DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 预备知识 2.1. 特征选择 数据集中包含大量的特征，特征维度越高，计算越复杂，且其中包含的不相关特征和冗余特征会影响分类精度。特征选择可以定义为从原始N个特征中选出M个有价值特征的过程。特征选择方法可分为过滤式 [ 12 ] 、封装式 [ 13 ] 和混合式 [ 14 ] 方法。过滤式方法独立于分类算法评估选取的特征的质量，封装式方法需要用分类器来评估这种质量，混合式方法是前两种方法的结合。 2.2. 互信息 互信息是信息论里一种描述变量间相关性的信息度量。互信息的大小表示变量间包含共同信息的多少，变量耦合越强，互信息越大 [ 15 ] 。互信息对变量的分布类型没有要求，能够描述变量间的线性及非线性相关关系，故在变量选择中得到了广泛应用 [ 16 ] [ 17 ] 。 设两个离散随机变量X和Y， p ( x ， y ) 是X和Y的联合概率分布函数， p ( x ) 和 p ( y ) 分别是X和Y的边缘概率分布函数，根据互信息理论 [ 18 ] ，随机变量X的熵 H ( X ) 表示随机变量X的不确定度，可以定义为： H ( X ) = − ∑ x ∈ X p ( x ) log p ( x ) (1) 条件熵 H ( X | Y ) 表示在Y已知的条件下X的不确定度，可以定义为： H ( X | Y ) = − ∑ y ∈ Y ∑ x ∈ X p ( x ， y ) log p ( x | y ) (2) 互信息表示不确定度的减少量，可以用熵定义为： I ( X ; Y ) = H ( X ) − H ( X | Y ) (3) 当X和Y相互独立即没有相关关系时，互信息为0；当X和Y不相互独立即有相关关系时，互信息为正数，且相关性越强，互信息越大。 2.3. 主成分分析 2.3.1. 基本概念 主成分分析是将多指标化为少数几个综合指标的一种统计分析方法 [ 19 ] 。 定义1 [ 19 ] 设某样本包含p个变量，分别用 X 1 ， X 2 ， ⋯ ， X p 表示，构成p维随机向量 X = ( X 1 ， X 2 ， ⋯ ， X p ) ′ ，其中均值为 μ ，协方差矩阵为 Σ ，称 Y i = a ′ i X ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， p ) 为X的第i主成分，如果： 1) a ′ i a i = 1 ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， p ) ； 2) 当 i > 1 时， a ′ i Σ a j = 0 ( j = 1 ， 2 ， ⋯ ， i − 1 ) ； 3) V a r ( Y i ) = max a ′ a = 1 ， a ′ i Σ a j = 0 ( j = 1 ， ⋯ ， i − 1 ) V a r ( a ′ X ) 。 定义2 [ 19 ] 设随机向量 X = ( X 1 ， X 2 ， ⋯ ， X p ) ′ 的协方差矩阵为 Σ ， λ 1 ≥ λ 2 ≥ ⋯ ≥ λ p ≥ 0 为 Σ 的特征值， a 1 ， a 2 ， ⋯ ， a p 为相应的单位正交特征向量，则X的第i个主成分为： Y i = a ′ i X = a 1 i X 1 + a 2 i X 2 + ⋯ + a p i X p ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， p ) (4) 定义3 [ 19 ] 称 λ k / ∑ i = 1 p λ i 为主成分 Y k 的贡献率，称 ∑ k = 1 m λ k / ∑ i = 1 p λ i 为主成分 Y 1 ， Y 2 ， ⋯ ， Y m ( m < p ) 的累计贡献率。 2.3.2. 具体步骤 1) 用Z-score法对数据进行标准化变换 2) 求指标数据的相关矩阵 3) 求相关矩阵的特征根与特征向量 4) 计算主成分贡献率及累计贡献率，确定主成分(一般取累计贡献率为85%~95%的特征值所对应的主成分。) 2.4. 朴素贝叶斯分类器 2.4.1. 基本概念 贝叶斯分类是一种可以预测给定样本属于某个特定类的概率的统计学分析方法。贝叶斯分类技术通过对已分类的样本子集进行训练，学习归纳出分类函数，利用训练得到的分类器实现对未分类数据的分类。其中朴素贝叶斯分类器是解决相应问题的最实际的方法之一。朴素贝叶斯分类基于一个简单的假设：给定目标值的属性值之间相互条件独立 [ 20 ] 。朴素贝叶斯分类器的原理是：给定待分类项，利用贝叶斯公式求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个概率最大，就认为此待分类项属于哪个类别。 2.4.2. 朴素贝叶斯分类器 设研究对象的属性值为 X = ( x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n ) ，而目标值的属性值为 Y = ( y 1 ， y 2 ， ⋯ ， y n ) ，假设有m个类 v 1 ， v 2 ， ⋯ ， v m 。分类器考虑类的集合m并在其中寻找给定属性值 X = ( x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n ) 时可能性最大的类 j ∈ m ，这种分类方法称为极大后验(MAP)分类，即： v M A P = arg max v j ∈ { v 1 ， v 2 ， ⋯ ， v m } P ( v j | x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n ) ，属性值已知的条件下 极大后验分类就是m个类中概率最大的一类。利用贝叶斯公式将其整理为 v M A P = arg max v j ∈ { v 1 ， v 2 ， ⋯ ， v m } P ( x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n | v j ) P ( v j ) P ( x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n ) (5) = arg max v j ∈ { v 1 ， v 2 ， ⋯ ， v m } P ( x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n | v j ) P ( v j ) (6) 其中， P ( x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n | v j ) = ∏ i P ( x i | v j ) 。在条件独立假设成立时，朴素贝叶斯分类等于极大后验分类，因 而可得到朴素贝叶斯分类器的公式： v N B = arg max v j ∈ { v 1 ， v 2 ， ⋯ ， v m } P ( v j ) ∏ i P ( x i | v j ) (7) 如果类的先验概率 P ( v j ) 未知，则通常假设各类的先验概率相等，即： P ( v 1 ) = P ( v 2 ) = ⋯ = P ( v m ) 。概率 P ( x j | v i ) 可以由训练样本来估计。这里用m-估计 P ( x i | v j ) = ( n j i + m p ) / ( n j + m ) 来估计。其中， n j i 是 对应属性具有值 x i 的类 v j 的训练样本数，而 n j 是类 v j 的训练样本总数。p所求概率的先验估计，m为等效样本大小的常量。
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user: 5. 结论 本文利用证券的交易数据并结合一种新的特征选择方法给出了一种朴素贝叶斯分类模型。实证分析表明：训练集正确率在70%以上且预测精度在40%以上的达到66%，训练集正确率在75%以上且预测精度在40%以上的有12家，占比24%。该分类器的平均正确率达到75%，并且从正确分类样本属性值的比例和平均绝对误差两方面对比，本文提出的方法的分类结果均优于不利用互信息筛选因素只做主成分分析的分类结果。
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user: 摘 要 目的：研究高脂饲料诱导大鼠非酒精性脂肪肝模型及黄瓜香提取物的保护作用(nonalcoholic fatty liver disease， NAFLD)，并初步探讨其相关作用机制。方法：健康雄性大鼠45只，随机分为3组：对照组、模型组和黄瓜香提取物组(7.5 g∙kg −1 ∙d −1 )，除对照组用普通饲料喂养外，其余各组均给予高脂饲料喂养。实验10周后处死全部大鼠，比较各组之间血清和肝脏生化以及肝脏组织病理学特征的差异。结果：与对照组相比，模型组大鼠血清甘油三酯(TG)、胆固醇(TC)、血清丙氨酸转氨酶(ALT)、门冬氨酸转氨酶(AST)含量和肝组织丙二醛(MDA)含量显著升高(P < 0.01)，肝组织超氧化物歧化酶(SOD)和谷胱甘肽过氧化物酶(GSH-Px)含量显著降低(P < 0.01)；黄瓜香提取物组大鼠血清TC、TG、ALT、AST和肝组织MDA含量显著低于模型组(P < 0.05)，肝组织SOD和GSH-Px的含量显著高于对照组(P < 0.01)；模型组大鼠肝脏脂肪变性严重，并伴有炎细胞浸润及坏死；黄瓜香提取物组大鼠肝脏脂肪变性程度轻，无明显炎细胞浸润及坏死。结论：黄瓜香提取物对高脂饲料诱导的大鼠非酒精性脂肪肝有明显的保护作用。 关键词 :黄瓜香，大鼠，非酒精性脂肪肝病 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 湘西土家族民间广泛使用的药物黄瓜香(Viola diffusa Ging， VDG)，团队前期的研究实验数据已表明其对四氯化碳诱导的急性大鼠肝脏损害，显示了一定的保护作用。主要机理与降低脂质的过氧化，淬灭自由基相关联 [ 1 ] [ 2 ] 。基于团队对黄瓜香的前期研究结果，本次进行进一步的实验，探讨黄瓜香对采用高脂饲料诱导的非酒精性脂肪肝病(nonalcoholic fatty liver disease， NAFLD)大鼠模型的保护作用及其初步的作用机理，为民间黄瓜香的有效合理利用开发，提供理论指导和实验数据基础。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 实验主要试剂和仪器 黄瓜香全草入药，主要采自湖南湘西吉首地区，由吉首大学民族医药研究室专家提供鉴定。胆固醇(天津光复精细化工研究所生产批号：20051010)，胆酸钠(武汉凯通精细化工有限公司)，试剂盒TG、TC (温州东瓯津玛生物科技有限公司生产批号：20080022)，试剂盒SOD、MDA、GSH-P X 、AST、ALT等(南京建成生物工程研究所生产批号：20090311)，BCA蛋白定量试剂盒(北京康为世纪生物科技有限公司生产批号：02/2010)，医用95%的乙醇；自制之猪油。 可见紫外分光光度计(UV-3系列，上海美谱达仪器有限公司)，医学图像分析系统(BX51奥林巴斯(OLYMPUS)销售服务有限公司)。 2.2. 大鼠模型制备及分组 Wistar清洁级大鼠，45只雄性，质量(180 ± 20) g，由中南大学实验动物学部提供。普通饲料喂养5天后，随机分为3组，即对照组、模型组和药物黄瓜香提取物组，每组各15只。对照组继续普通饲料喂养，模型组和黄瓜香提取物组均给予高脂饲料(猪油15%、胆固醇2.8%、胆酸钠0. %、普通饲料81.8%)喂养。黄瓜香药物组同时给予前期实验已确定的浓度为0.75 g/ml黄瓜香水提物进行预防治疗，对照组及模型组均给予等量生理盐水灌胃，试验期间大鼠自由进食和饮水，饮用自来水，灌胃剂量1 mL/100 g只，每日1次。10周后，最后一次操作后全部大鼠禁食但不禁水24小时后，处死大鼠并取材。腹主动脉采血，静置，3500 r/min离心15分钟，分离血清，4℃冷藏备用。取同一部位大鼠肝脏1.0 g制备10%肝匀浆液备用；剖取相同部位的肝脏，采用10%甲醛固定，石蜡包埋切片，常规HE染色，光镜下检测大鼠肝脏病理变化情况。 2.3. 测定大鼠体重和肝脏指数 大鼠于实验开始前称重，处死大鼠前再次称重并记录。大鼠取材称肝脏湿重，计算肝指数(肝指数 =肝湿重/体重 × 100%)。 2.4. 血清及肝脏组织指标检测 检测血清中的TG、ALT、AST、TC；配制的大鼠10%肝匀浆液进行TC、SOD、TG、MDA、GSH-P X 检测。同时所有实验操作均按照试剂盒说明书严格进行操作，双蒸水调零后，于490 nm波长处测定吸光度值并制定绘制标准曲线，依据标准曲线方程计算样品值。 2.5. 肝脏病理组织检测 HE常规染色，光学显微镜下观察肝组织的脂肪变性情况，每张切片随机拍摄2个视野的图像即低倍镜(10 × 10)和高倍镜(10 × 400)，根据非酒精性脂肪性肝病诊疗指南 [ 3 ] F0~F4分级标准，检测并判断大鼠肝组织的脂肪变性程度。 2.6. 统计方法 采用spss11.5软件进行统计学分析，计量资料使用 x ¯ ± S表达，两组间采用两独立样本的t检验；等级资料使用秩和检验。P < 0.05组间的差异表示具有统计学意义。
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user: 3. 结果 3.1. 黄瓜香提取物对大鼠体重、肝指数变化的影响 模型组的大鼠与对照组比较，体重增加，肝指数明显增高(P < 0.01)。黄瓜香药物组的大鼠体重有所降低，明显升高的肝指数有一定的降低，比较模型组， 差异有显著性意义(P < 0.01)。见表1。实验过程中，模型组的大鼠在第3周死亡2只，第6周死亡1只，黄瓜香提取物组的大鼠在给药第1周死亡2只，第1周和第3周对照组分别意外死亡1只。 Table 1 Diversification of body weight and liver index of rats in each group ( x ¯ ± S 组别 n 体重(g) 肝湿重(g) 肝指数(%) 实验前 第10周 对照组 13 204.11 ± 12.12 315.25 ± 28.16 8.96 ± 0.18 2.86 ± 0.06 模型组 12 203.52 ± 12.82 387.22 ± 36.47 14.38 ± 0.19 3.73 ± 0.19 * 黄瓜香提取物组 13 200.83 ± 10.63 270.43 ± 29.67 6.71 ± 0.15 2.51 ± 0.17 ▲ 表1. 各组大鼠体重、肝指数的变化( x ¯ ± S) 注：与对照组比， * P < 0.01；与模型组比， ▲ P < 0.01。 3.2. 黄瓜香提取物对大鼠血清TG、TC、ALT、AST含量的影响 表2显示，大鼠模型组的血清TG、TC、ALT、AST 含量明显比对照组高(P < 0.01)，大鼠黄瓜香提取物组血清TG、TC、ALT、AST含量明显比模型组要低(P < 0.01)。 Table 2 The effect of the VDG on the serum TG， TC， ALT， AST in rats ( x ¯ ± S 组别 n TG (mmol/L) TC (mmol/L) ALT (U/L) AST (U/L) 对照组 13 2.43 ± 0.65 3.41 ± 0.41 48.47 ± 17.23 80.45 ± 16.61 模型组 12 4.97 ± 0.55 * 6.65 ± 0.23 * 79.36 ± 22.61 * 177.36 ± 22.15 * 黄瓜香提取物组 13 2.62 ± 0.78 ▲ 3.85 ± 0.31 ▲ 58.73 ± 20.62 ▲ 115.36 ± 23.36 ▲ 表2. 黄瓜香提取物对大鼠血清TG、TC、ALT、AST含量的影响( x ¯ ± S) 注：与对照组比， * P < 0.01，与模型组比， ▲ P < 0.01。 3.3. 黄瓜香提取物对大鼠肝组织TG、TC、SOD、MDA、GSH-P X 含量的影响 从表3得知，大鼠模型组的肝组织中TG、TC的含量明显比对照组高(P < 0.01)，黄瓜香提取物组的肝组织中TG、TC的含量明显比模型组要低(P < 0.05)；大鼠模型组的肝组织中SOD、GSH-P X 含量明显低于对照组(P < 0.01)，MDA含量则显著高于对照组(P < 0.01)；黄瓜香提取物组的大鼠肝组织中SOD、GSH-P X 含量明显比模型组高(P < 0.05)，MDA含量明显比模型组要低(P < 0.05)。 Table 3 The effect of the VDG on the hepatic tissue TG， TC， SOD， MDA， GSH-PX in rats ( x ¯ ± S 组别 n TG (mmol/L) TC (mmol/L) SOD (U/mg∙pro) MDA (U/mg∙pro) GSH-P X (U/mg∙pro) 对照组 10 2.38 ± 0.34 2.66 ± 0.28 146.36 ± 21.87 4.38 ± 0.57 73.35 ± 11.52 模型组 8 3.88 ± 0.45 * 4.15 ± 0.33 * 96.82 ± 20.09 * 13.48 ± 2.32 * 42.53 ± 9.97 * 黄瓜香提取物组 9 2.52 ± 0.73 ▲ 3.13 ± 0.52 ▲ 119.97 ± 19.19 ▲ 7.41 ± 1.01 ▲ 57.89 ± 12.04 ▲ 表3. 黄瓜香提取物对大鼠肝组织TG、TC、SOD、MDA、GSH-PX含量的影响( x ¯ ± S) 注：与对照组比， * P < 0.01，与模型组比， ▲ P < 0.05。 3.4. 黄瓜香对大鼠肝组织病理变化的影响 大鼠对照组肝脏无异常，肝小叶轮廓清晰可辩，肝索比较规则且围绕中心静脉放射状排列，汇管区未见炎性细胞浸润；大鼠模型组显示，肝索排列出现紊乱，有弥漫性不同程度的脂肪变性，炎性细胞大量浸润；大鼠黄瓜香提取物组肝细胞脂肪变性较轻，肝板排列完好汇管区的血管扩张充血，炎细胞浸润及坏死不明显(图1~3)。各组大鼠肝组织脂肪变性程度 [ 3 ] 见表4。 图1. 对照组，HE染色(×200)，肝索围绕中央静脉呈放射排列，细胞形态正常 图2. 模型组，HE染色(×200)，肝细胞形态不规则，胞浆内有脂滴散状分布，并出现大量炎症细胞浸润 图3. 黄瓜香组，HE常规染色(×200)，肝细胞脂肪变性较轻，肝板排列完好 Table 4 Compared to the degree of hepatocyte steatosis in all trail group 组别 n 脂肪变性程度分级 与模型组 比较 F0 F1 F2 F3 F4 对照组 13 12 1 0 0 0 P < 0.01 模型组 12 0 1 2 7 2 黄瓜香提取物组 13 6 2 4 1 0 P < 0.05 表4. 各组大鼠肝组织脂肪变性程度比较 注：F0代表肝小叶内含脂滴细胞数/总细胞数比值为0，F1、F2、F3、F4分别代表比值为<1/3、1/3~2/3、>2/3、≈1。
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user: 4. 讨论 NAFLD是指除酒精外和其他无明确的损肝因素等所致的一种多病因导致的以肝细胞脂肪变性和脂质贮积为特征的临床病理综合征，是世界上很多国家的第一大慢性肝病 [ 4 ] [ 5 ] 。本次研究结果显示，大鼠黄瓜香药物组的血清和肝脏中的TC、TG的含量比模型组均明显降低，血清中ALT、AST活性也明显降低，提示黄瓜香提取物有调节脂肪代谢，减少脂质在肝内沉积的作用，并能阻止由高脂饲料诱导的大鼠NAFLD形成，显示了较强的对肝损伤改善效应。同时，肝组织病理变化结果表明大鼠黄瓜香组的肝组织脂肪变性程度，相比模型组也有明显地减轻，表明黄瓜香提对高脂饲料诱导的大鼠非酒精性脂肪肝有一定的保护作用。同时相比模型组，大鼠黄瓜香组的肝组织中SOD、GSH-P X 、MDA含量有显著性差异(P < 0.05)，因此可推测黄瓜香发挥保护作用的机制之一可能是通过调节SOD等抗氧化酶的活性完成的。
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user: 5. 结论 实验结果表明，黄瓜香提取物显著的调节血脂作用和抗过氧化作用及抑制氧化应激等，能降低肝脂质代谢障碍引起的肝损伤，从而有效地起到很好的保护肝脏的作用，同时也阐明了黄瓜香提取物对高脂饲料诱导的大鼠非酒精性脂肪肝有明显的保护作用。为临床应用提供有效的实验基础。
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user: 摘 要 随着数据挖掘技术的不断发展，在很多领域都取得了显著的成就。近几年，高校的信息化管理成为了教育领域研究的热点，数据挖掘技术被广泛的应用到高校信息化管理当中。通过数据挖掘这一热点技术入手，深入研究探讨数据挖掘技术在高校管理从人为化转变为信息化中起到的作用以及相关的技术应用，从而发现更有价值的研究方向。 关键词 :数据挖掘，高校信息化管理，热点技术，人为化，信息化 Copyright © 2019 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 先进科学技术信息化的迅速发展，让各个研究领域数据都呈现出爆炸式的增长，包括淘宝交易数、银行交易数据、医疗数据、教育行业数据以及公司利润和业绩以及顾客反馈等 [ 1 ]。在这些庞大的数据中隐藏着许多有价值的消费规则或者信息，而这些信息对各个领域的发展和管理具有重要的意义，因此如何挖掘出更有价值的信息则成了当今关注的热点话题 [ 2 ]。数据挖掘技术的出现就是为了解决这些庞大的数据。数据挖掘是数据库研究、开发最活跃的分支之一 [ 3 ]，可以说数据挖掘技术在国内的发展已经越来越成熟和强大。2017年的KDD大会在加拿大新斯科舍省的首府哈利法克斯落下帷幕。纵观几十年的KDD发展，从参加会议的人数，论文发表影响力等各种情况来看，华人力量越来越强大，这说明我国现在也越来越重视数据挖掘的发展，相信这项技术能为科技的进步带来更加重大的发现。并且和我们在校学生密切相关的教育领域，数据挖掘技术也正在深入。近几年，随着进入高校学习人数的不断上升，摆脱传统的人为管理方式，使得管理信息化，成为了各个高校研究的热点。目前数据挖掘技术在一些高校管理中的应用很广泛并且也取得了一些成果，例如：在马来西亚以及印度的一些高校利用数据挖掘技术解决学生心理健康问题 [ 4 ]；Brigitte Maier利用数据统计方法分析了澳大利亚的29所大学的2196名学生在网络学习平台的经验和喜好 [ 5 ]；Cristóbal Romero， Sebastián Ventura， Enrique García以Moodle系统作为案例研究了数据挖掘技术在课程管理系统中的应用 [ 6 ]；浙江大学使用关联规则发现挖掘技术对高校的人事信息库的作用，试图找到影响学科发展的因素 [ 7 ] 等。就这么多的案例来看，知道高校学生管理工作不仅需要经验指导，也需要科学引领 [ 8 ]。如果能有效的将数据挖掘技术应用到高校信息化管理当中，不仅能够找到对学生学校发展最有利的数据资源，还能够帮助学校更好的了解学生的生活学习情况，实现更好的管理，提高学校管理质量。本文就将从几个方面入手，讨论数据挖掘技术在高校信息管理中的相关应用。
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user: 2. 数据挖掘 2.1. 数据挖掘的概念 随着大数据时代的蓬勃发展，数据挖掘技术在其中起着关键的作用，结合目前的发展形势，数据挖掘已经成为人工智能和数据库领域的研究热点，数据挖掘的意义是为了发现数据库中隐含的知识 [ 9 ]，解决庞大数据集带来的问题，利用数据挖掘技术可以分析大量的数据，找到有利于社会发展的信息。 数据挖掘是一门结合了多个学科知识的产物，它包含了许多的学科知识，这些学科现在都是各部门的研究热点，主要包括人工智能，机器学习，模式识别，统计学，可视化技术等等。数据挖掘能够解释成为一个过程就是自动地帮助我们分析数据并从中得到数据中潜在知识，从而帮助决策者做出合理并且正确的决策 [ 10 ]。 2.2. 数据挖掘的过程 数据挖掘的过程主要包括以下几个方面：数据集选取或构造、数据预处理、数据转换、数据建模以及对结果的分析与评价几个过程。 ① 数据集选取或构造：大量数据都是由不同的数据源构成的，解决一个数据挖掘问题，首先要进行数据集的选取或者构造这一步骤，根据任务的目的和自己的需求选择合适的数据集或者是构造出需要的数据。 ② 数据预处理：数据预处理是数据挖掘的关键步骤，我们收集到的数据类型、格式是多种多样的，并不是所有数据源都满足我们的实验需求，导致结果存在误差，不准确，所以就需要进行预处理。数据预处理包含数据清洗、数据集成、规范格式化数据，这个过程通俗来讲就是将“脏数据”转变为“干净的数据”从而为我们所用。 ③ 数据转换：数据转换就是将上面处理后的数据转换为特征，这些特征要尽可能准备的去描述数据，并且可以使得数据挖掘算法达到最优。 ④ 数据挖掘：数据挖掘的核心是模式发现 [ 11 ]，也就是利用数据挖掘算法和数据挖掘工具对转换过后的数据进行分析，挖掘出我们预期想要的结果。 ⑤ 结果分析与评价：当根据数据挖掘算法得到结果的时候，对得出的结果和理论的结果进行分析，得出相应的结论。 综上所述，将数据挖掘的过程表示出来如图1： 图1. 数据挖掘过程 2.3. 数据挖掘的常用方法 在数据挖掘发展的进程中，积累下来的数据挖掘的方法有很多，每一个项目都有适合的数据挖掘方法，每种方法都有自己对应的优点和适合的领域，下面简单介绍几种数据挖掘算法。 ① 分类方法：分类就是找到数据库中一组数据对象的相同特点并且按照分类模式将其划分成不同的类，其目的就是为了通过分类模式将数据库中的数据映射到某个给定的分类模式中。目前使用最为广泛的分类算法就是决策树算法。常用的领域有广告点击行为的预测。用户在上网的过程中会浏览许多的网页，根据点击网页的类型，网站可以向不同的用户投放不同的广告，产生更大的收益。 ② 关联规则方法：关联规则是数据挖掘算法中运用最广泛也是最重要的方法之一。关联规则是形如下X→Y的一种蕴含条件式，也就是发现变量之间存在的关系和规律。例如顾客和购买东西这两者之间就体现了关联规则，可以通过顾客购买东西的记录找到不同东西之间存在的联系。 ③ 聚类方法：聚类的意思就是把一组数据按照他们之间存在的相似和差异来分成几种类别，能够让同一类别的数据之间相似性大，让不同类别数据之间的相似性小。例如在市场细分领域中，根据同一商品，不同顾客有不同的消费特点，研究这些特点根据聚类算法制定出不同的销售组合应用在市场中。 ④ 回归分析方法：回归分析是一个统计预测模型，用来描述和评估一个或多个自变量之间的关系，反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性之间的相互依赖关系。比如研究产品质量和用户满意度之间的关系，在两者之间建立线性回归关系，体现出质量的提升对用户满意度带来的影响。
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user: 3. 数据挖掘技术在高校信息化管理中的研究 如今随着数据挖掘技术的快速发展，将数据挖掘技术应用到高校信息化管理中已经成为了各大高校的趋势，所谓的高校信息化就是指将计算机的各种技术与学校教务教学管理融合在一起，从而提高了学校管理人员的管理效率。下面主要从数据挖掘在学生选课、学生就业、贫困生认定、学生成绩预警四个方面进行应用分析。 3.1. 数据挖掘技术在学生选课方面的研究 学生的选课问题一直是被忽视的问题。在多数高校普遍存在课程设置不合理、选课方式不完善、选课指导体系不健全等问题。加上学生经常盲目的去询问高年级学生的选课情况，往往忽视自己的兴趣以及优势，这样不利于高校对人才的培养。数据挖掘技术能够更好的解决这个问题，利用数据挖掘技术中的关联规则算法，关联规则就是发现变量之间存在的某种联系，大家最熟悉的关联规则体现就尿布与啤酒的关系，那么这种表现同样可以应用在学生选课当中，发现学校课程之间的相关性。比如一个频繁项集是{计算机科学基础，计算机网络，网络编程}，那么由此可见，如果该同学计算机基础学的很好很有兴趣，那么他的计算机网络和网络编程也是没有问题，而且可以为学校的排课提供一个参考，在学习有争对性的专业课的时候，需要学习相关的基础课程，更有利于学生更好的学校专业课知识。这样就可以为学生选课提出一个更有科学性的参考，避免盲目性选课为学生以后毕业或找工作带来困扰。 3.2. 数据挖掘技术在学生就业情况方面的研究 学生就业问题一直以来是学生也是家长和学校最为关注的问题，目前我国部分高校已经对学生就业系统进行开发并且也投入使用。例如上海交通大学毕业生就业办公室的开发和应用 [ 12 ]，功能很强大，速度很快，为学校的就业管理提供了帮助。其实每个学校的信息数据库中，收集了学生的各种信息，也收藏了许多招聘单位的条件信息等。那么对高校来说最重要的一点就是如何从这些海量的数据中发觉有用的信息和数据，能够对人才培养方案的制定，课程的设置，实验实训的内容设计，以及如何开展毕业生的就业指导都有着显著的意义。利用数据挖掘技术中的关联规则算法，通过设置一些对就业有影响的关键词集，首先通过计算找到能够匹配最小支持度值的频繁词项，再通过匹配最小置信度来生成关联规则得出强关联规则就能够分析出各种对就业有影响的因素，找到这些因素之后，比如学生的学位课成绩，学生的城市经济状况等，学校可以根据这些因素进行一个参考，为学生找工作提供宝贵的意见，提高学校的就业率。 3.3. 数据挖掘技术在贫困生认定方面的研究 高校教育的普及给许多农村的孩子带来了方便，当然，也存在着读书困难的问题。我国也针对贫困生进行了帮助，我国已经初步形成贫困生资助体系，建立了“奖、助、补、贷、减”相结合，以国家奖学金、国家励志奖学金、国家助学金、国家助学贷款、生源地助学贷款为主的家庭经济困难学生资助体系 [ 8 ]。我们学校也是积极的在为贫困生提供帮助。但是怎样将资金帮助真正贫困的同学，成为了高校现在需要解决的问题。目前大多是通过同学之间相互评定和老师的讨论进行资助，这里面存在很多人为因素，可能导致需要帮助的同学得不到帮助。那么贫困生认定系统就可以很好的解决这个问题，利用数据挖掘技术能够排除其他因素干扰，使得调查的数据更加合理，结果更可信。之前也有学者做过相关的研究，例如：赵炳起 [ 13 ] 等提出建立包括五类指标的评定指标体系；杨晴 [ 14 ] 在硕士论文中提出了评价学生家庭经济困难程度的五类指标；刘善槐、邬志辉 [ 15 ] 使用线性回归方法构建了困难生认定二分类模型等。这些都是利用各种合理的数据挖掘算法，然后根据采集到的有用的数据，对其进行分析，挖掘出其中隐含联系 [ 16 ]，那么根据这些研究我们可以从多方面入手，比如收集关于校园一卡通的消费数据。在校园一卡通中包含大量的消费记录，这是最好反映学生经济情况的数据；其次还有学生填写的家庭情况表，包含学生的家庭情况信息，提供一个辅助作用，将这些数据进行收集整理后，可以利用数据挖掘中的关联规则算法来设置最小支持度和最小置信度，通过计算找出超过最小置信度的所以数据，来和研究的数据进行对比，将学校的贫困生挖掘出来。也可以利用决策树算法，通过计算每一个属性的信息增益值，找到具有最大信息增益的值，作为根节点，依次构造成一棵决策树，可以直观的看出对贫困生认定最有用的属性。由此可知，利用数据挖掘算法能够为贫困生认定提供更加直观有效的结果，帮助学校更好的解决这一问题。 3.4. 数据挖掘技术在学生学业预警方面的研究 由于高校教育的普及，学生人数持续的增长，带来的数据也越来越多。目前大多数学校针对学生产生的庞大的数据仅仅采用简单的查询，统计等手段，很少挖掘数据隐藏的含义，因此我们可以利用数据挖掘技术挖掘出学生各科成绩之间隐含的关系，来起到提醒和警示学生学业的作用，能够更好的帮助学生为自己的学业做好准备。其实部分学校已经做出了一些措施，比如：上海海事大学教务处建立了严格的预警规则 [ 17 ]，对学生发放预警数据，对那些存在问题的同学提出严肃的正式的提醒，督促学生能够更好的完成下面的学习任务，顺利毕业；复旦大学为了督促学生主动学习，在校园里实施了“博学计划”，构建了完善的学习预警体系，对于绩点低的学生进行提前干预 [ 18 ]。我们可以利用数据挖掘技术中的分类分析的方法，对大一大二学生的成绩进行分析，找到容易引起挂科的科目，和存在学分低无法毕业的学生，进行预警，对这部分学生做出一些成绩提示，能够帮助他们更好的重视自己的成绩，顺利毕业。
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user: 4. 实例——贫困生认定系统的设计 4.1. 数据挖掘技术应用于贫困生认定系统的重要性 由于目前高校人数越来越多，那么随之增加的贫困生的数量也越来越多，如何公平公正的为学生做出贫困生等级判断成为目前高校需要解决的一个问题。但是由于目前大多数高校的认定贫困生方法存在一定的偏差，多数是采用人为评定的方法，那么学校可以采取一定的措施，通过深层次的挖掘大量学生数据中与贫困生评定相关的数据，提取出相关的规则来为学校管理人员提供贫困生认定的帮助。 4.2. 贫困生认定系统的设计方案 在贫困生认定的过程当中采用数据挖掘技术，将数据挖掘技术应用于一卡通消费记录的关联以及家庭信息和学习情况的判断的过程中，为参与评定的人员提供帮助。 4.2.1. 设计流程 ① 数据的选取与收集：可以向学校相关负责部门收集数据，并自己通过对学生做出一些调查来收集更多数据。将收集的数据进行整合选取，选择更有用，更规范化的数据。 ② 数据处理：根据选择好的规范化的数据，根据所需要的数据挖掘的算法将其进行离散化化的处理。 ③ 数据挖掘：选择合适的数据挖掘算法以及数据挖掘工具，对之前处理的数据进行挖掘，找到对方案有用的信息和规则。 ④ 设计系统：选择合适的程序开发语言，设计一个贫困生认定系统，便于更直观的展示结果。 ⑤ 应用：将通过数据挖掘技术产生的结果应用到贫困生系统当中，并通过系统展示出来。 综上所述，方案设计流程如下图2： 图2. 方案设计流程图 4.2.2. 数据来源 ① 首先是一卡通数据：根据第三部分的几个研究来看，发现就高校管理问题来说，一卡通已经成为了研究的热点和必不可少的一个部分。原因是校园一卡通实现人工辨别与电子认证结合的功能 [ 19 ]；可以作为校内识别证件，准确认证身份，提高学校行政管理水平 [ 20 ]，因此校园卡中包含着大量有价值的数据，比如：校园一卡通卡面上有个人的姓名、性别、学号、院系、照片等信息；校园卡还包括门禁系统的管理数据；校园卡包括校园消费数据；还有校园网上网的数据，这在之前提过的分析学生的学习行为起到了一定作用；有些学校校园卡也代替了水卡电卡的功能。 ② 除了一卡通数据，对于贫困生这一问题来说还有其他可用的数据，包括学生填写的个人以及家庭情况表、学生的综合成绩、学生申请贷款的情况，以及学生的德育分情况等。 4.2.3. 解决方法 ① Apriori算法来分析。该算法通过很多次的扫描数据库来得到项集从而找到我们需要的规则，那么利用Apriori算法应用到贫困生系统中 [ 21 ] 的主要原理是从众多影响因素中选出几个对贫困生认定最有价值的项，然后将里面的数据进行离散化处理，设置置信度之后，再利用算法找出这些项之间的关联性进行分析，最终得到我们需要的结果； ② 支持向量机算法来分析。贫困生问题也是一个分类问题，那么支持向量机算法能够很好的将贫困生和非贫困生分割开来，达到最大的分割操作，在收集到的所有数据中提取训练集，然后对其进行支持向量机的测试，解决问题。 ③ 遗传算法来分析：学生数据库，以及校园一卡通中的信息每天都在不断的变化，如果需要进行长期分析观察结果，那么就应该采用优化之后的算法，利用遗传算法的聚类，分类分析可以解决这个问题。 4.2.4. 系统设计 在设计系统的时候，需要选择一个合适的框架，B/S框架 [ 22 ] 比C/S框架更适合，B/S因为是直接访问网页的，所以更容易理解和操作，设计也没有那么困难。然后需要前台后台的页面，需要web服务器和数据库服务器相结合。需要选择合适的开发语言和数据库环境来进行开发，最后完成合适的系统设计，为贫困生的认定工作带来更大的方便。
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user: 5. 展望 综上所述，数据挖掘技术在各个领域的发展都越来越快，我们作为学生，应该更加注重高校信息化管理这一块的应用。利用数据挖掘中的各种方法，设计出合理的系统，帮助学校管理人员摆脱传统管理方式，合理利用一些看似不起眼的数据，挖掘出数据背后潜在的含义，能够使得管理更加科技化，信息化 [ 23 ] [ 24 ]。这样不仅给学校的教学管理带来方便，有利于更好的培养学生，对于学生来说也能帮助学生更加顺利的毕业，真正的实现高校校园信息一体化工作，实现人才培养的宗旨。
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user: 摘 要 由于军队院校办学性质的特殊性，师资队伍建设一直是军事教育的一大难点。从“双一流”军队院校师资队伍建设需求出发，以国防科技大学智能无人系统领域为例，详细分析了军校一流师资力量建设面临的任务；根据“双一流”院校建设要求，提出了该领域师资队伍发展的目标和阶段，以及具体的一流师资力量建设措施和建议，冀能对我军事高等院校及其它相关院校的师资队伍建设提供参考和帮助。 关键词 :师资队伍，“双一流”建设，军队院校，无人系统 Copyright © 2019 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. 军队院校建设一流师资队伍需求分析 目前国家“双一流”建设计划全面启动，2015年国务院印发《统筹推进世界一流大学和一流学科建设总体方案》 [ 1 ] ，围绕“中国特色，世界一流”的核心要求，从建设、改革两方面共安排了10项重点任务。10项重点任务分别是建设一流师资队伍、培养拔尖创新人才、提升科学研究水平、传承创新优秀文化、着力推进成果转化、加强和改进党对高校的领导、完善内部治理结构、实现关键环节突破、构建社会参与机制、推进国际交流合作。“建设一流师资队伍”是10项重点任务之首，可见其非比寻常的重要性，师资队伍的完备是推动其它9项重点任务的关键。 军队院校改革和发展重点探索的过程中，师资队伍建设一直是军队院校军事教育的一大难点 [ 2 ] 。国外军事院校的师资来源比较丰富，既有著名高校的学者，也有部分基层的军官，不拘一格。学员通过与各种各样的教师接触，多层次多方位的了解世界、社会和军队，在一定程度上丰富了其信息和知识。师资的多渠道有利于引入先进前沿的科技和人文知识，适应新军事科技变革，也有利于院校和部队的衔接，保证了教育质量和学员素质。 美军院校的师资队伍主要由美国军官、士官、文职人员和少量国外专家组成，各院校军职与文职教员的具体构成情况各异，因培养目标不同而呈现出不同的特点 [ 3 ] 。通常来说，学历教育院校中文职教员所占比例较高。美国国会要求学历教育院校中文职人员教员的比例应该达到25%。西点军校1999~2000学年的在校教员中除647名军职教员外，还有来自地方大学的著名学者，以及来自7个国家的外国军官，包括退役军官、军事长等。美军认为，没有一所学校能在所有学科都保持领先的学术地位，聘请在其研究领域有所专长的人员任教或讲学，有助于在院校营造一流的学术环境，并对保持高水平的教学质量至关重要 [ 2 ] 。 相比于世界一流高等院校及军事院校，目前国防科技大学双一流建设的困境主要体现为三点：一是具有国际影响的高层次人才成长周期较长，且引进存在困难，导致领军人才较少；二是青年教师培育和发展环境受限，缺少培养一流人才的土壤，人才流失严重，优秀的青年学术带头人数量不多；三是国防科技大学人才培养目标定位与一流高校相比更为复杂，存在自身的特殊性。根据目前师资力量建设情况，从以下几个方面分析国防科技大学师资队伍建设的特殊性： 1) 师资队伍构成方面。由于受到地理位置、语言，尤其是学校办学性质的制约，国防科技大学的教师基本来源于系统内封闭环境(主要是本校研究生毕业留校或者军内其它院校培养)，从美、英、德、法等发达国家引入一流人才方面条件欠佳，少数优秀学员出国攻读学位或联合培养。教员类型和背景单一，与地方学者、作战部队流通性很小，导致难以满足通用专业人才、联合作战保障人才等多类型人才培养的需要。 2) 身份管理方面。国外技术类军事院校专职教员多以文职人员为主体，甚至校长由文职担任，开放度较高。而我军各军事院校教师队伍通常均为军职，军改中虽然增加了文职人员数量，加大了人才引入，但是事实上文职人员还需进一步细化成长路径，以加强地方一流学者，尤其是有国际影响的领军人才的吸纳。 3) 教学科研环境方面。外军院校特别重视根据未来战场需要加强基础理论和未来科技的教学科研，一方面以便学员毕业后能够适应科学飞速发展和武器迅速更新换代的需要，另一方面，也通过构建世界前沿的研究平台环境吸引了大量前沿学者。相对而言，我军院校更侧重于部队当前第一任职教育，对基础理论和未来战场的重视度不够，间接限制了学者引进和现有师资队伍的培育。 针对以上军队院校一流师资队伍建设的需求以及国防科技大学面临的困难和挑战，下面内容进一步分析军队院校(以国防科技大学智能无人系统领域为例)一流师资力量建设面临的任务，并详细阐述双一流建设条件下师资队伍建设的目标和节点，提出了军校一流师资力量建设的措施和策略。
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user: 2. 军校一流师资力量建设面临的任务—以智能无人系统方向为例 根据军委提出的办学要求，国防科技大学打造的一流师资队伍必须能够承担起高素质新型军事人才培养和国防科技自主创新高地的任务。师资队伍必须具备国际军事高科技视野，能够紧跟世界军事科技发展潮流；了解部队作战需求，深刻理解部队打赢信息化局部战争需要什么样的人才、装备与技术；具备进行通用专业人才和联合作战保障人才培养方案、课程体系建设与开展教学工作的理论基础与教学改革研究能力；具备核心关键技术攻关的科研能力。一流师资队伍的建设要适应建设世界一流高等教育院校总要求，既要向一流高等教育院校师资队伍的一般性衡量标准看齐，又要体现军队与国防建设办学特色。 经过近几年发展，我国无人系统，特别是无人机的列装规模、技术成熟度以及研发投入均已经增长到很重要的程度 [ 4 ] 。无人机装备数量、性能的快速提升与高素质人才短缺之间的矛盾日渐突出，无人机部队专业人才数量的短缺和水平的不足开始严重制约了无人机作战效能发挥以及未来无人系统领域的发展。因此，建设一流的智能无人系统领域人才培养师资队伍，需要考虑以下主要任务： 1) 提高智能无人系统领域专业师资队伍水平。当前，我军察打一体无人机、无人侦察机、电子对抗无人机等无人装备数量较多，未来将呈现出加速趋势。这类装备不同于传统无人靶机，在指挥控制、任务管理、情报分析、技术保障等方面对高素质专业技术人才和指挥人才的需要更为迫切。国防科技大学在军内院校中，主要定位承担中高端无人系统通用基础技术人才培养，需要从国内高校领域引进相关领域高水平人才，着力提高本学院无人系统相关教师科研水平，加强国内外学术交流，从而为满足各军兵种对新型无人装备专门人才岗位设置打下基础。 2) 联合作战相关的无人系统通用基础性知识教学体系构建。未来，无人系统将广泛应用于多军种作战 [ 5 ] ，但各军种对无人系统的任务需求、装备现状、以及隶属关系不同，因此需要建立科学的教学体系，突出智能无人系统专业建设重点，确保背景基础性知识构建的科学性和可行性，为满足我军无人系统领域新型军事人才培养需要做好铺垫。 3) 加强无人系统联合作战相关教学的投入。每种无人系统都有专门的训练项目，这就使得无人系统操作员缺乏战场交互操作能力，各机型操作员无法操作它型的无人系统，无法实现协同作战，这对操作员个人的知识结构和理论深度提出了极高的挑战。应加强无人系统联合作战相关课程建设，加强师资力量投入，培训的内容深度要能够支持某军种的任务，训练的广度要允许操作员融入到联合作战环境中。采用基于院校的通用化学历教育培养方式，将通用教育和岗位教育相结合，为培养既具备最初的任职资格能力，也具备很强岗位适应能力得学员打基础。 4) 智能无人系统专业实践教学基础构建。不同无人系统培养内容在基本原理和基础知识上存在共性，在使用方式、使命任务等方面则具有不同特性，需要统筹好拓宽知识结构与精通装备实践的关系。潜在的无人系统训练需求规模庞大，装备类型多样，将适应于所有无人系统操作人员的通用核心课程和装备实践分开，可以在显著提高训练数量和质量的同时，减少成本和时间周期的代价。提高对无人系统实践教学的投入，注重教员实践课程建设，将无人系统操作人员培训合理地分成两个阶段：第一阶段对操作人员统一进行通用核心课程教育和模拟器训练，拓宽学员知识结构；第二阶段再针对装备的特性分不同基地进行深入实践，紧贴作战需求，学以致用。
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user: 3. 双一流建设任务下师资队伍发展目标和阶段 国防科技大学以国防和军队建设的重大需求为导向，紧贴我军新型作战力量建设需求，进一步凝练和聚焦学科内涵，聚焦高水平人才培养、科学研究与军队服务。以智能无人系统领域为例，按照重点方向建设与学科均衡发展相结合、强化学科基础与拓展学科交叉相结合、培养顶尖人才和打造优秀师资团队相结合的原则，建设一流的人才培养师资队伍可以按照时间节点划分三个发展阶段： 1) 近期目标(2020年) 学习借鉴国际先进教育理念、成功经验、优质资源，积极推进学校优势学科发展，聚焦智能科学等学科领域，形成军事特色鲜明，多学科深度交叉融合的学科布局，建设一支军内一流的高水平师资力量，初步成为我国智能无人系统领域新型军事人才培养和科学研究的重要基地。 2) 中期目标(2035年) 教学与科技创新团队稳定发展壮大，建成一支由院士牵头、知名专家和青年骨干为主体、具有国际知名度的国家级科技创新团队和一支由国家级教学名师牵头的国内一流、国际知名的教学科研团队；军事科技自主创新能力不断增强，在智能科学等方面形成核心竞争力，形成一流学科群；国际交流与国际军事合作不断深入，建成智能无人系统国际军事交流平台。 3) 远期目标(本世纪中叶) 学科体系科学完备，成为我国智能科学、无人系统等领域的主力军和人才培养不可或缺的基地，在智能无人系统技术领域达到世界领先水平，在智能科学等优势学科领域领跑世界，建成包括院士、杰青、长江等国家级高层次人才的国家级创新师资团队，发展具有国际一流的师资团队，建成具有我军特色的国际一流学科群。
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user: 4. 国防科技大学一流师资力量建设措施和建议 为了从整体上推进建设世界一流高等教育院校步伐，建设一支既能对接部队现实需求，又能保持一流教育水平的师资队伍，提出发展举措和建议如下： 1) 认清世界一流办学标准，找准学校发展定位，加强智能无人领域建设顶层规划。 对国防科技大学而言，无论是在国内外一流高等教育院校中，还是在国内外军事工程院校中，都是没有可对应的参照系，所以必须形成自己的独特办学定位和特色优势。习主席训词指出要把学校办成高素质新型军事人才培养高地和国防科技自主创新高地，已经赋予了学校独特的办学地位。学校可围绕这个定位用力，培养出一流的智能无人领域通用专业人才和无人系统联合作战保障人才，研发并掌握一批国际领先的国防科技核心关键技术。以人才培养为牵引，首先要明晰通用人才和联合作战保障人才在面向未来战场中的使命定位，加强学生领导能力、创新思维、全局视野、知识应用等核心能力培养，进而归纳出师资队伍建设的方向和构成，合理分配基础理论、前沿交叉、部队实践等各方面教师比例。 目前存在很多与建设世界一流高等教育院校不相适应的体制机制和政策。在军队改革这一特殊历史时期，为持续推进改革，学校可进一步深化教学科研体制机制改革事宜，并考虑成立特区，在军队改革大方向下具有一定的自主权，形成促进学校发展建设的灵活政策和长效机制，激发广大教师的积极性。 2) 创新人才引进、培育、保留机制，探索建立国防科技创新人才特区。 建成世界一流高等教育院校的目标核心就是要汇聚一流的师资队伍，要认识到“人”是第一位的，必须以人为本，可持续发展。结合国防科技大学特点，打造一流师资队伍，更需要“重内生，兼顾外援”。要扩大用人视野，积极主动适应变化，打破固有的思维模式，建立更加积极、开放、有效的人才政策。优化师资队伍结构，实现既能对接部队现实需求，又能保持一流教育水平的矛盾统一，目标是实现师资队伍的“一流结构” [ 6 ] 。 深化研究和改革相关政策，在人才编制身份、管理方式、自主性等方面争取更大的灵活性，真正在“以环境吸引人”下功夫，而不仅仅是“以制度留住人”。建立教师发展指导中心，统筹教师各种能力和技能的培养。实施优秀人才跃升工程，力推各类人才计划培养对象入选更高层次国家军队重大人才计划以及军队各层次专家库。加强青年人才队伍建设，不断提升青年骨干教师培养工程质量，进一步明确目标，设计好各类人才成长发展的顺畅路径，优化个性化培养方案，为高水平优秀人才成长切实开辟“绿色通道”。实施人才队伍分类管理机制，完善不同定位人员的考核制度和评价体系，而不是“一把尺子量到底”，打造有利于各类人才冒尖的公平竞争环境。 3) 健全面向世界一流大学水平的师资队伍教学科研管理服务保障体系。 建设世界一流大学，需要一流的管理服务保障体系作为支撑。重点解决教职员工反映强烈的管理问题，为他们提供更加便捷、更加贴心的服务，使他们摆脱琐碎事务的烦恼，专心于教学科研主业，创造更多更好的业绩。 完善教学科研平台环境，建设世界一流的大科学装置和高端科研创新平台，面向未来战场构建高逼真度战场实验环境，加强科研用房、运行经费、科研支撑人员保障水平，建立更加开放更加有吸引力的研究平台，用好军队和双一流重点建设政策，统筹全校资源，加快建立无人系统综合训练中心以及智能无人系统研究生创新实践基地，统一调配用房需求，避免有设备、没场地的现实矛盾。 汇聚学校各类资源，积极对接地方配套，在教师个人成长、教学科研、后勤保障等各个环节提高支撑服务质量，在政策框架下全面提高教师福利待遇，具有地方同等条件可比性，甚至优于地方。用好用足国家和军队的科研政策，探索建立有针对性的人才激励机制，调动教师人员积极性。进一步研究解决教师子女的上学问题，解决老师的后顾之忧。 总体而言，为满足我军新型智能无人领域人才培养，需要加快高水平师资人才队伍建设，注重学科交叉型人才引进，“不拘一格降人才”，引进人才过程中避免出现唯“海归”，唯“985”、唯“博士”、唯“帽子”论，真正实现“人岗相符”。聚焦无人、瞄准前沿、紧贴实战，实现科研和教学、基础理论和创新实践的有机融合和高效统一。同时紧密结合部队，建立专职和聘用相结合的师资队伍以及双向交流机制；着力提升教师晓于实战能力，安排青年教师到对口部队代职锻炼，为建设一流的无人系统教学科研师资队伍提供保障。
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user: 摘 要 VSP作为一种地球物理勘探方法在油田勘探开发中扮演着越来越重要的角色。它通过井中垂直排列上的波场响应，求地球物理参数、速度场信息、层位识别、井旁构造形态和地层岩性特征等，解决这些反问题的能力得到很大提高。同时为了更好的解决反问题首先也要处理好正问题—VSP正演模拟。下文以XX井为例，综合应用地震资料，测井资料，分别进行了基于射线理论和基于波动方程的两种VSP正演模拟的实现过程，并结合野外实际采集资料对比了二者方法的差异和优劣势。 关键词 :VSP正演模拟，射线理论，波动方程，射线追踪，正演道集记录 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. 前言 近年来VSP在“三高”地震勘探中扮演着重要角色，在油田勘探开发中发挥重要作用，解决反问题的能力得到很大提高，而应用这些的前提是解决好正问题。因此，VSP正演模拟受到越来越多的关注。正演模拟主要是基于射线理论和波动方程理论，两种方法都能实现VSP正演模拟，可以从理论上研究VSP的波场特征，指导VSP施工方案设计，提供资料采集质控依据，是VSP资料处理解释中必不可少的环节。迄今为止，国内外很多学者已经提出多种提高数值模拟精度的方法 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] ，Dablain [ 5 ] 应用不同差分近似阶数情况下的声波方程进行波场的对比研究，认为差分近似阶数越高，精度也越高；Alford [ 6 ] 指出网格大小和地震波传播方向是影响声波方程有限差分法频散的两个主要因素；裴正林、陈可洋等 [ 7 ] [ 8 ] 提出了声波、弹性波等的高阶交错网格有限差分方法，实现了地震波场高精度正演数值模拟；Fei T等 [ 9 ] 应用通量传输校正(FCT)技术有效压制了数值频散问题；董良国、吴国忱、宁刚、陈可洋等 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] 研究了正演模拟的频散问题、分析了误差来源及边界吸收问题，并提出了相应的解决办法。在前人研究的基础上，下文重点讨论基于射线理论方程的射线迭代法和基于波动方程的交错网格高阶有限差分法的原理，正演模拟实现过程，射线追踪，正演道集记录，进行了两者正演道集记录对比分析以及与实际野外采集道集记录的比较，同时总结了两者方法的优势和劣势。