系统论文精品(七篇)

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篇(1)

关键词自动微分切线性模式数据相关分析统计准确率

1.引言

计算微分大致经历了从商微分，符号微分，手写代码到自动微分几个阶段。与其它几种微分方法相比，自动微分具有代码简练、计算精度高及投入人力少等优点。自动微分实现的基本出发点是：一个数据相对独立的程序对象（模式、过程、程序段、数值语句乃至数值表达式），无论多么复杂，总可以分解为一系列有限数目的基本函数（如sin、exp、log）和基本运算操作（加、减、乘、除、乘方）的有序复合；对所有这些基本函数及基本运算操作，重复使用链式求导法则，将得到的中间结果自上而下地做正向积分就可以建立起对应的切线性模式，而自下而上地做反向积分就可以建立起对应的伴随模式[1]。基于自动微分方法得到的切线性模式和伴随模式，在变分资料同化[2]、系统建模与参数辨识[3]、参数的敏感性分析[4]、非线性最优化以及数值模式的可预测性分析[5]等问题中有着十分广泛的应用。

迄今为止，已有数十所大学和研究所各自开发了能够用于求解切线性模式的自动微分系统，比较典型的有TAMC系统[6]、ADJIFOR系统[7]和ODYSSEE系统[8]。在一些特定的运用中，它们都是比较成功的，但在通用性和复杂问题的处理效率上还存在许多不足。通常，自动生成切线性模式的关键难题在于对象自身的强相关性，这给系统全局分析（如数据IO相关分析和数据依赖相关分析）和微分代码的整体优化都带来了很多困难。同时，对于程序对象不可导处的准确识别和微分处理，至今仍还没有一个统一而有效的算法。另外，最优或有效求解稀疏雅可比矩阵一直是衡量一个自动微分系统有效性的重要尺度。

统计准确率被我们视为评价一类自动微分工具及其微分模式代码可靠性与有效性的重要尺度。其基本假设是：如果对于定义域空间内随机抽样获得的至多有限个n维初始场（或网格点），微分模式输出的差分和微分逼近是成功的；那么对于定义域空间内所有可能初始场（或网格点），微分模式输出的差分和微分逼近都是成功的。微分模式统计准确率评价的具体方法是：在所有随机抽样得到的初始场（或网格点）附近，当输入扰动逐渐趋向于机器有效精度所能表示的最小正值时，模式输出的差分和微分之间应该有足够精度有效位数上的逼近。

DFT系统具有许多优点，它能够完全接受用FORTRAN77语言编写的源代码，微分代码结构清晰，其微分处理能力与问题和对象的规模及复杂性无关。它基于YACC实现，具有很强的可扩展性。DFT系统具有四个重要特色。它通过对象全局依赖相关分析，准确求解雅可比矩阵的稀疏结构，自动计算有效初始输入矩阵，从而可以用较小的代价求得整个雅可比矩阵。同时，它可以自动生成客观评价微分模式效率与可靠性的测试程序，对奇异函数做等价微分处理，并采用二元归约的方法，在语句级层次上实现微分代码优化。

2.系统概况

DFT系统主要由两部分组成：微分代码转换和微分代码评价，图2.1。微分代码转换部分接受用户输入指令并自动分析对象模式，生成切线性模式代码及其相关测试代码，后者直接构成微分代码评价系统的主体。微分代码评价是DFT系统的一个重要特色。DFT系统的开发小组认为，一个微分模式如果在可靠性、时间和存储效率上没有得到充分的验证，至少对实际应用而言，它将是毫无意义的。

原模式切线性模式

统计评价结果

图2.1DFT系统结构简图

2.1微分代码转换

DFT系统是基于YACC在UNIX环境下开发的，其结构图2.2所示。通过DFT系统产生的切线性模式代码成对出现，并在语句级程度上做了简化，可读性很强，如图2.4。

切线性模式

评价函数集

图2.2微分代码转换

微分代码转换部分从功能上分为四个部分：词法分析，语义分析，对象复杂性及数据相关分析和微分代码转换。对于一组具有复杂数据相关的程序模式对象，通常需要系统运行两遍才能得到有效而可靠的微分代码。这主要有两方面的考虑：其一，根据对象的复杂性（如最大语句长度、最大变量维数、子过程或函数数目、子过程或函数内最大变量数目等对象特征）选择合适的系统参数以求最优的运行代价；其二，模式内各子过程或函数之间以及一个子过程或函数内往往具有很强的数据相关性，需要事先保存对象的相关信息并且在考虑当前对象的属性之前必须做上下文相关分析。

图2.3PERIGEE源程序代码图2.4DFT系统生成的切线性代码

2.2微分代码评价

通常，评价一个编译系统的性能有很多方面，如处理速度、结果代码可靠性及质量、出错诊断、可扩展和可维护性等。对于一类自动微分系统来说，由于软件开发人力的局限以及对象模式的复杂多样性,通过自动转换得到的微分模式并非常常是有效而可靠的（即无论是在数学意义上还是在程序逻辑上应与期待的理想结果一致），因而在微分模式被投入实际应用前，往往需要投入一定的人力来对其做严格的分析测试。

对切线性模式做统计评价测试的主要内容可以简单叙述为：在网格化的模式定义域空间内，选择所有可能的网格点形成微分模式计算的初始场；在不同的网格点附近，随机选取至少个线性无关的初始扰动，对每个扰动输入分别进行网格点逼近，统计考察模式输出差分和微分在有效位数上的逼近程度。图2.5描述了整个测试过程，它包含网格点数据随机采样（1）和网格点数据逼近（2）两级循环。

图2.5切线性模式代码的测试过程

3.系统主要特色

DFT系统并不是一个完整的FORTRAN编译器，但它几乎可以接受和处理所有FORTRAN77编写的源模式代码，并且可以很方便地扩展并接受FORTRAN90编写的源模式代码。本节将着重介绍DFT系统（版本3.0）的以下几个重要特色。

3.1结构化的微分实现

DFT系统采用标准化的代码实现，切线性模式的扰动变量和基态值变量、微分计算语句和基态值计算语句总是成对出现，并具有清晰的程序结构。微分代码保持了原模式本身的结构和风格（如并行和向量特性、数据精度等），即语句到语句、结构到结构的微分实现。在奇异点或不可导处，DFT系统对微分扰动采取简单的清零处理，实践证明这对抑制扰动计算溢出具有重要意义，但并不影响评价测试结果。

3.2全局数据相关分析

DFT系统具有较强的数据相关分析能力，它包括全局数据IO相关分析、全局数据依赖相关分析、全局过程相关分析以及数据迭代相关分析几个不同方面。数据依赖相关与数据IO相关关系密切，但又存在根本不同。前者强调每个变量在数学关系上的依赖性；而后者描述了一个对象的输入输出特性，且具有相对性，即任何一个变量参数，无论它是独立变量还是依赖变量，在数学意义上都可等价为一个既是输入又是输出的参数来处理。

DFT系统记录所有过程参数的IO属性表，通过深度递归相关计算，准确计算每个过程参数的最终IO属性。DFT系统通过对数据相关矩阵做模二和及自乘迭代计算（An+1=AnAn2）来完成数据的依赖相关分析，这种算法具有很好的对数收敛特性。DFT系统通过全局过程相关分析的结果，自动生成模式的局部或整体相关引用树结构（如图3.1），这对用户分析复杂数值模式和微分评价测试都具有很好的指导作用。DFT系统还具有分析局部数据迭代相关和函数迭代相关的能力，这两种形式的数据迭代相关是自动微分实现颇具挑战的难题之一。

图3.1GPSRayshooting模式的相关树结构片段

3.3自动生成测试程序

基于IO相关分析的结果，DFT系统自动生成微分测试代码，分别对切线性模式的可靠性和运行代价做统计评价测试。特别地，DFT系统还可将任何模式参数都视为输入输出参数，生成在数学意义上等价的测试代码，这样处理的不利之处在于往往需要极高的存储开销。

3.4基于语句级的代码优化

目前，DFT系统仅仅具备局地优化能力。在语句级微分实现上采用二元归约的方法对微分代码进行优化是DFT系统的一个重要特色。根据右端表达式的乘法复杂性及含变元数目的不同，DFT系统采取不同的分解策略。二元归约的方法避免了微分计算中的许多冗余计算，在一些复杂的非线性表达式的微分计算中具有最小的计算代价，同时也非常适合于微分系统的软件实现。同时，对于某些特殊的运算操作（除法、乘方）和特殊函数（如sqrt、exp），DFT系统较好地利用了基态值计算得到的中间结果，避免了微分实现中的冗余计算。

4.系统应用

运用自动微分工具得到的切线性模式，可以在无截断误差意义下求解函数的数值微分和导数、稀疏雅可比矩阵。同时这些结果在数值参数敏感性分析、非线性最优化以及其它数值理论分析中有着非常重要的应用。这里简单介绍切线性模式的几个基本应用。

4.1符号导数和微分

如果输入为数学关系式，DFT系统可以自动生成对应的微分表达式和梯度，而与数学关系式的复杂程度无关。例如我们输入关系式：

，（1）

DFT系统将自动生成其符号微分形式及其梯度形式分别为

，（2）

4.2数值导数和微分

切线性模式最基本的应用就是在一定扰动输入下求解输出变量的扰动（响应）。表4.1给出了DFT系统在对IAP9L模式、GPSRayshooting模式和GPSRaytrace模式三个数值模式做切线性化的具体应用中，一些不同计算粒度、不同引用深度和不同程序风格的核心子过程，以及它们的切线性模式在SGI2000上运行的统计评价测试结果，其中切线性模式的可靠性指标都准确到六个有效数字以上，在运行时间、存储开销和代码复杂性方面分别是原模式的两倍左右，比较接近于理想的微分代价结果（1.5倍）。除了IAP9L模式由于过于复杂仅做粗略统计外，其余模式都用非注释语句行数来表示各自的代码复杂性。

表4.1DFT系统在三个数值模式中的统计评价测试结果

性能指标

对象模式运行时间（10-3秒）存储开销（字节数）代码复杂性

原模式切线性

模式

原模式切线性

模式

原模式切线性

模式

Xyz2g2.5306.1605524110485589

IntCIRA1.5602.750133426614165

Dabel0.0350.072601202749

LSS8.30017.50669133879143

RP42.4085.10360572102238

Vgrad10.1000.21218564368282454

RefGr43.0086.0071865414373083578

LL2JK0.6261.350262252442232

RayFind462.70

×103125.4

×103985618212111179

EPSIMP1.76011.50445589101327

Hlimits0.8301.8802425774842543774

Int3sL26.9051.2082002916394584690

MAKE

NCEP1340392072292514458504584

Curvcent0.0130.038527542754

DYFRM3.800

×1037.250

×1035000*9500*161279

PHYSIC2.750

×1035.385

×10330005000*1399*

(含注释行)2826*

(含注释行)

适当设置输入扰动的初值，运用切线性模式可以简单求解输出变量对输入的偏导数。例如，对于一个含有个输入参数的实型函数

（3）

这里设，。运用DFT系统，可以得到对应的切线性模式

（4）

其中，为切线性模式的扰动输入参数。可以通过以下办法来求得偏导数：

（5）

其中。如果对于某个既是输入参数又是输出参数，可以类似以下过程引用的办法来处理。对于过程引用的情形，例如一个含有个输入参数的子过程

（6）

其中，为输入参数；，为输出参数；，既为输入参数又为输出参数。运用DFT系统，可以得到对应的切线性模式为

（7）

其中，，，分别为切线性模式的微分扰动输入、输出和输入输出参数。可以通过以下输入扰动设置并引用切线性模式（7）来求得偏导数：

a)设置；（，）；（）可以同时求得（）和（），其中。

b)设置（）；；（，）可以同时求得（）和（），其中。

4.3稀疏雅可比矩阵

运用上节讨论的方法来求解稀疏雅可比矩阵,具有极高的计算代价。例如，一个含个独立和个依赖参数的子过程，为求解整个雅可比矩阵就需要反复调用次切线性模式，当相当大时，这对许多实际的数值计算问题是不能接受的。事实上，如果雅可比矩阵的任意两列（行）相互正交，那么可以通过适当设置扰动输入值，这两列（行）的元素就可以通过一次引用切线性模式（伴随模式）完全得到。设和分别为雅可比矩阵的行宽度和列宽度，即各行和各列非零元素数目的最大值，显然有，。这里介绍几种常用的求解方法。

正向积分当时，通常采用切线性模式来计算雅可比矩阵。根据雅可比矩阵的稀疏结构，适当选择右乘初始输入矩阵，可以获得接近的计算时间代价。DFT系统采用一种逐列（行）求解的方法，来有效求解右（左）乘初始输入矩阵。其基本思路是：按照某种列次序考察雅可比矩阵的各列；考察当前列中所有非零元素，并对这些非零元素所在行的行向量做类似模二和累加运算（即将非零元素视为逻辑“1”，零元素视为逻辑“0”），从而得到一个描述当前列与各行存在“某种”相关的标志向量（其元素都是“1”或“0”）；依据此标志向量，就很容易得到一个与之正交的列初始向量，其中与当前列序号对应的元素设置为“1”，而与标志向量中非零元素序号对应的元素设置为“0”，与标志向量中非零元素序号对应的元素设置为“-1”，显然，该列初始向量是唯一的，并且对应着当前右乘初始输入矩阵的最后一列；逐一考察已求解得到的列初始向量，如果某列初始向量与当前求解得到的列初始向量按下面定义的乘法（见过程4）正交，那么这两列就可以合并，即将当前列初始向量中非“-1”的元素按照对应关系分别赋值给该初始向量，并从记录中删除当前列初始向量；重复以上过程，继续按照给定列次序考察雅可比矩阵的“下一列”。不难说明，按照不同列次序求解得到的右乘初始输入矩阵可能不同。其中逐列求解右乘初始输入矩阵的过程可以简单叙述为：

1）将右乘初始输入矩阵所有元素的初值均设置为，，。。

2）如果，转6）。否则，如果雅可比矩阵的第列中的所有元素均为，，重复2）的判断。否则转3）。

3）计算标志向量。令，做如下计算：

，;

4）设为的列向量。在上定义乘法，对任意的，我们有：a）；b)如果，必有和。然后，做如下计算：

,;

，6);

2);

5）令，并做如下计算：

，;

令,。如果，转6）；否则，重复2）的判断。

6）对，，如果，则。取的前列，这样，我们就得到了一个维右乘初始输入矩阵。

这里需要说明的是，运用上面的方法求得的右乘初始输入矩阵不仅与求解雅可比矩阵的列序有关，而且与过程4）中的合并顺序也有关系。至于如何最优求解右乘初始输入矩阵，目前还很难讨论清楚。但是，大量模拟试验结果表明，运用上面自然次序求得的右乘初始输入矩阵宽度已经非常接近于其下界值。

反向积分当和时，通常采用伴随模式来计算雅可比矩阵。根据雅可比矩阵的稀疏结构，适当选择左乘初始输入矩阵，可以获得接近的计算时间代价。其中左乘初始输入矩阵的求解过程完全可以按照上面的方法进行，但是在处理前必须先将雅可比矩阵转置，最后还需将得到的初始输入矩阵转置才能最终得到左乘初始输入矩阵。同时，其行宽度也已经非常接近于其下界值。

混合积分如果将切线性模式和伴随模式相结合，往往可以避免梯度向量运算中的诸多冗余计算。例如，ADJIFOR系统在求解雅可比矩阵时，在语句级微分实现中首先用伴随方法求得所有偏导数，然后做梯度向量积分；其计算时间代价与和模式的语句数目有关，而其存储代价为。具体讨论可参考文献[7]。

5．结论

切线性模式在无截断误差意义上计算函数的方向导数、梯度或雅可比矩阵，以及在模式的可预测性及参数敏感性分析、伴随模式构造等相关问题中有着广泛应用。DFT系统主要用于求解FORTRAN77语言编写的切线性模式，具有很强的全局数据相关分析能力。此外，DFT系统还具有其它几个重要特色，如结构化的微分实现、自动生成微分测试程序以及基于语句级的微分代码优化。本文简单给出了DFT系统在求解数值和符号导数和微分、稀疏雅可比矩阵中的应用。为评价一类自动微分系统，本文初步提出了统计准确率的概念。

参考文献

[1]AndreasGriewank.OnAutomaticDifferentiation.InM.IriandK.Tanabe,editors,MathematicalProgramming:

RecentDevelopmentsandApplications.KluwerAcademicPublishers,1989

[2]LeDimet,F.XandO.Talagrand,Variationalalgorithmsforanalysisandassimilationofmeteorological

observations:theoreticalaspects,Tellus,1986,38A,97-110

[3]P.Werbos,Applicationsofadvancesinnonlinearsensitivityanalysis,InsystemsModeling

andOptimization,NewYork,1982,SpringerVerlag,762-777

[4]ChristianBischof,GordonPusch,andRalfKnoesel."SensitivityAnalysisoftheMM5WeatherModelusing

AutomaticDifferentiation,"ComputersinPhysics,0:605-612,1996

[5]MuMu,etal，Thepredictabilityproblemofweatherandclimateprediction,ProgressinNatureScience,accepted.

[6]GieringR.etal.RecipesforAdjointCodeConstruction.ACMTrans.OnMath.Software.1998，24（4）：

437-474.

[7]C.Bischof,A.Carle,P.Khademi,andG.Pusch."AutomaticDifferentiation:ObtainingFastandReliable

Derivatives--Fast"inControlProblemsinIndustry,editedbyI.LasieckaandB.Morton,pages1-16,Birkhauser,

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继电器控制，PLC控制，单片机控制，其中PLC检测控制系统应用最为广泛。其具有以下特点：

1.1可靠性PLC不需要大量的活动元件和连线电子元件。它将控制逻辑由传统的继电器硬件运算变为软件运算，使得它的连线大大减少。PLC经过多年的不断发展，具有工业针对性，有很高的抗干扰能力。在各大PLC厂家的不断更新发展下，PLC各模块可靠性已经有很大提高。与此同时，系统的维修简单，维修时间短。PLC进行了一系列可靠性设计，例如：冗余的设计（包括硬件冗余技术和软件冗余技术），断电保护功能（电容电源和UPS的应用使得断电时有充分的处理时间），故障诊断和信息保护及恢复。PLC具有编程简单，操作方便，维修容易等特点，一般不容易发生操作的错误。PLC是为工业生产过程控制而专门设计的控制装置，它具有比PC控制更可靠的硬件和更简单的编程语言。采用了精简的编程语言加上强大的编译诊断功能，编程出错率大大降低。

1.2易操作性对PLC的操作包括程序输入和程序更改的操作。通过专业的编程软件进行编程并进行下载，更改程序的操作也可以直接根据所需要的接点号或地址编号进行搜索或程序寻找，然后进行更改。PLC有多种程序设计语言可供使用。由于梯形图与电气原理图较为接近，容易掌握和理解。PLC具有强大的自诊断功能降低了维修人员维修技能的要求。当系统发生故障时，通过软件和硬件的自诊断，维修人员可以很快找到故障部位进行故障维修和故障排除。

1.3灵活性PLC采用的编程语言有梯形图、功能表图、功能模块和语句描述等编程语言。编程方法的多样性使编程简单、可以使得不同专业的人员都有自己习惯的编程语言。操作灵活方便，监视和控制变量变得十分容易。以上特点使用PLC控制系统具有可靠性高，程序设计方便灵活，运行稳定，扩展性能好，抗干扰能力强等诸多优点今后PLC控制系统还会得到更广泛的使用。

二、PLC控制系统组成

该系统包含完整的PLC系统模块。其中包含电源模块，CPU-315，PLC与电气回路的接口，是通过输入输出部分（I/O）完成的，I/O包含开关量输出（SM321DO），开关量输入（SM321DI），模拟量输入（SM331AI），模拟量输出（SM331AO）等模块。通讯模块PS305。I/O组成：数字量输入模块（DI）：包含油箱液位高，油箱液位低，循环泵、主泵运行状态，管路阀门状态等。开关量输出（DO）：包含循环泵、主泵启停控制，加热器启停控制，冷却器启停控制。模拟量输入（AI）：包含液位，流量，油温，压力等。

三、PLC逻辑控制

启动逻辑：液位正常，油温正常，管路阀门状态正常等。停止逻辑：液位超低，压力超低，流量超低，急停信号等。报警逻辑：液位低，压力低，流量低，油温低，油温高等。

四、HMI设计

上位机与PLC通讯模块通过Profibus总线连接，将各个参数传给上位机通过人机界面Wincc显示，并可以通过上位机人机界面控制液压站的启停。

五、液压站群的控制

当多个液压站需要配合工作时，可以将每一个液压站设置一个ET-200远程I/O站，将采集的参数通过通讯模块传入一个总的PLC站进行集中控制。且可以通过一个HMI就可以监视各个参数和人工参与控制。这样就可以更加集中地控制多个液压站组成的液压站群，是的多个液压站有序有计划的协作运行。

六、液压站稳定性的提高

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JamesF.Moore在《竞争的衰亡》一书中提到，GregoryBateson一生致力于复杂系统工作的研究，对其在商业生态系统方面的思考影响巨大。Biggiero和WysockiJr.等提出复杂巨系统的理论提供了另一个视角来思考组织的管理。如果组成系统的成分数量庞大且种类众多，这些成分之间的关系也错综复杂，还形成多种层次结构，那么我们称这类系统为复杂巨系统。自然生态系统是复杂巨系统，社会系统也是复杂巨系统。相对于自然生态系统，社会系统由于人的意识作用更复杂。商业生态系统是社会系统，因此，商业生态系统也是一个复杂巨系统。nGeneraInsight智库董事会主席、著名新经济学家TapscottDon在《Macrowikinomics:RebootingBusinessandtheWorld》一书中提到，企业在经营发展过程中，与消费者一起组成共同体，对公司的决策经营非常有好处。自组织理论是20世纪60年展起来的一种系统理论，主要包括耗散结构理论、协同论、突变论、超循环理论等，吴建材利用自组织理论研究商业生态系统进化机制，认为只要条件满足，商业生态系统也可以以超循环的方式实现自组织进化。Backers认为复杂系统理论的研究成果对分析企业与竞争者、供应商和消费者之间的复杂关系非常有效。

2商业生态系统的研究方向

综上所述，所谓的商业生态系统，其实就是一个基于自然生态系统思想精心创建起来的企业网络组织。和自然生态系统一样的是，商业生态系统也是复杂巨系统，在条件满足的时候，同样能实现自组织的进化。与自然生态系统不同的是，参与系统的成员是被精心选择发展的；与普通企业网络组织不同的是，它具备生态系统的特点，通过企业生态位的分离，创造协同进化的条件。同时，它又符合复杂巨系统的特征。根据对国内外学者研究的成果看，目前针对商业生态系统的研究可以分为两个方向，即自然生态系统的方向和复杂系统研究的方向。

2.1引用自然生态系统知识方向从这个方向开展研究的学者认为商业世界中的企业组织就像自然生态系统中的生物一样，企业与企业之间既存在着竞争，也有合作的关系，它们之间在竞合过程中形成了类似于自然界中食物网的价值网络。每个企业是这个价值网络中的一个成员(结点)，承担了这个价值网络中的一个功能，比如苹果移动生态系统中的富士康科技公司，其主要功能就是为苹果公司生产iphone手机，一旦富士康科技公司的生产出现大面积的问题，将严重影响苹果公司iphone手机品牌的声誉。因此，商业生态系统关键企业(结点)的缺失将对商业生态系统的稳定和发展造成重大的破坏。从自然生态系统方向开展研究的学者，特别重视对生物学和生态学中关键知识的延伸理解和使用。比如在商业生态系统的创建形成方面，JamesF.Moore认为，如同自然生态系统的形成主要是“集合定律”的作用一样，商业生态系统的形成同样适用这个规律；EricSchmid相信“企业组织与自然界的生物体一样具有DNA”，这种组织DNA(即企业文化、企业行为和企业精神等方面)主要来自于组织最初的创立者或组织强有力的领导者；DanielZ.Sui研究发现，自然界中，生物间的竞争导致其生态位的分离，并最终形成自然界中生物的多样性现象，也才有了今天我们见到的如此缤纷绚丽的世界。商业世界也有相似的情况，同一条食街的酒家选择了“回避性定位”的策略，减少了彼此间的竞争，而且群集效应为他们带来了更多的消费者，实现了“协同进化”。

2.2复杂系统研究方向从复杂系统方向开展研究的学者认为，基于线性思维的理论并不适用于现实的商业世界，现实的商业世界运行错综复杂，不可预测。李志坚等认为商业生态系统是一个典型的复杂适应系统,具有适应性、协同进化、自组织、涌现、反馈和有意识选择的复杂适应性特征；刘健辉认为商业生态系统通过自我组织、突发性和协同进化而得到发展，并以此获得适应性。吴建材运用基于耗散结构理论、协同学理论和超循环理论分析了商业生态系统的演化发展及其动力问题，指出商业生态系统的演化发展的方式是协同进化，具体来说，是通过内部各子系统的竞争实现协同，形成系统发展的序参量，并支配着商业生态系统的进化发展。Biggiero和Lucio强调自组织过程在创建商业生态系统的重要性。

2.3存在的问题商业生态系统是一种崭新的研究领域，在体系上还没有完善，需要更多的学者和专家来补充和发展，任何一个有益的方向都是值得探索的。总的来说，自然生态系统方向的研究更注重商业生态系统在实践上的运用，尤其是达尔文的自然选择学说等生态学理论早已深入人心，故这个方向的研究更容易让人理解。不过，该方向的研究未能很深入到商业生态系统的基础问题。复杂系统研究方向则不同，它从系统演化发展的角度，引入包括序参量、熵等概念，深入理解商业生态系统的自组织进化的条件、动力和方式，有助于整体把握商业生态系统的本质和内在机制。随着信息通信技术(尤其是互联网技术)的发展，企业组织将摆脱空间和时间的限制，迎来企业组织结构的大变革时代，管理和任务可以通过网络通信技术进行集成，自组织管理模式将会是未来组织管理的一个研究方向。

3商业生态系统的主要研究领域

对国内外学者的研究进行归纳总结，我们发现，目前商业生态系统的研究领域主要集中在以下几方面。

3.1基于商业生态系统视角研究企业的竞争战略像美国苹果公司一样，组建以自己为中心的商业生态系统是所有渴望成功的企业梦寐以求的追求。因此，研究商业生态的开拓、领导和创新就成了学术界和企业界研究的热点。JamesF.Moore在《竞争的衰亡》一书中写道，商业生态系统的演化发展经历四个阶段，依次是生态系统的开拓、生态系统的扩展、对生态系统的领导和自我更新或死亡。关键企业必须做到能开发比现有系统更有效的、新的首尾相接的价值创造系统、吸引更多的参与者并保持系统成员的多样性、处理各种内外部冲突、持续地为系统注入新的思想和创造新的机会等。

3.2商业生态系统的演化机制和评价体系吴建材提出商业生态系统的本质是协同进化，其演化机制是系统内成员通过功能耦合实现自组织进化，竞争和协同在进化过程中扮演着动力的关键作用。杜国柱、王娜、李爱玉等构建了自然生态系统的健康模型，并提出了商业生态系统的健壮性评价体系，认为所谓商业生态系统健康是指能高效将原材料转变为有生命的有机体，面对环境的干扰与冲击，能持久地生存下去，并随着时间的推移能创造出新的有价值的功能。

3.3基于商业生态系统理论视角研究地区经济和产业集群黄昕和潘军从商业生态系统物种多样性和关键物种等角度，提出我国汽车工业缺少成熟和有力的关键企业的观点，而且汽车工作处于长期封闭和孤立的状态，导致了汽车企业竞争力不强、配套不完善、产业链断裂等一系列问题；吴建材基于商业生态系统理论视角研究广州服装专业批发市场，提出专业批发市场已进入协同进化的时代，应从商业生态系统角度构建专业市场的核心竞争力。HaraldMahrer和RomanBrandtweiner运用商业生态系统理论分析奥地利国家电子商务产业现状，认为奥地利电子商务发展正处于商业生态系统的第二阶段。

3.4商业生态系统理论在多领域中的应用胡岗岚等从商业生态系统理论的视角研究我国电子商务产业的集群化现象，并给出了电子商务生态系统的定义，同时认为我国电子商务生态系统的演化发展过程包括开拓、扩展、协调、进化等四个阶段。张蓓运用商业生态系统理论研究我国零售业，提出建立健康零售业商业生态系统的思路，建议走协同进化的道路，建立共赢的商业社会。郭哲从商业生态系统理论的角度，提出构建无线城市的商业生态系统模型，并给出了三种发展战略，即网络核心型战略、支配主宰性战略和缝隙型战略。

4结语

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1资料与方法

1.1标准

(1)诊断标准:①清洁离心中段尿沉渣白细胞数>10/HP或有尿路感染症状者。②正规清洁中段尿细菌定量培养,菌落数≥105/ml。具备上述两项可以确诊。(2)纳入标准:①病程>2年且反复发作者。②年龄在30～70岁。③长期应用西药抗感染治疗或中西医结合治疗未能根治者。④病程不足2年而清洁中段尿细菌培养长期阳性者。⑤受试者知情,自愿签署知情同意书。(3)排除标准:①对头孢菌素过敏者及有青霉素过敏性休克或即刻反应史者。②处于妊娠期或者哺乳期妇女。③有神经系统疾病或造血系统疾病者。④有心脏、肝及肾功能严重损害者。

1.2分组情况

病例均来自于2012年6月-2014年3月在我院门诊与住院治疗的患者,诊断为难治性泌尿系统感染的患者54例为观察对象。其中男21例,女33例。随机将患者分为治疗组和对照组各27例,两组在性别、体重和年龄上均无显著性差异(P>0.05)。详见表1。

1.3治疗方法

对照组给予盐酸左氧氟沙星氯化钠注射液[规格100ml:盐酸左氧氟沙星0.2g(以左氧氟沙星计)与氯化钠0.9g],500mg/次,静脉滴注,滴注时间不少于60min,1次/d。治疗组给予注射用硫酸奈替米星(2ml:10万U),按患者体重每12h1.5～2mg/kg,稀释后静脉滴注,3周为1个疗程。

1.4评价标准

1.4.1临床疗效评价:根据临床症状、体征、实验室检查进行综合评价,分为痊愈、显效、进步、无效4级。将痊愈和显效合计为总有效,据此计算临床有效率。痊愈为症状、体征、实验室检查及病原菌检査均恢复正常;显效为病情明显好转,但上述4项中有1项尚未完全恢复正常;进步为用药后病情有所好转,但不够明显;无效为用药72h后病情无明显进步或有所加重。

1.4.2细菌学疗效评价:按清除、部分清除、替换、再感染、未清除5级评定。细菌学疗效分析包括各种致病菌感染的有效率、细菌清除率等。

1.4.3药物不良反应评价:试验期间发生的任何不良事件或实验室检查结果的异常,评价其与试验药物间的关系,按肯定有关、很可能有关、可能有关、可能无关、肯定无关5级进行评价,前3者计为药物不良反应。

1.5统计学方法计量资料结果用(x±s)表示,样本自身前后比较采用配对t检验,满足方差齐性检验条件者两样本比较采用t检验。计数资料采用χ2检验。所有统计分析均采用SPSS20.0软件包完成。结果均以P<0.05为具有统计学意义,P<0.01为具有显著性统计学意义。

2结果

2.1疗效评价结果

由表2可以看出,对照组痊愈15例,有效8例,痊愈率55.6%,有效率66.7%;治疗组痊愈20例,有效7例,总有效率92.6%。经Ridit分析,治疗组疗效与对照组疗效具有显著性差异(P<0.05)且治疗组的疗效优于对照组。

2.2细菌学疗效评价

两组共分离出病菌40株,其中对照组分离出19株,治疗组分离出21株。细菌学疗效评价结果显示,对照组的痊愈率为36.8%,有效率为73.7%;治疗组的痊愈率为66.7%,有效率为95.2%,两组在痊愈率和有效率方面比较有显著性差异(P<0.05)。见表3。

2.3安全性评价

本试验对照组和实验组各27例。对照组不良事件发生4例,其中3例可能与药物有关,2例表现为头昏头痛,1例表现为恶心,不良事件发生率为14.8%。治疗组发生不良事件3例,其中2例可能与药物有关,1例表现为恶心,1例表现为腹泻,不良反应发生率为11.1%。两组均未发生严重不良反应,且治疗组不良反应发生率低。

3讨论

奈替米星主要成分为硫酸奈替米星,属于氨基糖苷类抗生素,对铜绿假单胞菌、大肠埃希菌、变形杆菌属(吲哚阳性和阴性)、肠杆菌属、克雷伯菌属、沙雷菌属及枸橼酸杆菌属等所致的尿路生殖系统感染、新生儿脓毒症、呼吸道感染、败血症、胃肠道感染、腹膜炎、胆道感染等有良好的疗效[5]。其不良反应较小,治疗各种难治性感染效果良好。

篇(5)

本文主要介绍如何利用机器视觉方法从CCD图像中提取用于导星的星像及计算星像中心实际位置。第一节介绍自动导星定心系统及通用的自动导星定心算法，第二节介绍自动导星系统星像提取算法及相关参数估计方法。第三节首先介绍利用LM算法非线性最小二乘拟合对星像二维高斯拟合，计算实际星像中心位置，然后使用丽江2.4米望远镜的观测数据对系统进行测试，最后将高斯拟合结果与IRAF软件二维高斯拟合结果相比较。第四节说明了星像偏移量的六常数模型计算方法。

自动导星定心系统及定心算法介绍

自动导星定心系统工作流程如图1左图所示，其软件界面如图1右图所示，系统以Linux（Debian）(1)为平台，利用开源代码库WXWIDGETS(2,3)开发GUI界面、CFITSIO库读写FITS文件（或SBIG相机读写驱动）、使用计算机视觉库OPENCV/LAPACK(4)(5)开发星像识别算法、MATHGL(6)库生成各种图像以及LEVMAR(7)库作最小二乘拟合，算法底层为LAPACK矩阵计算，可以快速完成OPENCV和LEVMAR程序中所需矩阵运算，LAPACK有很强拓展能力，可以实现多线程或者多台计算机的并行计算，大幅提高运算效率。系统现可以从FITS(Pence(8))文件读入数据、系统自动统计完成阈值设定、星像中心计算等。同时提供界面可以监视CCD图像、调试参数及相关结果统计显示。一般的定心算法(10-14)主要有阈值一阶矩质心、平方加权质心、高斯拟合中心(15,16)，及(17)PSF相关运算质心算法。若定义图像中坐标(x,y)的修正灰度值为G(x,y),则:一阶矩质心为:如果一阶矩质心与平方加权质心之间各个方向误差随机分布，说明CCD中天光背景均匀，反之需要天光背景补偿。高斯拟合公式：高斯拟合算法的Stone(13,18)简化公式：及高斯公式用于拟合的对数形式：其中B为背景天光值，P为星像最大灰度值，H对应实际星像峰值，R为拟合的高斯分布标准差，测试表明，完整模型比Stone简化模型拟合有更好拟合精度。此外,系统中所用椭圆拟合算法，使用OPENCV库函数效率极高，但返回结果为整型数据，有舍入误差，只能用于确定星像区域，中心位置不可靠。

机器视觉星像搜索算法与参数估计

OPENCV提供了一系列机器视觉处理算法，这些算法基于LAPACK矩阵计算库可以快速高效完成星像轮廓识别。针对CCD图像中星像集中的特点，首先对8位图像中值滤波去除异常噪声，接着对图像域值滤波并二值化，通过设定高于天光背景的域值可以区分星像与背景，然后可用Canny边缘检测得到星像轮廓，最后再用最小二乘法拟合椭圆轮廓，估计星像区域。为简化运算及数据存贮量，使用8位对数化整数数据完成星像识别，再使用32位原数据计算星像中心位置。

1Canny边缘检测、图像滤波与椭圆拟合

Canny边缘检测(19)的算法是集低通滤波与边界检测于一体的算法，其内容如下：第一步：利用高斯算子对图像平滑卷积滤波去除噪声，再计算图像各点的灰度变化梯度，实际OPENCV的Canny算法源程序中直接采用同时有高斯平滑和边缘检测效果的Sobel算子与原图像卷积计算,分别计算X与Y方向一阶图像差分。计算中采用3x3的模板计算。其数值如下：第二步：计算绝对值范数或L2范数作为梯度强度和计算梯度方向。梯度方向arctan(Dy/Dx)，其中Dy与Dx是由Sobel算法算得的Y与X方向一阶差分值。

第三步：梯度图像非极大值抑制，将非局部最大梯度值点设为零。第四步：双阈值检测和连接边缘，沿梯度方向将图像中梯度强度大于高阈值的都存为边界点，低于高阈值且高于低阈值的梯度强度保留，再利用连通性筛选保留的梯度坐标，将与大于高阈值边界点连通的梯度强度保留，其余无效区域设为零。对图像的滤波包括中值滤波去除异常数据点，但滤波仅对提取轮廓的8位数据进行，对用于拟合及定心计算的32位数据不进行滤波。图像Canny提取轮廓图像前利用天光背景估计值作为阈值将图像二值化，可以大幅降低Canny算法对梯度强度阈值的敏感性，程序中使用（50，125）的阈值对可以获得比较好的效果。Fig.2Theoutlineofstarsimagesextractedwiththreshold154,160andtheellipseimagesfittedwiththreshold155然后利用轮廓提取函数可以获得相互隔离又独立连通的轮廓，最后使用最小二乘法拟合椭圆轮廓，获得星像区域。图2中测试文件为丽江2.4米望远镜观测数据，视场10′x10′,曝光时间30秒，JR滤波片，范绪亮同学提供。

2图像灰度值直方统计与CCD图像天光背景估计

天光背景值在高斯拟合中具有很大影响，CCD图像像素直方图统计与实验表明，直方图中峰值对应灰度值为众数，可以作为天光背景值。通常可以将8位对数化灰度直方统计峰值对应灰度值加2以上值判为有效星光灰度值。

程序中考虑到众数附近的灰度值分布比较稠密，因此，在图像的不同区域叠加后只有分布在众数附近的灰度值才有可能在同子位置的值非常相近。程序首先将原数据做3x3小邻域的均值滤波，获得每个点邻域内的均值作为该点的新灰度，并将滤波结果图像边缘近1/10CCD尺寸的区域屏蔽，接着将有效区域分为11x11不重叠的子区域，然后对相邻子区域的灰度值对应相减取绝对值，再与其他相邻子区域计算结果重叠相加，接着求取最小值所在位置作为天光背景的众数所在位置，最后将各个子区域此对应位置的灰度值相加取平均，作为天光背景值的众数估计，同时也是天光背景值估计。同理地利用均值滤波对3x3邻域标准差计算得到标准差，再求得区域叠加的最小位置，求得天光背景标准差σ（众数）估计，当然算法对星像过度稠密及天光背景不均匀的图像可能会有估计不准的问题，算法目前还未对各星像分别计算天光背景值。为了在椭圆轮廓内限制有效区域，选择灰度值接近1/5峰值处为边界，对应于IRAF中测光孔径值，可以减小天光背景的影响，获得较好的拟合结果。

高斯函数拟合算法

正常星像受大气影响，图像灰度分布近似于二维高斯分布，且在各个方向应当有相同的标准差。系统采用非线性函数最小二乘拟合的方法，将参数估计问题转化为最小化目标函数问题，得到独立噪声干扰下中心位置和标准差的最大似然估计。利用Levenberg–Marquardt优化算法(9,20)拟合星像，该算法以均方误差为目标函数，兼有梯度下降和牛顿－高斯方法的下降的速度，不直接求取复杂Hessian矩阵，用Jacobi行列式估计拟Hessian矩阵，程序中采用LEVMAR开源代码作高斯最小二乘拟合。

为避免复杂的梯度函数，采用对数化数据拟合，全高斯公式Jacobi行列式为：其中计算时P的初始值为星像峰值减天光背景值(+3σ)，(x,y)为图像中星像峰值坐标,为防止局部陷入给一定的初始偏差，测试表明算法有很好的收敛性。图4是高斯拟合结果与原数据比较，底部为残差密度图。下图是对丽江2.4米望远镜YFOSC观测数据高斯拟合星像位置与IRAF软件高斯拟合结果比较，其最大误差不超过0.08Pixel。拟合得到高斯分布标准差为2.5，与当时记录的视宁度为1.7角秒相符。

星像偏移量计算

自动导星算法对同一天区、相邻曝光时间的两幅图像分别计算星像中心位置，并对相对应的星像计算位置偏移量，作为自动导星的误差信号。一般认为由于相邻CCD图像间可能存在平移、旋转和缩放影响，可以用Stone(12,21,22)的算法，以六常数线性变换方程表示星像位置变换关系，如下，实际中i标识的数据量远多于变换系数个数6。以下是对同一目标的观测结果分析，其中：编号97图像：拍摄时间：2011-10-08T15:02:42.859，曝光时间30s。编号102图像：拍摄时间：2011-10-08T15:07:20.998，曝光时间50s。编号105图像：拍摄时间：2011-10-08T15:10:34.361，曝光时间50s。解六常数模型得：图6为六常数模型拟合的残差，其标准化残差都小于0.06pixel，对其残差进行Kolmogorov-Smirnov正态性检验，得到残差数据都服从0.05显著性水平的正态分布。可以认为六常数拟合已得到比较优化的结果。

总结

篇(6)

文中使用LabVIEW软件对2ASK通信系统进行仿真。LabVIEW具备了仪器的基本属性，其程序的基本构成包括两部分:(1)前面板，用于反映仪器的控制操作和显示;(2)程序框图，用以反映仪器内部的分析处理过程。2ASK的调制与解调分别采用模拟幅度调制法和相干解调法，将基带信号与载波信号相乘得到已调的2ASK信号，用高斯白噪声模拟信道，在接收端将接收信号与同频同相的载波相乘，并经过巴特沃斯低通滤波器，滤波器的截止频率为归一化频率，最后进行抽样判决，判决门限取0.125，从而得到输出序列，程序框图如图3所示。

在前面板中，输入序列的产生采用根据序列个数而随机产生相应个数的二进制码元，基带波形采用余弦波，根据产生的二进制码元可得到相对应的基带信号波形，载波采用正弦波。所以，前面板中需要创建码元个数、码元速率、采样点数、采样频率、载波频率数值输入控件、基带信号波形、载波波形、2ASK信号波形和频谱、滤波后波形等图形显示控件，以及输入和输出序列等数值显示控件。

使用修饰控件可对前面板进行调整和修饰，最后得到2ASK调制与解调.vi前面板，如图4所示。在前面板的参数输入模块输入如图4所示的参数并运行可得到输出结果。由结果可看出，此仿真实验在调制端产生了一串码元个数为10的二进制码元序列，并得到了输入序列波形、载波波形、2ASK信号波形和频谱，2ASK信号经过高斯白噪声信道后，在接收端得到了低通滤波器滤波后的波形、抽样判决后的输出序列波形和输出序列二进制码组。对比输出序列和输入序列可看出，此系统除了一个码元的延时以外，其余部分都正确地进行了信号的还原，表明仿真实验结果正确，达到了2ASK通信系统的调制与解调在教学中的意义。

2、结束语

篇(7)

（1）基础数据与录入。系统的基础数据以及基础数据录入功能模块是整个管理系统的起点和基础，其数据包括了整个框架体系，是基础数据库和数据字典库的基础维护平台，包括单位和人员信息、设备的基础维护数据和检修数据、设备鉴定标准等。另外，数据录入的功能是系统数据库存在的保障，是系统后续维护和管理的保障，是设备台账数据库、特种设备数据库、检修计划数据库、设备油质数据库建立和维护的基础。

（2）统计报表与数据上报。统计报表是数据上报的基础，一般包括铁路机械动力设备履历统计查询、车辆部门的统计报表、设备与技术明细等，其功能在于所有机械动力设备相关数据的归类、统计、查询与打印。数据上报需要实现的功能是建立在数据统计之上，对整个信息管理系统数据进行备份、恢复以及数据上报。

（3）巡检与系统维护。巡检属于后期功能模块，主要包括整个铁路机械动力设备技术系统的设备设置、数据采集分析、故障发现反馈以及巡检工作状态四个部分。这部分功能是分级授权的，多由车辆段级系统授权车间级系统使用。系统工作属性是利用数字智能技术，对事先设置好的重点设备进行巡检，巡检的内容具有差异性，具体根据车段、动力设备等特性来设置。维护模块则是对整个系统的运行日志、用户权限、设备数据、车辆部门设备数据等进行维护，其功能是导入和查询原始车辆部门数据，设置用户权限和功能等。

（4）设备管理标准与系统帮助。设备管理标准是铁路机械动力设备技术信息化管理系统按照国家相关铁路设备标准，设置计算公式与评分标准，将数据库的所有数据进行填充与评分。系统帮助是辅助功能，主要是权限人员密码修改、查看系统帮助等。

二、基本表的创建与查询设计

基本表的创建要遵循字段唯一性、功能相关性、字段无关性的原则，表的分类是基于机械动力设备技术的，从简单化的标准出发，设置两个主表，即机械动力设备台账管理表和机械动力设备使用管理表。在表创建的过程中，每个属性作为单一其唯一的关键词用字段表现出来，米云龙北京铁路局北京动车段前期先定义字段内容、字段数据类型、字段属性和关键字。主要包括台账管理表、生产设备运行记录表、机动设备使用记录表和设备材料消耗记录表。每个表根据其性质对应若干属性字段，并且每个表设定的关键字是唯一的，具有标示作用的。每个表的属性字段使用超链接，便于数据记录、查询。表之间的关系用同属性字段联系起来，形成表之间的内在关联，便于确定数据库的参照完整性。

表、数据库、管理系统创建之后，必然要用到查询功能，查询结果一般需要满足查找、统计、计算、分析、比较、判断、排序等。运用VisualBasic语言进行自定义函数或者条件语句的编程，选取每个属性的特定值，确保查询时使用输入参数的方式便能简便操作进行，这些需要查询设计器来进行设计。比如动力设备折旧查询的条件语句编写为：

IfNs≥AThen

Msgbox“TheValueIsA”

Exit

Else

Nz=intX+1

Endif

三、异常设备或部件提示

a:机械动力设备中途停止工作的异常状况，在查询设计中输入条件准则：IIf(Nz([累计折旧]≥[原值]-[残余价值])，[异常]，[使用])。

b:机械动力设备达到设计寿命的修理状况，在查询设计中输入条件准则：IIf(Nz([运行时间或公里数]≥[预计大修期限])，[大修]，[使用])

c:部件异常是指机械动力设备的零部件在实用期限内出现故障或者修理，则视为零部件异常。设计方法为，运用查询向导创建零部件查询表，对正常件、异常件记录、统计、分析，完成异常表创建、查询。属性字段内容包括[修理日期]与[预计使用日期]，且表达式≥2，[修理日期]<[预计使用日期]。

四、应用效果分析