DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘 要 无砟轨道是我国高速铁路主要结构形式，根据现场病害调查，底座板与CA砂浆粘结层的裂缝较为普遍，多雨地区其伤损更为严重，出现翻浆冒泥现象。在循环动载作用下，假定裂缝形状为楔形，裂缝边缘张开闭合速度呈正弦规律变化，推导出裂缝在动力荷载作用下因水压缩产生的缝内水压计算式。通过试验验证，分析了裂缝边缘张开闭合速度(加载速度)、裂缝初始张开宽度(荷载大小)对缝内最大附加水压的影响规律。研究表明，加载频率是影响裂纹内部水压力的重要因素。当加载幅值不变时，随着加载频率的增加，裂纹内水压力增大。当加载频率不变时，荷载幅值对裂纹内部水压力有重要的影响。当加载频率不变时，裂纹内部某一点的压力，随着荷载幅值的增加而增大，二者可拟合为一个多项式关系。 关键词 :无砟轨道，混凝土裂缝，动水压力，循环动载 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/
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user: 1. 研究背景 CRTS II型板式(纵连板式)、CRTS I型板式(单元板式)和双块式无砟轨道是目前我国高速铁路上的主要无砟轨道结构型式，通过对全国各地的无砟轨道服役情况调研发现，各型无砟轨道均出现了不同程度的伤损，其中以轨道板或道床板开裂、层间连接破坏和填充层破损等伤损最为普遍。另外，在降雨量丰富的地区或排水不畅地段，无砟轨道破损速率较干燥地区快得多。 无砟轨道的水致伤损问题实质上是高频动载与水耦合作用下的层间裂纹扩展及混凝土伤损问题。 水泥混凝土路面与无砟轨道的工作条件类似，在交通荷载和水的共同作用下，水泥混凝土路面普遍出现挤浆、板底脱空等现象，进一步引起路面板的断板、裂缝扩展等早期损坏严重的现象 [ 1 ] [ 2 ] 。20世纪80~90年代，美国的研究人员采用现场试验的方法，对脱空区滞留水的水压力进行了一定的研究 [ 3 ] [ 4 ] 。水对混凝土的伤损有较大的影响，Rossi等 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] 通过对三点加载弯曲梁的试验得到加载速率对混凝土断裂韧度的影响；Brühwiler等 [ 8 ] [ 9 ] 利用混凝土的劈裂试验和水压力的施加和测量设备，对混凝土裂缝和水的相互作用进行了试验研究，量测了水压力在裂缝中的分布情况；Shinmura等 [ 10 ] 研究了钢筋混凝土压力容器中的流体与混凝土裂缝的相互作用；Slowik等 [ 11 ] [ 12 ] 将有限元计算和试验研究相结合，根据水端速度和开裂时缝端速度的相对关系研究了裂缝中的水压力分布规律，对含水裂缝的突然闭合给混凝土结构带来的危害进行了分析。目前，我国对水泥混凝土路面动水压力的形成和数值计算开展了一定的理论研究工作 [ 13 ] [ 14 ] ；王海龙、李庆斌 [ 15 ] 分析了静动力荷载作用下孔隙及裂纹中自由水的有害及有益作用，得到了混凝土的静动力强度的变化机理。同时，关增智、沙爱民等展开了对基层材料性能和动水压力的研究 [ 16 ] [ 17 ] 。 以上对缝内水压的研究大多是在静荷载作用下进行的，没有考虑列车荷载大、速度快、频率高的特点。本文通过假定裂缝形状、裂缝边缘张开闭合速度和排水情况，把缝内流体视为可压缩体，研究裂缝在循环交变动力作用下的不断张开、闭合情况下缝内水压的变化规律，以便为循环荷载作用下无砟轨道裂纹水力劈裂分析奠定基础。
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user: 2. 循环荷载作用下裂缝内水压 2.1. 水的可压缩性 保持温度不变时，密闭容器内的物质满足pV = 常数 [ 18 ] [ 19 ] ，液体的体积会随压强的增加而缩小。该性质称为液体的压缩性，一般用体积压缩系数β(m 2 /N)和体积弹性模量E(Pa)来度量。体积压缩系数β表示等温时增加单位压力所引起的液体体积的相对变化量，即 (1) 式中：V为液体体积；dp为压力变化量； 为液体体积变化量。E为β的倒数，即 (2) 常温下水的体积弹性模量 [ 19 ]，压缩性很小。在循环荷载的作用下，含水裂缝的张开闭合非常迅速，缝内的水来不及排出，因而将引起水体的压力急剧增大。设密闭容器的体积为V，初始水体所受的压力 ，当水体的体积经压缩变为V2时，则产生的压力p 2 为： (3) 可见，即使水体体积变化很小，也会产生很大的压力。 2.2. 水压力计算式 假设坝体上游面存在一条含水裂缝，设其为半无限大体内的楔形裂缝，处于稳定状态(如图1所示)，裂缝的形状方程为： (4) 式中： 分别为裂缝的 、 轴截距。在图1中 为 。 裂缝的初始体积为： (5) 假设在动力荷载的作用下，裂缝开口宽度的张开速度为： (6) 式中：A为振幅；ω为频率；v取使裂缝张开的方向为正向(如图2) 设t时刻裂缝开口宽度为w t ，则 (7) 那么t时刻裂缝的体积为： (8) 图1. 裂缝形状 图2. 裂缝开口运动速度 设i时刻末裂缝体积为V，经过1个微小 后，在I + 1时段末，体积为 ， (9) (10) 体积变化量为 为： (11) 若 ，则裂缝处于张开状态；若 ，则裂缝处于压缩状态。 裂缝压缩，缝内水压大于缝外水压时，由于水力梯度的存在，裂缝内将有部分水体排出，但由于闭合时间极其短暂，水不可能充分排出，因而导致缝内水压增大。相反，裂缝快速张开时，裂缝的体积增大，将导致缝内水压的下降，同时缝内将有水浸入。由于裂缝表面存在粗糙度，加之张开宽度较小，裂缝张开时水的浸入量很难计算，又因本文重点研究裂缝水受到压缩引起的附加压力，故在此假设裂缝处于张开状态时，瞬间无水浸入，且不考虑毛细管力。同时，若缝内水压小于外界水压，裂缝增大的那部分体积能被外界水不完全填充；若裂缝张开时缝内水压大于外界水压时，缝外水不能进入裂缝，此时水的体积变化量为裂缝膨胀体积，则 。裂缝压缩时，设在 时段内排出水的体积占体积压缩量 的比值为 ，则裂缝内水的排出量为 (12) 的取值与裂缝张开速度、裂缝几何形状有关，因裂缝在动力荷载作用下的实际排水情况尚无定论，因此本文中关于 的取值均为假定，只是为了研究动力荷载作用下缝内水压的变化规律。由此可得水体积有效压缩量dV水为： (13) 根据式(3)，则从i时段到i + 1时段内水的压强增量为: (14) 将式(11)，(12)和(13)代入式(14)得: (15) 结合(9)和(10) (16) 该式即为裂缝边缘张开速度式(6)时，在微小时段内由于裂缝水体积变化产生的水压增量。该式即为裂缝边缘张开速度为式(6)时，在微小时段内由于缝内水体积变化产生的水压增量。设裂缝内初始的水压为p 0 ，则根据式(16)，就能得到任意时刻缝内的水压增量。具体分析步骤如下： (1) 将时间分为若干个微小时段，根据式(8)计算每个时段末的裂缝体积； (2) 根据式(11)计算i时段到i + 1时段的 ，判断 的正负，计算这个时段的dpi； (3) 任意时段n的缝内水压为 ，附加水压为 。
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user: 3. 试验验证 试验目的是在循环荷载作用下，测定混凝土裂缝内部水压力。试验地点在“西南交通大学高速铁路线路工程教育部重点实验室”万能伺服液压疲劳试验机上进行。 3.1. 试件准备 试件制作步骤如下： (1) 试验中不考虑CA砂浆层，轨道板的长和宽度分别缩小为原尺寸的 倍，轨道板底座板的厚度缩小为原尺寸的 倍。试件相关参数如表1所列。 (2) 浇筑底座板混凝土，混凝土拌合水为自来水。 (3) 形成裂纹。当底座板混凝土浇筑完毕后，在试件的一侧放置一块500 × 400 × 3 mm的钢板，钢板的搁置深度为300 mm，如图3所示。为了形成裂纹，混凝土硬化后能顺利的拔出钢板，钢板的一侧钻两个孔，在钢板上粘上透明胶后抹润滑油。钢板放置后，浇筑轨道板混凝土。 (4) 当浇筑混凝土达到初凝后，活动钢板，防止混凝土与钢板粘结，当混凝土终凝之前，抽出钢板，形成混凝土裂纹。 3.2. 试验操作 试验系统主要由四部分组成：试验装置、疲劳加载控制系统、计算机控制和采集系统、水压力传感器及数据采集系统。循环荷载由人工设置正弦曲线，计算机自动控制加载，并可实时图像显示。试验机 Table 1 Specimen related parameter 部件 项目 单位 大小 轨道板 长度 mm 1290 宽度h mm 510 厚度 mm 80 底座板 长度 mm 1290 宽度 mm 590 厚度 mm 140 水 水槽用自来水 ℃ 20 混凝土拌和用自来水 ℃ 20 裂纹尺寸 深度 mm 300 宽度 mm 500 开口量 mm 3 材料 混凝土 C60 MPa 表1. 试件相关参数 图3. 模型(放置钢板) 的循环荷载由加载头传递到试件上。 试件周围制作玻璃槽注水，采用高精度数字压力传感器(如图4所示)测量混凝土裂纹内的水压力，压力传感器一侧接塑料导管，导管的长度根据实际测点截取。另一侧通过数据线、采集卡、USB接口连接电脑。电脑上安装SmartSensor软件接收数据，由此可直接得到试件裂纹内水压力-时间关系曲线。 试验的操作步骤如下： (1) 安置玻璃槽，把试件放置在水槽中，如图5所示。注水，水位以漫过裂纹为宜。 (2) 安置传感器。把传感器用塑料薄膜包好，防止被水浸湿后影响数据。传感器一侧接导管，放置在预留裂纹的孔洞中，导管的长度根据测点的位置确定。一侧通过数据线、USB接口连接电脑。 (3) 按照预先设定荷载曲线，施加循环荷载。按照表2所列的工况，分别进行试验。 图4. 高精度数字压力传感器 图5. 试验水槽 Table 2 Operating mode Settings and loading condition 试验工况 裂纹开口量(mm) 加载频率(HZ) 疲劳加载(kN) (正弦)平均值±幅值 测量目的 1 3 3、5、7、9、 11、13、15 60 ± 35 测试加载频率对裂纹内水压力的影响 2 3 5 45 ± 20；50 ± 25；55 ± 30； 60 ± 35；65 ± 40；70 ± 45 分析荷载大小对裂纹内水压力的影响 表2. 工况设置及加载情况
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user: 4. 试验结果与理论结果对比分析 4.1. 计算工况 试验工况和计算工况如表2所示。 4.2. 加载频率影响 通过试验工况2~8，得到加载频率对水压力的影响如图6所示。试验结果与计算结果的比较如表3所列。 由图6、图7可知，随着加载频率的增加，裂纹内水压力增大，加载频率是影响裂纹内部水压力的重要因素。根据试验结果，可得到疲劳加载频率与水压力的拟合关系为： 图6. 试验结果 图7. 计算结果 Table 3 Comparison of calculation results and test data loading at constant frequenc 加载频率(HZ) 3 5 7 9 11 13 15 试验数据(kPa) 0.386 0.67 1.29 1.43 1.79 1.85 1.97 计算结果(kPa) 0.28 0.477 0.88 1.17 1.54 1.61 1.77 表3. 加载频率变化时计算结果与试验数据对比 式中：P为裂纹内第2点压力，kPa；n为加载频率，HZ。 由表3结果对比可知，计算值与试验值存在偏差，但偏差较为均匀，基本上在0.2 kPa左右。 4.3. 荷载大小的影响 根据工况2，水压力随幅值变化试验结果如图8所示，计算结果如图9所示。试验结果与计算结果的比较如表4所列。 由表4、图8与图9对比可知，荷载大小是影响裂纹内水压力值的重要因素，随着加载频率的增加裂纹内部水压力增大。 由图8可知，当加载幅值为20 kN时，水压力为0.281 kPa，当加载幅值为30 kN时，水压力为0.543 kPa； 图8. 压力随加载幅值变化试验结果 图9. 压力随加载幅值变化计算结果 Table 4 Comparison of calculation results and test dat 加载幅值 20 25 30 35 40 45 试验结果(kPa) 0.28 0.40 0.54 0.74 1.00 1.36 计算结果(kPa) 0.27 0.35 0.41 0.49 0.56 0.63 表4. 计算结果与试验结果对比 当加载幅值为40 kN时，水压力值为1 kPa；当加载值为45 kN时，压力值为1.365 kPa。两者之间的拟合关系曲线为： 式中：P为裂纹内水压力，kPa；f为疲劳加载幅值，kN。 总体上来看，计算结果可以反映试验的变化规律。但计算结果与试验结果存在误差。从理论上讲，不论是什么工件，总是不能完全符合理论尺寸的要求。本次试验产生误差可能有以下几方面原因引起的：(1) 检测仪器；高精度压力传感器的最大量程是500 kPa，误差为1‰。(2) 材料误差。试件在28天的强度，不可能完全与理论值相同。(3) 试件底部支座。试件的底部放置了橡胶垫作为缓冲，而实际计算采用的是完全固定支座。(4) 操作不当引起的误差，尽管试验过程中，已经尽量按照仪器的操作规程执行，但难免会有不当引起的误差。(5) 仪器受到环境温度乃至气候等因素的影响，存在误差。
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user: 5. 结论 假设裂缝形状为楔形，推导了在动力作用下裂缝闭合张开任意时刻考虑水压缩引起的缝内水压的理论计算式，计算了特定裂缝在循环交替变动位移1个周期内的缝内水压力，并与试验结果对比分析得到如下结论： (1) 理论推导中采用正弦裂缝张开闭合速度，随着裂缝闭合速度的增大，排水率的减小，缝内水压逐渐增大， (2) 当循环荷载作用于轨道板上时，轨道板受到冲击，板中裂纹内部的水产生水压力。加载频率是影响裂纹内部水压力的重要因素。当加载幅值不变时(60 ± 35)随着加载频率的增加，裂纹内水压力增大。 (3) 当加载频率不变时，荷载幅值对裂纹内部水压力有重要的影响。当加载频率不变时，裂纹内部某一点的压力，随着荷载幅值的增加而增大，二者可拟合为一个多项式关系。
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user: 摘 要 日常生活中人们每天都会通过视觉系统接受大量的刺激，而视觉系统是一个有限的信息加工系统，只能通过视觉注意在视觉场景中选择出与当前任务相关的信息做进一步加工。保持在工作记忆中的目标表征会影响视觉注意的选择，这种自上而下的注意引导被称作工作记忆表征对视觉注意的引导效应。在以往的研究中，并不总是能够观察到工作记忆表征对视觉注意的引导效应，引导效应的产生需要满足一定的条件。本文系统地总结了在过去的研究中发现的各种影响工作记忆表征对视觉注意的引导是否能够产生的因素，并对未来的研究作了展望。 关键词 :工作记忆，视觉注意，注意引导 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/
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user: 1. 引言 视觉系统是人类最重要的感觉系统，人们在日常生活中每天都会通过视觉系统接受大量的刺激。然而视觉系统又是一个有限的信息加工系统，视觉系统接受的大量刺激只有有限的一部分能够得到进一步的加工。视觉注意在这个过程中起到了重要的作用，一方面从视觉场景中选择出与当前任务相关的信息做进一步加工，另一方面抑制与当前任务无关的干扰刺激，以确保有限的加工资源不被干扰刺激占用。视觉注意的引导方式一般有两种：一种是自下而上的刺激驱动方式，例如视觉场景中的凸显刺激对视觉注意的自动捕获；另一种是自上而下的目标导向方式，例如保持在工作记忆中的目标表征对视觉注意的引导作用。后一种也被称为工作记忆表征对视觉注意的引导效应 [ 1 ] [ 2 ] 。 Soto， Heinke， Humphreys和Blanco (2005)是这一领域的一项代表性的研究 [ 3 ] 。他们的研究探索了工作记忆表征对视觉加工早期过程的自上而下的作用。实验中使用了要求被试在工作记忆保持阶段完成视觉搜索任务的范式。在每次试验开始时的记忆任务中，在屏幕中央向被试呈现一个彩色几何图形，要求被试记忆图形的颜色和形状，直到本次试验结束。然后，在工作记忆保持阶段呈现一个视觉搜索任务，要求被试搜索倾斜线段，作为目标项的倾斜线段与作为干扰项的三条竖直线段随机分布在以屏幕中心为中心的虚拟正方形四角位置，每条线段都被包围在一个彩色几何图形内部。实验中有三种条件类型：(1) 视觉搜索任务的刺激中没有记忆匹配项(基线条件)；(2) 视觉搜索任务的搜索目标被记忆匹配项包围着(有效条件)；(3) 视觉搜索任务的刺激中有一个干扰刺激被记忆匹配项包围着(无效条件)。实验结果发现，与基线条件下的搜索成绩相比，有效条件中的搜索任务反应时更快，而无效条件中的搜索任务反应时更慢，并且这种结果依然存在于成绩最好的被试的搜索任务反应时中。此外，眼动研究数据显示被试的第一次眼跳收到了工作记忆表征的影响。在有记忆匹配项出现的试验中，第一次眼跳更多地被记忆匹配项捕获，与基线条件相比，被目标项捕获的第一次眼跳百分比在无效条件下明显减少。他们的实验结果表明，这种基于工作记忆表征的视觉注意引导效应只包围干扰刺激而从不包围目标刺激时仍然存在。根据这些结果，Soto等(2005)总结道，工作记忆表征可以通过自上而下的方式引导视觉注意选择视觉场景中与其相匹配的物体，尽管这样的过程发生会降低当前视觉搜索任务的成绩，并且这种比较自动化的引导效应在整个视觉过程中的早期阶段就已经发生了。
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user: 2. 视觉工作记忆表征对视觉注意引导效应的影响因素 近十年来，关于工作记忆表征对视觉注意的引导效应进行了大量的研究，得到一些相互不一致的结果。大部分的研究中都报告能够发现工作记忆表征对视觉注意的引导效应，一部分研究中报告只有满足某些条件的情况下才能观察到引导效应，一部分研究中未能发现引导效应，还有一些研究中甚至发现了与引导效应相反的结果。综合这些研究中的观点而言，只要满足一定的条件，工作记忆表征对视觉注意的引导效应是比较广泛地存在的。 在这一领域的研究中，被广泛使用的任务范式是在工作记忆任务的保持阶段插入一项视觉搜索任务，以观察是否存在记忆匹配项对视觉搜索任务成绩的影响。下面分别从工作记忆表征的状态、记忆项与匹配项的刺激材料特征和被试完成任务要求时的反应倾向几个角度来阐述关于能否观察到引导效应的条件因素。 (1) 工作记忆表征处在注意焦点状态时，容易观察到工作记忆表征对视觉注意的引导效应。一方面，当工作记忆中只存储一个表征时，能够观察到引导效应；当工作记忆中存储着多个表征时，只有位于注意焦点的表征才能够表现出引导效应。如Downing等(2004)的研究中要求被试在记忆任务中同时记住两个物体，其中一个记忆项的物体为视觉搜索任务的目标，结果没有发现工作记忆表征对视觉注意的引导效应。研究者认为搜索任务的目标模板和其他无关表征在工作记忆中处于不同的地位，只有处于注意焦点的目标模板才能够引导视觉注意 [ 4 ] 。Houtkamp等(2006)使用眼动技术做了与Downing等(2004)类似的研究，也发现只有作为目标模版的记忆表征才能引导视觉注意，只有搜索任务中不呈现搜索目标时才能观察到记忆表征中的非目标模版比较微弱的引导效应 [ 5 ] 。Moorselaar等(2014)的研究中发现，当工作记忆任务中以同等的地位存储多个表征时，无论如何操纵工作记忆表征的数量、编码强度、编码精度，都观察不到引导效应；只有当其中一个表征处于主要地位时，才能观察到这个记忆表征的引导效应 [ 6 ] 。 另一方面，当视觉搜索任务的搜索目标事先给定，并且在整个实验中保持恒定时，更容易观察到工作记忆表征对视觉注意的引导效应。这样的目标模版不需要保持在工作记忆中，不占用工作记忆资源，因而使工作记忆表征处于注意焦点状态，从而更容易引导视觉注意 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] 。而当视觉搜索任务的搜索目标在每次试验中不断随机变化时，这样的目标模版需要保持在工作记忆中，并处于地位较高的状态，使得工作记忆任务中的记忆项不处于注意焦点状态，因而难以引导视觉注意 [ 10 ] [ 11 ] 。 (2) 当工作记忆任务的刺激材料更容易以自下而上的方式引导视觉注意时，更容易观察到引导效应。Wolfe和Horowitz (2004)曾总结发现，不同刺激属性对视觉注意的引导效力不同，一些属性(如颜色)比另一些属性(如形状)的引导效应更强 [ 12 ] 。在Peters等(2009)与Downing和Dodds (2004)等没有观察到引导效应的研究中，使用了形状复杂的非自然图形作为刺激材料，而在Soto等(2005)等观察到了引导效应的研究中，使用了彩色的形状简单的几何图形作为刺激材料。而Soto等(2005)与张豹等(2014)发现颜色属性比形状属性表现出更强的引导效力。Zhang等(2010)进一步发现将Soto等(2005)与Peter等(2009)所使用的刺激材料互换而任务范式等条件不变时，得到了与原实验相反的结果，(Soto等人的任务范式 + Peter等人的实验材料)，原来观察不到引导效应的现在能够观察到了(Peter等人的任务范式 + Soto等人的实验材料) [ 13 ] 。 (3) 当被试有足够的资源使用一定的策略进行认知控制时，虽然在一些指标上能够体现出引导效应，但视觉注意引导的结果受被试的反应倾向影响。 能否观察到引导效应，部分取决于被试是否有足够的资源进行认知控制。Han和Kim (2009)的研究中，控制了工作记忆任务与视觉搜索任务之间的时间间隔(ISI)，研究发现，当ISI比较短时，观察到了引导效应；而ISI足够长时，被试在视觉搜索任务呈现前有足够的时间执行认知控制功能，不再表现出引导效应；研究者又通过调整搜索任务目标项与干扰项之间的相似性，控制知觉负载水平，发现在知觉负载低的条件下，作为干扰项的记忆匹配项能够获得注意偏向，表现出了引导效应，而在知觉负载高的条件下，作为干扰刺激的记忆匹配项得不到足够的注意资源，没有获得视觉注意偏向，因而没有观察到引导效应 [ 14 ] 。 认知控制的结果不仅影响能否观察到引导效应，当被试有某种反应倾向时，视觉注意引导的结果可能表现为偏离记忆匹配项。如Woodman和Luck (2007)的研究中发现，当工作记忆表征只与视觉搜索任务中的干扰刺激相匹配时，事先告知被试工作记忆的记忆项一定不会是视觉搜索任务的目标项，视觉注意不但没有被该干扰刺激捕获，反而被拒绝，表现为视觉搜索任务成绩在匹配条件下好于中性条件下；而当工作记忆表征与视觉搜索任务的目标刺激相匹配时，视觉注意就会指向该匹配刺激。研究者由此认为，在视觉搜索任务过程中，被试会主动地采用一定的策略进行搜索任务:当工作记忆表征不作为视觉搜索任务目标项时，视觉注意会以拒绝模板的形式偏离与其相匹配的干扰项，从而提高搜索任务成绩；当工作记忆表征与视觉搜索任务目标项相匹配时，视觉注意则会以选择模板的形式指向与之相匹配的刺激。Carlisle和Woodman (2011)进一步发现，当记忆匹配项在视觉搜索任务中作为搜索目标出现的概率分别为20%、50%、80%时，搜索任务成绩随着概率增加变好；而当记忆匹配项在视觉搜索任务中作为干扰项以同样的概率出现时，搜索任务成绩随着概率增加变差。研究者由此认为，被试在会根据任务要求灵活地采用偏向或拒绝策略调节注意偏向，以促进视觉搜索效率。 认知控制影响了能否观察到引导效应，被试的反应倾向进一步影响了视觉注意引导的结果，但认知控制和反应倾向只能作用在视觉注意引导过程中较晚的阶段，在较早的阶段仍然能够观察到工作记忆表征对视觉注意的引导效应。Sawaki和Luck (2011)的研究中发现，视觉搜索任务过程中，注意首先会被作为干扰项的记忆匹配项捕获，但紧接着注意的捕获会对受到抑制，而在总体的行为指标上没有表现出引导效应。张豹等(2013)的研究中发现，在视觉搜索任务的早期，眼动指标上表现出了引导效应，而在视觉搜索任务的晚期，行为指标反应时上没有表现出引导效应 [ 15 ] 。研究者认为，在视觉搜索的早期阶段，工作记忆表征确实能够引导视觉注意，但在随后的视觉搜索过程中受到认知控制的影响，掩盖了早期的视觉注意引导效应。胡艳梅和张明(2016)进一步发现，工作记忆表征对视觉注意的引导过程包括早期的注意捕获阶段(200~300 ms左右)和后期的注意抑制阶段(300 ms以后)，在早期阶段，与记忆匹配项总是会捕获注意，而在后期阶段，记忆匹配项可以受到有效的抑制 [ 16 ] 。
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user: 3. 研究展望 综上所述，工作记忆表征对视觉注意引导效应的影响条件有两个特点：(1) 并非满足这些条件就一定能观察到引导效应，或者不满足这些条件就一定观察不到引导效应。工作记忆表征对视觉注意的引导是比较广泛地存在的，很多时候都能够在某种程度上表现出引导效应，只是有时候由于观察指标不够敏感、实验控制不够严谨导致在因变量指标上表现不出引导效应。(2) 这些条件分别从不同的几个方面对引导效应产生影响，因而这些条件一般不会单独作用，而是以互相组合的方式共同影响工作记忆表征对视觉注意的引导。 目前对工作记忆表征对视觉注意引导效应的研究，已经主要集中在对引导效应影响因素的研究，从而借助研究中发现的各种现象来推测工作记忆与注意等认知过程的深层机制。而基于以上几点原因，将来对引导效应的研究应当关注以下几个方面。 随着对于引导效应影响机制的研究越来越深入，只使用反应时、正确率等传统指标越来越不能精确地反映工作记忆表征引导视觉注意的过程，通常使用的任务范式中整个引导过程由不互相独立的几个部分组成，需要使用更加精确的指标来观察各种条件下引导效应是否出现。眼动技术和事件相关电位(ERP)技术为研究提供了在时间分辨率上更精细的指标，而由于工作记忆与注意之间有着相对独立而又相互重叠的关系，各种眼动指标和ERP成分究竟反映的是什么样的认知过程也需要进一步检验。未来的研究需要从理论层面和技术层面上共同进步才能达到对引导效应更加深刻的理解。 工作记忆表征对视觉注意的引导效应涉及到多个认知成分的共同作用，因而这方面的研究也与一些其他领域的研究有着密切的关系，包括知觉启动对注意引导方面的研究、语言与注意引导方面的研究 [ 17 ] 、记忆对注意引导方面的研究 [ 18 ] 等。当今心理学研究的趋势之一是各种研究领域之间的交叉，一方面是对一些有密切联系的认知过程在更加微观的层面更好地描述，一方面是对一些联系不大的认知过程在更加宏观的层面更好地描述，总体而言都是为了使心理学理论形成一个完整而自洽的体系。引导效应的研究可以作为一个出发点，通过与各领域的比较研究拓展研究内容并抹平各领域间的差异，以达到对引导效应更加广泛的理解。
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user: 摘 要 利用高通量测序对沙田柚自交和异交花柱进行转录组测序，通过差异分析得到了沙田柚谷胱甘肽转移酶基因(CmGST)序列。CmGST全长为872 bp (GenBank登录号为KY612456)，开放阅读框为657 bp，编码219个氨基酸，推测蛋白质分子量为25.00 kDa，理论等电点pI为5.48。利用生物信息分析软件对CmGST基因进行同源性比对和系统进化分析表，结果显示该基因编码的氨基酸具有谷胱甘肽S转移酶典型的C端与 N端双结构域，属于GST Tau家族蛋白；与克莱门柚(Citrus clementina)的相似度约为98%。这些分析结果可为今后深入研究该蛋白的结构特征和功能提供参考。 关键词 :沙田柚，谷胱甘肽转移酶基因，生物信息学 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/
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user: 1. 引言 植物自交不亲和性(Self-incompatibility， SI)是指能产生具有正常功能且同期成熟的雌雄配子的雌雄同体植物，在自花授粉或相同基因型异花授粉时无法受精的现象 [ 1 ] 。据报道，自然界中已在74科250属约3000种以上的显花植物中发现了自交不亲和现象 [ 2 ] [ 3 ] ，特别是十字花科、禾本科、豆科、蔷薇科、茄科、菊科、罂粟科、石蒜科等。 SI是目前所知的最主要的一种显花植物控制受精的机制，是由雌蕊细胞和花粉之间相互作用产生的生理反应。这两种独特细胞间的接触是受空间和时间的授粉行为控制的，这远不同于其他细胞间的信号转导 [ 4 ] 。因此，SI不仅为研究植物生殖细胞间信号识别和转导、细胞间相互作用和基因时空表达提供了一种理想模型，而且在作物遗传改良和杂种优势利用上具有重要价值。理论和应用上的双重价值，使得植物自交不亲和性成为近年来植物分子生物学和作物育种学研究的重要热点之一 [ 5 ] [ 6 ] 。 沙田柚为无患子目、芸香科、柑橘属植物，为严格的配子体自交不亲和植物。关于沙田柚自交不亲和机理的研究取得一定得进展，薛妙男等确定沙田柚为配子体自交不亲和类型，花粉管在花柱1/2处生长受到抑制；通过免疫胶体金技术，确定自交1-3天花柱通道细胞S-蛋白产生部位及分布位置 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 。杨继华等 [ 11 ] [ 12 ] 通过双向电泳鉴定沙田柚得到花柱特异性蛋白，并对该蛋白的分子量、等电点以及N-末端氨基酸序列进行了测定。秦新民等分离和鉴定沙田柚花粉管特异性蛋白；确定了特异蛋白在花粉管中的产生部位以及分布位置 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] 。 为了进一步探讨沙田柚自交不亲和的机理，我们对自交和异交花柱进行了转录组测序，通过自交与异交花柱差异基因的比对，获得了一个沙田柚谷胱甘肽转移酶基因，并对该基因编码的蛋白质进行了生物化学特征分析，旨在为沙田柚自交不亲和分子机理的深入研究提供帮助。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 实验材料 沙田柚实验材料采自广西灵川县潮田乡大山口村果园十年生结果树。在盛花期对沙田柚样树进行人工自交(沙田柚 × 沙田柚)授粉和异交授粉(酸柚♂ × 沙田柚♀)，分别收集自交和异交1~3 d的授粉花柱以及当天未开花的花柱，立即放入液氮中保存，并放入−80℃超低温冰箱备用。 2.2. 方法 2.2.1. RNA的提取、建库和测序 总RNA的提取按改良Trizol法进行 [ 16 ] ，建库和测序同参考文献 [ 17 ] 。 2.2.2. 序列分析和系统树构建 使用DNAman、Finder、TMPRED、SWISS-MODEL、NetPhos2.0、SignaIP4.1等软件进行序列的开放阅读框(ORF)、编码氨基酸、编码蛋白的理化分析。将测定的基因序列与GenBank中的13种植物的同源序列进行比对，基于氨基酸序列谷胱甘肽S转移酶基因的系统进化树用DNAman软件进行构树。
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user: 3. 结果 3.1. 基因的生物信息学分析 谷胱甘肽S转移酶基因(Unigene16804_All)全长872 bp (GenBank登录号为KY612456)，包含一个657 bp的开放阅读框(ORF)编码219个氨基酸(图1)。 3.2. 编码蛋白质的分析及疏水性的预测 通过在线软件protparam分析(http://www.expasy.org/tools/protparam.html)，该基因基因编码的蛋白质分子质量为25.00 kDa；理论等电点为5.48；共由3517个原子组成，分子式为C 1149 H 1753 N 283 O 322 S 10 ；不稳定指数为33.42 (<40)，为稳定蛋白。 用DNAMAN预测该蛋白质的疏水性：该基因编码的蛋白质疏水性最大值为3.04，亲水性最小值为−3.11。综合表明该蛋白质疏水性平均值为−1.93，为亲水蛋白(图2)。 3.3. 跨膜预测 跨膜预测的结果显示该基因编码的蛋白质存在着2个跨膜区。跨膜方向由内向外有149~167位氨基酸；跨膜方向为由外向内的有6~22和143~165位氨基酸(图3)。 3.4. 保守结构域分析 该蛋白质有两个保守结构域，一是GST_C_superfamily (谷胱甘肽转移酶超家族)，位于该蛋白质的第85~215位，二是Thioredoxin_like superfamily (硫氧还蛋白超家族)，位于该蛋白质的第1~75位(图4)。 3.5. 磷酸化位点预测 该基因编码的蛋白质可能的磷酸化位点共有16个，其中Ser磷酸化位点11个，分别位于肽链的32、67、82、93、115、149、174、190、194、196、198位；Thr磷酸化位点1个，位于肽链第169位；Tyr磷酸化位点共有5个，分别位于肽链30、90、101、107和206位。表明该蛋白的磷酸化以Ser磷酸化为主，兼有Thr和Tyr磷酸化(图5)。 图1. Unigene16804_All序列和推测氨基酸序列 图2. Unigene16804_All蛋白疏水性分析 图3. Unigene16804_All跨膜区预测 图4. Unigene16804_All蛋白保守结构域 图5. Unigene16804_All蛋白的磷酸化位点分析 3.6. 信号肽预测 利用SignaIP4.1软件对沙田柚谷胱甘肽转移酶基因编码的氨基酸序列进行分析，结果表明该蛋白质没有明显的信号肽。 3.7. 二级结构和三级结构预测 通过在线分析软件Predict Protein (http://www.predictprotein.org/)对谷胱甘肽转移酶蛋白二级结构进行预测，结果显示该蛋白含有螺旋、折叠和无规则卷曲，所占比例分别是54.34%、5.48%、40.18%。 利用SWISS-Model对沙田柚谷胱甘肽转移酶蛋白三级结构进行预测，结果表明：该蛋白三级结构含有14个α-螺旋，7个β-折叠，其间由无规则卷曲连接(图6)。 3.8. 同源性分析 从GenBank数据库中下载13种植物谷胱甘肽转移酶基因编码的氨基酸序列，序列进行比对结果表明沙田柚谷胱甘肽转移酶基因编码的氨基酸与芸香科的克莱门柚(Citrus clementina， XP_006432070.1)谷胱甘肽转移酶蛋白的同源性为98%。利用DNAMan构建系统发育树，结果表明沙田柚谷胱甘肽转移酶基因编码的蛋白质与芸香科的克莱门柚(Citrus clementina)有很近的亲缘关系，属于同一个进化分支(图7)。
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user: 4. 结论与讨论 氨基酸序列同源性分析表明，本文所克隆的沙田柚基因(Unigene16804_All)与克莱门柚谷胱甘肽转移酶的同源性均为98%，通过对该基因编码蛋白的功能结构域分析，发现该蛋白具有谷胱甘肽转移酶保守结构域，表明Unigene16804_All属于谷胱甘肽转移酶超家族基因。 图6. Unigene16804_All蛋白的三级结构 图7. 基于氨基酸序列的谷胱甘肽转移酶蛋白系统发育树 植物的谷胱甘肽转移酶(GST)是一个多基因家族，植物的GST分为φ、τ、ζ、θ、λ和脱氢抗坏血酸还原酶(DHARs) 6类 [ 18 ] [ 19 ] 。GST在植物的初级代谢、二级代谢、胁迫耐受和细胞信号转导中行使功能，从而影响植物的生长发育 [ 20 ] 。此外，GST家族蛋白还参与了植物黄酮类物质的积累和运转 [ 21 ] 。例如，牵牛花中An9基因编码了一个Phi类的GST，能与花青素形成复合物并参与其转运 [ 22 ] ，而拟南芥中同属于Phi类的TF19基因则同时参与了花青素和浓缩单宁的转运 [ 23 ] 。类黄酮除了具有保护植物免受紫外线伤害、抵抗病原菌的侵害等功能外，类黄酮对植物生殖发育也具有重要的影响，如参与花粉–雌蕊的相互作用的过程 [ 24 ] 促进花粉萌发，及影响花粉管的极性生长中起作用 [ 25 ] [ 26 ] 。 本文克隆的谷胱甘肽转移酶基因在沙田柚未授粉，以及自交花柱和异交花柱中的表达存在较为明显的差异：未授粉花柱中该基因的表达量(FPKM)为0.106，自花授粉1，2，3 d花柱中的表达量(FPKM)分别为3.32、5.98、2.45，异花授粉1，2，3 d花柱中基因的表达量(FPKM)则分别为2.26、3.51和14.16。从上述结果可以看出无论自交授粉还是异交授粉，第1 d花柱中谷胱甘肽转移酶基因的表达都表现为迅速升高，在自交授粉状态下，基因的表达第2 d稍许升高，第3 d则下降。而异交授粉过程中，该基因的表达则表现为持续升高。 沙田柚谷胱甘肽转移酶基因的这种表达模式与其参与花粉-雌蕊的相互作用和影响花粉管的极性生长的功能相符。薛妙男等 [ 7 ] 观察到沙田柚自、异花授粉的第1 d，其花粉的萌发和花粉管的生长行为相同。花粉在柱头上经水合作用开始萌发，4~8 h花粉管通过柱头乳突细胞间隙进入柱头，16~24 h即可进入花柱道。随后，自交与异交授粉花粉管的生长出现明显差异，自花授粉的花粉管2~3 d时在花柱的1/2处生长受阻，而异交授粉花粉管则能正常生长，进入子房完成受精。谷胱甘肽转移酶基因在自花和异花授粉的第1 d均高表达，与其参与花粉-雌蕊的相互作用功能相关。随后该基因的表达与花粉管在花柱中的生长密切相关，异花授粉2~3 d内基因表达活性急剧上升，而同期自花授粉状态下，该基因的表达呈现下降，与之对应的是花粉管生长受阻，不能完成受精。因此可以推断谷胱甘肽转移酶可能参与了沙田柚授粉和自交不亲和性过程。但其机理有待进一步收入研究。
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user: 摘 要 本文介绍了交错并联技术的基本原理及其优点，详细分析两相交错并联Boost变换器基本原理，分别采用PI控制和数字电流滞环控制方法，简单叙述了两种控制方法的原理并进行优缺点的分析与对比。使用MATLAB仿真，结果显示采用交错并联技术能在很大程度上减小流过开关管的电流，降低开关损耗和输出电压、输出电流纹波；相对于PI控制，采用数字电流滞环的控制方法使得整个电路的性能得到提升。 关键词 :交错并联，PI控制，数字电流滞环控制，仿真 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/
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user: 1. 引言 Boost电路是基本的电路拓扑结构之一，由于其拓扑结构简洁、效率高、容易控制等特点，广泛用于功率因数校正电路、光伏发电系统、电动汽车等多个领域。随着电力电子技术的快速发展，对变换器功率等级和电路器件的要求逐步提高。在高电源的应用中，单个变换器的使用已经无法满足要求，并且导致输出电压和输出电流中存在较高的纹波，因此需要更大的电感和滤波电容 [ 1 ] 。为了解决这一问题，通常采用多个变换器并联运行的方式。在多个变换器并联运行方式下采用交错并联技术，不仅可以满足较高的功率等级的要求，而且减小了开关应力，降低输出电压、输出电流纹波，提高了变换器的功率密度。 针对交错并联Boost变换器，分别采用PI控制和数字电流滞环控制的方法。对两种控制方法在系统性能上的改进作进一步的理论分析与对比。 最后通过MATLAB搭建电路仿真模型，用仿真结果来验证理论分析的正确性。
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user: 2. 基本原理 2.1. 交错并联技术原理 交错并联技术已经广泛的应用于多个工程领域，在电力电子领域，也成功应用于变换器方面。以两相交错并联Boost电路为例，两条支路并联运行，其控制信号为频率相同，相位相差180度的两个PWM信号，使两支路交错相通。采用交错并联技术可提高变换器功率容量和可靠性，减小开关管电流应力 [ 2 ] [ 3 ] 。交错并联技术的应用不仅使得整个系统有并联运行的优点，还具有降低开关损耗和输出电压、输出电流纹波等优点。 2.2. 交错并联Boost变换器工作原理 图1为两相交错并联Boost变换器。电路工作在电感电流连续模式(Continuous Conduction Mode)下，开关管S 1 、S 2 工作，它们的占空比相等且相位相差180度，电感 、 相等，二极管D 1 、D 2 为续流二极管。分析该电路的工作过程，作如下假设： 1) 电路中的开关元器件均为理想元件； 图1. 两相交错并联Boost变换器 2) 电路中的电感、电容均为理想元件。 研究电路在一个开关周期内的工作状态，即CCM模式下的电路工作过程可以分为4个阶段，如图2所示。 阶段1，开关管S 1 、S 2 导通，此时电感 、 储存能量； (1) 阶段2，开关管S 1 关断S 2 继续导通，电感L 1 通过二极管D 1 形成续流回路并进行能量释放，电感L 2 继续储存能量； (2) 阶段3，开关管S 1 导通S 2 关断，电感L 1 储存能量，电感L 2 通过二极管D 2 形成续流回路并进行能量释放； (3) 阶段4，开关管S 1 、S 2 关断，此时电感L 1 、L 2 则分别通过二极管D 1 、D 2 形成续流回路并进行能量释放。 (4)
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user: 3. 控制方法 3.1. PI控制 经典的PID控制策略已广泛应用于各种电路的闭环控制中，其具有算法简单、鲁棒性好和可靠性高等优点 [ 4 ] 。本文采用PI控制，将比例控制规律和积分控制规律相给合，不但能够实现对闭环控制系统的快速响应，而且同时具有消除系统稳态误差的特点。 针对交错并联Boost变换器建立电压电流双闭环控制系统，控制原理框图如图3所示。实时检测输出电压，将其值和给定电压进行比较作为电压外环控制，通过外环控制得到期望的电流值，该值和输出电流进行比较作为电流内环控制，最终通过两个双闭环控制系统产生控制信号，来实现交错并联Boost变换器开关管的开通与关断，进而实现输出电流和输出电压值趋于稳态值。 图2. 两相交错并联Boost电路工作过程 图3. 双闭环两相Boost变换器控制原理框图 3.2. 数字电流滞环控制 数字电流滞环控制方法，即根据输入电压、输出电压、输出电流的采样信息和输出电压偏差反馈增益，得出公式并计算出所需的平均电感电流值，并根据需要将电流控制在该平均电感电流的一个滞环宽度内 [ 5 ] [ 6 ] 。图4为数字电流滞环控制原理框图。 在连续导电模式下，由数字控制器采集输入电压 、输出电压 、电感电流 、输出电流 ，计算出变换器负载电阻 图4. 数字电流滞环两相Boost变换器控制原理框图 (5) 设定期望的输出电压为V E ，由期望输出电压除以负载电阻，得出输出电流 (6) 则理想的电感电流 、 (7) 由于在实际当中存在损耗，所以需要额外补充电感电流 、 (8) 其中k是电压偏差的增益。 所以需要的实际电感电流 、 (9) 设置电流滞环宽度 ，采用下面的控制方法如图5： 令S导通，当 时 令S保持，当 时 令S截止，当 时。
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user: 4. 参数设计 在设计一个变换器时，通常输入电压、输出电压以及相关的纹波要求都已经给定(要求电感电流纹波小于其平均电流的20%，电压纹波小于其平均电压的5% [ 7 ] )，需要设计的参数有电感、电容和电流滞环宽度。电路是交错并联的，以电感L 1 所在相为例，求解电路的电压增益 [ 8 ] 。根据2.2节对两相交错并联Boost电路的工作过程分析可知，在阶段1中，电感电流L 1 两端的电压为V in ；在阶段2中，电感电流L 1 两端的电压为Vin-Vo。设在阶段1电路工作过程中的占空比为D，则在阶段2电路工作过程中的占空比为1-D。稳态时，忽略电感电流纹波的影响，则有： 图5. 电感电流控制方法 (10) 即 (11) 则电路开关管的占空比D为 (12) 由文献 [ 9 ] 可知，Boost电路电感值的计算公式为 (13) 由于电路拓扑引入了交错并联结构，则两条支路电感值的计算公式为 (14) 其中开关频率f s = 20 kHZ，占空比D = 0.67 代入公式(14)进行计算，L 1 = L 2 = 800 μH Boost电路电容的计算公式为 (15) 代入公式(15)进行计算，C = 100 μF 为了方便对电路进行检测与控制，取电流滞环宽度ΔI = 100 mA
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user: 5. 仿真分析 采用数字电流滞环控制，对两相交错并联Boost变换器进行MATLAB仿真。如图6所示，输入电压V in = 10 V，L 1 = L 2 = 800 μH，C = 100 μF，R = 80 Ω，设置期望的输出电压V E = 30 V。两条支路的开关管驱动信号为两个周期相同、占空比相同且相位延迟180度的PWM控制信号，如图7所示。 从图8中可以看出，两条支路的电感电流成交错相通状态。电感电流纹波相互抵消，达到减小总输出电流纹波的效果。每相电感电流是流过电路电流的 ，所以流过开关管的电压和总损耗都得以减少。电路中的电感较小，电力系统能量增加 [ 9 ] 。 从图9中可以明显看出，电路的总输出电流纹波小于电感电流纹波，且输出电压纹波也大大减小。 图6. 交错并联Boost变换器仿真电路图 图7. 两支路PWM控制信号 图8. 两支路电感电流波形 图9. 输出电流、输出电压波形 然而在实际的电路应用中，常存在一些未知的扰动使电路发生突变。本文针对输入扰动和输出扰动两种情况，分别采用两种控制方法进行仿真分析。设置仿真时间为0.1 s。 当t = 0.04 s时，输入电压由10 V增大至15 V；当t = 0.08 s时，输入电压由15 V减小至10 V； 当t = 0.04 s时，负载电阻由80 Ω增大至200 Ω；当t = 0.08 s时，负载电阻由200 Ω减小至80 Ω； 数字电流滞环控制下的电路输出电流和输出电压的波形如图10、图11所示。从图中可以看出，当输入电压增大/减小时，输出电压的上冲电压增量为0.08 V，下冲电压增量为0.08 V；当负载电阻增大/减小时，输出电压的上冲电压增量为0.12 V，下冲电压增量为0.15 V。仿真结果显示，当电路发生扰动时，输出电流和输出电压仅有较小扰动，控制器能快速做出响应使系统重新达到稳定，且控制精度高。 PI控制下的电路输出电流和输出电压的波形如图12、图13所示。从图中可以看出，当输入电压增大/减小时，输出电压的上冲电压增量为1.5 V，下冲电压增量为1 V；当负载电阻增大/减小时，输出电压的上冲电压增量为0.2 V，下冲电压增量为0.5 V。仿真结果显示，当电路发生扰动时，PI控制器虽然能做出较快的动态响应，但其对输出电流和输出电压引起了较大的扰动。 从理论分析出发，数字电流滞环控制是直接根据系统的非线性模型建立得出的控制方法，它不需要对系统进行线性化的近似，从而保留其完整性。所以在系统输入或输出发生扰动时，能够实现快速并且更精确的动态响应。而PI控制是依据精确的数学模型建立得出的控制方法，一旦PI的各个参数值确定后，当系统输入或输出发生扰动时，该控制方法就不能适应系统在遇到干扰时的动态变化，从而进一步影响了对系统动态响应的速度和精度。根据上述对仿真数据的分析与对比，也验证了这一理论的正确性。
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user: 6. 结论 本文介绍了交错并联技术的基本原理及其特点，分析了两相交错并联Boost变换器的工作过程，简单叙述了PI控制和数字电流滞环控制，并对这两种控制方法做了进一步的分析与比较，最后经过MATLAB仿真，结果显示采用交错并联技术具有减小开关管应力，降低输出电压、输出电流纹波等优点；与传统的逻辑控制算法相比较，PI控制和数字电流滞环控制的方法都更加简便，主要体现在灵活多变、易于控制、设计周期短等等。经过理论研究与分析对比，数字电流滞环控制既有数字控制的优点，又有PI控制所不具备的高准确性，其在稳态和动态性能上都更加优异。数字电流滞环控制下的变换器工作性能更可靠更灵活，具有较好的电压和负载调整率、输出纹波小，以及启动平缓等优良特性。仿真结果显示该控制器具有优越的稳态特性和抵抗系统在遇到大信号瞬态扰动时发生变化的良好性能，验证了理论的正确性。 图10. 数字滞环电流控制器在阶跃输入电压变化下的性能 图11. 数字滞环电流控制器在负载变化下的性能 图12. 双闭环PI控制器在阶跃输入电压变化下的性能 图13. 双闭环PI控制器在负载变化下的性能
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user: 摘 要 LDA模型是一种完全的概率主题生成模型，可以利用有效的概率算法来训练和使用模型，但是LDA模型在训练过程中并没有考虑文档之间的链接对主题生成的影响，而在本文提出的RTM模型中，就加入对文档之间链接的计算，计算过程中使用EM算法来对潜在变量进行计算，因为无法准确计算，所以采用变分分布算法。最后我们对没有训练的数据进行预测，分别为根据文档预测链接和根据链接预测文档，在试验结果中可以看到在数据集中两个RTM模型的变型都表现良好。 关键词 :LDA模型，RTM模型，链接，变分分布 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/
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user: 1. 背景介绍 近年来，关于文本过滤的研究都集中在过滤模型方面，基本上是引入和改进机器学习领域的相关成果 [ 1 ] 。隐含狄利克雷分布 [ 2 ] 是近年来这方面发展起来的一种重要的离散数据集合的建模方法，首先，LDA模型是完全的概率生成模型 [ 3 ] ，因此具有丰富的内在结构，并且可以利用成熟有效的概率算法来训练和使用模型，再者，LDA模型参数空间的规模是K*N (k是隐含主题的数量，N是此表中词的数量)，与文档的数量无关，使得LDA更适合在大规模语料库上构造文本表示模型。但是LDA模型只考虑文本本身的内容，而忽略了节点之间的联系。
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user: 2. 相关研究 这个关系主体模型(RTM)是在统计和机器学习的研究基础上提出的，它是一个可以提供节点属性以及其网络结构的潜在空间模型，一些对网络结构的潜在空间模型已经被提出过 [ 4 ] ，但是，这些模型只单单计算数据，并没有考虑节点属性；解释网络的链接结构或者是节点属性的模型的建立过程大都是通过降维 [ 5 ] 和获取节点属性 [ 6 ] 来建立，都趋向于研究它们中的一个或者它们之外的其他属性 [ 7 ] ，包含一些主题模型 [ 8 ] ，RTM模型综合考虑了节点属性和他们之间的链接结构，这样可以通过其中一个预测到另一个。 对一篇文档来说，每一个节点信息就是它包含的关键词，RTM模型研究的是文档关键词和文档之间的链接的关系。除了可以通过链接预测词语和词语预测链接，还可以对没有经过训练的文档数据进行预测。RTM模型是一种新的针对文档和文档之间链接的概率生成模型 [ 9 ] ，关于生成模型 [ 10 ] ，在之前研究中，通常把链接当作相互独立的单元，与本文提出的研究最相近的是Nallapati和Mei的研究 [ 11 ] ，他们试图扩展混合成员模型 [ 12 ] ，他们假设可交换，在模型中允许使用主题来解释链接并且使用其他词语来解释另外一些词语，但是这样影响了使用词语信息来预测链接信息，与此不同的是，在RTM模型中强制使用主题来解释全部词语和链接。RTM是一种新的概率生成模型，它可以被用来分析链接集，比如网页引用、网页链接、社交网络等，我们在实验中证实了它在分析这些数据的时候是适用的，与之前的模型相比在效果上有了明显的提升。
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user: 3. RTM模型 3.1. RTM简介 RTM假设一组被观察到的文档 以及他们之间的双链接 是由以下方法产生的，见图1。 1.对于每一个文档d： a.抽取主题比例 b.对于每一个词语 i.抽取主题分配 ii.抽取单词 图1. 大量文件的图形模型 2.对于每一对文档 ： a.抽取二元连接指示器 完整的模式是很难说明的。因为其中包含了所有从文档中观察的词语，以及他们之间的每个可能的链接变量。函数 是两个文件之间的链接分布。这个函数依赖于生成他们的词语 ，这里我们探讨两种可能性。 第一，我们考虑： (1) 其中 ， 表示函数是S状的曲线。这个链接函数对每一对二元变量作隐藏协变量回归建模。它由 参数化、由 拦截。协变量是由 构造，捕捉两个文件隐含主题之间的相似性。 第二：我们考虑： (2) 使用和 相同的协变量，但是由一个指数函数代替，这个函数返回的概率呈指数增长，可以被看作是Blei提出的建模方法 [ 13 ] 的一个近似变体。 下面我们对这两种情况进行分析。 3.2计算过程 图2表示了文档间的关系。 变量y表示两个文件是否有联系。 通过上面的 函数可以认为，潜在特性的期望函数是回应 这个公式，由监督LDA模型 [ 14 ] 可确保用于生成文档内容的相同潜在主题分配，另外还负责生成他们的链接结构。 3.2.1. 算法建模 我们的计算过程参考变分 [ 15 ] 推理过程，在变分推理中使用EM (期望最大化)算法来做参数估计，最大期望(EM)算法是在概率模型 [ 16 ] 中寻找参数极大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测到的潜在变量，那么就是计算观测变量的潜在变量的后验分布，但是准确的后验分布是难 图2. 文档关系图 以计算的，所以只能使用变分分布。在变分分布中，首先假设存在一个由参数索引的潜在变量的分布函数，这些参数接近真实的后验，然后使用相对熵测量(见Jordan等，1999) [ 17 ] 。经过分解后的 是一组狄利克雷参数，每一个对应一个文档；而 是一组多项参数，对应每个文档中每个词语。 (3) 这个推理过程只对观测到的链接建模，即 ，这样做的原因有两个： 首先，当文档d1和d2之间的链接被观测到就修改 ，否则 ，但是这种方法不能证明当 时，d1和d2之间没有链接，此时，对待这些链接作为潜在变量是更符合真实的，例如，在大型的社交网络如Facebook中，两个人之间没有联系并不一定意味着他们不是朋友，他们可能是真正的朋友，只是谁都不知道在彼此的存在而以 [ 18 ] 。 第二，隐藏未被观测到的链接可以降低计算成本，因为计算的复杂性与观察到的链接的数量成正比。 我们选择等式一时，由于等式难以计算，对它进行一次近似 [ 19 ] ，得到等式4于是乎目标转化为计算等式4。 (4) (5) 其中 以及 ，当 是目标函数时，这个式子可以被准确的计算为： (6) 使用坐标上升方法来优化变分参数 和 可得到： 的计算取决于方程式5或者6中对于 的选择。 可以通过对 元素取对数被计算。 是 ，而 是双伽马函数。 的更新和LDA模型中变分参数一样。即 。 3.2.2. 估算参数 我们通过对每个参数计算其极大似然估计的方法来对模型进行调整，主要是多项主题向量 和链接函数参数 、 ，但是我们发现直接计算是比较困难的，所以我们转向求近似值，采用变分EM，在优化式子4的变分分布和模型参数之间迭代。 因为包含 的式子4中术语和传统LDA中的一样，所以估算主题向量可以通过相同的方法，即对称的狄利克雷来估算 。 但是不能在没有经过观察的情况下直接优化链路概率函数的参数，而是通过使用分等级的正则化任意参数化，这种正则化是先假设网络中存在一些潜在的负面意见，然后将其纳入参数估计，负观测的频率由 控制。当使用公式1的逻辑，我们使用基于梯度的优化 [ 20 ] 来估计参数 和 。使用公式5中使用的近似，ELBO的相关梯度是 ， 。 当使用等式2的指数函数时，可以分析出参数 和 。 其中， 。 我们的最终目标是要对新的数据进行预测，分为两个类别的预测：从文字预测链接的和从链接预测文字。 在链接预测中，给定一个新的文档及其中的词语。我们需要从这个文档到其他文件的链接。这需要计算一个关于后验的期望，这个后验我们是无法计算的。 通过之前介绍的推理算法，根据变分分布的优化方法，我们得到了使用训练文本集 [ 21 ] 中的词语和链接以及测试文件中的词语来进行计算的方法，使用近似值 来替换上面提到的后验，那么预测是值就约等于： (7) 在词语预测中，我们仅仅基于链接预测一篇未知文档中的词语，与链路预测一样， 无法计算，使用和上面相同的技术，使用变分分布来近似这个后验，就产生了预测等式： 通过文件和链接，我们的模型能够根据词语预测链接，以及根据链接预测词语，或者两者混合。