時間：2023-03-27 16:55:01
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創(chuàng)造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇云計算理論論文，希望這些內(nèi)容能成為您創(chuàng)作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
智慧家庭能源管理系統(tǒng)可按照“端”、“管”、“云”來架構進行部署，數(shù)據(jù)（控制）中心部署在云上，家庭“端”主要由家庭網(wǎng)關，智能插座，家電等組成，數(shù)據(jù)云端通過互聯(lián)網(wǎng)與家庭端進行相聯(lián)。智慧家庭能源管理系統(tǒng)總體架構圖如圖1。家庭網(wǎng)關只對家庭內(nèi)部的信息進行采集和管理，地理信息（省、市、縣、區(qū)、居住地、電力公司等信息）等進行集中儲存和管理。數(shù)據(jù)中心建立用戶地理信息的專用數(shù)據(jù)庫，分區(qū)域、分城市、分省份對家庭用電信息進行統(tǒng)計分析，在積累了大量的用戶歷史用電數(shù)據(jù)后，數(shù)據(jù)（控制）中心通過在內(nèi)部建立用電管理信息的數(shù)學模型，對海量用電信息的分類、分時、分地的梳理分析，建立用電管理和調(diào)度的輔助決策系統(tǒng)，為地方政府、電力公司、相關企業(yè)提供有價值的電力及能源管理信息。為充分的提高數(shù)據(jù)的交換性，數(shù)據(jù)控制中設置有數(shù)據(jù)交換接口，用于在云平臺（數(shù)據(jù)控制中心）上運行的數(shù)據(jù)同電力公司服務器實現(xiàn)數(shù)據(jù)交換。
2智慧家庭能源管理系統(tǒng)主要功能分析
2.1家庭總用電計量本項目中家庭網(wǎng)關具有智能電表的功能，可滿足供電部門對家庭用戶用電計量進行分析。家庭網(wǎng)關可直接向數(shù)據(jù)中心發(fā)送用電數(shù)據(jù)，同時數(shù)據(jù)中心可直接為電網(wǎng)公司提供數(shù)據(jù)接口便于調(diào)用家庭用電數(shù)據(jù)。
2.2家庭單電器用電計量通過智能化的電能用戶管理系統(tǒng)，使居民家庭能夠實時、全面了解自身用電的詳細信息，有效利用和控制普通家庭中家用電器的使用時間和使用頻率，最大限度利用電網(wǎng)公司的富余電力和城市分布式太陽能光伏系統(tǒng)的有效發(fā)電電能，最大限度有序控制居民小區(qū)及家庭在電網(wǎng)公司用電高峰時的電能使用，適量降低城市電網(wǎng)在用電高峰時的負荷壓力，通過技術手段、信息共享和智能控制達到全社會共同參與節(jié)能減排的目的。
2.3家庭負荷控制對家庭內(nèi)的用電設備進行分類管理，當夏季用電高峰出現(xiàn)電力缺口時，一是可以限定家庭用電總量的方式來保證家庭基本用電，用電高峰時可自動切斷非必要使用電器的供電，另一種是通過限定家庭非必要使用電器來保證家庭基本用電，在限電模式下可以有效地解決拉閘限電所帶來的弊端，真正意義上實現(xiàn)家庭需求的用電設備控制。
2.4家庭電器遠程控制隨著物聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)的廣泛應用，居民對家用電器的遠程操控的需求會相應增長。用戶可以利用智能終端設備，通過數(shù)據(jù)中心或家庭網(wǎng)關對用戶遠程控制指令信息對某個電器下達啟用、關閉的命令，并實時查看某個電器工作狀態(tài)的信息。
2.5峰谷電管理、階梯電管理建立用戶端調(diào)峰的新概念和輔助技術手段，在城市電網(wǎng)用電高峰時，用智能插座階段性地控制部分高耗電的家用電器工作，在電網(wǎng)用電低谷的區(qū)間和小區(qū)太陽能發(fā)電的高峰期通過智能插座啟動預設好的部分家用電器工作，在用電高峰來臨前完成部分家用電器的非即時用電任務，實現(xiàn)在用戶端輔助電網(wǎng)削峰填谷的功能。目前的家庭都是被動的接受峰谷電的使用，用戶沒有選擇權，使用時也沒有反饋功能。數(shù)據(jù)中心要設有峰谷電管理模塊，當接到峰電負荷控制的信息時，根據(jù)事先設置的家用電器用電優(yōu)先順序，通知相關地區(qū)的家庭網(wǎng)關將一部分智能插座關閉繼電器，暫時停止一部分電器工作。當數(shù)據(jù)中心接到谷電信息時，根據(jù)事先預約的家用電器用電用電請求，通知相關地區(qū)的家庭網(wǎng)關將一部分智能插座打開繼電器，啟動一部分電器工作。
2.6家庭用電分析利用數(shù)據(jù)中心所收集到的用戶家庭歷史用電信息，利用數(shù)據(jù)挖掘和強大的云平臺計算能力，數(shù)據(jù)中心可以可以提供：分析每戶各類家用電器耗電量占比；分析每戶各類家用電器用電時間的比例；分析每戶峰電和谷電的用電占比；分析每戶網(wǎng)電和區(qū)電的用電占比；不同家庭的用電模式分析；不同電器用電量占比分析；不同品牌同一種電器耗電分析。
3數(shù)據(jù)中心
智慧家庭數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)是一個運行在云平臺上的一個獨立的系統(tǒng)，是基于物聯(lián)網(wǎng)的目標考慮的。按照千萬級用戶接入的目標進行的設計，為智慧家庭用戶提供自主管理服務。數(shù)據(jù)中心的軟件的系統(tǒng)布局分為前臺管理系統(tǒng)和后臺管理系統(tǒng)兩大部分。前臺管理系統(tǒng)主要面向居民家庭服務，以便捷操作為導向設計，后臺管理主要為單位客戶和運營中心操作人員服務，以數(shù)據(jù)安全及系統(tǒng)安全為導向。在日常運營系統(tǒng)中，按照數(shù)據(jù)挖掘分析進行日間運營、日終處理、月終處理、年終處理等實現(xiàn)不同的數(shù)據(jù)分析功能。數(shù)據(jù)中心同時為用戶提供了采用各種主流的終端設備訪問數(shù)據(jù)中心或家庭網(wǎng)關的途徑。用戶通過短信、手機客戶端系統(tǒng)、智慧家庭門戶網(wǎng)站，了解到諸如月度末的用電清單，階梯用電限額信息，峰谷電信息或者是供電公司實時限電、停電等信息，這些信息采用主動推送或自助選擇服務的方式，由數(shù)據(jù)中心發(fā)給用戶。隨著智能手機功能不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)中心還將逐步的拓展彩信、飛信等模式供越來越多的用戶使用。
4家庭網(wǎng)關
家庭網(wǎng)關處于智慧家庭智能用電設備和位于小區(qū)內(nèi)的區(qū)網(wǎng)控制中心之間。他一方面接收區(qū)網(wǎng)控制中心的調(diào)度控制命令，一方面安裝預設程序負責智慧家庭的管理工作，通過對家庭用電情況的監(jiān)測、分析和控制服務，實現(xiàn)有序用電管理和能效服務智能化的重要途徑，達到家庭智能用電、進行家庭能源管理、實現(xiàn)智慧家庭的目的。家庭網(wǎng)關的主要功能是：實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集，包括智能插座數(shù)據(jù)采集；家庭環(huán)境溫度、光照度、燃氣濃度、煙霧濃度的數(shù)據(jù)采集。數(shù)據(jù)管理和存儲，包括家庭網(wǎng)關所采集到的各種信息的保存和處理，用電分析等。用電設備控制，包括近程控制、遠程控制、家庭用電模式控制、峰谷電控制和定時控制等。數(shù)據(jù)通信，包括上行到樓宇集中器、小區(qū)區(qū)網(wǎng)的上報數(shù)據(jù)和接受其的指令；下行到智能插座的數(shù)據(jù)采集指令和控制指令等。數(shù)據(jù)接收和轉發(fā)，包括通過Zigbee、Wifi等方式轉發(fā)用戶和其他職能設備發(fā)出的數(shù)據(jù)。家庭網(wǎng)關邏輯架構圖如圖2．
5智能插座
1 文獻統(tǒng)計數(shù)據(jù)及分析
筆者在中國知網(wǎng)（cnki.net）的中國期刊全文數(shù)據(jù)庫、中國學位論文全文數(shù)據(jù)庫和中國會議論文全文數(shù)據(jù)庫檢索題名包括“云計算+檔案”、 “云技術+檔案”和“云檔案館”的文獻（檢索時間為2014-3-12），刪除其中新聞報道性和重復性的論文后，共檢索出78篇論文。
1.1 時間分布。這78篇相關論文的時間分布如表1所示：
由表1可見，我國檔案學界對云計算的研究始于2009年，2009年后開始引起學者較多關注，到2013年掀起一個較小的研究（2013年發(fā)表相關論文共33 篇），但是依據(jù)百度和Google的搜索結果，尚未出版云計算應用于檔案管理的相關著作。
1.2 主題分布。上述78篇論文，其研究的主題可以分為理論研究（介紹云計算的概念、特點、優(yōu)勢，應用的可行性、問題及對策等）、具體應用（研究云計算在檔案業(yè)務環(huán)節(jié)的具體運用，如備份、整合與共享、利用與服務、云檔案館等）、系統(tǒng)和平臺構建（研究基于云計算的系統(tǒng)和服務平臺架構、服務模式等）和應用的安全性。78篇論文的主題分布如表2：
從研究的主題來看，目前檔案界對云計算的理論和應用設想方面的研究占主導，分別占全部論文的43.6%和44.9%。但是，基于云計算的系統(tǒng)、服務平臺構建的研究論文只有5篇，對于如何用技術手段來實現(xiàn)“云”并沒有系統(tǒng)深入的研究。
1.3 作者機構分布。各研究主題的作者機構分布見表3：
從表3可以看出，78篇研究論文作者中有22篇來自高等院校的檔案院系，占全部論文的28.2%。26篇論文作者來自其他機構，約占33.3%，其他機構包括高校除檔案院系和檔案館室的其他院系和部門、事業(yè)單位、軍隊檔案館等。從表中數(shù)據(jù)看，高等院校的研究者傾向于研究云計算在檔案業(yè)務環(huán)節(jié)的具體應用，而其他機構的研究者更注重理論研究和云計算在人力資源檔案、會計檔案、健康檔案等領域的應用與實現(xiàn)。
2 主題分析
2.1 云計算的概念和特點。田雷提出：“云計算是一種網(wǎng)絡服務方式，提供了IT服務的一種交付和使用模式，用戶可以通過網(wǎng)絡租用或免費獲取所需服務?！彼€提出目前云計算的三個服務層次：基礎設施即服務、平臺即服務、軟件即服務[2]。黃正鴻認為，云計算旨在通過網(wǎng)絡（互聯(lián)網(wǎng)和內(nèi)部網(wǎng)）以按需、易擴展的方式獲得所需的硬件、平臺、軟件及服務等資源。其特點可以歸納為：資源池；按需、自助；快速彈性；廣泛的網(wǎng)絡訪問；可度量的服務[3]。陳康明認為，云計算是基于網(wǎng)格計算、分布式計算、并行計算、效用計算、網(wǎng)絡存儲、虛擬化、負載均衡等已有網(wǎng)絡技術發(fā)展起來的一種基于互聯(lián)網(wǎng)絡的服務信息共享模式。云計算的特點是：數(shù)據(jù)存儲更加可靠、安全；資源的合理分配；先進技術理念帶來的以用戶為中心的個性化服務[4]。
2.2 云計算在檔案領域應用的可行性分析。劉永提出，云存儲在技術、管理和經(jīng)濟上已經(jīng)具備了數(shù)字檔案存儲的基本條件。云存儲技術是分布式文件系統(tǒng)技術、網(wǎng)格技術、集群應用等技術的集成，后三種技術在理論和實踐上都逐漸成熟。云存儲將分散在各地的數(shù)字信息集中存儲，各檔案館（室）可以根據(jù)需求來申請適當?shù)拇鎯臻g，降低了資金投入[5]。朱悅華、何麗萍、丁建萍認為，云計算時代“云檔案”的實現(xiàn)具有較為完備的云計算理論基礎、較為成熟的云計算技術條件、較為低廉的云計算經(jīng)濟成本和較為完善的云計算實踐環(huán)境[6]。
2.3 云計算在檔案管理中的應用優(yōu)勢。文杰提出了云計算在數(shù)字檔案館應用中的四大優(yōu)勢：確保檔案服務器的可靠運行，降低服務器的出錯概率；降低相關的維護費用；擴展了信息資源共享范圍；豐富的終端設備[7]。彭小芹、程結晶結合云計算的特點提出云計算在檔案領域的應用優(yōu)勢，即可靠、安全的數(shù)據(jù)存儲；方便、快捷的云服務；強大的計算能力；諸多技術的集合體；經(jīng)濟效益；個性化；以用戶服務為中心[8]。祝慶軒、桑毓域、方昀提出了云檔案館模式的優(yōu)點：有利于政務信息公開；有利于統(tǒng)一全國各地區(qū)檔案工作標準；有利于節(jié)省軟硬件投資；有利于減少對計算機人才的依賴[9]。
2.4 云計算應用面臨的問題和對策。黃正鴻提出云計算技術本身存在的一些問題，如標準問題、版權糾紛問題、數(shù)據(jù)隱私問題、安全問題、軟件許可證問題、網(wǎng)絡傳輸、用戶使用習慣問題等[10]。陳康明認為，云計算應用面臨的首先就是信息安全問題；其次是執(zhí)行的國際標準問題。對策是完善基礎設施建設；制定安全監(jiān)測環(huán)節(jié)和相關技術；制定監(jiān)督和管理機制[11]。文杰認為，云計算應用面臨的問題主要有資源的選擇問題；協(xié)議和接口問題；數(shù)據(jù)安全問題。對策包括加強人才隊伍建設；完善基礎設施建設；制定相關政策規(guī)范云計算標準；提供基礎建設的統(tǒng)一監(jiān)控、管理和控制；加強安全檢測[12]。
2.5 云計算在檔案領域的應用設想
2.5.1 云計算在檔案存儲、共享與服務中的應用設想。田雷提出可以通過“基礎設施即服務”整合檔案行業(yè)的服務器、存儲器等設備，部署“云計算”環(huán)境，向各級檔案部門提供基礎設施服務[13]。陶水龍?zhí)岢隽嘶谠拼鎯夹g的檔案數(shù)字資源的云備份和多套多地的檔案數(shù)字資源備份數(shù)據(jù)存放策略，建立了云備份系統(tǒng)架構及其運行機制[14]。呂元智提出了國家檔案信息資源“云”共享服務模式，將分散的國家檔案信息資源通過云服務平臺組織起來，形成一個個檔案信息資源服務“云”[15]。祝慶軒、桑毓域等提出檔案館館際云服務，將檔案館電子文件信息置于云中心，用戶可以利用云計算技術檢索云檔案館“虛擬資源池”[16]。卞昭玲、李俐潁等提出通過云存儲解決檔案信息的存儲、檔案信息的收集問題，同時可以共享檔案信息 [17]。
2.5.2 云計算在專門檔案領域內(nèi)的應用研究。廖玉玲提出了基于云計算的建設工程檔案全過程監(jiān)管模式的系統(tǒng)方案[18]。劉振鵬、卞昭玲等提出了基于云計算的區(qū)域電子健康檔案服務系統(tǒng)[19]。鄧嵐提出運用云計算技術搭建國家綜合減災信息管理與服務系統(tǒng)，并分析了云計算技術在災害檔案信息管理中的應用優(yōu)勢和障礙[20]。
2.6 基于云計算的數(shù)字檔案管理系統(tǒng)和平臺構建。程春雨提出國家開放檔案信息資源共享利用系統(tǒng)應采用兩級部署方式，分別部署在中央云中心和50個國家綜合檔案館。中央云中心應用系統(tǒng)開發(fā)主要包括檔案信息資源整合系統(tǒng)、平臺管理系統(tǒng)、國家開放檔案信息資源共享利用門戶網(wǎng)站；省節(jié)點應用系統(tǒng)開發(fā)主要包括省節(jié)點檔案信息資源整合系統(tǒng)和基礎工具包軟件[21]。程結晶提出要構建統(tǒng)一的云存儲平臺，采用虛擬化技術，開發(fā)基于“元數(shù)據(jù)”訪問的分布式數(shù)字檔案數(shù)據(jù)訪問接口，構建完整的云服務平臺來實現(xiàn)數(shù)字檔案資源的訪問服務、請求認證服務、安全數(shù)據(jù)傳輸服務和快速資源搜索和資源發(fā)現(xiàn)服務[22]。鄭光輝提出了基于云計算技術的數(shù)字檔案利用系統(tǒng)設計方案，詳細描述了基于云計算的檔案信息資源整合系統(tǒng)、云平臺管理系統(tǒng)及開放數(shù)字檔案利用門戶設計方案[23]。蔡學美提出云計算數(shù)字檔案館系統(tǒng)主要是由云計算數(shù)字檔案管理應用程序、數(shù)字管理節(jié)點、計算機專用網(wǎng)絡、安全防火墻、公用和私有的硬件設施等構成[24]。朱悅華、何麗萍等提出構建“云檔案”資源共享系統(tǒng)，其系統(tǒng)理論模型由資源層、管理中間件層和服務層等三層構成[25]。
2.7 云計算應用的安全性。徐華、薛四新等提出云數(shù)字檔案館安全保障體系應包括防御系統(tǒng)、監(jiān)控系統(tǒng)、容災備份系統(tǒng)、應急響應系統(tǒng)和技術支撐系統(tǒng)，通過安全法規(guī)體系、安全組織體系、安全管理制度體系、安全人員培養(yǎng)和培訓體系來保證[26]。崔海莉、張惠達提出將檔案信息管理系統(tǒng)推入云的基礎設施上，服務中斷、數(shù)據(jù)失真、敏感信息泄露是可能遭遇的技術風險，組織策略、準入退出機制是可能遭遇的管理風險[27]。
3 問題與展望
3.1 問題。首先，研究內(nèi)容重理論輕技術。當前對于云計算基礎理論的研究較多，關于如何運用技術手段實現(xiàn)其具體應用的研究較少。78篇論文中只有5篇從技術角度闡釋了云計算應用于檔案領域的具體實現(xiàn)方式。應用設想相關論文僅僅止步于“設想”，對具體應用及如何實現(xiàn)其應用輕描淡寫，缺乏技術因素。
其次，研究缺乏實踐基礎。相對于云技術在其他領域的快速實現(xiàn)，傳說中的云檔案館、檔案云尚未付諸實施，對于云技術的應用需求也沒有實際調(diào)研，因此，大多數(shù)研究缺乏一定的實踐基礎。
3.2 展望
3.2.1 研究內(nèi)容。首先，對云計算的應用研究應更多關注檔案資源的共享與服務。云計算的精神內(nèi)核在于資源的共享。在全新的云計算模式下，研究者應站在整個國家檔案資源共享和利用的角度謀劃“云”，探尋如何利用云計算技術更加科學地整合和共享全國檔案信息資源，并向公眾提供高效快捷的信息服務。其次，適當擴展研究內(nèi)容，構成完整的研究體系，例如，云計算環(huán)境下傳統(tǒng)的檔案管理模式和管理策略是否發(fā)生變化？云計算在檔案部門有效應用應具備哪些條件？“云”之間如何交互協(xié)同？云計算的行業(yè)標準研究等。最后，與國外相關研究相比，國內(nèi)研究應更注重云計算在檔案領域的實際應用與技術實現(xiàn)。
關鍵詞：推薦系統(tǒng)；云計算；數(shù)據(jù)挖掘；個性化
中圖分類號：TP393 文獻標識碼：A DOI：10，3969/J.issn.1003-6970.2013.03.001
本文著錄格式：[1]郭平，劉波，沈岳，農(nóng)業(yè)云大數(shù)據(jù)自組織推送關鍵技術綜述[J].軟件，2013，34（3）：1-6
0 引言
隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計算、下一代互聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術的快速發(fā)展和信息內(nèi)容的日益增長，“信息過載”問題愈來愈嚴重，推薦系統(tǒng)（recommender systems）被認為可以有效的緩解此難題，幫助用戶從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)感興趣信息，滿足個性化需求。
近年來，我國在農(nóng)業(yè)個性化知識服務服務領域從本體論、語義網(wǎng)、知識工程角度開展了廣泛的研究，成果主要體現(xiàn)在三個方面：以搜索引擎為代表的知識檢索系統(tǒng)，需回答大量預設問題進行知識推理的專家系統(tǒng)，特定領域應用系統(tǒng)，它們在各自的場合都發(fā)揮了積極作用。然而知識檢索系統(tǒng)不能滿足用戶個性化需求，專家系統(tǒng)的應用很難普及，特定領域應用開發(fā)成本高和重用難度大。物聯(lián)網(wǎng)與數(shù)據(jù)挖掘云服務提供知識服務云實現(xiàn)物理世界的“感知控”，知識服務云的研究主要集中在制造和圖書情報領域，云環(huán)境下的農(nóng)業(yè)個性化知識服務的研究尚處于起步階段，主要集中在服務模式的構建與展望。
本文是對科技部科技支撐課題“農(nóng)村農(nóng)業(yè)信息化關鍵技術集成與示范”（2011BAD21803）與“農(nóng)村物聯(lián)網(wǎng)綜合信息服務科技工程”（2012BAD35800）研究成果的總結，也是對農(nóng)業(yè)云推薦系統(tǒng)研究的升華。
1 農(nóng)業(yè)云大數(shù)據(jù)自組織區(qū)域推送的提出
1.1 農(nóng)業(yè)信息資源特點
我國自“十一五”時期以來，農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化發(fā)展取得了顯著成效，主要表現(xiàn)在農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化基礎設施不斷完善、業(yè)務應用深入發(fā)展、物聯(lián)網(wǎng)技術在農(nóng)業(yè)中逐步推廣應用等方面。從中央到省，市、縣建立了“三農(nóng)”綜合信息服務平臺，涉農(nóng)企業(yè)、組織和科研院所也積極搭建了各具特色的農(nóng)業(yè)信息服務平臺，目前正向鄉(xiāng)鎮(zhèn)村發(fā)展。農(nóng)村信息員隊伍及以農(nóng)業(yè)綜合信息服務站和農(nóng)業(yè)合作社為代表的農(nóng)村信息服務機構發(fā)展迅速，“三電合一”、“農(nóng)民信箱”、“農(nóng)村熱線”等信息服務模式應用深入。云計算利用海量的存儲能力把農(nóng)業(yè)信息資源形成高度集成和虛擬化的計算資源一“農(nóng)業(yè)知識聚合云”，支持用戶在任意位置、使用各種終端方便獲取信息，但由于農(nóng)業(yè)領域生態(tài)區(qū)域性和過程復雜性及農(nóng)業(yè)區(qū)域發(fā)展不平衡和農(nóng)民文化的多層次性也帶來了“信息過載”、“資源隱晦”“資源迷向”等問題。
1.2 農(nóng)業(yè)云環(huán)境下大數(shù)據(jù)自組織區(qū)域推送
物聯(lián)網(wǎng)和云計算背后是大數(shù)據(jù)，在云計算模式下，用戶不確定的、智能的交互，個性化需求更加多元化，信息交互行為更加頻繁；在大量用戶通過社會標注達成共識的過程中，逐漸形成不同社區(qū)，涌現(xiàn)出群體智能，形成“農(nóng)業(yè)用戶興趣社交云”。利用云的海量存儲、群體涌現(xiàn)智能、強大的計算能力和物聯(lián)網(wǎng)感知控優(yōu)勢，可以提供面向用戶復雜分析計算，實現(xiàn)業(yè)務重點由面向應用和資源的傳統(tǒng)信息服務，轉變?yōu)榛趯Ａ哭r(nóng)業(yè)知識進行動態(tài)劃分，有目的、主動、定制、自組織推送給有需求的農(nóng)業(yè)用戶，為農(nóng)業(yè)用戶提供實時性、個性化知識服務，指導農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程。
首先以Hadoop+MapReduce+HBaSe分布式框架為處理平臺，對“農(nóng)業(yè)用戶興趣社交云”，融合用戶興趣偏好和社交網(wǎng)絡進行建模，將這些多元用戶信息充分融入推送系統(tǒng)會更好產(chǎn)生推薦結果；將推薦對象“農(nóng)業(yè)知識聚合云”按農(nóng)業(yè)知識高維性、多樣性、多層次性特征分類聚類為各種知識塊靜態(tài)和動態(tài)元數(shù)據(jù)；通過智能算法推薦和社會網(wǎng)絡推薦為用戶發(fā)現(xiàn)個性化內(nèi)容；根據(jù)用戶的地理位置、用戶服務的評價以及云基礎服務提供商信息將預測值最高的服務推送給用戶實現(xiàn)與物理世界的互動（如圖1）。
從以上分析可知，農(nóng)業(yè)云大數(shù)據(jù)自組織區(qū)域推送的關鍵技術有用戶興趣模型、推薦對象模型，推薦算法、數(shù)據(jù)挖掘四個部分，以下分別對這幾項技術進行論述。
1.2.1 用戶興趣模型
用戶興趣建模是個性化服務技術的基礎和核心，包括數(shù)據(jù)收集、模型表示、模型學習與模型更新。用戶興趣建模的方法有很多，常用的有向量空間模型、神經(jīng)網(wǎng)絡、遺傳算法、用戶一項目評價矩陣、基于案例的表示、基于本體論的表示、基于加權關鍵詞的表示，基于社會網(wǎng)絡的表示等。幾乎每種表示形式都是以一種私有形式進行知識表示，此外一些表示技術還依賴于模型學習，如廣泛使用的基于向量空間模型的表示與TF-IDF學習技術聯(lián)系在一起。表示形式的私有性和對學習技術的依賴性阻礙了用戶模型在系統(tǒng)間的共享，這種共享對于減少用戶建模工作量，提高推薦算法啟動效率具有重要意義。因此開發(fā)獨立于模型學習技術的通用用戶模型表示技術是目前研究中熱點，基于語義網(wǎng)和社交網(wǎng)絡的用戶模型在這方面表現(xiàn)了優(yōu)勢。
用戶的興趣或需求會隨時間、情景發(fā)生變化，結合長期和短期興趣及興趣的變化用戶興趣建模的重點，目前的更新機制很難及時跟蹤用戶興趣的變化，有更好的學習效率和動態(tài)變化適應能力的建模是未來的重要研究方向，國內(nèi)外大量的文獻對此展開了研究，遺忘函數(shù)、時間窗、用戶興趣的漂移特性等被提出。
在湖南農(nóng)業(yè)云中，基于呼叫中心、互聯(lián)網(wǎng)，手機報、手機短信，電視廣播等用戶在多應用系統(tǒng)中形成的興趣偏好和社交網(wǎng)絡特征，提出“農(nóng)業(yè)用戶興趣社交云”建模思路：以圖論模型表示用戶“興趣圖”數(shù)據(jù)和“社交圖”數(shù)據(jù)，根據(jù)經(jīng)典的局域世界演化理論，綜合考慮實際情況中用戶之間的多重關系和關系的強弱程度，以用戶之間相似度為節(jié)點連接概率因素，生成動態(tài)多維網(wǎng)絡，進行用戶數(shù)據(jù)的挖掘和更新；結合農(nóng)業(yè)本體，在多維社交網(wǎng)絡的基礎上，將基于農(nóng)業(yè)本體的區(qū)域用戶興趣融合在云計算平臺上進行處理。
1.2.2 推薦對象模型
推薦本質上是將推薦對象的特征與用戶的興趣偏好進行推薦計算，所以推薦對象的描述和用戶的描述密切相關。推薦系統(tǒng)應用不同領域，它推薦的對象也就各不相同，目前，湖南農(nóng)業(yè)云主要是文本性數(shù)據(jù)；不同的對象，特征也不相同，目前沒有一個統(tǒng)一的標準來進行統(tǒng)一描述，主要有基于內(nèi)容、分類、聚類的方法。
基于內(nèi)容的方法是從對象本身抽取信息表示對象，常見的是向量空間模型，使用最廣泛的是加權關鍵詞矢量方法進行特征選取，使用TFIDF計算每個特征的權值。向量空間模型對模型中的特征詞進行權重估計（TF-IDF）過程中不考慮特征詞之間的相關性，直接用特征詞作為維度構建文檔向量，降低了文檔向量對文檔概念表達的準確性以及對不同類型文檔的區(qū)分能力。
基于分類的方法是把推薦對象放入不同類別，把同類文檔推薦給對該類文檔感興趣的用戶。主要有兩種，一種是基于知識工程的方法，使專家的類別知識直接編碼為分類規(guī)則，正確率和召回率高，但工作量大；近期研究最多的是另一種一機器學習，根據(jù)訓練樣本集建立分類器，方法有很多，常見的有概率分類、貝葉斯回歸分析、決策樹分類器、決策規(guī)則分類器、Rocchio分類器、神經(jīng)網(wǎng)絡分類器、支持向量機（SVM）、分類器融合、Boosting分類器、k最近鄰方法（KNN）等。
研究文本聚類的最初目的是為了提高信息檢索的查全率和查準率，近年來，文本聚類用于自動產(chǎn)生文本的多層次的類，并利用這些新生成的類對新文本進行效率較好的歸類，已經(jīng)提出了大量的文本聚類算法。傳統(tǒng)的聚類算法在處理高維和海量文本時效率不很理想。針對這樣的問題，將聚類分析與計算智能理論，并行計算、云計算等相結合，設計出高效的并行聚類算法，己經(jīng)成為一個比較流行的研究思路。
在湖南農(nóng)業(yè)知識云數(shù)據(jù)模型中，將能更好反映特征詞相關性的超圖模型引入，將文檔中提取的特征項表示為圖中節(jié)點，特征詞條之間的關系構成圖中邊，用邊上權值表示相關聯(lián)特征項之間共現(xiàn)程度。通過對文本圖模型K最近鄰劃分實現(xiàn)降維降噪的粗粒度數(shù)據(jù)切片；對切片后數(shù)據(jù)反映用戶興趣如地域、時間、訴求等多維度特征的智能聚類，實現(xiàn)細粒度的聚合與分割。
“農(nóng)業(yè)知識聚合云”模型算法建立在基于MapReduce處理的大規(guī)模圖上，得到各種知識塊靜態(tài)和動態(tài)元數(shù)據(jù)。
1.2.3 推薦算法
推薦算法是整個推薦系統(tǒng)中核心部分，大量的論文和著作都關注了這個方面。目前，基本包括以下幾種：基于內(nèi)容過濾推薦、協(xié)同過濾推薦、基于關聯(lián)推薦、基于知識推薦、基于效用推薦、基于網(wǎng)絡結構推薦、基于聚類推薦、基于社會網(wǎng)絡分析推薦、混合型推薦等。通過對眾多推薦算法進行比較分析，各種算法都有優(yōu)缺點（如表1）：
各種推薦方法都有各自的優(yōu)缺點，在實際問題中采用多種策略進行混合推薦，主要有兩種混合思路：推薦結果混合和推薦算法混合。目前大部分的推薦算法都是混合推薦算法，主要還是以協(xié)同理論為核心，再配合其他算法的優(yōu)點或交叉學科的理論來改善推薦的質量。另外基于社會網(wǎng)絡個性化推薦算法研究是一個趨勢，基于社會網(wǎng)絡的推薦是協(xié)同過濾的延伸，通過考察結點之間（用戶和用戶之間或產(chǎn)品之間）的相關性和結點之間的信任度可以獲得比一般協(xié)同推薦更高推薦效果，如文獻提出將社會網(wǎng)絡關系結合到推薦算法中。縱觀國內(nèi)外在推薦算法上的研究，主要集中在基于用戶顯性評分數(shù)據(jù)的協(xié)同過濾算法上，對基于非顯性評分行為數(shù)據(jù)場景下的研究卻顯得有點不足。目前在擴展性問題上學術研究不是很具有針對性，主要集中在通過各種交叉學科中的方法來對用戶進行聚類或對行為數(shù)據(jù)進行降維、壓縮等縮短推薦的項目集或減少計算量，從而提升算法的性能；有關基于云平臺上的推薦算法研究目前主要集中于協(xié)同過濾算法MapReduce化。而實際應用中，己出現(xiàn)利用分布式集群解決算法擴展性方法，如Google News的推薦算法就是部署在分布式環(huán)境下，從而滿足海量數(shù)據(jù)下的推薦服務。
根據(jù)農(nóng)業(yè)云大數(shù)據(jù)自組織區(qū)域推送實際情況將推薦結果和推薦算法混合，提出“三層推薦”策略：在豐富的知識塊云元數(shù)據(jù)基礎上，將知識塊屬性和用戶興趣行為基于頻繁模式的知識關聯(lián)撮合推薦；通過復雜網(wǎng)絡聚類算法識別一個用戶多個社區(qū)興趣，融合“興趣圖”和“社交圖”協(xié)同過濾推薦，突破算法推薦的局限性，讓用戶信任的朋友圈子為其發(fā)現(xiàn)和推薦內(nèi)容，取得社交推薦的時效性和算法推薦的長尾性之間的互補，從而針對每個社區(qū)成員提供精準個性化推薦；根據(jù)基礎設施服務供應商、用戶所在的地理位置以及用戶對服務可用性評價值的相似性等，將大量用戶云終端聚類為一定數(shù)量的社區(qū)，提高云端推送服務的有效性，最終形成通過大眾參與，支持云間變換，集電信網(wǎng)、廣播電視網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)合一的自組織區(qū)域推送，較有效地處理一般推薦算法中存在的稀疏性、冷啟動以及大規(guī)模實時計算的問題。
1.2.4 云計算下個性化數(shù)據(jù)挖掘
數(shù)據(jù)挖掘采用了多種領域中的思想，包括來自統(tǒng)計學的抽樣、估計、假設檢驗以及人工智能、模式識別和機器學習的搜索算法、建模技術和學習理論。隨著數(shù)據(jù)挖掘的不斷發(fā)展，也采用了包括最優(yōu)化、進化計算、信息論、信號處理、可視化、信息檢索、云計算、并行計算等技術。與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘相比，云計算下的個性化數(shù)據(jù)挖掘的目標，就是通過云計算中心，向用戶提供針對其即時演化需求的數(shù)據(jù)挖掘SaaS（Software as aService，軟件即服務）服務，其基礎問題主要為：對于用戶不同的數(shù)據(jù)挖掘需求以及針對用戶特點進行個性推薦的建模和表征；數(shù)據(jù)挖掘算法適應云計算的并行分布式化；使數(shù)據(jù)挖掘的結果和算法能夠支持云間變換并形成一種面向用戶、即時組合的、變粒度的云服務，其中數(shù)據(jù)挖掘的云服務化是研究的難點。
（1）云計算下個性推薦的建模和表征
云下的個性推薦建模和表征與傳統(tǒng)上個性化推薦明顯的不同在于海量異構大數(shù)據(jù)和用戶間群體涌現(xiàn)的社交網(wǎng)絡，它們本質上形成了多個頂點的大規(guī)模圖。云計算可以為大規(guī)模個性化提供技術支撐，云服務本身也有大規(guī)模個性化定制應用需求，目前研究兩者結合的文獻還很少，張澤華從計算資源的角度基于復雜系統(tǒng)理論對云計算聯(lián)盟體系結構進行建模，并基于蟻群優(yōu)化算法和復雜系統(tǒng)理論進行了負載均衡研究；郭昱就有效處理客戶需求信息該如何選擇與分布云計算平臺中的關鍵節(jié)點問題，提出了基于云計算的大規(guī)模定制客戶需求模型。趙東杰對復雜網(wǎng)絡、數(shù)據(jù)挖掘與群體智能有效結合進行了探索研究。農(nóng)業(yè)云大數(shù)據(jù)自組織推送通過“農(nóng)業(yè)知識聚合云”分解的靜態(tài)、動態(tài)知識元數(shù)據(jù)和“農(nóng)業(yè)用戶興趣社交云”形成的興趣圖、社交圖基于用戶行為和知識元數(shù)據(jù)的關聯(lián)撮合，通過人工智能和社交圈子幫助用戶發(fā)現(xiàn)內(nèi)容，實現(xiàn)搜索和推薦的無縫結合，為智能個性化推薦實現(xiàn)“內(nèi)容找人”愿景。
（2）算法并行分布式與高性能計算
對于大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理，典型系統(tǒng)結構大致分為三類：基于MapReduce模型的分布式并行處理系統(tǒng)、基于BSP模型的分布式并行處理系統(tǒng)和分布式圖數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。數(shù)據(jù)挖掘算法現(xiàn)在的發(fā)展趨勢是基于云計算的并行數(shù)據(jù)挖掘，它的同一個算法可以分布在多個節(jié)點上，多個算法之間是并行的，多個資源實行按需分配，而且分布式計算模型采用云計算模式，數(shù)據(jù)用DFS或者HBASE，編程模式采用MapReduce這種方式。Bhaduri等整理了一個十分詳盡的并行數(shù)據(jù)挖掘算法文獻目錄，包含了關聯(lián)規(guī)則學習、分類、聚類、流數(shù)據(jù)挖掘四大類分布式數(shù)據(jù)挖掘算法，同時還包括分布式系統(tǒng)、隱私保護等相關的研究工作。
2 基于云計算推薦系統(tǒng)研究的重點、難點與熱點
2.1 云環(huán)境下用戶偏好獲取安全與可信問題
推薦系統(tǒng)中，用戶數(shù)據(jù)集的數(shù)量和質量問題，影響用戶模型的精確度、可用性，導致問題的根本原因在于用戶對隱私和安全的考慮。而云環(huán)境下，數(shù)據(jù)的安全與隱私是用戶非常關心的問題。既能得到準確用戶信息而提高推薦系統(tǒng)性能，又能有效保護用戶信息同時檢測并能預防推薦攻擊（一些不法的用戶為了提高或降低某些對象的推薦概率，惡意捏造用戶評分數(shù)據(jù)而達到目的）將是未來推薦系統(tǒng)的一個重要研究方向。
2.2 模型過擬合問題
過擬合現(xiàn)象是指系統(tǒng)推薦給用戶的對象與用戶剛剛看過的不是太相似或者太不相關。過擬合（過學習）的問題本質上來自于數(shù)據(jù)的不完備性，這在實際應用中是無法完全避免的。在于興趣偏好獲取方式或隱私等原因使用戶沒有對足夠多類別的對象進行評價。目前解決的主要方法是引入隨機性，使推薦算法收斂到全局最優(yōu)或者逼近全局最優(yōu)，關于既要保證推薦的多樣性，又不能與用戶看過的對象重復或毫不相關這一問題的研究是推薦系統(tǒng)研究的一個難點和重點。
2.3 稀疏性與冷啟動問題
稀疏性和冷啟動問題困擾推薦系統(tǒng)很長時間了，前者的解決辦法主要過濾和降維。目前針對冷啟動問題提出了一些解決方法，主要分為兩大方面，一是直接利用傳統(tǒng)協(xié)同過濾的評分數(shù)據(jù)結合特定的方法進行解決，二是新用戶或新項目的內(nèi)容屬性信息與傳統(tǒng)的協(xié)同過濾評分數(shù)據(jù)相結合的方法進行改善冷啟動問題。稀疏性與冷啟動問題一直是推薦系統(tǒng)研究的一個難點和重點。
2.4 數(shù)據(jù)挖掘的結果和算法智能服務化
將數(shù)據(jù)挖掘算法融入針對海量用戶的使用記錄和計算資源間協(xié)作進行優(yōu)化組合，利用這些特性通過大眾參與的交互作用，提高云間服務的智能性、有效性將是大數(shù)據(jù)時代推薦系統(tǒng)研究的一個制高點。將數(shù)據(jù)挖掘任務及其實現(xiàn)算法服務化，通過SaaS方式向云計算中心索取所需的相應的數(shù)據(jù)挖掘，這可能是目前突破數(shù)據(jù)挖掘專用軟件使用門檻過高、普通大眾難以觸及、企業(yè)用戶使用成本太大、挖掘算法和結果難以實時得到評價和相應修改等問題的最有希望的解決方案之一，也是數(shù)據(jù)挖掘走向互聯(lián)網(wǎng)大眾、走向實用化的重要的一步。
2.5 大數(shù)據(jù)處理與增量計算問題
目前對大數(shù)據(jù)的研究仍處于一個非常初步的階段，半結構化和非結構化數(shù)據(jù)給傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析帶來巨大挑戰(zhàn)，尤其算法如何快速高效地處理推薦系統(tǒng)海量和稀疏的數(shù)據(jù)成為迫在眉睫的問題。當產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)時，算法的結果不需要在整個數(shù)據(jù)集上重新進行計算，而只需考慮增量部分，對原有的結果進行微調(diào)，快速得到準確的新結果，是增量計算的理想狀態(tài)。但一般而言，隨著信息量的增多，算法的誤差會累積變大，最終每過一段時間還是需要利用全局數(shù)據(jù)重新進行計算。一個特別困難的挑戰(zhàn)是如何設計一種能夠保證其誤差不會累積的算法，也就是說其結果與利用全部數(shù)據(jù)重新計算的結果之間的差異不會單調(diào)上升，要達到這種程度，還有很長的路要走。
結束語：
隨著新一代信息技術的快速發(fā)展和信息內(nèi)容的日益增長，搭載在云計算平臺的自組織區(qū)域推送具有它天然的優(yōu)勢：云的海量存儲使得推薦系統(tǒng)能有效獲取訓練數(shù)據(jù)；云的分布式計算能力提供了較高的響應能力；海量用戶的使用記錄和計算資源問大眾參與的交互涌現(xiàn)，最終形成自組織優(yōu)化組合的智能個性化云推送。因此，農(nóng)業(yè)云自組織區(qū)域推送具有重要的研究意義和廣闊的應用前景，對云環(huán)境下其他領域的個性化推送應用具有借鑒意義，但目前存在大量問題需要進行深入細致的研究。
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考試時間
云南昆明2020年4月自學考試時間安排在4月11日星期六、4月12日星期日（上午9:00-11:30；下午14:30-17:00）舉行。
考試須知
（一）考場設置：由各州（市）招生考試機構確定。需在縣城以外設考場的，須報省招考院批準?！皬V告”專科只在昆 明設考點。
（二）考生應試時，須帶準考證、考試通知單和居民身份證(或其它能證明身份的有效證件)，三證不全者不得進入考場?？忌仨殗栏褡袷乜紙鲆?guī)則，不得以任何形式作弊。凡違紀違法者，按2011年教育部第33號令和《刑九修正案》嚴肅查處。
（三）考試成績以百分計，六十分及格，不及格者可參加該門課程的下一次考試?？荚嚦煽児荚凇霸颇鲜≌锌碱l道（ynzs.cn）”網(wǎng)站上，考生自行登錄查詢?？忌鷮Τ煽冇匈|疑的可在成績公布之日起10個工作日內(nèi)到各州（市）招生考試機構辦理查分申請，由各州（市）招生考試機構匯總后統(tǒng)一到省招考院查分，查完后通知考生。省招考院不直接對考生查分。
（四）考試時，對需要使用計算器的科目，考生可攜帶沒有存儲功能的計算器，并且不得互相借用。不準使用有存儲、接收、發(fā)射功能的電子工具?？忌M入考場考試嚴禁攜帶任何通訊工具，否則將視同作弊。
（五）同一考試時間段，一名考生只能參加一門課程的考試。
（六）全國計算機等級考試（NCRE）成績在自考系統(tǒng)中的使用：
根據(jù)全國考委辦函［2004］148號文件規(guī)定：
1.NCRE課程暫與高等教育自學考試的部分?？普n程進行銜接。
2.凡獲得NCRE一級合格證書者，可以免考高等教育自學考試中的《計算機應用基礎》（課程代碼：00018）或《計算機應用技術》（課程代碼：02316）課程（包括理論考試和上機考試兩部分）。
3.凡獲得NCRE二級C語言程序設計（筆試和上機）合格證書者，可以免考高等教育自學考試中的《高級語言程序設計（一）》（課程代碼：00342）課程（包括理論考試和實踐考核兩部分）。
4.凡獲得NCRE三級PC技術（筆試和上機）合格證書者，可以免考高等教育自學考試中的《微型計算機及其接*術》（課程代碼：02319）和《微型計算機原理及應用》（課程代碼：02277）課程（包括理論考試和實踐考核兩部分）。
（七）全國公共英語等級考試成績在自考系統(tǒng)中的使用：
高等教育自學考試的考生參加PETS二級或PETS三級考試，筆試合格者的成績可直接替代自考有關專業(yè)大?；虮究乒灿⒄Z〈即英語（一）（課程代碼：00012）、英語（二）（課程代碼：00015）〉的考試成績，并可獲得相應的學分(PETS二級替代?？朴⒄Z（一）成績，PETS三級替代本科英語（二）成績，英語專業(yè)不能替代)?？忌欠駞⒓酉鄳谠?，則根據(jù)考生是否要求獲得PETS等級證書或高等教育自學考試的相關專業(yè)來定。
（八）漢語言文學本科專業(yè)的畢業(yè)論文答辯定于每年的5月和11月，分兩次舉行，考生可與云南師范大學文學院聯(lián)系進行答辯事宜。英語本科的“口譯與聽力”，?？频摹奥犃Α薄ⅰ翱谡Z”考試時間由云南師范大學外語學院安排，請考生與學校聯(lián)系。
（九）已取得自考專業(yè)全部課程合格證書的考生，如該專業(yè)有實踐、實習、設計、畢業(yè)論文等考核要求的，應及時和主考院校聯(lián)系實習考核事宜，待取得合格成績后，方可辦理畢業(yè)證書。
【關鍵詞】移動基站環(huán)境安全電磁輻射模型軟件仿真
一、引言
隨著通信需求量的增加，為保證整個網(wǎng)絡的信號覆蓋和通信質量，興建了大量的基站，這同時增加了環(huán)境中電磁輻射水平，引起了社會對電磁輻射對公眾健康的影響的廣泛關注。因此，探究基站電磁輻射對環(huán)境及公眾健康的影響意義重大。對于處于不同的地形地貌、環(huán)境、地區(qū)等的不同類型的基站天線，電磁輻射也各不相同，實地測量費時費力，需要對于具體移動通信基站天線輻射的電磁場值的大小和分布情況，才能研究電磁污染程度，從而確定通信基站選址是否合適。本文從理論數(shù)值計算方面分析和研究，模擬基站天線電磁輻射過程。實用軟件進行仿真，節(jié)省更多的人力，物力，財力。更高效，合理，全面的建立基站。此模型的建立與推廣應用對通信基站的輻射環(huán)境管理，設計建設，環(huán)境影響預測和評估具有重要指導意義，對誠城市可持續(xù)發(fā)展，城市電磁輻射環(huán)境規(guī)劃和保護具有現(xiàn)實意義和深刻影響。
二、國家頒布的技術標準
國家環(huán)境保護局、衛(wèi)生部頒發(fā)了《公眾照射導出限值》（GB8702-88）與《環(huán)境電磁波容許輻射強度分級標準》（GB9175-88）兩個主要技術標準，并頒布了《電磁輻射防護規(guī)定》、《環(huán)境電磁波衛(wèi)生標準》兩項技術標準。1997年3月，又國家環(huán)境保護18號令及《電磁輻射環(huán)境保護管理辦法》等。
中華人民共和國國家標準“電磁輻射防護規(guī)定”（GB8702-88）規(guī)定：在一天24小時內(nèi)，電磁輻射場量在任意連續(xù)6 min內(nèi)的平均值應滿足（30～3000MHz）：
職業(yè)照射≤2W/m2=200滋w/cm2
公眾照射≤0.4W/m2=40滋w/cm2
三、模型建立
3.1電磁輻射模型一：理論預測模型
自由空間是指一種理想、均勻的、各項同性的介質空間，當電磁波在該介質中傳播時，不發(fā)生反射、折射、散射和吸收現(xiàn)象，只存在電磁波能量擴散而引起的傳播損耗。
電磁波在自由空間中的傳播損耗公式為：
Ls=32.45+20lgr（Km）+20lgf（MHz）
式中：Ls―――電磁波在自由空間的損耗；r―――天線軸向與被測點的直線距離；f―――電磁波的頻率；
測試點實際接收的電磁波接受功率為：
從表四的預測結果中看出，當遠場軸向距離為14.63m時，符合國家一級標準，功率密度已下降到0.08W/m2以下。
兩個模型得到的安全距離大致吻合，也就是說，當場點距離大于14.63m以后，都符合國家一級標準，移動基站的電磁輻射不會對環(huán)境造成危害。
四、軟件仿真
在實際操作中，模型的計算比較繁瑣，而將理論模型導入軟件，制出專門分析移動基站電磁輻射的軟件，便于我們對移動基站的選址、估算。
我們利用VC++中MFC應用程序框架制作軟件進行仿真，將上述兩個模型導入軟件中，系統(tǒng)自動計算，只有當兩個模型的求解值都滿足國家一級標準時才輸出可以建立基站。
在圖3中輸入相應參數(shù)。
參考文獻
[1]黃云飛，黃美美. 900MHz移動通信系統(tǒng)基站電磁輻射對環(huán)境的影響，2010
[2]馬海衛(wèi)，龐新新，劉振.移動通信基站電磁輻射特點及水平[會議論文]，2004
[3]，徐輝.認識移動通信基站電磁輻射特點，保護環(huán)境，實現(xiàn)移動通信的可持續(xù)發(fā)展[會議論文]，2003
[4]王亞民，張永富，張金明.移動通信基站電磁輻射環(huán)境監(jiān)測布點的討論[期刊論文]，2002
[5]張海鷗.移動通信基站的電磁輻射仿真模擬及應用[學位論文]，2010
論文關鍵詞：遠程教育，云計算，智能輔導
一、問題的提出
《國家中長期教育改革發(fā)展規(guī)劃綱要》在繼續(xù)教育章節(jié)中，將“辦好開放大學”列為構建靈活開放的終身教育體系的一項重要措施。要“把教育信息化納入國家信息化發(fā)展整體戰(zhàn)略，超前部署教育信息網(wǎng)絡。”到2020年基本建成覆蓋城鄉(xiāng)各級各類學校的數(shù)字化教育服務體系，建立開放靈活的教育資源公共服務平臺，在為社會公眾提供公共教育信息的同時，促進優(yōu)質教育資源普及共享。[1]
由此可以看出，由國家投資，建立中國的國家教育信息平臺已經(jīng)呼之欲出，而廣播電視大學的發(fā)展，為中國開放大學的建立奠定了良好的基礎，在電大基礎上建設開放大學是最好的途徑。但建設開放大學要適應社會和學習者需求而定，面向地方、基層、農(nóng)村和邊遠地區(qū)，在辦學的基礎上，開放大學還應利用網(wǎng)絡學習環(huán)境、多媒體教學資源及其學習支持服務系統(tǒng)，建設繼續(xù)教育的公共服務平臺，為學習者提供方便、靈活、個性化的學習服務。而云計算是面向服務的架構（SOA）、分布式計算、網(wǎng)絡計算和虛擬化等多種技術混合演進的結果[2]，是一個龐大的虛擬化資源池（由硬件、開發(fā)平臺和服務等組成），上述資源可以動態(tài)地依據(jù)各種規(guī)模的負載進行自動配置，使資源的利用率達到最優(yōu)化。所以，可借助云技術，為開放教學提供更優(yōu)質的教學服務。
云計算提供3個最基本的特征[3]：第一個是基礎設施架構在大規(guī)模的廉價服務器集群之上；第二個是應用程序與低層服務協(xié)作開發(fā)，最大限度地利用資源；第三個是通過多個廉價服務器之間的冗余遠程教育論文，利用軟件獲得高可用性。而基于云計算的遠程教育智能輔導和答疑系統(tǒng)便是其中的第二種特征，即該系統(tǒng)與低層服務協(xié)作，最大限度的利用資源。
云計算在教學領域中的遷移稱之為教育云[4]，是未來教育信息化的基礎構架，包含了教育信息化所必須的一切硬件和軟件資源，為開放成人教育者和學習者提供一個良好的平臺。該平臺的建設關乎網(wǎng)絡環(huán)境中學習者的學習積極性和學習質量。開放學員一般是在職人員，具有一定的學習能力，但由于長期脫離理論、工作壓力大等原因，不可能完全理解課程與課程之間的銜接，而在課程教學中，面對的學員學習背景、層次多樣化，造成學員知識點出現(xiàn)斷層現(xiàn)象，根據(jù)這一特點，可以利用云計算，為學員建立個性化智能化的輔導流程，進行虛擬答疑，提高學員學習效率。
二、已有教學輔導形式及其特點的分析
傳統(tǒng)意義上的教學輔導，是指教育者依據(jù)教學大綱、教學內(nèi)容和自身教學經(jīng)驗在固定空間（教室）、固定時間（統(tǒng)一上課時間）面向受教育者（一般在30人以上）進行講解的過程，在講解過程中，教師一般依據(jù)大多數(shù)者的可接受程度來安排教學進度。
現(xiàn)有的網(wǎng)絡教學平臺中的教學輔導，一般依據(jù)在線平臺，進入課程中，在該課程設置上一般包括教師管理、教學資源、師生互動、網(wǎng)絡服務等。
（1）在“教師管理”模塊中，一般是教師上傳各種資料，如：教學大綱、教學實施方案、課程說明、課程考核方案和其他教學信息等。
（2）在“教學資源”模塊中，一般是供學習者下載瀏覽各種學習的資料論文提綱怎么寫。
（3）在“師生互動”模塊中，最為常用的便是BBS，一般供學習者和教師進行網(wǎng)上留言。
（4）在“網(wǎng)絡服務”模塊中，也只是提供電子郵件、數(shù)字圖書館等功能。
傳統(tǒng)意義上的教學輔導是一種實時互動、同步交互的特點，教師可以依據(jù)當時教學情況靈活調(diào)整教學進度、模式等，與此同時，該方式受到時間、空間限制，不適合開放學員特點。
現(xiàn)有的網(wǎng)絡教學輔導雖然通過網(wǎng)絡作為媒介，不受時間、空間限制，能夠為多數(shù)開放學院所接受，但明顯缺乏實時互動與同步交互。往往是教師上傳資料多日，學員才注意到，或是學員在BBS中留言，想要及時得到回應卻未能實現(xiàn)。實際上，現(xiàn)有的網(wǎng)絡教學是一種“大同步、小異步”的形式。
三 基于云計算的遠程教育智能輔導的規(guī)劃
云計算技術運用于開放教育輔導是具有實用意義的，基于云計算本身特點，可以將教育資源進行有效整合，向開放學院提供智能型云計算服務?，F(xiàn)介紹遠程教育智能輔導平臺的架構。其主要由四個部分構成：基礎設施模塊、應用接口模塊、教育應用模塊、學員應用模塊等。
（1）基礎設施模塊主要包括：服務器、存儲器、網(wǎng)絡設備和虛擬服務器、虛擬網(wǎng)絡等。
（2）應用接口模塊主要涉及開發(fā)環(huán)境、公用的應用程序接口、網(wǎng)絡服務等，主要是由開發(fā)人員進行的系統(tǒng)管理操作。
（3）教育應用模塊主要提供教學平臺、學習跟蹤和學習記錄數(shù)據(jù)庫、教學專家系統(tǒng)等。
（4）學員應用模塊主要面向開放學員遠程教育論文，用于遠程登錄開放平臺，在線學習、查閱教學資源，智能輔導系統(tǒng)記錄的學員個性化學習數(shù)據(jù)，制定出適合該學員學習進度，為每個學員提供符合自身需求的課程間知識點的鏈接，方便學員理解掌握教學內(nèi)容。
在云計算模式下，首先由課程專業(yè)教師依據(jù)課程特點，多年在教學過程中總結的課程重、難點以及學生對各要點的領悟掌握情況，建立較為初期的輔導數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，并結合已有的教學資源，創(chuàng)建在線測試系統(tǒng)（目前已實現(xiàn)）和知識點鏈接系統(tǒng)，依據(jù)學員測試結果，判定該學院知識點的掌握情況及知識點是否存在斷層，同步更新輔導數(shù)據(jù)庫，針對每一學員生成專屬的學習進度、學習內(nèi)容（包括相關知識點的學習）。
四 基于云計算的遠程教育智能輔導的可行性
云計算是未來教育信息化建設的基礎構架，為開放教學提供各種教學活動所需的信息化服務。本文所提出的基于云計算的遠程教育智能輔導系統(tǒng)，就目前的技術水平和物質基礎而言，各市屬院校已基本實現(xiàn)基礎設施建設，具有創(chuàng)建輔導數(shù)據(jù)庫的能力和開發(fā)智能輔導系統(tǒng)的實力。利用該系統(tǒng)，不僅保留了原有網(wǎng)絡教學輔導的優(yōu)勢，同時增強了教學輔導的實時性和教學個性化要求，最大程度提高學員學習效率，從而提高整個開放教學的教學質量。
[參考文獻]
[1]《新一論教育改革和遠程開放教育的發(fā)展（一）》.[J]國家遠程教育，2010.4
[2]Youself，L Butrico,M. Da Silva, D.Toward a Unified Ontology of CloudComputing [J].Grid Computing Environments Workshop 2008.GCE 08.
[3]云計算：系統(tǒng)實例與研究現(xiàn)狀.[J]軟件學報，陳康，鄭緯民，2009.20，（5）：1337-1348
[4]基于云計算的教育信息化平臺的研究.[J]技術應用，章澤昂，鄔家煒，2010.6
幾年來，一職語文教研組在校領導的領導帶動下，全組教師堅持教育、教學理論的學習，積極參加各開展教研活動，完善和改進教學方法和手段，為提高我校的語文教學質量做出了一定的貢獻。
一、堅持理論學習，認真撰寫論文
“問渠哪得清如許，為有源頭活水來”，教師如果不學習，教研活動就會成本“無本之木，無源之水”。為加強修養(yǎng)，提高素質，我們認真學習了“教學論新編”，“成功教育理論”?！罢Z文教學論”等教學理論，學習學科刊物，了解教研改信息，善學才能善研，善研才能善教，已成為全組教師的共識，不光如此，我們還注意用教學理論指導教學實踐，認真撰寫論文。幾年來，語文教研組每年都有論文獲獎。每年都有論文在刊物上發(fā)表。其中，趙立新老師的論文曾獲市論文評比三等獎，且在北京成人教育刊物上發(fā)表。閆秀芹老師的論文“導言設計芻議”獲區(qū)成教系統(tǒng)一等獎，且在北京成人教育刊物上發(fā)表。在成教系統(tǒng)教學經(jīng)驗交流會上，閆老師的文章“讓學生在語文課上體驗成功”在大會上進行交流。
二、積極參加和開展教研活動
我組老師積極參加市區(qū),校各級部門組織的教研活動,不光是校內(nèi)、區(qū)內(nèi)的教研活動.每年還有3-4次參加市語文研討論及教材，教法輔導.還曾幾次到懷柔、密云等兄弟校參加教學研究活動。
我們每學期初教研活動有計劃，學期末教研活動有總結。為了改革課堂結構和教學方法。提高教師的課堂教學水平。提高課堂教學效益。我們堅持開展聽、評、說課活動。且把這個活動做為一個重要的教研活動。每學期開展單元說課。也就是說單元的教學目標、重點、難點，說教材的前后聯(lián)系，說突出重點、突破難點的措施，說本單元學生應掌握的解題規(guī)律、方法、技巧。每學期開展聽評課。我組教師十分重視聽評課活動，聽課前認真?zhèn)湔n。設計教案，互相切磋。聽課后認真評課。如教學內(nèi)容安排否恰當。難點是否突破，教法是否得當，教學手段的使用，教學思想、方法的滲透。是否符合素質教育的要求，老師的教學基本功等方面進行中肯，全面的評論、探討。聽評課活動促進了教學水平的提高。成教系統(tǒng)組織的公開課，觀摩課每年都有語文老師參加，且趙立新。閆秀芹二位教師的公開課得到高度評價。
三、改進教學手段，提高課堂教學效益
針對我校學生語文基礎差，對學習語文缺乏自信的特點，我們嘗試用“導言設計”，“自制教具”。“計算機輔助教學”等手段創(chuàng)設學習情境，調(diào)動學生興趣，激勵學生思維。
為了掌握利用多媒體技術。我組老師積極參加課件的學習和制做。初步掌握了制作動畫的基本技能，其中，閆秀芹老師制作的《xxx》。獲學校課件制做評比二等獎，趙立新、王淑敏老師獲三等到獎。
教研組的活動和工作促進了語文老師素質的提高，促進了實踐經(jīng)驗到理論的升華。同時也提高了我校的語文教學質量。從20xx年到20xx年。連續(xù)參加市語文水平測試都取得了較好成績，及格率達到到98%以上，優(yōu)秀率達到30%以上。精品源自高考備戰(zhàn)
關鍵詞：暖通空調(diào)；碩士研究生；創(chuàng)新；體系；構建
中圖分類號：G643 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2012）07-0117-02
一、引言
研究生創(chuàng)新意識、創(chuàng)新精神、創(chuàng)新能力的培養(yǎng)是研究生教育的核心，國內(nèi)外高等學校對此都非常重視?！秶抑虚L期教育改革和發(fā)展規(guī)劃綱要（2010-2020年）》指出，大力推進研究生培養(yǎng)機制改革。建立以科學與工程技術研究為主導的導師責任制和導師項目資助制，推行產(chǎn)學研聯(lián)合培養(yǎng)研究生的“雙導師制”。實施“研究生教育創(chuàng)新計劃”。加強管理，不斷提高研究生培養(yǎng)質量。因此，如何將供熱、供燃氣、通風與空調(diào)工程（簡稱暖通空調(diào)）學科的研究生培養(yǎng)成思路開闊，思維敏捷，創(chuàng)新意識強，能敏銳地感知新事物，發(fā)現(xiàn)新規(guī)律，開拓新領域，想前人所未想，創(chuàng)他人所未創(chuàng)的優(yōu)秀人才，是高等教育工作者義不容辭的責任。
二、暖通空調(diào)專業(yè)研究生培養(yǎng)目標
在碩士研究生培訓方案中，土木工程一級學科下，有6個二級學科：巖土工程，結構工程，防災減災工程及防護工程，橋梁與隧道工程，供熱、供燃氣、通風及空調(diào)工程，市政工程。其中供熱、供燃氣、通風及空調(diào)工程學科是一門涉及建筑、能源、城市規(guī)劃、環(huán)境保護、衛(wèi)生、機械、電子電工等眾多技術領域的交叉學科。該學科主要從事為滿足人類生產(chǎn)、生活所需的各類人工環(huán)境的創(chuàng)造與維持等相關領域的研究。其內(nèi)容包括各類建筑和艙室等內(nèi)部環(huán)境的溫度、濕度、清潔度及空氣品質的控制，為實現(xiàn)此控制的采暖、通風、空氣調(diào)節(jié)和冷源熱源系統(tǒng)及設備、區(qū)域供熱和供冷系統(tǒng)等。其中心任務是在盡可能減少常規(guī)能源消耗及降低大氣環(huán)境污染的基礎上，創(chuàng)造和維持適宜的人工環(huán)境。可開展的研究工作包括建筑可再生能源利用、空調(diào)熱泵技術、暖通空調(diào)系統(tǒng)的節(jié)能與控制、通風空調(diào)工程CFD（Computational Fluid Dynamics）技術、室內(nèi)環(huán)境控制、除塵與潔凈技術等。其培養(yǎng)目標是熱愛祖國，品德優(yōu)良，身心健康，事業(yè)心強；掌握供熱、供燃氣、通風及空調(diào)工程學科堅實的基礎理論和系統(tǒng)的專門知識，了解暖通空調(diào)學科的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢；有嚴謹求實、勇于探索的科學態(tài)度和作風，具有從事科學研究工作的能力；掌握供熱、供燃氣、通風與空調(diào)工程學科堅實的基礎理論和系統(tǒng)的專業(yè)知識；較熟練地掌握一門外語；能從事教學、科研、工程設計和技術管理或其他工程技術工作；也為在本學科及相關學科繼續(xù)深造打下基礎。為了達到上述的培養(yǎng)目標，供熱、供燃氣、通風及空調(diào)工程學科碩士研究生通常要學習下列課程：自然辯證法、科學社會主義、英語精讀、英語聽力、英語寫作、專業(yè)英語、數(shù)學物理方法、數(shù)理統(tǒng)計、高等代數(shù)、高等傳熱學、高等熱力學、高等流體力學、計算傳熱學、建筑熱過程、實驗設計與數(shù)據(jù)處理、空調(diào)與建筑節(jié)能、暖通空調(diào)新技術等。
三、暖通空調(diào)專業(yè)碩士研究生創(chuàng)新體系
研究生與本科生是不同的，諾貝爾物理獎獲得者、美籍華人李政道對此有過精辟的論述，他說，大學生是老師教你，考試答案老師知道，你照老師教你的方法去答試題，做對了就畢業(yè)，獲學士學位；畢業(yè)后進研究生院，老師除了上課以外，還給你一個研究題目，老師不知道答案，別人也不知道答案，讓你自己去按老師指導的方向，求知一個新的結果，老師與同行專家評議你的結果是對的，你的研究就結束了，老師給你個學位叫博士；但是，正式做研究，必須學習和鍛煉如何自己找方向、找方法、找結果，這個鍛煉的階段就是博士后。暖通空調(diào)作為一門應用性的學科，必須將研究生工程創(chuàng)新能力作為培養(yǎng)的核心，為此應構建碩士研究生的創(chuàng)新體系。創(chuàng)新體系包括的主要內(nèi)容有研究生生源、指導導師、碩士論文、道德水平、學習環(huán)境等。研究生導師水平的高低是影響研究生創(chuàng)新能力的一個重要因素。俗話說“名師出高徒”，道理就在這里。目前，我國研究生導師隊伍存在的一個較為普遍的問題是，部分導師知識更新速度跟不上時代的發(fā)展，知識結構老化。現(xiàn)在，很多暖通空調(diào)專業(yè)的研究生在畢業(yè)論文中大量運用計算機知識，或是編制程序，而相當多導師的計算機水平，遠遠趕不上學生，何談指導。某大學就曾經(jīng)有一位研究生在論文答辯時被發(fā)現(xiàn)用某游戲程序冒充驗證實驗結論的一段程序，論文自然沒有通過。這位學生投機取巧之所以遲遲沒有被發(fā)現(xiàn)，就是因為其導師本人對計算機編程知之甚少。有人將碩士研究生導師分成兩類：有時間的沒水平，有水平的沒時間。而有些科研能力強、學術水平高、知識結構新的導師往往又是暖通空調(diào)學科的骨干力量、知名人士，教學、科研任務繁重，社會活動比較多，沒有太多的時間和精力用來指導碩士研究生。更不容樂觀的是，高等學校的師資力量有陷入惡性循環(huán)的趨勢，尤其是一些目前社會上的熱門專業(yè)。高校師資的主要來源是研究生，但熱門學科的優(yōu)秀畢業(yè)生愿意在高校任教的卻不多。古人云：文章乃經(jīng)國之大業(yè)，不朽之盛事。碩士論文水平的高低是衡量研究生能否畢業(yè)的重要依據(jù)，但近年來，部分碩士研究生學位論文創(chuàng)新性差、質量下降。究其主要原因是研究生沒有樹立正確的世界觀、人生觀、價值觀，學習動力不足，學習不努力，因此，在論文寫作過程中“偷工減料”，人云亦云，甚至出現(xiàn)了個別抄襲、剽竊等現(xiàn)象。有的研究生論文往往是開頭幾章原封不動，照抄別人的，最后一章發(fā)發(fā)感想。有的研究生論文是大題目做了小文章，頭重腳輕；有的是缺乏實驗數(shù)據(jù)，憑空想象；有的是曲解人意，生拉硬扯；有的是結構不合理，將錯就錯；有的是堆砌華麗詞藻，內(nèi)容空洞；有的是引述各家之論十分壯觀，沒有自己的見解；有的是語言修飾不當，讀來令人費解；有的是云山霧罩，不知所云；碩士研究生應當通過自己的在校學習，并通過自己的研究，大體形成自己的基本科研能力。而在這基本的科研能力中，自主地思考，對所研究的問題形成自己的見解，有初步的獨立思想和獨立思想能力，是最為重要的。
暖通空調(diào)專業(yè)碩士研究生的培養(yǎng)應遵循堅持質量、優(yōu)化環(huán)節(jié)、規(guī)范管理、突出特點的原則，始終將研究生創(chuàng)新意識、創(chuàng)新精神、創(chuàng)新能力的培養(yǎng)作為中心任務。構建包括研究生生源質量、指導教師隊伍水平、碩士論文質量等全方位的創(chuàng)新體系，培養(yǎng)創(chuàng)新精神，使他們學會創(chuàng)新思維，掌握創(chuàng)新方法，激發(fā)創(chuàng)新火花，提高創(chuàng)新素質。使碩士研究生的思維具有思維形式的反常性、思維過程的綜合性、思維空間的開放性、思維成果的獨創(chuàng)性。同時，還需要健全研究生教育管理體系和運行機制，加強過程管理，強化教學督導，嚴格課程教學、學位論文等環(huán)節(jié)的質量監(jiān)控。加強導師隊伍規(guī)范性建設，完善導師遴選與考評制度，建立導師上崗培訓制度。創(chuàng)新教育教學方法，注重科學精神和人文素質培養(yǎng)，加強科研誠信和學術道德建設，培育更多國家經(jīng)濟建設急需的優(yōu)秀人才。
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關鍵詞：連續(xù)剛構橋；施工監(jiān)控；有限元；計算模型
中圖分類號：TV331文獻標識碼： A
1引言
預應力混凝土連續(xù)剛構橋具有變形小、結構剛度好、行車平順舒適、伸縮縫少、養(yǎng)護簡單以及抗震能力強等優(yōu)點。其與連續(xù)梁的主要區(qū)別在于柔性橋墩的作用，使結構在豎向荷載作用下基本上屬于一種墩臺無推力的結構，而上部結構具有連續(xù)梁橋一般特點。
預應力混凝土連續(xù)剛構橋在施工過程中，由于橋梁結構的空間位置及形狀隨施工的進展將不斷發(fā)生變化，要經(jīng)過多次的體系轉換過程，若同時考慮到施工過程中的結構自重、施工荷載以及混凝土材料的收縮、徐變、施工荷載等因素的影響，將可能導致橋梁合攏困難、成橋線形與設計要求不相符、設計狀態(tài)難以保證等問題。因此，必須對大跨度橋梁的施工預拱度、主梁梁體內(nèi)的應力等進行嚴格的施工控制。施工控制是連續(xù)剛構橋修建和發(fā)展必不可少的保證措施，主要包括幾何（變形控制）、應力控制、穩(wěn)定控制和安全控制，其中安全控制是橋梁施工控制的重要內(nèi)容，變形控制、應力控制、穩(wěn)定控制的綜合體現(xiàn)。由于結構形式不同，直接影響施工安全的因素也不一樣，在施工控制中需根據(jù)實際情況，確定其安全控制重點。
本文以溫福鐵路客運專線田螺大橋作為工程背景，對該橋懸臂澆筑施工過程進行了應力控制研究，對施工控制理論在工程實踐中的具體運用進行了詳細的分析，采用大型計算軟件MIDAS/CIVIL對全橋進行了仿真模擬分析，并對實測值和計算值進行比較分析。
2. 工程背景及測試方法
溫福鐵路客運專線田螺大橋位于云淡門海純潮區(qū)，通航凈空為120 m×24 m，主跨為(88+160+88)m預應力混凝土連續(xù)剛構。全橋立面布置見圖1。
圖1 田螺大橋總體布置立面圖（單位：cm）
梁體采用C60混凝土，墩柱采用C45混凝土，承臺和樁基采用C30混凝土。預應力鋼絞線均采用《預應力混凝土鋼絞線》（GB/T5224-1995），標準強度1860MPa，直徑15.2mm,彈性模量Ey=1.95x105MPa的低松弛鋼絞線。
3 有限元計算模型的建立
田螺大橋為三跨高墩的大跨徑連續(xù)剛構梁橋梁，分析計算采用有限元綜合分析程序MIDAS/CIVIL， 且橋的單元類型采用MIDAS/CIVIL中的“變截面梁單元”，由2個節(jié)點構成的，是屬于“等截面或變截面平面梁單元”，具有壓、剪、彎的變形剛度。為了更真實的模擬實際工程現(xiàn)場，在MIDAS/Civil中材料的選取時混凝土選用自定義材料，從現(xiàn)場及實驗室的資料定義材料參數(shù)。全橋計算模型共劃分155個單元，164個節(jié)點，其中上部結構123個單元，橋墩32個單元，全橋采用“自適應控制法”進行施工監(jiān)控。全橋計算模型如下圖2所示。田螺大橋
圖2田螺大橋有限元模型
4 成橋階段內(nèi)力及應力計算結果
施工控制仿真分析，就是通過合理的模型，采取有效的結構分析方法，對橋梁的成橋線形、受力狀態(tài)和施工中的線形、受力狀態(tài)進行一定精確度的模擬分析的過程?，F(xiàn)以田螺大橋的成橋狀態(tài)為例，在恒載+活載組合下結構的內(nèi)力及應力見圖3和圖4.
（1）主梁彎矩圖（kN.m）
圖3全橋彎矩圖
（2）主梁剪力圖（kN）
圖4全橋剪力圖
（3）主梁應力圖（MPa）：
圖5全橋上緣應力圖
圖6全橋下緣應力圖
通過圖3-圖9可以看出，成橋狀態(tài)下的彎矩、剪力和應力完全符合設計要求以及滿足鐵路橋涵施工規(guī)范中對C60混凝土的抗壓極限強度為20MPa，抗拉極限強度為1.17MPa的安全要求。
5 應力監(jiān)控
在施工過程中，對每一節(jié)段的施工循環(huán)，在立模、混凝土澆筑之前、混凝土澆筑之后、張拉預應力之前、張拉預應力之后均應進行應力應變測試并與變形測試同時進行。
圖7 計算應力與實測應力的比較
圖8 計算應力與實測應力的比較
圖11 計算應力與實測應力的比較
圖4-34計算應力與實測應力的比較
通過以上的比較可以明顯的看出，計算應力與實測應力的曲線形狀大致相同，這說明本橋的有限元計算模型符合實際，施工也是基本符合規(guī)范要求的。對于梁段的上緣應力，實測值明顯大于理論計算值，這是由于施工過程中預應力的超張拉及施工過程橋面上的施工荷載等引起的。對于梁段的下緣應力，則基本上表現(xiàn)為在20#塊施工前實測應力小于計算值；而在20#塊施工之后以及后續(xù)的合攏段施工中則表現(xiàn)為實測值大于計算值。這是由于前期受橋梁自重以及施工荷載影響導致箱梁下緣受壓，抵消了一部分張拉的預應力，使得實測值偏??；而自20#塊的施工開始橋梁即將合攏并完成體系轉換，使下緣壓力減小，實測值重新高于計算值。
由上述實測值與理論值的比較可以看出主梁應力實測值與理論計算值的誤差較小，箱梁混凝土采用C60，在允許應力法施工中其抗壓極限強度為20MPa，抗拉極限強度為1.17MPa，計算值及施工過程實測值均在規(guī)范限值之內(nèi)，整個過程混凝土的應力是安全的。這說明混凝土澆注、預應力張拉以及合攏等施工過程是規(guī)范的，同時也說明了本文所采用的計算模型是正確的、計算結果是可靠的、測點的埋設是成功的，進而可以判斷連續(xù)剛構橋在懸臂施工過程中是安全可行的。
6.結論
本論文從工程實際出發(fā)，以田螺大橋為工程依托，對大跨度預應力混凝土連續(xù)剛構橋施工監(jiān)控、穩(wěn)定性分析。監(jiān)控過程表明，“自適應控制”理論能很好的適用于連續(xù)剛構橋的施工監(jiān)控，只要系統(tǒng)逐漸過渡到自適應狀態(tài)，橋梁狀態(tài)即在控制之中。因此，對系統(tǒng)參數(shù)以及計算模型的修正是施工控制的核心內(nèi)容。
結構自重誤差在大跨度橋梁中普遍存在，并且對結構的變形和應力影響都很大，施工中應嚴格控制自重誤差。本工程在施工過程中應力與位移均在控制范圍內(nèi)，并且實現(xiàn)了誤差極其微小的主跨精準合攏，合龍后線形與預計線形有很好的吻合，可見田螺大橋的控制系統(tǒng)是有效的。
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[關鍵詞]CSSCI引文分析科學計量學可視化圖譜
[分類號]G306
1、導言
科學知識可視化圖譜是在信息技術的推動下發(fā)展出來的一個新領域，當前已經(jīng)成為科學計量學的一個新熱點。陳悅和劉則淵認為科學知識圖譜是顯示科學知識的發(fā)展進程與結構關系的一種圖形，它是揭示科學知識及其活動規(guī)律的科學計量學從數(shù)學表達轉向圖形表達的產(chǎn)物，是顯示科學知識地理分布的知識地圖轉向以圖像展現(xiàn)知識結構關系與演進規(guī)律的結果。Katy Borner等綜述了知視可視化歷程，對引文分析領域進行了可視化研究。安偉峰、熊潤芝、周云平等、徐佳寧等、劉艷蘇等以及葉協(xié)杰眾多學者也利用不同的中文數(shù)據(jù)庫、不同的方法以及不同時期對我國的引文分析研究狀況進行了研究。雖然中外學者都從不同角度研究了引文分析領域，但是中文引文分析領域的可視化研究幾乎還沒有開展。本文擬對中文引文分析這個領域運用可視化工具來做一個清晰的描繪。
2、數(shù)據(jù)及方法
本論文研究所用的數(shù)據(jù)來源于CSSCI數(shù)據(jù)庫。筆者于2008年4月24日以“引文分析”為檢索詞在CSSCI中檢索到1998-2007年間527篇文獻，共得到3 328條引文。
下載這些檢索記錄，通過對數(shù)據(jù)進行仔細辨認和合并，利用大連理工大學劉盛博編的中文處理軟件對CSSCI數(shù)據(jù)進行格式轉換，變?yōu)锽ibexcel、UcinetCitespace等軟件可處理格式，然后利用這些軟件對記錄中的關鍵詞、作者、來源期刊、被引作者、被引期刊等進行分析或繪圖。
3、統(tǒng)計結果與分析
3.1關鍵詞分析
527篇論文中，共有2133個關鍵詞，對出現(xiàn)3次以上的97個關鍵詞進行共現(xiàn)分析，利用Ucinet，計算中心性，再利用Netdrw繪制這些關鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡，得到圖1。通過對關鍵詞的分析，可得出我國引文分析領域的主要研究內(nèi)容。
從圖1可以看出，節(jié)點越大，表示中心性越高。中心性較高的一些詞有引文分析、SCI、CSSCI、文獻計量學、影響因子，期刊評價等。兩個節(jié)點之間的連線粗細代表關鍵詞共同出現(xiàn)的次數(shù)，連線越粗，就是共同出現(xiàn)的次數(shù)越多。與引文分析共同出現(xiàn)次數(shù)較多的詞有文獻計量學、期刊評價、載文分析、作者分析等。
3.2作者分析
在527篇論文中，共有682名作者，表1是發(fā)表4篇以上的作者及其工作單位。
從表l可以看出，引文分析領域發(fā)文4篇以上的作者有29人，其中24人是與圖書情報信息有關的，1人與醫(yī)學有關。南京大學有9人，中國科學技術信息研究所4人，中國科學院文獻情報中心有2人，北京大學有2人，浙江大學科技部2人，其余各1人。
3.3來源期刊分析
527篇論文分布在106種雜志中，發(fā)表在前20種雜志中的論文數(shù)為390，占總論文的74.7％，也就是說20％左右的雜志中包括了大約80％的有關引文分析的論文，基本符合“二八”律，可以認為這些雜志是發(fā)表引文分析論文的核心期刊。可以看到前20種期刊大都是圖書館學、情報學的核心期刊。表2顯示出引文分析領域的文章除了多數(shù)發(fā)表在圖書情報類的雜志上外，還有很多發(fā)表在與科學學、科技管理有關的核心期刊上。
3.4被引作者分析 對527篇論文的3 328條引文進行分析，發(fā)現(xiàn)有1280位作者被引證，平均每位作者被引頻次2.6次。在這龐大的作者群中，被引頻次最高的30位作者的總被引頻次為731次，占總被引頻次的21.97％，平均每位高被引頻次作者被引頻次24.37次。利用Citespaee軟件繪圖，得到圖2，顯示了我國引文分析領域的高頻被引作者情況，圖3顯示了引文分析領域的重要文獻。
從圖2和圖3中可以看出，較大節(jié)點的作者是在引文分析領域有突出作用的作者。影響最大的是武漢大學中國科學評價研究中心的邱均平，其主要代表作是1988年出版的《文獻計量學》一書。王崇德、羅式勝、丁學東三人也出版了有關文獻計量學的專著。龐景安《科學計量研究方法論》一書，詳細介紹了引文分析在科學計量學中的應用。梁立明、蔣國華也出版了有關科學計量學的專著。有些集體作者，如中國科學技術信息所、中國社會科學索引課題組、中國科技論文統(tǒng)計與分析課題組、南京大學中國社會科學研究評價中心，這些課題組對我國的引文分析研究也有極大的影響和促進。金碧輝、武夷山、孟連生、朱獻有、馬費成等人也有突出的貢獻，他們的單篇論文的被引頻次也很高。姜春林、鄒志仁、程剛、袁培國、鐘旭、黨亞茹、崔雷的研究也各有特色。
3.5被引期刊分析 3 328條引文分別來自918種雜志和其他類型文獻，包括專著、報告、網(wǎng)頁等。但是被引前20種雜志中的引文有1 346條，占總引文的40.4％，表3顯示被引前20種期刊大多都是圖書館、情報學的核心期刊。《科學學研究》、《科學學與科技管理》等雜志的被引用說明科學學也對引文分析有較大的影響。有380條外文引文，占總引文的11.4％；有160條網(wǎng)頁引文，占總引文的48％，其中680條引文都只被引一次，以上說明引文分析對別的學科的知識吸收還是相對較少，吸收較多的還是圖書情報學、科學學、科學計量學、管理學、編輯學的知識。
4、我國引文分析存在問題及對策
4.1 中國引文分析存在問題
4.1.1 引文分析研究缺乏核心作者 引文分析在我國的研究歷史只有30多年，還沒有引文分析的核心作者，雖然有許多專家學者，也有很高的被引頻次，但是他們都是圖書情報領域的先賢，而引文分析則是依附于文獻計量學存在的，大部分的著作都與文獻計量學和科學計量學研究相關。因此，表現(xiàn)出引文分析理論研究少，應用研究多，方法簡單；方法研究上簡單統(tǒng)計多，指標模型少；應用研究用于評價的多，管理的少；研究圖情、醫(yī)藥領域較多，其他領域少。
4.1.2數(shù)據(jù)樣本的選擇缺乏科學性引文分析是力圖根據(jù)統(tǒng)計特征找出文獻生產(chǎn)、傳播等規(guī)律，從而進行更深入的研究，為決策提供量化依據(jù)。統(tǒng)計特征的出現(xiàn)要求有足夠的樣本量，足夠明確的研究對象，足夠大的時間跨度。而國內(nèi)正式發(fā)表的有關引文分析的論文普遍存在著樣本量小、時間跨度短、學科代表性差等問題。
4.1.3 中文引文分析可視化困難我國的引文分析可視化的進展不大，雖然近年來掀起了引文分析可視化的熱潮，但是大多是對來自Web of Science數(shù)據(jù)的可視化，而以中文出現(xiàn)的知識圖譜則不是太多。
4.1.4 中文的引文數(shù)據(jù)局限性 中文引文數(shù)據(jù)庫有一定的局限性，如CSSCI中的數(shù)據(jù)從格式到錄入出現(xiàn)了很多不統(tǒng)一及錯誤，如有的引文寫錯著者姓名、發(fā)表年份、出版社等等。在本研究中對這些現(xiàn)象作粗略的統(tǒng)計，其中年份寫錯或不寫的占總引文的3.1％，不寫出版社或期刊的占6.2％，不計算其他格式不統(tǒng)一，引文的錯誤總計在數(shù)據(jù)庫中幾乎達到10％。這樣就給研究的統(tǒng)計工作帶來很大的困難。
4.2 中國引文分析現(xiàn)狀成因
4.2.1 理論基礎薄弱首先，引文分析起初是當作文獻計量學的一種方法被引入的，由于其使用起來簡單易行，大多數(shù)學者只是把其當作一種工具來使用，究竟其包括什么樣的原理，其使用的前提條件、使用原則、形成機制，并沒有人去深入地探究；其次，引文分析理論在國外也進展不大，到目前為止，大多數(shù)的引文分析還是以傳統(tǒng)的文獻數(shù)理統(tǒng)計和共引理論為基礎進行研究，沒有更進一步突破；第三，我國的研究者重視應用研究、忽略理論研究。
4.2.2 中文引文數(shù)據(jù)庫不完善為了更好地發(fā)展我國的圖書館事業(yè)和文獻研究工作，我國科研人員不斷努力，開發(fā)了許多相關的引文數(shù)據(jù)庫，如CSCD，CST―PC，CSSCI等。這些數(shù)據(jù)庫與SCI數(shù)據(jù)庫相比，不論是在數(shù)據(jù)套錄功能還是數(shù)據(jù)收錄年代或期刊收錄范圍上都有所欠缺。為了進行引文分析，用戶不得不把需要的文獻記錄和它們引用的參考文獻題錄一一手工摘取，再導入自建的小型引文庫中通過編制計算機程序才能獲得需要的統(tǒng)計數(shù)字。這無疑極大地阻礙了研究人員利用國內(nèi)引文數(shù)據(jù)進行分析的積極性。
4.2.3 沒有適合的分析軟件 由于我國引文分析發(fā)展的較晚，一些引文分析的技術都是來自于國外。國外有很多專家學者利用計算機編程，開發(fā)了許多文獻計量學軟件，進行引文分析。例如：Bibexcel就是OllePersson為文獻計量學專門編制普遍適用的、統(tǒng)一格式的數(shù)據(jù)處理軟件，可以處理來自Web of Science等數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)，不但能夠進行統(tǒng)計處理，還可以分析數(shù)據(jù)，形成所需要的關系矩陣。而我國文獻計量學、科學計量學的學者目前還沒有開發(fā)出普遍適用中文數(shù)據(jù)格式的軟件，對于一些不懂數(shù)學、計算機編程的學者，要靠最原始的手工來進行計數(shù)，所以他們花費在數(shù)據(jù)處理上的功夫可想而知。
4.2.4不規(guī)范的引文行為 目前我國的科技論文在引文規(guī)范上普遍存在著一些問題，主要表現(xiàn)在以下三方面：“用而不引”和“不用而引”；對參考文獻的標注不規(guī)范；“引文復制”與“引而不注”；著錄失誤。此外，一些由于情報交流的障礙，如語言障礙、編譯代碼轉換的障礙、檢索工具的障礙、理解水平與能力的障礙等等，都是造成引文錯誤的直接客觀的原因。
4.3 中國引文分析的對策建議
4.3.1 加強引文分析的理論建設首先，大力開展引文分析的理論研究，對引文分析的原理、規(guī)律、研究對象以及與引文分析相關的概念假設、環(huán)境、適用范圍進行深入和系統(tǒng)的討論，力圖形成引文分析的研究范式；其次，加強和國外同行的合作交流，力圖自主創(chuàng)新，發(fā)展適合我國學者的引文分析方法和理論；再次，引文分析有很強的交叉學科的特點，交叉學科的特點就是容易吸取其他學科的先進理論，要想在理論上有所突破，可以借鑒其他學科的理論方法；第四，提倡研究者進行理論研究，改變研究作風；第五，提高研究者和使用者綜合素質，使他們能夠敏銳地發(fā)現(xiàn)引文分析的問題，合理利用引文分析進行科研評價，提高科研活動的效率。
4.3.2完善發(fā)展各種引文數(shù)據(jù)庫首先，優(yōu)化數(shù)據(jù)庫結構，加強數(shù)據(jù)規(guī)范管理工作，改善數(shù)據(jù)庫檢索性能；其次，借鑒美國ISI的Web of Knowledge(WoK)的經(jīng)驗，對我國各類引文數(shù)據(jù)庫進行重組、加強和完善；可以把CSCD和CSTPC整合起來，成為中國的“SCI”，把CSSCI建成中國的“SSCI”，把各種引文數(shù)據(jù)庫的資源集成為強大的引文網(wǎng)絡平臺；再次，及時和數(shù)據(jù)庫用戶溝通和交流，獲得有益的反饋信息。
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卷首語
(3)技術創(chuàng)新的思路從何而來？ 無
科技風云
(7)最低溫度：“無限逼近”開辟科學新領域 楊書卷
特別欄目
(8)科技新聞媒體關注指數(shù)排行榜 無
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(8)地質災害生命可接受風險標準研究的意義 無
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關鍵詞：擺動式扭力沖擊器;節(jié)流口;動力仿真
引言
擺動式扭力沖擊器是一種旋沖式的井下工具，可以有效的解決硬地層鉆井難題。擺動式扭力沖擊器通過鉆井液的高低壓差提供動力使其產(chǎn)生一定頻率的脈沖扭矩，并將動力傳遞給鉆頭。
1.擺動式扭力沖擊器工作原理與其節(jié)流口的設計
凈化后的液體流進沖擊器經(jīng)過旋流誘導輪分流。大部分通過節(jié)流口形成低壓液，另一部分仍然以高壓的形式通過碰撞錘。來源于鉆井液的高低壓差使得動力錘往復運動，流量和噴嘴產(chǎn)生的壓降來設置液壓錘的受力。壓降產(chǎn)生的鉆井液的高壓與低壓的壓差分別推動液動錘與換向閥芯做往復碰撞換向運動。擺動式扭力沖擊器建模后整體結構如圖1-1所示。
圖1-1擺動式扭力沖擊器整體結構
扭力沖擊器的擺動式扭力沖擊器的動力部分通過碰撞部分來實現(xiàn)。碰撞錘與換向閥芯順時針與逆時針交替往復運動與主軸的沖擊面碰撞，實現(xiàn)巨大的扭矩產(chǎn)生的機械沖擊能量由驅動短節(jié)內(nèi)的驅動軸集中均勻地傳送到鉆頭上，實現(xiàn)能量直接傳輸。液動錘與換向閥芯做往復運動依靠鉆井液的高壓與低壓的壓差分別推動。而高低壓的實現(xiàn)依靠流量和噴嘴產(chǎn)生的壓降來實現(xiàn)。通過節(jié)流嘴橫截面積的大小設定，圖1-2為擺動式扭力沖擊器流道三維模型圖（通過其剖面可以清楚地看出兩個節(jié)流口）。
圖1-2為擺動式扭力沖擊器流道三維模型圖
2.擺動式扭力沖擊器的整體流道的動力仿真
擺動式扭力沖擊器的脈沖主要由液動錘與閥芯的往復運動所形成。每個碰撞周期都分為四個部分、兩個狀態(tài)：碰撞狀態(tài)與換向狀態(tài)。而碰撞件往復擺動的動力來自與鉆井液的高低壓差。本節(jié)利用Fluent軟件分別對碰撞與換向狀態(tài)進行模擬與仿真，進一步驗證節(jié)流口尺寸設計的合理性。
2.1模型的建立
本模型是通過UG建立而成的。分別對擺動式扭力沖擊器的換向狀態(tài)與碰撞狀態(tài)兩種瞬態(tài)情況分別進行流體的動力仿真。為了便于計算機的運算，一些被阻截的流道被省略。
2.2前處理與后處理
由于模型為旋轉對稱結構，故利用workbench網(wǎng)格工具規(guī)定網(wǎng)格大小為2mm，接著定義邊界條件（入口與出口）。
在mesh的下拉菜單中選擇check。接在在定義模型的粘度為keosilon。接著定義材料為液體水。接著定義邊界條件入口為入口速度4.763m/s與9.96m/s，湍流強度設為5%，湍流粘度比設為5。在出口的回流湍流強度與回流湍流粘度比也設為相同的數(shù)值。接著在solution control的松弛系數(shù)一欄，壓力選0.2，動量選0.5。接著將絕對收斂標準的的精度改為1e-06。在初始化中選擇入口。最后在計算中選擇迭代步數(shù)為1000步。
2.3結果分析
由于模型為旋轉對稱結構通過1000步的計算，得到殘差分析曲線，、壓力云圖以及速度云圖。處于換向狀態(tài)時壓力云圖如圖2-2所示。
圖2-2 壓力云圖
通過應力云圖可清楚地展現(xiàn)出通過節(jié)流口后的流道的高低壓變化情況，這符合流體力學中的應力分布云圖的分布趨勢。殘差曲線平穩(wěn)，說明計算收斂，計算結果較為準確。
處于換向狀態(tài)的瞬態(tài)流道模擬結果：壓降以及流量的計算結果顯示壓差分別為217KPa和751KPa;進出口流量滿足初始設定流速。證明計算結果合理性。
處于碰撞狀態(tài)的瞬態(tài)流道模擬結果：壓降以及流量的計算結果顯示壓差分別為256KPa和804KPa;進出口流量滿足初始設定流速。證明計算結果合理性。
3.模擬得到壓降值與標準參數(shù)的對比
運用Fluent軟件仿真的結果與阿特拉公司的液壓式扭力沖擊器的各部分參數(shù)對比見表4-1。
表4-1 Fluent仿真結果與標準參數(shù)的對比
標準參數(shù)
仿真結果
流量
18.33-38.33
18.287-38.33
壓降
350-1200
217.13-804
參照表4-1的對比結果，仿真得到的數(shù)據(jù)與標準參數(shù)線性相關。滿足設計要求。
4.結論
