客观评价系统

客观评价系统（通用9篇）

客观评价系统 篇1

摘要：客观赋权方法是从原始数据出发, 从样本中提取信息, 相较于主观赋权方法得到的权数的偏差更小一些, 更能反映众多评价指标真实的重要程度。本文通过比较不同的客观赋权方法, 阐述其主要缺陷及适用范围。

关键词：综合评价系统,客观赋权方法

一、引言

综合评价系统是指运用多个指标对多个参评单位进行评价的综合指标体系, 其基本思想是将多个指标转化为一个能够反映综合情况的指标来进行评价。在综合评价过程中, 一般要根据指标的重要性进行加权处理, 评价结果不再是具有具体含义的统计指标, 而是以指数或分值表示参评单位“综合状况”的排序。在综合评价研究中, 现在使用的赋权方法主要有主观赋权法和客观赋权法。

通过人为主观所赋的权数是“人为构造”的, 因此它所依照的标准并不是绝对的。不同的人可以依据个人经验和主观意识提出不同的赋权方法, 且没有绝对理由认为由哪一种赋权方法所得到的权数就是正确的, 因而在综合评价研究中的权数不可避免地会因人而异。而不同权重所得的综合评价结果可能是不同的, 因此在综合评价实践中, 必须尽量选择相对科学合理的权数。

判断一组权数的合理与否并不能根据其是否采用主观赋权还是客观赋权, 而应该看其是否准确反映了评权对象的真实重要性程度。客观赋权方法是从原始数据出发, 从样本中提取信息, 相较于主观赋权方法得到的权数的偏差更小一些, 更能反映众多评价指标真实的重要程度。

二、变异系数法

综合评价是通过多项指标来进行的, 如果某项指标的实际数值能够明确区分各个参评样本, 说明该指标在这项评价上的分辨信息丰富。那么, 为提高综合评价的区分效度, 根据各个指标在所有被评价对象上观测值的变异程度大小, 来对其赋权。观测值变异程度大的指标说明能够较好地区分各个方案或指标, 应赋予较大的权数, 反之, 则赋予较小的权数。所以, 可根据各指标的变异信息量的大小来确定权数。指标的变异信息量是用方差来衡量的, 但由于各指标量纲和数量级的影响, 各指标的方差不具有可比性, 因此应选用可比的指标变异系数。将各指标的变异系数作归一化处理就可得到各指标的权数。具体做法是:

设有n个参评样本, 每个样本用P个指标X1, X2, ···, Xp来描述。选求出各指标的均值和方差Si2:

则各指标的变异系数为:

对Vi作归一化处理, 可得各指标的权数中Wi:

变异系数法主要通过比较指标数值之间的差异确定指标的差别档次, 很好地反映了指标数值上的差异档次, 变异系数法可修正主观指标权重。采用变权综合方法更能突出指标体系中个别指标的明显变化, 区别被评价的对象、区别能力强。但它不能体现指标的独立性大小以及评价者对指标价值的理解, 因而在评价指标独立性较强的综合评价中可以采用。

三、熵值法

在信息论中, 熵是对不确定性的一种度量。信息量越大, 不确定性就越小, 熵也就越小;信息量越小, 不确定性越大, 熵也越大。根据熵的特性, 我们可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度, 也可以用熵值来判断某个指标的离散程度, 指标的离散程度越大, 该指标对综合评价的影响越大。熵值法就是根据各指标传输给决策者的信息量的大小来确定指标权数的方法。某项评价指标的差异越大, 熵值越小, 该指标包含和传输的信息越多, 相应权重越大。熵值法的步骤如下:

1、将各项指标数值进行归一化处理:

2、计算评价指标的熵值:

3、将熵值转换为反映差异大小的权数:

用熵值法确定指标权重, 评价结果虽然具有较强的数学理论依据, 但由于熵值法要求有一定量的样本单位才能使用, 并且熵值与指标值本身大小关系十分密切, 因此只适用于相对评价而不适用于绝对评价, 只适用于指标层的赋权而不适用于中间层的赋权。

四、坎蒂雷赋权法

这一方法是艾玛·坎蒂雷提出的, 故也可称为“艾玛法”。该方法认为, 权数与合成值之间的相关系数应该是成比例的, 各变量权重的高低应该由变量与合成值之间的相关程度来确定。即Xi的权数W同Xi与综合指标Y:

之间的相关系数cor (Xi, Y) 是成比例的, 即:

因此, 一个与综合指标y高度相关的评价指标应赋予一个较大的权数, 反之应赋以较小权数。

根据这一思想, 各评价指标的权值可以通过下式导出:

式中, R为原始变量的相关系数矩阵, S为各变量标准差的对角矩阵。λ为RS的最大特征根。权向量W正是RS的最大特征根所对应的特征向量, W受标准差与相关系数共同影响。所以, RS矩阵既包含了反映原始数据中各指标间的相互影响的信息, 又包括了反映各指标的变异程度的信息。

当对原始数据作标准化后, 则S=Ip为p阶单位矩阵, 此时权数的矩阵R的最大特征根所对应的特征向量。理论上可以证明, 由这些权数所构成的综合指标能够最大限度地反映原始信息。

对Y个完全不相关的评价指标来说有R=I, 则RS的特征根即为各指标的标准差, 而且特征向量的分量均为零或均为1, 因此所有权数均集中在所选择的特征根所对应的那个指标上, 所以这种方法不适于独立指标。换言之, 坎蒂雷赋权法适合于指标间存在相关的情形。而在常见的综合评价研究中, 所选择的各评价指标之间几乎不可能是完全不相关的。因此, 坎蒂雷赋权法的适范围是很广泛的。

五、多元统计方法

在综合评价所使用的众多指标中存在着指标间的相关关系, 主成分分析利用降维的思想把多个指标转换成较少的几个互不相关的综合指标, 各成分所包含的信息占总信息的百分比即该成分在综合评价中的权数。而主成分分析法的权数充其量只能说在一定程度上体现了信息量权数, 与权数的“广义重要性”的概念并不完全一致。

在多指标综合评价实证研究中, 也有人采用因子分析来建立评价模型, 依此计算得分并排序。这种评价方法所得到的模型同样具有综合评价的区分功能。

六、PC-LI NMAP耦合法

这是将主成分分析与多维偏好线性规划相结合提出的赋权新方法, 其基本思路是:利用主成分分析法求出各被评价单位的“优劣序对” (文中采用了多个主成分加权平均的方式) , 然后输入LINMAP过程, 计算第i样点 (yi1, yi2, yi3, …, yip) (yij为第i单位j指标的标准化值) 到理想点 (yl*, y2*, y3*, …, yp*) 的权欧几里德距离平方:Si=Σwj (yij-yj*) 2。以PC法的排序与Si排序之间的不一致性程度极化为目标, 建立最优化线性规划问题, 采用单纯形法导出权向量Wj。但苏为华认为, 这一方法存在一些不足。首先, 该法的前提是认为主成分分析的序是合理的, 既然如此, 又何必费力去求解另外的权数呢?其次, 目标函数的构造不够完整。定义为主成分分析法与Si排序不一致时的两个样品之间的差额 (sl-Sk) 极小化没有注意到“排序一致时”的差距, 因此它注重于样本点之间的排序, 由此构造的权数最多只适用于相对评价, 却不适用于绝对评价。

七、结论

通过以上的分析和比较, 发现可以用作综合评价的客观赋权方法有很多, 但是每种方法的侧重点不尽相同并且又都有各自的缺陷。因而, 在进行综合评价时, 应具体问题具体分析, 选择合适的评价方法。另外, 我们还要考虑人的主观能动性在赋权中的作用, 不能过分强调或追求客观性。因此, 在综合评价研究中不仅不要排斥主观赋权法, 还可以将主客观赋权方法进行组合, 取长补短, 尽量减少单一方法产生的偏差, 有利于提高综合评价结果的准确度。

参考文献

[1]应天元.系统综合评价的赋权新方法PCLI NMAP耦合模型.系统工程理论与实践, 1997.2.

[2]苏为华.多指标综合评价理论与方法问题研究.厦门大学博士论文.2000.9.

客观评价系统 篇2

第一次，公元247年，姜维率军出陇西，与魏军战于洮西，凉州胡王白虎文等率众来降，维“居之于繁县”，就是安置到蜀国。

第二次，公元249年，姜维进攻雍州，围困洮城，邓艾守城不出，无功而返。

第三次，公元250年，姜维出西平，打算联系羌胡进攻，最后无功而返。

第四次，公元253年，姜维围攻南安，不克。

(这一年，长期节制姜维，每次只给他不超过1万军队的大将军费祎，被刺杀身亡。费祎死后第二年，蜀汉加姜维督内外军事，又隔了一年，姜维被升为大将军。)

立体电视闪烁的客观评价 篇3

实际上, 立体电视机的基本结构还是原来平板电视机的结构, 主要部件是液晶屏 (LCD) 或者是等离子体显示屏 (PDP) 及相关模组。基于这样的结构, 立体显示图像闪烁在所难免, 尤其是等离子体显示屏, 存在大面积闪烁, 这种现象的产生也是由于其自身显示原理决定的。

本文主要是基于早期平板显示图像闪烁的研究[1,2,3,4], 根据立体显示的特点, 提出一种快门式立体电视图像闪烁测试及数据处理方法, 以评估立体电视图像闪烁程度;并且针对两种主流显示屏 (LCD与PDP) 及不同尺寸的立体电视机, 进行立体图像闪烁测试比较。

1 测试系统

根据立体电视图像质量的测试方法[5,6,7], 本文闪烁测试所需仪器主要是:柯尼卡美能达 (CA2000) 高分辨率和二维色彩分析仪、芝测 (TG45AX) 多制式数字电视信号调制器、频谱分析仪等。视频输入信号格式有60 Hz与50 Hz两种, 考虑到视频信号的典型性, 本实验输入信号格式为HD-SBS (1 080/50i) , 采用双眼全白信号。测试系统如图1所示。

2 测试原理及步骤

2.1 测试原理

众所周知, 闪烁是视觉对光源信号感知随时间变化的结果, 这与立体显示原理及消费者观看的光环境都有直接的关系。早期有很多针对平板显示闪烁的测试与研究, 所构建的测试系统和数据估算模型都比较客观地定量分析了平板显示的闪烁程度。本文正是基于平板显示闪烁的研究成果[3,4], 参照ISO13406-2—2001标准数据处理方法并加以改良, 提出关于立体电视图像闪烁的测试原理及数据分析方法。

而立体显示闪烁测试其实质就是测量不同频率下亮度的变化, 本文主要是在暗室环境里, 通过亮度计测量左右眼镜观察到的屏幕中心点的亮度, 采用频谱分析仪测得亮度信息中的直流成分、交流成分, 并进行数据处理得出闪烁结果。

2.2 测试步骤

1) 将左右全白场信号分别传输到立体电视机;

2) 将被测样品调节到所支持的最高图像质量的信号格式;

3) 安装左眼镜片;

4) 通过镜片, 利用亮度计测量屏幕中心点的亮度, 并记录;

5) 利用频谱分析仪测得亮度中的直流成分, 并记录;

6) 利用频谱分析仪测得亮度中的交流成分, 并记录;

7) 换装右眼镜片, 重复步骤4) ~6) 。

2.3 数据分析

根据平板显示质量测试方法的研究成果[3]及相关文献[4], 可以用Eobs表示人眼观察到屏幕中心点亮度的能量, Epred表示不同频率点所产生的闪烁能量, 通过这两个数据的比值即, 可以描述人眼所观察到图像的闪烁程度。也就是说, 比值小于1时, 看不见闪烁现象;比值大于等于1时, 看的见闪烁。针对不同频率其具体表示为

式中:AMPn=2 cn/c0。

事实上, 根据立体电视图像质量测试[5,6,7]的特点, 立体电视图像闪烁与观看的光环境, 尤其是工频的照明环境息息相关。另外本文实验主要是检测立体显示图像闪烁现象, 不做具体的判定。因此, 结合快门式眼镜的工作原理, 为了简化测试和数据分析, 可以仅检测亮度中交流信号的帧频成分, 即50 Hz部分。

故式 (1) 可简化为

但对于立体显示图像质量而言, 将其中这两个利用数据的比值来衡量图像闪烁程度, 对测量数据具体采用以下处理分析方法。

3 样本测试结果及分析

为了更好地体现测试样品的代表性, 本文针对目前市场主流的液晶 (LCD) 、等离子 (PDP) 两种类型面板, 以及大屏幕不同尺寸 (42 in, 46 in, 50 in, 60 in (1 in=2.54 cm) ) 的立体电视机进行闪烁测试。采用上述立体显示图像闪烁测试方案, 并对测试数据进行处理, 测试结果及数据如图2所示。

根据图2所示数据可以看出, 两种类型 (LCD与PDP) 立体电视的图像闪烁是有明显差别的, PDP屏的立体电视图像闪烁高于同尺寸的LCD, 并且随着屏幕尺寸的增大, 闪烁有平缓上升的趋势。所以, 立体电视在成像技术和尺寸规格上都有很大的突破, 也给用户带来了立体影像的享受, 但立体电视显示技术在闪烁处理方面还有待改进。

4 结论

为了评测当前立体电视图像的闪烁程度, 提出了立体电视图像闪烁的检测方案和数据分析方法;并针对主流显示面板LCD与PDP两种立体电视机, 分别抽取不同尺寸的样品进行检测, 实验数据表明两种显示屏的立体电视图像闪烁还是有明显差异, 并且大尺寸PDP面板的闪烁现象还是比较大。

参考文献

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[3]张宇宁, 雷威, 李晓华, 等.离子体显示大面积闪烁的客观评价[J].光学学报, 2007, 27 (12) :2184-2188.

[4]ISO 13406-2—2001, 平板视觉显示人类工效学要求第二部分:平板显示人类工效学要求[S].2001.

[5]沈丽丽, 张晶, 范科峰, 等.立体显示器质量测试与性能分析研究[J].光子学报, 2013, 42 (2) :219-223.

[6]MPHEPO W, HUANG Y P, SHIEH H P.Enhancing the brightness of parallax barrier based 3D flat panel mobile displays without compromising power consumption[J].Journal of Display Technology, 2010, 6 (2) :60-64.

客观自我评价 篇4

太祖(曹操)使辽与乐进、李典等将七千余人屯合肥。……俄而权率十万众围合肥，……于是张辽夜募敢从之士，得八百人，椎牛飨将士，明日大战。平旦，辽披甲执戟，先登陷陈，杀数十人，斩二将，大呼自名，冲垒入，至权麾下。权大惊，众不知所为，走登高冢，以长戟自守。辽率诸军叱权下战，权不敢动，望见辽所将众少，乃聚围辽数重。辽左右麾围，直前急击，围开，辽将麾下数十人得出，余众呼号曰：“将军弃我乎!”辽复还突围，拔出余众。权人马皆披靡，无敢挡者。自旦战至日中，吴人夺气，还修守备，众心乃安，诸将咸服。权守合肥十余日，城不可拔，乃引退。辽率诸军追击，几复获权。

不管怎样，关羽还是深受人们喜爱，他的忠义和勇武，那是深入人心。笔侠也一样，每当我玩儿三国志游戏的时候，我总会让他做方面军统帅。有关羽的武力值作保证，再加上他的几个儿子(关平、关兴、关索)，那是妥妥地放心啊。

一种真彩色图像客观质量评价方法 篇5

上述的所有方法，评价过程中都将图像转化为灰度图像进行处理，这本身就存在一定的图像降质，并且人眼对于颜色失真相对敏感。本文提出了一种针对真彩色的颜色相似度度量方法。将颜色相似度度量与SSIM相结合，应用到图像质量评价中，提出了一种真彩色图像质量度量的新方法CS＿SSIM(color similarity&structure similarity image index)，该方法从对比两幅图像的结构相似度和颜色相似度出发，综合两种相似度因子得到失真图像与参考图像的相似程度。

1 理论基础

1.1 结构相似性

结构相似性理论[3]认为人眼从图像中主要提取的是结构信息。SSIM算法将图像失真建模为亮度(l)，对比度(c)，结构(s)的组合。其计算公式为:

SSIM算法可以较好地度量图像失真，且与人眼的主观视觉感知较为一致。

1.2 颜色相似性度量方法

颜色相似度衡量两种颜色的色差。在文献[5]中，在RGB空间中度量颜色相似度。由于RGB空间的不均匀特性，导致其不符合人眼主观视觉，因此，文中采用均匀的HSI颜色空间[6]。在HSI空间，色度和亮度相互独立，因此我们从这两个方面度量颜色相似度。设在HSI颜色空间有两个向量f1=(H1,S1,I1),f2=(H2,S2,I2)，则有λs～f(f1,f2)。由于独立性，可以认为是线性关系，其相似度度量按如下定义:

式(2)中，λcs表示颜色相似度，α1+α2=1。

1.2.1 色度相似度λs

使用指数函数[如公式(3)所示]来模拟人眼对于色度的非线性特性。在HSI空间中，两种颜色的色度距离(即公式(3)中的参数d)使用公式(4)计算，色调和饱和度差值计算见公式(5)。由于HSI空间的特性，色调差值的计算采用公式(6)修正。

1.2.2 亮度相似度λk

亮度相似度是一个标量，其计算按照公式(7)。随着亮度差值增大，λk减小。

1.2.3 度量实验

选取10种颜色作为颜色样本，在表1中是各种颜色的RGB值和感知颜色，将其映射到HSI空间进行相似度计算。参数取值为τ=1，α1=0.8，α2=0.2,e表示自然常数。

通过度量实验(选取1作为参照颜色)，从表1和表2中可以看出，深红色与红色最相似，其相似系数为0.93;随着颜色的视觉相差越大，颜色相似度系数变小。实验证明，该颜色相似性度量算法可以有效地度量颜色差异。

2 CS＿SSIM算法描述

对于真彩色图像来说，颜色信息至关重要。因此，文中考虑了颜色和结构的特性，提出了一种颜色结构的相似度度量公式:

其计算步骤如下:

第一步，使用SSIM方法计算待测图像的SSIM映射图SSIM＿Map;

第二步，将图像转换到HSI颜色空间，运用1.2节中的颜色相似性算法计算待测图像的颜色相似性映射图CS＿Map;

第三步，利用一、二步的计算结果，使用公式(8)进行信息融合，计算得到颜色结构相似性映射图CS＿SSIM＿Map;

第四步，按照文献[7]的图像划分算法，计算待测图像的区域划分映射图;

第五步，结合CS＿SSIM＿Map和图像区域划分映射图，进行空间信息融合，得到单一的图像质量描述符。

3 实验及分析

实验中，使用768×512的真彩色图像Bikes作为实验图像，如图1(a)所示。实验从三个方面验证算法是有效的:可行性，CS＿SSIM算法可以有效度量颜色失真;等同性，图像的颜色失真同结构失真一样，可以严重影响图像质量;单调性，CS＿SSIM算法可以准确地度量同种不同程度的失真情况。该算法与3-SSIM[8]做比较，实验结果数据见表3。

通过上述的实验及得到的数据结果(表3)，可以得到如下结论:

(1)通过对比第1、第2行数据，可得3-SSIM算法在计算中忽略了颜色信息，因此其评价值为1，而CS＿SSIM算法考虑了颜色失真的情况。因此可得3-SSIM算法未能度量颜色信息的损失，而CS＿SSIM算法可以度量图像颜色失真带来的视觉质量损失。

(2)对比第3、第8行数据，其3-SSIM计算值相差很小说明两种失真导致的图像结构变化差异不大。通过观察图像，图1(c)中的质量明显高于图1(d)。在CS＿SSIM度量值中，可以表现这种视觉差异。因此，颜色是彩色图像中与人眼视觉感知质量相关的重要因素。

(3)对比第4、第5、第6行数据，对于颜色差异的增大，CS＿SSIM算法可以很好地感知这一变化，随着颜色差异ΔR的增大，其算法质量度量值逐渐减小。这说明CS＿SSIM算法在度量图像质量时具有单调性。

(4)从人眼视觉感知出发，上述的所有测试图像的质量差异相对较大，基本覆盖了质量感知范围，CS＿SSIM算法的质量评价值，较3-SSIM算法的评价值更好地反映了这一事实。因此，在真彩色图像上，CS＿SSIM比3-SSIM取得了更好的效果，与人眼的主观感知更加一致。

4 结束语

真彩色图像质量评价与图像的结构和颜色都有关系，本文从颜色和结构两方面度量图像质量，避免了单一度量的固有缺陷。实验表明，该算法可以有效度量真彩色图像质量。可以发现，该方法简单地融合了结构相似度和颜色相似度，可能实际的人眼结构较为复杂，可以从这个方面继续研究。另外，基于该方法的彩色图像质量评价的空间融合也值得进一步研究。

参考文献

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[3] Wang Z,Bovik A C,Sheikh H R,et al.Image quality assessment:from error visibility to structural similarity.IEEE Trans Image Processing,2004;13(4):600—612

[4] 郑德品.基于结构相似度的图像质量评价方法研究.杭州:浙江大学,2007

[5] 范立南,张广渊,韩晓微.图像处理与模式识别.北京:科学出版社,2007

[6] 章毓晋.图像处理和分析.北京:清华大学出版社,2003

[7] Ran X,Farvardin N.A perceptually-motivated three-component image model-Part I-description of the model.IEEE Transactions on Image Processing 1995;4(4):401—415

客观评价系统 篇6

1 实验

1.1 实验材料

选用13种含竹浆纤维面料和一种纯棉面料进行性能测试, 14种面料均为机织面料, 织物详细规格见表1。B代表竹浆纤维, C是棉, JC是精梳棉, N是锦纶。

1.2 实验仪器

KES-FB型风格仪、KES-G5型小型压缩试验仪 (日本KATO.TECHCO.LTD公司) 、BS224S型电子天平 (赛多利斯仪器系统有限公司, d=0.000lg) 。

1.3 竹浆纤维织物基本力学性能的测定

取20cm×20cm的试样, 在温度 (20±2) ℃, 相对湿度为 (65±2) %的条件下用KES-FB型风格仪测试织物在低负荷作用下的力学性能 (拉伸、剪切、弯曲、压缩和表面摩擦) 。每种织物取3块试样进行测试, 取其3块试样的平均值作为测试结果, 各项测试结果见表2。

1.4 竹浆纤维织物基本风格值的计算

由于收集的14种试样织物, 适合用作女用轻薄型外衣面料, “风格计量与标准化研究委员会”把女用轻薄型外衣面料的基本风格分为硬挺度、平展度、柔顺度、丰满度、滑爽度和丝鸣感。因此, 根据川端面料评价系统中的女士轻薄型外衣面料的基本风格计算公式[5,6,7], 计算出各试样的六项基本风格值, 见表3。

2 结果与分析

2.1 基本力学性能分析

郭燕蕾[8]采用KES-FB织物风格仪测试了29种市场流行的男式全棉衬衫面料的力学性能。拉伸性能方面, 这29种全棉衬衫面料的LT值在0.5835~0.6780之间, 对比郭燕蕾的测试结果可以看出, 竹浆纤维织物相比棉织物来说容易产生拉伸变形。

剪切性能方面, 郭燕蕾[8]测试的29种市场流行的男式全棉衬衫面料的G值在0.58~1.76c N/cm· (°) 之间, 对比郭燕蕾的测试结果可以看出, 竹浆纤维织物相比棉织物来说较容易发生剪切变形。

弯曲性能方面, 郭燕蕾[8]测试的29块市场流行的男式全棉衬衫面料的B值在0.0113~0.0234c N·cm2/cm之间, 对比郭燕蕾的测试结果可以看出, 竹浆纤维织物与棉织物抵抗弯曲变形的能力没有明显差异。

压缩性能方面, 郭燕蕾[8]测试的29块市场流行的男式全棉衬衫面料的LC值在0.2743~0.3917之间, 对比郭燕蕾的测试结果可以看出, 竹浆纤维织物相比棉织物来说不易发生压缩变形。

摩擦性能方面, 郭燕蕾[8]测试的29块市场流行的男式全棉衬衫面料的MIU值在0.1170~0.1615之间, MMD值在0.0085~0.0303之间, 由此可以看出, 竹浆纤维织物的表面摩擦性能与棉织物的表面摩擦性能相差不大。

2.2 基本风格分析

由表3可以看出, 纯棉织物 (试样7) 的硬挺度值为5.733, 平展度值为8.584, 丰满度值为6.457。纯竹浆纤维织物 (试样8至试样12) 的硬挺度值在4.929~6.246之间、平展度值在3.317~6.660之间, 丰满度值在4.465~6.440之间, 可以看出竹浆纤维织物比棉织物柔软, 竹浆纤维织物的平展度不及棉织物, 竹浆纤维织物的丰满度不及棉织物。

由表3可以看出, 纯棉织物 (试样7) 的滑爽度值为1.762, 柔顺度值为1.143, 丝鸣感值为2.823。纯竹浆纤维织物 (试样8至试样12) 的滑爽度值在4.017~7.097之间, 柔顺度值在4.591~7.151之间, 丝鸣感值在4.057~4.633之间, 因此, 竹浆纤维织物比棉织物滑爽、柔顺, 竹浆纤维织物的丝鸣感比棉织物的强。

2.3 因子分析

运用SPSS统计分析软件中的因子分析法对经过标准化处理的数据进行分析, 数据的标准化理方法与计算基本风格值相同[9]。经过分析得到各因子的贡献率及旋转主因子矩阵, 并提取出反映织物风格特征的主因子, 表4、表5分别为主因子贡献率表和旋转主因子载荷矩阵。

由表4可知, 第一个主因子的特征值为6.352, 解释原有16个变量的39.700%;第二个主因子的特征值为3.841, 可解释原有16个变量信息的24.005%;第三个主因子的特征值为2.291, 可解释原有16个变量的14.347%;第四个主因子的特征值为1.328, 可解释原有16个变量的8.298%。前4个因子的累积贡献率达到86.35%, 可以解释16个力学性能的绝大部分信息。

为了更好地定义和解释各个主因子, 调整各个主因子的贡献率比例, 对各个主因子进行了最大方差旋转, 旋转后的4个主因子与各原始变量的关系见表5。

由表5可知, 各主因子所包含的原始变量的权重是不同的。由于比重大的原始变量影响主因子的性质, 经过最大方差旋转后, 各主因子所包含的原始变量按基本性质和权重大小被分类排列, 性质接近的原始变量互相聚类[10]。根据原始变量的物理意义, 可以对4个主因子进行解释和定义如下。

主因子1中G、2HG、2HG5、B、2HB所占权重较大。G反映织物在外力作用下发生弯曲和变形的难易程度;2HG、2HG5反映织物发生变形后的恢复能力;B、2HB是影响织物悬垂性的主要因素, 它们反映了织物的柔软性、身骨弹跳性[11]。因此把主因子1定义为柔顺度因子。

主因子2中RT、T、W所占权重较大, 它们分别代表拉伸功回复率、柔软厚实感和轻重感, 因此把主因子2定义为厚重度因子。

主因子3中WC、RC所占权重最大, 它们分别代表压缩比功和压缩回弹性, 它们分别反映织物的蓬松感和丰满感, 因此把主因子3定义为丰满度因子。

主因子4中MMD、SMD所占权重最大, 它们分别反映织物的爽脆和表面匀整性, 因此可以定义主因子4为表面匀整因子。

由以上分析得出竹原纤维类织物的手感风格可从4个方面说明, 即柔顺度、厚重度、丰满度和表面匀整度。这与川端评价系统中归纳的几项基本风格 (丰满度、硬挺度、滑爽度、平展度、柔顺度、丝鸣感) 较为相似。

3 结语

3.1竹浆纤维织物比棉织物容易产生拉伸变形和剪切变形, 却不易发生压缩变形;在抵抗弯曲变形能力和表面摩擦性能方面, 竹浆纤维织物与棉织物没有明显差别。

3.2竹浆纤维织物比棉织物柔软、滑爽, 但竹浆纤维织物的平展度和丰满度不及棉织物, 竹浆纤维织物的丝鸣感比棉织物的强。

3.3采用因子分析方法用于评价竹浆纤维织物的手感, 简化系统是有效的。通过因子分析, 将表达织物手感的16个指标综合为柔顺度、厚重度、丰满度和表面匀整度4个主因子, 与川端风格的6个基本风格有一定的关系。

参考文献

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[10]李志辉, 罗平.SPSS for Windows统计分析教程 (第2版) [M].北京:电子工业出版社, 2005.213-216.

汽车最速操纵的客观评价指标研究 篇7

关键词：汽车,最速操纵,操纵稳定性,评价指标

0 引言

最速操纵是以最短时间完成对汽车的操纵作为控制目标,通过最优控制得到的一种最优操纵方式。为了对汽车操纵稳定性进行评价,学者们先后展开了一系列研究。

邢如飞等[1]研究了汽车操纵稳定性主观评价指标。黄建兴等[2]研究了闭环汽车操纵稳定性综合评价指标的权重。王颜会等[3]运用多元统计分析方法,对汽车操纵稳定性客观综合评价指标进行了评价,降低了评价维度,得到了客观赋权操纵稳定性能得分。王化吉等[4]运用模糊层次分析法研究了汽车操纵稳定性主观评价指标权值。郝圣杰等[5]运用主成分评价法对汽车操纵稳定性进行了客观评价,简化了评价过程,其不足之处是在实际运用中存在一定的局限性。赵又群等[6]运用灰色关联度法和模糊数学方法,基于驾驶员打分的评价方法对汽车转向操纵动态特性进行了综合主观评价。张丽霞等[7]提出考虑驾驶员忙碌程度、侧翻、侧滑、速度的最速操纵稳定性的单项评价指标和综合评价指标,仿真结果表明了其有效性,但在关于速度单项评价指标和危险性单项评价指标方面需要完善。

以上对汽车操纵稳定性的评价指标中除了文献[7],都没有考虑汽车行驶速度,而最速操纵受汽车纵向、侧向和垂向三个方向的影响,涉及一系列的物理量,对最速操纵的评价要明确影响其变化的物理过程。本文在已有客观评价指标的基础上,增加考虑速度因素和轮胎附着性能客观评价指标。有关最速操纵的单项评价指标中最具有代表性的是汽车的纵向速度,考虑到其他各单项评价指标呈越小越好变化趋势,本文在文献[7]对最速操纵的速度评价指标研究基础上,对该评价指标进行了修改,让速度评价指标呈现越小越好的变化趋势。增加的轮胎附着性能评价指标也采用同样的处理办法。在提出的评价指标基础上,基于ADAMS/Car,对汽车进行了双移线仿真试验,得到了评价指标的仿真结果。

1 汽车最速操纵稳定性评价指标

1.1 汽车操纵稳定性单项评价指标

本文在郭孔辉等[8]提出的考虑驾驶员忙碌程度、侧翻危险性、侧滑危险性的基础上,考虑汽车行驶速度和附着性能,提出了以下单项评价指标及综合评价指标表达式。

(1)驾驶员忙碌程度评价指标JB为

式中,为转向盘角速度;为转向盘角速度门槛值;tn为试验时间。

(2)汽车侧向加速度评价指标JR为

式中,ay(t)为汽车侧向加速度;ay,th为侧向加速度标准门槛值。

(3)车身侧倾角评价指标JΘ为

式中,θ(t)为汽车的侧倾角;θth为侧倾角门槛值。

(4)汽车侧滑危险评价指标JS为

式中,i=f,r分别代表前轮和后轮;JSf为前轮侧滑评价指标;JSr为后轮侧滑评价指标;JS为整车侧滑危险性评价指标;Fyi(t)为车轮侧向力;Fzi(t)为车轮法向力;μy,th为侧向附着系数门槛值。

纵向速度和轮胎附着率属于汽车在纵向动力学的表现,直接反映了汽车最速操纵的性能发挥,故本文进一步提出以下评价指标。

(1)汽车纵向速度评价指标JU为

式中,u(t)为汽车纵向速度;uth为汽车纵向速度门槛值。

(2)汽车附着性能评价指标JA为

式中,Fxf(t)为前轮驱动力;Fzf(t)为前轮法向力;μx,th为纵向附着系数的门槛值。

1.2 汽车最速操纵稳定性的综合评价指标

以上提出的各单项评价指标对汽车最速操纵稳定性都有一定的影响,本文采用加权平方根值表示汽车最速操纵的综合评价指标JT,其表达式为

式中,wB为驾驶员忙碌程度指标权值;wR为侧向加速度指标权值;wΘ为汽车侧倾角评价指标权值;wS为汽车侧滑危险性评价指标权值;wU为汽车速度评价指标权值;wA为汽车附着性能评价指标权值。

1.3 各单项评价指标门槛值和权值的确定

汽车最速操纵稳定性各单项评价指标权值具有如下关系:

其中,si,th为各单项评价指标的门槛值,wei为实际权值,wi为理论权值,通过各单项门槛值可以计算出各门槛值的权值。根据参考文献,可以得到最速操纵工况下各单项评价指标的门槛值如表1所示,加权值如表2所示。

2 汽车最速操纵稳定性单项评价指标仿真

基于ADAMS/Car建立整车模型,模型的建立和汽车基本参数见文献[9]。对汽车进行双移线仿真试验,整车仿真设置见文献[10]。根据以上提出的各单项评价指标表达式和表1取值,基于MATLAB,得到汽车最速操纵各单项评价指标仿真结果如下。

(1)驾驶员忙碌程度评价指标仿真结果。根据式(1)和表1,驾驶员忙碌程度的评价指标仿真结果如图1所示。从图1可以看出,该评价指标在整个超车过程中始终持续增大,说明驾驶员一直在忙碌。

(2)汽车侧翻评价指标仿真结果。以式(2)中的侧向加速度评价指标和式(3)中的侧倾角评价指标为基础,通过加权,得到汽车侧翻评价指标仿真结果如图2所示。从图2可以看出,该评价指标在2.5~6s内迅速增大,表明这个时间段发生侧翻的危险性比较高,应给予高度重视。

(3)汽车侧滑危险评价指标仿真结果。根据式(4)和表1,汽车侧滑危险评价指标仿真结果如图3所示,该评价指标是取四个车轮中最容易发生侧滑的指标为基准进行计算的。从图3可以看出,该评价指标随时间延长稳定增大,侧滑危险性增高。

(4)汽车纵向速度评价指标仿真结果。根据式(5)和表1,汽车纵向速度评价指标仿真结果如图4所示。从图4可以看出,该评价指标随时间呈现凸函数变化,表明汽车速度增大的同时,加速能力有所降低。

(5)汽车附着性能评价指标仿真结果。根据式(6)和表1,汽车附着性能评价指标仿真结果如图5所示。从图5可以看出,在0~2s和10~12s附着性能评价指标迅速增大,表明这两个时间段轮胎附着性能变差。

3 汽车最速操纵稳定性综合评价指标仿真结果

根据图1~图5各单项评价指标仿真结果和式(7)综合评价指标表达式,根据表2得到各单项评价指标权值,对汽车进行双移线仿真试验,得到最速操纵时,汽车综合评价指标仿真结果如图6所示。从图6可以看出,当初始车速u为90km/h和初始车速为108km/h时,评价指标都随时间的延长而增大,汽车操纵稳定性变差,且车速低时评价指标小,操纵稳定性好。

4 结语

基于ADAMS/Car对汽车进行双移线仿真试验,运用MATLAB软件对汽车状态参数进行计算得到最速操纵的汽车单项评价指标和综合评价指标仿真结果,仿真结果表明各单项评价指标和综合评价指标都随时间延长而增大,操纵稳定性变差;并对比了不同初始车速下汽车的最速操纵稳定性,仿真结果表明当初始车速低时,操纵稳定性综合评价指标小,操纵稳定性好,符合实际情况。该评价指标对汽车设计和评价汽车的操纵稳定性有一定的参考和指导。

参考文献

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[9]张丽霞.汽车操纵稳定性和平顺性中逆问题的研究[D].南京:南京航空航天大学,2007.

客观评价系统 篇8

一、奠定评价基调

小学语文教师要为绿色评价奠定基调, 让学生感受到在语文学习的过程当中, 语文教师不是仅仅以成绩作为评价的标准。而应该考虑到学生的个性特征, 采用多种方式对学生进行评价。

首先, 现代教育教学理论认为教师是学习的主导者, 学生是学习的主体, 在教学过程中要充分注重学生的主体地位。实际上这是一种以学生为本的教育教学理念。以学生为本就要注重学生的语文学习能力的发展, 要用客观的眼光来评价学生的学习, 关注学生的健康成长。其次, 教学过程中要注意评价与教学同步。评价是教学过程不可或缺的一部分, 教学评价和反思能够促进教师革新教学模式, 让教师更快地进步。再次, 教师要树立从多方面评价学生语文学习的理念。对于学生而言, 他们自身的语文学习能力和素质不同, 语文成绩也会有很大的差异。然而基于自身基础, 教师要对他们的成绩进行纵向的和横向的评价, 着眼于他们自身语文学习的发展与否。

二、注重过程评价

传统教育理论注重对学生学习结果的评价, 而新课程改革则要求加强对学生学习过程的评价。这体现了以人为本的精神。每一个学生都是一个独特的个体, 反映到他们的学习能力和发展能力上也是千差万别。小学语文教师要重视对学生的这种个体化的过程评价, 根据学生的语文基础和实际情况, 为学生的学习和发展提出建设性的意见。

如在教学小学六年级下册的语文时, 笔者就多次尝试运用过程性评价, 收到了意想不到效果。学生小李一见到古诗文就头疼, 更不用说背诵了。在教学《七步诗》的过程中笔者发现他对曹丕和曹植的故事非常熟悉, 于是笔者邀请小李给同学们讲解该故事, 并表扬他的宽广知识面和生动的讲解技巧。之后, 笔者常邀请小李寻找“背景故事”, 并制作成卡片贴在知识角。而与此同时小李的背诵速度也得以提高。

过程性评价能够全面、及时地发现学生学习过程中存在的问题, 在他们取得了进步之后及时地进行表扬, 让他们树立语文学习的信心, 最终促进教师教学的成功。

三、构建多元评价的方法

小学语文教师要对学生的评价进行研究, 努力构建多元化评价体系, 全面评价学生, 促进学生的发展和进步。要让学生感受到教师时时刻刻在关注他、鼓励他。在老师肯定的表扬声和委婉的建议声中, 学生能够更加深刻的反思自己学习的不足。

首先教师要注意构建多元化的评价方法。在一个阶段的学习结束之后, 教师可以采用总结性的评价;而在课堂教学过程中, 教师要多采用过程性评价, 让学生时刻感受到自己的进步, 同时对学生的学习要有一个纵向的评价;在对学生的语文学习的优劣点进行评价时, 要注意发掘学生的优势所在, 让优势带动其他方面的学习。如男生往往对与历史相关的内容进行学些时感兴趣, 如《草船借箭》、《景阳冈》等课文, 学习效果也较好。教师要以此作为表扬点, 让学生由点到面的全面对语文学习感兴趣。

其次, 教师要注意构建评价主体多元化。学生的语文学习如何, 教师的评价是重要的, 但是并不全面。因此教师要构建多元化的评价主体, 家长、同班的学生都可以作为评价的主体。多元化的评价主体更能增强学生对自己语文学习的认知, 以肯定和进步为主的评价方向更加能够坚定学生学习语文的信心, 也会为他们的语文学习带来动力。

四、增添评价趣味

小学生有着极强的好奇心, 新奇的事物总是能够吸引他们的注意力。教师在对学生进行评价的过程中要注意使用一些新颖的评价方式, 增强评价的趣味性。

如现代网络的发展一些新词语层出不同, “抢沙发”、“囧”等词语都能够给学生带来视觉和理解上的冲击, 教师可以采用网络上的一些词语或者图形来对学生的课业进行评价。如学生默写《卜算子》全部正确的同学, 教师可以用笑脸的图形来对学生进行评价。《矛与盾》的寓言小故事可以用“囧”来总括作业中自相矛盾的学生。

教师也可以使用一些幽默风趣或者生动形象的语言来评价学生。如“你今天的作业帅呆了”或者“酷毙了”、“今天你瘦身了, 作业怎么少了一半”、“作业中的标点符号离家出走了吗?”用一些生动形象的方式对学生进行评价, 如“猴王出世了, 你在课堂上也变成猴王了”, 用以批评那些课堂上精力不集中的同学。总之教师调动自己对语言的感受力和观察力, 增强语言和评价的趣味性, 让学生在富有趣味的语言中感悟、反思和进步。

五、结语

绿色评价实际上是着眼于学生的发展, 教师注重评价的多样性和全面性, 不能仅以成绩作为评价的标准。语文作为人文性很强的学科, 多维的评价能够调动学生语文学习的兴趣和积极性, 让他们真正爱上语文这门课。

摘要：目前我国中小学生的评价方式虽然较传统评价方式有了很大的改变, 但是在实际操作过程中, 教师对学生的评价还是以考试成绩作为评价依据, 注重结果评价。在新课程改革的前提下, 语文教师要积极探讨绿色评价的可行性, 让小学语文的评价多元化、人性化, 坚持对学生进行客观分析、理性评价。

关键词：小学语文,绿色,评价

参考文献

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客观评价系统 篇9

作为全球第一个数字电影工业规范,DCI V1.1由美国的数字电影创导组织(DCI)于2007年发布。该规范对下一代数字电影的图像大小、比特深度、采用的压缩标准等作了规定,如图像尺寸有2K(2 048×1 080)和4K(4 096×2 160)两种模式,比特深度为16 bit(有效比特可能低于此值),采用JPEG2000标准的第一部分进行压缩。从这些指标中可以看出,DCI数字电影图像与普通的数字图像相比有尺寸大,亮度、对比度动态范围大的特点。

由于DCI规范发布不久,目前尚无对DCI数字电影图像质量客观评价的研究。针对DCI数字电影图像的上述特点,笔者研究了适合DCI数字电影图像的图像质量客观评价的模型,提出了峰值信噪比、结构相似度和人眼视觉模型相结合的综合评价方法,并在自主开发的DCI数字电影编码系统中测试了上述算法的有效性[1]。

2 峰值信噪比

峰值信噪比(PSNR)虽然是应用最广的图像质量评价指标,但对有些图像不能较好地反映其失真。这种方法遍历了整幅图像,计算出待测图像与参考图像间每个像素的差值,求和再平均。如果在图像的一个较小的区域发生了严重的失真,例如在将胶片电影通过胶转数生成数字图像的过程中,胶片的一个小区域有损坏,则生成的数字图像在对应区域就有明显的失真。这种失真是人眼不能忽视的,但是在计算PSNR时,这种严重的失真在整幅图像中经过平均,对结果可能影响并不大。PSNR不能很好地反映出此种情况对图像质量的影响。

但在一般情况下,PSNR能大致反映图像质量,PSNR值高的图像质量相对较高。通常,当PSNR值在28 dB以上时,图像质量差异不太显著,当35~40 dB时,则肉眼分辨不出差异。由于数字电影是在大屏幕上放映,因此对图像质量的要求较高,故将PSNR值为35 d B以上作为质量较好的标准。

3 结构相似度

结构相似度(SSIM)是一种基于结构信息衡量原始信号与处理后信号之间相似程度的方法[2],计算简单,与主观质量评价关联性较强。

基于结构失真进行图像质量客观评价的依据是人眼视觉系统高度适合于提取视觉场景中的结构信息,测量结构信息的改变与感知图像质量的变化非常接近。因此,如果结构相似则认为前后图像质量变化不大,即质量损失不大。结构相似法提供了与感知图像失真非常接近的一种客观评价方法。此方法综合比较了原始图像与失真图像的亮度、对比度与结构信息。其中结构函数可以用线性相关度、梯度等作为主要的结构信息来表示[3]。SSIM的最佳取值为1。

由于人眼对图像的边缘非常敏感,而梯度能很好地反映出图像中微小的细节反差和纹理特征变化,符合人眼视觉系统对亮度跃变较敏感的性能。因此梯度可以看作基于空间域特征的清晰度评价函数。基于梯度的结构相似度(GSSIM)图像质量评价方法是将梯度作为图像的主要结构信息。

对于失真较严重的图像,其纹理特性已经受到了较大的破坏,而梯度能如实地反映这种纹理特征的变化。因此,对压缩比很大的图像,GSSIM的评价方法是对SSIM的一个很好的补充。

PSNR反映的是噪声层面的图像差异,而结构相似度综合比较图像的亮度、对比度、结构信息来反映图像质量的信息损失。对数字电影图像来说,由于亮度和对比度动态范围大,因此这是图像质量评价的重要方面。而结构信息因人眼对其十分敏感,因此也是进行图像质量评价时考虑的重要因素。结构相似度的方法计算较简单,并且容易获得与主观评价较为贴近的结果。

4 基于人眼视觉系统的评价方法

随着人眼视觉系统(HVS)研究的不断深入,基于视觉感知的方法在客观图像质量评价方法的研究中越来越广泛。图像的信宿是人,因此评价图像质量时考虑到人眼特性,能获得更准确的结果。然而HVS十分复杂,目前对其认知仍然有限。尽管如此,许多利用HVS生理特征的图像质量客观评价模型已经建立起来,并取得了一些研究成果[4]。

视觉敏感度带通特性是HVS的一个显著特性,它由对比度敏感函数(CSF)表示。CSF是空间频率的函数,具有带通滤波器的性质。由于视觉感知在空间频率、方向上的多通道分解性,HVS可以视为相邻的多个并列视觉通道。这些视觉通道具有线性或正交相位移不变性和多尺度特性,对水平和竖直方向刺激最敏感,越往对角方向敏感度降低,在45°和135°方向最不敏感。因此,可以将原始图像和压缩后重建图像对应于不同视觉通道的频带划分开,对这些频带的数据按CSF曲线加权,再计算差值,最后映射为视觉感知的信噪比SNR_HVS。

划分图像对应于视觉通道的频带,可通过二维小波变换来实现。由于小波分解可看作多分辨率滤波器组,这与视觉通道的性质相匹配,因此可以方便地实现频带划分。

5 实验结果

使用Visual C++6.0平台,在数字电影编码系统中对PSNR,SSIM,GSSIM以及基于小波频带划分和CSF特性算法进行了实验。测试图像为tiff文件,选用北京电影学院提供的2K stem标准序列,比特深度为16 bit(有效比特为12 bit),色彩空间为X’Y’Z’,从中选取了7个不同特征的场景。

1)PSNR

图1~3是7个场景中3个色调从冷到暖、亮度层次由多到少的场景的X’Y’Z’3个色彩分量的PSNR曲线。从图中可以看出,亮度分量Y’的PSNR值高于色度分量。色彩丰富、亮度变化剧烈的图像,相对失真大。而色调比较均衡、突变较小、亮度变化较小的图像,相对失真也小。

DCI规定图像压缩后码率不超过250 Mbit/s,当码率在这一值附近时,即每帧图像压缩率大约为0.137时,各分量PSNR的差距比较小。当码率为150 Mbit/s时,各分量的PSNR均高于40,对要求高质量的数字电影图像来说,此时已经符合要求。

2)SSIM与GSSIM

图4~5分别为场景一的X’Y’Z’3个色彩分量的SSIM与GSSIM曲线。图6为Y’分量的SSIM与GSSIM比值曲线。

SSIM与GSSIM在码率较高的时候,曲线走势平缓。随着码率的降低,曲线变化越来越剧烈。DCI规范采用压缩标准JPEG2000,靠丢包来实现压缩,而最先丢弃的肯定是高频数据,因此压缩率越大,码率越低,丢包越多,细节丢失越严重。从上图可以看出,这两种方法适合评价数字电影这种采用JPEG2000压缩的图像,它们能很好地反映图像细节的失真。

对比SSIM与GSSIM,很容易发现,GSSIM在码率较低、图像降质严重的情况下,能更好地反映主观质量。

3)基于小波频带划分和CSF特性算法

图7~8所示为stem序列中两个场景,从左至右分别是原始图像,压缩率0.10和压缩率0.03的图像。

实验中主观评价是在电影学院的数字电影审片室中进行的,观测者由电影学院师生组成。由于条件所限,没有取得更详尽的数据绘制曲线。但从表1~2可以看出,SNR_HVS方法的结果可以很好地反映数字电影图像的主观质量。

6 小结

PSNR在对数字电影这种高质量的图像进行评价时,反映图像质量不够敏锐。降低同样的码率,在码率较高、图像质量较好的情况,人眼能感觉到的图像损失远不如码率较低、降质较严重的情况。由于人眼对细节敏感,而这恰好是数字电影的数据包中靠后放置的高频分量,是压缩过程丢弃的部分。故反映细节失真的算法较PSNR能更好反映图像质量。从上述曲线可以看出,SSIM与GSSIM能很好地弥补PSNR在压缩率较大时的评价结果。

图像质量客观评价方法需要与主观评价对应起来,基于小波频带划分的算法由于加入了HVS中的对比度敏感函数,计算的信噪比不再是绝对误差,而是相对误差,更贴近人眼对图像的感受。对于数字电影来说,SNR_HVS在体现观众对图像的感知上效果更佳。在对数字电影图像进行评价时,可以先利用PSNR进行粗略的估计,再计算SNR_HVS,对压缩率较大、码率较低的情况下,SSIM和GSSIM可以较好地反映出图像质量损伤的程度。

因此,联合使用PSNR,SSIM和SNR_HVS等多种方法,可很好地对DCI数字电影图像质量进行客观评价。

摘要：提出了以峰值信噪比为基础,结合结构相似度和基于人眼视觉系统的数字电影图像质量客观评价方法。在符合全球第一个数字电影工业规范(DCI规范)的数字电影编码系统中实现了算法,并给出了评价结果。

关键词：数字电影,图像质量客观评价,结构相似度,人眼视觉系统

参考文献

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