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

user: 1. 引言 能源是国民经济和社会发展的重要物质基础，是人类赖以生存和发展的重要物质保障 [ 1 ] 。随着经济的飞速发展，资源的过度开发利用使得主要的传统化石资源(包括石油、天然气和煤炭等)面临逐渐衰竭的危险。同时化石能源燃烧所排放的大量碳氧化物和氮氧化物对人类生存环境已经造成了极大的破坏。生物质能源因其资源丰富、可再生及二氧化碳零排放等众多优势而迅速成为国际能源研究的热点。利用能源植物转化为乙醇是生物质能转化体系中较成熟的过程，含纤维素和木质素较多的木质植物经过初步加工，能够作为发酵酒精的工业材料。而乙醇生产已在世界范围内形成仅次于石油化工的第二大产业，其工艺装备及生产技术较为成熟，它不但可以弥补传统能源的不足、实现能源安全战略，而且能够提高汽油和柴油的燃烧水平，有利于环境保护 [ 2 ] 。生物质等可再生能源也因此被认为是最有前景的替代能源 [ 3 ] ，必将取代有限的石化能源 [ 4 ] 。 根据化学成分及其用途的不同，能源植物可以分为以下5类 [ 5 ] [ 6 ] ：(1) 富含糖类的能源植物，主要有甘蔗、甜高粱、菊芋等，用于生产燃料乙醇；(2) 富含淀粉的能源植物，主要有玉米、木薯、马铃薯、甘薯等粮食作物和蕉芋、葛根、橡子、野百合和魔芋等野生植物，用于生产燃料乙醇；(3) 富含纤维的能源植物，主要有芒草、柳枝稷、桉树等，用于生产生物柴油和燃气(甲烷)；(4) 富含油脂的能源植物，主要有油菜、花生等、用于生产生物柴油；(5) 富含类似石油成分的能源植物，主要有麻疯树、油楠等，用于生产生物石油、生物柴油。 理想的能源植物应该是太阳能利用率高、干物质积累能力较强、生长迅速，并且在一定程度上能应对生物及非生物胁迫。因此，通过现代基因工程的手段和方法以培育出优质的能源植物新品种，已经成为目前能源植物开发的研究热点。目前，最常见的能源植物主要有柳枝稷、甜高粱、甘蔗、甜菜等 [ 7 ] 。柳枝稷属于富含纤维素的能源植物，植物木质纤维素是地球上最丰富的、最廉价的可再生资源，每年全球光合作用产生的植物生物量高达1.1 × 10 12 t，而每年用于工业生产或者燃烧的纤维素仅占2%左右 [ 4 ] 。因此，在最大程度上研究和开发植物纤维素能源生产生物乙醇对开发新能源及保护环境具有重要的战略意义。甜高粱和甘蔗是富含糖类的能源植物，不仅可以饲用、造纸、还可以制糖、生产乙醇。 本文主要针对柳枝稷、甜高粱和甘蔗三种能源植物的开发利用、转基因技术在这些能源植物育种中的应用及其发展前景进行综述，并探讨了未来这三种能源植物遗传转化研究中可能存在的问题及解决方法。
system: [SYSTEM]

user: 2. 柳枝稷 柳枝稷(Panicum virgatum. L)，禾本科黍属，起源于北美洛基山脉以东、北纬55˚以南，是高杆多年生草本C4植物。因其适应性广、耐贫瘠、产量高、多年生和易于管理等特性而被美国能源部和农业部作为纤维素乙醇转化的模式植物，也因此被国内外许多学者认为是一种具有较大发展潜力的能源作物 [ 8 ] 。1997年，美国率先把柳枝稷作为一种模式能源植物进行了系统研究，此后，国际上即掀起了柳枝稷的研究热潮。 2.1. 柳枝稷的组织培养研究 上世纪90年代以前，关于柳枝稷组织培养的研究极少 [ 9 ] 。美国生物能源开发项目的实行在很大程度上推动了此项技术的发展 [ 10 ] ，使得柳枝稷可以实现快速成苗。科学家们也通过越来越多的研究获得更多可供遗传转化的外植体类型。1994年Denchev和Conger用柳枝稷低地生态型Alamo品种的成熟胚和新鲜叶片作外植体，建立了高效的再生体系 [ 11 ] 。他们的研究表明，在MS培养基上外源添加2，4-D和BAP可以诱导成熟胚形成胚性愈伤组织，而以叶片作为外植体时，叶片的衰老程度却在很大程度上会影响愈伤诱导率。另有研究发现，尽管胚性愈伤组织可以诱导体细胞胚胎的发生，但外植体细胞并不能诱导体细胞胚胎的发生 [ 12 ] 。除此之外，胚性愈伤组织在遗传转化的过程中转化效率更高 [ 13 ] 。 2.2. 柳枝稷的基因枪法遗传转化研究 目前，转基因技术在柳枝稷新品种培育方面已取得了较大进展，这对发掘能源植物的生物产量潜力和生物燃料相关利用率具有重要的意义 [ 14 ] 。基因组测序和生物信息学技术的快速发展为鉴定、标记、克隆和转化一些具有经济效益和生态价值的重要功能基因提供了有效的方法和手段。科学家们相继研究获得了柳枝稷的连锁遗传图谱、表达序列标签数据库、单核苷酸多态性标记以及包含2万个克隆体的BAC库，同时，他们通过基因微阵列技术获得了一系列在异质环境中差异表达的基因，这些基因组资源均可以用来培育高产量、抗病抗虫和木质素含量高的新品种 [ 15 ] 。利用转基因技术获得的柳枝稷新品种主要体现在品种驯化、植物的结构优化、提高细胞壁转化为生物燃料的效率等 [ 16 ] 。通过转基因敲除或者导入关键基因，有助于将柳枝稷的细胞壁最大程度转化为生物燃料 [ 10 ] [ 17 ] 。2000年，Richards和Rudas等利用基因枪将携带有除草剂抗性的靶基因和GFP/GUS双标记基因的质粒导入植物不成熟的花序中，获得对除草剂有显著抗性的转基因植株 [ 18 ] ，这是首例柳枝稷转基因的研究报道。 2.3. 柳枝稷的农杆菌介导法遗传转化研究 与基因枪方法不同的是，农杆菌介导的植物遗传转化的方法具有费用低、能转移大片段DNA、外源基因拷贝数低并能稳定遗传且转化频率相对较高的优点，是柳枝稷新品种培育中最常见的遗传转化的方法。同时，科学家们发现柳枝稷品种“Alamo”，“Performer”和“Colony”的成熟种子常用于柳枝稷组织培养和遗传转化实验，而选择的农杆菌菌株多为携带了植物表达载体pTOK47 (含有20 kb KpnI片段和Ti质粒)或pJLU13 (pCAMBIA1301衍生出的包含hpt和sgfp)的EHA105菌株 [ 19 ] 。选择合适的外植体、建立高效的再生体系及转化载体的选择可以增加植物的遗传转化率 [ 12 ] 。奚亚军等用携带pDM805质粒的根癌农杆菌(Agrobacterium tumefaciens) EHA105菌株对柳枝稷四种不同外植体进行浸染，最终发现将体细胞胚胎作为外植体的转化效率最高 [ 20 ] 。这个研究结果给农杆菌介导的柳枝稷遗传转化体系提供了更多的发展空间。他们从Alamo品种柳枝稷颖果和花序上诱导产生的胚性愈伤组织用于农杆菌介导的遗传转化实验中，经过抗性筛选和分子鉴定获得了T1代转基因植株，并在转基因后代中发现了多个插入位点的转基因沉默 [ 20 ] 。刘燕蓉等对愈伤组织进行挑选，建立了不同生态型柳枝稷的高效再生及遗传体系，并首次获得了高地型品种 Blackwell 的转基因植株 [ 21 ] [ 22 ] 。
system: [SYSTEM]

user: 3. 甜高粱 甜高粱(Sweet Sorghum)是目前公认的最有应用前景的再生能源作物之一 [ 23 ] 。作为粒用高粱的一个变种，甜高粱不仅有高能作物之称，而且具有高生物产量和高含糖量的优点，同时也具有抗旱、耐涝、耐贫瘠、耐盐碱等诸多优良特性。甜高粱作为生物质能源开发遇到的难题之一是原材料成本较高，这也决定了开发其生物质能源经济效益较低如何降低原料成本和改善原料品质成为甜高粱生物质能源产业发展的关键问题，传统的育种方法已经很难实现，而转基因技术的应用则使这些成为可能 [ 23 ] 。 3.1. 甜高粱的基因枪法遗传转化研究 高粱全基因组测序的完成为甜高粱的遗传转化奠定了坚实的基础 [ 23 ] 。关于甜高粱遗传转化的研究已有许多，目前已成功用于甜高粱遗传转化并获得转基因植株的方法有基因枪法、农杆菌介导法和花粉管通道法。Christou等于1991年首次尝试用基因枪法将外源基因导入甜高粱的愈伤组织中 [ 24 ] 。后来这种方法也广泛应用于包括甜高粱在内的对农杆菌不敏感的其他禾谷类作物的转化体系中。Li等于2011年用甜高粱的幼胚作为外植体，建立了一套高效的微粒转化体系 [ 19 ] 。然而，基因枪法在甜高粱遗传转化应用中也存在着较大局限性：如成本较高，且转化的基因往往是多拷贝插入，易发生基因沉默以及转化效率较低等问题 [ 23 ] 。 3.2. 甜高粱的农杆菌介导法遗传转化研究 由于甜高粱是单子叶禾本科植物，不是根癌农杆菌的天然寄主，农杆菌介导的遗传转化法最初在甜高粱的应用发展较为缓慢，随着人们对农杆菌浸染机制的深入了解和植物转化技术的不断完善，这种方法广泛的应用于甜高粱新品种培育中。2000年，Zhao等用甜高粱幼胚与携带了超级双元载体的农杆菌共培养后，获得了2.1%的阳性转化率 [ 25 ] 。Howe等用高粱的幼胚作为外植体，选用携带pPTN290植物表达载体的农杆菌NTL4菌株进行植物遗传转化，最终在T0代转基因植株中检测到89% GUS基因表达率，转基因植株产种量达到145~1400颗/株，并成功获得了具有优良性状的T1代转基因植株 [ 26 ] 。尽管农杆菌介导的甜高粱遗传转化获得了成功并得到了转基因植株，但转化过程耗时较长并且仍存在着一些亟待解决的问题：如转化条件较为苛刻和严格，传统农杆菌介导的转化方法通常要耗时至少三个月 [ 27 ] 。为了解决这个问题，Kumar等对农杆菌介导甜高粱遗传转化的条件进行了优化和完善，他们发现在共培养阶段的培养基中加入L-半胱氨酸后，其转化效率提高了2.9倍；对农杆菌浸染过程中用到的AB培养基进行优化，如降低磷酸盐的含量和pH值，使得转化的效率提高2.8倍。此外，转基因活性测定结果表明，T0代转基因植株的CaMV35S启动子的活性在转基因植株生长的初期非常低，表明这个表达水平只会在T0生长的后期和T1代中有较高的表达水平 [ 28 ] 。为克服甜高粱植物组织培养及转基因植株再生困难等问题，Raghuwanshi等的研究则提供了一套重复性较高，且操作性较强的农杆菌介导甜高粱遗传转化体系，他们优化植物组织培养的环境，使得12周大小的胚性愈伤组织的再生频率达到90%以上，并建立了一种用潮霉素筛抗性筛选的有效方法，最终获得了16个甜高粱转基因株系，荧光素酶的共表达频率达到了62.5%，且在对T0和T1代转基因植株进行Southern杂交和荧光素酶分析后发现有外源基因的表达。此外，他们的研究表明这些因素对优化其它品种甜高粱遗传转化体系同样适用 [ 29 ] 。 3.3. 甜高粱的功能形状遗传改良 近年来，科学家们通过遗传转化方法将不同来源、不同功能的基因导入甜高粱，成功获得了一批抗虫、抗病、抗逆，抗除草剂的多产、优质甜高粱品种，为新能源的开发利用做出了重大贡献。Zhao等 [ 30 ] 将富赖氨酸HT12基因转入到甜高粱品种P898012和PHI391中，并成功获得赖氨酸的高粱。Lu [ 10 ] 等则将赖氨酸 tRNA 合成酶基因转入甜高粱品种P898012中，并提高了籽粒中赖氨酸的含量。 在抗旱性研究方面，Gao等 [ 5 ] 和Yellisetty等 [ 9 ] 分别将编码索马甜蛋白的目的基因tlp和编码海藻糖-6-磷酸的TSP基因分别转入甜高粱中，获得了抗旱的甜高粱新品种。近年来，科学家们将杀虫晶体蛋白基因cry1Ab，Cry1C转入甜高粱中，在抗玉米螟和大螟方面取得了巨大进展 [ 24 ] [ 29 ] [ 30 ] [ 31 ] [ 32 ] 。
system: [SYSTEM]

user: 4. 甘蔗 甘蔗(Saccharum officinarum L.)是最重要的糖料作物，其产糖量约占世界产糖总量的65%，同时甘蔗也是生产糖醛、葡萄糖和绿色能源乙醇的重要原料 [ 33 ] 。但由于甘蔗基因组复杂，基因库狭窄 [ 34 ] ，需要较长的育种周期筛选出优良的甘蔗品种。另外，随着世界淡水资源的日益短缺，干旱对甘蔗生产的影响也日益严重。所以，利用基因工程方法实现甘蔗优良品种的定向改良具有良好的前景 [ 35 ] 。 4.1. 甘蔗的基因枪法遗传转化研究 植物生物技术的飞速发展给甘蔗新品种改良带来了突破性的进展 [ 36 ] 。有效的离体细胞培养及植株再生体系的建立是开展遗传转化研究的先决条件之一 [ 37 ] ，而甘蔗则是最早成功建立离体培养体系的植物之一 [ 38 ] [ 39 ] 。1990年美国的Maretzki等首次用基因枪把GUS基因导入甘蔗愈伤组织中，并得到了瞬时表达 [ 40 ] 。Bower和Birch于1992年就成功建立了基因枪法介导的甘蔗遗传转化体系 [ 41 ] 。虽然基因枪法在甘蔗的遗传转化中的应用有着外植体获得简单、原生质体培养和再生较为容易的优点，但也存在着转化频率比较低、嵌合体比例很大、遗传稳定性较差等不足 [ 30 ] 。 4.2. 甘蔗的农杆菌介导法遗传转化研究 随着农杆菌介导禾本科作物转化技术的突破，水稻、玉米、高粱等作物运用农杆菌介导方法进行遗传转化都取得了巨大的成果 [ 42 ] ，使得农杆菌方法转导甘蔗外源目的功能基因的研究得到深入发展。1994年Bajaj 采用了农杆菌介导的遗传转化方法将外源基因转入甘蔗，获得了新的品种，并在实验的过程中应用基因诱导剂增强了农杆菌对甘蔗外植体的浸染能力 [ 43 ] 。李瑞美等采用根癌农杆菌介导法将苏云金芽孢杆菌(Bacillus thuringiensis)毒蛋白Bt基因cryIA转入甘蔗胚性愈伤组织中，并最终获得13个再生植株 [ 32 ] 。Manickavasagam等运用农杆菌真空浸染法首次对甘蔗的腋芽成功的进行了转基因，且研究表明共培养是增强T−DNA插入植物基因组的关键步骤 [ 44 ] 。罗敬萍等在农杆菌介导甘蔗基因转化技术的研究中，对使用的菌种、最适宜浸染的菌液浓度、愈伤组织龄期、乙酰丁香酮活化时间及使用浓度等作了优化，建立了有效的农杆菌介导甘蔗遗传转化体系 [ 45 ] 。 4.3. 甘蔗的功能形状遗传改良 近年来，农杆菌转化研究多采用甘蔗品种新台糖22号(ROC22)为研究对象。腾铮等 [ 46 ] 将外源冷调节基因Cbcor15a导入甘蔗愈伤组织并获得抗寒性品种。而黄成梅等 [ 47 ] 和王文治等 [ 48 ] [ 49 ] 成功获得抗除草剂转基因甘蔗。王文治等 [ 50 ] 采用PCR和蛋白质检测分析对多基因转化甘蔗进行分析研究，他们的研究表明完整插入并整合的多基因片段可以稳定遗传给子代并且能够检测到外源基因蛋白的表达。
system: [SYSTEM]

user: 5. 讨论 随着化石能源枯竭、生态环境恶化及极端气候问题日益突出，开发和利用耐盐碱、耐高温、高生物量、来源广泛、二氧化碳零排放和可再生等优点的能源植物具有广阔的发展前景。柳枝稷、甜高粱和甘蔗体内含有丰富的糖类物质，如可溶性糖、纤维素和半纤维素等，且纤维素和半纤维素的积累随植株衰老成增加趋势，可以通过生物酶等作用将其转化为生物乙醇 [ 51 ] [ 52 ] 。 我国耕地面积有限，土壤盐碱化及荒漠化严重，所以利用植物基因工程技术在分子基础上设计和优化能源植物将成为今后改良能源植物的重要研究方向。未来的研究热点可能集中在以下几个方面：(1) 开展或利用有效的转基因方法，例如利用双元或多元载体系统，提高农杆菌介导法的转化效率，建立高效的遗传转化体系；(2) 将具有耐盐碱、耐干旱等环境胁迫功能基因的遗传转化研究，提高能源植物的适用性；(3) 降低能源植物中木质素的含量，提高糖类等物质的产量和转化率；(4) 将能源植物利用的太阳能最大程度转化为生物质能，满足人类日益增长的能源消耗需求，从而达到取代传统能源的目的。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 针对黄土丘陵半干旱区大面积人工林草地土壤干化严重问题，而有关专门进行土壤水分亏缺的恢复试验研究缺乏的问题。本研究在陕北12龄山地密植枣林对秸秆覆盖、保水剂、聚水沟、少量补灌、矮化密植、缩小树体修剪措施下的土壤水分进行了定位试验观测，并结合林地根系调查，研究了几种措施对枣林土壤水分的调控作用。结果表明：秸秆覆盖、保水剂、聚水沟措施可分别影响0~260 cm、0~160 cm、0~300 cm土层的土壤水分含量，聚水沟措施具有更强的土壤水分调控功能；稀植枣林由于根系深度超过矮化密植枣林根系，从而增加了林地土壤深层水分亏缺；小量补充灌水会促进树木生长，而对土壤水分的恢复没有明显作用；通过修剪控制树体规格降低叶面积指数可以较好地减小枣树蒸腾耗水量，有利于土壤水分的调控，是土壤水分调控的新途径；研究认为在黄土丘陵半干旱区，可以尝试在矮化密植枣林结合应用聚水沟技术以及根据当地降雨调控枣树产量的节水型修剪技术，达到恢复土壤水分为目的的调控土壤水分手段。该研究对半干旱区旱作林草地土壤水分调控及可持续发展具有十分重要的意义。 关键词 :黄土丘陵区，密植枣林，土壤水分，人工林 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 在黄土丘陵山区，干旱缺水与水土流失并存是制约其植被建设和可持续发展的两大瓶颈，也是导致该区生态环境脆弱的主导因素 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。国家退耕还林(草)工程在黄土丘陵区获得了举世瞩目的生态景观效应 [ 4 ] 。但是，几乎所有以往的研究都证明，黄土高原半干旱区人工林(草)植被建设会造成当地土壤水分的亏缺，随着人工植被生长年限的增加，深层土壤干化加重 [ 5 ] - [ 11 ] 。因此，规模宏大的退耕还林工程，虽然使黄土高原地表景观生态和水土保持效益得到提升，但是也加剧了人们对该区域林地土壤水分生态恶化和后续植被建造困难的担忧 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] 。 黄土高原林草地的土壤水分一直是土壤与水文生态研究的热点 [ 17 ] - [ 22 ] ，特别是王志强等研究得出人工林造成土壤干化层可达到20 m以下，认为人工林死后作为牧草地利用每年土壤水分恢复深度仅有0.5~3.7 mm，而作为农地利用土壤水分恢复深度也只有15 mm [ 23 ] [ 24 ] 。充分说明林草地土壤干化的严重性。总体看，对黄土高原人工林地的土壤干化问题研究较多，而以防止土壤干化和消除土壤干层为目标的研究未见报道。本研究拟计划根据近年来在陕北山地密植红枣林的试验资料对密植枣林地土壤水分的人为调控性进行讨论，以期今后有更多针对林地土壤水分的恢复和调控方面的理论与技术研究。
system: [SYSTEM]

user: 2. 材料与方法 2.1. 研究区概况 研究区域位于典型的黄土高原丘陵沟壑区陕西省米脂县孟岔村(119˚49'E，37˚5'N)枣林中。研究区属中温带半干旱性气候区，降雨量少且年内分布不均，年平均降雨量450 mm，7~9月降雨量占全年降雨量的50%以上，在研究期间，2012年降雨512.3 mm，2013年降雨521.6 mm，2014年1~8月降雨476.4 mm。研究区土壤属于粉质砂壤土，0~1 m土壤容重平均为1.30 g/cm 3 ，1~5 m土壤容重有所增加，平均为1.31 g/cm 3 ，田间持水量平均为21.9%。土壤较为贫瘠，0~1 m土层有效氮、磷、钾含量分别为34.71、2.90、101.8 mg/kg，有机质质量分数为2.1 g/kg，pH值为8.6。研究区所处的林区面积约1 km 2 ，由于多年来每年都有新增面积，所以研究区有各个年龄的成片枣林，本研究的枣林主要从12龄开始，植树密度为2 m × 3 m，部分枣林有补灌条件，采用滴灌方式，每年生育期灌溉3次，每次灌溉8~10 h，年灌水量约24 L/株，林下经常除草保持地面无杂草生长。 2.2. 研究方法 研究主要是基于不同处理下的定位试验观测分析。试验包括枣林地覆盖保墒处理、聚水保墒沟处理、不同修剪强度处理、不同栽培方式(稀植枣林、密植枣林及密植枣林少量补灌)林地水分观测。试验地块选择2012年达12龄的枣林，同时具有相同坡向坡位，连片树木达百株以上的林地。每种处理试验周围开沟2 m，在沟内埋入大棚顶覆盖用的塑料膜进行隔离，防止试验处理与周围的土壤水分流动交换，不同处理试验如图1、图2所示。另外在试验附近选择坡耕地和不做覆盖处理林地同时测定土壤水分做对照分析，该样地不做隔离处理。 图1. 聚水沟的布设及土壤水分测点位置 图2. 枣树蒸腾测定布置图 2.2.1. 覆盖保墒土壤水分试验 覆盖保墒试验包括碎树枝覆盖试验和保水剂应用试验。碎树枝长度在2~5 cm，覆盖厚度约15 cm，每种覆盖范围约200 m 2 ，包括33棵树，每种覆盖布设2个重复，土壤水分测定点设在覆盖试验区的中部。保水剂应用试验包括9株树，在枣树的株间和行间挖深度100 cm的沟，长度50 cm，沟宽40 cm，然后将保水剂和土壤混合后填入沟内20~100 cm深度范围，每年在春季4月份施入保水剂一次，每次施入量与土壤比例为1:20。土壤水分观测点设在施入保水剂的沟的中间位置，采用中子管定位观测，每10天测定一次，测定深度为300 cm。土壤含水量为体积含水量。 2.2.2. 聚水保墒土壤水分试验 2012年4月份沿等高线方向，在两株树的中间布设聚水沟，规格为100 cm × 30 cm × 30 cm，沟内填置长度约10 cm的树枝。2012年5月开始测定土壤水分，采用中子管测定，测定深度为300 cm，设测点5个作为重复，土壤含水量为体积含水量。聚水沟的布设及土壤水分测点的两个位置如图1所示，两个测点的平均值代表聚水沟的土壤水分。 2.2.3. 不同栽培下的土壤水分观测 2012年4月在上述试验地附近选定12龄枣林，立地相似的稀植枣林、密植枣林及密植枣林少量补灌三块林地，每块200 m 2 面积，样地周边进行与上述试验相同的隔离处理，2012年9月采用洛阳铲调查了3种栽植方式下的枣林根系和土壤水分，每块地取三个调查点，测点深度1000 cm，每隔20 cm取一个样。稀植枣林株行距为4 × 5 m，密植枣林株行距为2 × 3 m，密植枣林少量补灌，每次灌水时间为8~10小时，每年灌水总量约24 L/株，即试验区控制量为8 L/株，每年灌水3次。 2.2.4. 枣树生长测定 主要监测不同处理下枣树当年的生长情况，所测枣树包括9棵有补灌的枣树和9棵无补灌的枣树，属于栽培管理方式对土壤水分的影响。主要测定指标有：距离地面50 cm高度的树干直径的新增茎粗、当年树的新增垂直高度、新增冠幅、新增枝条长度、单株平均产量，其中新增垂直高度、新增冠幅和新增枝条长度等于2012年9月实测值加上当年修剪去除的长度之和。生长指标监测时间为2012年和2013年。土壤水分含量在2012年9月采用土钻取样烘干法测定(土钻只有在是指稀植、密植和密植补灌三个样地配合根系取样调查采用，中子仪是在其他定位观测点长期测定中使用)，测点重复5次。 2.2.5. 根系测定 林地根系测点选择株行距的中央位置，即四株树中间处。每个样地测定三个点，即三个重复，将稀植、密植和密植补灌三个样地取根位置的根样求得平均值，换算为单位体积(m 3 )土体内的根重。根系测定采用洛阳铲取根，经过筛网结合水冲洗，选出根直径小于5 mm的根系，再烘干称重，得到根系干重。本试验选用的洛阳铲获得的土芯直径为16 cm。 2.2.6. 枣树蒸腾耗水测定 对选择的观测树进行不同强度的树冠修剪处理，尽量保持同一处理的树冠规格不变，每周用加拿大REGENT INSTRUMENTS INC 公司生产的WinsCanopy2005a冠层分析仪监测冠层郁闭度、叶面积指标以便分析与树体蒸腾耗水量的关系。为探索林地少量补灌对林地土壤水分的影响，在选取的21株梨枣树干北侧，距离地表40 cm处各安装一组热扩散式探针(Thermal Diffuse Probe) (如图2)，利用CR1000数据采集器，每10 min收集一次瞬时树干液流速率，并结合测定的树干导水面积(边材面积)计算树体的蒸腾耗水 [ 25 ] 。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论与讨论 碎树枝覆盖、保水剂、聚水沟这3项措施都有一定的保水作用，均能在一定深度不同程度地增加土壤水分。其中，聚水沟措施对土壤水分的影响深度最大，可超过300 cm；其次是碎树枝覆盖，对200 cm以下土壤水分影响明显；保水剂则主要与其施入深度有关，本试验影响深度为0~160 cm土层的土壤水分。在具体应用中，可以根据土壤水分调控深度目标来选择相应的施入保水剂的深度。 矮化密植技术会使枣林根系深度降低，从而减少了对深层土壤水分的吸收利用，所以矮化密植技术也是一项有效的土壤水分调控技术。这项技术过去没有被人们重视，所以也未见报道。受矮化密植枣林根系较同龄的稀植枣林浅启示，我们开展了不同强度修剪树冠的处理并进行了树木蒸腾观测，定位观测证明不同强度的树冠修剪对蒸腾耗水有很强的调控作用，我们由此提出节水型修剪技术，即通过树体修剪控制树冠规格，进而控制树叶总面积大小，从而达到减少树木蒸腾耗水的目的，因此采用节水型修剪是进行土壤水分调控的可行的技术路线。 有条件的地方，可以实施灌溉措施来调控土壤水分，但是在半干旱区如果灌溉水量不充足时，补充的少量灌水首先会被树木吸收用于生长消耗，而不能对土壤水分的恢复起到作用。 综上所述，多种技术都有调控土壤水分的作用，但是如何有效应用或者综合应用各种技术来达到调控土壤水分的研究还十分薄弱，特别是针对消除林草地土壤水分干层的研究需要引起人们足够的重视。在黄土丘陵半干旱地区，可以尝试在矮化密植枣林结合应用节水型修剪与聚水沟技术，在有效控制枣林蒸腾耗水的同时，使得深层土壤水分减少亏缺甚至提高，从而达到调控土壤水分的目的。关于几种措施的综合应用技术与机理仍需进一步的研究探讨。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 目的：验证改进时间簇分析方法处理全脑数据的有效性。方法：利用SPM2软件把大脑分割成灰质、白质和脑脊液，处理数据时只考虑灰质里的像素。分别用时间簇分析方法和改进的时间簇分析方法处理同一组针刺合谷的全脑数据，得到两种方法处理的每个被试的时间簇分析曲线和所有被试的时间簇的平均曲线。结论：改进的时间簇分析方法的灵敏度比时间簇分析方法的灵敏度有了明显的提高。 关键词 :fMRI，数据处理，时间簇分析方法，OTCA，全脑 Copyright © 2017 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 功能磁共振成像(fMRI)用来研究大脑功能已经有十余年了 [ 1 ] [ 2 ] 。虽然fMRI相对于其他的成像方法，在空间和时间分辨上都占有一定的优势，但它的数据量很大。所以fMRI的数据处理方法一直是研究的热点。一般说来，用于分析功能核磁数据的方法可以分为两大类：模型驱动和数据驱动 [ 3 ] 。基于模型驱动的方法需要事先根据实验设计假设大脑激活的时间模式，而数据驱动方法就不需要这种假设，例如，主成分分析(Principal Component Analysis PCA) [ 4 ] ，独立成分分析(Independent Component Analysis ICA) [ 5 ] [ 6 ] 和模糊簇分析方法(Fuzzy Clustering Analysis) [ 7 ] [ 8 ] 都是数据驱动方法。然后这些数据驱动的方法在实际应用中都存在一定的局限性。 TCA方法的出现是为了得到大脑反应的时间和空间信息，利用这种方法第一次得到了被试服用葡萄糖之后大脑出现的时间峰，并进一步得到了大脑激活的空间信息 [ 9 ] 。这种方法称为原始时间簇分析方法(original temporal clustering analysis， OTCA)。TCA的基本假设是，大脑图像中的所有像素，对于每个像素来讲，只认为达到最大值的时间点是激活点而其他没有达到最大值的时间点是非激活点也就是参照点。对于在每个时间点有m ´ n个空间像素(m行，n列)，而对于每个像素有p个时间点的一层fMRI数据可以表示成二维的矩阵S，该矩阵有m ´ n行和p列： (1) 在方程(1)中，矩阵元素 表示的是第i个空间像素在第j时刻的像素灰度值 。 然后由矩阵S通过以下的公式就可以得到矩阵W ： (2) 在方程(2)中， 代表第i个空间像素在整个时间变化过程中在第j时刻达到最大值的像素。然后把矩阵W中对应的列相加，就可以得到一维的时间向量K表示如下： (3) 结果的每一个像素代表每个时间点达到最大值的所有像素的个数。 从而，画出向量K对应于时间点的曲线，在对大脑的时间反映模式完全未知的情况下就可以通过该曲线看出激活峰的时间窗。 在方程(1)中，矩阵S的行数代表的是空间像素的个数，其中包括脑外像素和脑内像素。然而，脑外像素和脑内非激活像素的存在会影响TCA的检测灵敏度。对于脑外像素比较容易去除，因为脑外像素的灰度值比脑内像素的灰度值低几倍，利用阈值法即可基本把脑外像素去除。但对于脑内非激活像素则要复杂得多，因为脑内像素的灰度值相差不大。但脑内组织可以分为三种，即灰质、白质和脑脊液，它们所对应的像素灰度值是有差别的，利用这一特性可以将核磁共振图像中的三种成分分开。SPM软件中已经包含了这种功能，可以利用SPM软件将核磁共振图像分割成灰质、白质和脑脊液图像。因为大脑的激活区理论上出现在灰质区域，因此只需对分割后的灰质图像进行TCA分析，这样就可以去除白质和脑脊液中所对应的像素对TCA的影响，使得TCA方法也可以用于全脑数据。而且我们用针刺合谷穴的fMRI功能数据进行验证改进TCA方法的可行性。 在改进的TCA方法中，先用SPM2软件(Statistical Parametric Mapping统计参数图，SPM是在数学软件包Matlab平台上开发的，用SPM进行数据处理分析的过程主要分为两大部分：预处理过程和统计分析过程)将每个被试的第一幅核磁共振图像分割成灰质、白质、脑脊液图像(如图1(1-1)~图1(1-3)所示)。其中白质和脑脊液所包含的像素是与神经活动无关的噪声成份，所以只需考虑灰质内所包含的像素。由SPM分割后得到的灰质直接就可以把脑外像素去除，但脑内灰质外的空隙也就是白质或脑脊液所在位置的这些像素灰度值并不为零，不过这些像素的灰度值相对于灰质内的像素的灰度值要小很多，利用阈值法即可把这些像素去除。经过多次实验发现，如果取灰质内灰度值最大像素的七分之一作为阈值去除脑内位于白质和脑脊液的像素，改进TCA方法的灵敏度是最好的。其中比阈值小的像素都被认为是灰质外的像素并赋值为0，其余剩下的就是灰质所包含的像素并赋值为1。这样每个被试都有一个归一化的灰质图像。然后把每个被试的归一化灰质图像与这个被试的所有功能图像相与得到的就是只包含灰质的图像。这样就避免了脑外像素和脑内白质和脑脊液所包含的非激活像素对TCA检测灵敏度的影响。通过这样的处理，得到的是每个被试都是只包含灰质的功能图像。然后用TCA算法对这样的功能图像进行处理就可以得到相应的时间曲线。
system: [SYSTEM]

user: 2. 实验与数据处理 本研究有十名健康自愿者参加了实验，男6例，女4例，年龄(26.8 ± 3.6)岁，右利手，无精神神经系统疾病史。被试都没有神经或精神病史。志愿者被告知他们将接受一次针灸刺激。所有被试在实验前被告知实验内容，签署了知情同意书，并被告知有权在实验的任何时刻退出，实验的设计方案如图2所示。每个被试只经历1个block。 实验在西门子1.5特斯拉全身核磁扫描仪上进行(Sonata，西门子，德国)，使用标准的头部线圈。20层平行于AC-PC线的图像覆盖全脑。功能图像使用T 2 *加权梯度回波EPI序列采集，平面分辨率3.44毫米(TR 3000 ms，TE 50 ms，翻转角90˚度，FOV为220 × 220 mm，矩阵64 × 64，6 mm层厚，1.2 mm层间隔)。 自愿者在平卧位、视听封闭状态下参加实验，用黑色眼罩遮盖双眼，海绵耳塞堵塞双耳，针刺右合谷穴(握拳在第二掌指关节与第一掌骨腕端连线的中点)实验。62次静息状态的扫描后，一根直径0.30 mm 图1. 功能图像及相应的灰质、白质、脑脊液 图2. 静息60 s秒后，进针，刺激持续60秒后拔针，接着是280秒的静息 长25 mm的银针被插入并旋转60个扫描点，然后，针被拔出并且继续扫描直到全部402个扫描点完成。所有的针灸操作由同一位针灸专家实施。针灸过程中，采用“平补平泻”手法以1Hz的频率顺时针和逆时针捻转。 首先用统计参数图软件(SPM2， http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/) [ 10 ] 对所有被试的功能图像进行头部校正。为了避免刚开始扫描时磁场场强的波动，每个被试所扫描图像的前两幅图像在进行数据处理时被去掉，这样每个被试有400幅图像。为了校正在扫描期间图像与图像之间的头部移动，用最小二乘法把每个被试所得的功能图像都配准到所得的第一幅图像。在这个研究中，不管TCA或是改进TCA方法，取的都是每个时间点上达到最大值的像素个数。用这两种方法分别对预处理后的每个被试的功能数据单独进行处理，然后对所得的每个被试的时间曲线进行平均得出所有被试的平均时间曲线。这样就得到了每个被试的时间变化曲线和所有被试的平均时间变化曲线。
system: [SYSTEM]

user: 3. 结果 利用TCA和改进TCA两种方法分别求得了十个被试的时间变化曲线和十个被试的平均时间变化曲线。其中，十个被试的平均时间变化曲线如图3所示，而两个被试的时间变化曲线如图4所示。 图3. 两种方法检测的样本的时间簇分析的平均结果 图4. 显示的是用两种TCA方法得到的两个被试的TCA时间曲线 用TCA和改进TCA所得到的所有被试的平均时间变化曲线如图3所示，从图可以看出，由改进TCA所检测出来的大脑反应曲线和实验设计方案很接近。大脑在进针和拔针的两个时间点上都有很明显的激活峰出现，表明中枢神经系统对针灸有了反应。 对平均结果图进行时间窗分析，发现第一个峰的最大值发生在第63个采样点，第二个峰的最大值出现在第122个采样点。因为TR为3 s，所以进针7~9 s后血氧水平依赖性信号达到了最大值，拔针4~6 s后血氧水平依赖性信号达到另一个峰值。而从TCA所检测出来的时间曲线来看，就看不出有明显的激活峰存在。 改进TCA方法检测的结果与实验设计很相符，在进针和拔针时分别检测到了两个明显的峰，但是TCA方法检测出来的点很分散，没有与刺激相对应的峰。在这个研究中我们对功能图像做了一些处理并分别用TCA方法对经过处理和没有作处理的同一组针刺合谷穴的实验数据进行计算。对两种结果进行比较可以看出，在处理全脑fMRI功能数据时改进TCA比TCA更加适用。
system: [SYSTEM]

user: 4. 讨论 在以前的大多数研究中，TCA都局限于处理单层fMRI数据 [ 9 ] [ 11 ] 。为了解决TCA不能用于处理全脑数据的这个局限性，在改进TCA中，我们利用SPM2把功能图像分割成灰质、白质和脑脊液三部分，而我们只要灰质图像，另外通过阈值法把灰质空隙处像素灰度值不为零的像素去掉。这样剩下的像素就只有灰质内的像素，而在理论上激活也只存在于灰质当中。只让灰质参与最后的TCA计算，就能排除脑外像素和脑内非激活像素对TCA检测灵敏度的影响。 改进TCA所得的平均时间曲线(图3(a))，我们可以看出改进TCA方法能有效地检测出对应于进针和拔针两个明显的激活峰，而且所检测出的激活峰的位置也和实验设计很吻合。而由TCA所检测出的时间曲线中(图3(b))，就没有检测出明显的激活峰。 因为人和人之间有很大的差异存在，所以对单个被试进行统计分析也很有意义。Wu和Napadow在对多被试统计分析的结果和单被试统计分析的结果进行比较时发现两种结果之间有很大的差别 [ 12 ] [ 13 ] 。然而，因为TCA方法的灵敏度较低，在处理单个被试的数据时，许多情况下检测不出激活的存在，在以前的研究中，所给出的TCA曲线也都只是平均结果 [ 10 ] 。尽管Liu等人给出了单个被试的TCA时间曲线 [ 9 ] ，但他们处理的都是单层的大脑数据。在这个研究中，我们对TCA进行了改进并把这种改进的TCA方法用于针刺合谷实验的全脑数据。通过比较改进TCA和TCA处理单个被试的结果可以看出(图4(a)~图4(d))，改进TCA处理单个被试全脑数据的能力比TCA有很大程度的提高。 另外，由改进TCA检测结果可以看出(图3(a)，图4(a)，图4(b))，改进TCA不仅检测出进针、拔针和捻针过程中脑内有激活，而且还检测出在拔针之后大约10分钟后大脑也有明显的激活。这和传统中医理论里说的后效应相符合。但是，从图3(a)和图4(a)，图4(b)也可以看出，由改进TCA检测出大脑在进针前的静息扫描期间也有明显激活。这可能是因为被试刚开始对实验中的针灸有所顾忌，心里紧张造成的。 总的来说，改进TCA在处理全脑数据是可行并有效的一种方法。本文并用一组针刺合谷的全脑数据证明了改进TCA的检测能力。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 本文以弥补我国少数民族离线签名鉴别体系中这一漏洞的前提下，结合维吾尔文手写签名的书写风格及特点，提出了一种基于16维方向的维吾尔文离线签名鉴别方法。实验中，对10个维吾尔族人的600个手写签名样本进行签名预处理和特征提取之后，分别用三种距离分类器来进行了签名鉴别，得到的最高签名总正确率为92.58%。实验结果表明，本文提出的方法对于离线的维吾尔文手写签名鉴别来说是一种较有效的鉴别方法。 关键词 :维吾尔文，离线签名鉴别，方向特征，距离分类器 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 手写签名鉴别作为生物识别领域中的一个热门课题，已成了辨别个人身份的一种有效方法。通常情况下，依据数据获取方式的不同，签名鉴别系统可分为在线签名鉴别和离线签名鉴别等两种类型 [ 1 ] 。由于离线签名鉴别处理的是静态图像，缺少加速度，时间，压力等动态信息 [ 2 ] 。因此，脱机签名鉴别比在线签名鉴别难得多。 近年来，对于签名鉴别技术国内外的研究人员已经提出了不少的实现方法并得到了较高的鉴别效率。如Serdouk [ 3 ] 等人提出了一种新的梯度局部二值模式(Gradient Local Binary Patterns， GLBP)并在GPDS-300公共签名数据库上进行实验得到了6.48%的签名鉴别率。王剑 [ 4 ] 等人提出了以手写签名几何中心为特征值的签名识别和认证算法并得到了较好的实验结果。Kovari [ 5 ] 等人提出一种简化的概率模型来进一步提高了手写签名的签名鉴别率。库尔班·吾布力 [ 6 ] 等人利用欧氏距离和支持向量机(Support Vector Machine， SVM)对维吾尔文手写签名图像进行签名鉴别得到了较理想的实验结果。栾方军 [ 7 ] 等人根据动态时间规整(Dynamic Time Warping， DTW)算法的原理来，对时间序列局部曲线的变化情况进行分析和改进得到了平均错误率为3%的实验结果。Manoj Kumar [ 8 ] 等人用SVM分类器来进行签名鉴别实验获得了93.98%的签名鉴别率。 目前，基于中文 [ 9 ] [ 10 ] 的手写签名鉴别技术已经得到了较成熟的研究成果。但基于维吾尔文的签名鉴别研究仍处于一个空白课题。因此考虑到新疆地区在司法，公安检察，金融等领域中的安全问题，对维吾尔文手写签名图像进行快速，有效地鉴定并能正确地鉴别出签名者的真实身份是当今社会迫切需要的一个重要问题。本文，以弥补我国少数民族离线签名鉴别体系中这一漏洞的前提下，结合维吾尔文的书写风格及特点提出了一种16维的方向特征提取方法。该方法是以预处理后的签名样本图像为基础，首先对其进行垂直分割，然后统计每一个被分割区域内各个方向上黑像素点信息的分布情况来实现的。在分类决策阶段使用距离分类器(欧式距离，卡方距离，曼哈顿距离)来计算并比较出训练样本和测试样本之间的距离，从而判别出待测试签名的真假。
system: [SYSTEM]

user: 2. 签名图像的数据采集和预处理 本文所用的维吾尔文手写签名样本来自于不同年龄和不同性别的10个人的600个(20个原签名样本/每人+20个熟练模仿的伪签名样本/每人+20个简单模仿的伪签名样本/每人)签名样本图像。签写时要求每个签名者把自己的名字书写在已被等分成横七竖三排共21个方框的一张A4纸上 [ 11 ] 。签写完之后，对每一张签名样本按300 dpi的分辨率来进行扫描并以BMP图像格式输入到计算机就可以获得签名样本图像。如下面的图1所示的是本文采集的部分维吾尔文手写签名样本示例图。 图1. 部分维吾尔文手写签名样本示例图 由于采集签名图像时，扫描仪分辨率的高低，签名者所用笔头的粗细程度以及手写签名的随意性等都对签名图像的质量产生一定的影响和噪声。然而这使得随后的特征提取和分类决策结果的有效性降低。因此，为了消除并减少签名图像上的这些干扰信号及冗余信息，必须对收集到的签名样本进行预处理操作。本文用的签名图像的预处理操作包括：签名图像的灰度化，二值化，平滑去噪和归一化等四个步骤。 2.1. 签名图像的灰度化 签名图像的灰度化是指把一个含有256色的BMP图像转换为灰度图像的过程。其运算公式是如下： (1) 其中i，j表示某一个像素点在该图像中的位置。R表示红色分量，G表示绿色分量，B表示蓝色分量， 表示该像素点转换后的灰度级别。 2.2. 签名图像的二值化 本文对签名图像的二值化处理是通过设定阈值的方法来实现的。即签名图像的灰度级大于或等于阈值的像素点设置为1 (白点)，而小于该阈值的像素点设置为0 (黑点)。设原始图像的灰度级为 ，经过变换后的二值图像为 ，设定的阈值T为200，则图像二值化算法的公式可表示为： (2) 2.3. 平滑去噪 对签名图像进行平滑去噪的目的是消除签名图像上的一些干扰信号及噪声。本文利用Unger3×3平滑模板来实现了签名图像的平滑去噪。Unger 3 × 3平滑算法的窗口如下表1所示。 设 为当前的目标像素点， 为该像素领域内的各个像素点，则Unger3 × 3平滑准则过程为： (1)当 为白像素时， 中至少有三个元素为黑，则将 改为黑，否则 保持不变； (2)当 为黑像素时，如果 和 中至少有一个元素为黑，同时 和 中至少有一个元素为黑色或者 和 中至少有一个元素为黑，同时 和 中也至少有一个元素为黑色，则 不变，否则改为白。 2.4. 签名图像的归一化 预处理操作的最后一个步骤是签名图像的归一化。对签名图像进行归一化的主要目的是消除由签名字形的大小不一致以及书写力度的不同而产生的影响。本文对签名图像进行归一化之后，每一个被裁剪签名图像的长度和宽度分别为384像素和96像素。如下面的图2(a)~图2(d)所示的是已进行归一化后的签名样本图像的预处理效果示意图。 一般情况下，签名鉴别问题中所用的签名样本可分为真签名(原签名)样本和伪签名样本等两类。其中 伪签名样本又分为简单模仿的伪签名样本和熟练模仿的伪签名样本。简单模仿的伪签名样本是指伪造者仅仅知道被伪造者名字的情况下自己模仿书写的签名。熟练模仿的伪签名是指伪造者明明知道被伪造者签名的具体书写特点及信息而刻意模仿的签名。因此，从鉴别方面来讲熟练伪签名的难度比简单模仿的伪签名难得多。然而，怎样才把这类伪造签名更准确并有效地识别出是自动签名鉴定的一个重要任务。本文采集的伪签名样本是指让原签名签写者之外的专门人，在不同的时间段及环境下模仿写出其他人的签名而形成的签名。如下面的图3(a)~图3(c)所示的是一个人的原签名样本，熟练模仿的伪签名样本和简单模仿的伪签名样本示意图。
system: [SYSTEM]

user: 3. 签名图像的特征提取 手写签名鉴别问题中，从签名样本图像所包含的信息中提取出最有效并具有代表性的特征信息，从而用这些有效的数字信息来判断出待测签名样本的真伪类别是整个签名鉴别工作中的一个核心部分。一般情况下不同人的手写笔迹，其字体的形状和写法之间有一定的差异。但对于同一个人来说，由于长时间的书写习惯，其写下的字与字之间的差别是相对稳定的。因此，签名字体中笔划的粗细程度及曲度，走笔的方向，笔画的长短等这些因素都可以作为签名的特征。 方向特征的提取 维吾尔文签名的手写规则都没有一定的标准。每个人都是按照自己的书写风格和平时的手写习惯来 Table 1 Unger 3 × 3 smoothing algorithm windo 表1. Unger 3 × 3平滑算法窗口 图2. 预处理后的签名样本图像示意图 图3. 三种形式的签名样本示意图 签字。由于离线签名鉴别所研究的是签名图像上的静态信息，其基本上丢失了签名的本质特征和最能反映出签名者书写习惯的动态信息。而且签名者的签字过程很容易被受到外界环境及签名者当时的情绪等客观因素的影响。另一方面维吾尔文的文字结构比较复杂，同一个字母有好几种不同的书写形式。因此，比起其它文种的签名鉴别，基于维吾尔文的签名鉴别难度是相当大的。本文结合维吾尔文的书写风格和特点提出了一种16维的方向特征提取方法，其实现流程如下图4所示。 上述过程可归结为以下几个步骤： 1) 读取预处理后的维吾尔文签名样本图像； 2) 把每一个签名样本图像按垂直方向等分成四个网格区域； 3) 对每一个签名网格区域分别以水平(0˚)，主对角线(45˚)，垂直(90˚)，副对角线(135˚)等四种方向进行扫描； 4) 统计出每一个网格中各个方向上的连续黑像素点数目； 5) 形成16维的方向特征并完成特征提取； 按照上述原理，对应于某个人的方向特征向量可表示为： (3) 图4. 方向特征的提取流程图 图5. 特征提取过程示意图 其中， 代表某个人的训练样本，q表示特征向量的维数，M为参与训练的对应于某个人的代号。如下图5(a)~图5(b)所示的本文的特征提取过程示意图。
system: [SYSTEM]

user: 4. 判别决策 从理论上来讲，手写签名鉴别的分类问题可以归结为模式识别领域中的一个特征匹配过程。也就是说，对于训练样本和测试签名样本都可以使用任何一种分类器来进行分类。判别决策的基本原则是：将特征空间中各点之间的距离作为训练样本和测试样本的相似性度量原理，并用各类训练样本所构成的集合来表示其决策区域。本文将欧式距离分类器，卡方距离分类器和曼哈顿距离分类器作为签名样本之间的相似性度量方法，其计算公式为如下： (1) 欧式距离(Euclidean distance)： (4) (2) 卡方距离(Chi-square distance)： (5) (3) 曼哈顿距离(Manhattan Distance)： (6) 式(4)~(6)中，N表示特征向量的维数， 和 ， 分别表示待鉴别样本X和训练样本Y的各维元素。
system: [SYSTEM]

user: 5. 实验结果与分析 对于离线签名鉴别系统来说，其性能是由错误拒绝率FRR(False Rejection Rate)和错误接受率FAR(FAR Acceptance Rate)来评估衡量。其中FRR指的是真签名误判为伪签名的错误发生率。FAR指的是伪签名误判为真签名的错误发生率。此外，用总正确率ORR(Overall Right Rate)的高低来判断整个系统对真伪签名的综合能力。一个理想的签名验证系统在有效的特征空间上能够把真签名和伪签名正确地分开，使得FRR和FAR都减小到最低程度，这三者之间的关系式为如下： (7) 本文为了提高签名鉴别的总正确率，利用选择阈值的方法来对签名样本图像进行了分类鉴别。也就是说，当待测签名样本与模板样本之间的距离d(x， y)小于或等于所选择的阈值T时，待测签名为真，否则为假。实验中为了便于进行分析和比较，将600个手写签名样本中的300个(10个原签名样本/每人，10个简单模仿的伪签名样本/每人，10个熟练模仿签名样本/每人)样本被用于进行训练，而剩下的300个(10个原签名样本/每人，10个简单模仿的伪签名样本/每人，10个熟练模仿签名样本/每人)签名样本被用于进行测试。对于本文提出的16维的方向特征，用欧式距离分类器来进行实验时选取不同阈值下的签名鉴别效率如下表2所示。 从表2可以看出，当利用欧式距离分类器来进行签名鉴别时，随着阈值的增加系统的签名鉴别率相差不大。在每一个不同的阈值下签名鉴别总正确率都在80%以上。而当阈值取为3的时候鉴别效率达到最高。即FAR = 14.80%，FRR = 13.66%，总正确率ORR = 85.77%。因此，对于真伪的维吾尔文手写签名来说，欧式距离分类器的分类鉴别能力不是很理想。下面为了进一步验证出其它距离分类器的鉴别效率，在选取相同的阈值下用卡方距离分类器来进行实验，其实验结果如下表3所示。 从表3可以看出，卡方距离分类器的签名鉴别率在阈值设定为2.5的时候达到最高。即FAR为9.09%，FRR为5.75%，总正确率ORR为92.58%，这与欧式距离分类器的最高鉴别效率相比，增加了6.81%。相对于维吾尔文手写签名鉴别目前的研究情况来说，该实验结果可以算是比较理想的，能较好地反映出维吾尔文手写签名的特点。下面再用相同的阈值来验证曼哈顿距离分类器的分类鉴别能力。其实验结果如下表4所示。 Table 2 Verification results of using Euclidean distance classifie 阈值 错误接受率(FAR%) 错误拒绝率(FRR%) 总正确率(ORR%) 签名鉴别时间(秒) 1.0 17.01 19.34 80.82 1.5 1.5 19.72 16.98 81.65 2.0 2.0 11.90 23.80 82.15 4.5 2.5 16.79 19.27 81.97 3.7 3.0 14.80 13.66 85.77 2.4 3.5 15.56 16.38 84.03 4.8 4.0 18.56 20.38 80.53 4.0 4.5 20.10 17.52 81.19 3.5 5.0 17.98 19.19 81.41 3.0 表2. 欧式距离分类器的签名鉴别率 Table 3 Verification results of using Chi-square distance classifie 阈值 错误接受率(FAR%) 错误拒绝率(FRR%) 总正确率(ORR%) 签名鉴别时间(秒) 1.0 20.33 18.65 80.51 3.5 1.5 20.00 13.42 83.29 4.3 2.0 12.28 16.61 85.55 5.0 2.5 9.09 5.75 92.58 3.3 3.0 14.28 12.90 86.41 2.9 3.5 11.10 17.59 85.65 4.5 4.0 19.80 15.00 82.60 3.0 4.5 18.79 19.27 80.97 3.6 5.0 17.90 15.51 83.30 4.1 表3. 卡方距离分类器的签名鉴别率 Table 4 Verification results of using Manhattan distance classifie 阈值 错误接受率(FAR%) 错误拒绝率(FRR%) 总正确率(ORR%) 签名鉴别时间(秒) 1.0 30.14 28.55 70.65 3.5 1.5 29.22 30.00 70.39 5.0 2.0 28.13 22.15 74.86 3.1 2.5 25.46 30.18 72.18 4.9 3.0 27.90 25.94 73.08 4.8 3.5 18.56 20.38 80.53 4.0 4.0 23.31 22.45 77.12 3.9 4.5 21.13 20.99 78.94 4.4 5.0 16.08 18.31 82.80 4.7 表4. 曼哈顿距离分类器的签名鉴别率 从表4可以看出，在整个阈值范围内曼哈顿距离分类器的签名鉴别效率都不是很理想。签名鉴别的最高总正确率才达到82.80%，这比欧式距离分类器和卡方距离分类器的最高签名鉴别效率分别降低了2.97%和9.78%。因此，比起欧氏距离和卡方距离分类器，曼哈顿距离分类器没能发挥较好地分类鉴别性能，不适于利用该分类器来对维吾尔文手写签名样本图像进行分类鉴别。从总体的签名鉴别效率来看，在相同的实验环境及条件下，卡方距离分类器的签名鉴别率优于欧氏距离和曼哈顿距离分类器的签名鉴别率。因此，对于本文提出的16维方向特征来说基于卡方距离的分类鉴别方法是比较合理的。 对于一个完整的手写签名鉴别系统来说，一方面要提高签名的正确鉴别率的同时，也要考虑系统的签名鉴别所用的时间(速度)。本文为了进行比较和分析，利用三种距离分类器来对相同数目的手写签名样本进行了分类鉴别实验。然而当使用不同的分类器时，系统每一次所用的时间最多为5秒左右。因此，对于系统的实用价值来说这是一个可以接受的持续时间。此外，本文的相关研究工作是用Lenovo M7400 Printer类型的扫描仪，CPU为i5 4460 3.20 Hz，内存为4.00 GB的Microsoft Windows 7电脑和Microsoft Visual C++ 6.0计算机编程语言来编写代码而完成。
system: [SYSTEM]

user: 6. 结束语 本文以维吾尔文手写签名的书写风格及签名字迹的黑像素点信息为基础，先对收集的维吾尔文签名样本图像进行了预处理操作。然后把预处理后的每一个签名样本图像等分成四个网格区域，并对每一个网格区域分别以四种方向进行扫描而形成了16维的方向特征。在特征提取与选择部分中，进一步阐述了该特征的具体提取与选择思路。在判别决策阶段分别用欧式距离，卡方距离和曼哈顿距离等三种距离分类器来进行了签名鉴别实验。实验结果表明，该特征的提取思路清晰，结构简单，比较适合于离线式的维吾尔文签名鉴别。然而在未来的工作中，将进一步研究出更有效的特征提取以及分类方法，提高签名鉴别系统的通用性，使得它适合用于其他哈萨克，柯尔克孜等少数民族的手写签名鉴别问题上。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 依据Benner的理论，护士随着工作经验逐渐丰富，专业知识不断积累，护理能力也渐渐提高。从新手到专家模式描述了临床护士的护理专业知识与技能的发展过程。本文概括了该模式的哲学思想、主要内容以及护理实践中的运用，并提出了需进一步探究的问题。 关键词 :Benner，从新手到专家，模式，护理实践，运用 Copyright © 2017 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 从新手到专家的模式是由美国的护理教育与研究学家Patricia Benner博士1984年提出的，阐明了临床护士经历新手、进阶新手、胜任者、精通者、专家的５个发展阶段 [ 1 ] 。本文阐述该模式的哲学思想、主要内容以及在护理实践中的运用。
system: [SYSTEM]

user: 2. 哲学思想 经验是人们在与客观事物直接接触的过程中通过感觉器官获得的对现象的认识。诠释现象学认为“现象”是意识种种经验的存在“本质”。依据这一哲学观念，Benner指出实践是经验的生成、转化、表达与运用，在实践中各种经验交互作用，经验结构得以整合。护理临床实践是经验学习的过程包括经验、知识、技能、情感及态度的迁移与相互作用，护士的专业能力也随之提高 [ 1 ] 。 德莱弗斯技巧获得模式提出新学员在学习技能过程中经历新手、高级新手、合格、熟练和专家五个阶段 [ 2 ] 。教育是帮助学生从新手发展到专家的过程。为此，在知识传授过程中，应注重不同的技能发展阶段的相关知识要求。从传授程序性知识渐渐发展到陈述性知识的教导，同时渐渐增加策略性知识和反思性知识的训练，培养学生自我反思能力，激发学习的内在动机，发掘潜力。学习者从被动接受信息、按步骤完成任务发展到应对各种变化、运用策略解决问题，在此过程中积累了经验，同时获得了知识与技能 [ 2 ] 。 Benner博士在诠释现象学哲学思想指导下，对来自不同医院不同临床科室的经验丰富的护士、刚毕业的护士和高年级护理学生进行访谈和临床观察，深入探究与分析他们的工作经验和专业技能熟练程度，并结合德莱弗斯技巧获得模式提出临床护士从新手到专家的模式。