DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 基础知识 给定一个信息系统 [ 1 ] I S = ( U ， A ) 中，U是论域，A是论域U上的条件属性集。在条件属性集中任取条件属性 m ∈ A 都存在一个函数 m : U → F m ，与其相对应， F m 为属性m的值域。U中每个元素称为个体、对象或行。 定义2.1 [ 5 ] 对于任意的属性子集 B ⊆ A 和任何个体 x ∈ A 都对应着如下的信息函数： I n f B ( x ) = { ( a ， a ( x ) ) : a ∈ B } B-不分明关系(或称为不可区分关系)定义为: I N D ( B ) = { ( x ， y ) : I n f B ( x ) = I n f B ( y ) } 任何满足 I N D ( B ) 的2个元素 x ， y 都不能由B的任何子集区分， [ x ] B 表示由x引导的 I N D ( B ) 等价类。 2.1. 属性约简 定义2.2 [ 6 ] 在决策系统 D S = ( U ， C ， d ) 中， B ⊆ C 是DS的基于正区域的相对约简当且仅当 B ⊆ C 满足以下两个条件： (1) P O S B ( d ) = P O S C ( d ) ； (2) 对于任意的 a ∈ B ，都有 P O S B − { a } ( d ) ≠ P O S C ( d ) . 定义2.3 [ 6 ] 给定一个决策系统 D S = ( U ， A ， d ) ， B ⊆ A 称为该决策系统DS的一个基于条件熵的相对约简当且仅当 B ⊆ A 满足如下两个条件： (1) H ( D S ， { d } | B ) = H ( D S ， { d } | A ) ； (2) 对任意的 S ⊂ B ，均都有 H ( D S ， { d } | S ) ≠ H ( D S ， { d } | A ) 。 2.2. 知识粒度的基本概念 定义2.4 [ 7 ] 给定一个信息系统 I S = ( U ， A ， V ， f ) ，对于任意属性子集 M ⊆ A 导出的划分 U / M = { R 1 ， R 2 ， R 3 ， ⋯ ， R n } ，则该信息系统对于属性子集M的知识粒度的定义为 G D ( M ) = ∑ i = 1 n | R i | 2 | U | 2 定义2.5 [ 7 ] 设给定一个信息系统 I S = ( U ， A ， V ， f ) ，如果存在属性子集 R 1 ， R 2 ⊆ A ，则有属性子集 R 1 相对于子集 R 2 的知识粒度的定义为 G D ( R 1 | R 2 ) = G K ( R 2 ) − G K ( R 1 ∪ R 2 ) 定义2.6 [ 7 ] 对于给定决策系统 D S = ( U ， A ∪ D ， V ， f ) ，若属性子集 R ⊆ A 是当且仅当满足以下两个条件： (1) G D ( D | A ) = G K ( D | R ) ； (2) 对于任意的 m ∈ R ， G K ( D | R − { m } ) ≠ G K ( D | R ) 。 称 R ⊆ A 为该决策系统的一个知识属性约简。 定义2.7 [ 8 ] 在给定的信息系统 I S = ( U ， A ∪ D ， V ， f ) 中，若存在属性子集 c ∈ A ，则属性 c ∈ A 与决策属性D的相似度定义为： s ( c ， D ) = | I N D ( D ∪ { c } ) | | I N D ( c ) | ⋅ | I N D ( D ) | 2.3. 知识粒度的启发式属性约简算法 [ 8 ] 根据知识属性约简的定义可得出一个属性约简算法，算法具体步骤如表1。 目前很多约简算法均要先求核属性，但该算法不需要。此算法在一定程度上减少了求核属性的工作量，同时时间复杂度相对缩减。
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user: 4. 仿真实验分析 本节将采用一系列数据集进行验证本文所提出的算法的高效性和准确性。首先将本文提出的联合粒度属性约简算法与知识粒度属性约简算法、正区域相对约简算法 [ 14 ] 对同一组UCI数据集进行离散化处理，然后比较三种算法属性约简后的信息损失量从而验证本文算法的有效性。其实验平台的硬件环境为CPU Intel core i5和4 GB内存，操作系统为Windows 10专业版，实验所运用的编程工具为VC++6.0。 本次实验数据取自UCI数据集中的四组典型数据如表5所示。首先将每组数据集分成10等份，选择1份作为测试集，其他9份作为训练集，对这9份训练集进行联合粒度、知识粒度和正区域约简，然后比较它们约简后的信息损失量。 Table 5 Data set descriptio 序号 数据集名称 属性 对象 1 Dermatology 34 366 2 Contraceptive Method Choice 9 1473 3 Mushroom 22 8124 4 Letter Recognition 16 20000 表5. 数据集描述 文中采用重庆邮电大学开发的RIDAS系统进行属性约简。使用正区域约简算法、知识粒度约简算法和联合粒度约简算法求取不同属性约简集合。根据信息熵的计算公式，根据已有计算信息熵的程序代码 [ 9 ]，计算给定信息系统的条件属性集合的信息熵及每个约简后的信息熵，可得出不同约简准则的信息损失量的大小以及信息熵与信息损失率之间的关系。 图1~4分别表示四组数据集的约简准则与信息损失量仿真实验结果图，其中横坐标表示属性约简结果，纵坐标表示信息损失量大小。图5~8分别表示四组数据集约简后集合的信息熵与信息损失率仿真实验图，其中横坐标表示约简后信息熵，纵坐标表示信息损失率大小。 根据上述8张图示可以清楚地看出，本文提出的基于联合粒度属性约简的信息损失远小于基于正区域、基于知识粒度属性约简信息损失，从而说明本文提出的基于联合粒度属性约简算法的有效性，可以有效地解决大数据时代下海量数据的约简，减少约简导致的分类准确率较低、信息损失量较大的问题。 图1. Dermatology比较 图2. Contraceptive Method Choice比较 图3. Mushroom比较 图4. Letter Recognition比较 图5. Dermatology分析 图6. Contraceptive Method Choice分析 图7. Mushroom分析 图8. Letter Recognition分析
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user: 5. 结论 本文通过引入联合粒度的概念，并将其运用到粗糙集理论的属性约简 [ 15 ] 中，提出了基于联合粒度属性约简算法，然后分析比较不同的属性约简产生的信息损失，最终得到本文的基于联合粒度的属性约简不仅能保持数据分类的准确性，同时也能维持约简后的信息损失较低的结论。后续我们将继续研究该算法对带权决策表的约简信息损失的影响及进一步的优化。
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user: 摘要 目前在工程建设中，人工冻结法被用于临时土体强度加固，使土层在冻结期间强度大大提高，满足工程需求，融化后可恢复原状，降低对环境的污染和破坏。为探索在环保要求较高的地区人工冻结法在输电线路施工便道中的应用，开展了人工注水冻结路基力学性能试验，在人工冻结体中添加不同类型的加筋体，进行了不同加筋体对人工冻结体承载性能的对比。试验结果表明：人工注水冻结路面厚度越大，在相同荷载作用下，冻结路面和路基的整体位移越小；不同加筋体对冻结路基承载性能的影响不同，双向土工格栅对于人工冻结路基承载性能的提高最为有利。
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user: 1. 引言 目前，土层人工冻结法在我国各个行业中经常被用来临时加固土体强度 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。土层可以在冻结期间内大大提高其强度，满足工程的需求，在工程结束融化后可以恢复原状，降低对环境的污染和破坏 [ 5 ] - [ 10 ]。我国幅员辽阔，输电线路的修建会无法避免草原等环保要求高的地区。为了在输电线路修建过程中避免对环境的破坏，可以在地表架设冻结层，通过人工注水冻结，在保护地表上形成临时道路。通过人工冻结法形成的临时道路，在车辆通过后可立即在短时间内恢复原状，在下一次车辆通过时可提前进行冻结，通过后又可恢复原状，施工灵活度和成本都可以很好的控制。 为了探索输电线路施工便道人工冻结路基承载特性，开展了加筋人工冻结路基力学性能模型试验，并与未加筋冻结路基进行了试验对比。
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user: 2. 试验概况 2.1. 试验方案 为研究不同厚度、不同加筋材料对人工冻结路面力学性能的影响，对低温冻结状态下的人工注水冻结路面进行了抗压模型试验。以输电线路施工便道为原型，路面宽度一般为5 m，路基深度3 m，选取长度为10 m的施工便道进行模拟，综合考虑试验场地以及测试仪器等因素采用试验几何模型比为1:10，模型平面尺寸为100 × 50 cm，厚度为30 cm。 将与路基模型相同横截面尺寸的冰块置于路基模型上，开展了不同厚度、不同加筋材料冰块的抗压试验。试验工况、模型尺寸、温度条件见表1。 2.2. 试验场地及设备 试验在北京中煤矿山工程有限公司煤矿深井建设技术国家工程实验室冷库中进行，最低环境温度可达到−40℃。 Table 1 Conditions of model experimen 序号 加筋材料 模型平面尺寸/cm 厚度/cm 试验温度 1 无 100 × 50 2， 5， 10， 30 −20℃ 2 钢筋 100 × 50 30 −20℃ 3 土工格栅 100 × 50 5， 30 −20℃ 4 土工格室 100 × 50 30 −20℃ 表1. 模型试验工况 试验加载系统主要由千斤顶、横梁、反力支座组成。加载系统中，千斤顶是动力源，通过反力梁对模型施加下压荷载。 试验量测系统主要由率式位移传感器、RS-JYC静载仪组成。位移传感器的位移测量精度达到0.01 mm。静载仪集荷载、位移数据采集与加载进程控制于一体，具有高度自动化和智能化。
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user: 3. 试验结果和分析 3.1. 无加筋人工注水冻结路面模型试验 无加筋人工注水冻结路面模型试验结果如图1所示，在冻结和试验过程中环境温度均为−20℃。 图1. 人工注水冻结路面模型试验 通过试验结果可知，人工注水冻结路面的抗压特性与冰的厚度紧密相关，厚度越大，在相同荷载作用下，冻结路面和路基的整体位移越小。根据冰试样抗压试验结果可知，未破坏时冰自身变形较小，整体位移主要来自冻结土，由于冰厚度的增加，传递到土体的附加应力降低，故冰厚度越大，整体位移越小。厚度为2 cm和5 cm的人工冻结路面分别在加载达到2.4 kN和3 kN时发生破坏，而厚度为10 cm和30 cm的人工冻结路面在加载到15 kN时均未发生破坏。大部分小型施工机械重量为2~5吨，这说明厚度为10 cm的人工冻结路面基本可以承受小型施工机械通过。 3.2. 加筋人工注水冻结路面模型试验 3.2.1. 采用钢筋作为加筋体 试验中使用的钢筋直径为8 mm，长度400 mm，共布设8根，沿冻结体长方向垂直布置，间距为10 cm，冻结体厚度为30 cm。 试验加载按慢速维持荷载法进行，每级加载1 kN，共加载15级。试验结果如图2所示。 图2. 加钢筋人工注水冻结路基试验结果 试验中厚度为30 cm加钢筋人工注水冻结路基未发生破坏，每级位移增长较小，至加载结束后整体位移较小，且在加载过程中并未发现位移突然增大现象，表明并没有破坏倾向。在试验荷载范围内，人工冻结体呈弹性变形状态。与未加筋30 cm厚冻结体对比可知，采用钢筋作为加筋体冻结体并未提升自身抗变形能力，在相同荷载作用下，位移与未加筋冻结体基本相同。 3.2.2. 采用土工格栅作为加筋体 试验中使用塑料双向土工格栅，人工冻结体厚度取5 cm和30 cm，在5 cm厚冻结体中铺设1层土工格栅，在30 cm厚冻结体中铺设3层土工格栅。 试验加载按慢速维持荷载法进行，每级加载1 kN，共加载15级。试验结果如图3所示。 图3. 土工格栅人工注水冻结路基试验结果 试验中厚度为5 cm和30 cm的加土工格栅人工注水冻结路基均未发生破坏。在试验荷载范围内，两种厚度的人工冻结体均呈弹性变形状态。 本次试验与之前相同厚度冻结体试验进行对比。厚度5 cm的冻结体比对未加筋冻结体试验结果，加入土工格栅后冻结体的承载能力得到很大提升，说明加入土工格栅可以更好的改善冻结体的承载性能，土工格栅作为冻结体的骨架存在使其可以承受更大荷载而不发生破坏。厚度30 cm的冻结体比对未加筋和钢筋加筋冻结体试验结果，相同荷载下，加入土工格栅的冻结体的位移更小，提升人工冻结路基承载力。 另外，由试验关系曲线可以看出，在相同荷载作用下，厚度为30 cm的人工注水冻结路基位移明显小于5 cm的人工注水冻结路基，说明冰厚度越大，整体位移越小，承载能力更高。 3.2.3. 采用土工格室作为加筋体 试验中使用土工格室规格为宽100 mm × 长800 mm，沿长方向水平铺设2条，每条2个格室，人工冻结体厚度为30 cm。 试验加载按慢速维持荷载法进行，每级加载1 kN，共加载15级。试验结果如图4所示。 图4. 土工格室人工注水冻结路基试验结果 试验中厚度为30 cm加土工格室人工注水冻结路基未发生破坏，呈弹性变形状态。根据位移荷载曲线所呈现的线性可以看出每级位移增长较平缓，没有破坏趋势。与厚度为30 cm未加筋和加钢筋人工注水冻结路基相比，采用土工格室作为加筋体冻结体自身抗变形能力略有提高，但提高的程度不高。 综上试验结果可知，通过在人工冻结路面中加入钢筋、土工格栅或土工格式格室可以改善人工冻结路面的力学性能。这主要是由于加筋体与人工冻结路面构成了一种组合材料并共同工作，不同材料由于自身的材料特性表现出不同的改善效果，双向土工格栅对于人工冻结路基承载性能的提高最为有利。双向土工格栅与人工冻结体接触范围最大，在冻结体内充当了骨架的效果，在厚度较小时对提升人工冻结路面的力学性能有较大优势。
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user: 4. 小结 1) 冻结厚度是人工注水冻结路基整体承载性能的主要影响因素。在相同荷载作用下，人工注水冻结路面厚度越大，路面和路基的整体位移就越小。 2) 不同加筋体对冻结路基承载性能的影响有较大差别。总体来说，在人工注水冻结体中加入加筋体有利于提高整体承载性能。对比三种加筋材料，双向土工格栅对于人工冻结路基承载性能的提高最为有利。
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user: 摘要 基于新疆达坂城风区达坂城气象站1960~2019年逐月降水量、平均气温、平均风速和平均相对湿度，采用联合国粮农组织给出的公式计算新疆达坂城风区风蚀气候因子指数值，分析达坂城风区风蚀气候侵蚀力基本特征，结果表明：1) 达坂城风区风蚀气候因子指数近60年整体上呈显著减少的趋势，并以−54.2 (10a) −1 的趋势在较少，但变化过程呈现为开口向下的抛物线形状，60年代到70年代初期呈现显著上升的趋势，70年代初期到80年代中期起伏波动较大，80年代中后期开始趋于稳定的下降趋势，历史极高值出现在1979年，高达601.7，极小值出现在2019年，仅为38.9；2) 风蚀气候因子指数具有明显的月际和季节变化特征，4~5月最大，9~10月最小，春季最大，冬季次之，秋季和夏季最小，四季和年指数线性变化趋势一致；3) 通过Mann-Kendall检验分析，风蚀气候因子指数没有发生突变；4) 影响风蚀气候因子指数的关键气象因子为平均风速，降水量、平均气温和相对湿度三个因子并不显著。
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user: 1. 引言 风蚀气候侵蚀力是潜在风力侵蚀强度的重要表征 [ 1 ]，是对气候影响风蚀的可能程度的量度，是土地沙化和农田风蚀评判的重要指标 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]，通常用风蚀气候因子指数表示，也是广泛应用的风蚀方程5组变量之一 [ 2 ] [ 5 ]。风蚀气候因子的计算最早由Chepil等提出 [ 2 ] [ 6 ]，公式在干旱地区使用时存在一定的局限性 [ 2 ]。随后，FAO等又提出了新的风蚀气候因子指数计算模型，改进了Chepil计算方法中的不足，该公式一经提出，就得到了广泛的应用 [ 2 ] [ 7 ]。 近些年来国内学者分别对不同地区的风蚀气候侵蚀力进行了相关的分析研究，均得出了相应的研究成果。20世纪90年代董玉祥等 [ 8 ] [ 9 ] 利用FAO公式计算和分析了中国干旱、半干旱区风蚀气候侵蚀力指数。其结论为风蚀气候侵蚀力有明显的季节分布特征，春季的风蚀气候侵蚀力最强 [ 2 ]。在风蚀气候侵蚀力较大的地方容易发生风沙危害和农田风蚀现象 [ 2 ]。风蚀气候侵蚀力主要受风速的制约，近几十年来，随着中国风速的减少，风蚀气候侵蚀力呈减少趋势 [ 10 ] [ 11 ]。方祖光等 [ 9 ] [ 10 ] 对福建沿海地区风蚀气候侵蚀力的基本特征研究得出沿海地区风蚀气候侵蚀力一般发生在冬秋季节，主要影响因子是风速和降水。王永等 [ 9 ] [ 12 ] 和朱丽等 [ 9 ] [ 13 ] 分别对阴山北麓地区风蚀气候侵蚀力和土壤侵蚀驱动机制进行分析研究，得出春季是风蚀气候侵蚀发生的主要季节，冬春季风力强劲的气候条件是土壤侵蚀的内在驱动力，风蚀气候侵蚀因子与沙尘暴日数的变化具有较好的对应关系。冯伟等 [ 9 ] [ 14 ] 分析西气东输管道施工建设对干旱荒漠化土壤的影响主要表现为土壤地表的扰动破坏，容易造成风蚀。何清等 [ 9 ] [ 15 ] 通过一次沙尘暴天气过程和野外试验，得出摩擦速度与风速成正相关，并影响着风蚀期沙量变化。蒋冲等对黄土高原风蚀和水蚀复合区的风蚀气候侵蚀力分析研究，表明整体呈现明显的较少趋势。杨兴华等 [ 8 ] 对塔里木盆地风蚀气候侵蚀力分析研究，结果显示整体呈明显的较少趋势，主要影响因子是风速。总的来说，此项工作在中国的开展尚少 [ 8 ]。 本文利用FAO风蚀气候因子指数拟对新疆达坂城风区风蚀气候侵蚀力的变化特征进行分析研究，阐述风区风蚀气候侵蚀力强度特征、时间分别特征及相关气象要素的关系等变化特征，为风区生态环境治理、旅游资源开发利用等提供一定的参考。
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user: 2. 数据来源和方法 2.1. 研究区概况 研究区位于东西天山的交汇处，南面的西天山和北面的东天山使风区的地形为一个较大的U型谷地，地理坐标为北纬42˚55'34''~43˚51'40''，东经87˚11'37''~88˚58'44''，面积4772平方公里，平均海拔2114米，最高海拔高达5412米，位于博格达峰周边，最低海拔约791米，位于G30高速公路后沟谷低处，东和吐鲁番接壤，东南与托克逊为邻，西南与乌鲁木齐县为界，西与天山区相连，西北与米东区、天池紧挨，北和阜康、吉木萨尔接壤。 达坂城风区属于中温带大陆性干旱气候，昼夜温差大，寒暑变化剧烈，气候干燥，降水少，无霜期短。年平均气温为6.7℃，昼夜温差大，多年平均日较差13.2℃，年较差为32.3℃，降水量71.0毫米，年平均大风日数133天。 2.2. 数据来源 资料来源于乌鲁木齐市达坂城区气象局，时间序列为1960年到2019年，气象要素包括逐月的平均气温、平均风速、降水量和平均相对湿度。 2.3. 计算及分析方法 文中计算方法采用联合国粮农组织提出的风蚀气候因子指数计算公式： C = 1 100 ∑ i = 1 12 u ¯ 3 ( E T P i − P i E T P i ) d (1) 式(1)中C为风蚀气候因子指数； u ¯ 为第i月2米处的平均风速(m/s)；ETP i 为第i月潜在蒸散量，P i 为第i月的降水量，d为第i月的日数。 式(1)中的 u ¯ 为2米处的平均风速，气象站观测到的风速为10米处的平均风速，其换算公式为： u 2 = u 10 4.87 ln ( 6.78 × 10 − 5.42 ) (2) 蒸散量ETP i 的计算方法较多，本文中采用程天文等人研究的气温相对湿度公式 [ 2 ] [ 7 ] [ 8 ] 来计算蒸散量ETP i ，其计算公式为： E T P i = 0.19 ( 20 + T i ) 2 ( 1 − r i ) (3) 式(3)中T i 为第i月的平均气温(单位：℃)，r i 为第i月的平均相对湿度(单位：%)。 文中采用一元线性回归模型和Mann-Kendall(M-K)检验方法分析风蚀气候因子指数的变化趋势和突变特征，对公式模型及使用方法不再赘述，众多文献中均有详细描述 [ 16 ] [ 17 ]。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 风蚀气候因子指数时间变化 3.1.1. 年及年代际变化 图1为达坂城风区1960~2019年风蚀气候侵蚀力变化情况，从图中可以看出，近60年风区风蚀气候侵蚀力整体上趋于明显地减少趋势，减少的趋势为−54.19/10a，并通过P = 0.001的显著性检验，1960年~2019年风蚀气候侵蚀力指数平均值为292.6，最大值出现在1979年，高达601.7，比新疆塔里木盆地的最大值395.5高出206.2，且出现峰值的年份也比塔里木盆地推迟了整整10年，最小值出现在2019年，其值为38.9。近60年整体上减少的趋势虽然十分显著，但在不同的年份又表现出较大的波动，从1960年到1971年风蚀气候侵蚀指数值呈现快速上升的趋势，1971年到1985年又表现为剧烈波动的趋势，1989年到1996年又出现逐年较弱的上升趋势，1996年之后的24年除2003年有较大的增加外，其余23年均呈现显著减小的趋势。 图1. 1960~2019年风蚀气候因子指数变化趋势 表1为1960年~2019年各年代风蚀气候因子指数变化趋势和显著性检验表，从表中可以看出，20世纪60年代指数变化趋势最大，倾向率为261.4/10a，即10年内上升了261.4，且通过了置信水平为0.001的检验，70年代波动较大，倾向率仅为−5.6/10a，呈微弱的较少趋势，10年内略较少了5.61，并未通过置信水平为0.05的检验，80年代和90年代倾向率分别为−83.9/10a和−32.4/10a，减少的趋势相对70年代较为明显，但均未通过置信水平为0.05的检验，21世纪的00年代倾向率为−184.3/10a，较少的趋势更加显著，10年内指数减少了−184.3，通过置信水平为0.05的检验，21世纪10年代倾向率为−40.8/10a，且逐年减少的趋势较为一致，并通过置信水平为0.05的检验。 Table 1 Interdecadal tendency rate and significance test of wind erosion climate factor inde 年代 指数倾向率/(10a) −1 显著性检验/P 20世纪60年代 261.4 0.001 *** 20世纪70年代 −5.6 0.05 20世纪80年代 −83.9 0.05 20世纪90年代 −32.4 0.05 21世纪00年代 −184.3 0.05 *** 21世纪10年代 −40.8 0.05 *** 表1. 各年代指数倾向率及显著性检验 注： *** 表示通过该置信水平检验，未标注 *** 者为未通过该置信水平检验。 3.1.2. 月际及季节变化 图2为风区风蚀气候因子指数月际变化，从图中可以看出，风蚀气候因子指数5月达到峰值，多年均值高达38.7，4月份紧随其后，其值为36.1，12月和1月也保持相对较高的水平，多年均值分别为30.9和29.7，3月、6月和11月下降较明显，7~10月下降更加显著，且在10月份达到最小值14.4。 图2. 1960~2019年风蚀气候因子指数平均月际变化 图3(a)为风蚀气候因子指数季节变化趋势图，从图中看出，春夏秋冬四个季节的风蚀气候因子指数变化趋势非常一致，且峰值出现的时间除夏季有明显的提前外，春秋冬三个季节峰值出现的时间均比较吻合，夏季峰值时间为1971年，春节和秋季均出现在1979年，冬季出现在1978年，风蚀气候因子指数峰值大小依次为春季、冬季、夏季和秋季，其峰值大小分别为227.9、224.6、154.5和120.1。1960年~2019年四个季节的风蚀气候因子指数最低值均出现在2019年，且指数值均较小，春季和冬季略大，分别为13.6和10.2，夏季和秋季仅为5.7和4.9。 图3(b)为各季节风蚀气候因子指数1960~2019年的平均值，从图中明显地看出，春季和冬季风蚀气候因子指数最强，其值分别为99.9和80.9，夏季和秋季明显较弱，其值分别为58.8和52.5，这一结果和内蒙古阴山北麓农牧交错带风蚀气候侵蚀力的计算结果完全吻合 [ 13 ]，只是在风蚀气候侵蚀力的程度上要明显高于内蒙古阴山北麓。 图3. 风蚀气候因子指数季节变化趋势和季节多年均值 3.2. 风蚀气候因子指数突变检验 图4为风区1960年~2019年风蚀气候因子指数Mann-Kendall检验图，从图中看出UF从1960~1980年出现幅度较大的上升趋势，说明此阶段风蚀气候因子指数升高的趋势显著，从1980年之后出现了转折性的变化，风蚀气候因子指数一直呈现缓慢下降的趋势，UF线和UB线于2009年出现交点，但交点在置信区间之外，因此在60年的变化过程中没有突变。 图4. 风蚀气候因子指数年突变检验 图5(a)~(d)分别为春夏秋冬风蚀气候因子指数的Mann-Kendall检验图，图中四季的变化趋势和图4中年的变化趋势一致，且UF线和UB线均在置信区间内没有出现交点，故四季的风蚀气候因子指数也均未发生突变。 3.3. 气象因子与风蚀气候因子指数的相关分析 表2给出了风蚀气候因子指数和气象因子的单相关关系，从表中明显地看出，风蚀气候因子指数和平均风速的相关关系最显著，除秋季的相关性略低外，年和其它三季高度相关，相关系数均在0.90以上，而其它气象因子只有平均气温在春季的相关性略高外(−0.61)，其余相关性均很低。尤其是降水量在达坂城干旱区对风蚀气候侵蚀力的影响更加不明显，这和祁栋林等人 [ 9 ] 研究青海省风蚀气候侵蚀力变化的结果非常相似。可见平均风速是影响达坂城风区风蚀气候侵蚀力最关键的气象因子。 图5. 风蚀气候因子指数季节突变检验 Table 2 Correlation coefficients between wind erosion climatic factor index and meteorological factor 气象因子 平均风速 相对湿度 平均气温 降水量 年 0.97 −0.28 −0.45 −0.09 春 0.97 0.05 −0.61 −0.13 夏 0.96 −0.35 −0.48 −0.27 秋 0.79 −0.45 −0.23 0.20 冬 0.91 −0.30 0.19 −0.43 表2. 风蚀气候因子指数与气象因子的相关系数
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user: 4. 结论 1) 新疆达坂城风区1960~2019年风蚀气候因子指数的变化大致呈开口向下的抛物线形状，形成了显著上升期→剧烈波动期→明显下降期的总变化过程，但总的趋势是显著下降。 2) 1979年达到了历史极高值，风蚀气候因子指数高达601.7，平均值为292.6，从目前国内研究的结果中还没有出现这么高的指数值，可见达坂城风区风蚀气候侵蚀力非常严重。 3) 风蚀气候因子指数具有明显的月际和季节变化特征，4~5月最大，9~10月最小，春季最大，冬季次之，夏季和秋季较小，年和季节均呈现显著减少的趋势。 4) 风蚀气候因子指数减少的趋势很显著，通过Mann-Kendall检验分析后，并未出现突变点。 5) 风速是影响风蚀气候因子指数的关键因子，而平均气温、降水量和相对湿度对其影响并不显著。
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user: 摘要 智慧物流在近些年来快速发展，将高新技术融入物流已经成为未来的发展趋势。物流园区是物流企业的集聚形式，更是物流行业集聚的重要载体。本文通过文献研究，解释了物流园区和智慧物流的概念，并简述了物流园区在我国的发展过程。通过走访京南物流园区的管委会和各企业，对其进行数据调研，找出园区在转型过程中存在的问题。搭建出以智慧仓库、智慧交通、智慧办公、智慧污染监控、智慧火灾监控为五个基本点的信息平台。最后，根据基础设施问题，提出改进建议，希望本文能对京南物流园区转型发展提供借鉴意义。根据实际调查数据，分析北京夜间经济影响下的物流配送满意度，找出存在的问题，并提出相应的对策建议。
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user: 1. 绪论 1.1. 研究背景和意义 2009年，智慧物流的概念被提出，引起了我国学术界的关注，并围绕智慧物流体系、框架、趋势等方面进行了研究 [ 1 ]。政府、学术界、企业对智慧物流高度关注，使得近两年来智慧物流高速发展，并且加入了许多新兴技术、新兴模式。物联网、人工智能、大数据网络的发展对智慧物流产生了驱动影响，建设与信息化资源相结合的智慧化物流园区势在必行。然而，传统物流园区建设过程中自身发展还处于初期发展水平，向智慧物流园区转型是一项新的挑战。 京南物流园区是北京四大物流园区之一，也是大兴区重点建设的十大园区之一，是一个建设较早的综合性物流园区。京南物流园区以生产制造与仓储物流业务为主，整体环境欠佳，设施欠完善。2019年大兴国际机场开航运营，机场对京南物流园区的需求越发强烈，赋予了京南物流园区转型发展的机会。京南物流园区向智慧物流园区的转型，可以与机场协同联动，并推动京津冀一体化发展。 本文通过对京南物流园区的调研分析，解决园区转型发展的相关问题，通过整合仓储、人员、车辆、能源、安防等信息，利用物联网、信息技术构建智慧信息管理平台，促进物流园区信息互通，提高运输效率，减低人力成本，减少错误率。探索智慧物流园区的未来发展方向，并对园区整体提出发展建议。京南物流园区的转型发展将推动整个物流业的发展。 1.2. 文献综述 刘鸿雁(2016.2经济研究导刊) [ 2 ] 在《建设智慧园区，助推传统园区升级》中指出智慧园区是智慧城市的缩影，积极建设智慧园区，对发展智慧产业，建设智慧城市有着积极作用。并且在明确智慧园区概念的基础上，进一步探讨我国传统园区存在的问题，并提出建设智慧园区的意义。 邱建军(2016.6智能建筑) [ 3 ] 在《智慧园区现状及未来》表明“十三五”规划中提出，我国将支持绿色城市、智慧城市、森林城市建设和城际基础设施互联互通。智慧园区作为智慧城市的关键组件亦纷纷涌现。传统园区的发展是以生产要素为驱动的规模化扩张，忽略了对园区发展质量与效率的提升，而智慧园区则是以信息、知识和智力资源为支撑，强调均衡有效地提高园区运行和管理效率，跨越式提升园区发展的创新性、有序性和持续性。 花常生、杨成福、王毅睿、马杰(2017.8邮电设计技术) [ 4 ] 在《智慧园区建设研究》中阐述了园区的智慧化建设是今后的主要方向，总结了智慧园区的特征及建设意义，分析了园区建设主体的需求，给出了智慧园区的总体架构体系，最后，总结了智慧园区建设过程中存在的一些认识误区，并针对误区提出了园区建设的推进思路。 林春凉(2019.12现代营销) [ 5 ] 在《大数据时代智慧物流园区信息平台建设的有效路径》中指出大数据时代智慧物流园信息平台建设的着力点，然后提出了智慧物流园区信息平台建设框架、平台主要功能、平台结构设计和控制模式等建设信息平台的路径，希望对促进物流产业发展有所帮助。 Elnaz Irannezhad (2020.03 Decision Support Systems) [ 6 ] 在《An intelligent decision support system prototype for hinterland port logistics》中提出本文提出了一个智能决策支持系统(DSS)的原型，该系统可以实现物流中货运代理之间的横向和纵向合作。 综上所述，物流园区的智慧化转型是今后发展的主要方向，需要利用信息、智力和知识来改变传统物流园，从而实现智慧化转型，建设物流园区总体架构和体系，组建物流园区信息化平台，使智慧园区成为智慧城市的缩影。 1.3. 研究步骤和方法 通过查阅相关文献确定框架，了解国内智慧物流大环境和相关政策，以及智慧物流园的发展概况。走访京南物流园区管委会及各企业收集园区相关数据，通过数理统计分析，了解园区基础概况，并发现京南物流园区存在的问题，找到京南物流园区和智慧化物流园区的差距，针对问题提出解决办法，给出合理的转型建议。 1) 调查研究法 走访京南物流园区现场进行实际的考察，并对各企业负责人进行采访并记录数据。将记录的结果进行整理分析，对园区实际情况进行研究，分析园区的整体情况并从中找出存在的问题，最后得出相关问题的解决方法。 2) 文献研究法 查阅相关文献，找到物流园区相关概念，以及物流发展政策，将文献中的结论与方法进行总结。以文献中的方法和结论为写照，推出解决本文问题的实际方法。 3) 因果分析法 抓住京南物流园区的主要问题，将其作为核心，根据产生的不良结果，找出产生这种结果的原因。将这些原因一一分析，通过问题的现象，去挖掘本质，探寻其中的原因是如何相互影响的，综合的去提出解决问题的对策。 1.4. 研究框架 研究框架如下图1所示： 图1. 研究框架
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user: 2. 智慧物流园区相关理论概念 2.1. 国内外对物流园区的定义 物流园区作为物流领域的创新集合，由于各国之间的差异，对于物流园区的理论认识是不同的，至今仍没有全球统一的定义形式。所以以下是对日本、德国以及中国关于物流园区定义的收集和整理： 日本对物流园区又称物流团地，是为解决城市功能紊乱，缓解城市交通拥挤，保持产业凝聚力，顺应物流业发展趋势，实现物流现代化作业，减少重复运输，提高运作效率，实现资源共享，建立一体化的中心节点 [ 7 ]。 在德国，物流园区被称之为货运村。货运村是指在一定区域范围内，所有有关商品运输、物流和配送的活动，都通过不同经营者实现。货运村内建设了仓库、拆货中心，存货区，办公场所、停车场等等。为了鼓励商品搬运的多式联运，一个货运村必须通过多样性的运输模式，如陆路运输，铁路运输，深海/深水港运输，内河运输，航空运输 [ 8 ]。 我国对物流园区的定义为：为实现物流设施集约化和物流运作共同化，或是为了实现城市物流设施空间布局合理化的目的而在城市周边区域，集中建设的物流设施群与众多物流业者在地域上的物流集结地。 2.2. 国内物流园区的起源与发展历程 物流园区是我国现代物流业发展过程中产生的新业态，通过企业集聚、资源整合提高物流组织水平，促进区域经济健康发展。我国物流园区的产生是物流业发展的必然产物，物流园区的演化可分为以下4个时期： 引入期：1999年~2001年 随着区域经济的发展，大量专业化的企业及其相关支撑机构在一定范围内开始集聚，其所派生的规模化物流服务需求客观上要求物流相关产业在空间上开始集聚，逐步形成配送中心，进而形成物流中心，最后形成集聚的最高形式——物流园区。 1998年12月1日，中国第一个物流园区深圳平湖物流园区建成，它标志着中国开始引入物流园区的概念，并开始尝试中国物流园区的规划、建设和运营。这个时期物流园区的概念在部分地区得到宣传，更多的是理论和实践的探索。 成长期：2001年~2003年 作为新兴产业，在得知物流园区相关概念后，地方政府和企业开始建设物流园区，出现了大面积的建设热情，并在2003年时到达建设高潮。这也就是物流园区快速成长的时期。但由于很多园区只是处于初步规划的阶段，全国范围内的企业对物流园区的运作模式仍不完全熟悉的情况下，并没有办法真正实施运作。 调整期：2003年~2004年 由于快速成长期出现了对于物流园区理解不够清晰、规划不够科学、定位不够准确的问题。在2003年国务院开始整顿物流园区，各个物流园区进入调整期，建设速度放缓，一些项目重新进行定为规划。调整过后的物流园区从盲目走向了科学。对于整个中国物流园区的发展来说，调整期起到了关键作用。 发展期：2004年~至今 经过调整期的短暂调整，政府和企业开始更科学的引导物流园区的发展，业界对理论的讨论更加深入，实践上不断探索，创新业务不断开展，国家宏观调控发挥了成效，物流园区走向科学合理的发展轨道。中国物流与采购联合会和中国物流学会开始每年举办一次物流园区主题研讨会 [ 9 ]。 经过20多年来的建设发展，如今的物流园区发生了翻天覆地的变化，全国有许多高新产业物流园区建成，并将传统的仓储园区、配送中心升级成为了以信息平台为中心的智慧化物流园区。 2.3. 智慧物流园区的概念 智意型物流园区以“智”理念，通过系统集成、平台整台，配以GPS监控、GIS地理服务、ASP租赁、RHID射扫描、无线视频传送、一卡通服务等高新技术，将信息化管理覆盖到园区每个角落、每个控制点，使人、车、物从入园到离开都实现数字登记、网络查询、数据库管理。园区业务人与车、车与货、货与路在智慧的网络中运行，相互互动、信息整合、服务集成。
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user: 5. 总结 京南物流园区作为北京四大物流园区之一，是北京城市物流服务的重要支撑节点。本文通过调查研究，文献研究，因果分析等方法，提出其在向智慧化物流园区转型的过程当中存在的问题，通过运用RFID技术、AGV技、GPS定位系统、GIS监控系统，以及物联网等现代化技术建立了智慧仓库、智慧车辆、智慧运输、智慧环境监控、火灾智慧报警系统，从而建立成完整的智慧园区信息平台系统。文中从政治政策、园区基础设施、道路交通、划分区块等方面为园区基础提供了解决方法。通过京南物流园区向智慧物流园区的转型改进，可以减少园区的运输成本、人力成本，提升运输效率，提高园区综合竞争力的优势。相信通过京南物流园区通过优化完善，可以达到北京市优秀物流园区的典范。
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user: 摘要 近年来，我国互联网金融行业飞速发展，但其恶意竞争、监管滞后的野蛮生长模式，也致使行业内风险矛盾逐渐暴露。企业清盘退市、跑路失联、非法融资等问题的出现，导致互联网金融参与人利益严重受损。由于后续资金追缴困难，相关治理措施不完善等原因，维权诉求强烈的参与人引发了一系列影响社会秩序稳定的群体性事件。因此，对互联网金融类群体性事件进行探析，梳理事件演化流程，显得尤为紧迫。
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user: 1. 互联网金融行业概况 (一) 互联网金融行业分析 互联网金融(ITFIN)是指传统金融机构与互联网企业利用互联网技术和信息通信技术实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式。回顾中国互联网金融的发展轨迹(见图1)，其行业发展大致可分为五个阶段。 1990年至2005年传统金融行业借助全球互联网经济发展及基础设施的不断升级，实现了传统金融业务的电子化信息化。2006~2013年，互联网金融最主流且具代表性的三种业态形式全部出现，标志着互联网金融跨越了漫长的成长积累期即将步入急速发展时期。2014年~2015年，中国互联网金融行业发展极速攀升，该领域无论是资金、交易、还是市场参与主体都在极短的时间爆炸性的增长。2016年至2017年上半年，由于市场准入门槛低、法律行政监管滞后、行业竞争无序等诸多问题逐渐暴露，互联网金融逐步进入高风险状态。2017年下半年至今，互联网金融行业监管形势趋严，行业清退大潮来临。 图1. 2011年~2019年运营平台发展趋势图 (二) 互联网金融行业监管情况 我国互联网金融整体成长速度快，但由于准入标准和监管标准滞后，先发展后治理的方式，使得行业监管体系呈现出规制失灵状态，问题爆发猛烈态势。 从2013年11月中共中央发布《关于全面深化改革若干重大问题的决定》，支持互联网普惠金融创新发展，到 2017年迎来P2P网络借贷风险专项整治整改验收工作，打响行业“重拳治市”第一枪，再到2019年互联网金融风险专项整治工作领导小组办公室发布指导意见，坚持以机构退出为主导工作，严格控制在营机构标准，其余能退尽退，整改力度空前。我国现阶段互联网金融行业的监管现状，已经由极速扩张、野蛮发展时期的监管缺失状态，走向急降温、紧刹车的迅速严管状态。
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user: 2. 互联网金融类群体性事件 (一) 事件的起因与概况 互联网金融是柄双刃剑，急速发展的大潮中涌来数以亿计的交易额和投资者，但同时行业“寒冬”的来临和清盘整顿的紧缩行市，也正面冲击着这庞大的市场。一时间，“倒闭”“暴雷”“平台跑路”“血本无归”“金融难民”“非法聚集维权”等词句遍布网络，由此引发出的全国范围内的聚集维权的群体性事件相关新闻报道也是不胜枚举。互联网金融投资者的财产安全，以及社会秩序的稳定均受到此类事件的严重威胁。 自2018年下半年开始，大量平台在短期内密集宣布清退或跑路，暴雷只是开始，漫长维权路，更容易形成区域不稳定因素。数据表明，仅2018年6月份一月，与网络借贷爆雷引发投资者非法聚集的相关事件报道高达5万余篇，微博信息1.3万条，微信文章7000余篇 [ 1 ]。由此在网络平台引发的社会舆论可以预见。“一些违法分子把传统投资理财模式装进互联网金融的新瓶子，短时间内涉案金额即达到数百亿元，受害者往往数以十万计” [ 2 ]。清华大学金融学院的一份研究显示，互联网金融相关产品投资者的利益维权事宜进展非常困难。据其统计，出现问题平台的立案比例仅6%，法院判决数量更是仅有19项 [ 3 ]。单体维权难的问题，使得众多“金融难民”选择采用集体抱团群暖的方式让涉事企业或政府部门，看到他们的呼喊。 互联网金融领域内引发的群体性事件已经引起学界及新闻界的广泛关注，认为该类型群体性事件因涉及地域广、人数多、且涉及金额巨大，让人触目惊心。其潜在的社会危机极易引发大规模群体讨债、上街、上访、冲击政府机关等行为，为社会带来冲击，给社会稳定、公众人身财产安全带来隐患。但因互联网金融为新兴领域，其引发群体性事件出现时间较短且事件本身呈现集中爆发式发生，相关学术文章中专门针对该类型群体性事件的研究较少，对其事件防治策略也大多基于传统涉众型经济犯罪或普遍性群体性事件的防范研究。 (二) 事件的处置与现状 我国现行互联网金融类矛盾问题的解决渠道和途径，有企业自行协商、协会介入调解、监管机构信访投诉、公安专项立案、法院仲裁和诉讼等。其中，法律诉讼占据主导，但现有互联网金融的相关法律还难以一步到位，不能较好解决专业性较强的金融纷争矛盾。且诉讼维权证据收集困难、成本高、周期长的问题，致使在互联网金融维权过程中，效果并不理想 [ 4 ]。 通过梳理现行有关此类型群体性事件防范处置的政策、制度可知，各地方政府尤其是互联网金融类群体性事件多发的地区，已经出台相关互联网金融突发事件应急预案 [ 5 ]。各级政府各部门的应急方针以切断风险、加强警戒、控制人员、属地管理、统一口径等措施为主，主要侧重突发事件发生后的政府一方的维稳应急控制措施。信访办、应急办、公安等多部门应急举措，对于及时控制事件扩大起到了维稳的作用；有地方政府开展金融突发事件演练，以锻炼应急人员在发生群体性事件的情况下协调配合各部门，妥善处置事故。 但现阶段应对互联网金融类群体性事件，仍以事后的处置为切入点，管制型维稳的特征明显。对于防范事件发生的预防阶段却少有提及，“排查金融风险，力争发现在早”的“口号式”政策，实际指导意义不强，且处置方式以拖延、控制、压制为主的处置为主。公安机关在实际处置该类型的民众群体性聚集事件时，会第一时间对人群进行控制，甚至对涉嫌非法聚集的人员进行治安拘留，这无疑时为保证社会秩序稳定的强力举措，但压制后的诉求通道却跟进不及时，民众希望借聚众借力表达诉求意愿的需求仍未达成 [ 6 ]。就如同《近十年来国内学界的群体性事件研究》一文中提到，基层维稳工作中的主要手段是依靠“摆平策略”。其特征是：事件前期忽视或消极履行社会管理职能；处置过程主要考虑事件影响力或能否实现有效管控，忽视民意诉求；事件处置采取非制度化方式，以求得暂时和表面的稳定为最终目的 [ 7 ]。然而往往借助强制性力量对混乱事件进行强制性的压制，不能从根本上拔除群体性事件发生的根源，且更容易产生不利效应。
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user: 3. 互联网金融类群体性事件演化分析 (一) 矛盾问题：经济损失巨大导致利益冲突矛盾化 互联网金融类群体性事件中矛盾问题产生的根本原因是利益冲突。互联网金融活动涉及资金基数大，且参与人的经济利益损失也较为严重，成为该类型群体性事件演化的主要特征。 互联网金融市场交易金额巨大。动辄上千万、上亿元甚至几十亿元的交易额度是市场常态。数据显示，2018年已经属于“寒冬下”的互联网金融市场，仅融资平台交易金额仍然达到674亿元。上表中涉及发生过群体性事件的企业中，唐小僧平台交易额800亿元，案发至立案登记结束，共计造成被害人实际经济损失50.4亿余元；联璧金融案涉及700亿资金，其中113亿未进行兑付 [ 8 ]。 (二) 参与主体：参与人员众多且主体构成多元化 互联网金融类群体性事件涉及人数众多。截至2018年，我国互联网金融交易中，仅网络理财一项业务已覆盖5.3亿人，已暴雷的钱宝网一家平台就宣称其平台注册达2亿人次；联璧金融案件涉及利益受损的投资者多达190余万人 [ 9 ]。正是由于互联网金融的开放化和低门槛，吸引了大批传统金融范畴难以覆盖(即“长尾”特征)的人群，该类人群普遍不知悉互联网金融常识，且风险识别及资金损失承担能力都相对欠缺，不以自己的理性评估作为参与金融活动的基础，反而“搭便车”的问题更加明显，因而一旦市场出现风险波动，则会表现出更大的负外部性，维权情绪激烈。 互联网金融类群体性事件的参与人群呈现多元化、年轻化。不同于传统非法集资的目标对象多为风险识别能力较弱、容易上当受骗的中老年群体 [ 10 ]。互联网金融产品操作全部基于线上网络，且形式多样，更新换代快。如钱宝网把年轻人中流行的游戏、电影等元素与金融业务结合，商业模式非常专业，老年人会“玩不转”，因此其客户群体多为80、90后；且同时年轻一代的突出特点是，对银行的低息政策不感兴趣，更愿相信网络时代会有超高的利润。因而群体性事件聚集的人群中有一部分是年轻人，积蓄不多且投资比例占可支配收入的比例较大，甚至房、车贷款会因此逾期，因而损失影响较大，追回损失的需求也很是急切。 (三) 事件发生：以利益诉求为主的问责泄愤情绪化 互联网金融类群体性事件中，因维权涉及主体不同，集结的公众会表达出不同的利益诉求。其参与集体行动的根本原因无疑是因为利益受损，采用淡漠法治的极端形式，以力图最“高效”的挽回经济利益损失。但具体到每一次聚集维权事件中，却有不同的诉求表达。在一次调查中显示，44%的投资人要求严惩相关人员，19%的投资人希望连带退回利息 [ 11 ]。 按人群认知角度划分，一种是“金融难民”认知，这类人群缺乏相应对互联网金融投资的风险认知，最朴素的公平观念占据上风，认为自己正规的经济行为遭到非法诈骗。聚众维权的认知出发点，都源于认为政府或企业就应该进行担保赔付。另一种是“金融赌徒”认知，这类人群知悉巨额回报背后的隐形风险，却存在投机心理。对于政府会兜底赔偿不抱幻想，甚至明确企业也不能全额兑付，对自己获取高利的行为抱有侥幸。这类群体主要的诉求偏向问责或施压，通过聚众抱团的形式，引起媒体重视，问责地方政府，向金融监管部门投诉，对公安机关施压办案。如中阳财富非法聚众闹事主要是针对企业的维权索赔，而团贷网事件和环迅支付事件则是对地方政府和央行地方分行监管不力的问责。 针对不稳定群体的多方面诉求，最重要就找准 “最核心涉及主体”和“最核心利益诉求”。充分了解认识到民众行动背后利益诉求的多样性，分辨得当，才能从根本上找到沟通方向，从而解决其最关心的问题。 (四) 信息传播：线上动员网络传播的信息化 互联网金融类群体性事件演化的全过程都极度依赖互联网完成。基于上文总结的事件分析判断，线上网络动员成为集结投资人群的主要方式，这也与互联网金融活动参与者地域分散化有直接关系。同一项目的投资人即使在同一区域，彼此之间也并不相熟，因此线上网络形式的动员成为专属渠道，同时动员速度和力度也通过互联网的传播得到了大幅提升。钱宝网事件中，警方宣布法人投案自首的通告后，大批投资者迅速通过QQ、微信、贴吧等网络线上途径沟通信息、寻找联盟，组建和加入的维权群数量瞬间超过百余，同时在极短时间内，群内即可形成包括协调指挥、视频采编、文案宣传、组织行动等任务明确的功能组，因此表现出的组织、策划、对抗性极为强烈 [ 12 ]。
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user: 4. 互联网金融类群体性事件的防范建议 (一) 畅通诉求渠道，构建回应型政府 畅通诉求渠道，需着力于构建多部门响应、多渠道铺设的联动回应体系，搭建完善的政府回应制度。健全的回应制度需要政府提高行政回应意识，及时反应、答复公民诉求，并借助互联网环境完善诉求渠道的搭建，尽可能高效合理地满足其需求，帮助公众的诉求能够有效传达。 (二) 规范公开制度，保障公众知情权 为完善信息公开，需从根本上夯实民主参政机制，将充分保障公众知情权作为执政目标。通过规范政务信息公开制度搭建，保障公众获取公共信息和监督政府执政的权力。通过新媒体网络形式，拓宽信息公开渠道，搭建政府与公众多元化沟通反馈的交流平台。 (三) 消解非理性情绪，引导正规维权 集聚的参与人在产生集体不理性，维权情绪被放大激化，倾向用“闹大”等极端方式进行集体发声。但这种非理性维权现象，也具有公开表达不满、获取外界支持、敦促政府行动的积极功能 [ 13 ]，因此要正视公众的维权情绪，并予以积极理性的正确引导。 (四) 控制行业风险，完善自律体系 在现有行业自律体系上不断更新完善，尤其需要强化市场准入机制建设，充分发挥行业自律协会作用，并提高行业风险控制的技术水准。
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user: 摘要 为了有效管理信用风险，金融机构开发出各种定量模型。各种分类方法被用来用于信用评分：区分好的和坏的借款人。但信贷数据集存在不平衡性不进行处理会影响分类器性能，且目前并未用不同分类器对单一信贷数据集进行处理。本文基于BLS算法研究了各类分类器对同一信贷数据集的分类性能问题。首先给出了各分类器的分类原理。接着，基于BLS算法对不平衡信贷数据进行处理，再接着给出了分类器的模型分析，最后，利用各项评估指标对不同分类器性能进行比较。结果显示，随机森林分类器最适合对信贷数据集进行分类，未来可将随机森林作为基分类器开发集成模型进一步提高预测准确性和性能。
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user: 1. 引言 随着互联网金融和电子商务的飞速发展，基于互联网平台的信贷业务迅速崛起，金融机构需要对申请贷款的客户进行选择，筛选出有资格获取贷款的客户以做出金融机构的信用决策 [ 1 ]。而信用评分，作为评估信贷客户的一种分类技术，可以将借款人划分为两种：信用良好的借款人，信用不好的借款人 [ 2 ]，如今信用评分已经成为信贷行业一项非常重要的任务，金融机构需要开发他们的信用评分模型，以准确地发现他们的不良借款人，这种有效的信用风险管理对银行的长期生存和整个金融体系的稳定至关重要。 从20世纪60年代末开始随着信贷行业快速发展，信用评分技术也随之不断发展，许多研究提出了新的模型和算法来提高信用评分的准确性，信用评分模型可以分为两类：基于计量统计的传统模型和基于人工智能技术的新型模型 [ 3 ]。信用评分中最常见和常用的传统模型是线性判别模型和逻辑回归模型，而线性判别分析中的假设与实际不符：信贷数据中好的借款人和坏的借款人的信贷类别的协方差矩阵不可能相等。而逻辑回归模型，作为预测二分结果的首选技术，可以提供良好的准确性和解释率，被认为是一项合适的技术之一去进行信用评分 [ 4 ]。随着人工智能的发展，出现了一系列非参数方法：决策树学习，遗传算法和神经网络等 [ 5 ]，这些方法被作为分类器来对信贷用户进行分类，以最小化训练集上的分类误差。通过开发可靠的信用评分系统，可以降低信用分析的成本，实现更快的决策，降低可能的信用风险 [ 6 ]。 W. E. Henley采用KNN方法对信用体系的违约问题进行分类，研究了模式识别和非参数统计中的标准技术k-近邻方法在信用评分问题中的应用 [ 7 ]。支持向量机(SVM)是Vapnik提出的一种统计分类方法 [ 8 ]。支持向量机是根据统计学习理论和遵循结构风险最小化原则设计的分类算法。SVM分类器作为超平面的几何表示，可以得出唯一最优的凸优化问题的公式，以及估计未知测试数据的泛化误差上限的可能性。所得分类器即使在高维输入空间和小训练样本条件下也能很好地推广。由于可用的金融违约数据量通常很小，而且质量通常很低，因此支持向量机分类器似乎特别适用违约分类问题 [ 9 ]。针对信用评分问题，多位学者采用了svm分类器进行分类 [ 10 ] [ 11 ]。Kiran基于朴素贝叶斯算法和KNN算法用于信用卡欺诈检测 [ 12 ]。Okesola采用贝叶斯分类器在构建银行业信用评分模型，以人口统计和物质指标为输入变量考察贝叶斯的性能 [ 13 ]。Yung-Chia Chang使用决策树过滤短期违约，以产生一个高度准确的模型来区分违约贷款人和守信贷款人 [ 14 ]。 信贷数据集往往是不平衡的，针对不平衡的数据集进行分类往往会得出不精确的结果。对不平衡数据集，学者们提出了欠采样和过采样技术。Nitesh提出的SMOTE算法 [ 15 ] 是一种过采样技术，它能强有力地平衡数据，已经在各种应用领域得以成功应用。由于边界线上的样本容易被错误分类，韩慧，王文渊提出了一种改进的SMOTE算法：BLS (BorderLine-Smote)算法，成功提高了预测精度 [ 16 ]。BLS算法已在医学研究、网络安全等领域得到应用 [ 17 ] [ 18 ]。 基于信贷数据的不平衡性，广泛使用的BLS算法切合平衡数据集的需求。同时已有研究分别用不同分类器对违约分类的信用评分问题进行分类，但仍没有对各类分类器在同一数据集上进行处理。金融机构的主要关注点之一是一个有效的信用评分模型，它是否提供了良好的预测能力。利用不同分类器对同一样本集进行处理，评估它们的性能，可以给金融机构的信贷客户分类提供一定的价值，同时为信贷分类开发集成深度学习模型提供参考。 本文的主要目标是将BLS算法用于信贷行业以提高分类器的预测精度，首先用该算法对客户信用不平衡数据集进行处理后得到平衡数据集，再使用多种机器学习算法：逻辑回归、朴素贝叶斯、随机森林和支持向量机来研究信用评分二分类问题，并对它们的性能和对问题的适用性进行评估和讨论。