DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 岭回归上证综合指数的岭回归分析 3.1. 对数据进行多元线性回归 现在对1990年12月19日~2013年12月31日上海证券综合指数的日K线图的数据进行分析。由于全部数据量太大，故仅将其中部分数据展示见表1。 因此，根据数据建立收盘指数与开盘指数、最高指数、最低指数之间的多元线性回归模型： (1) 对(1)中所建立的模型直接用最小二乘法运用SPSS软件得出相应的分析结果如图1。 由结果分析可知： 1) 多元线性回归方程的可决系数 接近于1，调整后的可决系数也接近于1。这说明模型的拟合优度非常好。 Table 1 The Shanghai Composite Index on K-line part dat 时间 开盘指数 最高指数 最低指数 收盘指数 2013/01/04 2289.51 2296.11 2256.56 2276.99 2013/01/07 2271.66 2293.32 2266.86 2285.36 2013/01/08 2284.65 2289.14 2262.98 2276.07 2013/01/09 2271.3 2283.9 2259.05 2275.34 2013/01/10 2274.38 2295.48 2268.65 2283.66 2013/01/11 2285.19 2290.21 2234.95 2243 2013/01/14 2236.29 2317.62 2235.11 2311.74 2013/01/15 2312.47 2332.78 2309.32 2325.68 2013/01/16 2322.16 2326.76 2279.51 2309.5 2013/01/17 2305.14 2305.6 2275.88 2284.91 2013/01/18 2295.81 2324.51 2285.97 2317.07 2013/01/21 2321.49 2329.58 2305.1 2328.22 2013/01/22 2326.49 2335.81 2301.3 2315.14 2013/01/23 2308.52 2325.12 2296.49 2320.91 2013/01/24 2320.26 2362.94 2287.3 2302.6 2013/01/25 2300 2308.38 2288.26 2291.3 2013/01/28 2295.35 2346.92 2295.35 2346.5 2013/01/29 2347.22 2363.8 2337.35 2358.98 2013/01/30 2360.75 2383.76 2347.89 2382.48 2013/01/31 2383.43 2391.82 2371.23 2385.42 表1. 上证综合指数日K线部分数据 2) 多元线性回归方程的F检验的P值远小于0.05。因此，对方程的检验是显著的。 3) 对三个自变量回归系数的t检验的P值均远小于0.05。因此，对三个变量的回归系数是显著的。 4) 由D.W检验法可知，D.W值接近于2。因此，模型不存在序列相关。 5) 然而，由变量之间的相关矩阵可以看出，变量之间的相关系数很高，部分甚至接近于1。因此，有理由怀疑模型的自变量之间存在严重的多重共线性。 因此，下面通过计算条件数进一步判定模型中是否存在严重的多重共线性。 通过MATLAB软件，先将原始数据中心化和标准化，再计算 得： 在计算其三个特征值，分别： 因此根据条件数的定义： 图1. 回归分析结果 由此可知，条件数非常大，因此可以判定在模型中存在严重的多重共线性。 3.2. 运用岭回归法对模型进行改进 由于回归系数 的岭估计为： 其关键在于确定岭参数 的值，有前面所介绍可知运用“岭迹法”可确定岭参数 的值。 运用MATLAB软件在给定 值范围在区间[0，30]内，对中心化和标准化后的数据进行岭回归分析。可以得到如下结果见表2。 岭迹图如图2。 因此，从图像中以及表格中我们不难发现，三个变量的回归系数在 后开始收敛，故总体上看大致我们可以取 。 带入原模型后得如下岭回归方程：
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user: 4. 预测 通过岭回归所得到的线性模型，对2014年11月3日~12月26日每日的收盘价进行预测，并与实际的指数进行对比，见表3。 Table 2 Results of ridge regression analysis of Shanghai Composite Inde k B1 B2 B3 0.00 −0.70799 0.9917 0.71618 1.00 −0.21948 0.65785 0.56144 2.00 −0.04417 0.54522 0.49868 3.00 0.046385 0.48961 0.46368 4.00 0.10177 0.45673 0.44112 5.00 0.13916 0.43509 0.42529 5.10 0.14225 0.43333 0.42397 5.50 0.15365 0.42685 0.41902 6.00 0.16612 0.41982 0.41355 6.10 0.16841 0.41853 0.41254 6.50 0.17697 0.41375 0.40874 7.00 0.18648 0.40847 0.40448 7.10 0.18825 0.40749 0.40368 7.50 0.1949 0.40383 0.40067 8.00 0.2024 0.39971 0.39725 8.10 0.20381 0.39895 0.39661 8.50 0.20913 0.39605 0.39416 9.00 0.2152 0.39276 0.39135 9.10 0.21634 0.39214 0.39082 9.20 0.21746 0.39154 0.3903 9.30 0.21856 0.39094 0.38979 9.40 0.21964 0.39036 0.38929 9.50 0.22069 0.38979 0.38879 9.60 0.22173 0.38924 0.38831 9.70 0.22275 0.38869 0.38783 9.80 0.22375 0.38815 0.38736 9.90 0.22473 0.38762 0.3869 10.0 0.2257 0.3871 0.38645 11.0 0.23447 0.38241 0.3823 12.0 0.24192 0.37846 0.37875 13.0 0.24831 0.37509 0.37567 14.0 0.25386 0.37218 0.37298 15.0 0.25872 0.36963 0.3706 16.0 0.26301 0.36739 0.36848 17.0 0.26683 0.36541 0.36659 18.0 0.27025 0.36363 0.36489 19.0 0.27334 0.36203 0.36334 20.0 0.27612 0.36059 0.36194 表2. 上证综合指数岭回归分析结果 Table 3 Comparison of the predictive value and the real value of Shanghai Composite Inde 时间 回归预测值 真值 2014/11/03 2423.9 2430.03 2014/11/04 2423.6 2430.679 2014/11/05 2423.5 2419.25 2014/11/06 2412.5 2425.86 2014/11/07 2427.2 2418.17 2014/11/10 2444.8 2473.67 2014/11/11 2475.6 2469.67 2014/11/12 2463.3 2494.479 2014/11/13 2487.7 2485.61 2014/11/14 2468 2478.82 2014/11/17 2491.2 2474.01 2014/11/18 2462.8 2456.37 2014/11/19 2449 2450.99 2014/11/20 2443.8 2452.66 2014/11/21 2461 2486.79 2014/11/24 2514.5 2532.88 2014/11/25 2541 2567.6 2014/11/26 2581.2 2604.35 2014/11/27 2612.1 2630.49 2014/11/28 2644.2 2682.83 2014/12/01 2690.8 2680.16 2014/12/02 2706.2 2763.54 2014/12/03 2773.4 2779.52 2014/12/04 2821.2 2899.459 2014/12/05 2899.2 2937.65 2014/12/08 2945.4 3020.26 2014/12/09 2966.2 2856.27 2014/12/10 2869 2940.01 2014/12/11 2921.9 2925.74 2014/12/12 2933.2 2938.17 2014/12/15 2921.2 2953.42 2014/12/16 2972.9 3021.52 2014/12/17 3030.8 3061.02 2014/12/18 3057.1 3057.52 2014/12/19 3061.1 3108.6 2014/12/22 3134.2 3127.449 2014/12/23 3078.6 3032.609 2014/12/24 2999.7 2972.53 2014/12/25 3011.5 3072.54 2014/12/26 3102.5 3157.6 表3. 上证综合指数预测值与真实值的对比 图2. 回归分析结果 由表分析可知，该模型的拟合效果较好。
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user: 5. 结论 本文通过对1990年12月19日~2013年12月31日的上证综合指数日K线数据进行研究，通过岭回归解决了变量之间的严重的多重共线性问题。最后得到线性回归模型，并通过对比2014年11月3日~12月26上证综合指数回归预测值与真值，说明了该模型的拟合效果较好。 因此，我们有一下结论： 表示每日开盘指数每增加一个单位，当天收盘指数则增加0.2257个单位。 表示每日最高指数每增加一个单位，当天收盘指数则增加0.3871个单位。 表示每日最低指数每增加一个单位，当天收盘指数则增加0.38645个单位。 收盘指数变化可由开盘指数，、最高指数和最低日指数的变化(线性)来解释。
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user: 摘 要 保持党的纯洁性是巩固党的执政基础，实现党和国家兴旺发达、长治久安的需要。从应对新形势下党面临的风险和挑战出发，我们要充分认识保持党的纯洁性的极端重要性和紧迫性，切实做好保持党的纯洁性的各项工作。当前，我们要对建党90多年来保持党的纯洁性的历史进程进行认真疏理，从而从中获取一些重要的经验启示。 关键词 :党的纯洁性，历史考察，现实启示
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user: 1. 引言 保持党的纯洁性是马克思主义政党区别于其他政党的本质特征。中国共产党的纯洁性具有特定的本质内涵，在不同的历史时期表现出不同的重点，但都与反腐倡廉有着密切联系。党的纯洁性包括政治上、思想上和作风上的纯洁性，其核心是全心全意为人民服务的根本宗旨和共产主义的崇高理想信念。认真研究党在各个历史时期的做法和经验，对今天加强党的执政能力建设、密切党群干群关系、永葆党的纯洁性不无裨益。
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user: 2. 新民主主义革命时期保持党的纯洁性的探索 党的建设是中国共产党取得新民主主义革命胜利的三大法宝之一，纯洁性建设是党的建设的重要内容。1921年至1949年的28年间，中国共产党对保持自身纯洁性进行了艰辛探索，从一开始的高度重视思想建党，逐步发展为组织建党和制度建党并重，特别是在大革命失败的沉痛教训中，从党的生死存亡考验中深刻认识到纪检监察机构的重要性，在武汉召开的党的五大上第一次选举成立了中央监察委员会，也就是后来的中纪委前身，使党的纯洁性有了可靠的组织保证。此后，在抗日战争、解放战争的实践中，党又掌握了运动建党的利器，创造了保持党的纯洁性的传统模式，并出台了一系列规章制度确保自身纯洁。梳理这些历史印痕不难发现，党从建立起就十分重视保持自身纯洁，思想上、组织上、制度上的不断健全完善，群众监督机制的日益畅通和注重运动建党是这一时期党的纯洁性建设的一大特色。 中国共产党从成立之日起就注重自身的纯洁性建设。中共一大通过的党纲明确规定：“中国共产党彻底断绝同黄色知识分子阶层及其他类似党派的一切联系” [ 1 ] ，显著地表明维护自身组织纯洁性的决心和态度。纲领还规定，申请入党的人不得具有非共产主义的思想倾向，“接受党员要特别谨慎，严格审查”，在全党建立统一的组织和严格的纪律。党的二大通过的《中国共产党章程》，专门规定了“纪律”一章。党的五大产生了第一个党内监督机构。1926年中共中央发出的《关于坚决清洗贪污腐化分子的通告》，是党内第一个反对贪污腐化的文件。党的六大修订的党章规定，严格的遵守党纪为所有党员及各级党部之最高责任，无充分理由连续3个月不缴党费者，以自愿脱党论处。1928年9月，毛泽东在井冈山领导开展了一场声势浩大的“厉行洗党”运动，全面清洗党的组织和队伍，史称“九月洗党”。针对当时党自身建设上出现的种种问题，毛泽东指出：“我们感觉无产阶级思想领导的问题， 是一个非常重要的问题。边界各县的党，几乎完全是农民成分的党，若不给以无产阶级的思想领导，其趋向是会要错误的。” [ 2 ] 井冈山洗党是中国共产党历史上最早的一次保持党的纯洁性的有益尝试，是在没有任何经验的特别困难的情况下，党的自我革新、自我净化和自我纯洁，肃清了当时党内思想不纯、组织纪律涣散等严重危及党的生死存亡的流毒，是保持党的纯洁性的成功探索。当然，“厉行洗党”过程中也暴露出一些诸如简单抄报、清洗过严、主观判断以及排斥知识分子等问题，这为进一步加强党的自身建设提供了思路上的有益启示，也为后来的整风整党运动提供了宝贵经验。井冈山时期，中国共产党在制度建党方面也进行了一些成功实践，主要体现在民主集中制度、“支部建在连上”原则以及党代表制度上。1929年12月，古田会议召开期间，毛泽东提出：“在组织上厉行集中指导下的民主生活”“发动地方党对红军党的批评” [ 3 ] 等等。古田会议决议所确定的着重从思想上建党和从政治上建军的原则，为后来的农村包围城市、武装夺取政权道路思想的形成、发展和成功实践奠定了基础。 抗日战争时期，中国共产党形成了以“运动建党”为精髓的整党整风模式，通过开展整风运动提炼三大优良作风。整党整风模式构建的源头是1942年延安整风，这是中国共产党历史上第一次大规模的整风运动。整风运动是党在自身建设上的一次伟大创举，自延安整风运动以后，比较有影响的整风运动还有建国初期的两次整风，但只有延安整风是党处于局部执政的困难条件下进行的，而且整风取得了预期效果，使中国共产党空前团结，为夺取抗战胜利，直至取得解放战争的最后胜利奠定了坚实基础。延安整风时期，毛泽东多次作报告详细阐述实事求是的思想路线。陈云也指出：“党的支部应该成为领导群众斗争的核心” [ 4 ] “党员的质量重于数量” [ 5 ] 。1945年，毛泽东明确指出，我们要建设的是“一个有纪律的、思想上纯洁、组织上纯洁的党，合乎统一的标准的党”。 [ 6 ] 陈云指出：“我们所说的纯洁，主要的不是年幼龄轻、没有社会关系、单纯的纯洁，而是指在复杂动荡的环境中忠心为共产主义坚持奋斗的纯洁。” [ 7 ] 以延安整风为肇始的整风整党运动进一步丰富和发展了马克思主义理论，使之与中国实际相结合，为党加强自身建设提供了新途径和新思路。实践充分证明，整风运动是解决党内矛盾问题的好办法，整风运动应适时开展，始终坚持正确的政治路线，充分发动群众又不能片面依靠群众，用好批评与自我批评的有力武器，既要实事求是，又要勇于斗争，确保整风运动取得实效。 解放战争时期，党的纯洁性更加重视制度化建设，突出强调有法可依。1947年10月中共中央审查通过的《华北财政经济会议决议》规定：“缩减一切可缩减人员，节省一切非必要的开支。由上级负责人以身作则，降低干部生活水平，发扬艰苦奋斗的作风，严禁铺张浪费、贪污腐化，犯者要加以严办。” [ 8 ] 这些措施都成为中国共产党在特定历史时期保持党的纯洁性的重要制度依据。1947年至1948年开展了以“三查”和“三整”为中心内容的整党运动。面对革命胜利后可能出现的骄傲情绪，毛泽东在党的七届二中全会上告诫全党：“务必使同志们继续地保持谦虚、谨慎、不骄、不躁的作风，务必使同志们继续地保持艰苦奋斗的作风” [ 9 ] ，要防止“糖衣裹着的炮弹的攻击” [ 10 ] 。
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user: 3. 社会主义建设初期保持党的纯洁性的探索 新中国成立后，党从局部执政状态转为全国执政，执政权力对投机分子的吸引力以及对党员干部腐蚀的危险开始增多。1949至1978年的30年间，除去文革特殊时期走过弯路外，党保持了高度的政治清醒和革命警觉，及时转变了工作重点，对共产党员的标准作了更加严格更加清晰更加明确的定义，严把党员入口关，监察机关逐步健全到县一级，纯洁性建设在坚持思想建党、组织建党、制度建党的基础上，突出强调了运动建党的重要性，把反贪污作为重要内容，旗帜鲜明反对腐败，不惜通过一系列的党内运动来进行自我革新和自我净化，一大批混进党内的不纯分子、投机分子被清洗出党，确保了党的肌体健康。 针对执政条件下面临的严峻考验，中共中央专题研究部署在新的历史条件下党的建设问题，指出党的队伍确实存在着思想不纯和组织不纯的现象，要求对党的组织普遍开展整顿，对所有党员进行一次共产党员标准的教育。1950年5月，中共中央发出《关于在全党全军开展整风运动的指示》，要求在全党全军开展一次整风运动，以“反对官僚主义、命令主义、骄傲自满等错误思想作风”为中心内容。整风运动从1950年下半年开始，初步解决了工作作风方面的问题，改善了党群关系，为巩固新生的人民政权奠定了良好的组织基础。这次整风充分说明，中国共产党虽然取得了全国政权，但丝毫不能放松自身建设，必须十分注意保持并加强党和人民群众的密切联系，始终坚持走群众路线，时刻把群众路线作为党的生命线。 1951年召开的第一次全国组织工作会议上，刘少奇作了《为更高的共产党员的条件而斗争》的总结，会议通过了《关于整顿党的基层组织的决定》和《关于发展新党员的决议》，对整党建党工作作了具体部署，规定了关于共产党员标准的若干条件。这是党在领导全国政权的新历史条件下，为保持党的纯洁性，坚持更高的共产党员条件所作的新探索。 这一时期，国家百废待兴，党在抓经济建设、恢复生产的同时，把政治工作特别是党的纯洁性建设始终牢牢抓在手中，通过一系列密集的政治运动强化自我净化和自我革新能力，确保党的高度纯洁。1951年开展了“以进行共产主义教育为中心，坚持更高的共产党员条件和标准，整顿党的基层组织”为重点的整党运动。1952年开展的“三反”“五反”运动中，果断处理了刘青山、张子善严重贪污盗窃国家资财案件。党的八大修改通过的党章，将党的监察机关延伸到市、县一级。1957年开展了以“正确处理人民内部矛盾为主题，以反对官僚主义、宗派主义和主观主义”为中心内容的整风运动，教育和挽救了一大批党员干部。在整风过程中，群众参与热情高涨，积极发扬社会主义民主，认真指出党和政府存在的问题并提出严厉批评。这本来是正常的，但是一些不法分子混水摸鱼，趁机搞阴谋破坏，向新生的人民政权猛烈进攻，妄图挑战党的领导权威。于是，整风运动后来逐渐开始把重心放在了反右派斗争上。对极少数右派的进攻坚决反击是必要的，但是党对形势估计过于严重，后来，随着左倾错误在党内的蔓延和阶级斗争扩大化，这次整风运动没有达到预期效果。一直至“文革”结束前，党的工作重心逐渐发生偏离，党建工作遭受了曲折和徘徊。
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user: 4. 改革开放以来保持党的纯洁性的接力探索 党的十一届三中全会以后，重建了党的纪律检查机关，中国进入改革开放和现代化建设的新阶段。改革开放初期，在深刻总结历史经验的基础上，中共中央认识到执政党的党风问题是有关党的生死存亡的问题，把党风建设的极端重要性提到了一个前所未有的高度，对继续保持党的纯洁性主要从三个方面进行了有益探索。一是着力扫清保持党的纯洁性的历史障碍。二是以“两手抓、两手都要硬”开辟党的纯洁性建设的时代路径。三是坚持党要管党、从严治党保持党的纯洁性。 1980年2月，党的十一届五中全会制定了《关于党内政治生活的若干准则》，这是在当时历史条件下，提高党员特别是干部的思想政治水平，增强党性，加强党的建设的一项具有重大意义的措施，在党的历史上是一个创举。党的十二大决定，为彻底清除混进党内的“文革”分子、造反派以及靠不正当途径入党、起家的一部分党员、干部，应该分期分批对党的作风、党的组织进行一次全面整顿，以保持和维护党员、干部在组织上和作风上的纯洁性。根据这一部署，1983年10月，党的十二届二中全会通过了《中共中央关于整党的决定》，要求全党统一思想、整顿作风、加强纪律、纯洁组织。这次整党取得了预期效果，一大批党性不纯的投机分子被清理出党组织，多人受到党纪处理，违法犯罪者被移送司法机关，开启了党“纯洁组织”式的整党运动。这一时期，党的纪律检查机关得以恢复重建，社会主义法制建设得到恢复和加强，对平反冤假错案、惩治腐败现象、纠正不正之风、保持党的纯洁发挥了积极作用。 党的十三大提出了“在党的建设上走出一条不搞政治运动，而靠改革和制度建设的新路子”的要求，开始在实践中更多地采用以制度化、机制化的“教育活动”来保持党的纯洁性的新模式，从而逐步取代了以“整党运动”保持党的纯洁性的传统模式。党的十五大报告第一次将党的纯洁性建设和党风廉政建设、反腐败斗争联系在一起进行论述。1998年11月，中共中央发出《关于在县级以上党政领导班子、领导干部中深入开展以“讲学习、讲政治、讲正气”为主要内容的党性党风教育的意见》，到2000年全国共有70多万领导干部参加了“三讲”教育。2000年12月到2002年6月，全国农村有1520多万基层干部参加“三个代表”重要思想学习教育活动。2001年9月，党的十五届六中全会通过《中共中央关于加强和改进党的作风建设的决定》，提出“八个坚持、八个反对”的作风建设新要求。 党的十六大报告进一步突出加强党的纯洁性建设，强调党必须十分注重防范各种腐朽思想的侵蚀，维护党的队伍的纯洁。特别是根据新形势新要求，中央先后出台了《中国共产党党内监督条例(试行)》《中国共产党纪律处分条例》《中国共产党党员权利保障条例》《建立健全教育、制度、监督并重的惩治和预防腐败体系实施纲要》等一批重要党内法规，为保持党的纯洁性提供了制度保证。2005年至2006年在全党开展的保持共产党员先进性教育活动，进一步增强了广大党员党的观念、党员意识以及对党组织的向心力，党员队伍中存在的一些突出问题得到初步解决。 党的十八大以来，面对世情、国情、党情等发生的深刻变化，中共中央把党建工作特别是党的纯洁性建设提到了新的高度，坚持五位一体总体布局，以抓铁有痕、踏石留印的政治勇气和决心狠抓党的作风建设。党的十八大报告提出“牢牢把握加强党的执政能力建设、先进性和纯洁性建设”这条主线，反映出新形势下，党对自身肌体的健康问题如极少数党员的“信仰危机”等，有非常清醒的认识，将纯洁性列为党建的主线之一，对每个党员的个体作出加强自我修养彰显人格力量的具体要求，以及有关严格党纪强力反腐的一些表述，都极具现实针对性，是适应新形势和新挑战对党建提出的新要求。2013年6月，中共中央在全党自上而下、分两批开展以“为民务实清廉”为主题的党的群众路线教育实践活动，聚焦形式主义、官僚主义、享乐主义和奢靡之风，以作风建设为突破口，对党内积弊进行大检修、大扫除，赢得党内外高度关注和普遍肯定。 总之，这一时期党内开展保持党的纯洁性建设的突出特点是走出一条不搞政治运动，而靠改革和制度建设的新路子。先后开展了“三讲”教育、“三个代表”重要思想学习和深入学习实践科学发展观以及创先争优、党的群众路线教育实践等活动，及时解决党员干部队伍中存在的突出问题，保持和维护了党的纯洁性。
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user: 5. 开展保持党的纯洁性建设的现实启示 回顾历史是为了更好地开创未来。中国共产党高度重视并切实开展纯洁性建设的历史与现实探索，留下了许多宝贵启示，大体上有以下六个方面： 第一，遵守《中国共产党章程》，坚持按党章办事，是保持党的纯洁性的根本保证。党章是党的根本大法，全体党员必须按党章规定办事。纵观党的奋斗史，从建党之初第一部党章诞生到现在，每次全国党代会修改通过的党章，都使各级党的纪律检查机关职责更加明确，对党员和党员领导干部的要求更加严格，为强化党员队伍管理和保持党的纯洁性提供了可靠依据和统一标尺。 第二，实事求是、与时俱进是保持党的纯洁性的必然选择。事物是不断发展变化的，党在革命战争时期和社会主义建设时期有不同的阶段性任务，决定了党的纯洁性建设在不同的历史时期有不同主题和方法要求。比如：革命建设时期入党的很重要的一个条件就是不怕死，随时准备为党和人民牺牲一切，社会主义建设时期更多的就是要积极工作，为党分忧，为人民服务。党“全心全意为人民服务”的宗旨一直没有变，但是从革命时期到建设时期，“人民”的内涵发生了变化，为人民服务的“内容”也发生了变化。根据人民对我们党的新期待，党对自身纯洁性建设的要求和方法也要与时俱进。 第三，强化党内外监督、健全制度体系是保持党的纯洁性的根本举措。大革命时期，党从最开始的50多名党员发展到后来的上万名党员，再到1927年大革命失败时，一大批党员主动脱党叛党，使党遭受重创的血的教训中深刻认识到建立健全党内监督机构的重要性。党历史上的许多自身建设主要靠运动来推进，期间固然取得了许多成效，但也留下了不少遗憾和教训。当前，中国共产党已发展成为一个拥有8000多万党员的执政党，更要注意自身建设可能给党和国家稳定带来的影响，从而强化制度的作用。加强制度建设，最核心的就是要强化党内的权力监督和权利保障，形成自上而下、自下而上、由外而内、由内而外的权力监督和权利保障体系，以此保障党员民主权利、防止党员领导干部权力滥用，从而使党真正永葆纯洁性。 第四，坚定共产主义信仰、保持思想纯洁是保持党的纯洁性的灵魂工程。90多年来，党保持思想纯洁，先后诞生了毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系两大理论成果，并以此教育和武装全党。但反观一些大党、老党失去长期执政地位的原因，首先就是在思想上不仅僵化不前，而且放弃了马克思主义的基本原则，制造了思想混乱。保持思想纯洁，最重要的就是要保持对共产主义的坚定信仰、对中国特色社会主义的坚定信念。 第五，加强组织建设、保持队伍纯洁是保持党的纯洁性的组织保证。28年的新民主主义革命实践，党始终注重自身建设，硬是用着小米加步枪的落后武器打败了一个从数众多、武器先进的国民党，这不得不引起我们深思。一个人数少但有战斗力的党比一个人数多而缺乏战斗力的党要强得多。保持党在组织上的纯洁性，是保持全党步调一致和增强党的创造力、凝聚力、战斗力的组织保证。 第六，强化从严治党方针，落实党建主体责任是保持党的纯洁性的关键环节。党要管党，从严治党，这是中国共产党从弱小走向强大的重要武器和鲜明特征。从严治党要敢于刀口向内，严格责任追究，不搞无原则的“一团和气”。纵观党的历史，从党的纪律检查机构创建到今天，监督执纪问责是纪委的主要职责。中国共产党要保持自身纯洁性，必须强化从严治党方针，进一步严肃党的组织纪律，坚持好民主集中制原则，加大对损害党的纯洁性的党组织和党员的整顿和惩处力度，让党纪成为带电的高压线，严肃落实党建主体责任，以强有力的手段维护党的自身纯洁。
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user: 摘 要 面对气候变化的严峻形势，我国在推进碳减排工作中制定了相关政策和实践。但是由于现行环境管理推进模式存在很多弊端，使得我国的碳减排工作困难重重。因此，我国必须探寻一种新型的碳减排制度，提高我国碳减排领域的效率，降低减排成本。国际社会上碳排放强度提出后，显示出其对经济增长和治理环境问题的重要作用。联合国气候大会上，我国政府提出了基于碳强度指标的自愿减排的目标。因此，本文采用规范分析方法，提出建立碳强度约束下的碳金融市场是我国应对气候变化的必然制度选择。最终得出结论，我国需要从特殊国情出发，将碳强度与碳市场进行有机结合，建立一个基于碳排放强度指标减排的碳金融市场。并需要在限定排放目标的基础上，明确买卖主体，完成碳强度指标与碳总量指标的转化，最终实现分行业、分地区的碳交易。 关键词 :气候变化，碳强度，碳金融市场
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user: 1. 引言 面对气候变化的严峻形势，人类遏制全球气候变暖的步伐从未停止过。以联合国为首的世界各主要国家纷纷参与到碳减排的活动中，通过签署了应对气候变化的若干协议，达成了碳减排的共识，试图寻找解决碳排放问题的途径。距离2009年在丹麦召开的哥本哈根会议已过去六年，2015年11月30日~ 12 月11 日 ，《联合国气候变化框架公约》第21次缔约方会议，即巴黎气候变化大会顺利召开，最终达成了有法律效力的《巴黎协定》，世界各国将以“自主贡献”的方式参与全球应对气候变化的具体行动 [ 1 ] 。发达国家将继续带头减排，并加强对发展中国家的资金、技术和能力建设支持，帮助后者减缓和适应气候变化。在各国碳减排的实践中，国际碳金融市场作为一种新型的碳减排途径，伴随着《京都议定书》的签署而萌生。发达国家之间、发达国家与发展中国家都可以通过三种交易机制——排放交易(ET)、联合履行(JI)和清洁发展机制(CDM)来完成碳减排的目标 [ 2 ] 。目前，全球碳金融市场随着以欧盟排放交易体系为代表的几个主要的碳金融市场的发展壮大而得到了迅速的扩张，取得了碳减排的显著成效。
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user: 2. 我国推进碳减排工作的政策与实践 我国作为发展中的大国，不可避免地受到全球气候变化的影响。根据国际能源机构(IEA)的统计，从2007年开始，我国的碳排放量已超过美国，居于世界首位。而我国的基本国情决定了我国的碳减排的任务会更加艰巨。一方面，我国地域辽阔，人口多，底子薄，气候条件复杂，生态环境脆弱，易于受到气候变化的不利影响；另一方面，我国的发展阶段还没脱离工业化的初期，发展还是我国当前的首要任务，需要消耗大量的化石燃料能源来满足工业生产的需要，这势必会增加碳的排放量。再次，我国在发展过程中存在的经济结构不协调、能源结构不合理的问题仍然很突出，以煤炭等化石燃料为主的生产使得我国的碳减排困难重重。这些都给我国的推进碳减排工作带来了巨大的挑战和压力。 为了应对碳排放量继续增长的挑战，我国近年来采取了很多相应的政策举措来推进碳减排工作。1990年我国就成立了气候变化的专项机构，专门处理气候变化问题；1992年6月，我国作为发展中国家，正式签署了《联合国气候变化框架公约》，成为应对全球气候变化的缔约国家之一；2002年9月，我国宣布已核准《京都议定书》，这意味着在国际社会未规定发展中国家的强制减排责任的大背景下，我国主动承担了碳减排的任务，表明了我国积极参与国际环境合作的决心，通过参与国际气候谈判，履行我国在碳减排方面所做出的承诺；2006年，我国公布了《气候变化国家评估报告》，深刻认识到气候变化的严峻性 [ 3 ] ；2007年6月，我国正式发布了《中国应对气候变化国家方案》，提出碳减排的具体措施 [ 4 ] ；2009年12月，在哥本哈根大会之际提出了到2020年单位国内生产总值二氧化碳排放量(即碳排放强度)比2005年下降40%至45%的碳减排目标 [ 5 ] 。此后，我国的碳减排工作都需要在此排放强度约束下实施。在巴黎大会上，我国也主动揽起了很多减排任务：提出“单位国内生产总值二氧化碳排放到2030年在2005年的基础上减少60%~65%，二氧化碳排放2030年左右达到峰值并争取尽早达峰；非化石能源占一次能源消费比重达到20%左右” [ 1 ] 。 此外，在国际碳金融市场快速发展的影响下，我国借鉴发达国家的成功经验，初步建立了我国碳交易的制度基础。根据《京都议定书》要求，我国作为发展中国家可以参与“清洁发展机制(CDM)”项目，利用发达国家与我国的交易与合作，推进我国的碳减排工作。为此，为了更好地审查和管理碳排放权交易的运行，我国建立了国家清洁发展机制主管机构，颁布了《清洁生产机制项目运行管理办法》以及一系列相关细则，为建立我国适合我国国情的全国范围内的碳金融市场提供了必要的制度准备。在巴黎大会期间，我国还提出计划在2017年启动全国碳排放交易体系，并把应对气候变化的行动列入“十三五”发展规划中 [ 1 ] 。 通过上述政策与实践，我国在碳减排问题上已取得了较为明显的成效，能源利用效率大大提高，节能减排工作也基本完成，实现了能源消耗增长率低于经济增长率的碳排放强度的下降。
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user: 3. 政府主导的碳减排制度的缺陷和不足 虽然通过政府的相关碳减排政策与实践，近年来我国的能源消费量和碳排放量有了明显的下降，但是现行制度也存在一些缺陷与不足之处。 3.1. 行政成本高 现行碳减排制度是以政府为主导的碳减排推进模式，在实行过程中由于政府要掌握的信息量巨大，监督和管理难度高，难免会存在高行政成本的特点。以节能减排工作为例，政府要首先对节能减排的指标进行初始分配。这不仅包括确定各个地区节能量的数额，也包括对各大产业和重点企业的分配。这种初始分配要根据各个地区、各个产业和各个重点企业的历史排放数据而计算得到，要求掌握的信息量非常大，因此，常常会由于信息不对称而带来指标层层分解过程中的高行政成本。另外，政府还是非常重要的监督和管理碳减排的部门，减排主体的广泛性也带来了政府成本的高涨。 3.2. 效率低下 目前现行的碳减排制度是政府通过采取“一刀切”的行政命令方式下达给各个下级政府和机构，从而对其进行管理和监督的。但是这种行政命令的碳减排推进模式会使得各产业、各地区、各重点减排企业单纯追求内部的减排任务和减排指标的完成，而忽视了其与其他产业、地区和重点企业的交流与合作，导致出现“只顾小家，不顾大家”的现象。这种行政命令的方式也会增加各产业、各地区和各重点减排企业的减排压力，为了完成上级下达的目标，这些减排主体不得不缩减经济增长的数量和规模，影响了产业、地区和企业对经济增长和社会发展的贡献。更有一些减排主体没有制定好相应的时间计划，形成了前半期大量排放，后半期经济停滞的怪现象。这些都带来了效率的降低。 3.3. 企业自愿减排的积极性不高 目前现行的以政府为主导的碳减排推进制度对企业参与到碳减排中来没有相应的刺激和激励措施，因而造成企业自愿减排的积极性和创造性不高，动力明显不足。碳减排的主体应该是企业而不是政府。但在目前的碳减排推进制度中，政府不仅充当着推进碳减排的监督和管理部门的角色，政府还是碳减排资金与技术的提供者，巨大的碳减排压力主要由政府承担。而企业由于缺乏相应的经济激励，只是单纯完成政府的指标限值，企业没有形成交流减排技术、募集减排资金、协调减排额度等更好的碳减排过程。这就意味着，以政府为主导的碳减排推进制度无法对各大产业、地区、重点企业的资源进行优化配置，也无法充分调动企业的积极性和创造性。 3.4. 相应的配套服务缺失 碳减排需要充分利用市场配置资源的功能，最大程度地吸引各类资源的进入，比如促进碳减排的高新技术、提高碳减排效率的管理模式、人才、资金等，这些都可以促进碳减排工作的推进。但是以政府为主导的碳减排推进制度没有能够提供上述系统化和健全的配套服务。在碳减排的过程中，需要更活跃的创新与研发，更健全的市场化的服务和公共服务，更多、更有效的融资手段与更多元化的投资主体，更活跃的碳市场交易平台。通过市场和配套服务的协同配合，顺利完成碳减排的目标。
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user: 4. 碳排放强度的提出与重要作用 通过上述对政府主导的碳减排制度的缺陷和不足之处的分析，可以看出，我国碳减排的推进模式需要探索一些新型的、更高效率的碳减排制度。结合国际上尤其是发达国家已经运用的非常成熟的碳金融市场制度，我国可以考虑在它的基础上，探索适合我国国情的碳金融市场体系。 4.1. 总量减排政策的限制作用 一方面，总量减排的政策会阻碍经济的增长。虽然总量减排的政策可以精确地控制碳减排的数量，但是其在限制了碳排放的同时，也必然带来减排主体由于需要缩减碳排放而不得不减少使用的化石能源，这也意味着经济发展水平会降低。即使是已经基本完成工业化过程的发达国家，也还是需要维持经济的增长状态。更不用说对于还处于工业化初级阶段的发展中国家的影响更大。 另一方面，总量减排的政策在碳排放量的初始分配中很难保证分配的公平性，政府的决策建立在信息不完全的现状下，这种总量减排的政策会给减排主体带来非常多不利的影响，阻碍了减排主体经济的正常运行。 4.2. 碳排放强度的提出 总量限制的碳减排政策会对经济造成不同程度的损失，这在世界各国范围内都适用，不论是发达国家还是发展中国家。正是这种碳减排与经济发展的矛盾的存在引起了碳排放强度这一新型相对量减排指标的提出。 根据《京都议定书》的规定，在2008~2012年第一承诺期，发达国家的温室气体排放量要在1990年的基础上平均减排5.2%，这一要求使得发达国家的温室气体排放量必须零增长或负增长，这必然严重损害发达国家经济的持续增长，带来较高的减排成本。因此，基于此，美国政府于2002年初提出了温室气体(碳)排放强度减排方案，即是将温室气体(碳)排放量与GDP的比值作为碳减排的指标，来衡量一个国家碳减排的水平。通过排放总量指标、碳排放强度指标和国内生产总值之间的换算关系，可以很容易地从二个指标推算出第三个指标，因此可以用于实际经济生活。 美国温室气体(碳)排放强度减排方案的提出引起了全世界气候变化领域政府和学者的广泛关注。有学者比较了绝对量减排与强度减排的稳定性后，认为强度减排更加适用于碳减排。这是一种全新的减缓温室气体排放的方案，通过将碳减排与经济发展联系起来，可以降低碳减排对经济发展的不利影响。在这种新型减排方案提出后，可以考虑在部分国家中实施将碳排放强度的下降率作为各国减缓温室气体排放的承诺指标，完善《京都议定书》中的总量减排承诺。尤其是对发展中国家来说，这种相对量减排的方案使得其参与全球碳减排成为可能。
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user: 5. 排放强度约束下我国碳金融市场的制度选择 5.1. 我国碳减排制度的探索 对于发展中国家来说，发展中国家在经济结构、能源结构、高新技术等方面均与发达国家存在较大差距，为此，总量碳减排的政策对发展中国家经济发展的影响更大，经济损失更严重，不能很好地适用于快速发展的经济增长需要，必然会对经济活动和社会消费需求施加额外的约束，这最终将导致我国的经济竞争能力和社会生活水平的下降。为此，以碳排放强度指标作为减排的基础指标适用于我国的经济发展现状。 继我国在哥本哈根大会之际提出了到2020年碳排放强度下降的具体目标后，我国的碳减排工作都需要在此排放强度约束下实施。强度减排制度的实施可以使我国在后京都时代的国际谈判中维护国家与民族的发展利益，从而保证我国的长期战略规划的顺利实施。我国应该考虑在强度减排制度的约束下，探索更高效和更成本节约的碳减排途径。 5.2. 排放强度与碳市场的结合是我国应对气候变化的必然选择 我国作为全球最大的二氧化碳排放国，对全球气候变化问题负有重要的责任。从外部环境来讲，我国面临着国际社会对我国碳排放量高涨的抨击，压力巨大；从内部环境来讲，我国自身也极易受到气候变化的影响，经济、社会和环境的协调发展都受到气候变化问题的制约。虽然《京都议定书》没有定量规定我国的减排义务，但是本着负责任大国的态度，我国必须加快碳减排的步伐，努力实现低碳经济。 自碳金融市场兴起后，就展示出了其应对气候变化的有效性。碳市场的推进可以带来经济和环境的协调发展，可以调动各减排主体的积极性，广泛参与到碳减排活动中，并可以通过减排主体之间的共同合作，交流先进的减排技术，募集更多的减排资金等。可见，随着国际上几大主要的碳金融市场的逐渐成熟和普及，碳市场是各国碳减排的一种非常重要的工具，可以带来成本的节约和效率的提高。 我国应对气候变化的过程中，正是缺少这种新型的减排方式，导致我国在参与国际碳减排的过程中一直趋于弱势，没有谈判的主动性。基于我国作为发展中国家需要采取碳排放强度减排的减排政策，我们可以探寻将碳排放强度与碳市场建设结合在一起的新型的碳交易体系，共同应对气候变化。 5.3. 建立碳强度约束下的碳金融市场是我国实现碳减排的有效途径 基于气候变化的严峻形势和我国的特殊国情，我国应该借鉴碳金融市场的发展经验，在此基础上，建立我国碳强度指标约束下的碳金融市场。 碳强度指标约束下的碳金融市场可以界定为：以强度减排为核心的碳排放权交易市场或温室气体排放权交易市场，是以二氧化碳排放权为对象的碳排放权交易，是各种出于规则要求或自愿行为在项目市场和配额市场上相互买卖碳排放权的交易双方的集合。碳强度约束下的碳金融市场通过设定强度减排的目标，将碳强度指标转换为碳排放权，交易主体进行交易后再将碳排放权转换为碳强度，从而完成一次碳交易。交易的原理是同一减排单位在不同主体之间存在着不同的边际减排成本，形成了价格差，从而产生了碳强度指标约束下的碳金融市场。 因此，从我国的特殊国情出发，我国实现碳减排的有效途径应该是将碳强度与碳市场进行有机结合的制度。我国建立的碳市场不能同国际上相对成熟的绝对量碳金融市场相同，而应该建立一个碳强度指标约束下的碳金融市场。通过碳强度指标在不同的减排主体之间自由流动，达成我国碳减排的目的 [ 6 ] 。 5.4. 碳金融市场交易的具体实施方法 碳强度约束下的碳金融市场交易的具体实施可以从以下几个层面入手： 首先，碳金融市场的交易要在国家规定的排放目标限定下，对各碳排放主体制定一个具体定量的限制标准。被国家纳入碳减排领域的高碳排放企业，也就是重点碳排放主体，要明确自身的历史排放量及减排目标；国家层面也要制定好相应的碳金融市场交易的规则和方法，以及对排放主体的惩罚或奖励的相关配套政策。 其次，碳金融市场的交易要确定好碳排放权的买方和卖方。买卖双方的确定依据的原则是边际减排成本C和碳金融市场中碳排放权的价格P之间孰大孰小的关系。买方是边际碳减排成本高于碳市场价格的一方碳排放主体，其在碳金融市场中购买碳排放权，从而抵消自己的高碳排放罚款；卖方是边际碳减排成本低于碳市场价格的一方碳排放主体，其在碳金融市场中出售碳排放权，从而赚取相应市场利润。买卖双方在碳金融市场中交易的结果是，所有碳排放主体的边际碳减排成本都与碳金融市场的碳价格相等。 再次，碳强度约束下的碳金融市场要完成一次交易需要经历碳排放总量与碳强度指标之间的转化。包括交易前的买卖双方的碳强度值转换成碳排放量，即 (其中，Q代表碳排放量，G代表碳排放强度值，Y代表国内生产总值)。交易后，再将买方的碳排放量转换成卖方的碳强度值，卖方的碳排放量转换成买方的碳强度值，即 (字母代表含义同上)。 最后，碳强度约束下的碳金融市场交易机制在实践层面上可以分行业、分地区进行具体设置。如一个地区中同一行业内部不同企业之间的碳交易，一个地区内部不同行业间的碳交易 [ 7 ] ，或者不同地区之间的碳交易 [ 8 ] ，这些都已经在七大碳交易试点城市有所开展，后续碳金融市场一定会迅速发展壮大，显示出其巨大的环境功能。
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user: 6. 结论 面对气候变化的严峻形势，我国制定了很多政策推进碳减排工作，也进行了碳减排的相关实践。但是目前的环境管理推进模式存在很多弊端，这使得我国在应对气候变化问题上面临着巨大的挑战。因此，我国必须寻找一种新型的碳减排制度，提高我国碳减排领域的效率，降低减排成本。国际社会上碳排放强度提出后，也显示出其对经济增长和治理环境问题的重要作用。加上我国政府提出了基于碳强度指标的自愿减排的目标。因此，建立碳强度约束下的碳金融市场是我国应对气候变化的必然制度选择。我国需要从特殊国情出发，将碳强度与碳市场进行有机结合，建立一个基于碳排放强度指标减排的碳金融市场。碳交易的具体实施需要在限定排放目标的基础上，明确买卖主体，完成碳强度指标与碳总量指标的转化，最终实现分行业、分地区的碳交易。
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user: 摘 要 本文提出了一种基于岩屑图像的火山岩岩性识别方法，首先通过实验分析并确定了对火山岩岩屑识别率较高的颜色与纹理特征；其次通过对这些特征的组合研究，提出了基于线性加权的特征融合法；最后采用极限学习机作为分类器，对特征融合后的火山岩岩屑进行测试。最终实验表明，融合特征对于火山岩岩屑能达到92.05%的识别率，为火山岩的岩性识别提供了一种可靠的参考依据。 关键词 :岩屑图像，特征融合，极限学习机，火山岩识别
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user: 1. 引言 岩屑录井是石油地质勘探的一个重要环节，而岩性的判断是岩屑录井技术的关键部分。针对岩性的判定，目前主流的方法是测井资料法 [ 1 ] 。此类方法是根据事先测定的测井资料来判定，利用不同的测井曲线作为特征输入，再使用不同的分类器来判别；或者直接利用测井曲线的形状来判别。这类方法对于测井曲线的依赖性很大，使用也有其局限性。鉴于此，近几年许多学者将数字成像技术与模式识别结合起来并成功的应用于岩屑识别 [ 2 ] 。例如张国英等 [ 3 ] 利用主成份分析作为特征，杨晓明 [ 4 ] 等利用和差直方图作为特征，王冬强 [ 5 ] 等利用纹理作为特征分别来识别岩屑。这些方法在岩屑的岩性识别方面有较好的效果，但大多针对的是沉积岩岩屑，对火山岩的岩屑识别较少提及。因此如何快速而准确的对火山岩岩屑进行分类识别，也是需要讨论的有意义的话题。
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user: 2. 火山岩特征选取 火山岩是因为地球内部地壳剧烈运动，岩浆沿着缝隙上升，从火山通道喷出地表形成的。高温岩浆的液态冷却会结晶形成多种矿物，矿物再紧密结合成多种火山岩。因此火山岩的成份比较复杂，表现形式也更为多种多样。为了寻找比较好的火山岩特征，我们首先通过实物来观察其主要特征，再通过实验对其进行验证。 本文选择了火山岩岩屑中比较常见的凝灰岩与玄武岩作为样本，如图1所示。从实物上来看，无论是凝灰岩还是玄武岩二者的颜色特征都很明显，区分度比较大，可以作为主要特征。另外二者表面大多有火山喷发时留下的微小气孔或者岩浆冷却结晶形成的微小颗粒，因此纹理特征也具有一定的区分度，可以作为次要特征。 为了验证观察结果，本文作者提取了岩屑识别 [ 6 ] 中常用的颜色，纹理以及边缘特征，并使用BP神经网络作为分类器。用到的颜色特征包括：颜色直方图，主色调直方图，颜色矩；纹理特征包括：灰度共生矩阵(GLCM)，局部二进制式(LBP)，和差直方图；边缘特征则是边缘方向直方图(EOH)。训练样本包括灰色凝灰岩29个，紫色玄武岩43个。测试样本为42个灰色凝灰岩，44个紫色玄武岩，识别率为正确识别的岩屑样本数与岩屑样本总数的比值，具体结果可以见表1。 表1的数据显示颜色矩的识别效果最好，可以达到88.75%。从总体上看，颜色特征对于火山岩的区分度是最大的，其次是纹理特征，至于边缘特征基本上没有区分度，这也与上面的观察结果相吻合。而且同样是颜色特征，颜色矩与颜色直方图的效果也是存在一定的差距；纹理特征中，灰度共生矩阵与局部二进制式则相差更大。由此可见，特征的选择对于识别效果的影响比较大。上面只选择了两类样本进 行比较，为了验证这三种特征对其他类别也有效，本文作者以灰色凝灰岩、灰黑色凝灰岩、深灰色凝灰岩、杂色凝灰岩、紫色玄武岩为样本对颜色特征再次进行测试，实验结果见表2。 由表2来看，对于颜色比较相近的几类岩屑来说，颜色矩的识别率仍然在80%以上，可见颜色特征是火山岩比较重要的特征。
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user: 3. 特征融合 单个的特征往往无法完全反映样本的真实特征，因此在特征选择领域中，研究者常常将不同的特征组合成新的特征 [ 7 ] 。由于主色调直方图、颜色矩和灰度共生矩阵这三种特征对于火山岩的识别比较有效，可以考虑将这三种特征组合起来，组合方式采用特征维数扩展，即将不同维数的特征以维数相加的方式进行拓展。为了更好的与前面的实验数据做对比，本文采用维数拓展后的特征对相同的岩屑样本进行测试，具体情况见表3。 图1. 火山岩岩屑样本。(a) 紫色玄武岩图；(b) 灰色凝灰岩 Table 1 Volcanic identification of common feature 特征 颜色直方图 主色调直方图 颜色矩 灰度共生矩阵 局部二进制式 和差直方图 边缘方向直方图 识别率 70.85% 84.60% 88.75% 81.36% 58.29% 70.38% 59.24% 表1. 常用特征的火山岩识别 Table 2 Volcanic identification of colour feature 特征类别 岩屑类别 灰色凝灰岩 灰黑色凝灰岩 深灰色凝灰岩 杂色凝灰岩 紫色玄武岩 颜色直方图 68.95% 71.31% 72.63% 73.24% 75.89% 主色调直方图 73.71% 75.66% 83.28% 77.49% 80.05% 颜色矩 80.15% 81.88% 82.46% 82.51% 83.43% 表2. 颜色特征的火山岩识别 Table 3 Volcanic identification of extend dimension feature 特征组合 主色调直方图 颜色矩 灰度共生矩阵 主色调直方图 +灰度共生矩阵 颜色矩 + 灰度共生矩阵 主色调直方图 + 颜色矩 主色调直方图 + 灰度共生矩阵 + 颜色矩 特征维数 6维 9维 6维 12维 15维 15维 21维 识别率 84.60% 88.75% 81.36% 82.14% 87.29% 88.38% 77.24% 表3. 特征维数拓展的火山岩识别 从表3可以看出对于特征的直接组合并不能提升火山岩的识别率，甚至还有可能出现大幅度下滑，究其原因在于简单的特征维数的增加，并不一定能真实的反映各个特征在样本中的比重，反而有可能造成特征的相互干扰，从而导致识别率的降低。 基于此本文提出了基于线性加权的特征融合。即在保持原有特征类别不变的情况下，将原来单纯的特征叠加方式改为依据各类别特征所占比重，将特征进行线性加权融合成新的特征。本文设定了一个加权比重值 ，并将主色调直方图(MCH)，与颜色矩(CM)以及灰度共生矩阵(GLCM)作为输入，组合方式如式(1)所示： (1) 其中 用来调节特征 与 的权值比重，其中 与 分别表示两种不同的特征，C表示融合后的新特征。 为了验证融合后特征的识别效果，本文采用相同的岩屑样本进行测试，具体情况见表4。 从表4可以看出当颜色矩特征的加权值 取0.8，灰度共生矩阵特征的加权值 取0.2时，识别率最高可达91.29%。可见在以颜色为主特征的情况下适当加权纹理特征能够更好的表示火山岩的特征。新的融合特征能够在不增加特征维数的情况下提升火山岩的识别率。
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user: 4. 分类器的选择 从数学角度来说，利用融合特征来判定岩屑的类别是一种非线性问题，前面采用的BP神经网络能够很好地拟合实验数据。但是BP神经网络需要人为设置大量的参数，训练时间过长，且容易陷入局部最优解。因此，BP神经网络并不是最合适的分类器选择。极限学习机(extreme learning machine) ELM是一种简单易用、有效的单隐层前馈神经网络(SLFNs)学习算法，2004年由南洋理工大学黄广斌副教授提出 [ 8 ] 。它只需要设置网络的隐层节点个数，在算法执行过程中不需要调整网络的输入权值以及隐元的偏置，并且产生唯一的最优解，具有学习速度快且泛化性能好的优点 [ 9 ] 。因此，本文将其引入火山岩的岩屑识别过程。 给定一个N-L-T结构且激励函数为 的单隐层前馈神经网络，N表示输入层的样本个数，L为隐含层的节点个数，对于N个训练样本集 ， ， ， 表示输入的第i个样本， 表示相应的标签值，则有下式： (2) 以矩阵形式表示公式(2)： (3) Table 4 Volcanic identification of fusion feature 融合 特征C 主色调 直方图 颜色矩 灰度共 生矩阵 主色调直方图 + 灰度共生矩阵 颜色矩 + 灰度共生矩阵 主色调直方图 + 颜色矩 特征维数 6维 9维 6维 6维 9维 9维 ω取值 1 1 1 0.7 0.8 0.4 识别率 84.60% 88.75% 81.36% 88.67% 91.29% 89.16% 表4. 融合特征的火山岩识别 (4) 其中， 为第j个隐层节点与输出节点之间的权值； 为输入节点与第j个隐层节点之间的输入权值； 为第j个节点的偏置值； 为第i个输入样本的输出值。 传统的单隐层前馈神经网络一般采用误差反向传播算法(BP) [ 10 ] 来确定 ， ， 这些参数值，BP算法每次迭代都需要更新这些参数值，但是在输入大量样本的情况下，迭代花费的时间过长，BP算法很难满足及时性需求。 ELM则不需要再对 和 进行任何调整，只需要求出 即可，省去了最耗时间的迭代求参这一步骤。而对于 的求解，有两种情况： 1) 当隐含层节点数等于输入样本数，即 时，ELM输出可以以0误差逼近于训练样本的标准输出，即 (5) (6) 以矩阵形式表示公式(5) (7) 隐含层输出矩阵 可逆，则： (8) 这样公式(7)求出 快速而精准，但实际应用中，样本数往往远远大于隐含层节点数，此时需要用另一种方法求解。 2) 当样本数大于隐含层节点数，即 时，此时 不可逆。ELM输出可以以 误差逼近于训练样本的标准输出，即 (9) 即： (10) 由极小范数求解准则可以求出最小二乘解： (11) 其中 为隐含层输出矩阵 的广义逆，可以通过正交法求出。 ELM算法流程如下： 1) 训练过程： 输入：训练样本集 ，隐含层的节点个数L，激励函数 输出：输出权重 i. 随机生成 和 值； ii. 由输入值以及随机生成的 和 值确定隐含层输出矩阵 ； iii. 由公式(11)求出输出权值 。 2) 测试过程: 输入：测试样本集 ，隐含层节点数L，激励函数 ， ， 以及 输出：测试样本标签值 i. 由输入值确定隐含层输出矩阵 ； ii. 由公式(3)求出标签值 。
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user: 5. 实验与分析 本次实验中训练样本共有340个，其中凝灰岩153个，分为灰色凝灰岩、灰黑色凝灰岩、深灰色凝灰岩、杂色凝灰岩、紫色凝灰岩这5小类；另外还有玄武岩187个，包括灰黑色玄武岩、深灰色玄武岩、杂色玄武岩、紫色玄武岩这4小类。测试样本共有422个，其中凝灰岩218个，玄武岩204个，小类划分情况与训练样本相同。本次实验采用的是融合特征，并且对BP神经网络与ELM做了对比测试，由于ELM输入权值与偏置值都是随机选择的，导致每次识别结果都有所不同，因此其识别率为多次测量取平均值，具体测试情况可以见表5。 从表5可以看出，ELM在识别率上相比于BP神经网络有一定的提升，说明ELM在火山岩的岩性识别上还是具有一定的泛化优势，能够有效识别火山岩。在时间上更是缩短为原来的1/4左右，这在工程应用上也是一个很大的提升。 为了显示工程上的实际效果，本文测试了油田部门现场采集的火山岩岩屑。如图2所示，现场图片中含有深灰色凝灰岩与杂色凝灰岩两种岩屑。 效果图中蓝色代表杂色凝灰岩，灰色代表深灰色凝灰岩，黑色空白处代表背景。图3为专家判别的真实效果图，图4与图5分别为BP神经网络与本文改进后的实际效果图。从二者的效果图来看，两种方法都能将岩屑大致识别出来，为了进一步比较二者的差异，本文计算了3、4、5效果图中各类颜色岩屑的面积以及与总岩屑面积的百分比，通过数值分析可以判别各类算法的识别效果，具体情况见表6。 Table 5 Volcanic identification of multi-clas 岩屑类别 训练样本数 测试样本数 分类器 BP神经网络 极限学习机 识别情况 训练时间(s) 识别情况 训练时间(s) 灰色凝灰岩 29 42 33/42 36/42 灰黑色凝灰岩 30 24 19/24 20/24 深灰色凝灰岩 28 47 42/47 43/47 杂色凝灰岩 33 44 39/44 40/44 紫色凝灰岩 33 61 55/61 59/61 灰黑色玄武岩 53 54 49/54 50/54 深灰色玄武岩 43 71 63/71 66/71 杂色玄武岩 48 35 30/35 32/35 紫色玄武岩 43 44 40/44 42/44 总计 340 422 87.7% 12.4 92.05% 3.7 表5. 多分类火山岩识别 图2. 现场岩屑图 图3. 专家识别效果图 图4. BP神经网络识别效果图 图5. 本文改进算法识别效果图 Table 6 The table of cutting content 岩屑组分 面积(mm 2 ) 含量(%) 杂色凝灰岩 实际含量 72.300 59.1 本文改进算法 66.585 54.4 BP神经网络算法 62.764 51.3 深灰色凝灰岩 实际含量 50.202 40.9 本文改进算法 55.917 45.6 BP神经网络算法 59.739 48.7 表6. 岩屑成份含量表 从表6可以看出，杂色凝灰岩的真实含量占整个岩屑比例为59.1%，本文改进后的算法判别中杂色凝灰岩所占比例为54.4%，而BP神经网络算法判别中杂色凝灰岩所占比例为51.3%，相比较而言本文改进后的算法判别更贴近真实效果。