DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 教学改革的措施 3.1. 拉近距离的“开学第一课” 由于如材料力学的知识点较多、公式复杂，对刚接触该门课的学生具有一定难度，心里容易产生抵触情绪，因此开学的第一课至关重要。通过开学第一课拉近学生和材料力学的距离，例如：老师可以在讲述材料力学的基本知识时，为同学们展示一些实际工程上，由于强度、刚度、稳定性问题所引起的结构破坏实例。一方面可以增强学生们的社会责任感，另一方面可以提高学生们对材料力学的学习兴趣，还可以让学生们学会理论联系实际。在进一步的教学中，由于此项课程知识点众多，课程中较难的部分，授课时可以省略，以节省更多的时间用于基础概念知识的讲解。老师可以结合一些小实验来增强学生对概念的认知和理解，例如：在材料拉伸时的力学性能上，可以通过实验清楚的展示材料的各阶段变形过程和特点。课程中存在的较难知识点，可以给学生们播放一些相关的高质量视频，让学生在课前学习，写出自己的认识和疑问，在上课时老师可以针对性的解决问题。让学生们灵活运用已学的知识，一步一步解析难的知识，从而培养学生们发散思维、举一反三的能力，及理论联系实际的能力。 3.2. 运用多媒体，让学生变“老师” 在经济快速发展的21世纪，多媒体技术已经较为成熟。在教学方法上，用多媒体教学替代传统的黑板式教学已经是一种趋势，多媒体教学不仅可以扩大信息容量，还可以弥补教师自身的不足，而且可以提高学生们的学习兴趣和想象力，但是多媒体也存在一些缺点，例如容量大、节奏快、师生之间缺乏互动等 [ 4 ]，所以如何合理的运用多媒体尤为关键。老师可以用多媒体向学生展示文字性内容和具有代表性的图片，同时也要避免整节课对着PPT讲解。在授课中插入一定的视频材料，一方面提高课堂的趣味性，另一方面可以将真实的案例生动的展示出来。美国著名物理学家费曼曾说过：“最好的学习方式是把知识点给别人讲出来”。笔者认为，讲台上可以不只有老师，也有学生，老师提出一些新的知识点，让学生课下查询资料自学，然后做成PPT，在课堂上讲解，以进一步巩固学习内容，不仅可以提高学生的概括能力、语言组织能力，而且可以更清楚的认识到自己知识点掌握的不足之处，进而不断优化和完善，促进学生全方位的进步。 3.3. 结合ANSYS软件，化抽象为具体 在低碳钢拉伸试验力学的学习过程中，笔者发现，很多学生都存在死记硬背课本内容，不清楚基本力学概念的物理含义等问题。通过适当辅助使用CAE软件，可以让同学们认识到所学力学概念的重要性，将材料不同阶段的变形特征更灵活的展示出来。笔者使用的是ANSYS软件，该软件是一款通用的大型有限元软件，功能很强大，适用于多个领域，且操作简单。使用软件可以模拟出材料各种力学特性，和物理实验形成了良好互补。通过软件可以很好的模拟材料的变形特点，可重复操作性很强，将软件的模拟和理论的实际对比很好的展现出物体的真实状态；软件不仅可以展现物体最后的状态，而且可以展现它的变化过程；有助于学生对原本不够形象的变化过程形成一个具体的认识，加深学生的知识记忆并且可以为学生今后的科研之路埋下种子。通过学习ANSYS软件，可以增加学生们的参与度，提高软件的应用能力，并且调动学生们学习的积极性，跟进社会的科技发展，为以后更深入的软件学习打下基础，提供经验 [ 5 ]。 3.4. “多场考试”，不再一纸定及格 相对于传统的应试教育，教学改革应该提倡对学生们进行全方面考察，做到公平公正。考核的方式不再是简单的一张试卷和平时考勤的总和，而是通过大作业、开卷考试、自制考卷、思维导图、课堂互动等多种考核形式。大作业上：学生可以通过成立小组的方式，挑选出拿手的章节，通过自己的努力查阅相关资料，以课件的形式展示给别的小组，这个过程中每个人各抒己见，提出自己的知识见解，相互配合，从而增强对知识点的印象；开卷考试：这个环节可以考察学生们举一反三的能力及对知识的灵活运用的能力，对于从未见过的难题，增强学生们面对困难的勇气，在寻求答案的过程中，锻炼他们的思维，提高他们查阅信息、收集资料、归纳总结的能力；自创考卷：考卷是对每个章节的重点、难点、易混淆点的考察，由于学生对知识点掌握和理解的方法大不相同，因此每个人心中的考卷也是独一无二的，通过自创考卷，互相考验的方式，加强学生们对知识点的全面复习；思维导图：在期末阶段，学生对于较早的章节知识已经出现遗忘、混淆的现象，思维导图的应用可以让学生们对整本书的内容有个大框架的认识，清楚各个章节间的联系，将全部知识点很好地串联在一起，从而提高学生们整体概括和分类总结的能力，达到对厚书薄读，薄书厚读的境界；课堂互动：课堂互动是一次锻炼学生勇气的机会，能够让学生们更加自信更加勇敢。闭卷考试：对于闭卷考试的环节，应给予保留，因为试卷上常规但重点的知识点考察，能够提高学生们随机应变、现场答题的能力。 3.5. 营造活跃的学习气氛，增加学习的兴趣 营造生动活跃的学习氛围：在教学过程中，教师若改变一下说话的方式，例如“把这道题做一下，十分钟之后公布答案”改为“这道题我们一起做一下，十分钟之后我们讨论一下结果，再对下正确答案”，会让学生们有一种老师将自己视为学生中的一员的感觉，可以建立一种亲切、自然、平等的师生关系。开展评优鼓励活动：对学生奖罚分明，开展有关材料力学知识的竞赛活动，设置一定的奖品奖励机制，从而调动学生的积极性，激发学习的兴趣。对学生们要因材施教，在大学这种自由的学习环境中，学生都具有自己的个性特点，因此对不同的学生应该有不同的学习要求，做到因材施教。做到知行合一：要把实践与理论相结合，学校就可以在适当时候开展一些课外实践的课程，让学生们在实践中学习，在实践中积累经验。
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user: 4. 结语 教育改革不是一朝一夕，而是循序渐进、与时俱进的过程。全面立体多层面的对材料力学改革是个很好的方向，我们应该循着这条主线将改革之路一直延续。对学生们进行全方面培养，结合多种考核形式，在学习的整个阶段增强他们的学习能力。利用课堂的小实验、课外的实践课程培养他们的实际动手能力。学生们无论是思维上还是行动上都有所提高；充分利用多媒体扩大知识面从而减少知识盲区，高效地运用多媒体去了解目前社会的发展趋。学生们不应该局限于现有的书本知识，应该循着现有的科技轨迹，去创新下一阶段的轨迹或者在现有的科学发展去分叉、拓宽这个领域的内容；结合实际生活，让学生们在生活中学习，在学习中联想到生活，减少学习的压力，培养解决实际问题的能力。
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user: 摘要 大学物理教学突出军事应用对军校学员的培养具有重要的意义。文章从军校大学物理教学现状分析出发，论述了大学物理教学突出军事应用的方法举措以及实践效果。研究结果表明：大学物理教学突出军事应用对军校学员学习积极性的提高以及战斗力精神的培养都起到了积极的促进作用。
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user: 1. 引言 2019年11月习近平总书记在全军院校长集训开班式上指出“发展教育，必须有一个管总的方针，解决好培养什么人、怎样培养人、为谁培养人这个根本问题。新时代军事教育方针，就是坚持党对军队的绝对领导，为强国兴军服务，立德树人，为战育人，培养德才兼备的高素质、专业化新型军事人才” [ 1 ]。2020年7月23日习近平总书记在视察空军航空大学时强调“院校同部队对接越精准，课堂同战场衔接越紧密，培养的人才越对路子。要围绕实战、着眼打赢搞教学、育人才，做到教为战、练为战” [ 2 ]。习主席从时代发展和战略全局的高度，对加强新时代军队院校教育和军事人才培养做出的重要指示，深刻阐明了如何办院校、怎样育人才等带根本性、全局性、方向性的重大问题，赋予了军事教育鲜明的时代要求和强军指向，为军队院校建设发展和军事人才培养尤其是飞行人才培养指明了方向、提供了遵循，具有重大而深远的意义。 大学物理课程是军队院校生长军官高等教育各专业学员必修的一门基础课程，该课程所传授的基本概念、基本理论和基本方法是构成学员科学素养的重要组成部分。尽管学员本科学到的大学物理知识基本上都是数百年前的发现，但是物理学与人类生活和科技发展都有着重要的联系，上至“神州”上天，下到石油钻探，大到探索宇宙的奥妙 [ 3 ]，小到分子原子的运动，都离不开物理学的基础作用。通过大学物理课程的学习，帮助学员系统的打好必要的物理基础，对于学员将来的部队任职具有重要的意义，同时物理学的新思想、新理论、新方法对军事装备的研发也具有不可替代的作用。
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user: 2. 军校大学物理教学现状分析 传统的军校大学物理教学，注重的是物理知识的系统性，完整性以及内在逻辑性，往往在既定的课程教学计划基础之上，利用有限的学时讲授过多地内容，强调更多地是“公式怎么来，定理怎么推导，结论怎么用”，而与学员后续专业课程的衔接甚至学员将来的岗位任职联系不够紧密，教学过程中“军味”体现不足，学员的学习兴趣不大。同时教员对学员的日常训练以及将来的岗位能力需求了解不足，不能结合学员的专业特点，将物理知识在军事领域进行有效的拓展，这就导致了学员通常在两个学期的学习过程中只记住了大量的公式能够顺利的通过结业考试，而对于利用物理概念、物理原理和物理方法解决实际问题尤其是从理论上分析和研究以后任职过程中遇到的一些典型应用实例方面不能学以致用。 因此，针对长期以来大学物理教学中存在的缺乏实战化军事应用的现状 [ 4 ]，军校大学物理课程教学突出军事应用势在必行。
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user: 4. 军校大学物理教学突出军事应用的实践效果 通过突出军事应用，军校大学物理教学取得了一定的成绩，效果明显。表现在：在学员学习方面，学员对大学物理学习兴趣变得浓厚，融入大学物理课堂的积极性有了显著的提高，同时军校学员的自主学习能力以及用物理原理解释和解决现实问题的能力也有了较大的提升；在教员教学方面，教员尤其是年轻教员在教学上投入的精力更多，对物理教学内容的研究更加深入，对相关的物理军事应用的研究更加广泛，教学能力有了显著的提高；在学员学习成绩方面，学员的考试成绩相对以往有了一定的提升，同时学员参加物理俱乐部、物理竞赛以及物理创新竞赛的积极性有了明显的提高，获奖比例也有了较大幅度的提升。
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user: 5. 结语 大学物理教学必须要将物理知识的传授与培养德才兼备的高素质专业化新型军事人才这个根本目标相结合，要围绕实战、着眼打赢搞教学、育人才。军校大学物理教学突出军事应用的教学模式对军校学员的培养起到了积极的促进作用。
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user: 摘要 为比较乘积季节差分自回归移动平均模型(SARIMA)与支持向量机回归模型(SVR)对天津市病毒性肝炎发病率的预测效果，本文根据天津市2005年1月至2017年4月病毒性肝炎发病率数据建立SARIMA和SVR预测模型，对2017年5月至12月发病率预测。SVR模型预测的RMSE，MAE和MAPE分别为0.0767，0.0701和4.25%，SVR模型与SARIMA模型中最优模型相比，三个误差评价指标分别下降了0.1089，0.1008和6.04%。预测结果显示SVR模型预测效果优于SARIMA模型，将其用于天津市的病毒性肝炎发病率短期预测，有助于该地区病毒性肝炎的防治工作。
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user: 1. 引言 病毒性肝炎(viral hepatitis)简称肝炎，是由肝炎病毒引起的一组以肝脏损害为主要特征的传染性疾病，其具有传染性强、传播途径复杂、发病率高和流行面广等特点 [ 1 ] [ 2 ]。目前，肝炎已作为法定乙类报告传染病，法定报告的肝炎包括甲肝、乙肝、丙肝、戊肝和未分型肝炎 [ 3 ]。世卫组织报告称，感染肝炎的人口全球大约有3.25亿人，肝炎成为全球公共卫生面临的又一重大威胁 [ 4 ]。我国是肝炎的高流行区，肝炎在天津市乙类传染病报告中发病率一直居于前列，其传播给国家和个人带来了沉重的经济负担，是天津市重点防治的传染病之一。因此探讨天津市肝炎的流行规律、准确有效的预测发病率对天津市肝炎的防治工作有着重要的指导意义。 目前对肝炎发病率预测研究中时间序列方法的SARIMA模型最为广泛。汪业胜等 [ 5 ] 用SARIMA模型对我国2009~2018年肝炎的发病趋势分析和预测，预测值与实际值较一致。陈远方等 [ 6 ] 建立SARIMA模型和BP神经网络模型对我国乙型肝炎发病预测，结果显示SARIMA模型的预测效能和非线性拟合能力略优于BP神经网络模型。高云云等 [ 7 ] 和李丽娜等 [ 8 ] 运用季节模型SARIMA模型能较好模拟、预测的甲型肝炎发病情况，是一种进行短期预测效果较好的模型，将优化甲肝预防工作。近年来，机器学习算法对非线性时间序列的分析中表现出极大优势，其中较为成熟的支持向量机回归(SVR)模型已在空气质量 [ 9 ] [ 10 ]、农产品价格 [ 11 ] 等时间序列预测方面得到了成功应用，但在肝炎预测方面的应用鲜有报道。鉴于此，本研究用SARIMA模型和SVR模型对天津市肝炎发病率进行建模和预测，并对建立的模型进行比较。
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user: 2. 数据来源与研究方法 2.1. 数据来源 本文收集了2005年1月~2017年12月天津市肝炎发病率月度数据，共156个月，所有数据来源于中国公共卫生科学数据中心。 2.2. 研究方法 2.2.1. SARIMA模型 ARIMA模型是时间序列预测的经典模型，它是将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，根据因变量、因变量的滞后值、随机误差的现值和滞后值进行回归所建立的模型 [ 12 ]，它的一般形式为 ARIMA ( p ， d ， q ) 。 SARIMA ( p ， d ， q ) × ( P ， D ， Q ) S 模型是在ARIMA模型中增加了季节项，称为季节性自回归滑动平均模型。SARIMA模型首先对季节性因素进行D阶差分，其次用差分后周期为S的季节性时间序列建立一般的ARIMA模型。 SARIMA的乘积模型表达式为： ∇ d ∇ S D X t = θ ( B ) θ s ( B ) ϕ ( B ) ϕ s ( B ) ε t (1) 其中： θ ( B ) = 1 − θ 1 B − ⋯ − θ q B q ϕ ( B ) = 1 − ϕ 1 B − ⋯ − ϕ p B p θ s ( B ) = 1 − θ 1 B s − ⋯ − θ Q B Q S ϕ s ( B ) = 1 − ϕ 1 B s − ⋯ − ϕ P B P S (2) 式中B是滞后算子， ε t 是白噪声序列， ϕ S ( B ) 和 θ S ( B ) 分别是季节自回归和季节移动平均算子。 2.2.2. SVR模型 支持向量回归(support vector regression，SVR)是一种基于统计学理论的机器学习算法 [ 13 ]。SVR的基本思想是：对于给定的训练样本点，通过SVR训练回归一个函数 f ( x ) ，使由该函数求出的每一个输入样本的输出值和输入样本对应的目标值不超过误差 ε ，同时使回归出的函数平滑 [ 14 ]。 对于给定训练样本集 T = { ( x 1 ， y 1 ) ， ( x 2 ， y 2 ) ， ⋯ ， ( x n ， y n ) } ，输出值 y = f ( x ) = ω ⋅ φ ( x ) + b 。SVR以 f ( x ) 为中心构建了宽度为 2 ε 的间隔带，落在间隔带以外的样本才计算损失。考虑到误差，引入松弛变量 ξ i ， ξ ⌢ i ，和惩罚函数C，SVR问题可形式化为： min 1 2 ‖ ω ‖ 2 + C ∑ i = 1 n ( ξ i + ξ ⌢ i ) (3) { s .t .   f ( x i ) − y i ≤ ε + ξ i y i − f ( x i ) ≤ ε + ξ i ξ i ≥ 0 ， ξ ^ ≥ 0 ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n (4) 其中C为常数， ξ i ， ξ ⌢ i 代表数据到其对应边界 ε 的距离。引入拉格朗日乘子 λ i ， λ i ∗ ，将上式转化为 对偶问题，则有： max ∑ i = 1 m y i ( λ i − λ i ∗ ) − ε ∑ i = 1 m ( λ i + λ i ∗ ) − 1 2 ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n ( λ i − λ i ∗ ) ( λ j − λ j ∗ ) K ( x i ， y i ) (5) { s .t .   ∑ i = 1 m ( λ i − λ i ∗ ) = 0 0 ≤ λ i ≤ C 0 ≤ λ i ∗ ≤ C (6) 最后得出表达式： f ( x ) = ∑ i = 1 m ( λ i − λ i ∗ ) K ( x i ， x i ) + b 。其中 K ( x i ， x i ) 为核函数，本文选用的是RBF核函 数。时间序列数据建立SVR模型时，需分别截取固定大小数据段组成滑动窗口，以前面数据为输入，后面数据为输出顺次建立映射关系，即 X i = { x i ， x i + 1 ， ⋯ ， x i + k − 1 } ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n − k + 1 ， x i + k = f ( X i ) ，其中i为时序， x i 为第i时刻的数据，输入数据 X i 随着时问向前推动，训练样本不断地变化，但是样本内元素量k不会变动 [ 15 ]。 2.2.3. 模型评估标准 本文采用均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分误差(MAPE)三个综合指标用于比较各模型预测差异。 RMSE = 1 n ∑ i = 1 n ( y ^ i − y i ) 2 (7) MAE = 1 n ∑ i = 1 n | y ^ i − y i | (8) MAPE = 1 n ∑ i = 1 n | y ^ i − y i y i | × 100% (9) 其中 y i 为实际值， y ^ i 为预测的值，n为预测样本数。
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user: 3. 模型的建立 3.1. SARIMA模型的建立 2005年1月至2017年4月天津市肝炎发病率的时序图见图1。首先对序列进行平稳性检验，通过时序图可以看出该肝炎发病率数据有明显长期趋势，其单位根检验P值为0.812，该序列是非平稳时间序列。对肝炎发病率序列做季节分解，序列具有12个月为一个周期的季节性。对原始序列作一阶12步差分提取原序列的趋势效应和季节效应，对差分后的序列平稳性检验，单位根检验的P值为0.037，该序列是平稳时间序列。对差分后序列做白噪声检验，计算出序列延迟6期和12期的Q统计量的P值均小于0.05，即该序列是非白噪声序列可进行下一步建模分析。差分后序列的自相关和偏自相关图见图2，初步确定SARIMA模型为 ARIMA ( 4 ， 1 ， 3 ) × ( 4 ， 1 ， 3 ) 12 ，但通过查看ACF和PACF图来做出选择不准确 [ 16 ]，为寻找最优SARIMA模型，使用网格搜索法对参数进行选择，AIC最小的模型作为最优模型，最终确定模型为 ARIMA ( 2 ， 1 ， 4 ) × ( 2 ， 1 ， 1 ) 12 ，AIC为70.137。采用上述选取的最优预测模型对2017年5月至12月天津市肝炎发病率进行预测，对2005年2月至2017年4月肝炎发病率拟合，并与实际发病数据进行对比，结果见图3。 图1. 肝炎发病率时序图 图2. 差分后序列的自相关图和偏自相关图 图3. SARIMA模型预测对比图 3.2. SVR模型的建立 对2005年1月至2017年4月的肝炎发病率时间序列数据建立SVR模型时，输入样本为滚动的时间序列，数据段长度k的选取(即滑动窗口选择)会影响模型预测的效果，本文k值从2依次增加，根据k值不同取值分别建立SVR模型，建立好模型后对数据拟合，以RMSE和MAPE为评价指标，若取k+1时模型的RMSE和MAPE比取k小，则继续增加k值，否则k停止增加，k为最终确定选定的值，见表1所示，本文k的取值为8。 Table 1 The corresponding error index is selected for different data segment length k 2 3 4 5 6 7 8 RMSE 0.546 0.520 0.482 0.467 0.443 0.428 0.407 MAPE 10.7% 10.2% 10.0% 9.7% 9.3% 9.2% 9.0% 表1. 数据段长度k不同选取对应的误差指标 k选定为8，2005年1月至2017年4月的肝炎发病率被分为140组，将140组数据中前132组作为训练样本集，用于建立模型，后8组作为试验样本集，用于验证模型。其中，后8组中真实的输出值对应的时间序列为2016年9月~2017年4月的肝炎发病率数据。在验证模型时，每预测一步后，将预测值作为当月的值再进行下一月预测，将后8组真实值与预测值对比，此过程中采用网格搜索进行参数寻优。建立好SVR模型后对数据进行拟合以及对2017年5月至12月肝炎发病率预测，并与实际发病率数据进行对比，结果见图4。 图4. SVR模型预测对比图 3.3. 两模型预测对比 本文测试数据为2017年5月至12月的肝炎发病率，表2为两种预测模型预测结果，从表2可以看出SVR模型预测值较SARIMA模型更接近真实值，两种模型预测的RMSE、MAE和MAPE见表3，SVR模型预测的RMSE，MAE和MAPE分别为0.0767，0.0701和4.25%，SVR模型与SARIMA模型相比，三个误差评价指标分别下降了0.1089，0.1008和6.04%。 Table 2 Comparison of the predicted results of the two model 时间 实际值 SARIMA模型预测值 SVR模型预测值 2017年5月 1.9653 1.7766 1.9181 2017年6月 1.8821 1.5892 1.7625 2017年7月 1.8308 1.6359 1.9197 2017年8月 1.4980 1.4088 1.5782 2017年9月 1.4468 1.2658 1.5456 2017年10月 1.5620 1.5254 1.5322 2017年11月 1.5556 1.3760 1.4856 2017年12月 1.4404 1.2356 1.4667 表2. 两种模型预测结果对比 Table 3 Two models predict evaluation indexe 评价指标 SARIMA模型 SVR模型 RMSE 0.1856 0.0767 MAE 0.1709 0.0701 MAPE 10.29% 4.25% 表3. 两种模型预测评价指标
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user: 4. 结论 肝炎是危害我国人民身体健康的主要传染病，是防控的重点与研究的热点，本文根据天津市肝炎发病率月度数据，建立SARIMA和SVR模型对2017年5月~12月的发病率预测。从预测结果来看，SVR模型不仅较好地拟合原数据的趋势，其预测精度也比SARIMA模型更好。因此相对SARIMA模型，SVR模型更适合用来预测天津市肝炎的发病情况，为天津市的病毒性肝炎防控工作提供有利的帮助。
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user: 摘要 随着我国社会发展，旅游产业扮演着越来越重要的角色。在有关旅游人数预测的研究中，各种预测模型层出不穷，本文借鉴现有的国内外研究经验，以2013年1月~2020年10月昆明市月度旅游人数为依托，运用时间序列模型中的乘积季节模型进行拟合，对模型进行各项检验后利用该模型对昆明市未来两个月的旅游人数做了相应预测。
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user: 1. 研究背景及意义 昆明作为云南省省会，拥有独特的自然风景及得天独厚的气候条件，受到越来越多的人的青睐，也逐渐成为国内外游客旅游目的地的第一选择。最近几年昆明市旅游业蓬勃发展，旅游业产值增长较快，据统计，在2013年昆明市接待国内游客共5479.06万人，实现旅游收入490.92亿元，在2019年接待国内游客18，494.59万人，全年旅游收入总计达到2673.16亿元。两项指标的年平均增长率分别为22.48%、32.64%，每年旅游业的增加值在云南省GDP中的占比越来越大，逐渐发展成为云南的支柱产业之一。据测算，2019年旅游产业综合增加值为1101.85亿元，旅游产业增加值对GDP的贡献达到17.01%。同时，针对每一个省市地州旅游业的考核也已经纳入政府考核系统，因此各级政府都很重视旅游业的发展规划。要把旅游业发展好，除了推出新颖别致的旅游产品、加大对外宣传等传统手段外，更应该掌握市场上对当地旅游业的需求状况，从而加强本地区旅游业对市场需求变化的适应能力，了解本地旅游业的竞争趋势。这样才能做到有计划有目的的发展旅游业。 对旅游人数作出有效预测，有利于统筹安排当地的旅游资源及时调整景区浏览的承载力；有利于当地有关政府部门制定年度、月度旅游目标和计划；有利于调节旅游市场上面的供给方与需求方的平衡关系，合理安排好以及布局好当地旅游景点的开发战略以及游客的接待工作，使当地旅游部门发展更加高效率、高质量的旅游产业。 本文旨在探索出昆明市旅游人数发展变化的相关规律，构建和拟合出正确合理的实践系列模型，以期对昆明市未来旅游人数做出科学有效预测，也能及时了解旅游行业的规模及变化趋势，通过数据分析和预测能加强旅游相关规划目标的说服力。
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user: 2. 文献综述 在有关旅游市场方面的研究中，我国国内学者主要侧重于国内入境旅游需求方面的研究。按照研究方法可以大致分为定性研究方法、计量经济法(回归模型等)、时间序列法(ARIMA模型、乘积季节模型、ARIMA-GARCH模型等)、人工智能法(主要包含有神经网络、灰色理论方法等)。 在时间序列的相关预测方法中，陈鹏，吴玲，宋徽(2012) [ 1 ] 曾基于时间序列方法中的ARIMA模型对安徽省入境旅游人数做了相应的预测，并经过分析比较得出了时间序列预测法在入境旅游人数预测中的应用具有良好效果的结论，同时指出短期内时间序列模型预测效果更好，所以若要进行长期预测则需要根据新的时间序列重新建立新的预测机制进行分析。孔朝莉(2018) [ 2 ] 基于乘法季节模型对海南省旅游人数进行预测，在未来两期月度数据预测值中，过夜游游客预测值的平均绝对百分比误差为1.69%，其中对于一期的预测得出的相对误差结果为2.93%，第二期预测则为3.39%。国内旅游人数预测值的平均绝对百分比误差为1.70%，其中对于一期的预测得出的相对误差结果为2.88%，第二期预测则为3.92%，说明应用本模型对于海南省未来两期的旅游人数预测是理想和合理的。同时也反映出季节模型适合短期预测，最好是一步预测。刘若愚，刘立波(2019) [ 3 ] 基于ARIMA模型，对我国近几年的国内游客人数数据进行了模型拟合和预测，预测结果显示预测的误差在1.4%左右，有良好的精度。虞安，王忠(2014) [ 4 ] 基于引力模型及季节时间序列模型对第九届(北京)园博会参观人数进行预测，其思想为将游客按照来源地进行分类，然后分别采用旅游引力模型、季节性与非季节性自我回归整合移动平均模型以及本底趋势线模型进行预测。 在神经网络方法中，赵宇巍，张镇，郭子博，李远方基于BP神经网络的时间序列分析法对秦皇岛市旅游量进行预测研究，结果显示期望输出值与模型预测输出值之间的误差不足0.1%，预测效果较好。而张锋，柳炳详，张月则运用BP神经网络算法建立时间序列模型对多个国家的旅游人数进行了拟合预测，结果表明该模型和算法能够对未来旅游人数进行有效预测。 此前邓聚龙(2005)提出了灰色系统理论和方法，这种方法主要适用于数量较少的数据。属于数列预测模型的一阶微分GM(1， 1)模型作为现目前运用较多的灰色预测模型，王南丰，沈李欢(2020) [ 5 ] 以陕西省2011年~2018年旅游人数数据为基础，以GM(1， 1)模型为基础对陕西省未来近五年的游客数量展开预测，根据最终预测结果，预测值相比实际值偏差较小，表明该模型能够科学合理地做出预测。程军锋也基于灰色理论用此模型对陇南市的旅游人数作了相应预测。郭况浦，李信韬(2019) [ 6 ] 基于由灰色预测模型、线性回归模型组成的凸组合预测模型对2008年至2017年洛阳市旅游接待人数进行数据拟合，最终对洛阳市未来三年的国内旅游人数进行了预测分析。朱晓华、杨秀春和蔡运龙在灰色系统理论的基础上，建立合理的旅客来源灰色预测模型并对中国自1978年以来的入境客源数据进行拟合，同时比对了常用线性模型的预测结果，结果发现旅游系统适合运用灰色系统理论进行研究且有更高的预测精度。 在云南省旅游人数预测中，王政，杨霞(2020) [ 7 ] 构建了灰色预测GM(1， 1)模型，测算云南省各地州未来6年的入境旅游规模。除此之外有关云南入境旅游市场方面的预测研究尚难见到，而昆明市作为云南省的省会同时也是区域中心城市，对昆明市的旅游人数做出有效预测能够在我市旅游开发和旅游规划中起着至关重要的指导作用。上述文献综合了多种方法预测入境旅游人数，但并未得到一致结论，表明并不能找到适合所有实际情况的最优预测方法和模型。 通过上面的文献分析，以及拟使用的2018年1月~2020年10月昆明市月度国内游客数据，根据选用的数据特征，本文将选用时间序列模型进行数据建模，但是具体采用什么模型则根据各项检验和估计来进行识别，选择所有能建立模型中的最优模型，最后通过建立的模型进行分析和预测。
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user: 3. 模型介绍 3.1. ARMA模型介绍 当得到一个平稳的时间序列时，可以建立自回归移动平均模型即ARMA(p， q)模型进行分析。若得到的序列是非平稳时间序列，则可对原序列进行差分提取确定性信息后再建立模型。此时可以对原序列建立ARIMA(p， d， q)模型，模型中的p为自回归阶数，d为消除非平稳序列需要差分的次数，q为移动平均阶数。具体结构如下： { Φ ( B ) ∇ d X t = Θ ( B ) ε t E ( ε t ) = 0 ， V a r ( ε t ) = ε t 2 ， E ( ε t ε s ) = 0 ， s ≠ t E ( x t ε s ) = 0 ， ∀ s < t (1)式 式中 ∇ d = ( 1 − B ) d ， Φ ( B ) = 1 − ϕ 1 B − ⋯ − ϕ p B p ，为平稳可逆自回归移动平均模型的自回归系数多项式； Θ ( B ) = 1 − θ 1 B − ⋯ − θ q B q ，为自回归移动平均模型的平滑系数多项式。 3.2. 季节模型介绍 季节模型(seasonal model)是一类能够反映出具有季节变动规律的时间序列模型。时间序列的波动可以归结为四种因素的变动，分别是趋势因素、循环因素、季节因素随机变动因素。四种因素与原始序列的关系可用乘法模型和加法模型来表现。加法季节模型是指序列中的季节效应与其他效应是加法关系，即： x t = S t + T t + I t (2)式 简单季节模型实际上就是通过趋势差分、季节差分将序列转化为平稳序列，再对其进行拟合。它的模型结构通常如下： ∇ D ∇ d x t = Θ ( B ) Φ ( B ) ε t (3)式 在时间序列的分析过程中，若简单的ARIMA模型并不足以提取各种效应之间的相关关系时，通常会采用乘积季节模型，比如季节变动的幅度随时间趋势的上升而增大这种情形，这时时序图的形状就会表现出前面阶段较小，后面阶段较大，即大致呈喇叭状或者放射状。 乘积模型的表达式如下： ∇ d ∇ s D x t = Θ ( B ) Θ s ( B ) Φ ( B ) Φ s ( B ) ε t (4)式 式中： Θ ( B ) = 1 − θ 1 B − ⋯ − θ q B q Φ ( B ) = 1 − ϕ 1 B − ⋯ − ϕ p B p Φ s ( B ) = 1 − ϕ 1 B s − ⋯ − ϕ P B P S Θ s ( B ) = 1 − θ 1 B s − ⋯ − θ Q B Q S 该模型即为乘积季节模型，用符号简记为 ARIMA ( p ， d ， q ) × ( P ， D ， Q ) s 。此时短期相关性和季节效应之间的关系为乘积关系，从表达式中也可看出。 3.3. 模型的检验 3.3.1. 模型的显著性检验 模型的检验可以分为对模型的显著性检验以及对参数的显著性检验。模型的显著性检验主要是用来判断建立的模型是否能有效的提取数据的有效信息，其检验的思想是若建立的模型能够有效，则模型中的残差序列应该为一个白噪声序列，此时残差中不存在任何有关原序列的信息，模型拟合的效果就会比较好。所以模型的显著性检验就转化为了残差序列的白噪声检，检验的原假设是残差为白噪声序列(模型显著)，备择假设是残差为非白噪声序列(模型不显著)。检验使用的统计量为LB (Ljung-Box)检验统计量： LB = n ( n + 2 ) ∑ k = 1 m ( ρ k 2 n − k ) ~ χ 2 ( m ) ， ∀ m > 0 (5)式 同时也可以根据伴随概率p值判断模型是否显著。如果LB统计量的伴随概率P大于显著性水平，则认为这个拟合模型的残差序列属于白噪声序列，对应的模型显著有效。 3.3.2. 参数的显著性检验 参数显著性检验可以用来判断某一个参数显著还是不显著，即参数为零或者非零，同时通过参数的显著性检验可以是模型达到更加准确和精简的目的。该检验采用的统计量是t统计量并进行t检验，可通过参数估计的t值与临界值相比较，或者看该检验统计量的伴随概率来判断参数是否显著非零。具体地，P小于显著性水平，则对应的参数显著非零，否则不显著。 3.3.3. 模型选择的依据 根据现有数据进行模型拟合时，往往可以拟合出多个模型，同时其中又有多个模型可以通过显著性检验。
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user: 4. 数据来源 本文选择的数据为2013年1月~2020年10月的昆明市旅游人数月度数据，数据来源于昆明市统计局官网发布的统计数据中的《各年月度昆明市国民经济主要指标》。
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user: 5. 实证分析 5.1. 原始数据平稳性检验 利用时间序列模型建模的基本要求是序列平稳且未非白噪声序列。故首先判断本文选取的序列(将序列命名为x)是否平稳，得出的时序图及自相关图分别如图1、图2所示。从时序图中可看出，该序列2013年~2019年期间都有明显的递增趋势，2020年由于受到疫情的影响，出现了急剧下降。同时，该时间序列还显示出明显的周期性特征。由自相关图2可看出该序列有严重的拖尾特征，自相关系数一直都在零轴的上半部分，没有截尾，由此可判断该序列是不平稳的，需要对原序列进行即一阶差分才能建模分析。 图1. X的时序图 图2. 自相关图 5.2. 非平稳数据的处理及检验 由图1时序图中可看出昆明市游客数目前处于一个线性的增长趋势中，以及存在一定的周期性。再根据图2结果对原序列做一阶十二步差分后，由图3可知差分后的时间序列是平稳的。为了进一步精准判断时序数据是否平稳，对差分后的序列做单位根平稳性检验。检验结果如表1所示。检验结果显示统计量所对应的概率P小于0.01，说明此时数据平稳。上文中指出，对于一个平稳的序列且为非纯随机的序列，才可以接着进行模拟和分析，否则就没有意义，所以根据时序图和检验结果应对差分后的序列进行纯随机性检验，得到滞后六期的P值为0.0043，远小于0.010的显著性水平，此时数据为非纯随机，则可以进一步分析。 图3. 差分后的时序图 Table 1 Unit root stationarity tes DF值 P值 单位根平稳性检验 −5.8589 P < 0.01 表1. 单位根平稳性检验 图4. 自相关和偏自相关图 5.3. 模型的建立与检验 本文在应用模型对昆明市游客人数的预测过程中，根据图4中差分后序列的ACF图及PACF图分别拟合了如下模型： Table 2 Comparison of model 模型 AIC值 白噪声检验P值 模型一： ARIMA ( 1 ， 1 ， 0 ) × ( 1 ， 0 ， 1 ) 12 1328.15 0.4341 模型二： ARIMA ( 1 ， 1 ， 1 ) × ( 0 ， 1 ， 1 ) 12 1159.21 0.7198 模型三： ARIMA ( 4 ， 1 ， 1 ) × ( 0 ， 1 ， 1 ) 12 1162.32 0.9944 模型四： ARIMA ( 7 ， 1 ， 1 ) × ( 0 ， 1 ， 1 ) 12 1166.75 0.9979 模型五： ARIMA ( 8 ， 1 ， 1 ) × ( 0 ， 1 ， 1 ) 12 1166.95 0.9999 模型六： ARIMA ( ( 1 ， 4 ， 7 ， 8 ) ， 1 ， 1 ) × ( 0 ， 1 ， 1 ) 12 1164.19 0.7993 表2. 模型的比较 根据表2中各模型的白噪声检验P值，发现上述模型都显著，根据AIC值大小比较发现模型二更优。模型显著后，进一步再检验了模型二残差的方差是否齐性，检验和判断模型二是否有ARCH效应，得到的结果如表3所示。 Table 3 ARCH tes 检验方法 滞后期数 P值 LM检验 1 0.682 2 0.321 3 0.5243 Q检验 1 0.7843 2 0.5996 3 0.3607 表3. ARCH检验 由表3结果可知，模型二残差序列的LM和Q检验都认为方差是齐性的。 故 ARIMA ( 1 ， 1 ， 1 ) × ( 0 ， 1 ， 1 ) 12 为本文根据数据特征建立的最优月度人数预测模型，其具体形式为： ∇ ∇ 12 x t = 1 − 0.8668 B 1 − 0.3543 B ( 1 − 0.6885 B 12 ) ε t 5.4. 模型的预测 此时 ARIMA ( 1 ， 1 ， 1 ) × ( 0 ， 1 ， 1 ) 12 模型可以用来预测，在预测之前本文比较了该模型得出的2020年9月及10月的旅游人数预测值与真实值的预测误差百分比结果如表4所示。得到的结果显示模型的预测效果较好，接下来将用该模型预测昆明市2020年11月和12月的旅游人数，得到的结果如表5所示。 Table 4 Comparison between actual and predicted value 实际值 模型一预测值 误差百分比 2020年9月旅游人数 1289.43 1209.907 6.79% 2020年10月旅游人数 1974.07 1830.741 7.26% 表4. 实际值与预测值的比较 Table 5 Prediction of the mode 2020年11月游客数 2020年12月游客数 预测值 1242.93 (万人) 1403.22 (万人) 表5. 模型的预测 预测图图5如下： 图5. 预测图
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user: 6. 结论及建议 本文基于2013年~月至2020年10月份昆明市旅游人数序列数据，建立了乘积季节模型 ARIMA ( 1 ， 1 ， 1 ) × ( 0 ， 1 ， 1 ) 12 对2020年11月及12月来昆旅游人数做了预测，预测结果为2020年11月份游客数为1242.93万人次，2020年12月份游客数为1403.22万人次。相比刚过去的十月份，来昆旅游人数将有所下滑，不过，这符合历年数据的变化规律，十月份一般情况下都是第四季度接待游客量最多的月份，主要原因是十月份有一个国庆节这个长假，时间充足加上昆明市十月份气候较为温和，来昆旅游的人数自然会有大幅上升。到12月份后不少学校将会迎来寒假，此时来昆旅游人数相比11月份会有小幅上升。预测到11、12月份来昆旅游人数会有所下降，昆明市政府应该积极展开旅游推介会，加强昆明市旅游风光的宣传和展示，完善旅游设施配套提供更优质的旅游服务，吸引更多的国内外游客观光昆明市美景。 本文通过对旅游人数时间序列数据建立时间序列模型去模拟其变化情况，最终找到了一个旅游人数月度变化的具体形式，所以可以有效的预测未来旅游人数的变化趋势，有时候预测的具体数据可能不准确，但是预测到的变化趋势是符合现实情况的。从昆明市接待的游客的时序图中可以看出，2016年之前昆明市每年的月度旅游人数变化趋势是一致的，说明每年的数据都是在上一年的基础上有一个固定的增幅，这不太符合社会发展的经济规律，所以在后面的相关预测中，容易受到这些数据的影响，预测的绝对数可能不是百分之百准确。但是大体的变化趋势是能预测到的。
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user: 摘要 2型直觉模糊集是直觉模糊集的扩展，它具有处理不确定性、多关键因素性、模糊性和踌躇性等复杂问题的能力。本文提出了一种基于2型直觉模糊集的欧氏贴近度的识别方法。并用实例验证本文所提出方法的正确性，可在实际生活的类别识别问题中应用。
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user: 1. 引言 模式识别是近些年来取到快速发展的人工智能分支，且在生态环境、工程技术、社会经济等各个领域获得了广泛使用，并积累了很多有效果的研究结果。模式识别的中心问题是怎样让机器模拟人脑的思维模式，从而对客观事物进行高效的分类和识别。其一，现广泛应用的人脑的识别机制与统计方法有很大的差别；其二，待识别的客观事物往往存在某些模糊不清的性质。在大量的现实工程识别问题中，往往会遇到很多的模糊信息，从而急切需要将模糊数学与模式识别结合的模糊模式识别方法进行解决 [ 1 ]。为了让模糊集模式识别应用更加广泛，更好的解决判断时踌躇性和系统复杂的高度不确定性的问题，本文给出了两种基于2型直觉模糊集的模式识别方法。 2012年西南交通大学教授赵涛，肖建给出了2型直觉模糊集的概念，证明了2型直觉模糊集是直觉模糊集、一型模糊集、区间值直觉模糊集、区间值模糊集的广义形式，讨论了2型直觉模糊集的基本运算 [ 2 ]。
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user: 2. 2型直觉模糊集 在人们生活中经常参加投票选举活动，各投票人常常对候选人做出综合评价，给出投票结果。投票过程中投票人往往伴随着不确定性、多属性、踌躇性，常常不能完全赞成某一候选人，也不能完全否决某一候选人。因此，投票人更愿意给出一个赞成的隶属程度、反对的隶属程度以及踌躇程度(见文献 [ 3 ] )。 例如，在一次选举活动中，有100人有投票资格，在对候选人甲投票时，有78人准备投赞成票，其中50人赞成程度为0.9，28人赞成程度为0.75；另有17人打算投反对票，14人的反对程度为0.8，3人的反对程度为0.7；剩余5人仍在踌躇。这是一个典型2型直觉模糊集问题：因为有50/100的人赞成程 度为0.9，28/100的人赞成程度0.75，即支持甲当选程度(隶属度)为： μ A ( x ) = 0.5 0.9 + 0.28 0.75 。 同样，反对甲当选程度(非隶属度)为： ν A ( x ) = 0.14 0.8 + 0.03 0.7 。 定义1 ( [ 2 ] ) 设X为给定非空集合，称 A = { 〈 x ， μ A ( x ) ， ν A ( x ) 〉 | ∀ x ∈ X } 为X上的2型直觉模糊集， μ A ( x ) 表示x对A隶属程度， v A ( x ) 表示x对A非隶属程度。 当非空集合X是连续的： μ A ( x ) = ∫ μ ∈ J x μ f x ( μ ) / μ ， J x μ ⊆ [ 0 ， 1 ] ， v A ( x ) = ∫ μ ∈ J x v g x ( v ) / v ， J x v ⊆ [ 0 ， 1 ] ， x对A的踌躇度： π A ( x ) = ∫ μ ∈ J x μ ∫ v ∈ J x v f x ( μ ) ∧ g x ( v ) / max ( 0 ， 1 − μ − v ) ，且对任意的 x ∈ X 满足： max μ ∈ J x μ ( f x ( μ ) * μ ) + max v ∈ J x v ( g x ( v ) * v ) ≤ 1 。 当非空集合X是离散的： μ A ( x i ) = ∑ j = 1 n f x ( μ j ) / μ j ， J x μ ⊆ [ 0 ， 1 ] ， ν A ( x i ) = ∑ j = 1 n g x ( ν j ) / ν j ， J x ν ⊆ [ 0 ， 1 ] ， x对A的踌躇度： π A ( x i ) = ∑ j = 1 n f x ( μ j ) ∧ g x ( ν j ) / max ( 0 ， 1 − μ j − ν j ) ，且对任意的 x ∈ X 满足： max ( f x ( μ j ) * μ j ) + max ( g x ( ν j ) * ν j ) ≤ 1 。 定义2 ( [ 2 ] ) 设A，B是非空集合X上两个连续2型直觉模糊集，令 A = { 〈 x ， μ A ( x ) ， ν A ( x ) 〉 | ∀ x ∈ X } ， B = { 〈 x ， μ B ( x ) ， ν B ( x ) 〉 | ∀ x ∈ X } ； 其中： μ A ( x ) = ∫ μ ∈ J x μ f x ( μ ) / μ ， J x μ ⊆ [ 0 ， 1 ] ， v A ( x ) = ∫ μ ∈ J x v g x ( v ) / v ， J x v ⊆ [ 0 ， 1 ] ； μ B ( x ) = ∫ ϖ ∈ J x ϖ h x ( ϖ ) / ϖ ， J x ϖ ⊆ [ 0 ， 1 ] ， v B ( x ) = ∫ p ∈ J x v k x ( p ) / p ， J x p ⊆ [ 0 ， 1 ] 。 有：1) A ∪ B = { 〈 x ， μ A ( x ) ∪ μ B ( x ) ， ν A ( x ) ∩ ν B ( x ) 〉 | x ∈ X } = { 〈 x ， ∫ μ ∈ J x μ ∫ ϖ ∈ J x ϖ f x ( μ ) ∧ h x ( ϖ ) / μ ∨ ϖ ， ∫ v ∈ J x v ∫ p ∈ J x p g x ( v ) ∧ k x ( p ) / v ∧ p 〉 | x ∈ X } 2) A ∩ B = { 〈 x ， μ A ( x ) ∩ μ B ( x ) ， ν A ( x ) ∪ ν B ( x ) 〉 | x ∈ X } = { 〈 x ， ∫ μ ∈ J x μ ∫ ϖ ∈ J x ϖ f x ( μ ) ∧ h x ( ϖ ) / μ ∧ ϖ ， ∫ v ∈ J x v ∫ p ∈ J x p g x ( v ) ∧ k x ( p ) / v ∨ p 〉 | x ∈ X } 3) A C = { 〈 x ， μ A ( x ) ， ν A ( x ) 〉 | x ∈ X } = { 〈 x ， ∫ v ∈ J x v g x ( v ) / v ， ∫ μ ∈ J x μ f x ( μ ) / μ 〉 | x ∈ X }
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user: 3. 基于2型直觉模糊集的欧氏贴近度识别方法 3.1. 基于2型直觉模糊集的欧氏贴近度公式 定义3 设A，B是非空集合X上两个离散2型直觉模糊集，令 A = { 〈 x ， μ A ( x ) ， ν A ( x ) 〉 | ∀ x ∈ X } ， B = { 〈 x ， μ B ( x ) ， ν B ( x ) 〉 | ∀ x ∈ X } μ A ( x i ) = ∑ j = 1 n f x ( μ j ) / μ j ， J x μ ⊆ [ 0 ， 1 ] ， v A ( x i ) = ∑ j = 1 n g x ( ν j ) / ν j ， J x v ⊆ [ 0 ， 1 ] ； μ B ( x i ) = ∑ j = 1 n h x ( ϖ j ) / ϖ j ， J x ϖ ⊆ [ 0 ， 1 ] ， v B ( x i ) = ∑ j = 1 n k x ( p j ) / p j ， J x p ⊆ [ 0 ， 1 ] 。 且要满足条件： max ( f x ( μ j ) * μ j ) + max ( g x ( ν j ) * ν j ) ≤ 1 ； max μ ∈ J x ϖ ( h x ( ϖ j ) * ϖ j ) + max v ∈ J x p ( k x ( p j ) * p j ) ≤ 1 。 A与B的距离公式定义为： d ( A i ， B i ) = ( | ∑ j = 1 n ( f x ( μ j ) / μ j − h x ( ϖ j ) / ϖ j ) | p + | ∑ j = 1 n ( g x ( ν j ) / ν j − k x ( p j ) / p j | p ) / 2 n p 定义4 设A与B为两个离散2型直觉模糊集，由此有2型直觉模糊集的有序加权算子定义为 I F W D ( A ， B ) = ∑ i = 1 n w i d ( A i ， B i ) ，其中 w = ( w 1 ， w 2 ， ⋯ ， w n ) 为权重向量，满足 w i ∈ [ 0 ， 1 ] ，且 ∑ i = 1 n w i = 1 。具有不 同特征属性的2型直觉模糊集Minkowski贴近度公式为： S I F S = 1 − I F W D ( A ， B ) = 1 − ∑ i = 1 n w i d ( A i ， B i ) 当 p = 2 时，Minkowski距离公式转化为欧氏距离公式，欧氏距离公式为： d O S ( A i ， B i ) = ( | ∑ j = 1 n ( f x ( μ j ) / μ j − h x ( ϖ j ) / ϖ j ) | 2 + | ∑ j = 1 n ( g x ( ν j ) / ν j − k x ( p j ) / p j ) | 2 ) / 2 n (1) 定义5 设A与B为两个离散2型直觉模糊集，2型直觉模糊集的有序加权算子定义为 I F W D ( A ， B ) = ∑ i = 1 n w i d O S ( A i ， B i ) (2) 其中 w = ( w 1 ， w 2 ， ⋯ ， w n ) 为权重向量，满足 w i ∈ [ 0 ， 1 ] ，且 ∑ i = 1 n w i = 1 。具有不同特征属性的2型直觉模糊集欧。 氏贴近度公式： S O S = 1 − I F W D ( A ， B ) = 1 − ∑ i = 1 n w i d O S ( A i ， B i ) (3) 3.2. 基于2型直觉模糊集的欧氏识别步骤 基于2型直觉模糊集欧氏贴近度公式定义，下面给出一种客观属性权重由2型直觉模糊集的贴近度模式识别过程，具体步骤如下： · 步骤1：先将找到2型直觉模糊集的次级踌躇度分别向次级隶属度，非隶属度转化，则可得到的次级隶属度的变化范围与次级非隶属度的变化范围； · 步骤2：找到2型直觉模糊集的主要隶属度与非隶属度并计算2型直觉模糊集的隶属度与非隶属度满足条件公式： max ( f x ( μ j ) * μ j ) + max ( g x ( ν j ) * ν j ) ≤ 1 ； · 步骤3：利用公式(1)求解待识别不同特征属性的2型直觉模糊集与标准模型库的2型直觉模糊集的欧氏距离； · 步骤4：利用公式(2)通过权重向量计算各个方案的有序加权算子； · 步骤5：根据公式(3)计算2型直觉模糊集欧氏贴近度，综合指标贴近度排序，确定最相识种类。按照方案综合指标的贴近度大小进行排序， S O S 值越大，对应的归属程度越高。
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user: 摘要 作为艺术界“奥运会”的第58届威尼斯双年展于2019年5月11日如期开幕，展览持续至11月24日。本届双年展展览场地位于绿城花园和军械库，共有来自世界各地的79位艺术家、90个国家参展。作为本届双年展的策展人，伦敦海沃德画廊(Hayward Gallery)馆长拉夫·鲁戈夫(Ralph Rugoff)提出本次双年展的主题——愿你生活在有趣的时代(May You Live In Interesting Times)——这句过去曾被西方认为渊源于中国的古老诅咒话语，现以最大限度的包容性接纳来自世界各地参展艺术作品的多样性与复杂性，以期让艺术成为人们在“有趣时代”生活的工具和指南。而在本次双年展展出的作品中，数字影像作品占据着不容小觑的位置，“影像”已经成为艺术家们惯用的创作手法和表现形式。
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user: 1. 引言 在为展览书写的序言中，拉夫·鲁戈夫表明本次展览的一大关注点即是艺术家们采用了高度多样化的艺术创作手段，以当前时代热门话题为切入点，创造出多元的个体艺术作品。“现代生活就发生在荧屏中” [ 1 ]，尼古拉斯·米尔佐夫(Nicholas Mirzoeff)在《视觉文化导论》开篇写到的第一句话点明了这个时代的特性。当下，“荧屏”正在成为当代生活和时代精神的物质载体，“影像”则作为文化精神的视觉呈现形式而得到广泛重视。
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user: 2. “有趣的时代”——来自“假语言”的真实修饰性 “愿你生活在有趣的时代”源自东方中国一个虚构的谚语。1936年，约克郡邮报上刊登了一篇文章，报道了英国国会议员奥斯汀·张伯伦爵士在伯明翰工会发表的讲话。张伯伦援引他从一位英国驻亚洲外交官那里学到的一个古老的中国谚语——“愿你生活在一个有趣的时代”来强调当时英国从一场危机转移到另一场危机的紧张局势并对对手进行诅咒。而后，多年过去，这句被认为是诅咒的东方俗语仍多次出现在许多公众人物的政治性话语中。但事实证明，不论过去或是现在，中国从来没有这样的诅咒。就本意而言，“有趣的时代”暗指动荡不安、混乱、甚至充满危机的时代。在西方，这种神秘的“东方主义”一直是一种虚假的文化旧俗，却总是在重大的公众交流场所中产生着真实的修辞效果。尽管其本身只是一个虚假的谎言，但一旦这种似乎无证可考的“人工制品”变得内涵丰富，其间必然隐含着值得我们探寻的潜在意识形态。而在影像时代的今天，“假新闻”和“另类事实”正通过数字媒体平台大肆地侵蚀着公众话语，“真实”和“虚假”之间的鸿沟被填平，“假语言”的真实性成为当代探讨的一大热点话题。 作为本届威尼斯双年展的策展人，如何定义当今这个纷繁复杂的时代和如何定义数件参展作品，成为拉夫·鲁戈夫的一大难题。拉夫·鲁戈夫希望本次展览能够使艺术成为引导人们重新思考在当前这个“有趣的时代”中潜藏着的更多可能性的指南和工具。作为展览主题，拉夫·鲁戈夫赋予了这句古老的“东方俗语”以巨大的延展力和包容力。若是我们悬置前文本对其进行解读，“愿你生活在有趣的时代”饱含着艺术家对于未来无限的憧憬和期望。而结合前文本分析，“有趣的时代”引人深思。当我们追寻着“假语言”提供的潜在线索，越过事件表象，深入本质，即会发现当今世界多样复杂的面貌值得我们深刻反思。