DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 由圆柱介质构成的二维光子晶体的透射谱 对于二维正方格子光子晶体的带隙已经有很多研究工作 [ 11 ] - [ 19 ] ，但是，不同结构的带隙的对比，以及三角形结构和六角形结构的带隙并没有系统的结果，下面分别进行研究。 3.1. 圆柱介质构成的正方形二维光子晶体的带隙 圆柱介质折射率分别设置为n = 1.5，1.8，2.5，介质柱半径设置为 r = 0.2   μm ，介质柱构成正方形结构。研究两种不同的结构：介质柱相切排列，晶格常数 a = 0.4   μm ；介质柱不相切排列， a = 0.6   μm ，整个结构的背景介质是空气，等距离排列成 20 × 30 和 30 × 30 方阵，整个结构在Z方向没有长度，构成二维晶体。信号源是高斯型，波长范围设置为0.4~2.0 μm。使用PML边界，PML层数为14层，反射率0.0001。结构如图1： 图1. (1)： 20 × 20 和(2)： 30 × 30 方阵二维光子晶体的结构和光波源 光波穿过光子晶体，在检测的一条线上被接收，检测抽样频率点500，计算区域网格最小步长为 2.5 × 10 − 10 m 。 后面计算例子的PML层的参数、计算网格参数的设置与此相同，不再赘述。位于光源正前方的接收处，坡印廷矢量与波长之间的关系如图2所示。 把计算结果列为表1。 图2. (a) 20 × 20 和(b) 30 × 30 方阵二维光子晶体对光波的传播性质 Table 1 Transmission properties of two-dimensional square photonic crystal 圆柱相切( r = 0.2   μm ， a = 0.4   μm ) 圆柱不相切( r = 0.2   μm ， a = 0.6   μm ) n = 1.5 (窄带的中心波长，宽带隙的范围) 0.55， 0.58， 1.05~1.15 0.42， 0.48， 0.68~0.75， 1.30~1.46 n = 1.8 (窄带的中心波长，宽带隙的范围) 0.65， 0.68， 1.2~1.37 0.54， 0.58， 0.78~0.88， 1.38~1.58 n = 2.5 (窄带的中心波长，宽带隙的范围) 0.52， 0.68~0.7， 0.88~0.94， 1.5~1.8 0.52~0.56， 0.65~0.8， 0.8~0.9， 0.92~1.18， 1.58~1.75 最宽的的带隙 0.30 μm 0.26 μm 表1. 二维正方形光子晶体的透射性质 最大带隙分别为0.30 μm和0.26 μm，已经在表中用黑体字表示。 3.2. 圆柱介质构成的三角形二维光子晶体的带隙 圆柱介质折射率分别设置为n = 1.5，1.8，2.5，介质柱半径设置为 r = 0.2   μm ，介质柱构成三角形结构。研究两种不同的结构：介质柱相切排列，晶格常数 a = 0.4   μm ；介质柱不相切排列， a = 0.6   μm ，整个结构的背景介质是空气，等距离排列成 16 × 30 方阵，整个结构在Z方向没有长度，构成2维晶体。信号源是高斯型，波长范围设置为0.4~2.0 μm，使用PML边界，结构如图3。 高斯型光波穿过光子晶体，在检测的一条线上被接收。位于光源正前方的接收处，坡印廷矢量与波长之间的关系如图4所示。 紧密排列的三角形晶体，与不相切的三角形晶体，在圆柱介质具有不同的折射率时，对光的透射性质不同，把图4中的带隙数值，总结为表2。 3.3. 圆柱介质构成的六角形二维光子晶体(石墨烯结构)的带隙 为了研究石墨烯结构的二维光子晶体的带隙，圆柱介质折射率分别设置为n = 1.5，1.8，2.5，介质柱半径设置为 r = 0.2   μm ，介质柱构成六角形(石墨烯)结构。研究两种不同的结构：介质柱相切排列，晶格常数 a = 0.4   μm ；介质柱不相切排列， a = 0.6   μm ，整个结构的背景介质是空气，等距离排列成 15 × 30 方 Table 2 Transmission properties of two-dimensional triangular photonic crystal 圆柱相切( r = 0.2   μm ， a = 0.4   μm ) 圆柱不相切( r = 0.2   μm ， a = 0.6   μm ) n = 1.5 (窄带的中心波长，宽带隙的范围) 0.5， 1.0 0.62， 1.18~1.28 n = 1.8 (窄带的中心波长，宽带隙的范围) 0.55~0.60， 1.2 0.65~0.84， 1.25~1.38 n = 2.5 (窄带的中心波长，宽带隙的范围) 0.75， 0.85， 1.58~1.65 0.65~0.72， 0.8~1.1， 1.52 最宽的的带隙宽度(μm) 0.07 μm 0.30 μm 表2. 二维三角形光子晶体的透射性质 最大带隙分别为0.07 μm和0.30 μm，已经在表中用黑体字表示。 图3. 16 × 30 二维三角形光子晶体的结构和光波源 图4. 16 × 30 三角形二维光子晶体对光波的传播性质 阵，整个结构在Z方向没有长度，构成2维六角形晶体。信号源是高斯型，波长范围设置为0.4~2.0 μm，使用PML边界，结构如图5。 高斯型光波穿过光子晶体，在检测的一条线上被接收。位于光源正前方的接收处，坡印廷矢量与波长之间的关系如图6所示。 把六角形结构的二维光子晶体的对光的透射结果，总结在表3中。把最大的带隙用黑体字表示。
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user: 4. 由两种结构得到二维光子晶体的带隙叠加 在科研和工程实践中，我们往往需要宽度更大，范围更广的带隙，考虑到前面几种二维光子晶体的带隙，我们把具有比较宽大的带隙的结构进行组合，希望得到新的带隙。 4.1. 相切的正方形和不相切的正方形结构的组合 从表1数据可以看到，正方形二维结构中，相切的结构带隙最大的是n = 2.5，正方形不相切的结构，带隙最大的也是n = 2.5的结构，现在把这两种结构组合，观察组合后的光子晶体带隙(图7)。 从图8可以观察到，两种正方形结构的组合的带隙为λ = 0.5~0.53 μm，0.66~0.70 μm，0.88~0.97 μm， 图5. 16 × 30 二维三角形光子晶体的结构和光波源 图6. 15 × 30 六角形二维光子晶体(石墨烯结构)对光波的传播性质 图7. 两种正方形结构的组合 图8. 结构光的透射与波长关系 Table 3 Transmission properties of two-dimensional hexagonal photonic crystals (graphene structure 圆柱相切( r = 0.2   μm ， a = 0.4   μm ) 圆柱不相切( r = 0.2   μm ， a = 0.6   μm ) n = 1.5 (窄带的中心波长，宽带隙的范围) 0.58， 1.39~1.45 0.58~0.65， 0.75， 1.14~1.20， 1.82 n = 1.8 (窄带的中心波长，宽带隙的范围) 0.65， 1.00， 1.50~1.70 0.78~0.84， 1.21~1.25， 1.88~1.94 n = 2.5 (窄带的中心波长，宽带隙的范围) 0.73， 1.32， 1.74~1.90 0.90~0.97， 1.10~1.17， 2.05~2.12 最宽的的带隙宽度(μm) 0.20 μm 0.07 μm 表3. 二维六角形光子晶体(石墨烯结构)的透射性质 最大带隙分别为0.07 μm和0.30 μm，已经在表中用黑体字表示。 1.11~1.18 μm，1.56~1.75 μm，组合结构的带隙，再现了正方形结构的两种成份的全部的带隙。 4.2. 六角形结构和三角形结构的组合 从表2中可以看到，三角形结构中，带隙最大的是折射率n = 2.5，不相切的结构的带隙，带隙宽度 图9. 三角形和六角形结构的组合 图10. 三角形和六角形结构组合的二维光子晶体的带隙 为0.3 μm； 表3中的数据显示，六角形结构中，带隙最大的是折射率n = 1.8，相切的结构，带隙宽度为0.2 μm，但波长位置不同。现在这把两种结构组合，结构如图9。 从图10的透射图中可以看到，这种组合结构的带隙在：λ = 0.65~0.72 μm，0.80~0.85 μm，1.02~1.13 μm，1.49~1.61 μm，把组合结构的带隙和原结构的带隙相比较，三角形不相切结构的带隙完全再现，六角形相切结构的带隙λ = 1.50~1.70 μm也得到部分再现。
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user: 5. 结论 本文系统的研究了由圆柱介质构成的二维正方结构、三角形结构、六角形结构，在折射率分别为n = 1.5 (玻璃)，1.8 (石墨)，2.5 (石墨)，圆柱之间相切和不相切的条件下的带隙，得到了完整的带隙分布；通过把两种不同的正方形结构组合后，这两种结构的带隙在组合后都得到完全的再现；三角形结构和六角形结构组合，得到组合后的带隙，三角形结构的带隙得到完全再现，六角形结构的带隙得到部分再现。六角形结构的带隙部分再现的原因，还需要进一步研究。通过分别设计两种不同带隙的材料，然后把这两种材料组合，可以得到两种材料的带隙的再现，为寻找多个宽带隙材料提供了一个新思路。
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user: 摘 要 采用有限元法对一维掺镧锆钛酸铅光子晶体的能带特性进行分析。当给一维掺镧锆钛酸铅光子晶体施以外加电场时，由于介质掺镧锆钛酸铅的电光效应引起折射率变化，使得一维掺镧锆钛酸铅光子晶体的能带结构发生变化。详细分析了外加电场变化对一维掺镧锆钛酸铅光子晶体的禁带结构特性的影响，禁带的中心波长及禁带宽度的变化量与电场呈四次函数关系。 关键词 :有限元法，一维锆钛酸铅镧光子晶体，电场，电光效应，能带结构 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 光子晶体是一种介质呈周期性排列而成的新型光学人工结构。同半导体晶体由于周期势场作用而存在着结构电子能带结构类似，光子晶体由于介质的周期性排列而存在着光子能带结构 [ 1 ] [ 2 ] 。且能带与能带之间存在着带隙，也称为禁带，使得频率落在禁带内的电磁波无法在光子晶体中继续传播 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 。一维光子晶体是禁带在一个方向上有取向的光子晶体，一维光子晶体的带隙具有极强的可调性，且容易制备 [ 7 ] [ 8 ] ，对一维光子晶体的研究具有实际应用价值。 掺镧锆钛酸铅(Lead Lanthanum Zirconate Titanate， PLZT)是一种极好的电光材料，具有明显的电光效应，而尤其是Pb 0.865 La 0.09 Zr 0.65 Ti 0.35 O 3 (PLZT(9/65/35))具有极明显的二次电光效应 [ 9 ] 。一维掺镧锆钛酸铅光子晶体在没有外加电场作用时，由于介质的折射率是固定的，因此能带结构是不发生变化的。而当一维掺镧锆钛酸铅光子晶体被施以外加电场时，由于在外加电场的作用下介质掺镧锆钛酸铅的电光效应导致折射率发生变化，使得一维掺镧锆钛酸铅光子晶体的能带结构产生变化。利用有限元法计算了一维掺镧锆钛酸铅光子晶体的能带结构，并理论分析了电场变化对一维掺镧锆钛酸铅光子晶体的能带结构及禁带的中心波长和带宽的影响。本文选用掺镧锆钛酸铅这一电光效应明显且具有低成本、易制备等特点材料对一维光子晶体的电光特性进行研究，可为一维光子晶体测试仪器的应用提供理论准备。
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user: 2. 掺镧锆钛酸铅的电光效应 在外加电场作用下，掺镧锆钛酸铅具有极明显的二次电光效应，折射率变化如下 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] Δ n = − 1 2 n 3 μ E 2 (1) 式中，n、 Δ n 分别表示掺镧锆钛酸铅的折射率及其变化， μ 为二次电光系数，E为外加电场的电场强度。若这里我们选取交流电场 e = 10 5 sin ( 50 t ) ，那么折射率变化与所加交流电场的时间之间的关系如图1所示。
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user: 3. 一维光子晶体有限元模型 在一维光子晶体均匀介质层中，电磁场必须满足亥姆霍兹方程： ( ∇ 2 + k 0 ε r μ r ) ϕ = 0 (2) 其中， ε r 是相对介电常数， μ r 是相对磁导率 κ 0 = ( ω c ) 2 ， 为频率，c为光速， ϕ 是电场E或磁场H。 图1. 交流电场对折射率变化的影响 满足亥姆霍兹方程最基本的解是平面电磁波解。 其解 ϕ 的形式如下： ϕ = e i k ⋅ x φ ( x ) (3) 其中， k 是布洛赫矢量。梯度算子变化的结果为 ∇ → ∇ + i k 该问题可简化为： ( ∇ + i k ) 2 φ = k 0 ε r μ r (4) 有限元方法首先是区域离散化。根据一维光子晶体的结构，可以将晶体的每一个介质层作为一个单元。如果光子晶体有N个周期，那么就可以划分为2N个有限单元，每个单元的介质折射率和几何厚度交错相同。 然后是选择插值函数。为简单起见，我们可以应用线性插值，因此，在e个单元内，场值 ϕ ( x ) 可以近似为 式中， a e 和 b e 是待定系数。每一单元内均有两个节点，根据两个节点处的值，可以解出 a e 和 。得到 φ e ( x ) = ∑ j = 1 2 N j e ( x ) φ j e 式中， N j e ( x ) 是单元插值函数， j = 1 ， 2 。 由变分原理推导出式(4)的泛函可写成 F ( φ ) = ∑ e = 1 M F e ( φ e ) (5) 式中， { φ e } = [ φ 1 e ， φ 2 e ] Τ ，且 F e ( φ e ) = 1 2 ∫ x 1 e x 2 e [ ( d φ e d x ) 2 + k 0 ε r μ r ( φ e ) 2 ] d x (6) 其中 x 1 e 和 x 2 e 分别是单元的两个结点所处的位置。然后取 F e 对的 φ i e 导数，最后写成矩阵形式 (7) 应用局部和全局结点编码的关系，我们能够将 [ K e ] 扩展成 4 × 4 矩阵，并将 { φ e } 扩展成 4 × 1 列向量， { b e } 扩展成 4 × 1 列向量。则有由所有单元相加后可写成下列矩阵形式 [ K ] { φ } = { b } (8) 式中， [ K ] 是 ( 2 N + 1 ) × ( 2 N + 1 ) 矩阵， [ φ ] 、 [ b ] 是 ( 2 N + 1 ) × 1 列向量，其中， [ b ] 是与区域边界有关的矩阵。然后，通过高斯消元法求出各点的 值。此后再通过解后处理可以求得所需要的关系值。下面以电场为例，e单元内的有效反射系数为 r e f f e = E r e E i e (9) 式中， E i e 为e单元内入射的电场， E r e 为e单元的反射场。于是一维光子晶体的有效反射系数为 r k e f f = r 0 + r e f f ( e − 1 ) e − i δ e 1 + r e f f ( e − 1 ) e − i δ e (10) 式中 r 0 表示最后一单元的反射系数， r e f f ( e − 1 ) 为入射单元界面前处的有效反射系数， δ e 为第e单元内的光程差， δ e = 4 π λ − 1 n e d e cos θ e ，其中， θ e 是光线在第e单元介质内的传播方向与界面法线方向之间的夹角， n e 和 d e 分别为第e单元内的折射率和几何厚度， λ 是入射光的波长。由此可以得出透射率为 T = 1 − | r k e f f | 2 (11) 由透射谱便可得出一维光子晶体TE、TM模式下的能带图。 本文采用有限元法对一维光子晶体结构划分为多个有限单元进行研究，与采用传统的传输矩阵法相比，保证了研究结果的更趋可靠性。
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user: 4. 数值分析与结果 如图2所示的是一种典型的一维光子晶体，由介质A和介质B交替叠层而成。介质A的折射率为 n a ，几何厚度为a，介质B的折射率为 n b ，几何厚度为b，折射率空间变化周期(晶格常数)为 d = a + b ，且d的量级为光波长量级。 其中，介质A为掺镧锆钛酸铅(PLZT(9/65/35))，介质B为二氧化硅。且非磁性条件下满足 ε A = n A 2 ， ε B = n B 2 ，其中， n A 、 n B 分别掺镧锆钛酸铅(PLZT(9/65/35))和二氧化硅的折射率。选取a = 60 nm，b = 120 nm。中心波长为 λ 0 = 630   nm ，光入射角为30˚，周期数为N = 9。而 n A = 2.5 ，二次电光系数 μ = 6 × 10 − 16 m 2 / V 2 。 在没有外加电场作用时，电场强度E = 0 KV/cm，二维掺镧锆钛酸铅光子晶体的TE偏振模式和TM偏振模式的能带结构如图3中实线所示。当被施以外加电场时，如电场强度E为100 KV/cm，由于掺镧锆钛酸铅的电光效应导致折射率发生变化，一维掺镧锆钛酸铅光子晶体的能带结构随之发生变化，能带结构如图3中虚线所示。 下面就电场变化对一维掺镧锆钛酸铅光子晶体的禁带的中心波长及带宽进行分析。一维掺镧锆钛酸铅光子晶体的TE偏振模式和TM偏振模式的禁带的中心波长及带宽与电场的关系如图4和图5所示。 由图4和图5表明，在TE偏振模式下，对于禁带中心波长与电场关系为四次方函数关系，系数分 图2. 一维光子晶体示意图 图3. 电场对一维掺镧锆钛酸铅光子晶体能带结构的影响。(a) TE；(b) TM 别为1.2 × 10 − 6 、−1.5 × 10 − 4 、−1.2 × 10 − 3 、−6.3 × 10 − 2 、6.4 × 10 2 ；禁带宽度与电场关系为四次方函数关系，系数分别为6.9 × 10 − 6 、1.0 × 10 − 3 、−6.0 × 10 − 3 、6.9 × 10 − 1 、2.2 × 10 2 。在TM偏振模式下，对于禁带 图4. 电场对禁带中心波长影响。(a) TE；(b) TM 中心波长与电场关系为四次方函数关系，系数分别为7.1 × 10 − 6 、−1.2 × 10 − 4 、−1.9 × 10 − 3 、−8.3 × 10 − 2 、6.5 × 10 2 ；禁带宽度与电场关系为四次方函数关系，系数分别为1.6 × 10 − 6 、−3.2 × 10 -4 、6.1 × 10 − 3 、−3.2 × 10 − 1 、2.5 × 10 2 。 因此，随着外加电场的电场强度的增大，无论是TE偏振模式还是TM偏振模式，一维掺镧锆钛酸铅光子晶体的中心波长都向反波长方向飘逸，禁带宽度逐步减小。然而每个禁带的起始波长的漂移量与截止波长的漂移量并不相同，不同禁带宽度随电场的变化也是不同的，电场变化对截止波长的影响程度大于起始波长的影响，且禁带的中心波长及带宽宽度的变化与电场强度基本上呈四次方函数关系。这与禁带的中心波长与介质的介电常数变化呈线性关系而介电常数变化与电场强度呈四次方关系是一致的。
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user: 5. 结论 利用有限元法计算了一维掺镧锆钛酸铅光子晶体的能带结构，并从掺镧锆钛酸铅的电光效应出发，分析了一维掺镧锆钛酸铅光子晶体的能带结构与电场间的关系。结果表明，随着外加电场的电场强度的增大，由于电场的变化引起了掺镧锆钛酸铅的折射率的变化，一维掺镧锆钛酸铅光子晶体的能带结构整体向高频频方向漂移，禁带的漂移量与电场强度呈四次方函数关系。 图5. 电场对禁带宽度影响。(a) TE；(b) TM
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user: 摘 要 设计一种新型自动聚焦显微成像系统，该设计在不移动显微镜或像面情况下，利用液体透镜调节显微成像系统筒镜焦距，对物距离焦进行补偿。本文介绍了微流体透镜调焦方法，理论推导出物距与筒镜焦距的关系曲线。通过ZEMAX优化，设计出一套自动聚焦显微成像系统。该系统以数值孔径为0.25的10×无穷远平常消色差显微为物镜，以液体透镜和4片球面透镜为筒镜，空间分辨率达到1.22微米，物距可离焦范围为±0.5 mm。在不同物距离焦情况下，系统光学传递函数在72 lp/mm处均大于0.2。该设计具有结构紧凑、无机械运动部件、反应速度快等特点，大幅降低了光机系统复杂性。 关键词 :光学设计，液体透镜，微调焦系统，无运动部件，显微成像 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 光学显微镜作为一种应用广泛的仪器，其应用已经不仅仅局限于最初的生物显微镜，已经延伸到了各个行业，包括电子工业、半导体工业、IT产业、以及植物学、生物学等领域。随着大面阵探测器出现，成像显微镜也成为工业检测的重要手段。而在工业流水线中工作的成像显微镜由于观测条件存在振动，会引起显微镜离焦，需要对显微镜进行自动聚焦。传统的调节方式采用电机驱动光学调焦机构或移动显微镜改变物距进行调焦，不但聚焦效率低下，而且极易引入振动干扰造成成像误差 [ 1 ] 。需要发展新型调焦方法进行改进。基于液体透镜的显微成像系统可以通过改变液体透镜的电流实现光焦度变化，实现物距补偿，具有反应迅速、能耗低、操作方便、无运动部件等特点，是未来显微镜发展的一个重要方向，具有广泛的应用范围。
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user: 2. 液体透镜 传统透镜由玻璃或光学塑料制成，一旦生产完成，其光学参数固定。而液体构建是利用液体表面张力，通过控制液体工作层的外部形状或改变折射率分布来改变透镜焦距。与传统的对焦方式相比，液体透镜具有体积小、反演速度快、耗电量小、精确度高等优点。鉴于此，发展基于液体透镜调焦的自动式显微镜聚焦技术，可以提高成像系统的聚焦性能 [ 2 ] [ 3 ] 。 液体透镜主要分为基于电润湿的双液体透镜、微流体透镜和液晶透镜三种 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 。本文以微流体透镜为例，介绍其变焦原理。Optotune公司的EL型微流体透镜结构如图1所示，主要部分为隔膜及其内部的流体，隔膜外圈上有线圈，随着电流变化，线圈给隔膜的压力随之变化，使流体流入或流出隔膜中心，改变中心部位曲率半径，改变焦距。根据产品说明书，微流体透镜光焦度随电流变化曲线如图2所示。该液体透镜具有结构简单，功耗低，调制时间(15 ms)短等优点，适合应用于快速调焦机构。
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user: 3. 液体透镜工作原理 如图3所示，该系统由显微物镜L 1 和可变焦筒镜L 2 两部分组成 [ 9 ] 。图中l 1 和 l ′ 1 分别为L 1 物距和像距；l 2 和 l ′ 2 分别为L 2 物距和像距；L 12 为L 1 和L 2 之间的距离。在实际工业观测过程中，被观测物体摆放距离很难保持理想距离，即l 1 的值变化，需要筒镜进行调焦对l变化进行补偿。其中，L 1 焦距 f ′ 1 、L 12 和 l ′ 2 为固定值。 对高斯公式进行求导 [ 10 ] ，当物距有微量变化时，L 1 像距变化情况由公式(1)可知： 图1. 液体透镜结构图 图2. 液体透镜光焦度随电流变化曲线 图3. 双透镜变焦补偿物距示意图 d l ′ 1 = l ′ 1 2 l 1 2 d l 1 = f ′ 1 2 ( f ′ 1 + l 1 ) 2 d l 1 (1) 根据几何关系，L 2 的物距 l 2 = l ′ 1 − L 12 ，对公式两侧求导可得： d l 2 = d l ′ 1 (2) 在实际应用过程中， l ′ 2 为固定值， f ′ 2 为变量，根据高斯公式可知： d l 2 = − l ′ 2 2 ( f ′ 2 − l ′ 2 ) 2 d f ′ 2 (3) 将公式(1)~(3)联立可得： f ′ 1 2 ( f ′ 1 + l 1 ) 2 d l 1 + l ′ 2 2 ( f ′ 2 − l ′ 2 ) 2 d f ′ 2 = 0 (4) 对公式(4)两端求积分，得到l 1 和 f ′ 2 的关系公式。 f ′ 1 2 f ′ 1 + l 1 + l ′ 2 2 f ′ 2 − l ′ 2 = k (5) 其中k为常数，通过选择不同的常数k，可以给出l 1 和 f ′ 2 确切关系。
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user: 4. 理论计算 根据应用需要，显微物镜选择数值孔径NA = 0.25的10X无穷远平场消色差物镜，即物镜焦距为20 mm。根据瑞利判据(公式(6))，当入射光波长为500 nm时，该显微物镜的理论空间分辨率为1.22 µm。 σ = 0.61 λ / N A (6) 如图4所示，成像显微镜由无穷远平常消色差显微物镜和筒镜组成。在理想情况下，物面位于显微物镜的前焦面处，出射平行光，再经筒镜聚焦到像平面上。光学系统的放大倍率等于筒镜焦距与物镜焦距的比值 [ 11 ] 。 当探测器像元尺寸为7 µm，为匹配显微物镜的空间分辨率，光学系统的放大率应为7 µm/1.22 µm ≈ 5.7倍，光学系统后焦距 l ′ 2 约为20 mm × 5.7 = 114 mm。根据公式(5)计算出不同k值时，l 1 和 f ′ 2 之间的关系曲线，如图5所示。只有k = 3时，l 1 = 20 mm对应的 f ′ 2 = 114.8   mm ，最接近理想情况下后焦距 l ′ 2 = 114   mm 的要求。
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user: 5. 光学设计 根据上述计算，得到显微系统各个主要参数。根据实际需要，显微物镜在物距变化±0.5 mm时，能够通过调节液体透镜进行补偿，并保持成像质量不变。应用光学设计软件ZEMAX进行系统优化设计，设计流程如图6所示 [ 12 ] [ 13 ] 。 经过优化设计，设计出基于液体透镜聚焦显微系统，如图7所示。图中物面距第一片透镜的距离和对应的液体透镜前表面曲率半径分别如表1所示。通过改变液体透镜前表面曲率实现了不同物距的聚焦。 在不同的聚焦情况下，光学系统的点列图如图8所示，光学传递函数曲线如图9所示。从设计结果 图4. 显微成像系统结构图 different k value 图5. 不同k值物距和筒镜焦距关系曲线 图6. 设计流程图 图7. 基于液体透镜的显微成像系统 图8. 多重结构点列图 可以看出，在物距离焦±0.5 mm范围内，光学系统光学传递函数在72l p/mm处均大于0.2。液体透镜成果实现了调焦，对物距离焦进行补偿，使光学系统始终保持清晰成像。 图9. 多重结构光学传递函数 Table 1 The table of main parameter Configuration Object distance (mm) Liquid lens curve (mm) 1 15.80 111.371 2 16.05 147.433 3 16.30 217.660 4 16.55 414.282 5 16.80 4143.090 表1. 主要参数表
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user: 6. 误差分析 光学系统的误差主要来源于光学加工装调误差和液体透镜重复性误差，而光学加工误差可以由系统后焦距进行补偿，而液体透镜的重复性误差则无法得到有效补偿修正。液体透镜采用电流驱动曲率半径，改变光焦度，其重复性误差小于0.01 dpt。由于液体透镜为平凸或平凹透镜，其光焦度D公式可以如下所示： D = n − 1 r (7) 其中，D为透镜光焦度，r为曲率半径，n为透镜折射率。 根据公式(7)，可以得到光焦度和曲率半径的关系曲线，如图10所示。 将曲率半径误差带入光学设计软件，得到加入误差后光学系统多重结构的点列图RMS半径，如图11所示。根据表中的点列图半径可知，液体透镜存在的0.01 dpt误差，对成像质量影响较小，液体透镜的调节精度满足实际需求。 图10. 光焦度与曲率半径关系曲线 图11. 加入误差后多重结构点列图
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user: 7. 结论 本文设计了一种基于微流体透镜的自动聚焦显微系统，具有反应迅速、能耗低、操作方便、无运动部件等特点。该系统主要由无穷远平场消色差显微物镜、液体透镜和成像透镜组组成。通过改变液体透镜的电流，实现透镜前表面弯曲，用以补偿物距离焦。通过ZEMAX优化设计，设计出自动聚焦显微成像光学系统。当物面离焦±0.5 mm时，在不移动像面的情况下，通过调节液体透镜补偿离焦，实现高质量成像。该系统在不同离焦情况下，在探测器Nyquist频率(72l p/mm)处，光学传递函数均优于0.2。通过误差分析，当液体透镜存在±0.01 dpt误差时，显微成像系统的成像质量变化较小，达到了实际应用的需求。
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user: 摘 要 深度学习作为现今机器学习领域中的重要的技术手段，在图像识别、机器翻译、自然语言处理等领域都已经很成熟，并获得了很好的成果。文中针对深度学习模型优化器的发展进行了梳理，介绍了常用的梯度下降、动量的梯度下降、Adagrad、RMSProp、Adadelta、Adam、Nadam、ANGD等优化方法，也对学习率的衰减方式有分段常数衰减、多项式衰减、指数衰减、自然指数衰减、余弦衰减、线性余弦衰减、噪声线性余弦衰减等方法进行了总结，对深度学习现阶段存在的问题以及对未来的发展趋势进行了阐述，为入门深度学习的研究者提供了较为完整的最优化学习材料以及文献支持。 关键词 :深度学习，优化器，梯度下降，Adagrad，RMSProp，Adadelta，Adam，学习率衰减 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 几十年来，人工智能一直是公众的热点话题。从20世纪50年代开始，人们一直希望，基于逻辑、知识表示、推理和计划的经典人工智能技术将产生革命性的软件，它可以理解语言，控制机器人，并提供专家建议。随着大数据时代的到来，深度学习技术已经成为研究中的热点，深度学习的发展为人工智能的实现提供了很大的帮助，不论是推荐系统、图像识别、机器翻译等，都已获得很大的成功。但是这些系统的实现，都是基于深度神经网络模型的建立及训练，它同时也伴随着最小化损失函数的目标，故而如何寻找到最小值或极小值成为优化模型的一个重点。 当研究者试图提高深度学习系统的性能时，大致可以从三个方面入手解决。第一是提高模型的结构，比如增加神经网络的层数，或者将简单的神经元单位换成复杂的LSTM神经元 [ 1 ] ，比如在自然语言处理领域内，利用LSTM模型挖掘语法分析的优势 [ 2 ] 。第二个方法是改进模型的初始化方式，保证早期梯度具有某些有益的性质 [ 3 ] ，或者具备大量的稀疏性 [ 4 ] ，或者利用线性代数原理的优势 [ 5 ] 。最后的方法就是选择更强大的学习算法，比如对度梯度更新的方式 [ 6 ] ，也可以是采用除以先前梯度L2范数来更新所有参数 [ 7 ] ，甚至还可以选用计算代价较大的二阶算法 [ 8 ] 。 在梯度下降中，原始算法是使用给定的学习率，全局进行更新参数。在最优化的初期，学习率可以大一点，让参数以较大的步伐进行更新，在后期则需要减小学习率，以免较大步长越过最优值，而来回动荡。故而研究者对学习率有了新的更新方式，甚至是自适应学习率。 本文就将针对模型优化器的方法梯度下降、动量的梯度下降、Adagrad、RMSProp、Adadelta、Adam、Nadam等方法以及学习率的衰减方式分段常数衰减、多项式衰减、指数衰减、自然指数衰减、余弦衰减、线性余弦衰减、噪声线性余弦衰减等研究进行了系统的梳理，并对深度学习发展存在的问题进行了分析，以及对未来的发展进行了展望，有助于刚入门深度学习的研究者系统地学习，对进一步优化方法的研究及应用也奠定了一定的基础。
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user: 3. 学习率衰减 在梯度下降法中，都是给定的统一的学习率，整个优化过程中都以确定的步长进行更新， 在迭代优化的前期中， ε 较大，则前进的步长就会较长，这时便能以较快的速度进行梯度下降，而在迭代优化的后期，逐步减小 ε 的值，减小步长，这样将有助于算法的收敛，更容易接近最优解。故而如何对学习率的更新成为了研究者的关注点。 在模型优化中，常用到的几种学习率衰减方法有：分段常数衰减、多项式衰减、指数衰减、自然指数衰减、余弦衰减、线性余弦衰减、噪声线性余弦衰减。 学习率衰减所用到的参数，如表1所示。 3.1. 分段常数衰减 这是需要事先定义好的训练次数区间，在对应区间置不同的学习率的常数值，一般情况刚开始的学习率要大一些，之后要越来越小，要根据样本量的大小设置区间的间隔大小，样本量越大，区间间隔要小一点。在真正的网络训练中，需要操作人员根据具体任务对学习率具体设置。图1即为分段常数衰减的学习率变化图，横坐标代表训练次数，纵坐标代表学习率。 Table 1 Parameter descriptio 参数名称 参数说明 learning_rate 初始学习率 global_step 用于衰减计算的全局步数，非负，用于逐步计算衰减指数 decay_steps 衰减步数，必须是正值，决定衰减周期 decay_rate 衰减率 end_learning_rate 最低的最终学习率 cycle 学习率下降后是否重新上升 alpha 最小学习率 num_periods 衰减余弦部分的周期数 initial_variance 噪声的初始方差 variance_decay 衰减噪声的方差 表1. 参数说明 图1. 分段常数衰减 3.2. 指数衰减 将指数衰减的方式，进行学习率的更新，学习率的大小是和训练次数指数相关的，其更新规则如式(4)，这种衰减方式简单直接，收敛速度快，是最常用的学习率衰减方式，如图2示，绿色的为学习率随训练次数的指数衰减方式，红色的即为分段常数衰减，它在一定的训练区间内保持学习率不变。 decayed_learning_rate = learning_rate ∗ decay_rate global_step decay_steps (4) 3.3. 自然指数衰减 它与指数衰减方式相似，不同的在于它的衰减底数是e，故而其收敛的速度更快，一般用于相对比较容易训练的网络，便于较快的收敛，其更新规则为式(5)。 decayed_learning_rate = learning_rate ∗ exp − decay_rate ∗ global_step (5) 如图3所示，为分段常数衰减、指数衰减、自然指数衰减三种方式的对比图，红色的即为分段常数衰减图，阶梯型曲线。蓝色线为指数衰减图，绿色即为自然指数衰减图，很明可以看到自然指数衰减方式下的学习率衰减程度要大于一般指数衰减方式，有助于更快的收敛。 3.4. 多项式衰减 应用多项式衰减的方式进行更新学习率，这里会给定初始学习率和最低学习率取值，然后将会按照给定的衰减方式将学习率从初始值衰减到最低值，其更新规则即为式(6)和式(7)。 这里需要注意的是，有两个机制，降到最低学习率后，到训练结束可以一直使用最低学习率进行更新，另一个是再次将学习率调高，使用decay_steps的倍数，取第一个大于global_steps的结果，也就是式(8).它是用来防止神经网络在训练的后期由于学习率过小而导致的网络一直在某个局部最小值附近震荡，这样可以通过在后期增大学习率跳出局部极小值。 global_step = min ( global_step ， decay_steps ) (6) decayed_learning_rate = ( learning_rate − end_learning_rate ) ∗ ( 1 − global_step decay_steps ) power       + end_learning_rate (7) 图2. 指数衰减 图3. 自然指数衰减对比图 decay_steps = decay_steps ∗ ceil ( global_step decay_steps ) (8) 如图4所示，是多项式衰减图，红色线代表学习率降低至最低后，一直保持学习率不变进行更新，绿色线代表学习率衰减到最低后，又会再次循环往复的升高降低。 3.5. 余弦衰减 就是采用余弦的相关方式进行学习率的衰减 [ 24 ] ，衰减图和余弦函数相似。其更新机制即为式(9)-(12)。 global_step = min ( global_step ， decay_steps ) (9) cosine_decay = 0.5 ∗ ( 1 + cos ( pi ∗ global_step decay_steps ) ) (10) decayed = ( 1 − alpha ) ∗ cosine_decay + alpha (11) decayed_learning_rate = learning_rate ∗ decayed (12) 图4. 多项式衰减 在此基础上，提出了两个余弦方式衰减的改进方法，分别是线性余弦衰减方式、噪声线性余弦衰减方式。 线性余弦衰减方式，也是基于余弦方式的衰减策略，主要应用于增强学习领域，其更新规则为式(13)-(17). global_step = min ( global_step ， decay_steps ) (13) linear_decay = decay_steps − global_step decay_steps (14) cosine_decay = 0.5 ∗ ( 1 + cos ( pi ∗ 2 ∗ num_periods ∗ global_step decay_steps ) ) (15) decayed = ( alpha + linear_decay ) ∗ cosine_decay + beta (16) decayed_learning_rate = learning_rate ∗ decayed (17) 噪声线性余弦衰减方式，是在线性余弦衰减的基础上，加入了噪声。某种程度上增加了学习率寻找最优值的随机性和可能性，其更新方式如式(18)-(22). global_step = min ( global_step ， decay_steps ) (18) linear_decay = decay_steps − global_step decay_steps (19) cosine_decay = 0.5 ∗ ( 1 + cos ( pi ∗ 2 ∗ num_periods ∗ global_step decay_steps ) ) (20) decayed = ( alpha + linear_decay + eps_t ) ∗ cosine_decay + beta (21) decayed_learning_rate = learning_rate ∗ decayed (22) 如图5所示，红色即为标准的余弦衰减曲线，学习率从初始值下降到最低学习率后保持不变。蓝色的线是线性余弦衰减方式曲线，它是学习率从初始学习率以线性的方式下降到最低学习率值。而绿色便是加上噪声的线性余弦衰减方式，是在蓝色曲线的基础上增加了随机噪声。 图5. 余弦式衰减
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user: 4. 展望 深度学习越来越重要，不论是超参数的选择，还是优化器的选择，都将是发展深度学习模型的重点，针对现状，提出了对未来优化器的一点思考。 1) 深度学习一般都是基于大量数据下的训练，而且模型一般都是监督学习，在训练前期，需要大量的人力去标注样本，如何节省前期的训练成本也是现在需要考虑的问题。 2) 基于优化器方法的梳理，如何加快收敛速度、减少搜索中的震荡仍是下一步研究中需要考虑的问题。牛顿法是经典的方法，但是由于二阶导数(Hessian矩阵)在大数据量的样本下，计算开销很大，可以尝试协方差的方向来考虑这个问题，是一个新的研究点。 随着深度学习的发展，未来将会有更多的人参与进来，所存在的问题也将能够被更好地解决，而深度学习技术也将会越来越成熟，同时也会为我们的生活带来更多的便利。
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user: 摘 要 通过引文分析和主路径分析的方法，将Web of Science (WOS)数据库中以负面口碑为主题的文献作为研究对象，研究负面口碑的重要文献与逻辑演化路径。研究发现：Richins (1983)的论文是负面口碑领域中最重要的文献之一，而负面口碑的逻辑演化有三条重要路径，分别是：负面口碑行为、负面口碑动机、抱怨和服务补救。 关键词 :负面口碑，主路径分析，多全局主路径，全局关键路径 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 负面口碑是消费者对于不满意消费行为的反应之一。Richins (1983)曾指出，负面口碑会负面影响消费者的产品评估，并认为消费者对于不满意的消费行为有三种潜在的反应：1) 转换品牌或是拒绝再消费；2) 对厂商或是第三方(如消费者委员会)抱怨；3) 告诉他人不满意的产品或是店家 [ 1 ] 。过去有许多学者，为负面口碑下过定义，如Richins (1984)定义负面口碑为消费者之间诋毁营销组织或是产品的人际沟通 [ 2 ] ，Singh (1990)则定义负面口碑为告诉他人产品或服务的不愉快消费经验或抱怨 [ 3 ] ，Anderson (1998)认为负面口碑包含有关不愉快经验的产品诋毁、谣言和私下抱怨 [ 4 ] 。 负面口碑是很重要的议题，Arndt (1967)的研究发现，82%的消费者会受到负面口碑影响不购买新产品 [ 5 ] 。Lau、Ng (2001)则指出负面口碑是一股强大的力量，能毁掉一间企业 [ 6 ] 。根据过去的研究，负面口碑比正面口碑更具传播力和影响力。Watkins、Liu (1996)指出一般人传播负面经验的次数是正面经验的3到10倍 [ 7 ] 。Basuroy et al. (2003)的研究结果发现负面评论对电影票房的伤害，比正面评论对电影票房的帮助大 [ 8 ] 。 Richins于1983年发表了第一篇以负面口碑为主题的初探性研究，开启了负面口碑领域的研究。在此之前，鲜少有以负面口碑为主题的研究，只有少数研究在讨论口碑现象时提到负面口碑。至今30年，已有不少负面口碑相关的研究，如Sundaram et al. (1998)研究负面口碑的传播动机 [ 9 ] ，Hanson (2000) [ 10 ] 和Hennig-Thurau、Walsh (2003) [ 11 ] 研究网络负面口碑；Laczniak et al. (2001) [ 12 ] 、Glodenberg (2007) [ 13 ] 和Luo (2007) [ 14 ] 研究负面口碑对企业和消费者的影响力；East et al.(2008) [ 15 ] 则提出负面口碑的衡量工具。
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user: 2. 研究内容、方法与目的 2.1. 研究对象与内容 本文将Web of Science (WOS)数据库中以负面口碑为主题的文献作为研究对象，研究内容则主要为负面口碑的重要文献与逻辑演化路径。 2.2. 历史文献所采用的方法 Mizerski (1982)通过实验方法证实，相对于正面信息，负面信息在产品表现、信任度和影响力等三个指标上有更强的驱动力 [ 16 ] 。这个研究结果证实，负面口碑在消费者购买决策中比正面口碑更有影响力，可以说是负面口碑研究的重要前身之一。Richins (1984)从重要性、动机、传递偏差和影响力四个指标回顾了过去和负面口碑相关的文献 [ 2 ] 。但Richins的回顾局限在个别领域的探讨，看不出整体的发展脉络；Laczniak等人(2001)进一步利用实验方法研究消费者对负面口碑的反应，并发现归因理论中介负面口碑对品牌评估的影响 [ 12 ] 。举例来说：如果消费者认为负面口碑是来自品牌本身，则会降低消费者对该品牌的评估；但如果消费者认为负面口碑是来自传递者本身，则品牌评估会提升。East et al. (2008)则提出负面口碑的衡量工具，他们发现人们对于口碑衡量的所知有限，因此着手衡量正、负面口碑的影响力，并发现口碑对品牌购买机率的影响力取决于接收口碑前的购买可能性、口碑的表达强度和接收者对品牌的喜好度 [ 15 ] 。De Matos、Rossi (2008)利用整合性分析回顾(meta analytic review)方法回顾了口碑的前因(如满意度、忠诚度、质量、承诺、信任、知觉价值)和调节变量(如口碑方向、口碑频率、研究特性)的相关文献 [ 17 ] 。但其文献样本也局限在个别子领域，无法窥探整体的发展脉络。Lin、Liao (2008)利用引文分析和社会网络分析的方法，回顾了1957~2008年间所有的口碑文献，找出引用数最高的口碑文献并汇出社会网络图和发展路径图，帮助读者了解口碑的发展历程 [ 18 ] 。但其只选取文献标题有word-of-mouth和 WOM的文章，且社会网络图过于复杂。Yan et al. (2011)的研究则将讨论的主体延伸到政策面上，通过个案分析，探讨了有负面口碑的新产品适用甚么样的生产和销售策略，以达到最大的获利，他们发现拥有很强负面口碑的新产品适用短视政策(myopicpolicy)，而有弱负面口碑的新产品则适用建立政策(build-up policy) [ 19 ] 。 在国内，近年来关于负面口碑的研究也比较多，如赵海川在其博士毕业论文中设计了六个实验来验证其所提出的假设，即负面口碑的负面影响可以通过改变消费者的稳定性归因来实现，这丰富了伤害修复的研究成果 [ 20 ] 。张心泽等人基于支持向量机理论提出了领域知识水平、情感状态和互动程度三种特征维度的专家用户识别方法以帮助企业处理在线负面口碑 [ 21 ] 。杨征与刘梦华研究了顾客感知的服务质量对顾客抱怨程度和方式的影响，通过模拟情境实验法进行了实证研究，认为顾客感知的服务质量对顾客抱怨程度具有负向影响 [ 22 ] 。 为了达到研究目的，本文使用引文分析和主路径分析(主要采用SPC方法，计算连结线的权重值)两种方法，对文献样本进行分析，以修正其研究限制，提供更完整且全面性的负面口碑发展轨迹。引文分析帮助我们了解文献样本彼此的引文情况，并藉此找出在负面口碑领域中具影响力的文章、作者和期刊；主路径分析帮助我们找出时间序列中负面口碑领域的重要文献，藉此掌握负面口碑的研究主轴和发展方向。最后，本文根据分析结果，归纳出负面口碑的发展轨迹并提出未来研究的可能方向。 2.3. 本文研究方法与目的 客观而言，过去几乎没有负面口碑领域的引文分析研究，而既有文献又大多局限在一些子领域的回顾，例如：动机、发生率和影响力等层面，缺少从发展初期直到现代一以贯之且具有时间概念的连续型回顾文献，使得我们对负面口碑研究的引用关系和演进过程所知非常有限。 为填补上述的缺口，本研究希望可以通过引文分析和主路径分析的方法，了解负面口碑的发展轨迹，并找出该领域中具代表性的重要文献。希望可借此帮助其他学者能更轻松获得更完整且全面性的负面口碑相关知识，更清楚了解负面口碑研究的发展脉络。因此，本文的目的有三：1) 利用引文分析探索负面口碑文献的引文状况；2) 通过主路径分析找出负面口碑领域中具代表性的重要文献；3) 描绘负面口碑领域中架构的演进路径。 本文所使用的主路径分析软件，有内建软件可以帮助整理出文献样本的基本数据，包含作者、发表年代、期刊、文章、摘要、关键词、g-index 和h-index等更多维度的资料。并利用Microsoft Excel 2010软件整理分析所获得的数据。从中，我们可以了解到负面口碑领域中文献样本彼此的引用关系，并从中找出引用数最高的文献、最具影响力的作者群、共同作者关系，和最具代表性的期刊。 本文将WOS数据库搜寻到的文献样本集合以full record和citation record的方式汇出成txt文件，再汇入主路径分析软件，选定SPC权重计算方式，进行主路径分析。最后再搭配专门用来分析与可视化大型复杂网络的软件Pajek进行数据分析。Pajek帮助主路径分析模块依时间序列找出历史轨迹中具有影响力的文献群。
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user: 3. 数据源与搜集 本文采用WOS数据库作为文献样本的数据源，其乃一个网络引用文献索引数据库系统，包含五大数据库：Science Citation Index Expanded (SCIE)、Social Sciences Citation Index (SSCI)、Arts & Humanities Citation Index (A & HCI)、Conference Proceedings Citation Index-Science (CPCI-S)、Conference Proceedings Citation Index-Social Science & Humanities (CPCI-SSH)，其领域涵盖多项学科，数据完整丰富，且可以确保文献样本有一定的质量。数据搜寻日期为2018年2月15日。文献样本的筛选包含以下三大步骤。 第一步，制定关键词。本文阅读过去负面口碑领域的重要文献，并和专家讨论，制定出主要关键字：negative word-of-mouth (NWOM)、negative consumer review，以及次要关键词(如表1所示)，组成关键词群组。 第二步，WOS搜寻设定。进入WOS的进阶搜寻功能，选择all languages、all document types、all years (1947-present)并勾选SCI-EXPANDED 和SSCI两组数据库，以确保可以搜寻到数据库所有符合的样本。 第三步，布尔逻辑运算。依序输入第一步的关键词群组，得到子文献样本集合。接着，使用布尔逻辑表达式(and、or、not)精炼出负面口碑的最终文献样本集合，如图1所示，其中TS代表针对论文的Title、Abstract、Key Words、Key Words Plus进行检索，TI代表只针对论文的Title进行检索，框框旁的数字代表执行检索后得到的文献样本数量。 图1. 布尔逻辑筛选图 Table 1 list of secondary keyword 指标 关键词 传播沟通 spread， disseminate， propagate， connect， link up， communication， diffusion， compliment， public praise， reputation 媒介 face to face， social media， social network， twitter， facebook， reviews， forum， blog 口碑营销 buzz， social interact， brand advocates， cause influencers， ambassador programs， viral marketing 口碑特性 tie strength， valance， incidence， strength， motivation 不满意，流言 complaint， mutter， murmur，resentful， discontent， dissatisfy， disaffect， rumor， bad news 表1. 次要关键词一览表 图1中各集合的详细说明如下。 1) 集合1：“在TS搜寻所有主要关键词”与“在TS搜寻所有次要关键词”所获得的文献样本交集。集合1中的所有文献样本，在Title或Abstract或Key Words或Key Words Plus等位置，皆同时含有主要关键词和次要关键词。 2) 集合2：“在TI搜寻所有主要关键词”所获得的文献样本集。 3) 集合3：集合1与集合2的并集，即“集合1” ∪ “集合2”。 4) 集合4：集合3与集合2的差集，即“集合3”\“集合2”；将集合3中标题有主要关键词的文献样本剃除。 5) 垃圾集合：经过人工判读集合4，找出和研究主题无相关的文献，集合成垃圾集合。 6) 集合5：集合3与垃圾集合的差集，即 “集合3”\“垃圾集合”；在集合5中，文献样本皆与研究主题有直接相关。 7) 集合6：手动加入搜寻过程被遗漏但重要的负面口碑文献获得集合6。 经过上述三步骤的筛选，可以确保最终集合囊括大部分负面口碑相关的文献，且剃除非相关的文献；本文最后得到78篇负面口碑相关的文献样本，而集合6则是最接近研究主题的文献样本集合。
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user: 5. 结论 本文的主要目的是检视并找出负面口碑领域发展轨迹以及当中具影响力的文章、作者和期刊。利用引文分析和主路径分析方法分析负面口碑文献的引用状况，找出在负面口碑领域中扮演重要角色的核心文献。相较于过去单点式的回顾文献，本文加入了时间序列和引用关系，使读者可以更清楚及全面地了解负面口碑之发展轨迹。因此，本文填补了负面口碑领域知识的缺口，并增加了我们对于负面口碑研究的了解。 Richins于1983首度发表以负面口碑为主题的研究，探讨影响传播者的变量，此篇文献被引用数多达246次，是负面口碑领域中最重要的一篇文献。East Robert在2007~2011年间先后发表三篇文献，是负面口碑领域中发表文献数最多的学者。Psychology & Marketing于2002~2011年间共发表7篇负面口碑相关的文献，是影响力最高的期刊。 通过主路经分析，我们可以了解负面口碑研究的演进。研究主题从影响传递者的变量，到影响传播者的变量，再到传播者的反应；从传统负面口碑到网络负面口碑；从负面口碑对消费者的影响力到对企业的影响力；并发展出负面口碑影响力的衡量工具。 同时，我们发现负面口碑领域的三条重要发展路径，分别是：负面口碑行为、负面口碑动机、抱怨和服务补救。虽然此三条路径互有关联且在分类上有些模糊，但我们仍然可以看出负面口碑的研究脉络，并从中找出未来研究的方向(如探讨正面口碑之主路径、探讨抱怨和转换品牌之主路径、探讨转换品牌和负面口碑的关系、网络负面口碑等)。 部分负面口碑文献无法被囊括在文献样本中，主要有以下几个原因：1) 文献不在Web of Science的数据库当中；2) Web of Science数据库中，早期文献无摘要，故无法被搜寻到；3) 部分讨论负面口碑的文章，标题和摘要中没有负面口碑，故无法被搜寻到。虽然如此，本文经过熟读负面口碑文献手动增加重要文献、订定负面口碑关键词并通过布尔逻辑筛选等选样步骤，所选出的文献样本已很具代表性，但限于篇幅，并未将它们全部在参考文献中列出。
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user: 摘 要 随着自动化技术的不断发展，传统的CAN总线调度非破坏性总线仲裁技术已经不能满足社会工业信息领域的实时性要求。随着网络结构的复杂化，网络负载的不断加大，传统的CAN总线仲裁技术不能保证网络节点的实时性。本文在综合比较了CAN总线总裁技术的基础上，提出了一种基于CAN报文动态优先级调度的算法，实践证明其具有交高的理论价值，能够有效的解决网络复杂条件下的实时性和有效性问题。 关键词 :CAN总线，总线调度，总线仲裁 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/