DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 光伏–储能微网收益模型 在分布式光伏–储能系统中，储能既可以作为负荷吸收存储能量，也可以作为电源向外输送能量。当光伏输出电能大于负荷需求时，多余电量既可以选择为储能系统充电，也可以选择向电网卖电。当光伏输出电能小于负荷需求时，微网既可以通过从电网买电对负荷供电，也可以通过储能存储电量对负荷供电。而在不同的电价模式下，不同时刻向电网卖电，或者不同时刻从电网买电的价格均不相同。 按照这种特性建立其收益最大化为优化目标的调度模型 [ 4 ] [ 5 ] 。其中，整个系统运行的收益主要包括：向负荷供电节省的电网买电电费收益，系统多余电量上网的收益。成本包括：储能充放电的循环寿命成本、主要设备的维护成本、从电网买电的成本。 其综合决策模型的目标表达为： { max f = E t o t a l − C t o t a l E t o t a l = ∑ k = 1 N E D ( P L ， k ) + E g r i d ( P g r i d ) C t o t a l = C b a t ( P b ) + C g r i d ( P g r i d ) + C m a i n t e n a n c e (1) 式中，E total 为微网运行中的总收益；C total 为微网运行中总的成本；E D (P L ，k )为向k个负荷供电的收益，E grid (P grid )为从向电网卖电的收益。C bat (P b )为储能调度运行损耗循环寿命的折算成本，具体根据储能电池的特性手册确定。C grid (P grid )为系统向大电网买电的成本，C maintenance 为系统的运行维护成本。P L ，k 为第k个负荷的功率，P grid 为微网与大电网之间的交换功率，为正值时表示微网向大电网购电，为负值时表微网向大电网售电；N为一天中调度的次数，一般以小时为调度单位，因此N = 24；P b 为储能单元的出力。 由于在任何时刻，系统与大电网之间的功率不同同时双向流动，因此购电与售电不能同时进行，因此将式(1)中微网的售电收益与购电成本分别表述如下： E g r i d ( P g r i d ) = c s | P g r i d | − P g r i d 2 (2) C g r i d ( P g r i d ) = c b | P g r i d | − P g r i d 2 (3) 式中，c b 与c s 分别为系统向大电网购电和售电的电价。 光伏–储能微网项目需要满足的约束条件如下： 1) 微网与电网的传输功率受到传输路径最大承受功率： P g r i d < P g r i d max (4) 2) 光伏–储能微网内部功率必须守恒： ∑ k = 1 N P L ， k = P g r i d + P P V + P b (5) 3) 储能响应速度，即储能功率限制： { P b < P b _ max P b > − P b _ max (6) 4) 储能系统的最大放电深度，即储能单元的最大最小荷电状态： − S s o c _ min < S s o c < S s o c _ max (7)
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user: 3. 光伏–储能微网收益模型求解 从以上数学模型描述可以看出，该分布式光伏–储能系统的经济效益最优化属于典型的多约束、非线性规划问题，传统的数值解放很难求解，本文采用SQP算法对上述优化运行模型进行求解。SQP算法是一种尤其适用于求解中小规模且包含约束的光华非线性问题的求解方法，原理主要是利用一系列的线性规划或二次规划来逐次逼近原非线性规划问题，具有较好的全局收敛性。 根据上述思路，可以将一个光伏–储能微网的收益模型抽象为如下描述的优化问题： { min f ( x ) s . t .     h ( x ) = 0 g j ( x ) ≤ 0 (8) 式中：f(x)为优化目标函数，对应收益最大化微网优化运行模型，h(x)为等式约束，对应微网内功率平衡条件；g j (x)为不等式约束函数，对应储能功率限制和荷电状态限制。 通过载入实际的光伏–储能微网项目系统内负荷参数，预测天气数据以及对应的光伏出力数据，光伏和储能功率、容量就可以得到对整个系统的经济效益最优化运行策略，具体流程图如图1所示。
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user: 4. 算例实证分析 本文选择某市已经建成的分布式光伏–储能系统为分析案例，模型基础数据包括当地某一天实际的光照强度，负荷预测数据，采用SQP算法对上文所建立的系统数学优化模型进行求解。这里分别选择了峰谷电价和未来可能实行的实时电价两种模式作为分析案例。峰谷电价和实时电价的变化曲线见图2和图3。 载入实际的光照曲线、负荷曲线和峰谷电价以及实时电价数据后，光伏–储能微网项目系统运行结果如下图所示。在峰谷电价和实时电价情况下，基于SQP算法求得两种电价场景下该系统优化电力情况如图4和图5，其中光伏和负荷曲线已经确定，随着电价场景的不同，储能输入输出能量和电网交换电量曲线略有不同。结果显示基于SQP算法的该分布式光伏–储能系统最优化运营策略在不同的电价场景下均可根据实际情况自适应调节。详细的储能曲线见图6和图7所示，储能蓄电池的荷电状态见图8和图9所示。在该优化运行策略下，整个系统遵循低价时从电网购电，高价时尽量向电网卖电的基本原则，使24小时内系统经济效益最大化的同时，满足了储能充放电功率约束和最大最小核电状态约束，以及所 图1. 微网项目经济性评估流程图 图2. 某工业园区24小时峰谷电价变动曲线 图3. 模拟实时电价变动曲线 图4. 峰谷电价场景下分布式光伏–储能系统经济效益最优化运行决策结果 图5. 实时电价场景下分布式光伏–储能系统经济效益最优化运行决策结果 图6. 峰谷电价场景下储能充放电功率变化 图7. 峰谷电价场景下储能充放电功率变化 图8. 峰谷电价场景下储能蓄电池荷电状态变化 图9. 实时电价场景下储能蓄电池荷电状态变化 设定的24小时内总波动为零的约束条件。
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user: 5. 结论 本文以净收益最大化为目标，建立了光伏–储能微网系统综合优化运行模型，以实际的光伏–储能微网示范项目数据为例，对这种经济效益最优的分布式光伏–储能微网系统运行策略进行了案例分析。本文主要贡献在于： 1) 对于光伏–储能微网的经济效益提供了一种更精细化的内部优化运行算法； 2) 通过加入不同的目标函数构成环节，约束条件，能够对于包含多种新能源(光伏、风电等)和多类型负荷的更复杂的新能源微网项目运营提供参考。
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user: 摘 要 基于交叉算子、邻域搜索算子和粒子群算法信息更新的本质机理，重新定义了粒子的基本运算，包含粒子位置的减法运算，粒子速度的数乘运算、加法运算以及粒子位置与速度的加法运算；提出了一种通用的新型离散粒子群优化算法；最后，以流水车间调度问题中23个标准算例为实验数据进行了仿真实验，实验结果表明了本文所提出算法的有效性。 关键词 :离散粒子群，交叉算子，邻域搜索，组合优化，流水车间调度 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 粒子群优化(Particle Swarm Optimization， PSO)是Eberhard和Kennedy [ 1 ] [ 2 ] 于1995年提出的一种基于群体智能的新型优化算法，其思想来源于鸟群寻食行为，有依赖参数少、运算简单、易于实现，求解速度快等优点。PSO算法提出后，引起了智能计算等领域的学者们的广泛关注，并在短短的几年时间里涌现出大量的研究成果，已经被广泛的应用到各个领域，如神经网络训练 [ 3 ] 、调度问题 [ 4 ] 和模糊控制系统 [ 5 ] 等，成为智能计算领域的一个研究热点。 最初对PSO算法的研究主要集中在连续空间，即描述粒子状态及其运动规律的量都是连续的，并且在连续空间优化领域取得了巨大成功，因此许多学者试图用它去解决组合优化问题，但由于组合优化问题的离散特性，其求解效果不甚满意。因此对离散粒子群优化(Discrete Particle Swarm Optimization， DPSO)算法进行研究成为新的热点，对PSO算法的离散化研究可分为基于连续空间的DPSO和基于离散空间的DPSO两类 [ 6 ] 。1) 前者将实际离散问题映射到粒子连续运动空间后，在连续空间中计算和求解，算法生成的连续解与整数规划问题的目标函数评价值之间存在多对一的映射，导致大量冗余解空间与冗余搜索，从而影响算法的收敛速度。2) 后者则是将PSO算法映射到离散空间，在计算上以离散空间特有的对矢量的位操作取代传统向量计算，符合PSO的基本机理，不存在冗余搜索问题，且对离散问题表达自然。目前基于离散空间DPSO的研究主要有：Clerc等 [ 7 ] 提出了离散化PSO算法的框架，针对TSP问题重新定义了PSO的基本运算；Wang等 [ 8 ] 引入交换子与交换序列的概念，重新定义了PSO的基本运算；在文献 [ 8 ] 的基础上，Shi等 [ 9 ] 针对TSP问题引入了置换子与置换序列的概念，重新定义了PSO的基本运算。可是，现有研究主要针对个别类型问题(如，Traveling Salesman Problem， knap sack problem)，没有通用的标准模型 [ 6 ] 。 本文在上述研究的基础上，基于交叉算子、领域搜索算子和PSO算法信息更新的本质机理，针对组合优化问题，在PSO算法框架下，重新定义粒子的基本运算，提出了一种通用的新型离散粒子群优化(Novel Discrete Particle Swarm Optimization， NDPSO)标准模型，并利用仿真实验验证本文提出算法的有效性。
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user: 2. 标准PSO Eberhard和Kennedy于1995年提出PSO后，该算法得到各领域学者的广泛研究。为了更好的控制算法寻优能力，1998年Shi等 [ 10 ] 进行了具有里程碑意义的研究，提出了惯性权重 ω ，用 ω 来控制速度变化，较大的 ω 可以加强PSO的全局搜索能力，较小的 ω 则能加强局部搜索能力。Shi等引入惯性权重的PSO被诸多学者称为标准PSO算法，可描述如下： 假设 f ( X ) 是一个 d 维的最小化优化问题，对第 t 代的第 i 个粒子在第 d 维上的速度是 v i d ( t ) ∈ [ V min ， V max ] ，其中 V min 和 V max 是依赖于问题的常数；位置为 x i d ( t ) ∈ [ X min ， X max ] ，其中 X min 和 X max 为粒子搜索空间的边界； p i d ( t ) 表示到目前为止第 i 个粒子所搜索的最优位置； p g d ( t ) 表示到目前为止所有粒子所搜索的最优位置。粒子的速度和位置的更新方程如下： v i d ( t + 1 ) = ω v i d ( t ) + c 1 ξ ( p i d ( t ) − x i d ( t ) ) + c 2 η ( p g d ( t ) − x i d ( t ) ) (1) x i d ( t + 1 ) = v i d ( t + 1 ) + x i d ( t ) ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ， (2) 其中， m 为粒子个数； c 1 和 c 2 分别为粒子的自学习系数和社会学习系数，统称为加速系数； ξ 和 η 为 [ 0 ， 1 ] 之间是随机数， ξ ， η ∈ U ( 0 ， 1 ) 。每一代最优位置的更新如下： P i ( t + 1 ) = { X i ( t + 1 ) ，       if   f ( X i ( t + 1 ) ) < f ( P i ( t ) ) P i ( t ) ，       otherwise (3) The procedure of PSO is given as follows: Step 1: Initialization Step 1.1. Initialize iterative counter be t = 0 ， the m random velocities v i ( 0 ) and the m random positions x i ( 0 ) of the particles; Step 1.2. Calculate p i ( 0 ) and p g ( 0 ) ; Step 2: While termination criteria is satisfied do Step 2.1. for ( i = 1 ; i < = m ; i + + ) { Update v i ( t ) using (1); Update x i ( t ) using (2); Update p i ( t ) using (3); If ( f ( p i ( t ) ) < f ( p g ( t ) ) ) then p g ( t ) = p i ( t ) ; }//end for Step 2.2. t = t + 1 ; Step 3: output.
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user: 4. 仿真实验 4.1. 实验设计和参照算法 为了测试本文提出算法的性能，以23个无等待流水车间调度问题 [ 14 ] 标准算例为测试数据。采用VC++6.0作为编程语言实现NDPSO算法，实验在配置为Pentium3/CPU3.00GHz/RAM512M的台式机上进行。 NDPSO算法的基本流程与标准PSO算法相同，只是根据公式(4)、(5)、(6)和(7)更新种群。种群大小为100，最大迭代次数为500。每组实验独立运行30次，记录makespan 和CPU的平均值。 基于下降算法和禁忌搜索的DS + M算法和TS + M算法是文献 [ 11 ] 提出的五种算法中更有优势的两种算法；变邻域搜索算法VNS和模拟退火与遗传的混合算法GASA是文献 [ 15 ] 提出的算法；离散粒子群DPSO是文献 [ 16 ] 提出的算法。 4.2. 实验结果与分析 实验结果如表1所示，其中CPU表示算法结束所需的时间。PRD为所用算法与参考算法值相比的偏差， PRD ( A ) = 100 ( C A − C Ref ) / C Ref ，为了使结果具有可比性，本文借鉴上几种算法，以文献 [ 17 ] 中的RAJ作为参考值， C Ref 的取值为 C RAJ ，C A 代表算法A的makespan 值， A ∈ { V N S ， G A S A ， D S + M ， T S + M ， I D P S O } 。 从表1可知： Table 1 Comparison of the experiment results obtained by various algorithm VNS GASA DS + M TS + M DPSO NDPSO PRD CPU PRD CPU PRD CPU PRD CPU PRD CPU PRD CPU −5.61 23.78 −1.18 200.13 −4.53 0 −6.59 0.87 −4.85 0.043 −6.71 2.95 表1. 各种算法实验结果比较 1) 在求解质量方面，本文提出的NDPSO算法明显优于其它算法。这表明本文基于粒子群基本优化机制的NDPSO算法具有良好的求解性能，可用于组合优化问题的求解。 2) 在计算时间方面，本文提出的NDPSO算法略差于DS+M算法、TS + M算法和DPSO算法，但明显优于VNS和GASA算法。
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user: 5. 结束语 粒子群算法是近年来发展起来的智能优化算法，因其在连续空间优化领域取得的巨大成功，使许多学者试图用它去解决组合优化问题。本文基于交叉算子、邻域搜索算子和粒子群算法信息更新的本质机理，重新定义了粒子的基本运算，包含粒子位置的减法运算、粒子速度的数乘运算、粒子速度的加法运算和粒子位置与速度的加法运算；给出了一种针对组合优化问题，通用的离散粒子群优化算法。最后，以23个标准算例为实验数据进行了仿真实验，实验结果表明了本文所提出算法的有效性。为了更好地求解组合优化问题，未来可进一步研究NDPSO算法的进化行为，如根据特定问题在基本流程中引入具有针对性的邻域搜索机制。
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user: 摘 要 Web服务发现是Web服务应用中需要解决的主要问题之一，也是实现服务共享和重用的前提条件。本文对Web服务发现的研究现状进行了系统的分析。介绍了Web服务的主要形式和Web服务发现的主要内容，将现有方法进行了分类，通过分析其中典型方法的原理和应用情况，总结了每类方法的特点，指出了未来研究中面临的问题。 关键词 :Web服务，服务发现，方法，分析 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 Web服务是面向服务架构(Service-Oriented Architecture， SOA)和面向服务计算(Service Oriented Computing， SOC)等技术发展的有效实现。W3C将Web服务定义为一个由URI来标识的软件系统，它采用XML语言来定义其接口和描述其绑定。它的定义可以被其他软件系统所发现，这些系统通过Web服务自身所定义的方式与其进行交互，在这个交互过程中，两方通常使用互联网协议来传递基于XML的消息 [ 1 ] 。从Web服务的定义可以看出，只需要定义Web服务的接口就能实现其彼此间的互操作，而与它们具体的实现语言和内部数据结构无关。由于Web服务相比普通的应用和网页而言具有明显的优点，能有效推动应用资源的共享、复用和集成，所以越来越多的应用以Web服务的形式发布到网络上。但随着Web服务应用领域的普及，网络上的Web服务数量以指数级别增长，如何快速准确地在海量的服务资源中找到所需的特定Web服务就自然成为了Web服务技术研究中必须解决的问题之一，这就是通常说的Web服务发现(Web Service Discovery)问题。Web服务发现与传统的信息检索方法有较多相似之处，但它具有更高的技术复杂度，涉及的内容也更多，结果不确定性也更大。一般认为，Web服务发现是Web服务研究领域的一个非常重要的组成部分，更是实现服务共享和重用的前提条件 [ 2 ] 。 本文阐述了Web服务的主要形式和Web服务发现的主要内容，概括了近年来Web服务发现的研究现状，对典型的Web服务发现方法进行分析，旨在帮助学习研究人员进一步了解Web服务发现的研究进展，为后续研究工作的开展做好铺垫。
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user: 2. 服务发现概述 2.1. Web服务的形式 根据SOA架构设计规范，Web服务的体系架构可描述为图1所示。整个架构由服务提供者、服务消费者和服务注册中心三个部分组成。其中，服务提供者主要使用WSDL (Web Services Description Language)等语言来描述具体服务，并负责将Web服务发布给服务注册中心，供服务消费者调用。服务注册中心则使用UDDI (Universal Description， Discovery and Integration)等机制来管理和注册可用的Web服务描述信息，同时负责接收服务消费者的查询请求，检索到合适的候选服务后，服务注册中心建立起服务请求者和服务提供者之间的供求关系。服务消费者作为web服务的使用者向服务注册中心提出应用请求，在服务注册中心返还其检索结果后，通过SOAP (Simple Object Access Protocol)等方式与服务提供者进行通信，完成最终的服务调用。 2.2. 服务发现的主要内容 从Web服务的体系架构图可以看出，服务发现的主要任务就是将服务消费者提出的服务查询与服务提供者发布的服务描述进行对比，从而找出最合适的服务对象。具体来说，当服务消费者提出查询请求 图1. Web服务体系架构图 (该请求可能是关于服务名称、服务的输入输出参数、服务的功能、服务QoS等方面的一个或者多个具体需求)后，依据具体算法对服务注册中心中存储的服务描述信息进行一一比较，此过程一般称之为服务匹配，然后按照一定的标准，将匹配后符合条件的服务列表返回给服务消费者，服务消费者从中做出选择后即可从服务提供者调用相关服务。 从此过程可得知，服务匹配是服务发现的关键，服务匹配依据的算法性能决定了服务发现的结果性能，服务匹配的对象和参数也会影响最终的结果。而这两个方面正是Web服务发现研究工作的两个主要切入点和研究焦点。
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user: 4. 总结 从Web服务发现研究的趋势来看，研究方法的技术综合性越来越明显，特别是随着推荐算法和人工智能技术的发展，Web服务发现方法在查全率、查准率、检索效率和个性化需求方面的表现取得了较大的进展。但在大数据技术的驱动和影响下，Web服务发现方法面临的对象规模和算法复杂度都有层次性的提升，这也是未来Web服务发现研究中必须要考虑和解决的问题。 图5. 基于功能和过程计算的服务发现框架
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user: 摘 要 本文主要研究了客户借贷规模在个人信用评估中的影响，首先按照客户借贷规模对所有借贷客户进行分类，对不同类别的客户的错判所导致的损失赋予不同的权重；然后使用代价敏感支持向量机，构建了一种新的个人信贷评估模型。实证检验说明，此模型可以降低信贷公司在个人信用评估过程中的总损失，同时提高对借贷规模相对较大的客户的判别准确率。 关键词 :个人信用评估模型，客户借贷规模，代价敏感，支持向量机 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 信用风险是信贷机构在日常工作中需要规避的主要风险之一，主要是指借贷用户在借款之后未能按时还款给机构带来损失的风险。为了减小这个风险，借贷机构需要有效的把借贷用户按照是否会违约分成两部分，建立个人信用评估模型就是常用的方法之一。 个人信用评估模型建立的目标是极小化对已有的贷款客户样本错误分类个数。用这个模型判断一个新的贷款申请者是否会违约，根据判断的结果决定是否对本次贷款申请者的申请授权。国外的个人信用评估模型建立已经非常成熟，早期主要有依靠经验判断的专家打分法，1941年杜兰特·戴维首次将数学方法运用到个人信用评估中，使用线性判别判定个人信贷风险。之后如Z-score、ZETA等判别分析法也相继被运用到个人信用评估模型建立中。近几年随着大数据和数据挖掘技术的发展，国内外学者也会使用非参数统计和机器学习来构建个人信用评估模型。如宋云鹏等人梳理了数据挖掘的操作流程和关键点以及常见的技术问题 [ 1 ] ，姜明辉等人对个人信用评分的主要模型及其发展进行了归纳 [ 2 ] 。沈翠华等人把支持向量机算法运用在个人信用评估中并和K近邻法相比，说明了支持向量机可以得到更好的结果 [ 3 ] ，肖文兵等人在使用支持向量机建立个人征信模型时使用网格5-折交叉确认来寻找不同核函数的最优参数 [ 4 ] ，陆爱国等人首次提出基于三变量的SVM学习算法，并将其应用到个人信用评分模型中 [ 5 ] 。 在这个过程中，学者发现不同的错判方式给信贷机构带来不同损失，因此在模型的建立中，需要引入“代价敏感”的概念，如2015年段薇基于“‘把会违约的客户判为不会违约的客户’这种错误判断比‘把不会违约的客户判为会违约的客户’这种错误判断带来的损失更高”这个假设，提出一种利用熵值法来建立代价敏感支持向量机的方法 [ 6 ] 。 传统的代价敏感信用评估模型都是只考虑客户的待划分类别(是否违约)对误判的敏感性不同。但是在对个人信用进行评估时，信贷机构会面临一个非常重要的问题：客户借贷规模，例如一位借款100万元的客户和一位借款1万元的客户，其违约与否给信贷机构带来的收益或损失是有巨大差别的，因此在建立个人信用评估模型时需要考虑客户借贷规模这一因素。但如果还是仅仅按照最小化错判个数和对是否违约代价敏感来建立模型，无法满足信贷机构的上述需求。 本文主要针对不同借贷规模的客户对于公司的影响不同这一实际问题，对不同借贷规模的客户进行分类，同时考虑客户借贷规模和违约与否这两个因素对于误判的敏感性，使用代价敏感的支持向量机建立个人信用评估模型，对客户进行分类判别，以此来降低借贷公司在客户信用评估方面的总损失。
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user: 2. 支持向量机 支持向量机(Support Vector Machine， SVM)是数据挖掘领域一种常用的监督学习模型，主要用于二分类问题，其基本定义是在特征空间中使得不同类别之间间隔最大的线性分类器，由于核技巧的引入，使得它也可以成为非线性分类器。 假设特征空间上的数据集为 T = { ( x 1 ， y 1 ) ， ( x 2 ， y 2 ) ， ⋯ ， ( x N ， y N ) } ， N 为样本点的个数， x i 为第 i 个样本点的特征向量， y i 为第 i 个样本点的类别，对于二分类问题，假设 y i ∈ { + 1 ， − 1 } ，为方便描述，下文中我们把 y i = + 1 的样本点称为正类样本，把 y i = − 1 的样本点称为负类样本。 支持向量机的本质是一个分割特征空间中样本点的超平面，模型建立的过程可以转化成对超平面参数的求解过程。当数据集上的样本点线性可分时，支持向量机的目标就是找到一个超平面将两类样本点分开，并且使它们的间距最大。此种方法对数据要求过高(完全线性可分)，因此在模型实际建立过程中，需要适当放松条件，允许模型存在误分类的情况。此时需引入松弛变量 ξ i ≥ 0 和惩罚因子 C 。惩罚因子 C 表示对分类错误的惩罚程度， C 值越大说明对误分类的惩罚越大， C 值通常被用来平衡模型复杂度和误判损失之间的关系。相应的模型如下式 [ 7 ] [ 8 ] ： min w ， b ， ξ     1 2 ‖ w ‖ 2 + C ∑ i = 1 N ξ i s .t .       y i ( w ⋅ x i + b ) ≥ 1 − ξ i   ，       i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N             ξ i ≥ 0   ，       i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N (1) 在模型建立过程中，当发现对于待判别类型的误判方式不同，误判带来的损失也有巨大差别时，就需要引入“代价敏感”的概念。具体到模型中，就是要对不同的样本点赋予不同的惩罚因子，来表明不同样本被误判的惩罚不同。目前通用的代价敏感支持向量机模型，其敏感性都是从被误判样本的分类类别(即 y i 的取值)的角度考虑的，对“正类样本被判为负类”和“负类样本被判为正类”施加不同的惩罚因子。对应的代价敏感模型如下： min w ， b ， ξ     1 2 ‖ w ‖ 2 + C 1 ∑ i ∈ y + ξ i + C 2 ∑ i ∈ y − ξ i s .t .       y i ( w ⋅ x i + b ) ≥ 1 − ξ i   ，       i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N             ξ i ≥ 0   ，       i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N (2) 其中 y + ， y − 分别表示样本点属于正类和负类， C 1 ， C 2 为模型中对正类点和负类点判错所赋予的不同大小的惩罚因子。 w ， b 即为最优分离超平面的参数，由 w ， b 可以得到分离超平面以及分类决策函数 [ 9 ] [ 10 ] 。
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user: 3. 考虑客户借贷规模的代价敏感支持向量机 在本文中，我们希望建立一个考虑了客户借贷规模的个人信用评估模型，这个模型不仅可以对分类类别做到代价敏感，也可以对客户借贷规模的大小做到代价敏感。首先需要做的就是对客户借贷规模进行分类。有关客户借贷规模的分类，根据方法和判定标准的不同可以产生多种方式，本文仅以客户借款金额数目作为衡量客户借贷规模的标准，把客户分成大小两类，举例说明模型建立的过程。 在模型建立过程中，样本客户数据集还是 T = { ( x 1 ， y 1 ) ， ( x 2 ， y 2 ) ， ⋯ ， ( x N ， y N ) } ，根据是否违约分为正负两类，分别用 y + ， y − 表示。同时，借贷公司根据数据集中客户借款金额的数据，划定区分客户借贷规模大小的界限，以界限为标准将客户分为两类。 结合之前的客户是否违约，我们把客户分成以下四类： { y b + : 不 会 违 约 的 大 客 户 y s + : 不 会 违 约 的 小 客 户 y b −   : 会 违 约 的 大 客 户 y s −   : 会 违 约 的 小 客 户 (3) 对这四种类型的客户样本点赋予不同的惩罚因子，即得到如下的代价敏感支持向量机模型： min w ， b ， ξ     1 2 ‖ w ‖ 2 + C 1 ∑ i ∈ y b + ξ i + C 2 ∑ i ∈ y s + ξ i + C 3 ∑ i ∈ y b − ξ i + C 4 ∑ i ∈ y s − ξ i s .t .       y i ( w ⋅ x i + b ) ≥ 1 − ξ i   ，       i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N             ξ i ≥ 0   ，       i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N (4) 其中 C 1 ， C 2 ， C 3 ， C 4 是与(3)中四类样本点一一对应的大小不同的惩罚因子。 为了求解上述优化问题，首先需要确定 C 1 ， C 2 ， C 3 ， C 4 这四个参数的值。 C 1 ， C 2 ， C 3 ， C 4 的确定，一方面依赖于不同类别之间的损失值的对比，即对大客户与小客户的误判损失比和对会违约和不会违约的客户 的误判损失比。另一方面也要考虑 C 1 ∑ i ∈ y b + ξ i + C 2 ∑ i ∈ y s + ξ i + C 3 ∑ i ∈ y b − ξ i + C 4 ∑ i ∈ y s − ξ i 作为模型复杂度的表达式，其与误判损失 1 2 ‖ w ‖ 2 之间的平衡程度。在实际使用模型的过程中，这几个参数需要根据信贷机构掌握的真实数据和相应需求来确定。 当 C 1 ， C 2 ， C 3 ， C 4 这些参数确定之后，就可以对模型进行求解。优化问题(4)的拉格朗日函数为： L ( w ， b ， ξ ， α ， u ) = 1 2 ‖ w ‖ 2 + C 1 ∑ i ∈ y b + ξ i + C 2 ∑ i ∈ y s + ξ i + C 3 ∑ i ∈ y b − ξ i + C 4 ∑ i ∈ y s − ξ i − ∑ i = 1 N α i ( y i ( w ⋅ x i + b ) − 1 + ξ i ) − ∑ i = 1 N u i ξ i (5) 其中 α i ≥ 0 ， u i ≥ 0 。 求 L ( w ， b ， ξ ， α ， u ) 对 w ， b ， ξ 的极小，得到 ∇ w L = w − ∑ i = 1 N α i y i x i = 0 ∇ b L = − ∑ i = 1 N α i y i = 0 ∇ ξ i L = { C 1 − α i − u i = 0 ，       i ∈ y b + C 2 − α i − u i = 0 ，       i ∈ y s + C 3 − α i − u i = 0 ，       i ∈ y b − C 4 − α i − u i = 0 ，       i ∈ y s − (6) 即 w = ∑ i = 1 N α i y i x i ，     ∑ i = 1 N α i y i = 0 ，     { C 1 = α i + u i ，       i ∈ y b + C 2 = α i + u i ，       i ∈ y s + C 3 = α i + u i ，       i ∈ y b − C 4 = α i + u i ，       i ∈ y s − (7) 将(7)代入拉格朗日函数(5)中，再对(5)求 α 的极大，即可得到优化问题(4)的对偶问题： max α     − 1 2 ∑ i = 1 N ∑ j = 1 N α i α j y i y j K ( x i ， x j ) + ∑ i = 1 N α i s .t .           ∑ i = 1 N α i y i = 0           i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N                   0 ≤ α i ≤ C 1           i ∈ y b +                   0 ≤ α i ≤ C 2           i ∈ y s +                   0 ≤ α i ≤ C 3           i ∈ y b −                   0 ≤ α i ≤ C 4           i ∈ y s − (8) 其中 K ( x i ， x j ) 为相应的核函数 [ 11 ] 。 通过求解凸约束优化问题的对偶问题(8)得到原问题(4)的解，即为此代价敏感支持向量机模型的对应参数，继而可以得到此个人信用评估模型的决策函数。
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user: 4. 类别划分和参数确定 本节我们将用一个具体的案例来说明新的个人信用评估模型如何建立，包括客户借贷规模大小的划分和模型参数 C 1 ， C 2 ， C 3 ， C 4 的确定。在本次试验中，我们选择UCI数据集中的German credit数据集 (http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Statlog+(German+Credit+Data))作为试验数据。German credit数据集中共包含1000个客户样本，样本特征包括客户的违约情况(300人违约，700人未违约)、借贷金额数目、历史借贷情况、个人拥有资产、婚姻状况等信息。为了方便使用数据建立机器学习的模型，数据集中已经对原始数据进行了相关处理，包括缺失值、异常值的筛选处理，以及类别变量数值化，部分连续数据离散化，特征选择和拆分等。进一步的，在本次试验中，因为需要使用该数据集建立代价敏感支持向量机模型，为了避免不同变量间因为量纲不同导致某变量对超平面的建立影响过大的问题，还需要对特征变量做了标准化处理，本文使用的是min-max标准化方法，即对原始数据做线性变换，将其映射到[0，1]范围之间。 新的个人信用评估模型需要将训练数据分为四类，其中正负类别可以根据数据集中的违约情况记录进行分类，而对于客户借贷规模的类别划分，我们直接选择German credit数据集中的借款金额(credit amount)这一特征，将借款金额作为衡量客户借贷规模大小的标准。German credit数据集中1000个借贷客户的借款金额的箱型图和概率分布图如图1和图2所示。 从图1和图2中可以看出，在客户的借款金额方面，约有80%的客户借款数目相对集中，而剩余的约20%客户借款数目相对较大(借款金额 > 4700)，因此将借款数目较大的前19%客户作为可能会给借贷公司带来较大影响的客户，而其余借款数目相对较少的81%客户作为小型客户处理。这里选择前19%的客户而非前20%的客户作为大客户，是为了避免借款金额相同的客户被分到不同类别当中。完整的客户样本分类情况见表1。 通过计算大型客户的平均借款数额和小型客户平均借款数额的比值，得到大型客户平均借款数额约8100，小型客户平均借款数额约为2100，近似比值为4:1，因此我们把大型客户与小型客户错判损失比定为4:1，对于违约与否的错判损失比，本文直接使用German credit数据集中给定的比值，即违约错判:未违约错判 = 5:1。综上可得 C 1 : C 2 : C 3 : C 4 = 4 : 1 : 20 : 5 。另一方面，考虑 C 1 ∑ i ∈ y b + ξ i + C 2 ∑ i ∈ y s + ξ i + C 3 ∑ i ∈ y b − ξ i + C 4 ∑ i ∈ y s − ξ i 和 1 2 ‖ w ‖ 2 之间的平衡关系，在默认误判损失 1 2 ‖ w ‖ 2 前的系数为1的情 况下，我们选取原始支持向量机中的惩罚系数 C = 1 ，相应的，在新的模型中，为了能够和原模型进行对比，我们设定 Table 1 The classification of sample custome 类型 未违约客户数/人 违约客户数/人 总计 大型客户数/人 110 80 190 小型客户数/人 590 220 810 总计 700 300 1000 表1. 客户样本分类表 图1. 借款金额分布箱型图 图2. 借款金额概率密度图 { C 1 : C 2 : C 3 : C 4   =   4 : 1 : 20 : 5 C 1 + C 2 + C 3 + C 4   =   C * 4 = 4 得到最终的惩罚系数 C 1 ， C 2 ， C 3 ， C 4 依次为0.53，0.13，2.67，0.67。在类别划分和参数确定完毕之后，即可把数据带入模型中进行求解。
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user: 5. 结果对比 为了验证新的个人信用评估模型的性能，我们将实验数据分别代入原始的支持向量机模型和新的代价敏感支持向量机模型中，通过判断结果对两个模型的性能进行分析对比。评判的指标主要为客户整体以及各类别的准确率和客户整体误判损失。其中准确率定义为本类别中被模型正确判别的样本数/本类别中所有样本数，而整体误判损失定义为整体样本点中所有被错误判断的样本点的损失之和，特别的，我们需要定义每个点被错判后的损失值。因本次试验主要是对两个模型进行对比，因此不妨直接设定 y b + ， y s + ， y b − ， y s − 各类别的点被错判的损失分别为4，1，20，5。通过对对应类别的错判的点的损失值进行加和，即可得到整体误判损失这一指标。 把数据代入模型重复试验50次，每次将1000个样本点随机分为训练集和测试集，其中训练集800个样本点，测试集200个样本点。为了控制其他条件相同，我们把原始支持向量机模型和本文的改进模型中的核函数都选定为线性核。通过模型判断，得到50次实验平均结果如下(SVM表示原始的SVM模型，C-SVM表示本文改进的代价敏感SVM模型)：(表2)。 通过上述数据结果和对比图可以得出，改进的SVM模型虽然比原始的SVM模型准确率略低(约4%)，但是在总体损失方面，改进的模型损失也比原始的模型低(约35%)。 进一步的，我们可以得到如下各组数据50次试验的对比图。 从图3~图6中我们可以得出，改进模型的准确率下降的主要原因是模型对不会违约的小客户的判断准确率有了较大幅度的下降，而在对于会违约的大客户这一损失占比最大的类别的判断上，新模型的准确度要远远高于原始的模型。可以认为，相比于原始的SVM模型，改进的SVM模型可以降低因为误判带来的总损失，同时也可以提高对大型客户尤其是会违约的大型客户的判别准确率。 图3. 整体判别准确率对比图 图4. 整体误判损失对比图 图5. 违约大客户判别准确率对比图 图6. 未违约小客户判别准确率对比图 Table 2 The comparison of the result of two model 模型 准确率 总损失 总计 y b + y s + y b − y s − SVM 70.9% 87.70% 91.42% 24.77% 21.13% 427.12 C-SVM 66.76% 57.32% 73.13% 68.03% 53.33% 270.04 表2. 模型结果对照表
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user: 6. 结论 本文在建立信用评估模型时同时考虑了客户借贷规模大小和违约与否两个因素，对客户类型加以细分，设置不同的权重，进一步地对传统的SVM模型进行相应的改进，建立新的个人信用评估模型。实验证明，改进后的模型对于提高对大型客户的判别准确率，减小客户整体的误判损失有着良好的效果。下一步需要研究的是关于权重的对比定量问题和客户借贷规模的分层标准问题，即如何使用更科学的方法对客户借贷规模进行分类并赋予不同类别合适的权重值。
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user: 摘 要 以厚度为1.5 mm的5A90铝锂合金为研究对象，开展了铝锂合金搅拌摩擦搭接焊工艺研究，分析不同焊接速度对搭接接头组织及硬度的影响。结果表明：当转速为1200 r/min，焊接速度为100 mm/min时，焊接接头组织致密，焊核区为细小均匀的等轴晶粒；热机影响区出现弯曲或拉伸变形，热影响区晶粒尺寸发生粗化。搭接接头母材区的硬度最高，在热机影响区和热影响区硬度下降，在焊核区硬度上升。在焊核区与热机影响区的交界处硬度会发生突变现象。 关键词 :搅拌摩擦焊，铝锂合金，组织，性能 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 铝锂合金因具有低密度、高的比强度和比刚度、耐腐蚀以及良好的焊接性等优异的综合性能，已成为航空航天领域发展迅速的轻量化结构材料 [ 1 ] 。许多航空航天结构件制造过程中，采用焊接工艺可以减轻重量，提高结构件连接强度，从而提高经济效益 [ 2 ] 。而采用传统焊接技术连接铝锂合金结构件时，由于锂元素比较活泼，较高的焊接温度易造成孔洞、裂纹等缺陷，限制了其应用。搅拌摩擦焊接是一种新型的固态连接技术 [ 3 ] ，在焊接过程中，搅拌针高速旋转并插入被焊工件，通过摩擦产热使材料发生剧烈的塑性变形，随着搅拌针与工件之间的相对移动形成焊缝。由于焊接过程温度低，因此具有焊后变形小、焊件力学性能好等优点，是铝锂合金结构件有效连接的先进方法之一 [ 4 ] 。另外在航空结构件制造中，存在许多搭接结构 [ 5 ] ，目前对铝锂合金搅拌摩擦搭接焊的研究较少，因此本文以5A90铝锂合金为研究对象，开展工艺参数对其搭接接头微观组织及力学性能影响的研究工作。
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user: 2. 试验方法 试验材料使用的5A90铝锂合金是一种新型的国产化铝锂合金，其化学成分如表1所示，厚度为1.5 mm。本次试验使用的锥形搅拌头是由H13模具钢制成，内凹轴肩直径为12 mm，搅拌针的直径为4 mm，长度为2.5 mm。试验切取50 mm × 90 mm规格大小的板材试样重叠放置，重叠宽度为60 mm。在焊接之前，可以先使用专用的研磨砂纸抛光铝锂合金重叠表面以除去成分复杂的氧化膜以及其它杂质；焊接转速为1200 r/min逆时针旋转插入待焊薄板的重叠位置，分别采用不同的焊接速度(100/200/300 mm/min)进行搅拌摩擦搭接焊。试验后沿垂直焊缝方向截取试样，对搅拌摩擦焊搭接接头进行宏观及微观组织观察。并使用数显维氏硬度计来测量接头不同位置的硬度。
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user: 3. 结果与讨论 3.1. 搭接接头微观组织 图1所示为5A90铝锂合金在搅拌头旋转速度为1200 r/min时，分别在不同焊接速度下进行搅拌摩擦 Table 1 Composition analysis of 5A90 aluminum-lithium alloy (mass fraction， % Mg Li Zr Fe Si Cu Al 5.2 2.1 0.11 0.07 0.03 0.03 余量 表1. 5A90铝锂合金的化学成分含量(质量%) 图1. 5A90铝锂合金在不同焊接速度下的搭接接头组：(a) 100 mm/min；(b) 200 m/min；(c) 300 mm/min 搭接焊接头组织，5A90铝锂合金经过焊接之后会在其搭接接头处形成除母材之外的3个不同的显微组织区域：在搭接接头焊缝的中心区域称为焊核区(weld nugget zone， WNZ)；靠近焊缝中心的区域称为热机影响区(thermal-mechanically affected zone， TMAZ)；在焊缝的边缘区域是与母材组织相似的区域称为热影响区(heat affected zone， HAZ)。由图1(a)可以看出，焊接速度为100 mm/min时的接头组织更为致密，焊接的结果较好。图1(b)中的焊核区域组织形貌与其它区域相比有较大区别，区域内可以看到明显的氧化物沉积带，表现为一条细黑线，且焊核区与热机影响区的分界面比较明显；它的焊接结果比较不理想。从图1(c)中可以看出，由于焊接速度过大使得金属塑性流动性不足，所以在搭接接头内出现了孔洞焊接缺陷。 图2为搅拌头转速1200 r/min、焊接速度100 mm/min情况下焊接接头微观组织，从图2(a)中可以看出，在焊核区的组织会受到搅拌针剧烈的旋转搅拌和轴肩挤压变形的双重作用，该区域会产生大量的热量，使得周围的金属母材塑化并且充分流动，经过较高温度的焊接热循环及搅拌力的作用下，焊核区的母材组织就会发生动态再结晶，并且不断形成新的晶核，新的晶粒来不及长大就被剧烈旋转的搅拌针搅碎，所以母材组织变为细小的等轴再结晶组织。 热机械影响区紧靠焊核区，焊接过程中会同时受到搅拌针的机械搅拌和焊接热循环的共同作用，母材被拉长或者弯曲，部分组织会在热循环的作用下发生再结晶反应，在弯曲变形组织内形成再结晶组织。从图2(b)、图2(c)中能够看出，在前进侧(advancing side， AS)与后退侧(retreating side， RS)的分界线是不完全相同的。前进侧的分界面更为清晰明显，即前进侧的热机械影响区面积较大。前进侧和后退侧分界不同的原因与接头两侧金属的塑性流动不同有关。前进侧与后退侧的金属组织塑性流动的速度有差异，所以会在两侧形成不同的组织形貌。由于焊核区与热机械影响区的晶粒组织形貌明显不同，并且区域之间缺乏平稳光滑的过渡，所以在焊核区与热机影响区的连接处通常是焊接缺陷集中出现的区域，同时也是力学性能的薄弱区域。在焊接过程中，搭接接头热影响区域内的组织只受到焊接热循环作用，而没有受 图2. 搭接接头微观组织：(a) 焊核区；(b) 前进侧；(c) 后退侧 到搅拌针激烈旋转搅拌作用，所以不会发生明显变形现象，并且热影响区受到的焊接热循环作用比焊核区的热循环作用小得多，不会发生动态再结晶，只发生回复反应。 3.2. 搭接接头显微硬度 图3为5A90铝锂合金在旋转速度为1200 r/min，焊接速度分别是100、200、300 mm/min时搭接接头横截面不同区域沿水平方向的硬度分布情况。从图中可以看出，在接头的各个区域表现出不同的维氏硬度。母材区的维氏硬度在128 HV左右，焊核区的维氏硬度值在122 HV左右，母材区的维氏硬度最高，从母材区到热影响区和热机影响区内的硬度下降明显并在热机影响区出现最低维氏硬度，在焊核区与热机影响区域的交界处会出现硬度突变现象，这是由于两种不同区域交界处微观组织差异造成的。不同焊接速度时搭接接头的最低维氏硬度变化不大，焊接速度为100 mm/min时，最低硬度约为103 HV；焊接速度为200 mm/min时，最低硬度约为101 HV；焊接速度为300 mm/min时，最低硬度约为101 HV，由此可以看出不同焊接速度对热影响区最低硬度影响不是很多。焊核区在焊接速度为100 mm/min时显微硬度约为124 HV，稍高于焊接速度为200 mm/min时的122 HZ和焊接速度300 mm/min时的120 HV，因为焊接速度过大时容易在搭接接头焊核区内出现孔洞缺陷，孔洞会降低搭接接头显微硬度，在一定范围速度内焊接速度较低时的焊核区维氏硬度高一点，在不同焊接速度时的各个搭接接头硬度在相同的组织区域内区别不是特别大。
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user: 4. 结论 1) 焊接速度对5A90铝锂合金搭接接头组织存在影响，在转速为1200 r/min、焊接速度为100 mm/min条件下，接头组织致密、无明显缺陷。 2) 5A90铝锂合金搭接接头组织特点：焊核区组织晶粒为均匀细小的再结晶等轴晶粒，热机影响区组织晶粒表现为扭曲或拉伸变形后的组织形态，在热影响区的组织发生粗化现象。 图3. 搭接接头的硬度分布 3) 5A90铝锂合金的搅拌摩擦焊搭接接头在母材区的硬度最高，在热影响区和热机影响区的硬度下降，在热机影响区会出现最低硬度值，在焊缝中心区域的焊核区硬度上升，在焊核区与热机影响区的交界位置会发生硬度突变现象，不同焊接速度对搭接接头的硬度变化影响不大。
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user: 资助信息 国家自然科学基金：51405310；沈阳航空航天大学大学生创新创业项目：X1611102。
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user: 摘 要 在我国大力推进生态文明建设的新形势下，急需开展城市水系现状调查分析，揭示水系治理存在的主要问题。本研究深入调查了海口市水系现状，揭示了新形势下海口市水系治理存在的主要问题，主要包括：1) 城市水面率偏低；2) 水系连通性差；3) 部分河流排水功能退化；4) 河道硬质化破坏生态功能；5) 河道污染严重致使水环境质量下降；6) 水系管理体制不健全；7) 水景观和水文化规划建设工作滞后。本研究对开展新形势下城市水系规划建设等具有重要的参考意义。 关键词 :城市水系，新形势，海口市，调查 Copyright © 2018 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 水，是城市的灵魂，是城市发展的命脉。水系之于城市，如经脉之于人体。城市水系作为生态系统的重要组成部分，是依托于城市生态系统中的一个子系统水系其独特的内在属性和功能特点，在很大程度上影响和决定了生态系统的完整性和健康性 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 。城市水系是城市生态和文化的灵魂。良好的城市水系是构筑资源节约型、环境友好型和社会和谐型城市发展的基础之一，是改善城市环境、提升城市形象的主要抓手 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 。建立和恢复城市水系既保护了城市特色景观和城市的生态系统，同时保证了城市可持续发展的动力。 党的“十八大”做出了“大力推进生态文明建设”的战略决策，此后生态文明成为我国发展的重大目标之一，建设生态文明城市也成为每个城市发展的内在要求。习近平总书记关于生态文明建设和生态环境保护作出一系列重要指示，强调要大力增强水忧患意识、水危机意识，从全面建成小康社会、实现中华民族永续发展的战略高度，重视解决好水安全问题。2013年1月，水利部印发了《水利部关于加快推进水生态文明建设工作的意见》，提出将生态文明理念融入到水资源开发、利用、配置、节约、保护以及水害防治的各方面和水利规划、建设、管理的各环节，加快推进水生态文明建设。2015年国务院印发了关于水污染防治行动计划的通知，提出到2020年，全国水环境质量得到阶段性改善，污染严重水体较大幅度减少，饮用水安全保障水平持续提升，地下水超采得到严格控制，地下水污染加剧趋势得到初步遏制，近岸海域环境质量稳中趋好；到2030年，力争全国水环境质量总体改善，水生态系统功能初步恢复。2016年12月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《关于全面推行河长制的意见》，提出以保护水资源、防治水污染、改善水环境、修复水生态为主要任务，在全国江河湖泊全面推行河长制。近年来城市化发展迅速，让海口市在享受经济高速增长成果的同时，也出现了不少“城市病”。由于城市建设占用了河道、湖泊和湿地，且硬质化铺装改变了下垫面性质，导致城市内涝频繁发生，愈演愈烈。另一方面，生活污水、工业污水和养殖废水肆意排放造成水体污染严重，大部分河流发黑发臭，影响周边居民生活环境和城市整体形象。在大力推进生态文明建设等新形势下，开展城市水系现状调查分析，揭示水系治理存在的主要问题，是建设生态文明城市的需要，是支撑城市可持续发展、适应时代新要求的需要，是改善城市水环境的需要，迫在眉睫 [ 9 ] 。 笔者以海口市为例，深入调查了海口市水系现状，揭示了新形势下海口市水系治理存在的主要问题。