DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 结论与讨论 5.1. 结论 通过以美国和日本为焦点国家，本文探讨了中国消费者对这两个国家的敌意与情感国家形象，及这两者的影响效应。研究结果发现，第一，消费者敌意和情感国家形象是两个独立变量，既有区别又有联系，消费者敌意负向影响情感国家形象。第二，中国消费者对日本的敌意较高，对美国的情感国家形象评价较好。第三，消费者敌意与情感国家形象对产品评价、购买意愿和产品拥有影响效应不同。消费者敌意对产品评价和购买意愿没有影响，对产品拥有负向显著影响。情感国家形象对产品评价、购买意愿和产品拥有均有正向显著影响。 研究结果大部分支持了本文提出的假设，只有H3 (敌意与购买意愿之间的关系)没有获得支持，本文这一研究结果与很多文献[ 9 ] [ 11 ] [ 25 ] [ 28 ] 研究结论不一致。出现这种不一致的原因可能在于：第一，人们对日本和美国的产品比较熟悉，虽然对这些国家有些敌意，但并不否认这些国家生产的产品质量较好，因此对产品的购买意愿并不一定会下降，真正产生影响作用的可能是消费者对产品的认知和评价。如，Guido等(2010)研究发现，虽然犹太籍意大利消费者对阿拉伯存在敌意，但如果意大利消费者感知到阿拉伯产品质量较好时，他们并不会固执己见(dogmatic)，仍然会购买阿拉伯产品[ 32 ] 。为此，本文进一步检测了消费者对这美国和日本两个国家的产品评价如何影响购买意愿，结果发现，不论对美国还是日本，产品评价显著影响购买意愿(b 美 = 0.250， p < 0.001; b 日 = 248， p < 0.001)。第二，中国消费者的实用主义(utilitarianism) [ 33 ] 使他们更加理性，更关注结果，更关注问题的解决，使他们的购买行为更多地受到产品或服务的功能性特征的影响，这些特征会大大弱化甚至消除敌意对购买意愿的影响效应。 虽然消费者敌意不影响购买意愿，但本文发现消费者敌意却会显著影响实际的产品拥有行为。这一研究结果也与以往文献[ 9 ] 不一致，以往文献指出，购买意愿是实际产品拥有非常有预测力的指标，但本文发现，不论对日本产品还是美国产品，购买意愿对产品拥有没有影响作用(B 美 = 0.106， p = 0.492; B 日 = −0.146， p = 0.327)。原因可能在于，消费者认为敌意并不会影响他们对产品的购买意愿，这里，消费者自己认为的敌意是一种外显敌意(explicit animosity)，实际上可能消费者的内隐敌意(implicit animosity) [ 8 ] 在决定产品拥有。内隐敌意是对过去不愉快的经历或一个特定的国家不能准确察觉的不愉快的情感或思维。因此，内隐敌意使得消费者在内心以自己都无法察觉的方式介意某个国家的产品，而不去拥有。 5.2. 讨论 (1) 理论意义。作为消费者行为一个重要的决定因素，消费者敌意在过去几十年内受到了比较多的关注[ 8 ] ，但是与消费者敌意非常相似的一个变量——情感国家形象，却鲜少被学者们重视。基于此，本文探讨了消费者敌意与情感国家形象这两个变量之间的关系，以及两者的影响效应。研究有一些重要的理论意义。 首先，研究补充了消费者敌意的文献。随着近年来学者们对国家形象维度进一步地挖掘和细分，情感国家形象越来越被学者们重视。通过辨析消费者敌意与情感国家形象之间的关系，本文使两者之间的关系更加清晰，也更明确了他们的影响作用。 其次，本研究为购买意愿和产品实际拥有之间不一定存在必然联系增添了新的证据。本文发现，购买意愿并不是产品拥有的必然条件，这一结果说明消费者有购买某种产品的意愿，但却并不一定实际拥有产品。 最后，研究进一步证实了Ishii (2009)研究中提到的，在中国进行消费者敌意研究时，日本和美国是两个理想的研究国度[ 12 ] ，为其他学者进行消费者敌意研究数据采集提供了思路。 (2) 实践意义。对于企业而言，国际营销实践人员应该区分消费者敌意和情感国家形象。消费者敌意是基于过去国与国之间的历史事件而形成的一种强烈的、持久的负面情感。情感国家形象则是人们对一个国家或人民情感性的评价，其强度弱于敌意，持续时间也较短。因此，营销人员应该判断产品进入国的消费者对产品来源国的情感和评价，扭转不好的情感国家形象比较容易，而根除敌意则需要较长的时间。此外，在产品进入某个既定国家进行营销时，如果产品来源国与既定国家关系良好，广告中强调两国友好关系或许可以大大提升情感性评价，提高购买意愿和产品拥有行为。如果产品来源国与既定国家曾经有某些纠葛、纷争甚至战争时，在产品促销时，强调产品特征弱化来源国形象，效果较好。 对于国家而言，尤其是历史上曾经敌对的国家，从国家层面表现出友好关系，能够最有效地产生积极效应，最大程度地降低消费者敌意。 (3) 研究不足与未来研究方向。本文虽然调查了来自于上海、北京、成都、青岛和沈阳五个城市的学生与非学生样本，但这些样本仍有一定的局限性。这些样本都来自于中国大陆，中国其他地区消费者，如香港和台湾，其他国家的华人消费者等，他们的看法是否与本文一致仍待探讨。 本文仅仅检测了消费者敌意和情感国家形象对认知国家形象、产品评价、购买意愿和产品拥有的影响，并未考虑消费者个性特征。在消费者敌意与产品拥有关系，以及情感国家形象与产品拥有关系中，消费者的个性特征，如实用型消费者与享乐型消费者，开放生活方式与保守生活方式的消费者，是否会有不同影响作用，这也是本文未来探讨的问题。
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user: 摘 要 观察是最基本的科学研究方法之一，也是小学生构建科学认识的开端。本文研究了观察与感知觉之间的内在联系，总结出了与感觉相关的观察方法——放大法、转化法和对比法，并且发现知觉的选择性、整体性、理解性和恒常性分别影响着观察的目的性、顺序性、精确性及判断力。在小学科学教学中，教师可以运用感知觉的特性设计观察活动，达到教学目的并培养学生的观察品质。 关键词 :观察，小学科学，感知觉，教学
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user: 1. 引言 自古以来，人们通过观察来认识世界，观察是所有科学活动开展的基础，是科学发现的开端。观察是一种有意识、有计划、比较持久地认识某种对象的知觉活动，是人对客观事物的一种主动的认识形式。由于小学生的抽象思维能力较弱，观察是他们认识世界的重要途径，他们的知识获取更多地来自于观察。因此，在小学中，观察作为科学探究最基本的过程，其重要性是不容忽视的。此外，观察是以感知觉为基础的，观察的效果势必会受到感知觉特性的影响。利用儿童的感知觉特性设计观察活动，能在科学学习中起到事半功倍的作用。
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user: 2. 观察在人类科学认识活动中的地位 人类的科学认识活动要经历：客观事实→科学事实→科学认识→科学理论→科学应用→新的科学认识→新的科学理论……如此反复前进的过程[ 1 ] 。从客观事实到科学事实是科学认识活动的第一个阶段，这一阶段所采用的方法就是观察和实验。科学家玻恩坚定地认为：“科学仅仅承认能够用观察和实验加以证实的依赖关系，科学研究需要科学事实，观察是获得科学事实最基本的方法和主要手段。”在科学事实到科学认识再到科学理论的这两个阶段中，逻辑思维起到了巨大的作用，形成了具有一般性的结构化、系统化的知识体系。接下来的就是科学理论的运用阶段，这一阶段需要观察与实验来检验理论的解释和预测功能。一旦在检验中出现与理论对立的现象，并且这种现象在不断积多时，就会产生新的科学认识，进而诞生新的科学理论。因此，观察作为一种获得科学事实和检验科学理论的方法，它既是科学认识经验层次中的基本的认识过程，也是形成、发展、检验自然科学的实践基础。
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user: 3. 观察是小学生获取知识的重要方法 根据哲学重演律，一个人思维概念的发展、思想情感的发展成熟过程，重演整个人类认识的历史[ 2 ] 。所以儿童的认知特点与人类早期的特点类似，具有直观简单性，更容易受感知觉影响。对于小学生来说，其逻辑抽象思维能力不具备成人的完备性与复杂性，因此更多地停留在从客观事实到科学事实阶段。正是由于这一点，观察是小学生构建科学认识的重要方法和手段。教科版小学科学教材在学习前言中提到：“科学课是由一个个观察、研究、认识周围事物和周围环境的探究活动组成的，学习科学，就是去参加、去经历一个个观察、研究、认识活动。”不论是低年级学生认识大自然、认识社会，还是高年级学生从事简单的科学实验、科学探究，具有良好观察能力的学生，才有可能全面、细致地认识事物、把握本质。
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user: 摘 要 基于2014年黔东南州气象局农业气象试验基地(岑巩)火参果引种试验生育期观测资料，结合同期区域自动气象站观测资料，利用平行观测分析法，对火参果全生育期内气温、≥ 10 ℃ 积温、降水对火参果引种影响进行分析，初步研究结果表明：火参果在≥ 10 ℃ 积温3300℃∙d以上的地区可以种植；火参果出苗最适气温15℃~19℃；营养生长期最适宜气温22℃~24℃；生殖生长期最适宜气温24℃~25℃；气温低于 20 ℃ 时不能正常开花；连续5 d累计降雨量50 mm以上、且连续4 d以上日降雨量大于5 mm时，易造成田间积水从而影响火参果正常生长。 关键词 :火参果，引种试验，适宜指标，气象条件
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user: 1. 引言 贵州复杂的山地环境和立体气候特征适宜多种农作物的生长，如何充分发挥贵州气候资源优势，充分开发和利用气候资源，大力开展农业产业结构调整，促进农业增效、农民增收，推动现代农业发展，日益成为农业生产的发展重点。黔东南苗族侗族自治州地处贵州省东南部、云贵高原向湘桂丘陵盆地过渡地带，根据地层岩石和地质外营力作用，境内可划分为岩溶地貌区和剥蚀、侵蚀地貌区。州境总体地势是北、西、南三面高而东部低。境内大部分地区海拔500~1000 m，最高点为雷公山主峰黄羊山，海拔2178.8 m，最低点为黎平县地坪乡井郎村水口河出省处，海拔137 m。复杂的地形地貌，形成了多样的气候，总体而言黔东南苗族侗族自治州地属中亚热带季风湿润气候区，具有冬无严寒，夏无酷暑，雨热同季的特点。年平均气温14℃~18℃。最冷月(1月)平均气温5℃~8℃；最热月(7月)平均气温24℃~28℃。由于地理位置和地势的不同，各地气温有一定差异。总体趋势是：南部气温高于北部，东部气温高于西部。境内年日照时数为1068~1296 h，无霜期270~330 d，降雨量1000~1500 mm，境内主要的农业气象灾害包括干旱、低温、秋风、霜冻等。伏旱是影响黔东南农业生产的最主要农业气象灾害之一，工程性缺水制约着黔东南的经济社会发展，气象为农服务工作日趋重要，农业气象服务成为气象工作服务地方经济社会发展的重要内容。探索气象服务于农业生产，日益成为气象为农服务的重要组成部分。于是2014年贵州省黔东南州在岑巩县建立农业气象试验基地，该基地位于贵州省岑巩县天马镇白岩坪村(27.38˚N、108.66˚E)，海拔670 m左右，为低山丘陵，属于石灰岩溶地貌[ 1 ] ，土壤类型为水稻土、微酸性，肥力中等[ 2 ] ，开展了火参果引种试验，收成良好。 火参果又名：刺角瓜(Cucumis metuliferus)、海参果、火星果，为葫芦科黄瓜属植物，原产于非洲喀拉哈里沙漠，现在也长于加利福尼亚和新西兰。一年生蔓性草本植物，表皮坚硬、凹凸不平。肉质细腻多籽，像黄瓜一样呈凝胶状，口味清甜。在原产地由于其根系能够达到地下含水层，因此它曾经是当地人重要的维生素和水的来源。现在新西兰、美国、澳大利亚、德国等地均有栽培，是一种一年多次种植的四季水果，火参果的功效与作用明显，所含的维生素可以起到安神补脑，健心活血的作用，火参果果肉中含有独特的粗纤维，能迅速消除油腻感，长期食用有美容瘦身功效。 本研究通过对引种火参果生育期观测资料与同步气象观测资料进行对比分析，初步得出火参果适应性气候指标，为未来深入开展火参果适应性气候指标研究和推广，以及农业结构调整提供参考。
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user: 2. 材料与方法 火参果引种试验于2014年4月到9月在黔东南州气象局农业气象试验基地进行，试验品种由江西鄱阳湖百利果树种植专业合作社引进。采用直播和大棚育苗方式进行引种试验，直播于 4 月 21 日 播种，大棚育苗于 5 月 2 日 播种。本文用以对比分析的火参果发育期资料来自试验观测记录。按《农业气象观测规范》[ 3 ] 进行作物发育期观测，即根据观测作物选择原则和要求，在直播和移栽火参果引种试验基地各选1个观测地段，共2个观测地段；在2个观测地段内分别选４个区、每个区选2行、每行选5株，直播和移栽火参果观测植株各40株，进行发育期观测，并记录发育期。并以发育期百分率来确定发育期，即： 当第一次观测大于或等于10%时，记为发育始期；当第一次观测大于或等于50%时，记为发育普遍期。为了便于对火参果引种试验气象条件的研究分析，本研究定义：苗期是播种到三叶普遍期，大田营养生长期是三叶普遍期到花果盛期，生殖生长期是开花始期到植株枯萎。 平行观测气温、降水资料来源于岑巩县天马镇区域气象自动观测站，该站没有日照或辐射观测，本研究对光照对火参果生长的影响不作分析。 采用平行观测资料对比分析法[ 4 ] -[ 7 ] ，对火参果引种试验气象条件进行分析。根据火参果生育期观测资料，利用Excel对火参果全生育期以及各生育期之间的天数、各生育期所对应时段的逐日平均气温、≥ 10 ℃ 活动积温、降水量以及日平均气温5日滑动平均值和日降水量连续5日累计值等进行统计。通过对火参果各生育期的生长状况与各相关气象要素进行比对和影响分析，初步得出火参果种植的温度指标和火参果营养生长期的渍涝灾害指标。
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user: 4. 结论 火参果引种试验结果表明，在岑巩县天马镇种植生产火参果是可行的。通过分析研究初步判定： ① 火参果播种期可以选在日平均气温稳定通过 15 ℃ 初日前10~20 d内播种，火参果出苗前能获得200℃∙d以上积温，并确保苗齐、苗壮。 ② 火参果大田营养生长期最适宜气温22℃~24℃，适宜气温是20℃~27℃，15℃~20℃可以缓慢生长；火参果生殖生长期最适宜气温24℃~25℃、适宜气温是20℃~27℃，气温下降致 20 ℃ 以下时不能开花、并且植株迅速枯萎。 ③ 火参果怕长时间田间积水。营养生长期如果出现连续5天累计降雨量50 mm以上、且连续4天以上日降雨量大于5 mm，将造成低洼地区且排水不畅的田块积水，形成火参果营养生长期的渍涝灾害。 火参果引种试验过程中没有观测到高温热和低温冷害，因此本研究能够初步判定火参果生长的气温上限和下限；由于试验过程中降水多，没有明显干旱出现，所以对火参果正常生长所需降水量以及耐旱程度不能给出初步的判定结果，需要在后继的分期播种实验中进行深入研究。
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user: 摘 要 本文简要介绍了无线传感器网络的特点，引出并归纳了粒子群算法的原理及特点，详细阐述了基本粒子群算法及其流程。然后，重点介绍了目前部分研究学者如何改进粒子群算法并应用于无线传感器网络，指出学术界在基于改进粒子群算法的WSNs路由协议方面的异同点。 关键词 :无线传感器网络，粒子群算法，路由协议
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user: 1. 引言 无线传感网络(Wireless Sensor Networks， WSNs)集成了通信、传感器和分布式信息处理技术，通过大量微型传感器节点以多跳或单跳通信方式组成的网络。WSNs通常部署在危险环境中，传感器节点所携带的能量有限且难以补充，因此能量消耗成为影响WSNs生命期的重要因素，如何均衡高效的利用传感器节点有限能量成为研究热点之一。其中，网络层路由协议是WSNs中采集数据在网络中可靠、有效传输的关键。 近年来，研究学者们利用蚁群算法、遗传算法、粒子群优化算法的无线传感器网络路由优化方法，通过群体中个体协作、分布式计算，在加快寻优速度的同时提高路由效率。其中，粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization， PSO)由于参数少，易实现而得到了广泛应用，然而基本粒子群算法在WSNs路由优化过程中存在易于停滞和陷入局部最优的不足，难以获得全局最优。针对基本粒子群算法的不足，众多研究学者不断改进粒子群算法在WSNs路由优化中的应用，在有效均衡网络节点能耗的同时，大幅提升了WSNs的生命期。
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user: 2. 基本粒子群算法原理 自然界中许多生物群体在缺乏“领袖”集中指挥控制的情况下，通过生物个体本能自然简单的行为规则，经过一段相互作用的过程，整个群体会表现出异常复杂而有序的行为。诸如蚁群寻找食物，人字形飞行的雁群，池中聚集于食物浓度高的鱼群等。在分析借鉴自然界生物群体行为特点基础上，研究学者提出了一系列具有较强适应性、较好并行性和收敛性的群体智能优化算法。与传统的优化算法相比，群体智能优化算法不需要严格的数学模型，其评估函数和约束条件也不需要精确的数学描述，具有自适应、鲁棒性、并行性和全局搜索的优点。 其中，PSO算法是一种新兴的群体智能优化算法。PSO通过随机初始化一群粒子，利用粒子自身学习经验的不断累积和粒子之间形成的社会协作，在搜索空间中并行的不断调整速度进行搜索全局最优解。 2.1. 鸟群的生物行为特征 在任意的空间区域内存在一块食物，鸟群中每只鸟都知道自身当前所处的位置，能够预测自身与食物之间的距离，但是在鸟群随机搜索开始，所有鸟都不确定食物的准确位置。那么，鸟群是如何实现食物位置的快速定位呢？研究人员经过长期深入研究，发现鸟群的生物行为有如下特点，介绍如下。 (1) 时聚时分。自然界中鸟群在搜索过程中会不时的改变飞行方向，呈现有时分散有时聚拢的现象。 (2) 邻域自适应。自然界中鸟群在搜索食物过程中，每只鸟的飞行动态受周围有限数量邻居的影响，它会结合自身经验追随邻居进行自适应调整。 (3) 群体一致性。在搜索食物过程中，每一只鸟的飞行动态是无法预测的，但是鸟群的整体行为保持大体一致，呈现出鸟群整体搜索在似乎某个控制中心下以个体简单飞行规则实现了复杂的全局搜索。 2.2. 粒子群算法基本原理 受自然界中鸟群捕食行为的启发，Eberhart和Kennedy两名博士于1995年提出了一种粒子群优化算法-PSO，该算法是一种新兴的群体智能优化算法。PSO在求解优化问题时，每一只鸟比作粒子，问题的解比作粒子的位置，初始化时粒子具有自身的速度和位置，并用适应度函数来衡量每个粒子的优劣。 粒子群算法中的粒子，与自然界中的鸟存在如下共同特点。 (1) 位置映射相同。自然界中鸟的位置代表当前鸟搜索食物的定位，粒子则是抽象为没有体积和质量的“鸟”，其位置对应着搜索空间中问题的解。 (2) 更新规则相似。自然界中鸟根据一定的飞行规则，可以估算自己位置的适应值，在受到周围邻居的影响下不断调整飞行方向和速度，从而实现位置的更新。粒子则通过计算自身的适应度值，跟踪粒子个体最优解和全部粒子中的全局最优解这两个极值，改变粒子飞行的方向和速度，从而实现自身位置的更新。 (3) 随机性与收敛性。粒子和自然鸟在搜索初期都呈现出一定的随机盲目性，依靠自身的不断学习积累经验，经过一段时间经过相互之间的社会协作，大大缩短搜索进程，加速搜索的收敛定位。 综上可知，起初粒子被赋予一个随机速度在整个问题空间运动，通过计算适应度值来估算自己所处位置的优劣，粒子通过记忆和群里感知能力，借助粒子间的竞争与合作不断进化，最终粒子群达到全局最优。 2.3. 基本粒子群算法 粒子群算法在连续空间和离散空间优化问题中得到了广泛应用，其算法的简单易操作性得到了验证。PSO是模拟鸟群觅食的过程，采用速度–位置模型进行食物搜索。与鸟群飞行的简单行为相似，粒子也有一定的运算法则。粒子通过记忆自身当前所找到的局部最优位置，与粒子群中传播的全局最优位置，然后不断调整飞行方向和速度，朝着这两个最优位置不断靠拢。 在粒子群算法具体应用中，每一个鸟类个体被抽象为没有体积和质量的一个粒子，每个粒子都有一个被适应度函数决定的适应值，每个粒子都有一个决定搜索方向和距离的速度，都是通过追随局部最优位置和全局最优位置两个极值在搜索空间进行搜索。 在N维搜索空间里，存在m个粒子，粒子群算法中涉及相关概念描述如下。其中，X表示粒子群整体，X i 表示第i个粒子的位置方向矢量，V i 表示第i个粒子的飞行速度矢量，P i 表示第i个粒子目前搜索到的局部最优位置，P g 表示粒子群目前搜索到的全局最优位置，数学形式如式(1)所示。 (1) 其中，速度V i 决定了粒子在搜索空间中每一次迭代的位移。根据更新规则，所有粒子的速度和位置更新如式(2)和(3)所示。 (2) (3) 其中， ， 。对于式(2)和式(3)而言，关键的参数介绍如下。 (1) 惯性权重系数 是惯性权重，主要用来控制粒子群算法的探索能力和开发能力。只管而言， 决定了粒子对当前速度继承的多少。当 值较大时，粒子具有较大速度，粒子群算法全局搜索能力较强。当 值较小时，粒子速度变缓，粒子群算法倾向于局部搜索，具有较强的开发能力。在众多研究中，关于惯性权重 的选择，通常有常数和时变两种。当前普遍采用的方法是惯性权重系数 随着迭代次数的增多而不断线性递减，这种方法师德粒子群在开始时能够探索较大的区域，较快定位最优解的大致位置，然后随着惯性权重 的递减，粒子速度减慢开始精细的局部搜索。需要主要的是，大多数研究学生对于惯性权重 的初始都定在0.9，但是对于最小值则意见不一，主要有0.4和0.1两种值。 (2) 学习因子 和 参数通常称为学习因子，起粒子加速作用，意在让粒子向群体中的两个极值个体靠近。其中， 是粒子跟踪自身历史最优解的权重系数，表示粒子对经验累积的自我学习认识。 是粒子通过粒子间消息传播后跟踪粒子群最优解的权重系数，表示粒子对群体知识的社会学习认知。学习因子起到调节粒子向全局最优解和局部最优解法方向飞行的最大步长。如果太小粒子可能会远离目标区域，如果太大则粒子有可能飞过目标区域或者突然向目标区域飞去。学习因子 和 的合理设置能够加速算法的收敛并避免陷入局部最优，目前众多文献中建议学习因子的取值为 。 (3) 粒子速度 V i 表示粒子的速度，为了粒子速度合理不至于无限扩大，也不至于速度太小导致搜索空间不彻底，通常会对速度进行区间限制，如给定区间范围 。速度区间范围合理设置有助于粒子在问题空间里有规律的跳动，陈小全[ 1 ] 指出粒子的最大速度设定为问题空间的10%~20%较为适宜。 (4) 粒子位置 X i 表示粒子的位置，对于粒子的位置也可以给出合理的区间范围 。 (5) 种群规模 种群规模m退化为1时，PSO算法变为基于个体搜索的技术，一旦陷入局部最优则无法跳出继续优化。当m值较小时，算法收敛速度快，容易陷入局部最优。当m值较大时，算法寻优能力较强，但是收敛速度慢。通常，粒子群规模在10~20之间就可以取得较好的效果，对于复杂类型的搜索空间，种群规模可以适时增大。 (6) 随机参数 和 是处于 之间的随机参数。这两个随机参数通常由编程语言的相应随机数函数产生，对于粒子群算法性能会有一定的影响，但是目前仅有刘志雄[ 2 ] 等少数研究学者对随机参数进行相应的研究与验证分析。 2.4. 基本粒子群算法流程 基本粒子群算法流程步骤如下。 (1) 参数初始化。包含迭代次数、学习参数、种群数量、惯性权重等。 (2) 粒子信息初始化。包含粒子的位置初始化和粒子速度的初始化。 (3) 粒子性能评价。根据适应度函数计算每个粒子的适应值。 (4) 局部最优解更新。根据粒子的当前适应值和历史最佳适应值进行比较，更新粒子的局部最优解。 (5) 全局最优解更新。将粒子的当前适应值与群体全局最优解进行比较，更新粒子群全局最优解。 (6) 若全局最优解保持定值达到限定次数或达到最大限定次数，算法终止。否则，按照式(2)和式(3)更新粒子的速度和位置，转至(2)。 其中，适应度函数是学者研究的重点。
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user: 3. 粒子群算法在WSNs路由协议中的应用研究 3.1. WSNs网络结构 WSNs路由模型建立之前，假定WSNs监测区域为一个 的二维平面，其中传感器节点具有唯一ID且位置固定，Sink节点能量与计算、存储能力不受限制。每个节点均可与Sink直接通信，节点结构相同，具有接收和发送数据的能力，均可以参与簇首的竞选。传感器可以获得相邻节点的相关信息，且节点之间通信对称。 3.2. 改进粒子群算法的研究现状 粒子群算法作为当前WSNs路由协议选择的热点算法之一，受到了业界学者的广泛深入的研究。其中，文献[ 3 ] [ 4 ] 采用粒子群算法用于WSNs分簇路由协议中的簇首选择优化上，在一定程度上提高了无线传感器网络节点能量的利用率。周晓斐[ 5 ] 提出改进粒子群算法MPSO，以种群粒子平均适应度值为分界，提出惯性权重 的自适应调整分段函数，在粒子群算法分簇过程中将起转化为带约束的非线性优化问题，就生存时间、能耗均衡和节点剩余能量方差三方面与文献[ 6 ] [ 7 ] 相比较，经仿真表明MPSO算法能够有效节约网络中节点能量并平衡网络节点能量消耗，延长WSNs网络生命期。袁浩[ 8 ] 为了克服粒子群算法后期群体多样性下降的问题，以初始路由表构造初始种群，以路径代价为适应度函数，引入遗传算法中的变异算子来保持种群的多样性，当节点经过粒子群算法优化后，确定下一跳节点，更新路由表，从而找到最优路径。缺点是该算法仅仅以20个节点的无线传感器网络进行仿真，对比最优路径的成功率和最优解，并没有考虑WSNs中节点的能量消耗，能量均衡问题和整个网络的生命期。彭大志[ 9 ] 等在LEACH和PEGASIS协议的基础上提出了一种混合粒子群算法的WSNs路由协议，该算法放弃了传统PSO算法中通过跟踪两个极值来更新粒子位置的方法，而是将遗传算法中的交叉和变异操作引入其中，通过粒子同个体极值和群体极值的交叉以及粒子自身变异的方式来搜索最优解。该算法采用集中式算法，用混合粒子群算法以及能量、距离等原则形成链路，实现簇首选举，以遍历路径长度作为适应度函数的构建依据。在仿真过程中与贪婪算法构成的链路进行比较，该算法的链路距离长度约为贪婪算法的一半，并且能够有效的均衡网络节点能量消耗，有效延长了网络生命期。郑波[ 10 ] 针对经典分簇协议LEACH存在能量消耗过大的问题，采用位置加权粒子群算法，在粒子位置更新过程中引入影响因子 ，将式(3)修改如式(4)所示，并建议 取值0.4。并且，针对惯性权重的重要性，提出动态变化的WSNs应该采用动态非线性变化的惯性权重而非传统线性变化的惯性权重，其定义了一个新的非线性惯性权值，如式(5)所示。因为考虑了粒子的局部最优解和全局最优解，因此即使粒子处于特殊条件下，也能取得较好的收敛性。此外针对学习因子参数在搜索前期和后期的异同，作者提出 线性增加 线性减少的调整思路。在粒子优劣评价和优化簇首选举的过程中，作者以剩余能量、簇间距离和簇首与Sink之间距离三因素作为适应度函数的构建依据。仿真结果表明基于位置加权的粒子群算法在WSNs能量优化方面，能够使得整个网络能耗相对均衡，延长了网络生命期。 (4) (5) 近年来，大量学者利用混沌搜索的随机性、便利性等特点对标准PSO进行改进，提出混沌粒子群优化算法(Chaotic Patrticle Swarm Optimization， CPSO) WSNs路由算法。其中，任红霞[ 11 ] 提出WSNs路由数学模型，将混沌思想引入PSO算法，在每次迭代过程中，对P g 进行混沌干扰，并将其作为粒子的更新位置，很好的防止了粒子位置趋同。在对粒子的P g 进行混沌干扰时，首先将P g 映射到方程定义域[0，1]，利用扰动方程进行不断迭代，得到n个混沌变量，通过逆映射获得n个粒子，最后对所有粒子适应度值进行计算和排序，从而得到最优解。此外，作者给出了粒子早熟收敛的具体判断依据和WSNs最优路由的求解流程。在仿真阶段采用网络生存时间和最优路由的搜索成功率与遗传算法、PSO算法分进行比较，结果证明混沌粒子群算法的WSNs路径优化效果更好，有效延长了WSNs生命期。郑波[ 12 ] 提出改进CPSO算法，通过引入混沌粒子群算法优化簇首选举，对于大多数混沌粒子群采用Logistic [ 11 ] 或Tent [ 13 ] 映射产生混沌扰动不同，改进CPSO算法采用傅文渊[ 14 ] 提出的不依赖初始位置且搜索效率较高的Fuch映射，如式(6)所示。 (6) 改进CPSO提出系统一直处于稳定或混沌状态都是不利的，只有混沌与稳定相互交替方可找到最优值。因此建议在稳定时引入混沌，帮助粒子跳出局部最优，在不稳定时加速向最优值靠拢，加快收敛速度。并且改进CPSO给出了判断粒子所处状态的判定公式。在适应度函数方面，改进CPSO以剩余能量，簇首与簇内节点距离为依据，在簇首与Sink之间多条路径计算借鉴最小生成树来减少簇首与Sink直接通信消耗的能量。在仿真试验中，改进CPSO以网络生命期和能耗两个技术指标与LEACH、CPSO进行比较，结果表明基于改进CPSO的协议性能更甚一筹，能耗均匀的同时有效延长了WSNs的生命期。刘志坤[ 15 ] 等提出了基于CPSO的分簇算法CPSOCH，以能量评价因子和距离评价因子构造适应度函数，提出簇首节点激活的范围要适当，以确保簇首局部性工作目的，采用Tent [ 13 ] 映射作为混沌扰动产生器，算法仿真时与文[ 12 ] 一致，采用网络生命期和能耗两个技术指标与LEACH协议进行比较，显示出良好的网络能耗均衡性，并延长了WSNs生命期。刘安丰[ 16 ] 等提出一种基于PSO的能量空洞避免路由算法EHAR，首先将WSNs路由问题转化为线性规划问题并证明了两者之间的等价性，然后利用PSO算法来求解能量空洞避免路由问题。EHAR算法的优点是对于WSNs网络拓扑没有任何要求，提出了网络能耗不等式和能量空洞避免的绕路策略，重新定义了PSO的粒子、粒子运算与“飞行”规则。其中，粒子的编码长度为无线传感器网络中节点的数量，每一个粒子代表一个WSNs路由方案。然后给出了粒子种群的产生算法和粒子速度表示，粒子的加法 运算，减法 运算和数乘 运算，适应函数则以网络首节点死亡时间为构建依据。最后给出基于PSO的能量空洞避免路由算法，算法仿真从节点死亡时间分析、网络寿命和分簇网络三个方面进行分析，并分别与Direct和Relay算法进行比较，仿真结果证实了EHAR算法的有效性，缺点是需要一个中心优化器，周期性计算和广播路由信息，实时性和动态性相对性能不佳。 3.3. 改进粒子群算法在WSNs中应用总结 根据上述分析，研究学者在仿真验证时参照的性能指标主要有网络生命期、网络节点能耗均衡性方面，但是进行算法分析比较对象存在差异性，进行性能统一比较存在一定困难。总结可知，研究学者将改进粒子群算法和混沌思路引入粒子群算法，用在WSNs中簇首的选择，区别主要表现在适应度函数的构造上。今后，研究重点将放在研究适用于实时、动态的基于改进PSO的WSNs路由协议，在提升网络节点能耗均衡的同时，延长WSNs的生命期。
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user: 4. 结束语 本文简单介绍了无线传感器网络的应用和特点，引出了标准粒子群算法特点及其流程。然后，重点汇总分析了当前学术界将改进粒子群算法应用于无线传感器网络路由协议的研究现状并指出研究的不足。最后指出了改进粒子群算法在无线传感器网络中应用的研究方向。 在改进粒子群算法方面，本文作者将会从线性规划最优化角度，借用混沌粒子群算法的优点，从粒子的编码、运算和“飞行”规则入手，进一步提升改进粒子群算法在无线传感器网络路由协议中应用的性能，在均衡网络能量的同时有效延长WSNs的生命期。
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user: 摘 要 烟草危害已成为我国严重的公共卫生问题之一，控制尼古丁滥用面临严峻挑战。同时，现代社会睡眠障碍的发生率越来越高，二者均已成为社会和医学共同关注的热点。大量流行病学和临床调查发现，精神疾病患者相比普通人群，具有更高的吸烟率，精神疾病与睡眠障碍之间具有紧密联系，两者具有共同的神经生物学基础。因此，探讨二者的关联对于更好地防治尼古丁滥用和睡眠障碍具有积极意义。本文就尼古丁滥用与精神疾病相关睡眠障碍之间的关系进行简要综述。 关键词 :尼古丁滥用，睡眠障碍，神经精神系统疾病
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user: 1. 引言 药物滥用(drug abuse)是指非医疗用途地使用具有成瘾潜力的精神活性物质的行为，目的是为体验该物质产生的特殊精神效应，并由此导致精神依赖和躯体依赖[ 1 ] [ 2 ] 。尼古丁是烟草中最主要的生物碱[ 3 ] ，其药理学及行为学与其他成瘾性物质(海洛因和可卡因等)类似，但是是合法的精神活性物质[ 4 ] [ 5 ] 。尼古丁滥用属于药物滥用之一[ 1 ] 。我国是世界上最大的烟草生产国和消费国，吸烟人群逾3亿[ 4 ] ，每年因吸烟导致死亡的人数高达100万人[ 6 ] 。烟草燃烧雾中包含4000多种化学物质[ 7 ] ，大量研究证实，吸烟是引发呼吸系统、心脑血管系统、生殖系统和内分泌系统疾病的危险因素[ 8 ] 。 烟草燃烧过程中产生的多种有害物质不仅进入体内，而且扩散到周围空气中，造成环境污染。特别在人群比较集中的公共场所及居室内，二手烟对吸烟者周围人群具有更大的危害[ 9 ] 。研究统计，目前中国有7.4亿的非吸烟者遭受二手烟的暴露危害[ 10 ] 。对患有心肺疾病的被动吸烟者危害极大。有调查发现，二手烟还会增加被动吸烟者打鼾的几率，影响睡眠质量[ 11 ] 。 睡眠障碍是神经内科复杂的系列疾病之一，分类繁杂广泛，临床表现多样[ 12 ] 。据《全球睡眠调查：中国区域调查报告》结果显示，我国人群中45.4%的人存在睡眠障碍问题，并与抑郁或焦虑性情绪障碍存在显著的正相关[ 12 ] 。目前睡眠障碍的研究主要集中在诱因、发病机制、治疗方法和共患病。尼古丁滥用与神经精神疾病存在密切关系并且是睡眠障碍的潜在影响因素，而睡眠障碍也是精神疾病的共患病，本文就尼古丁滥用与精神疾病相关睡眠障碍的研究做一综述。
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user: 2. 尼古丁滥用与抑郁症相关睡眠障碍 抑郁症又称抑郁障碍，目前抑郁症已成为严重危害人类身心健康的精神类疾病，以持续性情绪低落和认知功能障碍为主要临床特征[ 13 ] 。抑郁症患者易患心血管疾病和糖尿病，常伴有吸烟、饮食不良、缺乏锻炼等行为。调查显示，抑郁症与尼古丁滥用之间的联系程度远远超出先前研究发现，美国成年抑郁症患者中烟民比例大大超出常人中烟民比例[ 14 ] 。 美国国家健康调查与营养调查显示：吸烟和流行病学调查中心抑郁量表(Center for Epidemiologic Studies Depression Scale， CES-D)评分结果呈显著相关[ 15 ] 。研究21~30岁年龄组人群发现，吸烟和药物滥用、抑郁明显相关。主要表现在两个方面，一方面，抑郁可能导致吸烟行为，对成人回顾性调查和青少年横断面调查发现，吸烟和抑郁的联系是早期建立的，有抑郁症状表现的青少年和其他青少年相比更易开始吸烟，基线调查中有抑郁症状的青少年和无抑郁症状的青少年相比更易成为经常吸烟者。而对于吸烟者来说，如果有抑郁情绪或症状出现，会使吸烟者形成尼古丁依赖的危险增加。另一方面，吸烟也可能导致抑郁的发生，研究发现儿童后期和青少年早期吸烟可以引起成年后抑郁的发生，轻度和中度尼古丁依赖都增加抑郁发生的危险性[ 16 ] [ 17 ] 。此外，戒烟引起抑郁症，降低患者的睡眠质量，也揭示尼古丁滥用和抑郁症的睡眠障碍之间存在相关性[ 15 ] 。 睡眠障碍是抑郁症最早和最常见的症状之一[ 18 ] ，是抑郁症状群的重要组成部分。据报道超过90%的重性抑郁患者存在失眠或嗜睡，有61.8%的抑郁症患者首发临床症状是睡眠障碍[ 19 ] ，其也是抑郁症的诊断标准之一[ 20 ] -[ 22 ] 。但另有大量临床和流行病学研究证实睡眠障碍与抑郁之间存在复杂的双向关系，90%的抑郁患者主述有失眠症状，其也可能是新一次抑郁发作的早期标志[ 23 ] ，另外抑郁症也可以是慢性失眠的危险因素，25%的慢性失眠者源自抑郁发作。而在慢性失眠的患者中，约30%一生中至少有一次抑郁发作，新发抑郁的相对风险度是无失眠者的4倍[ 24 ] 。失眠不仅是抑郁症的一个症状，而且对抑郁症的临床结局和病程有重要影响，也可以预测将来发生抑郁症的危险性，两者联系紧密。 亢明等对34例抑郁障碍患者进行睡眠情况调查，结果发现睡眠障碍多出现在抑郁发作早期，并持续到抑郁症加重之后，持续的睡眠障碍提示有抑郁症复发现象，并且观察到在抑郁症患者中有吸烟经历的人其睡眠障碍更严重[ 25 ] 。黄秀芳等人采用多阶段分层整群抽样方法随机抽取10，073名大于等于18周岁的人群，结果在完成匹兹堡睡眠质量指数(PSQI)调查的8773人中，抑郁症患者125例，睡眠障碍的发生比例为68.8%，其中吸烟者所占比例为7.8% [ 26 ] 。许亮文等通过对杭州部分人群进行有关研究显示，吸烟与睡眠障碍之间相互影响，吸烟会引起睡眠障碍，睡眠障碍导致疲劳抑郁，抑郁又可加重睡眠障碍，这些症状又促使吸烟者更多地吸烟，形成恶性循环[ 27 ] 。由此可见，尼古丁滥用与抑郁症相关睡眠障碍相互影响，相互促进，关系密切。
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user: 3. 尼古丁滥用与精神分裂症相关睡眠障碍 精神分裂症是精神科临床常见的、病因尚未阐明的精神疾病，主要临床表现为思维、感知觉、情感、行为等多方面的障碍和精神活动与环境的不协调，绝大部分还表现有认知功能的损害[ 28 ] 。临床工作发现，精神分裂症患者吸烟率明显高于正常人群和其他精神病患者，大约是普通人群吸烟率的3倍[ 29 ] 。多数研究者报告精神分裂症患者目前吸烟率为50%~95%，而正常人群为25%~30%，精神分裂症吸烟发生率为正常人的2~4倍[ 30 ] ，是其他精神障碍患者吸烟率的1.5倍[ 31 ] 。对全国性吸烟调查数据二次分析，发现吸烟者占全部精神分裂症患者的13.9%。 此外，Kelly等也发现精神分裂症患者吸烟的频率和吸烟量均高于普通人群。在精神分裂症患者中，过度吸烟更易成为终生习惯，而吸烟戒断率低于一般人群。同时90%的精神分裂症吸烟者在其首次发病前就开始吸烟，其首次吸烟的平均年龄为17岁，和普通人群相当[ 32 ] 。另外，一项前瞻性的队列研究发现：吸烟者和不吸烟者相比，在未来4~16年里的精神分裂症发病率更高，且该发病率与目前每日吸烟量有关[ 33 ] 。 精神分裂症患者在发病期间，出现各种精神症状，同时存在生物节律性紊乱，睡眠障碍是精神分裂症常见症状之一[ 34 ] 。有研究指出，精神分裂症患者睡眠障碍的发生率高达72.4% [ 35 ] 。睡眠障碍既是精神分裂症发病的前驱症状，又与该疾病的轻重程度和康复时间密不可分[ 36 ] 。精神分裂症症状的严重程度和睡眠效率呈负相关，睡眠潜伏期与“思维紊乱”正相关，即精神分裂症症状的恶化与睡眠效率的下降相关，而吸烟是至关重要的影响因素[ 37 ] 。 精神分裂症患者有慢波睡眠(SWS)与快眼动睡眠(REMS)两方面异常。精神分裂症的阴性症状分为急、慢性，认为急性阴性症状与快眼动睡眠潜伏期(RL)缩短相关，持久性阴性症状与SWS减少相关[ 38 ] 。Dougless发现5例精神分裂患者夜间觉醒阶段有类似REMS时期的梦，推测有REMS插入[ 39 ] 。多导睡眠图(PSG)研究显示，精神分裂症的REMS特点为部分(30例患者中10例)患者有REMS插入现象(即在PSG觉醒阶段发现REMS)，而吸烟患者几乎均有插入现象[ 40 ] 。在吸烟、戒烟对睡眠呼吸暂停低通气综合征(OSAHA)影响的临床研究中，随机抽取OSAHA患者100例，分为吸烟组(56例)和不吸烟组(44例)，分别研究两组的睡眠呼吸障碍情况，结果显示不论在任何睡眠期，吸烟组患者的睡眠呼吸障碍都比非吸烟组严重，对比分析戒烟3个月后睡眠呼吸障碍改变情况，结果显示睡眠呼吸障碍随戒烟明显改善[ 41 ] 。通过观察196例精神分裂症患者的睡眠状况中，发现环境(噪声干扰，二手烟情况)、药物以及吸烟情况都与其睡眠障碍严重程度密切相关[ 42 ] 。通过分析精神分裂症患者睡眠障碍的影响因素，发现吸烟对其具有重要影响作用[ 34 ] 。对社区精神分裂症患者睡眠状况及其相关影响因素的研究中，通过横断面的面对面问卷访谈以及连续抽样的调查方法，发现吸烟患者有149人，占总体的24%，且失眠组中抽烟的比例较无失眠组更高[ 37 ] 。综上所述，尼古丁滥用可以导致睡眠障碍，尼古丁滥用与精神分裂症相关，而精神分裂症与睡眠障碍的共患率很高，从而提示，尼古丁滥用与精神分裂症相关睡眠障碍关系密切。
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user: 4. 尼古丁滥用与焦虑症相关睡眠障碍 焦虑症是一类以反复并持续的伴有焦虑、恐惧、担忧、不安等症状和植物神经紊乱的精神障碍。它主要包括：广泛性焦虑症、强迫症、惊恐症、恐怖症和创伤后应激障碍等[ 43 ] 。其年患病率为12.65%~17.2%，有关花费大约相当于精神疾病总费用的1/3 [ 44 ] 。 加拿大的一项研究考察了吸烟行为与三种主要的焦虑症的关系，包括惊恐症、社交恐惧症和强迫症。该研究共用被试155人，均符合DSM-IV标准的惊恐症、社交恐惧症和强迫症的门诊患者。每一种焦虑症被试者均不伴随其他两种焦虑症。通过对被试者进行吸烟状况的调查(包括是否吸烟和吸烟量)以及心理症状的测量，发现吸烟行为与三种主要焦虑症存在相关。此外，还发现相对于其他焦虑症，吸烟行为与惊恐症存在更紧密的关系。惊恐症患者中40.4%报告有吸烟行为，社交恐惧症为20.0%，强迫症为22.4%。另外，方差分析显示，吸烟者比不吸烟者患有更高水平的广泛性焦虑、主观苦恼和焦虑[ 45 ] 。 睡眠障碍在焦虑患者中十分常见，是临床上焦虑障碍患者早期常见的主诉，也是焦虑症反复发作的重要危险因素之一。研究发现，超过75%的焦虑症患者存在睡眠障碍[ 46 ] ，主要表现为入睡困难、睡眠不深、易惊醒、重复性焦虑梦境等。通过焦虑症状严重程度自评量表(SAS)与各睡眠参数进行相关分析，发现焦虑障碍者的焦虑程度与睡眠障碍成正比。 刘修军等通过探讨吸烟美沙酮(MMT)维持治疗门诊患者的烟草使用行为与焦虑症状和睡眠质量的关系中，发现吸烟MMT门诊患者的烟草使用特征与其焦虑症状和低睡眠质量存在关联，说明吸烟可以影响焦虑症引起的睡眠障碍[ 47 ] 。 此外，通过分析52例焦虑障碍患者的多导睡眠图资料，发现焦虑障碍患者较健康人群入睡潜伏期明显延长，觉醒异常，深睡眠减少，可能与其异常的神经递质和神经内分泌功能紊乱或大脑皮层功能减弱有关，也可能是焦虑障碍患者在电生理学上的易感表现。在研究其影响因素中发现，患者中有吸烟经历的，其睡眠障碍更严重，可见吸烟可以加重焦虑症患者睡眠障碍的严重程度[ 48 ] ，尼古丁滥用与焦虑症相关睡眠障碍正相关。
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user: 5. 展望 吸烟已成为当今世界严重的公共卫生问题之一，是癌症、心血管疾病和呼吸系统疾病第一位可预防的死亡危险因素，尼古丁滥用与多种精神疾病相关的睡眠障碍发生发展密切相关，也是普通人群死亡率增加的重要危险因素之一。低睡眠质量继发抑郁、焦虑等不良情绪和躯体健康恶化可导致个体的心理、生理和社会功能等全方位损害，进而影响到个体的生活质量。本研究通过精神疾病把尼古丁滥用和睡眠障碍联系起来，阐述三者之间的关系，发现尼古丁滥用是睡眠障碍的一个可控的潜在危险因素，因此进一步阐述尼古丁滥用与睡眠障碍的关联，探讨尼古丁滥用的相关因素，为日后制定尼古丁滥用的干预措施提供依据，对睡眠障碍的预防和临床治疗有重要指导意义。
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user: 摘 要 空间两圆之间的最近距离计算是计算机图形学、计算机辅助设计、计算机辅助几何设计等领域进行碰撞检测和相交计算问题的基础。本文对任意位置关系的空间两圆的最近距离进行了完整分析与讨论。空间两圆的中心轴不平行时，提出了基于几何迭代方法的空间两圆最近距离的求解算法，当空间两圆中心轴有交点时，本文给出了间两圆最近距离的两对对应点；当空间两圆的中心轴平行或重合时，本文给出两圆最近距离的解析表达式。最后通过若干例子显示本文方法的稳定性和有效性。 关键词 :空间两圆，最近距离，几何迭代方法，中心轴
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user: 1. 引言 空间物体之间的最近距离计算是计算机图形学、计算机辅助设计、计算机辅助制造、计算机辅助几何设计、机器人、数控加工等领域中的重要话题。空间两物体之间的最近距离不仅是机辅助设计/计算机辅助制造中的碰撞检测必要环节之一，同时也是计算机图形学中的碰撞检测中的重要环节[ 1 ] [ 2 ] 。对于多面体之间最近距离的研究有[ 2 ] -[ 5 ] ，关于空间两曲面最近距离的研究有[ 2 ] [ 6 ] 小雕等[ 7 ] 给出了基于点圆最近距离计算的圆环面/球面求交算法。该算法直接判断处理无交、相切于一点、交于一个圆以及交于两个圆等简单情况；对于其他情况，通过求解一元四次关键方程得到相应的关键值，对大圆参数区间进行划分，然后通过简单的符号判断来确定相交的参数子区间，并直接给出交曲线段的参数表达式。文献[ 8 ] 把圆环面之间的最近距离问题转换成三维空间中两圆的最小距离问题，并用群论的方法证明了这个问题没有闭式解，需要求解一个一元八次方程，但文献没有给出具体求解过程。刘晓明等[ 9 ] 指出文献[ 8 ] 的各种位置关系判断并不是完全的。文献[ 10 ] 用迭代方法求解空间两圆的最近距离问题，首先在空间任意取一点，直接计算该点至第一圆的最近距离的坐标点，然后再由该坐标点直接计算第二圆的最近距离的坐标点，在反复迭代直至求出空间两圆的最近距离。该算法虽然能求出两圆全局的最近距离，但该算法没有给出空间两圆最近距离的两对对应点。文献[ 11 ] 也设计了一个迭代算法求出两个空间椭圆的最近距离问题。文献[ 10 ] [ 11 ] 相同之处在于都采用了迭代思想来逼近两圆或两椭圆的最近距离，都没有分析讨论最近距离的两对对应点以及中心轴平行和重合的特殊位置情况。文献[ 12 ] 以几何方法为基础，通过判断圆环中心圆之间的位置关系来判定相交区域，并运用数值分析方法精确计算出每条交线的初始点，然后用跟踪法求出交线。文献[ 9 ] 证明了空间两圆Hausdorff 距离总可以表示为它们的一对共线法向点的距离，给出了计算空间两圆的共线法向点的详细过程，并对这些共线法向点进行筛选，求出了空间两圆的最近距离和Hausdorff 距离。文献[ 9 ] 还给出了两圆环包含、分离和相交时的充要条件，解决了两圆环面之间的最近距离计算问题，从理论上对两圆环的位置关系给出了严格的判别方法，但具体的实现却依赖于用数值方法求解八次方程。最近关于空间曲线最近距离的研究有[ 13 ] -[ 19 ] 。 本文利用几何迭代方法完整地研究了空间两圆任意位置关系的最近距离的算法。当空间两圆中心轴不平行时，对任意初始迭代点，求出该点至第一圆的最近距离的正交投射点，由正交投射点经过逆坐标变换和坐标变换正交投射至第二圆得到第二圆的正交投射点，然后再把该点作为初始迭代点重复上述步骤反复迭代，直至求出空间两圆的最近距离。当空间两圆的中心轴有公共点时，还可以求出空间两圆最近距离的另外一对对应的点；当空间两圆的中心轴平行，文章给出了简化版的两圆最近距离的迭代算法，当第二圆的正交投射至第一圆所在平面时，与第一圆有交点时，我们还给出了另外一对两圆最近距离的对应点。此外，文章还为两圆的中心轴平行或重合情况给出了求解最近距离的表达式。上述实例显示本文算法是有效和鲁棒的。
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user: 2. 算法分析与实现及实例 2.1. 两中心轴一般位置(不平行)的几何迭代算法 第一个圆 和第二原始位置圆 为 ，圆 经过坐标变换得到圆 ，其中圆 的中心轴的向量和圆心点分别为 和 。 目标是求圆 和 的最近距离，空间两圆最近距离的基本思路为： I) 正交投射空间任意点至第一圆 得到对应的正交投射点； II) 正交投射第一圆上的正交投射点至第二圆 得到对应的正交投射点； III) 反复进行上述两步直至求出第一圆 与第二圆 之间最近距离。 下面按照三步步骤思路具体实现空间两圆最近距离的相关算法。 由于圆 的中心轴的向量和圆心点分别是 ( )和 。故圆 转换为圆 的坐标变换过程为 (1) 其中 。 由坐标变换(1)，可知对应的逆坐标变换 (2) 由坐标变换(1)和逆坐标变换(2)，给出计算空间两圆 和 之间最近距离的算法。 算法1： Step 1：正交投射第二圆 上任意点 或第二圆 圆心 至第一圆 ，得到对应 的正交投射点 Step 2：利用逆坐标变换公式(2)，对第一圆 上的正交投射点 进行逆坐标变换(2)得到点 ，其中 Step 3：计算点 正交投射至第二原始位置的圆 的正交投射点 Step 4：正交投射点 经过坐标变换(1)得到并记作点 Step 5：令 ，反复重复上述四步，直至第一圆 上的点 与第二圆 上的点 之间距离最短，即圆 和 之间最短距离为 。 当两圆中心轴有公共点时，这时两圆的最近距离有两对对应点，投射第二圆 的中心轴 至第一圆 得到直线 。点 关于直线 的对称点为： 令 作为算法1的初始迭代点， 重复上述五步直至求出两圆的另外一对最近距离的对应点。空间两圆中心轴一般位置和垂直的示意图见图1和图2。 图1. 空间两圆中心轴一般位置的示意图 图2. 空间两圆中心轴垂直的示意图 注释1：当空间两圆两中心轴互相垂直且有公共点，圆心点在z-轴上的特殊位置时，给出了具体的解析分析表达式。这时第一圆和第二原始位置的圆分别为 和 ，经过坐标变换(1)后变成第二圆 ，其中，中心轴的向量和圆心点分别为 (不失一般性假定 )和 。不难知道这时第一圆 的上点 是第二圆 上 的正交投射点，同理第一圆 的上点 是第二圆 上 的正交投射点，所以两圆的最近距离为 。另外，第二圆 的点 至第一圆 的正交投射点集就是第一圆 本身，则最近距离为 。由于 ，所以这时两圆的最近距离为 。更特别的，当第二圆 的圆心点与第一圆 圆心点重合时，这时两圆的最近距离变为 。 注释2：文献[ 10 ] 给出了Kurush-Kuhn-Tucker优化条件，并给出了在优化条件下非线性Kurush-Kuhn- Tucker系统的封闭式解。对于两圆盘在同一中心轴上和在同一水平面上，没有给出这两种特殊位置的解。文献[ 11 ] 首先给出了点至空间椭圆最近距离的一元四次方程准确解，然后利用迭代方法在第一椭圆上任选一点求出至第二空间椭圆最近距离及对应点，再由对应点求出至第一椭圆最近距离及对应点，反复迭代直至求出两椭圆最近距离及对应点。当空间两椭圆最近距离两对对应点时没有给出对应分析和讨论。另外对空间两椭圆中心轴是同一轴时最近距离有无数对应点没有给出分析；当两椭圆是在同一平面时，也没有给出对应分析和讨论。我们不仅给出了空间两圆在任意位置的迭代方法最近距离及对应点，还分析和讨论了空间两圆最近距离有两对对应点位置分析结论。此外，我们还对两圆在同一平面位置给出了完整的分析，也就是说，我们给出了空间两圆在空间任意位置的所有情况讨论。 2.2. 两中心轴平行的几何迭代算法 两中心轴平行，此时两圆的表达式可分别表示为第一圆 和第二圆 ，其中，中心轴为 ，圆心点为 。若用算法1计算两圆的最近距离，发现坐标变换(1)和逆坐标变换(2)已失效，为此提出相应的两圆最近距离的算法2： 算法2： Step 1：正交投射空间任意点 至第一圆 得到对应的正交投射点 Step 2：计算点 正交投射至第二圆 的正交投射点 ，其中 ，此时 Step 3：令 ，反复重复上述两步，直至第一圆 上的点 与第二圆 上的点 之间距离最短，即圆 和 之间最短距离为 当 时，两圆的最近距离有两对对应点，投射第二圆 的中心点 至第一圆 平面得到点 ，连接两点 和点 得到直线 。点 关于直线 的对称点为 。 令 作为算法2的初始迭代点，重复上述三步直至求出两圆的另外一对最近距离的对应点。 2.3. 中心轴平行的空间两圆最近距离解析表达式 第一圆 和第二圆 ，其中第二圆 中心轴为 ，圆心点为 。空间两圆中心轴平行的示意图见图3。 分下列几种情况具体分析 1) 若 ，则空间两圆最近距离的对应点分别为 和 ，其最近距离为 。 2) 若 ，则对对应点为 ， 和 ， ，其距离为 ，其中 图3. 空间两圆中心轴平行的实例 3) 若 ， 当 ，两圆最近距离的对应点为 和 其距离为 ； 当 ，两圆最近距离的对应点为 和 其距离为 2.4. 中心轴重合的空间两圆最近距离解析表达式 这时第一圆 ，第二圆 。两圆最近距离对应点集为 和 ，两个式子的参数 必须同时取同一值，所以两圆的最近距离为 。 例1：空间两圆 和 的半径分别为 ，第二圆 的中心轴的向量和圆心分别为 和 ，由算法1可知，两圆最近距离对应点分别为(2.2566117602763080，5.5594697016336607，0)和(5.5251451389773982， 13.600640848138522，5.4491555845201255)。最近距离为10.24875800。 此例是针对算法1中的空间两圆中心轴没有公共点时两圆最近距离只有唯一一对对应点的解释。 例2：空间两圆 和 的半径分别为 ，第二圆 的中心轴的向量和圆心分别为 和 ，由算法1可知，两圆最近距离第一对对应点分别为(−9.7379538193036241， −2.2742593108768315，0)和(−7.9338517047101518， −1.8529186362318786， 0.7410600411832663)，另外一对对应点分别为(−0.0811899 52715625401， −9.9996704041472304，0)和(−0.0661482952898482， −8.1470813637681214， 0.7410600411832664)，最近距离为1.995365226。此例是针对算法1中的空间两圆中心轴有公共点时两圆最近距离有两对对应点的说明。
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user: 3. 总结与展望 本文完全地给出了空间两圆任意位置的最近距离的迭代算法和解析表达式，当空间两圆中心轴不平行，利用几何迭代法提出了空间两圆最近距离的算法；当空间两圆中心轴平行时，提出了简化版的空间两圆最近距离的迭代算法；当中心轴平行或重合时，我们提出了空间两圆最近距离的解析表达式。文章提供的迭代算法对初始迭代点不敏感且是有效的。下一步将在此基础上尝试给出空间圆环面/球面、圆环面/圆环面、椭圆环面/圆环面、椭圆环面/椭圆环面等与空间两圆有关联的若干情况分析。
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user: 摘 要 “卓越计划”的核心目标是培养一大批具有较高工程实践能力和创新能力的工程技术人才，专业实验正是培养学生具有这些能力的重要环节之一。根据环境工程专业特点以及专业实验课程所存在的问题，建构了适应卓越工程师培养目标的环境工程专业实验教学体系。切实提高了学生实际分析问题、解决问题的能力，提升了学生的工程素养，增强了学生在就业市场中的竞争力，同时满足了社会经济的发展对环境工程领域专业工程技术人才的需求。 关键词 :卓越工程师，环境工程，专业实验教学体系
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user: 1. 引言 “卓越工程师培养计划”的目的重在培养一批创新能力强、适应经济社会发展需要的工程技术人才，为我国建设创新型国家和人力资源强国、提升国家核心竞争力提供坚实的人才支撑和智力保证[ 1 ] [ 2 ] 。 专业实验教学是整个实践性教学体系中重要的组成部分，在高校环境工程专业人才培养的教学体系中占有重要地位[ 3 ] 。环境工程学科属于战略性新兴产业学科，是伴随着社会经济发展所产生的问题导向性学科。由于环境问题的出现多具有新奇、综合与复杂的特点，故赋予环境科学与工程学科也具有了新奇性、综合性和学科交叉性的特色，也对环境工程专业学生的现场工作能力、综合设计能力、工程项目实施能力以及新产品开发与技术改造能力的培养与形成提出了更高要求。环境工程专业实验教学是训练学生专业技能、培养学生创新能力和工程实践能力的重要手段，是培养环境工程专业人才的重要环节，因此，建构具有针对性的适应卓越工程师培养目标的专业实验教学体系尤为必要。
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user: 2. 环境工程专业实验教学体系建构理念及思路 根据人才培养方案及本科教学评价要求，专业实验教学体系是实验教学各个环节所构成的系统，包括实验教学的课程、实验教学的内容、实验教学的形式以及实验教学教材师资等构成的教学系统。专业实验在培养学生创新意识、创新精神和创新能力方面有着理论课教学不可替代的作用，如何建构专业实验教学体系，建构何种形式的专业实验教学体系，在实现环境工程专业“卓越工程师培养计划”中有着重要的意义。 2.1. 专业实验教学体系的建构思路 以教育部高等学校环境工程教学指导委员会修订的《高等学校本科环境工程专业规范》为依据[ 4 ] ，秉承“夯实基础、突出创新、提升能力”的教学理念[ 5 ] ，在现有的环境工程专业本科人才培养框架的基础上，依托我院实验教学资源，以服务社会需求为目标，坚持“理论教学与实验教学相结合、实验教学与科研相结合、实验教学与工程实践应用相结合”的原则[ 6 ] ，按照“卓越工程师培养计划”标准培养具有较强的创新能力、能够适应我国经济社会发展的环境工程领域高质量工程技术人才。 2.2. 专业实验教学体系的建构思路 基于环境工程专业较强的学科综合性、技能实践性，以学生实践能力和创新能力的提高为核心，立足于基础实验技术和专业实验能力的巩固与提高，协同创新思维和能力的培养。以“发展个性、因材施教”为基本原则，以“分层培养、启发创新”为基本教学思路，从“卓越工程师培养计划”目标出发，设计建构“巩固基础、加强实践、发展创新”的三层次实验教学体系，使培养的学生具备扎实的实验基本功、过硬的专业实验能力，具有创新意识和良好的团队协作能力。