DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 相关工作 路径网络是一个有向加权图G = (V， E)。其中V是节点Vi的集合，每个节点Vi以 i， x i ， y i >形式来表示标识和节点坐标。E是边界(v i ， v j )的集合，表示成 i， ia i ， w ij >，包含有连接节点v i ，v j 的标识和边界w ij 的权值，w ij 为边界长度。源节点Vs和目标节点Vt间的最短路径是连接Vs和Vt的具有最小边界权值和的边界序列。 假设用户的位置，即最短路径的源和目的地是位于两个网络节点Vs和Vt，而不是一些边缘上的任意位置。首先考虑Dijkstra算法 [ 5 ] ，它不请求任何的预先计算，因此广播周期只保护路径网络的信息，例如所有节点的邻接表。这种方法的访问延迟是不可接受的，因为无法知道用户查询的源和目的地，在一个周期内以一定顺序来组织节点是不可能的。 在AcrFlag算法中 [ 6 ] ，路标和SPQ会广播节点/边(邻接信息)，分别以位向量，距离向量，彩色四叉树的形式。它和Dijkstra面临着相同的问题：相邻边/节点的信息可能已经被传递，需要等待下一个周期，并造成不可接受的延误，除了在CPU在客户端的时间处理缩短外，其他所有性能影响因素较差。 Landmark算法 [ 7 ] 是可以实现选择性收听的有效方法。为了能够修剪搜索空间，客户端需能够接收整个检索。因为存储了众多的预算距离，导致了较长的广播周期，较长的收听时间，并在客户端的内存要求较高。
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user: 3. 椭圆边界算法EBA (Elliptic Boundary Algorithm) 为了能处理最短路径查询，本文把路径网络分割成区，即分区(region)并且使用一个索引结构来引导检索。椭圆边界算法EBA关键在于为客户端提供Vs和Vt间的最短路径距离的一个上限。这个上限用于修剪过于远离Vs和Vt而影响最短路径搜索的网络信息节点。通过把网络分割成区，并将其放在任一分区到另一分区的最小和最大可能距离的EB信息检索中。EBA检索有两个组成部分。首先定义分割区，并提供一个节点的映射到分区的，其次制定两个分区间的最大/最小距离。 本节采用一个简单但非常有效的分区方法kd-tree [ 8 ] ，如图1所示：最初，网络由一条平行于x轴的直线y = 10分为两个分区，对应于所有的网络节点中位数的y坐标。每两个分区由平行线划分成y轴，对应节点位数的x坐标；对于上界分区这条直线是x = 9，对于下界是x = 11。过程中持续递归，在两轴之间交替，直到达到所需的分区数(即kd-tree的叶子)。在图1的16个分区中，kd-tree在右边显示分区的构建；每个节点的值对应于分割相应分区成子分区的x或y的值。 图1. Kd-树 EBA检索的第一部分包含有kd-tree的分割值，在本文的例子中，检索的第一部分是序列<10; 9; 11; 16; 15; 7; 6; 5; 4; 12; 13; 7; 8; 14; 15>。在通常的例子中，如果有n个分区，则序列含有n − 1个值。假定最左边叶子的最左边分区是R1，依次为其近临分区编号。本文将此规则应用到第二个叶节点(R3， R4)等，并得出该地区在如图所示的数字。 为了能够选择性收听，EBA检索的第二部分在每个分区间提供了最大和最小距离。例如，一个n*n的矩阵A，n是所有分区的总数。每一行代表源分区而每一列代表了目的分区。每个单元格A Ri，Rj 有两个值：从任何节点Ri到任何节点Rj距离的最小和最大值。为了创建矩阵A，EB需要预先计算来自不同分区边界节点对的最短路径，设S是预先计算的最短路径的集合，例如在不同分区的任何边界节点对之间的路径。设R是接收分区，而不是Rs或Rt。Vs到Vt的最短路径可能只通过出现在S的至少一条路径的节点v(v ∈ R)。把出现在S中的节点称为跨界节点，剩余的为本地节点。每个分区的数据被分成跨界段和本地段，因此，如果 R ∉ { R s ， R t } ，用户可能只接收到前者而不能接收到后者。注意到两个段对Rs和Rt都是所需的，因为本地节点可能出现在由Vs到Rs的边界节点的路径上，或者从Rt的边界节点到Vt的路径上。 如图2，源节点Vs在辖区R1而目的节点Vt在辖区R5，最短路径的最大值是UB = A Ri ， Rj = 7。因此客户端只需接收源和目的的分区，加上R2 (1 + 2 < 7)和R4 (1 + 2 < 7)。而分区R3和R6是不需要的，因为他们的最小距离之和大于UB (分别是6 + 2和8 + 1)。 图2. EB的索引
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user: 4. 邻接分区算法NRA (Next Region Algorithm) 因为EBA允许选择性收听，它的搜索空间(被客户端接收的分区集合)会变得很大。当源和目的远离时这个问题会加剧，在极端情况下Vs和Vt在最远的分区，则EBA可能接收全部分区。在这种情况下，EBA算法的性能可能比Dijkstra算法还差，因为EBA的广播周期更长了。 本小节提供的邻接分区算法NRA可以解决上述问题。服务器再次预先计算不同分区的边界节点的最短路径，但检索保持对应每个出现在任一边界节点的任一最短路径的中心分区的节点对Ri和Rj。这些分区保证包含有从Ri的任何节点到Rj的任何节点的最短路径。以检索一个m*m布尔值的矩阵A为例，其中m是网络分区的数量。Rm分区的检索A m 是一个有m行m列的矩阵。A m 在Rm数据前放置在广播周期中。每个单元格 A R i ， R j m 在广播周期中指示着Ri到Rj的最短路径所需要的下个分区Rnxt，注意Rnxt可能就是Rm本身。图3展示了周期的构建和相应的必需分区，其中未标签的位置是分区和相应的检索未对应。 图3. 必需分区图 考虑图4中的例子，设源节点在有两个边界节点的分区R1，目的节点在有一个边界节点的分区R16。R1和R16的边界节点中有两条最短路径：一个通过R2， R6， R7， R11， R12，另外一个通过R5， R6， R7， R11， R12。NR检索记录从R1到R16的任一最短路径只通过上述分区集合(在图中以灰色表示)，同时在A中相应位置为1。 图4. R1到R16的最短路径 邻接分区算法NRA的描述如下： 1) 在处理一个查询时，设备在频道中收听，接收当前包，然后等待随后的索引广播。 2) 客户端接收包含有下个索引的指针，然后寻找下个请求分区Rnxt。当Rnxt被广播时它被唤醒并且持续监听直到决定下个所需要分区的A nx t + 1 同样被收到。 3) 当接收到最后一个索引时，表明Rnxt是客户端已经处理的分区，收听停止。 4) 要找到从R1中的源到R25中的目的地的最短路径。假设当R11数据被广播时形成查询，指明R13是下一个所需要的分区。 5) 设备被唤醒来接收R13与相邻检索R14，客户端持续从频道接收信息直到A 15 指向R19 (如图5所示)。 图5. NRA，接收A 15
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user: 5. 实验评估 实验评估Dijkstra、ArcFlag、Landmark、EBA 和NRA五种算法的性能特性，客户端的算法在Java 2 Micro Edition (J2ME)平台上实现，使用的是Java ME SDK v3.0。实验设备(内存，CPU等)模拟SDK内部作为一种通用GPS功能的手机，支持目前的J2ME标准。服务器端进程由C++实现。使用仿真路径网络(2183节点和3042边界)。 图6呈现了在路径网络中五种算法的收听时间、内存、访问延迟时间和CPU时间的性能对比。由图6可以看到，NRA在收听时间和内存消耗方面性能最好，其次是能够有修剪效果的EBA。 另一方面，EBA和NRA的不足在对于长的路径是明显的，因为他们监听和存储整个广播周期;对于Landmark来说问题更加严重，因为它的周期很长。此外，NRA实现了比Dijkstra算法还短的访问延迟，这是因为NRA只接收不跨越整个周期的广播数据包的一个子集。 图6. 算法性能对比
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user: 6. 结论 本文主要研究的是如何使最短路径计算适应广播模型，利用路径网络的特点，并针对广播模型的不足。通过把网络分割成区，将其放在任一分区到另一分区的最小和最大可能距离的信息检索中，并利用相邻辖区算法NRA，解决极端情况下，搜索空间过大和广播周期过长的问题，最后通过仿真实验验证了新算法在收听时间、内存、访问延迟时间等性能提高的有效性。
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user: 摘 要 空间克里金是地统计学中重要的一类插值方法，它通过对研究变量在研究区域内的空间自相关性进行建模，对待估计的点给出无偏最优估计。本文以黑河上游的典型灌溉农田土壤水分为研究对象，利用R软件中的相关扩展包，分析观测数据的空间变异性，构建研究区域内土壤水分含量的空间克里金插值模型，得到该区域内土壤水分含量的空间估计，为进一步研究该流域的生态水文过程提供了必要的指标。 关键词 :地统计学，区域化变量，空间克里金，土壤水分 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 地统计学(又称地质统计学)是在传统的统计学基础上，以区域化变量为基础，采用变异函数为主要工具，研究在空间分布上具有自相关性的自然现象的科学 [ 1 ] 。克里金(Kriging)插值法，又称空间局部估计法，是地统计学的主要内容之一。它不同于传统基于距离的空间插值法，比如反距离加权法，只考虑了待测点周围的数据，直接通过插值公式得到结果 [ 2 ] 。克里金法是从研究变量本身出发，根据已有样本点和待测点之间的空间位置关系来对自相关性进行建模，从而对待测点进行线性无偏的估计，同时还能给出估计的方差，比传统方法能更好地描述所研究的地理现象 [ 3 ] 。 土壤是联系大气水、地表水、地下水和植物水并进行水分交换的核心地带，揭示土壤水文性质的空间分布特征是研究流域生态–水文过程的重要一环 [ 4 ] ，土壤水分含量是水文过程分析中重要的一个指标。本文以流经青海省的黑河上游八宝河流域的土壤水分为研究对象，根据已有的无线传感器网络点收集的土壤水分数据，利用空间普通克里金法对研究区域内的土壤水分进行插值，得到整个地区土壤水分的分布估计，并给出估计方差，为进一步的水文环境分析提供了必要的指标。
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user: 2. 空间克里金方法简介 2.1. 区域化变量 区域化变量是指能用空间分布来表征一个自然现象的变量，也就是将空间位置作为随机函数的自变量，它是地统计学中重要的基础理论 [ 5 ] 。设研究区域的位置集合为D ( D ⊆ R 2 或者 D ⊆ R 3 )，空间位置表示为 x ∈ D ，所研究的变量在该处的属性值为 Z ( x ) 。也就是说，将所研究的地质现象看作研究区域D内以空间位置 为参数的随机函数 Z ( x ) 。 区域化变量在描述研究对象的空间结构性时，是从空间点对的角度出发的。设研究区域内任意两点为 x 1 ∈ D ， x 2 ∈ D ，两点之间的距离向量为 h ∈ D ，则这两点之间属性的空间相关性通常用 Z ( x 1 ) ， Z ( x 2 ) 之间的一阶矩和二阶矩来刻画。 区域化变量 Z ( x ) 的自协方差函数定义为空间两点x和 x + h 处的随机变量 Z ( x ) 和 Z ( x + h ) 的二阶混合中心矩，即 C ( x ， h ) = Cov [ Z ( x ) ， Z ( x + h ) ] = E [ Z ( x ) Z ( x + h ) ] − E [ Z ( x ) ] ⋅ E [ Z ( x + h ) ] (1) 通常出于研究需要，对于区域化变量的性质需要做出一些假设，最常见的就是如下的平稳假设 [ 5 ] 。当区域化变量满足下列两个条件时，称该区域化变量满足二阶平稳假设： 1).在研究区域内，区域化变量 Z ( x ) 的数学期望存在且为常数： E [ Z ( x ) ] = E [ Z ( x + h ) ] = m (2) 2). 在研究区域内，区域化变量 的协方差存在且只依赖于两点之间空间距离h： Cov [ Z ( x ) ， Z ( x + h ) ] = E [ Z ( x ) Z ( x + h ) ] − m 2 (3) 在二阶平稳假设下，协方差函数 C ( x ， h ) 可以简记为 C ( h ) ，也就是只和点对之间的距离向量有关。 2.2. 变异函数 变异函数是地统计学特有的工具，是许多地统计学计算的基础，它定义为区域化变量 Z ( x ) 在空间点x和 x + h 处属性值之差 Z ( x ) − Z ( x + h ) 的方差的一半，即 γ ( x ， h ) = 1 2 V a r [ Z ( x ) − Z ( x + h ) ] = 1 2 E { [ Z ( x ) − Z ( x + h ) ] 2 } − 1 2 { E [ Z ( x ) ] − E [ Z ( x ) ] } 2 (4) 严格来说，变异函数应当叫做半变异函数，因为前面有系数，但是这只是为了公式推导方便，所以通常不做区分。 在二阶平稳的假设下，变异函数和协方差函数之间通常有如下关系 [ 6 ] ： γ ( x ， h ) = γ ( h ) = C ( 0 ) − C ( h ) (5) 变异函数是地统计学研究的出发点，对于空间变量之间的自相关性的刻画都是从变异函数出发而不是从协方差函数出发。一般来说，两点之间距离越远，也就是h越大，变差函数的值越大，此时两点之间的相关性越小。 在二阶平稳假设下变异函数是关于距离h的函数，该函数有指数模型、球状模型和高斯模型等 [ 3 ] 。实际应用中，变异函数的具体表达式需要通过拟合得到。首先根据已有样本点数据计算每两个样本点之间的距离h和相应的实验变异函数值 [ Z ( x ) − Z ( x + h ) ] 2 ，n个样本点两两之间总共可以得到 n ( n − 1 ) / 2 对值，以h为横坐标、 [ Z ( x ) − Z ( x + h ) ] 2 为纵坐标对这些值绘制散点图可以得到变异函数云图 [ 7 ] ，变异函数云图通常用于分析原始数据之间是否存在自相关性。然后对上述 n ( n − 1 ) / 2 对值进行聚合，根据如下(6)式计算实验变异函数值 [ 7 ] ， γ * ( h ) = 1 2 N ( h ) ∑ i = 1 N ( h ) [ Z ( x i ) − Z ( x i + h ) ] 2 (6) 这里 N ( h ) 表示距离之差为 的点对数量。最后选定变异函数的模型，使用上述得到的实验变异函数值对其中的参数进行拟合得到理论变异函数的表达式 [ 6 ] 。 2.3. 空间克里金插值 不同的克里金插值法在估计的条件和细节上略有不同，本文以普通克里金(Ordinary Kriging)为例，阐述克里金插值法的基本原理 [ 3 ] 。克里金插值的基本思想是利用空间上所有已知点的属性值，进行加权求和来估计未知点处的值，本质上也是一个线性估计量。设已知观测点集合为 { x i | i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n } ，空间点 x i 处的属性值为 Z ( x i ) ，简记为 Z i 。待估计的点为 x 0 ，待估计点的实际值为 Z ( x 0 ) ，简记为 Z 0 ，估计值为 Z ( x 0 ) * ，简记为 Z 0 * 。 待测点 x 0 的估计值 Z 0 * 由如下的线性估计式给出 Z 0 * = ∑ i = 1 n λ i Z i (7) 关键在于如何确定这些权重 λ i ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) 的值。 克里金方法是一种在满足无偏性的条件下寻求估计方差最小的权重系数，所以克里金插值问题可以写成一个有约束条件的优化问题 [ 3 ] ： { min Var [ Z 0 * − Z 0 ] s .t E [ Z 0 * ] = Z 0 (8) 上述优化问题可以展开成如下的优化问题模型： { min C ( Z 0 ， Z 0 ) + ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n   λ i λ j C ( Z i ， Z j ) − 2 ∑ i = 1 n   λ i C ( Z 0 ， Z i ) s .t ∑ i = 1 n   λ i = 1 (9) 这里 C ( Z i ， Z j ) 表示 C ( | x i − x j | ) ，也就是根据点对 x i 和 x j 之间的距离计算得到的协方差值，这个值通常是利用(5)式由已经拟合的理论变异函数计算得到。 (9)式的优化问题可以采用拉格朗日法转化为无约束优化问题求解出一系列的权重值，从而得到待估计点 x 0 的最小方差无偏估计。
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user: 3. 黑河土壤水分的空间克里金插值 本文采用R软件中的gstat包来对黑河流域的土壤水分含量进行空间克里金插值。空间克里金插值一般分为三个步骤： 1) 根据已有样本点数据绘制变异函数云图和实验变异函数图，进行初步分析； 2) 选择变异函数模型，拟合实验变异函数； 3) 对待估计点进行空间克里金插值，给出估计方差。 3.1. 数据来源 本文使用了来自于黑河数据管理计划寒区旱区科学数据中心(http://westdc.westgis.ac.cn/)的黑河生态水文遥感试验数据集 [ 8 ] ，该数据集由黑河流域上游生态水文无线传感器网络WATERNET于2013年收集，这里使用了当年8月24号的观测数据。该数据集包括黑河上游八宝河流域内40个WATERNET节点的观测数据，这40个节点的数采仪编号为10~49，但是其中第46和48号数采仪在8月24号这天的数据由于外界因素有缺失，所以实际使用的是38个节点提供的观测数据，这些节点的分布如图1所示 [ 8 ] 。 图1. 黑河上游区域WSN节点分布 每个节点都含有4 cm，10 cm，20 cm三个深度的土壤水分数据，这里以4 cm深度的土壤水分含量为对象。数采仪每5分钟采集一次数据，这样的观测频率过于密集，所以需要对原始数据进行聚合，这里以天为单位，每个节点取8月24号观测数据的平均值。处理后的各节点分布以及土壤水分含量分布见图2 (单位：cm 3 /cm 3 )。 图2. 土壤水分含量观测值分布(单位：cm 3 /cm 3 ) 3.2. 绘制变异函数云图和实验变异函数图 首先根据已有38个节点的土壤水分含量数据绘制变异函数云图和实验变异函数图。由于不同方向上土壤水分的变化趋势可能不相同，表现为各向异性 [ 3 ] ，这里选择了正北(0˚)、东北(45˚)、正东(90˚)和东南(135˚)四个方向分别绘制图像，以判断变化趋势较为明显的方向。绘制的变异函数云图见图3，实验变异函数图见图4。 图3. 四个方向的变异函数云图 由变异函数云图和实验变异函数图可以看出，正北和东北两个方向的点对数量较少，变异函数云图上表现为图3中点的数量较少，不利于变异函数的计算，同时由图4中也可以看出，这两个方向上的实验变异函数散点图过于稀疏，无法反映自相关性。正东和东南两个方向的点对数量较多，但是在图4的实验变异函数图像中，正东方向的变化程度没有东南方向的显著，东南方向的实验变异函数散点图分布趋势较为陡峭，而正东方向的实验变异函数散点图分布较为平缓。所以最终选择东南方向的实验变异函数来进行拟合。 图4. 四个方向的实验变异函数图 同时，应当注意到，在滞后距离(lag distance)超过60 km的时候，图3中东南方向的变异函数云图中的点明显变少，这是导致图4中东南方向的实验变异函数图像忽然下降的原因，点的数目变少后，计算得到的方差也就降低了，也就是说，过少的点数计算得到的方差不具有代表性，所以这里只选择滞后距离在65 km以内的实验变异函数点进行拟合。 3.3. 拟合变异函数模型 得到上述的实验变异函数图像后，需要选择变异函数模型来进行拟合。常用的变异函数模型有球状模型和指数模型 [ 3 ] 。球状模型的表达式如(10)式所示： γ ( h ) = { 0 ，     h = 0 C 0 + C ( 3 2 ⋅ h a − 1 2 ⋅ h 3 a 3 ) ， 0 < h ≤ a C 0 + C ，     h > a (10) 指数模型的表达式如(11)式所示： γ ( h ) = { 0 ， h = 0 C 0 + C ( 1 − e − h a ) ， h > 0 (11) 上述两式中， C 0 为块金常数，C为偏基台值，a为变程。 拟合后得到的两个模型参数见表1： Table 1 Fitted model parameter 参数 C 0 C a SSE 球状模型 0 0.01694676 31.22537 6.789126e-06 指数模型 0 0.02330491 25.1821 5.870586e-06 表1. 拟合的模型参数 拟合后两个模型的图形见图5： 图5. 变异函数拟合模型，左为指数模型，右为球状模型 由表1可知，指数模型的拟合误差SSE相比球状模型的较小，所以这里最终采用的是指数模型的变异函数。 3.4. 空间克里金插值 得到了变异函数模型之后，选择需要插值的空间点，然后根据(9)式求解相应的优化问题，即可得到空间克里金插值。本文对于整个黑河上游八宝河区域都进行了插值，即先对八宝河流域网格化，然后在对每个网格中的点进行空间克里金插值，得到整个八宝河流域的土壤水分含量估计分布图，同时给出估计的方差。空间克里金插值的结果和方差分布如图6所示。 图6左边是空间克里金在整个区域的插值分布图，右侧是相应的方差分布图。左图可以看出八宝河流域土壤水分含量的大致分布，右图中标星号的点是已有的观测点，可以看出，在观测点附件的估计方差较小，远离观测点的地方估计方差较大，这与经验是相符合的。
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user: 4. 结论 本文利用地统计学中的空间克里金模型，根据已有观测点收集的数据，对黑河上游八宝河流域的土壤 图6. 空间克里金插值结果，左为插值图，右为方差图 水分进行了插值估计，并给出了估计方差，得到该流域土壤水分分布的一个估计，为进一步的水文环境分析提供了必要的指标。空间克里金模型相对于反距离加权法等传统的空间插值方法，不仅考虑了空间距离，还考虑了空间中点与点之间的相对位置以及自相关性，并且能给出估计精度，具有较高的实用性和可靠性。
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user: 摘 要 为解决GDX6S包装机生产过程中铝箔纸堵塞停机频繁的问题，提出一种通过采用硬度较高的材料制作吸风块将第二输送鼓轮吸风孔跟鼓轮分开的方法。应用效果表明，改造后的GDX6S包装机铝箔纸堵塞停机频次由改造前的11.06次/天降低到2.3次/天，GDX6S包装机生产过程中铝箔纸堵塞停机频繁的问题得到大幅改善。 关键词 :GDX6S包装机，铝箔纸堵塞，吸风块 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 GDX6S包装机是红塔集团2013年引进的包装设备，实际生产速度600包/分，具有操作稳定、自动化程度高等优良性能。设备在使用过程中逐渐暴露出问题，铝箔纸输送阻塞频繁。料架上的卷盘铝箔纸由供纸辊的牵引而进行展开，经过一系列输送导向辊后到达铝箔纸松卷吸气鼓，然后向前输送到铝箔纸分切机构，由旋转切纸刀将铝箔纸裁切成长度适中的铝箔纸张，裁切好的铝箔纸张经第一输送鼓轮和第二输送鼓轮最后到达一号轮包装位置，再由推杆将铝箔纸与烟支推进二号轮进行烟包的包装 [ 1 ] 。由于第二输送鼓轮吸风孔易磨损，造成第二输送鼓轮吸附铝箔纸时漏气吸附力不足，从而导致铝箔纸堵塞停机，影响设备稳定运行，不但增加了原辅材料的消耗，产品质量得不到保证，而且加大了操作工的劳动强度，影响设备的生产效率。
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user: 2. 存在问题及原因分析 本文在2016年3月对车间B1#~B4#四台GDX6S包装机铝箔纸输送阻塞的问题进行了调查统计，结果如表1所示： Table 1 Blocking frequency of GDX6S foil transport in March 201 B1 B2 B3 B4 3月1日 11 8 12 14 3月2日 9 10 15 10 3月3日 13 7 9 6 3月4日 9 10 10 12 3月7日 12 15 7 9 3月8日 10 13 11 10 3月9日 16 14 8 13 3月10日 10 9 12 16 3月11日 8 14 11 11 3月14日 10 6 9 12 3月15日 15 13 10 7 3月16日 11 8 7 14 3月17日 8 18 11 16 3月18日 15 10 9 7 3月21日 14 11 12 10 3月22日 9 13 15 12 3月23日 15 10 9 8 3月24日 13 11 14 10 平均 11.6 11.1 10.6 10.9 平均铝箔纸输送阻塞的频次为11.06次/每天/每台 表1. 2016年3月GDX6S铝箔纸输送阻塞频次 为了进一步找出GDX6S铝箔纸输送阻塞的症结所在，本文对上述铝箔纸输送阻塞的情况进行了阻塞位置的分类统计，统计结果如表2所示： Table 2 Classification and statistics of GDX6S foil transport blockin 一鼓出口处阻塞 二鼓出口处阻塞 一鼓上阻塞 切刀处阻塞 吸气鼓出口处阻塞 一轮上阻塞 B1 84 77 10 22 5 10 B2 79 76 11 19 9 6 B3 83 69 6 18 7 8 B4 88 73 7 20 3 6 平均 83.5 73.75 8.5 19.75 6 7.5 平均占比 41.96% 37.06% 4.27% 9.92% 3.02% 3.77% 平均累计占比 41.96% 79.02% 83.29% 93.21% 96.23% 100% 表2. GDX6S铝箔纸输送阻塞分类统计 从表中可以看出：2016年3月，GDX6S铝箔纸输送阻塞频次为11.06次/天/台，而第一输送鼓轮出口处阻塞和第二输送鼓轮出口处阻塞所占比例高达79.02%，是GDX6S铝箔纸阻塞的主要症结。 为了找到导致第一输送鼓轮出口处阻塞和第二输送鼓轮出口处阻塞的根本原因，本文对车间B1#GDX6S包装机进行重点分析，在B1#GDX6S包装机上更换安装一个新的第二输送鼓轮，在使用一个月后对第二输送鼓轮吸风孔的磨损深度进行了测量，结果如表3所示。设备正常生产所允许的铝箔纸第二输送鼓轮吸风孔磨损量不大于0.05 mm [ 2 ] 。 Table 3 Wear capacity of suction hole in second conveying dru 1 2 3 4 5 平均 一周 0.02 0.00 0.02 0.00 0.00 0.008 二周 0.04 0.02 0.04 0.04 0.02 0.032 三周 0.06 0.08 0.10 0.08 0.08 0.080 四周 0.14 0.16 0.14 0.12 0.14 0.140 表3. 第二输送鼓轮吸风孔磨损量 通过统计结果可以看出新的第二输送鼓轮在使用三周之后吸风孔的磨损量就大于0.05 mm。如果第二输送鼓轮吸风孔磨损量过大，则会使第二输送鼓轮在吸附铝箔纸时漏气，对铝箔纸的吸附力不足，从而造成铝箔纸阻塞 [ 3 ] 。
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user: 3. 改进方法 经过对铝箔纸在第一输送鼓轮出口处阻塞和第二输送鼓轮出口处阻塞的原因分析，确定是由于第二输送鼓轮吸风孔磨损量过大，致使第二输送鼓轮在吸附铝箔纸时漏气，对铝箔纸的吸附力不足，从而造成铝箔纸阻塞，因此需要增强第二输送鼓轮吸风孔的耐磨性 [ 4 ] 。考虑到增强第二输送鼓轮整体的耐磨性的成本较高，因此本文考虑将第二输送鼓轮吸风孔与鼓轮分开，采用硬度较高的材料制作第二输送鼓轮吸风块，从而提高吸风孔的耐磨性 [ 5 ] 。 3.1. 吸风块尺寸设计 本文考虑到GDX6S包装机铝箔纸在第二输送鼓轮与一轮之间的路径，采用铝箔纸两块导向护板的间距135 mm为改进吸风块的长度； 考虑到GDX6S包装机铝箔纸在第二输送鼓轮上位置的要求：铝箔纸前端需要覆盖吸风孔前端2.5 mm左右 [ 6 ] 。本文通过测量前后吸风孔的长度确定前后吸风块的宽度为25 mm、41 mm； 根据第二输送鼓轮壁厚以及所选择M4沉头螺钉，最终确定了吸风块的厚度为6 mm； 因此，本文最终确定第二输送鼓轮前后吸风块主要尺寸为：长：135 mm，宽：25 mm、41 mm，高：6 mm，并根据主要尺寸绘制相应的图纸，如图1所示。 图1. 第二输送鼓轮前后吸风块尺寸图 3.2. 效果检查 根据图纸完成第二输送鼓轮吸风块加工后，将加工完成的部件安装于B1#~B4#GDX6S包装机上。本文对改进后的新鼓轮在使用一个月后对其吸风孔的磨损情况进行了测量，测量结果表明，改进后的第二输送鼓轮吸风孔在使用了一个月后，其磨损的深度都是小于0.05 mm的，满足设备要求。 本文为了进一步检验改进后第二输送鼓轮的有效性，本文在2016年8月份对B1#~B4#GDX6S铝箔纸输送阻塞进行了统计，统计结果如表4： Table 4 Blocking frequency of foil transport from B1# to B4# in Augus B1 B2 B3 B4 8月1日 4 3 1 3 8月2日 3 2 2 5 8月3日 3 1 4 2 8月4日 2 2 3 1 8月5日 2 2 4 0 8月8日 3 5 1 4 8月9日 1 3 1 2 8月10日 2 0 3 4 8月11日 2 2 3 2 8月12日 1 4 5 2 8月15日 0 3 2 1 8月16日 3 2 3 1 8月17日 3 1 1 2 8月18日 2 3 2 0 8月18日 2 1 2 4 8月19日 3 2 1 3 8月22日 3 2 4 2 8月23日 1 3 2 2 8月24日 2 3 3 2 8月25日 3 1 1 4 平均 2.25 2.25 2.4 2.3 平均每台设备每天铝箔纸输送阻塞次数=2.3次 表4. B1#-B4#8月份铝箔纸输送阻塞频次 通过上述统计数据，改造后GDX6S包装机铝箔纸输送阻塞的频次为2.3次，比改造前的阻塞频次大大降低了。
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user: 4. 结论 由于GDX6S包装机铝箔纸第二输送鼓轮吸风孔易磨损，造成第二输送鼓轮吸附铝箔纸时漏气吸附力不足，从而导致铝箔纸堵塞，通过将第二输送鼓轮吸风孔跟鼓轮分开，采用硬度较高的材料制作吸风块减少吸风孔的磨损。改造后GDX6S铝箔纸输送阻塞的问题由11.06次/台/天降低为2.3次/台/天，GDX6S铝箔纸输送阻塞的问题得到有效控制，减少设备停机率，降低了设备消耗，同时降低了操作人员的劳动强度。
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user: 摘 要 本文将以青岛西海岸新区商品房价格为例，针对商品房价格呈现动态变化的特点，利用改进的GM (1， 1)模型与马尔可夫模型结合，提出一种基于时间序列的预测模型，对青岛西海岸新区的商品房价格进行预测。根据灰色GM (1， 1)模型适合对数据量较少、波动不大的短期数据进行预测，而马尔可夫模型适用于数据波动较大的预测过程的特点，通过结合改进的GM (1， 1)模型与马尔可夫模型的优点，建立房价指数的预测模型。实验结果表明，该模型的拟合精度较高，是一种较为可行的房价预测模型。 关键词 :GM (1， 1)模型，多项式拟合，马尔可夫模型，预测，房价 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 青岛西海岸新区位于山东省青岛市西岸，是由国务院于2014年6月同意批复的我国第九个国家级新区，并于27年2月入选国家重大市政工程领域PPP工作创新重点城市。与此同时，青岛西海岸新区的商品房价格也随着西海岸新区经济的飞速发展而持续飙升，房地产市场也出现供不应求的局面，引起了社会各界的广泛关注。如何有效的预判房价的走势，也成为人们心中十分关心的问题。 房价指数和影响其变化的各经济变量之间的定量关系，很难以某种常规的数学函数模型进行描述，时间序列是目前较为可行的方法之一 [ 1 ] 。商品房市场可以看作一个灰色系统来处理，GM (1， 1)预测模型是灰色系统理论的重要组成部分，是把时间序列转化成微分方程的建模过程 [ 2 ] ，主要适用于时间短、数据少、波动性不大的预测问题。马尔可夫模型是利用概率建立的一种随机型时序模型预测方法，它将时间序列看作一个随机过程，通过对事物不同状态的初始概率和各状态间的转移概率的研究，确定状态变化趋势，以预测事物的未来 [ 3 ] 。灰色预测模型与马尔可夫模型的优点可以相互补充，灰色模型用于揭示预测数据的发展趋势，马尔可夫模型用于确定状态间的转移规律。对不平稳的随机过程，可以通过部分改进方法对模型进行改进，对数据进行平滑处理，以降低波动。最终将三者结合起来，为随机波动较大的预测模型提供一种新的方法，以提高随机波动性较大的数据列的预测精度。
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user: 3. 改进的灰色模型 谢乃明等 [ 4 ] 已经证明，GM (1， 1)模型的预测误差主要是由于将式(1)离散化得到式(2)过程造成的。为了改善GM (1， 1)模型的性能，降低模型的拟合误差，由此衍生出很多改进方法。田红霞 [ 9 ] 利用二次多项式拟合的方法，可以提高GM (1， 1)模型的预测精度；李瑶等 [ 10 ] 使用模糊集理论建立动态GM (1， 1)模型提高了模型的预测精度；刘呈玲等 [ 11 ] 利用弱化算子处理法也可以提高GM (1， 1)模型的预测精度。本文将基于多项式拟合法，分别利用多种不同多项式，对模型进行拟合，并最终比较选择最优方法，应用于本次实验。 改进过程: 先利用GM (1， 1)算法建立原始灰色预测模型，得到系统预测值序列，然后分别用不同拟合方法对生成的预测数据与原始实际值进行拟合修正，减小由数据离散化过程带来的系统误差，并以皮尔逊相关系数作为衡量模型拟合效果好坏的评定标准，最终选用拟合效果最佳的方法改进GM (1， 1)模型，建立改进的GM (1， 1)模型。 经实验验证，不同拟合方法拟合效果对比如下： 1) 传统GM (1， 1)算法： 预测模型为： X ( 0 ) ( t + 1 ) = ( 1 − e − 0.02092 ) ⋅ ( 10.437 − 11.4556 − 0.02092 ) e 0.02092 t 相关系数 c o r r c o e f = 0.94968753 2) 利用二次多项式拟合改进： 拟合模型为： Y ( x ) = 0.12538 X 2 + 11.428837 X − 0.707217 相关系数 c o r r c o e f = 0.92035854 3) 利用三次多项式拟合改进： 拟合模型为： Y ( x ) = 0.010056 X 3 − 0.115960 X 2 + 13.023698 X − 3.16889 相关系数 c o r r c o e f = 0.9447651 4) 利用四次多项式拟合改进： 拟合模型为： Y ( x ) = − 0.000504 X 4 + 0.0182631 X 3 − 0.2263819 X 2 + 1.383664 X + 9.4540461 相关系数 c o r r c o e f = 0.95699527 5) 利用指数多项式拟合改进： 拟合模型为： Y ( x ) = 14.5871851128 ⋅ e − 0.420828817852 x 相关系数 c o r r c o e f = 0.79140786 6) 利用对数多项式拟合改进： 拟合模型为： Y ( x ) = 1.7297367 + log ( x ) + 10.13768756 相关系数 c o r r c o e f = 0.88990066 由于随着n次多项式次数的增高，高次项的系数会变得非常小，即模型的拟合程度与高次项的相关性很低，因此本实验不再进行更高次数的多项式拟合。 上述实验数据表明，四次多项式拟合模型的皮尔逊相关系数最接近于1，表明该模型拟合程度最高，因此我们利用该四次多项式对GM (1， 1)算法进行改进，然后在利用改进后的GM (1， 1)算法进行后续工作。
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user: 4. 应用实例 4.1. 建立改进的GM (1， 1)模型 本文选取安居客网址提供的2017年3月至2018年5月青岛市西海岸新区月平均房价为原始数据，并以此除以1000得到实验所需初始数据： Table 1 Comparison of GM (1， 1) model and modified GM (1， 1) mode 时间 真实值 GM预测值 相对误差 真实值 改进GM预测值 相对误差 2017.3 10.437 10.437 0.00% 10.437 10.629 −1.84% 2017.4 11.67 11.797 −1.09% 11.67 11.454 1.85% 2017.5 12.311 12.046 2.15% 12.311 12.020 2.36% 2017.6 12.855 12.301 4.31% 12.855 12.407 3.49% 2017.7 13.067 12.561 3.87% 13.067 12.681 2.95% 2017.8 13.192 12.827 2.77% 13.192 12.898 2.23% 2017.9 12.824 13.098 −2.13% 12.824 13.102 −2.17% 2017.1 12.693 13.375 −5.37% 12.693 13.323 −4.96% 2017.11 12.885 13.657 −5.99% 12.885 13.580 −5.39% 2017.12 13.357 13.946 −4.41% 13.357 13.879 −3.91% 2018.1 13.856 14.241 −2.78% 13.856 14.217 −2.60% 2018.2 14.42 14.542 −0.85% 14.42 14.575 −1.07% 2018.3 14.981 14.849 0.88% 14.981 14.923 0.39% 2018.4 15.59 15.163 2.74% 15.59 15.221 2.36% 2018.5 16.049 15.484 3.52% 16.049 15.415 3.95% 皮尔逊系数 0.94968 0.956995 表1. GM (1， 1)模型与改进的GM (1， 1)模型数据对比 X (0) = (10.437， 11.670， 12.311， 12.855， 13.067， 13.192， 12.824， 12.693， 12.885， 13.357， 13.856， 14.420， 14.981， 15.590， 16.049 ) 利用改进的GM (1， 1)算法建立预测模型，并用于本次实验(实验数据如表1所示)。 GM (1， 1)模型与改进的GM (1， 1)模型，对原始实际数据的拟合效果如图1所示： 图1. GM (1， 1)模型与改进的GM (1， 1)模型拟合效果对比 并以此模型得到的2018年6月份得数据预测值为15.439，还原得到青岛市西海岸新区2018年6月份的月平均房价预测值为： 4.2. 利用马尔可夫模型修正 4.2.1. 状态区间划分 根据改进的GM (1， 1)模型输出的预测值与实际数据的偏差，进行状态划分。基于表1可以看出，实验所得的相对误差范围为：−5.39%~3.95%，我们对此范围进行状态区间划分。状态区间的划分并无严格要求，但当数据量较小时，状态区间划分数量较小为宜。本实验中，我们依据上述实验误差范围，将状态均匀划分为4个区间，划分结果如表2所示。 4.2.2. 构建状态转移概率矩阵 根据状态区间分布，建立改进的灰色–马尔可夫模型状态转移概率分布矩阵： P ( 1 ) = [ 2 3 1 3 1 4 1 4 0 0 1 4 1 4 0 0 0 1 6 0 1 0 5 6 ] P ( 2 ) = [ 1 3 2 3 1 4 0 0 0 1 4 2 4 0 0 1 5 1 5 0 1 0 3 5 ] P ( 3 ) = [ 0 2 3 0 0 1 3 0 0 1 0 0 2 5 1 5 0 1 0 2 5 ] 一步转移概率矩阵 二步转移概率矩阵 三步转移概率矩阵 Table 2 Results of state interval divisio 真实值 改进GM预测值 相对误差 状态区间 10.437 10.629 −1.84% 2 11.67 11.454 1.85% 4 12.311 12.020 2.36% 4 12.855 12.407 3.49% 4 13.067 12.681 2.95% 4 13.192 12.898 2.23% 4 12.824 13.102 −2.17% 2 12.693 13.323 −4.96% 1 12.885 13.580 −5.39% 1 13.357 13.879 −3.91% 1 13.856 14.217 −2.60% 2 14.42 14.575 −1.07% 2 14.981 14.923 0.39% 3 15.59 15.221 2.36% 4 16.049 15.415 3.95% 4 表2. 状态区间划分 由于2018年5月份数据系统状态处于4状态，并且经过比较，状态4的1、2、3步状态转移概率如表3所示： Table 3 Results of state transition probabilit 状态区间1 状态区间2 状态区间3 状态区间4 一步转移概率 0 1 6 0 5 6 二步转移概率 1 5 1 5 0 3 5 三步转移概率 2 5 1 5 0 2 5 合计 0.6 0.567 0 1.834 表3. 状态转移概率 所以当系统状态处于区间4时，下一步最有可能的转移情况是转移到状态4，我们用状态区间4误差范围的中位数代表该区间的平均误差，区间4的误差范围是(1.61%~3.95%)，中位数为2.78%，所以我们用此中位数作为马尔可夫模型对改进的GM (1， 1)的修正系数，修正之后的数值为 15.439 1 − 2.78 % = 15.880 经过还原得到最终由改进的灰色–马尔可夫模型预测的2018年6月青岛市西海岸新区商品房的月平均房价为15.880*1000 = 15880元/m 2 。
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user: 5. 结束语 本文以传统灰色GM (1， 1)预测模型为出发点，对青岛市西海岸新区商品房价格的预测问题进行了初步分析，然后利用多项式拟合的方法，对由传统灰色GM (1， 1)模型得到的数据进行平滑性修正，最后再结合马尔可夫链的特点，利用状态转移概率矩阵，对改进的GM (1， 1)预测模型得到的预测数据进行稳定性修正，由此降低了系统生成数据的随机性。改进后的灰色–马尔可夫模型既考虑了基于时间序列的数据特点的挖掘，同时又通过后期修正，平滑了原始数据的随机波动性特征，最终得到一个精度较高，适用性较强的基于时间序列预测模型。
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user: 摘 要 目的：评价考试前播放技能录像对缓解考生技能操作考试焦虑的效果。方法：采用方便抽样法，选取进入《护理学基础》课程学习，且为第一次参加技能操作考核的2016级护理本科生共90名作为研究对象，分为对照组44名和实验组46名考生，对照组采用常规考前安排，实验组采用考前观看编辑的技能操作录像，并用TAS量表、考试成绩等评价两组的效果。结果：对照组考生干预前后和实验组考生干预前中、高焦虑水平人数占比都达到了75%以上。对照组干预前后焦虑量表得分分别为17.93 ± 6.86和19.05 ± 5.41；实验组干预前后得分分别为17.29 ± 4.952和14.04 ± 4.64，实验组干预后的焦虑水平得分相比干预前有着显著的下降(p < 0.05)，对照组干预前后焦虑水平得分无统计学意义的差异(p > 0.05)。实验组的考试成绩高于对照组。结论：在《护理学基础》课程操作考试前播放操作视频能够缓解考生参加操作考试的焦虑程度。 关键词 :护生，技能考试，焦虑水平 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 《护理学基础》是一门实践性很强的应用性学科，它包括护理的基本理论、基本知识和基本技能，其中护理操作基本技能的训练和考核是培养护理人才必不可少的环节。根据我国目前考试现状，学生在进入大学前，学习成绩多以理论考试形式考核，而《护理学基础》操作考试是以考生实际动手操作为考核方式，且在课程评价中占一定的比重，这种与以往不同的考核方式，更容易引起学生的紧张情绪，产生考试焦虑，进而影响操作的完成和考场应变，影响考试成绩 [ 1 ] 。本研究团队在参考国内外文献的基础上，提出在护理学基础操作考试前播放技能操作录像，让学生通过对考试情景操作流程循序渐进的呈现，置身于操作考试的环境中，以期缓解护生技能考试前焦虑，促进其考试时稳定发挥。现报告如下。
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user: 2. 对象与方法 2.1. 研究对象 选取2017年9月进入《护理学基础》课程学习，且第一次参加技能操作考核的2016级全体护理本科生，共90名，其中A班44名，B班46名，随机将B班分为实验组，A班分为对照组。 2.2. 研究方法 2.2.1. 编辑技能操作录像 根据考试要求编辑操作录像并拍摄，内容包括考场环境介绍；各项操作的用物准备、操作的重点要点、易错点及注意事项等，并配有舒缓的音乐以及专业人员的配音。在拍摄前、拍摄后教学团队教师反复讨论、修改，以保证重点突出、要点明确。 2.2.2. 制定评价工具 1) 一般资料调查问卷 由研究者在阅读大量文献的基础上自行编制，包括一般资料和考试焦虑的行为表现，如流汗、发抖、肠胃不适、小便次数增加，搓手指、咬指甲等不必要动作增加两部分。 2) 考试焦虑量表 采用Irwin G. Sarason教授1978年编制(Test Anxiety Scale， TAS)考试焦虑量表 [ 2 ] 。该量表属于自评量表，共37个条目，以1或0计分，总分37分。评分在12分以下属于低水平焦虑，12~20分为中等水平焦虑，超过20分为高水平焦虑，15分以上表明被试者确实因为参加考试而感到了相当程度的不适感。其重测信度为0.80。中文版王才康 [ 3 ] 重测信度为0.62，内在一致性系数为0.64，折半信度为0.60。 3) 操作技能考试反馈表 由研究者进行编写，分为A、B两卷。A卷针对对照组的考生，内容包括操作考核自我表现的评价、降低考核焦虑的方法、操作考核的建议等。B卷针对实验组的考生，是在A卷的基础上增加了有关操作技能录像播放的一系列问题，旨在了解录像对减轻焦虑程度的效果。 Table 1 Demographic information of the subjects (n = 90 项目对照组n (%) 实验组n (%) X 2 p值 性别 女 33 (75.0) 45 (97.8) 0.218 0.897* 男 11 (25.0) 1 (2.2) 出生地 城市 11 (25.0) 24 (52.2) 7.125 0.129 城镇 9 (20.5) 9 (19.6) 农村 24 (54.5) 13 (28.2) 家庭月收入 <5000 29 (65.8) 17 (37.0) 3.923 0.748* 5000~10，000 5 (11.4) 16 (34.7) 10，001~20，000 9 (20.5) 13 (28.3) >20，000 1 (2.3) 0 (0) 考前身体状况 健康 25 (56.8) 22 (47.8) 8.195 0.112 一般 15 (34.1) 21 (45.7) 较差 4 (9.1) 3 (6.5) 考前睡眠状况 高 11 (25.0) 8 (25.0) 3.551 0.47 一般 20 (45.5) 28 (45.5) 差 13 (29.5) 10 (29.5) 上学期学习成绩 优秀 4 (9.1) 1 (2.2) 8.407 0.205* 良好 13 (29.5) 8 (17.4) 一般 22 (50.0) 34 (73.9) 较差 5 (11.4) 3 (6.5) 获得奖学金意愿 想获得 41 (93.2) 33 (71.7) 1.139 0.517 无所谓 3 (6.8) 13 (28.3) 职业选择倾向 临床护理 18 (40.9) 28 (60.9) 10.758 0.215* 护理研究 8 (18.2) 2 (4.3) 护理教育 4 (9.1) 5 (10.9) 护理相关行业 6 (13.6) 8 (17.4) 护理无关行业 8 (18.2) 3 (6.5) 表1. 考生一般情况(n = 90) *为Fisher’s精确概率检验。 2.2.3. 实施方法 1) 考前一日考试前一日课后，收集考前资料，实验组与对照组考生分别填写一般资料调查问卷和考试焦虑量表(TAS)。 2) 考试当天 a) 实验组考生：首先观看编辑的技能操作录像，再参加技能操作考试，考试结束后再填写TAS量表及操作考试反馈表。对照组考生：直接参加技能操作考试，考试结束后填写TAS量表及操作考试反馈表。b) 考试结束后从监考教师处获得操作考试成绩。 2.3. 统计学处理 使用SPSS软件录入数据，并对数据进行描述性统计和推论性统计。
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user: 3. 结果 3.1. 两组考生的可比性 共调查90名考生，其中对照组44名，实验组46名。问卷回收率为100%，两组考生一般资料经卡方检验，差异无统计学意义(p > 0.05)，说明两组考生结果具有可比性。详见表1。 3.2. 两组考生焦虑水平程度比较 TAS量表调查发现，对照组干预前后及实验组干预前的中(12~20分)、高(>20分)焦虑水平人数占比都达到了75%以上，实验组干预后焦虑水平有明显下降。详见表2。 Table 2 Level of anxiety of the two groups before and after the intervention (n = 90 组别(人) 干预前 干预后 低(%) 中(%) 高(%) 低(%) 中(%) 高(%) 对照组(44) 11 (25.0) 16 (36.4) 17 (38.6) 4 (9.1) 25 (36.8) 15 (34.1) 实验组(46) 8 (17.4) 28 (60.9) 10 (21.7) 16 (34.8) 24 (52.2) 6 (13.0) 表2. 干预前后实验组与对照组焦虑水平比较(n = 90) 3.3. 两组考生焦虑水平得分比较 进一步的结果分析显示，考试前对照组及实验组焦虑得分均值都 > 15分，干预后实验组考生占比均有所下降，而对照组考生不降反升；对照组干预前后、干预前对照组和实验组焦虑得分比较，差异均无统计学意义(p > 0.05)；而实验组干预前后、干预后对照组和实验组焦虑得分比较，差异均有统计学意义(p < 0.001)，详见表3。 Table 3 Scores of anxiety of the two groups before and after the intervention (n = 90 组别(人) 干预前 ( x ¯ ± s ) 干预后 ( x ¯ ± s ) t p 对照组(44) 17.93 ± 6.86 19.05 ± 5.41 −1.379 0.175 实验组(46) 17.29 ± 4.952 14.04 ± 4.64 7.965 0.000 t 0.528 4.284 P 0.599* 0.000* 表3. 对照组与实验组干预前后焦虑得分比较(n = 90) *表示方差不齐时校正，t检验，p值。 3.4. 两组考生考试成绩分析 操作考试成绩反映了考生掌握操作技能的程度。结果显示，实验组的考试成绩高于对照组，经t检验分析，差异无统计学意义(p > 0.05)，详见表4。 Table 4 Comparison of the examination scores (n = 90 组别(人) 最高分 最低分 x ¯ ± s t p 对照组(44) 96 60 85.8 ± 7.21 −1.186 0.239 实验组(46) 97 72 87.4 ± 4.93 表4. 考试成绩比较(n = 90) 3.5. 减轻考生考试焦虑水平的措施 调查反馈显示，学生认为有多种方法可以缓解考试焦虑，排在前3位的是自主练习(91.1%)、小组操作考试(76.7%)、预约操作(73.3%)。另外，熟悉考试环境、熟悉监考老师、熟悉用物准备都可以在一定程度上减轻考生考试焦虑情绪。
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user: 4. 讨论 4.1. 考生普遍存在考试焦虑 调查结果显示，考试焦虑在考生群体中是普遍存在的。对照组及实验组干预前焦虑量表的得分均值都超过15分，表明超过半数以上的考生因为操作考试前的考试焦虑而感到了不适感，大多表现为多汗、头痛和尿频等症状。两组考生考前焦虑水平均也达到中高等水平以上(对照组中水平焦虑为36.4%、高水平焦虑为38.6%；实验组中水平焦虑60.9%，高水平焦虑为21.7%)。这一结果这也与孙静 [ 4 ] 的研究结论一致。考生考试焦虑情绪可能来源于多种因素，如担忧考试结果、缺乏信心、恐惧考试场景、不熟悉操作考试的规则等能否，其中部分因素也与前人的研究结果相同。 4.2. 考前观看技能操作录像可缓解考试焦虑 TAS量表调查表明，干预前两组考生普遍存在焦虑，且差异无统计学意义(p > 0.05)，实施干预措施后，干预组干预前后、干预后对照组和实验组焦虑得分比较，差异均有统计学意义(p < 0.001)，说明考前观看技能操作录像可缓解考生的考试焦虑。其机制可以从两个方面进行解释。一方面在考试前操作技术录像的播放，无疑是一次良好的复习，考生通过对考试情景操作流程循序渐进的呈现，如置身于操作考试的环境中，不断强化操作流程，对缓解考生技能考试前焦虑，促进考试正常发挥起着重要作用。另一方面考试前播放伴有音乐的操作技术录像，可以达到身心放松，音乐可以帮助个体缓解压力、宣泄情绪、塑造人格、陶冶情操，在促进身心健康方面发挥了积极的作用。这两方面的作用与李丽娟 [ 5 ] 等的研究结果一致。 4.3. 考前播放操作技术录像对考试成绩有提高 对两组考生考试成绩的分析可见，实验组的考试成绩(87.4 ± 4.93)高于对照组(85.8 ± 7.21)，p > 0.05。考虑到监考老师评分可能会出现差异，采取了同一项目由同一位监考老师监考，力求考试成绩的公平、公正。 4.4. 减轻考生考试焦虑情绪的措施 在减轻考生考试焦虑水平的措施调查中，排在第一位的是自主练习，占91.1%。可见在考试形式是操作考试时，绝大多数同学都重视自主练习的重要性，操作考核更着重学生对于操作过程的熟练度，而增加自主练习次数能够让考生平时的自主练习中更有针对性的对自己技能薄弱的环节加以练习，加强熟练度，在面对即将到来的考试时，增进考试信心，缓解焦虑程度，自主练习对考试焦虑的缓解作用也与周英华等 [ 6 ] 的研究结果一致。 有七成多的同学认为平时的小组操作考试能够减轻考试前的焦虑，平时的小组操作考试能够模拟操作考核的情形，也有专业的老师进行点评与扣分点讲解，能够让学生认识到操作流程中的错误，加深同学的技能熟练度与准确性，且能够模拟最终考试的情境，使同学们更好的适应操作考试的场景。对于平时操作考核能够对焦虑程度产生一定的影响，与杨蕾 [ 7 ] 的研究结果一致。
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user: 5. 小结 由此可见，在操作考试前播放技能操作录像，让学生通过对考试情景操作流程循序渐进的呈现，达到缓解考生技能考试前焦虑，促进其考试时稳定发挥，提高学习成绩的效果。但本次研究有一定的局限性：受时间的限制、样本量较少、受学科特点的影响性别分布不均，男生普遍稀少等。而考试焦虑受到诸多因素的影响，如研究对象、样本量大小、考试前准备的充分性，对考试的态度，考试前身体状况等 [ 8 ] ，提示我们今后应扩大样本量、校际联合做进一步的研究。