DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 递归神经网络 Jordon在1986年第一次提出了递归神经网络，其网络结构如图1所示。 在这个网络结构中，我们以4个神经元为例，神经元4是输入神经元，神经元1、2和3是全互联神经元，同时神经元3是输出神经元。输入神经元不进行任何运算，只负责把输入的信号传送到各互联神经元；而互联神经元具有自身反馈的特点，不仅接受来自输入神经元和其他互联神经元的输出，还要接受自身的输出，形成自环；输出神经元可以是互联神经元的一部分或者是全部。 设递归神经网络有m个输入神经元，n个全互联神经元，而输出神经元是n个神经元中一部分。则RNN网络的动态特性可由下式表示： h k ( t + 1 ) = [ 1 + d T k ] h k ( T ) + d T k f ( Y k ( t ) ) (1) Y k ( t ) = ∑ l = 1 n w k ， l h l ( t ) + ∑ l = 1 m w k ， l + n a l ( t ) (2) 式中： h k ( t ) 是神经元k在t时刻的输出； T k 为时间常数； w k ， l 是神经元l指向神经元k的权值；d是计算步长。 误差准则函数： E = 1 2 ∑ k = 1 n ( h k ( t ) − b k ( t ) ) 2 (3) 图1. 递归神经网络示意图 可根据最速下降法来修正权值，即有： Δ w i j ( t + 1 ) = Z ∑ K = 1 N e k ( t + 1 ) L h k L w i j ( t + 1 ) (4) L h k L w i j ( t + 1 ) = [ 1 + d T k ] L h k L w i j ( t ) + d T k L f ( S k ( t ) ) L S k × [ ∑ l = 1 n w k l ( t ) L h l L w i j ( t ) + δ k Z j ( t ) ] (5) 此处， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ； j = 1 ， 2 ， ⋯ ， n + m e ( t + 1 ) = { b k ( t + 1 ) − h k ( t + 1 )           若 k 为 输 出 神 经 元 0                                                             若 k 不 为 输 出 神 经 元 (6) z j ( t ) = { h j ( t ) ，     j = 1 ， 2 ， ⋯ ， n a j ( t ) ，     j = n + 1 ， n + 2 ， ⋯ ， n + m (7) W l k 为Kronecker delta函数 W l k = { 0       i ≠ k 1           i = k (8) 递归神经网络(RNN)的学习步骤如下： 1) 给定初始权值，学习速度Z，惯量因子T，误差限值A和最大学习次数N； 2) 读入样本集{A(t)， H(t)}； 3) 计算每一个互联神经元在(t + 1)时刻的输出； 4) 修正权值； 5) 计算误差E，若E小于给定误差限值A，则退出计算；否则进入步骤3重新学习。
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user: 3. 基于RNN的纳税评估模型 本文将厦门市某区超市零售企业的相关纳税数据作为数据样本，建立了此行业的纳税评估预警模型。 3.1. 纳税评估的背景 纳税评估的工作处于前台征收和后台稽查之间，是税收管理的一个基本环节，通过纳税评估可以发现有纳税疑点的企业，为税务稽查提供稽查案例，使稽查工作目标明确，有针对性，避免了以往的随意性和盲目性，从而降低税务成本。税务工作的主要内容有信息登记、申报征收、纳税评估和税务稽查等，具体的信息流程和业务流程如图2和图3所示。 3.2. 预警指标选取 本文根据超市零售业的产业结构特点，结合数据来源的准确性和可获得性，选取了8个主要指标作为评估预警模型的输入并对各指标进行编码，如表1所示。 3.3. RNN模型构建 3.3.1. 网络结构设计 本文选取了8个纳税指标，所以将输入层的神经元节点设为8个，为了更好的表示企业存在纳税问题的情况，可以对疑点的确定度采用三类模式进行分类，所以输出层的神经元节点为3个，具体的模式分类如下。 图2. 工作信息流程图 图3. 业务流程 Table 1 The index data and codin A1 增值税税负率(累计) A2 增值税税负差异率(累计) A3 增值税税负变动率(累计同比) A4 销售毛利率(累计) A5 主营业务成本变动率(累计同比) A6 主营业务收入变动率(累计同比) A7 增值税税收贡献增长率(累计同比) A8 存货月周转率(累计平均) 表1. 指标数据及编码 将输出层对样本的输出向量定义为h = [h 1 h 2 h 3 ]，当输出向量是h = [1 0 0]时，表示企业存在纳税问题的可能性较大，当输出向量是h = [0 1 0]时，表示企业存在纳税问题的可能性一般，当输出向量是h = [0 0 1]时，表示企业存在纳税问题的可能性很小。 中间隐含层的神经元节点数，用下面的公式确定： n = ( n t + n 0 ) 2 3 + b (9) 式中：n—隐层节点数； n 0 —输入节点数； n t —输出节点数；b—1~10之间的常数。 通过多次反复的试验和计算，将隐含层的神将元节点定为6个，可以更好的对企业的纳税情况进行评估，最终建立的RNN网络模型结构是 8 × 6 × 3 。模型的表达式为： h n = f [ ∑ j = 1 6 v j f ( ∑ i = 1 8 w j i + s j ) + s n ] ，     n = 1 ， 2 ， 3 (10) 传递函数 f ( n ) 采用Logistic函数，如下： (11) 3.3.2. 样本训练及结果检验 根据已建立的RNN网络结构的特性再结合相关领域专家们的建议，本文选取了150个具有较高可信度的企业数据样本作为训练和测试对象。这些企业的数据接受过年度税务稽查，所以将纳税数据作为输入，稽查结果转化为输出向量后作为输出层的输出目标值。具体输入如表2所示。 在Matlab7.0环境下选取RNN学习方法进行训练。选取误差精度为 e = 10 − 3 ，性能函数为mse， μ = 0.01 ，经过458步迭代后，网络达到稳定状态并收敛。 通过对训练样本进行模拟仿真，可以检验实际输出与期望输出之间的拟合度，根据仿真结果显示，本文的纳税评估预警模型对训练样本可以实现正确率高达92%的分类。为进一步进行验证，将作为测试对象的数据代入此模型，利用仿真对测试样本进行分类。结果如表3所示。 由表3可知，对测试样本的分类基本上是正确的，其中的两个误判是将在稽查结果中没有纳税问题和纳税问题一般的企业误判为纳税问题大的企业。这可能是由于存在纳税问题的企业在稽查过程中被遗漏造成的，所以产生误判也是有可能的。 Table 2 The index dat 编号 A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 1 0.0316 0.0398 0.1395 0.0836 0.0514 0.0326 0.1663 37.8562 2 0.0356 0.1025 −0.0802 0.0815 −0.3264 −0.3776 −0.4273 16.2031 3 0.0234 0.0728 −0.0326 0.0591 −0.3026 −0.3006 −0.3145 5.0216 4 0.0725 1.4225 −0.3526 0.0789 −0.4571 −0.4487 −0.5412 208072 5 0.0485 0.2748 0.0356 0.1824 −0.4562 −0.4132 −0.3745 4.2356 6 0.0370 0.2252 −0.0773 0.0125 −0.0920 −0.0854 −0.1562 46.5692 7 0.0705 1.4433 −0.0208 0.1588 −0.0245 −0.0482 −0.0689 14.1985 8 0.0312 0.0562 −0.0312 0.0945 0.1699 0.1931 0.1601 8.3256 9 0.1562 4.5231 4.1265 −0.1732 −0.5236 −0.6541 1.1139 3.2546 10 0.0308 0.0199 0.0356 0.0905 0.2654 0.2318 0.2568 13.4806 表2. 指标数据 Table 3 The contrast on inspection results and samples output 稽查结果 模型输出 预警结果 对比 (0，0，1) (0.0001，0.0001，0.9992) 可能性小 (0，1，0) (0.0011，0.9856，0.0000) 可能性一般 (0，1，0) (0.0002，0.9992，0.0001) 可能性一般 (0，0，1) (0.9879，0.0002，0.0001) 可能性大 误判 (0，0，1) (0.0086，0.0001，0.9968) 可能性小 (0，0，1) (0.0011，0.0020，0.9945) 可能性小 (1，0，0) (1.0000，0.0008，0.0025) 可能性大 (1，0，0) (1.0000，0.0006，0.0023) 可能性大 (0，1，0) (1.0000，0.0032，0.0001) 可能性大 误判 (1，0，0) (1.0000，0.0001，0.0007) 可能性大 (1，0，0) (1.0000，0.0023，0.0002) 可能性大 (1，0，0) (1.0000，0.0001，0.0026) 可能性大 表3. 稽查结果与样本输出对比 纳税评估预警模型的建立是为了筛选出有可能存在纳税问题的企业，从对训练样本和测试样本的模拟仿真结果来看，没有将存在大的纳税问题的企业误判为没有纳税问题或者纳税问题一般的企业，基本上避免了逃漏税的情况，所以本文建立的预警模型的效果应该是比较好的。
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user: 4. 实验分析 本文选取了增值税税负率、销售毛利率和主营业务收入变动率等多个指标进行分析。 以增值税税负率为例，经过SPSS软件的检验，可以发现增值税税负率基本上趋于正态分布，均值为0.0537，标准差为0.0316。经检验作为训练和测试样本需要补缴企业所得税的企业中，有75%增值税税负率在置信度为65%的置信区间的下方，如果企业隐瞒了营业收入的具体情况，那么其增值税税负率很可能不在此范围。当然只靠增值税税负率来判断是比较片面的，所以同时利用销售毛利率、主营业务收入变动率、主营业务成本变动率、增值税税收贡献增长率等指标，可以帮助发现企业是否有隐瞒营业收入的问题。 本文还对主营业务收入变动率和主营业务成本变动率进行了回归分析，得到模型显著性检验的F值为302.0681，拒绝模型非显著的概率小于0.0010，因此回归模型是显著的，主营业务收入变动率和主营业务成本变动率的相关系数为0.7645，拟合的效果比较好，系数的t检验均拒绝等于零的假设。 利用主营业务收入变动率和主营业务成本变动率的回归模型，可以帮助确定企业隐瞒营业收入的指向性。因此，在进行纳税预警模型对企业进行分类后，在存在纳税问题的企业中再利用统计学的理论进行详细分析，可以更好的解决疑点指向性的问题。
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user: 5. 结语 本文根据超市零售业的产业结构特点，结合数据来源的准确性和可获得性，选取了8个主要指标作为评估预警模型的输入，预测采用递归神经网络模型。对各指标进行编码，通过递归神经网络的设计，输出预警结果，以辅助税务工作者进行正确决策。实验证明，我们的方法准确有效。下一步，数据规模比较大，我们拟考虑在大数据基础上，采用深度学习等方法来一步提升模型的准确性和适用性。
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user: 摘 要 目的：观察不同晶胶比液体复苏对重症急性胰腺炎比格犬血流动力学的影响。方法：取比格犬16条随机分为2组，每组8条犬，分为高晶胶比组和低晶胶比组，分别进行液体复苏，采用自身胆汁逆行主胰管注射法制模。以ITBVI = 850~900 ml/m 2 作为复苏终点。以晶胶比3:1为界，将实验动物分成低比组(8例)和高比组(8例)，观察造模成功及复苏后即刻(0)、4、8、12、16、20、24、28、32 h犬血流动力学参数变化。采用脉搏指示连续心排血量(PiCC0)热稀释法测定血管外肺水指数(EVLWI)、氧合指数(PaO2：FiO2)、膀胱内压(IAP)的变化。结果：1) 早期采用不同晶胶比液体复苏均可改善SAP比格犬血流动力学指标。2) 复苏后32 h高晶胶比组总液体量(2142 ± 197 ml)、晶体液量(1212 ± 173 ml)及晶/胶比值(4.26 ± 0.83)均明显高于低晶胶比组[分别为(1974 ± 253) ml、(853 ± 135) ml、2.53 ± 0.25，P < 0.05或P < 0.01]。3) 与低晶胶比组比较，高晶胶比组复苏后12 h和24 h的PaO2/FiO2明显下降(12 h: 176.19 ± 1.99比193.65 ± 1.18; 24 h: 187.8 ± 1.06比244.1 ± 1.14)，EVLWI、IAP均明显升高。4) Pearson相关分析显示：EVLWI与PaO2/FiO2呈显著负相关，与IAP呈显著正相关。结论：对重症胰腺炎早期应以EVLWI、IAP为目标行液体复苏，液体复苏中应当提高晶胶比。 关键词 :重症急性胰腺炎，晶胶比，液体复苏 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 重症急性胰腺炎(Severe Acute Pancreatitis， SAP)病情凶险，病程冗长 [ 1 ] [ 2 ] 。早期胰腺周围的炎性渗出、胃肠道液体丢失、肾脏功能损害等因素导致SAP早期机体体液失衡，其与疾病的严重程度和预后有一定的相关性。目前，SAP早期治疗中液体复苏的作用已受到重视和肯定 [ 1 ] [ 2 ] ，但是，国内外对SAP早期液体复苏的方案均为专家建议 [ 3 ] [ 4 ] ，并没有相关的证据，尤其是补液剂量差别较大 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 。而具体方案并未明确，对于如何进行液体复苏仍然没有结论。液体复苏的方式方法不同，对SAP早期机体体液失衡的改善程度不同。本研究旨在观察不同液体晶胶比对重症急性胰腺炎血流动力学的变化影响，旨在提高SAP液体复苏的效果。
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user: 2. 材料与方法 实验动物分组：动物实验通过新疆医科大学伦理委员会批准。健康比格犬16条，雌雄不拘，年龄1~2岁，体重10~12 kg (平均11.2 kg，由新疆医科大学实验动物中心提供，随机分为2组，每组8条犬，造模成功后以晶胶比3:1为界，分为低晶胶比组8例和高晶胶比组8例)。高晶胶比组晶胶比平均4.5:1；晶体液均使用平衡盐溶液，胶体液均使用6%羟乙基淀粉130/O.4氯化钠注射液(万衡，北京费森尤斯卡比医药有限公司生产)。
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user: 3. 模型的建立和治疗方案 比格犬在饲养室饲养1周，定量进食，自由饮水。术前禁食12 h，但不禁饮。入动物手术室后以3%戊巴比妥钠(上海化学试剂厂) 1 mL/kg桡静脉注射及氯胺酮(上海第一生化药业公司) 10 mg/kg肌肉注射．颈部过伸位固定于手术台上，行气管内插管(ID 6.5 mm)。气管导管接麻醉机(Drager Fabius Tiro，德国)机控呼吸。持续吸入1.2%异氟醚(Baxter公司，美国)维持麻醉。接麻醉气体监护仪(Datex-Ohmeda S/5，芬兰)。留置尿管记录尿量。双侧颈部和腹股沟区用电动理发剪备皮并用碘伏消毒．从右颈外静脉穿刺置人8Fr三腔中心静脉导管(Arrow，美国)，将导管尖端置入上腔静脉与心房交界处(置人深度以在监护仪上出现CVP波形为准)，建立静脉通道。用电热毯保温，体温(T)控制在37℃~38℃。切开双侧腹股沟区，显露双侧股动脉，右侧连接PiCCO系统(Pulsion Medical Systems，德国)监测心率(HR)、平均动脉压(MAP)、心输出量指数(CI)、SVV及T等。左侧股动脉留作放血及采血通道。 腹正中切口进腹，自胆囊底部穿刺抽取犬自身胆汁备用，切开十二指肠对系膜缘，可见与肠系膜血管平行走向的主胰管，插入头皮针软管并注入自身胆汁1 ml/kg，注射压力为50 cm H 2 O，注射完毕后10分钟拔管，可见全胰出血：坏死，呈暗红色，诱导成功后缝合十二指肠切口，逐层关腹(图1，图2)。 图1. 自胆囊底部穿刺抽取犬自身胆汁备用 图2. 自体胆汁逆行胰管注射后胰腺大体观 观察监测指标：以ITBVI 850 ml/m 2 作为复苏终点，监测液体复苏前、复苏结束后即刻(0)、24、48、72 h的血流动力学、血管外肺水指数(EVLWI)、氧合指数(PaO2：FiO2)、IAP、BNP等指标的变化。常规监测指标及腹腔内压力(Inta-Abdominal Pressure，IAP)，通过心电监护仪直接测量中心静脉压(CVP)、MAP、平均肺动脉压(MPAP)、肺动脉楔压(PAWP)、心率(HR)中心体温、每小时尿量(UA)以及IAP (用Foley尿管测定膀胱压间接反映IAP变化)。心排血量(CO)用温度稀释法测量，测量3次取平均值。经动脉导管取得动脉血行血气分析，测定动脉氧分压。经静脉套管采集静脉血检测血常规及生化指标；经腹腔引流管取腹水检测淀粉酶及脂肪酶；经膀胱引流管取尿液检测尿淀粉酶。连续监测血流动力学指标，每小时记录1次。将模型诱导前的基础值定为0 h。死后解剖尸体，取胰、肺、肝和肾标本送病理检查。以ITBVI = 850 ml~1000 ml/m 2 作为复苏终点 [ 9 ] ，监测液体复苏前、复苏结束后即刻以及后没两小时的血流动力学、血管外肺水指数(EVLWI)、心排指数(CI)，外周血管阻力指数(SVRI)，氧合指数(PaO2:FiO2)等指标的变化。
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user: 4. 统计学方法 数据以均数±标准差( X ¯ ± s)表示，应用SPSS17.0统计软件进行统计学处理。
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user: 5. 结果 一般情况：动物模型情况：动物存活时间为18~42 h，平均(24.4 ± 10.5) h，血淀粉酶和脂肪酶均于模型诱导后8 h到达高峰，分别为(8740 ± 556) U/L和(11240 ± 324) U/L，符合急性胰腺炎诊断标准，并伴有尿和腹水(血性)淀粉酶的升高。同时，体温和血白细胞计数也于8小时升至最高峰，其变化符合全身炎症反应综合征(SIRS)的诊断标准。病理学观察：光镜下可见胰腺腺泡灶性凝固性坏死，血管壁纤维素样坏死，间质内可见大量中性粒细胞浸润。肺、肝、肾亦有相应病理损害。 两组使用复苏液体总量、晶体液量及晶胶比结果(表1)：要达到既定的复苏目标，改善循环、提高器官灌注，液体复苏24 h后高晶胶比组使用的液体总量、晶体液量及晶胶比均较低晶胶比组明显增加(P < 0.05或P < 0.01)。 两组复苏前后各时间点血流动力学指标比较(表2)：液体复苏前后两组CI、CVP、ITBI、GEDI比较均无统计学意义(均P > 0.05)，说明要达到既定的复苏目标，无论何种晶胶比的液体复苏均可以稳定患者的血流动力学指标。 两组复苏前后各时间点PaO2:FiO2、EVLWI、IAP比较(表2)：液体复苏前两组PaO2:FiO2、EVLWI、IAP、BNP比较差异均无统计学意义(均P > 0.05)。复苏后48 h和72 h，高晶胶比组PaO2:FiO2较低晶胶比组明显下降，EVLWI、ICP、BNP则明显增加，差异均有统计学意义(P < 0.05或P < 0.01)。 Table 1 Comparison of fluid consumption and crystalloid-colloid ratio in two groups of severe acute pancreatitis ( X ¯ ± s 组别 例数 总液体入量 晶体液量 晶胶比 (ml) (ml) 低晶胶组 8 1974 ± 253 853 ± 135 2.53 ± 0.25 高晶胶组 8 2142 ± 197 ** 1212 ± 173 * 4.26 ± 0.83 ** 表1. 两组重症急性胰腺炎比格犬复苏液体用量与晶胶比的比较( X ¯ ± s) 注： * P < 0.05， ** P < 0.01. Table 2 Comparison of related indexes in two groups of severe acute pancreatitis beagles before and after resuscitation ( X ¯ ± s 复苏时间 例数 CI GEDI EVLWI PaO 2 :FiO 2 IAP (cm/Hg) ITBI (L∙min−1∙m−2) (ml/m2) (ml/kg) (ml/m2) 低晶胶组 0 h 8 3.21 ± 0.65 762.88 ± 235.23 * 9.53 ± 1.05 182.40 ± 1.60 12.42 ± 1.60 608.88 ± 49.90 4 h 8 5.91 ± 1.35 ** 586.00 ± 105.28 11.05 ± 1.03 *** 193.94 ± 0.84 12.92 ± 1.31 742.63 ± 128.20 8 h 8 6.27 ± 1.86 * 558.38 ± 156.80 11.37 ± 0.87 ** 203.26 ± 1.29 13.12 ± 1.26 763.75 ± 99.26 12 h 8 5.70 ± 1.97 ** 606.38 ± 124.93 * 10.65 ± 0.59 *** 193.65 ± 1.18 13.33 ± 1.43 823.25 ± 98.51 16 h 8 4.31 ± 2.65 532.13 ± 131.18 10.54 ± 1.06 ** 223.22 ± 1.47 13.26 ± 1.01 729.63 ± 121.76 20 h 8 3.76 ± 2.54 546.50 ± 131.60 10.66 ± 1.49 *** 253.60 ± 0.72 * 13.57 ± 1.06 748.63 ± 110.91 24 h 8 2.90 ± 1.53 480.00 ± 69.22 10.91 ± 1.14 *** 244.1 ± 1.14 * 13.92 ± 1.24 740.63 ± 96.29 28 h 8 1.39 ± 0.45 *** 462.38 ± 107.67 10.77 ± 1.30 ** 264.48 ± 1.34 * 13.81 ± 1.16 763.63 ± 21.69 ** 32 h 8 1.29 ± 0.37 ** 423.38 ± 128.90 10.55 ± 0.90 ** 247.18 ± 0.59 * 13.92 ± 1.46 733.38 ± 101.12 高晶胶组 0 h 8 2.82 ± 0.55 493.25 ± 110.64 * 9.92 ± 0.48 184.23 ± 0.76 12.63 ± 1.42 661.00 ± 64.15 4 h 8 4.14 ± 0.71 ** 503.13 ± 113.24 14.00 ± 1.09 *** 173.69 ± 1.05 13.11 ± 1.20 767.63 ± 66.92 8 h 8 4.16 ± 1.78 * 508.375 ± 95.06 13.64 ± 1.58 ** 179.01 ± 0.95 12.93 ± 1.12 869.00 ± 103.27 12 h 8 3.40 ± 0.68 ** 471.25 ± 117.84 * 13.14 ± 1.32 *** 176.19 ± 1.99 13.13 ± 1.54 862.00 ± 92.13 16 h 8 3.32 ± 0.96 446.88 ± 107.85 12.34 ± 1.46 ** 184.02 ± 0.91 14.12 ± 1.75 815.38 ± 104.80 20 h 8 2.67 ± 0.49 438.38 ± 110.50 13.29 ± 0.99 *** 192.25 ± 1.52 14.52 ± 1.21 751.38 ± 67.92 24 h 8 2.37 ± 0.88 451.63 ± 73.94 13.66 ± 1.18 *** 187.8 ± 1.06 * 14.64 ± 1. 68 805.50 ± 111.91 28 h 8 2.50 ± 0.60 *** 393.88 ± 58.69 13.06 ± 1.39 ** 197.49 ± 0.70 15.21 ± 1.54 715.38 ± 37.58 ** 32 h 8 2.48 ± 0.81 ** 392.63 ± 73.21 13.26 ± 1.83 ** 183.73 ± 0.71 16.19 ± 1..21 710.50 ± 86.84 表2. 两组重症胰腺炎比格犬复苏前后个时间点相关指标变化比较( X ¯ ± s) 注： * P < 0.05， ** P < 0.01， *** P < 0.001.
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user: 6. 讨论 文献报道，目前制备SAP动物模型的方法有多种，本实验采用向主胰管内逆行注射自身胆汁方式。诱导的出的SAP模型有典型的SAP血性腹水和各种淀粉酶升高的表现，组织学所见符合SAP的病理变化，并有明显的SIRS反应，符合SAP的临床实际。 本实验中观察到MAP与CI均呈下降趋势，这一点与Yekebas的结果接近 [ 10 ] 。从理论上讲SAP时的高代谢状态，应伴且有心率增快和CI代偿性升高。在SAP时，体内大量多种胰酶被激活，可生成大量的细胞因子、炎症介质、血管活性物质，直接或间接导致全身毛细血管通透性增加，大量炎性渗液和组织液进入第三间隙，造成有效循环血容量不足，胰腺脏器血流减少；在SAP时体内释放的心肌抑制因子可抑制心肌收缩，使外周血管阻力降低，容量血管扩张；血液浓缩且伴有循环血容量不足，前负荷下降。在这种情况下，即使增心率快，CI也呈下降趋势，这就是为什么本研究结果中会出现心率一度增快而CI持续下降的现象，同时也表明本实验的液体复苏力度不够。无论是MAP还是CI的下降，都可能与有效循环血容量不足有关。因此，在SAP的早期，及时和充分的液体复苏是维持血流动力学稳定的关键。 SAP时由于强烈的炎症反应，毛细血管渗漏，大量的液体渗漏到组织间隙，最终到达腹腔，引起IAP增高，近年来的研究也表明，IAP可高度预测胰腺炎的预后。鉴于IAP的临床监测比较困难，通常采用监测膀胱内压来间接反映IAP。 由于炎症介质的“瀑布式”级联反应，SAP极易发生毛细血管渗漏，出现肺水肿及组织水肿。早期液体复苏的目的在于纠正低血容量休克，但必须避免纠正过度，因为液体过负荷，更易发生肺及组织水肿，出现心、肺、肠等器官功能障碍。如何控制复苏液体的晶胶比及监测复苏效果，既稳定循环又不增加肺及组织水肿，已成为临床关注的重点。EVLWI是惟一的床边定量判断肺水肿的指标，其敏感性和特异性明显优于X线胸片和血气分析。有研究表明：EVLWI与严重感染和感染性休克患者的机械通气时间以及病死率都有明显的相关性，通过它可评估患者的病情严重程度和预后 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] 。因此，在SAP液体复苏时监测IAP、EVLWI就显得格外重要。 本研究结果显示：无论何种复苏液或比例的液体，均能改善SAP患者CI、CVP、GEDVI等血流动力学参数；但由于晶胶比的不同，复苏时所使用的液体总量不同。理论上讲，分子质量相对较大的胶体液在疾病早期对增加血管内胶体渗透压、改善血流动力学、减轻组织水肿及肺水肿均优于白蛋白及晶体液。无论采用何种晶胶比液体复苏，患者血容量均明显增加，但在复苏早期EVLWI并未增多；而在复苏后24 h，高晶胶比组患者EVLWI比低晶胶比组升高，并出现PaO2:FiO2下降，同时高晶胶比组IAP、BNP均较高。相关性分析显示：在液体复苏早期，EVLWI与PaO2:FiO2、IAP、CI有一定的相关性 [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] ，因此我们推测：由于SAP原发疾病的控制需要一定的时间，患者毛细血管渗透性明显增加，常导致白蛋白丢失，出现肺水肿或组织水肿；尤其是腹腔肠道毛细血管的渗漏，出现肠腔积液和大量腹水；同时因积极的液体复苏，增加了IAP，导致膈肌上抬，肺容积较少，通气/血流比例失调，肺间质水肿；另外由于液体的过负荷，肺毛细血管静水压增加、肺泡水肿(即心源性肺水肿)，最终出现了心、肺、消化道等多器官功能障碍。
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user: 7. 结论 综上所述，对于SAP早期液体复苏时宜监测EVLWI、IAP，以避免过度的液体复苏；高比例的胶体液实施“限制性液体复苏”，可以使CI、ITBVI、GEDVI增加，EVLWI、IAP减少，心脏容量负荷减轻，对SAP患者是一种有效的复苏治疗策略。
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user: 摘 要 以量子粒子群算法优化支持向量机中的关键参数(核函数参数σ、不敏感损失系数ε、惩罚系数C)，建立最佳的航空发动机性能监控模型。推力和尾喷口排气温度作为发动机重点监控参数，以两者为基础利用主成分分析的方法建立发动机监控性能综合指标。基于发动机性能模型参数敏感性分析，得到与发动机性能最为密切的参数，作为监控模型输入。通过实例验证，本文建立模型能够很好的监控发动机性能变化，为发动机维修提供参考。 关键词 :量子粒子群算法，支持向量机，主成分分析，模型敏感性分析，性能监控 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 航空发动机性能监控是一直是业界研究的重点。由于以前设计的发动机，监控参数数量有限，能够提供发动机使用性能的信息不多。随着现代航空发动机上安装的传感器数量及种类的增多，获取到的参数及有用信息增多。过去以各个参数基准阀值的监控方法比较简单，没有揭示变量的深层次信息，并且多参数监控，容易造成显示不直观，多参数监控容易造成意义相悖的情形。文献 [ 1 ] 利用卡尔曼滤波和主元分析相结合的方法监控发动机的性能变化，准确得出发动机性能在某一时间段超出阀值，为及时采取维护措施提供参考。文献 [ 2 ] 针对测量参数存在的非线性、参数间的耦合及噪声干扰，将量子粒子群算法引入到流形学习的参数选择中，结合径向基神经网络，提出了一种故障诊断方法。将所用方法应用于航空发动机的故障诊断中，结果表明：本文方法能够有效的对发动机各种复合故障进行分类，精度达到97.33%。常用的监控模型建立方法有人工神经网络、支持向量机、模糊数学和自适应模拟等 [ 3 ] 。 本文在此基础上设计一种监控模型 [ 4 ] [ 5 ] ，利用获取的传感器参数为基础，以推力和排气温度直观量为期望输出，便于监控发动机的性能状态。以支持向量机为发动机监控模型，利用量子粒子群算法优化模型中的相关参数，以期建立最佳的监控模型。由于传感器得到的测量参数相对较多，利用发动机模型参数敏感性分析，确定最佳的监控模型输入，选取推力和尾喷口排气温度作为模型输出，简化模型计算量。最后利用主成分分析的方法，将推力和尾喷口排气温度转化成更为直观的观测量，便于监控发动机的性能状态，为发动机维护提供参考依据。
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user: 2. 支持向量机基础理论 根据统计学习理论，利用支持向量机实现回归的基本思想是通过一个非线性映射 φ 将样本数据集 ( x i ， y i ) ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n )映射到高维特征空间，并在此空间构造线性回归函数： y = w ⋅ φ ( x ) + b (1) 而w和b的求解可归结为下列凸二次规划(QP)问题： min w ， b ， ζ       1 2 ‖ w ‖ 2 + C ∑ i = 1 n ( ζ i + ζ i 2 ) s .t .           y i − w ϕ ( x i ) − b ≤ ε + ζ i                 w ⋅ ϕ ( x i ) + b − y i ≤ ε + ζ i ∗                 ζ i ， ζ i ∗ ≥ 0 ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n (2) 其中，目标函数体现了回归的思想，它的第一项使回归函数最为平坦，从而提高泛化能力，常数 C > 0 为惩罚系数，控制对超出“管道” ε 样本的惩罚程度， ζ i ， ζ i ∗ 为松弛变量。由式(1)、(2)可以看出，C和 ε 是影响支持向量机监控性能的关键参数。 利用Lagrange方法优化，可以把上述优化问题转化为其对偶形式 [ 6 ] ： max   { − 1 2 ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n ( a i − a i ∗ ) ( a j − a j ∗ ) × K ( x i ， x j ) − ε ∑ j = 1 n ( a j + a j ∗ ) + ∑ i = 1 n y i ( a i − a i ∗ ) } s .t .       ∑ i = 1 ( a i − a i ∗ ) = 0               0 ≤ a i ， a i ∗ ≤ C (3) 其中， K ( x i ， x j ) 为满足Mercer条件的核函数。根据经验 [ 7 ] ，核函数选择高斯核函数。 K ( x i ， x j ) = exp ( − ( x i − x j ) 2 σ 2 ) (4) 其中， σ 为高斯核函数参数。 解上述优化问题，就可以得到 w ， b ，则其回归函数的形式为： y = w ⋅ ϕ ( x ) + b = ∑ x i ∈ S V ( a i − a i ∗ ) K ( x i ， X ) + b (5) 其中，SV为支持向量集。由上述分析，影响支持向量机性能的主要参数是惩罚系数C、不敏感损失系数 ε 和核函数参数 σ 。
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user: 3. 量子粒子群算法 量子粒子群(QPSO)算法是一种性能优异的参数寻优算法，因此本文利用量子离子群算法对支持向量机中的惩罚系数C、不敏感损失系数 ε 和核函数参数 σ 进行参数寻优，建立最佳的支持向量机监控模型。实现步骤如下 [ 8 ] ： 步骤1：生成初始粒子群。根据式(6)生成粒子初始种群。 P i = [ | cos ( θ i 1 ) sin ( θ i 1 ) | cos ( θ i 2 ) sin ( θ i 2 ) | ⋯ ⋯ | cos ( θ i p ) sin ( θ i p ) | ] (6) 其中， θ i j = 2 π × r n d ； r n d 为0和1间的随机数； i = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， p ，m是种群规模，p是粒子的维数。 步骤2：依据式(7)和式(8)对解空间进行变换，计算每个粒子的适应度值。若粒子目前位置优于以前得到的自身最优位置，则用目前位置替换；若粒子目前的全局最优位置优于到以前的所有粒子全局最优位置，则用目前全局最优位置替换。 X i c j = 1 2 [ b i ( 1 + α i j ) + a i ( 1 − α i j ) ] (7) X i s j = 1 2 [ b i ( 1 + β i j ) + a i ( 1 − β i j ) ] (8) 步骤3：依据式(7)和式(8)，实现粒子状态的进一步更新。 Δ θ i j ( t + 1 ) = w Δ θ i j ( t ) + c 1 r 1 ( Δ θ l ) + c 2 r 2 ( Δ θ g ) (9) [ cos ( θ i j ( t + 1 ) ) sin ( θ i j ( t + 1 ) ) ] = [ cos ( Δ θ i j ( t + 1 ) ) − sin ( Δ θ i j ( t + 1 ) ) sin ( Δ θ i j ( t + 1 ) ) cos ( Δ θ i j ( t + 1 ) ) ] [ cos ( θ i j ( t ) ) sin ( θ i j ( t ) ) ] = [ cos ( θ i j ( t ) + Δ θ i j ( t + 1 ) ) sin ( θ i j ( t ) + Δ θ i j ( t + 1 ) ) ] (10) 步骤4：依变异概率，根据式(11)对每个粒子实现变异操作。 [ 0 1 1 0 ] [ cos ( θ i j ) sin ( θ i j ) ] = [ sin ( θ i j ) cos ( θ i j ) ] = [ cos ( π 2 − θ i j ) sin ( π 2 − θ i j ) ] (11) 步骤5：返回步骤2计算，直到满足收敛条件或者达到最大迭代限制数为止。
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user: 4. 发动机监控模型建立步骤 本文建立的发动机监控模型如图1所示。 利用发动机采集的参数，分为训练数据和监控数据，以训练数据建立及优化监控模型，监控数据用来监控发动机性能变化。基于发动机参数敏感性分析，以发动机训练数据为基础，利用发动机性能模型，将推力和尾喷口排气温度相对标准状态分别下降1%和上升1%，计算对它们影响最大的参数，取影响最大的前6个值作为监控模型的输入；利用主成分分析的方法，将推力和尾喷口排气温度转化成单监控量，作为监控模型的输出(综合性能指标)；设置量子粒子群算法的初始种群，迭代次数等，依据量子粒子群算法对支持向量机算法(监控模型)的关键参数(惩罚系数C、不敏感损失系数 ε 和核函数参数 σ )进行寻优，得到最佳的模型参数，从而确定最佳的发动机监控模型；最后，利用建立的发动机监控模型，利用监控数据监控发动机性能变化，及时发现发动机性能异常。 图1. 发动机监控模型
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user: 5. 应用实例 获取某型航空发动机的一段使用数据，由于安装的传感器数量和种类很多，采集到的发动机参数很多，利用发动机模型参数敏感性分析的方法，得到与发动机性能最为密切的参数，以此作为监控模型最佳输入。模型参数敏感性分析方法如下：首先以建立的发动机性能模型 [ 9 ] 为计算基础，在标准工作状态使推力下降1%和尾喷口排气温度上升1%，观察其他发动机参数的相对变化，取相对变化绝对量最大的前6个参数作为模型输入。计算结果见表1。 由表1的计算结果可知，在发动机监控模型中，与输出量(推力和尾喷口排气温度)关系的参数分别为低压转子转速( P 3 )，低压压气机出口温度( T 3 )，高压转子转速( n h )，低压转子转速( n l )，高压涡轮前温度( T 6 )，低压涡轮后压力( P 8 )。因此确定模型输入参数为 [ P 3 ， T 3 ， n h ， n l ， T 6 ， P 8 ] 。 主元分析(PCA)作为一种在工程领域受欢迎的方法，在发动机性能监控和故障诊断方面得到的关注却很少 [ 10 ] 。主元分析方法的基本思想是在最大程度保持原始数据信息的基础上，尽量减少数据的维数，达到化简的目的。考虑推力和尾喷口排气温度作为输出参数，利用主成分分析的方法，将两个输出量转化成单输出量，便于更为直观的监控发动机性能变化。一般来讲，相对标准值，推力越小，性能损失越大；尾喷口排气温度越大，性能损失越大。为了统一发动机性能监控趋势，采取如下变换。 F = max ( F ) − F max ( F ) − min (F) T = T − min ( T ) max ( T ) − min ( T ) (12) 通过上述变换，将两个参数的监控趋势变为一致。利用主成分分析的方法将监控参数变为单变量，便于更为直观的观测发动机性能综合指标变化。一般来讲，性能综合指标越大，性能下降越严重。 利用获取的某型航空发动机监控数据，取前300组数据进行模型训练，后100组数据进行监控，数据是非等时间间隔数据。进而采用量子粒子群算法对支持向量机中的关键参数进行寻优，从而确定最佳的发动机监控模型。其中，初始种群为20，迭代次数为40，最后得到优化结果惩罚系数 C = 95 .3497 ，不敏感损失系数 ε = 0. 75909 × 10 -4 ，和核函数参数 σ = 1.9838 。利用主成分分析的方法，计算推力和尾喷口排气温度两个变量的主成分，第一个主成分比例为99.44%，因此以第一个主成分作为发动机监控指标。将实时的监控数据带入到建立好的发动机监控模型中，得到综合指标变化趋势如图2(a)所示。为了便于比较，取影响系数最大的前4组数据作为模型输入，带入到建立好的监控模型中去，结果如图2(b)所示。又将神经网络方法作为监控模型中，取影响系数最大的前6个数据作为模型输入，带入到建立好的模型中，结果如图2(c)所示。 Table 1 Variation of other parameters with change 1% of thrust and exhaust gas temperatur 序号 参数类型 相对变化绝对量(%) 1 低压压气机出口压力(P 3 ) 3.2 2 低压压气机出口温度(T 3 ) 3.1 3 高压转子转速(n h ) 2.3 4 低压转子转速(n l ) 2.2 5 高压涡轮前温度(T 6 ) 2.0 6 低压涡轮后压力(P 8 ) 1.8 表1. 推力和尾喷口排气温度变化1%时，其他参数变化 图2. 发动机监控综合指标变化 由图2(a)~(c)可知，此台发动机使用一段时间，使用期间未进行任何维修操作，因此性能在逐渐退化中，退化比较严重。图中的发动机监控综合指标正逐渐上升，也说明了这一点，与实际情况相符。因此本文建立的监控指标与模型是有效的。但影响系数前4个数据(图2(b))作为模型输入，综合性能指标变化范围变小，主要是模型输入和模型输出的映射关系并没有建立完善，缺少部分的输入；神经网络作为监控模型(图2(c))，影响系数前6个数据作为模型输入，综合性能指标变化范围最小，主要是神经网络模型没有优化相关关键参数，输入和输出的映射关系并不处在最佳。相比之下，本文建立的监控模型是最有效的，能够最佳的反映发动机性能变化过程。图3和图4是发动机推力和耗油率的变化曲线。 图3. 推力变化 图4. 尾喷口排气温度变化 注意到图3的推力在40个时间点出现突变，而作为另一个反映性能的指标——尾喷口排气温度并没又出现变化，这样两个指标出现了矛盾。观察图2(a)的综合性能指标并没有出现变化，是正常的衰退过程。最终发现是推力采集值在40点出现异常，没有准确记录。因此综合性能指数能更好的监控发动机性能变化。
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user: 6. 总结 本文建立的发动机监控模型能够很好的监控发动机性能状况，为发动机维修提供参考依据。得到的主要结论如下： 1) 以支持向量机算法作为发动机监控模型，利用量子粒子群算法确定最佳的模型参数，能够得到最佳的监控模型； 2) 利用模型参数敏感性分析，确定最佳的监控模型输出，减少了模型输入量，提高了监控效率； 3) 以主成分分析的方法，将推力和尾喷口排气温度两个变量转化为单个监控量，第一主成分占到99.44%，以第一主成分作为监控指标，并能够多指标意义相悖的情况，便于更为直观地了解发动机性能状况。并且，监控指标越大，性能下降越严重，与实际分析相符； 4) 本文建立的监控方法，相比少输入参数情况和神经网络监控模型，具有一定的优势，能够真实反映发动机性能变化，反映在曲线上，综合性能指标变化较大。
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user: 摘 要 物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段。本文运用文献研究法，在梳理国内外文献的基础上，以我国智能电网的发展现状为背景，基于物联网技术构建电网设备溯源评价的体系和关键技术，并对电网设备溯源体系进行价值分析，从产品维度和公司维度构建电网设备供应链溯源评价的三级指标体系，建立“源头可溯，去向可追，问题可查，风险可控”的电网设备供应商评价可追溯体系，为国网决策者选择优质的电网设备供应商提供有力决策依据，精准定位并解决电网设备供应链过程的各个环节出现的问题，提高电力企业经济效益和品牌价值及运维平台。 关键词 :物联网，电网设备，供应链，溯源系统，评价体系 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 随着我国智能电网的高速发展，一方面，电网建设和升级改造的进步以及电网设备需求的增长，对电网设备供应要求越来越高，电网设备需求不断增长，若电网设备供应环节出现问题，会直接影响工程进度。如何在众多供应商中选择最优质的供应商，当电网设备出现问题时，如何收集汇总相应的数据来解决问题，是电力公司面临的难题；另一方面，电力系统中电网设备大多采用的计划检修体制存在着严重缺陷，这使世界各国每年在设备维修方面耗资巨大，利用各级设备供应链数据，不仅可将电网自身的管理、运行水平提升到新的高度，甚至产生根本性的变革，而且可为政府部门、工业界和广大用户提供更多更好的服务，为电力公司拓展很多增值业务提供条件。 文献 [ 1 ] 指出供应链绩效评价的关键难点是难以将供应链战略与绩效度量结合起来，并提出了从系统的角度来进行供应链绩效评价，认为绩效评价指标及其方法、评价模型是供应链评价系统的关键结构，并系统性考虑供应链上所有关键成员。文献 [ 2 ] 考虑了订单计划、生产水平、物流、财务等因素，提出了供应链绩效评价指标，并将这些指标划分成三个等级：战略、战术以及操作。文献 [ 3 ] 认为绿色指标在供应链绩效的评价过程中不可缺少。文献 [ 4 ] 提出包括智能感知层、数据通信层、信息整合层和智能应用层的输变电设备物联网体系架构，并详细探讨体系架构中所涉及到的若干关键技术，主要包括一体化智能监测装置、编码和标识体系、通信技术、全景信息建模、信息处理技术、全寿命周期管理、安全威胁与措施以及标准化，指出这些技术的研究方向和存在问题。文献 [ 5 ] 对物联网关键技术和状态检修相结合进行了调研。从物联网技术角度出发，将设备状态检修的各个阶段分解至感知层、网络层、应用层，针对该体系进行了相应的流程管理研究，设计了与之相匹配的流程体系。文献 [ 6 ] 以电网设备为中心，以设备的智能化在线监测为方向，从设备的状态评估和维修决策角度出发，开展了基于物联网环境下的电网设备的实时状态评估、状态维修风险决策以及决策支持系统方面的研究。 在企业电网设备产销全程供应链分析的基础上，设计构建一个电网产品全程可追溯系统，通过对产品从原材料生产、配送及零售等整个供应链的信息采集和统一管理，消费者可通过二维码查询产品质量信息，从而解决电网设备产品质量安全追责难、监管难的问题，一定程度上有利于企业选择更为合适的优质供应商。溯源系统搭建起了企业、消费者和监管部门之间沟通的桥梁，一方面电网设备产销全程信息透明化，提升了消费者的消费信心，保障了消费者知情权，提高了政府的监管效率。另一方面，采用信息化的管理手段提升了企业管理效率，提升了企业责任主体意识，加强了企业自律 [ 7 ] [ 8 ] 。
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user: 2. 基于物联网的电网设备溯源评价的体系和关键技术 2.1. 基于物联网的电网设备的溯源评价体系 以往的研究中，基于物联网下电网设备供应链溯源的研究处于空白阶段，在以往学者研究的基础上，本文将物联网技术与构建电网设备溯源评价体系相连接，开辟出一个全新的研究视角，将物联网作为载体研究供应链溯源的评价指标体系，更加符合当前社会的发展趋势及时代发展潮流。 溯源是指通过标识的方法追溯和跟踪某个实物的来历、应用和位置的能力。“电网设备溯源评估”的内涵是指在电网供应链的原材料生产(提取、冶炼等)、加工、流通与销售等各环节中，相关的产品和服务信息均能够被完整地记录和查询，从而实现对电网设备供应链全程的评价、监督和管理。另外，电网溯源评价体系可以理解为是利用相关溯源技术，对供应链上的各个产品和服务进行评价和标识管理，结合与供应链管理相适应的溯源模式，能够实现正向跟踪和逆向回溯食品在供应链全过程中相关物流与数据信息流的综合体系。 如图1所示，物联网的系统组成一般包括：感知层、传输层、应用层 [ 9 ] 。感知层主要是利用RFID以及各类传感器、读写设备、智能终端以及接入网关等，实现感知与识别物体、采集基础信息、信息清洗等功能；传输层则以数据库技术、互联网、移动通信网等技术为基础，将感知层采集到的信息进行储存与共享；应用层是用户和互联网的接口，它包含各类应用程序，实现对技术信息与数据的分析与发掘，满足用户的需求 [ 10 ] 。 溯源体系的构建与功能实现有赖于大数据及物联网技术。物联网广泛应用于安全监测、智能交通等领域，其中电网设备溯源就是物联网应用的一部分。大数据则依托相关技术进行数据的收集爬取，借助云计算平台，将采集到的信息进行存储与共享，连接物联网中的应用层及感知层，发挥着不可替代的桥梁作用。 图1. 物联网的体系结构 电网设备供应链的溯源评价就是始于物联网及大数据的应用，利用以无线射频识别技术，采集三级供应连上的基础信息，然后通过大数据传输层，将信息存储起来并在供应链上的各个企业间进行共享，最终在终端实现全过程中相关物流与数据信息流的功能。 2.2. 基于物联网的电网设备溯源评价的关键技术 电网设备供应链溯源的关键技术主要包括：物联网监测技术、自动识别技术 [ 10 ] 。常见的自动识别技术有条形码、二维码、IC卡和RFID等。RFID (Radio Frequency Identification，无线射频识别)是一种通信技术，可通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据，而无需识别系统与特定目标之间建立机械或光学接触。目前RFID技术应用很广，如：购物超市，门禁系统，电网安全溯源等，RFID技术在电网工程供应链中的应用较少但评价较高，具有良好的应用前景 [ 11 ] 。 供应链溯源评价体系目前较多的应用在食品、乳制品、药品等行业，电网设备供应链溯源追溯的学术研究以及商业应用也处于起步阶段。学术研究方面，学者主要是分析电网行业应用溯源评价技术的必要性、研究相关技术在电网供应链上应用的可行性等，普遍缺乏实际的企业应用案例。而在商业应用方面，目前国内只有少数几家大型乳制品企业建立了相关溯源系统并向消费者提供信息查询功能。例如，泰安公司从2016年开始实施基于物联网的配网设备管理平台，尤其在智能电网建设工作实施以来，智能巡检予以全面推广，结合自身企业特点开发了一套配网电力溯源系统 [ 12 ] 。
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user: 3. 基于物联网的电网设备溯源评价的价值分析 结合前文的描述可知，建立和发展电网安全溯源评价体系和预警管理，既是提高我国电力安全与风险管理水平的要求，也是全球电网安全管理的发展趋势。在本文中，将溯源体系应用于电网设备供应链上 [ 13 ] ，通过层层追溯的方式，最终在电网设备供应链上实现“事前有效监管”、“事中实时调查与控制”、“事后精准召回”的全方位安全管理，如图2及图3所示。 以信息采集、记录、传递、管理与查询为目的，在电网设备供应链上建立起安全溯源体系，可以实现对电网设备原材料生产与收购、电网设备原件加工、销售与流通等环节中各类信息的采集与分析整理； 图2. 电网供应链示意图 图3. 电网设备供应链的溯源分析示意图 促进供应链上各节点企业的信息交流，提高供应链管理效率，加强生产监控和质量控制能力，明确各个节点企业的风险责任；还可以通过开放信息查询功能，面向政府监管部门和消费者提升供应链的透明度。因此，基于电网设备供应链建立安全溯源体系，其核心内容是建立起完善的溯源数据信息基础，构建层层可追溯的供应链评价指标体系，并且通过溯源信息的实时监测与查询，实现供应链的“事中控制”和“事后召回”的安全管理功能。
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user: 5. 总结 将物联网技术应用于电网设备供应链评价的创新管理方式，适应智能配网建设的总体要求，以全面提升配网智能化管理水平为战略目标，着力整合物联网等移动信息资源和科技手段，构建多功能集成体系，着力打造基于物联网技术的设备。利用物联网、云计算等高新信息科技手段，通过集约化整合持续推进智能配网系统的深化应用，借助智能配网设备运维平台的管理和技术优势，合理有效地确定整个运行期内的运维成本，从而有效计算分析未来配网投资经济效益，为国网决策者提供有力决策依据，同时能积极发挥反馈作用，提高建设管理水平，从而有效增强社会效益，提高电力企业经济效益和品牌价值及运维平台。
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user: 摘 要 电网企业各级运监中心成立以来，积累了一定工作经验，运监中心的作用得到初步发挥。但是面对时刻变化的电网信息与数据资源，运营监测工作在技术手段和使用工具上还存在薄弱环节，限制了中心职能作用的发挥。本文围绕可视化技术这一核心，简述了可视技术发展现状，并结合运监中心的监测、分析、展示这三大核心业务，提出了可视化技术的应用方向的建议。 关键词 :可视化，监测分析，大数据 Copyright © 2018 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 在全面深化电力体制改革和大数据技术、人工智能等计算机科学理论快速发展的背景下，电网公司运营监测中心的成立是企业管理领域的重大创新，旨在对电网公司的内外部环境、综合绩效、核心资源、运营动态、关键流程等进行实时在线监测和分析，成为电网公司的千里眼、顺风耳、铁算盘和预警机。自各级运监中心成立以来，经历了从无到有、从建设到运行、不断探索、逐步提升的发展历程，形成了运监工作的基本方法，运监中心的作用得到初步发挥。 然而，面对时刻变化的电网信息与数据资源，运营监测工作在技术手段和使用工具上还存在薄弱环节。目前在数据使用上主要通过搬数据的方式开展监测分析，在分析工具上缺乏系统的数据分析挖掘的工具和环境，在成果展示上仍以传统的静态图形与文字为主，大数据技术应用的基础还有待加强。 围绕国网公司建设具有卓越竞争力的世界一流能源互联网企业的发展战略目标，运营监测中心应进一步突出其基于数据应用的公司战略运营监控的专业定位，进一步提升运监工作的系统性。以上问题的存在，限制了运监中心的职能和作用的实现。