DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 研究结果 3.1. B类人格障碍倾向组和正常对照组自尊比较 B类人格障碍倾向组的防御性自尊量表得分低于正常对照组的防御性自尊量表得分，且其差异具有统计学意义(p < 0.001)；B类人格障碍倾向组的不稳定自尊量表得分和条件自尊量表得分高于正常对照组的不稳定自尊得分和条件自尊量表得分，且其差异具有统计学意义(p < 0.001)。如表2所示。 Table 2 Compare the differences in self-esteem within Cluster-B personality disorders with normal student 因变量 类别I 类别J 均值差(I-J) Sig. 外显自尊 对照组 B类 0.724 0.105 不稳定自尊 对照组 B类 −1.431 *** <0.001 条件自尊 对照组 B类 −3.241 *** <0.001 防御性自尊 对照组 B类 2.291 *** <0.001 表2. B类人格障碍倾向组和正常组各自尊的差异比较 注： * 表示在0.05水平上显著， ** 表示在0.01水平上显著， *** 表示在0.001水平上显著。下同。 3.2. 表演型人格障碍倾向组和正常对照组自尊比较 随机抽取正常对照组123个被试(NOK = 123)与表演型人格障碍倾向组被试人数(NHST = 124)相匹配，以比较各自尊量表得分的差异。表演型人格障碍倾向组的不稳定自尊量表和条件自尊量表得分高于正常对照组，且其差异具有统计学意义(p < 0.001)；表演型人格障碍倾向组的防御性自尊量表得分低于正常对照组，且其差异具有统计学意义(p < 0.01)。如表3所示。 Table 3 Compare the differences in self-esteem within HST with normal student 因变量 类别I 类别J 均值差(I-J) Sig. 外显自尊 对照组 表演型 0.190 0.654 不稳定自尊 对照组 表演型 −1.500 *** <0.001 条件自尊 对照组 表演型 −3.859 *** <0.001 防御性自尊 对照组 表演型 2.000 ** 0.001 表3. 表演型人格障碍倾向组和对照组各自尊得分差异分析 3.3. 冲动型人格障碍倾向组和正常对照组自尊比较 随机抽取对照组33个被试(NOK = 33)，与冲动型人格障碍倾向组(NIMP = 25)被试人数相匹配。冲动型人格障碍倾向组的外显自尊量表得分低于正常对照组的外显自尊量表得分，且其差异具有统计学意义(p < 0.001)；冲动型人格障碍倾向组的不稳定自尊得分低于正常对照组的不稳定自尊量表得分，且其差异具有统计学意义(p < 0.05)；冲动型人格障碍倾向组的条件自尊量表得分高于正常对照组的条件自尊量表得分，无统计学意义上差异；冲动型人格障碍倾向组的防御性自尊量表得分低于正常对照组的防御性自尊量表得分，且其差异具有统计学意义(p < 0.001)。如表4所示。 Table 4 Compare the differences in self-esteem within IMP with normal student 因变量 类别I 类别J 均值差(I-J) Sig. 外显自尊 对照组 冲动型 3.982*** <0.001 不稳定自尊 对照组 冲动型 −1.230* 0.048 条件自尊 对照组 冲动型 −0.866 0.553 防御性自尊 对照组 冲动型 4.490*** <0.001 表4. 冲动型人格障碍倾向组和对照组各自尊得分差异检验 3.4. B类人格障碍倾向组内各型自尊的差异分析 对B类人格障碍倾向组组内表演型、冲动型人格障碍倾向组和正常对照组各自尊量表得分的差异进行分析。随机抽取正常对照组33个被试和表演型人格障碍倾向组32个被试，与冲动型人格障碍倾向组被试人数相匹配，以进行各自尊量表得分的差异分析。方差齐性Box检验发现，F = 0.983，p = 0.479 > 0.05，结果显示方差齐性，进一步进行事后多重比较检验，分析结果显示3组在不稳定自尊(p < 0.05)、条件自尊各自尊量(p < 0.01)、外显自尊和防御性自尊(p < 0.001)量表得分上均具有差异，且其差异具有统计学意义。 表5显示，表演型人格障碍倾向组的外显自尊量表得分高于冲动型人格障碍倾向组的外显自尊量表得分，且其差异具有统计学意义(p < 0.001)；表演型人格障碍倾向组的条件自尊量表得分高于冲动型人格障碍倾向组的条件自尊量表得分，且其差异具有统计学意义(p < 0.01)；表演型人格障碍倾向组和正常对照组相比在不稳定性自尊和防御性自尊量表得分上的差异均不具有统计学意义。 Table 5 Multivariate analysis of variance in self-esteem within HST， IMP with normal student F Sig Pη 2 外显自尊 20.637 *** <0.001 0.322 不稳定自尊 3.121 * 0.049 0.067 条件自尊 7.522 ** 0.001 0.147 防御性自尊 8.605 *** <0.001 0.165 表5. 表演型人格障碍倾向组、冲动型人格障碍倾向组和对照组各自尊得分多变量方差分析 3.5. 影响B类人格障碍倾向检出率的各自尊变量的Logistic回归分析 以人格障碍的检出为因变量(0 = 阴性，1 = 阳性)，以各自尊变量为自变量，采用强迫法及向前逐步法引入变量，结果发现： 1) B类人格障碍：不稳定自尊、条件自尊和和防御性自尊进入回归方程。继而采用向前逐步法引入变量，不稳定自尊、防御性自尊和条件自尊逐步进入回归方程，不稳定自尊和条件自尊具有正向预测作用，防御性自尊具有负向预测作用。建立回归方程为： log i t ( p ) = − 2.877 + 0.215 ∗ 不 稳 定 自 尊 + 0.046 ∗ 条 件 自 尊 − 0.056 ∗ 防 御 性 自 尊 模型解释量Nagelkerke R 2 = 0.169，模型适配度检验(Hosmer and Lemeshow test) p = 0.849，表明模型的拟合度较好(p > 0.05)。 2) 表演型：稳定自尊和条件自尊进入回归方程。采用向前逐步法重新引入变量，不稳定自尊和条件自尊进入回归方程，二者均具有正向预测作用，建立回归方程： log i t ( p ) = − 4.831 + 0.246 ∗ 不 稳 定 自 尊 + 0.067 ∗ 条 件 自 尊 模型解释量R 2 = 0.178，Hosmer & Lemeshow拟合优度检验p = 0.681，表明模型的估计较好地拟合数据(p > 0.05)。 3) 冲动型：外显自尊、防御性自尊预测效果显著。随后采用向前逐步法引入变量，最终外显自尊和防御性自尊进入回归方程，外显自尊和防御性自尊具有负向预测作用，建立回归方程： log i t ( p ) = 29.220 − 0.855 ∗ 外 显 自 尊 − 0.304 ∗ 防 御 性 模型解释量R 2 = 0.687，拟合优度检验p = 0.728，显示模型的估计较好地拟合数据(p > 0.05)。
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user: 5. 结论 1) 表演型人格障碍倾向大学生的自尊结构与正常大学生相比呈现高不稳定性、高条件性和低防御性自尊特点，而冲动型人格障碍倾向大学生的自尊结构呈现高不稳定性、低防御性和低外显自尊特点。 2) B类人格障碍倾向组组内相比较，不稳定性和低防御性自尊是其共同特点，表演型人格障碍倾向大学生较冲动型人格障碍倾向大学生的外显自尊和条件自尊更高。 3) B类人格障碍倾向大学生外显自尊受损，内隐自尊无明显改变。其外显自尊与内隐自尊的分离程度与正常大学生之间未呈现显著差异。 4) 总体而言，高不稳定性自尊和高条件性自尊是表演型人格障碍的突出自尊结构特点，低外显和低防御性自尊是冲动型人格障碍的自尊结构特点；自尊的高条件性、高不稳定性和低防御性是B类所有人格障碍倾向的危险因素。
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user: 6. 研究不足与展望 本研究展开对B类人格障碍倾向大学生自尊异质性的探讨，虽尽量做到全面系统，但在一些方面仍存在不足之处，受样本群体限制，本研究未能将B类人格障碍中反社会型人格障碍型别纳入研究范围，未来研究中有必要对其他群体进行筛查，将反社会型人格障碍纳入研究范围，从而完善B类人格障碍与自尊异质性的系统研究。
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user: 摘 要 目的：肥胖是一种代谢性疾病，同时也是一种慢性炎症状态。肥胖，能引起胰岛素抵抗，进而成为2型糖尿病、心血管疾病和脂质代谢紊乱的高危因素。随着对炎症因子(白介素、C反应蛋白、肿瘤坏死因子等)的认识增加，肥胖作为慢性炎症性疾病的观点已得到共识。肥胖的一些并发症，如胰岛素抵抗，也被认为与慢性炎症有关。本研究旨在通过对肥胖人群的减重干预后，观察其人体测量指标、炎性指标及胰岛素抵抗相关指标的变化，并探索其相关性，从而为临床肥胖患者的诊疗提供参考依据及新思路。方法：本研究在2018年3月~2019年3月对南京医科大学第一附属医院营养科门诊就诊的超重/肥胖患者进行了一项前后对照的临床观察性研究，对48例10~29岁患者根据我国超重/肥胖的诊断标准(超重：体质指数BMI：24~27.9 kg/m 2 ，肥胖BMI ≥ 28 kg/m 2 )筛选出目标人群，予以为期2个月的饮食干预及抗阻力运动指导，观察干预前后人体测量指标，如体重、脂肪量、骨骼肌量、腰围及臀围等、以及炎症指标(白介素-6IL-6，C反应蛋白CRP)、胰岛素抵抗相关指标(胰岛素抵抗指数HOMA-IR、定量胰岛素敏感性检测指数QUICKI)的变化。结果：本研究筛选48例门诊患者中，皆符合超重/肥胖的诊断标准，并愿配合进行肥胖相关指标的检查，并符合其诊断。其中男：女 = 25:23，平均年龄17.58 ± 4.82岁，最终完成研究的共30人，(因故中途脱组/退出18人)，配合完成本研究检测项目的共10人。干预56 ± 7天后，人体测量指标：干预对象前后体重平均值为：108.96 ± 24.30 kg vs 98.74 ± 21.77 kg；炎症指标：干预前后白介素-6平均值为：59.70 ± 114.53 pg/ml vs 8.00 ± 8.22 pg/ml；干预前后C反应蛋白平均值为：6.07 ± 7.89 mg/L vs 4.84 ± 4.83 mg/L；干预前后胰岛素抵抗指数HOMA-IR平均值为：35.35 ± 11.18 vs 26.78 ± 8.47；定量胰岛素敏感性检测指数QUICKI平均值为：3.12 ± 0.23 mg/L vs 2.84 ± 0.35，P = 0.048 (<0.05)；相关性分析：体重与炎症指标白介素-6的存在相关，P值 = 0.019 (<0.05)；体重、腰围、BMI与胰岛素抵抗指数HOMA-IR存在相关，P < 0.05；体重、腰围与定量胰岛素敏感性检测指数QUICKI存在相关，P值 < 0.05。结论：肥胖患者通过营养干预及运动指导后，人体测量指标、炎症指标及胰岛素抵抗相关指标均有一定的变化；体重的变化与慢性炎症反应及胰岛素抵抗均具有一定的相关性，因此进一步探索炎症介质、胰岛素抵抗与肥胖发生发展中的影响及作用机制，对早期干预及治疗超重及肥胖人群有一定的启发指导意义。 关键词 :肥胖，炎症，营养干预，胰岛素抵抗 Copyright © 2019 by author(s) 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 肥胖是目前世界范围内最受瞩目的公共健康问题，它不仅是一种由多因素引起的慢性代谢性疾病，还作为一种高危因素广泛应用于慢性病的临床筛查与疾病防治 [ 1 ] 。肥胖作为多种疾病的独立危险因素已得到广泛认可，肥胖患者体内的脂肪组织明显增多，从而产生更多的游离脂肪酸及多种细胞因子、炎症物质，这些物质均与胰岛素抵抗密切相关 [ 2 ] 。近年来，炎症学说在胰岛素抵抗、肥胖及2型糖尿病发病机制中的作用备受关注。炎症因子与脂肪组织内分泌、免疫系统相互作用、引起胰岛素抵抗和β细胞结构与功能障碍，最终导致2型糖尿病及肥胖的发生 [ 3 ] 。 炎症是对正常细胞或系统生理机能紊乱的一种协调生物反应 [ 4 ] 。外部病原体，如细菌，细胞死亡或肿瘤过程等干扰物可对炎症进行内在干扰，或对环境信号(如禁食或过度进食)做出生理变化。宿主炎症反应可能是急性的，目的是消除负刺激的影响，并使系统恢复到之前的状态(例如，快速控制局部感染)。慢性炎症可在快速清除机制失效或减缓的过程中观察到，亦可由正常生理学的逐渐或反复改变引起，如肥胖。慢性炎症，涉及许多在急性炎症环境中使用的相同模式反应，如趋化因子的产生、白细胞活化、先天模式识别受体的活化和适应性免疫的活化。 肥胖常伴胰岛素抵抗、血脂异常、血液高凝及低度炎性状态，是发生2型糖尿病和心血管疾病的一个重要的危险因子 [ 5 ] 。近期关于肥胖的研究越来越多的集中于免疫炎症领域。因此，认识免疫炎症与代谢的关系可能为临床治疗肥胖提供一个方向 [ 6 ] 。 本研究旨在探索人体测量指标、炎性反应、胰岛素抵抗在超重及肥胖人群进行营养及运动干预中的变化，探索其发生发展中的关系，为寻求新的干预减重手段提供新的线索及思路。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 研究对象 本研究选取南京医科大学第一附属医院营养科门诊就诊的超重/肥胖患者进行了一项前后对照的临床观察性研究，对48例10~29岁患者根据我国超重及肥胖的诊断标准（超重：体质指数BMI：24~27.9 kg/m 2 ，肥胖BMI ≥ 28 kg/m 2 ）筛选出目标人群，皆符合超重/肥胖的诊断标准，并愿配合进行肥胖相关指标的检查，并符合其诊断。排除病理性肥胖及合并其他肝肾功能不全者。其中男：女 = 25:23，平均年龄17.58 ± 4.82岁，最终完成研究的共30人，(因故中途脱组/退出18人)，配合完成本研究检测项目的共10人。所有研究对象对研究均知情同意。该研究伦理已通过南京医科大学第一附属医院伦理委员会批准进行。 2.2. 检测内容 1) 人体测量指标，如体重、脂肪量、骨骼肌量、腰围及臀围等； 2) 炎症指标(白介素-6IL-6，C反应蛋白CRP)； 3) 其他血液指标(空腹血糖、空腹胰岛素、空腹胰高血糖素等)。 2.3. 诊断标准 计算公式：HOMA-IR = [空腹血糖(mmol/L) × 空腹胰岛素(mIU/L)]/22.5；QUICKI = 1/(log空腹血糖(mmol/L) + log空腹胰岛素(mIU/L))；体质量指数 = 体重(kg)/身高 2 (m 2 )；腰臀比 = 腰围(cm)/臀围(cm)；腰围身高比 = 腰围(cm)/身高(cm)。肥胖的诊断依据中国成人肥胖防治专家共识 [ 7 ] ，正常：BMI < 24 kg/m 2 ，超重：24~28 kg/m 2 ，肥胖：≥28 kg/m 2 ；腹型肥胖：男性腰围 ≥ 85 cm，女性腰围 ≥ 80 cm。以HOMA-IR ≥ 2.69作为判定胰岛素抵抗的切点 [ 8 ] 。 2.4. 干预方法 1) 营养干预：48例患者依据超重/肥胖饮食干预原则均予以低热卡饮食(1000~1200 kal/d)，1200 kcal饮食处方：三大产能营养素供能比：蛋白质18.7%，脂肪29%，碳水化合物51.1%，三餐供能比：早餐26.3%，中餐40.6%，晚餐33.1% (详见图1)；1000 kal/d饮食处方：三大产能营养素供能比：蛋白质18%，脂肪29.7%，碳水化合物52.3%，三餐供能比：早餐27%，中餐41%，晚餐32% (详见图2)；利用膳食宝塔模型及回顾性膳食图谱、营养示范餐进行宣教，干预56 ± 7天，每周通过微信随访一次，确保饮食方案实施顺利。 图1. 1200 kcal/d饮食处方(自主设计) 图2. 1000 kcal/d饮食处方(自主设计) 2) 运动干预：跑步：每天45分钟12000步，跑步机45分钟，6~6.5 km/h； 肌肉锻炼：每周3次，每次30分钟，每个动作坚持超过15秒，休息10秒，进行下一个动作(包括：跳跃击掌、靠墙蹲、俯卧撑、仰卧起坐、上楼梯、原地深蹲、三头肌弯曲、平板、高抬腿、向前深蹲、转体俯卧撑、侧平板)，由专业健身教练进行定期指导。 2.5. 统计学分析 采用spss统计软件对数据进行统计分析。采用(x ± s)描述计量资料；采用n(%)描述计数资料。计量资料采用t检验，计数资料采用χ 2 检验。所有分析结果，以P ≤ 0.05 有统计学意义。
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user: 3. 结果 3.1. 患者一般情况 超重/肥胖患者，其中男：女 = 25:23，平均年龄17.58 ± 4.82岁，平均体重为96.26 ± 25.17 kg，平均BMI为35.70 ± 5.79；男性腰围平均值为118.8 ± 17.52 cm；女性腰围平均值为106.35 ± 9.48 cm，男女性腰围差异无统计学意义。 3.2. 人体测量指标前后比较 分析结果显示，干预对象前后体测指标体重、脂肪、腰围、臀围平均值均有明显下降；干预前后骨骼肌平均值有明显上升(见表1)。 Table 1 Comparison of anthropometric indicators before and after intervention (x ± s 项目 干预前(n = 10) 干预后(n = 10) T值 P值 体重(kg) 108.96 ± 24.30 98.74 ± 21.77 0.991 0.335 脂肪(kg) 44.41 ± 15.11 35.65 ± 11.24 1.471 0.160 骨骼肌(kg) 38.1 ± 10.01 40.85 ± 12.10 −0.554 0.587 腰围(cm) 115.70 ± 16.25 110.70 ± 16.36 0.686 0.502 臀围(cm) 120.45 ± 11.09 117.08 ± 11.08 0.636 0.533 表1. 干预对象前后人体测量指标对比(x ± s) 3.3. 炎症指标及胰岛素抵抗相关指标干预前后比较 超重/肥胖患者干预前后炎性指标白介素-6及C反应蛋白有显著下降；干预前后胰岛素抵抗指数有显著变化；定量胰岛素敏感性检测指数QUICKI亦有显著变化，差异有统计学意义(P = 0.048 < 0.05)，(见表2)。 Table 2 Comparison of indicators before and after intervention (x ± s 项目 干预前(n = 10) 干预后(n = 10) T值 P值 白介素-6 (pg/ml) 59.70 ± 114.53 8.00 ± 8.22 1.424 0.172 C反应蛋白(mg/L) 6.07 ± 7.89 4.84 ± 4.83 0.426 0.676 HOMA-IR 35.35 ± 11.18 26.78 ± 8.47 1.989 0.062 QUICKI 3.12 ± 0.23 2.84 ± 0.35 2.149 0.048 表2. 干预对象前后指标对比(x ± s) 3.4. 相关性分析 受试者体测指标与炎性指标及胰岛素抵抗相关指标存在一定的联系。具体为：体重与炎症指标白介素-6的存在一定的联系，(P值 = 0.019 < 0.05)；体重、腰围、BMI与胰岛素抵抗指数HOMA-IR存在相关，(P < 0.05)；体重、腰围与定量胰岛素敏感性检测指数QUICKI存在相关，P值 < 0.05，(见图3)。 图3. 相关性分析图
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user: 4. 讨论 肥胖是一种慢性、亚临床性炎症，通过分泌炎症因子参与胰岛素抵抗、糖尿病以及心血管疾病的发生 [ 9 ] 。世界卫生组织(WHO)明确指出肥胖是全球成年人面临的最严重疾病之一，视肥胖为世界四大医学社会问题之一。肥胖是目前世界范围内最受瞩目的公共健康问题，它不仅是一种多因素引起的慢性代谢性疾病，还作为一种高危因素广泛应用于慢性病的临床筛查与疾病防治。 依照脂肪在身体不同部位的分布，肥胖可分为腹部型肥胖和臀部型肥胖两种。腹部型肥胖又称为中心性肥胖、向心性肥胖或内脏性肥胖，脂肪主要沉积在腹部的皮下及腹腔内。大量研究报道，腹型肥胖是导致代谢综合征、糖尿病和心血管疾病的高危因素 [ 10 ] 。肥胖还可根据发生的原因分为单纯性肥胖和继发性肥胖，或根据脂肪组织的解剖特点分为多细胞性肥胖和大细胞性肥胖。本研究中，患者皆符合超重/肥胖诊断标准，并排除了病理性肥胖，男性腰围平均值为118.8 ± 17.52 cm (>85 cm)；女性腰围平均值为106.35 ± 9.48 cm (>80 cm)，符合腹型肥胖。 肥胖状态下，胰岛素作用靶细胞均可促使炎通路活化，从而引起胰岛素抵抗，使肝糖输出增加、肌肉对葡萄糖利用减少以及游离脂肪酸从脂肪组织中释放 [ 11 ] 。一项肥胖患者脂肪组织及血液样本的基因表达研究发现，有关炎症、免疫等基因的表达也显著上调 [ 12 ] 。脂肪组织是肥胖患者炎症反应中的一个重要始动环节。它不仅储存多余能量，且通过自分泌或旁分泌的形式释放脂肪酸及多肽类，包括激素、细胞因子和趋化因子。 在慢性代谢性疾病中，炎症介质对调节生理变量(如血糖)的控制器和传感器的稳态系统具有显性和拮抗作用 [ 13 ] [ 14 ] 。代谢性疾病的相关炎症或炎症，可在许多参与营养调节的组织中检测到。 所有年龄段肥胖患病率的增加表明，继发性炎症的起始可能发生在早期发育阶段 [ 15 ] 。肥胖对新陈代谢和免疫系统激活有终身影响，从出生前到青春期可能有多个切点。儿童的体重减轻可以使炎症标志物正常化，这给我们带来了启发，在炎症开始后可以改变炎症标志物，从而对体重进行干预 [ 16 ] 。然而，在我们对早期生命事件(如出生后快速生长)如何影响代谢性疾病终身风险以及在这一发展窗口中哪些干预措施可行的理解上，仍然存在许多差距。 本研究中，予以超重/肥胖患者为期2个月的饮食干预及抗阻力运动指导后，研究结果显示体重、腰围、臀围均有明显下降，炎症指标(白介素-6、C反应蛋白)，胰岛素抵抗相关指标(胰岛素抵抗指数HOMA-IR、定量胰岛素敏感性检测指数QUICKI)均有明显变化，但因本研究例数较少且干预时间仍不够长，使统计学结果无意义，需进一步扩大样本量及干预时间，以得出更丰富的结果。相关性分析结果显示体重与炎症指标白介素-6的存在明显相关；体重、腰围、BMI与胰岛素抵抗指数HOMA-IR存在相关；体重、腰围与定量胰岛素敏感性检测指数QUICKI存在相关。由此得出，在超重/肥胖患者的减重过程中，炎性反应及胰岛素抵抗皆可得到明显改善，亦给减重干预方法提供启发，或可通过改善炎性反应及胰岛素抵抗，以利于减重的顺利高效进行。炎性反应及胰岛素抵抗在肥胖发生发展中的作用及机制需要更多的研究进行进一步探索。
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user: 摘 要 咖啡是备受人们喜爱的饮品，但在咖啡制造过程中会产生大量的咖啡渣(Spend Coffee Grounds， SCG)，大约1吨咖啡豆可以生成650 kg SCG。相比咖啡产业高速发展，SCG的处置仍停留在粗放的填埋处理，即浪费了大量资源也为生态埋下了隐患。SCG中含有大量脂肪酸、氨基酸、多酚、矿物质与多糖等有机化合物，对其进行资源化利用是保证咖啡产业可持续发展的必要手段。通过文献调研，国内外对SCG的资源化利用研究主要围绕如下几个方面进行：回收SCG中的特异性化合物、利用SCG的特异性结构生产活性炭及碳复合材料、利用SCG热值生产生物燃料以及对SCG堆肥。研究发现，现阶段SCG资源化利用主要是针对SCG某一特点进行，虽然实现了SCG的部分资源化利用，但仍有较大浪费和污染。SCG综合利用方案的研究尚处于起步阶段，有待进一步的深入探究，以实现各单元间的协调匹配，降低成本，实现产业化。 关键词 :咖啡渣，资源化利用，咖啡碳，生物燃料，堆肥 Copyright © 2019 by author(s) 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 咖啡以其独特的风味受到了全世界的欢迎，据国际咖啡组织(International Coffee Organization， ICO)统计，2017/2018年度全球咖啡产量达到了951.36万吨 [ 1 ] 。在享受咖啡醇香氤氲出令人回味的浪漫的同时，伴随咖啡产生的咖啡渣却无人问津，往往直接丢弃。据统计，大约1吨咖啡豆可以生成650 kg SCG，每制备1 kg速溶咖啡会生成2 kg湿SCG [ 2 ] 。若放任SCG直接进入环境，其含有的咖啡因、单宁酸以及多酚等成分将转化为有毒物质，严重污染环境。同时，如表1 [ 3 ] 所示SCG中含有大量脂肪酸、氨基酸、多酚、矿物质与多糖等有机化合物。其丰富的特异性化合物、较高的热值和特殊的结构都为SCG资源化利用提供了可能。
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user: 3. 结论 现阶段笔者可以查阅到的国内外的各种对于SCG资源化利用的方案，汇总归纳在表2中。各种方案互有优劣，方向各不同，但总体而言，在这个议题上外国的研究者的深度与关注度远远高于国内的研究者，这也与咖啡在国内的普及程度不高有一定关系。现阶段各国学者研究内容主要是针对SCG某一特点进行研究，综合利用研究较少，虽然实现了SCG的部分资源化利用，仍有较大浪费和污染。
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user: 4. 展望 因此，综合利用是未来SCG资源化利用的研究重点。我国咖啡消费尚处在以速溶咖啡为主的初级阶段，SCG多集中于云南、海南等原产地，有建设“SCG精炼厂”的先天优势。SCG易于分类收集，配合便捷的物流配送，有助于更好实现产业化。安排好SCG既是对青山绿水有交代，也有助于咖啡产业的健康发展。
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user: 摘 要 赤潮是当今全球海洋的一大公害，浙江沿海是我国赤潮灾害最为频发和严重的海域。为准确掌握东海近岸海域赤潮发生情况，深入了解东海海域赤潮发生时水体微生物群落，于2018年6月对浙江沿海海域进行了赤潮专项调查。结果发现调查海域氮、磷营养盐含量普遍较高，大多数样品无机氮超一类海水水质标准。调查期间在渔山列岛附近海域发现赤潮，现场叶绿素a含量为42.12 mg/m 3 ，浮游植物细胞丰度为8.16 × 10 8 /L，东海原甲藻丰度占98.5%。应用Illumina MiSeq测序平台对水体微生物进行16s高通量序列测定，共鉴定细菌16门。变形菌门是第一优势门类，其次是蓝细菌和拟杆菌门。比较赤潮发生点及附近海域水体微生物种类组成，双方水体微生物有一定程度的差异。赤潮发生区域第一优势菌为变形菌门占46.1%；附近海域中第一优势菌蓝细菌，占42.0%。 关键词 :东海，赤潮，东海原甲藻，高通量测序 Copyright © 2019 by author(s) 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 赤潮是当今全球海洋的一大公害。伴随沿海地区经济的发展，近海赤潮发生的频率越来越高，出现的范围和危害程度也越来越大，由赤潮引起的生态环境破坏问题日益严重，已经成为当今世界普遍关注的海洋生态环境问题 [ 1 ] 。受注入的几条主要河流，如北部的长江和钱塘江，以及来自南方的台湾暖流及夏季的偏南风等的影响，浙江沿海水动力环境复杂，水体中营养盐和生物量都较高，是我国赤潮灾害最为频发和严重的海域 [ 2 ] 。我国最早赤潮记录就是1933年发生在浙江沿海的夜光藻赤潮。根据浙江省海洋与渔业局公布的《浙江省海洋环境公报》(2000~2010年)和相关文献资料，2000~2010年，浙江海域共记录到赤潮316次，累计面积超过了9.1万km 2 。其中，有毒有害赤潮累计57次，累计面积超过2.2 km 2 。11年间赤潮灾害给浙江造成的直接经济损失累计超过了2.43亿元。尤其值得关注的是近年来有毒赤潮的发生呈现出快速增长的态势，对人民生命健康与海洋生态环境造成了长期潜在的不利影响，同时给海洋经济可持续发展战略带来了极大的威胁 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 。 赤潮藻类的生长和增殖，除了与环境因子有密切关系外，还与周围的微生物有密不可分的联系。在赤潮藻生消过程中伴随着许多微生物的共同作用。海洋细菌同藻类在时空上紧密地结合在一起，它们分别能合成不同类型的代谢物，而这些代谢物又能对双方分别产生有利或有害的影响 [ 6 ] ，细菌代谢物能特异地阻碍甚至中止藻类的繁殖 [ 7 ] ，同时也可能促进藻类的增殖，在其中可能存在着某种反馈机制在控制藻类和海洋细菌种群动力学过程中起着重要作用。 海洋环境中绝大多数微生物都是处于未可培养的状态，影响了对环境微生物的深入研究 [ 8 ] 。在众多的微生物中只有不到1%的微生物能够通过培养的方法分离出来 [ 9 ] 。因此，这种传统的平板培养方法只能作为一种辅助工具，需要结合现代生物技术方法才能更客观而全面地反映微生物群落结构的真实信息。随着近几年分子生物学技术的普及，从DNA水平研究微生物的多样性已成为当前研究最主要的技术手段，并推动了微生物海洋学的快速发展 [ 10 ] 。本文采用基于MiSeq高通量测序平台对赤潮发生时水体微生物多样性进行了全面深入的调查。并应用多种统计软件等常用群落分析工具，对微生物群落与环境因子的潜在联系进行了深入研究，以期为我国近海生态研究与环境管理提供技术支撑。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 采样概况 根据浙江省舟山海洋生态环境监测站对浙江海域常年的监测结果：每年的春、夏之交为浙江海域赤潮灾害的高发期，高发频发海域主要集中在嵊泗海域、东极海域、朱家尖海域、象山港、渔山列岛、台州列岛以及南麂列岛附近海域。2018年6月使用专业海洋环境调查船“浙海环监”号对上述海域海洋生态环境巡视性调查。根据历年来赤潮现场发生情况，共设12个站位，调查站位的具体位置见图1所示。调查过程中在渔山列岛海域疑似有赤潮发生。现场水体呈深褐色，以块状分布，伴有腥臭味。 图1. 浙江海域赤潮监测点位图 2.2. 采样及分析方法 生态环境调查：调查海域生态环境各参数采样分析及浮游植物分析方法如表1所示。 Table 1 Analyzing methods and equipment of marine ecological environmental investigation 项目 采样方法 分析方法 方法来源 分析仪器 叶绿素a 表层采水 分光光度法 GB17378.7-2007(8.2) Cary50分光光度仪 水温 GO-FLOW采水器 CTD法 GB/T12763.2-2007 YSI6600多参数水质仪 盐度 GO-FLOW采水器 CTD法 GB/T12763.2-2007 YSI6600多参数水质仪 COD GO-FLOW采水器 碱性高锰酸钾法 GB17378.4-2007(32) VITLAB滴定分析仪 pH GO-FLOW采水器 玻璃电极法 GB17378.4-2007(26) PB-21pH计 活性磷酸盐 GO-FLOW采水器 流动注射比色法 EPA365.5-1997 QuAAtro流动分析仪 亚硝酸盐氮 GO-FLOW采水器 流动注射比色法 EPA353.4-1997 QuAAtro流动分析仪 硝酸盐氮 GO-FLOW采水器 流动注射比色法 EPA353.4-1997 QuAAtro流动分析仪 氨氮 GO-FLOW采水器 流动注射比色法 EPA349.0-1997 QuAAtro流动分析仪 硅酸盐 GO-FLOW采水器 流动注射比色法 EPA366.0-1997 QuAAtro流动分析仪 浮游植物 GO-FLOW表层采水 数量：浓缩计数法 GB17378.7-2007(5) Leica DM4000B显微镜 浅水III型垂直拖网 种类：镜检 表1. 海洋生态环境调查分析方法及仪器设备 2.3. 微生物群落分析 在赤潮发生区域及附近海域采样水样，开展微生物群落分析。总DNA采用TIANGEN TIANamp Soil DNA Kit试剂盒提取，按标准流程操作。测序样品交由杭州晶佰生物科技有限公司按照16S宏基因组测序标准流程构建环境微生物16S rRNA基因V3-V4可变区(引物序列：341F-CCTACGGGNGGCWGCAG；805R-GACTACHVGGGTATCTAATCC)测序文库并进行相应的质量控制，应用Illumina MiSeq双末端(250 bp × 2)测序平台完成序列测定。具体实验操作、质量控制及序列分析方法参考文献 [ 11 ] 。 2.4. 数据处理 海水环境各环境因子及浮游植物分析结果，使用ODV4.0软件绘制各参数平面分布图。利用16S高通量测序结果，通过R语言绘制种类组成图和维恩图。
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user: 4. 结论 1) 2018年6月对浙江沿海赤潮高发海域进行了海洋生态环境巡视性调查，结果发现调查海域氮、磷营养盐含量普遍较高，大多数样品无机氮超一类海水水质标准。 2) 调查期间在渔山列岛附近海域发现赤潮，现场叶绿素a含量为42.12 mg/m 3 ，浮游植物细胞丰度为8.16 × 10 8 /L，其中东海原甲藻丰度占98.5%，可以认为这是一次东海原甲藻事件。 3) 应用Illumina MiSeq测序平台对赤潮发生区及附近海域水体进行16s高通量序列测定，共鉴定细菌16门82科126属。门水平上，变形菌门是第一优势门类，其序列数占总数的38.4%；其次是蓝细菌和拟杆菌门。 4) 比较赤潮发生点及附近海域水体微生物种类组成，双方水体微生物有一定程度的差异。二者优势菌所占比例双方差异较大。赤潮发生区域第一优势菌为变形菌门占46.1%；附近海域中第一优势菌蓝细菌，占42.0%。
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user: 摘 要 直线与圆锥曲线相结合的题常作为高考内容，问题出题类型变化多，运算过程复杂，往往是学生较难掌握的一类题型。基于此，本文介绍了一种经过焦点的直线与圆锥曲线的相关计算的简便运算。 关键词 :直线，圆锥曲线，解题方法，优化 Copyright © 2019 by author(s) 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 在直线与圆锥曲线的问题中，传统的基本思维都是在观察直线与圆锥曲线性质之后，运用联立方程组、合理设元、点差法、化繁为简数形结合法在其性质的基础之上求解 [ 1 ] ，求解过程复杂且没有针对性。在本文中，我们首先推出了关于直线与圆锥曲线相交的三条定理，接着，介绍了三条定理的运用。这些定理简便了圆锥曲线的运算过程，且针对直线与圆锥曲线相交的问题做了系统的解说与证明，使得学生在解题时能够更加轻松地解出正确的答案。 其中的三个定理为： 定理1 设椭圆 x 2 a 2 + y 2 b 2 = 1 ，其中( a > b > 0 )的离心率为e，且斜率为k的直线过该椭圆的焦点F，与椭圆相交于A、B，若 A F = λ F B ，则 e = 1 + k 2 | 1 − λ 1 + λ | 。 定理2 设双曲线 x 2 a 2 − y 2 b 2 = 1 的离心率为e，斜率为k的直线过该双曲线的焦点F，与双曲线交于A、B两点，若 A F = λ F B ，则 e = 1 + k 2 | 1 − λ 1 + λ | 。 定理3 已知抛物线 x 2 = 2 p y ( y 2 = 2 p x )， p ≠ 0 ，斜率为k的直线过抛物线的焦点F，与抛物线相交 于A、B，若 A F = λ F B ，则 k = ± | 1 − λ | 2 λ ( k = ± 2 λ | | 1 − λ | )。
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user: 2. 主要结论的证明 定理1的证明 设A、F、B的坐标分别为 A ( x 1 ， y 1 ) ， F ( ± c ， 0 ) ， B ( x 2 ， y 2 ) ， 所以 A F = ( ± c − x 1 ， − y 1 ) ， F B = ( x 2 ∓ c ， y 2 ) 。又 ∵ A F = λ F B ⇒ − y 1 = λ y 2 ⇒ y 1 = − λ y 2 。 b 2 x 2 + a 2 y 2 = a 2 b 2 ， 则 y = k ( x ± c ) ⇒ x = y k ± c ， 把上式代入方程中有： b 2 ( y k ± c ) 2 + a 2 y 2 = a 2 b 2 ， b 2 ( y 2 k 2 ± 2 c y k + c 2 ) + a 2 y 2 = a 2 b 2 ， ( b 2 k 2 + a 2 ) y 2 ± 2 c b 2 k y + b 2 c 2 − a 2 b 2 = 0 ，则 ( b 2 k 2 + a 2 ) y 2 ± 2 c b 2 k y + b 2 ( − b 2 ) = 0 。 所以， y 1 + y 2 = ± 2 c b 2 k b 2 + a 2 k 2 ， y 1 ⋅ y 2 = − b 4 k 2 b 2 + a 2 k 2 ，又 ∵ y 1 = − λ y 2 ， 则： ( 1 − λ ) y 2 = ± 2 c b 2 k b 2 + a 2 k 2 ⇒ y 2 = ± 2 c b 2 k b 2 + a 2 k 2 ⋅ 1 1 − λ ， − λ y 2 2 = − b 4 k 2 b 2 + a 2 k 2 ⇒ λ y 2 2 = b 4 k 2 b 2 + a 2 k 2 ， λ ( 2 c b 2 k b 2 + a 2 k 2 ) 2 ⋅ ( 1 1 − λ ) 2 = b 4 k 2 b 2 + a 2 k 2 ， ( 4 c 2 b 4 k 2 ) ⋅ λ ( b 2 + a 2 k 2 ) ( 1 − λ ) 2 = b 4 k 2 。 则 4 c 2 λ = ( b 2 + a 2 k 2 ) ( 1 − λ ) 2 。 又 a 2 = b 2 + c 2 ⇒ b 2 = a 2 − c 2 ， 4 c 2 λ = ( a 2 − c 2 + a 2 k 2 ) ( 1 − λ ) 2 4 c 2 λ a 2 = ( a 2 − c 2 + a 2 k 2 ) ( 1 − λ ) 2 a 2 ，化简得： 4 e 2 λ = ( 1 − e 2 + k 2 ) ( 1 − λ ) 2 ， 移项得： 4 e 2 λ + e 2 ( 1 − λ ) 2 = ( 1 + k 2 ) ( 1 − λ ) 2 e 2 ( 4 λ + 1 − 2 λ + λ 2 ) = ( 1 + k 2 ) ( 1 − λ ) 2 解得： e = 1 + k 2 | 1 − λ 1 + λ | 定理2的证明 证明方法同定理1。 定理3的证明 1) 设A，B，F的坐标分别为： A ( x 1 ， y 1 ) ， B ( x 2 ， y 2 ) ， F ( 0 ， p 2 ) ， 有 A F = ( − x 1 ， p 2 − y 1 ) ， F B = ( x 2 ， y 2 − p 2 ) 。 则 A F = λ F B ⇒ − x 1 = λ x 2 ⇒ x 1 = − λ x 2 ， y − p 2 = k x ⇒ y = k x + p 2 ， x 2 = 2 p ( k x + p 2 ) ， x 2 − 2 p k x − p 2 = 0 ， 则 x 1 + x 2 = 2 p k ， x 1 ⋅ x 2 = − p 2 又 ∵ x 1 = − λ x 2 ， ∴ ( 1 − λ ) x 2 = 2 p k ⇒ x 2 = 2 p k 1 − λ ， 化简得 − λ x 2 2 = − p 2 ⇒ λ x 2 2 = p 2 ， λ 4 p 2 k 2 ( 1 − λ ) 2 = p 2 ， 4 λ k 2 = ( 1 − λ ) 2 ， 则 k 2 = ( 1 − λ ) 2 4 λ ，解得： k = ± | 1 − λ | 2 λ 。 2) 设 A ( x 1 y 2 ) ， B ( x 2 ， y 2 ) ， F ( p 2 ， 0 ) ， 有向量 A F = ( ± p 2 − x 1 ， − y 1 ) ， F B = ( x 2 − p 2 ， y 2 ) 。 则 A F = λ F B ⇒ − y 1 = λ y 2 ⇒ y 1 = − λ y 2 。 又 ∵ y = k ( x − p 2 ) ⇒ x = 2 y + p k 2 k ， y 2 = 2 p 2 y + p k 2 k ， y 2 − 2 p k y − p 2 = 0 ，则 { y 1 + y 2 = 2 p k y 1 ⋅ y 2 = − p 2 又 ∵ y 1 = − λ y 2 ， ( 1 − λ ) y 2 = 2 p k ⇒ y 2 = 2 p k 1 ( 1 − λ ) ， 代入方程 − λ y 2 2 = ± p 2 ⇒ − λ 4 p 2 k 2 ( 1 − k 2 ) = − p 2 ⇒ k 2 ( 1 − k 2 ) = 4 λ ⇒ k 2 = 4 λ ( 1 − λ ) 2 解得： k = ± 2 λ | 1 − λ |
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user: 3. 定理的应用 例1 已知椭圆 x 2 a 2 + y 2 b 2 = 1 ，其中 a > b > 0 ，离心率为 e = 3 2 ，斜率为k (k > 0)圆的右焦点F与椭圆 相交于A、B，且 A F = 3 B F 求斜率k的值。 传统方法 [ 2 ] ：设方程的一般形式，再利用韦达定理求解，非常麻烦，且运算量也特别大。 优化方法：由公式代入 e = 3 2 ， λ = 3 可得， e = 1 + k 2 | 1 − λ 1 + λ | ，则 3 2 = 1 + k 2 | 1 − 3 1 + 3 | ，故 3 = 1 + k 2 ⇒ k = ± 2 。 又 ∵ k > 0 ， ∴ k = 2 。 例2 双曲线右焦点为F，F斜率为 3 的直线交双曲线于A、B，求双曲线离心率。 传统方法：如图1，过点A、B、F分别做垂线交准线与P、Q、R 直线AB斜率为 3 ，即 k = tan α = 3 ， 图1. 过双曲线焦点的直线与准线关系图 ∴ 直线倾角 λ = 60 ∘ 。由离心率定义有： e = A F A P = B F B Q 。 设 B Q = x ， α = 60 ∘ ，已知 A F = 4 B F ，由图中几何关系可知，有： B F = e x ， A F = 4 e x ， A P = x + e x 2 + 2 e x ∴ e = A F A P = 4 e x x + e x 2 + 2 e x ，即 1 = 4 1 + e 2 + 2 e ，化简，解得 e = 6 5 。 ∴ 双曲线的离心率为 6 5 。 优化方法：由公式代入 k = 3 ， λ = 4 ，则 e = 1 + k 2 | 1 − λ 1 + λ | ，于是， e = 1 + 3 2 | 1 − 4 1 + 4 | ，因此 e = 6 5 。 例3抛物线y² = 2px的焦点为F，见图2。直线交抛物线于F，且 A F = 3 B F ，则该直线的倾斜角为多少？ 传统方法：当点A在第一象限、点B第四象限时，过A、B分别作准线的垂线，垂足分别为M、N，作BC⊥AM，垂足为C，设 | F B | = m ， | A F | = 3 m ，则由抛物线得 | A M | = 3 ， | B N | = m 。 ∴ | A B | = 4 m ， | A C | = 2 m 。 ∴ ∠ B A C = 60 ∘ ，于是直线l的倾斜角为60˚，斜率 k = 3 ，故该直线的倾斜角为 π 3 。 当点A第四象限、点B第一象限时，同理可以求得直线的斜率 k = − 3 ，该直线的倾斜角为 − 2π 3 。故答案为 π 3 或 − 2π 3 。 优化方法：由公式代入 λ = 3 ， k = ± 2 λ | 1 − λ | ，则 k = ± 2 3 | 1 − 3 | ，于是 k = ± 3 ， 则该直线的倾斜角为 π 3 或 − 2π 3 。 图2. 过抛物线焦点的直线与准线的关系图
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user: 4. 结语 圆锥曲线问题的求解方法远远不止这些，上述结论中只优化了圆锥曲线中过焦点直线这类问题，简便了运算，节省了运算时间。
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user: 摘 要 本文基于统计年鉴中云南省2007~2016年生产总值和与之相关的数据，运用线性回归方法，建立了用于描述云南省地区生产总值与相关变量之间定量关系的拟合模型，并对模型进行了异方差检验、序列自相关检验和异常点的检验。该模型对于云南省地区生产总值的预测有一定的研究作用。 关键词 :生产总值，影响因素，线性回归模型 Copyright © 2019 by author(s) 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 地区生产总值是指地区生产总值(地区GDP)是指本地区所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果。地区生产总值等于各产业增加值之和。地区生产总值是衡量一个地区发展情况的良好尺度，本文使用线性回归模型对云南省地区生产总值的影响因素进行实证研究，通过变量选择方法，筛选得到了对地区生产总值具有显著影响的因素，并建立了拟合模型，该模型通过了异方差性检验。
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user: 2. 数据来源与变量选择 2.1. 数据来源 本数据来源于国家统计局网(http://data.stats.gov.cn/easYquerY.htm?cn=E0103)上公布的2007~2016的相关数据。 2.2. 变量选择 本文的地区生产总值的影响因素的研究主要考察在众多因素中哪些因素对生产总值有显著的影响。此处首先给出自变量的待选变量集。经查阅资料，此处将城镇单位就业人员工资，全社会固定资产投资总额，地方财政一般预算收入和工业增加值、农林牧业增加值以及建筑业增加值引入待选变量集中，此外由于昆明作为春城花都，常年吸引世界各地的游客前来游玩，故将国际旅游外汇收入也引入待选变量集中。综上，此处选取地方财政一般预算收入(亿元)、全社会固定资产投资总额 [ 1 ] (亿元)、城镇单位就业人员工资总额(亿元)、工业增加值(亿元)、农林牧业增加值(亿元)、建筑业增加值(亿元)、国际旅游外汇收入(亿元) (为了统一数量级，此处将统计年鉴中的“百万美元”单位换算为“亿元”)为自变量，以地区生产总值(亿元)为响应变量。
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user: 4. 结论 经过上述分析，我们建立了 h Y = 350.684 + 1.138 X 4 + 1.548 X 5 + 3.594 X 6 这样一个方程模型。从这个模型来看，在地方财政一般预算收入、全社会固定资产投资总额、城镇单位就业人员工资总额、工业增加值、农林牧业增加值、建筑业增加值和国际旅游外汇收入这些自变量中，对地区生产总值影响最为显著的是工业增加值、农林牧业增加值和建筑业增加值。工业增加值、农林牧业增加值、建筑业增加值均与地区生产总值成正相关。这说明工业、农业和建筑业对地区生产总值的提高具有积极作用，这与我们的常识了解也是相一致的。欲提高一个地区的生产总值，应大力促进其工农建三方面产业的发展。
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user: 摘 要 伴随着信息技术的不断发展，电子文本信息日益增多，文本自动分类作为处理海量文本信息，方便用户准确搜索所需信息的关键技术，其应用十分广泛。本文从提高分类准确率的角度出发，以《铁路工程地质勘察规范》(TB1002-2007)的电子文本文档为训练标准，运用自然语言处理的分词原理对文本文档进行计算机与人工结合分词，然后针对文本文档的分词结果进行特征降维技术处理，对词条计算词频后，根据词频大小筛选出词频较高的词语作为最终的地质勘察语料库，该语料库包含了地质专业相关术语。最后利用机器学习对分词后的文本文档进行自动分类，在对比多种分类算法的分类结果后，本文发现针对地质勘探数据类别不平衡性，选择K近邻分类器对文本文档分类的效果较为理想。 关键词 :文本自动分类，自然语言处理，特征降维 Copyright © 2019 by author(s) 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 随着电子文本信息日益增多，快速、准确地从海量的文本中找到所需信息，并有效地组织和管理这些文本信息成为信息技术面临的一大挑战。文本自动分类作为处理海量文本信息的关键技术，可以在很大程度上解决信息复杂混乱的问题。把相关信息资源归类，这样既方便用户准确地搜索到所需的信息，又能实现数据的有效管理。文本自动分类作为信息过滤、信息检索、信息抽取等的技术基础在各个领域都有着广泛的应用，因此对文本自动分类的研究十分重要。 国外在文本分类方面的研究起步较早，实际应用成果较多，从1995年开始进入快速增长期，应用机器学习做文本分类的算法逐渐增多。国内对文本自动分类的研究起步较晚，从2000年才开始进入快速增长期，并且由于中英文之间的差距，国外一系列文本自动分类成果在国内实用性较弱，只能参考其研究思想。因此国内更注重对中文文本自动分类系统的研究。郑州大学张金瑞 [ 1 ] 提出了基于LDA的弱监督文本分类算法VB-LDA (Latent Dirichlet Allocation with Vector and Bigram)并将该算法应用到文本分类中，首先获取主题的高频词和类别的代表词，然后利用词向量化工具将它们都转化成相应的词向量，最后用距离度量来计算出每篇文档中概率最大的主题所对应的类别。广东工业大学黄瑜青 [ 2 ] 提出将支持向量机与文本自动分类器相结合，以解决文本自动分类中维数庞大、线性不可分和分类性能不高的问题。石佳 [ 3 ] 等人提出一种基于N元语法的汉语自动分词系统，将分词与标注结合起来，用词性标注来参与评价分词结果。中科院陈建英 [ 4 ] 提出一种改进的面向地名知识库的双向最大匹配算法并设计了一个面向中文地名的知识库。通过对大量中国地名信息的分析和研究，并参考中国的行政地域特点，采用地名词分级思想，将所有的地名词进行层级划分，并结合目前互联网的词库资源和主流的数据存储技术，得出了一个全新的地名知识库。北京交通大学邬启为 [ 5 ] 选用了基于密度方法的聚类算法OPTICS (Ordering Points To Identify the Clustering Structure)对网页文本聚类，该方法比起其它聚类方法，可以发现不同形状的文本簇，并且还能过滤离群点。刘海峰 [ 6 ] 等人提出了一种聚类模式下的KNN，使用一种改进的聚类方法对文本特征集进行初步筛选，随后使用一种基于类别的改进KNN分类器进行分类，减少了噪声样本对测试样本类别判定的干扰。以上这些研究大部分是分类算法改进和在计算机系统等方面做研究，而未曾在铁路工程地质勘察数据方面做相关研究。因此本文将从建立地质勘察语料库、对地质勘察文本文档进行分类两方面对地质勘察文本做相关研究。
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user: 2. 数据处理 2.1. 数据来源 本文数据主要来源于重庆到怀化增建二线铁路工程地质勘察资料。主要抽取每段里程中说明地质情况的文本文档进行研究分析。其中主要包括工程地质勘察报告、工程地质说明书、地质第四篇、调查表等21类文本文档，总的文本数量共有547篇文本文档，分为21类。为了提高后续分类的准确度，本文部分文件的名称根据文件内容来划分其所属类别，各类地勘文本文档的名称及相对应的数量如下表(表1)所示： Table 1 Name and quantity of all geological prospecting document 名称 数量 名称 数量 地质说明书 298 地质素材 2 勘察报告 96 断面排版 2 调查表 47 解译说明 2 互提资料单 41 通知单 2 测井报告 15 测试报告 1 地质第四篇 8 地质概况 1 移交登记表 8 情况说明 1 汇总一览表 6 审查表格 1 照片集 6 文字报告 1 区测报告 5 资料说明 1 勘测说明 3 合计 547 表1. 所有地勘文档名称及数量(单位：篇) 从上表可以看出，总的文本数量有547篇，地质说明书298篇，工程地质说明书96篇，调查表47篇，从表中可以看出各类文本文档的数量相差很大。就文本内容而言，短文本和长文本的内容相差较大，为提高文本自动分类准确率，需考虑类别平衡性的划分及文本文档的长度。 2.2. 类别标签的处理 在做分类之前首先要给每个类别系上标签，本文通过文档的文件名截取部分有代表性的字符串作为类标签。但是在截取过程中，由于不同的操作人员撰写报告的方式不同。因此，其报告也是各有特点，命名不规范的各类文本文档的处理方式如下： 1) 地质勘察报告 在地质勘探文本文档中，地质勘察报告一类的数量相对较多，本文把文件名中含有“地质勘察报告”、“工程地质说明书”、“地质说明书”、“地质第四篇”、“第四篇(送审稿)”、“第四篇地质”、“第四篇(正式稿)”字符串的文本文档归属于地质勘察报告，该类别文件中对文件的命名相对规范，需要处理的文本文档较少。 2) 调查表 调查表一类文本文档的命名最复杂，本文把文件名中含有以下字符串的文本文档归为调查表一类，分别是：“调查表”、“人行天桥”、“公路公交”、“调查表(2)”、“公路立交(2)”、“人行天桥(2)”、“调查表(3)”共七类不同的文件命名方式。 3) 综合测井报告 该类把文本文档名称中含“综合测井报告”字符串的文档归为综合测井报告一类。 4) 电子文件移交登记表 本文把文本文档名称中含“电子文件移交登记表”、“电子文件移交登记表(2)”、“电子文件移交登记表(3)”、“电子文件移交登记表(4)”四类字符串的归为电子文件移交登记表一类。 5) 地质素材 地质素材一类主要包含三类字符串的文本文档，分别是：“地质素材”、“地质素材(已处审)”、“地质素材(正式)审后”。 6) 其他 该类主要是文本文档数量最少、或者内容最少的文档，包含：“断面排版”、“地质概况”、“情况说明”、“审查表格”、“文字报告”、“资料说明”共六类文本文档。其中“断面排版”文本文档记录里程数，内容里面的文字甚少；“情况说明”和“资料说明”仅记录一句话，上述六类文本文档被归为其他类别。 剩余九类文本文档的命名较为规范，尚未做任何处理，截取部分字符串作为类别标签即可。