DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 空气质量与呼吸系统疾病的相关性研究方法 首先本文将观察实际数据，改善传统的API模型，建立加权API模型以评价空气质量；再通过采用大气颗粒物(PM10)的剂量–反应关系函数式计算出在PM10浓度影响下超额患呼吸系统疾病数，结合PM10、SO 2 、NO 2 三种空气污染物的权重估算出各城市各年的呼吸系统疾病年均住院率，以量化呼吸系统疾病状况；最后分析空气质量与呼吸系统疾病状况的相关关系。 3.1. 加权API模型的构建 查阅大量文献可知，PM10、SO 2 、NO 2 、PM2.5是现在被普遍采取的评价空气质量的指标，对呼吸道疾病的发病有重要的影响。为计算空气质量综合指标API，本文选取PM10、SO 2 、NO 2 的年平均浓度三个基础指标。这里没有采用PM10作为指标，原因是这一监测指标从2013年才开始被纳入检测范围，而我们采用的数据是2006至2013年的。 根据上述污染物指标可计算空气污染指数(API)，按照《我国环境空气质量标准》，传统API的计算方法如下：根据某一污染物的浓度计算该污染物的API分指数 ，然后在各分指数中选取最大值 (首要污染物)作为该地区的API。根据API数值可以确定空气质量级别。 由于珠三角各城市环境空气质量状况差异很大，根据《粤港珠江三角洲区域空气监控网络监测报告》，发现结果2006至2013年这几年来大多数城市的首要污染物都是PM10，从而使SO 2 、NO 2 这两种污染物对空气质量的影响信息在空气质量报告得不到体现，使评价结果存在很大的片面性。为了克服传统API的这一缺点，本文在得到API分指数 后，利用加权求和法最终确定该地区的API值，加权求和API的计算如下： (1) 式中， 分别表示PM10、SO 2 、NO 2 对空气质量的影响程度(以下用权重表示)。 本文依据珠三角地区2006~2013年空气各污染物浓度值的最大值和最小值将污染物国家二级标准空气质量的年平均浓度限值归一化，计算出各污染物的权重。各污染物的权重估算被定义如下： 计算第 种污染物的归一化系数： (2) 将 再次归一化求出权重： (3) 其中， 是第 种污染物的国家二级标准空气质量的年平均浓度限值， 为2006年至2013年第 种污染物的最小浓度值， 为2006年至2013年第 种污染物的最大浓度值(表1)。 3.2. 反应函数原理 剂量–反应关系函数是近几年来在国内外被广泛应用于计算可吸入颗粒物PM10与其所产生的呼吸系统等疾病效应的严重程度的关系。由于相对于人群来说，疾病的发生是小概率事件，符合统计学上的泊松分布。因此本文采用剂量–反应法估算珠三角地区的呼吸系统疾病年均住院人数。剂量–反应函数被定义如下： (4) 式中： ：第 个城市、第 年中受PM10影响的呼吸系统疾病住院人数； ：第 个城市、第 年中暴露于污染大气之中的人口数，这里我们设为各年各城市人口数； ：广东省第 年呼吸系统疾病住院率； ：因PM10污染导致呼吸系统疾病住院人数与大气颗粒物PM10浓度变化的关系系数，即剂量–反应关系系数； ：第 个城市、第 年PM10的年平均浓度数据； ：评估所采用的参考基准浓度值，我们采用WHO的年均准则值； 上述的 和 为： ； 。 反推第 个城市第 年呼吸系统疾病住院总人数，计算公式如下： (5) 其中 为利用剂量–反应关系估算出的第 个城市第 年在PM10作用下的呼吸系统疾病住院人数， 为上文PM10的权重， 为待求的第 个城市第 年呼吸系统疾病住院总人数。最后根据住院总人数与查得的该城市总常住人口数求得疾病住院率。 3.3. 空气质量与呼吸道疾病状况的相关性分析 鉴于各地呼吸道疾病发病原因存在区域差异，所以有必要对珠三角地区空气质量与呼吸道疾病状况的发病关系做出定量分析。由于本文不考虑加权API与住院率是否存在线性相关，因此采用Spearman秩相关系数进行相关性分析 [ 5 ] ，衡量两者关系。
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user: 4. 实证结果 4.1. 空气质量评价结果 首先对污染物数据进行描述性统计分析，获得对数据的整体性认识。由表2，从横向看，珠三角地区不同城市污染物极值与平均水平存在较大差异；从纵向看，不同城市近年间污染物浓度跨度不同。 将数据应用于加权API模型，可得到PM 10 、SO 2 、NO 2 的权重分别为0.13、0.31、0.56。结合三种污染物的权重，利用2006~2013年的各污染物浓度值可得到珠三角各地区的加权API值。利用Excel画出各地区不同年份的API折线图，如图1。由图1可知，珠三角各地区的综合空气质量指数整体呈现下降趋势，说明空气质量总体持续改善。其中佛山下降幅度最大，但直至2013年仍是九个城市中整体空气质量最差的；惠州、珠海空气质量一直维持在较好状态，变化幅度不大；江门空气质量状况比较波动。 最后，为验证加权API比传统API在空气质量评价上更有合理性，利用R语言做出地区对传统算法API的影响方差分析和对加权API的影响方差分析，得到F统计量和 值等结果。结果显示，传统算法和加权API算法检验的 值分别为 ， ，即地区对国际算法API值和加权求和API值都有显著影响，又 ，则九个地区对加权求和API的影响比对国际算法API的影响要显著，所以用加权求和API评价九个地区的空气质量比国际算API更为合理。 4.2. 呼吸系统疾病住院率结果 得到估算结果并绘制在图2中，由图2可知，广州、珠海这两城市的呼吸系统疾病住院率有逐年增 Table 1 Classification of API annual average concentration valu 污染指数API 污染物SO 2 浓度(mg/m 3 ) 污染物NO 2 浓度(mg/m 3 ) 污染物PM10浓度(mg/m 3 ) 50 0.02 0.04 0.04 100 0.06 0.08 0.07 200 0.10 0.12 0.10 表1. API年平均浓度分级限值表 Table 2 The statistic results of air quality in Pearl River Delta regio PM10 广州 深圳 珠海 佛山 江门 肇庆 惠州 东莞 中山 Max 0.082 0.067 0.069 0.146 0.075 0.088 0.103 0.094 0.082 Min 0.007 0.048 0.041 0.074 0.056 0.054 0.048 0.059 0.041 Mean 0.065 0.057 0.055 0.102 0.067 0.074 0.070 0.076 0.065 SO 2 广州 深圳 珠海 佛山 江门 肇庆 惠州 东莞 中山 Max 0.053 0.029 0.051 0.108 0.060 0.073 0.026 0.051 0.064 Min 0.015 0.007 0.012 0.012 0.019 0.031 0.013 0.024 0.015 Mean 0.032 0.015 0.025 0.050 0.037 0.051 0.019 0.036 0.035 NO 2 广州 深圳 珠海 佛山 江门 肇庆 惠州 东莞 中山 Max 0.065 0.061 0.040 0.079 0.040 0.058 0.038 0.058 0.051 Min 0.040 0.041 0.029 0.059 0.029 0.044 0.032 0.040 0.033 Mean 0.053 0.049 0.035 0.067 0.036 0.050 0.035 0.049 0.041 表2. 珠三角地区各城市空气质量的变量统计结果 图1. 各地区API变化分析图 图2. 各城市年均住院率 长的趋势，佛山市的住院率这几年一直持有较高的住院率；2012年和2013年的各个城市的住院率都比较高。 4.3. 相关性结果 将已计算出的2006~2013年的加权API值与估算的呼吸道疾病住院率导入SPSS中，算得Spearman秩相关系数结果如表3所示。 结果显示，各地2006~2013年的加权API与呼吸道疾病住院率有呈现负相关的，也有呈现正相关的现象。原理上，加权API与呼吸道疾病住院率应是负相关的。一方面，呼吸道疾病住院率可能是受各方面综合影响的结果，另一方面，通过无量纲化，加权等处理的API值，可能削弱了三种污染物中某一种对综合值的影响，改变了序列的数字特征，从而使相关性有上述表现。
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user: 5. 改善疾病状况的进一步研究 通过上文的探讨，虽然珠三角地区空气质量与呼吸系统疾病状况相关关系较弱，但不能否定空气质量的影响效应。因此为了改善疾病的状况，本文对治理空气污染物的两个关键问题作进一步的研究：首先利用多元回归找出影响各个城市的呼吸系统疾病住院率的主要污染物；其次运用环境库兹涅茨曲线拐点理论判断各城市是否越过EKC拐点，分析大幅治理主要污染物以改善疾病状况，是否会影响经济发展。 5.1. 基于多元线性回归确定主要污染物 对已估算出的珠三角各地呼吸系统疾病住院率与各污染物指标做多元线性回归，可找到各城市主要致病污染物见表4。 根据多元回归的结果，广州、珠海、江门三个城市的主要污染物是SO 2 ，其他六个珠三角城市的主要污染物是PM10。 5.2. 是否越过EKC拐点 本文通过珠三角各地人均GDP与各污染物指标的Spearman秩相关系数说明各地是否越过EKC拐点，人均GDP越高，说明经济发展水平越高。结果见于表5。 结果显示，珠三角各地经济发展水平与相关程度最高的污染物都呈现负相关，说明珠三角九个城市都已经越过环境库兹涅茨曲线的拐点，一定程度上反映珠三角产业结构优化成果。由此可知，对珠三角这些城市而言，从各个产业中减少污染物的产生是不会影响到其经济发展水平的。 Table 3 The correlation of weighted API and respiratory disease hospitalization rate 年份 Spearman秩相关系数 年份 Spearman秩相关系数 2006 −0.502 2010 0.322 2007 −0.333 2011 −0.142 2008 −0.494 2012 0.075 2009 0.050 2013 0.184 表3. 加权API与呼吸道疾病住院率相关性 Table 4 The major pollutants affected the respiratory diseases in Pearl River Delt 城市 主要污染物 正相关/负相关 显著性 广州 SO 2 负相关 显著 深圳 PM10 不显著 珠海 SO 2 不显著 佛山 PM10 负相关 显著 江门 SO 2 不显著 肇庆 PM10 正相关 显著 惠州 PM10 正相关 显著 东莞 PM10 不显著 中山 PM10 正相关 显著 表4. 珠三角城市影响呼吸系统疾病住院率主要污染物 Table 5 The correlation of urban economic level and pollutants in Pearl River Delt 污染物 广州 深圳 珠海 佛山 江门 肇庆 惠州 东莞 中山 PM10 −0.786 −0.786 −0.786 SO 2 −1.000 −0.258 −0.970 −0.762 −0.929 −0.738 −0.762 −0.922 NO 2 −0.632 表5. 珠三角城市的经济水平与污染物的相关性
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user: 6. 结束语 本文建立加权API模型计算珠三角各城市的加权API值，与传统API相比解决了片面评价空气质量状况的问题；其次，运用剂量–反应函数估计呼吸系统疾病住院率解决了数据难获得的问题，为此类相关问题提供了数据支撑，并评价了各地发病状况；再对以上已得到的加权API值和住院率做相关性分析，探讨了空气质量与呼吸系统疾病的相关性。此外，为了改善疾病状况，对空气污染物治理的两个关键问题作了进一步研究。
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user: 摘 要 盗用他人医保卡号冒名取药的行为构成何种犯罪，我国刑法并没有对此作出特别规定，这种欺盗结合型犯罪，犯罪人的行为中既有秘密窃取的行为，又有欺骗的行为，是手段与目的的牵连关系。区分关键在于两种行为之间哪种行为为哪种行为创造了条件，行为人取得财物是在被害人处于何种情形之下取得的。 关键词 :盗用，欺诈，结合
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user: 1. 案情简介 被告人陈某，男，1972年12月13日出生于A市B区，汉族，高中文化，原系A市B区某矿业公司职工，住A市B区C村102号。被告人陈某于2007年年初，从某矿业医院抄走在医院住院的矽肺病人名单的同时拿走空白医保卡十余张，后在A市某复印店将该矿矽肺病人的姓名和医保卡号打印到空白医保卡上。在2007年1月至2008年3月期间，被告人陈某利用伪造的医保卡，谎称替矽肺病人开药，在A市B区医院和某职工总医院等处开药，计药品价值人民币23，148.4元。又于 2008 年 5 月 4 日 至 12 月 1 日 ，从某矿业医院抄走申某等30余人的医保卡号，后凭医保卡号谎称受人委托，从A市B区医院、某职工总医院等处替人开药193次，计药品价值人民币62，821.35元。并将开出来的药品低价转卖给附近城镇的个体诊所，共获利4万余元。案发后，被告人陈某于 2008 年 12 月 18 日 向A市公安局B区分局C派出所投案自首。公安机关以其涉嫌盗窃罪于 2008 年 12 月 18 日 对被告人陈某予以刑事拘留， 2009 年 1 月 20 日 被逮捕。
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user: 2. 争议焦点 一种观点认为，被告人陈某以非法占有为目的，秘密窃取他人医保卡号，伪造和冒用他人的医保卡开药低价销售，所售药品共计价值人民币89，969.75元，数额特别巨大，其行为应当以盗窃罪追究其刑事责任。即公诉人的观点。 另一种观点认为，被告人陈某采取欺骗的手段非法占有药品，而不是采取秘密窃取的手段非法占有药品，因此，被告人的行为构成诈骗罪，且诈骗数额巨大，应以诈骗罪定罪量刑。即辩护人的观点。
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user: 摘 要 定期存款一直以来都是银行的主要资金来源，而电话营销也成为一种低成本，广受银行欢迎的营销模式。因此，如何提高电话营销成功率成为银行急需解决的重要问题。其中，影响客户订购定期存款的因素复杂多样，而这些因素之间可能存在多重共线性，如果银行不加选择地引入众多影响因素来进行订购定期存款的预测，往往不能取得良好的预测效果，甚至产生错误的决策。在统计学习方法中，LASSO方法可以同时进行参数估计和变量选择，所以本文提出了基于LASSO与支持向量机的组合预测方法。同时，与SVM、神经网络、LASSO-神经网络方法的预测效果进行比较，验证了LASSO-支持向量机组合预测方法的拟合预测效果要优于另外三种预测方法。 关键词 :定期存款，电话营销，支持向量机，LASSO-支持向量机
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user: 1. 引言 银行的资金来源主要是高流动性的存款，在总资金来源中占了2/3以上。银行业务扩展的基础是有充分的存款，如果存款吸收较少或不吸收，单纯靠银行极其有限的资金作为营运资金，则银行业务得不到扩展，银行无法生存。银行的盈利方式主要分为利差收入和非利差收入，利差收入是贷款利息收入与存款利息支出的差额，它是以存款为基础的，只有吸收更多的存款，银行才能扩大贷款规模，获取更多利差收入。如果失去了这个基础，银行的盈利不仅缺失很大比重，开展银行资产业务、中间业务也不存在了，零售业务利润和转型更无从谈起。定期存款具有稳定性强、成本低的特点，对中、长期贷款功不可没，所以存款对银行非常重要。 定期存款是银行和存款人事先约定存款期限的存款，它是银行稳定的资金来源。银行定期存款主要是由居民个人资产构成，具有单笔金额低、客户群体大的特点，只有积聚了相当数量的客户群体，银行才能从中甄别目标客户，将个人银行服务从单纯的存、取款服务向储蓄、个人贷款、代理理财并重的多元化服务方向转变，从这个角度讲，定期存款背后的客户群体为银行不断创新金融产品提供了广阔基础，为发展个人消费信贷、财富管理、信用卡等中间性收费业务，实现利息收入和手续费收入提供了源泉。现阶段，在未完全实现业务转型的前提下，存款规模小就意味着客户基础薄弱，会直接影响零售业务的发展，进而影响业务经营转型的进程，降低银行整体竞争力 [ 1 ] 。 如今是多媒体时代，电视、报纸、广告等都只是把消息传递给消费者，而电话可以和消费者进行沟通。电话营销自问世以来，以其成本低、效率高、覆盖广的优势，正在被越来越多的现代企业所采用。它可以反馈消费者信息，更加高效地维护和扩大消费者范围，密切企业和消费者的关系，增强客户对企业的忠诚度，最终以较低的成本付出获取较高的利润回报。目前，各银行电话销售业务已初具规模，但由于系统字段记录不充分，数据挖掘和分析技术不完善，目前的电话营销仍处在“大量定制”自动外呼阶段，电话营销的成功率并不是很高 [ 2 ] 。 因此基于现有信息银行如何提高电话营销率获得更多定期存款是个急待解决的问题。 我们知道，支持向量机方法可以处理不确定性和非线性的关系的变量，所以可以对是否订购定期存款进行预测。但是影响订购定期存款的因素很多，各个影响因素之间可能会存在多重共线性，如果不加选择地引入众多影响因素来进行定期存款的预测，往往不能取得良好的预测效果。一个理想的模型应该是既不遗漏重要的自变量，也不包含没有影响或影响很小的自变量，过多地引入变量不仅会大大增加计算量，也会降低估计和预测精度 [ 3 ] 。 虽然支持向量机方法比较适合处理具有非线性关系的小样本数据，但是不能进行变量选择，而LASSO (The Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)方法可以同时进行参数估计和变量选择，LASSO方法可以处理分类数据，所以，本文提出了基于LASSO与支持向量机的订购定期存款组合预测方法。首先利用LASSO方法对定期存款的影响因素进行选择，剔除与定期存款不相关或相关性很小的变量数据，以达到降低数据维数的目的；然后利用支持向量机的非线性运算能力，逼近历史数据所隐含的函数关系，完成对定期存款的拟合和预测 [ 4 ] 。同时，比较支持向量机、LASSO与支持向量机结合的方法、神经网络、LASSO与神经网络结合的方法这四种方法的拟合预测效果。
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user: 2. 模型介绍 2.1. LASSO方法 LASSO算法是Tibshirani (1996)提出的一种降维方法，本质是通过惩罚函数将对因变量没有影响或影响较小的自变量的回归系数压缩到0，可以有效消除多重共线性的影响。 为了消除指标量纲的影响，在使用LASSO方法时，需要对数据进行标准化处理，即满足： ， ，其中 。LASSO估计定义公式： (1) t是调和参数，当t充分小时将导致某些系数恰好为0，这样就是实现了变量选择 [ 5 ] 。 2.2. 支持向量机方法 在机器学习领域，支持向量机(Support Vector Machine， SVM)是一个有监督的统计机器学习模型，通常用来进行模式识别、回归、以及分类分析，SVM一般用在二分类的问题上。模型的基本定义就是能够有一个线性分类器，比如最简单的 [ 6 ] ，一个平面上的两类不同的点，如何将它用一条直线分开？在平面上我们可能无法实现，但是如果通过某种映射，将这些点映射到其它空间(比如说球面上等)，我们有可能在另外一个空间中很容易找到这样一条所谓的“分隔线”，将这些点分开。SVM的做法是 [ 6 ] ：将所有待分类的点映射到“高维空间”，然后在高维空间中找到一个能将这些点分开的“超平面”，也就是通过一个非线性映射p，把样本空间映射到一个高维乃至无穷维的特征空间中(Hilbert空间)，使得在原来的样本空间中非线性可分的问题转化为在特征空间中的线性可分的问题 [ 7 ] 。当三维线性不可分时，现在我们将其旋转映射到某个高维空间得到平面可分情况。然而“超平面”不是唯一的，支持向量机需要的是利用这些超平面，找到使得这两类点之间的最大的那个超平面。此时，我们利用平面二分类来说明，此时我们有无数多条线可以完成这个任务，因此我们需要寻找一条最优的分界线使得它到两边的margin都最大，在这种情况下边缘加粗的几个数据点就叫做support vector，这也是这个分类算法名字的来源 [ 8 ] 。 上文提到的低维空间到高维空间的映射也就是核函数，SVM就是通过选择核函数来解决在原始空间中线性不可分的问题，常用的核函数有以下4种： 1) 线性核函数 ； 2) 多项式核函数 ； 3) 径向基函数 ； 4) 二层神经网络核函数 。 支持向量机是一个针对二分类的分类凸优化问题，同时也是个二次规划问题，我们使用拉格朗日乘子来描述一个二次规划解(包括目标函数和约束条件)，可如下等价表述为： (2) 再加入松弛变量 后，意味着我们放弃了对某些点的精确分类，而这对我们的分类器来说是种损失。但是放弃这些点也带来了好处，那就是使分类面不必向这些点的方向移动，因而可以得到更大的几何间隔(在低维空间看来，分类边界也更平滑)。显然我们必须权衡这种损失和好处，希望损失(cost)越小越好，因而损失就必然是一个能使目标函数变大的量。这里把损失加入到目标函数里，就需要一个惩罚因子 ，原来的优化问题就变成了下面这样： (3) SVM最终将这个二分类过程转化为一个二次规划的优化求解的过程。 2.3. LASSO-支持向量机方法 首先用LASSO变量系数最小绝对值压缩的方法去除对因变量影响较小的自变量，获得低维度数据；然后用交叉验证算法结合LASSO特征选择方法获得的变量构建SVM模型，然后用构建好的模型对测试样本进行分类预测。
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user: 4. 结论 在对某一种情况进行预测时，需要引入很多的变量来刻画它，但是不加选择的引入过多变量来进行预测，往往不能取得良好的效果。这是因为过多地引入复杂性变量会导致“维数灾难”和“组合爆炸”，使得计算量空前增大，估计和预测精度也会下降；此外，在一些情况下，获得某些变量的数据代价昂贵，如果这些数据本身对预测结果的影响微乎其微，那么势必会造成缺陷数据的收集和模型应用的费用不必要地增大。针对上述问题，混合统计与机器学习方法的核心是先利用统计方法的思想对要进行预测的数据集进行特征选择处理，达到降低数据集维数的目的；之后用机器学习方法对处理后的数据集进行预测，获得所需要的预测精度。本文基于上述思想，提出了一种基于LASSO-SVM 的预测方法。并与SVM、 LASSO-SVM及神经网络、LASSO-神经网络方法的拟合预测效果进行比较，验证了该方法的有效性和预测准确率较高的特点 [ 10 ] 。本研究的主要结论有： 第一，根据本文所用数据可知，订购定期存款的样本量大约占总样本量的8/9，说明银行电话营销订购定期存款的准确率不高。 第二，从描述性统计分析结果来看订购成功所对应的变量占得比重明显大于不订购成功所对应的变量占得比重的有education、contact、loan、poutcome这几个变量，说明这几个变量对订购成功与否产生较大的影响，这几个变量所代表的含义：大学、移动电话联系、无个人贷款、上次项目成功对于订购成功产生促进作用，也符合实际情况。银行在进行电话营销时可以多从这几方面考虑，针对高学历、无个人贷款、上次营销产品成功的人进行移动电话联系推荐。 第三，无论是经过变量选择还是不经过变量选择的模型，对定期存款都有一定的预测能力。但从具体模型结果来看，原始数据经过LASSO变量选择后的预测模型其效果要好于不经过变量选择的模型预测效果，这也验证了经过变量选择，能极大降低模型的输入维数达到简化模型结构，从而提高模型的预测效果。 第四，无论在不在相同的LASSO变量选择下，神经网络方法预测的准确率总体来看要低于SVM模型的预测准确率，说明SVM模型更适合预测该数据。因为该数据变量有很多是分类数据，SVM更适合处理非线性的小样本数据，所以它的预测效果比神经网络模型的预测效果好。
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user: 摘 要 房价是反映一个地区经济社会发展水平和状况的重要指标，对其影响因素以及影响的方式和程度进行探究具有理论价值和现实意义。增强回归树是近年来机器学习领域备受关注和推崇的一种非参数建模分析方法，具有建模效率高、模型结果易于解读等优势。本文以美国波士顿地区的历史房价数据为例，采用增强回归树方法来探寻该地区房价的主要影响因素，并比较不同因素在回归树中的相对影响强度。本文得出的结论可为我国某些中心城市的房价调控政策提供参考。 关键词 :回归树，增强法，房价，因素分析
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user: 1. 引言 房价是各地区的重要经济指标，寻找影响房价的重要因素并分析这些因素对房价的影响方式和程度具有现实意义。由于影响房价的因素众多并且不同的因素对房价的影响各不相同，因此用传统的参数建模方法难以确定合适的模型来反映房价对众多影响因素的依赖关系。回归树算法由于其高效且易实现等优点近来成为机器学习和数据挖掘领域最流行的算法之一，它具有计算量小，模型易于解读且不需要复杂的数据准备等优势。而增强回归树通过将一列回归树进行组合极大的提高了回归树的预测准确度。本文用增强回归树的方法分析了波士顿地区的房价数据，找到了几个对该地区房价影响最大的因素并通过偏依赖曲线的方式分析了这几种因素对房价的影响方式。 本文的组织方式如下，第二节介绍了增强回归树方法的基本原理及优势；第三节简单介绍了本文要进行分析的波士顿房价数据；第四节是模型的参数选择及模型结果的分析；最后一节是总结。
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user: 2. 回归树与增强法 增强法的思想最初来自于Freund和Schaprie (1997)提出的“AdaBoost.M1”分类算法 [ 1 ] ，用于提高分类树在二分类问题中的表现，Friedman (2000)将增强法的思想推广到了回归问题并将它与回归树的方法结合，提出了增强回归树的算法 [ 2 ] 。增强回归树的基本思想是对不断调整的训练数据重复应用回归树算法，得到一列回归树，然后将这一列回归树进行加权平均得到一个最终的回归树。理论研究与实际应用均表明增强回归树可以明显的提高回归树的预测准确性。 在理解增强回归树算法之前，首先来回顾一下回归树的基本概念。回归树是数据挖掘和机器学习领域应用最广的算法之一，它在拟合数据时，先将预测变量X的联合空间划分成互不重叠的 个小区域 ，称作树的终端节点(或叶子)；然后为每一个小区域拟合一个常数 作为这个小区域内响应变量 的预测值： 因此一个回归树可以形式的表示为： ， 回归树的两组基本参数是小区域 以及小区域上相应的常数 ，将其统一记做 ，参数估计的标准是： 其中 是损失函数。在回归树中，最常用的损失函数是平方损失函数 ，此时回归树的参数是使训练样本残差平方和最小的那一组。 同其它几种流行的数据挖掘算法相比，回归树有计算快、可解读性强(如果叶子数 比较小)、对预测变量的单调变换具有不变性等优点。同时树对异常值不敏感，且树在生成过程中可以自动进行变量选择。由于以上优点，树可以被称为“off the shelf”方法，即它可以直接用于数据处理而不需要进行耗时的数据预处理。但回归树的一个主要缺点是预测不够准确。我们知道在平方误差损失函数下，均方误差可以分解为： 。回归树预测不够准确主要是因为它的方差比较大，而不是因为偏差。 增强法通过对回归树进行加权平均，显著降低了树的方差，从大幅提高了树的预测准确性。增强回归树是 个回归树通过加法模型组合在一起的，其一般形式为： 其中每一个树的参数估计标准为： 平方损失函数下： ，故此时 就是在平方损失下对上一步的残差拟合效果最好的回归树。 实际应用中，为进一步提高增强法的表现，往往对增强回归树进行进一步的调整和改进。一种方法是压缩每一个子树对最终回归树的贡献： 其中 称为压缩系数，也称为学习效率。另一种改进方法是引入随机性，在每个子树的生成过程中，从训练数据中不放回的抽取样本的一部分 作为这棵子树的训练样本而不是将全部的训练数据用于生成新的树，通常取 。这种做法不仅能降低计算量，实际表明它还能大幅提高增强法的预测准确性。
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user: 3. 波士顿地区房价数据 本文以美国波士顿地区的房价数据 [ 3 ] 为例分析研究对房价产生重要影响的因素以及这些因素的影响方式。该数据集中包含506个样本，14个变量，每一个变量的名称以及其意义见表1。我们将自住房中位数房价(MEDV)作为我们关心的响应变量 ，其它13个变量作为预测变量。我们通过增强回归树来分析其它变量对房价的影响。通过分析，我们想要知道哪些因素对房价的影响最强，以及这些因素是通过什么方式影响房价的。
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user: 4. 建模及结果分析 本文利用R中的增强法软件包gbm来进行建模，gbm提供了强大的增强回归树建模功能。通过上一节的讨论，可以发现增强回归树中共有4个参数需要在建模时加以选择。分别是每棵树的叶子数 、树的规模(迭代次数) ，学习效率 以及每一步抽样比例 。通常的做法是事先确定 ， 和 ，然后将迭代次数 作为主要的调整参数。 Table 1 Boston area house price data variabl 变量名 意义 变量名 意义 CRIM 人均犯罪率 DIS 到市中心加权距离 ZN 大面积土地的比例 RAD 到高速路的方便指数 INDUS 非商业面积比例 TAX 每$10，000的税率 CHAS 是否接近Charles河 PTRATIO 学生教师比例 NOX 氮氧化物浓度 BLACK 黑人比例指数 RM 每房平均屋子数目 LSTAT 低阶层人的比例 AGE 1940年前自住房的比例 MEDV 自住房中位数房价 表1. 波士顿地区房价数据变量 参数 控制了回归树中交叉项的阶数，有 个叶子节点的回归树中预测变量的交叉项阶不高于 。若取 意味着将树中预测变量 对响应变量 的作用限制为简单地加法关系，这种简单地关系在实际问题中很少见，但实际应用中 的情况也几乎不可能，而且 越大增强法的计算量也越大。实际应用表明增强回归树的预测表现对 的选择不敏感，因此一般取 [ 4 ] 。 通常选为 ，在这里我们取 。先令树的规模足够大，取 ，如图1所示，交叉核实(CV)的方法显示大约3100步迭代就足够了。 为了分析哪些因素对波士顿地区房价的影响最大，我们做出增强回归树中13个预测变量对响应变量的相对影响强度图(图2)。图形表明低阶层人的比例对房价影响最大，更合理的解释是房价对低阶层群体的比例影响大，而不是相反。这是符合经验的，一般来说，一个社区的房价决定了该社区居民的收入水平，而该区居民的总体收入水平也可以用于推测房价。另一个对房价影响较大的因素是每房平均屋子数目，这也是合理的，因为高档住宅一般有更多的房间。从图中可以看出以上两个因素对房价的影响最大，几乎起决定性作用，在剩下的因素中，对房价影响较大的是到市中心的加权距离，人均犯罪率以及氮氧化物浓度。图2也反映出大面积土地比例、是否接近Charles河以及到高速公路的方便指数等几种因素对房价几乎没有影响。 为了发现不同因素对房价的影响方式，我们做出响应变量 对几个重要预测变量的偏依赖曲线。响应变量 对预测变量 的偏依赖函数的定义为： 其中 实际应用中我们用 的估计 来代替 ： 从图3左上方的曲线中可以发现低阶层人的比例与该社区房价为负相关，这符合直观经验，一个家庭的住房标准往往与这个家庭的收入水平呈正比关系，低收入群体无法承担高额房价所以一个社区低收入群体数量越多该地区的房价也应该越低。 图3右上部分曲线反映出每房平均屋子数与房价成正相关关系，屋子数越多，往往意味着房屋越高档，房价也应当越高，这也是符合直观经验的。图中曲线还反映出当屋子数小于等于5时房价几乎不随屋子数增加而改变，可以推测在这个区间内的房子应该都属于低端住房，所以房价波动不大，而高端住 房往往意味着每个房子拥有超过5间房间，因此房价只有在房间数超过5时才开始随房间数增多而升高。 我们再来分析到市中心的加权距离对房价的影响，离市中心距离越近意味着生活越便利，所以房价 图1. 误差随训练次数变化曲线，上方为CV误差曲线，下方为训练误差曲线 图2. 模型中不同因素相对影响强度图 与到市中心的距离应该呈负相关关系。如图3中间左边曲线所示，图中的曲线大致表现出指数下降的趋势，在原点附近骤降，而在远离原点的区间内又呈现出缓慢下降趋势，最后又变为水平。这说明市中心的房价最高且比非市中心地区要高出许多几倍。而在市中心之外房价则在一定范围内与距离近似表现出负线性关系。而离市中心的距离超过一定标准后由于此时在距离上的一点差距并不会造成生活便利程度上的本质差别，所以这时距离已不再成为影响房价的因素。 图3中间右边曲线显示出犯罪率对房价的影响表现出奇怪的先增加而后下降的趋势，房价最高的地方犯罪率并不是最低的。这似乎与经验相违背，因为高档住宅区往往拥有更好的社会治安环境。但我们在上一步的分析中的出结论房价最高的地方在市中心，所以可以推测这里的犯罪率相对较高应该与市中心繁华商业区的存在有关。 氮氧化物的浓度对房价也有一定的影响，氮氧化物浓度反映的是一个地区的污染程度。图3最下方影响曲线大致表现出阶梯函数的形状且在跳跃之前有一段短暂的上升区。在非工业区，氮氧化物的浓度应该主要受汽车尾气量影响，房价最高处也不是氮氧化物浓度最低的地方，同分析犯罪率对房价的影响类似，这里较高的氮氧化物浓度应该与市中心较多的车辆有关，而曲线后半部分房价的突然下跌则应该与郊区的化工厂有关。 图3. 房价对几个重要因素的偏依赖曲线，自左向右自上向下所表示的因素依次是：低阶层人的比例、每房平均屋子数、到市中心的加权距离、犯罪率、氮氧化物浓度 图3中间右边曲线与最下方曲线均在一定程度上偏离了经验，具体表现是房价最高处既不是犯罪率最低的地方也不是污染物浓度最低的地方。而这种反常意味着这两种因素对房价的影响较小，从相对影响强度可以看出，住房到市中心的距离这个因素对房价的影响超过了犯罪率与污染物浓度对房价的影响，而市中心较高的氮氧化物浓度与相对较高的犯罪率应该是后两条曲线表现出反常趋势的原因。
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user: 5. 总结 本文用增强回归树的方法以波士顿地区房价为例研究了对房价产生重要影响的因素以及这些因素对房价的影响方式。结果表明社区的低收入人群比例是与房价相关性最强的变量，其次是每个房子的房间数以及距离市中心的距离对房价影响较大。犯罪率以及氮氧化物浓度对房价也有一定的影响，但影响强度均不如前面的三个变量。本文研究的这些因素都具有一般性，因此它们对波士顿地区房价的作用方式及影响强度也具有一般性，对于研究其他地区的房价也据有一定的参考意义。
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user: 摘 要 Cobb-Douglas生产函数描述了劳动力投入、资金投入与生产总值之间的投入产出关系。区域软实力衡量了一个地区具有的现实的和潜在的竞争优势，因此区域软实力可以作为一种生产要素介入生产函数中，但是区域软实力是“潜变量”，需要一个合理的赋值方法。本文在Cobb-Douglas生产函数中引入区域软实力指标，得到了一个新的生产函数，应用因子分析模型L，给区域软实力进行赋值，最后对江苏省13个城市进行了实证分析。 关键词 :Cobb-Douglas生产函数，区域软实力，因子分析模型L
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user: 1. 引言 在经济学中，著名的Cobb-Douglas生产函数为 (1.1) 其中 表示第t年的生产总值， 代表第t年的劳动力投入量， 代表第t年的资金投入量， 为模型参数。Cobb-Douglas生产函数是研究一个国家、一个地区或者一个大型企业的投入产出关系的一种经济数学模型。 在研究区域生产函数中，区域软实力对于生产总值存在潜在的影响。Baltagi和Pinnoi [ 1 ] 在研究美国48个相邻的州1970到1986年的生产函数时，在投入变量中增加了“公共资本”指标，这个“公共资本”包括高速公路、街道、水和排污设备以及其他的公共建设。我们认为用区域软实力来代替“公共资本”更为准确。 软实力是当前国际竞争的一个新兴领域。约瑟夫·奈把软实力定义为“软实力是一个国家造成一种情势，使其他国家仿效该国倾向并界定其利益的能力，这个实力往往来自文化和意识形态吸引力，国际机制的规则和制度等资源”。随着软实力理论研究的逐步深入，软实力的概念被应用于区域经济竞争，产生了区域软实力的概念，用来衡量一个地区具有的现实的和潜在的竞争优势。区域软实力被定义为“在区域竞争中，建立在区域文化、政府公共服务(服务制度和服务行为)、人力素质(居民素质)等非物质要素之上的区域政府公信力、区域社会凝聚力、特色文化的感召力、居民创造力和对区域外部吸引力等力量的总和 [ 2 ] ”。 管理学大师熊彼特提出，所谓创新就是“建立一种新的生产函数”。既然区域软实力衡量了一个地区具有的现实的和潜在的竞争力，那么区域软实力就可以作为一种生产要素而介入投入产出模型中。本文尝试在Cobb-Douglas生产函数中引入软实力指标，作为投入变量中的“潜变量”，从而得到一个新的生产函数： (1.2) 其中 表示第t − 1年的区域软实力， 是参数。 本文的后面是这样安排的，在第二节，我们建立估计生产函数(1.2)的参数统计模型和软实力测量模型；在第三节，我们对江苏省13个城市的年度经济数据进行实证分析。
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user: 2. 模型的建立与求解 2.1. 模型的建立 对生产函数(1.2)的两边取对数，加上模型的随机误差 ，得到回归方程 (2.1) 其中 为模型截距项， 为回归系数， 。 在模型(2.1)中， 是可观测的变量，而区域软实力 是一个潜变量，不能直接观察，需要用数学工具进行间接测度。 如何应用数学工具来测度区域软实力?目前文献中比较一致的观点是，把区域软实力划分为几个二级指标，每一个二级指标用若干个可观测指标进行定量评估，得到每一个二级指标的得分，再利用二级指标的得分得到区域软实力的得分，使用的数学工具主要是层次分析法或者因子分析法。本文将使用因子分析法来计算二级指标的得分，然后基于二级指标的得分，使用方差比定义的权重来计算区域软实力的得分。 根据专家的观点 [ 3 ] ，将区域软实力划分为6个二级指标：1) 区域文化，记为 ；2) 人力资源素质，记为 ；3) 政府公共服务，记为 ；4) 区域形象，记为 ；5) 区域融通，记为 ；6) 区域创新，记为 。假设二级指标 可以用 个可观测指标 来测量，则测量方程为 (2.2) 其中 为指标 在 个城市上的观察值。 有了二级指标的得分，则构造 的函数 来评估区域软实力 ，其中 为某一实值函数，一般取 为线性函数，则有 (2.3) 令 ，其协方差阵 可以表示为 注意到方差和 度量了随机向量 的变差，方差和 度量了随机向量 的变差，而 是用来测量软实力二级指标 的。这启发了我们产生了如下想法：比值 越大，对应的二级指标 能够解释软实力 就越好； 解释软实力 越好， 的权重就应该越大。基于这个观点，我们定义公式(2.3)中的权重为 (2.4) 结合(2.3)和(2.4)，我们能够计算软实力的得分，然后把软实力的得分作为回归方程(2.1)中潜变量 的观察值来进行回归分析。 2.2. 模型的估计 1) 测量模型的估计 测量模型(2.2)是因子分析模型，我们要计算它的因子载荷和因子得分。 因子分析是使用较少的几个变量(称之为因子)来解释 维随机变量 ，这些因子(不可观测)被解释为可观测的 维随机变量 的潜在的公共特征，因子分析的模型为 (2.5) 其中 为模型的截距项， 为因子向量， 为载荷矩阵， 为特殊因子。 林海明 [ 4 ] 提出了因子模型L的概念：如果要求 ，则称(2.5)为因子分析模型L，注意因子分析模型L与一般的正交因子模型相比较，是释放了条件 。他引入了因子分析的精确解概念，称使得特殊因子的方差之和 最小化的载荷阵 和因子得分 为因子分析模型的精确解，精确解的结果如下所示： (2.6) (2.7) 其中 为 前 个顺序特征值， 为 对应于 的标准特征向量。本文将应用公式(2.6) (2.7)来估计测量模型(2.2)的因子载荷和因子得分。 区域软实力的二级指标 的测量模型(2.2)是公共因子个数为一的因子分析模型，记 为观察指标向量 在 个城市上的观察数据阵的样本协方差阵，则 为 的总体协方差阵的最大似然估计，设 分别为 的最大特征值与标准特征向量，则载荷阵和城市 的因子得分的精确解的估计值分别为 (2.8) (2.9) 其中 表示 在城市 的因子得分， 为 的第 个分量。 2) 对于区域软实力评价模型(2.3)，权重 的估计值为 (2.10) 其中 表示 。的主对角线元素之和。 3) 对于回归模型(2.1)，应用最小二乘法进行估计。
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user: 3. 实证分析 现在我们利用上述的理论方法，来评估江苏省13个城市的区域软实力，并且估计生产函数(1.2)。 首先我们参考朱孔来等 [ 3 ] 构建的区域软实力指标评价体系，结合数据的可采集情况，确定了区域软实力评价指标体系(表1)。 Table 1 Regional soft power index evaluation syste 一级指标 二级指标 三级指标 S软实力 区域文化 文物文化事业费占地方财政支出的比例(%) 每万人图书馆数(个/万人) 每万人图书馆藏书量(册/万人) 人力资源素质 人均财政性教育支出(元/人) 每万人中小学在校生人数(人/万人) 每万人高校在校生人数(人/万人) 政府公共服务 政府服务满意度(%) 每万人拥有医生数(人/万人) 参加基本保险人数(%) 区域形象 污水处理能力(%) 吸引外资能力(美元/人) 城市人均公共绿化面积(平方米/人) 区域融通 人均邮电业务量(元/人) 人均地方交通客运量(%) 人均入境旅游人数(人/万人) 区域创新 R&D经费占地方财政支出的比例(%) 每万人专利授权数(件/万人) 每万人R&D人员数(人/万人) 表1. 区域软实力指标评价体系 根据《江苏省统计年鉴2014》，得到指标 的13个城市的样本值。为了克服数据之间单位的不一致，我们利用极差对 进行规范化，令 为 的13个城市的观察值， 为 的极差，定义 (3.1) 称 为 的归一化观察值，令 ，即 为 的中心化。根据式(2.2)，则软实力二级指标 的测量方程为 其精确解的因子得分如表2。 利用(2.10)。计算 的权重，结果列在表3。 根据公式(2.3)，区域软实力得分的计算公式为 (3.3) 为了使得分成为百分制，并且避免回归方程(2.1)中 出现无意义的情况，我们把SF按照如下公 Table 2 Score of grade tw 2.6104 0.7089 1.9972 1.1951 0.4748 −0.9889 0.4648 0.4641 0.9307 0.8669 0.5503 0.2326 −1.4553 0.9768 −0.3752 −0.8151 −0.5194 0.0101 −0.7883 −0.7568 1.0086 1.2880 0.0715 −0.8083 0.3528 −0.3123 1.3510 0.8707 3.0149 1.6636 0.2064 0.0509 −0.4402 −0.1999 0.0500 0.2197 −0.3904 1.4873 −1.2642 −1.1263 −0.6308 1.9631 −0.5088 0.9656 −0.1516 −0.5096 −0.6011 −1.3110 −0.2975 −0.6028 −0.9780 −1.4651 −0.7035 0.8112 −0.4104 −1.1613 −0.4137 0.9512 −0.4838 −0.9518 0.9645 −0.8296 −0.1894 0.6971 −0.2646 0.0051 −0.0698 −1.8406 −0.5186 −1.0962 −0.2699 −0.3754 −0.6784 0.8499 −0.9564 −0.6569 −0.6884 −0.4700 表2. 二级指标的得分 Table 3 Two level index weigh 指标 0.5903 0.8712 0.2820 0.3142 0.2429 0.2462 权重 0.2319 0.3422 0.1108 0.1234 0.0954 0.0967 表3. 二级指标的权重 Table 4 Evaluation results of regional soft power in 13 cities of Jiangsu Province in 201 城市 南京 无锡 徐州 常州 苏州 南通 连云港 得分 100 70.6 34.9 32.5 76.7 45 57.0 城市 淮安 宿迁 扬州 镇江 泰州 盐城 得分 41.9 17.7 17.4 43.2 1 46.3 表4. 2013年江苏省13市区域软实力评价结果 式进行变换： (3.4) 其中 ， 是SF的第k个分量。每个城市的得分列在表4。 然后根据《江苏省统计年鉴2015》，得到13个城市2014年的生产总值、劳动力投入和居民储蓄总额。将这些数据应用到式(2.1)，得到最小二乘估计为 于是Cobb-Douglas生产函数的经验模型为 (3.5)
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user: 4. 结论 我们给出了一个改进的Cobb-Douglas 生产函数(1.2)，改进之处是在经典的Cobb-Douglas生产函数中加入区域软实力这个潜变量，问题的关键是如何合理的度量区域软实力。本文利用了因子分析模型L来评估区域软实力指标的，得到的经验模型(3.5)的决定系数 ，表明用劳动力、投入资金和区域软实力能够很好的解释生产总值，因此改进的Cobb-Douglas 生产函数(1.2)是合理的。
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user: 摘 要 海参的需求量随着人们对身心健康的关注而增加，但面临着人工捕捞困难的问题，本文即应用发明问题与解决理论(TRIZ)来探索如何将海参捕捞上来的方法。应用TRIZ理论提供的方法分析问题，借助问题定义得出问题的最终理想解。应用资源分析得到海参捕捞所具有的资源，应用因果分析得出现有问题的根本原因，并根据根本原因提出解决方案，提出了海参捕捞机器人的研制。应用矛盾矩阵和分离原理得出海参捕捞机器人可利用的发明原理，由发明原理得出机器人的优化设计，最终得出两款海参捕捞机器人：基于螺旋桨驱动的海参捕捞机器人和基于落脚点固定的海参捕捞机器人。本文设计的海参捕捞机器人为实物机器人的制造提供了理论依据。 关键词 :发明问题与解决理论，海参捕捞机器人，结构设计
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user: 1. 引言 海参具有极高的营养价值，随着人们对身心健康的关注，对海参的需求量逐渐增加。海参养殖及加工在我国是一个重要的渔业产业，产值已超200亿元 [ 1 ] 。但海参捕捞工作却严重危害捕捞者的身体健康，越来越少的捕捞者参与海参捕捞工作。因此需要探索一种方便将海参捕捞上来的方法。 TRIZ方法来源于专利的分析，对于各个领域的工程问题都具有强大的创意启发和解决能力。TRIZ中的具体分析工具包括技术矛盾创新原理、物理矛盾分离原理、科学原理知识库和发明问题标准解法等 [ 2 ] [ 3 ] 。具体应用工具包括标准解和知识效应库、技术参数、发明原理、分离原理、矛盾矩阵等 [ 4 ] [ 5 ] 。TRIZ方法在其发展的过程中已演变成一套成熟的九大经典理论体系，包括：TRIZ技术系统八大进化法则、最终理想解、40个发明原理、39个工程参数及阿奇舒勒矛盾矩阵、物理矛盾和四大分离原理、物—场模型分析、发明问题的标准解法、发明问题解决算法以及科学效应和现象知识库。上述九大理论体系均可作为解决问题的方法，此外，TRIZ理论还和多种创新方法相互结合，建立了产品设计的集成创新模型，使产品设计过程规律化、系统化与模块化具有重要的现实意义和理论研究价值 [ 6 ] - [ 8 ] 。 本文应用TRIZ理论对海参捕捞问题进行了分析，通过应用TRIZ中的各分析工具得出了解决问题的方案。对各个方案进行了对比分析，得出海参捕捞机器人这一最终解决方案。设计的海参捕捞机器人能够很好的解决海参捕捞问题，为实物设计提供了理论依据。
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user: 3. 最终方案设计 由上述分析通过比较得海参捕捞机器人的最终方案1，基于螺旋桨驱动的海参捕捞机器人，其结构设计如图7所示。 上述机器人结构，手爪运动机构较为复杂，通过手爪运动机构来实现海参的拾取，其结构示意图如图8所示。 当该机器人工作时，移走机器人下端口，打开上盖，移开袋扣，将带有孔洞的海参袋放置在海参筐中，安装上袋扣，盖上上盖。将机器人放入水中，在螺旋桨的推动下，实现机器人在水中的运动，同时通过机外CCD寻找有海参的地方。当发现海参时，驱动机器人下沉到海参的上面，控制传送带空隙运动到手爪运动机构的下方，手爪运动机构将海参拾取，控制传送带的栅栏部分运动到手爪的下方，手爪张开，海参滑落到栅栏上，在传送带遮栏的作用下将海参带走，当海参传送到海参袋上方时，在重力的作用下，海参落入海参袋中，捕捞结束时，驱动传送带上的栅栏部分位于手爪的下方，保护手爪。当机器人浮上水面时，操作人员打开上盖，移开袋扣，将海参袋连同里面的海参一起取出，完成了一个捕捞循环。 最终方案2，基于落脚点固定的海参捕捞机器人，其结构如图9所示。 方案2与上述方案1的内部结构是一样的，不同点在于机器人的运动方式不同，方案2机器人的运动由腿部各关节的运动来实现，当捕捞海参时，机器人的腿部伸开固定在海底；当机器人上潜或是下潜时，机器人的腿部缩回到机器人本体上，方便机器人的移动。 图6. 传送带的结构设计图 图7. 机器人的总体结构图 图8. 手爪结构图 图9. 机器人的总体结构图
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user: 4. 结论 1) 借助于问题定义得出问题的最终理想解，由理想度程度的不同将最终理想解分成了四个层次。 2) 应用TRIZ理论中的资源分析，列举了海参捕捞所具有的资源；通过因果链分析分析现有的海参捕捞方式所具有的弊端，由最终问题得出根本原因，并针对根本原因提出问题的解决方案。提出了海参捕捞机器人的研制。 3) 针对特定的解决方案：海参捕捞机器人，由矛盾矩阵和分离方法得出相应的发明原理，应用发明原理对海参捕捞机器人进行了优化设计，得出海参捕捞机器人最终的设计方案：基于螺旋桨驱动的海参捕捞机器人和基于落脚点固定的海参捕捞机器人。 4) 所设计的海参捕捞机器人并非最优方案，在海参识别问题上需要人工参与，因此还需继续优化。机器视觉技术已发展的非常成熟，下一步将继续研究应用机器视觉技术来取代人工对于海参的识别。
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user: 摘 要 [目的]利用Morris水迷宫、避暗箱、穿梭箱检测6-羟多巴胺(6-OHDA)致帕金森病(PD)模型大鼠学习记忆的能力，了解PD除行为障碍外的认知变化，并运用大鼠脑内酪氨酸羟化酶(tyrosine hydroxylase， TH)表达量检测的方法来对PD大鼠模型进行检验和评价。[方法]实验分为PD模型组和正常对照组。首先以立体定位单侧纹状体注射6-OHDA法制备PD大鼠模型，2周后腹腔注射阿扑吗啡(APO)诱导转圈，旋转圈数 > 7 r/min的大鼠判定为成功PD模型，并运用大鼠脑内酪氨酸羟化酶(tyrosine hydroxylase， TH)表达量检测的方法来对PD大鼠模型进行检验和评价。应用Morris水迷宫测定大鼠的目标象限游泳路程及目标象限游泳时间；采用大鼠避暗箱进行多次测试法，获取并分析明箱观察时间百分比(%)数据；应用大鼠穿梭箱进行穿梭箱被动回避反应，获取并分析主动逃避次数(次)和主动逃避平均时间(秒)。[结果] PD模型组大鼠和正常对照组相比，Morris水迷宫实验中，象限游泳路程显著减少(p < 0.05)，目标象限游泳时间极显著减少(p < 0.01)；避暗箱进行多次测试法中，明箱观察时间百分比(%)明显缩短(p < 0.05)；穿梭箱被动回避反应实验中，主动逃避次数(次)和主动逃避平均时间(秒)均明显减少(p < 0.05)。[结论] 6-OHDA纹状体注射构建的PD大鼠的学习记忆能力明显降低，可以作为研究人类帕金森病性痴呆的模型。 关键词 :大鼠，帕金森病，学习记忆，障碍
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user: 1. 引言 帕金森病(Parkinson’s disease， PD)是一种缓慢发生的神经退行性疾病，其发病机制是选择性中脑黑质多巴胺能神经元丧失和纹状体多巴胺含量明显减少。帕金森病患者中帕金森病性痴呆的发生率可高达4%~93% [ 1 ] ，常见于中、晚期帕金森病患者，高于非帕金森病的同年龄人。帕金森病性痴呆的发病机制可能为运动神经元变性累及皮质、海马，其临床表现为记忆力、视觉空间、认知能力等受损 [ 2 ] 。本实验运用6-羟多巴胺(6-hydroxydopamine， 6-OHDA)立体定位术制成的PD模型大鼠，以Morris水迷宫、避暗箱、穿梭箱，观察PD大鼠的学习记忆能力的变化，为PD影响学习记忆的深入研究提供技术平台。