DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 理论模型 发现预测变量和解释变量之间规律的问题分为分类问题和回归问题，从知识发现(Knowledge Discovery in Database)的角度，预测变量是数值型变量即为回归问题，预测变量若为类别型变量则为分类问题。回归问题可以根据预测变量与解释变量是否为线性关系，可以分为线性回归模型和非线性回归。线性回归的优势在于简单和易于描述，但因为现实生活中的事物间很少符合严格的线性关系，导致在现实应用中往往拟合效果不及非线性模型。此外对异常值敏感和多重共线性等问题也常常降低了线性回归模型的拟合效果。非线性模型中机器学习算法，在当前企业积累大量数据的环境下应用变的可能。种种优势得到突显，可以很大程度上基于数据给出客观的模型，而较少受到主管判断的干扰。且在各种模型拟合效果的检验中表现远胜过线性模型。本文通过探索不同模型的回归效果，选择适合本文描述情境下最优的模型。 2.1. 多元线性回归模型 线性回归是利用梳理统计中回归原理来确定预测变量与解释变量之间的关系，并且假设预测变量与每个解释变量之间为线性关系。多元线性回归模型是解释变量为两个或两个以上的情况下的回归，为了得到最优的拟合效果，线性回归在寻找模型最优参数时常用的损失函数是最小二乘法(OLS)。多元线性回归原理同一元线性回归相同，但计算上复杂得多，因此需要计算机来完成。 设预测变量为 Y ，k个解释变量分别为 X 1 ， X 2 ， ⋯ ， X k ，描述 Y 与 X 1 ， X 2 ， ⋯ ， X k 之间线性关系的方程成为多元回归模型，其一般形式表示为： Y = b 0 + b 1 X 1 + b 2 X 2 + ⋯ + b k X k + e (1) 式中 为常数项， b 1 ， b 2 ， ⋯ ， b k ，为回归系数， e 为误差项。 式(1)中误差项 e 反映了除模型中给出的解释变量 b 1 ， b 2 ， ⋯ ， b k 与预测变量 Y 的线性关系之外的随机因素对 Y 的影响，是不能由 b 1 ， b 2 ， ⋯ ， b k 与 Y 之间的线性关系解释的变异性。建立多元线性回归模型时，为保证模型具有较好的拟合和预测效果，需要一下四个基本假设： 1) 误差项 e 的期望值为0； 2) 对解释变量所有样本观察值的随机误差项 e 都独立同分布，且为正态分布； 3) 解释变量是确定性变量，不是随机变量，与随机误差项彼此之间相互独立； 4) 解释变量之间不存在精确的线性关系，即解释变量的样本观测值矩阵是满秩矩阵。 2.2. 非线性回归模型 本文对于非线性回归模型只关注机器学习模型，非线性回归模型主要分两种，一种是将非线性关系映射到线性空间(如支持向量机、神经网络)，另外一种是直接用具有非线性拟合能力的模型(如决策树、随机森林)。 随机森林(Random Forest)是一种基于分类(回归)决策树的组合预测模型是一种较新机器学习模型，2001年由Breiman提出。随机森林弥补了决策树过度拟合的缺点，而且对缺失值和异常值不敏感，具有更强的泛化能力。随机森林中每棵树的训练需要训练样本集和特征变量两个维度的数据，其中每棵树所使用的训练样本集是从总的训练样本中，从观察对象和特征两个维度，有放回的采集出来。总的训练集中的有些样本可能多次出现在一棵树的训练样本集中，也可能从未出现在一颗树的训练样本中。每棵树所使用的特征是按照设定的数量或比例从所有特征中无放回随机抽取的。在每一棵决策树的建立过程中，包含采样与完全分裂两个子过程：1) 随机采样过程，随机森林对训练样本集数据要进行和列的采样。其中行采样采用有放回的方式，列采样是从M个特征中无放回抽取m个(m< 支持向量机(Support Vector Machine)是在统计学理论(statistical learning theory， SLT)基础上发展起来的一种数据挖掘方法，1992年由Boser，Guyon和Vapnik提出。在解决小样本，非线性及高维的分类和回归问题中表现出很多优点。支持向量机用于研究输入变量与数值型输出变量的关系的回归应用，简称为支持向量机回归(Support Vector Regression)。对于非线性的支持向量机回归，通过一个非线性映射(即核函数)把样本非线性映射到高维特征空间，然后对这个空间进行线性回归。相比线性回归中通常采用的最小二乘法对每个观测的误差计入损失函数，支持向量机采用 —不敏感损失函数，误差函数数值小于指定值 ε 的观察给损失函数带来的“损失”将被忽略。而且支持向量机形式上类似一个神经网络，输出是中间节点的线性组合，每个中间节点对应一个支持向量 [ 5 ] 。 人工神经网络(Artificial Neural Network， ANN)是一种模拟人脑思维的计算机建模方法，20世纪40年代心理学家McCulloch和数学家Pitts.W.H建立了著名的阈值加权和模型(M-P模型)，标志这神经网络研究的开始。在人工神经网络的发展过程中，对生物神经系统已经从不同层次的描述和模拟，提出了各种各样的神经网络模型，其中具有代表性的网络模型有：感知神经网络、线神经网络、BP神经网络、径向基函数网络、自组织网络、反馈网络等。目前在实际应用中，大多数人工神经网络模型采用的是前馈反向传播网络(Back-Propagation-Network简称BP神经网络)或者它的变化形式。标准的BP网络是根据W-H学习规则，采用梯度-F降算法，对非线性可微分函数进行权值训练的多层网络。并且理论已经证明，三层BP神经网络只要隐节点数足够多，理论上就可以模拟任何复杂的非线性映射。对于回归问题，隐层的一个节点就是一个回归平面，人工神经网络的训练过程就是通过对训练集的学习寻找最佳回归平面的过程。 本论文就采用三层BP神经网络，以某电商业务基本成熟后一年的销售数据进行建模分析，以订单转化率为预测变量。
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user: 3. 实证分析 D公司是一家国内知名跨境电商公司，所使用的数据是2016年8月到2017年7月间一年的数据，数据颗粒细分到每天。 3.1. 数据描述 本文的研究对象是客户满意度、直降、满减和优惠券的营销组合对订单转化率的影响，所以预测变量就是订单转化率，特征变量分别用销售当天的独立访客量、直降金额、满减金额和优惠券来代表。图1和图2是对这四个数据的直观展示。考虑到该场景下数据的异常是由业务部门的促销活动导致，即异常值正常反应了业务运营结果。 图1可以看到D公司的转化率数据近一年来呈现总体平稳的趋势，没有显著的上升或下降，有几处显著的高峰和低谷。峰值的时间符合常识，大多是都是平台进行了促销活动或者节日。通过对转化率分布的探索发现，以双边5%为异常值上下限，共有27个异常值，其中16个为异常高，11个异常低中有7天处于春节期间。仅有5天为未守节日影响的转化率异常，日期分别为2016年7月20日、2016年9月21日、2017年1月11日和2017年3月1日和2017年5月12日。 独立访客和订单转化率的关系较为复杂，独立访客既是客户对电商平台满意度衡量的一个指标，但独立访客是一个与订单转化率相独立的变量，独立地受企业营销策略和产品的影响。在图2中我们也可以看到这一规律，大多数时候独立访客和订单转化率同时出现波动，但有些时候波动时间不一致，且波峰的变化幅度也与订单转化率不同。 图1. 转化率与不同促销投入折线图 图2. 订单转化率与独立访客折线图 3.2. 建模 在多要素所构成的系统中，当研究某一个要素对另一个要素的影响或相关程度时，把其它要素的影响视作常数(保持不变)，即暂时不考虑其他要素影响，单独研究两个要素之间的相互关系的密切程度，所得数值结果为偏相关系数 [ 6 ] 。使用SPSS Statistics 22计算各变量间偏相关系数如表1，表明各变量间存在线性相关性，但相关性不是很强。支持进行多元线性回归的建模。 R是一种用于统计计算和画图的编程语言和开发环境，其提供了丰富的统计(线性和非线性建模，经典统计学检验，时间序列分析、分类，聚类等)和画图技术，而且具有极高的拓展性。R语言源于经典的S语言，S语言通常是统计方法研究的首选工具，R提供了开源的途径来参与该活动。 使用R语言中的e1071、randomforest等工具包建立模型和预测，具体的多元线性回归使用函数lm()，随机森林使用randomForest()，支持向量机使用svm()，BP神经网络使用nnet()。参数选择使用网格法的搜索方法，以训练集合的MES值为择优标准选择最佳的模型参数。 3.3. 模型比较 为对多元回归模型、随机森林模型、支持向量机模型和神经网络模型的模型拟合能力和预测能力进行比较分析。本文使用的模型方法是，首先随机划分模型的训练集和测试集，结合使用数学指标来反应回归效果。综合对训练集和测试集的参数比较结果，选择最优的回归模型。本文使用平均误差平方和(MES)和绝对误差百分率(MAPE)这两个指标进行比较。实验中通过30个不同的随机数种子进行9:1的训练集与测试集的划分，求得不同模型的两个参数，然后进行平均得到表中的参数。 MSE = 1 n ∑ ​ ( Y S i − Y i ) 2 MAPE = 1 n ∑ ​ | ( Y S i − Y i ) / Y i | × 100 % 从表2可见，无论是你和能力还是预测能力，非线性模型中支持向量机的拟合效果最佳。线性回归模型拟合效果和预测效果都是最差。神经网络模型拟合效果最好，但过度拟合严重。随机森林对训练集的拟合最好，但是在测试集上表现较支持向量机更差。处于实用的目的，选定支持向量机模型为最优模型进行当前数据集下的回归预测。
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user: 4. 论结论及进一步工作 本文通过分析对平台型电商转化率的影响因素的文献学习后，找到了两类重要且易得的数据作为自生变量，对转化率进行回归。比较不同的回归模型后发现，整体非线性模型的拟合效果更佳，其中支持向量机的拟合效果和稳定性最好，能够达到91%的预测准确度。但需要申明的是不同机器学习模型在不同的数据量和特征维度下的性能是不同的，所以在一定时期后或者获得新的特征字段下，应该参考本文分析流程进行新的数据处理、特征选择、建模、对比和优化。 Table 1 Partial correlation table for order conversion rate and other variable UV Turn redu off Woff Turn -0.275 1 0.312 0.282 0.242 显著性(双侧) 0.001 0.001 0.001 0.001 0.001 表1. 订单转化率与其余变量的偏相关系数表 Table 2 Model fitting accuracy index comparison tabl 模型 训练集 测试集 平均误差平方和(MAE) 平均绝对误差率(MAPE) 平均误差平方和(MAE) 平均绝对误差率(MAPE) 多元线性回归 2.02097E-04 0.129307944 0.000288941 0.128367199 BP神经网络 3.14678E-05 0.051443551 0.007998557 0.14762282 随机森林 3.86159E-05 0.048938157 0.000144018 0.090169743 支持向量机 7.33355E-05 0.070159606 0.000105093 0.076729838 表2. 模型拟合准确度指标对比表 本文存在的不足是在机器学习模型训练时，参数选择以R语言自带程序包中的函数tune()函数给出的参数建议为准。在模型选择时，可能存在过度拟合的问题。为了得到更加精确地研究应当对应不同的回归模型，寻找到最佳的预测模型，再进行对比。本文在所具有的特征达到了不错的模型拟合效果，不过对于数据挖掘模型来说还存在数据量少和数据维度少的缺陷，或许在探索更多丰富的特征后可以得到更加优秀的预测效果，如线下广告投放、SKU信息、促销商品信息、会员数等。另外可以尝试进行综合预测法，组合不同的预测方法以达到更好的预测效果。
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user: 摘 要 本文的研究目的是通过流式细胞法来测定珍稀濒危植物翅果油树基因组的大小。研究采用基因组大小已知的中国沙棘作为参考植物。首先，通过两种温度浸种优化了两种植物种子萌发的条件，培养出幼苗。其次，比较了OttoI裂解液对翅果油树和中国沙棘幼苗叶片的细胞裂解效果，并通过徒手切片法观察了二者叶片的细胞大小。最终确定选用OttoI和OttoII细胞裂解液提取两种植物叶片的细胞核悬浮液并根据细胞大小确定了相同的细胞悬浮液上样量，同时用碘化丙啶进行细胞核染色，将处理好的样品上流式细胞仪进行细胞核DNA含量的测定。通过比较内参样品中国沙棘与待测样品翅果油树二者细胞核的G 0 /G 1 期峰值，计算出翅果油树的基因组大小。结果以中国沙棘为内参测定的翅果油树的基因组大小为1652.82 ± 78.24 Mbp，或相对DNA含量为1.69 ± 0.08 pg。研究结果为翅果油树基因组的测序等研究提供了数据参考。 关键词 :翅果油树，中国沙棘，流式细胞仪，基因组大小 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 翅果油树(Elaeagnus mollis Diels)为胡颓子科(Elaeagnaceae)胡颓子属(Elaeagnus)的多年生落叶灌木或乔木 [ 1 ] ，叶片表面含有大量浓密的白色表皮毛，且种子含油率高，是第四纪冰川后保存下来的古生植物，于20世纪80年代被列为国家二级重点保护植物 [ 2 ] ，为中国特有树种和中国特有的野生木本油料植物 [ 3 ] 。翅果油树多生长在海拔800~1300 m左右的山地及坡上，野生物种主要分布在中国的山西省乡宁县、翼城县、平陆县等地。山西琪尔康生物有限公司和陈惠等人成功进行了翅果油树的人工栽培 [ 4 ] 和组织培养快速繁殖 [ 5 ] 。宫慧芳和陈惠 [ 6 ] 还进行了不同种质翅果油树幼苗表型和抗旱性比较研究。中国沙棘(Hippophae rhamnoides subsp. sinensis Rousi)与翅果油树近缘，属胡颓子科(Elaeagnaceae)沙棘属(Hippophae L.)中沙棘的一个亚种，是沙棘属中最原始的类群 [ 7 ] 。乔木或灌木，叶片密被白色星状鳞毛，是中国特有的物种且广泛分布于中国的北部地区。 物种基因组的大小(或称C-value)指的是单倍体细胞中全套染色体的DNA总量 [ 8 ] ，单位一般表示为pg (pictogram)或Mb (million base pair)， 1 pg相当于978 Mb [ 9 ] 。基因组的大小是物种的重要特征之一，而且真核生物体细胞的染色体数目和DNA含量一般是恒定不变的，这对物种生理、生态分布、进化等都有不同的影响 [ 10 ] 。 流式细胞仪测定样品的DNA含量可通过仪器的上样区进行自动测定分析，其原理是经荧光染色的单细胞在激光照射下所产生的荧光信号被检测器捕捉，经过光电信号及数字信号转换，通过计算机软件设计的直方图进行量化分析，经比较待测样品和内参样品的相对荧光强度，即G 0 /G 1 期峰值比，计算出待测样品的DNA含量 [ 11 ] 。流式细胞法可以直接测定样品细胞核的DNA含量 [ 12 ] [ 13 ] ，快速鉴定物种的染色体倍性水平，已成功用于苹果 [ 14 ] 、草莓 [ 15 ] 、李属 [ 16 ] 和猕猴桃 [ 17 ] 的倍性鉴定中。流式细胞法检测样品速度快，样品制备方法简便，可检测包括各种细胞，微生物，细胞裂解液，血清等多种类型的样品，还能检测细胞的结构与功能等。实验测定结果稳定可靠，已广泛应用于临床、生物医学、制药工业、环境及食品等领域，但在植物上的应用仍有许多问题需要不断探索。比如选择不同的内参植物对待测植物所测基因组大小的数值也是不同的，国际上并没有规定标准的内标植物。同时不同的细胞裂解液对植物细胞的裂解效果也有影响，不同植物有最适的细胞裂解液，选择何种裂解液也是基因组大小测定的关键。 有关翅果油树，前人研究过它的表皮毛微形态及其发育 [ 4 ] [ 18 ] 、种子萌发与幼苗的生长 [ 19 ] [ 20 ] 、组织培养快速繁殖 [ 21 ] 及种群生态等方面 [ 22 ] [ 23 ] 。目前，还未见有其基因组大小的报道。本研究以8叶期的翅果油树幼嫩叶片为材料，选择胡颓子科沙棘属的中国沙棘为内参植物，以OttoI为裂解液对叶片进行细胞裂解，确定了最佳的样品制备条件，优化了测定翅果油树基因组大小的流式操作流程，方便对翅果油树进行后续的深入研究。此外，测定的结果可以为翅果油树的进一步测序及相关分子生物学研究提供参考。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 植物材料 中国沙棘种子从中国山东省临沂蓝天种业专业种子公司购得；翅果油树种子由山西省琪尔康生物有限公司种植基地之一的临汾市乡宁县云丘山种植园内采集，所有材料均保存于山西师范大学生命科学学院植物组织培养实验室。 2.2. 种子萌发与幼苗栽培 取饱满的中国沙棘种子分别用50℃和21℃水浸泡24 h，果实膨胀后剥掉果皮，播种在蛭石：营养土=1:1的营养砵中。培养条件：25℃，光照16 h；21℃，黑暗8 h。翅果油树种子同样也用50℃和21℃水浸泡24 h，果实膨胀后剥掉中果皮，剪开种皮，露出胚部，直接种植在蛭石：营养土=1:1的7 cm × 7 cm营养砵中。培养温度为25℃，光周期为12 h光照/12 h小时黑暗。 2.3. 方法 2.3.1. 裂解前的叶片处理 由于两种材料表面有丰富的表皮毛会影响测定结果，需在裂解前对叶片进行特殊处理。将叶片在蒸馏水中浸湿，置于培养皿盖上无菌滤纸吸干表面水分，用牙签粗头端轻轻刮去表皮毛，并用蒸馏水冲洗5~6次，吸水纸吸干备用。 2.3.2. OttoI细胞裂解液对两种植物叶片的的裂解效果 本研究配制了OttoI (100 mmol·L −1 citric acid， 0.5%(V/V) Tween-20， pH = 3.0， 0.22 μm微孔滤膜过滤，4℃保存)和OttoII (400 mmol·L −1 Na 2 HPO 4 ·12H 2 O， pH = 8.0， 0.22 μm微孔滤膜过滤，常温避光保存)裂解液 [ 24 ] 对二者叶片细胞进行裂解，裂解后的样品经荧光染料PI (Propidium Iodide)染色10 min，并在荧光显微镜(Olympus BX51)下观察裂解的细胞。 2.3.3. 翅果油树叶片最佳取材量及荧光染料用量的研究 分别对50 mg、100 mg、150 mg、200 mg的翅果油树叶片用量和不同荧光染料碘化丙啶PI(酷尔化学科技有限公司，北京)用量即10 μg、12.5 μg、20 μg、25 μg进行优化，统计相同时间内不同取材量及对应的PI用量下流式细胞仪(BD， USA)图像获取的细胞数目。 2.3.4. 翅果油树与中国沙棘叶片细胞大小的观察 取中国沙棘和翅果油树的新鲜嫩叶片进行徒手切片，用单面刀片切取厚为0.1 mm的薄片，置于干净载玻片上，滴加一滴1%番红染液，盖上盖玻片，在荧光显微镜(Olympus BX51)下观察二者的细胞大小，并拍摄。同时用ImageJ软件测量二者植物叶片中叶肉细胞的短径和长径大小。 2.3.5. 单细胞悬浮液的制备及检测 1) 细胞悬浮液制备：称取翅果油树新鲜嫩叶200 mg，剪去叶脉，去掉表皮毛后用无菌蒸馏水清洗5~6次，并用滤纸吸干表面水分。在加有1 mL预冷的OttoI溶液的干净培养皿中，用单面刀片将叶片快速切成0.5 cm 2 大小的碎片，冰浴器上孵育5 min后400目尼龙网(预先用OttoI溶液浸泡)过滤，取滤液于1.5 mL离心管中，离心。翅果油树2，000 g，4℃离心5 min，弃上清液，沉淀加100 μL OttoI溶液，4℃保存备用，待测样品的细胞悬浮液制备三份。采用同样的方法分别获取中国沙棘及二者混合样的细胞悬浮液样品各三份，其中混合样品1，000 g，4℃离心5 min，离心一次，中国沙棘样品5，000 g，4℃离心5 min，离心两次。 2) 染色：将上述备好的细胞悬浮液样品各加378 μL OttoII溶液，1 mg·mL −1 RNase 10 μL(预先煮沸，使DNase失活)和1 mg·mL −1 荧光染料PI 12.5 μL(RNase和PI均预先经0.22 μm微孔滤膜过滤，−20℃保存)，混匀，4℃避光染色10 min。 3) 流式细胞仪检测：开机预热30 min，流式细胞仪采用488 nm氩离子激发光检测，流式参数设为FL2-A，低速上样。每份样品上样量0.5 mL，获取至少10，000个细胞，同一样品处理重复测定3次。鉴于荧光强度与DNA含量之间存在正相关关系，依据内参植物样品的荧光强度与待测样品的荧光强度之间的成像及比较，通过公式换算得到翅果油树基因组大小值，公式如下： P = F 1 /F 2 ·H(P为待测样品的DNA含量；F 1 为待测样品的荧光强度；F 2 为内参样品的荧光强度；H为内参样品的DNA含量) [ 11 ] 。 2.4. 数据分析 实验采用CellQuest(Pro)软件采集流式细胞仪图像数据，Modfit LT(Mac V 3.0)软件进行数据处理和分析，Excel软件计算萌发率，并制图。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 沙棘、翅果油树种子的萌发及幼苗的生长 为了对翅果油树基因组大小的测定提供较好研究材料，首先对翅果油树和中国沙棘进行了两种温度预处理后的种子萌发研究。由图1可知，翅果油树种子在种植7天后开始萌发，萌发率呈现先快速增加后趋于平缓的趋势，同等种子基数下，50℃水处理过的种子萌发率始终高于常温水21℃处理过的种子萌发率，而50℃水处理过的沙棘种子会比常温水21℃处理过的沙棘种子提前萌发，且萌发过程中萌发率高于常温水处理过的种子，两者都说明在一定范围内温度的提升有利于促进种子的萌发。 研究发现翅果油树种子经50℃水处理后的种子萌发率为17.39%，成苗率为8.70%；在21℃水处理后种子的萌发率为12.56%，成苗率是6.67%。50℃水处理过的中国沙棘种子萌发率为47.22%，成苗率为22.22%；在21℃水处理过的种子萌发率为46.67%，成苗率为44.44%。中国沙棘幼苗成活率低主要是在发育过程中植株的茎部会从下部逐渐出现干化现象，并向上部延伸，最终植株死亡。植物幼苗生长如图2所示。 3.2. 细胞裂解液裂解效果观察 为了观察OttoI和OttoII对两种材料叶片的裂解效果，在500 μL体系裂解液中附加荧光染料PI 12.5 μL，各吸取10 μL细胞核悬液滴于载玻片上，盖上盖玻片，在荧光(蓝色)显微镜(Olympus BX51)倍下观察，发 图1. 两种温度预处理对翅果油树(a)和沙棘(b)种子的萌发率的影响 图2. 生长1个月的翅果油树和中国沙棘幼苗(a)翅果油树，(b)中国沙棘 现OttoI、OttoII裂解液对本研究材料的细胞裂解效果较好，悬浮细胞核完整且杂质相对较少，结果如图3所示。 3.3. 翅果油树叶片用量与荧光染料用量的确定 分别称取50、100、150、200 mg的翅果油树叶片，置于1 mL OttoI裂解液中裂解5 min，过滤后将细胞核分别重悬在附加20 μL PI的500 μL体系的OttoII中，结果如表1所示，200 mg的取材量在流式细胞仪上测得的细胞数目最多，为13，575个。 在确定200 mg的取材量基础上，又对PI用量进行了优化，结果如表1所示，12.5 μg的PI用量为最佳，所测得的细胞数目为22，710个，多于20 μL PI用量所测得的细胞核数目。故确定200 mg取材量附加12.5 μL PI染液为最佳组合，在此条件下，测定时观察到流式图像清晰、稳定，而且所用时间短。如果取材量太少，荧光染料PI浓度太稀或太浓，测得的细胞核数量显著减少，且会导致荧光信号检测受阻，峰图形成过程缓慢，导致无法及时调整图像，影响检测结果等。 3.4. 翅果油树与中国沙棘植物叶片的细胞大小观察 由徒手切片制片观察如图4所示，二者叶片细胞的大小差异不大，且经显微测量，翅果油树叶肉细胞大小约为11.11 ± 1.85 × 16.20 ± 1.33 μm；中国沙棘叶肉细胞大小约为9.19 ± 0.78 × 10.29 ± 0.94 μm。因此，研究过程中两种材料的叶片均称取相同重量，来获得样品的细胞核悬浮液，同时在流式细胞仪上也保持翅果油树与中国沙棘的细胞核悬液上样量一致。 图3. Otto液裂解后翅果油树和中国沙棘的细胞核荧光观察(a)翅果油树，(b)中国沙棘；bar = 150 μm，×40 Table 1 The number of acquired cells in different use level of materials and PI at the same tim Material (mg) PI (μg) weight 50 100 150 200 10 12.5 20 25 The number of acquired cells 1035 2145 10000 13575 2145 22710 13575 12465 表1. 相同时间内材料和PI不同的用量所获得的细胞数目 图4. 翅果油树与沙棘细胞大小观察(a)翅果油树，(b)中国沙棘；bar = 10 μm，×100 3.5. 翅果油树基因组大小的测定 考虑到地理位置因素对细胞核DNA含量的影响 [ 25 ] [ 26 ] ，本研究内参植物选择了与乡宁(E110.90˚，N34.95˚)地理位置相近的甘肃迭部(E103˚13'，N34˚3')的中国沙棘，其基因组测定的大小为2601.48 ± 117.36 Mbp，即2.66 ± 0.12 pg [ 24 ] 。流式细胞仪分析参数设定为FL2-A，荧光信号在200道峰值左右，为G 0 /G 1 期细胞所在位置。试验获取的散点图和直方图如图5所示。二者测定的变异系数均控制在5%以下，通过比较中国沙棘和翅果油树二者G 0 /G 1 期的峰值，发现中国沙棘的峰值是翅果油树峰值的1.57倍。根据中国沙棘基因组大小可估算出翅果油树的基因组大小为1652.82 ± 78.24 Mbp，即1.69 ± 0.08 pg。
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user: 4. 讨论 本研究为了获得材料，首先进行了两种温度50℃、21℃预处理后的翅果油树种子在蛭石：营养土=1:1的栽培基质上的萌发率与成苗率的比较，结果表明，50℃均好于21℃，萌发率为17.39%，成苗率为8.70%，比前人 [ 19 ] 报道的萌发率5.0%、成苗率3.3%要高。中国沙棘种子的萌发处理温度参考前人的研究 [ 27 ] [ 28 ] ，两种温度预处理后，结果发现萌发率与成苗率跟翅果油树的比较，具有类似的结果。总之，该研究为翅果油树基因组大小的测定提供了材料。 本研究利用流式细胞仪首次测定了翅果油树的基因组大小为1652.82 ± 78.24 Mbp，即1.69 ± 0.08 pg，这为进行后续的基因组测序研究奠定了基础。用于基因组大小测定的方法多样，常用的几种主要有显微镜分光光度法、孚尔根光密度测量法和流式细胞法三种 [ 29 ] 。因流式细胞法具有样品制备过程简便，测定结果准确，可依据实验要求自主设置软件参数 [ 11 ] 等优点，故得到普遍应用，因此本研究也采用流式细胞法测定基因组大小。在选定内参样品时，早期研究多用动物鸡血红细胞作为内参，但后来发现动物细胞和植物细胞存在差异，因此在进行植物基因组大小测定时，研究者建议应选用植物作为内参 [ 14 ] [ 15 ] 。中国沙棘和翅果油树两者同属于胡颓子科，且中国沙棘基因组大小已测定，实验材料容易获得，二者的测定峰图无明显重叠，能区分开来，所以本研究选用中国沙棘作为内参植物可以保证结果的准确性。 图5. 流式细胞散点图和直方图 ((a)， (b)， (d)， (e)， (g)， (h)) 散点图，((c)， (f)， (i)) 直方图，((a)， (b)， (c)) 翅果油树，((d)， (e)， (f))中国沙棘，((g)， (h)， (i))混合样品图) 目前，对于基因组大小测定中内参的选择还没有固定的标准，同一物种基因组大小的测定值只是相对值。本研究对实验材料用量进行了优化对比，并比较了内参和待测植物两者叶片细胞大小，最终确定二者取材量均为200 mg。对于荧光染料的用量，荧光染料浓度太稀或者太浓，都会影响到实验峰图及检测结果，研究PI为12.5 μg为最适合的用量。实验的CV值(即变异系数)能反映试验的精确度，Dolezel J.和Bartos J. [ 30 ] 等提出CV值应降低到3%，但Pinto等 [ 31 ] 发现，由于多数木本植物成分的复杂性，很难达到CV值低于5%，甚至有些不可能。本研究中我们从制样量，制样时间和环境控制等因素方面进行严格把控，选取植物的相同部位，同一时期叶片材料，随后立即制备样品、染色、上样测定，获取了较理想的峰图。每种样品重复测定3次，将变异系数CV控制在5%以下，确保了结果的可靠性。 此次研究初次探究了翅果油树基因组大小，为后续翅果油树基因组的测序研究提供了数据参考。翅果油树种子有不同的生态类型(大宫灯、小宫灯、长果型)和种质 [ 6 ] ，但是本次研究只选择了由山西乡宁县山西琪尔康公司提供的大宫灯型的种子获得的幼苗为材料，并未对其它来源地和生态类型的翅果油树种子做研究，以后将进一步系统完善，探讨不同来源地的翅果油树和不同生态型或种质之间的基因组大小值，以求获得更加全面的数据。
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user: 摘 要 针对宁夏北部地区土壤盐碱含量高，大樱桃适生性差、产量低、施肥不合理的问题，采用N、K二因素二次D-饱和最优设计，在宁夏贺兰园艺产业园科研开发区日光温室中进行施肥试验，研究了N、K配施对4年生甜樱桃初果期产量的影响，建立N、K施肥量与目标产量形成的二元二次数学函数回归模型，优化施肥量及N、K配比，以期为今后大樱桃科学合理施肥提供技术支撑。结果表明：在试验范围内，产量随N肥施肥量增加而增加，随钾肥施肥量增加则呈现出先增加后降低趋势。甜樱桃适宜的氮钾施肥比例约为1.35:1，最佳N、K施肥量分别为2.12 kg、1.57 kg，适宜的N肥施肥量区间为2.05~2.5 kg，适宜的K肥施肥量区间为0.9~1.65 kg。 关键词 :日光温室，甜樱桃，D-饱和最优设计 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 甜樱桃(Prunus avium L.)，果实色艳、营养丰富是“果中珍品”，设施栽培经济效益好，市场前景广。随着甜樱桃市场行情的快速发展，宁夏的果树种植者也开展了小范围、小规模的引种栽培，由于甜樱桃适宜生长在弱酸性及弱碱性土壤环境中，而宁夏北部土壤盐碱含量高，且土壤中K元素含量普遍偏高，在实际栽培过程中又缺乏科学配套的施肥技术指导，盲目参照其它果树施肥方法进行栽培，其不合理的施肥及肥料配比均影响了甜樱桃的正常生长，促进甜樱桃黄叶、落叶、低产、死树等问题发生。目前，针对宁夏甜樱桃施肥与产量模型的研究未见报道。本试验通过氮、钾二因素二次D-饱和最优设计 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] ，开展氮、钾肥施用量与产量之间的影响研究，并建立施肥模型，以期为宁夏日光温室甜樱桃栽培合理施肥提供科学的理论依据。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 试验地概况 试验于2016年在宁夏银川市贺兰园艺产业园科研开发区日光温室内进行。试验地位于贺兰县境内，地理坐标在105˚53'~106˚36'，北纬38˚26'~38˚48'之间，海拔1102~1122米，属中温带干旱气候区。贺兰县年均日照为2935.5小时，太阳辐射总量全年为140.9千卡/厘米，年均气温在7.9℃~8.6℃之间，极端最高气温36.7℃，极端最低温度−27.7℃。大于或等于0℃的积温为3753.2℃，大于或等于5℃的积温为3619.6℃，大于或等于10℃的积温为3281.6℃，大于或等于15℃的积温为2629.9℃。年降水量为177.8 mm，无霜期148~158天。试验温室坐北朝南，东西走向，长66 m，跨度8 m，脊高3.5 m，后墙高3 m，净面积462 m 2 后墙和山墙均为砖混结构，外侧安装保温聚苯板，棚架为钢架并覆盖聚氯乙烯无滴膜，配有保温棉被和电动卷帘机。试验地土壤质地为沙壤土，全盐0.98 g/kg，有机质11.4 g/kg，全氮0.44 g/kg，全磷0.42 g/kg，全钾15.6 g/kg，速效氮71 g/kg，速效磷48 g/kg，速效钾275 g/kg，pH8.03。 2.2. 试验材料 试验选择无病虫害、生长正常、树势一致的4年生红灯为试材，株行距1.5 m × 3 m，树型结构为细长纺锤形。肥料选择以尿素(N46%)、硫酸钾(K 2 O ≥ 52%)以追肥形式分别于开花前期、果实膨大前期、果实膨大中期及果实转色前期分四次施入。 2.3. 栽培管理 试验温室内树体于上一年10月中旬开始扣棚休眠，休眠期间白天扣棚遮阳夜间卷帘通风降温，12月中旬开始破眠升温。萌芽期温度5℃~22℃，相对空气湿度60%~80%；花期温度8℃~20℃，相对空气湿度50%~60%；幼果期温度10℃~28℃，相对空气湿度50%~70%；果实成熟期温度15℃~30℃，相对空气湿度50%~60%。 2.4. 试验方法 试验采用二因素二次D-饱和最优设计，建立N、K与甜樱桃产量的回归模型，建立二次多项式：Y = b0 + b1 * x1 + b2 * x2 + b12 * x1 * x2 + b11 * x1 * x1 + b22 * x2 * x2，其中x1、x2分别为N、K编码值，b为回归系数，Y为甜樱桃产量。试验以单株小区为处理，三次重复。试验N、K各因素水平编码值及施肥方案分别见表1。 2.5. 产量测定 果实成熟时统一采收，并计算单株产量。
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user: 4. 结论 (1) 通过上述分析发现，合理增施氮肥可有效促进甜樱桃产量的提高，而过量施用钾肥可导致甜樱桃产量下降。由于在现有的土壤养分条件下速效钾含量是速效氮含量的3倍多，氮肥对甜樱桃产量的促进作用远大于钾肥，适宜的氮钾施肥比例约为1.35:1，实际施肥过程中要因土而宜，需要注意N肥的充足供应，其次要注意控制钾肥用量。根据分析得出，甜樱桃最佳N、K施肥量分别为2.12 kg、1.57 kg，适宜的N肥施肥量区间为2.05~2.5 kg，适宜的K肥施肥量区间为0.9~1.65 kg。 (2) 本试验建立的甜樱桃N、K施肥量与产量关系模型是针对4年生甜樱桃初果期，随着树龄的增加，产量也在增加，特别是进入丰产期后对养分的需求量会大量增加。所以，甜樱桃丰产期的N、K施肥量与产量的关系还需要进一步研究，以建立更为完善的施肥体系。
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user: 摘 要 各个高性能计算中心之间缺少统一的作业管理策略和作业迁移机制。当遇到计算中心例行维护或者用户采用检查点技术进行异地作业灾备容错时，需要将作业迁移到其他计算中心执行。针对该问题，设计实现了多中心作业迁移调度系统JMS。该系统采用了微服务架构的设计模式，支持多计算中心间的作业迁移，为用户提供了多中心作业管理和终端访问的web portal。实际测试表明，JMS具有操作简单，可扩展性强等特点。 关键词 :高性能计算，作业迁移，容错，微服务架构 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 高性能计算是战略性、前沿性的高新技术，是世界各国争夺的战略制高点，是国家创新体系的重要组成部分。目前我国已经拥有了由19个高性能计算中心组成的中国国家网格 [ 1 ] ，资源能力世界前列。在国家高性能计算环境中，由于网络带宽、地域和用户选择习惯等因素可能会造成不同计算中心资源忙闲不均。在缺少对多个计算中心统一资源调配统筹策略的情况下，多中心的负载均衡问题就显得尤为突出。在集群计算中，负载均衡对于充分地利用集群计算能力和最大化地提升并行作业执行性能起到至关重要的作用。目前高性能计算中心之间由于缺少协同完成作业的能力，无法实现多中心间的作业迁移容错，对于那些长时计算的应用定时做作业迁移灾备可以有效减少由于某一个计算中心出现故障带来不必要的计算损失从而可以实现高效、可靠的计算环境。 不同的高性能计算中心采用独立的集群调度系统，用户通过账号和密码远程连接到登录节点提交作业。集群调度系统采用不同的作业调度策略对用户提交的作业进行调度。实际情况中，用户可能拥有多个计算中心的使用权限，但由于计算中心之间没有互联互通的机制，当用户在不同计算中心中有运行作业时，需要在不同的终端来回切换，查看作业非常不方便。对某一计算中心上长时间运行的作业，用户可能需要对作业做检查点并迁移到其他计算中心上做灾备。当计算中心时常会遇到例行维护等工作时，用户可能需要将作业迁移到其他计算中心完成计算。 本文的剩余部分首先介绍相关工作，包括作业迁移调度的相关工作；第3部分讨论JMS的系统架构；第4部分讨论JMS的设计与实现；第5部分介绍JMS的应用实例；最后是总结和下一步工作展望。
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user: 2. 相关工作 由于作业迁移容错具有重要的研究价值，一部分工作集中在为作业调度系统添加作业容错机制，提供检查点机制。文献 [ 2 ] 采用了BLCR检查点库在SLURM作业调度系统中实现了给予检查点/恢复的作业自动容错机制；文献 [ 3 ] 介绍了在三层架构超级计算环境中通过作业管理系统的checkpoint-recovery机制实现作业容错。由于不同的计算中心可能采用不同的作业调度系统，针对多计算中心的作业迁移容错没有办法依赖现有的作业调度系统完成。另一部分工作集中在基于虚拟化技术进行作业迁移，文献 [ 4 ] 利用Docker私有仓库实现了在Docker Swarm集群中的容器迁移；文献 [ 5 ] 基于docker技术设计并初步实现了GUI应用在线迁移的系统；文献 [ 6 ] 对多种虚拟机迁移模型进行综合分析，研发一个虚拟机在线迁移管理软件。文献 [ 7 ] 提出一个用于多数据中心云计算环境的虚拟机快速动态迁移架构和相应的迁移方法。在高性能计算中心，由于需要充分利用计算资源的硬件能力而很少采用虚拟化技术进行作业计算，因此基于虚拟化技术的作业迁移具有局限性。针对以上问题，本文设计并实现了多计算中心作业迁移调度系统JMS。该系统实现了多计算中心的互联互通，用户可以在JMS系统上操作不同的计算中心，管理不同计算中心上的作业，提高了用户对作业的监控能力。同时用户可以在不同的计算中心迁移作业，提高了计算中心的资源利用率和容灾能力。JMS提供了用户体验良好的web终端界面，简化了用户对高性能计算中心的操作，提高使用效率。
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user: 3. JMS的系统架构 多计算中心作业迁移调度系统JMS由两部分构成：JMS_provider和JMS_agent。JMS_provider单独部署在一个web服务器集群，向用户提供作业迁移调度系统的web portal。JMS_agent部署在各个计算中心外部访问的登录集群，对外提供webservice服务和文件传输服务。JMS的系统网络拓扑结构如图1所示。 3.1. JMS_Provider JMS_provider为用户提供web访问portal，用户可以通过登录JMS_provider查看不同计算中心上运行的作业状态，通过JMS_provider提供的远程终功能，用户可以方便切换到任意计算中心进行远程操作。用户可以根据计算中心的负载情况，将作业从一个中心迁移到其他中心实现远程灾备。JMS_rovider的体系结构如图2所示。 JMS_provider包含5个功能模块：Job Manager、Terminal Controller、Transfer Service、Migration Schedule、Web Portal。 Cluster Manager：Cluster Manager收集用户在不同计算中作业的运行状态，并返回给用户。 图1. JMS系统网络拓扑结构 图2. JMS_Provider结体系构 Terminal Controller：Terminal Controller 集成了多个计算中的远程终端接口，用户可以方便的切换到不同的计算中心执行远程操作。 Transfer Service：Transfer Service 提供作业脚本提交功能，用户可以上传提交到任意一个计算中心。 Resources Monitor：监控各个计算中心的负载情况，为用户提交作业和作业迁移做决策支持。 Portal：JMS_provider对外提供的Web接口。用户可以通过登录Portal接受JMS_provider其他组件提供的服务。 3.2. JMS_Agent JMS_agent作为后台程序部署在各个计算中心外部访问的登录集群上，JMS_agent收集本计算中心的负载情况为迁移调度提供决策支持，同时JMS_agent对外提供了Restful API服务 [ 8 ] 和文件传输服务。JMS_agent的体系结构如图3所示。 JMS_agent包含5个功能模块：Restful API Service、Load Monitor、Communication Controller、Job Manager、Migration Service。 Restful API Service：Restful API Service提供一组web服务的API，包括作业管理的API (作业的查询，提交，检查点，暂停，删除)、计算中心资源查询的API (计算中心的负载信息)、命令控制的API (数据传输，作业迁移)。 Load Monitor：Load Monitor收集计算中心节点的负载信息，包括各个节点的CPU负载，内存的利用率，温度等指标信息。 Communication Controller：各个计算中心通过Communication Controller进行命令控制和数据传输。 Job Manager：Job Manager和计算中心的作业调度系统交互，向作业调度熊提交作业、查询作业运行状态。 Migration Service：Migration Service根据用户选择的需要迁移的作业和迁移的目标计算中心，实现 图3. JMS_agent结体系构 作业的迁移调度。 3.3. 通信协议 JMS_provider和JMS_agent以及JMS_agent之间的通信数据主要分为控制信息和作业数据信息。 1) 命令控制协议 JMS_provider的Cluster Manager模块和Resources Monitor模块通过JMS_agent提供的Restful API对计算中心进行访问。JMS_agent将服务作为一种资源对外提供访问接口。 如查询作业的运行状态： http://IP:/JMS_agent/jobstatus/jobID 如对作业做检查命令操作： http://IP:/JMS_agent/checkpointment/jobID 2) 数据传输协议 当涉及作业提交或者作业迁移时，JMS_provider的Transfer Service模块和JMS_agent的Communication Controller模块通过SCP协议传输大规模的作业文件。这两个模块通过对scp命令进行脚本包装，对外提供数据传输服务。
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user: 4. JMS的设计与实现 JMS系统主要的设计思想是通过整合多个计算中心的资源，方便用户实现在一个平台完成对多个计算中心作业的管理。在JMS平台上，用户可以同时管理多个计算中心上的作业，实现作业的动态迁移；可以切换不同的计算中心访问接口，远程控制命令行终端；可以选择任意一个计算中心提交作业，异地并发执行作业。JMS采用spring boot和docker搭建微服务架构 [ 9 ] 。每一个功能模块都是JMS的一个组件。 4.1. 作业迁移管理模块 用户在portal选择的需要的迁移作业和目标计算中心。JMS_provider的Cluster_manage模块将迁移的作业ID通过JMS_agent提供的restful API返回到JMS_agent的Migration Service模块。Migraton Service模块选择合适的作业迁移策略 [ 10 ] 完成迁移任务。作业迁移流程在系统中的处理流程如图4。 图4. 作业迁移流程 对于某一个预迁移的作业，Migration Service模块首先判断它的运行状态，根据不同的作业的运行状态分别采用不同的迁移策略。1) 如果作业处在调度队列之中，还没有开始运行，则源计算中心JMS_agent的Migration Service模块将作业从源计算中心任务队列中删除，接着通过JMS_agent的Communication Controller模块将作业传输到目标计算中心，再由目标计算中心的JMS_agent的Migration Service模块提交作业到作业调度系统。2) 如果作业已经开始运行，并且作业所对应的应用类型不支持暂停恢复机制，则源计算中心JMS_agent的Migration Service模块将作业终止，接着通过JMS_agent的Communication Controller模块将作业传输到目标计算中心，再由目标计算中心的JMS_agent的Migration Service模块提交作业到作业调度系统。3) 如果作业已经开始运行，并且作业所对应的应用类型支持暂停恢复机制，则源计算中心JMS_agent的Migration Service模块将作业暂停，保存当前任务状态信息，将作业数据和检查点数据封装打包，通过JMS_agent的Communication Controller模块将作业传输到目标计算中心，再由目的计算中心JMS_agent的Migration Service模块对迁移迁移作业进行恢复执行。 用户登录web portal之后，通过菜单导航到多中心作业管理界面，用户可以查看多个中心上作业的运行情况，并且对作业进行管理，用户可以选择作业进行检查点操作并进行作业迁移，如图5所示。 当用户需要进行手动作业迁移时，选择合适的迁移作业数据和目标计算中心后提交作业，如图6所示。 图5. 多中心作业管理界面 图6. 作业迁移界面 4.2. 终端控制管理模块 用户在portal选择的需要远程控制的目标计算中心。JMS_provider的Terminal Controller模块根据用户选择的目标计算中心的ID，通过JMS_agent提供的restful API认证连接到了JMS_agent的Communication Controller模块。JMS_provider的Terminal Controller模块和JMS_agent的Communication Controller模块建立了可靠、安全的专用通信通道和相应的通信协议。两个模块之间的通信基于TCP/IP协议，为了减少TCP连接带来的开销，在每次会话之后将中断连接。远程控制的通信时序图如图7所示。 在图7中，JMS_provider的Terminal Controller模块和一个计算中心JMS_agent的Communication Controller模块建立了通信连接时，首先Terminal Controller模块向Communication Controller模块发起连接请求，Communication Controller模块产生应答并建立连接；然后Terminal Controller模块向Communication Controller模块发送命令信息，Communication Controller模块接收命令信息后调用本地的shell命令产生命令执行结果，最后Communication Controller模块向Terminal Controller模块返回命令执行的结果，断开连接。 TCP是面向字节流的协议，即没有消息边界，应用层协议需要定义格式来决定消息边界，通常的做法有两种：一是使用固定分隔符的方式，消息以固定的字符序列作为结尾，消息内部的不同字段以固定的分隔符分割；二是使用基于消息头消息体的方式，消息头的长度和格式固定，且在消息头中给出消息体的长度。本课题的多中心间的通信协议采用第一种方式，所有协议消息以#<消息类型>开头，以|end作为结尾，其他字段以#分隔。消息类型如表1所示。 图7. 远程控制的通信时序图 Table 1 The table of message typ 消息类型 功能 #Request|end 发起连接 #Response|end 建立连接 #Command#content#|end 命令信息 #Result#content#|end 命令返回结果 #Close|end 断开连接 #Datasent#content#|end 数据发送 表1. 消息类型表格 通信协议中分为两类消息： 1) 控制消息：主要包括发起连接请求命令、建立连接命令、任务类型、任务运行状态以及任务进度。 2) 数据消息：主要包括迁移作业的数据长度、数据内容以及运行脚本。 通过web portal用户可以跳转到多中心终端控制页面。通过该页面，可以切换到任意一个计算中心进行远程控制，如图8所示。 4.3. 作业提交管理模块 用户向JMS提交任务请求时，首先根据应用类型选择作业基本属性模板，并在web portal的脚本提交界面输入作业的基本属性信息，如图9所示。一个作业基本的属性包括作业名称、队列名称、计算资源、预估运行时间和输入文件。这些信息被转化成JSDL作业描述信息并以JSON格式进行保存。 {Jobname:jobname， Queuename:queuename， Resource:resource，Walltime:walltime， Inputfile:inputfile} 除了作业基本属性信息，JMS通过扩展的作业描述语言E-JSDL来表示一个作业的属性信息，针对长时应用，作业描述信息还包括用户设定的作业迁移周期和计算灾备中心。 JMS_provider的Transfer Service模块通过JMS_agent提供的restful API将作业描述信息返回到JMS_agent的Job Manager模块。Job Manager模块将用户作业提交到计算中心的作业调度系统，根据作也的描述信息，定期将作业结果迁移到灾备中心。
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user: 5. 应用实例 JMS系统已经在国家计算网格(西安中心)和西安交通大学网络计算中心分别进行了部署和测试。JMS_provider部署在Web服务器集群上，JMS_agent分别部署在两个计算中心。LAMMPS由美国Sandia国家实验室开发，主要用于分子动力学相关的一些计算和模拟工作，LAMMPS应用支持检查点机制，可以在指定迭代步数之后进行检查点操作。下文以一个材料化学LAMMPS应用金属铜的剪切变形算力说明如何在JMS系统中进行作业迁移。 1) 通过JMS_provider提供的脚本提交界面，用户输入金属铜的剪切变形算力的作业属性，并提交。JMS_provider根据作业描述信息，将作业提交到国家计算网格(西安中心)。 2) 通过多中心作业管理界面，用户点击金属铜的剪切变形算力作业的迁移按钮进入作业迁移界面。用户选择作业的检查点文件restart. 50，000和迁移目标中心—西安交通大学网络计算中心。源中心的JMS_agent将检查点文件和作业迁移到目标中心。 在目标中心，JMS_agent根据检查点文件信息重新提交作业，恢复金属铜的剪切变形算力作业，金属铜的剪切变形算力从第50，000次迭代恢复计算。金属铜的剪切应力与计算步数的关系如图10所示。 黑色曲线为国家计算网格(西安中心)上一次性计算完成的剪切应力与计算步数的关系曲线。红色曲线 图8. 远程控制界面 图9. 脚本提交界面 为在西安交通大学网络计算中心上从50，000步恢复执行之后的结果。可以看到，两条曲线的变化趋势完全一致，也在同一应力值处剪切屈服。 需要指出的是，金属铜的剪切变形算力的作业迁移之后的曲线与原始曲线并非完全重合，这主要是由于分子动力学计算中，原子运动的随机性以及多CPU (Cores)并行计算时分配计算原子的不一致造成。
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user: 6. 结论 在现有计算中心调度系统的基础上，JMS系统为多计算中心的作业迁移调度提供了解决方案。在JMS系统中，用户可以同时管理多个计算中心的作业任务，通过终端控制器操作不同的计算中心。用户提交作业时，可以针对长时计算的应用做定时迁移灾备以减少由于某一个计算中心出现故障带来不必要的计算损失从而提高现有计算中心的可靠性。对于正在运行的作业，用户可以根据需要将作业迁移到其他计 图10. 金属铜的剪切应力与计算步数的关系曲线 算中心完成计算从而实现多计算中心协同工作。提高计算中心访问的安全性，提出更加安全的认证方式是下一步的研究方向。
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user: 摘 要 提出了一种基于粗糙集和神经网络的柴油机转子振动故障模式识别方法。针对传感器采集数据多、计算量大的缺点，提出了一种确定数据代表点集的方法。以代表点集表示原始数据，同时剔除了异常点。计算代表点集的小波包，提取振动信号能量特征。在对不同振动信号能量特征数据离散的基础上，对数据离散方法进行改进，针对数据结构特征确定了等频离散法与公平尺度法相结合的离散方法。最后以获取的简化规则为输入，利用BP神经网络进行故障诊断。将本文建立的故障诊断方法应用到柴油机转子振动系统中去，表明了该种方法的有效性。 关键词 :粗糙集，柴油机转子振动，故障诊断，数据代表点集，神经网络 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 柴油机是我国交通行业的主力机械，柴油机工作时承受负载大，故障发生概率大，其转子振动问题一直未得到有效解决，困扰着工程技术人员。国内外学者对故障模式识别的研究开展的较多，取得了一系列成果。文献 [ 1 ] 提出了一种新的多分类模式识别算法，用于解决大样本情况下的多类故障模式识别问题。但算法本身只精简了输入参数的个数，没能考虑参数间存在的关联。如果输入参数间存在耦合，识别精度将降低。并且算法本身涉及多重迭代，计算时间较长。文献 [ 2 ] 针对轴承早期故障特征难以提取的问题，提出了一种基于非线性流形学习的轴承早期故障诊断方法。将原始数据映射到线性可分的高维空间，消除了参数之间的关联，通过实例验证表明该方法提取的特征敏感性更好，提高了故障模式的识别能力，实现了轴承的早期故障诊断。文献 [ 3 ] 提出一种基于几何模式识别技术的发动机传感器故障诊断方法，但距离是定义在原始欧式空间上的，数据之间存在关联，不同类别分类存在交叠，识别效果不理想。文献 [ 4 ] 将粗糙集理论的属性约简与核主元分析方法结合起来，提出一种基于粗糙核主元分析的故障特征提取方法。利用核主元方法得到线性可分的特征参数，经粗糙集属性约简进一步得到最简的特征参数，提高了故障识别精度。 由于获取的柴油机转子振动数据量巨大，设计一种算法，只利用少量的代表点集就可以表征原始数据，极大的减小了计算量。利用数据代表点集的小波包提取振动信号能量特征，各个特征参数彼此独立；将小波包分解与粗糙集理论相结合，对转子不对中、支座松动和碰摩故障振动信号进行数据挖掘，获取了简化的识别规则。以获取的规则为基础，利用神经网络识别转子振动故障，使诊断规则具有泛化性，提高识别精度。在样本数据足够多的情况下，建立的粗糙集和神经网络故障诊断方法可以推广到其他机械装置，为转子振动信号监测、诊断和识别提供有意义的方法支撑 [ 5 ] 。
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user: 2. 故障模式识别 首先在获取的柴油机转子振动数据基础上，利用数据代表点集化简代替原始数据，大大减少计算量，进而计算原始数据代表点集的小波包，提取振动信息能量特征，将小波包分解与粗糙集理论相结合，利用粗糙集方法获取简化的规则。以获取的规则为基础，利用BP神经网络的方法诊断转子振动故障。基本思路如图1所示。