文献综述的基本特征范文

文献综述的基本特征篇1

根据机械设计图像的形状特征，提出一种利用加权距离实现的多特征异步检索方法。首先利用机械设计图像的外接圆距离特征进行初步检索，再结合初步检索结果集的位置计算输入图像和初步检索结果集的加权Hu不变矩特征距离，并据此获得最终的检索结果。实验表明，与单一特征的检索方法相比，该方法在机械设计图像检索中有更高的查准率和查全率。

关键词：

机械设计图像；外接圆距离；Hu不变矩；加权距离；异步检索

0引言

机械设计图像是对机械设计进行描述的主要载体，设计者在进行机械设计前需要通过查询同类型的机械设计来了解相关的发展现状，并从中获取经验和灵感，更重要的是可以避免对他人的设计侵权造成麻烦，因此对已有机械设计图像进行检索和管理，具有较大的实际意义。以数字形式保存的机械设计图像主要有两种，一种是矢量图，是通过计算机辅助设计（ComputerAided Design， CAD）软件或对数字图像进行矢量化而生成的；另一种为非矢量图，主要通过将现有的机械图纸进行扫描而得到的数字图像，主要格式有jpg，tif，bmp等。针对矢量图检索的研究，一般是利用其能够比较容易地获得图元空间关系的特点，将图中的复杂图形分解成简单的几何形体并以它们的空间关系作为特征，以空间关系的相似度来衡量两幅图像是否相似[1-2]；而针对非矢量图检索的研究，则一般需要利用颜色、纹理、形状及区域等视觉特征对图像进行描述，并根据对应特征的相似性完成图像的检索。由于机械设计图像一般为二值图像且图像的纹理信息并不明显，颜色特征和纹理特征都不适合于对机械设计图像进行描述，因此，本文从机械设计图像的形状特征方面对图像进行描述，并提出一种将外接圆距离特征和Hu不变矩特征相结合的异步组合检索方法。

1相关工作

基于图像形状特征的描述方法总体来说可以分为两类：基于轮廓的方法和基于区域的方法。近年来已经有许多学者开展了一系列卓有成效的研究工作：文献[3]提出用链码来描述图像的形状，利用具有一定长度和方向的直线段表示目标的边界，但该方法容易受噪声影响；文献[4]给出一种基于边缘方向直方图的方法，对经过边缘检测的图像进行边缘方向的统计，将经过归一化的直方图作为特征，具有尺度不变性，但是不满足图像的旋转不变性。此外，也有文章提出基于矩的形状描述符，如Legendre矩[5]、Zernike矩[6]、伪Zernike矩[7-8]等，这些描述符将图像区域内的所有像素都考虑在内，受噪声影响和形状变化的影响较小。虽然国内外已经对“如何通过单一视觉特征进行检索从而得到更好的效果”进行了大量的研究，但实验表明，基于多种特征综合的图像检索结果优于单一特征检索[9]。

文献[10]将多特征综合检索分为两种：一种是同步组合检索，另一种是异步组合检索。同步组合的基本思想是在一次查询中利用图像的多种特征进行相似性度量，并对每个度量赋以相应的权值，最后通过求加权和得到距离，实现检索结果的输出，图1是同步组合特征检索过程的示意图。目前有很多针对同步组合特征检索的研究，如文献[11]利用多种区域形状特征的结合实现了商标图像检索结果的有效优化，文献[12]针对MPEG7单一描述符特征检索效率低的问题，提出分块加权的多特征融合方法，提高了检索的查准率和查全率。由于同步组合检索的权重比较难以选择，现在已经有不少研究将多特征融合与机器学习方法结合在一起，通过相关反馈进行权重的调整从而实现图像的有效检索[13-15]。

4结语

本文结合机械设计图像的外接圆距离特征和Hu不变矩特征，提出了一种异步组合检索方法，通过对二级检索相似性距离的加权调整，提高了机械设计图像的检索效果。本文方法相对于使用Hu不变矩和FD的单一特征检索方法，有更高的图像检索查准率。但本文方法针对机械设计图像的查准率和查全率仍有较大的提升空间。因为本文方法所使用的特征均是区域特征，所以下一步研究工作将从更多方面进行考虑，比如着眼于机械设计图像的如何将图像的轮廓特征和区域特征有效融合以及预处理时有效的轮廓平滑方法，从而进一步提高图像检索效果。

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文献综述的基本特征篇2

摘要：提出了一种综合颜色和纹理的图像检索算法。使用分块法和圆环法提取颜色特征，包含图像的感兴趣区域，并使用改进的共生矩阵提取纹理特征。最后对颜色和纹理进行综合。实验结果表明，提出的新算法具有更高的检索率。

关键词：图像检索 圆环法 灰度共生矩阵

1、引言

近年来，随着信息技术的迅猛发展，图像处理在各个领域的应用越来越广泛。如何快速的组织、管理和检索图像数据库已成为近年来研究的热点研究课题[1]。图像特征可以从各个方面描述图像的内在语义。根据对不同特征定义的相似度来表示图像之间的相似度，可以实现对图像的精细、快速检索。基于内容的图像检索（CBIR）[2]得到学术界和应用领域的青睐。

本文在颜色的特征提取方面，利用文献[4]提出的基于HVS加权颜色特征的方法，对不同分块的主色进行加权处理，形成基于主色特征加权的颜色特征；在纹理特征提取方面，对传统共生矩阵进行改进，结合结构分析方法中的共生矩阵的优点，提取更丰富的纹理特征。最后利用高斯归一化方法将图像颜色和纹理特征结合，形成最终的检索特征。实验结果验证了该方法的高效性。

2、基于颜色特征的图像检索

2.1颜色空间选取

HSV颜色表示色相、饱和度和亮度三个分量组成，该颜色空间可以用一个圆锥来表示。每个分量都与人的视觉有一定的关联。 由于HSV空间是高维，需进一步进行量化，才可以使运算得到简化。

对于色调H、饱和度S和亮度V的权重分别取15、4、1，由于色调包含图像的大多数信息，减少亮度和饱和度对检索图像的影响，进行量化后[5]，合成为一维颜色：L=15H+4S+V

2.2 颜色特征的提取

采用分块和圆环结合的方式进行颜色特征的提取，首先对图像进行分块，将图像看成为矩阵，用行列号进行分块，对每个分块的像素进行量化合成后，都可以获得一个具有64（假设划分为8×8）的一维颜色分量的矢量，提取其中像素点数多的作为该分块颜色的主色，最后获得图像的综合主色颜色向量。采用熵的图像分块边缘检测[6]，然后采用圆环分割分割图像，图像被划分为N个圆形。上述两种方法的结合，克服传统只是通过单一的分块或圆环的方式来检索图像的颜色特征。此外，可以根据实际需要，解决图像的标准化、单一的问题。

采用直方图有时候会出现零值，影响检索的效果和标准。为此采用累加直方图法[7]：

是图像特征值为k的像素总数，N是像素总数。在四个区域分别提取68柄，共提取272柄颜色特征。

2.3相似度的计算

对于颜色特征的相似度的度量，采用欧氏距离，经过修改后的公式如下：

J，D分别是被检索图像和图库图像，Ex，Ey，Ez，Ew，为中心、圆环一、圆环二、外部区域的颜色特征；i为分量，N为总共的特征数目。

为每个区域的权重，分别取0.5，0.2，0.2，0.1。

3、基于纹理特征的图像检索

3.1 纹理特征提取算法

采用改进的共生矩阵和基元共生矩阵[7]，更能清楚的分析图像的纹理特征，结构分析方法的基本思想认为复杂的纹理可由一些简单的纹理基元以特定的、有规律的形式重复排列组合而成，它从图像内部结构重新研究纹理的规律。

将一幅彩色图像按照RGB—YCbCr公式进行转换。给定一个像素点（r，g，b）的灰度值为：V=0.289*R+0.560*G+0.151*B

通过对图像中的两点进行检索，计算其灰度值g（x，y）和灰度差值 g（x，y）。由于图像有时候局部的颜色信息不同，通过计算、统计灰度差值的个数，就可以得到的灰度直方图。就可以计算 g（x，y）当为i的概率，取值为P（i）。并按照查询图像和被查询图像之间的相似度从大到小的排列。

3.2 相似度计算

采用欧氏距离法和比值法相结合的方法进行计算，这里主要介绍比值法。

fPj和fqj分别为检索图像和数据库中的第j个特征，MAX（）和MIN（）分别代表取最大值和最小值，N和M分别为特征数和方向数取值。

通过介绍欧氏距离法和比值法的计算，更能区分不同图像之间的相似度。克服传统计算法单一的处理方法。

4、颜色特征和纹理特征的综合

对于上述所讨论的颜色特征更侧重于整体，而纹理更侧重于局部。仅一种图像特征很难描述图像特征。只有把多种方法结合起来，才能全面的对图像进行描述。本文对前面所获得的颜色特征和纹理特征进行结合起来进行图像的检索。由于颜色和纹理特征基于不同的特征向量进行描述图像的特征，首先采用高斯归一化方法对其进行“外部归一化”处理。

5、实验结果分析

本文采用VC++6.0和SQL server2000进行检索系统的搭建。实验采用Corel图像库的部分图像，包括海滩、花卉、动物、建筑，骑车等5种，每种类型200幅图像，总共1000幅图像。采用基于HVS加权颜色特征法、灰度共生矩阵、综合加权颜色直方图和灰度—差分基元共生矩阵法，分别对图像库的中的图像进行检索。使用改进的纹理算法，返回颜色相近的图片，检索效果更好。为了全面比较各个算法的性能，采用查准率作为评价标准。

6、结论

本文针对传统图像检索不能对高层语义充分解释，提出圆环和分块提取累积直方图的方法。提取的颜色具备局部和全局特征，提取的颜色更能突出图像的具体特征。最后再对改进的算法提取特征，对图像实现综合特征的检索。实验结果表明：改进后的算法具有良好的效果，比传统算法更优。

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文献综述的基本特征篇3

    【摘要】建立检索系统是地方文献数据库的重要内容，检索系统的好坏直接影响数据库的整体质量，根据地方文献本身及其用户群的特点，本着方便读者、有效利用地方文献数据库的原则，笔者提出了建立“学科分类检索子系统”、“地名归类检索子系统”、“著述形式检索子系统”等具体构想。

地方文献是指有关本地方的一切资料，表现为不同时期、各种记载形式的文献如：图书、杂志、报纸、图片、影片、画片、拓本、表格、传单、票据、文告、手稿、簿籍等。[1]可见，地方文献不仅涉及内容广泛、时间序列较长；而且具有资料来源复杂、贮存方式多样等特点，建立地方文献数据库就是要将这些不同来源、不同途径、存于不同介质的原始数据归于同一库中供用户综合使用。为方便用户的快速查找、有效利用地方文献数据库检索系统必须能给用户提供多条检索途径。根据地方文献本身及其用户群的特点，笔者认为地方文献数据库应建立特定的检索系统，该系统除具备常规的篇名、作者、机构、关键词等专项检索功能外，还应建立以下三种检索子系统。

l  学科分类检索子系统

地方文献数据库应属于专题文献数据库，但因其文献内容广泛而丰富，涉及政治、经济、法律、军事、文化、文学、历史、地理、人口等多学科范畴，故又具有综合性数据库的特点。

分类是人类认识、区别众多事物的基本逻辑思维方法。打开一个学科综合的数据库，广大读者最常用的方法就是依学科分类来检索文献。不同的用户一般都有自身的研究领域而且对该领域的文献最敏感、知识分类也最熟悉。为使用户能快速了解自身学科范畴的文献资料，并能较全面地浏览某地区在该学科领域的科技发展新动态，地方文献数据库必须依据学科专业来组织文献资料，分门别类地显示文献信息，亦即建立“学科分类检索子系统”，实现按学科分类检索的功能。

学科分类检索主要是指依据文献内容的学科属性及其特征，将成千上万种文献划分开，按照科学分类标准，将库容文献编排类目，各分其类，编制文献检索系统。该系统按类提示文献信息、提供文献线索，便于用户寻类索文、触类旁通。用户可按分类的次第性，逐次寻找类目，查获数据库内含的有关文献。[2]

建立学科分类检索子系统，实际上就相当于编制了一个地方文献的分类索引总目录，只要选好科学分类标准即可。我国目前建立的有关综合性文献数据库，大都采用《中图法》编制文献分类检索系统。《中图法》是一种历史最久、使用最广的分类工具，其分类体系严谨科学，现己成为我国文献分类的标准大法。地方文献数据库当然也应依据《中图法》建立“学科分类检索子系统”，依据分类法的等级序列，将不同学科的文献归位其相应级别，形成文献的并列性及次第性，作为地方文献数据库检索的主要人口。对该系统具体的建立方法，已有不少数据库的成功实践（如CAJ一CD等），这里不必赘述。

2  地名归类检索子系统

虽然学科分类检索能满足人们检索文献的一般逻辑思维方法，但是，随着科学技术的飞速发展，各种新学科、新科技不断涌现，学科间相互联系、相互渗透越来越强。而学科分类是属于一种先组式的检索体系，只能单维地提示文献特征，对文献的专指度跟不上交叉学科的发展，在反映新学科、新成果方面也总是滞后，给用户检索新的科技信息增加了不少困难，也降低了文献的检全率、检准率，因此有必要建立另一种检索子系统以弥补学科分类检索子系统的不足，笔者由此提出了建立“地名归类检索子系统”的设想，以实现按地名归类检索的功能。

地名归类检索主要指依据文献所属的地区，将文献划分开来，按地域区分和隶属关系，以地名作为细类和子目，将库容文献各归其地，编制文献检索系统。该系统按地域提供文献线索，便于用户以地寻文、鸟瞰全貌。该系统可避开文献的学科分类，直接、方便、有效地了解和利用某一地区范围的相关文献资料，包括最新文献资料。地方文献都是以某一地区为记述范围且反映本地特色的，这些共同的地方特色，体现为文献的区域性[3]。某一地区在历史上经历了自然灾害、气候水文的变化；经历了人口的自然变动和机械变动；经历了各时代的政治、宗教、战争等影响，从而才形成本地区的经济特征、生活习惯和文化传统等等，也才有了地方文献的收藏。地方文献这一“区域性”特征，使得建立“地名归类检索子系统”成为可能。对研究地方特色的用户来说，他们更注重文献的区域性，建立“地名归类检索子系统”也正是满足了用户按地名揭示和组织文献的要求，用户不仅能以地名作为检索口，查检某一具体地区的有关文献资料，并能较全面地了解该地区的总体概况。以我馆收藏的徐州地区地方文献为例，建立一个地名归类检索子系统的检索结构：

 

该系统按市、县、乡、村的级别及隶属关系、形成一个树叉式的检索结构。结构的深浅、树叉的稀密，可依库容文献的收藏情况确定。进入系统后，首先列出第一级地名“徐州”，双击该条目，即可进入显示该级文献内容及下一级地名目录，依次下去，即可进行更为详细的查找。当进入到地名归类的最底层时，即只显示该层的所有文献。对任一级文献的进一步查找，可以配合设计“学科分类检索”或“著述形式检索”形式，以便用户更直接地索取到所需资料。建立“地名归类检索子系统”，可以说为“区域研究”的用户提供了一张地图似的资料检索途径，使他们对地方文献一目了然，广域的地方文献从而成为更具体的地方文献。

3  著述形式检索系统

地名归类检索已是在学科分类检索的基础上，进一步拓宽了用户的查检途径，亦是在综合性数据库的基础上，体现了专题性数据库的检索要求，但对地方文献的不少用户来讲，学科的交叉渗透、地域的临界相关往往正是他们研究的焦点，这时候前述两种检索子系统都不能满足他们的要求，而著述形式则成为他们查找资料的第一入手点。地方文献数据库如能按著述形式组织文献，即建立“著述形式检索子系统”，则可实现按著述形式检索的功能，满足更多地方文献用户群的需求。

著述形式检索主要指依据文献的著述形式，将文献划分开来，按著述形式的层次关系，依次设立子目，将库容文献各归其位，编制文献检索系统。仍以我馆收藏的地方文献为例，建立一个著述形式检索子系统的检索结构：

 

该系统是一种列举式的检索结构，不可能将已有的一切著述形式都罗列无遗，不同地区的地方文献数据库可依各地的地方特色及各种著述形式文献的多寡确立不同的检索结构及结构的深浅。如：我馆收藏的是徐州地区地方文献，因徐州是淮海战役的主战场，又是我国汉文化的发源地，于是将之归为“地方档案”的具体收藏。

“广、快、精、准”是对文献检索工作的需求，也是衡量数据库检索系统质量好坏的标准。在建立地方文献数据库时，若能注意几种检索方法的相互结合，即可让用户有选择地进行检索，尽快地获得所需资料，有效地满足读者“广、快、精、准”的检索需求，达到建立地方文献数据库的初衷。

参考文献

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文献综述的基本特征篇4

关键词：胜任特征；教练员；素质

中图分类号：G808．16 文献标识码：A 文章编号：1007―3612(2007)01―0116―03

投稿日期：2005―08―24

基金项目：本研究获得了国家自然科学基金项目(项目资助号：70402014)和华中师范大学“创新团队支持计划”(项目资助号：05JG02)的资助。四川省哲学社会科学“十一五”规划2006年度青年课题项目(项目批号：SC06C012)

作者简介：刘鎏(1982－)，男，四川三台人，华中师范大学硕士研究生，研究方向体育组织人力资源管理。通讯作者：王斌。

本文拟对我国教练员的素质研究进行综述分析，并借用组织行为学的胜任特征理论来探讨目前研究的不足，并提出今后研究的构想。

1　我国教练员素质研究的现状分析

通过检索中国期刊网(CNKI)的中国学术期刊全文数据库，选择查询范围为“体育”，在其他各项缺省的情况下，输入关键词“教练员”、“素质”、“知识”、“领导”等，检索出1994―2004年多篇文献，经进一步筛选确定文献115篇(图1)。

1．1基本知识及其结构关于教练员素质中基本知识及其结构的主要研究见表1。研究者认为基本的运动知识、医学知识等是教练员必须拥有的基本素质，许多研究表明我国教练员的基本知识水平还比较低，知识更新太慢，知识的缺乏和陈旧已经成为阻碍教练员水平提高的一个障碍，同时都认为我国教练员队伍急需进行相关知识和技能的培训。

1．2基本能力关于教练员素质中基本能力的主要研究见表2。

1．3领导行为关于教练员素质中领导行为的主要研究见表3。

1．4临场指挥能力　关于教练员素质中领导行为的主要研究见表4。

1．5其他素质 社会交往、个人影响力、从教动机、成就动机、事业心、智力特征等在教练员素质的研究中也有涉及。

综上所述，目前素质研究有待解决的两个问题是：1)有关教练员素质的研究涵盖的范畴较广，研究的内容不一，这提示研究者要对素质的内涵进行清晰和严格的界定，特别是要关注教练员的核心素质问题，这就有必要引入国外成熟的理论模式和研究范式来解决该问题。2)已有研究的研究方法较为单一，多采用经验总结性的述评方法，少量研究采用问卷调查和专家访谈的方法，方法的单一使得研究难以有较深入的发现。

2　基于胜任特征理论的素质研究分析

2．1胜任特征的理论模式胜任特征(competence)是指能将某一工作(或组织、文化)中表现优异者与表现平平者区分开来的个人的潜在的、深层次特征，它可以是动机、特质、自我形象、态度或价值观、某领域的知识、认知或行为技能――任何可以被可靠测量或计数的，并且能显著区分优秀绩效和一般绩效的个体特征(Spancer，1993)。

Spancer(1993)提出的胜任特征的模型图将胜任特征结构分为水上(基准性胜任特征)和水下(鉴别性胜任特征)两大部分，具体可以划分为六个层次(知识、技能、社会角色、自我概念、特质和动机)，见图2：

基准性胜任特征包括知识的应用和技能，其中知识应用层面包括基础性知识、专业性知识(学历)、管理知识、获取知识、传播知识等；而技能层面包括各职位要求的、带有共性特色的、具有行为色彩的活动特征。知识和技能仅仅是任职的基础素质要求，但不能把表现优异者与表现平平者区别开来。鉴别性胜任特征包括社会角色、自我概念、特质和动机等，它们最大的特点在于能把表现优异者与表现平平者区别开来，是优异者必须具备的。在不同职位的胜任特征模型中，常常会交叉出现的、数量有限的胜任特征。

2．2基于胜任特征的理论模式对教练员素质研究的分析

2．2．1构建教练员核心素质模型 目前的教练员素质研究主要针对我国教练员的知识和技能水平，而这正是Spancer冰山理论中的“水上”的部分，这些特征难以准确地将优秀教练员和一般教练员区分开来。例如，一些理论知识丰富或运动技能水平高的教练员其带队成绩未必好于其他教练员。所以，如果缺少对教练员核心素质的研究就难以鉴别和预测出优秀教练员。

Soancer(1993)列出了可以预测大部分行业工作成功的最常用的20个胜任特征，主要可分为6大类：1)成就特征：成就欲，主动性，关注秩序和质量；2)助人／服务特征：人际洞察力，客户服务意识；3)影响特征：个人影响力，权限意识，公关能力；4)管理特征：指挥，团队协作，培养下属，团队领导；5)认知特征：技术专长，综合分析能力，判断推理能力，信息寻求；6)个人特征：自信，自我控制，灵活性，组织承诺。

借用Spancer的胜任特征模型，可以推测成就动机、个人影响力、人洞察力、人际关系、领导行为(如强权性与非强权性领导)、指挥、团队协作、自我控制、组织承诺等特征可能会成为优秀教练员的核心胜任素质。这些核心素质可能决定了教练员的绩效表现，能够有效地区分出优秀教练员和一般教练员。采用胜任特征的理论筛选出核心的胜任素质，系统地、综合性地建构我国教练员核心素质模型，不仅具有较强的理论创新意义。同时，也可为我国体育组织教练员管理中的招聘、培训和职业生涯管理等问题提供理论指导和技术支持。

2．2．2采用专家一新手研究范式 胜任特征的研究范式在于对表现优异者和表现平平者的个人特征进行对比，从而发现哪些特征是表现优异者所具有的独特特征。这类似于问题解决中的“专家一新手”的研究范式，此范式的典型模式是：给专家和新手呈现同样的要求解决的问题，继而考察这两种被试在解决这些问题上的差异，而这些差异就是专家之所以为专家的原因。通过这种研究范式可以发现优秀教练员究竟具备哪些一般教练员所不具备的特征，并最终确定出那些可以区分和预测优劣的特征。

2．2．3借鉴胜任特征的研究方法 针对已有素质研究方法单一的不足，应借鉴胜任特征的研究方法。一项关于胜任特征各种研究方法有效性的比较研究结果表明，图片故事练习(Picture Story Exercise)、焦点访谈(Focus Interview)和团体多层次水平考察方法(svs―tertatic Multiple Level Observation of Groups)是评价企业高层管理者胜任特征有效和最具成本一效益比的方法(时勘，2003)。Spancer等人的研究发现，由Mc―Clelland设计的行为事件访谈法(BEI)在胜任特征要素的揭示上最为有效，也使得行为事件访谈法成为胜任特征研究的关键方法。上述这些方法可能会有助于教练员核心素质模型的建立。

文献综述的基本特征篇5

一、文献综述的分类

文献综述有两种，一种是“大综述”，就一个领域的文献的总结。另一种是“小综述”。这个综述的目的主要不是为了向其他人介绍前沿，而是为了推出自己的论述和模型，是以述带论，就是说明现有的研究状况如何，缺在哪里，我准备做的贡献是什么。所以，这种综述并不强求非常全面细致，而应该侧重介绍与自己的研究直接相关的文献。

二、综述的写作过程和方法

1、选题和搜集阅读文献

撰写文献综述通常出于某种需要，如为某学术会议的专题、从事某项科研、为某方面积累文献资料等等，所以，文献综述的选题，作者一般是明确的，不象科研课题选题那么困难。文献综述选题范围广，题目可大可小，大到一个领域、一个学科，小到一种算法、一个方法、一个理论，可根据自己的需要而定。

2、格式与写法

文献综述的格式与一般研究性论文的格式有所不同。这是因为研究性的论文注重研究的方法和结果，特别是阳性结果，而文献综述要求向读者介绍与主题有关的详细资料、动态、进展、展望以及对以上方面的评述。

三、综述选题原则

1.选择的专题或领域：

2.注意选题与作者的关系：

3.题目要具体、明确，范围不宜过大．切忌无的放矢，泛泛而谈。

4.选题必须有所创新，具有实用价值。

四、综述的基本写作要求

文献综述特征

1.一般字数控制在4000-6000字左右；

2.以评述为主，不可罗列文献；

3.基本格式通常包括题目、作者、摘要、关键词、前言、正文、结语和参考文献等几个部分；

4.中文参考15-20篇，英文参考20篇左右，文献要新，50％-80％最好为3年内的文献

文献综述的基本特征篇6

Tian Shuying；Li Yueheng；Xin Xiaolong；He Ruichan；Chen Zhenxun

（①Northwest University，Xi'an 710127，China；②Xi'an Jiaotong University School of Electronic & Information Engineering，Xi'an 710049，China）

摘要： 本文基于地震数据的特征，引入向量成分化概念，提出了一种改进的PCA方法，并给出了相应的算法实现。应用改进后的PCA方法，分析了西安高陵2009年11月5日地震的前兆数据以及之前发生在西安地区的多次地震的前兆数据。分析结果表明：这种改进的PCA方法在处理地震数据时，主成分数据拟合曲线的震前特征更便于数学表示，为地震的分析和预测提供了良好的基础。

Abstract: This paper introduces the concept of vecter of proportions based on the characteristics of seismic data and presents an improved method of principal component analysis and a way to carry out it. Then we apply the improved PCA method to the precursor data of Gaoling earthquake which happened in Xi'an in November 5, 2009, as well as other precursor datas of earthquakes which happened in Xi'an before. The results show that this improved PCA method makes the pre-earthquake characteristics lie in the principal component data fitting curve more easier to express in mathematic when processing seismic data and that provides a good basis for earthquake analysis and prediction.

关键词： 地震数据 成分向量 主成分分析（PCA） 贡献率

Key words: Seismic Data；Vector ；Principal Component Analysis（PCA）；contribution rateof Proportions

中图分类号：P315 文献标识码：A文章编号：1006-4311（2011）29-0003-02

0引言

地震数据是地震遥感器从各个观测站点实时采集得到的反映地震相关特征的物理参数值的流数据，它们构成多元时间序列。由于地震遥感器能以很高的频率（按秒采集）及高维数据的无序性，给地震数据的利用构成极大障碍。与地震活动相关的多个指标，如水位、地温、电磁波、电压、气压及水温等，有可能存在一定的相关性[1]，这为利用多个指标的合成指标描述地震特征铺垫了基础。在实际预报中，常常有些参数在地震前出现较明显的异常，而另一些参数并不出现异常，或者异常持续的时段不同。这些也给实际预报带来困难。如何从大量的多指标实时数据中获得信息量大且具有代表性的综合指标，构成了本文研究的重点。由于不同指标的原始数据的拟合曲线呈现不同趋势，逐指标分析及常规PCA方法均不能得到很好的分析效果，本文提出了一种改进的主成分分析方法，并将其应用于2009年11月5日高陵地震等多次地震前兆数据，不仅实现了多项指标的化简，而且具有很好的分析效果。

多元时间序列数据的降维技术有很多，PCA方法是其中一种。主成分分析的基本思想是把高维欧式空间的矢量投影到它的子空间里，并且最大量地保持投影之前矢量之间的差异，从而可以利用降维以后的矢量数据代替原始数据进行相似计算。主成分分析作为一种矢量数据的降维技术，已被广泛地应用于数据分析和过程监控等领域[2，3]。本质上讲，主成分分析是一种线性方法，在处理非线性问题时，往往不能取得很好的效果；而地震前兆数据的数据阵并非线性结构[4]。广义主成分分析是Grandesikan（1966）和Wilk（1968）提出的[5]，它通过一个高维映射把原始输入空间投影到特征空间，并在特征空间中利用PCA进行特征提取。理论研究结果表明，广义主成分分析不仅适合于处理非线性问题，而且能提供更多的信息。为此，本文主要阐述主成分分析及其基于地震前兆数据的改进的主成分分析方法以及利用改进的主成分分析方法进行地震指优化简得效果。

1方法概述

1.1 相关定义定义1 一系列观察值x■（j）称为多元时间序列，其中（j=1，2，…，n）表示在某个时点处的第j个观察值，（ti=1，2，…，m）表示第i个时点。

由此，一个多元时间序列可用一个m×n维矩阵来表示，m表示时点数，n表示同一时点处的观察值个数，也即是有n个指标。如果j仅为1，这时的多元时间序列就成了一元时间序列。

定义2 设随机向量X=（X1，X2，…，Xn）满足下列条件：

（1）Xi＞0，i=1，2，…，n（即各指标变量均取正值）；

（2）■X■=1，（即各指标值之和为1，即100%）。

从而每一分量可视为某一成分的含量，则称X为成分向量。

把一般随机变量化为成分向量的过程称为向量的成分化。

1.2 PCA方法主成分分析就是从一组指标参数中，找出数目较少且彼此独立的综合变量，并用原来的指标参数把这些综合指标表示出来。

设有m个样本，每个样本观察n个变量的数据资料。主成分分析的数学模型为：z■=l■x■+l■x■+…+l■x■z■=l■x■+l■x■+…+l■x■…………………………z■=l■x■+l■x■+…+l■x■（1）

式中，z1，z2，…，zn分别称作原指标的第一，第二，…，第n个主成分；li1，li2，…，lin为变量相关阵的第i个特征值所对应的特征向量，z1，z2，…，zn所对应的特征向量的特征值分别为：λ1，λ2，…，λn，且λ1?叟λ2?叟…?叟λn。比值λi/■λ■反映了zi对整体信息的贡献，该值越大，说明该主成分越重要。

1.3 主成分的性质主成分z1，z2，…，zp具有如下性质：

（1）主成分间互不相关，即对任意i和j有Cov（zi，zj）=0，（i≠j）。

（2）组合系数（li1，li2，…，lin）构成的向量为单位向量。

（3）各主成分的方差是递减的，即Var（z1）?叟Var（z2）?叟…?叟Var（zp）。

（4）总方差不增不减，即Var（x1）+Var（x2）+…+Var（xn）=Var（z1）+Var（z2）+…+Var（zn）=C

这一性质说明，主成分是原变量的线性组合，是对原变量信息的一种改组，主成分不增加总信息量，也不减少总信息量。

1.4 改进PCA分析基本思想及其具体实现改进主成分分析方法的基本思想是通过引进一个非线性变换f，把每一个样本向量xi（i=1，2，…，m）由输入空间Rn映射到特征空间G中，然后在G中进行PCA分析，提取主成分。即

f：RmG x│X（2）

其具体实现步骤如下：

设x=（x1，x2，…，xn）为多元离散的时间序列。

（1）向量成分化。即做变换：x■=■，i=1，2，…，n。（在不致引起混淆的情况下仍记为xi）。

（2）做映射f，把原始多元时间序列x=（x1，x2，…，xn）变为多元时间序列X=（X1，X2，…，Xn）。在不致引起混淆的情况下记X=（xij）m×n。

（3）对多元时间序列X=（X1，X2，…，Xn）进行标准化处理：

x■=■i=1，2，…，m。

式中，xij为第i个指标第j个样本的原始数据所对应的象；■j=■■x■和S■=■（j=1，2，…，n）分别为第i个指标对应的变换后数据的均值和标准差。

（4）根据标准化数据表（xij）m×n，计算相关系数矩阵R=（rij）n×n。其中：r■=■■x■・x■=■■■・■。

（5）计算R的特征值和特征向量。根据特征方程R-λI=0，计算特征根λi（i=1，2，…，n），并使其从大到小排列：λ1?叟λ2?叟…?叟λn。同时可得对应的特征向量：l1，l2，…，ln，它们标准正交。l1，l2，…，ln称为主轴。这里，I为单位矩阵。

（6）计算贡献率和累计贡献率。此时，称ei=λi/■λ■为第i个主成分的贡献率；E■=■λ■/■λ■为前i个主成分的累计方差贡献率。

（7）计算主成分：zi=li1x1+li2x2+…+linxn。

（8）确定主成分的个数，建立综合指标。选取主成分个数的常用方法是根据累计方差贡献率，一般以85%为界限。若前k-1个主成分的累计贡献率小于85%，而前k个主成分的累积贡献率超多85%，则就取k个主成分。

2改进PCA方法在地震数据处理中的应用

本文以三个实例具体说明此方法的优点。实例1为监测点陕鼓井地区采集的051102地震前后5天的前兆数据，包含5个指标，分别为：水位、气温、气压、电压、水温。实例2为检测地点户县，用到的指标有：水位、气温、气压、电压、地磁波幅度EW、电磁波幅度NS、水温。直接采用PCA算法，降维效果不理想；而采用本文改进的PCA算法效果良好。实例1与实例2中应用一般的PCA与改进PCA方法对相关指数进行优化结果分别见表1与表2。在实例1中，用一般PCA方法得到的第一主成分的贡献率为37.836，而用改进PCA方法得到的第一主成分的贡献率达到78.444；实例2中，用一般PCA方法得到的第一主成分的贡献率为31.762，而用改进PCA方法得到的第一主成分的贡献率达到74.862。由此可见，直接利用PCA算法，降维效果不理想；而采用本文提出改进的PCA算法效果良好。

下面以实例3为例，详细阐述改进主成分分析方法在地震数据分析中的应用。

实例3选取2009年11月05日西安与高陵交界处发生的3.6M地震的前兆数据做样本，进行改进主成分分析。其中，091105高陵地震前兆数据包含7个指标，分别为：水位、气温、气压、电压、地磁波幅度EW、电磁波幅度NS、水温。由于收集、记录数据的某些原因，部分数据缺失；这导致无法直接对数据进行改进PCA分析。我们采用下述方法进行处理：用缺失数据前后较小时间段（例如10分）内的数据的平均值填充缺失部位。这种处理是合理的，因为本文处理的数据是以每分钟为单位记录的，数据近似连续。

首先将所选取的样本数据进行非负性处理。由于091105地震前兆数据中有关水位指标的数据是负值，所以应先进行非负性处理。处理方法为：取绝对值。

对上述处理得到的数据进行拟合，根据图形显示的趋势特征及多次实验，选取映射为对数变换，即：f（x）=log（x）（为了避免映射后数据太小，影响拟合效果，在做映射前用n乘以向量成分化后的数据）。用MATLAB软件对上述数据进行改进PCA分析得到各指标间的相关系数矩阵。从得到的相关系数矩阵中可以看出，7项指标之间的相关系数介于-0.97993与0.9999之间，它们之间存在显著的相关关系。因此用改进主成分分析方法进行分析是可行的。根据表4，分析地震前后5天、前10天及前30天的数据可得协方差的最大特征值越大，降维效果就越好。

由图1，地震发生前，综和指标有先缓慢下降后上升的趋势，而地震发生在上升的点上。依此现象，10月23日前后也可能有地震发生。西安地区地震目录显示10月24日1:19分发生了1.5级地震，这说明我们的推测是合理的。这有助于我们对地震进行分析和预测。

3结论

本文提出的改进主成分分析方法很好地处理了地震前兆数据中的非线性关系，弥补了一般主成分分析在非线性问题中提取特征的不足。需要指出的是，这种改进主成分分析方法也有一些缺陷：其一，其物理意义不太明显，另一方面，从计算上来讲，其计算过程要复杂得多。前者不宜克服，这让我们很难进行合理的解释。对于后者，随着计算机的发展是比较容易克服的。

参考文献：

[1]张军.时间序列数据中的模式挖掘及其在地震预报中的应用研究.计算机软件与理论，2006，3.

[2]HOTELLING H．Analysis of a complex of statistical variables into principal components[J]．Journal of Educational Psychology，1933，24：417-441．

[3]Moghaddam B1 Principal manifolds and probabilistic subspaces for visual recognition[J].1 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，2002，24，（6）：780-788.

[4]印兴耀，孔国英，张广智.基于核主成分分析的地震属性优化方法及应用.石油地球物理勘探，2008，43，（2）：179-183.

文献综述的基本特征篇7

关键词：乘积误差模型（MEM） 高频数据 沪深两大股市 调整“已实现”波动率 波动溢出

中图分类号：F83 文献标识码：A 文章编号：1003-9082（2014）05-0069-03

一、引言

金融危机的到来让人们惊慌失措，而由于金融市场之间错综复杂的联系使得当一个经济体发生金融危机时其危险因素会迅速波及到其他经济体。金融波动溢出效应（transmission或volatility spillover）是指是指金融市场作为一个整体、一个系统，其各部分或各个子系统之间必然存在着相关联系或者相互影响，其波动会从一个市场传导到另一市场。研究、判别金融市场之间是否存在波动溢出效应能够很好地甄别金融市场之间的波动关系，对于加强金融市场风险管理意义重大。

MEM模型是目前公认的描述高频数据条件下波动特征的数学模型，而从高频数据的角度去研究金融市场之间的波动溢出效应将使我们从市场微观结构的角度更加深刻地认识危机的传导机制，挖掘出更多有效的市场信息用以金融风险管理。

本文即是在MEM模型的基础上开展对金融市场波动溢出效应的研究。首先给出MEM模型的基本形式及其参数估计方法，其次介绍金融市场波动溢出的基本概念和基于MEM模型的金融市场波动溢出分析的理论架构，同时从测量误差的角度介绍了“已实现”波动的一种改进方法――调整“已实现”波动率，然后以上海和深圳股市综合指数的高频数据为原始数据，采用调整“已实现”波动率，结合MEM模型进行实证建模，并判断在高频数据下上海和深圳股市之间是否存在波动溢出效应。

二、乘积误差模型（MEM）及其参数估计

乘积误差模型（MEM）模型的基本形式如下：

通过最大化似然函数运用伪极大似然估计法解决MEM模型的参数估计问题。而对于求解似然函数极大值的迭代处理现在多采用BHHH算法或BFGS算法等，可通过Winrats、Matlab等软件解决其参数估计问题。

三、基于MEM模型的金融市场波动溢出分析的理论架构

金融市场波动溢出效应（volatility spillover）是指不同金融市场的波动之间可能存在相互影响，波动会从一个市场传递到另一个市场。MEM模型已被公认为刻画高频数据波动的有效模型，从MEM模型的角度出发便可以建立研究高频数据下金融市场波动溢出效应的模型框架。Ray Yeutien Chou、Chih-Chiang Wu、Sin-Yun Yang（2010）在研究高频数据下美国和欧洲金融市场之间的波动溢出效应时，将其他金融资产的波动变量的一阶滞后项引入到原金融资产的MEM模型的条件均值方程中，其基本模型形式为

可以看出调整“已实现”波动率和“已实现”波动率的期望值相等，因为由（7）式可知“已实现”波动是积分波动的一致估计，所以调整“已实现”波动也是积分波动的一致估计。下面说明调整“已实现”波动率比“已实现”波动更有效。因为（10）式右边的第一项为常数，其方差为0，所以得出

五、基于MEM模型的中国金融市场建模与波动溢出分析的实证研究

1.数据描述

本研究选取样本的时间跨度为2005年1月4日至2008年12月31日，共涉及970个交易日，上海与深圳证券交易所每天的交易时间为上午9：30至11：30和下午13：00至15：00，以该期间的上海综合指数和深圳成份指数的高频数据作为样本对象。同时由于9：30至9：35的交易价格受开盘前集中竞价的影响，而13：00至13：05的交易价格受午间闭市的影响，受干扰较多，这些交易带有很大的“杂音”，所以研究中剔除掉这两段时间的收益率。然后分别根据“已实现”波动率和调整“已实现”波动率的测算方法，分别计算得到上海综合指数和深圳成份指数样本期间内每日的“已实现”波动率和调整“已实现”波动率，分别为970个数据。

2.“已实现”波动率和调整“已实现”波动率的统计特征概述

表1列出了上海综合指数和深圳成份指数在整个样本期间以5分钟作为抽样频率的每日“已实现”波动率的描述性统计量，包括最大值、最小值、样本均值、标准差、偏度、峰度、J-B统计量等。从表中可以看出，在整个样本期间内，深圳成指相比上证综指的“已实现”波动率的均值和标准差都较大，而最大值与最小值之差也相对较大；两个股市的“已实现”波动率都存在明显的偏度，深市相对更高；两个股市的“已实现”波动率的峰度均明显大于3而且两市“已实现”波动率的J-B统计量的值都非常大，这均表明两大股市的已实现波动率为非高斯分布且有很高的峰度特性，而且沪市的非高斯分布的特征更加明显。从描述性统计量中可以明显看出，样本的描述性统计量特征与已实现波动率的理论特征是相符的，同时也表明我国沪深两大股市在高频数据下存在着非常大的波动特征，这也与我国现阶段金融市场的实际情况是相吻合的。

根据4.2小节的结论，我们已经得出调整“已实现”波动率是一种相比“已实现”波动率更加有效的针对高频数据波动的测算方法，所以我们利用式（9）计算了上海综合指数和深圳成份指数同样基于5分钟抽样频率的调整“已实现”波动率。

表2列出了上海综合指数和深圳成份指数在整个样本期间以5分钟作为抽样频率的每日调整“已实现”波动率的描述性统计量，同样包括最大值、最小值、样本均值、标准差、偏度、峰度、J-B统计量等。通过表2并与表1进行比较，可以看出两个股票市场的调整

上述分析结果与事实是相符的，这说明了乘积误差模型（MEM）可以有效地刻画中国金融市场在高频数据下的波动特征，均值方程中无常数项的标准的MEM（1，1）能够很好地拟合中国两大股票市场指数的调整“已实现”波动率，很好地解决了中国金融市场高频数据波动建模问题，同时也进一步证实了MEM模型可以很好地反映出金融市场间存在的波动溢出效应。

六、小结

乘积误差模型（MEM）已被公认为刻画高频数据波动特征的模型，利用MEM模型进行金融市场间的波动溢出效应的分析将从市场微观结构的角度进行有效的研究与判别。本文采用“已实现”波动率的一种改进形式――调整“已实现”波动率估计中国沪深两大股市的波动，并采用MEM模型对沪深两大股市的波动溢出效应进行研究。实证结果表明乘积误差模型（MEM）可以有效地刻画沪深两大股市在高频数据下的波动特征，同时也进一步证实了沪深两大股市之间存在波动溢出效应。

参考文献

[1]张瑞锋.金融市场波动溢出研究[D].天津大学博士学位论文，2007.

[2]黄杰琨.电子指令驱动市场上的交易持续期与知情交易的相关性研究[D].厦门大学硕士学位论文，2003.

[3]Ray Yeutien Chou， Chih-Chiang Wu， Sin-Yun Yang. Volatility Spillover in the US and European Equity Markets： Evidence from Ex-ante and Ex-post Volatility Indicators[J]. Not Specified，2010，5：1-30.

[4]徐正国.金融市场高频/超高频时间序列的分析、建模与应用[D].天津大学硕士学位论文，2004.

文献综述的基本特征篇8

关键词:变压器;微机保护;励磁涌流;物元分析;可拓学

中图分类号:TM772文献标识码:A文章编号:1009-2374(2010)01-0022-02

电力变压器是电力系统的重要电气设备,关系到整个电力系统的安全稳定运行。差动保护作为电力变压器的主保护,在大多数情况下的动作还是令人满意的,但在实际的电流变压器保护中均使用单一的判据,采用定量的门槛区分励磁涌流和内部故障,这就造成了在实际测量中的细微区别都可能造成保护误动。

本方案是在已有的保护判据基础上,通过综合多判据判定励磁涌流,容错性较好,避免了因为某一单一判据超过阈值造成保护误动或拒动的情况。同时,可以很好的实现新旧判据的结合和交换。

一、可拓学介绍

可拓学用形式化的工具,从定性与定量两个角度去研究解决矛盾问题的规律和方法,其理论支柱是物元理论和可拓集合理论,逻辑细胞是物元。本方案的判定方法,涉及了物元理论和关联函数的概念。

(一)物元

人们通过大量的实例发现,处理矛盾时,必须将事物、特征及相应的量值一起来考虑,才能更贴切地描述客观事物变化过程,构思出解决矛盾的方法,把解决矛盾问题的过程形式化。为此可拓学理论引入了有事物、特征和相应量值构成的三元组――物元,作为描述事物的基本元素。以给定事物的名称N,特征c和关于特征的量值v组成有序三元组作为描述事物的基本元,简称物元。

R=(N,c,v)

其中,v由N和c确定,记作:

v=c(N)

一个事物有多个特征,如果事物N以n个特征c1,c2,……,cn和相应的量值v1,v2,……,vn描述,则表示为:

(二)关联函数

建立关联函数是物元分析法中的重要内容。

关联函数把论域中的元素映射到实轴上,当关联函数大于零,表示该元素具有此性质;当关联函数小于零,表示该元素不具有该性质;当关联函数等于零,表示该元素既具有该性质,又不具有该性质,为零界元素。通过关联函数,可以定量地描述任意元素与正域和负域的相关程度,而且对同一域的元素,也可以通过关联函数的大小区分出不同的层次。

二、基于物元分析和AHP的变压器励磁涌流识别方法

本方案中,N0=(短路),N1=(励磁涌流);c1=(二次谐波含量),c2=(二次谐波分量衰减),c3=(波形不对称),c4=(低电压)。

(一)判据的选择及其可拓域

通过对各判据的原理分析,得到各判据的物元如下:

1.二次谐波含量判据。

经典域物元:

R0=[N0,c1,(0,0.15)]

R1=[N1,c1,(0.15,1)]

节域物元:

R=[N,c1,(0,1)]

2.二次谐波衰减判据。

经典域物元:

R0=[N0,c2,(0.1,1)]

R1=[N1,c2,(0,0.1)]

节域物元:

R=[N,c1,(0,1)]

3.波形不对称判据。

经典域物元:

R0=[N0,c3,(0,0.25)]

R1=[N1,c3,(0.25,1)]

节域物元:

R=[N,c4,(0,1)]

4.低电压判据。

经典域物元矩阵:

R0=N0,c1,(0,0.15) c2,(0.1,1) c3,(0,0.25) c4,(0,0.7)

R1=N1,c1,(0.15,1) c2,(0,0.1) c3,(0.25,1) c4,(0.7,1)

节域物元矩阵:

R=N,c1,(0,1)c2,(0,1)c3,(0,1)c4,(0,1)

(二)确定各判据的权重

在最终判定结果的计算中,需要用到各判据的权重矩阵W=[w1,w2,…wn],确定权重的方法很多,本方案采用层次分析法(AHP)来确定各指标的权重。经过层次单排序,层次总排序以及一致性检验后,得权重向量为:

W=[0.4250.2120.1050.258]

(三)算例分析

设有变压器的仿真试验结果(采样频率1000Hz):

I2/I1=0.134;Δ(I2/I1)=0.07

有7个采样间隔的波形呈现不对称性质;电源侧电压保持额定。

经数值计算后得:

P=[-0.3380.249]

该向量中的因子代表了综合判定结果对不同判定结果的关联程度。取其中的最大值0.249所隶属结果为最终判定结果。可以得到最终综合判定结果为励磁涌流。

可以看出,如果使用单一判据,如二次谐波判据,在某些情况下将引起识别不出励磁涌流的情况,如本例中二次谐波含量为13.4,这对于定值为15的二次谐波制动的保护将引起误动,而使用本算法,经过多判据的综合判定,即可识别出励磁涌流。由于使用多判据,使保护有了更高的可靠性,多判据之间更容易做到优势互补。

三、结论

本文在参考相关论文和文献的基础上,提出了利用物元分析采用多判据识别励磁涌流的新算法;同时,利用动模实验得到的数据,运用MATLAB语言对此励磁涌流识别原理进行了仿真,仿真结果表明:变压器空载合闸时保护能可靠闭锁;变压器处于故障时及空载合闸于故障时保护能够可靠不闭锁。

与传统的保护相比,本方案综合多判据,容错性较好,避免了因为某一单一判据超过阈值造成保护误动或拒动的情况。同时,可以很好的实现新旧判据的结合和交换。

基于模糊理论的励磁涌流识别技术,也是一种典型的综合多判据的识别方法,与之相比,本方案具有以下优点:

1.现有的模糊识别原理对各个判据的权重的确定一直是一个难点。本文采用层次分析法确定权重,是在这方面的一个尝试。作为一种能综合进行定性与定量分析的决策方法,这种方法不仅能够保证模型的系统性、合理性,又能让决策人员充分运用其有价值的经验与判断能力,为权重的确定提供了一个系统的思路。

2.模糊识别原理在各个判据的隶属度及其权重的基础上,得到一个综合权重,通过判断综合权重与门槛值的关系判断是否是励磁涌流,固定的门槛值很难适应电力系统的复杂性。本方案采用比较关联函数K0与K1的关系的方法确定最终的判定结果,回避了门槛值的确定,使得判定结果能够更好的反映实际情况。

本文所做的工作只是这方面的一个尝试,仍有一些问题尚需解决,如优化判据的选择、物元经典域的调整,以及其他形式关联函数的尝试等。希望此研究可以为相关人员提供帮助。

参考文献

[1]蔡文.物元分析[M].广州:广东高等教育出版社,1987.

[2]蔡文.可拓集合和不相容问题[J].科学探索学报,1983,(1).

[3]蔡文.物元模型及其应用[M].北京:科学技术文献出版社,1994.

[4]蔡文,杨春燕,林伟初.可拓工程方法[M].北京:科学出版社,1997.