DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 总体讨论 本研究在  Cappelen等(2014) 及  DeScioli等(2014) 的实验基础上，探讨了人们在不同工作情境中的分配公平感知，并比对了人们分配公平感知与自我贡献的关系。结果发现，工作类型相同时，人们认为与工作量匹配的分配方案是公平的；工作类型不同时，平均分配的分配方案是公平的。并且，人们的分配公平感知与其自我贡献感知是一致的。 3.1. 工作情境对分配公平感知的影响 实验一发现，工作类型相同时，高、低工作量者均认为3:1的分配方案显著公平，1:1和1:3的分配方案显著不公平，并且3:1的分配方案的公平性显著高于1:1的分配方案和1:3的分配方案的公平性，1:1的分配方案的公平性显著高于1:3的分配方案的公平性。这说明，工作类型相同时，人们追求平等，即认为按工作量分配的方案是公平的，偏离工作量比例的分配方案是不公平的  (Dawes， Fowler， Johnson， McElreath， & Smirnov， 2007; Fehr & Gächter， 2000) 。同样的结果也在  Cappelen等(2014) 的研究中得到了证实，但  Cappelen等(2014) 的研究要求被试对分配方案进行好坏评级，好坏评级并不等同于公平评级，因此，本研究在一定程度上拓展了  Cappelen等(2014) 的研究。 已有研究发现，权力对人们的公平感知有很重要的影响，当人们有权力时，人们会期待自己活得更多的报酬，并认为自己得较多的报酬是公平的  (Rode & Menestrel， 2011; Swope， Cadigan， Schmitt， & Shupp， 2008) 。在本研究中，工作类型不同时，双方均认为1:1的分配方案最公平，这与  DeScioli等(2014) 的研究结果不一致，可能的原因是  DeScioli等(2014) 的实验任务中赋予了高工作量者(打字员)决定权。本研究还发现，工作类型不同时，高工作量者对3:1的分配方案的公平评级与随机水平没有显著差异，并且认为3:1的分配方案的不公平程度要显著低于1:3的分配方案，但低工作量者则认为1:3的分配方案的不公平程度要显著低于3:1的分配方案。这说明，尽管1:3和3:1的分配方案均不公平，但人们仍然认为自己多分得一些报酬比较公平。这在一定程度上体现了人们本身存在一定的自利倾向  (Ubeda， 2013) 。 同时，本研究还发现，当工作情境发生改变，即工作类型由相同变为不同时，高工作量者和低工作量者均对1:3和1:1的分配方案的公平评级显著增加，对3:1的分配方案的公平评级显著降低。这说明，人们的分配公平感知受到了工作情境的影响，工作情境发生改变时，人们的分配公平感知同样会发生显著的变化。 3.2. 自我贡献及公平感知的关系 以往的研究指出，当人们对于最终的报酬有较重要的贡献作用时，人们会更多拒绝不公平的分配方案，并且给予其较低的公平评级  (Guo et al.， 2014) 。实验二重复了实验一的结果，并且发现，工作类型相同时，高、低工作量者感知的自我贡献与二者3:1的工作量相匹配；工作类型不同时，二者感知的贡献与50%无显著差异。由此可知，人们的自我贡献感知与分配公平感知是一致的。也就是说，在双方合作过程中，如果处于彼此工作类型相同的工作情境，人们认为自我贡献体现在彼此的工作量上，进而认为按劳分配的方案是公平的；如果处于彼此工作类型不同的工作情境，人们则认为彼此对于整个合作任务具有同等的贡献作用，进而认为平均分配的方案是公平的。 3.3. 平均与平等 研究指出，自我贡献较大的人们会更多拒绝不公平的分配(例如，  Guo et al.， 2014 )。实验二发现，工作类型相同时，双方感知的自我贡献与二者3:1的工作量相匹配；工作类型不同时，双方感知的贡献与50%无显著差异。结合实验一，人们的自我贡献感知与分配公平感知是一致的：工作类型相同时，人们认为与工作量匹配的分配方案最公平，且自我贡献与工作量匹配，说明此时人们追求平等；工作类型不同时人们认为平均分配最公平，并认为自我贡献与50%无显著差异，说明此时人们表面上追求的是平均，实际上追求的是收入与贡献的匹配，进一步支持了平等理论。 3.4. 研究局限 已有的研究表明，当不平均的分配源于人们的能力、贡献或者运气时，人们会认为此时的不平均是公平的  (Cappelen， Konow， Sørensen， & Tungodden， 2013;   Mollerstrom， Reme， & Sørensen， 2015) 。在本研究中，当工作类型由相同变为不同时，高工作量者对1:3的分配方案的公平评级显著增加，这可能是由于本研究中，低工作量者负责审核，而日常经验暗示了能力高者负责审核的含义，使得人们认为低工作量的审核者获得高于其贡献的报酬是合理的。然而，实验也发现二者并没有认为1:1和1:3的分配方案是公平的，说明能力对本实验结果的影响是非常有限的。
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user: 4. 结论 人们对分配公平的感知，与工作类型有关。工作类型相同时，人们追求平等分配(按工作量分配)；工作类型不同时，人们则追求平均分配。进一步的分析发现人们对分配公平的感知与他们对自我贡献的评定一致，表明表面的平均分配实际上是基于平等，支持了平等理论。
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user: 摘 要 本文研究了油炸温度、油炸时间、真空度等因素对杏鲍菇脆片品质的影响和各因素共同对杏鲍菇品质的影响。通过实验对比发现，油炸温度、油炸时间对杏鲍菇的色差值、含油率、含水率有显著的影响，温度越高，色差值、含水率越低，含油率越高；真空度对杏鲍菇的色差值、含油率影响不显著，对含水率影响显著，真空度越高，干燥速率越快。响应面得到最佳真空油炸条件：温度87.71℃、时间12.79 min、真空度0.92 MPa。 关键词 :杏鲍菇，真空油炸，色差值，含油率，含水率
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user: 1. 引言 杏鲍菇，又名刺芹侧耳，是集食用、药用、食疗于一体的珍稀食用菌新品种，杏鲍菇脆片是以杏鲍菇为原料加工而成，果蔬脆片类食品的种类在市场上已经非常多，干燥方式比较多，比如自然干燥、热风干燥、真空干燥、真空微波干燥、气流膨化干燥、真空冷冻干燥、真空低温油炸干燥等方式及其联合使用，不同方式对物料影响不同，会造成色泽、酥脆度、外形、风味方面上的差异。 真空低温油炸技术 [ 1 ] - [ 4 ] 是20世纪70年代发展起来的果蔬产品加工技术；该技术是相对与真空条件下，利用较低的温度，通过热油介质的传导使食用菌中的水分不断蒸发，由于强烈的汽化而产生较大的压强使细胞膨胀，在较短的时间内使水分蒸发，降低食用菌水分含量至3%~5%，经过冷却后即呈酥松状。该技术不仅对食用菌的维生素等营养成分破坏少，而且较好的保持食用菌原有的色、香、味及形态。
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user: 2. 材料和设备 2.1. 实验材料和试剂 杏鲍菇华联超市，磷酸二氢钠国药集团化学试剂有限公司，磷酸氢二钠国药集团化学试剂有限公司，柠檬酸国药集团化学试剂有限公司，柠檬酸河南通宇食品化工有限公司，过氧化氢Sigma-Aldrich公司，愈创木酚北京索莱宝科技有限公司，邻苯二酚Sigma-Aldrich公司，乙醇天津市富宇精细化工有限公司，可溶性淀粉天津市科密欧化学试剂有限公司，棕榈油益海嘉里食品营销有限公司连云港分公司，麦芽糊精山东西王糖业有限公司，五水合硫代硫酸钠国药集团化学试剂有限公司，碘化钾国药集团化学试剂有限公司，L-半胱氨酸河南天祥食品添加剂有限公司，D-异抗坏血酸钠河南天祥食品添加剂有限公司，NaCl山东肥城精制盐厂，蔗糖山东省东方糖业有限公司。 2.2. 主要仪器设备 高速冷冻离心机CR22DШ日立公司(Hitachi)，果蔬切片机永康市新奈商贸公司，低温冰箱JND-L200宁波江南仪器厂，电热恒温水浴锅上海精宏实验设备有限公司，万分之一分析天平MS104S瑞士梅特勒(Mettle)，超纯水器UPW-20N北京市历元电子仪器技贸公司，UV-1750分光光度计日本岛津公司，玻璃仪器气流烘干器长城科工，康光SC-80C全自动色差计北京康光仪器有限公司，电加热夹层锅诸城市商鼎机械有限公司，VF2ST实验型真空油炸机烟台海瑞食品设备有限公司，物性测试仪TA·XT plus英国Stable Micro Systems公司，SZF-06A索氏提取器杭州汇尔仪器设备有限公司。 2.3. 试验方法 2.3.1. 真空油炸单因素实验设计 由于真空油炸的油炸温度、油炸时间和真空度等工艺参数对杏鲍菇脆片的品质影响较大 [ 5 ] - [ 13 ] ，因此本实验在前处理的基础之上进行真空油炸参数的单因素实验研究，将经过前处理的杏鲍菇片按照表1中的试验设计进行油炸温度和油炸时间的单因素研究。 进行单因素实验时使用控制变量法，将油炸温度，填料比，油炸时间分别定义为独立变量进行的单因素处理，将另外两个变量定义为固定变量，且固定变量的值的定义标准为油炸温度90℃，填料比50%，油炸时间15 min；真空度0.1 MPa。 2.3.2. 真空油炸工艺参数响应面优化实验设计 本实验采用1.4.1单因素实验结果，对脆片品质影响较大的油炸温度，填料比，油炸时间三个因素进行处理，设计响应面试验方案见表2。 2.4. 测定参数 2.4.1. 白度值的测定 使用康光SC-80C全自动色差计进行测定白度(L值)。 杏鲍菇脆片经过护色处理后，进行真空油炸干制成水分活度为0.1~0.4，含水量大约为5%左右的脆片。干制结束后，用色差计测定干制后的杏鲍菇片的白度，为了减小各个部位的颜色不同而造成影响，因此将杏鲍菇片粉碎过40目筛子，将各部分混合均匀后，测定该粉末的白度L值。L值表示色泽的明暗度，L = 0表示黑色，L = 100表示白色。L值越大，则颜色越白，表示褐变程度越轻；L值越小，说明褐变程度越严重。每个处理组重复3次，去平均值作为样品的白度值。 2.4.2. 脆度值测定 使用英国Stable Micro Systems公司的TA·XT plus物性测试仪，使用P/2.5球型探头，在距离脆片1 cm位置以1.0 mm/s向下运动，接触脆片后继续保持该测试速度并下压3 mm，测试杏鲍菇片的脆度值，脆度定义为以爆裂时的力与爆裂时的时间的比值。 g/s 注：F：脆片爆裂时的力大小，g； t：探头接触脆片到脆片爆裂时所用的时间，s。 2.4.3. 含油量的测定 使用SZF-06A型索氏提取器参照《GB/T5009.6-2003食品中脂肪的测定》标准测定杏鲍菇中的含油量。 注：M 0 ：样品质量，g； M 1 ：接受瓶和粗脂肪的质量，g； M 2 ：接受瓶的质量，g。 Table 1 Design of single factor of vacuum frying tes 因素 实验1 实验2 实验3 实验4 实验5 实验6 实验7 实验8 温度/℃ 60 70 80 90 100 110 120 130 真空度/MPa 0 0.02 0.04 0.06 0.07 0.08 0.09 0.1 时间/min 10 15 20 25 30 35 40 45 表1. 真空油炸单因素试验设计 Table 2 Design of vacuum frying tes 因素 单位 编码值 上水平(−1) 零水平(0) 下水平(1) 实 际 值 X 1 温度 ℃ 80 90 100 X 2 时间 min 10 15 20 X 3 真空度 MPa 0.8 0.9 0.1 表2. 真空油炸试验设计 2.4.4. 含水率的测定 根据国标《GB 5009.3-2010食品安全国家标准食品中水分的测定》中的规定测定含水率。 2.4.5. 水分活度的测定 根据国家标准《GBT 23490-2009食品水分活度的测定》中的规定方法测定水分活度。 2.4.6. 感官评定 根据《GB 7096-2014食品安全国家标准食用菌及其制品》和《GBT12310-2012感官分析成对比检验》标准、预实验研究和相关报道得出以下感官评定标准，见表3，由10名经过培训的评定小组专家进行评分。
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user: 4. 感官评定 根据试验结果确定最佳的处理条件，纵切2 mm、漂烫95℃、90 s，护色处理麦芽糊精浓度为30.67%、柠檬酸0.59%、L-半胱氨酸0.18%、D-抗坏血酸0.11%，真空油炸处理温度87.71℃、时间12.79 min、真空度0.92 MPa；本实验采用常压油炸方式作为对比，实验参数为油炸温度120℃，时间8 min，进行对比验证实验，经过处理得到的杏鲍菇脆片进行感官评定。 感官评定小组成员为经过科学严谨的培训，按照国标《GB 7096-2014食品安全国家标准食用菌及其制品》和《GBT 12310-2012感官分析成对比较检验》提供的感官评定标准和方法进行评定。 感官评定的每项满分10分，总分为60分，取每项得分的和为该样品的总分，本实验取得样品量为60。真空油炸产品感官评定结果如图13，对色泽、酥脆度、油腻度、风味特性、形状及总体接受度等指标的评分平均值分别为8.08、7.97、8.38、7.82、8.18、8.37，均在7.82以上，评分和为48.8，说明每个单项感官评分比较高，接受度比较理想；其中总体接受度评分为8.37，可以说明在大众对该脆片的总体接受度较高。 普通油炸产品感官评价结果如图13，对色泽、酥脆度、油腻度、风味特性、形状及总体接受度等指标的评分平均值分别为3.08、6.38、2.60、6.28、6.02、5，数值均低于6.38，评分和为29.37，总体接受度不高，与真空油炸工艺处理的产品评分指标都相差较大，说明真空油炸得到的产品更受欢迎。 总样本量为60，样本的总分为60，且每个样本的总分在41~56之间，平均值为48.80，样本的误差为0.3959；样本百分制得分为平均分为81.33，样品的总分在68.33~93.33，表明该感官评定稳定性较好，真实可信，可以作为感官预测的指标。 图13. 真空油炸和普通油炸处理感官评定评分
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user: 5. 结论 真空油炸实验设计了真空度、油炸温度、油炸时间三个因素的单因素试验和响应面试验。实验研究发现L值与油炸温度成反比关系，油炸温度为90℃时L值最高，为82.62；L值与油炸时间成反比关系，当油炸时间在10 min时L值最高，为83.83；含油率与油炸温度成正比关系，当油炸温度为60℃、70℃时，含油率最低，但含水率较高，不具有干燥特性；含油率油炸时间成正比关系当油炸时间为10 min时含油率为12.87%。通过响应面实验研究发现最优组合为温度87.71℃、时间12.79 min、真空度0.92 MPa。
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user: 摘 要 随着人类文明不断地进步，人类的医疗水平和生活质量也不断地提高，导致人类的平均寿命不断增长以及其他各方面原因，使得人类老龄化问题越来越严重，尤其是我国老龄化问题。有不少学者提出人口出生率、死亡率、自然增长率这三个因素是影响人口老龄化的主要因素，本文基于这三个主要因素基础，添加一些其他因素来构建一个多元回归分析来定量分析我国老龄化人口数与哪些因素有关。本文一方面定量分析我国老龄化人口的变化趋势与我国人口出生率和我国人均GDP之间的关系，另一方面也论证了我国今年年初实行的放开“二胎”政策的必要性和合理性。本文最后给出一些合理的建议来应对我国老龄化问题。 关键词 :人口老龄化，定量分析，多元回归分析，建议
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user: 1. 引言 我国人口一直保持世界人口较大比例。我国人口老龄化提前达到高峰。在20世纪后期，我国为了控制人口的快速增长，制定了计划生育政策，通过推行计划生育政策，使得我国人口出生率在迅速下降，从而加快了我国人口老龄化的进程。由于在21世纪前期，我国人口压力仍然沉重，因此还要继续坚持计划生育的政策，其结果将不可避免地使中国提早达到人口老龄化高峰。先期进入老龄化社会的一些发达国家，其人均GDP达到20000美元以上，呈现出“先富后老”，这为解决人口老龄化带来的问题奠定了经济基础。而中国进入老龄化社会时，人均GDP约为3000美元，呈现出“未富先老”，由于经济实力还不强，无疑增加了解决老龄化问题的难度。在21世纪前期，我国在建立和完善社会主义市场经济体制过程中，改革和发展的任务繁重，经济和社会要可持续发展，社会要保持稳定，各种矛盾错综复杂，使得解决人口老龄化问题相对发达国家和人口少的国家更为艰巨。我国进入老龄化社会以来，呈现出老年人口基数大、增速快、高龄化、失能化、空巢化趋势明显的态势，再加上我国未富先老的国情和家庭小型化的结构叠加在一起，养老问题异常严峻。如何能够准确的预测我国未来几年老龄化人口，这对我国应对相应的问题是有帮助，可以我国制定一些政策提供理论依据。因此对我国老龄化人口预测是有非常重要的实际意义。 国外有许多的学者对人口老龄化的预测模型的研究，国外研究是从John Graunt对人口预测模型的研究开始，其中他发布的关于人口预测的文章《死亡表的观察》比较著名，他在死亡表当中引进了一种新的比率，那就是死亡率，据此对以后人口的演变趋势进行预测。从而开创了人口预测的先河。随后日本的Ueda Masco以及瑞典的Grstav Sundbarg [ 1 ] 等人口学家在1898年都对人口老龄化问题做了进一步的研究，找出社会经济发展与人口老龄化之间的关系，从而做了更深入的研究。Grstav Sundbarg在研究人口预测的时候提出了一个新的假设条件：世界人口的生育率水平首先会随着时间的推移下降至更替水平，然后维持在这个水平长期保持不变。在2007年，Jakub Bijak [ 2 ] 提出采用三种迁移方案对所选27个国家2002年至2052年的人口及劳动力情况进行预测，得到人口迁移达不到将人口老龄化给经济发展带来的负面影响抵消的结果。在1991年，David E．Wildsin [ 3 ] 指出人口老龄化不仅使得享有社会保障的就业人员的边际福利成本提升，也提高了教育所需成本，这些都会使就业人员及限制社会保障和其他支出的压力随着时间的延伸而增加。 国内也有许多的学者对人口老龄化的研究方法有很多种，尹春华 [ 2 ] 在2005年利用数据挖掘中的BP 神经网络技术，构建了人口预测模型。安和平 [ 4 ] 在2005年研究了中国人口预测的自回归分布滞后模型。朱兴造 [ 5 ] 在2009年将人口预测模型中的自回归模型和经典的logistic 离散模型进行了对比分析，并且对这两个模型理论进行了推广。甘蓉蓉 [ 6 ] 在2010年运用生态足迹法、灰色模型法和回归分析法对2015 年汉中市总人口进行预测，并对预测结果进行比较分析；蒋远营 [ 7 ] 在2011年将人口发展方程模型应用到我国人口的预测中；任强 [ 8 ] 在2011年研究了人口预测的随机方法。陈毅华 [ 9 ] 在2012年运用径向基函数神经网络(Radial BasisFunction，RBF)方法建立了人口老龄化的定量预测模型。 本文主要基于定量来分析那些因数对我国老龄化人口影响比较显著，虽然有些学者也对我国人口老龄化主要影响因素进行量化分析，然而，他们选择的影响因素不够全面。比如，杜鹏 [ 10 ] 在1992年提出比较人口预测方法对生育率、死亡率和人口年龄结构在中国人口老龄化过程中各自所起的作用进行量化分析。因此本文对前人的工作进行拓展，选择更多的影响因素，通过多元回归分析找出各个影响因素对我国老龄化人口影响程度怎么样？希望得出更为合理的结论。
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user: 2. 数据分析 2.1. 指标选取 随着我国老龄化问题越来越严重，我国学者对我国老龄化问题越来越重视，对我国老龄化问题进行深入的研究，许多学者 [ 5 ] [ 7 ] [ 11 ] 都认为影响我国人口老龄化主要因素是人口出生率，死亡率，自然增长率。还有一些学者 [ 7 ] [ 10 ] [ 11 ] 认为除了这三个主要因素以外，还有其他的一些同样能影响我国人口老龄化。比如：人均GDP，人口密度，普通本专科毕业人数，男女性别比例等因素。本文基于以上几个指标以外，还增加居民消费水平，卫生总费用等指标。本文主要基于以上九个指标对我国人口老龄化进行预测分析，分析出对我国人口老龄化影响最大的因素。本文除了选取三个主要指标以外，还选取其他六个指标，主要基于以下原因： 1) 人均GDP：人均GDP是衡量一个国家人民生活水平高低的重要指标之一，人均GDP越高，则人均的生活水平就越高，从而使得人均寿命增长。导致我国老龄化人口加剧。 2) 人口密度：人口密度越大，会导致人们的生活资源就越少，从而导致我国人口出生率的下降，加剧我国人口老龄化程度。 3) 普通本专科毕业人数：普通本专科毕业人数越多，这说明我国人民的文化水平越高，人民生活水平就越高，从而使得我国人均寿命增长，导致我国老龄化人口加剧。 4) 男女性别比例：许多研究表明，女性的人均寿命比男性的人均寿命长，男女性别比例的失调，在一定的程度上会影响我国老龄化人口。 5) 居民消费水平：居民消费水平的提高，使得我国人民生活水平的提高，从而有利于人均寿命增长，导致我国老龄化人口加剧。 6) 卫生总费用：随着我国对卫生总费用大力投入，我国医疗水平在不断的提高，使得我国人均寿命得到延长，从而会导致我国老龄化人口加剧。 2.2. 数据来源及说明 本文所用的65岁及以上的人口、出生率、死亡率、自然增长率、人均GDP、卫生总费用、性别比例、居民消费水平，普通本专科毕业人数等数据来源于2015年中国统计年鉴。(数据来源网址：http://www.stats.gov.cn/tjsj/ndsj/2015/indexch.htm)。本文基于2015年中国统计年鉴和国家统计局上收集了我国1995~2014 年的我国人口年龄结构数据。各个变量说明见表1。 2.3. 数据分析初步分析 根据本文收集到的1995~2014年有关我国老龄化的数据，做出各个变量之间的相关系数，从而分析各个变量之间的相关性。根据变量之间的相关系数，可以发现我国老龄化人口数与死亡率、人均GDP、卫生总费用、普通本专科毕业人数、居民消费水平、人口密度高度正相关，这与一些学者 [ 11 ] 定性分析的结果吻合。这是说明随着我国老龄化人口数在不断增加，我国人口的死亡率也在增加。我国的人均GDP、卫生总费用、普通本专科毕业人数、居民消费水平均影响我国人民的生活水平，随着这些因素的增加，会使得我国人均寿命不断增长，从而导致我国老龄化人口在不断增加。然而，出生率和自然增长率与我国老龄化人口成高度负相关，这说明这些因素会逆制我国老龄化人口增长，这也符合一些学者的研究结果。通过各个变量之间的散点图(见表1、图1)，看看各个变量之间是否是线性关系。由图1，可知我国老龄化人口与自然增长率成明显的负线性关系，与人均GDP、卫生总费用、普通本专科毕业人数、居民消费水平成明显的正线性关系，与其他的变量不是明显的线性关系。由于我国老龄化人口逐年在增加，老龄化程度不断加剧，我国所面临的问题也越来越严峻。因此，对我国老龄化人口预测，这样有利于我国出台相应的政策来应对我国老龄化问题是很大的帮助。这就使得我国老龄化人口预测有重要的实际意义。
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user: 3. 模型构建 3.1. 多元线性回归 将给定 条件下 的均值 定义为总体回归函数(Population Regression Function， PRF)。定义 为误差项(error term)，记为 ，即 ，这样 ，或 。 设 是取自总体的一组随机样本。在该组样本下，总体回归模型 式可以写成方程组的形式： Table 1 Explanatory note for each variabl 变量 变量说明(单位) y 65岁以上人口数(万人) x 1 出生率 x 2 死亡率 x 3 自然增长率 x 4 人均GDP(亿元) x 5 卫生总费用(亿元) x 6 性别比例 x 7 普通本专科毕业人数(万人) x 8 居民消费水平(元/人) x 9 人口密度(人/平方千米) 表1. 各个变量说明 图1. 我国老龄化人与部分变量的散点图矩阵 利用矩阵运算，可表示为 记 则在该组样本下，总体回归模型的矩阵表示为： 其中 3.2. 变量选择 为了使得模型拟合的效果最好、回归方程的稳定性及预测的精确性，就需要对变量和模型选择，有变量对拟合我国老龄化数据没有用，这就需要我们踢出那些不显著的变量，这使得模型更加简单和预测的精确度更高。本文的变量选择主要基于假设检验进行，通过变量系数的P值与显著水平对比，看该变量系数是否显著为零，如果该变量系数显著为零，这需要踢出该变量。
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user: 4. 实验结果与模型评价 本次实验的数据是从中国2015年统计年鉴上收集而来的，本文主要基于以上九个自变量来拟合我国老龄化人口的数据，通过变量选择，选择那些变量会显著影响我国老龄化人口，得出最优模型，然后利用该模型对我国未来五年老龄化人口数进行预测。 4.1. 实验结果 本文首先通过模型1 (所有变量均加入模型中)去拟合数据。得到结果见表2，根据其结果，可以知道变量 被直接踢出模型，只有变量 在显著水平 的情况下，这三个变量系数显著不为零，而其变量系数显著为零，这说明除了变量 ，其他变量均可以踢出模型，可以知道模型的拟合优度为0.9998，其调整拟合优度为0.9991，这说明模型1拟合数据的效果是非常好的。接下来，对变量进行筛选，本文利用R语言中的逐步回归进行变量的筛选，得出模型2。逐步回归的结果见表3。根据其结果可以发现，变量 被踢出模型，而变量 在在显著水平 的情况下，这两个个变量系数显著为零，而其变量系数显著不为零，这说明变量 可以踢出模型，可以知道模型的拟合优度为0.9998，其调整拟合优度为0.9994，这说明模型2拟合数据的效果是非常好的。继续踢出一些变量得出模型3，模型3的结果见下表4。只有变量 在显著水平 的情况下，这两个变量系数显著不为零，而其变量系数显著为零，这说明除了变量 ，其他变量均可以踢出模型，可以知道模型的拟合优度为0.9996，其调整拟合优度为0.995，这说明模型1拟合数据的效果是非常好的。 4.2. 模型评价 通过上面分析，我们可以得出三个模型，其中模型1的回归方程为： Table 2 Fitting results of model 系数估计值 标准误差 T值 P值 常数 1.547e+05 3.123e+04 4.953 0.0384 x 1 −5.643e+02 6.377e+01 −8.849 0.0125 x 2 2.969e+02 2.216e+02 1.340 0.3123 x 4 1.246e−01 2.552e−02 4.882 0.0395 x 5 −6.186e−02 3.187e−02 −1.941 0.1918 x 6 −2.651e+03 6.053e+02 −4.380 0.0484 x 7 2.582e−03 1.968e−01 0.013 0.9907 x 8 −5.612e−01 1.802e−01 −3.115 0.0895 x 9 −2.331e+01 4.545e+00 −5.129 0.0360 表2. 模型1拟合结果 Table 3 Fitting results of model 系数估计值 标准误差 T值 P值 常数 1.545e+05 2.205e+04 7.005 0.00597 x 1 −5.645e+02 5.069e+01 −11.137 0.00155 x 2 2.957e+02 1.668e+02 1.773 0.17442 x 4 1.246e−01 2.081e−02 5.991 0.00931 x 5 −6.179e−02 2.557e−02 −2.417 0.09445 x 6 −2.647e+03 4.215e+02 −6.280 0.00815 x 8 −5.609e−01 1.462e−01 −3.836 0.03123 x 9 −2.329e+01 3.306e+00 −7.044 0.00588 表3. 模型2拟合结果 Table 4 Fitting results of model 系数估计值 标准误差 T值 P值 常数项 12423.729 719.144 17.276 0.000 x 1 0.044 0.002 22.388 0.000 x 4 −302.988 53.059 −5.710 0.000 表4. 模型3拟合结果 其中模型2的回归方程为： 其中模型3的回归方程为： 通过对变量进行筛选，最终可以得到模型3，这说明模型3比前面两个模型更加稳定。由模型3可以知道我国的出生率和人均GDP这两个因素会影响我国老龄化人口的数量，在其他条件不变的情况下，当我国出生率增加一个单元，我国人口老龄化数量减少264.9个单位。而当我国人均GDP增加一个单位，则我国人口老龄化数量增加0.043个单位。这与前面分析的结果吻合，这说明我国今年年初放开二胎政策对我国老龄化人口问题是有效的政策，该政策有助于解决我国人口老龄化的问题。
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user: 5. 结论与建议 5.1. 结论 经过上面的分析，我们看到人口老龄化与人口出生率、人均GDP有很大关系，当我国人口的出生率较大，能有效的较低我国人口老龄化的程度，人均GDP的增加，将促进我国人口老龄化增长。所以国家在制定相关政策的时应综合考虑这两个因素以达到减缓人口老龄化趋势的效果。 5.2. 建议 经过许多学者的研究发现，我国人口老龄化是不可避免，那么就需要我们积极面对。通过上面的分析，可以发现我国人口老龄化与人口出生率、人均GDP有很大关系。因此，国家在制定相关政策的时应综合考虑这两个因素以达到减缓人口老龄化趋势的效果。今年年初我国已经逐步放开了生育“二胎”，通过上面分析发现，放开了生育“二胎”政策可以有效地提高我国人口的出生率，从而减缓我国人口老龄化现状。同时，这也有利于延迟老龄化人口峰值期的到来，减轻我国的经济负担。最后，我们也应该大力促进老年产业的发展，这样不仅有利于我国经济的可持续发展，而且有利提高我国养老保障水平，从而缓解老年人所带来的养老负担。
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user: 摘 要 由于现在人们得高血压的几率越来越大，而高血压所引起的并发症十分危险，高血压各种并发症病逐渐成为了现代健康杀手之一。本文选用UCI数据库中的美国健康普查数据进行分析处理。本文通过对不同种族的人的各因素用logit分类以及随机森林分类进行分析，得到了以下结论：不论种族，年龄对高血压都有显著影响；对于不同种族，其他的因素对高血压的影响程度不同。 关键词 :高血压，Logit分类，随机森林分类
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user: 1. 引言 正常人的血压随内外环境变化在一定范围内波动。在整体人群，血压水平随年龄逐渐升高，以收缩压更为明显，但50岁后舒张压呈现下降趋势，脉压也随之加大。所谓高血压，就是以人体内血压异常增高为主要特征的一种心脑血管疾病。当一般人的舒张血压高于90 mmHg，收缩血压高于140 mmHg时即可判定出现高血压症状。高血压已经成为全球十大危险因素之一，每年可导致七百多万人死亡，约占全世界死亡人数的13% [ 1 ] 。 国内外研究表明，高血压是一种多因子疾病，致病因素多，各因素间关系复杂，是高血压研究的重要特点 [ 2 ] 。我国高血压的现状十分不容乐观，2002年全国高血压抽样调查结果显示我国18岁以上城市人群高血压的患病率为19.3%。按照人口比例可得出，我国患高血压的人数已经过亿。2002年中国居民营养与健康状况调查显示，按照经济发展水平，将城市分为大城市和中小城市。将农村分为一至四类农村，进一步分析发现大城市和中小城市高血压患病率分别为20.4%和18.8%，一至四类农村分别达到21.0%、19.0%、20.2%和12.6% [ 3 ] 。我国高血压的特点是“三高三低”，患病率高、增长趋势高、危害性高，同时知晓率低(30.2%患者知道自己患有高血压)、治疗率低(24.7%高血压患者接受治疗)、控制率低(6.1%的高血压患者血压控制达标)。 高血压病的早期，仅有全身小动脉痉挛，而血壁没有明显器质性改变，因此及时治疗，高血压病完全可以治愈或被控制。若血压持续增高多年不降，动脉壁由于长期缺氧、营养不良，动脉内膜通透性增高，内膜及中层有血浆蛋白渗出，渗入壁管的血浆蛋白逐渐凝固发生透明样变，血管壁因透明变性而发生硬化。硬化的小动脉管壁日渐增厚而失去弹性，管腔逐渐狭窄甚至闭塞，从而导致血压特别是舒张压的持续性升高。最常见的六种严重危害的后果如下：冠心病、脑血管病、高血压心脏病、高血压脑病、慢性肾功能衰竭、高血压危现。 因此，控制和防治高血压以及高血压并发症刻不容缓。在医学上，认为高血压的病因有大概以下四种，分别是：习惯因素遗传(大约半数高血压患者有家族史)；环境因素；年龄(发病率有随着年龄增长而增高的趋势，40岁以上发病率高)；其他(肥胖者发病率高；避孕药；睡眠呼吸暂停低通气综合症)。 目前国内外对高血压危险因素的研究已经很全面，不仅使用了传统的统计学方法，还使用了机器学习的方法，比如Logistic回归、分类树回归、BP神经网络，而且都对它们的准确性进行比较，但是结果各不相同 [ 4 ] - [ 6 ] 。 2006年傅传喜等分别利用Logistic回归和分类树分析对高血压危险因素进行分析得出高血压的主要危险因素为年龄、血脂以及肥胖，同时得到分类树分析较Logisic回归分析分类效果好 [ 7 ] 。 2010年杨洋用BP人工神经网络对辽宁省彰武县农村人群进行患病预测，并与Logistic回归模型进行比较，利用ROC曲线(receiver operator characteristic curve)评价人工神经网络模型的预测性能 [ 8 ] 。 因此本文将通过对美国全国健康和营养调查的数据进行研究，利用Logistic分类和随机森林来探讨影响不同种族患高血压病的因素。
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user: 2. 数据来源及数据描述 本数据来源http://www.umass.edu/statdata/statdata/stat-logistic.html。本数据共有17，030个观测对象，16个变量，有10，472个缺失值。表1是变量清单。 其中，在变量清单中的前四个变量(受访者号码，伪初级抽样单位，伪阶层，统计权重)在本文的研究中是没有实际作用的，因此删去这四个变量。由于原始数据中给出的变量名不方便直接使用，因此我在表1的最后一列将所要用的变量名进行了重新命名。 Table 1 Variable lis 变量名 变量名含义 取值/单位 新变量名 SEQN 受访者号码 SDPPSU6 伪初级抽样单位 1， 2 SDPSTRA6 伪阶层 01~49 WTPFHX6 统计权重 225.93~139744.9 HSAGEIR 年龄 岁 A HSSEX 性别 0表示女性 B(0) 1表示男性 B(1) DMARACER 种族 1表示白人 2表示黑人 3表示其他 BMPWTLBS 体重 英镑 C BMPHTIN 身高 英寸 D PEPMNK1R 平均收缩血压 mmHg PEPMNK5R 平均舒张血压 mmHg E HAR1 受访者吸烟 > 100支香烟 1表示有 F(1) 2表示没有 F(2) HAR3 受访者现在是否抽烟 1表示抽烟 2表示不抽烟 SMOKE 现在受访者抽烟状况 1 = if HAR1 = 2 G(1) 2 = if HAR1 = 1 & HAR3 = 2 G(2) 3 = if HAR1 = 1 & HAR3 = 1 G(3) TCP 血清胆固醇 mg/100ml H HBP 高血压 如果平均收缩血压 <= 140，记为0 如果平均收缩血压 > 140，记为1 表1. 变量清单 由于该数据变量HAR3的缺失值占了该变量的一半多，无法通过R语言中的missForest函数进行很好的弥补，因此本文舍去这个变量。同时，这个数据的种族包括白人、黑人以及其他，本文将根据这个将数据分为三个小数据(nhanes_1表示白人，nchanes_2表示黑人，nchanes_3表示其他)。 本文选择HBP作为因变量，由于HBP是完全由平均收缩血压(PEPMNK1R)决定的，因此本文将删除PEPMNK1R这个变量。HBP是一个定性变量，分为0和1这两个水平。由于自变量中也有定性变量，本文将考虑用logistic分类和随机森林分类来对数据进行拟合，从中选择出最好的模型，并进行预测。
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user: 4. 结论 在Logit分类方法下，我们可以看到不同种族的显著性因素不同，但是年龄、体重、平均舒张血压不论在什么种族下对高血压都有显著影响，且都是正相关。而对于性别 = 1 (即性别为男性)的时候，只有在种族为黑人的时候显著，而且是负相关，虽然在白人和其他的情况下，该因素并不显著，但是两个的系数一个为正一个为负。也就是说对于不同种族来说，男女得高血压的几率并不相同(白人和黑人男性更不容易得高血压，而其他的时候男性更容易得高血压)。对于身高这个因素，虽然在种族为黑人的时候不显著，但是对所有的种族而言，都是身高越高的人越不容易得高血压。而对于有关于抽烟的两个因素(受访者吸烟 > 100支香烟 = 2和现在受访者抽烟状况 = 2)，虽然在各个种族下并不是都是显著的，但是它们的系数都是很小的负数，也就是说不抽烟对得高血压是负相关的。而血清胆固醇在种族为白人的时候是显著的，而在剩下两种情况是不显著的，其中在白人和黑人的时候系数为正数，在其他的时候为负数，但是这三个数的绝对值都非常小，我们甚至可以近似为0。 简而言之，就是年龄、体重、平均舒张血压对于所有的人都是影响高血压的正因素，不抽烟对高血压都是负相关。而在不同的种族下，其余不同的因素的影响都不完全相同。 在随机森林分类方法下，年龄和平均舒张血压都是影响高血压的最重要的因素。其中，在种族为白人和其他的情况下，年龄对高血压的影响比平均舒张血压的影响要更为重要一点，而在种族为黑人的情况下，平均舒张血压对高血压的影响比年龄的影响要更为重要一点。抽烟对高血压并没有显著影响。 综上所述，年龄和平均舒张血压对于每个人而言都是影响高血压的重要因素，且体重也是。但是在不同的种族下，各个因素的影响程度不同。而抽烟对高血压的影响并不显著。
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user: 摘 要 伴随着物联网技术和大数据分析技术的兴起，越来越多的企业由传统制造业向智能化转型，以实现产业升级，而总完工时间极小化，尤其是复杂产品的总完工时间极小化，是制造企业生产计划编制中的重要环节。若能实现总完工时间极小化模型的准确建立，既能改善计划的准确性也可以大幅度提高检测业务的工作效率。本文提出的试验检测计划的总完工时间极小化方法，经算法实现后得到的试验检测方案能够有效的提高产品的试验检测效率，缩短产品的试验检测周期。经实例验证，有良好的应用效果。 关键词 :遗传算法，总完工时间，极小化，试验检测，试验计划调度
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user: 1. 引言 近年来，随着国家电网对输配电装备的需求日益增长，国内的输配电行业试验检测业务数量急剧增加，迫切要求各试验企业扩大试验检测产能，缩短产品的试验交货期，满足不断发展的试验检测业务需求。高压电器产品试验检测过程具有多约束等特点，这使得公司在试验设备和计划实施上存在着很多问题 [ 1 ] [ 2 ] ，主要有： 1) 上级下达和检测室接收检测任务都是凭借人为经验估计，导致下达和接收的任务量都可能不合理。 2) 不同品种产品试验检测项目的资源需求不同，且在试验检测过程中存在着试验项目的先后顺序、资源数量有限等多种约束，使得试验计划调度过程很复杂。 3) 被测产品种类规格各异，使得各试验检测设备上的负荷不同，从而造成产品积压或设备及人员闲置，最终导致不均衡试验或试验效率偏低。 上述原因会使得试验计划调度工作难以进行，进而造成一些试验任务无法按计划完成以及试验资源无法按需求进行合理调度，因此，有必要建立试验计划的总完工时间的极小化模型，在考虑各种约束的情况下，使它的排序计划最优，为计划编制工作提供依据。 关于总完工时间最小化的问题，谭建荣等提出了Pareto进化算法 [ 3 ] ，解决了车间调度多目标优化前提下的总完工时间最小化问题。Allahverdi A [ 4 ] 在2013年提出了PAL算法及遗传算法，解决了在最大完工时间受限条件下的无等待车间(NWJSP)总完工时间极小化问题。田乐等 [ 5 ] 讨论了并行工件同时加工排序问题，即n个同时到达的工件在m台批处理机上排序的问题，目标函数是极小化总完工时间。首先对同型批处理机的情况给出了动态规划算法。许瑞 [ 6 ] 等以求解目标为极小化总完工时间的批调度问题，考虑不同的编码方式，提出了基于工件序列的蚁群算法和基于批序列的蚁群算法。在国外，美国Purushothaman Damodaran等 [ 7 ] [ 8 ] 先后提出了一种贪婪随机自适应搜索过程方法和一种模拟退火算法以解决最小化完工时间问题。这两种方法的前提条件为非零的工作准备时间、任意工作尺寸和任意工序时间。韩国的Mi-Yi Kim等 [ 9 ] 提出了一种混合启发式算法来最小化其总完工时间并在实际中得到了应用。近年，Aydilek H [ 10 ] 、Al-Anzi F S [ 11 ] 、Xiong F L [ 12 ] 和美国的Shanthi Muthuswamy [ 13 ] 等也提出了模拟退火算法、差分进化算法和粒子群优化算法等一些方法，解决了各种情况下的总完工时间最小化问题。伊朗的Seyed Habib A. Rahmati等 [ 14 ] 开发生物地理学优化BBO算法，并将此算法与一种遗传算法做了对比。西班牙的Pedro Gomez-Gasquet等 [ 15 ] 成功解决了混合流水调度车间的最小化其最大完工时间问题。 关于遗传算法，Domdorf [ 16 ] 等人用遗传算法进化工件分配的优先规则序列。HajriS [ 17 ] 等提出了一种受控遗传算法，该遗传算法的编码方式采用并行机编码，初始种群的生成采用启发式算法，并采用多交叉操作产生新群体。王伟玲等 [ 18 ] 提出双种群的遗传算法求解多目标作业车间调度问题。赵诗奎 [ 19 ] 利用混合方式的交叉与变异的遗传算法，实现了极小化FJSP的总完工时间问题的高效求解，同时还研究了最大机器负荷和最大工件加工时间指标的优化。彭运芳等 [ 20 ] 和张腾飞 [ 21 ] 都通过使用遗传算法来找到作业调度问题的最优方案。 本文以某公司高压电器产品的试验检测为研究对象，结合实际的试验检测计划方案的制定问题 [ 22 ] ，总结了现有试验计划检测方案的不足，把遗传算法用到试验检测计划问题中，对试验检测计划的遗传算法模型进行了详细的设计、分析和说明。
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user: 2. 试验检测计划模型的数学问题描述 试验检测任务：一般，一个试验任务包含n个试验产品，每个试验产品包含一个或多个试验项目(如T100s电寿命，空载特性试验等)，这n个试验产品要在m个检测室下进行。试验计划调度问题包括：一、确定各试验产品的检测室和确定各个检测室上的检测先后顺序；二、在试验计划调度问题中试验检测任务所要满足的约束有： 1) 每个检测室中的某设备在同一时间只能加工某任务的某个试验项目。 2) 每个试验项目必须在指定的检测室中的检测设备上进行检测。 3) 每个试验项目必须在它之前项目检测完成后才能开始下一个项目。 4) 每个试验项目在试验检测过程中不会被另外的试验项目中断。 5) 试验任务检测的过程中，没有新试验项目的加入，也不取消试验任务的加入。 针对上述的数学描述，得到试验检测计划的目标函数(试验产品在检测设备上的总完工时间最小化)为： (1) 约束条件的数学模型为： (2) (3) (4) (5) 其中，式(2-2)至(2-5)分别表示试验项目约束条件决定的各试验产品的各个试验项目和各检测设备的先后检测顺序。式中，符号 和 分别为i产品在检测设备k上的完成时间和加工时间；M是一个足够大的正数； 和 分别为指示系数和指示变量，其意义为： (6) (7)
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user: 3. 试验计划模型的遗传算法参数设计 [ 23 ] 3.1. 编码 在基于试验项目(工序)的编码方式中，每个染色体由 个代表试验项目的基因组成，是所有试验项目的一个排列，其中各试验项目号均出现 次。检测设备的检测矩阵为： 上述问题对应的调度结果执行顺序如下，(M1)表示操作在设备M1上进行，调度甘特图如图1， 试验任务的调度问题如表1所示： 试验产品1的第一个操作(M1)； 试验产品2的第一个操作(M1)； 试验产品3的第一个操作(M2)。 试验产品2的第二个操作(M2)； 试验产品2的第三个操作(M3)； 试验产品3的第二个操作(M1)。 试验产品1的第二个操作(M3)； 试验产品3的第三个操作(M2)； 试验产品1的第三个操作(M3)。 3.2. 生成初始种群 由于本算法采用的是基于试验项目的编码方法，该编码方式已经保证了随机产生种群的可行性，因此，初始种群可由系统随机生成。 3.3. 适应度函数 在此试验检测计划的模型中，以极小化试验检测计划的总完工时间 为目标函数，适应度函数如式(8)所示： (8) 上式中 为 的最大值估计，取当前群体中 的最大值。 3.4. 遗传操作 本算法的选择操作、交叉操作以及变异操作设计如下： 1) 选择操作 本算法中选择操作采用的是轮盘选择法。 2) 交叉操作 交叉操作的性能是使得子代能够取得父代好的特征以及产生子代的可行性。 图1. 一个可行的调度甘特图 Table 1 Scheduling problem of test tas 项目 试验产品 试验项目号 1 2 3 加工时间 J1 3 3 2 J2 3 4 3 J3 3 5 1 检测设备顺序 J1 M1 M2 M3 J2 M1 M3 M2 J3 M2 M1 M3 表1. 试验任务的调度问题 具体的交叉操作设计如下：假设两个父代染色体 和 ，从染色体基因为任意选择 ( )个试验产品的编号，在父代染色体中的基因中删除所选择的编号，保持这些编号的相对顺序不变，然后分别保存在新的基因串 和 中，同时保留父代个体 和 中所选择的这些编号的位置为空，接着将 和 分别插入到 和 的空位中，然后将新得到的染色体 和 分别左移和右移 个基因位置，分别生成新个体 和 。 对于 的试验计划调度问题，若检测室中检测设备的检测顺序如下所示： 假设 和 如下所示： 在 和 中分别选择试验产品2、3，将 和 中含有这两个试验产品号的基因从中抽取出来，产生新的基因串 和 为： 则此时 和 为： 将 中的基因串按顺序插入到 的空位中，将 中的基因串按顺序插入到 的空位中，然后对 和 分别左移和右移操作，移动的位置均为两个位置，最终得到新的个体 和 如下所示： 3) 变异操作 具体的变异操作如下：从当前种群中选择一个个体作为父代，从所需要检测的试验产品号中任意选择两个号码，将这两个试验产品号交换，最后再将染色体中的基因左移或右移 个位置。 假设染色体如下所示： 交换染色体中试验产品号1、4的位置，其中1和4是任意取的试验产品号，得到结果为： 接着右移一个基因位置，得到的结果为： 3.5. 算法终止条件 遗传算法终止条件是根据算法的迭代次数，即遗传代数和收敛条件来确定的。
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user: 4. 实例分析 遗传算法编码的实现采用MATLAB中的m语言实现。遗传操作的参数设定为：种群大小为40，代沟为0.9，交叉算子为0.8，变异算子为0.1，迭代代数20。 的产品试验检测计划问题 产品种类为： ；检测室种类为： ；试验产品在检测室中的作业步骤与作业时间如表2所示。 对应产品的试验检测计划方案的甘特图如图2所示： 图2中V1、V2、V3和V4分别为试验产品VD4SG-1、VD4SG-2、VD4SG-3和VD4SG-4的缩写，各产品的试验项目的的检测顺序是按T1、T2、T3和T4依次进行的，如上图的试验检测产品VD4SG-1，它的试验项目T1是四个试验项目中最先执行的，在检测室JCS-1中进行检测。 对应着上面的表格数据，检测室编号矩阵：J = [2，3，1，0;1，0，2，3;3，2，0，1;0，1，2，3;]；试验项目时间矩阵：T = [3，4，3，1;3，3，2，8;3，2，1，6;4，6，2，1]。因此，经算法运算后的算法种群寻优收敛过程和试验检测计划结果如图3、图4所示： 如图3所示，10含义为：加工号100000B的试验产品VBGs-1的T1试验项目在检测室3中进行检测。其中1代表的是试验产品VBGs-1，0代表的是T1试验项目。其余代号如21，31的含义类似。图4就是一个4个试验产品，每个试验产品有4个试验项目的检测方案图。比如试验产品VBGs-1的试验项目顺序，它的1号试验项目在检测组3中进行检测，2号试验项目在检测组4中进行，3号试验项目在检测组2中进行检测，4号试验项目在检测组1中进行检测。 Table 2 4 × 4 Test information for test task 委试号 试验产品 试验工序 检测室 所需时间(小时) 100000B VD4SG-1 T1 JCS-3 3 T2 JCS-4 4 T3 JCS-2 3 T4 JCS-1 1 VD4SG-2 T1 JCS-2 3 T2 JCS-1 3 T3 JCS-3 2 T4 JCS-4 8 T1 JCS-4 3 VD4SG-3 T2 JCS-3 2 T3 JCS-1 1 T4 JCS-2 6 VD4SG-4 T1 JCS-1 4 T2 JCS-2 6 T3 JCS-3 2 T4 JCS-4 1 表2. 4 × 4试验任务的试验信息 图2. 4 × 4产品的试验检测计划甘特图 图3. 4 × 4产品问题解的变化和种群均值变化图 图4. 4 × 4产品问题的试验检测方案最优甘特图 对于委试号100000B，在不优化的前提下，总完工时间是22小时。 在本方案中，总完工时间为19小时，其效率比未经优化的方案提高了13.6%。
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user: 5. 结论 以上模型的设计以极小化产品试验检测计划的总完工时间为目标函数，结合产品的试验检测计划问题的实例，对算法进行了实现，并获得最优的计划排产结果，证明了遗传算法可以很好的解决试验检测计划的总完工时间极小化问题，对实际的试验检测计划的编排具有一定的参考价值。通过对试验检测计划方案的优化，减少了试品的转移吊装和搬运次数，同时，合理规划了在场试品的数量，腾出宝贵试验场地，减少了大量与试验有关的费用支出。这对提高试验企业的决策水平、经济效益以及市场竞争力有着很好的现实意义。
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user: 摘 要 目的：建立稳定表达Δ42PD1的293T细胞系，并探索其对AKT，NF-κB和Erk1/2磷酸化的影响。方法：分别将含有人PD1和Δ42PD1基因的真核表达质粒稳定转染293T细胞，用流式细胞术筛选稳定细胞系，用RT-PCR和Western blot进一步鉴定目基因的表达。将稳定细胞系分别于PBMCs进行孵育，以激活Δ42PD1和PD1，用流式细胞术检测细胞内AKT，NF-κB和Erk1/2的磷酸化水平。结果：通过流式细胞术筛选出稳定表达PD1和Δ42PD1的293T细胞系，RT-PCR和Western blot确认了目的基因的表达。与PBMC混合孵育后，293T细胞内AKT的磷酸化水平被Δ42PD1或PD1显著抑制，而NF-κB和Erk1/2的磷酸化水平没有显著变化。结论：本研究发现Δ42PD1与PD1的功能类似，可能是一种重要的抑制性免疫调节受体。 关键词 :程序性细胞死亡受体1，Delta-42程序性细胞死亡受体1，流式细胞术，蛋白激酶B
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user: 1. 引言 程序性细胞死亡受体1 (programmed cell death 1，PDCD1，PD1)，是一种重要的抑制性免疫调节受体，可通过抑制T细胞和B细胞的活化信号，而下调机体免疫系统活性，进而促进自身免疫耐受和阻止自身免疫性疾病的发生 [ 1 ] [ 2 ] 。PD1的异常表达与持续性感染、肿瘤、自身免疫性疾病的发生和发展密切相关，使其成为相关疾病治疗的有效靶点 [ 3 ] [ 4 ] 。近年来，以PD1通路为靶点的中和抗体免疫疗法在恶性肿瘤治疗中显示出显著的疗效，成为肿瘤治疗领域的研究热点之一 [ 5 ] [ 6 ] 。 近年香港大学的一个研究小组发现了PD1的一种选择性剪接转录本。与全长PD1编码序列相比，该转录本框内缺失了42个碱基，因此被命名为Δ42PD1 [ 7 ] 。Δ42PD1的胞外区比PD1缺少14个氨基酸，但二者传递信号的胞内段的氨基酸序列完全相同。然而目前尚不清楚Δ42PD1是否具有功能，其胞内段是否也可以传递抑制性信号。本研究分别构建了稳定表达Δ42PD1和PD1的293T细胞系，通过与人外周血单个核细胞(peripheral blood mononuclear cell，PMBC)混合孵育的方式活化细胞表面Δ42PD1和PD1，发现Δ42PD1与PD1一样，也可以抑制细胞内Akt的磷酸化水平。