DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 概述 随着计算机数据存储能力、计算能力的提升，为海量的MR (Measurement Report，测量报告)、MDT (Minimization Drive Test，最小化路测)等数据的分析提供了有力的工具 [ 1 ]。正常情况下MDT数据是进行网络分析的最直接的数据(MDT数据携带用户业务时的信号强度以及定位信息)，但是由于国家对个人隐私的保护，运营商并不能对MDT数据进行全量的采集和分析 [ 2 ]。因此只能利用MR数据进行分析，通常情况下的数据分析只能进行整网范围的指标分析，并不具备地理化的能力 [ 3 ]。 本文提出一种基于指纹库的定位算法，将MDT数据进行整合作为指纹数据，对MR数据进行地理化的栅格定位，在MDT指纹数据比较稀疏的区域，利用MDT数据作为输入数据，对传播模型进行训练，计算栅格覆盖指标，作为栅格“指纹”，分别从网络信号强度和网络信号质量两个角度进行分析，定位，对于质差的栅格进行标记 [ 4 ]。将其他可能影响网络覆盖的网络告警信息、断站信息等进行整合后，按照无线信号传播算法进行影响区域的栅格化估计，打标签。将每个栅格的标签进行对比分析，告警信息的标签栅格与信号强度质差栅格标签进行合并，统一为站点故障标签，其他标签不变。将栅格库作为客服人员进行查询，检索的资源库。当客服人员接到用户投诉时，依据用户描述的投诉地点，在栅格化的地图上进行检索，查看投诉区域的栅格标签，就可以根据标签内容给用户以答复，并且在栅格上进行标记，后台技术人员看到客服标记后就知道该区域出现了用户投诉，需要进行优化处理。
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user: 4. 算法结果验证 在验证区域选择64个固定的点(随机分布在测试区域内)做测试验证，在0到400米的区间内，64个固定的点的误差各不相同，总的平均误差在100米左右，见图3。 图3. 算法验证测试效果图 该算法与传统基于AOA、TA等算法相比具有精确度度高，适应场景高等特点；对于网络覆盖的评估而言是一种较好的定位算法。
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user: 5. 结束语 本文描述了用户投诉的快速检索与反馈系统的基本结构与业务流程，重点介绍了构成检索库的数据类型以及数据处理流程，最终利用基于指纹数据的定位算法对MR数据进行定位处理，以及其他告警数据与MR定位数据的关联，最终形成了查询库；整个系统设计架构能够使客服人员根据实际的网络质量情况对用户的投诉进行详细的回应，并且可以在系统中对用户投诉区域进行标记，后台技术人员也就能够拿到准确的处理位置，使处理更加具有针对性，也更加有效。
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user: 摘 要 食用菌(Edible fungi)是可供食用的大型真菌的通称，有很高的营养价值和药用价值。近年来贵州食用菌生产发展迅速，已经成为贵州省农村产业革命12个特色产业之一。为推进贵州食用菌产业的进一步发展，本文从贵州食用菌产业发展现状着手，利用农业产业链管理有关理论来分析贵州食用菌产业链，针对性地提出可行的发展建议，以期为决策者提供参考。 关键词 :食用菌，产业链 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 食用菌(Edible fungi)是可供食用的大型真菌的通称，如平菇、香菇、木耳、灵芝等。俗称菇、菌，多属担子菌亚门。食用菌不仅味道鲜美、营养丰富，而且还有较高的药用价值 [ 1 ] [ 2 ]。近年来贵州食用菌生产发展迅速、五大产业带初步形成、品牌培育已初见成效，已经成为贵州省农村产业革命12个特色产业之一。但是目前仍然存在着野生菌资源开发不足、产业结构单一等问题，这些问题在一定程度上制约了贵州食用菌产业的快速健康发展。食用菌产业链一般分为生产、加工、运销三大基本环节，涉及农业、工业及商贸等领域 [ 3 ]。为推进贵州食用菌产业的进一步发展，本文从贵州省食用菌产业发展现状着手，利用农业产业链管理有关理论来分析贵州食用菌产业链，针对性地提出可行的发展建议，以期为决策者提供参考。
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user: 2. 贵州食用菌产业发展现状 贵州省自然条件优越、原材料资源丰富、农村富余劳动力多，是全国食用菌生产优势区，冬无严寒，夏无酷暑，天然大空调的自然环境完全符合食用菌的种植和生长要求。食用菌产业已成为贵州省现代山地特色高效农业新的增长点，是十三五时期贵州推进产业扶贫的新路径，也是推进农业供给侧结构性改革的重要内容。近年来贵州食用菌生产发展迅速，已初步形成了黔西北乌蒙山区中高海拔、北部、东部大娄山区–武陵山区中海拔、黔东南、黔南苗岭中低海拔、黔西南喀斯特山区中低海拔和黔中山原山地等五大食用菌产业带，如图1所示。其中织金竹荪、大方天麻、黎平茯苓等品牌培育也已初见成效。但是目前仍然存在着野生菌种开发不足、产业结构单一等问题，这些问题在一定程度上制约了贵州食用菌产业的快速健康发展 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]。
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user: 3. 贵州食用菌产业链分析 产业链就是指围绕某类最终产品，从其形成到最终消费所涉及的具有上下游关系的相关产业的集合。产业链一般具有生产、贮运和销售三大基本功能及相应的功能环节，各环节之间以信息流、物质流和资金流为联结纽带。食用菌产业链就是指与食用菌产品生产密切相关的具有上下游关系的所有功能环节组成的整个流程，包括生产、加工、运销三大基本环节，如图2所示。上游是食用菌栽培环节(农业生产)，中游主要是食用菌加工环节(工业加工)，下游主要是食用菌运输和销售环节(商业贸易)，涉及农业、工业及商贸等领域 [ 9 ] [ 10 ]。 3.1. 食用菌生产 食用菌生产是利用秸秆等农业废废弃物培育生产食用菌的过程，是食用菌产业链条的第一个关键环节。近年来贵州食用菌生产发展迅速，根据贵州省发展食用菌产业助推脱贫攻坚三年行动方案(2017~2019年)文件，3年内贵州省食用菌种植规模可达40万亩(40亿棒)，产量达240万吨，产值达300亿元，累计带动50万建档立卡贫困人口脱贫。 图1. 贵州食用菌五大产业带 图2. 食用菌产业链结构 食用菌生产这一环节包括菌种培育、投入品生产以及食用菌栽培等活动。菌种质量的好坏直接关系到栽培的成功、产量的高低及质量的优劣。贵州拥有丰富的食用菌资源，食用真菌种类多达268种，药用真菌种类多达156种，其中野生食用菌种类达到了全国的80%以上 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]。菌种培育需要科技力量的支撑，目前贵州省已建立多个专业食用菌研究团队，利用省内丰富的野生菌资源，开展品种选育和野生菌驯化栽培工作，建立良种繁育体系，努力做好菌种质量把关，其中竹荪、冬荪等特色品种已领跑全国。 食用菌生产离不开秸秆、肥料、相关仪器设备等投入品，涉及到农业、化工、设备制造等产业，这些投入品在一定程度上也影响着食用菌产品的产量和质量。贵州省最新出台政策建设菌材供应基地，扶持建设单元生产基地和标准化基地建设，规划配备相关生产加工设备及配套水、电、路、棚室等设施，每一个生产单元投入“三通一平”(水通、电通、路通和场地平整)、大棚及菇架、生产机械设备等，并在基地县建设冷库、烘干、包装等配套设施。 食用菌栽培是利用培养料培育食用菌子实体的生产过程，是产业链中重要的一环，决定了食用菌产品的数量和质量。栽培主体有散户、栽培大户、龙头企业等。龙头企业在这一环节中起到中流砥柱的作用。目前贵州省以“双千工程”为抓手，扩大全省龙头企业数量，增强龙头企业实力，同时开辟贫困地区龙头企业IPO绿色通道政策，扶持龙头企业建设规模化生产基地。在聚福菌业、贵福菌业、梵天菌业、福顺三友等龙头企业建设区域性专业化菌种、菌棒生产基地。 3.2. 食用菌加工 食用菌加工是食用菌采摘后对其进行保鲜、加工等处理，是整个产业链条上实现价值增殖最多的环节。加工分为简单粗加工和深加工。粗加工一般是指晒干、腌制等简单操作，仅改变食用菌的物理特征。深加工则是以食用菌为原料加工成速食食品、药品、保健品等过程，这一过程不仅要改变食用菌物理特征，还要改变其化学特征。食用菌加工可以迅速提高食用菌产品的附加价值，是整个食用菌产业链中利润最丰厚的一环。据调查胃乐新是一种以小刺猴头为原料的药品，每盒成本仅在1.50元左右，而零售价可达9.50元，利润相当可观，由此可以看出食用菌加工环节大有文章可做。目前贵州省年产鲜菇90%以上采用鲜品销售模式，经过各类加工的产品不足10%，产品附加值较低，食用菌加工方式也多为初加工，主要以干制为主，产业结构单一 [ 7 ]。而在西方发达国家，农产品加工转化率平均可达80%，食品工业产值占到GDP的20%左右，是高于建筑、汽车制造等产业的第一大产业 [ 14 ] [ 15 ]。 3.3. 食用菌运销 食用菌运销是把加工处理后的食用菌产品通过运输最终售卖给消费者的过程，在食用菌产业链中属于最末端环节。食用菌运销包括运输和销售两个部分。食用菌含水量高，若运输处理不当，容易出现腐败变质问题，一般多采用冷链物流的运输方式。销售方面贵州省正在努力拓展食用菌市场，着力创新产销对接机制，全面占领省内市场，建立省级食用菌中心市场和大数据中心，积极抢占省外市场，重点开辟东部发达城市和邻省大中城市为主的省外市场，同时培育和发展出口基地。
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user: 4. 存在问题 1) 贵州虽拥有丰富的食用菌资源，野生菌潜在产值超过300亿元，但目前除竹荪、冬荪等品种外，其他菌种开发利用较少，菌种开发潜力还有待提升，与云南省野生菌的发展形成了鲜明对比，有一定的差距。此外贵州在腐生菌栽培方面，主要以引种栽培为主，而对本地的野生菌驯化栽培研究较少，野生菌资源优势没有得到充分体现。 2) 贵州食用菌加工多为初加工，深加工程度不高，产业结构单一，附加值低。目前国内外市场上虽已有一些食用菌的深加工产品，如罐头、饮料等，但品种较少，远远满足不了人们的需求，研发高层次、多类型的食用菌产品已迫在眉睫。
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user: 5. 政策建议 1) 积极开展野生食用菌抚育性保护，加大力度开发利用，开展全省野生菌资源调查研究，筛选出有利用开发价值的野生食用菌品种，加快野生食用菌驯化选育技术，选择资源富集区域建立野生食用菌扩繁示范基地，通过示范逐步扩大和完善野生食用菌生产基地建设。 2) 加快食用菌产品深加工步伐，开发食用菌预制菜肴、功能性食品、休闲食品等精加工产品，进行招商引资，引进先进的深加工技术和优秀的技术人才，提高食用菌产品的附加价值，推进食用菌产品以鲜品为主向鲜品和加工品并重发展转变。
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user: 摘 要 近年来，随着深基坑工程不断发展，深基坑工程的安全问题不断出现，不管是国家还是公司越来越重视深基坑工程的安全监测问题。在这样的环境下，本文设计并实现了一套深基坑工程监测预警系统。首先能够满足目前深基坑现场安全监测的所有需求，从数据的采集，到数据的存储分析，再到数据的Web端展示，在监测值到达报警值的时候提供及时的短信邮件报警。另外本文介绍了本系统集成的预测模块，对灰色模型预测做了改进，能够对周边建筑物沉降量进行预测。同时本系统预留了数据接收接口和预测接口，对于后续自动化监测以及各个监测项目的预测具有很好的兼容性。最后对于预测实验结果以及后台压力测试结果展示了本系统良好的预测能力以及高性能的服务能力。 关键词 :深基坑工程，监测预警，改进灰色模型，后台服务 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 随着经济的高速发展，城市建筑规模以及城市交通规模的不断扩大，人们为了更好的利用空间，对于地下空间的开发逐渐增多，尤其是地铁、地下商场等地下工程。根据规范规定开挖深度超过5米或地下室为三层及以上的的工程称为深基坑工程 [ 1 ]。由于深基坑工程为临时性工程，部分单位认为不需要投入太多的人力和财力，导致近几年的基坑事故频发。2017年5月11日，位于深圳市福田区绒花路的深圳市轨道交通工程3号线三期南延工程基坑发生一起土方坍塌事故，造成3人死亡，1人受伤；2019年5月27日，青岛地铁4号线沙子口静沙区间施工段坍塌事故，5名工人全部死亡。另外深基坑工程是一个复杂的多学科岩土工程问题，很多工程问题目前理论研究无法解决，因此深基坑监测势在必行。夏乐乐建立了一套深基坑安全监测信息分析系统，实现数据的自动整合分析 [ 2 ] ；何兴刚将自动化监测技术应用在了深基坑监测中 [ 3 ]。但是对于目前深基坑系统的研究开发，深基坑监测系统还存在很多问题，表现在： 1) 兼容性不够，对于有些监测项目，虽然可以利用自动化监测实现数据的自动采集，但是很多监测项目还处在人工测量阶段，所以深基坑监测系统应该具备人工测量数据的录入功能。 2) 缺乏预警功能，目前对于深基坑变形预测的研究虽然很多，但大多停留在理论研究阶段，没有付诸于实际系统的集成。 3) C/S架构的局限性，目前的深基坑监测系统停留在现场工作。在互联网技术的飞速发展的今天，B/S架构让任何地方，任何时间访问系统成为可能。
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user: 2. 需求分析 基于目前深基坑监测系统存在的问题，同时应甲方要求，本文设计并实现一套深基坑工程监测预警系统，通过该系统实现对深基坑工程现场的安全监测。本设计的重点在于深基坑监测预警系统的整体设计，实现的功能如图1所示。 图1. 深基坑预警系统功能需求图 用户相关功能：包括用户的注册权限管理，密码管理，用户信息的管理以及登录功能。 数据采集相关的接口：对于深基现场的监测数据比较复杂，有的数据可以通过自动测量装置获取，如地下水位，应力以及深层水平位移，而有的数据要求精度比较高，由于自动化水平受限，必须通过人工进行测量，如地面沉降，顶部水平位移等，所以本系统提供自动采集接口和手动输入接口，进行多种数据的采集。 数据管理功能：本系统可以对多个工程进行同时监控，所以提供不同工程的数据的录入查询功能；对于每个工程，有多种现场的监测数据，本系统提供各类数据的录入，历史查询以及实时图表展示等功能。 预警相关功能：本系统基于历史监测数据采用灰色模型进行预测，提供预警功能，并设定三种报警级别，并通过该系统将报警信号及时通知相关人员。
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user: 3. 关键技术 3.1. 改进的灰色模型预测技术 3.1.1. 灰色模型概述 灰色系统理论是利用离散数据建立微分方程形式的动态模型，同时由于该模型是非唯一的，近似的，所以被称为灰色模型，记为GM。也就是说灰色模型是利用离散随机数经过数学变化，进行推导将随机性显著削弱，变成较为有规律性的生成数，建立起的微分方程形式的模型，便于对变化的过程进行描述，并加以研究 [ 4 ]。 灰色预测是指利用灰色模型对系统的发展规律进行估计预测，同时可以根据某短时间内的发生的事件，对未来事件的分布做出研究等等。这些工作实际上都是将“随机过程”当做了灰色过程，将“随机变量”当做了灰变量，并主要利用灰色系统理论中的GM (1，1)模型进行处理，在工业，农业，商业的各个领域具有广泛的应用。特别是依据目前已有的数据对未来到的发展趋势做出预测分析 [ 5 ]。 3.1.2. 改进的GM (1，1)预测步骤 1) 建模可行性分析 为了保证GM (1，1)建模方法的可行性，需要对已知数据做必要的检验处理。 假设原始的历史数据数列为 x ( 0 ) = ( x ( 0 ) ( 1 ) ， x ( 0 ) ( 2 ) ， x ( 0 ) ( 3 ) ， x ( 0 ) ( 4 ) ， x ( 0 ) ( 5 ) ， ⋯ ， x ( 0 ) ( n ) ) ，计算数列的级比 γ ( k ) = x ( 0 ) ( 1 ) x ( 0 ) ( 1 ) ，   k = 2 ， 3 ， 4 ， 5 ， ⋯ ， n 。 如果所有的级比都落在可容覆盖区间 X ∈ ( e − 2 n + 1 ， e 2 n + 1 ) 内，则数列 x ( 0 ) 可以建立GM(1，1)模型，进行灰色预测。 2) GM (1，1)建模 假设 x ( 0 ) 数列满足(1)的要求，以其为数据列，建立GM (1，1)模型 x ( 0 ) ( k ) + a z ( 1 ) ( k ) = b 用回归分析求得a，b的估计值，于是相应的白化模型为 d x ( 1 ) ( t ) d t + a x ( 1 ) ( t ) = b 解得： x ( 1 ) ( t ) = ( x ( 0 ) ( 1 ) − b a ) e − a ( t − 1 ) + b a 因此得到预测值： x ^ ( 1 ) ( k + 1 ) = ( x ( 0 ) ( 1 ) − b a ) e − a k + b a ， k = 1 ， 2 ， 3 ， 4 ， ⋯ ， n − 1 。 3) 模型校验 包括两项校验。 ① 残差校验：计算相对残差 ε ( k ) = x ( 0 ) ( k ) − x ^ ( 0 ) ( k ) x ( 0 ) (k) 如果所有的 | ε ( k ) | < 0.1 ，则认为达到了较高的要求，如果对于所有的 | ε ( k ) | < 0.2 ，则认为达到了一般的要求。 ② 级比偏差值校验：计算 如果所有的 ，则认为达到了较高的要求，如果对于所有的 ，则认为达到了一般的要求。 4) 改进预测 经过实验发现，直接利用灰色模型对原始数据进行预测，发现误差较大，且与上次的预测误差值有明显的大小关系，本文经过多次实验，利用上一次预测的结果与之后实际测量的误差，对本次预测结果进行误差的修正，最终得到的预测结果为： 。 3.2. B/S架构模块化分层技术 基于目前深基坑监测系统大多采用C/S架构，C/S架构的局限性使得工作人员必须在工程现场指定的电脑上，才能看到实际的监测数据，而B/S架构可以做到任何时间，任何地点，只要工作人员登录系统，就可以实时看到现场的监测数据。 本系统基于B/S架构采用SSM框架搭建该系统，SSM框架是Spring MVC，Spring以及MyBatis的组合，同时采用前后端分离的粗略，属于MVC的设计模式。Spring是一个开源的轻量级框架，Spring MVC是Spring Framework的后续产品，同时也是原生支持Spring特性，使得Web开发变得简单高效。Spring MVC分离了控制器，对象模型，分排气以及程序处理对象的角色，这种分离策略使得他们更加容易定制化，方便开发人员进行编程。MyBatis是一个基于Java的持久层框架，通过XML或者注解的方式将接口和java中的类与数据库中的记录进行映射。 本系统通过B/S架构的模块化技术，按层次和模块进行划分，划分为如下图2所示的Controller层，Service层以及Dao层，Controller层负责从PC端或者现场设备接收请求，解析请求，交由Service层处理，Service层根据需求进行分析处理，交由Dao层进行数据库的增删改查操作。同时将预测子模块集成到Service层，进行分析预测，将结果交由Controller层，并展示在前端页面中 [ 6 ]。 图2. 层次结构图
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user: 5. 结果分析与测试 5.1. 改进灰色模型预测结果对比 以广州地铁燕塘站建筑物沉降Z70观测点第1~27周的数据作为本次预测对比实验的原始数据。 1) 普通灰色模型预测处理方法 输入为前7周的数据，预测当前周的监测数值，对于第8~27周的监测值进行滚动预测。如采用2~8周的监测值作为已知量，预测第9周的监测值；采用3~9周的数据预测第10周的监测值。 2) 改进的灰色模型预测处理方法 改进后，同样利用前七周的监测值预测当前周次的监测值，但是需要按照上述改进方法，对预测结果进行误差的修正。 建立模型后，检验结果如表4所示。 Table 4 Forecast contrast checklis 周次 测量值 灰色模型预测 相对误差 改进灰色模型预测 相对误差 9 9.17 10.98 19.76% 8.98 −2.09% 10 9.8 11.14 13.72% 9.33 −4.77% 11 10.2 11.25 10.29% 9.90 −2.90% 12 11.1 11.19 0.81% 10.14 −8.65% 13 12.3 11.69 −5.00% 11.60 −5.72% 14 13.17 12.95 −1.68% 13.56 2.99% 15 15.27 14.12 −7.53% 14.34 −6.08% 16 17.23 16.27 −5.60% 17.42 1.08% 17 19.34 18.86 −2.46% 19.83 2.52% 18 20.47 21.54 5.22% 22.01 7.54% 19 20.93 23.30 11.31% 22.23 6.21% 20 21.5 23.90 11.15% 21.53 0.15% 21 21.9 23.70 8.23% 21.30 −2.72% 22 22.1 23.36 5.71% 21.56 −2.44% 23 22.2 22.95 3.38% 21.69 −2.30% 24 22.3 22.79 2.21% 22.04 −1.16% 25 22.4 22.75 1.54% 22.25 −0.66% 26 22.6 22.65 0.22% 22.31 −1.30% 27 22.7 22.70 0.01% 22.65 −0.21% 表4. 预测对比检验表 实验结果预测趋势如下图7所示： 图7. 预测结果对比示意图 从以上图表来看，改进后的灰色模型相对于普通的灰色模型，无论从预测的相对误差，还是图中的趋势可以看出，改进后的灰色模型在广州地铁燕塘站建筑物沉降Z70观测点实测的数据上，能够更准确的进行预测，同时预测趋势更贴合实际的测量值发展趋势。 5.2. Web后台压力测试 本系统基于maven进行开发，很轻易的可以引入jar包，ContiPerf轻量级的测试工具进行压力测试，其基于JUnit4开发。可以指定线程数量和执行次数，通过限定最大的响应时间和平均执行的时间来进行性能测试。同时可以生成性能测试报告，帮助开发者用作性能分析。使用方法如下： ①在maven配置文件中引入org.databene:contiperf:2.3.4jar包 ②单元测试类里面使用 @Rule 注解激活 ContiPerf @Rule public ContiPerfRule i = new ContiPerfRule(); ③使用@PerfTest和@Required注解 @PerfTest(invocations = 3000， threads = 20) @Required(max = 1200， average = 250， totalTime = 6000) 其中invocations表示执行次数，threads表示并发线程数，max限制了最大时间，average要求了平均时间，totalTime要求了总的执行时间。 测试报告如下图8所示： 图8. ContiPerf性能测试报告 从上述报告中可以看出，后台使用Tomcat作为后端服务器，每秒效率TPS为1796，平均响应时间为21 ms，性能满足需求。因此后端能够提供良好的服务。 5.3. 主要展示功能测试 由于本系统尚未投入到实际的工程项目中，界面展示的数据仅仅为测试数据，当投入到实际项目中，数据将自动更新为实际的监测数据。 本系统主要的功能是实时监测以及报警功能，如图9所示，为本系统的实时监测页面，其中各个监测参数以折线图的形式展示出来，方便用户看随着时间发展的趋势，同时在下方有报警指示灯，当实际监测值达到报警值，或者与测试值达到报警值时，该指示灯变成红色，同时后台及时发送短信以及邮件给相关负责人。 图9. 实时监控与报警
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user: 6. 结束语 本文设计的监测预警系统集成了基于改进灰色模型对周边建筑物沉降的分析预测模块，通过实验对比发现，相较于普通的灰色模型更加符合工程监测的数据趋势；实现了深基坑工程的各个监测项目的实时监测与显示，监测数据信息的管理，以及报警等的功能，满足了目前深基坑工程监测的基本需求；同时预留了数据传输的接口，对于目前是手工测量，但是今后随着科学技术的发展，会发展成自动测量的监测项目，日后可以集成到本系统中去；预留了预测算法的接口，目前只用了灰色预测算法对深层位移进行预测分析，今后可以对于其余的监测项目进行研究，增加新的预测算法，同时对其进行预测。最后的性能测试保证了今后系统运行的稳定性以及可靠性，能够承受足够的并发压力。
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user: 摘 要 医疗体检是常见的现代健康检查方式，日常身体健康的检查可以有效预防突发性以及积累疾病的发生，本文通过对新媒体建设对健康体检的影响力进行综述，针对新媒体手段对健康体检预防措施以及影响力等进行了研究，发现了健康体检环节新媒体手段的缺乏将极大影响日常生活、极大提高了发病几率、造成治病低效、不及时等情况。除了受到新媒体的影响外，医院硬件不匹配、隐患沟通障碍以及系统优化也具有极大影响力。 关键词 :新媒体，体检，影响力 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 所谓健康体检，就是以身体健康为中心进行身体检查，经调查分析表明，人们一般半年进行一次健康体检，我国是一个人口大国，近几年，医者与患者之间的纠纷事件层出不穷，为了提高医患满意度，优化就医流程，加强对医疗信息的监督和管理，减少患者看病成本，避免发生矛盾与纠纷，综合国内实情与国外的发展情形，完善医疗的新媒体系统无疑是对未来医疗事业的向前发展有着不容小觑的推动作用，本文主要针对新媒体的建设对健康体检的影响进行了研究。
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user: 2. 资料和方法 2.1. 一般资料 健康体检管理在中国是一个新兴的、发展中的服务型产业，二十世纪六七十年代在西方 发达国家兴起和逐步完善。中国三十多年来的改革开放，随着人们生活水平的提高和信息化社会的高速发展，人口老龄化进程加快，慢性病的发病率逐步增高，人们的健康意识不断增强，二十一世纪健康体检管理在国内也是雨后春笋般地兴起，但专门针对健康体检管理行业的服务营销个案研究起步较晚，以健康体检管理为个案进行服务营销策略研究的文献相对较少。 本文以广泛的新媒体平台作为研究对象，利用所学的服务营销理论，研究新媒体发展对于健康检查的影响力。希望通过本文的研究，对新媒体建设在健康体检管理影响力理论的研究起到个案等补充的作用，对健康体检管理行业未来的服务营销实践有一定的指导意义。 2.2. 方法 通过大量的阅读和搜集关于新媒体发展及其对受众影响等方面的书籍、期刊以及最新研究、了解和掌握相关材料和数据作为参考依据，对相关地区的医护人员、患者、教育工作者等各阶层新媒体手机APP、短信、移动网络、触摸媒体等对其价值观的影响的整体状况做详细的调查和研究，其中价值观主要从受众对政治、经济、娱乐、文化以及理性价值观五个方面深入。调查过程分四个步骤：一、对各大医护人员进行调查，了解各个医护人员新媒体的使用及对他们的影响；二、对各大医院的医护人员进行问卷调查；三、对学生和教育工作者做问卷调查，通过对学生和老师等的调查获得了大量现实数据和一手资料；四、对调查的数据和结果进行整理和分析。 研究方法分为： ① 系统科学法：广泛的查阅和搜集关于新媒体的期刊，资料以及新闻信息，并对其进行了学习理解和分析研究； ② 调研法：通过调研深入到各企业，政府部门，学校的医院等了解实际情况，并在调研过程中，应用调查报告的形式与当地的患者、医护人员等了解具体情况，开展深入的考察； ③ 统计分析法：通过对调查报告提供的数据进行收集整理和统计，说明不同性别，不同职业的受众在接触新媒体之后，政治观，经济观，文化观，娱乐观，理性观等价值观方面所产生的变化和影响程度。并在此基础上，进行比较，初步归纳和总结其作用和影响； ④ 案例分析法：侧重几个典型案例进行分析，通过案例来生动形象的说明新媒体对受众价值观的影响。 2.2.1. 调查内容 ① 用户满意度调查，患者通过就医过程的时间、病况分析的准确性、医疗费用的合理性、患者信息的保密性进行评分并绘制图表。 ② 医护人员满意度调研，医者通过对医院工作的工作量强度、获取患者信息时效性、资源配置情况进行评分并绘制图表。 2.2.2. 统计学方法 ① 地理因素市场细分法，就是根据顾客所在的地理区域进行市场细分。 ② 消费行为市场细分法，按客户消费的行为特征进行市场细分。 ③ 人文因素市场细分法，则是根据客户的社会特征进行市场细分。 ④ 利益因素市场细分法，则是先界定客户和潜在客户的真正需求，和满足这些需求后能享受到哪些利益，以此为基础把客户分往不同的市场区域。
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user: 4. 国内外新媒体建设对健康体检的影响力研究发展现状 4.1. 国外新媒体建设对健康体检的数据研究发展情况 更精确的数据采集和应用，更明确的患者导向，是大数据时代美国医院评价带给中国的鲜活启示。不久前，国家卫计委相关负责人透露，中国将建立一个基于国家医疗数据中心的医院综合评价体系。如何利用好大数据顺势而动？是每个移动医疗领域从业者都需要思索的问题。本文将简单梳理中美在医院评价体系上的异同，并希望从中获得对大数据时代中国智慧医疗发展的启示。 2015年7月21日 [ 16 ]，《美国新闻与世界报道》公布了美国2015~2016年最佳医院排名。紧随其后的7月22日，由中国医学科学院、中国研究型医院学会主办的现代化医院评价与评估高峰论坛举行，国家卫计委医疗管理服务指导中心主任赵明钢指出，中国将基于数据，科学、规范和准确地建立全国医疗机构的统一评价体系。 其实，《美国新闻与世界报道》对全美医院的评价排名已进行了十余年，类似的评价体系在美国还有很多，例如：消费者报告(Consumer Report)、医院安全指数(hospital safety score)等。与美国已经相对健全的医院评价体系相比，中国在此领域才刚刚起步。 数据是医院评价的灵魂。如果去问一个美国医院评价者最重要的是什么，答案一定是数据。《小王子》 [ 17 ] 中说：真正重要的往往是无法通过双眼直接看到的(L’essentielest invisible pour les yeux)。虽然医院的硬件条件可以反映一定的事实，但是更重要的信息往往埋藏在海量的医院运营与病历数据中。 在美国，联邦政府的CMS部门构建和维护庞大的数据库，用于跟踪每一笔医疗保险报销并监控其背后的医疗行为。美国医院协会和一些专业医疗机构也拥有大规模、跨地域的病历数据库。而这些客观的数据库就成为第三方评价的最主要信息来源。当然，这些数据库往往记载的是较为表层、未经处理(或经过简单处理)的原始医疗数据。第三方的评价功力，就体现在如何利用这些数据合理、客观地进行医院排名。 其中有一些指标较易取得或计算，如某些重点疾病的30天死亡率 [ 18 ]，显然与医院医疗质量和安全有着密切的关系。但有些指标，如住院期间发生的感染，手术之后出现的并发症等信息，则可能深深埋藏在数据(例如病程记录)之中，而这些信息对于真正关心医疗安全和质量的患者，以及真正希望医院管理能够精细化的管理者，有着极高的价值。 近年来，随着美国医院数据的全面电子化，数据量已经不再是问题的关键(相信中国在自上而下的医疗改革过程中很快也会如此)，而数据挖掘的相关技术，才是医院评价的关键所在。试想，当面对上千万份电子病历，其中一大部分却都是运用医生式的语言来描述患者病情，那又如何能完整地呈现患者的就医经历，是否存在院内感染，检查是否恰当而不过度，疾病是否好转或治愈，以及出院后特定时间内是否再次入院？ 在中国，虽然HIS和电子病历已在大医院中普及，但即使排除行政层面的重重限制，现阶段可供整合的数据仍十分有限。多数医院还是愿意使用传统的方法统计简单、表层运营数据，且仅局限于内部使用。 今年6月27日，国家卫计委医疗管理服务指导中心相关负责人透露，中国将建立一个基于国家医疗数据中心的医院综合评价体系。该体系包括基于病种对比的医疗服务能力分析和基于DRGs的医疗服务绩效分析两大部分，将充分运用大数据理念，依托国家医疗数据中心。 在具体操作中，医管中心将病案首页的第一诊断和疾病疑难危重的分级指数来作为分级，同级别病种比对包括时间消耗指数(平均住院日)、费用消耗指数(均次住院费用、费用结构)、医疗服务质量(住院死亡率)，并将这三项内容综合比对医师医疗服务能力水平；而不同级别病种数量比对体现的是则是专科医疗服务能力水平，即大型医院的疑难病种到底有多少。 翟晓辉承认，做到上述这一切的前提是对国家医疗数据中心实行网格化管理，各成员单位及时准确地上报医疗数据。虽然在规模与评价方式上还有较大的差距。笔者认为，随着对医院评价关注热度的不断提高，国内在规模上超越美国只是时间问题。然而，在优化评价方式方面，中国的路还很漫长。 下一步其亟需考虑的是如何充分挖掘并整合大数据，将其纳入医院评价体系。使真正跟医疗质量相关的变量(如住院的感染、并发症、可以避免的二次住院)，代替如今主宰评价体系的表层变量(住院时长等)，真正用于医院质控。 4.2. 国内新媒体建设对健康体检的影响力研究发展情况 以强生公司的母婴产业，大众了解强生从强生的婴幼儿产品开始。强生婴幼儿产品有120年的历史，其关注的领域除了婴幼儿还包括日用品、个人护理、制药、医疗器械和诊断，所以也希望能够用综合性的医疗护理经验和专长能够推动母婴健康事业的发展。健康体检管理在中国可以追溯到90年代，1995年其跟当时卫生部还有相关的医院把婴儿抚触项目带入中国，在大家的共同努力之下到了今天累计已经有一千万新生儿的妈妈接触到婴儿抚触培训，第一是发现手机的普及率在这些国家地区是非常高的。南非手机普及率69%，是全世界手机普及率增长最快的国家地区。第二，所有这些地方的孕产妇她们喜好收到获取信息的方式和渠道希望通过随身的手机。在2010年强生在全球推出了移动母婴健康行动联盟，英文缩写刚好叫MAMA。其在孟加拉、南非、印度建立起母婴信息服务综合移动平台，其在美国也有做，美国母婴信使项目的创始企业之一。基于移动互联信息技术的母婴健康服务类项目，每个孕产妇加入这个项目开始可以基于自己的临盆日、婴儿的出生日期，能够享受到从孕期到婴儿一周岁，每一周会收到三条免费的短信。短信的内容涵盖了产前的征兆包括危险信号的提醒包括婴儿降生之后疫苗接种的提醒，包括母乳喂养包括母婴健康等等方方面面的健康类的知识，这是在美国的母婴信使。经过跟所有合作伙伴的一起努力，从10年到现在只有短短四年时间，其已经通过整个移动信息平台向开展项目的六个国家累计有三百万的孕产妇提供了相应的母婴健康信息支持。
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user: 5. 我国新媒体建设对健康体检的影响力研究存在的问题 5.1. 资料复印者相关信息的采集与确认困难 对通过微信平台预约病案复印的患方，特别是还需提供寄送服务的，是否具有复印患者病案资料资格的审核比较困难。目前病案室尚无相关的系统可以通过身份证联网确认复印人员身份，对资料复印者信息的采集仍停留在证件的当面识别层面，存在很大的隐患。在病案室装设联网的身份信息采集器是解决该问题的方法之一 [ 19 ]。 5.2. 病案资料寄送安全无法保障 病案资料的寄送过程中存在资料丢失的可能，给患者隐私保护带来了风险。目前病案室提供病案资料寄送服务时，选取诚信度较高、声誉较好的快递公司来承接寄送。 5.3. 信息传递与共享具有潜在风险 由于公众平台是借助微信即外在媒体力量来实现应用的，在其管理中，存在信息传递和共享过程中病人信息外泄和不法分子对信息窃取的可能。为了更好地解决这一现象，微信平台的维护过程必须注重自身网络数据的加密，从而防范不法分子对信息的盗取，保障数据不外泄，维护病人隐私安全。 5.4. 病案室硬件设施的不完备 病案管理的发展起步较晚，长期以来得不到重视，因而科室内部的硬件设施跟不上步伐，加上病案资料保密性的需要，许多医院病案室缺少可以用于连接互联网的电脑，或者电脑配备落后，网速慢，即使开通了公众平台，也无法提供稳定的网络作为平台运行的基本条件。进一步完善病案室电脑设备，提供稳定的网络通讯，是解决该问题的必由之路。 5.5. 病案管理岗位人员配备不充分 就目前纸张病案与电子病案共存的情况下，病床与病案管理人员的合理配比不应少于50:1。然而事实上，开放床位在1500张以上三甲医院病案管理人员通常仅有10~15人左右，人员配备严重不足。日常工作量已经让病案管理人员不堪重负。新媒体在病案管理中的应用尚处于“尝鲜期”，需要花费精力和时间不断探索。因而，合理配置病案管理专业人员数量，是推动新媒体在病案管理中长期有效应用的重要保证。 5.6. 病案管理人员自身素养的不足 由于病案管理岗位长期被定位为“照顾岗位”，领导不够重视，相当一部分医院把一些“老、弱”等从一线工作岗位退下来的工作人员安置在病案管理工作岗位上。这些人员缺乏新媒体获取、辨析和享用以及新媒体制作、传播的能力，很大程度上阻碍了新媒体在病案管理行业的发展。行业的发展需要新鲜力量的注入，加大对病案管理专业人才的建设，选聘具有管理学、信息技术、医学知识等背景的复合型人才。同时，病案管理人员也应主动学习，增强自身媒介意识，提高对媒介环境的敏感性，为有效应用新媒体提供有力的支撑。 5.7. 新媒体应用管理缺乏监督机制 新媒体强大的渗透力是一把双刃剑，如应用不当，则会产生不良后果。因此，加大对新媒体应用的监管力度，是有效防止不良结果的主要措施。但目前借助新媒体平台提供服务，推动学科建设的多为医院或科室内的自发性行为，网络监管难度较大，需要科室、医院、社会的共同合作。加强科室内微信公众平台的监管，完善新媒体应用的制度建设，明确新媒体应用范畴，制定科学、严谨的运作规程，做好新媒体应用管理的监督工作。
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user: 7. 结论 现代人民的生活水平日渐提高，健康是一大民生话题，完善健康体检系统是我们正面临着的一大挑战和任务。新媒体在我国的发展日新月异，通过旧媒体与新媒体相融合，开辟新媒体在健康体检中的广泛优势，顺应时代潮流，利用新技术、新科技，完善医疗系统，优化就医流程，消除医患沟通障碍，避免医患矛盾与纠纷，实现经济效益的增加、提高社会效益与社会满意度，最终实现双赢。
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user: 摘 要 新型武器装备作战需求论证需要在构建的动态论证环境下，结合可视化手段展现作战概念、作战样式和基本流程等，使该领域专家和高层决策者更好的进行思维碰撞，得出更为准确的决策方案。本文结合软件的应用背景，分析了UPDM在作战需求论证中具备的独特优势，总结了基于UPDM仿真平台开展新型武器装备作战需求论证的总体思路，提出了可执行模型和开展动态验证的具体方法，并进行了相应的实践演示。研究结论可以为丰富新型武器装备作战需求论证方法提供理论依据。 关键词 :信息化武器装备，顶层作战需求，UPDM，可执行动态模型 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 作战需求论证作为具有军事战略意义的新型武器装备发展论证的第一环节，在装备发展中承担着导向、牵引、检验和增益的重大作用 [ 1 ]。通常的作战需求论证大多以定量分析为主，基于“头脑风暴”，在静态环境下展开定性分析，提出的需求方案“看不见、摸不着”，科学性值得商榷，无益于决策者做出准确判断。特别是在信息化条件下，武器装备建设突出作战信息的共享，强调作战协同、体系对抗和快速反应，对于作战需求论证的时效性、有效性和可行性提出了更高要求，要求在具备作战信息交互特点的动态论证环境下，以可视化的手段展现武器装备的作战概念、样式和流程，使专家和决策者更好的进行思维碰撞、研讨争辩，提出科学、可行的需求方案 [ 2 ]。在此背景下，本文提出了一种基于UPDM的论证方法，以高层次武器装备为研究重点，着重从方法和技术层面探讨信息化作战条件下武器装备顶层作战的需求论证问题。 我军作战需求论证工作起步相对较晚，随着“作战需求牵引装备建设”理念的逐步重视，开展了大量的需求论证实践工作。通过跟踪、借鉴美英需求论证的成熟理论和思想体系，在特定问题领域提出了一系列的作战需求论证方法和技术，例如，王书敏 [ 3 ] [ 4 ] 提出了以定性分析为主的“分析–研讨–支持一体化”的论证方法；董志明等 [ 5 ] 基于体系工程思想提出融合SA、TAU、IDEF等于一体的论证工具集，以定量分析为主，但存在工具集成带来的功能集成和数据通信等问题；陈超等 [ 6 ] [ 7 ] 从面向未来战争的视角提出了基于设计的需求论证流程，但需求论证具体方法有待详细研究。这些方法和技术开阔了需求论证思路，创新了需求论证模式。但信息化条件下的顶层作战需求论证需要在具备作战信息交互特点的动态论证环境下，以可视化的手段展现武器装备的作战概念、作战样式和基本作战流程，使领域专家和高层决策者更好的进行思维碰撞、研讨争辩，提出科学、可行的需求方案 [ 8 ]。上述方法不能完全满足论证需要。在此，提出一种基于UPDM的武器装备顶层作战需求论证方法。
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user: 2. 武器装备体系统一建模平台 武器装备体系统一建模平台(Unified Platform for Defense Modeling， UPDM)作为一种新的装备体系结构建模与验证平台，采用从使命任务到能力需求的论证理念，集成指挥控制与武器装备(C5ISR， C4ISR + Combat)，融体系结构建模和验证方法于一体，适用于复杂装备体系和信息化武器平台的论证。近年来，在美国和欧洲军事科技强国开展了大量卓有成效的武装备论证工作，其中尤以诺斯罗普格鲁曼(Northrop Grumman)研制的陆地作战移动机器人的电子系统和联合攻击战斗机的空战系统最具代表性 [ 9 ] [ 10 ]。 UPDM集成了体系结构建模、作战概念可视化和装备体系动态验证，利用SysML实现武器装备体系结构描述，着重采用活动图、状态图和顺序图等可视化方式完成面向作战体系的武器装备行为建模；在此基础上，自动生成作战概念演示模型，通过作战场景驱动装备体系可执行模型，在逻辑上完成作战概念、装备体系结构和主要功能的验证；随着作战需求的逐步深化，细化前期建立的装备体系可执行模型，并在行为层次、性能层次分别开展可执行模型评估，从而实现武器装备体系结构及关键性能指标的检验、测试和评估等 [ 11 ]。 UPDM在作战需求论证中具有其独特优势。它集成了指挥控制与武器装备，能够基于体系结构标准对作战活动、指挥节点、信息交互等进行描述，符合信息化条件下的作战需求论证特点；能够基于作战场景驱动装备体系可执行模型的动态验证，满足动态论证环境需要；能够采用多视图手段对作战概念、作战样式、作战流程等进行可视化展示，给予论证者更好的战争沉浸感，有利于高层决策者对顶层作战需求的快速理解，以及和领域专家的思维碰撞；能够快速生成概念演示模型，满足顶层作战需求论证的时效性需要。
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user: 3. 基于UPDM的作战需求论证和验证 基于UPDM的作战需求论证的总体思路为：首先，基于“头脑风暴”等方式提出最初的武器装备作战需求；其次，按照体系结构标准重点描述高层作战概念、作战活动、作战指挥关系、作战节点连接和节点之间的信息交换等作战因素，从而建立面向作战体系的武器装备体系可执行模型，并自动快速生成作战概念演示模型；最后，通过“模型驱动体系结构、体系结构驱动论证”的方式，通过平台内部可执行模型的运行，在逻辑上对提出可能的作战概念、作战样式、基本作战流程等进行评价和评估，使得领域专家和高层决策者在模型形象演示过程中，通过作战环境和态势的动态变化，充分讨论、争辩、分析作战过程各关键环节对装备技术性能的具体需求，最终形成作战需求相关决议 [ 2 ] [ 12 ]。其总体论证思路如图1所示。 图1. 基于UPDM的作战需求论证总体思路 3.1. 可执行模型的建立 采用UPDM进行武器装备体系可执行模型建立基于DODAF2.0标准，针对作战需求所要表述的作战概念、作战样式、基本作战流程以及作战信息，选择AV-1全视图模型、OV-1高级作战概念模型、OV-2作战节点连接模型、OV-3信息交互矩阵、OV-5作战活动模型、OV-6b作战状态转换模型和OV-6c作战事件序列模型来完成。完整需求论证模型的建立分为以下8个步骤： 1) 建立全视图模型。通过高层决策者、领域异质专家研讨，形成概略性的初始作战需求，采用文本或表格形式，形成WORD文档与AV-1关联，着重表述需求的目的、范围、背景、论证工具、限制条件等。 2) 建立高级作战概念模型。通过OV-1内嵌的高级作战概念模型库，选取能够面充分体现体系对抗特点的任务模型，根据作战样式构建论证需求涉及到的关键作战任务、作战节点(指挥机构、武器装备等)及地理分布等要素，形成高层作战概念图和作战任务概念图。前者结合图片、图标、线条、标注等形式综合构建二维作战场景，后者通过工具条中的从属图标(Dependency icon)来关联任务和节点，后续根据作战节点模型逐步对OV-1进行细化、修改。3、建立作战活动模型。针对高级作战概念模型中的作战任务样式，通过OV-5进一步细化作战内容和基本作战流程，根据作战需求建立各自的作战活动模型，包括每个作战任务涉及到的主要作战活动及其逻辑顺序，采用泳道图的形式得以实现。 4) 建立初步作战节点模型。针对OV-1中的作战任务规划，通过节点模型数据库绘制参战武器各自的作战节点视图。在此过程中，OV-2只能用来描述每个作战节点的基本属性，节点之间的关系及信息交互可在后续进行扩充。 5) 建立作战事件序列模型。针对OV-1中的作战任务，根据参战武器作战方法及使用流程，通过作战事件序列模型OV-6c编排各自的作战事件并通过拖拽作战节点的方式快速绘制序列图。然后，按照作战活动逻辑顺序添加各节点以及节点之间的作战事件。作战事件的描述主要在于事件发生时作战信息的交互。UPDM将交互信息作为事件参数，细化为触发动作类和驱动事件类，能够快速进行信息类型、具体参数的添加与修改。 6) 拓展作战节点模型。在初步构建的基础上，采用添加需求线(Needline)的方式理清作战节点间的关系。首先，借助UPDM内置工具对建立的OV-6c所有事件元素进行自动识别，此时在OV-2相应的作战节点属性里自动添加信息交换节点、活动、事件、信息等；然后，通过需求线图标(Needline icon)将对应的信息交换节点关联，并运用信息交换图标(Information exchange tool)对交互信息进行细化(添加参数)，形成最终的OV-2。此时，可根据OV-2对高层作战概念图进行迭代细化、修改。 7) 建立作战状态转换模型。作战序列和时间节点明确后，需要建立作战状态转换视图。此时，需要依据作战事件序列视图OV-6c就每个作战节点存在哪些作战状态进行具体分析。UPDM借助转换图标(Transition icon)和转换标签图标(Transition Label icon)进行状态间信息交互的快速添加，同时，添加每个状态的活动和事件信息。 8) 信息交互矩阵自动生成。上述模型和相应视图建立完成后，UPDM中内嵌的信息交互矩阵可快速、方便的获取作战过程中涉及的所有作战信息，便于确认和修改。 3.2. 作战需求动态验证 1) 三维作战场景快速构建 UPDM自带的系统工具箱STK集成了环境、装备、传感器、通信等各类三维模型，通过与OV-1视图模型关联，将二维作战场景快速生成三维作战概念演示模型，实现三维场景下的作战概念动态验证 [ 13 ]。 2) 作战需求动态验证 作战需求验证主要是在构建的三维可视化作战场景下，围绕武器装备体系，通过外部事件驱动建立的可执行视图模型，包括表述作战概念的高层作战概念模型OV-1、综合表述作战样式和基本作战流程的作战事件序列模型OV-6c、作战状态转换模型OV-6b，将武器装备体系的主要行为和信息交互融于作战事件、作战状态的遍历。 UPDM平台利用外部仿真测试环境驱动作战事件序列模型OV-6c，在作战事件执行的同时，触发作战状态转换模型OV-6b中的作战节点状态的变化；与此同时，在三维可视化作战场景中，同步展现与作战事件发生相关的作战概念。这样，通过三维作战概念、作战事件序列和作战状态转换的联动，遍历所有的作战节状态、节点实现的活动或功能，从而完成对武器装备体系作战概念、作战流程和典型功能等的验证。基于UPDM的作战需求验证的主界面如图2所示。 图2. 基于UPDM的作战需求验证主界面示意 仿真过程利用三维作战场景进行形象演示，领域异质专家和高层决策者能快速理解作战概念，基于可视化的视图模型执行能够清晰捕捉作战样式、基本作战流程和武器装备体系结构的合理性，从而形成科学、具有前导意义的武器装备作战需求。
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user: 4. 作战需求论证与验证案例 以某信息化武器装备作战需求论证为例，首先，基于装备技术特点和作战用途确定未来战场上该型武器的作战样式和指挥体制；根据武器性能和装备保障条件设定武器可能的作战状态 [ 14 ]。在此基础上对装备的指挥控制方法、作战使用流程进行分析，提出武器设计的具体作战需求。按照上述思路构建可执行模型，并进行作战需求的动态验证 [ 15 ]。 如图3所示，按上述分析的武器攻击全流程在UPDM构建的三维视景仿真平台中得以呈现。战场环境要素包括地球及近地空间物理环境；红方要素包括攻击方式、飞行参数、突防措施及性能、指挥控制系统；蓝方要素包括防御模式、卫星和雷达预警系统、拦截武器系统和防御指挥控制系统 [ 16 ]。OV-6b作战节点包括红军：发射飞行–中段突防–末段突防–毁伤目标；蓝军：卫星扫描–雷达追踪–拦截摧毁等。当武器按照作战事件序列OV-6c预先设置的内容进行攻击时，蓝方预警卫星开机进行预警扫描，当卫星锁定武器后，将来袭信息传递给地面指挥站，指挥控制中心根据预警信息指挥雷达进行跟踪探测，组织拦截武器进行拦截 [ 17 ]。红军在飞行过程中展开一系列的突防措施，躲避蓝方追踪和拦截。若突防成功即进行毁伤攻击，若不成功，将显示被拦截武器摧毁，失去作战能力。事件运行过程中OV-6c视图模型同步表述相应的作战事件，同时驱使OV-6b视图模型中各作战实体状态同步变化，实现信息数据的联动。按此方法，可对提出的初步作战需求方案进行推演，追踪武器攻击过程的发展动态，捕捉关键作战环节信息，验证方案的可行性，进而确定装备参数是否符合作战需求。 图3. 作战需求论证局部验证图
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user: 5. 结论 基于UPDM的需求论证方法适合于信息化条件下的武器装备作战需求论证。它不同于传统装备论证中以系统功能分解为特征的结构化方法，通过快速建立包含动态行为的装备体系可执行模型，在三维全局战场背景下基于概念模型的驱动进行作战需求论证和确认。同时，UPDM具备与多种仿真环境的信息交互能力，有利于后续开展武器装备技战术指标需求的深化论证，是军方和工业部门共同开展武器装备使命效能评估和性能评估的可用支撑平台。
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user: 摘 要 目前，大多数聚类方法是二支聚类，即每个对象要么属于一个类，要么不属于一个类，聚类结果具有清晰的边界。然而，将某些不确定的对象强制分配到某个类簇中会降低聚类结果精度。而三支聚类是一种重叠聚类方法，它采用核心域和边界域来表示每个类簇，较好地处理了含有不确定性信息对象的类别归属问题，同时有效地降低了决策风险。本文主要介绍一种三支决策聚类模型，并给出基于k-means的三支决策聚类算法作为实例进行分析。首先，通过已有的聚类算法得到相同数据集的不同二支决策聚类结果，然后对聚类成员的类簇标签进行匹配，最后制定投票规则确定样本的类簇归属。通过实验结果分析，本文所提出的聚类方法的聚类结果在各聚类性能度量指标上有了明显的提升。 关键词 :K-Means，三支聚类，标签匹配，投票规则 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 聚类是一种无监督的学习方法，是机器学习、数据挖掘、模式识别和图像分析等领域中一个极具挑战性的研究方向。聚类反映了在不同层面做出相应决策的过程，即聚类是在一定粒度层 [ 1 ] 面确定样本对象属于或者不属于某一类簇的过程。聚类分析的一个广泛潜在假设是一个类簇可以用单一的集合来表示，或者说类间的边界是确定的、清晰的。虽然在聚类分析中有许多聚类算法且都有自己特有的发现潜在数据结构的方法，但是不同的聚类算法可能会有不同的聚类结果。因此，在没有任何监督信息的情况下，很难判断出哪一种聚类结果适合当前的数据集。而集成聚类很好地解决了该问题，聚类集成主要包含两个过程：生成过程与一致性划分，本文方法主要是解决已生成的聚类结果的一致性划分问题。 为了解决传统聚类方法存在的问题以及三支决策理论的提出，许多新的决策聚类方法被提出。Lingras和Yan [ 2 ] 认为使用区间集可以更好地表示聚类结果。在此基础上本文提出的三支聚类算法是在二支聚类结果的基础上进行收缩和扩张分别得到三支聚类结果的核心域和边界域。该算法的聚类结果相比经典的聚类算法有较大的改进。 本文针对二支决策聚类结果如何转换为三支决策聚类结果的问题，提出了基于集成聚类框架并采用投票方式的一种解决方案。具体来说就是：在二支集成聚类的过程中，首先对聚类结果中所有类簇进行交集运算，交集部分的样本对象可以明确其归属类簇，即将这些样本都划分在同一类簇。然后，将这部分对象划分到相应标签对应类簇的核心域。最后，根据投票规则确定剩余样本对象的所属类簇。根据本文提出的基于投票的三支决策聚类方法，得到类簇的核心域与边界域确定全部数据对象的类簇归属，最终将二支决策聚类结果转换为一个三支决策聚类结果。
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user: 3. 聚类结果评价指标 根据是否利用真实样本的分布信息，聚类有效性评价指标分为外部指标(即通过比较聚类结果与真实分布的匹配程度对聚类结果进行评价)和内部指标(即通过评价聚类结果优劣来发现数据集内部结果和分布状态)。本文采用ACC [ 14 ] 和DBI [ 15 ] 两种评价指标。 3.1. 准确率 准确率(Accuracy)是一种常见的评价聚类结果好坏的外部指标。这个方法就是根据预测的结果与真实值做对比，当此值越高说明聚类结果越好。 ACC = 1 N ∑ i = 1 k M i (6) 其中N表示所有已经被确定类别的对象的个数， M i 表示正确划分到第i个类的数据对象个数，k表示聚类数。本文利用核心域的对象来计算三支聚类结果的ACC值。 3.2. Davies-Bouldin Index Davies-Bouldin index通过计算每个类簇最大相似度的均值，是一种评估聚类算法优劣的内部聚类评价指标。使用下列公式进行计算 DBI = 1 N ∑ i = 1 N max i ≠ j ( S i ¯ + S j ¯ ‖ w i − w j ‖ 2 ) (7) 其中 ‖ w i − w j ‖ 2 为簇类i与簇类j的距离， S i ¯ 计算的是类内样本到簇质心的平均距离，计算公式为： S i ¯ = ( 1 T i ∑ j = 1 T i | x j − A j | p ) 1 p (8) x j 代表类簇i中第j个样本点， A i 是类簇i的质心， T i 是类簇i中样本的个数，p在通常情况下取值为2。