DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 模块设计与实现 3.1. 流程图 本研究主要分为四个模块：数据爬取模块、中文分词模块、模型训练模块以及兴趣推荐模块，根据其模块分类及扩展可得整体流程图如图3所示。 图1. CBOW模型和Skip-gram模型的网络结构 图2. HS模型的一个简单示例 图3. 模块设计流程图 3.2. 数据爬取模块 数据爬取模块实现的功能是通过爬虫技术从互联网获取古诗词数据，作为整个系统的原始数据。在该模块中，本文采用的是Requests爬虫框架，编写Python程序，从古诗文网爬取古诗词数据，包括古诗词的标题、作者、朝代、原文、翻译、赏析、链接等内容，并将爬取结果保存为CSV文件。 古诗文网是静态网页，网站的首页包含唐诗三百、宋词三百、古诗三百、诗经、楚辞等诸多门类的古诗词，在进行数据爬取时分别针对不同的类型进行先后爬取，完成某一类型的爬取之后再进行另一类型的爬取，直到爬取完所有类型的古诗。以爬取唐诗三百为例，具体处理流程如图4所示。 3.3. 中文分词模块 中文分词模块实现的功能是将数据爬取模块中爬取到的每一首古诗词的翻译和赏析序列切分成一个个单独的词，作为训练Word2vec模型的语料库。在该模块中，本文采用的是Jieba分词组件，首先从CSV文件中读取每一首古诗词的相关数据，然后使用Jieba分词组件对翻译和赏析进行分词，最后与标题联系起来，构成上下文关系，并保存为txt文件。 图4古诗词爬取流程图 具体来说，本文采用Jieba分词的精确模式，将爬虫爬取到的每一首古诗词的翻译和赏析序列切分成一个个单独的词，作为训练Word2vec模型的语料库。例如“数风流人物，还看今朝”经过Jieba分词处理之后可以得到“数”、“风流”、“人物”、“还”、“看”、“今朝”等词汇。同时，因为在网络上爬取到的数据并不是非常标准的，其内容包含标点符号等无关的信息，所以在分词结束之后，需要对数据再进行去噪处理，去除标点等无关的信息，最终得到模型训练所需要的数据。 3.4. 模型训练模块 模型训练模块实现的功能是训练出一个模型，通过该模型能够比较准确地计算出任意两首古诗词的相似度。在本模块中，采用Word2vec对中文分词模块中得到的古诗词语料库进行建模，通过训练将词表征为K维实数向量，然后根据每一首古诗词的翻译和赏析内容计算它们的向量表示，最后通过古诗词之间的距离(如余弦相似度、欧氏距离等)来判断它们之间的语义相似度。 在word2vec的训练过程中，主要涉及以下几个重要参数 [ 8 ] ，如表3所示。 表3 word2vec模型的主要训练参数。 根据两种模型和两种算法自身的特点以及文献研究、多次实验，最终本研究将sg参数设为1，即采用skip-gram模型，将hs参数设为1，即采用Hierarchical Softmax算法，二者组合，采用skip-gram + HS框架，实验证明此种搭配下取得了更好的推荐效果。对于其它的参数，多次实验表明并不会对实验结果产生非常显著的影响，因此根据文献研究，均采取默认的参数。例如：alpha表示初始的学习速率，在训练过程中会线性地递减到min_alpha (学习率的最小值)；min_count表示最低频率，可以对字典做截断，词频少于min_count次数的单词会被丢弃掉，默认值为5；sample表示高频词汇的随机降采样的配置阈值，默认为1e-3，范围是(0， 1e-5)。 skip-gram + HS框架是已知当前词，预测上下文(context(w)，w)。输入层为当前词w的词向量，投影层为当前词w对应的词向量(恒等投影)，输出层为以词语在语料库中的词频作为权值构造的一颗二叉树 [ 7 ] 。叶子节点对应词汇表中的所有词语。假设叶子节点为N个，则非叶子节点为N-1个。叶子节点和非 Table 3 Main training parameters of the word2vec mode 训练参数 参数含义 size 词向量的维数 window 训练窗口大小 alpha 学习速率 min_count 最低频率 workers 控制训练的并行数 sample 采样的阈值 sg 是否采用skip-gram cbow 是否采用cbow，不可与sg同时使用 hs 是否采用Hierarchical Softmax算法 negative 是否采用Negative Sampling算法 表3. Word2vec模型的主要训练参数 叶子节点均对应一个向量。其中叶子节点对应的向量即为词向量，而非叶子节点对应的向量是一个辅助向量。 对于skip-gram + HS框架，给定一个训练样本(w，context(w))，词语w前后各c个词，context(w)包含2c个词。可以将通过w预测context(w)的问题，即 p ( c o n t e x t ( w ) | w ) 转换为2c个通过w预测下一个词为u的问题 p ( u | w ) ， u ∈ c o n t e x t ( w ) ，其目标函数为 p ( c o n t e x t ( w ) | w ) = ∏ u ∈ c o n t e x t ( w ) p ( u | w ) 。其中， p ( u | w ) 可以利用将u视为叶子节点的思路来解决。 3.5. 兴趣推荐模块 兴趣推荐模块实现的功能是利用模型训练模块训练出的模型，针对每一首古诗词计算与其最相似的十首古诗，并将结果保存为txt文件，以备下次查询。在本模块中，调用了Word2vec模型的similarity方法，计算出古诗词之间的相似度，按相似度降序排序，截取前十首古诗词。 相似度计算公式采用的是余弦相似度。余弦相似度用向量空间中两个向量夹角的余弦值来衡量两个文本间的相似度，相比于距离度量，余弦相似度更加注重两个向量在方向上的差异，计算公式如下： cos ( θ ) = ∑ i = 1 n x i ， y i ∑ i = 1 n x i 2 ∑ i = 1 n y i 2 其中， x i ， y i 分别表示词语转化为的向量。在模型训练模块结束之后，通过构建词频向量，词频的数值为该词在句子中出现的次数，通过上述公式计算两个向量夹角的余弦值，结果越趋近于1表示相似度越高。进而，按照所得的相似度进行排序，截取前十名作为推荐的古诗词输出。
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user: 4. 系统实现和实验分析 本文利用Python语言开发了一个基于word2vec模型的古诗词个性化推荐系统，在系统完成之后，我们进行了实验。当给予关键词“送别”之后，系统首先通过该标题联系到相关的古诗信息，比如：作者、朝代、诗文、译文以及赏析等，然后，将这些内容转换为了相应的词向量。转换成的词向量和语料库中其它的词向量通过余弦相似度的计算得到彼此之间的距离关系并排序，最后截取前十名的古诗。系统最终输出的十首古诗分别为：梅花、江南、南山、登高、相思、鸡鸣、春日、登楼、北风和风雨。因为送别诗中包含的情感大多是伤感离别的，因此推荐的大多是感伤惆怅的古诗。且送别诗的标志性事物有梅花、风雨、高楼等，因此推荐的古诗还包括和标志物相关的诗词。总体而言，推荐的十首古诗和用户给定的古诗从内容、语境、情感等方面具有很大的相似度，当用户想搜索与某首古诗相关联的诗词时，该系统能够提供较好的个性化智能推荐。 实验结果表明，系统基本实现了古诗词个性化推荐的目的，推荐的古诗大部分是与给定的古诗相关的，但在系统的运行效率和风格情感方面还有待改进。
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user: 5. 结论 Word2vec是一款用于训练词向量的软件工具，提供了CBOW和Skip-gram两种模型。结合hierarchy softmax和negative sampling优化技术，Word2vec可以快速高效地将词语表达成向量。Word2vec本身的特点使其效率变得很高，主要包括：Word2vec去掉了费时的非线性隐层；其次，Huffman编码相当于做了一定聚类，不需要统计所有词对；而且Word2vec只需过一遍数据，不需要反复迭代。诸多优点相加使得Word2vec可以在百万数量级的词典和上亿的数据集上进行高效的训练。 诗歌是人类文学皇冠上璀璨的明珠。《诗经》而后，两千余年的时间里面，我国诗人辈出，其诗作若满天繁星，令人赞叹不已。随着计算机技术的不断发展，智能个性化推荐系统广泛地应用于生活中，为越来越多的用户提供了方便。然而，目前对于古诗词智能推荐的系统寥寥无几，古诗词网站大多只是对古诗词内容的简单展示，缺乏个性化推荐功能。本文利用深度学习的思想，基于Word2vec模型，实现了古诗词的智能个性化推荐，在促进古诗词的传播，弘扬中华优秀传统文化方面具有重要的意义。
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user: 摘 要 蛋白质复合物由一组具有特定生物功能的蛋白质组成。使用计算方法从生物网络中预测蛋白质复合物对于理解生物活动的机制和疾病的发病机理具有重要的现实意义。传统的复合物识别算法通常仅基于网络拓扑结构，忽略生物特征和噪声数据对复合物识别性能的影响。针对该问题，本文提出一种基因本体和核-附属结构的蛋白质复合物识别算法，首先通过语义相似性融合蛋白质相互作用网络和基因本体信息构建有权图模型；其次，设计以局部子图直径和密度为聚类条件的核-附属结构的复合物识别算法GCA。最后，GCA和三个经典的方法在两个复合物数据集中进行比较和分析。实验结果表明，GCA在召回率、f度量和功能富集分析方面的表现均显著优于CFinder，MCode和MCL。 关键词 :基因本体，核-附属结构，有权网络 Copyright © 2018 by author 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 蛋白质复合物是由一组具有功能相似的蛋白质组成，它是细胞组织形成和功能实现的关键细胞实体。因此，预测蛋白质复合物可以从系统水平上更好地理解细胞的基本组成和组织机制。通过实验方法检测蛋白质复合物通常比较昂贵并耗费大量时间。而且，有些复合物只能在特定的条件下才能被检测。近年来，高通量实验技术和机器学习的方法产生了大量的蛋白质相互作用数据(PPI)。基于复杂网络的聚类技术、机器学习理论和群智能算法 [ 1 ] 的应用为蛋白质复合物识别奠定了理论基础和技术指导。因此，设计有效的聚类方法识别相互作用网络中的复合物是生物网络分析的一个关键问题。 复合物主要特征：1) 复合物内蛋白质具有结构和功能一致性；2) 在拓扑方面复合物具有相对较高的密度。复合物识别任务转化为利用聚类算法从图中识别蛋白质节点集合。整个PPI网络可以转化为一个图 [ 2 ] 。根据网络的性质，将其分为有权网络和无权网络，在有权PPI网络中，两个节点之间边的权值由这两个节点之间存在的相互作用关系的可能性大小表示。在无权的PPI网络中，所有边权值相同，一般使用二进制的邻接矩阵表示蛋白质节点之间的关系，如果两个蛋白质节点之间没有相互作用关系则用0表示，否则用1表示。研究发现，在有权网络上进行实验更容易识别出蛋白质复合物。 近年来，复合物识别算法通常基于图的算法聚类PPI网络。这些方法主要基于PPI中拓扑属性识别复合物，包括：MCODE [ 3 ] 、CFinder [ 4 ] 、MCL [ 5 ] 、FLCD [ 6 ] 和CDRWR [ 7 ] 。MCODE将PPI网络中具有相对高密度的区域定位为蛋白质复合物。CFinder基于团渗透方法在PPI网络中识别重叠蛋白质复合物。文献 [ 5 ] 引入马尔可夫聚类算法识别PPI网络中高度联通的蛋白质复合物。文献 [ 8 ] 引入随机游走马尔科夫聚类实现在有权或无权图图中识别蛋白质复合物。FLCD将PPI网络转化为有向无环图，确定子图的搜索空间，能够在加权/无权PPI网络挖掘网络中高连通子图。CDRWR使用相似性计算PPI中边的权值，并扩展重要种子节点以确保复合物的完整性，然后通过密度选择外部节点，通过合并策略形成最终的复合物。这些方法通常只关注单一的网络拓扑特征，其使用的PPI数据中含有的噪声影响预测结果。基于这些不足和复合物的特征，本文提出一种基因本体和核-附属结构的蛋白质复合物识别算法，主要工作包括：1) 通过语义相似性融合蛋白质相互作用网络和基因本体信息构建有权图模型；2) 设计以局部子图直径和密度为聚类条件的核-附属结构的复合物识别算法GCA；3) 比较并分析GCA与三个经典的方法，实验结果表明，GCA在召回率、f度量和功能富集分析方面的表现均显著优于CFinder，MCode和MCL。
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user: 2. 基于基因本体和核-附属的蛋白质复合物识别算法 本文中PPI网络用无向有权图 G = ( V ， E ) 表示，其中V是网络中蛋白质构成的节点集合，E是相互作用的蛋白质构成的有权边集合。蛋白质复合物识别工作包括有权网络模型构建和基于核-附属的复合物识别算法。 2.1. 有权网络模型构建 有效的考虑网络权重可以进一步提升蛋白质复合物识别的性能。基因本体(GO)是跨物种的综合资源，描述与生物过程，分子功能和细胞成分相关的基因和基因产物生物学特性，提供了蛋白质对之间的功能关系 [ 9 ] 。本文首先使用语义相似性构建基于基因本体和蛋白质相互作用信息的有权网络模型，通过最佳匹配(BMA)策略 [ 10 ] 计算每个行和列的所有最大相似度的平均值 [ 11 ] ，用于计算图中边的权重，如公式(1)-(3)，其中A/B分别表示DIP数据中蛋白质对应的基因， G O ( A ) = { G O A 1 ， G O A 2 ， ⋯ ， G O A m } 表示由GO注释得到关于蛋白质A的集合， G O ( B ) = { G O B 1 ， G O B 2 ， ⋯ ， G O B m } 表示由GO注释得到关于蛋白质B的集合。 s i m M A X ( A ， B ) = M A X t 1 ∈ G O ( A ) ， t 2 ∈ G O ( B ) ( s i m ( t 1 ， t 2 ) ) (1) s i m A V G ( A ， B ) = A V G t 1 ∈ G O ( A ) ， t 2 ∈ G O ( B ) ( s i m ( t 1 ， t 2 ) ) (2) s i m B M A ( A ， B ) = A V G t 1 ( M A X t 2 s i m ( t 1 ， t 2 ) ) + A V G t 2 ( M A X t 1 s i m ( t 1 ， t 2 ) ) 2 (3) 其次，基于公式(4)~(6)，根据基因本体的分子功能、生物过程和细胞组成三个不同特性，分别构建基于分子功能的有权图模型M，基于生物过程的有权图模型O，基于细胞组成的有权图模型C。最后，根据公式(7)，采用均值方式融合三个模型M，O和C，构建基于基因本体的有权网络模型G。 M = { M i j = s i m B M A ( i ， j ) ，     if   ( i ， j ) ∈ D I P M i j = 0 ，     else (4) O = { O i j = s i m B M A ( i ， j ) ，     if   ( i ， j ) ∈ D I P O i j = 0 ，     else (5) C = { C i j = s i m B M A ( i ， j ) ，     if   ( i ， j ) ∈ D I P C i j = 0 ，     else (6) G = { G i j = 0 ，     if   M i j = 0   and   O i j = 0   and   C i j = 0 G i j = M i j + O i j + C i j 3 ，     else (7) 2.2. 基于核-附属的蛋白质复合物识别模型 蛋白质网络中相同簇中的蛋白质通常比外部簇中的蛋白质具有更紧密地相互作用；生物网络具有小世界的特性。因此，在复合物识别的聚类过程中，采用子图密度和子图直径为聚类约束条件，其中密度计算如公式(8)， deg ( v ) 是有权图中节点v的度， w ( e ) 是网络中的边e的权值， | N | 为有权网络中节点的个数。 deg ( v ) = ∑ e = ( i ， j ) ∈ E w ( e ) density ( S ) = 2 ∗ deg ( v ) | N | ∗ ( | N | − 1 ) (8) 算法过程描述如下 算法包括四个步骤：节点度的计算和排序，种子节点的选取，核心簇的形成以及核心-附属复合物的形成。其中核心簇的形成由两个约束条件确定：密度和直径。如果以当前节点为种子节点形成簇的过程中满足条件(9)，则将其加入到当前簇中；否则继续找其他节点，直到不满足条件(9)为止，形成一个核心簇。然后选择新的种子节点，重复这个过程，直到形成所有的核心复合物。根据文献经验得知 [ 12 ] [ 13 ] ，通常设置 δ = 0.7 ， λ = 2 。核心-附属算法以蛋白质复合物通常具有高度相互作用的蛋白质的密集核心理论的基础。此类模型识别步骤分两步，首先发现网络中高度连接区域，然后通过添加强关联邻居来扩展这些区域。 diameter ≤ δ anddensity ≥ λ (9)
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user: 3. 实验与结果分析 3.1. 数据集及评价标准 文中实验使用CYC2008 [ 14 ] 和MIPS [ 15 ] 作为基准复合物数据集评估不同方法预测的复合物的性能。酵母蛋白质相互作用数据DIP [ 16 ] 和基因本体论(GO)信息用于构建有权图模型。 给定一组已知的真实蛋白质复合物集合 R = { R 1 ， R 2 ， ⋯ ， R n } 和一组已识别到的蛋白质簇集合 I = { I 1 ， I 2 ， ⋯ ， I n } ，如果定位到的蛋白质簇 I i 与真实蛋白质复合物 R j 满足条件 ω ≥ t ， t = 0.2 ，则认为 I i 和 R j 是匹配的。 | T | 是识别的蛋白质复合物 I i 和真实蛋白质复合物 R j 之间交集的大小， | I i | 和 | R j | 分别为检测到的复合物集合I的大小和真实的复合物集合R的的大小。为了评估预测算法的性能，采用recall，precision和f-measure三个评测指标，如(11)~(13)。 ω = | T | 2 | I i | ∗ | R j | (10) recall = | { R j | R j ∈ R ∧ ∃ I i ∈ I ， I i   matches   R j } | | R | (11) precision = | { I i | I i ∈ I ∧ ∃ R j ∈ R ， R j   matches   I i } | | I | (12) f-measure = 2 ∗ recall ∗ precision recall + precision (13) 3.2. 实验结果分析 为综合比较算法GCA的复合物识别性能，本文将GCA与CFinder，MCode和MCL三个算法就各自算法的准确率，召回率和f度量进行了比较。3种方法的参数都采用文献中提供的默认参数值。如图1在数据集CYC2008上的表现性能所示，在准确率方面，GCA弱于MCode，说明本算法在噪声数据去除方面还有进一步的提升空间。但是综合蛋白质复合物识别性能评测的3个指标，GCA在蛋白质识别的召回率和综合指标f度量方面都是最优的。召回率比较说明，本文算法GCA识别的复合物能够匹配的真实的复合物的数量最多。在f度量方面分别高于CFinder，MCode和MCL的百分点为12%，21%和17%。这说明与图中其他的复合物识别算法相比，本文算法在匹配真实复合物数量，综合表现性能方面具有更好的优势。分析图2可以得出类似结果。 3.3. 不同阈值t条件下算法性能比较 为了进一步说明GCA算法的有效性，图3和图4列出了四种算法在9个不同阈 t = { 0.1 ， 0.2 ， 0.3 ， 0.4 ， 0.5 ， 0.6 ， 0.7 ， 0.8 ， 0.9 } 条件下f度量的对比结果。从图3可以看出，本文提出的蛋白质复 图1. 在CYC2008上性能比较 合物识别算法的匹配性能要显著优于其他算法。当匹配的阈值越低，算法复合物识别的f度量综合性能越高。当阈值越高，算法在复合物网络中f度量表现性能逐步下降。特别是在数据集MIPS上GCA较其 图2. 在MIPS上性能比较 图3. 在MIPS上F-measure性能比较 图4. 在CYC2008上F-measure性能比较 他算法优势更加明显。图4在CYC2008上的比较结果与图3类似。综合分析，GCA算法在酵母菌的网络DIP上的f度量表现整体性能要优于其他三类算法，具有较强的蛋白质复合物识别的能力，进一步说明引入基因本体的核-附属算法的有效性。 3.4. 功能富集分析 实验通过计算每个识别出蛋白质复合物的 P value 值可以分析识别到的复合物所具备的生物意义。 P value 值反映的是蛋白质复合物所包含的某一特定生物功能的富集程度，可以注释出该复合物所具备的主要功能。 P value 值的计算公式如(14)： P value = 1 − ∑ i = 0 l − 1 ( | F | i ) ( | V | − | F | | C | − i ) ( | V | | C | ) (14) 其中， | C | 表示识别的蛋白质复合物中蛋白质的个数，l表示复合物C中具有某一功能x的蛋白质个数。 | V | 表示蛋白质网络中蛋白质的个数，其中具有功能x的蛋白质的个数为 | F | 。 P value 体现了识别复合物中蛋白质功能富集的概率。如果复合物被注释成好几个功能，则只取 P value 最小时对应的功能。 本实验对从酵母PPI网络中识别蛋白质复合物进行功能富集分析进一步验证GCA算法的有效性，具体 P value 值的分析和比较如表1。每个复合物的 P value 的范围从小到大划分成四个区间：< E-15，[E-15， E-10]，[E-10， E-5]，[E-5， 0.001]。 P value 值大于0.001，通常认为复合物的功能被随机指派的可能性很大，基本没有生物意义。表1中括号内的百分数表示 P value 落在某个区间的复合物数与落在所有区间的复合物数的比值。例如GCA总共预测到219个复合物，其中 P value 落在区间 < E-15的复合物数占百分比为21.75%。从表1中可以发现，在 P value 最小的区间(即 < E-15)，GCA预测的复合物无论数量还是百分比都远远大于其他算法，如前所述， P value 越小表示复合物的生物意义越显著，因此，这些复合物都具有最显著的生物意 Table 1 Comparison of functional enrichmen 算法 数量 有效性 E-15-E-5 E-5-0.001 CFinder 112 84.7% 9.25% 35.24% 40.21% MCode 40 91% 13.5% 61% 16.5% MCL 265 63% 7.75% 28.45% 26.8% GCA 219 95.85% 21.75% 62.47% 11.63% 表1. 功能富集性比较 义。GO功能富集分析都说明GCA算法性能优于比其他算法。
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user: 4. 结论 在PPI网络中检测蛋白质复合物是生物医学领域的重要任务。因此，随着技术的进步，PPI网络的增长速度比以往任何时候都快，这使得任务变得非常重要。在本文中，我们提出了一种基于基因本体和核-附属的有权图聚类方法，通过融合基因本体和蛋白质相互作用数据构建有权图模型，设计基于核-附属的算法进行复合物识别，可以有效地从复杂的网络中找出密集连接的子图。与CFinder，MCode和MCL相比，本文中提出的算法可以挖掘更多的蛋白质复合物，提高算法的识别性能。在今后进一步的研究工作中，我们将考虑有差异的利用不用的数据源信息构建有权图模型，并设计基于分类型的聚类识别方法。
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user: 摘 要 本文研究了信阳地区灰茶尺蠖(Ectropis grisescens Warren)的生物学习性和成幼虫生长发育习性，结果表明：灰茶尺蠖在信阳以蛹态在茶树根部附近越冬，一年发生5~6代。信阳地区灰茶尺蠖幼虫期一般有5龄，实验室饲养条件下4龄和3龄的个体均普通发生。幼虫相邻龄期间隔3~7 d，体形圆筒状。一般每头雌成虫产卵量一般为三百到七百粒左右不等，产卵后成虫2~3 d死亡。 关键词 :灰茶尺蠖，生物学特征，信阳地区 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 信阳地处豫南地区，以良好的自然条件造就了“信阳毛尖”这一全国著名品牌，虽然信阳茶区是我国的古茶区，但多年来不断遭受虫害的困扰，严重影响了茶叶品质，也造成了重大的经济损失。灰茶尺蠖(Ectropis grisescens Warren)，属鳞翅目(Lepidoptera)尺蛾科(Geometridae)，分布于浙江、湖北、湖南、福建、江西、江苏、安徽、河南、广西和广东等省，几乎覆盖了我国所有产茶省份，是信阳茶区的头号害虫。灰茶尺蠖幼虫具有群居性，取食茶树叶片，发生严重时，常常造成茶园大片光杆，给茶农造成严重的经济损失 [ 1 ] 。 信阳地区以往的研究把灰茶尺蠖和茶尺蠖混淆一体，很可能误将灰茶尺蠖的研究作为茶尺蠖的研究，目前有很多国内外学者已对浙江地区灰茶尺蠖和尺蛾科的害虫做出了不少的相关研究 [ 2 ] - [ 12 ] ，但豫南地区灰茶尺蠖研究的空白，为灰茶尺蠖的有效防治和预测预报带来困难。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 材料 供试虫源 灰茶尺蠖采自信阳市马鞍山茶场试验田(32˚12'N，114˚05'E)，室内以信阳毛尖的新鲜茶枝逐代饲养，并定期捕捉茶园自然种群与实验室种群交配复壮。饲养条件：温度25℃ ± 1 ℃ ，相对湿度85% ± 5%，光周期14 L：10 D。初孵幼虫先在直径8 cm、高9 cm的塑料培养瓶中用新鲜的茶树芽梢进行饲养，4龄后转至50 cm × 50 cm × 50 cm的养虫笼中用茶枝继续饲养直至化蛹。 2.2. 方法 室内观测 随机选取30头黑头卵粒放置培养皿中，共分装30皿，每皿1头，并编写序号01~30。试验过程中幼虫的处理：从一龄幼虫到末龄幼虫要及时清理粪便，更换新鲜茶叶，每天定时观察并记录每头茶尺蠖幼虫的身体变化，包括其体色、体长、体重的变化和蜕皮情况。及时取出灰茶尺蠖幼虫蜕下的头壳并以测微尺进行测量。记录各龄幼虫的生长时间并测量各龄幼虫的头壳宽度历期。挑取同日化蛹雌雄蛹30对放于透明塑料盒子里羽化，并提供其3%蜂蜜水补充营养，记录羽化时间和产卵量。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 灰茶尺蠖在信阳地区的年生活史 从表1数据可看出灰茶尺蠖为多化性昆虫，信阳地区的灰茶尺蠖一年发生5~6代，由于灰茶尺蠖一年发生世代较多，往往会出现严重世代重叠现象。 灰茶尺蠖以蛹态在土中越冬，到次年4月上旬开始羽化，发生高峰出现在5、6月份，7、8月份气温较高，茶尺蠖的种群数量显著降低，持续发生到11月份左右，开始化蛹越冬。 3.2. 灰茶尺蠖幼虫历期 灰茶尺蠖幼虫相邻龄期间隔3~7 d，体形圆筒状。从表2可看出一龄到五龄幼虫历期的平均天数分别为5.50 d，4.17 d，3.67 d，4.33 d，3.33 d。茶尺蠖幼虫期为18~25 d，平均天数为21.5 d，接近灰茶尺蠖野外的发育历期。 3.3. 灰茶尺蠖幼虫及其生活习性 灰茶尺蠖幼虫腹部仅第6腹节与臀节上有足，爬行时呈屈弓状，体表光滑。初孵(一龄)幼虫全身体色黑色，体节间有浅的环形纹，一龄幼虫后期体褐色，体长为1.5~3 mm，头部大；二龄幼虫体黑褐色，体节间具更明显的白色条纹。体长4~6 mm；三龄幼虫体茶褐色，体长7~9 mm；四龄幼虫浅褐色，体长13~16 mm；五龄幼虫体灰色，体长18~25 mm。试验时发现茶尺蠖幼虫每次刚刚褪去旧皮时体色最浅，随着幼虫的增长，身体的颜色又逐渐加深。 灰茶尺蠖幼虫具有群居性，以取食叶片危害，每3~7 d蜕皮一次，且每次蜕皮前1 d，不食不动，蜕皮后，食量猛增；发生严重时，老叶、嫩叶皆被取食殆尽，导致茶树大片秃顶，幼虫还有吐丝下垂的习性，便于扩散和逃跑，更加加重了其对茶园的危害，并导致树势衰退，对茶叶的生产造成了极大的威胁。 3.4. 茶尺蠖幼虫头壳宽度 灰茶尺蠖幼虫每蜕一次皮代表其龄期增加一龄，每次蜕皮后，收集其蜕下的头壳并测量其宽度，测量的结果如表3。随着灰茶尺蠖幼虫龄期的增加，其头壳宽度的最大值分别为0.35 mm，0.58 mm，1.11 mm，1.59 mm；最小值分别为0.30 mm，0.51 mm，0.90 mm，1.39 mm；头壳平均宽度依次为0.33 mm，0.55 mm，0.98 mm，1.51 mm。 Table 1 The annual life history of Ectropis grisescens Warren in Xinyang are 月份 (旬) 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 上中下 上中下 上中下 上中下 上中下 上中下 上中下 上中下 上中下 上中下 上中下 上中下 蛹 +++ +++ +++ +++ + + ++ ++ ++ ++ ++ +++ 成虫 --- --- --- --- --- -- 卵 ** ** ** ** * * 幼虫 ... ... ... ... ... ... ... ... 表1. 信阳地区灰茶尺蠖年生活史 Table 2 Larva duration of Ectropis grisescens Warre 供试虫数(头) 各龄期平均天数(d) 幼虫期天数(d) 一龄 二龄 三龄 四龄 五龄 最短 最长 平均 30.00 5.50 4.17 3.67 4.33 3.33 18.00 25.00 21.50 表2. 灰茶尺蠖幼虫历期 Table 3 The larval head capsules width of Ectropis grisescens Warre 头壳宽度(mm) 第一次蜕皮 第二次蜕皮 第三次蜕皮 第四次蜕皮 最大 0.35 0.58 1.11 1.59 最小 0.30 0.51 0.90 1.39 平均 0.33 0.55 0.98 1.51 表3. 灰茶尺蠖幼虫头壳宽度(mm) 3.5. 灰茶尺蠖蛹的习性 末龄幼虫到蛹成形，有2~3 d的伪蛹期，灰茶尺蠖蛹的体长相比末龄幼虫的体长明显缩短变粗，且最后一次蜕皮是在完全化为蛹时。伪蛹期对环境敏感，不适的条件(主要是温湿度)易导灰蛹畸形而死亡。灰茶尺蠖的蛹为被蛹，长椭圆形，刚化蛹时体色为嫩绿色，后渐变为红褐色，从外观上看已有成虫的雏形，可分为头、胸和腹三部分，也可分雌雄；蛹期不吃也不动。灰茶尺蠖蛹长9~14 mm，蛹重为0.055~0.140 g，雄蛹偏小较轻。 3.6. 灰茶尺蠖成虫及其生活习性 灰茶尺蠖成虫体长11 mm左右，翅展约25 mm，触角丝状灰褐色，复眼黑色，成虫全体灰白色，翅面鳞片和绒毛较头胸背面稀疏，鳞片黑褐色，后翅稍短，缘毛灰白色，胸足浅灰色，有黑色鳞片。雌蛾腹部宽平、具毛，透过体壁明显看到绿色虫卵；雄蛾较雌蛾小，腹部尖削。成虫静息时，四翅平展。室温 25 ℃ 条件下，一般雄蛾雌蛾羽化时间接近；当温度上升到28度左右，雄蛾明显羽化时间早，孤雌生殖现象普遍。 室内饲养中发现，室温 25 ℃ 条件下，一般雄蛾雌蛾羽化时间接近；当温度上升到 28 ℃ 左右，雄蛾明显羽化时间早，孤雌生殖现象明显增多。成虫羽化后1~2 d便可交配，卵粒常成堆或成块排放，喜欢产于隐蔽的缝隙等处。卵上常披有一层白色棉状物。观察时发现茶尺蠖雌成虫产卵时，输卵管伸出，且一次仅产一粒，每产一粒后再次缩回身体内，间隔几秒后，产下一粒卵，成虫产卵后2~3 d死亡。
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user: 4. 结论与分析 灰茶尺蠖为多化性昆虫，信阳地区的灰茶尺蠖一年发生5~6代，往往会出现世代重叠现象。野外调查发现，信阳地区灰茶尺蠖以蛹态在茶树根部附近越冬。越冬蛹到次年4月上旬开始羽化成蛾，成虫交配产卵，卵粒经过7 d~8 d便可孵化开始危害。灰茶尺蠖1~2龄体小，长聚集叶片边缘下方取食，不易观察，3龄后暴食严重，一夜即可取食成光杆。因此，灰茶尺蠖有效的防治一定要抓好3龄前，做好预测预报工作。 信阳地区灰茶尺蠖发生高峰出现在5、6月份，7、8月份气温较高，灰茶尺蠖的种群数量显著降低，持续发生到11月份开始入土化蛹越冬，一般越冬蛹在土中生活长达5个月之久。 信阳地区灰茶尺蠖幼虫期有5龄，随着实验室饲养代数的增加，生活史只有4龄或3龄的个体明显增多，其中原因有待进一步研究。试验中发现灰茶尺蠖随着龄期的增大，幼虫粪便形状和大小也相应的发生改变，推测可利用此性质更直观地判断灰茶尺蠖的龄期，相关研究正在进行。
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user: 摘 要 随着人工智能技术的爆炸式发展，人工智能技术也在越来越多的领域内得到普及应用。机器学习、深度学习等诸多算法在这些领域内大显身手，然后，目前的人工智能技术与真正预期的强人工智能之间仍存在不可逾越的鸿沟。旨在提出一种以接口调节作为基础的一套理论模型，意在探索新的人工智能实现方式，并且希望在今后研究中验证该算法模型在诸多方向上能作为新的突破。 关键词 :人工智能，接口驱动，算法模型 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 人工智能被定义为研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学 [ 1 ] 。目前人工智能应用广泛且普及，追究智能的本质，造成原始智能的基础是通过大自然的筛选和调节，以一种较为优化的方式达到准确的目标 [ 2 ] 。我们用数据公式来拟合智能的概念，那么最基本的智能公式可以表达为：智能 = 数据 + 模式(连接方式) + 调节(权值改变) + 目标 [ 3 ] 。这里的模式理解为不同数据传导的连接方式，而调节是指在该模式下为达到目标而做的权值优化。目前机器学习等领域最通用的做法都是通过不断的训练学习后，去寻找最优化的权值 [ 4 ] ，调节接口的连接是否也能形成一种训练学习，作为获取最优值的一种模式。
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user: 2. 模式接口的说明和定义 接口泛指实体把自己提供给外界的一种抽象化物。这里的讨论的接口是指实体与实体之间的连接方式，比如现实生活中，两个个凹凸的物体相互穿插在一起。将这些实体抽象为两个部分，实体本身和实体间的接口。实体通过他们的接口来相互连接。接口连接的方式可以多种多样，比如两个实体通过重力上下叠在一起。那么也可以看成是一种连接，只是连接不太稳定。几乎任何两个相互连接的实体，都可以找到他们之间的接口。 讨论了接口的现实存在方式，那么在数学上又如何去定义这些接口。从最简单数据公式1 + 1 = 2说起。前后两个“1”代表两个实体，而它们中间的“+”号在这里被认为是它们的接口。这样“1 + 1”就看成是两个实体，通过接口连接在一起，形成一个更大的实体。接口普遍存在，它早已渗透在数学里的每个角落。 用“+”和“−”两个符号来定义接口的两种类型，带“+”号的接口把它想象成实体凸出来的那部分，而“−”号接口则表示实体凹进去的那部分。它们两个的相互连接，就符合最简单的加法运算法则，一个“+”接口的权重为4，一个“−”接口的权重也为4，相加为0，结果为0则表示这两个实体进行稳定的连接。从上面分析可以得出，接口包括两个部分，一个正向的接口，一个负向的接口。在接口上引入一个参数(阈值)，阈值是判断两个接口是否可以被组合的决定参数。 如果把它们两个相加的值作为接口值的话。那么只要接口的值，小于接口的阈值就可以判断这两个接口是可以连接的。比如设定两个实体的接口阈值是0.2，权重相加的值为0，那么就可以判断为这两个接口是可以连接的。如果是分别为4和−2，相加的绝对值为|4 − 2| > 0.2，那么就判断为不可连接。判断接口连接需要计算接口权值和连接的阈值。 接口组合计算公式： f ( x ) = { 1 ，   | W 正 + W 负 | < C 阈 值 0 ，   | W 正 + W 负 | > C 阈 值 上面内容完成最简单的两个实体接口组合，基于上述的接口基本单元，来形成一种新的筛选模式和调节方法。接口的阈值和个体接口所带的值是不会改变的，也就是从单个基本实体上来看，是不具备可调节。但是从多个实体的连接的角度上来说，大的正接口既可以通过同样大的负接口进行连接，也可以同时与几个小的负接口来连接。甚至是一个接口，跟附带不同接口的个体连接，也可以形成附带不同接口的整体。因此可以得出的结论是，单个个体接口无法调节，但多个实体接口之间的连接组合方式是可以调节。
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user: 4. 接口模式与传统算法的比较 相对于传统算法来说，接口算法是一种筛选调整的算法。它只需要知道前后的筛选条件，接口和它们的计算关系，就可以得到结果。 相对于神经网络算法来说。它们两个都是通过学习来调整参数的算法。神经网络算法是针对权值的调整，也就是初始值通过调整可以变成目标值。如图2。神经网络算法的使用场景是起始输入通过调整可以到达目标输出。 接口模型是针对于接口的调整，也就是形成一个整体把初始值和目标值连接在一起。如图3。从使用层面来看，接口模型是接口调整形成整体的过程。接口模型的使用场景是起始输入通过调节接口可以跟目标输出相连接。
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user: 5. 接口模式的应用场景 接口模型适用范围极广，因为它是形成一个可以执行结果的个体，神经网络是形成可以执行结果的操作 [ 5 ] 。它们也是不冲突的，相当于给予一个目标，那么可以通过接口模型，连接基本的物质构成一个可以执行的个体，然后通过神经网络模型，训练这个个体怎么执行的更加准确。举一些例子，比如建造 图2. M-P神经元模型 图3. 接口模型 房子，通过整体的稳定性，内部空间的大小，整体的美观来筛选形成的整体。那么就可以形成生活中常见的房子。当然也可能是更多样的形式，可以参考生物形成的蜂巢，蚂蚁的洞穴等。 比较具体的类似于树叶的形成，通过获取阳光的量来调节细胞的连接形成。那么在下面的细胞，接收阳光少，所以就不会往厚度方面连接，而是往水平方向连接，因此可以形成叶子的扁平个体。然后根据其它的筛选因素也可以形成各式各样的叶子，比如北方的雪大，那么要求叶子承受面积小会成为筛选的因素，从而形成松树的针叶。热带雨林的降雨比较大，也可以形成类似于香蕉树叶的方便水流。添加不同的因素，可以形成适应这些因素的个体。并且形成的个体因为是接口相互连接的，因此也可以拥有修复的功能。例如在叶子旁边，撕破一个小口，整体的接口也会被激活，然后继续修复这个缺口。
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user: 摘 要 烟叶产、质受许多因子影响。本文旨在综述近年来不同研究中所涉及的影响烟叶产、质的因子，并说明其对烟叶产、质影响的机理。同时，文章也会收集数据，提供这些影响因子的最适范围，以使烟叶产、质得到最大提升。 关键词 :烟叶产量，烟叶质量，影响因子 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 烟草作为一种嗜好性较强的经济作物，在实际生产中人们对其产量和品质都有较高要求。烟叶质量受品种、栽培技术、气象、土壤和烘烤技术等诸多因素的影响，多年来，烟叶科研工作者从生态环境 [ 1 ][ 2 ][ 3 ][ 4 ][ 5 ]、栽培措施 [ 6 ]、品种 [ 7 ]、调制 [ 8 ]等方面开展了大量研究。1993年，左天觉先生基于烟叶产质，提出了生态环境、品种、栽培技术对烟叶质量的贡献率分别为56%、32%、10%左右的说法 [ 9 ]。其中，生态环境包括气象因子、土壤类型和地质地貌等，栽培技术包括施肥技术和栽培密度等。
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user: 2. 气象因子对烟叶产、质的影响 气象因子即影响其作物生长发育的气象原因或条件。烟草作为重要的经济作物，其产量和品质受生态环境影响尤为突出，而气象因子作为主要的生态因子，不仅决定着烤烟生长的地域分布，而且在很大程度上影响烟叶产量、化学成分的协调性 [ 10 ]。已有研究表明，光照、温度及水分直接决定着烤烟产量及品质 [ 11 ]。光、温度和水分最为气象因子的重要的3个因素，在作物生长中，起着重要的作用。 2.1. 光照对烟叶产、质的影响 光的变化直接影响烤烟的生理代谢过程 [ 12 ][ 13 ]。光照主要从3个方面：光照时间、光照强度和光质，极大地影响烤烟的生理代谢和品质形成 [ 14 ]。研究表明，适当延长光照时间可提高叶绿素含量，促进光合作用，提高叶片光合同化效率，有利于烟株生长发育和干物质积累 [ 15 ]。烤烟是喜光作物，较强光照能使其叶厚茎粗，生长旺盛，产量提升；但从品质来讲，日光足而不强更利于优质烤烟的形成。若光照不足，则叶片细胞分裂较慢，倾向于细胞延长和细胞间隙加大，机械组织发育差，植株生长纤弱，最终导致叶片大而薄 [ 16 ]；叶片糖及蛋白质的比例降低，烟碱含量降低 [ 17 ]，香气不浓，油分少 [ 18 ]，内在品质下降。当光照过强时，易形成“粗筋暴叶”，表现出化学成分不协调，吸味辛辣，烟碱含量上升等特征 [ 19 ]，香气品质下降。史宏志(1999)等研究指出，在复合光中增加红光的比例，能促进叶面积的增加，但是也会导致叶片变薄，比重降低，以及叶绿素含量下降。在代谢方面，增加红光比例能使碳代谢增强，减少氮代谢的有关化合物含量。相对的，增加蓝光比例则能促进烟叶的氮代谢 [ 20 ]。 谢晏芬研究指出，烤烟生长最合适的光照条件是：全年日照百分率 > 50%，日照时数 > 2000 h；大田生长期日照百分率40%左右，日照时数 > 5000 h，此时的烤烟质量最为理想 [ 21 ]。 2.2. 温度对烟叶产、质的影响 温度是影响烤烟品质的一个重要因素。烤烟是喜温作物，在无霜期不足120天的地方不能正常成熟 [ 22 ]。烤烟大田生长最适宜的温度是22℃~28℃，低于17℃则烟叶不能正常成熟，但前期最好略低于最适生长温度，以使烟株稳健生长；而后期温度适当高些，有利于叶内同化物质的积累和转化，从而提高烟叶香吃味 [ 23 ]。一般来说，烟株在生长过程中对温度的要求是前期较低，有利于根系的伸长，有利于提高烟株自身的抗寒能力，使植株能够稳健生长；中期较高，有利于烟株的生长繁盛；后期稍高，有利于烟叶内转化和积累较多的同化物质，提高烟叶内在化学成分的协调性，以提高烟叶的品质 [ 24 ]。生产优质烟叶要求日平均温度高于20℃的天数超过70 d。在20℃~28℃范围内，烟叶的内在质量随着成熟期平均温度升高而提高，但温度并不是越高越好 [ 25 ]。杨利云(2017)等研究指出，长期相对高温环境会抑制烟草生长，并降低其株高。另外，长期处于高温环境中的烟叶卷曲褶皱、叶片较厚、叶面积较低 [ 26 ]。 2.3. 水分对烟叶产、质的影响 烟草不止是喜温作物，同时，其整个生育期对水分的要求也较高 [ 27 ]。烤烟在各生育期所需水分有所不同，当出现干旱和水淹胁迫时，烤烟生理代谢会发生较大变化。龚婷(2017)等研究指出，干旱下，烟草的株高、茎围、最大叶长和叶片数都降低，干物质积累量减少，净光合速率降低，总氮质量分数改变，且随着干旱程度增加，抑制生长程度更显著 [ 28 ]。刘泽彬(2013)等研究指出，植物在淹水胁迫下，根系呼吸作用受阻，同时，叶绿素含量也会减少，进而影响植物生理活动 [ 29 ]。适宜的土壤水分能促进光合产物的积累和转化，提高烟草品质。烟草的需水规律是“前期少、中间多、后期适量少” [ 25 ]。烤烟成熟期的水分条件对烟叶品质影响尤为显著，降水过少使烟叶厚而粗糙，烟碱、含氮化合物含量过高而含糖量降低，造成糖碱比失调，还可能造成旱烘假熟现象；降雨过多会导致细胞间隙加大，组织疏松，烟叶干物质积累减少，烤后叶片薄，烟味淡，香气不足 [ 30 ]。适宜的土壤水分有利于光合产物的积累、转化，有利于增加产量，提高烟叶品质。
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user: 3. 土壤对烟叶产、质的影响 土壤的类型及其相关物理、化学、生物学特性与烟草的产量、品质及风格特色有着密切的关系 [ 31 ]，不同母质发育的土壤的理化性质存在较大的差异，主要表现在pH、有机质、速效钾的含量差异 [ 32 ]。湖北植烟土壤pH范围以5.5~7.5为宜，土壤有机质含量以1.5%~3.0%为宜。烟草科研工作者针对土壤类型对烟叶品质的影响开展了大量研究，指出以页岩母质发育的土壤所产烟叶的评吸质量最优，其次是石灰岩、斜长花岗岩，再次是正长花岗岩，以玄武岩母质发育的土壤所产烟叶质量最差 [ 33 ]，紫色土、红壤与黄壤等烤后烟叶内在质量较好，水稻土烤后烟叶质量较差 [ 34 ]，也有研究指出，褐土上种植的烟叶最接近于优质烟叶标准，砂姜黑土最差 [ 35 ]。低山或中山缓坡区烟叶质量好于平川区和高山坡区烟叶，其中红壤性土和扁石黄红土区烟叶质量最优 [ 36 ]。据美国、巴西等烤烟生产先进国家的经验和我们的试验研究证明 [ 37 ]，在影响烤烟质量的众多因素中，优质健康的土壤是基础。如美国的主要植烟土壤85%都是通气良好、微生物协调的砂性土壤；巴西的植烟土壤80%都是丛林或牧场开垦的土地既肥沃又疏松。
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user: 4. 施肥技术对烟叶产、质的影响 化学肥料在农业生产上的广泛应用是二十世纪最辉煌的成就之一，但是不科学不合理的施肥，特别是长期过量的施肥，不仅会影响肥料施用的经济效益，还会造成一系列的生态环境问题，如地下水污染，水体的富营养化等。过量施用化肥引起土壤酸化、重金属污染，不仅使土壤肥力下降，还造成水体富营养化，甚至通过食物链危害到人体的健康 [ 38 ]。 烤烟生产中施肥技术或施肥模式也在不断尝试与改进，先后出现了双层施肥、单株定量、双侧条施、分次施用和环施等新的施肥方法。陈萍(2003)等研究表明，磷肥利用率、烟株干物质重量、烟株中吸收自肥料的磷素以40%基肥，60%追肥为较高 [ 39 ]。陈永明(2007)等在南雄烟区进行的试验表明，烟苗生长发育前期施足基肥。在旺长，圆顶期追肥时，将钾肥分次兑水淋施能提高烟叶的产、质量及可用性 [ 40 ]。李洪斌(2013)等研究表明，有机无机配施处理的肥料配比及施肥方式能大大提高经济效益 [ 41 ]。 大量分析文献结果显示，我国烤烟生产施肥技术中，分次施肥效果较好。在肥料种类上，施用有机肥或生物有机肥能够改善烤烟品质和提高烤烟产量，但适用土壤及施用技术上还鲜有结论。国际上对肥料的施用研究已有很长历史，单是针对配方施肥已有近百年的历史，英国从上世纪30年代开始就对土壤养分与农作物产量之间的相关关系做了一系列的研究，首先提出土壤养分有效性和作物相对产量等概念，并编制了“全英氮肥平衡表”，来指导氮肥的施用 [ 42 ]。
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user: 5. 测土配方施肥 测土配方施肥是以土壤测试、肥料田间试验为基础，根据作物的需肥规律、土壤的供肥性能和肥料效应，在合理施用有机肥的基础上，提出科学合理的氮、磷、钾以及中、微量元素等肥料的施用品种、数量、施肥时期和施用方法，以满足作物生长的需要，从而达到提高作物产量、改善烟叶品质、提高肥料利用率、减少环境污染的目的。在测土施肥技术方面，由美国的勃莱等人在40年代中期完成了奠基性的研究，并提出系统化土壤分段分级理论。日本则在大量田间试验的基础上，在全国范围建立了作物施肥指标体系，并制定作物施肥指导手册，将信息技术应用到测土配方施肥中，还研究开发了配方施肥专家系统。 我国的测土施肥技术研究开始于上世纪八十年代。烤烟测土配方施肥，通常采用三因素四水平或者三因素五水平的优化实验方案进行，通过选择试验区域内有代表性的土壤开展田间肥效试验，建立施肥模型，从而得到研究区域的烤烟肥料配方。一些烟草科研工作者进行了一些有益的研究，但由于种种原因，测土施肥技术没有能够在全国范围内推广应用。中共中央在2005年一号文件中明确提出推广测土配方施肥技术。农业部从2005年春开始，实施测土配方施肥项目，作为农业科技入户工程的重要内容。2005年以来，我国在全国范围内开展了新一轮的测土配方施肥行动。各项工作正在不断的深入，广泛初步建立了基于县域的作物测土施肥体系。 当然，我们还必须意识到测土施肥技术也存在一系列问题。首先，基层烟叶技术人员文化水平参差不齐，其中部分人员难以掌握测土配方施肥量的计算方法；其次，对于想要使用多元复合肥的烟户，测土配方施肥量的计算方法无法提供配方结果，需要给出很多前提条件；最后，测土配方施肥的施肥量较为精确，在生产上较难实施到位 [ 43 ]。最为重要的是，随着测土配方施肥工作的开展，纸制材料的数据调查表越来越多，这些纸制数据不但查询检索较为困难，而且分析汇总的工作量大，需耗费大量的人力、物力与财力。因此，必须用一种新的技术手段对测土施肥项目海量基础数据进行管理，提高工作效率。 综上，随着人们环境保护意识、资源高度节约意识的增强，提高肥料利用率是现阶段迫切需要解决的问题。建立基于大数据背景下的施肥技术体系，不仅可以通过Web浏览器实现信息查询和施肥咨询，而且能进一步促进精准化施肥的发展。通过大数据背景下的施肥体系构建，采用GPS全球定位系统(Global Positioning System， GPS)和RS遥感技术(Remote Sensing， RS)有望实时获取作物田间长势和土壤养分等详尽信息，以确定作物全生育期的养分、水分丰缺状况、土壤养分空间变异等土壤信息，并与地理信息系统GIS (Geographic Information System， GIS)系统结合进行作物施肥推荐。采用GIS技术结合其他技术与作物施肥模型、数据库管理系统等组成的作物施肥决策系统，能够最大程度的优化肥料投入、节约养分资源，最终实现合理施肥。
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user: 摘 要 链接预测是寻找社会网络中隐藏的和未来可能出现的链接，它对于分析社会网络具有重要意义。本文在对现有社会网络链接预测研究的基础上，分析了社会网络链接预测算法中的多维相似度属性，并把链接预测问题转换为分类问题，尝试使用机器学习的方法解决社会网络链接预测问题，最终通过实验得到验证，相似度属性特征对链接预测具有较高影响力，链接预测问题可以转化为分类问题通过机器学习算法得到解决。 关键词 :链接预测，机器学习，相似度属性，社会网络 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 复杂网络研究是众多科学领域的一个重要分支，大量的学者致力于研究网络的特征、演化过程、拓扑结构与功能之间的关系。其中，社会网络分析近年来成为复杂网络分析中一个新的非常重要的研究方向，尤其随着多种社交媒体的产生与发展繁盛，社会网络分析对于研究事件演化、信息推荐、舆情管控等都具有重要的作用。社会网络中的链接预测主要是通过网络的已知信息，预测没有链接的两个节点发生链接的可能性，这种链接关系可能是已经存在但尚未被发现的，也可能是目前不存在，但是在不久的将来非常可能发生的。社会网络实体之间的关系分析对事件发展具有极其重要的作用，因而链接预测在现实世界中具有非常广泛的应用性，比如社交网络中的好友推荐，电商中的商品推荐，社会安全中的实体识别等等。 链接预测作为社会网络分析的一个重要研究方向，是一个交叉学科问题，涉及社会学、系统学、图形学等等，逐渐发展成为国内外学者的研究热点。经典方法都是将社会网络看作是一个节点和关系的集合，网络中的每个节点对应一个实体，每条边对应着用户之间的一种关系，链接预测就是基于这些实体和关系的特征进行。为了实现快速的关系预测，如何综合社会网络中的多维特征是研究者们一直在探索的问题。本文提出的基于多维相似度属性的社会网络链接预测算法，就是要分析社会网络中节点和边的多维相似度属性，通过机器学习的方法，实现对社会网络有效的链接预测。
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user: 2. 相关工作 对社会网络链接预测的现有研究方法主要集中在基于概率模型、基于监督学习和基于相似度三类。 基于相似性的算法是链接预测中最直接有效的方法，但是也具有很多的挑战性。比如节点相似性的定义本身就存在异议，相似性指数的分类更是复杂。相似性通常是通过两个节点之间的共同特征来衡量，共同特征越多，相似性越高，则越有可能存在链接。然而通常情况下，能够直接得到的是网络拓扑结构，节点的属性是隐藏的，纯粹基于拓扑结构的相似性指数往往是比较浅显的，因而基于结构相似性的链接预测准确率高低，往往与结构相似性所提出的指标以及目标网络所具有的拓扑特性的匹配程度相关。Lv等人曾在文 [ 1 ] 中归纳了基于网络结构相似性指标的链接预测方法，并将这些指标归类为局部信息、路径、随机游走三大类，是对链接预测相似性指标比较系统全面的分类。现在对基于相似性的链接预测方法的分类有很多种方法，大致是基于两大类特征，即节点属性和路径信息。基于节点主要是基于公共邻居的相似度指标，比如CN、Jaccard、Salton等等 [ 2 ] 。基于路径的方法则是主要考虑最短路径、随机游走 [ 3 ] 或者page rank这三类。 基于监督学习的链接预测主要是根据特征值对节点进行分类，这样链接预测就是一个典型的二分分类问题，但是这种方法的难点在于特征值的选取，通常做法是以图的拓扑结构来寻找特征值。例如Kashima、Liben等人的方法 [ 4 ] [ 5 ] 。但是如果社交网络规模较大时，特征值计算的复杂度往往也很高。后来，Doppa等人研究发现，基于节点相似性，考虑拓扑结构特征，可以很好的提高链接预测的准确度 [ 6 ] 。 虽然很多研究表明，借助于节点属性的链接预测具有比较好的效果，但是这些属性往往是被看作独立的，于是有部分研究者考虑把节点属性进行有效结合，看是否对链接预测的准确性会有提高，这就产生了基于概率模型的方法，这类方法是系统的将节点和边属性进行结合，构造出一种联合概率分布，得到结构化的数据关系。Lise和Taskar等人的研究证明，此种方法精确度较高 [ 7 ] [ 8 ] 。 目前，对链接预测的实现都是建立在对已知数据的分析之上，各种预测方法的目标都是相同的，但是分析问题的角度不同 [ 9 ] 。基于结构相似性的方法，主要考虑某个方向上的特征，如果所预测网络的特征不明显，预测结果也将不准确。但是这种方法的计算复杂度较低，具有比较好的实用基础。而基于概率模型的方法则考虑了结构信息和节点之间信息，以求达到较为完美的预测效果，这种方法的信息获取较为困难，算法复杂度也较高，在实际应用上有难度。因而本文中提出一种基于多维相似度特征的社会网络链接预测算法，以求选取能够有效融合的多种节点和路径相似性特征，采用机器学习算法，实现链接预测。