DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 试验结果与分析 3.1. 仿真实验结果 图3显示了刻划仿真过程，以圆角半径r = 0.04 mm的金刚石颗粒为例研究刻划仿真过程，刻划盘的旋转速度选定为60 rpm，最大刻划深度为15 μm。从图中可以发现刻划仿真过程中，材料在单颗粒尖端慢慢堆积，当堆积到一定程度时形成切屑。由图3可知，整个刻划过程中，应力主要集中在单颗粒挤压部分，应力值基本呈渐增趋势，但是整体变化不大，划痕曲线比较平缓，因此刻划材料去除过程比较稳定；在刻划结束后，残余应力的最大值出现在切深最大的区域。 图4为在相同圆角半径r = 0.04 mm的金刚石颗粒、相同刻划深度15 μm的条件下，不同刻划速度下的工件残余应力云图。由仿真结果可以得出：旋转速度为40 rpm时的最大残余应力为1173 MPa，60 rpm时最大残余应力为1076 MPa，80 rpm时最大残余应力为1001 MPa，因此可以得出旋转速度越大工件的等效残余应力越小。此外，残余应力随着划痕轨迹越来越小，最大切削深度处的残余应力最大，可能是因为在划痕末端产生的裂纹释放了部分应力，但是总的材料去除量不变。因此，为了减小工件残余应力应尽量选取较大的刻划速度。 图5为刻划盘转速为60 rpm、刻划深度为15 μm的条件下，不同圆角半径的金刚石颗粒刻划工件的残余应力图，由图5可知，圆角半径为0.02 mm时的最大残余应力为1006 MPa，0.04 mm时的最大残余 Table 1 Parameters of scratching experimen 铝盘转速 刻划深度 金刚石颗粒 进给速度 160， 200， 240 rpm 10 μm 尖头、钝头 150 mm/min 表1. 刻划实验工艺参数 图2. 硫化锌刻划实验系统 图3. 刻划实验仿真过程。(a) step 3；(b) step 5；(c) step 8；(d) step 10 图4. 不同转速下的工件残余应力。(a) n = 40 rpm；(b) n = 60 rpm；(c) n = 80 rpm 应力为1041 MPa，0.06 mm时的最大残余应力为1172 MPa，因此可以得出金刚石颗粒越尖锐工件的残余应力越小，这可能是由于金刚石越钝，它对材料的挤压作用越大，且划痕宽度变大，进而引起的残余应力越大，但是磨粒的圆角半径对应力场的影响不大；从图中还可以看出磨粒越尖锐深度方向的材料去除量越大，因此在磨削过程中砂轮的磨粒逐渐变钝，工件内部的残余应力会逐渐变大进而引起亚表层的损伤，降低工件的硬度。 3.2. 刻划实验结果与分析 由刻划表面形貌图6中可知，磨粒的切削深度由浅入深，材料的去除经历三个阶段即滑擦、耕犁和脆性去除。滑擦阶段由于切削深度很浅，材料只发生了弹性变形。随着切削深度变大，材料进入耕犁阶段，此阶段切削刃将发生塑性变形的材料向两边堆积形成犁沟，形成塑形去除的连续表面，如刻划仿真中的小切深区域，且在材料的堆积处产生了微裂纹和微崩碎，但是没有产生切屑，这可能是磨粒后侧的拉应力引起的。切削深度继续增大，超出了材料塑脆转变的临界切削深度，两侧的沟壁中会产生较大裂纹，裂纹扩展产生块状崩碎，材料去除表面呈现崩碎、不连续状，呈现脆性去除表面。除了两侧的堆积，部分材料会随着切削刃流动形成切屑。 图5. 不同金刚石颗粒尖锐度下的工件残余应力。(a) n = 0.02 mm；(b) n = 0.04 mm；(c) n = 0.06 mm 图6. 刻划表面形貌 亚表层损伤是指在脆性光学材料的近表层区域存在的裂纹、变形和其他材料缺陷。光学玻璃加工表面的损伤主要是微裂纹，光学玻璃的晶体缺陷会造成裂纹成核及残余应力得以激活。由于磨削力及磨削热影响，使裂纹成核得以发展，微裂纹的存在影响光学玻璃结构件强度下降。本文研究硫化锌材料单颗粒刻划工件亚表层的微观结构并为无损伤磨削提供基本信息。 磨削时单颗有效磨粒会同时承受到两个方向的力，垂直于工件方向的法向载荷和材料去除方向上的切向载荷，切向载荷会增大磨粒受到的法向拉应力，从而促进了材料内部中央裂纹的延伸。同时，在材料内部弹塑性边界处卸载过程中会出现横向裂纹，此裂纹平行于工件表面延伸，当偏移至自由表面时会引起材料的断裂去除，最终形成切屑，刻划时压头下的变形与断裂如图7所示。 检测亚表层损伤的方法有多种，本文采用角度抛光法，首先在Buehler金刚石锯片机上用金刚石锯沿一定角度倾斜于磨削面方向将工件切割形成抛光表面，接着将工件放入制样杯中，在真空环境下，用环氧树脂包裹工件，环氧树脂凝固后，形成标准抛光样件，然后通过传统的机械抛光去除切割工件时可能引入的损伤，最后将抛光表面放入质量浓度3%的NH 4 HF 2 溶液腐蚀3 min并用NaHCO 3 中和残余的氢氟酸溶液，使得工件亚表层的裂纹完全暴露，采用扫描电子显微镜对样件进行检测，观察裂纹的形貌和长度，根据裂纹长度，乘以0.707的系数，可以换算出裂纹深度。 如图8为将工件划痕的亚表层放大400×的SEM照片，划痕的一侧和正下方分别放大3000×之后可以看到在硫化锌材料划痕的亚表层中出现了部分材料的脱落、崩碎与集中分布的裂纹。由显微压痕形貌可知，亚表层中材料发生脱落与崩碎是因为硫化锌的材料内部存在大量的位错引发的。因此在刻划时压头也会在工件内部施加压力，当静压力超过一定值时材料亚表层存在位错，在抛光力的作用下导致了材料的微崩碎和脱落现象。在划痕的正下面有比较密集分布的裂纹，这种截面断口特征是由解理断裂引起的。在划痕的两侧区域也会产生横向裂纹但是由于刻划力较大因此横向裂纹延伸到材料表面产生了崩碎。总的来说，硫化锌材料是脆性材料，从刻划形貌可知磨削加工时表面比较容易产生崩碎，因此在其磨削加工时位错是其亚表层损伤的主要形式。 为了研究不同的刻划速度对刻划力的影响，实验时选定刻划盘的旋转速度分别为160 rpm、200 rpm、240 rpm时，通过Kistler三向测力仪获得的三种参数下工件所受的刻划力，实验刻划力如图9所示。由于材料的刻划去除过程是由塑性变形的滑擦、耕犁到脆性破碎，材料沿切向去除，因此切向力较大； 图7. 移动压头下的变形与断裂 图8. 划痕的亚表层损伤 图9. 不同转速的刻划力。(a) n = 160 rpm; (b) n = 200 rpm; (c) n = 240 rpm 此外，刻划时金刚石磨粒呈负前角刻划，对工件表面产生很大的挤压作用故法向力也比较大。由图9可知，随着材料刻划过程的进行，刻划力由小变大再变小，这是因为刻划深度由浅入深再变浅，且刻划力较为稳定，没有较大突变，说明刻划过程稳定进行；此外刻划盘旋转速度从160 rpm变大到240 rpm，最大刻划力从15N变小到10N，因此可以看出刻划速度越大，刻划力越小。故硫化锌材料可以进行稳定性的磨削塑性去除，且在速度较大时，可以获得较小的应力，经验证刻划仿真的结果和刻划实验的结果相一致。 采用两种不同圆角半径的金刚石颗粒进行刻划实验，刻划盘的旋转速度为160 rpm，刻划时材料沿切向去除因此切向力较大，故此处只比较切向力的变化，实验刻划力如图10所示。由图10可以发现金刚石颗粒越钝工件所受的切向力越大，这是因为圆角半径越大的金刚石颗粒的划痕越宽，切向材料的去除量越大，因此切向力显著增大；但是无论钝头的金刚石颗粒还是尖锐的金刚石颗粒，切向力都大于法向力，这是由材料的去除方式决定的。前述刻划仿真得到圆角半径越大的金刚石颗粒刻划后工件的残余应力越大，因此验证得到仿真结果与实验结果相一致，且细粒度的砂轮更容易获得稳定的塑性域去除。
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user: 4. 结论 本文进行了刻划实验仿真，揭示了刻划过程中硫化锌材料可实现稳定去除，刻划盘转速和磨粒的圆角半径越大工件的残余应力越大；通过观察硫化锌材料的刻划表面形貌及亚表层损伤发现硫化锌的刻划表面比较平滑塑性去除阶段较长，亚表层损伤主要为位错现象和应力集中；基于刻划仿真和刻划力的检测结果可知，高速、细粒度的金刚石砂轮更容易获得稳定的塑性域去除。 图10. 不同圆角半径金刚石的刻划力。(a) 尖锐金刚石；(b) 钝的金刚石
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user: 摘 要 在北疆石河子植棉垦区，以硫酸铵肥为研究对象，探讨利用煤电厂废弃物硫酸铵替代尿素施肥的可能性。初步研究结果表明，硫酸铵肥对棉花具有极显著的增产作用，这种作用并不随硫酸铵肥用量增加而显著增加；在同等施氮量条件下，施用硫酸铵肥使棉花增产47%(P < 0.01)；但棉花生育期硫酸铵肥处理的棉花叶绿素、叶面积与对照比差异不显著。 关键词 :硫酸铵肥，北疆，棉花 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 硫酸铵肥在我国农业生产中的应用已有90多年的历史，最初我国硫酸铵肥主要进口自英国，上世纪30年代我国开始自行生产和应用，它是我国农业生产中应用最早的人工合成肥料 [ 1 ] 。相关研究已表明，含硫肥料对N、P、K等肥料具有协同增效作用，可以提高肥料利用率和改善作物品质 [ 1 ] [ 2 ] ，因此，合理开发和利用硫酸铵肥是目前农业生产中高效、平衡施肥的重要措施。废弃物资源化利用和绿色农业循环发展是提高农业发展质量、效益和竞争力重要措施 [ 3 ] [ 4 ] 。本研究为了探索资源化利用煤电厂废弃物硫酸铵的可能性，选择在北疆(新疆北部)石河子棉区，用水溶性硫酸铵肥为处理、尿素为对照进行棉花肥料试验，探讨硫酸铵肥代替尿素施肥的可能性。
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user: 2. 试验材料与方法 2.1. 试验区概况 试验于2015年4~10月在石河子143团乌兰乌苏镇进行，该试验点地处天山北麓、准格尔盆地南缘，位于东经85˚10'~85˚54'、北纬44˚10'~44˚20'之间，海拔高度469米，该区域属典型的温带大陆性气候，冬季长而严寒，夏季短而炎热。无霜期为168~171天。≥0℃的活动积温为4023℃~4118℃，≥10℃的活动积温为3570℃~3729℃。 试验作物为棉花、品种为710；灌溉方式为膜下滴灌，一膜两管四行，棉花株行配置为20-50-20-50(cm)。 2.2. 试验设计 供试肥料为煤电厂废弃物硫酸铵肥(含N、S分别为21%和24%)，尿素(含N46%)为对照(CK)。试验设4个处理，分别为尿素(CK)处理、硫酸铵(与CK等N量)常规施肥(即中量处理)处理、优化施肥(0.8倍施N量，即低量处理)处理和加倍施肥(1.2倍施N量，即高量处理)处理。试验处理设3次重复，共计12个小区，试验小区面积1.2亩。试验区基施磷酸二铵(16-46-0)20 kg/亩；棉花生育期灌溉量为280 m 3 /亩，分10次滴灌、小区用水表控制灌水量，生育期水肥施用时间及比例与当地大田一致，棉花生育期水肥施用时间、时期及用量见表1。 2.3. 测定项目及方法 在棉花不同生育期测定各处理棉花叶绿素含量、叶面积大小，收获期测产；叶绿素含量用SPAD仪进行测量、叶面积大小用直尺测量棉花功能叶(倒四叶)的长与宽(长宽乘积作为叶面积大小数据)； Table 1 The application time and dosage of water and fertilizer in experimental plot of cotton growing perio 处理 灌水次数/施N方式 基施 N量 追 N量 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 棉花生育时期 蕾期 初花期 盛花期 花铃期 盛铃期 盛铃期 灌水时间 6月 19日 6月 26日 7月 3日 7月 10日 7月 17日 7月 24日 7月 31日 8月 7日 8月 14日 8月 21日 灌水量(m 3 /亩) 5.6 14 28 30.8 36.4 44.8 42 36.4 28 14 CK 尿素纯N20 kg/亩 4 16 0.68 0.90 2.49 2.82 1.36 0.79 低量 硫酸铵纯N16 kg/亩 3.2 12.8 1.62 2.16 5.95 6.76 3.25 1.89 中量 硫酸铵纯N20 kg/亩 4 16 2.03 2.70 7.44 8.45 4.06 2.37 高量 硫酸铵纯N24 kg/亩 4.8 19.2 2.43 3.25 8.92 10.14 4.87 2.84 表1. 棉花生育期试验小区水肥施用时间及用量 注：表中“基施N量”是指该部分N肥作为底肥施入土壤，“追N量”是指该部分N肥随水滴施进入土壤。 试验小区一半用来观测棉花叶绿素、叶面积等指标，另外一半用来测产。 2.4. 数据处理 试验数据采用SAS 9.1和Excel 2010软件进行统计分析，数据间多重比较采用LSD法。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 产量 由不同处理棉花产量差异表2可以得出，施用不同量硫酸铵后，棉花产量得到了不同程度的显著提升。硫酸铵高、中、低用量分别较CK增产47.6%、47.4%和16.8%。硫酸铵对棉花增产的主要原因是极显著的增加了棉花铃数，同时，单铃重也随硫酸铵施用量的增加呈现增加趋势，但处理间没有达到显著水平。 3.2. 叶绿素 新疆棉花7月份花铃期和8月份盛龄期是对水肥等养分和水分最为敏感的时期，也是水肥用量对棉花产量影响作用最大的时期，该时期水肥管理的差异直接决定着棉花9月份产量形成的大小。由不同处理及不同时期棉花叶绿素SPAD值差异表3可以得出，7月份不同硫酸铵肥施用量处理对棉花叶绿素SPAD值无显著影响，而到8月份硫酸铵处理对棉花叶绿素SPAD值的影响显著小于CK。 3.3. 叶面积 棉花从顶上数，倒数第4或第5片叶为棉花的功能叶(本研究中以棉花倒4叶为测定对象)，它的大小和颜色深浅反映着水肥用量的程度和水平，是水肥管理措施的晴雨表。本研究中，由不同施肥处理及不同时期的棉花叶面积差异表4可以得出，同一时期、不同处理对棉花叶面积大小均无显著差异，7月、8月、9月各个处理对棉花叶面积大小的影响一致，即各处理对棉花叶面积均为无显著影响差异。
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user: 4. 结论 硫酸铵肥对棉花具有极显著的增产作用，这种作用并不随硫酸铵施用量增加而显著增加；在同等施 Table 2 The difference of cotton yield under different treatment 处理 铃数(个/亩) 单铃重(g/个) 产量(kg/亩) 增产率% CK 51111 ± 3393C 5.60 ± 0.42a 287.4 ± 40B 0 低量 61852 ± 4623B 5.42 ± 0.12a 335.8 ± 32B 16.8% 中量 74233 ± 3870A 5.71 ± 0.15a 423.6 ± 23A 47.4% 高量 69947 ± 2018A 6.07 ± 0.08a 424.3 ± 11A 47.6% 表2. 不同处理棉花产量差异 注：平均值 ± 标准差。大、小写字母分别表示处理间在1%和5%水平上的差异显著。 Table 3 The difference of chlorophyll (SPAD) in different periods of cotto 处理 2015/7/16 2015/8/18 CK 65.61 ± 5.85a 63.55 ± 3.72a 低量 64.25 ± 2.17a 52.29 ± 6.60b 中量 60.73 ± 1.96a 56.75 ± 1.32ab 高量 65.95 ± 2.01a 51.22 ± 9.02b 表3. 不同时期棉花叶绿素(SPAD)差异 注：平均值 ± 标准差。小写字母表示处理间在5%水平上的差异显著。 Table 4 The difference of leaf area in different periods of cotton (cm2 处理 2015/7/7 2015/8/5 2015/9/4 CK 157.17 ± 57a 159.59 ± 53a 171.40 ± 46a 低量 120.32 ± 13a 118.67 ± 17a 148.18 ± 36a 中量 139.60 ± 12a 146.01 ± 7a 157.79 ± 11a 高量 146.64 ± 19a 155.40 ± 24a 187.12 ± 25a 表4. 不同时期棉花叶面积差异(cm 2 ) 注：平均值 ± 标准差。小写字母表示处理间在5%水平上的差异显著。 氮量条件下，施用硫酸铵肥使棉花增产47% (P < 0.01)；但棉花生育期硫酸铵肥处理的棉花叶绿素、叶面积与对照比差异不显著。
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user: 资助信息 科技支疆项目(2016E02020)、自治区重点研发计划项目(2016B02017-4)、国家自然科学基金(41661075)项目资助。
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user: 摘 要 对温带血缘和亚热带血缘甜玉米的亲本及其杂交组合进行药剂(3%甲基硫菌灵)拌种处理，并对其株高和穗位进行对比和遗传分析。结果表明：经拌药处理的甜玉米的株高和穗位均明显降低，且株高比穗位降低明显，亚热带血缘亲本比温带血缘亲本降低明显。遗传效应分析表明：甜玉米的株高和穗位呈显著正相关(r = 0.6411)，株高的遗传大部分(占58.3%)表现为超显性遗传，小部分(占41.7%)表现为部分显性遗传；穗位的遗传小部分(占33.3%)表现为超显性遗传，大部分(占66.7%)表现为部分显性遗传。 关键词 :甜玉米，株高，穗位，遗传效应 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 株高和穗位是甜玉米遗传育种研究的重要农艺性状。研究表明，株高和穗位不仅与玉米产量和抗倒伏性呈显著正相关，而且是植株形态建成和株型的重要指标。株高过高会使种植密度降低、植株倒伏、收获指数降低，过低则会影响群体通透性，易患病虫害，不利于光合产物向穗部的有效运转，降低生物产量。只有二者合理组合才能形成理想株型，进而获得高产 [ 1 ] 。另外，株高还反应了植株营养转移和运输的库源关系，不同血缘组合对株高遗传的贡献大小也不尽相同 [ 2 ] 。杨伟光等研究表明，玉米株高遗传为超显性遗传，穗位遗传为部分显性遗传，隐性基因为增效作用，有利于降低穗位。株高和穗位与产量密切相关，太高和太低都不利于高产稳产 [ 2 ] [ 3 ] 。研究株高和穗位的遗传规律，对制定甜玉米育种方案的针对性和预见性，以及提高育种工作效率都有着重要的指导意义。 甜玉米种子干瘪，种皮脆薄，淀粉较少，萌发出苗时易受病虫害侵染，以杀虫剂或杀菌剂拌种，能够防治病害、促进壮苗 [ 4 ] 。但甜玉米不同基因型自交系及其杂交种杀菌剂拌种对株高和穗位的研究还较少。为此，本研究以甲基硫菌灵拌种，结合株高和穗位进行对比和遗传分析，通过剖析玉米株高和穗位高的遗传结构，可以指导选育株高、穗位高适中的新品种，也为药剂拌种在甜玉米中的应用提供依据。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 试验材料 供试材料为12个杂交组合正甜68、C×美2043、C × 225-3、231×225-3、232×225-3、Z1×225-3、Z2×225-3、D13×TQ05-45、D13×US双星、D13×225-3、TQ05-41 × 225-3、US双星×225-3及其亲本，以及对照品种粤甜16 (表1)，均由广东省农业科学院作物研究所提供。 Table 1 Germplasm relationship for the trial crosse 血缘关系Germplasms 组合Crosses 亚热带血缘×温带血缘 正甜68、C×美2043、C×225-3、232×225-3、Z1×225-3、Z2×225-3、D13×TQ05-45、D13×US双星、D13×225-3、粤甜16(CK) 温带血缘×温带血缘 231×225-3、TQ05-41×225-3、US双星×225-3 表1. 参试组合的血缘关系 2.2. 试验方法 对供试材料的种子设置两种处理：1) 在播种时用3%甲基硫菌灵进行拌种，然后马上下种；2) 没有拌药处理，直接播种。拌药与未拌药的种子同期播种。试验采用随机区组设计，小区面积为15.6 m 2 ，大垄双行，3次重复，于2016年在广东省农业科学院白云试验基地(北纬23˚，东京113˚，亚热带季风气候条件)进行。田间管理同一般新组合鉴定。鲜穗收获前测量各亲本及组合植株株高和穗位高，每个材料随机测量10株，采用新复极差法对数据进行分析。遗传效应分析是根据遗传学中狭义遗传力的估算方法。
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user: 4. 结论与讨论 株高和穗位高是甜玉米株型育种中两个重要的性状，直接影响品种在生产上的利用价值，前人早已证实，玉米株高和穗位高是受多基因控制的数量性状，易受到环境的影响。本研究认为，甜玉米亚-温亲本杂交组合比两个纯温带亲本杂交组合的平均株高和平均穗位高，杂种优势前者高于后者，验证了亲缘关系远 Table 5 The correlation and D and H values of plant height and ear position for the crosses & parent 组号 No. 株高Plant height 遗传效应 Genetic effect 穗位Ear position 遗传效应 Genetic effect 相关系数 Correlation D value H value D value H value 1 47.6 73.0 ** 24.0 22.4 * 0.9374 2 51.2 46.8 * 25.9 6.5 * 0.9155 3 9.4 71.4 ** 12.6 20.4 ** 0.788 4 41.2 50.2 ** 19.2 13.4 * 0.9557 5 29.8 49.0 ** 15.7 16.3 ** 0.9412 6 39.1 52.9 ** 22.8 15.6 * 0.9115 7 23.8 17.4 * 14.2 16.0 ** 0.7906 8 26.1 13.9 * 17.6 –12.2 * 0.7677 9 49.0 36.2 * 22.0 7.8 * 0.9483 10 27.2 25.2 * 7.8 3.8 * 0.8389 11 20.4 32.8 ** 6.4 –3.2 * 0.4582 12 41.8 58.0 ** 13.3 25.5 ** 0.9064 表5. 杂交组合与其双亲的株高和穗位的d值、h值及相关系数 注：*表示部分显性，**表示超显性。相关系数临界值a = 0.05时，r = 0.5140；a = 0.01时，r = 0.6411。Note:* part dominant， **extreme dominant. Marginal value of correlation: R 0.05 = 0.5140， R 0.01 = 0.6411. 杂种优势较强的遗传学理论。经甲基硫菌灵拌种处理后，甜玉米杂交组合的株高性状呈降低趋势，可对高杆品种在生产上采取该方法起到抗倒伏、减少损失、增加产量的作用。穗位性状表现较复杂，个别组合表现为穗位升高，但总体呈下降趋势。参试的亚热带血缘亲本在株高和穗位性状上比温带血缘亲本表现敏感。 现有研究表明，就株高的遗传效应来分析，加性效应与显性效应在很多组合中，都呈显著状态，但其中以显性效应的作用最大，一般而言，株高的遗传力，不表现很高的数值。杂交种的穗位，一般均比双亲自交系高，超亲现象甚为明显，他与株高的遗传行为很近似 [ 5 ] 。株高和穗位高是2个高度相关又相互独立性状，李清超等 [ 6 ] 、郑德波等 [ 7 ] 、宋方威等 [ 8 ] 的研究均发现了部分株高和穗位高QTL在染色体上重叠的现象。本研究表明：总体而言，甜玉米的株高和穗位在遗传上存在着正相关关系，但也不排除个别现象。通过主基因显性效应分析，株高的遗传大部分(58.3%)表现为超显性遗传，小部分(42.7%)表现为部分显性遗传；穗位的遗传小部分(33.3%)表现为超显性遗传，大部分(占66.7%)表现为部分显性遗传。本研究与前人的研究略有出入 [ 1 ] ，可能的原因有两个：一是试验存在误差，设置的方法不同；二是所研究的性状是数量性状遗传受其他基因效应(如加性和上位性效应)的影响。另外，本研究未发现不同血缘亲本的株高和穗位性状在遗传效应表现上的差别。
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user: 摘 要 本文用拟合曲线函数的方法构建了气隙铁芯的动态磁化模型，分析了气隙对铁芯磁特性的影响，在此基础上对不同气隙比的电流互感器进行了对比仿真，得到了气隙铁芯电流互感器相对于闭合铁芯电流互感器差别，并从理论上量化分析了气隙对电流互感器误差的影响。 关键词 :气隙，气隙铁芯，磁化模型，电流互感器 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 在电力系统中，基于铁芯气隙的电流互感器有着非常广泛的应用前景，因为它不仅能做成开合式结构，使得安装非常方便；而且，由于气隙的存在，其抗饱和能力大大增强，拓展了量程范围，同时，其非线性误差也得到明显的改善。然而，由于难以建立铁芯真实的的磁特性曲线模型，就铁芯气隙 [ 1 ] 对电流互感器的误差影响研究仍有待深化，本文正是针对这一问题，建立了气隙铁芯的磁特性曲线模型，并利用计算机仿真，得到了铁芯气隙对电流互感器的误差影响规律，从而指导了气隙铁芯电流互感器的应用。
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user: 2. 气隙铁芯的磁特性曲线模型 2.1. 闭合铁芯的磁化性能模拟 磁滞回线是铁磁材料的基本特性曲线，通过该基本特性曲线可以准确的了解铁磁材料不同工作点的磁特性。对于磁滞回线模型的建立，有基于物理机制的模型和曲线拟合的模型，其实两种方法都可以反映磁滞特性，但能够准确的反映铁磁材料的实际却都很难做到。基于物理机制的模型有J-A模型，其模型具有物理意义明确的优点，但在回线的尖端可能会出现不闭合或磁导率为负的无物理意义情况；曲线拟合的模型很多，大多都是选择一种适当的函数曲线拟合极限回环，然后将极限回环处理得到一般磁滞回环，常用的处理方法有极限回环压缩模型和极限回环平移模型等，极限回环压缩模型有磁化轨迹很容易会超出极限回环的缺点。 本文选取反正切函数加多项式结构极限回环平移模型，这种结构避免了尖端不闭合、磁导率为负和超出极限回环的问题，可以比较准确的得到各磁滞回环。 2.2. 极限磁滞回环的拟合曲线函数 一般而言，极限磁滞回环的拟合曲线函数有反正切函数和多项式结构，本文选取反正切函数加多项式结构，极限磁滞回环上行部分的函数形式为： B = a arctan b ( H − c ) + d H + e H 2 (1) 利用磁滞回线关于原点对称可以得到极限磁滞回环下行部分的函数为： B = a arctan b ( H + c ) + d H − e H 2 (2) 通过实测极限磁滞回环上的点，采用最小二乘法进行参数估计可以得到五个待定系数a、b、c、d和e。 对于顶点磁场强度为 H m 一般磁滞回环，利用如前所述的方法，可以将极限磁滞回环沿一矢量平移得到。而该矢量至少必须满足平移后的顶点磁场强度为 H m ，并且平移后得到的一般磁滞回环的矫顽力应等于实际矫顽力，由此可以求出该矢量。 设该矢量为 ( m ， n ) ，则一般磁滞回环的上行部分为： B = a arctan b ( H − c − m ) + d ( H − m ) + e ( H − m ) 2 + n (3) 下行部分仍然由对称性求得： B = a arctan b ( H + c + m ) + d ( H + m ) − e ( H + m ) 2 − n (4) 2.3. 气隙铁芯的磁化模型 气隙铁芯的特性曲线可以由对应的闭合特性曲线模型推导而来，为了便于推导分析，作如下两点假设： 1) 气隙铁芯的截面平行且垂直于磁力线方向 2) 气隙周围没有凸出的磁力线 设闭合铁芯的磁化曲线为： H i r o n = f ( B ) (5) 对图1的气隙铁芯，设励磁电流为 i 0 ，磁感应强度为B，铁芯中的磁场强度为 H i r o n ，气隙中的磁场强度为 H a i r ，铁芯中的平均磁路长度为 l i r o n ，气隙中的磁路长度为 l a i r ，气隙比为 λ ，铁芯的相对磁导率为 u r ，真空中的磁导率为 u 0 ，所以： i 0 = H i r o n l i r o n + H a i r l a i r (6) 而气隙铁芯的等效磁场强度可表示为： (7) 则有： H e q u ( l i r o n + l a i r ) = H i r o n l i r o n + H a i r l a i r (8) 图1. 气隙铁心结构 即： H e q u = H i r o n + H a i r l a i r l i r o n + l a i r = f ( B ) + λ B u 0 (9) 上式即为气隙铁芯的磁化模型，它展示了气隙铁芯与闭合铁芯的磁特性曲线的关系。由此，在已知气隙比的情况下，可以根据闭合铁芯的磁特性曲线模型得到气隙铁芯的磁特性曲线模型，即： H e q u = f ( B ) + λ B u 0 (10)
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user: 3. 气隙铁芯的磁特性分析 3.1. 气隙铁芯的磁性能特点 根据前面的分析知，气隙铁芯的磁特性曲线可以由闭合铁芯的磁特性曲线推导而来，即 H e q u − B 曲线可以通过 H i r o n − B 曲线和 曲线叠加而来。图2是在气隙比 λ = 0.001 时得到的模拟曲线。 从仿真图可以看出，当铁芯开气隙后，磁特性发生了明显的变化，具体表现在： 1) 铁芯的剩磁显著降低； 2) 铁芯的抗饱和能力增强； 3) 铁芯的磁导率减小； 4) 铁芯线性度变好。 3.2. 气隙影响磁性能的理论分析 根据上面的仿真分析知，由于气隙的存在，铁芯的磁特性发生了明显的变化，下面在气隙铁芯的磁化模型的基础上，从理论上分析气隙对铁芯剩磁特性、饱和特性、磁导率和非线性的影响。 1) 气隙对剩磁特性的影响 从上面的仿真分析知，由于气隙的存在，铁芯的剩磁显著降低，下面从极限磁滞回环对应的剩磁来理论分析气隙对剩磁特性的影响。 图2. 铁心磁化特性曲线对比图 设闭合铁芯的极限磁滞回环的上行部分为： H 闭 合 铁 芯 = f ( B ) (11) 利用微元法有，在 H = 0 的微小领域内函数 H 闭 合 铁 芯 = f ( B ) 可以认为是线性的，即在该微小领域内，函数可表示为： H 闭 合 铁 芯 = m B + n (12) 根据前面的分析知，当气隙比为l时，气隙铁芯的极限磁滞回环的上行部分为： H 闭 合 铁 芯 = f ( B ) + λ B u 0 (13) 即， H 气 隙 铁 芯 = m B + n + λ B u 0 (14) 设磁场强度 H = 0 时的磁感应强度即为磁滞回环对应的剩磁 B r ，所以闭合铁芯和气隙铁芯的剩磁关系式为： B 气 隙 铁 芯 = B 闭 合 铁 芯 1 + λ m u 0 (15) 从上式可以看出，闭合铁芯的剩磁大于气隙铁芯的剩磁，而且气隙比越大，气隙铁芯的剩磁越小。 2) 气隙对饱和特性的影响 从上面的仿真分析知，由于气隙的存在，铁芯的抗饱和能力增强，下面利用磁化曲线从理论上来分析气隙对饱和特性的影响。 设铁芯本身的饱和磁感应强度为 ，则可求出闭合铁芯和气隙铁芯的饱和磁场强度关系式为： H 气 隙 铁 芯 = H 闭 合 铁 芯 + λ B s u 0 (16) 从上式可以看出，气隙铁芯的饱和磁场强度大于闭合铁芯的饱和磁场强度，而且气隙比越大，气隙铁芯的饱和磁场强度越大。 3) 气隙对磁导率的影响 通过对比仿真图也可以看出，气隙铁芯的磁导率会显著减小，而磁滞回环的线性度会变好，为了从理论上详细分析气隙对磁性能的影响，下面利用微元法，将磁化曲线分为很多微小的部分段，在每个部分段可认为是线性的，如图3。 对于闭合铁芯，在非饱和区内，设磁导率最大的部分段的磁导率为 k max ，则其表达式可写为： y = k max x + a 1 (17) 设磁导率最小的部分段的磁导率为 k min ，则其表达式可写为： y = k min x + b 1 (18) 则对于气隙比为l的气隙铁芯，磁导率最大的部分段的表达式变为： y = 1 1 + λ u 0 k max k max x + a 2 (19) 图3. 磁化曲线微分图 磁导率最小的部分段的表达式变为： y = 1 1 + λ u 0 k min k min x + b 2 (20) 所以，气隙的存在会使磁导率减小，并且气隙越大，磁导率减小得越多。 同时，对比磁导率最大部分段和磁导率最小部分段的相对变化有： 1 − 1 1 + λ u 0 k max = Δ k max k max > Δ k min k min = 1 − 1 1 + λ u 0 k min (21) 即磁导率越大的部分段，磁导率减小的越多。 4) 气隙对非线性的影响 根据上面的分段处理容易得到，在非饱和区内，闭合铁芯磁导率的线性度为： δ = ( 1 − k min k max ) × 100 % (22) 对应的气隙铁芯磁导率的线性度为： δ = ( 1 − k min k max ⋅ u 0 + λ k max u 0 + λ k min ) × 100 % (23) 比较两种情况的线性度有： ( 1 − k min k max ⋅ u 0 + λ k max u 0 + λ k min ) × 100 % < ( 1 − k min k max ) × 100 % (24) 即气隙铁芯磁化曲线的线性特性比闭合铁芯的线性特性好。同时，对于气隙铁芯，容易得到，气隙比l越大，线性度d越趋向于零，即线性特性越好。
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user: 4. 气隙铁芯电流互感器的建模与仿真 4.1. 气隙铁芯电流互感器的数学建模 为了便于分析，下面忽略涡流损耗的影响，则气隙铁芯电流互感器的等效电路模型示为： 图4中R为二次绕组内阻和负载电阻之和，L为二次绕组漏电感和负载电感之和。 由等效电路可列电动势平衡方程： 图4. 气隙铁心电流互感器等效电路 n 2 d ψ d t = i 2 R + L d i 2 d t (25) 又根据磁动势平衡有， n 1 i 1 − n 2 i 2 = n 1 i 0 (26) 又由 ψ = B s i r o n 有， n 2 s i r o n d B d t = n 1 n 2 ( i 1 − i 0 ) R + n 1 n 2 L d ( i 1 − i 0 ) d t (27) 即， n 2 s d H e q u d t d B d H e q u = n 1 n 2 ( i 1 − i 0 ) R + n 1 n 2 L d ( i 1 − i 0 ) d t (28) 则可得到， n 1 n 2 s i r o n l i r o n d B d H e q u d i 0 d t = n 1 n 2 ( i 1 − i 0 ) R + n 1 n 2 L d ( i 1 − i 0 ) d t (29) 上式即为气隙铁芯电流互感器的数学模型。 4.2. 气隙铁芯电流互感器的仿真 根据前面的分析知道，铁芯的各磁滞回环基本上平行，并且从仿真结果得到气隙铁芯的磁滞效应相比闭合铁芯的磁滞效应减弱。所以，为了方便分析铁芯气隙对电流互感器的影响，忽略磁滞效应并用气隙铁芯的磁化曲线模型进行仿真是可行的，这样也能得出铁芯气隙对电流互感器的影响规律。 这样，在给定 i 1 的情形下，首先将方程离散化得到对应的差分方程，然后由当前 i 0 计算出对应的 d B d H e q u ，再将它们代入差分方程进行迭代求解，从而得到励磁电流 i 0 的波形，由此也可以求得 i 2 的波形。 下面是对一闭合电流互感器，在气隙后进行的对比仿真。其中闭合铁芯构成的电流互感器的相关参数为：额定变比为1000 A：5 A，一次绕组匝数为5 T，二次绕组匝数为1000 T，铁芯截面积为4 cm 2 ，平均磁路长度为10π cm。相应的磁特性曲线根据前面的阐述的方法求得。 通过对比仿真，可以得到如下波形： 从上面的仿真图5可以看出，对于闭合铁芯电流互感器，在饱和点附近其二次电流波形已有些许畸变，而此时气隙铁芯电流互感器的波形基本上为正弦波，即气隙后电流互感器的抗饱和性能增强。图6是在不同气隙比下的二次电流波形对比仿真，从仿真图可以看出，气隙比越大，二次电流波形的幅值越 图5. 有无气隙时的波形对比仿真 图6. 不同气隙比时的波形对比仿真 小，而且相位越超前，即气隙比越大，电流互感器的误差也会相应的增大，与实际情况相符。
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user: 5. 气隙铁芯电流互感器的误差分析 根据前面的仿真分析知道，气隙会对电流互感器的二次电流产生影响，从而会影响电流互感器的误差 [ 2 ] 。为了从理论上量化分析气隙对电流互感器的误差影响，下面运用自动控制理论的方法就气隙对电流互感器的误差影响进行具体的分析。 5.1. 气隙铁芯电流互感器的传递函数模型 根据前面气隙铁芯电流互感器的状态方程可以画出相应的控制框图，从而得到气隙铁芯电流互感器的传递函数模型。 气隙铁芯电流互感器的控制框为图7。 根据控制框图7可以求得气隙铁芯电流互感器的传递函数为： W ( s ) = I 2 ( s ) I 1 ( s ) = n 1 n 2 ⋅ n 2 s i r o n l i r o n d B d H e q u s R n 2 + L n 2 s + n 2 s i r o n l i r o n d B d H e q u s (30) 对应的误差传递函数为： E ( s ) = n 1 I 1 ( s ) − n 2 I 2 ( s ) n 1 I 1 ( s ) = R n 2 + L n 2 s R n 2 + j w L n 2 + n 2 s i r o n l i r o n d B d H i r o n s (31) 就误差传递函数分析可知，磁导率 d B d H e q u 的变化会导致气隙铁芯电流互感器的误差变化。 5.2. 气隙铁芯电流互感器的误差 根据前面得到的误差传递函数公式，将其转化为频域的形式有： E ( j w ) = R n 2 + j w L n 2 R n 2 + j w L n 2 + j w n 2 s i r o n l i r o n d B d H i r o n (32) 则可得到电流互感器的复数误差 [ 3 ] 为： e = f + j δ (33) 其中比差为： f = − ( R n 2 ) 2 + w 2 L n 2 ( L n 2 + n 2 s i r o n l i r o n d B d H i r o n ) ( R n 2 ) 2 + w 2 L n 2 ( L n 2 + n 2 s i r o n l i r o n d B d H i r o n ) 2 (34) 图7. 气隙铁心电流互感器控制框图 相差为： δ = w R s i r o n l i r o n d B d H i r o n ( R n 2 ) 2 + w 2 L n 2 ( L n 2 + n 2 s i r o n l i r o n d B d H i r o n ) 2 (35) 5.3. 气隙对误差的影响 由上面的理论分析和仿真分析可知，铁芯气隙后其磁特性会发生变化，且可根据误差函数分析气隙对互感器误差的具体影响。 下面是针对闭合铁芯构成的电流互感器，就不同的气隙比对误差大小的影响而进行的仿真。其中仍以上面的闭合铁芯构成的电流互感器进行分析。 根据前面就气隙对磁导率的影响分析知，当气隙比为l时，闭合铁芯在某部分段的磁导率k会变为 1 1 + λ u 0 k k ，再结合闭合铁芯构成的电流互感器的相关参数，可以作出气隙对电流互感器在额定电流时其误差大小影响的曲线图，如图8。 从比差仿真曲线图上可以看出，随着气隙比的增大，电流互感器的比差会负向变大；从相差仿真曲线图(图9)上可以看出，随着气隙比的增大，电流互感器的相差会正向变大。 5.4. 气隙对误差非线性的影响 电流互感器在不同的一次电流下其对应的磁导率 [ 4 ] 也会不同，所以电流互感器的误差是非线性变化的，而根据前面就气隙对磁导率非线性的影响分析知，气隙会使磁导率的线性(度)变好。 当 d B d H i r o n = u min 和 d B d H i r o n = u max 时，误差的变化量为： 图8. 比差随气隙变化曲线图 图9. 相差随气隙变化曲线图 图10. 比差相对变化随气隙变化曲线 Δ e = R n 2 + j w L n 2 R n 2 + j w L n 2 + j w n 2 s i r o n l i r o n u min − R n 2 + j w L n 2 R n 2 + j w L n 2 + j w n 2 s i r o n l i r o n u max (36) 则误差的变化量占 d B d H i r o n = u min 时的误差的百分比为： 图11. 相差相对变化随气隙变化曲线 Δ e e = 1 − R n 2 + j w L n 2 + j w n 2 s i r o n l i r o n u min R n 2 + j w L n 2 + j w n 2 s i r o n l i r o n u max (37) 下面是对不同气隙比下，一次电流 [ 5 ] 在5%到100%变化时，可得到的误差相对变化的曲线图，如图10、图11。 从仿真图可以看出，随着气隙的变大，比差的相对变化和相差的相对变化都趋向于零，即气隙改善电流互感器的线性度。我们可以利用气隙铁芯的这一特性，选择一个适当的气隙，保证气隙铁芯电流互感器的非线性误差在一定范围内，从而能够较有效的提取励磁电流，这在电流互感器的补偿中将是非常有价值的。
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user: 6. 总结 本文对气隙铁芯的磁特性进行了研究，用拟合曲线函数的方法构建了其动态磁化模型，就气隙对铁芯的磁特性的影响进行了仿真分析和理论分析，在此基础上对气隙电流互感器进行了对比仿真，得到了气隙铁芯电流互感器相对于闭合铁芯电流互感器差别，以及不同气隙对电流互感器的影响，并从理论上量化分析了气隙对电流互感器误差的影响，为气隙铁芯电流互感器的设计提供了指导。
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user: 摘 要 针对当前恶意代码检测中特征高维度问题，本文提出一种基于引入频率权重因子的信息增益算法和遗传算法相结合的恶意代码特征选择方法，该方法可以选择出能够有效区分正常代码与恶意代码的最优特征子集，实现特征的降维。该方法利用遗传算法较强的全局搜索能力进行特征子集的搜索，同时采用基于频率权重因子的信息增益算法作为特征子集的适应度评价，最后在当前流行的多种分类方法中进行学习和验证。通过实验表明：该方法可以有效的降低恶意代码检测中特征的维度，有效的提高了分类器的学习效率和精度。 关键词 :恶意代码，特征降维，遗传算法，分类 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 随着互联网的发展，恶意代码也在迅速增多 [ 1 ] ，变种的未知恶意代码给社会以及人们的日常生活带来的威胁也随之加剧。恶意代码包括木马、蠕虫等多种类型，可以窃取人们信息，攻击网络，破坏基础设施。面对当前恶意代码的泛滥，仅靠人工的逆向检测分析是远远不够的，因此数据挖掘与机器学习技术被应用到恶意代码检测中，进行恶意代码的自动化检测。机器学习恶意代码检测模型首先是要进行代码的特征提取，然后将提取的特征供分类器学习，目前有效的特征提取方法是采用N-gram模型 [ 2 ] 提取字节序列特征，已经被广泛应用在了恶意代码检测中，但是提取后的特征维度很高，不利于分类器的学习。 本文提出一种基于引入频率权重因子的信息增益算法和遗传算法相结合的恶意代码特征选择方法，该方法可以选择出能够有效区分正常代码与恶意代码的最优特征子集，实现特征的降维。
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user: 2. 相关工作 特征选择的过程是指从提取的特征集中搜索到能够代表特征空间的特征子集，根本选择过程是否依赖分类器可以将特征选择方法分为两大类过滤类和封装类。过滤类选择方法是指通过一定的评价标准，将评价指标较低的特征去除，达到降维的目的，常用的方法有信息增益 [ 3 ] 、增益比、文档频率等文本特征选择算法。过滤类的特征选择算法跟后续的分类算法分开，参数调整比较简单，因此通用性比较高，适合于大量数据的特征降维操作，但是通过评价标准进行特征选择不能确保特征空间的完整性，容易造成特征的缺失。封装类的选择方法依赖于后续的分类算法，需要通过不断调整分类算法的参数，才能达到一定的效率，此方法虽然分类精度较高，但是不断调整参数计算量大，性能较差。文献 [ 4 ] 综合考虑信息增益和特征规模进行特征选择，缩小了特征的维度，在一定程度上提高了分类器的效率和准确率，但是仅仅依据信息增益值的大小进行排序，会造成特征空间的不完整。文献 [ 5 ] 通过改进肯定选择分类算法进行恶意代码的检测，但是在特征选择上仍然是采用的通用的信息增益算法，该方法通用性差。文献 [ 6 ] 将遗传算法应用到入侵检测系统的特征选择中去，提高了特征空间的搜索能力，当空间特征较少的时候可以通过穷举的方法选择合适的特征组合，但是当特征量很大的时候，通过穷举的方法便是很费时间的。上述方法都没有考虑恶意代码检测中，特征出现的次数，当特征的信息增益值一样，然后出现的次数不一样的时候，特征对于分类器的贡献也不一样，除此之外会造成空间解的丢失。本文提出将频率因子引入信息增益的计算中，同时采用遗传算法做为空间最优解的搜索策略，可以保证选出的代表空间的最优特征子集的完整性不被破坏。
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user: 3. 特征提取 N-gram模型被广泛应用在自然语言处理领域，在恶意代码特征提取方面也有很好的效果。本文采用变长的N-gram模型提取字节层特征。在恶意代码检测中，N-gram是使用一个长度为N的滑动窗口对二进制序列进行收集，得到长度为N的字节序列字符串。例如一段二进制字节序列S = (14， 8B， 3C， 01， 15， 2C)二进制字节序列，当N为3的时候，可以获得四段子序列分别为S1 = (14， 8B， 3C，)， S2 = (8B， 3C， 01)， S3 = (3C， 01， 15)， S4 = (01， 15， 2C)。但是定长的N-gram算法容易把有意义的字节序列断开，从而破坏能够区分正常代码和恶意代码的字节序列。变长的N-gram模型可以弥补这个缺点，并且取得了不错的效果 [ 7 ] 。所以本文采用引入专家投票算法的N-gram模型进行程序字节层特征提取，并通过Trie树的数据结构进行存储，将提取的字节序列特征以及特征出现的频率保存下来，然后再通过本文提出的特征选择方法进行特征属性的降维，最后将选择出的最优特征子集向量供后续的分类器使用。
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user: 5. 实验与分析 本文实验的数据分为两个部分，正常程序和恶意程序，恶意程序来源于网站http://vx.netlux.org，正常程序从Windows程序中获取，正常程序选取120个，恶意程序选取118个，通过变长N-gram算法提取500个字节特征，分类算法由MATLAB实现。本文实验采用K折交叉验证的方式，其中K取10，将数据集样本分为10份，每份轮流作为测试集，剩下的九份作为训练集，通过十次的分类结果对该特征选择方法的有效性进行验证。 本文选择MATLAB中实现的C4.5、SVM、RBF network、Native Bayes、Random tree五种分类算法进行实验测试，并采用检测率、准确率、误测率这几个指标作为检测的评价标准。检测率(TPR True Positive Rate)即为能有效检测出恶意代码的概率，准确率(Accuracy)即样本数据被正确分类检测的概率，误测率(FPR False Negative Rate)即正常样本被检测错误的概率。 TPR = TP TP + FN (13) FPR = FP FP + TN (14) Accuracy = TP + TN TP + FN + FP + FN (15) 其中TP(True Positive)表示将样本的恶意程序正确分类为恶意程序的个数，FP (False Positive)将正常程序错误分类为恶意程序的个数，TN (True Negative)表示将正常程序正确分类为正常程序的个数，FN (False Negative)将恶意程序错误分类为正常程序的个数。 通过表1的实验数据可以发现，本文的特征选择方法的平均建模时间和平均样本处理时间要明显比IG方法和原始特征集全部使用的情况少，时间性能有较大的提高，其中Random tree和Native Bayes的建模时间相对于其他分类器相对较好并且样本的平均处理时间也比其他分类器相对较少。通过表2的实验数据可以发现在不同分类器检测的情况下，使用本文提出的特征选择方法的检测准确率和检测率相对于IG方法和特征全部使用的情况下有一定的提高，并且误测率有了一定的降低，其中Native Bayes和 Table 1 Time performance compariso 分类器 平均建模时间/min 平均样本处理时间/ms 全部 信息增益 本文算法 全部 信息增益 本文算法 C4.5 2.1 0.8 0.2 0.23 0.05 0.01 SVM 329.8 198.3 120.3 9.68 6.8 4.7 RBF network 2.4 0.91 0.75 0.27 0.09 0.04 Native Bayes 0.3 0.03 0.01 0.037 0.006 0.004 Random tree 0.1 0.08 0.07 0.029 0.007 0.005 表1. 时间性能比较 Table 2 Classifier detection performance compariso 分类器 Accuracy/% TPR/% FPR/% 全部 信息增益 本文算法 全部 信息增益 本文算法 全部 信息增益 本文算法 C4.5 89.2 89.7 89.9 99.4 99.1 98.9 0.19 0.1 0.05 SVM 90.1 90.3 90.7 99.7 99.5 99.9 0.23 0.13 0.07 RBF network 88.7 88.6 90.1 91.3 91.1 92.4 0.56 0.43 0.28 Native Bayes 93.2 93.4 94.5 99.3 99.2 99.8 0.47 0.38 0.29 Random tree 94.7 94.5 95.6 98.9 99.1 99.8 0.15 0.1 0.06 表2. 分类器检测性能比较 Random tree的准确率和检测率相对于其他分类器相对较高。综合分析，本文提出的特征选择方法可以有效的实现特征维度的减少，相对IG方法有不论是在准确率还是检测率方面都有一定的提高，并且在Native Bayes和Random tree分类算法取得了很好的检测效果。
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user: 6. 结束语 本文提出一种引入频率权重因子的信息和遗传算法的特征选择方法，利用遗传算法较强的全局搜索 能力作为特征空间的搜索策略，同时使用引入频率权重因子的信息增益算法作为特征子集的评价函数，然后通过变长N-gram模型提取字节层特征，最后通过不同的分类算法进行验证，实验结果表明该方法可以有效的缩短建模时间，提高检测效率。在后续的研究工作中，将通过提取指令层、函数结构图层等不同的特征进行验证，并研究更为有效的特征降维方法，加大样本数据集，进行进一步的验证，提高检测性能与准确率。
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user: 摘 要 针对孤岛微电网的优化调度问题进行研究，在考虑一般负荷作为可平移负荷，柴油机的治污成本和蓄电池放电循环损耗成本的基础上，采用以运行成本最低和负荷满意度最大为目标函数。通过对风电机组、光伏发电和微电网内重要负荷及一般负荷的日前预测，在满足系统供需平衡的前提下，记及蓄电池充放电功率及SOC范围、风电和光伏最大发电功率、柴油机最大最小发电功率等约束条件。采用混合整数线性优化方法对多目标日前优化调度模型进行求解。仿真结果表明采用该日前优化调度方法，可最小化蓄电池的使用量并充分发挥可再生能源的作用。 关键词 :微电网，日前优化，多目标优化函数，混合整数线性优化，可平移负荷 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/