DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 3. 实验与结果分析 3.1. 数据集及评价标准 为了验证MWCA算法的有效性，算法将基于酵母菌PPI网络中在两个不同的蛋白质复合物数据集上进行实验，这两个蛋白质复合物数据集来自于CYC2008和MIPS。在计算蛋白质节点之间的语义相似性时采用基于GO数据库注释网络中的蛋白质。 在复合物识别的评测实验中，为了准确评测算法的实验结果，采用recall，precision和f-measure为评价指标。给定一组已知的蛋白质复合物集合 K = { K 1 ， K 2 ， ⋯ ， K n } 和一组算法得到的簇集合 P = { P 1 ， P 2 ， ⋯ ， P n } ，如果定位到的簇 P i 与真实蛋白质模块 K j 满足条件 ω ≥ t ， t = 0.2 ，则认定 P i 和 K j 是匹配的。 | T | 是识别的蛋白质模块 P i 和真实蛋白质模块 K j 之间交集的大小， | P i | 和 | K j | 分别为检测到的复合物大小和真实的复合物的大小。 ω = | T | 2 | P i | ∗ | K j | (9) recall = | { K j | K j ∈ K ∧ ∃ P i ∈ P ， P i matches K j } | | K | (10) precision = | { P i | P i ∈ P ∧ ∃ K j ∈ K ， K j   matches   P i } | | P | (11) f-measure = 2 ∗ recall ∗ precision recall + precision (12) 3.2. 实验结果分析 为了分析MWCA算法的性能，实验将MWCA与3个经典蛋白质复合物算法进行比较，即CFinder，MCode和MCL算法。其中CFinder和MCode是典型的基于密度的复合物预测方法。MCL是基于流模拟的复合物预测算法。本文实验中，3种方法的参数均采用文献中的默认参数值 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] ，实验结果对比如图1和图2。 图1. 在CYC2008上性能比较 图2. 在MIPS上性能比较 图1为CYC2008数据集上的实验结果，本算法能够在综合性的评价指标F值上取得较好的效果。在召回率方面优于CFinder和MCode，仅次于MCL。在准确率方面，MWCA算法最优，这说明结合基因本体和序列信息可以有效地降低PPI的噪声数据对识别的复合物数量的影响，提高与真实复合物匹配的预测复合物的数量。在F值评价结果可以看出，MWCA取得了比较好的结果。从两个图中我们可以看出在MIPS上的评价结果与在CYC2008上类似，我们的方法和其他方法相比在准确率和F值能达到更高的值。 3.3. 不同阈值t条件下算法性能比较 为了进一步说明MWCA算法的有效性，图3和图4列出了四种算法在9个不同阈值 t = { 0.1 ， 0.2 ， 0.3 ， 0.4 ， 0.5 ， 0.6 ， 0.7 ， 0.8 ， 0.9 } 条件下F值的表现性能，算法整体的性能要优于其他三类算法。 图3. 在CYC2008上F-measure性能比较 图4. 在MIPS上F-measure性能比较 3.4. 功能性分析 对于本文提出的算法MWCA，除了前面从量上进行对比和分析，本节将从功能性上进行比较和分析，即P value 值。识别到的蛋白质簇对于某一生物功能的富集程度通常用此值进行分析，进而评测算法识别到的复合物的有效性 [ 14 ] 。P value 值得计算基于GO注释，如(13)。 P value = 1 − ∑ i = 0 l − 1 ( | F | i ) ( | V | − | F | | C | − i ) ( | V | | C | ) (13) 其中， | V | 表示PPI网络中所包含的蛋白质节点的个数， | C | 表示算法识别到某个复合物C中蛋白质个数，l代表识别的蛋白质复合物C中含有某个功能F的蛋白质数量， | F | 表示蛋白质网络中含有该功能的蛋白质个数。通常具有相近功能的蛋白质处于相同的复合物内。如果预测的蛋白质复合物具有较小P value 值，则说明预测算法识别到的蛋白质复合物出现这类生物功能的概率就越高，因而预测蛋白质复合物正确的可能性就越大。一般情况下，P value 值小于0.001的预测的复合物是有实际意义的。表1列出了该方法所识别的部分复合物的功能注释。 Table 1 Comparison of functional enrichmen Gene Name P value 主要功能 YGL240W， YHR166C， YDL008W， YFR036W， YBL084C， YDR260C， YKL022C， YOR249C， YLR127CYDR118WYNL172W 3.04e−14 ubiquitin-dependent protein catabolic process YMR054W， YLR447C， YEL051W， YKL080W， YDL185W， YOR270C， YBR127C， YGR020C 8.16e−17 vacuolar acidification YCL011C， YDR138W， YML062C， YMR125W， YNL139C， YNL189W 4.31e−07 mRNA transport YDL132W， YDR054C， YDR328C， YFL009W， YJR090C， YOL133W， YPL256C 3.10e−06 protein catabolic process YDL145C， YER122C， YFR051C， YGL137W， YIL004C， YIL076W， YLR078C， YLR268W， YPL010W 4.39e−13 ER to Golgi vesicle-mediated transport 表1. 在CYC2008中检测到的部分蛋白质复合物功能注释
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 蛋白质复合物由拓扑特征和生物特性共同决定。只采用某一特征进行复合物识别势必会影响识别的整体性能。本文提出一种新的融合多源信息的复合物识别算法，融合了拓扑特征和生物信息识别蛋白质复合物，以有效的识别PPI网络中具有复杂结构特征的复合物。本文基于GO的语义相似性构建有权的蛋白质网络模型，设计以稠密子图的密度、直径和余玄相似度为聚类条件的核–附属的聚类算法，根据节点度的值为种子节点进行聚类，在加权蛋白质网络中将种子节点不断聚类扩展识别蛋白质复合物。为验证MWCA的有效性，本文提出的算法与3个典型的复合物识别算法进行比较和分析可以看出算法在准确率，F度量和功能富集分析都有了较大的性能提升。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 本文研究了一类具有S-分布时滞的静态神经网络，主要利用微分不等式技巧，建立了所讨论模型的解指数收敛到零的充分性条件，并给出了实例说明了所得结论的有效性。 关键词 :静态神经网络，全局指数收敛性，S-分布时滞 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 近四十年来，人工神经网络因其在联想记忆、平行计算、模式识别、信号处理及优化问题等方面的重要理论价值及应用价值，被广泛关注，并逐渐成为极其活跃的研究热点 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。 根据基本变量选择的不同，连续型递归神经网络可以分为局域神经网络和静态神经网络两大类 [ 4 ] 。局域神经网络模型的基本形式为 d x i ( t ) d t = − x i ( t ) + ∑ j = 1 n w i j g j ( x j ( t ) ) + I i ，   i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n . (1.1) 其中 x ( t ) = ( x 1 ( t ) ， ⋯ ， x n ( t ) ) T 表示神经元的内部状态，n是神经元的个数， w i j 表示神经元j到神经元i的连接权重， g j ( ⋅ ) 表示神经元j的信号函数， I i 表示神经元i的外部输入函数。 静态神经网络模型的基本形式为 d y i ( t ) d t = − y i ( t ) + g i ( ∑ j = 1 n w i j y j ( t ) + I i ) ，   i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n . (1.2) 其中 y ( t ) = ( y 1 ( t ) ， ⋯ ， y n ( t ) ) T 表示神经元的外部状态，余下的符号意义与模型(1.1)相同。 Hopfield模型、双向联想记忆模型和CNNs模型都属于局域神经网络模型，局域神经网络模型(1.1)已被广泛研究，得到了很多深刻的理论结果。递归反向传播网络、BCOp网络、BSB网络的模型则属于静态神经网络，具有重要的应用意义，但相比之下，静态神经网络模型(1.2)的研究则较少 [ 5 ] 。 由于时间滞后效应在神经传导及信号传递过程中均不可避免，因此，时滞神经网络的动力行为研究更具现实意义。而S-分布时滞包含了离散与连续时滞两种情形 [ 6 ] ，所以，S-分布时滞就具有更一般的意义。近年来，关于时滞静态神经网络动力行为研究的结果并不多见 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] 。综上，本文将考虑一类S-分布时滞的静态神经网络，采用对构成神经网络本身函数特征的考察，及建立合适的微分不等式的方法，给出这类S-分布时滞的静态神经网络全局指数收敛于零的判别法，并通过实例验证了所得结论的有效性。
system: [SYSTEM]

user: 3. 例子 例3.1. 考虑如下S-分布时滞静态神经网络 { x ′ 1 ( t ) = − ( 5 + sin t ) x 1 ( t ) + g 1 ( ∫ − 1 0 x 1 ( t + θ ) d w 11 ( θ ) + ∫ − 1 0 x 2 ( t + θ ) d w 12 ( θ ) + e − 1 2 t sin t ) ， x ′ 2 ( t ) = − ( 5 + cos t ) x 2 ( t ) + g 2 ( ∫ − 1 0 x 1 ( t + θ ) d w 21 ( θ ) + ∫ − 1 0 x 2 ( t + θ ) d w 22 ( θ ) + e − 1 2 t cos t ) . (3.1) 其中 t ≥ 0 ， g 1 ( t ) = 1 12 x sin 3 x ， g 2 ( x ) = 1 12 x cos 3 x ， x i ( s ) = ϕ i ( s ) ， s ∈ [ − 1 ， 0 ] ， ϕ i ( x ) 为 [ − 1 ， 0 ] 上的连续函数， w i j ( θ ) = e θ ，   i ， j = 1 ， 2 。 显然，这里 c 1 ( t ) = 5 + sin t ， c 2 ( t ) = 5 + cos t ，故 c 1 _ = c 2 _ = 4 。 I 1 ( t ) = e − 1 2 t sin t ， I 2 ( t ) = e − 1 2 t cos t ，取 λ = 1 2 ，故 c i _ > λ > 0 ， | I i ( t ) | ≤ e − λ t 。且有 L 1 g = L 2 g = 1 12 ， w i j = 1 ，   i ， j = 1 ， 2 。 取 ξ i = 1 ， i = 1 ， 2 。对 λ = 1 2 ，   i = 1 ， 2 有 ξ i − 1 L i g ∑ j = 1 n ξ j e λ r + 1 = 1 6 e 1 2 + 1 < 7 2 = c i _ − λ 成立，即满足 max i ∈ I { ξ i − 1 L i g ∑ j = 1 n ξ j e λ r + 1 } < c i _ − λ 。且容易验证 max i ∈ I { 1 c i _ ξ i − 1 L i g ∑ j = 1 n ξ j w i j } < 1 成立。 上述计算表明，模型(3.1)满足条件(H1)~(H5)，故由定理2.2知，系统(3.1)的解全局指数收敛到零向量 ( 0 ， 0 ) T 。 注3.1. 本文没有采用文献中常见的变换 y ( t ) = x ( e t ) 及计算Lyapunov函数的Dini右上导数的方法来讨论Hopfield神经网络模型的指数收敛性 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] ，而是通过针对模型本身的构成函数的特点，给出保证网络全局指数收敛性的充分性条件，提供了一种新的研究方法。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 流式细胞仪是对细胞进行自动分析和分选的装置，已经渐渐成为生物科学重要的分析仪器。本文介绍了BD流式细胞仪的原理，并对流式细胞仪常见的典型故障做了阐述，进行分析后，并对故障的排除过程进行了详细的阐述。流式细胞仪维中设备故障可分为液路故障、硬件故障、软件故障和三者兼具的情况，只有在使用过程中不断积累，才能快速判断故障，并迅速的排除。 关键词 :流式细胞仪，原理，故障分析 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 我院自2004年购置BD流式细胞仪，用于细胞分析。BD流式细胞仪组成部分有液流系统(聚集细胞以供检测)；光学系统(激发和收集光信号)；电子系统(将光信号转化为电信号，并使其数字化以供计算机分析) [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。具有分选功能的流式细胞仪还具有分选系统。下面介绍BD流式细胞仪原理和日常维护，以供同行参考。
system: [SYSTEM]

user: 2. BD流式细胞仪的原理 流式细胞仪是现代生命研究领域重要的仪器，流式细胞术是利用流式细胞仪对处于快速直线流动状态中的单列细胞或生命颗粒进行逐个、多参数、快速的定量、定性分析或者分选的技术。流式细胞仪的组成和原理图如图1。
system: [SYSTEM]

user: 3. BD流式细胞仪典型故障分析 3.1. 故障一 3.1.1. 故障现象 CantoII上样无细胞信号，重启仪器，重启电脑都无法修复，重装diva软件后也不行。 3.1.2. 故障分析 用T-term连接数据软件检测数据信号确认联机正常，检查上样管没有裂纹，更换密封圈确认密封性正常，检查鞘液车气压表达到50 psi，证明仪器正压正常 [ 4 ] 。经过故障分析发现仪器密封性完好，取一管纯净水正常上样发现，水量下降正常，取光镜看流动池发现与激光聚焦点没有，可确认光路有偏离， 图1. 流式细胞仪原理框图 但是BD公司的仪器为固定光路不可能需要调试光路，有可能有结晶影响流动池的液流稳定性，重新清洗仪器灌注流动池后仪器正常，建议操作者定期用纯净水清洗仪器，或者改用BD原装品牌鞘液。 3.2. 故障二 3.2.1. 故障现象 RUN状态下，显示灯为黄色且不能捕获样本。 3.2.2. 故障分析 考虑是压力问题：1) 将废液桶和鞘液桶间的鞘液压力阀置于FORWORD位置。如果仪器仍不能捕获样本，可能是管路堵塞问题：取下样本换上一管FACS-Flow。2) 按下PRIME键，排除气泡，数分钟后，仪器将自动进入STANBY状态，显示灯显示黄色。选择RUN (绿灯显示)，再次捕获样本，如需要可重复此操作。3) 如果PRIME后仍不能解决问题，可换上1:10稀释的FACS-Clean清洗仪器，RUN状态运行5分钟，随后换上双蒸水再运行5分钟。 3.3. 故障三 3.3.1. 故障现象 仪器噪音过大。 3.3.2. 故障分析 鞘液过滤器中有气泡：仪器记录了气泡产生的信号，造成了杂数据的干扰。气泡还可以改变样本流，造成检测结果不理想。此时，仪器需要做PRIME，排除液路中的气泡干扰。如果鞘液桶吸干了，应该重新装满鞘液，先用加入蒸馏水的上样管中RUN 5~10分钟，待鞘液流中的旗袍排除之后，再进行样本测定。 3.4. 故障四 3.4.1. 故障现象 旁路不抽水。 3.4.2. 故障分析 每次做完样品，更换样品时，发现上样针外管不抽水，静听不到蠕动泵的运作声。检查管路和接头都没有破损，注水检测通畅，检测压力开关正常，当检测蠕动泵时，发现泵不运作，测量蠕动泵通电正常，电压正常，但蠕动泵不运作，所以判断蠕动泵故障。申请配件后，更换新的蠕动泵后测试旁路抽水正常。 3.5. 故障五 3.5.1. 故障现象 仪器自动处于Stanby状态。 3.5.2. 故障分析 检查拨动开关旁边的安全压力按钮(仪器必须在盖下黑色金属盖的情况下工作，请将其置于最前端位置。通常需要用橡皮圈类的东西对其加以牢固。否则，仪器工作时，电脑会突然告知你存在错误必须联系BD，只要在你被阻断的时候重启电脑即可。对于已经跑的样本会自动保存。你可以在你遇到错误提示而不能继续检测的任何时候或电脑死机时重启电脑。已保存的数据文件不会受到影响。
system: [SYSTEM]

user: 4. 仪器开关注意事项 1) 当我们在使用仪器时，要想仪器能正常的为我们工作，就要注意一下这些使用的注意事项。 ① 仪器开机前先检查一下废液桶是否清空？鞘液桶的鞘液够不够？ ② 检查电源都正常了才开机，开电脑，打开DIVE软件，看联机是否正常。 ③ 先检查一下鞘液过滤器有没有气泡，上一管水做两次prime排空管路的气泡，然后运行高速跑水5~10分钟的水。 2) 做完实验要关机也要注意，每天关机前，清洗进样针及进样针的外表面。 ① 将上样管的支撑臂移至旁位。 ② 上样管中放3 ml 1:10稀释的漂白水，真空抽吸1分钟左右。 ③ 将流速改为HI，上样管的支撑臂移回上样位，运行5分钟左右。 ④ 上样管的支撑臂移至旁位，上样管中放3 ml BD FACSRinse清洗液，真空抽吸1分钟左右。 ⑤ 将流速改为HI，上样管的支撑臂移回上样位，运行5分钟左右。 ⑥ 上样管中放3 ml蒸馏水，重复步骤④和⑤。 ⑦ 上样管中留1 ml蒸馏水，上样管支撑臂位于上样位。
system: [SYSTEM]

user: 5. 小结 综上所述，在BD流式细胞仪维中设备故障可分为液路故障、硬件故障、软件故障和三者兼具的情况，在遇到故障时仔细观察故障情况，结合掌握的设备基本结构和查阅操作手册及维修资料，就能快速查找出设备的故障原因和解决方案。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 在与 [ 1 ] 相同的假设条件下，本文主要通过Gagliardo-Nirenberg不等式，建立趋同项在三维空间上的先验估计，给出趋同化模型在三维空间中整体解的存在唯一性。 关键词 :趋同化，整体解，Gagliardo-Nirenberg不等式 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 癌症侵袭是一个非常复杂的过程，涉及多种生物学机制。细胞迁移在多种生理和病理过程中起着非常重要的作用，包括胚胎发育、皮肤创伤愈合、肿瘤浸润和转移。事实上，许多数学模型已经被开发用于癌症侵袭的相关方面。其中趋同性是细胞迁移的重要机制。它是细胞沿着细胞粘附梯度的定向运动，这往往是由趋化因子或结合在细胞外基质(ECM)中的酶促进的。为此，学者们提出了更多的生物学相关模型，做了很多尝试且得到了可观的结果 [ 2 ] - [ 9 ] 。局部解的存在唯一性、整体解的存在性、解的有界性、爆破解的存在性等都是癌症侵袭模型的主要内容。文章 [ 1 ] 给出了如下模型： { u t = Δ u − ξ ∇ ⋅ ( u ∇ ω ) + μ u ( 1 − u − ω ) ， x ∈ Ω ， t > 0 ， υ t = Δ υ − υ + u ， x ∈ Ω ， t > 0 ， ω t = − υ ω + η ω ( 1 − ω − u ) ， x ∈ Ω ， t > 0. (1.1) 其中 Ω ⊂ ℝ d ( d = 2 ， 3 ) 是边界光滑的有界区域。为了封闭方程组，我们需要施加边界和初始条件，如下： { − ∂ u ∂ ν − ξ u ∂ ω ∂ ν = ∂ υ ∂ ν = 0 ， x ∈ ∂ Ω ， t > 0 ， u ( x ， 0 ) = u 0 ( x ) ， υ ( x ， 0 ) = υ 0 ( x ) ， ω ( x ， 0 ) = ω 0 ( x ) ， x ∈ Ω . ∂ ∂ ν 表示边界上的外法向量， u ， υ ， ω 分别代表癌细胞密度、基质降解酶(MDE)的浓度和细胞外基质(ECM)的密度。同时， μ 代表细胞增值速率， ξ > 0 是衡量细胞趋同性敏感度的参数， η > 0 表示ECM重塑的速率参数。 为了下文中分析的方便，我们引入下面的变量变换 a = u e − ξ ω ， 得到与(1.1)等价的形式 { a t = e − ξ ω ∇ ⋅ ( e ξ ω ∇ a ) + ξ a υ ω + a ( μ − ξ η ω ) ( 1 − e ξ ω a − ω ) ， x ∈ Ω ， t > 0 ， υ t = Δ υ − υ + e ξ ω a ， x ∈ Ω ， t > 0 ， ω t = − υ ω + η ω ( 1 − ω − e ξ ω a ) ， x ∈ Ω ， t > 0 ， ∂ a ∂ ν = ∂ υ ∂ ν = ∂ ω ∂ ν = 0 ， x ∈ ∂ ω ， t > 0 ， a ( x ， 0 ) = a 0 ( x ) ， υ ( x ， 0 ) = υ 0 ( x ) ， ω ( x ， 0 ) = ω 0 ( x ) ， x ∈ Ω . (1.2) 在文章中，我们假设 { a 0 ( x ) ≥ 0 ， υ 0 ≥ 0 ， 0 ≤ ω 0 ≤ 1 ， ∂ Ω ∈ C 2 + α ， 0 < α < 1 ， a 0 ( x ) ， υ 0 ( x ) ， ω 0 ( x ) ∈ C 2 + α ( Ω ¯ ) ， ∂ a 0 ( x ) ∂ ν = ∂ υ 0 ( x ) ∂ ν = 0 ， x ∈ ∂ Ω . (1.3)
system: [SYSTEM]

user: 2. 预备知识 对任意 0 < T < ∞ ，设 Q T = Ω × { 0 < t < T } ， Γ T = ∂ Ω × { 0 < t < T } . 给出以下空间及模的相关定义： W p 2 ( Ω ) = { u | u ， D x u ， D x 2 u ∈ L p ( Ω ) } ， W p 2 ， 1 ( Q T ) = { u | u ， D x u ， D x 2 u ， D t u ∈ L p ( Ω ) } 和 ‖ u ‖ W p 2 ( Ω ) = ‖ u ‖ L p ( Ω ) + ‖ D x u ‖ L p ( Ω ) + ‖ D x 2 u ‖ L p ( Ω ) ， ‖ u ‖ W p 2 ， 1 ( Q T ) = ‖ u ‖ L p ( Q T ) + ‖ D x u ‖ L p ( Q T ) + ‖ D x 2 u ‖ L p ( Q T ) + ‖ D t u ‖ L p ( Q T ) . 其中 p ≥ 1 是一个整数。 为了表述方便，在文章中， c i ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ) 和C均代表不依赖于时间的正常数， A i ( i = 1 ， 2 ) 是依赖于最大生命区间T的常数。 引理2.1：设 Ω ⊂ ℝ n 是带有光滑边界的有界区域。取 l ， k 是任意整数，满足 0 ≤ l < k ，令 1 ≤ q ， r ≤ ∞ ， p ∈ ℝ + ， l k ≤ θ ≤ 1 满足 1 p − l n = θ ( 1 q − k n ) + ( 1 − θ ) 1 r . 那么，对于任意 u ∈ W k ， q ( Ω ) ∩ L r ( Ω ) ，存在两个依赖于 Ω ， q ， k ， r ， n 的正常数 c 1 和 c 2 使得以下不等式成立： 如果 1 < q < ∞ ， k − l − n q 是非负整数，那么对 l k ≤ θ < 1 ， r > 1 ，上述不等式亦成立。
system: [SYSTEM]

user: 4. 三维空间中的整体存在性 定理4.1：在三维空间中，在初始条件(1.3)成立的条件下，对任意 T > 0 ，系统(1.2)存在唯一的解满足 ( a ， υ ， ω ) ∈ ( C 2 + l ， 1 + l 2 ( Q T ) ) 3 。 证明：利用反证法，取有限时间 T ˜ > 0 。假设 [ 0 ， T ˜ ) 是解存在的极大生命区间，我们取 ( a ( x ， T ˜ − ε ) ， υ ( x ， T ˜ − ε ) ， ω ( x ， T ˜ − ε ) ) (其中 0 < ε < T ˜ )作为一个新的初始值。利用延展定理，对 T 1 > 0 ，我们 可以将解延拓至 Q ( T ˜ − ε ) + T 1 。而且根据定理3.1，我们知道 T 1 仅依赖于 ‖ a ( x ， T ˜ − ε ) ‖ C 2 ( Ω ¯ ) ， ‖ υ ( x ， T ˜ − ε ) ‖ C 2 ( Ω ¯ ) ， ‖ ω ( x ， T ˜ − ε ) ‖ C 1 ( Ω ¯ ) 的上确界。因此通过先验估计 ‖ ( a ， υ ， ω ) ‖ C 2 + l ， 1 + l 2 ( Q T ) ≤ A ( T ) ，我们知道 T 1 依赖于 T ˜ ，换句话说， T 1 = T 1 ( T ˜ ) 。因此，如果我们取 ε < T 1 ，那么 ( T ˜ − ε ) + T 1 > T ˜ ，从而产生矛盾。定理得证。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 为了解巨菌草的牧用价值，笔者通过对40、80、120、160、200、240、280、320、360 cm下自然生长高度巨菌草的地上生物量、含水量、干物质和粗蛋白等养分指标测定，探索巨菌草作为牧用饲草的养分变化规律及适宜刈割利用高度。结果表明：巨菌草作为牧用饲草时，粗蛋白含量在生长高度40 cm时最高，为13.30%，在360 cm时最低，仅为4.32%，并随生长高度的增加而下降；干物质含量随生长高度的增加而增加，以360 cm时最高，为30.69%，40 cm时最低，为14.52%；水分含量变化则与干物质含量变化相反。因此，巨菌草作为牛、羊等草食家畜青绿饲草料鲜饲利用时，宜在120~160 cm高度时刈割利用；巨菌草作为牛、羊等草食家畜优质饲草料青贮加工利用时，宜在240~280 cm间刈割利用。是直接饲喂和加工利用的理想牧草之一。 关键词 :巨菌草，牧用价值，养分测定，刈割高度 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 巨菌草(Pennisetum sp.)系禾本科狼尾草属多年生草本植物。属典型C4植物，适宜在热带、亚热带和温带地区栽培。巨菌草主要分布于巴布亚新几内亚、马来西亚、卢旺达、莱索托、南非、埃及等。于上世纪90年代引入我国，经多年培育，现已成为适合我国大部分地区土壤、气候等环境条件下种植的又一牧草。在中国的南方、西南、新疆等地已有种植与应用 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。安顺市于2015年开始引入，首先在平坝、关岭等地进行试种。巨菌草具有分蘖力强、根系发达、植株高大、产草量高、抗逆性强等特点。其茎杆粗大、节间较长，每节着生一个腋芽，并由叶片包裹，一般茎杆粗达3.5 cm、长达9~15 cm。叶片互生，一般长60~132 cm、宽3.5~6.0 cm；巨菌草的植株最高可达7.08 m，单株鲜重可达3.25 kg，鲜草产量达7824.0 t/hm 2 [ 4 ] 。巨菌草的幼嫩期营养价值高、适口性好，是畜牧养殖的饲草料资源，是牛、羊、鹿、兔、鹅、鱼等的理想饲料 [ 5 ] 。因此，开展对不同生长高度巨菌草的营养成分测定分析，探索其牧用的最适刈割利用高度，旨在为巨菌草的开发利用提供一定科学依据。
system: [SYSTEM]

user: 2. 材料与方法 2.1. 地点与材料 试验地点选在关岭县岗乌镇柏寨村(关岭自治县草地中心巨菌草引种试种基地)。基地地理位置为E：105˚22'24''，N：25˚57'48''，海拔1386 m。属亚热带季风气湿润候区，四季分明，热量充足，水热同季，年平均气温16.2℃，年降水量1200~1650 mm；土壤以石灰性土为主，肥力中等。 巨菌草，于2016年2月，由关岭自治县草地中心从福建福州引入种植；尿素(含氮量 ≥ 40%)，当地市场采购，为贵州省赤天化股份有限公司生产；复合肥(N:P 2 O 5 :K 2 O = 10:7:8，总养分 ≥ 25%)，当地市场采购，贵州天峰磷化工有限责任公司生产。 2.2. 试验过程 种植管理：整地深耕，地块四周开排水沟；按照80 cm宽行距开沟(沟宽20 cm、深10 cm)，以80 cm窝穴距布置移栽培育苗；按40 kg/667 m 2 标准施入复合肥作底肥；苗期加强中耕除杂，待苗长至30~40 cm时，实施第一次刈割，留茬高度10~15 cm，并按10 kg/667 m 2 标准施入尿素，以促进分蘖；之后，每长至150 cm左右高时，刈割鲜饲利用。 试验设计：试验在选定的基地内选取相对平缓，前期长势较一致，单块面积大于667 m 2 的巨菌草草地进行试验观察。按照不同自然生长高度，分别设置40、80、120、160、200、240、280、320和360 cm高度刈割9个处理，每个处理依次选取10窝进行观察测定，刈割留茬高度15 cm，试验地在试验期内不作施肥、除杂、灌溉等田间管理。 田间试验时间：试验于2017年3月20日，在巨菌草未萌发前开始，于2017年11月26日，在巨菌草完全进入枯蒌期后结束。 2.3. 项目与方法 2.3.1. 单窝鲜重 测定各处理在刈割时的平均窝重，随机选取3窝进行测定记录。 2.3.2. 植株高度 各处理在刈割时所测定的平均自然生长高度，10株全测，其均值须达到处理设计要求高度值。 2.3.3. 种植密度 在所选试验地块中进行测定，随机用50 m皮尺，拉出100 m 2 区域对种植植株(窝)进行数数、记录、计算，重复3次，作为每个处理的种植密度(株/m 2 )。 2.3.4. 生产能力 单窝鲜草产量：即单窝鲜重，现场刈割测定，取平均值作为单窝鲜草产量。 年单窝鲜草产量：各次刈割单窝鲜草产量之和。 年鲜草产量 = 年单窝鲜草产量 × 种植密度 × 667。 年干物质产量 = 年鲜草产量 × 干物质(DM)含量百分比。 年粗蛋白产量 = 年干物质产量 × 粗蛋白(CP)含量百分比。 2.4. 营养指标测定 水分、干物质(Dry Matter)采用GB/T6435-2014中直接干燥法测定，粗蛋白(Crude Protein)采用GB/T6432-1994凯氏定氮法测定。 各处理在每次刈割时取样，取样采取随机、全株(单个植株)、剪碎(长 ≤ 3 cm)混匀、四分法取样，量不少于2.0 kg；新鲜样置于65℃鼓风干燥箱烘至恒重保存备用。待全部样品取样收齐后，以小型植物粉碎机按处理分类粉碎混匀，以四分法各取100 g装瓶并做好标记，供检验室测定用。 2.5. 数据处理 以WPS Excel 2016、SPSS 14.0软件对试验数据进行处理分析。
system: [SYSTEM]

user: 3. 结果与分析 3.1. 营养指标 从表1得知，巨菌草的粗蛋白(CP)含量随生长高度的增加而下降，以40 cm时最高，达13.30%；在360 cm时最低，为3.52%；干物质(DM)含量随生长高度的增加而增加，以360 cm高度为最高，达到30.69%，40 cm时为最低，仅为14.52%；水分含量情况刚好与干物质(DM)含量相反(具体见表1)。 3.2. 生产能力 通过表2分析，巨菌草有效植株数随着生长高度的增高而减少，一般在拔节后基本固定，以40 cm高时最多，为41.9株/窝，在360 cm高时最少，为25株/窝。巨菌草鲜草产量、干物质产量在生长高度为40~240 cm之间刈割时，随生长高度的增加而增加；在240~360 cm之间时，则呈现波动(有可能是个例，有待之后研究)，其最大产量分别为320 cm高度时的32.46 t/667 m 2 和9.31 t/667 m 2 ，最小产量分别为40 cm高度时7.54 t/667 m 2 和1.09 t/667 m 2 ；当在240 cm高度刈割时，其鲜草产量、干物质产量分别为25.8 t/667 m 2 和6.12 t/667 m 2 。巨菌草粗蛋白产量，在240 cm高度时刈割最高为0.45 t/667 m 2 ，其次是200、280、320 cm高度时刈割的0.36~0.37 t/667 m 2 ，最少为40 cm高度时刈割的1.09 t/667 m 2 。结合表2分析，巨菌草在80 cm及以下刈割时，处于营养生长阶段，虽然粗蛋白含量最高，但因其水分含量也高、干物质少，则粗蛋白产量相对较低，地上生物量少。结合陈碧成等 [ 2 ] 的研究分析，当其在320 cm及以上刈割时，已处于生长后期，粗纤维含量高，虽然巨菌草此时地上生物量大，但因粗蛋白等养分含量较低、适口性差，从而降低了巨菌草的牧用价值(具体见表2)。
system: [SYSTEM]

user: 4. 讨论与小结 巨菌草作为牧用饲草料资源开发利用具有一定优势。其一，据丁铭等 [ 4 ] 对不同生长期的巨菌草植株 Table 1 Contents of some nutrients in Pennisetum sp. with different growth height 处理(cm) 40 80 120 160 200 240 280 320 360 粗蛋白CP (%) 13.30 12.64 11.30 8.78 8.09 7.28 5.64 3.93 3.52 干物质DM (%) 14.52 15.91 16.29 17.93 19.11 25.71 26.49 28.68 30.69 水分(%) 85.48 83.22 83.71 82.07 80.89 74.29 73.51 71.32 69.31 表1. 不同生长高度巨菌草部分营养成分含量 注：粗蛋白含量指占干物质的百分比。 Table 2 Production capacity of Pennisetum sp. at different growth height 处理(cm) 40 80 120 160 200 240 280 320 360 种植密度(窝/ m 2 ) 1.45 1.45 1.45 1.45 1.45 1.45 1.45 1.45 1.45 有效植株数(株/窝) 41.9 39.1 34.2 32.0 30.3 29.5 26.0 26.0 25.0 单窝鲜重(㎏/窝·年) 7.80 13.43 19.14 22.28 24.11 26.68 26.28 33.65 28.57 刈割次数(次/年) 10.0 7.5 5.8 4.0 2.8 2.0 1.5 1.4 1.2 年鲜草产量(t/667 m 2 ) 7.54 12.98 18.51 21.55 23.32 25.80 25.42 32.46 27.63 年干物质产量(t/667 m 2 ) 1.09 2.07 3.02 3.86 4.46 6.12 6.48 9.31 8.48 年粗蛋白产量(t/667 m 2 ) 0.14 0.26 0.34 0.34 0.36 0.45 0.37 0.37 0.30 表2. 不同生长高度巨菌草生产能力 的粗蛋白质、粗脂肪、粗纤维、粗灰分、无氮浸出物等指标测定，并将其与黑麦草、高粱草、甜高粱、玉米草、苏丹草等饲草比较，巨菌草除粗蛋白质含量略低于黑麦草外，各项参数与其他4种饲草相接近。其二，据陈碧成等 [ 2 ] 对巨菌草营养成分及氨基酸含量分析，巨菌草中天冬氨酸、谷氨酸、丙氨酸含量较丰富，这3种风味氨基酸对提高饲草适口性有很好的作用。其三，据黄晓飞等 [ 6 ] 对巨菌草青贮与全株玉米青贮营养成分对比分析，巨菌草除干物质与粗蛋白质含量低于玉米青贮外，其粗脂肪、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维、无氮浸出物含量都显著高于玉米青贮，其青贮的营养价值丰富，产量较大，可作为牛、羊、草鱼等的优质粗饲料来源。 巨菌草作为牧用饲草饲料资源开发利用时，主要发挥其C4植物特性，充分利用光合作用、水肥气热，获取最大地上生物量。因此，结合营养价值、适口性、牲畜种类、利用方式等，选择适时刈割高度与时间尤为重要。通过对巨菌草不同生长高度部分养分测定分析得出：一是巨菌草作牛、羊等草食家畜青绿饲料鲜饲时，宜在120~160 cm高度时刈割饲喂。此时的巨菌草适口性好、营养价值高，产草量中等，年可刈割4次以上。二是巨菌草作优质粗饲料青贮加工利用时，宜在240~280 cm间刈割利用。此时，结合王永宏等 [ 7 ] 研究结果分析，巨菌草的营养价值与青贮玉米相当，水分含量适中，生物产量则是青贮玉米(10.23 t/667 m 2 )的2~3倍，年可刈割2次以上。巨菌草生长至240 cm时，其鲜草产量达25.42 t/667 m 2 以上，干物质产量达6.12 t/667 m 2 以上，粗蛋白产量达0.45 t/667 m 2 。因此，巨菌草是直接饲喂和加工利用的理想牧草之一。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 针对手持式电动工具绝缘电阻测试设备没有统一标准、质量参差不齐的问题，建立了《移动式手持电动工具绝缘电阻试验仪技术要求》标准，通过对柔性电极进行合理选取并测试，研制了一种移动式手持电动工具绝缘电阻试验仪，在降低员工作业强度、提高安全生产效率方面发挥了十分重要的作用。 关键词 :柔性电极，手持电动工具，绝缘电阻，移动式 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 绝缘电阻作为手持式电动工具的一项重要特性，目前市场上有很多针对绝缘电阻的测试仪，尤其是一类可移动式手持电动工具绝缘电阻试验仪，满足了电力企业预防性试验快速、简便的需求。但是各生产企业所生产的测试设备没有统一的标准，质量参差不齐，令人堪忧。 本文通过介绍《移动式手持电动工具绝缘电阻试验仪技术要求》标准的制订过程，阐述了移动式手持电动工具绝缘电阻试验仪各类电极方式的研究，确定了该类试验仪柔性电极的选取，同时提供了该类试验仪的结构特点及各类参数作为参考。 《移动式手持电动工具绝缘电阻试验仪技术要求》标准的制订为引导生产企业的技术进步，提高手持式电动工具绝缘电阻测试的效率，指明了方向，规范了试验仪的技术参数、检验、验收规范等要求 [ 1 ] 。
system: [SYSTEM]

user: 2. 试验仪技术要求制订的基本原则 2.1. 主要依据 主要依据为GB/T 2611-2007《试验机通用技术要求》 [ 2 ] 、DL/T 845.1-2004《电阻测量装置通用技术条件第1部分：电子式绝缘电阻表》 [ 3 ] 和JB/T 6147-2007《试验机包装、包装标志、储运技术要求》。 2.2. 编制原则 1) 本着创新性和传承性的统一，同时又具有较强的针对性和可操作性； 2) 考虑到移动式手持电动工具绝缘电阻试验仪的使用现状，以及整个产业的技术现状，同时又有一定的前瞻性； 3) 紧密结合行业特征，充分咨询了相关技术人员以及管理人员，力争使标准满足移动式手持电动工具绝缘电阻试验仪技术要求。 2.3. 适用范围 适用于电压等级500 V及以下移动式手持电动工具绝缘电阻试验仪的技术要求、检验方法、检验规则、标志与包装等内容。 适用于手持电动工具绝缘电阻测试用的移动式手持电动工具绝缘电阻试验仪。 2.4. 主要内容 试验仪技术要求的主要内容包括试验仪的结构形式、技术要求、检验方法、检验规则、标志、包装、运输、贮存等要求。 2.5. 主要解决的技术问题 移动式手持电动工具绝缘电阻试验仪结构比较复杂，在规定试验仪技术要求的同时，给出试验仪各类技术要求相应的检验手段是本标准的主要技术问题。 1) 绝缘电阻表的检测，检测要求应依据DL/T 845.1-2004规定的内容进行。 2) 压力加载系统的检测 [ 4 ] ，要求在试验仪压力加载系统中，使用压力表检测动力源气泵的最大输出压力应控制在10 kPa ± 5%范围内。 3) 框体的检测，对试验仪施加6 kPa压力值，并保持10 min，使用游标卡尺进行检测，最大变形量不得超过10 mm。按GB/T 2423.6的要求进行框体的碰撞试验，按GB/T 2423.8的要求进行框体的自由跌落试验，并满足相应标准的要求。 4) 柔性电极的检测，将2个直径为30 mm、高为50 mm带接线柱的圆柱形黄铜电极，放置在试验仪柔性电极导电布任意两个最远端，任意两点之间的电阻应满足不大于1.5 Ω的要求。 5) 安全保护装置检测，当试验仪压力加载系统的压力达到最大工作压力的1.2倍(6 kPa)时，安全保护装置应立即动作，自动停机。
system: [SYSTEM]

user: 3. 试验仪的检验方法 标准中详细的规定了试验义的技术要求，给出了试验仪技术要求相应的检验手段。 3.1. 绝缘电阻表的检测 电子式绝缘电阻表为标准产品，电力行业标准DL/T 845.1有详细的检测要求，所以对于电子式绝缘电阻表的检测主要依据该标准执行，并应满足标准里的相关技术要求。 3.2. 压力加载系统的检测 压力加载系统的检测主要是模拟实际工作状态，标准中设置的力值为3 kPa，主要也是考虑实际设备的工作压力，因为根据电极选择时的数据，当压力达到3 kPa左右时，柔性电极对电动工具的包覆已经较为完全，所以对压力加载系统的测试，选用了这个压力值。 同时技术要求中规定动力源气泵最大压力输出值不得大于10 kPa这个极限值，目的是即使当自动控制部分与及安全保护装置同时失效的情况下，也不会存在箱体由于内部压力过大而自爆的情况发生。 3.3. 箱体的检测 设置箱体检测的目的，是为了考核试验仪箱体在承受极限载荷时的机械性能，根据试验仪实际工作范围在2~5 kPa特点，所以选择了最大工作压力的1.2倍即施加6 kPa压力值，并保持10 min，使用游标卡尺检测加载状态下试验仪框体的变形量，不应大于10 mm。 3.4. 柔性电极的检测 对于柔性电极的检测，主要检测内容是检测柔性电极的内阻，为了更好更科学的选择试验方法，特意选取5种不同直径的黄铜电极，对同一块柔性电极进行了电阻的测试，测试数据如表1所示，根据测试结果，当黄铜电极直径大于30 mm时，测试的柔性电极内阻基本趋于稳定，所以确定黄铜电极的直径为30 mm。 具体的检测过程为将2个直径为30 mm、高为50 mm带接线柱的圆柱形黄铜电极，放置在试验仪柔性电极导电布的任意两个最远端，使用数字欧姆表进行检测，任意两点之间的电阻应不超过1.5 Ω。 Table 1 Resistance test results of brass electrodes with different diameter 序号 黄铜电极直径(mm) 柔性电极电阻(Ω) 1 10 1.45 2 20 1.32 3 30 1.10 4 40 1.08 5 50 1.07 表1. 不同直径黄铜电极测试电阻结果 3.5. 安全保护的检测 安全保护的检测的目的是考核试验仪的安全保护是否能稳定可靠的动作，按照试验仪的最大工作压力的1.25倍确定安全保护装置的动作值，所以当试验仪的最大压力为5 kPa时，安全保护装置的动作压力6.25 kPa，即当试验仪压力超过6 kPa时，安全保护装置的动作。
system: [SYSTEM]

user: 4. 移动式手持电动工具绝缘电阻试验仪的介绍 4.1. 试验仪的主要组成 试验仪主要由柔性电极(可由导电布与海绵组成)、压力加载系统(包括气动执行机构和气泵)、框体、电子式绝缘电阻表等构件组成，如图1所示；试验仪的实际效果图，如图2所示。 4.2. 柔性电极选取 柔性电极是一种可以根据被测试样形状、在外力作用下能紧密贴合的电极装置，目前市场上具有该类特点的电极方式主要有金属箔、导电布和导电海绵。 在标准制订过程中，为了选取合适的电极作为试验仪的试验电极，通过大量的验证试验来选取合适的电极形式。 4.2.1. 柔性电极选取测试方案 为了保证数据的可比性，所有测试均应在温度和湿度相对稳定的场所下进行，所选用的手持式电动工具都是市场上所购买货具有代表性的产品，每种试验方法对同一样品进行三次绝缘电阻测试，取平均值作为最终结论数据。 1) 金属箔覆盖法，选取不同产家不同种类的手持式电动工具(主要是为了保证测试结果能够尽量大的涵盖目前市场上较普遍使用的产品)，依据GB/T3787-2006《手持式电动工具的管理、使用、检查和维修安全技术规程》，进行绝缘电阻的测试。 2) 钢珠覆盖法，清除手持式电动工具表面的金属箔，只留下出风口和散热孔的金属箔(为了防止细钢珠进入手持式电动工具而采取的防护措施)，用钢珠将手持式电动工具距绝缘层上表面10 mm厚度完全覆盖，进行绝缘电阻的测试。 3) 导电布覆盖法，用导电布，采用手扎紧的方法(像缠纱布一样，将手持式电动工具相对紧密的缠绕)，将手持式电动工具完全包覆后，进行绝缘电阻的测试。 4) 导电布覆盖 + 钢珠覆盖法，采用导电布，直接将手持式电动工具包盖住，用钢珠将手持式电动工具距绝缘层上表面10 mm厚度完全覆盖，进行绝缘电阻的测试。 5) 导电布覆盖+海绵压紧法，采用导电布，直接将手持式电动工具包盖住，利用海绵压紧的方法，使导电布能与试样表面紧密接触，进行绝缘电阻的测试。 图1. 总示意图 图2. 绝缘电阻试验仪 4.2.2. 柔性电极选取测试过程 利用现有的试验设备，保持室内温度处于恒温条件，采用不同的试验方法进行绝缘电阻的测试，金属箔覆盖法，如图3所示；钢珠覆盖法，如图4所示；导电布覆盖法，如图5所示，导电布覆盖 + 钢珠覆盖法，如图6所示；导电布覆盖 + 海绵压紧法，如图7所示。 4.2.3. 柔性电极选取数据汇总 通过对5种电极方式测试数据的记录，汇总成数据表格，即表2数据。 图3. 金属箔覆盖法 图4. 钢珠覆盖法 图5. 导电布覆盖法 图6. 导电布覆盖 + 钢珠覆盖法 图7. 导电布覆盖 + 海绵压紧法 Table 2 Average value of insulation resistance of different electrode 序号 手持式电动工具名称 绝缘电阻平均值(GΩ) 金属箔覆盖法 钢珠覆盖法 导电布覆盖法 导电布覆盖 + 钢珠覆盖法 导电布覆盖 + 海绵压紧法 1 螺丝刀 1.777 1.673 1.342 1.229 1.222 2 电动扳手 15.68 14.86 10.78 9.57 9.43 3 手电钻 3.161 2.556 1.744 1.995 1.709 4 电钻 18.86 16.45 15.39 12.45 11.98 5 冲击电钻 4.854 4.377 3.061 2.223 2.204 6 冲击电钻 14.89 12.51 7.539 8.613 6.829 7 锤钻 17.23 16.45 15.27 13.56 13.01 8 角向磨光机 15.67 14.11 13.56 12.52 12.19 9 角向磨光机 7.164 6.571 5.257 5.102 4.250 10 抛光机 4.540 4.278 3.926 3.900 3.800 11 平板砂磨机 8.892 7.981 7.665 7.613 7.114 12 热风枪 11.79 10.41 9.338 9.213 8.816 表2. 不同电极绝缘电阻平均值 4.2.4. 柔性电极确定 通过表2数据可以看出，采用导电布覆盖+海绵压紧法测出的手持式电动工具绝缘电阻最小，说明这种方法的柔性电极最稳定可靠；经过分析，采用该类形式的电极，能更有效的保证导电布与手持式电动工具绝缘壳体的不规则表面更全方法的接触，能更好的反应手持式电动工具的实际绝缘电阻，所以最终选取该类电极形式作为试验仪的柔性电极。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 如今，在检测行业中，移动式手持电动工具绝缘电阻试验仪已成为手持式电动工具绝缘电阻测试必不可少的作业工具，其在降低员工作业强度、提高安全生产效率方面发挥了十分重要的作用。因此，制定该标准对满足行业制造需要，提升移动式手持电动工具绝缘电阻试验仪的技术水平具有很大的意义。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 在贝叶斯理论框架下，提出基于马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)算法估计非线性模型初始状态和模式误差概率密度分布的一种新方法。首先利用贝叶斯方法，导出了非线性动力系统中未知初始状态和模式误差分布规律的后验概率密度函数(PDF)，将每个参数的后验边缘PDF的数学期望当作未知参数估计值。其次采用自适应Metropolis算法以后验PDF分布为极限不变分布来构造Markov链，即对未知参数进行重要性抽样，并利用收敛后的样本序列计算数学期望，从而得到初始状态和模式误差的估计值。然后利用初始状态和模式误差样本序列定量计算了未知参数的一维后验分布和相互之间的二维后验分布，后者定量描述了初始状态和模式误差之间的相关关系。最后通过数值试验结果说明该方法能有效地估计非线性动力系统的初始条件，具有较好的同化效果。 关键词 :非线性模型，资料同化，马尔科夫链蒙特卡罗方法，模式误差 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 资料同化是一种将观测资料融合于数值模式的分析技术，目的是通过有效利用一切信息(包括观测数据、背景场、模式以及相应的误差统计等)为非线性动力预报模型提供最优初始值 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 。资料同化是一种具有普适性的通用技术，在海洋预报、气象预报、地震预测、电离层建模和流体等领域有广泛应用，因此对其方法的研究具有重要价值 [ 5 ] - [ 12 ] 。目前先进同化方法主要分为两大类：一类是变分资料同化方法 [ 3 ] [ 4 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] ，另一类是顺序资料同化方法 [ 5 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] 。顺序同化方法主要包括卡尔曼滤波(KF)、变形卡尔曼滤波、集合卡尔曼滤波(EnKF)和粒子滤波等。变分同化方法主要包括三维和四维变分资料同化方法(3D/4D-Var)，后者是前者在时间维上的扩展且同化效果更好。随着高性能计算机能力的提高和精细化数值预报需求增大，混合资料同化技术开始出现，例如：集合变分资料同化方法、集合最优插值同化方法、集合卡尔曼滤波和变分同化的混合方法，等等。虽然4D-Var是目前国际上气象和海洋业务预报中最先进和应用最成功的同化方法，但有效求解4D-Var问题时需要引入切线性和伴随模式，利用自动微分工具或手工编码方法仍然无法开发出完美无缺的伴随模式 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] 。因此，众多的科研工作者一直都在探索和研究新资料同化技术 [ 2 ] - [ 12 ] 。 资料同化问题是典型的反问题，和正问题主要研究解的性质和数值求解方法等不同，反问题是通过试验或运行中的观测资料反求模型的未知参数：模式初始值、模型参数和模式误差等，从而使模型预测尽量准确或接近观测资料。因为观测量与未知参数之间常常不存在显式的直接关系，同时由于观测不准确、不充分和系统非线性等特征，所以导致反问题求解经常是不适定的。即解不一定存在、即使解存在也不唯一、在解存在唯一条件下也不稳定(即解不连续依赖于观测数据) [ 1 ] 。因此非线性动力系统资料同化问题的求解必须采用特殊方法 [ 4 ] - [ 9 ] 。本文在贝叶斯理论的基础上，提出基于马尔科夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo，简称MCMC)算法 [ 16 ] 来定量计算资料同化中初始值和模式误差的概率密度分布。综合利用贝叶斯方法和MCMC算法求解资料同化问题，具有以下优点：1) 能方便地将各种先验信息融合到资料同化问题的求解过程中，减小问题不确定性；2) 与确定性算法不同，反问题的不适定性不再是MCMC算法要考虑的问题，且计算获得的是全局最可能解，而在变分资料同化方法中，如果背景场准确性不够高，那么最优化算法可能陷入目标函数局部极小值；3) 能对定义在高维空间且复杂的概率分布密度函数进行数值计算，而确定性方法无法解决此类问题；4) MCMC算法通过构造Markov链在初始状态和模式误差所构成的参数空间进行重要性采样，最后获得的初始状态样本序列之间是平等关系，因此能提供给集合预报系统作为初始场集合；而变分资料同化极小化计算是一个逐步寻优过程，后面的迭代值要优于初始或中间值，即最终的分析场在理论上是唯一最优的。 本文首先利用贝叶斯公式推导了非线性动力系统需要估计的初始状态和模式误差分布规律的后验概率密度函数，参数估计值被认为是对应一维边缘后验分布的数学期望。接着采用自适应Metropolis算法 [ 17 ] 以后验概率分布为极限不变分布来构造Markov链，即对未知参数进行重要性抽样，并截取收敛后的样本序列计算数学期望，从而得到初始状态和模式误差的估计值；利用初始条件和模式误差样本集合定量计算了每个未知参数的一维边缘后验密度分布以及两个参数之间的二维边缘后验分布，后者定量描述了初始状态值和模式误差之间的相互关系。最后进行了计算机模拟，数值试验结果表明：贝叶斯MCMC方法能有效地估计非线性动力模型的初始条件，即具有较好的同化效果。