DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 海岸是一种具有高价值、多功能、稀缺的自然资源，在净化污染物、防灾减灾、涵养水源、调蓄洪水、滞留营养物等方面具有十分重要的作用，海岸资源的可持续发展与利用直接关系到沿海地区的经济发展和社会稳定。海岸侵蚀很早就引起人们关注，英国1906年就成立了负责治理海岸侵蚀的皇家委员会，1949年制定了《海岸保护法》 [ 1 ] ；1970年美国、日本分别对切萨皮克海湾、濑户内海的水体污染和生态环境恶化问题进行了综合整治研究 [ 2 ] [ 3 ] 。1990年以来，为遏制海洋生态环境恶化、减少赤潮与溢油等灾害风险，美、日、法等发达国家对海岸资源环境整治修复开展了更加深入的研究分析与探讨 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] 。 中国是海洋大国，拥有丰富的海岸资源，其中大陆海岸线超过18，000 km，海岛岸线超过14，000 km [ 8 ] 。随着中国沿海经济社会快速发展，围海养殖、填海造地和港口码头建设等大规模的海岸开发活动使人工海岸堤坝代替自然海岸滩涂，改变了海岸自然形态，导致生态、生活岸线不断减少，稀缺自然岸线资源日益缩减，海岸线人工化与海岸侵蚀、沙滩异化和滨海湿地退化等资源环境问题 [ 9 ] 。国内学者也开展了大量研究，张振克、杨燕雄等通过分析美国沙滩养护方法，提出了我国海滩养护的理论与技术方法体系 [ 10 ] [ 11 ] ；蔡峰等分析了大埕湾海岸冲淤形态和演化趋势，提出了具体的岸滩防护方案 [ 12 ] ；王广禄深入分析并提出了沙滩修复理论技术方法，制定了厦门香山-长尾礁人造沙滩工程技术方案 [ 13 ] ；喻国华、董吉田等分别分析了江苏吕泗岸滩、胶州湾东北部岸滩侵淤问题，提出了岸滩整治修复方案 [ 14 ] [ 15 ] 。在实践操作层面，自上世纪90年代以来国家海洋局开展了一系列的海岸整治修复工作，“渤海碧海行动计划”、“长江口及毗邻海域碧海行动计划”和“珠江口及毗邻海域碧海行动计划”的相继实施，在海岸景观资源和近岸海域环境的治理和修复等方面取得了一定成效；2010年，国家海洋局在全国范围内启动了海域海岛海岸带的整治修复工程，对局部海岸资源环境进行了综合整治和修复，为沿海地区带来显著的经济、社会和生态效益，促进了沿海地区经济社会可持续发展，同时也为中国海岸整治修复工作积累了宝贵的经验。2016年11月1日，中央全面深化改革领导小组第二十九次会议审议通过了《海岸线保护与利用管理办法(草案)》，为新形势下海岸保护与修复工作提供了政策保障和重要指导。在2018年3月公布的国务院机构改革方案中，海洋环境保护职责整合进新成立的生态环境部为中国开展海陆统筹的海岸整治修复工作创造了新机会也提出了新要求。 本文在分析和研究中国海岸退化的突出问题和主要原因的基础上，梳理了中国海岸整治修复过去十年的重点领域和主要内容，系统地介绍了海岸整治修复工作的运行机制、管理制度和技术体系，并提出了优化建议，为新形势下推进海岸整治修复工作、促进海洋生态文明建设提供科学参考和决策依据。
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user: 2. 中国海岸退化的突出问题 2.1. 优质海岸资源损失严重 自上世纪90年代起，在沿海经济迅猛发展的同时，海岸及近岸海域开发强度不断加大，粗放利用、盲目开发加上不合理的利用方式，造成近岸局部海水水质恶化、滨海湿地快速减少、重点海湾面积萎缩，部分深水岸线、沙滩、景观海岸等稀缺的海岸资源被破坏和浪费，珊瑚礁、海藻床、红树林等大量珍贵资源甚至灭失，严重影响了海岸的资源环境和生态健康。全国有超过30%的原生砂质海岸遭到开发活动破坏，超过60%的沿岸沙坝、海岸瀉湖等地貌景观被损毁，重点海湾较1990年面积平均缩减19.1% [ 16 ] 。 2.2. 大陆自然岸线快速萎缩 1993年全国大陆海岸线长度为18，979.39 km，其中自然岸线长度为11，463.74 km，人工岸线长度为7515.65 km，自然岸线和人工岸线分别占全国海岸线总长度的60.40%和39.60%；至2010年，全国海岸线总长度增加至19，948.76 km，人工岸线占49.38%，达到9851.38 km，自然岸线减少至10，097.38 km，人工岸线增加2335.73 km，自然岸线缩短了1366.36 km [ 17 ] 。究其原因，主要是中国沿海地区土地资源短缺，发展空间局促，向海要地的需求快速增长，大量自然岸线被占用造成的结果。 2.3. 生态环境持续恶化 据中国近海海洋综合调查与评价专项(908专项)调查结果显示，至2008年中国70%左右的沙质海岸和大部分开敞式淤泥海岸遭受侵蚀，长江口、滦河口、珠江口等重点海域河口区咸水入侵已十分严重；主陆源入海污染排放持续增加、近岸海域生态环境质量下降、海洋赤潮和溢油等环境灾害频发，近岸海域功能严重受损、生态系统的脆弱性加剧等问题愈演愈烈。2015年，中国近岸海洋生态系统亚健康和不健康的比重已占到76%，大面积的红树林、珊瑚礁、海藻床等典型海洋生态系统受损，生态服务功能明显退化 [ 18 ] 。 2.4. 海岸防护能力降低 近年来，中国海岸的灾害防护能力降低，灾害发生频率和灾害损失度明显升高。据历年《中国海洋灾害公报》统计数据显示，近20年来中国沿海地区遭受的海洋灾害损失巨大，几乎有一半年份经济损失超过100亿元，海岸退化导致的海洋灾害加剧已成为沿海地区可持续发展的严重威胁。
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user: 3. 中国海岸退化的主要原因 3.1. 自然因素的影响 海岸在潮汐、潮流、波浪、海平面升降、风化、突发灾害等多种自然动力因素的影响下，会发生自然演变导致海岸退化，主要表现为海岸的侵蚀、淤积和海岸生物类型的变化，导致海岸生态功能减弱或消失。 3.1.1. 海洋动力和气候变化 在波浪侵蚀、地基沉降和海平面上升等海洋和气候变化作用影响下，发生自然海岸侵蚀的现象十分常见。有研究表明 [ 19 ] ，中国70%左右的沙质海岸线以及几乎所有开阔的淤泥质岸线均存在海岸侵蚀现象，导致沿海公路破坏，农田、防护林和贴岸建筑、盐田、养殖塘、海滨浴场等遭受严重威胁；受构造运动的抬升作用和波浪的侵蚀作用，许多基岩海岸出现了崩塌、坍塌等地质次生灾害，加剧了海岸的退化速度和程度；受大江大河泥沙入海量的减少，黄河三角洲、崇明岛的河口海岸发生了严重的侵蚀现象。 3.1.2. 突发性气象灾害 中国每年受多次台风和风暴潮的侵袭，使中国自然海岸面临巨大环境压力。与气候的长期变化对岸线的影响相比，突发性气象灾害对岸线演变的影响显得更为剧烈。每次台风过境，都对沿岸居民的生命财产造成严重的损失，特别是对中国海南和北部湾内的红树林和珊瑚礁等生物岸线造成的破碎和损毁，已成为岸线保护的突出问题。通过对厦门沙滩的长期观测表明，一次台风对砂质岸线的侵蚀，在随后的10多年内都难以通过自然恢复 [ 20 ] 。 3.2. 人为因素的影响 中国海岸及近岸海域经历了近40年的高强度开发，大量的海洋资源开发活动在为沿海地区带来人口增长、经济繁荣和社会发展的同时，也导致了海岸地区的资源衰退、环境恶化和生态退化，主要体现在以下3个方面： 3.2.1. 不合理的填海造地使海岸地貌和生境发生重大改变 为发展临海工业和港口航运业，中国开展了大规模填海造地，在短期内解决了沿海土地紧缺的问题，但不合理的填海造地也带来了海岸破坏和环境退化等一系列严重后果。由于原有的海洋潮流场和泥沙运动规律受到显著影响，导致海岸带侵蚀、淤积等问题日益加剧。港湾内的围海造地减少港湾的纳潮量、减弱海水自净能力，使湾内海水水质恶化、加大赤潮发生的频率和强度；岸线及海底形态的改变，又往往造成航道缩窄、水深淤浅、通航不畅。此外，围海造地还会破坏一些珍贵的海岸景观和生态系统，如红树林、珊瑚礁等。 3.2.2. 大面积的围垦养殖破坏大量海岸湿地 大面积的围垦养殖往往会破坏滨海湿地并诱发临近港湾的淤积，进而影响海岸带对陆源污染的过滤和自净能力 [ 21 ] 。围垦区内水交换能力低下，海水、底质的环境质量不断恶化，很多养殖围塘的富营养化指数严重升高，容易引发严重的大规模养殖生物病害；围垦后堤外极易产生新的淤积，导致港湾面积不断缩小，严重影响经济鱼、虾、蟹、贝的天然产卵场、苗种场、索饵场或洄游通道，导致海岸和近岸海域的生态功能减弱甚至灭失。 3.2.3. 近岸海砂开采破坏海岸稳定性 海砂是一种重要的海洋生态环境要素。近岸海砂的开采，使海岸的水下天然“防波堤”被破坏，易引起海岸蚀退、海水入侵等地质灾害，甚至破坏滨海沙滩旅游资源，使平坦宽阔的沙滩下蚀、缩窄 [ 22 ] ，始于上世纪80年代厦门东北部下堡附近海岸由于海滩和近岸采砂，造成20年内海岸后退了120 m，并引起输沙下游沙滩岸线的严重退化 [ 23 ] 。
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user: 4. 中国海岸整治修复工作框架体系 海岸整治修复是对海岸资源进行开发整理、污染治理和生态保护与修复的总称，其任务是通过调查、评价、规划、管理和生态修复，有计划、有步骤的合理开发、充分利用、积极治理和有效修复海岸资源，协调经济发展与人口、资源、生态环境的关系，以达到促进生态文明建设，提高人民物质与文化生活水平的目的。为了应对中国海岸退化的问题，2012年国家海洋局组织国内海洋领域专家通过选取重点领域、设计运行机制、编制管理制度和技术标准，初步构建了国家海岸整治修复工作框架体系： 4.1. 海岸整治修复重点领域 基于中国海岸退化的主要问题及成因，中国海岸整治修复工作明确以恢复海岸空间资源、改善海岸景观资源、提升海岸和近岸海域生态服务功能价值为目标，现阶段换提出了7个海岸整治修复重点支持领域： 1) 海岸和近岸海域空间资源整理：通过整理、清理、整合粗放式的海域开发活动，提高海岸和海域空间利用效率，增加可利用海岸空间和海域面积。 2) 渔农业滩涂整理：通过对滩涂和近岸海域的整理，建设标准化养殖区，合理规划滩涂尤其是闲置高涂的开发利用，改善海岸人工生态系统状况，为农业、林业提供后备土地资源。 3) 围填海区域整治：通过对围海填项目占用岸线的规划与整治，提高围填海项目的平面设计水平，对已经形成的大规模围填海区域进行规模控制与重新规划布局，促进围填海区域的集约利用和生态化建设。 4) 旅游与生态景观整治修复：针对不同类型的受损海岸景观制定相应的修复计划。为重点海岸景观资源点(区)设定缓冲区，清退缓冲区内破坏和影响海岸景观的用海活动，分阶段分步骤修复重点海岸景观资源；选择重点受损沙滩区域，通过人工补沙使海滩达到平衡状态并维持相对的稳定性。 5) 岸线整治与保育：开展自然岸线的保育和人工海岸修复。针对资源等级较高的重点自然岸段，制定海岸建筑物后退线等管理措施，以维护重点岸段原始海岸风貌和景观格局。在海岸综合评价的基础上，选择严重影响海岸生态环境的海上人工堤坝，制定科学的拆除堤坝工程方案，逐步恢复本底自然海岸的原始风貌和景观格局。 6) 河口、海湾综合整治：选择生态环境受损的典型河口、海湾，通过工程措施改善水动力环境，通过景观建设改善滨岸景观质量，通过污染治理改善水环境质量，从而达到综合整治修复河口、海湾生态系统的目的。 7) 滨海湿地综合整治：采用自然恢复和人工促进恢复相结合的模式恢复典型受损滨海湿地，逐步修复滨海湿地生态系统结构，恢复湿地生物多样性与景观多样性。 4.2. 海岸整治修复项目运行机制 为了使海岸整治修复工作在较短的时间和重点方向上有所突破，国家海洋局以推动海岸整治修复工作由点及面、逐步推进、长期运行为目标，设计了包含规划编制、申报及评估、项目实施、评审验收4个主要阶段(具体运行流程见图1)的建立国家和地方共同参与的业务化运行机制： 1) 规划编制阶段：国家根据海岸和近岸海域资源环境和开发现状提出重点海岸整治修复规划，确定规划期内重点整治修复区域，制定整治修复年度计划。 2) 申报及评估阶段：沿海地方政府依据海岸和近岸海域实际情况及经济发展需求，申报年度整治修复项目，并编制整治修复项目的实施方案，国家在重点海域整治修复规划的基础上，对申报项目进行科学评估，依据整治修复年度计划，确定年度整治修复项目。 图1. 中国海岸整治修复工作运行机制图 3) 项目实施阶段：针对具体整治修复项目，沿海地方政府组织有关资质单位研究制定整治修复技术方案，依照技术方案，组织开展整治修复工程等，国家根据年度计划下拨整治修复项目引导经费，地方进行配套经费支持。 4) 评审验收阶段：整治修复项目完成后，沿海地方政府提出验收申请，国家依据评估技术标准组织开展项目评审与验收。 4.3. 海岸整治修复工作管理制度 为保障海岸整治修复工作的科学性和规范性，依据海岸整治修复项目的特点和重点，国家海洋局设立6项基本制度，形成了基本制度体系，旨在加强在海岸整治修复项目的申请、论证、审批、竣工验收和后评估等环节的监督和管理： 1) 项目申报审批制度：明确海岸整治修复项目的申请审批的依据、内容和程序，保障地方政府依据海岸和近岸海域的实际情况和经济发展需求申报项目，规定国家对地方政府申报的项目实施评审和遴选，并制定实施计划。 2) 项目可行性论证制度：为提高整治修复区域选划的科学性，坚持先论证、后决策的原则开展工作，提出项目可行性论证制度，明确论证的程序、评审要求等。 3) 项目监管制度：明确项目招投标的主要程序，项目实施的主要要求，项目监理的主要内容，保证项目实施的质量，保障整治修复按照设计方案实施。 4) 项目竣工验收制度：明确竣工验收的程序和内容，规定海岸整治修复项目完成后对项目的范围、内容、与设计方案的一致性等进行统一验收。 5) 项目后评估制度：明确评估的程序、内容和要求，规定通过预设目标与实际结果的比对，评估整治修复项目绩效、社会效益和影响等。 6) 项目资金管理制度：提出在项目预算、资金使用、资金监督检查等环节的具体管理要求，保障项目资金的合理高效使用。 4.4. 海岸整治修复技术体系 为了有力保障海岸整治修复项目的有效实施，应当建立对应海岸整治修复项目运行的各个环节的技术体系，并随着中国海岸整治修复工作的深入发展逐步丰富和完善，主要内容应包含以下四个方面(对应关系见图2)： 1) 海岸综合评价技术：以各种资源类型为研究对象，综合考虑资源质量、资源可供给量、环境质量、污染物的迁移扩散能力、公共基础设施条件、产业政策及管理水平等因素，建立综合评价指标体系，对不同类型海岸的健康状况、资源保有量和资源环境承载力进行定量研究，实现对海岸整治修复区域进行评价和分级。 2) 海岸整治修复项目论证技术：通过建立资源环境影响、投入产出比、公众满意度等评估方法，形成项目论证技术体系，综合论证项目的可行性和有效性，同时结合海岸与近岸海域综合整治修复物理模型及数学模型，对整治工程效果(包括水动力环境、沉积环境、生态环境、海域环境容量、滨水岸线生态区设置、滨岸湿地恢复以及社会经济效益、景观效果等)进行预测，对生态效益、经济效益和社会效益进行评估，形成完善的论证技术体系，为整治修复工程方案的制定及优化提供技术支撑。 3) 整治修复技术标准：针对不同的整治修复对象或内容，通过历史实例剖析研究和数学、物理模型模拟，初步拟定专项整治和综合整治的技术标准，并通过整治修复试点工作进一步完善有关技术环节，制定形成可操作性较强的海岸整治修复技术标准，供后续的海岸整治修复项目选择，并指导和规范整治修复项目的实施。 4) 项目评估技术体系：根据整治内容，从生态效益、经济效益和社会效益等多方面，采用现场观测、数值模拟、公众调查等方法对整治恢复项目实施效果进行评估，并与论证方案中的预期效果进行对比分析，建立完善的整治修复项目评估技术体系，从生态系统健康状况改善、环境质量与景观效果提升、生态文明与海洋文化建设等方面系统全面的评估项目实施效果和完成情况。
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user: 5. 加强海岸整治修复工作的管理建议 长期以来，粗放式的海岸开发方式已经严重影响到中国海岸地区的资源环境质量和生态系统健康，对沿海经济的可持续发展造成严重制约。在这种形势下，必须积极开展由政府主导、多方合作的海岸整治修复工作。经过多年的实践和总结，基于我国海岸退化的特点和成因已经构建起较为完善的国家海岸整治修复工作体系，国家海洋局提出的国家和地方共同参与的业务化运行机制，符合中国的海洋管理和财政经费投入体制，有利于中国海岸整治修复行动的长期运行；确立的6项保障制度，规范了项目申报、 图2. 海岸整治修复的技术体系示意图 论证、评估、验收等主要环节，可实现对海岸整治修复项目的有效监管；重点发展的四类技术，可为海岸整治修复项目的实施提供强有力的技术支撑。但是，该体系在设计之初，仅考虑了国家和地方政府两个实施主体，在当前海岸退化问题严重的情形下，仅靠财政资金投入进行整治修复是远远不够的。因此，在海岸整治修复工作体系改进过程中，还应考虑两个重要因素：一是海岸整治修复和海洋开发利用的关系，通过统筹考虑海洋资源开发和海岸整治修复的实施，将有利于实现对海岸资源的合理的配置和有效的整理，增强沿海地区的可持续发展潜力；二是社会资金的参与，通过引导社会资金的投入，在恢复优质海岸资源的同时，提升海岸周边土地和海域的价值，让参与海岸整治修复的社会资本在获取经济效益的同时，也能创造良好的社会效益和生态效益。 因此，针对目前中国海岸整治修复工作的实际情况和特点，提出以下3点建议： 5.1. 编制海陆统筹的海岸保护与修复规划 为统筹协调海岸资源的保护与修复，建议由国家生态环境保护部门统一组织编制海岸保护与修复规划，各级政府负责实施。在规划编制过程中，应通过对海岸自然条件、海岸利用现状和用海需求的分析与评价，划定海岸的基本功能，提出重点整治修复区域名录，建立以海岸和近岸海域生态保护与修复为核心的管理机制，调控海岸和近岸海域开发规模和强度，以达到在满足海洋经济发展需要的同时，减少海岸资源浪费，最大程度保护和修复海岸生态系统，保护海洋生态环境，推动中国沿海地区社会、经济和环境的和谐发展。 5.2. 创新海岸整治修复配套制度与政策 为了有效保障海岸和近岸海域整治修复的稳步推进和有效实施，需要创新管理制度，完善政策体系。建议除了建立以整治修复项目组织与运行为基础的业务化运行机制和制定产业扶持政策以外，还应当制定包括填海造地与围海工程指标控制制度、海岸资源环境异地补偿制度、海岸开发准入制度、海岸资源保有量方案和海岸整治修复项目管理制度等科学合理、可操作性强的管理规则，防止海岸退化，损害海岸资源价值，保障海岸整治修复项目的顺利实施。 5.3. 建立多元化和长期稳定的资金投入机制 在海岸整治修复的管理制度与技术体系的共同支撑下，依据海洋功能区划和海岸保护与利用规划，通过持续和有效的增加资金投入，稳定、有序推进海岸和近岸海域整治修复工程，建立多元化和长期稳定的资金投入机制 [ 24 ] ，尤其是引进社会资金参与整治修复工作，并将海岸整治修复工作融入到海洋空间开发中。
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user: 6. 结语 海岸整治修复是一项复杂的系统工程，需要统一规划、管理与协调，在做好海岸整治修复的研究和管理的同时还应当严格管控围填海活动，保护优质沙滩和自然岸线资源，恢复典型滨海湿地、海湾等一些具有重要生态系统的服务功能的海岸资源，努力控制海岸带生态环境恶化的趋势，提高海域海岸带资源的价值。
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user: 摘 要 金融工程具有很强的交叉学科特性、综合性和实践性，强调实践内容与理论内容相结合，注重基本技能与综合应用能力两方面实践，突出实践内容的技术性、综合性和探索性。本文从金融工程复合型特点出发，通过培养目标多层次、课型多方位、教法多形式、考核多角度、多方面资源运用，构建人才培养模式。 关键词 :金融工程，多维度，人才培养模式 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. 培养目标多层次 2012年在金融工程专业设立10年之际，我们对400名学生进行问卷调查，调查分为已毕业和在校生两部分，对金融工程专业的社会认可程度、教学质量、教学方法、在校生的要求进行全面的了解。在此基础上，结合国内外金融工程教学方案，分别从培养方案、课程建设、教学实践、师资队伍等全面系统开展了多方面教学模式研究，确立了金融工程多层次复合型人才培养目标。 金融工程专业本科人才培养目标是培养以复合型知识结构为基础、具有国际化视野和创新精神的高素质应用型金融工程人才，突出金融数量方法的学习，强调对于金融问题的分析、研究、应用能力和金融工程素质的培养，在专业基础理论和实务创新的平台上注重创新思维的培养，形成具备金融工具设计、金融产品定价和金融风险管理技能，能在证券公司、商业银行等金融机构和企业从事投融资决策、量化投资、产品定价、理财服务、风险管理等工作的应用实践型人才 [ 1 ] 。 从宏观层面来看，面向我国新常态经济发展以及金融改革创新，特别是服务于京津冀协同发展、天津(中国)自由贸易试验区建设以及对接五大国家重大战略叠加的需要，大数据时代下产学研紧密结合，互联网金融和科技金融产业的迅速发展，为金融工程专业提供了良好的发展机遇。从金融市场层面来看，为金融市场总体效率提高和市场秩序稳定，需要不断创新和发展新型金融产品，金融工程人才可以为金融市场产品设计及定价提供服务。从微观主体层面来看，金融机构、资产管理公司、工商企业、政府部门等越来越需要更多的金融工具和金融方案解决融资、量化投资、风险管理、财务管理中出现的诸多问题，以及大量客户需要个性化的投资理财方案，这些都需要高水平的金融工程专业人才。 当前金融工程的专业优势就是在大数据环境下运用工程学的思想和技术创造性地解决实际金融问题 [ 2 ] 。为显现金融工程的交叉专业和应用性强的特征，本科专业人才培养应突出多层次化维度：1) 由交叉学科性质决定的课程定制计划。在课程设置上体现应用型和创新能力的培养特色，通过公共基础课和学科基础课的学习，培养学生的管理意识、数理意识和计算机技术能力，体现“宽口径、厚基础”和复合型要求；通过专业核心课、实践与创新教育课的学习，突出应用能力的培养，体现应用型要求；任意选修课与学生的个人兴趣爱好相联系，体现个性化培养的需求；2) 以需求为导向的培养理念，突出“能力”的培养目标。鼓励学生跨专业选课、攻读辅修专业、第二学士学位等，进而拥有复合的知识结构。根据金融行业的需要，鼓励学生考取相关职业资格证书。与各大金融机构合作建立实践基地，让学生参加到各类为广大金融机构提供咨询服务及共同合作开发项目的研究过程中。加强与国内高校和金融机构的投研分析平台合作，推动信息技术与教学深度融合；3) 注重学生学术研究和创新能力的培养。建立由实验室教学、专业实习、科研训练、学科及科技竞赛、社会实践、创新创业训练等环节组成的，辅之以各类课外活动的实践教学体系，强化对金融工程基本理论知识的理解应用能力与基本操作技能的培养，构建以实践能力和创新意识提升为核心的培养模式；支持学生就金融工程的热点和前沿问题发表学术观点，撰写学术论文，同时要求学生联系实际开展专业调查研究，撰写调研报告，培养学术素养和调研能力，完善学生学习能力和水平多元评价体系 [ 3 ] 。
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user: 2. 教学方法多形式 满足学生全面发展需求的专业格局，建设突出对学生创新精神、实践能力和创业能力培养的课程体系，凝练专业核心课程体系，注重实践与创新教育课的设置，突出模块式教学。推进校企合作开发课程建设，建立校内校外联合授课的教学结构和师资队伍，把学生带到校外实际部门进行授课。 2.1. 创新教学理念，激发学生自主学习积极性 制定体现应用型和创新能力培养的教学计划，强化对金融工程基本理论知识的理解应用能力与基本操作技能的培养。激发学生内部信息吸收、整合、创新能力，是同化和开化学生原有认知结构的有效方法，也是激发学生自主学习能力的重要动力源泉。通过增强知识的吸引力，使教师与学生之间达到共振和融合，发挥教师学生双支柱作用，提高教学参与度。加强案例式、研讨式等授课手段的使用，开发合作式学习方式，调动学生上课积极性，启发学生思考，提升自主学习能力。注重将科研成果转化为教学内容，让科研活动促进教学方法改革，推动教学方式方法的改进和创新。 2.2. 专业教师与实践教师共同讲授专业课程 建立了理论型、实践型双结构师资队伍，从授课过程到考试方式，尝试由专业教师与实践导师共同完成。《证券市场行情分析》课程，邀请安信证券实践教师把课堂讲授到现场实地进行授课。理论与实践结合起来，使学生真实感受证券投资的过程和分析思路。 2017年与一德期货有限公司签订协议，共建《期货交易原理与实务》课程。讲师由双方共同配置，师资以相关行业及期货公司专家为主、兼顾学校师资人员，行业及期货公司专家要求具有5年以上相关行业从业经历，具有扎实的市场理论基础和丰富的实践经验，能灵活运用相关案例进行教学活动。课程时间双方协商确定，不少于48课时，具体形式包括课程学习、论坛交流、市场考察调研、模拟交易等。
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user: 3. 课型设置多方位 完善由实验室教学、专业实习、科研训练、学科竞赛、社会实践、创新创业训练等环节组成的，辅之以各类课外活动的实践教学体系。实践教学的一个重要原则便是在教与学的过程中，最大限度地调动起学生的积极性，鼓励同学在教师的引导下进行独立思考，使学生的创新意识逐步增强，创造能力不断提高，最终培养和提高学生的综合素质。 在我校承办的“中国金融工程实践教学研讨会”上针对金融工程专业实践教学方案、课程内容设计、师资队伍建设、实习基地和实验室的建设等方面的议题，各院校与会代表进行了充分讨论，指出了实践教学过程中存在的问题，在分享宝贵经验的同时还提出了许多富有建设性的意见与建议。这次会议提升了我校在推动金融工程实践领域的发展起到重要作用。 在教材建设方面，2015年编写了金融工程实践教学课程体系指导手册，包括八个部分：证券交易实验指导手册；金融工具模拟设计实验指导手册；贵金属交易实验指导手册；期货交易实验指导手册；期权交易实验指导手册；量化投资实验指导手册；创业与专业大赛指导手册；金融工程定量化模型应用实验指导手册。指导手册把课内与课外相结合、任课教师与实际部门教师相结合，运用课程模块的方式，每个部分由课程资源(由8个模块组成)、学习资源、教师选聘与实验设施等方面构成，特别是具体规定了实践方面教师的聘任、实践部门基地的条件、实践课程的考核标准等。经金融工程专业学生教学实践使用后，得到学生的欢迎。实际工作部门也感觉与实务操作结合起来，学生上手比较快，更具有操作性。2016年，3本实验教材纳入北京大学出版社出版计划。2017年6月，第一本教材《量化投资实验》正式出版，2018.6《金融工程模拟设计》出版。
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user: 4. 考核多角度 积极进行考核方法改革，探索建立学生学习能力和水平多元评价体系，优化毕业论文(设计)管理机制。考核机制设计上采用闭卷考试与小组讨论、实际部门与专业教师面试、撰写课程报告、实际操作录像用二维码提交等方法进行多方位测试。 1) 在《金融衍生工具》课程教学过程中，学生按照对本专业的兴趣分为不同的小组，每个小组有5~6名同学共同完成专业的相关专题。考核设计为笔试部分(占40%)，由主讲老师出题，进行闭卷考试，时间一个小时，主要考核对基础知识的掌握程度。口试部分(占60%)由主讲老师和实践部门教师共同组成答辩组进行答辩和口试。分成4组，每组时间半小时，考核学生实际操作能力的掌握程度，成绩优秀者推荐到实际部门进行假期实习。学生们通过专题发言的活动，充分体现了学生的合作精神、表达交流能力、实验操作能力等。 2) 在《金融量化交易》实践课程的考核，采取学生以国泰安平台为基础，做出自己的数量模型并录制视频。创新点是学生们将自己录制的视频制作出二维码，参与课程的同学都可以扫码观看其他同学的录制的视频，互相学习，互相评价，共同进步。 3) 在《数量模型分析与应用》课程中，老师采取以解决实际问题的方式对学生进行考察。评价体系完全根据实际工作中需要解决的数量模型的运用为基础，考试就是解决现实问题，紧密贴合金融市场当前的实际需求。 4) 研究报告。撰写一份合格的研究报告是所有金融工程学学生必须具备的技能。研究报告是金融市场研究的基础，研究报告要求学生掌握宏观经济因素、行业周期、产业链条、政策环境、竞争格局等因素，学生可以将所学的理论基础融会贯通与当前的经济形势紧密结合。 5) 交易报告。证券市场行情分析课程通过对股票市场技术分析的讲述，使学生们每节课都将自己的交易进行记录，有利于学生随着市场的变化调整与管理自己的投资策略。
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user: 5. 多方面资源运用 组织学生到清华大学、北航、南大、天大、对外经贸大学等高校参加各种培训、竞赛和讲座，沟通各校之间的联系。积极参加全国期货大赛、股票模拟大赛、量化投资大赛，参加上海电视台的“财智天天向上”节目，开阔思路，增加知识面。为了开拓学生的眼界，搭建与兄弟院校及实务界沟通的平台，我们与对外经贸大学等培养单位联合发起创立“产学研协同创新平台”，充分调动教师、学生的兴趣与热情，将线下教学与线上实践相融合，解决业界面临的部分问题。我们还创新开展“本科 + 硕士”的双层培养模式，为部分本科生配备助学、助研的硕士生，相互敦促、共同进步，不定期的由硕士生带领本科生到清华大学、对外经贸大学交流学习，如参加量化投资等相关培训，深化对各类量化策略的认知。 在课堂教学之外，我们鼓励学生参加各类各级创新创业的实践活动。近年来，金融工程专业本科生在大学生数学竞赛、建模竞赛及英语竞赛等方面崭露头角，在大学生科研训练计划(SRT)及各级创业项目等方面收获颇丰，充分展现了专业本科生扎实的专业基础和娴熟的应用能力。在学校举办的“天财金英”系列活动中，由金融工程专业学生组成的代表队凭借出色的临场应变能力和缜密的逻辑思维能力，荣获“最佳战队”称号。
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user: 6. 结论 随着大数据时代和互联网金融的兴起，本文从金融工程专业应用性和实践性特征出发，通过培养目标多层次、教学方法多形式、课型设置多方位、考核多角度、多方面资源运用的“多维协同”机制，构建一套完整、系统的应用型人才培养模式。该模式实施由交叉学科性质决定的课程定制计划，突出以需求为导向的培养思路，贯彻理论与实践紧密结合的理念，与金融机构实务部门密切合作，以合作建设课程、共建实训基地等为主要手段，实现课型多方位；以引导和提升学生自主学习为抓手，形成多样化的教学手段与方式；注重学生学习过程和应用能力评价，建立多元考核评价体系；深化交流与合作，积极利用外部多方面优良资源进行人才培养。该培养模式紧密结合教学、科研与实践，打通校内与校外联系的渠道，在培养方案制定、课程体系设置、教学方法采用、考核评价优化、资源平台搭建等方面最大程度适应社会发展需要，形成了学校人才培养、学生能力提升和企业获取人才“三赢”的良性循环格局。
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user: 摘 要 环境质量与人们的健康息息相关，一直是研究的热点。本文选取长沙市2017年NO 2 、PM 10 等大气数据对PM 2.5 日均值进行预测，采用BIC准则进行特征选择。在传统的超限学习机(ELM)的基础上，引入正则化项以控制模型的复杂度，并用遗传算法(GA)对模型的输入层权重矩阵和隐含层阈值矩阵进行优化，建立遗传算法和正则化极限学习机(GA-RE-ELM)的PM 2.5 预测模型。实验表明，该模型相比BP神经网络、超限学习机有更好的精度，均方误差分别降低了35.09%、25.49%，平均绝对误差分别降低了40.86%、30.80%，平均绝对百分误差分别降低了45.49%、31.65%，为PM 2.5 浓度的预测提供一种新的方法。 关键词 :遗传算法，正则化极限学习机，PM 2.5 浓度预测 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 空气质量的好坏和人们的健康息息相关，PM 2.5 作为衡量空气质量的重要标准，逐渐引起人们的重视，进而成为众多学者研究的热点 [ 1 ] 。从国内外近几年的研究状况来看 [ 2 ] ，应用数值方法来预测PM 2.5 浓度通常需要较详细的排放源时空分布资料和高分辨率的气象模式，但该方法的发展在我国的大部分城市并不成熟 [ 3 ] 。而回归分析 [ 4 ] 、时间序列 [ 5 ] 、贝叶斯网络 [ 6 ] 等广泛应用的空气质量统计预测方法，其预测精度并不能令人满意 [ 7 ] 。随着计算机技术和理论的发展，基于智能原理的人工神经网络、支持向量机模型在PM 2.5 浓度的预测中取得了不错的效果 [ 8 ] 。然而，传统的神经网络容易过拟合，隐藏层神经元个数难以确定、寻找结构参数复杂，而且在输入数据较多且具有多重共线性时 [ 2 ] ，神经网络模型的训练效率会降低，从而影响空气质量预测的精度。陈绍炜 [ 9 ] ，易少强 [ 10 ] ，张卫辉 [ 11 ] 等分别提出了各种与极限学习机(ELM)结合的预测模型，在工程问题上取得了一定的效果 [ 12 ] ，但这些方法都有可能陷入局部最优。 本文运用BIC信息准则选择与PM 2.5 浓度相关的指标，并结合遗传算法和正则化项，提出了一种基于超限学习机的PM 2.5 预测模型(GA-RELM)。该预测模型融合了遗传算法全局寻优和正则化项能控制ELM模型复杂度，能有效地提高PM 2.5 浓度预测的精度，并分析与其有关的指标，为加强环境污染的防控提供有力的参考。
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user: 2. 研究方法 2.1. BP神经网络 误差反向传播算法(BP)解决的了神经网络隐含层连接权值的问题，进而解放了BP神经网络的应用，它是至今为止最经典且最成功的学习算法之一。在实际任务中使用神经网络时，大多是用BP算法进行训练 [ 13 ] 。1989年Robert Hecht-Nielsen提出了万能逼近定理：具有输出层和至少一层具有激活函数的隐藏层，只要给予足够数量的隐藏层神经元 [ 14 ] ，那么它可以任意精度地毕竟一个闭区间内的连续函数 [ 15 ] 。 2.2. 传统的极限学习机 单隐藏层神经网络是十分常用的网络结构，广泛地运用于各种分类、预测问题上。但其梯度下降学习算法效率较低且容易造成过拟合。黄广斌 [ 16 ] [ 17 ] 等人提出超限学习机模型，通过对隐层神经元阈值和输入层、隐藏层的连接权重的随机赋值，通过Moore-Penrose广义逆求解出输出权重，最终得到唯一的最优解 [ 18 ] 。 2.3. 遗传算法和正则化极限学习机算法 通过增加正则化项以惩罚系数 β ，进而得到更好的泛化性能 [ 16 ] [ 17 ] 。则超限学习机的目标函数为： min β ∈ R L × m 1 2 ‖ β ‖ 2 + C 2 ∑ i = 1 N ‖ e i ‖ 2 s .t     h ( x i ) β = t i T − e i T ， i = 1 ， ⋯ ， N (1) 其中，第一项为正则化项，可控制预测模型的复杂程度。将约束条件带入其目标函数中，我们即得到下面的等价的无约束优化问题： min β ∈ R L × m L E L M = 1 2 ‖ β ‖ 2 + C 2 ‖ T − H β ‖ 2 (2) 可将上面的问题称为岭回归或者正则化最小二乘法，通过将 L E L M 对 β 求导并令其等于零，我们可以得到： L E L M = β * − C H T ( T − H β * ) = 0 (3) 对训练集的数量(N)和隐层神经数量(L)的不同，我们可以得到 β 的两种不同近似解： β = { H T ( I C + H T H ) − 1 T         if   N ≤ L ( I C + H T H ) − 1 H T T         if   N > L (4) 其中，I是纬度为L的单位矩阵。 遗传算法 [ 19 ] (Genetic Algorithm， GA)是一种基于概率转换的计算方法，是全局搜索的运算模型。它可以将PM 2.5 浓度预测模型的解看成种群，再通过各种遗传学上的操作，让问题解的精度越来越来。 因此，本文提出了一种结合遗传算法和正则化项的超限学习机(GA-RELM)的PM 2.5 浓度预测模型，该算法增加了正则化项，用于控制空气质量预测模型的复杂性。并通过遗传算法全局搜索寻优的能力，计算正则化极限学习机(RE-ELM)学习模型最优的隐藏层阈值和输入层、隐藏层的连接权值，进而提高PM 2.5 浓度预测模型的泛化能力。该学习模型融合了遗传算法和正则化项的优点，对传统ELM随机产生输入层权值矩阵和隐含层阈值矩阵所造成网络预测出的PM 2.5 浓度值变化较大的问题，是有效的解决方法，在控制学习模型复杂性的同时，还能增加其泛化性能。 在该学习模型中，将RE-ELM训练样本的输入层、隐藏层的连接权值和隐含层神经元的阈值，看成遗传算法生物中染色体的基因；染色体的适应度即RE-ELM训练样本的均方误差，如此便可以把学习模型中最优的连接权值、阈值的求解问题转化为以降低染色体适应度为目的，选择最佳的染色体问题。总之，结合了遗传算法和正则化项的超限学习机的学习模型，融合了遗传算法的全局搜索最优的能力和RE-ELM的强大学习及泛化性能。 本文将实验样本(PM 2.5 浓度及其各种影响因素)划分为训练集和验证集两个部分，同时为了减少因为样本数据数量级的差距导致的误差，本文对PM 2.5 浓度预测模型的相关数据做了归一化处理。 [ 20 ] 首先初始化种群，每个染色体中都包含输入层、隐藏层之间的连接权值和隐藏层的阈值；接着采用遗传算法寻找RE-ELM学习模型最佳的初始权值和阈值，本文使用训练集预测误差的均方误差作为个体适应度函数；最后，用GA计算得到的最佳权值和阈值对正则化超限学习机模型的初始连接权值和阈值进行复制，同时设定隐藏层神经元的数量，至此建立了GA-RELM空气质量预测模型；最后利用测试集样本对GA-RELM模型进行测试及效果评价。
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user: 3. 基于遗传算法和正则化极限学习机的PM 2.5 浓度预测 本文采用GA-RELM学习模型对长沙市2017年的PM 2.5 浓度进行预测，算法的具体过程如图1。 3.1. 数据来源 长沙市是我国长江中游地区最重要的城市之一，长沙冬天寒冷且干燥，夏天炎热少雨，汽车、工业排放量较大，只是空气质量不佳。从图2的原始PM 2.5 浓度的数据可以看出，浓度呈现非线性的特征。 本文选取长沙市2017年空气质量数据来预测PM 2.5 浓度。其中所使用的空气质量数据(包括SO 2 、NO 2 、PM 10 、CO、O 3 )来自长沙市环境监测站，资料取2017-01-01至2017-12-31共365天的日均值数据。所采用的实时气象数据有最高气温(T max )、最低气温(T min )、平均气温(T avg )，均来自长沙市气象局。并选取后40天的样本数据作为测试集，其余的样本数据作为模型的训练样本。 图1. 基于GA-RELM的预测框架 图2. 长沙市2017年PM 2.5 浓度原始数据 3.2. 预测精度评价指标 1)平均绝对误差 M A E = 1 N ∑ i = 1 N | R p r e d − R o b s | (5) 2)相对百分误差绝对值的平均值 M A P E = 1 N ∑ i = 1 N | R p r e d − R o b s R o b s | (6) 3)均方根误差 R M S E = 1 N ∑ i N ( R p r e d − R o b s ) 2 (7) 式中， R o b s 、 R p r e d 分别为真实值和预测值，N为测试集样本数。 3.3. 算法过程 3.3.1. BIC准则进行PM 2.5 浓度相关特征的提取 在预测问题上，模型变量的选择是至关重要的，对预测模型的精度有很大的影响。本文采用贝叶斯贝叶斯信息准则(BIC)对PM 2.5 浓度预测模型进行变量选择，BIC准则的基本思想是假设候选模型中存在均匀分布，接着在学习模型上找到后验分布，最后选择具有最大后验概率的模型，因此我们认为最小化BIC值的变量子集是最优的 [ 21 ] 。 BIC = − 2 ln g ( θ ^ k | y ) + k log n (8) 表1显示了不同模型大小的最佳预测子集的输出，本文选择了关于PM 2.5 浓度的8个变量(前一日的SO 2 、NO 2 、PM 10 、CO、O 3 、T max 、T min 、T avg )，因此输出最优的8个变量模型。从表2可以看出，第5 个模型的BIC值最低，所以我们选择与该模型对应的变量子集作为后续学习模型的变量，它们分别为前一日的NO 2 、PM 10 、CO、Tmax和Tavg，以第二天的PM 2.5 浓度日均值作为输出。 3.3.2. 模型参数的设置 通过上述分析，我们最终选取2017-01-01至2017-11-21的325组数据作为训练样本，2017-11-21至2017-12-30的40组数据作为测试集。并以长沙市前一日的NO 2 、PM 10 、CO、T max 和T avg 值作为预测模型的输入，第二天的PM 2.5 浓度值作为输出。 在以下的实验中，将预测模型的输入数据都归一化到[0， 1]之间，隐藏层的激活函数均使用Sigmoid。而GA-RELM的PM 2.5 浓度预测模型的参数，经过多次测试调整，推荐值见表3。 在单隐层前馈神经网络模型中，隐藏层神经元的数目大小十分关键，超限学习机作为单隐层前馈神经网络模型之一也是如此。神经元数目过多容易造成模型的过拟合，而数目太少会出现欠拟合的情况，都将降低PM 2.5 浓度的预测效果。因此，本文通过不断试验和改变网络的隐层节点数目，寻找较优的节点 Table 1 Subsets of optimal predictor variables for different model size model SO 2 NO 2 PM 10 CO O 3 T max T min T avg 1 * 2 * * 3 * * * 4 * * * 5 * * * * * 6 * * * * * * 7 * * * * * * * 8 * * * * * * * * 表1. 不同模型大小的最佳预测变量子集 Table 2 BIC values for different variable subset Model 1 2 3 4 BIC −7180.312 −7579.4 −7676.008 −7683.124 Model 5 6 7 8 BIC −7683.16 −7679.58 −7673.14 −7666.192 表2. 不同变量子集模型的BIC值 Table 3 GA-RE-ELM parameters setting tabl 序号 参数 值 1 种群大小 30 2 最大迭代数 150 3 交叉概率 0.75 4 变异概率 0.01 5 目标函数 训练集均方误差 6 终止条件 最大迭代数 表3. GA-RE-ELM参数表 数。选取ELM网络隐含层节点数范围为[1，200]，计算相应测试集样本均方误差的大小，其结果如图3所示。 从图3表明，网络隐层神经元数量的增加，会导致测试样本的均方误差在整体上呈现出先降低后升高的趋势，符合前文的分析。为了更精确地选出较优的隐层节点数，本文选取图3中均方误差较低的几个点，对不同的隐层神经元数量的模型进行100次试验，并记录下测试样本均方误差的均值，如表4所示。 由表4可得，隐藏层神经元数量为43时，学习模型在测试集上的均方误差是最低的。为了便于评价模型的优劣，本文令BP神经网络、ELM神经网络、GA-RELM模型中的隐藏层神经网络数目均为43。 3.3.3. 实验结果与分析 把表3的值作为GA-RELM预测模型的参数，对长沙市PM 2.5 浓度进行预测。通过图4 GA优化的进化过程，可以看出GA-RE-ELM预测模型经过150次的计算能得到一个最佳的适应度的稳定迭代值。 为了更好地验证所提出模型的预测效果，本文分别运用BP神经网络、传统的ELM模型对长沙市PM 2.5 的浓度进行预测，训练样本和测试样本的划分一致。从图5三种预测模型预测结果的绝对误差曲线可以看出，GA-RELM预测模型的绝对误差曲线相对其它两个模型最为平稳，且大部分预测值的绝对误差在10 ug/m 3 之内，在可接受的范围之内。从图6的各个模型的PM 2.5 浓度预测曲线可以看出，GA-RELM的预测效果是最佳的，ELM预测模型次之。 表5列明了这三种预测模型在训练样本和测试样本上的预测结果，由表中数据分析可知：GA-RELM模型在长沙市PM 2.5 浓度的预测中取得了最优的效果。不管是训练集还是测试集，GA-RELM均取得了最 图3. 网络的隐层节点数试验过程 Table 4 Comparison of repeated test result 节点数 28 31 32 36 37 43 50 62 95 均方误差 21.714 21.569 21.464 21.283 21.492 21.139 21.142 21.893 25.011 表4. 多次重复实验结果比较 好的预测精度，且具有很强的泛化能力。在测试集上，GA-RELM的均方误差BP神经网络和ELM分别降低了35.09%、25.49%，平均绝对误差分别降低了40.86%、30.80%，平均绝对百分误差分别降低了45.49%、31.65%。
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user: 4. 结论 PM 2.5 浓度预测的准确可以为有效地治理空气污染发挥重要的作用。但是，PM 2.5 成因复杂、其浓 图4. 遗传算法优化的进化过程 图5. 三种模型预测结果的绝对误差 图6. 三种模型对测试集样本的预测结果与测试集真实值对比 Table 5 Comparisons of prediction consequences for the different model BP ELM GA-RELM RMSE Tra 21.67 9.5537 7.98 Test 23.720 20.6615 15.3955 MAPE Tra 0.2031 0.1404 0.102 Test 0.2330 0.1842 0.1270 MAE Tra 17.38 5.9118 9.83 Test 19.3487 16.5346 11.4426 表5. 不同模型预测的预测结果对比 Note: Tra means Traing. 度数据呈现非线性和不规律等特点增大了准确预测PM 2.5 浓度的难度。所以，有效地预测PM 2.5 浓度的模型方法是十分有必要研究的。正如前言所说，运用数值方法来预测PM 2.5 目前在我国的大部分地区并不成熟 [ 2 ] [ 3 ] ，而回归分析 [ 4 ] 、时间序列 [ 5 ] 的预测精度往往不能让人满意。运用基于智能原理的神经网络等方法将成为一个趋势，而传统的神经网络存在过拟合、结构参数寻找复杂等不足，针对这些不足，ELM应运而生 [ 12 ] 。 然而，传统的超限学习机(ELM)模型由于随机产生输入连接权值和隐层神经元的阈值，会造成预测结果不稳定，本文运用BIC信息准则选择与PM 2.5 浓度相关的指标，并将遗传算法、正则化与极限学习机相结合，提出了一种GA-RE-ELM模型，将其应用于长沙市PM 2.5 浓度的预测中。在该算法中，正则化项能控制学习模型的复杂度，遗传算法能对预测模型的输入层权值和隐含层阈值矩阵进行优化，从而降低了其随机性对结果的影响，能得到更好的预测效果，丰富了PM 2.5 浓度的预测方法，具有很好的实际运用价值。
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user: 摘 要 时空阶梯理论揭示，气时空是宇宙的本源，气时空极化产生形而下时空和形而上时空，形而下时空是物质，而形而上时空是暗能量，而气时空是暗物质，所以，物质、暗物质和暗能量是三位一体，是一个整体。气时空极化产生能气场，而能气场包含能量场和气场。我们以能量场为基础，计算出三个星系自转曲线的理论值，这些理论值与实际观测值基本吻合。我们以气场理论为基础，把哈勃常数作为气场强度的对应值，计算出了先驱者号异常加速度的理论值，与之前的实际计算基本吻合。这里的关键是，暗物质和暗能量的计算，来自同一理论基础，就是能气场理论，而两者的理论值与实际观测值都基本吻合，这证明能气场理论是正确的。 关键词 :物质，暗物质，暗能量，能气场，星系自转曲线，哈勃常数，宇宙加速膨胀 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 时空阶梯理论 [ 1 ]通过对比研究，发现 [ 2 ]星体的运动变化除了受牛顿引力之外，还受能量场和气场的作用力： F = m ( E + v × Q ) 。其中，F是能气场力，m是星体质量，E是能量场强度，v是星体的速度，Q 是气感应强度。星体的运动速度是，从牛顿引力看， v = G M R ，而从能气场力看， v = R E ，两等式中的速度与距离的关系正好相反。也就是说，从能气场力看，星系自转曲线随着距离的平方根的增加而增 加，正好抵消了牛顿引力中的随距离的平方根减少的效果。这样，就解决了星系自转问题 [ 3 ]。 在宇宙学研究中，哈勃定律成为宇宙膨胀理论的基础，以方程表示： v 1 = H 0 D 其中， v 1 是由红移现象测得的星系远离速率， H 0 是哈勃常数，D是星系与观察者之间的距离。 而能气场理论有 [ 2 ]： v 2 = R Q sin θ 其中， v 2 是星体的运行速度，而Q是气感应强度，R是星体距离星系中心的距离。 对比 v 1 = H 0 D 与 v 2 = R Q sin θ ，发现唯一的区别就是 v 2 = R Q sin θ 中有 sin θ 项，假如星体运行方向与气场 垂直， sin θ = 1 ，那么，两个公式就完全相同。所以，哈勃常数对应的是能气场中的气感应强度(或者叫做气场强度也可以，因为这里没有历史的冲突问题。也就是说，气场强度和气感应强度是同一个指标)。 这样，我们就知道了暗能量或者宇宙膨胀原来与气场强度有关。
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user: 4. 暗物质和暗能量问题的综合考虑 以上计算，感觉暗物质的计算，有充足的观测数据，因为现在已经有众多的星系被观测了。计算越多，感觉暗物质的计算越对，也就是说，计算一个星系可能是巧合，但是，假如许多星系都符合的话，证明这种暗物质的计算是对的。而暗能量的计算只有一个先驱者号异常加速度的数据，似乎有些单薄，纯属巧合的可能性是存在的。 但是，暗能量的计算由于来自人类制造的先驱者号，所以，反而在未来，我们会有更多的机会去实验和预测。我们可以再发射类似一些先驱者号宇宙探测器，变换不同的角度，然后再测定这些宇宙探测器的异常加速度。因为能气场力类似洛仑兹力，所以，物体在气场中运动受到的力为： F = m v Q sin θ ，其中 θ 是物体运动方向与气场方向的夹角，当物体(宇宙探测器)运动速度方向跟气场强度的方向平行时，物体(宇宙探测器)受到的气场力为零。调整不同的运动方向，我们可以得出不同的宇宙探测器受到的气场力，根据这些数据，我们会逐渐知道气场的方向是如何的，气场强度是多少。这就真正开始了气场的宏大研究。 这里，最起码的一个预测就是：当宇宙探测器变换不同方向，我们获得一些不同的异常加速度的时候，这个理论就已经成功了一半。 时空阶梯理论揭示 [ 4 ]：随时间变化的气场可以激发涡旋能量场，随时间变化的能量场可以激发涡旋气场，能量场和气场不是彼此孤立的，它们相互联系、相互激发组成一个统一的能量-气场。暗物质的计算与能量场有关，暗能量的计算与气场有关，而能量场与气场是一个统一的能气场，所以，暗物质和暗能量通过能气场的连接也成为一个不可分离的整体。这个整体就是时空阶梯理论意义上的整体，就是暗物质正在收缩的同时，暗能量正在膨胀。
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user: 5. 总结 时空阶梯理论通过对比研究发现了能气场 [ 4 ]，能气场包含有能量场和气场，我们以能量场为基础，计算出三个星系自转曲线的理论值，这些理论值与实际观测数值基本吻合。我们以气场理论为基础，把哈勃常数作为气场强度的对应值，计算出了先驱者号异常加速度的理论值，与之前的实际计算基本吻合。 这里的关键是，暗物质和暗能量的计算，来自同一理论基础，就是能气场理论，而两者的计算理论值与实际观测值都基本吻合，这证明能气场理论是正确的。 最后需要强调的是，今后我们的研究方向应该是中医气的研究，因为中医气就是暗物质。在小的范围，我们可以在实验室内制造出人工气 [ 4 ]，在大的范围，我们可以发射宇宙探测器，在整个太阳系内，通过不同的速度和方向的调整，获得一些气场的不同数据，以补充实验室太小的缺陷。两者结合，我们相信，气的研究，或者暗物质的研究，会像电的研究一样，肯定会给人类带来巨大的进步。
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user: 摘 要 设计了一种基于线纹尺的线结构光视觉传感器直接标定法，提出了线纹平面靶标与特征点提取算法，不需要建立几何成像数学模型，通过获取已知三维空间坐标特征点的图像坐标，建立亚像素物像索引表，直接在物像索引表中查找相应的图像坐标，得到相应的三维空间坐标实现系统的直接标定。本标定方法对平台运动控制操作方便、算法实现简洁。实验结果验证了本方法的有效性。 关键词 :视觉传感器，线纹尺，标定，线结构光 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 当今社会，基于图像的视觉检测作为非接触式方法已成为一种新的自动化检测技术，常用的方法包括：激光三角法、双目视觉法、相位法等。其中，激光三角法是一种发展较早的非接触三维测量技术，其具有速度快、精度高、抗干扰能力强、结构简单、维护方便，但是其价格昂贵、产品通用性差，制约着激光测量技术在国内的推广与应用。线结构光视觉传感器因价格低、精度高，使用方便已被广泛应用。 常用视觉传感器标定主要分为传统标定法和直接标定法两种。传统标定法先建立几何成像数学模型，分步求解模型中的未知参数值，最后标定光平面与摄像机的位置关系。直接标定方法先设置标定点，建立亚像素物像索引表，再在物像索引表中查找一一相应的图像坐标，不需要建立几何成像模型。 本文在基于现有直接标定算法的研究基础上，提出了一种基于线纹尺的线结构光视觉传感器直接标定，设计了线纹式的平面靶标与特征点提取算法，通过获取已知三维空间坐标特征点的图像坐标，实现系统的直接标定。