DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 6. 总结与展望 本文介绍了一个专为绘画所做的交流平台，目的是针对绘画作品进行交流。平台中对图像的搜索采用了均值哈希算法，这个算法简单、速度快，但稳定性还不够。后续还可以对算法进一步改进，使得搜索功能能够更加快速且稳定。
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user: 摘要 运用GIS技术，在绍兴市土地利用现状基础上划分适宜地和不适宜地。从海拔、坡度、坡向、土壤类型、年平均气温、年降水量、空气相对湿度、年光照时长8个生态因子，通过专家打分，运用GIS技术叠加分析，实现绍兴市茶叶种植的适宜性评价。结果表明：绍兴市适宜种植茶叶主要集中在新昌县、嵊州市的东南及东北、柯桥的南部、诸暨市除中部以外等地。
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user: 1. 引言 在国内，樊高峰认为，将浙江省衢州市地理信息和气象台站气候资料关联并建立空间模型，用GIS的空间分析功能进行推算，建立与数字高程模型同分辨率的栅格图，便可更好地分析当地气候资源，从而知道农作物在当地的适宜程度 [ 1 ]；金志凤、黄敬峰 [ 2 ] 等人利用混合插值法对气候因子进行细网格推算，使用加权指数求和法并建立综合区划评估模型，运用GIS技术对浙江省茶树栽培区划分为适宜、较适宜和不适宜三个等级；吴克华、赵卫权等人 [ 3 ] 通过利用GIS技术，结合土地利用现状及喀斯特空间分布，初步划分贵州省茶叶种植适宜地和不适宜地，对气候条件、土壤条件、地形地貌等因素进行生态评价因子筛选并设置各因子权重，运用GIS空间叠加分析模块对贵州省茶园进行生态适宜性评价。 在国外，Sadeeka Layomi Jayasinghe，Lalit Kumar等人 [ 4 ] 使用基于GIS的多准则方法，对气候、地形、土壤等因素进行汇总，确定各因素贡献的权重，采用层次分析法对斯里兰卡的茶叶进行适宜性评价。Animesh Chandra Das，Ryozo Noguchi等人 [ 5 ] 将RS和GIS结合，使用层次分析法，对孟加拉国茶叶的可持续生产和土地适宜性进行评价。具体做法：第一，对卫星图像进行处理，得到土地利用、土地覆盖层及归一化植被指数，生成高程层；第二，在ArcGis中处理其他矢量和光栅图层；第三，利用空间分析的加权叠加法确定适宜性等级，根据多准则分析结果重新分类所有参数的光栅图层。
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user: 2. 研究区概况和数据来源 绍兴市位于东经119˚53'03''至121˚13'38''和北纬29˚13'35''至30˚17'30''之间，地处于浙江省的中北地区、杭州湾的南岸 [ 6 ]。绍兴市是亚热带季风气候，季风气候明显，温和湿润，降水充足，日照充沛。绍兴市具有特色的“三大盆地”气候，局部的小气候性资源丰富，平均气温常年在16.5℃，极端最高气温为44.1℃，极端最低气温为10.1℃，这良好的气候条件适宜茶树的生长。绍兴市的茶叶种类因多变的气候条件与地质地貌而丰富多样，主要茶叶类型：泉岗辉白茶、新昌的大佛龙井、柯桥平水镇的朱茶、会稽山的平水日铸茶、嵊州的越乡龙井、诸暨市的绿剑茶等。 绍兴，不仅是浙江茶叶历史的开端地，而且还是中国重点茶叶生产地。《茶经》里写道：“(茶)浙东以越州上”，历史赋予了绍兴“茶都”的美誉。绍兴丘陵密布，江、河、湖水遍布，山水相融，有会稽山、龙门山、四明山等山脉逶迤绵延，有鉴湖、大运河、曹娥江、剡溪、浦阳江蜿蜒流淌，江南温和湿润的气候和绍兴独特的地理环境，使得好山、好水孕育出好茶。根据调查，绍兴市全省部分地区茶叶分布较集中，这说明茶叶的生长对自然地理环境有一定的选择性。只有在适宜茶树生长的条件下，才能生产出优良的茶叶，更好地发展茶产业。 研究数据主要来源于浙江省1:50万土壤类型分布图、2010年~2019年绍兴市年鉴数据、浙江省DEM数据等。
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user: 4. 茶树栽培综合区划结果与分析 在GIS技术的支持下，运用空间分析模块对绍兴市各区块进行叠加运算，得到综合指数分布图，绍兴市茶叶种植区可分为适宜、比较适宜两个等级，如图1。 绍兴市范围内适宜茶叶种植主要集中在新昌县、嵊州市的东南及东北、柯桥的南部、诸暨市除中部以外等地。海拔高度集中在600~900 m，光照与日照时间充足。这些地区空气相对湿度在60%~85%之间，且年平均气温均在15℃~20℃，水分充足，可提供给茶树适宜的温度与湿度，也满足茶树的喜温怕热的生态习性。土壤类型主要以红壤为主，这非常适合茶树的生长繁殖。经调查，发现绍兴市的主要茶园产区(见图2)均集中在适宜区内，说明这些区域的茶叶产业在农业中相对突出，也说明该论文所得出的数据与结果是正确的。 图1. 绍兴市茶叶种植适宜区分布图 图2. 绍兴市茶叶园分布图 绍兴市范围内比较适宜茶叶种植主要分布在上虞区、柯桥区的中部及北部地区，嵊州的中部及南部地区等地，海拔高度集中在500~600，900~1200 m，土壤类型为红壤和黄壤。从上图可以得出，分布斑块面积较大，呈片块状分布，说明在比较适宜区里，茶树适宜集中片状种植。
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user: 5. 结论 1)本研究通过调查绍兴市的典型茶叶园、收集相关资料、搜集相关数据等一系列工作，结合所有的资料数据，选择海拔、坡向、坡度、土壤类型、年平均气温、年均降水量、年光照时长、空气相对湿度作为绍兴市茶园环境适应性的评价因子，建立评价因子数据库，根据相关文献资料，赋予评价因子合理的权重，最后运用GIS的空间分析模块对绍兴市各区进行叠加分析，得出比较科学的绍兴市茶叶种植适宜性评价结果。但是在进行评价的过程中，发现绍兴市各区的土壤类型、年平均气温、年均降水量、年光照时长、空气相对湿度等数据相差不大，以至于根据评价因子量化分级表，得出的绍兴市各区的各评价因子所得的分值大体没差异，对绍兴市茶叶种植适应性结果的影响较小，主要是受海拔、坡向、坡度数据的影响，因此在以后进行绍兴市各区评价时，评价因子需大部分采用存在差异的因子，才能得出更客观、科学的结果。 2) 通过结果数据可以得出，绍兴市适宜种植茶叶的面积较大，主要集中在新昌县、嵊州市、柯桥及诸暨市等区域，说明绍兴市的茶产业发展较好。并且绍兴市全省部分地区茶叶分布较集中，说明只有在适宜茶叶生长的环境下，才能生产出大量的茶叶，培育出优良的茶叶。该评价结果为政府等相关部门寻找适宜茶叶生长土地提供了科学依据。 3) 在绍兴市内，海拔、坡度、坡向是影响茶叶生长的重要因素。 4) 通过运用GIS技术的叠加分析、等值线插值法，使得绍兴市茶叶种植适应性结果更科学、客观，操作过程简易，并且得到的图像也更直观。GIS技术为绍兴市茶产业及其他种植产业提供了高效的技术支持，有利绍兴市茶产业及其他种植产业的发展与扩大。
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user: 摘要 为进一步研究东北地区极端温度事件的时空演变特征，本文利用中国气象数据网下载的地面气候日值温度数据，通过对研究区数据资料进行连续性和可靠性检查，并对缺测数据进行插补，通过选取8个极端温度指数，利用线性趋势、Mann-Kendall检验、滑动t检验、小波分析和反距离加权插值方法对1971~2020年的极端温度事件进行了时空演变特征分析。结果表明：1) 近50年东北地区极端高温事件发生概率增加、极端低温事件发生概率降低；2) 8个极端气温指数中，仅有霜冻日数在1988年有突变发生；3) 8个极端温度指数显著的年际震荡特征在0~11年间，均存在1~2个主周期，大多数极端温度指数的主周期在13~14年间或18~19年间；4) 近50年东北地区的极端高温事件多发生在南部，极端低温事件多发生在北部，南部气温高于北部。
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user: 1. 引言 近年来全球气候逐渐变暖，极端温度事件作为极端气候事件中的一种重要分类在全国各地频繁发生，给多地造成了巨大影响。东北地区作为我国第一大粮食基地，农业是当地经济收入的重要来源之一 [ 1 ]。然而近年来，东北地区干旱、高温等极端温度事件频发，例如2018年辽宁省出现的极端高温闷热天气等，给东北地区的农业生产和人民生活都带来了巨大影响。 目前，国内外学者们针对极端温度事件进行了大量研究。如，Devesh等对泰国西部极端温度事件的分析得出该地区暖日日数和暖夜日数显著增加，冷日日数和冷夜日数显著减少 [ 2 ]；Manton等对东南亚及南太平洋地区的讨论发现，其暖日和暖夜日数呈增加趋势，而冷夜和冷日日数呈减少趋势 [ 3 ]；Peterson等发现1961~2003年中美洲地区暖最高最低温呈增加趋势，冷最高最低温呈下降趋势 [ 4 ]。国内学者中，赵金鹏的研究表明青藏高原地区气温有明显的上升趋势，其暖指标呈上升趋势、冷指标呈下降趋势 [ 5 ]；雅茹等发现内蒙古地区的高温指数呈上升趋势、低温指数呈下降趋势 [ 6 ]，综上可看出国内外对极端温度事件都相当关注。 东北地区农业生产与当地的经济发展和生产生活息息相关，极端温度事件频发会给当地经济发展和人民生产生活都带来一定的损失，因此对东北地区的极端温度事件进行时空分布及变化特征分析，能够为东北各地区的农作物生长，以及为发展东北地区经济和减少灾害损失等提供一定具有参考性和建议性的气候资料，并且为预测未来几十年东北地区极端温度变化趋势和可能发生的灾害提供分析方向。 现已有一些学者对东北地区的极端温度事件进行了研究。如，佟晓辉等用线性趋势分析的方法从时间变化、空间分布、发展趋势、指数强度4个方面对1961~2013年东北地区极端温度进行研究，发现东北地区冷指数减小，暖指数增加，结冰日数、冷昼日数和暖昼日数变化率在东北区域的南北两侧较大，暖指数增加幅度不断增大，冷指数变化率先增大后减小 [ 7 ]；李洋等选取8个极端温度指数对1961~2013年东北地区极端温度事件的空间格局及变化进行分析，发现东北地区西南部易发生极端高温事件，北部易发生极端低温事件 [ 8 ]；吴菲菲采用空间插值方法和趋势分析法，研究了1960~2014年东北地区极端气温时间变化与空间分布特征，得出东北地区冬季暖日和暖夜的天数在不断增加，冷日和冷夜的天数在不断地减少等结论 [ 9 ]。本文结合前人对东北地区的研究，从而选取了8个极端温度指数，结合线性趋势分析、Mann-Kendall检验、滑动t检验、小波分析对东北地区的时间趋势、突变年份、周期变化特征进行分析，再利用反距离加权插值的方法对空间分布特征进行分析。
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user: 2. 研究区概况 本文研究的东北地区包括3个省份(辽宁省、吉林省、黑龙江省)，其地广人稀，是我国最大的平原，也是我国主要粮仓之一，北部盛产大豆、大米等，中部盛产高梁、小米、花生，南部盛产玉米、水果等，是农业商品发展的圣地 [ 1 ]。东北地区自南向北跨暖温带、中温带与寒温带，冬季南北温度差异明显，是典型的温带季风气候，四季分明。冬季主要受蒙古高压控制，夏季受副热带高压影响，夏季温暖短暂，降水和高温主要集中在夏季，冬季天气寒冷干燥，降雪多，地表积雪时间长，温度低，夜晚漫长，昼夜温差大，是我国降雪最多的地区，是研究气候变化的重要地区 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]。
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user: 3. 数据与方法 3.1. 数据资料 本文研究数据来自中国气象数据资料共享网上中国地面气候资料日值数据集，根据数据的连续性从中提取出东北地区1971~2020年近50年72个站点日气温观测数据(图1)，包括逐日平均气温、逐日最高气温、逐日最低气温数据。计算前对数据的完整性、连续性进行了检验，对缺测值进行了插补，以保证数据的有效性、真实性和可靠性。 图1. 东北地区所选站点分布概况 3.2. 极端温度指数选取 世界气象组织经过会议由日气温和日降水数据计算得出了27个极端气候指数，并被欧盟STARDEX计划推荐为极端气候事件分析的核心指标，具有显著性强、噪声低等特点 [ 12 ]。本文根据研究区的特点主要选取了具有代表性的8个极端气温指数，具体见表1所示，其中相对指数有4个，绝对指数有2个，持续指数有2个。 Table 1 Definition of extreme temperature inde 类型 缩写 指数名称(单位) 定义 极端气温指数 相对指数 TX90p 暖昼日数(d) 日最高温 > 90%分位值的日数 TN90p 暖夜日数(d) 日最低温 > 90%分位值的日数 TX10p 冷昼日数(d) 日最高温 < 10%分位值的日数 TN10p 冷夜日数(d) 日最低温 < 10%分位值的日数 绝对指数 SU25 夏日日数(d) 日最高温 > 25℃的日数 FD0 霜冻日数(d) 日最低温 < 0℃的日数 持续指数 WSDI 暖日持续日数(d) 连续6日最高温 > 90%分位值日数 CSDI 冷日持续日数(d) 连续6日最低温 < 10%分位值日数 表1. 极端温度指数定义 3.3. 回归线性趋势分析 本文运用线性回归方法 [ 6 ] 计算极端温度指数的倾向率并对相关系数进行显著性检验，分析出其时间序列的变化趋势，其中线性回归方程为： x i = a + b t i ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) (1) 式中，样本数为n，某一个气候指数变量为 x i ，对应时间 t i ，回归常数a，回归系数b，其中当b > 0代表随着时间序列的变化该气候变量呈上升趋势，b < 0则呈下降的趋势 [ 13 ]。a和b的计算公式为： { b = ∑ i = 1 n x i t i − 1 n ( ∑ i = 1 n x i ) ( ∑ i = 1 n t i ) ∑ i = 1 n t i 2 − 1 n ( ∑ i = 1 n t i ) 2 a = x ¯ − b t ¯ (2) 其中： x ¯ = 1 n ∑ i = 1 n x i ， t ¯ = 1 n ∑ i = 1 n t i (3) 相关系数r： r = ∑ i = 1 n t i 2 − 1 n ( ∑ i = 1 n t i ) 2 ∑ i = 1 n x i 2 − 1 n ( ∑ i = 1 n x i ) 2 (4) 3.4. Mann-Kendall突变检验 Mann-Kendall突变检验 [ 14 ] 是一种非参数检验方法，通过统计量计算检验突变年份， S k 是n个样本时间序列x中 x i 大于 x j ( 1 ≤ j ≤ i )的累积数，k为样本数量，其中 S k = ∑ i = 1 k r i ( 1 ≤ k ≤ n ) (5) 设时间序列独立，则 S k 的均值和方差分别为： E ( S k ) = k ( k + 1 ) / 4 (6) V a r ( S k ) = k ( k − 1 ) ( 2 k + 5 ) / 72 (7) 将 S k 标准化得： U F k = ( S k − E ( S k ) ) / V a r ( S k ) ， k = 1 ， 2 ， ⋯ ， n (8) U F k 是正序时间序列 ( x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n ) 计算出的统计量，再按逆序时间序列 ( x n ， x n − 1 ， ⋯ ， x 1 ) 计算得到统计量 U F k ( k = n ， n − 1 ， ⋯ ， 1 ) ，同时使 U B k = − U F k 。一般取0.05显著性水平，那么临界值 U 0.05 = ± 1.96 ，将UF、UB、±1.96这4条线绘制于一张图中，若UF > 0，则有上升趋势；UF < 0有下降趋势，若超出±1.96两条临界线则代表变化趋势显著；若UF和UB有交点且在临界值内，则交点所对应的横坐标年份为突变年份 [ 15 ]。 3.5. 滑动t突变检验 滑动t检验 [ 16 ] 的基本思想是把一气候序列中两段子序列均值有无显著差异看作来自两个总体均值有无显著差异的问题来检验。对于样本量为n的时间序列x，人为设置某一时刻为基准点，基准点前后是两子序列为x 1 和x 2 的样本量分别为n 1 和n 2 ，两段子序列平均值分别为 x ¯ 1 和 x ¯ 2 ，方差分别为 s 1 2 和 s 2 2 。定义统计量 [ 17 ]： t = x ¯ 1 − x ¯ 2 s 1 n 1 + 1 n 2 (9) 其中： s = n 1 s 1 2 + n 2 s 2 2 n 1 + n 2 − 2 (10) 其服从自由度 v = n 1 + n 2 − 2 的分布。给定显著性水平 α ，查分布表t得到临界值 t α ，若 | t i | > t α ，则认为在基准点时刻出现了突变，否则认为基本点前后的两段子序列均值无显著差异 [ 18 ]。 因M-K检验确定的突变年份可能存在一定误差，因此本文结合子序列长度为5的滑动t检验确定出二者共同的突变年份，即为极端温度指数的最终突变年份。 3.6. 小波分析 小波分析 [ 18 ] 是在Fourier分析基础上发展起来的一种新的时频局部化分析，关键在于引入满足一定条件的基本小波函数 φ ( t ) ： φ a ， b ( t ) = | a | − 1 / 2 φ ( t − b a ) (11) 式中， a ， b ∈ R ， a ≠ 0 ， φ a ， b 称分析小波或连续小波；a为尺度(伸缩)因子，在一定意义上1/a对应于频率 ω ；b为时间(平移)因子，反映时间上的平移。当 f ( t ) ∈ L 2 ( R ) ，连续小波变为： W f ( a ， b ) = | a | − 1 / 2 ∫ ∞ ∞ f ( t ) φ ¯ ( t − b a ) d t (12) 式中， W f ( a ， b ) 为 f ( t ) 在相平面(a， b)处的小波变换系数。对小波变换系数进行分析可以显示出 f ( t ) 的时频特性和其局部变化特性 [ 19 ]。 本文运用小波分析的方法讨论各极端温度指数的周期问题，其中功率谱图分析年际震荡周期变化，小波全谱图是小波方差的变化图，其中最大的波峰是极端温度指数变化的主周期。 3.7. 反距离加权插值 通过ArcGIS [ 9 ] 对各个站点各极端温度指数进行反距离加权插值IDW (Inverse Distance Weighting)，可以得出东北地区极端温度指数的空间分布图，分析极端温度指数的空间格局及其变化趋势。
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user: 5. 结论 本文基于1971~2020年东北区域72个站点的日温度数据，通过选取8个极端温度指数，采取线性趋势估计、滑动t检验、M-K检验、小波分析以及ArcGIS软件的反距离加权插值对东北地区近50年的极端温度事件进行了时空特征分析，得出以下一些主要结论： 1) 极端温度指数中的相对指数TX90p和TN90p，绝对指数SU25，持续指数WSDI呈上升趋势，相对指数TN90p和TN10p，绝对指数FD0，持续指数CSDI呈下降趋势。即，1971~2020年间东北地区极端高温事件发生概率增大，极端低温事件发生概率降低。 2) 8个极端温度指数中仅FD0在1988年有突变发生。 3) 1971~2020年东北地区8个极端温度指数的显著年际震荡特征在0~11年间，均存在1~2个主周期，大多数极端温度指数的主周期在13~14或18~19年间。 4) 空间分布上，极端温度指数中SU25自南向北逐渐减小，FD0、TX90p、WSDI、CSDI自南向北逐渐增大，TN90p、TX10p、TN10p分布较均匀。即，1971~2020年东北地区的极端高温事件多发生在东北地区的南部，极端低温事件多发生于北部，南部气温高于北部。
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user: 6. 讨论 将本文的研究结果与已有研究对比后发现，结论(1)中极端温度指数时间趋势变化特征与董庆林 [ 1 ]、华婧婧 [ 11 ] 等多篇论文的结论相同，都是极端高温指数上升、极端低温指数下降；与佟晓辉 [ 7 ] 等人分四季对指数进行研究的论文结论有一定区别，原因可能在于本文主要以年尺度为整体进行分析，佟晓辉等人则对指数进行了季节性讨论；结论(4)中极端温度指数的空间变化特征与李洋 [ 8 ] 等人结论相同，都是极端高温事件易发于南部、极端低温事件易发于北部；另外，将结论(2)和(3)与多篇论文对比后发现，其对东北地区极端温度指数的突变年份和周期变化特征方面分析的较少。 目前本文的研究还存在一定的不足之处，其中影响温度的因素，如经纬度、地形地势等因素并没有加入讨论，其对研究该地区极端温度指数的时空变化特征具有一定影响，在今后的研究中将会深入讨论此方面的内容。
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user: 摘要 进入21世纪以来，我国城乡居民平均初婚年龄呈现出不断推迟的趋势，初婚年龄变化的背后有着怎样的影响因素和作用机制，是一个值得探讨的问题。文章通过多层次线性模型(HLM)和事件史分析(EHA)中的对数正态(Log-Normal)模型，从个人和社会两个层面分析了初婚年龄推迟的原因。结果显示：个人及父母教育程度对每个群体的初婚年龄都有显著影响，并且对女性影响较大，个人收入的提升会促进个人推迟初婚年龄，但家庭经济地位的提升会抑制子女推迟初婚年龄；同时，居民对政府医疗卫生、住房保障以及公共文体政策的满意程度对居民总体的初婚年龄延迟也有着显著的抑制作用，但对政府社会管理和城乡基础设施政策的满意程度则会显著地延缓居民的初婚年龄。而分地区的分析则表明影响初婚年龄的因素存在地区差异性，东部地区居民的初婚年龄要明显高于西部地区和中部地区的居民，住房条件的改善有利用抑制东部地区居民推迟初婚年龄，而个人收入的增加则会显著推迟西部地区和中部地区居民初婚年龄。研究同时表明，影响居民初婚年龄的因素推迟的促进作用都是要大于其抑制作用，总体而言，初婚年龄还处于不断推迟的趋势之中。
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user: 1. 引言 2010年全国人口普查数据表明，我国城乡居民平均初婚年龄(包含15岁以下和70岁以上初婚人群)从1990年的22.79岁推迟至2010年的24.85岁，初婚年龄推迟了将近两岁。而对比全国2015年和2005年1%人口抽样调查的数据(通过SMAM法估算得到)发现，2005年男、女性平均初婚年龄分别为25.7岁和23.6岁，而到2015年则分别推迟至27.2岁和25.4岁，总体平均初婚年龄从24.6岁推迟至26.3岁。总体而言，我国人口平均初婚年龄呈现出不断推迟的趋势。一般而言，初婚年龄的推迟会直接影响生育率(陈育德等，1985) [ 1 ] 并通过世代间隔影响人口增长。研究数据表明 1 ，我国妇女的总生育率已从1990年的2.31%下降到2015年的1.047，人口自然增长率也从1990年的1.43%下降到2018年的0.381%。与女性初婚年龄一样，男性初婚年龄的变化也会对生育率产生影响，Anderson (1975) [ 3 ] 发现夫妻之间年龄的变化是影响婚姻生育率的重要原因。因此，有不少学者旨在探寻影响初婚年龄的因素，并从中探求得出改善人口问题的方案。 在我国，最早关于初婚年龄的调查始于上世纪八十年代。从文献资料来看，我国最早对初婚年龄进行的研究可以追溯到时安卿(1985) [ 4 ] 对中国女性初婚年龄影响因素的研究，其研究表明女性工作情况、教育情况、职业以及配偶年龄差异是当时影响女性初婚年龄的重要因素，但是并未讨论男性初婚年龄的影响因素。而之后陈友华(1993) [ 5 ] 研究了80年代两性初婚年龄的变动情况，提出了在研究单性别初婚年龄变动的同时还要考虑配偶的影响，但其并未讨论影响初婚年龄的因素，仅仅是通过个性别未婚人口的初婚比例来进行定性研究。此后，赵智伟(2008) [ 6 ] 探讨了女性初婚年龄在社会及生理两方面的影响因素。近年来，生育率下降等问题开愈发严峻，理论研究开始从多个角度对此展开探讨，而初婚年龄问题就是其中一个重要方向。 从已有文献看，有关的影响因素研究主要集中在受教育状况、收入水平等个人因素方面。其中，教育一直以来都被认为是影响初婚年龄的重要因素。在国外，Ono (2003) [ 7 ] 认为在性别不平等较为严重的传统社会里，受教育程度高的女性更可能在劳动力市场上获得成功，从而提高了进入婚姻的机会成本，这将降低她们的结婚意愿，进而推迟结婚年龄。在国内，朱州(2019) [ 8 ]、杨克文(2018) [ 9 ] 等都将教育作为主要自变量，分别采用IV-Tobit模型和OLS估计来进行验证Ono的研究结论。除了研究个人教育程度对初婚年龄的影响外，部分学者还将目光转向了父母受教育程度的影响，按照Bourdieu (1978) [ 10 ] 等人所描述的文化再生产理论认为，父母的受教育程度会影响家庭文化资本，从而影响子女的教育资源获得，进而影响子女的受教育程度。因此，可认为父母的受教育程度也会对子女的初婚年龄产生较为重要的影响。除了教育因素方面，收入因素也是人们在研究初婚年龄时常考虑的因素。有一种观点认为在高收入家庭，由于没有经济负担，所以结婚较早，收入升高对初婚年龄有提前效应；相反，若个人或家庭经济条件不好，则由于生存压力会选择推迟结婚(王仲，2010) [ 11 ] 和Becker (1973) [ 12 ] 的婚姻挤压理论也在一定程度上支持了这一观点；但是现在越来越多的观点认为收入升高对初婚年龄有推迟效应，如戚杰强等(2008) [ 13 ] 就认为高收入者更倾向于晚婚这一选择。在我国，结婚成本一直都是影响初婚年龄的一项重要指标，其中，住房的影响更为突出。廉思和赵金艳(2017) [ 14 ] 的研究则表明，没有房产的情侣更有可能推迟结婚，而婚前拥有住房的适龄人群更容易结婚，并且聂霞等(2020) [ 15 ] 也得出了住房因素对晚婚现象有着显著影响的结论。同时，随着国内经济和教育的不断发展，全球化的步伐不断加快，越来越多的新思维对我们的传统认知产生冲击，梁同贵(2020) [ 16 ] 基于Heckman二阶段模型证明了对婚前同居的肯定态度会在一定程度上推迟男性及女性的初婚年龄。 目前，关于初婚年龄的已有研究中，较少涉及社会因素层面的专门分析。少数相关研究主要是探讨地区差异、城市控制效应、婚恋观念、福利政策等因素的影响问题。其中，张胜康(1997) [ 17 ] 对台湾青年婚恋观变化的研究以及(叶文振，1995) [ 18 ] 对我国妇女初婚年龄的研究，都认为社会发展会对初婚年龄产生推迟效应。赵智伟(2008)的研究强调地区差异的影响，他对1990年和2000年女性初婚年龄的分析认为，不同省份之间的初婚年龄有着较为明显的区别。从各年度的《中国民政统计》婚姻登记一栏也可以看出，不同省区市初婚人数在各年龄段的分布存在明显差异。Coughlin等(2011) [ 19 ] 的研究表明地区的不平等水平、福利政策等因素也会对整体层面的结婚率与初婚年龄产生影响。Kalmijn (2013) [ 20 ] 的研究显示，不同社会环境会对选择是否提前结婚产生影响。王锦华和许晓东(2015) [ 21 ] 的研究则表明各地的公共政策和服务对社会福利有着显著的影响。杨克文(2018)的研究强调，教育对初婚年龄的影响会受制于城市控制效应。除前述影响因素外，还有诸多社会层面的因素直接影响初婚年龄的选择，亦或是通过对教育状况、收入水平的影响间接作用于未婚群体的初婚年龄选择。比如，出生年代的不同也会对初婚年龄产生较大的影响。特别是我国，在新中国成立后的1950年、1980年先后颁布了两部婚姻法，并在2001年再次进行了修改，其中前两次法律规定明确涉及男、女初次结婚年龄。那么，出生年代应作为考察初婚年龄影响因素的一个重要控制变量。然而，现有文献很少关注此类社会因素对初婚年龄的影响，更缺少针对社会因素对个人因素之调节作用的影响研究。对此，本文拟将影响初婚年龄的变量分为个人层面和社会层面，并将其纳入统一分析框架探讨初婚年龄的推迟问题。鉴于传统回归方法无法将不同层次的数据应用到同一模型的局限性，本文拟采用多层次线性模型(Hierarchical Linear Models，以下简称“HLM”)分析个人和社会两个层面因素对初婚年龄变动的影响问题。同时，对于样本数少、不符合HLM样本原则的分地区及分性别、分户口样本，采用事件史分析(Event History Analysis，以下简称“EHA”)中的对数正态模型(Log-Normal)进行分析，研究分地区，分性别、户口差异对初婚年龄变动的影响。
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user: 4. 启示性结论 本文针对长期以来我国居民初婚年龄的延迟现象，尝试将个人层面影响因素和社会层面影响因素纳入统一分析框架，探讨初婚年龄延迟的成因问题，以期为新时代我国人口政策调整、转移支付政策实施以及教育、医疗、社会管理、住房调控等相对政策制订提供理论参考。文章基于CGSS2015数据，采用多层次线性模型(HLM)对我国居民初婚年龄延迟的影响因素进行了分析，并基于事件史分析(EHA)中的对数正态(Log-Normal)模型开展了分地区、分性别和分户口类型的调节效应分析。得出了如下结论： 第一，各地区、各类户口和性别居民初婚年龄的推迟都会受到个人教育程度显著的促进作用，并且个人教育程度越大，促进作用也越大。父亲教育程度对于农村户口居民的初婚年龄的推迟有着较为显著的促进作用，母亲教育程度则会显著促进非农户口居民初婚年龄的推迟。个人收入对于居民初婚年龄的推迟有着十分显著的促进作用，尤其是对于西部地区的居民，影响程度要大于东部地区和中部地区的居民。 第二，家庭经济地位对于农业户口居民初婚年龄的推迟有着显著的抑制作用，且对男性的抑制影响更大，对非农户口居民影响并不显著。而住房面积则是对东部地区和非农户口的居民初婚年龄的推迟有着显著的抑制作用，对中、西部地区及农业户口居民并未有显著的影响。 第三，教育和医疗因素作为社会层面因素，对于居民初婚年龄的推迟有着较为显著的抑制作用，而其他社会公共服务因素对居民初婚年龄的影响并不显著。 第四，不论从个人层面还是社会层面因素看，各显著影响初婚年龄的因素对于居民初婚年龄推迟的促进作用都是要大于其抑制作用，因此，就本文看来，初婚年龄还处于不断推迟的趋势之中。
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user: 摘要 本文首先利用逻辑回归、线性判别分析、K近邻、支持向量机、贝叶斯判别和决策树模型给出了客户流失预测模型，定量分析了客户是否会流失。然后对用于客户流失预测的分类器进行十折交叉验证，选取了精度最高的线性判别分析模型。其输出结果只有流失或者未流失，不能得到客户流失的概率，我们进一步将线性判别分析模型的输出结果转化成了概率，即概率校准。最后利用Brier分数和概率校准曲线等评价标准对校准前后的模型进行了评估，得到了更好的结果。
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user: 1. 引言 全球通讯行业迅速发展，通讯需求也日渐扩大。我国电话通信行业形成移动、联通、电信三大运营商并行的现状。当前我国通信行业处于4G时代的末期，5G时代即将全面到来，通信行业的技术革新周期越来越短，运营商也需要即时更新营销策略，服务是否能满足客户对于通信的服务需求成为了运营商盈利的关键。对于电信行业来说，客户的数量和质量决定着企业的竞争力和效益，竞争也日趋激烈。在行业内竞争如此激烈的情况下，准确预测客户流失的风险对企业效益有很大的影响。在三大运营商并行的情况下，客户会有更多的选择，因此，要保证留住客户，研究客户流失概率预测是一个具有现实意义的指导性问题，值得我们深入研究。由此可以进一步研究高流失率和低流失率客户特征，给出运营商有针对性的建议，结合运营商业务提出新优惠套餐，有利于提升用户体验，留住老客户，吸引新客户以提高自身竞争力。 在分类领域中，对于客户流失这一问题，大量学者做了诸多有意义的探索。在当前对客户流失问题的研究中，大多数为定性的分析现状和影响因素，很少有定量分析客户流失的概率大小，现有的定量分析中大多使用单一模型并且在模型的选取上有一定的随机性。客户流失本质上是一个分类问题，它只有两种情况，是或否(分别取值为1，0)。针对二分类问题，Logistic回归、线性判别分析、K近邻、支持向量机、贝叶斯判别和决策树可以将两个不同的类别很好的分开，从而可以识别客户是否流失 [ 1 ] - [ 6 ]。有些分类器只能给出类别而不能给出取某类的概率，为解决此问题，肖瑶等人在概率校准方法的领域做了一些有意义的探索 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]。 在一般分类问题中，都是根据已知类别样本的特征来拟合分类器，寻找分类的规律，然后根据分类器判断未知类别样本属于哪类样本。大多数分类器只能够判断出样本的类别，不能给出判为某一类的概率是多少，在很多情况下不光要判断类别，我们还需要得到样本属于某一类的概率。比如在电信客户流失问题中，电信公司会根据客户的购买能力和个人信用等因素来判断客户的流失风险。但是电信公司并不局限于识别出客户是否会流失，更希望能确定客户流失的风险，以便计算客户违约的概率。在有些可以得到概率的模型中，如果判为不同类别的概率相差不大，那么预测结果可能存在一定的误差，所以也需要进一步做概率校准，以得到更精准的结果。
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user: 2. 概率校准 概率校准是利用一个函数将原始分类模型的分类结果转换为准确的概率，得到样本属于某类的概率。一个校准良好的预测模型可以反映潜在的客户流失概率。概率校准的方法可分为参数和非参数方法两大类。其中Platt Scaling (普拉特缩放)校准是参数方法的代表性方法，保序回归在非参数方法中得到了较为广泛的应用。 2.1. Platt Scaling校准 Platt scaling校准以分类器的输出结果作为输入特征，使用的函数是sigmoid函数，用于调整原始模型，拟合概率校准模型，将原始分类器的输出结果转化为概率值。也就是以原始模型的输出结果为自变量，以原数据的目标变量作为因变量拟合逻辑回归模型，是一种参数方法。假设f为原始模型的输出值，Platt Scaling校准后的输出结果如式(1)所示： P ( y = 1 | f ) = 1 1 + exp ( A f + B ) (1) 其中，参数A、B由极大似然估计得出。 Platt Scaling校准步骤如图1左半部分所示。 图1. 概率校准流程图 2.2. 保序回归 保序回归(Isotonic regression)是一种非参数回归方法，可用作概率校准方法。它是在给定一组数字序列 的情况下，通过一系列的运算，改变序列中每个元素的值，得到一个非递减序列y'，同时满足y和y'的误差(取二者之差的平方)最小化。保序回归校准的步骤如图1右半部分所示。
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user: 3. 分类器理论 3.1. 逻辑回归 关于逻辑回归模型，适用于输出结果为0和1的二分类问题。式(2)中普通线性回归得到的估计值为实值，我们必须将其转化成0/1值。要把实值z转化为0/1值，并且使其取值在区间(0， 1)内连续，就运用到sigmoid函数对z进行运算，如式(3)所示，其中P指样本为正例的概率。由式(4)可以看出，实际上对 数几率 ln P 1 − P 可以用式(2)中的普通线性回归值z逼近，这个模型叫做逻辑回归。 z = y ^ = β ^ 0 + β ^ 1 x 1 + β ^ 2 x 2 + ⋯ + β ^ k x k (2) P = 1 1 + e − z (3) Logistic ( p ) = ln P 1 − P = z (4) 3.2. 支持向量机 支持向量机算法通过计算找到一个最佳的分类超平面，它位于两类样本的中间，可以很好的分离不同类别，最接近这个超平面的几个样本被称为“支持向量”，支持向量也分为正类和负类，正类和负类的支持向量与超平面之间的距离相加得到“间隔”，需要找到一个最大间隔，即划分超平面需要满足间隔最大化，且正负类样本分别属于支持向量两侧。 3.3. 贝叶斯判别 贝叶斯判别器通过在样本中统计先验概率，用先验概率表示对数据集的认识，然后随机采样得到训练样本X，来优化这种认识，计算出样本属于某类 G t 的后验概率，形成分类模型。后验概率即在已知某个样本的情况下，把它归为某类的条件概率 P ( G t | X ) ，样本属于哪个总体的后验概率大就将它判为哪个总体。当有一个未知类别的样本x'，就可以根据后验概率分布求出属于各个类别的后验概率， 判别出x'属于哪个总体。 3.4. K近邻 K近邻的基本思想：基于距离度量，在训练集中找出最近的k个样本，然后根据这k个样本的特征和标签来进行预测。基于分类任务，使用投票法提供预测结果，采用样本频率最大的类别标签；基于回归任务，应使用k个样本的实际输出值的平均值作为预测结果。本文研究的为分类问题，K近邻算法采用投票法给出类别标签。 3.5. 决策树 决策树是一种划分类别的树状的模型。二分类问题可视为“该样本是否属于正类”的决策过程。CART决策树采用的划分准则是GINI 指数。其在选择属性进行树枝的分叉时，随着GINI指数的减小，纯度也会相应的提升。因此，最优划分属性是使GINI指数最小的属性。决策树由最优划分属性开始生成。 3.6. Fisher判别 Fisher判别的规则是先投影，后判别。投影是把样本的点投影到p维空间的某一个方向上。通常可以找到一个方向，使得组间平方和与组内平方和的比值在组内平方和为1的约束条件下，在这个方向上的一条直线上达到极大，样本能分开得最好，这样就达到降维的目的。这条投影线就可以作为判别函数，然后计算判别函数值和判别临界值，根据距离判别准则得出判别标准，将未知类别的样本的各个特征代入到判别函数，根据标准，判断其属于哪类总体。
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user: 4. 实证分析 4.1. 数据介绍 本文所用数据集来源于某电信公司，共19个特征，3463个样本，其中第一个字段为客户ID，用于区分客户，不作为建模特征。本数据集特征详细介绍如表1： Table 1 Variable interpretation tabl No 变量名 变量名翻译 数据类型 变量取值范围 1 subscriberID 个人客户的ID 数值型 不同ID代表不同客户 2 churn 是否流失 二分类 0-否，1-是 3 gender 性别 二分类 0-男，1-女 4 AGE 年龄 数值型 9~82 5 edu_class 受教育程度 数值型 0~3 6 incomeCode 居住区域平均收入 数值型 1-62 7 duration 在网时长 数值型 2~73 8 peakMinAv 统计期间内最高单月通话时长 数值型 0~1269.3333 9 peakMinDiff 统计期间结束月份与开始月份相比通话时长增加数量 数值型 −1494~1118 10 posTrend 通话时长是否呈现出上升态势 二分类 0-否，1-是 11 negTrend 通话时长是否呈现出下降态势 二分类 0-否，1-是 12 nrProm 电信公司营销的数量 数值型 0-3 13 prom 最近一个月是否被营销过 二分类 0-否，1-是 14 curPlan 统计开始时套餐最高通话时长 数值型 1 = 200分钟；2 = 300分钟；3 = 350分钟；4 = 500分钟 15 avgplan 统计期间内平均套餐最高通话时长 数值型 1 = 200分钟；2 = 300分钟；3 = 350分钟；4 = 500分钟 16 planChange 统计结束时套餐档次的变化 数值型 >0表示提高，<0表示下降，=0表示不变 17 posPlanChange 统计期间是否提高套餐 二分类 0-否，1-是 18 negPlanChange 统计期间是否降低套餐 二分类 0-否，1-是 19 call_10086 统计期间是否拨打10086 二分类 0-否，1-是 表1. 变量解释表 4.2. 建模流程 在建模前，首先随机划分原始数据集，70%的样本用作训练集，用于训练分类模型，30%的样本用作测试集，用来验证概率校准效果。为保证最终模型的精确度和稳定性，本文在验证概率校准效果之前，先用训练集作为原始数据计算十折交叉验证误差，比较不同基分类器的准确度，选出综合效果最好的分类器，对其进行概率校准后得到最终模型，并用一系列指标进行评价，建模流程如图2。 图2. 建模流程图 4.3. 评价标准及结果分析 在选取模型的过程中，模型评价标准的选取是非常重要的。模型的选择不光要验证结果的准确性，还要验证模型的稳定性。丰富的指标和评价标准的适用性有所不同。由于所用模型都是用于二分类问题的预测，目标变量属于二分类变量，考虑到模型的准确度和稳定性，本文选取了分类问题常用的十折交叉验证误差以及基于混淆矩阵的查准率、查全率和F1值。此外，对于概率校准问题还应用了Brier分数和概率校准曲线，对比了校准前后结果的准确性和稳定性。 4.3.1. 十折交叉验证误差 为了评估模型的预测精度，十折交叉验证将原始数据集划分成十个大小相似的互斥的子集。每次，十个子集的一个作为测试集，将其余九个的组合用作训练集。这将产生十个预测结果，计算这十次预测结果的预测误差，再取平均值获得十折交叉验证误差，其取值越小说明模型精度越高。十折交叉验证综合考虑了所有样本，对所有样本都进行了检验，估计结果更可靠。 本文分别用6种单分类模型拟合模型，计算十折交叉验证误差得到表2中结果，发现十折交叉验证误差最小的线性判别模型，所以对线性判别模型进一步做概率校准。 Table 2 Comparison table of classification model 模型 十折交叉验证准确率 十折交叉验证误差 逻辑回归模型(LR) 0.8096 0.1904 线性判别模型(LDA) 0.8134 0.1866 K近邻(KNN) 0.6912 0.3088 CART决策树(CART) 0.7877 0.2123 贝叶斯判别(NB) 0.7704 0.2296 支持向量机(SVM) 0.7657 0.2343 表2. 分类模型对比表 4.3.2. 混淆矩阵 用训练集训练出各个模型，再将测试集代入到模型中，将预测结果和真实标签作对比，得到混淆矩阵如表3所示。 Table 3 Confusion matri 混淆矩阵 预测结果 正例 反例 真实结果 正例 TP (真正例) FN (假反例) 反例 FP (假正例) TN (真反例) 表3. 混淆矩阵 查准率P为在预测结果为正例的样本中，预测正确样本所占的比例； 查全率R为在真实结果为正例的样本中，预测正确样本所占的比例； F1综合考虑了查准率与查全率。 P = TP / ( TP + FP ) (5) R = TP / ( TP + FN ) (6) F1 = 2 ∗ P ∗ R / ( P + R ) (7) 4.3.3. Brier分数 Brier分数(记作BS)是用于验证概率校准效果的指标，它是对所有预测事件的预测概率与实际概率离差平方和取平均得到的值，值越小代表校准效果越好，预测误差越小。 BS = 1 N ∑ i = 1 N ( p i − y i ) 2 (8) 通过表4中实验结果对比发现，在进行Isotonic regression校准之后，LDA模型的Brier分数降低，说明校准效果较好，查准率由0.741提高为0.773，F1值由0.789提高到0.791，准确度也有所提升。 Table 4 Comparison of models before and after probability calibratio 模型 Brier分数 Precision Recall F1 LDA 0.134 0.741 0.842 0.789 LDA + Isotonic 0.132 0.773 0.810 0.791 LDA + Sigmoid 0.132 0.768 0.801 0.784 表4. 概率校准前后模型对比表 4.3.4. 概率校准曲线 概率校准曲线也是验证概率校准模型性能的一项指标，展示的是实际类别频率(即实际概率)与预测概率之间的关系，它是将[0， 1]按0.1的宽度等宽划分成10个区间，计算每个区间内预测概率的均值作为概率校准曲线的横坐标，该区间中正类样本所占的比例作为纵坐标，对角线表示实际值与预测值相等，越接近对角线校准效果越好。 由图3可见，经过概率校准后实际值与预测值更加接近，而且Isotonic校准的效果更佳。 图3. 概率校准图
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user: 5. 结论 本文通过对分类问题以及概率校准方法研究，应用电信客户是否流失的分类数据进行了实证分析，客户流失概率的预测得以实现。在客户流失预测中，本文先用Logistic回归、线性判别分析、K近邻、支持向量机、贝叶斯判别和决策树6个分类器实现对客户是否流失的分类，对比十折交叉验证误差发现，线性判别分析模型的预测精度最高，又进一步对其进行概率校准得到客户流失的概率。实验结果表明，在概率校准之后，模型的Brier分数降低，概率校准曲线也有所改善，精确度有所提高，充分证明了概率校准可以有效的改善分类器精确度。在对LDA模型的校准中，经过Isotonic regression校准后的模型显然更好。并且概率校准方法可以得到样本取正类的概率值，为概率预测提供了有效的参考。
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user: 摘要 在无监督学习领域中生成对抗网络是近几年发展速度较快的一个研究方向，其主要特征是用一种概率估计的方式去逼近未知分布的模型。运用这种模型可以避免复杂的运算和编码，特别是在计算机视觉方面，可以生成质量较好的图片。本文基于循环生成对抗网络，训练一个风格迁移的神经网络，通过输入一张采样图片转化为输出一张与采样图片不同风格的图片。为防止生成器学习到具有欺骗性的虚假数据，本文采用加入一个新的生成器，把第一个生成器的输出当作输入再次使用，使生成器的输出和原图具有较高的相似性，同时不丢失原图片的特征并且确保输出一个和原始输入相似的图片。实验仿真数据集选取真实校园作为场景，在训练初期并不能较好的还原回原始图片，这意味着生成器使用了虚假的输出结果，当训练次数达到10，000次以上，结果显示可以较好的还原回原始图片，证明第一个生成器的输出保留了大量原始图片特征，输出结果较为可靠。
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user: 1. 研究背景与内容 随着计算机图形、图像处理和计算机视觉领域的发展 [ 1 ]，越来越多的问题都可以转换为输入图像和输出图像的形式。很多实际场景都可以用红绿蓝三原色，梯度域，边缘图来渲染。相比于自然语言自动翻译，图像到图像的转换问题可以定义为：在给定足够图像数据训练的条件下，将一种存在的场景转换为具有多种可能性的场景。计算机视觉和计算机图形学面临着多对一和一对多的映射问题。本质上的任务是从一个像素点预测另一个像素点。 卷积神经网络已逐渐成为解决大多数图像预测问题的重要手段。卷积神经网络是一种通过学习使损失函数最小化的方法 [ 2 ]，损失函数的目标是评价结果的质量。虽然计算机在学习过程中是自我学习的，但它仍然需要投入大量的人力和计算能力来设计和计算损失函数。换句话说，最重要的目标就是使卷积神经网络明确最小化的方向。然而在不成熟方面，需要使用卷积神经网络来最小化预测图像与真实图像之间的欧氏距离，最终这种方法会使结果模糊。原因在于欧式距离是通过将所有输出平均来最小化，产生模糊结果显而易见。为了使卷积神经网络输出的结果更加真实，损失函数的设计变得越来越重要。本文使用循环生成对抗网络以学校的教学楼图片为训练图片训练网络参数，最终达到生成图片在整体视觉效果上和原图片相似，但在细节方面有一些区别。
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user: 3. 实验设计 3.1. 实验设计 操作系统使用Windows10系统，安装Anaconda3 (64bit)和PyCharm2020 (64bit)集成编译环境，使用python3.6.8版本编译和tensorflow2.0。需要的package：matplotlib.pyplot、keras2.2.4、time、os、tensorflow.keras、numpy等。 3.2. 网络结构 为了保证生成器生成的图片是基于输入图片，而不是在发现判别器的“漏洞”，循环生成对抗网络引入了与目标生成器和判别器对称的另一组生成器和判别器。如果目标网络寻找的是x到y的映射，这组另外添加的网络就是寻找y到x的映射。如图2所示，目标生成器的输出可以作为额外添加生成器的输入，输入图片连续经过两个生成器，最终结果与输入图片的差别可作为网络是否成功训练的依据。 图2. 循环生成对抗网络 3.3. U-Net为生成器主要的网络结构 生成器网络为U型结构，整体可分为两个部分：特征通道逐渐变小，通道数逐渐变多的“下采样”过程；特征通道逐渐变大，通道数逐渐变少的“上采样”过程。上图的左半部分为生成器网络的整体结构。上图的右半部分为“上采样”过程中Block的具体实现方法。一个卷积层、一个归一化层和激励函数组成每个Block块。与“下采样”过程的区别是：“上采样”中残差和上一个Block的输出同时作为此Block的输入，卷积层为反卷积；“下采样”中输出在传递到下一个Block的同时也作为残差传递到相应的Block。如图3所示。 图3. 生成器网络结构 3.4. 判别器网络结构 判别器网络与传统的卷积神经网络很相似，区别主要是没有在最后添加全连接层。上图为判别器网络的结构。判别器网络可以看作另外的生成器，它的输入为生成器的输入和输出图像，或者是数据集中的两种对应图片，而它的输出是一张30 × 30的小图片，通过统计判别器生成的图片中的像素整体情况来判断输入图片间的关系。如图4所示： 图4. 判别器网络框架
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user: 4. 结果分析 第一组实验如图5、图6所示，输入都是标准图像，左侧为输入，右侧为输出。观察第一组的实验结果可以发现，由简笔画生成的建筑图片色调上有明显的差别，建筑的结构只在图片的边缘处出现错位等情况；而建筑图片生成的简笔画总体上具有建筑的结构，但其中会出现一些没有意义的色块。 第二组实验如图7所示，输入标准的建筑图像，得到输出的简笔画图像后，再将该简笔画图像输入，最后得到生成的建筑图像。通过研究第二组的实验结果可以发现，生成对抗网络从简笔画图像中还原出了过于完整的细节，而在简笔画图像中不能看到这部分的细节。这是循环生成对抗网络中的经典问题，由于在损失中加入了生成图像与原图像的区别，生成对抗网络会将信息隐藏在生成的简笔画图像中，在最终的生成结果中将这些信息还原出来。 图5. 建筑物一标准图到简笔画 图6. 建筑物二标准图到简笔画 图7. 简笔画到生成图片
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user: 5. 展望 针对图片生成图片的研究，本文运用循环生成对抗网络，无须使用成对的图片进行训练，可以将图片从一个领域变换到另一个领域，训练学习两种映射的生成网络。循环生成对抗网络存在一种情况是训练稳定后某些部分会被隐藏起来，由于服务器问题本次实验只运行了5000代，在清晰度方面还存在一定问题。未来研究方向可以结合styleGAN网络框架，可以有效的调整细节方面的需求，改善生成图片的视觉效果和解码能力。
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user: 摘要 目的：本研究旨在建立近红外光谱法快速检测感冒灵颗粒半成品中蒙花苷含量的方法。方法：利用近红外光谱仪对感冒灵颗粒半成品样品进行扫描， 对其光谱进行预处理和波段选择， 并结合偏最小二乘法(partial least squares， PLS)建立浸出物含量快速无损检测方法。结果：所建立的模型的决定系数R为0.9428，交叉验证均方根差值为0.0115， 对验证集样品进行预测并统计分析， 预测值与真实值之间无显著差异(P > 0.05)。结论：所建立的模型准确度高， 适用于感冒灵颗粒半成品的蒙花苷含量的快速检测。
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user: 1. 引言 感冒灵颗粒功效为解热镇痛，被广泛用于因感冒引起的头疼、发热、鼻塞、流涕、咽痛等症状，其由三叉苦、岗梅、金盏银盘、薄荷素油、野菊花、马来酸氯苯那敏、咖啡因、辅料蔗糖粉组成。野菊花中的蒙花苷是感冒灵颗粒的重要检测指标之一。感冒是由病毒或细菌引起的上呼吸道炎症 [ 1 ] [ 2 ]。感冒灵颗粒组方中中药多为岭南地区习用清热解毒类中药，组方中化学药组分也是治疗上呼吸道感染的常用的化学药主要成分，该方取中、西药的优势配伍用药，并大幅降低了对乙酰氨基酚等化学药的用量 [ 1 ]。 根据近现代的药理研究发现感冒灵颗粒因其含有不同的化学成分有众多的药理作用：对非特异性炎症及其炎性因子的抑制作用——感冒灵化学药组分与中药组方协同作用 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]；对成熟Klebsiellar pneumonia (KPN)生物被膜内活菌量的抑制作用——感冒灵全方及中、西药组方 [ 6 ] - [ 15 ]。 感冒是生活中最常见的疾病，而感冒灵颗粒作为能够有效治疗感冒的药品之一，其市场需求也是极为广阔的，故而感冒灵颗粒的快速无损检测有很大的应用空间。本研究主要采用近红外光谱技术结合化学计量学方法——偏最小二乘法(PLS)，对感冒灵颗粒半成品指标成分蒙花苷进行检测分析，并建立定量分析模型，以期提供一种新的快速检测感冒灵颗粒半成品质量的方法，能够快速、准确地监控感冒灵颗粒半成品质量，为感冒灵颗粒生产提供质量合格的感冒灵颗粒半成品。
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user: 2. 实验部分 2.1. 仪器与试剂 感冒灵颗粒半成品(华润三九(枣庄)药业有限公司)；SupNIR-21440近红外光谱仪(聚光科技股份有限公司)；高速多功能中药粉碎机(温州鼎历医疗器械有限公司)；PX2202ZH电子天平(OHAUS)；HH-8型恒温水浴锅(国华(常州)仪器制造有限公司)；MS304TS型电子天平(梅特勒–托利多公司)；超声波清洗机(法兰特，FRQ-1008HT)。 甲醇为色谱纯；水为超纯水。 2.2. 近红外漫反射光谱采集 感冒灵颗粒半成品粉末光谱采集预处理：不同批号的感冒灵颗粒半成品经粉碎后，得到粒度较均匀的感冒灵颗粒半成品粉末，分装于自封袋中备用，共得144个样品。将分装好的感冒灵颗粒半成品粉末置洁净干燥的扁形瓶中后，采集近红外漫反射光谱。 光谱采集条件：扫描范围为1000~1800 cm −1 ，扫描次数为32次，分辨率为8 cm −1 。感冒灵颗粒半成品粉末原始光谱如图1所示。 图1. 感冒灵颗粒半成品粉末近红外原始光谱 2.3. 感冒灵颗粒半成品中蒙花苷含量的测定 色谱条件与系统适用性试验参考王改平等 [ 16 ] 的方法并作适当修改，以十八烷基硅烷键合硅胶为填充剂；以乙腈–水(21:79)为流动相；检测波长为334 nm。理论板数按蒙花苷峰计算应不低于3000；分离度应符合规定；灵敏度：信噪比应不小于10。 对照品溶液的制备：取蒙花苷对照品适量，精密称定，加甲醇制成每1 mL含蒙花苷10 μg的溶液，即得。 供试品溶液的制备：取本品10袋，称量内容物总重量，计算平均装量。取该内容物研细，混匀，取1 g，精密称定，置具塞锥形瓶中，精密加入甲醇25 mL，密塞，称定重量，加热回流2小时，放冷，再称定重量，用甲醇补足减失的重量，摇匀，滤过，取续滤液，即得。 测定法：分别精密吸取对照品溶液与供试品溶液各10~20 μL，注入液相色谱仪，测定，即得。 2.4. 数据处理与模型性能评价 采集近红外光谱图后，运用Bruker公司OPUS 7.8数据分析软件中的偏最小二乘法建立感冒灵颗粒半成品蒙花苷的近红外光谱与含量之间的校正模型。建立模型前，需要筛选出原始光谱中适宜的波段建立模型，这样能够快速提取光谱中的有效信息，缩短建模时间，减少计算量。由于仪器背景或环境会对近红外光谱产生一定影响，还需要对样品光谱进行平滑、微分等适宜的光谱预处理。 运用留一交叉验证法(Leave-One-Out Cross Validation， LOOCV)，以交互验证误差均方根(Root Mean Square Error of Cross Validation， RMSECV)为指标，通过预测残差平方和作为判别依据来确定最佳因子数。对校正集样本和验证集样本的预测误差分别用校正集误差均方根(RMSEC)、验证集误差均方根(RMSEP)、校正集相对偏差(RSEC)和验证集相对偏差(RSEP)考察。以模型相关系数(Correlation Coefficient， R)来判断模型性能的好坏。建立的模型相关系数(R)越接近1，说明样品实测值与通过模型得到的预测值之间越接近，进一步证明建立的校正模型稳定性好，预测能力强。当RMSEC和RMSEP值越小且彼此接近(一般在10%以内)，表明模型具有好的稳健性。RSEC和RSEP亦是评价模型性能的重要指标，RSEC和RSEP值越小且彼此接近，说明模型的稳健性良好并且对未知样品的预测能力较强。