DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 问题分析 在 [ 4 ] 中，作者对于视频当中异常事件的定义，是在视频当中从来没有出现过的事件、或者是那些出现频次很低的运动特征。为此通过构造一个两层聚类模型来对HOF运动特征进行归类判断：对于模型输入的运动特征，首先通过向量合并的方法来维护一个大小固定的向量集合；然后对集合当中的向量进行聚类，通过计算特征向量与各个聚类中心之间的误差来判断输入的运动特征是否为异常事件特征。然而根据图1的检测结果可知，原算法在前述的一些视频场景中的检测结果不理想，为此接下来本文针对出现的检测结果进行分析。 3.1. 同向异速漏检 图1上面一行的检测结果显示，视频当中的汽车虽然被正常检出，但是对于自行车这个异常事件算法全程都没有检测出来，为此本文在相关场景下做了验证性实验，如图2所示，算法同样无法检测出运动方向与行人一致的这辆自行车。对于这种在正常事件和异常事件的运动方向一致、而运动速度存在差异时算法造成异常事件漏检这一现象，本文经过分析之后发现这种漏检的出现是由于算法自身的模型设计缺陷所造成的：对于每一个大小为 n × m × t 像素的视频块(grid)，算法提取特征时计算grid中每一个像 素点的光流信息 ( v x j ， v y j ) ， j ∈ grid ，根据像素点的光流值计算出一个均值权重HoF特征描述子 v = { v 1 ， v 2 ， ⋯ ， v n } v i = M ¯ × ∑ j ∈ grid g ( D j ) ，   i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n (1) { M ¯ = 1 n m t ∑ j ∈ grid v x j 2 + v y j 2 D j = arctan ( v y j v x j ) g ( D j ) = { 1 ，     D j ∈ [ 2 π i n ， 2 π i n + 1 ) 0 ，     else (2) 由上述(1)、(2)式可知，物体的运动方向影响的是D的取值，而D又只与直方图当中的投影区间有关，所以在物体运动方向不变的前提下，AMHOF特征的不同维度的取值是相差不大的；而物体的运动速度不同，则统计之后得到的光流平均大小 M ¯ 不同，在D相同的前提下，得到的两个特征向量在不同维度之间大致上是呈一种等比例关系的。 算法模型在输入特征向量v之后，由于需要维护向量集合的大小为固定值N，所以选取欧氏距离最近的两个向量进行合并，用合并之后的新向量来表示原来两个向量所代表的运动信息 { v = ( 1 − α ) × v a + α × v b r ( v ) = r ( v a ) + r ( v b ) (3) 在论文描述的模型当中，向量的更新由(3)式所示，只是简单地将两个向量通过学习率α进行加法运算。在算法检测过程中，刚开始一系列正常的行人特征会被添加进向量集合当中，而在接下来的检测过程中为了维持集合大小N不变，会不停地进行向量合并，在经过一段时间的向量合并之后，向量各个维度的值都要比原先的特征向量的值大，导致向量所代表的运动信息发生偏移；而异常事件自行车又恰好与行人的运动方向大致相同，只是在运动速度上存在差异，根据前面的分析，两者的特征向量之间大致上呈现的也是等比关系。所以可以发现当视频中出现自行车这个异常事件时，此时集合中的向量经过一系列合并之后，每一个维度的值相比于行人都要高，集合中的向量与描述自行车运动的特征向量之间的相似程度更高，无法识别出两者是不同的运动，从而导致了漏检。 3.2. 稀疏场景误检 原方法在稀疏场景下的检测也不怎么好，如图1第二行所示，随着检测的进行算法会出现越来越多的误检，即算法将那些原本属于正常事件范畴的运动识别为了出现频次很低的运动，然后根据文章对异常的定义将其划归为异常事件。原方法通过对集合向量进行计数的方式来表示向量所描述的运动信息在视频中出现的次数，用 r ( v ) 表示；而进行向量合并时，由于合并之后的新向量同时包含有原来两个向量的运动信息，所以在(3)式中合并之后新向量的计数值为原来两个向量之和；接着在对集合中的向量进行聚类的时候，论文中对于每一个类 C i ，定义该类的频数 r ( C i ) 及占比 w (Ci) { r ( C i ) = ∑ j ∈ C i r ( v j ) w ( C i ) = r ( C i ) ∑ i = 1 K ∑ j ∈ C i   r ( v j ) (4) 其中 r ( C i ) 为属于该类的运动特征出现的总次数，由所有属于该聚类的向量的计数值之和得到；而 w ( C i ) 则表示为第 C i 类所描述的运动出现的概率。视频中的主流运动特征指的是在视频中经常出现的运动信息 [ 27 ] ，那么当主流运动出现次数增多之后，在集合中表示这一类运动的向量的计数值也会随之变大，聚类之后相应的聚类中心的频数 r ( C i ) 也会增加，对应的 w ( C i ) 也会变大。 本文在分析出现低频误检的原因时发现，当视频中主流运动为正常的行人运动时，算法对于低频率事件能够正常检测；而当场景变为稀疏场景时，视频中的主流特征则转变为了背景特征，此时再经过长时间的异常检测之后，集合中向量表示的大部分信息就变为了背景信息，即在聚类之后表示背景的那一类的 值变得过大而其他类所占比重则较低，当 w ( C i ) < w t h 时，属于 C i 类的特征向量就会被视为低频异常从而造成误检。
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user: 4. 模型改进 根据前述的分析， [ 4 ] 当中所提出的检测方法在异常事件与正常事件的运动方向基本一致、只在运动速度上存在差异该种情形下导致检测效果不理想，是由于原方法在合并时采用的是加法运算，使得向量的运动信息发生了偏移；而对于低频误检的出现，则是由于在稀疏场景当中背景特征变成了主流特征，导致聚类时代表背景特征的那一类所占的信息比重偏高。对于这两种检测率较低的场景，本文根据第三节的分析并结合原算法提出一个新的两层检测模型，使得在上述两种视频场景中的检测率得到提高。 4.1. 预处理及特征提取 低频误检出现的主要原因就是从视频流提取出来的特征向量中表示背景信息的向量占多数，导致在检测过程中信息分布地过于集中，导致其中一个类 C i 的 w ( C i ) 值过高。为此，本文对于输入的视频流，首先判断当前帧是否存在活动区域，活动区域分布在视频帧的哪个部分，在确定活动区域之后再对视频帧进行异常检测，在检测过程中对无用的背景信息进行剔除，只留下运动特征来进行检测判断。 同时，为了能够定位异常事件在视频当中的位置，对于输入的视频流，算法将其分割成为非重叠的grid，从每个grid中提取一个特征向量来表示该grid中所包含的运动信息，这里本文沿用原方法中的AMHOF特征，如(1)、(2)式所示。另一方面在光流的定义中，若像素点的光流向量取值大则说明该像素点在前后帧之间的运动幅度大，所以对于待检测的视频流，本文通过在提取AMHOF特征时计算出的像素点的光流向量信息来进行运动物体的判断。在稀疏场景当中，运动物体在视频中不占主流，且在运动过程中很大程度上也不会占满整个画面，为了尽可能地去除背景信息对检测的影响，本文对划分好的每一个grid分别进行判断来确定该grid所示区域中是否存在显著的运动特征，对于当前grid，如果其满足 ∑ j ∈ grid c o u n t ( v x j 2 + v y j 2 ) > c t h (5) c o u n t ( v x j 2 + v y j 2 ) = { 1 ，     v x j 2 + v y j 2 > M t h 0 ，     v x j 2 + v y j 2 < M t h (6) 就认为该grid中存在显著的运动特征，不再认为是背景信息，从而对该grad提取相应的AMHOF特征描述子，进而进行异常判断；否则，就直接跳过该grad继续对下一个进行判断，不再对其进行异常检测。 4.2. 集合维护及聚类 对于提取出来的特征向量，算法在第一层维护一个大小固定为N的向量集合，该步骤可以视为一个简单的聚类过程：集合中新加入一个特征向量然后将最相近的两个向量进行合并，实质上就是将N + 1个特征向量聚成N个类，而采用向量合并则能够在保证准确性的情况下提高检测速度。在模型训练的初始阶段，直接将提取出的特征向量v添加进行即可；若集合中的向量数已经等于N，则在加入新向量时 需要进行合并操作来使得集合中的向量数保持不变：对于集合当中待合并的向量 v a = { v a 1 ， v a 2 ， ⋯ ， v a n } 和 v b = { v b 1 ， v b 2 ， ⋯ ， v b n } ，(3)式表明，原先论文当中所使用的方法是直接将两者通过学习率α进行加权求和，而根据3.1节的分析，在向量合并的时候将两个向量的值直接加权求和，在经过训练数据集的模型训练之后，会使得集合当中的向量所表示的运动信息发生偏移。 为此本文在向量合并过程中，将两个待合并向量之间的相关性也纳入了考虑范围，不再进行简单的向量相加，而是根据两个向量之间的关系来决定合并时的操作。进一步地，在合并时根据两个向量每一维的值，用线性运算来代替加权求和，假设将向量 v b 合并到向量 v a 当中，则有新向量 v v = f ( v a ， v b ) f ( v a ， v b ) = ∑ i = 1 n ( 1 − α ) v a i + s i g n ( i ) α v b i (7) 其中 s i g n ( i ) 为符号函数，其取值受向量 和 v b 取值的影响 s i g n ( i ) = { 1 ，         v a i < v b i − 1 ，     v a i > v b i (8) 在模型当中，两个向量进行合并的本质是通过一个新的向量来表示原来两个向量所描述的运动信息，由于合并肯定会带来误差，所以在合并时选取集合中最相近的两个向量进行合并，合并之后新的向量应当表现出由一个向量向另外一个向量靠拢的趋势：由于是将向量 v b 合并到向量 v a 中，所以当 v a i < v b i 时，说明向量 v b 所描述的运动特征在该维度方向上的运动分量值要高于 v a ，合并时在第i维上采用加法，使得新的向量 v 在这一维上的运动分量在 v a 的基础上偏向于 v b ；而当 v a i > v b i 时，则表明 v a 在第i维的运动分量大于 v b ，此时若还是相加，则会使得新向量 v 在该维上的分量出现了对 v b 的偏离，所以本文此时采用减法运算，让 v 在这一维上的运动分量信息在 v a 的基础上偏向于 v b 。 算法模型不仅考虑了那种从未出现过的运动，还将视频中出现频率较低的运动也纳入了异常范畴，所以对每个特征向量定义一个计数值 r ( v ) ，代表该向量所示特征在视频中出现的次数，对于每个新提取出来的特征向量，其值初始为1；而对于集合向量合并时生成的新向量，其 r ( v ) 值为两个向量的计数值之和，如(3)式所示。对于更新之后的向量集合，模型在第二层对N个向量进行K-Means聚类，将其聚成K个类，得到对应的码本，并对每个聚类 C i ，通过(4)式计算该类的频数 r ( C i ) 及占比 w ( C i ) ；同时根据每个类中所属向量与该聚类中心 c i 之间的关系计算每个类的最大类内距离 d i d i = max j ∈ C i d i s ( c i ， v j ) (9) 4.3. 异常检测 视频当中的异常事件定义为：从来没有出现过、或是出现频率较低的运动。对于这两种类型的异常，模型在判断时也对其分别进行考虑。 在异常检测过程中，对于新输入模型的特征向量 v ，首先判断该向量所描述的运动特征在之前的视频流中有没有出现过：若出现过，则向量 v 与某一个码本 C i 之间的误差应该较小，因为该码本中存有该运动的特征信息；若没有出现过，则在所有的码本中均找不到这类信息，那么 v 与所有码本之间的误差均较大。所以对于新输入的特征向量 v ，若有 ∀ i ∈ K d i s ( v ， c i ) > d i (10) 即认为向量 v 所表示的运动信息在之前的视频流中从未出现过，应被视为异常。 对于那些低频异常而言，这些运动信息在之前的视频流中已经出现过，且被记录在相应的码本当中，所以其不满足(10)式的条件；而另一方面，低频异常在视频中出现的频率很低，使得表示该类运动信息的向量的 r ( v ) 值较小，从而包含该向量的码本 C i 的频数 r ( C i ) 及占比 w ( C i ) 的取值均较小。那么对于低频异常，如果 ∃ i ∈ K   s . t .   { d i s ( v ， c i ) < d i w ( C i ) < w t h (11) 成立，则认为向量 v 所对应的运动为低频运动，同样属于异常范畴。
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user: 5. 实验 本章将呈现对比实验结果，本文对于所提出的检测模型，通过UCSD以及Subway这两个数据集来进行效果测试。 5.1. UCSD Ped2数据集 UCSD Ped2 dataset [ 28 ] 是一个被广泛认可及应用的视频异常检测数据集。其包含的图像序列均为背景相同且固定的监控视频场景，定义行人的运动为一般性运动，均是平行于摄像机的水平运动；而数据集定义的异常事件则包括自行车、汽车、滑板等与行人运动速度不在同一水平上的运动特征；数据集中包含有16个训练图像序列以及12个测试图像序列，图像大小均为360 × 240像素，每个grid中包含45 × 30 × 8个像素点。 部分检测结果如图2所示，从检测结果中可以看出，原方法由于模型在向量合并过程中直接采用简单加法的原因从而导致的检测效果不理想。本文用向量的线性运算替换了原来的简单加法，使得算法在正常运动物体和异常运动物体的运动方向基本一致、而运动速度存在一定差异时的检测效果得到提高，在大部分场景下能够将异常事件检测出来；另一方面，本文针对稀疏场景的特点进行的剔除背景信息的改进，在拥挤场景中对检测率造成的影响较小，改进前后的检测效果基本一致，但检测效率方面得到了一定的提高，相比于已有的检测方法，在检测率相差不多的情况下检测速率得到了明显提升。 UCSD数据集已有现有的评价体系，本文采用帧级别的异常检测来评价算法的检测效果，对于所有的视频帧将其视为01标签的单幅图像，若图像中存在异常事件且算法报警，则为检测正确，反之为误检。总的检测结果如表1所示。 图2. UCSD Ped2数据集检测结果 Table 1 Detection comparison on UCSD Ped2 datase 模型 异常事件 异常事件检测率 帧级别等错误率(%) 时间(FPS) 自行车 滑板 汽车 真实值 15 3 1 19 方法 [ 4 ] 3 0 1 4/19 43.1 10 方法 [ 28 ] 15 3 1 19/19 25 0.04 方法 [ 29 ] 15 3 1 19/19 18.5 0.72 Ours 15 3 1 19/19 18.6 18 表1. UCSD Ped2数据集量化检测结果 5.2. Subway数据集 同时，本文还对改进前后的算法模型在Adam’s Subway dataset [ 30 ] 做了检测效果测试， [ 4 ] 中采用的是地铁出站口的监控视频，所以在本文的实验当中，采用的也是地铁出站口的监控视频。根据Ground Truth，视频当中行人错误的行走方向被定义为异常事件。地铁出站口的监控视频有43分钟共64，900帧图像，视频的分辨率大小为512 × 384像素，每一个grid的大小为64 × 48 × 8像素，模型的其余参数保持不变，取视频前面的一部分作为训练数据，训练时间约为5分钟；剩余部分进行异常事件检测。部分检测结果如图3所示，左边为原方法的低频误检结果，右边一列为改进后的实验结果，数据集当中所定义的异常事件均被检测出来。详细检测结果如表2所示。本文所有的实验均运行在4 GB RAM和3.3 GHz CPU的Windows 10系统上，运行速度约为25 FPS，与一些现有方法相比，在检测率相差无几的情况下，本文的算法检测速率更高。 图3. Subway数据集检测结果 Table 2 Detection comparison on subway datase 模型 异常事件检测率 稀疏场景误检数 总误检数 时间(FPS) 真实值 9 方法 [ 4 ] 100% (9/9) 9 12 10 方法 [ 22 ] 100% (9/9) 2 0.5 方法 [ 31 ] 100% (9/9) 0 0.2 Ours 100% (9/9) 1 3 25 表2. Subway数据集量化检测结果
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user: 6. 总结 本文通过大量的实验，发现在 [ 4 ] 中作者所提出的方法在两种视频场景中的检测效果不理想：一是当物体的运动速度有差异而方向一致时；另一种是在稀疏场景当中。经过深入分析之后得出由于算法模型在向量更新过程中采用简单加法这种设计不合理，导致在向量合并时会使得向量所描述的运动信息发生偏移，从而造成漏检；同时由于稀疏场景中主流特征的特殊性，导致算法出现低频误检的概率较高。本文针对这两个特殊场景提出了新的检测模型，以期能够在这些特定场景下达到理想的检测效果，最后通过实验验证，经过改进之后的模型不仅在前面列举的场景中的检测效果明显提升，且运行效率也得到了明显提高。
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user: 摘 要 出于保护环境的目的，传统的燃油汽车将会被新能源汽车所代替，液化天然气(LNG)是目前应用广泛的新能源之一；另一方面，车载冰箱的使用日益普遍，传统车载冰箱需要汽车发动机提供额外电能来支持其正常工作，间接增加汽车燃料消耗。论文依据LNG汽车正常的行驶状况，研究将LNG气化释放的冷能回收利用于车载冰箱供冷系统的基础理论和实验，为研制零能耗LNG车载冰箱提供理论指导。 关键词 :LNG，汽车，冷能，车载冰箱 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 数据统计，雾霾的形成及城市大气污染60%来自机动车辆尾气排放。全球热议采用新能源汽车逐步替代传统燃油汽车，新能源汽车起步阶段所采用的驱动能源主要是电力和天然气 [ 1 ] 。液化天然气(LNG)以液态、低温(−162℃)方式存储 [ 2 ] [ 3 ] ，作为汽车燃料具有排放污染小、燃烧热值高、能量存储密度大 [ 4 ] 、汽车负载轻、连续行驶里程长、安全性能高等特点，已经成为一种极具发展潜力的“绿色”汽车替代燃料 [ 5 ] 。LNG需释放冷量升温到5℃左右的气态才能供发动机使用，在气化过程中会释放出大量的冷能(其供冷量约为840~883 kJ/kg) [ 6 ] ，目前该部分冷能大多被无序排放，若能将该冷能回收用于车载冰箱，实现零能耗供冷，既节约能源，又有利于环保，具有显著的经济效益和社会价值 [ 7 ] 。 本文通过研究LNG汽车燃料系统，提炼出回收利用LNG气化冷能的基本原理，将LNG气化释放的冷能回收用于车载冰箱的供冷系统，实现免费供冷。并通过实验手段对理论进行验证，为研制LNG零能耗车载冰箱提供理论指导。
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user: 2. 回收气化冷能用于车载冰箱的基本原理 2.1. 改造后LNG汽车燃料流程 LNG的使用流程如图1所示。 LNG储存于储罐中，使用时−162℃的LNG从打开的出液阀中流出，经止回阀流入到蓄冷箱中的换热器，在换热器中吸收热量后进入到汽车冷却水箱进行二次换热，气化成5℃~10℃的气态天然气，然后进入低压储气罐，通过稳压阀控制天然气压力使之符合发动机的需要后，向发动机供气 [ 8 ] 。 2.2. LNG车载冰箱换热器与蓄冷箱工作原理 在冷能回收系统中，蓄冷箱里充满蓄冷介质，将换热器完全浸没在蓄冷介质中，进入换热器的LNG从蓄冷介质中吸收热量，从液态气化成低温气态，同时将冷能释放到蓄冷介质，蓄冷箱与冰箱内胆紧密接触，通过冰箱内胆壁面持续向冰箱供冷。蓄冷箱中的蓄冷介质则需要将冷量储存起来以保障汽车停驶后一段时间内冰箱仍能正常工作。由于冰箱体积和所需温度的限制，蓄冷箱需要选择符合冰箱工作条件的蓄冷介质及其使用量。 图1. 回收气化冷能用于车载冰箱原理图
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user: 3. 理论研究 配置车载冰箱的车辆多为家用或商用汽车，使用车载冰箱频率较高的是自驾游或长途旅行 [ 9 ] ，本文以家用汽车自驾游为例来进行车载冰箱的相关设计。 3.1. 冰箱的有效容积与结构形式 车载冰箱的调查资料 [ 10 ] 表明：大多数消费者不需要精度控温、不需要内部分隔，希望冰箱材质耐脏、操作模式简单、外形适合车内环境，容量范围为10~20 L。依据调查结果，本文取车载冰箱的有效容积为15 L，背面设置成斜面，倾斜角度为65˚，与汽车尾箱的内饰面倾斜度吻合；设定冰箱内胆尺寸(长 × 宽 × 高)为300 mm × 200 mm × 250 mm。 3.2. 自驾游汽车日消耗LNG量 LNG必须经气化后才能被汽车发动机使用，资料表明，1 m 3 LNG气化后的气态天然气体积约为650 m 3 [ 11 ] ，则自驾游汽车日消耗LNG量可按下式计算： V L N G = l ÷ l ′ ÷ 650 (1) 式中： V LNG ——自驾游汽车每天消耗的LNG量(m 3 )。 l——自驾游汽车每天行驶的里程数(km)；据统计，每天行驶的距离平均为300 km。 l'——单位气态天然气能支持汽车行驶的距离(km)；一般为11~14 km (取平均值12.5 km)。 则： V L N G = 300 ÷ 12.5 ÷ 650 = 0.037 (m3) 3.3. 日消耗LNG释放气化冷能计算 汽车每天消耗LNG所释放的气化冷能可按下式计算： Q = V L N G ⋅ ρ ⋅ r (2) 式中： Q——汽车每天消耗LNG所释放的气化冷能(kJ)。 ρ——LNG的密度(kg/m 3 )，正常状态下，取ρ = 426 r——单位重量LNG气化所释放的冷能(kJ)，包括汽化潜热和温差吸热两部分，r = 840 kJ [ 12 ] [ 13 ] 。 则： Q = 0.037 × 426 × 840 = 1.324 × 10 4 (kJ) 3.4. 冰箱单位时间耗冷量计算 依据冰箱能效比的定义，冰箱单位时间耗冷量为： Q X = i ⋅ c o p (3) 式中： Q X ——每小时冰箱所消耗的冷量(kJ)。 i——冰箱一天平均耗电量(kW∙h)；目前普通15 L车载冰箱24小时平均耗电量约为1.0 KW∙h。 cop——车载冰箱的能效比，cop = 2.6 [ 14 ] 。 则冰箱正常工作1小时需冷量： Q X = ( 1.0 × 2.6 ÷ 24 ) × 3.6 × 10 3 = 390 (kJ) 3.5. 蓄冷箱蓄冷量计算 根据车载冰箱的使用用途和民意调查结果，设定汽车停止行驶后4小时内冰箱能正常供冷。则4小时冰箱所需冷量为4 × 390 = 1560 kJ。 蓄冷箱需要储蓄的冷量为： Q C = Q X ÷ η 1 ÷ η 2 ÷ η 3 (3) 式中： Q C ——保证汽车停驶后车载冰箱正常工作所需的需冷量(kJ)。 η 1 ——蓄冷效率， η 1 = 80 % 。 η 2 ——释冷效率， η 2 = 80 % 。 η 3 ——保冷效率， η 3 = 60 % 则： Q C = 1560 ÷ 80 % ÷ 60 % ÷ 80 % = 4062.5 (kJ) 3.6. 蓄冷材料选择与使用量计算 车载冰箱要求的冷藏温度相对较低(0℃~5℃)，考虑其体积较小，宜选用蓄冷系数大的相变材料。根据该要求，本文选用纯水作为蓄冷材料。纯水的相变温度为0℃，相变潜热为335 kJ/kg [ 15 ] ，则蓄冷箱中需要的水量为： 4062.5 ÷ 335 = 12.13 (kg) 3.7. 换热器的选择与换热面积设计 3.7.1. 换热器选型 换热器的种类较多、形式各异。考虑到LNG车载冰箱换热器的用途，宜选用板翅管式换热器，其原理图如图2所示。换热器采用内径为8 mm的ACR单排铜管外套铝串片翅片通过固定板连接，换热管内是LNG，水在管外翅片间流动被冷却而凝固成冰。 3.7.2. 换热器设计 板翅管式换热器属于间壁式换热器，其吸收的热量一般采用对数平均温差法计算 [ 16 ] [ 17 ] ，计算公式如下： Q = ∫ 0 F K Δ t d F + W L N G ⋅ c p ⋅ γ (4) 总的传热系数可由下式计算： 图2. 换热器原理图 K = 1 ( d 0 d i ) 1 h i + ( d 0 d i ) R f ， i + d 0 2 λ ln ( d 0 d i ) + R f ， 0 + 1 h 0 (5) 换热器的表面换热效率 η 0 的计算公式如下： η 0 = 1 − F f F ( 1 − η f ) (6) 式中： Q——LNG在换热器中吸收的热量(W)； K——换热器的总传热系数[W/(m 2 ∙℃)]； F——换热器的总换热面积(m 2 )； F = F f + F t Δ t ——LNG气化成CNG后平均温差(℃)； W LNG ——LNG的质量流量(kg/s)； c p ——LNG的定压比热[kJ/(kg∙℃)]； γ ——LNG的汽化潜热(kJ/kg)； η f ——翅片的换热效率， η f = tanh ( W L N G r φ ) W L N G r φ (7) F f ——翅片换热面积(m 2 )； F f = 2 n f [ H × W − N t n t π ( d 0 2 ) 2 ] (8) F t ——换热管换热面积(m 2 )； F t = N t n t π d 0 ( L − δ f n f ) (9) n f ——翅片数； n t ——每排的热管数； N t ——换热管的排数，本文取值为1； r——换热管的半径(m)； φ ——粘度修正系数。 d 0 、h 0 、R f ，0 、d i 、h i 、R f，i 分别是换热管内径、管内流体对流换热系数、管内污垢热阻、管外径、管外流体对流换热系数、管内污垢热阻；H、W、L分别表示换热器的长度、宽度和高度。 将3.1~3.6所得到的数据代入公式(1)~(6)后即可求得换热器的结构尺寸，详见图2。 3.8. 蓄冷箱体积计算 储存纯水需要的容积为7.27 L。因换热器完全浸没在蓄冷箱中，换热器采用内径为8 mm的ACR铜管外套铝串片翅片通过固定板连接，所占容积约为0.4 L，蓄冷箱所需容积为7.67 L。其形状为直角梯形，尺寸为(上底 × 下底 × 高) 44 mm × 160.6 mm × 250 mm，宽度与冰箱内胆同宽，为300 mm。 冰箱的基本结构尺寸如图3所示。 图3. 冰箱结构尺寸及外形图。(a) 冰箱正视图；(b) 冰箱侧视图 Table 1 The temperature of monitoring point/˚ 测温部位 冰箱内壁面 冰箱内空气 冷却水箱水温 发动机进气口 温度值/℃ −4.2 −0.7 43 12.3 表1. 监测点温度/℃
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user: 4. 实验 依据图1的基本原理，考虑到安全问题，本实验设在一个LNG汽车改装站内，用一台改装小轿车来模拟运行状况。车内配置一个70 L的LNG储罐，车载冰箱内放置2瓶矿泉水、2瓶易拉罐饮料和2个苹果。将驱动车轮悬空，固定车速75 km/h。因LNG气化冷能大，气化速度快，所以实验时只让发动机连续运行2 h，分别测试冰箱内胆壁面温度、冰箱内空气温度、汽车冷却水箱温度及发动机进气口的温度(见表1)，同时观察LNG供气管路外表状况发现：LNG供气管路从换热器出来后不再保温，有较长一段管路上有结冰现象。 从表1中可以看出：通过换热器和蓄冷箱的冷能转换，冰箱内部空气温度为−0.7℃、内壁面温度为−4.2℃，较好地满足了冷藏物品的需要；此外，冷却水箱水温较低，这说明除了冰箱使用和储存了部分冷能外，尚有较多冷能释放到冷却水箱，冷却风扇没有启动，也可节约部分电能。
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user: 5. 结论 本文研究了将LNG气化释放的冷能回收利用于车载冰箱供冷系统的基础理论，并通过实验对其可行性进行复核，得出以下结论： 采用LNG车载冰箱能有效蓄冷，蓄冷箱存在较大的过冷度，节能效果明显。 LNG气化冷能除了用于冰箱外，尚有大部分冷能用于了冷却水箱。如果车尾箱空间允许，可以支持更大容量的冰箱工作。 冷却风扇不启动，无需供电，从而减少汽车耗燃料量。加大蓄冷箱的蓄冷能力，可使车载冰箱在汽车停驶后更长的时间内仍能正常供冷。 加大蓄冷箱的蓄冷能力，可使车载冰箱在汽车停驶后更长的时间内仍能正常供冷。
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user: 摘 要 目的：在青少年群体中探讨父母期望与其幸福感之间的关系，以及成就动机对于上述关系的调节作用。方法：采用父母对大学生生涯发展期望量表、成就动机量表和Campbell幸福感指数量表对165名被试进行问卷调查，年龄为16~22岁(男性66人，女性99人)。结果：父母期望与成就动机(r = .26，p < .01)和幸福感(r = .18，p < .05)均呈显著正相关，而成就动机与幸福感的相关不显著(r = .08，p > .05)。成就动机水平能够调节父母期望与幸福感之间的关系：对于高成就动机的个体，父母期望能够显著预测幸福感的水平，而对于低成就动机的个体，上述预测关系不显著。结论：青少年知觉到的父母期望会影响其幸福感水平，并且，成就动机能够调节两者之间的关系。 关键词 :青少年，父母期望，幸福感，成就动机，调节作用 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 父母的教养具有重要的作用，它能够直接或间接地影响孩子的学业和未来发展。为了帮助孩子成功，不同种族、族裔群体或社会经济地位的父母都表达出强烈的热情和愿望，尤其是孩子在学校的教育上(Wang， 2013)。研究表明，父母期望会影响孩子的学业成就(Castro， Expósito-Casas， López-Martín， Lizasoain， Navarro-Asencio， & Gaviriaa， 2015)、自我期望(Schmitt-Wilson， 2013)、个人目标(Voltsis， 2013)、学业轨迹(Yamamoto & Holloway， 2010)和健康行为(Niemeier， Duan， Shang， & Yang， 2017)等方面。此外，还有研究表明，父母对孩子的期望还会影响其主观幸福感，包括认知能力和自我同一性(Leung & Shek， 2017)。当亲子关系具有亲近、温暖的特点时，父母期望对孩子主观幸福感的影响更大(Moore， Whitney， & Kinukawa， 2009)。并且，成就动机在上述关系中发挥了重要的作用(Yoon & Shin， 2014)。本研究将在青少年群体中考察父母期望与青少年主观幸福感之间的关系，在此基础上，进一步考察成就动机对于两者关系的影响作用。 根据Vroom (1994)对期望的定义，父母期望(parental expectations)是指父母对孩子的未来提前勾画出的一种标准，达到这个标准即达到了父母的期望值。幸福感(well-being)的概念较为宽泛，本研究采用Campbell， Converse和Rodgers (1977)对幸福感的操作性定义，即个体目前所体验到的幸福程度，包括总体情感和生活满意度。现有的研究在探讨父母期望与孩子幸福感关系时，尚未达成一致的结论。 部分研究发现，父母期望与幸福感呈显著正相关。在跨文化研究中，个体对家庭的满意程度与总体生活满意度存在相关，但父母期望在集体主义文化中要比在个人主义文化中扮演着更为核心的角色，对生活满意度具有更大的影响(Markus & Kitayama， 1991)。一项关于中学生学校幸福感的研究表明，父母期望越高，个体的学校幸福感越强、积极情绪越高，而消极情绪越低(薛颖娟，蒋林晏，&曹佃省，2015)。还有研究显示，在家庭(Chew， 2016)和学校(Vithya， Karunanidhi， & Sasikala， 2015)方面，父母合理的期望能够提高孩子的主观幸福感。同时，也有研究表明，父母期望与幸福感之间可能存在显著负相关。一项关于高中生完美主义与综合幸福感的关系的研究发现，完美主义的父母期望与负性情感存在显著正相关，与正性情感和幸福指数存在显著负相关(马瑜，2011)。此外，还有个别研究表明，父母期望与幸福感不存在显著的相关关系。例如，童玲玲，谢敏芳和李黎(2009)的研究发现，中学生的总体幸福感与家庭情感相关显著，与家长期望的相关则不显著。一项关于大学生完美主义对其主观幸福感的影响的研究也显示，父母期望与主观幸福感不存在相关(孙伟，2009)。 尽管多数研究都验证了父母期望与幸福感的正相关关系(e.g.， Chew， 2016; Vithya et al.， 2015；薛颖娟等，2015)，但也存在一些不一致的研究结果(e.g.，马瑜，2011；童玲玲等，2009；孙伟，2009)。因此，本研究将在青少年群体中，进一步考察两者之间是否存在正相关关系。此外，针对以往研究结论的不一致，在排除了研究对象的差异之外，也启发我们父母期望与青少年的幸福感水平之间或许存在一些调节变量，导致两者的关系在不同情境中呈现出不一致的结果。 根据McClelland等(1953)的成就动机理论，成就动机(Achievement Motivation)是人格中相对稳定的特质，个体记忆中存在着与成就相联系的愉快经验，当情境能引起这些愉快经验时，就能激发人的成就动机欲望。成就动机强的人对工作学习非常积极，善于控制自己尽量不受外界环境影响，充分利用时间，工作或学习成绩优异(McClelland， 1969)。研究显示，成就动机不同的个体，在学习或工作情境中会产生不同的情感反应，从而对其潜能的发挥以及心理健康水平产生不同的作用(Krause， 2017)。 一项基于不同社会文化背景的回顾性研究显示，不同种族、族裔群体的父母期望水平不同，高水平的父母期望可能会影响孩子的学业轨迹，但孩子的学业表现并不完全取决于父母期望水平的高低(Yamamoto & Holloway， 2010)，孩子自身的成就动机水平也发挥了重要的作用。针对成就动机与父母期望之间的关系，以往的研究显示，父母期望与成就动机呈显著正相关(Yoon & Shin， 2014)；父母恰如其分的期望可以促成孩子强烈的成就动机(Stahn & Ditton， 2017)。 而关于成就动机与青少年的幸福感之间的关系，过去的一些研究发现，成就动机与幸福感呈显著正相关。多项针对大学生群体的研究显示，成就动机与主观幸福感呈显著正相关(Li， Lan， & Ju， 2015; Song， Li， Dong， Fang， & Wang， 2015)。但是，也有个别研究发现，成就动机与幸福感存在显著负相关(Khan， Kausar， & Vijayshri， 2014)。针对上述研究结果的不一致，本研究也将考察成就动机与幸福感、父母期望之间的关系。进一步，我们还将探讨，对于成就动机水平不同的个体，父母期望与青少年幸福感之间是否存在不同的关系。 本研究将聚焦于青少年的父母期望与幸福感，考察二者之间的关系，并进一步探讨成就动机对于父母期望和幸福感之间的调节作用。本研究提出以下四个假设： 假设1：父母期望与幸福感显著正相关。 假设2：父母期望与成就动机显著正相关。 假设3：成就动机与幸福感显著正相关。 假设4：成就动机能够调节父母期望与幸福感之间的关系，调节作用的模型图如图1所示。
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user: 2. 对象与方法 2.1. 对象 通过方便取样，在北京某高校中开展问卷调查，为方便被试作答，本研究采用网络问卷的形式。共回收有效问卷165份，其中男生66人，女生99人。被试的年龄为16~22岁，平均19.44岁(SD = 1.32)。 图1. 调节作用的模型图 被试的教育背景中，高中及以下3人(1.8%)，本科161人(97.6%)，研究生及以上1人(0.6%)。被试的年级中，大一36人(21.8%)，大二73人(44.2%)，大三41人(24.8%)，大四12人(7.3%)，其他3人(1.8%)。 2.2. 研究工具 2.2.1. 父母对大学生生涯发展期望量表 采用侯志瑾，陈淑芳，周司丽和李栩(2012)编制的父母对大学生生涯发展期望量表(Development of Parental Career Expectations Scale)。该量表包含两个分量表——父母对此的期望和我对此的期望，本研究仅采用“父母对此的期望”分量表，用于测量青少年的父母期望。该分量表由30个项目组成，采用6级评分，1代表“非常低”，6代表“非常高”。计算30个项目的平均分，所得分数越高表明父母期望程度越强。由于本量表是自评量表，因此，本研究中所说的父母期望是指知觉到的父母期望。在本研究中，该量表的内部一致性系数为0.95。 2.2.2. 成就动机量表 采用Nygard和Gjesme (1973)编制、叶仁敏和Hagtvet (1988)译制和(1992)修订的成就动机量表(Achievement Motivation Scale，简称AMS)。该量表包含两个分量表——希望成功的动机和避免失败的动机，本研究仅采用“希望成功的动机”分量表，用于测量青少年的成就动机。该分量表由15个项目组成，采用4级评分，1代表“完全不符合”，4代表“完全符合”。计算15个项目的平均分，所得分数越高表明希望成功的动机越强。在本研究中，该量表的内部一致性系数为0.91。 2.2.3. 幸福感指数、总体情感指数 采用Campbell， Converse和Rodgers (1977)编制的幸福感指数量表(Index of Well-Being， Index of General Affect)测量青少年的幸福感(汪向东，王希林，&马弘，1999)。该量表包含两个分量表——总体情感指数和生活满意度，前者包含8个项目(权重为1)，后者包含1个项目(权重为1.1)，共9个项目，采用7级计分。计算总体情感指数量表之平均得分与加权后的生活满意度得分，其范围在2.1 (最不幸福)和14.7(最幸福)之间，所得分数越高表明个体目前所体验到的幸福感越强。在本研究中，“总体情感指数”分量表的内部一致性系数为0.93。
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user: 3. 结果 3.1. 描述性统计 本研究测量的人口学变量包括性别、年龄、教育背景和年级。首先，考察研究变量在上述人口学变量上是否存在显著差异。独立样本t检验的结果显示，父母期望(t = 1.76，p = .08，Cohen’s d = .28)、成就动机(t = 0.16，p = .87，Cohen’s d = .03)、幸福感(t = −0.33，p = .74，Cohen’s d = −.05)均不存在显著的性别差异。Pearson相关表明，上述三个研究变量与年龄均不存在显著相关(ps > .05)。通过方差分析考察研究变量在年级和不同教育背景上的差异，类似的，父母期望、成就动机、幸福感在年级和教育背景上均不存在显著差异(ps > .05)。表1和表2呈现了所有人口学变量的差异数据。 3.2. 各变量的平均数、标准差与相关矩阵 表3列出了各变量的平均数、标准差、相关系数和信度系数。相关分析表明，知觉到的父母期望与成就动机(r = .26，p < .01)、幸福感(r = .18，p < .05)均呈显著正相关，而成就动机与幸福感(r = .08，p > .05)的相关并不显著。假设1、假设2得以验证，而假设3未能得到验证，在讨论部分会探讨这一问题。 3.3. 成就动机对于父母期望与幸福感关系的调节作用 通过回归分析考察成就动机对于父母期望与幸福感水平的调节作用。表4的结果显示，父母期望与成就动机的交互项能够显著预测幸福感的水平，β = 0.18，t = 2.24，p = .026。假设4得以验证。 进一步通过简单斜率分析考察成就动机如何调节父母对于青少年幸福感水平的影响。以平均值加减一个标准差为临界值，对成就动机的水平进行高、低分组。结果如图2所示：对于低成就动机的个体，父母期望对于幸福感的预测作用不显著(β = 0.01，t = 0.12，p = .908)；而对于高成就动机的个体，父母期望可以显著正向预测幸福感水平(β = 0.34，t = 3.12，p = .002)。 图2. 成就动机对于父母期望与幸福感的调节作用 Table 1 T-tests on gender differences and Pearson correlations between age and study variable 变量 独立样本t检验 Pearson相关 t p Cohen’s d r p 父母期望 1.76 .08 .28 −.05 .56 成就动机 0.16 .87 .03 .06 .45 幸福感 −0.33 .74 −.05 .12 .13 表1. 各变量在性别上的独立样本t检验及其与年龄的Pearson相关 Table 2 One-way ANOVAs on study variables by educational level and grad 变量 在教育背景上的方差分析 在年级上的方差分析 F(2， 162) p F(4， 160) p 父母期望 1.20 .31 0.64 .64 成就动机 0.67 .51 0.92 .45 幸福感 2.69 .07 1.28 .28 表2. 各变量在教育背景和年级上的方差分析 Table 3 Descriptive statistics and correlations between study variables (N = 165 变量 M SD 1 2 3 4 1. 年龄 19.44 1.32 - 2. 父母期望 4.36 0.76 −.05 (.95) 3. 成就动机 2.75 0.52 .06 .26 ** (.91) 4. 幸福感 9.94 2.34 .12 .18 * .08 (.93) 表3. 各变量的平均数、标准差、相关系数和信度系数(N = 165) 注： * p< .05， ** p< .01。变量的内部一致性系数在斜对角线上。 Table 4 Moderation analyses of achievement motivation between parental expectations and well-bein 自变量 回归系数 模型总结 B SE β t p R 2 p 常量 7.66 1.28 5.99 <.001 0.06 .014 父母期望 0.51 0.24 0.17 2.11 .037 成就动机 −0.02 0.37 −0.00 −0.05 .962 期望 × 动机 0.395 0.18 0.18 2.24 .026 表4. 成就动机在父母期望与幸福感之间的调节作用分析
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user: 4. 讨论 4.1. 父母期望、幸福感和成就动机之间的相关关系 在本研究中，不同性别、年龄、教育背景或年级的青少年在父母期望、幸福感和成就动机的水平上均没有显著差异。进一步的相关分析发现，父母期望与成就动机呈显著正相关，这与Stahn & Ditton (2017)以及Yoon & Shin (2014)的研究结果一致。青少年处于人生发展的重要时期，这一结果再次证实，在这一时期内，父母期望很有可能是影响孩子成就动机水平的重要因子，孩子的成就动机水平需要父母期望作为支持和推力(Rodríguez， Piñeiro， Gómez-Taibo， Regueiro， Estévez， & Valle， 2017)。 同时，本研究也发现父母期望与幸福感呈显著正相关，这与Vithya等人(2015)以及Chew (2016)的研究结果一致。这表明，父母期望是影响孩子幸福感的诸多因素中十分重要的一项，孩子希望父母重视自己、对自己寄予厚望(Adler， 1956)。一项研究显示，父母的关注和支持与孩子的满足感呈显著正相关(Costa， Cuzzocrea， Gugliandolo， & Larcan， 2016)，本研究的结果支持了这一发现。 此外，成就动机与幸福感相关不显著，这与以往研究的正相关结果(e.g.， Li et al.， 2015)和负相关结果(e.g.， Khan et al.， 2014)均不一致。这一结果提示我们，成就动机或许并不是影响幸福感的直接因素，二者之间存在其他间接的影响过程。例如，一项研究发现，时间管理倾向在成就动机和主观幸福感之间有中介作用，成就动机通过时间管理倾向对主观幸福感产生影响(聂健，金一波，任玉莲，&陶灵芝，2015)。此外，青少年处于人生中比较特殊的阶段，这一结果可能也和他们在此阶段的心理发展特点有关：在这一时期内，青少年独立自主的需求逐渐显现，成就动机相对较高，但面临生理成熟和逐渐提升的学业压力，各种矛盾冲突也在这一时期出现(周颖&刘俊升，2016)，一系列的成就动机并不总是能实现目标，而目标的实现往往更能显著影响幸福感(Shim， Wang， & Cassady， 2013)，因此，成就动机对幸福感的影响也就更多取决于目标的实现程度。 4.2. 成就动机的调节作用 回归分析验证了成就动机对于父母期望和幸福感的调节作用：当青少年的成就动机水平较低时，父母期望的水平高低对幸福感没有显著的影响；而当青少年的成就动机水平较高时，父母期望的水平越高，其幸福感越强。以往研究显示，父母期望并不总是能(正向)预测青少年的幸福感(e.g.，童玲玲等，2009；孙伟，2009；马瑜，2011)，本研究通过验证成就动机的调节作用，在一定程度上解释了以往研究结果的不一致。 虽然已有研究显示，父母合理的期望确实能够提高孩子的幸福感(Chew，2016)，但父母期望在很多时候并不合理，过低的期望会使孩子觉得自己不被重视，引发自卑等情绪(Adler， 1956)，过高的期望则会增加孩子的压力，引起退缩和压抑等心理(张德兰&黄大庆，2014)。一项关于父母教养方式的研究显示，对于成就动机水平较高的青少年，其父母更注重发展孩子的独立性，鼓励孩子自由探索(魏文凤，2009)，在这种情况下，当父母寄予更高的期望时，孩子的心理会处于和谐稳定的状态，幸福感较强。而对于成就动机水平较低的青少年，其家庭着重发展孩子的依赖性，给予孩子较多的管束和限制(魏文凤，2009)，孩子作为受控对象，如果服从父母的期望，会得到夸奖和奖励，如果不服从，会受到训斥和惩罚，父母的期望几乎覆盖了孩子的意志，孩子丧失了主动性，被动地实现父母期望(夏冰，2017)，其幸福感更多地受到父母控制、父母情绪的影响，这种情况便淡化了父母期望对孩子幸福感的影响。 4.3. 实践意义与展望 本研究发现，父母期望与幸福感、成就动机均呈显著正相关，一方面启示青少年应当多与父母交流，增强自己对父母期望的知觉能力，从而提高幸福感与成就动机的水平(Schmitt-Wilson， 2013)。另一方面，本研究的结果也启示父母应该多关注孩子的心理状态，建立稳定、和谐的亲子关系，表达合乎实际的高水平期望，这将有利于孩子获得更好的学业成就(Castro et al.， 2015)。 此外，本研究还发现，成就动机能够调节父母期望与幸福感之间的关系，这就提示我们，青少年应当努力提高自己的成就动机，这不仅有利于获得更高的学业成就(Castro et al.， 2015)，也将帮助他们在父母寄予高期望的情况下，进一步提升幸福感水平(Leung， & Shek， 2017)。 4.4. 研究局限 本研究存在以下几点局限之处： 第一，在实验设计上，本研究属于横向研究，变量之间的关系在本质上为相关关系，对于因果关系的论证缺乏说服力。未来的研究可以通过收集纵向数据或者开展实验研究，进一步论证变量之间的因果关系。 第二，本研究的父母期望由被试自评，即个体知觉到的父母期望，未来研究可以考虑直接收集父母的数据，即测量父母真实的期望，并且将二者进行对比，考察知觉到的父母期望与父母真实的期望对于孩子幸福感的影响是否存在差异。 此外，本研究发现，成功动机与幸福感之间并不存在显著的相关关系，未来的研究可以进一步考察是否存在其它调节变量影响两者之间的关系。
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user: 5. 结论 本研究得出如下结论： 1) 父母期望与成就动机显著正相关； 2) 父母期望与幸福感显著正相关； 3) 成就动机与幸福感的相关不显著； 4) 成就动机能够调节父母期望与幸福感水平之间的关系。
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user: 致 谢 笔者能够完成这项研究和论文的写作，必须感谢导师苗淼的大力相助。在数据的统计与分析、论文的撰写与修改阶段，苗淼老师花费了大量的时间和精力帮助笔者，笔者对于一些统计方法、论文撰写的格式规范、行文风格都是在这一过程中逐渐学会的。从初稿到定稿，文章前后修改了二十多次，可以说，如果没有苗淼老师的帮助，笔者就无法完成这项研究。在此，笔者向苗淼老师致以诚挚的谢意！ 在文章后期的修改完善中，中国政法大学社会学院的王国芳教授和马皑教授也为此付出了宝贵的时间和精力；王国芳教授给予了基金项目的支持，马皑教授为笔者解决行政、经济等后援问题。在老师们的指导和帮助下，笔者学习到的东西绝不仅限于这项研究本身。 对于研究中所用到的《父母对大学生生涯发展期望量表》，要感谢北京师范大学的侯志瑾教授授予使用权限。此外，对给予笔者帮助的其他人士，在此一并致谢！
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user: 摘 要 本文研究了移动端考研产品的定价模型。首先，分析网络信息产品的正的网络外部性，以及由此引发的消费者预期效应和正反馈效应；之后，构建移动端考研产品的需求函数及考生获得的效用函数，从而构建移动端考研产品市场占有率的收益函数和成本函数。从市场占有率与企业利润之间的变动规律出发，建立引入时期因素的定价模型。最后，运用MATLAB求解模型，得到该公司移动端考研产品市场占有率的边际收益曲线与边际成本曲线，讨论参数范围，得到曲线的变化情况。分别以市场占有率优先和利润占有率优先为原则，得到两个阶段的定价方案。并对整个模型进行了客观的优缺点评价，以及在其他领域的推广使用，提高了模型的实用性与现实性。 关键词 :移动端考研产品，时期因素，定价模型，市场占有率，利润占有率 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 2018年的全国硕士研究生考试共有238万人报名参加，比去年增加了37万名考生，增加18.4%，新一轮的考研热潮即将到来，而考研教学与培训的市场也发生了巨大的变化。移动互联网的到来，使得许多考研教学活动转移到了手机等移动互联网平台。现在的线上学习市场中，纷纷涌现了依托于移动互联网的产品，如教学app、手机题库、单词本、错题本或依托于现有移动端视频平台的直播课程等。公司如何抓住机会，迅速扩大市场占有率或利润占有率，对自己的移动端产品进行合理定价就显得十分重要。本文帮一家考研机构对其一款移动端产品进行全国定价。该产品的课程是由顶级名师讲授的，并配有配套的教材和在线答疑服务，预计每年的固定成本是300万元(不计市场推广费用)，分别以市场占有率优先和利润占有率优先为原则，为公司制定两套方案。
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user: 2. 问题分析 移动端考研产品相较于传统线下考研辅导班等考研学习渠道而言，是近些年来发展起来的考研学习新渠道。目前，以移动端考研产品为主导营销产品的企业数目比较少，以移动端考研产品为主导的产业处于成长期，相关考研教育企业或机构在移动端考研产品为主导的产业成长时期，应以市场占有率为重心，建立市场占有率抢先战略。同时应该避免出现企业在市场占有率提升过程中利润率迅速下降的问题。为此本文从市场占有率与企业利润之间的变动规律入手，建立引入时期因素的定价模型，分析网络外部性在移动端考研产品产业发展的第一、二阶段所起的巨大作用，建立移动端考研产品的需求函数，从而得到定价方案。
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user: 4. 结果分析 4.1. 以市场占有率为优先原则的定价方案 在 t 1 时段，由于尚未达到临界点，网络效应很弱，消费者无法预期购买该种产品是一个正确的选择，消费者根据适应性预期无法预期它是标准。由 M R = M C ，该时段对应于市场占有率的边际收益曲线与 图3. β < 90000 ξ 且β = 0.2时产品的需求曲线 图4. β < 90000 ξ 且β = 0.4时产品的需求曲线 图5. β < 90000 ξ 且β = 0.6时产品的需求曲线 图6. β < 90000 ξ 且β = 0.8时产品的需求曲线 图7. β ≥ 90000 ξ 且β = 0.2时产品的需求曲线 图8. β ≥ 90000 ξ 且β = 0.4时产品的需求曲线 图9. β ≥ 90000 ξ 且β = 0.6时产品的需求曲线 图10. β ≥ 90000 ξ 且β = 0.8时产品的需求曲线 边际成本曲线的第一个交点。可以得到，在这一时期，公司的主要目标应是要尽快扩大网络规模，使它达到临界点 q * 。因此，这一阶段的定价方案应是低价、免费、甚至价格为负。如使消费者获得某种补贴、免费派发低端版本、免费体验、试用、预告等。消除网络产品的先验性，发出一个强烈信号，使消费者预期该产品将是主流，将会产生巨大的网络外部性，是产业标准 [ 4 ] 。总之，在 t 1 时段，公司应采用的定价方案是低价甚至免费，以不计成本的扩大网络规模，以期能快速达到临界点，增强网络效应。 4.2. 以利润率为优先原则的定价方案 在 t 2 时段，随着网络规模突破临界点，网络效应不断增强，引发正反馈，越来越多的消费者被吸引到网络中，形成良性循环。由 M R = M C ，该时段对应于市场占有率的边际收益曲线与边际成本曲线的第二个交点。可以得到，在这一时期，公司的目标除了要不断扩大网络规模外，另一个重要目标应为强调锁定，增加消费者的总转移成本，将其锁定到本产品系列 [ 5 ] 。因此，对应的定价方案是隐形的定较高价格，来补偿 t 1 时段。主要形式是大力销售高端版本，不断付费升级。运用捆绑定价，将消费者效用变化分布均匀化，从而导致消费者需求曲线在效用均值处更加具有弹性，造成锁定效果，增加消费者总的转移成本 [ 6 ] 。总之，在 t 2 时段，公司应采用的定价方案是隐形的定高价，用 t 2 时段的较高价补偿 t 1 时段的较低价，实现利润最大化。
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user: 5. 模型的评价与推广 5.1. 模型的评价 优点：通过构建需求函数、市场占有率的边际收益函数及边际成本函数，有效的得到两个不同特点的时段，并运用MATLAB画图求解，很清晰直观的得到了基于两个时段不同的定价方案，一定程度上化简了模型，更加直接的得出了相关结论。 缺点：限于文章篇幅的原因，没有进一步构建具体的成本函数，没有进一步讨论基于需求量的边际收益与边际成本曲线的交点情况，没有深入讨论参数其他的变化对结果的影响。 5.2. 模型的推广 引入时段因素的定价模型可以推广应用于传统商品或其他特殊商品的定价分析中，通过构建收益和成本函数，再运用MATLAB画图求解，往往能更加清晰直接的得出结论。
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user: 摘 要 于2013年提出的“一带一路”经济带战略中，新疆将成为丝绸之路经济带上的核心发展区域。新疆具有独特的区位优势并且发挥着重要的窗口作用，是丝绸之路经济带上重要的交通、商贸物流、文化科教的中心。文章从分析新疆经济发展现状及影响因素的角度出发，运用主成分分析法得到新疆近27年来的经济发展的主要影响因素。从而建立新疆经济发展的综合评价模型，进一步通过观察新疆的经济发展趋势及一带一路提出后对新疆经济发展走势及影响。 关键词 :一带一路，主成分分析，经济发展 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/