SOM神经网络和C-均值法在负荷分类中的应用
基于rfm分析的银行信用卡客户的行为评分模型应用自组织映射神经网络som和apriori方法
Ｘｐ＝（ｘｐｌ，ｘｐ２，．．．，ｘｐｉ，．．．，ｘｐｎ）７ 每个输出神经元的输出值记为撕，ｊ＝１，２，．．．，ｍ。与莉个输
之前的大部分研究都是以建立准确的信用或行为的评分模型以及如何利用各种统计 方法来提高分类模型的准确度为焦点。然而，因为银行数据库的多维性，它包含有大量 的月账户记录和日交易记录，即使有了高准确度的评分模型，也会经常出现一些错误的 分类模式。
本文引入了数据挖掘的方法，建立一个基于ＲＦＭ分析的数据挖掘的行为评分模型 来分析银行信用卡客户的行为，这一模型包括了对现实中的数据集进行数据处理和准备、 进行评分和客户轮廓刻画，建立的这个标准模型具有很大的实用性。两阶段的行为评分 模型的框架也是验证了实际申请中评分分析过程中数据挖掘的有效性。
由于原始数据库存在如下问题：数据不完整，存在大量的空缺值；含噪声数据，存 在大量冗余和噪声数据；数据不一致，原始数据取自各实际应用系统，而各应用系统的 数据缺乏统一标准，数据结构也有较大差异；不同的数据挖掘算法对数据有相应的要求， 因此在挖掘之前需要对原始数据进行大量的预处理工作，以减少挖掘过程中的故障，提 高数据挖掘模式的质量，降低实际挖掘所需要的时间。
Ｔｈｅ Ｂｅｈａｖｉｏｒａｌ Ｓｃｏｒｉｎｇ Ｍｏｄｅｌ ｏｆ Ｃｒｅｄｉｔ Ｃａｒｄ Ｃｕｓｔｏｍｅｒｓ ｉｎ ａ Ｂａｎｋ Ｂａｓｅｄ ｏｎ ＲＦＭ
…一ｔｈｅ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ＳＯＭ ａｎｄ Ａｐｒｉｏｒｉ ．
Ｌｉａｎｇ Ｃｈａｎｇｙｏｎｇ Ｚｈａｏ Ｙａｎｘｉａ
SOM算法研究与应用
SOM算法研究与应用SOM算法，也称为自组织映射算法（Self-Organizing Maps），是一种无监督学习算法，用于将高维数据映射到低维空间中。
SOM算法由芬兰科学家Teuvo Kohonen于1982年所提出，并且在计算机科学和机器学习领域中具有广泛的应用。
SOM算法的核心思想是通过将输入数据映射到一个拓扑结构上的低维空间中，实现数据的可视化和分类。
SOM网络由一个二维或三维的网格组成，每个网格单元称为节点。
在训练过程中，每个节点与输入数据之间存在权重向量，而权重向量则决定了节点在低维空间中的位置。
SOM算法通过迭代的方式，不断调整权重向量以逼近输入数据的分布特征，从而实现数据的映射和聚类。
1.初始化网络：定义网络的拓扑结构和每个节点的权重向量，通常权重向量随机初始化。
2.选择输入数据：从训练数据集中随机选择一个数据作为当前迭代的输入。
3.计算获胜节点：通过比较输入数据与每个节点的权重向量，选择距离最接近输入数据的节点作为获胜节点。
4.更新获胜节点和邻近节点的权重向量：根据获胜节点和邻近节点的拓扑关系，调整它们的权重向量，使其更接近输入数据。
5.更新学习率和邻域半径：随着迭代的进行，逐渐减小学习率和邻域半径，以缓慢调整节点的权重向量。
6.重复步骤2至5，直到达到指定的迭代次数或网络达到收敛。
1.数据聚类：SOM算法可以将相似的数据映射到相邻的节点上，从而实现聚类。
聚类结果可以帮助我们理解数据的分布特征和相似性，从而进行更深入的分析和决策。
2.数据可视化：SOM算法将高维数据映射到低维空间中，可以将数据可视化为二维或三维的网格结构。
这种可视化方法可以帮助我们直观地理解数据之间的关系和规律。
3.特征提取：SOM算法可以通过调整权重向量的方式，将数据映射到低维空间中，从而实现特征提取。
通过SOM算法提取的特征可以用于后续的分类、聚类或识别任务。
4.异常检测：SOM算法可以识别输入数据与大多数数据不同的节点，从而实现异常检测。
自组织映射神经网络(SOM)在图像分类中的应用
２１ ０ ０年 ３月 第 １ 期
伊犁师 范学 院学报 （ 自然科学版 ）
Ｊ ｕｎ ｌ ｆ ｌＮｏｍａ ｉｅｓ ｏｒ ａ ｏ ｉ ｒ ｌ Ｙｉ ＵｎＶ ｒ （ Ｎ￣ｕａ ｃｅ ｃ ｄｔ ｎ） ｒｌ ｉｎ ｅＥ ｉｏ Ｓ ｉ
Ｍ ａ ０ｌ ２ Ｏ ＮＯ １ ．
１１ 颜 色特 征 ．
收稿 日期 ：２ ｏ 一Ｏ 一ｌ ｏ９ ２ ５
监督学 习的神 经元 网络 模型 ，具有 自组织 功能 ，网
基金项 目：伊 犁师范学院科研计划项 目资助 （ Ｂ ０９ ７ Ｙ ２０３ ）．
作者简介：林玲 （ ９ ５ ） ，伊犁师范学院计算机科学 系讲师，硕士 ，研 究方向：图像识别、计算机教 学 １７ 一 ，女
特 征 不 同，它们将 聚类 于不 同特 征 的空间区域 ．
个 正式 统一 的定义 ｐ ，一般 认 为纹 理是灰 度在 】
空 间一定 的形 式变化 而产 生 的图案 ，所谓灰 度就 是 指黑 白图像 中点 的颜 色深度 ，范 围一般 从０ ５ ， ￣２ ５ 白色 为２５ ５ ，黑色 为０ ，故黑 白图片也称 灰度 图像 ， 彩色 图像 的灰度是 其转化 为 黑 白图像 后 的像 素值 ． １ 形状 特征 ． ３
一
图像 分类 是根 据 图像 中 同类景 物在 相 同的条件
下 ，应具有 相 同或 现 出同类景物 的某种 内在 的相 似性 ， 即 同类 景 物 像 元 的特 征 向量 将 聚类 于 同 ～特 征 的 空间 区域 ，而不 同景物 其光谱 信息特 征和空 间信息
第１ 期
林玲 ，伊力亚尔： 自 组织映射神经网络 （ Ｏ ） Ｓ Ｍ 在图像分类中的应用
４ ７
络通过 自身训练 ， 自动对输入模式进行分类 】通 ．
电子电路的神经网络算法优化考核试卷
B. L2正则化
C. Dropout
D.所有以上选项
18.在电子电路优化中，以下哪种神经网络结构可以用于特征提取？（）
A.自编码器
B.卷积神经网络
C. SOM网络
D. RBF网络
19.以下哪个参数可以影响神经网络的优化效果？（）
A.学习率
B.批量大小
C.最大迭代次数
D.所有以上选项
20.以下哪种方法可以用于神经网络模型的加速训练？（）
A.梯度下降算法
B.共轭梯度算法
C.牛顿法
D.拉格朗日乘数法
3.神经网络优化过程中，以下哪些方法可以用来防止过拟合？（）
A.增加隐藏层神经元数量
B.早期停止
C.正则化
D.数据增强
4.以下哪些神经网络结构可以用于模式识别？（）
A.多层感知器
B.卷积神经网络
C.循环神经网络
D. SOM网络
5.神经网络的激活函数有哪些？（）
3. √
4. ×
5. √
6. ×
7. √
8. ×
9. ×
10. √
五、主观题（参考）
1.应用场景：神经网络在电子电路优化中可用于参数预测、性能优化和故障诊断。优势：神经网络具有强大的非线性映射能力，能适应复杂问题，提高设计效率。
2.原理：反向传播算法通过计算输出误差，反向更新各层权重。权重更新依据梯度下降原则，以减小输出误差。
A. Sigmoid函数
B. ReLU函数
C. Softmax函数
D. Gaussian函数
6.在电子电路优化中，以下哪些是神经网络的优势？（）
A.强大的非线性映射能力
B.良好的自适应性
《学习的门道：探秘认知负荷理论》随笔
《学习的门道：探秘认知负荷理论》阅读札记目录一、内容综述 (2)1. 对认知负荷理论的初步了解 (3)2. 本书的目的和结构概述 (4)二、认知负荷理论基础 (5)1. 认知负荷的定义与分类 (7)a. 输入负荷 (7)b. 心理负荷 (8)c. 其他负荷 (9)2. 认知负荷的理论模型 (11)a. 资源分配模型 (12)b. 工作记忆模型 (13)c. 自我调节模型 (14)三、认知负荷理论在学习中的应用 (15)1. 高效学习策略的培养 (16)a. 分散学习与集中学习 (17)b. 主动学习法 (19)c. 自我测试与复习策略 (19)2. 减轻认知负荷的方法 (21)a. 信息压缩技术 (22)b. 学习者中心设计 (23)c. 任务分解与逐步呈现 (24)四、认知负荷理论的实践意义 (25)1. 教育改革与资源优化 (27)2. 个性化学习系统的设计与开发 (28)3. 人工智能辅助教学的探索 (29)五、结论与展望 (30)1. 认知负荷理论在教育领域的价值与局限 (31)2. 未来研究方向与展望 (32)一、内容综述《学习的门道：探秘认知负荷理论》是一篇关于认知负荷理论在学习领域的应用和实践的文章。
文章首先介绍了认知负荷理论的基本概念，包括认知负荷、认知负荷理论的发展历程以及认知负荷对学习的影响。
文章详细阐述了认知负荷理论在教育领域的具体应用，如课程设计、教学方法、评估方式等方面的探讨。
文章还从心理学和神经科学的角度分析了认知负荷对学习过程的影响机制，为教育工作者提供了理论依据和实践指导。
在阅读过程中，作者通过对大量案例和研究的分析，揭示了认知负荷对学生学习成绩、学习动机、学习策略等方面的影响。
文章还提出了一些有效的应对策略，帮助教育工作者减轻学生的认知负荷，提高学生的学习效果。
这些策略包括合理安排课程内容、采用多样化的教学方法、关注学生的个体差异等。
《学习的门道：探秘认知负荷理论》为我们提供了一个全新的视角来认识和解决学习过程中的认知负荷问题。
深度学习在电力负荷调度中的应用实例
深度学习在电力负荷调度中的应用实例随着社会的快速发展，电力需求不断增长，传统的电力负荷调度面临着越来越大的挑战。
在此背景下，深度学习作为一种强大的数据处理和模式识别工具，被广泛应用于电力负荷调度中。
其通过分析大型复杂数据集，从中提取有效信息，以优化电力资源的配置，提高电网的运行效率。
接下来，将探讨深度学习在电力负荷调度中的一些应用实例，以及这些实例所带来的特点和优势。
一、深度学习基本原理深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，尤其适用于大规模数据集。
与传统机器学习方法相比，深度学习能够自动提取特征，减少特征工程的工作。
其多层结构可以对高维数据进行有效建模，通过训练网络参数，以获取对输入数据的深层次理解。
在电力负荷调度领域，深度学习的主要应用包括负荷预测、负荷监测、需求响应等。
以下将详细介绍这几个方面的应用实例。
二、电力负荷预测准确的负荷预测是电力系统管理的重要任务之一。
通过预测未来负荷，电力公司可以更好地规划发电和供电方案，避免过多的能源浪费或电力不足。
深度学习在负荷预测中的应用，相较于传统的线性回归和时间序列分析方法，展现出更强的性能。
一个具体实例是利用循环神经网络（RNN）进行日负荷预测。
某地区的电力公司采用RNN模型，通过历史负荷数据（如气温、湿度、风速等气象因素）进行训练，结果显示，该模型相较于传统方法在预测精度上有显著提升。
这种改进不仅使得电力公司能够更准确地预测短期负荷，还降低了因预测误差导致的经济损失。
三、电力负荷监测负荷监测是确保电力系统稳定运行的重要环节。
在此方面，深度学习技术可用于异常检测与故障诊断。
例如，通过利用卷积神经网络（CNN），对电流、电压信号进行实时监测，当监测到信号的异常波动时，モデル能够迅速识别出潜在故障。
在某些实验中，研究人员利用CNN从大量历史监测数据中学习到正常和异常操作模式。
当系统发生异常时，模型能够及时发出警报，并指出可能的故障来源，从而减少停电事件的发生，提高了电网的可靠性和应急响应能力。
一种优化的SOM模型及其在轴承故障诊断中的应用
一种优化的SOM模型及其在轴承故障诊断中的应用魏永合;冯睿智;魏超;王晶晶【摘要】SOM网络作为一种无导师的神经网络,因其具有较强的聚类能力而被广泛应用于各个领域,针对SOM神经网络在训练过程中对权值的初始化及邻域的更新过程中存在的不足,提出一种优化方法,该方法通过"概率正态分布法"使初始权值更为合理的分布在可行空间中,通过衡量权值与输入向量间的亲和力来确定邻域范围的大小.实验数据证明:优化后的SOM神经网络在识别轴承故障类型时效果良好.%SOM network is a kind of unsupervised neural network,which is widely used in various different fields.SOM network training process has some weaknesses in initial weight and neighborhood size update rule.An optimization method is proposed.It uses probability with normal distribution theory to distribute initial weight more reasonable,which decides neighborhood size based on the affinity between input and stly,experiment result shows this method could improve classification function of SOM neural network.【期刊名称】《沈阳理工大学学报》【年(卷),期】2017(036)003【总页数】6页(P81-86)【关键词】SOM神经网络;优化方法;初始权值;邻域范围【作者】魏永合;冯睿智;魏超;王晶晶【作者单位】沈阳理工大学机械工程学院,沈阳 110159;沈阳理工大学机械工程学院,沈阳 110159;沈阳理工大学机械工程学院,沈阳 110159;沈阳理工大学机械工程学院,沈阳 110159【正文语种】中文【中图分类】TH133近几十年来，随着科学技术与工业需求的发展,机械设备不断向大型化、连续化、高速化、重载化和智能化等方向发展，机械设备的工作环境也更加复杂、更加苛刻，这类复杂的设备发生意外或突然故障，不仅会影响企业的生产效率、造成经济损失，而且会增加企业的维护和修缮成本，严重时甚至造成人员伤亡。
SOM神经网络
第4章 SOM自组织特征映射神经网络生物学研究表明，在人脑的感觉通道上，神经元的组织原理是有序排列的。
当外界的特定时空信息输入时，大脑皮层的特定区域兴奋，而且类似的外界信息在对应的区域是连续映像的。
生物视网膜中有许多特定的细胞对特定的图形比较敏感，当视网膜中有若干个接收单元同时受特定模式刺激时，就使大脑皮层中的特定神经元开始兴奋，输入模式接近，与之对应的兴奋神经元也接近；在听觉通道上，神经元在结构排列上与频率的关系十分密切，对于某个频率，特定的神经元具有最大的响应，位置相邻的神经元具有相近的频率特征，而远离的神经元具有的频率特征差别也较大。
大脑皮层中神经元的这种响应特点不是先天安排好的，而是通过后天的学习自组织形成的。
据此芬兰Helsinki大学的Kohonen T.教授提出了一种自组织特征映射网络（Self-organizing feature Map，SOM），又称Kohonen网络[1-5]。
Kohonen认为，一个神经网络接受外界输入模式时，将会分为不同的对应区域，各区域对输入模式有不同的响应特征，而这个过程是自动完成的。
SOM网络正是根据这一看法提出的，其特点与人脑的自组织特性相类似。
4.1 竞争学习算法基础[6]4.1.1 自组织神经网络结构1．定义自组织神经网络是无导师学习网络。
它通过自动寻找样本中的内在规律和本质属性，自组织、自适应地改变网络参数与结构。
2．结构层次型结构，具有竞争层。
典型结构：输入层＋竞争层。
如图4-1所示。
竞争层图4-1 自组织神经网络结构输入层：接受外界信息，将输入模式向竞争层传递，起“观察”作用。
竞争层：负责对输入模式进行“分析比较”，寻找规律，并归类。
4.1.2 自组织神经网络的原理1．分类与输入模式的相似性分类是在类别知识等导师信号的指导下，将待识别的输入模式分配到各自的模式类中，无导师指导的分类称为聚类，聚类的目的是将相似的模式样本划归一类，而将不相似的分离开来，实现模式样本的类内相似性和类间分离性。
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２１ Ｏ １年 ８月
电 力 系 统 及 其 自 动 化 学 报
Ｐｒ ｃ ｅ ｉ ｇ ｆｔ ｅ ＣＳ ＥＰ Ａ ｏ ｅ ｄ ｎ ｓ ｏ ｈ Ｕ— Ｓ
Ｖｏ ． ３ Ｎｏ ４ １２ ．
Ｃ 均值 法 在 负 荷分 类 中的应 用 一
ｍｅ ｎ ｅ ｈ ｄ ｆ ｒｆ ｒｈ ｒ ｃｕ ｔ ｒ ｇ Ｓ ｍｕ ａｉ ｎ ｒ ｓ ｌｓｓ ｏ ｔ ａ ｈ ｒ ｐ ｓ ｄ ｍ ｅ ｈ ｄ ｃ ｎ ａ ｔ ｍａ ｉａｌ ｂ ａ ｓｍ ｔ ｏ ｏ ｕ ｔ ｅ ｌ ｓ ｅ ｉ ． ｉ ｌｔｏ ｅ ｕ ｔ ｈ ｗ ｈ ｔｔ ｅ ｐ ｏ ｏ ｅ ｔ ｏ ａ ｕ ｏ ｔ ｌ ｏ — ｎ ｃ ｙ ｔ ｉ ｈ ｅ ｔｃａ ｓｆ ａ ｉ ｎ ｎｕ ｅ ，ａ ｄ ｉ ｉ ｒ ｃ ｉａ ａ ｄ ｅ ｆ ｃ ｉ ｅ ｆ ｒ ｌ ａ ｈ ｒ ｃ ｅ ｉ ｔ ｓ ｃａ ｓｆ ａ ｉ ｎ ａ ｎ ｔ ｅ ｂ ｓ ｌ ｓ ｉ ｃ ｔ ｍｂ ｒ ｎ ｔ ｓｐ ａ ｔｃ ｌ ｎ ｆ ｅ ｔ ｏ ｏ ｄ ｃ ａ ａ ｔ ｒｓ ｉ ｌ ｓ ｉ ｃ ｔ ． ｉ ｏ ｖ ｃ ｉ ｏ Ｋｅ ｒ ｓ ｐ ｗｅ ｙ ｔ ｍｓ ｌ ａ ｄ ｌ ｇ； ｌ ａ ｈ ｒ ｃ ｅ ｉ ｔ ｓ ｃａ ｓｆ ａ ｉｎ； ｓ ｌ ｏ ｇ ｎ ｚｎ ｅ ｔ ｒ ｍａ ｙ ｗｏ ｄ ： ｏ ｒ ｓ ｓ ｅ ； ｏ ｄ ｍｏ ｅｉ ｎ ｏ ｄ ｃ ａ ａ ｔ ｒｓｉ ｌｓ ｉ ｃ ｔｏ ｃ ｉ ｅｆ ｒ ａ ｉｉ ｇ ｆ ａ ｕ ｅ ｐ
中 图分 类 号 ： ＴＭ７ ４ ｌ 文 献 标 志 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１ ０ — ９ ０ ２ １ ） ４ ０ ３ — ４ ０ ３８ ３ （０ １ ０— ０ ６ ０
Ａｐ ｉ ａ ｉ ｎ ｏ ＯＭ ｕ ａ ｔ ｒ ｎｄ Ｃ ｅ ｎ ｐｌｃ ｔｏ ｆ Ｓ Ｎｅ ｒ ｌＮｅ ｗｏ ｋ ａ Ｍ ａ ｓ Ｍ ｅ ｈｏ ｎ Ｌｏ ｄ Ｃｌ ｓ ｉｉ ａ ｉ ｎ ｔ ｄ ｉ ａ ａ ｓｆｃ ｔ０
点 作 为 ｃ 均 值 算 法 的初 始 输 入 进 一 步 聚 类 。最 后 通 过 动 模 实 验 的 分 类 结 果 表 明 该 方 法 可 自动 获 取 分 类 数 ， 一
应 用 于 负 荷 特 性 分 类 研 究 中具 有 较 强 的 实 用 性 和 有 效 性 。 关 键 词 ：电 力 系 统 ； 荷 建 模 ； 荷 特 性 分 类 ；自组 织 特 征 映 射 ；Ｓ 负 负 ＯＭ 神 经 网 络 ； 一 值 法 Ｃ均
ｆｃ ｔｏｎ ｍ ｅ ｈ ｓ ｄ ｏ ＳＯ Ｍ ｕ ａ ｔ ｉａ ｉ ｔ ｏｄ ｂａ ｅ ｎ ｎｅ ｒ ｌｎｅ ｗｏｒ ａ ｍ ｅ ｎｓ ｌ ｏｒｔ ｋ ｎｄ Ｃ ａ ａｇ ｉｈｍ ａ ｒ ｐｏ ｅ ． Ｌｏ ｄ ｍ ｏｄ ｌｐ ａ ｅ ｅ ｓ ｗ ｓｐ ｏ ｓ ｄ ａ ｅ ａｒ ｍ ｔ ｒ ａ ｅｃ ｓ ｎ ａ ｈ ｈａ ａ ｔ ｒｓ ｉ ｅ ｔ ｓ ｉ ｈｅ ｃｕｓ ｅ ｎａｙｓｓ Ｔｈｅ ｉ ｉｉｌｔａｎｉ ａ ｐｌｓ ａｒ ｌｓ ｉｉｄ ｕｓｎｇ ｒ ｈｏ ｅ ｓｔ ｅ ｃ ｒ ｃ ｅ ｉｔｃ ｖ ｃ ｏｒ ｎ ｔ ｌ ｔ ｒａ ｌ ｉ ． ｎ ｔａ ｒ ｉ ｎｇ ｓ ｍ ｅ ｅ ｃａ ｓｆｅ ｉ ＳＯＭ ｅ ａ ｅ ｗ ｏ ｋ，ａ ｈ ｔ ｉ ｄ ｃｕｓ ｅ ｉ ｇ ｎｕ ｂｅ ｎ ｌ ｓ ｅ ｉ ｅ ｅ ｅ ｇｉ ｎ ａ ｎ ｔａ ａ ｕ ｆＣ ｎ ｕｒ ｌｎ ｔ ｒ ｎｄ ｔ ｅ ｏｂ ａｎｅ ｌ ｔ ｒｎ ｍ ｒ ａ ｄ ｃ ｕ ｔ ｒｎｇ ｃ ｎｔ ｒａｒ ｖｅ ｓ ｉ ｉｉｌｖ ｌ ｅ ｏ
的有 效 途 径 。文 中 提 出基 于 Ｓ ＯＭ 神 经 网络 的 ｃ 一均 值 聚 类 算 法 的新 的 负 荷 分 类 方 法 ： 负 荷 模 型 参 数 作 为 以 负荷 动 态 特 性 分 类 特 征 向量 ， 用 Ｓ Ｍ 神 经 网络 对 初 始 训 练 样 本 进 行 分 类 ， 获 得 的 聚 类 数 目和 各 类 中 心 应 Ｏ 将
ｏ ｃｅ ｃ ＆ Ｔｅ ｈ ｏ ｏ ｙ，Ｃｈ ｎ ｓ ａ４ ０ １ ，Ｃｈ ｎ ｆＳ ｉｎ ｅ ｃ ｎ ｌｇ ａｇｈ １１ ４ ｉａ；
２ Ｃ ｎ ｒ ｌ ｏ ｌ＇ Ｈｏ ｐｔ ｌ ｆＺ ａ ｊ ｎ ． ｅ ｔａ ｐｅ ｓ ｉａ ｈ ｎ ｉ ｇ，Ｚ ａ ｊ ｎ ２ ０ ７ ｈ ｎ ） Ｐｅ ｓ ｏ ａ ｈ ｎｉ ｇ ５ ４ ３ ，Ｃ ｉ ａ ａ
王 文 生 ，王 进 ，王 科 文
（ ． 沙理 工大 学 电气 与信 息工程 学 院 ，长沙 ４ ０ １ ；２ 湛 江 中心人 民 医院 ，湛江 ５ ４ ３ ） １长 １１４ ． ２ ０ ７
摘 要 ： 荷 时 变 性 和分 散 性 已经 成 为 制 约 负 荷 模 型 推 广 应 用 的 主要 因 素 ， 负 荷 特 性 分 类 则 是 解 决 这 个 问题 负 而
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓｒ ｃ ：Ｔｈ ｉ ａ ｉｂ ｅ ａ ｄ ｄ ｓ ｅ ｓｖ ｈ ｒ ｃ ｅ ｉｔｃ ｆ ｌａ ｉ ｔｔ ｅ ａ ｐ ｉａ ｉｎ ｏ ｈ ｏ ｄ ｍｏ ｅ ，ａ ｄ ｅ ｔｍｅ ｖ ｒａ ｌ ｎ ｉｐ ｒ ｉ ｅ ｃ ａ ａ ｔ ｒｓ ｉｓ ｏ ｏ ｄ ｌ ｍｉ ｈ ｐ ｌ ｔｏ ｆｔ ｅ ｌａ ｄ ｌ ｎ ｃ ｔ ｅ ｌ ａ ｈ ｒ ｃ ｅ ｉｔ ｓ ｃａ ｓｆ ａ ｉ ｎ ｉ ａ ｆｅ ｔ ｅ ａ ｐ ｏ ｃ ｏ ｓ ｌ ｅｔ ｉ ｐ ｏ ｌｍ．Ｉ ｈ ｓｐ ｐ ｒ ｅ ｃ ａ ｓ — ｈ ｏ ｄ ｃ ａ ａ ｔ ｒｓ ｉ ｌｓ ｉ ｃ ｔｏ ｓ ｎ ｅ ｆ ｃ ｉ ｐ ｒ ａ ｈ ｔ ｏ ｖ ｈ ｓ ｒ ｂ ｅ ｃ ｉ ｖ ｎ ｔ ｉ ａ ｅ ，ａｎ ｗ ｌ ｓ ｉ
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