DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 结束语 由于小波分析可以同时在时域和频域内进行局部化信号，并对信号在不同尺度上进行分解和重构，所以研究分形集上的多分辨分析具有重要的现实意义，为分形集上的小波变换奠定基础。本文首先讨论了基于Sierpinski垫上的多分辨分析，然后通过构建酉扩张算子D和酉算子T，结合分形几何中的测度知识证明了基于Sierpinski垫的膨胀分形集上的多分辨分析。
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user: 摘 要 图像降噪是手写数字识别图像预处理中的重要一环。针对传统降噪方法的不足，本文提出了一种基于改进半软阈值函数的小波阈值降噪方法。该方法一方面可以有效减弱硬阈值函数的自激振荡和软阈值函数的模糊失真，另一方面与传统的半软阈值函数相比，在阈值附近过渡更加平滑。结合涡流搜索算法和广义交叉验证准则，实现了分层阈值的自适应确定。仿真结果验证了该方法的可行性和有效性。相比传统的小波阈值降噪方法，改进后的方法能够显著提高手写数字识别的正确率。 关键词 :手写数字识别，图像预处理，半软阈值函数，小波阈值降噪 Copyright © 2019 by author(s) 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 作为光学字符识别的一个重要分支，手写数字识别(Handwritten numeral recognition， HNR)主要研究如何利用计算机自动识别人手写在纸张上或电子设备中的阿拉伯数字，涉及模式识别、图像处理、人工智能、统计决策理论、模糊数学等学科，是一门综合性较强的技术 [ 1 ]。HNR可以大大降低人工识别手写数字的错误率，显著提高数字识别和录入的效率，因而在文献检索、办公自动化、试卷成绩统计、银行票据自动识别、邮政自动分拣等领域得到了越来越广泛的应用。 HNR系统主要分为预处理、特征提取、分类判别等模块。其中，预处理是指将原始的图像转换成识别器所能接受的二进制形式，它的主要目的是滤除输入图像中的噪声，压缩图像的冗余信息，为下一步的识别工作奠定基础 [ 2 ]。预处理的结果会显著影响整个系统的性能。也就是说，预处理得到的图像质量越好，后续的特征提取和分类判别的效率越高，准确率也越高。 图像预处理技术一般包括二值化、降噪、细化等 [ 3 ]。作为图像预处理的一个重要环节，图像降噪指的是根据图像信号和噪声信号的不同特性，用相应的滤波技术把两者分离，使得分离后的图像和原始的无噪图像之间的差异尽可能的小。根据含噪图像的处理域，图像降噪分为空间域降噪和变换域降噪 [ 4 ]。前者是直接在图像上进行相关的数据处理，后者是先将图像信号进行域变换，再对变换域的系数进行处理，最后把处理后的系数做逆变换到原始域，从而得到降噪后的图像。常用的空间域降噪方法包括均值滤波、中值滤波和Wiener滤波。其中，均值滤波是一种简单的线性平滑方法，适合处理高斯噪声，但是图像经过均值滤波后会变得模糊；中值滤波是一种非线性滤波方法，可以在一定程度上克服线性滤波器造成的图像模糊，适合处理脉冲噪声，但是对纹理细节较多的图像降噪效果不理想；Wiener滤波是一种以最小均方为最优准则的线性滤波，适用于广义稳态信号，计算量较大，并且需要已知输入信号的统计特性，这些都极大地限制了它的应用。常用的变换域降噪方法包括Fourier变换、短时Fourier变换和小波变换。其中，Fourier变换将信号从时域转换到频域，利用低通滤波将集中在高频的噪声去除，提高了分离效率，但是当图像信号和噪声信号的频带相互重叠时，该方法很容易去掉高频区域的部分图像信号，使图像边缘变得平滑，失去了一些细节信息，此外，该方法处理非稳态信号的效果不甚理想；短时Fourier变换利用连续的窗函数将时域信号分成若干等长时间段，每个时间段内近似看成稳态过程，分别做Fourier变换，从而获得了特定时刻的频谱信息，克服了传统Fourier变换不具有局部分析能力的局限，但是固定的窗函数无法同时满足较高的时间分辨率和较高的频率分辨率的要求，不适合处理非稳态信号。 作为信号处理领域的重要方法，小波变换具有良好的时频局部化特性，具体表现在：1) 选基灵活性：针对不同的应用场合、研究对象和指标要求，可以灵活选择不同的小波母函数，以获得最佳的处理效果；2) 低熵性：小波系数的稀疏分布会降低信号变换后的熵；3) 去相关性：小波变换可以对信号去相关，并且噪声在变换后有白化趋势；4) 分辨率多样性：可以在不同尺度上表示信号，较好地刻画信号的非平稳特性，如边缘、尖峰、断电等，从而便于特征提取和保护。这些特性能够有效地弥补传统降噪方法的不足，因而引起了人们的关注，使得小波降噪成为近些年的研究热点 [ 5 ] [ 6 ]。 小波降噪的过程可以概括为：首先对含噪图像进行多尺度小波变换，接着在不同尺度下尽可能地提取图像信号的小波系数，去除噪声信号的小波系数，最后通过小波逆变换重构信号，达到降噪目的。其中，最关键的就是选择何种准则来筛选小波系数。 根据筛选标准的不同，小波降噪方法主要包括利用小波变换模极大值降噪、基于各尺度下小波系数相关性降噪、平移不变量小波降噪、基于投影原理的匹配追踪降噪、多小波降噪，以及小波阈值降噪等。其中，小波阈值降噪法由于原理简单、操作方便、计算量小、降噪效果好以及能够较好地保留和反映原始信号特征的尖峰点等优点，在实际工作中得到了广泛应用 [ 7 ] [ 8 ]。 根据选取的阈值个数不同，将小波阈值降噪方法区分为单阈值法和双阈值法。具体来说，单阈值法是指当小波系数的绝对值小于某个阈值时置零，而大于该阈值时进行相应的函数收缩处理，例如硬阈值函数 [ 9 ] 和软阈值函数 [ 10 ]。而双阈值法是指在小波域中设定上下两个阈值，当小波系数绝对值大于上阈值时进行一种函数收缩处理，处于上下阈值之间进行另一种函数收缩处理，而在小于下阈值的区间将小波系数置零，例如半软阈值函数 [ 11 ]。 虽然传统的阈值函数在图像降噪过程中发挥了一定的作用，但是它们依然存在一些固有的缺陷。其中硬阈值函数在阈值处是不连续的，从而造成了重构信号的自激振荡，影响了重构信号的光滑性。此外当小波系数绝对值大于阈值时，硬阈值函数只是单纯地保留原始小波系数，混杂在内的部分噪声分量没有得到有效剔除，容易产生较大的方差 [ 12 ]。而软阈值函数不存在间断点，得到的重构信号较为光滑，但是由于它对绝对值大于阈值的小波系数采取恒定压缩的方式，这就偏离了噪声分量随小波系数的递增而逐渐减小的趋势，滤掉了一些有用的高频分量，使得重构信号与原始信号存在一定的偏差 [ 13 ]。 针对硬阈值函数和软阈值函数的不足，本文提出一种改进的半软阈值函数，采用涡流搜索算法(Vortex search， VS) [ 14 ] 结合广义交叉验证准则(Generalized cross-validation， GCV) [ 15 ] 自适应地确定分层阈值，使降噪后的图像更接近原始图像。本文首先简要介绍了图像的噪声模型，接着描述了基于改进小波阈值函数的降噪方法，通过数值模拟验证了该方法应用于HNR图像预处理中的可行性和有效性，最后对本文工作进行了总结。
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user: 2. 图像的噪声模型 噪声信号通常与要研究的对象不相关，在图像上表现为一些引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块，扰乱了图像的可观测信息。图像噪声主要来源于图像的获取过程和图像信号的传输过程。具体来说，一方面，目前常用的图像传感器在采集图像过程中，受传感器材料属性、工作环境、电子元器件和电路结构等方面的影响，会引入各种噪声，如电阻引起的热噪声、场效应管的沟道热噪声、光子噪声、暗电流噪声、光响应非均匀性噪声；另一方面，由于传输介质和记录设备等的不完善，数字图像在传输记录过程中往往会受到多种噪声的污染。 根据噪声信号与图像信号的数学关系，我们将噪声分为加性和乘性两种。前者指噪声信号的强度与图像信号的强度不相关，后者指噪声信号的强度与图像信号的强度相关。实际中的图像噪声一般都是加性噪声。由于噪声来源的多样性和自身的不确定性，图像噪声很难被准确预测或表达，只能用概率论的统计方法来近似处理。其中，高斯噪声和脉冲噪声是最具有代表性的两类噪声，大部分的图像噪声都可以看作是这两者的混合。 高斯噪声的概率密度函数定义为 P ( x ) = 1 2 π σ e − ( x − μ ) 2 / 2 σ 2 (1) 其中，x表示灰度值， μ 是x的期望， σ 是x的标准差。当随机变量x服从高斯分布时，则其值有70%位于 [ μ − σ ， μ + σ ] ，有90%位于 [ μ − 2 σ ， μ + 2 σ ] 。 脉冲噪声的概率密度函数定义为 P ( x ) = { P a                                                   x = a P b                                                   x = b 0                                                         其 他 (2) 其中，当 a < b 时，灰度值 x = a 在图像上对应一个暗点， x = b 在图像上对应一个亮点。如果 P a 或 P b 为零，则称脉冲噪声为单极脉冲。如果 P a 和 P b 均不为零，尤其是 P a ≈ P b 时，脉冲噪声在图像上表现为随机分布的黑点(胡椒)和白点(盐粉)，因此，这种双极脉冲噪声也被称为椒盐噪声。
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user: 3. 基于改进小波阈值函数的降噪方法 基于上述分析，本文主要研究高斯噪声和脉冲噪声混合后的加性噪声。相应的，一维离散加性噪声信号模型可以表示为： h ( n ) = s ( n ) + ε ( n ) (3) 其中 h ( n ) 为含噪信号， s ( n ) 为原始信号， 为混合噪声信号， ，N是信号的长度。 对 h ( n ) 作离散小波变换，得到 h ˜ ( m ， n ) = s ˜ ( m ， n ) + ε ˜ ( m ， n ) (4) 其中 h ˜ ( m ， n ) 、 s ˜ ( m ， n ) 和 ε ˜ ( m ， n ) 分别为 h ( n ) 、 s ( n ) 和 ε ( n ) 在第m层上的小波系数， m = 1 ， 2 ， ⋯ ， M ，M是小波变换的最大分解层数。 小波阈值降噪的一般处理步骤如图1所示，其中最关键的就是小波系数调整准则的确定和阈值的选取。常用的阈值函数包括硬阈值函数、软阈值函数和半软阈值函数。其中，硬阈值函数存在间断点导致的自激振荡，软阈值函数存在恒定偏差造成的模糊失真，传统的半软阈值函数对于很多信号的降噪效果要优于硬阈值函数或软阈值函数。 一般来说，阈值函数在阈值附近要有比较好的平滑过渡带，即在噪声和信号的分界点之间要有较好的平滑过渡带，这样得到的信号会更接近自然信号。传统的半软阈值函数在这方面表现不甚理想，因此本文提出一种改进的半软阈值函数，将 h ˜ ( m ， n ) 写作 h ˜ m ， n ，表达式如下 图1. 小波阈值降噪步骤 h ˜ ^ m ， n = { 0                                                                                                                                                                                                                                                                                                               | h ˜ m ， n | < T 1 ， m h ˜ m ， n [ 1 2 + 1 2 cos ( | h ˜ m ， n | − T 2 ， m T 2 ， m − T 1 ， m π ) ]                               T 1 ， m ≤ | h ˜ m ， n | ≤ T 2 ， m h ˜ m ， n                                                                                                                                                                                                                                                                                         | h ˜ m ， n | > T 2 ， m (5) 其中， T 1 ， m 和 是第m层上的阈值。如图2所示，与传统半软阈值函数相比，改进函数在 ± T 1 ， m 和 ± T 2 ， m 位置附近过渡更加平滑。 图2. 半软阈值函数对比示意图 阈值主要分为全局阈值和分层阈值。相比于全局阈值，分层阈值明显更加灵活可控，适应能力更强，因此实际工作中的降噪效果往往更好。在本文中，为了进一步提升分层阈值的适应能力，在不需要任何先验知识的条件下，利用VS算法尽可能地确定最优的分层双阈值 T 1 ， m 和 T 2 ， m 。最优阈值的判定准则采用GCV，即第m层的目标函数定义为 GCV ( T 1 ， m ， T 2 ， m ) = N ⋅ ∑ n = 1 N ( h ˜ m ， n − h ˜ ^ m ， n ) 2 ( ∑ n = 1 N ( 1 − | h ˜ ^ m ， n h ˜ m ， n | ) ) 2 (6) 通过求解GCV的最小值来确定最优 T 1 ， m 和 T 2 ， m 。
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user: 4. 数值模拟 本文在配置Intel Core i5-7400 CPU 3.4 GHz和8 GB内存的计算机上，基于MATLAB 2018b软件平台运行，以分割好、规格化的二值数字图像为输入进行识别。训练样本采用700张64 × 64的二值图像，数字从0到9，每个数字各70张。测试样本采用300张64 × 64的二值图像，数字从0到9，每个数字各30张。使用反向传播(Back propagation， BP)神经网络进行分类，BP神经网络的设置参考文献 [ 16 ]。 为了进一步检验本文所提出降噪方法的性能，利用信号强度分别为0.1~0.4的混合噪声作为研究对象，将基于传统阈值函数(硬阈值函数、软阈值函数或半软阈值函数)的小波阈值降噪方法，与基于改进阈值函数的小波阈值降噪方法进行比较。针对小波基和小波分解层数的确定，一方面，小波基的选取要考虑其正交性、紧支性、对称性等特性；另一方面，一般小波分解层数越多，越有利于信噪分离，但是失真导致的重构误差也越大。因此，通过大量仿真验证，发现选用db5小波基，并将小波分解层数设为4，对于不同的小波阈值函数均能取得较好的降噪效果。 以数字6的图像为例，图3比较了不同阈值函数降噪处理后的结果。图3(a)是原始图像，加入了强度为0.2的混合噪声后如图3(b)所示。图3(c)~图3(f)分别为硬阈值函数、软阈值函数、传统半软阈值函数和改进半软阈值函数降噪后的图像。从定性的角度来看，相对于前三种方法得到的结果，利用改进后的半软阈值降噪后的图像模糊度较低，数字轮廓较为清晰，与原始图像近似程度最高。 图3. 不同小波阈值函数的降噪效果比较；(a) 原始图像；(b) 含噪图像；(c) 硬阈值降噪；(d) 软阈值降噪；(e) 半软阈值降噪；(f) 改进阈值降噪 为了定量描述降噪效果，定义信噪比(Signal to noise ratio， SNR)为 SNR = 10 lg ∑ n = 1 N h ′ ( n ) 2 ∑ n = 1 N [ h ′ ( n ) − h ( n ) ] 2 (7) 其中 h ′ ( n ) 表示 h ( n ) 降噪后的信号。 将图3中的结果导入式(7)，计算得到硬阈值降噪(9.12 dB)、软阈值降噪(9.78 dB)和半软阈值降噪(10.61 dB)的SNR均小于改进阈值降噪(12.14 dB)，从定量的角度进一步验证了定性观察的结果。 分别给图像添加强度为0.05~0.4的混合噪声，利用不同的小波阈值函数降噪后进行识别，测试的正确率如图4所示。可以看出，针对不同强度的混合噪声，利用改进小波阈值函数降噪后的结果要优于其他方法得到的结果，相应的识别正确率也是最高的，表明本文提出的方法在HNR图像预处理中可以发挥良好的降噪效果。 图4. 不同小波阈值函数的识别正确率比较
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user: 5. 结论 图像预处理是HNR的基础，图像降噪是其中的一个重要环节。小波阈值降噪具有良好的时频局部化特性，能够有效地弥补传统降噪方法的不足，因而得到了越来越广泛的应用。针对硬阈值函数、软阈值函数和半软阈值函数的不足，本文通过对小波阈值降噪的关键参数——阈值函数设置和阈值选取——的深入认识，设计出一种新型半软阈值函数，利用VS算法和GCV准则实现了分层阈值的自适应确定。仿真结果表明：相比传统的小波阈值降噪方法，本文提出的方法具有更好的降噪效果，显著提高了HNR的识别正确率。
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user: 摘 要 当今世界网络技术，通信技术、移动互联技术的高度融合，产生了爆炸式增长和高度复杂化的数据集合，网络招聘平台企业应运而生。但海量数据源却造成招聘初选效率下降、应聘者求职反馈滞后、人岗匹配度精度不高、无法有效识别潜在候选人等问题。大数据对企业来说既是机遇，又是挑战，本文着重阐述精准岗位匹配的大数据技术支持体系，具有极强的现实指导意义，有利于解决网络招聘平台企业发展困境以及帮助求职者获取心仪岗位。 关键词 :大数据，网络招聘平台企业，岗位匹配，技术体系 Copyright © 2019 by author(s) 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. 网络招聘概况 1.1. 研究背景 在知识经济下的大数据技术与移动互联网的高速发展上，网络招聘行业呈现移动化、社交化、品牌化的趋势。目前该行业正处于稳定增长时期，传统网络招聘三巨头遭遇发展困境，新兴网络招聘不断涌现，要想在该行业立足必须尽快在用户心中建立良好品牌形象。支撑网络招聘平台运行的关键是技术体系，是网络招聘平台保持核心竞争力的制胜法宝，不同网络招聘平台针对招聘对象的层次与特点使用不同的策略。现通过探究技术体系的应用，进行网络招聘平台技术体系应用案例分析，进而完善我国人力资源招聘体系。 1.2. 网络招聘的定义 网络招聘是指企业与求职者透过招聘网站提供的网络媒体中介服务，进行招聘活动与求职活动的过程。主要渠道为企业官网、专业招聘网站、社交网络等。用人单位根据岗位要求制定岗位说明书并发布招聘信息，有意向的求职者通过网络投递简历，组织利用电子设备和技术实现对有潜力员工的识别和吸引，并经过初试、复试等程序，对人才进行有效的甄选和识别，找到符合企业需求的人才。 1.3. 国内主要网络招聘平台 前程无忧业务重心在信息化过程中逐渐由线下转移至线上，拥有全国最大的职位信息库。其功能两点在于薪酬查询，主要面对白领阶层、中高层管理岗，涉及领域广，是一个传统综合类招聘网站。 智联招聘是国内传统的招聘网站之一，进行战略转型由“在线招聘网站”转向“职业发展平台”，以覆盖求职者整个职业生涯为出发点，谋求为人才市场打造一个闭环生态链。目前，智联招聘推进职业发展平台战略的同时把策略定位为“聚焦本土”。 58同城作为全国最大分类信息网站，具有地域性交易色彩，将招聘对象定位于基层岗位精英，为企业提供一站式整体招聘解决方案，同时根据批量招聘需求，推出差异化的产品与服务以及“同城速聘”，期望建立起蓝领招聘闭环 [ 1 ] 。 1.4. 网络招聘平台的特点 目前网络招聘平台拥有海量数据源，引入智能化网络招聘系统，平台自动根据硬性标准初步筛选不符合条件的求职者，同时求职者能够获取实时动态更新的招聘信息，招聘方通过大数据集成与分析，能够整合得到应聘者的学历、个人情况、简历、胜任素质与能力、年龄结构分布、地域分布等数据。招聘成本低，企业在专业招聘网站注册时缴纳费用，即可获得成千上万的简历库，省去了传统招聘成本中的人工费、场地费、差旅费等。招聘效率提升，将企业从事务性招聘工作中解放出来，主要精力集中于企业战略研究和政策制定，通过运用相应的技术在人才库中匹配调取人才信息，进行精准匹配研究，获取所需人才，省去传统招聘繁琐的流程，提升招聘效率。
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user: 3. 人才雷达图技术 3.1. 人才雷达图技术概述 人力资源公司“数联寻英”和雇主品牌咨询及招聘服务商HiAll两家公司在基于大数据分析的基础之上推出精准员工推荐模式及解决方案。人才雷达技术根据企业特定的招聘需求，通过对社交网络及简历数据库中文本大数据的定向挖掘，在社交招聘模式中实现精准，智能，个性化的推荐和筛选员工，帮助企业更高效的实现人岗匹配。 3.2. 人才雷达技术的操作流程 收集数据。通过公司人才库和社交网络平台等各种渠道收集应聘者个人信息资料，如相关行业或岗位经验，行业影响力，专业指数，职业人际关系，行为模式，求职意愿，跳槽频率，性格能力匹配度，工作地点等方面，以文本，图像，音频，视频，代码等形式加以储存，将不同类型的数据和不同内容的数据整理归类，为雷达匹配图奠定基础。 建立模型。根据岗位规范和工作说明书事先确定模型，明确空缺岗位的性质和特征，工作任务，职责权限，岗位关系，劳动条件和环境，以及本岗位人员任职的资格条件等因素，提前做好统一的规定，有助于应聘者对空缺岗位信息的深入了解。 雷达图示。确定各因素每个层次的级差，根据空缺岗位的工作要求以及各影响因素的权重确定标准雷达图，为人事决策建立一个清晰公平直观雷达图，标准雷达图的准确性将直接影响招聘有效性，确立过程需要用人部门以及专业人士参与设计。 人岗匹配。每个维度离中心越远，表示优势越大，将被推荐人与每个维度进行一一匹配，同时将某方面能力突出的人才做好相关标记，放进公司人才简历库中，以备不时之需。并且不同类型，不同层级的职位参数设置是不同的，需要专业人士通过理论分析提前设置后储存，按行业分类建立起一套专业的职业关系体系。将不同的应聘者的数据信息整合成一个雷达图，或者提取某一影响因素运用计算机绘制不同候选人的图谱，如兴趣图谱，能力图谱，关系图谱，性格图谱等，从而产生多个雷达图进行比较，能够清楚比较各个应聘者优势与缺点，选择最接近标准雷达图的应聘者，有助于提高人员与岗位的匹配度，减少无法胜任工作岗位和人员无法展现全部实力的情况。避免选取某一个维度过高或者过低的候选人，而是将岗位主要影响因素进行整体考量。 3.3. 人才雷达示例图——以技术型和文秘型为例 对于技术型岗位更加侧重行业经验、专业指数、行业影响力，从业人员工作年限越高，专业技术知识过硬，能够为企业技术体系运行提供有力支撑以及创造盈利收入；对于文秘型岗位，侧重衡量员工性格能力匹配度、职业人际关系、行为模式，主要关注做事认真负责细致等性格因素以及执行力强，按时按质完成领导交代的工作，并且在公司中充当辅助角色，不直接为企业创造经济效益，但是为公司其他主要部门的工作提供有力保障。人才雷达图如图5所示。 图5. 人才雷达示意图 3.4. 人才雷达技术的优势 快速匹配所需人才。海量数据是有价值的资产的同时，也给企业HR加大工作量，谷歌公司每年收到全球200万新简历，如何采用人才雷达技术进行快速的筛选简历。HR根据不同类型的岗位提取关键变量，设置好每个子变量权重指数，运用计算机算法从求职者简历提取有效数据信息与岗位进行匹配，绘制兴趣图谱、关系图谱、性格图谱、能力图谱等，可以快速、精准匹配岗位，缩短招聘周期，保证招聘效果的质量，提高招聘满意度，在激烈的人才抢夺战中更胜一筹。 精准识别人才优势。核心技术是人才搜寻模型和匹配算法。就人才搜寻而言，借助多种社交网络平台深入挖掘人才信息，线上和线下相结合；就匹配算法而言，每个维度离中心越远，表示优势越大，将被推荐人与每个维度进行一一匹配，同时将某方面能力突出的人才做好相关标记，放进公司人才简历库中，以备不时之需。并且不同类型，不同层级的职位参数设置是不同的，需要专业人士通过经验分析提前设置后储备，按行业分类建立起一套专业的职业关系体系。 建立共享人才的服务。人才雷达技术采用云计算的方式有利于人才资源共享，大范围的匹配人员和岗位，运用便捷的互联网技术，可以经济快速地识别人才，降低招聘成本，提高招聘有效性。同时，改变了HR过往凭借经验和直觉筛选人才，有助于招聘方法科学化，专业化，公平化。 人才雷达技术的发展趋势。雷达技术被广泛应用于军事，农业，气象等领域，人才雷达技术应用于人力资源领域是一种全新的技术，技术成熟度需要在具体的实践中不断完善，目前只有几个综合实力强的公司在使用，并没有大范围普及，就人才搜寻和人才匹配而言，具有高效经济收益明显的优势，还可以将人才雷达技术应用于薪酬管理之中，提升人力资源管理的专业度，是重视人才管理，识别人才，匹配人才的有效举措。
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user: 4. 对人力资源管理招聘体系的影响 4.1. 移动互联网技术驱动 利用大数据技术收集并整合简历信息，设置多种筛选参数，凭借大数据预测及人才雷达技术、人才星云技术，纳人网络押宝等多种技术体系进行人员筛选，提供匹配个人用户经验、资质及喜好的定制化职位，借助人工智能及大数据技术的算法可让企业得出准确、相关的结果并锁定最合适的积极求职者与被动求职者，以邀请申请特定职位，进行高效的精准岗位匹配。生成相应的胜任素质模型以及匹配评估模型，对HR来说更加直观、科学的进行用人决策，减少企业HR日常事务工作量，提高人员与岗位匹配度，降低海量数据源带来的困扰。另外，人工智能与大数据技术能够有效的洞察、获取并分析在以往的不同招聘情况中的招聘时间、招聘范围、招聘来源、招聘成本等相关数据，大幅度提高了招聘规划的有效性，并不断产生的相关数据，一方面能够持续的为企业网络招聘提供高质量的服务，另一方面也能够提高企业的招聘效率及降低招聘成本。 4.2. 中小企业人力资源需求驱动 我国中小企业由于缺乏信息技术、资金、人才的支持，管理状态多粗放而混乱，在招聘环节中，中小型企业容易忽视其重要性，人事部门往往由相对空闲的部门取代，迫于资金压力，招聘环节的实施往往由用人部门所替代，大数据技术对招聘的成本降低作用，对于依赖“成本驱动”的中小企业而言提供了极强的发展支持，可以借助人事外包服务，实施标准化、专业化招聘方案，促使企业贯彻人才资本的理念，另一方面，网络招聘传播范围广的特点能够快速吸引到各个地区的求职者，有效缓解中小企业劳动力流失、劳动力不足的问题，同时也完善了中小企业在信息化建设中的招聘体系的建设，为中小企业在互联网经济环境中的生存提供了强有力的技术和人才支撑。 4.3. 互联网“原住民”的行为习惯使然 对于号称互联网“原住民”的90后，90后和互联网结下不解之缘，随着他们逐渐迈入求职大军，再加之他们接触互联网时间更长，相对来说使用网络招聘平台进行求职的频率更高，通过网络招聘平台发布的求职信息，关注自己心仪的企业和岗位，平台推送相关岗位信息，求职者与招聘者直接交流，如果双向匹配度高可以进行下一步面试环节，极大的缩短时间、节省了人力成本。同时解决了求职信息不对称的问题，求职者不用被动等着招聘方的通知，加深了双向互动性。 4.4. 互联网招聘的效益 未来大数据技术在网络招聘方面的应用是企业发展的重要渠道，从众多网络招聘中脱颖而出，借助社交网络招聘渠道辅助发展以及多种新媒体技术传播范围广、速度快的优势，综合多种招聘盈利模式，让优秀人才服务于企业，为企业创造收益。新型网络招聘模式会进一步完善国内的人力资源管理招聘体系，提供专业、闭环人才获取服务。大数据的迅猛发展，对企业人力资源管理带来了更多新的挑战，企业从中寻找契机，借助大数据资源完善招聘体系，推动企业自动化、无纸化的进一步建设，将科学技术与管理技术实现良好的结合，发挥出大数据技术对企业招聘体系电子化、数字化的推动作用，优化原有招聘流程，重塑招聘机制，为企业在发展中间接创造收益。
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user: 5. 结语 知识经济时代，人才成为了企业可持续发展的致胜法宝，网络招聘平台无疑是快速获取人才的渠道，因此，网络招聘方式将是未来招聘市场大势所趋，网络招聘平台企业未来市场发展前景广阔，但是国内网络招聘平台仍然存有一些问题：运营模式、网站建设和收费模式存在同质化严重，招聘受众群体有限，主要针对具有主动求职意向的群体以及缺乏经验人脉的年轻人，对大多数在岗且有更好发展机遇的人群以及高级技术人才和高级管理人才影响甚微。目前，前程无忧、智联招聘、中华英才网三大巨头瓜分掉大部分市场份额，针对不同类型人群的网络招聘平台正如雨后春笋般兴起，如猎聘网、58同城、拉勾网、人才招聘网等，网络招聘平台企业如何在激烈的人才市场争夺战中保持竞争优势？如何形成一条完整的产业链精准岗位招聘并辅以相应的技术支持？是每一位人力资源管理从业者应该深思熟虑的事。
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user: 摘 要 本文采用偏最小二乘法和主成分法分别对与食管鳞癌相关血清miRNAs数据进行降维处理，对降维数据利用传统的几种判别方法并结合十折交叉验证，得到了较高的分类准确率，对比两种方法的准确率，表明了在降维方面偏最小二乘法比主成法表现更好并分析了原因。 关键词 :偏最小二乘法，降维，判别分析，食管鳞癌 Copyright © 2019 by author(s) 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 基于基因表达血清miRNAs数据或单核苷酸多态性(SNPs)数据，进行疾病的诊断，是一种被广泛应用的医学诊断方法。在食管鳞癌的诊断方面，传统的诊断方法有内镜检查和X线检查等方法。但是，前者具有侵入性，易引起患者的不适，使得大部分人的接受度较差，而且最早阶段性食管鳞癌患者无症状，其病变局限于粘膜或粘膜下层，因此通常会失去被早期诊断的机会。此外，侵袭性和样本误差的可能性限制了内镜活检的有效性 [ 1 ]。后者需要使用钡餐，然后照射X射线，对身体具有潜在的放射性危险。而基于血清miRNAs的方法，规避了以上方法的缺点，简单易于操作，对于患者产生的不适性较小，患者的接受程度较高，因而被广泛地应用于医学肿瘤诊断方面，进而成为生物医学统计的一个热点。 但是，在通常情况下这类数据包含的样本的容量远远小于样本的维数，且数据中的变量之间存在严重的多重共线性。这使得利用传统的统计学方法得到的分类效果较差。针对这种情况，学者们提出了各种降维的方法，总的归纳起来可以主要分为两类，一类是带有惩罚项的变量选择，如R. Tibshirani [ 2 ] 和Y. Liu [ 3 ] 带有 L 1 范数惩罚项的LASSO法和带有 L 2 范数惩罚项的“岭回归”法，或者联合多种变量选择的方法共同使用 [ 1 ]。第二类方法通过原始变量的线性组合来实现降维，如主成分(PCA)降维法和偏最小二乘(PLS)降维法。两种方法各有优势。 Barker M和Rayens W [ 4 ] 从理论上证明了源于计量化学领域回归问题的以解决多重共线性为目的偏最小二乘法与Fisher线性判别法之间的关系。本文采取了基于偏最小二乘(PLS)和主成分(PCA)的降维方法，分别对于与食管鳞癌相关的血清miRNAs数据降维处理，并进一步采用线性判别分析(LDA)，二次判别分析(QDA)，逻辑斯蒂判别(Log)，支持向量机(SVM)等判别方法，把数据分为训练集和测试集，利用十折交叉验证的方法，在测试集上得到了较高的分类准确率。
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user: 2. 数据与方法 2.1. 数据来源 国家生物信息中心(NCBI，编码：GSE112840)。我国是食管鳞癌发病率和死亡率最高的国家，尤其是位于太行山脉南部地区的河南省林州市等地是我国食管鳞癌的高发区。该疾病产生的主要原因是患者长期不良的生活习惯和疾病史。数据中的所有食管鳞癌病例均为首次病理诊断，于2014年10月至2015年10月在河南省林州市肿瘤医院内镜中心连续招募 [ 1 ]。本文中与食管鳞癌相关血清miRNAs数据，共包含共104个样本(其中52个是健康者，52个为患者)。本文采用该数据的1918个特征(从Blank到Negative Control)，作为判断是否患病的判别依据，使用哑变量来表示类别，其中1表示健康，0表示患病。 2.2. 方法 本文采用三阶段法，1) 基因选择。先从原始的1918个特征中利用t-统计量的方法，选取m个特征。2) 降维。在这m个特征基础上，利用偏最小二乘法和主成分分析法降维到三维。3) 判别。在三维数据的基础上，利用线性判别法(LDA)，二次判别法(QDA)，逻辑斯蒂判别法(Log)和支持向量机(SVM)等常用的统计方法实现对数据的分类判别。 2.2.1. 基因选择 原始的数据属于高维数据，在众多的特征之中，存在大量的对于分类无用的噪音，如何剔除掉这些无用的噪音进而筛选出对于判别“贡献率”大的特征对于判别的准确率至关重要。因此引入如下定义的简单t-统计量 [ 5 ] ： t = x ¯ 0 − x ¯ 1 s 0 2 N 0 + s 1 2 N 1 其中 N k ， s k 2 ， x ¯ k ( k = 0，1 )分别表示每一类的数量，方差和均值。计算每一个特征的简单t-统计量，然后选取简单t-统计量为正的最大的前m/2和t-统计量为负的最小的后m/2作为第一阶段选取的m个特征。在本文中m取值分别为20和50。 2.2.2. 降维方法 1) 偏最小二乘降维法 [ 4 ] 偏最小二乘法是源于计量化学领域的一种高效率的多元分析统计分析方法。如今，已经广泛地应用 于生物医学，基因分析领域。其定义如下：设自变量 x i = ( x i 1 ， x i 2 ， ⋯ ， x i p ) ′ ，相应的自变量矩阵为： X = ( x i j ) n × p ， 。响应变量为： y i = ( y i 1 ， y i 2 ， ⋯ ， y i q ) ′ 。对应的响应变量矩阵为： Y = ( y i j ) n × q ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， q 。然后分别寻找自变量和响应变量的线性组合，使得这两个线性组合之间的相关性达到最大。即： arg max { [ cov ( a T x ， b T y ) ] 2 ( a T a ) ( b T b ) } = { a } (1) a为矩阵 Σ x y Σ y x 的最大的特征值所对应的特征向量。其中 Σ x y 为自变量与响应变量的协方差矩阵。把 a成为响应变量与自变量之间的最大偏最小二乘方向。 引理 [ 6 ] ：设B是P阶对称矩阵， λ i 是B的第i大特征值， l i 是相应于 λ i 的B的标准化特征向量( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， p )，x为任意一个非零的p维向量，那么有： λ p ≤ x ′ B x x ′ x ≤ λ 1 上式右边等号当 x = c l 1 时成立，左边等号当 x = c l p 时成立，这里c是常数。 下面证明当a为矩阵 Σ x y Σ y x 的最大的特征值所对应的特征向量时(1)取得最大值。 arg max { [ cov ( a T x ， b T y ) ] 2 ( a T a ) ( b T b ) } = arg max { ( a T Σ x y b ) 2 ( a T a ) ( b T b ) } = arg max { 1 ( a T a ) ( b T Σ y x a ) ( a T Σ x y b ) ( b T b ) } = arg max { a T Σ x y Σ y x a ( a T a ) } a为矩阵 Σ x y Σ y x 的最大的特征值所对应的特征向量， b = Σ y x a 。 偏最小二乘降维法如下： X 0 = X ， Y 0 = Y ， h = 1 ， 2 ， 3 1) arg max { [ cov ( a h T X h − 1 ， b h T Y h − 1 ) ] 2 ( a h T a h ) ( b h T b h ) } = a h ； 2) ξ h = X h − 1 a h ； 3) t h = X h − 1 T ξ h / ( ξ h T ξ h ) ； 4) X h = X h − 1 − ξ h t h T ； 5) X → ( ξ 1 ， ξ 2 ， ξ 3 ) 。 b) 主成分降维法 [ 6 ] 主成分降维法是多元统计分析中常用的一种方法。找到自变量的线性组合，使得自变量在该线性组合下的方差达到最大。定义如下： arg max a ′ a = 1 [ cov ( a T x ) ] = a k 已知 a k 为矩阵 Σ x x 的从大到小的第k个特征值所对应的特征向量。其中 Σ x x 为自变量与响应变量的协方差矩阵。我们采用前三个最大的特征值所对应的特征向量，把原始数据集X投影到这三个方向上，将维数降低到三维。 2.3. 判别方法 本文采用的判别方法有逻辑斯蒂判别(Log)，线性判别(LDA)，二次判别(QDA)和支持向量机(SVM)。以上方法的定义均可在参考文献 [ 7 ] 中查到，在此不再赘述。
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user: 3. 结果及其分析 我们使用十折交叉验证(10-fold cross-validation)的方法，将数据集分成十份，轮流将其中9份作为训练数据集，1份作为测试数据集，进行试验。以在测试集上的错误率作为判断该方法优劣的一个标准。经过100次十折交叉验证后的平均错误率如下表1所示： Table 1 Comparisons of classification error rates of four discrimination methods under two dimension reduction methods. Classification results of serum microRNAs data in training set and test set. Each value in the table is error classification percentage averaged over 100 times of 10-fold cross validation. Perfect error classification is 0.167 m Log LDA QDA SVM PLS PCA PLS PCA PLS PCA PLS PCA 20 0.1773 0.2797 0.1744 0.2763 0.3546 0.2840 0.1685 * 0.2648 # 0.1311 0.2599 0.1290 0.2600 0.1289 0.2274 0.1291 * 0.2586 # 50 0.1803 0.2588 0.1887 0.2576 0.4091 0.3078 0.1675 ** 0.2484 ## 0.1279 0.2354 0.1452 0.2432 0.1457 0.2563 0.1507 ** 0.2293 ## 表1. 在两种降维法下四种判别方法的错判率比较 注： * cost = 10， # cost = 0.01， ** cost = 0.005， ## cost = 1。 其中第一行与第三行表示在当m = 20和m = 50时测试集上的平均错误率。第二行与第四行表示当m = 20和m = 50时在训练集上的平均错误率(见表1)。显然，测试集上的平均错误率一致地大于训练集上的错误率，这与我们通常的结论是一致的。另外，如表1所示，我们也可以明显地看出，无论是在训练集上还是测试集上，利用偏最小二乘降维得到的平均错误率一致地小于由主成分降维得到的平均错误率。大概低于10%以上。在充分的证明了偏最小二乘法在降维上相对于一般的主成分法的巨大优势。究其原因，在于以下两点：1) 参考文献 [ 4 ] 证明了，在二元判别中，偏最小二乘的第一个降维方向与费舍尔(Fisher)的线性判别方向是一致的。即考虑了组间离差又考虑了组内离差。而主成分的第一个降维方向只考虑了总的偏差平方和。2) 在我们寻找偏最小二乘降维方向的时候，寻找的是响应变量与自变量相关性最大的方向 [ 5 ]，而主成分降维法并没有考虑响应变量这一因素。因此在判别的准确率上了，偏最小二乘降维法得到的准确率显著地高于主成分降维法得到的数据。 另外，从几种常见的判别方法上来看。在测试集上，二次判别方法(QDA)较差，而且差生了过拟合现象。而支持向量机法(SVM)表现较好(见表1)，在测试集上的准确最高达到了83% (见表1)。 从维数降低上来看，当m = 50时的准确率总体上低于m = 20的准确率(见表1)，这说明，当我们选择更多的特征参与判别的时候，并不会一致地提高我们判别的准确性，这是因为，随着变量的增多，很有可能我们引入了更多与响应变量无关的噪音。进一步降低了我们分类的准确率。即：仅仅只有一少部分变量是真正与我们的响应变量有关的。 我们选取m = 20，利用偏最小二乘(PLS)降维法，分别把维数降低到二维(图1)和三维(图2)，并在坐标系中将降维后的数据表示出来。两张图中，黑色的点代表未患病的样本点，红色的点代表患病的样本点。在图1中可以看到，两类样本可以用一条直线“粗略”地分开，即使在数据比较集中的左下角，两类数据也分别比较聚集，大概分别位于两个椭圆在之内。数据在第二个维度上的区分不是很明显，但是，在第一个偏最小二乘方向区分度较高，大概以取值−0.5为分界线，取值比−0.5大的大部分是健康的样本，反之则是患病的样本。说明了偏最小二乘降维法的第一个维度包含了大量的样本变异，能够比较精确地对样本进行分类，该维度对于样本的分类贡献最大。进一步可以知道，未患病的样本倾向于在第一个偏最小二乘方向上取得较大的数值(见图1)。如图2所示，相对于二维图形，三维图形有着更好的分类效果，这说明增加了一个维度，相应地提高了我们的分类准确率。与二维图类似，我们可以找一张平面，把两类样本更为精确地区分开来。这也验证我们在表1中所显示的，线性判别法有着更高的分类正确率。 图1. m = 20时，miRNAs数据经过偏最小二乘法降维至二维后的图示 图2. m = 20时，miRNAs数据经过偏最小二乘法降维至三维后的图示
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user: 4. 讨论 利用与食管鳞癌相关血清miRNAs数据对疾病进行诊断在临床医学上具有重要是应用价值。本文所讨论的数据包括具有自变量数量多于样本数量、变量之间存在很强的多重共线性、分布特征不明确等问题，因此传统的分析方法得到的分类准确率较低。降维后的数据再进一步使用线性判别方法(LDA)或者支持向量机(SVM)等方法得到的分类准确率较高，也比较容易理解。但是它是利用原始变量的线性组合 [ 8 ] 作为新的自变量，虽然我们得到了较高的分类准确率，但是也存在变量解释上的困难。另外，在利用简单t-统计量进行第一步降维的时候，是否筛选出来对于响应变量最有贡献的自变量这个问题上也存在着进一步优化的空间。能否可以通过惩罚型的偏最小二乘法选择最优的变量，在一步之中实现变量选择并且能完成变量的线性组合，进一步提高分类的准确率和变量的可解释性，并且能这种方法拓展到多元分类问题上，这也是作者当前所研究的问题。
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user: 摘 要 目的：本文主要借助卡伦(CAREN)康复系统，让大腿截肢患者使用相同的踝关节、相同的脚板和相同的接受腔的情况下，分别穿戴液压单轴膝关节假肢和智能膝关节假肢，在卡伦康复系统模拟的平整路面下行走并记录相关数据，然后进行步态分析，进而为患者选择更为理想的膝关节类型找出合理的临床依据。方法：首先让8例大腿截肢患者穿戴液压单轴膝关节假肢进行步行测试；然后再换上智能膝关节假肢进行步行测试。每次行走截取完整的25个标记点的图像即包括测力台上图像的步态周期分析，记录时间和空间数据，本实验主要以步速、跨步长、步态周期、双支撑期为参考指标，并进行统计学分析，进而寻找出最适合患者的假肢。结果：实验显示，穿戴智能膝关节假肢的大腿截肢患者的步态和稳定性明显优于穿戴液压单轴膝关节假肢的步态。经过统计学处理，具有显著性差异(P < 0.05)。结论：智能膝关节假肢更有效改善或提高大腿截肢患者的稳定性和步态。 关键词 :智能膝关节假肢，液压单轴膝关节假肢，步态周期，双支撑期 Copyright © 2019 by author(s) 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 第二次全国残疾人抽样调查结果显示，2010年末我国残疾人总人数为8502万，肢体残疾人数2472万 [ 1 ] 。其中，单侧大腿截肢者是常见的截肢者，临床仅次于小腿截肢者居于第二位 [ 2 ] 。因为疾病、交通事故、工伤、自然灾害等因素的影响，大腿截肢人数逐年增加，极大地增加了社会的负担 [ 3 ] 。对于单侧大腿截肢者来说，穿戴具有良好功能的假肢，步态趋近正常人，可以降低步行中能量消耗，达到更高的步行能力水平 [ 4 ] 。而且起到装饰性的作用，不引人注意，使残疾人能更好的融入社会 [ 5 ] 。穿戴假肢后步行能力的评价对截肢者康复计划的制定和临床评价康复效果有一定指导意义 [ 6 ] 。卡伦康复系统(computer assisted rehabilitation environments system， CAREN system)是一个全面的同步分析和训练人体各部位功能和行为的整体系统，涵盖了最先进的硬件设备以及功能强大的软件体系。包括运动平台、足底压力传感系统、运动捕捉系统、情景互动屏幕以及D-flow软件。可实时反映同步的训练／反馈功能、直观的肌力肌电变化信息、清晰的目标导向信息、丰富的互动式训练内容以及安全、逼真的模拟训练环境 [ 7 ] 。本研究主要采用卡伦(CAREN)康复系统，分别对穿戴智能膝关节假肢和液压单轴膝关节假肢的患者的三维步态进行分析，而且本研究主要对患者的步速、跨步长、步态周期、双支撑期进行测试，并进行步行能力评定，进而为患者选择更为理想的膝关节类型找出合理的临床依据。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 一般资料 选取符合纳入标准的单侧大腿截肢患者8名，首先让大腿截肢患者穿戴液压单轴膝关节假肢进行步行测试；然后再换上智能膝关节假肢进行步行测试。并且记录所有的时间和空间数据，进行统计学分析。本组受试者在年龄、性别、体重、身高等一般因素上，无统计学差异。本实验已经我中心伦理委员会研究，该方法符合伦理学要求。详细情况参见表1。 Table 1 Basic information of patient 姓名 性别 年龄(岁) 身高(cm) 体重(kg) 患侧 阿罗XX 男 28 163 50 左大腿 黄X 男 24 173 60 右大腿 陈XX 女 26 163 47 左大腿 杨X 女 26 162 50 左大腿 余XX 男 28 165 65 右大腿 蒲XX 女 55 165 61 左大腿 贺X 男 41 174 75 右大腿 刘X 男 27 168 60 右大腿 表1. 患者的基本信息 其中，男性5名，平均年龄29 ± 6岁，平均身高168 ± 4 cm，平均体重62 ± 9 kg；女性3名，平均年龄35 ± 16岁，平均身高163 ± 1 cm，平均体重52 ± 7 kg。男女共8名，平均年龄31 ± 10岁，平均身高166 ± 4 cm，平均体重58 ± 9 kg。 2.2. 纳入标准与排除标准 纳入标准：1) 单侧大腿截肢患者；2) 年龄：18~50岁；3) 残端皮肤弹性良好；4) 健侧功能良好；5) 组间诊断结果、其他运动能力、一般资料等没有明显统计学差异。 排除标准：1) 排除其他可能导致患者步态异常疾病；2) 试验过程中无法良好配合者；3) 因各种因素无法坚持试验者。 2.3. 方法 2.3.1. 大腿假肢安装与使用 首先，记录个人情况。通过与患者及其家属的交流沟通，了解患者的病史、截肢原因、功能障碍以及对日常生活、工作、学习的影响和期待等一系列第一手资料。其次，实施临床检查。有目的的对患者身体功能状况进行检查与评估。特别是对患者残肢侧的功能状况进行诊断。最后，确定假肢处方，制定装配方案。所有患者均采用统一的接受腔及连接件。然后，依次进行测量取型，修型制作，后期成型，组装静态对线，动态试样，最后交付患者使用。 2.3.2. 卡伦步态评估系统的应用 本实验所采用的康复系统是亚洲首台卡伦(CAREN)康复系统。据了解，目前国内尚未有利用卡伦系统进行大腿假肢不同膝关节适配评估的研究。 步态测试前，打开卡伦康复系统，注意清除一切发光物体，避免外来光源对数据采集产生干扰，调整室温至25℃~28℃。然后进行整个测试系统标定，成功的标定是：每个摄像机至少需要采集到1000帧的有效数据，即10个红外摄像机的Wandcount列的每个有效数据在1000以上；“Image Error”数值均应小于0.3。电脑中显示的摄像机和DV机应标定在安装的空间位置上。所有调试结束后，将系统调到模拟平整路面的模式，准备开始测试。 令受试者脱下鞋袜，更换卡伦系统自带的专用衣裤，将受试者身高、体重等基本个人信息录入电脑，然后由工作人员严格按照规定佩戴Mark点，共25个。步态信息收集由澳大利亚卡伦系统研究与操作专家指导进行。受试者先以自然习惯的姿势在卡伦康复跑台上反复行进3~5次，以便适应卡伦康复跑台。注意患者身上所标记的mark点均在红外线区域内。每人取3次行走，每次行走截取完整的16个标记点的图像即包括测力台上图像的步态周期分析。记录时间和空间数据(步频、步态周期、双支撑期、步宽、步长、步幅、步速)；下肢关节运动角度等数据。 2.4. 统计学处理 对记录数据进行分类和汇总处理，采用SPSS21.0软件处理实验数据，计量资料采用(x ± s)表示，计量资料使用t检验；计数资料使用%表示，计数资料采用x 2 检验；应用P值进行比较。当P < 0.05为差异具有统计学意义。
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user: 3. 结果 由表2可知，患者穿戴智能膝关节假肢的步数为0.91 m/s，跨步长为1.08 m，双支撑期百分比为34.01%，步态周期为1.2 s；患者穿戴液压单轴膝关节假肢的步数为0.88 m/s，跨步长为1.05 m，双支撑期占比34.39%，步态周期为1.19 s。 Table 2 Comparison of knee joint test results between two kinds of prosthese 假肢类型 步速(m/s) 跨步长(m) 双支撑期(%) 步态周期(s) 智能膝关节假肢 0.91 1.08 34.01 1.2 液压单轴膝关节假肢 0.88 1.05 34.39 1.19 表2. 穿戴两种假肢膝关节测试结果比较
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user: 4. 讨论 由于疾病、创伤或自然衰退，人类的正常步态可能无法有效完成，因此，步态分析是一个有用的工具，尤其对于下肢假肢装配后效果的评价。传统的大腿假肢适配评估通常在室外进行，是一个非常耗时的过程，无法实时收集步态分析相关定量参数，具有较强的主观性，且易受评价者经验水平的限制。与传统的临床康复评定相比，三维步态分析被认为是一种准确、客观的方法。它可以精确测量人体的动力学、运动学和肌电活动参数，定量评估人体的步行能力，全面反映患者的康复功能状态 [ 8 ] 。据了解，目前国内尚未有利用卡伦系统进行大腿假肢不同膝关节适配评估的研究。而本实验所采用的卡伦(CAREN)康复系统，不仅可以直观地将假肢的受力情况及人体生物学力学原理进行准确、实时的评估，其虚拟训练环境还能够在为患者提供真实的室外环境的同时为辅具师、治疗师、医师提供可靠的步态数据资料。 大腿假肢穿戴者装配假肢的目的，不仅要具有支撑身体和代偿缺失肢体行走的功能。而且，还需要使截肢患者在行走过程中享有一定的舒适度和具有良好的步态，以更好地参加社会活动，回归社会 [ 9 ] 。膝关节是大腿假肢最重要的功能部件。高性能的大腿假肢膝关节可以保证患者在支撑期的稳定性和摆动期的灵活性，改善截肢者的步行功能 [ 10 ] 。单支撑期占步态周期百分比、双支撑期占步态周期百分比反映受试者在步行过程中的稳定性大小，单支撑期比值增大表明稳定性提高，双支撑期比值增大表明稳定性减少 [ 11 ] 。本实验中，穿戴智能膝关节假肢双支撑期时间占步态周期的百分比，明显低于穿戴液压单轴膝关节假肢双支撑期时间占步态周期的百分比(P < 0.05)，说明智能膝关节假肢的稳定性要好于液压单轴膝关节假肢的稳定性，给患者带来更多的安全感，更适合患者。同时，本试验表明，在保证患者安全和步行稳定性的前提下，穿戴智能膝关节假肢患者的步速比穿戴液压单轴膝关节假肢的步速较快。由此看出，我们的实验对象穿戴的智能膝关节假肢，可以达到弥补肢体的缺损和代偿基本的行走功能，提高患者的步行能力水平，使步态更接近于正常步态，而且可以使其有一定的舒适感，进而起到装饰性的作用，不引人注意，使残疾人能更好的融入社会。 综上所述，穿戴智能膝关节假肢可以在一定程度上帮助截肢者，达到最初设计智能膝关节假肢的目的。通过本研究，不仅能够检测出不同类型膝关节在大腿假肢装配者步行参数中的差异，更重要的是该差异可在以后的临床应用中作为大腿假肢膝关节选择的一种参考依据，并初步探讨卡伦系统在假肢师为肢体残缺患者制作调配假肢时的必要性和指导意义。但是，由于本研究中受试者人数有限，患者穿戴膝关节假肢的适应时间相对较短，相关结果还需要进一步扩大样本量进行进一步验证。
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user: 摘 要 本文针对在重复拆装测量吸油烟机用多翼叶叶轮的动不平衡质量时，测试值波动较大的问题，通过计算分析和实验验证相结合，总结出主要因素，同时计算结果与实验的数据进行比较，验证理论分析的准确性，从而合理地解释了重复拆装测量叶轮动不平衡质量时，测试值会有较大波动的现象。通过分析总结，可以对以后的多翼叶叶轮的结构设计，增加一些设计依据，同时也为其他类似问题的研究者提供研究思路，为类似产品的设计者提供参考结论，也为类似产品的品质抽检提供一些思考。 关键词 :叶轮，动不平衡量，重复拆装，误差分析 Copyright © 2019 by author(s) 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 随着人民物质生活水平的提高，国内家庭用户对于油烟机的运行稳定性提出了更高的要求。吸油烟机的标准中 [ 1 ] ，对于吸油烟机的最大风量和最大静压有明确的规定，因此在吸油烟机说明书和宣传中经常用这些数值来衡量油烟机的性能优劣。而近年来，烟机制造商为了提高用户的体验，加强吸烟效果，增强客户使用时刻的口碑和黏性，同时建立自己的品牌优势等，因此提高了油烟机风机的静压和风量，而提高风压风量势必对叶轮直径，转速，噪音等造成影响 [ 2 ] 。因此在大风量或大静压状态下，叶轮的动不平衡量成为了影响吸油烟机运行稳定性的核心参数(如吸油烟机异音、抖动 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 等)。现有(计算/测试)方法下，吸油烟机叶轮动平衡测试的重复测试精度较低，同一叶轮的重复拆装测试结果之间存在较大的差值。随着叶轮动不平衡量的许用值不断降低，现有重复测量误差已难以接受。目前针对动平衡机的研究表明动平衡测试精度很高，传感器数据处理的算法差异引起的误差也不大，基本控制在5%以内 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] 。而目前在测试油烟机叶轮的时候，测试值波动大。针对上述问题，本文将通过理论分析以及实验验证，得出一些有益的结论。