DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 渝河流域水土保持生态环境治理模式 3.1. 山顶灌草修复生态 渝河流域顶部属于黄土梁峁边缘，山顶土层浅薄，土壤水分条件较差、受气候影响程度较大，植被覆盖度较低，植物生长不易，极易受人为活动的影响，是流域水土流失产生的源头。山顶、梁峁顶要以保护山顶植被、修复生态、涵养水源、提高地下水源补给能力为目的，主要采取的措施是对山顶海拔2200 m以上的区域实施封育，在残林、疏林中附以补植补造。造林多选择山桃、山杏、柠条、沙棘等乡土树种，通过平茬复壮、修枝间伐、择优选育，增加山顶封育效果，减轻山顶径流对坡面的冲刷。对部分植被稀疏区域、立地条件相对较差、治理投资较大的区域以及距离居民点相对较远的荒山山顶实施封禁保护，防止放牧、滥砍乱伐、垦荒等人为活动，减少地面扰动，使其生养休息，依靠生态系统的自然修复能力恢复植被，逐步提高植被覆盖度，减少水土流失，修复山顶生态，形成渝河流域水土保持生态治理第一道防线。 3.2. 山坡修地造林促进经济发展 坡面是拦蓄利用降雨径流的主要区域，具有承上启下的作用，也是水土流失产生的主要区域。渝河流域坡面坡度大多在5˚~20˚，也有部分25˚以上的陡坡地和荒坡。流域坡度大于15˚的陡坡耕地及荒坡全部退耕种植灌木林及优质牧草，建设水保林，部分地势较低、水分、光热条件较好的耕地发展经济林果。坡度小于15˚且坡面相对连续完整的缓坡地修成集中连片的高标准水平梯田或隔坡梯田，截断降雨径流流动的线路，减少水土流失，以确保流域内群众的种植业需求，同时在梯田地埂上种植高效经济作物或优质牧草，既保护了农田地埂又增加了经济收入，形成渝河流域水土保持生态治理第二道防线。 1) 退耕还林还草 对流域内的陡坡地及荒坡全部实施退耕还林还草，对地处偏远、立地条件较差的荒地、疏幼林地实施封禁措施，充分发挥自然的自我修复能力恢复生态环境，减少径流、泥沙和养分的流失。流域内陡坡地整地方式大多采用“66431”(山坡沿水平线挖宽60 cm，深60 cm的坑，将坑内新土筑埂，埂上宽30 cm，埂高40 cm，回填后沟面宽1 m)、“16542”(水平沟底面宽1 m，长6 m，外缘拦水埂高0.5 m，埂顶宽0.4 m，隔坡水平距2 m)、“16543”(水平沟底面宽1 m，长6 m，外缘拦水埂高0.5 m，埂顶宽0.4 m，隔坡水平距2 m)、鱼鳞坑整地模式。退耕还林树草种有油松、侧柏、云杉、沙棘、柠条、旱柳、花棒、紫花苜蓿等。 2) 水土保持生态林建设 流域缓坡地加强水土保持生态林建设，有效地减少、阻拦及吸收地表径流，涵蓄水分，固定土壤免受各种侵蚀。当地造林树种主要有云杉、油松、刺槐、山杏、山桃、沙棘、柠条等。根据当地种植经验，缓阳坡主要有河北杨 × 沙棘搭配模式，缓阴坡主要有云杉 × 沙棘搭配模式，陡坡地主要有山桃 × 沙棘搭配模式。 3) 水平梯田建设 渝河流域5˚~15˚坡地面积2229.81 hm 2 ，占流域土地面积的38.37%，截止2017年建设水平梯田1136.45 hm 2 ，梯田化率为50.96%。有条件的区域在建设水平梯田的同时大力实施节水改造工程，配套高效节水灌溉，发展以草畜产业和小杂粮为主的农村产业，提高流域经济效益，稳定农业经济基础。 4) 土壤培育 由于水平梯田修建过程中破坏了土壤表层结构和组成，修建初期土壤肥力严重下降，进而极大地影响了作物产量，通过化学培肥、增施有机肥、秸秆还田、深耕翻、覆膜保墒、合理轮作等培肥技术提高流域新修梯田耕地质量。 5) 生产道路水土流失治理技术 渝河流域312国道北侧的沙塘镇和神林乡之间道路水土流失现象较为严重，为排除大雨时的道路径流，防止造成路基冲刷，在道路一侧或两侧布置排水沟，每段排水沟的长度不宜超过30 m，超过30 m时，进行分段外排，可就近外排于田间，或引至附近的沟道。 3.3. 河谷川台地发展高效农业 渝河流域河谷川台地土壤水分条件较好、受气候的影响程度相对较小，可充分利用该区域优势，灌区配套节水灌溉工程，建设高标准农田，结合渝河流域农业发展“四个一”工程，发展高效农业产业。同时，提高河谷川台地庭院雨水利用率，就地利用发展庭院经济，增强流域造血功能，保持水土的同时，提高流域经济效益，形成渝河流域水土保持生态治理第三道防线。 1) 高标准农田建设 渝河流域灌区耕地面积4.5万亩，结合流域实际地形和灌区现有灌排体系，对流域内灌区2.5万亩的基本农田进行改造升级，建成高标准农田。将现有传统的灌溉方式改造为高效节水灌溉，提高水资源的利用率，解决灌区灌溉保证率低下，时效性差的问题。结合渝河流域农业发展“四个一”工程，重点发展玉米、马铃薯、中药材、经济林、供港蔬菜、设施农业等高效农业产业，增强流域造血功能，提高流域经济效益。 2) 庭院雨水高效利用 结合庭院的具体条件，建设混凝土集水场、固化剂集水场、士工布、塑膜等人工集雨场，在庭院内、场院边或地头修建水窖，拦蓄雨水并存储起来，利用有限的水源发展以经济林套种蔬菜为主的庭院经济，防治水土流失，增加农民经济收入。主要形式有在果树幼园的行间套种蔬菜的“果菜型”和在果树中套种优质果树苗木的“果苗型”2种。 3.4. 沟道拦蓄治理 沟道是降雨径流汇集的区域，也是水土流失产生的重点区域。流域主沟道两侧的荒坡及沟底种植乔木林，条件较好的还可种植经果林，沟道出口建设水土保持骨干坝或淤地坝工程，彻底拦蓄流域内的径流泥沙，同时，解决流域内人畜饮水，发展灌溉；并加强城市段沟道两侧侧坡治理及城市段沟道沿线生态景观的建设，形成渝河流域水土保持生态治理第四道防线。 1) 主沟道治理 沟道内根据地形建设水土保持骨干坝、塘坝、淤地坝、谷坊等拦洪淤泥工程，防止沟头前进，拦蓄调节泥沙；有条件的区域可配套建设扬水设施，对沟道拦蓄工程蓄集的水资源进行高效利用，用于沟岸生态林灌溉，增强水土保持效果；对沟道两侧及岸坡削坡整修治理后，实施防冲护岸造林，防治水土流失。 2) 城市段沟道治理 城市段沟道在治理水土流失的同时，要兼顾亮化美化需要，满足居民对美好城市生活环境的需求。除了在局部水土流失较严重的沟道两侧采取浆砌石护坡，其他部位主体上采用工程护坡与植物护坡相结合的生态护坡形式，避免“三面光”工程。沟道沿线根据具体情况，因地制宜扩大水景面积，建造亲水、娱水设施，美化城市沿河景观、提高城市品味、改善人居环境，全面提升城市的生态效益。
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user: 4. 结语 根据渝河流域地形特点，将流域划分为山顶、山坡、河谷川台地、沟道4个层次，针对流域水土保持生态环境存在的问题，研究提出渝河流域水土保持生态环境治理模式：山顶灌草修复生态、涵养水源；山坡退耕还林还草，保持水土，20˚以下缓坡耕地修建高标准水平梯田，发展经济产业；河谷川台地配套节水灌溉，发展高效农业；沟道修建谷坊、塘坝等沟道拦蓄工程，拦蓄径流发展灌溉，城市段沟道加强生态护坡和沟道沿线水景观建设，实现人水和谐。从山顶、山坡、河谷川台地、沟道4个层次形成渝河流域水土保持生态治理四道防线。
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user: 摘 要 介绍了四种常用的缘提取方法各自的特点，将图像边缘提取与联合变换相关相结合，减少了图像中的低频成份，使联合变换相关器更多地比较了图像的细节变化，增加了相关图像的信息量，使相关亮点的能量更加集中，有效地提高联合变换相关器的识别能力和可靠性。最后，基于三个相关参数，对于四种边缘提取技术在不同图像相关识别中的应用实验进行了定量分析和计算，表明了边缘提取与联合变换相关识别结合的有效性和可行性。 关键词 :图像边缘提取，联合变换相关，图像识别 Copyright © 2020 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 光学图像识别作为光学信息处理的技术手段之一，已成功地应用在许多的科技领域之中，如：目标跟踪、模式识别、制导等等。就光学特征识别而言，最有意义的工作就是获得目标图像与参考图像的相关信号，它的强度反映了这两幅光学图像的相似程度，这为图像的识别提供了一个定量的指标。边缘能勾画出目标图像的形状轮廓，蕴含丰富的信息，一直是图像分割、识别及分析中提取图像特征的重要属性，特别是对于一些形状轮廓特征明显的目标，比如飞机、坦克、火炮等，边缘特征为其目标识别提供了重要信息。浙江师范大学信息光学研究所的洪雪婷、石晓卫等将小波边缘提取应用于目标光学相关识别中 [ 1 ]，东北大学的黄海龙将图像边缘检测和机器视觉相结合，目标识别效果明显提升 [ 2 ]，长春理工大学的陈驰在光学相关图像增强技术研究中也提到了边缘特征的重要性和实用性 [ 3 ]，以上研究表明：图像边缘特征的高频信息有助于图像相关识别的准确判定，边缘特征提取和相关识别的结合对于图像的处理与识别具有重要工程应用价值。为了提高目标识别的实时性，本文采用算法易于实现、应用广泛的几种边缘算子与相关识别相结合，以期提升对形状轮廓特征明显的目标(飞机)的识别效果。
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user: 2. 边缘提取算子 边缘提取检测的基本思想是通过检测每个像元和其邻域的状态，以决定该像元是否位于一个物体的边界上。如果在边界上，则其邻域像元灰度值的变化就比较大，假如可以应用某种算法检测出这种变化并进行量化表示，那么就可以确定物体的边界。常用的边缘提取检测算子主要有：Robert边缘算子、Sobel边缘算子、Prewitt边缘算子、Laplacian边缘算子、Laplacian of Guess边缘算子等，各有其优势特征。1) Robert边缘算子是一种斜向偏差分的梯度计算方法，梯度的大小代表边缘的强度，梯度的方向与边缘走向垂直，此算子定位精度高，在水平和垂直方向效果较好，但对噪声敏感。2) Sobel边缘算子是一组方向算子，从不同的方向检测边缘，它不是简单求平均再差分，而是加强了中心像素上下左右四个方向像素的权重，运算结果是一幅边缘图像。Sobel边缘算子通常对灰度渐变和噪声较多的图像处理得较好。3) Prewitt边缘算子是一种边缘样板算子，利用像素上下、左右邻点灰度差，在边缘处达到极值检测边缘，对噪声具有平滑作用。由于边缘点像素的灰度值与其邻域点像素的灰度值有显著不同，在实际应用中通常采用微分算子和模板匹配方法检测图像的边缘。该算子不仅能检测边缘点，而且能抑制噪声的影响，因此对灰度和噪声较多的图像处理得较好。4) Laplacian of Guess (Log)边缘算子。Marr和Hildreth将高斯滤波和Laplacian边缘检测结合在一起，形成了Log边缘算子，该算子先用高斯算子对图像进行平滑，然后采用Laplacian算子根据二阶微分过零点来检测图像边缘。Log边缘算子是两种算子的结合，既具备高斯算子的平滑特点又具备拉普拉斯算子锐化特点。平滑和锐化、积分和微分是一对矛盾的两个侧面，统一在一起后就变成了最佳因子。因为图像中包含噪声，平滑和积分可能滤掉这些噪声，消除噪声后再进行边缘检测(锐化和微分)会得到较好的效果。
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user: 3. 联合变换相关识别原理 联合变换相关(Joint Transform Correlation)是实现光学图像相关识别的重要方法。与匹配滤波相关器相比，联合变换相关器的目标及参考图像可以同时输入系统，不需要制作专门的滤波器，也不存在精确调整复位的问题，目标和参考图像可以实时更新。联合变换相关器结构灵活，易于实现相关运算，能满足工程应用中的实时识别处理。 联合变换相关器，其原理图如图1所示：由傅里叶变换透镜FTL1，FTL2和三个平面组成一个4f变换系统 [ 4 ]，其中f为傅氏透镜焦距，液晶光阀位于P2平面。设实时输入的待识别目标图像和参考图像分别表示为函数 f ( x ， y ) 和 ，对称地分布在输入面P1上 和 ( b ， 0 ) 处，则输入函数可以写为： (1) 图1. 联合变换相关器原理图 经傅氏透镜FTL1变换后，在P2平面上得其联合频谱为： G ( u ， v ) = F ( u ， v ) exp [ j ϕ S ( u ， v ) ] exp ( j b u ) + H ( u ， v ) exp [ j ϕ R ( u ， v ) ] exp ( − j b u ) (2) 式中 ( u ， v ) 为空间角频率坐标，其中 u = 2 π f x ， v = 2 π f y ，而 f x = x 2 / λ f ， f y = y 2 / λ f ， 和 H ( u ， v ) exp [ j ϕ R ( u ， v ) ] 分别是 和 h ( x ， y ) 的傅里叶谱，其中 F ( u ， v ) 和 H ( u ， v ) 是傅里叶变换的振幅频谱， 和 ϕ F ( u ， v ) 是傅里叶变换的位相频谱。由于光寻址型液晶光阀仅对写入谱的光强敏感，相当于平方律器，则P2平面上的干涉强度分布(即联合变换功率谱)。这一强度分布经液晶光阀转换为振幅分布，由相干光读出后，经傅里叶透镜FTL2变换后在P3平面上得到相关信号为： g ( x ′ ， y ′ ) = f ( x ′ ， y ′ ) ⊗ f ( x ′ ， y ′ ) + h ( x ′ ， y ′ ) ⊗ h ( x ′ ， y ′ )     + f ( x ′ ， y ′ ) ⊗ h ( x ′ ， y ′ ) ∗ δ ( x ′ − 2 b ， y ′ )     + f ( x ′ ， y ′ ) ⊗ h ( x ′ ， y ′ ) ∗ δ ( x ′ + 2 b ， y ′ ) (3) 式中算符 表示相关运算， 表示卷积运算。由式(3)可见联合变换相关运算在P3平面上得到三部分输出，式(3)中前两项分别表示 f ( x ′ ， y ′ ) 和 h ( x ′ ， y ′ ) 的自相关，重叠地位于输出平面的中心部分；称为零级，第三项和第四项分别表示 f ( x ′ ， y ′ ) 和 h ( x ′ ， y ′ ) 的互相关，位 x ′ = ± 2 b 于， ，称为 ± 1 级，是一对共轭的互相关项，互相关峰值的强弱是识别目标图像和参考图像相似的根本依据。如果待识别中含有目标图像信息，则会在附近产生相关的亮斑，否则出现较暗的弥散斑，以此便可实现图像的识别。
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user: 4. 边缘提取在相关识别的应用及分析 对图像进行边缘提取处理，可以有效地减少图像中的低频成份，使联合变换相关器更多地比较了图像的细节变化，增加了相关图像的信息量，其最后输出的相关是经过处理后得到的边缘增强图像的相关，根据相关的物理意义，这一般将会使相关亮点的能量更加集中，相关运算产生的相关峰更为尖锐，互相关亮斑的强弱正是我们判断识别图像的主要依据，边缘提取处理可以有效地提高联合变换相关器的识别能力和可靠性 [ 5 ] [ 6 ]。 选取三幅目标图像作为识别研究对象，首先将要识别的两图像并排输入4f系统P1平面；随后采用四种边缘提取算子进行处理；第三步进行相关识别运算；第四步输出识别结果并计算相关参数，最后，对比分析目标相关识别结果。为了定量比较相关输出特性，采用以下参数作评价：①相关峰强度(互相关信号的最大强度)；②峰值半宽度(相关峰值由最大值降至一半时的宽度)；③信噪比SNR(互相关峰强度与相关面小于相关峰强度1/4的信号平均强度之比)。 用图像J1作实验分析计算，图像J1结构较为简单、噪声信号少，大小为256 ´ 256像素，利用以上评价参数，分别对原始图像J1进行Sobel、Robert、Prewitt及Laplacian of Guess四种边缘提取处理后图像的相关运算，输出结果如图2所示，其相关技术参数如表1所示。由实验结果可以看出，经过边缘提取处理后，图像J1的互相关峰比未经过处理图像的互相关峰更为尖锐，峰值半宽度明显变小(由143变为1)，其信噪比也明显提升(由20提升到170)，更易于识别判断。但是也应注意到，由于减少图像中的低频成份，使得其互相关峰强度也明显下降，这就对测量仪器的互相关峰光信号敏感度提出更高的标准要求。用Log边缘提取时其相关峰信噪比最高(达到351)，但峰值强度较弱，这是由于图像J1结构较为简单，细节层次较少，平滑特点使一些细节又有所丢失。Sobel边缘提取方法和Prewitt边缘提取方法则相对比较均衡。 Table 1 The Correlation parameters of JTC of image J 相关图像 相关峰值 峰值半宽度 信噪比 原始图像J1 3.0332e015 143 20.3427 Sobel算子图像 2.3912e005 1 158.0664 Robert算子图像 2.2476e005 1 176.4683 Prewitt算子图像 2.5200e005 1 157.2272 Log算子图像 1.4213e005 1 351.5001 表1. 图像J1联合变换相关参数表 以上是用较为理想的图像J1进行的相关识别计算，下面用实验室CCD实际拍摄的图像J2再进行相关识别分析。图像J2大小为360 ´ 480像素，分别计算原始图像J2及四种边缘提取处理图像后的相关输出结果，如图3所示，其相关技术参数如表2所示。 由计算数据可以看出Log边缘算子生成的边缘线较多，与图J1相比，图像J2较为复杂，有一些背景干扰噪声，其相关峰值强度比较高(1.7135e + 006)，但信噪比则较弱(5.4339e + 002)，与比图像J1相关处理结果不同，这是由于图像J2相比于图像J1来说，图像J2的结构层次更为复杂、有噪声、高频细节信息更多。其Sobel边缘提取方法和Prewitt边缘提取方法则相对比较均衡，这一点与图像J1的相关处理结果是相一致，其中Sobel的去噪优势更好一些(信噪比最高)。 图2. J1边缘提取图像光学联合变换相关图 Table 2 The Correlation parameters of JTC of image J 相关图像 相关峰值 峰值半宽度 信噪比 原始图像J2 2.6074e + 017 2731 5.0224 Sobel算子图像 4.3296e + 005 1 2.2330e + 003 Robert算子图像 6.6423e + 005 1 1.2192e + 003 Prewitt算子图像 4.2641e + 005 1 2.2133e + 003 Log算子图像 1.7135e + 006 1 5.4339e + 002 表2. 图像J2联合变换相关参数表 用CCD实际拍摄的图像J3再进行相关识别分析。图像J3与图像J2是同一物体，以不同的角度拍摄，输入图像如图4所示，大小为360 ´ 480像素，分别计算原始图像J3及四种边缘提取处理图像后的相关输出结果，其相关技术参数如表3所示。 图3. J2提取边缘图像光学联合变换相关图 Table 3 The Correlation parameters of JTC of image J 相关图像 相关峰值 峰值半宽度 信噪比 原始图像J3 3.6551e + 017 3541 4.4131 Sobel算子图像 8.8925e + 005 1 820.4267 Robert算子图像 9.1202e + 005 1 757.9150 Prewitt算子图像 8.9870e + 005 1 812.6083 Log算子图像 1.8523e + 006 1 379.9218 表3. 图像J3联合变换相关参数表 由计算数据可以看出，图像J3的计算结果与图像J2计算结果相一致。Log边缘算子生成的边缘线较多，其相关峰值强度比较高(1.8523e + 006)，但信噪比也最弱(379.9218)，其Sobel边缘提取方法和Prewitt边缘提取方法则相对比较均衡，其中Sobel的去噪优势更好一些(信噪比最高)，这与图像J2的相关处理结果也是相一致的，这是由于图像J2与J3是对同一目标的不同角度拍摄的，图像像素结构层次相似，其图像的频谱分布基本相似，所以处理结果也相一致。 图4. 原始输入图像J3
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user: 5. 结论 由实验计算结果可以看出，经过边缘提取处理后，图像的互相关峰比未经过处理图像的互相关峰更为尖锐，峰值半宽度明显变小，其信噪比也明显提升，也有助于识别判断。但是也应注意到，由于减少图像中的低频成份，使得其互相关峰强度也明显下降，这就对实验仪器的互相关峰光信号敏感度提出更高的标准要求。通常对于边缘提取后互相关峰光强度较低的问题，可以通过增大光强输出功率的办法来解决。在实验应用中，应根据实际要识别图像的频谱分布及相关峰检测仪器的敏感度情况，来选择合适的边缘提取方法。
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user: 摘 要 等离激元是金属表面的自由电子与入射光子相互作用时形成的一种电磁波模式，等离激元在应用中的性能与等离激元的阻尼密切相关。等离激元的去相位时间是评价阻尼的重要参数，精确的测量及操纵去相位时间是等离激元在未来应用发展的先决条件。本文给出了改变纳米结构材料、结构尺寸、入射光源、等离激元模式及耦合作用等条件实现对金属纳米结构中等离激元场去相位时间调控的相关研究。本文所述内容有助于人们对等离激元动力学演化过程作进一步理解，为等离激元在超快光开关等领域的应用奠定基础。 关键词 :等离激元，去相位时间，等离激元模式，模式耦合 Copyright © 2020 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 当外界光照射到金属纳米结构上时，金属中的自由电子会与光子相互作用形成等离激元。等离激元分为传导型和局域型两种，传导表面等离激元(Surface Plasmon Polaritons， SPPs)沿金属与介质之间的界面传播，其传播距离取决于材料本身及因其共振而产生的欧姆损耗 [ 1 ]。在制备新型亚波长波导、新型能源及光存储等领域有很重要的应用，但因为色散关系表面等离激元无法被入射到金属表面的光直接激发。局域表面等离激元(Localized Surface Plasmon， LSP)是能量高度局域化的结果，相较于SPP来说LSP更易被光激发。因共振频率受多种因素的影响，可调范围广，其可以突破光的衍射极限，在增强拉曼光谱及生物检测等领域有广泛的应用，吸引了很多学者的关注。 等离激元最重要的性质是其振荡衰减过程，即去相位过程，衰减可分为向外衰变成光子的辐射衰减过程及因吸收入射光而引起的非辐射衰减过程(带间跃迁和带内跃迁)。去相位时间是描述等离激元衰减的重要参数，等离激元的许多应用与去相位时间有着重要的依赖关系，例如表面增强拉曼散射(Surface Enhanced Raman Scattering， SERS) [ 2 ] [ 3 ] 、荧光增强 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 及太阳能电池应用的光捕获 [ 7 ] [ 8 ] 等。且去相位时间可以表征等离激元的寿命，是评价辐射与非辐射阻尼的重要参数，也是等离激元动力学演化中最重要的部分，所以对去相位时间的研究有助于人们进一步理解等离激元的物理机制及其时空演化过程。通常可以通过两种方法得到等离激元的去相位时间，分别是线宽计算法和阻尼谐振子模型拟合法。利用线宽及模型拟合来获取去相位时间的方法已有学者对其进行了充分的研究 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ]，此处不再进行详细说明。对等离激元去相位时间调控的研究为人们在极小纳米尺度上操纵等离激元奠定坚实基础，使等离激元在传感及超快电子源等领域有更广泛的应用前景，因此目前对等离激元去相位时间调控的研究已经吸引了大量研究者的关注。
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user: 3. 结束语 本文介绍了对等离激元去相位时间调控的相关研究，调控等离激元去相位时间的本质是对等离激元衰减过程的调控。根据相关研究发现纳米结构的材料、形状、尺寸、明暗模式、激发条件及耦合作用的存在等因素都会影响等离激元的衰减过程，进而影响其去相位时间的数值。可以看到目前对于存在复杂等离激元模式的去相位过程的理解不够深刻，且多模式等离激元去相位时间的具体数值不易得到。对等离激元去相位时间调控的研究有助于人们进一步理解等离激元动力学演化过程，特别是对复杂等离激元场去相位过程的研究，为等离激元在超快光开关及超快电子源等领域的应用奠定基础。
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user: 摘 要 改革开发以后，我国建筑业取得了长足的进步，为国民经济高速增长做出了重要贡献，其产业影响力日益突出，已成为国民经济支柱产业，对于国民经济和社会发展具有重要作用。因此探讨建筑价格的影响因素对建筑业以及经济的发展具有重要的意义。本文通过建立多元线性模型，得出影响建筑价格的主要因素是基准年建筑材料批发价格指数(WPI)、基准年土地价格指数、城市/市政当局颁发建筑许可证的总建筑面积、一段时间内贷款的利率和股票市场指数。 关键词 :多元回归模型，最小二乘估计，建筑价格 Copyright © 2020 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 改革开发以后，随着市场经济制度的确立，我国建筑业取得了长足的进步，为国民经济高速增长做出了重要贡献，其产业影响力日益突出，已成为国民经济支柱产业，对于国民经济和社会发展具有重要作用。我国加入WTO后，各行各业都面临着机遇和挑战，作为国民经济产业支柱之一的建筑业也不例外。2015~2020年，是我国实现全面建设小康社会和现代化建设第三步战略目标的关键时期，也是经济社会发展的一个重要战略机遇期。这一时期，我国经济社会发展的大环境将有所改变。在这样的背景下，研究建筑价格的影响因素对建筑业的发展具有重要的意义。 建设项目是劳动生产产品，在市场经济条件下同时又是市场交易商品。产品的成本价和交易价是建设项目价格确定与控制的双步骤、双要素。建设项目成本价是计划经济条件下工程计价的主导定价方式，项目设计、施工属于技术、静态和单向抉择过程，归于科学范畴；建设项目交易价，即供需双方的交易、竞争定价，属于商品市场博弈与交易的主观意愿评判、交换及双向抉择的动态过程，归于社会学范畴 [ 1 ]。 价格问题始终是影响建筑业成长发展和竞争力的至关重要的问题。建筑商品价格的决定因素不仅在于其自身的价值，而且在于其对于消费者所产生的效用。
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user: 2. 文献综述 对于影响建筑物价格的因素，国内外学者做了大量的研究。国外学者根据研究对象所处的经济环境、地理位置、所关注的角度不同，得到不同的结论。Kilian， W. F. and Snyman [ 2 ] 和Taylor and Bowen [ 3 ] 在研究BER (bureau for Economic Research， University of Stellenbosch)的建造成本指数BCI都得出建筑需求对建筑价格有决定性的作用的结论。Fellows用相关分析和回归技术鉴别出一组影响建筑价格的先导指标，即利息率、建筑业投资、授予合同数量、建筑业产出及建造成本式建筑价格的主要影响因素 [ 4 ]。Skitmore， R. M.认为建筑业的需求和供给共同决定了建筑价格，且建筑需求与建筑价格正相关 [ 5 ]。Berk， J. M. and Bikker认为影响建筑价格的经济变量分为三大类：能引起经济活动水平的变动的经济变量，如利息率，通货膨胀率等；研究对象的先导变量，如建筑业产出等；对未来有一定预示作用的经济变量，如股票指数等 [ 6 ]。Akintola Akintoye， Paul Bowen and Cliff Hardcastle认为失业率、建筑业产出量、制造业价格成本比率构成建筑业价格的连续性、先导性经济变量；建造成本指数、国民生产总值构成建筑价格的同期经济变量，而常用的宏观经济变量如名义利率、通货膨胀率等与建筑价格之间没有明显的相关关系 [ 7 ]。 国内的研究也是丰富多彩，主要从定性和定量两方面研究了影响建筑价格的因素。定性方面，中国建筑产品的价格水平普遍受到建筑业投资、人均国民收入、建筑业产值、工业品价格与成本比率等宏观经济变量的影响。吴韵侠，吴汉雄等认为政策法规性因素，地区性与市场性因素，设计因素，施工因素，人员素质因素是影响建筑价格的主要因素 [ 8 ]。陈光林认为，影响公路建设项目造价的三因素为设计因素，管理因素和施工因素 [ 9 ]。郭计云等把材料价格，工程量因素，人为因素，概算指标，定额，国家及主管部门的政策性因素等作为影响建筑价格的主要因素。陈光认为影响建筑价格的主要因素有经济因素，如经济发展状况，居民收入状况，通货膨胀及物价状况等；供需关系；政策因素，如土地制度政策，住房制度政策，税收政策等 [ 10 ]。定量方面，尚梅以经济分析为基础，对定性分析的29个影响因素作Granger因果检验，鉴别出建筑业产值、广义货币供给量、建筑业劳动生产率、等七个变量构成建筑价格的同步预测变量，建筑业劳动生产率、广义货币供给量建筑产品出厂价格等构成建筑价格的滞后先导变量 [ 11 ]。尚梅，张金锁基于修正的Granger因果关系，结合中国建筑产品价格时间序列的特征，引入了表征国内建筑市场成熟度的虚拟变量，发现广义货币供给量、建筑材料出厂价格指数、建筑业劳动生产率、已完大中型建设项目个数及城镇居民消费价格指数构成中国建筑产品价格连续的先导变量 [ 12 ]。王振鑫运用灰色系统理论建立了灰色GM(1，1)模型预测价格，预测精度达到了95%左右 [ 13 ]。钱永峰运用灰色系统理论，构建了城镇建筑造价指数的灰色系统预测模型，对莫以城镇建筑造价进行了中、长期预测 [ 14 ]。
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user: 3. 模型建立 3.1. 模型建立与参数估计 线性回归是研究变量间相互关系的一种有力工具，是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。 为了更好找到变量之间明确的关系以便预测未来，本文引用线性回归方程。 Y = X β + e 其中，Y为因变量或响应变量，X称为自变量，e为随机误差，满足 E ( e ) = 0 ， C o v ( e ) = σ 2 I 。 本文采用最小二乘法 [ 15 ] 来估计模型中的未知参数β。 3.2. 变量选择 模型选择是近年来统计学和计量经济学领域的核心问题之一。在众多的备选模型中如何选出最好的模型一直是统计学家和计量经济学家关注的问题。对于模型变量的选择，统计学家从不同角度提出了多种回归自变量的选择，常见的有平均残差平方和准则(RMS q )，C p 准则，AIC准则等等。本文将使用AIC准则选取变量。 AIC准则，又称为Akaike信息量准则，是利用极大似然原理选择回归模型自变量。即： A I C = n ln ( S S e q ) + 2 q 其中， S S e q 为选模型下的残差平方和， S S e q = Y ′ ( I − P X q ) Y = ‖ Y − X q β ˜ q ‖ 2 。
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user: 4. 实证分析 4.1. 数据来源 数据来源于UCI数据库(https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.php)中居住建筑数据集(Residential Building Data Set)。本文共选取了数据集中项目地区(Project locality defined in terms of zip codes)编码为01的数据，数据包含29个变量，其中，实际销售价格(Actual sales prices)和实际建筑成本(Actual construction costs)为响应变量。由于本文只对建筑物实际销售价格进行分析和讨论，因此选取了以下变量： X 1 ：建筑物总建筑面积。 X 2 ：根据项目开始时的价格估算的建筑成本。 X 3 ：施工期。施工期的长短直接影响着建筑物的成本。 X 4 ：实际建设成本是直接影响销售价格的一个重要因素，成本越高，价格越高。 X 5 ：基准年建筑材料批发价格指数(WPI)。建筑材料批发价格直接影响着建筑物的初期投放资本，也影响着建筑物的成本，成本越高，销售价格就会随着增加。 X 6 ：基准年土地价格指数。土地作为建筑物的基石，其价格的高低直接影响着建筑物的价格。而土地交易价格指数，指一定时期内土地交易价格变动趋势和变动程度的相对数，反映了土地在一定时期内价格的涨幅，对建筑物的销售价格有很大的影响。 X 7 ：城市/市政当局颁发建筑许可证的总建筑面积，会影响建筑物的供需关系，如果建筑面积供不应求，将会导致建筑物的价格上涨，而供过于求则会导致建筑物价格的下降。 X 8 ：贷款利率也会影响建筑物的价格。在宽松的货币政策下，银行存贷利率都较低，建筑物等投资市场领域就会吸引流动性资金进入，继而拉高建筑物价格。 X 9 ：基准年消费价格指数(CPI)。消费价格指数反映居民家庭购买消费商品及服务的价格水平的变动情况，消费者物价指数的提高意味着实际工资的减少，说明市场上投资者购买建筑物的能力下降，因此也是影响建筑物价格的一个重要因素。 X 10 ：股票市场指数。股票市场仍是一个重要影响因素，这是由于股票市场对建筑物市场存在财富效应，当股票价格上升时，投资者的财富总量增加，会增加对建筑物的消费支出，从而引起建筑物价格上涨。 X 11 ：城市人口。人口数量直接影响着建筑物的供需，从而影响建筑物价格。 Y：实际销售价格。 4.2. 变量选择和模型建立 由于选取的变量中仍存在较强的相关性，且一些变量对建筑物价格的影响很小，所以需要对数据进行变量选择，剔除模型中这些自变量。根据AIC准则，当 X = ( X 1 ， X 4 ， X 5 ， X 6 ， X 7 ， X 8 ， X 10 ) ，AIC最小，为495.9955。对变量进行最小二乘回归，得出以下结果： Table 1 The regression results of selected mode 变量 系数 T值 p值 方程显著性 β ^ 0 5082.4778 2.3054 0.0305 R 2 β ^ 1 −0.1020 −1.883 0.0724 0.9106 β ^ 4 1.8134 1.607 0.1217 F统计量 β ^ 5 64.5518 3.5694 0.0016 32.0250 β ^ 6 213.3041 2.2204 0.0365 p值 β ^ 7 −40.9152 −3.1585 0.0044 0.0000 β ^ 8 −400.9235 −2.6888 0.0131 β ^ 10 0.1420 2.2448 0.0347 表1. 选模型回归结果 得到关于建筑价格的多元线性模型为： Y ^ = 4372.1888 + 51.9924 X 5 + 216.1359 X 6 − 28.7767 X 7 − 357.6507 X 8 + 0.1848 X 10 (1) 从表1中可以看出实际建设成本，基准年建筑材料批发价格指数(WPI)，基准年土地价格指数和股票市场指数与建筑物价格呈正相关性关系，且基准年土地价格指数的影响较大，说明土地价格指数是影响建筑物价格的重要因素。而建筑物总建筑面积，城市/市政当局颁发建筑许可证的总建筑面积和贷款利率也会影响建筑物的价格与建筑物价格成负相关关系，且贷款利率的影响较大。 从上述拟合结果可以看出， R 2 = 0.9106 ，说明方程的拟合效果比较好，F = 32.0250，其p值为0.0000，说明方程比较显著，在置信水平为0.05的情况下，只有 β ^ 1 ， β ^ 4 的p值大于0.05，认为其不显著。这可能是由于不满足Gauss-Markov假设或者复共线性等因素造成的。因此，我们需要对回归模型进行修正。 4.3. 模型修正 从残差图1中可以看出，除了第18和29组数据，其余数据的学生化残差 r i 落在[−2， 2]中，且没有明显的趋势，可认为 Y ^ 与残差项 e ^ 不相关，即满足Gauss-Markov假设。并通过对均值漂移线性回归模型进行检验来检验异常点，第18和29组数据的t值分别为2.1278，2.6445，大于 t 0.025 ( 22 ) = 2.0739 ，为异常点。本文将删除异常点后再进行回归分析。 图1. 残差图 从表1中可以看出，线性回归方程是显著的，而变量的系数并不全部是显著的，这很有可能是复共线性的原因造成的。一般用 X ′ X ( X ′ 为自变量矩阵的转置矩阵)的最大特征值与最小特征值之比来判断复共线性是否存在以及复共线性严重程度，经计算，得到如下结果： 1000 > k = λ 1 λ p − 1 = 4.3251 0.0070 = 617.8714 > 100 因此可认为自变量X之间存在中等程度或较强的复共线性，而且 λ 6 ， λ 7 的值很小，本文将通过逐步回归法对变量进行选择，使用最小二乘法进行回归，得到如下结果： Table 2 The regression results of ultimate mode 变量 系数 T值 p值 方程显著性 β ^ 0 4372.1888 1.9343 0.0645 R 2 β ^ 5 51.9924 2.9887 0.0062 0.9106 β ^ 6 216.1359 2.2005 0.0372 F统计量 β ^ 7 −28.7767 −2.4100 0.0236 32.0250 β ^ 8 −357.6507 −2.3321 0.0280 p值 β ^ 10 0.1848 3.0429 0.0054 0.0000 表2. 模型回归结果 从表2中可以看出，在置信水平为0.05的情况下，模型显著和各变量都是显著的。得到修正后的多元线性模型为： Y ^ = 4372.1888 + 51.9924 X 5 + 216.1359 X 6 − 28.7767 X 7 − 357.6507 X 8 + 0.1848 X 10 (2) 从(2)式中可以看出基准年建筑材料批发价格指数(WPI)，基准年土地价格指数和股票市场指数与建筑物价格呈正相关性关系，且基准年土地价格指数的系数较大，说明土地价格指数是影响建筑物价格的重要因素。而城市/市政当局颁发建筑许可证的总建筑面积和贷款利率也会影响建筑物的价格与建筑物价格成负相关关系，且贷款利率的系数绝对值较大，说明贷款利率也是影响建筑物价格的重要因素。
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user: 5. 结论 通过建立多元线性模型对建筑价格的影响因素进行分析，得出以下结论： 1) 建筑材料批发价格指数与建筑物销售价格有正相关关系。建筑材料批发价格直接影响着建筑物的初期投放资本，也影响着建筑物的成本，成本越高，销售价格就会随着增加，因此，建筑材料批发价格越高，建筑物销售价格越高。 2) 城市/市政当局颁发建筑许可证的总建筑面积与建筑物销售价格有负相关关系。总建筑物面积增大，使得市场上建筑物供给增加，导致供大于求，从而使得建筑物的价格降低。 3) 土地价格指数与建筑物销售价格有正相关关系。首先，地方政府通过转让土地使用权获得一笔不菲的土地出让金；其次，建筑地产开发商不会自己承担购买土地使用权的费用支出，所以把这部分费用当作建筑成本转嫁到建筑物价格上，从而形成建筑物价格比预期高、建筑行业高利润率的局面，即高的土地价格必然会导致高的建筑销售价格。 4) 贷款的利率与建筑物售价成反向相关关系。这是因为，在宽松的货币政策下，银行存贷利率都较低，那么银行对社会流动性资金吸引力就会降低，银行储蓄存款总额甚至会出现负增长。而房地产等投资市场领域就会吸引流动性资金进入，继而拉高房价。而在紧缩的货币政策下，银行存贷利率都较高，对社会流动性资金吸引力较高，在房地产的投资市场的流动性资金就会进入到银行体系中，且上调利率对于购房者来说意味着购房支出的增加，这实际上是央行在削减对贷款购房者的支持力度，降低其购买力，而购买力的降低必然会减少对房地产需求，这种对需求的抑制作用将最终决定供给，从而拉低建筑物价格。 5) 股票市场指数与建筑物销售价格成正相关关系。由于股票市场对房地产市场存在财富效应，当股票价格上升时，投资者的财富总量增加，会增加对房地产的消费支出，从而引起房价上涨。
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user: 摘 要 在社会治理背景下，政府、社会组织、企事业单位、社区以及个人等多种主体都需要参与社会的治理。将社会治理概念引入乡村，即要求村民参与乡村的治理，这与我国的农村基层治理法律制度息息相关。此时，村规民约作为约束村民行为的一个重要依据显得尤为重要。在被调研的慈溪市10个村庄内，村规民约没有有效发挥作用，其主要原因在于村规民约制定过程缺乏民主性、实施内容缺乏针对性、作用发挥缺乏有效性、条文规定缺乏科学性。在发现村规民约存在问题的基础上，提出增加村民的参与度、提高内容的针对性、发挥应有的有效性、增强条文的科学性等针对性建议。 关键词 :村规民约，社会治理，村民自治，农村基层治理法律制度 Copyright © 2020 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 在传统的乡土社会，村规民约依靠血缘与宗教而得以实行。而现如今，随着社会现代化的发展，传统社会结构遭受了破坏，血缘与宗教对个人的约束力减弱，村民的自我中心主义观念发展，对村庄治理提出了更高的要求。同时，村规民约是村民会议基于《村民委员会组织法》授权而制定的，村规民约的制定和使用与我国的农村基层治理法律制度关系密切。对于传统乡土社会的村规民约的研究已存在较多，同时对村规民约现行运行存在的问题以及原因的剖析也有不少研究，但是此种研究多提出的问题多是笼统性的、概括性的，没有针对性，因为不同类型的村庄所存在的问题是不同的。本文通过实地调研、发放问卷以及进行访谈等方式，在阅读的大量文献基础上，结合现时代的社会治理背景，针对较为发达的10个村庄存在的问题提出针对性的建议。
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user: 2. 调研基本情况梳理 笔者选取了慈溪市观海卫镇下辖的卫北村、卫南村、卫西村、卫东村、天妃宫村、施叶村、五里村、上横街村、淹浦村、东山头村等10个村庄，利用假期对这些村庄进行了调研。从村庄基本情况、调研对象情况、调研内容情况三个方面进行了梳理。 2.1. 村庄基本情况 本文选取的慈溪市观海卫镇的10个村庄，都坐落在沿海的平原地区，处于城市的边缘地带，村庄以手工业或机器生产为主要产业，村民的收入以打工为主。村庄中还存在极少部分的以农业为生或以捕鱼为生的村民，以农业为生的村民大多年纪偏大，其子女基本没有继承；以捕鱼为生的村民以出海打捞为主要生活来源，同时部分村庄存在滩涂，大多被个人承包。 这些东部沿海村庄，由于本身的经济较为发达，本村庄打工，基本可以满足自身以及家庭的需求，获得较好的发展。所以很少有本地村民外出打工。即使有外出打工的，也是以承办企业为主，以更好地发展自己的实力，体现自身的价值。也有一部分获得较高学历的大学生、研究生群体前往更为发达的城市进行打拼。 2.2. 调研对象情况 在选取的10个村庄中，笔者在每个村庄随机选取了15名村民进行调研。在被选取的150名调研对象中有14位村干部，与其他普通村民相比，村干部更为了解村规民约。抽样调研的村民学历分布较广，其中小学学历的有27名，占据18.00%；初中学历的有43名，占据28.67%；高中(中专)学历的有50名，占据33.33%；本科(大专)学历的有30名，占据20.00%。同时对抽样的村民的年龄进行了选择，其中20~40岁的村民选取了50名，41~60岁的村民选取了50名，61岁以上的村民选取了50名。 2.3. 调研内容情况 从调研中可以得知，在150位村民中，有38名村民知悉村规民约，占据25.33%，不知悉的占据74.67%；有13个村民知道村规民约何时产生，占据8.87%，不知道的占据91.13%；有17个村民知道如何产生，占据11.33%，不知道的占据88.67%；有22个村民知道村规民约修改过，占据14.67%，不知道的占据85.33%；有15个村民部分知道村规民约的内容，占据10.00%，有12个村民完全知道，占据8.00%，不知道的占据82.00%；有17个村民知道依据村规民约处理过村内事务，占据11.33%，不知道的占据88.67% (见图1)。 通过这些数据以及访谈的内容，可以发现村干部对村规民约比较了解，普通村民对于村规民约的认知程度不高。同时，担任不同职务的村干部对村规民约的了解程度不同，主管村规民约制定、实施的村干部如数家珍，其他村干部对村规民约大多是了解程度。村规民约作为一项在我国农村发展历史悠久的约定，曾经在村庄治理中具有和法律一样的权威，但现如今却被忽视。同时，在与村民的访谈中可以发现，村民享受着村规民约所带来的福利，但却不知村规民约为何物。 图1. 村民对村规民约的熟知程度
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user: 摘 要 为优化出租车空间资源调度，针对路网密集、数据密度差异较小条件下的城市出租车载客区域聚类问题，本文提出了一种采用OPTICS算法的聚类模型。通过实验与传统DBSCAN算法下的聚类结果进行对比，发现OPTICS算法更能有效地避免参数设置对实验结果的影响，解决传统DBSCAN算法在此类应用中聚类划分模糊的问题，达到出租车资源调度精细化的效果，对提升出租车载客率、降低空载时间具有现实指导作用。 关键词 :出租车，载客区域，OPTICS Copyright © 2020 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 出租车市场供求不平衡问题是导致出租车司机收入、满意度下降的直接原因，间接导致司机调度距离过长，乘客超时等待取消订单等问题，直接制约出租车市场的发展，而出租车市场的供需不平衡问题往往具有短期、局部区域性等特点，如何更好地实现资源调度、满足出行需求是学术界和业界一直在探索的问题。 在互联网环境下，依托数据挖掘和大数据技术的发展，此类问题有着天然的应用场景和解决优势。郑林江等人 [ 1 ] 提出一种基于网格密度的聚类算法，将轨迹点投影在按网格划分的空间区域上，并根据轨迹点网格密度设定阈值，确认热点区域网格单元。Rami Ibrahim [ 2 ] 在研究中发现与随机交换聚类算法的聚类结果在均方误差和聚类质量上要优于基于层次密度的空间聚类算法。桂智明 [ 3 ] 基于MapReduce方法将出租车行驶轨迹中的轨迹点进行聚类并匹配路网得到其行驶轨迹，减少了轨迹中无意义簇的生成，实现了更具优势的轨迹聚类。姬波 [ 4 ] 基于信息论来研究出租车的空载密集区域，从而达到提高载客率的效果。毕硕本 [ 5 ] 使用Ripley’K函数检验出租车上下客事件的空间聚集关系，分析出租车运营的周期性变化特征及时空分布规律，发现出租车运营具有明显的早晚高峰期，且工作日和非工作日也有较大差别。曲昭伟 [ 6 ] 提出轨迹线密度方法，并实际运用于成都市春熙路商圈，根据当地路网密度值划分路段热点，识别热点位置，并依据实际的出行数据对该方法进行实证分析，发现该方法对出行需求量高的路段区域具有更明显的识别效果。Tang [ 7 ] 将DBSCAN应用于哈尔滨市不同区域的出租车上下客区域聚类，通过从DPS数据中提取的行程距离、时间、载客状态和非载客状态下的平均移动速度等影响因素来研究乘客的移动行为，并应用观测到的城市中心区OD矩阵建立了基于熵极大化方法的交通分布模型。 互联网条件下，出租车市场大量的运营数据有力地驱动本问题的解决。出租车需求在时间、空间上具有一定的相似性，而随着时间的推移，出租车需求在空间上不断地转移，形成一定潮汐效应的同时又有着实时差异。 为了探究城市出租车需求在时间上的精细变化，减少司机等待、空车时间，提升资源调度效率，本文将基于DBSCAN算法和OPTICS算法对出租车载客热点区域进行聚类划分并对比两种方法的聚类结果差异，证明OPTICS算法在应对簇间轮廓模糊的数据集时能更有效地划分簇结果，为具有不同路网类型的城市出租车载客热点预测提供新的参考。
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user: 2. 数据预处理 实验数据采自纽约市2009年~2015年间的100万条出租车运营数据，每一条数据包含一次出租车行程单的7个属性，包括乘客上车时间、上下车经纬度、乘客人数、费用等信息。 首先删除包含缺失值或明显异常值的数据；由于纽约城临海，行程起终点GPS定位信息落于海中的数据量要大于内陆城市，本文选择将起终点地点落于水域的数据删除，得到978，643条数据。 经过初步的数据清洗，噪音数据有效减少，即便仍存在的小部分起终点距离过大的数据难以区别是否真实有效，因其数据量不足一百条，不足以对实验产生明确影响。对时间数据进行变量分类转换，区分月份、星期几、第几小时等离散化变量。 新增行程起终点距离属性列，起终点距离为： distance = 2 R ⋅ arcsin haversin (dR) 其中： haversin ( d R ) = haversin ( φ 2 − φ 1 ) + cos ( φ 1 ) ⋅ cos ( φ 2 ) ⋅ haversin (Δλ) haversin ( θ ) = sin 2 (θ2)
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user: 3. 聚类建模 3.1. DBSCAN算法介绍 DBSCAN算法 [ 8 ] 是最为知名的基于密度的聚类算法，尤其广泛应用于空间密度聚类领域。 概念： 假设具有样本集 D = { x 1 ， x 2 ， x 3 ， ⋯ ， x n } 。 ε 邻域：对于任一点 x i ∈ D ， 称为 x i 的邻域，邻域内所有的点与 x i 的距离都不大于 ε ， x i 在 ε 邻域内的点的集合为 N ε ( x i ) 。 P min ：定义使得核心点成立的 ε 邻域内最低点数。 核心点：如果一个给定点 x i 在其 ε 邻域内至少有 个样本点，那么就称该给定点 x i 为核心点。 密度直达：对于核心点 x i ，如果存在样本点 x i 满足 x i 和 x j 间的距离不大于 ε ，那么称 x i 密度直达 x j 。 密度可达：对于一系列样本点 x t ， x t + 1 ， x t + 2 ， ⋯ ， x t + k ，如果存在如下关系： x t + m − 1 密度直达 x t + m ，那么 密度可达 x t + k 。 密度相连：在给定 ε 及 P min 条件下，存在样本点 x i ， x j 同时可由另一样本点 x k 密度可达，则称样本点 x i ， x j 密度相连。 DBSCAN算法核心思想可以解释为：对于样本集合中任意一个样本点 x i ，根据 ε 及 P min 条件判断该样本点是否为核心点，若点 x i 是核心点，则依照密度直达的方式寻找其 ε 邻域内所有样本点集合 N ε ( x i ) = { x j | x j ∈ D ∧ x j ≠ x i ∧ distance ( x i ， x j ) < ε } ，再判断 N ε ( x i ) 内所有点是否为核心点，重复该步骤 寻找所有由 x i 出发密度相连的点构成一个簇，直至样本集D中所有的点都落入某个簇集合或非簇集合。 DBSCAN作为一种基于空间密度地聚类算法，发现一个密度区域后以密度可达的方式拓展簇的范围，其聚簇轮廓往往是极不规则的，DBSCAN在面对非凸集数据的时候体现了出色的聚类能力及抗噪能力。 3.2. OPTICS算法介绍 OPTICS算法 [ 9 ] 是一种基于DBSCAN的改进算法。由于DBSCAN在面对未知数据分布情形下对 ε 邻域及P min 值过于敏感，不同的参数选择对于其聚类结果产生较大的影响，也容易影响其聚类质量，在面对不断变化的密度空间数据时缺乏可控性。针对以上缺点，学者对其提出了改进型算法OPTICS。 概念： 在DBSCAN相关概念的基础上，OPTICS算法引入了两个新的定义。 核心距离：样本 x ∈ D ，对于给定 ε 和 P min ，如果 U ( x ， ε ) 内存在至少 P min 个样本点，那么 U ( x ， ε ) 内 与 距离相近的第 P min 个点与x之间的距离就是x的核心距离。 N ε ， P min ( x ) 为样本x在其 ε 邻域内距离x第 P min 近的点，其数学表达式如下： CoreDistance ( x ) = { undefined ，                                           NumOf ( N ε ( x ) ) < P min distance ( N ε ， P min ( x ) ， x ) ，                     else 可达距离：样本 x ， y ∈ D ，对于给定 ε 和 P min ， x ， y 之间的可达距离为： ReachableDistance ( x ) = { undefined ，                                                                                     NumOf ( N ε ( x ) ) < P min max ( CoreDistance ( x ) ， Distance ( x ， y ) ) ，                               else 直接密度可达：对于样本 x ， y ∈ D ，若x为核心点， Distance ( x ， y ) < ε ，则称x到y直接密度可达。 计算过程： 1) 输入数据样本集合 ，设置参数 ε 和 P min 。 2) 初始化序列A和B。 3) 判断集合 中是否存在未处理样本点，是则转入步骤4，否则算法结束。 4) 选择一个 中未处理的核心点，将该核心点放入A序列，并将该核心点的直接密度可达点按可达距离升序排序放入B序列。 5) 判断B序列是否为空，是则转入步骤3，否则转入步骤6。 6) 选择B序列第一个点，将该点放入A序列，若该点为未处理核心点则将该点直接密度可达点放入B序列，并将B序列重新排序，否则转入步骤5。 7) 重复步骤3。 8) 算法结束。
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user: 4. 评价标准 Davies-Boulding指数(DBI) DBI指数戴维森堡丁指数 [ 10 ]，是一种针对聚类结果的无监督评价指标，由Davies， D.L.，Bouldin， D.W.提出。该方法首先定义了一个变量 S i ： S i = ( 1 T i ∑ j = 1 T i | X j − A i | p ) 1 p 式中 T i 代表第i个簇中的数据点个数， X j 代表簇i中的第j个数据点， A i 为簇i的簇核心，p值用于调整距离计算方法；变量 S i 衡量的是簇内样本点与簇核心的距离均值。 其次，DBI指数定义了变量 M i ， j ： M i ， j = ( ∑ k = 1 n | a k ， i − a k ， j | p ) 1 p a k ， i 表示第i个簇的簇核心的第k个属性值，也就是说， M i ， j 衡量的是第i个簇和第j个簇的簇核心间距。 随后，DBI指数定义了变量 R i ， j ： R i ， j = s i + s j M i ， j R i ， j 用于衡量第i个簇和第j个簇之间的相似度。 R i 则为第i个簇与其他簇的相似度的最大值： R i = max ( R i ， j ) 最终得到DBI指数： DBI = 1 n ∑ i = 1 N   R i 可见，DBI指数非常良好地解释了聚类结果的离散程度，当同一簇内样本点离散程度较低而样本集合内各个簇核心间距较大时，DBI指数较小，聚类结果簇集划分效果较明显。