DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 小结与展望 以往研究证实，威胁面孔的记忆优势可能源自面孔身份和面孔表情两个方面。并且这种记忆优势可以从威胁面孔吸引注意、具有更高的知觉可辨性、重要意义等方面解释。未来研究还需要进一步考虑以下几个问题。 第一，从理论上，目前有关威胁面孔记忆的研究仍然没能很好地区分面孔情绪和面孔身份在记忆中的作用。对于威胁面孔而言，虽然已有研究证实威胁身份优先于表情加工(Vrtička et al.， 2009)，但二者的相互关系和作用机制仍有待验证。面孔表情和面孔身份是互相独立的还是存在交互作用？Bruce & Young (1986)最先提出该问题，并认为面孔身份加工独立于面孔表情加工。但也有观点认为二者具有交互，稳定的身份信息存储在长时记忆中，而暂时性的表情信息同时与身份信息存储于短时记忆，从而为个体预测他人行为做准备(Jackson et al.， 2009)。目前独立加工说和交互作用说争论不下。支持独立说的研究发现，面孔的身份可辨性不会影响面孔表情判断的速度，反之亦然(Caharel， Courtay， Bernard， Lalonde， & Rebaï， 2005)。面孔身份和表情加工的脑区也存在差异，面孔信息在经过初级视皮层之后，其中的身份信息会激活梭状回面孔区，而表情等动态信息则与颞上沟有关。此外临床人群中还发现了面孔失认症(Prosopagnosia)和卡普格拉错觉(Capgras delusion)患者在面孔情绪和身份上的双分离现象(Schweinberger & Burton， 2003)。然而也有研究支持交互说，面孔信息在经过初级视皮层加工后分为两部分，一部分动态信息(表情、角度)会直接传到颞上沟，另一部分信息(身份)的传递才与前人面孔知觉脑网络模型相符合；梭状回面孔区和颞下皮层也会受到表情的影响(Pitcher et al.， 2014)，可见面孔表情的确对面孔身份的加工具有影响。 第二，目前研究主要关注威胁与非威胁面孔在记忆上的差异，缺乏对不同种类威胁面孔的对比。首先，大多研究证明了威胁面孔与非威胁面孔相比在记忆上的优势，然而研究所采用的威胁面孔各不相同，就威胁面孔表情而言，以愤怒面孔为主，恐惧、厌恶面孔皆有出现；就威胁面孔身份而言，以博弈中的欺骗、背叛者为主，包括厌恶、暴力行为者面孔，但是缺乏传染病等更多种类威胁身份面孔的研究。现有研究虽然各自发现威胁面孔的记忆优势效应，但其产生记忆优势的加工过程不尽相同，神经活动相应的也存在差异，可见仅比较威胁与非威胁面孔的差异，不足以认清威胁面孔记忆优势的机制。其次，虽然有个别研究对比不同种类威胁面孔在记忆上的差异，但多为两两比较，且只关注面孔记忆的某个阶段，这可能是造成目前不同威胁面孔行为或脑机制结果分散的原因之一。 第三，威胁面孔在记忆的不同阶段是否具备同样的优势？一方面，目前研究基本认可了威胁面孔在记忆编码阶段的优势，而维持和提取阶段是否存在同样的记忆优势效应仍然存在争议。另一方面，研究发现即时威胁与潜在威胁在注意指向性上存在差异，但该差异是否会在面孔记忆的不同阶段发挥作用也有待进一步研究。 总之，未来研究要从面孔情绪和面孔身份着手，采用多种技术，进一步揭示威胁面孔记忆中二者的相互关系，以及在记忆不同阶段的作用机制。
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user: 摘 要 探讨电子信息科学与技术(医学信息方向)专业的跨学科协同教学改革，以培养具有突出医药特色的复合应用型高端软件专业人才。通过分析电子信息科学与技术(医学信息方向)专业人才培养存在的问题，给出了解决方案：创新医药软件课程资源体系融合，实施基于课程项目的应用类课程一体化协同教学改革与实践；构建“双师型”协同教学机制，支撑跨学科协同教学；建立以能力为导向的形成性课程评价指标体系，促进“课程项目”的跨学科教学。 关键词 :跨学科协同教学，项目教学法，形成性评价，双师型 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着现代科学技术的飞速发展，大量的社会问题和技术问题的解决要依赖跨学科和多学科的协同作战 [ 1 ]，跨学科教育是后工业时代科技知识生产方式转型对人才培养提出的必然要求 [ 2 ]，是对传统基于学科、培养专才的大学教育模式的积极扬弃 [ 3 ]。 健康中国战略极大刺激了医药卫生行业对能胜任医药信息化的复合型软件人才的需求。然而，目前高等中医药院校软件专业特色不够突出，核心竞争力不足 [ 4 ] [ 5 ]。通过创建软件专业人才协同培养平台，打造跨学科复合型课程体系，构建跨学科复合型师资队伍和跨学科复合型医药信息化教材体系，可培养具有突出医药特色的复合应用型高端软件专业人才，担负起医药信息化助力健康中国战略的重任。 《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010~2020)》则指出，面对前所未有的机遇和挑战，必须优化学科专业、类型、层次结构，推动高校创新组织模式，培育跨学科、跨领域的科研与教学相结合的团队。促进多学科交叉和融合，重点扩大应用型、复合型、技能型人才培养规模。因此，高等医药院校在大形势下必须要有所作为，有所担当。要努力践行人才培养的跨学科协同理念，打造具有突出医药特色的复合应用型高层次软件专业人才，形成自身鲜明独特的专业核心竞争力，为健康中国战略的顺利推进贡献一份力量。 根据宁夏医科大学办学定位对人才培养的要求，电子信息科学与技术专业方向定位为医药信息化，着眼于培养兼具软件专业知识和基本医药知识的复合型应用人才。我校电子信息科学与技术(医学信息方向)专业的跨学科协同教学的改革的目标是要通过创建软件专业人才协同培养平台，打造跨学科复合型课程体系，构建跨学科复合型师资队伍和跨学科复合型医药信息化教材体系，培养具有突出医药特色的复合应用型高端软件专业人才。
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user: 2. 我校电子信息科学与技术(医学信息方向)专业人才培养问题分析 从本科生跨学科协同教育教学视角来看，目前我国高等医药院校软件专业人才培养还存在很多问题。例如，领悟人才协同培养要旨不透彻，专业特色和核心竞争力尚未形成。以我校电子信息科学与技术(医学信息方向)专业人才培养现状为例，存在问题有：1) 对于如何将整个学校的优势学科竞争力发挥出来，辐射带动电子信息科学与技术(医学信息方向)专业，使其小专业类人才培养能通过跨学科协同的方式得到长足的发展，目前缺乏精细的谋划和前瞻性的思考。2) 校内人事管理体制的条块分割导致我校计算机学科内部(计算机基础教研室、计算机专业教研室、信息教研室)，以及计算机学科与其他相关学科(现代教育技术中心、总院信息科、总院档案科等)之间各自为政，资源、信息交流不畅的局面仍然存在。医药类传统优势学科往往获得各类资源持续投入，各关联学科之间的良性互动不足。具有流动性、协作性、创新性的校内跨学科人才培养平台还未建立，资源的协同效率不高。3) 欠缺与校外资源的协作整合，在大数据、云计算、区块链、人工智能等信息技术的快速发展下，电子信息科学与技术(医学信息方向)是医、理、工结合具有长远创新能力的专业，可当前校企合作、产教融合、学生实习基地建设等欠缺统筹规划。4) 缺乏人才协同培养的课程，在整个软件专业的培养方案中医药知识模块和软件知识模块之间只是简单的叠加，还没有形成协同、融合、完善的跨学科复合型课程体系。5) 缺乏协同式人才培养的跨学科、复合专业背景的师资，以及薄弱的实践教学环节等问题。
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user: 3. 电子信息科学与技术(医学信息方向)专业的跨学科协同教学的实施方案 3.1. 创新医药软件课程资源体系融合，实施基于课程项目的应用类课程一体化 协同教学改革与实践 结合宁夏地方经济的产业资源特色优势协同发展中具体实现融合建设创新课程资源体系，更好地开发融合现有教学资源，注重培养专业技能人才。考虑健康宁夏战略所需要，建设医药软件课程资源体系，以带给学生更多关于宁夏医疗、康复、预防、医药、保健等大健康信息化发展的知识和专业技能。 为了打造跨学科复合型医药信息化课程教学体系，学生在大一大二完成专业基础课程，以及前端设计、健康管理、计算机网络、Web开发技术、软件工程后，从大三开始，实现基于课程项目的应用类课程一体化协同教学改革与实践，包含医学信息学、医学信息系统分析与设计、软件开发模式、移动医疗开发、医学信息项目工程实践等课程。项目教学法是教师根据当前教学的知识点设计并提出“项目”，针对提出的“项目”，采取演示或讲解等方式，给出完成任务的思路、方法、操作及结果，然后引导学生边学边练，完成相应的教学任务的教学方法 [ 6 ]。 具体实施过程为，以小组为单位独立在实验室完成，各小组的项目互不相同，医学信息学课程完成项目的文献综述，医学信息系统分析与设计课程完成项目的系统规划、需求分析、系统分析、系统设计，软件开发模式课程完成项目的SSH实现，移动医疗开发课程完成项目的Android实现，医学信息项目工程实践课程完成项目的测试、验证、部署、运行和维护。通过课程项目熟练运用CASE工具，并撰写相关文档及报告。通过跨学科的系统开发实验不仅使学生在小组中锻炼了团队意识及良好的工作态度，而且有益于学生系统开发及实现能力的培养，以及培养学生的创新能力和实践能力，为今后从事信息系统开发与设计、商业信息系统管理等工作奠定良好的理论与实践基础 [ 7 ]。 3.2. 构建“双师型”协同教学机制，支撑跨学科协同教学 为了促进学科间的协同发展融合，积极构建“双师型”教师人才的协同教学机制，应该积极利用或者是学生教育实习机会，寒暑假教师到医院信息科室和医药企业学习进修，了解更多医药信息化现状，保障教学策略和教学方向调整的有效性；聘请医院信息科室和医药软件企业的优秀技术人员指导跨学科专业协同发展的课程教学，从而提升地我校医药软件学科的师资教学水平。 坚持“走出去、引进来”，积极选派专业教师到企业实训，提升教师的实践能力，从2016开始依托宁夏高等学校“双师型教师实践锻炼计划”，已经有5名副教授、讲师在医院和企业的信息化岗位参加项目实训，锻炼服务，直接参与企业的项目培训和研发。选聘实践经验丰富的企业专家进行专业指导，帮助教师了解行业新技术和发展趋势，通过与印度NIIT、银川市大数据产业发展服务中心、银川大数据产业创新联盟(目前智慧产业园已经落地了近50家企业，其中包含好大夫在线、春雨医生在内的16家互联网医院)、宁夏医科大学总医院信息中心和病案科室、西部安全认证中心有限责任公司等合作，实现了学习、医院、医药企业间的人才流动。聘请行业工程师走上讲台，担任专业主干课程的教学，逐渐打造了一支有理论、懂技术、会管理的“双师型”教师队伍。 大力支持教师参加各类教育教学会议和培训，例如2018年，有4名教师参加了由中国现代教育研修中心主办的产教融合政策解读及实施路径系统研修班(第二期)，6位教师参加了由教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会、清华大学出版社共同主办的第八届高等学校计算机课程教学论坛，3名教师参加了由教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会、全国高等学校计算机教育研究会主办的第三届大数据教育高峰论坛，1名教师参加了宁夏普通高校赴美教学法研修班等。 学院多次邀请国内外专家来学院交流指导，并成功承办多个国内学术会议。学院与区内多家具有涉足医疗行业的IT公司建立了稳定的合作关系，双师型教师群体在不断扩大。加大与政府职能部门、高校、医院、IT企业及社会各方面的合作，进一步拓宽高层次人才培养渠道。以培养具有数据挖掘分析能力、数据集成及研发能力且同时具备健康医疗知识的复合型专业人才为重要目标。 3.3. 建立以能力为导向的形成性课程评价指标体系，促进“课程项目”的跨学科教学 建立以能力为导向的形成性课程评价指标体系，包括学生的学科专业学习目标、一般性发展目标和个性化发展目标。及时反馈课堂学习可让学生客观、全面地认识学习情况，持续改进完善提高，进行准确认识和定位；同时教师根据反馈情况及时调整或改变教学内容，及时补救学生未掌握知识。 高度重视教学方式、教学手段的现代化和多样化，同时，高度重视学生学习过程性评价，以增强学生的岗位胜任能力。大力探索和推广课程的学生学习过程性评价，减少和取消终课程结性评价。针对同时具有理论性、综合性、实践性的课堂评价，为了克服以往该课程评价存在“教师单向评价，很难促进学生的发展”的问题，设计学生自评、小组内互评、组间互评和教师给定课程项目、考勤、课堂表现的“四主体六维度考评方式” [ 8 ]。通过模拟答辩检验、升华项目教学成果。老师、全班同学根据其完成的项目内容，答辩情况进行评分，教师要在学生讨论的基础上对回答的内容进行归纳总结与理论升华，把学生引入更深层次的思考，提高学生自主解决问题的能力 [ 9 ]。 实现基于课程项目的应用类课程一体化协同教学改革与实践，包含医学信息学、医学信息系统分析与设计、软件开发模式、移动医疗开发、医学信息项目工程实践等课程。这些课程教学中，同一小组的学生需要完成同一课程项目的不同任务：文献综述、系统规划、需求分析、系统分析、系统设计、Android实现、测试、验证、部署、运行和维护，这样可以更好地体现各学科之间的联系。各任课教师共同设置以能力为导向的形成性课程评价指标体系，可以加深学生对课程项目的认识，最终促进“课程项目”的跨学科教学。
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user: 4. 总结 随着一系列社会问题的出现以及世界科技革命的快速发展，细分化的专业教育早已不能满足学生个性的发展和社会需求，跨学科教育成为复杂社会背景下人才培养的重要途径 [ 10 ]，大学实行跨学科人才培养已是大势所趋 [ 11 ]，跨学科教育也是高等教育改革的重要举措。本文针对应用型本科产教融合发展背景下，电子信息科学与技术(医学信息方向)专业的跨学科协同教学改革与实践问题，给出了解决方案和具体措施，以培养具有突出医药特色的复合应用型高端软件专业人才。解决方案包含创新医药软件课程资源体系融合、构建“双师型”协同教学机制、建立以能力为导向的形成性课程评价指标体系。具体措施有产学合作优化人才培养方案、培养“双师型”医药软件师资、基于课程项目的应用类课程一体化协同教学改革与实践、构建跨学科的实践教学体系、注重学生学习过程性评价。
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user: 摘 要 为了实现国产海事起重机符合出口到欧洲的相关条件，需要满足欧盟法律中对于安全规范的要求，特别是海事起重机标准中对于功能安全的要求，对此进行海事起重机电气控制系统选型，包括控制器、安全相关的传感器和限位等设备，然后使用SISTEMA软件对电气系统的功能安全进行分析评价，并进行结果验证，为海事起重机电气设计人员提供一种简便的设计指南。 关键词 :功能安全，海事起重机，性能等级 Copyright © 2020 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 海事起重机指的是安装在船舶或者海上设施上的起重机，其设计和建造的标准主要为船级社的起重设备标准，如中国船级社的《船舶与海上设施起重设备规范》，在欧洲不仅需要满足当地船级社的规范还需要满足欧洲ISO 13852-1:2013《通用海事起重机》标准的要求，其中提出了不少安全相关的要求，例如满足ISO-13849《机械安全–控制系统安全相关功能》对于起重机的性能等级要求。为了设计满足能够在欧洲市场销售和使用的海事起重机，对海事起重机电气系统设计进行研究，并分析论证能否满足当地的标准。而目前在国内针对海事起重机控制系统领域，功能安全的简易评价和分析方法在公开渠道并无太多资料，作者通过自己的日常工作总结分析了一套可用的方法。
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user: 2. 欧洲海事起重机标准和功能安全标准 2.1. 欧洲海事起重机标准 欧洲海事起重机标准ISO 13852-1:2013《通用海事起重机》是在欧盟境内生效的法律，适用于欧盟区域内的海事起重机需要满足其要求。在规范的5.3.1节中指出电气技术设备需要满足EN61508《电气/电子/可编程电子安全系统的功能安全》和 EN ISO 13849-1:2008的要求，在5.9.1“过载和过力矩保护”以及5.10“载人提升”中又一次提出需要满足EN ISO 13849-1:2008的要求，且在该规范表1中明确了详细要求。 Table 1 Offshore crane risk analysis and performance class requirements [4 风险 严重性 频率 避免风险的可能性 PLr(所需的性能等级) 臂架下坠 S2 F2 P1 d 货物下坠 S2 F1 P1 c 不受控的回转 S2 F1 P1 c 不受控的伸缩 S2 F1 P1 c 不受控的起重 S2 F1 P1 c 不受控的变幅 S2 F1 P1 c 表1. 海事起重机风险分析和性能等级要求表 [ 4 ] 注释：S1：轻微伤害，S2：严重伤害；F1：极少发生或不频繁发生，F2：持续发生；P1：在某种情况下可能发生，P2：很低可能。 以上表格是根据海事起重机的风险进行分析，然后得出所需的性能能级，举例来说，臂架下坠的风险属于会造成人员和物品严重损坏的情况，而且其发生的概率为持续发生，而能够避免风险发生的可能性为很低，故提出其所需的性能等级为PLr = d，此分析结论已经由EN13852附录K进行了规定，可作为设计的输入依据。从上述要求中可知，对于起重机来说最严重的情况就是臂架下坠的风险，所以如果设计的电气系统能够满足“臂架下坠”要求的性能等级，即能够满足PLd的话，则该起重机的电气系统满足欧洲海事起重机标准。 2.2. 欧洲机械安全标准 前述的欧洲海事起重机标准是主要针对海事起重机的各种安全要求的标准，其中提及了性能等级的要求，这方面涉及的内容则需要查看EN ISO 13849《机械安全–控制系统安全相关功能》。里面对于如何评估到达所需的性能等级PL进行了说明。 在该规范中使用了4种重要的参数来评估是否满足安全等级 [ 1 ]。 1) Category类别描述控制系统的基本设计 2) MTTFd到危险失效的平均时间 3) DC诊断覆盖率，有多少失效能够被检测 4) CCF共因失效 性能等级PL = (类别， MTTFd， DC， CCF)/(软件或系统失效) 以上的分析过程其实非常复杂，如从基本元器件开始分析的话，需要非常多的基础统计数据和复杂的统计公式，对于工程设计来说很困难的。故从工程实际出发，可以采购具有安全评估的元器件，然后基于这些元器件的参数进行某个功能或机器的安全评估，验证是否满足规范的要求。
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user: 3. 电气系统设计 3.1. 海事起重机及其电气系统介绍 一般的海事起重机如下图1所示，包含起升、变幅、回转这三种机构类型，起升机构用来提升货物使用；变幅机构用来调节起升的最大高度和吊载的幅度，回转机构能在船体的水平方向进行回转，完成货物的水平方向的搬运任务。 图1. 海事起重机结构简图 一般的海事起重机电气系统由配电系统、驱动系统、控制系统和辅助系统组成，配电系统实现起重机的主电源和辅助电源的配电、辅助电机的启动和保护管理；驱动系统是驱动上述起升变幅和回转机构的动力系统、一般分为液压驱动和变频驱动两种类型；控制系统包括控制器、输入输出模块、限位和传感器等元件，实现起重机的正常控制和安全保护，本文主要讨论的就是控制系统。辅助系统则指的是起重机上的照明、通讯、火警、视频监控等辅助设备。 3.2. 机械方案 从2.1节可知，起重机中最严重的风险是臂架下坠，故以变幅机构为例进行研究，如变幅机构能够满足安全性能要求，则其他类似的起升机构和回转机构也能轻易满足规范的要求。 变幅机构为钢丝绳臂架变幅方案，变幅卷筒由电动机驱动能够正反转运行，变幅卷筒上缠绕钢丝绳，钢丝绳经过人字架变幅滑轮上到臂架，然后到臂架头部的变幅滑轮，经过多个如此的滑轮组，最后生根固定。变幅卷筒往收绳方向运行则臂架被拉升起来，变幅卷筒往放绳方向运行则臂架被下放，如图2所示。 图2. 变幅机构钢丝绳方案图 3.3. 电气保护元件方案 如表2所示，以上限位和传感器监测包括了变幅机构可能出现的超行程，过载，过力矩，超速等风险，功能上已经覆盖了这些要求，但是其本身的可靠性也需要满足性能等级要求。 Table 2 List of electrical protection elements for luffing mechanis 限位传感器 作用 型号 臂架上下极限限位 监测变幅上下行程极限 GS711S 臂架重量传感器 监测变幅钢丝绳受力，防止过载荷输出 0201系列 臂架角度传感器 监测变幅角度，防止变幅过力矩输出 HAT1200 臂架卷筒超速开关 监控卷筒转速，防止下坠超速 FSI 紧停开关 手动紧急停止变幅操作 SMILE10 绝对值编码器 监测卷筒的运行位置 FSI 电机驱动器 驱动电机运转速度和方向 S120 (安全集成) 表2. 变幅机构电气保护元件表 3.4. 电控系统方案 电控系统主要基于西门子的故障安全PLC产品，本次以S7-1513F为例。该安全PLC产品包含CPU，IO站以及现场总线PROFIsafe。故障安全CPU包含2个内部的处理器，对输入的信号进行计算，只有双方计算的结果相同时才输出，不同时用故障安全值代替输出，保证逻辑判断结果正确的高可靠性。而故障安全IO包括安全的数字量输入，数字量输出，模拟量输入模块。故障安全的数字量输入模块一般采用1oo2评估的方式，例如一个外部限位包含2副常闭触点，只有这2副常闭触点均闭合才认为该外部限位处于正常状态，而通过常闭触点也是一种线路安全的考量。此外该安全数字量模块还会对限位进行脉冲测试，测量是否断线，有无短路和断路的情况，通过这些手段确保该外部限位输出正常可信的状态。而安全数字量输出模块外部可以连接指示灯、接触器的执行机构，该模块也会监测执行机构是否有短路、断路的故障。而安全模拟量输入模块则会评估外部传感器2路信号是否都存在、有无短路、断路的故障、以及2者的偏差是否在一个可接受的范围之内。总之各种IO模块都采取了一些措施来检测外部设备的状态，确保故障能够被检测到。 故障安全CPU和故障安全的IO站之间可以采用现场总线连接，无需全部硬线接到CPU中。利用西门子的PROFINET或PROFIBUS现场总线，在这上面叠加PROFIsafe安全协议，确保IO站和CPU之间的通讯是可靠的。为了避免网络传输错误，PROFIsafe采用了故障安全按位编号，带应答的时间监控，用密码标识发送器和接收器，增设16/32位循环冗余校验(CRC)等措施以保证数据的安全。此外，PROFIsafe还采用了SIL-Monitor专利技术，SIL监视器本身不是硬件，而是可实现PROFIsafe–驱动器软件的一部分。借助SIL-Monitor，F–系统能够在故障率超过一定限度之前即采取有效的安全保护措施，从而避免系统中出现险情 [ 2 ]。 如上所述此电控方案使用故障安全CPU、故障安全IO站和安全的现场总线协议，构成一个完整的故障安全控制器系统。并且对于外部的限位传感器采用规范中CAT.3架构，对于一个信号采用2路输入评估，然后经过故障安全CPU的逻辑处理，最后采用2路安全输出，把输出的执行器在回路中串联，保证只有2路均有安全输出之后才能使执行机构动作，如图3所示。 图3. CAT.3架构图
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user: 4. 功能安全分析和评估 4.1. SISTEMA软件 SISTEMA软件是IFA (德国社会意外保险的职业安全和健康研究所)推出的一款帮助进行基于ISO13849-1功能安全评估分析的软件。这款工具能够建立安全相关控制系统的结构模型，自动计算可靠性数据，包括性能等级PL [ 3 ]。 在SISTEMA软件中建立一个项目，然后创建一个臂架的安全功能，在里面添加上述的传感器、限位和安全PLC的可靠性数据。然后通过该软件创建一个分析报告。根据规范的要求臂架安全功能要求的性能等级为PLd，下面根据相关的数据进行计算方案是否满足规范要求，如图4所示。 图4. SISTEMA软件截图 4.2. 数据 通过搜集厂家的样本信息，整理汇总功能安全所需的数据如下表3所示；以及性能等级与每小时危险失效概率之间的对应关系，如下表4所示。 Table 3 Summary of electrical component failure safety informatio 名称 型号 性能等级PL 每小时危险失效概率PFHD[1/h] CPU 6ES7513-1FL01-0AB0 e 2.0E−9 安全数字量输入模块 6ES7136-6BA00-0CA0 e 1.0E−9 安全数字量输出模块 6ES7136-6PA00-0BC0 e 1.0E−9 安全模拟量输入模块 6ES7138-7FA00-0AB0 e 1.0E−8 驱动器 S120 CM e 2.4E−8 感应限位 GG711S d 1.0E−7 超速开关 FSI d 1.0E−7 重量传感器 0201 d 3.2E−7 角度传感器 HAT1200 d 3.2E−7 紧停开关 Tina 12A e 4.5E−9 表3. 电气元件故障安全信息汇总表 Table 4 The relationship between performance level and probability of dangerous failure per hou 性能等级PL 每小时危险失效概率PFHD [1/h] a 10 −5 ~10 −4 b 10 −6 ~10 −5 c 10 −6 ~10 −5 d 10 −7 ~10 −6 e 10 −8 ~10 −7 表4. 性能等级与每小时危险失效概率之间的对应关系(ISO 13849-1) 4.3. 结果 在SISTEMA中点击生成报告，软件会统一计算，并出具计算报表，告知当前方案的性能等级PL，以及是否满足期望的性能等级。 设每个部件的PFHD为P， P 总 = 1 − ( 1 − P 1 ) × ( 1 − P 2 ) × ( 1 − P 3 ) × ( 1 − P 4 ) × ( 1 − P 5 ) ⋯ 通过以上公式计算以上10个零件叠加后的变幅机构的安全相关控制系统的每小时危险失效概率。 此次方案的期望性能等级PLr = d，而PL d所对应的每小时危险失效概率PFHD[1/h]的范围为10 −7 ~10 −6 ，软件计算得出每小时危险失效概率PFHD[1/h] = 8.7E−7(即8.7 × 10 −7 )，得出的性能等级PL = d，故满足设计要求，此方案满足欧洲海事起重机规范要求。此数据说明，安全相关的控制系统的发生危险失效的概率很低，意味着零件即使发生失效但是能够检测到失效从而进行保护；以及零部件本身的无故障工作时间很长，运行可靠性很高，如图5所示。 图5. SISTEMA软件截图
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user: 5. 结束语 本文首先在欧洲海事起重机规范中找到了关于海事起重机风险分析的表格以及对于性能等级的要求，然后初步了解了性能等级分析的关键因素。再从工程实际出发，通过选择已经获得安全认证的电气产品来作为起重机的电气控制方案，查找并整理这些电气产品的性能等级数据，输入到SISTEMA软件中，生成了起重机变幅功能的功能安全分析数据，最后结论证明这一套电气控制方案满足欧洲海事起重机规范中的性能等级要求。本文的作用是为进行海事起重机电气设计工作的工程设计人员提供一种简便有效的进行功能安全设计和验证的指南，充实了国内在此细分专业领域相关文献的欠缺。
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user: 摘 要 针对短期负荷预测准确度提升及预测稳定性改进问题，给出了基于不同核支持向量机变权综合的短期负荷预测方法。该方法首先将负荷历史数据进行特征展开，利用相关分析进行特征选择，映射历史数据为输入输出关系视图，构建预测空间。随后，分别采用高斯径向基核函数、拉普拉斯核函数以及多项式核函数的支持向量机在预测空间进行训练学习，使用十折交叉验证进行模型性能测试。最后，利用性能测试的准确率及其标准差构造变权，借助多模型变权综合实现电力负荷预测。实例分析表明，与高斯核支持向量机、偏最小二乘、决策树及Bagging等常用方法相比，新方法将准确度分别提升了0.382%、3.079%、3.188%以及2.6%，将稳定性分别改进了0.383%、2.452%、1.781%以及1.43%。 关键词 :短期负荷预测，支持向量，核函数，多模型变权综合 Copyright © 2020 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 电力负荷预测是指通过研究历史数据变化规律，在满足一定准确度条件下，运用数学方法或建立统计模型的方式对未来几小时、一天到几天的负荷变化做出估计与推断 [ 1 ] [ 2 ]。准确的电力负荷预测对电网合理规划与电网安全运营具有重要意义 [ 3 ]。 电力负荷预测方法可以被归为三类，一类以传统预测方法为主进行预测 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]，例如，Chen J. F.等采用自适应移动平均进行短期负荷预测 [ 4 ]。张伏生与汪鸿等使用偏最小二乘方法建立短期负荷预测模型 [ 5 ]。万坤等采用ARMA方法构建短期负荷预测模型 [ 6 ]。第二类以包含改进型在内的智能预测方法进行预测 [ 7 ] - [ 11 ]，例如，魏立兵与赵峰等采用人群搜索算法优化的支持向量机构建短期负荷预测模型 [ 7 ]。Zhang X.等采用布谷鸟优化的支持向量机构建短期负荷预测模型 [ 8 ]。梁智等采用PSO优化的深度信念网络进行负荷预测 [ 9 ]。吴润泽等采用深度学习进行短期电力负荷预测 [ 10 ]。第三类以组合型预测方法为主进行预测 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]，例如，Sudheer G.等构建了组合小波变换、三重指数平滑和加权最近邻的负荷预测模型 [ 12 ]。Li Song与Goel Lalit等集成小波变换、极值学习机与偏最小二乘回归进行短期负荷预测 [ 13 ]。Wang L.与Lee E. W. M.等结合人工神经网络与集成方法进行负荷预测 [ 14 ]。陆继翔等采用混合卷积神经网络与长短期记忆模型进行负荷预测 [ 15 ]。 本文沿用组合预测方法，通过变权综合将高斯核函数的支持向量机、多项式核函数的支持向量机以及拉普拉斯核函数的支持向量机进行融合，构建基于多种核支持向量机变权综合的短期负荷预测模型。
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user: 2. 支持向量机算法原理 支持向量机是一种常用的统计建模方法，在解决高维度以及非线性问题方面具有优势。设函数表达 式为： f ( x ) = ω T ϕ ( x ) + b ，其中， ω 为权重向量， ϕ ( x ) 为关于x的映射函数，b为常量。要使 ‖ ω ‖ 2 / 2 达 到最小，求解最优化问题： min 1 2 ‖ ω ‖ 2 + C ∑ i = 1 n ( ξ i ， ξ i ∗ ) { y i − 〈 ω ， φ ( x i ) 〉 − b ≤ ε + ξ i ， i = 1 ， ⋯ ， n ; 〈 ω ， φ ( x i ) 〉 + b − y i ≤ ε + ξ i ∗ ， i = 1 ， ⋯ ， n . ξ i ， ξ i ∗ ≥ 0 (1) 其中， 〈 . ， . 〉 表示内积， ξ i ， ξ i ∗ 为松弛变量，C， ε 均为参数。使用Lagrange乘数法求解式(1)， L = 1 2 ‖ ω ‖ 2 + C ∑ i = 1 n ( ξ i ， ξ i ∗ ) − ∑ i = 1 n ( η i ξ i ， η i ∗ ξ i ∗ ) − ∑ i = 1 n α i ( ε + ξ i − y i + 〈 ω ， φ ( x i ) 〉 + b ) − ∑ i = 1 n α i ∗ ( ε + ξ i ∗ − y i + 〈 ω ， φ ( x i ) 〉 + b ) (2) 其中， η i ， η i ∗ ， α i ， α i ∗ 为Lagrange乘数。求解Lagrange乘数，记 α ^ ， α ^ ∗ ， ω ^ ， b ^ 是对应 α ， α ∗ ， ω ， b 的解，引入核函数 k ( x ， x i ) = ϕ ( x ) T ϕ ( x i ) ，可解得 f ( x ) = ∑ i = 1 n ( α ^ i − α ^ i ∗ ) k ( x ， x i ) + b ^ 。
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user: 3. 基于不同核支持向量机变权综合的短期负荷预测方法 3.1. 主要思路 基于不同核支持向量机变权综合的短期负荷预测方法主要有以下几个环节：首先，将负荷历史数据进行特征展开，借助相关分析进行特征选取，组建特征集，通过对历史数据进行输入输出关系化展开，构建预测空间。随后，采用高斯径向基核函数(G-K)、拉普拉斯核函数(La-K)、多项式核函数(P-K)支持向量机在预测空间上进行建模，使用交叉验证进行模型性能测试，根据性能测试结果设计不同模型的权重。最后，对三个不同核函数的支持向量机进行变权综合，实现多种核函数支持向量机变权综合的负荷预测。 3.2. 基于相关分析的负荷特征选择 设长度为N的负荷序列 S = { s t ， t = 1 ， 2 ， ⋯ ， N } 的最大与最小的可能负荷取值为 S max 与 S min ，取值论域为 X ( f ) = [ s min ， s max ] 。记待预测时刻t对应的负荷为特征 f 0 ，t前i个时刻对应的负荷记为特征 f i ，则对时刻t的负荷进行预测的候选特征集可被记为 F t = { f i | s t − i ∈ S } 。 记待预测时刻点对应的负荷特征 f 0 的前m个相邻的向量为： X t = ( s t − 1 ， ⋯ ， s t − m ) ，其中， t = 1 ， ⋯ ， M ， 。借助相关度度量 f 0 与 f i 之间的相关程度，则 f 0 与 f i 之间的相关度可表示为： r i = r ( f 0 ， f i ) = | ∑ k = 1 m ( s t ， k − 1 m ∑ k = 1 m s t ， k ) ( s t i ， k − 1 m ∑ k = 1 m s t i ， k ) | ∑ k = 1 m ( s t ， k − 1 m ∑ k = 1 m s t ， k ) 2 ∑ k = 1 m ( s t i ， k − 1 m ∑ k = 1 m s t i ， k ) 2 (3) r i 的取值为 ， r i 越接近于1， f 0 与 f i 之间的相关度越强。设定阈值 α ，将满足条件的特征所组成的特征集合表示为 F t α : { f i | r i ≥ α } 。 3.3. 预测空间构造 以 f 0 为输出特征，以特征集 F t a 内的特征为输入特征，建立预测空间 Ω = ∏ i = 1 n X ( f i ) × X ( f 0 ) 。 对给定的历史负荷数据集，在将历史负荷数据进行输入输出关系化展开后，得到关系化数据集为 D = { ( X t ， s t ) ， t = 1 ， ⋯ ， N } ，其中 X t = ( s t − 1 ， s t − 2 ， ⋯ ， s t − n ) ，N为关系化数据记录条数。 3.4. 核函数选择及模型建立 支持向量机中常见的核函数有高斯径向基核函数(Gaussian Basis Kernel， G-K)、拉普拉斯核函数(Laplacian Kernel， La-K)、线性核函数(Linear Kernel， Ln-K)、多项式核函数(Polynomial kernel， P-K)及Bessel核函数等。本文选取常用的高斯径向基核、拉普拉斯核及多项式核用以在关系化数据集上建立不同支持向量机模型。其中，核函数的表达式为： k G - K ( u ， v ) = exp ( − γ ‖ u − v T ‖ 2 ) (4) k P - K ( u ， v ) = ( γ 〈 u ， v 〉 + c ) p (5) k L a - K ( u ， v ) = exp ( − γ ‖ u − v T ‖ ) 。(6) 3.5. 模型性能测试及变权构造 借助P折交叉验证对不同核函数支持向量机进行性能测试，记第i折的训练数据记录条数为H，测试得到的准确率及其标准差分别为 A i 与 σ i ， A i = 1 − E i = 1 − 1 H ∑ h = 1 H ε i h = 1 − 1 H ∑ h = 1 H ( | y i h − y ^ i h | y i h ) (7) σ i = 1 H ∑ h = 1 H [ ( 1 − ε h i ) − A i ] 2 (8) 依据准确率及其标准差设计每个支持向量机的权重为： w k = ∑ i = 1 P A k i ( 1 − σ k i ) ∑ k = 1 3 ∑ i = 1 P A k i ( 1 − σ k i ) (9) 记不同核函数支持向量机为 y ^ k ，由 y ^ k 变权综合得到的综合模型可表示为 y ^ * ， y ^ * = ∑ k = 1 3 w k y ^ k 。 3.6. 基于不同核函数SVM变权综合的负荷预测 基于不同核函数核支持向量机变权综合的短期负荷预测方法的实现可总结为以下几个步骤： Step 1：确定给定的历史数据集的特征展开参数m，将给定时刻t前m个负荷数据组成电力负荷特征向量 X t ， t = 1 ， 2 ， ⋯ ， N − m 。 Step 2：设待预测时刻 t = t z ， z = 1 ， ⋯ ， Z ，确定负荷预测备选特征集 ，采用相关度分析进行特征选取，组建特征集 F t α ，进而对历史数据集进行关系化展开，构建待预测时刻的预测空间 Ω 。 Step 3：选用高斯径向基核函数、拉普拉斯核函数及多项式核函数的支持向量机在预测空间上建立预测模型，借助P折交叉验证进行模型测试。 Step 4：依据性能测试结果的准确度 A i 及其标准差 σ i 构造变权，通过变权综合不同核函数的SVM实现 t z 的负荷预测。令 z = z + 1 ，当 z > Z ，则预测结束；否则，转Step 2。
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user: 4. 算例分析 选用东肯塔基州电力合作社的2018年采样间隔为1小时的电力负荷数据进行实例分析，R语言作为算例分析的实现工具。取1月1日~4月23日的电力负荷时间序列作为训练数据，取值论域 X ( f ) = [ 8 00 ， 3 500 ] ，单位：MW。分别采用高斯核函数、多项式核函数以及拉普拉斯核函数的支持向量机进行建模，预测4月24日~30日(记为 )的电力负荷值。以预测T 1 第一时刻 t 1 的电力负荷过程为例，其余时刻点负荷以相同步骤滚动预测获得。 计算 t 1 的负荷特征 f 0 与历史负荷特征 f 1 ， f 2 ， ⋯ ， f k ， ⋯ 之间的加权相关度，结果如图1所示。 图1. 待预测负荷特征与历史负荷特征的相关度 上图所示，待预测负荷特征与历史负荷特征之间的相似度呈衰减趋势。确定阈值 α = 0.8 ，则选出的特征组成的相关特征集 F t α ( t ) = { f i ， i = 1 ， ⋯ ， 14 } 。以 f 0 为输出，特征集中的特征为输入，构建关于待预测时刻 的预测相空间 Ω 。通过将历史数据输入输出关系化，得到关系化数据集。 分别采用不同核函数的支持向量机在训练集上建立模模型，并借助十折交叉验证对支持向量机进行测试，依据测试得到的准确度及其标准差计算权重，综合不同核函数支持向量机的预测结果，得到预测值1119.452 MW。 更新训练集与测试集以滚动预测其它时刻的电力负荷。采用预测模型的相平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error， MAPE)以及相对误差的标准差(SRE)作为评价指标进行评价，其中 M A P E = 1 n ∑ i = 1 n | y i − y ^ i | y i × 100 % (10) S R E = 1 n ∑ i = 1 n ( | y i − y ^ i | y i × 100 % − M A P E ) 2 (11) 对变权综合模型(C-SVM)与常用的高斯核函数SVM (G-SVM)、偏最小二乘(PLS)、决策树(DT)以及Bagging等预测方法进行对比分析。T 1 的预测结果如图2所示。 图2. 电力负荷预测值对比 如图2所示，对比几种方法预测值的曲线与真实值曲线的差异，C-SVM预测值的曲线与真实真实值曲线最为贴近，其次是G-SVM，但在谷处的预测不及C-SVM，偏离了真实值。DT与Bagging预测值曲线围绕较真实值曲线上下波动，但与真实值曲线偏离最为明显。 对比以上模型预测24~30日负荷得到的MAPE值，如表1所示。 Table 1 MAPE of forecast model C-SVM G-SVM PLS DT Bagging T 1 0.900 1.196 4.014 4.162 3.656 T 2 0.877 1.239 3.800 4.991 4.489 T 3 1.376 1.623 4.729 4.625 3.830 T 4 1.373 1.820 4.285 4.743 4.124 T 5 0.988 1.549 3.552 5.556 4.641 T 6 1.435 1.859 4.693 3.567 3.242 T 7 2.171 2.505 5.602 3.793 3.340 Avg 1.303 1.685 4.382 4.491 3.903 改进 — 0.382 3.079 3.188 2.600 Max 2.171 2.505 5.602 5.556 4.641 改进 — 0.334 3.431 3.385 2.470 表1. 模型预测所得的MAPE 注：表中数据均为百分数。 如表1所示，C-SVM所得MAPE普遍小于其它方法的MAPE，MAPE的均值为1.303%，最大值为2.171%。对比G-SVM、PLS、DT以及Bagging，C-SVM将预测准确度分别改进了0.382%、3.079%、3.188%、2.6%；并将最大MAPE值分别改进了0.334%、3.431%、3.385%以及2.47%。 对比以上模型预测24~30日负荷所得的MRE值，结果如表2所示。 Table 2 SRE of forecast model C-SVM G-SVM PLS DT Bagging T 1 0.791 1.127 3.497 2.665 2.223 T 2 0.680 1.063 3.273 2.867 2.665 T 3 0.777 1.233 3.547 2.545 1.865 T 4 0.921 1.261 3.896 2.096 1.924 T 5 0.742 1.234 2.155 3.667 3.375 T 6 0.837 1.064 2.167 2.439 2.095 T 7 1.074 1.520 4.454 2.008 1.685 Avg 0.832 1.215 3.284 2.612 2.261 改进 — 0.383 2.452 1.781 1.430 表2. 模型预测所得的SRE 注：表中数据均为百分数。 如表2所示，C-SVM的SRE值大部分小于1%，可知C-SVM在预测过程波动幅度不大，预测相对稳定。与G-SVM、PLS、DT以及Bagging的SRE均值相比，C-SVM将预测稳定性分别改进了0.383%、2.452%、1.781%以及1.43%。
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user: 5. 总结 本文针对短期负荷预测准确度提升及预测稳定性改进问题，建立了基于不同核函数支持向量机变权综合的预测模型。利用相关分析实现了特征选取，采用交叉验证进行了模型性能测试，结合测试结果构造了变权，通过变权融合实现了基于综合模型的负荷预测。东肯塔基州电力合作社的实例分析结果证明，与高斯核函数的SVM、偏最小二乘、决策树以及Bagging等单一模型相比，新方法将体现准确度的MAPE均值分别改进了0.382%、3.079%、3.188%、2.6%；将最大MAPE值分别改进了1.52%、4.62%、41.34%、3.3%以及4.43%；将最大相对误差的均值改进了0.334%、3.431%、3.385%以及2.47%。将体现稳定性的SRE均值分别改进了0.383%、2.452%、1.781%以及1.43%。可见。多模型变权综合是一种提升负荷预测准确度与稳定性的有效方式，今后，可对变权设计及综合方式进行深入研究。
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user: 摘 要 为了较为全面地研究湖南省的经济活力及其影响因素，本文一方面从人口和企业两个特定视角下进行探讨，从客观层面考虑了相关指标，建立计量关系模型来分析其影响因素，揭示了经济活力的内生影响因素；另一方面从政府的宏观调控出发，考虑2016年湖南省开始实施的供给侧结构性改革，从经济和环境两个角度定义经济活力因子，建立基于时间序列的经济活力短期预测模型来揭示政府政策对经济活力的主观影响。最后，对湖南省的经济发展给出了建议。 关键词 :经济活力，政府政策，计量关系，时间序列预测 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着经济的快速发展，各地区的经济活力反映出这个地区在经济发展过程中的能力和潜力，同时区域经济活力已经成为各地区综合竞争力的关键性部分。然而，要全面认识经济活力的影响因素并采取相应的举措进而有目的性地提高经济活力才能促进地区经济的发展，提高其区域竞争力，故此研究具有重大意义。不同的地区，提高经济活力的手段也有所不同，同时经济的发展必须与资源环境相协调。于是，本文选取湖南省为研究对象，一方面单独从实际GDP的大小来考虑经济活力；另一方面，以近年来国家倡导实施的供给侧结构性改革为背景，结合环境因素定义经济活力因子，进一步考虑政府政策对经济活力的影响。最后为湖南省的经济发展给出全面，针对性的建议。
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user: 2. 数据来源与模型假设 本文涉及的不同年份湖南省实际GDP等各项指标的相关数据均来自于《国家统计局》和2019年第九届APMCM亚太地区大学生数学建模竞赛[https://www.saikr.com/vse/apmcm/2019]。 假设如下： 1) 搜寻的数据真实可靠。 2) 选取的每个解释变量都是独立的。 3) 人均GDP的一阶差分序列是统计平稳的。
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user: 4. 基于时间序列的短期经济活力预测模型 4.1. 政策实施效果评价模型 为了说明供给侧结构性改革可以较大地影响地区的产业结构，进而影响经济活力，这里我们对2009~2017年间湖南省三大产业的构成和比重进行了分析，建立了一个简单的比重模型，以此来凸显政策的实施效果和实施力度。模型如下： η 1 = GDP 第 一 产 业 总 GDP ， η 2 = GDP 第 二 产 业 总 GDP ， η 3 = GDP 第 三 产 业 总 GDP (3) 湖南省2009~2017年的三大产业比重如图2。 图2. 三大产业比重时序图 由上图可以看出2015年以后，湖南省的第三产业经济贡献量已经超过了第二产业，并且之后两者的差距越来越大，这说明经济政策转型使得湖南省的产业结构产生了根本性的调整，所以这一政策的实施效果较为明显。于是我们有必要进一步考虑该政策对经济活力的短期影响。 4.2. 短期经济活力预测模型 4.2.1. 湖南省经济活力因子的定义 为了体现湖南省的经济活力在供给侧结构性改革这项政策下的量变情况，这里给出了经济活力因子的定义。它等于湖南省的人均GDP除以工业污染治理投资，表达式如下： μ = 人 均 GDP I (4) 其中，I表示工业污染治理投资， μ 表示经济活力因子。近年来，不少企业为了获取更大的经济利益而不惜以牺牲环境，浪费资源为代价，这种行为不利于社会经济的可持续发展。所以，换个角度来看，经济活力应该与资源环境联系起来，又考虑到这项政策对资源环境的影响，所以对于经济活力用人均GDP进行替代，对于工业环境状况，用工业污染治理投资表示，投资额越小说明环境状况越好，两者比值越大，说明经济活力越强。 4.2.2. 基于一阶差分指数平滑法的人均GDP预测模型 通过数据搜集，得到了2009~2017年的人均GDP数据，对于这个时间序列，短期内其趋势为呈直线增加，故可对其作一阶差分并借助指数平滑化处理变成一个平稳序列，差分模型如下 [ 5 ] ： ∇ y t = y t − y t − 1 (5) ∇ y ^ t + 1 = α ∇ y t + ( 1 − α ) ∇ y ^ t (6) y ^ t + 1 = ∇ y ^ t + 1 + y t (7) 预测结果如图3。 图3. 湖南省人均GDP预测时序图 4.2.3. 基于移动平均法的工业污染治理投资预测模型 通过搜集2004~2017年湖南省工业污染治理投资额，可知其随年份在某一水平上下波动，故可采用移动平均法对其进行预测 [ 5 ]，模型如下： 设观测序列为 y t ， ⋯ ， y T ，且取移动平均的项数 N < T ，那么一次移动平均计算公式如下： M ( 1 ) = 1 N ( y t + y t − 1 + ⋯ + y t − N + 1 )             = 1 N ( y t − 1 + ⋯ + y t − N ) + 1 N ( y t − y t − N ) = M t − 1 ( 1 ) + 1 N ( y t − y t − N ) (8) 当预测目标趋势基本平稳时，则用一次移动平均方法建立下列预测模型： y ^ t + 1 = M t ( 1 ) = 1 N ( y t + ⋯ + y t − N + 1 ) ， t = N ， N + 1 ， ⋯ ， T (9) 该时间序列的上下波动性特征可通过一阶差分验证如图4。 结果分析：实施新政策之后，由于许多高能、高污染的企业和工厂被淘汰了，利用率较低的资源也被高利用率资源替代了，工业所带来的污染大大降低，因而工业污染治理投资也下降较大。 运用上面的移动平均法预测模型，通过MATLAB编程，得到结果如图5。 4.2.4. 经济活力因子短期预测结果 依据前面分别对人均GDP和工业污染治理投资的预测结果以及(4)式，通过MATLAB可得经济活力因子变化图如图6。 图4. 工业污染治理投资一阶差分时序图 图5. 工业污染治理投资预测时序图 结果解释如下：供给侧结构性改革实施的前两年，由于省政府对改革的积极落实和全省人民极大的促进产业转移和升级的信心和信念，湖南省的经济活力得到了极大的增长。两年过后，由于政府政策执行力度的下降和一些高污染、高成本工厂的“再生”，经济活力因子又出现了一定程度的下降。不过从预测的数据可以看出，在该政策下，未来3~5年内，经济活力仍然保持较快持续增长的趋势。
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user: 5. 对促进湖南省经济发展和提高经济活力的建议 1) 结合本省实际情况，大力推进长株潭经济一体化，并以此为契机，提高其周边区域的城市化水平，进而提高湖南省的城市化水平。 图6. 经济活力因子预测时序图 2) 大力兴办高科技企业，因地制宜发展区域特色产业，增强全省的企业质量，并通过技术创新提高其竞争力，从而更实际地让企业的发展带动GDP的增长。 3) 注重发展教育和引进人才，提高全省人民的思想道德素质，提高全省的人力资源水平。 4) 鼓励移动投资与引进外资企业，加强对外交流与合作，减少固定资产投资，增加对教育等对经济活力具有突出贡献的领域的投资，注重挖掘投资潜力。 5) 注重基础实施建设，改善基层民生，增强人民的幸福感。 6) 把握机遇，迎接挑战。面对中央出台的新政策，应当积极响应，并结合本省具体实际进行适当的调整与彻底的落实。 7) 积极贯彻经济可持续发展和绿色发展战略。调整产业结构，着力发展第二、第三产业和新兴产业，坚决淘汰或者转移高污染产业和高耗能产业，让经济发展与节约资源、保护环境相协调。
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user: 6. 结束语 本文通过从客观和主观两个方面来分析湖南省经济活力的影响因素并对经济活力进行评价，最后综合这两个方面的结论对湖南省的经济发展给出了相关的建议。基于人口和企业的视角下的计量关系模型和基于时间序列的短期经济活力预测模型都有各自的特点，前者侧重分析经济活力的客观影响因素，考虑的较为全面；后者通过引入经济活力因子的定义侧重分析政府政策对经济活力的量化影响。总体来说，模型较为简单，可操作性强，研究结果也具有一定的意义。
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user: 摘 要 有研究显示，新发房颤患者的癌症风险显著增加，新发癌症患者的房颤风险也有所增加，说明两种疾病之间可能存在一定的联系。传统上，有关癌症和房颤的机制研究大多是独立开展的。本研究以胃癌为例，基于mRNA表达谱，采用生物信息学工具比较分析胃癌与房颤在分子水平上的生物特征，为癌症与房颤共病的机制研究提供一定的理论基础。首先从mRNA表达谱中分别筛选胃癌与房颤相关的差异表达mRNAs，再采用差异表达mRNAs分别富集胃癌与房颤的生物特征；然后通过分别构建胃癌与房颤的蛋白质–蛋白质相互作用网络，识别胃癌与房颤相关的重要靶向分子；最后，比较与分析胃癌与房颤在分子水平上的联系。研究结果表明，胃癌与房颤有一些相同的分子生物特征，二者相关的重要靶向分子也存在一定联系。 关键词 :mRNA表达谱，胃癌，房颤，分子生物特征，靶向分子 Copyright © 2020 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/