DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘 要 本文通过对随机Runge-Kutta法的改进，给出一种四阶随机Runge-Kutta法，并研究了该方法在均值意义下的稳定性。最后，运用此方法对一类随机生物动力系统进行数值模拟，说明了方法的有效性。 关键词 :随机Runge-Kutta法，稳定域，随机互惠系统 Copyright © 2019 by author(s) 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 用常微分方程来描述和解决实际问题，在很多领域有着极其重要的作用。对于常微分方程数值解法的研究已经趋于完善，并取得了大量的研究成果。然而，自然界中充满各种各样的随机因素的干扰，若忽略这些随机因素的影响，就不能精确地描述实际问题。因此，需要引入随机项建立随机动力系统，便可更好地描述实际问题。由于随机微分方程的解析解很难得到，所以探究其数值模拟方法很有意义。Runge-Kutta (龙格–库塔)法是用于求解常微分方程的一种常用方法，它较Euler法有更高的精确度，因此随机微分方程龙格–库塔法的研究非常有意义。Kloeden P.E.构造了随机微分方程的Euler法和Milstein法 [ 1 ] ，随机Runge-Kutta法可以通过随机Taylor展开式得到，K. Burrage提出了随机Runge-Kutta法的显式方法 [ 2 ] ，胡建成构造了 I t o ^ 型随机微分方程的一阶、二阶随机Runge-Kutta方法 [ 3 ] ，K. Burrage提出了 S t r a t o n o v i c h 型随机Runge-Kutta方法 [ 4 ] [ 5 ] 。 近年来，一些科研者对三阶、四阶随机Runge-Kutta方法进行了大量的研究 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] ，其中，钱建成构造了强1阶四级显式Runge-Kutta方法 [ 6 ] 。 本文给出了改进的Runge-Kutta方法，并用Mathematica系统编程，实现数值模拟。
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user: 2. 两类随机微分方程 考虑如下随机微分方程 d X ( t ) = f ( t ， X ( t ) ) d t + g ( t ， X ( t ) ) d W ( t ) ， X ( 0 ) = X 0 (1) 其中f为漂移项，g称为扩散项， W ( t ) 是布朗运动， Δ W ( t ) = W ( t ) − W ( s ) 是独立的高斯过程，并且 Δ W ( t ) ~ N ( 0 ， t − s ) 。 方程(1)的解为 X ( t ) = X ( 0 ) + ∫ 0 t f ( s ， X ( s ) ) d s + ∫ 0 t g ( s ， X ( s ) ) d W ( s ) (2) 其中 ∫ 0 t g ( s ， X ( s ) ) d W ( s ) 是随机积分。 对于Itô型随机微分方程 d X ( t ) = f ( t ， X ( t ) ) d t + g ( t ， X ( t ) ) d W ( t ) ，有 ∫ s t W ( t ) d W ( t ) = W ( t ) 2 − W ( s ) 2 2 − t − s 2 ， ∀ t ， s ≥ 0 (3) 对于Stratonovich型随机微分方程 d X ( t ) = f 1 ( t ， X ( t ) ) d t + g ( t ， X ( t ) ) o d W ( t ) ，有 ∫ s t W ( t ) o d W ( t ) = W ( t ) 2 − W ( s ) 2 2 ， ∀ t ， s ≥ 0 (4) 两种微分方程之间的关系是 f ( t ， X ( t ) ) = f 1 ( t ， X ( t ) ) + 1 2 ∂ g ∂ X ( t ， X ( t ) ) g ( t ， X (t))
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user: 3. 改进的随机Runge-Kutta法 对于一般的常微分方程常用的四阶Runge-Kutta法，即利用如下公式： { y n + 1 = y n + h 6 ( k 1 + 2 k 2 + 2 k 3 + k 4 ) k 1 = f ( x n ， y n ) k 2 = f ( x n + 1 2 h ， y n + h 2 k 1 ) k 3 = f ( x n + 1 2 h ， y n + h 2 k 2 ) k 4 = f ( x n + h ， y n + k 3 ) (5) 该公式的局部截断误差可达 O ( h 5 ) 。由于Runge-Kutta法精确，可减小步长来达到需要的精度，因此 较其他的方法计算误差减小。Butcher [ 2 ] 将Runge-Kutta法平行移植到随机微分方程中，得到一类求解随机微分方程数值解的方法——随机Runge-Kutta法 { Y i = y n + h ∑ j = 1 s a i j f ( Y j ) + Q 1 ∑ j = 1 s b i j g ( Y j ) y n + 1 = y n + h 2 ∑ j = 1 s α j f ( Y j ) + Q 1 ∑ j = 1 s β j g ( Y j ) (6) 其中 i = 1 ， 2 ， ⋯ ， s ， Q 1 ~ N ( 0 ， h ) 。 通过不同的参数设定，可以构造不同类型的随机Runge-Kutta法，并且进一步研究其稳定性。大量的学者对随机微分方程的Runge-Kutta法进行了研究，并且利用Butcher提出的彩色树理论，给出了一种四级显式Runge-Kutta方法 [ 6 ] 。本文在此基础上做了改进，得到如下计算公式： { y n + 1 = y n + 1 12 h ( 7 f ( k 1 ) − f ( k 2 ) + 3 f ( k 3 ) + 3 f ( k 4 ) )                   + 1 72 Q 1 ( 65 g ( k 1 ) − 35 g ( k 2 ) + 99 g ( k 3 ) − 57 g ( k 4 ) ) k 1 = y n k 2 = y n + 6 35 h f ( k 1 ) + 3 g ( k 1 ) Q 1 k 3 = y n + 1 2 h ( f ( k 1 ) + f ( k 2 ) ) + ( g ( k 1 ) + g ( k 2 ) ) Q 1 k 4 = y n + 1 3 h ( f ( k 1 ) + f ( k 2 ) + f ( k 3 ) ) + 1 3 ( g ( k 1 ) + g ( k 2 ) + g ( k 3 ) ) Q 1 (7) 其中 Q 1 = ∫ 0 h o d B ( t ) 。
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user: 4. 稳定性分析 对于线性检验随机微分方程 d y ( t ) = α y ( t ) d t + β y ( t ) o d W ( t ) (8) 初值条件为 y ( 0 ) = 1 。方程(8)的解为 y ( t ) = exp { ( α − 1 2 β 2 ) t + β W ( t ) } (9) 应用Runge-Kutta法，得到迭代式 y n + 1 = R ( h ， α ， β ， Q 1 ) y n ， 其中 Q 1 = Δ W n ~ N ( 0 ， h ) ，h为步长， α ， β ∈ C 1 。 定义称 R 1 ( h ， α ， β ) = E ( | R ( h ， α ， β ， Q 1 ) | 2 ) 是数值方法的均方稳定函数，给定步长h， h ， | R 1 ( h ， α ， β ) | < 1 ， 则称此数值方法是均方稳定的。 定理 对于方程(7)，均方稳定域为 S = { ( p ， q ) | | R ( p ， q ) | < 1 } ， 其中 p = α h ， q = β h R ( p ， q ) = 1 + 2 p + 2 q 2 + 69 p 2 35 + 127 p 3 105 + 3589 p 4 7350 + 191 p 5 1470 + 19 p 6 900     + p 7 588 + p 8 19600 + 1121 p q 2 168 + 8179 p 2 q 2 1260 + 7681 p 3 q 2 2205     + 1060147 p 4 q 2 907200 + 203183 p 5 q 2 1058400 + 719 p 6 q 2 50400 + 77 q 4 6     + 2807 p q 4 240 + 23980253 p 2 q 4 1693440 − 5178589 p 3 q 4 1411200 − 703111 p 4 q 4 940800     + 45875 q 6 432 − 509347 p q 6 4032 + 3058301 p 2 q 6 188160 + 12635 q 8 192 (10) 证明将Runge-Kutta法应用于方程(8)，有 k 1 = y n ， k 2 = y n + 6 35 h f ( k 1 ) + 3 g ( k 1 ) Q 1 ， k 3 = y n + 1 2 h ( f ( k 1 ) + f ( k 2 ) ) + ( g ( k 1 ) + g ( k 2 ) ) Q 1 ， k 4 = y n + 1 3 h ( f ( k 1 ) + f ( k 2 ) + f ( k 3 ) ) + 1 3 ( g ( k 1 ) + g ( k 2 ) + g ( k 3 ) ) Q 1 ， 设 p = α h ， q = β h ， Q = Q 1 / h ~ N ( 0 ， 1 ) ，则 k 2 = ( 1 + 6 35 p + 3 Q q ) y n ， k 3 = ( 1 + p + 3 p 2 35 + 2 J q + 117 J p q 70 + 3 Q 2 q 2 ) y n ， k 4 = 1 210 ( 6 p 3 + 41 p 2 ( 2 + 3 Q q ) + 3 p ( 70 + 144 Q q + 109 Q 2 q 2 )               + 70 ( 3 + 3 Q q + 5 Q 2 q 2 + 3 Q 3 q 3 ) ) y n ， 因此， y n + 1 = y n + p 12 ( 7 k 1 − k 2 + 3 k 3 + 3 k 4 ) + 1 72 q Q ( 65 k 1 − 35 k 2 + 99 k 3 − 57 k 4 ) ， 其中 7 k 1 − k 2 + 3 k 3 + 3 k 4 = 1 70 ( 6 p 3 + p 2 ( 100 + 123 Q q ) + p ( 408 + 783 Q q + 327 Q 2 q 2 )       + 70 ( 12 + 6 Q q + 14 Q 2 q 2 + 3 Q 3 q 3 ) ) y n ， 65 k 1 − 35 k 2 + 99 k 3 − 57 k 4 = − 1 70 ( 114 p 3 + p 2 ( 964 + 2337 Q q ) + 3 p ( − 840 − 1125 Q q + 2071 Q 2 q 2 )       + 70 ( − 72 − 36 Q q − 202 Q 2 q 2 + 57 Q 3 q 3 ) ) y n ， 则 y n + 1 = y n ( 1 + p + 17 p 2 35 + 5 p 3 42 + p 4 140 + Q q + Q p q + 1867 Q p 2 q 2520 + 13 105 Q p 3 q + Q 2 q 2 2                   + 617 336 Q 2 p q 2 − 25 336 Q 2 p 2 q 2 + 101 Q 3 q 3 36 − 1651 Q 3 p q 3 1680 − 19 Q 4 q 4 24 ) 计算二阶矩： E ( | y n + 1 | 2 ) = R ( p ， q ) E ( | y n | 2 ) ；由均方稳定的定义可知，均方稳定域： R ( p ， q ) < 1 。见 图1所示，与文 [ 5 ] 中的方法所得稳定区域比较，显然改进后的随机Runge-Kutta法有较大的稳定域，某种程度上显示了本文工作的意义。 注：期望值计算公式： E ( Q 2 k + 1 ) = 0 ， E ( Q 2 k ) = 2 k ! k ! 2 k ； 图1. 随机Runge-Kutta法稳定域比较：实线所围区域为改进后的稳定域，虚线所围区域为改进前的稳定域
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user: 5. 随机种群系统的数值模拟 生态系统中的种群并不是单一存在的，由于空间、资源等共同需求的争夺就会有种群之间的相互关系。利用随机微分方程组来描述这一现象更能符合实际情况，但是随机微分方程的解析解不易得到。因此在研究随机的种群模型时 [ 10 ] ，通常利用其数值解进行计算机模拟，以此验证理论分析结果。 在此分析三种群随机互惠系统： { d x = x ( 0.4 − 0.7 x + 0.2 y + 0.4 z ) + δ 1 x d B 1 ( t ) d y = y ( 0.2 + 0.1 x − 0.5 y + 0.3 z ) + δ 2 y d B 2 ( t ) d z = z ( 0.3 + 0.2 x + 0.4 y − 0.8 z ) + δ 3 z d B 3 ( t ) (11) 其中 B i ( t ) ， i = 1 ， 2 ， 3 表示布朗运动， δ i ， i = 1 ， 2 ， 3 表示噪声强度，均为正实数。模拟结果如图2、图3所示： 图2. 上图为时程图，下图为相图在参数 δ 1 = 0.05 ， δ 2 = 0.07 ， δ 3 = 0.08 时的数值模拟 图3. 上图为时程图，下图为相图，在参数 δ 1 = 0.8 ， δ 2 = 0.6 ， δ 3 = 0.7 时的数值模拟 图中可看出种群 x ， y ， z 为互惠系统，随时间的变化相互促进相互影响。当 δ 1 = 0.05 ， δ 2 = 0.07 ， δ 3 = 0.08 时，干扰强度较小时存在平稳分布；当 δ 1 = 0.8 ， δ 2 = 0.6 ， δ 3 = 0.7 时，在均值意义下持久生存。
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user: 6. 结语 利用数值方法求解微分方程是研究随机动力系统的重要方法。本文给出一种改进的四阶随机Runge-Kutta法，并通过研究其均方意义下的稳定域，说明该方法的优越性。通过实例验证了方法的有效性，并直观地展示了随机因素对种群演化的影响。
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user: 摘 要 互联网的出现给相亲找对象提供了新的快捷途径，本文针对婚介公司提供的数据使用众数法和线性插值法对数据进行修改和填充，对所有婚介公司的会员建立了整体满意度最大的数学模型，对所有婚介公司的会员进行质量的排序，运用主成分分析法对男女会员的数据分别进行处理，最后列出优质男会员优质女会员，对国内婚介公司有着一定的参考价值。 关键词 :众数法，线性插值法，主成分分析法，字符串匹配法，最小绝对残差，相亲，云模型检验 Copyright © 2019 by author(s) 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. 概述 互联网时代的相亲的研究的问题提出：随着社会发展，大龄剩男剩女越来越多，已经成为关注度很高的社会问题，但传统的相亲方式具有人为因素的局限性。互联网的出现给相亲找对象提供了新的快捷途径。但使用软件程序对相亲者进行配对时，需要相亲者提供完整准确的数据，才能使配对结果更加具有合理性。本题针对某婚介公司提供的会员信息，建立合适的数学模型，提高配对的效率，优化配对结果，增加该婚介公司注册会员所推荐对象满意度 [ 1 ]。 针对问题一：需要对该婚介公司提供的数据进行修改补充。首先对注册会员的信息加以分类处理，针对数值型数据和分类数据的数据特点，使用众数法和线性插值法对数据进行修改和填充，具体实现需用到spss进行处理。考虑“身高上限”、“身高下限”两指标男女会员填写数据时的特殊性，使用最小残差法对会员身高和其所要求的身高上下限进行拟合，再使用拟合方程对空缺项进行预测填充。 针对问题二：给出使所有会员整体满意度最大的数学模型。本文使用字符串匹配法，将会员要求的指标信息与异性会员的相应指标信息进行匹配，若指标匹配相似度较高，则可得到较高的满意度分值，若匹配不到则退而求其次，相应满意度分值做合理削减。 针对问题三：对所有会员进行质量的排序，最后列出优质男会员优质女会员各20名。基于当代对女性男性略有不同的评价标准，运用主成分分析法对男女会员的数据分别进行处理，处理之前对分类数据进行数值量化，对一些负指标数值数据进行分段等级量化，再将标准化处理之后的数据予以不同的权重，求得所有男女会员的得分，分别排序后得到前20名优质男女会员。
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user: 2. 研究的问题细化 2.1. 引言 所谓相亲，无非是通过红娘将素不相识的两个男女约到一起，这未尝不是接触异性的一种好方法。相亲比网恋来得真实，毕竟红娘对对方的家境以及人品有所了解；相亲又比邂逅来得稳妥，一见钟情的感情往往不会长久。所谓配对，是指根据一群男女自身的基本条件及择偶条件，为达到整体满意度最大进行撮合。 21世纪人类进入了互联网时代，人们的物质条件相比过去都有了长足的发展，但是进入现代社会的剩男剩女却越来越多。现在电视上各种相亲节目层出不穷，非常火爆，各种商业性的婚介机构也相继出现。目前市场上的婚介机构运作模式大都是单身男女交纳一定数量的费用成为会员，然后由机构的专业人员将注册会员的信息进行逐项比对，将匹配度较高的单身男女进行配对后，通知双方相亲。但由于注册会员的人数往往数量庞大，仅靠人工进行配对，不仅会存在很多的人为局限性，错过许多良缘，而且工作效率低下。现需要研究某婚恋网站的信息配对系统，如何使该婚恋软件的到更好得被使用 [ 2 ]。 2.2. 问题的提出 某婚介机构网站要求加入的会员在上网注册时，填写自身的基本条件和择偶条件，如果哪个会员相亲成功，网站就会抹去相应的信息。眼下网站共有1053位会员，其中男会员有496位，女会员有557位。详细的数据资料见A题附件。 为提高运作效率，网站希望能够通过建立数学模型，解决下面问题。 问题1：由于种种原因，数据资料中存在一些缺失、错误或不按常规要求填写的数据。请进行合理的补充或修正；要求写明补充或修正的依据。 问题2：建立一个可以进行实时配对的数学模型，使得通过该模型运算结果进行配对时，能够使当前会员对配对对象的满意度整体上达到最大。请列出对当前会员运算结果中显示的部分配对情况(比如20对左右)。 问题3：分别按照男会员与女会员的自身基本条件进行排序，要求分别列出前20名优质的男女会员的序号。
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user: 3. 问题分析 3.1. 问题一的分析 针对问题一的要求，首先应该筛选出异常值进行剔除，将一些明显不符合常理的数据，先从表中去除掉，为接下来的数据清洗做准备。然后根据会员所给的属性不同指标进行分门别类的补充。同时对于一些汉字的中文信息，通过量化编码把它转变成可分析的数据，接下来我们针对特征不同的数据，分别采用最小绝对残差法和众数法和线性插值法，对数据的空缺进行有效的补充。 3.2. 问题二的分析 针对问题二，是要求我们将会员信息和其要求的对象的信息进行整理，将他们尽可能的进行匹配。不同于问题一，我们将地区因素也算入指标，这样可以更好的反映出最佳的配对情况。然后，将这些信息依次记为编号，记为一个字符串，这样会员的信息和要求对象的信息就变成了一组可比较的字符串。将其逐一进行对比，对比后不通过的则进入下一轮。以此来进行实时配对。最后，通过字符串的相似度比较，得出相似度得分，在经过处理之后，可以得到满意度的值。 3.3. 问题三的分析 针对问题三，问题三是要求对已知会员的信息进行整合，通过一定的标准，把这组数据当中优质的男会员和女会员筛选出来。介于男女会员在选择对象时的标准并不能完全的统一，如年龄一指标对男女会员质量的影响就存在很大的差异，因此我们对男和女分别进行数据的整合和处理由，分别建立数学模型，可使提高处理结果的合理性。通过主成分分析法，对已有数据进行数据标准化，然后进行一个相对合理的打分。分别将男和女两组数据的打分进行排列，最后遴选出20对优质男女会员。同时为了验证这一打分系统的可靠性，我们要通过某一种方式检验这一系统的可靠性。同时，问题三是对会员自身条件进行评判，因此我们在问题三中不把地区作为一个主要因素进行评判。
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user: 4. 模型假设 1) 男女会员的所有数据均真实无误。 2) 男女会员的缺失数据为随机缺失。 3) 男女会员在填写配偶要求时，会根据自身的条件去考虑，如女性会员会挑选比自己高的会员。 4) 假设单位类型一项并无前后质量的区别。 5) 假设会员所拥有的房子价值相同。 6) 假设大部分男女会员的婚恋观符合常人的婚恋观念，拥有正确主流的价值观念。
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user: 5. 符号说明 符号说明见表1。 Table 1 Symbolic descriptio 符号 说明 男女会员相似度得分矩阵 γ 男女会员相似度得分最大值 β 匹配满意度 x 评价指标 r i j 指标间相关系数 Y 主成分 P 会员综合评价得分 表1. 符号说明
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user: 7. 模型的评价与推广 7.1. 模型的评价 7.1.1. 模型的优点 1) 在求解第一问时，我们运用两种方法分别对身高差值上下限和期待对象收入确实数据进行填补，即最小绝对残差法和线性插值法。因为在挑选对象身高时，会员会结合自身身高作为参考，所以运用两种方法填补数据比较符合实际，得出结果更加细致准确。 2) 在求解第二问时，我们运用的是字符串长度匹配的方法，这是一种古老的、研究广泛的计算机匹配算法。运用Python编程，当一个会员的自身条件与另一个会员期待的条件相似度最大时，即可认为满意度最大，这种方法运用起来简单。 3) 在求解第三问时，我们结合实际情况，优质男女会员的评价指标不尽相同，比如年龄在评价优质女会员时占较大比重。于是我们运用主成分分析方法将男女会员数据分别进行分析得到各自的主成分，这样评价较为客观。 7.1.2. 模型的缺点 在求解问题二时，我们运用的字符串匹配算法在处理离散特征数据的时候，数值型字符串在进行计算时往往会产生偏差。在求解问题三时，我们对会员所在单位类型的量化没有确定的指标，比如国有企业、私营企业、事业单位、政府机关等，我们对其随机编码量化。并且，我们没有将会员所在地区考虑进来，这可能会对评价的准确性产生一定影响。
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user: 8. 结束语 本文是基于互联网时代相亲配对建立的数学模型，该模型可以在众多前来相亲的会员中选出优质男女会员，并且可以实现计算机自动配对使得男女会员的满意度达到最大。这样一来，婚恋网就可以根据该数据为会员介绍对象，至于以后发展如何，就看双方在交往后的意愿了。该模型具有通用性，除了相亲配对外，还可以运用在其他的配对案例中比如职工分组，研究生填报志愿等。
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user: 摘 要 为了提高红外被动测距模型的精度和实用性，基于集成学习的方法，提出了一种由数据驱动的红外被动测距模型。首先利用MODTRAN生成3.5 um~4.0 um和4.5 um~4.7 um波段下不同距离和高度角的大气透过率数据，然后结合红外辐射传输理论将这些数据转换为红外探测器对应的电压值，接着在集成学习的boosting框架下，利用这些电压数据分别建立gbdt、xgboost、adaboost测距模型，并对模型参数进行了优化，然后采用集成学习的stacking方法对上面建立的3种模型进行融合作为最终模型，最后用测试数据检验了该模型的预测效果，为了作对比，论文还使用了average融合方法。结果表明，采用stacking融合的模型能够实现很高精度的预测。 关键词 :红外被动测距，双波段，红外辐射，集成学习 Copyright © 2019 by author(s) 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 红外被动测距技术由于不向外辐射能量，具有极强的隐蔽性和军事价值。目前的红外被动测距技术主要有基于几何原理的被动测距 [ 1 ] [ 2 ] ，基于红外图像的被动测距 [ 3 ] 和基于光谱吸收的被动测距 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 等，这些方法都是通过物理原理或数据分析的方式来建立具体的模型，再利用算法估计模型参数，最后实现测距。这些方法虽然都有着较强的理论基础，但计算相对复杂且距离解算条件都比较苛刻。而机器学习属于一种数据驱动的方法，它能够按照一定的策略，自动地建立输入和输出数据的映射关系，这为红外被动测距提供了一种新的思路。本文首先用MODTRAN获取了不同距离、温度和天顶角下的大气透过率数据，然后结合红外辐射传输理论将这些数据转换为对应的探测器电压值，最后基于这些电压值及其对应的距离建立了集成学习测距模型，并用测试数据检验了模型的预测效果。
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user: 2. 红外被动测距原理 自然界中任何温度大于绝对0摄氏度，物体都会发出红外辐射，普朗克在1990年推导出了黑体辐射公式， L b b ( λ ， T ) = ∫ λ 1 λ 2 C 1 λ 5 ( 1 e c 2 λ T − 1 ) d λ (1) 其中 L b b ( λ ， T ) 为黑体的光谱辐出度，单位为：W/(m 2 ∙m)， λ 为波长，单位为m，T为黑体的温度，单位为K，c1为第一辐射常数， c 1 = 3.74 × 10 − 16 W ⋅ m 2 ；c2为第二辐射常数， c 2 = 1.4398 × 10 − 2 m ⋅ K 2 。 物体发出的红外辐射在地球大气中传输时会受到大气的衰减，这种衰减是由大气的吸收和散射共同造成的。假设目标黑体的初始辐照度为 L b b ( λ ， T ) ，则在距离R处目标的辐照度变为 E R = τ ( λ ， R ) L b b ( λ ， T ) R 2 (2) 其中 τ ( λ ， R ) 为大气透过率 [ 5 ] ，是一个随波长和距离变化的物理量， τ ( λ ， R ) = e − μ ( λ ) R (3) μ ( λ ) 为大气的消光系数，由吸收系数和散射系数组成，消光系数和大气的气象条件密切相关。大气透过率 τ ( λ ， R ) 是一个与波长、距离气象条件等因素相关的量，难以直接计算，该数据可由MODTRAN软件仿真生成。 假设在距离目标R处有一个红外探测器，探测器的电流响应率为r I ，单位为 mA \ W ，探测器的有效光敏面积为A S ，在不考虑背景和接受电路本身噪声干扰的前提下，探测器最终的输出光电流为 I s e n s o r = τ ( λ ， R ) L b b ( λ ， T ) R 2 ⋅ A s ⋅ r I (4) 得到光电流后可以通过I/V变换电路将光电流转换为适合的电压值，再经过对电压放大、滤波等处理后，送入A/D转换器转换为数字信号，最后将数字信号送入微处理器如DSP中，处理器通过一定的算法解算出最终距离。从上面分析可以知道，处理器最终得到的数字电压值是一个和目标距离相关的量，可以首先在实际中建立不同温度、天气和距离条件下对应电压值的数据库，然后基于这些数据库采用数据驱动的方式建立测距模型。
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user: 3. 集成学习算法 集成学习是一种将多种学习器结合起来以提升预测效果的机器学习算法，根据学习器集成方法的不同可分为bagging、boosting架构。 Bagging [ 7 ] 是一种并行的集成学习方法，它首先对原始训练数据集进行有放回的抽样，从而得到多份数据集，然后对每一份数据集训练一个基模型，这些基模型彼此是独立的，最后采用投票法(分类问题)或平均法(回归问题)，将多个基模型的输出结果融合起来得到最终的输出。Boosting [ 8 ] 则是一种串行的训练策略，它每轮迭代生成的模型都和前一轮的模型有一定的关系，最终的模型为一系列模型的线性组合，基于boosting架构的方法有GBDT、xgboost、adaboost等。 本文的测距模型主要采用了Boosting的策略，Boosting中采用了gbdt、adaboost、xgboost这3种提升方法。gbdt的全称是Gradient Boosting Decision Tree，是Freeman [ 9 ] 提出的一种分步加性模型，在每次迭代中通过用决策树来拟合损失函数的负梯度，以此不断的减小误差，最终模型由一系列决策树相加构成，对于均方损失函数，其负梯度就是真实值和预测值之间的残差。 Adaboost [ 10 ] 的全称是adaptive boosting，它通过给不同的样布赋予不同权值的方法来改变样本的分布，每次给分类错误的样本较大的权重，在训练过程中该样本会被更多的关注到，并且每次训练中给予误差较大的模型较小的权重，最终的模型为多个基模型的加权组合。 Xgboost的全称为extreme Gradient Boosting，它是由陈天奇 [ 11 ] 提出的在GBDT基础上的一种改进算法，利用了损失函数的一阶、二阶导信息，同时为了防止过拟合，在损失函数中引入了正则化项。Xgboost引入了并行化的训练方法，相对于gbdt有着更快的训练速度。 集成学习算法的基学习器采用了决策树，预测时不需要复杂的数学运算，所以相对神经网络，集成学习具有更快的预测速度。本文首先基于仿真生成的数据集建立了上述3种模型，并对每种模型的参数进行了优化，最后采用了stacking策略将3种模型融合起来以提升测距精度。
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user: 4. 训练数据的获取与处理 本文中用来建模的数据是通过仿真生成的，假设目标发热物体是标准黑体，由公式(1)可知，只要知道发热物体的温度和对应的波段，就可以计算出物体的光谱辐出度，本文中设置目标的温度范围为273 K~373 K，其中温度增加的步长为5 K，所以总共有21个温度段。3 um~5 um的中波波段有较高的大气透过率，同时又可以携带很高的能量，所以本实验用到的2个波段分别为3.5 um~4.0 um、4.5 um~4.7 um，通过公式(1)可以计算出不同温度段，对应波段的光谱辐出度。公式(2)中的大气过率数据由MODTRAN生成，MODTRAN是由美国空军地球物理实验室研发的一款专业的大气辐射传输模拟软件包 [ 12 ] 。本文在MODTRAN中设置的波长范围为3.5 um~4.7 um，波长增加的步长为0.0016448 um。天顶角范围为5~90度，天顶角的增加步长为5度，季节分别为中维度夏季和冬季，每个季节又分为3种气溶胶条件，乡村23 km，城市5 km，以及海洋23 km，距离增加范围为500 m~23 km，增加步长为50 m，具体设置如图1所示。 图1. MODTRAN的设置 在MODTRAN中分别按照上面的距离段设置好参数，然后运行得到不同距离和天顶角下对应的透过率，再结合公式(2)可以计算出不同经过大气衰减后的辐出度。假设探测系统的光伏探测器选用滨松的P-13243，其有效光敏面积为0.7*0.7 mm，电流响应率为4.5 mA/W。再按照公式(4)可以计算出不同距离条件下2个波段的光电流值 I s e n s o r 1 和 I s e n s o r 2 ，然后在后级处理电路中将 I s e n s o r 放大一定的倍数作为采集到A/D转换器的电压值U 1 和U 2 的放大倍数为1e6，U 1 和U 2 以及目标的高度角在实际中都是可测的，把它 们作为训练数据的特征，距离作为预测值，为了增加模型的准确性，将 u 1 − u 2 u 1 + u 2 * 100 也作为训练数据的一个特征，最终用于训练的数据格式如下表1。 Table 1 The format of training dat 3.5 um~4.0 um波段电压u1 45 um~4.7 um波段电压u2 高度角 u 1 − u 2 / u 1 + u 2 距离：m 4050 4460 80 4.81 1500 4020 4300 90 3.36 1500 3750 3960 5 2.72 1550 3740 3900 10 2.09 1550 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 160 200 90 11.11 16，400 表1. 用来训练的数据格式
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user: 5. 本文建模的流程与预测结果 本文建模时采用了python的scikit-learn库，scikit-learn是一款基于python的第三方开源机器学习库，它涵盖了几乎所有的主流机器学习算法，并且提供了易于使用的python接口。本论文中用到的集成学习模型有gbdt、xgboost、adaboost，这些模型在scikit-learn库都有对应的接口函数，分别为GradientBoostingRegressor、XGBRegressor以及AdaBoostRegressor。 图2. stacking融合建模的流程图 本文建模的流程图如图2所示，首先将第三节中生成的数据集划分为训练集和测试集2部分，其中训练集站70%，测试集占30%。然后利用训练集分别建立gbdt、xgboost和adaboost模型，因为预测距离属于回归问题，所以模型迭代时的损失函数为均方损失，即 φ ( F i ( x ) ， Y i ) = ( Y i − F i ( x ) ) 2 2 (5) 在建立单模型时，采用网格搜索+5折交叉验证的方式对每个模型的参数进行调整以保证单个模型达到最优。在得到单模型后，再采用stacking的方式将所有模型融合。Stacking是由Wolpert于1992年提出的一种模型融合方法 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] ，它一般由多层模型组成，将前一层模型的输出作为后一层模型的输入，最后一层的模型为最终的输出结果。Stacking的流程如图3所示。 图3. stacking方法原理图 首先将训练数据分成5份，分别为Data1、Data2、Data3、Data4和Data5，在cv1步骤，使用Data1作为测试集，其余四份数据作为训练集，训练Mode1，然后用Mode1预测Data1得到P1Data1，同时用Mode1预测测试数据得到T11。在cv2步骤，使用Data2作为测试集，其余四份数据作为训练集，训练Mode1，然后用Mode1预测Data2得到P1Data2，再用Mode1预测测试数据得到T12，以此类推，将每个cv的Mode1对测试集预测的结果P1Data1、P1Data2…P1Data5堆成一列作为下个模型的一个训练集特征，同时将5个cv对测试数据的预测结果T11、T12…T15取平均作为下一个模型测试集的特征。对model2和model3重复上述的步骤，可以得到下个模型测试集和训练集剩余的特征。然后用新得到的测试集和训练集训练第二层的模型，该模型的输出为最终的预测结果，本文中第二层模型选用了GBDT算法。为了与stacking融合作对比，本文还使用了average融合的方式，average融合流程如图4所示。 图4. average融合建模的流程图 Average融合的算法相对于stacking较为简单，它只是将所有基模型的输出结果取平均后作为最终结果。 以下是按照上述方法建立的模型对中纬度夏季–乡村能见度23 km的测试数据集进行预测的结果，测试数据集总共有43，246个点，距离范围500 m~23 km。 图5. 使用单GBDT模型预测误差 图6. 使用单xgboost模型预测误差 图7. 使用单adaboost模型预测误差 图8. 将三种模型stacking融合的预测结果 图9. 将三种模型average融合的预测结果 上面的图5~9为分别采用单gbdt、单xgboost、单adaboost、stacking融合以及average融合的预测误差，纵轴表示的是相对误差。从图中可以看出，在单模型预测中，xgboost的预测正确率最高，其次是GBDT模型，但GBDT模型预测的方差较大，采用average融合的错误率可能高于单个模型，但average的模型预测的数据比较稳定，而采用stacking融合预测的结果是所有模型中准确率最高的。 Table 2 The statistical characteristics of the five models’ predicting erro Error Mean Median Var Gbdt 0.1089 −0.0203 0.0047 0.0238 Xgboost 0.0838 −0.0173 0.0003 0.0201 Adaboost 0.2188 −0.0379 0.0273 0.0549 Average 0.1189 −0.0252 0.0149 0.0239 Stacking 0.0706 −0.0136 0.0054 0.0148 表2. 5种模型的预测误差统计表 其中Error：相对误差小于15%的点所占比例，Mean：所有测试数据相对误差均值；Median：所有测试数据相对误差中位数；Var：所有测试数据相对误差的方差。 表2为5种模型预测相对误差的统计特性，从表中能看出stacking模型的错误率和方差都是最小的，这说明该模型的准确率和稳定性都比较好，其次是xgboost模型，averge融合和adaboost预测的错误率较高，但预测较为稳定，该结论从下面的误差分布图也能看出来。 图10. 几种模型的预测误差分布图 从图10可以看出，adaboost和average模型融合的误差范围比较集中，这说明预测较为稳定，但误差较低时对应的样本数量不多，所以错误率较高。Xboost和GBDT模型的正确率较高，但误差分布范围较大，而stacking融合模型的误差分布范围小，而且正确率很高。 图11. average和stacking融合的预测距离对比 从图11可以看出，stacking预测的结果更加接近真实的距离值。
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user: 6. 结论 本文首先用MODTRAN生成了不同季节和能见度条件下的大气透过率和距离数据，然后结合红外辐射传输理论利将这些数据转换为不同距离下双波段探测器的输出电压，然后用这些数据分别建立了GBDT和xgboost以及adaboost集成学习测距模型，并对模型参数进行优化，最后通过stacking的方法将3种模型融合起来，实现了更高精度的预测，并与average融合结果作了对比，该方法具有一定的理论和实用价值。但本文的训练数据是通过软件生成的理想数据，在计算时没有考虑探测系统的噪声和背景干扰，而在实际应用过程中，一方面传感器测得的数据可能包含着噪声等因素，需要在现场进行标定，重新计算模型参数，另一方面为了提升模型的精度，需要建立更加精确的数据库。
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user: 摘 要 为了进一步提高用户在搜索引擎中的推荐内容点击预测准确率，本文采用了一种包含搜索内容相似度特征的方法。该方法的结构是由多个决策树构成的预测模型，使用了层次化softmax (Hierarchical softmax)将结果转换为二分类结果。为了理解用户搜索文本的语义，使用用户输入与推荐内容标题、高频相关内容以及推荐内容标签的文本相似度来增加点击预测模型的准确率。采用jieba分词将文本中的词汇切分出来，使用word2cev对所有词汇进行训练，构建词向量模型。最后使用LightGBM进行预测模型的构建。从205万条用户搜索记录中取出5万条作为验证集，剩下的作为训练集。实验结果表明，添加相似度特征之后模型的点击预测准确率得到了提升。 关键词 :搜索推荐，搜索点击预测，词向量，点击模型，关键字语义 Copyright © 2019 by author(s) 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 随着计算机的发展，现在已经进入了信息时代。特别是互联网产业的飞速发展，使得网络资源呈现出庞大而杂乱的特点。面对大量的文本、音频、视频信息，如果要全部都接收到人的大脑里是不实际的。在这个信息大爆炸的时代如何才能在海量的数据中找到自己需要的信息，成为一个亟待解决的问题。 搜索引擎是日常生活中常用的一种解决信息过载的技术，最开始的搜索引擎是通过对信息进行人工或半自动化分类来提供搜索服务的，最早由加拿大麦吉尔大学于1990年开发 [ 1 ] 。第二代搜索引擎技术是基于文本匹配的搜索技术，也就是通过建立关键词库来进行查找和匹配。第三代搜索引擎结合人工智能技术，对用户需求理解更加准确，不仅能提供文本上相似的内容，还可以给出基于语义的内容。文献 [ 2 ] 提出了利用语义嵌入空间来表示词语的语义和逻辑，解决了问答系统中对用户需求的语义理解。 随着人工智能的发展，生活中涌现出越来越多人机交互和智能对话系统，搜索推荐系统面临着新的机遇和挑战。已有的基于CTR (Click Through Rate)的模型 [ 3 ] 以及引入用户的偏好信息 [ 4 ] 等技术已经远远不能满足当前搜索推荐系统的需求。而基于CTR的搜索推荐给用户的关键词都是采用字符匹配技术来进行检索，往往缺乏语义上的理解，对用户的文本无法进行语义相关度的计算，甚至是对语义一无所知。加了用户偏好信息也因用户行为数据过于稀疏，无法对模型进行改进。自然语言处理作为计算机科学领域与人工智能领域的一个重要分支在信息检索、机器翻译、文档分类、文本挖掘等领域中被广泛应用。将自然语言处理应用于搜索推荐的点击预测中，可以进一步理解用户的需求，来预测用户是否会点击，从而提高预测结果的准确率。
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user: 2. 相关工作 2.1. 分词 词是“最小的能独立运用的语言单位” [ 5 ] 。对于英文来说，每句话里的单词都是由空格隔开的，分词非常简单。由于中文具有大字符集连续书写的特点，如果不进行分词，计算机则无法得知中文词的确切边界，从而很难理解文本中所包含的语义信息。然而对于中文来说词与词之间一般都没有任何间隔，这就需要对一句话进行分词。 目前比较流行的分词方法有三种：第一种是基于字符串匹配的分词方法，这种方法是按一定策略将汉字串与机器字典里面的词条进行匹配，找到某个字符串则认为识别出一个词。第二种方法是基于理解的方法，这种方法是通过模拟人对句子的理解，在分词的同时也分析句法、语义，用于解决歧义现象。这种方法包含分词子系统、句法语义子系统和总控部分。这种方法需要大量的语言语法知识。最后一种方法是基于统计的分词方法，这个方法是利用统计学的方法学习词语切分规律从而对句子进行分词。 中文一般较常使用jieba分词对句子进行分词。jieba分词算法使用了基于前缀词典的词扫描，生成句子中汉字所有可能生成的词语情况所构成的有向无环图(DAG)，再采用动态规划查找最大概率路径，找出基于词频的最大切分组合。对于没有见过的词，采用基于汉字成词的HMM模型，或者使用Viterbi [ 6 ] 算法。 2.2. 词向量 在计算机中通常有两种方式表示词汇，第一种是使用离散化表示(one-hot representation)，第二种是使用分布式表示(distribution representation)。离散化表示是将每一个词都表示为一个向量，这个向量的维度是词表的大小，向量中只有一个维度的值为1。例如：西瓜：[0， 1， 0， 0， 0， ……]。但这样会导致词与词之间的关系不能表示，另外这个方法在词表很大的时候会导致维度非常的大，从而造成维度灾难，在使用中也难以计算。分布式表示是将词转换成一种分布式的表示形式，又称作词向量，是将每个词表示为一个向量。分布式表示与离散化表示不一样的地方是向量里的值可以是任意实数。例如：中国：[1.2， 3.5， 3， 5， ……]。其中的每一维都是有意义的，这样就解决了维度灾难。而且向量之间的距离可以表示词之间的相似度。目前用得最广泛的是分布式表示，其思想最早由Hinton于1986年提出 [ 7 ] 。本文用到的词向量也是基于分布式表示的词向量。 搜索引擎中的搜索文本包含一个及其以上的词语，标题一般也不止一个词语。所以对于多个单词的相似度而言要计算的不仅仅是一个词之间的相似度，而是两段文本之间的相似度。现在文本表示方法有词集和词袋法(Bag-of-word，BOW) [ 8 ] 。本文用的是的是词袋法，此方法是将文本看成一些词的集合，在该集合中，每个词的出现是相互独立的。利用词袋法表示一组词可以计算出两个句子或者文档之间的相似度。 2.3. 神经网络语言模型(NNLM) NNLM (Neural network language model)是在2003年由Bengio提出来的 [ 9 ] ，现在已被广泛应用语音识别系统 [ 10 ] 和上下文分析 [ 11 ] 等。NNLM的原理是使用前n个词来预测最后一个词。神经网络模型使用Distributed Representation词向量来表示词语并作为输入。神经网络模型分为4层：输入层、投影层、隐藏层、输出层(如图1所示)。 图1. 神经网络语言模型结构示意图 假如NNLM输入是一组词序列 。(V是所有词汇集合) NNLM的目标输出如公式(1)： f ( w t ， w t − 1 ， ⋯ ， w t − n + 2 ， w t − n + 1 ) = p ( w t | w 1 t − 1 ) (1) 训练过程则是最大化以下函数(2)： L = 1 T ∑ t log f ( w t ， w t − 1 ， ⋯ ， w t − n + 2 ， w t − n + 1 ; θ ) + R ( θ ) (2) 其中θ为模型的所有参数，R(θ)为正则项。 2.4. word2vec word2vec是谷歌公司在2013年开放的一款词向量训练模型，可以根据给定的语料库，通过优化后的模型将单词训练成向量的形式。再使用word2vec计算出关键字的语义相似度 [ 12 ] 。word2vec依赖skip-grams或者CBOW来建立词嵌入。在word2vec中，使用是层次化softmax (Hierarchical softmax)进行归一化 [ 13 ] ，改善了传统softamx的运算效率。 CBOW与Skip-Grams 在word2vec中，CBOW是通过给定上下文来预测input word。而skip-gram则是与CBOW相反，通过input word预测上下文。两个模型过程如图2所示，w(t)为句子中的第t个词语。 图2. CBOW和Skip-gram示意图
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user: 4. 结语 基于点击率的点击预测模型在实际问题中被广泛应用，在大多数情况下的效果较好。但是在点击率比较接近50%的时候，效果较差。为增加基于点击率的模型的准确率，本文提出在点击率的基础上增加搜索文本与高频搜索标题、推荐搜索结果之间的相似度来对用户进行点击预测。文本相似度在模型中结合点击率提高了用户行为预测的准确率，进一步对用户意图进行了预测，让模型更准确地预测用户的点击行为。实验结果表明，添加了相似性的特征之后，预测的准确率得到了提升。通过文本语义可以发现文本之间更多的联系，让机器更加“人性化”。
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user: 摘 要 介绍了基层聘用人员动态管理系统的研究背景；论文提出了系统的设计目标，对系统进行了详细的需求分析，在功能分析中，通过用例分析和用例描述，明确了系统的功能，给出了系统的总体功能包图和子功能包图，论文用实体关系图和数据表结构的形式进行了数据分析；最后对研究的内容进行了总结。 关键词 :基层，聘用人员，动态管理，设计与分析 Copyright © 2019 by author(s) 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 基层聘用人员涉及人数众多，办公地点不集中，分布在各烟站，基层人员的工作内容及要求各不相同等原因造成州公司对基层的情况不能及时了解。基层聘用人员管理目前采用传统的手工方式 [ 1 ] ，已不能满足全州提升管理的需求。主要表现在不能及时掌握基层聘用人员的基本档案、人事合同、自我管理、内外部培训、职称学习和等级评定、考核评价等情况。因此，建设一套管控基层聘用人员动态情况的信息化系统十分必要。 论文通过对基层聘用人员动态管理的业务分析，设计了对基层人员基础档案、合同、工作计划、总结等信息化动态管理和痕迹管理的系统，提高基层聘用人员建设的标准化、常态化及科学化管理水平，努力达到提升基层聘用人员的业务技能、专业知识和管理技能的目标，将系统建设成为基层聘用人员管理的日常工作平台及管理平台。
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user: 2. 业务分析 业务分析就是以一种清晰、简明、一致且无二义性的方式对一个待开发系统中的各个方面有意义的陈述的集合 [ 2 ] 。本章介绍原业务描述和业务流程分析。 2.1. 业务描述 基层聘用人员动态管理系统主要实现以下功能： 1) 档案管理 可以管理系统内的各类员工信息。由相关的组织部门管理员工的信息，如果员工的基本信息发生了变化可以由员工向组织部门提出修改请求再由组织部门修改。 2) 变动管理 岗位调整：管理系统内部员工岗位调整的情况(申报、审核、批准、执行等过程)。 调动：管理与外单位的员工调动的情况(申报、审核、批准、执行等过程)。 离职：管理员工的离职情况(申报、审核、批准、执行等过程)。 员工转正：管理员工的转正情况(申报、审核、批准、执行等过程)。 3) 档案查询 用户能够通过更加直观的方式，查询浏览本单位的员工名单，员工档案查询功能首先向用户呈现的是本单位下的各个部门的人员情况，用户可以选择逐级往下查看更下一级的部门人员情况，也可以设置条件查询该部门下的员工信息。 4) 合同管理 对本单位和员工签订的劳动合同进行管理维护，用户可以录入各个人员的劳动合同信息，并可以随时查询各个员工签订的劳动合同。 5) 培训管理 培训管理模块用于记录培训信息，包括外部培训、内部培训、职称学习、职业等级评定等相关信息；将已有的培训政策固化进系统，并提供提醒功能。 6) 工作管理 工作管理功能记录基层员工的工作计划、工作总结及考核评价，按照全州设置的评价办法对员工进行自我、部门领导、分管领导的三级评价。 2.2. 业务流程分析 根据以下主要考核流程，按人事工作涉及的内容进行整理，分为人事工作组所涉及的工作、各部门所涉及的工作等，以角色划分，分别设计各个角色的工作内容，直观展现内容 [ 3 ] 。 图1. 业务流程图 系统业务流程如图1所示，人事档案管理包括对员工信息的新建，修改，删除，干部任免表导出，人事变动新建，修改，岗位变动等；合同管理流程包括对合同签订、合同续签、合同终止、合同解除、合同修改、合同删除、合同查询等；培训管理流程包括培训计划上报、培训计划审批、培训项目上报、培训项目审批、培训实施、培训归档等操作；工作管理主要实现员工个人自我评价、部门领导评价、分管领导评价等功能，评价的内容为个人工作计划、个人工作总结，详细记录三类评价的详细信息，评价按顺序进行，个人评定后逐步提交下一步骤进行。
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user: 3. 系统设计 本章介绍了待开发的软件必须完成的任务，定义了必须实现的软件功能，使得用户通过这些功能完成他们的任务，从而满足业务需要 [ 4 ] 。 3.1. 用例分析 用例是对一组动作的抽象描述，是面向对象设计中的一个重要的概念 [ 5 ] ，下面给出了基层人员动态管理系统的总体用例图，如图2所示。 图2. 基层聘用人员动态管理系统总体用例图 3.2. 功能包图 如图3所示，基层聘用人员动态管理系统系统一共分为六个包：人事管理、合同管理、培训管理、工作管理、综合评价、系统管理。人事管理包提供给人事专员使用，人事专员可使用该包的进行人事档案管理和岗位管理；合同管理包提供给合同专员使用，合同专员使用该包进行合同签订、合同续签以及合同打印；培训管理包提供给培训专员、部门负责人，分管领导使用，培训专员利用该包进行培训计划制定，培训实施，部门负责人，分管领导利用该包进行培训计划审核；工作管理包提供给用户、部门负责人、分管领导进行工作计划、工作总结和工作点评，普通用户使用该包进行计划工作以及工作总结，部门负责人和分管领导使用该包进行工作点评；综合评价包提供给员工、部门负责人、分管领导进行打分评价，系统管理员进行成绩计算；系统管理包提供给系统管理员进行用户管理和权限管理。 图3. 基层聘用人员动态管理系统总体功能包图