導語：如何才能寫好一篇酸的和甜的，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

《酸的和甜的》這篇課文主要就是講的不要輕易相信陌生人、勇于嘗試！

里面的狐貍因為夠不著葡萄，看著別的小動物吃葡萄嫉妒它們，所以說：“這葡萄是酸的！”小松鼠聽見了這話，心里想‘狐貍這么聰明，它說的話一定是對的。’這時，小兔子來了。它剛要摘葡萄，小松鼠說：“這葡萄是酸的，不能吃！”小松鼠的話剛落音，小猴子來了！它們（小兔和松鼠）想阻止他，小猴向他們說了葡萄的可愛之處，并給了它們每人一顆葡萄。“啊！真甜！”

這篇課文使我受到了啟發，今后一定要勇于嘗試！

山東淄博張店區淄博市張店區公園新村小學二年級:李浩?

篇2

（一）酸

有一節課上，我正慌忙地做著課堂作業，坐在旁邊的同桌對我說：“你有沒有新本子，借我一本好嗎？”

我的思路被打斷了，火氣一下子冒了上來。我把筆一扔，瞪了她一眼，氣呼呼地說：“我求你不要問這問那行不行？你好煩哪！”

她嘴唇蠕動了一下，無可奈何地把身子扭了回去。

我繼續做作業，忽然發現水筆快沒水了。向周圍要好的同學借，可他們都沒有多余的水比。我想向同桌借，可想到剛才我對她的態度，又不好意思開口了。我想，即使她有多余的水筆，她肯借給我嗎？

快下課了，沒時間磨蹭了，我硬著頭皮，用小得幾乎聽不見的聲音對她說：“你能借支水筆給我嗎？”

她聽了，爽快地從筆盒里拿出了一支水筆，遞給了我。

接過她的筆，我對她能夠寬容待人而敬佩她，也為自己對她的粗暴態度而感到羞愧。

（二）甜

語文課上，老師讓我們背誦課文。于是，我讀了幾遍，就開始背誦了。

“清風明月本無價，本無價，本無價。”我剛背到這里就忘記后面是什么了，我前思后想，左思右想，打破砂鍋想到底，可還是沒想出來。突然一句“近水遙山皆有情。”讓我柳暗花明又一村，原來同桌看到我這樣，就不假思索地背了出來。

“謝謝了！”我撓撓腦袋，“不用謝，省得我以為太陽打西邊出來了，同桌笑著說。

（三）苦

哎，說起來可真是苦啊！我和同桌因為“三八線”，一直爭論不休，便約法三章。

第一章：某一方的任何東西不許超過“三八線”。

第二章：如果某方超線了，就要讓對方超上一節課。

第三章：現在起執行，直到不再是同桌時。

世事難料，有一次我不小心把筆盒超過了“三八線”，我只好乖乖地把“地盤”讓給她了。

（四）辣

“叮當，叮當！”下課鈴響了，她不小心把我的筆盒摔壞了。

“干嘛呢！干嘛要把我的筆盒碰掉！”我沒好氣地說。

“對不起，對不起，同桌連聲道歉。

“你以為道個歉就沒有事了嗎？你要讓我超線一節課，我才肯罷休！“我一直記得上次的事情，這一次我要報復她。

篇3

石油天然氣作為一個國家的戰略性資源，對國民經濟的健康快速發展是至關重要的。而國際油價“過山車”式的震蕩下跌讓整個行業都處于極度緊張之中。雖然近期油價有所回升，但是以上游勘探開發為核心的石油天然氣企業的處境已然十分窘迫。從財務管理的角度來看，企業會計核算是保證企業平穩運行的有效手段。因此，本文將詳細探討上游階段會計核算中最為關注的階段成本核算問題。

一、中美會計核算制度的差異

我國屬于礦產資源國有的國家，所以實行產量分成制度；而美國很大一部分的礦產資源是允許公民私有的，所以實行礦費制。由于資源性質與核算制度的不同，中美兩國在階段成本具體核算內容與處理方法方面還是有一些差異的。

二、階段成本核算概述

石油工業主要由四個部分組成，分別是勘探開發，油氣加工，運輸儲存以及銷售。其中上游階段是指勘探開發階段，即油氣生產活動階段。階段成本是指繼續將石油天然氣生產活動劃分為（礦權）取得階段、勘探階段、開發階段、生產階段，每個階段發生的成本分別是取得成本、勘探成本、開發成本和生產成本。下面將分別對這四種成本的核算方法進行詳細解釋說明。

三、取得成本的劃分和處理

在四種成本中取得成本的核算是最為復雜的。礦區的取得成本是指為獲得礦區權益而付出的代價。礦費制下，包括租賃定金和取得礦區選擇權所發生的成本，以及起的過程中發生的手續費律師費等其他費用。產量分成合同下的取得成本主要包括申請取得礦區權益的成本和購買取得礦區權益的成本。但實際上，在我國石油公司的礦區權益是通過行政劃撥方式取得的，即向我國國土資源部申請登記勘探區塊，所以取得成本是很低的。目前國內能夠取得探礦權和采礦權的也只有中石油，中石化，中海油三家公司。關于取得成本的處理也分為成果法和全部成本法兩種方法。成果法是將找到探明儲量的取得成本資本化，未找到探明儲量的費用化。全部成本法的處理是無論是否找到探明儲量都將取得成本資本化。我國石油天然氣企業均采用成果法來進行成本的核算，這種方式符合“變異成果法”核算的習慣，并且也與國際上大型油氣生產公司所使用的制度和方法相同。美國則采用成果發與全部成本法并用的方法。

四、勘探成本的劃分和處理

石油天然氣的高風險性主要體現在勘探階段，但是勘探活動的投入和取得成果價值之間關聯性較低，高風險下的單個項目其收益并不能確定。勘探成本是指為油氣勘探而發生的各項支出，包括相關地質調查，地球物理勘探和鉆探井所發生的各類成本。此階段的主要目的是發現石油天然氣儲量，勘探成本分為非鉆井勘探成本和鉆井勘探成本。非鉆井勘探成本在發生時直接費用化處理，計入當期損益。出對鉆井勘探成本的處理取決于探井鉆探完成后是否發現獲得探明儲量。我國與美國對勘探成本會計處理的差異與取得成本相似。

五、開發成本的劃分和處理

如果石油公司在勘探階段找到探明儲量，就要對其進行開發生產。開發階段的主要任務是建立由井和有關設施組成的生產系統，所以開發成本主要包括鉆井及井的裝備、相關設備與設施、輔助設施三個部分。相較于取得和勘探成本而言，開發成本的會計核算是比較簡單的，所有發生在開發階段的成本全部資本化。開發階段鉆探的是開發井，即使完井后發現時干井也要將其資本化，這是與勘探階段的探井有所不同的地方。雖然我國和美國的會計準則中都將開發成本全部資本化，但在具體核算方面還是有所差異的。處于計算所得稅的需要，美國會計準則要求要將開發成本細分為有形成本和無形成本。稅務會計上，無形成本在發生當期全部費用化，可以減少應納稅所得額，而有形成本只能通過攤銷逐漸費用化。我國的會計準則對于開發成本并沒有這樣的劃分。

六、生產成本的劃分和處理

開發工作完成后就可以將油氣通過開發井提升至地面，也就是進入油氣的生產階段。生產階段的主要任務第一是對井進行作業和維護，第二是將油氣提升到地面，并對其進行聚集，處理加工和存儲。生產階段發生的成本支出一般是將其費用化。在美國的會計準則中，資本化的取得、勘探、開發成本的折舊、折耗和攤銷并不計入生產成本，而是在報表中單獨列示，但在我國的會計處理中將其作為油氣的生產成本。從相關性的角度對比來看，美國的會計處理更加科學，更符合階段成本的核算要求。

篇4

    【關鍵詞】石油天然氣 會計核算 油氣資產 油氣會計科目 油氣會計信息披露

    石油天然氣行業是為國民經濟提供戰略物資的流體礦采掘行業,其生產對象及生產經營過程都有著顯著的特殊性,而這些特殊性又決定了反映和監督這一生產經營活動過程的油氣會計核算內容與一般工商企業不同,也就是說石油天然氣生產企業會計核算的確認、計量、記錄及報告全過程都有其本身的特點,從而在客觀上要求研究和建立適應油氣生產經營活動的石油天然氣會計核算的理論與方法,以規范石油天然氣生產企業的會計核算過程。本文將在分析石油天然氣會計核算特點的基礎上,對我國油氣會計核算的科目設置體系及信息的披露問題予以探討。

    一、石油天然氣會計核算的特點分析

    作為一種行業特色在會計上的反映,石油天然氣會計核算在確認、計量以及財務報告的信息披露方面與其他行業相比,都具有自身的特點。

    1、會計確認的特點。首先是資產的確認。其他行業所擁有與控制的主要資產,主要通過商品流通領域購買獲得,資產的價值即為實際支出。而石油天然氣企業所擁有與控制的主要資產是油氣資產,需要通過采用一定的技術手段,歷經不同生產階段而獲得。這樣,油氣資產在計價時,要注意按各生產階段劃分資本性支出與收益性支出。就目前看來,關于油氣資產概念的界定,至今還沒有統一的認識。美國FASB公布的19號、25號及69號文件中,雖然提出了對油氣儲量的具體會計處理方法,但沒有從正面界定它的含義。我們認為,油氣資產是指各采油氣區塊的油氣井與相關設施。根據國際石油大會(WPC)以及美國石油工程師協會(SPE)關于儲量分類的認定,其內容應包括:(1)油氣生產井、注水井、資料研究井等;(2)聯合站、油氣集輸站、計量站、注水站、壓氣站等;(3)井場裝置、熱采設施;(4)集輸油氣支管線、集輸油氣干管線等;(5)油氣處理設施;(6)儲油設施;(7)污水處理和其他環保設施;(8)油田內部供水、供電、通信設施和其他生產用建筑物。

    其次,石油天然氣企業成本與費用的確認與其他企業相比,也存在它的特殊性。普通行業所發生的成本費用總是與一定的收入相配比,然而石油天然氣企業發生的主要成本費用卻不一定會帶來收入。石油天然氣企業發生的主要成本費用,與是否會發現價值儲量相關。由于油氣資源的不可再生性,其發現成本承擔著與發現價值無關的耗費。FASB第19號會計文件規定,對探明礦區與未探明礦區進行成本費用確認,把與礦權取得活動相關的部分成本以面積為依據分配給所有勘查過的礦區,分配給已取得礦區的那部分成本作資本化處理,分配給未取得礦區的成本作為當期費用處理。換句話說,石油天然氣企業對勘探成本費用的確認在于是否能成功發現。我國油氣生產企業通常的作法是將發現的與成功井相關的支出全部資本化,而將與不成功井相關的支出予以費用化。當地震、重力等地質勘探作業完成后,做出的地質結論無論是否發現油氣顯示,其實際支出都予核銷,待探井實際完成時,對于未發現油氣顯示的探井成本作為費用,而將發現油氣顯示的探井,則將有效井段轉為生產井,列為成本。

    最后,油氣會計確認中還有一個焦點問題,即有關礦業權流轉中的損益確認。一般企業無形資產的轉讓,無論是轉讓其使用權還是轉讓其所有權,都要在轉讓的同時確認損益,而石油天然氣行業礦業權流轉中損益的確認卻不然。對于未探明礦區,若轉讓部分權益,出讓方按合同價格或雙方協議價格,沖減未探明礦區余額,不確認轉讓損益,受讓方則按實際支付的金額增加未探明礦區成本;若轉讓全部權益,出讓方確認轉讓損益,受讓方增加未探明礦區成本。對于探明礦區,若轉讓全部權益,應按轉讓收入的數額與其未攤銷成本之間的差額確認損益;若只轉讓部分權益,應確認轉讓損益;若只轉讓探明礦區經營權而保留非經營權益的,也應確認轉讓損益。除此之外,其他任何形式的轉讓及相關交易,都不確認損益。

    2、會計計量的特點。石油天然氣生產企業會計的計量以歷史成本原則為基礎,但與其他企業相比又有不同。以歷史成本計量為原則,石油天然氣會計采用成果法或完全成本法來核算企業發生的成本支出。石油天然氣生產企業發生的主要成本有四類,即礦區取得成本、油氣勘探成本、油氣開發成本以及油氣生產成本。把四種基本成本聯系起來,基本的核算結果是發生成本的資本化或費用化。如果資本化,即在成果法下,成本可以作為發生的已耗成本或者作為廢棄成本、減損成本或者生產成本而計入費用;如果成本費用化,即在完全成本法下,成本可以作為當期費用在本期沖減收入。我們認為,石油天然氣企業成本的核算,應采用成果法。這一方面比較符合長期以來我國油氣會計人員形成的采用“變異成果法”核算的習慣;另一方面,也較符合國際上眾多大型油氣生產公司的核算慣例。

    3、資產價值補償方式的特點。資產價值的補償方式,按《企業會計制度》的規定,企業可以結合自己的特點采用直線法、加速折舊法等會計政策,但一經采用,如無特殊情況,不得變更。油氣資產的價值不隨年限的增加而減少,它的遞耗與地下儲量密切相關,所以油氣資產的價值補償應采用單位產量法。美國FASB19號會計文件規定,資本化的探明礦區取得成本和油氣井與相關設備和設施成本的攤銷方法,通常使用單位產量法;資本化的未探明礦區取得成本及“在建工程”科目累計的鉆井成本,均不計算攤銷,未探明礦區應定期評估,確定是否出現減損。成果法下,石油天然氣企業輔助設備設施使用折舊方法、探明礦區取得成本(油氣資產)使用折耗方法,而對企業擁有的其他公司非經營權益則予以攤銷。

    4、財務會計報告的特點?！镀髽I會計制度》規定,企業財務會計信息以三大報表以及相關附表及其說明予以揭示。也就是說,對于一般企業,企業會計制度要求揭示的信息對于廣大信息使用者做出投資決策是基本充足的。然而,對于油氣公司的信息使用者,只揭示這些信息是遠遠不夠的。油氣生產企業具有很高的油氣發現成本和很大比例的不成功探井,其風險主要體現在油氣儲量的尋找上,所以,石油天然氣企業財務會計報告需要大量的表外信息來補充表內信息的不足。美國財務會計準則委員會頒布的19號會計文件“石油和天然氣生產公司的財務會計與報告”要求石油天然氣公司期末會計報告對有關特殊資產進行補充揭示,其中包括儲量變動情況、資本化成本的原值與凈值及石油和天然氣生產活動分階段發生的成本;FASB第69號會計文件“揭示石油和天然氣生產活動”還要求揭示與探明的石油天然氣儲量有關的、按標準計算貼現的未來現金流量。FASB的這些要求都是針對石油天然氣企業財務會計報告表內信息的未能完全揭示而提出的。

    通過以上對油氣會計的確認、計量以及報告等特點的分析,可以看出,由《企業會計制度》規范的一般企業的會計核算與石油天然氣行業會計核算相比,二者的差異是顯而易見的。正是這種差異說明了僅靠《企業會計制度》來規范具有行業特殊性的油氣會計是不夠的。固然,油氣會計自身并沒有超出財務會計的范圍,在一些體現共性的會計事項上,必須按《企業會計制度》的規定來規范其會計行為,但是,用于指導石油天然氣專業核算的會計核算辦法也是必不可少的。就此,我們在前文研究的基礎上,提出對我國石油天然氣行業會計核算辦法制定中有關會計科目的設置及會計信息的披露等問題的一些看法。

    二、石油天然氣會計核算科目的探討

篇5

關鍵詞:優化探索建議

中圖分類號:F270文獻標識碼:A文章編號:1007-3973 (2010) 07-138-01

1歷年八面河油田作業結算概況及結算情況分析

1.1歷年八面河油田作業結算概況

2004年底八面河油田所屬11個作業隊劃歸江漢油田井下作業處,成立清河井下作業部。清河井下作業部的單位性質由內部成本單位轉變為局內關聯交易單位。

附表1歷年清河井下作業部工作量及結算情況對比表(萬元)

1.2井下作業結算情況對比分析

作業費用主要由作業勞務費和材料費兩部分構成。拋開05年井下作業整體分離頭一年的結算過渡,我們就04和06兩年的作業費用構成情況進行對比分析。

(1)作業成本構成有較大變化

04年作業系統為八面河油田內部考核單位,作業成本并不是完全作業成本,06年正式執行的中石化井下定額作業成本構成中增加了設備保險費等十項成本項目,合計新增費用3254萬元。

(2)人工費和特種車輛運費上升幅度較大

通過附表1可以看出06年比04年人工費上升幅度64.67%;車運費上升幅度34.93%。

(3)歷年定額調整幅度

06年開始正式執行中石化作業定額后,經歷了兩次大的調整。07年勞務費調增約10%, 08年勞務費調增約30%,09年與08年同期相比,單井勞務增加1.12萬元。

1.3歷年作業結算暴露弊端

目前的作業結算模式經過近幾年的建設和實際應用,雖有效但仍有弊端,主要表現如下:

(1)井下作業處分離后在八面河油田作業工程量沒有大的變化的情況下作業勞務費上升很快,導致采油成本居高不下。

(2)八面河油田作業設計監督站把大量的時間和精力都放到了對清河井下作業部作業工序的認證上,忽視了對總體作業質量的跟蹤和把握。

(3)由于沒有進行甲乙雙方的利益捆綁,清河井下作業部不能很好地做到以產量效益為已任的觀念轉變,不能有效激發作業隊伍奪油上產的主動性。

2實行年度井下作業勞務費總承包的探索

2.1改變作業結算方式后的益處

通過實施年度井下作業勞務費總承包,進行責任與壓力共擔,成果與效益共享,形成利益共同體,可實現八面河油田持續穩定有效的良性發展。益處體現如下:

(1)通過甲乙雙方利益捆綁,有利于實現產量效益為已任的觀念轉變。作業隊伍為實現質量與效益的最大化,責任意識和整體素質都可得到激發和提高。

(2)八面河油田作業監督壓力及管理工作量將大大降低,有精力加強自身的工作職能向技術管理型轉變,促進管理水平得到提升。

2.2改變作業結算方式的具體步驟

(1)根據前三年井下作業結算的勞務費、人工成本總額和按施工內容完成的工作量,由分公司有關部門牽頭,八面河油田、井下作業處雙方結合,確定年度作業勞務費承包總額和年度掛鉤考核作業工作量。

(2)井下作業處掛鉤考核老區產量。

(3)確定預算口徑的主要材料費考核八面河油田。但由于井下作業處原因出現的返工造成的預算口徑的主要材料費消耗損失,按一定的比例或全部減扣井下作業勞務費。

(4)確保井下作業施工質量及施工周期。不及時提供主要材料、出具施工設計、配合辦理開工驗收所造成的井下作業隊停等,均按規定的標準支付井下作業停等勞務費。

(5)確保各項生產技術指標,不達標,按規定的比例扣減作業勞務費。

(6)制訂井下作業勞務費承包考核制度,確保井下作業施工質量,努力提高油水井作業免修期。

(7)在八面河油田年度原油產量完成分公司下達的責任指標的前提下,對年度總承包的井下作業費實用情況實行考核與兌現。

1)原油生產任務主要考核八面河油田,井下作業處實行掛鉤考核。

2)預算口徑的主要材料費主要考核八面河油田,井下作業處實行掛鉤考核。

3)提高油水井作業免修期,降低井下作業成本應按一定的比例考核八面河油田和井下作業處。

3優化作業結算模式建議

(1)采取全年作業勞務費用總承包的形式,職責分工必須明確。由八面河油田作業設計監督站負責作業施工設計方案的編寫、施工全過程的監督,并對施工后效果進行評價做為結算依據。

(2)根據八面河油區井下作業工作量的實際情況,八面河油田與井下作業處協商合理布局井下作業施工隊伍。

(3)建議分公司下達井下作業處年度經濟責任制時應考慮八面河油區實行的勞務費總承包體制;建議井下作業處下達內部經濟責任制也應考慮八面河油區實行的勞務費總承包體制,制定完善適合勞務費總承包體制的各項制度。

(4)以季度為時間單位,對雙方進行考核。

篇6

關鍵詞:協同過濾;稀疏數據;云填充;評分相似性;屬性相似性;相似性度量

中圖分類號: TP18;TP301.6文獻標志碼:A

Collaborative filtering recommendation algorithm

based on item attribute and cloud model filling

英文作者名SUN Jin-gang*, AI Li-rong

英文地址(School of Computer Science and Technology, Northwestern Polytechnical University, Xian Shaanxi 710129, China)

Abstract: The user rating data in traditional collaborative filtering recommendation algorithm are extremely sparse, which results in bad similarity measurement and poor recommendation quality. In view of this problem, this paper presented an improved collaborative filtering algorithm, which was based on item attribute and cloud model filling. The algorithm proposed a new similarity measurement method, using the data filling based on cloud model and the similarity of the items attributes. The new method computed the rating similarity by using the traditional similarity measurement on the basis of the filling matrix and computed the attributing similarity by using items attributes, then got the last similarity by using weighting factor. The experimental results show that this method can efficiently solve the problem of similarity measurement inaccuracy caused by the extreme sparsity of user rating data, and provide better recommendation results than traditional collaborative filtering algorithms.

Key words: collaborative filtering; sparse data; cloud model filling; rating similarity; attributing similarity; similarity measure

0引言

Internet 技術的應用普及和現代電子商務的迅猛發展使得互聯網中的資源數量呈指數增長態勢,從而出現了所謂的“信息爆炸”和“信息過載”現象,推薦系統[1]作為一種信息過濾的重要手段, 是當前解決上述問題的有效方法之一。目前,幾乎所有大型的電子商務系統,如淘寶、當當、Amazon、eBay等都不同程度地使用了各種形式的推薦系統。

隨著推薦系統規模的擴大,用戶評分數據出現極端稀疏性[2],導致算法的推薦質量降低。為了解決稀疏性問題,一些學者提出了算法改進措施:文獻[3]提出基于云模型的相似度計算方法,利用云模型在定性知識表示以及定性、定量知識轉換時的橋梁作用,提出一種在知識層面比較用戶相似度的方法。文獻[4]提出一種基于項目評分預測的協同過濾推薦技術,通過估計用戶評分的辦法補充用戶項目評分矩陣,減小數據稀疏性對計算結果的負面影響。文獻[5]通過奇異值分解(Singular Value Decomposition, SVD)算法估計未評分項目的評分,并在稠密矩陣上計算用戶間的相關相似度。文獻[6]提出了一種基于云模型數據填充的推薦方法,通過云模型預測未評價的項目,進而根據填充了的用戶項目評分矩陣計算用戶相似性。然而,以上算法均沒有考慮項目中屬性之間的關聯,忽略了項目本身的屬性相似性,在一定程度上影響了算法的效能。

本文提出一種基于項目屬性和云模型數據填充方法, 利用項目本身屬性計算屬性相似性,利用云模型數據填充技術對稀疏矩陣進行填充,在稠密矩陣上計算項目評分相似性,通過動態加權得到新的項目相似性,最后在推薦過程中結合基于項目推薦算法生成推薦。

1傳統的基于項目的協同過濾算法及分析

傳統的基于項目的協同過濾推薦系統[7]利用傳統的相似性計算方法計算所有項目與目標項目的相似性,取前k個相似性最大的作為目標項目的最近鄰居集,由于當前用戶對最近鄰居的評分與對目標項的評分比較類似,所以可以根據當前用戶對最近鄰居的評分預測當前用戶對目標項的評分,然后選擇預測評分最高的前若干項作為推薦結果反饋給用戶。

1.1數據表示

推薦系統中存儲的用戶評分數據中一般包含用戶id,項目id和用戶對項目的評分等信息。假定有m個用戶和n個項目,分別表示為用戶集合U = {u1,u2,…,um}, 項目集合I ={ i1,i2,…,in}。用戶評分數據可以采用一個m×n階的用戶項目評分矩陣Rm,n來表示,矩陣的每個元素就是用戶對項目的評分,反映了用戶對項目感興趣的程度。評分可以用1/0表示喜歡/不喜歡;也可以用不同的數字表示評分的級別,數字越大表明級別越高,說明用戶越喜歡（本文即用這種評分）。

1.2相似性計算

傳統的相似性度量[1,8]方法主要有余弦相似性、相關相似性和修正的余弦相似性3種。

1)余弦相似性。兩個項目被看作m維項目空間上的向量,項目間的相似性通過向量間的余弦夾角來度量。

sim(i, j)=cos(,)=?×(1)

其中“?”表示兩個向量之間的點積。式中分子為兩個項目評分向量的內積,分母為兩個項目向量模的乘積,夾角越小,相似度越高。

2)相關相似性。對于基于項目的協同過濾算法,相關相似性是通過計算兩個項目之間共同評分項的距離來實現的。

sim(i, j)=∑u∈U(i, j)(Ru,i-Ri)(Ru, j-Rj)∑u∈U(i, j)(Ru,i-Ri)2∑u∈U(i, j)(Ru, j-Rj)2(2)

其中:U(i, j)表示對項目i和項目j都評過分的用戶集合,Ru,i、Ru, j表示用戶u對項目i和項目j的評分,Ri和Rj分別表示對項目i和項目j的平均評分。

3)修正的余弦相似性。由于在余弦相似性度量方法中沒有考慮不同用戶的評分尺度問題,修正的余弦相似性度量方法通過減去用戶對所有項目的平均評分來改善上述缺陷。

sim(i, j)=∑u∈U(i, j)(Ru,i-Ri)(Ru, j-Rj)∑u∈U(i)(Ru,i-Ri)2∑u∈U(j)(Ru, j-Rj)2(3)

其中:U(i, j)表示對項目i和項目j都有評分的用戶集合,U(i) 和U(j)分別表示對項目i和項目j評分過的用戶集合。

第3期 孫金剛等:基于項目屬性和云填充的協同過濾推薦算法計算機應用 第32卷1.3生成推薦

在利用1.2節中任一公式計算目標項目與其他項目相似性,得到目標項目最近鄰居集的基礎上,可按式(4)預測出目標用戶對未評分項目的評分。

Pu,i=Ri+∑j∈S(i)sim(i, j)×(Ru, j-Rj)∑j∈S(i)(|sim(i, j)|)(4)

其中:Pu,i表示目標用戶u對未評分項目i的預測評分;Ri表示目標項目i獲得的平均評分;Rj表示鄰近項目j的平均評分;S(i)表示目標項目i的鄰近項目集合,|S(i)|=k。通過上述方法預測用戶對所有未評分項的評分,然后選擇預測評分最高的前若干項作為推薦結果反饋給當前用戶。

1.4算法分析

1)用戶評分矩陣的極端稀疏性導致相似度量不夠準確,嚴重影響了推薦精度。

2)沒有考慮到項目本身的屬性相似性,利用用戶評分數據計算的相似性可能不準確。如表1所示,I1到I6代表6部電影,其中I1、I3、I6為生活片,I2、I4、I5為動作片,現要預測用戶u7對I6的評分。根據式(2)、(4)可得I6的鄰居項為I2、I4、I5,u7對I6的預測評分為1,即不喜歡I6,但分析u7對其他電影的評分可以看到,u7對生活片的評分均為5,對動作片的評分均為1,由此可判斷u7喜歡生活片,不喜歡動作片,故對I6應該打高分,但通過公式得到的計算結果卻與實際不符。

【：表1中的問號對嗎？表格(有表名)表1用戶評分實例

預測用戶I1I2I3I4I5I6u1333323u2122333u3454455u4553355u5211121u6141111u751511?

2改進的算法及其分析

2.1云模型

云模型[9-10]表達的概念的整體特征用期望Ex、熵En、超熵He這3個數字特征來表示,記作C(Ex,En,He), 稱為云的特征向量。在云模型中,云由多個云滴組成,每個用戶的所有評分集合被視為一朵“云”,每個評分被視為一個“云滴”,可以通過逆向云算法實現每朵云從定量值到云的特征向量的轉換,計算如下:

2.2基于云模型填充的協同過濾推薦算法

基于云模型填充的協同過濾推薦算法[6-11]的基本思想是利用逆向云算法計算項目之間的相似性,根據式(4)對用戶評分矩陣進行填充,在填充矩陣的基礎上,根據式(2)、(4)生成推薦。

該算法通過填充的方法降低了用戶評分矩陣的稀疏性,提高了推薦精度,但是并未考慮到項目本身的屬性相似性。

2.3項目的屬性相似性

一般來說,推薦系統至少存在3個基本數據表,一個用來記錄用戶信息,一個用來記錄項目信息,還有一個記錄用戶評分信息。傳統的協同過濾算法是通過評分信息表計算項目相似性,而項目的屬性相似性則是利用項目信息表(見表2)進行計算的。

表格(有表名)表2項目信息表

項目Attr1Attr2…AttrtItem110…1Item201…1Itemn11…0設項目i和項目j所擁有的屬性分別表示為集合Ui和集合Uj,則i和j的屬性相似性計算如下:

simattr(i, j)=|Ui∩Uj||Ui∪Uj|(9)

其中:|Ui∩Uj|表示項目i和j所擁有屬性集合的交集的元素個數,|Ui∪Uj|表示項目i和j所擁有屬性集合的并集的元素個數[12]。

2.4改進的基于項目屬性和云填充的協同過濾算法

改進的基于項目屬性和云填充的協同過濾算法的基本思想是:利用用戶評分矩陣和逆向云算法計算項目i和項目j的相似性,此時將每個項目所獲得的所有評分集合視為一朵“云”,每個評分被視為一個“云滴”。得到項目i和j的相似性后,利用式(4)對稀疏的用戶評分矩陣進行填充,采用對項目評分項并集填充的方式[4],即對于項目i和j,對項目i評過分的用戶集合為Ui,對項目j評過分的用戶集合為Uj,只填充Ui j= Ui∪Uj中沒有對項目i或j評分的用戶的評分,而不考慮均未對項目i和j評分的用戶。在填充矩陣的基礎上利用式(2)計算項目i和j的評分相似性simrate(i, j),同時根據式(9)計算項目i和j的屬性相似性simattr(i, j),采用式(10)計算項目i和j的最終相似性sim(i, j)[13],最后再次利用式(4)產生推薦。

sim(i, j)=λsimattr(i, j)+(1-λ)simrate(i, j)(10)

其中:λ為加權因子,可動態調整。

具體步驟如下:

輸入用戶評分矩陣Rm,n,最近鄰項目數k,加權因子λ。

輸出用戶的Top-N推薦集。

步驟如下:

1)利用逆向云算法即式(5)~(7)計算每個項目的特征向量,并利用式(8)計算項目之間的相似性;

2)利用式(4),采用對項目評分項并集的方式對用戶評分矩陣進行填充;

3)對于填充矩陣,利用式(2)計算項目i和j的評分相似性simrate(i, j);

4)利用式(9)計算項目i和j的屬性相似性simattr(i, j);

5)利用式(10)計算項目i和j的最終相似性sim(i, j);

6)選取k個與目標項目相似性最大的項目作為目標項目的最近鄰居集;

7)利用式(4)得到目標用戶對初始矩陣中未評分項目的預測評分,產生Top-N推薦。

算法優勢分析:首先，采用填充技術對稀疏矩陣進行填充,在填充矩陣基礎上計算項目的評分相似性,大大降低了原有稀疏矩陣的稀疏性,提高了評分相似性的計算精度;其次,采用云模型而非其他填充模型,可以在用戶評分整體層面上粗粒度地考慮項目的相似性以及對象類的整體信息, 克服了傳統的基于向量的相似度計算方式嚴格匹配對象屬性的不足。再次,考慮了項目本身所具有的屬性相似性,通過引入加權因子λ,將其與項目的評分相似性結合,進一步提高了相似性精度。同時,對于用戶從未評過分的新項目,在無法計算其與其他項目的評分相似性的情況下,將加權因子λ調整為1,即通過屬性相似性來計算相似性,在一定程度上解決了冷啟動問題。

3實驗結果及其分析

實驗平臺使用Intel Core2 Duo CPU E8400 @3.00GHz,1.96GB內存,【：這里的內存不是2GB？作者上網不方便。上次作者回復。待三校后再聯系。20日后上網比較方便操作系統為Windows XP,算法使用C++編寫。

3.1數據集

本文實驗采用Grouplens(movielens.umn.edu)工作組提供的公開數據集,它由943個用戶對1682個電影項目的1×105條值為1~5的評價數據組成,用戶評分數據集的稀疏性為1-100000/(943*1682)=0.936953。把記錄按照80%和20%的比例劃分為訓練集和測試集。

3.2度量標準

實驗采用平均絕對偏差(Mean Absolute Error, MAE)來衡量各相似度方法的度量效果,即通過計算預測的用戶評分與實際用戶評分之間的偏差來衡量預測的準確性[14-15]。MAE越小,相似度方法的度量效果越好。假設預測的用戶評分集合為{p1,p2,…,pN},對應的實際評分集合為{q1,q2,…,qN},則

MAE=∑Ni=1|pi-qi|N(11)

3.3實驗結果

實驗中,將最近鄰近集取為50,通過改變λ取值來影響MAE的值,具體過程為:將λ值代入式(10),得到相應的最終相似性sim(i, j),選取50個與目標項目相似性最大的項目作為目標項目的最近鄰居集,將sim(i, j)值代入式(4),得到對目標用戶的預測評分值,再將預測值代入式(11),得到MAE值。實驗結果如表3所示,當最近鄰近集k取50時,λ=0.15時對MAE的貢獻最大,故實驗中將λ取為0.15。

表格(有表名)表3λ取值對MAE的影響

λMAEλMAE0.050.8240.200.8560.100.8170.250.9320.150.8110.301.125

當λ取值確定后,將改進的算法與傳統的基于項目的協同過濾推薦算法、基于云模型的協同過濾推薦算法和利用云模型填充的協同過濾算法進行比較,如圖1所示。圖中Item表示傳統的基于項目的協同過濾推薦算法,Cloud表示基于云模型的協同過濾推薦算法,Cloud Filling表示利用云模型填充的協同過濾推薦算法,Attribute and Cloud Filling表示改進的基于項目屬性和云填充的協同過濾推薦算法,最近鄰居從5個遞增到50個。通過比較可以看出,改進的基于項目屬性和云填充的協同過濾算法比上述3種算法具有更好的性能。

圖片圖1不同算法MAE值隨最近鄰居數變化對比

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關鍵詞：油氣田企業；會計核算；油氣資產；會計準則

中圖分類號：E232文獻標識碼： A

一、前言

會計核算是指企業通過把生產服務過程中產生的價值信息收集起來，并按照一定的計算方法對企業下一步資金運作進行合理安排的活動?？茖W規范的會計核算有利于企業資源的優化整合，保障正常生產經營活動，提高企業的核心競爭力，實現經濟價值最大化，最終促進企業發展戰略的實現。

企業會計核算質量的好壞，將會影響企業的經營成果的分配，若企業在核算方面出現眾多問題，將會影響企業的投入產出效率，對企業的未來發展帶來負面效應。實際運行中，企業受多方面復雜因素的影響，致使會計核算存在諸多弊端，在一定程度上限制了企業的發展進程。

二、油氣資產會計核算存在的問題

石油天然氣行業具有風險大、資金密集、建設周期較長、單井收益遞減等特點，油氣田企業油氣資產的確認、計量以及后續處理都與這個行業上述特殊性密切相關。

1、風險大、資金密集。石油天然氣勘探風險高，有時雖投入大量的投資支出，但未必能獲得經濟可采儲量。眾多事實表明，勘探過程中，能獲得經濟可采儲量的尚不足20%，也就是大多數投資者只能發現極小的油氣儲量或者沒有任何收獲。與此同時，該行業還具有較大的政治風險，特別是油氣田企業在他國從事油氣合作開發業務，時常出現來之不易的勘探成功，卻因當年政府的干擾而不得不放棄開采。我們知道，因油氣資源在很多國家都是重要的戰略資源，一些國家為保護或獲得豐富的油氣資源甚至不惜采用武力方式，也正基于此，導致傳統的企業會計準則難以對油氣田企業會計核算活動進行統一規范。

2、建設周期較大。從尋找石油到利用石油需歷經數年甚至幾十年，而這一過程大致要經過四個主要環節，即尋找、開采、輸送和加工，這四個環節一般又分別稱為“石油勘探”、“油田開發”、“油氣集輸”和“石油煉制”，特別是勘探環節，不僅周期長且風險程度高，只有勘探成功才能保障后期開發效益。

3、單井收益逐年遞減。假定油氣價格保持一個相對穩定的水平，那么油氣開發效益將直接與產量和開發成本掛鉤，我們知道隨著油氣資源的開發，其單井產量必然呈現逐年下降趨勢，盡管隨著新的井下技術措施的實施，例如超前注水、精細注水、二次甚至三次采油工藝等，但其產量下降趨勢是無法避免的。另外，隨著單井累計產量的上升，單位開采成本將呈現逐年上升趨勢。這種單井產量逐年遞減、成本逐年上升的矛盾的存在，使得油氣田企業油氣資產會計核算于其他企業勢必不盡相同。

4、思想認識不足，業務素質不高。一些油氣田企業經營管理者以及相關的會計人員對企業的會計核算的認識不足，有些僅停留在基礎工作層面和事后評價，未能有效發揮會計核算的事前預測和事中監督職能。單位領導對會計核算工作不夠中還是，同時受會計人員自身業務素質影響，易出現不按程序規范辦事現象，使得會計核算質量大大降低。

三、規范油氣田企業油氣資產會計核算的建議

1、建立和完善核算體系。油氣田企業首先應認識到油氣資產會計核算工作的重要性，并努力構建相適應的會計核算體系，使企業真止地做到有據可循。制定油氣田企業會計核算的具體實施辦法，全面推行實行會計一級集中核算的制度，把會計核算和會計監督職能一并納入會計核算主體。

2、規范油氣儲量資產的計量方法。油氣儲量是油氣田企業的核心資產，也是衡量石油企業財務狀況的一項重要指標。油氣儲量具有信息特征且具有價值，而儲量價值一般通過資產評估方式來加以明確，因此，應結合國外油氣儲量價值評估方法，適時調整油氣資產儲量價值評估方法，例如：凈現值法、勘探費用法和經營估算法。

3、加強全面預算管理和成本控制。石油天然氣行業具有風險程度高、運行成本高、能源消耗大、資金投入集中等特點，因產品自身的特殊性，使其成本控制和其他行業具有一定的差別。通過將全面預算管理應用在石油企業成本控制中，能夠從整體上增強石油企業對內外部環境變化的適應能力和抵抗宏觀風險的防御能力，對促進石油企業的快速、穩定發展具有非常重要的作用。

4、強化財務人員綜合素質培訓。油氣田企業要想將會計核算工作的作用和優勢充分的發揮出來，需加強對會計人員的監督和管理力度，促進會計核算人員綜合素質的上升。在實際工作中，會計核算人員的業務素質往往決定了會計信息質量的高低，因此提升會計人員道德素質和專業技能極其重要，油氣田企業加大對會計核算人員的培養力度，促進他們綜合業務水平以及專業素養的提升，從而促進他們對己有的知識和技能的更新和完善。

5、強化內部監督審計力度。加強強會計工作和提高會計工作水平，完善責任制度，形成一套科學嚴密的考評體系，以提升企業相關工作人員的高度責任意識。目前，很多油氣田企業雖制定了內部審計監督制度，但是日常監督和專項監督執行還不到位，監督力度有限。因此，要想有效地控制企業的財會行為活動，必須構建完善的內部監督審計體系，加大監督力度，確保會計核算工作過程的規范性，進而獲得真實可靠的核算信息資料。

6、提高會計信息化建設力度，優化企業信息質量，以適應現代企業管理需求，最大限度的利用成熟技術、成熟資源，走符合我國油氣企業的戰略路線。例如，促使ERP與FMIS走向融合，使其成為我國石油天然氣行業特色的自主創新和集成創新。

四、結語

油氣行業作為國民經濟支柱產業采掘業的重要組織部分，其生產對象及生產經營過程都有著顯著的行業特殊性，這使得油氣田企業會計核算與傳統的一般性企業差異較大，油氣資產的確認、計量、記錄及報告全過程都有其本身的特點，從而在客觀上要求研究和建立適應油氣生產經營活動的石油天然氣會計核算的理論與方法，使我國油氣會計準則與逐步與國際慣例接軌，進一步規范油氣田企業的會計核算過程，為我國油氣田企業的國際競爭力奠定堅實的理論基礎。

參考文獻：

[1]楊昌紅,常有新. 石油天然氣開采會計核算問題研究[J]. 財會月刊,2009,17:69-71.

[2]趙永利,陳書瑤. 關于石油天然氣企業會計核算問題的研究[J]. 中國總會計師,2012,03:48-51.

[3]孫海龍,孫磊,屠永勝,譚凱. 有關石油天然氣會計核算的問題探討[J]. 法制與社會,2009,15:148.

[4]王偉.淺論新會計準則對石油天然氣企業會計的影響[J].現代商業.2010（2）

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關鍵詞：粒子群算法；混合粒子群算法;二次插值法；陣列天線；波瓣賦形

中圖分類號：TN82文獻標識碼：B

文章編號：1004-373X(2008)08-084-04オ

A New Hybrid Particle Swarm Optimization Algorithm and Application

[JZ]in Antenna Array Pattern Synthesis

YAO Xu,CAO Xiangyu，CHEN Mo

(Laboratory of Microwave and Antennas Technology,Telecommunication College,Air Force Engineering University,Xi′an,710077,China)オ

Abstract：A hybrid Particle Swarm Optimization(PSO) algorithm is proposed with fixed inertia weight in the hybrid particle swarm optimization algorithm,and a simplified quadratic interpolation method is integrated into this algorithm,aiming at overcoming easily trapping in the local extreme points and slow evolving speed of convergence.The experiment shows that this new algorithm improved the global search ability and the quality of optima.The results of both mainlobe shaping and sidelobe levels are very effective.The simulation results prove that the proposed hybrid new algorithm is efficient in this kind of problems.

Keywords：particle swarm optimization algorithm;hybrid particle swarm optimization algorithm；quadratic interpolation method;array antennas;shaped beam

在雷達、無線通信等眾多領域中,常要求陣列天線具有確定的主瓣寬度、特殊形狀的主瓣形狀 (如余割波束、余割平方波束、扇形波束等)和低的副瓣電平。由于優化中的目標函數或約束條件表現為高維、多極值點、非線性、非凸和不可微等特性，陣列天線波束綜合是一個十分困難的非線性優化問題。雖然已有許多經典的優化方法如切比雪夫,泰勒,伍德福德等,但是這些方法都是針對某一類特定的問題而提出的,并且對于一些有約束條件的綜合,經典方法就很難實施；而基于梯度尋優技術的傳統數值優化方法，如：梯度法、牛頓法、擬牛頓法、共軛梯度法、DFP法、信賴域法、Rosenbrock法和Powell法等，必須選擇良好的初始設計以保證迭代過程的成功實現，對目標函數的連續性、可微分性有特殊要求等。因此，近年來人們通過研究和模擬自然界生物群體自適應的優化現象，建立了基于隨機搜索的啟發式優化技術，例如人工神經網絡、禁忌搜索、模擬退火、進化算法、遺傳算法（GA）、蟻群算法（CA）、粒子群算法（PSO）及其混合優化策略等，這些現代的優化方法在解決用確定性方法無法解決的問題時表現出強大的潛能，這些算法以其算法概念清晰、程序簡單等特點,很適合于解決此類復雜的非線性優化問題,并且對優化對象的性態無要求。

粒子群算法（PSO）是一種自適應全局優化啟發式算法,其源于對鳥群和魚群群體運動行為的研究，20世紀90年代中期，Eberhart博士和Kennedy博士受到人工生命的研究結果的啟發，提出一種新的群集智能計算技術[13]相比傳統中常用的遺傳算法,粒子群算法具有算法簡單、容易實現、搜索速度快、所含參數較少的特點，近年來受到學術界的廣泛重視。基本PSO算法和其他的進化算法一樣有著收斂過快、早熟收斂、搜索范圍不大、容易收斂到局部極值等問題。因此,人們先后出現了多種PSO算法的改進算法[49]，包括雜交粒子群算法(HPSO)、并行粒子群算法（CONPSO）、自適應粒子群算法（APSO）、微粒子群算法以及實數編碼粒子群算法等，提高了PSO 算法的收斂精度和搜索成功率。

目前國內對陣列天線方向圖的綜合，大多數集中在對旁瓣電平以及零陷的有效控制上，但對主瓣區進行優化控制的卻比較少，雖然文獻［5］中給出了一些主瓣控制方法，但是收斂速度較慢且不符合工程上的研究需要。因此，本文把簡化的二次插值法作為一個局部搜索算子，融入到原有的雜交粒子群算法(HPSO)中，構成適于求解主瓣賦形優化的混合粒子群算法。該混合算法可以較好解決粒子群算法早熟收斂、搜索范圍不大、容易收斂到局部極值等問題。從優化綜合后得到的結果來看，計算天線的遠場方向圖都與理想方向圖主瓣非常逼近，同時副瓣很低。

1 基本粒子群算法

粒子群算法是基于群體智慧的演化算法。鳥類、蜜蜂等生物在尋找食物的過程中,一方面是依靠自身的探求,另一方面則是依靠伙伴之間相互的經驗交流,從而能快速準確的找到在整個區域中最好的食物源。PSO 算法正是以上述生物現象作為模型,而提出的一種進化優化算法。他是由N個粒子組成的群體在D維空間搜索最優解的過程。在搜索時參考自身歷史最優位置和群體歷史最優位置進行迭代。每個粒子在每次迭代中有位置和速度2個D維向量,即:

ИXi=(xi1,xi2,…,xid),Vi=(vi1,vi2,…,vid)

1≤i≤N；1≤d≤DИ

基本PSO算法的迭代公式如下:

Иvk +1id=ω•vkid +c•rand1•(pbestkid -xkid ) + c2 •

rand2•(gbestkid -xkid )(1)

xk + 1id= xkid+ vk + 1id (2)И

其中Е匚慣性權重,在最初的迭代公式中并不存在,后來發現[3]加上這項優化效果明顯。c1和c2為學習因子,又稱為加速因子。[WTHX]v[WTBX]kid 是前運動速度向量,[WTHX]x[WTBX]kid 是第i個粒子的位置向量。pbesti是第i個粒子自身歷史的最優位置向量,gbesti 是群體的最優位置向量。rand1和rand2 是(0,1)之間的隨機數。式(1),(2)中的上標k表示是第k次的迭代;下標d表示向量的第d維。在求解優化問題時,首先隨機初始化一個種群,即一組隨機解,賦予他們隨機的位置和初速度。粒子在整個搜索空間飛行進行搜索,通過向自身最優和群體最優的不斷學習,調整飛行速度,搜尋整個空間的最優解。每次飛行后都會更新個體最優值和群體最優值。當尋找到最優解或達到最大迭代次數,算法終止。這時的群體最優值即為求解得到的最優解。И

基本PSO往往會收斂于局部極值,通常表現為粒子聚集度越來越高,全局最優粒子長時間維持不變。這些可以作為判斷PSO停滯不前的標志。在這個時候,需要某種方法來跳出局部極值,維持種群的活性,充分地搜索整個空間。

2 雜交粒子群算法模型

雜交粒子群模型(HPSO)是將基本的粒子群算法（PSO）和選擇機制相結合而得到的。該模型由Angeline于1998年提出。在Angeline的HPSO模型中,將每次迭代產生的新的粒子群根據適應函數進行選擇,用適應度較高的一半粒子的位置和速度矢量取代適應度較低的一半粒子的相應矢量,而保持后者個體極值不變。這樣的PSO模型在提高收斂速度的同時保證了一定的全局搜索能力,在大多數的Benchmark函數的優化上取得較原始PSO模型更好的優化結果。Lovbjerg,Rasmuwsen和Krink于2000年提出將進化算法（遺傳算法）中的交叉操作也引入PSO的HPSO模型。交叉機制首先以一定的交叉概率從所有粒子中選擇待交叉的粒子,然后兩兩隨機組合進行交叉操作產生后代粒子。后代粒子的位置和速度矢量如下所示:

Иchild1(x)=p•parent1(x)+(1.0－p)•parent2(x)(3)

child2(x)=p•parent2(x)+(1.0－p)•parent1(x)(4)И

其中x呤D維的位置向量;而child1(x)和child2(x),k=l,2,分別指明是孩子粒子還是父母粒子的位置;p呤D維均勻分布的隨機數向量,p擢У拿扛齜至慷莢冢0,l］取值。

Иchild1(v)=parent1(v)+parent2(v)|parent1(v)+parent2(v)|•|parent1(v)|(5)

child2(v)=parent1(v)+parent2(v)|parent1(v)+parent2(v)|•|parent2(v)|(6)И

交叉型PSO與傳統的PSO的惟一區別在于粒子群在進行速度和位置的更新后還要進行上述的交叉操作,并用產生的后代粒子取代雙親粒子。交叉操作使后代粒子繼承了雙親粒子的優點,在理論上加強了對粒子間區域的搜索能力。例如兩個雙親粒子均處于不同的局部最優區域,那么兩者交叉產生的后代粒子往往能夠擺脫局部最優,而獲得改進的搜索結果。實驗證明,與傳統的PSO及傳統的遺傳算法比較,交叉型PSO搜索速度快,收斂精度高。目前,利用進化操作改進傳統PSO算法的探索仍在繼續。

3 二次插值法

三點二次插值法是一種簡單有效的線搜索方法,他不需目標函數的導數信息,適用范圍廣,而且計算量小,適合作為啟發式的搜索算子。三點二次插值法在文獻［7］中用來進行全局搜索,本文將其作為局部搜索算子,插入到上述雜交粒子群模型中,提高算法的搜索能力,減少計算量,從而使遺傳算法跳出局部最優解,快速向全局最優解靠近。

設xa =(xa1 ,xa2,…,xan )Τ,xb =(xb1 ,xb2,…,xbn )Τ,xc =(xc1 ,xc2,…,xcn )Τ,計算這3點的適應度值fa=fit(xa)，fb=fit(xb)，fc=fit(xc)。假設fa>fb且fc>fb，則由下式得到的近似極小值點=(1,2,…,n)Τ為：

Иi=12αβ,i=1,2,…,n（7）И

其中：

Е = ［(xbi )2-(xci )2］ • fa+ ［(xci )2-(xai )2］ • fb+

［(xai )2-(xbi )2］ • fc ;

β = (xbi -xci ) • fa+ (xci -xai ) • fb+ (xai -xbi ) • fc。

每一代中3點xa，xb，xc的選擇如下：

在當前種群最優位置向量gbesti， 把適應度從小到大排列，取xb，xa，xc依次為前3個最好個體，即fb≤fa≤fc。若對某些i∈{1,2,…,n}，(xbi -xci ) • fa+ (xci -xai ) • fb+ (xai -xbi ) • fc< ε2 (ε2=10－6)，則令=xb，fit()=fb；否則，由式（7）計算出，并計算適應度fit()。若fit()≤fb，則將當前種群中的gbesti用替換。オ

4 混合粒子群算法

雜交粒子群算法具有一定的全局搜索功能，再利用二次插值的局部搜索特點，將兩者有機地結合，來提高算法的收斂效率和全局尋優能力。下面給出混合粒子群算法的詳細步驟：

（1） 初始化一群粒子,其中包括粒子起始位置和速度;粒子速度限定在В郟vmax,vmax］ 位置限定在［－xmax,xmax］;И

（2） 計算每個粒子的適應度值;

（3） 對每個粒子,將其適應度值與其經歷過的最好位置pbest 做比較,如果好于后者,則將此時的適應度值作為當前的最好位置pbest;

（4） 局部搜索―簡化的二次插值法。

① 在當前的粒子種群個體中，將其所經歷過的最好位置pbest把適應度從小到大排列，取xb，xa，xc依次為前3個最好個體，即fb≤fa≤fc。

②若對某些i∈{1,2,…,n}，(xbi -xci ) • fa+ (xci -xai ) • fb+ (xai -xbi ) • fc< ε2 (ε2=10－6)，則令=xb，fit()=fb；否則，由式（7）計算出，并計算適應度fit()。

③若fit()≤fb，則將當前種群中的gbesti用替換，否則gbesti用fbЮ創替。

（5） 對每個粒子,將其適應度值與全局所經歷的最好位置gbest做比較,如果好于后者,則重新記錄gbest 的大小。

（6） 先根據式（1）更新粒子的速度,然后根據式(2) 更新粒子位置。

（7） 按照式（3）~（6）將粒子速度和位置引入交叉操作。

（8） 如果滿足結束條件(通常為產生足夠好的適應度值或達到一個預設最大代數Gmax ),程序終止,否則跳轉到第（2）步。

5 陣列天線方向圖綜合

5.1 適應度函數的設計

對于由n個理想點源組成的離散直線陣,以陣列的第一個單元為參考點,在不考慮單元之間耦合的條件下,認為單元輻射fi(θ)=1，只需優化陣因子即可，NУピ陣列天線的遠場陣因子可表示為:

ИS(θ)=∑N－1n=0In•ej(nkdsin θ+αn)(8)И

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關鍵詞：甜蕎（Fagopyrum esculentum）；半胱氨酸蛋白酶；FaRDL基因；克隆

中圖分類號：Q78 文獻標識碼：A 文章編號：0439-8114（2013）22-5609-03

半胱氨酸蛋白酶是一類重要的蛋白酶家族，廣泛參與植物的各種生理生化過程[1]。許多研究表明，木瓜蛋白酶（Papain）是半胱氨酸蛋白酶中一個大的亞家族，主要參與植物對逆境脅迫的響應、疾病防御、抵制衰老以及細胞的程序性死亡過程[2，3]。甜蕎（Fagopyrum esculentum）是蓼科（Polygonaceae）蕎麥屬（Fagopyrum Mill）藥食同源的經濟作物，有很高的營養價值和保健功效，市場開發前景廣闊。我國甜蕎種質資源豐富，主要在我國西北部干旱瘠薄地種植，但其資源的開發和利用與其他甜蕎主要生產國仍有較大的差距[4，5]。本研究探討了甜蕎木瓜蛋白酶的結構和功能，對深入研究這一旱區雜糧作物的生產應用有著重要的理論意義和生產價值。

1 材料與方法

1.1 材料

2011年4月選取溫室干旱處理的甜蕎品種北早生的新鮮花芽作為受試材料。

1.2 總RNA的提取和cDNA的合成

用EASYspin植物RNA快速提取試劑盒（北京艾德萊生物科技有限公司）提取甜蕎花芽總RNA，并用M-MLuV逆轉錄酶[寶生物工程（大連）有限公司]合成第一鏈cDNA，反應體系和操作均按說明書進行。

1.3 甜蕎半胱氨酸蛋白酶FaRDL基因的克隆

1.3.1 核心片斷的克隆 根據GenBank中植物的木瓜蛋白酶基因序列，設計上、下游引物FaF（5′-TGTGGTAGTTGCTGGGCATTTC-3′）和FaR（5′-CCACGAGTTCTTCACAATCCAG-3′），PCR擴增克隆克隆FaRDL基因核心片斷。

1.3.2 3′-RACE PCR擴增 根據獲取的基因核心片斷設計3′-RACE引物（5′-ACCGGCAACATGACC TCACTATC-3′），使用3′-full RACE Core Set Ver.2.0試劑盒[寶生物工程（大連）有限公司]進行FaRDL基因3′端的克隆。

1.3.3 5′-RACE PCR擴增 根據獲得的3′-RACE序列，設計5′-RACE引物FaGSP1（5′-AT CCAGTAGTCCACGCCGTTGTC-3′）和FaGSP2（5′-TCAAATCCGTCAATGCTCACAAC-3′），使用5′-full RACE Kit試劑盒[寶生物工程（大連）有限公司]進行FaRDL基因的5′端克隆。

1.3.4 驗證拼接序列的真實性和基因全長cDNA的克隆 根據獲取的3′-RACE和5′-RACE序列在非翻譯區設計上、下游引物FaFL（5′-GCCATTGAAAG

AAGCGAGGAAG-3′）和FaRL（5′-TTAAGCACTTCTAGCTTCACCCTC-3′）驗證拼接序列的真實性。PCR擴增產物在1%瓊脂糖凝膠上電泳后回收目標片段，將其連接至pMD18-T載體[寶生物工程（大連）有限公司]，克隆FaRDL基因。所有引物均由生工生物工程（上海）股份有限公司合成，DNA測序由華大基因完成。

1.4 甜蕎半胱氨酸蛋白酶FaRDL基因的序列和結構分析

將甜蕎FaRDL基因開放閱讀框（Open reading frame，ORF）編碼的氨基酸序列進行BLAST比對。用MEGA5.0軟件Clusta1W程序將FaRDL基因推導的氨基酸序列FaRDL（AFO83613）與NCBI中的同源蛋白序列GhCP（陸地棉Gossypium hirsutum，AER60490）、AdCP2（獼猴桃 Actinidia deliciosa，ABQ10200）、PvCP（菜豆Phaseolus vulgaris，CAB17074）、VsCP（野碗豆Vicia sativa，CAA53377）、GCP1（擬南芥Arabidopsis thaliana，Q94B08）、RD21a（擬南芥，AEE32135）和CEP1（擬南芥，Q9FGR9）進行多重比較，選擇鄰算法NJ（Neighbour joining）構建系統進化樹[6]。并用SignalP 4.1 Server預測其信號肽，執行BLAST程序分析其前體肽、催化三聯體及活性位點。

2 結果與分析

2.1 甜蕎半胱氨酸蛋白酶FaRDL基因cDNA序列的克隆

同源克隆結合3′-RACE和5′-RACE技術，從甜蕎中分離得到了包括起始密碼子和ployA尾的完整甜蕎半胱氨酸蛋白酶FaRDL基因cDNA序列。結果表明，甜蕎半胱氨酸蛋白酶FaRDL基因cDNA序列為1 298 bp，包括57 bp的5′非翻譯區（5′-Untranslated region， 5′-UTR），152 bp的3′-UTR和1 089 bp的ORF，編碼362個氨基酸和1個終止密碼子。經BLAST比對及序列分析，其與擬南芥半胱氨酸蛋白酶家族中木瓜蛋白酶中RDL同源性最高，命名為FaRDL（GenBank登錄號為JN605352）。

2.2 甜蕎半胱氨酸蛋白酶FaRDL的結構分析

用SignalP 4.1 Server對其信號肽預測顯示，FaRDL蛋白1～22個氨基酸殘基為其信號肽，信號肽的裂解位點在第22位的丙氨酸和第23位的丙氨酸之間。FaRDL蛋白22～120個氨基酸為前導肽，其自我剪切催化位點在第120位的纈氨酸和第121位的組氨酸之間，其Cys149-His285-Asn305為木瓜蛋白酶家族保守的氨基酸殘基組成的催化三聯體（圖1）。通過對FaRDL蛋白進行的BLAST同源性比對和分子系統發生分析結果表明，其與其他植物的半胱氨酸蛋白酶相似性高達62%～70%（圖2）。

3 小結與討論

木瓜蛋白酶（Papain-like cysteine proteases，PLCPs）屬于半胱氨酸蛋白酶C1亞類中的C1A家族蛋白酶，這個家族成員存在1個與分泌作用相關的信號肽和二硫鍵[7]。該家族成員都是以酶前體的形式合成，包括1個富含α螺旋的結構域（alpha-helix-rich domain）和1個β折疊結構域（β-barrel-like domain），這2個結構域構成亞單位形成1個深的裂隙，裂隙里面包含1個由Cys-His-Asn組成的酶的三聯體催化活性位點[2]。木瓜類半胱氨酸蛋白酶是一種非常穩定的水解酶類，其分子質量為23～30 ku，主要存在于液泡、質外體和溶酶體中。其酶前體包含許多定位信號，如N-端的信號肽能保證前導肽正常進入內膜系統，而前導肽中通常具有保守的自主抑制基元ERFNIN motif，從而抑制酶前體的活性；另外，酶的前導肽中還具有液泡定位信號NPIR或其C末端具有內質網定位信號KDEL尾[3]；同時，少數酶的C末端還具有1個顆粒蛋白結構域[2]。當酶前體被轉運至特定的細胞器后，通過分子內或分子間蛋白水解而激活形成具有水解功能的成熟酶。

甜蕎的木瓜類半胱氨酸蛋白酶FaRDL與擬南芥的木瓜類半胱氨酸蛋白酶GCP1和RD21a聚為一類，同源性最高，分別達62%和59%，但其C末端不具有RD21a類木瓜蛋白酶所特有的顆粒蛋白結構域（Granulin-like domain），因此其與GCP1蛋白酶的同源性更高。有關甜蕎中木瓜類半胱氨酸蛋白酶FaRDL的酶學活性和生理學功能，還有待進一步研究。

參考文獻：

[1] 閆龍鳳，楊青川，韓建國，等.植物半胱氨酸蛋白酶研究進展[J].草業學報，2005，14（5）：11-19.

[2] RICHAU K H， KASCHANI F， VERDOES M， et al. Subclassification and biochemical analysis of plant papain-like cysteine proteases displays subfamily-specific characteristics[J]. Plant Physiology，2012，158（4）：1583-1599.

[3] GRUDKOWSKA M， ZAGDANSKA B. Multifunctional role of plant cysteine proteinases[J]. Acta Biochimica Polonica-English，2004，51（3）：609-624.

[4] 胡銀崗，馮佰利，周濟銘，等.蕎麥遺傳資源利用及其改良研究進展[J].西北農業學報，2005，14（5）：101-109.

[5] 南成虎，師 穎，曹麗萍.甜蕎育種趨勢與發展動態[J]. 山西農業科學，2009，37（8）：79-82.

篇10

【關鍵詞】油田企業 會計核算 新辦法

現代油田企業管理中的會計核算在整個會計核算體系中占有舉足輕重的作用，可以說油田企業管理中的會計核算系統運行的好壞，關系著企業信息的準確性，甚至關乎國家的會計信息質量。從這方面來說，重視會計核算在現代油田企業管理中的地位，是工作的重中之重。一方面，因為現代油田企業管理中的會計核算要求的提高，先前的石油企業會計核算已經無法適應市場經濟帶快速發展。另一方面，隨著我國經濟體制的改革的逐步深入，油田企業對本企業會計核算工作的要求也日益增加，油田企業會計核算與油田企業的發展和油田企業經濟體制的改革矛盾越來越突出。為了油田企業管理中的會計核算工作能夠順應形式的發展，在工作中就必須解決會計核算與市場經濟管理方面的矛盾，使會計核算能夠更好地在油田企業管理中發揮作用。因此，研究適應現代油田企業管理中的會計核算方式方法迫在眉睫。

一、適應新形勢，采用新辦法

（一）建立新的會計準則和制度

1.可以采用現金流量表，用它來彌補“權責發生制”的不足，強化油田企業管理中的現金流意識?，F金流量表的實行可以詳盡的記錄油田企業在資金運用方面的具體情況，更為重要的是，采用現金流表可以對油田企業的資金運行流動情況進行實時的監督與管理。通過對油田企業資金流的監控可以及時發現企業資金運行中存在的問題，從而第一時間做出處理問題的措施，防止情況的進一步惡化，從而最大限度的減小油田企業損失。

2.在特定的情況下，油田企業可以采用重置價或公允價作為資產計價的參考方案。例如短期投資以成本或成本與市價孰低法重新表述。這樣，不但可以在一定程度上減小財務管理和企業會計核算在價值上的差距，又可以為油田企業對各項決策的做出提供有利的參考。資產計價的這一參考方案，具有科學的實施意義，為會計核算在油田企業管理中的方法之一。

（二）對不足的核算方法進行完善

上面列舉的幾個方面，對于提高會計核算和管理在現代油田企業更好的適應市場經濟不斷發展的要求，起到了很好的指導作用。不過，在當前社會條件下，油田企業員工對于一些先進的會計核算方法以及這些先進方法和條款的理解不充分，把一些先進的會計核算方法直接運用于油田企業還有些困難。因此，當務之急便是研究出具有廣泛使用價值的會計準則，以便讓大多數人能夠了解和利用。再者，油田企業管理中的會計核算人員應不斷更新觀念，嚴格學習相關知識，不斷提高自己的業務能力，善于發現問題，解決問題，使油田企業的財務管理邁上一個新的臺階。

二、在技術方面，提供強有力的支撐

（一）科學技術是第一生產力，高質量的企業信息管理，技術是關鍵

現代油田企業的管理必須以現代管理技術為前提，而ERP系統就是當今世界最為盛行和有效的管理系統。ERP是英文Enterprise Resource Plan的簡稱，它的實施要求把企業的各個系統連接起來，使油田企業的各個系統，各個部門形成一個系統化的管理網絡，在這個系統的網絡中，企業的經營者可以運用數字技術，實時掌握企業各個部門和崗位的運行情況，實現事中控制。另外，ERP系統可以自動發出企業運行報告，使企業的領導者在第一時間內了解問題并采取行動方案，這實現了事后控制。ERP系統可以根據以往是統計信息進行信息匯總，從而使企業經營者根據匯總的信息總結出易出問題的崗位和地方，可以事先采取預防措施來減少事故的發生，從而實現事先控制。這樣ERP系統就實現了油田企業事先，事中，事后的控制，從而有效的提高了油田企業的運行效率。ERP系統適應市場要求。它的實施，使油田企業在激烈的競爭面前能夠立于不敗之地，使油田企業在市場機遇面前迅速做出反應，并能夠靈活進行供應鏈管理，給油田企業帶來很大的經濟方面的效益。

（二）在核算制度的建設方面，應加強完善核算體系

與時俱進，是黨保持先進性的源泉。對現代企業的管理也是一樣。油田企業應不斷的研究和制定一些新的會計核算制度，以適應油田企業不斷發展的要求，適應不斷變化的市場經濟發展的要求。在信息化進程不斷加快的今天，建立一套能夠與時俱進，不斷更新的油田企業會計核算制度是油田企業平穩發展的重要保證。

三、在人力方面，提供人力資源保證

不斷提高油田企業會計人員的素質，為會計核算提供人力資源保證。在現代社會中，.無論什么行業，人才的地位不容忽視。在油田企業中，強化對會計人員的監督與管理，提高油田企業會計人才隊伍的整體素質是充分發揮會計核算作用的基本要求。只有會計人員的素質提高了，那么會計核算方面的問題也就好說了。因為油田企業會計人員的專業知識、技能的高低直接決定著會計信息的質量和水平。因此，具有專業技能的高素質的會計人才在保證油田企業管理中的會計核算工作中，發揮著不可忽視的作用，要想使會計核算工作做好，首先得保證有高素質的會計人才。

四、結語

總之，要將油田企業管理工作中的會計核算環節做精彩，做出色，必須在新辦法、新技術、高人才方面加以重視，這三個方面相輔相成，缺一不可。

參考文獻