DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 改进方案 本文基于联盟链的应用场景，对原有的PoA算法进行部分改进，引入基于可验证随机函数的领导节点选取和基于投票的权威节点动态变更的VPoA算法。VPoA算法通过加密抽签算法来选取领导节点，验证抽签算法可以验证该领导节点的身份，改进区块接收阶段，通过验证的区块才会最终得到确认。VPoA算法的核心流程图如图1： 图1. The main structure of VPoA 3.1. 选取领导节点的改进 引言中针对PoA的分析得出，PoA共识流程使用取余法从权威节点集合(ValidatorSet)中选取一个领导节点，限制消息传输的次数，但因此权威节点的信息被在多轮区块链共识之后，权威节点信息容易被公开，导致权威节点被攻击后的共识的效率和安全问题。针对这一存在问题，设计一个基于可验证随机函数的领导节点抽签选取算法，每次领导节点的选取和验证区块都不会被公开，保证了领导节点的不可预测性和随机性，同时可以通过验证抽签算法验证领导节点的身份。 3.1.1. 领导节点的抽签算法 首先，在加密抽签算法中，权威节点通过输入本节点的私钥以及所有节点都能得到的参数，经过计算可以得到本轮VRF随机哈希值与中签结果。如算法2： Algorithm 2. The cryptographic sortition algorithm 算法2. 加密抽签算法 3.1.2. 验证抽签算法 验证抽签算法是其他节点对中签节点进行验证的算法，某节点收到中签节点的消息后，中签节点的pk与π是公开的。验证过程先验证π是否合法有效，然后依据与抽签类似的过程获得用户被选中的子用户数，如果结果是0表示没被抽中，从而与用户随消息广播出来的j值做比较以验证其正确性。如算法3。 3.2. VPoA共识流程的改进 3.2.1. 状态定义 NEW ROUND：上一轮的领导节点发送新的区块提案，验证节点等待LEADER SELECTION消息。 LEADER SELECTION：验证节点已收到LEADER SELECTION消息，计算上一轮的哈希从而验证自己的VRF签名是否成为新的领导节点。 Algorithm 3. The verifying sortition algorithm 算法3. 验证抽签算法 BLOCK PROPOSAL：抽签成功的领导节点提议新的区块，并向其他验证节点广播。 BLOCK ACCEPTANCE：验证节点确认已收到BLOCK PROPOSAL消息，向其他验证节点广播。 FINAL COMMITTED：领导节点确认已收到BLOCK ACCEPTANCE消息，成功地将新块插入到区块链中，准备进行下一轮。 ROUND CHANGE：新的一轮开启，重新选取新的领导节点。 3.2.2. VPoA算法共识流程 首先，在初始状态下，所有的权威节点都是待选举状态，当前的LEADER打包区块结束后，所有的节点在收到LEADER SELECTION消息时，开始新一轮的领导节点选取。新一轮的时间间隔为当前时间戳和第一次区块生成时间的时间差，所有待选举的节点开始加密抽签，当某权威节点被选取给新的领导者LEADER时，其他权威节点称为验证节点VALIDATORS，参与验证该轮抽签是否正确。当所有的验证节点成员投票结束后，新节点开始BLOCK PROPOSAL过程。VPoA算法共识流程如图2，假设一次共识中存在4个权威节点，序号分别为1，2，3，4。则VPoA算法共识流程的四个步骤如下： 1) 领导节点选取：通过公式1和公式2分别计算随机哈希值hash与零知识证明 ，其中哈希值由私钥和输入参数决定，他人不可伪造。节点1对当前区块高度和上一区块中的VRF值做签名，然后计算哈希，根据哈希值独立判断自身能否成为当前高度区块的潜在Leader。通过抽签算法节点1得知自己成为新的领导节点后，其他节点2、3、4将使用验证抽签算法进行结果验证，同意节点1为领导节点后，将信息传回节点1。 2) 提出新的区块：节点1成为当前区块高度的Leader，则将包还未得到共识的新交易请求，构造新块，并对此区块数据和区块哈希进行签名，将区块和签名向共识网络中的所有权威节点进行广播。 3) 区块接收：节点2，3，4成为该轮的验证节点Validators。验证节点会检查区块头的有效性，并对该区块进行对应签名，然后将签名信息发送回当前Leader节点1。 4) 区块确认：领导者Leader节点1至少要等待N/2 + 1个Validators的有效的签名(可以与步骤3的签名者不同)，然后提交该区块，然后将新的块广播给整个区块链网络。 图2. 改进后的共识流程 3.3. 权威节点动态变更 目前联盟链中的主流PoA实现算法如Aura和Clique，但是这两者的算法实现并不支持动态变更权威节点，所以本文设计了一种基于投票的权威节点动态变更方案。如果需要新增一个权威节点，设置开启一个投票机制，通过网络中权威节点集的共同投票，投票通过后才能加入权威节点集合，成为新的权威节点。如果出现权威节点作恶或失效的情况，则剔除该领导节点，选取新的领导节点完成该轮区块打包任务。增加和剔除权威节点的投票都是立即生效的，而且都需要超过当前权威节点的50%的投票数方能生效。 3.3.1. 加入权威节点 新节点通过向全网广播，表明自己想成为权威节点。并向已有权威节点提交自己的认证信息，当原有的权威节点收到该提议后，开启一轮投票，当该节点收到超过50%个权威节点的票数时，此时将该新节点加入到权威节点的列表中。 3.3.2. 剔除权威节点 某个区块交易的进行到确认过程中，如果权威节点在一段时间内发生作恶或无响应的情况，则可以重新投票将其从权威节点列表中剔除，通知所有的权威节点，进行新的共识确认。如果立马删除节点，则可能丢失未提交的事务。因此，在本文的动态变更方案中，选出新的领导节点将其所有事务转移到新的轮次，然后再将所有的交易数据重新提交，权威节点的剔除可以防止领导节点作恶或者被攻击后作恶。
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user: 4. 实验与分析 为了验证本文提出的VPoA算法的有效性，基于Golang语言实现了该VPoA算法，采用多机器多节点搭建测试区块链进行共识模拟 [ 18 ]，本次实验在1台Intel i7-7700 CPU、16G内存、512硬盘、操作系统为CentOS 7.6 64位的4个虚拟服务器上进行。 4.1. 领导节点选取实验结果 对于领导共识节点的选取的改进，我们用实验证明该选取方案是有效的，首先，我们在创世配置文件中设置我们的权威节点个数，分别为1、2、4、8、10个，查看在权威节点个数不同时是否能够在每一轮次中正确有效的选取领导节点。在第一轮中，只有一个权威节点0x00····597c2时，领导节点选取就为该权威节点。身份验证也是正确的，此时的区块，也被称为创世区块，会被正确提交到系统中。在第二轮，会开始新的领导节点选取，抽签算法还是选取0x00····597c2作为该轮的领导节点。同理，在不同的轮次中设置不同的权威节点个数，查看每轮领导节点选取的结果，发现改进的VPoA方案可以完成领导节点的正确选择。尤其在第4次试验中，人为将0x00····f548a的权威节点下线，发现该次领导节点选取失败，在下一轮中重新选取0x00····7183d为领导节点成功。实验结果如表1： Table 1 Leader node selection result experimen 轮次 权威节点个数 领导节点选取 验证结果 1 1 0x00····597c2 True 2 2 0x00····597c2 True 3 4 0x00····77c9e True 4 8 0x00····f548a False 5 8 0x00····7183d Ture 6 8 0xf1····03a43 True 7 10 0x00····b8c9e True 8 10 0xf1····a1A75 True 9 10 0x00····597c2 True 10 10 0x00····f548a True 表1. 领导节点选取结果 4.2. 领导节点出块时间 在搭建的区块链测试网络中运行一段时间后，首先设置10个权威节点，在100个区块中，以5个区块作为间隔，统计Aura、Clique和VPoA三种算法的出块时间，结果如图3所示。从图中可以看出，三者出块时间增长基本比呈线性增长，而且都在1 s左右出一个块，因此可以看出VPoA算法的出块速度是稳定的，改进的领导节点选举和区块接收阶段并不影响整个出块过程。 图3. 前100个区块的出块时间统计 4.3. 安全与性能分析 本节针对改进的VPoA算法进行常见的区块链网络攻击的安全分析。VPoA算法可以抵御广播许多无效节点的DDoS攻击，由于普通节点首先通过身份验证后才能成为权威节点。此外根据算法2中可知，VPoA使用抽签算法选取的领导节点，只有当领导身份验证通过后再有区块提议和区块确认的权限，因此无效节点并不会对共识网络产生影响。最后，如果某个权威节点在一段时间内不可用或在区块验证阶段未通过验证过程，则可以将其从权威节点列表中排除，所以VPoA方案可以抵御DDoS攻击。 在原来的PoA算法中，通过身份认证后成为的权威节点具有决定新区块的全部权力，因此意味着说它们有可能会选择或终止某些特定交易，甚至危害网络安全性。而VPoA改进后的区块接收阶段，不仅仅是验证区块的有效性，更让每个权威节点都能密切监视其他权威节点的行为，因此鼓励每个领导者以诚实的方式履行其职责。而且通过权威节点动态变更的方案让每个权威节点在发生恶意行为时会得到惩罚甚至剔除，因此可以有效抵抗审查攻击。 对于51%攻击，要求攻击者获得对一半以上的网络节点的控制权。首先PoA区块链中的权威节点都要通过一定的身份证明，进一步在VPoA中，因为可验证函数选取方案的伪随机性几乎无法预知下一轮的领导节点，所以要获得VPoA算法中的权威节点的控制权比获得计算能力更要困难。对于克隆攻击，VPoA算法验证抽签算法具有唯一性和不可碰撞，用来验证领导节点的身份可以抵御领导节点身份克隆。
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user: 5. 总结与展望 区块链共识算法是区块链技术的核心 [ 19 ]，PoA共识算法与PoW共识相比，无需花费计算资源来解决复杂的数学哈希，不需要高性能的系统也能提供较好的性能和对故障的高容错能力。针对现有联盟链中常见共识算法PoA的弊端，本文设计了一种改进的可验证权威共识算法VPoA，通过可验证函数做到选取领导节点的随机性，防止领导节点被恶意攻击；通过改进区块接收阶段来提高原有方案的有效性，防止作恶节点攻击；设置动态变更的方案，如果领导节点作恶，反而会被取消参与共识的过程，提高了整个网络的安全性。而且经过实验验证，该改进并无明显增加区块生成时间，做到按一定的时间间隔按顺序生成交易块，保证稳定的区块生成；通过对VPoA的安全分析，发现此方案能抵御常见的攻击方式，使得更多的区块链系统能够得以运用此种算法。 目前，VPoA仍然存在不足，下一步工作将会在权威节点的状态变更和基于信用机制的权威节点选取等方面深入研究，不断完善该共识算法，进一步提升其健壮性和可用性。
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user: 摘要 本文研究价格–产量混合寡头博弈模型的复杂动力学行为。基于相对利润最大化和有限理性预期原则，在成本函数为线性的情况下，构建相应的离散动态系统。在理论上，给出了纳什均衡点局部稳定性满足的条件。在数值实验方面，利用分岔图描绘了两种情况下产品差异性、调整速度等参数对纳什均衡点稳定性的影响。
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user: 1. 引言 寡头市场指的是一个市场同时存在数量有限的企业，不同市场主体在同一市场进行不完全竞争。在市场经济中，产品价格在消费者选择过程中占据较大权重，故价格竞争规律对于企业市场分析至关重要，同时产品数量也深刻影响着市场规律，也是市场价格竞争中的一个重要考量指标，所以对于产品价格与产品数量间寡头博弈规律的研究也就尤为重要。 近年来，国内外许多文献对于寡头博弈做了大量分析。Ma [ 1 ] 等人引入连续的时滞Bertrand双寡头模型，并研究具有时滞影响的复杂动态模型。Wang [ 2 ] 等利用技术创新研究了Bertrand双寡头博弈的复杂动力学问题。Zha [ 3 ] 等人研究了具有溢出效应的Bertrand双寡头博弈的纳什均衡稳定性。在 [ 4 ] 中，作者调查了供应链闭环Bertrand博弈的动态特性。文献 [ 5 ] 分析了具有等弹性需求的Cournot竞争中的战略授权模型。Elabasy等人 [ 6 ] 分析了具有线性需求函数和抛物线总成本函数的异质博弈。文献 [ 7 ] 中考虑了一种混合型Cournot-Bertrand双寡头博弈，在这种混合类型中不同的期望研究了线性需求和固定边际成本的博弈问题。Chen等人 [ 8 ] 引入具有线性需求的Bertrand三元博弈模拟了中国电信市场的竞争。文献 [ 9 ] 研究了一类具有时滞的线性连续Bertrand双寡头博弈模型。文献 [ 10 ] 研究动态Cournot的两种不同时滞结构，在参考文献中考虑了两个异质玩家的非线性博弈问题。假设在双寡头市场中玩家是异质的，文献 [ 11 ] 考虑不同的时间延迟结构下的非线性博弈模型。文献 [ 12 ] 也对非线性寡头垄断进行了研究。Torcicollo [ 13 ] 引入了非线性连续双寡头模型的自扩散和交叉扩散作用。文献 [ 14 ] 分析了一类描述具有边际成本的时间演化的非线性Stackelberg系统，研究了Nash均衡点的稳定性情况。Xin等人 [ 15 ] 针对两个产品尚处于初级阶段的寡头垄断企业提出非线性离散博弈模型。文献 [ 16 ] 也对Bertrand对策的非线性动力学进行了研究，在假设两家公司市场信息有限的条件下，研究了Cournot-Bertrand双寡头博弈。 上述文献都假设参加竞争的两家企业皆采取相同的竞争策略，如产量竞争和价格竞争。然而，一家企业采取价格策略而另一家企业采取产量策略的混合竞争广泛存在于实际产业中，它是完全产量竞争和价格竞争的一种中间结构。理论研究和经验观察表明，混合竞争策略对于市场均衡具有显著影响。Naimzada和Tramontana [ 17 ] 首次提出了线性成本下混合寡头博弈模型，并使用适应性调整机制研究均衡点的稳定性。 受文献 [ 17 ] 启发，本文研究混合寡头博弈模型的复杂动力学行为。与 [ 17 ] 不同，我们的模型基于相对利润最大化和有限理性预期原则，而 [ 17 ] 采用的是利润最大化以及适应性调整原则。在线性成本函数下，我们构建相应的离散动态系统，并研究纳什均衡点的稳定性，为企业动态市场竞争中的竞争策略提供理论支撑。 本文余下内容的安排如下：第2节给出模型的基本结构；第3节研究线性成本条件下系统均衡点的动态性质，并做数值分析；第4节是对全文的总结。
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user: 2. 混合寡头博弈模型 我们考虑一个需求函数为逆的差异化产品市场。这里假设市场宣传差异化产品给予消费者一定的优惠，其主要利益利用差异化产品。第一家公司以价格p 1 生产数量q 1 ，而第二家公司以价格p 2 生产数量q 2 。在这里，竞争概况是 p = ( p 1 ， p 2 ) ，其中每个公司都希望根据利润最大化如下： Max p i π i ( p i ， p − i ) = q i p i − C i ( q i ) (1) 其中 p − i 指与企业i不同的另一家企业的价格， C i ( q i ) 为成本函数。利用Singh和Vives介绍的消费者偏好，给出以下效用函数： U ( q 1 ， q 2 ) = a ( q 1 + q 2 ) − 1 2 ( q 1 2 + q 2 2 + 2 b q 1 q 2 ) ; q 1 ， q 2 > 0 (2) 简单的计算表明这个函数是严格凹的。使用限制条件 ∑ i = 1 2 p i q i = 1 和 p i = ∂ U ∂ q i ， i = 1 ， 2 ，得到了价格函数如下： { p 1 = a − q 1 − b q 2 p 2 = a − q 2 − b q 1 (3) 参数a是一个正常数，其中两个公司的总产量都依赖于它且 q 1 + q 2 = 2 a 1 + b ，其中参数b衡量水平分化程度。如果b = 0，则市场由两个垄断企业控制；当b接近1时，两个公司的差异性变小；假设此参数为负值，意味着企业之间的互补性。 将p 1 ，q 2 表示为q 1 ，p 2 的函数，以下研究关于q 1 ，p 2 的竞争模型： { p 1 = a ( 1 − b ) − ( 1 − b 2 ) q 1 + b p 2 q 2 = a − p 2 − b q 1 (4)
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user: 4. 小结 本文研究了一类关于价格和数量竞争的混合双寡头博弈的复杂动态行为。假设每个公司在每个时间段都在有界条件下使其预期相对利润最大化，得到了一个离散动态系统的理性期望。研究了在成本函数为线性的情况下构建混合寡头博弈模型。通过对动态系统平衡点的存在性和局部稳定性的分析，利用单参数分岔图描绘了系统在其产品差异性、价格或数量调整速度等参数变化下的动力学现象。研究结果表明，企业双方价格与数量调整速度的微小变化即会对系统稳定性产生显著影响。并且，产品差异性的降低将会促使企业用提高价格的方式来提高利润，成本的增加也会诱导企业通过减少数量或提高价格的方式来提高利润。混合双寡头博弈模型的研究，在企业相对利润最大化的需求下，为其竞争策略提供了重要的理论支持。
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user: 摘要 本文利用分割水平集的技巧，借助于非增重排理论和O’Neil’s引理，把Moser-Trudinger不等式推广到双曲空间，所得结果推广和改进了近期的相应结果。
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user: 摘要 针对聚类过程中初始聚类选取方法的不同会影响其最终聚类结果，且传统的聚类算法很难得到稳定的聚类的问题，提出一种新颖的以模糊c均值作为初始聚类的基于势博弈的聚类算法(简称FS-IBRC)。该算法结合模糊c均值算法，以欧氏距离作为相似性度量，不断迭代更新隶属度矩阵和聚类中心，直至目标函数收敛从而得到较优的初始聚类结果。在此基础上，将数据聚类问题转化为寻找势博弈模型的纯纳什均衡问题，这对应于稳定的聚类。进而给出了解决这种基于势博弈模型聚类的算法，即迭代的最佳响应算法。最后，将FS-IBRC算法和一般初始化算法(S-IBRC)分别在两个不同的人工数据集上测试并实现。
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user: 1. 引言 在处理数据对象时，将数据按组分类成了最广泛的操作。在此过程中，可能会出现两种情况：一种是监督分类，即每个组(或类)由代表类名的标签标识 [ 1 ]。另一种则是在没有任何先验知识的情况下得到数据的分组，这样的无监督分类过程称为聚类。聚类的目的是组内对象的相似性最大，组间的相似性最小 [ 2 ]。 聚类分析被广泛用于数据挖掘中，因此，大量的聚类算法应运而生 [ 3 ]。聚类算法大致可分为基于层次的聚类算法 [ 4 ] [ 5 ]，基于划分的聚类算法 [ 6 ]，基于密度的聚类算法和基于网格的聚类算法 [ 7 ] [ 8 ]，以及其他类型的聚类算法。其中，模糊c均值算法 [ 9 ] 是属于基于划分的聚类算法的一种典型算法，模糊c均值算法(Fuzzy C-Means，简称FCM)是根据隶属度来确定每个数据对象属于某个组别的程度的一种算法，以欧氏距离作为相似性度量，不断迭代更新隶属度矩阵和聚类中心，直至目标函数收敛得到最终的聚类结果。如果把k-means算法称为“硬聚类”算法，那么FCM则是与其对应的“软聚类”算法，其中每个数据样本可以属于多个集群。因其算法设计简单，易实现，且能够获得较优的聚类结果，被广泛应用在生活中的各个方面。 聚类结果的稳定性，成为了聚类质量所要参考的重要的衡量标准。在这种形式下，一些基于博弈论的聚类算法不断地被提出，这些算法提供了一种通过稳定性聚类的概念来解决聚类问题的新方法 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ]，这种跨学科的新颖的方法日渐成为众多科研人员关心和研究的对象。基于博弈论的聚类算法可以分为基于合作博弈论 [ 13 ] 和非合作博弈论 [ 14 ] 的聚类算法。势博弈 [ 15 ] 属于非合作博弈的一种特殊形式，因其始终存在纯纳什均衡 [ 16 ]，从而被广泛地应用到各个领域中。进一步，我们将势博弈的纯纳什均衡看作是一个稳定的聚类，那么，可以解决聚类结果的相关收敛性问题。 随机性选取初始中心可能使聚类结果陷入局部最优且易受到噪点的影响，进而使所得到的聚类结果并不是稳定的聚类。现在，越来越多的科学研究者致力于研究如何优化初始聚类中心的选择。与初始中心相同，本文所提出的算法首先要确定初始聚类的选择方法。该算法结合模糊c均值作为初始聚类，形成一种新颖的基于势博弈的聚类算法，将聚类问题转化为解决势博弈的纯纳什均衡问题。之后，我们给出一个基于最佳响应策略 [ 17 ] 的迭代算法来计算公式化势博弈的纯纳什均衡。本文以模糊c均值作为初始聚类，以迭代最佳响应算法快速地计算出势博弈的纯纳什均衡点。在该迭代过程中，我们考虑玩家偏离规则为顺序偏离 [ 18 ]，由此得到的FS-IBRC算法在两个不同的数据集中测试并实现。
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user: 3. 聚类是一个策略势博弈 因为一些聚类算法很难保证聚类结果的稳定性，所以，本节提出基于博弈论的聚类模型，并给出一个效用函数，用来证明势函数的存在性，因此保证了纳什均衡的存在，它是一个稳定的聚类。 3.1. 基于博弈论的聚类模型 首先，我们给出一个数据集 Ο = { o 1 ， ⋯ ， o n } ，每个对象 o i ∈ Ο 具有r个属性，那么， o i 可进一步定义为 o i = ( o i 1 ， ⋯ ， o i r ) 。我们的目的是将这些数据分成提前定义的k个分组，即 ( C 1 ， ⋯ ， C k ) ，令 ( c 1 ， ⋯ ， c k ) 对应这k个分组的质心。 我们将 o i 看作是博弈中的第i个玩家。令 P = ( 1 ， ⋯ ， n ) 是n个玩家的集合，P中每个玩家都有选择继续留在该群组或者迁移到其余群组的权利，由此可知，玩家i的所有策略的集合就是所有群组的集合，即 S i = C = { C 1 ， ⋯ ， C k } ， ∀ i ∈ P 。 局势 s = ( s 1 ， ⋯ ， s n ) = ( s i ， s − i ) ∈ S = ∏ i ∈ P S i ，我们定义玩家i的效用函数为 [ 18 ]： U i ( s i ， s − i ) = { d ( o i ， c s i ) 2 ( 1 + 1 | C s i | ) ， if o i ∈ C s i ， d ( o i ， c s i ) 2 ( 1 + 1 | C s i | + 1 ) ， otherwise . (6) · C s i = ( C s i 1 ， ⋯ ， C s i r ) 为 C s i 的质心。 · d是测量玩家之间相似性的距离函数，这里我们用欧式距离来度量。 3.2. 聚类是势博弈 我们将聚类公式化为非合作博弈G(1)所示，G是n个玩家进行的非合作策略形式的博弈，它的解叫做纳什均衡。 定理3.1 [ 18 ] 基于非合作博弈模型(1)的聚类是势博弈。 证要证效用函数 U i 满足 ψ = ( s i ， s − i ) = ∑ i = 1 k ϕ ( C i ) = ∑ i = 1 k ∑ o j ∈ C s i d ( o j ， c s i ) 2 = ∑ i ∈ P d ( o i ， c s i ) 2 (7) 为势函数。即证对任意 i ∈ P ， s i ， s ′ i ，使得 U i ( s i ， s − i ) − U i ( s ′ i ， s − i ) = ψ ( s i ， s − i ) − ψ ( s ′ i ， s − i ) 成立。令 Δ U = U i ( s i ， s − i ) − U i ( s ′ i ， s − i ) ， Δ ψ = ψ ( s i ， s − i ) − ψ ( s ′ i ， s − i ) ，为不失一般性，我们任意给出其中两个群组 X = { X 1 ， ⋯ ， X n 1 ， A } 和 Y = { Y 1 ， ⋯ ， Y n 2 } ，且 n 1 ， n 2 ≠ 0 。令 o 1 ， o 2 分别为 X ， Y 的质心，A为X的玩家，但通过效用函数(6)，玩家A会从X迁徙到Y，进而群组将更新为 X 1 = X \ { A } ， Y 1 = Y ∪ { A } ，质心更新为 o ′ 1 ， o ′ 2 。由此， Δ ψ = ∑ i = 1 n 1 o ′ 1 X i 2 + ∑ j = 1 n 2 o ′ 2 Y j 2 + o 2 A 2 − ( ∑ i = 1 n 1 o 1 X i 2 + ∑ j = 1 n 2 o 2 Y j 2 + o 1 A 2 ) ， 其中， o 1 X i 2 = ( o 1 X i ) 2 = o 1 o ′ 1 2 + o ′ 1 X i 2 + 2 o 1 o ′ 1 ⋅ o ′ 1 X i ， o 2 Y j 2 = ( o 2 Y j ) 2 = o 2 o ′ 2 2 + o ′ 2 Y j 2 + 2 o 2 o ′ 2 ⋅ o ′ 2 Y j 。 计算得， Δ ψ = n 2 2 o 2 o ′ 2 2 − n 1 o 1 o ′ 1 2 − n 2 o 2 o ′ 2 2 + 2 n 2 o 2 o ′ 2 2 − n 1 2 o ′ 1 o 1 2 = o ′ 2 A 2 ( 1 + 1 n 2 ) − o 1 A 2 ( 1 + 1 n 1 ) = Δ U 因此，在效用函数为(6)式的前提下， ψ 为势函数。 性质3.1 [ 18 ] 势博弈G的每个纯纳什均衡 s * ∈ S ，对应于稳定的聚类结果。
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user: 4. 关于博弈(1)的纳什均衡 本节讨论聚类算法中初始聚类在整体算法过程中有不可忽视的重要性，并给出博弈(1)的求解过程，提出迭代最佳响应聚类算法，将FCM与文献 [ 18 ] 提出的顺序迭代最佳响应聚类算法(Sequential iterative best-response clustering，简称S-IBRC)相结合，得出FS-IBRC算法，将其与S-IBRC算法在两个不同的数据集上实验并比较。 4.1. 初始聚类的重要性 在众多传统聚类算法中，随机性选取初始中心可能使聚类结果陷入局部最优，且所得到的聚类结果并不是稳定的聚类。例如传统的k-means算法，所得的聚类结果缺乏稳定性。现在，越来越多的科学研究者致力于研究如何优化初始聚类中心的选择。与初始中心相同，本文所提出的算法首先要确定初始聚类的选择方法。结合文献 [ 18 ] 中将一般初始化和k-means算法分别作为初始聚类，进而比较各自的聚类结果和运行时间的思想。那么，在本文中，将给出一种将FCM作为初始聚类的基于势博弈的算法(算法4.1)，并与一般初始化作为初始聚类的基于势博弈的聚类算法(算法4.2)的运行时间相比较，从而证明FCM算法作为初始聚类在时效上的优越性。 4.2. 基于一般初始化的S-IBRC算法 基于一般初始化的S-IBRC算法可以分为以下几步： 算法4.1 第一步一般初始化 输入包含n个对象的数据集 O = { o 1 ， ⋯ ， o n } ， o i = ( o i 1 ， ⋯ ， o i r ) ，输入k，k为将O分为k个群组，然后从O中随机选择k个对象作为质心 c = { c 1 ， ⋯ ， c k } ，若 d ( o i ， c i ) ≤ d ( o i ， c j ) ， i ， j ∈ k ，则 o i 属于 C i 。接着，根据 c i ′ h = 1 | C i ′ | ∑ o i ∈ C i ′ o i h ， ∀ h ∈ { 1 ， ⋯ ， r } ， ∀ i ′ ∈ { 1 ， ⋯ ， k } (8) 更新质心 c i ′ = ( c i ′ 1 ， ⋯ ， c i ′ r ) ， i ′ ∈ { 1 ， ⋯ ， k } 。最后输出初始聚类 C 0 和质心 c ′ = { c 1 ′ ， ⋯ ， c k ′ } 。 第二步初始聚类 C 0 对应局势s 输入包含n个对象的数据集 O = { o 1 ， ⋯ ， o n } ， o i = ( o i 1 ， ⋯ ， o i r ) ，输入k，k为将O分为k个群组，然后输入初始聚类 C 0 和第一次更新质心 c ′ = { c 1 ′ ， ⋯ ， c k ′ } 。在博弈(1)中， ∀ i ∈ P ， s i ∈ S = { 1 ， ⋯ ， k } ， o i ∈ C s i ，令 s = ( s i ， s − i ) ∈ S 是博弈(1)的一个局势，对应于初始聚类 C 0 。 第三步顺序迭代最佳响应聚类 重复以下过程： 初始化状态为false，即假设没有玩家i会迁移到别的群组。从玩家 i = 1 开始到 i = n 结束过程： 若 s i ∉ B R i ( s − 1 ) ，则从 B R ( s − i ) 中随机选择一个策略 s i * ， s i * ∈ { 1 ， ⋯ ， k } ，随后更新局势为 C s i ← C s i \ { o i } ， C s i * ← C s i * ∪ { o i } ，接着根据关系式(8)更新质心 c s i 和 c s i * 。且状态更新为true，即代表有玩家发生迁移。 直到初始状态false不会改变终止。 输出最终聚类结果C。 4.3. FS-IBRC算法 基于FCM算法作为初始聚类的FS-IBRC算法可以分为以下几步： 算法4.2 第一步初始化 输入包含n个对象的数据集 O = { o 1 ， ⋯ ， o n } ， o i = ( o i 1 ， ⋯ ， o i r ) ，输入k，k为将O分为k个群组，根据FCM算法得初始聚类 C 0 和质心 c = { c 1 ， ⋯ ， c k } 。 FCM算法的基本步骤如下 1) 初始化参数：确定聚类的数C，最大迭代次数M，迭代次数 t = 1 ，模糊加权指数 m = 2 ，迭代终止阈值为 ε ； 2) 初始化隶属度矩阵 U 0 ，且令此时 t = 0 ； 3) 计算聚类中心 c i t ， c i = ∑ j = 1 n u i j m o j ∑ j = 1 n u i j m ； 4) 计算并更新隶属度矩阵 U t ， u i j = 1 ∑ l = 1 k ( ‖ o j − c i ‖ ‖ o j − c l ‖ ) 2 m − 1 ； 5) 计算目标函数 J ( t ) ， J ( t ) = ∑ i = 1 k ∑ j = 1 n u i j m ‖ o j − c i 2 ‖ 2 ； 直到 | J ( t ) − J ( t − 1 ) | < ε ，终止。否则，返回步骤(3)。 第二步初始聚类 C 0 对应局势s 输入包含n个对象的数据集 O = { o 1 ， ⋯ ， o n } ， o i = ( o i 1 ， ⋯ ， o i r ) ，输入k，k为将O分为k个群组，然后输入初始聚类 C 0 和质心 c = { c 1 ， ⋯ ， c k } 。在博弈(1)中， ∀ i ∈ P ， s i ∈ S = { 1 ， ⋯ ， k } ， o i ∈ C s i ，令 s = ( s i ， s − i ) ∈ S 是博弈(1)的一个局势，对应于初始聚类 C 0 。 第三步顺序迭代最佳响应聚类 重复以下过程： 初始化状态为false，即假设没有玩家i会迁移到别的群组。从玩家 i = 1 开始到 i = n 结束过程： 若 s i ∉ B R i ( s − 1 ) ，则从 B R ( s − i ) 中随机选择一个策略 s i * ， s i * ∈ { 1 ， ⋯ ， k } 随后更新局势为 C s i ← C s i \ { o i } ， C s i * ← C s i * ∪ { o i } ，接着根据关系式(8)更新质心 c s i 和 c s i * 。且状态更新为true，即代表有玩家发生迁移。 直到初始状态false不会改变终止。 输出最终聚类结果C。
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user: 5. 实验评估 为进一步探讨S-IBRC和FS-IBRC算法的性能，本节将对两个不同的数据集上进行一系列的实验。并将这两个算法的实验运行时间进行比较。以上实验均以python语言实现，并在2.50 GHz Intel Core i5-7200U，4Go RAM上进行。 5.1. 数据集描述 在我们的实验中，所使用的数据集 [ 19 ] (Iris， Ecoli)表1将给出以上数据集关于数量n，属性个数r，划分组数k的描述。 Table 1 Datasets descriptio 数据集 n r k Iris 150 4 3 Ecoli 336 8 8 表1. 数据集描述 5.2. 实验结果描述 为了检查提出的算法S-IBRC和FS-IBRC的相应计算时间，我们将算法均在相同的数据集和相同的计算机运行环境中进行。得出的实验结果通过表2和图1来反映，通过观察可知，算法FS-IBRC在数据集Iris上运行时间与算法S-IBRC几乎相同，而在数据集Ecoli上，FS-IBRC算法的运行时间比算法S-IBRC快很多，这可能与数据集的个数和维度相关。 Table 2 CPU time description (seconds S-IBRC FS-IBRC Iris 0.0094 0.0091 Ecoli 0.2647 0.1204 表2. CPU时间描述(秒) 图1. CPU时间比较结果
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user: 6. 结论 本文研究了基于势博弈的聚类算法，提出了一种新颖的以模糊c均值作为其初始聚类的基于势博弈的聚类算法，将聚类任务转化为寻找势博弈模型的纯纳什均衡，且证明其对应于稳定的聚类。进而给出了解决这种基于势博弈模型的聚类算法，即迭代的最佳响应算法。将所提算法在两个不同的人工数据集上实现和测试，将该算法的运行时间与一般初始化的算法相比较，实验证明了所提出算法的可行性。近年来研究基于博弈论的聚类算法的文章逐渐增多，除了本文研究的关于势博弈的聚类算法，认为聚类过程就是势博弈，进而求得相应的聚类之外，我们还可以考虑一般的基于非合作博弈的聚类和基于合作博弈的聚类，这些都是比较新颖的算法，通过研究博弈论的均衡性，求得相关的稳定的聚类。在未来的工作中，我们除了研究改进本文所提出的算法之外，还可以研究一些相关定理的推论及其证明，进而获得更多的比较有趣的算法，并在更多的数据集上实验。
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user: 摘要 观猴，作为张家界国家森林公园景区内的特色旅游项目，招揽着越来越多的游客前去观览，人猴关系引起了更多的重视。2020年8月，我们采用行为摄像法对景区内猕猴(Macaca mulatta)的行为及人猴关系进行了初步观察与研究，主要结果如下：1) 在观察期内，猕猴主要将时间用于移动(34.82%)和摄食(29.84%)，但不同性别–年龄组的猕猴行为时间分配存在明显差异，成年雌猴用于理毛的时间明显多于成年雄猴，青年猴和婴幼猴用于玩耍的时间明显多于成年猴；2) 无论是在群体水平还是不同性别–年龄组的个体水平上，虽然没有显著的利手现象，但都偏向于右利手，且存在偏好强度上的差异，即婴幼组 >成年雌性组 > 成年雄性组 > 青年组，而且每次使用双手的平均持续时长远大于每次使用左手或右手的平均时长；3) 在人猴关系上，我们建议：对导游和景区管理人员加强有关猕猴行为习性等方面的专业培训和考核，要求导游在日常工作中主动地将相关的知识教给游客，同时在景区内通过标牌、告示和广播等方式进行广泛的宣教，引导游客正确观猴，避免挑逗、驱赶、射打和随意投食等不良行为；景区内应科学设定游客可投食的地点与时间段，并定期或不定期地清理游道附近树上的枯枝，以免发生树枝砸人的意外事件。特别倡议，景区要把对猴群的科学管理纳入区域生态文明建设范畴，以促进生态旅游业的可持续发展。
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user: 1. 引言 猕猴(Macaca mulatta)又名黄猴、恒河猴等，隶属于灵长目(Primates)猴科(Cercopithecidae)猕猴属(Macaca)，是我国II级保护动物 [ 1 ]。其分布较广，适应性较强，易于驯养，并且与人类的亲缘关系较近 [ 2 ]，因此是重要的实验动物和动物园主要的笼养观赏猴种之一。 有关猕猴行为生态的研究已有一些报道，涉及食性、活动时间分配、社群行为、栖息地及保护等许多方面 [ 3 ] [ 4 ]。随着以野生动物为观赏动物的生态旅游业的迅速发展，猕猴以其与人类的形态和生理有较高的相似性而成为灵长类中最具吸引力的野生观赏猴种 [ 5 ]。在此背景下，我国以猕猴为主要观赏对象的景区陆续建立 [ 5 ]，并深受游客欢迎，看猴、逗猴、喂猴已成为许多游客对景区或景点的一种期待，但随之也出现了一些不容忽视的问题，如猕猴的食性改变，身体变肥，人猴冲突现象也屡见不鲜等 [ 5 ] [ 6 ]。 张家界森林公园是我国首个国家级森林公园，也是我国开展生态旅游最早的景区 [ 2 ]，其旅游业发展较为迅猛，游客数量从1984年的8万多人次，增长到2018年的400多万人次，34年间游客数量翻了50多倍(https://baijiahao.baidu.com/s?id=1644429148367031019)。另一方面，随着生态旅游业的发展和人们保护意识的增强，猕猴种群得到较好的保护，数量从以前的300余只 [ 7 ]，增长到了目前的8000余只。每天，巨大的人群和猴群在景区内流动、交汇，产生了显著的经济效益，但生态风险也随之增大，人猴冲突时有发生，从而影响着观猴业的健康发展。因此，我们参考相关文献 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]，于2020年8月，在张家界的旅游旺季对景区内猕猴群的行为和人猴关系进行了初步的观察与研究，以期为园区的科学管理和猕猴行为的深入研究提供新的资料。
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user: 2. 研究方法 2.1. 研究地点 张家界国家森林公园(110˚24'~110˚28'E，29˚17'~29˚21'N)地处武陵山脉中段，属中低山地貌，地势西高东低，海拔426~1334 m，总面积约130 km 2 。境内峰丛林立，沟壑纵横，四季分明，属亚热带季风湿润性气候，年均气温12.8℃，年均降水量1200~1600 mm，年有效日照时数1300~1600 h，无霜期270~300 d，森林覆盖率在90%以上 [ 7 ] [ 12 ]。 猕猴主要分布于园区内的黄石寨、鹞子寨、袁家界和金鞭溪等地。本研究地点选在金鞭溪景区，该溪谷因流经金鞭岩而得名，全长约5.7 km。溪的两边峭峰悬壁，森林繁茂，谷底较为平坦宽阔，是猕猴种群数量较多的区域。我们选择景区入口处的大氧吧广场和金鞭溪沿岸的猕猴群作为主要观察对象。 2.2. 研究对象的区分 依据体型、毛色、面部特征及第二性征等特征判断个体的性别与大体年龄，并将猴群划分为4个性别年龄组 [ 10 ] [ 13 ] [ 14 ]：婴幼组(<1岁) (Baby)、青年组(♀[1~3]岁，♂[1~4]岁) (Youth)、成年雌性组(>3岁) (Adult female)、成年雄性组(>4岁) (Adult male)。具体判别方法：婴幼猴体型较小，常在成年雌猴怀中吮乳或在其周围活动，是尚未独立活动的小猴；青年猴的体型介于婴幼猴与成年猴之间，已能独立活动，虽已出现第二性征但未达到性成熟，雌性乳头不甚明显，且左右乳头颜色、形态基本无异，雄性阴囊呈白色且下垂不明显，由于在其自然活动状态下进行个体性别特征的细致观察有些困难，故对青年猴行为的分析不宜区分其性别；成年猴的体型较大，毛色浓密而呈棕色，已性成熟，雌性乳头较为明显，左右乳头的长度、颜色也存在明显的差异，雄性阴囊呈鲜红色且下垂明显，易于识别。 2.3. 数据采集 本研究利用摄像机，采取随机取样为主的综合性全事件录制法(简称行为摄像法Behavior Camera)进行数据采集，即用摄像机在距离随机选择的个体1.5~3米的范围内，摄录所观察对象的全部行为，直到其离开视野，然后再随机选择其他个体进行新的摄录。室内将视频中出现的有效个体(画面清晰，能够正常分析其行为过程的个体)进行全事件分析，并将数据录入Microsoft Excel 2010，建立数据文件。 2.4. 行为定义 参考相关文献 [ 8 ] [ 13 ] [ 15 ]，将本研究中所涉及的猕猴行为定义如下： 1) 摄食行为(Ingestive behavior， IB)：指采食植物(包括根、茎、叶、花、果实等植物器官)、昆虫等食物，以及饮水、摄取矿物质、幼体吮乳等行为。 2) 理毛行为(Grooming behavior， GB)：包括被理毛(Been groomed)和自我理毛(Autogrooming)两种形式，分别指不同个体之间的相互梳理毛发和个体自我梳理毛发。 3) 移动行为(Locomotive behavior， LB)：指猕猴通过四肢的交错活动来完成身体位移的行为，包括行走、奔跑、跳跃、攀爬等。 4) 携挂行为(Carring behavior， CB)：一般是指某一个体(通常是成年雌猴)将婴幼猴从一个位点转移至另一位点，在此过程中，婴幼猴多位于携带者的腹部，并用前后肢紧紧抓住携带者腹部两侧的皮毛，而携带者常以前肢帮助被携带者以免其掉落。 5) 休息行为(Resting behavior， RB)：指猕猴维持一定的姿势，身体所处状态在一定时间内不发生改变，常呈现机体放松状态。 6) 玩耍行为(Playing behavior， PB)：指相互追逐、打闹但无伤害性的嬉乐及技能历练行为。 7) 其他行为(Miscellaneous behavior， MB)：除上述行为以外的其他行为，如抓挠行为(用指甲或轻或重地抓搔身体的某一部位)、竞争行为(个体间、家群间或群体间所发生的一系列攻击、屈服等行为)等。 2.5. 数据处理与分析 对上述行为学数据进行统计分析，将视频中猕猴行为清晰的频段视为有效视频，否则视为无效视频。对于同一份有效视频中不同猕猴个体(如母猴与婴猴等)的行为类型与行为时间进行分别计算。之后，按不同的性别年龄组进行行为时间分配与利手性(对左手或右手的偏好性)研究。 分别采用偏好指数LBI值(Lateral Bias Index)和LBI值的绝对值(ABS-LBI)研究猕猴的利手性及其强度。首先，计算每个性别年龄组左手和右手的行为频次及左右手行为频次的总和。然后用右手频次(R)减去左手频次(L)，再除以左右手频次之和，以得到LBI值，即LBI = (R − L)/(R + L)。LBI值的范围在−1.0至1.0之间，如果LBI值小于0，为左利手，如果LBI值大于0，则为右利手，而ABS-LBI可用于衡量偏好强度(或利手强度) [ 16 ] [ 17 ]。 用Microsoft Excel 2010和SPSS 17.0进行数据处理与统计分析。采用One-way ANOVA比较4个性别年龄组之间的行为时间分配和利手性差异，用Microsoft Word 2010和Microcal Origin 8.0绘图。
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user: 3. 结果与分析 共拍摄视频165份，累计拍摄时长为8小时18分47秒，其中有效视频拍摄时长为7小时44分56秒，视频中共出现猕猴368只次，其中婴幼猴91只次、青年猴112只次、成年雄猴79只次、成年雌猴86只次(包括非携幼母猴29只次、携幼母猴57只次)。 3.1. 猕猴行为时间分配 在猴群的行为总时长中，移动、摄食、休息、理毛、携挂、玩耍的行为时间占比分别为34.82%、29.84%、13.91%、6.65%、4.79%、3.99%，还有6.00%的时间用于其他行为活动(如抓挠行为等) (图1)。 成年雄性组和青年组的行为时间分配表现为移动 > 摄食 > 休息 > 玩耍 > 理毛；成年雌性组的行为时间分配表现为理毛 > 移动 > 摄食 > 休息 > 玩耍；婴幼组的行为时间分配表现为摄食 > 移动 >休息 > 玩耍 > 理毛。可见，不同性别年龄组的行为时间分配呈现一定的差异(图2)，总体表现为：成年雌猴用于移动和摄食的时间明显较少，但用于理毛的时间显著较多；成年雄猴用于休息的时间明显较多，而青年猴和婴幼猴用于玩耍的时间明显较多。 图1. 猕猴群在有效观察期内的行为时间分配 图2. 在有效观察期内，不同性别年龄组猕猴的行为时间分配 3.2. 猕猴的利手性 根据统计学等级分析原理，当记录左手或右手的频次占总用手频次的70%以上时，该研究猴群具有显著的利手现象(P £ 0.05)，而小于70%时，利手现象不显著(P > 0.05) [ 18 ]。 由表1可见，对于观察过程中出现的所有猕猴来说，使用左手的频次占40.79%，使用右手的频次占59.21%，虽然偏向于右利手，但是没有显著的利手现象；成年雄性，使用左手的频次占40.59%，使用右手的频次占59.41%，成年雌性使用左手的频次占40.48%，使用右手的频次占59.52%，因此成年组虽然偏向于右利手，但是没有显著的利手现象；青年组使用左手的频次占43.01%，使用右手的频次占56.99%，虽然偏向于右利手，也没有显著的利手现象；婴幼组使用左手的频次占37.66%，使用右手的频次占62.34%，同样偏向于右利手，但同样不存在显著的利手现象。 Table 1 The handedness of Rhesus monkeys in different sex-age group 组别 性别 总频次 左手频次 % 右手频次 % LBI值 LBI绝对值 利手性 成年组 雄性 239 97 40.59 142 59.41 0.188 0.188 右 雌性 289 117 40.48 172 59.52 0.190 0.190 右 青年组 — 386 166 43.01 220 56.99 0.140 0.140 右 婴幼组 — 231 87 37.66 144 62.34 0.247 0.247 右 总计 — 1145 467 40.79 678 59.21 0.184 0.184 右 表1. 不同性别年龄组猕猴的利手情况 总之，不同性别年龄组的猕猴均偏向于右利手，但都不存在显著性的利手现象。可是，从偏好强度来看，不同性别年龄组之间也存在一定的差异，总体情况是：婴幼组 > 成年雌性组 > 成年雄性组 > 青年组。 不同性别年龄组既存在用手频次上的一定差异，也存在每次用手平均持续时间上的一些差异。从图3可见，各性别年龄组每次使用左手的平均持续时间依次为：婴幼组 > 成年雄性组 > 成年雌性组 > 青年组；每次使用右手的平均持续时间依次为：成年雄性组 > 婴幼组 > 成年雌性组 > 青年组；每次使用双手的平均持续时间依次为：成年雌性组 > 成年雄性组 > 婴幼组 > 青年组。成年组每次使用双手的平均持续时间远远高于青年组和婴幼组，但每次使用左手或右手的平均持续时间，各性别年龄组并不存在显著性的差异。 图3. 各性别年龄组猕猴每次前肢行为发生的平均持续时长
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user: 摘要 全髋关节置换术(total hip arthroplasty， THA)广泛应用于髋关节退行性变、股骨头坏死、髋关节发育不良等髋关节终末期疾病，取得了很好的疗效。但在围术期失血较多，尤其隐性失血(hidden blood loss， HBL)占比较高，影响了治疗效果。临床上减少围术期隐性失血的方法很多，本文主要从氨甲环酸、抗凝药及中药等方面来阐述药物对隐性失血的影响。
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user: 1. 引言 随着关节外科技术水平的提高，全髋关节置换术(total hip arthroplasty， THA)目前已成为治疗股骨头缺血性坏死、先天性髋关节脱位等关节晚期病变的主要治疗方法。THA能够解除患者关节疼痛及功能障碍，使患者的关节恢复正常功能，从而提高患者的生活质量。研究表明，初次THA的总失血量约在1038 ml至1683 ml之间 [ 1 ] [ 2 ]，失血量大，从而降低机体抵抗力，会导致术后贫血，增加发生刀口感染，刀口愈合不良，关节功能恢复速度减慢，患者下地时间延迟等并发症。Liu等人研究表明，隐性失血占总失血量约60% [ 3 ]，明确隐性失血(hidden blood loss， HBL)这一概念可以帮助临床医生更准确的评估患者围术期的失血量，进一步确保患者围术期的安全 [ 4 ]。目前已有多种方法来减少隐性失血，本文主要从药物对隐性失血的影响方面进行综述。
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user: 2. 隐性失血 2.1. 隐性失血的机制 1) 血液进入组织间隙，积存在关节腔中。Sehat [ 5 ] 等人的研究表明，隐性失血主要是血液渗透入组织间隙，关节腔内残余及溶血导致的，约占总失血量的一半，在无输血的情况下，隐性失血主要由渗透入组织间隙的血液组成，在输血的情况下，隐性失血主要是由渗透入组织间隙的血液(约占60%)和溶血(约占35%)两部分组成。Erskine [ 6 ] 认为关节置换术后部分血液进入组织间隙，积存在关节腔中导致隐性失血，该部分约占总出血量的1/2。 2) 溶血。Pattison [ 7 ] 研究THA和全膝关节置换术(total knee arthroplasty， TKA)术后血红蛋白(Hemoglobin， Hb)下降幅度时发现术后记录出血量与Hb下降幅度不相符，认为溶血可能导致隐性失血。Faris [ 8 ] 等人研究发现，自体血回输会发生溶血，但溶血程度不足以产生血红蛋白尿，也使得隐性失血量增加。 3) 其他因素。凝血因子活性及凝血物质改变、红细胞损伤、毛细血管通透性等因素也可能导致隐性失血。当前对于隐性失血的发生机制还尚未完全明确，有待于进一步研究。 2.2. 隐性失血的计算方式 按照Gross [ 9 ] 方程式：1) 失血总量 = 显性失血量 + 隐性失血量 − 异体输血量。2) 显性失血量 = 术中失血量(术中纱布渗血量 + 术中出血量) + 术后失血量(术后引流量 + 术后换药纱布渗血量)。3) 总失血量理论值 = 术前血容量(patient blood volume PBV) × (术前红细胞比容 − 术后红细胞比容)；术前血容量 = K1 × 身高 3 + K2 × 体重 + K3 (男性：K1 = 0.3369， K2 = 0.3219， K3 = 0.6041；女性：K1 = 0.3561， K2 = 0.3308， K3 = 0.1833)。4) 失血总量 = 总失血量理论值/HCT均值。
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user: 3. 影响围术期隐性失血的药物因素 3.1. 氨甲环酸 氨甲环酸(Tranexamic acid， TXA)是一种赖氨酸衍生物，能够强烈吸附纤溶酶和纤溶酶原上的纤维蛋白结合部位的赖氨酸结合位点，阻抑了纤溶酶、纤溶酶原与纤维蛋白的结合，从而抑制纤维蛋白的分解，减少进一步的失血。目前，TXA已经广泛应用于THA中，许多文献也证实了TXA能够减少THA术后的出血量，并且不增加深静脉血栓(Deep vein thrombosis， DVT)等并发症的风险 [ 10 ]。 3.1.1. 氨甲环酸使用剂量及用药时间 目前TXA的最佳剂量、使用时间、给药次数等问题，还没有得到大家的共识。Ker等人的研究表明，术前10~20 mg/kg是TXA的安全有效使用剂量 [ 11 ]。Xie [ 12 ] 等通过对照研究发现，与切口前单次静脉注射TXA方案(切口前TXA 20 mg/kg)相比，三次静脉注射TXA方案(切口前TXA 20 mg/kg，术后3小时，6小时1 g/100ml TXA)可使术后第三天平均HBL降低40.8%且使Hb下降幅度减小；与两次TXA剂量方案(切口前TXA 20 mg/kg，术后3小时1 g/100ml TXA)相比，三次TXA方案可使术后平均HBL降低28.3%且使Hb水平较两次方案下降减小，由此可以得到多次静脉应用TXA可有效降低初次THA术后的HBL，降低血红蛋白下降幅度，减少术后并发症。Lei的一项随机对照试验也证明，多次静脉给与TXA可降低患者全髋关节置换术后的平均HBL，总失血量(total blood loss， TBL)以及最大血红蛋白下降值 [ 13 ]。 3.1.2. 氨甲环酸用药途径 当前在THA中，TXA有多种使用方法，可以静脉、局部、口服或多途径给药，目前尚未研究出TXA的最佳使用方法。临床中TXA的使用方式与临床医生习惯有关。 Liu [ 14 ] 的荟萃分析中表明，与单独使用静脉应用TXA相比，将静脉和局部TXA联合用于THA的患者可以减少总失血量，而不会增加术后并发症的风险。Vles [ 15 ] 等人通过对比THA手术结束前筋膜下引流管局部应用TXA和闭合伤口前静脉应用TXA两种方案，认为局部应用和静脉应用TXA对隐性失血有相似的作用效果。而Ni [ 16 ] 等人的研究则认为与静脉给药组(麻醉10 min前以10 mg/kg的剂量向患者静脉内给予TXA)相比，局部用药组(将3 g TXA溶于120 ml盐水的溶液分成三等份，在髋臼制备后用一块纱布和40 ml氨甲环酸浸泡髋臼5分钟；在制备股管开口后，将另一根浸泡40 ml TXA盐水溶液的纱布条插入股管中5分钟；筋膜闭合后，将剩余的40 ml TXA溶液注入髋关节)可以有效减少THA中的TBL、HBL、术后输血率而不会增加静脉血栓的风险。 Zhang [ 17 ] 的一项meta分析指出，相比于静脉或局部单独应用TXA，静脉+局部联合应用TXA的患者术后总出血量、术后血红蛋白的下降和输血率均较低，且血栓事件发生率无明显增加。Wang [ 18 ] 等人的Meta分析中，比较TXA + 稀释肾上腺素(Dilute adrenaline DEP)与单纯TXA降低失血的疗效，发现静脉应用TXA + DEP显著降低了THA患者的输血需求、总失血量和隐性失血量，且不增加DVT的发生，但是需要额外的长期追踪来确定TXA和DEP的最佳剂量。Teng [ 19 ] 等人的一项荟萃分析中表明，DEP能显著减少全关节置换(TJA)的术后出血量，而不增加DVT的发生率，但是静脉注射DEP后，术中出血量，术后血红蛋白丢失和输血率均无明显下降。Cao等人 [ 20 ] 的研究认为多次口服TXA可以进一步减少THA术后失血，Hb和Hct下降，并抑制初次THA术后纤溶，而不会增加发生并发症的风险。Kayupov [ 21 ] 等人认为与静脉应用TXA相比，口服TXA在减少术中失血方面有相同的作用效果，且成本大大降低。Cao等人 [ 22 ] 研究得出术后多次口服TXA (术后4 h、10 h、16 h口服TXA 3 g)和静脉应用TXA (切口前静脉注射TXA 20 mg/kg，术后6 h、12 h、18 h静脉注射TXA 1 g)在减少初次THA的失血，Hb和Hct的下降方面具有相同的效果，而不会增加血栓栓塞性疾病和伤口并发症的风险的结论。 3.2. 抗凝药 THA术后患者失血量较大，机体处于高凝状态，使得患者术后DVT和肺栓塞的发生风险增加。研究表明，若THA术后不采取预防措施，深静脉血栓形成的发生率约为51% [ 23 ]，致死性肺栓塞的发生率约为2% [ 24 ]。术后4、5、6天发生深静脉血栓的风险最高，术后2周以后风险逐步降低 [ 25 ]。为降低该并发症的发生，术后常用抗凝药物进行治疗。 李军 [ 26 ] 等通过随机对照试验发现利伐沙班在对TKA术后隐性失血的影响等同于依诺肝素钠，但依诺肝素钠相比利伐沙班会增加TKA术后显性失血。高乐才 [ 27 ] 等人发现利伐沙班在预防TKA术后静脉血栓形成方面等效于低分子肝素，但两者均可使隐性失血量增加，且利伐沙班的隐性失血量增加显著低于低分子肝素，并且利伐沙班是口服给药，患者依从性较高。 3.3. 中药 近些年来，中药减少THA围术期隐性失血引起了国内学者的广泛关注。肖学锋 [ 28 ] 认为复元活血汤能减少全髋关节置换术后的隐性失血量，但对显性失血无疗效。邱庆虎 [ 29 ] 等人研究认为全髋关节置换术后口服八珍汤可以减少围手术期隐性失血，提高骨髓造血能力。肖署阳 [ 30 ] 认为三七止血汤能在人工全髋关节置换术中显著减少总失血量、显性失血量及隐性失血量，并降低患者输血量及输血患者数量。吴泽庭 [ 31 ] 发现了归脾汤能减少THA术后隐性失血量，并降低术后血红蛋白(Heamoglobin， Hb)的丢失速度及血细胞比容(Hematocrit， Hct)的下降幅度。但是，中药对于THA术后隐性失血的研究存在不足之处，比如无法完全排除相关影响因素，样本量较小等。
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user: 4. 讨论与小结 综上所述，全髋关节置换术后的药物使用对于围术期的隐性失血作用较大。TXA能显著减少THA围术期出血，并不增加VTE的风险。多次静脉应用TXA在减少THA围术期隐性失血方面效果优于单次静脉注射。静脉应用TXA与局部应用在减少THA围术期失血方面有相似的作用。口服TXA也被证实能够减少THA术后失血，且效果与静脉应用TXA相似。静脉+局部联合应用TXA相比于单一用药方式更有效，且不增加VTE风险。早些年THA术后应用低分子肝素出血风险高于华法林，但血栓发生率低于华法林组。近年来，利伐沙班预防静脉血栓方面的等效于低分子肝素，但增加隐性失血方面少于低分子肝素，且依从性较好，临床应用较为广泛。八珍汤、复原活血汤、三七止血汤及归脾汤均可减少THA术后隐性失血，但由于样本量较小，无法排除相关因素影响，需要大样本进行对照研究。