python_re模块
简介
Python 自1.5版本起增加了re 模块，它提供 Perl 风格的正则表达式模式。Python 1.5之前版本则是通过 regex 模块提供 Emacs 风格的模式。Emacs 风格模式可读性稍差些，而且功能也不强，因此编写新代码时尽量不要再使用regex 模块，当然偶尔你还是可能在老代码里发现其踪影。
就其本质而言，正则表达式（或 RE）是一种小型的、高度专业化的编程语言，（在Python中）它内嵌在Python中，并通过 re 模块实现。使用这个小型语言，你可以为想要匹配的相应字符串集指定规则；该字符串集可能包含英文语句、e-mail地址、TeX命令或任何你想搞定的东西。然后你可以问诸如“这个字符串匹配该模式吗？”或“在这个字符串中是否有部分匹配该模式呢？”。你也可以使用 RE 以各种方式来修改或分割字符串。
正则表达式模式被编译成一系列的字节码，然后由用 C 编写的匹配引擎执行。在高级用法中，也许还要仔细留意引擎是如何执行给定 RE ，如何以特定方式编写 RE 以令生产的字节码运行速度更快。本文并不涉及优化，因为那要求你已充分掌握了匹配引擎的内部机制。
正则表达式语言相对小型和受限（功能有限），因此并非所有字符串处理都能用正则表达式完成。当然也有些任务可以用正则表达式完成，不过最终表达式会变得异常复杂。碰到这些情形时，编写 Python 代码进行处理可能反而更好；尽管Python 代码比一个精巧的正则表达式要慢些，但它更易理解。
[编辑]简单模式
我们将从最简单的正则表达式学习开始。由于正则表达式常用于字符串操作，那我们就从最常见的任务：字符匹配下手。
有关正则表达式底层的计算机科学上的详细解释（确定性和非确定性有限自动机），你可以查阅编写编译器相关的任何教科书。
字符匹配
大多数字母和字符一般都会和自身匹配。例如，正则表达式 test 会和字符串“test”完全匹配。（你也可以使用大小写不敏感模式，它还能让这个 RE 匹配“Test”或“TEST”；稍后会有更多解释。）
这个规则当然会有例外；有些字符比较特殊，它们和自身并不匹配，而是会表明应和一些特殊的东西匹配，或者它们会影响到 RE 其它部分的重复次数。本文很大篇幅专门讨论了各种元字符及其作用。
这里有一个元字符的完整列表；其含义会在本指南余下部分进行讨论。
. ^ $ * + ? { [ ] \ | ( )
我们首先考察的元字符是"[" 和 "]"。它们常用来指定一个字符类别，所谓字符类别就是你想匹配的一个字符集。字符可以单个列出，也可以用“-”号分隔的两个给定字符来表示一个字符区间。例如，[abc] 将匹配"a", "b", 或 "c"中的任意一个字符；也可以用区间[a-c]来表示同一字符集，和前者效果一致。如果你只想匹配小写字母，那么 RE 应写成 [a-z].
元字符在类别里并不起作用。例如，[akm$]将匹配字符"a", "k", "m", 或 "$" 中的任意一个；"$"通常用作元字符，但在字符类别里，其特性被除去，恢复成普通字符。
你可以用补集来匹配不在区间范围内的字符。其做法是把"^"作为类别的首个字符；其它地方的"^"只会简单匹配 "^"字符本身。例如，[^5] 将匹配除 "5" 之外的任意字符。
也许最重要的元字符是反斜杠"\"。做为 Python 中的字符串字母，反斜杠后面可以加不同的字符以表示不同特殊意义。它也可以用于取消所有的元字符，这样你就可以在模式中匹配它们了。举个例子，如果你需要匹配字符 "[" 或 "\"，你可以在它们之前用反斜杠来取消它们的特殊意义： \[ 或 \\。
一些用 "\" 开始的特殊字符所表示的预定义字符集通常是很有用的，象数字集，字母集，或其它非空字符集。下列是可用的预设特殊字符：
\d 匹配任何十进制数；它相当于类 [0-9]。
\D 匹配任何非数字字符；它相当于类 [^0-9]。
\s 匹配任何空白字符；它相当于类 [ \t\n\r\f\v]。
\S 匹配任何非空白字符；它相当于类 [^ \t\n\r\f\v]。
\w 匹配任何字母数字字符；它相当于类 [a-zA-Z0-9_]。
\W 匹配任何非字母数字字符；它相当于类 [^a-zA-Z0-9_]。
这样特殊字符都可以包含在一个字符类中。如，[\s,.]字符类将匹配任何空白字符或","或"."。
本节最后一个元字符是 . 。它匹配除了换行字符外的任何字符，在 alternate 模式（re.DOTALL）下它甚至可以匹配换行。"." 通常被用于你想匹配“任何字符”的地方。
重复
正则表达式第一件能做的事是能够匹配不定长的字符集，而这是其它能作用在字符串上的方法所不能做到的。不过，如果那是正则表达式唯一的附加功能的话，那么它们也就不那么优秀了。它们的另一个功能就是你可以指定正则表达式的一部分的重复次数。
我们讨论的第一个重复功能的元字符是 *。* 并不匹配字母字符 "*"；相反，它指定前一个字符可以被匹配零次或更多次，而不是只有一次。
举个例子，ca*t 将匹配 "ct" (0 个 "a" 字符), "cat" (1 个 "a"), "caaat" (3 个 "a" 字符)等等。RE 引擎有各种来自 C 的整数类型大小的内部限制，以防止它匹配超过20亿个 "a" 字符；你也许没有足够的内存去建造那么大的字符串，所以将不会累计到那个限制。
象 * 这样地重复是“贪婪的”；当重复一个 RE 时，匹配引擎会试着重复尽可能多的次数。如果模式的后面部分没有被匹配，匹配引擎将退回并再次尝试更小的重复。
一步步的示例可以使它更加清晰。让我们考虑表达式 a[bcd]*b。它匹配字母"a"，零个或更多个来自类 [bcd]中的字母，最后以 "b" 结尾。现在想一想该 RE 对字符串 "abcbd" 的匹配。
Step Matched Explanation
1 a a 匹配模式
2 abcbd 引擎匹配 [bcd]*，并尽其所能匹配到字符串的结尾
3 Failure 引擎尝试匹配 b，但当前位置已经是字符的最后了，所以失败
4 abcb 退回，[bcd]*尝试少匹配一个字符。
5 Failure 再次尝次b，但在当前最后一位字符是"d"。
6 abc 再次退回，[bcd]*只匹配 "bc"。
7 abcb 再次尝试 b ，这次当前位上的字符正好是 "b"
RE 的结尾部分现在可以到达了，它匹配 "abcb"。这证明了匹配引擎一开始会尽其所能进行匹配，如果没有匹配然后就逐步退回并反复尝试 RE 剩下来的部分。直到它退回尝试匹配 [bcd] 到零次为止，如果随后还是失败，那么引擎就会认为该字符串根本无法匹配 RE 。
另一个重复元字符是 +，表示匹配一或更多次。请注意 * 和 + 之间的不同；＊匹配零或更多次，所以根本就可以不出现，而 + 则要求至少出现一次。用同一个例子，ca+t 就可以匹配 "cat" (1 个 "a")， "caaat" (3 个 "a")，但不能匹配 "ct"。
还有更多的限定符。问号 ? 匹配一次或零次；你可以认为它用于标识某事物是可选的。例如：home-?brew 匹配 "homebrew" 或 "home-brew"。
最复杂的重复限定符是 {m,n}，其中 m 和 n 是十进制整数。该限定符的意思是至少有 m 个重复，至多到 n 个重复。举个例子，a/{1,3}b 将匹配 "a/b"，"a//b" 和 "a///b"。它不能匹配 "ab" 因为没有斜杠，也不能匹配 "a////b" ，因为有四个。
你可以忽略 m 或 n；因为会为缺失的值假设一个合理的值。忽略 m 会认为下边界是 0，而忽略 n 的结果将是上边界为无穷大 -- 实际上是先前我们提到的20亿，但这也许同无穷大一样。
细心的读者也许注意到其他三个限定符都可以用这样方式来表示。 {0,} 等同于*，{1,} 等同于 +，而{0,1}则与 ? 相同。如果可以的话，最好使用 *，+，或?。很简单因为它们更短也更容易懂。
[编辑]使用正则表达式
现在我们已经看了一些简单的正则表达式，那么我们实际在 Python 中是如何使用它们的呢？ re 模块提供了一个正则表达式引擎的接口，可以让你将 REs 编译成对象并用它们来进行匹配。
[编辑]编译正则表达式
正则表达式被编译成 `RegexObject` 实例，可以为不同的操作提供方法，如模式匹配搜索或字符串替换。
#!python
>>> import re
>>> p = https://www.wendangku.net/doc/ec12311049.html,pile('ab*')
>>> print p
https://www.wendangku.net/doc/ec12311049.html,pile() 也接受可选的标志参数，常用来实现不同的特殊功能和语法变更。我们稍后将查看所有可用的设置，但现在只举一个例子：
#!python
>>> p = https://www.wendangku.net/doc/ec12311049.html,pile('ab*', re.IGNORECASE)
RE 被做为一个字符串发送给 https://www.wendangku.net/doc/ec12311049.html,pile()。REs 被处理成字符串是因为正则表达式不是 Python 语言的核心部分，也没有为它创建特定的语法。（应用程序根本就不需要 REs ，因此没必要包含它们去使语言说明变得臃肿不堪。）而 re 模块则只是以一个 C 扩展模块的形式来被 Python 包含，就象 socket 或 zlib 模块一样
将 REs 作为字符串以保证 Python 语言的简洁，但这样带来的一个麻烦就是象下节标题所讲的。
[编辑] 反斜杠的麻烦
在早期规定中，正则表达式用反斜杠字符 ("\") 来表示特殊格式或允许使用特殊字符而不调用它的特殊用法。这就与 Python 在字符串中的那些起相同作用的相同字符产生了冲突。
让我们举例说明，你想写一个 RE 以匹配字符串 "\section"，可能是在一个 LATEX 文件查找。为了要在程序代码中判断，首先要写出想要匹配的字符串。接下来你需要在所有反斜杠和其它元字符前加反斜杠来取消其特殊意义，结果要匹配的字符串就成了"\\section"。 当把这个字符串传递给https://www.wendangku.net/doc/ec12311049.html,pile()时必须还是"\\section"。然而，作为Python 的字符串实值(string literals)来表示的话，"\\section"中两个反斜杠还要再次取消特殊意义，最后结果就变成了"\\\\section"。 字符
阶段 \section
要匹配的字符串 \\section 为 https://www.wendangku.net/doc/ec12311049.html,pile 取消反斜杠的特殊意义
"\\\\section" 为"\\section"的字符串实值(string literals)取消反斜杠的特殊意义
简单地说，为了匹配一个反斜杠，不得不在 RE 字符串中写 '\\\\'，因为正则表达式中必须是 "\\"，而每个反斜杠在常规的 Python 字符串实值中必须表示成 "\\"。在 REs 中反斜杠的这个重复特性会导致大量重复的反斜杠，而且所生成的字符串也很难懂。
解决的办法就是为正则表达式使用 Python 的 raw 字符串表示；在字符串前加个 "r" 反斜杠就不会被任何特殊方式处理，所以 r"\n" 就是包含"\" 和 "n" 的两个字符，而 "\n" 则是一个字符，表示一个换行。正则表达式通常在 Python 代码中都是用这种 raw 字符串表示。
常规字符串
Raw 字符串 "ab*" r"ab*"
"\\\\section" r"\\section"
"\\w+\\s+\\1" r"\w+\s+\1"
执行匹配
一旦你有了已经编译了的正则表达式的对象，你要用它做什么呢？
`RegexObject` 实例有一些方法和属性。这里只显示了最重要的几个，如果要看完整的列表请查阅 Python Library Reference
方法/属性作用
match() 决定 RE 是否在字符串刚开始的位置匹配
search() 扫描字符串，找到这个 RE 匹配的位置
findall() 找到 RE 匹配的所有子串，并把它们作为一个列表返回
finditer() 找到 RE 匹配的所有子串，并把它们作为一个迭代器返回
如果没有匹配到的话，match() 和 search() 将返回 None。如果成功的话，就会返回一个 `MatchObject` 实例，其中有这次匹配的信息：它是从哪里开始和结束，它所匹配的子串等等。
你可以用采用人机对话并用 re 模块实验的方式来学习它。如果你有 Tkinter 的话，你也许可以考虑参考一下 Tools/scripts/redemo.py，一个包含在 Python 发行版里的示范程序。
首先，运行 Python 解释器，导入 re 模块并编译一个 RE：
#!python
Python 2.2.2 (#1, Feb 10 2003, 12:57:01)
>>> import re
>>> p = https://www.wendangku.net/doc/ec12311049.html,pile('[a-z]+')
>>> p
<_sre.SRE_Pattern object at 80c3c28>
现在，你可以试着用 RE 的 [a-z]+ 去匹配不同的字符串。一个空字符串将根本不能匹配，因为 + 的意思是“一个或更多的重复次数”。在这种情况下match() 将返回 None，因为它使解释器没有输出。你可以明确地打印出 match() 的结果来弄清这一点。
#!python
>>> p.match("")
>>> print p.match("")
None
现在，让我们试着用它来匹配一个字符串，如 "tempo"。这时，match() 将返回一个 MatchObject。因此你可以将结果保存在变量里以便后面使用。
#!python
>>> m = p.match( 'tempo')
>>> print m
<_sre.SRE_Match object at 80c4f68>
现在你可以查询 `MatchObject` 关于匹配字符串的相关信息了。MatchObject 实例也有几个方法和属性；最重要的那些如下所示：
方法/属性作用
group() 返回被 RE 匹配的字符串
start() 返回匹配开始的位置
end() 返回匹配结束的位置
span() 返回一个元组包含匹配 (开始,结束) 的位置
试试这些方法不久就会清楚它们的作用了：
#!python
>>> m.group()
'tempo'
>>> m.start(), m.end()
(0, 5)
>>> m.span()
(0, 5)
group() 返回 RE 匹配的子串。start() 和 end() 返回匹配开始和结束时的索引。span() 则用单个元组把开始和结束时的索引一起返回。因为匹配方法检查到如果 RE 在字符串开始处开始匹配，那么 start() 将总是为零。然而，
`RegexObject` 实例的 search 方法扫描下面的字符串的话，在这种情况下，匹配开始的位置就也许不是零了。
#!python
>>> print p.match('::: message')
None
>>> m = p.search('::: message') ; print m
>>> m.group()
'message'
>>> m.span()
(4, 11)
在实际程序中，最常见的作法是将 `MatchObject` 保存在一个变量里，然后检查它是否为 None，通常如下所示：
#!python
p = https://www.wendangku.net/doc/ec12311049.html,pile( ... )
m = p.match( 'string goes here' )
if m:
print 'Match found: ', m.group()
else:
print 'No match'
两个 `RegexObject` 方法返回所有匹配模式的子串。findall()返回一个匹配字符串行表：
#!python
>>> p = https://www.wendangku.net/doc/ec12311049.html,pile('\d+')
>>> p.findall('12 drummers drumming, 11 pipers piping, 10 lords
a-leaping')
['12', '11', '10']
findall() 在它返回结果时不得不创建一个列表。在 Python 2.2中，也可以用finditer() 方法。
#!python
>>> iterator = p.finditer('12 drummers drumming, 11 ... 10 ...') >>> iterator
>>> for match in iterator:
... print match.span()
...
(0, 2)
(22, 24)
(29, 31)
[编辑]模块级函数
你不一定要产生一个 `RegexObject` 对象然后再调用它的方法；re 模块也提供了顶级函数调用如 match()、search()、sub() 等等。这些函数使用 RE 字符串作为第一个参数，而后面的参数则与相应 `RegexObject` 的方法参数相同，返回则要么是 None 要么就是一个 `MatchObject` 的实例。
#!python
>>> print re.match(r'From\s+', 'Fromage amk')
None
>>> re.match(r'From\s+', 'From amk Thu May 14 19:12:10 1998')
Under the hood, 这些函数简单地产生一个 RegexOject 并在其上调用相应的方法。它们也在缓存里保存编译后的对象，因此在将来调用用到相同 RE 时就会更快。
你将使用这些模块级函数，还是先得到一个 `RegexObject` 再调用它的方法呢？如何选择依赖于怎样用 RE 更有效率以及你个人编码风格。如果一个 RE 在代码中只做用一次的话，那么模块级函数也许更方便。如果程序包含很多的正则表达式，或在多处复用同一个的话，那么将全部定义放在一起，在一段代码中提前编译所有的 REs 更有用。从标准库中看一个例子，这是从 xmllib.py 文件中提取出来的：
#!python
ref = https://www.wendangku.net/doc/ec12311049.html,pile( ... )
entityref = https://www.wendangku.net/doc/ec12311049.html,pile( ... )
charref = https://www.wendangku.net/doc/ec12311049.html,pile( ... )
starttagopen = https://www.wendangku.net/doc/ec12311049.html,pile( ... )
我通常更喜欢使用编译对象，甚至它只用一次，but few people will be as much of a purist about this as I am。
[编辑]编译标志
编译标志让你可以修改正则表达式的一些运行方式。在 re 模块中标志可以使用两个名字，一个是全名如 IGNORECASE，一个是缩写，一字母形式如 I。（如果你熟悉 Perl 的模式修改，一字母形式使用同样的字母；例如 re.VERBOSE的缩写形式是 re.X。）多个标志可以通过按位 OR-ing 它们来指定。如 re.I | re.M 被设置成 I 和 M 标志：
这有个可用标志表，对每个标志后面都有详细的说明。
标志含义
DOTALL, S 使 . 匹配包括换行在内的所有字符
IGNORECASE, I 使匹配对大小写不敏感
LOCALE, L 做本地化识别（locale-aware）匹配
MULTILINE, M 多行匹配，影响 ^ 和 $
VERBOSE, X 能够使用 REs 的 verbose 状态，使之被组织得更清晰易懂
I
IGNORECASE
使匹配对大小写不敏感；字符类和字符串匹配字母时忽略大小写。举个例子，[A-Z]也可以匹配小写字母，Spam 可以匹配 "Spam", "spam", 或 "spAM"。这个小写字母并不考虑当前位置。
L
LOCALE
影响 \w, \W, \b, 和 \B，这取决于当前的本地化设置。
locales 是 C 语言库中的一项功能，是用来为需要考虑不同语言的编程提供帮助的。举个例子，如果你正在处理法文文本，你想用 \w+ 来匹配文字，但 \w 只匹配字符类 [A-Za-z]；它并不能匹配"é" 或"?"。如果你的系统配置适当且本地化设置为法语，那么内部的 C 函数将告诉程序"é" 也应该被认为是一个字母。当在编译正则表达式时使用 LOCALE 标志会得到用这些 C 函数来处理 \w 后的编译对象；这会更慢，但也会象你希望的那样可以用 \w+ 来匹配法文文本。
M
MULTILINE
(此时 ^ 和 $ 不会被解释; 它们将在 4.1 节被介绍.)
使用 "^" 只匹配字符串的开始，而 $ 则只匹配字符串的结尾和直接在换行前（如果有的话）的字符串结尾。当本标志指定后， "^" 匹配字符串的开始和字符串中每行的开始。同样的， $ 元字符匹配字符串结尾和字符串中每行的结尾（直接在每个换行之前）。
S
DOTALL
使 "." 特殊字符完全匹配任何字符，包括换行；没有这个标志， "." 匹配除了换行外的任何字符。
X
VERBOSE
该标志通过给予你更灵活的格式以便你将正则表达式写得更易于理解。当该标志被指定时，在 RE 字符串中的空白符被忽略，除非该空白符在字符类中或在反斜杠之后；这可以让你更清晰地组织和缩进 RE。它也可以允许你将注释写入 RE，
这些注释会被引擎忽略；注释用 "#"号来标识，不过该符号不能在字符串或反斜杠之后。
举个例子，这里有一个使用 re.VERBOSE 的 RE；看看读它轻松了多少？
#!python
charref = https://www.wendangku.net/doc/ec12311049.html,pile(r"""
&[[]] # Start of a numeric entity reference
(
[0-9]+[^0-9] # Decimal form
| 0[0-7]+[^0-7] # Octal form
| x[0-9a-fA-F]+[^0-9a-fA-F] # Hexadecimal form
)
""", re.VERBOSE)
没有 verbose 设置， RE 会看起来象这样：
#!python
charref = https://www.wendangku.net/doc/ec12311049.html,pile("&#([0-9]+[^0-9]"
"|0[0-7]+[^0-7]"
"|x[0-9a-fA-F]+[^0-9a-fA-F])")
在上面的例子里，Python 的字符串自动连接可以用来将 RE 分成更小的部分，但它比用 re.VERBOSE 标志时更难懂
[编辑]更多模式功能
到目前为止，我们只展示了正则表达式的一部分功能。在本节，我们将展示一些新的元字符和如何使用组来检索被匹配的文本部分。
[编辑]更多的元字符
还有一些我们还没展示的元字符，其中的大部分将在本节展示。
剩下来要讨论的一部分元字符是零宽界定符（zero-width assertions）。它们并不会使引擎在处理字符串时更快;相反，它们根本就没有对应任何字符，只是简单的成功或失败。举个例子， \b 是一个在单词边界定位当前位置的界定符（assertions），这个位置根本就不会被 \b 改变。这意味着零宽界定符（zero-width assertions）将永远不会被重复，因为如果它们在给定位置匹配一次，那么它们很明显可以被匹配无数次。
|
可选项，或者 "or" 操作符。如果 A 和 B 是正则表达式，A|B 将匹配任何匹配了 "A" 或 "B" 的字符串。| 的优先级非常低，是为了当你有多字符串要选择时能适当地运行。Crow|Servo 将匹配"Crow" 或 "Servo", 而不是 "Cro", 一个"w" 或一个 "S", 和 "ervo"。
为了匹配字母 "|"，可以用 \|，或将其包含在字符类中，如[|]。
^
匹配行首。除非设置 MULTILINE 标志，它只是匹配字符串的开始。在 MULTILINE 模式里，它也可以直接匹配字符串中的每个换行。
例如，如果你只希望匹配在行首单词 "From"，那么 RE 将用 ^From。
#!python
>>> print re.search('^From', 'From Here to Eternity')
>>> print re.search('^From', 'Reciting From Memory')
None
$
匹配行尾，行尾被定义为要么是字符串尾，要么是一个换行字符后面的任何位置。
#!python
>>> print re.search('}$', '{block}')
>>> print re.search('}$', '{block} ')
None
>>> print re.search('}$', '{block}\n')
匹配一个 "$"，使用 \$ 或将其包含在字符类中，如[$]。
\A
只匹配字符串首。当不在 MULTILINE 模式，\A 和 ^ 实际上是一样的。然而，
在 MULTILINE 模式里它们是不同的；\A 只是匹配字符串首，而 ^ 还可以匹配在换行符之后字符串的任何位置。
\Z
Matches only at the end of the string.
只匹配字符串尾。
\b
单词边界。这是个零宽界定符（zero-width assertions）只用以匹配单词的词首和词尾。单词被定义为一个字母数字序列，因此词尾就是用空白符或非字母数字符来标示的。
下面的例子只匹配 "class" 整个单词；而当它被包含在其他单词中时不匹配。
#!python
>>> p = https://www.wendangku.net/doc/ec12311049.html,pile(r'\bclass\b')
>>> print p.search('no class at all')
>>> print p.search('the declassified algorithm')
None
>>> print p.search('one subclass is')
None
当用这个特殊序列时你应该记住这里有两个微妙之处。第一个是 Python 字符串和正则表达式之间最糟的冲突。在 Python 字符串里，"\b" 是反斜杠字符，ASCII 值是8。如果你没有使用 raw 字符串时，那么 Python 将会把 "\b" 转换成一个回退符，你的 RE 将无法象你希望的那样匹配它了。下面的例子看起来和我们前面的 RE 一样，但在 RE 字符串前少了一个 "r" 。
#!python
>>> p = https://www.wendangku.net/doc/ec12311049.html,pile('\bclass\b')
>>> print p.search('no class at all')
None
>>> print p.search('\b' + 'class' + '\b')
第二个在字符类中，这个限定符（assertion）不起作用，\b 表示回退符，以便与 Python 字符串兼容。
\B
另一个零宽界定符（zero-width assertions），它正好同 \b 相反，只在当前位置不在单词边界时匹配。
[编辑]分组
你经常需要得到比 RE 是否匹配还要多的信息。正则表达式常常用来分析字符串，编写一个 RE 匹配感兴趣的部分并将其分成几个小组。举个例子，一个RFC-822 的头部用 ":" 隔成一个头部名和一个值，这就可以通过编写一个正则表达式匹配整个头部，用一组匹配头部名，另一组匹配头部值的方式来处理。
组是通过 "(" 和 ")" 元字符来标识的。 "(" 和 ")" 有很多在数学表达式中相同的意思；它们一起把在它们里面的表达式组成一组。举个例子，你可以用重复限制符，象 *, +, ?, 和 {m,n}，来重复组里的内容，比如说(ab)* 将匹配零或更多个重复的 "ab"。
#!python
>>> p = https://www.wendangku.net/doc/ec12311049.html,pile('(ab)*')
>>> print p.match('ababababab').span()
(0, 10)
组用 "(" 和 ")" 来指定，并且得到它们匹配文本的开始和结尾索引；这就可以通过一个参数用 group()、start()、end() 和 span() 来进行检索。组是从 0 开始计数的。组 0 总是存在；它就是整个 RE，所以 `MatchObject` 的方法都把组 0 作为它们缺省的参数。稍后我们将看到怎样表达不能得到它们所匹配文本的 span。
#!python
>>> p = https://www.wendangku.net/doc/ec12311049.html,pile('(a)b')
>>> m = p.match('ab')
>>> m.group()
'ab'
>>> m.group(0)
'ab'
小组是从左向右计数的，从1开始。组可以被嵌套。计数的数值可以通过从左到右计算打开的括号数来确定。
#!python
>>> p = https://www.wendangku.net/doc/ec12311049.html,pile('(a(b)c)d')
>>> m = p.match('abcd')
>>> m.group(0)
'abcd'
>>> m.group(1)
'abc'
>>> m.group(2)
'b'
group() 可以一次输入多个组号，在这种情况下它将返回一个包含那些组所对应值的元组。
#!python
>>> m.group(2,1,2)
('b', 'abc', 'b')
The groups() 方法返回一个包含所有小组字符串的元组，从 1 到所含的小组号。
#!python
>>> m.groups()
('abc', 'b')
模式中的逆向引用允许你指定先前捕获组的内容，该组也必须在字符串当前位置被找到。举个例子，如果组 1 的内容能够在当前位置找到的话，\1 就成功否则失败。记住 Python 字符串也是用反斜杠加数据来允许字符串中包含任意字符的，所以当在 RE 中使用逆向引用时确保使用 raw 字符串。
例如，下面的 RE 在一个字符串中找到成双的词。
#!python
>>> p = https://www.wendangku.net/doc/ec12311049.html,pile(r'(\b\w+)\s+\1')
>>> p.search('Paris in the the spring').group()
'the the'
象这样只是搜索一个字符串的逆向引用并不常见 -- 用这种方式重复数据的文本格式并不多见 -- 但你不久就可以发现它们用在字符串替换上非常有用。
[编辑]无捕获组和命名组
精心设计的 REs 也许会用很多组，既可以捕获感兴趣的子串，又可以分组和结构化 RE 本身。在复杂的 REs 里，追踪组号变得困难。有两个功能可以对这个问题有所帮助。它们也都使用正则表达式扩展的通用语法，因此我们来看看第一个。
Perl 5 对标准正则表达式增加了几个附加功能，Python 的 re 模块也支持其中的大部分。选择一个新的单按键元字符或一个以 "\" 开始的特殊序列来表示新的功能，而又不会使 Perl 正则表达式与标准正则表达式产生混乱是有难度的。
如果你选择 "&" 做为新的元字符，举个例子，老的表达式认为 "&" 是一个正常的字符，而不会在使用 \& 或 [&] 时也不会转义。
Perl 开发人员的解决方法是使用 (?...) 来做为扩展语法。"?" 在括号后面会直接导致一个语法错误，因为 "?" 没有任何字符可以重复，因此它不会产生任何兼容问题。紧随 "?" 之后的字符指出扩展的用途，因此 (?=foo)
Python 新增了一个扩展语法到 Perl 扩展语法中。如果在问号后的第一个字符是 "P"，你就可以知道它是针对 Python 的扩展。目前有两个这样的扩展: (?P
现在我们看一下普通的扩展语法，我们回过头来简化在复杂 REs 中使用组运行的特性。因为组是从左到右编号的，而且一个复杂的表达式也许会使用许多组，它可以使跟踪当前组号变得困难，而修改如此复杂的 RE 是十分麻烦的。在开始时插入一个新组，你可以改变它之后的每个组号。
首先，有时你想用一个组去收集正则表达式的一部分，但又对组的内容不感兴趣。你可以用一个无捕获组: (?:...) 来实现这项功能，这样你可以在括号中发送任何其他正则表达式。
#!python
>>> m = re.match("([abc])+", "abc")
>>> m.groups()
('c',)
>>> m = re.match("(?:[abc])+", "abc")
>>> m.groups()
()
除了捕获匹配组的内容之外，无捕获组与捕获组表现完全一样；你可以在其中放置任何字符，可以用重复元字符如 "*" 来重复它，可以在其他组（无捕获组与捕获组）中嵌套它。(?:...) 对于修改已有组尤其有用，因为你可以不用改变所有其他组号的情况下添加一个新组。捕获组和无捕获组在搜索效率方面也没什么不同，没有哪一个比另一个更快。
其次，更重要和强大的是命名组；与用数字指定组不同的是，它可以用名字来指定。
命令组的语法是 Python 专用扩展之一： (?P
#!python
>>> p = https://www.wendangku.net/doc/ec12311049.html,pile(r'(?P
>>> m = p.search( '(((( Lots of punctuation )))' )
>>> m.group('word')
'Lots'
>>> m.group(1)
'Lots'
命名组是便于使用的，因为它可以让你使用容易记住的名字来代替不得不记住的数字。这里有一个来自 imaplib 模块的 RE 示例：
#!python
InternalDate = https://www.wendangku.net/doc/ec12311049.html,pile(r'INTERNALDATE "'
r'(?P
r'(?P
r' (?P
r' (?P
r'"')
很明显，得到 m.group('zonem') 要比记住得到组 9 要容易得多。
因为逆向引用的语法，象 (...)\1 这样的表达式所表示的是组号，这时用组名代替组号自然会有差别。还有一个 Python 扩展：(?P=name) ，它可以使叫 name 的组内容再次在当前位置发现。正则表达式为了找到重复的单词，(\b\w+)\s+\1 也可以被写成 (?P
#!python
>>> p = https://www.wendangku.net/doc/ec12311049.html,pile(r'(?P
>>> p.search('Paris in the the spring').group()
'the the'
[编辑]前向界定符
另一个零宽界定符（zero-width assertion）是前向界定符。前向界定符包括前向肯定界定符和前项否定界定符，所下所示：
(?=...)
前向肯定界定符。如果所含正则表达式，以 ... 表示，在当前位置成功匹配时成功，否则失败。但一旦所含表达式已经尝试，匹配引擎根本没有提高；模式的剩余部分还要尝试界定符的右边。
(?!...)
前向否定界定符。与肯定界定符相反；当所含表达式不能在字符串当前位置匹配时成功
通过示范在哪前向可以成功有助于具体实现。考虑一个简单的模式用于匹配一个文件名，并将其通过 "." 分成基本名和扩展名两部分。如在 "news.rc" 中，"news" 是基本名，"rc" 是文件的扩展名。
匹配模式非常简单：
.*[.].*$
注意 "." 需要特殊对待，因为它是一个元字符；我把它放在一个字符类中。另外注意后面的 $; 添加这个是为了确保字符串所有的剩余部分必须被包含在扩展名中。这个正则表达式匹配 "foo.bar"、"autoexec.bat"、 "sendmail.cf" 和"printers.conf"。
现在，考虑把问题变得复杂点；如果你想匹配的扩展名不是 "bat" 的文件名？一些不正确的尝试：
.*[.][^b].*$
上面的第一次去除 "bat" 的尝试是要求扩展名的第一个字符不是 "b"。这是错误的，因为该模式也不能匹配 "foo.bar"。
.*[.]([^b]..|.[^a].|..[^t])$
当你试着修补第一个解决方法而要求匹配下列情况之一时表达式更乱了：扩展名的第一个字符不是 "b"; 第二个字符不是 "a"；或第三个字符不是 "t"。这样可以接受 "foo.bar" 而拒绝 "autoexec.bat"，但这要求只能是三个字符的扩展名而不接受两个字符的扩展名如 "sendmail.cf"。我们将在努力修补它时再次把该模式变得复杂。
.*[.]([^b].?.?|.[^a]?.?|..?[^t]?)$
在第三次尝试中，第二和第三个字母都变成可选，为的是允许匹配比三个字符更短的扩展名，如 "sendmail.cf"。
该模式现在变得非常复杂，这使它很难读懂。更糟的是，如果问题变化了，你想扩展名不是 "bat" 和 "exe"，该模式甚至会变得更复杂和混乱。
前向否定把所有这些裁剪成：
.*[.](?!bat$).*$
前向的意思：如果表达式 bat 在这里没有匹配，尝试模式的其余部分；如果 bat$ 匹配，整个模式将失败。后面的 $ 被要求是为了确保象 "sample.batch" 这样扩展名以 "bat" 开头的会被允许。
将另一个文件扩展名排除在外现在也容易；简单地将其做为可选项放在界定符中。下面的这个模式将以 "bat" 或 "exe" 结尾的文件名排除在外。
.*[.](?!bat$|exe$).*$
[编辑]修改字符串
到目前为止，我们简单地搜索了一个静态字符串。正则表达式通常也用不同的方式，通过下面的 `RegexObject` 方法，来修改字符串。
方法/属性作用
split() 将字符串在 RE 匹配的地方分片并生成一个列表，
sub() 找到 RE 匹配的所有子串，并将其用一个不同的字符串替换
subn() 与 sub() 相同，但返回新的字符串和替换次数
[编辑]将字符串分片
`RegexObject` 的 split() 方法在 RE 匹配的地方将字符串分片，将返回列表。它同字符串的 split() 方法相似但提供更多的定界符；split()只支持空白符和固定字符串。就象你预料的那样，也有一个模块级的 re.split() 函数。
split(string [, maxsplit = 0])
通过正则表达式将字符串分片。如果捕获括号在 RE 中使用，那么它们的内容也会作为结果列表的一部分返回。如果 maxsplit 非零，那么最多只能分出maxsplit 个分片。
你可以通过设置 maxsplit 值来限制分片数。当 maxsplit 非零时，最多只能有
maxsplit 个分片，字符串的其余部分被做为列表的最后部分返回。在下面的例子中，定界符可以是非数字字母字符的任意序列。
#!python
>>> p = https://www.wendangku.net/doc/ec12311049.html,pile(r'\W+')
>>> p.split('This is a test, short and sweet, of split().')
['This', 'is', 'a', 'test', 'short', 'and', 'sweet', 'of', 'split', ''] >>> p.split('This is a test, short and sweet, of split().', 3)
['This', 'is', 'a', 'test, short and sweet, of split().']
有时，你不仅对定界符之间的文本感兴趣，也需要知道定界符是什么。如果捕获括号在 RE 中使用，那么它们的值也会当作列表的一部分返回。比较下面的调用：
#!python
>>> p = https://www.wendangku.net/doc/ec12311049.html,pile(r'\W+')
>>> p2 = https://www.wendangku.net/doc/ec12311049.html,pile(r'(\W+)')
>>> p.split('This... is a test.')
['This', 'is', 'a', 'test', '']
>>> p2.split('This... is a test.')
['This', '... ', 'is', ' ', 'a', ' ', 'test', '.', '']
模块级函数 re.split() 将 RE 作为第一个参数，其他一样。
#!python
>>> re.split('[\W]+', 'Words, words, words.')
['Words', 'words', 'words', '']
>>> re.split('([\W]+)', 'Words, words, words.')
['Words', ', ', 'words', ', ', 'words', '.', '']
>>> re.split('[\W]+', 'Words, words, words.', 1)
['Words', 'words, words.']
[编辑]搜索和替换
其他常见的用途就是找到所有模式匹配的字符串并用不同的字符串来替换它们。sub() 方法提供一个替换值，可以是字符串或一个函数，和一个要被处理的字符串。
sub(replacement, string[, count = 0])
返回的字符串是在字符串中用 RE 最左边不重复的匹配来替换。如果模式没有发现，字符将被没有改变地返回。
可选参数 count 是模式匹配后替换的最大次数；count 必须是非负整数。缺省值是 0 表示替换所有的匹配。
了解产品之评论模块
评论模块对于电商来说是十分重要的。在电子商务的世界中，用户面对的是一张张产品图，看不见摸不着，已购买者的评论对于用户是否购买该商品，起着很大的作用。怎样设计好评论模块，使评价能直观真实的反应出商品的优劣，立体的将商品呈现出来？又如何引导已购买者客观详尽的对商品进行评价？还是从了解评论模块开始吧。 我选取了12个国内有代表性的电商网站，大致将评论模块的模式分为以下几种： 1、以评论为主 这是最简单的一种评论模块，拍拍和麦包包采取的就是这样模式。 麦包包虽 然在每项评论后，打出了星级，可是依然没有一个综合的评分。这样的形式，虽然突出了每条评论，但很难让用户在总体上感知到一个产品的优劣。 2、评论+综合星级评分 这种评论模块，给出了每种商品的综合评分，可以在整体感知到商品的优劣。如淘宝、当当、红孩子、麦考林，都采取了这种形式。不过每个网站也都有些自己的特点。
淘宝在评论的左上方有个筛选器，可以选择所有评论内容或是有评论的内容，从而过滤掉默认好评，那些对用户没有帮助的评论。在右上角还有一个查看店铺评价的入口，让用户对店铺整体评价有个认知。在综合评分下方列出总共打分的人数，从而显示出这个综合分的参考价值。 当当网的评论一般都很详细，评论者的等级积分制度，也促使一些用户很愿意发表详尽的评论。 将评论的标题与内容分开也是很好的一个做法，强调标题而弱化内容。用户可以先大致浏览，找到自己想看的标题，再去深入浏览内容。这样总比满眼的重点要好。
红孩子同样有积分鼓励政策和总共打分的人数。 麦考林作为重点做女装的网商，在每条评论后都列出评论者的身高、体重、选择的颜色和尺码，这些信息给之后想购买的用户很大的参考价值。 3、好中差评、优点缺点分开 有些网站把评论中的好中差评分开展示，用户可以只看差评，了解这个商品的缺点，也可以只看好评，看看它究竟好在哪。做的再细致一点，就把每条评论的格式规范的很仔细，优点、缺点、使用心得等分条列出来。这样做一方面引导用户在评论的时候，就有侧重点，而不是漫无目的的评论；另一方面，看评论的用户也可以一目了然。
预测模块设计(静态)
预测模型DEMO（静态） 随着医保制度的建立与运行，各统筹地区计算机的管理信息系统积累了大量医疗保险历史数据，构成了建立城镇职工基本医疗保险基金收支预测预警系统的数据基础。医疗保险管理部门与经办机构希望通过建立基金收支预警系统、监测预测基金收支警情，防范基金风险，提高管理技术水平，保证基金收支平稳，保持医疗保险制度稳健地运行。 基本医疗保险基金预测必要性 医疗保险基金风险是指医疗保险管理及经办机构在医疗保险基金的筹集与使用过程中，由于医疗保险制度设计和管理上的缺陷以及社会经济因素的不确定性造成的基金收支不平衡的现象。 基金风险表现为基金累计结余不足或过多。基金累计结余来源于上一期累计结余与当期结余。如果基金累计结余过少，将无法应对医疗保险基金的支付波动，导致基金风险。如果基金能保持一定的累计结余，但其基金当期结余出现赤字，将减少当期的累计结余，未来的基金收支风险扩大。如果基金累计结余过多，既可能是筹资率过高，也可能是待遇支付水平过低，即医疗保险的收支存在风险；如果当期结余率过高，同样存在基金风险。
一、收支预测管理系统组成 收支预测管理系统由实时监测、关键因素分析、指标预测、指标预警四部分构成。1、实时监测 监测基础数据指标、监测结果指标、监测方法构成实时监测，监测系统运行产生监测结果，监测结果指标必须满足警情监测的需要。运用制定的监测方法，针对各指标的实时情况进行监测，并对检测结果进行展现。 1）监测基础指标 监测基础数据指标来源于医疗保险管理信息系统的基础数据，它是监测工作的基础，由信息管理系统基本指标与中间指标构成。监测基础数据指标由分类(分单位类型、就业状态、年龄、性别)人员的参保人数、人均缴费额、缴费基数、缴费人数、个人账户金额、医疗消费(次数、费用总额及构成等)等构成。（无法统计的指标，可采用手工录入的方式获取指标值） 2）监测结果指标 监测结果指标由收入与支出两部分构成。 医疗保险基金收入监测结果指标包括当期征缴额、欠费追缴额、预缴额、财政补贴额、投资回报额及其他收入。在“统账结合”式的医疗保险制度中，统筹基金主要实行“现收现付”，以收定支，收支平衡，略有结余，积累额少，欠费与预缴不是普遍与经常性现象，投资收入、财政补贴、欠费与预缴只是基金收入中较小的部分，重点放在对当期征缴的监测。 影响医疗保险基金支出的主要因素是享受医疗保险待遇的人次数、次均医疗费用、次均医疗保险待遇。单位类型、年龄、性别、医疗机构等级、疾病类别、就业状态、医疗费用项目结构均对其产生重要影响。监测结果指标最终选择为享受待遇的分类(分单位类型、就业状态、年龄、医疗机构等级、疾病类别)，门诊(住院)人次性、次均门诊(住院)费用、次均门诊(住院)待遇。
模块综合评价(一).doc
模块综合评价(一) (时间：120分钟满分：150分) 一、选择题(本大题共12小题，每小题5分，共60分.在每小 题给出的四个选项中，只有一项符合题目要求 ) 1. 设(1+ 2i)(a + i)的实部与虚部相等，其中a 为实数，则a =() A . - 3 B . - 2 C . 2 D . 3 解析：(1 + 2i)(a + i) = a —2+(1 + 2a)i ，由题意知 a — 2 = 1 + 2a , 解得a =— 3,故选A. 答案：A 2. 演绎推理“因为指数函数 y = a x (a >0 且a z 1)是增函数，而 因是( ) A .大前提错误 B .小前提错误 C .推理形式错误 D .大前提和小前提都错误 解析：当a > 1时， 指数函数y = a x 是增函数，所以大前提错误. 答案：A 3. 用反证法证明命题“设 a , b 为实数，则方程x 2+ax + b = 0 至少有一个实根”时，要做的假设是() A .方程x 2 + ax + b = 0没有实根 B .方程x 2+ ax + b = 0至多有一个实根 C .方程x 2 + ax + b = 0至多有两个实根 D .方程x 2 + ax + b = 0恰好有两个实根 解析：反证法的步骤第一步是假设命题反面成立， 而“至少有一 个根”的否定是“没有 函数y = 2是对数函数，所以 x 是增函所得结论错误的原
答案：A 4. 给出下列三个类比推理的结论： ①类比a x? a y= a x+y,则有a x-a y= a x r； ②类比log a(xy)= log a x + log a y，则有sin( a+ sin a+ sin B； T T T T T T ③类比(a+ b)1 2= a2+ 2ab + b2，则有(a + b)2= a2+ 2 a b + b2. 其中，结论正确的个数是() A. 1 B. 2 C. 3 D. 4 解析：只有①③的结论是正确的. 答案：B 5. 若P= a+ a + 7 Q = ■ a + 3+ a+4(a》0),贝S P, Q 的大小关系为() A . P>Q B. P=Q C. P v Q D.由a的取值确定 解析：Q2—P2= ( a+3+ a+ 4)2—( a+ a+ 7)2= 2( a2+7a+ 12—a2+ 7a),因为a>0,所以Q2—P2>0,又P >0, Q>0,所以Q>P. 答案：C 2 6. 若两曲线y= x2与y= cx3(c>0)围成的图形面积是3,贝S c = () 1 3 A. 1 B.2 C.2 D. 2 1 解析：令x2= cx3(c>0)解得x = 0或x=-，于是两曲线y= x2与y c
教材设计方案与模块结构
教材设计与模块结构 安徽省淮南市教育局教研室张骏 关键词：课程标准、教材、整体统筹、模块结构 有人说，《课程标准》对课程的发展起着决定性的作用，其实我们还更应该强调“教材”对课程的发展的关键性作用，虽然教材的编写依据是《课程标准》。但事实上，大部分教师还是研究教材的多，研究课标的少。所以，教材的质量至关重要。 曾经几时,我们的信息技术教案曾这样走过。 1．学习信息技术的发展史、二进制、DOS、Basic语言…… 2．学习开关机、了解并掌握office、网页制作，动画制作，程序设计等…… 有人把前者称为“信息技术学”；后者称为“学习信息技术”；也有人还把前者称之为“知道教育”，后者称之为“做到教育”。 事实上，从2000年全国中小学信息技术教育工作会议以后，信息技术课程开始发生重大变革，即从传统的计算机教案转为信息技术教案，课程从目标、理念和教案方法等都发生了变化。不仅单纯的从形式上表现为从程序设计教案转到应用软件的学习，而且开始发生了质的变化，开始关注学生的信息素养，以“技术、人文、生活”三位一体的理念贯穿教材始终。但遗憾的是，一些教材作者本身并没有搞清楚“计算机课程”和“信息技术课程的区别”，什么都想教，结果呢，却什么都没教好。很多教材为了回避那种“为讲软件功能而讲软件”的窠臼，把一些技术通过任务、案例等分配到多个不同的章节中或不同年级中的任务中去，但从整个教材体系来看，还是以软件为主设计任务还是显得过于生硬。尤为严重的是，编写者明显带有个人主观色彩，并没有能够从学生的兴趣爱好和发展愿望上去考虑，把综合任务设置过大，而技术应用往往却处于一个相对窄的层面上，没有能够帮助学生解决在日常生活中遇到的一些具体问题，相反，却挫伤学生的学习兴趣和学习积极性。 综观近年来各种版本教材，大都把小学、中学内容设置的难度区别不大，甚至中学学习的内容小学生早已掌握，以至于出现了信息技术老师讲授的知识，其它学科教师也照样能讲的尴尬局面。这也是教师教着没劲、学生学着没劲的重要原因之一。教材中还存在内． 容重叠的现象。例如，小学以学习OFFICE为主要内容，初中还是OFFICE学习主要内容，高中仍然无法跳出OFFICE学习的怪圈，三个学龄段很难在学习难度上去区分。例如，小学五年级教材中设置了要求学生“制作课余计划”的任务，要完成这个任务，可能涉及到OFFICE相关内容，也就是说借助OFFICE可以完成这个任务。学生知道了原来OFFICE这个工具能很好用。到了初中二年级，又再次涉及到这方面的内容，但与小学这部分的内容相比，二者既不存在难度上的递进，也不存在螺旋上升。学生看到这部分内容往往有一种“似曾相识燕归来”的感觉，但却一时却想不起来，也只有“无可夸何花落去”了。 有的教材还追求软件的面面俱到、什么时髦学习什么的倾向。例如“加工图像图形信息”一节，设置了两个软件的学习任务，分别是”photoshop”和coredraw”，表面上看前者是位图图像的处理，后者是矢量图形的处理，而实际上尽管两者处理对象不同，方法各异，但教材中的两个案例没有任何梯度，属于相关软件或相近软件。也就是说，只有掌握了前者，完全可以通过自学掌握后者。此章节一共5页左右学习内容，但给人的感觉是图像处理没有学好，图形制作也没有掌握
模块九 研究课题的评价
模块九研究课题的评价 单元一课题评审 一、课题评审的目的 课题评审的主要功能是在公平竞争前提下择优立项，根本目的是把合适的课题交给合适的人，保证课题研究的结果和质量，这是课题管理的入口。课题评审首先需要明确评审标准，通过一个严格筛选的过程实现这个目标评审标准一般由管理机构制订，向申报者公开，由专家按照标准具体评判以全国教育科学规划课题评审办法为例，实行领导小组决策规划办制订规则专家学术判断社会监督的工作原则，形成办公室资格审查专家组初评和领导小组终审结果公示相衔接的工作体系，其中，同行评议对申报课题筛选起关键作用。 二、课题评审的标准 关于评审程序和方法由组织者对申报的课题先进行资格审查和分类，再由学术委员会以会议的方式进行评审，由有关专家分别审阅课题申请书，并提出评审意见；然后进行集体评议，在集体评议的基础上，采取无记名投票的方式逐项进行表决，赞成票须超过到会人数的2/3以上（含2/3）方可提名立项；最后由课题立项工作的领导机构终审确定。 课题评审标准主要有以下五个方面：（1）研究价值：第一，研究价值：指所申报课题的理论创新意义和实践应用价值。（2）研究基础：指与所申报课题相关的研究经验和研究成果，主要与课题负责人有关。（3）研究设计：指所申报课题的研究目标研究思路和研究内容。（4）研究方法：指所申报课题运用的研究方法和技术。（5）指所申报课题的支持条件，如个人和单位所拥有的社会资本技术资源和人力资源等根据不同类型的研究赋予不同的权重，评审专家按此标准对申报课题进行综合评分。 一般评审立项的原则要求、方式方法都是公开的，申报者要想比较有把握地使课题得到立项，关键是根据立项的要求选好课题，明确课题的重要意义，课题内容充实；研究思路清晰；研究方法可行；保证充分的承担本课题研究的条件以及申请经费合理等。并且充分做好前期研究，文字表达清晰规范；研究方案要素具有逻辑性。
论文—宏观经济监测预测预警系统预警模块的分析与设计
宏观经济监测预测预警系统预警模块的分析与设计 实验学院：张磊指导教师：孙文俊 摘要：本论文对国家发改委金宏工程宏观经济监测预测预警系统的宏观经济预警模块进行了详细的分析与设计，并最终加以实现。首先，在充分调研的基础上，对宏观经济预警模块的各项具体需求做了详细的描述。其次，对模块的总体结构和具体功能进行了设计，完成了业务逻辑设计、数据库设计及用户接口设计。最后，利用.NET和SQL Server等工具和技术完成了宏观经济预警模块的系统实施。 关键词：宏观经济预警；管理信息系统；系统开发 Abstract：This paper presents a thorough analysis, design and implementation of the module of Macroeconomics Pre-warning of the system of Macroeconomics Monitoring, Forecasting and Pre-warning. Firstly, on the basis of due diligence, this paper gives a detailed description of the requirements of the module. Secondly, this paper presents the design of the module’s architecture and functionality, including its business logic, database and user interface. Thirdly, this paper demonstrates the result of implementation using .Net, SQL Server and other technologies. Key words：macroeconomics pre-warning; management information system; system development 1引言 “宏观经济监测预测预警系统”项目的建设单位为国家发展改革委国民经济综合司，承建单位为哈尔滨工业大学技术?政策?管理国家哲学社会科学创新基地实验中心。 项目以发改委综合司已有的宏观经济数据为基础，以发改委综合司与中国科学院预测科学研究中心合作的相关理论研究与实证分析成果为指导，旨在建立宏观经济监测预测预警系统软件，为发改委综合司在宏观经济分析与政策制定等方面的日常工作提供辅助支持软件平台。本项目力图设计并开发一个综合的、具有集成监测、预测与预警功能的软件信息系统平台。这个平台能够高效率地支持复杂的宏观经济建模、分析与政策制定任务，实现先进的预测和预警方法和对预测与预警结果的集成分析功能，同时需要具备良好的扩展性、灵活的展现能力和便捷的人机交互设计。 “宏观经济预警模块”作为该系统的核心模块之一，主要为经济分析人员提供经济预警、景气分析所需的主要分析工具，包括先行指标体系和景气信号灯体系等。因此，此模块是整个系统开发的重点之一。 2宏观经济预警模块的分析与设计 需求分析及业务流程分析 需求分析包括功能性需求和非功能性需求。 宏观经济预警模块的功能性需求主要包括下面几点： （1）经济先行指标体系建设及指数计算功能 提供根据经济监测目标（及经济分析主题）建立先行、一致、滞后指标体系，并根据指标体系计算合成指数和扩散指数的功能。具体包括：利用KL信息量和时差分析算法分析指标与 基准指标的先行、一致或滞后关系，利用BB算法和峰谷图形分析算法分析分析指标与基 准指标的周期对应关系，OECD合成指数计算，历史扩散指数，移动平均扩散指数，累积扩
空气质量评价预测模型论文
城市空气质量的评估与预测 一．问题的提出 1.1背景介绍 环境空气质量指标与人们的日常生活息息相关，同时也在城市环境综合评价中占有重要地位，根据已有的数据，运用数学建模的方法，对环境空气质量进行科学合理的评价，预测与分析是一个很具有实用价值的问题。 目前我国城市环境空气质量评价的主要依据是API值的二级达标天数，即根据已有的API分级制，计算城市的二级空气质量达标天数并以之作为该城市空气质量的评价。 然而，这种评价方法虽然有利于城市空气质量管理，但是API分级制具有统计跨度大且较为粗略的特点，不适合对城市的空气质量做综合客观的评价，因此，我们应该提出更为科学合理的评价方法。 关于环境空气质量已有多方面的研究，并积累了大量的数据，原题附录1-10就是各城市2010年1-11月空气质量的观测值，可以作为评价分析与预测的研究数据。 1.2 需要解决的问题 1)利用附件中数据，建立数学模型给出十个城市空气污染严重程度的科学 排名。 2)建立模型对成都市11月的空气质量状况进行预测。 3)收集必要的数据，建立模型分析影响城市空气污染程度的主要因素是什 么？ 二、基本假设 1.表中的API值是准确的，忽略仪器测量误差对测量数据造成的影响 2.API值对不同污染物的危害程度具有可度量性，即：相同API值对应的不同污染物危害程度相等。 3.根据附录中的数据，API首要污染物为二氧化氮的天数在十个城市2010年的观测数据中仅出现一次，二氧化氮对空气质量的综合评价的影响忽略不计。
三、问题的分析 3.1 提出新的空气质量评价方法对城市污染程度排名应该注意的问题。 总的来说，提出一种科学合理的评价方法，应该以各城市的空气污染指数（API）观测数据为基础，对不同城市空气质量进行量化综合评价，这个综合评价在符合空气质量实际的同时，应该较为细致与直观，既能够体现该城市空气质量的整体水平，又能够方便地对不同城市的空气质量进行合理客观的对比。 第一．传统的API指数评价制度具有较大的局限性，其主要原因是API空气质量分级制具有跨度较大的特点，举例来说，以可吸入颗粒物或二氧化硫为最大污染物计算，API数值51到100都属于二级,对应的日均浓度值是51到150微克/立方米。这种分级制度对观测数据进行了较大幅度的简化，分级制的数据较为简洁，仅以级次衡量城市的空气质量水平，有利于部分问题的决策，但是，这种简化的级次评分制浪费了大量的观测信息，不适合对一个城市的空气质量进行长期的管理，评价，与预测，更不利于对城市空气质量进行细致客观的评价与城市之间污染程度的对比。 所以，新的评价体制应该充分地考虑到对信息的最大程度利用与对空气质量的综合客观分析。 第二．空气污染程度的评价最为直观与简便的方法是计算观测时间区间上的平均值，但是这种简便的数据处理方法具有较大的局限性，结合污染物种类与API 观测数据值分析，问题可以归结为基于API数据的综合评价问题，故可以引进综合评价问题的方法对平均值计算法进行适当的修正与改进，建立基于综合评价方法的评分体制，对空气质量进行评分与排序。 第三．这个对空气质量的综合排名问题以不同种类的污染物的API数值为基础，以对十个城市的污染程度进行综合排名为最终目的，具有一定的层次性，因此，还可以可以考虑建立以对十个城市的污染物排序为决策层，以不同种类的污染物API数据为准则层，以十个待评城市为方案层的选优排序问题，根据层次分析方法，确定方案层对决策层的“组合权重”，从而达到建立层次分析模型对十个城市污染程度进行综合排名的目的。 3.2 对成都11月份空气质量进行预测问题的分析 1）对成都十一月空气质量进行合理的预测，我们应该对数据进行有效的分析处理，考虑多方面因素，建立数学模型进行综合预测，通过对数据的初步观测，并作出成都市自2005年1月1至2010年11月4日的月平均API值折线图（如图3-1所示），我们发现，数据不具有很好的规律性，无法用一个确定的函数去描述，又通过对问题的分析，我们认为对空气质量的预测问题是一个针对环境系统的预测问题，而环境系统具有系统内部作用因素较多，系统内部各因素作用关系复杂的特点，因此，针对数据和问题的特点，我们考虑建立灰色预测模型，利用灰色系统分析方法，对数据进行有效利用，并作出最合理的预测。
模块评价检测(一)
温馨提示： 此套题为Word版，请按住Ctrl,滑动鼠标滚轴，调节合适的观看比例，答案解析附后。关闭Word文档返回原板块。 模块评价检测(一) (Module 1) (45分钟100分) Ⅰ. 听力(10分) (Ⅰ)听句子, 选择适当答语, 每个句子读两遍。(5分) 1. A. He’s fine. B. He’s tall. C. He’s forty. 2. A. Cookie. B. Dictionary. C. Jeans. 3. A. Nose. B. Eyes. C. Ears. 4. A. Really? B. Thank you. C. You’re right. 5. A. Sounds good! B. It’s hard to say. C. I don’t think so. 【听力材料】 1. What does your father look like? 2. What’s your favorite food? 3. What do we use to hear? 4. You look pretty in the new shirt. 5. Shall we go to the zoo? 答案: 1～5. BACBA
(Ⅱ)录音中有一篇短文, 听两遍后, 判断正误(T/F)。(5分) ()6. It’s very easy to understand Mr White’s words. ()7. Mr White has two sisters and one brother. ()8. Mr White’s sister is very tall and has d ark hair. ()9. Americans shake hands when they meet people. ()10. English lessons will be enjoyable. 【听力材料】 Our new English teacher, Mr White, comes from America. He smiles a lot and he’s friendly but he speaks very fast. It’s difficult to underst and his words. He asks us to speak English all the time in our English lessons. At first, Mr White introduced himself and showed us photos of his family. He has got a big family, two brothers and a sister. His brothers both look like him. They are very tall and they have dark hair. His sister has fair hair. Then he told us about America and Americans. He showed us how Americans say“Hi. How are you doing? ”and shake hands when they meet people. We all practiced. That was fun. And he also told us that Americans are cheerful, lively people. They smile a lot and are usually friendly because Americans think it’s polite to be friendly. At the end of the lesson, we all say“Goodbye”, “See you soon”to everyone. English lessons are going to be enjoyable. 答案: 6～10. FFFTT Ⅱ. 单项选择(20分) 11. Mum tells me that eating________apple every day can make me healthy. A. a B. an C. the D. /
评价两种预测模型
判断预测方法优劣 摘要 本文围绕着数据预测方法的评论问题展开讨论，采用数理统计学中假设检验的方法来评价四个时段两种预测方法的准确性，得到方差分别与实测值进行比较建立了模型1，对两种预测方法的准确性作出了定量的分析。若分四个时段来评价两种预测方法的准确性，在不同的时间、时段有不同的评价结果；然后继续采用数理统计学中的假设检验方法，将两种预测方法中的预测数据分别与实际值作差，得到每一天中的不同时段的差值，再求出这些差值的平均值，把这两组差值的平均值进行检验，并且作出比较。最后，得出最终结果：预测方法一比预测方法二预测出的结果更好一些。 关键词：预测假设检验平均值
1 问题重述 数据预测对我们的学习工作和日常生活有重要作用!。但准确、及时地对未来数据作出预测是一个十分困难的问题，广受世界各国的关注。我国某地观测站正在研究某项数据的预测方法，即每天按四个不同的时段在观测点对这项数据进行观测。这些位置位于东经120度、北纬32度附近的53*47的等网格点上。同时设立91个观测站点实测这些时段的实际数据!由于各种条件的限制! 站点的设置是不均匀的。观测站希望建立一种科学评价预测方法好坏的数学模型与方法。观测站提供了41天的两种不同方法的预报数据和相应的实测数据。预报数据在文件夹FORECASE中，实测数据在文件夹MEASURING 中。其中的文件都可以用Windows系统的“写字板”程序打开阅读。其中文件名为
模块综合评价(二).doc
模块综合评价（二） （时间：120分钟满分：150分） 一、选择题（本大题共12小题，每小题5分，共60分.在每小 题给出的四个选项中，只有一项符合题目要求） 1 + z 1. （2015课标全国I卷）设复数z满足z= i,则|z|=（） A. 1 B. 2 C. 3 D . 2 解 由出=i得z二需J赂打二 析： 所以|z|= 1. 答案：A 2.若复数z满足2z+ z= 3-2i,其中i为虚数单位，则z=（ ） A. 1 + 2i B. 1-2i C. - 1 + 2i D. - 1-2i 解析：法一设z= a+ bi(a, b€ R)，贝2z+ z= 2a+ 2bi + a-bi =3a+ bi= 3-2i?由复数相等的定义，得3a = 3, b=- 2,解得a= 1, b=- 2,所以z= 1-2i? 法二由已知条件2z+ z= 3-2i①，得2z+ z= 3+2i②，解①② 组成的关于z, z的方程组，得z= 1- 2i?故选B. 答案：B 3.设f(x) = 10x+ Ig x,则f (等于() A. 10 B. 10ln 10+ lg e
10 C.l n70+ In 10 D. 11ln 10 1 1 解析：f x = Ibln 10+xme 所以 f (仔10ln 10+ 市0= 10ln 10+ Ig e. 答案：B 4. 已知函数f(x)的导函数为f x),且满足f(x)= 2xF (1) + In x, 则f'(=() A. - e B.—1 C. 1 D. e 解析：因为f(x) = 2xf‘ (+ In x, 1 所以 f x(= 2f (1+ , 所以 f (=2f (1+1, 所以f (時—1. 答案：B 5. 用反证法证明命题：“若a, b€ N, ab能被3整除，那么a, b中至少有一个能被3整除”时，假设应为() A. a, b都能被3整除 B. a, b都不能被3整除 C. a, b不都能被3整除 D. a不能被3整除 解析：因为“至少有一个”的否定为“一个也没有”. 答案：B 6. 若a>0, b>0,且函数f(x) = 4x3—ax2—2bx + 2 在x= 1 处有 极值，则ab的最大值等于()
学生学习情况的评价与衡量与预测模型
学生学习情况的评价与预测模型 【摘要】 在评价学生的学习状况时，科学准确地计算出学生的名次及进步情况具有重要意义。评价学生学习状况的目的是激励优秀学生努力学习取得更好的成绩，同时鼓励基础相对薄弱的学生树立信心，不断进步。 然而，现行的评价方式单纯的根据“绝对分数”评价学生的学习状况，忽略了基础条件的差异；只对基础条件较好的学生起到促进作用，对基础条件相对薄弱的学生很难起到鼓励作用。 本文针对题目中所给问题，对学生的学习成绩评价以及预测展开了全面分析。首先，在问题（1）中，我们通过Excel数理统计的方法，将学生的分数划分为优秀（80-100）、良好（60-79）和不及格（0-59）三个分数段，并且统计出相应分数段的分布率。然后，我们根据三个分数段建立加权函数，计算出所有学生在四个学期相应的加权值，进而得出学生的整体学习情况在进步。 其次，对于问题（2），我们针对现行评价方式中绝对分数的片面性，采用Hale进步分方法和…，全面客观地评价这些学生的学习状况。在Hale模型中，利用Hale提出的指数函数模型，对全体学生的成绩进行计算分析评价。利用Hale模型还对整体情况作了评测，得到学生成绩整体稳定，略有起伏的结论。……..；在********模型中，…………….。 接下来的问题（3），在预测学生后两个学期的学习情况时，我们主要使用了两种预测 方法。首先，建立灰色预测模型，结合第一学期至第四学期的学生成绩，通过Matlab对后 两个学期的成绩做出预测分析。然后，同理预测出第四个学期的成绩，结合第四个学期的实 际分数对该模型进行了检验。其次，我们又建立了基于趋势比率法的“季节指数”的模型， 把学生成绩的波动以一学年为一个周期并将学年中的1，2学期比作季节1，2最终得到一 个较好的结果。 关键字：加权函数，Hale进步方法，灰色预测模型，趋势比率法
预测模块
浅谈数学建模中预测方法 预测就是根据过去和现在来估计未来，预测未来，它是使用历史数据或因素变量来预测需求的数学模型，是根据已掌握的比较完备的历史统计数据，运用一定的数学方法进行科学的加工整理，借以揭示有关变量之间的规律性联系，用于预测和推测未来发展变化情况的一类预测方法。近年来，在全国大学生数学建模竞赛中出现相关预测问题的试题越来越多，如2004 年奥运临时超市网点设计及电力市场的输电阻塞管理，2005 年长江水质的评价与预测，2006 年艾滋病疗法的评价与预测，2008 年高教学费标准探讨问题,2010 年上海世博会的影响力等。下文对常用预测方法进行讨论。 1 趋势外推预测法 趋势外推预测法又称“历史资料延伸预测法”，该方法是指根据历史资料，按照某经济现象的发展的规律性，推测未来时期可能达到水平的一种预测方法。按其选择模型方法的差别，可分为多项式曲线趋势外推法、指数曲线趋势外推法、生长曲线趋势外推法等。趋势外推预测法作为定量预测是有一定假定性的。即假设某经济现象过去的发展变化规律、趋势、速度就是该现象今后的发展变化规律、趋势和速度。但是，事物的发展变化是有普遍规律，同一经济现象的发展速度、发展趋势在不同时期也是有变化的。趋势外推法的一个重要假设前提是预测对象的发展变化具有稳定性和渐进性。否则，历史时期发展规律就不能够外推到预测期，当然稳定性和非突变性是所有预测方法的必然要求，因为在突变情况下，所有预测结果部是失败的。以时单位和变元的趋势外推法，不能像因果关系方法那样可以根据情况对预测期内原因变量的变化作出估计和修正，时间变量一经排序、便总是等因增大的趋势。 2 时间序列预测法 时间序列，也叫时间数列、历史复数或动态数列。它是将某种统计指标的数值，按时间先后顺序排到所形成的数列。时间序列预测法就是通过编制和分析时间序列，根据时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势，进行类推或延伸，借以预测下一段时间或以后若干年内可能达到的水平。其内容包括：收集与整理某种社会现象的历史资料；对这些资料进行检查鉴别，排成数列；分析时间数列，从中寻找该社会现象随时间变化而变化的规律，得出一定的模式；以此模式去预测该社会现象将来的情况。时间序列预测法可用于短期、中期和长期预测。根据对资料分析方法的不同，又可分为：简单序时平均数法、加权序时平均数法、移动平均法、加权移动平均法、趋势预测法、指数平滑法、季节性趋势预测法、市场寿命周期预测法等。简单序时平均数法也称算术平均法。即把若干历史时期的统计数值作为观察值，求出算术平均数作为下期预测值。这种方法基于下列假设：“过去这样，今后也将这样”，把近期和远期数据等同化和平均化，因此只能适用于事物变化不大的趋势预测。如果事物呈现某种上升或下降的趋势，就不宜采用此法。加权序时平均数法就是把各个时期的历史数据按近期和远期影响程度进行加权，求出平均值，作为下期预测值。简单移动平均法就是相继移动计算若干时期的算术平均数作为下期预测值。加权移动平均法即将简单移动平均数进行加权计算。在确定权数时，近期观察值的权数应该大些，远期观察值的权数应该小些。上述几种方法虽然简便，能迅速求出预测值，但由于没有考虑整个社会经济发展的新动向和其他因素的影响，所以准确性较差。应根据新的情况，对预测结果作必要的修正。指数平滑法即根据历史资料的上期实际数和预测值，用指数加权的办法进行预测。此法实质是由内加权移动平均法演变而来的一种方法，优点是只要有上期实际数和上期预测值，就可计算下期的预测值，这样可以节省很多数据和处理数据的时间，减少数据的存储量，方法简便。是国外广泛使用的一种短期预测方法。季节趋势预测法根据经济事物每年重复出现的周期性季节变动指数，预测其季节性变动趋势。推算季节性指数可采用不同的方法，常用的方法有季(月)别平均法和移动平均法两种。市场寿命周期预测法就是对产品市场寿命周期的分析研究。例如对处于成长期的产品预测其销售量，最常用的一种方法就是根据统计资料，按时间序列画成曲线图，再将曲线外延，即得到未来销售发展趋势。最简单的外延方法是直线外延法，适用于对耐用消费品的预测。这种方法简单、直观、易于掌握。
预测精度测定与预测评价
第十二章 预测精度测定与预测评价 基本内容 一、预测精度的测定 1、 预测精度的一般含义：是指预测模型拟合的好坏程度，即由预测模型所产生的模拟值与 历史实际值拟合程度的优劣。 如何提高预测精度是预测研究的一项重要任务。不过，对预测用户而言，过去的预测精度毫无价值，只有预测未来的精确度才是最重要的。 2、 测定预测精度的方法通常有： ①平均误差和平均绝对误差； 平均误差的公式为：n e ME n i i ∑==1 平均绝对误差的公式为：n e MAD n i i ∑==1 ②平均相对误差和平均相对误差绝对值； 平均相对误差的公式为： ∑=-=n i i i i y y y n MPE 1?1 平均相对误差绝对值的公式为：∑=-=n i i i i y y y n MAPE 1?1 ③预测误差的方差和标准差； 预测误差的方差公式为：2112)?(1∑∑==-==n i i i n i i y y n n e MSE 预测误差的标准差公式为：21 12 )?(1∑∑==-==n i i i n i i y y n n e SDE 3、 未来的可预测性 ① 未来的可预测性是影响预测效果好坏的重要因素，由于受各种因素的影响，经济现象的可预测性明显低于自然现象的可预测性。在经济预测中，不同的经济现象的可预测性也存在极大的差别。 ② 影响经济现象的可预测性的因素大致归类为：总体的大小；总体的同质性；需求弹性和竞争的激烈程度等。 4、 影响预测误差大小的因素 经济现象变化模式或关系的存在是进行预测的前提条件，因此，模式或关系的识别错误；模式或关系的不确定性及模式或关系的变化性就成为影响预测误差的主要因素。
评语模块
键莹同学乖巧懂事、遇事豁达、开朗真诚。遵守学校的各项规章制度，有良好的学习、生活习惯。思想进步，你热爱集体，积极参加各项集体活动，乐于为集体服务。尊敬师长，真诚友爱，礼貌待人，与同学和谐相处。你认真学习，积极进取，朝着自己制定的目标不断前进，被评为本学期的“优秀学生干部”。你思想独立，责任感强，一年的学生会工作锻炼了你的胆识，成就了一位出色的学生干部，如果在学习上也能发挥越挫越勇的精神，相信你的成绩会象工作一样有收获。
党鑫同学尊敬师长，礼貌待人，诚实守信，言行文明，与同学友好相处。爱校爱班，乐于为集体服务，作为这学期班级的电教委员，认真负责，为各科老师做了妥善的课前准备工作，为同学提供了合理及时的服务，表现出色，你积极进取，有理想，学习目的正确，在学习上投入了时间和热情，取得了一定的进步。如果遇事更主动积极，加强集体主人翁意识，学习上更加刻苦努力，相信你一定会取得更大的进步。
乖巧懂事、开朗真诚的你遵守学校的各项规章制度，有良好的学习、生活习惯。你热爱集体，为集体活动出谋划策，作为班里的生活委员，主动工作，任劳任怨，乐于为集体服务。尊敬师长，真诚友爱，礼貌待人，与同学和谐相处。你认真学习，积极进取，有理想，学习目的正确，多思敢问，成绩一直保持优异，被评为本学期的“三好学生”。如果能在工作中更主动，学习上发扬吃苦耐劳的精神，刻苦钻研，相信你的进步会更大。
开朗乐观，越挫越勇的你思想进步，遵守学校的各项规章制度，值日生工作认真负责，乐于为同学服务。你热爱集体，积极参加各项集体活动，。你尊敬师长，礼貌待人，诚实守信，言行文明，与同学友好相处。学习上不服输，调整心态，改善学习方法，认真总结，扬长避短，取得了一定的进步。泳仪同学，加油吧，老师和同学们都相信你一定取得更大的进步！
模型的评价
模型的评价 评分模型的评价指标摘要如何评价一个评分模型的判别能力，一般在统计上用ROC、CAP（能力曲线）、K-S统计量、GINI系数统计量等图形工具或统计指标。 其中ROC曲线是较受欢迎的，而K-S统计量、GINI系数等和ROC 曲线之间有一定的联系。 关键词评分模型评价指标如果把业务上的二分类问题（例如信用评分中的好与坏、拒绝与接受）从统计角度理解，都在于寻找一个分类器（classifier），这个分类器可能是logistic模型，也可以是多元判别模型（Edward Altman1968年发展的基于财务指标建立的企业破产识别z得分模型），还可以使其它复杂形式的模型。 一、ROC曲线ROC，英文全称Receiver Operating Curve，翻译成中文，简称受试者工作特征曲线。 其在统计实务中应用甚广，尤其应用于处理医学研究中的正常组和异常组区分建模问题，用于评价分类模型的表现能力。 （一）ROC曲线原理。 要说清楚ROC曲线的原理，我们从一个简单的分类实例问题说起。 假如我们有了基于商业银行企业贷款数据建立违约-非违约的业务分类模型，比如说我们是预测的所有样本的违约概率或者信用评级得分，比如信用评级得分，我们获得了关于两类样本的分布图形：图3.1 两类样本的违约率经验分布 1.基本假设上面的图例可以看成一个基
于银行债务人违约率分类的分类器。 左边的分布表示历史样本数据中违约者预测得到的违约率的分布；右边的分布相应表示非违约者的分布，其中C点表示决策者做出决断的切分点（cutoff），对于该点有这样的经济意义：一旦我们确定了C 点，不考虑其他业务处理，的样本被预测为违约者，反之被预测为非谓语这。 对于一个固定的Cutoff点，我们可得到一些有实际意义的量化指标：HR（C）=，表示在C点左边，对Defaulters的信用得分分布中，基于C点做决策时候，被正确命中的比率，这里H（C）表示被正确预测的违约者的样本个数，ND表示违约样本的总数。 HR（C）=，表示在C点左边，对non-Defaulters的信用得分分布中，基于C点做决策时候，被错误预测的比率，这里F（C）表示被错误预测的违约者的样本个数，NND表示非违约样本的总数。 2.ROC绘制方法很显然，当我们移动C点的时候，我们得到了一个二维坐标点的集合，FAR（C），HR（RC）|C？缀信用得分区间}这里的FAR（C），HR（C）是风险管理领域的专用表示方法。 将其用统计中的一些概念进行一般化处理，得到：FD（C）==，表示在C点左边违约样本个数，FD（C）表示在C点违约者信用得分的累积概率；FND（C）=FAR（C）则相应表示非违约者信用得分的累积概率；同样我们可得到二维坐标集合{FND（C），（C）|C？缀信用得分区间}。 我们将{FND（C），（C）|C？缀}在xy坐标平面上绘制，就得到了
结构设计规范-射频模块结构设计流程
武汉虹信通信技术有限责任公司 WRI_HX 0 修改记录 版本号 C/0 武汉虹信通信技术有限责任公司 管理文件 文件编号 HX/QI/0363 实施日期 2009.05.04 结构设计规范—射频模块结构 设计流程 页次： 1/11 目 录 0、修改记录 1、 模块总体设计原则 2、 模块机电交互设计原则 3、模块结构设计原则之零件建模 4、模块结构设计原则 5、模块加工、包装 编制 吴卫华 审核 甘洪文 批准 余勋林 版本号 更改说明 修订人 日期 审核 日期 批准 日期
1 模块总体设计原则 1.1模块总体设计原则之TOP-DOWN设计 ?总纲领：自顶向下的设计原则，是整机布局设计的后续任务； ?现在做了哪些：列出设计原则，设计要点； ?哪些还不完善：范例还不完善，技术还在发展； ?后期怎么去做：完善范例，追踪技术发展方向。 1.1.1 在整机设计中考虑模块体量 ?长度和宽度由整机布局给出参考尺寸； ?厚度由PCB堆叠的层数确定，堆叠的PCB间如果有电源，信号或射频的硬连接，此 两PCB的板间距离由连接器的高度确定，合理选择较高器件的封装形式； ?模块长度、宽度、以及安装孔的距离尺寸取到模数尺寸，优选为0或5结尾，次选 为3和8结尾； ?模块的安装厚度（既安装孔处的厚度）按照虹信公司紧固件规范选用。 1.1.2 在整机设计中考虑接口方式 ?电源的接口方式，有直接的插座引出，有和监控合并后的多PIN座转接或盲插； ?监控的接口方式，有直接的DB9座引出，有和电源合并后的多PIN座转接或盲插； ?射频的接口方式，方向上分有垂直向上和水平方向，按与外部电缆连接分有螺口和 卡口，常用规格有SMA和SMB和N型，根据整机布局，整机的射频指标、频率和功 率等合理选取； ?其他接口方式，可以参考上述3点，合理选取。 1.1.3 在整机设计中考虑安装方式 ?模块的四个对角应有安装孔，大功率射频模块靠近放大管的部位需根据情况加一安 装孔； ?若模块安装在中蓝顶（或类似侧壁安装的情况），模块的安装孔平面不可相对模块 顶部下沉； ?规定M3，M4用在哪些地方（根据功率大小）； ?固定PCB用的M2、M2.5如何选用，材质确定（蓝白锌和不锈钢）。 1.1.4在整机设计中考虑模块的外部散热条件 ?由于整机的体积功率密度的限制，以及模块排列的日益紧凑化，应有整机散热方案； ?射频模块由于布板和结构限制，从热源到热沉的传热通道存在哪些瓶颈； ?分配到模块的结壳热阻会影响到模块的尺寸和PCB布局方式； ?目前公司可行的方法是热测试和软件模拟，基本满足设计要求。 1.1.5 在整机设计中考虑模块运动检查 ?模块安装操作空间，插座接头操作安装空间； ?模块的外部接口需要连接其他单板和模块；有一直线方向的运动距离； ?射频电缆接头是否为直头或弯头或受指标限制必须为直头等因素决定接头的类型； ?供电和监控是带导向的盲插还是软跳线决定插头型号和方向，在《模块结构设计输 入文件表》中说明，见附件。 1.1.6输出格式：可以是2D 的工程图，含必要的投影视图；也可以是PROE的prt 示例 1：单板的毛坯图