DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 2. 线性嵌套模型的统计推断 若我们只考虑分层线性模型的第一层系数的回归诊断，那分层线性模型就可直接理解为多元线性回归模型的回归诊断。为了更好的进行第一层模型统计诊断，现在将第一层模型进行形式上的变换，其实际意义并无影响。 我们考虑数据存在随机线性模型的一般形式，线性模型意味着假定因变量y和自变量x之间的关系可以用线性关系来近似(吴喜之 [ 4 ] 2016)： Y i = X i Τ β + ε i ， i = 1 ， ⋯ ， n 其中， Y i 为 n × 1 的观测向量， X i 为 n × p 已知的向量矩阵， β 为待估计的未知参数， ε i 是模型所无法描述的随机误差项。通常情况下，随机误差 ε i 满足3个假设：1) E ( ε i ) = 0 ；2) V a r ( ε i ) = σ 2 ；3) C o v ( ε i ， ε j ) = 0 ， i ≠ j 。经常情况下，人们把未知的 σ 2 假设为相等，若这一假定不成立，则称线性回归模型存在异方差性，在存在异方差性情况下用传统的最小二乘法估计模型参数，得到的参数估计量不是有效估计量，这里不再具体介绍异方差情况下的回归诊断情况，下面线性回归诊断是基于同方差情况下介绍的。 对于线性回归模型的待估计参数 β 常用的估计参数的方法是普通最小二乘法，其目的是使得 ε = y − x β 达到最小，即 S ( β ) = ( y − x β ) 2 达到最小。即对未知参数 β 求偏导数，令函数 S ( β ) 为零，可以得到： β ^ = ( X ′ X ) − 1 X ′ y 如果一个模型中的自变量为另一个模型的自变量的子集或者子集的线性组合，则称两个模型为嵌套模型(谢宇 [ 5 ] 2013)。一个模型子集或子集的线性组合的模型称为限制性模型，对应的另一个模型称为非限制性模型，限制性模型嵌套在非限制性模型中。 对多元线性回归模型的系数提出假设如下： H 0 : Y = X 1 β 1 + X 2 β 2 + ε     vs     H 1 : Y = X 1 β 1 + X 2 β 2 + X 3 β 3 + ε 对应的检验统计量： F j = ( S S E H 0 − S S E H 1 ) / ( k − g ) S S E H 1 / ( n − k − 1 ) 其中， S S E H 0 为原假设 H 0 对应的残差平方和， S S E H 1 为备择假设 H 1 对应的残差平方和，也称为限制性模型和非限制模型的残差平方和(谢宇 [ 5 ] 2013)。这里k对应备择假设模型所包含的回归系数的数量，则 n − k − 1 对应备择假设残差平方和的自由度。其中 k − g 这个自由度增量是备择假设与原假设对应模型之间回归系数个数的差值。 对于给定的显著水平 α ，检验的拒绝域为 F j > F α ( 1 ， n − k − 1 ) 。由于原假设去掉部分自变量，所以理论上原假设对应的残差平方和不小于备择假设的残差平方和。 由于这里原假设与备择假设对应模型之间只差一个参数，所以也可以使用t检验统计量 t d f 2 = F 1 ， d f ~ t ( n − k − 1 ) ，对于给定的显著性水平 α ，检验的拒绝域为 | t j | > t α / 2 ( n − k − 1 ) 。其中F统计量的第一自由度为1，这时既可以使用F统计量也可以使用t统计量。 对于上述嵌套结构的线性回归模型，同时也可以使用判定系数增量来解释回归模型拟合优度的问题，其具体为非限制性模型的判定系数减去限制性模型的判定系数(谢宇 [ 5 ] 2013)，详细过程会从以影响波士顿房价因素的模拟中体现，通过构建多元限制性模型与非限制性模型的原假设与备择假设，来考虑加入每间住宅的平均房间数 x 1 这个自变量，通过方差分析来决定对这一变量是否保留的问题。 下面模拟数据来源于波士顿房价的部分数据，以自住房屋房价中位数为因变量y，以每间住宅的平均房间数为 x 1 ，波士顿的五个就业中心加权距离为 x 2 ，城镇的学生与教师比例为 x 3 ，我们构造的线性嵌套模型检验，原假设为限制性模型，以 x 2 ， x 3 为自变量，备择假设为非限制性模型，加入每间住宅的平均房间数这一变量，以 x 1 ， x 2 ， x 3 为自变量，具体表达为： H 0 : y = β 2 x 2 + β 3 x 3 + ε     vs     H 1 : y = β 1 x 1 + β 2 x 2 + β 3 x 3 + ε 图1. 限制性模型的散点图 图2. 非限制模型的散点图 从图1和图2可以看出在影响波士顿房价的因素中，每间住宅的平均房间数 x 1 ，波士顿的五个就业中心加权距离 x 2 以及城镇的学生与教师比例 x 3 与自住房屋房价中位数y有明显的线性关系。针对这种多元线性回归模型，我们构造限制性模型与非限制性模型，构造统计量的进行检验，具体可从下面的方差分析表中看出。 Table 1 Analysis of variance of restrictive model and unrestricted mode 模型 残差平方和 残差平方和的自由度 嵌套模型F值 嵌套模型F值对应P值 嵌套模型t值 判定系数 y ~ x 2 ， x 3 603.18 14 28.255 0.000 5.316 0.067 y ~ x 1 ， x 2 ， x 3 190.09 13 0.706 表1. 限制性模型与非限制性模型的方差分析表 根据表1方差分析表可以得到，嵌套模型对应的检验统计量计算得到F值为28.255，从而根据嵌套模型F值对应的P值是明显小于显著性水平0.05，所以拒绝原假设，接受备择假设，即非限制性模型通过了显著性检验。同时这里根据F值得到的t值为5.316是大于拒绝域2.160。同时也可以根据嵌套模型计算判定系数的增量，可以看出，当限制性模型加入自变量 x 1 ，判定系数R 2 增加，意味着更多的平方和被非限制性模型所解释。 在多元线性回归模型统计推断中，一般包括两个方面的内容：其一是对回归模型的整体检验，另一个是对回归系数的检验。多元线性回归与一元线性回归的方差分析大致相同，对于多元线性嵌套模型，我们常常利用构造F统计量来检测限制性模型的假设，若嵌套模型的原假设与备择假设的回归自变量只差一个回归系数，也可以使用t统计量来检验，但是对于两个不嵌套的模型是不能使用F统计量检验。同时对于嵌套模型，限制性模型自变量不仅可以是非限制性模型自变量的子集，而且非限制模型自变量也可以是限制性模型中自变量的线性组合。
system: [SYSTEM]

user: 4. 数据分析 下面数据来自于160所学校7185名学生数学成绩，采用分层线性回归模型对数据进行分析，这里我们选取其中的部分数据进行嵌套分层线性回归模型分析，对于第一层水平，即学生层面，这里选取MATHACH (学生的数学成绩)作为因变量，即 Y i j ，FEMALE(学生性别) (1表示女性，0表示男性)，SES (学生社会地位)由学生父母受教育程度、职业和收入合成作为自变量。对于第二层水平下，即学校层面，这里选取MEANSES (包含在水平1数据中，每个学校学生的平均社会地位)，DISCLIM (学科氛围)，SIZE (学校招生人数)作为第二层自变量。这里，构建限制性分层线性模型为：MATHACH作为第j所学校第i个学生因变量 Y i j ，SES作为第一层水平下第j所学校第i个学生自变量 X 1 i ，MEANSES和DISCLIM作为第二层水平下第j所学校的自变量，即 w 0 和 w 1 ，非限制性分层线性模型构建为MATHACH作为第j所学校第i个学生因变量 Y i j ，SES和FEMALE作为第一层水平下第j所学校第i个学生自变量 X 1 i 和 X 2 i ，MEANSES和DISCLIM和SIZE作为第二层水平下第j所学校的自变量，即 w 0 ， w 1 和 w 2 ，具体模型构建形式如下： 原假设为： 第一层： Y i j = β 0 j + β 1 j ∗ S E S i j + ε i j 第二层： β 0 j = γ 00 + γ 01 ∗ M E A N S E S j + u 0 j β 1 j = γ 10 + γ 11 ∗ D I S C L I M j 将第二层模型带入第一层模型得到的混合效应模型为： Y i j = γ 00 + γ 01 ∗ M E A N S E S j + γ 10 ∗ S E S i j + γ 11 ∗ D I S C L I M j ∗ S E S i j + u 0 j + ε i j Table 2 Estimation of fixed effects in null hypothesis hierarchical linear mode 固定效应 系数 标准误 t-ratio d.f. p值 β 0 γ 00 12.746 0.149 85.705 158 <0.001 γ 01 3.739 0.374 9.987 158 <0.001 β 1 γ 10 2.215 0.109 20.403 7023 <0.001 γ 11 0.604 0.112 5.418 7023 <0.001 表2. 原假设分层线性模型中固定效应估计 表2经过6次迭代对数似然函数变化值达到最小后停止，给出了在原假设情况下固定效应变量的系数估计值和对应的标准误，其中固定效应是通过最小二乘估计得到的，通过p值可以看出变量系数估计值都通过了检验，同时分层线性回归模型第一层对应的方差为36.887。 备择假设为： 第一层： Y i j = β 0 j + β 1 j ∗ F E M A L E i j + β 2 j ∗ S E S i j + ε i j 第二层： β 0 j = γ 00 + γ 01 ∗ M E A N S E S j + u 0 j β 1 j = γ 10 + γ 11 ∗ S I Z E j β 2 j = γ 20 + γ 21 ∗ D I S C L I M j 将第二层模型带入到第一层中得到备择假设的混合效应模型： Y i j = γ 00 + γ 01 ∗ M E A N S E S j + γ 10 ∗ F E M A L E i j + γ 11 ∗ S I Z E j ∗ F E M A L E i j + γ 20 ∗ S E S i j + γ 21 ∗ D I S C L I M j ∗ S E S i j + u 0 j + ε i j Table 3 Estimation of fixed effects in alternative hypothesis hierarchical linear mode 固定效应 系数 标准误 t-ratio d.f. p值 β 0 γ 00 13.344 0.168 79.313 158 <0.001 γ 01 3.627 0.367 9.885 158 <0.001 β 1 γ 10 -0.524 0.298 -1.760 7021 0.078 γ 11 -0.001 0.000 -2.603 7021 0.009 β 2 γ 20 2.178 0.108 20.111 7021 <0.001 γ 21 0.602 0.111 5.426 7021 <0.001 表3. 备择假设分层线性模型中固定效应估计 从表3经过6次迭代似然函数变化值达到最小，可以看出对备择假设情况下分层线性回归模型中固定效应相对应的系数估计值，且显著性检验大多在显著性水平为0.05通过了检验，系数 γ 10 在显著性水平0.01下没有通过显著性检验，同时第一层水平对应的方差为36.628。 通过计算可以得到嵌套模型分层线性的似然比结果为1.001，对应的，在显著性水平 α = 0.01 下， χ 1 2 的值为0.0002，根据给定拒绝域，所以不能拒绝原假设，故接受原假设，即接受限制性分层线性模型，说明从学校层面上引入学校招收人数变量，从学生层面引入性别这一变量，对高校学生数学成绩没有显著影响。
system: [SYSTEM]

user: 5. 小结 本文通过多元线性嵌套模型的假设检验过程，提出具有嵌套结构的分层线性回归模型的假设检验，通过分层线性模型的似然函数比值构造检验统计量，来判断分层线性模型对于引入新的变量能否保留给出对应的理论依据，同时通过高校数学成绩数据分析分层线性模型假设检验的可行性和构造的具有嵌套结构似然比统计量的实用性。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 粉褶菌属是一个庞大且复杂的分类群，进行深入且系统的研究是有必要的。本文对粉褶菌属的研究进展进行综述，为粉褶菌的研究累积理论基础。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 粉褶菌属Entoloma (Fr.) P. Kumm.由Kummer于1871年建立，隶属于担子菌门(Basidiomycota)，层菌纲(Hymenomycet)，伞菌目(Agaricales)，粉褶菌科(Entolomataceae)。作为伞菌目第二大属，粉褶菌属物种繁多，分布范围广泛，从高寒山地到盆地，从寒带到热带都有粉褶菌属物种的分布。Entoloma的真菌形态特征高度可变，属内分类问题一直备受争议，Noordeloos [ 1 ] 和Romagnesi等的学者认为应该将孢子从各个角度观察都呈现角形的真菌都归于Entoloma s.l.，并在属下建立亚属，另一些学者Largent和Baroni等人则将粉褶菌属Entoloma s.l.进一步划分为多个独立的属。本文采用Noordeloos和Romagnesi等人的观点，就Entoloma的研究过程进行综述，为Entoloma的研究累积理论基础。
system: [SYSTEM]

user: 2. 粉褶菌属的研究价值 粉褶菌属物种数目繁多，由于该属物种的形态结构特殊，复杂，在食用和医疗方面都具有较高的经济价值，具体如下： ① 粉褶菌属真菌中有些是重要的食用菌，味道鲜美，如败育粉褶菌Entoloma abortivum (Berk. & M.A. Curtis) Donk [ 2 ]，蛋黄褐粉褶菌Entoloma saundersii (Fr.) Sacc.，粗柄粉褶菌Entoloma sarcopum Nagas. [ 3 ]，锥盖粉褶菌Entoloma turbidum (Fr.) Quél. [ 2 ] [ 3 ] 等。 ② 粉褶菌属物种除食用价值外还具有药用价值，如败育粉褶菌Entoloma abortivum (Berk. & M.A. Curtis) Donk，晶盖粉褶菌Entoloma clypeatum (L.) P. Kumm.具有抑制肿瘤的功效，部分真菌应用于抗癌或实验抗癌，如毒粉褶菌Entoloma sinuatum (Bull.) P. Kumm [ 4 ] [ 5 ]。 ③ 粉褶菌属中有些真菌具有食用价值，也有一些臭名远扬的毒蘑菇，加之粉褶菌属物种在不同的生态环境中形态差异较大，导致人们误食中毒事件经常发生，如在欧洲Entolomar hodopolium (Fr.) Kummer和美味的可食用菌Clitopilus prunulus形态学特征相似，容易引起人们误食中毒 [ 6 ] [ 7 ]；此外毒粉褶菌Entoloma sinuatum (Bull.) P. Kumm.与粗柄粉褶菌Entoloma sarcopum Nagas.宏观形态相似，时常因为误食而引起成人和儿童死亡 [ 7 ]；常见的毒蘑菇还有Entoloma nidorosum (Fr.) Qual.，水银粉褶菌Entoloma omiense (Hongo) E. Horak等。
system: [SYSTEM]

user: 3. 粉褶菌属的形态与分布 粉褶菌属的真菌形态特征高度可变，有但粉褶菌属的孢子从任何角度观察都呈现角形，这是粉褶菌属真菌区别于其他伞菌的主要特征。粉褶菌属物种在全球分布，但主要集中在热带和亚热带。该属物种生活习性多样，大部分粉褶菌生活在潮湿的草地；阴湿的土地；腐殖质或阴暗的林地上；个别粉褶菌营寄生在其他蘑菇上，如Entoloma parasericeum [ 1 ]；也有的粉褶菌子实体生长在地下，如Entoloma prismaticum [ 1 ]。
system: [SYSTEM]

user: 4. 粉褶菌的研究方法 传统的分类学很难满足形态高度变化的Entoloma的属内分类问题，分子方法的应用为Entoloma的研究提供了新的渠道，随着分子工具和形态学的结合使得Entoloma属内分类的研究更加深入。下面将从形态学和分子系统发育两个方面描述粉褶菌的研究方法。 4.1. 形态学研究 粉褶菌属的形态学研究与大多数伞菌的研究方法基本相似，采集前在标本原生境拍照，记录标本的形态和生存环境等信息，并记录标本编号，采集时间和地点。带回室内记录子实体大小形状、颜色、气味、受伤后是否发生颜色变化等宏观特征，记录完成后55℃烘干12小时，干燥的标本密封保存。粉褶菌属Entoloma显微特征主要在5% KOH，1%刚果红，蒸馏水和梅尔泽试剂中进行。蒸馏水主要用于胞内色素或孢壁色素等的观察(色素在KOH溶液中容易溶解消失)，梅尔泽试剂(Melzer’s reagent)用于检测担孢子的孢子壁是否是发生碘反应。担子和孢子在5% KOH试剂中，使用100倍油镜测量，每个子实体担子和孢子各测量20组数据。孢子测量侧面观的长度和宽度，长度测量脐突至其最远一角的长度，宽度测量与长度垂直最宽处的宽度，测量值不包含脐突，根据所测得数值计算Q与Q (Q的意思是孢子长度和宽度的比值，Q表示所有孢子的平均Q值 ± 标准差)；担子的长度测量顶端到基部第一个分隔的长度，宽度为最宽处的值，小梗不计入测量范围中。除担子和孢子外囊状体、锁状联合、菌盖皮层类型、盖表菌丝宽度以及菌柄皮层等显微特征都是鉴定粉褶菌真菌的重要形态学特征。 4.2. 分子系统发育研究 随着分子技术的在分类学中的不断普及，分子系统发育分析在粉褶菌属的属内分类问题解决过程中有至关重要的作用，分子研究主要集中在Entoloma属间系统发育分析 [ 8 ] [ 9 ]，或者结合形态学进行Entoloma属内亚属的分类 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ]。真核生物核糖体rDNA在种间差异很大，粉褶菌属分子系统发育分析常用ITS、RPB2、LSU、mtSSU [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] 基因片段，近年来的分子系统发育分析常采用多基因片段组合进行系统发育分析。
system: [SYSTEM]

user: 5. 粉褶菌属研究概况 5.1. 粉褶菌属的建立过程 1753年Linneo发现并描述了蘑菇属下物种Agaricus clypeatum，即现在的晶盖粉褶菌Entoloma clypeatum，这是人们对粉褶菌属物种最早的认识。1821年Fris [ 16 ] 建立了genere Agaricusserie hyporhodius，包括Leptonia，Nolanea，Eccilia和Mouceron四个分类族；1838年，Fris又建立了粉褶蕈族tribus Entoloma；1870年Smith建立了偏角菇族tribus Claudopus；Kummer于1871年将Entoloma， Leptonia， Nolanea， Eccilia以及Claudopus提升到属的水平；1886年Quelét建立了赤褶菇属genus Rhodophyllus，合并了粉褶菌属Entoloma，凹顶伞属Eccilia，丘伞属Nolanea，偏角菇属Claudopus以及小粉褶菌属Leptoina，但是属名Rhodophyllus并不符合国际植物命名法则，根据法则合并后的属名应从现有的属名中选出 [ 17 ]，1949年Donk选择用Entoloma代替Rhodophyllus bus作为合并后的属名；在粉褶菌属属内分类过程中，法国真菌分类学家Romangensi根据粉褶菌属的形态特征重新建立了分类系统 [ 18 ]，对后续粉褶菌的研究做出了重大贡献。后来随着粉褶菌属新物种不断地被报道，一个又一个的亚属被提出或被合并，粉褶菌属的属内亚属的鉴别特征在不断被修改，至今该属的属内分类还存在问题。 5.2. 国外研究概况 欧洲和美洲关于粉褶菌属的研究历史比较悠久，发表了较多专著，对粉褶菌科Entolomataceae的研究，粉褶菌属的界定至属内亚属的界定以及属间系统发育和属内系统发育都有比较深入的研究，时至今日欧美地区仍有新种不断被报道；欧美的分类学家对非洲，大洋洲等地关于粉褶菌的研究也比较系统，如Noordeloos等人对澳大利亚塔斯马尼亚群岛和非洲塞舌尔群岛就有较为系统的研究 [ 19 ] [ 20 ]；在亚洲国家，近年来印度关于粉褶菌属的研究发展比较迅速，报道了许多粉褶菌属的新物种 [ 21 ] [ 22 ] [ 23 ] [ 24 ]，但仍未形成系统深入的研究。 5.3. 国内研究概况 中国领土辽阔，经纬跨度大，地理特征差异大，气候各异，真菌多样性丰富。我国关于粉褶菌属的研究起步比较晚，大致可分为三个阶段： ① 早期阶段：我国关于粉褶菌的研究最早可以追溯到1932年邓书群报道的采自浙江的Entoloma salmoneum (Peck) Sacc.，随后越来越多的采自我国的新种和新纪录种在各种专业性期刊和地方性真菌志中被报道 [ 25 ] [ 26 ] [ 27 ] [ 28 ] [ 29 ]。 ② 发展阶段：在2008年之前我国对于粉褶菌属的研究也仅限于新物种的报道，并未取得大的突破，自2008年开始李传华 [ 30 ] [ 31 ]，何晓兰等人 [ 13 ] 结合粉褶菌科的相关研究成果，开始系统的深入的研究粉褶菌属，为后期粉褶菌属的分类研究奠定了基础。 ③ 成熟阶段：随着分子生物学技术在粉褶菌分类和系统发育上的不断应用，我国对于粉褶菌属的分类研究和系统发育都取得了较大的突破 [ 11 ] [ 32 ]。 5.4. 粉褶菌属研究进展 近年来，粉褶菌属的属间系统发育分析和属内分类都取得了较好的进展。在属间系统发育分析方面：早期粉褶菌科的属间问题主要是基于形态学研究的，一直存在争议，2009年Co-David等人 [ 8 ] 用3个基因片段进行粉褶菌科分子系统发育分析解决了粉褶菌科内部的属间关系，根据系统发育结果将Rhodogaster属和Richoniella属合并到Entoloma属，结合孢子的进化分析证明了Entoloma是单系的，同时提出将粉褶菌属保留为一个形态高度可变的大属。2011年Baroni和Matheny [ 9 ] 进一步证实了Co-David等人的结论。在属内分类方面：① 2012年Noordeloos and Gates [ 19 ] 根据Co-David等人的研究结果建议rhodopolium-group可以被视为一个亚群，2015年Kokkonen [ 12 ] 利用分子系统发育分析将Section Rhodopolia，sections Polita and Pseudonolanea放入Entoloma subgenus Rhodopolia (Fr.) Noordel. ex Kokkonen， comb. & stat. nov.研究，同时定义了Rhodopolia亚属的形态学分类特征。② 2014年Vila [ 33 ] 等人结合形态学和分子系统发育分析提出新的分类群Entoloma rusticoides-group，认为该分类群包括Claudopus亚属中Entoloma rusticoide及其相关物种，并初步探究了Claudopus亚属与Entoloma rusticoides-group的关系；2019年何晓兰 [ 11 ] 等人使用4个基因片段对粉褶菌属的分子系统发育分析进行了重建，显示传统意义上属于Claudopus亚属的Rusticoides-group是单系的，并且与Claudopus分离。
system: [SYSTEM]

user: 6. 粉褶菌属研究的展望 粉褶菌属真菌数目达1000多种，形态特征变化大，且同一物种在不同的生态环境下形态学特征也有很大差异，这使得物种的鉴定和属内位置的确定具有一定难度。随着分子技术的迅速发展，对于粉褶菌属的研究越来越深入，ITS基因片段能够很好的解决种间关系，RPB2等基因片段的组合使用能够在解决大多数属内分类问题，但从辩证的角度来看目前粉褶菌属属内分类问题仍然存在，传统的形态学分类与系统发育分析的结果还不能完全吻合；许多研究者进行物种分类时更加偏向使用分子工具，其鉴定结果的正确性还有待进一步验证，形态学和分子工具怎么更好的结合仍需探究。相信随着科学技术的发展与多种方法的结合，粉褶菌属的研究必将更加系统，更加完善。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 沉降监测能够及时有效地反映地面高程变化，为城市快速发展提供重要的技术保障和决策建议。然而，城市沉降监测方案的选择往往受预算和区域等因素的影响，传统的方案选择随意性大且主观性强，难以达到观测精度和经济成本之间的平衡。针对上述问题，本文提出了基于层次分析法的城市沉降监测方案优选策略，通过判断矩阵构建、一致性检验以及影响因子权重计算，采用定性与定量相结合的决策分析方法对某城市地面沉降观测方案进行了综合评价。实验结果表明，利用GPS进行地面沉降监测的方案要优于传统水准测量，GPS沉降观测在满足精度的同时，有效节约了人力、时间和经济成本，相关成果可以为其他测绘工程方案选择提供借鉴。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 随着社会经济的不断发展，城市化的脚步逐渐加快，城镇人口数量日益增多，人们对于城市物质资源需求量也急剧增加，最典型的就是城市地下水的过度开采导致地表发生不同程度的沉降，严重影响着城市的可持续发展，可见，做好城市地表的沉降监测对地区的稳定发展意义重大 [ 1 ] [ 2 ]。 目前来讲，城市地面沉降观测应用比较广泛的方法有传统水准测量和GPS静态监测，上述两种方法的优缺点也是显而易见的 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。传统水准测量用于沉降观测具有测量精度高、观测设备便宜、内业数据处理简单等优点，但在大范围城市地面沉降监测中外业工作量大且耗费人力物力 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]。GPS监测具有自动化程度高、全天候监测等优点但仪器相对昂贵且卫星信号受外界因素干扰较大 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ]。一项优秀的沉降监测方案，不仅要在技术上安全可靠，还需要考虑经济和环境等诸多要素，这其中既有可以定量分析的要素，同时一些要素难以定量分析，所以需要根据专家实践理论和个人经验结合给出合理的选择。然而，现有通过专家定性分析的方式进行沉降观测方案选择随意性大且主观性强，难以为决策者提供科学参考。 因此，本文提出了基于层次分析法的城市沉降监测方案优选方法，给出不同方案中监测工作的影响因素，并根据专家经验知识构建城市地面沉降监测层次结构模型以及相应的判断矩阵，最后以MATLAB为解算工具对结果进行一致性检验，得到不同城市地面沉降监测方案的权重，并成为最终方案优选的决策依据。
system: [SYSTEM]

user: 2. 方法 2.1. 城市地面沉降监测层次结构模型 层次分析法(Analytic Hierarchy Process， AHP)首先将目标层转化为不同的层次结构，利用数学矩阵分析并求解评价指标 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ]。本文根据大面积沉降监测的基本步骤，从测量精度、方案预算、选点布网、测量误差和数据处理五个方面逐一分析沉降监测的影响因素，构建了以层次结构模型为基础的城市沉降监测方案，如图1所示。 图1. 城市沉降监测方案结构层次图 规则层A主要包括5个因素。其中，测量精度是进行沉降观测方案选择的关键影响因素；方案预算所涉及的经济成本是影响整个沉降监测工程的重要因素，主要包括测量仪器、测量人员和工作天数等，所以方案设计时同样需要把经济和节约成本考虑进去；数据处理会影响整个监测方案的时间，不同方案的数据处理差异较大，在本文中主要考虑基线解算和平差计算；选点布网对于GPS监测和水准测量的要求不一致，所以也纳入考虑范围；测量误差与测量精度类似，同样是方案选择的重要影响因素。 由于大面积沉降监测方案相对复杂，所以本文将原有的规则层分支得到一个子准则层B，通过更多影响因素的加入可以得到更加准确客观的分析结果。其中，方案预算可以分为仪器成本的投入，人员的数量以及完成整个沉降监测方案所需要的天数；测量的误差大体归位三类，即三个影响因子：仪器本身误差，各种外界因素引起的误差和人为产生的误差。 2.2. 基于专家经验构建判断矩阵 当确定目标层、规则层和决策层之间的隶属关系后，则需要针对目标构建判断矩阵。在判断矩阵构造过程中，为了使得影响因子进行定量化表示，本文基于专家经验的基础上，本文参考1~9尺度标度法对影响因子进行两两比较 [ 16 ] [ 17 ]，如表1所示。其中1表示两因子具有同等重要性，3、5、7、9分别表示两因子中前者比后者稍微、明显、强烈、极端重要，余下数字则表示为中间值。 Table 1 Meaning of scale 1~ 序号 含义 赋值 1 i，j两个元素同等重要 1 2 i元素比j元素稍重要 3 3 i元素比j元素明显重要 5 4 i元素比j元素强烈重要 7 5 i元素比j元素极端重要 9 6 j元素比i元素稍重要 1/3 7 j元素比i元素明显重要 1/5 8 j元素比i元素强烈重要 1/7 9 j元素比i元素极端重要 1/9 表1. 1~9尺度标度含义 由此可以得到判断矩阵A为： A = [ a 11 a 12 a 21 a 22 ⋯ a 1 n ⋯ a 2 n ⋮ ⋮ a n 1 a n 1 ⋱ ⋮ ⋯ a n n ] 2.3. 层次单排序及一致性检验 权值W代表层次单排序中影响程度大小，分别记作： w 1 ， w 2 ， ⋯ ， w n ，具体解算过程如下： 首先，将判断矩阵A中的影响因子按列进行归一化处理，如公式(1)所示： a i j = a i j ∑ i = 1 n a i j (1) 其中， a i j 表示归一化后的向量， a i j 表示判断矩阵中的元素。其次，将归一化的 a i j 按行相加得到新的 w i 向量，如公式(2)所示： w i = ∑ j = 1 n a i j (2) 然后，将新得到的 w i 向量进行归一化处理可得到 w i ，如公式(3)所示： w i = w i ∑ j = 1 n w i (3) 式中， w i 即为所求的特征向量，在此基础上采用公式(4)计算最大特征根 λ max 。 λ max = ∑ i = 1 n [ A w ] i n w i (4) 其中A表示判断矩阵，n表示矩阵的维数，在此基础上，利用公式(5)进行一致性检验指标CI计算。 C I = λ max − n n − 1 (5) 同时一致性指标RI的具体取值如表2所示。 Table 2 RI value n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 RI 0 0 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 表2. RI取值 C R = C I R I (6) 如公式(6)所示，CR表示一致性比率，当它的值比0.1小时，通常认为所构建的判断矩阵是合理的。 2.4. 层次总排序及一致性检验 层次总排序就是用来确定某层要素相对于总体目标重要性的过程。具体可采用公式(7)计算。 P i = ∑ j = 1 m a j b i j (7) 其中 P i 表示层次总排序的权重值，具体来讲，如公式(8)所示。 B 1 : a 1 b 11 + a 2 b 12 + ⋯ + a m b 1 m B 2 : a 1 b 21 + a 2 b 22 + ⋯ + a m b 2 m                                 ⋮ B n : a 1 b n 1 + a 2 b n 2 + ⋯ + a m b n m (8) 采用公式(9)来表示层次总排序的一致性比率CR。 C R = a 1 C I 1 + a 2 C I 2 + ⋯ + a m C I m a 1 R I 1 + a 2 R I 2 + ⋯ + a m R I m (9) 当CR值比0.1小时，则说明层次总排序合理，否则不合理。
system: [SYSTEM]

user: 3. 案例分析 本文以某城市地面沉降为案例进行监测方案优化选择实验，分析确定了该城市地面沉降监测方案优选层次模型中各层的判断矩阵。如图2所示。 图2. 监测方案优选各层次判断矩阵 图3表示利用MATLAB计算得出的各个矩阵的最大特征值和特征向量结果。 图3. MATLAB计算结果 针对判断矩阵A-A，其中最大特征值 λ max = 5.098 ，归一化特征向量为 w = [ 0.427 ， 0.173 ， 0.05 ， 0.273 ， 0.076 ] ，一致性指标为 C I = 0.0245 ，一致性比率 C R = 0.022 < 0.1 ，表明判断矩阵合理且结果通过一致性检验。同理，可以求出其他矩阵的一致性比率。然后可以分别求出P 1 对于目标层Z层的权值为0.57，P 2 对于目标层Z层的权值为0.43，可以看出方案一P 1 即利用GPS进行该城市的地面沉降监测要优于方案二P 2 即水准测量，所以选择方案一。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结束语 本文采用了层次分析法进行城市沉降监测方案优选，并以某城市地面沉监测为例开展了案例分析，结果表明在该城市采用GPS进行沉降监测更加科学合理，其主要原因是GPS用于城市地面沉降监测不但可以扩大监测面积、降低监测成本还可以提高监测灵活性。同时可以看出，采用层次分析法可以降低方案选择的难度和人主观因素的影响，提高最终决策的客观性和科学性。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 通过对山东新石器时代聚落遗址的堆积特征、时空分布特征进行分析，探讨山东省聚落的传承方式以及时空分布与环境演变之间的关系。结果表明：山东新石器时代遗址在堆积形态上主要表现为单一型(占比80.69%)，文化传承模式在鲁中南地区表现为连续且相对稳定的模式，而在鲁西北地区表现为间断的、非稳定模式。遗址数量呈现出增多–急剧增多–减少的变化规律。遗址的空间分布同样具有规律性，后李文化遗址分布呈现集中式且多依水分布，北辛文化时期遗址分布向东、西延伸，大汶口文化时期遗址分布向南扩展，至龙山文化时期分布范围遍及全区，但至岳石文化时期遗址分布范围显著收缩，尤其低海拔平原地区遗址密度明显降低。距今8000~5000年温暖湿润的气候环境促进了新石器早中期文化的持续发展，而距今5000~4000年气候温暖程度降低但仍较为适宜，海岸线不断后退，龙山文化得以繁荣发展。但距今4000年前后的降温、频发的洪患灾害和战争共同导致了龙山文化显著衰落，使其被岳石文化所代替。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 区域聚落形态及演化特征研究是环境考古和聚落考古研究的重要方面，可以为探究和阐释隐含其中的人类文化和自然环境相互作用的机理提供新的视角。随着计量地理学方法和以“3S”为核心的空间信息技术的迅速发展，其在史前聚落研究中的优势逐渐被认可，并被广泛的应用于史前聚落研究。目前国内外相关学者开展了大量研究，在聚落演化方面的研究有较多。如Lyn Wadley在南非进行的中石器时代聚落演化研究 [ 1 ]。崔之久等在西拉沐沦河流域和汶泗流域进行的史前聚落传承模式研究 [ 2 ]。高蒙河在长江下游进行的史前聚落演变模式研究 [ 3 ]。鲁鹏在环嵩山地区开展的史前聚落演替模式研究 [ 4 ] 等。由于GIS技术有着地理信息数据采集、数据管理、空间分析和属性分析、地理信息可视化等功能，目前广泛应用于国土资源、交通、统计、公安、城市规划等领域和部门 [ 5 ]。GIS技术对于考古海量空间数据的存储和检索都有独特的优势，并且在大范围地区对聚落进行研究具有各类遗存的共时性和不同聚落的共时性的确定等方面的难度，因此将GIS技术应用在聚落的研究具有重要意义。利用GIS技术对聚落的研究较多，如马寅清 [ 6 ] 利用GIS空间分析技术和数字高程模型，对洛阳市史前聚落遗址空间分布特征展开研究。周金艳 [ 7 ] 利用GIS技术成功进行了环嵩山地区史前聚落数据库应用示范。李宁 [ 8 ] 利用GIS技术对长江中游新石器晚期聚落遗址进行时空分布研究等。但目前对山东史前聚落的类似研究开展较少。山东史前聚落分布众多，时代延续，而且包括许多早期城址，这些城址的分布密度与重要性在国内外均较为罕见。因此，山东地区成为开展聚落分布特征与演化研究的理想地点。然而，目前对该地区聚落特征及演化的研究主要有丁敏 [ 9 ]，郭媛媛 [ 10 ] 等，且研究多集中在某个特定区域，而对整个山东地区的研究和分析，尤其是利用GIS技术进行的聚落分布形态及演化的研究目前仍然较少，亟待开展。
system: [SYSTEM]

user: 2. 研究区概况 2.1. 研究自然概况 山东省地处黄河中下游地区，区内地势中部高四周低，中部为鲁东南山地丘陵，西北部为华北平原。本区为温带季风气候，沿海地区受海洋影响，为海洋性较强的温带季风气候。本区气候适宜，资源丰富，自古以来就是人类繁衍生息的优良场所。 2.2. 研究区史前文化发展序列 山东地区在文化区系上属于海岱文化区的一部分。海岱文化区是我国古文化发展的重要地区，也是中华文明起源与发展的重要地区。近几十年来，该区考古研究工作取得了较大进展，本区基本建立起相对连续的新石器时代文化发展脉络，即：后李文化(8500~7500 a BP)–北辛文化(7400~6300 a BP)–大汶口文化(6300~4600 a BP)–龙山文化(4600~4000 a BP)–岳石文化(3900~3500 a BP)。
system: [SYSTEM]

user: 3. 研究方法 根据《中国文物地图集·山东分册》提供的资料信息结合近年来考古遗址发掘资料等，在Excel中将山东新石器时代不同文化时期(主要为后李文化、北辛文化、大汶口文化、龙山文化和岳石文化)聚落遗址数据进行细致梳理，在ArcGIS中通过配准、数字化和信息录入等建立山东史前遗址数据库，并分别建立后李文化、北辛文化、大汶口文化、龙山文化和岳石文化遗址数据库。从地理空间数据云网站(http://www.gscloud.cn/home)下载数字高程模型(DEM)数据，并合成山东省DEM数据，在ArcGIS 10.2.2软件环境下，将山东省DEM数据与遗址点进行叠置，得到山东新石器时代不同文化时期遗址分布的海拔高程图，分析遗址的时空分布特征及其变化规律。利用ExtractValuesToPoints工具提取遗址的海拔高程数据，分析不同时期文化遗址分布的高程变化。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结果分析与讨论 4.1. 山东新石器时代遗址堆积特征及文化传承模式 将新石器时代考古遗址的文化层堆积归结为两类:一类是只包含了一个类型文化堆积的遗址，称为单一型遗址；另一类是包含了不同类型文化堆积的遗址，称为叠置型遗址 [ 2 ]。通过对山东省内16个下辖市及所含县区进行的单一型、叠置型考古遗址统计(见表1)，结果表明遗址在堆积形态上主要表现为单一型。在统计的遗址中，单一型遗址共有1642处，所占比例80.69%，叠置型遗址393处，所占比例19.31%。处在鲁中南地区的潍坊、淄博、济南、泰安四个市区的遗址数最多，为724处，占山东总遗址数的35.58%，且叠置型遗址数最多，占山东地区叠置型遗址总数的34.10%。处在鲁西北地区的东营、滨州、德州、聊城四个市区的遗址数最少，为127处，占山东总遗址数的6.24%，且叠置型遗址数最少，占山东地区叠置型遗址总数的8.14%。 从以上分析可知，山东地区新石器时代文化发展相对连续，但文化传承方式在不同地区表现出了不同的特征。鲁中南地区叠置型遗址较多，文化传承表现为连续且相对稳定的传承模式。而鲁西北地区叠置型遗址数量最少，表现为间断的、不连续、非稳定的模式，即前期文化衰退后，新的文化在此地重新发展的几率小。这种文化传承模式的差别与区域构造背景和自然地理环境的稳定性程度差异有关。 Table 1 Statistics of site types in Shandong are 区域 遗址总数 叠置型遗址数 单一型遗址数 区域叠置型遗址占叠置型遗址比例 鲁东地区 273 38 235 9.67% 鲁中地区 667 129 538 32.82% 鲁西北地区 127 32 95 8.14% 鲁西南地区 244 60 184 15.27% 鲁中南地区 724 134 590 34.10% 总计 2035 393 1642 — 表1. 山东地区遗址类型统计 4.2. 遗址时空分布特征分析 4.2.1. 山东新石器时代遗址数量变化 山东地区史前新石器时代遗址数量众多，且呈现出明显的数量变化，见表2所示。后李文化时期的遗址数量在5个时期中最少，为9处，且出现频率最小，每千年遗址数为9，遗址数量占整个新石器时代遗址总数量的0.36%，可视为萌芽阶段。北辛文化时期的遗址数量增多至107处，每千年遗址数为97处，该时期遗址数量占新石器时代遗址总数的比例为4.31%。大汶口文化时期遗址数量明显增加，达到555处，每千年遗址数增至326处，遗址占比达22.33%，表明文化持续发展。龙山文化是山东史前文化发展的鼎盛期，遗址数量最多，达1505处，占比高达60.56%，每千年遗址数为2508，可视为文化发展的巅峰阶段。岳石文化时期遗址数量急剧衰减至309处，遗址占比仅为12.43%，每千年遗址数为773，相比龙山文化时期，文化发展水平显著衰退。 Table 2 Changes in the number of prehistoric sites in Shandong Provinc 文化类型 时代/a BP 遗址数量 每千年遗址数 后李文化 8500~7500 9 9 北辛文化 7400~6300 107 97 大汶口文化 6300~4600 555 326 龙山文化 4600~4000 1505 2508 岳石文化 3900~3500 309 773 表2. 山东史前遗址数量变化 总体而言，山东新石器时代遗址数量变化的趋势表现为增多–急速增多–减少。其中急速增多表现在大汶口、龙山文化时期，在岳石文化时期数量减少。 4.2.2. 山东地区遗址空间分布特征 聚落的选址与自然环境条件、生产基础条件密切相关。人类总是倾向于在地势平坦、气候适宜、水源充足、有利于防灾的地点集聚生活 [ 11 ]。 后李文化遗址分布呈现集中式，9处遗址集中分布于鲁中泰沂山地北麓海拔相对较高的冲、洪积台地之上，且遗址多临近河流等水源地(图1(a))。北辛文化的分布范围相比前期明显扩展(图1(b))，环鲁中山地山麓地区和胶东半岛地区为北辛文化遗址的两个集中分布地区。胶东半岛地区在该时期逐渐形成白石文化类型 [ 12 ]，遗址数量显著增加，其中烟台和威海市遗址数量分别增加至54处和24处，而鲁西北平原地区鲜有遗址分布。大汶口文化遗址分布范围的扩展更加明显，且向鲁中南地区的扩展最为显著(图1(c))。据统计临沂市范围内大汶口文化遗址的数量高达116处。此外，遗址分布的海拔高度也进一步降低。龙山文化时期，遗址数量呈现爆发式增加，分布范围扩展至整个区域(图1(d))，且前期不被人们利用的低海拔冲积平原和冲海积平原地区也开始被广泛利用。据统计，海拔高程在0~100 m高程范围内遗址数量为1095处。岳石文化时期遗址分布范围明显收缩，遗址密度降低，零散分布在研究区内(图1(e))。海拔较低易受洪泛灾害影响的平原地区遗址数量的减少最为明显。 图1. 山东省新石器时代文化遗址时空分布 4.3. 环境演变对山东史前遗址时空变化的影响 聚落的分布及演变与区域的环境演变息息相关。研究区古环境研究结果 [ 9 ] [ 13 ] 表明，全新世气候变化呈现出早期变暖，中期暖湿，后期逐渐转凉的特征，其中，最为暖湿的阶段为距今7000~5000年，5000a BP气候环境呈现出变凉趋势，且在4000 a BP前后出现显著的降温事件 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]。研究区位于黄河下游地区，黄河下游河道曾发生数次变迁，研究区北部和东部靠近渤海和黄海，全新世期间海岸线曾发生数次进退变化，尤其中全新世海侵范围最大时，海岸线曾经向陆推进几十公里 [ 16 ]。 研究区全新世期间的环境变迁对区域文化的发展产生了显著影响。8000~5000a BP气候温暖湿润，水热资源配置优越，自然资源较为丰富，为后李文化、北辛文化、大汶口文化的发展提供了良好的条件，新石器文化持续发展，遗址数量逐渐增多。受全新世海侵的影响，海平面升高，研究区地势低平的沿海地区被海水淹没，因而新石器早中期遗址多分布在海拔相对较高的洪积扇平原或台地上。距今5000~4000年，气候向干凉方向发展但仍较为适宜，海岸线不断后退，大片地势相对较低的平原地区由于更加适宜从事农业生产因而成为人类聚集的地区，龙山文化获得蓬勃发展，龙山文化时期的聚落遗址数量呈现出爆发式增长，可能已出现最早的城邦式国家。然而距今4000年左右出现的明显的降温事件，与日益频发的洪患灾害和频繁的部落之间的征战，共同导致了区域龙山文化晚期的衰落，取而代之的岳石文化无论在遗址数量和规模上，还是在生产力水平上都显著落后于龙山文化。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 1) 山东史前新石器时代遗址堆积形态主要表现为单一型，但不同区域传承模式有明显差异，鲁中南地区遗址密集且多为叠置型遗址，文化传承表现为连续且相对稳定的模式，而鲁西北地区则相反，为间断且不稳定的文化传承模式。 2) 山东史前遗址的数量和时空分布表现出一定规律性，新石器早期的后李–北辛文化时期遗址数量稀少，集中分布在泰沂山地北麓的冲洪积台地上，海拔高程相对较高；大汶口文化时期遗址数量显著增加，且分布范围向东、南方向扩展；龙山文化时期遗址数量显著增加，分布范围扩展至整个区域，尤其在低海拔的平原地区遗址分布密集；岳石文化时期遗址数量急剧减少，分布范围向高海拔地区收缩。 3) 全新世早中期相对适宜的气候环境促进了该区文化的持续发展。全新世中期海岸线的向陆延伸将新石器早中期文化遗址限制在海拔相对较高的区域，随着全新世中晚期海岸线的后退，遗址分布的海拔高程范围明显降低。距今4 ka左右显著的降温和频发的洪患灾害等共同导致了该区岳石文化的显著衰落。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 冷冻电镜技术(Cryo-EM)起源于20世纪70年代，是结构生物学中蛋白质与核酸分子结构研究的重要技术手段。21世纪以来，计算机性能的提升与直接电子检测相机的极大发展，使得人们在小样本低剂量样本条件下仍可获得接近原子分辨率级的三维结构模型。由于三维结构模型是利用多角度投影，通过大量二维冷冻电镜单颗粒图像重构所得，因此，二维单颗粒图像的识别与分类直接影响最终模型的分辨率。目前，通过冷冻电镜获得的图像大部分噪声较多，因此对二维单颗粒图像的筛选，往往需要耗费有经验的科学工作者耗费大量时间。针对此问题，本文运用计算机图形学与机器学习相结合的方法，在预处理阶段以双边滤波器(Bilateral Filter)对信噪比较低的图像进行边缘优化，并通过直方图均衡化实现图像信息增强，最后以少量高置信度图像为训练样本，通过受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine，RBM)进行监督式学习并实现图像的分类与筛选，以提高二维单颗粒图像识别的效率与准确率。在方法检验阶段，首先，我们利用蛋白质数据库(Protein Data Bank， PDB)中已知的生物大分子结构，投影生成不同信噪比的模拟单颗粒模拟数据，验证了在低信噪比条件下应用本方法进行单颗粒图像识别分类的准确性。随后我们以瞬态受体电位离子通道蛋白子类V成员1 (Transient Receptor Potential cation channel subfamily V member 1，TRPV1)的真实二维单颗粒图像数据集进行识别分类与三维模型重构，通过cryoSPARC平台，以约53%的原始数据量重构出了与原分辨率3.6Å相近的模型。因此，本研究不仅提高了传统人工筛选的效率，也为冷冻电镜单颗粒二维图像识别提供了新思路。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 冷冻电镜技术Cryo-EM (Cryogenic Electron Microscopy)是当前结构生物学最重要的研究手段之一。相较于传统的X射线晶体学(X-Ray Crystallography)与核磁共振谱学NMR (Nuclear Magnetic Resonance)对生物分子样品的复杂要求，冷冻电镜技术提供了更为简单、直观的方式，使得许多结晶困难的蛋白分子结构得以解析，这一重大科学突破，也因此荣获2017年诺贝尔化学奖 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。自2013年由程一凡博士首次通过冷冻电镜技术解析出近原子分辨率为3.4Å的瞬态受体电位离子通道(TRPV1)结构开始至今，近年来，已有多位科学家通过此技术解出大量超高分辨率的生物大分子 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]，快速推动了结构生物学的发展。由于针对生物样品通常是低剂量成像，而且电镜数据噪声来源复杂，即便是利用直接电子相机DDD (Direct Detector Device camera)收集到的数据，信噪比通常也很低，而每个生物大分子结构的重建又需要大量的高质量二维单颗粒冷冻电镜图像，因此，图像的收集往往需要经验丰富的科研工作者长时间耐心挑取 [ 1 ]。为了解决此问题，科学家们先后开发了多种自动化的程序进行图像筛选 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]，其中，英国MRC Laboratory of Molecular Biology的Sjors Scheres博士及其团队所开发的RELION系统基于人工挑选的单颗粒图像作为训练样本所实现的Auto Pick半自动化单颗粒挑选被广泛应用 [ 11 ]，而由我国中科院高能计算所Zhang等人提出的基于深度神经网络分割的全自动单颗粒挑选程序PIXER也达到了与RELION一样好的效果 [ 12 ]。随着机器学习技术的不断成熟，科学家们开发了多种基于人工智能技术进行的单颗粒图像识别 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]，但对于低信噪比的冷冻电镜图像，单颗粒图像识别的准确率仍然较低。针对上述问题，本文选用受限玻尔兹曼机RBM (Restricted Boltzmann Machine)和双边滤波器BF (Bilateral Filter)相结合的方法，通过优化单颗粒图像的质量，并实现自动化分类，以提高二维单颗粒图像的识别效率，也为后续冷冻电镜单颗粒重构所需图像的筛选提供了新思路。
system: [SYSTEM]

user: 2. 方法与原理 2.1. 冷冻电镜单颗粒图像预处理 2.1.1. 双边滤波 冷冻电镜单颗粒图像通常具有低信噪比的特性 [ 16 ] (图1(A))，将其直接应用于受限玻尔兹曼机神经网络进行训练识别效果不佳。若设定较高的阈值进行筛选，则会减少三维结构重构所需的不同角度投影图像的数量；反之，则会引入大量假阳性杂质图像，进而放大在单颗粒图像的二维图像分类与三维结构重构过程中的计算误差。为解决此问题，我们引入双边滤波器对图像进行预处理，由于双边滤波器不仅可以准确保留图像中单颗粒的边缘特征信息 [ 17 ]，还可以有效地过滤掉大部分单颗粒图像中所携带的噪声，契合了针对单颗粒图像信息增强的需求 [ 18 ] (图1(B))。 图1. (A) 瞬态受体电位离子通道蛋白子类V成员1 (Transient Receptor Potential cation channel subfamily V member 1)的冷冻电镜单颗粒图像；(B) 经过双边滤波器优化后的TRPV1冷冻电镜单颗粒图像；(C) 经过双边滤波器与直方图均衡化处理后的TRPV1冷冻电镜单颗粒图像 2.1.2. 直方图均衡化 由于单颗粒图像信息中的灰度值分布较为集中，采用常规线性对比度调整会使得图像丢失较多细节特征。为解决此问题，我们采用直方图均衡化技术 [ 19 ] (图1(C))。这一技术通过保持图像的原有亮度并增强图像的对比度，提高了受限玻尔兹曼机网络对单颗粒图像特征识别的准确度。 2.2. 受限玻尔兹曼机网络结构 受限玻尔兹曼机是一种基于能量最低化状态设计的模型，包含一个可视层与一个隐含层，且具有层内无连接，层间全连接的特征。可视层通常为数据输入层，隐含层可看作特征提取层，整个网络的训练目标是使网络参数趋于稳定，即实现整个体系能量最低化 [ 20 ]。当我们以图像作为训练样本时，图像的每一个像素点都与受限玻尔兹曼机网络可视层的一个单元相对应，而隐含层的单元可以被视为可视层输入单元的抽象特征，连接可视层与隐含层的为权重矩阵。权重矩阵的数值求解则是通过网络对大量输入样本进行正向传导与反向传导的多次迭代，并利用每次迭代间计算结果的差值进行修正，直到整个网络的重构误差趋于平稳(详见图2)。此时，每一组输入的训练数据样本，都可以通过训练后的网络由隐含层特征与权重矩阵反向传导后重构，也就实现了玻尔兹曼机网络的构建。 图2. 受限玻尔兹曼机网络训练过程 图3. 监督式受限玻尔兹曼机数据分类过程 受限玻尔兹曼机网络可以通过监督式学习或非监督式学习实现对图像的识别与分类。监督式学习的网络收敛更快，计算结果也更为精确。其原理为在输入单元中增加一个标签单元(详见图3)，在计算网络收敛时，分别考虑在不同标签下整个网络能量最低的状态，也即对应不同标签下对应的类别。在网络训练完成后，每输入一个新的样本图像，均可分别根据标签求得不同能量状态，当整个网络能量最低时，这个样本便可根据网络计算结果归入对应标签下，从而实现监督式学习的分类功能 [ 21 ]。为提高对数据的识别准确率，本文拟采用多标签监督式学习的方式进行神经网络的训练，以少量置信度较高的样本为训练集，实现对冷冻电镜单颗粒图像中假阳性或杂质图像的剔除，从而提高三维模型构建所需数据的准确度 [ 22 ] [ 23 ]。