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低碳經(jīng)濟(jì)背景下煤炭資源整合效果評價(jià)研究

2017-05-16 11:39宋華嶺雷放存
中國礦業(yè) 2017年5期
關(guān)鍵詞:資源整合煤炭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

宋華嶺,雷放存,譚 梅

(山東工商學(xué)院管理科學(xué)與工程學(xué)院,山東 煙臺 264005)

低碳經(jīng)濟(jì)背景下煤炭資源整合效果評價(jià)研究

宋華嶺,雷放存,譚 梅

(山東工商學(xué)院管理科學(xué)與工程學(xué)院,山東 煙臺 264005)

為了對低碳經(jīng)濟(jì)背景下煤炭資源整合后的效果進(jìn)行評價(jià),本文基于煤炭資源整合的模糊、隨機(jī)復(fù)雜性現(xiàn)實(shí),結(jié)合模糊C均值聚類分析方法(FCM)和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FNN)評價(jià)方法,提出了“FCM-FNN”雙模糊綜合評價(jià)模型來對煤炭資源整合后的效果進(jìn)行了實(shí)證分析和評價(jià)研究。根據(jù)聚類分析結(jié)果將市場上煤炭資源整合后的效果分為優(yōu)、良、中、差4個(gè)等級,運(yùn)用“FCM-FNN”雙模糊綜合評價(jià)模型對西山煤電集團(tuán)煤炭資源整合效果進(jìn)行評價(jià),與模糊結(jié)構(gòu)元理論的驗(yàn)證評價(jià)結(jié)果一致,從擴(kuò)大組織規(guī)模和創(chuàng)新管理模式兩方面提出了提高煤炭資源整合效果的建議。

低碳經(jīng)濟(jì);煤炭資源;資源整合;“FCM-FNN”雙模糊綜合評價(jià)模型

自2008年我國煤炭資源整合步入實(shí)質(zhì)性階段以來,國內(nèi)學(xué)者對煤炭資源整合進(jìn)行了一系列的研究并取得了許多相關(guān)成果。郭云等從煤炭資源整合的經(jīng)濟(jì)效益著手,分析研究了山西省煤炭資源整合的影響,并著重分析了資源整合過程中的問題和不足[1]。王兵建等從煤炭資源整合的安全風(fēng)險(xiǎn)方面著手研究并制定了企業(yè)實(shí)施資源整合的規(guī)范,使資源整合成為提高煤炭產(chǎn)業(yè)安全管理水平的長效機(jī)制[2]。朱亮峰等從煤炭資源整合階段的發(fā)展能力進(jìn)行測度和研究,得出煤炭資源整合可以擴(kuò)大煤炭企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模,從而增加產(chǎn)出[3]。煤炭資源整合還涉及到管理和人才的整合,其整合過程面臨著巨大的管理風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)。楊曉燕依據(jù)我國煤炭企業(yè)整合初期的特點(diǎn),建立了整合初期人力資源整合評價(jià)指標(biāo)體系,并對人才整合效果進(jìn)行了評價(jià)[4]。張慧敏從信息化角度出發(fā)分析了山西煤礦企業(yè)兼并重組對信息化建設(shè)的影響,提出運(yùn)用多元數(shù)據(jù)分析投影尋蹤法建立評價(jià)模型對信息化整合完成后的效果進(jìn)行評價(jià)的設(shè)想[5]。復(fù)雜性是煤炭資源整合的主要特點(diǎn)之一,宋華嶺等選取了3個(gè)復(fù)雜性評價(jià)域和6個(gè)復(fù)雜性因素對煤炭資源整合組織管理系統(tǒng)的復(fù)雜性進(jìn)行評價(jià)[6]。趙國浩等則從煤炭資源整合效率的角度出發(fā)對山西煤炭資源整合企業(yè)進(jìn)行了評價(jià)分析[7]。

對于煤炭企業(yè)這樣一個(gè)復(fù)雜大系統(tǒng)的整合效果的研究,應(yīng)縱觀全局,整體把握。然而,目前關(guān)于煤炭資源整合效果的研究多僅限于單獨(dú)經(jīng)濟(jì)效益的評價(jià)研究居多,而且評價(jià)方法比較單一,選取的評價(jià)指標(biāo)也不夠全面,沒有對評價(jià)指標(biāo)進(jìn)行很好的分類。本文結(jié)合煤炭企業(yè)在低碳經(jīng)濟(jì)形勢下的發(fā)展要求,構(gòu)建了低碳經(jīng)濟(jì)背景下煤炭資源整合效果評價(jià)指標(biāo)體系;結(jié)合模糊C均值(FCM)聚類分析方法和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FNN),建立了基于FCM-FNN的煤炭資源整合效果雙模糊評價(jià)模型,對煤炭資源整合后的效果進(jìn)行了評價(jià)和分析,根據(jù)評價(jià)結(jié)果提出了相關(guān)建議。

1 低碳經(jīng)濟(jì)背景下煤炭資源整合效果評價(jià)指標(biāo)體系

煤炭資源整合是產(chǎn)業(yè)問題、經(jīng)濟(jì)問題,又是社會問題、民生問題,是煤炭行業(yè)為實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展所進(jìn)行的一次重大產(chǎn)業(yè)變革。科學(xué)衡量煤炭資源整合效果,需要建立一套包括社會、環(huán)境、經(jīng)濟(jì)、資源等在內(nèi)的系統(tǒng)的指標(biāo)體系。本文基于低碳經(jīng)濟(jì)背景和資源整合評價(jià)的目標(biāo),遵循科學(xué)性與時(shí)代性相結(jié)合、可操作性與可比性相結(jié)合、定量與定性相結(jié)合、系統(tǒng)完備性和動態(tài)性相結(jié)合的原則構(gòu)建了煤炭資源整合效果評價(jià)指標(biāo)體系(表1)。

2 低碳經(jīng)濟(jì)背景下煤炭資源整合效果評價(jià)方法

煤炭資源整合,參與主客體多,交互性強(qiáng),過程復(fù)雜,具有不確定性引起的模糊、隨機(jī)復(fù)雜性和因果條件不具備、信息不完備引起混沌機(jī)不可言傳的潛規(guī)則隱喻性復(fù)雜性等。包含企業(yè)的組織結(jié)構(gòu)、生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)、開采技術(shù)系統(tǒng)、生產(chǎn)安全等諸多系統(tǒng)要素。煤炭資源整合作為一個(gè)巨大的社會管理活動,諸多子系統(tǒng)構(gòu)成的社會復(fù)雜巨系統(tǒng),其在低碳經(jīng)濟(jì)背景下的整合效果的影響因素分析也具備一定的復(fù)雜性,加上人類經(jīng)驗(yàn)知識有限的約束及指標(biāo)數(shù)據(jù)的不可獲得性,決定了在低碳經(jīng)濟(jì)背景下煤炭資源整合效果的評價(jià)中勢必要運(yùn)用到模糊理論。

其次,運(yùn)用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FNN)對市場大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練模仿,自適應(yīng)模糊推理系統(tǒng)采用的是T-S模糊邏輯系統(tǒng)的學(xué)習(xí)過程[9],其網(wǎng)絡(luò)簡化結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。圖1中的5層分別對應(yīng)模糊化層、模糊推理層、歸一化層、規(guī)則生成層和解模糊層。

圖1 基于Takagi-Sugeno模型的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡化結(jié)構(gòu)圖

結(jié)合誤差反向傳遞(BP)學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)應(yīng)用在多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中,輸入信息通過正向傳播傳向輸出層,若得不到輸出層的期望輸出,就會轉(zhuǎn)入反向傳播,誤差信號原路返回,并在途中修改各層神經(jīng)元的權(quán)值,實(shí)現(xiàn)權(quán)值的不斷修正,也即網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程[10]。待神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練穩(wěn)定后,再結(jié)合模糊C均值(FCM)聚類分析的結(jié)果對西山煤電集團(tuán)的煤炭資源整合效果進(jìn)行評價(jià)。

最后,為了檢驗(yàn)“FCM-FNN”雙模糊評價(jià)的有效性,本文創(chuàng)新運(yùn)用郭嗣琮[11]提出的模糊結(jié)構(gòu)元理論對西山煤電集團(tuán)的煤炭資源整合效果進(jìn)行了評價(jià)。具體評價(jià)步驟如下。

表1 煤炭資源整合效果評價(jià)指標(biāo)體系

(1)

3 低碳經(jīng)濟(jì)背景下煤炭資源整合效果評價(jià)實(shí)證分析

3.1 數(shù)據(jù)樣本和典型指標(biāo)的選取

鑒于指標(biāo)數(shù)據(jù)搜集的困難及數(shù)據(jù)完整性,本文選取至2013年中國煤炭100強(qiáng)企業(yè)中已經(jīng)進(jìn)行煤炭資源整合的,且擁有煤炭上市公司的16家煤企作為樣本;數(shù)據(jù)來源主要有《中國煤炭工業(yè)年鑒》、《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》、網(wǎng)站公開發(fā)布的信息及相關(guān)企業(yè)提供的資料,或直接或通過計(jì)算獲得。

考慮到模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自動獲取規(guī)則時(shí)存在著規(guī)則爆炸的情況,因此,在衡量指標(biāo)數(shù)據(jù)的可獲得性及針對上述樣本有效的基礎(chǔ)上,從27個(gè)指標(biāo)中選擇了12個(gè)指標(biāo)作為模糊聚類的特征屬性參數(shù)和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,分別是4個(gè)低碳技術(shù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)C1(原煤產(chǎn)量X1,投資利稅率X2,原煤生產(chǎn)人員效率X3,非煤產(chǎn)值比率X4);2個(gè)低碳高效利用指標(biāo)C2(煤炭資源回采率X5,原煤入洗率X6);2個(gè)低碳清潔環(huán)保指標(biāo)C3(污染物排放達(dá)標(biāo)率X7,綠化系數(shù)X8);4個(gè)低碳科技安全指標(biāo)C4(研發(fā)費(fèi)用率X9,機(jī)械化水平X10,安全投入比率X11,百萬噸死亡率X12)。

3.2 模糊C均值聚類

3.2.1 煤炭資源整合效果總體評價(jià)期望輸出

3.2.1.1 低碳經(jīng)濟(jì)背景下煤炭資源整合效果分類

通過分別對16家煤企不同指標(biāo)數(shù)形成的樣本集多次進(jìn)行模糊C均值聚類算法計(jì)算,確定16家煤企可以明顯地分為4個(gè)群組。表2列出了每類整合效果的類型及各指標(biāo)參數(shù)的聚類中心。

3.2.1.2 指標(biāo)權(quán)重的確定

本文采用德爾菲(Delphi)法確定指標(biāo)的權(quán)數(shù),通過對10位專家意見的調(diào)查、收集、匯總分析、反饋、再調(diào)查,這樣一個(gè)反復(fù)的過程,最終采用各指標(biāo)權(quán)數(shù)的均值作為該指標(biāo)的權(quán)數(shù),如表3所示。

表2 煤炭資源整合效果分類及各類效果各個(gè)指標(biāo)聚類中心

表3 指標(biāo)權(quán)重

3.2.1.3 低碳經(jīng)濟(jì)背景下煤炭資源整合效果評語等級確定

上述指標(biāo)中百萬噸死亡率是逆向指標(biāo),其余均是正向指標(biāo)。采用極差法對指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,正向指標(biāo)和負(fù)向指標(biāo)的處理方法分別為式(2)和式(3)。

(2)

(3)

對4種聚類中心的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行同向無量綱化處理,并與對應(yīng)的指標(biāo)權(quán)數(shù)加權(quán)求和得各效果類型的綜合評分,結(jié)果如表4所示。

由表4可知,低碳經(jīng)濟(jì)背景下煤炭資源整合效果可分為4種類型,確定指標(biāo)權(quán)重后,結(jié)合四種聚類中心的指標(biāo)數(shù)據(jù)對低碳經(jīng)濟(jì)背景下煤炭資源整合的四種效果類型進(jìn)行綜合評分可分為四種評語等級:優(yōu)、良、中、差,其中效果類型4為優(yōu),效果類型2為良,效果類型3為中,效果類型1為差。根據(jù)綜合評分,將這四種評語等級分別賦值為:優(yōu):1;良:0.7;中:0.3;差:0。結(jié)合表2可知,16家煤炭企業(yè)在低碳經(jīng)濟(jì)背景下,煤炭資源整合效果評語等級及期望輸出,見表5。

3.2.2 準(zhǔn)則層指標(biāo)評價(jià)的期望輸出

分別對低碳技術(shù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、低碳高效利用指標(biāo)、低碳清潔環(huán)保指標(biāo)、低碳科技安全指標(biāo)進(jìn)行模糊C均值聚類,同理可確定各準(zhǔn)則層指標(biāo)的期望輸出,此處不再累述,結(jié)果如表6所示。

表4 數(shù)據(jù)同向無量綱化及綜合評分結(jié)果

表5 16個(gè)數(shù)據(jù)樣本的煤炭資源整合效果評語等級及期望輸出

表6 準(zhǔn)則層指標(biāo)評價(jià)期望輸出

3.3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練仿真

基于上述模糊C均值聚類,本文采用MATLAB中的ANFIS工具箱進(jìn)行模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型訓(xùn)練。在模型訓(xùn)練中,共使用了5個(gè)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),分別是低碳技術(shù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)評價(jià)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、低碳高效利用指標(biāo)評價(jià)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、低碳清潔環(huán)保指標(biāo)評價(jià)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、低碳科技安全指標(biāo)評價(jià)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、煤炭資源整合效果總體評價(jià)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其中前四個(gè)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為總體模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供輸出數(shù)據(jù)。前四個(gè)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)的期望輸出值由表5已經(jīng)給定。將E1~E14作為訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù),最后兩組數(shù)據(jù)作為檢測樣本數(shù)據(jù)。首先對低碳技術(shù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)進(jìn)行訓(xùn)練仿真。

經(jīng)過200次訓(xùn)練后,誤差收斂到0.000 004 853 9,在訓(xùn)練過程中,誤差一直在下降,如圖2和圖3所示。

然后用E15和E16作為測試樣本對低碳技術(shù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)進(jìn)行測試,得出圖4結(jié)果。

圖2 訓(xùn)練完成圖

圖3 訓(xùn)練效果圖

圖4 實(shí)際輸出和期望輸出對比

圖5 期望輸出與實(shí)際輸出對比

圖4中實(shí)際輸出由星號標(biāo)記,期望輸出由十字標(biāo)記。由圖4可見測試樣本的分類準(zhǔn)確度較高。誤差為0.021 673,達(dá)到預(yù)期的要求。

同理對低碳高效利用指標(biāo)、低碳清潔環(huán)保指標(biāo)、低碳科技安全指標(biāo)、煤炭資源整合效果總體評價(jià)指標(biāo)進(jìn)行訓(xùn)練仿真,并用最后兩組數(shù)據(jù)進(jìn)行測試,得到實(shí)際輸出與期望輸出的誤差分別是0.025 672、0.036 998、0.012 51和0.015 496,達(dá)到預(yù)期要求。

3.4 實(shí)證檢驗(yàn)

在2008年9月開始的新一輪煤炭資源整合過程中,通過淘汰落后煤企,實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢資源的集中,有效地提高了煤炭資源的開采率;通過注重對清潔技術(shù)的運(yùn)用,實(shí)現(xiàn)了環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展;煤炭企業(yè)的兼并重組,不僅延長了產(chǎn)業(yè)鏈,實(shí)現(xiàn)了煤炭企業(yè)的高效發(fā)展,也提高了企業(yè)的市場競爭力。西山煤電集團(tuán)作為山西煤炭資源整合的七大主體之一,也是此次資源整合的受益者。通過整合,西山煤電的經(jīng)濟(jì)效益指數(shù)如營業(yè)收入從2007年的78.02億元增長到2011年的303.72億元。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化升級,循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展卓有成效,非煤產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值由2007年的11.63億元增長至2011年的131.19億元。主要污染物指數(shù)如萬元產(chǎn)值二氧化硫排放量也從2007年的0.002 69 t下降到2011年的0.001 96 t。2007年到2011年西山煤電共完成礦區(qū)綠化面積43.9萬m2。

本文選取西山煤電集團(tuán)作為測試樣本,對西山煤電資源整合后效果進(jìn)行評價(jià)。西山煤電集團(tuán)有限責(zé)任公司評價(jià)指標(biāo)值如表7所示。

在評價(jià)測試中,期望初始值設(shè)為0。經(jīng)過模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的測試,由圖5可以看出該組數(shù)據(jù)的輸出值為1,評價(jià)等級為優(yōu)。

用模糊結(jié)構(gòu)元對西山煤電集團(tuán)的煤炭資源整合效果進(jìn)行排序評價(jià),與“FCM-FNN”雙模糊綜合評價(jià)模型評價(jià)結(jié)果相互佐證。西山煤電集團(tuán)整合效果在各準(zhǔn)則層指標(biāo)下的隸屬度值以三角模糊數(shù)形式給出,如表8所示。

表7 煤炭資源整合總體評價(jià)樣本值

表8 西山煤電集團(tuán)準(zhǔn)則層因素的隸屬度

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

1)通過對選取的典型樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊聚類分析和處理可知,低碳經(jīng)濟(jì)背景下的煤炭資源整合效果可以評為優(yōu)、良、中、差4個(gè)等級。有些煤炭企業(yè)資源整合的效果并沒有明顯突顯出來,其原因可能取決于各煤炭企業(yè)在煤炭資源整合過程中的具體實(shí)踐,因此,對煤炭資源整合效果進(jìn)行評價(jià)具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。

2)在對全國范圍內(nèi)選取的16家進(jìn)行了煤炭資源整合的具有典型代表性的煤炭企業(yè)指標(biāo)數(shù)據(jù)的收集整理基礎(chǔ)上,建立了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并進(jìn)行訓(xùn)練仿真和測試,得到穩(wěn)定的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),最后選取西山煤電集團(tuán)進(jìn)行實(shí)證分析并得出西山煤電的資源整合效果為優(yōu)。

3)為進(jìn)一步驗(yàn)證該評價(jià)模型的有效性,本文創(chuàng)新應(yīng)用了模糊結(jié)構(gòu)元理論,對西山煤電集團(tuán)的煤炭資源整合效果進(jìn)行評價(jià),評價(jià)結(jié)果為優(yōu),進(jìn)一步驗(yàn)證了“FCM-FNN”雙模糊綜合評價(jià)模型的有效性,同時(shí)也是對模糊結(jié)構(gòu)元理論的一次創(chuàng)新應(yīng)用。

4.2 建議

1)發(fā)揮規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益,構(gòu)建集約化的現(xiàn)代煤炭企業(yè)。在煤炭資源整合中,規(guī)模大的企業(yè)比規(guī)模小的企業(yè)整合效果更好。為了更好的發(fā)揮資源整合效果,可以從橫向擴(kuò)大企業(yè)規(guī)模和縱向延伸產(chǎn)業(yè)鏈兩個(gè)方面著手,實(shí)現(xiàn)集約化生產(chǎn)。 一方面要完善采礦權(quán)轉(zhuǎn)讓、承包等市場交易制度及交易流程,促進(jìn)那些資源效益好、技術(shù)水平高的煤企積極參與整合,淘汰落后企業(yè);另一方面要積極突破行業(yè)壁壘,發(fā)展上下游產(chǎn)業(yè),延伸產(chǎn)業(yè)鏈,構(gòu)建集約化的現(xiàn)代煤企。

2)創(chuàng)新管理模式,創(chuàng)建集約精細(xì)化管理體系。煤炭資源整合在提高產(chǎn)業(yè)集中度的同時(shí),帶來了大集團(tuán)母子公司之間集權(quán)分權(quán)關(guān)系和管理集約化變革等重大問題。為解決這一問題,應(yīng)集約化組織結(jié)構(gòu)框架,使組織結(jié)構(gòu)扁平化,形成人流、物流、資金流、信息流、技術(shù)創(chuàng)新和安全服務(wù)等業(yè)務(wù)流程集約化、精細(xì)化管理運(yùn)行機(jī)制;構(gòu)建業(yè)務(wù)管理專業(yè)化、集約化和園區(qū)化的體制構(gòu)架;進(jìn)行全方位的資產(chǎn)重組和流程再造,創(chuàng)建大集團(tuán)集約—精細(xì)化創(chuàng)新管理體系。

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Evaluate effects of integration of coal resource under the background of low carbon economy

SONG Hualing,LEI Fangcun,TAN Mei

(School of Management Science and Engineering,Shandong Institute of Business and Technology,Yantai 264005,China )

In order to evaluate the effects of coal resources integration under the background of low carbon economy,this paper based on the reality of the fuzzy stochastic complexity of coal resources integration,combined with the fuzzy C mean clustering method (Fuzzy C-means Clustering Algorithm,F(xiàn)CM) and fuzzy neural network (Fuzzy Neural Network,F(xiàn)NN) evaluation method,put forward the “FCM-FNN” double fuzzy comprehensive evaluation model to analyze and evaluate the effects of the integration of coal resources.According to the results of cluster analysis,the effects of coal resources integration are divided into 4 grades:excellent,good,medium and poor.Using “FCM-FNN” double fuzzy comprehensive evaluation model to evaluate the coal resources integration effect of Xishan coal and electricity group,the evaluation results are consistent with the results of the fuzzy structural element theory.According to the conclusion of evaluation and analysis,this paper puts forward some suggestions on how to improve the effects of coal resources integration from two aspects of expanding the scale of organization and the mode of innovation management.

low carbon economy;coal resource;integration of resource;evaluation model based on “FCM-FNN”

2016-11-10

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目資助(編號:71373148);研究生科研創(chuàng)新基金項(xiàng)目資助(編號:2016yc1201002)

宋華嶺(1957-),男,山東高唐人,博士,教授,博士生導(dǎo)師,研究方向?yàn)楣芾韽?fù)雜性,E-mail:songhualing@sdibt.edu.cn。

雷放存(1990-),男,安徽池州人,碩士生,攻讀山東工商學(xué)院管理科學(xué)與工程專業(yè),研究方向?yàn)橘Y源管理與復(fù)雜性,E-mail:LFC900000@163.com。

N944.16;F407.1

A

1004-4051(2017)05-0046-07

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