2025年, 第45卷, 第4期　刊出日期：2025-04-14

  

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  基于Anylogic的应急物资区域调度策略优化与仿真研究

  田沛雨, 王熹徽, 樊彧, 朱安琪

  系统科学与数学. 2025, 45(4): 994-1012. https://doi.org/10.12341/jssms240027

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  近年来,中国自然灾害多发频发,对人民群众的生命与财产安全造成了重大的威胁.在面对愈发复杂严峻的自然灾害时,需要决策者根据实际情况合理储备和调度应急物资来进行防灾、减灾和救灾.当前多层级储备库、多需求点的应急物资区域调度问题仍缺乏立足现实储备网络体系的研究,应急物资“谁来运”、“运多少”、“怎么运”的问题尚未得到进一步细化规范.为了解决上述问题,文章通过总结大量应急物资调度实例,提出严格行政层级、跨行政层级和自由就近等三种应急物资区域调度策略,并构建了基于匮乏成本的多智能体仿真系统模型.文章运用构建的多智能体模型对安徽省亳州市蒙城县进行了案例仿真研究,结果显示:在短时间内区域应急物资需求量巨大时,自由就近调度策略可以实现社会物流总成本的最小,在短时间内区域应急物资需求量较小时,不同的调度策略下社会物流总成本差异不大.该研究表明,在应对特重大灾害时,各级政府应当打破现有行政管辖关系,积极合作共建区域联防减灾抗灾机制;在应对常规型灾害时,按照行政管辖关系调度储备库应急物资进行救助即可满足需求.
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  基于图注意力网络的事后路网修复序列优化方法

  姚逸韬, 贾斌, 赵婷婷

  系统科学与数学. 2025, 45(4): 1013-1030. https://doi.org/10.12341/jssms240089

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  破坏性事件发生后对修复工作的目标路段选取和序列优化是提升事后路网修复效果及系统韧性的关键.识别道路网路中对系统性能具有关键作用的路段是该问题高效求解的重要基础.然而,传统的关键路段识别方法未充分挖掘多个路段间的交互与协同关系,即研究多个路段同时失效对路网整体性能影响的显著性.针对该问题,文章提出了一种基于图注意力网络的路网关键路段识别模型(TGAT).该方法借助图注意力网络挖掘路段间的影响权重,并基于权重值计算各路段的关键度取值,以均方误差为损失函数进行训练,从而识别出对路网性能具有关键作用的路段.随后,依据关键度取值排序确定事件后被破坏路段的修复序列.以江苏省昆山市路网为例,文章将TGAT方法与度中心性、加权介数中心性、特征向量中心性三种基线方法应用于路网修复方案优化的效果进行对比.具体来讲,分别基于路网修复效果实验和逐点修复实验对上述四种方法进行性能对比.实验结果表明TGAT方法相较于其他三种方法能更有效地识别路网中的关键路段,并且基于TGAT的修复序列优化对路网的修复性能更好.
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  恐怖组织合作网络多尺度建模及瓦解策略研究

  冯家伟, 戴碧涛, 卜天赐, 张笑宇, 欧朝敏, 吕欣

  系统科学与数学. 2025, 45(4): 1031-1043. https://doi.org/10.12341/jssms240058

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  在世界范围内发生的大量恐怖袭击事件中,各地的恐怖主义组织呈现出协同合作的趋势,对国际反恐工作提出了巨大的挑战.基于全球恐怖主义数据库GTD,文章从2001年至2018年全球发生的121,074起恐怖袭击事件中构建了恐怖组织合作演化网络,并对该网络进行时序拓扑结构分析.根据恐怖组织合作特性,将网络按照3年为一个时间切片进行划分,从多尺度对恐怖组织社团流动规律进行建模.分析结果表明,随着时间推移,恐怖组织合作网络的鲁棒性也在不断增强,因此有必要提出相应的策略对其进行瓦解.针对恐怖组织合作网络中影响力不断扩大的最大连通子网络,文章提出了一种基于社团结构的邻域中心性指标(CSNC)以度量最大联通片中节点的重要性.基于该指标的网络瓦解策略在2001-2018年恐怖组织合作网络仿真实验中得到的R值与多种基准策略相比,最高降低了16.45%,证明基于CSNC的瓦解策略可以实现对恐怖分子合作网络更有效的瓦解.
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  脆弱性视角下异质应急储备库选址-分配研究

  朱莉, 杨耀星, 储德水, 胡晨可

  系统科学与数学. 2025, 45(4): 1044-1063. https://doi.org/10.12341/jssms240090

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  探究应急物流网络里各节点与边的异质性特性,对于优化整个应急体系中选址和分配优化方案有重要影响.首先,面向备灾阶段,基于复杂网络理论选择以节点脆弱性指征来刻画各应急储备库异质性,且将各应急储备库之间以及储备库与各受灾需求点之间运输连接边的脆弱性指标纳入应急选址-分配决策过程来考量,构建一个综合权衡应急脆弱性、分配效率性和成本经济性的多目标选址-分配模型.接着,以江苏省覆盖13个地级市的应急物资储备网络为实证背景,设计NSGA-II算法对所构模型实施案例仿真求解和关键参数分析,并将求解结果与不考虑异质脆弱性的选址-分配方案进行对比讨论.仿真分析表明:脆弱性视角下异质应急储备库选址-分配优化方案不仅在成本控制和分配效率上表现良好,更能显著提升整个应急物流网络的稳定性与韧性.研究结果为应急决策者做好备灾规划提供有益参考.
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  基于多资产关联分析的企业数据风险评估模型

  翟玮楠, 丁颖, 于建军, 张玲玲

  系统科学与数学. 2025, 45(4): 1064-1081. https://doi.org/10.12341/jssms240130

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  当前数据要素作为企业的重要战略资源,数据安全是企业生存和发展的基础,数据的失窃、泄露、篡改、破坏、滥用等问题,将给企业带来严重威胁和损害.文章重点解决基于企业数据资产的安全风险评估问题,从资产性、脆弱性、威胁性、防护性四个方面构建风险评价指标,提出基于主成分分析法实现不同指标之间的独立性分析.同时考虑数据资产间的关联特性,基于综合灰色关联度设计多资产关联分析的企业数据风险评估模型,有效解决关联资产重复风险评估的问题,提高企业数据资产风险评估的准确性,为企业数据的安全保护提供决策建议.
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  面向综合利用的重大工程土石方消纳场动态选址-调配联合优化

  高大有, 杨凯, 杨立兴, 郝宇驰, 王恩泰

  系统科学与数学. 2025, 45(4): 1082-1101. https://doi.org/10.12341/jssms240382

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  针对重大工程土石方开挖量大、强不确定性和动态性等特点,提出土石方综合利用方式和消纳场动态选址策略,进一步考虑土石方平衡、开挖顺序和施工机械效率,并以工程期望总利润最大化为目标,构建面向综合利用的重大工程土石方消纳场动态选址-调配两阶段随机规划模型.根据所构建模型的结构特征,设计基于样本均值近似方法的改进Benders分解算法,并引入两种改进策略以加快算法的收敛速度.最后利用不同规模的数值算例进行测试,实验结果表明所提出的综合利用方式及消纳场动态选址策略可以提高土石方利用价值并减少成本,两阶段随机规划模型可以有效刻画挖方量的不确定性,且所设计的精确算法可以快速求解该问题.研究成果可为制定面向综合利用的重大工程土石方消纳场动态选址方案和精细化调配计划提供决策依据和算法支撑.
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  考虑消费者炫耀行为的网络零售商库存信息披露策略

  严帅, 李宜民

  系统科学与数学. 2025, 45(4): 1102-1115. https://doi.org/10.12341/jssms23661

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  网络零售商是否披露其库存信息是其面临的重要决策问题.文章考虑在面对具有炫耀行为的消费者时,网络零售商的库存信息披露以及定价采购决策问题.为此分别考虑网络零售商披露库存信息以及隐瞒库存信息两种情形,建立相应的决策模型.研究发现:1)在不同的库存披露策略下,炫耀型消费者比例对网络零售商利润的影响不同;2)零售商是否进行库存信息披露与炫耀型消费者比例以及炫耀型消费者对产品销量的敏感性具有显著的关联性;3)普通消费者的麻烦成本对零售商库存披露决策具有一定影响.文章的研究对网络零售商的库存披露以及定价采购决策提供了科学依据.
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  基于V2G技术的电动车配送-充电-电能输送路径规划

  刘长石, 李君宇, 赵慎, 周鲜成, 范黎骏

  系统科学与数学. 2025, 45(4): 1116-1139. https://doi.org/10.12341/jssms240031

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  新能源充电站与车辆到电网(vehicle-to-grid,V2G)技术的出现,为物流业带来新机遇.配送过程中,电动车可以将其在新能源充电站所充的部分电能通过V2G技术输入与电网连接的火电充电站,创造一定的V2G利润.综合考虑充电站能源差异、客户需求、电动车能耗、碳排放以及V2G利润等因素,以总配送成本与电动车V2G利润之差最小为目标,构建电动车配送-充电-电能输送路径规划的混合整数规划模型,并根据模型特性设计混合蚁群算法求解.采用多类型算例开展实验,结果表明:文章方法能在较短时间内求解符合决策者目标的电动车配送-充电-电能输送路径规划,不但有效降低总配送成本、提高V2G利润,而且实现电动车配送的“零排放”,还能为离网型新能源电能入网提供低成本解决方案,实现物流企业、电力公司与电能用户的互利共赢.
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  基于联系向量距离的动态灰关联VIKOR法

  徐林明, 易思成

  系统科学与数学. 2025, 45(4): 1140-1155. https://doi.org/10.12341/jssms240268

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  为比较各个备选方案在一定时期内的总体优劣情况,有必要进行动态评价分析.针对VIKOR法群体效用计算值偏大且仅考虑单一时刻备选方案与理想方案距离远近等不足,引入联系向量距离获得更为合理的群体效用值,同时吸收基于相近度的灰色关联分析思想来评估备选方案与理想方案的关联程度和接近程度,并加入时间因素,提出基于联系向量距离的动态灰关联VIKOR法.该方法充分考虑了最大化群体效用与最小化个体遗憾,以及备选方案数据曲线与理想方案之间的几何相似程度,同时,兼顾了指标值的差异程度与增长程度,且能够根据决策者的偏好调整相应的参数取值.最后,将该方法应用于中国13个东部城市2015-2019年间总部经济发展水平评价中以验证文章方法的实用性,并通过与其他方法的对比进一步说明了方法的有效性.
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  数字接入、数字鸿沟弥合与我国农村家庭消费

  万建香, 聂昌腾

  系统科学与数学. 2025, 45(4): 1156-1176. https://doi.org/10.12341/jssms23725

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  基于中国家庭金融调查(CHFS)两期数据,运用双重差分和三重差分模型,从数字鸿沟弥合角度研究了数字接入对农村家庭消费的影响.研究结果发现:1)数字接入对农村家庭消费具有显著的正向影响,主要体现为促进了农村家庭生存型、享受型消费增长.2)“接入鸿沟”和“使用鸿沟”弥合均促进了农村家庭消费增长,且“使用鸿沟”弥合后促进作用更大.3)异质性分析显示,数字接入对“接受教育”、户主达到中等教育程度、“高收入”以及东部地区农村家庭的消费促进作用更大.4)作用机制在于数字接入降低了信息搜寻成本、激活创业活动,进而促进农村家庭消费增长.最后,建议扩大互联网和数字设备在农村地区的覆盖面,着力提升农村居民受教育水平和开展数字技能培训,帮助广大农民共享数字经济发展红利.
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  具有一般分布休假时间的M/M/c排队库存系统的稳态分析

  朱芙容, 岳德权

  系统科学与数学. 2025, 45(4): 1177-1192. https://doi.org/10.12341/jssms23605

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  文章研究具有损失销售的M/M/c排队库存系统.假设库存为零时c个服务台同步进行多重休假,休假时间服从一般分布.系统采用(r,Q)补货策略,补货时间服从指数分布.首先,考虑了忽略服务时间的休假库存系统模型,采用补充变量法求出了系统中库存水平的稳态概率分布.然后,在此基础上考虑了具有正服务时间的M/M/c排队库存系统模型,得到了系统队长、库存水平和服务台状态的稳态联合概率分布的乘积解,进而求出了平均库存水平,平均订货率和平均顾客损失率等系统性能指标.最后,通过数值算例分析了系统参数对一些主要性能指标的影响.此外还建立了系统单位时间的平均费用模型,利用遗传算法计算了系统的最优补货策略、最优服务台数和最优平均费用.
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  带有灾难和多重休假的M/M/1排队系统的稳态解及均衡策略研究

  田瑞玲, 付越阳

  系统科学与数学. 2025, 45(4): 1193-1212. https://doi.org/10.12341/jssms23925

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  文章研究了具有多重休假和灾难的单服务台马尔可夫排队中的顾客均衡策略,其中规定每当系统发生灾难时,队列中所有顾客都会被迫离开,并引起服务台故障.且维修过程中,不允许任何顾客进入系统.分别在完全可视、几乎可视、几乎不可视和完全不可视情形下求得了系统的稳态概率.根据收益-支出结构,确定了顾客在四种情形下的均衡止步策略和社会收益.最后,文章还提供了一些数值实验来说明信息水平和系统参数对顾客均衡行为的影响.
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  毕达哥拉斯模糊环境下基于RSR法的全序与集团排序

  肖会敏, 胡亚达

  系统科学与数学. 2025, 45(4): 1213-1228. https://doi.org/10.12341/jssms240056

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  模糊逻辑用不确定的语言表达偏好,通过处理不确定性来增加决策过程的灵活性和实用性,近年来成为决策领域的研究热点.以往的决策方法或是针对每个方案的相对价值给出全序排序,或是根据归类信息给出集团排序,而对于复杂的模糊决策问题应以综合多维视角做出决策.文章将秩和比法(RSR)引入模糊决策领域,提出一种基于毕达哥拉斯模糊数的综合排序方法.首先借助前景理论建立了关于方案评价的前景综合矩阵,其次对前景矩阵进行编秩处理,通过秩和比进行方案的全序排序.最后,将数据按照秩的各种情况,映射到正态分布曲线上,结合正态分布的相关划分方法进行集团排序.通过对比分析验证了算法的有效性和优越性.文章研究旨在为秩和比法在模糊决策领域的应用提供一种新的思路参考.
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  广义参数下最小化总加权完工时间的单机双代理可拒绝排序

  邓兵, 张新功

  系统科学与数学. 2025, 45(4): 1229-1241. https://doi.org/10.12341/jssms240017

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  文章研究广义参数下单机双代理可拒绝排序问题.广义参数是指参数根据工件按顺序加工的位置确定的．代理A工件具有广义权重(generalized weight,简称GW)、广义拒绝费用(generalized rejection costs,简称GRC)和广义加工时间(generalized processing times,简称GPT)三种参数类型,第一个代理工件可拒绝,目标函数为总加权完工时间与总拒绝费用之和,在第二个代理的最大费用函数不超过定值的情况下,寻找一个使第一代理目标函数值最小的排序方案.文章证明广义权重或广义拒绝费用问题是NP难的,并分别给出伪多项式时间算法,对于广义加工时间问题则给出多项式时间算法,最后给出了算例实验.
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  稳健学习的稳健性理论研究

  刘力锋, 闫星宇, 张新雨

  系统科学与数学. 2025, 45(4): 1242-1254. https://doi.org/10.12341/jssms240096

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  目前,建模的主要挑战之一是训练数据和测试数据来自不同分布.针对此问题,稳健学习通过样本重加权对协变量去相关,从而实现稳健预测.尽管稳健学习等机器学习方法在实验中表现良好,但理论研究仍存在不足,例如,测试数据下如何度量模型稳健性,多环境下稳健学习为何能保持稳健的预测效果.文章聚焦上述问题,提出新的稳健性指标,比较稳健学习方法与最小二乘法,研究在多个环境中稳健学习保持稳健的原因.最后,通过模拟实验,验证文章理论.文章研究有助于完善稳健学习的稳健性理论,加深对稳健学习的理解,并指导实际建模方法的选择.
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  大数据背景下贝叶斯模型平均辅助抽样估计方法研究

  陈茜儒, 贺建风

  系统科学与数学. 2025, 45(4): 1255-1278. https://doi.org/10.12341/jssms23642

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  在大数据背景下,能够较容易地获取更多可利用的辅助信息,但辅助信息的高维度特征不仅增加了计算复杂度,同时也会降低超总体模型的估计效果,进而致使传统的模型辅助估计方法不再适用.为此,文章将在模型辅助抽样估计框架下,引入贝叶斯模型平均方法对超总体模型进行估计,得到了完全辅助信息下的组合模型辅助估计量.文章首先对传统模型辅助抽样估计方法和贝叶斯模型平均方法进行系统梳理;然后给出了通过组合多个模型进行辅助抽样估计的贝叶斯模型平均辅助估计量,并证明了该估计量的渐近无偏性和一致性;随后的数值模拟和实证分析均表明在存在高维辅助信息的情形下,贝叶斯模型平均辅助估计量要优于采用单一模型进行辅助估计的广义回归估计量;最后在研究总结的基础上,提出了贝叶斯模型平均辅助估计方法改进的展望.
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  删失数据下变系数部分函数型线性分位数回归模型的估计

  肖晗, 王纯杰, 徐萍, 于丹, 王迪

  系统科学与数学. 2025, 45(4): 1279-1294. https://doi.org/10.12341/jssms23337

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  文章在右删失数据下,研究了变系数部分函数型线性分位数回归模型.采用函数型主成分分析和B-样条方法分别对函数型系数和变系数函数进行降维,通过最小化加权分位数损失函数得到未知函数估计,并在一定的正则条件下得到了估计量的大样本性质.通过数值模拟验证了模型的有效性,最后将模型应用到喉镜图像数据,进一步展示了模型的实用性.
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  基于投影离群函数的变压器状态分级预警方法

  刘小惠, 董雨欣, 程宏波, 邱婕

  系统科学与数学. 2025, 45(4): 1295-1307. https://doi.org/10.12341/jssms23880

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  变压器是电力系统的重要设备,监测其运行状态并准确识别可能存在的故障事关重大.然而,变压器油色谱数据的指标较多,仅依赖单个指标的评价方法未考虑指标的相关性、非正态等问题,会影响评价结果的正确性.鉴于此,文章结合投影离群函数这一非参数工具,构建了一类新的可针对多指标数据的变压器状态分级预警方法.新方法无需提前假定油色谱数据的分布,其所创建的不同识别窗口可计算出每一窗口不同时刻变压器状态投影离群(AO)值;基于该AO值可划分变压器状态类型,进而实现对变压器状态分级预警.结果表明:新方法一定程度上有效解决了相关性和非正态对模型监测性能的影响,且该模型具有可实现分级预警,易于可视化和识别灵敏度高等特点.
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  样本轮换调查中的AK组合估计量研究

  孟杰, 乔婷婷, 耿晨博, 杨贵军

  系统科学与数学. 2025, 45(4): 1308-1323. https://doi.org/10.12341/jssms23628

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  为了改进中国样本轮换调查中当期核心指标估计量并未充分利用前期数据信息的不足,文章研究了样本轮换调查中具有国际主流水平的AK组合估计量.探究AK组合估计量的构造方法和统计性质.主要贡献有两方面:一是将现有研究中常用的4-8-4型样本轮换方案的AK组合估计量拓展到r-m-r型样本轮换方案的AK组合估计量,并给出其偏差、方差和均方误差;二是引入Bootstrap法代替现行的平衡半方法构造AK组合估计量的抽样方差估计量,通过最小化均方误差确定AK组合估计量的最优系数.仿真模拟结果表明,与平衡半方法相比,Bootstrap法能更好地反映重抽样样本在不同月份之间存在的样本重叠和样本相关性,基于Bootstrap法确定最优权数的AK组合估计量具有更小的均方误差.文章的研究成果有助于优化和完善中国劳动力调查制度.
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  最优加权部分线性变系数条件均值估计

  郭朝会

  系统科学与数学. 2025, 45(4): 1324-1338. https://doi.org/10.12341/jssms23834

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  部分线性变系数模型具有较高的灵活性和良好的可解释性,被认为是最流行的半参数模型之一.然而,如何识别常系数和变系数效应的协变量是一项具有挑战性的任务.为了有效地降低模型误判风险,文章借助模型平均思想提出了一种最优加权部分线性变系数条件均值估计方法.具体地,首先构造一系列部分线性变系数候选子模型,每个候选模型具有不同的模型结构,并获得每个子模型下的条件均值估计.然后,采用Mallows准则选择权重,从而获得最优加权条件均值估计.在一些正则条件下,文章证明了当所有的候选模型都被错误指定时所提方法仍是渐近最优的,也即是说其平方预测风险与最佳但不可行的模型平均估计的平方预测风险是渐近相等的.同时推导了模型权重估计收敛到最优权重的速率.另一方面,当候选模型包含正确模型时,证明了文章所提权重估计方法能够将权重赋给正确模型.最后,文章通过随机模拟比较了所提方法与现存流行的模型选择与模型平均方法,实验结果表明所提方法一定程度上优于现存方法.进一步分析400家不同商店销售儿童汽车座椅数据再次验证了文章所提方法的优越性.