DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 教学内容 3.1. 精选教材 选择国防工业出版社出版的《通信原理(第6版)》(樊昌信，曹丽娜编) [ 7 ] 作为教材。该书根据工科学生的特点编写，注重概念，采用通俗的文字，联系目前实际通信系统，用较多的例题和图阐述基本概念、基本理论及实现原理 [ 7 ] ，适合于选作我校通信专业学生的教材。 3.2. 巧排内容 本课程总学时为56。其中理论教学为50学时，实验教学为6学时。显然，通信原理所包含的面很广，有限的课时不可能一一涉猎，考虑到部分响应系统和时域均衡、多进制数字调制系统的抗噪声性能、正交频分复用、群同步加网同步的方法适合电子信息专业的学生在后续课程作进一步研究时学习，所以笔者精选了13章的部分课题，即：随机过程通过线性系统、信道特性对信号传输的影响、线性调制系统的抗噪声性能、调频系统的抗噪声性能、无码间干扰的基带传输特性、二进制数字调制系统的抗噪声性能、模拟信号的抽样、脉冲编码调制、载波同步、码元同步等基本概念、基本知识和主要方法等作为教学的重点内容。 本课程通过课堂讲授，学生自学，实验课，答疑和期末考试等基本教学步骤，要求学生通过本课程的学习，掌握通信系统的分类及各部分的原理、性能分析，噪声对系统的影响。熟练掌握数字信息传输的基本概念、基本方法。熟练掌握数字基带传输，频带传输的工作原理、系统组成、传输波形及频带。在此基础上，初步具备可以通过均衡器解决基带传输中码间干扰问题的基本概念；明确基于同步可以实现相干检测，以及接收系统采用相干检测和非相干检测在性能上的差异。
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user: 4. 融合Matlab仿真通信系统的由面带点的教学方法探索 为了有利于学生从全局把握课程的特征，笔者在讲课时基于Matlab构建了一个仿真的通信系统。 4.1. 基于Matlab仿真的通信系统衔接知识点 基于(7，4)汉明码和BPSK调制的Matlab仿真通信系统如图1所示。 图1. 基于(7，4)汉明码和BPSK调制的Matlab仿真通信系统 伯努利信号发生器产生的二进制随机序列 经利用汉明码的特性诱导的系统生成矩阵 (1) 映射后成为(7，4)汉明码c (2) 随后，对该码字进行二相相移键控(BPSK， Binary Phase-shift Keying)调制得到适于传输的信号 (3) 式中E b 是比特能量， ， ， (这里 是信号脉冲形状， 是载波频率)， 。 当信号在加性高斯白噪声(AWGN， additive white Gaussian noise)信道中传输时，接收信号是发送信号X c (t)和均值为0、功率谱密度为N 0 /2的高斯白噪声过程的样本n(t)的叠加 (4) 基于标准正交基 ，每个信号可用矢量 表示。于是，式(4)改写为 (5) 式中所有矢量是N维实矢量。 当信号先验等概时，最佳接收机在所有 中搜索与 欧氏距离最短者作为发送码字c的估计值 (6) 最后，译码器通过计算 的校正子 (7) 构造校正子译码表，并籍此得到传输信息的估计值 。式(7)中H是(7，4)汉明码的校验矩阵。 课堂上，笔者通过讲解这个通信系统的工作原理，潜移默化地将一些分布在课本不同章节的编码/译码、调制/解调、信道与噪声等基本概念衔接在一起，从而既便于同学们把所学知识融会贯通，也利于大家理解和记忆。 4.2. 仿真结果讲解与分析 授课时，通过讲解基于(7，4)汉明编码和BPSK调制的Matlab仿真通信系统(下文和图2中用Hamming BPSK Sim表示)的源代码，并与基于BPSK调制的Matlab仿真通信系统(BPSK Sim)、基于BPSK调制的仿真通信系统的理论性能界(BPSK Theory)作对比，分析了不同通信系统的特点。这些实验的默认实验条件如表1 (表中用—表示不需要设定相关参数)所示。 3个不同实验方案的误码率(BER， bit error rate)随信噪比(SNR， signal-to-noise ratio)变化的关系曲线如图2所示。 Table 1 The default condition for three experiment Hamming BPSK Sim BPSK Sim BPSK Theory 信道特征 AWGN AWGN AWGN 调制方式 BPSK BPSK BPSK 编码方案 (7，4)汉明码 不编码 不编码 帧长 4个符号 1 — 帧数 20000 500000 — 表1. 3个实验的默认实验条件 图2. 3个不同实验方案的误码率随信噪比变化的关系曲线 通过这3实验使同学们基本明确了如下概念： 1) 数据传输过程可以表征为一个随机过程，即随时间变化的随机变量。这也就是为何我们在课程一开始要花很大的篇幅讨论随机过程的原因。这个随机过程的每个二进制随机矢量在Matlab中可以表为 (8) 2) BPSK信号的星座图如图3所示。 由图3可知，当信息先验等概时，基于最短距离检测准则的最佳接收机的判决域为D 1 。此时，检测器等同于一个硬判决器，且BPSK仿真系统接收机的误码率性能接近理论性能界 (9) 3) (7，4)汉明码可使系统具有每个码字纠正一个符号差错的能力。然而，因为基于(7，4)汉明编码和BPSK调制的Matlab仿真通信系统中接收机采用硬判决译码，当信噪比较低时，由判决差错诱导的误差传播 [ 9 ] 使它的误码率要略高于没有编码的BPSK调制通信系统；当信噪比大于6 dB时，这一影响消失，编码的优势逐渐体现，其误码率也明显小于后者。 总体而言，通信系统的误码率会随着信噪比的增加逐步减小；编码可以进一步改进系统的性能。
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user: 5. 多媒体和板书相结合突出要点 通信原理是一门理论性和通信专业背景很强的课程。为了有利于课程各部分内容的衔接，也便于学 图3. BPSK信号星座图 生理解和掌握，笔者在授课中适度加大了下面三个环节的作用： 1) 针对本课程理论性强，以随机过程、线性代数和信号与系统分析方法等知识点贯穿全书的特点，我们在讲课中适度补充了一些内容。这样，有利于各课程间内容及本课程各章内容的衔接，也便于学生理解和掌握。 2) 有些重要的基本概念通过反复强调、实例分析和增加板书，强化学生记忆。通过分析作业中存在的问题及往届学生易出现的错误，促使学生能理论联系实际地理解和掌握所学知识 3) 通过适时提问以活跃课堂气氛，集中学生的注意力；通过将与课程相关的最新研究动态融入授课的相应章节，以使课堂的内容与当今技术的发展保持同步，从而达到提高教学质量目的。
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user: 6. 结束语 信息科学发展迅速，知识每隔几年就要更新，通信原理课程无法涵盖这门学科的所有内容。因此，希望在今后的教学过程中，在时间允许的情况下， 我们还将通过习题课、复习课和知识点衔接图，串联全书的基本点，便于学生从全局上把握本课程；通过多与学生交流的方式及时掌握学生的学习动态，促使教与学互动，进一步提高教学效果。然而，如何在信息技术快速发展的时代，通过进一步改进教学内容让学生做到融会贯通、学有所用以适应信息技术的快速发展，将是笔者下一个有待探索的课题。
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user: 7. 致谢 作者对安徽省教育科学研究重点项目(现代信息技术与信息类课程整合的研究与实践)和安徽省高等学校自然科学研究重点项目(KJ 2015A 011)在本课题研究过程中给予的资助，表示感谢。
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user: 摘 要 合成了水杨醛缩4-氨基安替比林希夫碱，通过红外光谱仪、核磁共振仪、元素分析仪、单晶X-衍射仪对产物的结构进行了表征，并对其与五种金属离子作用时的荧光性质进行了检测。结果表明：该希夫碱晶体属于单斜晶系，空间群为P2(1)/n，晶胞参数a = 0.7603 nm，b = 0.7508 nm，c = 2.7246 nm，α = 90.00˚，β = 95.43˚，γ = 90.00˚。V = 1.548 nm 3 ，Z = 4，Dc = 1.314 g/cm 3 ，μ = 0.088 mm − 1 ，F(000) = 648，ρ max = 218 e∙nm − 3 ，ρ min = −155 e∙nm − 3 。该希夫碱与金属作用后，在676 nm (λ max )具有较强的荧光吸收，其中Cu 2+ 和Co 2+ 所产生的荧光增强效应显著。 关键词 :希夫碱，4-氨基安替比林，晶体结构，荧光性质 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 希夫碱(Schiff base)是指由羰基和氨基化合物经缩合反应形成的含亚氨基(−C=N−)的一类有机化合物，其−C=N−键杂化轨道上的N原子具有孤对电子，可以与大部分金属元素形成配合物，从而在分子设计及应用上独具特色，多年来受到化学及生物界研究者的广泛关注 [ 1 ] [ 2 ] 。相关研究主要集中在希夫碱及其金属配合物的合成及其生物活性方面，尤其是在抗菌、抗肿瘤、抗氧化等领域取得了很大进展 [ 3 ] [ 4 ] 。希夫碱分子中的−C=N−键在激发态下很容易发生结构异化，一般会表现出很弱的荧光，当它与各种金属离子发生络合反应形成金属配合物时，往往会阻碍这种异构化，从而使荧光强度发生变化 [ 5 ] ，利用这一性质可以将希夫碱用于金属离子的识别 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 。4-氨基安替比林类试剂被广泛应用于药物合成及光谱分析，但将其衍生物用于荧光分子识别方面的报道还比较少 [ 9 ] [ 10 ] 。本文以水杨醛和4-氨基安替比林为原料合成了相应的希夫碱，考察了该希夫碱受体对五种常见金属离子的荧光性质。
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user: 2. 实验 2.1. 仪器与试剂 仪器：TENSOR 37傅里叶变换红外光谱仪(KBr压片，摄谱范围4000~400 cm −1 )；双光束紫外可见分光光度计(北京普析通用仪器有限责任公司)；AVANCEⅢ 400核磁共振波谱仪(瑞士BRUKER公司)；Vario macro cube CHNSO元素分析仪(德国元素分析系统公司)；BrukerSMART APEX-II CCD面探衍射仪(德国Bruker公司)；F-7000分子荧光光谱仪(日本日立高新技术公司)。 试剂：水杨醛；4-氨基安替比林；硝酸钾；硝酸铜(Cu(NO 3 ) 2 ·3H 2 O)；硝酸银；硝酸钴(Co(NO 3 ) 2 ·6H 2 O)；硝酸钙(Ca(NO 3 ) 2 ·4H 2 O)；乙腈。所用试剂均为分析纯。 2.2. 标题化合物的合成 水杨醛缩4-氨基安替比林希夫碱由水杨醛和4-氨基安替比林经缩合反应合成。其反应方程式如下： 操作过程：精密称取1.2212 g (10 mmol)水杨醛，用15 mL无水乙醇溶解后，逐滴加入到含有2.0324 g (10 mmol) 4-氨基安替比林的乙醇溶液中，控温在65℃回流反应2 h，有黄色沉淀生成，待自然冷却至室温后，将反应混合物过滤，并用无水乙醇洗涤、干燥，得橙黄色粉末状固体0.303 g，产率85%。将滤液置于室温下自然挥发，几天后产生黄色块状单晶。熔点(m.p.)：197℃~199℃。 2.3. 晶体结构的测定 选取用室温挥发溶剂法所得大小为0.30 × 0.30 × 0.25 mm 3 的单晶，用胶粘结在玻璃纤维顶端，置于Bruker SMART APEX II CCD面探衍射仪上，以ω/2θ扫描方式，在293(2)K下，用石墨单色化的MoKα射线(λ = 0.07107 nm)进行晶胞参数的测定和衍射数据的收集。在3.34˚ ≤ θ ≤ 24.99˚范围收集衍射点数为4999 (R int = 0.021)，其中2704个独立衍射点，2190 [I > 2σ(I)]个衍射点用于结构测定和修正。衍射数据经还原和SADABS [ 11 ] 吸收校正后，利用SHEXTS-97程序包判断空间群，并采用直接法解出，全部氢原子由差值傅立叶合成得到 [ 12 ] 。全部非氢原子的坐标和各向异性热参数经全矩阵最小二乘法修正收敛，最终偏离因子R = 0.0588，w R = 0.1474，权重公式w = 1/[σ 2 (F o 2 ) + (0.0472P) 2 + 1.3101P]，P = (F o 2 + 2F c 2 )/3。结构分析表明：晶体属单斜晶系，分子式C 18 H 17 N 3 O 2 ，P2(1)/n空间群，晶胞参数a = 0.7603 nm，b = 0.7508 nm，c = 2.7246 nm，α = 90.00˚，β = 95.43˚，γ = 90.00˚。V = 1.548 nm 3 ，Z = 4，Dc = 1.314 g/cm 3 ，μ = 0.088 mm −1 ，F(000) = 648，ρ max = 218 e∙nm −3 ，ρ min = −155 e∙nm −3 。 2.4. 荧光性质测定 准确称取一定质量的水杨醛缩4-氨基安替比林希夫碱，用乙腈溶解配制成浓度为0.00001 mol/L的乙腈溶液，并分别配制浓度为0.01 mol/L的金属离子(Ag + 、Co 2+ 、Cu 2+ 、K + 、Ca 2+ )溶液。首先通过紫外-可见光谱仪在200~800 nm波长范围内进行扫描，测出其最大吸收波长。然后移取2 mL水杨醛缩4-氨基安替比林希夫碱储备液到比色皿中，用移液枪精密加入常见的金属离子30 μL，混合均匀后，在选定的激发波长下，分别测定其荧光发射光谱。
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user: 4. 结论 经过缩合反应合成了水杨醛缩4-氨基安替比林希夫碱，采用红外光谱仪、元素分析仪、核磁共振谱、单晶X-衍射仪对产物的结构进行了表征。晶体解析结果表明，该化合物晶体属于单斜晶系，空间群为P2(1)/n。荧光光谱结果表明，Cu 2+ 和Co 2+ 对该希夫碱有较好荧光增强效应。 图3. 标题化合物加入不同金属离子的荧光光谱图
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user: 摘 要 本文针对locally linear embedding (LLE)算法中的两个参数：近邻点的个数 和降维后输出的维数 如何选取的问题，对LLE算法进行了改进。首先对降维的相关知识进行了描述，并具体介绍了对高维数据进行降维的目的。其次，讨论了LLE算法的基本思想和计算步骤。最后，针对LLE算法中存在的问题进行了分析。 关键词 :LLE算法，相关系数，近邻点的个数 ，极大似然估计，降维后输出的维数 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. 研究背景 1.1. 问题的提出 为了提高统计模式识别的正确识别率，人们通常需要采集数量巨大的数据特征，使得原始空间或输入空间的维数可能高达几千维或者上万维。如果在输入空间上直接进行分类器训练，那么就很可能会带来如下两个问题 [ 1 ] ： 1) 很多在低维空间具有良好性能的分类算法在计算上变得不可行； 2) 在训练样本容量一定的前提下，特征维数的增加将使得样本统计特性的估计变得更加困难，从而降低分类器的推广能力或泛化能力，呈现所谓的“过学习”或“过训练”的现象。 要避免出现“过学习”的情况，用于统计分类器训练的训练样本个数必须随着维数的增长而呈指数增长，从而造成人们所说的“维数灾难”，即在给定精度下，准确地对某些变量的函数进行估计，所需样本量会随着样本维数的增加而呈指数形式增长。 为了解决“维数灾难”的问题，且在涉及的维数较少的情况下得到原始高维空间或输入空间较多的信息。这个时候，人们就希望通过降维算法从高维数据中提取有效的、紧致的描述，即在保持数据信息损失最小的情况下，寻找原始高维空间中数据的内在规律与本质特征，减少冗余信息所带来的误差，提高问题解决的效率和精度。 1.2. 降维的含义与目的 所谓的降维就是指采用某种映射方法 [ 2 ] ，将原高维空间中的数据点映射到低维的空间中，从而找到隐藏在高位观测数据中有意义的低维结构。降维的本质是学习一个映射函数 ，其中 是原始高维空间中数据点的表达，目前最多使用向量表达形式。 是数据点映射后的低维向量表达，通常 的维度小于 的维度。 可能是显式的或隐式的、线性的或非线性的。 对原始空间或输入空间的高维数据降维的目的主要有以下四个方面： 1) 压缩数据到低维空间，可以解决“维数灾难”的问题，降低存储要求，并简化计算复杂度。 2) 在剔除冗余信息的同时，也降低了噪声对原始数据的影响。 3) 从非结构化数据集中提取出某种结构化成分，有利于寻找原始高维空间中数据的内在规律与本质特征，以便更好地认识和理解数据。 4) 把数据投影到低维空间，特别是人眼可观测的二维空间或三维空间，可以实现高维数据可视化。
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user: 2. LLE算法介绍 流形学习的目的 [ 3 ] ，就是找出原始高维空间中数据样本点隐藏在高维空间中的低维结构。针对高维空间中的非线性流行，2000年，Roweis和Saul在Science上提出了一种非线性降维方法——LLE算法 [ 4 ] 。 2.1. LLE算法的基本思想 LLE是一种无监督的降维方法。其核心主要是将流形上的近邻点映射到低维空间的近邻点，保存原流行中的局部几何特性，以达到高维数据映射到低维全局坐标系中的目的。该算法的前提假设是采样数据所在的低维流形在局部是线性的，即每个采样点可以用它的近邻点线性表出。 LLE算法基于用局部的线性来逼近全局的非线性，通过保持高维数据与低维数据间的局部领域几何结构不变的几何思想，使在高维空间中相邻或相关的两个点映射到低维空间中也同样相邻或相关。LLE算法是依赖于局部线性的的算法。它认为在局部意义下，数据的结构是线性的，或者说，局部意义下的点在一个超平面上。再通过互相重叠的局部邻域来提供整体的信息，从而保证整体的几何性质，得到一个全局的坐标系统。 如图1所示，LLE算法能成功地将三维非线性数据映射到二维空间中 [ 5 ] 。(A)中不同的颜色分别代表原始三维空间中流行的不同结构；(B)是通过随机采样从原始三维空间(A)中提取的数据样本点；通过LLE算法降维后，我们看到原始三维空间的数据样本点(B)映射到了二维空间中；通过观察(C)，我们知道，通过LLE算法降维后的数据样本点在二维空间中仍能保持相对独立的状态，即红色的点互相接近，黄色的点互相接近，蓝色的也互相接近。这说明在将原始高维空间中的数据样本点映射到低维全局坐标系的过程中，LLE算法确实能有效地保持原有数据的邻域特性和流形结构。而线性方法，如PCA和MDS，都不能与LLE算法相比拟。 当原始高维空间中的数据分布在缺少北极面的球形面时，如最后一行图所示，在保持原有数据流行的局部领域几何结构不变的意义下，应用LLE算法仍能很好地将其映射到二维空间中。但是，在有些情况下LLE算法也并不适用，即如果原始高维空间中的数据分布在整个封闭的球面上，LLE算法则不能通过降维将它映射到二维空间，且不能保持原有的数据流形。所以在我们应用LLE算法处理原始高维空间中的数据的时候，首先要假设原始高维空间中的数据不是分布在闭合的球面或者椭球面上。 图1. LLE算法将三维非线性数据映射到二维空间的降维图 2.2. LLE算法的计算步骤 设给定数据集合 采样于某个潜在的光滑的流行，且这些数据包含 个实值向量，向量的维数为 。采样的数据点要求足够多，每个采样数据点及其近邻点都落在该潜在流行的一个局部线性块上或该块附近。从而采样数据点所在的低维流形在局部是线性的，每个采样点都可以用它的近邻点线性表出。进一步我们就可以得到数据样本点的局部重建权值矩阵 。由于LLE算法是基于通过保持高维数据与低维数据间的局部领域几何结构不变的几何思想，用局部的线性来逼近全局的非线性。而局部重建权值矩阵 又代表着局部信息，可以用于刻画流行的局部几何性质，因而保持 固定不变，在使得重构的误差最小的条件下，优化输出原始高维空间中所有的数据样本点 映射嵌入到低维空间中的数据 。 1) 对于高维空间的每个样本点 ，计算和其他 个样本点之间的距离。根据距离的远近，找出与 最近的 个点作为其近邻点( 是一个预先给定值)。 距离公式通常采用 来表示。当 时表示欧氏距离；当 时表示 距离；当 时表示 距离。原始LLE算法是采用欧式距离来确定每个数据点的 个近邻点。 2) 由每个样本点 的 个近邻点计算出该样本点的局部重建权值矩阵 ： 其中， 表示第 样本点个 的 个近邻点。 表示第 个近邻点对第 样本点 的权值(即贡献)，且满 足条件： 。 3) 将原始高维空间中的所有数据样本点映射嵌入到低维空间中，映射嵌入满足如下条件： 其中， 为损失函数。此时固定局部重建权值矩阵 ，优化输出向量 。且向量 应满足以下两个条件： 和 。 根据高维空间中的样本点 和它的近邻点 之间的权重 来计算映射嵌入到低维空间中的数据 。由于LLE算法要求映射嵌入低维空间中的数据尽量保持高维空间中的局部线性结构。而局部重建权值矩阵 又代表着局部信息，因而在将原始高维空间中的所有数据样本点映射嵌入到低维空间中的过程中，要保持局部重建权值矩阵 固定不变。另外，为了让重构的误差最小，局部重建权值矩阵 必须服从一种重要的对称性。即对所有特定样本点来说，他们与自己的近邻点之间经过旋转、重新排列、转换等各种变换后，彼此之间的拓扑结构必须保持不变，已达到让局部重建权值矩阵 准确描述每个近邻的基本几何特性的要求。所以可以认为，应用LLE算法映射嵌入后的低维流形上的局部拓扑结构，和原始高维空间内的数据的局部几何特性是完全等效的(图2)。
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user: 3. LLE算法改进 3.1. LLE算法的问题分析 通过介绍LLE算法，我们了解到，在LLE算法中有两个参数需要设置 [ 6 ] 。其一是LLE算法的第一 图2. LLE算法的计算步骤图 步中近邻点的个数 ；其二是降维后输出的维数 ，即对观测数据集进行建模所需的最少独立变量的个数，通常称之为最优嵌入维数，也称为本征维数。 (一) 我们先来分析LLE算法中的第一个参数，即原始高维空间中的数据样本点 的 个近邻点个数的有关问题。 在使用LLE对数据进行处理的过程中，我们发现，近邻点个数 的取值对实验结果的影响是比较大的，在大部分情况下是根据经验选择的一个活动性很大的值，需要尝试且不方便控制。 1) 的取值 [ 7 ] 过大就可能会影响整个流行的平滑性，就不能体现其局部特性，这样会导致LLE算法趋向于PCA算法，甚至丢失流行的一些小规模的结构。而 的取值过小，LLE就很难保证样本点在低维空间的拓扑结构，则又可能会把连续的流行脱节的子流行。 2) 如果对所有样本集区域内的样本点选取相同个数的近邻点，对于所含结构信息很重要的样本集区域，也许就会丢失很多我们所需要和寻找的内容，相反，对于所含结构信息不重要的样本集区域，就会额外加大许多不必要的计算量，浪费了计算机的效率和时间，甚至可能会因为多选取了一些错误的近邻点，破坏了其真实的局部结构特征，使最后的低维流行与实际不符，从而误导我们的分析，也就是所谓的噪声干扰和冗余数据的影响。 3) 对于弯曲弧度非常大的不光滑流行，基本LLE算法所采用的一致的值也会使高维数据流行在低维空间映射的结果与数据集本身的实际不符。 另外，LLE算法假设原始高维空间中的数据样本点在流行上的分布是比较均匀的，即数据样本点是均匀采样于原始高维空间的。但通常情况下，这种理想状态的假设是不满足的，我们很难做到数据样本点均匀采样于原始高维空间，特别是对于那些分布不均匀的数据样本点来说 [ 8 ] 。 的取值对LLE算法结果的影响就更为明显了，因为与样本分布稀疏的那部分区域相比，由 个近邻点所组成的局部邻域显然要比，在样本分布比较密集的那部分区域内，由 个近邻点所组成的局部邻域要大得多。而且就不同样本点 的 个近邻点所组成的不同的局部邻域而言，样本分布的密集稀疏程度对所提供信息的重要程度也存在明显差异 [ 9 ] 。 (二) 我们再来分析LLE算法中的第二个参数，即降维后输出的维数 的有关问题。 在应用LLE算法将原始高维空间中的所有数据样本点映射嵌入到低维空间后，映射嵌入后输出的维数 的取值也是一个重要因素 [ 10 ] ，它决定了应用LLE算法映射嵌入后的低维流形上的局部拓扑结构能否充分描述原始高维空间内的数据的局部几何特征。即在保持原始高维空间中的数据信息损失最小的情况下，寻找原始高维空间中数据的内在规律与本质特征，进而寻求一个降维后输出的最低维数 对原始高维空间中的数据进行合理的、有效的低维可视表示。最低维数 的取值过大将会使降维结果中含有过多的噪声， 的取值过小，致使本来不同的点在低维空间可能会彼此交叠。维数 的取值是一个需要为们去估计的未知量，准确地估计出高维数据的本征维数，对接下来的一系列降维处理问题都有着重要的指导意义。 3.2. LLE算法的改进 (一) 近邻点个数 值的选择 LLE算法基于用局部的线性来逼近全局的非线性，通过保持高维数据与低维数据间的局部领域几何结构不变的几何思想，使在高维空间中相邻或相关的两个点映射到低维空间中也同样相邻或相关。我们知道，相关系数是用以反映两变量之间相关关系密切程度的统计指标。针对问题(一)，本文选择相关系数的绝对值作为高维空间的每个样本点 选择其 个近邻点的衡量标准， 给定两个变量 ，则两变量 和 的相关系数的定义如下： 的取值在0和1之间， 取值越大，说明两变量之间相关关系密切程度也就越高， 取值越小，说明两变量之间相关关系密切程度也就越低。我们知道当 时，表示变量 与变量 不相关；当 时，表示变量 与变量 低度相关；当 时，表示变量 与变量 中度相关；当 时，表示变量 与变量 呈现高度相关的关系。 设给定原始高维空间中所有的数据样本点 包含N个实值向量。首先根据公式 计算样本点 与样本点 的相关系数的绝对值大小。依据上述 的取值大小对两变量之间相关关系密切程度高低的描述，我们可以认为当 时，样本点 是样本点 的近邻点，即样本点 可由样本点 重构。选取这样的近邻点才能够使得在高维空间中的重构误差 较小。 对于高维空间中的样本点 ，我们已经知道，当 时，样本点 是样本点 的近邻点。前 文我们已经提到，在通常情况下很难做到数据样本点均匀采样于原始高维空间。从而我们不妨假设，在样本点 领域内一共有 个样本点 是其近邻点，进一步有： 在样本点 邻域内有 个样本点 使得 在样本点 邻域内有 个样本点 使得 … 在样本点 邻域内有 个样本点 使得 转化为数学表达式为： 即 。 下面运用最下二乘法使得 ，计算出局部重建权值矩阵 。我们不妨以 为例，将方程写成矩阵的形式： 我们令 ； ； 。从而 。于是根据最小二乘法可计算出： 同理，我们可以得到 。 又因为对于高维空间的每个样本点的 个近邻点，其局部重建权值矩阵 满足条件： ，从而对 进行单位化处理，为了表达简便，我们记 从而 即为所求。 (二) 降维后输出的维数 的估计 本文的估计算法是在极大似然估计方法的基础上实现的。通过对映射嵌入后的低维空间的 个局部邻域分别运用极大似然估计方法 [ 11 ] ，得到 个局部本征维数的估计值 。然后再对 进行加权平均，最后得到整个映射嵌入后的低维空间的维数 的极大似然估计值 。具体算法如下： 假设高维空间的数据集合 ，通过LLE算法，在低维空间中表示为数据集合 ，即数据集合 是来自高维空间的数据集合 的嵌入结果，且维数 。 极大似然估计的基本思想是 [ 12 ] ，对于映射嵌入后的低维空间中给定的一个点 ，我们构造以 为中心， 为半径的球面 ，这样的球面共有 个。当球面 的半径 足够小时，可认为球面 的密度 常数。假设观测样本 呈齐次的泊松分布，考察非平稳过程 ，显然 表示数据样本点 落入以 为中心， 为半径的球面 中的样本点个数。固定 ， 是一个二项随机过程，下面我们用平稳的泊松过程来逼近这一过程。 对于映射嵌入后的低维空间中给定的一个点 ，记 为 的第 个近邻点(从近到远)到 的距离，则有： 其中 表示 维单位球体 的体积。则对于固定的 ，可以得到该泊松过程的参数： . 如果不再考虑 对 的依赖，则 是 相对于 的变化率。进一步，令 ，我们可以对该泊松过程 [ 13 ] 建立对数似然函数： . 则 它满足以下似然方程： 将上述两个方程联立，求解得 [ 14 ] ： 而在实际的计算中，我们都是通过近邻点的个数 取得邻域，这要比取以 为中心， 为半径的球形 邻域方便的多 [ 15 ] ，从而进一步有： 对于我们取定的近邻点的个数 ，将上式中的 遍历 ，便可以得到映射嵌入后的低维空间的 个局部邻域的本征维数 [ 16 ] 的估计值 。在此基础上，我们以每个局部邻域中近 邻点的个数 所占整个映射嵌入后的低维空间中的采样点个数 的百分比 为权重，对映射嵌入后的低维空间的 个局部本征维数的估计值进行加权平均，即得到整个映射嵌入后的低维空间的全局本征维数的估计值：
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user: 摘 要 本文以《中国统计年鉴》中1991~2014年的数据为基础，对我国出口与人均GDP增长的关系进行实证分析。通过对出口和人均GDP序列的平稳性检验，运用Engle-Granger两步法进行协整检验，最后建立误差修正模型。结果表明：我国出口对人均GDP增长具有极强的拉动作用，二者之间存在着长期稳定的动态均衡关系。 关键词 :出口，人均GDP，协整检验，误差修正模型 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 改革开放以来，伴随着经济的高速增长，我国的出口规模在持续的扩大，出口收入对我国GDP的影响也越来越大。尽管出口的高速发展促进了国内经济的增长和经济结构的调整，扩大了社会就业，增强了国家实力，提升了国际地位。然而，其存在的问题也不容忽视。 首先，人民币对美元汇率的不稳定，使得出口产品的价格不稳定，这将不利于我国的出口。2015年8月份以来，人民币对美元汇率持续贬值，累计下跌10%。11月上旬，人民币兑美元一路暴跌至6.80元大关。理论上来讲，这会使得我国出口相对受益，而实际上，汇率的不稳定性会给进出口贸易带来风险，影响我国出口。其次，经济贸易摩擦增多经济政治化的特点日益明显。随着国际竞争的加剧，各国间经济摩擦和贸易纠纷显著增多，国内立法、货物倾销等贸易保护手段花样翻新。同时，绝大多数国家都将发展经济作为最大的政治任务，经济合作中越来越多地掺杂政治因素等，这些因素都将可能成为影响我国出口的不利因素。随着美国大选结果的公布，美国候任总统特朗普将在2017年1月20日就职，中国将面临潜在的阻力和政策不确定性。最后，我国外贸出口，仍为粗放型增长，质量和效益不高。这主要体现在企业国际营销能力不强，品牌建设严重滞后，核心竞争力弱，外贸出口秩序需要规范，出口贸易结构不协调，发展后劲不足等。 以上存在的问题严重的制约了我国出口贸易的发展，我国政府近年来也是致力于这方面的改革。但是在制定各种国策之前，我们更需要关注的是作为拉动经济增长的“三驾马车”之一的出口对我国经济增长的影响。这就决定本文的研究具有广泛深远的意义。
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user: 2. 文献综述 出口贸易与经济增长的关系问题一直是经济学界十分活跃的研究领域，关于二者关系的研究可以追溯到15世纪的重商主义时期。重商学派以财富即金银的财富观为基调，强调出口的增加可以使货币流入，从而使国家富强、人民富裕；相反进口则会使货币流出，使国家越来越贫穷。其后亚当•斯密和大卫•李嘉图分别利用绝对优势理论和比较优势理论，分析认为对外贸易可以深化国际分工，促进劳动生产率的提高，并用本国的剩余产品换回更多国内急需的产品和技术，促进经济增长。 关于出口与经济增长之间的关系，我国学者也做了大量的实证研究工作，但由于研究方法和所选取数据的不同，研究结论存在较大差异。刘晓鹏(2001)利用1952年以来我国GDP和进出口数据进行协整分析，认为进口增长对我国经济增长具有较大的促进作用，而出口增长对经济增长的影响却很不显著 [ 1 ] ；郭利红、李斌(2004)对中国出口驱动经济增长假说进行实证检验，在1980年至2002年的最新数据的基础上检验了出口驱动经济增长假说(ELG)在中国的情况，发现出口贸易与经济增长之间存在唯一协整关系，出口贸易对经济增长有直接的滞后影响。同时，经济增长能够通过短期波动失衡的调整间接影响出口贸易 [ 2 ] ；牛翠萍(2007)利用我国1993年到2002年出口相关数据进行回归分析，认为我国的出口对GDP的影响是很大的，同时针对我国出口贸易存在的问题也提出一些实用性的政策建议 [ 3 ] 。 深入分析国内的研究文献，不难发现，对我国出口贸易与经济增长之间的关系的研究，学者们立足分析出口量与GDP的实证研究居多，却极少有学者分析出口与人均GDP之间的关系。众所周知，虽然GDP和人均GDP都可以用来衡量一国或一地区的经济增长，但是人均GDP还是衡量人民生活水平最重要的指标之一。因此，本文拟从人均产量意义下的经济增长角度出发，利用我国1991~2014年的统计数据，采用计量经济学中协整模型和误差修正模型，分析出口贸易对我国人均GDP增长的影响。
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user: 3. 理论模型 3.1. 协整模型 经济分析通常假定所研究的经济理论中涉及的变量之间存在着长期均衡关系，按照这一假定，在估计这些长期关系时，计量经济分析假定这些变量是平稳的。然而，在大多数情况下，宏观经济的实证研究中所使用的变量通常是非平稳的趋势变量。因此，以这种假定为基础的估计方法所给出的经典t检验和F检验，会给出产生误导作用的结果。这种现象被Granger和Newbold称为伪回归。以前处理此类趋势变量的恰当方法是使用差分或者其他变换将它们化为平稳变量，再对平稳变量进行分析或者使用Box-Jenkins方法建立模型。 然而，越来越多的研究表明有更合适的方法来研究趋势变量。在实证研究中，我们会发现有些序列自身的变化虽然是非平稳的，但是序列与序列之间却有非常密切的长期均衡关系。为了有效地衡量序列之间是否具有长期的均衡关系，Engle和Granger于1987年提出了协整的概念。 3.1.1. 单整与协整 如果一个时间序列经过d次差分后能够变成平稳序列，则相应的称原序列是d阶单整序列，记为 。如果一个序列不管差分多少次也能变为平稳序列，则该序列为非单整序列 [ 4 ] 。 假定自变量序列为 ，响应变量序列为 ，构造回归模型 ，假定回归残差序列 平稳，称响应序列 与自变量序列 之间具有协整关系。 3.1.2. 协整检验 本文只对两个序列进行实证分析，因此只需要运用检验两变量之间协整关系的方法。两变量协整关系检验的Engle-Granger法由Engle和Granger于1987年提出，简称为EG检验。具体分为三个步骤：第一步，求出两变量的单整阶数，若两变量的单整阶数相同，进入下一步；若不同，则两变量不是协整的。第二步，用OLS法估计长期均衡方程(协整回归) 。第三步，对残差序列 进行平稳性检验，若平稳，说明序列 和 协整 [ 4 ] 。 对于第一步，求变量的单整阶数的方法，一般有两种方法进行平稳性检验，图示法和单位根检验。图示法就是根据序列的时序图来判断序列是否平稳，不平稳就对序列进行差分，观察差分序列的时序图，依次这样下去，直到序列平稳，记最后平稳的序列是原序列的d阶差分，则原序列是d阶单整序列，记为 。单位根检验法即检验序列的特征方程是否存在单位根，如果存在，说明序列非平稳。一般情况下，运用DF检验、ADF检验或者PP检验进行单位根检验。但是这三种检验的缺陷在于它们的零假设是“有单位根”，因此，在数据量不够或者缺乏足够证据时，往往无法拒绝零假设。此时，只能得到“没有足够证据说明没有单位根(平稳)”的结论，而不能得到“有证据说明不平稳”的结论。而KPSS检验是以“序列平稳”为零假设，检验显著就意味着可能不平稳。因此，本文选择运用KPSS检验 [ 5 ] 。 3.2. 残差自回归模型 当残差自相关检验显示残差序列高度自相关时，说明对信息的提取不够，我们需要对残差序列进行二次拟合，进一步提取残差序列中蕴含的相关信息 [ 6 ] 。 Durbin-Watson检验(简称DW检验)是由J. Durbin和G.S. Watson于1950年提出的，原假设是 ，若 为真，则 ，所检验的模型残差序列不存在自相关，若拒绝原假设，则结论是存在自相关。 如果 的期望为 ，则自回归移动平均过程ARMA(p，q)定义为 或者 ，这里 ， . 如果 的期望 不等于0，则上面的定义可写为 ， 这里 。 3.3. 误差修正模型 误差修正模型(error correction model)简称ECM模型，最初由Hendry和Anderson于1977年提出，它常作为协整模型的补充模型出现。协整模型度量序列之间的长期均衡关系，而ECM模型则解释序列的短期波动关系 [ 4 ] 。 假设非平稳响应变量序列为 与非平稳自变量序列为 之间具有协整关系，即 ，则回归残差序列 为平稳序列： 在协整模型等号两边同时减去 ，则有 将 代入上式右边，得 假定 的最小二乘估计值为 ，则 代表的是上一期的误差，特别记作 ，则误差修正模型可以写成： 这说明响应序列的当期波动 主要受到三方面短期波动的影响： 1) 输入序列的当期波动 ； 2) 上一期的误差 ； 3) 当期纯随机波动 。 为了定量地测定这三方面影响的大小，可以构建ECM模型，模型结构如下： 式中， 称为误差修正系数，表示误差修正项对当期波动的修正力度。由上面推导可知 ，即误差修正机制是一个负反馈机制。
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user: 4. 数据来源和处理 4.1. 数据来源 本文使用两个时间序列Y (人均GDP)和X (出口值)，样本区间为1991~2014年。所用原始数据取自《2015年中国统计年鉴》，单位均为亿元。 4.2. 数据处理 由于数据的自然对数变换不改变变量的长期关系，而且可以使其趋势线性化，有利于消除时间序列中存在的异方差现象。因此，本文对序列Y与X进行自然对数变换，分别用 和 ，即人均GDP的对数和出口值的对数作为研究对象。
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user: 5. 实证分析 5.1. 模型分析 5.1.1. 平稳性检验 为了防止出现伪回归，需要检验时间序列的平稳性。对序列平稳性的判断可以先对时序图进行观察，初步判断序列是否平稳，而后对序列进行单位根检验。 1) 时序图 图1为人均GDP的对数 及出口量对数 的时序图，从图1中可以明显看出 序列和 序列均有明显的递增趋势，因此，它们一定不是平稳序列。接着检验这两个序列一阶差分序列的平稳性，一阶差分序列的时序图如图2所示。图2显示了 与 的一阶差分趋势图，二者均在一固定的值附近上下波动，比较平稳，因此可初步认为 与 为一阶单整的时间序列。为了稳妥起见，我们需要运用单位根检验来判断序列的平稳性。 图1. 人均GDP对数和出口量对数序列的时序图 图2. 人均GDP对数和出口量对数一阶差分序列的时序图 2) 单位根检验 分别对 与 的原序列及其一阶差分序列进行KPSS检验。检验结果如表1所示： 原序列第一个检验的p值小于0.01，说明该序列不是平稳的；其一阶差分序列检验的第一个p值大于0.1，不能拒绝人均GDP对数一阶差分序列是非平稳的，说明 至少为一阶单整的时间序列。对于 原序列和其一阶差分序列检验的结果与 结果相同，说明 也为一阶单整的时间序列。单位根检验结果与时序图检验结果相同，即人均GDP的对数 及出口量对数 序列均为一阶单整序列。 5.1.2. 协整检验 虽然人均GDP对数的序列和出口量对数的序列都是非平稳的，但通过观察时序图(图1)，可以发现它们之间具有非常稳定的线性相关关系。当出口增加时，人均GDP也增加，且变化速度一致。由单位根检验结果可知，序列 与 均为一阶单整序列，那么需要考虑它们之间是否具有协整关系，因此要进行协整检验，本文采用EG检验。 建立以 为因变量， 为在自变量的回归模型，模型的可决系数为0.9712，表明模型拟合度高。模型结果显示变量都很显著，说明变量之间有显著的相关关系。接着检验模型的残差是否显著平稳，即是否为零阶单整序列。对于回归残差序列，经ADF检验，回归残差序列 平稳，ADF检验p值为0.01722。具体检验结果如表2所示，回归残差序列为无常数均值3阶自相关平稳序列。 因此，尽管人均GDP对数序列和出口额对数序列都是非平稳序列，但它们之间具有协整关系。 5.2. 模型建立 5.2.1. 协整模型 由于人均GDP对数序列和出口额对数序列之间具有协整关系，所以可以建立如下的回归模型来拟合它们之间的长期均衡关系： 。 Table 1 Result of KPSS tes 序列 零假设 p.value 平稳性 结果 平稳 不平稳 序列至少是 趋势平稳 平稳 不能拒绝非平稳假设 趋势平稳 0.0495 平稳 不平稳 序列至少是 趋势平稳 0.04897 平稳 不能拒绝非平稳假设 趋势平稳 表1. KPSS检验结果 Table 2 ADF test of residual serie 序列 滞后阶数 DF统计量 p.value 回归残差序列 1 −1.2565 0.2091 2 −1.2775 0.2024 3 −2.6209 0.0115 表2. 残差序列的ADF检验 运用DW统计量对残差序列 进行自相关检验，输出结果显示DW统计量小于2，且p值极小，因此，残差序列高度正相关。说明残差序列当中信息没有被充分提取，所以考虑残差的自相关图、偏相关图的性质，为残差序列构造合适 模型。 从残差序列的自相关图和偏相关图(图3)可以判断出序列自相关系数拖尾，偏自相关系数4阶截尾，所以对残差序列拟合的模型是 ，即 模型。拟合的结果为： ， 残差自相关模型的显著性检验运用Q统计量，p值均大于0.05，表示拟合模型显著成立。 综合得到，模型的拟合口径为： 模型的最终口径就是 与 协整关系所对应的长期关系方程，它表示我国出口每增长1%，人均GDP将增长约0.798%，说明人均GDP和出口之间存在长期稳定的关系；同时，它还受到诸多随机因素的影响，导致随机波动序列具有短期自相关性。 5.2.2. 误差修正模型 根据以上分析，序列 与 之间存在着长期的均衡关系。为了进一步解释出口与人均GDP之间的短期动态关系，可以建立误差修正模型。模型结果如表3所示： 得到的误差修正模型为： 以上表明，变量的符号与长期均衡关系的符号一致，出口的短期变动对人均GDP存在正向影响，本 图3. 残差序列的自相关图和偏自相关图 Table 3 Results of error correction mode 变量 回归系数 标准误差 t值 p.value 0.5558 0.0814 6.8250 9.52E−07 −0.19604 0.1246 −1.5730 0.1310 表3. 误差修正模型结果 期实际出口每增加1%，本期实际人均GDP将增加0.55581%。上期误差 对人均GDP当期波动的调整幅度不大，单位调整比例为−0.19604，而且系数显著性检验表示该系数并不显著非零。
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user: 6. 结论及解决策略 6.1. 结论 本文对我国人均GDP和出口总额进行单位根检验，并在此基础上建立了协整模型和误差修正模型，得出以下几点结论： 1) 变量 与 之间的趋势图和一阶差分图都表明，出口与人均GDP增长变化方向一致，二者之间存在着极强的相关性。单位根检验表明二者均为一阶单整序列。 2) 我国人均GDP和出口总额之间存在协整关系。长期而言，出口每增加1%，人均GDP将增长约0.798%，出口对我国的人均经济增长具有极强的拉动作用。二者之间存在长期稳定的均衡关系。 3) 从误差修正模型来看，出口的短期变动对人均GDP存在正向影响。本期出口每增加1%，本期人均GDP增加0.55581%。该模型也反映了人均GDP受出口影响的短期波动规律：在短期，出口贸易对人均GDP增长具有一定的促进作用，而且具有自动稳定机制。 6.2. 解决策略 由以上协整模型和误差修正模型可知，出口贸易对我国的人均GDP具有很大的拉动作用。而在当今全球经济危机的形势下，我们应该积极应对其对我国出口贸易带来的消极影响，并且应该采取一些措施来消除或减轻这种消极影响。 1) 优化出口市场结构，积极开拓多元化的海外市场。我国出口市场主要集中于美国等贸易大国，一旦这些国家发生经济危机，我国的出口都会受到负面影响。因此，我们必须调整出口市场，尽快优化出口市场结构，积极开拓多元化的海外市场，这是目前最主要的办法。而且，调整的步伐要在稳健中尽量加快。在巩固原有市场的同时，也要大力开拓新的市场。 近年来，拉丁美洲、南亚、南非、土耳其等国家和地区的经济发展较快，这些市场拥有巨大商机，进口需求也越来越大，值得我国外贸出口企业更加关注。把这些市场作为自己较好的出口市场加以考虑，适时调整自己的出口市场。因此，要缓解美国金融危机对我国出口造成的压力，就应该摆脱单一的贸易依赖，考虑更加广阔的出口渠道。只有通过优化出口市场结构、积极开拓多元化的出口市场来拓宽我国产品的国际市场空间，增加贸易渠道，才能分散我国出口过度集中少数发达国家的风险。 2) 降低出口产品的成本，提高出口产品的国际竞争力。在美国金融危机导致的人民币升值、原材料涨价、美国需求萎缩等因素共同作用的背景下，外贸出口企业可以把低附加值的订单进行跨地区转移，从沿海发达地区转移到成本更低的中西部地区，以进一步降低成本；还可以把订单向一些关税政策优惠的国家转移，享受与所在国企业同等市场待遇，以获得资源、劳动力的比较优势，达到降低成本的目的。 3) 提高出口产品的质量和档次。我国的出口产品必须围绕世界市场不断变化的需求，加速升级换代，紧跟当今世界一些新兴产业发展的潮流，力争在外贸增长途径上实现新跨越和新突破，彻底摆脱资源、技术的束缚，使产品结构往中高档方向调整，坚持不懈地推动企业加大创新和研发的投入与力度，由产业链中利润最低的加工环节向高端发展，向设计、研发、品牌、服务、营销等环节延伸，提高整个行业的技术水平、赢利空间和整体竞争力。 4) 继续加大实施“走出去”战略的力度。我国应继续加大实施“走出去”战略的力度，鼓励和支持国内企业以多种手段开拓国际市场，不要局限于单纯以贸易方式来扩大出口。毕竟单纯以贸易方式扩大出口的作用比较有限，并极易引起反倾销、反补贴等限制措施，增加贸易纠纷。目前，以投资带动贸易已成为国际贸易发展的趋势。因此，我们要鼓励相关企业加快“走出去”的步伐，以到国外投资等多种方式来扩大我国的出口。 综上所述，面对全球经济对我国经济的冲击，我们既要清醒认识到它对我国出口贸易影响的严重性，又要进行理性的分析，积极采取对策。把全球经济变化对我国出口贸易的影响降到最低，促进我国出口贸易稳定、健康、快速的发展。
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user: 摘 要 本文通过文献资料法，对当前高校舞龙舞狮运动的发展状况进行了梳理，总结了龙狮运动的文化源流，通过分析历年高校龙狮锦标赛得出目前高校龙狮运动的开展状况。在此基础上，归纳并总结了高校舞龙舞狮运动的文化特征，着重分析了当前高校舞龙舞狮运动的人文关怀特征。本文旨在探究当前中国舞龙舞狮运动的发展特点及其在高校中的开展状况，为传承和发展民族传统体育及建设高校体育文化提供理论依据。 关键词 :高校，舞龙舞狮，文化特征 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 舞龙舞狮运动一直是作为一个民间民俗运动存在的，是在节日典礼、婚丧嫁娶等活动上出现的表演形式，正式进入高校体育课堂并不长。1995年国务院颁布实施了《全民健身计划纲要》，自此之后，民族传统开始受到社会各界的关注，尤其是高校。1995年1月，国际龙狮总会成立，总部设在香港，后迁至北京。在国家体育总局(前国家体委)的支持下，于同年7月成立的中国龙狮运动协会加入国际龙狮总会，多次代表国家参加国际比赛，成绩斐然，现今已有近30余会员国多个。舞龙舞狮运动也因其特有的娱乐性和健身性等特点受到了高校体育的青睐。目前，高校已成为龙狮运动发展的主要阵地。 笔者从历届全国的大学生龙狮比赛的规模分析数据，从中窥见当前龙狮运动在高校的开展状况。自1997年湖南师范大学体育学院创建了我国首支高校舞龙队，2003年“中国大学生体协龙狮分会”在中南大学成立，并在倡导先行的“全国百校龙狮进课堂”推广计划下，加盟的体育师范类和普通高校仅达到了达五十五所。同年底，又成立了中国大学生龙狮运动培训中心，有16支全国高校大学生代表队汇聚中南大学，举办了里程碑式的首届全国大学生舞龙舞狮锦标赛，使大学生舞龙舞狮运动在高校的影响力得到了扩大。此后，每两年一届龙狮赛事在全国各地纷起，参赛人数不断扩大，7届比赛的声势愈演愈烈。尤其在2014年赛事首次融入了中小学生群体，扩大了学生参与群体与社会影响力。至今，已有185所大学加盟了中国大学生体育协会舞龙舞狮分会的“百校龙狮进课堂”计划，其中“985”、“211”国家重点建设高校达42所，可见当今的高校龙狮队伍建设规模已经形成规范。另从“中国龙狮运动协会所掌握的比赛情况来看，目前各种舞龙舞狮比赛中，高校舞龙舞狮队伍是参赛最多的队伍。随着高校龙狮队竞技水平不断提升，致使高校舞龙舞狮队伍在传承舞龙舞狮运动中发挥了重要作用。” [ 1 ] 。龙狮比赛已然成为了助推高校龙狮文化发展、弘扬中华传统文化的一项重要赛事。 然而，龙狮运动作为一种民族传统体育项目，在当前的社会语境下的发展定位，不可与农业社会中古中国的发展情况同日而语。近现代以来，中国传统文化受到了西方文化的强烈冲击，以至于在一段时间内，传统的中国文化没有被理性地对待，造成许多优秀的民族文化没有得到重视。学校是传授文化知识的主要场所，在高校传承与弘扬民族传统体育文化有着其先天的优势，因此在高校里开展龙狮运动对于传承民族体育文化、丰富学生体育课堂有着建设性的意义。
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user: 2. 舞龙舞狮运动的文化探源 舞龙舞狮运动源于炎黄祖先的智慧和劳动，是一项在实践中创造出的个性鲜明的民间体育运动，深受中国广大人民群众的喜爱。龙和狮子被中国先民认为是象征吉祥、寄托祝福的瑞兽。舞龙舞狮是人们表达情感、祝贺吉庆的重要手段，在漫长的历史中不断丰富完善，形成了今天舞龙舞狮运动。但是，两种运动的起源和文化价值仍然存在差异。 2.1. 舞龙运动的文化探源 龙是中华民族的图腾，宋朝《尔雅翼》中有“角似鹿、头似驼、眼似兔、项似蛇、腹似蜃、鳞似鱼、爪似鹰、掌似虎、耳似牛”，这是对龙的形象较完整的描绘。全国各地出土的龙形文物数不胜数，如新石器时代的赤峰红山玉龙、三代时期青铜器上的龙纹、战国时期的龙形玉器、汉唐时期的砖刻石刻龙纹和龙形玉环、宋元时期的瓷器龙纹、明清时期的服饰和建筑龙纹……龙又是民间司雨之神，久旱时节人们便拜龙王祈甘霖；划龙舟是南方人民傍水而居、积年累月的习惯；“龙的传人”是中华儿女身份的独特标签……龙在中国传统文化中居于重要地位。 舞龙运动产生于农业文明背景下的古代中国，龙作为图腾被古代中国人崇拜。劳动人民把丰收、喜庆、吉祥等美好的寓意寄托在龙的身上。舞龙活动就是在这些美誉中形成的。《汉书·西域传赞》记载了最早的舞龙活动：“遭值文、景玄默、养民五世，天下殷富，财力有余，士马强盛。……设酒池肉林以飨四夷之客，作巴俞都卢、海中饧极、漫衍鱼龙、角抵之戏以观之。”西汉初年，政通人和，国家内一片祥和。这种“鱼龙漫衍”的表演形式是舞龙运动的前身。另据《通典》记载：“春祭王城东门外，舞八丈大青龙，另有十条小青龙伴随，由青衣少年持舞；夏祭王城南门外，舞七丈大赤龙和六条小龙，由红衣成年人持舞；夏末祭舞五丈大黄龙和四条小黄龙，由黄衣成年人持舞；秋祭王城西门外，由白衣独身汉持舞九丈大白龙和八条小白龙；冬祭王城北门外，由黑衣者舞六丈黑龙和五条小黑龙”，不难发现，舞龙运动在唐代迅速发。综上所述，从汉朝的“鱼龙漫衍”到唐代的舞龙运动可以看出其发展历程——由简单的雏形到形成规模并且有了规定的形制和服装。尤其自唐以降，我国舞龙运动开始走向成熟，已然形成了一个集武术、舞蹈、服饰、刺绣、杂技等诸多传统技艺于一身的民族传统体育运动。 2.2. 舞狮运动的文化探源 狮子本不是中原物种，但因其威严雄壮的形象在民间广受欢迎，以至于后来出现了一种以狮子作为主题的民间运动形式。狮子在中国的出现可追溯到汉朝。一方面，汉代佛教传入中国，狮子是佛教观念中的一种瑞兽，备受佛教徒敬仰。同时，连接东西方的丝绸之路让狮子作为贡品，进入中原大地。东汉年间，西域国家大月氏等，为结交汉王朝，把当地的灵兽狮子作为贡品，带到中原。作为外交礼品和佛教的瑞兽狮子在中华大地上扎根，深受人们喜爱。在漫长历史中，狮子的形象被多元化利用，神话传说、绘画作品、石刻、雕塑等都有大量的狮子形象，形成了具有中原文化特色的狮文化，包括今天经久不衰的舞狮运动。 舞狮运动的产生并不是伴随着狮子进入中原才出现的，据载在汉朝时期西域国家就已经有了类似于舞狮的活动。《汉书·西域传》载：“乌弋山离国王有桃拔、师子、犀牛。师子即狮子，此是百戏化装，非真兽。”到南北朝时期，中国出现了舞狮运动的雏形，《宁书·宗悫传》载:“元嘉二十二年，伐林邑国，悫自奋请行……林邑五范阳迈国来拒，以具装被象，前后无际，士卒不能当曰：‘吾闻狮子威服百兽'。乃制其形，与象相御，象果惊奔，众因溃散，遂克林邑。”这就是中国舞狮运动的历史雏形，狮子舞最开始作为一种军事活动在军队中开展，后来逐渐传到民间。然而，当时并不叫“狮舞”，而是被称为“太平乐”。《通典．乐六》载：“太平乐，亦谓之五方狮子舞。狮子挚兽，出于西南夷﹑天竺师子等国，缀毛为衣，象其俯仰驯狎之容，二人持绳拂为习弄之状，五师子各依其方色，百四十人，歌太平乐，舞抃以从之，服饰皆作昆仑象。” 舞狮运动在今天的华夏大地随处可见，甚至在世界范围内有华人的地方，每逢盛大节日就会有舞狮活动出现，庆祝吉祥。舞狮与舞龙运动一样成为了一个集多种文化技艺于一身的具有鲜明民族特色的传统体育项目。
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user: 3. 舞龙舞狮运动在高校开展的必要性 近代以来，中国传统文化受到西方文化的冲击，一度没能被国民理性对待，这造成了许多优秀的民族文化没有得到重视。传统体育项目受到了西方奥林匹克体育文化的冲击，龙狮运动也惨遭厄运。今日，经济与文化再度振兴的中国，传统的优秀文化开始重新受到重视，舞龙舞狮运动也在逐步地复兴起来。高校作为高级的知识传承场所，在很多方面都有着其独特的优势，舞龙舞狮运动进高校有一定的必要性。 3.1. 传承民族文化的需要 当下，在弘扬中华民族传统文化和文化自觉的语境中，传承优秀民族文化已经是我们每个人易不容辞的责任。舞龙舞狮运动是历史悠久的传统体育民俗运动，融入了中国古代武术、杂技、服饰、刺绣、音乐等文化因素在其中，是中华先民的智慧结晶。高校是一个开放的知识传播环境，民族传统体育文化在这里传承有着先天性的优势，广大的学生群体，专业的科研团队，对于民族文化的传承有着特殊的意义，因此，舞龙舞狮运动在高校开展是优秀民族文化传承的需要。 3.2. 丰富学生体育课堂的需要 自现代化教育以来高校的体育教育几乎都是以西方的体育内容为主的。近代中国由国家颁布的第一个在全国范围内实行推行的系统学制“癸卯学制”中就是以“体操”来命名体育教育，其内容则主要是以西洋兵操为主。随着高校教育的逐步发展，体育教育的内容逐渐丰富，但是西方的体育项目仍然占据主要位置。现在高校我们随处可见的就是足球、篮球、排球、羽毛球、乒乓球、台球、高尔夫球等运动场地，但是很少有专门的民族传统体育项目的运动人群和运动场地，高校的体育教育内容几乎被西方体育项目占据。舞龙舞狮运动作为民族传统体育项目引入高校，能够丰富学生的体育课堂。 3.3. 高校体育教学改革的需要 在追求“更快、更高、更强”的西方奥林匹克运动观念下，中国体育教育依赖发展至今。西方体育作为一把双刃剑既给体育课堂带来了新理念，也转移了国人对民族传统体育项目的注意力。值得欣喜的是，民族传统体育运动受到国家的重视“国家鼓励并支持各级学校积极开创民族体育项目，发展民族体育，1997年国务院学位委员会和原国家教委在一级学科体育学下设4个二级学科，民族传统体育名列其中。国务院学位委员会和原国家教委希望增加一些健身、积极、健康、趣味性强的大众体育项目，优秀民族传统体育项目舞龙舞狮也因此逐渐步入高校体育课堂。” [ 2 ] 。民族传统体育项目有着其独特的人文关怀特点。比如，龙狮运动的中秉承和体现的绝对团结意识，热人英雄主义在舞龙舞狮运动中没有任何优势，这是很多西方体育项目中所没有的。因此，在高校中开展舞龙舞狮运动，有助于实现高校体育教育的改革。