DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 相声是一种为广大人民群众喜闻乐见的传统民间艺术表现形式，已有百年历史。该艺术主要以语言为依托，所呈现的首要特征即幽默谐趣。不单是讲笑话逗乐，相声更多采用文字游戏、绕口令、语义双关、方言等多样化的语言手段达到幽默效果。因此，相声被视为是一种语言的艺术，一般而言，其讲究“说、学、逗、唱”。独特的“抖包袱”形式、逗趣故事等使得相声成为一种既通俗又极富内涵的艺术品类。然而，传统相声语言的英译研究是许多专家及学者为之困扰的一大难题。通过对相声翻译研究的回顾，不难发现，目前对相声翻译的研究很少，相关的文献大多来自中国学者，而国外学者在此方面的研究寥寥无几。其中，翟羽翔 [ 1 ] 以预设理论和关联理论为基础研究幽默语言及其翻译，通过分析，他认为语言预设和逻辑预设可帮助人们感知幽默，为研究语言的使用、英汉文化的异同以及相声的翻译提供了新的视角。采用认知语言学中的框架理论，于露 [ 2 ] 指出相声翻译讲求内容的“情景”和“语境”，认为“借助人类思维框架模式的普遍共性特征指导相声翻译实践，可以实现翻译理论的功能对等原则”。郝俊杰 [ 3 ] 采用目的论视角，在分析网络单口相声视频的字幕翻译的基础上，探究网络语境下“幽默”的翻译策略。基于韩礼德提出的语域理论框架，卢峰 [ 4 ] 通过分析相声实例，探讨正确运用语域理论以指导相声幽默翻译实践的途径，以及“达到语场、语旨、语式的对应和实现概念意义、人际意义和语篇意义的对等”。 从语用、认知框架等理论方面对相声话语进行的分析和研究，以及从语用策略或者所实现的幽默效果等方面的分析已然十分深入，皆为相声语言的翻译研究提供了不同的视角。但目前关于相声的翻译原则、标准问题尚未涉及，本文将明晰相声翻译的困境，继而引发关于相声翻译的几点思考，开创性地尝试提出相声翻译的原则，为相声英译研究提供新的理论指导方向。
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user: 2. 相声翻译之困境 中国传统相声极具价值且内涵丰富，是我国民间艺术的瑰宝，更有学者称其为中国语言中幽默元素之“集大成者” [ 5 ]。随着经济文化全球化进程的加快、中国国力以及国际地位的提升，在文化“走出去”战略背景下，中国相声走向国际艺术舞台终将成为一种必然趋势。因此，相声英译研究尤为重要。但将相声译成其他语言的同时传递出同样的幽默效果十分困难，这亦是至今有关相声翻译文献稀少的重要原因。英汉两种语言分属于印欧语系和汉藏语系，字音字形以及修辞手段等均有显著差异，因此，两者之间存在一种非直接的对等关系。鉴于英汉两种语言间的差异性导致难以用其中一种语言诠释另一种语言本身的独特性，即存在一定程度的“不可译性”。 语言翻译如此，而本就是一门语言艺术的相声的翻译更是如此。概括而言，相声翻译面临语言层面的不可译和文化层面的不可译。 2.1. 语言不可译性 相声语言贴近生活，通俗易懂，带有浓厚的地方色彩，通常巧妙地利用语言本身的特点制造幽默诙谐的效果。相声中涵盖着许多不可译的语言因素，常见的有谐音双关、方言、绕口令、构词等，在此仅以谐音双关和构词方面为例进行说明。 2.1.1. 谐音双关 任何语言都有其独特的音系系统，无法被其他语言所替代。如即使是一个国家的不同地区，普通话、粤语、四川话等有时也无法找到完全对应的翻译。汉英两种语言存在巨大的差异，大部分中文发音在英文中无对应，因此无法翻译。 谐音双关指借助于音同或音近的条件创造的语言材料的联想 [ 6 ]，使语言更生动、灵活，进而传递幽默谐趣的风味。双关是相声最常用的修辞手段之一，巧妙使用语言手段，有意使语句具有两种意思，达到“言此意彼”的表达效果，经典示例如下： (锡钧、文华、马季《白骨精现形记》相声) 甲：“历史上这些女豪杰，有文有武，有的当了皇帝，有了当了皇太后。你们说我像皇帝哪，还是像太后呢？” 乙：你是太厚！ 甲：“我是什么太后呢？ 乙：你是脸皮太厚！ “太后”谐音“太厚”，正是由于两者读音相同，乙方将“太后”曲解成“太厚”，达到一种讽刺效果，使这个笑料妙趣横生。但在英文中，empress dowager与 too thick 读音并不相同，幽默效果便翻译不出来。 2.1.2. 构词 汉语是象形文字，英文是字母文字，因此汉英两种语言的构词方式截然不同。由于缺乏内涵与外延的等值关系，汉英文字之间无法实现内容与形式在字面与功能上相互转换的情况比比皆是 [ 7 ]。例如： 甲：好。再考你一个，一勾一勾又一勾，一点一点又一点，左一撇，右一撇，一撇一撇又一撇。 乙：你这什么乱七八糟的呀！ 甲：你猜吧！ 乙：这也是个字啊？ 甲：哎！ 乙：这字不认识。 甲：人参的“参”字繁写，上边三拐弯，底下一个人字，底下三撇。 (侯宝林《考字儿》相声) 该片段充分表现了汉字形义结合的特点，用诙谐幽默的语言描述了参字的字形特点。但倘若把该相声片段译成英文，未必能传递出同样的幽默效果，同样源于英汉语言间的显著差异，英文无法体现出字形间的语义关联。因此，对于英语为母语者的受众，在理解这则幽默上可能具有一定的难度，如若不加以备注阐释，就无法达到同原文那样的幽默意味儿，且现场的效果更无法相提并论了。 2.2. 文化不可译性 语言的意义深深植根于数万年前形成和创造的文化之中。文化不可译性根源于在译入语文化中无法找到匹配于原语文化的语境特点，翻译活动证明了人的思维方式的形成受到文化的制约。毫无疑问，不考虑文化因素的翻译是不可能成功的。 文化差异造成的困难主要包括：等值词空缺、词义冲突、语义联想和语用蕴含等。与中国其他文学作品翻译一样，相声翻译也必然会遇到这些困难。幽默与文化息息相关，文化不可译性在很大程度上限制了相声幽默的翻译。
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user: 4. 相声翻译之思考 总的来说，译者在翻译相声的时候一方面要考虑译文是否表达出了原文的意思，另一方面也要考虑是否达到了预期的幽默效果，兼顾两者这对大多数译者而言都是一种挑战。在“信达俗”相声翻译三字原则指导下，从现实的翻译实践来看，译者可考虑在发挥主体性和创造性的同时，是否充分结合了翻译的相关理论，最终能否更好地解决“抖包袱”这个问题，可以适当具体结合一些翻译理论如关联理论、对等理论等，译者需着力探究如何体现相声中的“俗”，并给出恰到好处的翻译。 其次，英译相声其实质是传播中国的传统文化。在当今Web 2.0时代以及新媒体形势下，相声外宣通过网络或电视等媒介会更方便、快捷。例如，央视中文国际频道CCTV 4“中国文艺”栏目为郭德纲、于谦《败家子》相声配以英文字幕全球播出，采用这种字幕翻译的形式，非汉语母语的观众便可即时接收中文相声的信息。在新媒体时代下，不同媒体工具的使用不仅能调和纯文字呈现的缺漏，相反，演员表演的可视化，可直接让观众感受到表演场景的气氛、情绪与感情，加上文字的补充说明，所传递的效果、意义相差无几。 最后，对于巨大的文化差异及语义空白等，或许可借鉴网络字幕组翻译海外影视作品的做法，在直译以及忠实传达原文含义的基础上，在屏幕上方加注解释或弹窗加注，既无损原语的语义，还有助于观众接受，不失为一种可借鉴之办法。
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user: 5. 结语 相声是一门语言艺术，相声翻译实质上等同于幽默的翻译，由于语言和文化的巨大差异，应承认英汉之间存在不可译性。虽然相声翻译面临着一定困境，有些相声剧本属于不可译的范畴，但也有一些剧本可以很好地翻译。通过对相声翻译深入思考，可看到著名的“信达雅”翻译原则并不能完全适用于相声翻译。笔者创造性提出“信达俗”相声翻译原则，旨在为相声翻译提供借鉴。归根结底，译者在翻译原则指导下，需采取合适的翻译策略，再三斟酌、有所取舍，才能最大程度地实现相声幽默效果的对等。
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user: 摘要 本章基于DP曲线成为PH曲线的几何特征条件，利用三次PH-DP曲线，构造了互不包含的两圆之间的C型过渡曲线，并给出数值例子。
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user: 1. 引言 曲线和曲面设计中，由于几何拼接及数据插值的需要，涉及平面两曲线，特别是直线与直线，直线与圆弧，圆弧与圆弧之间的光滑连接。在公路设计，铁路设计和机器人路径设计中往往希望有一个由单螺旋段组成的两圆之间的G 2 连续过渡曲线。很多文献从不同侧面围绕过渡曲线的设计展开研究。例如：Zboinski，Woznica [ 1 ] 以铁路中的过渡曲线为例，从反射值角度对多项式过渡曲线的形状进行了优化；李重，马利庄 [ 2 ] 找到了一对合适的三次Bézier螺线，并用其构造了平面上两个相离的圆弧之间S型和C型G 2 连续的过渡曲线；高晖，寿华好 [ 3 ] 构造了在一定条件下曲率单调的类三次Bézier曲线，并用其构造两个圆弧之间半径比例不受限制的S型和C型G 2 连续过渡曲线；同时构造了两条α-曲线，其中一条可用于构造与文献 [ 4 ] 中具有相同特征的过渡曲线，另一条可用于构造两个圆弧之间不含曲率极值点的过渡曲线。为了保证过渡曲线的曲率尽可能单调，Kneek D. S.，Walton D. J. [ 5 ] 利用clothoid曲线构造了一种过渡曲线。虽然该过渡曲线曲率单调，但因为该曲线的表达式涉及到Frensel积分，所以该过渡曲线与传统的CAD/CAM系统不兼容。为克服这个缺点，文献 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] 分别采用三次Bézier曲线来构造曲率单调曲线段。三次Bézier曲线及三次B样条曲线次数低，几何结构简单，形状易控，有关算法在交互计算机图形环境下便于实施，是CAD及CAGD中最常用的曲线。用三次曲线构造曲率单调的过渡曲线，避免了表达形式与CAD系统的不兼容性。但另一方面，过渡曲线的弧长及等距线的表达式通常不是多项式及有理多项式形式，给实际的几何设计又带来了新的难题。随着五次PH曲线的引入，上述问题得到了有效解决。 PH曲线的主要特征是具有有理形式的等距线和多项式弧长，这些优点使得PH曲线广泛应用于等距线生成、机器人行走路径设计、道路设计、数控机械加工中，随后又推广到有理形式的PH曲线。郑志浩，汪国昭 [ 10 ] 提出用三次PH曲线构造两曲率圆内含情况下的过渡曲线，并给出这种情况下圆心距的取值范围，取得了较好的结果。刘莹莹 [ 11 ] 提出用三次PH曲线构造两曲率圆相离情况下的过渡曲线，并给出这种情况下圆心距的取值范围。而在2003年，Delagdo和Pena提出一种新的参数曲线，称其基函数为 DP基，因此构造的曲线被称为DP曲线 [ 12 ]。该曲线是由割角算法生成的，并且其基函数具有优于其他基函数的性质，因为它是保型性全正基(NTP基)，并在数值计算过程中具有稳定性，且其计算简便，计算复杂度为线性的。因此，DP曲线在计算速度方面优于Bézier曲线，并具有研究的意义。2019年，李尚蔚 [ 13 ] 基于DP曲线，构造了三次PH-DP曲线，并给出三次DP曲线成为PH曲线的控制多边形几何特征条件。本文通过PH-DP控制多边形几何特征条件，做过渡曲线，并给出数值例子。
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user: 2. DP曲线成为PH曲线的几何特征条件 2.1. 三次PH曲线 设 B i n ( t ) = ( n i ) ( 1 − t ) n − i t i ， 0 ≤ t ≤ 1 是Bernstein基函数，n次Bézier曲线定义为 P ( t ) = ( x ( t ) ， y ( t ) ) = ∑ i = 0 n B i n ( t ) P i ， (1) 其中 P i = ( x i ， y i ) ， i = 0 ， ⋯ ， n 是控制点。如果存在多项式 δ ( t ) ，使得 x ′ 2 ( t ) + y ′ 2 ( t ) = δ 2 ( t ) ， 称 P ( t ) 为n次Pythagorean-hodograph曲线，当 n = 3 时简称为3次PH曲线。PH曲线的特点是其弧长及等距线表达式为多项式或有理多项式。 2.2. DP曲线 给定控制点 q i ，对于 ∀ t ∈ [ 0 ， 1 ] ，三次DP曲线定义为 Q ( t ) = ∑ i = 0 3 q i D i ， 3 ( t ) (2) 其中三次DP曲线基函数为 [ D 0 ， 3 ， D 1 ， 3 ， D 2 ， 3 ， D 3 ， 3 ] = [ ( 1 − t ) 3 ， t ( 1 − t ) ( 2 − t ) ， t ( 1 − t ) ( 1 + t ) ， t 3 ] 2.3. 三次PH-DP曲线的控制多边形特征 定理1 对于任意给定的三次DP曲线 Q ( t ) ，其控制顶点 q i ( i = 0 ， 1 ， 2 ， 3 ) ，控制多边形的各 L 1 ， L 2 ， L 3 边长， d j ， k 表示 q j 和 q k 之间的距离 ( j ≠ k ) ， L 1 = d 01 ， L 2 = d 12 ， L 3 = d 23 ， L = d 02 顶点 q 1 ， q 2 对应的角 θ 1 和 θ 2 ，则 Q ( t ) 成为三次PH-DP曲线的充要条件为 { 4 L = 9 L 1 L 2 θ 1 = θ 2 (3) 设三次PH-DP曲线的控制多边形初始端点为 P 0 ，末端点为 P 3 ，以 q 0 为原点建立直角坐标系，其中由 P 0 处曲率可以得到以 C 0 为圆心， r 0 为半径的圆 Ω 0 ；由末端点 P 3 处曲率可以得到以 C 1 为圆心， r 1 为半径的圆 Ω 1 ，曲率圆 Ω 0 、 Ω 1 如图1所示。 图1. 三次PH曲线的坐标系设定及端点曲率图 我们可以得到三次PH-DP曲线的控制点为 P 0 = ( x 0 ， y 0 ) = ( 0 ， 0 ) ， P 1 = ( x 1 ， y 1 ) = ( L 0 ， 0 ) ， P 2 = ( x 2 ， y 2 ) = ( L 0 + L 1 cos θ ， L 1 sin θ ) ， P 3 = P 4 = ( x 3 ， y 3 ) = ( L 0 + L 1 cos θ + L 2 cos 2 θ ， L 1 sin θ + L 2 sin 2 θ ) . (4)
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user: 4. 数值例子 取 r 0 = 1.5 ，由 0.5176 < λ < 1 ，取 r 1 = 1 ，这时起始圆的圆心为(0，1.5)，通过计算可得过渡曲线两端点的曲率圆的圆心距的范围 r 0 − r 1 < r < 3.3833 ( r 0 − r 1 ) ，取 r = 2.3 ，解得 θ = 1.0842 ，则所生成的三次PH-DP过渡曲线如图2所示，过渡曲线的曲率如图3所示，其内部曲率极值点个数为1。
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user: 摘要 光分配网(ODN)是FTTH的重要组成部分，其所用器材多种多样，布设场景纷繁复杂。对ODN网光链路的光性能测试是保证FTTH网络能正常运行的必要手段。本文详细论述了采用常用的一些光通信仪器对ODN光链路进行光传输关键指标进行测试的方法，并对未来测试技术的发展作了展望。
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user: 1. 引言 近年来，我国三大电信运营商大力贯彻宽带普及提速工程，均加大了接入网的投资力度，大规模普及FTTx建设，加快推广FTTH模式，同时也进一步实现了对老小区的网络改造，“光网城市”“光网世界”的战略规划得到全面推广。而作为光纤接入网建设的重要组成部分，光分配网(ODN)网络的部署规模空前。 ODN网络的主要组成器件涵盖了光纤配线架、光缆交接箱、分光器、分纤箱、接头盒、尾纤等部分 [ 1 ]。ODN网络是FTTH建设中建设模式最为复杂、新技术与材料应用最多、对整个工程造价影响最大的部分，同时也是FTTH网络建设中存在问题最多的部分。ODN建设场景复杂，产品标准和质量的参差不齐。而且，因为传统的ODN网络是一个无源网络，其每个节点设备都是“哑资源”，自身不具备管理检测维护功能 [ 2 ]。在ODN网络的建设、开通、维护及平时的检修中都必须人工进行测试，只有光网络符合光通信的各项指标才能开通网络。 本文从构成FTTH网络的ODN网络的结构入手，探讨了开通FTTH网络所需的光功率衰减指标和光回波损耗(ORL)指标，并从这两个指标入手，详细地介绍了测试ODN网络的具体方法、所用仪器及注意事项，最后给出一个测试结果的实例。
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user: 2. 光纤分配接入网的构成 当今的FTTH光纤接入网都是基于无源光网络(PON)的光纤光缆分配网(ODN)，其中ODN是PON网络中极其重要的组成部分，占整个FTTH网络投资的约70% [ 3 ]。ODN全部由无源器件所组成，它具有光纤和信号光功率的分配功能。组成ODN的无源器件有光纤光缆、各种光缆交接/分光分纤箱、各种光纤接头等。其中光纤光缆包括主干光缆、配线光缆、用户引入光缆(皮线光缆)等；各种光缆交接/分光分纤箱包括光配线架(ODF)、主干光缆交接箱、配线光缆分光(选)交接箱、楼层分光(选)/分纤盒等；各种光纤接头包括热熔接接头、活动连接器接头、机械冷接头等。基于ODN的FTTH光纤分配接入网的结构示意图如图1所示。图中，OLT为光线路终端，是一个运营商的局端设备，放置在城域网边缘或社区接入网出口处，它是一个多业务提供平台，同时支持传统的TDM业务和IP业务，收敛接入业务并分别传递到IP网。ODF是光配线架，用于OLT设备用户板的光端口与野外主干光缆中的光纤的连接和调配。主干光缆一般由几十芯光纤组成，其长度可由几百米到十几公里。主干光缆敷设到一个大型社区后，由于可能大型社区由几十幢居民大楼组成，所以要在大型社区的街道中心位置设置主干光缆交接箱，把主干光缆中的几十芯光纤(经分光器分光(可选))后，分支成多条配线光缆到各个居民大楼。配线光缆到达居民大楼后再接入大楼内的分光(可选)分纤箱，如果大楼不是特别大，此分光(选)/分纤箱引出用户光缆直接进入居民家中；如果大楼特别大，用户特别多，大楼分光(选)/分纤箱引出楼内配线光缆后还要在各楼层的分光分纤箱再次分光(选)/分纤后再用引入光缆引入用户家中的ONU设备(光网络单元)，用户引入光缆有1芯光纤即可。需要说明的是，分光器的安装位置可能在主干光缆交接箱，也可能在大楼分光分纤箱和楼层分光分纤箱中。一般从局端的OLT到居民家中的ONU整条光链路中，分光器的数目不超过2个，具体视场景设计而定。因为分光器会带来光信号的衰减，常用的分光器的分光比例有1:16、1:32等。 图1. 基于ODN的FTTH结构示意图 在PON网络中，OLT发送的下行光功率经过ODN传输后必须满足ONU接收机的灵敏度要求(取决于PON等级)，ONU发出的上行光功率也应该满足OLT的光接收灵敏度要求。表1是EPON/GPON上下行光通道功率一览表 [ 4 ]。 Table 1 Up & down link light channel power list of EPON/GPO 网络类型 光模块 OLT ONU 结论 项目 发射光功率MIN 发射光功率MAX 最差接收灵敏度 下行光通道代价 发射光功率MIN 发射光功率MAX 最差接收灵敏度 上行光通道代价 下行可获得光功率预算 上行可获得光功率预算 下行最大通道插入损耗 上行最大通道插入损耗 单位 dBm dBm dBm dB dBm dBm dBm dB dB dB dB dB EPON PX10 −3 2 −24 1.5 −1 −4 −24 3 21 23 19.5 20 PX20 2 7 −27 2.5 −1 4 −24 2 26 26 23.5 24 PX20+ 2.5 7 −30 1.5 0 4 −27 2 29.5 30 28 28 PX20++ 5 8 −32 1 2 7 −28 1 33 34 32 33 GPON Class A 0 4 −24 1 −3 2 −21 1 21 21 20 20 Class B 5 9 −28 1 −2 3 −21 1 26 26 25 25 Class B+ 1.5 5 −28 0.5 0.5 5 −27 0.5 28.5 28.5 28 28 Class C 3 7 −29 1 2 7 −28 1 31 31 30 30 Class C+ 3 7 −32 1 0.5 5 −30 0.5 33 32.5 32 32 表1. EPON/GPON上下行光通道功率一览表 ODN光通道衰减包括光纤、分光器、光纤活动连接器、光纤熔接接头、机械冷接头等所引入的衰减之和。在实际工程中，ODN光链路衰减要留有富裕度，光链路的光功率预算要符合下式要求。 ODN 光 通 道 衰 减 + 光 链 路 衰 减 富 裕 度 ≤ PON 系 统 允 许 的 光 通 道 衰 减 (1) 上式中，光链路衰减富裕度3公里以内取1.5 dB，3~5公里取2 dB，5~10公里取2.5 dB，10公里以上取3 dB。 在EPON/GPON中，下行光波长采用1490 nm，上行采用1310 nm，如果下行还共纤传输CATV电视信号，则采用1550 nm光波长 [ 5 ]。在PON网络中采用共纤双向传输，分光器对上下行有相同的衰减，故对ODN进行光功率预算时以光纤衰减系数较大的1310 nm的衰减系数来计算光通道的衰减预算。 在PON光网络中，不仅光功率衰减，光回波损耗(ORL)对传输性能的影响也很重要，特别是同时传送CATV信号时。ORL为入射光功率与反射光功率之比，其定义为 ORL ( dB ) = 10 lg ( 入 射 功 率 反 射 功 率 ) (2) 链路的ORL是由光纤纤芯中的瑞利后向散射以及线路上的光纤各接头点的反射组成。ORL会对数字DWDM系统以及高速数字传输系统产生影响；在FTTH PON中，反射光还将会导致1550 nm上传输的CATV模拟电视信号传输质量下降，而且会导致激光器的工作不稳定。为了提高传输质量，必须要控制背向反射效应，因此，必须要对ORL进行高精度的测量。EPON/GPON的链路光回损(ORL)要求如表2所示。各种连接器及分光器的ORL规范要求如表3所示 [ 4 ]。 Table 2 The ORL indicator of EPON/GPON optical lin 规格 G.984.2 GPON EPON IEEE 802.3ah-2004 1000 BASE- PX10 PX20 链路ORL (dB)，min 32 20 (Max)， 15 (Min) 表2. EPON/GPON的链路ORL指标 Table 3 Optical Return Loss (ORL) index of various optical fiber connector 连接器类型 FC ST SC E2000 D4 SMA 分光器 (1 × 4~1 × 32) 典型ORL (dB)，min 60 (APC) 50 (UPC) 50 60 (APC) 50 (UPC) 60 (APC) 50 (UPC) 45 30 55 表3. 各种光纤连接器的光回波损耗(ORL)指标
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user: 3. 光纤分配接入网(ODN)的测试技术 3.1. 损耗的测量 在ODN建设过程中，在连接或者熔接光缆之前，必须要分别测量每一个光缆段以及分路器每一个分支的损耗，且因为是双向网络，所以损耗的测量必须是双向的。一旦所有的连接都完成了，就要测量每一个入户皮线光缆终端与OLT之间的端到端损耗。为确保工程界面结束点有正常的光信号到达，总的链路损耗不能超过损耗预算，否则就无法实现无差错传输了。 目前常用的基于PON的光功率测量仪器主要有普通光功率计及波长分离的光功率计两种。普通的光功率计每次只能测量一个波长的光功率，而且只能测量光信号的时间平均功率，所以只能测量下行光功率(如图2)。由表2可知，EPON的ONU正常工作的最小接收灵敏度为−24 dBm (PX20)或−27 dBm (PX20+)，只要测得ONU尾纤处的下行光功率大于上述数值即为光功率合格。 实际上PON网络ONU上行发送的是突发业务，也就是每个ONU只有在规定的时间里发送光信号，平时是静默的，用普通的光功率计只能测量光信号的时间平均功率，只有用波长隔离的PON功率计才能检测到上行流的突发功率并提供精确的测量结果 [ 6 ]。波长隔离的光功率计有两个光纤输入端口，可以直接串联到网络中进行测试下行的1490 nm波长光功率和上行的1310 nm波长光功率，而不影响上行和下行光信号的传输(如图3)。 图2. 普通光功率计用于下行光功率测试 图3. 波长隔离的光功率计用于双向光功率测试 波长隔离的光功率可用于检测ODN网络中故障出现的具体位置，如图4所示。 图4. 使用波长隔离的光功率计进行故障诊断 上述使用普通光功率计和波长隔离的光功率计来进行光功率测量和故障诊断，前提条件是首先要把OLT和ONU启动开通，双方有光信号发射才能测量。但在ODN网络刚布好设备尚未开通时，由于没有光信号，上述两种仪器就无法使用，这时可使用一种叫光损耗测量仪(OLTS)，它内部自带光源和光功率计，使用两台OLTS一起工作时，既可以进行双向的光损耗测量，又可以进行双向的光回损(ORL)的测量 [ 7 ]。在使用OLTS进行测试时，首先要使用两台OLTS各自的光源相互作为参考进行校正，然后每台OLTS从自己的光源发出经过校准的光功率，通过被测试的光纤链路段到达另一台OLTS，这样就可以测量接收功率并计算出损耗。运用OLTS同时进行光损耗和ORL测量的示意图如图5所示。 图5. 利用OLTS进行光损耗和ORL测量 3.2. ORL的测量 为了满足上下行传输波长的背向反射损耗满足规范的要求，必须要对其进行充分的测试。ORL的测试可以采用上述的OLTS进行定量的测量(图5)，也可使用光时域反射仪(OTDR)进行定性的估计。OTDR利用反向瑞利散射及菲涅尔反射光来精确测量光纤链路的衰减系数、接头损耗/反射等事件并能精确其每个距离上的细节的专用光纤测量仪器，OTDR能够显示详细的链路特性图，使得用户可以对链路上的每一个元素进行精确定位和描述，包括连接器、接头、分路器、耦合器和故障等。在PON安装阶段，每一网段安装完毕后都应该进行OTDR测试。由于PON链路具有高的功率衰减的分光器等特殊性，要使用PON专用的OTDR，它与普通的OTDR相比具有更短的盲区、更高的动态范围、更高的分辨率 [ 8 ]。 在用OTDR测试ORL时主要是看反射峰的大小，反射峰越低，ORL就越大，链路就越理想。观测反射峰的大小就可以判断链路中连接器断开、光纤断纤等情况。利用OTDR测量ODN链路的一个挑战是当OTDR处于OLT端时很难测量分路器后面各分支链路的情况，这是因为分光器本身是一个光损耗很大的器件，而且各个长度不一的分支链路的散射/反射光回到OTDR接收端叠加在一起很难区分，所以用OTDR测量时要对主干光纤链路和各分支链路进行单独地测量。有时，从中心机房(CO)向下行测量到ONU的端到端测量也是必需的，这时要预先知道各分支光纤的长度，或者在每个ONU处的分支光纤上安装光反射器，以便能区分各分支光纤的终点。由于ODN是双向网络，所以不论用OLTS还是OTDR，都要两个方向都要进行测量。图6是用OTDR在PON的光链路下行末端(ONU处)向上行方向测量上行链路的ORL的示意图。PON专用OTDR测试波长分别为1490 nm、1310 nm、1550 nm，还配有1650 nm的PON专用测试端口，能在不干扰PON网络工作的情况下进行测试，主要用于ODN的维护阶段。图7是下行的全程OTDR测试曲线，曲线的横轴是距离，纵轴是光功率(dB)，事件2处的功率下降台阶是分光器带来的衰减量，整个链路的衰减量是从0米处的光功率(不算0米处的反射尖峰)与事件3、4、5处尖峰前的光功率之差。事件2、3、4、5处的尖峰分别是分光器处和各分支光纤末端的反射事件，尖峰越小，ORL就越大，说明连接处光反射就越小，链路就越好。 图6. 利用PON专用OTDR对ODN进行测量 图7. 从OLT到ONU端到端的OTDR测试曲线
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user: 4. 总结与展望 经过了5年多的FTTH建设，我国已经用于2亿户FTTH用户，数量庞大，网络分布复杂。而FTTH中的ODN网时由大量的无源光器件所组成，本身不具备管理和维护的特性，是个“哑资源”网络，这给运营商的管理维护带来了重大挑战。本文介绍的方法是目前FTTH的ODN网建设和维护期常用的测试方法，但都基于手工测试，工作量大，故障发现不及时，网络维护成本高。预计未来将采用智能化的ODN网，它能将在线自动测试、故障自动上报网管云平台、自动进行光纤资源调度管理、自动下发网络维护工单等功能，这将大大提高ODN网络管理效率，减小成本，提高网络的可靠性。
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user: 摘要 近年来，新三板市场的崛起，极大地激发了中小企业创新创业的动力，在解决中小企业的融资问题中发挥了积极的作用。然而在新三板市场的运行过程中，诸多财务问题逐渐显露。本文以参仙源造假案为例，分析新三板市场的财务造假问题，并为其提出对策与建议。
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user: 1. 新三板及其企业概况 近年来，新三板市场席卷全国，成为中国市场的一股新鲜血液。新三板市场的定位是创新、创业、成长的定位，它服务于中小微型企业。 新三板市场具有如下特点：新三板是证券市场体系中的一个基础层面，是具有进行证券转让、交易等功能的流通场所；新三板市场准入门槛较低，且其股票转让方式可选择；新三板能够为挂牌公司提供融资工具，并且支持各公司施行定向发行的融资方式 [ 1 ]。 其特有的模式以及部分优越的条件促使越来越多的企业加入新三板市场。新三板挂牌公司从2013年末的356家，到2016年破万，2017年末达到11，630家，新三板企业发展势头迅猛。2018年开始虽然有所回落，但仍然是我国具有独特竞争力的一个市场。2013年至2020年新三板挂牌公司数量及增幅，详细数据见图1。其中横坐标表示年份，纵坐标表示公司数量，例如2013年的挂牌公司数量为356家，依此类推。 图1. 2013~2020年新三板每年挂牌公司数量及增幅 新三板企业特有的优势在促使新三板市场高速发展的同时，由于准入门槛不高、挂牌备案速度快，导致挂牌企业良莠不齐，难以保证从业人员的素质与专业水平，进而导致公司财务处理漏洞百出。而其信息披露存在的问题如披露违规、错漏频出、质量低下、信息不及时等逐渐显露。且我国审计行业与新三板企业处于“僧多粥少”的局面，为追求绩效，难免出现会计师事务所与企业串通的情况。又由于相关法规还不够完善，让部分有心人有机可乘。因此，不少新三板企业的财务问题逐渐露出水面。 参仙源因财务造假而受到的处罚是当时的新三板市场有史以来最重的处罚。因此本文以典型案例参仙源财务造假案为例，探究并分析新三板市场存在的问题，并就为解决新三板市场存在的问题和新三板市场长远健康发展提出若干对策与建议。
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user: 2. 参仙源财务造假案例分析 2.1. 参仙源财务造假案例回顾 2013年参仙源通过少计成本的方式虚增利润约5538万元，通过不公允的价格关联交易虚增收入而虚增利润约7400万元，合计虚增利润上亿元。2014年12月8日，参仙源在全国中小企业股份转让系统挂牌，其在《公开转让说明书》中披露了虚增的2013年利润 [ 2 ]。 监证会对参仙源处以60万元罚款，对涉案管理人员分别处以3至5万不等的罚款。参仙源因财务造假而受到的处罚是当时的新三板市场有史以来最重的处罚。 2.2. 参仙源财务造假手段分析 第一，通过关联交易来达到虚构收入和利润的目的。参仙源与参仙源酒业有限公司签署了购销协议，确认了产品的相关售价。其二者均属北京碧水投资有限公司名下，其法定代表人为同一人，因此形成了关联方交易。2013年参仙源通过少计成本的方式以及通过价格不公允的关联交易虚增收入增加的利润超过一亿元。 第二，利用虚拟协议以及通过费用资本化来少计成本。参仙源一案中，参仙源与其他企业签订了人参抚育协议，背地里外购第三方产品，即是利用该协议来隐瞒其外购第三方产品的事实。由于签订的协议是抚育协议，参仙源把外购的成本计入“管理费用”，再调整为“生物性资产”科目，以在结转成本时达到少记成本的目的，从而虚增利润。 2.3. 参仙源财务造假原因分析 第一，新三板市场管理机制还不够健全。尽管新三板市场至今相关机制仍在不断完善之中，但是关于各个企业财务造假问题的相关法律还不完善，对造假公司的处罚力度不足，而造假成本低廉，利润可观，就让有心之人利用法律漏洞有机可乘。而由于新三板市场准入门槛低、挂牌备案速度快、企业数量基数大，难以保证从业人员的素质与专业水平，因此很容易存在业务不精、心思不纯的问题。 第二，审计程序的公正性难以保证。我国大大小小的会计师事务所众多，但是其客户的质量却是良莠不齐。这种情况加剧了审计行业的竞争，一部分会计师事务所为抢夺客户不惜大力降低收费水平吗，经费的限制导致不得不缩短现场审计时间或者是减少审计程序，如此一来，审计的质量便得不到保障，进而加大了审计的风险。更有甚者，为了留住客源，无视审计行业的职业道德，与其客户狼狈为奸，主动帮助客户隐瞒财务造假行为，严重拉低了审计行业的水平，败坏了会计师事务所的声誉。 第三，存货性质特殊，难以审计。类似参仙源此类的农业类企业具有其特殊性，产品的生产储存受到其形态性质的影响，且环境对产品的影响较大，导致具体的数量难以准确计量。参仙源一案中，野山参的数量盘点就很容易存在争议，从而给参仙源企业弄虚作假提供了天然的条件与遮布。
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user: 3. 参仙源案反映出的新三板企业财务问题 3.1. 企业高层设法谋取公司利益 企业高层为了牟取私利，与关联公司之间进行利益输送，伤害了中小股东的利益 [ 3 ]。 常见的谋取公司利益的手段有两种： 1) 高层通过恶性分红，以达到增加自己的资产的目的。 2) 通过不公允手段转移资产，增加个人财富。 参仙源便是采用了第二种方法，与关联公司发生一系列不公允的行为。 3.2. 新三板企业自身信息披露存在问题 依据现在新三板市场的现状，其信息披露情况可以大致分成三类。 1) 严格按照市场规章进行信息披露。市场上依旧存在一部分优秀的企业严格按照新三板市场的相关规章制度的要求对企业进行信息披露，并且这些企业大部分是创新层面的公司。这些企业自身规范良好，员工专业性良好，保证了信息披露的规范。然而，这些企业在全部挂牌企业中仅占了十分之一多，比重并不高。 2) 随意改动数据造成信息披露有误。有一部分企业敷衍对待新三板市场规定的信息披露要求，随意篡改披露数据造成前后期数据的不一致。这种无视市场相关要求的做法，是非常不可取且往往会产生不良后果。究其原因，这类企业多半是内部管理制度不规范，员工自觉性专业性不足。 3) 信息披露不规范，损害了投资者的利益。这类企业普遍存在着对信息披露不及时、不充分、不规范等问题。说明很多企业实际上并没有意识到信息披露的重要意义所在，也从侧面体现企业在内部管理上的不足。信息披露的不准确会造成投资者和企业之间的矛盾，从而侵害了投资者一方的利益 [ 4 ]。
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user: 4. 规范新三板企业财务的对策与建议 针对新三板企业在财务处理方面存在的问题，有以下几个对策： 1) 完善公司内部的管理机制。参仙源一案即是高层人员通过非法手段牟取公司利益，并伤害了众多中小股东的利益。很多企业招聘的人员专业性不足，导致企业的信息数据有误，会影响企业财务数据的可靠性，最终使得信息披露错漏百出。或者是员工职业道德缺失，进而可能损害企业的利益与名誉。因此，不能只做表面工作，企业要把完善内部管理机制落到实处，在招聘从业人员以及聘请管理企业的有经验的相关专业人员时都需要用心落实 [ 5 ]。 2) 增强对会计师事务所以及审计行业的监管。参仙源公司之所以能够造假成功，相关的会计师事务所必然脱不了关系。很多会计师事务所抱着侥幸心理，认为对新三板企业的监管较松，因此在审计过程中懈怠放松，没有为企业信息披露把好关，不仅仅是对该公司的不负责，更损害了审计行业的水准。且各个会计师事务所为了争夺客源，盲目降低收费标准，导致审计质量降低，更有甚者不惜替客户隐瞒问题。因此，提高会计师事务所的责任意识至关重要。首先，会计师事务所派出的审计人员一定要有足够的专业性、责任心与职业道德；其次，提高会计行业准入门槛，防止为谋取利益而牺牲审计质量的行为。 3) 健全相关的法律法规，完备处罚机制。新三板市场仍是一个较新的市场，我国相关法律还在不断完善中，难免会让有心之人钻了空子，破坏了行业稳定。相关机构当尽快完善相关规定，我国相关法律法规对关联交易的具体披露事项等方面没有明确的规定，例如前文讲到的参仙源案便是利用了这一漏洞。也应该完善处罚机制，不让企业有侥幸之心，不让会计机构有放松之态 [ 6 ]。 新三板市场仍是中国市场的新鲜血液，具有它特有的优势。但是挂牌成功的公司很大一部分却没有按照新三板市场的相关要求准则对信息进行披露，这会对投资者的利益造成一定程度的威胁。提高信息披露的质量，减少公司财务风险都对企业发展起着重要的影响。只有企业加强自身管理，政府给予适当引导，会计机构认真负责，将一切落到实处，才可以让信息披露更加规范从而保障投资人的利益，促进市场良好发展 [ 7 ]。
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user: 摘要 利用位置社交网络中的签到数据和用户社交关系开展对连续兴趣点推荐问题的研究。本文利用非负矩阵分解技术，构建用户的社交信息模型，考虑用户隐性和显性社交关系，将社交网络图转化为低维特征向量；改进LSTM结构，提出融合社交信息的连续兴趣点推荐模型SLSTM，该模型共享非负矩阵分解技术训练的图顶点向量，实现了图结构数据和签到序列数据的有效融合。在Gowalla和BrightKite签到数据集上进行实验，结果表明SLSTM模型优于目前主流的连续兴趣点推荐算法。在Gowalla数据集上，SLSTM模型在Recall@10指标的性能较SERM模型提高了17%，在BrightKite数据集上，Recall@10指标提高了15.2%，说明SLSTM模型在连续兴趣点推荐中的有效性。基于位置的社交网络包含丰富的上下文信息，本文只着重考虑了社交信息对推荐结果的影响。用户隐性社交关系对用户的行为偏好有重要影响；融合隐性和显性社交信息的连续兴趣点推荐方法具有较好的推荐结果。
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user: 1. 引言 近年来，随着移动定位技术的普及，许多在线社交网络应用引入了位置服务，将虚拟社交网络与真实地理位置连接起来，用户可以对自己访问的兴趣点进行打卡或签到(check-in)，使得位置社交网络(Location-based social network， LBSN)迅速发展 [ 1 ]，如Yelp、滴滴、美团等。与此同时，兴趣点的数量爆发式增长，如影院、酒店、餐厅等，大量的信息涌入用户视野，用户无法做出快速有效的选择。而兴趣点推荐应用的诞生，服务于用户的个性化需求，可以帮助用户快速选择感兴趣的位置，减少用户的决策时间，受到学者的重视。 现实中人类运动呈现序列模式的特点：在时间上，用户访问的兴趣点存在先后顺序；在空间上，用户访问的兴趣点存在远近关系。而当前兴趣点推荐研究大多忽视了用户签到数据的序列性和连续性。因此出现了通用兴趣点推荐的一个延伸问题——连续兴趣点推荐(successive POI recommendation) [ 2 ]，基于时间连续性特征的时空序列模式用于兴趣点推荐，其主要目的是在给定时间下，通过挖掘用户的历史签到记录以及其他类型的相关信息，预测用户下一个可能访问的地点。 连续兴趣点推荐对用户和兴趣点商家都有非常重要的应用价值。一方面，对于用户而言，连续兴趣点推荐是为用户推荐下一个可能感兴趣的兴趣点，时效性强，使得信息超载问题得到有效解决。另一方面，对于商家而言，连续兴趣点推荐可以帮助商家发现潜在的用户，为商家推广兴趣点或者服务，使服务更精确地呈现在用户眼前，有助于商家及时调整经营策略从而提高收入。 基于位置的社交网络是一种包含用户与用户之间关系、用户与兴趣点之间关系、兴趣点与兴趣点之间关系的复杂异构网络，与传统推荐任务相比，连续兴趣点推荐存在一些新的问题。 1) 数据稀疏性。基于位置社交网络的签到数据是一种独特的时空数据，在一定的时空区域内，由于单个签到记录的有限性和兴趣点数量的海量性，用户的签到数据远比传统推荐系统的数据(如书籍评分数据)稀疏。 2) 基于位置社交网络的兴趣点推荐中，在进行社交信息建模时，大多只关注用户显性社交信息，即真实的朋友关系，而忽视了用户隐性社交信息，即非朋友关系，但却共同签到了许多相同的兴趣点。现实中，用户之间显性社交信息是十分稀疏的，大多数社交信息都属于隐性社交信息，同时用户的显性社交信息中可能包含一些噪声，并不能很好的展示出推荐系统的性能。因此，在进行连续兴趣点推荐中，需要研究如何充分利用用户的显性和隐性社交关系，进而对用户社交信息进行更好的拟合，提高连续兴趣点推荐的精度。 基于以上问题，本文提出了一种融合隐性和显性社交信息的连续兴趣点推荐模型。本文贡献总结如下： 1) 利用非负矩阵分解技术，通过引入显性因子 η ，将包含用户隐性和显性的社交关系图转化为低维稠密向量，缓解数据稀疏性问题。 2) 将LSTM结构进行改进，构建了融合隐性和显性社交信息的连续兴趣点推荐模型——SLSTM。遗忘门、更新门和输出门的值不仅仅根据当前时刻的兴趣点和上一时刻的隐藏状态决定，还由加入当前时刻的上下文信息同时决定。通过共享非负矩阵分解模型训练的图顶点向量，实现了图结构数据和签到序列数据的有效融合。 3) 使用真实的LBSN签到数据集：Gowalla和BrightKite，进行实验评估SLSTM的推荐性能，实验结果表明SLSTM优于其他先进的连续兴趣点推荐模型。
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user: 2. 连续兴趣点推荐问题研究现状 2.1. 连续兴趣点推荐 连续兴趣点推荐要建模用户的签到序列数据，为用户推荐下一个可能感兴趣的地点。Chen Cheng [ 3 ] 是提出连续兴趣点推荐问题的第一人，使用马尔科夫链模型对用户的访问序列建模。Jing He等人 [ 4 ] 将马尔科夫链模型与矩阵分解技术结合起来，利用三阶向量和马尔科夫链建模用户签到位置的序列影响。然而上述方法存在一定缺陷，即只考虑用户邻近访问的兴趣点信息，所包含的信息量太少。现实中，不仅依赖于最近的访问地点，还受到历史签到点的影响。Liu等人 [ 5 ] 提出了一种基于多阶马尔可夫模型的连续兴趣点推荐算法，该算法基于当前位置和先前位置预测用户下一个最喜欢的兴趣点，并将用户签到的兴趣点的地理影响和时间流行度结合到算法中。 还有学者利用张量分解解决了连续兴趣点推荐问题。Zheng等人 [ 6 ] 利用张量分解模型，对用户的历史签到信息建模，构造用户–位置–评分张量，以优化兴趣点推荐的结果。Zhao等人 [ 7 ] 等人提出了时空潜在排序模型(STELLAR)，该模型基于张量分解框架，对连续兴趣点进行建模，捕捉并利用了签到兴趣点的时空影响，但是STELLAR模型只关注了一组连续的兴趣点对，未能对用户整体的签到序列建模。 近年来，循环神经网络在序列建模中取得了巨大的成功，因此大多数学者将其用于连续兴趣点推荐。Qiang Liu等人 [ 8 ] 提出了时空循环网络(ST-RNN)，基于时间矩阵和空间矩阵在网络的每一层对局部时间和空间建模。但是循环神经网络存在梯度消失问题，为了缓解此问题，Zhao等人 [ 9 ] 提出了一个基于LSTM变体的模型——ST-LSTM，该模型将时间门和距离门引入LSTM单元中，用以捕捉连续签到点的时空信息。Li等人 [ 10 ] 提出了一个神经网络模型——TMCA，基于LSTM单元的编码–解码(Encoder-Decoder) [ 11 ] 框架，去自适应的学习深度时空表示，并用嵌入技术以一个统一的方法融合上下文信息用于连续兴趣点推荐。 2.2. 基于社交信息的兴趣点推荐 LBSN中的社交信息富含用户的相似行为偏好，可以缓解数据稀疏问题，因此许多学者利用社交信息提高兴趣点推荐的精度 [ 12 ] [ 13 ]。有些学者基于用户与好友的影响，计算用户之间的相似度，利用协同过滤方法进行兴趣点推荐 [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ]。还有研究人员将社交信息作为基于矩阵分解或张量分解的正则项或者权重。李鑫等人 [ 17 ] 提出了一种基于相同兴趣圈的推荐系统——CSCR，模型同时采用了朋友和专家2种社会关系作为矩阵分解的两个正则化约束项。Gao等人 [ 18 ] 着重关注了签到数据中的隐性社交影响进行分析，提出基于高斯径向基核函数的支持向量回归(SVR)模型，预测用户之间的显性信任值，设计一种新的基于信任的推荐模型，同时将显性和隐性社会信任信息纳入其中。温彦等人 [ 19 ] 基于地理位置中的用户偏好和用户社交关系偏好，提出了一种推荐模型MFDR，基于矩阵分解求解用户关系矩阵，将社交关系的兴趣偏好进行细化。上述研究工作均是将社交关系作为基于矩阵分解或者张量分解潜在因子模型的正则项或者权重，这种方法仅仅将社交关系作为辅助信息进行兴趣点推荐，没有将这种社交信息真正融入推荐模型中。
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user: 5. 结语 针对连续兴趣点推荐问题，本文提出一种融合隐性和显性社交信息的连续兴趣点推荐模型——SLSTM。该模型利用非负矩阵分解技术，对用户的社交信息进行建模，同时考虑了用户的显性社交关系和隐性社交关系，将社交网络图转化为低维特征向量；并通过改进LSTM结构，提出了融合社交关系的连续兴趣点推荐模型SLSTM，将非负矩阵分解训练的社交向量和用户的序列信息进行融合，用于连续兴趣点推荐。本文在真实LBSN签到数据集Gowalla和BrightKite上进行实验，结果表明在Gowalla数据集上，SLSTM模型在Recall@10指标的性能较SERM模型提高了17%，在BrightKite数据集上，Recall@10指标提高了15.2%，说明SLSTM模型在连续兴趣点推荐中的有效性。在未来工作中我们将结合评论文本信息或者地理信息，进一步提高连续兴趣点推荐的性能。
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user: 摘要 近年来，深度卷积神经网络在地震信号震相拾取的研究中得到了广泛的研究，此类模型同时拾取P波和S波震相，在天然地震台网的地震数据震相拾取中应用推广较好。但是由于此类模型需要很大的标签数据量，同时计算复杂度也很高，在标签样本较少的微地震监测中应用时受限较严重。已有研究表明，P波拾取的复杂度比S波拾取要低，只拾取P波震相时，模型复杂度可以较简单，标签需求量也较低。在P波拾取完成后，通过极化分析和旋转可以很好的提取S波特征，从而降低S波拾取的复杂度。基于此种想法，本文联合机器学习、极化分析和时频分析等方法，将P波拾取和S波拾取进行分离，降低深度卷积神经网络的模型复杂性，得到准确率较高的微震信号自动识别及到时拾取的模型，同时降低了训练所需数据量。
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user: 1. 引言 微地震信号监测的过程包括了数据预处理、初至拾取、震源反演定位这三个阶段，其中，初至拾取的准确度会直接决定事件识别的精确度，是微地震信号监测的重点。为了解决在人工进行初至拾取时准确度不高，效率较低的问题，许多研究者提出了各种比较有效的方法，其中包括了自回归Akaike信息准则(AR-AIC)方法 [ 1 ]，长短时窗平均比值法 [ 2 ]，基于高阶统计量的方法 [ 3 ] [ 4 ] 等。然而这些传统方法在拾取时需要进行较多人工干预，因此在处理较大数据时效率不高，这仍然是一个很大的问题。 近年来，将机器学习应用到地震学领域中的方法引起了广泛关注，机器学习可以改进传统地震检测和震相识别方法，提高传统方法的识别效率和识别精度 [ 5 ]。因此，研究者们也开发出了很多利用机器学习进行初至拾取的方法，其中将卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)应用到震相识别中的方法较为典型。与传统方法相比，利用神经网络进行震相识别有着更低的误检与漏识率，并且训练好的模型输出能力非常稳定，不需要根据噪声水平频繁调整阈值 [ 6 ]。而与RNN相比 [ 7 ] [ 8 ]，CNN在震相自动拾取设计方面更有吸引力，并在地震数据处理方面得到了更多的研究 [ 9 ] [ 10 ]。 在以往的CNN在地震数据处理的应用研究中，人们往往都是对较大数据量的地震记录进行网络训练和地震波到时拾取。虽然有许多优秀的网络能对地震波进行较为精确的拾取，但如果将其网络应用于小数据集的地震波拾取，其拾取准确率会大大降低。一般将CNN应用于地震波拾取是对P波，S波同时进行到时拾取，这就要求网络对数据提取的特征较多，所以对训练数据量的需求也就较大。 为了解决CNN网络训练样本需求量大，难以应用于小数据集地震记录这一问题，本文提出的小数据集的微地震信号的震相拾取模型只使用CNN完成P波到时拾取，然后对地震数据进行极化，旋转和希尔伯特变换等处理后完成S波到时拾取，从而减少CNN网络对训练样本的需求。
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user: 2. 震相拾取模型 本文设计的震相拾取模型如图1所示，首先对原始数据进行CNN网络训练，完成对P波到时的拾取，然后依次对原始数据进行极化处理和旋转，希尔伯特变换等处理，从而得到较为理想的S波特征，以进行S波到时拾取。 此模型将P波拾取和S波拾取进行分离，降低了深度卷积神经网络的模型复杂性，可以在保证微震信号自动识别及到时拾取准确率较高的前提下降低训练所需数据量。 图1. 震相拾取模型流程图
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user: 3. 基于极化处理的S波特征提取 3.1. P波到时拾取网络的设计 CNN算法叫做卷积神经网络，是在人工神经网络的基础上发展而来的一种深度学习，是由多个卷积层、池化层及全连层构成的特征分类器，CNN是一种监督学习技术，可以直接应用于提取地震数据分类的幅度数据，相对于其他监督分类方法的主要优点是其空间感知和自动特征提取。 本文所用U-Net网络结构如图2所示，主要由输入层、输出层、一维卷积层(步长为1)、最大池化层(下采样)、反卷积层(上采样)以及ReLU非线性激活函数组成，其中输入层通道为3，对应三分量；输出层通道2，一通道为P的拾取的概率分布，另一通道为非p拾取的概率分布。 图2. CNN网络结构图 网络左侧为一个下采样过程，用以提取三通道微震信号的特征，由6个一维卷积层(紫色箭头)和2个最大池化层组成(棕色箭头)，每经过一个最大池化层，数据缩小为原来的1/2。网络右侧是一个上采样过程，可以理解为一个解码器，将特征进行解码还原为需要的信息。上采样过程使用的是2个反卷积(绿色箭头)，每次上采样将数据扩展为原来的2倍，然后将对应层的特征进行剪裁和复制，然后合并到上卷积的结果上(灰色箭头)。 3.2. 地震数据的极化处理和旋转 在空间坐标系中，一个矢量u的位置应该由它与坐标轴的三个夹角所决定，这三个夹角对应u的三个方向余弦，当这三个方向余弦平方和为1时它们也就正好对应了u的三个坐标标量，从而可以证明在空间坐标系中一个质点偏振的主要方向就是其主特征向量所代表的方向，其中主特征向量是指特征值最大的特征向量。 本文中，选取P波区段N组三分量数据计算P波的偏振主轴，首先，对于三分量的地震数据，需要计算它的协方差矩阵，后计算协方差矩阵的特征值 λ 1 > λ 2 > λ 3 及特征向量 μ 1 > μ 2 > μ 3 ， μ 1 即为P波的偏振主轴。然后将坐标轴旋转使z轴与偏振主轴重合，旋转公式如下： ( Z ′ Y ′ X ′ ) = ( sin i − cos θ cos i − sin θ cos i cos i cos θ sin i sin θ sin i 0 − sin θ cos θ ) ( Z Y X ) (1) 其中i为P波的入射角， θ 为P波的方位角。 3.3. 基于希尔伯特变换的S波特征提取 对于S波到时拾取，希尔伯特变换的方法有着较为显著的效果 [ 11 ]，利用此方法可以得到S波的特征曲线，从而完成S波到时拾取的目的。首先将数据经过极化处理，后利用希尔伯特变换求取两个水平分量轨迹的分析轨迹 X ( j ) ， Y ( j ) ，即将极化处理后的X，Y分量数据 x ( j ) ， y ( j ) 分别加上各自希尔伯特变换结果的i倍如公式(2)，(3)所示，其中 H { x ( j ) } ，   H { y ( j ) } 代表X，Y分量的希尔伯特变换结果： X ( j ) = x ( j ) + i H { x ( j ) } (2) Y ( j ) = y ( j ) + i H { y ( j ) } (3) 其中 x ( j ) ， y ( j ) 代表经过极化处理后的X，Y分量数据，H代表进行希尔伯特变换，后计算瞬时协方差矩阵 Q ( j ) ， Q ( j ) 对于每一个j而言都有两个特征值 λ 1 ， λ 2 且有   λ 1 ≥ λ 2 ，然后取得S波特征函数： C F S ( j ) = λ 1 ( j ) 2 (4) S波的特征曲线如图3所示。
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user: 4. 模型性能分析 4.1. 实际数据的应用效果 在以上模型构建完成后，将实际数据带入模型进行性能分析。如图4所示，画出实际数据剖面图，并添加拾取结果，其中绿色点为P波到时，红色点为S波到时。可以看出此方法对P波和S波的拾取结果均较为准确，具有较好的泛用性。 图3. 希尔伯特变换结果。(a) x分量原始地震记录；(b) y分量原始地震记录；(c) z分量原始地震记录；(d) S波特征曲线 图4. 震相拾取模型应用结果 4.2. 与传统短长时窗法的对比 采用传统短长时窗法对此实际数据进行P波、S波到时拾取，用以与本文所构建模型进行性能对比。如图5所示，以其中一道地震记录为例，前三条曲线为地震三分量原始数据；第四条绿色曲线为CNN网络对P波的波形模拟结果；第四条红色曲线为经过极化、旋转及希尔伯特变换等处理后得到的S波特征曲线；第五条曲线为传统短长时窗法对两种波的拾取结果。 不难看出，本文所用方法对对P波和S波的到时拾取都较为精准。相对而言传统短长时窗法对两种波的拾取准度较差，且受噪声影响较大，即在拾取准度和抗噪声强度这两个地震记录处理方法中重要的方面上，本文所用方法的性能均优于传统短长时窗法。 图5. 两种方法性能对比。(a) x分量原始地震记录；(b) y分量原始地震记录；(c) z分量原始地震记录；(d) 本文模型得到的特征曲线；(e) STA/LTA特征曲线 4.3. 与一般CNN网络的对比 一般使用CNN网络对微震信号进行拾取会构建较为复杂的网络，对P波，S波同时进行到时拾取。本文所用对比CNN网络由8个一维卷积层，4个最大池化层，4个反卷积层组成，与本文所用CNN网络相比更为复杂，对训练样本数据量的需求也更大。如图6所示，将其对P波与S波的拾取结果与本文所用模型得到结果进行对比，可以看出两者对两种波的拾取效果相差不多，但本文所用网络的训练样本需求量大大降低，达到了本文的研究目的。 图6. 两种CNN网络性能对比。(a) x分量原始地震记录；(b) y分量原始地震记录；(c) z分量原始地震记录；(d) 本文模型得到的特征曲线；(e) 一般CNN得到的特征曲线
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user: 5. 结论与讨论 本文利用深度卷积神经网络，一系列地震资料处理方法及递归短长时窗法，设计了一套微震信号的自动识别与拾取流程，从结果可以看出，在保证准确率的前提下，本文所用方法实现了小样本的微震信号自动识别的机器学习训练，改善了一般CNN所面临的训练样本需求量大的问题。 当然，一般CNN在使用了大的训练样本的情况下可以不太依赖专业知识。即使缺乏专业知识和经验，也可能取得不错的效果。而本文所用方法需要在一定程度上依赖于使用者的专业知识和经验。不过对于专业人员来说，并没有地震专业知识方面的障碍，只要选取了好的特征向量，此方法就能够在较小的样本下获得很高的准确率和较强的泛化能力，在数据量不是绝对大的情况下有明显优势。
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user: 摘要 本论文考虑的是郊区场景下，成本受限的路侧单元部署问题。在分析问题的过程中，引入了中心性的概念，并基于该概念，分别考虑了度中心性和中介中心性两种情况下的路侧单元部署问题。分析建模的过程中，考虑了匀速行驶的车辆在一跳的情况下的时间覆盖率问题。本论文通过仿真验证了两种中心性路侧单元部署方案的合理性，并且将仿真结果与随机路侧单元部署方案进行比较。仿真结果表明，在部署成本相同的情况下，度中心性部署的时间覆盖率比随机部署的时间覆盖率更好，中介中心性部署得时间覆盖率与随机部署得时间覆盖率差不多。