系统安全特征论文

系统安全特征论文（精选7篇）

系统安全特征论文 第1篇

1 安全性分析

1.1 个人隐私方面的安全性

可以用于身份识别的生物特征具有典型的普遍性、唯一性、稳健性、易采集性等特点。即这些生物特征应是普遍存在的, 且不同个体的特征应是不相同、不易改变、容易采集到的。生物特征的这些特点导致了其在保护个人隐私方面存在安全隐患。

由于生物特征识别技术获取的是个人的体征, 对于个人用户而言, 在一些非可控的环节存在着个人隐私泄露甚至被盗用的可能性。例如, 2004年美国国务院与国土安全部宣传除加拿大和墨西哥以外的外国游客都要在出入境时留指纹并拍照, 这一点当时在国际上引起了一场轩然大波, 除政治原因外, 很大的争议在于对个人隐私安全性的担忧。

目前这个问题在我国还没有得到足够程度的关注, 相信随着社会的发展, 这个问题一定会引起行业和政府越来越高的关注。对于这个问题, 不仅要注意相关政策法律, 还应充分考虑到保护个人隐私和技术可靠性相结合, 在此基础上寻找一个合适的平衡点。如掌型仪, 最终存储的其实是经过分析后得到的数字化模板, 而算法对于用户而言是黑匣子, 对于掌型仪以外的设备或与此无关的人员, 即使得到模板也只是一串毫无意义的字符而已。

各种生物特征的特点, 使得复制、伪造或者仿造或难或易, 但基本上都存在着一定的可能性, 这一直以来都是个人隐私保护方面的一个难点。如指纹的易复制性是业界公认的, 一个常见的人造指纹膜如图1所示。而人脸识别是否可靠也一直有争论。如果某些技术本身就存在一些安全缺陷, 那么就需要从算法设计上改进以解决问题, 如可以通过多重验证、复合认证、生物特征识别与加密技术相结合等来消除或减小安全隐患。例如, 双人或三人验证更多地应用在银行的金库管理中, 从而大大弥补了技术或设备本身的安全缺陷, 使得系统更加安全, 同时也使得生物特征个人隐私得到更好地保护。

此外, 在不同的应用场合, 要有针对性地选择合适的生物特征识别产品, 不能盲目追求新潮流、新技术。不同场合对生物特征个人隐私保护的要求和方式不一样, 如在人流量较大的公共场合和安全性要求较高的小范围场所可以分别采取据真率较低的技术和认假率较低的技术, 以及与之相应的个人隐私保护方式。

1.2 技术基础方面的安全性

一个完整的生物特征识别系统通常至少有两个部分组成, 即生物特征注册部分和身份验证部分。生物特征注册是指每一个用户在使用生物特征识别系统前, 都需要预先向系统注册自己的生物特征, 包括采集特征、提取特征、存储特征、系统授权等过程。身份验证是生物特征识别系统的核心功能, 即通过对待测人员提取特征, 并与数据库中存储的生物特征进行匹配比对, 从而完成身份识别的过程。

在生物特征注册和身份验证这两个过程中, 生物特征识别系统处于与外界交互的状态, 系统此时非常容易受到外界攻击。

在生物特征注册过程中, 系统的安全性容易受到以下威胁:

(1) 伪造身份:

系统攻击者使用伪造的身份 (如假的身份证件或身份证明材料) 向系统申请注册, 并且通过了身份审核, 从而在系统的生物特征模板数据库中注册形成了生物特征和身份之间的伪造的对应关系;

(2) 伪造特征:

系统攻击者在系统采集生物特征样本时, 提供了虚假的生物特征 (如使用如图1所示的人造指纹膜) ;

(3) 篡改特征处理器:

系统攻击者在系统提取、处理生物特征时进行攻击, 从而在系统的生物特征模板数据库中注册形成了虚假样例;

(4) 传送攻击:

系统攻击者在生物特征采集子系统向生物特征模板数据库进行数据传送时进行攻击, 攻击者一方面可以获取注册用户的生物特征信息, 另一方面也可以将篡改和伪造生物特征信息注册进生物特征模板数据库中;

(5) 侵库攻击:

系统攻击者通过黑客手段侵入系统的生物特征模板数据库, 对已注册的生物特征信息进行篡改和伪造。

在生物特征识别系统的身份验证过程中, 系统的安全性容易受到以下威胁:

(1) 伪造特征:

系统攻击者在身份验证过程中, 提供了伪造的生物特征信息 (如使用了如图1所示的人造指纹膜) , 以达到伪造身份的目的;

(2) 重放攻击:

系统攻击者对生物特征采集子系统和匹配子系统之间的信息传递进行攻击, 重放合法注册用户的生物特征信息, 对匹配子系统进行欺骗, 从而达到通过身份验证的目的;

(3) 侵库攻击:

系统攻击者通过黑客手段侵入系统的生物特征模板数据库, 对已注册的生物特征信息进行篡改和伪造, 从而达到通过生物特征信息匹配和身份验证的目的;

(4) 传送攻击:

系统攻击者在生物特征匹配子系统向生物特征模板数据库进行数据传送时进行攻击, 攻击者一方面可以阻断合法注册用户的生物特征信息传送, 另一方面也可以将篡改和伪造生物特征信息发送给匹配子系统, 从而达到通过身份验证的目的;

(5) 篡改匹配器:

系统攻击者通过对匹配器进行攻击, 篡改匹配结果, 从而达到通过身份验证的目的。

图2总结了生物特征识别系统的安全性在技术基础方面容易受到的外界攻击威胁情况。此外, 生物特征采集时的准确度和精度、对生物特征进行提取和后续处理时所采用的技术等对系统的安全性都有一定程度的影响。

1.3 实际应用方面的安全性

生物特征识别经常会伴随门禁考勤等系统或者其他软件系统进行应用。一是由于市场特性, 许多产品在开发时, 为了迎合客户需要而留置了一些“后门”, 降低了本应严格控制的安全性。二是在工程安装时, 有的设备本来是高安保设备, 但是由于一些不安全的安装或者一些不规范的使用导致安全性降低, 易于受到攻击。这就好比将一把刚钻都无法打开的锁装在了一扇满是窟窿的薄板门上, 即使对人员认证要求再高也可以轻松绕过。所以在应用生物特征识别技术时, 应从整体上提高系统的安全规划, 去除短板, 同时还应引导客户加强对生物特征识别技术和设备的正确使用。

整合其他技术时的安全隐患也不可低估。目前生物特征识别技术与其他技术的整合应用越来越成为一种潮流, 但是这些整合往往也面临着很多安全隐患。这个时候将几种安全机制进行整合使用就是非常必要的了, 如目前较为引人注目的将生物特征识别、智能卡、公钥基础设施 (PKI) 技术相结合的应用。最早的生物特征识别主要基于本机验证, 后来发展成为后台提取数据验证。近年来随着智能卡的迅速发展, 卡片内存存储的能力越来越强, 使得生物特征识别与智能卡的结合越来越成为可能。在这一方面, 掌型识别技术走的比较靠前, 目前的掌型识别技术可以和各种智能卡技术进行结合应用, 这也是未来的一种发展趋势。但是生物特征识别技术不管模板做的多大多小, 只要在服务器或本机上进行存储, 都会受到容量的限制。在生物特征识别技术与其他技术的整合过程中, 如何来保证生物特征识别特征的安全性和唯一性将成为关键问题, 一旦特征信息泄露或被破解将造成不良后果。就生物特征识别技术与智能卡技术相结合来讲, 需要对以下三个方面的技术予以发展:一是大力提高智能卡的加密技术;二是生物特征识别要进行多重验证;三是将生物特征识别的安全机制与智能卡的加密措施整合使用。

2 安全性模型

根据以上分析, 本文设计了一个生物特征识别系统安全性模型, 见图3。除了以上分析中的个人隐私、技术基础、实际应用等方面对生物特征识别系统的安全性模型有重要影响以外, 法律法规、社会道德等对模型也有一定的影响。

目前, 如何解决生物特征识别系统存在的安全隐患问题的研究主要集中在生物特征的加密方面。生物特征加密 (Biometrics Encryption) 是指通过特定的技术手段将个体的生物特征与密钥结合起来, 使得密钥当且仅当活体生物特征提交给系统时才会生成, 在其他时候生物特征和密钥都不能够从系统存储的生物特征模板数据库中获得。

概括来说, 目前常见的生物特征加密技术模型主要有以下三类:

(1) 密钥释放模型, 该模型将生物特征和密钥进行简单叠加后存储为加密生物特征模板, 且密钥将在生物特征被成功匹配后才会释放。该模型的优点是算法简单快速、计算代价小、比较容易实现, 缺点是安全性不够高, 而且虽然认证和密钥释放是分开进行的, 但是系统攻击者很容易通过攻击篡改匹配器或使用木马技术绕过匹配器来侵入系统;

(2) 密钥绑定模型, 该模型在某一加密框架内将生物特征和密钥以某种特定算法结合在一起形成生物特征模板, 并存储在数据库中。当且仅当生物特征匹配成功时密钥才会被相应的算法提取出来, 如果生物特征未知或匹配不成功则密钥不会被提取;

(3) 密钥生成模型, 前面两个生物特征加密模型都是采用将生物特征与密钥结合的方式, 并凭借这种双因子认证模式而达到了较高程度的安全性。但是由于上述两种模型所使用的密钥都是由外界输入的, 因此带来一定的安全性问题。尤其是如果密钥丢失, 系统就没有什么安全性可言了。基于这种考虑以及生物特征作为一种近似随机的信号, 人们开始研究直接从生物特征信号中提取密钥 (如多态离散化技术和模糊提取策略) , 而不再采用从外界输入密钥的方式。

3 标准化建议

在生物特征识别国际标准化工作中, 对安全性方面的关注越来越多。负责生物特征识别国际标准化工作的ISO/IEC JTC1/SC37已经开展了安全性方面相关标准的研制工作:

(1) SC37/WG3工作组关于防范电子欺诈和进行生命特征检测的国际标准ISO/IEC 30107《防范电子欺诈与生命特征检测》研制正在顺利进行, 目前已经接近正式发布阶段;

(2) SC37/WG4工作组发布的国际标准ISO/IEC24713《生物特征识别互操作与数据交换的轮廓》规范了对机场雇员和海员身份进行认证和识别的生物特征识别系统轮廓, 对系统的安全性和个人隐私保护等方面都做了充分的考虑;

(3) SC37/WG6工作组面向生物特征领域的司法和社会活动方面进行了研究, 为司法和社会活动相关管理中对个人信息的合法要求和认证提供支持。

目前, 我国在生物特征识别标准制定工作主要是面向基础技术和数据交换格式等, 在安全性方面还缺乏考虑和研究。现在很多生物特征识别应用对系统安全性和个人隐私保护的要求越来越高, 因此在我国生物特征识别标准制定过程中应重视安全性方面标准的研究:

(1) 对生物特征识别国际标准中安全性相关内容进行跟踪和研究, 积极参与相关国际标准的制定工作, 重点关注ISO/IEC 24713系列标准中在系统设计方面对安全性问题的处理方式等;

(2) 结合我国实际应用情况和标准制定发布情况, 加强生物特征识别领域安全性方面标准的预研和立项工作, 既包括对基础技术、数据交换等方面安全性的研究, 也要加强对司法和社会活动等方面个人隐私保护方面的研究;

(3) 发挥国内相关厂家和研究机构的积极性, 鼓励厂家和研究机构结合各自在实际应用过程中遇到的安全性方面的问题以及采用的解决方法, 增进各机构之间的交流, 共同促进生物特征识别安全性问题研究的进步;

(4) 加强和全国信息安全标准化技术委员会等相关机构的联系和合作, 可以考虑共同立项、共同研制相关标准等方式, 共同促进生物特征识别安全性方面标准的研制工作。

摘要：从个人隐私、技术基础和实际应用等角度对生物特征识别系统的安全性问题进行了研究, 提出了生物特征识别系统的安全性模型, 分析了生物特征识别标准化工作中在安全性方面应注意的问题。

系统安全特征论文 第2篇

随着可再生能源的大量接入，电力系统正变得更加多元化。可再生能源例如风能、光伏等具有较强的间歇性和不确定性，给电网的安全运行带来了巨大的挑战。如何在能源互联网背景下提升电力系统运行的经济效率并同时保证其安全稳定，是当前亟待解决的问题[1]。

大数据的概念自提出以来，已经在互联网、电子商务、金融、交通和医疗等领域得到了广泛应用，其被广泛接受的定义为：无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据的出现改变了人们的思维方式，相比传统的需求驱动的数据挖掘，大数据的出现促使了数据驱动挖掘算法的出现，数据将在未来的决策系统中扮演越来越重要的角色。近年来，电网大数据的价值得到学界的不断重视，电力系统中众多的量测元件如广域量测系统（Wide Area Measuring System,WAMS）和高等计量架构（Advanced Metering Infrastructure,AMI）等产生的海量数据以及电力系统仿真大数据，均是电力大数据的重要组成部分，其具有大数据典型的4V特征：规模大（Volume），这是大数据最基本的特征，即数据量庞大到超出传统数据处理工具的处理能力或者处理时间超出可以容忍的范围；多样性（Variety），大数据的数据来源众多，其在内容和结构上具有高度的多样性；处理迅速（Velocity），大数据处理必须以较快的速度完成；价值巨大（Value），电网大数据存在巨大的应用价值，对其进行充分的挖掘分析可以为电力用户、电力零售商和发电公司等各方带来巨大利益[2,3]。

基于电力系统历史运行状态数据以及相应的仿真数据可以建立电力系统安全特征库，并可以根据该知识库指导实际电网运行[4,5,6,7,8]。本文根据电力系统实际状态以及仿真状态建立了电力系统运行大数据，并针对每个状态建立特征集合，运用K-means聚类和信息增益指标进行特征聚类以及分布式选择关键特征，以此建立在线电力系统安全运行知识库，最后根据关键特征和关键断面极限传输容量（Total Transmission Capacity,TTC）的关系建立电力系统在线安全运行的精细规则。算例分析表明，本文提出的关键特征在线选择方法能够有效建立电力系统在线安全运行知识库并生成有效的精细规则。

1 算法框架

基于K-means聚类的电力系统关键特征选择以及安全运行精细规则生成方法框架如图1所示。

1）关键断面自动发现、海量邻域状态仿真以及极限传输容量计算。从能量管理系统（Energy Management System,EMS）获得当前电网的实际运行状态，并运用在线关键断面发现方法查找出当前电网中的关键断面；根据当前电网的运行状态，运用蒙特卡洛模拟，在一定幅度内改变机组出力和电压，从而获得海量的邻域状态数据；最后根据连续潮流算法计算关键断面在当前状态以及仿真状态下的极限传输容量[9,10]。

2）运行状态特征建立以及分布式特征选择。对电网运行状态建立特征集合，其中的特征为潮流特征量。由于实际电力系统规模庞大，特征数目众多且存在较多的冗余信息，采用特征选择的方法进行特征筛选可以降低维度，提升算法效率[11,12]。本文首先运用K-means聚类方法将所有特征按照计算节点个数进行聚类，随后将每个特征分配到不同的节点进行特征选择，最后将各个节点筛选出的特征进行合并。特征选择方法从海量的电力系统运行特征（即潮流量）中选择得到与关键断面极限传输容量相关性最大、信息含量最多的几个特征，即关键特征。关键特征不但能够代表海量的特征集合，同时还是电力系统运行中关键断面极限传输容量的本质影响因素，具有很大的实际指导意义。

3）运用关键特征以及极限传输容量建立在线安全运行精细规则。将筛选得到的关键特征和计算得到的各个仿真状态下的极限传输容量进行线性拟合，得到短时间内极限传输容量的局部线性化快速计算方法，从而为实际运行提供辅助决策[11,12,13]。该极限传输容量关于关键特征的线性表达式便是关键断面安全运行精细规则，该规则不但为极限传输容量提供了十分迅速的计算、调控方案，还揭示了各个关键特征对极限传输容量的影响。

2 模型建立与推导

2.1 电网运行状态的特征描述

对于某一时间断面的实际运行状态以及仿真状态，运用电力系统潮流特征量来建立特征描述集合F:

式中，n是特征量个数，fi是第i个特征量构成的样本。

2.2 K-means特征聚类

K-means聚类算法是典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为2个对象的距离越近，其相似度就越大[14]。本文中选择欧氏距离作为度量特征间相似度的指标：

式中，dij表示2个特征之间的欧氏距离。该算法认为类是由距离接近的对象组成的，并以得到紧凑且独立的类作为最终训练目标。聚类过程中需要人为指定聚类类别个数，将每个类中所有对象的均值作为该类的聚类中心：

式中，Ck为第k个类的聚类中心；nk为第k个类中的聚类对象个数；fi为第k个类中的第i个对象。

对于聚类类别个数为m的聚类过程如图2所示。首先，随机选取任意m个对象作为初始聚类中心，此后在每次迭代中，对数据集中剩余的每个对象，根据其与各个类中心的距离将其重新赋给最近的类。当考察完所有数据对象后，一次迭代运算完成，新的聚类中心被计算出来。如果在一次迭代前后聚类的结果不再发生变化，说明算法已经收敛[14]。

为了更好地配合后续分布式特征选择，本聚类算法选择系统计算节点个数的整数倍作为聚类数目，以提升整体计算效率。经过聚类之后，原始特征集合F被分为m个子类：

式中，m为聚类个数，FSubi为聚类生成的第i个子类。

2.3 电网运行状态的特征描述

完成特征聚类之后，在单个计算节点上对FSubi进行分布式特征选择。特征选择过程一般包括子集产生、评价函数、停止准则、验证过程等部分。特征选择过程如图3所示。

特征选择是从大量原始特征中选择有效特征、降低特征维度的有效方法，首先从特征全集中产生一个特征子集，然后用评价函数对该特征子集进行评价，将评价的结果与停止准则进行比较，若评价结果满足停止准则就停止，否则继续产生下一组特征子集并进行特征选择[15]。

2.3.1 评价函数的制定

特征选择最核心的内容是评价函数的制定，本文对此进行重点讨论，采用信息增益（Information Gain）评价方法评价候选特征是否应该被选择。首先，对于离散随机变量X={x1,x2,x3,…,xN}，定义其信息熵H(X)[16]为：

式中，X为随机变量，N为样本个数，pi为xi的概率。信息熵衡量了随机变量X的“混乱”程度，如果X的分布越规律，则其信息熵的值越小；如果X的分布越混杂，则信息熵的值越大。

在信息熵H(X)基础上，在已知另一个随机变量Y=yi后，定义X的条件信息熵[16]为：

式中，IG(X|Y)表示Y所含信息与X所含信息的重合程度，该值越大则表明信息重合度越高。

如果X是目标属性（本文中为TTC),Y是待选特征，IG(X|Y)的值越大，说明待选特征Y越有效。因此，特征选择的评价函数是在所选特征个数一定的情况下，搜索使信息熵最大的特征集合。

2.3.2 启发式搜索

在确定特征选择的目标函数之后，需要制定搜索最优特征组合的搜索策略，当特征数较小时可以采用枚举法枚举出所有可能的特征集合，并根据目标函数选取出最优的集合。当候选特征数目比较庞大时，需要采用具有较高效率的算法。本文采用了启发式搜索算法——双向搜索算法[17](Bidirectional Search,BDS），其主要由前向贪心搜索与后向贪心搜索两部分组成。

前向贪心搜索即将已选特征初始化为空集，再从待选特征集合中选出一个令目标函数增加值大于某一阈值并最大的特征，并将此特征加入到已选特征中。后向特征选择的方法相反，从全集开始逐一减少候选特征并计算目标函数减小值，如果该值小于某一阈值则将该特征剔除。BDS结合了2种贪心算法的优点，从某一随机生成的特征集开始（一般约为所有特征集个数的一半），同时进行前向和后向的特征选择，待两者的停止条件同时满足时停止。

2.4 基于K-means聚类的分布式特征选择

首先，经过聚类之后原始特征集合F被分为m个子类；其次，对m个子类完成分布式特征选择；最后，将各个节点所选特征进行合并，得到最终的关键特征：

式中，FKey为关键特征集合，FKeySubi为第i个节点的选择特征集合。

2.5 在线运行安全精细规则

一般来说，在短时间内电力系统运行状态不会发生巨大变化，因此可以运用邻域线性化的方法近似而简练地描述电网运行状态，即建立关键断面极限传输容量与关键特征的回归关系，以生成在线运行安全精细规则，并运用该规则指导电网操作[11,12,13]，具体关系如下：

式中，PTTC为关键断面极限传输容量的预测值，PTTC0为其基值，Δfi为第i个关键特征的增量，bi为回归系数。在短时间内或者电网运行状态变化范围不大的情况下，可以利用该精细规则指导实际电网运行。

3 算例分析

本文选取广东电网作为算例分析对象，广东电网电压级别较多，峰谷时期负荷差距较大，故采用广东电网作为分析对象能够更好地检验本文特征选择方法的实际效果。广东电网结构如图4所示，将特征选择算法分布到4个计算节点上进行计算。

以2016年5月1日下午5:00的电网运行状态为例进行算例分析。某断面是连接分区3与分区13的重要输电通道，此时断面负载率高、安全裕度低，是调度员需要重点关注的断面。

针对该断面首先进行分布式特征选择，发现JY变电站500 kV侧电压、JH电厂500 kV侧电压和JH电厂有功出力对断面极限传输容量的影响较大，该结果与集中式特征选择算法一致。然后生成针对该断面的精细规则，以80%的仿真数据作为训练数据，以20%的仿真数据作为测试数据：

式中，ΔVJY表示JY变电站500 kV侧电压变化，ΔVJH表示JH电厂500 kV侧电压变化，ΔPJH代表JH电厂有功出力变化，且ΔVJY、ΔPJH与断面TTC负相关，ΔVJH与断面TTC正相关，规则的精度为98.79%。

2016年5月1日下午5:00共发现13个负载率高、安全裕度低的关键断面，针对这13个断面进行基于K-means聚类的分布式特征选择和精细规则生成，统计算法所需的平均时间和规则的精度，并与传统的集中式特征选择算法进行对比。2种特征选择算法对比见表1所列。

由此算例可知，采用本文特征选择算法可以有效地选择出关键特征，从而保证精细规则对极限传输容量预测的高准确率，同时提升了计算效率，使该方法更加适合在线运行。

4 结语

网络自主学习特征的系统分析 第3篇

网络自主学习 (以下简称自主学习) , 是在网络教室环境下以学习者为主体、教师为主导, 以自学为主的教学组织形式。这种模式具有如下特点: (1) 师生同处网络教室中; (2) 学习时间相对固定; (3) 学习进度基本一致。概言之, 网络自主学习是学习者为了提高学习效果、达到学习目标, 而在学习活动的全过程中将自己正在进行的学习作为对象, 积极自觉地对其进行计划、监察、评价、反馈、控制和调节的过程 (孙长忠, 2006) 。

有研究 (束定芳, 2004) 指出, 影响自主学习效果的因素包含两方面:一是学习者心理特征;二是学习资源特征。学习者心理特征的要素包括: (1) 学习动机; (2) 认知风格; (3) 认知技能。学习资源特征的要素包括: (1) 学习环境; (2) 教师角色; (3) 网络课程。教师的角色相对于学生而言, 也是一种学习资源, 因而将其列入到学习资源的范畴中。本文试图从学习者特征和学习资源特征两方面来阐述基于网络的自主学习的特征。

二、学习者特征分析

1. 网络自主学习动机

Bernt和Bugbee (1993) 指出, 儿童在学习中获得成功的关键因素可能是能力, 而成人则首先取决于态度、动机和人格因素。Munger和Loyd (1989) 的研究也表明, 学习态度和学习过程之间存在联系, 对计算机持积极态度的学习者, 其学习效果优于对计算机持消极态度的学习者。学习者只有对使用的媒体持有较高的认同感, 主动探究才会发生。

内部动机强的学习者能积极要求自己适应新的学习环境, 形成稳定持久的认知范式。内部动机弱的则主要依靠外在环境或人员的要求, 被动接受新的内容, 学习效果在很大程度上取决于外部监督的强弱。自主学习要求学习者具备较强的内在学习动机, 外在动机只能作为学习活动的支持要素, 而不能成为决定性因素。

自我效能感是美国心理学家班杜拉提出的概念, 指一个人对自己在某一活动领域中的操作能力的主观判断或评价。自我效能感一方面影响人对行为的选择, 以及对该行为的坚持性和努力程度;另一方面则影响人的思维模式和情感反应模式, 进而影响新行为的习得和习得后的行为表现。自我效能感的强弱也反映在成就归因的倾向上, 积极的学习者通常将成败归因于自身努力程度的高低, 并调整应对策略。反之若归因于外部条件, 知识建构很可能变成简单的机械记忆活动。正确的成就归因更有利于网络自主学习。

2. 网络认知风格

认知风格 (Learning Style) , 也称为“学习方式”, 指学习者个体在其心理、生理特征基础上形成的、接受和加工信息过程的持久性偏好 (康淑敏, 2003) 。人的认知系统对信息的加工方式的偏爱表现出来就是认知风格的差异。学习者知识表征的倾向影响其对媒体选择倾向:“视觉型”的学习者比较容易理解文本和图片的内容;“听觉型”学习者更乐于接受音频和视频材料的信息;动觉型和综合型的学习者习惯于角色扮演和游戏活动, 师生的讨论和小组任务协作更能激发他们的参与热情。在网络课程中, 学习者的信息浏览智力决定学习者“巡航”的目标。有时他们仅关注页面上鲜艳的图片和视频, 有的关注文字, 有的则关注按钮和超链接, 细心的学习者甚至会阅读屏幕上的每一个细节, 而目的明确的学习者总是不耐烦地搜索自己所需要的最终信息。

“场定向”这一维度涉及人对外界环境的依赖程度。场独立性者通常依据内在标准或内在参照对信息进行加工处理, 场依存性者则依据外在参照物和标准处理问题。有研究 (McLeod&Adams, 1979) 表明, 在严格的指导下场依存性的学生成绩优秀, 而在发现式的、提供指导较少的教学方法中 (如远程教育) , 场独立性的学生成绩更好。但笔者认为没有哪一个学习者是完全的“场独立”或“场依存”者, 只是在进行某一类活动的时刻, 一种场定向起了主要的作用而已。在自主学习中, 知识建构依靠学习者内化完成, 场独立性突出者适应性更强。对场依存性较强者, 教师应更多采取讨论和个别辅导等辅助手段。

3. 网络认知技能

网络环境存在着结构不良、信息量大等因素, 网络学习经验不足的学习者不熟悉认知环境, 可能会导致焦虑上升或加剧网络孤独感。

元认知能力是个人对思维和学习活动的知识和控制能力。自主学习的元认知能力可以具体为自我监控能力、网络定位感和学习策略。自我监控能力指学习者在网络环境中对自己活动的控制能力, 也称为自我约束能力。若学习者无法在外部约束机制缺少情况下进行自我学习, 很容易迷失在网络中或在电脑面前“坐不下来”。网络定位感是学习者对所处网站链接层级的心理提示, 明白当前做什么和即将做什么。通过调整学习策略, 自我监督完成知识建构。

师生交互的质量和频率与学习者动机强度和学习效果正相关。非面对面的交互是自主学习的主要支持手段, 实现方式有发送电子邮件、在线实时讨论和留言等。场依存性高的学习者依赖教师的指导来完成意义建构, 否则学习可能会遇到困难。小组协作时, 教师需要组建固定成员的小组, 并指导小组长分配成员的角色和任务。小组长要有领导和沟通能力, 各组员则要完成自己的本职工作。

笔者认为, 目前小组合作学习在教学应用时存在两方面的难题:一是教师还没有理解小组合作的真正含义, 导致小组合作流于形式, 造成“无事不合作, 合作无效率”的现象。二是学习者普遍缺乏合作的意识和能力, 小组长不知道如何分派任务、鼓励参与, 组员也不愿意投入到任务中来, 小组的任务总由两三个人来完成, 效果反而不如不合作。因此, 应当从基础教育阶段开始, 培养学习者协作意识和组织能力, 这是一项教师和学生共同担当的迫切任务。

三、学习资源特征分析

1. 学习环境

自主学习必须保证充足的学习时间, 一周的学时不应少于180分钟。心理学研究表明, 环境的光线、颜色、布局都会对学习者的心态产生影响。过亮的光线对人眼的刺激过大, 很容易使学习者产生疲劳, 过暗则使人昏昏欲睡。墙壁的颜色避免刺眼, 计算机布局不宜太密集, 座位之间给学习者留有活动的空间, 这些都是影响学习效果的隐性因素。

硬件条件和网络条件是自主学习的基本保障, 机器反应速度缓慢、程序经常出错导致系统重启, 网络访问速度慢, 都可能使学习者在学习时产生焦虑感。如有条件, 学习者在课外时间也能使用网络教室进行集中学习。

2. 教师角色

教师角色是指处在教育系统中的教师所表现出来的由其特殊地位决定的符合社会对教师期望的行为模式 (袁小陆, 2006) 。学习者获取知识的过程需要接受外部控制, 外部控制来自于外部的种种约束, 如家庭、教师的计划、要求、期望、鼓励、批评、关注等。有人 (晨露, 2007) 作过一个网络调查表明, 46.2%的人认为影响网络学习质量的最主要的因素是“学习监控机制”, 而只有28.2%的人认为是网络课程设计。因此, 教师应主要担当自主学习过程的监控者的角色。

学习者的自我提高内驱力与教师参与程度息息相关。网络中面对面情感的缺失可能使他们无所适从。教师一方面参与学习过程中的讨论, 另一方面参与对学习结果的评价, 为作业打分, 指出他们每一次的进步与待改进的地方, 维持其学习动机。资源库和帮助者是教师教学设计中的角色, 决定给学习者提供什么预备知识、链接网址, 以及应首先教会学习者何种技能等内容。

3. 网络课程的特征 (如表6)

网络课程的特征主要体现在课程内容、媒体类型和系统功能三个要素上。

网络课程中同一内容通常有不止一种呈现方式, 可能有教师的教案、网页、视频教程等。相对于口头媒体为主的课堂讲授, 多感官的信息刺激有利于学习者对知识内容的吸收。利用搜索工具还能获取更加丰富的帮助性的材料。

网络课程系统提供了答疑、资源上传、评分和成绩记录的功能。这些功能都是帮助完成学习的支持性工具。答疑系统使用起来很方便, 学习者可以像在网页论坛上发布求助信息那样, 向参与课程的所有人发布信息。教师还可以上传辅助材料给学习者, 供所有人分享。

对学习者的评价倾向于使用过程性评价取代完全的终结性评价。通常在完成某一部分的内容后, 学习者都被要求参加测试, 系统自动给分并存档, 提示正确答案。教师查看学习记录后, 给出学习评价, 为学习者的下一步学习指明方向。学习者总是希望自己的努力得到他人的关注与认可。

罗列与课程内容相关的多媒体课件没有多大的困难, 现在的问题是:教师是否做了严格的教学设计, 保证所列举的内容不会造成对学习者产生误导或加重负担;学习者是否能正确领会教学设计的思路, 并跟随思路来选择恰当形式的内容。如果不能做到这一点, 繁杂的信息反而会加大学习者甄别信息的工作量, 加大学习的困难度。因此, 教师的教学设计能力、学习者的网络认知技能才是自主学习效果的决定性因素。

四、结束语:网络自主学习是把“双刃剑”

网络自主学习是促进传统课堂讲授革新的一把利刃。自主学习理论已经发展得比较成熟, 但基于网络环境的自主学习理论和实践还处于探索阶段。我们无法忽略这种模式应用起来的诸多的困难。

1. 学习者的认知心理范式与信息技术能力

一旦学习者习惯了通过书本和教师来获得信息并形成稳固的认知心理范式, 会对网络环境产生排斥反应。例如:不能长时间阅读电脑屏幕上的信息, 否则就会头疼眼花;不理解网络课程的知识结构, 经常干与学习无关的事情;自己不知道怎么安排时间和活动, 无法完成学习任务等。由于受信息技术能力的限制, 学习者不知道搜寻网上的资源, 也很少参与到师生讨论中去;小组合作能力有限, 分工不明确, 合作效果不理想。

2. 教师网络教学设计能力

网络教学设计需要考虑学习者的网络自主学习风格、信息组织形式、学习支持的设计等内容, 教师工作量不止是数量上的成倍增加。但最终这些设计可能变成书本和黑板的简单搬家, 学习资源只是教案与网址的罗列, 甚至都没有经过甄别。教师受家庭事务的影响, 平时登录网络课程的频率也是个疑问, 如果学习者有留言, 而教师偶尔回复或没有回复, 交互不可能持久进行。

3. 学习过程评价的困难

学习者评价是自主学习过程的保障机制。学习成绩记录对知识习得或学习者的成长都具有重要的意义。但网上评价系统给教师带来了不小的麻烦。一是系统的功能和技术很难准确量化学习者主观题目的正误;二是大班教学中, 逐个查看学习者的成绩记录并给予评价的工作量实在是太大, 教师参与不够很可能打击学习者的热情, 过多又会影响其它工作, 参与“度”的把握对教师是一个不小的挑战。

旅游系统特征与功能探微 第4篇

1 关于甘恩 (Gunn) 旅游系统模型简介

1972年, 美国著名旅游规划专家甘恩 (Gunn) 教授提出了旅游功能系统模型。他认为, 旅游系统由需求系统和供给系统两个部分组成, 需求系统主体是旅游者, 供给系统则由信息促销、交通、吸引物、服务等要素组成。在此模型中, 旅游系统的建立是基于旅游资源的吸引力以及旅游者对这种吸引力的向往, 如图1所示:

2002年甘恩教授又提出了一个新的旅游功能系统模型。旅游需求与旅游供给子系统之间的相互匹配构成了旅游系统的基本结构。在供给子系统里, 吸引物、促销、交通、信息和服务等各要素之间相互依存、相辅相成, 共同满足旅游者对旅游吸引物的需求。此模型表明旅游系统是一个复杂的巨系统, 具有动态性特征, 如图2所示。

2 旅游系统的特征

人类的旅游活动本身就是一个完整的系统, 旅游系统的存在与发展是一种自身需要, 是一种必然。旅游系统是人们为了不断满足自身需要, 提高旅游效用而逐渐形成的。由甘恩 (Gunn) 教授的模型可知, 旅游系统在其完善过程中, 显示出如下一系列特征。

整体性:指旅游系统是由多个要素组成的, 所有要素的集合构成了一个有机的整体。在这个整体中, 各个要素 (子系统) 不但有着各自的目标, 而且为实现整体的目标充当着不可或缺的角色。

关联性:指旅游系统中各要素间存在密切的联系, 这种联系决定了整个旅游系统的运行机制。比如旅游者与旅游业的联系中, 旅游者数量决定了旅游业的规模与经济效益的数量和质量;旅游资源与旅游业的联系中, 旅游资源的配置决定了旅游业的结构是否合理等。这种联系在一定时间内处于相对稳定的状态, 但随着系统目标的改变以及环境的变化, 旅游系统也会发生相应的改变。

层次性:指构成旅游系统的任一组成要素可以是一个系统, 即子系统, 且具有整体性与相对独立性。旅游业系统由旅游交通系统、旅行社系统、旅游饭店系统等要素构成等。因此旅游系统具有结构层次, 也就是系统的组成部分是由若干更小的部分构成的。

目的性:指任何一个系统的发生和发展都有很强的目的性, 旅游系统也是如此, 这种目的性在某些系统中又具有出多重性特征。旅游系统的目的决定着系统发展的方向和速度。

环境适应性:通常, 一个系统必然被包含在一个更大的系统内, 这个更大的系统常被称为“环境”, 旅游系统在一定的环境中运行、延续、演化。旅游是一个和其他产业高度关联的产业, 因此旅游系统具有一个更为复杂和庞大的环境, 将旅游系统与环境紧密联系在一起才是严格意义上的旅游系统。

3 旅游系统的功能

旅游系统功能指旅游系统所发挥的有利作用及其所具有的基本能力。这些有利作用与系统的基本能力有效地组合在一起, 便形成了旅游系统的功能, 便能合理有效地实现旅游系统的目标。

3.1 完备旅游学科建设

2009年中国旅游科学年会上, 来自国内的许多专家学者汇聚一堂, 分别就旅游学科建设和当前旅游发展中的一些重大的热点问题进行了深入探讨。这次会议对于旅游学科发展的讨论主要包括旅游学科发展现状的评价、发展旅游学科的建议、旅游发展的热点问题以及旅游学科发展的合作模式等。这充分说明已有越来越多的学者认识到旅游学科建设的重要性。

3.2 实现旅游经济增长

旅游系统的稳定性对于旅游经济增长至关重要。《中国旅游业就业目标体系与战略措施研究》将旅游业的范畴划分为三个层次:核心旅游产业、旅游特征产业、旅游经济。旅游系统是一个自组织系统, 其所拥有的各子系统之间的关系可以有效地进行自我调控, 系统在动态中维持与外部环境的自然适应性是其最基本的功能指向。在这个系统中, 生产与消费的同时进行, 输入通过系统产生输出, 又显示了系统明显的开放性, 系统在满足旅游者需求的同时, 创造了大量的经济效益。

3.3 满足旅游者最大效用均衡

所谓旅游者最大效用均衡是指游客在支出一定时间和费用的条件下, 通过合理的比例搭配购买旅游产品进行旅游消费, 从而达到旅游者的最大满足, 达到效用最大化, 即提供高质量的产品与服务满足游客需求。旅游者效用是一个主观概念, 是消费者自我满意的程度, 它与旅游者的预期有关, 而游客的预期又受到各种因素的影响, 比如投入的多少 (耗费时间、旅游费用、消耗的精力等) , 产出的获得 (精神愉悦感、知识的增长等) 。旅游系统的建立, 有助于把旅游者行为纳入到旅游系统中来, 从而使旅游供给者能够更清晰地研究旅游消费行为, 减少不利于游客做出理性选择旅游产品与服务的因素, 让游客达到效用最大化。

3.4 合理配置旅游资源

衡量旅游资源配置效率的标准是帕累托最优。它是指这样一种状态, 在这种状态下, 任何使得某些人状况变好的变化都会使另外一些人的状况变坏。旅游资源也与社会资源一样, 只有合理分配与使用, 才能产生高效率。关于我国旅游资源的配置问题, 目前国内学者研究得还比较少。旅游系统的确立, 可以使我们明确旅游资源界定的范围, 结合我国旅游资源状况, 提出旅游资源与环境的可持续发展, 合理进行旅游资源的最优配置, 丰富和完善旅游资源配置理论, 为我国旅游资源的开发、配置与规划提供理论与现实依据。

3.5 回归人类精神家园

旅游业是文化性很强的经济产业, 旅游业的可持续发展离不开旅游文化的挖掘与塑造, 旅游文化是旅游业的精髓和本质, 是提高旅游业竞争力的关键因素。从文化学角度讲, 旅游文化分为三种形态, 旅游精神文化、旅游行为文化与旅游物质文化, 精神文化是旅游的灵魂。旅游是对文化的体验, 旅游者追求的就是精神的愉悦和难忘的经历, 所以没有文化就没有旅游。旅游系统的核心是满足消费者效用最大化, 而效用的满足归根结底是旅游者对精神家园的一种回归。

4 结语

随着旅游的大众化以及旅游经济的快速发展, 旅游学科的研究范围也更为广阔和丰富。从系统的角度研究旅游, 可以使我们能够更加全面把握旅游的本质特性与功能, 可以使我们对旅游这个庞大的学科体系有更清晰的认识。对旅游系统的特征以及功能探讨是旅游学科最基本的概念以及旅游研究的最基本出发点, 把握这些特征与功能, 对于旅游学科的理论研究、满足旅游者自身需求以及旅游产业发展都具有积极的理论和现实意义。

摘要：旅游系统的存在与发展是一种自身需要, 是一种必然, 具有如同人类社会系统的发展一样的规律。本文在对美国著名旅游规划专家甘恩 (Gunn) 教授提出的两个旅游系统模型进行分析的基础上, 有创造地提出了旅游系统的特征及五大功能。

关键词：旅游系统,特征,功能

参考文献

[1]贝塔朗菲.一般系统论基础[M].北京:社会科学文献出版社, 1987.

[2]郭长江.国内外旅游系统模型研究综述[J].中国人口资源与环境, 2007, (4) .

[3]吴必虎.旅游系统:对旅游活动和旅游科学的一种解释[J].旅游学刊, 1998, 13, (1) .

多系统萎缩临床特征分析 第5篇

1 资料与方法

1.1 一般资料

男性33例,女性20例,共计53例病人,年龄45～71岁;就诊前病程0.8～11年,平均3.5年。全组病例均为隐匿起病且呈缓慢地进行发展;皆无明显的家族聚集现象和其他可解释病情的全身性疾病。

1.2 方法

参照AHA/ADA2008共识标准,MAS临床诊断的必需条件是自主神经功能障碍,叠加帕金森征和/或小脑性共济失调两组运动症状,诊断依据来自临床表现和体格检查。自主神经功能障碍表现为尿失禁(男性勃起障碍)和直立性低血压(站立3 min内,收缩压下降30 mmHg和/或舒张压下降15 mmHg)。评价时的主要运动症状如果是帕金森征归类为MSA-P亚型,如果是共济失调则归类为MSA-C亚型。

2 结果

2.1 基本情况

53例病人,平均年龄(54.1±8.9)岁,20例符合MSA-C,33例符合MSA-P。

2.2.植物神经障碍是最早期症状

全组病例的最早期症状是排尿障碍或男性勃起障碍,排尿障碍的突出表现是尿急和尿频,之后有不同程度的尿潴留或尿失禁;18例有体位性低血压,主要表现是早晨起床后头晕,仅1例发生过体位性晕厥。

2.3运动症状的表现形式

植物神经障碍之后的0.5～2年内出现运动症状。20例MSA-C的主要运动症状是步态不稳,5例伴有双手动作不稳。33例MSA-P的主要运动症状是强直和运动困难,20例有构音障碍,8例伴单侧或不对称的双侧姿势性震颤和齿轮样肌张力增高;13例病人曾服用过多巴丝肼,其中8例最初有效,随后半年到1年内疗效显著下降。

2.4 电生理和影像学检查

全组中的40例做过肛门括约肌电图,其中37例有失神经改变。全组病人均做过颅脑MRI检查,5例矢状位T1 WI示脑干萎缩,形态变细;7例小脑呈“枯树枝”状萎缩;7例桥延池、第四脑室扩大;5例冠状位T2WI见脑桥“十字”形异常高信号;6例双侧壳核背外侧信号降低或整个壳核信号降低。

3 讨论

植物神经功能障碍是诊断MAS的必备症状。文献统计,75%的MAS主诉与植物神经功能障碍有关,84%的首发症状或早期表现中包含明显的自主神经表现,通常是男性阳痿和女性排尿障碍,其次是直立性低血压[1,2,3]。该组53例的最早期症状全部包括排尿障碍或阳痿,可能与对本病的警惕性增高以及详细的病史追问有关,这是提高诊断率的关键。阳痿既是MAS的重要的症状,又是常见的衰老现象,但如果勃起功能正常,则MAS的可能性极小[4]。据统计,直立性低血压见于68%的病人,多数仅是站立时头晕,有反复的晕倒发作的只占15%[5],该组18例体位性低血压,发生率较文献报道低,其中仅有1例发生过晕厥,所以应该注意对相关表现的识别,认真测量卧立位血压。

运动症状包括帕金森征和小脑性共济失调,MSA帕金森征的突出表现是强直和运动困难,伴有姿势不稳和步态异常。震颤发生率低,多是不典型的肢体抖动或姿势性性震颤,少见搓丸样静止性震颤[6,7]。该组仅8例震颤,且皆为姿势性震颤。纹状体神经元变性使左旋多巴对运动障碍的疗效具有不确定性,纹状体受累轻,则有效,反之则效差。有报道认为左旋多巴仅对30%的MSA病人有效,该组8例服用多巴丝肼最初有效,随后半年到1年内疗效显著下降。提示对于缺乏典型的搓丸样震颤以及多巴类药物无效或作用维持不足1年时,要注意植物神经的检查,提高对MSA的识别。

没有直立性低血压时,肛门括约肌电图的神经源性损害是重要的客观提示,而如果病程超过5年,肛门括约肌电图仍然阴性,有助于排除诊断[8,9]。该组40例做过肛门括约肌电图,37例有失神经改变。肛门括约肌电图尚不是MSA的诊断条件,但可能为与帕金森病或其他帕金森叠加征的鉴别提供有用的信息,尚待对比研究。

与文献报道[10]近,1.5T磁共振对MSA的诊断敏感性是50～85%,常规序列可发现矢状位T1 WI可见脑干萎缩,小脑枯树枝状萎缩;冠状位T2WI可见壳核萎缩、壳核“裂隙征”、脑桥“十字征”等。这些改变对发现病例有重要提示。

4 结语

MAS并非少见,应予以关注,对因自主神经障碍或共济失调、帕金森征就诊的病人需要考虑MSA的可能,综合分析,防止误诊及漏诊。颅脑MRI和电生理检查,能提示诊断信息。

摘要：目的通过对多系统萎缩的典型病例分析及文献复习加深对MSA的理解,提高早期诊断水平。方法对53例符合MSA临床诊断标准的病人,回顾分析其临床特片、肛门括约肌电图和MRI表现,并复习文献。结果20例MSA-C和33例MSA-P撮早期症状是排尿障碍或男性勃起障碍,18例有体位性低血压,MSA-C的主要运动症状是姿势型共济失调,MSA-P的主要运动症状是强直和运动困难,37例记录到肛门括约肌电图失神经改变。结论临床症状和体征的甄别,自主神经症状的发现和识别是准确诊断的的关键,电生理和MRI检查能为诊断提供启示。

关键词：多系统萎缩,主神经,共济失调,帕金森征

参考文献

[1]魏丽,王翠翠,陈英辉.典型多系统姜缩的诊断和治疗:附病例报告[J].中国全科医学,2014(17):1752-1755.

[2]陈先文.多系统萎缩研究进展[J].中国现代神经内科杂志,2012(11):36-41.

[3]邱晨红,赵中,程庆璋,等.多系统萎缩早期征象临床分析[J].江苏医药,2013(39):101-102.

[4]张海玲,戚晓昆.多系统萎缩的自主神经功能障碍及其他非运动症候[J].中国神经免疫学和神经病学杂志,2014(21):138-144

[5]Papalsoris AG,Papapetropoulos S,Singer C,et al.U rinary and erectile dysfunction in muliiple system atrophy[J].Neurourol Urodyn,2008,27:22-27.

[6]赵亚明,毕鸿雁,赵伟琴,等.多系统萎缩的诊断及鉴别诊断(附两例临床病例)[J].临床和实验医学杂志,2014(13).526-528.

[7]王宪玲,贾建平.多系统萎缩与帕金森病的早期鉴别诊断[J].中风与神经疾病杂志,2003(20):27-29.

[8]王珧.多系统萎缩的自主神经功能表现研究进展[J].国际神经病学神经外科学杂志,2012(39):339-341.

[9]王晗,崔丽英.多系统萎缩20例肛门括约肌肌电图分析[J].中华神经科杂志,2003(36):276-279.

梦魇唤醒系统的特征信号分析 第6篇

1 梦魇唤醒信号总体功能

为了进行呼吸音信号分析, 需要把非呼吸音信号滤掉, 因此采用了类周期法对呼吸音信号进行去噪。首先利用MEMS音频传感器采集梦魇时的呼吸信号, 该音频传感器能直接将采集到模拟信号转换成数字信号进行呼吸信号的判断, 利用呼吸节律的判断方法, 判断采集到的信号是否为呼吸信号, 若为呼吸信号, 将信号进行短时傅里叶变换, 在进行功率谱密度分析, 绘制出频谱图, 然后判断是否为梦魇时的粗重呼吸信号, 如果是则确定为梦魇, 在进行下一部分的唤醒工作。

2 梦魇特征信号的分析方法

对梦魇特征信号即呼吸信号的分析方法有许多, 比如短时傅里叶变换 (STFT) 、小波变换、神经网络法等等。短时傅里叶变换用来分析分段平稳信号或者近似平稳信号。小波变换分析信号频率时可以时间、频率同时定位, 这适用于非平稳信号。小波变换法具有良好的时频局域化性, 检验准确性高, 但计算量大, 不适于实时处理。神经网络能够较好地实现判别结果, 但训练时间较长, 实际应用效果不佳。

因为呼吸音信号从整体来看是一个非平稳过程信号, 不能用处理平稳信号的进行分析处理。但是呼吸音信号在一个节律一半左右的区间内基本平稳。所以, 可以采用短时傅里叶变换对梦魇特征信号进行分析, 确定特征信号的频率和幅值范围。

3 信号的分析

信号的分析过程主要包括信号采集, 节律分析和信号时频域特征信息的提取。

3.1 信号的呼吸节律分析

本文根据呼吸信号的节律特性 (类周期性) 对采集到的呼吸信号进行分析、比较, 确定采集到的呼吸信号的节律范围。为了提取呼吸信号的节律特性, 对呼吸信号进行采集后, 进行A/D转换, 解调、滤波, 进行采样, 然后根据每64个采样值的幅值求平均, 比较之后, 确定峰值, 确定节律时间。

通过类周期法, 可以分析出采集到的呼吸信号的节律范围呼吸周期为3-6秒, 并且每个周期内的峰值大小几乎保持一致。而其他的噪音信号, 不具有节律特征, 并且峰值大小也随时进行改变。根据这个节律范围可以排除其他噪音信号的干扰。

3.2 呼吸信号的采集

由于录入梦魇时发出的粗重呼吸声比较困难;然而梦魇时发出的粗重呼吸声与清醒时发出的粗重呼吸声特征类似, 所以采用清醒时发出的粗重呼吸声作为特征信号, 进行分析。采用Cool Edit分别录入平稳信号和粗重信号。

3.3 梦魇呼吸音信号的分析

进行数字信号处理通常分析呼吸音信号是看它的频域特征, 从它的频域特征图上能够提取出更多有效的特征量。所以, 对这一新信号进行频谱分析, 获得频谱图, 得到特征信号。

3.3.1 基于短时傅里叶变换的特征信号的提取

Matlab中的短时傅里叶变换的函数是一种频域分析法, 能很好地刻画信号的频率特性。它能够分析出语音信号的频谱特性, 能够从中提取出特征信息。对呼吸音信号的分析原理主要是短时傅里叶变换, 离散信号x (n) 的短时傅里叶变换公式为:

其中ω (n) 是实数窗序列, xn (Ejω) 既是ω的函数, 也是n的函数。离散的短时傅里叶变换令ω=2πk/N, 0≤k≤N-1其公式如下:

对呼吸音信号进行短时傅里叶变换后, 利用功率谱密度函数, 求出功率谱

本文利用Matlab中的短时傅里叶变换分别画出单个节律平稳信号和粗重信号的时域图和频谱图, 如图1、图2所示:

3.3.2 特征信号提取结果与特征分析

图1 (a) 单个节律平稳呼吸音信号的时域图, 图2 (a) 表示的是单个节律粗重呼吸音信号的时域图。经过对比图1 (a) 与图2 (a) , 可以得出, 在相同的时间内, 两种信号的幅值随时间变化, 但是两种信号变化的幅值大小不一样。通过幅值的节律性变化, 根据两种信号的幅值不同的范围来确定频率范围。图1 (b) 为单个节律平稳呼吸音信号的频谱图, 图2 (b) 为单个节律粗重呼吸音信号的频谱图, 通过图1 (b) 与图2 (b) 的对比, 可以得出平稳呼吸音信号的频率在0~300 Hz时, 幅值为0~5m V;而粗重呼吸音信号的频率在0~300 Hz时, 幅值为50~220m V, 最终得出梦魇唤醒系统的特征信号频率范围为0~300 Hz, 幅值为50~220m V。多次对比, 误差在15%范围内, 所以最终结果为频率范围为0~300Hz, 幅值为50~220m V。

4 结论

(1) 通过比较梦魇发生时产生的各种信号, 确定了自主唤醒的呼吸音信号作为梦魇唤醒系统的特征信号。

(2) 提出了呼吸节律分析法, 对呼吸音信号中的噪声信号进行了剔除, 以确保将要分析的信号为呼吸音信号。

(3) 采用类周期法对采集到的呼吸信号进行呼吸节律的分析, 确定呼吸信号的节律范围为3-6秒, 排除其他信号的干扰。采用MATLAB软件对粗重呼吸音信号和平稳呼吸音信号做短时傅里叶变换, 进行频域对比分析, 获得粗重呼吸音信号频率范围为0~300Hz, 幅值为50~220m V。

摘要：本文为了研究给人类带来困扰的梦魇的自主唤醒的特征信号。通过比较梦魇发生时产生的各种信号, 确定自主唤醒的呼吸音信号作为特征信号。提出呼吸节律提取法, 提取出有用的呼吸信号, 滤除噪声信号。利用类周期法对采集到的呼吸信号进行呼吸节律的分析, 运用COOL EDIT录制模拟梦魇时的粗重呼吸音信号和正常的平稳呼吸音信号, 应用MATLAB软件对两种呼吸音信号做短时傅里叶变换, 进行频域对比分析。获得了呼吸信号的节律范围是36s, 粗重呼吸音信号的频率是0300Hz, 幅值为50220m V。通过确定的粗重呼吸音信号的节律、频率、幅值范围, 可以进行特征信号的提取。

关键词：梦魇,唤醒,特征信号,短时傅立叶变换,呼吸节律,呼吸频率

参考文献

[1]翁晖亮.梦魇[J].健康博览, 2004 (01) :39.Weng Huiliang.Nightmare[J].Health Expo, 2004 (01) :39.

[2]王亚威, 侯安会.梦魔发病机制的中西医结合探讨[C]//北京:中国睡眠研究会, 第三届中国睡眠医学论坛论文汇编.2009:19-21.Wang Yawei, Hou Anhui.To explore the pathogenesis of traditional Chinese medicine and Western medicine combined with nightmare[C]//The third China sleeping medicine BBS proceedings.2009:19-21.

[3]王家庆.脉搏信号处理方法研究与脉搏测量系统设计[D].北京:北京工业大学, 2006, 04.Wang Jiaqing.Research of pulse signal processing methods and design of pulse measuring system.Beijing University of Technology, 2006, 04.

[4]马颖颖.脑电信号的特征提取及睡眠分期方法研究[D].西安:西北工业大学, 2007.Ma Yingying.The feature extraction of EEG and sleep staging study[D].Northwestern Polytechnical University, 2007.

[5]胡丹波.快速眼动睡眠相关性睡眠障碍[J].继续医学教育, 2006-02-28.Hu Danbo.Rapid eye movement sleep related sleep disorders[J].Continuing Medical Education, 2006.

油田作业员工安全心理特征分析 第7篇

安全是一个企业发展的保障和前提,是企业生存的生命线,在油田作业中显得尤为重要。现代油田安全管理工作倡导的是一种以人为核心的管理理念。国内外的相关研究表明,人的因素在企业安全生产中发挥着决定性的作用,员工所发生的不安全行为与其不安全心理状态存在着密切的关系。加强油田日常安全检查、监测的力度, 提高管理层决策指挥的质量与效率, 提高危害辨识、风险评价和风险控制的能力, 及时发现安全隐患, 有效防止生产事故的发生[1,2,3,4]。王长建等在“基于风险管理的油田作业安全管理系统构建与实践”,结合油田作业安全管理的需要,从风险管理入手,研究了油田作业安全管理系统框架,并开发了油田作业安全管理信息系统。该系统为油田安全管理提供了一个先进的信息管理平台。现场应用表明,能够有效地预防事故的发生[5]。

由于人的因素是油田事故首要的致因因素,也是长期以来备受关注并没有得到有效解决的问题,因此,控制人的行为是防止事故的关键问题,也是油田安全管理的中心内容[6,7,8,9]。所以,在现代油田安全管理工作中关注员工的心理因素、塑造员工的安全心理行为显得尤为重要。本文主要对油田作业系统员工开展安全心理研究,通过对相关安全心理测试数据的分析,总结出油田作业员工安全心理的相关特征,为油田安全管理工作提供借鉴。

1 研究过程

1.1 研究工具

本文通过参考和借鉴国内外的相关研究资料,依照心理测量规范,对不同安全心理内容的测试维度加以筛选和组合,并进行安全意识和基层团队气氛测试,经过多次修订,编制了《油田员工安全心理测试》。同时采用《卡特尔十六种人格因素测验》、《工作满意度问卷》、《基层队气氛测试》、《安全意识测试》测验作为研究工具。

1.2 研究过程

2011年4-6月,利用《油田员工安全心理测验》以及《卡特尔十六种人格因素测验》、《工作满意度问卷》、《基层队气氛测试》、《安全意识测试》对辽河油田兴隆台工程技术处462名一线作业员工进行了安全心理测试,回收有效问卷437份,有效问卷回收率94.59%。期间对油田作业基层管理人员进行了现场访谈。

1.3 测试结果分类

以159位油田作业基层管理人员现场访谈的结论为效标,利用《油田员工安全心理测验》工具,确定测试结果在60分以下的个体为易出现安全隐患的个体。由此筛查出存在易出现安全隐患的个体共137人。在437份测验结果中,分数分布在31.6分-97.72分之间。本文把安全心理测试的得分分为3个等级,分别为易出现安全隐患的个体(60分以下)、不易出现安全隐患的个体(80分及以上)和介于两者之间(60分-80分)。整体状况如表1所示。

2 调查内容和方法

2.1 调查内容

以兴隆台油田作业基层管理人员和一般作业员工为研究对象,利用《油田员工安全心理测验》工具,筛查出存在易出现安全隐患的个体。本文把安全心理测试的得分分为3个等级,分别为易出现安全隐患的个体、不易出现安全隐患的个体和介于两者之间。

2.2 调查方法

本文通过参考和借鉴国内外的相关研究资料,依照心理测量规范,对不同安全心理内容的测试维度加以筛选和组合,并进行安全意识和基层团队气氛测试,经过多次修订,编制了《油田员工安全心理测试》。同时采用《卡特尔十六种人格因素测验》、《工作满意度问卷》、《基层队气氛测试》、《安全意识测试》测验作为研究工具。

2011年4-6月,利用《油田员工安全心理测验》以及《卡特尔十六种人格因素测验》、《工作满意度问卷》、《基层队气氛测试》、《安全意识测试》对辽河油田兴隆台工程技术处462名一线作业员工进行了安全心理测试,回收有效问卷437份,有效问卷回收率94.59%。期间对油田作业基层管理人员进行了现场访谈。

2.3 调查结果

以159位油田作业基层管理人员现场访谈的结论为效标,利用《油田员工安全心理测验》工具,确定测试结果在60分以下的个体为易出现安全隐患的个体。由此筛查出存在易出现安全隐患的个体共137人。在437份测验结果中,分数分布在31.6分-97.72分之间。本文把安全心理测试的得分分为3个等级,分别为易出现安全隐患的个体(60分以下)、不易出现安全隐患的个体(80分及以上)和介于两者之间(60分-80分)。整体状况如表1所示。

3 群体安全心理特征分析

通过对0-60分和80分及以上两个群体的测试结果进行差异显著性检验(F检验),发现两个群体在个性、工作满意度、基层队气氛和安全意识4个维度上均存在普遍性的规律和显著差异,下面讨论两个群体在各个维度上的差异。

3.1 个性

以《卡特尔十六种人格因素测验》为测查工具,结合油田作业员工特点和访谈结果,分析出易出现隐患和不易出现隐患两个群体的个性差异主要存在于6种人格特征上(Sig<0.05),分别是稳定性、有恒性、忧虑性、独立性、自律性和紧张性,具体描述如表2所示。

3.2 工作满意度

工作满意度是油田作业员工对工作环境与工作本身的满意感受,是对工作情境的主观反应。工作满意度问卷从个人能力的发挥、成就感、能动性等20个维度上进行测试,反映员工对工作的满意情况,测试结果(Sig<0.05)如表3所示。

工作满意度的测试结果显示,易出现隐患和不易出现隐患两个群体在工作满意度上存在显著差异。易出现隐患群体在8项因子上的均分小于3(满意以下),特别是在报酬上的满意度较低(均分为1.4分),而在队伍中的报酬、团队精神、企业对员工的奖惩和员工所享受的社会服务四个维度上的平均得分与不易出现安全隐患的群体的平均得分差异显著。结果说明,两个群体在工作满意度中的6个维度上存在差异。

3.3 基层队气氛

基层队气氛是指油田作业员工对感受到的队内的工作情景进行评价,包括人际协调、关系关心、队内支持、基层队文化、队友信任5个维度。测试结果如表4所示。

测试结果显示,易出现隐患和不易出现隐患两个群体在基层队气氛上存在显著差异。易出现隐患群体的基层队气氛得分平均分(23.5分)明显低于不易出现安全隐患的个体的得分平均分(38.2分),而两个群体在队内支持、基层对文化建设和队友信任3个维度上的差异显著。结果说明两个群体在基层队气氛中的3个维度上存在差异。

3.4 安全意识

安全意识是指油田作业员工对安全生产和危险隐患的看法。安全意识测试结果包括三个层面:不知道、侥幸疏忽和故意违章,分别说明存在的不安全意识的程度。测试结果如表5所示。

安全意识测试的结果显示,易出现隐患和不易出现隐患两个群体在安全意识上存在显著差异。易出现隐患群体的安全意识为故意违章和侥幸疏忽等心理,认为危险隐患是不能避免的,不违章没有办法生产;不易出现安全隐患群体的安全意识为不知道,即认为只要注意,隐患是可以避免的,如果出现是因为检查不及时或者存在侥幸疏忽等心理。

综上所述,易出现隐患和不易出现隐患两个群体有自己的特征,这些特征组成了两个群体的特征模型,如表6所示。

安全生产事故和安全隐患的发生往往是由人的不安全行为所造成的,而人的行为是由其心理因素所决定的。所以,油田作业系统的安全管理工作必须将人的因素作为工作的核心,及时关注并纠正员工影响安全的不良心理因素。通过对两个群体的安全心理特征性描述,可以更准确的识别员工的不安全心理,为企业的安全管理工作提供相关的理论依据,同时也可以提高安全生产的可预测性和主动性,加强企业安全培训工作的针对性和有效性,使安全管理更加科学化、人性化,为企业的安全生产保驾护航。

4 结论

(1)通过对易出现隐患和不易出现隐患者两个群体的测试结果进行差异显著性检验,发现两个群体在个性、工作满意度、基层队气氛和安全意识4个维度上均存在普遍性的规律和显著差异。其中:易出现隐患和不易出现隐患两个群体的个性差异主要存在于6种人格特征上,分别是稳定性、有恒性、忧虑性、独立性、自律性和紧张性;工作满意度的测试结果显示,易出现隐患和不易出现隐患两个群体在在工作满意度中的6个维度上存在差异;基层队气氛测试结果显示,易出现隐患和不易出现隐患两个群体在基层队气氛在队内支持、基层对文化建设和队友信任3个维度上的差异显著;安全意识测试的结果显示,易出现隐患和不易出现隐患两个群体在安全意识上存在显著差异。

(2)易出现隐患和不易出现隐患两个群体有自己的特征,这些特征组成了两个群体的特征模型。易出现隐患者的主要个性特征:缺少耐心、不合群、缺乏责任心、理性控制薄弱、理解和判断能力较差、得过且过、注意力不集中,安全意识低下等;不易出现隐患者的特征:合作与适应能力强、情绪稳定、有恒负责、细心周到、能够、支配自己的情绪、工作满意度较高、处于支持型团队、安全意识较高。

(3)安全生产事故和安全隐患的发生往往是由人的不安全行为所造成的[10],而人的行为是由其心理因素所决定的。所以,油田作业系统的安全管理工作必须将人的因素作为工作的核心,及时关注并纠正员工影响安全的不良心理因素。通过对两个群体的安全心理特征性描述,可以更准确的识别员工的不安全心理,为企业的安全管理工作提供相关的理论依据,同时也可以提高安全生产的可预测性和主动性,加强企业安全培训工作的针对性和有效性,使安全管理更加科学化、人性化,为企业的安全生产保驾护航。

摘要：油田员工所发生的不安全行为与其不安全心理特征存在着密切的关系。为解决这一问题,对辽河油田兴隆台工程技术处作业员工进行了安全心理测评,对安全心理测试结果及心理访谈记录进行了综合分析。结合安全心理学理论,采用数理统计方法,对油田作业员工易出现隐患和不易出现隐患两个群体在个性、工作满意度、基层队伍气氛和安全意识4个方面进行了群体安全心理特征描述。为及时关注并纠正员工影响安全的不良心理因素,改善油田安全管理工作提出了建议。

关键词：油田,安全心理特征,工作满意度,基层队气氛

参考文献

[1]MOHAMED S,ALI T H,TAM W Y V.National cultureand safe work behavior of construction workers in Pakistan[J].Safety Science,2009,47(1):29-35.

[2]M.D.Cooper,R.A.Phillips.Exploratory analysis of thesafety climate and safety behavior relationship[J].Jour-nal of Safety Research,2004,46(10):1406-1419.

[3]Paul,P.S.,Maiti,J.The role of behavioral factors onsafety management in underground mines[J].Safety Sci-ence,2007,19(3):282-289.

[4]ROLAND H E,MORIATY B.System safety engineeringand management[M].2nded New York:John Wiley&Sons,1990

[5]王长建等.基于风险管理的油田作业安全管理系统构建与实践[J].北京:石油天然气学报,2006,(5):141-143WANG Chang-jian,et al.The oil field work safety man-agement system construction and practice based on therisk management[J].Journal of Oil and Gas Technology,2006,(5):141-143

[6]张舒,史秀志.安全心理与行为干预的研究[J].中国安全科学学报,2011,21(1):23-31ZHANG Shu,SHI Xiu-zhi.Study on safety psychologyand behavior intervention.Beijing:[J].China safety sci-ence journal,2011,21(1):23-31

[7]李绍亮,王用杰,徐冠武.企业安全生产行为路径管理探讨[J].中国安全生产科学技术,2011,7(6):176-179LI Shao-liang,WANG Yong-jie,XU Guan-wu.Approacha subject of behaviour path management[J].Journal ofSafety Science and Technology,2011,7(6):176-179

[8]栗继祖.安全心理学[M].北京:中国劳动社会保障业出版社,2007