DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 统计分析 (一) 机器人教育认知情况分析 通过研究发现，高中生了解机器人教育的情况是：71.22%的高中生主要通过书籍、网络；其次，有17.18%的高中生是通过学校开设机器人教学及相关活动；11.60%的高中生则是通过家人的引导、熏陶和参加培训班。以上情况表明高中生了解机器人的途径十分有限，严重阻碍机器人教育的发展。建议丰富机器人相关知识传播形式，如学校、社区应当多举办和机器人教育相关的文化展览、主题讲座、竞赛展示活动等，让机器人教育融入到人们的生活中去。 运用多重响应分析高中生对于机器人比赛和种类 [ 1 ] 的了解程度。由表1可知，高中生对全国青少年科技创新大赛和中国青少年机器人竞赛的了解程度较高，分别达到57.50%和53.30%，对其余比赛了解程度普遍偏低。由表2可知，受调查的高中生对乐高和扫地机、无人机、银行迎宾机器人的了解程度较高，分别达到84.3%、82.1%，而对VEX、能力风暴、优必选这三种机器人的了解程度偏低。表明浙江省高中生对于机器人教育的认知仍处于一个初级阶段。 Table 1 Tables of high school students’ cognition of robot competitio 比赛名称 机器人足球竞赛 中国青少年机器人竞赛 FLL世锦赛 机器人灭火大赛 比例 35.40% 53.30% 10.60% 11.10% 比赛名称 全国青少年科技创新大赛 全国中小学生电脑制作大赛 国际机器人奥林匹克竞赛 其他 比例 57.50% 28.60% 31.10% 9.90% 表1. 高中生对机器人比赛的认知情况表 Table 2 Table of high school students’ cognition of robot type 机器人种类 乐高 VEX 优必选 能力风暴 扫地机、无人机、银行迎宾机器人 比例 84.30% 6.20% 13.90% 7.80% 82.10% 表2. 高中生对机器人种类的认知情况表 (二) 影响学校机器人教育开展的因素分析 利用Friedman秩和检验法 [ 2 ] 来探究七个主要因素对学校开展机器人教育的影响情况： 根据秩平均数的大小区别因素的影响程度，平均秩越小，说明影响程度越大。由表3可知，“学校重视程度不够”的平均秩最小，而“高中生接受能力不足”的平均秩最大，因此，高中生认为学校重视程度不够是制约学校机器人教育水平的主要因素。学校对机器人教育的重视程度，会进一步影响教学硬件设施的配备、师资力量、规范的教材以及学生的学习动力等，学校对机器人教育的支持，会推动机器人教学体制改革。 (三) 机器人教育满意度评价分析 基于ACSI [ 3 ] 模型，本文构建了学生对学校机器人教育情况的满意度指数模型，各个隐变量由可测量的显变量所表述，见表4： Table 3 Rank tabl 平均秩(Rank) 学校重视程度不够 2.65 教学设施不够 2.97 师资不足 3.42 缺乏规范的教材 3.84 学生学习动力不足 4.57 功利性过强 5.19 高中生接受能力不足 5.36 表3. 秩(Rank)表 Table 4 Measurement model of students' satisfaction index model of school robot educatio 隐变量 显变量 高中生对机器人教育现状满意度Y 学校教学计划Y 1 课时安排的合理性X 1 活动的促进作用X 7 教材难度的合理性X 2 教学设备资料Y 2 教学设施的配备完善性X 3 教材内容的适用性X 8 教师教学成效Y 3 课堂教学氛围的活跃性X 4 教学方法的灵活多样性X 5 教师的专业水准X 6 教师的耐心程度X 9 表4. 学生对学校机器人教育情况的满意度指数模型的测量模型 利用熵值法 [ 4 ] 计算各指标的权重，得到如下公式： Y = 0.1156 X 1 + 0.0991 X 2 + 0.1246 X 3 + 0.1143 X 4 + 0.1140 X 5 + 0.1167 X 6 + 0.1043 X 7 + 0.1047 X 8 + 0.1067 X 9 计算得出Y值为3.3647，大于3，表明高中生对学校机器人教育现状的整体满意度为中立以上。运用SPSS软件，对Y和X m 进行双变量的相关性分析： 从表5可知，教学设施的配备完善性X 3 、课堂教学氛围的活跃性X 4 、教学方法的灵活多样性X 5 、教师的专业水准X 6 、教师的耐心程度X 9 的Spearman系数较大，说明这5个变量与Y的联系程度较高，是提升满意度Y值的最佳计量途径，其中教学方法的灵活多样性X 5 ，对学生满意度的直接效应最大，是决定学校机器人教育现状最主要的因素，且X 5 、X 6 、X 9 都和教师教学密切相关，说明了师资水平对学校机器人教育的开展至关重要。 Table 5 Spearman and significance between Y and X 指标 X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 X 8 X 9 双边相关性 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 Spearman 0.798 0.765 0.808 0.811 0.828 0.812 0.780 0.770 0.804 表5. Y与X m 之间的Spearman和显著性
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user: 3. 调查结论与建议 (一) 高中生对机器人教育的认知情况比较片面，了解途径相对单一。 建议丰富机器人相关知识的传播形式，使高中生多渠道接触机器人教育。学校、社区应当多举办和机器人教育相关的文化展览、主题讲座、研讨会、地区竞赛、竞赛展示活动或组织参观科技博物馆，这些都是切实可行的传播形式，加强校企合作、校校合作，学校可以通过邀请相关企业技术人员入驻校园，将机器人前沿技术以宣讲方式带入学校，企业也可以通过邀请师生进厂参观，在实践中感受科技魅力，拓宽学生的知识面，增加对机器人知识学习的兴趣。校与校之间，加强相互沟通、学习，共建机器人教学基地或创意园，以丰富的形式让学生们更加了解机器人教育的方方面面。 (二) 学校重视程度不高是学校开展机器人教育的最大阻碍因素。 传统教育观束缚着机器人教育的发展，学校倡导以学习中高考考试科目为主，间接导致学生不能充分参与这种新型的教学。应由教育部门出台相关政策、增加投入建设资金，解决参与机器人教育各方人员的利益诉求，让学生们更容易接触到机器人教育。教育部门规范教学计划、细化绩效考核，提高机器人授课教师的教学质量，建立健全的教师职级晋升制度。将机器人教育课程的成绩纳入大学自主招生的考量范围，这样让学生参与、家长支持、学校投入得更有实效性。 (三) 高中生对学校机器人教育现状的满意度较好，教师教学成效是提升满意度的关键因素。 作为新型教育体系，机器人教育更应该摆脱传统教育的照本宣科的教学方式，学校和教育机构不应故步自封，限制自己的思想，更应加强引进技术人才，创新教学模式，加强源头培养，强化教师培训。一方面需要呼吁相关高校专业能在课程方案设置方面做出适当调整，满足基础教育的新需求；另外一方面，基层教育部门应该联合高校力量和企业力量，提供针对性的机器人教师培训，为机器人课程的开展提供有效的师资保障 [ 5 ] 。教学过程中，教师队伍应充分发挥教师优势，根据学生水平编写适当的机器人教学教案，确立教学目标以及教学内容，并适当讲解系统知识，全面培养学生多维度发展，选择合适的教学方法和评价方式。
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user: 摘 要 缓冲器是目前电梯运行发生紧急情况时确保乘客安全的关键装置。本文采用凸轮–弹簧式恒力矩和逆螺旋传动机构设计了一种具有恒定缓冲力的新型缓冲器，基于冲击动力学理论研究了该缓冲器的工作原理，并进行了动力学特性分析和运动仿真，得到了缓冲器的性能曲线及性能优化参数。研究结果表明该缓冲器具有优良的缓冲性能和良好的性能可设计性，且有不占用底坑空间的优点。 关键词 :缓冲器，恒力矩机构，逆螺旋传动机构 Copyright © 2019 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 缓冲器作为保障电梯运行安全的最后一道防线，本质上是一种缓冲吸能装置，在电梯发生撞底或冲顶时能够在规定行程内将轿厢动能消耗或储存起来，使其安全减速直至停止。安全性和经济性是对缓冲器设计评价的两个重要指标。一方面，具有恒定缓冲力的缓冲器能提供有力的安全保障，达到匀减速缓冲的理想效果。另一方面，缓冲器总行程与额定运行速度成正比，随着电梯运行速度的提高，用于安装缓冲器的电梯底坑深度也随之大大加深，造成了建筑空间资源的浪费，因此浅底坑化设计是电梯缓冲器技术发展的新趋势 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。 在电梯发展初期，由于电梯运行速度较小(一般小于1 m/s)，多采用弹簧式缓冲器，其缓冲力与缓冲行程为线性关系。随着电梯运行速度的加快，弹簧式缓冲器由于其回弹特性逐渐被油压式缓冲器所取代 [ 4 ] 。油压式缓冲器通过液体流动的阻尼效应消耗冲击能量，其缓冲力与行程的关系主要取决于节流孔口的布置形式，梯形凸台式和多孔式的缓冲力–行程曲线最接近于理想曲线，但通用性差只能在冲击速度与质量确定的情况下方可实现。同时，油压式缓冲器安装于电梯底坑底部，在缓冲行程较长的情况下，自身结构尺寸较大，造成了建筑空间资源的极大浪费 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 。因此，本文针对高速电梯缓冲器设计要求，提出了一种具有恒定缓冲力、小尺寸的新型缓冲器设计方案。 恒力机构和恒定力矩机构原理上是相通的，国内外均有相应的研究。德国LISEGA公司开发了一种主辅式恒力支吊架，在管道系统由于温度变化发生变形时提供稳定的支持力 [ 9 ] ；美国的一篇专利介绍了一种健身器材，其中的恒力机构可以提供行程较长且稳定的拉力，但是体积较大 [ 10 ] ；中国兵器工业研究所设计了一种恒力弹性机构，可以平衡火炮发射引起的后坐力，但缓冲行程较小 [ 11 ] 。恒定力矩机构通过转筒即可转化为恒力机构，二者在原理上是相通的。为测量无重力条件下的物体质量清华大学设计一种恒定力矩机构，利用特殊设计的凸轮和弹簧机构获得稳定的扭矩，配合卷筒即可输出恒力，输出行程较长 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] ；台湾国立大学利用簧片变形原理设计了一种恒定力矩机构，用于辅助关节康复，但输出力矩较小且簧片加工复杂 [ 15 ] ；哈尔滨工业大学基于现有弹簧拉锁式恒力机构进行了改进，设计了一种串联张紧式恒定力矩机构，但输出角度较小不适用于输出恒定缓冲力 [ 16 ] 。 螺旋机构在机械设计中获得了广泛应用，主要用于输入旋转运动输出直线运动，如滚珠丝杆机构；与之相反，能实现输入直线运动输出旋转运动的机构称为逆螺旋机构 [ 17 ] 。机械设计中能实现输入直线运动输出旋转运动的机构主要有三类：一是齿轮–齿条机构，主要特征是啮合特性好，传动平稳，但是长行程、高精度的齿条加工困难；二是曲柄滑块机构，主要用于输出摆动；三是逆螺旋机构，如液压螺杆式、逆滚动螺旋式，传动效率高但输出行程较短。梁锡昌等人基于逆螺旋机构设计了一种翼面旋转作动器，可将油缸的直线运动直接转换为旋转运动，具有输出扭矩大、直径小的特点，但不能输出连续转动 [ 18 ] ；重庆大学王光建博士基于逆滚动螺旋机构设计了新型机器人旋转关节，具有尺寸小、精度高、可承受较大负载的优点 [ 19 ] 。 本文针对具有恒定缓冲力和小尺寸、浅底坑的设计需求提出了一种新型缓冲器设计方案，对动力学特性进行了分析。研究了逆螺旋传动机构动力学参数、外加力矩与缓冲力之间的关系，获得了缓冲性能曲线及性能优化参数。
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user: 2. 新型电梯缓冲器方案设计 2.1. 恒力矩机构设计 新型缓冲器主要由弹簧缓冲机构、逆螺旋机构、恒力矩机构和双向棘轮机构组成，逆螺旋机构与弹簧缓冲机构之间通过缓冲平台相连，恒定力矩机构、棘轮机构和逆螺旋机构之间通过齿轮–转轴相连，如图1所示。 图1. 新型高速电梯缓冲器结构示意图 如图2所示凸轮-弹簧式恒力矩机构的设计重点在于凸轮轮廓线的合理设计，根据力矩恒定条件可得： k ( f + Δ s i ) r i = T (1) 式中：k——弹簧刚度，单位N/mm； f——弹簧初始伸长量，单位mm； Δ s i ——凸轮任意角度对应的弧长，单位mm； r i ——凸轮任意角度对应的半径，单位mm； T——恒定力矩值，单位Nm。 在忽略钢丝绳绕过定滑轮后的角度误差且假设钢丝绳在凸轮上纯滚动，则弹簧后续变形量与转过的凸轮轮廓线弧长相等，由变形协调条件可得： r i + 1 + r i 2 Δ θ i = Δ s ′ i = Δ s i + 1 − Δ s i (2) 图2. 恒力矩机构与双向棘轮机构 式中： Δ θ i ——凸轮转过的角度，rad； Δ s ′ i ——凸轮转过角度对应的弧长，mm。 同理，由初始条件可得： Δ s 1 = r 2 − r 1 r 2 f (3) 式中： Δ s 1 ——凸轮转过 Δ θ 后对应的弧长，mm； r 1 ——凸轮初始半径，mm； r 2 ——凸轮转过 Δ θ 后的半径，mm。 2.2. 逆螺旋传动机构设计 逆螺旋机构主要由螺杆、转盘、止推轴承、缓冲平台和导轨组成。如图3所示，螺杆外圈由两条圆柱螺旋线引导生成，内圈为圆柱；转盘外圈为齿轮结构，通过转轴与恒力矩机构和棘轮机构相连，内部有与螺杆圆柱螺旋线相切的圆弧型孔；转盘上下配有止推轴承，螺杆下部与缓冲平台相连，缓冲平台又与导轨相连。 图3. 逆螺旋传动机构示意图 2.3. 新型缓冲器工作原理 当电梯运行出现紧急情况时，缓冲平台在电梯轿厢的冲击作用下开始向下运动，通过逆螺旋传动机构将冲击运动转化为转盘的旋转运动，从而带动凸轮转动将冲击能量储存至恒力矩机构中，保证轿厢平稳减速直至停止。在轿厢缓冲过程中所获得的恒定缓冲力来源于螺杆与转盘之间的碰撞接触力。 为避免在缓冲平台和轿厢直接发生刚性碰撞，在平台与轿厢之间加入了弹簧缓冲机构。同时，为了避免缓冲平台反弹造成二次冲击，在逆螺旋机构和恒力矩机构之间加入了双向式棘轮机构，控制齿轮转动的方向。
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user: 4. 冲击响应求解与数值仿真计算 4.1. 冲击响应求解 缓冲器动力学模型如图9所示，则缓冲器运动微分方程如下： 图9. 缓冲器动力学模型 { m 1 x ¨ 1 = m 1 g − k ( x 1 − x 2 ) − c ( x ˙ 1 − x ˙ 2 ) m 2 x ¨ 2 = m 2 g + k ( x 1 − x 2 ) + c ( x ˙ 1 − x ˙ 2 ) − n P ( x ) (15) 式中： m 1 ——电梯轿厢质量，单位kg； m 2 ——缓冲器缓冲平台质量，单位kg； x 1 ——电梯轿厢位移，单位m； x 2 ——缓冲平台位移，单位m； k——弹簧刚度系数，单位N/m； c——阻尼系数，单位N·s/m； n——逆螺旋装置个数。 其中P(x)为单个逆螺旋装置提供的缓冲力，可按式(16)进行计算： P ( x ) = { F Z     F Z ≤ F P & x ˙ 2 = 0 2 π J h λ x ¨ 2 + P     F Z > F P   or   x ˙ 2 > 0 (16) 式中：F Z ——Z方向上外力，单位N； F P ——碰撞接触力在Z方向的分力，单位N； P——缓冲力有效值，单位N。 其中 n F Z = m 2 g + k ( x 1 − x 2 ) + c ( x ˙ 1 − x ˙ 2 ) 从式(16)可知： 1) 缓冲初始阶段，在恒力矩机构和单向传动机构的作用下，缓冲平台保持静止直到Z方向外力达到临界值P； 2) 在缓冲运动过程中缓冲力P(x)与加速度有关，相当于增加了缓冲平台的等效质量； 令 x = x 1 − x 2 整理得到相对运动微分方程： x ¨ + c m x ˙ + k m x = P ′ (17) 其中 { m = m 1 ( m 2 + 2 π n J h λ ) m 1 + m 2 + 2 π n J h λ P ′ = n P + 2 π n J h λ g m 2 + 2 π n J h λ 解得： x = e − ξ ′ ω t [ A cos ( ω d t ) + B sin ( ω d t ) ] + P ′ m k (18) 其中 ω = k m ， ξ ′ = c 2 m k ， c 2 m = ξ ′ ω ， ω d = 1 − ξ ′ 2 ω ，待定系数A，B可由初始条件确定： { A = x 0 − P ′ m k B = v 0 + ξ ′ ω ( x 0 − P ′ m k ) ω d (19) 将其代入运动微分方程式(13)得： { x ¨ 1 = g − P ′ m m 1 − e − ξ ′ ω t m 1 C sin ( ω d t + φ ) x ¨ 2 = m 2 g + P ′ m − n P m 2 + 2 n π J h λ + e − ξ ′ ω t m 2 + 2 n π J h λ C sin ( ω d t + φ ) (20) 其中 { C = { [ k A + c ( B ω d − ξ ′ ω A ) ] 2 + [ k B − c ( A ω d + ξ ′ ω B ) ] 2 } − 1 2 φ = arctan ( k A + c ( B ω d − ξ ′ ω A ) k B − c ( A ω d + ξ ′ ω B ) ) 从式(18)可以得出以下结论； 1) m 1 加速度由两个常数项和一个振幅不断衰减的波动项组成，符合匀减速缓冲的设计目标； 2) 轿厢缓冲过程的平均减速度主要由缓冲力有效值P决定； 3) 在弹簧刚度一定的情况下，轿厢最大减速度随着阻尼系数的增加先减小后增加；在阻尼系数一定的情况下，最大减速度随着刚度的增加而增加。 4.2. Simulink仿真计算 为了一步分析新型缓冲器动力学参数与冲击响应参数之间的关系，结合缓冲力-行程拟合函数进行数值仿真计算。已知电梯轿厢最大质量m 1 = 2500 kg，额定运行速度v = 5 m/s，缓冲平台质量m 2 = 100 kg，逆螺旋机构螺旋线升角α = 45˚，圆柱螺旋线半径r = 0.03 m，逆螺旋机构个数n = 4，转盘转动惯量J = 0.012 kg·m 2 (图10)。 图10. 数值仿真框图 弹簧刚度k取1.50 × 10 5 N/m，阻尼比ξ取为0.3，扭矩 T Z = 275   N ⋅ m 时，缓冲力有效值为12，750 N，缓冲力-行程拟合函数为： F = 12750 + 1800 ∗ sin [ π 0.003 ( x − 0.0012 ) ] (21) 如图11所示，基于缓冲力有效值的冲击响应计算结果与理论计算结果相吻合。初始时冲击加速度响应较大，随后逐渐减小并稳定在−9.8 m/s 2 附近，m 2 停止运动后，m 1 在残余速度下做振荡衰减运动直至停止。基于缓冲力拟合值的计算结果与基于有效值的计算结果主要不同在于加速度在达到最小值后逐渐增大并在−9.8 m/s 2 附近波动。而冲击速度与冲击位移在不同缓冲力条件下变化不大。 图11. 不同缓冲力条件下冲击响应数值计算结果 根据缓冲性能要求，将缓冲系数H C 和最大反弹速度V b 作为缓冲器缓冲性能评价指标。阻尼比ξ与缓冲系数H C 可由式(22)求得： { ξ = c 2 m 1 k H C = a max x max v (22) 式中：a max ——m 1 缓冲过程中最大减速度，单位m/s 2 ； x max ——m 1 缓冲过程中最大位移，单位m。 根据《电梯制造与安装安全规范》规定 [ 1 ] ，电梯缓冲器工作时反弹速度不得超过1 m/s，因此为分析弹簧刚度与阻尼比对反弹速度和缓冲系数的影响，分别取弹簧刚度k为1.00 × 10 5 ，1.25 × 10 5 ，1.50 × 10 5 ，1.75 × 10 5 ，2.00 × 10 5 N/m ，阻尼比ξ取值范围为0~1，进行数值仿真计算，结果如图12、图13所示。 图12. 不同刚度下缓冲系数随阻尼比的变化曲线 图13. 不同刚度下反弹速度随阻尼比变化曲线 由仿真结果可以得出以下结论： 1) 缓冲系数随着阻尼比的增加，先减小后增大，存在最优阻尼比使得该刚度下的缓冲系数取得最小值； 2) 反弹速度随着阻尼比的增加，先增大后减小，且随着刚度的增加，反弹速度不断减小； 3) 如表4所示，随着刚度的增加，最优阻尼比与反弹速度不断减小，但最小缓冲系数不断增大。 Table 4 Optimal parameters under different stiffnes 弹簧刚度 (N/m) 最优阻尼比 最小缓冲系数 反弹速度 (m/s) 1.00 × 10 5 0.34 0.595 0.988 1.25 × 10 5 0.30 0.606 0.924 1.50 × 10 5 0.28 0.618 0.877 1.75 × 10 5 0.26 0.630 0.823 2.00 × 10 5 0.24 0.642 0.782 表4. 不同刚度下的最优化参数 根据翁雪涛 [ 20 ] 等人的计算，传统弹簧式缓冲器缓冲系数一般在1以上，当限位器带有一定阻尼时可以提升缓冲性能，最优值在0.8左右。与之相比，新型缓冲器缓冲系数最小值都在0.6左右，大大提高了缓冲性能。实际设计中，可先根据缓冲器对反弹速度的要求划定弹簧刚度和阻尼比选择范围，再根据不同刚度下的缓冲系数随阻尼比变化曲线，确定最小缓冲系数下的刚度和阻尼比。
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user: 5. 结语 本文系统性地研究了新型缓冲器的工作原理，该缓冲器由凸轮–弹簧式恒力矩装置和逆螺旋传动构件组成，缓冲器工作过程中产生不随位移变化而变化的恒力。通过对系统的动力学模型理论和仿真分析，得到了该类型缓冲器的性能曲线；在此基础上，进行了系统冲击响应计算，分析了系统动力学参数对缓冲性能的影响规律，得到了在不同刚度下缓冲系数、反弹速度随阻尼比的变化曲线，可为相关工程设计提供参考。本文算例也表明与传统弹簧式缓冲器相比新型缓冲器具有更加优良的缓冲性能，与应用最广泛的油压式缓冲器相比，本类型缓冲器具有良好的性能可设计性和不占用底坑空间的优点，可应用于高速电梯缓冲器设计领域。
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user: 摘 要 木质板材的表面缺陷不仅直接影响该产品的外观和质量，而且是影响板材分等级的重要因素之一。木质板材的表面质量是评估板材质量的重要指标，同时也能反映加工方法的合理性。由于板材表面缺陷种类有多种，同类缺陷在大小和外观形态上也各有差异，这种检测方式，一方面容易受人为因素影响，无法避免错检、漏检等情况发生，从而影响板材的质量；另一方面，浪费了大量的人力、财力，提高了成本，降低了竞争优势，还浪费了宝贵的林木资源。本文提出利用工业机器视觉语言对板材表面缺陷自动检测方法。该检测方法采用一种新的改良算法，解决了板材图像的配准问题；通过综合人工神经网络、模糊技术和遗传算法，建立了一种混合智能模型，利用人工神经网络技术，实现板材的表面缺陷检测。同时，设计出一种自动检测板材表面缺陷装置，该装置还可以按产品等级进行分拣。这样大大降低生产成本，减少产品检测过程的人为干扰因素，实现产品生产高度自动化，提高产品质量，能够产生很好的社会和经济效益。 关键词 :机器视觉，缺陷检测，算法 Copyright © 2019 by author(s) 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 随着世界经济的快速发展，人们对板材资源的需求量越来越多，我国无论是对板材的生产还是消费都占有很大的市场。在国内需求方面，我国正在进行快速的建设，这需要占用大量的板材资源；在对外出口方面，我国板材的出口不但是我国经济发展的重要支撑，同时也为其他国家提供了丰富的板材资源。由此可以看出，我国的板材产业处于一个十分重要的地位。然而，由于人们乱砍滥伐，过度使用森林资源，使得我国的森林覆盖率越来越小，这也引起了许多环境和气候的问题。面对诸多问题，在增强人们的环境保护意识、植树造林、绿化家园的同时更应该考虑如何利用新技术，加强对板材资源的利用。 目前，木质板材是应用需求量最大的品种，木质板材的表面缺陷不仅直接影响该产品的外观和质量，而且是影响板材分等级和实现合理下锯的重要因素之一 [ 1 ]。木质板材的表面质量是评估板材质量的重要指标，同时也能反映加工方法的合理性。因此对木质板材表面缺陷的检测和分类是非常重要的工作。在我国的木材生产领域，大部分生产还处在半机械甚至原始的人工生产状态，板材分选及产品分等主要依靠人工视觉与经验，根据板材的构造特性、颜色、色泽、纹理等来评价 [ 2 ]。由于板材表面缺陷种类有多种，同类缺陷在大小和外观形态上也各有差异，这种检测方式一方面容易受人为因素影响，无法避免错检、漏检等情况的发生，从而影响板材的质量；另一方面，浪费了大量的人力、财力，提高了成本，降低了竞争优势，还浪费了宝贵的林木资源。 目前常用的检测方式包括人工检测、射线检测、机械检测以及机器视觉检测等 [ 3 ]。其中，人工检测的效率很低、质量差、工人劳动强度大，检测可靠性取决于主观因素；机械检测通常是接触式检测，检测过程需要对被检测件进行位置调整，因而效率较低；射线检测可以实现高分辨率，但是结构复杂、造价高。这些方法具有以下突出的弊端： 1) 抽检率低，不能百分之百反映板材表面的质量，尤其是对于加工过程中产生的大量非周期性缺陷存在漏检； 2) 实时性差，远远不能满足在线高速的生产节奏； 3) 缺乏检测的一致性、科学性，检测的置信度低； 4) 人工检测很容易造成漏检和误判。 因而，适时地开展板材表面缺陷在线无损检测技术的研究工作具有重要意义，目前检测的实时性、精确性已成为国内外学者研究的热点。根据以上几种情况的介绍可以看出使用智能化的机器代替人工对木质板材进行检测是很有必要的。采用工业机器视觉技术和图像处理技术对板材表面缺陷图像进行处理，以实现板材表面缺陷的自动检测与识别，这不仅对板材等级自动分选、提高板材利用率、提高板材的商品价值和实现木材加工自动化具有非常重要的意义，而且对这对提高板材的生产质量、效率具有十分重要的意义。
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user: 2. 图像采集系统设计 图像采集系统图示及说明如图1所示。整个系统由机械传动部分、编码器、光源、CCD及图像采集卡组成。其中，机械传动部分由滚轴、传送带及电机组成，为了实现定位的功能在传送带的滚轴上安装一个编码器，同时在传送带的另一端安装一个光电开关。 该系统图像采集的工作原理为：木板放在传送带上，传送带靠电机带动以一定大小均匀速度运动，当传送带上的木板通过光电开关时，光电开关被触发并给图像采集卡发脉冲，此时图像采集卡开始读取CCD的数据。当图像采集到了在把图像数据传送给计算机，利用Halcon10.1程序来检测木板是否合格。 该系统还具有这样的功能检测开始的时候，根据待检测木板的类型，上位机发送木板类型到PLC中，通过控制固定相机丝杆的伺服电机运动把相机运动到相应的位置，当木板运动到相机下方，传感器感应到木板时，发出触发信号，相机接到触发信号后，拍摄木板的照片，采用新的算法处理图像，并把检测结果显示检测系统中，同时把测量结果写入数据库，供日常生产数据分析。检测结果实时显示，测量数据实时保存；制程管理功能，可设置并保存多种规格产品的检测参数；具备数据统计功能，如不良品类型、数量及合格率等，具有SPC统计分析功能。 整个检测装置依据检测要求设计了基于工业机器视觉板材表面缺陷检测基本装置，该检测装置主要由：由上料升降台、上料推板机、上料定位输送台、上料移载机及吸盘架、压机、刮边机等输送装置和检测装置及凉板装置组成如图2所示。
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user: 3. 图像处理方法及理论分析 由于木板缺陷检测是生产线上应用的一个实时检测系统，所以该系统具有较强的实时、快速性；因此需要非常大的图像数据量。为了提高系统处理速度，除了采用比较高性能的硬件以外，还需要在软件运算方式和运算速度方面来考虑问题。本系统才用机器视觉(Halcon)语言能够满足系统的要求，同时在选择相应的算法方面也做了相应的考虑。木板缺陷检测主要任务分为：处理、分析提取木板图像，实现木板表面缺陷的自动识别。该系统可分为十三个步骤，如图3所示。从图3流程可得到，经过采集到木板图像以后，共需经历十二个主要的步骤处理采集到的木板图像，即图像预处理、图像增强、中值滤波、 图1. 基于机器视觉板材表面缺陷检测图像采集系统 图2. 基于机器视觉板材表面缺陷检测基本装置 图3. 基于机器视觉板材表面缺陷检测图像处理方法 优化傅里叶变换速度、分解图像(R G B)、设定threshold值、提取特征形状、计算两个区域的差异、变换图像形状、扩张有圆形元素地区、选择带有某些特征的区域、显示检测结果、缺陷数据库。 在图像的采集过程中，图像有时会受到光照强度、元器件特性不稳定、感光部件灵敏度等因素的影响，图像的质量或多或少有些退化。图像增强技术就是运用特定的处理，用来调整图像的对比度，变模糊为清晰，突出图像中的重要细节，为下一步的图像分析做准备。本文选用平滑处理来对采集到的图像进行图像争强。图像光滑又称图像滤波，主要是为了抑制噪声，改善图像质量所进行的去噪处理。图像光滑是图像预处理阶段必不可少的一个步骤，这个过程尤为重要，这个过程处理不好，直接影后面的图像分割乃至识别。由于多种因素的影响，采集来的木板图像可能存在着一定程度的噪声干扰，比如采集设备本身具有的噪声，现场光设备的照明亮度不均匀也是噪声产生的原因之一。噪声对后期图像识别产生了影响，如果前期处理不好，很可能在识别时将噪声误认为是木板的缺陷部分，从而导致产品质量的错误检测，影响到缺陷识别的精确度。 因此，在对图像作进一步处理之前，必须去除噪声，从而真正意义上将噪声和图像缺陷区分开来。图像的滤波去噪方法有空间域以及频率域中这两大类型，本文主要阐述前者方法下的均值、高斯、中值这三种光滑去噪算法。本文选用中值滤波法来去除噪声，从而来提高图像质量。与高斯滤波以及均值滤波相比较，中值滤波是一种非线性滤波。在一定条件下，线性平滑滤波在降噪的同时不可避免地造成了图像细节模糊，而中值滤波在有效抑制脉冲噪声的同时模糊效应明显低很多 [ 4 ]。 中值滤波器在应用中以排序统计来代替线性滤波器的加权运算。中值滤波的基本思想是：用像索点邻域灰度值的中值来代替l像索点的数值 [ 5 ]。例如：采3*3中值滤波器某点(i， j)的8邻域的像索值为：[12，18，18，11，23，22，13，25，118]统计排序结果后为：[11，12，13，18，18，22，23，25，118]则排在第15位的18作为(i， j)点中值滤波的响应g(i， j)。该滤波法主要用途是来抑制脉冲噪声，它不但能够保护目标图像的边缘，同时也很好地过滤掉尖波噪声 [ 6 ]。 为了使计算机能够“理解”图像，从而具有真正意义上的“视觉”，需要从目标缺陷中提取与其特征相对应的信息，这一过程被称为特征提取。特征提取是后续图像识别的依据，因此提取出的特征信息必须很好地描述图像，而且还能将不同类型的图像加以区分。一般来说，特征提取没有参考的标准，但还是有些可遵循的原则，如选取的特征对噪声不敏感、特征信息容易获取、提取最具有区分能力的特征。本文主要介绍了几何、形状以及不变矩特征，然后分析并筛选出适合描述木板表面缺陷的若干特征数值 [ 7 ] ：1) 几何特征是图像的本质特征之一，由于其对图像的描述简单、直观，因此对分析图像很有参考价值。常用的几何特征有：周长、面积、质心等；① 周长：区域的边界长度为区域的周长，即整个连通域的最小外包围轮廓线的长度，本文采用的方法:把像素点看作一个一个的点时，则可以用链码来表示周长，求链码长度即求周长；② 面积：物体总尺寸的度量可以用面积来表示，面积是最自然最简单的区域属性，面积同它内部灰度级的变化无关，只跟物体的边界相关，广义上来说，区域面积可定义为区域内部(包括边界上)的像素个数；③ 质心质心即图像中物体的面积中心，经过图像分割后的二值图像的质量分布是均匀的，因此图像的质心同它的形心重合。2) 一般情况下，图像的形状特征很难自动提取，所以，很多研究尝试使用不同元素来表征图像的形状，常用的有圆形度、伸长度、矩形度等。① 圆形度：图像边界的复杂程度可用圆形度来表征，本文采用度量圆形度最常用的致密度，致密度的定义如下式所示：其中L表示区域的周长，s表示面积；② 伸长度：连通域最小外接矩形的长度与宽度的比值称为伸长度，其中最小外接矩形是通过离散步幅旋转直到面积达到最小值来确定的；③ 矩形度：矩形度的定义是物体的面积与最小外接矩形面积的比值的充满程度 [ 8 ]。3) 不变矩是指物体图像经过平移、旋转以及比例变换仍保持不变的矩特征量 [ 9 ]。 综合上所述，对木板表面缺陷检测主要过包括以下几点： 1) 图像预处理：在对采集到的图像处理之前，应该对图像进行预处理。在获取图像的过程中，由于各种因素的影响包括摄像设备参数限制以及周围环境的变化等，使获取的图像无法达到我们所期望的理想效果，图像预处理的目的是为了改善给定的图像或增强其中一些比较重要的图像特征来满足实际需求。 2) 图像增强：图像增强的首要目标是处理图像，使其比原始图像更加适合于某些特定的应用场合，原理是通过一定的方法在原始图像上附加一些信息或对图像进行数据变换，来突出图像中所感兴趣的区域或抑制图像中一些不必要的特征，从而使图像与视觉响应特性相匹配。图像增强的通用理论是不存在的，因为当图像为视觉解释而进行处理时，都是由观察者最后判断特定方法的效果 [ 10 ] [ 11 ]。常用的方法有：a) 灰度变换b) 平滑处理。由于图像平滑通常是用于图像的模糊处理或者是减少噪声，如在提取大的目标之前去除图像中的一些琐碎细节、曲线的缝隙和桥接直线 [ 12 ] [ 13 ]，所以本文选用平滑处理来对采集到的图像进行图像争强。 3) 分解图像(R G B)：通过该算法把采集到的彩色图像转换成黑白图像，便于后面设定特定的threshold值(对于灰度值小于阈值的象素直接设置灰度值为0；灰度值大于阈值的象素直接设置为255)，通过threshold值来提取图像。 4) 通过设定特定的threshold值来提取图像，再利用提取特征形状、变换图像形状算法来提取具有一定特征的图像。 5) 利用计算两个区域的差异算法来对比两者的信息，最后通过选择带有某些特征的区域算法来提取木板有没有缺陷，显示出相应的缺陷。 6) 利用缺陷数据库管理对已经检测出来的各种木板表面缺陷图像信息进行保存并且对各种缺陷进行编号，这样就便于产品出货跟踪和管理。
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user: 4. 实验结果与分析 用本文方法对木板表面缺陷进行检测，检测结果如下图所示(图4~7)。 图4. 没有缺陷的木板 图5. 崩边的木板 图6. 崩边和脏污的木板 表1是对某国内大型木板贴面厂现场采集到的几种缺陷样本进行缺陷检测的结果。 从实验结果可以看出，采用本文的方法对木板表面进行检测得到了令人满意的检测结果。 图7. 开裂的木板 Table 1 The statistics of experimental result 缺陷类型 孔洞 脏污 开裂 总计 样本数目 345 350 355 1050 正确识别样本数目 340 346 349 1035 识别率 98.5% 98.9% 98.3% 98.6% 表1. 实验结果统计表
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user: 5. 结论 基于机器视觉图像处理的检测技术发展已经日趋成熟。在企业生产和社会生活中的应用也比较广泛。但是这些技术在木材行业中应用相对比较少，随着木材行业的发展和对板材产品需求量的争加，尤其是对板材表面质量要求的不断提高，其质量会严重影响板材的生产质量，所以，对板材表面质量的控制也是很重要的一项工作。因此研究基于机器视觉图像处理技术在木材生产中是非常有必要的，不仅具有一定的理论价值也更具有实际的应用价值。本文主要工作如下： 1) 提出了基于机器视觉的板材表面缺陷检测系统的总体设计方案。 2) 简述木板表面缺陷检测系统组成机构和介绍了一些基于机器视觉图像处理的基本算法流程(如图3所示)。 3) 采用本文的检测方法可以降低劳动强度、降低生产成本，降低产品检测过程的人为因素，实现产品生产的高度自动化，提高产品检测质量，能够产生很好的社会和经济效益。
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user: 摘 要 随着碳排放权交易形式的应用越来越广泛，碳排放权很可能将逐渐成为企业生产和发展中必然存在的成本要素和资产要素。利用HP滤波法对欧盟主要的碳排放权交易市场中碳排放权交易价格的周期性特征进行了分解和研究。研究结果表明，碳排放权交易价格总体呈现下降趋势，但在每个交易阶段内都存在完整的上升、下降波动周期特征。此外，相关突发政策性变化会影响价格的不规则波动周期的波动方向和周期长度，但是影响程度呈逐渐减弱的趋势，而交易价格中季节性特征影响则越来越显著。 关键词 :碳排放权期货，ICE，HP滤波法，周期特征 Copyright © 2019 by author(s) 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 碳排放权交易的概念源于上世纪90年代经济学家提出的排污权交易概念，碳排放权交易市场的建立旨在利用市场机制实现碳排放权这一资源的优化配置，敦促生产企业提高碳排放效率的同时达到节能减排的目的。随着各个国家强制或自愿加入碳排放权交易市场的行业和企业越来越多，碳排放权作为企业的一种有价资源进行有效管理也显得越来越重要。因此，对碳排放权价格特征的研究也是十分必要的。 从碳排放权交易市场建立以来，对碳排放权价格的研究就一直在不断丰富，如Keppler & Mansanet-Bataller [ 1 ]、宋楠等 [ 2 ] 等主要考察了碳排放权交易价格的决定基础以及与其他金融资产之间的相互关联特征，Hu [ 3 ] 考察了碳价与化石燃料价格之间的关系，Bremberger [ 4 ] 考察了碳价与电力变量之间的关系，Veld-Merkoulova & Viteva [ 5 ] 考察了市场制度设置和变化与碳价之间的关系，而Kim & Seo [ 6 ]、张晨和刘宇佳 [ 7 ] 则主要研究碳排放权现货与期货市场之间的价格关系特征，此外，还有如Venmans [ 8 ]、陶春华 [ 9 ] 研究了碳排放权价格与资本市场之间的相关性，以及如Yuan等 [ 10 ]、胡根华和吴恒煜 [ 11 ]、Spiesova [ 12 ] 则是分别运用GARCH类模型、均值回复模型考察了碳排放权价格序列的自相关性、异方差性、时变跳跃、期货价格的均值回复等交易价格自身具有的波动特征。但是，大多文献的研究都是基于碳排放权价格波动特征、以及和其他资本市场联动特征进行研究的。从理论上来说，碳排放权价格是由市场供需关系所决定，而碳排放权的供给是相对稳定的，需求则因为与企业生产环节相关，而必然会与经济周期、季节周期、政策周期等多类经济生产规律密切相关。如徐佳和谭秀杰 [ 13 ] 在基于集成经验模态分解方法对我国七个试点市场价格波动特点进行研究时也提出了关于碳排放权交易价格中存在周期特点的相关结论。因此，本文将从这一角度出发，利用HP滤波方法对欧盟ICE交易市场碳排放权期货交易中包含的三个交易阶段的交易数据时间序列进行分析，并将根据研究结果将碳排放权交易价格变化分成若干具有不同周期特点的阶段进行分析，有助于进一步对碳排放权交易价格的波动特点进行深入解剖，这种对周期波动特点的研究也更加有利于提高对碳排放权交易价格的相关预测的准确性。
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user: 2. HP滤波法 本文实证部分将主要采用HP滤波法对碳排放权交易价格的周期波动规律进行研究。现有文献中周期测度主要有剩余法，滤波法与速度法。其中速度法依据价格的环比来衡量变化情况，简单明了，但其容易受极值变动影响，也无法消除长期趋势和季节因素干扰。HP滤波法虽计算复杂，但能有效地分解趋势和循环成分，在研究中被大量使用 [ 14 ] 。 HP滤波法是由Hodrick和Prescott [ 15 ] 在分析美国战后的经济周期问题时提出的。该方法以谱分析方法为理论基础，能够有效地分解经济时间序列中的长期趋势，因此尤其是在宏观经济趋势分析中被广泛应用。HP滤波法的目标在于从不平滑的经济时间序列中以一种求解方差最小化问题的实现方式将平滑的时间序列即趋势成分分解出来。具体实现过程如下： 设定金融时间序列包含趋势成份、季节成份和不规则周期性波动成份，这里的不规则主要表现在周期的长度和周期内最大振幅的变化差异上。在应用HP滤波法之前首先要通过季节调整方法剔除季节变动成份。然后对剩余部分所构成的时间序列应用HP滤波法，通过最小化损失函数式(1) [ 14 ] ，过滤掉周期成分，将趋势成分 { X t T r } 从时间序列 { X t } 中抽离出来从而分别得到消除季节成份后的时间序列中的趋势信息和不规则周期信息。即将时间序列中的趋势信息定义为使损失函数式(1)最小化的 { X t T r } ，剩余部分则是不规则周期信息。 min { ∑ t = 1 T ( X t − X t T r ) 2 + λ ∑ t = 2 T − 1 [ ( X t + 1 T r − X t T r ) − ( X t T r − X t − 1 T r ) ] 2 } (1) 其中，定义 λ > 0 为惩罚因子，用来调节大括号中多项式两部分的比重。 λ 值越大所得到的的趋势成分曲线越光滑，但也可能将更多的趋势信息错误的收入不规则周期信息中。根据一般经验以及统计学家的意见，对于月度数据 λ 可取14，400。
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user: 4. 结论 考虑到碳排放权需求应与实体企业生产发展现状密切相关，而实体企业经济通常均存在显著的周期特征，因此本文针对2016~2017年间ICE碳排放权交易市场中交易价格的周期特征进行了分析研究，考察了碳排放权交易价格中的稳定周期性影响因素，同时也考察了欧盟碳交易市场的成熟性和制度政策变化给市场价格波动特征所带来的影响。从分析结果来看，ICE市场碳排放权期货价格的波动确实具有明显的周期特征，无论是季节特征、趋势特征和不规则周期特征均十分显著，且从周期特征变化的时间特征来看，均与碳排放权交易市场的履约机制、阶段划分、用电周期等因素存在密切相关性，并且政策变化、交易机制变化等相关突发事件对价格的影响呈减弱趋势，而季节因素的影响则逐渐增强。随着我国碳排放权交易市场的不断完善和扩大，本文为我国碳排放权交易市场价格特征的研究提供了一定的实证比较基础，有利于对我国未来碳排放权市场发展中价格波动特征的变化走势进行理论预测以防范相关风险。此外，由本文的研究可见，随着碳排放权市场的发展，市场风险对企业的威胁可能会逐渐减弱，碳排放权价格波动将趋于稳定和合理，碳排放权必然会逐渐成为企业资产配置中风险可控的管理资产之一。
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user: 摘 要 伴随着消费信贷的快速发展，激起了对个人信用评估的需求。为了帮助金融机构更好的了解个人信用情况，结合快速独立分量分析方法(FastICA)和线性判别分析(LDA)提取数据特征的优势，提出了一种基于改进朴素贝叶斯分类算法的信用评估模型——FastICA-LDA-NB。将该模型应用于UCI上的德国个人信用数据集，在精确率、召回率两个评价指标值上表明所提模型具有较好的信用评估效果。 关键词 :信用评估，独立分量分析，线性判别分析，朴素贝叶斯 Copyright © 2019 by author(s) 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. 引言与文献综述 随着近年来互联网技术的快速发展，涌现出很多贷款模式，比如b2C贷款、P2P贷款、P2C贷款等。这些贷款模式的出现给人们带来方便的同时也增加了相关金融机构的风险压力，金融机构只有精确地对个人进行信用评估后才能降低贷款的风险。然而，个人信用由多方面因素组成，其中就包括个人基本信息、信贷记录、个人财产等。因此在复杂的因素环境中设计出一个好的信用评估模型对于金融机构来说具有重要的意义。 常用于构建信用评估模型的机器学习方法有朴素贝叶斯(NB)、多元回归分析、逻辑回归、神经网络等。比如朱毅峰等提出了融合BP神经网络和概率神经网络的微型企业信用评估模型，实验结果表明该模型能够降低对差企业的误判率，具有重要的实际价值意义 [ 1 ] 。姜明辉等利用多元回归分析方法建立了是否获得贷款和其他变量的关系，基于该方法能够较为准确的判断是否给个人发放贷款 [ 2 ] 。张国政等使用逻辑回归模型分析了商业银行的信贷数据，研究发现影响个人信用的关键因素主要有贷款金额、婚姻状况等六项指标 [ 3 ] 。李旭升等在信用评估的实验中对比了David West的五种神经网络和三种NB算法，结果表明NB算法具备更好的信用评估能力 [ 4 ] 。 其中NB算法因其扎实的概率论基础、简单的模型结构和稳定的分类能力等优点，在很多分类任务中得到了广泛的应用。然而NB算法需要满足特征之间独立，这在现实中很难满足，往往是特征之间越不独立，其分类效果就越差。针对此问题，模型融合是一种有效克服特征独立性假设问题的策略。比如叶晓枫等首先通过随机森林算法对信用数据集提取特征，然后用NB算法训练所提取的特征，研究表明此两种算法的融合能够提高信用预测精度 [ 5 ] 。徐屾等从三个不同角度提出了三种改进的NB信用评估模型，并在其实验中取得较好的评估效果 [ 6 ] 。秦锋等将快速独立分量分析(FastICA)与NB算法融合得到FastICA-NB模型，该模型将原始样本投影到独立的特征空间，从而获得具有独立性的新样本，进而改善分类效果 [ 7 ] 。李楚进等针对独立性要求采用PCA的改进方法得到了融合的PCA-NB模型，该模型将原始特征变换为不相关特征，提高了NB的分类效果 [ 8 ] 。 独立分量分析(ICA)作为盲源分离的一种重要统计方法，最大特点就是通过其处理后的数据具备独立性，能够满足NB算法对特征独立性的要求。随着ICA的快速发展，学者们已经提出很多种ICA的变体，其中用得最多的当属HyvarinenAapo提出的FastICA [ 9 ] 。线性判别分析(LDA) [ 10 ] 作为一种降维方法，优势在于它是一种有监督学习方法，经其降维后不同类别的样本尽可能分开。 综上所述，结合FastICA和LDA的优势，提出一种基于模型融合改进的NB分类算法——FastICA-LDA-NB。将所提模型应用于UCI上的德国个人信用数据集，实验结果表明FastICA-LDA-NB具有较好的个人信用评估能力。
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user: 2. 相关理论基础 2.1. 朴素贝叶斯算法 假设分类任务的输入特征为n维向量 { x ( 1 ) ， x ( 2 ) ， ⋯ ， x ( n ) } ，输出类别 y = { c 1 ， c 2 ， ⋯ ， c K } ，则朴素贝叶斯公式为： P ( y | x ( 1 ) ， x ( 2 ) ， ⋯ ， x ( n ) ) = P ( y ) ∏ i = 1 n P ( x ( i ) | y ) P ( x ( 1 ) ， x ( 2 ) ， ⋯ ， x ( n ) ) (1) 考虑到 P ( x ( 1 ) ， x ( 2 ) ， ⋯ ， x ( n ) ) 对所有类别都相同，因此式(1)可转化为如下NB算法的学习模型： y ^ = arg max y P ( y ) ∏ i = 1 n P ( x ( i ) | y ) (2) 由式(2)可得，朴素贝叶斯分类的学习意味着估计 P ( y ) 和 P ( x ( i ) | y ) 。设N表示样本总数，由极大似然估计得到两个概率值为： P ( y = c k ) = ∑ j = 1 N I ( y j = c k ) N ， k = 1 ， 2 ， ⋯ ， K (3) P ( x ( i ) = a i l | y = c k ) = ∑ j = 1 N I ( x j ( i ) = a i l ， y j = c k ) ∑ j = 1 N I ( y j = c k ) (4) 其中a il 表示第i个特征 x ( i ) 在集合 { a i 1 ， a i 2 ， ⋯ ， a i S i } 中的第l个值， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ； l = 1 ， 2 ， ⋯ ， S i ；且n表示特 征总数，S i 为特征 x ( i ) 取值集合的大小。式(3)和(4)中概率估计值的分子可能会出现零，对后验概率计算产生影响。可采用贝叶斯估计解决该问题，即式(3)、(4)分别修改为： P λ ( y = c k ) = ∑ j = 1 N I ( y j = c k ) + λ N + K λ (5) P λ ( x ( i ) = a i l | y = c k ) = ∑ j = 1 N I ( x j ( i ) = a i l ， y j = c k ) + λ ∑ j = 1 N I ( y j = c k ) + S i λ (6) 其中 λ > 0 ，特别地当 λ = 1 时为拉普拉斯平滑。 2.2. 独立分量分析 ICA是信号处理领域的一种统计方法，其主要任务是把混合信号分解成若干个独立的信号。图1为 ICA模型的简单表示，其中 S = [ s 1 ， s 2 ， ⋯ ， s n ] 为n维未知独立成分，一般假设该n维分量的均值为0方差为1，A为 m × n 维的未知混合矩阵， X = [ x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x m ] T 为m维观测变量，W为解混矩阵，ICA的主要任 务是求解矩阵W，使得输出 Y = W T X 是S的最佳逼近。 图1. 独立分量分析简单框图 评价Y中各分量独立性的常见准则有信息最大化、负熵最大化等。基于这些评价标准，衍生出了很多ICA的实现方法，比如JADE、FastICA [ 11 ] 等。本文采用负熵最大化的FastICA，负熵定义为： J ( Y ) = H ( Y G a u s s ) − H ( Y ) (7) 其中 H ( Y ) = − ∫ P Y ( η ) log P Y ( η ) d η 表示Y的熵， P Y ( ⋅ ) 为Y的密度函数， Y G a u s s 是与Y具有相同协方差阵的 高斯随机变量，负熵一般近似为： J ( Y ) ∝ { E [ G ( Y ) ] − E [ G ( Y G a u s s ) ] } 2 (8) G ( ⋅ ) 是一个非二次函数，常用的形式有如下三个 [ 12 ] G 1 ( y ) = 1 a log cosh ( a y ) G 2 ( y ) = exp ( − 1 2 a y 2 ) G 3 ( y ) = a y 4 (9) 其中a通常取区间(1，2)的常数。 要使(7)式最大，只需 E [ G ( Y ) ] = E [ G ( W T X ) ] 最大，根据Kuhn-Tucker条件，在 E [ ( W T X ) 2 ] = ‖ W ‖ 2 = 1 条件下，当 E [ G ( W T X ) ] 最大时有： F ( W ) = E [ X G ( W T X ) ] − β W = 0 (10) 式中 β 为恒定值， β = E [ W T X G ( W T X ) ] ，由牛顿法对式(10)求极大值得W的迭代式为 W * = W − E [ X G ( W T X ) ] − β W E [ G ′ ( W T X ) ] − β (11) 求出W之后，根据 Y = W T X 便可得出独立成分S的估计。 2.3. LDA降维 LDA是一种监督降维方法，其核心思想是通过广义特征值分解把高维特征映射到低维特征，使得在 低维特征空间中的异类样本尽可能分离。设N为样本总量，K为类别总数，N k 为第k类样本量， X k ¯ 为第k类样本均值向量， X ¯ 为全体样本均值向量， X ( k ) j 为类别k中第j个样本。LDA的计算步骤如下： a) 计算第k类样本的协方差阵 S k = ∑ j = 1 N k ( X ( k ) j − X k ¯ ) ( X ( k ) j − X k ¯ ) T (12) b) 计算类内散度矩阵 S w = ∑ k = 1 K N k N S k (13) c) 计算类间散度矩阵 S b = ∑ k = 1 K N k N ( X k ¯ − X ¯ ) ( X k ¯ − X ¯ ) T (14) d) 计算 S w − 1 S b 的前d个特征值对应的特征向量，组成投影矩阵W e) 计算训练样本X降维后的特征数据 Y = W T X 2.4. FastICA-LDA-NB信用评估模型 结合FastICA能够分离出独立分量以及LDA算法作为有监督降维的优势，将FastICA与LDA的结合作为NB算法的预处理系统，提高了NB算法在信用评估中的性能。FastICA-LDA-NB信用评估的设计流程如图2： 图2. FastICA-LDA-NB信用评估流程 FastICA-LDA-NB模型的信用评估过程如下： a) 对信用数据进行零均值、白化处理，使得模型在提取独立分量阶段取得更好的收敛性。 b) 通过FastICA方法提取独立分量。 c) 利用LDA对所提取的独立分量进行降维处理。 d) 对降维后的数据随机划分为训练集和测试集。 e) 利用训练集训练NB算法模型。 f) 使用训练后的NB算法对测试集测试，从而获得个人信用评估结果。