均衡方法论文范文

均衡方法论文范文（精选12篇）

均衡方法论文 第1篇

和是傅里叶变换对,是信道的幅频响应,是相频响应。要实现信道的理想传输,即无失真传输,必须满足在信号宽W范围内是常数,是频率的线性函数。如果在W范围内不是频率的线性函数则会引起相位失真。解调时信号波形就会出现明显的失真,它存在于大部分调制系统中,是现代通信传输中实现可靠高速传输的主要障碍之一。从广义上讲,“均衡”指所有减少码间串扰的信号处理或滤波技术。

均衡可以分为两大类,第一类是最大似然序列估计(maximum-likelihood sequence estimation,MLSE),需要对进行估计,调整接收机的环境。这种调整的目的是使检测器根据已失真的解调脉冲序列进行更好的估计。采用MLSE接收机并不是对是其进行采样,重新组合及其他的补偿,而是调整接收机本身更好的进行是真波形的处理。第二类均衡就是利用均衡滤波器它可以自行的对信道进行均衡, 并且均衡效果也比较好。本文就是利用的第二类均衡,并且是利用线性均衡滤波器进行信道的均衡。

1均衡滤波器

1.1均衡滤波器的类型:

均衡分为判决反馈滤波器和横向滤波器。其中判决反馈滤波器(DFE) 由两个滤波器组成,一个前馈滤波器和一个反馈滤波器。其中两个滤波器抽头的间隔均是符号间隔。前馈部分是接受信号序列。此滤波器把被检测过的符号作为输入,它是从当前估计值中除去由先前被检测符号引起的那部分符号间干扰。

另一类均衡器是横向均衡器,也是线性均衡器。本文的均衡滤波器使用的是横向均衡滤波器,在下一小节中详细介绍。

1.2横向滤波器

横向滤波器的结构如图1所示:

横向滤波器的功能是消除码间干扰, 对每个时刻的输出符号独立判决, 均衡器的输出符号估计值可表示为

均衡器的性能取决于抽头系数{Cj} 的最佳化准则。

2横向滤波器的求解法则

2.1最小均方误差法

通过最小均方误差( min mean-square error,MMSE) 可以求出求出抽头系数{Cn}。 MMSE的性能指数(标记为J)定义为:

基于MMSE准则的均衡器传递函数为

当噪声白化滤波器合并到C(z) 中时, 得到一个等效均衡器,器传递函数为

当均衡器的传递函数C(z) 由上式确定时,通过计算J的最小值(记为Jmin),可以得到残余符号间干扰和加性噪声的一个度量。因为,且根据出的正交条件,有

有限均衡器的最小均方误差:

2.2迫零法则

迫零算法(ZF) 是由Lucky于1965年提出的,他在分析中略去了信道的加性噪声,所以在实际存在噪声的情况下由该算法得到的解不一定是最佳的,但它易于实现。因此,在信道的频率响应特性比较平坦,所引起的码间干扰不太严重的情况下,由该算法可达到信道均衡的效果。具体实现如下:在横向滤波器的延迟单元N为无穷多个的理想线性均衡条件下:

为消除接收端抽样时刻的码间干扰, 希望:

在实际应用中,常用的是截短的横向滤波器,因而不可能完全消除接收端抽样时刻的码间干扰,只能适当的调整各抽头系数,尽量减小码间干扰。此时,可使:

当k为其它值时,hk可能是非零值, 构成均衡器输出端的残留码间干扰。

本文中主要求解方法是用的迫零法则。

3利用蒙特卡洛方法对信号进行信道均衡仿真设计

3.1蒙特卡罗方法:

蒙特卡罗方法于20世纪40年代美国在第二次世界大战中研制原子弹的 “曼哈顿计划”计划的成员S.M. 乌拉姆和J. 冯诺伊曼首先提出。数学家冯诺伊曼用驰名世界的赌城摩纳哥的Monte Carlo来命名这种方法,为它蒙上了一层神秘色彩。在这之前,蒙特卡罗方法就已经存在。1777年,法国数学家布丰(Georges Louis Leclere de Buffon,17071788)提出用投针实验的方法求圆周率。这被认为是蒙特卡罗方法的起源。

蒙特卡罗方法又称统计模拟法、随机抽样技术,是一种随机模拟方法,以概率和统计理论方法为基础的一种计算方法, 是使用随机数(或更常见的伪随机数)来解决很多计算问题的方法。将所求解的问题同一定的概率模型相联系,用电子计算机实现统计模拟或抽样,以获得问题的近似解。为象征性地表明这一方法的概率统计特征,故借用赌城蒙特卡罗命名。

蒙特卡罗方法解题过程的三个主要步骤:

(1) 构造或描述概率过程

(2) 实现从已知概率分布抽样

(3)建立各种估计量

3.2设计迫零均衡器

函数入口参数:归一化的多径信道系数h,均衡器抽头数2N+1 ;

找到h的时间原点,即h=1处;

若原点两侧的值个数不等,补零使之相等;

根据给定抽头数确定冲击序列

根据冲击序列x确定矩阵方程系数X

由矩阵方程求迫零均衡器的系数C, 作为函数出口参数返回。

3.3对存在ISI的信号进行迫零均衡

1. 产生一列随机等概的二进制消息序列并进行调制;

2.让该发送信号序列与一个多抽头的滤波器卷积,就相当于经过一个多径信道,从而产生ISI ;

3.利用C=force_zero(h,N) 函数对存在ISI的信号迫零均衡;

4 MATLAB仿真

基于信道f

f=[0.000012+j*0.0008,0.0485+j*0.01 94,0.0573+j*0.0253,0.0786+j*0.0282,0.08 74+j*0.0447,0.9222+j*0.03031,0.1427+j* 0.0349,0.0835+j*0.0157,0.0621+j*0.0078,- 0.0359+j*0.0049,0.0214+j*0.0019],进行MATLAB的仿真,应用的是蒙特卡洛方法,信号经过的均衡器是迫零均衡器。

4.1下面给出利用蒙特卡洛方法进行的MATLAB仿真结果。

为了更好的突出均衡效果,仿真设计3抽头和21抽头的均衡器,从而更容易的进行对比。图2图3分别为经过3抽头和21抽头的均衡器均衡过的信道的幅度谱。

加入高斯白噪声,仿真信号经过无均衡器、3抽头均衡器、21抽头均衡器的QPSK调制的误码率。

下面给出信号经过均衡过的信道(等效信道)的仿真结果:

加入高斯白噪声,仿真信号经过无均衡器、3抽头均衡器、21抽头均衡器的QPSK调制的误码率。QPSK调制的误码率。

5总结概述

仿真结果表明均衡器抽头越多,均衡效果越好,特别的可以从图(5)图(6)中可以得到对比,等效信道中2 1抽头的均衡效果近似一条直线,但是3抽头的却不是很理想。可以由图(7)看出没有均衡过的信号的误码率大于均衡过的信号,同时21抽头的效果又比抽头的好得多。根据与理论误码率的比较可以知道均衡器抽头越多误码率越小。从而得出了均衡器可以减小信号的误码率的结论。3抽头信道的幅度谱

摘要：现代通信系统中数字信号以快速性和稳定性为主要特点,但是因为信道的不稳定性使得数字信号在传播过程中产生符号间干扰(ICI),因而大大增加了符号的错误率。故需要对信道进行均衡,从而得到更加可靠的信号。可以在数字通信系统中插入一种均衡器。经过均衡器的信号可以清除码间干扰,矫正输出信号波形。文章运用蒙特卡洛方法和MATLAB为辅助工具仿真信道均衡。此算法由信道均衡器和匹配滤波器组成,信道均衡是基于迫零均衡准则。

均衡方法论文 第2篇

【摘 要】随着社会经济的不断发展和进步，人们出行的主要交通方式也发生了较大变化，地下铁路交通是一种新兴的交通方式，因其出行方便、迅速、舒适度高，被广大城市居民所喜爱，现在地铁交通已经成为人们常用的出行方式之一。随着地下铁路建设的发展和普及，地铁交通的客流量日益增大，为了保证人们能够更加方便的乘坐地铁出行，就需要对地下铁路的客流状况以及客流变化规律进行统计，并对地铁的运输组织和行车组织工作进行设计规划。本文主要分析了地铁的客流分布和行车组织间的关系，并针对不同的客流情况给出了不同的行车组织方案。

【关键词】断面客流 地铁 行车组织

地铁的顺利运行和乘客流量有很大关系，客流状态和变化规律是设计地铁行车组织方案的依据。地铁客流分布会随着时间和空间的变化发生改变，这种变化能够反映一个城市的社会经济活动以及人们的生活方式，客流主要特征表现在各时间段客流不均衡和各区间客流不均衡。断面客流即某一时间段内地铁线上某一区域的客流量，为了提高地铁运营企业的经济效益和地铁交通的服务质量，应以原有的地铁线路结构为基础，根据地铁的断面客流分布情况，对地铁的形成组织方案进行科学合理的设计。地下铁路的客流情况特性

1.1 时间段客流分布特性

时间段客流量主要分布类型有单向峰型、双向峰型、全峰型、突峰型以及无峰型五种。单向峰型情况主要发生在地铁线路周围土地使用方式比较单一，或者该交通路线的客流具有很明显潮汐特性的区域；地铁站点的客流分布比较集中，早晚的上车高峰期和下车高峰期时间被错开。双向峰型情况主要发生在地铁线路周围土地使用功能比较复杂，综合度高的区域；地铁各站点的客流分布和其他交通情况的差别不大，早、晚的上车高峰期和下车高峰期有相应的配对。全峰型情况主要发生在地铁线路周围土地已被高度开发的地区。这种路线周围一般都有大量的公共建筑物和公用设施，客流分布基数比较大，无明显的低谷期，每个时间段的上车和下车客流量都很大。突峰型情况主要发生在地铁线路周围土地有电影院等大型的公用设施，当公用设施内的节目演出完毕时，会出现一个短时间的的上车高峰期，在其他地铁站点也可能出现一个时间较短的下车高峰期。无峰型情况主要发生在地铁线路周围土地尚未完全开发的区域，或者地铁本身的运输功能比较小；地铁各站点、各时间点客流量比较少，且无明显的上车和下车高峰期。

1.2 空间客流分布特性

不同区域地铁客流量不均衡分布的形式主要有双向型和单向型两种。各断面的客流量分布情况主要有凸起型、凹陷型、均等型、渐变型以及不规则型五种。同区域地铁客流量不均衡分布的形式：单向型主要是指在某一时间段内，地铁上下车的客流量相差不大，这种情况一般在市区地铁线路上比较常见；双向型主要是指在某一时间段内，地铁上下车的客流量存下很大差别，这种情况一般在郊区和工业区的地铁线路上比较常见。对于地铁线路上方向客流存在的不均衡性，可以采用方向不均很系数对其进行描述，以表示地铁线路上下车方向客流的不均衡系数，表示上行方向断面客流量的最大值，表示下行方向断面客流量的最大值，很计算公式如下：

（1）

各断面的客流量分布情况：凸起型主要是指地铁路线上各断面的客流量最高值主要集中在中间几个断面，断面客流量的线性分布呈中间凸起形状；凹陷型和凸起型正好相反，主要是指地铁路线上各断面的客流量最低值主要集中在中间几个断面，断面客流量的线性分布呈中间凹陷形状；均等型主要是指各地铁站点的上下车客流量差异不大，线性分布曲线无明显的高峰和低谷；渐变型主要是指，随着地铁线路的延伸，客流量逐渐变大或变小的情况；不规则型主要是指地铁线路各个断面的客流量分布无明显规律，无法表现出某种可描述的形状。

可用以下公式对断面客流不均衡性进行计算：

（2）

其中表示单向断面客流不均衡系数，表示为单向断面客流量，表示单向全线断面数。行车组织方案

2.1 时间段客流分布不均衡的行车组织方案

对于时间段客流分布不均衡的情况，可采用分时段行驶大小编组列车解决。在客流量比较稳定的平峰时间里行驶小编组列车，高峰期行驶大编组列车。这种行驶方式能够在一定程度上提高列车满载率和服务质量，降低列车运行次数和企业运营成本。但这种方式需要对列车的拆解和拼装及进行考虑，且在平峰期向高峰期过渡期间需要减小大编组列车和小编组列车之间的间隔，避免出现乘客长期滞留于小编组列车之上。时间段客流分布不均衡还可采用高低密度行解决，适当减小高峰期行车时间间隔，延长平峰期行车时间间隔。这样同样能够提高列车满载率，减小企业运营成本，但也因为低密度的行车导致造成候车时间延长的情况，导致地铁交通的服务水平下降。

2.2 空间客流分布不均衡的行车组织方案

对于空间段客流分布不均衡的情况，可对列安排不同运力的方式是您进行解决。对于上下行方向出现的断面客流不均衡过大时，可以在环形线路的内外环线路上设置不同的运力来节约运营成本，提高满载率；还可以采取加开区段列车进行解决。对于地铁线路单向最大断面客流不均很程度过大时，增加客流量较大区段的列车行驶次数，进行长短交路结合的行车组织方案。但这种方法在列车密度增加时对运营组织和地铁站点的设备要求会越来越高。结语

随着社会经济进步和城市建设的逐步完善，城市居民的生活节奏也来越快，人们进行社会活动的区域逐渐扩大，各个时间段出行的人口基数也越来越多，人们的活动范围越来越广，城市各区域活动的人口基数也逐渐增大，导致城市铁路交通各断面的客流量出现不均衡性，对列车的行驶方案要求越来越高。好的行车方案能够提高地铁运营企业的经营效率和服务质量，对铁路正常运营有很重要的意义。

参考文献：

多系统协同的网络负载均衡方法研究 第3篇

摘 要：校园网有多个出口时，均衡使用各出口带宽是高校网络信息部门关注的问题，而由于网络的互联互通，高校在采用均衡线路方法的同时往往会降低用户上网体验。针对这种情况，作者提出多系统协同的网络负载均衡方法，通过分析校园网体系结构、用户群体分布以及网络流量构成，调整核心设备配置、规划策略路由实现目的地址选址和应用选址相结合的链路负载均衡，并设计基于用户行为的DNS资源调度算法引导HTTP流量，解决负载均衡下带来的网络抖动问题，通过具体高校校园网环境测试，实验结果表明，原流量低的出口线路得到了有效提升，整体线路得到均衡，并拥有良好的用户体验。

关键词：网络负载均衡；应用协议识别；用户行为分析；流量控制；DNS

中图分类号：TP393.1 文献标志码：A 文章编号：1673-8454（2016）04-0085-05

随着无线校园网的迅速普及，师生员工对网络的依赖性越来越高，对高速、稳定的网络需求越发迫切，为了解决校内外带宽瓶颈问题，高校也逐渐将校园网主干线路升级到万兆，并接入不同运营商的线路来实现网络出口的扩容。

在实际应用中，多网络出口高校的各条线路流量并不能达到预期中的效果，往往流量集中于一条线路，造成过载，而其余线路处于空闲状态，使用网络负载均衡设备虽然可以解决过载与空闲的问题[1-7]，让线路看上去均衡，但很容易失去多出口线路带来的最大优势，发往归属于某运营商的数据包受负载均衡影响，需要从其他运营商的线路出去，经过绕行，才能到达目的地，用户的上网体验感会明显下降。

本文提出了一种基于多系统协同的网络负载均衡方法，在解决线路负载均衡的同时，保障网络质量不受影响。

一、问题描述与分析

多出口是高校普遍采用的网络策略，此策略具备优点的同时，集中性的问题也较多，在绝大多数高校校园网中比较普遍。现以某高校为例进行典型性分析。某高校目前校园网有电信（1G）、联通（100M+200M）、教育网（1G）、移动（1G）以及长城宽带（1G，只提供视频镜像服务）出口，总可用带宽为4.3G，校园网采用扁平化三层架构部署[8 -9]，有线用户使用PPPOE拨号认证，无线用户使用802.1x准入认证和Portal准出认证。

这是一个典型且复杂的多出口网络，涵盖了大多数的高校出口模型。从网管系统中获取到各线路的负载情况，如表 1所示，优质带宽的快速消耗导致校园网不仅在晚高峰期近乎无法使用，白天工作时间也不断出现网页打开缓慢的问题。

显而易见，电信、联通线路已经满负载在运行，而其他线路，在不同的时间段，流量都较小且变化小，做出的贡献值也偏低。

为了缓解校园网目前所遇到的问题，高校会采用智能流控设备对流量进行控制，保障Web应用流量，限制单用户并发数和带宽，策略实施后，线路负载如表 2所示。

从数据上看，电信、联通线路负载得到了明显的降低，其他线路未见明显变化，虽然在一定程度改善了网络拥堵情况，在高峰期能保障网页的正常浏览，但仍有大量线路资源处于空闲状态。

对于校园网用户，体验网络的质量可以从两个角度分析：①上网、游戏、视频流畅不卡，即带宽有保障，链路稳定；②下载速度快，即能充分享受带宽，当这两个需求叠加在一起时，对带宽有限的校园网而言，形成矛盾关系。分析并总结各个运营商提供的线路以及目前状态，如表 3所示。

从表3中可见，大量的带宽并没有被有效利用起来，进一步检查校内权威DNS的配置信息，当前校内DNS配置为向教育网递归，这是高校一般的配置，而教育网返回的域名对应的地址以属于联通、电信居多，从而也得出降低拥塞线路需要解决DNS递归解析问题[11 -13]。

从流控设备中取得应用排名信息，如表 4所示，可以发现P2P流量在网络流量中占比最大，结合表 1数据，正是这部分流量消耗了优质线路的宝贵带宽，造成用户不仅上网不稳定，而且下载缓慢，互相争抢有限的优质带宽，恶性循环越发严重。

表 4也表明，稳妥的处理好P2P下载流量，才能恢复网络的畅通，是负载均衡实现的先要条件，基于以上分析，本文提出了基于多系统协同的负载均衡方法。

二、多系统协同的负载均衡方法

通过上述分析研究，并考虑到现有核心架构，通过三种途径共同作用来实现网络负载均衡，并解决负载均衡中遇到的网络抖动问题。

1.校园网核心重新部署

核心链路升级改造是为了给负载均衡的实现提供必要的硬件支撑。

改造后的核心拓扑如图 1所示，部署方案如下：

（1）部署2台万兆防火墙并作为出口路由设备，防火墙以主备模式部署，在最前端配置一台交换机，划分VLAN，将各出口线路一分为二，分别接到防火墙，解决网络出口稳定性问题。

（2）核心设备之间的链路由千兆捆绑升级到万兆互联，解决物理层次的瓶颈以及因捆绑而造成的设备部分功能受限问题。

2.系统协同配置方法

在负载均衡方法上，整体思路为实时应用采用目的地址路由，数据包不跨运营商线路；p2p下载、p2p影音采用应用协议路由，指定具体出口线路；DNS划分不同转发区，引导网络流量，并解决网络抖动问题。具体配置方法如下所述：

（1）在出口防火墙上面写入静态路由，根据IP目的地址选择合适的运营商线路；依据应用识别的结果，制定策略路由，将P2P下载、P2P影音的数据包按线路负载引流到教育网出口和移动出口。

策略路由配置命令如下：

FireWall_1（M）（config）# pbr-policy cernet

FireWall_1（M）（config-pbr）# match id 5

FireWall_1（M）（config-pbr-match）# nexthop 172.16.255.53 112.25.223.97

Building configuration..

配置命令生效后，查询配置结果如图 2高亮行所示。

（2）校内DNS服务器的递归请求默认通过移动线路发送到移动的DNS服务器进行解析；定义多个DNS转发区，教育网域名以通配符识别方式发送到教育网DNS解析；视频站点域名发送到长城宽带DNS服务器解析；因DNS默认递归由教育网变更为移动造成网络抖动的域名地址发送到电信DNS解析，出口线路选择由防火墙配置的静态路由进行支持，对应关系如表 5所示。

（3）修改缓存设备配置参数，改进主动和被动缓存触发因子，优化资源淘汰调度算法以及服务对象，并进行集群部署。

（4）流控设备透明接入到防火墙和核心设备之间，配置限制单用户会话数总量和新建速率，预防DDOS攻击等可能对网络设备造成的性能影响，并根据需求在设备上做临时性的保障限制策略。

3.DNS资源调度优化算法

当DNS返回的IP地址在移动地址段中，由于线路质量问题，访问部分站点会不稳定，即上文所述的网络抖动，可以通过用户反馈手工搜集这些站点，写入到电信转发区，但工作量不仅大而且用户评价不好。本文提出了基于用户行为的DNS资源优化调度算法来解决这个问题。结合站点请求解析次数、在Alexa网站中的排名以及是否拥有运营商镜像等因子进行分析计算，将满足要求需要保障的域名解析写入到电信转发区中。

算法描述：

定义网站域名集合D，移动地址段M，被解析站点域名d，d∈D，域名被请求解析次数m，在移动DNS中解析出来的地址p。

当p∈M，则统计校园网到地址p的时延数据，并计算平均时延t。

定义Δ，表示每一个域名在当前线路需要被调整的系数，由网络稳定性、时延性以及由归一化后的请求次数α计算所得，Δ值越大，表明越需要进行调整，其中

α=■（1）

Δ=（1+■■（tj-■）2）×■× α （2）

在p∈M的条件下，将域名d发送到电信DNS进行解析，并计算Δ'，得到电信线路的调整系数。

定义λ=Δ-Δ'，λ为二者距离，定义调整阙值β，β>0，当λ>β时，参考Δ初始值并结合实际访问感受，将对应域名迁移到电信保障转发域中。

三、实验分析

选取了某个时刻的域名请求排行，收集时延信息，并分别予以计算Δ和Δ'，如表 6所示。

由实验数据结合实际访问网站感受进行分类，经验数据表明，当网页打开速度有明显变化时，即可考虑将该域名解析进行迁移。

通过多系统间的协同调整，在没有限速的情况下，目前各出口线路使用状况与调整之前对比如图3所示，各线路都在较高负荷中运行，视频服务出口线路因提供有限服务，从而流量不会很高。通过对百度贴吧、学校BBS论坛等信息的观测，校园网用户普遍反应目前使用校园网进行页面浏览、游戏的质量以及下载速度得到了很大的提升，达到了预期的网络负载均衡效果。

经过调整后，校园网下行带宽利用率得到了明显提升，如图 4所示，非高峰期流量已经突破调整前的晚高峰流量。

在出口防火墙上面观察，P2P应用已经从教育网、移动线路上分流；电信、联通线路上以Http应用和其他TCP协议为主，如表 7所示。

为了验证每个用户在电信、联通线路中带宽占用情况，在流控设备上进行单用户带宽限制测试，当非P2P应用的带宽限制依次设置为10Mbps、6Mbps、4Mbps时，发现电信、联通线路下行流量变化不明显，即单个用户在优质线路上的带宽占用率不显著，而3万多校园网用户决定此线路会在高负荷下运行。

在负载均衡方法中，将缓存设备也作为一个重要的因素予以考虑，策略调整后缓存设备也发挥了明显的作用。在缓存磁盘全部格式化清空后，设备用了约7天左右的时间进行高速缓存，如图 5所示；稳定后，为校园网用户提供约300Mbps的流量服务，进一步降低了出口压力，如图 6所示。图 5和图 6中实心区域为回源流量，线条为服务流量。

实现高校多出口网络的负载均衡，首先需要知道各学校网络的流量构成，比如总体而言，文科院校视频流量会相对较高，而理工科院校点对点下载的流量会很高，一般负载均衡设备从线路的角度出发，前提也基于线路质量是等价，在高校特殊的网络中直接应用可能带来相反的效果。本文针对特定的网络场景，不但平衡了线路流量，还提升了线路利用率，并提出一种解决网络抖动的方法，经实验验证，达到了预期的效果。

参考文献：

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基于灰色理论的均衡决策方法研究 第4篇

灰色理论主要是研究贫信息、小样本的问题,这一理论有很大的应用范围[1,2]。但是,该理论中多目标智能加权灰靶决策与灰色关联决策的决策结果会出现不一致的情形,致使难以做出最终决策。因此,设置一种基于灰色理论的多角度决策方法,将两者有效结合就可以更好地实现多角度决策。

1 均衡决策方法的含义及意义

1.1均衡决策方法的含义

本文提出的均衡决策是指,当从不同的角度或不同的方面进行决策、出现结果不一致的现象、难以做出最终决策时,通过进一步深入分析和确认,使最终决策方案既满足整体决策值接近最大,又满足局部决策值排序名次接近第一的决策叫做均衡决策。

本文提出的均衡决策方法是从优劣两个角度考虑问题,将两种灰色决策方法进行组合,并分别对优劣两方面的要求进行限定,以寻求两者均衡的决策方法。均衡决策方法是一种新的提法,与纳什均衡等方法的含义有所不同,是一个独特的、完整的概念。

1.2均衡决策方法的意义

均衡决策方法具有理论与实践的意义。

理论意义:均衡决策概念的确定与提出,为设置有效解决实际问题的均衡决策方法奠定了理论基础,有助于构建多目标智能加权灰靶决策和灰色关联决策的均衡决策方法,为解决多角度决策问题提供了理论支持。此方法进一步丰富了决策方法研究的成果。

实践意义:均衡决策方法,在实际应用过程中,具有简单、实用,易于在计算机上实现,节约时间成本等优点;同时适用于贫信息、小样本决策问题。只要适合多目标智能加权灰靶决策和灰色关联决策方法的要求,就可用此法进行均衡决策。均衡决策方法的研究,扩展了多目标智能加权灰靶决策和灰色关联决策的应用范围。对解决实际问题具有重要意义。

2 均衡决策方法设置

2.1两种灰色决策方法的基本表述与比较分析

两种灰色决策方法的基本表述:设选择均衡决策方案为事件a,方案集设为E={e1,e2,,em},其中ei(i=1,2,,m),S={si=(a,ei)ei∈E}为局势集,局势si在j(j=1,2,,n)指标下的效果值表示为uij,指标的权重值由专家小组讨论确定。借助于uij值可分别求解综合效果测度和灰色关联度[1,2],即多目标智能加权灰靶决策方法求得的综合效果测度wi和灰色关联决策方法求得的灰色关联度vi,其中i=1,2,,且m>3。决策方案的整体决策值λi表示为公式(1),其中α表示两种方法的重要性比重,且α∈[0,1],α取值根据具体决策情况而定。

λi=αwi+(1-α)vi。 (1)

本文用多目标智能加权灰靶决策计算综合效果测度中的临界值选择为最小的uii值。这样wi与vi值域范围均为[0,1],α∈[0,1],所以λi∈[0,1]。

多目标智能加权灰靶决策和灰色关联决策既存在不同点,又存在相同点[3]。

首先比较一下多目标智能加权灰靶决策和灰色关联决策的不同点。多目标智能加权灰靶决策,主要是通过计算综合效果测度选择方案的一种决策方法。其中,每一个指标的效果测度,表示的是这个指标的效果值与这个指标的最劣效果值的远离程度,而综合效果测度,则是各方案所有指标的效果测度的综合加权值,反映了各方案与最劣方案的远离程度[4,5]。而灰色关联决策,主要是通过计算灰色关联度选择方案的一种决策方法。其中,灰色关联度,表示的是比较序列向量与理想最优效果向量的接近程度,反映了各方案与理想方案的接近程度[6,7,8]。由此可知,两种方法的决策角度不相同,多目标智能加权灰靶决策是从各方案与最劣方案的远离程度角度考虑,而灰色关联决策是从各方案与理想最优方案的接近程度角度考虑的。

然后分析多目标智能加权灰靶决策和灰色关联决策的相同点。第一,两者具有灰色系统理论的优点,都是解决贫信息、小样本问题;第二,两者的处理对象不是指标因素本身,而是方案与指标因素间相互关系问题,将评价值称其为效果值;第三,决策值的值域范围均为[0,1];第四,决策的前提条件相同[9,10]。

2.2优值域的概念及释义

所谓优值域,是指方案的整体决策值的比较值与最优值的差值接近无差别的有效范围,其中,接近无差别的最大有效范围值称为均衡阈值。

将上文计算出的λi值由大到小排序,λi值越大越优,排序名次越好。设λ1为λi值排序后第1位的方案对应的λi值,依次λi为λi值排序后第i位的方案对应的λi值,则有λ1>λ2>>λi>>λm,把λi值排序后的名次作为对应方案的序号,用符号1λ,2λ,,iλ,,mλ表示,其中iλ表示λi值排序后第i位的方案对应的序号数。

同时,将计算出的wi值和vi值分别由大到小排序,wi值和vi值都是越大越优,排序名次就越好。设wi和vi分别为wi值和vi值各自排序后第i位的方案对应的wi值和vi值,依次有w1>w2>>wi>>wm和v1>v2>>vi>>vm。

当这m个方案的λi值在[0,1]上是均匀分布的,那么相邻两方案的λi值的差值或距离是相同的,此时将该差值作为一个临界值。当两方案的λi值差值小于临界值,说明两方案的λi值关系相互接近;当两方案的λi值差值大于临界值,说明两方案的λi值关系相互远离。

在实际问题下,经过计算的m个方案的λi值不可能是均匀分布的,相邻两方案λi值的差值也是不相同的,所以相邻方案的λi值相互接近或是远离的情况经常出现,当各方案的λi值相互接近时,很难从中选择最终的方案。这时需要确定哪些方案的λi值是相互接近的,便于进一步确定最终方案。均匀分布情况下的λi值数据,其中λ1=1且λm=0,如图1所示。

由于相邻λi值的差值是固定值,看图1可知,相邻两方案λi值的差值是1/(m-1),比较方案的优劣应该有参考标准,需要根据实际情况来确定是与排序第1位的方案的λ1值为参考标准还是以排序第i位的方案的λi值为参考标准。不管以哪个方案为参考标准,由上文可知,如果比较方案λi值与参考方案λi值的差值在1/(m-1)值范围内,说明这两个方案λi值相互接近,如果比较方案λi值与参考方案λi值的差值大于等于1/(m-1),说明这2个方案λi值相互远离。可以把1/(m-1)值作为一个分界点,用来确定比较方案λi值与参考方案值的状态,即相互接近状态、均衡状态还是远离状态,并把1/(m-1)值称为均衡阈值。

2.3均衡决策初选方案的确定

在进行决策时,有些方案的决策值是接近的,很难直接判断出哪个方案是最适合的方案,这时我们要从接近的方案中选择均衡方案。本文选择整体决策值最大的方案,即最优方案为参考方案,并以此来判断与其它方案的关系是否接近。

由上文知,最优方案是λ1值对应的方案,如果λ1值与λ2值的差值不在优值域范围内,即λ1-λ2∉(0, 1/m-1),那么就把λ1值所对应的方案作为最终决策方案。因为λ1≻λ2,“≻”表示显著优于,没有与参考方案接近的方案,只有一个参考方案可供选择,所以λ1值所对应的方案就是均衡决策方案。否则需进行下面的再次判断来确定均衡决策方案。

如果有λ1值与λ2值的差值在优值域范围内,即λ1-λ2∈(0, 1/m-1),那么说明λ1值与λ2值所对应的方案处于相互接近的状态,都可作为均衡决策初选方案,若有多个方案,则需将参考方案与排序在后几位的方案一一进行比较,直至λ1-λi≥1/m-1,i=(1,2,,p),其中,pm。那么排序后前iλ位的方案都作为均衡决策初选方案,包括参考方案,均衡方案只需在这些初选方案中选择即可。

2.4均衡决策方案的最终确定

均衡决策初选方案确定后,要根据均衡决策的定义进行下一步决策,即从局部决策角度选择最终均衡决策方案。根据方案对应的wi值和vi值的具体排序情况,通过均衡决策值来选择均衡决策方案。均衡决策值,如式(2)所示。

σλi=(iw-1)2+(iv-1)2,i=(1,2,,p)。 (2)

其中,将wi值和vi值排序后的名次作为对应方案的序号,分别用符号1w,2w,,iw,,mw及1v,2v,,iv,,mv表示,其中iw和iv分别表示wi值和vi值排序后第i位的方案分别对应的序号,σλi表示第i个初选方案的均衡决策值。

为保持均衡决策值的高区分度,各方案的序号数为自然数,所以均衡决策值采用平方的形式。(iw-1)2表示方案通过运用多目标智能加权灰靶决策方法计算得到的综合效果测度值wi排序后的序号iw与排序后第一的方案的序号的差的平方;(iv-1)2表示方案通过运用灰色关联决策方法计算得到的灰色关联度vi排序后的序号iv与排序后第一的方案的序号的差的平方。因此,均衡决策值反应了方案分别运用两种决策方法决策时决策值的排序名次同时接近第一的程度。均衡决策值越小,说明均衡决策值对应的方案越接近最优的方案,方案越符合要求。因此minσλi值对应的方案为均衡决策方案。因此,均衡决策方法,如图2所示。

3 应用实例

某城市改建主干道工程方案及要求满足的目标如下。改建主干道为事件a;方案e1为分车道方案,方案e2为快速轨道方案,方案e3为混行双层方案,方案e4为地铁方案,方案e5为现有道路架设轨道方案,方案e6为高架桥分层方案。目标1为交通功能(单位:%),目标2为工程造价(单位:万元),目标3为拆迁费(单位:万元),目标4为交通量(单位:辆/h),目标5为车速(单位:km/h),目标6为线路标准(单位:%),目标7为公害大小(定性),目标8为安全性(定性),目标9为综合系数(无量纲),目标10为施工难度(定性)。具体数据情况,如表1所示。

因此,有方案集E={e1,e2,e3,e4,e5,e6},局势集S={si=(a,ei)ei∈E}={s1,s2,s3,s4,s5,s6}。

注:表1的数据来源于刘思峰所著的《灰色系统理论及应用第五版》第257页

运用灰色系统理论建模软件,可求得综合效果测度wi和关联度vi。其中,综合效果测度向量W=[w1,w2,w3,w4,w5,w6]=[0.43,0.49,0.35,0.33,0.32,0.59],绝对关联度向量V=[v1,v2,v3,v4,v5,v6]=[0.97,0.67,0.73,0.66,0.66,0.79]。

令α=0.5,求得λ=[λ1,λ2,λ3,λ4,λ5,λ6]=[0.7,0.58,0.54,0.495,0.49,0.69],将所有方案排序有,方案1>方案6>方案2>方案3>方案4>方案5,如果要选择最优的方案,那么最优的方案为整体决策值最大,即为方案1。若要选择均衡决策方案,则应该进一步做如下决策。

通过均衡阈值1/(m-1)=0.2,对整体决策值排序,确定均衡决策初选方案为方案1、方案2、方案3及方案6,从而解得各方案的均衡决策值为σλ1=4,σλ2=10,σλ3=13,σλ6=1。均衡决策初选方案排序为方案6>方案1>方案2>方案3,minσλi值所对应的方案为方案6,即均衡决策方案为方案6。

通过以上实例得到,最优方案是整体决策值最大的方案,即方案1,均衡决策方案是从整体及局部决策值同时考虑得到的方案,即方案6,是两个不同的方案。所以在进行决策时应该根据具体要求选择决策方法,这样做出的决策才具有准确性和有效性。

4 结 论

本文在对决策方法深入研究的基础上,提出了均衡决策的概念,并通过优值域的确认及均衡决策值的选择,设置了一种基于多目标智能加权灰靶决策和灰色关联决策的均衡决策方法。为解决多角度决策问题提供了理论依据,扩展了多目标智能加权灰靶决策和灰色关联决策的应用范围,进一步完善了决策理论的研究内容。均衡决策方法在实际应用过程中,具有简单、实用和节约时间成本的优点,为科学决策提供了支持。该方法可用于解决贫信息、小样本的决策问题,主要适用于多角度决策时出现两难问题,难以做决策的情况。但是,该方法还存在一定的不足,对于不能用多目标智能加权灰靶决策和灰色关联决策方法进行决策的两难问题不适用本法。

摘要：决策是管理工作中的关键环节,多角度的决策更具有综合性和科学性。虽然多目标智能加权灰靶决策与灰色关联决策从不同角度提供了良好的决策方法,但两种决策结果会出现不一致的情形,致使难以做出最终决策。为解决这一问题,文章通过深入研究,提出了均衡决策的概念。在此基础上,通过优值域的确认及均衡决策值的选择,设置了一种基于灰色理论的均衡决策方法,从而为科学决策提供了支持。

关键词：均衡决策,灰靶决策,优值域,均衡决策值

参考文献

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[8]MU R,ZHANG J T.Research of hierarchy synthetic evaluationbased on grey relational analysis[J].Systems Engineering-Theoryand Practice,2008,28(10):125-130.

[9]王正新,党耀国,裴玲玲,等.基于累计前景理论的多指标灰关联决策方法[J].控制与决策,2010,25(2):233-235.

教育均衡 教师工资待遇均衡应先行 第5篇

公办学校校长教师轮岗交流，的确是促进区域内义务教育均衡化发展的一个重要举措。公办教育作为重要的公共产品，均衡发展应该是最基本的要求。否则，牛校和薄弱校天差地别，何谈基本的教育公平?事实上这些年以来，当地一直在通过不同形式推进校长教师交流，这对于促进教育均衡和公平，确实起到了非常积极的作用。

而且我本人目前就属于通过名校办分校外派干部的方式，被交流在新校工作。个人觉得，在促进当地教育均衡方面，我们这个群体多少还是作出了一点贡献的。

而在各地，这样的群体应该不小。

尽管认同且正在践行这一制度，然而，细看这次各大媒体报道的当地教育行政主管部门《意见》精神，对于这次按比例、“动真格”的轮岗交流，仍然有一些感觉是否操之过急的杞人之忧。

一个制度初衷再好，如果没有经过审慎的研究论证，不但可能欲速不达，甚至可能带来倒退。因此，为了让校长教师真正更好更有序地流动而不是政策流产，就必须有足够的智慧来思考并回答以下几个问题：

1.如何尊重学校的办学主体地位?

《教育法》赋予学校专有的权利，作为办学主体，按照章程自主管理、聘任教师和其他教职工，这些都是学校自主办学权的基本内容。如果说目前一定数量教师的外派交流可以看作是学校自主聘用安排的话，将来任职满6年必须要轮岗交流，甚至由“学校人”变成“系统人”，那么，学校人员聘用的自主权实际上就被大大削弱，学校的法律主体地位怎样体现?这是否与当前《教育法》的规定相抵触?

2.是否会助长人浮于事的短期行为?

校长教师的6年一轮岗，会很大程度上影响领导和教职工对一所学校的忠诚度、归属感，短期任职很有可能带来短期行为。就像原来农村承包土地每5年重新调整，农民就会缺乏保护土地的积极性。教育是百年大计，如何保障一所学校能够长远发展?如何保障校长办学能有前瞻性和长远设计?如何保障校长教师能踏实下来，为学校和学生负责?这些问题需要思考，难题需要破解。否则，难免人浮于事，影响职业状态。

3.教育均衡是否会沦为平庸的均衡?

教育均衡要追求的是优质均衡，办人民满意的教育，在优质资源的增量上做文章，而不是削峰填谷，搞平均主义。通过名校办分校、集团化办学等方式带来的局部人员流动，可以在不影响母体的情况下，实现优质资源的辐射。但6年一轮岗这种大范围流动的举措，会否伤及一所学校的根基?会否因拉低优质学校的办学品质而沦为平庸均衡而非优质均衡?种下了龙种，收获的却是跳蚤。

4.名校和和教育家如何生长?

教育即生长，名校和教育家也是慢慢生长出来的。先来看看国内外教育家如何生长。

苏霍姆林斯基是伟大的教育家，他从1948年开始担任帕夫雷什农村中学校长，到1970年去世，23年没换地方，所以他成就了帕夫雷什中学，也成就了自己;人大附中刘彭芝校长从1974年调入人大附中工作至今，40多年没轮岗，当副校长、校长也近30年;北京实验二小刚刚卸任的李烈校长，担任二小校长也将近;北京史家胡同小学前校长卓立，1962年到校工作直到退休，半个世纪、一生之功，成就了这所学校

数一数国内外名校和名校长，几乎莫不如此。如果6年一轮，世间还会有这样一些名校和名校长的传奇吗?

当然，提了那么多问题，不是否认这一制度的积极意义，逆向思考只是为了检视这一制度可能带来的负面效应，从而防患于未然，使制度更加严谨、可操作，最终更好地促进教育优质均衡发展。

我以为在以下方面，值得关注：

首先，工资待遇均衡化必然带来人力资源的合理配置。在公办学校工资待遇均衡之后，在哪个学校工作挣的钱都差不多，这必然会促使教师就近求职，减少上下班的时间和其他成本，也能对缓解城市交通拥堵作出点贡献。

其次，名校办分校、集团化办学可以促进人员的流动和优质资源的辐射。这种内部的流动，相对灵活、有序。而且轮岗流动的人员不完全脱离母体，没有身份认同的混乱，往往带着名校的文化基因、背负着使命。当地近几年在这些方面的尝试卓有成效，值得巩固和推进。

最后，学区化改革也具有可以探索的大量空间。比如学区内部的人员流动，学区内部的资源共享，甚至学生在学区内的跨校选课等等，都可以很好地促进教育公平与均衡。

如果有以上这些，我们是否还需要划定比例、6年一轮?有时候，做事情用力过猛，容易伤身。

从资源均衡到质量均衡 第6篇

转型是一种深度的、整体的变革，包括教育功能、教育结构、教师队伍等的转型。只有深入教育内部、触及人的发展、符合教育自身的逻辑、符合学生发展需要的改革，才能够真正地促进教育转型。这是新常态下教育现代化建设的关键路径。

新常态下，教育需要新均衡。教育均衡的基本价值是教育公平。更进一步是公平基础上的高效率、高质量，是教育最大限度地实现人的全面发展。

我们所追求的新均衡就是更加关注人内心世界的成长与发展，是有差异的、个性化的均衡。新的历史阶段，如何让教育均衡从教育机会、教育资源等外围条件，向教育过程、教育方式、教育结果等内核因素“换挡”？

要鼓励各学校从研究学生出发，根据业已形成的学校文化和实际情况，用适合的理念培植学校办学特色，关照每一个孩子的成长。要进一步健全校长、教师交流机制，实施交流轮岗目标责任制。要改革学校评估机制，促进所有学校真正实现特色发展。

新常态下，教育需要新课程。课改的完整路线图是：课改——改课——课改。第一个课改是国家修订课程标准，再根据课程标准编写教材，解决的是教师“教什么”和学生“学什么”的问题；改课是通过课堂改革解决教师“怎么教”和学生“怎么学”的问题；第二个课改则体现在两方面，一是学校对国家教材的校本化实施，二是学校在国家编写的教材之外提供给学生的校本课程。

自2004年以来，我市探索“活动单导学”教学模式，经过不断地实践、研究和推广，产生了改变整个区域教育的巨大力量。更可喜的是，教与学的关系发生了变化，自主、合作、探究的学习方式成为一种课堂常态。

然而，课改不能止于改课，完整的成长不仅在课上，也在课下。课程是学生全部校园生活的总和，我们将从改课出发，以学生为圆心，不断扩大课改的半径，推动各学校通过课程再造、课程开发，创造更加适合学校、适合学生的课程，为学生健康完整的成长提供均衡的营养。

新常态下，教育需要新质量。教育质量是教育的核心问题，也是教育转型阶段必须厘清的关键概念。当下，教育现代化的内涵已经发生改变，单一的分数指标无法反映教育的全部价值，教育对“人”本身的价值成为现代教育的价值首选。

我们必须摒弃以学科知识传授为主的单一质量追求，转而更加关注以人的全面而多样发展为特征的全面质量。

分数或学业成绩还要不要？学业成绩是国家、社会对人才规格的最基本的要求，是教育最基本层次的价值体现。但仅有学业成绩是不够的，我们还应该关注成绩背后的东西，关注学生的身体健康和精神成长。

2011年，我们探索成立了县域“教育质量监测中心”，主动寻求教育部基础教育质量监测中心、华东师范大学等专业机构的指导和支持，通过定期开展质量监测，包括学业表现、品德行为、身心健康、师生关系、学习负担等，分析学生素质水平的形成及影响因素，从而寻求更有效的对策和办法，以学生的健康成长体现教育的价值。

新常态下，教育需要新服务。“管理”与“治理”，一字之别蕴含着深刻的理论创新。在经济社会发生重大转型的今天，人民群众对教育的满意度并不完全取决于校舍、设备等硬件的改善，相比物质计量和数量指标，人们更关注的是直接享受到的、具体的教育服务的质量。

新形势下，如何应对这个转型的时代，如何运用法治思维、开放思维，推进教育管理走向教育治理，提供更为优质、多样、均等的教育服务，我们必须做出理性思考和实践回应。

一是按照“法无授权不可为”“法定职责必须为”的原则，梳理“权利清单”和“责任清单”，做到治理权责更加明晰，服务到位；二是改善学校治理结构，探索推进学校委员会建设等，建立学校、家庭、社区互动合作的机制，做到治理主体更加多元，形成合力；三是依法健全科学决策、民主管理和监督机制，做到运行机制公开透明、更加高效。

（作者系江苏省如皋市教育局局长）

DMT系统均衡中的时延搜索方法 第7篇

关键词：DMT,均衡,时延搜索,矩形窗,凯泽窗,环路

1、背景

DMT(离散多音)系统是双绞铜线上高速数据通信广泛采用的一种多载波调制解调系统,它可以极大地提高线路传输速率,从而提高用户接入的传输速率,以进一步匹配上当前通信网的骨干网带宽、路由器速度和服务器处理能力。因此,提高DMT系统的性能,对提高有线通信和无线通信的数据传输能力和传输性能均有重要的意义。

在DMT系统中恢复被ICI(信道间串扰)和ISI(符号间串扰)破坏的基带信号的正交性是提高系统性能的途径之一,它是通过TEQ(时域均衡)和FEQ(频域均衡)联合完成的。一般地,TEQ采用FIR (有限冲激响应滤波器),其抽头系数的初始化要根据具体的信道特性进行,这个过程称为时域均衡训练。时域均衡训练时,时延估计△的选取直接影响均衡器抽头系数的计算和系统的均方误差性能,本文将时延估计△的选取过程称为时延搜索。图1[1]显示了时延估计△与均衡前后的SIR(信道冲激响应)。图中v是DMT系统中为避开信道脉冲响应所造成的ISI而对符号添加的循环前缀CP的个数。

2、现有时延搜索方法

现有时延搜索方法主要有穷举法、最大能量点搜索法[2]、经验搜索法和矩形窗修正法[3]这四种。

穷举法即选定一个特定的时延来计算w(均衡器抽头系数),并且计算出在该时延下的系统性能等参数;变化时延的值,重复前面的过程直至遍历完毕,寻找到最优的解。穷举法得到的最优解在上述四种方法中最佳。这种方法的缺点是计算复杂、时间开销大。即使预先确定时延估计△的经验搜索范围以避免遍历、减小计算量,穷举法的时间开销仍然很大。

最大能量点搜索法即选择信道冲激响应中能量最高点的位置作为时延估计△,对应的w作为最优w。其优点是运算量小,时间开销小,但如果信道噪声、串音干扰等未能得到很好的滤除,信道冲激响应会在某处突然增大,而该位置并不是信道冲激响应能量最高点的真实位置,这样就会引起误判,不具有稳健性。

经验搜索法通过最大化等效信道冲激响应c(n)(信道冲激响应h(n)与TEQ的卷积)中从时延估计△开始的v+1个连续抽样的能量和与其余抽样的能量和的比值来选取最佳的时延估计△。同穷举法相比,经验搜索法的运算量大大降低,在均衡器抽头长度Lw≤v+1时性能上的损失也比较小;但当Lw>v+1时,该方法仍不实用。

矩形窗修正法是在经验搜索法的基础上对其作如下改进:当Lw>v+1时,用h(n)与宽度为Lw的矩形序列GLw(n)的卷积代替c(n)进行时延估计。这种方法与经验搜索法相比时间开销相差不大,也远远小于穷举法,而其性能较经验搜索法则有所提高。

3、窗函数修正法研究

根据数字信号处理理论,与窗函数卷积后的信道冲激响应逼近原信道冲激响应的程度取决于窗函数的频率特性。当窗函数频谱为冲激时,没有频谱泄露。但这时窗函数为无限时宽序列,等于没有与窗函数进行卷积。所以只要与窗函数进行卷积,总有频谱泄露。实际可做的是设计频谱能量尽量集中在低频(主瓣)的窗函数,使卷积后的信道冲激响应逼近原信道冲激响应的程度尽可能好。

前面已经提到,当Lw>v+1时,用信道冲激响应h(n)与宽度为Lw的矩形序列GLw(n)的卷积代替c(n)进行时延估计得到的△值与经验搜索法相比更接近其最优值。也就是将信道冲激响应h(n)与矩形窗函数进行卷积以代替c(n)进行时延估计。而这种卷积后的信道冲激响应的性能对本文的时延搜索来说是否一定优于与别的窗函数卷积后的信道冲激响应的性能,这类卷积修正的时延搜索的效果是否适用于各种环路情况均为应当进一步研究的问题。

本文参照矩形窗修正法,采用九种窗函数(Bartlett三角窗函数、凯泽窗函数、Modified Bartlett-Hanning窗、Minimum4-term Blackman-Harris窗、Bohman窗、Flat Top窗、N-point modified minimum4-term Blackman-Harris窗、N-point Parzen窗和Triangular窗)对经验搜索法进行修正。根据DMT系统传输模型、Matlab7.0.0.1 99 20(R14)通信工具箱(Communications Blockset)中的ADSL Demo Model、256 Channel ADSL-ITU-T G.992.1,通过构建仿真系统并对各种时延搜索方法(包括采用九种不同的窗函数对经验搜索法进行修正的方法)进行仿真比较。

由于穷举法所得结果最优,所以只需与采用穷举法进行时延搜索所得的时延估计值进行比较,即可知各种时延搜索方法的性能好坏。所得时延估计值越接近穷举法的时延搜索方法,性能越好。

4、仿真结果

采用G.DMT标准设置仿真环境参数:N=512,v=32,经验搜索范围为△∈[5,45],编码增益是4.2dB,信道裕量为6dB,输入信号功率为23dBm,TEQ抽头长度从25到45,采用环路CSA Loopl(CSA Loop是根据ADSL标准定义的典型测试环路中的8种载波服务区环路,由贝尔实验室在1970年左右提出),噪声是AWGN(加性高斯白噪声,功率为-140dBm/Hz)和NEXT(近端串扰,干扰源个数为8)。由于训练均衡器是在握手初始化时完成的,所有的子信道都包含在内。信号采用C-REVERB2[4]。

图2是采用MSSNR算法时,各种时延搜索方法与穷举法在CSA Loop1环路上的时搜索延仿真结果。

图2(1)一(4)中均列出穷举法的结果作为参照。横轴表示抽头长度,纵轴表示时延估计。从图中可以看出:

经验搜索法(见图2(1)中“*”号线)在抽头长度小于30时不如最大能量点搜索法(见图2(2)中“*”号线)。采用这两种方法得出的时延估计值不受抽头长度影响。

加各种窗函数修正的时延搜索方法除图2(3)中的Flat Top窗外,当抽头长度大于33时的时延估计值均优于经验搜索法和最大能量点搜索法。在这些方法中,矩形窗修正法(见图2(1)中上三角连线)和凯泽窗修正法(参数β=0.5,见图2(4)中下三角连线)的时延估计值与穷举法的时延估计值更为接近。

图3是采用MSSNR算法时,各种时延搜索方法与穷举法在CSA Loop7环路上的时搜索延仿真结果。从图中可以看出,当抽头长度大于33时经验搜索法的结果最好,各种窗函数修正法不再适用。

综合CSA Loopl～8的仿真结果,可知窗函数修正法在环路长度小于3000米(CSA Loopl～6)时适用,其中矩形窗和凯泽窗修正法表现最为稳定。采用MSSNR[5](最大缩短信噪比)算法时,这两种窗函数修正法优于其他窗函数修正法,也优于最大能量点搜索法和经验搜索法。当环路环路长度大于3000米(CSA Loop7～8)时,现有的窗函数修正法尚不适用。

5、结束语

本文通过比较研究DMT系统均衡中的各种时延搜索方法,得出在环路长度小于3000米时矩形窗和凯泽窗修正法优于其它窗函数修正法及最大能量点搜索法和经验搜索法等快速时延搜索方法的结论,同时指出了现有窗函数修正法的一个缺陷即当环路长度大于3000米时不适用。下一步的研究可在此基础上寻找适用于环路长度大于3000米时的快速时延搜索方法。

参考文献

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[4]Asymmetrical digital subscriber line transceivers 2(ADSL2),ITU Std.G.992.1, 1999.

均衡方法论文 第8篇

图像增强处理技术作为图像处理领域一种重要的基本处理技术, 它可以通过一定的局部增强或均衡化处理等技术使得难以辨认或模糊的图片提高清晰度, 并增大局部对比度, 以便从处理后的图像中提取大量有针对性的信息。由于均衡化处理的优点, 图像增强处理技术在医学、微生物、刑侦、遥感以及军事等诸多领域均得到了广泛深入地研究与应用。

图像增强针对用户的兴趣和需求对图像进行处理, 提高图像清晰度并改善图像视觉效果, 使图像更加便于计算机处理。图像增强技术主要分为空间域增强和变换域增强。空间域增强技术是直接对图像像素的灰度进行处理。而变换域增强技术则是通过对图像的某个变换域中的特定变换系数进行处理, 最终通过逆变换的过程获得增强图像。

二、直方图均衡化处理相关概念与算法

1. 直方图均衡化理论基本思想。

直方图均衡化又称直方图均匀化, 它将图像的直方图分布改变成均匀分布的直方图, 是一种常用的灰度增强算法。图像直方图均衡化的基本思想是对原始图像进行灰度化处理, 求得其灰度图像直方图。对灰度直方图中比较集中的某个灰度区域增大其灰度动态变化范围并使其均匀分布, 从而达到增加图像整体对比度的效果。

2. 直方图均衡化图像增强的理论算法。

图像的直方图可理解为一个离散函数的概率分布图, 它表示各灰度级在整个灰度图像像素中出现频度。设一幅图像的函数表示为f (x, y) , 该图像的像素总数为N, 灰度区间为[1, L], 用rk表示第k个对应的灰度值, nk表示灰度rk的像素个数, 则每个灰度值在图像中所出现的概率可表示为p (rk) =nk/N。直方图反映图像的灰度范围、灰度分布、整幅图像的平均高度和阴暗对比度等数学特征, 直方图均衡化的过程主要包括以下几个步骤:

(1) 求出原始直方图中各灰度值在图像中出现的频度。

(2) 归一化直方图, 即将灰度级对应的概率p (rk) 与灰度级rk之间的关系用图形来表示。

(3) 计算各灰度级对应的概率累积值Sk, 求得累计直方图, 并按灰度级扩展Sk’。

(4) 将Sk’归入到与原始灰度图像相近的灰度级别数值中。

从信息的角度来考察直方图均衡化中信息熵的情况。设具有n级灰度的图像, 其第i级灰度出现的概率为Pi, 则它所含的信息量 (熵) 为

整幅图像的信息量 (熵) 为

可以证明, 具有均匀分布直方图的图像中信息量H最大, 即当时, 式 (2) 有最大值, 而直方图均衡化过程即是将原始直方图变换为接近均匀分布直方图的过程。在使用直方图均衡化使图像对比度得到增强的同时, 仍有一些不足之处:输出图像的灰度级在均衡化过程中存在对灰变值均衡后近似值的合并处理, 使得存在信息的精度下降, 使得图像细节的灰度分频数减少, 容易造成图像部分细节信息的丢失。

3. 局部直方图均衡化的原理。

直方图均衡化在增加图像视觉效果的同时, 容易使部分细节丢失。而在实际情况中, 人们常常关注局部图像的细节, 若采用局部直方图增强算法便可以有效地解决传统直方图均衡化过程中部分信息缺失的问题。局部直方图增强的基本途径主要是通过设置滑动矩形框来实现的, 相当于改为关注的视觉区域, 具体有以下2种实现方法:

(1) 将原始图像直方图通过自适应算法划分成不同的子区域, 对各子区域进行均衡化处理, 融合各重叠区域, 最终实现图像的增强。

(2) 分别设置大小共2块区域, 通过对原始图像进行分析和区域自适应变换, 获得较大区域的整体轮廓更加清晰可见, 而较小区域则保留了图像中的细节。

三、局部直方图均衡化算法的Matlab实现

局部直方图均衡化算法Matlab实现的主要测试源代码如下所示:

四、实验结果分析

1. 实验数据。

采用了比较精典的实例图像:Beauty.jpg与rice.jpg进行处理前与局部增加处理后的对比测试。

2. 实验开发测试环境。

实验开发测试环境为:CPU采用Pentium IV2.0GHz, 内存采用512MB Memory, 操作系统使用Window XP, 测试开发语言采用Matlab编写。实验效果对比如图1所示。

均衡方法论文 第9篇

关键词：直方图均衡,图像增强,Sobel算子

0引言

医学图像常常因为成像系统噪声、密度差异、病变组织结构等原因导致成像模糊、对比度低等现象, 不利于临床医生及时准确地对患者病因进行确诊。 医学图像增强的主要目的就是要消除这些不利因素的影响,增强图像中感兴趣的目标,从而可以使观察者更准确有效地获取感兴趣信息[1,2]。

传统的直方图均衡医学图像增强方法可以增强图像的对比度,但并不能增强图像的细节信息[3,4,5]。本论文提出一种自适应医学图像增强方法,不仅可以提高图像对比度,而且可以突出图像中的细节信息。

1直方图均衡法

直方图均衡法的目的就是通过图像灰度变换, 使得变换后图像的各个灰度值分布比较一致,从而达到增强图像的目的。它的变换函数是图像像素灰度值的累积分布函数。对于离散灰度值图像f(x,y), 假定其具有N个像素点,每个像素点可取L种灰度级。其中,第k级像素灰度值rk在该图像中出现的概率为

其中,nk表示图像中灰度级为rk的像素点的个数。

用sk表示灰度级rk变换后的灰度值,则直方图均衡变换函数可被表示为

故直方图均衡化方法的步骤可被归纳如下:

(1)利用公式(1)计算各灰度级的出现概率;

(2)利用公式(2)计算各灰度级的变换函数;

(3)利用步骤(2)建立一张灰度级rk~sk(k=0, 1,2,…,L-1)的映射表,以便于迅速查找;

(4)利用步骤(3)所建立的映射表完成图像的灰度变换。

2自适应直方图均衡法

利用直方图均衡法进行医学图像增强运算相对简单,可大大扩展图像像素灰度值的动态范围,使得图像具有较高的全局对比度。该方法具有仅仅依赖图像像素点的灰度分布信息,不需要额外的参数信息的优点。该方法的缺点是在数据离散化过程中会出现灰度量化级简并现象,从而导致图像细节信息丢失[6]。因此,本文将提出一种自适应直方图均衡医学图像增强法,在直方图增强图像的基础上,尽可能地保留图像细节信息。

梯度算子可通过图像微分运算来增强图像边缘和其他突变的区域,从而达到提取图像细节信息的目的。本文可考虑利用Sobel梯度算子[7]来提取图像细节信息,用gSobel(x,y)表示经Sobel算子提取的图像,则有

直方图均衡法的灰度变换函数与图像所处的位置无关,本文所提出的自适应直方图均衡图像增强法的灰度变换函数将与图像所处的位置相关,其基本思路是在图像中细节较多处保留较多的图像细节信息。可相应定义一个权值系数如下:

其中,k′为某一给定系数值,σ 2 x,y表示以(x,y)为中心、 大小为w×w窗内的像素点的方差,表示整个图像像素点的方差。很显然,如果 σ 2 x,y值较大,则(x,y)处的像素点包含的细节信息越多,则权值系数kx,y相应较大。

用ghist(x,y)表示经直方图均衡增强后的图像、 gadap-hist(x,y)表示自适应直方图均衡增强后的图像, 则有

则本文所提出的自适应直方图均衡医学图像增强方法可被归纳如下:

(1)利用上节所述的直方图均衡法计算ghist(x,y);

(2)利用公式(3)计算Sobel梯度算子提取的图像细节信息gSobel(x,y);

(3)利用公式(4)计算自适应权系数kx,y;

(4)利用公式(5)计算经自适应直方图均衡法处理后的图像。

3系统性能仿真及分析

考虑对一幅人脑图像进行图像增强处理,自适应均衡增强算法中取窗口大小为w=5,原始图像和经处理后的图像如图1~4所示。由上述结果可知,直方图均衡图像增强虽然能够提高图像的对比度,但丢失了图像的细节信息,而本文所提出的自适应直方图均衡图像增强方法能够在提高图像对比度的同时,保留较多的图像细节信息,从而达到更好的图像增强效果。

图5、6分别为k′=0.1和k′=10时的自适应直方图均衡图像增强结果,通过图片可知,k′取值较小时,图像细节信息保留较少;但是k′取值较大时,由于梯度算子在提取图像细节信息的同时,会使图像噪声放大,并且产生过增强,图像增强效果也不好。 所以k′的取值需在保留图像细节信息和抑制图像中噪声这2个方面进行折中考虑,对于本文中图像,经观察,k′=2时可取得相对较好的图像增强效果。

4结语

均衡方法论文 第10篇

均衡理论是西方经济学中各种理论得以统一的一般性理论和分析框架, 所谓均衡, 萨缪尔森作了如下解释:“在经济学中, 其含义是指经济中各种对立的变化的经济力量处在一种均衡静止、不再变化的状态, 其价格和数量使购买者和供应商达到愿望一致。”[1]均衡理论可分为两种假说类型:一种是如何建立均衡状态, 即获取经济函数处于极大 (小) 值时的条件, 这种类型的均衡分析又称为“最优化”问题, 例如消费者效用最大化、生产者成本最小化、厂商利润最大化等, 一般使用数学语言进行说明, 例如微积分的导数、线性函数等。另一种是寻找经济变量从一个均衡点移到另一个均衡所经历的途径[2], 它研究参数变动对均衡的影响, 以及实现均衡的动态调整行为, 例如当需求或供给发生变化时, 如何形成新的均衡价格和数量, 当消费者 (企业及政府) 行为变化时, 国民收入如何变化等, 一般使用图形和文字说明。按照难易程度, 这一类型的均衡分析是从单个的、一般的市场入手, 通过“价格会自行调整, 直到人们的需求数量与供给数量相等”[3], 也会对特殊市场进行解析, 例如土地市场、劳动力市场, 最后是对整个市场体系的一般均衡分析。

均衡分析在微观和宏观经济学中均有应用, 其中消费者行为 (效用最大化) 、生产者行为 (成本最小化) 、厂商行为 (利润最大化) , 以及均衡国民收入属于第一种类型;市场 (包括商品市场、土地市场、劳动力市场、资本市场) 的需求与供给均衡及变动属于第二种类型 (见图1) 。

二、西方经济学均衡理论的教学难点与效果

(一) “教”的难点

1. 类型区分。

对于均衡的概念, 学生的理解能力大都限于需求等于供给, 但在不同的模型中, 均衡的定义会有所区别, 例如第一种类型的均衡分析, 是从数理的观点求出极值条件而不仅仅是需求等于供给的简单理解, 学生在区分类型方面缺乏经验, 教师在定义诠释时的难度也就相应增加。

2. 学法分歧。

均衡理论基本上是通过图形进行推导的, 弄懂图形才能彻底掌握理论的实质, 从教师的角度来看, 充分利用图形分析并作必要的比较和归类能够达到温故而知新的效果, 但有的学生 (例如文科生) 坚持自己的学习方法, 倾向于死记硬背文字, 而不去熟悉研究图形。这种在学习方法方面存在的分歧大大影响了教学效果。

3.“难”与“重”的把握。

均衡理论的分析过程难易程度不等, 由于学生普遍不容易吸收和理解稍有难度的知识点, 因此在教学过程中往往要减少这部分内容的讲授, 甚至避而不谈, 而重点内容既包括简单的, 又包括复杂的, 如果教学内容只能简单不能复杂, 在一定程度上就达不到课程设置的教学目标, 例如掌握供求变动的四种情形, 对理解均衡价格和均衡数量的变动十分重要, 但有的学生会认为太难而不去理会。

4. 评判标准。

均衡分析基于经济假说的系统建立, 案例答案的评判标准并不统一, 换言之, 案例不存在所谓的标准答案, 因为对于问题的分析, 可能有多种解决办法, 或是纯文字叙述, 或是图形描述, 或是数量模型计算, 而有的学生趋于死记硬背的学习方法, 往往希望存在唯一的答案以供复习使用。

(二) “学”的难点

1, 数量知识。

均衡分析的核心在于通过模型 (图形) 或数学推导将各种经济变量联结在一起进行分析, 整个过程逻辑性强, 系统严密, 本身要求学生具备较强的数理基础和推理能力。但是经济类专业的学生在高中阶段普遍数学基础薄弱, 对经济学中图表、公式、数学证明的接受程度存在差异, 一时半刻很难消化。

2. 图形含义。

无论是最优化分析还是市场供求分析, 都依托了大量的图形说明, 自变量和因变量也以英文简写的形式出现, 例如“P”可以代表价格或者产量、“S”可以代表供给曲线或者储蓄, “T”、“A”、“M”的含义分别是“总量”、“平均量”、“边际量”, 学生容易混淆这类字母的经济含义, 有的甚至不能将图形、公式的含义同教材上的文宇描述统一起来。

3. 语言转化。

均衡分析方法要求学生能从实际的经济现象中抽象出有关问题的主要因素, 并就它们之间的关系进行理论分析。由于在陈述时往往需要转换为数学语言, 由此推导出解值后又要还原为经济解释, 例如对利润最大化原则“MR=MC”的把握, 既要从经济学的角度将MR (或MC) 理解为边际收益 (或边际成本) , 又要从微积分的角度计算收益 (或成本) 函数的导数得出具体数值, 不少学生达不到语言转换的能力要求, 在论述或计算时常常花大量篇幅同义反复却始终抓不住要点。

(三) 教学效果

1.“教”疲“学”劳。

如上所述, 均衡理论涉及很多其他领域的知识, 如微积分、英语、金融等综合知识, 对初入大学或非经济类专业的学生来说, 学习难度远远大于其他实践教学环节较多的课程, 大脑思考的负荷较大, 整体上容易产生厌学情绪, 教师在课堂上既要赶进度, 又要时刻激发学生的兴趣和调动参与的积极性, 往往显得力不从心。另外, 高校西方经济学的教学安排大都是合班授课, 两至三节课连上, 无论是对教师还是对学生都是体力、脑力上的考验。

2. 课堂气氛偏严谨。

学生由于普遍缺乏微积分的解题经验, 对均衡理论两种分析方法的掌握很不平衡:在涉及简单的市场供求均衡分析时, 学生的兴趣和热情普遍较高, 踊跃发言, 而在涉及导数、函数的数量分析问题时, 只有极少数学生反应敏捷, 能够与教师响应互动, 课堂气氛变得沉闷缺少回应。

3. 考核结果两极分化。

均衡理论作为西方经济学基本的分析框架, 在卷面考试中占总分值的比例一般会达到50%60%, 题目形式以计算题、图形说明为主, 因此, 卷面得分的高低在一定程度上能够说明学生对均衡理论的掌握情况。实践证明, 学生的考核结果两极分化现象比较明显, 得高分 (优秀) 与低分 (不及格) 的人数占班级总人数的比例偏高 (见表1) 。

三、西方经济学均衡分析的教学方法探索

(一) 限制数学难度

如上所述, 均衡理论分为市场供求相等和极大化原理两大类型, 针对市场供求均衡的这一类型, 要尽量避免运用数学语言, 多用文字阐述处理, 辅之以必要的图表, 从而克服学生因缺乏数学准备而面临的学习困难。在解决极大化这一类型的问题时, 微积分的论证虽然不能舍弃, 但可以限制在初级水平, 例如一级导数的运用, 将教学目标定为让学生体会到经济分析的严密逻辑性即可。

(二) 经济实例导入

均衡理论中的数理分析, 是降低学生理解力的主要原因, 而案例尤其是经济实例导入的教学方法能让学生把这一原理与经济现象、社会现实联系起来, 在充分理解概念的基础上, 具备分析经济问题的能力。例如微观部分的消费者行为, 通过举例学生日常的消费行为解释偏好、效用及需求, 更容易让其接受之后较为抽象化的效用最大化分析。又如宏观部分的均衡国民收入, 可以通过引入央行加息、中小企业融资困难等实例来帮助学生加深对国民收入决定模型的理解。

(三) 简明图形教学

均衡理论的深浅难易与图形描述的复杂程度有很大的关系, 在进行图形教学的过程中, 要注意以下问题:一是图形的简单性。简洁明了的图形, 配以几个关键要素, 在一定程度上减轻学生学习的心理负担, 从而克服不愿研读图形的惰性。二是图形的对比性。在均衡分析中许多图形有着一定的相似性和对比性, 例如消费者均衡与生产均衡的形状, 各个市场的供求曲线, 等等, 通过图形对比, 学生不但能及时温习前面的知识, 而且能加深对新内容的理解。

(四) 概念对比教学

在均衡理论的教学过程中, 学生首次接触许多易混淆的概念, 主要是在消费者行为理论和生产者行为理论当中, 例如效用函数、生产函数、无差异曲线与等产量线、边际替代率与边际技术替代率、预算线与等成本线 (见表2) , 这些概念要么文字表述类似, 要么图形相近, 学生很容易出现记忆性错误, 因此需要在授课过程中特别加以比较对照, 区别这些概念各自所涉及的变量和内涵的不同, 对英文简写也加以比较。

(五) 增加实训过程

均衡理论的课堂实训, 是指由教师布置特定主题, 学生独立完成图形并进行观点说明, 这也是参与式教学的表现形式之一。学生对复杂的均衡理论普遍缺乏自信, 如果能够独立完成相关的图形绘制, 不仅仅是对理论知识的巩固, 还能获得心理需求的满足, 例如成功的喜悦和满足感[4], 从而实现自我能力认知、自我肯定的目的, 减少课程学习的畏惧心理。

(六) 适量课后习题

我认为, 课后习题的传统教学法在均衡原理的学习阶段有其必要性:一是数学公式的熟练程度与习题训练有着密切的关系, 均衡分析的重要环节之一, 是将微积分的导数与经济学的边际结合起来理解, 学生只有通过反复练习, 才能习惯将数学融入经济学的分析方法。二是概念性的知识, 需要通过完成各式各样的判断题、选择题才能真正巩固, 例如均衡价格和数量如何随着需求或供给曲线的变动而相应变化, 死记硬背是不可行的, 必须通过画图分析才能确保结论准确无误。

摘要：西方经济学均衡理论的教学难点来自该理论假说的类型差别, 以及各自的分析框架, 教学效果也由此受到影响, 导致“教”疲“学”劳、课堂气氛偏严谨、考核结果两极分化等。作者认为, 教学方法的改进与创新, 如限制数学难度、导入经济实例、简明图形教学、增加课堂实训、适量课后习题等, 将有助于教学效果的增强。

关键词：西方经济学,均衡理论,教学方法

参考文献

[1]萨缪尔森辞典[Z].京华出版社, 2001.

[2]宋承先.西方经济学名著提要[M].南昌:江西人民出版社, 2001.

[3]哈尔.R.范里安.微观经济学:现代观点[M].上海:上海人民出版社, 1994.

均衡方法论文 第11篇

关键词：义务教育；师资配置；均衡发展

一、义务教育阶段师资均衡配置的重要性

师资均衡配置对义务教育的关键性作用表现在两方面：从空间结构来看，师资的均衡配置是义务教育阶段教育资源均衡配置的重要标志和体现；从时间进程来看，义务教育是基础教育，学生的身体素质、心理素质、逻辑思维能力、辨别是非能力以及自我教育能力都是在这一阶段初步形成的，教师对学生的影响十分深刻。因此，义务教育阶段内的教师质量及均衡配置关系到学生未来的教育生涯与前景。

二、义务教育阶段师资配置不均的表现及原因

（一）师资配置不均的表现

1.数量配置的不均；

2.质量配置的不均；

3.结构配置的不均。

（二）师资配置不均的原因

1.经济发展水平的差异

社会经济发展为教育的发展提供了人力、物力、财力，这些都是教育事业发展必不可少的基础性条件。优质的教师资源大批从西部落后地区流动到东部发达地区，从农村学校流动到城市学校，这使得东部地区和城市地区教师资源越来越丰富，西部地区和农村地区越来越匮乏。

2.政策制度的不完善

首先，我国义务教育阶段的公办教师招聘途径主要为教师招聘考试和特岗教师招聘考试两种方式。教师招聘考试在很大程度上主要针对县区以上地区，并且只要一经录取就是在编教师，而特岗教师主要针对县级以下地区或经济较为落后地区的学校，即使录取，也要经过三年考核期才有可能成为在编教师。这在很大程度上加剧了区域之间的师资配置不均。

3.教师自身的利益追求

教育应当以人为本，而作为教师，除了最基本的生理需要外，安全需要也是满足其他需要的基础。影响教师安全需要的因素主要是生活环境的不安定和心理焦虑。选择在城市和发达地区任教既是教师追求自身利益的选择，也是符合人的发展需要的选择。

三、师资配置不均对义务教育发展的影响

（一）地区义务教育质量发展不均衡

教师专业水平的高低、教学效果的好坏直接影响学生的學习效果和学校的教育质量，这在事实上导致地区间义务教育质量的严重不均。

（二）出现入学“城市中心热”的现象

我国很多城市地区的中小学，尤其是教学质量高的名校，在开学前夕，家长日夜排队领取报名号，造成学生爆满、名额超标的现象。这种入学“城市中心热”的现象影响了义务教育均衡发展，增加了落后地区学生的就学成本。

四、义务教育阶段师资配置不均的解决对策

（一）加快经济发展，缩小地区间教师的待遇差距

经济基础决定上层建筑。地区经济发展水平在很大程度上决定教育的发展水平，要想吸引大量的优秀教师，首先要大力发展经济，提高物质生活条件，只有物质生活环境得到改善，教师的生理安全需要才会得到满足。其次，适当提高落后地区的教师工资待遇，建立和完善贫困地区义务教育教师的津贴补助制度，并对补贴标准作出明确规定，将提高教师待遇落到实处，给教师确切的经济保障，消除教师对生活的焦虑感与不安定感，缩小义务教育阶段的教师待遇差距。

（二）完善落实国家的各项教育政策，稳定教师队伍

1.完善与改革国家各项关于教师的政策制度。比如，将教师招聘的两种主要形式，即教师招聘考试和特岗教师招聘考试进行统一，根据各地区的实际情况，对城市教师与农村教师的质量要求、薪资待遇以及一经录取是否入编等问题进行统一规定。

2.在完善教师聘任制度的同时，各级政府和学校要建立和完善教师的激励和考核制度，对于职业道德差、不认真履行教育教学义务的教师，要暂时停职并接受培训。

3.政府和当地应制订和完善教育专项督导政策，加大对各级各类学校教师队伍建设、学校师资配置情况的监督和检查。

（三）转变教师思想观念，树立正确的职业价值观

1.教师必须树立正确的职业价值观

作为教师，应当树立正确的职业观，不能只把教师看作是自己谋生的职业，更要将其视为奋斗终身的事业。

2.教师应转变原有的职业观念，不断提高自身的专业能力

教师要摒弃原有的旧观念，要意识到新时期、新课程改革下的压力感和紧迫感，顺应改革潮流，不断接受新知识。

（四）加大农村在职教师的继续教育，提高教师专业素质

各级各地中小学，尤其是农村偏远地区，要根据本校实际情况和《教师法》的规定，抓紧进行学历补偿教育，建立教师继续教育制度。

提高农村教师整体素质，可以在农村学校教师中广泛开展教学技能比赛，通过比赛逐级选拔各学科、各学校及各地区的教学能手。由此，从下至上形成不同级别的骨干教师队伍群体，通过这种方式，增强农村教师提升自我教育教学能力和教育研究能力的自觉性。

参考文献：

均衡方法论文 第12篇

负载均衡技术是云计算系统中最重要的技术之一。在云计算环境中, 当大量用户不断请求服务时, 如何高效快速的将单个重负载的运算均衡的分担到多台节点设备上做并行处理成为一个越来越紧迫的课题。

关于云计算的负载均衡方法研究, 文献[1]的作者设计了一种基于信任驱动的资源负载均衡调度算法, 提高了资源的负载均衡度, 减少了任务的相对执行时间。在文献[2]中, 作者使用模糊聚类算法和最低误差容忍向量机制划分计算机集群, 提高了计算资源的有效利用率。文献[3]作者在模糊C均值聚类算法中引入了粒子群优化算法, 提高了算法的准确率, 取得了较好的资源调度均衡效果。

本文将引入一种改进的模糊C均值聚类算法FCMα, 将其应用于各个计算节点的I/O利用率和CPU利用率的分析, 得到各个计算节点负载度的分类, 为任务迁移提供依据, 从而实现云计算系统的负载均衡。

2、FCMα算法

M.S Yang在文献[4]中提出了FCMα算法。相比较传统FCM算法, FCMα算法引入了参数α, 对算法中隶属度进行了快速放大, 加快了算法的收敛速度, 也提高了算法的稳定性。FCMα算法步骤如下:

(1) 确定聚类数目c和模糊参数b, 设置终止迭代参数ε>0, 迭代次数l=0, 并初始化隶属度矩阵U (0) , 初始化参数α (0.5≤α≤1) 。

(2) 根据式 (1) 计算各个聚类中心点mj。

(3) 根据式 (2) 计算各个隶属度, 更新U (1) →U (l+1)

(5) 查看迭代终止条件, 若‖U (1) -U (l+1) ‖<ε, 停止迭代, 否则l=l+1, 转到步骤 (2) 。

下面将通过两个仿真实验比较FCMα算法和传统FCM算法的性能。

3、仿真实验

首先选取Iris数据集进行性能测试。Iris数据集以鸢尾花的特征作为数据来源, 包含150个数据样本。每个数据样本包含4个特征属性。数据集分为3类, 每类50个数据。在第一个实验中, 我们将比较传统FCM算法和FCMα算法在Iris数据集中的表现。在相同的条件下做二十次实验, 取其平均数, 得到如表1所示的结果:

从表1我们可以看出, 对于Iris数据集的分类, FCMα算法在迭代次数上要更少, 均方差更小, 说明其运算速度更快, 更稳定。在Iris数据集中, 加入一个噪声点, 同样在同等条件下做二十次实验, 取平均结果, 得到如表2所示的结果:

表2的实验结果说明, 在有噪声的情况下, FCMα算法在运算速度和稳定性方面也优于FCM算法, 这说明FCMα算法具有较强的抗噪性。

在第二个实验中, 我们以云计算平台的计算机节点作为样本, 选取节点的CPU利用率和I/O利用率作为特征数据。在实验中, 我们选用了20个计算节点, 分为4类。计算节点的初始特征数据如图1所示:

使用FCM算法和FCMα算法对图1所示的云计算节点特征数据进行聚类分析, 得到如表3所示的结果:

从表3可以发现, 基于真实云计算节点的CPU利用率和I/O利用率特征数据, FCMα算法也可以更好的实现节点的分类。接下来, 我们将把计算节点的数量提高到100个, 节点数据如图2所示:

对图2所示的云计算100个计算节点的特征数据进行聚类实验, 可以得到如表4所示的结果:

表4的实验数据表明, 计算节点样本数据越多, FCMα算法的运算速度提高幅度越大, 同时算法也可以提供更好的稳定性, 这说明该算法可以更快更好的实现云计算系统的负载均衡。

4、结束语

针对云计算任务节点负载均衡的问题, 本文引入了一种改进的模糊C均值聚类算法FCMα, 并与传统FCM算法进行了比较。仿真实验表明, 相对于传统FCM算法, FCMα算法提供了更快更稳定的性能, 能更好的适用于云计算任务节点负载度的分类, 从而更好的实现云计算系统的负载均衡。

参考文献

[1]吕良干.云计算环境下资源负载均衡调度算法研究[D].乌鲁木齐:新疆大学, 2010.

[2]刘伯成, 陈庆奎.云计算中的集群资源模糊聚类划分模型[J].计算机科学, 2011, 38 (10A) :157-160.

[3]姚婧, 何聚厚.基于模糊聚类分析的云计算负载平衡策略[J].计算机应用, 2012, 32 (1) :213-217.