TED经典演说：坠机让我学到的三件事
3月24日，德国汉莎航空一架空客A-320客机，在法国南部阿尔卑斯坠毁，机上150人或已全部遇难。空难事故让许多家庭支离破碎，小编今日为大家整理了一段经典TED演说，当事人Ric Elias讲述全美航空1549号航班迫降事件对他人生的重大改变。生活中的挫折往往不期而至，一个人应当用怎样的心态面对这个世界?希望大家看后有所启示……
《坠机让我学到的三件事》是一段经典TED演说，幸存之后，Ric告诉大家：“我鼓励今天要坐飞机的各位，想像如果你坐的飞机出了同样的事，最好不要，但想像一下，你会如何改变?有什么是你想做却没做的，因为你觉得你有其它机会做它?你会如何改变你的人际关系，不再如此负面?最重要的是，你是否尽力成为一个好父母?”
附文本：
想像一个大爆炸，当你在三千多英尺的高空;想像机舱内布满黑烟，想像引擎发出喀啦、喀啦、喀啦、喀啦、喀啦的声响，听起来很可怕。
那天我的位置很特別，我坐在1D，我是唯一可以和空服员说话的人，于是我立刻看着他们，他们说，“没问题，我们可能撞上鸟了。”机长已经把机头转向，我们离目的地很近，已经可以看到曼哈顿了。
两分钟以后，三件事情同时发生：机长把飞机对齐哈德逊河，一般的航道可不是这样。他关上引擎。想像坐在一架没有声音的飞机上。然后他说了几个字，我听过最不带情绪的几个字，他说，“即将迫降，小心冲击。”
我不用再问空服员什么了。我可以在她眼神里看到恐惧，人生结束了。
现在我想和你们分享那天我所学到的三件事。
在那一瞬间内，一切都改变了。我们的人生目标清单，那些我们想做的事，所有那些我想联络却没有联络的人，那些我想修补的围墙，人际关系，所有我想经历却没有经历的事。之后我回想那些事，我想到一句话，那就是，“我收藏的酒都很差。”因为如果酒已成熟，分享对象也有，我早就把把酒打开了。我不想再把生命中的任何事延后，这种紧迫感、目标性改变了我的生命。
那天我学到的第二件事是，正当我们通过乔治华盛顿大桥，那也没过多久，我想，哇，我有一件真正后悔的事。虽然我有人性缺点，也犯了些错，但我生活得其实不错。我试着把每件事做得更好。但因为人性，我难免有些自我中心，我后悔竟然花了许多时间，和生命中重要的人讨论那些不重要的事。我想到我和妻子、朋友及人们的关系，之后，回想这件事时，我决定除掉我人生中的负面情绪。还没完全做到，但确实好多了。过去两年我从未和妻子吵架，感觉很好，我不再尝试争论对错，我选择快乐。
我所学到的第三件事是，当你脑中的始终开始倒数“15，14，13”，看到水开始涌入，心想，“拜托爆炸吧!” 我不希望这东西碎成20片，就像纪录片中看到的那样。当我们逐渐下沉，我突然感觉到，哇，死亡并不可怕，就像是我们一生一直在为此做准备，但很令人悲伤。我不想就这样离开，我热爱我的生命。这个悲伤的主要来源是，我只期待一件事，我只希望能看到孩子长大。
一个月后，我参加女儿的表演，她一年级，没什么艺术天份，就算如此。我泪流满面，像个孩子，这让我的世界重新有了意义。当时我意识到，将这两件事连接起来，其实我生命中唯一重要的事，就是成为一个好父亲，比任何事都重要，我人生中唯一的目标就是做个好父亲。
那天我经历了一个奇迹，我活下來了。我还得到另一个启示，像是看见自己的未来再回來，改变自己的人生。
我鼓励今天要坐飞机的各位，想像如果你坐的.飞机出了同样的事，最好不要，但想像一下，你会如何改变?有什么是你想做却没做的，因为你觉得你有其它机会做它?你会如何改变你的人际关系，不再如此负面?最重要的是，你是否尽力成为一个好父母?
浅谈基于分层模糊推理的坠机搜索方案
1.模型建立
本文采用模糊推理来评估各机型的整体性能。设计步骤如下：
第一步，确定输入输出，选择语言变量，实现搜索飞机的性能参数模糊化。以速度和传感器搜索直径作为输入变量构成的模糊推理机为例，速度v 用语言变量为：低速、中速、高速、超高速;搜索直径用语言变量为：很小范围、小范围、中范围、大范围;输出是搜索飞机的性能评估指数c，用5 个语言变量为：弱、较弱、中等、较强、强。
第二步，确定每个语言变量的隶属度函数。搜索飞机速度，搜索范围和搜索飞机的性能评估指数的隶属度函数。
第三步，设计模糊推理规则库，选择模糊推理机。建立速度—搜索范围推理规则。当搜索飞机的速度越大，传感器搜索范围越大时，搜索飞机的性能评价越高，分配给它的区域面积也就越大。
同理，按照上述方法可以设计出航程—搜索范围推理机、续航时间—搜索范围推理机。共3 个左层单模糊推理器，每个模糊推理器的推理结果是一个依据输入变量从而得到搜索飞机的性能评估指数，3层推理器得到3 个性能评估指数(c1,c2,c3)。
然后， 利用模型1 中的数据依次求出各机型3 个性能评估指数。
其中，cji (i=1,2,...7,j=1,2,3)为第 种机型对应的第j 个性能评估指数。
第四步，对矩阵C 的数据进行融合处理，得到3 个模糊推理器的综合模糊输出，数据融合采用乘积的形式。
第五步， 对数据融合和归一化的结果即为搜索飞机性能评价数值结果pi。
2.模型求解
这里总共使用7 种机型的数据主要考虑航程、探测范围、单位时间耗油量、续航时间、四个参数指标。A 型机各参数值依次为：6477、120、74、5;B 型机：550、200、52、2.5;C 型机860、200、58、4.5;D 型机：964、180、64、4.8;E 型机：3380、400、240、4.4;F 型机：1339、150、80、6.3。假定搜索区域为正八边形，面积为S。
首先，求解速度和传感器探测范围作为输入变量构成的模糊推理机。
第一步，速度、探测范围、搜索飞机的性能评估指数c1的语言变量均依次用1、2、3、4 描述。
第二步，确定每个语言变量的隶属度函数。其中探测范围的等级按递增的方式分为4 等级， 范围依次为：100~150,150~200,200~250,250 以上;速度的等级也按递增的方式分为4 个等级，范围依次为：190~200，200~210，210~220,220 以上。
第三步，设计模糊推理规则库，选择模糊推理机。构造的速度-探测范围推理规则用矩阵nji表示， 代表第i 个级别的速度和第j 个级别的探测范围对应的性能评估指数。
同理， 航程的隶属度划分为4 个等级。范围依次为：0~800，800~1200，1200~1600，1600 以上。由航程推理机得到搜索飞机的性能评价指数为c2。续航时间的隶属度划分为4 个等级。范围依次为：0~2，2~4，4~6，6 以上。由续航时间推理机得到搜索飞机的性能评价指数为c3。均符合上述推理规则表。
然后，依次找到各机型对应的性能指数(c1,c2,c3)。
第四步，对矩阵C 中的数据进行融合处理，得到3 个模糊推理器的综合模糊输出。数据融合采用乘积的形式，求出的A 的值为：
A=[48 24 24 36 125 36 1]
第五步，对A 进行归一化处理，即可得到各机型分配百分比pi的值。结果如下：0.1633、0.0816、0.0816、0.1224、0.4252、0.1224、0.0034。
第六步，在每种机型分配的区域内，确定应该分配的该机型的架数。
划分思想如下： 用m1 ：m2 ：...：m7来表示七种机型的分配的比例，S 表示区域的最小分割单位的面积。则各区域依次分配的面积为：m1s，m2 s，...，m7 s。
从而可以求出s 的值， 进而可以依次求出各机型分配的区域面积：m1 s，m2 s，...，m7 s。之后， 为各区域确定该机型飞机所以分配的架数。飞机架数的确定可用给定的分割区域的面积除以每架飞机一次所能搜索的区域面积即可得到该区域应分配飞机的架数。
假设，总的搜索区域面积S 为7560000 平方公里，则各机型应分配的架数依次为：3、6、4、6、6、3、5。
3.灵敏度分析
在模型中，通过改变雷达探测范围w 的数值，使其依次为：w+10，w+30，w+50， 通过计算, 上述结果在不同雷达探测范围下的误差为0.0055。根据模型灵敏度可以看出该模型是理想的。
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