DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 安全意识在理论上的重要性 笔者随机选择了12起近几年发生的重特大事故案例进行分析，找出事故原因中与安全意识相关的部分，具体见表1。 Table 1 Accident cause analysis tabl 序号 事件 事故原因 是否提到安全意识 1 2014年浙江台州温岭市台州大东鞋业有限公司火灾 温岭市委、市政府对消防安全重视不够，履职不到位。 东鞋业有限公司违章搭建行为及企业内部严重消防安全隐患长期没有得到重视和整治。 是 2 2014年山东寿光市龙源食品有限公司火灾 消防安全意识淡薄，未对员工进行消防安全培训，未组织开展逃生疏散演练。 是 3 2015年天津港瑞海公司危险品仓库特别重大火灾爆炸事故 否 4 2017年山东临沂金誉石化有限公司“6·5”爆炸着火事故 事故企业安全意识十分淡薄、风险管理严重缺失、安全管理极其混乱、隐患排查治理流于形式、应急前期处置不当、人员素质低下、违规违章严重等突出问题。 地方人民政府安全发展理念不牢固、红线意识不强，招商引资重项目轻安全，有关部门项目审批不严格。 是 5 河北省冀中能源张矿集团怀来艾家沟矿业有限公司“2·28”重大火灾事故 否 6 黑龙江龙煤矿业集团股份有限公司鹤岗分公司振兴煤矿“3·11”重大水害事故 否 7 湖南省邵阳市邵东县司马冲煤矿“6·2”重大瓦斯爆炸事故 强化事故警示教育，切实提高防范事故意识。 是 8 吉林省延边州和龙市庆兴煤业有限责任公司庆兴煤矿“4·20”重大瓦斯爆炸事故 庆兴煤矿依法办矿意识淡薄，不编制作业规程和安全技术措施，随意布置采掘作业地点。 贯彻落实国家有关安全生产法律法规和省政府指令不力，对庆兴煤业公司安全检查处人员不足问题重视不够，未及时配齐安全检查人员。 是 9 吉林省吉煤集团通化矿业集团公司八宝煤业公司“3·29”特别重大瓦斯爆炸事故 吉林省人民政府对煤矿安全生产工作重视不够，对省政府相关部门履行监督职责督促检查不到位。 是 10 四川省攀枝花市西区正金工贸有限责任公司肖家湾煤矿“8·29”特别重大瓦斯爆炸事故 没有足够重视被控制对象的安全问题对安全生产工作和安监队伍建设重视不够。 是 11 吉林省蛟河市丰兴煤矿“4·6”重大透水事故 对内部监管机构设置和监管人员职责不清、责任落实不到位问题重视不够，对丰兴煤矿监督检查工作不细、不实、不到位。 是 12 云南省曲靖市师宗县私庄煤矿“11·10”特别重大煤与瓦斯突出事故 县政府不重视安全生产工作，对内部监管机构设置和监管人员职不清、责任落实不到位问题重视不够。 是 表1. 事故原因分析表 在上述十二起事故案例中，足有九起案例事故原因中提到安全意识，其中云南省曲靖市师宗县私庄煤矿“11∙10”特别重大煤与瓦斯突出事故的发生是由于七级管理人员缺乏安全意识而导致。据有关统计，80%以上的事故是由于人的失误引起的，而人的失误正是安全意识低下，安全知识不足的外在表现 [ 8 ] 。因此，安全意识在安全生产中起着至关重要的作用，其重要性可以从以下两个方面进行阐述： 3.1. 提高安全负责人员以及领导管理人员安全意识的重要性 安全技术交底是指生产负责人在生产作业前对直接生产作业人员进行的该作业的安全操作规程和注意事项的培训，并通过书面文件方式予以确认。它使作业人员能更加清楚明白操作过程中的生产安全隐患，操作规程，相应的规定，使安全生产工作更加安全、高效、稳定的进行。员工上岗前负责人应安排专业人员对其进行安全技术交底，如果负责人员没有足够强的安全意识，便不会重视像安全技术交底之类的工作流程，员工在不熟悉相应操作规程规定，安全知识的情况下便无法保证安全生产的顺利进行。 企业中生产管理人员的决策对员工的生产作业起着十分重要的作用。各级管理人员在生产方面有着重大的指挥监督理职责，如负责监督做好生产部各车间设备、工器具、物料、清洁工具等物品的状态管理工作，确保现场的整洁有序；出现问题应及时上报生产部经理，并主持召开生产部技术质量分析会，从人、机、料、法、环五方面进行系统分析，查清原因，制定切实可行的纠正措施，杜绝类似事件的发生等。如果管理人员对于作业中安全问题不够重视，便会对自己职责范围内的事情敷衍了事，不会认真对待，便会存在安全隐患，影响作业的安全进行。因此，提高管理层人员安全意识十分重要。 3.2. 提高员工安全意识的重要性 员工是指企业(单位)中各种用工形式的人员，包括固定工、合同工、临时工，以及代训工和实习生 [ 9 ] 。任何一起事故的发生，归纳其原因无外乎内外两个因素，外因是指外部环境及本质安全条件，而内因即操作者的行为是否符合安全标准、规程及制度。企业员工即操作者的行为是否符合标准与员工的安全意识有直接的关系，安全意识较高的人，面对各种不安全因素会积极主动的进行改善，有较强的安全自觉性；反之，安全意识较低的人，对身边的不安全因素置之不理或察觉不到，就会容易造成安全事故的发生。我们目前的安全管理规范和操作规程已经相对成熟，但仍然不能实现安全生产，在施工过程中还存在较多的违章、安全隐患甚至安全事故发生，其主要原因是作业人员现场操作安全意识不强。只有操作人员有了安全意识，才会产生安全行为从而保证安全。所以对施工单位来说，最根本的就是应当抓好提高安全意识主要环节，增强员工的安全意识，让每一名员工真正把“安全为天”的思想牢记在心，把“安全第一，以人为本”的安全理念作为一切工作的出发点和落脚点，真正意识到“安全就是政治，安全就是民生”，让每一名员工从执行制度开始，理解安全的培训教育，构成行为规范，逐步从感性上升到理性，再由理性上升到透过意识的能动性来指导施工安全工作，做到能够在现场施工中及时预见隐患，消除隐患，到达安全生产的目的。 做好安全生产工作犹如履薄冰，来不得半点疏忽和麻痹。作为安全管理者首先要消除员工在在思想认识上存在的误区。通过近几年所发生的事故中可以看到，事故人为的因素中，安全意识占到90%多，而安全技术水平所占比例不到10%，而企业的安全培训，90%的精力用在占10%比重的安全技术水平上，只有不到10%的精力用在占90%比重的安全意识上。 从以上不难看出安全意识对于员工的重要性。没有安全知识，员工就会稀里糊涂受伤害；没有安全意识，事故就会不请自来。安全知识重要，安全意识更重要。当员工有了安全意识，才会主动学习安全知识，才能转变观念；才能警钟长鸣，紧绷安全弦；才能让安全成为一种习惯；只要明白“安全为了谁”，就可以保证“第一次就做对”。心中有了安全意愿，“第二次”就不会重复出现同样的问题，安全操作就会形成习惯。
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user: 4. 提高安全意识的措施 由于安全意识的缺乏导致事故频发，为了消除或减少事故的发生，我们在此提出一些提高安全意识的措施： 4.1. 加强安全生产的宣传教育力度 1) 制作有趣且意义深刻的海报，张贴在于员工宿舍、食堂、休息场所和工地比较显眼但不妨碍工人工作的地方，有趣的海报可以吸引工人的注意，激发其兴趣，使人印象深刻；海报里面隐含的意义能够发人深省，潜移默化的提高工人的安全意识。 2) 定期举办有关安全教育的活动，组织工人进行知识竞赛、集体研讨或演讲比赛，给表现优秀者一定的物质奖励。 3) 定期举办安全相关讲座，充分利用多种多媒体形式，活跃气氛，激发职工继续受教育的兴趣，比如，播放一些有趣的动画，或者是重大安全事故的视频，以事故的惨痛后果给职工一定的警示，试着引导职工进行换位思考，想象故事的主人公就是自己，想象的越丰富，对事故的体验就越深刻，记忆越持久，安全意识就会存在的更久。 4.2. 建立严明的安全生产管理制度 运用好“奖”“罚”“教”的管理方式 1) 建立健全安全生产责任制，事故发生后依法追究事故责任，不管职位大小都要受制度的约束 [ 10 ] ，对事故负有责任的人给予开除、罚款、降职等惩罚，情节严重的要承担刑事责任，明确每个人的职责所在，切实做好自己份内的工作，保证生产过程中的每个环节都没有缺陷。 2) 杜绝企业职工可能出现的不安全行为自我强化现象 [ 11 ] ，也就是说，如果一个员工在多次违章之后没有出现安全事故，从心理上会默许这种行为，认为这种行为并不是不安全的，甚至形成习惯性违章。不安全行为的自我强化现象是安全生产的一个不利因素，往往是使克服违章行为的工作产生困难的重要原因，为了消除这种现象，管理者应该制定合适的激励方案，奖励安全行为，惩罚不安全行为，把不安全应为扼杀在萌芽之中。不安全行为是导致事故的直接原因，只要抑制了这个环节，根据多米诺骨牌现象的原理，事故就不会发生。 4.3. 培养职工的安全生产超前意识 所谓超前意识，就是认识问题要站得高、看得远。对安全工作而言，就是能提前着眼、提前考虑、提前安排，要有前瞻性、预见性。 1) 要在安全教育上有超前意识，营造超前防范的文化氛围。思想是行动的指南，坚持不懈地进行安全教育，灌输“安全第一”的理念，是每一个企业确保安全生产的必要手段。要充分利用黑板报、牌板、警示标语、报纸、内部闭路电视、公司网站等形式，开展丰富多彩的宣传教育，帮助职工克服自身的惰性和侥幸心理，使职工牢固树立超前防范意识，使超前防范在职工日常工作中形成常规。 2) 要在日常工作上有超前意识。我们常在一些事故通报中注意到，一些企业在发生重大事故后，才加大力度查找或整改事故隐患。“亡羊补牢”虽无可厚非，但造成的损失却已是无可挽回，因此预防才是治本之策。对于不同的工种和岗位，在不同的环节、时段、地点和环境下，安全工作应该有针对性和指向性。要用超前的慧眼，及时察觉存在的隐患，尤其是细微隐患，充分预见工作可能出现的漏洞并及时提出整改建议，采取果断措施，才能将所有事故隐患真正消灭在萌芽状态，为安全生产创造良好的环境。 3) 要在提高自我保护技能上有超前意识。不仅要在安全教育和隐患整改上有超前意识，同时更应该有超前的预防行动。在实际工作中，每个职工都应该本着“有备无患”的心理，居安思危，牢牢掌握安全生产要领和科学的应变方法，预先发现、鉴别、判断可能导致事故的原因及相应的防范措施，才能在事故发生时采取有效的处理措施，保证自身及他人免受伤害，从而掌握安全生产的主动权。 4.4. 加强安全意识培训教育 1) 安全意识的形成不是一个自发的过程，而是一个自觉地理智化的过程。人们往往要经过相当长的一段时期的实践，积累了相当的经验，接受了相当多的教训才能充分认识到事故的特性，建立正确的安全意识。因此，安全意识需要通过教育、训练、激励、条件反射等方式授予，需要经常的反复的予以提醒使之保持清醒状态。因为这种并非直观的最高形式的反映需要经常性的认知和判别，否则比较容易失去警觉性而降低意识水平 [ 12 ] 。安全工作要想收到实效必须有针对性，要针对不同工种的特点，进行不同的培训，以达到培训效果。加强安全培训教育，提高安全管理水平，把事故消灭在萌芽状态，从源头上预防事故的发生。 2) 性格与安全生产有着密切的联系。良好的性格并不是天生的，教育和实践对性格的形成具有重要的意义。例如：在企业生产过程中，如果不注意安全生产、失职或其他原因发生了事故，轻则受批评或处以罚款，重则受处分甚至法律制裁，而安全生产收到表扬和奖励。这就在客观上激发了员工以不同方式进行自我教育、自我控制、自我监督，从而形成工作认真负责和重视安全生产的性格特征。因此，通过各种途径培养员工认真负责、重视安全的性格，对安全生产将带来巨大的好处，同时对于不同性格的员工，要用不同的教育方式以取得更好的教育效果。开展多种形式的安全教育活动，加深性格迥异、工种不同的员工对安全的认识和理解，安全意识必然得到提高。 4.5. 强化领导监督管理职能 处于领导地位的管理者，要有较高的安全意识，以身作则，严格的遵守安全生产中的有关规定，给企业职工树立良好的榜样。要加强企业安全管理。做好上传下达工作。对上级工作安排及时以开会或通知形式向下传达，使员工第一时间贯彻落实，在执行过程中存遇到问题及时向上级反映。实行层级分权管理，一级管一级。一个人一般仅能管好5~8人，人多了是管不好的。实行层级分权管理，从上到下逐级布置，一级管一级，才能从组织上保证工作落实。对在较长时间内，经做思想工作后仍无心做好工作、对安排的工作不落实、不执行的下一级干部，在上级尚未进行人事变动前，必要时要及时介入、越级管理、掌控生产。 另外，应急管理部相关部门要掌控大局，做好对企业的安全监督工作。 4.6. 强化企业安全文化建设，营造浓厚安全文化氛围 傅贵等人在改善企业安全文化技术手段的应用研究一文中指出企业安全文化是企业员工关于企业安全关键影响因素的、一致的、整体的看法 [ 13 ] 。而这种看法的前提是企业员工有对安全最基本的认识。正确的安全意识来源于对事故本质特性的认识，认识不足或错误的认识都会导致安全意识的淡薄，通过文化途径来培养安全意识是一种软管理方式 [ 14 ] 。各种岗位人员的安全意识最终形成群体安全意识，对企业的安全生产产生非常重要的作用，并形成企业安全文化 [ 15 ] 。企业文化一旦存在，就意味着企业员工具备相关的安全知识，在面对危险源时及时识别，消除隐患，从而减少事故的而发生。而安全知识的了解与否，直接决定了安全意识的高低，拥有越多的安全知识，安全意识就越强，反之安全意识就越淡薄。所以安全文化决定企业的安全意识，加强企业安全文化建设，能极大的提高企业员工的安全意识。 4.7. 强化现场目视化管理推进工作 危险场合悬挂醒目的安全警示牌、安全标语，既起到提醒的作用，又营造一种浓厚的安全气氛，从而提高作业人员对安规的执行力度 [ 16 ] 。 在上述提到的7个提高安全意识的措施中，加强企业安全文化建设是最根本的途径。事故频发归根结底还是社会安全文化的大安全还没有形成，人们的安全理念没有完全建立起来。加强安全文化建设能够真正将“要我安全”变成“我要安全”，从根本上减少安全事故的发生。
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user: 5. 结论 通过对安全意识的定义进行梳理，并结合近几年各大事故案例原因分析，认识到安全意识对预防事故的重要性，并提出提高全民安全意识的根本措施，即安全文化建设。只有形成全社会的安全文化氛围，提高全民安全意识，建立正确的安全观念，才能从根本上减少事故的发生，真正做到安全生产。
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user: 摘 要 差分进化算法(Differential Evolution， DE)的DE/rand/1/bin模式具有良好的全局性能，但其收敛速度慢，针对此，应用入侵杂草算法(Invasive Weed Optimization， IWO)的设计思想，研究提出一种改进的差分进化算法(Modified Differential Evolution Algorithm based on Invasive Weed Optimization， IWOMDE)。该算法依据IWO算法思想，以群体平均适应度为划分依据，将群体中的个体划分为优秀个体与较差个体，对优秀个体使其能够多进化，而较差个体少进化或者“停滞”以维持种群的多样性。仿真实验结果表明，IWOMDE算法对多峰多模态函数具有优化效率高、优化精度高的特性。 关键词 :差分进化算法，入侵杂草算法，精英个体，函数优化 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 进化算法是模仿生物进化过程设计的现代优化方法，作为一种有效的随机优化方法，被广泛应用于求解复杂优化问题。DE算法 [ 1 ] 使用浮点矢量进行个体编码，通过简单的变异、交叉及竞争算子实现在连续空间中的随机搜索。DE算法原理简单，易于理解和实现，在许多复杂优化问题中得到了应用 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 。DE算法同其它进化算法类似，需要平衡算法的全局搜索能力与其收敛速度。这种平衡可以通过调节算法的控制参数来实现，但往往控制参数的调节效果有限 [ 7 ] [ 8 ] ，对于DE算法，交叉率大则收敛速度快，但其全局搜索能力下降，易陷入局部最优，从而使算法的收敛精度下降。因此，许多学者从不同类型算法的优势出发，结合DE算法的全局性能和一些局部优化算法的局部搜索能力，研究提出了不同的混合优化算法 [ 9 ] [ 10 ] 。这些对DE算法的改进从不同的侧面使算法的性能得到了提升，但都未对DE算法的候选解产生过程有较大的改变。DE算法候选解的产生采用的从种群中随机选择不同个体，通过线性运算产生，该变异过程并没有考虑所选择个体的适应度信息，随机性强，有利于保持种群的多样性，但同时也使算法的收敛速度较慢。 入侵杂草算法(Invasive Weed Optimization， IWO) [ 11 ] 于2006年提出，是模拟杂草在自然界中生长过程的一种新的优化算法，该算法的种群是由杂草组成，通过杂草在空间的扩散、生长、繁殖和竞争进行寻优，算法具有鲁棒性强、易于实现等特点。IWO算法在进化过程中，杂草会依据适应度值进行繁殖，适应度较优的个体会产生较多的种子，且所产生的种子是以正态分布在该种子的周围。这种思想使得较优个体占有较强的优势，且兼顾了局部搜索。本文将基于该思想研究提出一种改进的差分进化算法(A Modified Differential Evolution Algorithm based on Invasive Weed Optimization， IWOMDE)。
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user: 2. IWOMDE算法 2.1. 差分进化算法 DE算法的进化个体采用实向量进行编码，采用均匀分布的随机数产生初始个体。令 x i ( g ) 代表第g代的第i个个体， x i L ≤ x i ( g ) ≤ x i U ，则 x i ( g ) = ( x i 1 ( g ) ， x i 2 ( g ) ， ⋯ ， x i n ( g ) ) ，     i = 1 ， 2 ， ⋯ ， NP ;   g = 1 ， 2 ， ⋯ ， T max (1) 式中， x i U 、 x i L 分别为个体的上、下限，NP为种群大小， T max 为最大进化代数。 DE算法就是由这NP个个体构成的种群在搜索空间不断进化来进行寻优的。DE算法候选解产生模式有很多种策略 [ 1 ] ，其中DE/rand/1/bin策略应用较为广泛，且具有全局搜索能力较好，收敛速度较慢的特性，因此，本文选择该进化模式为研究对象。以求解最小值问题为例说明差分进化算法的进化过程如下。 1) 初始化种群 在n维实数空间按式(2)随机产生NP个个体 x i j ( 0 ) = x i j L + r a n d ( 0 ， 1 ) ( x i j U − x i j L ) (2) 式中， r a n d ( 0 ， 1 ) 是 [ 0 ， 1 ] 上服从均匀分布的随机数。 2) 变异算子 首先随机从种群中选择3个不同个体 x p 1 ， x p 2 ， x p 3 ，且 p 1 ≠ p 2 ≠ p 3 ≠ i 则变异算子为 h i j ( g ) = x p 1 j + F ( x p 2 j − x p 3 j ) (3) 式中，F为缩放因子。 3) 交叉算子 交叉算子可以增加种群的多样性，其操作过程如式(4)所示。 v i j ( g + 1 ) = { h i j ( g ) ， r a n d ( 0 ， 1 ) ≤ CR   或   j = j r a n d x i j ( g ) ， r a n d ( 0 ， 1 ) > CR   或   j ≠ j r a n d (4) 式中，CR为交叉率， CR ∈ [ 0 ， 1 ] ， j r a n d 是 [ 1 ， n ] 上的随机整数，这种交叉模式确保 v i j ( g + 1 ) 中至少有一位来自 h i j ( g ) 。 4) 选择算子 DE算法的选择策略采用“贪婪”策略，由评价函数对向量 v i ( g + 1 ) 和向量 x i ( g ) 比较，保留较优个体，即 x i ( g + 1 ) = { v i ( g + 1 ) ， f ( v i ( g + 1 ) ) < f ( x i ( g ) ) x i ( g ) ， f ( v i ( g + 1 ) ) ≥ f ( x i ( g ) ) (5) 反复执行式(3)到(5)，直到达到算法预设的终止条件。 2.2. IWOMDE算法 DE算法的变异策略有多种，其中DE/rand/1/bin变异策略具有全局搜索能力强、收敛速度慢的特性。由式(3)可知，DE/rand/1/bin变异过程中，其候选解的产生是采用的是种群中随机选择的3个不同个体，通过线性运算产生的。该变异过程并没有考虑所选择个体的适应度信息，随机性强，有利于保持种群的多样性，但同时也使算法的收敛速度较慢。 DE算法的随机搜索过程，使得算法的局部搜索能力较差，收敛速度慢，这主要是由于进化过程中，尤其是在候选解的产生过程中未考虑个体的适应度引起的，因此，借鉴IWO算法的进化思想，将适应度的信息融入候选解的生成过程，使较优的个体能够产生较多的候选解，较差的个体产生较少的候选解或者保持停滞状态。这样不但能够使最优个体引导群体快速收敛，而且由于有个体随机停滞现象，能够很好地保持群体的多样性。 1) 优秀个体的选取 群体适应度均值 f a v g = 1 NP ∑ i = 1 NP f i (6) 式中， f i 为第i个个体的适应度。 选取 f i < f a v g 个体为最优个体，其余个体为较差个体。 2) 修正的变异算子 基于以上个体定义，针对差分进化算法的变异算子，对不同类型的个体进行不同的变异算子设计。对于优秀个体，使其以较大概率进化，若进化成功，则继续执行进化过程以加快算法的收敛速度。对于较差个体，以较小概率进化或者停滞，使其能够保证群体的多样性。 优秀个体进化过程如下： Step1：变异算子 if ( r a n d ( 0 ， 1 ) < P 1 ) h i j ( g ) = [ 1 + σ ( 0 ， 1 ) ] x i j + F ( x g b e s t j − x i j ) (7) else h i j ( g ) = x p 1 j + F ( x p 2 j − x p 3 j ) Step2：执行式(4)的交叉算子 Step3：执行式(5)的选择算子 Step4：if [ f ( x i ( g + 1 ) ) < f ( x i ( g ) ) ] ，转Step1继续进化。 较差个体的进化过程如下： if ( r a n d ( 0 ， 1 ) < 1 − P 1 ) h i j ( g ) = x p 1 j + F ( x p 2 j − x p 3 j ) 执行式(4)的交叉算子与式(5)的选择算子。 else 停滞。 式中 P 1 为优秀个体进化概率， σ ( 0 ， 1 ) 为服从均值为0，方差为1的正态分布随机数。 设置 P 1 为较大值(如0.9)则优秀个体会以该概率执行局部搜索，能够增强算法的局部探索能力；而较差个体进化概率为 1 − P 1 ，这些个体起到维持种群多样性的作用。若 P 1 为0，则优秀个体的变异算子中的式(7)不会被执行，变异算子退化为DE算法的变异过程，只是在优秀个体更新完后，若竞争成功，则继续进化；而此时，对于较差个体，会按照DE算法的进化过程正常进化，不会出现停滞现象。若 P 1 设置为1，则对于优秀个体的变异算子完全由式(7)决定，而对于较差个体则处于完全停滞状态，即整个算法只有优秀个体进化，其余个体处于停滞状态。IWOMDE算法正是基于以上思想进行设计的，其实现步骤如下。 Step1：设置种群规模NP、交叉概率CR、缩放因子F，计算精度 ε 及优秀个体进化概率 P 1 ，在参数空间随机初始化每一个个体，设置最大进化代数为T，令 t = 1 。 Step2：计算当前种群的最优适应度bestfitness及最优个体 x g b e s t 。 Step3：若最优适应度bestfitness达到精度要求或者迭代次数达到最大，则输出当前最优适应度值，退出；否则，转Step4。 Step4：依据式(6)计算当前群体的平均适应度； Step5：对群体中的所有个体执行 若 f i < f a v g 按优秀个体进行进化；否则，按较差个体进化。 Step6 t = t + 1 ，转Step2。
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user: 4. 结语 DE算法的DE/rand/1/bin进化模式具有全局搜索能力的特性，被广泛应用于实际问题求解中，但其收敛速度较慢，局部搜索能较差。为使DE算法能够实现快速收敛，且具有很强的搜索精度，本文提出了一种简单易实现的IWOMDE算法，该算法受入侵杂草算法(IWO)启发，将进化群体依据群体适应度均值进行划分为优秀个体与较差个体，对两种不同个体采用不同的变异算子。多个Benchmarks函数的优化结果表明，IWOMDE具有收敛速度快，对于多峰函数有较强的优化效率，但对于单峰病态函数优化效率不高的特点，可广泛应用于各种实际工程优化问题中。
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user: 摘 要 支持策略隐藏的属性基加密不仅可以保护明文，还可以保护用户的敏感信息。现有方案对访问结构有所限制，策略表达能力比较弱。本文提出一种隐藏访问策略的属性基加密方案，通过将访问结构转换成属性列表，然后对属性列表加密处理实现了策略隐藏，并且该方案对访问结构没有任何的限制。此外，将部分解密计算外包，减轻了用户的计算负担。分析表明，新方案在实现策略隐藏的同时增强了策略表达的灵活性，提高了解密效率，并且在DBDH假设下证明是选择明文攻击安全的。 关键词 :属性基加密，隐藏策略，DBDH假设 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 随着云存储的发展，越来越多的企业选择在云上存储数据，而不是花费昂贵的费用来购买存储设备。然而云存储目前最大难题之一就是安全隐患 [ 1 ] ，为了保证数据的机密性，Shamir和Bonehe [ 2 ] 首次提出了身份加密机制的概念，在加密明文前，数据拥有者需要知道用户的身份信息，用户解密密钥和用户的身份信息相关联，该机制为公钥密码体系的一对一加密。在实际应用中常常需要一对多的加密模型，例如数据拥有者共享的数据多个用户都可以解密查看。Sahai和Waters [ 3 ] 首次提出了模糊身份基加密，增加了访问控制策略 [ 4 ] ，用属性来标记用户身份信息，实现了公钥密码体系的一对多加密。随后Goyal等人 [ 5 ] 将基于属性加密体制分为密文策略ABE (CP-ABE)和密钥策略ABE (KP-ABE)两种。在CP-ABE中，数据拥有者具备制定策略的权利，密文和加密者定义的访问策略相关联，密钥则是和属性相关联；在KP-ABE中密文则是和属性相关，而密钥与访问策略相关联。属性基加密要求将访问策略在明文中公开，攻击者可以根据访问策略推测出用户的敏感信息，从而泄露用户隐私。 随着近年来对属性加密方案的研究 [ 6 ] [ 7 ] ，为了进一步保护用户信息的安全性，Nishide等人 [ 8 ] 提出了一个隐藏访问策略的加密方案，将访问策略隐藏在密文中，实现了在保护消息机密性的同时保护了访问策略，但该方案只支持“与”操作，访问策略的可表达性受到较大影响。Lai等人 [ 9 ] 在合数阶双线性群上提出一种在标准模型下证明是完全安全的隐藏访问结构的CP-ABE方案。文献 [ 10 ] [ 11 ] 提出了可支持任意门限或者布尔表达式的属性基加密方案，增加了访问结构的灵活性。宋衍等人 [ 12 ] 提出了一种基于访问树的策略隐藏属性加密方案，该方案是通过定义末端节点实现访问策略的隐藏，并证明是自适应安全的。基于属性基加密的方案中，往往用户需要大量的计算才能够获得明文，为了提高计算效率，Green等 [ 13 ] 提出了带外包解密的属性基加密概念，将部分计算交给云服务器计算。Lai等人 [ 14 ] 提出了改进的带可验证的外包解密的属性基加密概念，从用户可以验证云服务器计算的是否正确。文献 [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] 相继提出了一些基于外包解密的ABE方案。 本文在文献 [ 12 ] 的基础上，通过将树型访问结构转换成属性列表，取消了文献 [ 12 ] 中定义的末端节点只能表示与的限制。采用分割加密的思想，将访问策略加密和明文加密分别加密，实现访问策略的隐藏。用户只能判断自己是否符合访问策略，但无法知道具体的访问策略是什么，在解密步骤通过引入了外包计算简化用户的计算开销，提高了解密效率。
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user: 2. 预备知识 2.1. 双线性映射 设G 1 ，G 2 是阶为素数p的循环群， Z p * 表示模p循环群，g是G 1 的生成元。 e : G 1 X G 1 → G 2 是从(G 1 ， G 1 )到G 2 的一个映射。如果满足一下条件，则称 e : G 1 X G 1 → G 2 是一个双线性映射： 1) 双线性性质： e ( g a ， h b ) = e ( g ， h ) a b 。g，h是G 1 中的元素，a，b是 Z p * 中的元素。 2) 非退化性： e ( g ， g ) ≠ 1 。 3) 可计算性：对G 1 中的所有元素 g ， h ，存在一个有效的算法计算出 e ( g ， h ) 的值。 2.2. DBDH假设 随机选择 a ， b ， c ， z ∈ Z p * ，p是G的阶，g是G的生成元。DBDH假设即为不存在一个多项式时间的概率算法能够以不可忽略的优势区分元组 [ g ， g a ， g b ， g c ， e ( g ， g ) a b c ] 和元组 [ g ， g a ， g b ， g c ， e ( g ， g ) z ] 。 2.3. 本文方案 2.3.1. 系统模型 本方案共包含四个实体：可信机构，数据拥有者，用户和云服务器。各个实体的功能如下： 1) 可信机构：可信机构是完全受信任的中央授权机构，它生成系统的公共参数并为用户计算私钥。 2) 数据拥有者：数据拥有者的工作是制定访问结构、对数据加密并将密文上传到云服务器。 3) 用户：用户从云端服务器下载密文，然后向可信机构提交自己的属性列表，并从可信机构获得相应的私钥，当且仅当属性列表满足访问结构的时候可以成功解密密文。 4) 云服务器：云服务器负责存储密文和解密外包计算。云服务器是不完全受信任的，它有可能会泄露存储的数据或给用户故意返回错误的计算结果。 2.3.2. 访问结构转换规则 将访问结构转换成属性列表的规则，假设节点 α 的叶子节点个数为 α k 。 1) 如果节点是and，则 W α = { W 1 = [ a 1 ， a 2 ⋯ a α k ] } 2) 如果节点为or，则 W α = { W 1 = [ a 1 ] ， W 2 = [ a 2 ] ⋯ W α k = [ a α k ] } 3) 如果节点为of，门限值为h，则 W α = { W i = [ a i ⋯ a m ] ⋯ W n = [ a i ⋯ a m ] } ( n = C α k h ) 由下到上，计算出根节点对应的所有属性列表 W = { W 1 ， W 2 ， ⋯ ， W n } 2.3.3. 访问结构 在本文中，用户的身份由特定是属性集合表示，本方案的访问结构为树型，可以灵活的支持and、or和threshold。 系统中是所有属性集合为 A = { a 1 ， a 2 ， ⋯ ， a m } ，对于任何 a i ( 1 ≤ i ≤ m ) 的取值集合为 S i = { v i ， 1 ， v i ， 2 ， ⋯ ， v i ， t } ，访问树为T，转换后的属性组合为 W = { w 1 ， w 2 ， ⋯ ， w n } ，其中 w i = [ v 1 ， t ， v 2 ， t ， ⋯ ， v m ， t ] ，用户的属性列表为 U = [ U 1 ， U 2 ， ⋯ ， U m ] ，其中 U i ∈ S i 。 本文利用加密分割思想将对访问结构的加密和密文加密分割开，数据拥有着将定义好的访问结构转换成符合访问结构的所有可能组合的列表，然后加密。例如图1访问树T，将转换成 W = { W 1 = [ A ， B ] ， W 2 = [ A ， C ] ， W 3 = [ B ， C ] ， W 4 = [ D ， E ] } ，然后W i 中的属性值用 g s a i ， t 代替，不以明文的形式出现在属性列表中，攻击者虽然可以根据加密后的属性列表恢复出访问结构的内部节点，但具体的属性值无法确认，因此实现了策略的隐藏。用户通过判断自己的属性列表是否与其中的某一条一致来确定是否满足访问策略。 2.4. 方案安全模型 本方案可在标准模式下达到完全安全。其所基于的安全模型通过以下挑战者S和敌手A之间的交互游戏进行描述，若最终敌手A给出正确的猜测，则敌手胜利，反之挑战者胜利。游戏过程入下： 图1. 访问树T 初始化阶段：敌手A向挑战者S提交访问结构T 0 和T 1 。挑战者S选择安全参数并运行初始化算法得到系统公钥PK和系统主私钥MSK，挑战者保留系统主私钥MSK，并且把系统公钥PK发送给敌手A。 第一阶段：敌手向挑战者询问属性集U的私钥(可多次)，同时要求私钥既不能满足T 0 也不也能满足T 1 ，挑战者S运行生成私钥算法，生成SK并发送给A。 挑战：敌手A输出两个长度相同的消息M 0 和M 1 。挑战者随机选择 j ∈ { 0 ， 1 } ，对M j 进行加密，并且将密文发送给敌手A。 第二阶段：重复第一阶段，继续询问私钥。 猜测：敌手A输出对j的猜测 j ′ ，如果 j ′ = j ，则称敌手A赢得游戏；否则，敌手A失败。我们定义敌手A获得胜利的优势为 A d v = Pr [ j = j ′ ] − 1 2 。 定义1： 基于属性基的加密方案在选择性明文攻击下是完全安全的，并且只有在没有多项式有界攻击者的情况下才能以不可忽略的优势赢得上述游戏。
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user: 3. 算法设计 1) 初始化过程( 1 λ ) 输入公共参数 1 λ ，生成两个阶为素数p的乘法循环群G 1 、G 2 ，G 1 的生成元是g。e为双线性映射 e : G 1 X G 1 → G 2 。系统随机选择 y ∈ Z p * ，计算 Y = e ( g ， g ) y 对于每个属性 a i ( 1 ≤ i ≤ m ) 系统随机选择 a i ， t ∈ Z p * ( 1 ≤ t ≤ m i ) ，计算 A i ， t = g a i ， t ( 1 ≤ i ≤ m ， 1 ≤ t ≤ m i ) 。输出：系统公钥 P K = 〈 g ， Y ， { A i ， t } 1 ≤ i ≤ n ， 1 ≤ t ≤ k 〉 ，主密钥 M S K = 〈 y ， { a i ， t } 1 ≤ i ≤ n ， 1 ≤ t ≤ k 〉 。 2) 加密过程(PK， T， M) 输入：明文M，访问结构T，和系统公钥PK。 第一步：加密访问结构。将访问结构根据转换规则转换成属性列表 W = { w 1 ， w 2 ， ⋯ ， w n } 。 w i = [ v 1 ， t ， v 2 ， t ， ⋯ ， v m ， t ] 1 ≤ t ≤ m i ，将w i 进行加密，随机选择 s ∈ Z p * ，对于 v i ， t ，计算如下 C i ， t = A i ， t s 。 C ′ t = ∏ t = 1 m i A i ， t ， C i = { C i ， t } 1 ≤ t ≤ m i 。如果数据拥有者的计算能力有限，该步骤也可以交给云端服务器计算，因为只是将访问 结构暴露了出去，即使攻击者获得到了所有的信息，攻击者也不知道该访问结构能够解密的是那一个密文，所以云端服务器来进行访问结构的加密也是安全的。 第二步：加密明文M。计算 C 0 = g s ， C = M Y s = M e ( g ， g ) y s 。 生成密文为： C T = 〈 C ， C 0 ， C R = 〈 { C i } 1 ≤ i ≤ m ， { C ′ i } 1 ≤ i ≤ m 〉 〉 。 3) 提取私钥 输入：用户的属性列表U，主私钥MSK，和系统公钥PK。 随机选择 θ ∈ Z p * ，对于任意 v i ， t ∈ U ，随机选取 d i ∈ Z p * ，计算 D i = g d i / a i ， t ， D ′ i = D i 1 / θ 。设置 d = ∑ i = 1 m d i ，计算 D 0 = g y − d ， F = ∏ i = 1 m g a i ， t 。最后输出 S K = 〈 θ ， D 0 〉 ， T K = 〈 { D i ′ } 0 ≤ i ≤ m ， F 〉 。 假设 ∀ U ， U ′ ( U ≠ U ′ ) ， ∑ v i ， t ∈ U a i ， t ≠ ∑ v i ， t ∈ U ' a i ， t ，以免不同的属性列表U、 U ′ 实现相同的解密功能。以上假设成立的概率 P assump > ( 1 − p 0 2 / p ) ，其中 p 0 = ∏ i = 1 m m i [ 18 ] 。 4) 外包解密 输入：转换密钥TK，密文CT。 服务器根据TK和CT，首先判断用户的属性列表是否符合解密条件，如果符合则进行密文转换计算，否则终止服务。 服务器根据TK和CT计算，验证是否存在 C ′ i 使得F等于 C ′ i ，如果存在，则用户属性列表U满足访问条件则相等，否则终止服务。若满足访问条件则计算 C T ′ = ∏ i = 1 m e ( C i ， t ， D i ) = e ( g ， g ) ∑ i = 1 m s a i ， t · d i / θ a i ， t = e ( g ， g ) s / θ · ∑ i = 1 m d i = e ( g ， g ) s d / θ 。 5) 用户解密 如果用户收到云端服务器返回的 C T ′ ，明文计算如下： C e ( C 0 ， D 0 ) • C T ′ θ = M Y s e ( g s ， g y − d ) • e ( g ， g ) ( s d / θ ) θ = M e ( g ， g ) y s e ( g ， g ) s y − s d • e ( g ， g ) s d = M ；否则，用户无权解密。
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user: 4. 安全性证明 以下证明该方案在DBDH假设下满足选择明文攻击的完全安全。假设敌手A能以不可忽略的优势ε来攻破本文方案，那么就能够构造出一个模拟器S，它可以以 ε 的优势打破DBDH。 在DBDH游戏中，挑战者S会选择群G 1 和G 2 ，群G 1 的生成元为g，映射为 e ( g ， g ) ，随机选择数 a ， b ， c ， z ∈ Z p 。挑战者S投掷硬币 µ ∈ { 0 ， 1 } ，如果µ = 0，则设置 Z = e ( g ， g ) a b c ，否则µ = 1，设置 Z = e ( g ， g ) z 。 初始化阶段：敌手A提供给挑战者S两个要挑战的访问结构T 0 和T 1 。挑战者S随机选择 j ∈ { 0 ， 1 } ，对于 0 ≤ i ≤ m ， 1 ≤ t ≤ m i 随机选取 a i ， t ∈ Z p * ，当属性值存在于访问树T j 的叶子节点中，令 A i ， t = g a i ， t ，否则令 A i ， t = g b a i ， t ， Y = e ( g a ， g b ) = e ( g ， g ) a b ，S把系统公钥 P K = 〈 g ， Y ， { A i ， t } 0 ≤ i ≤ m ， 0 ≤ t ≤ k 〉 发送给敌手A。 第一阶段：敌手A提供一个属性集合 U = { U 1 ， U 2 ， ⋯ ， U m } 作为私钥询问的输入，要求属性集合U不满足访问结构T 0 和访问结构T 1 。挑战者S计算出私钥发送给A，对于U内的属性 U i ( 1 ≤ i ≤ m ) ，只是存在一个 Ψ 使得 U Ψ 不满足T j 。对于 ∀ 1 ≤ i ≤ m ，随机选择 d ′ i ∈ Z p ，如果 i = Ψ ，计算 d i = a b + d ′ i ，否则 d i = d ′ i ，计算 D i = g d i / a i ， t ， D ′ i = D i 1 / θ ，设置 d = ∑ i = 1 n d i = a b + ∑ i = 1 n d ψ ， F = ∏ i = 1 m g a i ， t ，令 D 0 = g a b − d ， T K = 〈 F ， { D ′ i } 0 ≤ i ≤ m 〉 ， S K = 〈 θ ， D 0 〉 ，将私钥发送给敌手A。 挑战阶段：敌手A提交M 0 和M 1 给挑战者S。将T j 转化成属性列表W j 。令 s = c ，设 C 0 = g s ， C = M j Z = M j e ( g ， g ) z ，当 j = 0 时， e ( g ， g ) z = e ( g ， g ) a b c ；当 j = 1 时， e ( g ， g ) z 为随机值。对于 v i ， t ∈ w i ，计算如下 C i ， t = A i ， t s ， C i ' = ∏ t = 1 m i C i ， t ， C i = { C i ， t } 1 ≤ t ≤ m i 。 C R = 〈 { C i } 1 ≤ i ≤ m ， { C ′ i } 1 ≤ i ≤ m 〉 ，把密文 C T = 〈 C ， C 0 ， C R 〉 发送给外包服务器，外包服务器通过转换密钥TK将密文CT转换成 C T ′ ，首次判断用户属性列表是否符合访问结构，如果符合则计算 C T ′ = ∏ i = 1 m e ( C i ， t ， D ′ i ) = e ( g ， g ) ∑ i = 1 m s a i ， t · d i / θ a i ， t = e ( g ， g ) s / θ · ( a b + ∑ i = 1 m d ψ ) ，然后将密文 C T ′ 发送给敌手A。 第二阶段：重复第一阶段，继续询问私钥。 猜测阶段：敌手输出对j的猜测 j ′ ，如果 j ′ = j ，模拟器会猜测 μ = 0 ； j ′ ≠ j ，模拟器会猜测 μ = 1 。 当 μ = 0 时，敌手A获得有效密文 C T ′ 。敌手的优势为： Pr [ j ′ = j | Z = e ( g ， g ) a b c ] = 1 2 + ε 。当 μ = 1 时，敌手获得的密文 C T ′ 是随机的，无法得知它明文的任何信息， Pr [ j ′ ≠ j | Z = e ( g ， g ) z ] = 1 2 。因此，模拟器在解决DBDH假设上总的优势为： 1 2 Pr [ j ′ = j | Z = e ( g ， g ) a b c ] + 1 2 Pr [ j ′ ≠ j | Z = e ( g ， g ) z ] − 1 2 = ε 2 。 由以上证明可知，在DBDH假设中，若多项式时间敌手A的优势为ε，则模拟器S的优势为 ε 2 。因 此，如果敌手A可以在安全模型下能够以不可忽略的优势破坏本方案，则模拟器S的优势也不容忽视，由此可证明在安全模型下没有敌手可以破坏本方案。
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user: 5. 效率分析 本文通过将访问结构转换成属性列表，实现了方案中策略隐藏的要求。为了彰显本方案的优点，本节将本方案分别从用户的私钥长度，解密长度以及系统的采用的双线性群阶和复杂性假设四个方面与其它方案做对比。e表示双线性配对运算所需的时间，G 2 表示群G 2 中的运算， | G 1 | 和 | G 2 | 分别表示群G 1 和G 2 中元素的长度，m表示系统中的属性个数， α 表示访问结构中末端内部节点的个数， α k 表示 α 的子结点个数。具体结果如表1所示。 Table 1 Comparison of this scheme and other scheme 方案 双线性群阶 私钥长度 解密时间 复杂性假设 | G 1 | | G 2 | e G 2 文献 [ 8 ] 素数 1 + 2 m 0 1 + 3 m 1 + 3 m DBDH 文献 [ 9 ] 合数 1 + m 0 1 + m 1 + m Non-standard 文献 [ 11 ] 合数 2 + m 2 + m 1 + α + α α k 1 + α + α α k Non-standard 本文 素数 2 + m 0 1 1 DBDH 表1. 本方案与其它方案比较
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user: 6. 结束语 随着云存储的发展，系统用户和信息量将会不断增长，方案的计算复杂度也越来越大。如何在安全的前提下，支持灵活的访问结构，用户通过少量的计算可以得到明文是一个值得研究的问题。本文提出了一种基于属性基加密的策略隐藏方案，对访问结构没有任何限制，通过将部分运算交由云服务器来计算，大大减少了用户的计算量。考虑到在实际应用中，系统中用户的属性会经常性变化，后续工作将在此解决方案的基础上进一步研究属性撤销操作的方法。
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user: 摘 要 制作植物原色标本主要包括采集、保色、保存这三个过程，对于类型丰富的植物资源，能否运用最适宜的保色方法来处理植物直接决定了标本成品的质量高低。本文经过查阅近几年的研究文献，对多种质地的植物保色影响因素进行了探索，为在教学中制作高品质的植物标本及保色、保存技术提供具有意义的参考。 关键词 :植物标本，保色方法，教学 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 腊叶标本是将新鲜的植物材料用吸水纸反复压制、使其干燥后装订在台纸上，用来观察植物形态和生态的生物标本。腊叶标本是生动直观的教学材料，是植物分类工作的物质基础，在教学、科研生产中发挥着极其重要的作用。腊叶标本制作简单，但易于被空气中的水汽湿润而霉变、植物材料被压制发生褐变现象、使用效率低、难以保留原色 [ 1 ] 。长期以来在标本制作中新方法、新技术应用较少，标本保色及储存问题始终没有很好地解决。如何保持腊叶标本的原色，提高成品的真实感，有效保存珍贵的植物资源，已成为人们制作腊叶标本的关键技术。近年来，有大量的文献报道了植物标本保色的方法，主要是通过物理法 [ 2 ] (黄肇宇蒋波覃雪梅，2006) (王强胡志成，2015)、化学法(路军芳，刘研璞，2017) (侯江涛杨丽，2016) (詹爱萍，张彦焘，2013)等保持原色。唐安科、李华德利用最传统的绿色固定液将采集的植物标本浸泡其中，待标本叶绿素中的镁离子被溶液中的氢离子置换后，使其绿色消失并呈黄褐色，紧接着这些去镁叶绿色又快速地与溶液中其他金属铯和铜盐作用口，铜离子大量地进入后填补原来镁原子的位置而使植物标本再次呈现绿色，从绿色开始褪色转变为黄褐色继而开始恢复绿色后，标本着色完成后品质不高，颜色还原度低 [ 3 ] 。韩峻等、宁小清改用硫酸铜饱和水溶液700 mL、福尔马林50 mL、水250 mL的混合液。根据植物的老嫩程度选择适宜的浸渍时间。经试验后发现，植物幼苗浸3~5 d即可，而成熟的植物则需浸8~14 d。这种方法保色效果一般，颜色还原度不高 [ 4 ] 。针对在腊叶标本制作和保色方面存在的问题，本文在安徽六安天堂寨、蚌埠龙子湖、滁州韭山洞等典型采集地，采集几种有代表性的植物叶片进行研究，采用正交试验的试验方法，定量地进行了腊叶标本制作和保色方面实验研究，对比研究得到较好的保色条件及保色效果。现报道如下。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 材料 试验用的植物有23种(见表1)，根据他们叶片所属不同质地及其珍稀程度选用。主要有结香(Edyeworthia chrysantha)青冈(Cyclobalanopsis sp.)人心药(Za srce)白栎(Belog hrasta)等。分别采于六安天堂寨、蚌埠龙子湖以及滁州韭山洞。采集的植物样品主要有革质：即叶片的质地坚韧而较厚(如青冈)。纸质：即叶片质地柔韧而较薄(如紫薇)。肉质：即叶片的质地较厚而多汁(如兔耳草)。膜质：即叶片的质地柔软而极薄(如襄荷)。 Table 1 Source of experimental material 序号 名称 地点 叶片类型 1 结香 龙子湖 纸质叶 2 天目杜鹃 天堂寨 纸质叶 3 青岗 韭山洞 革质叶 4 白栎 天堂寨 革质叶 5 金星蕨 韭山洞 纸质叶 6 豹皮樟 天堂寨 革质叶 7 紫薇 龙子湖 纸质叶 8 槲栎 韭山洞 纸质叶 9 黄檀 天堂寨 纸质叶 10 天女花 天堂寨 膜质叶 11 湖北海棠 天堂寨 托叶纸质至膜质 12 六月雪 天堂寨 革质叶 13 半边莲 龙子湖 纸质叶 14 清风藤 韭山洞 纸质叶 15 紫萁 龙子湖 纸质叶 16 人心药 天堂寨 纸质叶 17 襄荷 天堂寨 膜质叶 18 茅栗 天堂寨 革质叶 19 兔耳草 韭山洞 肉质叶 20 牛鼻栓 天堂寨 纸质叶 21 车前紫草 天堂寨 纸质叶 22 含笑 龙子湖 革质叶 23 小叶金缕梅 天堂寨 革质叶 表1. 实验材料来源 2.2. 仪器 手持式野外光谱分析仪(FieldSpec HandHeld2，ASD，美国，光谱范围325~1075 nm)；电子天平(BSM-220.4 220 g/0.1mg，上海)、烧杯、容量瓶、胶头滴管等。 2.3. 药品 冰乙酸，乙酸铜，硫酸铜，丙三醇，无水乙醇和95%的乙醇。以上试剂购自广州化学试剂厂，均为分析纯(AR)。 2.4. 剂的配制 保色液的配制煮沸保色液配方：醋酸铜浸渍液，将醋酸铜结晶逐渐加入到50%的冰醋酸溶液中，不断搅拌，直至不再溶解，配制成饱和溶液，然后稀释成90%、80%、85%、75%、70%的浓度梯度备用。 2.5. 实验方法 试验采用直接压制干燥和控制单因素变量实验以及正交试验3个处理。(以下处理均在采集过第一次光谱之后。) 1) 直接压制干燥试验，将采集备用的23种植物叶片经过清洗、修剪、整理后，打开标本夹板，放上5张吸水纸，再将植物标本整齐、均匀地摆于吸水纸上。绑时，要注意两对角同时用力，保证四角高低一致，反复加压，压紧标本。将标本放于通风阴凉处。重复更换吸水纸，待标本完全干燥后即可 [ 5 ] 。 2) 控制单因素变量实验，即控制固色温度改变保持固色时间与固色液浓度(硫酸铜)不变，可以得到保色效果较好的固色温度 [ 6 ] 。同样，可以得到保色效果较好的时间和固色液浓度(硫酸铜)。然后按照上述直接压制干燥的方法进行压制。 3) 正交试验，由三因素三水平组合而成，三因素即固色温度、固色时间、固色液浓度(硫酸铜)。三水平即由实验二可得。列出因素水平表，依次进行实验，结束后按照上述直接压制干燥的方法进行压制 [ 7 ] 。 2.5.1. 实验流程 1) 摘取的全部新鲜植物叶片进行光谱的采集。 2) 光谱采集后，每种植物叶片取5~10片按照腊叶标本的制作流程压制，用于对比材料。 3) 实验的材料分为纸质、革质植物叶片，对每种叶片均进行单因素实验，单因素实验流程如下； a) 固定固色液浓度如80%的醋酸铜和固色时间如6 min，变动温度以5℃为温度梯度(65℃~85℃)进行实验求得较佳纸质植物叶片保色温度。 b) 固定固色液温度如75℃和固色时间如6 min，变动固色液浓度以5%为浓度梯度(70%~90%)进行实验求得较佳纸质植物叶片保色浓度。 c) 固定固色液浓度如80%的醋酸铜和固色温度75℃，变动时间以2 min为时间梯度(4~8 min)进行实验求得较佳纸质植物叶片保色时间。 4) 进行正交实验 a) 选因素，定水平：根据单因素实验获得了纸质植物叶片保色的三个因素较佳保色浓度C、较佳时间R、较佳温度T。每个因素3个水平，列出因素水平表。 b) 选择正交表：此为3水平试验，并不考虑交互作用，有3个因素需要占据3列，预留一个空列作为误差的话，标准正交表L9 (34)是最合适的选择。 c) 表头设计：不考虑交互作用，因素可占据任意列。 d) 排出试验方案。 e) 试验结果的方差分析：为考察试验的误差及精细效果，直接采用SPSS方差分析来对此试验进行结果分析。使用SPSS统计软件包对L9( 34 )正交试验结果进行数据处理，只要按正交表的设计格式输入实验数据，便可获得所需的统计结果。其操作方便，直观，快捷，结果准确，使研究工作事半功倍，此法也可用来处理其他正交试验的数据 [ 8 ] 。 f) 所有的实验结束后植物叶片马上进行压制，等待完全干燥后使用HandHeld2进行光谱的采集，光谱数据处理使用仪器自带软件HH2。 这是以众多曲线中的一对相应曲线，前者是保色液处理前仪器光谱曲线(见图1和图3)，而后者则是保色液处理后(见图2和图4)的仪器光谱曲线，这是同一片叶子的经过处理前后的曲线差异，可以很明显的看出在500~560 nm处的曲线一和曲线二在相同取光条件下的对绿色的反射率的不同，从而凸显出了不同保色液对其影响。 图1. 未处理结香(Edyeworthia chrysantha)干燥吸光谱 图2. 结香(Edyeworthia chrysantha)经正交试验处理后的吸光光谱 图3. 未处理含笑(Michelia figo)干燥吸光谱 图4. 含笑(Michelia figo)经正交试验处理后的吸光光谱
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user: 3. 结果与分析 3.1. 单因素实验的结果 时间和浓度不变时，纸质植物叶片得到的较佳的保色温度是80℃，革质植物叶片得到的较佳的保色温度是75℃。 浓度和温度不变时，纸质植物叶片得到的较佳的保色时间是4 min，革质植物叶片得到的较佳的保色时间是8 min。 时间和温度不变时，纸质植物叶片得到的较佳的保色浓度是85%，革质植物叶片得到的较佳的保色浓度是80%。 3.2. 正交实验的结果 已知三因素分别为温度、浓度以及时间，由单因素实验可以获得三水平，设计并实验结果见表2/表3。
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user: 4. 结论 正交实验结果：I代表9次实验中同一实验指标温度的平均数，II代表9次实验中同一实验指标时间的平均数III代表9次实验中同一实验指标硫酸铜浓度的平均数。R = max(Ki) − min(Ki)即R值为极差， R(第m列) = 第m列的K1，K2...的各个平均值中的最大值减去最小值之差。Ki为实验指标的平均数。R值越大表示因素对指标的影响越大，因素越重要，由此可知对结香影响因素最大的是浓度，9次试验里采用第二个浓度所得试验结果比较理想。其次影响较大的是时间，9次试验里采用第二个时间所得试验结果比较理想。影响较小的是温度，9次试验里采用第三个温度所得试验结果比较理想。所以结香最佳组合为：时间4 min，温度85℃，浓度85%。在含笑的试验组内，对含笑影响因素最大的是时间，9次试验里采用第三个时间所得试验结果比较理想。其次影响较大的是温度，9次试验里采用第一个温度所得试验结果比较理想。影响较小的是浓度，9次试验里采用第二个浓度所得试验结果比较理想，所以含笑最佳组合为：时间9 min，温度70℃，浓度80%。 Table 2 Results of orthogonal experimental treatment of Edyeworthia chrysanth 实验号 1 2 3 反射率 1 1 1 1 21.9437 2 1 2 2 26.4167 3 1 3 3 27.6310 4 2 1 3 23.0420 5 2 2 1 28.5590 6 2 3 2 25.0764 7 3 1 2 32.3505 8 3 2 3 30.2668 9 3 3 1 21.4537 I 25.3305 25.7787 23.9855 II 25.5591 28.4142 27.9479 III 28.0237 24.7204 26.9799 R 2.69320 3.69380 3.96240 表2. 结香(Edyeworthia chrysantha)正交实验处理结果 Table 3 Results of orthogonal experimental treatment of Michelia fig 实验号 1 2 3 反射率 1 1 1 1 21.8947 2 1 2 2 25.6713 3 1 3 3 26.8768 4 2 1 3 21.0752 5 2 2 1 22.3497 6 2 3 2 27.9690 7 3 1 2 19.3405 8 3 2 3 17.0697 9 3 3 1 24.2407 I 24.8143 20.7701 22.8284 II 23.7980 21.6969 24.3269 III 20.2170 26.3622 21.6739 R 4.59730 5.59210 2.65300 表3. 含笑(Michelia figo)正交实验数据处理