系統論文精品(七篇)

序論：寫作是一種深度的自我表達。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內心深處的真相，好投稿為您帶來了七篇系統論文范文，愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑，助力您的創作。

篇(1)

關鍵詞自動微分切線性模式數據相關分析統計準確率

1.引言

計算微分大致經歷了從商微分，符號微分，手寫代碼到自動微分幾個階段。與其它幾種微分方法相比，自動微分具有代碼簡練、計算精度高及投入人力少等優點。自動微分實現的基本出發點是：一個數據相對獨立的程序對象（模式、過程、程序段、數值語句乃至數值表達式），無論多么復雜，總可以分解為一系列有限數目的基本函數（如sin、exp、log）和基本運算操作（加、減、乘、除、乘方）的有序復合；對所有這些基本函數及基本運算操作，重復使用鏈式求導法則，將得到的中間結果自上而下地做正向積分就可以建立起對應的切線性模式，而自下而上地做反向積分就可以建立起對應的伴隨模式[1]?；谧詣游⒎址椒ǖ玫降那芯€性模式和伴隨模式，在變分資料同化[2]、系統建模與參數辨識[3]、參數的敏感性分析[4]、非線性最優化以及數值模式的可預測性分析[5]等問題中有著十分廣泛的應用。

迄今為止，已有數十所大學和研究所各自開發了能夠用于求解切線性模式的自動微分系統，比較典型的有TAMC系統[6]、ADJIFOR系統[7]和ODYSSEE系統[8]。在一些特定的運用中，它們都是比較成功的，但在通用性和復雜問題的處理效率上還存在許多不足。通常，自動生成切線性模式的關鍵難題在于對象自身的強相關性，這給系統全局分析（如數據IO相關分析和數據依賴相關分析）和微分代碼的整體優化都帶來了很多困難。同時，對于程序對象不可導處的準確識別和微分處理，至今仍還沒有一個統一而有效的算法。另外，最優或有效求解稀疏雅可比矩陣一直是衡量一個自動微分系統有效性的重要尺度。

統計準確率被我們視為評價一類自動微分工具及其微分模式代碼可靠性與有效性的重要尺度。其基本假設是：如果對于定義域空間內隨機抽樣獲得的至多有限個n維初始場（或網格點），微分模式輸出的差分和微分逼近是成功的；那么對于定義域空間內所有可能初始場（或網格點），微分模式輸出的差分和微分逼近都是成功的。微分模式統計準確率評價的具體方法是：在所有隨機抽樣得到的初始場（或網格點）附近，當輸入擾動逐漸趨向于機器有效精度所能表示的最小正值時，模式輸出的差分和微分之間應該有足夠精度有效位數上的逼近。

DFT系統具有許多優點，它能夠完全接受用FORTRAN77語言編寫的源代碼，微分代碼結構清晰，其微分處理能力與問題和對象的規模及復雜性無關。它基于YACC實現，具有很強的可擴展性。DFT系統具有四個重要特色。它通過對象全局依賴相關分析，準確求解雅可比矩陣的稀疏結構，自動計算有效初始輸入矩陣，從而可以用較小的代價求得整個雅可比矩陣。同時，它可以自動生成客觀評價微分模式效率與可靠性的測試程序，對奇異函數做等價微分處理，并采用二元歸約的方法，在語句級層次上實現微分代碼優化。

2.系統概況

DFT系統主要由兩部分組成：微分代碼轉換和微分代碼評價，圖2.1。微分代碼轉換部分接受用戶輸入指令并自動分析對象模式，生成切線性模式代碼及其相關測試代碼，后者直接構成微分代碼評價系統的主體。微分代碼評價是DFT系統的一個重要特色。DFT系統的開發小組認為，一個微分模式如果在可靠性、時間和存儲效率上沒有得到充分的驗證，至少對實際應用而言，它將是毫無意義的。

原模式切線性模式

統計評價結果

圖2.1DFT系統結構簡圖

2.1微分代碼轉換

DFT系統是基于YACC在UNIX環境下開發的，其結構圖2.2所示。通過DFT系統產生的切線性模式代碼成對出現，并在語句級程度上做了簡化，可讀性很強，如圖2.4。

切線性模式

評價函數集

圖2.2微分代碼轉換

微分代碼轉換部分從功能上分為四個部分：詞法分析，語義分析，對象復雜性及數據相關分析和微分代碼轉換。對于一組具有復雜數據相關的程序模式對象，通常需要系統運行兩遍才能得到有效而可靠的微分代碼。這主要有兩方面的考慮：其一，根據對象的復雜性（如最大語句長度、最大變量維數、子過程或函數數目、子過程或函數內最大變量數目等對象特征）選擇合適的系統參數以求最優的運行代價；其二，模式內各子過程或函數之間以及一個子過程或函數內往往具有很強的數據相關性，需要事先保存對象的相關信息并且在考慮當前對象的屬性之前必須做上下文相關分析。

圖2.3PERIGEE源程序代碼圖2.4DFT系統生成的切線性代碼

2.2微分代碼評價

通常，評價一個編譯系統的性能有很多方面，如處理速度、結果代碼可靠性及質量、出錯診斷、可擴展和可維護性等。對于一類自動微分系統來說，由于軟件開發人力的局限以及對象模式的復雜多樣性,通過自動轉換得到的微分模式并非常常是有效而可靠的（即無論是在數學意義上還是在程序邏輯上應與期待的理想結果一致），因而在微分模式被投入實際應用前，往往需要投入一定的人力來對其做嚴格的分析測試。

對切線性模式做統計評價測試的主要內容可以簡單敘述為：在網格化的模式定義域空間內，選擇所有可能的網格點形成微分模式計算的初始場；在不同的網格點附近，隨機選取至少個線性無關的初始擾動，對每個擾動輸入分別進行網格點逼近，統計考察模式輸出差分和微分在有效位數上的逼近程度。圖2.5描述了整個測試過程，它包含網格點數據隨機采樣（1）和網格點數據逼近（2）兩級循環。

圖2.5切線性模式代碼的測試過程

3.系統主要特色

DFT系統并不是一個完整的FORTRAN編譯器，但它幾乎可以接受和處理所有FORTRAN77編寫的源模式代碼，并且可以很方便地擴展并接受FORTRAN90編寫的源模式代碼。本節將著重介紹DFT系統（版本3.0）的以下幾個重要特色。

3.1結構化的微分實現

DFT系統采用標準化的代碼實現，切線性模式的擾動變量和基態值變量、微分計算語句和基態值計算語句總是成對出現，并具有清晰的程序結構。微分代碼保持了原模式本身的結構和風格（如并行和向量特性、數據精度等），即語句到語句、結構到結構的微分實現。在奇異點或不可導處，DFT系統對微分擾動采取簡單的清零處理，實踐證明這對抑制擾動計算溢出具有重要意義，但并不影響評價測試結果。

3.2全局數據相關分析

DFT系統具有較強的數據相關分析能力，它包括全局數據IO相關分析、全局數據依賴相關分析、全局過程相關分析以及數據迭代相關分析幾個不同方面。數據依賴相關與數據IO相關關系密切，但又存在根本不同。前者強調每個變量在數學關系上的依賴性；而后者描述了一個對象的輸入輸出特性，且具有相對性，即任何一個變量參數，無論它是獨立變量還是依賴變量，在數學意義上都可等價為一個既是輸入又是輸出的參數來處理。

DFT系統記錄所有過程參數的IO屬性表，通過深度遞歸相關計算，準確計算每個過程參數的最終IO屬性。DFT系統通過對數據相關矩陣做模二和及自乘迭代計算（An+1=AnAn2）來完成數據的依賴相關分析，這種算法具有很好的對數收斂特性。DFT系統通過全局過程相關分析的結果，自動生成模式的局部或整體相關引用樹結構（如圖3.1），這對用戶分析復雜數值模式和微分評價測試都具有很好的指導作用。DFT系統還具有分析局部數據迭代相關和函數迭代相關的能力，這兩種形式的數據迭代相關是自動微分實現頗具挑戰的難題之一。

圖3.1GPSRayshooting模式的相關樹結構片段

3.3自動生成測試程序

基于IO相關分析的結果，DFT系統自動生成微分測試代碼，分別對切線性模式的可靠性和運行代價做統計評價測試。特別地，DFT系統還可將任何模式參數都視為輸入輸出參數，生成在數學意義上等價的測試代碼，這樣處理的不利之處在于往往需要極高的存儲開銷。

3.4基于語句級的代碼優化

目前，DFT系統僅僅具備局地優化能力。在語句級微分實現上采用二元歸約的方法對微分代碼進行優化是DFT系統的一個重要特色。根據右端表達式的乘法復雜性及含變元數目的不同，DFT系統采取不同的分解策略。二元歸約的方法避免了微分計算中的許多冗余計算，在一些復雜的非線性表達式的微分計算中具有最小的計算代價，同時也非常適合于微分系統的軟件實現。同時，對于某些特殊的運算操作（除法、乘方）和特殊函數（如sqrt、exp），DFT系統較好地利用了基態值計算得到的中間結果，避免了微分實現中的冗余計算。

4.系統應用

運用自動微分工具得到的切線性模式，可以在無截斷誤差意義下求解函數的數值微分和導數、稀疏雅可比矩陣。同時這些結果在數值參數敏感性分析、非線性最優化以及其它數值理論分析中有著非常重要的應用。這里簡單介紹切線性模式的幾個基本應用。

4.1符號導數和微分

如果輸入為數學關系式，DFT系統可以自動生成對應的微分表達式和梯度，而與數學關系式的復雜程度無關。例如我們輸入關系式：

，（1）

DFT系統將自動生成其符號微分形式及其梯度形式分別為

，（2）

4.2數值導數和微分

切線性模式最基本的應用就是在一定擾動輸入下求解輸出變量的擾動（響應）。表4.1給出了DFT系統在對IAP9L模式、GPSRayshooting模式和GPSRaytrace模式三個數值模式做切線性化的具體應用中，一些不同計算粒度、不同引用深度和不同程序風格的核心子過程，以及它們的切線性模式在SGI2000上運行的統計評價測試結果，其中切線性模式的可靠性指標都準確到六個有效數字以上，在運行時間、存儲開銷和代碼復雜性方面分別是原模式的兩倍左右，比較接近于理想的微分代價結果（1.5倍）。除了IAP9L模式由于過于復雜僅做粗略統計外，其余模式都用非注釋語句行數來表示各自的代碼復雜性。

表4.1DFT系統在三個數值模式中的統計評價測試結果

性能指標

對象模式運行時間（10-3秒）存儲開銷（字節數）代碼復雜性

原模式切線性

模式

原模式切線性

模式

原模式切線性

模式

Xyz2g2.5306.1605524110485589

IntCIRA1.5602.750133426614165

Dabel0.0350.072601202749

LSS8.30017.50669133879143

RP42.4085.10360572102238

Vgrad10.1000.21218564368282454

RefGr43.0086.0071865414373083578

LL2JK0.6261.350262252442232

RayFind462.70

×103125.4

×103985618212111179

EPSIMP1.76011.50445589101327

Hlimits0.8301.8802425774842543774

Int3sL26.9051.2082002916394584690

MAKE

NCEP1340392072292514458504584

Curvcent0.0130.038527542754

DYFRM3.800

×1037.250

×1035000*9500*161279

PHYSIC2.750

×1035.385

×10330005000*1399*

(含注釋行)2826*

(含注釋行)

適當設置輸入擾動的初值，運用切線性模式可以簡單求解輸出變量對輸入的偏導數。例如，對于一個含有個輸入參數的實型函數

（3）

這里設，。運用DFT系統，可以得到對應的切線性模式

（4）

其中，為切線性模式的擾動輸入參數。可以通過以下辦法來求得偏導數：

（5）

其中。如果對于某個既是輸入參數又是輸出參數，可以類似以下過程引用的辦法來處理。對于過程引用的情形，例如一個含有個輸入參數的子過程

（6）

其中，為輸入參數；，為輸出參數；，既為輸入參數又為輸出參數。運用DFT系統，可以得到對應的切線性模式為

（7）

其中，，，分別為切線性模式的微分擾動輸入、輸出和輸入輸出參數。可以通過以下輸入擾動設置并引用切線性模式（7）來求得偏導數：

a)設置；（，）；（）可以同時求得（）和（），其中。

b)設置（）；；（，）可以同時求得（）和（），其中。

4.3稀疏雅可比矩陣

運用上節討論的方法來求解稀疏雅可比矩陣,具有極高的計算代價。例如，一個含個獨立和個依賴參數的子過程，為求解整個雅可比矩陣就需要反復調用次切線性模式，當相當大時，這對許多實際的數值計算問題是不能接受的。事實上，如果雅可比矩陣的任意兩列（行）相互正交，那么可以通過適當設置擾動輸入值，這兩列（行）的元素就可以通過一次引用切線性模式（伴隨模式）完全得到。設和分別為雅可比矩陣的行寬度和列寬度，即各行和各列非零元素數目的最大值，顯然有，。這里介紹幾種常用的求解方法。

正向積分當時，通常采用切線性模式來計算雅可比矩陣。根據雅可比矩陣的稀疏結構，適當選擇右乘初始輸入矩陣，可以獲得接近的計算時間代價。DFT系統采用一種逐列（行）求解的方法，來有效求解右（左）乘初始輸入矩陣。其基本思路是：按照某種列次序考察雅可比矩陣的各列；考察當前列中所有非零元素，并對這些非零元素所在行的行向量做類似模二和累加運算（即將非零元素視為邏輯“1”，零元素視為邏輯“0”），從而得到一個描述當前列與各行存在“某種”相關的標志向量（其元素都是“1”或“0”）；依據此標志向量，就很容易得到一個與之正交的列初始向量，其中與當前列序號對應的元素設置為“1”，而與標志向量中非零元素序號對應的元素設置為“0”，與標志向量中非零元素序號對應的元素設置為“-1”，顯然，該列初始向量是唯一的，并且對應著當前右乘初始輸入矩陣的最后一列；逐一考察已求解得到的列初始向量，如果某列初始向量與當前求解得到的列初始向量按下面定義的乘法（見過程4）正交，那么這兩列就可以合并，即將當前列初始向量中非“-1”的元素按照對應關系分別賦值給該初始向量，并從記錄中刪除當前列初始向量；重復以上過程，繼續按照給定列次序考察雅可比矩陣的“下一列”。不難說明，按照不同列次序求解得到的右乘初始輸入矩陣可能不同。其中逐列求解右乘初始輸入矩陣的過程可以簡單敘述為：

1）將右乘初始輸入矩陣所有元素的初值均設置為，，。。

2）如果，轉6）。否則，如果雅可比矩陣的第列中的所有元素均為，，重復2）的判斷。否則轉3）。

3）計算標志向量。令，做如下計算：

，;

4）設為的列向量。在上定義乘法，對任意的，我們有：a）；b)如果，必有和。然后，做如下計算：

,;

，6);

2);

5）令，并做如下計算：

，;

令,。如果，轉6）；否則，重復2）的判斷。

6）對，，如果，則。取的前列，這樣，我們就得到了一個維右乘初始輸入矩陣。

這里需要說明的是，運用上面的方法求得的右乘初始輸入矩陣不僅與求解雅可比矩陣的列序有關，而且與過程4）中的合并順序也有關系。至于如何最優求解右乘初始輸入矩陣，目前還很難討論清楚。但是，大量模擬試驗結果表明，運用上面自然次序求得的右乘初始輸入矩陣寬度已經非常接近于其下界值。

反向積分當和時，通常采用伴隨模式來計算雅可比矩陣。根據雅可比矩陣的稀疏結構，適當選擇左乘初始輸入矩陣，可以獲得接近的計算時間代價。其中左乘初始輸入矩陣的求解過程完全可以按照上面的方法進行，但是在處理前必須先將雅可比矩陣轉置，最后還需將得到的初始輸入矩陣轉置才能最終得到左乘初始輸入矩陣。同時，其行寬度也已經非常接近于其下界值。

混合積分如果將切線性模式和伴隨模式相結合，往往可以避免梯度向量運算中的諸多冗余計算。例如，ADJIFOR系統在求解雅可比矩陣時，在語句級微分實現中首先用伴隨方法求得所有偏導數，然后做梯度向量積分；其計算時間代價與和模式的語句數目有關，而其存儲代價為。具體討論可參考文獻[7]。

5．結論

切線性模式在無截斷誤差意義上計算函數的方向導數、梯度或雅可比矩陣，以及在模式的可預測性及參數敏感性分析、伴隨模式構造等相關問題中有著廣泛應用。DFT系統主要用于求解FORTRAN77語言編寫的切線性模式，具有很強的全局數據相關分析能力。此外，DFT系統還具有其它幾個重要特色，如結構化的微分實現、自動生成微分測試程序以及基于語句級的微分代碼優化。本文簡單給出了DFT系統在求解數值和符號導數和微分、稀疏雅可比矩陣中的應用。為評價一類自動微分系統，本文初步提出了統計準確率的概念。

參考文獻

[1]AndreasGriewank.OnAutomaticDifferentiation.InM.IriandK.Tanabe,editors,MathematicalProgramming:

RecentDevelopmentsandApplications.KluwerAcademicPublishers,1989

[2]LeDimet,F.XandO.Talagrand,Variationalalgorithmsforanalysisandassimilationofmeteorological

observations:theoreticalaspects,Tellus,1986,38A,97-110

[3]P.Werbos,Applicationsofadvancesinnonlinearsensitivityanalysis,InsystemsModeling

andOptimization,NewYork,1982,SpringerVerlag,762-777

[4]ChristianBischof,GordonPusch,andRalfKnoesel."SensitivityAnalysisoftheMM5WeatherModelusing

AutomaticDifferentiation,"ComputersinPhysics,0:605-612,1996

[5]MuMu,etal，Thepredictabilityproblemofweatherandclimateprediction,ProgressinNatureScience,accepted.

[6]GieringR.etal.RecipesforAdjointCodeConstruction.ACMTrans.OnMath.Software.1998，24（4）：

437-474.

[7]C.Bischof,A.Carle,P.Khademi,andG.Pusch."AutomaticDifferentiation:ObtainingFastandReliable

Derivatives--Fast"inControlProblemsinIndustry,editedbyI.LasieckaandB.Morton,pages1-16,Birkhauser,

篇(2)

繼電器控制，PLC控制，單片機控制，其中PLC檢測控制系統應用最為廣泛。其具有以下特點：

1.1可靠性PLC不需要大量的活動元件和連線電子元件。它將控制邏輯由傳統的繼電器硬件運算變為軟件運算，使得它的連線大大減少。PLC經過多年的不斷發展，具有工業針對性，有很高的抗干擾能力。在各大PLC廠家的不斷更新發展下，PLC各模塊可靠性已經有很大提高。與此同時，系統的維修簡單，維修時間短。PLC進行了一系列可靠性設計，例如：冗余的設計（包括硬件冗余技術和軟件冗余技術），斷電保護功能（電容電源和UPS的應用使得斷電時有充分的處理時間），故障診斷和信息保護及恢復。PLC具有編程簡單，操作方便，維修容易等特點，一般不容易發生操作的錯誤。PLC是為工業生產過程控制而專門設計的控制裝置，它具有比PC控制更可靠的硬件和更簡單的編程語言。采用了精簡的編程語言加上強大的編譯診斷功能，編程出錯率大大降低。

1.2易操作性對PLC的操作包括程序輸入和程序更改的操作。通過專業的編程軟件進行編程并進行下載，更改程序的操作也可以直接根據所需要的接點號或地址編號進行搜索或程序尋找，然后進行更改。PLC有多種程序設計語言可供使用。由于梯形圖與電氣原理圖較為接近，容易掌握和理解。PLC具有強大的自診斷功能降低了維修人員維修技能的要求。當系統發生故障時，通過軟件和硬件的自診斷，維修人員可以很快找到故障部位進行故障維修和故障排除。

1.3靈活性PLC采用的編程語言有梯形圖、功能表圖、功能模塊和語句描述等編程語言。編程方法的多樣性使編程簡單、可以使得不同專業的人員都有自己習慣的編程語言。操作靈活方便，監視和控制變量變得十分容易。以上特點使用PLC控制系統具有可靠性高，程序設計方便靈活，運行穩定，擴展性能好，抗干擾能力強等諸多優點今后PLC控制系統還會得到更廣泛的使用。

二、PLC控制系統組成

該系統包含完整的PLC系統模塊。其中包含電源模塊，CPU-315，PLC與電氣回路的接口，是通過輸入輸出部分（I/O）完成的，I/O包含開關量輸出（SM321DO），開關量輸入（SM321DI），模擬量輸入（SM331AI），模擬量輸出（SM331AO）等模塊。通訊模塊PS305。I/O組成：數字量輸入模塊（DI）：包含油箱液位高，油箱液位低，循環泵、主泵運行狀態，管路閥門狀態等。開關量輸出（DO）：包含循環泵、主泵啟?？刂疲訜崞鲉⑼？刂?，冷卻器啟?？刂?。模擬量輸入（AI）：包含液位，流量，油溫，壓力等。

三、PLC邏輯控制

啟動邏輯：液位正常，油溫正常，管路閥門狀態正常等。停止邏輯：液位超低，壓力超低，流量超低，急停信號等。報警邏輯：液位低，壓力低，流量低，油溫低，油溫高等。

四、HMI設計

上位機與PLC通訊模塊通過Profibus總線連接，將各個參數傳給上位機通過人機界面Wincc顯示，并可以通過上位機人機界面控制液壓站的啟停。

五、液壓站群的控制

當多個液壓站需要配合工作時，可以將每一個液壓站設置一個ET-200遠程I/O站，將采集的參數通過通訊模塊傳入一個總的PLC站進行集中控制。且可以通過一個HMI就可以監視各個參數和人工參與控制。這樣就可以更加集中地控制多個液壓站組成的液壓站群，是的多個液壓站有序有計劃的協作運行。

六、液壓站穩定性的提高

篇(3)

RFIDIT資產管理系統平臺使用的C/B/S的架構方式，來分別滿足手持終端、電腦終端、多服務器協同的要求。

1.1系統設計原則根據IT資產RFID標簽操作管理流程，RFID系統設計遵循以下原則：（1）通過RFID手持終端設備更新設備現場信息，實現數據信息在ITSM系統、SCCM工具平臺及RFID系統等不同系統間的共享與交互，完善設備資產信息，建立高可信度的IT設備臺賬，提高IT資產數據的準確性和真實性。（2）IT資產變更流轉歷史數據可追溯。完成設備入庫-設備申領-設備調撥出庫-設備退庫報廢一系列IT設備資產全生命周期運轉在系統流程內有效實現，建立行而有效的IT設備資產全生命周期管理體系。（3）通過RFID電子化標簽進行IT設備日常運維、巡檢及資產盤點等常態化工作。（4）實現IT設備資產運行狀態監控，預防設備發生嚴重故障，提高對IT設備資產管理時效性。

1.2系統整體架構RFIDIT資產管理系統從ITSM系統中自動獲取設備臺帳和設備使用人信息等，利用RFID手持終端到現場進行任務辦理，任務完成后，相關功能模塊數據結果同步到RFIDIT資產管理平臺，經過資產管理人員審核批準后，同步到ITSM系統中。

1.3總體技術路線RFIDIT資產管理系統的功能是通過整合其他兩個系統中的數據和服務，共同提供服務。為了更好的實現數據的及時性，避免數據冗余帶來的數據不準確，該系統設計使用數據庫集群、應用分離的架構設計，如圖（2）、圖（3）：

1.4系統安全設計

1.4.1系統運行平臺采用Tomcate平臺作為應用系統的平臺，Tomcat是一個輕量級應用服務器，在中小型系統和并發訪問用戶不是很多的場合下被普遍使用，是開發和調試JSP程序的首選。

1.4.2訪問權限管理系統分開為三大子系統，即網絡服務器、中間件、手持設備，采用統一的用戶權限管理，用戶需要通過用戶名、密碼才可以訪問系統。為了確保各個組件之間的數據交互的安全，我們在WebService上也進行了用戶名和密碼的設置，確保數據安全穩定。

1.4.3審計日志在WEB服務器、中間件上，配合每個環節的歷史日志，記錄了用戶的登錄、同步、任務獲取提交分配等全部行為。

2系統功能包含功能模塊

2.1IT資產新增管理模塊IT資產新增是從IT資產采購入庫到IT設備調配工作環節中采用RFID技術進行實現的功能模塊，此功能包含以下模塊：（1）IT資產入庫初始化：RFIDIT資產管理系統獲取ITSM系統中入庫設備，作為入庫任務，通過RFID手持終端收集設備信息（it設備網卡MAC地址、SN碼和RIFD），經系統批準后同步到ITSM系統中。（2）IT設備新增：RFIDIT資產管理系統從ITSM系統數據庫獲取設備申請單，作為任務到RFID手持終端，由RFID手持終端收集設備信息（it設備網卡MAC地址、SN碼和RIFD），設備信息收集完善后可同步到ITSM數據庫。

2.2IT資產RFID初始化、盤點、巡檢管理模塊（1）IT設備RFID初始化：系統同步ITSM系統中的IT資產列表，作為IT設備RFID初始化任務分發到RFID手持終端，通過RFID手持終端綁定設備四項（it資產設備編號、網卡MAC地址、SN碼和RIFD）關鍵信息，經系統綁定后同步到ITSM系統中數據庫。（2）IT設備盤點：系統自動獲取ITSM系統的IT資產列表，作為盤點任務分發到RFID手持終端，通過RFID手持終端按部門方式對所有IT設備進行逐個盤點，回饋盤點結果到系統中，并同步ITSM系統中。（3）IT設備巡檢：系統自動同步ITSM系統的中IT資產列表，作為巡檢任務分發到RFID手持終端，通過RFID手持終端按部門方式快速讀取設備RFID標簽（有效距離內每分鐘完成200個IT設備的巡檢），并把巡檢結果同步到系統中，同時經IT資產管理人員批準后，同步到ITSM系統中。（4）IT設備退庫：系統自動同步ITSM系統中的退庫申請單，作為退庫任務分發到RFID手持終端，按任務要求查詢退庫設備，退庫任務完成后，同步退庫結果到ITSM系統中。

2.3IT資產配置監控及報告管理模塊IT資產運行狀態監控，是通過RFIDIT資產管理系統自動分析和判斷IT設備運行狀態，包括設備配置變更自動提醒和告警，方便IT資產管理及時定位處理，具體功能如下：（1）IT設備監控：結合RFIDIT資產管理系統完成的數據庫信息，通過系統狀態監控列表，實時對珠海供電局所有IT設備進行實時的狀態監控，監控內容涵蓋設備的運行配置信息、配置變更信息、配置變更歷史查詢和變更處理，同時經過IT資產管理人員確認批準后，可把IT設備配置變更數據同步到ITSM系統中。（2）IT資產報表：系統可按要求自動生成個性化的IT資產報表，管理人員通過IT資產報表窗口，對報表條件進行篩選，系統自動生成相應的IT資產報表，并加以圖形界面展示，同時可對自動生成的報表進行導出。

2.4區域內重點資產安全監控管理平臺系統對重點數據保護區域和重大IT資產的實時監控，通過圖形化的監控畫面，資產管理人員可隨時獲取IT設備所處位置狀態，防止設備“非法”移出監控區域，并及時以短信通知相關資產管理人員進行處理。

2.5系統維護管理包括對登錄系統和RFID手持終端的用戶進行登錄名、密碼和系統使用權限分配的管理和維護。

篇(4)

1資料與方法

1.1標準

(1)診斷標準:①清潔離心中段尿沉渣白細胞數>10/HP或有尿路感染癥狀者。②正規清潔中段尿細菌定量培養,菌落數≥105/ml。具備上述兩項可以確診。(2)納入標準:①病程>2年且反復發作者。②年齡在30～70歲。③長期應用西藥抗感染治療或中西醫結合治療未能根治者。④病程不足2年而清潔中段尿細菌培養長期陽性者。⑤受試者知情,自愿簽署知情同意書。(3)排除標準:①對頭孢菌素過敏者及有青霉素過敏性休克或即刻反應史者。②處于妊娠期或者哺乳期婦女。③有神經系統疾病或造血系統疾病者。④有心臟、肝及腎功能嚴重損害者。

1.2分組情況

病例均來自于2012年6月-2014年3月在我院門診與住院治療的患者,診斷為難治性泌尿系統感染的患者54例為觀察對象。其中男21例,女33例。隨機將患者分為治療組和對照組各27例,兩組在性別、體重和年齡上均無顯著性差異(P>0.05)。詳見表1。

1.3治療方法

對照組給予鹽酸左氧氟沙星氯化鈉注射液[規格100ml:鹽酸左氧氟沙星0.2g(以左氧氟沙星計)與氯化鈉0.9g],500mg/次,靜脈滴注,滴注時間不少于60min,1次/d。治療組給予注射用硫酸奈替米星(2ml:10萬U),按患者體重每12h1.5～2mg/kg,稀釋后靜脈滴注,3周為1個療程。

1.4評價標準

1.4.1臨床療效評價:根據臨床癥狀、體征、實驗室檢查進行綜合評價,分為痊愈、顯效、進步、無效4級。將痊愈和顯效合計為總有效,據此計算臨床有效率。痊愈為癥狀、體征、實驗室檢查及病原菌檢査均恢復正常;顯效為病情明顯好轉,但上述4項中有1項尚未完全恢復正常;進步為用藥后病情有所好轉,但不夠明顯;無效為用藥72h后病情無明顯進步或有所加重。

1.4.2細菌學療效評價:按清除、部分清除、替換、再感染、未清除5級評定。細菌學療效分析包括各種致病菌感染的有效率、細菌清除率等。

1.4.3藥物不良反應評價:試驗期間發生的任何不良事件或實驗室檢查結果的異常,評價其與試驗藥物間的關系,按肯定有關、很可能有關、可能有關、可能無關、肯定無關5級進行評價,前3者計為藥物不良反應。

1.5統計學方法計量資料結果用(x±s)表示,樣本自身前后比較采用配對t檢驗,滿足方差齊性檢驗條件者兩樣本比較采用t檢驗。計數資料采用χ2檢驗。所有統計分析均采用SPSS20.0軟件包完成。結果均以P<0.05為具有統計學意義,P<0.01為具有顯著性統計學意義。

2結果

2.1療效評價結果

由表2可以看出,對照組痊愈15例,有效8例,痊愈率55.6%,有效率66.7%;治療組痊愈20例,有效7例,總有效率92.6%。經Ridit分析,治療組療效與對照組療效具有顯著性差異(P<0.05)且治療組的療效優于對照組。

2.2細菌學療效評價

兩組共分離出病菌40株,其中對照組分離出19株,治療組分離出21株。細菌學療效評價結果顯示,對照組的痊愈率為36.8%,有效率為73.7%;治療組的痊愈率為66.7%,有效率為95.2%,兩組在痊愈率和有效率方面比較有顯著性差異(P<0.05)。見表3。

2.3安全性評價

本試驗對照組和實驗組各27例。對照組不良事件發生4例,其中3例可能與藥物有關,2例表現為頭昏頭痛,1例表現為惡心,不良事件發生率為14.8%。治療組發生不良事件3例,其中2例可能與藥物有關,1例表現為惡心,1例表現為腹瀉,不良反應發生率為11.1%。兩組均未發生嚴重不良反應,且治療組不良反應發生率低。

3討論

奈替米星主要成分為硫酸奈替米星,屬于氨基糖苷類抗生素,對銅綠假單胞菌、大腸埃希菌、變形桿菌屬(吲哚陽性和陰性)、腸桿菌屬、克雷伯菌屬、沙雷菌屬及枸櫞酸桿菌屬等所致的尿路生殖系統感染、新生兒膿毒癥、呼吸道感染、敗血癥、胃腸道感染、腹膜炎、膽道感染等有良好的療效[5]。其不良反應較小,治療各種難治性感染效果良好。

篇(5)

本文主要介紹如何利用機器視覺方法從CCD圖像中提取用于導星的星像及計算星像中心實際位置。第一節介紹自動導星定心系統及通用的自動導星定心算法，第二節介紹自動導星系統星像提取算法及相關參數估計方法。第三節首先介紹利用LM算法非線性最小二乘擬合對星像二維高斯擬合，計算實際星像中心位置，然后使用麗江2.4米望遠鏡的觀測數據對系統進行測試，最后將高斯擬合結果與IRAF軟件二維高斯擬合結果相比較。第四節說明了星像偏移量的六常數模型計算方法。

自動導星定心系統及定心算法介紹

自動導星定心系統工作流程如圖1左圖所示，其軟件界面如圖1右圖所示，系統以Linux（Debian）(1)為平臺，利用開源代碼庫WXWIDGETS(2,3)開發GUI界面、CFITSIO庫讀寫FITS文件（或SBIG相機讀寫驅動）、使用計算機視覺庫OPENCV/LAPACK(4)(5)開發星像識別算法、MATHGL(6)庫生成各種圖像以及LEVMAR(7)庫作最小二乘擬合，算法底層為LAPACK矩陣計算，可以快速完成OPENCV和LEVMAR程序中所需矩陣運算，LAPACK有很強拓展能力，可以實現多線程或者多臺計算機的并行計算，大幅提高運算效率。系統現可以從FITS(Pence(8))文件讀入數據、系統自動統計完成閾值設定、星像中心計算等。同時提供界面可以監視CCD圖像、調試參數及相關結果統計顯示。一般的定心算法(10-14)主要有閾值一階矩質心、平方加權質心、高斯擬合中心(15,16)，及(17)PSF相關運算質心算法。若定義圖像中坐標(x,y)的修正灰度值為G(x,y),則:一階矩質心為:如果一階矩質心與平方加權質心之間各個方向誤差隨機分布，說明CCD中天光背景均勻，反之需要天光背景補償。高斯擬合公式：高斯擬合算法的Stone(13,18)簡化公式：及高斯公式用于擬合的對數形式：其中B為背景天光值，P為星像最大灰度值，H對應實際星像峰值，R為擬合的高斯分布標準差，測試表明，完整模型比Stone簡化模型擬合有更好擬合精度。此外,系統中所用橢圓擬合算法，使用OPENCV庫函數效率極高，但返回結果為整型數據，有舍入誤差，只能用于確定星像區域，中心位置不可靠。

機器視覺星像搜索算法與參數估計

OPENCV提供了一系列機器視覺處理算法，這些算法基于LAPACK矩陣計算庫可以快速高效完成星像輪廓識別。針對CCD圖像中星像集中的特點，首先對8位圖像中值濾波去除異常噪聲，接著對圖像域值濾波并二值化，通過設定高于天光背景的域值可以區分星像與背景，然后可用Canny邊緣檢測得到星像輪廓，最后再用最小二乘法擬合橢圓輪廓，估計星像區域。為簡化運算及數據存貯量，使用8位對數化整數數據完成星像識別，再使用32位原數據計算星像中心位置。

1Canny邊緣檢測、圖像濾波與橢圓擬合

Canny邊緣檢測(19)的算法是集低通濾波與邊界檢測于一體的算法，其內容如下：第一步：利用高斯算子對圖像平滑卷積濾波去除噪聲，再計算圖像各點的灰度變化梯度，實際OPENCV的Canny算法源程序中直接采用同時有高斯平滑和邊緣檢測效果的Sobel算子與原圖像卷積計算,分別計算X與Y方向一階圖像差分。計算中采用3x3的模板計算。其數值如下：第二步：計算絕對值范數或L2范數作為梯度強度和計算梯度方向。梯度方向arctan(Dy/Dx)，其中Dy與Dx是由Sobel算法算得的Y與X方向一階差分值。

第三步：梯度圖像非極大值抑制，將非局部最大梯度值點設為零。第四步：雙閾值檢測和連接邊緣，沿梯度方向將圖像中梯度強度大于高閾值的都存為邊界點，低于高閾值且高于低閾值的梯度強度保留，再利用連通性篩選保留的梯度坐標，將與大于高閾值邊界點連通的梯度強度保留，其余無效區域設為零。對圖像的濾波包括中值濾波去除異常數據點，但濾波僅對提取輪廓的8位數據進行，對用于擬合及定心計算的32位數據不進行濾波。圖像Canny提取輪廓圖像前利用天光背景估計值作為閾值將圖像二值化，可以大幅降低Canny算法對梯度強度閾值的敏感性，程序中使用（50，125）的閾值對可以獲得比較好的效果。Fig.2Theoutlineofstarsimagesextractedwiththreshold154,160andtheellipseimagesfittedwiththreshold155然后利用輪廓提取函數可以獲得相互隔離又獨立連通的輪廓，最后使用最小二乘法擬合橢圓輪廓，獲得星像區域。圖2中測試文件為麗江2.4米望遠鏡觀測數據，視場10′x10′,曝光時間30秒，JR濾波片，范緒亮同學提供。

2圖像灰度值直方統計與CCD圖像天光背景估計

天光背景值在高斯擬合中具有很大影響，CCD圖像像素直方圖統計與實驗表明，直方圖中峰值對應灰度值為眾數，可以作為天光背景值。通?？梢詫?位對數化灰度直方統計峰值對應灰度值加2以上值判為有效星光灰度值。

程序中考慮到眾數附近的灰度值分布比較稠密，因此，在圖像的不同區域疊加后只有分布在眾數附近的灰度值才有可能在同子位置的值非常相近。程序首先將原數據做3x3小鄰域的均值濾波，獲得每個點鄰域內的均值作為該點的新灰度，并將濾波結果圖像邊緣近1/10CCD尺寸的區域屏蔽，接著將有效區域分為11x11不重疊的子區域，然后對相鄰子區域的灰度值對應相減取絕對值，再與其他相鄰子區域計算結果重疊相加，接著求取最小值所在位置作為天光背景的眾數所在位置，最后將各個子區域此對應位置的灰度值相加取平均，作為天光背景值的眾數估計，同時也是天光背景值估計。同理地利用均值濾波對3x3鄰域標準差計算得到標準差，再求得區域疊加的最小位置，求得天光背景標準差σ（眾數）估計，當然算法對星像過度稠密及天光背景不均勻的圖像可能會有估計不準的問題，算法目前還未對各星像分別計算天光背景值。為了在橢圓輪廓內限制有效區域，選擇灰度值接近1/5峰值處為邊界，對應于IRAF中測光孔徑值，可以減小天光背景的影響，獲得較好的擬合結果。

高斯函數擬合算法

正常星像受大氣影響，圖像灰度分布近似于二維高斯分布，且在各個方向應當有相同的標準差。系統采用非線性函數最小二乘擬合的方法，將參數估計問題轉化為最小化目標函數問題，得到獨立噪聲干擾下中心位置和標準差的最大似然估計。利用Levenberg–Marquardt優化算法(9,20)擬合星像，該算法以均方誤差為目標函數，兼有梯度下降和牛頓－高斯方法的下降的速度，不直接求取復雜Hessian矩陣，用Jacobi行列式估計擬Hessian矩陣，程序中采用LEVMAR開源代碼作高斯最小二乘擬合。

為避免復雜的梯度函數，采用對數化數據擬合，全高斯公式Jacobi行列式為：其中計算時P的初始值為星像峰值減天光背景值(+3σ)，(x,y)為圖像中星像峰值坐標,為防止局部陷入給一定的初始偏差，測試表明算法有很好的收斂性。圖4是高斯擬合結果與原數據比較，底部為殘差密度圖。下圖是對麗江2.4米望遠鏡YFOSC觀測數據高斯擬合星像位置與IRAF軟件高斯擬合結果比較，其最大誤差不超過0.08Pixel。擬合得到高斯分布標準差為2.5，與當時記錄的視寧度為1.7角秒相符。

星像偏移量計算

自動導星算法對同一天區、相鄰曝光時間的兩幅圖像分別計算星像中心位置，并對相對應的星像計算位置偏移量，作為自動導星的誤差信號。一般認為由于相鄰CCD圖像間可能存在平移、旋轉和縮放影響，可以用Stone(12,21,22)的算法，以六常數線性變換方程表示星像位置變換關系，如下，實際中i標識的數據量遠多于變換系數個數6。以下是對同一目標的觀測結果分析，其中：編號97圖像：拍攝時間：2011-10-08T15:02:42.859，曝光時間30s。編號102圖像：拍攝時間：2011-10-08T15:07:20.998，曝光時間50s。編號105圖像：拍攝時間：2011-10-08T15:10:34.361，曝光時間50s。解六常數模型得：圖6為六常數模型擬合的殘差，其標準化殘差都小于0.06pixel，對其殘差進行Kolmogorov-Smirnov正態性檢驗，得到殘差數據都服從0.05顯著性水平的正態分布?？梢哉J為六常數擬合已得到比較優化的結果。

總結

篇(6)

1開放性

開放性是實現系統和諧有序的前提。系統只有開放，才有可能從外界環境不斷地引入負熵流，把自身的熵排入到外界中，從而實現系統的有序，推動系統發展。系統的孤立或封閉只能導致系統的死亡或使系統處于紊亂無序狀態。

循環經濟是由環境和經濟系統構成的開放、動態的系統，正是因為系統的開放，從而使得循環經濟系統異常活躍，并能對相關環境做出積極反應。傳統經濟所形成的則是一個孤立的、封閉的系統。在傳統經濟系統中的物質和能量轉化是以資源的使用為開端，經過能量的轉化，除了被系統吸收的能量之外，其余的能量則被排出系統之外，不再參與物質的循環，整個過程是一次性的。這意味著傳統經濟的整個經濟活動只能朝一個直線向上的平衡方向發展，一旦平衡達到，過程結束了，整個系統也就瓦解了，在此過程中，能量的輸入和輸出互不相干，輸出對輸入沒有形成反饋。因此，傳統經濟往往會因為資源的短缺而危及到物質基礎，使經濟活動難以為繼。而循環經濟則不同，循環經濟系統不斷從外界輸入能量補充內部消耗，經過能量的轉化，其中一部分能量在系統內部被吸收，還有的能量和物質被損耗，另外一些能量和物質則被反饋到輸入過程，與外界的物質和能量相結合，形成一個物質和能量不斷轉化的循環回路。因此，循環經濟的內部物質和能量的轉化可以持續不斷地進行，這個過程是不可逆的，也是系統走上有序的基本途徑。社會經濟運行具有生產者、消費者和分解者的三大功能，實施循環經濟戰略從本質上要求恢復和重建“自然一經濟一社會”的合理規則和運行路線，它以綠色技術為支撐，在企業內部、企業之間和企業與環境之間通過建立穩定、健康的物質流、能量流和信息流，實現了經濟效益、生態效益和社會效益的“三贏”。循環經濟的運行方式通過完整的物流分析，不僅延長了線性經濟，而且實現了閉合循環，在“資源利用—綠色工業—資源再生”各個環節實施了“減量化”、“再利用”和“資源化”原則，真正體現了可持續發展的經濟涵義。循環經濟系統所表現出的結構與功能以及相應的生態、反饋、抗逆、共建共享，形成了一個有序的、具有自組織功效、有較強抗干擾能力和取得物質、能量損耗最小而系統內部尋求優化的整體運行模式。

2動態性

復雜性系統總是在不斷變化的，動態演化性是產生系統復雜性的主要原因之一。復雜系統總是從一種狀態變化到另一種狀態，其中穩定與平衡是運動的一種趨勢，而波動、不平衡、矛盾等才是運動的常態，系統在矛盾運動中表現出十分復雜的現象。復雜系統運行的有序化取決于系統內部相關因素的相互作用能否形成動態演化態勢。動態演化態勢的形成和發展與復雜系統運行有著內在的必然聯系。復雜系統是動態的，處于不斷的演化過程中，總趨向于進化。隨著時間發展，其結構、功能、行為不斷變化，總的趨向是通過自適應、自組織作用向更高級的有序化演化，具有自適應和進化能力。循環經濟系統同樣也要遵循這一系統動態演化規律。

循環經濟系統是由多種元素構成的復雜系統，它以生態學、經濟學、管理學等學科為基礎，以綠色技術為技術載體，目的是實現人、生態和經濟的協調發展。因此，循環經濟系統的正常運轉不僅要受到系統內部各種因素的影響，同時也會受到外部條件的制約。隨著科學探索的不斷深入和技術的向前發展，循環經濟也必然不斷豐富自身的內容，它的發展也會更科學，更符合社會發展的要求。事實上，循環經濟本身就是在可持續發展思想的提出和綠色技術日臻完善的條件下產生和發展起來的，它的形成就是經濟活動與科學技術、社會發展戰略相互作用的結果。目前，循環經濟正處在一個市場需求多樣化，技術快速發展的動態環境中，它與環境的交流越來越頻繁。循環經濟只有不斷從外部環境中吸收新的能量，接受新的信息，才能增強它的生命力，更好地實現它的目標。發展循環經濟就必須遵循動態性的原則，關注前沿科學，引進生態技術。資源利用率的提高，資源綜合利用的實現，都需要以科學和技術的進步為依托，不吸收先進的科技成果，循環經濟的發展就無法適應社會的要求和時代的潮流。

3多層次性

系統是由相互聯系的部分組成，系統的整體性的維持和發展，有賴于一個連續的等級結構，即層次性。系統的層次性主要是指任何復雜系統都可以從縱向上可以分為若干等級，其中低一級系統就是高一級系統的若干組成部分，不同的層次之間存在隸屬關系。系統層次性是系統在進化過程中形成的，系統的層次與層次之間具有不可分割的相互聯系和作用，系統的層次性突出了部分與整體之間的質的差異，強調高層次向低層次的不可還原性。

循環經濟有著不同的等級及層次結構。

首先，循環經濟中物質循環的場所具有層次性。這可以從三個層面來說明：①企業層面。即物質資源在企業內部的循環，也叫基礎循環。企業推行清潔生產，選擇清潔生產工藝，建立生產全過程的環境管理系統，減少產品和服務中物料和能源的消耗量，實現最終排放廢物減量化、資源化、無害化。企業生產過程產生的廢棄物、污染物經本企業自身的物理化學處理，使之成為再生資源，實現低排放或零排放，建立生產者責任延伸制度，促進產品生態設計。②區域層面。即物質資源在產業部門之間的循環，也叫中觀循環。這個層次的資源流動既可以在同產業部門間實現，也可以跨產業進行。若干互相關聯的企業建立共生的工業園區，甲企業的廢棄物、污染物由乙企業處理利用，乙企業的廢棄物、污染物由丙企業處理利用，從而形成較大的鏈式循環。區域內企業或行業間建立生態產業群落，上游企業的副產品或廢棄物用做下游企業的原料，形成企業間的工業代謝和共生關系，在生態工業、生態農業、生態化的服務業內實現廢棄物資源化。③社會層面。即在全社會的生產、流通、消費之間建立的循環，也稱宏觀循環。以生產鏈為紐帶，統籌規劃工業與農業、生產與消費、城市與農村的發展，大力發展資源循環利用產業，實行可持續生產和消費，逐步建成資源節約型和環境友好型社會。在社會層面上就要建立相關的政策體系，倡導綠色消費，建立綠色政府、綠色辦公、綠色采購，建立節約型的社會，包括節水、節能等。

其次，循環經濟中物質循環的反饋過程具有多層次性。在物質和能量的轉化過程中，輸入和輸出相互作用，形成多層次、多步驟的循環過程。其中，在每一次輸出進入新的循環成為輸入部分時，又會形成新的步驟和層次。如農場為酒廠提供釀酒的原材料——稻谷，稻殼作為酒廠的廢棄物輸出，又成為生態農藥廠發酵提取菌種的原材料，每次的輸出對輸入都是一個質能的反饋。輸入和輸出的循環就構成循環經濟復雜的網絡和層次，這也是循環經濟多層性的一個顯著特征。

4非線性

非線性是指變量與變量之間沒有正比例那樣的直線關系，在非線性系統中，凡是非線性都可以找到一條直線和它至少有兩個以上的交點，這就引起多值性，疊加原理失效，不具有加和性和可分性。在非線性系統中，系統一個變量的微小變化，可能導致系統其他變量產生不成比例的甚至災難性的變化，從而導致“蝴蝶效應”。

循環經濟是國際社會推進可持續發展戰略的優選模式之一。它是以物質流動為特征的一種生態經濟，它與傳統的資源消費、產品生產、廢物排放這么一個單向線性流動經濟不同，它是一種再生的資源、一種流動的資源，是物質和能量在整個經濟活動中得到合理的利用，最大限度地提高資源配置的效益，實現經濟生態化轉向。它強調以循環生產模式替代線性生產模式，表現為“資源——產品——再生資源”這一最有效利用資源和保護環境的路線，體現在循環經濟的構成是多層次的技術、知識、管理的長期積累，顯示出與外界環境相聯系的多層次、多目標的開放性和彼此間的耦合特征。循環經濟將傳統的線性、開放式的經濟系統轉變為非線性的經濟系統，逐步實現很小的排放性和環境友好性，使市場生產的產品能夠持久的使用，并延長使用的壽命。

根據非線性系統的特征，循環經濟系統涉及無數的因素(或變量)，這些因素(或變量)又構成錯綜復雜的相互聯系，在這些因素、關系之間很難區分誰主誰次、誰重誰輕，它們之間的機制不是簡單的徑直的因果規定，而是復雜的交互作用、雙向甚至多向的構建方式。一旦其中的某個要素受到干擾，都會反饋到系統的整體功能上，影響到系統的穩定性。因此，不能從循環經濟局部的個別目標去判斷它的發展方向，也不能僅僅通過子系統的功能來確定它的整體功能。如在循環經濟系統中，采用清潔技術可以減少或者避免污染的產生。資源的再利用環節則形成了物質的循環，如果在生產中運用了清潔技術，但產生的廢棄物卻沒有進行再利用，而是直接排出系統外，這樣就不能稱這次經濟活動為循環經濟，因為它沒有履行其中一個環節的功能，從而無法實現循環經濟的整體功能。因此，在發展循環經濟時，要把握系統的整體性，從系統的各個方面進行合理規劃，讓每個環節都充分實現各自功能，保證循環經濟系統各要素的相互銜接，實現整體功能的最優化，達成系統的目標。

5自組織性

自組織是開放系統在大量子系統合作下出現的宏觀的新結構。系統隨著時間而變化，經過系統內部和系統與環境的相互作用，不斷適應、調節，通過自組織作用，經過不同階段和不同的過程，向更高級的有序化發展，涌現出獨特的整體行為與特征，具有自適應、自組織的趨向有序化功能。維納提出的控制論，闡述了以正反饋和負反饋為基礎的“自組織”科學概念。

篇(7)

從2007年美國次貸危機引爆以后，美國資產價值泡沫連續消散，不少手持次級房貸的銀行和涉及金融機構都陸續破產，金融商品危險和流走性缺失進一步擴展，導致產生世界重要金融市場劇烈的波動。房價一落千丈、房地產業不停走低、拋售銀行股、銀行提擠狀況十分嚴重，使幾個月下來華爾街五大投行三家關門兩家改革，次貸危機自然成為金融危機。這次金融危機危害性已伸展至全球，且不停、嚴重地侵蝕實體經濟，金融學者常對此類事件都稱作經濟危機。

2美國金融管理系統歸納和教訓

2.1美國金融管理系統總體態勢

國家金融競爭力主要組成要件是金融管理系統，領先于其他國家和地區的美國金融業從側面體現它管理系統已經適應市場發展并占有優勢。據實證調查，美國金融管理系統是典型分權型多頭管理模式，被稱作傘式管理+功能管理體制，是功能管理和機構管理綜合體。在這樣管理系統里存在各種各樣的類型、層次的金融管理機構，美國執行在分業管理與統一管理間的一種金融管理模式。其中，金融持股公司采取傘式管理規定，作為傘式管理人的美聯儲負責公司綜合管理；且金融持股公司又按所營運業務類別來接納各種行業管理人的督導。傘式管理人和功能管理人聯合促進美國金融業發展。

2.2美國金融管理系統存在不足

2.2.1“雙重多頭”管理系統易發生監管重疊與真空

出于管理機構繁多而對某一行為具管理權力產生的現象就是管理重疊。管理過程中它的最大缺陷在于出現管理多余內耗和資源浪費，正常可采取合理的權力區分方法處理。而全部管理機構職權都不涉及某些金融風險是管理真空。美國金融管理系統中還沒有統一法定最高管理機構，在相同分業管理模式、金融混業經營環境下，“各管其一”的機構設置容易使各管理部門發生對某些金融市場狀態特別是部分金融衍生商品管理出現漏洞。所以，從根本上與此相同的全面管理“雙重多頭”的機構設置是存在管理重復和漏洞的。

2.2.2金融管理制度發展滯后于金融創新發展

金融管理體制發展給出新規定是金融業全面發展和金融產品創新腳步迅速。在逐漸激烈市場競爭環境中、金融風險無法完全管控狀況下，可惜美國金融管理體制未適時地進行改革，金融機構持續拓展市場和展開創新業務反而成為危機形式的累積。在風險擴展進程中，美國分散管理體制決定機構并沒有進行負責，實際管理系統與各類金融市場之間的密切發展態勢并不吻合，進而面對市場不斷變化和發展，管理者沒得到有關法規明確授權，使本來具有優勢的分散管理體制反而變成致命弱點。

2.2.3次貸源頭貸款缺乏監督，管理機構職責未履行到位

特殊客戶層在接受發放次級貸款時，沒有抵押資產、連帶保障，管理部門就事后向貸款機構財務情況實行評判，事前管理沒有履行相對應責任。出于此類貸款機構可積極介入資產證券化過程，所以，財務狀況無法及時體現貸款效益，因而，管理當局只在最后資金鏈破壞時才認識到是存在風險的。

2.2.4缺乏對信用評級機構管理

次貸產品屬于結構復雜性融資商品，投資者不太清楚估價內在價值與險情。所以，信用評級便成為投資者決策重要的唯一憑據。不過，信用評級制度被美國政府及管理部門歸于聯邦證券管理法律系統以后，還未成立針對信用評級機構自身的管理與問責體制。正是因為缺乏對信用評級機構管理和權重責輕制度錯位，引起了信用評級業道德風險，為危機廣泛延伸和爆發埋下隱患。

3借鑒美國經驗深入分析我國金融管理系統

作為一名大學生應借鑒美國經驗對我國金融管理系統進行深入探討和分析。通過對相關資料的考證，我國金融業于上世紀90年代真正興起并發展，我國通過金融改革實行嚴格分業經營和管理制度。金融管理系統由中國人民銀行、銀監會、證監會、保監會四個并不互管的行政和事業機構組成，還設置除這四部門外的財政部等多部委領導參與的金融管理聯席會議。據有關資料及學習研究，多頭監管、自律組織弱化、法律配套措施不足、執法力度不夠等仍是目前我國金融管理存在缺陷，特別是多頭管理監管權力分散，不利于管理實施且有悖效益原則。