DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 去中心化记账给我们的启示 4.1. 理解去中心化 比特币不仅为世界带来一种新的货币形式，也证明去中心化治理模式在制度治理的可行性。比特币的“去中心化”是把双刃剑，在不受任何政府或团体管理的同时也意味各种分叉或分叉失败等等问题。 如何才能在没有中心机构参与的情况下，完成记账的任务？解决方案便是“去中心化”。去中心化意味着人人都可以记账，每个人都可以保留完整的账本。任何人都可以下载开源程序，参与P2P网络，监听全世界发送的交易，成为记账节点，参与记账。在网络中所有人都是平等的，所有人都下载了开源的比特币程序在运行。当某一个节点接收到交易信息时，他会把信息传给相邻的节点，相邻的节点又会把信息传给再相邻的节点。通过P2P的技术，信息会迅速传遍全球，全球节点分布图如图1。 图1. 全球节点分布图 去中心化记账流程：某人发起一笔交易后，向全网广播。每个记账节点持续监听并传播全网的交易。收到一笔新交易，验证准确性后，将其放入交易池中并继续向其他节点传播。每隔10分钟，从所有记账节点当中，按照某种方式抽取1名，将其交易池作为下一个区块，并向全网广播。其他节点根据最新的区块的交易，删除自己交易池中已经被记录的交易，继续记账，等待下一次被选中。每隔10分钟是一个循环，会有一个区块产生，但是不是所有在这10分钟之内的交易都能记录。获得记账权的记账节点，将得到50个比特币的奖励。每21万个区块(约4年)后，奖励减半。总量约为2100万枚，预计2040年开采完。记录一个区块的奖励，也是比特币唯一的发行方式，没有其他任何方式可以创造比特币。 比特币是区块链的第一个具体应用，使用区块链来对比特币进行数字发送，而不需要第三方中间人的干涉。但比特币并不是区块链的唯一应用。去中心化记账使创建成本效率高的业务网络变得更加容易，在这种网络中，几乎任何价值都可以被跟踪和交易，而不需要一个中心控制点。例如，区块链可以用于跟踪资产和货物沿供应链向下移动的情况，通过区块链可以降低物流成本，追溯物品的生产和运送过程，并且提高供应链管理的效率；股票交易所等其他行业也可以利用区块链机制将所有权转移到一个安全、对等的机制中。 如果区块链技术真的能应用于食品上，我们担心的食品安全问题就可以大大改善 [ 7 ]。因为一颗种子从下土到放在货架上这一过程都可被完整的记录。因为不可篡改的特点，每个人和自己的责任捆绑在一起；因为可追溯的特点，能够追溯到责任人。那么心怀恶意的公职人员或不法分子对卑劣的手段恐怕要敬而远之了。 上述应用我们一直在谈区块链的不可篡改和可追溯的特点完美的应用，却忽略了去中心化的特点。目前我们进行的转账都是要借助与第三方中心化的银行来完成。我们知道通过第三方银行转账，条件和规则约束非常多，极大的浪费人工成本和时间成本。比如说，甲公司转账给乙公司，在转账的过程中很有可能出现例如被告知自己转账的卡账户是自己而非公司账户、被告知今日是周末休息日、对方银行的开户行选择错误等原因导致转账失败。如果是跨国的业务借助第三方中心化银行来完成，我们可以想想其中更为复杂的条件和规则约束。如果区块链技术应用的诞生，我们不再需要借助第三方中心化银行，就可以进行点对点的转账，之前所描述的错误就不会产生，这将极大地节约时间成本和人工成本 [ 8 ]。 4.2. 去中心化给各领域带来的影响 区块链除此之外，还可应用于物理、公共服务、数字版权、保险、工艺等领域，实现更安全高效的安全数据管理存储。 4.2.1. 公共服务领域 区块链在公共管理、能源、交通等领域都与民众的生产生活息息相关，但是这些领域的中心化特质也带来了一些问题，可以用区块链来改造。区块链技术在公共服务这个领域中有着四大应用方向，身份验证、共享信息、透明政府以及鉴证确权。许多国家都在构想区块链的政府建设问题，在身份验证方面，如果运用区块链技术，可以将所有与个人证明相关的信息统一存储，这样可以免除许多繁琐的认证步骤以及物理签名。另外，在鉴证确权方面则可以减少欺诈事件的发生。区块链技术可以帮助政府做到管理与流程透明化，其中也包含部分信息的共享。 4.2.2. 数字版权领域 通过区块链技术，可以对作品进行鉴权，证明文字、视频、音频等作品的存在，保证权属的真实、唯一性 [ 9 ]。数字作品是数字版权保护的对象，包括传统作品的数字化和天然以数字代码存在的作品两种。数字版权面临许多难题，其中最严峻的问题如，数字版权确权难、侵权不易监控、维权难举证难、纠纷解决费时成本高。在数字版权确权时通过区块链技术，将图片、音乐、视频等数字内容作品的数字摘要、作者信息、作品创作时间等信息快速打包上链，利用分布式存储、时间戳、共识算法等技术实现上述信息数据不可篡改，达到版权归属清晰和证据固化的作用，完成原创数字作品版权登记认证过程。 4.2.3. 保险领域 在保险理赔方面，保险机构负责资金归集、投资、理赔，往往管理和运营成本较高。通过智能合约的应用，既无需投保人申请，也无需保险公司批准，只要触发理赔条件，实现保单自动理赔。 4.2.4. 公益领域 区块链上存储的数据，高可靠且不可篡改，天然适合用在社会公益场景。公益流程中的相关信息，如捐赠项目、募集明细、资金流向、受助人反馈等，均可以存放于区块链上，并且有条件地进行透明公开公示，方便社会监督。捐赠人可以通过购买区块链平台发行的加密货币，向平台上的慈善机构进行捐赠，可清除明白地查询善款的流向。另外，由于篡改交易数据的成本非常大，分布式数据存储不可篡改的特性也增强了数据可信度，从而也提高了平台的公信力。
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user: 5. 比特币等数字货币对现有会计、审计制度的冲击 当下，以比特币、libra、中国央行数字货币等数字货币的发展如火如荼。这些数字货币的核心运行机制迥异，但不可否认的是它们的兴起对于当今会计的发展会产生颠覆性的影响，可以说数字货币正在酝酿一场会计革命。在这当中，最突出的要数比特币的记账方法对现行复式记账的冲击。 5.1. 比特币记账与现行复式记账的区别 下面我们将详细探讨比特币的记账方法与当前复式记账两个系统之间的差异，比特币与会计相关的存在的含义，以及这两个系统是否代表彼此的替代或补充。比特币的记账方法与如今复式记账在账户、欺诈成本、审计质量、独立性等方面均存在巨大差异，下面一一说明。 5.1.1. 账本的差异 复式记账成本具有私人性，只有公司内部财务人员可对本公司的账本具有记账权，平时账本内容也只有公司内部的财务部门人员及管理层知晓，其他公司想要拿到其他公司的财务数据相当之困难，；而比特币记账具有公开性，任何人均可以创建条目，所有交易的内容、交易量以及时间均为公开，所有想要了解这些事项的人员上网查阅便知。这也就导致了两者账本冗余性的差异，复式记账由于其私密性导致账本只有少数几方存储，而比特币记账的公开性使得参与交易人员人手一本账。 5.1.2. 对审计的影响 如今记账方法及会计制度下，公司年底会聘请会计师事务所对公司一年内的交易情况进行审计，这就存在以下问题，首先，审计具有延迟性，是历史审计，企业财务人员可以对已记账的内容进行调整而不被审计人员发现，也就是说要想保证审计的真实性，复式记账必须为用户提供了数据的完整性和准确性，审计人员所出具的审计报告也只能提供“合理保证”，虽然合理保证确实表明审计后的高度可靠性，但它绝不是保证分类账完全准确，只有“足够”准确。以现金余额的会计/审计为例，它是审计业务中风险相对较低的(以及资产负债表上与比特币最具可比性的资产)。外部审计通过要求银行确认获得对现金余额的信心，这些纸质/数字报告需要几天到几周才能从持有客户资金的银行处获得。来自诸如此类的外部第三方的报告被认为是高度可靠的审计证据，因为可以实现伪造余额的唯一方式是合谋。合谋很难被发现，因为审计师没有理由怀疑犯规，他们无法访问银行的会计系统，并且在提供的报告中可能没有任何欺诈迹象。这个例子的目的是表明，即使在最简单的情况下，在复式记账方案里也不可能实现对会计数据完整性的充分保证。反观比特币记账，当一笔交易做完之后不可再进行更改，重写账本历史变得不可行，所以这就相当于实时进行审计，那么他所提供的保证即为绝对保证。从这个意义上来说，比特币是会计史上伟大的飞跃。其次，复式记账下审计质量还取决于审计师们的职业判断，而比特币审计是软件驱动，不具有主观性。 5.1.3. 欺诈成本的差别 在欺诈成本的计量上，二者也存在较大差别，复式记账的欺诈成本极为廉价，可操作性很强，而且一些高明的造假者可以把假账做的“滴水不漏”，对于欺诈的检测就变得很困难，而且发现造假也是事后行为，已经给造假者提供了可乘之机；而比特币记账的造假成本极为昂贵甚至可以说几乎不可能，欺诈检测实时进行。 5.1.4. 可信性的差别 复式记账审计的准确性主要取决于财务报表的质量，而比特币记账准确性取决于运行兼容客户端版本的用户，非错误代码以及大多数Hash是诚实的。 复式记账可以使用自己的本地货币进行记账，而比特币记账需要使用网络激励令牌(比特币)来获取可用的保证 [ 10 ]。 5.2. 比特币记账的难题 尽管比特币记账存在种种优势，但是比特币记账要真正为财务人员所采用仍面临不少难题。比特币等密码货币作为一种资产，需要有相应的会计计量方法，因为很多基金、矿池、交易所、项目方都有比特币。但不管是国际会计准则还是美国会计准则，都没有针对密码货币的会计准则出来。不管是美国还是香港还是国内的会计事务所，他们都不能官方地告诉你密码货币应该是以什么方式来记入帐目。针对密码货币的会计学方法还没有出现，但是实践中又有这样的业务需求，这是密码货币在会计学中的困境。 以持有为目的的比特币为例，现在在会计计量上简单来说是以无形资产计入会计。但无形资产计量又存在难点，一般来说，资产是应该带来未来的现金收益，特别是厂房、设备这类资产都可以带来未来的现金收益。但是密码货币没有这个作用，更像是价值的存储，所以它不太符合我们长期资产、无形资产这个特点。还有就是密码货币在资产列表里如何列？众所周知在资产负债表上，资产是按其流动性进行排列的。比如说机器厂房设备是短期卖不掉，所以认为是长期资产。但是密码货币实际上流动性很强，你随时可以卖掉它，相当于是现金，如果列在无形资产里面会扭曲资产负债表的呈现。无论是证券监管、税务法规、还是会计准则的制定，都需要有一个非常漫长的过程 [ 11 ]。
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user: 摘 要 为有效提高交通标志分类的准确度，提出一种基于特征融合与PSO优化支持向量机分类器参数的交通标志分类方法。首先提取标志图像形状的局部HOG特征信息和描述图像粗略轮廓的全局Gist特征信息，采用并行的方式把这两种特征融合；再通过PSO算法优化SVM分类器参数，提高SVM分类器分类性能；最后SVM分类器进行交通标志训练与分类。试验结果表明：本文并行的特征融合与PSO优化SVM参数分类方法精确度比单一的PHOG和Gist特征的交通标志分类方法分别提高9.048%、0.952%，比串行的特征融合方法提高了8.095%。 关键词 :交通标志分类，PHOG特征，Gist特征，特征融合，PSO优化 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 交通标志分类是自动驾驶汽车感知道路环境信息的关键技术 [ 1 ] [ 2 ] ，是计算机技术与图像处理技术的融合。随着自动驾驶辅助技术的应用，交通标志分类方法的研究得到国内外学者广泛关注。目前，对交通标志分类研究已经取得一些成果，主要采用的方法有以下几种方法：模板匹配法，卷积神经网络分类方法 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] ，特征提取和机器学习结合的分类方法 [ 6 ] 等。模板匹配法主要是利用图像相匹配寻找相似度进行分类，分类准确率较高，但该算法需要存储的样本图像较多，计算量大，且不能保证实时性要求。文献 [ 4 ] 采用基于聚类的卷积神经网络分类方法，其能分类分辨率低、运动模糊、光照强度等不同条件下的图像，且准确率高，但需要大量的训练样本，需设置网络层数、迭代次数，且训练网络模型的时间较长，也不能保证实时性。基于图像特征结合分类器的机器学习法在实时应用场景 [ 7 ] 中成为一种较为可靠的方法。文献 [ 6 ] 采用Gabor特征提取和SVM交通标志识别方法，其识别准确率较好，但识别时间提升空间较大。HOG和支持向量机分类算法 [ 8 ] [ 9 ] 能在一定程度上可以满足分类准确性要求，但不能很好满足算法实时性要求。为此本文提出基于两特征融合 [ 10 ] 与PSO优化支持向量机(support vector machine， SVM)分类器参数的交通标志分类方法。
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user: 2. 交通标志特征提取 本文采用的特征提取算法是基于PHOG和Gist的并行特征融合方法。并对特征进行降维后进行PSO算法优化和SVM分类。 2.1. PHOG特征提取 PHOG特征 [ 5 ] 在HOG的基础上加入空间金字塔划分从而引入空间信息，能够对图像的全局结构特征进行描述。特征提取过程如下：1) 对交通标识的边缘进行提取，Canny边缘检测可以提取交通标识图像的轮廓，并且剔除多余信息，保留边缘信息；2) 将图像进行金字塔分层(L层)，分N个梯度方向，并形成每个层级的特征向量；3) 最后每层HOG特征的合并得到PHOG特征。对于PHOG特征随着层数的增加，分类所用的时间就越长，交通标识图特征描述得越详细。综合考虑，选取L = 1，并且N = 30，特征维数为30 × (1 + 4) = 150。 2.2. Gist特征提取 图像的Gist特征提取是将图像与不同方向、尺度的Gabor滤波器组进行滤波，并将滤波后数据分为网格，取每个网格的平均值，最后将均值级联成Gist特征。例如，一幅图像用n个滤波器对图像进行卷积滤波，其中，n等于滤波器尺度和方向数的乘积，可得到n幅滤波后的图像。将每幅滤波后的图像划分为4 × 4的网格，可以得到4 × 4均值特征。最后将n幅滤波后的图像的均值特征级联为图像的4 × 4 × n维Gist特征。本文将采用20个滤波器，4 × 4网格大小，最后得到交通标志图像的全局Gist特征维数为4 × 4 × 20 = 320。 2.3. PHOG、Gist特征融合 特征融合是指将两个或多个特征向量按照某种规则组合成新的特征量。串行和并行融合策略是最简单有效的特征融合方法。假设两个特征空间A和B中有两个特征向量α∈A，β∈B，串行特征融合方法就是将α，β串成一个特征向量γ，其公式为 γ = { α β } (1) 由式(1)可知，若α为n维，β为m维，则串行的特征量γ为(m + n)维。并行融合方法将α，β两个特征量并成了一个复合量γ，其公式为 γ = α + i β (2) 其中，i为虚数单位。当α和β的特征量维数不一致时，低维的特征量需要补0，两个特征量才能并行融合的特征量γ为max(m， n)维。本文选择PHOG、Gist特征并行融合方式，且在融合前将特征值均调整到[0， 1]之间。
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user: 3. PSO优化支持向量机分类 PSO算法是由Kennedy等人提出的，其思想是利用群体中的个体信息的共享从而求解整个群体的运动的问题，可以得到问题的最优解。PSO算法中粒子速度与位置通过迭代进行更新，迭代公式为 V i d k + 1 = ω V i d k + c 1 r 1 ( P i d k − X i d k ) + c 2 r 2 ( P g d k − X i d k ) (3) X i d k + 1 = X i d k + V i d k + 1 (4) 其中，ω为惯性权重；c 1 和c 2 称为加度因子，其值只能取非负常数；r 1 和r 2 表示位于区间[0， 1]上的随机数。 PSO对SVM的优化是为了得到一组误差最小的惩罚函数(c)与核函数(g)，使得优化后的分类器能够取得更好的分类效果。
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user: 4. 实验结果及分析 实验使用Matlab 2016b工具，所用的计算机CPU为2.50 GHz，内存为4 GB。数据库中的交通标志样本取自GTSRB图像库的一部分，分别是指示标志、禁止标志和警告标志。实验各类样本数量，如表1所示。 Table 1 Number of sample 样本类型 训练样本 测试样本 禁止标志 280 70 指示标志 200 50 警告标志 360 90 表1. 各类样本数量 为了验证本文提出的Gist + PHOG (并)特征融合算法的有效性，在试验中，将本文算法与[Gist， PHOG] (串)算法进行对比。首先对数据库中的标志图像归一化为100 × 100。然后提取320维的gist特征和150维的PHOG特征，最后通过SVM训练得到融合特征的分类器。试验中采用LIBSVM工具库，训练参数相同，均采用线性核函数、“一对一”训练方式。表2给出了采用单一特征算子和本研究融合特征算子进行标志分类的性能比较。由表2可以看出，本研究采用Gist + PHOG (并)融合特征算子在分类准确率上有所提高，比单一的PHOG和Gist算子分别提高9.048%、0.952%，比[Gist， PHOG] (串)算法提高了8.095%。 Table 2 Classification performance of 4 feature extraction algorithms in SVM classifie 特征提取算法 特征维数 平均分类率准确率 时间 Gist 320 81.905% 34.51 s PHOG 150 73.809% 22.70 s [Gist， PHOG] (串) 470 74.762% 57.18 s Gist + PHOG (并) 320 82.857% 55.90 s 表2. 四种特征提取算法在SVM分类器中分类性能 为了提高分类器的效率，本文采用了PSO算法优化SVM分类器参数。首先通过PCA降维，把特征维数从320降低到60；然后分别通过PSO、GAS和GA优化算法优化SVM分类器；最后把降维后的特征向量通过优化好的SVM分类器训练测试。其分类性能如表3所示，可以看出，本文提出PSO优化算法比GAS、GA优化算法分别提高了1.904%、3.809%，其分类准确率有所提高；比未经优化Gist + PHOG (并)融合特征算法提高了8.095%，比未经优化的单一的PHOG和Gist算子分别提高了17.143%、9.047%，比[Gist， PHOG] (串)算法提高了16.19%，其分类准确率有更大的提高。 Table 3 Classification performance of three algorithms after optimizing SVM classifier parameter 优化SVM方法 平均分类准确率 训练和测试时间 c g GSA优化Gist + PHOG (并) 89.048% 0.150 s 0.414 0.022 GA优化Gist + PHOG (并) 87.143% 0.150 s 3.813 0.104 PSO优化Gist + PHOG (并) 90.952% 0.136 s 2.216 0.010 表3. 三种算法在优化SVM分类器参数后的分类性能
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user: 5. 结论 本文提出了并行特征融合的PSO优化SVM分类器的交通标志分类算法，该方法并行融合Gist和PHOG两特征向量，通过降维后进行PSO优化SVM参数的分类。实验结果表明本文算法的准确性能更好，且具有较好的实时性。
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user: 摘 要 组合测试难以对所有可能取值的组合进行全面覆盖，针对如何生成最小测试用例集的问题，提出了一种基于约束处理和评估指标的类IPO策略和CS-SPSO算法相结合的测试用例集生成方法。首先，考虑测试用例的特性对粒子进行编码，将得到的初始种群划分为若干子种群。其次，利用简化粒子群算法搜索各子种群中的最优测试用例并在种群间进行随机交流。接着，利用布谷鸟搜索的全局搜索能力来寻找适应度更好的测试用例，引入动态步长加速算法收敛。最后，与改进的类IPO策略相结合生成组合测试用例集。实验结果表明，与基本的PSO、CS算法以及基本的IPO策略相比，本文提出的算法在用例规模和执行时间上具有一定的优势。 关键词 :组合测试，粒子群算法，布谷鸟搜索，IPO策略 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 软件测试是保证软件质量的一个必不可少的环节 [ 1 ]。 由于人们对软件功能的要求越来越高，结构越来越复杂，影响软件质量的因素也变得越来越多。这些因素本身以及相互之间都有可能触发软件故障，对这些可能的影响因素进行百分百覆盖极耗费人力物力，因此选择少而精的测试用例就显得至关重要了 [ 2 ]。 组合测试作为一种基于规约的测试用例生产技术，能在保证错误检出率的前提下采用较少的测试用例来测试系统 [ 3 ]。 组合测试生成最小测试用例集是一个NP完全问题 [ 4 ]、因此不少学者利用启发式搜索算法将其转换成搜索问题，进而生成最小的测试用例集 [ 5 ]。 例如Sangeeta [ 6 ]、戚荣志 [ 7 ] 的并行化遗传算法；曾梦凡 [ 8 ]、王小银 [ 9 ] 的蚁群算法；V. Chandra [ 10 ]、Bao [ 11 ] 的粒子群优化算法等。 其中，粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization， PSO)是Kenney和Eberhart [ 12 ] 提出的一种基于群体智能协作的全局随机搜索算法，相对于无法解决复杂优化问题的传统优化算法，粒子群算法以需调整的参数少、易实现、搜索与收敛快等优点引起了学术界的重视，广泛地应用在了组合测试用例生成中。粒子群算法用若干个测试用例作为初始化种群，种群中的一个粒子代表一种可能的测试用例；然后对粒子进行速度和位置更新，根据适应度函数找到个体最优解和全局最优解。 粒子群算法在生成组合测试用例上存在易陷入局部最优、收敛精度低、不易收敛等问题。因此，Chen [ 13 ] 等人研究了搜索空间、适应值函数和启发式的合理设定提出了一种基于粒子群优化的成对组合测试用例集生成算法框架来提高单个测试用例的新组合覆盖能力。Yang [ 14 ] 等人提出了以种群粒子优劣为依据对惯性权重进行自适应调整的方法来优化粒子群算法并将其与one-test-at-time策略相结合来生成组合测试用例集，该方法可解决粒子群算法易受配置参数影响的问题。Bao [ 11 ] 等人提出了以粒子群早熟收敛程度为依据来动态调整惯性权值，将动态调整的简化粒子群优化算法应用到组合测试中提升了算法的基本检错能力和执行能力。Mahmoud [ 15 ] 等人提出了一种基于模糊逻辑的自适应群优化算法，在生成覆盖数组大小时动态调整参数来克服优化过程中的问题并提高运算效率。但仍存在算法执行时间长，后期种群多样性差，组合因素选取的随机性等问题。 为了解决算法执行时间长、种群多样性差，组合测试的NP问题以及因素选取的随机性问题，本文提出一种基于改进的混合简化粒子群和布谷鸟优化算法(CS-SPSO)的组合测试用例集生成方法。该方法首先排除了速度这一不必要因素对粒子群优化过程的影响，加快了算法的运算速度；其次在初始化粒子群后，将其划分成N个子种群进行初步搜索，并在迭代过程中随机交流子种群间的当前最优粒子，增加了种群解的多样性；接着将N个子种群的最优解作为布谷鸟搜索的初始种群，避免了种群随机初始化导致的低离散度问题；同时在位置搜索中引入动态步长，解决种群寻优后期震荡，收敛速度慢的问题；最后使用基于约束处理和评估指标的类IPO策略生成组合测试用例集，不仅降低了排序的随机性，还提高了策略运行效率。
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user: 2. 基于粒子群和布谷鸟搜索的改进算法 2.1. 简化粒子群算法 粒子群算法是进化算法的一种，通过不断迭代并使用适应度函数来找到最优解。其改进研究有很多，其中Li等人 [ 16 ] 研究发现，粒子群算法可以没有粒子自身速度的概念，没有自身速度因素可避免人为确定参数最大值最小值范围对粒子收敛速度和精度的影响。从而提出了一种简化粒子群优化算法(Simplified Particle Swarm Optimization， SPSO)，具体定义如下： 假设d维的搜索空间中有n个粒子数，则第i个粒子在第t代的位置 x i = ( x i 1 t ， x i 2 t ， ⋯ ， x i d t ) ，若个体历史最优位置为 p i = ( p i 1 ， p i 2 ， ⋯ ， p i d ) ，整个粒子群的历史最优解位置为 g = ( g 1 ， g 2 ， ⋯ ， g d ) ，则在第t + 1代时，第i个粒子在第j维空间中不含速度项的简化粒子群算法公式为： x i j t + 1 = w x i j t + c 1 r 1 ( p i j t − x i j t ) + c 2 r 2 ( g t − x i j t ) (1) 其中，式(1)右边的第一项为历史部分，表示过去位置对现在所处位置的影响，其他两项的含义与基本粒子群算法中一样。 2.2. 布谷鸟搜索 布谷鸟搜索(Cuckoo Search， CS)是由剑桥大学Yang教授和S. Deb [ 17 ] 受自然界启发而提出的一种将布谷鸟育雏行为和Lévy飞行相互结合的全局搜索算法，具有全局搜索能力强、参数少、易实现等优点，但同时也存在收敛速度慢、进化后期种群多样性差等不足 [ 18 ]。 假设d维的搜索空间中有n个鸟窝，则第i个鸟窝在第t代的位置为 x i t ，布谷鸟搜索算法的搜索路径使用了随机性较强的Lévy飞行的搜索方式，那么布谷鸟寻找鸟窝的路径以及位置的更新公式为 [ 19 ]： x i t + 1 = x i t + ε ⊗ L ( λ ) (2) 其中， ε 为步长控制量； 为点乘运算； L ( λ ) 为莱维随机步长， λ 取值为(1， 3]。 宿主鸟以Pa概率发现外来鸟卵，用随机数 r ∈ [ 0 ， 1 ] 与概率Pa进行对比，如果 r > P a 就改变位置，反之不变，并结合适应度值可判断最优鸟窝。新建鸟窝位置的公式如下定义： x i t + 1 = x i t + r ⊗ H e a v i s i d e ( P a − θ ) ⊗ ( x j t − x k t ) (3) 其中， θ 为服从均匀分布的随机数； H e a v i s i d e ( x ) 为跳跃函数，当自变量 x > 0 时， H e a v i s i d e ( x ) = 1 ，反之为0； x j t ， x k t 为第t代中的两个随机鸟窝位置。 2.3. CS-SPSO算法 本文根据测试用例特征进行粒子编码，将简化粒子群算法的初始种群划分成若干子种群，在种群间进行随机交流以提高搜索效率，基于各子种群的最优个体得到初始鸟窝位置，使用布谷鸟搜索进一步寻找全局最优个体，在搜索路径中增加了动态步长因子，使得最终生成的测试用例兼具收敛性和多样性。 基于各因素取值随机生成初始种群，种群中的粒子包含d个因素，即为一条可能的测试用例。首先 将初始种群划分为N个子种群 X = { X 1 ， X 2 ， ⋯ ， X N } ，每个子种群有n个粒子 X i = ( x 1 t ， x 2 t ， ⋯ ， x n t ) ；当个体迭代更新时需根据其适应度函数值 F ( x i ) 进行评估，公式如下： F ( x i ) = C o v ( x i ) / A l l C o v ( x i ) (4) 其中， A l l C o v ( x i ) 为需覆盖组合集的总个数， C o v ( x i ) 为测试用例覆盖需覆盖组合集的个数。 接着在子种群中利用简化粒子群算法进行最优值搜索，并根据式(1)进行粒子更新；在迭代过程中，每达到种群交流周期 t ′ 时，当前种群中的最优粒子根据式(5)进行随机交换。 x b e s t = { x b e s t k ，     f i t n e s s ( x b e s t k ) > f i t n e s s ( x b e s t ) x b e s t ，         o t h e r (5) 其中，xbest为当前种群最优解；xbest k 为第k个子种群的最优解，k为区间 [ 1 ， N ] 上的随机整数。 迭代完成后，得到所有子种群的最优解集合 X b e s t = { x b e s t 1 ， x b e s t 2 ， ⋯ ， x b e s t N } ，根据式(2)对X best 进行 多次更新并保留原解，当种群达到一定规模后作为布谷鸟搜索算法的初始种群。根据固定步长进行鸟窝位置更新易导致算法后期震荡，收敛时间变长，本文使用基于动态步长的Lévy飞行对当前种群更新，动态步长 ε 的公式如下： ε = ε min + ( ε max − ε min ) ( t max − t ) / t max (6) 其中， ε max 和 分别为步长的最大值和最小值， t max 为最大迭代次数，t为当前迭代次数。 位置更新后根据公式(3)对劣解进行更新，当达到最大迭代次数或满足停止条件时，输出最优解。
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user: 3. 改进的组合测试用例集生成 3.1. 基于CS-SPSO的单条测试用例生成 粒子群算法和布谷鸟搜索算法都是采用适应度函数值来衡量位置的优劣情况。在使用CS-SPSO算法生成测试用例时，粒子可能会飞出有效的搜索空间，为解决这个问题需进行边界处理。根据文献 [ 14 ] 的建议，本文将采用Robinson提出的反射墙策略，即当超过边界时使用下式对其进行反弹，反射墙公式如下： f ( x i ， j ) = { 2 l i − x i ， j + 1 ，           if   x i ， j > l i − x i ， j + 1 ，                     if   x i ， j < 1 x i ， j ，                                       else (7) 其中， l i 代表初始粒子个数，结合以上策略，图1为基于CS-SPSO算法生成单条测试用例的流程图。 CS-SPSO算法的时间复杂度由目标函数的时间复杂度F(n)计算决定，当F(n)运算阶数高于n，时间复杂度为O(F(n))；当相等或低于时，时间复杂度为O(n)。根据本文测试用例生成算法的流程图1可知，种群划分增加了循环次数，但子种群数量较少并不会影响时间复杂度；在每一代引入动态步长因子也未增加时间复杂度。总的时间复杂度公式如下： T ( n ) = O ( F ( n ) ) (8) 算法的空间复杂度取决于种群规模N·n和搜索维度D的影响，计算公式如下： S ( n ) = O ( D ⋅ N ⋅ n ) (9) 图1. 基于CS-SPSO的测试用例生成流程图 本文所提负载均衡算法的算法复杂度随着维度的升高，其时间复杂度和空间复杂度都升高。 3.2. 改进的组合测试用例集生成方法 Tai和Lei [ 20 ] 提出了一种不同于one-test-at-time的IPO策略，该策略包括水平扩展阶段和垂直扩展阶段。Chen [ 13 ] 等人借鉴IPO策略提出了类IPO策略，该策略只考虑了两两组合的情况，本文将在类IPO策略的基础上提出改进的类IPO策略，并将其与改进后的CS-SPSO算法相结合来生成可覆盖任意维度的组合测试用例集。图2即为改进的类IPO策略的整体框架。 改进的类IPO策略利用等价类分析和约束条件对因素进行约束处理，以选取代表取值进行组合，有效减少测试组合数目；将用例的错误检出率 C i 和响应时间 T i 作为评估指标，以减少排序的随机性，提高策略运行效率，其中具体的评估公式如下： ρ = 0.6 C i + 0.4 T i (10) 图2. 改进的类IPO策略框架 改进的类IPO策略的具体算法伪代码如下所示： 改进的类IPO策略不仅提升了其运行效率还考虑了可变力度组合测试，可以满足任意强度的覆盖表。
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user: 4. 实验分析 为了验证本文提出的基于改进粒子群算法的布谷鸟搜索优化算法(CS-SPSO)的有效性，将在mac操作系统的Idea工具上，采用Java (JDK 1.8)语言编程分别实现CS-SPSO算法与基本的PSO算法和CS算法的对比，以及基本IPO策略和改进的类IPO策略的对比，以此来验证改进后算法的性能。本文采用10个具有代表性、复杂程度不同且组合维度不同的实例(见表1)进行实验分析，其中有覆盖矩阵(CA)和混合覆盖矩阵(MCA)各5组。 Table 1 10 coverage tables used in the experimen CA MCA CA 1 ( 2 ， 4 ， 3 ) MCA 6 ( 2 ， 4 ， 8 2 3 2 ) CA 2 ( 2 ， 6 ， 10 ) MCA 7 ( 2 ， 8 ， 4 3 3 2 2 3 ) CA 3 ( 3 ， 9 ， 5 ) MCA 8 ( 3 ， 7 ， 5 1 3 4 2 2 ) CA 4 ( 3 ， 5 ， 7 ) MCA 9 ( 4 ， 7 ， 5 2 4 3 3 2 ) CA 5 ( 4 ， 8 ， 5 ) MCA 10 ( 4 ， 6 ， 8 2 7 2 6 2 ) 表1. 实验采用的10个覆盖表 4.1. 参数设置 用CS-SPSO算法生成t-way组合测试用例集时，既要考虑基本粒子群算法的参数，又要考虑布谷鸟搜索算法的参数。本文算法的设置将参考文献 [ 21 ] [ 22 ]：学习因 c 1 = c 2 = 2 ， r 1 和 r 2 是[0， 1]内的随机数，子种群个数 N = 5 ， w max = 0.9 ， w min = 0.4 ， P a = 0.25 。其中种群的迭代次数 T max 的选取对算法有一定的影响。当 T max 过大时，会消耗大量时间而实际测试用例规模不会减少太多。当 T max 过小时，无法达到最小测试用例集的要求。所以将选择CA2，CA3，CA4，MCA7，MCA8，MCA9进行实验来找到实际的最优迭代次数。 图3. 不同迭代次数下组合测试用例集规模分布 经过图3的对比分析发现，增加迭代次数可显著降低测试用例集规模，但是当达到一定程度时，测试用例集规模会趋于稳定。对比 T max 取500和1000的数据可知，两者平均测试用例集数很接近，因此考虑时间因素取500为宜。 步长 ε 是布谷鸟搜索算法中的重要参数，可影响算法的收敛速度。基本布谷鸟搜索中的步长是固定值，当步长过大时，算法后期收敛速度慢；当步长过短时，算法会陷入局部最优，因此本文提出了根据迭代次数进行动态调节的步长 ，下面图4是Lévy飞行步长的对比图。 图4. 改进CS算法和CS算法Lévy飞行步长对比图 经过图4的对比可证明其动态步长的有效性，在算法后期可加快其收敛速度，提高算法的搜索性能。 4.2. PSO、CS和改进的CS-SPSO算法的比较 为了规避CS-SPSO算法执行过程中随机因素对实验结果的影响，故对每组实例独立运行100次取平均值作为实验的对比数据。 表2是从测试用例集规模和算法运行时间这两个方面对不同算法进行比较。从用例规模上看，除了覆盖表CA1、MCA9以外，基于CS-SPSO算法在总体用例规模上都优于基本的PSO算法和CS算法。在因素的取值个数较多或t-way维度比较高的覆盖表中，其优势更加明显，例如CA5、MCA10等，经对比可发现本文提出的CS-SPSO算法对缩减测试用例集规模有一定的效果。 Table 2 Comparison of PSO， CS and improved CS-SPSO algorithm Covering Array PSO CS CS-SPSO size time/s size time/s size time/s CA1 9 10.8 9 11.2 9 9.7 CA2 128.5 184.1 127.4 186 117.6 172.3 CA3 178 281.4 179.7 283.9 166.2 278.3 CA4 351.9 317.3 350.4 309.3 346.7 264.9 CA5 940.1 1843.7 937.5 1857.3 819.9 1427.5 MCA6 67.3 85.4 68.5 86.9 64 79.4 MCA7 24.3 267.5 22.9 268 17.8 250 MCA8 52.7 49.1 56.1 53.4 49 46.4 MCA9 393.5 867.2 412.3 892.6 572.4 796.4 MCA10 5521.8 17951.6 5597.6 17821 4936 13829.9 表2. PSO、CS和改进的CS-SPSO算法的比较 从时间性能上看，不考虑CA1、MCA9这些在用例规模上不占优势的覆盖表，CS-SPSO相较于PSO算法和CS算法具有一定优势，在CA5、MCA10这些维度比较高的覆盖表上其优势更加明显。由此可见，本文提出的CS-SPSO算法可有效缩减执行时间。 4.3. 基本IPO策略和改进的类IPO策略的对比 在执行过程中，为了避免算法因随机因素对结果产生的影响，因此，本实验将对各实例覆盖表独立运行100次，将求取的平均值作为参考数据。 本文将利用基本IPO策略和改进的类IPO策略与改进的CS-SPSO算法相结合生成测试用例的方法来验证改进后的类IPO策略的有效性。 Table 3 Comparison of basic IPO strategy and improved IPO strateg Covering Array 基本IPO策略 改进的类IPO策略 size time/s size time/s CA1 9 9.3 9 9.7 CA2 128.5 165.1 117.6 172.3 CA3 178 272 166.2 278.3 CA4 351.9 289.3 346.7 264.9 CA5 940.1 1852.7 819.9 1427.5 MCA6 67.3 75.4 64 79.4 MCA7 24.3 247.4 17.8 250 MCA8 49 45.9 49 46.4 MCA9 472.3 859.2 572.4 796.4 MCA10 5521.8 14921.4 4936 13829.9 表3. 基本IPO策略和改进的类IPO策略的比较 表3也是从测试用例集规模和算法运行时间这两个方面对不同算法进行比较。从用例规模上看，除了覆盖表CA1、MCA8、MCA9以外，改进的类IPO策略在总体用例规模上都优于基本的IPO策略。在复杂度较高的覆盖表中，优势更加明显，例如CA5、MCA10等。从时间性能上看，在复杂度较高的CA5和MCA10覆盖表中，本文提出的改进的类IPO策略可有效缩减执行时间。 综上所述，本文提出的基于改进粒子群算法的布谷鸟搜索优化算法和改进的类IPO策略，在因素的取值个数较多或t-way维度比较高的情况下，其生成测试用例集规模和算法执行时间上都具有一定的优势。
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user: 5. 结束语 为了解决组合测试的NP问题、因素选取的随机性问题以及算法种群多样性差、执行时间过长等问题，本文提出一种基于改进粒子群算法的布谷鸟搜索优化算法(CS-SPSO)的组合测试用例集生成方法。种群的划分和子种群间粒子的交流增强了种群的多样性，还有效避免了CS算法利用随机函数易导致初始鸟巢的离散程度低、位置分配不够均匀的问题，布谷鸟搜索中步长的动态调节解决种群寻优后期震荡，收敛速度慢的问题。其中，改进的类IPO策略利用约束处理和评估指标减少排序的随机性，提高策略运行效率还能使其可应用于任意强度的覆盖表。但本文提出的方法在小种群的运算上还存在一些局限，在未来的工作中，可对初始种群划分、子种群并行化计算等方面进行深入研究。
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user: 摘 要 高压油管是燃油发动机的重要组成部分。通过控制高压油管进出燃油产生的压力变化，使其压力变化稳定是提升燃油发动机工作效率的重要手段。本文从高压油管压力控制角度进行研究，分析高压油泵和喷油嘴的工作过程，综合考虑压力、时间等约束条件，建立各因素间的微分方程与优化模型，对高压油泵、喷油嘴与减压阀的工作策略进行了设计。结合喷油嘴工作策略与喷油速率建立方程，对喷油嘴喷油量Mout的数值进行了求解；本文假设使增压时间内泵入油量与喷出油量之差与内部燃油增量Mrise相等，建立微分方程，最终求解出增压不同时间下的阀门开启策略。 关键词 :微分方程，最小二乘拟合，高压油管压力控制 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 问题背景 燃油进入和喷出高压油管是许多燃油发动机工作的基础，发动机高压油管承担着给发动机输送高压燃油的任务。燃油进入和喷出的间歇性工作过程会导致高压油管内压力的变化，使得所喷出的燃油量出现偏差，如果油管内压力控制不稳定，高压油管将会出现开裂，引起漏油，不仅对发动机整机可靠性产生不利影响，而且，高压燃油喷射泄露后，极有可能与发动机高温部件接触，导致严重的火灾事故。因此要求油管需要承受一定的油压而且有一定的疲劳强度，维持其压力稳定变得重中之重，从而提高发动机的工作效率。本文主要解决以下几个问题： 1) 在高压油泵提供的压力恒定，喷油嘴的喷油速率随时间变化已知的关系的情况下，通过合理设置单向阀的工作时间使高压油管内部压强稳定在100 MPa，求解单向阀A的开启时间与工作特征。 2) 在上一问的条件下通过设置单向阀的工作时间使高压油管内部压强逐渐增加到160 MPa，求解单向阀A的开启时间与工作特征。 3) 对高压油管系统的入油和喷油两部分进行了改变，入油系统由凸轮系统控制，喷油系统由针阀控制。确定凸轮的角速度，使得高压油管内的压力尽量稳定在100 MPa左右。
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user: 3. 总结 本模型对复杂的实际问题进行了合理简化，将复杂的函数关系转化为简洁的函数表达，如对 ρ ( P ) 函数关系的逼近。在对针阀升程与时间的函数使用Sigmoid函数进行了最小二乘拟合，拟合效果非常好。在对第三问的优化模型进行求解时，我们选择了遗传算法作为求解工具，可以避免结果陷入局部最优，从而获得全局最优解。
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user: 摘 要 本文综述了我国沼液资源化利用前的预处理技术，主要包括悬浮物去除、重金属去除、氨氮减量和抗生素降解这四个方面的研究进展。同时分析了一体化沼液处理设备研发现状和存在的问题。提出处理技术优化组合、提高处理效率、降低成本和工程化应用依然是沼液预处理技术未来的研究方向。 关键词 :沼液，预处理，悬浮物，重金属，氨氮，抗生素，综述 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 沼液是一种优质的液体有机肥源，含有植物生命活动所需要的多种养分，可有效地被作物吸收利用 [ 1 ]。 目前沼液资源化利用途径中，沼液作为水培营养液的研究较多。水培作为一种新型环保的栽培技术，有效解决了作物生产受土壤资源短缺和自然条件的制约，已成为发展现代农业的重要手段 [ 2 ]。 因此将沼液用以制作水培营养液，在资源化利用沼液方面具有较广阔的前景 [ 3 ]。 然而我国沼液成分复杂，悬浮物和氨氮含量高，还有各种浓度不等的重金属 [ 4 ] ，以及残留的抗生素。悬浮物上可能附着重金属，且易造成管道和设备堵塞和后续处理障碍，高浓度氨氮会降低营养液的溶解氧含量，影响水培植物的根系生长；单用简单的稀释法来降低氨氮会大大增加水的用量。因此在沼液资源化利用之前，需进行去除悬浮物和重金属，氨氮减量和抗生素降解的预处理。本文就沼液的预处理技术现状进行了综述，分析了各种技术的优缺点，可为沼液的绿色资源化利用提供参考。
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user: 3. 结论与展望 3.1. 结论 本文综述了沼液资源化利用前的预处理技术，主要包括悬浮物去除、重金属去除、氨氮减量和抗生素降解四个方面： 1) 悬浮物去除技术主要包括过滤法和混凝沉淀法：其中无纺布过滤法与填料过滤法相比具有操作简单、经济和更换方便，多孔径可选、环保易降解的优点；采用生物混凝剂去除悬浮物与传统化学混凝剂相比具有不引入新污染的特点，有利于沼液后续的资源化利用。 2) 重金属去除技术主要包括重金属捕集剂法、吸附法和生物法，重金属去除技术目前主要包括重金属捕集剂法、吸附法和生物法。其中捕集剂的生产成本是制约其广泛应用的重要因素；而高效新型吸附剂的开发一直是研究热点。 3) 氨氮减量技术主要包括MBR、SNAD SBR、膜浓缩、氨吹脱和吸附法。其中氨氮吸附法具有能耗低、效率高、成本低，吸附量可控等优点，实施后不影响后续的沼液资源化利用，同时还能回收沼液中氮、磷等有效成分。 4) 抗生素目前现有的有效降解技术有厌氧法和Fenton法，其经济可行性尚待研究。抗生素对沼液资源化利用风险问题尚待进一步评估。 3.2. 展望 研发高效吸附剂、进一步优化组合不同处理技术，在不影响后续资源化利用的前提下，提高处理效率、降低成本依然是沼液预处理技术未来的研究方向。工业化生产和使用的沼液预处理一体化设备的研发具有市场潜力。 进行绿色健康养殖，从源头控制沼液中污染物，可减轻沼液预处理工作的负担。
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user: 摘 要 为探讨硫改性氧化铁(S-Fe)生物炭制备及其活化过硫酸盐(PS)时去除抗生素的影响因素，采用限氧热解法和化学沉淀法将S-Fe负载于花生壳生物炭(硫铁生物炭)，并通过XRD和SEM进行表征，证明了S-Fe化合物的成功负载。随着生物炭制备温度的变化，在400℃热解条件下的硫铁生物炭对磺胺甲噁唑的去除效果最佳。运用三因素三水平响应面优化法，磺胺甲噁唑的去除率随着硫铁生物炭投加量和PS添加量的增加而增加，且PS添加量对其影响最大。去除率最大时的条件为硫铁生物炭投加量1.5 mg·mL −1 ，PS添加量0.97 mg·mL −1 和pH值5。因此，响应面法可成功用于优化磺胺类抗生素溶液去除的最佳条件。 关键词 :生物炭，硫氧化铁，过硫酸钠，磺胺类抗生素，响应面法 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 磺胺类抗生素是一类具有对氨基苯磺酰胺结构的药物的总称，但由于该类药物会对环境和人体健康产生长期潜在的危害 [ 1 ]。 因此，抗生素的治理迫在眉睫，对保障生态环境人类安全具有重要意义。 生物炭作为一项新兴的环境功能材料，在水土环境污染的修复方面发挥重要作用 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。 生物炭不仅可以作为载体，稳定纳米颗粒，提高材料的环境应用，还能活化过氧化物或过硫酸盐产生自由基，降解污染物 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]。 近年来，以硫酸根为基础的高级氧化工艺在抗生素的去除上有越来越多的研究，梁宇坤 [ 9 ] 等人进行了生物炭负载纳米零价铁镍(BC@nZVI/Ni)活化过硫酸盐(PS)降解废水中诺氟沙星(NOR)的研究，结果表明，在相同的用量条件下，BC@nZVI/Ni/PS体系比PS、BC、BC@nZVI/Ni、BC-PS、nZVI/Ni-PS体系对NOR的去除效果好。李瑞祥 [ 10 ] 等人以藻类中的剩余蛋白质组分进行生物炭的N-掺杂得到活化剂(SDBC)，并对二硫酸钠(PDS)进行活化，经研究后发现，SDBC/PDS体系对大部分水体微污染物具有良好的氧化效率，对磺胺甲噁唑在20~45 min内可使其完全去除。因此，本文以磺胺甲噁唑为目标污染物，以花生壳为生物质原料，并将硫改性氧化铁(S-Fe)负载到生物炭(硫铁生物炭)，开展该硫铁生物炭活化过硫酸盐对磺胺甲噁唑的去除研究。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 试剂与仪器 磺胺甲噁唑、过硫酸钠(PS)、乙二酸(二水合)、七水合硫酸亚铁、硫代硫酸钠等均为分析纯。溶液配置所需水均为超纯水。 日本理学Rigaku Ultimate IV型X射线衍射仪、日立Hitachi S-4800场发射扫描电子显微镜、岛津LC-2030型高效液相色谱仪(HPLC)、精宏SXL-1216马弗炉、梅特勒–托利多仪AL104电子天平、85-2型恒温磁力搅拌器、THZ-82恒温振荡器、400Y粉碎机、DHG-9075A恒温鼓风干燥箱。 2.2. 硫铁生物炭的制备 2.2.1. 生物炭的制备 花生壳来自于山东某农场。将花生壳依次用自来水、纯水洗净，风干后置于烘箱60℃烘干，用粉碎机粉碎，经100目筛网过筛，再将其置于带盖的陶瓷坩埚中，放于马弗炉中，分别于300、400、500℃下限氧热解，所得的生物炭，对应标记为B300、B400、B500。 2.2.2. 硫铁生物炭的制备 1) 草酸盐溶液：将0.02 mol的C 2 H 2 O 4 ·2H 2 O溶解在50 mL超纯水中，在磁力搅拌下，加入1 g生物炭，搅拌均匀。 2) 亚铁溶液：将0.02 mol的FeSO 4 ·7H 2 O和0.01 mol的Na 2 S 2 O 3 ·5H 2 O溶解并混合在50 mL超纯水中。 3) 在强磁搅拌下，将亚铁溶液逐滴添加到上述草酸盐溶液中，待形成黄色沉淀后，对其进行降温，将悬浮液真空抽滤，获得的沉淀在70℃的烘箱中干燥。 4) 将烘干的粉末置于马弗炉后，设置温度为300℃，煅烧1 h，待冷却后根据生物炭制备温度不同，分别标记S-Fe/B300、S-Fe/B400、S-Fe/B500。 2.3. 硫铁生物炭活化PS去除磺胺甲噁唑 称取20 mg的生物炭或硫铁生物炭，10 mg的PS，依次加入10 mL浓度为0.02 mol·L − 1 ，pH值为7的磺胺甲噁唑溶液中。将溶液置于恒温振荡器里振荡，在反应时间为5、15、30、60、90、120 min取样，样品经0.22 μm聚四氟乙烯滤膜过滤，采用HPLC分析滤液中的磺胺甲噁唑，并计算磺胺甲噁唑的去除率。同时加入仅有生物炭/硫铁生物炭或PS的溶液作为空白对比。 2.4. 磺胺甲噁唑含量的分析 采用HPLC分析磺胺甲噁唑的含量，色谱柱为Ultimate® AQ-C18柱(4.6 mm × 150 mm， 5 µm)，流动相为乙腈/水 = 60/40，流速为1 mL·min − 1 ，检测波长为264 nm，柱温设置为35℃，进样体积为10 µL，采低压梯度洗脱程序，磺胺甲噁唑的保留时间为3.7 min。
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user: 4. 结论 (1) 采用化学沉淀法可成功将S-Fe化合物负载在生物炭上，且对磺胺甲噁唑的去除效果明显高于单独的PS、硫铁生物炭和生物炭，随着生物炭制备温度升高，硫铁生物炭对磺胺甲噁唑的去除先升高后降低，温度400℃时磺胺甲噁唑的去除效果最佳。 (2) 根据BBD法试验设计，运用三因素三水平响应面优化法，明确了硫铁生物炭投加量1.5 mg·mL −1 ，PS添加量0.97 mg·mL −1 和pH值为5时，抗生素磺胺甲噁唑(初始浓度为0.02 mol·L −1 ，体积为20 mL)的去除率最大，为93.6%。 (3) 响应面法可成功用于优化抗生素溶液去除的最优条件选择，3个因素对磺胺甲噁唑去除率的影响大小依次为PS添加量 > 投加量 > pH，硫铁生物炭投加量的增加，为磺胺甲噁唑的吸附提供了更多作用位点，同时也促进了PS的活化。
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user: 摘 要 本文利用水热法合成了不同形貌的ZnO/g-C 3 N 4 复合材料。对样品进行了XRD和SEM表征，并探索了其气敏性能。结果表明，线状ZnO成功地负载在了g-C 3 N 4 的表面。其中，ZnO/层状g-C 3 N 4 的最佳工作温度比纯ZnO低90℃，在240℃时，对正丁醇具有良好的选择性和稳定性，在50 ppm正丁醇气体中灵敏度达到20.9，表明g-C 3 N 4 不仅降低了ZnO的工作温度，同时优化了其气敏性能。 关键词 :ZnO，g-C 3 N 4 ，正丁醇，气敏性能 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 氧化锌(ZnO)是典型的n型半导体，禁带宽度为3.37 eV，由于其独特的物理化学性质和晶体结构，广泛应用于电极材料 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]、气体传感器 [ 4 ] [ 5 ]、光催化 [ 6 ] [ 7 ] 和抗菌 [ 8 ] 等诸多领域。氧化物半导体的气敏响应是气体与金属氧化物表面吸附氧的氧化和还原的过程。因此，增大气敏材料的比表面积是提高传感器灵敏度的有效方法之一，它能为气敏反应提供更多的活性位点。目前，有许多科学工作者致力于不同形貌、高比表面积的ZnO纳米材料，如纳米颗粒 [ 9 ]、纳米棒 [ 10 ]、纳米管 [ 11 ] [ 12 ]、空心微球 [ 13 ] [ 14 ] 等其他层级纳米结构 [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ]。 在这些纳米结构中，多孔ZnO受到了越来越多的关注，这种结构可以为气体提供更多的扩散通道，从而达到提高气体灵敏度的需求。ZnO的制备方法也是多种多样，应用最广泛的方法有水热法 [ 18 ]、模板合成法 [ 19 ]、沉淀法 [ 20 ]、热分解法 [ 21 ] 等。其中，模板导向合成是一种简单而有效的制备多孔金属氧化物的方法。 类石墨氮化碳(g-C 3 N 4 )具有良好的热化学稳定性、电子结构、环境稳定性以及易于合成等有点，是一种备受关注的无金属有机半导体 [ 22 ] [ 23 ] [ 24 ]。 因g-C 3 N 4 的独特性质使其具有多种应用，如光催化制氢、析氧反应和氧还原反应 [ 25 ] [ 26 ] 等，人们已经做了大量的研究。然而，电子导电性差、带隙宽、表面积小和活性位点少极大地制约了其应用范围 [ 27 ] [ 28 ]。 为了有效解决这些问题，研究人员尝试了多种合成方法如原子掺杂、异质结 [ 29 ] [ 30 ] 等。其中，利用有机溶剂解离g-C 3 N 4 的方法引起了广泛关注 [ 31 ] ，解离后的纳米结构可以提供更大的比表面积、更多的活性位点和更短的离子扩散路径，增强了其氧化还原能力。同时，也为复合氧化物形成异质结提供了更多的结合位点，这种异质结可以大大地降低金属氧化物的聚集，从而优化金属氧化物的物理化学性能 [ 32 ]。 因此，本文通过对比块状g-C 3 N 4 和解离后g-C 3 N 4 分别负载ZnO的各项性能，来进一步完善这种合成异质结方法，提高金属氧化物的气敏性能。