TED經(jīng)典演說：墜機讓我學(xué)到的三件事

　　3月24日，德國漢莎航空一架空客A-320客機，在法國南部阿爾卑斯墜毀，機上150人或已全部遇難�？针y事故讓許多家庭支離破碎，小編今日為大家整理了一段經(jīng)典TED演說，當(dāng)事人Ric Elias講述全美航空1549號航班迫降事件對他人生的重大改變。生活中的挫折往往不期而至，一個人應(yīng)當(dāng)用怎樣的心態(tài)面對這個世界?希望大家看后有所啟示……

　　《墜機讓我學(xué)到的三件事》是一段經(jīng)典TED演說，幸存之后，Ric告訴大家：“我鼓勵今天要坐飛機的各位，想像如果你坐的飛機出了同樣的事，最好不要，但想像一下，你會如何改變?有什么是你想做卻沒做的，因為你覺得你有其它機會做它?你會如何改變你的人際關(guān)系，不再如此負(fù)面?最重要的是，你是否盡力成為一個好父母?”

　　附文本：

　　想像一個大爆炸，當(dāng)你在三千多英尺的高空;想像機艙內(nèi)布滿黑煙，想像引擎發(fā)出喀啦、喀啦、喀啦、喀啦、喀啦的聲響，聽起來很可怕。

　　那天我的位置很特別，我坐在1D，我是唯一可以和空服員說話的人，于是我立刻看著他們，他們說，“沒問題，我們可能撞上鳥了�！睓C長已經(jīng)把機頭轉(zhuǎn)向，我們離目的地很近，已經(jīng)可以看到曼哈頓了。

　　兩分鐘以后，三件事情同時發(fā)生：機長把飛機對齊哈德遜河，一般的航道可不是這樣。他關(guān)上引擎。想像坐在一架沒有聲音的飛機上。然后他說了幾個字，我聽過最不帶情緒的幾個字，他說，“即將迫降，小心沖擊。”

　　我不用再問空服員什么了。我可以在她眼神里看到恐懼，人生結(jié)束了。

　　現(xiàn)在我想和你們分享那天我所學(xué)到的三件事。

　　在那一瞬間內(nèi)，一切都改變了。我們的人生目標(biāo)清單，那些我們想做的事，所有那些我想聯(lián)絡(luò)卻沒有聯(lián)絡(luò)的人，那些我想修補的圍墻，人際關(guān)系，所有我想經(jīng)歷卻沒有經(jīng)歷的事。之后我回想那些事，我想到一句話，那就是，“我收藏的酒都很差。”因為如果酒已成熟，分享對象也有，我早就把把酒打開了。我不想再把生命中的任何事延后，這種緊迫感、目標(biāo)性改變了我的生命。

　　那天我學(xué)到的第二件事是，正當(dāng)我們通過喬治華盛頓大橋，那也沒過多久，我想，哇，我有一件真正后悔的事。雖然我有人性缺點，也犯了些錯，但我生活得其實不錯。我試著把每件事做得更好。但因為人性，我難免有些自我中心，我后悔竟然花了許多時間，和生命中重要的人討論那些不重要的事。我想到我和妻子、朋友及人們的關(guān)系，之后，回想這件事時，我決定除掉我人生中的負(fù)面情緒。還沒完全做到，但確實好多了。過去兩年我從未和妻子吵架，感覺很好，我不再嘗試爭論對錯，我選擇快樂。

　　我所學(xué)到的第三件事是，當(dāng)你腦中的始終開始倒數(shù)“15，14，13”，看到水開始涌入，心想，“拜托爆炸吧!” 我不希望這東西碎成20片，就像紀(jì)錄片中看到的那樣。當(dāng)我們逐漸下沉，我突然感覺到，哇，死亡并不可怕，就像是我們一生一直在為此做準(zhǔn)備，但很令人悲傷。我不想就這樣離開，我熱愛我的生命。這個悲傷的主要來源是，我只期待一件事，我只希望能看到孩子長大。

　　一個月后，我參加女兒的表演，她一年級，沒什么藝術(shù)天份，就算如此。我淚流滿面，像個孩子，這讓我的世界重新有了意義。當(dāng)時我意識到，將這兩件事連接起來，其實我生命中唯一重要的事，就是成為一個好父親，比任何事都重要，我人生中唯一的目標(biāo)就是做個好父親。

　　那天我經(jīng)歷了一個奇跡，我活下來了。我還得到另一個啟示，像是看見自己的未來再回來，改變自己的人生。

　　我鼓勵今天要坐飛機的各位，想像如果你坐的.飛機出了同樣的事，最好不要，但想像一下，你會如何改變?有什么是你想做卻沒做的，因為你覺得你有其它機會做它?你會如何改變你的人際關(guān)系，不再如此負(fù)面?最重要的是，你是否盡力成為一個好父母?

　　淺談基于分層模糊推理的墜機搜索方案

　　1.模型建立

　　本文采用模糊推理來評估各機型的整體性能。設(shè)計步驟如下：

　　第一步，確定輸入輸出，選擇語言變量，實現(xiàn)搜索飛機的性能參數(shù)模糊化。以速度和傳感器搜索直徑作為輸入變量構(gòu)成的模糊推理機為例，速度v 用語言變量為：低速、中速、高速、超高速;搜索直徑用語言變量為：很小范圍、小范圍、中范圍、大范圍;輸出是搜索飛機的性能評估指數(shù)c，用5 個語言變量為：弱、較弱、中等、較強、強。

　　第二步，確定每個語言變量的隸屬度函數(shù)。搜索飛機速度，搜索范圍和搜索飛機的性能評估指數(shù)的隸屬度函數(shù)。

　　第三步，設(shè)計模糊推理規(guī)則庫，選擇模糊推理機。建立速度—搜索范圍推理規(guī)則。當(dāng)搜索飛機的速度越大，傳感器搜索范圍越大時，搜索飛機的性能評價越高，分配給它的區(qū)域面積也就越大。

　　同理，按照上述方法可以設(shè)計出航程—搜索范圍推理機、續(xù)航時間—搜索范圍推理機。共3 個左層單模糊推理器，每個模糊推理器的推理結(jié)果是一個依據(jù)輸入變量從而得到搜索飛機的性能評估指數(shù)，3層推理器得到3 個性能評估指數(shù)(c1,c2,c3)。

　　然后， 利用模型1 中的數(shù)據(jù)依次求出各機型3 個性能評估指數(shù)。

　　其中，cji (i=1,2,...7,j=1,2,3)為第 種機型對應(yīng)的第j 個性能評估指數(shù)。

　　第四步，對矩陣C 的數(shù)據(jù)進行融合處理，得到3 個模糊推理器的綜合模糊輸出，數(shù)據(jù)融合采用乘積的形式。

　　第五步， 對數(shù)據(jù)融合和歸一化的結(jié)果即為搜索飛機性能評價數(shù)值結(jié)果pi。

　　2.模型求解

　　這里總共使用7 種機型的數(shù)據(jù)主要考慮航程、探測范圍、單位時間耗油量、續(xù)航時間、四個參數(shù)指標(biāo)。A 型機各參數(shù)值依次為：6477、120、74、5;B 型機：550、200、52、2.5;C 型機860、200、58、4.5;D 型機：964、180、64、4.8;E 型機：3380、400、240、4.4;F 型機：1339、150、80、6.3。假定搜索區(qū)域為正八邊形，面積為S。

　　首先，求解速度和傳感器探測范圍作為輸入變量構(gòu)成的模糊推理機。

　　第一步，速度、探測范圍、搜索飛機的性能評估指數(shù)c1的語言變量均依次用1、2、3、4 描述。

　　第二步，確定每個語言變量的隸屬度函數(shù)。其中探測范圍的等級按遞增的方式分為4 等級， 范圍依次為：100~150,150~200,200~250,250 以上;速度的等級也按遞增的方式分為4 個等級，范圍依次為：190~200，200~210，210~220,220 以上。

　　第三步，設(shè)計模糊推理規(guī)則庫，選擇模糊推理機。構(gòu)造的速度-探測范圍推理規(guī)則用矩陣nji表示， 代表第i 個級別的速度和第j 個級別的探測范圍對應(yīng)的性能評估指數(shù)。

　　同理， 航程的隸屬度劃分為4 個等級。范圍依次為：0~800，800~1200，1200~1600，1600 以上。由航程推理機得到搜索飛機的性能評價指數(shù)為c2。續(xù)航時間的隸屬度劃分為4 個等級。范圍依次為：0~2，2~4，4~6，6 以上。由續(xù)航時間推理機得到搜索飛機的性能評價指數(shù)為c3。均符合上述推理規(guī)則表。

　　然后，依次找到各機型對應(yīng)的性能指數(shù)(c1,c2,c3)。

　　第四步，對矩陣C 中的數(shù)據(jù)進行融合處理，得到3 個模糊推理器的綜合模糊輸出。數(shù)據(jù)融合采用乘積的形式，求出的A 的值為：

　　A=[48 24 24 36 125 36 1]

　　第五步，對A 進行歸一化處理，即可得到各機型分配百分比pi的值。結(jié)果如下：0.1633、0.0816、0.0816、0.1224、0.4252、0.1224、0.0034。

　　第六步，在每種機型分配的區(qū)域內(nèi)，確定應(yīng)該分配的該機型的架數(shù)。

　　劃分思想如下： 用m1 ：m2 ：...：m7來表示七種機型的分配的比例，S 表示區(qū)域的最小分割單位的面積。則各區(qū)域依次分配的面積為：m1s，m2 s，...，m7 s。

　　從而可以求出s 的值， 進而可以依次求出各機型分配的區(qū)域面積：m1 s，m2 s，...，m7 s。之后， 為各區(qū)域確定該機型飛機所以分配的架數(shù)。飛機架數(shù)的確定可用給定的分割區(qū)域的面積除以每架飛機一次所能搜索的區(qū)域面積即可得到該區(qū)域應(yīng)分配飛機的架數(shù)。

　　假設(shè)，總的搜索區(qū)域面積S 為7560000 平方公里，則各機型應(yīng)分配的架數(shù)依次為：3、6、4、6、6、3、5。

　　3.靈敏度分析

　　在模型中，通過改變雷達探測范圍w 的數(shù)值，使其依次為：w+10，w+30，w+50， 通過計算, 上述結(jié)果在不同雷達探測范圍下的誤差為0.0055。根據(jù)模型靈敏度可以看出該模型是理想的。

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