DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 实验与分析 为了检测探测器的性能，依据GB15322.1-2003要求，对探测器进行了精度和高低温通气实验。 精度测试是在标压25℃下，将标定好的整表放置在恒温箱中，以0.5 L/min的恒定流量通入配制好浓度为10%，25%，50%，70%LEL的甲烷气体，并记录下响应时间(达到稳定值90%所需时间)，记录测试结果如表3所示。 由表3结果可看出，探测器测量精度偏差不大于1.4%，系统响应时间小于12 S。 高温测试是探测器在高温70℃ ± 2℃环境下放置2小时后通配制某一浓度下的性能测试；低温测试是探测器在低温−40℃ ± 2℃环境下放置2小时后通配制某一浓度下的性能测试。高低温测试数据如表4所示。 Table 2 Definition format of MODBUS registe 寄存器地址 40001H 40002H 40003H 40004H … 寄存器信息 模拟量mA 操作模式 故障状态 气体类型 … 表2. MODBUS寄存器的定义格式 Table 3 Accuracy test result 标准CH 4 浓度(%LEL) 实测浓度(%LEL) 测量偏差(%) 响应时间(S) 10 9.8 0.2 10.7 25 24.6 0.4 10.9 50 50.2 0.2 10.5 70 70.6 0.6 10.6 90 91.4 1.4 11.3 表3. 精度测试结果 Table 4 High and low temperature test result 标准CH 4 浓度(%LEL) 高温实测值(%LEL) 高温测量偏差(%) 低温实测值(%LEL) 低温测量偏差(%) 10 10.6 0.6 9.4 0.6 25 26.4 1.4 24.4 0.6 50 52.3 2.3 48.6 1.4 70 72.8 2.8 68.3 1.7 90 93.4 3.4 88.1 1.9 表4. 高低温测试结果 由表4结果可看出，探测器高温测试性能偏差不大于3.4%，低温性能测试偏差不大于1.9%。 实验结果表明，探测器的精度较好、响应时间较快，补偿算法合理，高低温性能稳定，完全符合国家标准和设计要求。
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user: 6. 结论 本文通过分析碳氢类可燃气体检测原理与检测方法，设计了光路部分、硬件部分和嵌入式软件，实现了对可燃气体探测器的整体设计。通过实验验证，实验结果表明，该探测器的精度较好、响应快，高低温性能稳定，完全符合国家标准和设计要求。
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user: 摘 要 近年来，随着信息产业规模化程度的日益加深，数据量呈指数式爆炸增长，庞大数量的多源异构数据带来一系列挑战的同时，也带来了巨大的商机。于是，人们就提出了数据挖掘的概念，以便从大量的数据中发现有价值的规律和知识。本文以“智慧国防”综合应用系统为背景。在整个国防项目中，择优定兵环节是非常重要的环节，需要从所有适龄青年中挑选合适的应征兵员。每年的适龄青年都产生大量的数据，这些数据中蕴含着多个维度的属性特征，以往的择优定兵环节全程人工进行，具有很大的工作量。因此，对待定兵员数据进行数据挖掘，建立合适的择优定兵模型，为武装部工作人员提供择优定兵的智能分析和辅助决策，具有很重要的意义。本文的主要研究内容为数据挖掘在择优征兵工作中的应用，包括择优定兵问题上的数据挖掘模型设计及实现。模型设计具体包括业务理解，数据理解，数据预处理设计，模型的选择、评估与优化。重点研究了不平衡分类问题以及逻辑回归、决策树、随机森林、GBDT等分类模型，并对各个分类模型的参数优化方法、模型评估方法进行了研究。最终得到了在定兵类召回率、F1分数、ROC_AUC上均表现较好的择优定兵模型，该模型在训练集，交叉验证和测试集上均能得到较好的分类结果，具有较好的泛化能力。 关键词 :数据挖掘，分类，定兵，不平衡数据分类 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 近年来，随着信息产业规模化程度的日益加深，数据量呈指数式爆炸增长，各行各业每时每刻都在产生着大量待分析的数据，数据规模从MB、GB级发展到TB、PB级甚至EB、ZB级。为了进一步提高数据信息的利用率，基于数据库的知识发现(Knowledge Discovery in Database，简称KDD)和它的核心技术——数据挖掘(Data Mining)被提出。数据挖掘是从更大范围的概念，就是从大量数据中发现价值的一个处理过程。从数据挖掘中得到的价值和知识可以应用于各种领域，包括经济管理、工业控制、商业营销、项目管理以及科技创新等 [ 1 ] 。 本文以“智慧国防”综合应用系统为背景。在整个国防项目中，征兵业务是非常重要的部分，兵员的择优定兵环节则是重中之重。每年的待定兵员在定兵前产生大量的数据，这些数据中蕴含着兵员在多个维度的属性特征，以往的择优定兵环节全程由武装部工作人员人工进行，具有很大的工作量，费时费力，而且人工操作不可避免地会存在一些差错和局限性。因此，对待定兵员数据进行数据挖掘，建立合适的择优定兵模型，为武装部工作人员提供择优定兵的智能分析和辅助决策，具有很重要的意义。 本文的创新之处在于： 1) 设计出了一套适合兵员数据的数据预处理方案。 2) 设计并实现了专门针对定兵业务的定兵模型，该模型能够很好地对待定兵员的定兵结果进行预测，在准确率、查全率、F1分数、ROC_AUC评价指标上综合表现良好，具有较强的泛化能力。 3) 针对定兵类和不定兵类的数据不平衡问题，从数据、算法、评价指标三个层面提出了解决方案。
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user: 2. 数据挖掘介绍 数据挖掘是一个知识发现的过程，其流程可以由CRISP-DM模型来表示。CRISP-DM模型即“跨行业数据挖掘标准流程”，由欧洲数据挖掘系统开发厂商和数据挖掘系统应用组织协会一起制订，总结了数据挖掘的流程，具有一定的代表性，得到了全行业的采用。 它将一个完整的数据挖掘周期分为六个阶段，见图1，每个阶段分别对应不同的处理流程。这六个阶段包括业务理解(Business Understanding)、数据理解(Data Understanding)、数据准备(Data Preparation)、模型创建(Modeling)、模型评估(Evaluation)以及结果部署(Deployment) [ 2 ] 。 其中，在业务理解阶段，集中于从业务的角度理解项目的目标和需求，将这种业务知识转换成对应的数据挖掘问题定义，并为达到目标建立初步的计划。 数据理解，需要完成采集原始数据，透视数据分布，确定挖掘任务，明确目标属性，评估数据质量。 数据准备阶段，需要完成数据清洗、转换、集成，归约，经过数据预处理，将数据变为可以直接用于挖掘模型的形式，数据准备阶段是整个数据挖掘中非常重要且耗时的一个阶段，该阶段的工作量能达到整个数据挖掘过程的70%左右，数据预处理后的数据质量对模型的好坏和挖掘结果有着很大的影响。 模型创建阶段，需要采用各种模型建立的方法，按照挖掘的业务场景和数据集特点进行建模，并对建好的模型进行参数优化，将模型调整到最好的性能。 模型评估需要结合业务场景和挖掘目标，确定评估方法，按照选好的模型的评估方法对建好的模型进行评估，如分类模型的准确率，召回率等。 数据挖掘结果部署，需要产生数据挖掘报告，并对整个挖掘流程进行回顾，对挖掘结果进行保存和可视化展示及分析总结。 数据挖掘模型可以分为描述性模型和预测性模型。描述性模型是指对数据中的模式或关系进行识别，属于无监督学习，包括聚类、关联规则等；预测性模型是指利用已知结果对新的数据样本进行预测，属于有监督学习，包括分类、回归等。另外，在解决预测的数据挖掘任务时，可以先对样本数据使用描述型模型，以便发现数据中的关系，对数据有更好的认识。
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user: 4. 不平衡数据分类问题 不平衡数据分类是分类问题中比较特殊的问题，主要特点是样本类分布不平衡。在不平衡的二分类问题中，表现为其中一类的学习样本远多于另一类的样本。 在实际应用中，有许多分类问题，属于不平衡分类问题，比如欺诈识别，入侵检测，医疗诊断、客户流失、广告点击预测等等。 在入选人员的定兵问题中，2016年应征青年共6706人，其中包括6551名不定兵，只包括155个人最后被定兵，属于典型的不平衡分类问题。 解决不平衡数据分类问题，可以从数据、算法、评价指标三个层面着手 [ 7 ] 。 1) 从数据的角度：通过改变原始数据集的分布，采用过采样或欠采样，即增加少数类样本或减少多数类样本，使不平衡数据集的正负类样本数达到平衡。 2) 在算法上：修改已有的分类器，使之适应不平衡数据的特征。主要包括代价敏感分类器，集成学习等方法。其中，代价敏感分类器对少数类样本和多数类样本分类错误的代价区别开来，将少数类错误地分到多数类将付出更大的代价，例如惩罚型的支持向量机SVM。集成学习是在训练集上训练多个分类模型，预测时根据每个分类器的分类结果进行组合，得到最终的预测结果。常用的组合分类方法，包括Bagging，Boosting等。集成分类模型的结合策略包括平均法和投票法，其中，Voting Classifier集成模型通过加权投票方法对基分类器进行集成。 3) 从评价指标上，对于一般的分类模型可以利用模型的准确率进行评估。由于不平衡数据集的特点，常用的分类评价指标准确率已经不能正确评价分类模型的好坏，因为对于6706个样本，其中只有155个定兵类，其余的6551个样本都是不定兵类，即使将所有样本都分到不定兵类，模型的准确率也有97.69%，但这个分类模型是没有意义的。分类的目标是尽量使所有的实际被定兵样本被分到定兵类，尽量减少实际不定兵样本被分到不定兵类。因此可以采用召回率，给出预测为定兵类的定兵类样本占所有真实被定兵样本的比例，如果可以得到比较高的召回率，就代表很少的定兵类样本被错分到不定兵类，这也是我们想要的结果。还可以采用F1分数，F1分数同时考虑了分类模型的准确率和召回率，适合作为不平衡数据分类问题的评价指标。 还可以采用ROC曲线下的面积AUC作为评价指标。因为ROC曲线有一个很好的性能，当测试集中的正负样本的分布变化时，ROC曲线能够保持不变，因此适合作为不平衡数据集分类时的评价指标。
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user: 5. 实验结果与分析 原数据集样本个数6706，其中包括155个属于定兵类的样本和6551个属于非定兵类的样本。将数据集按0.75:0.25的比例拆分成训练集和测试集，并固定随机数种子，便于比较各个分类模型的性能。训练集样本数共5029，其中包括128个属于定兵类的样本和4901个属于非定兵类的样本。 为了解决应征兵员数据定兵类和不定兵类不平衡的问题，我们先对训练集进行SMOTE过采样。经过SMOTE过采样，训练集中正负样本数均为4901，总的训练集样本个数为9802。测试集样本总数1677，其中包括27个属于定兵类的样本和1650个属于非定兵类的样本。 对训练集采取5-fold交叉验证，并以准确率最高的模型使用的超参数作为最终模型的超参数。将训练并验证好的模型应用在测试集上，以得到的分类结果作为分类模型性能的比较依据。 考虑到定兵数据集的不平衡性，常用的分类评价指标准确率已经不能正确评价分类模型的好坏，选择定兵类的召回率、F1分数和ROC_AUC作为定兵模型的评价指标，三个评价指标均是值越大，分类模型的性能越好。 分别利用逻辑回归模型、kNN模型、决策树模型、SVM模型、随机森林模型、GBDT模型及VotingClassifier集成分类模型得到的分类结果如下表1所示。 对设计好的模型进行基于Python的模型实现，包括逻辑回归、k最近邻模型、决策树模型、支持向量机等基本分类器和随机森林、GBDT、VotingClassifier等集成分类器，并进行模型参数的调优。最后经过比较，选择在定兵类召回率，F1分数和ROC_AUC上均表现较好的集成分类模型VotingClassifier作为最后的择优定兵模型。 VotingClassifier定兵模型的分类结果混淆矩阵见图3。在测试集中，共有22个定兵类样本，1650个不定兵类样本。利用VotingClassifier定兵模型对测试集样本的定兵结果进行预测，全部定兵类样本被正确预测，1650个不定兵类样本中有1510个样本被正确预测，模型在定兵类召回率和准确率上均表现良好。 VotingClassifier定兵模型的分类结果ROC曲线见图4，可以看出ROC曲线下的面积即ROC_AUC接近于1，证明模型的分类性能良好。
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user: 6. 总结 本文完成了数据挖掘在择优定兵中的应用研究，包括择优定兵模型设计及实现。模型设计具体包括业务理解，数据理解，数据预处理设计，模型的选择、评估与优化。重点研究了不平衡分类问题以及逻辑回归、决策树、随机森林、GBDT等分类模型，并对各个分类模型的参数优化方法进行了研究，对模型的评估方法进行了设计。经过对各分类模型的综合比较，得出最终的择优定兵分类模型。 Table 1 Explaining variabl 模型 准确率 定兵类召回率 F1分数 ROC_AUC 逻辑回归 0.898032200358 0.68 0.24 0.858949297495 kNN 0.843768634466 0.75 0.19 0.842638973732 决策树 0.966607036374 0.55 0.44 0.748533903482 SVM 0.855694692904 0.80 0.21 0.873457544288 随机森林 0.955277280859 0.57 0.38 0.922755039707 GBDT 0.976744186047 0.45 0.48 0.919525045816 VotingClassifier 0.916267942584 1.0 0.24 0.983856749311 表1. 预测变量 图3. Voting Classifier模型混淆矩阵 图4. Voting Classifier模型ROC曲线 由于得到的分类模型在训练集，交叉验证和测试集上均能得到较好的分类结果，说明模型具有较好的泛化能力，也说明所选择的训练样本具备一定的代表性，能够体现整个数据集的整体特性。 那么，在以后的定兵工作中，就可以根据当年兵员数据的相关属性值，对该兵员的定兵结果进行较为准确的预测，提高定兵工作的效率。如果分类结果中，定兵类的召回率可以达到1.0，完全可以将被分到不定兵类的兵员淘汰，而无需对他们进行接下来的政审、体检及走访调查，可以大大减少征兵工作的工作量，节省人力资源。因此，本文提出的择优定兵模型具有一定的研究意义和实用价值。
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user: 摘 要 2014年新修改的行政诉讼法将行政协议正式纳入行政诉讼的受案范围，基于其特有的“契约性”，除了满足传统意义上的行政诉讼的一般条件外，还需要结合其自身的特点，本文从行政协议的特殊性出发，以期发掘行政协议诉讼中的原告主体资格的特点，确立更为具体的原告资格确定标准，进而发现区别于传统行政诉讼中“民告官”的新模式。 关键词 :行政协议诉讼，原告资格，利害关系，官告民 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. 行政协议的可诉性 行政协议是行政不断发展的产物，德国行政法之父奥托·迈耶的传统行政法理论认为政府和私人之间是不可能存在契约的 [ 1 ] ，但随着行政不断发展，“福利国家”的概念不断被提及，社会对于环境保护、社会保障、公共服务的要求越来越迫切，行政的概念也愈发的丰富，作为一种更加柔和、富有弹性的行政方式，契约式的行政行为不仅是实现政府特定目的的手段 [ 2 ] ，而且可以使得公众在缔结过程中提高参与力度、增加行政的透明度，在这个公权力和私权利互相依赖的时代，契约成为两者很好的连接点，但是这种契约式的行政行为在发展中遇到很多问题，在我国表现为“概念名称未达成一致、分类标准不一致、如何保障、如何诉讼”等问题，本文从众多问题中选择一个小点切入，主要讨论行政协议诉讼中的原告主体资格，以期对行政协议诉讼有进一步认识。 1.1. 行政协议概述 行政协议这一概念在我国最开始源于区域经济一体化背景 [ 3 ] ，这是广义上的“行政协议”，而我们这里所讨论的行政协议是狭义上的概念，是契约与行政行为的结合，普遍认为行政协议是指行政主体和行政相对人以法律为基础、以公共利益为目的而达成一致，约定行政主体和行政相对人之间的权利与义务的协议 [ 4 ] 。在行政活动中更常称为行政合同、行政契约，它兼具一般行政行为和契约的双重特征：双方当事人必有一方是行政机关且双方地位不同；目的在于实施国家行政管理目标；双方当事人意思表示一致为成立要件；行政机关享有行政优先权；法律救济手段多样。我国行政协议最终表现出来的具体文书形式主要有：国家订货合同、公用征收合同、行政委托合同、国有土地使用权有偿出让合同、国企承包租赁合同、公共工程合同等，可见行政协议的具体公文表现形式在行政实务中更常使用“合同”的表述。 1.2. 行政协议诉讼概述 1) 新《行政诉讼法》受案范围扩大 2014年新修改的《行政诉讼法》的第12条第1款第11项将公民、法人、其他组织“认为行政机关不依法履行、未按照约定履行或者违法变更、解除政府特许经营协议、土地房屋征收补偿协议等协议的”争议纳入行政诉讼的受案范围，这一规定首次将“行政协议”纳入行政诉讼的受案范围，同时也将学界争论已久的“行政合同、行政契约、公共契约”等名称所指称的这种契约式行政行为的名称统一确定为“行政协议”。 综上，行政协议诉讼是指行政协议一方当事人(仅指相对人一方)认为另一方当事人在订立和履行行政协议的过程中，未履行约定义务或未按约定履行协议，依法向人民法院提起诉讼，法院依法进行审理后做出裁决的活动。 2) 行政协议诉讼的情况 在“无讼” 1 文书网站中以“行政”为案由、以“行政协议”为关键词进行检索，并以网站数据制作相关图表，不能确认数据的完全性，但是通过这些数据所制作的图表可以呈现行政协议诉讼的数量变化及趋势。 图1是我国近几年行政协议诉讼案件数量的变化，可见在2014年之后，新《行政诉讼法》将“行政协议”纳入受案范围后，行政协议诉讼的数量呈现出明显增长的趋势，由2014年之前的个位数案件量，到2015年的几千件。 在上述的行政协议诉讼的判决中，还有一个案例成为了最高院的第76号指导性案例“萍乡市亚鹏房地产开发有限公司诉萍乡市国土资源局不履行行政协议案”，我国并不是“判例法”国家，“指导性案例”是具有中国特色的一项制度，对减少“同案不同判”的现象具有实际意义，行政协议诉讼这一案件类型也有指导案例在一定程度上表示随着法院受理的行政协议案件数量的增加，需要更加具体细致的指导意见使得裁判标准能得一定程度上的统一。 综上可见，在行政协议被纳入行政诉讼范围之后，行政协议诉讼数量急剧增长。
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user: 2. 行政协议诉讼中的原告资格 本文所讨论的是行政协议诉讼中的原告资格，作为行政诉讼法框架内的一项制度，行政协议诉讼必须符合行政诉讼的基本要求，在行政诉讼法的受案范围中这样规定“人民法院受理公民、法人或者其他组织提起的以下诉讼”，表明我国行政诉讼法规定的原被告双方是恒定的，即“民告官”，原告只能为行政相对人或行政相关人，被告则只能为行政主体。 图1. 2 法院行政协议诉讼案件数量变化(2011~2017) 2.1. 类型 新《行政诉讼法》第25条对原告资格做出了明确的规定：“行政行为的相对人以及其他与行政行为有利害关系的公民、法人或者其他组织，有权提起诉讼”，其中将“是否具有利害关系”作为判断起诉人是否具有原告资格的标准，同时在第49条明确将原告资格作为起诉条件之一，而被纳入行政诉讼受案范围的行政协议诉讼也受上述原告资格的限制，具体表现为以下三种原告类型： 1) 行政主体型的原告，在新《行政诉讼法》和相关司法解释中可以看出，法院受理有关“政府特许经营协议、土地房屋征收补偿协议”等协议的诉讼，且提出诉讼的主体必为行政相对人一方，行政主体必为被告一方，即、便是行政相对人一方不履行或未按约定履行行政协议，行政机关也不能成为原告。 2) 第三人型的原告，由于判断原告资格的标准被确定为“有利害关系”，那么便存在着第三人类型的原告，他们并没有直接成为协议双方当事人，但是与协议内容存在利害关系的也可以成为原告，但是尽管存在这样的规定，但是如何确定“利害关系”这一规定是不明确的。 3) 公益诉讼的原告，有关这一点新《行政诉讼法》是没有做规定的，但是在党的十八届四中全会中提出了公益诉讼的法律制度，在第十二届人大常委会召开的第15次会议中提出“最高人民检察院在生态环境、资源保护以及国有土地转让等领域被授予提起公益诉讼的权利”，其中“国有土地转让领域”便是行政协议诉讼中的一种类型，虽然至今没有相关的司法案例，但是将上述规定相联系，可以得出这样的结论：在有关“国有土地转让协议”的公益诉讼中，检察院是具备行政协议诉讼中原告资格要求的。 2.2. 立案登记制对原告资格的影响 立案登记制同样是新《行政诉讼法》修改的重要部分，这在一定程度上改善了之前“立案审查制”中立案难的问题，但是究其实质，我们却发现新《行政诉讼法》在建立立案登记制的同时也将“起诉人具有原告资格”作为起诉要求之一，有学者指出由此形成的立案登记制和“高阶起诉条件”存在冲突 [ 5 ] ，原本立案登记制是要求对受案材料仅进行形式审查，如果形式上没有问题便予以立案，但是要求“起诉人具有原告资格”则又在形式审查中增加关于起诉人原告资格这一实质审查，两者是相矛盾的。结合本文所说的行政协议诉讼的原告资格，同样也受上述冲突的限制，特别是在原告资格类型中的第三类“检察院作为公益诉讼的原告”这一点就更加难以实践了。
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user: 3. 基于有关现行行政协议诉讼中原告资格的几点考虑 3.1. 官告民的考虑 行政协议其实是一种契约式行政行为，除了符合一般行政行为的特征外，它还具有契约所具备的合意性和协商性，在双方一致协商下达成的协议，按照一般原理解释，如一方不履行或者不按约定履行，另一方都有权利要求不履约一方进行履行，长期以来行政权都以一种较为强势的形式存在于社会中，形成了行政权强势而相对人弱势的惯常思维，但是随着行政权的服务性逐渐增强，行政权愈发平和了起来，加之新《行政诉讼法》中将立法目的修改为“解决纠纷”，而非之前的“限制行政权” [ 6 ] ，从《行政诉讼法》目的的改变中我们也可以体会到这一点，虽然在行政协议中行政机关较相对人而言仍然具有一定的优先性，但是协商一致是协议的前提，并不能排除行政相对人不履约，行政机关既不能依据行政诉讼的途径救济，也不能通过一般的民事途径进行纠纷解决，因此当行政机关在行政协议中的权利受到侵害时，该通过何种途径解决“纠纷”，是值得考虑的。 新《行政诉讼法》将“行政协议”纳入受案范围使得有关“行政协议”的纠纷解决有了确定的法律依据，但是基于“行政协议”的特殊的契约性质，我们是否可以考虑在行政协议诉讼中增加行政机关作为原告的特殊规定。 3.2. 利害关系确定标准如何明确 按照现行《行政诉讼法》的规定，具有“利害关系”成为判断可以成为原告的标准，而“利害关系”较为抽象，有学者从司法实践中总结出以下三点 [ 7 ] 将“利害关系”具体化，主要是针对行政协议中的第三人型原告：第一，行政协议侵害第三人实际排他性权利，如将一个排他性权利通过一个行政协议重复授予另一个人；第二，针对土地利用以及规划许可相关的行政协议，侵犯第三人的相邻权和用益物权等；第三，行政协议侵害第三人的公平竞争权。除此之外，上文提及的公益诉讼型原告中也有相似的问题，即目前行政公益诉讼的发展仍不成熟，行政协议侵犯公共利益的标准很难界定，并且由于没有具体案例做参考，也只能给出较为概括的标准“行政协议造成的公众合法利益的损害，不限于现实的、当下的、明显的，也包括将来的、可能的、潜在的” [ 8 ] 。 综上所述，在我国现行行政诉讼法律制度中的行政协议诉讼仍具有很多问题，其中有关原告资格的确定仍有许多细节有待考量，特别是在特殊的“契约式行政行为”中，在个别案例中打破“民告官”的传统行政诉讼模式，基于公平正义价值，将政府也看做社会契约的参与者，为政府在行政协议中受到的利益损失提供救济途径，这一点十分值得考究。
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user: 摘 要 本文利用核主成分分析法对乳腺癌的影响因子进行特征提取，以获取的主成分作为支持向量机的特征向量建立支持向量机模型，其中模型参数分别通过粒子群算法和遗传算法进行选择优化，分别构建出KPCA-PSO-SVM模型和KPCA-GA-SVM模型，对乳腺肿块是否为恶性进行二分类。实验结果显示：KPCA-PSO-SVM模型和KPCA-GA-SVM模型相比PSO-SVM模型和GA-SVM模型在分类准确率方面和运行速度方面均有所提高，表明核主成分分析支持向量机可以用于乳腺癌疾病的辅助诊断，可以为医疗机构对乳腺癌疾病的诊断提供有力的决策支持。 关键词 :支持向量机，核主成分分析，辅助诊断，分类 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 乳腺癌是女性最易患的恶性肿瘤之一。在我国，其发病率以每年3%的递增速度发展，且有日益增长之势，其死亡率增幅已达到38.9%。同时更令人担忧的是发病年龄也呈现出年轻化的趋势，形势非常严峻 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。乳腺癌能否治愈，关键在于发现的时期。早期诊断和早期治疗是有可能痊愈的。现代医学仍无法治愈晚期乳腺癌，因此应做到早期发现、早期诊断，还要防止误诊和漏诊，正确的鉴别诊断对降低死亡率是极其重要的 [ 4 ] 。 利用机器学习方法来诊断疾病是目前发展较快的一个应用分支 [ 5 ] 。SVM (Support Vector Machine，支持向量机)是一个被广泛使用的机器学习算法，它是在1995年由Vapnik等人提出的 [ 6 ] 。该理论是基于统计学VC维理论和结构风险最小原理提出的，它在解决小样本、非线性和高维模式识别方面展现出了较强的优势，现已广泛的应用于模式识别、回归估计等领域 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] 。但SVM容易受输入变量过多和噪声的影响，过多的变量会使得运行的时间过长，变量之间的相关性和输入数据中存在的噪声会使得模型的稳定性和分类识别率降低。鉴于KPCA (Kernel Principal Component Analysis，核主成分分析)不仅具有降维、除噪的优势，而且能够提取非线性的特征信息，提高数据质量 [ 10 ] 。因此本文把KPCA引入到SVM中，建立KPCA-SVM模型，实现乳腺癌的辅助诊断。
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user: 2. SVM分类器 SVM的工作原理：以二分类为例，设样本集设为 { ( x i ， y i ) ， i = 1 ， 2 ， ⋅ ⋅ ⋅ ， l } ，其中 x i ∈ R l 表示输入变量， y i = { − 1 ， 1 } 表示输出标量，l为样本集个数。通过引入非线性映射函数 φ ( x ) ，将处于低维空间的输入变量 映射到高维空间，可以构造出一个最优分类超平面： f ( x ) = w ⋅ φ ( x ) + b = 0 ， (1) 其中w表示权重向量，b表示最优超平面位移。 为了最小化结构风险，构造出的最优超平面需满足以下约束条件： y i ( ( ω ⋅ φ ( x i ) ) + b ) ≥ 1 ，   i = 1 ， 2 ， ⋅ ⋅ ⋅ ， l . (2) 若构造的最优分类超平面仍存在少量分类错误，那么可以引入非松弛变量 ξ i 来量化分类器的误差，此时分类超平面最优化问题可表述为： min 1 2 ‖ ω ‖ 2 + C ∑ i = 1 l y i ( ω ⋅ φ ( x i ) + b ) + ξ i ≥ 1 ， ξ i ≥ 0 ，   i = 1 ， 2 ， ⋅ ⋅ ⋅ ， l . (3) 其中C为惩罚参数，表示对错误分类的惩罚代价。C越大，惩罚代价越大。 ‖ ω ‖ 2 为结构风险，表示问题的复杂程度； C ∑ i = 1 n ξ i 为经验风险，表示问题的误差。 对于该二次规划问题，采用拉格朗日乘子法将其转化为对偶形式： min 1 2 ∑ i ， j = 1 l y i y j α i α j ( φ ( x i ) ⋅ φ ( x j ) ) − ∑ j = 1 l α j s .t .   ∑ i = 1 l y i α i = 0 ( 0 ≤ α i ≤ C ， i = 1 ， 2 ， ⋅ ⋅ ⋅ ， l ) (4) 在上式中引入核函数，可转化为： min 1 2 ∑ i ， j = 1 l y i y j α i α j K ( x i ， x j ) − ∑ j = 1 l α j s .t .   ∑ i = 1 l y i α i = 0 ( 0 ≤ α i ≤ C ， i = 1 ， 2 ， ⋅ ⋅ ⋅ ， l ) (5) 其中 K ( x i ， x j ) 称为核函数， K ( x i ， x j ) = φ ( x i ) ⋅ φ ( x j ) ，最终构造出的最优分类超平面为： f ( x ) = ∑ i = 1 n α i y i K ( x i ， x ) + b = 0 (6) SVM采用不同的核函数就会生成不同的SVM分类器，目前支持向量机常用的核函数主要有：径向 基(RBF)核函数 K ( x i ， x ) = exp ( − ‖ x i − x ‖ 2 / 2 σ 2 ) 、多项式核函数 K ( x i ， x ) = ( x i ⋅ x + 1 ) d 、线性核函数 K ( x i ， x ) = x i ⋅ x 、Sigmoid核函数 K ( x i ， x ) = tanh ( γ x i ⋅ x + r ) ， γ > 0 等。其中径向基核函数只需要确定一个 核参数，并且相关研究表明：它是一种在分类问题上表现较好的核函数 [ 11 ] ，因此本文采用径向基核函数作为SVM的核函数。SVM常采用GA (Genetic Algorithm，遗传算法)和PSO (Particle Swarm Optimization，粒子群算法)对参数 ( c ， g ) 进行迭代寻优。遗传算法是根据生物进化思想而启发得出的一种全局优化算法，它采用选择，交叉，变异操作对群体中的个体进行优胜劣汰操作，在问题空间中搜索最优解。粒子群也是一种基于群体叠代的算法，但它没有遗传算法用的交叉以及变异，而是粒子在解空间中追随最优的粒子进行搜索的一种优化算法。
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user: 3. KPCA算法 设原始空间R m 中有n个样本 x 1 ， x 2 ， ⋅ ⋅ ⋅ ， x n ，由这n个样本构成的数据矩阵为X，利用非线性映射函数 Φ 将原始空间X映射到高维特征空间 F = { h ( x ) | x ∈ X } 中，为方便讨论，设其映射空间的维数为M (其中M远大于m)。将中心化后的数据记为 Φ ˜ ( x i ) ，即 Φ ˜ ( x i ) = Φ ( x i ) − Φ ¯ (7) 其中 Φ ¯ = 1 n ∑ i n Φ ( x i ) 。 中心化的数据 Φ ˜ ( x i ) 的协方差矩阵为 C ¯ = 1 n ∑ k = 1 n Φ ˜ ( x k ) Φ ˜ ( x k ) T = 1 n Φ ˜ ( X ) Φ ˜ ( X ) T (8) 将中心化后的数据对应的核矩阵记为 K ˜ ，且定义 K ˜ i j = 〈 Φ ˜ ( x i ) ， Φ ˜ ( x j ) 〉 = Φ ˜ ( x i ) T Φ ˜ ( x j ) ，且有： K ˜ = K − 1 n K − K 1 n + 1 n K 1 n ，其中K为原始数据对应的核矩阵， 1 n 为 n × n 的矩阵，其中每一个元素都是 1 n (n为样本数目)。对 C ¯ 进行特征向量分析，设 C ¯ 的特征值和对应的特征向量分别为 λ 和V，设 v k 是V的第k个特征矢量，对其进行归一化处理，即 v k v k = 1 ，且有： C ¯ V = λ V (9) 设 α k = ( α k 1 ， ⋅ ⋅ ⋅ ， α k n ) T 为中心化的核矩阵 K ˜ 的第K个特征向量(对应的特征值为 λ ˜ k )。则有 λ k = λ ˜ k n ， v k = Φ ˜ α k 。 将 α k 进行归一化处理，则有： ‖ α k ‖ = 1 λ ˜ k (10) 则可得到原始空间任一样本x的映射数据 Φ ˜ ( x ) 在特征向量 v k 方向上的投影为： v k T Φ ˜ ( x ) = ∑ i n α k i λ ˜ k [ Φ ˜ ( x i ) T ⋅ Φ ˜ ( x ) ] = ∑ i n α k i λ ˜ k K ˜ ( x i ， x ) (11) 即原始空间中任一样本数据x的第K维的非线性主成分为： t k = v k T Φ ˜ ( x ) = ∑ i n α k i λ ˜ k K ˜ ( x i ， x ) (12)
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user: 4. KPCA-SVM模型 4.1. 详细流程如下 步骤1：数据归一化。为了消除量纲对结果造成影响，对初始输入变量数据通过 y = x − x min x max − x min 的方 法进行处理，将初始输入数据归一化到[0，1]之间。其中x是某一特征的原始数值， x max 是对应特征的最大值， x min 是对应特征的最小值。y为归一化后的数值。同时将乳腺癌数据中标签M (恶性)和B (良性)分别标记为−1和1。 步骤2：随机抽样。利用随机抽样的方法随机选取285组数据作为训练数据，其余284组数据作为测试数据。 步骤3：用KPCA方法降维。对Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)的全部数据的30个初始影响因子应用KPCA算法降维，将降维后的数据的前285组作为模型训练的新样本，其余284组作为模型的检验数据。 步骤4：参数寻优。分别采用PSO算法和GA算法对参数 ( c ， g ) 进行迭代寻优，建立乳腺癌诊断结果与影响因素之间的非线性模型。 步骤5：利用所建立的模型对检验样本进行预测，检验模型的预测能力，分别得到KPCA-PSO-SVM (核主成分分析和粒子群优化支持向量机)模型和KPCA-GA-SVM (核主成分分析和遗传算法优化支持向量机)模型的分类准确率。 4.2. KPCA-SVM模型的介绍 KPCA-PSO-SVM模型是先用KPCA算法对乳腺癌数据进行特征提取，提取原始数据中的非线性的特征信息，这些特征向量去除了原始数据中的噪声，数据质量有所提高。将KPCA算法提取出来的特征信息作为支持向量机的特征向量，SVM基于这些特征向量进行建模，在建立模型的过程中采用PSO算法对SVM的参数进行迭代寻优。KPCA-GA-SVM模型与KPCA-PSO-SVM模型类似，只是KPCA-GA-SVM模型是采用GA算法对SVM的参数进行迭代寻优。
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user: 5. 仿真实验 5.1. 数据源 数据集采用UCI网站(http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html)中的Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)数据。该数据集是美国威斯康辛大学麦迪逊分校采用针吸细胞学方法所得到的乳腺肿块的样本。该样本具有10个属性，分别为半径、结构、周长、面积、圆球度、体密度、轮廓的凹陷度、轮廓的凹陷点数量、对称性、碎形维度。这10个属性又分别从均值、标准差、最大值三方面来描述，所以总共有30个特征。该数据集不包含缺失值，共有569组样本，构成一个 569 × 30 的样本空间。同时对应的得到了 569 × 1 的标签向量矩阵，分别用B表示良性(benign)，M表示恶性(malignant)。在数据预处理时，使用1表示良性样本标签，使用−1表示恶性样本标签。并随机选择285组样本作为训练集，其余284组样本作为测试集。 5.2. 实验设置 本文中参数寻优的方法分别采用粒子群算法、遗传算法，惩罚参数c和核参数g的参数范围均设置为默认。除此之外，设定KPCA的核函数为高斯核函数，参数sigma设定为7.5。本文采用了台湾林智仁教授开发的Libsvm 3.22工具箱来进行实验。实验平台为Intel奔腾双核处理器(1.8 GHz)，4 GB内存，Windows 7操作系统，所用软件为Matlab 2014a。由于模型计算结果具有一定的波动性，为了公平性和准确性，我们随机取十次样本，对每次取得的样本分别建立SVM模型、KPCA-PSO-SVM模型和KPCA-GA-SVM模型，并分别计算SVM、KPCA-PSO-SVM模型和KPCA-GA-SVM模型的分类准确率和运行时间，取十次随机抽样模型下分类准确率的平均值作为最终的平均分类准确率，取十次运行时间的平均值作为最终的平均运行时间。 5.3. 实验结果分析 为了使分类的结果得到更好的评估，引入灵敏度(Sen)、特异度(Spe)、F分数和平均分类准确率来评价SVM、KPCA-PSO-SVM和KPCA-GA-SVM三个分类器的性能 [ 12 ] 。灵敏度是指将实际有病的人正确地判定为有病的比例，灵敏度越高，表示该模型越好。特异度是指将实际无病的人正确地判定为无病的比例，特异度越高，表示该模型越好。F分数是判定该模型优良性的指标，F值越大，表示该模型越好。 下面给出灵敏度(Sen)、特异度(Spe)、F分数的计算公式。 Table 1 Comparison of experimental result 模型 参数 ( c ， g ) 准确率/% 平均运行时间/s 灵敏度/% 特异度/% F分数/% PSO-SVM (17.23，0.01) 97.89 173.36 100 94.03 87.37 KPCA-PSO-SVM (0.48，68.92) 98.60 101.04 100 96.43 92.63 表1. 实验结果对比 Table 2 Comparison of experimental result 模型 参数 ( c ， g ) 准确率/% 平均运行时间/s 灵敏度/% 特异度/% F分数/% GA-SVM (25.36，1.38) 96.13 72.22 96.59 96.87 95.98 KPCA-GA-SVM (16.85，9.63) 97.54 24.27 98.86 98.03 97.12 表2. 实验结果对比 S e n = T P T P + F N (13) S p e = T N T N + F P (14) F -score = 2 × T P T P + F P × T P T P + F N ÷ ( T P T P + F P + T P T P + F N ) (15) 在(13) (14) (15)式中TP是指在工作集中实际是良性样本，预测结果为良性样本的数目。FN是指在工作集中实际是良性样本(即标签为1的样本)，预测结果是恶性样本(即标签为−1的样本)的数目；TN是指在工作集中实际是恶性样本，预测结果为恶性样本的数目；FP是在工作集中实际是恶性样本，预测结果为良性样本的数目 [ 12 ] 。 SVM、KPCA-PSO-SVM和KPCA-GA-SVM分类测试结果如表所示，其中准确率指测试数据的平均分类准确率。 由表1可知，KPCA-PSO-SVM分类器比PSO-SVM分类器在平均分类准确率上提高了0.71%，KPCA-PSO-SVM模型在运行时间方面相比PSO-SVM模型缩短了72.32秒。由表2可知，KPCA-GA-SVM分类器比GA-SVM分类器在平均分类准确率上提高了1.41%，KPCA-GA-SVM模型在运行时间方面相比GA-SVM模型缩短了47.95秒。因此在乳腺癌的辅助诊断中KPCA-SVM方法比SVM方法更为有效。
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user: 6. 结语 本文使用了SVM、KPCA-PSO-SVM和KPCA-GA-SVM三种分类方法，并对其结果进行对比。从实验结果来看，不论是用粒子群优化算法还是遗传算法，KPCA-SVM在乳腺癌辅助诊断方面的效果均要优于SVM。KPCA算法不仅提高了SVM的建模效率，并且提高了模型预测的准确率、灵敏度和特异度，获得了较好的识别结果。以上结果表明KPCA-SVM算法可以用于乳腺癌疾病的辅助诊断，为乳腺癌的诊断提供了一种新途径。
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user: 摘 要 腹部手术后早期大多出现呕吐、腹胀等症状，而腹部手术后出现中枢系统感染情况少见，通过此案例分析判断智力受损与腹部手术后的感染之间是否存在因果关系，为解决医疗纠纷提供依据。 关键词 :医疗纠纷，智力受损，司法鉴定 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. 简要案情 被鉴定人张某，男，46岁。2012年08月13日，张某因上腹疼痛三日，到某医院就诊，住院治疗行“剖腹探查 [ 1 ] 、胆总管探查 [ 2 ] 、胆总管空肠吻合术 [ 3 ] ”，于2012年10月06日出院。2012年10月07日，因“乏力、纳差、呕吐、发热2月，神志不清4天”在另一医院就诊：入院诊断为中枢神经系统感染 [ 4 ] 。后因“胆肠道吻合术后2月，意识障碍1月，截瘫20天”于2012年12月10日去第一家医院就诊，2015年03月18日出院。出院诊断：1) 中枢神经系统感染；2) 不完全性肠梗阻；3) 截瘫；4) 甲状腺功能减退；5) 胆肠吻合术后；6) 智力减退。被鉴定人家属疑被鉴定人的智力低下与“剖腹探查、胆总管探查、胆总管空肠吻合术”有关为由，要求委托邻省司法鉴定机构进行司法鉴定。
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user: 2. 法医学检查 被鉴定人张某坐在轮椅上由家属推入诊室，一般情况尚可，意识清晰，问话对答基本切题，构音欠清晰，能够陈述躯体不适。理解能力、表达能力下降，计算配合不佳，对指令配合不佳。头颅外形未见异常，双侧瞳孔等大等圆，对光反射灵敏。双上肢肌力基本正常，双下肢肌力无法判断，病理征(-)，各生理反射稍减弱。双下肢肌肉稍萎缩，步态不稳。身上无异味。
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user: 3. 文审资料摘要 1) 某医院住院病历记载：手术记录单记载：因“突发上腹部不适3天”入院，入院诊断：① 胆总管占位：结石？胆管癌？② 急性胰腺炎，③ 胆囊切除术后。手术名称“剖腹探查、胆总管探查、胆总管空肠吻合术”。术中诊断：胆总管炎性狭窄。出院记录记载：诊疗经过：经常规检查，诊断为：① 胆源性胰腺炎；② 胆总管炎性狭窄；③ 胆囊切除术后；④ 胆总管空肠吻合术后吻合口狭窄。于2012年8月29日在全麻下行剖腹探查术、胆总管探查术、胆总管空肠吻合术，术程顺利。术后患者反复呕吐、发热与家属协商转上级医院治疗。 2) 另一医院住院病历记载：2012年10月7日入院就诊。主诉：乏力、纳差、呕吐、发热2月，神志不清2天。现病史：有咳嗽、大量白色稀薄痰、大汗等。既往史：三年前以“胆囊结石”行“胆囊切除术”，2月前行“剖腹探查术、胆总管探查术、胆总管空肠吻合术”。否认：肝炎、结核、高血压、糖尿病。初步诊断：① 中枢神经系统感染；② 胆管狭窄术后；③ 肠梗阻；④ 肺部感染。给予在ICU治疗中枢神经感染，好转后转入外科治疗，拔出T管，继续口服药物治疗甲减，于2012年12月5日好转出院。 3) 某医院住院病历记载：2012年12月10日入院，入院诊断：① 中枢神经系统感染；② 不完全性肠梗阻；③ 截瘫；④ 甲状腺功能减退；⑤ 胆肠吻合术后；⑥ 智力减退。予针灸理疗等对症治疗，营养脑细胞高压氧疗。2015年3月18日予出院。
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user: 4. 鉴定意见 1) 2013年4月18日，当地市级医学会鉴定意见为：该患者在第一次医院过程中，诊断、治疗、手术指征及手术方式基本规范，患者术后出现医院诊断“中枢神经系统感染”与本次住院无直接因果关系。但医方在患者住院诊治过程中存在以下不足：① 术后对“呕吐”等并发症的分析及处理不足；② 对胆道疾病的复杂程度认识不够。 2) 2013年9月9日，当地省级医学会鉴定意见为：① 患者因腹痛不适入住当事医院，根据临床表现及实验室检查结果，医方诊断为急性胰腺炎、胆管扩张，胆管炎性狭窄基本符合。② 在患者急性胰腺炎基本缓解后，胆管明显扩张(3.4 cm)时，采用剖腹探查有手术指征。但医方手术时机欠妥，病人在没有严重胆道梗阻和感染情况下，应用磁共振胆胰管成像等检查明确诊断、病人恢复较好后再行手术。③ 患者目前的神经系统受累症状及体征考虑为代谢性脑病及感染中毒性脑病，其主要原因与患者疾病重，营养不良，手术打击及感染等多种因素有关，医方在患者手术后持续性呕吐、长期禁食时没有及时补充脂溶性维生素导致患者营养不良是其医疗过失，与患者目前神经系统损害有一定因果关系，本病例属于二级丙等医疗事故，医方承担次要责任。 3) 2017年03月13日，某司法鉴定机构鉴定意见为：某医院诊疗过程中存在的过错与被鉴定人张某目前神经系统受累表现之间存在一定的因果关系，该医院应在次要责任与轻微责任之间承担责任，建议参与度为20%；智力受损伤残等级评定为VII(柒)级。
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user: 5. 讨论 5.1. 本案例的分析要点 被鉴定人张某在第一次医院过程中以左中上腹持续腹痛伴恶心呕吐入院。入院后，淀粉酶结果示：AMY 667.15 U/L。腹部B超结果示：胆总管上段重度扩张；胆总管上段内稍强回声光团：结石？其他？(建议进一步检测)；胃内残留气体明显增多。医学影像学诊断报告书提示：低位胆道梗阻原因待查。医方根据被鉴定人实验室检查及影像学检查结果，诊断为急性胰腺炎，低位胆道梗阻原因待查。根据诊疗规范，此时虽然行剖腹探查术有手术指征，但在被鉴定人存在胰腺炎、胆总管扩张、下段狭窄原因不清的情况下，医方应行MRI检查进一步明确诊断后再行手术，医方存在对被鉴定人病情评估不到位的过错，医方选择手术时机欠妥。同时被鉴定人术后出现呕吐1个月，医方未行胃肠道造影等检查，也未请相关科室会诊，存在术后处理不到位的过错。被鉴定人在另一医院住院治疗，出院诊断为：1) 中枢神经系统感染；2) 不完全性肠梗阻；3) 截瘫；4) 甲状腺功能减退；5) 胆肠吻合术后；6) 智力减退。被鉴定人的神经系统受累症状及体征考虑为中枢神经系统感染，目前被鉴定人的神经系统损害除了与被鉴定人感染有关外，还与长时间高热、呕吐、营养不良、手术打击及医方的过错等多种因素有关。在多数学者研究中，涉及剖腹探查术对腹部感染的文献报道，例如在杨家红等报道了128例重症急性胰腺炎手术时机与腹腔感染关系的探讨 [ 5 ] 中，证实手术会导致胰腺感染、胰周感染等，却没有文献表明剖腹探查术后会导致神经系统感染，而引起智力受损的案例。且本案例涉及在精神方面的医疗纠纷，进行了多次鉴定，持续时间长，一直未能得以有效解决。此类案例司法鉴定的核心问题就是解决腹部手术是否会直接感染中枢神经系统，导致患者智力受损；还是由于患者本身的疾病及其他感染所导致的智力受损。 5.2. 本案例鉴定情况 本案例以被鉴定人智力受损为由，将某医院向人民法院提起诉讼。主要诉求是：某医院在给被鉴定人行“剖腹探查术、胆总管探查术、胆总管空肠吻合术”后，由于长期高热、呕吐等因素，被鉴定人中枢神经系统感染，引起智力底下，多次住院后病情未得到改善，导致被鉴定人残疾，侵犯了被鉴定人的人身权和健康权。在法院案件的审理过程中，医方认为医院在诊疗过程中不存在过错，因而请求鉴定，第一次鉴定，医院所在市医学会认为医方在患者住院诊治过程中存在以下不足：1) 术后对“呕吐”等并发症的分析及处理不足；2) 对胆道疾病的复杂程度认识不够。被鉴定人及家属认为某市医学会鉴定有误差，要求重新鉴定；第二次鉴定，医院所在省医学会认为患者手术时机欠妥，且患者目前的神经系统受累症状及体征考虑为代谢性脑病及感染中毒性脑病，其主要原因与患者疾病重，营养不良，手术打击及感染等多种因素有关，医方在患者手术后持续性呕吐、长期禁食时没有及时补充脂溶性维生素导致患者营养不良是其医疗过失，与患者目前神经系统损害有一定因果关系，医方对某省医学会鉴定提出疑问，要求重新鉴定。 前两次医学会鉴定结果差别较大，双方均对自己不利的鉴定意见不服，以致纠纷迟迟不能解决。产生了第三次鉴定，某司法鉴定机构鉴意见认为：在诊断原因不清的情况下，医方应行MRI检查进一步明确诊断后再行手术，同时医方存在对被鉴定人病情评估不到位的过错。并且术后出现呕吐，医方未行胃肠道造影等检查，也未请相关科室会诊，存在术后处理不到位的过错。目前被鉴定人的神经系统受累表现考虑与被鉴定人感染、长时间高热、呕吐、营养不良、手术及医方的过错等多种因素有关。因此认为该医院诊疗过程中存在的过错与被鉴定人张某目前神经系统受累表现之间存在一定的因果关系，该医院应在次要责任与轻微责任之间承担责任。 另外通过对被鉴定人进行了躯体残疾者日常生活活动能力10项评定及精神障碍者日常生活自理能力12项评分。评分得出意见认为被鉴定人在手术后日常生活能力、社会交往能力、工作能力下降，结合被鉴定人的临床症状，参照相关标准规范《道路交通事故受伤人员伤残评定》及《精神障碍者司法鉴定精神检查规范》，评定被鉴定人智力受损伤残为Ⅶ级。 该案例经过完成第三次鉴定的鉴定人出庭质证，回答了医患双方提出以及法庭提出的问题，最终法院采纳了该司法鉴定意见，顺利解决了医患双方长达将近四年多的纠纷问题。 综上所述：在处理此类案件的过程中，我们需要根据审理法院提交的证据材料进行鉴定，同时对被鉴定人精神方面进行全面细致的检查，关注其是否存在智力受损，与医疗损害是否有关系作出鉴定意见。通过鉴定，对处理医患之间的矛盾起到了积极的作用，也对以后处理精神方面的医疗纠纷起到一定的借鉴作用。
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user: 摘 要 本实验以碳酸乙烯酯(EC)与聚乙二醇(PEG400)的共混物为液化剂，浓硫酸为催化剂，在反应温度160℃，反应时间90 min下，研究了EC与PEG400的质量比对液化产物的残渣含量、酸值、羟值的影响。实验结果表明：随着混合液化剂中EC含量的降低，液化产物残渣含量和羟值逐渐升高，酸值先降低后增加，在EC/PEG400 = 4:6 w:w时达到最低值7.23 mgKOH/g，在EC与PEG400共混体系中，液化剂可能是分阶段发生作用的，首先是EC发生作用，而后是PEG400，临界点为EC/PEG400 = 4:6 w/w。 关键词 :玉米秸秆，液化，EC，PEG400 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 随着全球能源短缺以及环境污染的日趋严重，开发可再生资源以替代传统石化产品正显示出巨大的发展空间和重大的战略意义。生物质资源具有可再生的特点，生物质能是一种独特的能源，是储存了的太阳能，是唯一可再生的碳源.我国是一个传统的农业大国，每年仅农作物秸秆产量就近7亿吨，其中玉米秸秆的产量就达2.2亿t [ 1 ] ，但目前，大部分秸秆以废弃物烧掉或直接废弃于田间地头，利用效率低，不仅造成资源浪费，而且污染环境。因此，充分高效的利用这些农作物秸秆资源十分必要。 研究表明，利用热化学液化的方法能将秸秆等生物质资源转化为具有高反应活性的液体产品，受到全世界科研工作者的重视 [ 2 ] [ 3 ]。液化剂的筛选是热化学液化技术的关键之一。国内外研究工作者已经通过大量试验证实苯酚、乙二醇和聚乙二醇或乙二醇与聚乙二醇的混合物等 [ 2 ] 是较好的液化剂，也有科研人员利用环碳酸盐对秸秆等生物质实现了高效转化 [ 3 ]。环碳酸盐与聚乙二醇共混能否提高二者分别作为液化剂的转化效率，值得研究。本研究将以聚乙二醇与碳酸乙烯酯的共混物为液化剂，将玉米秸秆液化，探讨混合液化剂对秸秆液化物的影响，为秸秆液化产物的高效利用和秸秆液化的工业化生产提供理论依据。
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user: 2. 实验部分 2.1. 实验材料 玉米秸秆取自北京市海淀区西三旗镇马庄村。首先将所有的生物质原料切成段，风干后装入塑料袋。实验前将原料从袋中取出，粉碎，取其中20目~80目的部分，采用四分法充分混合均匀 [ 4 ] ，在烘箱中105℃干燥24 h后，冷却至室温，装袋，放于干燥器中储存备用。 2.2. 主要试剂 1) 碳酸乙烯酯(Ethylene Carbonate)、聚乙二醇(400)、l，4-二氧六环、浓硫酸、邻苯二甲酸氢钾、氢氧化钠、邻苯二甲酸酐等，均为分析纯。 2) 试验中所用其它常规药品，未加说明均为分析纯。 2.3. 试验设计 在前期研究的基础上，本实验所选反应条件为：反应温度160℃，反应时间90 min，催化剂量1 g (催化剂为97%~98%的浓硫酸)，物料量10 g，液化剂总量50 g的条件下，分别按EC:PEG = 1:0，8:2，6:4，4:6，2:8，0:1 w/w，测试上述的EC与PEG的质量混合比对玉米秸秆的残渣含量、酸值、羟值的影响。 2.4. 试验步骤 1) 在装有搅拌器、冷凝管的250 mL或500 mL的三口烧瓶中，加入设定量的试验所需液化剂、催化剂，搅拌均匀，然后放入油浴锅中，升温至设定温度； 2) 在恒速搅拌下(约为800 r/min)，加入设定量的物料，反应开始，同时开始计时； 3) 待反应到设定时间后，将三口烧瓶从油浴锅中取出，把烧瓶及反应混合物置于冷水中冷却，使温度迅速降低而使反应停止； 4) 取出反应混合物，测定残渣含量、羟值、酸值。 2.5. 试验指标 以液化后所得产物的残渣含量以及液化产物的酸值、羟值作为试验指标。 1) 残渣含量的测定 测定方法 [ 4 ] ：取2 g液化后的产物，放入烧杯中，用过量(大约10倍于液化产物体积)的二氧六环和水的混合溶液(二氧六环:水 = 4:1 v/v)充分溶解液化产物。溶解后的产物通过垫衬中速定量滤纸的布氏漏斗，真空泵抽滤。然后用上述二氧六环和水的混合溶液反复冲洗残渣，直至滤液无色为止。将残渣连同滤纸放入烘箱中于105℃干燥24 h。 残渣含量计算公式： Y% = M1/2 × 100% 式中：Y—残渣含量，%； M1—液化产物中残渣的质量，g。 2) 酸值的测定 测定方法 [ 4 ] ：取2 g液化产物，溶于25 mL二氧六环水溶液中(二氧六环:水 = 4:1 v/v)，利用标定过的氢氧化钠溶液(约0.5 mol/L)滴定至平衡点。 酸值计算公式： 酸值 = (C − B) N × 56.1/W 式中：C—样品消耗的NaOH，mL； B—空白样消耗的NaOH，mL； N—NaOH的摩尔浓度，mol/L； W—试样的重量，g。 3) 羟值的测定 测定方法 [ 4 ] ：取1 g液化产物，加入25 mL邻苯二甲酸酐混合溶剂，然后加入20 mL二氧六环、10 mL蒸馏水，置于110℃油浴中，酯化20 min，用1 molL/的氢氧化钠滴定至平衡点。 邻苯二甲酸酐混合溶液配比为：150 g邻苯二甲酸酐，24.2 g吡啶和1000 g二氧六环混合而成。 羟值计算公式： 羟值 = (B − A) N × 56.1/W + 酸值 式中：A—样品消耗的NaOH，mL； B—空白样消耗的NaOH，mL； N—NaOH的摩尔浓度，mol/L； W—液化产物的重量，g。