DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 相关理论 2.1. BLS算法 BLS (Border Line-Smote)算法是基于smote算法进行改进的一种过采样算法，smote算法通过随机采样合成新样本，而BLS算法仅仅使用边界上的少数类样本，以该样本为基础合成新样本，从而改善样本的类别分布。首先需要将少数类样本进行分类，将样本周围一半以上为多数类样本视为边界上的样本，分类为Danger类，产生新样本的过程可用如下式表示： N e w ( X i ) = X i + d i f j × δ (1) 其中 N e w ( X i ) 表示产生的新样本， X i 表示被分为Danger类中的多数类， d i f j 表示原样本 X i 的K近邻，K近邻是指沿x的n维特征空间，其自身之间的欧氏距离和权重最小的K个元素， δ 指 [ 0 ， 1 ] 之间的随机数。计算K近临和随机数的乘积，加到原始样本中，即产生新的少数类样本。 2.2. 逻辑回归模型 逻辑回归模型于1944年由Beckson提出 [ 19 ]。对于信用评分问题，逻辑回归模型经常被用来与其他模型进行比较 [ 20 ] [ 21 ]。logistic回归模型作为预测二分法结果的选择技术常被用于信用评分。逻辑回归是一种预测二分因变量的回归方法。在产生逻辑回归方程时，最大似然比被用来确定变量的统计显著性，逻辑回归在对基于一组预测变量的值来预测特征或结果的存在与否的问题上表现良好。逻辑回归类似于线性回归模型，但适用于因变量是二分的模型。在逻辑回归模型中有s个自变量，则逻辑回归模型可由下式表示： P { Y = 1 } = 1 1 + e − ( β 0 + β 1 x 1 + ⋯ + β s x s ) (2) 其中 P { Y = 1 } 表示二分类中样本发生的概率，在信贷问题中表示客户守约的概率，而 β 0 ， β 1 ， ⋯ ， β s 表示回归系数，在逻辑回归模型中隐含着一个线性模型，如下： ln ( P { Y = 1 } 1 − P { Y = 1 } ) = β 0 + β 1 x 1 + ⋯ + β s x s (3) 逻辑回归模型可以包含主要效果和交互项。在对一组数据建模的过程中，一个重要的步骤是确定数据中是否存在交互作用和因变量和主要自变量相关的协变量。当两种关联都存在时，自变量和因变量之间的关系被认为是混杂的。检查协变量混杂状态的逻辑回归模型是比较包含和不包含协变量的模型中自变量的估计系数。独立变量估计系数的任何临床重要变化都表明协变量是一个混杂因素，应该包括在模型中，而不管其估计系数的统计显著性如何。一种测试协变量和交互作用的方法是从主效应模型开始，并使用向前选择方法来寻找显著降低似然比测试统计量的交互作用项。 2.3. 朴素贝叶斯法 朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理的一种分类方法。通过训练数据集，朴素贝叶斯法可以学习到特征值和目标值之间的联合概率分布 F ( X ， Y ) 。首先学习先验概率分布 P { Y = p k } ， k = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n ，再学习条件概率分布，如下： P { X = x | Y = p k } = P { X 1 = x ( 1 ) ， X 2 = x ( 2 ) ， ⋯ ， X n = x ( n ) | Y = p k } (4) 将先验概率分布与条件概率分布相乘得到联合概率分布，在假设数据集的特征独立的情况下，在对目标值进行分类时，在输入x给定的情况下，针对条件概率分布，贝叶斯法假设特征相互独立，过给定的数据来计算后验概率分布 P { Y = p k | X = x } ，求出后验概率最大的输出值y，故朴素贝叶斯分类器可用下式表示： y = arg max P ( Y = p k ) ∏ P { X j = x ( j ) | Y = p k } ∑ P ( Y = p k ) ∑ P { X j = x ( j ) | Y = p k } ∏ P { X j = x ( j ) | Y = p k } (5) 2.4. 决策树和随机森林 决策树，作为一个基本的分类和回归方法，决策树利用给定特征条件下的概率分布可以快速进行分类，通过给定损失函数，设定损失函数最小化的优化问题，从而从机器学习中训练出符合条件的模型。L. Breiman于2001年提出随机森林模型 [ 22 ]，如今已被作为一种通用的分类和回归方法。随机森林方法结合了几个随机决策树，并通过平均来聚集它们的预测，在变量数量远大于观测值数量的环境中表现出了优异的性能。决策树以目标变量的性质命名，如果目标变量是分类的，称为分类树；如果目标变量是连续的，称为回归树。决策树的目的是根据预测变量开发预测模型。该树是通过根据预测变量之一连续划分数据而形成的。决策树由三种节点组成：根节点、内部节点和叶节点，决策树算法在树的内部节点开发分裂标准 [ 23 ]。节点的分裂试图最小化节点的杂质。如果分裂在减少杂质方面不能实现任何改进，则该节点不被分裂，并被声明为叶节点。如果分裂能够减少杂质，那么选择提供最大杂质减少的分裂，并且形成两个分支，形成两个新节点。流行的分裂标准是信息增益、基尼指数和增益比。CART是决策树算法之一，它使用基尼指数来构建二叉树，以选择每个内部节点的分裂变量。则概率分布的基尼系数为： G i n i ( p ) = 1 − ∑ k = 1 K p k 2 (6) 其中 p k 表示样本点属于第k类的概率，K表示分类问题有K个类。 随机森林是一种集成学习方法。它通过选择给定数据集的子集和随机选择预测变量的子集来生成许多分类树，最后聚集所有模型的结果以获得随机森林。为了得到最终的“多数”分类规则，从自举样本中获得多个分类树。监督机器学习算法将数据分为两部分，即训练数据和测试数据。随机森林和决策树最重要的特征之一是变量重要性的输出。变量重要性衡量给定变量和分类结果之间的关联程度。随机森林和决策树对可变重要性有四种度量：0级原始重要性分数、1级原始重要性分数、准确性下降和基尼指数 [ 24 ]。 2.5. 支持向量机 支持向量机的原理是从n维的数据空间中找到一个超平面将数据集分为两类，分类面的函数形式是 f ( x ) = w T x + b ，其中其中 w T ， b 为寻找分类面的参数值。假设数据集集有k个样本，用 { x i ， y i } ， i = 1 ， ⋯ ， k 表示数据集的样本，那么支持向量机寻找超平面的过程可以看作一个凸二次优化问题 min φ ( w ) = 1 2 ‖ w ‖ 2 = 1 2 w T w (7) y i ( w T x i + b ) − 1 ≥ 0 (8) 通过优化的决策函数支持向量机可以寻找到类间距离最大的分离超平面，从而进行分类。
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user: 3. 不同分类器下的信贷评估 3.1. 数据处理 本论文使用真实场景的数据，数据来自Kesci社区。基于客户的信用卡数据，预测客户是否会守约，从而将客户进行分类：守信的客户和可能会违约的客户。我们将用如下指标来评价客户的信用。由于机器学习模型在训练过程中要求数据必须为数值型，而原始数据集的数据存在缺失值，本文进行数据分析前对数据的缺失值进行了处理，以确保模型可以顺利进行训练，对处理缺失值后的数据进行了汇总，共得到112410条数据，其中守信客户有111912个，违约客户有8357个，其中有9个特征值，1个目标值；将数据集进行拆分，拆分为训练集和测试集，利用伪随机数生成器将数据集打乱，其中25%的数据集作为测试集。数据集的特征如表1所示。 Table 1 Characteristics and categories of credit data set 特征名和目标名 含义 样本均值 变量类别 变量赋值说明 Serious Dlqin 2 yrs 是否逾期 无 分类 0：守信 1：违约 Revolving Utilization Of Unsecured Lines 信用卡和个人信贷额度的总余额 6.08 数值 实际值 Number Of Time 30 - 59 Days Past Due Not Worse 过去2年，借款人逾期30~59天的次数 0.44 数值 实际值 Debt Ratio 负债比率 352.3 数值 实际值 Monthly Income 月收入 5356 数值 实际值 Number Of Open Credit Lines And Loans 未偿还贷款数量和信贷额度 8.43 数值 实际值 Number Of Times 90 Days Late 借款人逾期90天或以上的次数 0.27 数值 实际值 Number Real Estate Loans Or Lines 抵押贷款和房地产贷款的数量 1.01 数值 实际值 Number Of Time 60 - 89 Days Past Due Not Worse 过去2年，借款人逾期60~89天的次数 0.24 数值 实际值 Number Of Dependents 家庭中的家属人数 0.73 数值 实际值 表1. 信贷数据集特征及类别 由于本文中例如年龄、月收入、负债比率的指标数值相差较大，为了消除不同特征下的数据的量纲影响，我们需要对数据进行标准化处理。标准化的处理方式有：最大最小标准化，Z-score标准化等，我们采用Z-score标准化，该标准化转化方法为： x ′ = x − μ σ (9) 其中 μ 为特征下数据的均值， σ 为特征下数据的标准差，数据处理后呈正态分布，均值为0，方差为1。 3.2. 数据特征 根据上文，将信贷人是否违约分为0和1的两类客户，在借贷人的数据集中，除了此分类属性，其余属性为特征向量，每个借贷人由 ( x i ， y i ) 表示，i为数据集的样本个数，其中 x i 为n维的特征向量， y i 为0，1的二分类集。首先对样本集进行分析，观察样本集内违约客户和守信客户的数量，如图1所示，故需对不平衡数据集进行处理，由于样本中守约客户和违约客户的不平衡，使用BLS算法对不平衡数据进行处理，以合成信贷问题中的少数类样本。 图1. 数据集分布情况 对不平衡数据集处理后，构建样本集 { ( x 1 ， y 1 ) ， ( x 2 ， y 2 ) ， ⋯ ， ( x n ， y n ) } ，将样本集进行分割，分割成训练集和测试集。此处的分割比例为0.25，即样本集中75%的数据集被随机提取为训练集，剩余25%数据集作为测试集。
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user: 5. 总结与展望 结果表明，随机森林分类器在保证预测信贷客户是否违约精度的情况下，在区分守信客户和区分违约客户的表现均强于其他分类器，同时随机森林的评估效果较稳健，调节随机森林的阈值可以得到更好的分类效果。由于在信贷客户二分类问题中，及时辨别违约客户能给金融机构带来风险的规避，同时金融机构需要避免误判以保持公信力。因此，随机森林数据集更适合用于信贷客户分类。 机器学习技术作为一项应用潜力巨大的技术，能够被运用到金融风控行业之中，本文将四种分类器：逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机应用于金融机构信贷客户的分类问题之中。本文数据表明随机森林分类器对信贷数据集的分类性能较好，支持向量机和逻辑回归分类器对信贷数据集的分类较好，而朴素贝叶斯分类器不适用于对信贷数据集进行分类。未来可将随机森林作为基分类器开发集成模型进一步提高预测准确性和性能。
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user: 摘要 本文用英国哈德莱中心的全球海面温度(HadISST)数据集，先后通过海温距平场、九年滑动平均、相关分析的方法，分析了1900~2019年热带太平洋与大西洋海温距平分布特征及海温梯度统计关系。得出结论如下：1) 热带太平洋年平均海温总体呈现西高东低的分布特征，热带大西洋为带状分布，海温从低纬向高纬递减。热带太平洋与热带大西洋海温距平均在春季与冬季表现为：赤道以北海温以负距平为主，赤道以南以及赤道附近海温以正距平为主。夏季与秋季则相反。热带东太平洋海温距平在春季与秋季呈递增趋势。热带西太平洋四季海温距平变化趋势均为先降低后升高。热带东西大西洋四季海温距平变化趋势表现为上下起伏。2) 热带太平洋海温梯度与大西洋海温梯度在春季存在显著的负相关关系，热带太平洋海温梯度与北大西洋海温距平呈现中等的负相关，热带大西洋海温梯度与太平洋中部海温距平呈中等的正相关关系。
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user: 1. 引言 热带太平洋与大西洋作为世界上最大的两片海洋，海域辽阔，气候多样。热带太平洋海平面温度(SST)对全球气候变化的影响是巨大的。如厄尔尼诺是赤道太平洋海温梯度异常的结果，造成全球气候与大气环流异常 [ 1 ]。而热带北大西洋海温异常也会通过影响气旋性环流，使我国盛夏华中地区降水偏多 [ 2 ]。此外，20世纪的大西洋变暖可能抑制了太平洋东部的暖化，大西洋变暖改变了沃克环流，进而导致中–东太平洋下沉运动和东风表面风异常，这些东风表面风异常在赤道太平洋引起耦合的海洋反馈，最终演变成类似拉尼娜现象的平均状态 [ 3 ]。所以热带太平洋与大西洋的海温是存在一定统计关系的，这也是本文将要着重研究的。 针对热带太平洋与大西洋海温随时间的变化特征及两者之间的联系，张启龙等 [ 4 ] 研究了西太平洋暖池海区SST的时空变化特征。董璐等 [ 5 ] 分析了20世纪太平洋SSTA的时间变化特征。Coats S等 [ 6 ] 分析了热带太平洋纬向海面温度梯度(SST梯度)的历史变化趋势。Liang Ning等 [ 7 ] 研究了自然强迫和人为强迫对热带太平洋纬向海表温度梯度的影响。曲金华等 [ 8 ] 指出，1981年以来，冬季的北大西洋中部SST维持偏高状态。郑健等 [ 9 ] 对大西洋影响赤道中东太平洋SST的途径做了详细的阐述。Carkis A. Repelli等 [ 10 ] 指出热带太平洋和热带大西洋北部的海温正相关，热带太平洋和南大西洋的海温相关可以忽略不计。而陈迪等 [ 11 ] 指出，西太平洋副热带高压与热带中东太平洋SST呈显著的正相关关系。 本文在前人研究成果的基础上，研究了热带太平洋与热带大西洋的海温梯度在各个季节上的变化特征及统计关系，为更进一步探究热带太平洋与热带大西洋的相互作用及其对全球气候与大气环流的影响提供了背景资料。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 资料概况 本研究中使用的每月SST数据集(1900~2019)全部来自哈德莱中心的全球海冰和海表温度(HadISST)分析数据集，选取了海表温度SST数据。HadISST1的优点是分辨率和精度较高，缺测值较少。该数据时间长度为1900年1月至2019年12月，空间范围为90˚S~90˚N，0˚E~359˚E，空间分辨率为1˚ × 1˚，数据格式为netcdf格式，使用的变量为海面温度。 2.2. 研究方法 2.2.1. 距平 距平表现了气候变量与正常情况的偏离，距平序列由一组气候变量数据 x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n 与其均值 x ¯ 之差构成，即 x 1 − x ¯ ，   x 2 − x ¯ ，   ⋯ ， x n − x ¯ (1) 2.2.2. 滑动平均法 滑动平均法就是沿数据在逐一小区间上，不断对样本量为m的非稳定数据y作局地平均，从而滤去其随机误差，得到更平滑的结果。其一般表达式为： y ^ k = 1 n ∑ j = 1 n y k + j − 1       ( k = 1 ， 2 ， ⋯ ， m – n + 1 ) (2) 其中n表示用每n个相邻非平稳数据的均值，表示n个非平稳数据中每一个的取值。n越大则平滑作用越强。 2.2.3. 相关分析及其显著性检验 相关系数可用于测量两个气象要素之间的相关性。设样本数为n的两个变量x n 和y n ，其相关系数计算公式为： r = ∑ i = 1 n ( x i − x ¯ ) ( y i − y ¯ ) ∑ i = 1 n ( x i − x ¯ ) 2 ∑ i = 1 n ( y i − y ¯ ) 2 (3) 其中 x ¯ ， y ¯ 分别表示变量x n 和y n 的均值。相关系数的取值范围为−1.0至1.0，数值越接近1.0，则正相关越强，越接近−1.0，则负相关越强。r = 0则表示两者相互独立。判断相关系数是否显著，还需进行显著性检验，本文采取的是t检验的方法。 t = n − 2 r 1 − r 2 (4) 其中 n − 2 代表t分布的自由度，r代表相关系数，给定显著性水平α，查t分布表可得t α ，如果t > t α ，则认为相关系数通过显著性检验。
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user: 3. 热带太平洋与大西洋海面温度平均与区域平均 3.1. 热带太平洋与大西洋海面温度年平均 本节对120年(1900~2019年)的SST海温数据进行时间平均，得到热带太平洋与热带大西洋的海温空间分布图，并对两者进行横向对比。为了便于描述，本文将5˚S~5˚N，80˚W~150˚W范围的海区定义为热带东太平洋(EPac)，5˚S~5˚N，170˚W~120˚E (跨180˚经线)范围的海区定义为热带西太平洋(WPac)。将5˚S~5˚N，0˚W~20˚W范围的海区定义为热带东太平洋(EAtl)，5˚S~5˚N，25˚W~45˚W范围的海区定义为热带西大西洋(WAtl)，如图1中绿框区域。 从图1可看出，热带西太平洋具有明显的暖池，暖池中心温度最高，周围逐渐递减。而东太平洋冷舌温度明显低于周围海域，东太平洋从纬向上看，呈现明显的北暖南冷的分布特征，海温由南向北递增。对于西热带太平洋暖池和东太平洋冷舌的形成原因，吴增茂等 [ 12 ] 进行了解释。 图1. 热带太平洋与热带大西洋的海温年平均(1900~2019年) 图2. 热带太平洋与热带大西洋的海温季节距平 3.2. 热带太平洋与大西洋海温距平季节平均 本文通过计算120年(1900~2019年)海温季节距平场，分析得到热带太平洋与大西洋不同季节的海温变化特征。如图2所示，热带太平洋与热带大西洋海温距平均在春季与冬季表现为：赤道以北海温以负距平为主，赤道以南以及赤道附近海温以正距平为主。夏季与秋季则相反。从图2中可以看到，春季与秋季的海温距平分布特征极为相似：秋季整体上海温自南向北递增，春季反之，仅距平正负相反，赤道附近的东西太平洋存在明显的海温梯度。夏季与冬季的海温距平分布特征同理：夏季整体上海温自南向北递增，冬季反之。 3.3. 热带太平洋东西海温距平区域平均 本节分别选取热带东太平洋(EPac)和西太平洋(WPac)海域进行海温四季的区域平均计算，得到了120年(1900~2019年)海温变化的时间序列。为了突出海温年代际的变化，本文对区域平均与海温梯度进行了九年滑动平均，滤去了年际波动。得到了如图3所示的曲线图，其中蓝虚线代表区域平均，红实线代表九点滑动平均后的海温区域平均，黑实线为零参考线。 从图3可知，热带东太平洋海温距平在春季和秋季海温整体表现为递增趋势。如图4所示，热带西太平洋四季的海温距平变化趋势均为先降低后升高，在1900年至1970年递减，1970年至今迅速升高。 3.4. 热带大西洋东西海温距平区域平均 图5和图6分别表示热带东、西大西洋海温四季的区域平均。如图5所示，热带东大西洋春冬季海温变化特征为上下起伏，其波峰分别位于1940年、1964年、2008年。夏季与秋季则在1900~1964年存在先递增后递减的过程，波峰位于约1940年。 图6中热带西大西洋的海温距平四季约在1900~1935年递增，1935~1980年递减，1980年至今递增。 图3. 热带东太平洋海温距平的季节区域平均 图4. 热带西太平洋海温距平的季节区域平均 图5. 热带东大西洋海温距平的季节区域平均 图6. 热带西大西洋海温距平的季节区域平均
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user: 4. 热带太平洋与大西洋海温梯度及相关性 4.1. 热带太平洋海温梯度 本节定义热带太平洋海温梯度为热带西太平洋与热带东太平洋海温区域平均之差(WPac-EPac)。如图7所示，热带太平洋海温梯度在春季为负值，而秋季多为正值，意味着春季热带西太平洋海温低于东太平洋，秋季反之。 4.2. 热带大西洋海温梯度 本节定义热带大西洋海温梯度为热带西大西洋与热带东大西洋海温区域平均之差(WAtl-EAtl)。如图8所示，热带大西洋海温梯度春季与冬季为负值，在夏季与秋季为正值，意味着春季与冬季热带西大西洋海温低于东大西洋，而夏季与秋季热带西大西洋海温高于东大西洋。 图7. 热带太平洋海温梯度 图8. 热带太平洋海温梯度 4.3. 热带太平洋海温梯度与大西洋海温梯度的相关系数 本文对热带太平洋与热带大西洋的海温梯度进行了相关分析，还通过t检验的方法对相关系数进行了显著性检验。结果如图9所示，春季相关系数达到−0.25，且通过了99%的显著性检验，可以认为春季两者存在显著的负相关关系，而其他季节的相关性较低。 4.4. 热带太平洋海温梯度与太平洋和大西洋海温距平的相关系数 图10表示热带太平洋海温梯度与太平洋和大西洋海温距平的相关系数，其中打点区域表示通过了99%以上的显著性检验。从图10中可看出热带太平洋海温梯度分别与东西太平洋海温距平呈显著的负正相关关系。春季太平洋海温梯度与热带北大西洋海温距平呈现中等的负相关关系。表示春季当太平洋海温梯度增强(或减弱)时，对应北大西洋变冷(或变暖)。总体来看，热带太平洋海温梯度与赤道大西洋海温距平，特别是在夏季，呈现一定的正相关关系，这与Kucharski等(2011)的结论是一致的。 图9. 热带太平洋海温梯度与大西洋海温梯度的相关系数 图10. 热带太平洋海温梯度与太平洋和大西洋海温距平的相关系数 4.5. 热带大西洋海温梯度与太平洋和大西洋海温距平的相关性 图11表示热带大西洋海温梯度与太平洋和大西洋海温距平的相关系数，热带大西洋海温梯度与东大西洋海温距平在四个季节均表现为较强的负相关关系，而分别与南北大西洋存在强的负正相关。意味着当热带大西洋海温梯度增强(或减弱)时，东大西洋变冷(或变暖)，北大西洋变暖(或变冷)，南大西洋变冷(或变暖)。在春季与夏季，热带大西洋海温梯度与东太平洋与太平洋中部海温距平为中等的正相关关系。意味着当热带大西洋海温梯度减弱，即东大西洋海温升高时，对应太平洋中部及东部海温降低。这可能是由于赤道东大西洋海温上升产生向上的气流，于太平洋中部下沉，有助于使太平洋温跃层变浅，并以与上升流开尔文波一致的速度向东传播。整个过程中Bjerknes反馈增强了东西向海温梯度，并可能使次年冬天拉尼娜现象盛行于太平洋 [ 13 ]。 图11. 热带大西洋海温梯度与太平洋和大西洋海温距平的相关系数
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user: 5. 结论 本文通过分析热带太平洋与大西洋海温分布特征及海温梯度统计关系，得出以下结论： 1) 热带太平洋年平均海温总体呈现西高东低的分布特征，西太平洋为团状分布，中心海温最高，南部自西向东递减。热带大西洋为带状分布，海温从低纬向高纬递减。热带太平洋与热带大西洋海温距平在春季与冬季表现为：赤道以北海温以负距平为主，赤道以南以及赤道附近海温以正距平为主。夏季与秋季则相反。 2) 热带东太平洋海温距平在春季与秋季呈递增趋势。热带西太平洋四季海温距平变化趋势均为先降低后升高。热带东大西洋海温距平在春季与冬季120年(1900~2019年)间有三个先递增后递减的过程；夏季与秋季在1900~1964年先递增后递减。热带西大西洋的海温距平四季约在1900~1935年递增，1935~1980年递减，1980年至今递增。 3) 热带太平洋海温梯度在春季为负值，而秋季多为正值，热带大西洋海温梯度春季与冬季为负值，在夏季与秋季为正值。热带太平洋海温梯度与大西洋海温梯度在春季存在显著的负相关关系。春季热带太平洋海温梯度与北大西洋海温距平呈现中等的负相关，热带大西洋海温梯度与太平洋中部海温距平为中等的正相关关系，并可能因此在次年冬天使拉尼娜盛行于太平洋。
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user: 摘要 本文通过光伏 + 最佳种植模式研究，描述太阳能光伏板下种植经济作物的生产意义、种植技术、结果论证，为生产提供科学依据。研究表明，光伏 + 种植技术有利于树立质量兴农、绿色兴农理念，推动优质、高效、生态、环保的高原特色现代农业发展，对资源利用、环境友好、农业转型，特别建设绿色食品牌，促进现代农业发展具有十分重要的现实意义。
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user: 1. 引言 光伏扶贫是促进贫困地区实现农业现代化的重要手段 [ 1 ]，光伏 + 种植模式栽培技术是设施农业生态系统的重要组成部分 [ 2 ]，就是充分利用光伏太阳能发电板，通过棚顶发电、棚下种植耐阴作物的立体式避雨栽培新技术。它具有资源有效利用、实现环境友好、利于绿色防控、便于绿色生产、提高单位面积产量等显著优点，对推动高原特色现代农业发展具有十分重要的现实意义。
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user: 2. 价值和意义 1) 主要科研价值。光伏 + 种植模式研究，一是有利于绿色防控。光伏 + 植物工厂、+食用菌、+魔芋等种植模式，有效减少土传病害，通过生态控制、生物技术、物理防治、科学用药等环境友好型技术控制有害生物，减少农药化肥，通过绿色防控，减少面源污染，优化标准化生产，提升质量品质，保护农业生态环境 [ 3 ]。二是实现最佳配置和节能降耗，利于立体农业发展 [ 3 ]。实现立体农业种植，合理、有效利用立体空间和水、光、电、气、热能等资源，提高单位面积和生物产量，促进资源配置和生态平衡，这种高效农业生产方式减少生产必须品投入，降低成本，利于生产高产高效、绿色优质、生态安全的农产品。三是促进有机种植 [ 3 ]。生产中减少化肥、农药使用，运用生物方法培肥土壤，实现有机生产，恢复农业生态系统，促进可持续发展。 2) 生产指导意义。一是促进农业转型升级。光伏 + 植物工厂、+魔芋、+食用菌、+咖啡生产模式，通过设施农业立体空间运用，构建集环境监控、数据采集、避雨栽培和精准调节为一体的生产自动化，借助人工智能、科学监控和动态管理，促进精细化生产，提高农业现代化水平，加快以发展智慧农业为主的现代农业建设步伐，实现传统农业向现代农业转型升级 [ 4 ]。二是为高原特色现代农业发展奠定坚实基础。发挥资源优势，因地制宜结合市场和消费需求，推广光伏 + 魔芋、光伏 + 植物工厂、光伏 + 食用菌、光伏 + 咖啡等经济作物种植，利于“一村一品”“一乡一特”“一县一业”产业发展，拓宽增收渠道，提升农村经济整体实力，加快实现高原特色现代农业绿色化、有机化、规模化、品牌化发展。三是提供科技支撑。从基础前沿、关键技术研发到产业化示范全创新链设计，组织实施光伏 + 种植技术攻关，探索光伏 + 种植模式研究，为生产提供强有力的科技支撑，着力破解制约产业发展的“卡脖子”的核心技术，形成一批“绿色食品牌”建设技术成果，全力为云南打造世界一流“绿色食品牌”献计出力。
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user: 3. 科研内容 1) 研究方向。立足科技前沿，开展试验研究、参数采集、科学论证和示范推广，集成光伏 + 模式高效栽培技术 [ 4 ] [ 5 ]。 2) 主要研究内容。一是探索以植物工厂为主的蔬菜绿色栽培技术—水培法栽培 [ 5 ]。将蔬菜根部浸没在营养液中，用营养液替代土壤，减少污染，通过传感器对植物生长与营养成份全程监测，为植物生长提升最佳环境。二是开展气雾栽培技术研究，实现没有土壤和很少水的植物栽培。通过喷雾装置将营养液雾化成水滴，直接喷射到植物根系，以提供植物生长所需的水分和养分，植物对营养物质的吸收效率更高，植物生长更健康，更有营养。气雾栽培是节水农业技术，可减少90%的用水量。三是创新栽培技术。通过光伏LED照明、气雾栽培、人工智能和气候控制等最新技术，实现在没有太阳光、土壤和农药的环境下适时种植蔬菜等高附加值作物，实现全程无土化、智能化数字管理，缩短周期、减少污染、提高品质。四是研究垂直农业种植技术。通过光伏 + 魔芋、+咖啡、+食用菌、+蔬菜等经济作物种植，利用垂直种植种塔理念和水培、气雾、无土栽培技术结合，实现有限空间最大化利用，提高复种指数、比较效益和单位面积产量，促进增产增效。
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user: 4. 技术路线 1) 加强组织领导。为确保研究价值、试验设计和绩效目标，成立光伏 + 种植业模式研究领导小组，定期研究、组织协调，确保研究工作有序有效。 2) 制定技术方案。结合资源优势，设计光伏 + 食用菌 [ 6 ]、光伏 + 魔芋、光伏 + 咖啡、光伏 + 植物工厂四种模式研究，设立专项课题组，制定实施方案、技术路线和绩效目标，围绕光伏+，系统设计，制定生产技术规程，有序开展研究。 3) 细化科学研究。严格按试验方案开展研究，根据数据采集，技术研究，修订完善操作技术规程，反复试验，制定可复制、可推广的各种模式操作技术规程。
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user: 5. 结论 1) 光伏 + 食用菌种植模式 [ 6 ]。试验地点云南省牟定县新桥镇有家村委会。研究内容：一是基质替代试验。引进L215香菇菌株做玉米芯替代木屑，筛选符合光伏 + 香菇基质配方；二是光伏 + 香菇品比试验。引进申香215、辽抚4号、香菇238、L808、L215、F2、庆科212、庆科20等香菇菌株种植，用238为对照，三次重复，筛选优良菌株。研究表明，光伏 + 食用菌种植提高了土地综合收益和利用率；充分利用玉米芯栽培香菇减少森林资源消耗，当玉米芯替代量为40%和50%时单棒鲜菇产量为761.20 g和798.83 g，产量分别较木屑配方增产17.08%和22.87%，经济和生态效益显著。 2) 光伏 + 魔芋种植模式。试验地点云南省楚雄市木兰村科研基地。连续两年开展4个处理的光伏 + 魔芋避雨及人工给水栽培、水肥配套试验，观测生期土壤水分、光照强度、发病率和产量，并推广示范。结果表明，光伏棚下魔芋避雨种植，生长适宜的遮阴度为50%~60%，有明显的避病增产效果，示范亩单产4500~5300 kg，亩产值2.8~3.3万元，破解常规栽培中软腐病严重危害而制约生产发展问题，应用前景看好。 3) 光伏 + 咖啡模式研究。试验地点云南省元谋县物茂乡凹鮓村委会芝麻大村光伏发电站。开展咖啡全遮光(0%~20%自然光照)、半遮光(50%自然光照)、不遮光(自然光照)的丰产性、稳产性、抗逆性、商品性品比试验。研究表明，全遮光种植模式生长势最佳、半遮光次之、不遮光第三位；整体生长势卡帝姆最好、铁皮卡次之、波邦居第三。 4) 光伏 + 植物工厂研究。在试验地点云南省楚雄市木兰村科研基地光伏温室大棚内。连续开展五个生菜品种、红钻油菜、菊花脑等栽培试验。研究表明，意大利生菜、狗牙生菜、鸡窝生菜、红钻油菜、菊花脑宜棚内栽培；生长周期25~30 d，较常规缩短10~15 d，无茬口矛盾生产效率；棚内光温好，通过立体式栽培密度较常规增3倍，产量增3~5倍；通过水培、雾培技术，合理调控NPK及微量元素，均衡营养，绿色生长，有利于节本增效和极量种植。较常规周期短、品质优，产量高产值高、易采收易种植易管理。
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user: 6. 结语 光伏 + 种植技术，一是节本增效。“棚顶发电、棚下种植”，实现单位面积立体空间运用，省工省力、方便管理，有效降低生产投入成本。二是有利于绿色生产。便于光温水调控，减轻病虫害，优化生产，提升品质，利于节本增效和标准化生产。但受气候、海拔、作物耐阴性等综合因素影响，生产中应因地制宜，视主栽作物、品种特性进行试验研究，才能推广运用。
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user: 摘要 为解决大学生就业难问题，本文以社会人才需求为导向，从雇主和雇员两个视角对68篇文献进行内容分析，探究不同视角下的大学生就业能力认知，以促进雇主与雇员之间的信息匹配，使高等院校和大学生培养符合社会需要的就业能力。结果显示，1) 大学生就业能力包含语言信息、智慧技能、认知策略、操作能力、社交能力、个体特质、硬性条件7个维度。2) 雇主与雇员视角在智慧技能具体要素上基本一致，均重视学习能力、创新能力、解决问题能力；3) 雇主与雇员视角在语言信息、认知策略、操作能力、社交能力、硬性条件上存在较大差异。雇主视角更多注重大学生的毕业院校、外语水平、对本领域发展趋势的了解、专业知识技能的掌握与应用、求职与自我销售能力、主动性和合作精神、计算机应用能力等要素，雇员视角则更加注重大学生的信息检索与处理能力、主动适应能力、自信心和勤奋、学业成绩等要素。
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user: 1. 引言 随着就业性质的变化和就业关系的转型，就业能力在国际上成为就业研究中越来越重要的主题，并被视为审视学校与劳动力市场之间关联的概念工具，在过去10多年逐渐成为人力资源管理研究的热点 [ 1 ]。人才供求的多元化，使得各级高校都进入了大势扩招期，大学生人数增加，加之我国处于人口高峰期，大量新增劳动力需要就业，使得毕业生就业结构失衡，供给与需求矛盾突出 [ 2 ]。在就业难的大背景下，大学生想要在面试中获胜，个人的就业能力是关键。但是，雇主需要的是哪些方面的能力，雇主又最重视哪种能力，这些能力是否是大学生认为应该培养的能力呢？这需要我们对雇主与雇员之间存在就业能力认知差异进行分析，以社会实际人才需求为导向，促进雇主与雇员之间的信息匹配，使高等院校和大学生培养符合社会需要的就业能力。
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user: 2. 就业能力的概念与测量 2.1. 就业能力的概念 就业能力又称可雇佣性、可就业能力、就业力等。学者们对于就业能力的概念界定大致可以分为三类 [ 3 ]：一是以技能为核心的就业能力概念，认为就业能力是知识、技能和素养，其能够劳动者有能力获得和保持工作，并且在工作中取得进步并应对变化，获得新的工作；二是以个人特质为核心的就业能力概念，认为就业能力的核心是个人特质，以及个人特质与其他人力资本等因素的结合，是个体在其职业期间确认和实现在组织内部和外部职业机会的能力 [ 4 ]。三是综合就业能力概念，认为就业能力是一种综合能力，是指大学毕业生在校期间通过知识的学习和综合素质的开发而获得的能够实现就业理想、满足社会需求、在社会生活中实现自身价值的本领 [ 5 ]，即是各种有益于就业的能力的总和，且具有动态发展的倾向 [ 6 ]。基于综合就业能力观，我们认为大学生就业能力是大学生在大学期间获得的，符合劳动力市场需求的综合能力，是多种个人能力整合后的结果，即以社会需求为导向，强调大学生实际获得的能力与劳动力市场的需求相匹配。 2.2. 就业能力的测量 现今对就业能力的测量研究中，大多包含维度和具体要素指标两层测量：在维度上，存在多种划分方式。从维度数量上看，包含二维、三维、四维、五维等多种形式，二维为获取工作能力、维持工作能力 [ 7 ]，三维为社会交往能力、个人展示能力、就业求职能力 [ 8 ]，四维包含人力资本、社会资本、心理资本、职业认同 [ 9 ]，五维包含分析思维、人际影响、个性品德、职业认同、专业能力 [ 3 ]。从维度划分的方向上来看，与就业能力的概念相结合，存在从能力、个人特质或素质、综合能力三个方向，如能力上划分为基本就业能力、就业发展能力、就业人格、社会应对能力 [ 10 ]，在个人特质或素养上划分为个人素养、就业人格、就业道德 [ 11 ]，在综合能力上划分为领导因素、通用技能、团队素质、职业潜能、职业人格 [ 12 ]。从划分的维度内容上看，主要包含专业知识或能力、个人品质与自我感知、未来发展潜力等，专业知识或能力主要是专业知识的掌握程度、学习成绩等 [ 13 ]，个人品质与自我感知主要是内在品格素质、情绪管理能力 [ 14 ]、个性品德、乐观、希望、自我效能感 [ 15 ]，未来发展潜力主要是规划自省能力、职业指导、就业发展潜力等。 在具体要素指标上，现有研究中均是通过多个要素来衡量每一个就业能力维度，如个性品德包含责任心、踏实认真、敬业精神、勤奋、主动性和进取 [ 3 ]，职业认同包含根据自身兴趣、能力、价值观对未来职业目标及相关行业的定位和认知 [ 9 ]，就业道德包括道德品质、诚信意识、责任意识、忠诚度、职业化素养 [ 11 ]。 在测量方式上，现有研究主要存在三种测量方式：一是从雇员的角度，通过文献分析和专家咨询、访谈的方法构建就业能力理论体系，然后以大学生为调查对象，进行验证就业能力的结构 [ 13 ] [ 16 ]；二是从雇主的角度，通过对已经就业的毕业生、企业人员进行访谈或调查得出就业能力结构 [ 17 ] [ 18 ]；三是从雇员与雇主综合的角度，通过对企业人员和大学生的调查，得出整合的就业能力结构 [ 19 ] [ 20 ]。总的来说，现有研究大多从雇主与雇员视角测量大学生就业能力主，二者综合的视角研究较少。
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user: 3. 研究方法 本文采用内容分析方法对比分析雇主与雇员对大学生就业能力的差异认知，主要包含五个步骤： 第一步，建立研究目标。通过对大学生就业现状的分析，以及对于大学生就业能力研究的情况，现有研究中包含从雇员、雇主和综合的三个角度对大学生就业能力进行研究，但是多是从雇员的角度，从雇主角度和综合角度进行研究的较少，所以本研究确定为综合这三个视角研究的相关文献，对雇员和雇主两个视角对大学生就业能力认知的差异进行研究。 第二步，确定研究总体，收集相关文献资料。在CNKI中，以“大学生就业能力”为关键词进行检索，根据是否对大学生就业能力的结构进行研究，共选择了68篇文献，从雇员视角、雇主视角、综合视角、相关影响因素研究四个类别，后进行分析并编码。雇员视角的确定依据为：调查研究对象为大学生，或是通过专家分析法得到问卷并由对大学生的调查得到验证；雇主视角的确定依据为：调查研究对象为已就业的大学生或是企业人员；综合视角的确定依据：通过已就业的大学生活企业人员的访谈确定结构，并由大学生进行调查验证结构，或者先后顺序相反。根据对文献的分析，最终确定雇员视角的文献数量为18篇，雇主视角的文献数量为10篇，综合视角文献数量为3篇，影响因素研究文献数量为16篇，其中相关影响因素的文献与其他三个视角的文献有重叠之处，而剩下未归入四个类别的文献，多为现状调查等类型的文献，未研究结构。详细文献编码见附录1。 第三步，设计分析维度体系。就业能力是为完成就业所需要的条件和水平。根据前面的文献分析，就业能力是一个综合的体系，包含对个体特质的要求，总共分为7个维度：言语信息、智慧技能、认知策略、操作能力、社交能力、个体特质、硬性条件。 第四步，量化分析。在内容分析并划分维度的基础上，对搜集资料中的维度、具体要素进行量化统计，一是对每个维度下的具体要素进行归类，二是对维度的重要性进行排序。 第五步，分析推断。根据内容分析的结果，进行推断，并提出相应的建议。
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user: 5. 雇主与雇员视角的大学生就业能力认知差异 为了方便对雇员和雇主视角的大学生就业能力认知进行比较，选择以同样的维度，然后对两个角度提取的维度具体要素进行对比。总的来说雇员和雇主视角在就业能力维度上的认知大体一致：一是雇员和雇主视角均重视语言信息上的文字表达能力；二是在智慧技能上要求的能力基本一致，均重视学习能力、创新能力、解决问题能力；三是在认知策略上，二者均重视自我控制能力、抗压能力、职业规划能力；四是在社交能力上，均重视团队合作能力、人际交往能力、沟通能力；五是在个体特质上，均重视责任心、敬业精神；六是在硬性条件上，均重视学历水平。 但是，二者在大学生就业能力认知上也存在很多不同之处：一是在语言信息上，雇主视角相对雇员视角更加注重对本领域发展趋势的了解和专业知识技能的掌握；二是在认知策略上，雇主视角相比雇员视角更加注重求职与自我销售能力，而雇员视角更加注重主动适应能力；三是在操作能力上，雇主视角比雇员视角更加注重专业方法与技巧及其操作应用能力，但是雇员视角更加注重计算机的运用、信息检索与处理能力；四是在个体特质上，雇主相对更加注重主动性和合作精神，雇员视角更加注重自信心和勤奋；五是在硬性条件上，雇主相对更加注重毕业院校、外语水平和计算机应用能力，雇员视角则更加注重学业成绩。
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user: 6. 结语 根据前面对大学生就业能力维度、具体要素的划分，以及从雇主和雇员两个视角对就业能力认知进行对比分析，得出如下结论：一是大学生就业能力包含语言信息、智慧技能、认知策略、操作能力、社交能力、个体特质、硬性条件共7个维度；二是雇员和雇主两个视角对于大学生就业能力的认知在智慧技能要求上基本一致，在语言信息、认知策略、操作能力、社交能力、硬性条件上存在较大差异。针对雇主与雇员视角间的认知差异，以社会需求为导向，提出以下几点建议：一是，提升大学生掌握领域前沿知识；二是培养大学生主动性、合作精神与自我销售能力；三是在掌握专业知识的同时，掌握基本的外语与计算应用水平。
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user: 摘要 乌鲁木齐机场LAP3000风廓线雷达主要用于本场上空大气风场和大气虚温的测量，本文对雷达进行了部分指标测试，根据雷达提供的数据产品对探测性能进行分析，发现雷达无法用于业务应用，并提出雷达改善方案。
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user: 1. 引言 风廓线雷达是一种先进的探测垂直风速和温度廓线的设备，能提供高时空分辨率的连续空中资料，还可以反映边界层的湍流活动情况，风廓线雷达是世界气象组织认可并推荐应用的一种地基遥感设备 [ 1 ]。与常规大气探测设备相比，风廓线雷达在探测精度、垂直分辨率和探测时间间隔等方面是其它观测系统所无法比拟的。间距适中、布局合理的风廓线雷达网在气象业务和气象研究、航天航空气象、环境监测、军事气象保障以及紧急突发事件保障、防灾减灾等方面都可以发挥重要作用。LAP-3000风廓线雷达是一种利用雷达回波多普勒频移遥测高空风向、风速分布的仪器 [ 2 ]。与普通梯度塔探测相比具有体积小、探测高度高和精度高等各方面的优势。 本文对乌鲁木齐风廓线雷达进行了部分指标测试，根据雷达提供的数据产品对探测性能进行分析，发现风廓线雷达无法用于业务应用，建议暂停使用并提出该雷达改善方案。
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user: 2. 雷达概况 乌鲁木齐机场雷达建于2009年1月，生产厂家VAISALA型号LAP-3000，该雷达主要用于本场上空大气风场和大气虚温的测量。新疆空管局风廓线雷达2009年建设投产使用，型号为由VAISALA公司生产的LAP3000型，是预报重要辅助设备之一，特别是对冬季预测大雾有较大帮助。 风廓线雷达RASS结构由四个声筒组成，冬季降雪落入筒内，会影响探测效果，积雪过多甚至无探测信号 [ 3 ]。降雪对我国北方城市部署的风廓线雷达探测有较大影响，新疆冬季降雪较多，该问题尤其突出，以往都是由设备维护人员在雪后及时去清除，但清除降雪需要由人员站在梯子上或者钻进筒内，有一定的危险 [ 4 ]。2014年11月，新疆空管局气象中心对风廓线雷达继续技术改造，建立了一套自动的融雪系统，实现及时有效的清除积雪，以提高气象服务保障水平、提高安全生产效率、降低人工劳动的复杂程度。 截止目前，该雷达已使用10年。2019年上半年预报人员反映雷达数据存在问题，见图1。
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user: 3. 雷达数据分析 3.1. 回波数据分析 从雷达产终端软件上的回波和廓线产品上，可以看出存在以下问题： A垂直波束回波数据与实况不符，频繁异常偏离零频； B回波谱数据存在干扰现象； C探测性能不足，弱信号接收能力下降，导致探测高度偏低。 上述问题导致所测风场数据异常，对应的回波数据如下图2~5所示。 图1. 风廓线雷达 图2. 低模式回波偏离零频 图3. 高模式回波偏离零频 图4. 偏离零频致风速偏大 图5. 2019年3月30日风廓线雷达数据 从图5中可以看出15:00至20:00，1100米以上的风速比较大基本维持在40米/秒以上，风向偏北风；1100米以下风速比较小，且风向不稳定。调取当天自治区气象局风廓线雷达数据，如图6所示。从图中可以看出1000米以下风速2~4米/秒，风向偏北风；1000~2000米，风速4~6米/秒，风向东南风；2000米以上，风速2~4米/秒，风速偏西风。 通过对比以上两图5、图6，18:18至20:00的数据可以看出1100米以上的风速相差非常大，尽管两部雷相距大约19公里、安装高度相差大概300米，但是风速不应该相差如此之大。除此之外，当天本场AWOS风速显示只有2~3米/秒；而且如果本场1100米以上有如此大的风速，飞机起飞降落时应该会有报告，但是当天未收到相关报告。 3.2. 数据异常分析 根据所测的整机部分指标，该雷达天线分系统、发射分系统基本正常(除发射功率偏低外)；导致回波谱数据出现问题的原因应为波束控制系统或数据处理系统出现问题所致。具体分析如下所述： 图6. 2019年3月30日气象局风廓线雷达数据 1) 垂直波束回波谱数据频繁出现异常偏离零频的现象，考虑到发射频率正常，故导致该现象的原因应为波控或数据处理系统存在时钟不同步现象。 2) 回波谱数据存在干扰现象。因机场环境相对独立且没有1.3 G左右的发射源，故认为导致该现象的原因为机内信号干扰所致。 3) 因相控阵天线阵子驻波指标正常，分析探测性能不足的原因主要为发射功率偏低、系统灵敏度下降所致。
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user: 4. 系统部分指标测试 由于该雷达结构限制，其外部可利用电讯接口较少，仅对雷达的发射功率、发射频率、脉冲宽度、部分天线阵子驻波这几个参数进行测试，具体测试情况如图。测量工具：功率计、矢量网络分析仪、便携式频谱信号仪，见表1。 结合数据也可判断出功率放大器部件正常工作，但问题时存在比较强的信号干扰问题，该问题可能是有射频返回路径或者天线本身故障造成的。主要涉及到的部件有天线、接收机和信号处理器。 LAP3000的主数据处理服务器故障，此服务器配有多个专用信号处理板卡，目前服务器硬件停产，目前市场主流的服务器无法与之前的专业软硬件匹配，需要将服务器硬件和信号处理软件同时升级(造价比较昂贵且周期较长)。 Table 1 Test results of technical indicator 序号 测试项目 指标要求 实测值 备注 1 发射功率 ≥600 W 490 W (最大值) 低于设计指标 2 发射频率 1294 MHz 1294.10 MHz (低模式) 1294.17 MHz (高模式) 符合 3 脉冲宽度 1400 ns， 2800 ns 1370 ns， 2700 ns 符合 4 天线驻波 —— 1.23 (最大值) 抽测4路符合 表1. 技术指标测试结果
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user: 5. 结语 通过对雷达进行了部分指标测试，根据雷达提供的数据产品对探测性能进行分析，可以得出LAP3000的输出几乎都是无效或者不可靠的数据，不建议用于业务运行。乌鲁木齐在用风廓线雷达的天线、接收机和数据处理服务器均存在严重故障，统一修复的成本高且时间周期长。 气象业务运行正面临着无法获取本场上空大气风场和虚温的境况，这对于东南大风和冬季大雾的预报将产生非常大的影响。针对目前这种情况，建议原址新建一部边界层风廓线雷达，现有的雷达机房、通信线路利旧。
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user: 摘要 卷积神经网络具有强大的图像特征学习能力，在机器学习问题中取得了突破性的进展。针对目前卷积神经网络方法中的不足之处，创新性提出了异形卷积核的概念，在不改变卷积核参数数量的情况下通过改变卷积核的形状，扩大其感受野，提高网络提取图像特征的能力。通过图像移位的方法，解决了异形卷积核可行性问题。构建了一种融合异形卷积核和矩形卷积核的卷积神经网络，使得异形卷积核能够与传统卷积神经网络有效结合。实验结果表明，相较于传统的卷积神经网络，结合异形卷积核的卷积神经网络具有更高的分类精度。
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user: 1. 引言 如今图像的特征提取与分类已经成为计算机视觉中最重要的研究领域之一，卷积神经网络(Convolutional Neural Network， CNN)更是依赖其良好的特征提取能力和泛化能力，在其领域获得了巨大成功。卷积神经网络的快速发展一方面得益于计算机性能的大幅提升，使得构建并训练更大规模的网络不再受到硬件水平的限制；另一方面得益于大规模标注数据的增长，增强了网络的泛化能力Lecun等 [ 1 ] 提出Le Net-5模型后更加积淀了卷积神经网络在图像处理领域的重要性。继Lecun之后，人们又对卷积神经网络的结构和内部方法做了许多改动和优化，比如Krizhevsky等 [ 2 ] 提出的Alex Net中使用了Relu激活函数来代替Sidmorg函数，并首次引入Doupout来增强网络的泛化能力。在这之后又提出了VGGNet-16 [ 3 ]、GoogLeNet [ 4 ]、ResNet-50 [ 5 ] 等优秀的网络架构，不仅增加了网络深度和准确率，还解决了网络过拟合等问题。2016年Huang [ 6 ] 等提出了一种DenseNet模型缓解了消失梯度问题，加强了特征传播，鼓励特征重用，并大大减少了参数的数量。此外Hinton [ 7 ] 等人在2017年提出胶囊网络(Capsule Network， CapsNet)更是改变了人们对卷积神经网络的认识，解决了CNN对物体之间的空间辨识度差及物体大幅度旋转之后识别能力低下的两个缺陷。 虽然以上网络对卷积神经网络做了诸多创新，但对卷积这一过程几乎没有改变，基本只是停留在对卷积核大小的改变以及卷积核与前一层的链接方式的改变上。卷积层作为卷积神经网络的主要部分，完成了对特征的提取从而达到更好的分类效果。通过研究发现卷积层的浅层用来提取边缘和背景等轮廓特征可以看作为边缘检测器，深层网络用来提取花纹等细节和更抽象特征 [ 8 ]，但是现在几乎所有的卷积核都为矩形，若想使其更好地提取图像特征，从而提高网络精确度，只能通过改变卷积核的大小来实现，而卷积核大小的改变会使其参数迅速增长，不利于神经网络的计算与求解 [ 9 ] [ 10 ]。这使得卷积核不能更好地发挥其作用，那么如何使卷积核能够更好地提取目标特征便成为一个重要的问题。本文以3 * 3的卷积核为例，通过对卷积核形状的改变使得卷积核的感受野发生变化，从而使得其对于某种特定的特征具有更好的提取效果，使得卷积核更加高效地提取图片特征以至于增加卷积神经网络的特征提取能力以及分类正确率 [ 11 ] [ 12 ]。
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user: 2. 卷积神经网络(CNN) 首先给出卷积神经网络的结构以及卷积核的概念。 卷积神经网络通常包括卷积层、池化层、全连接层和输出层，其组合方式一般为卷积层和池化层的交替，最后是全连接层和输出层。如图1所视： 图1. CNN网络结构图 卷积神经网络的参数是通过最小化代价函数 C ( ω ， b ) 来得到，即 min w ， b C ( ω ， b ) = 1 2 n ∑ x ∈ X ‖ y ( x ) − S ( w ， b ， x ) ‖ 2 ， (1) 其中X为所有样本的集合，n为样本容量， y ( x ) 为样本 x ∈ X 的监督值，K为卷积层个数，第k个卷积层的输入和输出单元数分别为 I k 和 J k ， w j k 为第k个卷积层中第j个输出单元所对应的卷积核， b j k 为第k个卷积层中第j个输出单元所对应的偏置量 k = 1 ， 2 ， ⋯ ， K ， w = { w j k | j = 1 ， 2 ， ⋯ ， I k ; k = 1 ， 2 ， ⋯ ， K } ， b = { b j k | j = 1 ， 2 ， ⋯ ， I k ; k = 1 ， 2 ， ⋯ ， K } ，为各个卷积核的偏置量， S ( w ， b ， x ) 为CNN网络当输入为x时的输出。通过最小化代价函数来求解w，b从而得到完整的网络。由于卷积核中的参数与偏置量是优化模型(1)的最优解，所以，从理论层面上分析，卷积核越大，效果越好，解释如下：由于高阶卷积核可以通过低 阶卷积核外围补0得到，如： ( b 11 b 12 b 13 b 21 b 22 b 23 b 31 b 32 b 33 ) ⇒ ( 0 0 0 0 0 0 b 11 b 12 b 13 0 0 b 21 b 22 b 23 0 0 0 b 31 0 b 32 0 b 33 0 0 0 ) 所以，最优的三阶卷积核置于五阶卷积核范畴中比较，其仅仅是个五阶可行解，或者可以理解为五阶卷积核当其周围全为零时的条件最优解。从而，CNN中卷积核阶数越高，网络精度越高。但是，由于模型(1)的求解是近似的，其精度受到参数个数及算法本身的影响 [ 13 ]，高阶卷积核的参数维度以平方级递增，对求解的精度和效率有严重影响，也不利于模型深度的增加，为了避免高阶卷积核的这种负面影响，实际使用时常常放弃高阶卷积核在理论上的优势，选用低阶卷积核。
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user: 3. 异形卷积核 基于以上的分析，我们提出异形卷积核的概念。在不提高参数维度的情况下，拓宽了卷积核的感受野，使得低阶卷积核能在一定程度上拥有高阶卷积核的优势，从而提高CNN的分类正确率。下面我们以3 * 3的卷积块为例，3 * 3的几种异形卷积核如图2所示： 图2. 异形卷积核及其感受野 如图2(e)所示将几种异形卷积核叠加在一起，可以扩展卷积核的感受野。从结构上看相比于矩形卷积核，异形卷积核也有利于对角特征的描述。 由上图2所示的卷积核的变化方式，那么还存在四种阶梯型的卷积核，若将这四种卷积核应用于卷积神经网络中只能改变其卷积的计算逻辑，无疑会增加网络的计算量。而提出异性卷积核的目的是为了在不增加网计算难度和参数数量的情况下改变其卷积核的感受野，所以这四种不适用与本文所提出的网络结构，所以不再讨论范围内。