DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 讨论 4.1. 性别及家庭所在地对道德推脱与道德判断的影响 在道德推脱水平与作出道德两难选择的冲突程度方面均存在着性别差异；功利主义与伦理主义的道德判断原则没有显著的性别差异，符合现有研究(邢强，2005)。本研究中被试男女比例相差较大，若进一步完善样本结构可使研究结果更有说服力。 道德推脱水平方面，有研究者认为男性比女性更容易摆脱内疚感和自责，实属个体认知上的性别差异；也有研究者认为是因为男性的道德认同更低，低道德认同可以阻止道德推脱的激活(杨继平，杨力，&王兴超，2014)。 Gilligan (1983)认为在道德判断的倾向上，男性在进行道德判断时较少受移情的影响，具有“公正”的道德倾向；女性则会被情感和移情影响道德判断，具有“关怀”的道德倾向。虽然近十几年的中外研究结论认为，道德判断中的“性别差异”更多是由假设情境而非真正的认知差异引起(Jaffee & Hyde， 2000; 邢强， 2005)，但是根据该理论，女性的关怀移情会使她们更难抉择，因为两难选择无论如何都必定伤害其中一方；而男性则会比女性更易作出符合他们判断的选择。 城乡差异方面，中国农村由人们长期积累的经验、约定俗成的“礼”维持着社会的有序运转，逐渐形成了遵从权威、从属集体的习惯；而城市则由对社会契约的重视、对违约惩罚的恐惧形成维持社会运转的“法”(费孝通，1998)。相较而言，城市的人们独立意识更强(黄任之，任孝鹏等，2014)，更倾向于以自我为中心。在这样不同的行为准则与环境下，城市户籍的被试更倾向于以功利主义的道德判断原则进行决策。而自恋维度没有检验出具有统计意义的城乡差异，可能是由于所用量表在自恋维度的测量效果不佳。 4.2. 黑暗人格特质、道德推脱水平与道德判断原则的关系 除精神变态维度以外，道德推脱、权术主义和自恋均与功利主义倾向有着显著正相关。郑苗(2015)对黑暗人格与功利主义道德判断关系的研究结论为黑暗人格三因子均存在与功利主义道德判断中等程度的正相关，一定程度上支持了本研究。在该研究中，测量黑暗人格的工具是独立的权术人格量表(MACH-IV)、精神病态量表(LSRP)、自恋人格量表(NPI)，结构与信效度良好，可能造成了相关性上与本研究仅使用黑暗十二条中文版的差异。 在郑苗(2015)的研究中，采用增加认知负荷的方式考察高低黑暗人格各维度的被试功利主义道德判断的变化，发现权术主义组与自恋人格组的道德判断倾向均会随认知负荷的改变而改变，而初级精神病态不受认知负荷操作的影响。该研究认为原因是精神病态维度是黑暗人格三因子中最偏向临床的人格特质，表现不稳定。 本研究认为，追溯定义及特征，道德推脱是人们做出具体行为之前的认知过程，善于运用道德推脱机制的高道德推脱水平个体更能令自己接受“某些情况下为了达成目的，牺牲是必要的”(McAlister， 2000)，因此道德推脱水平与被试的功利主义道德判断倾向存在正相关；黑暗人格中，高权术主义者具有追求实用主义、忽视道德的特点，而高自恋的个体同样具备自我中心、操纵以达到目标的特点，因此这两个维度得分与功利主义道德判断倾向也存在正相关。但高精神病态的个体特征主要集中在冲动、寻求刺激、缺乏道德感与共情等方面，没有特别追求另外两个维度对于实用主义、利益最大化等对自身有利的目标，所以与功利主义道德判断倾向的相关不明显。 控制被试的道德判断原则之后，不同原则的被试道德推脱与黑暗人格呈现出了不同的关联情况。伦理主义倾向的被试，道德推脱水平与精神病态维度得分联系较为紧密，而功利主义倾向的被试道德推脱水平仅与黑暗人格总分有显著的弱相关，与其他维度相关不显著。 在被试进行两难选择的冲突程度方面，伦理主义倾向的被试，内心冲突程度主要受黑暗人格得分影响，特别是与权术主义及精神病态维度联系较为紧密，分数越高越容易毫不犹豫地做出选择；而在功利主义倾向的被试中，主要由道德推脱水平影响内心冲突程度。 虽然被试的功利主义倾向道德判断不能简单地由缺乏移情来解释(郑苗，2015)，但移情与共情会影响被试做出选择时的冲突程度。由于权术主义与精神病态维度的特征均具有冷酷、缺乏移情共情、忽视道德的特点，所以这两个维度的得分与冲突程度存在显著的中等程度负相关；而根据前人研究，自恋维度在黑暗人格三因子中是较为“明亮”的一个，甚至表现出明显的亲社会倾向(Rauthmann & Kolar， 2012， 2013; Veselka， Schermer， & Vernon， 2012)，这或许可以解释自恋与冲突程度相关不显著的情况。此外，自恋也并非单一结构，而是至少包含人际夸大(interpersonal grandiosity)与人际权力(interpersonal entitlement)两个维度(Veselka， Schermer， & Vernon， 2012)，该量表可能需要修订以更准确地描述与测量自恋维度适应不良的特征(耿耀国，孙群博等，2015)。
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user: 5. 结论 1) 黑暗人格及其三维度与道德推脱均存在显著正相关。除精神变态维度以外，道德推脱、黑暗人格总分、权术主义及自恋得分均与功利主义倾向有着显著正相关；黑暗人格总分、权术主义及精神病态得分均与内心冲突程度存在显著负相关。 2) 男性被试的道德推脱水平显著高于女性，做出两难选择的冲突程度显著低于女性。 3) 伦理主义倾向的被试，道德推脱水平与精神病态维度得分相关紧密，内心冲突程度主要受黑暗人格得分影响；功利主义倾向的被试，道德推脱水平与黑暗人格总分有一定显著相关，内心冲突程度主要受道德推脱水平影响。
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user: 摘 要 现有的数据融合模式往往无法将同一数据库中具有家庭关系的个体关联起来，使得目标客户的选择存在重复选取的局限性，同时数据属性的缺失也为进一步的决策带来困难。首先从不确定性推理模型出发，设计出用户兴趣、所处行业、产品偏好等的可信度推理算法，利用该算法将个性化数据库、杂志订阅数据库进行有效融合，在完善关键数据属性的基础上，生成新的标准化数据库；以年龄、性别、姓氏等属性为依据，制定家庭结构的识别规则，从而实现家庭结构数据的融合。利用邮政行业数据及自建数据库进行实验和分析，证明了方法的可行性和有效性。 关键词 :可信度，支持度，数据融合，个性化数据库 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 当前，我国零售业经历了飞速的跨越式的发展阶段，社会消费品年均零售总额有了很大突破，百货商场、连锁店、超市、专卖店、购物中心、电子商务等业态相继兴起。尤其是电子商务的崛起，对零售企业提出了严峻的挑战。随着客户数量的增多，客户对服务的质量提出了更高的要求，另外，二维码技术、客户管理系统、销售分析系统、智能终端设备等的出现，使得零售企业很难在积累的超大规模数据中找出有利于企业开展营销活动的信息。大数据时代的来临也给企业带来了诸如查询响应时间、查询质量、决策分析等多方面的问题 [ 1 ][ 2 ][ 3 ]。事实上，零售企业在自身的发展中累积了很多的交易数据，最重要的就是要从这些交易数据中找到顾客的购买兴趣和偏好。为了探寻大规模数据背后的隐藏知识，数据挖掘技术应运而生。在国外，对数据挖掘技术的研究已经有多年的历史。数据挖掘算法的发展及其应用，为零售行业带来了巨大的变化，尤其是利润的提高，数据挖掘这一智能化的技术正在被许多的科研院研究 [ 4 ][ 5 ][ 6 ]。 目前对于可信度模型研究相对较多，而专门针对家庭数据融合的研究相对较少。其中较为代表性的钟诚等通过考察社会网络中人际交往的特征，基于本体理论，提出了在语义网中计算信息可信度的一种方法 [ 7 ]。徐国虎等以国共合作领域本体库为实例，分析领域本体中四种常见语义关系的特点，在此基础上定义了推理规则，并采用JRL规则语言形式化了本体推理规则 [ 8 ]。王梁等提出溯源表达式的转换算法，对元组中多个属性存在不确定性的情况，可以正确计算结果元组的概率 [ 9 ]。李艳娜等首次将证据理论和本体相结合，提出了基于证据理论的不确定性上下文本体建模方法，并对证据组合规则进行了修改，解决了证据理论在高度证据冲突时的局限性，设计并实现了具有自适应性的不确定上下文推理算法 [ 10 ]。李慧芳等将可信度方法与本体模型相结合，提出了基于可信度修正的不确定性推理方法，在推理过程中根据证据的可靠情况实时地修正知识的可信度，并利用修正后的知识可信度值来计算结论的综合可信度 [ 11 ]。综合上述，专门针对家庭结构模式挖掘的研究还有所欠缺，因此本文将在不确定性推理的基础上，对家庭数据融合模式进行实证研究。
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user: 3. 家庭融合规则设计 基于上述融合形成的标准数据库，依据不同的数据属性，进行数据的家庭融合及类别的划分。可以按照地址、性别、年龄等属性进行条件判断，家庭结构的类型划分为两人结构、三人结构、四人结构以及多人结构情况。四人结构和多人结构规则的设计原理与二人、三人结构类似，由于计算相对比较复杂，这里不做进一步讨论。 3.1. 两人结构家庭的判断规则 一般的两人结构家庭，首先通过地址进行关联，当两条数据记录的地址相同时，初步判定为一个两人结构家庭。在此基础上进行家庭关系的判断，一般在不考虑权重的情况下按照年龄、性别和姓氏进行判断。具体的规则如表3。 对于标准数据库中地址相同的两人，如果其中一人的年龄属性依照一定的概率来源于某一类型的个性化数据库，此时需要对权重进行设置，由于个性化数据库的类型较多，本文仅以学生个性化数据库为例，进行规则的设计，具体见表4。 3.2. 三人结构家庭判断规则设计 排版后为通栏的统一调整到页面的顶端或底端；如果是单栏则应调整到页面的左右四角的位置对于三人家庭结构而言，与两人结构家庭的判断规则类似，首先也要通过地址进行关联，当出现三条数据记 Table 3 Rule of two person family structure judgmen if(条件) weight (权重) 家庭结构 −10 < age1 − age2 < 10，sex1! = sex2 不考虑 夫，妻 23 < age1 − age2 < 35，sex1 = 男，sex2 = 男 父，子 23 < age1 − age2 < 35，sex1 = 男，sex2 = 女 父，女 23 < age1 − age2 < 35，sex1 = 女，sex2 = 男 母，子 23 < age1 − age2 < 35，sex1 = 女，sex2 = 女 母，女 45 < age1 − age2 < 55，sex1 = 男，sex2 = 男，last name1 = last name2 爷爷，孙子 45 < age1 − age2 < 55，sex1 = 男，sex2 = 女，last name1 = last name2 爷爷，孙女 45 < age1 − age2 < 55，sex1 = 男，sex2 = 男，last name1! = last name2 外公，外孙 45 < age1 − age2 < 55，sex1 = 男，sex2 = 女，last name1! = last name2 外公，外孙女 45 < age1 − age2 < 55，sex1 = 女，sex2 = 男 [50%奶奶，孙子] [50%外婆，外孙] 45 < age1-age2 < 55，sex1 = 女，sex2 = 女 [50%奶奶，孙女] [50%外婆，外孙女] 表3. 两人家庭结构判断规则 Table 4 Rule of two family structure estimation based on probability dependenc if(条件) weight (权重) age 家庭结构 age2X结果 条件 家庭结构结论 id age1来源于学生库 0.95 age2X = age1 + 27 sex1 = 男，sex2 = 男 父，子 sex1 = 女，sex2 = 男 父，女 sex1 = 男，sex2 = 女 母，子 sex1 = 女，sex2 = 女 母，女 0.05 age2X = age1 + 50 sex1 = 男，sex2 = 男，last name1 = last name2 祖父，孙子 sex1 = 男，sex2 = 男，last name1! = last name2 外祖父，孙子 sex1 = 女，sex2 = 男，last name1 = last name2 祖父，孙女 sex1 = 女，sex2 = 男，last name1! = last name2 外祖父，孙女 sex1 = 男，sex2 = 女 (外)祖母，孙子 sex1 = 女，sex2 = 女 (外)祖母，孙女 表4. 概率依赖型两人家庭结构判断规则 录的地址相同时，可以初步判定为一个三人结构家庭。在此基础上进行家庭关系的判断，一般在不考虑权重的情况下按照年龄、性别和姓氏进行判断。具体的规则如表5所示。 对于标准数据库中通过地址关联，得到的具有相同地址的三条数据，如果其中两条数据中的年龄属性依照一定的概率来源于某一类型的个性化数据库，此时需要对权重进行设置，由于个性化数据库的类型较多，本文仅以老年人(夕阳红)个性化数据库为例，进行规则的设计，具体见表6。 上述规则作为标准数据中家庭融合的依据，可将标准化数据库中的数据按照家庭进行组合，并对家庭结构做出判断，为营销策略的制定提供决策支持。
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user: 5. 结论 针对多数企业客户数据不完善、关键数据属性缺失等情况，本文从两个方面进行了深入研究。一是数据属性的完善和数据库的标准化。首先通过可信度推理的方式增加数据的属性，对分散的数据库进行整合。文中主要通过对邮政行业的个性化数据库、杂志订阅数据库的挖掘与整合，将缺失的兴趣、行业等关键属性的数据在相应的数据库中进行了补充和完善，其中属性完善主要是根据不确定性推理，计算出相关属性的可信度值。二是家庭结构的识别。基于标准化的数据库，利用地址、年龄、性别、姓氏等属性，设计出了家庭结构的识别规则。首先是按照家庭成员的数量，对家庭结构进行了合理分类，整体划分为两人家庭、三人家庭、四人家庭以及多人家庭，然后根据地址属性来确定家庭结构，根据年龄、性别和姓氏等属性来进一步判断家庭关系，通过实验得出了较为理想的结果。与其他算法相比，文中算法更加有效，实验结果更加符合实际。
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user: 摘 要 当前计算机领域人工智能的发展正在从弱人工智能开始走向强人工智能，统计学将在人工智能发展中尤其是大数据分析和智能辅助决断中发挥越来越大的作用。然而统计学教学中教师教学和学生学习困难、教学效果差。针对此问题，提出一种描述统计认知教学系统，即ECSDS (Excel-based Cognitive System of Descriptive Statistics)，并给出了ECSDS的具体设计和实现，对ECSDS的关键技术进行了解释，并给出了ECSDS的具体应用示例，ECSDS的有效性和简单性在应用中得到体现。 关键词 :描述统计，认知教学系统，设计与实现 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 当前计算机领域人工智能的发展正在从弱人工智能开始走向强人工智能，统计学将在人工智能发展中尤其是大数据分析和智能辅助决断中发挥越来越大的作用，其智能推理和决断都越来越依靠大量的数据统计，包括保险精算师等更是依赖统计而活。这就要求计算机专业尤其是人工智能或大数据方向的学生对统计思想要有更深刻的理解，具备更高的数据统计分析和解释能力。统计课程成为人工智能或大数据专业学生的重要基础课程，同时作为一种广泛使用的统计方法和理论，几乎所有科技领域、工农业生产领域及国民经济各部门中都会涉及更多的数据统计。因此成为各专业、各学科发展的重要基础。统计学的诞生和发展适应了社会科学向数学化、综合化发展趋势 [ 1 ] ，在教育研究中的地位越来越重要 [ 2 ] ，但是对于教师和学生来讲，计算数据特征量并非易事 [ 3 ] 。当代学者提出了和统计软件结合的观点，建议把注意力放到对问题的讨论、分析和评价以及对统计结果实际意义的理解上，从而更好地促进教学 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 。然而，由于对统计软件的适用性把握不够导致提及统计软件就是SPSS等专业统计软件，反而忽视了更具应用性的Excel工具。专业统计软件的功能固然强大，但使用者需接受专门的培训，入门难度大。虽然Excel提供的统计分析功能比不上专业统计软件更强大，但它比专业统计软件简单，对学生而言，其统计功能已能够满足需要 [ 7 ] 。实际上，普通统计学教材多数可以结合Excel来学习，而教育统计学的教学只考虑从SPSS等专业统计软件入手，不利于教学效果的提升 [ 4 ] 。 一般统计学分为描述统计、推断统计和实验统计三部分，本研究主要面向描述统计教学开展，描述统计作为重要工具已应用在各个方面 [ 8 ] ，描述统计和统计软件的结合成为学者考虑的一个问题 [ 9 ] ，然而经文献调研，描述统计与统计软件的结合研究、描述统计模型研究均较为缺乏，其中仅杨克瑞 [ 4 ] 提及教育统计学要与电脑软件结合。教育统计学教学的需要与现有教育统计教学模型研究的不足形成了一对矛盾，严重制约着教育统计学有效教学的开展。 为了解决这个矛盾，在教育统计学方面出版了多本教材，然而其内容雷同，丰富的教材供给并没有解决教育统计学教学的实际需要。因此突出教育统计在管理工作中的针对性与应用性，在统计标准的对比中确定数据统计学意义，应是教育统计学教学改革的基本方向 [ 4 ] 。顺应此基本方向，本文尝试提出ECSDS (Excel-based Cognitive System of Descriptive Statistics)，以期解决长期以来统计学教学难的问题，希望师生利用此教学认知系统有效化解统计难点、突出重点、增进对数据统计学意义的理解，进而有效提高统计学教学效果和应用水平。
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user: 2. ECSDS的设计 2.1. ECSDS的提出 迎合当前统计学和统计软件结合发展的趋势，为了解决教育统计学长期以来教学难的问题，本文提出了ECSDS。该模型采用了简单易用的Excel软件作为统计软件，将教育统计学的学习与应用和Excel结合起来，利用Excel化解难点、突出统计场景的甄别和数据的统计意义阐释，简化教学计算量，提高教学质量，使知识的学习和应用同步进行。它可以有效校正学生学习教育统计学的误区，将师生从大量计算中解脱出来，突出教育统计学真正的学习目的在于学会教育统计学的应用，而要想学会应用，学习的重点要从计算转移到教育统计应用场景的甄别和教育统计方法的选择以及数据的统计意义阐释的正确轨道上。这个意义是巨大的，它有效降低了学习应用教育统计学的难度，使得教育统计学易学好用，因此势必扩展教育统计学的应用，例如最为庞大的基层教师群体，极少懂得教育统计学知识 [ 5 ] ，而教育统计学对于教学有着重要意义，对于大多数从事基础教育的教师而言，他们大多数没有受到过专门的教育统计学知识的培训，而由于时间、物质等方面的原因他们不能像学生一样在老师的带领下学习教育统计学的专业知识。ECSDS可以满足零基础学习者的需求，成为这些初学者的学习工具，让这些学习者更加容易地掌握教育统计学的知识。同时，ECSDS也可以在一定程度上应用于日常的教学数据处理，它没有复杂的操作，只需在ECSDS中输入原始数据和参数就可得到结果。ECSDS既可以用于教师的自学，也可以在日常教学中处理部分统计工作。因此，ECSDS (Excel-based Cognitive System of Descriptive Statistics)的提出，为彻底解决教育统计学教学难的问题指明了方向，迎合了教育统计学的教学和发展需求，适应了社会科学向数学化、综合化的发展趋势。 2.2. ECSDS的功能设计 如图1所示，ECSDS功能结构最关键的三个功能是分析确定ECSDS统计情境、依托ECSDS处理数据、ECSDS阐明数据结果意义。其中计算量最大的数据处理环节由ECSDS自动给出，从而将师生花费时间的重点从计算转移到对统计情境的识别、对应统计方法的选择和统计结果数据的释义上来，有效提高学生的统计应用能力。需要说明的是，ECSDS同时内置了各类分布值，如Z分布或t分布等，原来在教材附表中所有查询值均可通过此模型自动获得，这是ECSDS自动统计决断的基础。 图1. ECSDS功能结构设计示意图 2.3. ECSDS的数据操作原理 ECSDS是利用Excel来进行描述统计的一款模型，其数据操作原理在于它充分利用了Excel的函数统计功能，来进行数据的处理。ECSDS是通过收集分析原始数据和参数来得出结果，首先是统计情境的分析和确定，之后进行相应统计量指标及统计方法的选择，统计量指标及统计方法选定后，就可以输入数据，在ECSDS中输入原始数据和相应参数后，ECSDS会自动输出基于这些原始数据和参数的统计量的具体结果数值，其统计量对应的统计意义同时在旁边列出，学习者可根据相应统计量释义来具体阐释对应数据的统计意义。比如：算术平均数、中位数、众数、百分位数、几何平均数、调和平均数等。
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user: 3. ECSDS的实现 3.1. ECSDS的系统功能 ECSDS主要应用于教育统计学的辅助教学，其系统功能主要有：1) ECSDS包括教育统计学描述统计中各类统计情境，针对每类统计情境均有阐释说明功能，主要方便学习者了解不同的统计情境，方便学习者辨析类似统计情境的区别，以便采用不同的统计方法，为师生始终采用相同数据案例进行不同统计提供了方便。2) ECSDS针对各类不同的统计情境和需求，内置相应的统计方法，并实现了自动计算功能，可以有效的将师生从大数据量的计算中解脱出来。3) ECSDS针对每类数据统计结果具备自动释义功能，它可以对内置各类统计量进行具体释义，从而辅助师生有效进行数据统计意义的正确说明，从而提高师生统计应用能力。4) ECSDS具备初步的自动统计决断能力，在统计结果输出后，无需查询纸质的各类附表，如Z值或t值等，即可自动根据模型内置的各类附表值，自动进行相应查询并比较，进而得出统计决断结论。5) 使学习与实践相结合，可在一定基础上实现即时反馈，针对所讲内容及时练习，可以把所讲例题在模型中进行运算操作，输入题中数据和参数，则模型自动产出相关数据和释义。可用于自动评判。总之，ECSDS系统功能的充分应用有利于学习者的个别化针对性学习，必将提高教育统计学教学质量，为教育统计学的推广应用打下基础。 3.2. ECSDS的关键技术 3.2.1. 统计参数关系释义设计 说明，图2中的R表示全距又称极差，指一组数据中最大值与最小值之差。QD表示四分位距，是指用依一定顺序排列(必须是从小到大排列的数据)的一组数据中间部位50%个频数距离的一半作为差异量指标。MD表示平均差，也称平均绝对离差，是各变量值与其平均数离差绝对值的平均数，是指每一个数据与该组数据的中位数(或算术平均数)离差的绝对值的算术平均数。 本模型随着用户的原始数据及参数的输入，将自动给出所有可以得出的统计结果。每输入一组数据和参数，则模型会马上与前面的数据或参数进行综合，进而得到所有输入数据或参数的结果，并对这些结果进行释义，让学生明白这些结果的含义。这些统计结果可以让学生进行统计结论判定的辅助练习，针对每种统计结果，自动给出相应统计量的具体释义。 所以，统计参数的输入界面非常重要。 例如：当输入一组数据及一级相关参数时，会产生原始数据可以直接得到的统计量，并给出相关释义，如这组数据的个数、这组数据的调和平均数、几何平均数、标准差、方差、算术平均数、众数、中位数、百分位数等统计量。然后当输入二级相关参数，可以得到这组数据的一级相关参数统计量、原始数据以及其他数据结合可以得到的数据，并给出相关释义，如这组数据的加权平均数、离差平方和、差异系数等。 图2. 统计参数关系部分释义设计图 3.2.2. 统计结论自动判定技术 原来的统计结论的判定往往需要计算统计数值后进行查表，而直接使用本文技术则无需进行查表，可以直接给出对应的查表值，因此使得统计结论的自动判定成为可能。例如，平均数显著性差异的自动判定流程如图3所示。 当输入原始数据及参数后，ECSDS则会自动生成该数据的平均数以及标准差、标准Z分数等统计量，在一定条件下可以自动进行显著性水平推断，此时将先确定分布类型属于Z分布还是t分布等，假如参数满足Z分布双侧检验，再进行是否符合0.05显著性水平的判断，如果判断为“否”，则输出“无显著差异”的结论；如果判断为“是”则继续进行是否符合0.01显著性水平的判断，如果判断为“否”则输出“有显著性差异 * 但无极其显著性差异**”；如果判断为“是”则输出“有极其显著性差异**”。对比原来的需要纸质查表后才能进行比较，新提出的ECSDS进一步省略了师生的单调劳动，让师生将更多的时间集中到统计情境的洞察和统计结果的释义中来，有效提供教育统计的实际应用水平。其它自动计算流程如平均数置信区间等限于篇幅不再列出。 3.3. ECSDS的应用示例 为了具体论述ECSDS的应用，图4给出应用示例及相关界面。 示例说明：其中“原始数据一”下输入数据及相关参数，然后在左侧“统计量值”中产生出对应左侧“统计量名称”的值，同时在“统计释义例子”下自动产生相对应统计量释义。如：“原始数据一”下输入了“3、4、6、6、8、9、8、6”数据及相关参数。“统计量值”下在相对应左侧“统计量名称”为“算术平均数”的位置上生成数字“6.25”，同时，在“统计释义例子”下相对应左侧“统计量名称”为“算术平均数”的位置上生成“假设右侧原始数据为分数，则他们的平均分为6.25，它表示了数据集中趋势”的释义；“统计量值”下在相对应左侧“统计量名称”为“方差”的位置上生成数字“3.6875”，同时，在“统计释义例子”下相对应左侧“统计量名称”为“方差”的位置上生成“假设右侧原始数据为分数，则他们每人的分数与平均分之差的平方和的均值为3.6875，它表示了数据的离散程度”的释义。在本实例中，原始数据使用了8个，实际上，本模型对于模型处理的数据容量并没有限制，只要在Excel许可范围内都是可以的，Excel 2007版本及以上支持的最大列数为16，384，因此本模型单行最大容量为16，381个数据。由于原始数据区共9行(下一版本模型将提供更多行数)，模型数据最大容量为16，381X9 = 147，429个。模型到底使用多少数据量需要根据大小样本来确定，样本数量不同，根据统计规律，其分布可能属于Z分布或t分布，采用计算的公式也有不同。由于公式运算采用了数据区名称的方式，因此 图3. 自动统计推断技术设计示意图 图4. ECSDS应用示例图 第一次数据有5个，第二次数据有8个或多于20个，输入第二次数据时，只要在数据区内输入，公式无需用户做任何调整，其运算的范围会自动适应。如果数据是需加权后进行统计的数据，可以使用Excel方便的将加权后数据复制到数据区即可。与SPSS等统计软件相比，从运算结果上讲是一致的。从辅助教学方面讲，该模型基于Excel为学生所熟悉，一般电脑中都有，无需培训即可掌握。而SPSS需要专门培训，需要额外安装，入门难度较大。
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user: 4. ECSDS的验证 4.1. ECSDS的计算有效性 ECSDS是基于Excel并与教育统计学相结合的模型。该模型充分利用了Excel的统计功能，使教学效果得到改善。下面通过求原始数据“56、76、60、60、99、78、89、60”的“算术平均数”，“方差”与“中位数”比较“手工计算”与ECSDS，来证明ECSDS的计算有效性。手工计算可得，算术平均数 = 72.25，方差 = 219.6875，中位数 = 68。ECSDS计算结果见图5，通过比较可以看出ECSDS与手工计算的计算结果相同。 4.2. ECSDS的简便快速性 ECSDS功能可满足教育统计学中的教学内容，而且易学好用、简便、快速。首先，ECSDS基于Excel，Excel操作简单且大众熟悉；使用该模型不用进行复杂的操作，不需要牢记教育统计学复杂公式，不需要进行繁杂计算。只需输入原始数据和参数，则可自动生成结果及其释义。其次，通过手工计算，不但计算时间长且由于粗心等情况，易产生错误，计算过程费时费力，还不能保证结果正确；而使用计算器的话，尽管功能强大的计算器也有统计功能，但它们操作复杂，且无释义，学生没有经过专门的训练，不能熟练地使用它们，操作时间也较长；而ECSDS没有复杂的操作命令，不需使用者经过专门的培训，操作时只需输入原始数据或参数即可，输入后一秒钟之内便可得到结果和相应释义，快速简单。 4.3. ECSDS的优势 尽管ECSDS比不上SPSS等专业统计软件功能强大，但却简单、实用，更适合教育统计学的师生使用。专业统计软件功能固然强大，但对于没有经过专业培训的学生和教师来说应用专业软件是困难的，而且需要额外安装，应用专业软件增加了师生的入门难度。 ECSDS是基于Excel的用来辅助教学的统计模型，操作简便，没有入门门槛，有多位学者建议结合Excel来学习统计 [ 4 ] ，因为使用师生熟知的Excel辅助教育统计学的学习和应用，其门槛低、操作简便的优势显而易见，而ECSDS是将Excel辅助教育统计学的优势整合到一起并更加充分的发挥出来，使得师生将更多的精力和时间集中到教育统计应用中去，解决学习者对统计软件实用性把握不够、施教对象和应用主体上存在的问题 [ 5 ] 。借助统计软件辅助统计教学，能实现统计方法与现代技术的紧密结合，能培养学生的数据分析能力及对统计结果的解释能力 [ 6 ] 。Excel作为国际通用表格软件，具备强大的国际认同基础，在它基础上的ECSDS操作简单，没有复杂的公式和操作命令，能更好的和教材结合，能更好的突出教育统计学学习重点，有效化解学习难点，实现了教育统计学教学重点的转移，可激发学习兴趣，提高课堂效果 [ 6 ] ，从而彻底解决教育统计学难教难学的情况。 图5. ECSDS计算示意图
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user: 5. 总结 本文主要贡献在于，迎合当前计算机领域人工智能正在从弱人工智能开始走向强人工智能的发展，指出相应的统计学将在人工智能发展中尤其是大数据分析和智能辅助决断中发挥越来越大的作用。然后针对统计学课程中的教师教学和学习学习上的困难以及教学效果差的问题，提出了一种面向描述统计的认知教学系统，即ECSDS (Excel-based Cognitive System of Descriptive Statistics)，并对ECSDS进行了具体设计和实现，对其关键技术进行了解释，并给出了ECSDS的具体应用示例，在应用中得到体现了ECSDS的有效性和简单性。通过实践来看，所设计系统具有较好的稳定性和可靠性，但是还需要通过教学实践不断完善其细节。 ECSDS适应了教育统计学教学的发展趋势 [ 10 ] ，对教育统计学和统计软件的融合起到了探索的作用。ECSDS的广泛应用，有助于教育统计学教师的教学质量的提高和学生的学习效果的提升以及师生综合统计运用能力的巩固，最终促进教育统计学的发展和应用。应用ECSDS省略了大量的人工计算等统计过程，提高了统计效率，可能会产生学生片面注重计算结果而忽略统计原理的问题，这可以在教育统计学的教学中通过分步统计和加大统计原理讲解力度来强调统计过程和原理。总之，ECSDS是教育统计学教学活动中教师教与学生学的强有力工具，可以提高教学效率，提升教学质量，促进师生教育统计学运用能力的提高，增强学生运用教育统计学分析问题、解决问题的意识和能力，势必成为教育统计学教学改革的一款重要工具。
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user: 摘 要 云平台的任务调度算法是云计算领域研究的热点。如何在满足不陷入局部最优解的同时有更快的收敛速度，一直是研究者追求的目标之一。为此，本文提出将改进随机因子和惯性权重的增强型粒子群算法(EPSO)引入到遗传算法(GA)变异操作中的增强型遗传粒子群混合算法(GA_EPSO)。通过EPSO算法中的当前最优解和全局最优解重构变异算子，探索提升GA_EPSO算法在不陷入局部最优解的条件下，有更快的收敛速度。仿真实验表明，相同条件下，与遗传算法(GA)，改进后的遗传算法(IGA)，粒子群算法(PSO)，增强型粒子群算法(EPSO)以及遗传粒子群算法(GA_PSO)相比，本文提出的改进算法不仅收敛速度快，而且任务调度效率也有明显提升。 关键词 :云计算，任务调度，遗传算法，粒子群算法，收敛速度，任务调度效率 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 云计算作为当今IT界的热点技术，从产生便受到各领域学者的广泛关注，它拥有强大的处理能力，其中关键技术就是基于云计算任务调度算法的设计与应用。如何合理地分配和利用云环境中的资源、有效地调度用户提交的海量任务且保证云系统的负载均衡成为云计算研究的重点。探究在云计算环境中的优秀调度算法已成为专家学者们研究的重点内容之一 [ 1 ]。因此，具有简单、通用、鲁棒性强、适于并行处理等优点的智能算法很快成了云计算任务调度领域的研究热点，例如通过模拟自然界进化过程，从而得到最优解决方案 [ 2 ][ 3 ][ 4 ]的遗传算法(GA) [ 5 ]、粒子群算法(PSO)以及蚁群算法(ACO)等等，以求解最小化任务完成时间和代价的最优解，但忽略了在进行任务调度时，智能优化算法本身缺点对调度工作的影响。基于此，本文将提出一种混合优化算法，算法的目标除了确保任务完成时间最小化，还将改善任务调度算法存在的缺点。
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user: 2. 相关工作 任务调度策略直接影响用户应用任务的服务质量和云计算系统的运行效率，同时还需考虑到云计算系统的负载平衡、资源利用率、系统能耗以及运营成本等诸多因素，因此单一的智能算法难以较好的满足需求，例如蚁群算法搜索时间长、收敛速度慢，易陷入局部最优解；粒子群算法易陷入局部最优解；遗传算法收敛速度慢 [ 6 ]。为了更好地解决云计算任务调度问题，混合智能优化算法应运而生。 混合算法，即利用一种算法的优点弥补另一种算法的缺点，使结果更优。张雨等人 [ 7 ]针对蚁群算法初期信息素缺乏导致求解速度慢的问题，提出利用遗传算法生成的优化解初始化蚁群信息素分布，结果表明改进后的算法在考虑负载均衡的情况下提高了求解速度，是一种云计算环境下有效的任务调度算法。徐洁等人 [ 8 ]为了满足云计算平台庞大用户群的不同服务需求，提出一种基于双适应度遗传退火的云任务调度算法，结果表明混合后的算法能兼顾云计算平台总任务执行时间和用户需求，更好地满足用户需求，提升服务的多样性。王波等人 [ 9 ]为解决PSO算法易陷入局部最优解的问题，提出在PSO算法中加入GA算法的交叉、变异操作，结果表明与传统PSO和GA算法相比，混合后算法减少了任务的完成时间。陈璐璐等人 [ 10 ]为解决GA算法计算时间长和PSO算法易陷入局部最优解的问题，提出将粒子群思想引入变异算子，结果表明该算法在收敛性和运算速度等方面具有优越性。刘露等人 [ 11 ]为同时满足全局优化能力强且收敛速度快，提出在GA算法的变异、交叉、淘汰环节引入PSO算法，结果表明相对于普通GA或者PSO算法，该算法收敛能力有所提高。刘春燕等人 [ 12 ]针对GA算法迭代过程反馈信息不够引起最优解质量不高的问题，提出在在变异操作中引入PSO算法，结果表明改进后的算法在总体性能上优于GA算法和PSO算法。王登科等人 [ 13 ]为了使系统更加高效的完成任务，提出将粒子群与蚁群结合的任务调度优化算法，结果表明改进后的算法具有较好的实时性和寻优能力。赵莉等人 [ 14 ]为了提高智能优化算法的性能，将其更好地应用于各个领域，提出在改进的量子遗传算法基础上，进一步结合粒子群算法，结果表明改进后的算法在性能上有所提高。秦军等人 [ 15 ]针对蚁群算法在任务调度中存在收敛速度慢、局部搜索能力差和易于陷入局部最优的问题，提出将蚁群算法和模拟退火算法相结合，结果表明改进后的算法在减少任务的完成时间和计算资源负载均衡等方面明显优于先来先服务和标准蚁群优化算法。 以上各种混合智能算法虽然同时结合二者的优点，在一定程度上加快收敛速度且降低任务完成时间，提高了任务调度效率，但还有进一步提升的空间。针对该问题，本文以最小完成时间、最快收敛速度为目的，提出增强型遗传粒子群混合算法(GA_EPSO)，算法的特点是在对惯性权重和随机因子改进的同时，将粒子间信息传递的特性引入GA算法，较好的满足了云平台对任务调度算法的需求。
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user: 3. 云计算任务调度问题分析 任务调度是保证用户能够及时得到云服务器响应和处理的关键，高效的调度策略可以提高系统对用户请求的响应速度和服务质量。因此，如何针对现有资源对云任务进行合理的分配与调度，提高云计算资源的利用率，并极大程度地满足用户需求是资源分配亟待解决的问题。 云计算平台中包含两个层面的任务调度 [ 16 ]，第一层是任务集合到虚拟机集合的调度，第二层是虚拟机集合到物理机集合的调度，本文主要研究第一层调度，调度对象是任务集合，任务调度策略就是寻找该任务集合和云平台可用虚拟资源集合之间的映射关系。
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user: 4. 基于增强型遗传粒子群混合算法(GA_EPSO)的任务调度 4.1. 算法建模 为了明确云计算环境下的任务调度问题，作如下假设： 1) 任务的长度在一定范围内随机选取； 2) 所有云计算资源被映射成虚拟机，且虚拟机的性能在一定范围内随机选取； 3) 提交的任务数量远远大于虚拟机数量。 因此，云任务调度问题可描述为：如何将m个长度不同的任务合理地映射到n个性能不同的虚拟机运行，使任务完成时间最短。 4.2. 遗传编码 遗传算法往往根据实际问题设置个体编码方案，常见的GA编码方式有二进制编码和实数编码。对于信息量较大的问题，使用二进制编码会使编码过于冗长，增加算法的计算量，影响算法性能。因此，本文采用实数编码，该方法适用于表示取值范围较大的数，并且对染色体处理的复杂度大大降低，提高了算法的精度。 4.3. 算法设计思想 为了得到总任务完成时间最小且收敛速度最快的调度结果，在任务调度过程中，先利用遗传算法全局搜索能力强的优势，通过选择、交叉、变异等操作找到任务分配的较优解，然后在变异操作中引入PSO算法，更有效地产生接近目标的新个体。 4.4. 适应度函数 本文以任务的总完成时间为目标，因此将所有任务的完成时间作为适应度函数。具体公式如下所示： fitness = max ( time i ) ， i ∈ { 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ ， n − 1 } (1) 其中，time i 表示在虚拟机i上完成所有任务的时间，n表示虚拟机的数量。根据适应度函数可知，当代种群中个体适应度越低，表示所有任务完成时间越短，越不容易被淘汰。 4.5. 遗传操作 遗传算法主要通过选择、交叉以及变异三个遗传操作不断产生新个体，从而选出最优解。 选择操作使用轮盘赌法。在选择过程中，通过个体适应度值确定个体被选择的概率，具体计算方法如公式(2)所示。 p i = 1 / ( f ( i ) ∗ θ ) i ∈ ( 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n ) (2) θ = ∑ i = 1 n f ( i ) ， i ∈ ( 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) (3) 其中，n表示种群中所有个体数量， f ( i ) 表示个体适应度值，θ表示所有个体适应度值倒数之和，p i 表示第i个个体被选中的概率。 交叉操作采用双点交叉法，左右交叉点随机选取。 变异操作引入增强型粒子群算法(EPSO)。传统变异既不考虑历史状态，也不考虑变异算子的优良性，从而影响算法的收敛性。本文通过PSO算法中的当前最优解和全局最优解重构变异算子。 v i d ( t + 1 ) = ω v i d ( t ) + c 1 r 1 ( t ) ( p i d ( t ) − x i d ( t ) ) + c 2 r 2 ( t ) ( p g d ( t ) − x i d ( t ) ) (4) x i d ( t + 1 ) = x i d ( t ) + v i d ( t + 1 ) (5) 其中，GA算法中第i位上的最优解代替式(4)中的 p i d ( t ) ；GA算法中的历史最优解代替式(4)中的 p g d ( t ) 。r 1 和r 2 是相互关联且服从均匀分布的随机因子。ω是自适应惯性权重，具体采用式(6)计算。 ω ( t ) = ( ω max − ω min ) p s ( t ) + ω min 0 ≤ ω min ≤ ω max (6) 其中， p s ( t ) 表示粒子群在第t次迭代时的成功率，计算方法如公式(7)所示。 p s ( t ) = ∑ i = 1 n S ( i ， t ) / n (7) 其中，n表示粒子个数， S ( i ， t ) 表示粒子i在第t次迭代过程中的成功值，计算方法如公式(8)所示。 其中， pbest i t 表示粒子i在第t次迭代时的最优位置， globalbest t 表示全局最优值， fitness ( pbest i t ) 表示粒子i在第t次迭代时最优位置的适应度值。 引入PSO算法的变异操作能够根据历史最优解和个体最优解影响变异的方向和幅度。 S ( i ， t ) = { 1 ，   fitness ( pbest i t ) < fitness ( pbest i t − 1 ) 且 fitness ( pbest i t ) < globalbest t ; 0.5 ，   fitness ( pbest i t ) < fitness ( pbest i t − 1 ) 且 fitness ( pbest i t ) ≥ globalbest t ; 0 ，   fitness ( pbest i t ) = fitness ( pbest i t − 1 ) (8)
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user: 5. 仿真试验与分析 5.1. 实验环境及参数设置 本文利用CloudSim构建云环境任务调度模拟平台，Eclipse作为开发平台，将本文提出的GA_EPSO算法与PSO算法、EPSO算法 [ 17 ]、GA算法、IGA算法 [ 18 ]以及GA_PSO算法 [ 12 ]进行对比分析。其中，算法参数见表1。 5.2. 实验结果分析 为了验证GA_EPSO算法的有效性，本文主要从任务完成时间和算法收敛性两个方面与其他算法进行比较。实验设置任务数从50到500变化，迭代200次的时间结果对比图，如图1所示。 其中，横坐标代表任务数量，纵坐标代表所有任务完成时间。从图1可以看出，GA_EPSO算法进行任务调度所用时间明显低于PSO算法和EPSO算法。当任务数量小于等于150时，GA_EPSO算法的总任务完成时间略低于GA，IGA和GA_PSO三种算法，但差距不明显。随着云任务数量的不断增加，GA_EPSO算法的效果明显优于其他三种算法。总而言之，进行任务调度时，GA_EPSO算法的效率高于其他几个算法，且任务数量越多，该算法的优势越明显。 图2是基于200个任务时，六种算法收敛性的比较。 其中，横坐标代表迭代次数，纵坐标代表适应度值。从图2可以看出，GA_EPSO算法的适应度最小，换句话说也就是任务完成时间最短。随着迭代次数的增加，PSO、EPSO、GA、IGA以及GA_PSO五种算法大概从迭代100次开始收敛，适应度值逐渐趋于稳定，但GA_EPSO算法不仅在GA算法中引入PSO算法影响变异操作，而且改进了PSO算法中的随机因子和惯性权重，因此GA_EPSO算法大概从迭代50次开始收敛，收敛速度明显提升。 Table 1 Algorithm parameter settin 算法 参数 取值 GA 种群规模/个 2000 GA 交叉率 0.6 GA 变异率 0.1 GA/PSO 任务数量 50~500 PSO 种群规模/个 100 PSO 学习因子c 1 2 PSO 学习因子c 2 2 表1. 算法参数设置 图1. 时间比较 图2. 收敛性比较
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user: 6. 结束语 本文研究基于云计算任务调度问题时，针对单一算法无法在考虑最小任务完成时间的同时满足较高质量最优解和较快收敛速度的问题，提出将EPSO算法引入到GA算法变异操作的GA_EPSO算法。仿真实验证明，相比于其他五个算法，GA_EPSO算法既加快了收敛速度，又使算法在最短时间内找到最优解。但本实验目前仅优化了任务完成时间，真实的云环境还需考虑其他因素，因此有必要进一步改进和完善该算法。
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user: 摘 要 传统脉冲耦合神经网络模型描述神经元之间的内在联系时，仅仅考虑神经元之间的空间位置信息，忽略了神经元之间的灰度信息，使神经元之间的连接权值不准确，易产生误分割现象。为了解决这一问题，本文采用栅格元的响应函数作为神经元之间的连接权值，得到新的连接输入项。在新的连接权值中，不仅考虑了局部区域的灰度信息，而且考虑了局部区域的方差信息，同时继承了栅格元神经元的优点，即具有较强的方向性、位置相对性和周期性。通过对遥感图像、生活图像、血管图像进行仿真对比实验，实验结果说明本文提出的算法优于传统脉冲耦合神经网络模型。 关键词 :栅格元，脉冲耦合神经网络模型，响应函数 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的基础，分割的准确率影响到后续图像处理效果，得到广泛的研究和应用。图像分割方法很多，其中，脉冲耦合神经网络(pulse couple neural network， PCNN)模型具有对灰度相似的像素点进行分组的优点，减少局部灰度差异，弥补局部区域的微小间断，优于其他自动分割方法 [ 1 ][ 2 ][ 3 ][ 4 ]。但脉冲耦合神经网络模型参数多，影响PCNN模型分割效果，选择最优参数成为PCNN模型图像分割的难点之一；神经元之间关系复杂，PCNN模型难以准确描述神经元之间的内在关系，影响分割效果。 为了解决PCNN模型中参数设定问题，邓翔宇和马义德 [ 5 ]通过分析PCNN模型的点火机理，得出影响神经元点火的因素，提出简化PCNN模型参数的自适应设定方法，给出改进的PCNN模型。周东国等人简化了PCNN模型的输入部分，利用动态阈值与区域均值之间的关系给出各参数的设定准则 [ 6 ]。He等人 [ 7 ]提出简化PCNN模型的参数估计方法分割红外人体图像，即采用布谷鸟搜索算法解决多参数最优问题，为了提高搜索的精度，Kent混沌映射应用于布谷鸟搜索算法的局部搜索过程，KD树算法加快寻找参数的速度。Gao等人提出一种自适应调整内部活动项的连接系数 [ 8 ]。Yang等人提出非均匀简化脉冲耦合神经网络模型 [ 9 ]，通过构建3个简化PCNN模型而成，参数通过输入图像的统计特性和神经元的动态特性自动设置完成。 为了提高脉冲耦合神经网络模型的分割效果，专家学者们提出不同的模型改进方案，例如：Jiang等人通过PCNN模型获得每次迭代的分割图像 [ 10 ]，采用Canny算子得到分割图像和被分割图像的边界图像，在两者之间挑选差异最小边界图像，该边界图像对应的分割图像就是最优的分割效果，虽然给出挑选最优分割效果的新方法，但是计算量大，不易在图像分割中推广。Xie等人采用PCNN模型的分割效果作为初始轮廓曲线，采用改进的变分水平集方法分割图像目标 [ 11 ]。依据颜色特征，Xu等人提出区域生长脉冲耦合神经网络模型分割彩色图像 [ 12 ]。Guo等人提出将显著特征值引入到简化脉冲耦合神经网络模型中用于目标分割 [ 13 ]。 专家学者们提出不同改进PCNN模型的方案 [ 5 ]- [ 13 ]，提高了图像的分割效果，但忽略了模型中神经元之间的内在联系，分割弱边界时，容易出现误分割现象。
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user: 2. 脉冲耦合神经网络 通过对猫的视觉皮层神经元脉冲串同步震荡现象的研究，Eckhorn等人提出神经元模型 [ 1 ]；在此基础上，Johnson和Padgett提出脉冲耦合神经网络模型 [ 2 ]，该模型将神经元构建成非线性动态神经网络，神经元之间互相影响互相连接，主要包括接受域、调制域和脉冲产生部分，其数学公式描述如下： f i j [ n ] = I i j (1) L i j [ n ] = V L ∑ k l W i j k l Y k l [ n − 1 ] (2) U i j [ n ] = F i j [ n ] ( 1 + β L i j [ n ] ) (3) Y i j [ n ] = { 1         U i j [ n ] > θ i j [ n − 1 ] 2         其 他 (4) θ i j [ n ] = e − α θ θ i j [ n − 1 ] (5) 其中， n ：迭代次数； ：反馈输入； L i j ：连接输入项； V L ：耦合连接域的放大系数； W i j k l ：耦合连接域中神经元 N i j 与 N k l 的连接权值； U i j ：内部活动项； β ：内部活动项的连接系数； θ i j ：动态阈值； α θ ：衰减系数； V θ ：放大系数； Y i j ：神经元的输出。 在传统脉冲耦合神经网络模型中，像素点作为神经元，像素点的灰度值作为神经元的外部激励，邻域内神经元也产生外部激励，通过耦合加权得到神经元的内部活动项，大于动态门限时，该神经元处于激发状态，输出为1，小于动态门限时，该神经元处于抑制状态，输出为0，得到图像的分割效果。 与其他自动图像分割算法相比，脉冲耦合神经网络模型能够减少局部灰度差值，弥补局部的微小间断，对局部区域内灰度相似的像素点进行分组的特点，但是传统脉冲耦合神经网络模型描述神经元之间的连接权值时仅仅考虑神经元之间的位置影响，忽略了神经元之间灰度的差异性所带来的影响，使内部活动项的计算结果不准确，影响了判断神经元处于激励或抑制状态，难以得到理想的分割效果。
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user: 3. 基于栅格元的脉冲耦合神经网络 3.1. 栅格元的响应函数 栅格元，存在于猴子视觉皮层的V1和V2区域中，具有较强的方向性、位置相对性和周期性的神经元，Kruizinga和Petkov定义了栅格元神经元受外界刺激的响应函数 [ 14 ]： r i j = ∬ Ω f i j g i j d x d y (6) 式中： ：感受野函数； Ω ：视觉域。 文献 [ 15 ]表明可以用二维Gabor滤波器组模拟实现灵长类动物视皮层的简单细胞响应函数，定义如下： g i j = exp ( − w 2 + γ 2 u 2 2 σ 2 ) cos ( 2 π w λ + φ ) u = ( i − ξ ) sin θ + ( j − η ) cos θ w = ( i − ξ ) cos θ − ( j − η ) sin θ (7) 式中： j ：刺激源在视觉域中的位置； i ξ η ：感受野中心坐标； σ ：标准差，决定感受野的大小； γ 的大小决定着感受野的椭圆偏心率，在(0.23， 0.92)范围内变化 [ 16 ]； λ ：余弦因子 cos ( 2 π w / λ + φ ) 的波长，决定了感受野的空间频率 1 / λ ， σ / λ 决定了滤波器的空间频率带宽； θ ( θ ∈ [ 0 ， π ) )：在视神经元感受野中与兴奋和抑制的条纹区平行的方向； φ ( φ ∈ ( − π ， π ] )：余弦因子 cos ( 2 π w / λ + φ ) 的相位偏移量，决定了函数 g i j 的对称性， φ = 0 和 φ = π 时感受野为中心对称， φ = − π / 2 和 φ = π / 2 时感受野为中心反对称，其他情况介于两种形式之间。 3.2. 基于栅格元的脉冲耦合神经网络模型 在传统PCNN模型中，连接域中神经元 N i j 与 N k l 的连接权值 W i j k l = [ 0.707   ​     1       0 .707 1       ​     ​         0       ​     ​   1 0 .707       1       0 .707 ] ，仅仅描述了神 经元与邻域神经元之间的空间信息，忽略了神经元与之间像素点的差异性所带来的影响，使内部活动项的计算结果不准确，影响了判断神经元处于激励或抑制状态，难以得到理想的分割效果。例如：计算连接域中神经元的连接权值时，如果该神经元的灰度值接近于邻域神经元的灰度值，说明该神经元与邻域神经元可能属于同一区域，连接权值应该很大，如果该神经元的灰度值与邻域神经元相差很大时，说明该神经元与邻域神经元可能属于不同区域，连接权值应该很小，而传统脉冲耦合神经网络模型中的连接权值是固定值，难以描述神经元之间灰度的差异信息。 为了解决传统脉冲耦合神经网络模型中存在描述神经元之间的连接权值不准确的问题，本文采用栅格元神经元受外界刺激的响应函数代替原来的连接权值，重新描述了神经元与邻域神经元之间的连接权值，即： W i j k l = r i j (8) 在新的连接权值中，不仅考虑了局部区域的灰度信息，而且考虑了局部区域的方差信息，同时继承了栅格元神经元的优点，即具有较强的方向性、位置相对性和周期性。 将公式(8)带入到公式(2)中，得到新的连接输入项，即： L i j [ n ] = V L ∑ k l r i j k l Y k l [ n − 1 ] (9)
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user: 4. 仿真实验 为验证本文算法的可行性，进行仿真对比实验，实验中共涉及2种图像分割算法：传统PCNN算法 和本文所提算法。传统PCNN模型的相关参数设置为： α θ = 0.1 ， V L =3 ， W i j k l = [ 0.707   ​     1       0 .707 1       ​     ​         0       ​     ​   1 0 .707       1       0 .707 ] ， β = 0.1 ， 本文所提算法的相关参数设置为： V L =3 ， α θ = 0.1 ， V L =3 ，椭圆偏心率 γ = 0.5 、波长 λ = 3 和 5 、最佳响应方向 θ = 4 ， 590 ， 135 ， 180 。实验环境在Intel (R) Core (TM) 2 Quad 2.66 GHz CPU，3.50 GB内存的PC机上应用Matlab7.04语言编程实现。 在仿真对比实验中，图(a)是要分割的原图，存在目标呈不规则几何形状、弱边界、背景和目标的灰度范围存在重叠的特点，其中图(1)(a)是要分割的遥感图像，目标是陆地区域，图(2)(a)是要分割的血管图像，目标是血管区域，图(3)(a)是要分割的生活图像，目标是树枝区域。图(b)是分别采用传统脉冲耦合神经网络模型分割的效果图，可以看出局部细长目标像素点被误分割为背景像素点，主要原因是局部目标像素点的灰度值接近于邻域背景像素点的灰度值，计算神经元的内部活动项时容易受到邻域神经元的激励，得到错误的分割效果。图(c)是分别采用本文提出的脉冲耦合神经网络模型得到的分割效果，与传统PCNN模型的分割效果相比，误分割减少，主要原因是本文采用栅格元神经元受外界刺激的响应函数作为描述脉冲耦合神经网络模型中神经元之间的连接权值，不仅考虑局部区域灰度值的差异，还要考虑局部区域的方差信息，得到新的内部活动项，分割图像时得到较好的分割效果，特别是弱边界区域。 通过对遥感图像、生活图像、血管图像的仿真对比实验，实验结果说明本文所提出改进的脉冲耦合神经网络模型优于传统的脉冲耦合神经网络模型。 图1. 图像的分割
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user: 5. 结论 栅格元神经元具有较强的方向性、位置相对性和周期性，本文采用栅格元神经元受外界刺激的响应函数作为描述传统脉冲耦合神经网络模型中神经元与邻域神经元之间互相影响的关系，新定义了神经元之间的连接权值，改进了连接输入项，计算的神经元内部活动项更准确，采用新方法对图像进行分割时得到的分割效果更好。