神经根FA值的变化，椎间盘压迫急慢性期神经根病变和FA值改变的相关性，病变恢复阶段FA值得变化，神经根减压术后病人神经根FA值的变化等，受压神经根损伤程度及其与临床症状相关性的评估，这些都有待于进一步研究。 4.2. DTI技术对神经损伤修复过程的研究 根据临床症状及体征，国内外很多学者都对损伤后神经功能进行过评估。部分学者利用背景信号抑制弥散加权成像序列(diffusion weighted imaging with background signal suppression， DWIBS)来显示臂丛神经损伤的部位及受累范围，由于采用了背景抑制技术，此技术能更好的能区分细小的神经及血管，但是对于损伤的神经，DWIBS技术难以进行定量的评 [ 33 ] 。Poretti等 [ 34 ] 利用DTI动态观察正中神经损伤的患者，患者正中神经受伤后首次行DTI检查仅能观察到损伤后的正中神经近端，受伤2个月后，DTI能够显示出新生的神经纤维出现在正中神经损伤的远段。因此，利用DTI技术能观察神经的再生，与其他技术相比，此种方法无创并且能进行动态观察。Byun等 [ 35 ] 在坐骨神经损伤后的不同时间点利用DTI技术测量了FA值及ADC值，受损伤的坐骨神经纤维束在伤后3小时FA值大幅下降，之后又缓慢恢复，大约在3周后恢复到受伤前水平。受损伤的坐骨神经在伤后4天内可在显微镜下观察到脱髓鞘样改变及轴突的缺失，巨噬细胞和髓鞘的碎片在随后的修复的过程中逐渐减少，到损伤后的第12周恢复正常。FA值的变化与轴突的受损和再生修复具有相关性，而且神经FA值与髓鞘的厚度及密度、轴突的直径及密度有关，其中与轴突的直径及密度的关系更加密切。Toro等 [ 36 ] 研究发现FA值在神经损伤后发生脱髓鞘改变时降低，但受损神经进行修复过程中增高。不过，尚未进行相关体内实验并证实FA值是否可以作为预测神经损伤后恢复的相关指标。
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user: 5. 问题与展望 DTI作为MR成像的一项新技术，应用于周围神经系统损伤疾病诊断的历史较短，但就目前的成像技术来看，DTI技术是唯一一个可以在活体内无创的、直观的对纤维束进行成像的影像学方法，产生的图像除了可以准确的显示纤维束的走行，同时也可间接对神经束病变的病理生理学改变进行评价，用以对I临床诊断进行辅助。但目前DTI参数在国内外没有进行统一的标准化，国内外学者对DTI参数与受损周围神经的病理改变之间关系也持有不同的观点。今后关于神经纤维FA值、ADC值变化的临床意义、病理机制及与预后评价的相关研究将是神经病学与影像学研究的重要领域。
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user: 摘 要 本文以复杂网络系统为基础，构造了带有干预机制的元胞自动机模型。在二维网格 上，通过增加个体自主移动性构建了动态社会网络，模拟了在医疗干预下传染病的传播过程，动态刻画了不同时段的疾病爆发情况，体现了传染病传播特性。传染病的传播特征如消退型传播、爆发等，均能在模拟中体现出来，符合传染病传播规律。仿真结果表明医疗干预等措施对传染病传播能起到一定的抑制作用，为采取合理的预防及干预手段提供了参考和依据。最后利用该模型模拟了中国境内梅毒疫情的发病和传播情况，并预测了未来发展趋势，从而证明了该模型能够较好的反映动态社会网络和个体适应性行为对疾病传播的影响，模型结论并可运用于疫情预测。 关键词 :元胞自动机，传染病，社会网络，梅毒 Copyright © 2017 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 对传染病传播规律的描述和预测长期以来是人们关注的研究课题。从20世纪四五十年代开始，以微分方程为主的决定性模型在传染病相关研究中逐渐受到重视，并占有非常重要的学术地位 [ 1 ] 。 传染病传播过程中充满了多种因素的影响，它的传播显然是一种复杂现象。比如：传染病传播载体间的交流、接触、联系所形成的系统是复杂的；易感者和感染者全部都是有能动性的，它们的行为方式对于病情的发展有重要影响，同时也会随外界环境的变化产生适应性的改变，以上因素都使传染病的传播变的复杂 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 。 对传染病爆发的干预和控制措施对于传染病传播和扩散的影响过程也极为复杂。不同的传染病，不同的措施效果可能不同，如何来确定对于特定类型的传染病，哪种控制措施效果最好，找到答案并不容易，但无疑是非常重要的。这些问题的解决，将有助于合理的控制决策：如何采取措施能够有效的控制传染病的传播，或者在传染病发展的不同阶段采取哪些措施会比较有效。 元胞自动机作为一种有效方法，已渐渐被应用到对传染病的模拟中来。李璐 [ 6 ] 等人用经典的二维元胞自动机模拟了HIV/AIDS的传播过程，并考虑了人群数量，初始感染率等因素对疾病传播的影响。关超 [ 7 ] 等人在经典SEIR模型的基础上提出了带干预极值的传染病模型，模拟了在医疗干预下传染病的传播过程。国外也相继涌现了很多此方面的研究，如：Brendan D. Cowled [ 8 ] 等人研究了如何在野生环境中用有限捕杀的方法控制猪瘟，Peter M.A. Sloot [ 9 ] 等人构造了4状态元胞自动机模型，利用欧洲艾滋病分布数据，研究了艾滋病的传播特征，Keith R. Bisset [ 10 ] 等人建立了社会网络关于传染病扩散系统，并结合计算机GIS技术对传染病的扩散问题进行了简单的仿真实验。上述所涉及模型均未考虑疾病传播过程中的个体的复杂性行为，并且也未讨论各种因素对疾病传播的影响，不能达到有效预测的目的。 近年来，复杂网络上的疾病传播已成为研究的热点。研究表明，当网络规模无限增大时，无标度网络的临界值趋于0，这意味这既使是微小的传染源也足以在庞大的网络中蔓延 [ 8 ] 。目前，将复杂网络用于研究传染病的传播成果很少，Arpan Chaudhury等人 [ 11 ] 用复杂网络的节点技术研究了信息在社会网络中的传播规律，Philippe J.等 [ 12 ] 提出了用复杂网络关于信息传播的理论研究传染病的方法，并给出了一些简单案例，但并未详细用复杂网络的有关知识对某一种传染病给出详细解决过程。Pastor-Satorras R. [ 13 ] 提出一个改进的SIS传染病模型，基于二维规则网格，并考虑个体运动，研究疾病在动态网络结构中的传播行为，得出有意义的结果。因此，研究具有动态网络特性又具有个体自主行为，而且动态网络和个体自主行为相互影响的流行病传播模型，对深刻理解真实社会网络中疾病传播行为具有重要的现实意义。真实的疾病传播网络拓扑结构通常是由网络节点的自主性驱动的动态演化，如疾病传播时人群移动会改变原来的疾病传播网络拓扑结构，个体的一些主动控制策略影响网络的拓扑特性。本文模型的特点在于： 1) 把病情发展过程分五个阶段，建立了SEIDR传播模型，扩展了SIR模型。 2) 社会网络中研究疾病传播，借助于Philippe J. [ 12 ] 中关于复杂系统的有关理论，在二维网络上通过增加个体的自主移动特性构建社会网络。 3) 考虑了个体的异质性和适应性行为对疾病传播的影响。
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user: 2. 模型建立 2.1. 社会网络的拓扑结构 本文借鉴HilippeJ提出的网络生长机制——局部优先连接机制，构造一个社会网络生长模型，并利用元胞自动机模拟传染病在社会网络内的传播。 构建的社会网络拓扑关系，社会网络满足条件 1) 增长。初始有一个概率为 P 0 的随机网络，网络的节点数比较少，在每个时间步，向网络里加入一个新节点。 2) 局部优先连接。新加入的点与已存在点的连接规则如下：首先随机连上一个点A，然后以一定的概率 P 1 与点 A 的邻居相连，接着以更小的概率 P 2 与刚连上的 A 的邻居的邻居相连。网络构建的参数设定： P 0 = 0.2 ； P 1 = 0.2 ， P 2 = 0.06 (最初为10个节点的网络，再加入5000个点)。 2.2. 元胞自动机传播模型的相关参数 2.2.1. 网络节点状态参量 构建SEIDR传播模型，考虑一 N × N 的网格，每一格点 ( i ， j ) 最多只能容一人，记 S i ， j t 为社会网络内处于格点 ( i ， j ) 的个体(令 k = ( i − 1 ) × N + j )在 t 时刻所处的状态，并规定： 1) S k t = 0 ：易感状态 S (Susceptible)，即个体未被感染，并且没有免疫力；病毒从处于易感状态 S 出发，沿网络连接向四周传播。 2) S k t = 1 ：潜伏状态 E (Exposed)，病毒入侵后被感染的个体处于潜伏状态 E ，由于不同个体自身对疾病的重视程度不同，处于潜伏期 E 的部分个体会分别以概率 p 2 ， p 6 进入状态 D 和 I 。 3) S k t = 2 ：染病状态 I (Infected)，即个体已被感染，此时个体具有传染性。 4) S k t = 3 ：治疗状态 D (Diagnosed)，患病者被确诊，并接受治疗，由于医疗作用以概率 p 5 进入免疫状态，即状态5。 5) S k t = 4 ：免疫状态 R (Recovered)，在病毒传播开来后，部分处于易感状态 S 的个体通过提前注射疫苗等措施对该病毒产生预免疫，进入免疫状态 R 。而被感染的个体也经过一系列治疗措施，转变为免疫状态 R 。个体在病毒传播期间的状态变化情况如图2所示。 2.2.2. 网络节点免疫情形 社会网络内群体免疫系数 p 反映了现实中人们对病毒的重视程度，对疾病的传播有重要的影响，定义处于免疫期内的个体其免疫强度 p ′ = 1 。引入时间函数 f t ， g t ，其中 f t 为个体从感染病毒到接受治疗的反应时间，显然，越小越有利于阻止疾病的传播； g t 为免疫持续时间，个体疾病传播期间的免疫持续时间 g t 越长，感染疾病概率越低，疾病的扩散速度越慢，在一定程度上 g t 也反映了病毒的变异频率。 2.2.3. 网络节点传染强度 1) 潜伏期的传染强度为 I 1 ( 0 ≤ I 1 ≤ 1 )， I 1 越大，病原体越容易把疾病传染给邻元。 2) 发病期传染强度为 I 2 ( 0 ≤ I 2 ≤ 1 )，一般情况下 I 1 < I 2 。 2.3. 元胞自动机病毒传播模型的演化规则 1) 当 S k t = 0 时，被感染的概率 p 1 ，记个体在单位时间内接触的人数呈泊松分布，则个体 k 单位时间内接触 j 个人的概率为： p ( x = j ) = λ j j × e − λ ( j = 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ ， D e k ) 其中， D e k 为网络内节点k的度， λ 为单位时间内个体与个体接触平均次数。 令 l 为个体的连接矩阵，如果节点i与k相连 l i k = 1 否则 l i k = 0 个体被感染的概率 p i = max 1 ≤ k ≤ n { p i k } 其中n为节点总数 p i k = l i k ∑ j = 1 D e k j D e k I x = l i k ∑ j = 1 D e k λ j j ! e − λ j D e k I X = l i k I x D e k ∑ j = 1 D e k λ j e − λ ( j − 1 ) ! 此时个体处于潜伏状态或者染病状态，即： I x = { I _ E S t a t e ∈ E I _ I S t a t e ∈ F 2) 当 S k t = 1 时，个体的转移概率 p 2 ， p 6 病毒入侵后被感染的个体处于潜伏状态 E ，不同个体对疾病的警惕程度不同，处于潜伏期 E 的部分个体以不同概率进入状态 I 和 R 。接触次数越多的个体对疾病病毒警惕性越高，即处于潜伏期且接触人数的个体转化为患病状态 I 和免疫状态 R 的概率也较大，但同时接触人数越多的个体感染病毒的概率也较大。为便于讨论问题，假设此时的状态转移概率 p 2 ， p 6 均为 1 / ( 1 + e − D e k ) 。 3) 当 S k t = 2 时，计算个体状态转移概率。 处于感染状态个体在潜伏期内，经过积极治疗等一系列医疗手段，以概率 p 3 转移为诊断治疗状态 D ，此时个体仍为患病期。由于复杂网络的特点，由感染状态，转移为状态 S 的概率可忽略不计。此时接受积极治疗的概率也从另外一个侧面反映了社会大众对疾病的认知程度和医疗负担能力。 4) 当 S k t = 3 时，计算个体的状态转移概率。 社会网络中已免疫的部分个体由于病毒产生变种等原因，又重新转变为易感状态 S 。免疫持续时间为 g t ，则 p 7 = 1 / g t ，还有一部分是被感染之后处于潜伏期的个体，由于自身警惕性较高而及早进行治疗等措施，获得免疫力进入免疫期。 5) 当 S k t = 4 时，计算个体的转移概率。整个网络按照上述规则进行演化。免疫持续时间 g t 过后，免疫群体以概率 p 7 返回到易感者。