DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 总结与展望 尽管近几年，心理学领域对秩序感影响个体心理和行为的研究逐渐增多，但主要集中在理论解释和消费心理与行为研究方面，尚未有研究涉猎秩序感本身的机制，如负责加工秩序感的脑区和动态的时间加工进程等。未来研究可从以下四个方面展开，进一步探究人类感知到的秩序感。 5.1. 理论解释的整合与验证 对上述提到的秩序影响个体心理和行为的理论解释分析来看，理性人理论和目标导向理论都能很好的解释某一无序现象导致各种混乱行为的原因——即“破窗效应”现象。但是，个体是否只是因为观察到他人违规行为才做出不恰当行为的呢？有研究者做了相关的实验，将商店货架上的商品整齐有序或混杂无序的放置，让每个被试单独进去选购一定金额以下的商品，考察个体是否会违反消费者道德选购超额的商品，结果表明有序组与无序组存在显著差异(Bossuyt et al.， 2016)，表明个体是因为环境线索的刺激而自发做出某种行为。因此，理性人理论和目标导向理论对个体在感知无序时自我监控容易失败的一系列现象无法提供合理解释。“随机世界”理论能够解释秩序感对个体心理产生影响的原因和过程(Kotabe， 2014)。但共同体知觉理论的研究者认为“随机世界”模型没有考虑到秩序线索带有的社会功能，只单纯的分析解释了感知无序对个体心理上造成的影响，这种将个体的心理机制与社会行为完全分开的理论是不完善的，认为“随机世界”理论并不能完全解释社会学领域中的研究(O’Brien， 2014)。然而，社会知觉理论又过分的强调人类的社会适应性，完全从秩序的社会功能意义出发，但其本身对混乱无序造成的心理效应没有解释，忽视了个体在社会环境中的适应性行为也都是通过具体心理过程完成的。 从上述分析来看，研究者们从多个角度对秩序影响个体心理和行为的原因进行了理论分析，但每一种理论解释都存在优点和局限性，只能解释某一种或几种秩序影响个体的心理和行为现象，这在某种程度上会为后续的研究发现提供了更为丰富的解释空间。未来研究应该注重不同解释之间的整合和实验验证，构建更有概括性和解释力的模型。此外，目前尚缺乏结合生物机制的模型，未来研究可以将秩序影响个体心理和行为的神经机制与心理机制结合，提出有关秩序感的身心理论模型。 5.2. 秩序影响个体心理和行为背后的作用机制尚不清晰 以往秩序的研究侧重关注有序和无序对个体外在行为的影响，对秩序影响个体心理过程的认知机制研究并不多，机制尚不清楚。如上文提到的在无序或有序的环境下个体采用哪种思维方式，研究者尚未达成一致；以往研究者提出无序环境下个体认知资源损耗较多，这种认知资源是个体的工作记忆资源(保持、转换、抑制等)还是注意资源(警觉、保持、转移等)，亦或是其他认知资源尚需要进一步区分；无序刺激影响了个体执行控制中的反应抑制能力，但对工作记忆、冲突适应、更新、转换等执行控制功能中的其他成分是否也会存在类似的影响效应还需要探究。此外，个体的秩序知觉与某因素(如自我控制感)的自动化联结程度强弱尚缺乏探究。最后，在无序环境下个体的创造力水平和接受新颖事物的能力虽然能够提高，但后续的学习、问题解决能力以及记忆能力在无序环境下是否受损害尚需要探究。 5.3. 秩序感的神经机制尚缺乏探究 自2008年起，许多心理学家探究了秩序(有序和无序)对个体心理和外在行为的影响，但到目前为止尚未有研究明确探究秩序感的神经生理机制。这可能源自于以往研究多采用现场物理环境启动或者想象启动的方式探究秩序(有序和无序)对个体心理或外在行为的影响，许多无关变量难以控制；此外，这种现场实验方法也难以满足目前测量某一心理过程神经机制的实验技术的参数要求，如空间分辨率高的fMRI技术和时间分辨率高的事件相关电位技术(ERPs)都要求有一定的试验叠加次数。最近，Kotabe，Kardan和Berman (2016)量化控制物理环境秩序图片(260张)和视觉结构秩序图片的空间和颜色特征，并将图片作为实验材料考察了两者对规则打破任务的影响。未来研究可以借鉴Kotabe等人的图片库或者建立标准化的秩序图片库(对图片的相关指标，如效价、唤醒度等做出匹配)，借助fMRI技术考察负责加工秩序感的脑区，借助ERPs技术考察秩序感的时间加工进程。例如，Kotabe (2014)从理论上提出的无序环境会使个体心理上产生被威胁感，相关实验研究也发现个体在无序环境下自我报告的生命意义感降低(Heintzelman， Trent， & King， 2013)，焦虑感上升(Alper， 2016)，因此未来研究者可以应用fMRI技术测评对某刺激的厌恶程度在无序图片启动时脑区活跃程度是否比在有序图片启动时更加强烈，探究无序感是否会加深个体对某事物的负面情感卷入。本文作者采用ERPs技术，让被试被动观看有序和无序的物理环境图片以及视觉结构秩序图片3s，发现无论是物理环境无序图片还是视觉结构无序图片，相比于有序图片，在较晚期时间窗300~500 ms (P3)的诱发的位于后部电极点的平均波幅值显著更大(待发表)。晚期P3波代表对信息的语义解读(Luck， Woodman， & Vogel， 2000)，主要反映新异性刺激的无预期加工或者工作记忆中情境更新和工作记忆存储。“随机世界”理论提出，无序图片相比于有序图片，是一种新异性刺激可能会启动个体一些关于随机、运气、机会等的概念和感知觉。因此，无序图片相比于有序图片诱发更大的P3波，可能反映了个体感知到的无序感。 5.4. 重视个体差异，区别调节变量的作用 以往研究发现，个人长期的生活习惯中对有序或无序的偏爱或其自身的某些人格特质，是混乱环境作用效果的调节因素。如范筱萌等人(2012)发现，长期居住在混乱生活环境中的被试往往伴随着较低的自我控制行为；个人的气质、人际关系、生活观等会调节混乱无序与负性情绪(如苦恼)之间的关系(Heintzelman et al.， 2013; Ross， 2000)。此外，我们在日常生活中也常常发现，偏好于无序环境或无视某些规则的人会有更高的工作效率，而在有序的环境或规则比较严格的环境中反而会表现出不适应行为。因此，今后研究应探讨和分析一些可能影响有序或无序刺激与某一心理过程或行为的关系的调节变量，如社会风险倾向、个体的自我建构类型、对模糊的容忍度(Norton， 1975)、对完型和结构的需要(认知闭合需求，Neuberg & Newsom， 1993)、对保持一致的偏好(Cialdini， Trost， & Newsom， 1995)、以及年龄和性别，这些可能都与整齐或规范存在着某种关联，与有序或无序刺激存在交互作用。
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user: 摘 要 本文针对影响粮食播种面积的问题，建立计量模型。首先从影响因变量的三类因素选取指标，即成本类因素、要素拥有类因素、政策类因素，构建关于粮食种植面积的指标体系；其次将指标体系作为数学模型选择自变量的依据，选取以河南、山东、安徽为代表的三地区20年面板数据构建粮食种植面积的影响因素的数学模型；最后通过检验模型系数的显著性来讨论、评价指标体系的合理性，若存在问题，并给出修正。 关键词 :粮食最低收购价，指标体系，计量模型，政策建议 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 粮食，不仅是人们日常生活的必需食品，而且还是维护国家经济发展和政治稳定的战略物资，具有不可替代的特性。由于各种因素的冲击，我国粮食产业面临着潜在的风险。保护粮食播种面积红线具有十分重要的作用和意义 [ 1 ] 。自2004年以来，我国粮食产量呈上升趋势。值得注意的是，由于我国城镇化增加、工业化加速，我国粮食耕种面积在逐年降低，粮食播种面积是保障我国粮食产量的决定性因素之一 [ 2 ] 。 国内不少学者对于粮食播种面积的影响因素做了不少有成果的研究，具有代表性的主要有：梁子谦(2006)研究了资源、科技技术水平对粮食播种面积的影响；何春花(2007)通过灰色关联分析的方法研究了土地质量、农业基础设施对河南省粮食播种面积的影响；张琳等(2014)研究了大麦价格、小麦价格对大小麦播种面积的影响，研究结果表明大麦价格、小麦价格对小麦播种面积有显著的正向作用，且大麦与小麦的价格比也显著的正向影响大小麦的播种面积；王时雨(2015)研究了农业税对我国粮食播种面积的影响，研究表明，农业税的降低，能增加农民的播种积极性，从而增加我国粮食播种面积。但是这些研究并没有综合考虑成本类指标、要素类指标、政策类指标对我国粮食播种面积的综合影响，因而，这也是本文需主要研究的内容。
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user: 2. 数据来源与研究方法 2.1. 数据来源 本文中所涉及数据根据来源于历年相关统计年鉴、全国农产品成本收益资料汇编等资料，或是中华人民共和国国家发展与改革委员会、世界粮农组织数据库、人大经济论坛等相关网站。 2.2. 模型设定 1) 考虑到粮食以谷物为主，结合分析中所可能涉及指标数据的搜集问题，假定可以用谷物类指标来代表相对应的粮食类指标，且最终选择谷物种植面积占粮食播种面积的比重作为模型的因变量。 2) 在构建指标体系时，将有效灌溉面积视为反映劳动力的投入因素，即认为它代表着农民在进行粮食种植时所需投入的基本劳动力，当此项基本劳动力投入量较高时，则降低农民的种植意愿，并预期其系数为负。 3) 农业从业人员数量用第一产业(农林牧渔业)从业人员数量来替代，并将其视为要素拥有量，故预期其系数为正。 4) 根据现有文献资料，在指标体系构建中假定不考虑粮食直接补贴政策的效果；而最低收购价政策是否实施则以2005年为分界点。 5) 选定河南、山东、安徽三地区的气候、土壤等自然因素无差异，因此指标体系的构建中不再考虑这些自然因素；而其谷物的种植面积是存在差异的故省略了对样本的F检验，直接采用变截距固定效应模型进行分析。 2.3. 符号说明 本文中所用模型中涉及到的主要变量符号及意义如表1所示。 2.4. 计量模型 首先选定谷物种植面积占粮食播种面积的比重作为因变量，并以表1所构建的指标体系为依据，将其各个二级指标作为自变量，构建面板模型。 尽管在地区的选择上保证了自然因素在一定程度上的统一性，但三地区的经济社会发展水平还是存在差异的，因此推断模型估计后的扰动项可能存在异方差；又由于因变量是比值，为相对指标，相比指标体系中的1~6变量其数值较小。因此，针对这两种问题，对1~6变量取对数。一方面可以预防异方差，另一方面也可防止系数过小 [ 3 ] 。当自变量取对数而因变量不取对数时，其所代表的意义是当自变量变化1%，因变量变化的绝对量。依据上述标准，将因变量记做Y，写出模型表达式，如式1所示。 Y i t = β i t + β 1 X 1 i t + β 2 X 2 i t + β 3 X 3 i t + β 4 X 4 i t + β 5 X 5 i t + β 6 X 6 i t + β 7 X 7 i t + υ i t (1)
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user: 3. 结果分析 3.1. 单位根检验 首先对面板数据的平稳性进行检验，即对其进行单位根检验。对于面板数据常用的检验方法有两种，一为相同根单位根检验LLC (Levin-Lin-Chu)检验和不同根单位根检验Fisher-ADF检验，若在两种检验中均拒绝存在单位根的原假设则我们说此序列是平稳的，反之则不平稳。单位根检验如表2所示。由表2可知，LLC和ADF统计量所对应的P值均小于0.05，因此，在显著性水平α = 0.05的情况下，面板数据是平稳的。 3.2. 模型估计 参考有关研究经验和案例，三地区除气候、土壤等自然因素外，其谷物的种植面积是存在差异的。 Table 1 Symbol descriptio 一级指标 变量序号 二级指标 单位 成本类指标 1 农业生产资料价格指数 - 2 有效灌溉面积 千公顷 要素拥有类指标 3 第一产业从业人数 万人 4 农用机械总动力 万千瓦 5 农村水电站个数 个 6 农用化肥使用量 万吨 政策类指标 7 最低收购价政策是否实施 - 表1. 符号说明表 Table 2 Panel data unit root test result Method Statistic Prob. ** Cross-sections Obs Null: Unit root (assumes common unit root process) Levin， Lin & Chu t * −7.83702 0.0000 24 446 Null: Unit root (assumes individual unit root process) Im， Pesaran and Shin W-stat −0.13729 0.4454 24 446 ADF - Fisher Chi-square 77.0302 0.0049 24 446 PP - Fisher Chi-square 93.2624 0.0001 24 456 表2. 面板数据单位根检验结果 因此，直接采用变截距固定效应模型，而省略了对样本的F检验。通过对模型进行估计，剔除系数不显著的变量，模型最终保留了5个变量，现对其结果进行整理，得表3。依据表3，写出面板数据模型的表达式，如式2所示。 Y ^ i t = 0.5203 + 0.2226 X 1 i t − 0.35080.0779 X 2 i t + 0.2542 X 3 i t + 0.0779 X 4 i t + 0.0167 X 7 i t (2) 由表3可知，模型拟合的R2为0.9213，而调整后的R2为0.9107，可见模型拟合度较高。另外，方程显著性检验的F值也是显著的。 由式2可知，最终模型中，变量X5和X6系数不显著，即根据模型本文认定农村水电站个数、农用化肥使用量对于因变量没有显著影响。其中化肥施用量这一指标一方面作为衡量粮食增产的正向指标，进而提升农民的种植意愿；但另一方面它也是成本投入的衡量因素之一，又会降低农民的种植意愿。因此，其对于种植面积的影响出现不确定性。现对其余显著变量系数进行解释。 1) 农业生产资料价格指数系数为正，与作为衡量成本类指标之一的标准不符。辛翔飞，张怡，王济民(2016) [ 4 ] 进行的研究中，发现农业生产资料价格指数的估计系数并不显著，并认为上一年度农产品价格较高则会显著促进本年度粮食产量的增长。本文认为农业生产资料价格指数反映了投入成本价格，较高的投入成本价格会推动当年农产品价格上涨，即粮食的销售价格提升，进而在一定程度上促进农民的会粮食种植意愿。或者，也可以理解为一种较高的机会成本意味着收益的起点也较高。因此，本模型中农业生产资料价格指数系数为正也具有一定的合理性。 2) 有效灌溉面积系数为负，符合预期。即它反映了农民在进行粮食种植时所需投入的基本劳动力，当其需求量较高时，则会降低农民的种植意愿。 3) 第一产业从业人数、农用机械总动力变量的系数分别为0.2542、0.0779。可看出人力的因素重于机械类因素，也代表当其余变量均保持不变时，两个变量各自增长1%时，会使因变量的绝对量分别增加0.2542、0.0779。 4) 最低收购价政策是否实施这一指标的影响显著为正，系数估计值为0.0167，即当其余变量保持不变时，实施最低收购价政策则会使因变量增加0.0167。 5) 指标体系的评价及修正 根据面板模型分析的结果可知，最初所构建的指标体系中的各指标除农村水电站个数、农用化肥使用量不显著外，其余指标变量均存在合理性。因此，依据面板模型的结果对指标体系进一步修正，将不显著的两指标进行剔除，并得整理成表4。
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user: 4. 结论建议 1) 增加农业生产的要素投入 Table 3 Result of panel data mode 变量 回归系数及其显著性 变量 回归系数及其显著性 C 0.520324 (1.138693) X 3 0.254175 (2.609670 *** ) X 1 0.222608 (4.262156 *** ) X 4 0.077860 (2.748429 *** ) X 2 −0.350853 (3.271110 *** ) X 7 0.016676 (1.938887 * ) 固定效应 略 R 2 0.921332 调整后的R 2 0.910742 F值 87.00056 *** 表3. 面板模型估计结果 注：1) 括号内为相对于系数估计值的t值。2) *** 代表0.01的显著性水平； ** 代表0.05的显著性水平； * 代表0.10的显著性水平。 Table 4 Revised planting area index syste 一级指标 变量名 二级指标 单位 成本类指标 X 1 农业生产资料价格指数 - X 2 有效灌溉面积 千公顷 要素拥有类指标 X 3 第一产业从业人数 万人 X 4 农用机械总动力 万千瓦 政策类指标 X 7 最低收购价政策是否实施 - 表4. 修正后种植面积指标体系 第一产业从业人数、农用机械总动力变量即要素拥有量指标对于种植面积有显著的正向影响。因此，可考虑增加其它种类的要素投入，使种植面积增加，以严守耕地红线。 2) 粮食最低收购价格要依地而异、依品种而异 总产量在地区、粮食品种、最低收购价行为三个因素不同水平是有显著差异的。因此粮食最低收购价格的实行要因地制宜，因品种而异。一方面，国家可以提高粮食主产地的最低价收购标准，以使生产粮食地理条件占先天优势的地方就可能生产更多的粮食。同时，也使得粮食生产产业化成为可能，这样既可以提高种粮大户的收益，也能提高粮食产量，增加我国粮食安全度。另一方面，对不同品质的粮食，也要实行差别定价，且要有一定的价格差异，这就使得农民不仅要关注产量的提高，也关注粮食品质的提高。 3) 依据国内实际情况制定相应定价模型 我国与其他国家间的粮食价格之间存在差异。因此，国内粮食最低收购价定价模型的确定，应更多考虑注重国内实情，而不仅仅是依靠国际市场价格来进行调整。 4) 建立更为科学的粮食最低价定价体系 粮食最低收购价不仅受历史价格的影响，还将受上一期居民消费水平、上一期农村居民消费水平指数的影响。当然，还受其他因素的影响，只是影响相对来说较小。因此，制定粮食最低收购价时，要综合考虑各种因素，以制定一个更为合理的价格，这样既能保证农民的收益，提高农民种粮的积极性，又能不过度干预粮食市场的定价。 5) 优化种植区域与粮食品种的布局 发现仅通过调整粮食最低收购价政策并不能实现种植面积的较大增长，需寻求其他的因素以实现目标。 6) 除上述因素，为实现粮食种植的优化，需根据不同地区的自身资源与市场特点，调整粮食种植比例、调优品种、提高农业的增值率、提高农产品的市场竞争力，优化区域布局，促进区域优势的形成。
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user: 摘 要 我国钨矿大部分矿脉厚度较窄，通常采用的采矿方法大多为浅孔留矿法及削壁充填法，原矿石中不可避免地含有大量的废石，采用人工手选的方式进行剔除部分废石，增加了劳动工人的劳动强度，在一定程度上增加了企业的生产成本。本文基于江西赣州钨矿的灰度特征，设计高斯混合的颜色聚类钨矿色选识别算法，该算法采用高斯混合模型进行识别运动矿石､CIELAB颜色空间的聚类算法检测矿石所含矿物成分，并进行试验研究，为钨矿石的初步分选提供依据。应用该算法脉石选出率高达90%，满足生产要求。对减轻劳动者负担，节约矿山选矿成本有着重要的工程意义。 关键词 :高斯混合模型，CIELab颜色空间，颜色聚类 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 我国钨矿资源储量约占世界的60%左右，钨产量占世界总产量的80%以上。虽然我国钨矿资源储量丰富，但多为低品位､组成复杂的共､伴生难选矿产资源 [ 1 ] [ 2 ] 。国外矿石分选设备及其试验研究以及工业化应用发展较快，以德国摩根森公司的光学选矿机为例，利用两侧的彩色线阵相机对矿石进行双面扫描，根据矿石合格料和剔除料的颜色､亮度和尺寸评估出相应的数据并通过高压气阀识别分选。但售价高昂，后期维护成本高。国内矿石分选技术研究工作虽然开展较早，但由于国内矿石种类复杂，分选难度较高，导致成熟技术与设备以及应用与国外相比还有较大差距。以安徽安晶龙色选机为例，该色选机是利用传送带加速矿石通过CCD传感器与背景板区域，根据CCD传感器信息筛选废石，并发出指令驱动气阀喷射废石，达到矿石分选的目的。但设备需要多条皮带进行分选，占地面积大，安装复杂度高，与国外设备相比漏检率较高。 目前针对钨矿图像色选，采用较多的是灰度阈值法和背景色彩识别方法，但由于矿石粒亮度和颜色的不同，所以无论将阈值定在何处，总会产生遗漏，造成误选和漏选。有些研究利用矿石的形状和纹理特征进行图像分割和识别，但是该方法主要针对少量矿石。实际生产中由于每天要处理大量矿石的分选，导致难以利用形状和纹理特征信息对矿石进行实时检测和识别。 矿石由各个成分构成，为了选出含有有用矿的矿石，需要在下落过程中找出各颜色区域大小。在彩色钨矿石图像中，我们只关注矿石的黄色和白色区域，黄色区域蕴含铜矿，白色区域中蕴含钨矿。光照条件的不均匀导致利用传统的RGB､hsv分离黄色区域效果很差。 通过对钨矿图像颜色特征进行分析，发现尽管不同照明类型钨矿图像的背景亮度不同，颜色特征分布也不同，但是矿石与背景､矿石各类型的颜色特征却有很明显的差别。因此可以寻求利用矿石的颜色特征来进行钨矿色选的有效方法。本文对高斯混合模型和K-means颜色均值聚类算法进行了尝试。在CIELAB颜色空间，利用ab分量的聚类分析，去掉L分量光照条件的影响，完成了对矿石中黄色区域和白色区域的自动分割。实现钨矿追踪和各颜色区域矿石成分初检测。
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user: 2. 色选 色选机由喂料器､滑道､光源､图像处理系统､气阀控制执行系统组成。通过喂料器将待选物料均匀撒在滑道表面，单层物料自由落体，经过相机的拍摄区域，捕获图像信号，并送入后继系统进行实时处理，由处理结果决定是否给出气阀的开阀信号，从而在废弃型物料滑过气阀口时将其吹入废料区。色选过程的关键是： 1) 物料经过拍摄区域的时间很短，一般为10~30 ms，而后下落30~40 ms之后进入气枪口，因此要求图像处理过程能在约50 ms之内完成。 2) 相机的拍摄角度､扫描速度必须和光源的角度及光通量相配合，才能保证拍摄的图像清晰可用。 3) 为提高产量，色选机通常设计为多通道下料，单个相机色选系统应能满足同时处理数十个通道的要求，即具有较高的并行处理能力。
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user: 3. 运动物体检测算法 由于色选过程中有大量的脉石和废石做自由落体运动，要求实时性高。目前，视频运动目标检测方法主要包括光流法 [ 3 ] ､帧间差分法 [ 4 ] [ 5 ] ､背景减除法 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 。各个矿石之间的特质点､纹理差异较小。无法采取传统的视频跟踪算法。混合高斯模型是对一段起始图像序列背景建模，并且随环境变化而逐渐更新模型，可以在一定程度上解决了复杂背景的多峰分布问题。与其他非自适应方法相比，混合高斯模型不需要人工干扰，对外界环境变换有更好的适应性。混合高斯模型适用于矿石目标下落的前景检测，通过建立背景模型可以快速准确地分割出运动目标的前景信息，获取矿石目标几何特征信息与位置信息。本文采取了高斯混合模型进行运动物体的检测。 高斯混合模型假定图像中某个像素点的观测值与其它像素点相互独立，每个像素点的观测值可由混合分布P产生，该分布由K个独立的高斯分量构成，K值一般取在3~5之间，K值越大，处理波动的能力越强，计算周期越长。K中每个状态都用一个高斯分布函数表示，这些状态一部分表示背景的像素亮度值，其余部分则表示运动前景的亮度值。设像素点的亮度值为x，其概率密度函数为 P ( X t ) = ∑ i = 1 K ω i ， t × η ( X t ， μ i ， t ， Σ i ， t ) (1) 式中是t时刻的第i个高斯分布，其均值为μ，权重是ω。 η ( X t ， μ i ， t ， Σ i ， t ) = 1 ( 2 π ) d 2 | Σ i ， t | 1 2 exp ( − 1 2 X t − μ i ， t ) T Σ i ， t − 1 ( X t − μ i ， t ) (2) X t 通常描述为一个d维向量，d = 1时对应灰度图像的像素点；d = 3时对应RGB三通道彩色图像的像素点。同时为减少矩阵求逆的计算量，保证一定精度式(2)中的协方差矩阵通常转化为元素为 σ j 2 的对角矩阵进行运算，所以式(1)可改写为 (3) 随着检测图像的改变，模型参数也要随之不断更新，每个新像素值X t 需要与当前K个高斯模型进行 匹配判断，若 | X t − μ i ， t − 1 | ≤ 2.5 σ i ， t − 1 ，即当前像素值与该模型均值偏差在2.5σ内，则认为该像素与模型匹 配，被判定为背景点。同时，按公式(4)更新当前高斯分布的模型参数。 α为模型权值更新率，ρ为参数学习率，若该像素与模型匹配，则 M k ， t = 1 ，表示需要更新匹配分布的参数；若该像素与模型不匹配，则 M k ， t = 0 ，表示只需更新模型的权值；若该像素与K个高斯分布都不匹配，则以当前像素值为均值，选取较大方差和较小权值初始化新的高斯分布，取代原高斯模型中权值最小的高斯分布。 { ω k ， t = ( 1 − α ) ω k ， t − 1 + α M k ， t μ t = ( 1 − ρ ) μ t − 1 + ρ X t σ t 2 = ( 1 − ρ ) σ t − 1 2 + ρ ( X t − μ t ) T ( X t − μ t ) ρ = α η ( X t ; μ k ， σ k 2 ) (4) 高斯模型参数更新完成后，将每个像素的K个高斯分布按照ω/σ大到小进行排序，并从K个高斯分布中选取前B个高斯分布作为背景像素的最佳描述模型。若当前像素值满足公式(5)则判定该像素点为背景点，反之则为前景点，实现前景运动目标的检测。其中，T为预定阈值，可根据背景复杂度设定。 B = arg ( min ( ∑ k = 1 b ω k ， t > T ) ) (5) 经过以上步骤可以得出像素点(x，y)的前景分割和更新过程，从而判断像素点(x，y)是否为前景。实验结果见图1。
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user: 4. 识别算法 人眼观察物体时首先捕获的是颜色。人脑对颜色信息进行分析､处理之后，形成拓扑几何特征的视觉感知，这些颜色信息就是人眼自动识别对象的基础。彩色图像分割涉及到颜色空间的表示方法和处理，分割方法主要包括基于直方图的分割､基于像素的分割和基于区域的分割 [ 9 ] 。 基于直方图的分割主要是利用图像上颜色分量的分布来进行分割，包括利用一个颜色分量的直方图或3个颜色分量的直方图。近年来一些学者开始研究利用两个颜色分量的直方图进行图像分割，这种方法可以降低计算复杂程度从而得到较好的效果 [ 10 ] 。 基于像素的分割(如K-means均值聚类)主要利用每个像素的特征信息，例如颜色､亮度等，根据每个像素性质的相近程度进行分割或聚类，每个像素彼此独立，分割过程中没有涉及到像素的位置信息，其最终结果是将原图像上的每个像素标记成不同的类别。 图1. 运动矿石检测 目前针对矿石图像分割，采用较多的是灰度阈值法和背景色彩识别方法，但由于矿石亮度和颜色的不同，所以无论将阈值定在何处，总会遗漏一部分造成分割不完全。为精准识别和分割矿石中的白色与黄色区域，采用基于CIELAB颜色空间的二维分量K-means聚类。 4.1. 颜色聚类 首先从数据集中任意选取K个值作为初始聚类中心，然后将每一个数据分配到最近的聚类中心，再根据所分配的数据计算平均值获得新的聚类中心。重复以上这两个步骤，直到满足最小平方误差。由以上过程可以知道，K-means算法的聚类结果与初始聚类中心的选择相关，而且如果图像数据相对于聚类中心分布均匀且紧密，可以得到较好的聚类效果。为了将矿石各颜色区域区分，检测下落矿石成分，本文采取K-means聚类算法。 4.2. 不同颜色空间颜色聚类分析 4.2.1. RGB和HSI颜色空间的二维颜色分量K-Means聚类 彩色图像原图见图2，在RGB和HSI颜色空间中，分别利用二维颜色分量(R，G)，(R，B)，(G，B)，(H，S)，(H，I)，(S，I)针对图像进行聚类分析，聚类结果和数据分布如图3和图4所示。 从聚类结果来看，图3(a)，图3(b)和图4(b)中，黄色区域被错误地聚类成黑色区域。这主要是因为由于光照的原因，图像黄色区域存在着人眼很难区别的不均匀，图像四周较暗的黄色区域会被误分割为黑色区域。在图3(a)､图3(b)､图3(c)和图4(a)中，黄色区域和黑色区域没有分割开。图4(b)和图4(c)中，黄色区域和白色区域没有分割开。从各数据分布图也可以看出，在RGB和HSV颜色空间下，图像的二维颜色分量分布散乱不紧密，存在聚类中心计算错误的现象。所以在以上两个空间下利用二维颜色分量很难将黄色区域和其他区域精确分割开。 图2. 矿石原图 图3. (a) (R，G)聚类结果，(b) (G，B)聚类结果，(c) (R，B)聚类结果 图4. (a) (S，V)聚类结果，(b) (H，S)聚类结果，(c) (H，V)聚类结果 4.2.2. CIELAB颜色空间的二维分量K-Means聚类 在CIELAB空间下，L代表明度，a和b分别为两种不同的颜色分量。本研究分别利用明度和颜色的二维分量(L，a)和(L，b)，以及颜色二维分量(a，b)对矿石图像进行聚类分析，得到的聚类结果和数据分布图如图所示。 采用二维颜色分量(a，b)进行聚类分析，忽略亮度分量L对图像的影响，矿石图像黑白色区域与黄色区域的这两个颜色分量区别度较大，分割效果好。图中显示，亮矿石和暗矿石都能够通过CIELAB空间的二维颜色分量(a，b)的K-means聚类同时将黄色区域分离出来。从图5的各数据也可以看出，采用明度和颜色分量(L，a)，(L，b)进行聚类时，部分数据相对聚类中心分布分散不紧密；而采用二维颜色分量(a，b)进行聚类时，数据分布均匀，同类数据分布紧密，聚类效果良好。不同矿石图像(a，b)聚类结果见图6。
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user: 5. 算法设计 步骤一根据高斯混合模型识别出视频中运动矿石 步骤二判断单帧图像中是否存在黄色区域，经过统计本实验判断标准为RG通道值相差小于等于5，B通道值小于RG通道中最低值15以上。 步骤三进行高通滤波，确定需要识别的最小目标，并设定其像素点数量的阈值为 N min ，滤波公式为 G ( a ， b ， n ) = { n ，     n ≥ N min 0 ，       n < N min 图6中像素数量最多的为黑色和白色，且黄色区域存在。 图5. (a) (L，a)聚类结果，(b) (L，b)聚类结果，(c) (a，b)聚类结果 图6. 不同矿石图像(a，b)聚类结果 步骤四如果步骤三 G ( a ， b ， n ) = 0 则不进行步骤四，反之在ab空间对单帧彩色图像聚类，图像I的所有像素点被聚为2类，一类为黄色区域，一类为非黄色区域。找出黄色区域的轮廓大小。黄色区域见图7。 步骤五矿石图像I中黄色区域和灰色区域蓝色通道值较小，而白色区域蓝色通道值较大。对图像I的蓝色通道聚类，图像I的所有像素被聚为2类，一类为白色区域，一类为非白色区域。找出白色区域的轮廓大小。白色区域见图8。 单帧图像算法流程如图9。
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user: 6. 实验结果及分析 为验证上述方案在钨矿初选系统中软硬件设计的可行性，选择配置为Intel Corei7-6700HQ CPU，主频为2.60 GHz，内存为8 GB的移动工作站作为算法实验载体。高速摄像机采集矿石下落视频序列作为数据来源，图像分辨率为1280 × 400，帧率为130 FPS。本文优化算法与传统混合高斯模型进行对比分析进行实验。混合高斯模型初始化参数均为：K取3，a初始化为0.03。 根据实验目标我们进行两组实验： 实验一模拟多买脉石与多废石同时下落的场景，验证本文算法的有效性；实验二模拟多脉石下落场景，验证本文算法的鲁棒性；脉石目标检测精度可以采用检出率､虚警率以及漏检率三个指标进行衡量，得到如下表1所示结果。 图7. 矿石黄色区域 图8. 矿石白色区域 图9. 算法流程 Table 1 Experimental result 实验对象 正确检测数目 错误检测数目 未检测数目 检出率 虚警率 漏检率 实验一 矿石选出情况 204块脉石 421块废石 196 10 8 96.07% 4.91% 3.92% 实验二 黄色区域选出情况 126块含铜 204块脉石 120 5 6 95.23% 3.97% 4.76% 白色区域选出情况 198块含钨矿 204块脉石 195 3 3 98.48 1.52% 1.52% 表1. 实验结果 检 出 率 = 检 测 到 正 确 的 目 标 数 图 像 中 真 实 目 标 数 虚 警 率 = 检 测 到 错 误 的 目 标 数 图 像 中 真 实 目 标 数 虚 警 率 = 未 检 测 到 的 目 标 数 图 像 中 真 实 目 标 数
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user: 7. 结论 本文提出了融合混合高斯混合模型和K-means颜色聚类进行钨矿初选方法。在实验过程中，分别选取具有黄色区域和白色区域的不同亮度下的图像，在CIELAB颜色空间下利用二维颜色分量(a，b)进行聚类分析，通过与人工分割进行比对准确率可以达到90%左右，得到结论如下： 1) 相较与其他视频运动目标检测方法，在钨矿初选过程中混合高斯模型实现多目标运动物体的检测，消耗时间小于其他方法。能够满足工业生产中的实时处理。 2) 在CIELAB颜色空间利用二维颜色分量(a，b)进行矿石图像的K-means颜色聚类分析，使得对于不同照明类型所获得的矿石图像，都可以直接进行处理，所以该算法具有广泛的适用性。
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user: 摘 要 对尺桡骨远端图像进行语义分割可以提取出尺骨桡骨感兴趣区域(ROI)，ROI提取对后期的辅助诊断分析非常重要。本文提出了一种基于深度全卷积神经网络的语义分割模型，并对尺桡骨远端图像进行像素级的语义分割。实验表明，该模型可以精准地从尺桡骨远端图像中分割尺骨、桡骨并识别其语义，并分析了几种典型网络结构对分割模型的影响作用。分割模型对尺骨的识别精度和召回率为97%，交并比(IoU)为95%；对桡骨识别精度为98.5%，召回率为98%，交并比(IoU)为96.6%。 关键词 :图像分割，尺桡骨远端图像，全卷积神经网络，语义分割 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 图像分割是图像处理中的一项关键技术，图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要的领域之一，它是图像进行下一步视觉分析和模式识别等的前提。图像分割的应用非常广泛，比如，在军事研究领域，通过图像分割为目标自动识别提供参数，为飞行器或武器的精确导航和制导提供依据；在遥感气象服务方面，通过遥感图像分析获得城市地貌，作物生长状况。云图中不同云系的分析，气象预报等也都离不开图像的分割；在交通图像分析方面，通过图像分割可以把交通监控获得的图像中车辆、行人等从背景中分割出来，来对交通状况进行估计。传统的图像分割方法包括基于区域的分割方法 [ 1 ] ，基于边界的分割方法 [ 2 ] ，基于图的分割方法 [ 3 ] 等。卷积神经网络(CNN) [ 4 ] 提出后，使用深度学习的方法便开始越来越多的应用于图像分割。S Oe，G Liu [ 5 ] 提出使用CNN的图像分割方法，来提取图像的纹理特征，W Shimoda，K Yanai [ 6 ] 使用CNN分割图像中不同类别的食物，可以对手机拍摄的照片进行分割、识别其中的食物，A Vetrivel等 [ 7 ] 使用CNN来分割卫星图像中被自然灾害(如地震)损害的区域，用于估计损害情况，Rahmat B等 [ 8 ] 使用CNN来分割出汽车的车牌图像，用于车牌识别。图像分割在医学领域也有很广泛的用途 [ 9 ] ，R Rouhi等 [ 10 ] 使用CNN分割良性或恶性的乳腺肿瘤来对乳腺癌的病情进行判断，Perfetti R等 [ 11 ] 使用CNN分割视网膜血管来进行一些疾病(如糖尿病)的诊断，Duraisamy M，Duraisamy S [ 12 ] 使用CNN从MRI图像中分割出肺部区域来辅助医生的诊断，Moeskops P等 [ 13 ] 使用CNN分割大脑的MRI图像为不同的功能区域，如白质、灰质、脑脊液等。但基于CNN的图像分割方法仍存在一些缺点，如分割效率低，分割精度差等，很多改进方法被提出。W Lotter等 [ 14 ] 提出使用多尺度CNN的方法，输入图像为不同尺寸的图像块使CNN有更广泛的感受野，改善了分割效果，LC Chen等 [ 15 ] 提出在CNN的后端加入条件随机场，很好的提高了分割精度，Lonjong等 [ 16 ] 提出了全卷积神经网络(Full Convolution Neural Network， FCN)，可以进行像素级的分类，从而高效的解决了语义级别的图像分割(semantic segmentation)问题，图像语义分割需要对图像的每一个像素点进行分类，FCN也开始逐渐替代了CNN用于图像分割。Ronneberger O等 [ 17 ] 使用FCN分割生物图像，比如从一幅细胞图像中分割出不同类别的细胞，L Yang等 [ 18 ] 使用FCN分割人的衣服着装，用于改善网络购物的体验，Niemeijer J等 [ 19 ] 使用FCN分割城市交通图，用于自动驾驶汽车的场景理解。所以，使用FCN在医学图像分割方面也有很大的应用空间，我们提出使用FCN对尺桡骨远端(distal radius and ulna， DRU)图像进行分割。 评价个体生长发育通常是通过测定体格发育指标来衡量，如身高、体重、胸围，但人类生物学年龄(骨龄)则较体格发育指标更准确的反映个体生长发育水平。尺骨桡骨远端骨龄测定时一种很常见的骨龄测定方式。研究发现 [ 20 ] ，可以通过分析尺骨和桡骨远端的生长发育水平来判断骨龄，尺骨和桡骨远端不同的发育阶段有不同的形态，通过分析这些形态就可以识别尺骨和桡骨远端的发育阶段，进而到达测定骨龄的目的。 使用DRU图像进行骨龄分类与测定时，主要是利用了尺骨和桡骨远端的特征，如生长板的闭合程度，骨骺的生长情况等。对DRU图像进行分割就可以在原图像的基础上分割出只包含尺骨和桡骨远端部分的图像，精确的图像分割技术可以有效的提取ROI (region of interest)，去除了其他的干扰信息，这样就会有利于对关键特征的提取，从而就能更好的对DRU图像进行分类和进行骨龄测定。 本文的贡献： 1) 首次提出使用FCN分割DRU图像，并达到较好的分割效果。 2) 通过实验对比不同的FCN结构和相同结构下不同数量的训练样本对分割精度的影响。
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user: 2. 方法描述 2.1. 全卷积神经网络与语义分割 在CNN中，全连接层用与特征图大小相同的卷积核把所有的特征图展开为一维的向量与下一层构成全连接，这种操作的坏处就在于其会破坏图像的空间结构，因此全卷积神经网络被提出来了。FCN与传统的CNN基本相同，但把CNN的全连接层换为卷积层，FCN的特点在于输入和输出都是二维的图像，并且输入和输出具有相对应的空间结构，最后一层卷积运算的特征图为热度图(heatmap)。FCN使用反卷积(deconvolution)操作来恢复FCN输出热度图的大小为输入图像大小，最后使用softmax层来预测输入图像每一个像素对应的类别。 传统的基于CNN的分割方法的做法通常是：为了对一个像素分类，使用该像素周围的一个图像块作为CNN的输入用于训练和预测，图像块的标签即为该像素的标签。但是，这种方法有几个缺点：一是存储开销很大。例如对每个像素使用的图像块的大小为10 × 10，则所需的存储空间为原来图像的100倍。二是计算效率低下。相邻的像素块基本上是重复的，针对每个像素块逐个计算卷积，这种计算也有很大程度上的重复。三是像素块的大小限制了感知区域的大小。通常像素块的大小比整幅图像的大小要小很多，只能提取一些局部的特征，从而导致分类的性能受到限制。 与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类不同，FCN可以接受任意尺寸的输入图像，采用反卷积对最后一个卷积层的特征图进行上采样，反卷积为卷积的逆过程，即把卷积的输入为反卷积的输出，反卷积的输入为卷积的输出。反卷积使特征图恢复到输入图像相同的尺寸，从而可以对每个像素都产生了一个预测，同时也保留了原始输入图像中的空间信息，最后在上采样的特征图上进行逐像素分类。采用逐像素计算Softmax分类的损失，相当于每一个像素对应一个训练样本。为了改善反卷积的效果，我们使用融合的方法，把全卷积后的特征图先进行一次反卷积，然后把它与前面卷积池化层输出特征图经过卷积后进行相加，然后再进行反卷积，这样操作的目的是综合利用网络浅层和深层所提取的特征。 与传统用CNN进行图像分割的方法相比，FCN有两大明显的优点：一是可以接受任意大小的输入图像，而不用要求所有的训练图像和测试图像具有同样的尺寸。二是更加高效，因为避免了由于使用像素块而带来的重复存储和计算卷积的问题。 根据以上分析，可得出FCN应用于图像语义分割的流程图(如图1)。 2.2. 网络结构 本文所使用的网络结构(如图2)中，不同的颜色表示不同的操作，相同颜色块的个数表示相同操作的次数。它以分类效果较好的CNN网络(VGG16) [ 21 ] 为基础进行改进，替换VGG16网络的全连接层为卷积层，并加入了反卷积、融合、裁剪等操作。并相应的改变输入输出，输入为图像数据和标签数据，输出也为二维的图像矩阵，且大小与输入图像和标签相同，输出图像矩阵的值对应为输入图像像素的类别，来达到像素级分类和语义分割的目的。 在这个网络中，输入图像经过多次卷积(还有池化)操作以后，得到的特征图越来越小，分辨率越来越低(粗略的图像)，为了从这个分辨率低的粗略图像恢复到原图的分辨率，得到图像中每一个像素的类别，我们使用了上采样(反卷积)操作。例如经过5次卷积(和池化)以后，图像的分辨率依次缩小了2，4，8，16，32倍。对于最后一层的输出图像，需要进行32倍的上采样，才能得到原图一样的大小。 对第5层卷积池化的输出进行32倍的上采样来放大到原图大小，得到的分割结果不够精确，一些细节无法恢复。于是我们把第五层卷积池化的输出进行2倍的上采样后与第四层卷积池化的输出进行融合后再进行16倍的上采样；或者把上述操作后的输出再与第三层卷积池化的输出进行融合后再进行8倍的上采样，这样得到的分割结果就更精细一些了；或者再继续利用前面第二层、第一层卷积池化的特征。我们把对应的网络依次称为fcn32s、fcn16s、fcn8s、fcn4s和fcn2s。 图1. 图像语义分割的流程图 图2. 网络结构图
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user: 3. 实验与分析 3.1. 实验数据 本论文使用的数据集为DRU的X光图像，并保存为.jpg格式，经整理并筛选后，可用的图像共有1189张，图3为单张DRU的X光图像。 3.2. 数据处理 使用DRU图像进行骨龄分类时，DRU图像的ROI为尺骨、桡骨部分，原始图像包含了很多非ROI部分，这些区域不但会影响分割精度，而且对骨龄分类来说是多余的信息。所以在进行图像分割前，需要对输入图像进行预处理，首先使用目标检测的方法检测出大致的只有桡骨和尺骨的区域块，最后把处理后的图像改变位统一尺寸，图4为预处理后的图像。 3.3. 数据标注 由于训练图像需要有标签才能提供给网络进行学习图像的语义信息，而且测试图像也需要标签来测试训练好的网络的分割精度，所以，需要对所用的图像进行标注(打标签)。我们使用Labelme [ 22 ] 作为图像标注工具。Labelme是一个开源的图像辅助工具，能够帮助用户创建定制化标注任务或可执行图像标注。 根据专业医生的指导意见，进行如下标注(如图5)，使用连续的点描绘出尺骨、桡骨两块骨头，其中绿色点包围的区域分别代表尺骨和桡骨，其他区域为背景。 3.4. 图像分割评价指标 3.4.1. 精确度和召回率 在机器学习，自然语言处理，信息检索等领域，评估(Evaluation)是一个必要的工作，精确度和召回率(Precision & Recall)是广泛用于评估的两个度量值 [ 23 ] ，在说精确度和召回率之前，我们需要先需要定义TP，FN，FP，TN四种分类情况： 图3. DRU的X光图像 图4. 预处理后的图像 图5. 数据标注 1) 伪阳性(FP)：预测为阳性，真实值为阴性； 2) 真阳性(TP)：预测为阳性，真实值为阳性； 3) 真阴性(TN)：预测为阴性，真实值为阴性； 4) 伪阴性(FN)：预测为阴性，真实值为阳性。 精确度：P = TP/(TP + FP)，反映了被分类器判定的正例中真正的正例样本的比重；召回率，也称为True Positive Rate：R = TP/(TP + FN)；反映了被正确判定的正例占总的正例的比重。由此可见，精确度是评估预测的结果中目标结果所占得比例；召回率，顾名思义，就是从关注领域中，召回目标类别的比例。 在分类时，当然希望预测结果精确度越高越好，同时召回率也越高越好，但事实上这两者在某些情况下有矛盾的。比如极端情况下，我们只预测出了一个结果，且是准确的，那么精确度就是100%，但是召回率就很低；而如果我们把所有结果都返回，那么比如召回率是100%，但是精确度就会很低。所以，在评价分类时要综合精确度和召回率两种评价指标。 3.4.2. 交并比(IoU) 在图像分割的评价体系中，有一个参数叫做IoU (交并比)，即分割产生的分割图与标签图的交叠率。可以简单理解为：分割结果(Segmentation Result)与Ground Truth的交集比上它们的并集，即为分割的准 确率。IoU的计算公式如公式为： IoU = ( A ∩ ​ B ) ( A ∪ ​ B ) ，A、B分别代表分割结果与Ground Truth的集合，图6 为IoU的图解表示。 由上述图示可知，IoU的计算综合考虑了交集和并集，如何使得IoU最大，需要满足，更大的重叠区域，更小的不重叠的区域。理想情况下，IoU = 1，即分割图像与标签完全重合。
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user: 4. 实验结果 本文使用预训练模型来加快网络收敛速度和减少过拟合，即在ImageNet [ 24 ] 数据集训练好的VGG-16模型基础上进行微调(fine-tuning)。由于训练深度全卷积神经网络非常容易出现梯度爆炸导致loss变为Nan的现象，因此设置初始的学习率为 10 − 8 。为了防止深度全卷积神经网络求解时掉入局部极小值和防止过拟合，因此设置动量为0.99，衰减系数为0.0005，迭代次数设为20，000次，batch size设置为1。 本文使用的方法的实现是基于开源深度学习框架Caffe。由于DRU图像总共有1189张，我们设训练集占80% (951张)，测试集占20% (238张)，训练集和测试集的样本是从全部的图像中随机分配的。为了减少内存的占用，提高训练速度，对输入的DRU图像进行了归一化处理，即减去均值，再除以方差。 图6. IoU的图解表示 图7显示了fcn8s网络训练时随着迭代次数的增加，损失函数的变化过程，网络训练过程中迭代100次所需的时间为48 s。 图8(a)~(c)显示了测试精度(整体测试精度、尺骨测试精度、桡骨测试精度)随着迭代次数增加的变化情况。 由于使用了预训练模型，网络在训练初期损失函数就下降的较快，测试精度也随着迭代次数的增加而上升，在迭代10000次后，损失函数和测试精度都趋于稳定，最后整体的测试精度和召回率为98%，IoU为97%；尺骨的测试精度和召回率为97%，IoU为95%；桡骨测试精度为98.5%，召回率为98%，IoU为96.6%。 为了测试不同网络结构对DRU图像分割精度的表现情况，图9显示了不同的网络结构：fcn2s、fcn4s、fcn8s、fcn16s、fcn32s，网络测试阶段的损失函数随着迭代次数增加的变化情况。 图7. 训练损失随着迭代次数增加的变化情况 图8. 测试精度随着迭代次数增加的变化情况 图9. 测试损失随着迭代次数增加的变化情况
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user: 5. 总结 本文实现了一种基于深度学习的DRU图像分割方法和系统，利用深度全卷积神经网络，对DRU图像进行像素级的分类，达到了很好的分割效果，训练好的网络能够从给出的测试图像中精确的分割出尺骨、桡骨部分，而且，对一些明暗不均匀、噪声较大的图像也能准确的分割。此外，对不同的网络结构进行对比实验分析得出了分割效果相对较好的网络结构，又用不同数量的训练样本来测试网络，结果发现网络在少量训练样本的情况下也能达到较好的分割精度。这是由于DRU图像相对简单，图像中包含的特征较少，网络在少量样本的情况下就可以很好的学习到DRU图像的特征。这同时也说明了网络具有很好的稳定性。
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user: 摘 要 服务业发展对经济增长的关系一直是国内外学者研究的热点话题之一。本文采用我国1978年~2016年的时间序列数据，并运用Johansen协整检验、Granger因果检验、向量自回归VAR模型和脉冲响应函数等时间序列数据研究方法，实证分析了服务业发展对经济增长、农业发展与工业发展三者之间的关系。结果显示：1) 服务发展对经济增长的推动作用最强；2) 服务业发展对经济增长、工业发展与农业发展均有一定的促进作用；3) 服务业发展对经济发展的推动作用需要长期来实现。 关键词 :服务业发展，Johansen协整检验，Granger因果检验，脉冲响应函数 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. 研究背景 现代服务业的发展是工业化发展到一定阶段的产物。自20世纪60年代开始，世界上各主要发达国家经济体的经济发展重心就开始向发展现代服务业转变。在世界经济一体化的浪潮下，现代服务业在世界各国就业和经济发展中的重要性不断上升，对经济和就业的贡献比重不断加大。全球产业结构也因此出现了从“传统工业经济”向“现代服务业经济”的转型。 在学术界普遍认为，有关服务业发展的研究始于Clark (1940)提出的产业结构理论。文章支出，随着一个国家或地区的经济发展水平的提高，以就业和经济产出总值为代表的产业结构有着从传统农业向工业转变，进而向服务业再转变，实现“二次转型”的趋势。此后，西方的学者如Kuznets (1971) [ 1 ] 、Chenery和Syrquin (1975) [ 2 ] 均通过实证的方法进一步支持了上述论断。因此，在学术界有着“发达经济体的发展已经超越了传统工业社会，服务业是现代经济发展的方向” [ 3 ] 的看法。 然而，以美国为代表的西方发达经济体一战以来的经验数据表明，传统工业的发展依旧是经济体增长的核心动力，服务业迅速发展并非是经济体迅速发展的产物，而是经济长期衰退，甚是出现经济危机的表象。在此阶段，经济增长的显著特征通常表现服务业对传统农业和工业的“挤出效应” [ 4 ] 。社会资源普遍流向服务业，传统农业和工业受资源配置掣肘发展滞后。国内的学者赵儒煜(2003) [ 5 ] 指出与发达国家一战时期类似，我国改革开放以来经济增长的主要动力亦来自于农业与工业部门实现的迅速发展而非服务业。由已有的文献可以看出，一方面服务业发展不断发展壮大给国民经济发展带来活力，并在经济发展中占主体地位；另一方面服务业的发展也会给国民经济带来种种问题，例如对其他产业的挤出效应等 [ 6 ] 。和西方发达国家经济发展体制不同，我国有着社会主义市场经济体制特色。服务业对我国经济水平的发展以及产业结构转变的影响还不得而知，这就引发了许多学者的研究兴趣，对我国服务业增长与发展过程中的诸多问题予以关注。 本文在我国经济发展转型的大背景下，运用时间序列分析的方法以企图提出并解决如下问题：1) 基于我国的经济发展背景与模式，服务业的发展对经济增长究竟起到何种作用？2) 相比较于传统农业与工业的发展，服务业对经济增长的贡献有多大？3) 现代服务业的发展对传统农业和工业的发展会带来“挤出”效应还是推动作用？
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user: 3. 结论分析 本文利用1978年至2016年之间的年度时间序列数据，运用Johanson协整分析、Granger因果关系、向量自回归(VAR)模型及脉冲响应函数对我国服务业发展水平、经济增长水平、工业发展水平与农业业发展水平之间的关系进行了实证研究，研究的结论如下： 第一，从Johanson协整分析的结果来看，经济发展水平、服务业、工业和农业发展水平之间的确存在一组长期稳定的协整关系。这说明服务业发展对中国经济发展的确存在长远的影响。 第二，从Granger因果检验的结果来看，1) 服务业的发展会拉动经济的增长，而经济的发展又会反过来促进服务业的发展。这与现实相符，服务业作为许多发达国家的支柱性产业对经济发展起到不可磨灭的作用；而当经济发展到一定程度，人们在满足了农业与工业对其生活物资提供之外，开始追求服务业对其提供的精神享受，从而促进了服务业的发展。2) 服务业的发展会带动农业的发展。合理的解释为服务业的发展(如观光农业旅游等)为农业的发展带来了更大的需求，从而促进了农业的发展。3) 服务业的发展会带动工业的发展。解释与农业发展相同，服务业的发展创造出工业发展的需求，促进了工业的发展。 第三，从向量自回归(VAR)模型分析的结果来看，无论是从长期来看还是从短期来看，服务业发展都会对我国经济、农业和工业的发展带来正向的影响。而从影响的期限来看，服务的变化在短期内对其他几个经济指标带来的正向作用有限，但是长期的正向促进作用是显著的，这也与实际经济发展情况相符。经济发展的过程中往往会存在一定的粘性，改变一个经济变量对经济体的作用一般需要很长的一段时间才能体现。 第三，从脉冲响应函数的结果分析来看，尽管在不同的时间点对不同的变量推动作用不同，但服务业的发展至始至终都推动着经济的增长、工业的发展与农业的发展。服务业的发展促使产业结构升级，为农业、工业的发展提供支持与保障，是经济发展的中坚力量。