DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 研究背景及主要结果 连分数是表示实数的一种重要方式，其数学方面的研究自欧拉时代就开始了，其在数论如丢番图逼近中发挥着重要作用，近些年来与概率论、分形几何、动力系统等学科建立了紧密的联系。连分数的基本知识和度量结果可参考Khintchine [ 1 ]，刘鹏 [ 2 ]，其Lévy常数相关内容可以参考Faivre [ 3 ]。 2015年，Fang等 [ 4 ] 引入了随机连分数。令 ( Ω ， F ， P ) 为概率空间， { A n | n ≥ 1 } 是定义在 ( Ω ， F ， P ) 上的一个随机过程；它在测度空间 ( ℕ + ， C ) 中取值，其中 ℕ + 是自然数集， C 是 ℕ + 的幂集。对任意 ω ∈ Ω ，我们定义 [ 4 ] X ( ω ) : = [ A 1 ( ω ) ， A 2 ( ω ) ， ⋯ ， A n ( ω ) ， ⋯ ] = 1 A 1 ( ω ) + 1 A 2 ( ω ) + ⋯ + 1 A n ( ω ) + ⋯ ， 我们称X是由随机过程 { A n | n ≥ 1 } 生成的随机连分数。 对 ∀ ω ∈ Ω 及 P n ， P n 及 Q n 定义如下 [ 4 ]： P n ( ω ) Q n ( ω ) : = [ A 1 ( ω ) ， A 2 ( ω ) ， ⋯ ， A n ( ω ) ] = 1 A 1 ( ω ) + 1 A 2 ( ω ) + ⋯ + 1 A n ( ω ) ， 其中 P n ( ω ) 及 Q n ( ω ) 为互素的正整数。我们称 P n Q n 为X的第n个收敛因子。这里 P n ( ω ) 和 Q n ( ω ) 也可以通过归纳的方式来得到。 P n = A n P n − 1 + P n − 2 ， ∀ n ∈ ℕ + ，其中 P − 1 = 1 ， P 0 = 0 。 Q n = A n Q n − 1 + Q n − 2 ， ∀ n ∈ ℕ + ，其中 Q − 1 = 0 ， Q 0 = 1 。 我们首先研究收敛因子 P n Q n 的收敛性，得到如下结果。 定理1：记 { A n | n ≥ 1 } 是一个取值于自然数集的随机过程，则几乎必然地其收敛因子收敛到X，即 P n ( ω ) Q n ( ω ) → a . e . X ( ω ) ， n → ∞ . 收敛因子的分母 Q n 在连分数研究中起着重要作用。 定义1：上极限 lim sup n → ∞ 1 n log Q n 和下极限 lim inf n → ∞ 1 n log Q n 分别称为X的上、下Lévy常数，若极限 lim n → ∞ 1 n log Q n 存在，则其极限值称为X的Lévy常数。 Fang等 [ 4 ] 证明了当 { A n | n ≥ 1 } 是遍历的且随机变量 log A 1 的数学期望有限，即 E ( log A 1 ) < ∞ 时，几乎必然有 lim n → ∞ 1 n log Q n = − ∫ Ω log X d P . 也就是说，Lévy常数几乎必然存在且为一个常数，特别地，该收敛也是依概率收敛的，即对任意 δ > 0 ， lim n → ∞ P ( | 1 n log Q n + ∫ Ω log X d P | > δ ) = 0. (1) 他们对上述收敛速度进行了研究，得到了Chernoff型的上界估计。 定理2 [ 4 ]：假设 { A n | n ≥ 1 } 是 ψ -混合的且对任意 0 < t < 1 有 E ( A 1 t ) < ∞ ，则对任意 δ > 0 ，存在 N > 0 ， B > 0 ， α > 0 使得 P ( | 1 n log Q n + ∫ Ω log X d P | > δ ) ≤ B e − α n . 上述结果作为关于 1 n log Q n 收敛的大偏差估计并不完整，因为只有上界估计，作为该结果的补充，我们给出当 { A n | n ≥ 1 } 独立同分布时的下界估计。 定理3：记 { A n | n ≥ 1 } 是一个取值于自然数集独立同分布的随机过程，记 P ( A 1 = k ) = f ( k ) ， k ∈ ℕ + ， 则 P ( | 1 n log Q n + ∫ Ω log X d P | > δ ) ≥ ( 1 − F ( e b + δ ) ) n ， 其中 b = − ∫ Ω log X d P ， F ( x ) = P ( A 1 ≤ x ) 为随机变量 A 1 的分布函数。 该定理表明，上述(1)中的收敛有指数的下界，结合 [ 1 ] 中的结果，我们知道 P ( | 1 n log Q n + ∫ Ω log X d P | > δ ) 是具有指数型偏差的，在本文的第三部分，我们将对泊松分布、几何分布等特殊情形给出了具体的下界数值。大偏差及概率的相关知识可参看Durret [ 5 ]。
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user: 2. P n ( ω ) Q n ( ω ) 的收敛性的证明 我们用区间套定理给出定理1的完整证明。 定理1的证明：记 X n ( ω ) ≜ P n ( ω ) Q n ( ω ) ，考虑 { X n ( ω ) } 的两个子列 { X 2 n − 1 ( ω ) | n ∈ ℕ + } 及 { X 2 n ( ω ) | n ∈ ℕ + } 。 第一步，我们证明， ∀ n 1 ， n 2 ∈ ℕ + ， X 2 n 1 − 1 ( ω ) > X 2 n 2 ( ω ) 。若 2 n 1 − 1 < 2 n 2 ，则有 X 2 n 1 − 1 ( ω ) = 1 A 1 ( ω ) + 1 A 2 ( ω ) + ⋯ + 1 A 2 n 1 − 1 ( ω ) ， X 2 n 2 ( ω ) = 1 A 1 ( ω ) + 1 A 2 ( ω ) + ⋯ + 1 A 2 n 1 − 1 ( ω ) + ⋯ + 1 A 2 n 2 ( ω ) . 由于 ∀ n ∈ ℕ + ， A n ( ω ) ∈ ℕ + ，故 A 2 n 1 ( ω ) + ⋯ + 1 A 2 n 2 ( ω ) > 0 ， 因此 A 2 n 1 − 1 ( ω ) < A 2 n 1 − 1 ( ω ) + 1 A 2 n 1 ( ω ) + ⋯ + 1 A 2 n 2 ( ω ) ， 从而 A 2 n 1 − 2 ( ω ) + 1 A 2 n 1 − 1 ( ω ) > A 2 n 1 − 2 ( ω ) + 1 A 2 n 1 − 1 ( ω ) + ⋯ + 1 A 2 n 2 ( ω ) . 仿照上面两步的推导过程，经过 2 n 1 − 2 步后，我们有 1 X 2 n 1 − 1 ( ω ) = A 1 ( ω ) + 1 A 2 ( ω ) + ⋯ + 1 A 2 n 1 − 1 ( ω ) < A 1 ( ω ) + 1 A 2 ( ω ) + ⋯ + 1 A 2 n 2 ( ω ) = 1 X 2 n 2 ( ω ) ， 因此 X 2 n 1 − 1 ( ω ) > X 2 n 2 ( ω ) 。同理可知，当 2 n 1 − 1 > 2 n 2 时， X 2 n 1 − 1 ( ω ) > X 2 n 2 ( ω ) 亦成立。从而 ∀ n ∈ ℕ + ， [ X 2 n ( ω ) ， X 2 n + 1 ( ω ) ] 构成 [ 0 ， 1 ] 内的一个区间。 第二步，我们证明， { X 2 n − 1 ( ω ) } 关于n单调递减， { X 2 n ( ω ) } 关于n单调递增。不妨取 n 1 ， n 2 ∈ ℕ + ， n 1 < n 2 ，由第一步当中的证明过程可知， A 2 n 1 − 1 ( ω ) < A 2 n 1 − 1 ( ω ) + 1 A 2 n 1 ( ω ) + ⋯ + 1 A 2 n 2 − 1 ( ω ) ， 从而 1 X 2 n 1 − 1 ( ω ) = A 1 ( ω ) + 1 A 2 ( ω ) + ⋯ + 1 A 2 n 1 − 1 ( ω ) < A 1 ( ω ) + 1 A 2 ( ω ) + ⋯ + 1 A 2 n 2 − 1 ( ω ) = 1 X 2 n 2 − 1 ( ω ) ， 因此 X 2 n 1 − 1 ( ω ) > X 2 n 2 − 1 ( ω ) 。类似可证 X 2 n 1 ( ω ) < X 2 n 2 ( ω ) 。从而 { [ X 2 n ( ω ) ， X 2 n + 1 ( ω ) ] | n ∈ ℕ + } 是一个渐缩的区间套。 第三步， X 2 n + 1 ( ω ) − X 2 n ( ω ) → 0 ， n → ∞ 。首先， X 3 ( ω ) − X 2 ( ω ) = 1 A 1 + 1 A 2 + 1 A 3 − 1 A 1 + 1 A 2 = 1 A 2 + 1 A 3 − 1 A 2 ( A 1 + 1 A 2 + 1 A 3 ) ( A 1 + 1 A 2 ) = 1 A 3 ( A 2 + 1 A 3 ) A 2 ( A 1 + 1 A 2 + 1 A 3 ) ( A 1 + 1 A 2 ) = 1 ( A 2 + 1 A 3 ) A 2 ( A 1 + 1 A 2 + 1 A 3 ) ( A 1 + 1 A 2 ) ⋅ 1 A 3 = 1 A 2 + 1 A 3 A 1 + 1 A 2 + 1 A 3 ⋅ 1 A 2 A 1 + 1 A 2 ⋅ 1 A 3 < ( 1 A 1 + 1 ) 2 1 A 3 ≤ 1 4 . 通过逐步递推的方式，我们可以得到 X 2 n + 1 ( ω ) − X 2 n ( ω ) < ( 1 A 1 + 1 ) 2 ⋯ ( 1 A 2 n − 1 + 1 ) 2 1 A 2 n + 1 ≤ 1 4 n → 0 ， n → ∞ . 综合前三步的结论，由区间套定理可知，前文定义的 X ( ω ) 是存在的，并且 X n ( ω ) → a . s . X ( ω ) ， n → ∞ 。
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user: 3. 独立同分布情形偏差下界的估计 该部分首先给出定理3的证明，然后对几种分布来给出下界估计的具体数值。 定理3的证明：由 b = − ∫ Ω log X d P 可知，事件 { | 1 n log Q n + ∫ Ω log X d P | > δ } 可写为 { | 1 n log Q n − b | > δ } ，由于 { | 1 n log Q n − b | > δ } = { 1 n log Q n − b > δ } ∪ { 1 n log Q n − b < − δ } ， 所以 { | 1 n log Q n − b | > δ } ⊃ { 1 n log Q n − b > δ } = { Q n > e n ( b + δ ) } . 注意到 Q n = A n Q n − 1 + Q n − 2 ， ∀ n ∈ ℕ + ，其中 Q − 1 = 0 ， Q 0 = 1 ，则 Q 1 = A 1 ≥ A 1 > 0 ， Q 2 = A 2 A 1 + 1 ≥ A 2 A 1 > 0 ，因此 ∀ n ∈ ℕ + ， Q n ≥ A n Q n − 1 ≥ A n ⋯ A 1 。所以 { Q n > e n ( b + δ ) } ⊃ { A n ⋯ A 1 > e n ( b + δ ) } ⊃ { A n > e b + δ } ∩ ⋯ ∩ { A 1 > e b + δ } . 从而 P { | 1 n log Q n + ∫ Ω log X d P | > δ } ≥ P ( { A n > e b + δ } ∩ ⋯ ∩ { A 1 > e b + δ } ) . 由于 { A n | n ≥ 1 } 是独立同分布的，所以 P { | 1 n log Q n + ∫ Ω log X d P | > δ } ≥ P ( { A n > e b + δ } ) ⋯ P ( { A 1 > e b + δ } ) = ( P ( { A 1 > e b + δ } ) ) n = ( 1 − F ( e b + δ ) ) n . 从而得到了定理中的结果。 下面我们给出一些例子说明下界估计具体的值。 例1：设 P ( A i = k ) = 1 k ( k + 1 ) ， ∀ i ∈ ℕ + 。 记 b = − ∫ Ω log X d P ，此时， 1 − F ( e b + δ ) = ∑ k > e b + δ P ( A i = k ) = ∑ k > e b + δ 1 k ( k + 1 ) = 1 [ e b + δ ] + 1 其中 [ x ] 表示实数x的整数部分，故 P { | 1 n log Q n + ∫ Ω log X d P | > δ } ≥ ( 1 [ e b + δ ] + 1 ) n 例2：(泊松分布)设 P ( A i = k ) = e − λ 1 − e − λ ⋅ λ k k ! ， ∀ i ∈ ℕ + ，其中 λ > 0 为固定参数。 记 b = − ∫ Ω log X d P ，此时， 1 − F ( e b + δ ) = ∑ k > e b + δ P ( A i = k ) = ∑ k > e b + δ e − λ 1 − e − λ ⋅ λ k k ! ≥ e − λ 1 − e − λ ⋅ λ [ e ( b + δ ) ] + 1 ( [ e ( b + δ ) ] + 1 ) ! 从而 P { | 1 n log Q n + ∫ Ω log X d P | > δ } ≥ ( e − λ 1 − e − λ ⋅ λ [ e ( b + δ ) ] + 1 ( [ e ( b + δ ) ] + 1 ) ! ) n 例3：(几何分布)设 P ( A i = k ) = s k − 1 ⋅ r ， ∀ i ∈ ℕ + ，其中 r > 0 ， s = 1 − r > 0 均为固定参数。 记 b = − ∫ Ω log X d P ，此时， 1 − F ( e b + δ ) = ∑ k > e b + δ P ( A i = k ) = ∑ k > e b + δ s k − 1 ⋅ r = r s ( 1 − s ) s [ e b + δ ] + 1 所以， P { | 1 n log Q n + ∫ Ω log X d P | > δ } ≥ ( r s ( 1 − s ) s [ e b + δ ] + 1 ) n .
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user: 摘 要 本文研究带有增值项的Cahn-Hilliard方程在H k 空间上的全局吸引子的存在性问题。主要借助[ 8 ]中的方法，利用迭代过程和正则性估计，得到了全局吸引子的存在性结果。 关键词 :半群，全局吸引子，Cahn-Hilliard方程 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 本文主要研究如下带有增值项的Cahn-Hilliard方程的初边值问题： ∂ u ∂ t + g ( u ) = Δ ( − Δ u + f ( u ) ) ，     ( t ， x ) ∈ [ 0 ， ∞ ) × Ω (1.1) ∂ u ∂ n | ∂ Ω = ∂ Δ u ∂ n | ∂ Ω = 0 ，     ∫ Ω u d x < C ，     t ≥ 0 (1.2) u ( 0 ， x ) = φ ( x ) ，     x ∈ Ω (1.3) 其中 Ω ⊂ R n ( n = 1 ， 2 ， 3 ) 是有界正则区域，n是边界上的单位外法向量，Δ是Laplace算子，f(s)和g(s)是非线性函数。当 g ( s ) ≡ 0 时，即为标准的Cahn-Hilliard方程。Cahn-Hilliard方程描述了物理和化学中二元系统的相分离，它在1958年由J. W. Cahn和J. E. Hilliard [ 1 ] 首次以自由能的形式提出。后来，在动力学基础上，A. Novick-Cohen和L. A. Segel [ 2 ] 推导出了偏微分方程形式的Cahn-Hilliard方程。Cahn-Hilliard方程的L 2 的全局解和全局吸引子已经被广泛研究 [ 3 ] [ 4 ]。此外，在一定假设条件下，Cahn-Hilliard方程的 H 2 ( Ω ) ， H 3 ( Ω ) 和 H k ( Ω ) ( k ≥ 0 ) 的全局吸引子的存在性已经在 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 中给出。 本文关心的是广义的Cahn-Hilliard方程(1.1)，即 g ( s ) ≠ 0 的情形，称为带增值项的Cahn-Hilliard方程。它的研究目前已有不少的文献，如 [ 9 ] [ 10 ]。特别地，g可以是线性函数 g ( s ) = β s ， β > 0 。这种情况下的(1.1)就是Cahn-Hilliard-Oono方程，它说明了相分离过程中长距离(非局部)的相互作用，已有工作证明了它在有限维吸引子方面的渐近行为 [ 11 ]。g还可以是二次函数 g ( s ) = λ s ( s − 1 ) ， λ > 0 。在这种情况下，(1.1)在生物学上有应用，更准确地说，在伤口愈合和肿瘤生长模型上有应用 [ 12 ]。 本文在如下更一般的假设条件下 f ( u ) = ∑ k = 1 2 p − 1 a k u k ，     p ≥ 2 ，     p ∈ N ，     a p > 0 (1.4) g ( u ) = ∑ k = 0 q c k u k ，     2 ≤ q ≤ p ，     c q > 0 (1.5) 研究方程(1.1)~(1.3)。 令 F ( u ) = ∑ k = 2 2 p b k u k ，     k b k = a k − 1 ，     2 p b 2 p = a 2 p − 1 > 0 (1.6) 即 F ′ ( u ) = f ( u ) 。 我们将用 [ 8 ] 的方法来研究在 H k 空间上的带有一般增值项的Cahn-Hilliard方程的全局吸引子存在性问题。利用迭代思想，以及线性半群的正则性估计和全局吸引子的存在性定理来证明带有增值项的Cahn-Hilliard方程在 H k 空间中有全局吸引子，它吸引 H k 的任何有界子集。 我们给出一些记号 [ 8 ]： H = { u ∈ L 2 ( Ω ) : ∫ Ω u d x < C } ，     H 1 2 = { u ∈ H 2 ( Ω ) ∩ H : ∂ u ∂ n | ∂ Ω = 0 } ， H 1 = { u ∈ H 4 ( Ω ) ∩ H : ∂ u ∂ n | ∂ Ω = ∂ Δ u ∂ n | ∂ Ω = 0 } (1.7)
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user: 2. 预备知识 设X和X 1 是Banach空间且 X 1 ⊂ X ，考虑如下定义在X上的抽象非线性演化方程 { ∂ u ∂ t = L u + G u ， u ( 0 ) = φ ， (2.1) 其中，u(t)是未知函数， L : X 1 → X 是一个线性算子， G : X 1 → X 是一个非线性算子。 S ( t ) : X → X ( t ≥ 0 ) 是由(2.1)生成的半群，(2.1)的解可以写成 u ( t ， φ ) = S ( t ) φ 。 定理2.1 [ 4 ]：设 S ( t ) : X → X ( t ≥ 0 ) 是由(2.1)生成的半群。假设下面的条件成立： 1) S(t)有一个有界吸收集 B ⊂ X ，即对于任意有界集 A ⊂ X ，存在一个时间 t A ≥ 0 ，使得 S ( t ) φ ∈ B ， ∀ φ ∈ A ； 2) S(t)是一致紧的； 则B的 ω -极限集 A = ω ( B ) 是(2.1)的一个全局吸引子。 如果(2.1)中的线性算子L是一个扇形算子，它生成解析半群 e t L 。不失一般性，我们假设L生成分数幂算子 L α 和分数阶空间 X α 如下： L α = ( − L ) α : X α → X ，   α ∈ R 1 其中， X α = D ( L α ) 是 L α 的定义域。由半群理论，对于任意的 β > α ，都有 X β ⊂ X α 是紧包含。 引理2.1 [ 13 ]： L : X 1 → X 是一个扇形算子，它生成了解析半群 T ( t ) = e t L ，则对于 L α ( L = − L ) 有如下性质： 1) T ( t ) : X → X α 是有界的， ∀ α ∈ R 1 ， t > 0 ， 2) T ( t ) L α x = L α T ( t ) x ， ∀ x ∈ X α ， 3) ∀ t > 0 ， L α T ( t ) : X → X 有界，且 ‖ L α T ( t ) ‖ ≤ C α t − α e − δ t (2.2) 其中，某个 δ > 0 ， C α > 0 是常数。 4) X α -范数可以定义为 ‖ x ‖ X α = ‖ L α x ‖ X (2.3) 由定理2.1有如下。 定理2.2 [ 8 ]：S(t)是由(2.1)生成的半群， u ( t ， φ ) 是(2.1)的解，设 X α 是由L生成分数阶空间，若： 1) 对于某个 α ≥ 0 ，有一个有界集 B ⊂ X α ，对于任意的 φ ∈ X α ，存在一个时间 t φ > 0 ，使得 u ( t ， φ ) ∈ B ， ； 2) β > α ，对于任意的有界集 U ⊂ X β ，有 T > 0 ， C > 0 ，使得 ‖ u ( t ， φ ) ‖ X β ≤ C ， ∀ t > T ， φ ∈ U ； 则(2.1)有一个全局吸引子 A ⊂ X α 。
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user: 摘 要 为了精准预测网络流量的短期走向，本文针对网络流量具有混沌性以及非线性性的变化特征，提出了一种基于ELM的非线性组合算法用于网络流量的预测方法。首先对原始数据进行预处理，相空间重构，然后建立Volterra滤波器自适应预测模型，BP神经网络预测模型，RBF神经网络预测模型，小波神经网络预测模型，SVM预测模型以及极限学习机预测模型对流量时间序列进行预测分析，再将其预测结果作为组合ELM的输入，构建起非线性组合预测模型。结果显示，该组合预测均方百分误差为5.51%，其各项评价指标均优于各子模型，验证了该组合策略的有效性与优越性，可为网络流量的预测提供一个较好的参考。 关键词 :网络流量，相空间重构，神经网络，组合预测，极限学习机 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 如今互联网飞速发展，网络规模不断扩大，网络结构更加复杂，用户数量不断增加，如何有效、合理地分配网络资源面临着巨大挑战。因此，对网络流量的预测就变得越来越重要。准确的网络流量预测对网络安全防护、拥塞控制、带宽资源分配等具有关键作用。 研究表明，网络流量数据具有混沌性，非线性性和自拟合性等特点 [ 1 ]。对于混沌性，使用相空间重构法可有效的提高预测的准确率。而对于非线性性，基于传统的线性预测并不能对其进行准确预测，如线性回归分析，马尔科夫模型等无法适应现代大规模网络流量数据的建模与预测，这些线性回归模型无法有效地提取网络流量的特征，需要提高预测精度。近年来学者们使用基于自相似流量的预测模型，有Volterra滤波器模型，BP神经网络模型，RBF神经网络模型，小波神经网络模型，支持向量机模型和极限学习机模型，得到了一些预测结果 [ 2 ] - [ 14 ]。然而单一的预测往往无法将时间序列的特征最大限度的提取出来，存在一定的局限性。为了不丢失其中有用的信息片段，本文提出对网络流量进行非线性组合预测 [ 15 ] [ 16 ]。结果显示，该组合预测各项评价指标均优于各子模型，可为网络流量的预测提供一个较好的参考。
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user: 2. 基于ELM的非线性组合预测模型构建 设网络流量时间序列为 x i ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ，采用m种预测模型对其进行预测，得到预测结果 y j ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ，其平均值为 y ¯ ，然后根据某种组合规则确定一个非线性映射函数 Φ ( ⋅ ) ，则组合预测结果为： y = Φ ( y 1 ， y 2 ， ⋯ ， y m ， y ¯ ) (1) 不同的非线性映射函数所能提取的子模型信息具有很大的差异，因此选择一个能够综合利用各子模型有效信息的非线性映射函数对于网络流量预测具有重要意义，由于极限学习机具有优异的泛化性能，且能在保证学习精度的前提下比神经网络速度更快，所以本文使用极限学习机来确定该非线性映射函数，构建的非线性组合预测模型如图1所示。 极限学习机(ELM)是一种基于前馈神经网络的快速学习算法 [ 17 ]，其主要特点是输入层与内隐层之间的连接权重和内隐层的阈值可以随机生成，而且在训练过程中不用对其进行调整，隐藏层和输出层之间的连接权重不需要迭代更新，而是通过解方程组方式一次性确定。对于一个具有L个内隐层节点的单层隐层神经网络，存在 β i ， W i 和 b i ，使得输出误差最小，即 ∑ j = 1 L β i g ( W i ⋅ X j + b j ) = t j ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， N (2) 式中 g ( x ) 为激活函数，本文选用sigmoid函数， W i 为输入权重， β i 为输出权重， b i 为第i个隐层单元的偏差。该算法中，一旦随机确定了隐藏层的输入权重 W i 和偏差 b i ，就相应地确定了隐藏层的输出矩阵，输出权重 β 即可通过求解一个方程 H β = T 得到，因此具有较快的学习速度。其具体步骤为： Step 1：对于一列原始网络流量时间序列，本文先对其进行数据预处理，利用Q-Q图及标准化残差找出并替换掉其中的异常值。 Step 2：然后对其进行归一化处理，利用C-C法求出嵌入维数m和延迟时间 τ ，并在相位空间中对原始数据进行了重构，得到各子模型的训练样本集和测试样本集。 Step 3：然后分别使用Volterra自适应滤波器预测模型、BP神经网络预测模型、RBF神经网络预测模型、小波神经网络预测模型、支持向量机预测模型以及极限学习机预测模型进行独立预测，反复训练网络10次，并取其平均值，得到6个子模型预测结果。 Step 4：将以上6个子模型预测结果及其平均值作为组合极限学习机的输入，反复训练网络10次，并取平均值得到最终的预测结果。 图1. 非线性组合预测模型
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user: 3. 相空间重构 现实生活中所测得的网络流量往往只是一列随时间变化的具有某种意义的观测值，它是众多因素综合作用的结果，具有一定的混沌性，相空间重构理论指出 [ 1 ] [ 18 ]：对于混沌系统，任何组件的演化都是由与之交互的其他变量决定的，因此，每个分量的发展过程中都包含了该系统相关分量的所有信息。对于一个一维网络流量时间序列 s ( t i ) = { s ( t 1 ) ， s ( t 2 ) ， ⋯ ， s ( t n ) } ，n为时间序列样本数，通过延迟坐标法可以构造 M = n − ( m − 1 ) τ 个m维相空间矢量： S j = ( s ( t j ) ， s ( t j + τ ) ， ⋯ ， s ( t j + ( m − 1 ) τ ) ) ， ( j = 1 ， 2 ， ⋯ ， M ) (3) 于是重构的相空间为： S = [ S 1 ， S 2 ， ⋯ ， S n ] T (4) 式中m表示网络流量的嵌入维数， τ 表示网络流量的延迟时间，S为 M × m 维矩阵。 依据Takens嵌入定理 [ 19 ]，对于一个维数为D的吸引子，当嵌入维数 m ≥ 2 D + 1 时，重构的吸引子能保持原来吸引子的拓扑特性，即重构的相空间与原始网络流量时间序列是拓扑等价的。因此，在相空间重构中，选择适合的嵌入维数m和延迟时间 τ 是非常重要的。当嵌入维数 m < 2 D + 1 时，重构的相空间将不能恢复原始奇异吸引子的特性，过大时，重构的相空间将引起过多的噪声，从而使得预测精度下降；当延迟时间 τ 过小时，相邻的两点相关性太强而产生大量的冗余，使得预测精度下降，过大时，重构的相空间将丢失大量原始时间序列的特性。同时本文认为嵌入维数和延迟时间是相关的，因此采用C-C方法，通过计算嵌入窗宽 t w = ( m − 1 ) τ 来求得嵌入维数和延迟时间。
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user: 4. 预测子模型构建 4.1. Volterra自适应滤波器预测模型 Volterra是一种非线性自适应FIR滤波器 [ 20 ]。由于网络流量的混沌和非线性，Volterra非线性系统函数能够利用本身的高阶矩信息，实现对网络流量的准确预测，本文利用Volterra级数展开公式，建立了网络流量的非线性预测模型，同时由于无穷级数在实际中的实现较为困难，因此本文采用二次截断m次求和，其预测模型为： x ( n + 1 ) = h 0 + ∑ i 1 = 0 m − 1 h 1 ( i 1 ) x ( n − i 1 τ ) + ∑ i 1 = 0 m − 1 ∑ i 2 = 0 m − 1 h k ( i 1 ， i 2 ) x ( n − i 1 τ ) x ( n − i 2 τ ) (5) 式中 h k ( i 1 ) ， h k ( i 1 ， i 2 ) 为k阶Volterra核，其可用归一化最小均方自适应算法求解。 4.2. BP神经网络预测模型 BP神经网络是一种反向传递并且能够修正误差的多层映射函数，它解决了多层网络中隐含单元学习权的学习问题，能够以任意精度拟合任何连续非线性函数。本文采用三层网络结构：输入层、隐藏层和输出层。其算法主要思想分为信息正向传递和误差反向传播两大过程。本文使用的BP神经网络预测模型 [ 21 ] 为： s i + 1 = 1 1 + exp ( − ∑ j = 1 p v j b j + γ ) (6) 式中 s i + 1 为预测值，p为隐藏层节点数， v j 为隐藏层至输出层的连接权重， γ 为输出层的阈值。 4.3. RBF神经网络预测模型 RBF神经网络是一种具有多层前向网络类似结构且带有单隐藏层的三层前馈网络 [ 13 ] [ 22 ]，它可以任意精度地逼近任意连续函数。构建RBF网络的关键在于构造从输入层到隐藏层 X → ϕ i ( X ) 的非线性映射： ϕ i ( X ) = exp ( ‖ X − c i ‖ 2 − 2 σ i 2 ) ， ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ) (7) 式中 c i 为第i个隐藏层高斯函数的中心矢量，其与输入向量X维数相同， σ i 为第i个隐藏层高斯函数的宽度， ‖ ⋅ ‖ 为欧式范数，m为隐藏层中的节点数。以及从隐藏层到输出层 ϕ i ( X ) → Y 的线性映射： Y = ∑ i = 1 m ω i ϕ i ( X ) (8) 式中 ω i 为隐藏层与输出层之间的连接权重，Y即为预测值。 4.4. 小波神经网络预测模型 小波神经网络是小波分析和BP神经网络相结合的产物 [ 14 ]，它既包含了神经网络良好的训练能力和泛化能力，也具有小波函数良好的时频特性。其网络结构与BP神经网络结构相一致，由输入层、隐层和输出层组成，只是将BP神经网络中隐藏层的激励函数Sigmoid换成了小波函数，本文所选择的小波函数为Morlet函数： f ( x ) = exp ( − x 2 2 ) × cos ( 1.75 x ) (9) 其中隐藏层每个节点的输出为： ϕ ( x i ) = f i ( ∑ i = 1 m ω i j x i − b j a j ) ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， p (10) 式中 a j 为小波函数的缩放因子， b j 为小波函数的平移因子，p为隐藏层的节点数。其预测模型为： y = ∑ i = 1 p ω i ϕ ( x i ) (11) 式中 ω i 为隐藏层到输出层的连接权重。 4.5. 支持向量机预测模型 用支持向量机来进行预测，与回归函数估计问题类似，不同的是支持向量机要找一个超平面 x ω + b = 0 使得支持向量到超平面的距离尽可能大，为解决线性不可分问题，需构造一个从低维空间到高维空间的映射，从而使得样本点在高维空间中线性可分，同时引入核函数，可以将高维空间中的复杂点积运算转化为低维空间的核函数计算。本文选择RBF核函数 K ( x ， y ) = exp ( − γ ‖ x − y ‖ 2 ) (12) 最后所得的回归函数为： f ( x ) = ∑ i = 1 n s v ( α i − α i * ) K ( x i ， y j ) + b (13) 式中nsv为支持向量的个数， ( α i − α i * ) 为对应支持向量的系数，可以通过引入Lagrange函数求解一个二次规划问题求出，b为阈值，可以通过其中两个支持向量求出。SVM的输出是中心节点的线性组合，每个中心节点对应一个支持向量。
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user: 5. 模型评价标准 本文选用绝对误差Err，平均绝对百分误差MAPE和相对误差Perr作为预测精度的评测标准，其定义分别为： E r r = x ( n ) − x p ( n ) (14) M A P E = 1 N p ∑ n = 1 N P | x ( n ) − x p ( n ) x ( n ) | (15) P e r r = ∑ n = 1 N p ( x ( n ) − x p ( n ) ) 2 ∑ n = 1 N p x 2 ( n ) (16) 式中， N p 表示训练数据集个数， x(n) 表示真实值， x p ( n ) 表示预测值。
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user: 6. 实证分析 6.1. 实验环境及数据来源 本文的实验数据如图2所示，其来源于kaggle的网络流量预测比赛，该数据表示维基百科某文章在连续的803天内的页面点击量。本文的实验环境为spss v21.0以及matlab 2013a，先使用spss对网络流量进行预分析，找出并替换其中的异常值，然后采用matlab语言编写算法计算程序，并应用matlab构建了6个子预测模型，分别是Volterra滤波器模型、BP神经网络模型、RBF神经网络模型、小波神经网络模型、支持向量机模型以及极限学习机，将其预测结果作为组合ELM的输入构建组合预测模型，并对该网络流量时间序列进行预测对比实验。 6.2. 数据预处理 从图2中可以明显看出，有一些点已经远离数据主体，这些离群点可能会成为强影响点，使得模型训练结果会偏向这些数据点，因此为了使得该预测更加准确可行，应该找出这些异常值并删除或替换。根据正态分布的 3 σ 原则，当标准化残差Z大于3或小于−3时，说明该值为异常值，本文用该异常值左右最近的两个非异常值的平均值替代该异常值。 图2. 网络流量数据(处理前原始数据和处理后数据对比) 6.3. 预测结果及分析 本文首先将这些数据归一化处理为均值为0，方差为1的时间序列，其具体操作为： x ′ ( i ) = x ( i ) − min ( x ( i ) ) max ( x ( i ) ) − min ( x ( i ) ) (17) 式中 x ( i ) 表示原始值， x ′ ( n ) 表示归一化值。然后利用C-C法确定了最优的延迟时间 τ 为4，嵌入维数m为2，对网络流量进行相空间重构，建立起预测模型的训练样本和实验样本。 6.3.1. 组合预测结果 本文的预测方式分为单一预测，子预测以及组合预测3类。首先将数据集的前750个数据作为6个子模型的训练集，后53个作为测试集，经各子模型训练得到各模型的单一预测结果，然后将数据集的前560个数据作为6个子模型的训练集，后243个作为测试集，经各子模型训练得到6个子预测结果，将这6个子预测结果及其平均值作为组合ELM的输入，前190个用作训练集，最后53个用作测试集，真实值作为组合ELM的输出，经组合ELM训练得到组合预测结果，然后对比分析组合预测以及6个子模型单一预测。同时由于各预测模型网络训练时的随机性，使得每次训练结果有所差异，为使得预测结果更有说服力，因此本文将各模型训练10次，10次预测结果的平均值作为各模型的最终预测结果。其中图3表示各单一预测和组合预测的结果对比，图4表示组合预测的结果及误差。 图3. 单一预测与组合预测对比 图4. 组合预测结果及误差 6.3.2. 结果分析 通过对上述仿真结果的分析，可以得出以下结论： 1) 从图3可以看出，6种子模型都具有较高的预测精度，均有预测值与真实值相等的情况存在，能够很好地反映网络流量变化的趋势和规律，而且预测误差也在比较小的误差范围内，从表1可以看出，6种子模型的均方百分误差分别为8.31%，9.46%，8.37%，8.42%，7.86%，7.88%都满足小于10%的预测精度，说明了子模型对网络流量时间序列信息的捕捉比较全面，具有很好的非线性拟合能力，同时进一步说明了这些子模型的有效性与优越性，这也为组合预测打好了良好的基础。 2) 从图4可以看出，组合预测结果已经基本与真实值走势吻合，其预测均方百分误差为5.51%，小于各子模型的误差，说明了本文的组合策略能够较好的综合各子模型所捕捉的序列信息，使得各子模型优势互补，因而得到一个更为精确的预测结果，也说明了本文的组合策略的有效性与可行性，可以为网络流量的预测提供一个较好的参考。 Table 1 Error comparison of prediction result Volterra BP RBF WNN SVM ELM 组合ELM MAPE 8.31% 9.46% 8.37% 8.42% 7.86% 7.88% 5.51% Perr 0.0076 0.0101 0.0099 0.0081 0.0080 0.0075 0.0066 表1. 预测结果误差对比
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user: 摘 要 虚拟仪器是解决电力设备柔性检测的有力工具。本文在研究以虚拟仪器技术为核心的柔性检测技术的基础上，提出基于物联网的具有智能感知、柔性检测、数据管理一体化的综合柔性检测平台。不仅应用虚拟仪器替代传统检测硬件，而且从整体系统上去优化柔性检测系统，包括对于数据处理、数据分析、分析结果的及时反馈。应用RFID技术，将检测对象ID与数据采集、数据存储、数据处理进行关联。基于物联网的电力设备柔性检测系统相比传统检测系统可以实现远程在线检测，快速输出检测报告，节省大量时间，方便数据查询，实现数据集成和共享。 关键词 :物联网，虚拟仪器，柔性检测，数据管理 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 随着国网配电自动化的建设，确保电力设备安全、稳定、可靠运行，国网在“关于做好‘十三五’配电自动化建设应用工作的通知”中要求配电终端供货前抽检及供货后全检。目前电力设备种类繁多，电压等级和试验项目覆盖面广，另外还需兼容不同生产厂家、不同制造工艺、不同规格型号和不同重量尺寸等各种差异，测试多品类多规格电力设备物资。但是现有人工检测的工作模式，总体效率低下，检测能力已经满足不了数量众多的故障指示器检测需求，而柔性检测技术具有适用性，灵活性，扩展性三个特性 [ 1 ]。它能够满足多种测试环境要求，提供多种测试性能，并可以根据需求的改变，重构测试系统的功能以满足测试要求，而且还能伴随相关技术的发展，使原有系统的能力得到扩展，保证应用系统的先进性，实现测试能力的不断提升。 柔性测试技术构建的自动测试系统能够很好地解决现有物资检测手段存在的流程复杂、灵活性差、扩展性差、升级困难等问题现状，很好地满足物资抽检环节中检测应用的各项目标 [ 2 ]。目前基于虚拟仪器技术的柔性检测系统解决了检测仪器的总线技术、仪器互换技术、可重配置技术等传统硬件检测仪器的问题。本文在研究以虚拟仪器技术为核心的柔性检测技术的基础上，提出基于物联网的具有智能感知、柔性检测、数据管理一体化的综合柔性检测平台。不仅应用虚拟仪器替代传统检测硬件，而且从整体系统上去优化柔性检测系统，包括对于数据处理、数据分析、分析结果的及时反馈。应用RFID技术，将检测对象实物ID与数据采集、数据存储、数据处理进行关联。广泛应用具有计算能力的智能传感器，在采集数据的同时具有实时处理数据的能力，及时将问题反馈给用户。
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user: 2. 电力设备检测现状 目前国网公司电力设备检测存在以下问题： 1) 物资质量检测能力水平有待提升。 电力设备种类多，电压等级和试验项目覆盖面广，另外还需兼容不同生产厂家、不同制造工艺、不同规格型号和不同重量尺寸等各种差异，公司抽检物资数量逐年增加，无法满足“抽检百分百”的数量要求。 2) 物资质量检测效率低耗时较长。 现有电气试验设备集成度较低，设备功能较为单一，单台试验设备只能开展特定的试验项目，试验过程中需多次人工手动更换试验设备、变更接线等工作，无法实现多个检测项目的依次自动检测，严重影响了试验检测效率。同时由于电力设备体积较大、质量较重，当完成某项试验需要更换位置进行下一项试验时，试品的转场需要多人配合，采用行吊或叉车才能将试品放置到位，试品转场耗时较长，在降低效率的同时还极大的增加了高空作业、人员触电、试验设备损坏等安全隐患。 3) 物资质量检测报告完成周期较长。 现有电力设备质量检测模式下，试验结果的记录、分析、查询以及试验报告的编制均需人工手动完成，无法实现试验数据的自动采集、分析、查询、以及试验报告的自动生成等，在耗费大量人力和时间的同时还提高了报告出错几率。 4) 电力设备维护检修水平需要提升，由事后检修、计划检修，向状态检修提升。 电力设备的维护检修主要经历了事后检修、计划检修及状态检修。建立一种预测性检修策略势在必行。状态检修就是电力运行管理单位根据电力设备实际运行工况、巡检历史记录以及设备出厂状况等基本信息，对电力设备进行运行状态进行综合评估以及风险预测评估，以评估结果为依据，制定合理有效的设备检修计划，达到确保设备可靠运行以及降低维修成本的一种设备维修方法 [ 3 ]。
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user: 3. 基于物联网的柔性检测技术及系统构建 3.1. 柔性检测技术研究现状 柔性测试技术是多种技术的集大成者，偏重于满足不同生产应用的需求。基于柔性测试技术的传感器测试系统集中体现了结构模块化、电气接口标准化及软件组件化的设计思想，并把机电一体化技术、虚拟仪器技术、软件技术等多种技术有机融合，使测试技术的灵活性、适应性、可扩展性三大优点得到充分体现 [ 4 ]。 随着技术的不断发展，检测系统经历了三个阶段的不断演变和发展。1) 专用测试系统，其测试能力是固定的，当被测设备变化导致测试需求变化时，只能再新建一个专用测试系统来适应，其费用将成倍增加。2) 通用测试系统，为了实现其通用性，会不管实际应用是否需要而将尽可能多的功能包含在系统之中而造成大量的功能冗余，虽然随着并行测试系统的发展，测试资源利用率得到了提高，但是并行测试改造并没有改变通用测试系统固有的缺点，而且并行测试系统的运行机制复杂，测试软件需要全部重新编制，系统成本很高。3) 柔性检测系统，它综合了专用测试系统和通用测试系统二者的优点，又克服了它们的不足之处。柔性检测系统融合了专用测试系统和通用测试系统中存在的测试能力和测试效率之间的矛盾，既具有专用测试系统的特性，又具有通用测试系统的特性。 1986年，美国国家仪器公司NI (National Instruments)提出的虚拟测量仪器(VI)概念，引发了传统仪器领域的一场重大变革，使得计算机和网络技术得以长驱直入仪器领域，和仪器技术结合起来，从而开创了“软件即是仪器”的先河。虚拟仪器的产生极大地推动柔性检测系统发展，传统仪器是硬件作为仪器核心；虚拟仪器是软件作为仪器核心，虚拟仪器用编程 + 电脑 + 采集信号的装置。国内方面，柔性测试是于2008年提出的。目前，柔性测试技术已经在航空航天、汽车、船舶、电子、电力等领域有了初步的应用，并取得了较好的效果。LabVIEW是美国国家仪器公司(National Instruments)推出的图形化软件编程平台，它是一种基于图形的程序设计语言G语言构成的，它可用来进行数据采集和控制、数据分析和数据表达。它是一种结构化解释型开发平台。 3.2. 基于物联网的柔性检测系统架构 虚拟仪器技术解决了检测仪器的总线技术、仪器互换技术、可重配置技术等传统硬件检测仪器的问题，使柔性检测技术有了大幅提升。随着物联网、大数据、人工智能、传感器等技术的发展，时代需要基于物联网的新一代智能柔性检测技术。本文提出的基于物联网的柔性检测系统具有以下特点： 1) 在应用虚拟仪器技术的基础上，将柔性检测系统作为一个整体系统来考虑，即建设基于物联网的智能感知、柔性检测、数据管理一体化的综合柔性检测平台。 2) 应用RFID技术，将检测对象ID与数据采集、数据存储、数据处理进行关联。 3) 在采集数据的同时具有实时处理数据的能力，及时将问题反馈给用户。 4) 广泛应用具有计算能力的智能传感器，设置问题点以后，智能传感器能在本地进行数据分析处理，然后将问题数据上传到服务器。 基于物联网的柔性检测系统架构由四层组成：智能传感器层、网络通信层、虚拟仪器和平台层/应用层。其架构如图1所示。 图1. 基于物联网的柔性检测系统架构 智能感知层：智能摄像头、RFID、温度传感器、湿度传感器、拉力/压力传感器、气体传感器、应变传感器、位移传感器等等。 网络通信层：局域网络层：Intranet、WiFi、蓝牙；广域网络层：Internet、卫星网、3G/4G/5G网。 虚拟仪器层：虚拟仪器系统可以包含所有的可程控的测试仪器，其中最优秀的仪器硬件平台是VXI和PXI。虚拟仪器具有智能化、多样化、模块化、网络化等优点，且开放性好，可扩展性强，购置、维护、升级成本低。 软件开发是LabVIEW，是一种图形化的编程语言的开发环境，它被广泛地应用于工业界和研究实验室，被视为一个标准的数据采集和仪器控制软件。LabVIEW集成了满足GPIB、VXI、RS-232和RS-485协议的硬件及数据采集卡通讯的全部功能。虚拟仪器结构如图2所示。 平台层/应用层：包括主要物联服务器、数据服务器和文件服务器，用于检测数据的数据存储、数据管理、数据处理，以及业务数据应用。
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user: 4. 柔性检测技术在变压器在线检测的应用 鉴于虚拟仪器的数据管理能力较弱，我们开发了基于物联网的柔性检测数据管理系统，主要用于控制综合检测装置单元和辅助设备的协调工作，可实现试验过程中的转运系统调度、试验过程监控、试验数据在线监测、试验结果自动分析、试验报告自动出具等功能。系统主要模块：用户管理模块、试验检测模块、数据处理模块、业务应用模块等。如图3所示。 图2. 虚拟仪器结构 图3. 柔性检测数据管理系统 其中，试验检测模块包括实物ID管理和数据采集模块。实物ID为电网资产统一身份编码，实物ID编码遵循统一的编码规则，由公司代码、系统生产识别码、流水号、校验码构成，是推进资产全寿命周期全阶段应用的关键环节，在实物ID实际应用阶段，可根据资产不同的物理特性、安装环节等因素，实物ID使用二维码作为载体 [ 5 ]。数据采集模块主要通过虚拟仪器连接温度、压力、电压、电流等智能传感器进行数据采集和存储。 数据处理模块包括：数据分析模块、数据对比、数据存储和检测报告。业务应用模块包括：数据查询、数据评估和数据集成。每一座变压器都有唯一实物ID码，通过RFID扫描获取ID，检测数据与变压器ID自动绑定并保存于数据库中。通过虚拟仪器实现智能试验流程控制、智能切换线、智能数据处理、智能数据上传、智能报告生成的所有功能。检测人员通过控制界面设置检测参数阈值范围，一旦数值超过阈值则报警，并自动生成可视化图形发送给问题处理中心。检测人员通过操作“控制单元”，可一键式完成检测任务单的全部检测项目，检测完成后自动记录并上传数据。常规检测项目只需一次接线，缩短检测时间，减少人力成本，提高检测效率，同时避免重复接线可能导致的错误，提高安全性。系统自动生成的统一、全面、明细的数据检测报告，细化了工作流程，使得抽样、监督、收样、检测人员能够从以“数据”说话，从而使物资质量抽检工作更加规范高效。 对于最基本的变压器智能组件，国网公司在《高压设备智能化技术导则》中关于变压器智能测量单元包括温度、分接开关温度等项目。智能检测单元包括局部放电、油中溶解气体、光线测温、铁心接地电流等项目。当前变压器检测项目主要包括：油中溶解气体分析在线检测、铁芯接地电流测试、套管介损及电容量测试等。 油浸式电力变压器是最重要的高压设备之一，事故率较高、故障影响较大对电网可靠性有较大影响。油浸式电力变压器也是结构最复杂、故障原因最复杂的电网设备。油浸式电力变压器在运行中有不少需要测量的参量：如油温、油位、分接位置。也有需要控制的部件：如冷却系统、有载调压系统。下图是油浸式电力变压器传感器智能组件部署位置，如图4所示。 图4. 变压器传感器智能组件示意图 柔性检测系统通过美国NI公司LabView开发虚拟仪器，集成上述所有智能传感器。柔性检测系统可根据试验品特点与试验项目的差异，统筹优化试验流程，迅速调节检测功能，提高物资检测效率 [ 6 ]。对油浸式电力变压器进行检测，将柔性检测系统与传统检测模式检测效率进行对比，测试结果，见表1。 Table 1 Comparison of detection efficiency between flexible detection system and traditional detection mod 检测项目 传统检测 柔性检测系统 时间(分钟) 时间(分钟) 检测设备搬运安装 110 10 接线 120 30 电压检测 30 5 电流检测 30 5 局部放电检测 40 40 油中溶解气体检测 25 5 油中水分检测 20 5 顶层油温检测 20 5 底层油温检测 20 5 铁芯接地电流检测 10 5 冷却系统检测 120 120 检测数据记录 60 3 检测数据录入数据库 120 5 出具检测报告 30 5 完成所有项目 755 248 表1. 柔性检测系统与传统检测模式检测效率对比 将上面测试结果进行对比，显然基于物联网的电力设备柔性检测系统比传统检测系统可以节省大量时间。另外，柔性检测系统可以实现远程在线检测，快速输出检测报告，方便数据查询；同时通过应用实物ID和RFID技术，将检测数据与产品ID编码绑定，从而实现检测数据与其它信息系统进行集成和共享，例如，与采购系统中的供应商评价管理进行数据共享。
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user: 5. 结束语 本文提出基于物联网的具有智能感知、柔性检测、数据管理一体化的综合柔性检测平台。应用虚拟仪器实现电力设备柔性检测功能。应用RFID技术，将检测对象ID与数据采集、数据存储、数据处理进行关联。广泛应用具有计算能力的智能传感器，在采集数据的同时具有实时处理数据的能力，并在油浸式变压器监测中得到较好应用。基于物联网的电力设备柔性检测系统比传统检测系统可以实现远程在线检测，快速输出检测报告，节省大量时间，方便数据查询，实现数据集成和共享。
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user: 摘 要 本研究以MDCK犬肾上皮感染H1N1流感病毒模式，评估液态发酵虎乳灵芝(Lignosus rhinocerus)菌丝体萃取物之抗A型流感病毒(H1N1)能力，其中使用MTS法测定病毒或萃取物对宿主细胞之毒杀性，再依药物与病毒作用时间点之不同，分别设定为萃取物预处理、共处理以及后处理三组。结果显示酒萃物之保护效果在共处理组明显优于水萃物，因此将同一批次之虎乳灵芝菌丝体酒萃物进行层析纯化，共获得四种分层，分别为水层(Lr H2O)、正丁醇层(LrBtOH)、乙酸乙酯层(Lr EA)以及正己烷层(Lr Hex)。其中，以Lr H2O、Lr Hex两组在共处理试验(分别为p < 0.01， p < 0.001)以及后处理试验(分别为p < 0.01， p < 0.01)中皆可见显著提升细胞存活率之效果。因此两种成分的极性差异悬殊，故推估液态发酵虎乳灵芝菌丝体的酒萃物中可能具有两种抗H1N1流感病毒之功效成分。 关键词 :A型流感(H1N1)，液态发酵虎乳灵芝菌丝体，萃取物 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 流感病毒属于正黏液病毒科(Orthomyxoviridae)，其遗传物质为RNA，根据其核蛋白(nucleoprotein)的差异，可区分为A、B、C三型。新型H1N1流感病毒是A型流感病毒的一种，也是人类最常感染的流感病毒之一。该病毒首次暴发于2009年春天，由于在人群中快速传播的能力，感染全球200多个国家估计影响人数超过100万人。有至少20，000证实死亡，而死亡病患大多是20到40岁的壮年人。典型的临床症状与季节性流感类似，包括发烧、咳嗽、喉咙痛、全身酸痛、头痛、发冷与疲劳，最后出现严重的肺炎，有些病例则会出现腹泻、呕吐症状 [ 1 ]。H1N1原是一种于猪只中感染的疾病，并且包含多种猪流感病毒株的基因，但除了来自不同的猪流感病毒的基因外，其中还发现了包含人类和禽流感病毒的遗传物质。因此认为H1N1病毒是通过基因重排进化而来的。疫苗注射虽是目前减低流感冲击最有效的方法，但依然不可能及时生产和施用有效疫苗来中止正在进行的全球大流行，因此近年来利用抗病毒药物来治疗及预防流感亦已成为另一种防治的策略。现阶段获准使用的抗病毒药物包括金刚胺(amantadine)、金刚烷乙胺(rimantadine)、瑞乐沙(zanamivir)、及克流感(oseltamivir)等四种。依据目前现有的各种资料，这四种药物在对于减少A型流感的发病病程上仅限于那些没有并发症的患者有效，也没有任何资料显示这些药物可以减缓流感并发症。此外在中枢神经、胃肠的药物副作用及长时间使用药物治疗可能产生的病毒抗药性，亦是医师用药时的考量。由于用途上限制相当多，因此找出具有抗病毒效用的天然物质为非常需要正视的课题。 虎乳灵芝(Lignosus rhinocerus)为传统中草药，在中国及马来西亚具有相当悠久的食用历史。完整的虎乳灵芝子实体惟菌核具有功效，而菌核实为菌丝体聚集而成，生长于土壤中。由于野外数量极低，被当地居民视为珍贵药材，在马来西亚甚至称之为国宝，2005年中国也将虎乳灵芝列在中国最有开发前景的主要药用真菌名单之内 [ 2 ]。中医学上将虎乳灵芝用于治疗胃溃疡和肝脏相关疾病如慢性肝炎和肝癌 [ 3 ]。明朝李时珍于《草本纲目》中亦有记载，虎乳灵芝具有治疗胃病、哮喘及高血压的功能。研究指出，虎乳灵芝含有高达33.95%的β-葡聚糖，具调节免疫力 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]、抗发炎 [ 7 ]、抑制癌细胞增生 [ 8 ] [ 9 ] 的能力且对正常细胞没有毒杀作用。此外虎乳灵芝更被指出具有抗氧化性 [ 10 ] [ 11 ] 及神经刺激作用 [ 12 ]。亦有文献指出虎乳灵芝具有抗登革热病毒及HIV-1病毒之效果 [ 13 ] [ 14 ]。 综合上述，本研究旨在探讨液态发酵培养之虎乳灵芝菌丝体是否可产生有效抑制H1N1流感病毒之感染功效及成分，以期后续可以大量生产低廉辅助抗流感病毒之产品。