DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 6. 意义 1:5万卡房等4幅区域地质调查报告中将个旧组划分为五个段(T 2 g 1 -T 2 g 2 T 2 g 3 T 2 g 4 -T 2 g 5 )，将其时代置于中三叠世安尼阶。本文将中三叠统个旧组一段(T 2 g 1 )分解出来新建卡房组(T 1 k)，指定层型剖面为卡房镇糯谷寨剖面，含早三叠世腹足类Polygyrina cf. sichaanensis Pa，与上覆中三叠世安尼阶个旧组薄层状白云岩化泥晶灰岩呈整合接触，与下伏早三叠世晚期Smithian阶含双壳类Eumorphotes cf. multifonmis薄层状粉砂质泥岩、粉砂岩呈整合接触，将其时代厘定为早三叠世Spathian阶，这无疑提高了个旧组(T 2 g)的研究精度。四川广安嘉陵江组下伏地层为早三叠世夜郎组，上覆地层为中三叠世安尼阶雷口坡组(周志澄等，2010) [ 18 ]。尽管个旧地区1:5万卡房等4幅区域地质调查中的嘉陵江组与云南罗平一带下三叠统划分方案相同，但罗平一带划分的嘉陵江组为奥伦阶，其上覆地层为安尼阶关岭组(张启跃等，2009) [ 36 ]。表明1:5万卡房等4幅区域地质调查中的嘉陵江组与四川广安、云南罗平划分的嘉陵江组完全是两套不同的地层层序，这充分说明：个旧地区下三叠统洗马塘组与卡房组之间的Smithian阶地层不能划分或者引用为嘉陵江组是认识进步的表现。因此，卡房组的建立对于拟清个旧地区早三叠世的地层层序具有非常重要的意义，此为其一。其二，卡房组主要为巨厚的错时相沉积：扁平砾石灰岩、蠕虫状灰岩、微生物岩、纹层状灰岩、薄－极薄层泥晶灰岩、条带状灰岩夹少量角砾状灰岩、流纹质凝灰岩，并且含丰富遗迹化石。错时相沉积灰岩类型丰富，分布集中，且厚度巨大，除少量夹层外，从卡房组底部至顶部为连续沉积，以夹特有的流纹质凝灰岩、蠕虫状臭(可能是类似于CH 4 、H 2 S [ 18 ] 类等有毒有害的气体)灰岩区别于国内外报导的错时相沉积。迄今为止，至少是国内所发现的错时相沉积规模最大、内容最丰富的唯一特例。或许，(流纹质)凝灰岩本身就是错时相的标志。真实重现了早三叠世错时相沉积从正常海洋环境沉积中退出并迁移到高压力下的缺氧的深海盆地环境。30多年来，错时相沉积的成因研究成果国内外鲜有报道，个旧地区早三叠世卡房组错时相沉积除了共性之外，卡房组中的扁平砾石灰岩(图版II-4)、蠕虫状灰岩(图版II-6) [ 4 ] - [ 9 ] [ 12 ] - [ 23 ] [ 38 ] - [ 49 ]，确实自有地方性的鲜明特色，尤其是丰富的斜交、垂直层面分布的遗迹化石。遐想，如果，错时相是在极端恶劣气候条件下的浅海或者深海环境所沉积，那么，作为满足右江盆地中三叠世安尼期海洋生态系的辐射开端 [ 50 ] [ 51 ] [ 52 ] 的先决条件，就是迫切需要一个水质没有受到(严重)污染、有洋流作用参与、正常盐度、适宜温度以及蕴藏着丰富食物、食物链的(大)洋环境，才能为顶级巨型 [ 52 ] 凶猛的掠食者提供足够大的生存空间和捕猎场所，如现今的太平洋。这就表明，早三叠世早期生态系的重建甚至是不需要任何先决条件，处于被支配的环境，复苏过程需要配置一定的先决条件，生态系的辐射就必需要满足众多的先行条件，缺一不可。右江盆地三叠纪海洋生态系经历了从重建–复苏–大辐射这一系列过程充满了奥秘色彩，要破解这一科学命题，右江盆地个旧地区将可能或者有希望成为研究错时相沉积和三叠纪海洋生态系重建–复苏–大辐射过程中的前缘阵地和天然的实验室。诚然，探索发现三叠纪右江盆地是否存在过相类似于现今大洋的环境，将是今后地质科学发展中的一个前缘命题。目前，在国内只有罗平生物群–盘县动物群和现今大洋的生态系相似和接近。
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user: 7. 结论 1) 卡房组(T 1 k)为主要为错时相灰岩沉积，岩石类型主要为薄层状扁平砾石灰岩、蠕虫状灰岩、微生物岩、层纹状灰岩、薄–极薄层泥晶灰岩、条带状灰岩夹两层角砾状灰岩、3层中酸性凝灰岩。前6种灰岩均反映出具有错时相沉积的特征。错时相沉积灰岩类型丰富，分布集中，且厚度巨大，厚1309.8 m，并且以夹浅灰白、灰黄色流纹质凝灰岩为特征。卡房组含早三叠世腹足类Polygyrina cf. Sichuanensis Pa，卡房组整合于早三叠系Smithian阶之上，且物性界面清楚。其上被含牙形石Neogondolella bifarcata带整合覆盖，时限为早三叠世Spathian阶，不排除底部有属Smithian阶的可能。 2) 1:5万马街、白显、卡房、新安所4幅区域地质调查报告沿用的嘉陵江组(Tj)是一个跨时的地层单位。卡房组(T 1 k)的下伏地层不能引用为嘉陵江组(Tj)，暂称Smithian阶，本身不是跨时地层单位。 3) 在南盘江地区使用国际年代地层表三叠系下统奥伦尼克阶并不合适，因为奥伦尼克阶并不能反映早三叠世晚期的时空位置，所以，使用Spathian阶、Smithian阶，相当于奥伦尼克阶的早期及晚期 [ 23 ]。 4) 结合个旧地区基性–超基性岩墙群地球化学特征，二叠纪末南盘江盆地之个旧地区沉降、裂陷之深，反映其处于强烈的拉伸构造背景，可能出现了洋脊或始初洋盆环境，与现代类似的洋脊或始初洋盆环境相比，无疑是高压力环境。卡房组(T 1 k)基本上继成了Smithian阶之后的古地理环境，流纹质凝灰岩中局部见微粒星点状黄铁矿(已褐铁矿化)呈团块状聚集产出，同样反映卡房组错时相灰岩沉积时，盆地处于极度缺氧环境。 综上所述，卡房组错时相灰岩沉积时处于还原环境、高压力下的缺氧的深水盆地，真实重现了早三叠世错时相沉积从正常海洋环境沉积中退出并迁移到高压力下的缺氧的深海盆地环境。
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user: 摘 要 目的：为了了解四川地区个体负面现状，以引导人们拥有正确的身体自我，从而拥有健康科学的生活方式。方法：本研究采用“负面身体自我量表(NPS)”通过网络调查对214名四川地区的个体进行调查，采用IBM spss 21.0版进行数分析。结果：1) 四川地区的群体整体上在负面身体自我的认知上存在明显偏差；2) 负面身体自我女性明显高于男性，说明女性比男性更担心自己的身体形象；3) 负面身体自我存在显著的年龄差异，即不同年龄的个体对不同维度的身体自我有不同的标准，表现在10~19岁和20~29岁以及50~50岁个体对自己的身高满意度较高；4) 不同体重指数负面身体自我存在差异，表现在胖瘦维度上，越瘦的个体更加满意自己的体重。结论：四川地区的群体自我的身体认知上存在一定偏差，不同性别、年龄、体重指数的个体都存在一定程度的负面身体自我认知差异。社会、学校、以及个体都应当重视身体认知的问题，拥有健康的生活方式。 关键词 :负面身体自我，体重指数 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 1.1. 问题提出 美的定义是丰富多彩的，在不同的角度，在不同的时间，都会对美有不同的定义。如今，环境正在日益发生着变化，每个人对于自己身体应该达到怎样的标准也在随之发生着变化。身体的形象也逐渐成为了人们口中谈论的热门话题，大众媒体中也随处有身体意象的影子 [ 1 ]。 身体意象是一个人对自己身体的感知、想法和感受 [ 1 ]。当一个人的对自己实际身材的感知和理想身材之间有差异时，就会产生负面身体自我 [ 1 ]，并可能导致抑郁、焦虑和饮食失调等后果 [ 2 ]。 有研究在对中国人的身体意向失调的研究中发现，在过去，中国人认为瘦是与贫穷、厄运、和身体不健康联系在一起的，而把丰满视作最理想的身材 [ 3 ]。在对如今的大陆和香港个体进行调查研究时却发现，尽管他们已经远远比西方的同龄人瘦了，这一代的人仍然将“以瘦为美”作为审美标准，而努力的让自己变得更瘦 [ 4 ]。青春期的少女们，则更可能会因为这一标准而对自己的身体意向产生失调，通过节食等方式来减轻体重，让自己变得更“美”，甚至最终会换上严重的饮食障碍，从而给成长带来了严重的影响。同时，国外学者Lee， A.M. & Lee， S.在研究中指出，在中国，人的长相特点可能是评价个体吸引力最关键的因素 [ 3 ]。曾经对中国女性长相特点的一个研究中提到，在中国，人们认为美女应该有对称的面孔，清秀的眉眼，大眼睛，高而直的鼻梁和樱桃小嘴 [ 5 ]，在网络直播越来越火热的今天，为了得到一副符合大众审美的面孔，越来越多的人愿意投资金钱、时间到整容手术上，同时也会承受极大的痛苦和风险，这也证明，中国人长相方面的负面身体自我比例也在逐渐增加。 身体意向与负面身体自我如今正在逐渐成为大众媒体和人们谈论的话题。以往的研究也已经表明，在不同的年龄阶段、性别以及不同特质的人群中，负面身体自我都会存在巨大的差异。介于此，本研究将以四川地区的群体作为样本，试图探讨四川群体的身体意向现状情况。 1.2. 相关概念的解释 1.2.1. 负面身体自我(negative physical self， NPS) 负面身体自我，也称为身体意象失调(body image disturbance)，是一个人对自己形象的负面的认知体验或是行为调控，以及对自己形象产生的负面的情感体验。国内的研究人员陈红系统的对青少年的负面身体自我进行了研究，并提出了此样本的结构模型。该模型中，青少年负面身体自我的结构包括四个主要的特殊因子，分别是胖、容貌、瘦和矮，另外还包括一个整体的身体不满意因子。 1.2.2. 体重指数(Body Mass Index) BMI指数即身体质量指数(简称体重指数，Body Mass Index，简称BMI)，是目前国际上常用的衡量人体胖瘦程度以及是否健康的一个标准。用公式表达为：体重指数(BMI) = 体重(kg) ÷ 身高^2(m)。 1.3. 文献综述 1.3.1. 国内外关于身体意向的研究现状 国外研究人员很早以前就已经开始对身体意向进行研究，并且在身体意向这个领域上，已经取得了许多颇具意义的研究成果，建立了系统科学的测量技术和成熟的理论体系，也通过这些研究，对心理失调的患者的心理干预积累了经验，这些研究成果都对国内的研究具有重要的借鉴意义。Paul Schilder在20世纪初，第一个提出并着手开始了对身体意向的研究，将对身体意向的研究引导至心理学的方向，而不再是以前的神经病理学，这使得身体意象的研究逐渐成为心理学内一个重要的课题。之后，关于身体意象的研究越来越多，也延伸出了很多分支，其中负面身体意向就是其中很重要的一个。 在国外，对于身体意象的研究有许多观点，其中影响比较大的有社会文化观，以及信息加工观。社会文化观的观点是：文化价值观在一个人的认知过程中起着决定性的作用。也就是说，一个人的文化价值观会直接影响一个人的价值观和他相应的行为。当一个人的文化价值观中，外表魅力这一项占据了主要地位，那么这个人在自己的生活中，就会把外表作为评价的第一项。而精神分析学通常认为心理发展时的受阻可以运用精神分析的理论来解释。我国对于身体意象的研究还处于比较基础的阶段，时间较短，相对国外来说研究成果也较少。国内学者黄希庭等对我国青少年群体的身体意向现状作了开创性的研究 [ 6 ]，并出版了《青少年身体自我量表(APS)》，这个量表认为：身体自我包括五个因素：相貌特征、运动特征、身体特征、性特征和负面特征，调查显示我国的青少年群体对自己身体的满意度评价。在对中国大学生的调查研究中发现，中国的部分大学生，特别是男性，有时却会担心他们太瘦，并且希望自己能够变得更强壮 [ 4 ]，他们有时会选择增加锻炼以增肥来达到自己的理想身材，这可能与传统文化认为男性应该具有强健的体魄有关。这也表明，不同身体意向会带来的不同的行为反应。 1.3.2. 有关身体意象影响因素的研究 身体意象的影响因素很多，包括各种与自我相关的个人因素，社会因素，如情绪，自尊，自信心，自我价值感，媒体宣传等。在一项对青少年学生体像烦恼与自尊的相关研究中发现，对自己身体形象产生烦恼情绪的青少年通常具有较高的自尊感，他们可能认为自己的体像会对他人评估自己的形象产生影响，从而导致他们更加在乎自己的体像，也具有更高的体像烦恼。另外有许多有关身体意象影响因素的研究与价值感有关，国内一项对大学生身体意象与自尊、自我价值感的关系的研究中显示，身体意象与自尊，自我价值感都存在相关关系。在对身体意象的研究中，还有一个重要因素就是体重指数，身体自我的满意度与体重指数也是息息相关的，体重指数是身体自我影响因素中重要的一员。在国内外研究中，常常将BMI指数作为影响身体自我满意度的一个因素。有学者在对负面身体自我的研究中显示，负面身体自我在BMI对节食行为的影响中起完全中介作用，表明了个体的体重指数与负面身体自我是相关的。 综上，可以看到在国内外各种对身体意象的研究中，我们已经得到了许多富有价值的成果。但还没有研究将四川地区的群体作为单独的研究对象探讨身体意向的现状调查，因此，本研究试图探讨四川群体的身体意向现状情况。
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user: 2. 研究设计与数据分析 2.1. 研究设计 2.1.1. 研究对象 通过问卷星软件对四川地区的个体随机发放问卷240份，回收有效问卷214份，按性别：男性98人(45.8%)，女性116人(54.2%)；按年龄：10~19岁23人(10.7%)，20~29岁149人(69.6%)；30~39岁9人(4.2%)，40~49岁26人(12.2%)，50~59岁7人(3.3%)；剔除无效问卷的原则是：整份问卷答案呈规则作答的，如同一性作答、波浪形作答等；同一题目选两个或两个以上答案的；整份问卷漏答题目2个以上的。具体分布如表1。 Table 1 Distribution of demographic variables of the study subject 年龄 10~19 20~29 30~39 40~49 50~59 总计 男 女 男 女 男 女 男 女 男 女 人数 7.01% 3.74% 4.21% 37.38% 2.34% 1.87% 2.34% 9.81% 1.87% 1.40% 100% 表1. 研究对象的人口统计学变量分布 2.1.2. 研究方法 本研究采用问卷调查法。整个问卷共两大部分：第一部分为被试的基本情况相关问卷；第二部分是负面身体自我量表(NPS)。 1) 基本情况相关问卷 基本情况一般包括被试的人口学变量，如性别、身高、体重、年龄等。 2) 负面身体自我量表 采用中国心理学家陈红编制的负面身体自我量表(The negative physical-self scale， NPS)。负面身体自我量表的主要目的是测量一个人对自己的形象的态度 [ 7 ] [ 8 ]。负面身体自我量表的验证性因素分析模型指标为x2/df(3.94)、GFI(0.97)、CFI(0.97)、MSEA(0.05)，具有很好的构想效度。 2.2. 数据分析 对于在调查问卷中得到的数据，为了对不同组数据进行独立样本t检验和方差分析，以检验其统计学差异，我们选择使用统计软件SPSS.21进行数据分析。
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user: 4. 讨论 4.1. 整体上个体的负面身体自我认知偏差探讨 通过数据分析我们看到，有接近50%的个体对自己的全身状况表现出了不满意或非常不满意的态度，认为自己胖的被试甚至超过了60%。根据真实的体重指数偏瘦的人所占的比例是10.3%，体重正常的人所占的比例是58.4%，体重偏胖的有31.3%。这也从侧面证明了大部分人对于自己的体重认知存在着比较严重的偏差，此结果与假设1相符。在国内学者李娜关于身体意向的调查研究中显示，个体在对自己身体胖瘦之间确实存在显著差异，且女性普遍认为自己偏胖 [ 10 ]，本研究的结果分析也从侧面验证了以上结论的正确性。大多数个体都对自己的身体自我存在不合理的认知，这可能与当今社会女性多数追求苗条，男性多数崇拜肌肉有关。 国内各种调查研究结果也显示，女性对自身体型的歪曲认知，和不符合常理的期待，是引起饮食障碍的最主要因素，而男性比起女性来说，会更容易产生不合理的行为，比如进行极端肌肉训练等，这些都对个体的身心发展会造成不可逆转的影响 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]。同时，这也从侧面验证了个体对自己的身体意象存在着不容忽视的问题。 4.2. 负面身体自我状况探讨 4.2.1. 不同性别负面身体自我差异 在对不同性别负面身体自我差异的检验中我们发现，仅在对瘦维度的负面身体自我调查上，检验出了显著的性别差异，这说明女性更在意自己是否瘦，且相对男性来说，更多的女性会认为自己太瘦 [ 14 ]。此结果与假设2相符，即在性别上，负面身体自我女性明显高于男性。 4.2.2. 不同年龄阶层的负面身体自我差异 在对不同年龄阶层的负面身体自我进行分析后，我们发现不同年龄阶段的个体的负面身体自我存在差异，这与假设2相符。得到的差异说明10~19岁和20~29岁个体中还是学生的比例较高，由于如今的生活水平逐渐提高，这部分人群的身体发育总体来说要优于30~39和40~49岁的个体，因此身高发育基本正常。而50~59岁个体由于已经逐渐步入老年期，对于身高的重视也随着年龄和身体机能的衰弱逐渐降低，于是对于身高的要求也随之降低，因此表现出对身高的要求不高，呈现出较满意状态。 在长相负面身体自我维度上，10~19岁的个体显著低于40~49岁的个体，20~29岁的个体显著低于30~39岁的个体，20~29岁的个体显著低于40~49岁的个体，20~29岁的个体显著低于50~59岁的个体，即10~19岁和20~29岁个体对自己的长相满意度较高；这可能说明10~19岁和20~29岁个体还处于青春期和青年期，各项生理机能还处于较有活力的状态 [ 15 ]，而40~40岁个体和50~59岁个体，随着年龄和身体机能的衰弱逐渐降低，大部分出现了容颜衰老的现象，因此表现出对长相的满意度降低。 在全身整体负面身体自我维度上，10~19岁的个体显著低于40~49岁的个体，20~29岁的个体显著低于40~49岁的个体，30~39岁的个体显著低于40~49岁的个体，即40~49岁个体相对来说对自己全身的满意度较低。 4.2.3. 不同体重指数负面身体自我差异 在对不同体重指数负面身体自我差异的分析中，我们发现结果与假设1相符合，即不同体重指数负面身体自我存在差异。差异分别表现在：胖负面身体自我维度上，体重偏瘦的个体显著低于体重正常和体重超重的个体，而体重正常的个体又显著低于体重超重的个体。这说明体重偏瘦的个体都更满意自己的体重，而体重超重的个体最不满意自己的体重。这说明受到当下审美标准的影响，体重越轻被看作越符合审美标准，而人们对于自己身体的认知也随之改变，每个个体都希望自己越瘦越好 [ 16 ]。瘦负面身体自我维度上，体重偏瘦的个体显著低于体重正常和体重超重的个体，而体重正常的个体又显著低于体重超重的个体。所得结果与胖维度相吻合。
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user: 5. 结论 通过以上研究分析与讨论，我们可以得到以下结论： 1) 四川地区群体在负面身体自我的认知上存在明显偏差； 2) 四川地区负面身体自我女性明显高于男性； 3) 四川地区负面身体自我存在显著的年龄差异； 4) 四川地区不同体重指数存在负面身体自我差异。
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user: 摘 要 高安市向来有养牛的传统，是江西省肉牛生产的重点县市之一，其丰富的饲草资源等自然条件和政府的大力支持，让高安市的肉牛产业有着良好的前景，但是在发展过程中也遭遇了瓶颈。因此，本文在对高安市肉牛产业的现状进行调查的基础上，分析产业发展困境，提出相关的建议，为政府决策提供参考。 关键词 :肉牛产业，现状，问题，对策 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 近年来，江西省抢抓“北牧南移”的全国性产业转移战略机遇，将牛羊产业作为畜牧业中的突破性产业以推动江西省农业农村经济高质量、跨越式发展。其中，高安市因得天独厚的自然条件和日益完善的政策支持，使其产业得到较快发展。然而，近年来牛源紧缺等问题也给高安市肉牛产业发展迎来新的挑战。为此，本文从高安市肉牛产业发展的现状、存在的问题出发，献策高安肉牛产业的创新发展，让高安肉牛产业越来越“牛”。
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user: 2. 发展现状 2.1. 基本情况 在肉牛数量方面，截至2018年年底，高安市肉牛存栏29.1万头，其中能繁母牛存栏14.2万头，肉牛出栏23.3万头，出栏优质肉牛1.0万头；以西门塔尔牛杂交改良本地牛2万头。在规模养殖方面，50头以上规模养殖户210户，其中100头以上大户5户。有能繁母牛存栏10头以上的母牛养殖户161户。全市完成肉牛改良5万头。在牧草种植方面，目前全市人工种植牧草6600公顷，改良天然草场5000公顷，推广高产栽培优质牧草0.3万亩(数据来源：宜春新闻网)。 2.2. 市场前景 牛肉消费市场的需求直接影响着肉牛产业发展。随着生活观念的改变，居民对富含蛋白质、低脂肪含量的牛肉的需求越来越多；同时，随着江西省及附近省份经济水平的提高，居民的牛肉购买能力也不断增加，由此，越来越大的牛肉需求量为高安牛肉提供了广阔的市场容量 [ 1 ]。截止2018年年底，高安市肉牛存栏29.1万头，肉牛出栏23.3万头，但是高安牛肉仍然出现供不应求的局面；与此同时，牛肉作为猪肉的替代品，近期猪肉价格不断上涨给牛肉市场带来契机，让高安牛肉的市场需求量不断增加。由此可见，高安牛肉市场广阔。 2.3. 养殖模式 高安肉牛养殖龙头企业带动全市养殖户开展种草养牛、放牧养殖与舍饲养殖相结合的养殖模式，秉承“种草养牛、绿色生产”的循环农业理念，把牛场产生的有机肥等用来种植牧草、水果、蔬菜，将种植与养殖有机结合，实现肉牛养殖的科学化、生态化、循环化。同时以肉牛产业为基础，融合农业观光、休闲旅游等新业态，兼顾经济效益与生态效益，让养殖模式具有可持续性。
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user: 3. 存在的问题 3.1. 标准化体系不健全 在标准化养殖方面，虽然政府部门也制定了一些相关政策和标准，但在标准化养殖的应用如栏舍建设、生产设施配备、卫生防疫、粪污处理等方面还不太规范，从而导致肉牛养殖标准化程度低。在标准化加工方面，虽然一些加工有强烈的标准化意识，但是高安肉牛产业体系在牛肉的屠宰、加工、贮藏、运输、配送、销售、包装和标识等方面还缺乏相关技术标准和法律法规，导致不同的企业有不同的加工条件、加工方式、加工标准和加工水平，由此造成了高安牛肉产品品质难以确定，不利于高安牛肉品牌的发展。由此可见，健全高安肉牛产业的标准体系迫在眉睫。 3.2. 牛源紧缺 目前，高安市的牛犊来源主要是依靠“北牛南运”，本地牛源十分紧缺，母牛存栏量严重不足。这主要是由于母牛养殖周期长、成本高、风险大，而大部分企业、合作社、散户都存在贷款融资难问题 [ 2 ]，因而养殖母牛的积极性低；同时牛犊繁育需要高级技术、设备，而大部分养殖户相关的技术指导和资金支持。因此，高安市的肉牛育种体系不健全，犊牛自给能力差，远不能满足产业发展需求。 3.3. 知名品牌较少 随着经济水平和生活质量的提高，人们对牛肉品质的要求也越来越高，消费者越来越追求口感好的品牌牛肉；加强牛肉品牌建设也是发展肉牛产业的重中之重。然而，高安市缺乏具有核心竞争力的自主牛肉品牌。虽然高安作为传统的黄牛之乡，其中的锦江黄牛享誉市场，有一定的市场竞争力，但是推广到全国却依然有难度，真正叫得响的牛肉品牌还比较缺乏。总而言之，高安市的品牌化模式还未形成，有较大的培育潜力。 3.4. 科技含量不足 高安市大部分养殖场在肉牛养殖方面多沿用传统的人工饲喂方式，使用人工喂养不仅成本高而且效率低；饲养员对肉牛的科学饲养方法、疫病防治等的认知水平较低，由于饲料搭配不合理，肉牛出现疾病的情况经常发生；此外，大部分养殖场的栏舍设施不完善，阴暗潮湿不利于肉牛的健康生长。
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user: 4. 发展对策 4.1. 实施标准化工程 1) 标准化养殖 政府要加强对养殖户实施标准化养殖过程的监督 [ 1 ]，加强建设肉牛养殖标准化基地 [ 3 ]，包括建设生态畜牧养殖场，标准化沼气池、栏舍等工程，发挥基地的示范带动作用，实现整个高安肉牛产业标准化养殖。 2) 标准化加工 高安市政府要高度重视牛肉加工问题，要出台相关的政策予以支持，实施科学适用、国际接轨、统一权威的现代牛肉屠宰、加工标准体系；积极引进保鲜、包装等先进技术，提高牛肉产品附加值；推行牛肉产品生产经营的QS认证及市场准入、产品的质量抽检检查等举措，改善品质检验等相关设施设备，不断提高牛肉的产品质量 [ 4 ]，进而不断扩大高安肉牛产业的经济效益，壮大高安的肉牛产业。 4.2. 建设良种繁育体系 1) 加大母牛养殖政策扶持 一是要解决资金问题。政府要高度重视母牛养殖问题，要加大对母牛养殖工程的资金支持，协同金融企业解决母牛养殖户的资金不足问题，比如放宽养殖户的贷款条件，给予利息补贴等。二是要加强补贴和奖励。政府一方面可以按照“见犊补母”的标准对母牛养殖户给予一定的奖励，提高养殖户养殖母牛的积极性；另一方面，政府可以对母牛养殖户给予保险补贴，有效降低养殖户因养殖母牛带来的风险。三是建设母牛养殖示范基地，发挥好示范作用，引导养殖户科学养殖母牛。 2) 加大原种保护和良种引进 首先，政府要加强肉牛良种场建设，加大原种保护和良种引进，建设地方资源保种场和扩繁场，提高良种供应能力。加强省级种公牛站和区域性配种站(点)建设，加大良种推广力度，解决供种瓶颈，提高良种供给能力和质量。 4.3. 加强品牌化建设 1) 加强品牌推广 首先，锦江黄牛是高安肉牛产业的王牌，因此政府要重视推广锦江黄牛。要加强锦江黄牛品种保护，争取省级财政补助资金，与肉牛养殖企业制定项目，培育好锦江黄牛；其次要提高市场营销能力，拓宽营销渠道，依靠新媒体扩大高安牛肉的品牌知名度和美誉度；最后是要抓紧高安牛肉的标准化生产、国家地理标志产品、注册商标这三种标志的创建工作。 2) 加强品牌管理 政府部门应该重视龙头企业在品牌管理方面的重要作用，发挥龙头企业强大的信息管理能力、先进的技术、充足的资金等方面优势，将肉牛企业、合作社、农户等组织起来建立统一品牌，使用统一名称，从而扩大品牌影响力；规范牛肉质量，统一牛肉分类等级和规格，在牛肉产品包装和设计方面，要尽量缩减种类，避免五花八门，优化高安牛肉品牌，进而用品牌效应将带动高安肉牛产业健康持续发展。 4.4. 强化科技应用推广 1) 强化技术应用 政府要加强与科研院所的合作，研究标准化养牛设备并且加速科技成果转化；对养殖户给予相关补贴，帮助其建设规范的肉牛栏舍、标准化沼气池等基础设施，为肉牛生长提供健康的环境；政府还可以建设养牛科技应用示范点，发挥其示范作用，推动高安所有肉牛养殖场运用科技养牛，提高肉牛养殖效率，促进肉牛产业又快又好发展。 2) 强化技术推广 政府相关部门要充分利用好省内甚至国内科研院所的技术优势，加快建立农业技术协同推广机制，推动高安市肉牛重大技术协同推广试点工作顺利实施。通过邀请专家做讲座和技术人员实地指导等方式对养殖户进行专业的技术推广，从而让更多的养殖户掌握肉牛的科学绿色饲养技术、优良牛品种及繁育技术等，同时还要提高养殖户的安全生产意识，促进牛肉产品质量的提高。
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user: 5. 结语 乡村振兴，产业兴旺是重点。因此，对于江西来说，高安的肉牛产业是推进江西的乡村振兴工程、助推产业兴旺的重要抓手。本文在分析高安肉牛产业现状的基础上得出高安肉牛产业存在标准化体系不健全、牛源紧缺、知名品牌较少、科技含量不足的问题，就此也提出了一些有针对性的对策，即实施标准化工程、建设良种繁育体系、加强品牌化建设、强化科技应用推广，以期为高安市的肉牛产业及江西其他地区的相关产业提供一定的借鉴和参考，从而助力江西的乡村振兴。
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user: 摘 要 循环神经网络(RNN)在分析整数序列的数据特征中具有优异的作用。利用其特征分类的原理，本文将预分类和分类后的基因序列进行包括移位等的序列操作，按照文中框架下模块操作得到一系列的变值概率统计图示可视化结果，通过变值图示以及其他的图示比较与分析，对RNN分类器的稳定性进行分析。在替换操作中多种类的替换关系和移位操作中长度的变化，提供丰富的可视化结果，综合交叉比较结果，有利于对RNN分类器稳定性问题进行分析和深入探索。 关键词 :RNN分类器，稳定性，移位，序列操作，可视化 Copyright © 2020 by author(s) 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 从1990年代起，循环神经网络(Recurrent Neural Network， RNN) [ 1 ] 在处理整数序列中展现出强大的分析和处理功能。通过大规格集成电路等相关计算工具的发展，目前已经有了长足的进步。近年来，针对不同应用，出现了各种基于RNN 的变体结构，并被应用在各个特殊的应用领域中 [ 2 ]，循环神经网络已经成为在深度学习领域中一类非常重要的模型。 在现实生活中满足序列性质的数据是普遍存在的，这类数据也助推了RNN在实际应用中获得不断地拓展，例如：时间序列处理，股票行情预测 [ 3 ]，金融数据预测 [ 4 ]，雷达临近预报 [ 5 ]；语音序列识别 [ 6 ] 等。对RNN的应用研究偏重于的是实际应用方面。本文将基因序列分类作为RNN 应用的代表，探究RNN分类器的稳定性问题，利用变值理论 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 体系框架，达到展示RNN分类器所生成的分类序列的稳定性特征，从可视化的角度，展现其移位后不变的特性。 通过可视化方法将RNN稳定性抽象概念具体形象化，展示RNN分类器分类结果数据集中的数据分 布情况以达到对RNN 分类器稳定性探索与研究的目的。
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user: 2. 体系结构 本文将预分类的基因序列进行分段、移位。针对预分类后的序列操作，得到在不同移位长度值条件下的基因序列数据集合，将不同数据集分别作为RNN分类器的输入，得到对应的检测数据集。对不同检测数据集中的序列进行替换，得到最终可视化的序列数据集。然后通过统计计算模块操作提供可视化的模块展示。 文中使用的体系结构主要分为以下几个模块：预分类序列操作模块、RNN分类模块、可视化序列操作模块、统计计算模块、可视化模块。 该体系结构下，数据处理的流程如图1。
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user: 3. 核心处理模块 在文中所使用的框架下不同的处理模块会有不同的操作。 图1. 数据处理流程图 3.1. 预分类序列操作模块 该模块主要包括序列分段操作和序列移位操作，参阅“图2”。 图2. 预分类序列操作 首先是序列分段操作，将整个基因序列数据作为字符串，然后按照分段长度(dl)进行分段处理，将长度小于分段长度的序列舍去，使得基因序列字符串转变成为由固定分段长度的序列组成的数据集。 其次是序列移位操作，将序列数据集中的单条序列字符串分别向左平移，平移单位为移位长度值(ml)个字符，最后不同移位长度的移位操作可获得不同的序列数据集。而移位操作中的长度值范围为：1分段长度值。 例如，序列数据字符串为：GCTGGTCCGCAGCAACACGACCAGGTTGACGTACCGAT，其序列总长度为38，若将分段长度(dl)固定为9，则此时可得到数目为4段的序列数据集：GCTGGTCCG，CAGCAACAC，GACCAGGTT，GACGTACCG。而移位操作中若是移动长度(ml)为2，则将序列数据集中的每条数据序列向左平移2个序列字符，此时以上数据集的移位操作结果就为：TGGTCCGGC，GCAACACCA，CCAGGTTGA，CGTACCGGA。 3.2. RNN分类模块 该模块下，将测试数据集中的数据序列进行移动操作后作为RNN分类器的输入，进行分类操作后，得到相应的结果数据集作为输出，如“图3”。 图3. 分类器分类流程图 3.3. 可视化序列操作模块 可视化序列操作主要是两次序列替换操作。 任意一条DNA序列根据四种碱基的不同性质，可以被唯一描述为3种独立的嘌呤(R)和嘧啶(Y)的分布、氨基(M)和羧基(K)的分布、强氢键(S)和弱氢键(W)的分布，本文将三种分布作为替换关系，如下： 1) RY：嘌呤(R) = A、G；嘧啶(Y) = C、T； 2) MK：氨基(M) = A、C；羧基(K) = G、T； 3) SW：强氢键(S) = G、C；弱氢键(W) = A、T； 根据以上对应的替换关系，一条基因序列可映射成三条不同的序列，此为序列的第一次的替换操作，其主要针对的是序列中的元素。 例如：序列GTCCACTGGCATGGT可替换成三条独立的序列：1) RYYYRYYRRYRYRRY；2) KKMMMMKKKMMKKKK；3) SWSSWSWSSSWWSSW。 任意一条序列经过了第一次替换操作后其中的位置关系有四种，如下： 1) RY：‘RR’，‘RY’，‘YR’，‘YY’； 2) MK：‘KK’，‘KM’，‘MK’，‘MM’； 3) SW：‘SS’，‘SW’，‘WS’，‘WW’； 而该序列操作中的第二次替换是在所有位置关系选出特定的位置关系字符串作为替换时的判断依据，将整条数据序列中与之相等的子字符串替换为“1”，否则就替换为“0”，最终将整条序列替换成只包含“0”和“1”的序列。 综上可知，任意一条经过第一次替换的数据序列按照不同的位置替换关系一共可替换成4条“01”序列，作为统计计算模块的输入。 例如，若经过第一次替换后的序列：SWSSWSWSSSWWSSW，则第二次替换结果为：① ‘SW’：10010100010001；② ‘SS’：00100001100010；③ ‘WS’：01001010000100；④ ‘WW’：00000000001000。 3.4. 统计计算模块 统计计算模块主要是统计替换后的“01”序列中“1”字符的总数量，然后计算其测度，用“1”的统计总数除以序列的长度。 同一条序列因为不同的序列替换关系会有相对应不同的统计值集合。 3.5. 可视化模块 该模块中主要包括序列差异、分类结果统计、分类结果数据集可视化操作，以下主要介绍针对不同的可视化操作的数据操作。 3.5.1. 序列差异 序列移位操作前后的差异性可通过编辑距离 [ 11 ] 计算两序列相似度 [ 12 ] 来量化。其中编辑距离是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。一般来说，编辑距离越小，两个串的相似度越大。 编辑距离用数学语言描述有： l d i s t a ， b ( i ， j ) = { max ( i ， j ) ， min ( i ， j ) = 0 min { l d i s t a ， b ( i − 1 ， j ) + 1 l d i s t a ， b ( i ， j − 1 ) + 1 l d i s t a ， b ( i − 1 ， j − 1 ) + 1 } ， o t h e r w i s e } 其中有： l d i s t a ， b ( i ， j ) 指的是a字符串中前i个字符和b字符串中前j个字符之间的编辑距离。 其中计算相似度的公式如下： r = ( s u m − l d i s t a ， b ) s u m 以及有： s u m = m + n 其中m和n分别为两个字符串的长度，而ldist a ，b 表示字符串a和字符串b之间的编辑距离。 计算可得序列进行不同长度的移位操作后序列与不进行移位操作序列之间的相似度集合，该集合就作为序列差异可视化的输入数据。 3.5.2. 分类结果统计 将进行不同长度值移动操作后所得的测试数据集经过RNN分类器分类，然后对结果数据集进行统计操作，即将结果数据集中数据按照种类为单位进行数据统计。 结果可得到一系列不同长度值移动操作下分类结果的种类数量的统计值，将其作为分类结果统计可视化的数据源。 3.5.3. 分类结果数据集统计 此模块中的可视化数据来源于统计计算模块中的数据集，因为可以选择不同的元素替换关系以及不同的位置替换关系，所以可得不同的数据集。其后选择不同的数据值组合作为可视化2维图示的坐标值也就可以得到相应不同的可视化结果，从而获得不同的观察分析角度。
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user: 4. 数据简介 文中所涉及的数据为四类细菌的基因序列：① 肠沙门氏菌(Salmonella enterica)；② 脓肿分枝杆菌(Mycobacteroides abscessus)；③ 桑特氏三角菌(Terriglobus saanensis)；④ 苏云金芽孢杆菌(Bacillus thuringiensis)。 所有数据全部来源于美国生物基因数据库NCBI网站。 本文中将分段长度值固定为100，移位长度值范围为1~99。
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user: 5. 结果展示与分析 5.1. 结果展示 本文结果主要是结果可视化模块中的内容。 5.1.1. 分类结果数据集统计 将不进行移动操作的数据序列与进行移动操作后的数据序列之间的相似度按照以上公式计算出来，然后计算整个数据集的差异性平均值，最后将其所得平均值可视化，结果如“图4”。 图中其横坐标为序列移动操作中的移动长度值，其为连续性变化数值，范围就为1~99，纵坐标为序列移动前后两序列字符串的相似度计算值。 观察可视化图示结果发现，移动长度数值范围在41~61时，两序列字符串差异性最大，同时对应的相似度也最低。 5.1.2. 分类结果统计可视化 将分类结果统计结果可视化后，可得如“图5”。 统计结果是按照分类操作中序列数据集的种类为单位可视化，本文中所涉及的数据种类数量为4。 图4. 序列差异值图示 图5. 分类结果数据集比例图 横坐标为不同的连续序列移动操作的移动长度值，值所取范围是0~99，纵坐标为其中某一类数据所占结果数据集的比例。 从结果图示中，可知在不同的移动长度数值的移动操作条件下，所对应的不同结果数据集中四种不同类别的数据集数量变化并不大。 5.1.3. 分类结果数据集可视化 分类结果数据集统计结果可视化后可以得到一批不同的图示结果，在其中挑选出有特定序列差异值的数据集可视化图示进行展示如图7至图11，对应的移动操作的移动长度分别为0，1，21，41，61，81。 图示结果为二维频次直方图，其中横纵两坐标轴的值分别是数据集经过两次替换操作后的相应统计值，而值的选取可以是多种不同的组合，由于第一次替换关系总共有三种，而每一种替换关系里位置替换关系总共有四种，所以可以获得大量的可视化组合结果图示。图示中颜色的分布信息表示数据分布情况，颜色由‘红黄青蓝’组成，其中蓝色表示数据含量最少的投影，红色表示数据含量最多的投影。 本文中以下可视化结果展示的是：第一次替换关系是‘SW’，第二次位置替换关系是‘SW’和‘WW’，具体结果如下图系列。 其中单张图示中包括(a)、(b)、(c)、(d)四个部分，每个部分分别代表不同的分类结果，从上至下，从左至右顺序依次是：① 肠沙门氏菌(Salmonella enterica)；② 脓肿分枝杆菌(Mycobacteroides abscessus)；③ 桑特氏三角菌(Terriglobus saanensis)；④ 苏云金芽孢杆菌(Bacillus thuringiensis)。 不进行移动操作时，按‘SW’与‘WW’位置关系统计值可得如图“图6”： 图6. 移位长度0结果图 进行移位操作，且移位操作中移动长度(mlen)为1，21，41，61，81时，按‘SW’与‘WW’位置关系统计值可如下： 1) 移动长度(mlen)为1可得如图“图7”； 2) 移动长度(mlen)为21可得如图“图8”； 3) 移动长度(mlen)为41可得如图“图9”； 4) 移动长度(mlen)为61可得如图“图10”； 5) 移动长度(mlen)为81可得如图“图11”； 图7. 移位长度1结果图 图8. 移位长度21结果图 图9. 移位长度41结果图 图10. 移位长度61结果图 图11. 移位长度81结果图 观察图示可发现，分类结果数据集的变化并不大，虽然数据分布情况仍有变动，但是数据集数据整体分布情况变化不大。 综上，将图6作为对比项，较之图7至图11可视结果中的差异数据统计占比如“表1”： Table 1 System resulting data of standard experimen mlen = 1 (图7) mlen = 21 (图8) mlen = 41 (图9) mlen = 61 (图10) mlen = 81 (图11) 12.42% 14.04% 15.30% 14.21% 14.43% 表1. 标准试验系统结果数据 5.2. 结果分析 综上所有的结果图示，虽然在移动长度为41~61的范围内进行移动操作后的序列与不进行移动操作的序列两者之间的相似度最低即差异性最大，但在该区间范围内分类结果数据集的每个种类分类的结果统计量变化不大，且单一种类的结果数据集的数据分类情况整体稳定，具有固有的分布特征。虽然本文处只展示了‘SW’和‘WW’一种组合的图示结果，但是其他组合结果图示在同样的操作流程下也是可得的，并且所有图示所反映结果信息的也是一致的。 RNN分类器在序列元素位置变化的情况下，分类操作时仍然是稳定的，序列数据中元素的位置改变在一定范围内对RNN分类器的影响是十分有限的。
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user: 6. 总结 本文利用变值测量模型对RNN分类器的稳定性进行了初步的分析与探索，其处理的流程主要包括：序列操作模块、RNN分类器分类模块、统计计算模块、结果可视化模块。其中多种组合的图示结果提供了较为全面的观察与分析角度，从数据分布特征对RNN分类器的分类稳定性研究提供了一种可行的处理流程和方法，为观察RNN分类器结果的稳定性提供了系列可视的比较结果。 基于目前的研究结果，整个框架仍有可拓展的部分，虽然可视化结果中展示出了RNN分类器的稳定，但是其中仍有细微的差异，可将差异作为独立的可视化单元进行进一步的分析与探索。
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user: 摘 要 伴随城市化的进程推进，人们对于室内定位技术的精度要求日益增长，室内定位的研究也受到了社会的广泛关注。本文在传统的波峰波谷检测算法的基础上做出改进，设计了多重门限检测的波谷检测算法。该算法通过波峰值或者波谷值判断行人的运动状态，然后检测相邻波谷之间的时间差和波谷与波峰之间的时间差是否满足阈值条件，消除伪波峰和伪波谷的影响，实现计步。同时，本文也使用了卡尔曼滤波降低原始数据的噪声，平滑曲线。实验表明本文算法提高了计步的准确性，能够应用于计步器、室内定位等领域。 关键词 :波峰波谷检测，多重门限检测，卡尔曼滤波，室内定位 Copyright © 2020 by author(s) 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 步行运动是一项普遍的，门槛低的全民健身运动，在诸多方面对人体有益，但是过多运动也会对人体产生损伤，因而有效计步显得十分重要。计步器可以记录步行的步数，在孕妇健康管理、体育教学、反映能量消耗、增强运动等方面发挥着巨大的作用。微机电系统(Micro-electro Mechanical Systems， MEMS)以体积小、重量轻、功耗低、耐用性好、价格低廉等优点广泛应用于智能手机传感器模块中。目前大多数计步算法都是围绕加速度实现的，而智能手机内置的加速度传感器能够方便获取加速度。 对于精确计步问题，很多学者已经进行了研究，涌现出了很多方法。 文献 [ 1 ] 提出多级自适应门限计步算法，先检测加速度信号中的峰值点和谷值点，接着基于获得的峰值点和谷值点，计算人物的步频特征，根据所得步频特征判断人物的运动状态，最后，针对每种运动状态，自适应分配对应的时间差阈值和动态峰谷值差值阈值，实现多级自适应。该算法的准确率能达到95%以上，但对波峰或者波谷的检测准确度要求很高。文献 [ 2 ] 提出了一种基于加速度传感器的自适应计步算法，通过对加速度传感器采集的信号数据进行一系列处理，然后利用人工免疫算法对处理后提取的特征值进行判断，确定人的运动状态，再进行计步。该算法改进了特征值提取方法，摒弃了传统的贝叶斯分类算法，采用人工免疫分类算法有效地提高了计步的准确率，但是运动状态的判定对样本数据库有较强的依赖性。 文献 [ 3 ] 设计了一种基于MPU6050加速度传感器的自适应采样计步器，该计步器通过MPU6050加速度传感器采集步态信号，运用滑动滤波算法对传感器输出的数字步态信号进行滤波与降噪处理，采用动态阀值算法对行人的跑步和走路两种状态进行自动识别，并根据人体不同的运动状态自动调整采样速率，计步精度可以达到95%以上。文献 [ 4 ] 利用MEMES-IMU多种特征值，提出了行走和跑步的两种步态检测算法。在行走状态下，采用加速度、角速度，足部着地和跨步时间的多条件约束实现零速区间检测。在跑步状态时，通过步伐探测和跨步探测的方法，并结合多条件约束，实现零速区间检测。检测精度达到99%以上，但未将行走状态与跑步状态算法统一。 针对以上算法出现的问题，本文提出了基于加速度的门限检测算法，在波谷检测算法的基础上改进和优化。算法运用卡尔曼滤波算法对传感器输出的步态信号进行滤波和降噪等预处理，然后根据状态门限阈值判定行人的运动状态，比如跑步、行走或者静止，针对不同的运动状态分别设置步频时间差阈值和峰谷值时间差阈值，满足阈值条件则计步。该算法计步精度可以达到96%以上，可以有效应用于计步器、室内定位等领域，测量不同状态下的步数，满足工程应用的需求。
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user: 2. 计步原理 步态周期可以分为支撑期和摆动期，是指行走过程中一侧足跟着地至该侧足跟再次着地时所经过的时间 [ 5 ]。 如图1所示，在一个步态周期中，人由于大腿的摆动，垂直加速度先增大后减小，前向加速度在迈步过程中增大，在提脚过程中减小。 通过Android手机的三轴加速度传感器获取手机坐标系(如图2(a)所示，x轴沿手机左右方向，y轴沿手机上下方向，z轴沿垂直于手机屏幕的方向)下的加速度数据，如图2(b)所示。加速度数据的变化可以反映出行人运动的全过程，因而基于加速度的算法实现计步是可行的。 图1. 一个步态周期过程中加速度变化规律 图2. 手机坐标系和一个步态周期里加速度变化
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user: 3. 算法设计 3.1. 预处理 acc_z (z轴加速度)尽管能够反映出行人运动的加速度变化，但是单轴加速度对噪声的抗干扰能力较差，不稳定.在实际生活中，行人握持手机的姿势或者手机的摆放位置不尽相同，而且手机加速度的方向与行人行走方向并不相同。对此，大部分研究采用三轴合一加速度，如公式(1)所示： (1) 其中acc_x表示侧向加速度，acc_y表示垂直加速度，acc_z表示前向加速度 [ 5 ]。 三轴合一的加速度结果如图3所示。 图3. 三轴合一加速度 3.2. 卡尔曼滤波 在数据的采集过程中，由于传感器的噪声和手机的摆动或者与衣服的摩擦，不可避免会产生错误的数据(如图4(a)所示)，因此需要对采集的数据进行滤波，矫正错误的数据.本文采用卡尔曼滤波算法 [ 6 ]。 图4(b)是经过卡尔曼滤波后的波形图，从图中可以看出卡尔曼滤波模型有效地消除了伪波峰或波谷，提高了计步的准确性，同时也使得波形更加平滑，趋近于实际加速度的变化趋势。 图4. (a) 卡尔曼滤波前；(b) 卡尔曼滤波后 3.3. 门限检测计步算法 传统的波峰波谷计步算法由于只检测峰值或者谷值对噪声抗干扰能力较弱，当滤波过程中无法完全消除伪波峰或者伪波谷，那么就会出现多次计步的情况，降低计步的准确性。本文在传统波峰波谷计步算法上做出改进，兼顾波峰和波谷检测，同时引入波峰时间自更新，避免由于行人停留使得相邻两波峰或波谷的时间差大大超过阈值而无法计步的情况，有效提高了计步的准确性。 3.3.1. 状态门限阈值设置 行人在慢走、快走或者跑步过程中的步频是不一样的，一步所需的时间也不同，因而在计步前需要判断行人的运动状态。本文区分静止、行走和跑步这3中状态，约定静止状态state = 0，行走状态state = 1，跑步状态state = 2。为描述状态判断的过程，引入如下符号： still_peak：静止时加速度的峰值最大阈值，即行走时加速度的峰值最小阈值； walk_peak：行走时加速度的峰值最大阈值，即跑步时加速度的峰值最小阈值； still_valley：行走时加速度的谷值最小阈值，即行走时加速度的谷值最大阈值； walk_valley：行走时加速度的谷值最小阈值，即跑步时加速度的谷值最大阈值； 在8个历元的滑动窗口中取出最大值Max和最小值Min (一般重力加速度g取9.8 m/s 2 ，满足最大值大于重力加速度，最小值小于重力加速度)，状态转移方程如(2)所示： (2) 如图5所示，行人在不同状态运动时，峰值和谷值都有明显的差别，对人行走和跑步时的数据多次采样，绘制加速度幅值分布情况图，由实验统计结果可知：行人在正常行走情况下加速度峰值幅值分布在[1.1 g， 2 g]，谷值幅值分布在[0.4 g， 0.9 g]的比重达到98%以上；跑步状态下加速度峰值幅值大于2 g，谷值幅值小于0.4 g的比重达到99%以上，因此取still_peak为11.1 m/s 2 ，walk_peak为20 m/s 2 ，still_valley为9.3 m/s 2 ，walk_valley为4 m/s 2 。 图5. 不同运动状态下的加速度波形 状态判定函数Judge_State()的伪代码如下。 Dim state AS INTERGER state=1 input(acc) if acc<9.8 Then do 状态转 Endif if acc>9.8 Then do 状态转移 Endif 3.3.2. 时间差门限阈值设置 通常情况下，正常人行走的频率为1~2.5 Hz，跑步时的频率不超过5 Hz，所以设置行走时的时间差门限阈值为[0.4 s， 1 s]，设置跑步时的时间差门限阈值为[0.2 s， 0.5 s]；记行走时相邻两波谷的时间差为delta_1，跑步时相邻两波谷的时间差为delta_2，通过检测delta_1或者delta_2是否在门限阈值范围内进行一次判断，如果小于阈值下限，表示存在伪波谷(如图6波谷2所示，波谷2中两个波谷的时间差小于阈值)，如果大于阈值上限，可能行人停止行走或休息，此时需要更新前一个谷值时间，避免影响后续计步。 图6. 两种伪波谷类型 记相邻的波峰与波谷的时间差为delta；如图6所示，尽管波谷1达到阈值要求，但是波峰1没有达到阈值要求，在计步过程中并不能计成一步，因而需要通过delta来进行二次判断消除这种情况的伪波谷的影响。错误率与delta的关系如图8所示，当delta取值过小，会导致一步内波峰与波谷的检测时间差过小，从而忽略如慢走的步数，降低了计步准确性；当delta取值过大，会导致本次判断失效，不能消除图6中伪波谷1。根据实验数据的统计，如图7所示，当delta取0.4时，错误率最低即计步的准确率最高。 图7. 计步的错误率与delta的关系 阈值判断的峰值和谷值尽管在窗口里是最值，但仍需判断是否是前后邻域的最值，窗口两侧的最值不满足要求，需要摒弃，这是第三次判断.当三次判断都满足条件时，计步并更新前一个谷值时间，进入下一轮读取，算法伪代码如下所示。 input(acc) input(time) do 潜在峰值和谷值获取 if峰值: state= Judge_State(Max) if 时间阈值判定成立 Then do 计步 Endif Endif if 谷值： state = Judge_State(Min) if 时间阈值判定成立 Then do 计步 Endif Endif
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user: 4. 实验与结果分析 4.1. 实验设计 为了获取行人在运动过程中握持Android手机时的加速度，编写了一款APP读取三轴加速度的数值.选取物联网工程学院宽阔的走廊作为实验的场地(如图8所示)，便于实验。 图8. 实验走廊 实验使用的手机是HUAWEI Honor 10，系统为Android9.0.1。实验区别静止、行走和跑步三种状态，每种状态均采用门限检测计步算法，采集三组数据，每组数据的实际步数都是100步。 4.2. 实验结果分析 经过行人运动时加速度数据的采集，预处理，滤波，计步算法等过程进行了随机测试，测试的结果如表1所示。通过门限检测算法可以有效实现计步，行走状态下的准确率可达100%，最低为93%；跑步状态下的准确率可达99%，最低为95%；静止状态下的行人可以100%识别；在实际生活应用中可以作为室内定位或者计步器的一部分，准确提供行人的步数信息。 Table 1 Step detection result 运动状态 实际运动步数 计步结果 准确率 平均准确率 行走 100 100 100% 97.3% 100 93 93% 100 99 99% 跑步 100 103 97% 96.3% 100 105 95% 100 103 97% 静止 0 0 100% 100% 0 0 100% 0 0 100% 表1. 步数检测结果 4.3. 与传统波峰检测算法比较 文献 [ 7 ] 采用传统峰值检测实现计步，选取统一的时间窗口[0.2 s， 2 s]，比较上一峰值与此峰值的时间间隔，如果处于时间窗口内，则视为有效信号。此算法对噪声的抗干扰能力较弱，只能一次性计步，计步过程中不能过长停留，否则会形成累积误差，无法计步。如图9所示，红线以上部分均达到峰值要求，计步是前3个峰值计步有效，但第三个与第四个峰值间有较长的时间间隔，且超过时间阈值，第四个峰值以及往后的峰值都是无效的。 图9. 文献 [ 7 ] 计步结果 对于本文的算法和文献 [ 7 ] 的算法分别进行10次行走和跑步测试.将2种算法计算的总步数与实际行走的步数进行比较，可以得到如图10所示的误差比较。 由图10可知，测试10次之后，文献 [ 7 ] 传统峰值检测算法计算出的总步数与实际的步数误差较大，跑步状态下步态周期短，误差范围大于等于3%占比60%，均在5%以内。行走状态下步态周期相对变长，此时误差范围大于等于3%占比90%，大于等于5%占比60%。而本文算法测试10次，跑步状态下误差范围大于等于3%占比30%，均在5%以内。行走状态下误差范围大于等于3%占比30%，均在5%以内。由实验结果表明：本文的算法优于传统的峰值检测算法，有效地提高了计步的精度。 图10. 实验误差比较
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user: 5. 结束语 本文讨论了基于加速度的门限检测计步算法，在传统的波峰波谷检测算法的基础上做出改进，提高了计步的准确性。本文也讨论了卡尔曼滤波原理，对原始的加速度数据进行过滤，降低了噪声的干扰。在状态判断的基础上进行三次门限检测有效对伪波峰和伪波谷起到抑制作用。实验表明本算法能够满足计步器、室内定位等方向的精度要求，在此后的工作里，我们团队将致力于滤波方法的改进，进一步提高精度，降低噪声对实验的影响。
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user: 摘 要 模拟退火算法是一种有效的全局优化算法。本文在叙述模拟退火算法的基本原理及实现方法的基础上，采用该模型对视频会议网络系统业务调度问题给予了解答，并且对结果的可靠性进行了分析验证。结果表明，在视频会议网络实际运行过程中，当平均延迟时间为0.0458秒，平均流通时间为0.0472秒，网络设备利用率为2.94%，网络运行成本为0.0641时，整个网络性能达到最优，即节点处理所有业务的时间为最短值0.0018秒。 关键词 :模拟退火算法，业务调度，全局优化 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/