DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 基于三维点云处理技术的零件识别与匹配过程 本文假设的实验环境如下图4所示，传感器位于目标区域正上方。 图4. 本论文的实验环境 选择基于TOF原理采集点云数据，双目视觉原理采集图像的三维视觉传感器，进行识别区域的数据采集。如图5所示，本文中传感器的安装方位和三维点云数据的具体坐标对应。 图5. 传感器的安装方位和三维点云数据的坐标系 3.1. 零件的密集点云的去噪和过滤 目标识别区域散乱的摆放着零件，其中本文利用圆柱，圆锥，长方形，以及常见的零部件做实验. 对获取的点云数据进行初步的去噪，除去由于外界放光或传感器误差带来的偏远杂点，以减少识别的误差，去噪前后对比图见图6。 着将初步去噪后的点云数据进行过滤。点云过滤的方法在PCL中有直通滤波器，体素格滤波器，半径滤波器，高斯滤波和卷积滤波等，通常组合使用完成过滤环节。我们可以看到目标区域存在大量数据点，密度不规则等问题，所以我们使用直通滤波器将目标区域缩减到理想的三维坐标区域范围，剪裁目标区域。接着使用体素格滤波器或者均匀采样，使得整体点云数量减少但保持重心不变，本文使用的是体素格滤波进行过滤，保存点云的形状特征，但又减少了点云数据，见下图7。滤波前点云数量为25，344，经过直通滤波器和下采样后数量为3579。点云数量减少了一半，但是点云的形状并未改变。 图6. 目标区域去噪对比图 图7. 滤波后的目标区域点云对比图。(a) 原场景图；(b) 下采样后场景图；(c)、(d) 直通滤波器后的场景图俯视图和侧面图 3.2. 零件的密集点云的特征提取及其特征描述 三维点云的特征描述和提取在点云数据处理过程中是十分关键的一步，后续点云的形状分割，识别，匹配，曲面重建等处理，很大程度上都依赖于特征描述和提取的结果。正如本文第1部分所述，对一个三维点云进行描述，可以通过计算额外的参数，例如曲率，法线方向，协方差矩阵，纹理特征，颜色，熵等描述三维点云的特征。 对于散乱的三维点云，本文取每个点的K个最近邻点。采用主流的K临近点查找算法——数据重组法进行搜索，将点云数据按照树结构重组 [ 5 ]，比如利用K维二叉树进行搜索。对每个临近点做主成分分析法进行降维，从三维平面变为二维平面，此时的平面为该点的切平面，切平面的法线则为该点的法线，此时有两个法线，根据临近点的凸包方向确定取哪个作为该点法线。图8为提取出关键点的目标区域点云图，蓝色点即为提取的特征点。 图8. 目标区域提取特征点后 在2.1中经过体素格子下采样已获得了关键点，我们需要为关键点计算SHOT描述符 [ 6 ]。以每个点为中心构造自设定半径为R的球形区域，沿径向、方位、俯仰三个方向划分网格，其中径向2次，方位8次，俯仰2次，将该球形区域划分为32个空间区域. 在每个空间区域计算落入该区域点的法线NV和中心点法线NP之间的夹角余弦。 cos θ = n v ⋅ n p (1) 根据余弦值对落去每个空间区域的点数进行直方图统计，划分为11个，对计算结果归一化处理，使得对点云密度具有鲁棒性，得到一个352维特征。 同样，对于输入作为模型的点云数据计算法线和SHOT描述符。 3.3. 零件的密集点云的分类与匹配 在获取目标区域点云的特征点和计算SHOT特征描述符后，需要进行点云的分割与匹配。下面我们将目标区域点云称为场景点云，输入作为识别对象模型的点云称为目标点云进行描述。 遍历过滤后的场景，为每个场景中关键点匹配一个目标点云中基于局部特征的描述子(Signature of Histogram of Orientation)最相近的点。跳过描述子为无穷大的不是数的点(NaN)，利用搜索树KdTree (K-demensional-tree)存取模型点云，输入目标区域的描述符在利用FLANN进行最近邻查找。模型点云中找到距离场景点云的点最佳匹配距离为欧几里何距离小于0.25的点。将其放入集合留待后续使用。 如果集合中元素的个数为0，即说明场景中不存在目标，此时我们输出“不存在寻找的目标”信息作为提示，同时结束本次流程。如果集合中的元素个数不为0，证明我们已经获取到了场景中与目标点云相似的特征点，此时我们进行下一步操作——分类。 首先对目标点云和场景点云中特征点设置搜索半径和输入法线特征，计算本地参考帧，使用霍夫投票算法进行聚类，对输入的点云设置霍夫空间的霍夫峰点的大小，设置阈值，输入目标点云特征点、场景点云特征点集，以及匹配流程时获得的相关点集合，投过霍夫算法辨认出最终的聚类集合 [ 7 ]。在聚类这一环节，同样可以利用几何一致性性质来实现，在该步不需要计算特征点的本地参考帧，但是最终的聚类效果不如霍夫投票相对准确。 例如，同样的模型点云，同样的参数模型，使用几何一致性性质聚类可能会判断出多个个目标点云集合，但是利用霍夫投票聚类会判断出1个或0个。下图9，左侧为几何一致性性质聚类判定结果，右侧为霍夫投票聚类结果。 Left: hough voting; Right: random sample consensus 图9. 几何一致性性质聚类和霍夫投票聚类结果比较，左图：霍夫投票；右图：几何一致性
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user: 4. 实验与分析 4.1. 点云识别实验 本文根据实际物体如图10制作了如下目标点云进行实验，对采集到的点云图去除除了目标物体以外的点云数据并保存为模型点云。对实际物体按照引言中的系统整体框架图进行点云图像的采集.对目标物体进行不同姿势的变换做为场景点云，场景的实物图见图11，场景的点云图见图12。 图10. 模型的实物图与模型的点云图 图11. 场景的实物图 图12. 场景的点云图 在点云数据的可视化输出上，可以使用点云数据可视化的相关软件，比如点云处理软件Meshlab，或者使用PCL中自带的可视化库PCL_Visualization进行可视化。如果在最终的聚类集合中仍存在与目标点云匹配的点云集，那么我们对此进行可视化输出。文字输出相关点云的个数，和最终聚类匹配的相关集合的个数，对每个匹配的相关点集合输出相对于目标点云的旋转矩阵和平移矩阵。如下图13所示。 图13. 文字输出实验结果显示 接着，对场景点云和目标点云进行可视化处理. 首先对输入的点云进行平移，使其呈现在可视化界面的中心位置，将最终判定为目标点云的聚类集合中的点云渲染为不同于其他点云的颜色，同时将场景点云和目标点云的关键点上色可视化。根据匹配的变换矩阵旋转目标点云在场景中的点云，根据对应的点云与点云绘制连线，并进行上色，最终呈现的效果为图14。 图14. 目标点云和场景点云识别效果及可视化展示 对上述两个目标物体进行本文提出的基于三维点云处理技术的零件识别与匹配。如表1所示的实验最终效果，左侧为抱枕的识别结果，右侧为长方体的识别结果。 针对以下五种物体作为测试目标，本文进行了多次实验，表1展示了该次实验中各种目标体的识别准确率。其中，形状特征明显、点云数据分布均匀的正方体、水壶和锤子识别准确率最高，但是对于圆锥这种以俯视角度提取模型点云，弧面上的点云分布较少，且尖端点云点由于孤立会被误判，识别准确率最低。 Table 1 System resulting data of standard experimen 圆锥 正方形 不规则几何体 水壶 锤子 50% 85% 63% 90% 88% 表1. 不同目标的识别准确率 4.2. 识别准确率影响因素分析 如上文所述，对于三维点云数据的识别最关键的环节之一便是特征点的提取和描述，而决定特征点质量的是点云数据本身的质量。制作目标点云的模型点云，需要尽可能全方位的采集目标的点云数据，例如基于点云拼接的植物三维模型重建一文中提出的将目标物放到转盘上进行点云模型的采集，根据采集的角度信息通过点云拼接的算法将其拼接成一个完成的点云模型，以此目标点云再次进行实验，可以使得任意角度的场景点云都能进行点云的匹配和识别。以此进行目标物体的建模，会使得3.1中产生的由于点云信息不完整导致的准确率的大幅降低问题得到一定程度的解决。 其次，传感器采集到的点云数据有几万个数据点，但由于其俯视的角度在其中涉及目标物体的实际上只有物体最上层的区域的点云信息，在做预处理时可以通过八叉树搜索点云信息，只保留空间上位于第一层的点云信息，这样可以极大地降低识别时间。
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user: 5. 结论 针对工业机器人智能分类工件，本文尝试运用三维点云处理技术对工厂的零部件进行了形状的匹配与识别，通过基于飞行时间原理的激光传感器，扫描目标工业获取其点云信息，建立基础模型。在传统的三维点云识别算法上，利用体素格子下采样减少点云的数量点，但不改变点云形状，通过霍夫投票进行相似点匹配，利用PCL点云库自带的RANSAC算法(Randon Sample Consensus)为点云精匹配提供变换矩阵和平移向量，添加全局假设验证的环节以剔除误差点。本文对构成工件的基本体进行了百余次实验，对于模型点云采样良好的点云，识别准确率较传统算法有显著的提高。
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user: 摘 要 视网膜静脉阻塞是一种血管性疾病，眼底荧光血管造影(FFA)是一直以来诊断的金标准，但由于FFA是一项侵入性检查技术，不能被临床中频繁使用。光学相干断层扫描血管成像技术(OCTA)是一项快速、无创、可重复、高分辨率的新的检查技术，对于眼科疾病，尤其是视网膜血管性疾病的诊疗有很大帮助，现已广泛应用于各类眼科疾病中。现就OCTA在视网膜静脉阻塞中的应用做一综述。 关键词 :光学相干层析扫描血管成像，视网膜静脉阻塞，眼底荧光血管造影 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 视网膜静脉阻塞(retinal vein occlusion， RVO)是继糖尿病性视网膜病变后的第二大影响视力的视网膜血管性疾病 [ 1 ] [ 2 ]，患病率约为0.7%~1.6% [ 3 ] [ 4 ]。且随着年龄增长发病率逐渐增加。根据眼底荧光素血管造影(fundus fluorescein angiography， FFA)中无灌注区域面积，RVO可分为缺血性和非缺血性。其视力预后取决于无灌注区面积和黄斑水肿(macular edema， ME)的程度 [ 5 ]。FFA一直是近几十年来RVO诊断的金标准，但是因为FFA为有创检查，且不良反应较多，所以不能在临床中被频繁使用。 光学相干断层扫描(optical coherence tomography， OCT)是一项彻底改变了眼科学领域的技术。它自20世纪90年代发明应用以来 [ 6 ]，不断地进行硬件和软件的改进，现已成为眼科领域最常用的检查仪器，具有无创、快捷、非接触的影像学技术，可以对活体浅表组织进行断层成像。光学相干断层扫描血管成像(optical coherence tomography angiography， OCTA)是在OCT的基础上的血管成像技术；一种新的非侵入性视网膜血管成像模式技术，可以在各个层中对视网膜和脉络膜进行微血管可视化，以及视网膜血管灌注的定量测量，包括视神经乳头和黄斑区及其周围毛细血管；并且具有快速、无创、可重复、高分辨等优点，被不断地应用于视网膜疾病的诊断及随访中。本文就近年来OCTA在RVO中包括黄斑区、视神经、微血管改变、无灌注区等的相关研究做一系统论述。
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user: 2. OCTA的原理 OCTA的基本原理是以红细胞作为内在的造影剂，从而检测血液在脉管系统中的运动。这项新技术的基本原理是在OCT设备扫描的基础上增加的一种速度更快的新的评估算法；OCT是通过干涉低相干近红外波长光与生物组织相互作用时产生的散射光而形成横截面结构图像，结构性OCT可以通过在不同的视网膜位置执行连续的单次B扫描来获取视网膜的体积图像；不同的是，OCTA是不同时间在相同的视网膜位置执行多次重复的B扫描，然后比较获得的结构信息以检测继发于流动的红细胞之后的信号变化。该技术主要分3种类型，即相位变异、相位对比和 分光谱振幅去相关血管成像(split-spectrum amplitude-decorrelation angiography， SSADA)算法。跨扫描时间是OCTA成像的关键，它代表了在同一视网膜位置重复进行的两次B扫描之间延迟的时间；虽然较短的帧间扫描时间可能会降低对运动的敏感度，但这也减少了可能混淆运动信号的眼部运动的干扰 [ 7 ]。
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user: 3. 与FFA的比较 FFA检查的特点是能动态观察造影剂在血管内的循环和渗漏情况，通过观察造影剂渗漏、着染等异常改变，发现异常血管，从而帮助检查者判断血管的功能；且对于显示中心凹无血管区(foveal avascular zone， FAZ)，视网膜的灌注情况和黄斑水肿，新生血管形成等有重要作用；因此，它仍是RVO目前诊断和治疗的金标准。虽然FFA能够检测到视网膜血管细节，但静脉注射染料是一种侵入性手段，它可能会引起一些过敏、恶心、呕吐等副作用 [ 8 ] [ 9 ]，所以在患者首次就诊及随访期间很少重复检查。相关研究认为对于RVO的患者，黄斑水肿是影响视力的重要因素，但除了黄斑水肿的存在与否之外，血管灌注减少的深度和面积也是临床医生对于患者视觉预后的评价因素 [ 10 ]。FFA的主要问题是由于视网膜血管细节可能会被染料渗漏和汇集所掩盖，对病变深度和大小的分辨与定位可能存在困难而不能分割浅层和深层视网膜血管网，只能显示浅表视网膜血管图像，不能看到更深的视网膜血管 [ 11 ] [ 12 ]。与FFA相比，OCTA快速，无创，并且可以优化和准确地显示微血管变化。由于没有渗漏和组织染色，OCTA中使用的较长波长可以穿透视网膜内出血层面，更好地显示RVO中的微血管异常及黄斑中心凹区域。使用OCTA，可以快速捕获图像，并且当图像质量不足时，可以立即重复该过程，直到获得高质量的图像。
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user: 总结与展望 与FFA相比，使用OCTA，可以快速捕获图像，并且当图像质量不够时，可以立即重复该过程，直到获得高质量的图像。深度分辨的微循环研究是OCTA相对于FFA的另一大优势。现有的OCTA系统存在某些限制。由于OCTA在某个时间点基本上是血管网络的快照，因此不存在诸如泄漏的动态信息。因此，我们无法区分OCTA上的静息和活动性病变。其次，OCTA依赖于红细胞运动作为对比机制，如果血流量低于检测阈值，例如，在一些微动脉瘤和纤维化脉络膜新生血管中，它不会在OCTA中显现。第三，OCTA系统的电流的图像采集区域相对较小，范围从2 × 2毫米到12 × 12毫米，虽然蒙太奇图像，宽视场OCT成像和扩展现场技术是迄今为止提出的一些解决方案，但它们目前仍少用于常规临床检查。第四由于OCTA要求患者在图像期间精确地固定在光线上，因此使用它仍然存在一些挑战，采集(约3秒)，这对于视力低的患者可能难以实现。如果这些局限性得到改善，OCTA对于视网膜静脉阻塞的诊疗上将会有更大的帮助。
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user: 摘 要 在分析EtherCAT通信协议的基础上，设计了一种基于EtherCAT高速数据总线的烟雾报警系统。EtherCAT从站使用FPGA芯片代替国外专用控制芯片实现EtherCAT协议飞读飞写功能，EtherCAT主站将每个从站报警信息实时上报显示。实验结果表明采用EtherCAT总线技术组网避免了基于无极性二线制数据总线的烟雾检测系统难以接入工业物联网的问题，具有成本低、性能可靠等特点。 关键词 :工业以太网，EtherCAT，FPGA，烟雾报警 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 随着工业4.0的提出，实时以太网凭借其成熟的特性与工业自动化结合的更为紧密，成为该领域不可或缺的技术。EtherCAT (Ethernet for Control Automation Technology)作为高性能工业以太网的代表，以其延迟低、速率快、拓扑灵活等优点得到国内外许多专家、学者和企业的关注，已经成为工业控制领域流行的工业以太网解决方式 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。 目前生产车间存在由于工人误操作或被测对象故障等原因引起线路烧毁等安全隐患。 传统的消防类烟雾检测系统在组网时一般采用无极性二线制编码方式组网，系统相对独立，网络带宽低，难以接入工业物联网，已经不能满足智能工厂建设环节的需求，而针对工业物联网设计的烟雾检测传感器成本又相对较高 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]。 本文针对这种情况，提出一种将技术成熟、成本低、应用广泛的消防类烟雾检测传感器融入EtherCAT网络的设计方案。本设计中使用FPGA芯片代替国外专用控制器芯片完成EtherCAT从站设计，EtherCAT主站则是作为协议转换器接入网络，将每个从站烟雾报警信息上报给应用服务器。这样就可以在数据终端实时监测生产车间每个烟雾报警器的运行状况。
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user: 2. EtherCAT协议帧结构 EtherCAT帧结构遵循IEEE802.3标准，使用保留的帧类型0x88A4来区别于其它以太网帧。多个子报文被无间隙的打包到一个以太网帧中。每个从站在数据帧经过时根据子报文头中的寻址地址判断是否 图1. EtherCAT 数据帧结构 自己是目标从站，根据子报文中命令判断是读取还是插入数据或者是二者都需要执行 [ 7 ] [ 8 ]。一个EtherCAT子报文有三部分组成：子报文头、子报文数据、工作计数器WKC。子报文头中包含一些关键信息，包括寻址地址、读写命令、子报文长度等。子报文数据区存储的则是用户数据，WKC的作用是主站判断子报文有没有被对应从站正确处理 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]。EtherCAT报文既可以按照标准以太网帧传输，也可以封装在UDP/IP数据帧中进行传输。EtherCAT数据帧结构如图1所示。
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user: 3. 基于EtherCAT烟雾报警系统架构 基于EtherCAT的烟雾报警系统框架如图2所示，整个系统可以实现一主多从的EtherCAT通讯，主从站之间采用线性拓扑的连接方式。该烟雾报警系统主要包括三大模块：电流型烟雾检测传感器接入、网络传输控制系统和报警系统。烟雾检测传感器接入包括传感器供电、状态检测、报警信号检测和传感器状态硬件重置；网络传输控制系统包括基于EtherCAT总线技术的传输协议帧设计、终端节点数目的实时获取、网络拓扑结构的实时获取和烟雾检测传感器状态的实时上报；报警系统包括烟雾检测传感器终端的声光报警、EtherCAT主站的声光报警和报警信息的实时上报与显示。 图2. 烟雾报警系统架构 3.1. 烟感报警系统从站通讯协议设计 本设计从站通讯协议中主要包含三种报文类型：初始化报文、广播报文、普通子报文。初始化报文主要用于终端节点数目和网络拓扑结构的实时获取，广播报文实现报警状态的解除，普通子报文实现烟雾检测传感器状态的实时上报。从站完全处于被动模式，只有主站发送命令后从站才响应，从站不主动向主站发送任何信息。主站发送广播报文则每个从站都要接收该广播报文，而主站发送普通子报文时则只有对应从站处理相应报文。本设计在不使用专用从站控制器的情况下，使用FPGA芯片实现EtherCAT协议中的“on the fly”技术，每个从站在报文经时读出属于自己的报文，同时将要发送出去的数据插入报文中转发给下一个从站。由于主要工作都由硬件实现可以大大降低传输的延时，提高了网络的实时性。将EtherCAT从站通讯协议分为两个模块：从站初始化模块、从站控制器模块。 1) 从站初始化模块 从站初始化模块主要在系统启动阶段工作，此时每个从站会从ARM处获得自己的ID编号。同时会启动自检流程，判断网络拓扑结构 [ 12 ]。当接收到EtherCAT主站发送的初始化报文后需要将报文中的从站个数计数器加1后发送给下一个从站，最后一个从站将处理后的报文在返回给上一个从站，直至传回给主站。烟感报警系统的拓扑结构如图3所示。 图3. 烟感报警系统拓扑结构 2) 从站控制器模块 从站控制器模块主要是在系统启动后执行报文解析功能，一旦检测到有上行报文发送过来就暂存所有数据。首先判断是否是空帧，如果是空帧则判断是否有报警信息需要发送，如果有则组成标准EtherCAT子报文插入EtherCAT协议数据区，没有则直接转发给下一个从站。如果不是空帧则取出一个子报文判断其类型，如果是广播帧就将广播帧数据发给ARM，并判断ARM是否有报警信息需要发送，如果有则组成标准EtherCAT子报文插在广播帧之后发给下一个从站，如果没有报警信息则直接将广播帧转发给下一个从站。如果是普通帧则判断子报文中寻址ID是否是当前从站，如果是就将子报文数据取出发给ARM。如果不是则继续判断下一帧数据，直至取出所有子报文后判断ARM是否有报警信息，如果有则组成标准EtherCAT子报文插入到所有子报文之后发送给下一个从站，如果没有则直接转发给下一个从站。通过这样的方式就可以实现对每个从站数据的飞读飞写功能。EtherCAT从站报文解析流程如图4所示。 3.2. 烟感报警系统主站通讯协议设计 EtherCAT主站在初始化阶段也会向ARM索要主站ID、主站MAC地址、主站IP地址、服务器Mac地址、服务器IP地址等参数。参数配置完毕后启动自检流程，发送初始化帧判断系统中有多少个EtherCAT从节点。在数据发送接收阶段，判断ARM是否有广播报文或普通子报文发送，如果没有则发送空帧去携带下行从站的烟雾报警信息，接收到报警信息后主站发出声光报警并通过UDP协议上报给应用服务器，实现报警信息的远程查看。
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user: 4. 硬件平台设计 为了验证基于EtherCAT现场总线的烟雾报警系统的可行性，搭建了如图5所示的硬件平台。这个硬件平台既可以作为EtherCAT主站，也可以作为EtherCAT从站使用。FPGA选用的是Altera公司CycloneIV系列的芯片EP4CE6E22C8N，工作频率为50 M。ARM芯片选用的是NXP公司的Cortex_M3，工作频率是100 M。百兆以太网的晶振频率是25 M，FPGA芯片与百兆以太网之间采用MII接口协议。
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user: 5. 系统测试 为了验证本文设计的烟雾报警系统是否可以执行预期的功能，搭建了如图6所示的测试平台。这里选择1个主站和5个从站来验证基于EtherCAT高速数据总线的烟雾报警系统的可靠性。具体做法为：先在第四个从站传感器处产生烟雾，解除报警后在第五个从站传感器处产生烟雾，控制终端结果如图7所示。其中1A、1B、2A、2B、3A代表5个EtherCAT从站，绿色代表运行正常，红色代表产生报警信息。多次实验结果表明该报警系统准确可靠，实时性好，易于管理。 图4. 从站报文解析流程图 图5. EtherCAT主控板 图6. 测试平台 图7. 实验结果
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user: 6. 结束语 针对传统消防类烟雾检测系统检测传感器成本高、难以接入工业物联网的问题，提出一种基于EtherCAT高速数据总线的烟雾报警系统。本设计使用FPGA芯片代替专用控制芯片完成EtherCAT主从站设计。通过实验验证该系统具有稳定可靠、成本低、易于接入工业物联网等特点。
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user: 摘 要 针对二维码盗取个人信息及诈骗的问题，构建一款二维码扫码保险的模型。本文引入纳斯达克综合指数(NASDAQ)，采用自回归移动平均(ARMA)模型对未来资金流动情况实施监测，对市场的现状进行分析及未来发展预测，其中资金流动及使用的策略是此服务能否顺利实行的关键。通过分析不稳定数据进行差分处理得到的自相关和偏自相关图和对平稳性的检验，设定模型形式和滞后阶数进行建模。通过残差检验，得到的残差图是随机正态分布的、不自相关的，可见残差是一段白噪声信号，其有用的信号已经都被提取到ARMA模型中。结果表明，使用ARMA模型能够很好地对未来资金流动情况进行预测。 关键词 :二维码保险，资金流动预测，自回归移动平均(ARMA)模型 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 在科学技术高速发展的环境中，在大数据的影响下，人们的移动支付逐渐趋于大众化。从商业集团、房地产，到路边小吃摊，越来越多的人选择使用微信、支付宝、银联等扫码支付的方式。在生活中，二维码的主要用途可以概括成两方面：一是用于移动支付，二是进行产品的推广。二维码作为移动支付的方式已成为我们很多人的习惯，也是当今时代必不可少的支付手段。 二维码在为我们提供便利的同时，一些巨大的风险也随之而来。近年来，网络诈骗的方式不断更新升级，利用二维码的漏洞进行诈骗是一种更高级的电信诈骗方式 [ 1 ]。不法分子引诱用户扫码从而获取其个人信息、盗取银行账户，从而实施诈骗。因此，着手二维码保险的开发是顺应时代发展趋势，也是一个比较好的研究方向。 目前国内的学者针对保险资金的管理和运用提出相应对策，并对现阶段出现的问题进行分析。张杨 [ 2 ] 从保险资金投资收益率低，利差损较高，保险资金投资渠道狭窄的方面着手提出企业债，想到与银行合作开展贷款、金融租赁等业务的对策。郑颖 [ 3 ] 从信用、利率、流动性风险等方面考虑到保险资金的运用效率，形成了资产导向型与负债导向型两种资产负债管理。郑瑞娟 [ 4 ] 研究了保险公司资金管理的内部控制存在的问题：没有完善的绩效考核制度、管理监控力度不足、资金管理存在潜在风险等。而边江 [ 5 ] 针对如何优化保险公司对资金的管理也进行了分析。李振鹏 [ 6 ] 采用了分位数回归的方法，并应用他的var模型对于我国的保险资金筹集和运用的风险进行了实证测度。 本文主要是采用自回归移动平均(ARMA)模型对资金流动进行分析和监测，通过不稳定数据做差分处理得到自相关和偏自相关图，对差分后的时间序列进行平稳性的检验，再设定模型形式和滞后阶数进行建模。通过残差检验，得到的残差图是随机正态分布的、不自相关的，可见残差是一段白噪声信号，其有用的信号已经都被提取到ARMA模型中，由此得到的数学模型可对未来资金流动情况进行预测并得到很好的预测效果。
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user: 2. 保险投资市场分析 中国已成为最大的移动支付市场，据相关数据统计，在中国每三个手机用户就有两个在使用移动支付。2013年是中国移动支付行业的爆发元年，2013~2017年，第三方支付移动端交易规模由1.3万亿元增长至109.1万亿元，复合增长率高达235%，中国第三方支付移动支付2018年市场交易规模达190.5万亿元人民币 [ 7 ]，同比增速为58.4%。其中，支付宝以53.78%的市场份额排名第一，腾讯金融(含微信支付)以38.87%的份额排名第二，两者合计占据整个市场的92.65%。根据CNNIC公开数据显示 [ 8 ]，中国手机网民规模2017年继续增加，至7.52亿人次，同比增长8.25%。中国移动公布2018年11月份数据4G客户数净增413.2万户，累计达到7. 05亿户。消费的不断升级推动着第三方支付的快速发展。 支付领域APP活跃用户2017年呈现季节性波动，整体保持稳定，到四季度活跃用户超过5亿人次，环比增长达到3.89%。如图1，从2017年Q2到2018年Q2，互联网支付行业整体交易规模保持季度持续增长，共增加1.38万亿。 图1. 2017~2018中国第三方支付市场规模
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user: 3. 保险资金运用问题及策略 3.1. 建立ARMA (Auto-Regressive and Moving Average Model)时间序列预测模型 时间序列分析方法最初的自回归模型(AR)用于市场变化规律的预测，在此基础上数学家瓦格儿又提出了滑动平均模型(MA)和自回归移动平均模型（ARMA)，这3个模型奠定了时间序列分析理论的基础 [ 9 ]。自回归滑动平均时间序列预测模型是研究时间序列的重要方法之一。 ARMA模型属于时间序列分析中的一种，模型建立过程如图2所示。ARMA过程可能是AR与MA过程、几个AR过程、AR与ARMA过程的迭加，也可能是测度误差较大的AR过程。 公式定义： y t = μ + ∑ i = 1 p γ i y t − i + ϵ t + ∑ i = 1 q θ i ϵ t − i (1) 式中， y t 是当前值， γ i 为自相关系数， μ 是常数项， θ i 为滑动平均因子， ϵ t 为白噪声序列。 ARMA滞后算子(Lag operator)： ϵ t = ( 1 − ∑ i = 1 p φ i L i ) X t = φ ( L ) X t (2) 其中 φ 表示多项式 φ ( x ) = 1 − ∑ i = 1 p φ i x i (3) 其自相关系数 ρ ( t ， s ) = C O V ( X t ， X s ) σ t σ s (4) 最终可推出 ( 1 − ∑ i = 1 p φ i L i ) X t = ( 1 + ∑ i = 1 q θ i L i ) ϵ t (5) 图2. ARMA时间序列模型流程框图 3.2. 保险资金流动可信性分析 对保险资金股市情况进行分析 [ 10 ]，本文引入纳斯达克综合指数(NASDAQ)作为参考指标(见图3)，进行市场现状分析及未来发展预测。通过对不稳定数据的差分处理消除不稳定因素，对处理后的数据进行平稳性检验，进而得到自相关和偏自相关图，再设定模型形式和滞后阶数进行建模计算。 ARMA模型要求时间序列必须是平稳的，对于平稳性的检验 [ 11 ]，本文采用ADF检验和KPSS检验，如图4所示。使用MATLAB进行运算，在直接运算的情况下没有通过检验，故需要取Y的对数做差分处理，消除指数增长趋势后再进行检验。此时依然没有通过检验，再次取对数。经过两次差分后得到的平稳性检验结果为dylog_h_adf = 1，dylog_h_kpss = 0，此时已得到平稳的时间序列。 接着确定模型阶数，可以通过自相关函数ACF和偏自相关函数PACF确定，如图5、图6所示。也可计算AIC，BIC等准则暴力选定阶数。首先用ACF和PACF估计模型阶数。 图3.导入数据 图4. 平稳性检验 图5. 自相关函数ACF 图6. 偏自相关函数PACF 由自相关函数ACF和偏自相关函数PACF的图可看出本自相关和偏自相关因子很快落入随机区间，最后出现在阈值外的p = 2、q = 1。为了验证阶数选择的准确性，使用AIC、BIC准则验证模型阶数的选取是否正确。 从图7中可得p = 0、q = 2更加准确，即 ARMA ( p ， q ) = ARMA ( 0 ， 2 ) 。 图7. 差分后的相关函数图 为了确保确定的阶数合适，还需要进行残差检验。残差即原始信号减掉模型拟合出的信号后的残余信号。 从图8中可以看到，自相关函数ACF和偏自相关函数PACF没有超出阈值的点，且残差基本服从正态分布。通过Durbin-Watson对相关性进行检验，运算结果为2.0043，接近于2，说明残差不存在一阶相关性。上述检验说明ARMA模型符合要求。 预测结果及单步预测精度如图9所示。 图8. 残差检验结果 图9. 拟合预测情况 Table 1 Model order values and residual coefficient p q C MA{1} MA{2} 0 2 −5.4243e−05 0.21298 0.26251 表1. 模型阶数值及残差系数 由表1所求各值得出，ARMA (0， 2)模型具体的拟合结果可以写成 X t = − 5.4243 × 10 − 5 + ε t + 0.21298 ε t − 1 + 0.26251 ε t − 2 (6) 上述公式中的 ε t 为残差序列。 若考虑到货币时间价值，n年后 F = ( X t / F ， i ， n ) = ∑ n = 0 n − 1 x t ( 1 + i ) n (7) 其中，i代表银行按揭利率。 3.3. 市场可控性分析 3.3.1. 互联网保险市场发展环境 在国民经济发展方面，总体情况来看我国的经济持续稳步发展，经济总量目前已超过10万亿美元，正逐渐发展成为中等居民收入的发达国家，人均收入已经超3000美元。在国内，消费对经济拉动作用凸显，人均保费日益增长，保险行业融资快速增长，互联网保险成为风口。 在科技和文化的发展方面，新四大科技发明中的三项——高铁、支付宝、共享单车都是涉及了二维码扫描信用卡和二维码的各个环节，移动二维码支付对于当代经济和社会的发展来说无疑是一种不可避免的发展趋势，在大家可以享受各种便利的同时也把威胁着人们的隐私和安全暴露在了大数据的背景下，因此二维码支付保险技术在国际上具有极大的重要性和发展应用空间。 3.3.2. 资金流通方向 主要通过网络进行数据处理，对二维码保险的项目的可行性进行跟踪。所有用数据汇总在资料库中，经过系统一系列的筛选、分析和计算，对资金流通方向进行系统分配，从而更好的把握资金的使用情况。
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user: 4. 结束语 本文使用ARMA时间序列模型对二维码扫描安全保险资金的股市未来发展趋势进行预测。此模型常被应用于数学和经济统计学，这种经济预测方法的优点是广泛地适用于很大一类实际经济问题，是目前国际上应用较为广泛的一种计量经济预测模型 [ 12 ]，在工业经济计量和建筑工程经济预测两个领域中都有着重要的作用，也是进行安全资金流控制的最好选择之一。
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user: 摘 要 本文基于有限体积格式，对于一类耦合Burgers方程组问题，在满足TVD (Total Variational Diminishing)准则的情况下，利用Hermite插值法建立了新的格式离散对流项，并利用三阶Runge-Kutta格式对时间项进行离散，通过经典的数值算例验证，该格式具有良好的计算效果。 关键词 :耦合Burgers方程组，有限体积法，离散 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 众所周知，非线性耦合Burgers方程不具有精确的解析解。但由于其在科学和工程领域的广泛适用性，科学家和专家们对利用各种数值技术研究Burgers方程的性质很感兴趣。 一类耦合Burgers方程组： ∂ u ∂ t − δ ∂ 2 u ∂ x 2 + η u ∂ u ∂ x + α ∂ ( u v ) ∂ x = 0 ，   x ∈ Ω = [ a ， b ] ，   t ∈ [ 0 ， T ] ∂ v ∂ t − μ ∂ 2 v ∂ x 2 + ξ v ∂ v ∂ x + β ∂ ( u v ) ∂ x = 0 ，   x ∈ Ω = [ a ， b ] ，   t ∈ [ 0 ， T ] 初值条件： u ( x ， 0 ) = g 1 ( x ) ，   x ∈ Ω = [ a ， b ] v ( x ， 0 ) = g 2 ( x ) ，   x ∈ Ω = [ a ， b ] 边界条件： u ( a ， t ) = f 1 ( t ) ，   u ( b ， t ) = f 2 ( t ) ，   t ∈ [ 0 ， T ] v ( a ， t ) = f 3 ( t ) ，   v ( b ， t ) = f 4 ( t ) ，   t ∈ [ 0 ， T ] 其中 δ ， μ ， η ， ξ 是实常数， α ， β 是任意常数，取决于系统参数。 u ( x ， t ) 和 v ( x ， t ) 是待测定的速度分量。 ∂ u ∂ t 为非定常项， u ( ∂ u ∂ x ) 为非线性对流项， ∂ 2 u ∂ x 2 为扩散项。 g 1 ( x ) ， g 2 ( x ) ， f 1 ( t ) ， f 2 ( t ) ， f 3 ( t ) ， f 4 ( t ) 是充分光滑函数。 Esipov [ 1 ] 推导了一维粘性Burgers方程，研究了多分散沉降模型。该耦合方程是重力作用下两种颗粒在流体悬浮液或胶体中的沉降或单位体积浓度(scaled volume concentrations)演化的简单模型。Burgers [ 2 ] 和Cole [ 3 ] 发现，该方程组描述了各种现象，如湍流的数学模型和在粘性流体中流过激波的近似理论。Soliman [ 4 ] 采用了改进的扩展的Tanh函数法得出一维耦合Burgers分解法的精确解，但在一般情况下，耦合burgers方程的解析解是不可用的。很多研究人员对一维耦合Burgers方程的数值解进行了求解。 Esipov给出了一些数值模拟，并将结果与实验数据进行了比较。Abdou和Soliman [ 5 ] 用变分迭代法求解一维Burgers方程和耦合Burgers方程。Deghan [ 6 ] 等人利用Adomian-Pade技术，得到了粘性Burgers耦合方程的数值结果。Mittal和Arora [ 7 ] 提出了一种基于Crank-Nicolson和三次B样条函数格式的耦合Burgers方程数值求解方法。Khater [ 8 ] 等提出了非线性偏微分方程近似解的Chebyshev谱配置法，利用Chebyshev谱配点法，将问题简化为一个ODES系统，然后用四阶Runge-Kutta方法求解。Rashid和Ismail [ 9 ] 等人利用空间上的Fourier伪谱法和经典的四阶Runge-Kutta方法，给出了具有一组初值、周期边界条件的耦合Burgers方程的近似解。Mittal [ 10 ] 等人用多项式微分求积法(PDQM)分析了一个耦合Burgers方程。PDQM将耦合Burgers方程转化为非线性方程组，然后用四阶Runge-Kutta方法求解。Mohanty [ 11 ] 等人提出了一种求解耦合Burgers方程的四阶隐式紧算子方法，没有使用任何变换或线性化技术来处理非线性项。Arminjon和Beuchamp [ 12 ] 提出了二维耦合Burgers方程的有限元方法，并得出了与其他方法，即直线法和Runge-Kutta型方法相比，该方法是有效的。魏 [ 13 ] 等人提出了空间离散的分布式逼近泛函格式和求解一维和二维Burgers方程的Taylor级数展开方法。 本文采用有限体积法对耦合Burgers方程组进行求解，有限体积法在离散化之前不需要对非线性项进行线性化处理，用有限体积法得到的离散方程，可以完美地体现守恒性。最后，将经该格式计算后的数值解和文献 [ 7 ] [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] 中已有的精确解进行了比较，发现计算结果较好。 本论文以QUICK有限体积格式为基础，构造了一个满足TVD和CBC-BAIR约束条件的高阶有界有限体积数值格式，用于计算耦合Burgers方程组的数值解。本文的安排具体如下：第一章是引言；第二章建立了对流项的高分辨率有限体积格式和扩散项的数值离散；第三章以典型的耦合Burgers方程组为例，给出了几个的数值算例；第四章给出了结论。
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user: 3. 耦合Burgers方程组的数值算例 3.1. 算例1 对于耦合Burgers方程组 ∂ u ∂ t − δ ∂ 2 u ∂ x 2 + η u ∂ u ∂ x + α ∂ ( u v ) ∂ x = 0 ，   x ∈ Ω = [ a ， b ] ，   t ∈ [ 0 ， T ] ∂ v ∂ t − μ ∂ 2 v ∂ x 2 + ξ v ∂ v ∂ x + β ∂ ( u v ) ∂ x = 0 ，   x ∈ Ω = [ a ， b ] ，   t ∈ [ 0 ， T ] 其中 x ∈ [ − π ， π ] ，   δ = μ = 1.0 ，   η = ξ = − 2.0 ，   α = β = 1.0 给定初边值条件： u ( x ， t ) = v ( x ， t ) = e − t sin (x) u ( 0 ， t ) = v ( 0 ， t ) = sin (x) 分别计算 u ( x ， t ) ， v ( x ， t ) 在 t = 0.0 ， 1.0 ， 2.0 ， 3.0 的数值解。 图4. 算例1在不同时刻下的数值解和精确解，其中α = β = 1.0 经对比发现， u ( x ， t ) ， v ( x ， t ) 在不同时间数值解与精确解有很好的一致性。通过图4可以看出波的振幅随着时间的推移而减小，而波长保持不变。 3.2. 算例2 对于耦合Burgers方程组 ∂ u ∂ t − δ ∂ 2 u ∂ x 2 + η u ∂ u ∂ x + α ∂ ( u v ) ∂ x = 0 ，   x ∈ Ω = [ a ， b ] ，   t ∈ [ 0 ， T ] ∂ v ∂ t − μ ∂ 2 v ∂ x 2 + ξ v ∂ v ∂ x + β ∂ ( u v ) ∂ x = 0 ，   x ∈ Ω = [ a ， b ] ，   t ∈ [ 0 ， T ] 给定初边值条件： u ( x ， t ) = a 0 − 2 A ( 2 α − 1 4 α β − 1 ) tanh ( A ( x − 2 A t ) ) v ( x ， t ) = a 0 ( 2 β − 1 2 α − 1 ) − 2 A ( 2 α − 1 4 α β − 1 ) tanh ( A ( x − 2 A t ) ) A = 4 α β − 1 4 α − 2 分别在以下三种情况下，计算 u ( x ， t ) ， v ( x ， t ) 在 t = 1.0 时刻的数值解(见图5~7)： 情形1： x ∈ [ − 10 ， 10 ] ， δ = μ = 1.0 ， η = ξ = 2.0 ， α = 1.0 ， β = 2.0 ， a 0 = 0.05 ； 情形2： x ∈ [ − 10 ， 10 ] ， δ = μ = 1.0 ， η = ξ = 2.0 ， α = 0.1 ， β = 0.3 ， a 0 = 0.05 ； 情形3： x ∈ [ − 10 ， 10 ] ， δ = μ = 1.0 ， η = ξ = 2.0 ， α = 0.3 ， β = 0.03 ， a 0 = 0.05 。 算例2的三组演化曲线以及 u ( x ， t ) ， v ( x ， t ) 在 t = 0.5 和 t = 1.0 的 L 2 、 L ∞ 误差表明，不同系数下， u ( x ， t ) ， v ( x ， t ) 的数值解对精确解的逼近效果较好(见表2和表3)。 图5. 情形1在t = 1.0时刻的数值解，其中α = 1.0， β = 2.0 图6. 情形2在t = 1.0时刻的数值解，其中α = 0.1， β = 0.3 图7. 情形3在t = 1.0时刻的数值解，其中α = 0.3， β = 0.03 Table 2 Comparison of errors at different time for u(x，t) of Case N α β t = 0.5 t = 1.0 L 2 ( u ) L ∞ ( u ) L 2 ( u ) L ∞ ( u ) 16 0.1 0.3 1.6656 E-004 7.2159E-005 3.2549 E-004 1.2509 E-004 0.3 0.03 2.1049 E-004 8.7568 E-005 4.1150 E-004 1.5109 E-004 20 0.1 0.3 1.9554 E-004 5.8306 E-005 3.1348 E-004 9.6397 E-005 0.3 0.03 1.9554 E-004 5.8306 E-005 3.8800 E-004 1.1307 E-004 表2. 情形3中u(x，t)在不同时刻的误差比较 Table 3 Comparison of errors at different time for v(x，t) of Case N α β t = 0.5 t = 1.0 L 2 ( v ) L ∞ ( v ) L 2 ( v ) L ∞ ( v ) 16 0.1 0.3 7.7838 E-005 4.7995 E-005 1.4866 E-004 8.4067 E-005 0.3 0.03 3.7809 E-005 2.7057 E-005 6.7112 E-005 4.8558 E-005 20 0.1 0.3 3.4366 E-005 2.5711 E-005 1.4143 E-004 7.4946 E-005 0.3 0.03 3.4366 E-005 2.5711 E-005 6.0624 E-005 4.3862 E-005 表3. 情形3中v(x，t)在不同时刻的误差比较
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user: 4. 结论 本文用有限体积法计算了一类耦合Burgers方程组的数值解，本文所采用的数值计算格式是基于BAIR准则和TVD准则，结合Hermite插值构造而成的。此格式简单方便，易于计算机实现。通过几个经典算例验证，此格式满足对流有界性、保持守恒特性，并且具有很好的计算效果。
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user: 摘 要 高质量的审计对中国资本市场的发展有着积极的作用，同时也是投资者进行投资的重要参考，有利于保护投资者的利益，因而学者和投资者越来越关注影响审计质量的因素。本文选取2015~2017年A股公司的公开数据进行分析，通过研究发现会计政策稳健性与审计质量之间有显著的关系，提高会计政策的稳健性可以有效提高审计的质量。本文主要运用Matlab、SPSS软件进行数据分析。 关键词 :审计质量，会计稳健性，正相关 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 随着经济的飞速发展，中国的证券市场也越来越繁荣，但是伴随着这种趋势，上市公司也出现了越来越多的会计造假问题，损害投资者利益的事件也越来越多。在国外有南方保健公司、安然公司等通过会计造假来虚增利润，世通公司将损益性支出计入资本性支出来造假。国内有瑞金矿业、绿大地等企业通过改变会计政策来造假。这些企业的不正当行为给中国股市和投资者造成了重大损失，因此有必要对其进行研究。 通过对现存的案例进行研究可以发现，会计造假在一定程度上都与会计政策稳健性有关，进行会计造假的公司采用的会计政策越激进，不存在问题的企业运用的会计计量确认方法更加稳健。因此本文假定会计政策稳健性与审计报告的质量之间存在显著正向相关关系。现有的文献关于会计稳健性缺乏合理的量化手段，因此关于会计政策稳健性与审计量的实证分析并不多。本文选择一系列可以代表企业会计政策的指标，通过因子分析的方法对它们进行处理，得到一个相对综合的指标来和审计质量进行回归分析。本文的贡献在于为会计政策稳健性的量化处理提供了新的方法，弥补了会计政策稳健性和审计质量实证研究的不足，为证券市场的参与者进行投资提供了新的参考。本文主要分为三部分，第一部分为现有文献的整理和研究假设的提出，第二部分为数据的搜集和分析，第三部分为实证研究，第四部分通过以上研究得出结论，提出建议，第五部分为参考文献。
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user: 2. 理论分析和研究假设 会计稳健性是基于对会计信息“谨慎性”要求提出的，“谨慎性”原则要求企业在进行会计行为时不能高估资产和收益，不能低估损失和费用。“谨慎性”原则会减少企业的收益，因此改变企业对“谨慎性”原则的具体实施来操纵利润是企业常用的手段。 国外学者对会计稳健性的研究很早就开始了，Watts (1993) [ 1 ] 最早对会计政策的稳健性进行了研究，认为税收、法律诉讼等方面都会影响会计政策的稳健性，后世学者大多以Watts的观点为基础进行研究。Basu (1997) [ 2 ] 首次提出了量化的方法，为会计稳健性的研究提供了新的道路。Ahmed et al. (2002) [ 3 ] [ 4 ] 通过研究发现企业利润的分配方式也会影响会计政策的选择，当债权债务人的利益一致时，企业的会计制度往往更加激进，反之则较为稳健，另外还通过比较不同的企业，认为激进的会计政策会造成更高的企业成本。 国内对会计政策稳健性研究主要以国外的文献为基础，李增泉(2003) [ 5 ] 根据Basu提出的盈余股票回报模型，对我国1995~2000年的上市公司数据进行了研究，证实了会计政策稳健型在我国上市公司的存在。从债务成本角度看，Zhang (2008)研究证实债权人更加倾向于贷款给那些会计政策更加稳健的企业，双方都可以从稳健的政策中获得利益。毛新述(2009) [ 6 ] 实证认为稳健的会计政策可以提高契约的效率，降低企业的债务成本。赵刚(2014) [ 7 ] 实证认为银行再进行贷款的时候也更加倾向于贷款给那些会计政策稳健的公司。张淑英(2014)、周玮(2014) [ 8 ] 等分别实证了会计政策稳健性和企业债务成本有负相关关系。从权益成本角度看，Suijis (2008)实证认为稳健的会计政策可以抵消股价波动对企业的负面影响，使企业以较小的代价获得融资。Li Xi (2015)从国家层面研究发现稳健的财务报表体系可以有效的降低企业的债务成本和权益成本。Artiach和Clarkson (2011)对美国的上市公司进行了研究，认为公司会计政策越稳健，信息披露越充分，企业权益成本越低，对企业融资起到正向作用。陈爱华(2015) [ 9 ] 通过对我国上市公司进行研究也证实了稳健的会计政策可以降低企业债务成本和权益成本。从投资效率的角度看，Francis和Martin (2010)通过研究企业并购，认为稳健的会计政策可以帮助企业更加有效的进行投资，提高企业的投资效率。Gomariz和Sanchez-Ballesta (2012)研究表明稳健的会计政策可以约束企业的过度投资，但是在投资不足方面却没有显著的影响，因此可以提高企业的投资效率。王宇峰和苏逶妍(2008) [ 10 ] 实证认为在经济萧条时期，大部分公司的投资机会减少，会计政策越稳健的公司的投资机会越多，投资效率越高。张国源(2013) [ 11 ] 研究认为稳健的会计政策和投资不足、投资过度呈显著负相关关系。韩静、陈志宏和杨晓星(2014) [ 12 ] 通过对国有企业和民营企业进行研究发现稳健的会计政策可以抑制投资过度。曹建新、赵明丽(2005) [ 13 ] 在研究公司代理成本问题时认为会计政策稳健性会影响审计服务的质量，会计质量越高审计服务水平越高，审计质量越高。袁圆、刘骏(2005)通过委托代理等相关理论和相关案例研究认为会计信息质量通过影响审计质量来影响审计的独立性。王玉涛(2008) [ 14 ] 通过构建相关模型研究审计质量和会计政策之间的关系，稳健的会计政策能够约束管理层的行为，对提高会计质量有重要的作用，从而可以提高审计的质量。姚瑞(2010) [ 15 ] 针对我国会计信息质量较差的问题，认为会计师事务所的审计服务可以提高企业的会计信息质量。冯改娜(2012) [ 16 ] 认为事务所审计是保证企业会计信息质量的一种重要手段，企业可以设计专门的审计委员会来保证企业的会计信息质量。张美(2014) [ 17 ] 从股权性质的角度分析外部审计可以“过滤”掉企业提供的大部分虚假的会计信息。与此同时她还发现在非国有企业中外部审计对会计信息质量有显著的影响，而在国有企业中这种影响却并不显著。 现有的文献从债务成本、权益成本和投资效率三个角度研究了它们和会计政策稳健性之间的关系，研究结果认为稳健的会计政策和前两者呈显著的负相关关系，和后者呈显著地正相关关系。而显然较低的债务成本、权益成本和较高的投资收益对企业的盈利和发展都是有好处的。当会计师事务所越到这种企业时的审计风险就会相应的小一些，相对的审计质量就会更高，因此基于以上的研究提出本文提出自己的假设： 稳健的会计政策可以提高审计报告的质量。
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user: 4. 实证结果分析 从表6中可以看出，F (会计政策稳健性)的回归结果为−0.113***，说在1%的水平下显著，且小于0，说明会计政策稳健性可以显著提高审计质量。从债务契约角度分析，稳健的会计政策可以有效的降低企业的债务成本和权益成本，进而降低企业的经营风险，审计师面对这样的企业，更容易出具标准无保留审计报告，同时其审计风险往往较低，审计质量较高；从法律诉讼角度看，当企业面对未决诉讼等法律风险时，及时计提预计负债，在这种情况下，企业的会计政策更加稳健，审计师面对这种企业会认为管理层隐藏会计信息的可能性较小，因此审计风险更小，出具的审计报告质量会更高；从薪酬契约角度来看，当企业员工的薪酬越高时，他们舞弊的成本就越高，因此会计政策的稳健性就越高，审计师面对着 Table 6 Regression result Variable F Lev Roa Size Turn Significance −0.113*** 0.233*** −0.115*** −0.001 −0.0021 N 3549 3549 3549 3549 3549 F Value 6.18 R^2 0.26 表6. 回归结果 的企业时，审计风险就越小，审计报告的质量就越高；从税收角度来看，企业的税收越高，侧面说明企业的经营状况良好，同时和政府的关系也比较融洽，审计师面对这种企业的审计风险就会相对更小，出具审计报告的质量就会更高；从会计量的角度来看，当企业在进行会计确认、计量时，采取更加谨慎的方法，会使企业的会计政策更加稳健，审计师会认为财务报表出现错报的可能性更小，相应的审计风险就会更小，出具的审计报告的质量就会更高。综上所述，当企业的会计政策更稳健时，审计报告的质量就会越高。
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user: 5. 结论和建议 本文通过对我国上市公司进行研究分析，认为会计政策稳健性和审计质量之间存在显著正相关关系，提高会计政策的稳健性可以提高审计的质量。可以根据信息不对称理论、委托代理理论、权衡理论等从债务契约、薪酬契约、税收和会计计量等多个角度进行分析。当审计师在进行审计时，应该加大对企业会计政策的关注，对与那些会计政策相对稳健的企业，可以提高重要性水平，在减少工作量的同时，提高审计的质量，反之应该降低审计的重要性水平，减少审计的风险，避免承担过大的损失。企业在进行会计确认计量的时候，不应该仅仅考虑企业的利润，还应当考虑会计政策的稳健性，要做到风险和收益之间的平衡。
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user: 摘 要 时标理论的研究是将微分方程理论和差分方程理论有效的结合起来，且其结果比微分方程和差分方程理论应用更为广泛。本文通过Schauder不动点定理，Knaster不动点定理以及双重广义积分来证明时标上一类由一阶动力学方程构成的二维动力系统非振荡解的存在性问题，并通过一些实例来验证所得到的主要结果。 关键词 :二维动力系统，非振荡解，时标，存在性 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/