DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 讨论 本研究发现各型变应性皮肤血管炎患者血清MAO含量高于健康对照组，有统计学意义。MAO是一种含铜的酶，广泛分布于体内各组织器官，尤其在肝、肾、胰、心和结缔组织中。血清中的单氨氧化酶主要来源于结缔组织中。其生理功能因不同组织而异 [ 2 ] - [ 6 ] 。单胺氧化酶(Monoamine oxidase， MAO)是5-HT合成及代谢的关键酶，相应的基因与疾病的关系受到国内外研究者的关注 [ 2 ] - [ 6 ] 。单胺氧化酶(MAO)为含黄素类的单胺类氧化酶，存在于细胞的线粒体外膜上，催化单胺类物质被氧化脱氨，生成过氧化氢、氨和相应醛。过去一直认为血浆MAO升高，主要发生于肝脏纤维化、肢端肥大症。最近，MAO在心血管疾病中的作用逐步得到重视。研究证实MAO是心肌活性氧(ROS)的主要来源，并且，通过ROS能分别触发不同的信号路径导致心肌细胞增殖、肥大或凋亡 [ 7 ] 。 还有在观察单胺氧化酶单克隆抗体(MAOmAb)对大鼠血管源性脑水肿(VBE)的治疗作用时发现MAO mAb对减少VBE大鼠脑灰、白质水分含量、降低血脑屏障(BBB)通透性均有显著效果，尤其对白质的脱水作用更显著 [ 8 ] 。 单胺氧化酶导致细胞间基质中5-HT浓度的变化，而5-HT是一种重要的神经递质和炎症介质，影响血管的渗透性，尤其是中性粒细胞的浸润渗出，导致周围组织的炎症，水肿，瘀斑，紫癜，坏死，溃疡[ 1 ] -[ 6 ] 。 目前认为变应性皮肤血管炎的主要病理变化是小血管周围的纤维蛋白样坏死及中性粒细胞浸润与核碎裂[ 1 ] [ 5 ] 。由此可见MAO，5-HT在变应性皮肤血管炎的发病中起着重要作用。 本研究发现各型变应性皮肤血管炎患者血清总IgE含量高于健康对照组，有统计学意义。有研究发现慢性荨麻疹患者和健康者在血清总IgE水平上差异有统计学意义，且当血清总IgE ≥ 175 IU/mL时，其与病情分级成正相关。认为慢性荨麻疹患者血清二胺氧化酶(DAO)活性降低及血清总IgE水平过高，可能与其慢性病程及严重程度有关[ 9 ] 。有数据表明，皮肤肥大细胞表现出对基于血管定位的IgE的选择性吸收。此外，血管周围的肥大细胞获得IgE是通过伸长细胞跨越血管壁去捕捉管腔IgE [ 10 ] -[ 12 ] 。IgE介导的皮肤反向被动Arthus反应(实验性局部过敏反应，称为阿瑟氏反应）可作为皮肤血管炎嗜酸性粒细胞浸润的实验模型[ 10 ] -[ 12 ] 。 有认为变应性皮肤血管炎是一种免疫球蛋白沉积于真皮血管归与毛细血管纤维蛋白样坏死处所致的免疫复合物疾病[ 1 ] [ 5 ] 。由此可见IgE参与了变应性皮肤血管炎的发病。 综上所述，我们认为，① 当致敏原(如细菌，病毒，异性蛋白等)刺激时，Langerhans细胞递呈，启动免疫级联反应，联接IgE抗体，5-HT与5-HT抗体结合，在MAO参与下分解5-HT，由此启动﹑造成皮肤血管炎症，出现变应性皮肤血管炎；② 当体内发生自身免疫反应时(比如在下列条件的诱导下：链球菌性咽炎，药物，自身免疫病，化学品等)，IgE联接的自身抗原谱参与其中的免疫反应，第三个系统——芳香胺类系统(catecholamines， CAs)，CAs由免疫细胞合成(包括MAO，5-HT)，调节许多免疫功能从而也参与了其中的免疫反应，出现变应性皮肤血管炎；③ 我们认为MAO，5-HT，IgE共同参与了变应性皮肤血管炎的发病过程，为临床诊断及治疗提供了科学依据。
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user: 摘 要 本文分别提出了检验广义指数分布位置参数及尺度参数变点的似然比方法和CUSUM方法，并针对尺度参数无显式估计导致检验统计量的临界值不易计算的问题，提出了用于近似统计量临界值的Bootstrap方法。模拟结果表明，似然比方法在检验位置参数变点时优于CUSUM方法，但无法检验出尺度参数变点，而CUSUM方法对两类参数变点都有较好的检验效果，结合两种方法能区分出两类参数变点。最后应用本文方法分析了一组电压数据，说明所给方法的有效性和实用性。 关键词 :广义指数分布，变点，似然比，CUSUM，Bootstrap
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user: 1. 引言 广义指数分布是由Gupta和Kundu [ 1 ] 在1999年提出的，其分布函数和密度函数分别为 ， ， (1) 其中 为尺度参数， 为位置参数，将该分布记为 。当 时，GE分布为指数分布。广义指数分布已被广泛应用到可靠性寿命分析、物理工程、临床医学、图像处理等领域。近年来对这一分布的研究已有了一些成果，如文献 [ 2 ] 讨论了其次序统计量的矩；文献 [ 3 ] 给出了其贝叶斯统计推断；文献 [ 4 ] 在逐步增加I型截尾试验下，给出了尺度参数 的近似极大似然估计；文献 [ 5 ] 给出了该分布的极大似然估计、矩估计、分位数估计、最小二乘估计和线性矩估计这五种估计，并对各类估计进行了数值模拟，得出极大似然估计均方误差最小；文献 [ 6 ] 将该分布与Gamma分布和Weibull分布分别进行比较，得出该分布在偏斜寿命数据中估计效果更好，可以替代Gamma分布和Weibull分布。 指数分布、Weibull分布、Gamma分布、双参数指数分布、广义指数分布等都是描述产品可靠性的常用分布，但由于诸多因素的影响，这些寿命分布中的参数可能在某个时刻发生改变，即产生变点。当数据中出现变点时，如果继续按照原有分布描述数据就会产生错误，因此检验这些寿命分布中的参数变点非常重要。为此，黄志坚和张志华 [ 7 ] 研究了可靠性数据在变点前后服从不同参数的指数分布产品的寿命分布，并且给出了参数的极大似然估计和贝叶斯估计。王黎明和王静龙 [ 8 ] 基于U-统计量，针对位置参数模型讨论了位置参数变点的检验问题，并将结果应用到了双参数指数分布和Weibull分布尺度参数变点的检验问题中。谭常春等 [ 9 ] 针对Gamma分布利用累积和方法介绍了检测变点位置的程序，并给出了变点的强相合估计和强收敛速度。王黎明 [ 10 ] 讨论了双参数指数分布变点的统计推断问题，给出了检验的渐近分布和变点的估计。而关于广义指数分布参数变点的检验问题尚无研究成果。 本文介绍了检验广义指数分布序列中位置参数变点和尺度参数变点的似然比方法和CUSUM方法，并针对尺度参数无显式估计导致检验统计量的临界值不易计算的问题，提出了用于近似统计量临界值的Bootstrap方法。数值模拟结果表明，似然比方法在检验位置参数变点时优于CUSUM方法，但是无法检验出尺度参数变点，而CUSUM方法对两类参数变点都有较好的检验效果，在检验时无法区分出位置参数变点和尺度参数变点，所以结合这两种方法能更好地检测广义指数分布中的两类参数变点。此外，和用渐近临界值做检验相比，利用Bootstrap方法做检验也能够较好的控制经验水平，且方便实际操作。最后应用本文方法分析了一组电压数据，说明所给方法的有效性和实用性。
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user: 2. 方法介绍 2.1. 似然比方法 2.1.1. 位置参数b的似然比检验 设 是来自广义指数分布(1)的一组样本，参数分别是 ， 。假定 已知，不妨设 ，则关于参数 的变点检验即是检验原假设 ： 和备择假设 ： ，其中， 是变点的位置， ， 为样本容量。在原假设 下的对数似然函数为 ， 则 的极大似然估计为 ，由于 不是无偏的，修正之后得到无偏估计 ，因此在 下的对数似然函数可化为 。 在备择假设 下的对数似然函数为 ， 则 ， 的极大似然估计分别为 ， ， 修正 ， 得到其无偏估计分别为 ， 。 故而在 下的对数似然函数可化为 ，因此，检验 的似然比统计量为 ， 其中， ， ， ， 。 在给定显著性水平 下，当 ( 为临界值)时，拒绝原假设 ，认为序列中存在位置参数变点，否则，接受原假设 ，认为位置参数没有发生改变。 2.1.2. 尺度参数l的似然比检验 与上节类似地，关于参数 的变点检验即是检验原假设 ： 和备择假设 ： ，其中， 是变点的位置， ， 为样本容量。在原假设 下的对数似然函数为 ， 对 求偏导数： ，得出 ， (2) 其中 ， 由文献 [ 11 ] 可知式(2)存在唯一解，运用Newton-Raphson迭代法可求出其近似解 。在备择假设 下的对数似然函数为 ， 对 ， 分别求偏导数： ， ，得到 ， (3) ， (4) 其中 ， 。 同理，通过Newton-Raphson迭代法可以求出(3)、(4)的解 ， 。因此，检验 的似然比统计量为 。 在给定显著性水平 下，当 ( 为临界值)时，拒绝原假设 ，认为序列中存在尺度参数变点，否则接受原假设 ，认为尺度参数没有发生改变。虽然可以通过迭代的方法来计算 ， ，但在实际应用中这种方法极为不便，为此进一步提出如下CUSUM方法。 2.2. CUSUM方法 设 是来自广义指数分布(1)的一组样本，变点出现在 时刻， ， 为样本容量。记 ， ， ， ，构造统计量 ， 文献 [ 12 ] 给出了 的极限分布，即 ， 其中， 是 的一致估计， 是布朗桥。 故而得到CUSUM检验统计量 。 该方法对检验位置参数 和尺度参数 中的变点时都有效。在给定显著性水平 下，当 ( 为临界值)时，拒绝原假设，认为序列中存在变点，否则接受原假设，认为序列中的参数没有发生改变。 2.3. Bootstrap近似法 由于似然比统计量的渐近分布不易得到，故而构造Bootstrap抽样方法来确定统计量的经验临界值。Bootstrap方法已广泛应用于抽样技术中，陈占寿等 [ 13 ] 为确定监测统计量的临界值并避免估计厚尾指数，提出了Bootstrap重抽样方法。赵春辉等 [ 14 ] 提出了一种基于均值函数的核估计检验统计量，得到统计量在原假设和备择假设下的极限分布，并构造了Bootstrap方法对非参数回归模型均值函数结构变点进行检验，证明了检验和估计的一致性。 Bootstrap方法的步骤如下： 第一步，从 中任意抽取 个Bootstrap样本 。 第二步，将 代入统计量 ，计算统计量 的值。 第三步，重复第一步和第二步m次，用 的经验分位数作为 的临界值。 这里只给出了统计量 的Bootstrap近似方法，实际上，对于统计量 亦可采用类似方法计算临界值。
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user: 3. 数值模拟 本节通过数值模拟的方法，来检验上节所提方法的有限样本的性质，重点分析样本容量、参数值、变点位置等因素对上述两种检验统计量的影响。所有模拟程序均通过matlab软件生成(见附录)，首先利用渐近方法模拟临界值，其方法是取样本容量为5000，令 ， ，通过10，000次循环计算出统计量 和 的经验分位数作为其临界值。Bootstrap方法的重抽样次数 。 表1给出的是两种检验统计量在不同的样本容量条件下模拟所得的经验水平，循环次数为10，000 (下同)，检验水平 ，0.05，0.01。通过观察可以发现，统计量 和 的经验水平都比较接近于检验水平，经验水平扭曲的程度随样本容量的增大而减小。利用渐近临界值和Bootstrap方法做检验时，两种检验统计量都能较好的控制经验水平，但是实际中 和 是未知的，需提前估计，且不同的 和 对应不同的临界值，这给实际应用带来极大的不便，而Bootstrap方法不需要估计这些未知参数，在实际应用中更加方便。 表2给出了位置参数 的取值在 处由1变为2和1/2时两种检验统计量的经验势，变点位置 取0.25，0.5，0.75，检验水平为0.05 (下同)。可以看出，当样本容量逐渐增大时，统计量 和 的经验势均在增高，这说明两种统计量对位置参数 的检验是一致的。但是似然比统计量 明显比CUSUM统计量 的检验效率高，说明似然比统计量在检验位置参数变点时优于CUSUM统计量。当变点位置 靠近序列中间时，模拟所得的经验势比变点位置在两端时的经验势高，说明两种检验统计量对在序列中间位置出现的位置参数变点的检验效果更好。此外，利用渐近临界值和Bootstrap方法做检验所得的检验效率比较接近，这说明在实际应用中可以用Bootstrap方法代替渐近方法模拟临界值。 表3给出了尺度参数 的取值在 处由1变为2和1/2时两种检验统计量的经验势。可以看出，似然比统计量的检验效率较低，说明统计量 对尺度参数 的变化不敏感，无法检验出序列中的尺度参数变点。当样本容量逐渐增大时，统计量 的经验势逐渐增高，当样本容量n = 200时，其经验势已非常接近1，说明CUSUM统计量对尺度参数变点的检验效果较好。当变点位置 靠近序列中间时，CUSUM统计量模拟所得的经验势比变点位置在两端时的经验势高，这说明CUSUM统计量对在序列中间位置出现的尺度参数变点的检验能力较强。 综上所述，在检验位置参数变点时，两种检验统计量是一致性检验，且似然比统计量 的检验效果优于CUSUM统计量，若变点恰好发生在序列的中间位置时，两种统计量的检验能力最强。在检验尺度参数变点时，似然比统计量 对尺度参数 的检验效果较差，无法检验出尺度参数变点，而CUSUM统计量对两类参数变点都比较敏感，在检验时无法区分出位置参数变点和尺度参数变点，所以结合这两种统计量能更好地检测广义指数分布序列中的两类参数变点。此外，利用Bootstrap方法做检验时控制经验水平的能力和用渐近临界值做检验时是一致的，且Bootstrap方法在实际操作时更为方便，所以在实际应用中可以用Bootstrap方法来代替渐近方法。总之，在实际应用时可以将似然比统计量和CUSUM统计量组合考虑来区分两类参数变点，以便得出更准确的结果。
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user: 4. 实例分析 本节通过一组家庭电力消费的数据来说明本文方法的有效性。数据包括2006年12月16日20:40~23:59家庭电力消费中电压的200个观测值，该数据集可以从UCI机器学习数据库 (http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Individual+household+electric+power+consumption)中的“Individual Household Electric Power Consumption Data Set”中得到。图1是电压的原始数据图，图2的Q-Q图表明电压数据服从广义指数分布，因此，我们所选用的数据符合前文中提出的假设。 下面对数据做变点检验，按照CUSUM统计量 对图1数据进行计算，得到 (临界值由Bootstrap方法模拟得到)，说明检验结果显著，即第97个数据处存在变点。但无法确定是位置参数还是尺度参数发生了改变。按照似然比统计量 对图1数据进行计算，检验结果不显著，即没有发现变点。根据上节中两种检验统计量对两类参数变点的检验能力分析可知，正是尺度参数 的变化，产生了变点。 Table 1 Empirical size (percent 统计量 渐近 Bootstrap 10% 5% 1% 10% 5% 1% 100 9.6 4.9 0.9 9.2 4.8 1.2 10.1 5.9 1.0 10.1 4.7 1.4 200 9.9 5.1 1.0 9.9 5.0 1.1 10.3 5.3 1.1 9.8 5.2 1.0 表1. 经验水平(%) Table 2 Empirical power of (percent 渐近 Bootstrap 100 0.25 0.5 0.75 60.0 79.7 65.1 32.4 51.0 25.7 54.8 70.9 60.5 36.7 52.5 25.9 0.25 0.5 0.75 66.7 78.1 60.3 34.3 60.4 37.8 59.2 73.3 54.9 35.9 65.9 41.2 200 0.25 0.5 0.75 93.9 98.8 94.3 63.4 87.3 55.2 92.7 97.9 93.2 64.6 88.0 55.5 0.25 0.5 0.75 94.4 98.5 93.0 67.3 92.3 74.6 90.6 98.1 92.2 70.5 94.6 76.1 表2. 参数 的经验势(%) Table 3 Empirical power of (percent 渐近 Bootstrap 100 0.25 0.5 0.75 50.6 56.8 45.1 45.6 90.0 77.7 49.7 55.7 44.5 44.1 89.1 77.4 0.25 0.5 0.75 16.5 24.5 18.8 78.2 89.4 44.5 15.3 22.8 16.6 77.8 89.7 44.9 200 0.25 0.5 0.75 74.9 81.8 69.3 89.2 99.7 98.1 75.3 81.9 70.1 90.2 99.8 99.2 0.25 0.5 0.75 40.9 54.8 46.5 98.8 99.9 88.3 38.9 54.5 47.2 98.5 99.9 90.5 表3. 参数 的经验势(%) 图1. 电压随时间变化的原始数据 图2. 广义指数分布的Q-Q图 综上所述，该家庭在2006年12月16日20:40~23:59期间的电压有明显的突变，变点出现在22:16时刻，自22:16~23:59电压升高，究其原因是因为这期间电器基本不运作，用电量明显减少，故而电压升高。
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user: 5. 结论 本文介绍了检验广义指数分布序列位置参数变点和尺度参数变点的似然比方法和CUSUM方法，并针对尺度参数无显式估计导致检验统计量的临界值不易计算的问题，提出了用于近似统计量临界值的Bootstrap方法。数值模拟结果表明，似然比方法在检验位置参数变点时优于CUSUM方法，但是无法检验出尺度参数变点，而CUSUM方法对两类参数变点都有较好的检验效果，在检验时无法区分出位置参数变点和尺度参数变点，所以结合这两种方法能更好地检测广义指数分布中的两类参数变点。此外，和用渐近临界值做检验相比，利用Bootstrap方法做检验也能够较好的控制经验水平，且方便实际操作。最后应用本文方法分析了一组电压数据，说明所给方法的有效性和实用性。
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user: 摘 要 为应对我国老龄化的加速发展，各种不同的养老模式应运而生。目前存在的养老模式都未真正的满足我国的养老需求。本文综合分析各养老模式存在的问题，结合我国养老面临的问题以及我国独有的有利条件，提出了适合我国国情的“朋辈互助养老模式”，希望可以推动我国养老事业的发展。 关键词 :养老，模式，朋辈互助
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user: 1. 引言 自20世纪90年代以来，中国的老龄化进程加快，呈现出“未富先老”的趋势。伴随着我国人口生育率和出生率的降低，21世纪将是我国人口老龄化发展速度最为迅速的时期，预计2020年我国的老年人口将达到2.48亿，老龄水平将达到17.17%。老龄化的快速发展使得中国养老成为社会普遍关注的重大社会问题。在党和政府的推动下，我国养老事业获得较快发展。养老模式也在不断的创新和发展，推出了社区养老、住房养老、家庭养老等新型养老模式。但是现有的养老模式都有其特定的适用范围，面临一定的障碍，不能满足中国养老需求。从我国实际出发，探索、创新符合我国实情的，具有中国特色的养老模式极具重要意义。
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user: 2. 国内外研究现状 国外有关养老问题的研究大致分为三个方面。一是有关老人非正式照顾的研究，这是一种自然机制，由家庭、朋友和邻居组成。Angel (1997)认为在该系统内，家庭成员扮演重要的角色，朋友和邻居提供的服务有限[ 1 ] ；Johnson & Catalano (1983)认为朋友和邻居对于身体健康老人的帮助是重要的。另一方面有关老人正式照顾系统的研究。所谓正式照顾系统主要指机构照顾 [ 2 ] 。机构照顾容易造成社会疏离(Wong， 1992)、财政负担过重(Chow， 1993)等问题 [ 3 ] [ 4 ] 。第三方面是有关老人社区照顾的研究。Victor (1994)指出社区照顾是通过把专业或专门人员安排进社区之中，为居住在自己家里的老人提供养老服务的模式。此后，社区照顾发展为“社区中照顾”，即由非专业或非专门人员志愿地或半有组织地为老人提供照顾(Victor， 1994) [ 5 ] 。随着退休金及生活水平的提高，“社区中照顾”开始逐渐向“由家庭照顾”发展。有关养老问题的研究开始转向如何为家庭提供系统的支持，充分发挥“家庭照顾”的服务能力，满足老人养老的需要。由于机构养老的不尽人意以及政府负担等问题，西方发达国家养老研究日趋重视支持家庭养老相关系统的研究，这也是提高老人养老质量的必然要求。 在中国，随着老龄化速度的加快，传统家庭养老模式受到严峻挑战，有关养老模式的研究迅速发展起来。从时间上看，20世纪80年代至20世纪末的研究侧重于农村养老问题的研究；2000年后，研究开始侧重中外养老模式比较研究，城市养老问题研究。对农村养老问题的研究仍主要停留在养老经济来源方面的分析(吴晓东，2002；宋健，2006) [ 6 ] [ 7 ] 。对城市养老问题的研究不但涉及经济供养，还涉及到生活照料、精神慰藉等养老质量问题。此外，在近来的研究中，无论是农村社区养老，还是城市社区养老，有关互助养老的研究成为一个重要的研究趋势，如邱华丽(2013)提出的社会互助养老 [ 8 ] ；胡文慧、王雪琪等(2013)提出的互助社区新型养老产业模式 [ 9 ] ；古怀璞(2013)提出的农村互助养老等 [ 10 ] 。 目前来看，大家对于养老的内容已经取得共识，即养老不仅包括经济供养、生活照料，精神慰藉等同重要。对于传统家庭养老功能的弱化认识也较为一致，强调建立多样化的养老模式。此外，当前研究揭示问题的较多，反映老年人养老需求的较多，但真正从我国整体出发，国家事情出发，寻求解决方案的较少，也导致很多研究研究很难付诸于实践，相关的养老模式很难落地。 如何针对我国实情，尊重中国传统与老年人需求，整合资源，破解养老难题，生活照顾与精神慰藉并重，提高老年人生活质量是研究的重要趋势。
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user: 3. 中国现有养老模式面临的障碍与有利条件 我国养老面临的问题：1) 人口老龄化趋势加快，2) 公办养老资金缺口大，3) 家庭养老功能日益弱化，4) 老龄人口人均收入偏低，5) 社区养老设施匮乏，相应的我国现有的养老模式面临着一些障碍。综合中国养老制约因素，各类养老模式面临的问题，以及中国养老独有的有力条件，确定中国养老模式创新发展的原则与方向。各类养老模式面临的问题以及中国独有的有力条件如图1所示。
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user: 4. 中国养老模式构建原则与朋辈互助养老模式的提出 基于以上分析，中国养老模式创新发展需坚持如下原则： 1) 养老模式应能充分实现物质养老与精神养老的双重需要，必须重视老人的精神需求。这是提高养老质量的必要要求，也是衡量养老模式是否科学、合理的基本依据。 2) 充分利用有力条件，整合各方资源，调动各方力量，解决国家财力不足，社区改造困难等问题。 3) 坚持从实际出发，实事求是的原则。养老模式应具有可行性，有现实的操作条件。 按照以上分析，要实现精神养老，老年人就应尽可能与家人、亲戚、朋友等关系较为亲密的人在一起生活；要解决当前财力不足，就应利用当前老人人力资源，让他们发挥作用；要解决社区养老设施建设、改造问题，应整合社区老年人现有财政，提供社区房产的集约使用，节约出的房产用于养老设施建设；要解决当前老年人人均收入水平低，难以负担养老成本的问题，应使老年人相互照顾，节约人工成本，降低养老机构的成本费用。 基于如上考虑，养老模式的创新发展应充分考虑亲戚、朋友甚至同事因素，因为他们是一个较为紧密的关系团队，关系不容易破裂。建立此种基础上的互助养老模式关系网络紧密，互惠性强，也较容易 图1. 各类养老模式面临的问题以及中国独有的有利条件 达成共识。同样也可以实现财产整合，资源集约的目的，大大降低养老成本。如果再有相关政策的支持，该种养老模式推行将更为有效。 综上，可以把这种建立在朋友、同辈(同龄或相近)关系上的，按照互惠的目的，相互提供生活照料、精神慰籍，高质量的度过晚年生活的养老模式成为“朋辈互助”养老模式。 朋辈有“朋友”和“同辈”的双重含义。“朋友”指有过交往并且值得信赖、十分友好的人；“同辈”指同年龄者或年龄相近者。同龄伙伴通常有共同的爱好、价值观和文化背景，彼此之间容易理解、沟通，可以提供相互的精神慰籍。 朋辈养老是互助性养老，是“一人帮大家，大家帮一人”，相互支持，相互帮助。朋辈养老也是互惠性养老，每一个老人既是养老服务的提供者，也是养老服务的享有者。朋辈养老还是资源集约型养老。这种养老模式集中了老人有限的资源，发挥了养老的规模性。总的来说，该种养老模式具有如下特征或意义。 1) 建立朋辈关系之上，关系紧密，互助的基础稳固，不容易破裂。这是与普通互助养老的重要区别。普通互助养老模式往往面临关系不够紧密，成员信任度不强，或者是价值观念、生活习惯不熟悉而导致互助关系破裂的现象。此外，由于互助成员不够熟悉，对未来能否得到互助服务存在疑虑，侧重于考虑个人利益等，互助网络也难以形成。此外，建立朋辈关系的养老也容易取得子女的信任，子女也更放心。 2) 建立朋辈关系之上的朋辈养老模式更容易达成物质养老与精神养老的双重目的。对于老人而言，遇到精神问题、心理困扰，最先向亲戚或朋友倾诉或寻求帮助。同辈、或朋友之间通过有相同的价值观、爱好和文化背景，彼此之间也容易理解、沟通，能够达成较好的养老质量。 3) 建立朋辈关系之上的养老模式更容易形成资源集约，资产管理机制更为灵活，为推进社区养老设置完善与改造提供了便利。建立朋辈关系的养老模式，成员之间信任度高，便于达成共识，这位整合利用成员的不动产提供便利。在社区中，通过成员的集中居住，可以空置更多的空间，用于文化娱乐、体育锻炼、医疗卫生等基础设施建设，养老设施更为完善，提高养老质量。 4) 专业养老与自助养老相结合，节省人力、物力，降低专业养老机构的投资，降低成本。朋辈养老模式充分利用老年人力资源，引导老年人积极参与社会，成员之间相互照料。这就节约了大量的人力成本。同时，通过团购的方式，也有利于降低养老服务的采购成本，节约物力。再次，通过朋辈养老空置出的空间可以降低政府、民办养老机构的投资，增加服务供给，降低他们的运营成本，进而降低养老服务价格，惠及老年群体。 5) 方式灵活，建立朋辈关系之上的养老既可以在家中实现，也可以由社区集中实现，还可以在养老机构中实现。这种灵活的养老模式与其他养老模式结合，将有利于推动其他养老模式的落实与推广。 总之，朋辈养老模式不但有利于有效应对当前国家财力有限、老年人人均收入低、民办养老机构价格高、社区养老设施完善改造难等问题，还有利于更高层次满足老年人精神需求，降低子女的顾虑，提高资源的集约使用，降低养老成本费用等优势。
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user: 5. 推动朋辈互助养老模式实施的建议 朋辈互助养老模式适合我国国情，特色鲜明，优势突出，是值得大力倡导和推行的。为了尽快推动该养老模式的实施推广，建议采取如下措施。 1) 创新发展养老观念，敢于大胆尝试。目前，中国面临者严峻的养老问题，有其特殊性，西方的养老理论与养老模式只能提供参考，解决中国养老问题，必须创新发展养老理念。养老理念的创新不单是政府要创新，养老机构、社区、家庭，乃至老年人自身都要创新发展养老理念。 2) 积极营造朋辈互助养老的氛围。无论是政府，还是社区，以及工作单位，都应积极参与到朋辈互助养老模式。通过宣扬中国优秀的文化传统，引导人们重视亲情、友情，宣扬亲戚、朋友之间的互助、互惠。如组织单位员工团队房产，实现本单位员工的群居；亲戚之间同住一个社区，养老相互照顾等。 3) 出台相关支持朋辈互助养老的支持政策。朋辈互助养老模式并不能离开专业机构的支持，如何提高专业机构参与朋辈互助养老的积极性，需要政府出台相关的支持政策，才能把各类资源整合起来，将互助养老与专业服务有效整合起来，进一步提供养老质量，也使的朋辈互助养老能够良性循环发展。 4) 发挥社区的基础作用，建立营造朋辈关系的途径，开展相应的活动，支持人们形成稳定的朋辈关系。随着社会发展，人逐渐由“单位人”转变为“社区人”，社区在人们日常生活交往中的作用越来越突出。发挥社区作用，积极组织社区活动，将社区中人们组织起来，通过交往，结交朋友，形成互助团队。
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user: 纵向数据与生存数据的联合模型
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user: 摘 要 本文运用机器学习方法对纵向数据与生存数据建模，以机器学习方法代替纵向子模型中的线性随机效应模型；生存子模型仍运用Cox比例危险模型。与传统的建模方法做对比，此建模方法的生存子模型残差图诊断符合理论结果，纵向子模型的残差要比线性混合模型分散。 关键词 :联合模型，机器学习，殃残差，Cox-Snell残差
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user: 1. 引言 在医学临床实验中经常收集到单个观测对象的多个指标的多次测量结果即纵向数据和时间事件数据。对于这类测量结果的研究经常被分开分析，但是在某种场合，感兴趣的却是这纵向结果和生存结果的相关结构。在过去的二十年中，这种数据的统计分析引起了统计学家的关注。纵向数据和时间事件数据的联合模型也随之发展，并广泛应用于医学中随访数据的分析。Rizopoulos [ 1 ] 等给出了这类测量结果研究的综述。 纵向数据和时间事件数据的联合模型分为两个部分：纵向子模型和生存子模型。纵向子模型是线性随机效应模型，Diggle [ 2 ] 等给出了这类模型研究的综述。在随机效应服从正态分布的假设下，得到了一些估计方法，例如Laird和Ware [ 5 ] ；Breslow和Clayton [ 3 ] ；Hedeker和Gibbons [ 6 ] 。正态性的假设在数学上带来了方便，然而Fattinger [ 4 ] 等指出：这一假定并不一定总是成立的。当随机效应的分布假设不成立时，估计量的效率可能受到损害。已经有几位学者研究了没有正态性假设时的估计方法，如Fattinger [ 4 ] 等，Magder [ 7 ] 等，Kleinman [ 8 ] 等以及Tao [ 9 ] 等。生存子模型通常是Cox比例危险模型。Cox模型由Cox [ 10 ] 于1972年提出，处理与时间无关的协变量。Andersen和Gill [ 11 ] 于1982年给出了扩展的Cox模型，Fleming和Harrington [ 12 ] 于1991年对扩展的Cox模型做了详细的描述。因此扩展的Cox模型也叫做Andersen-Gill模型。 纵向数据和生存数据的联合模型的标准模型如下： 纵向子模型： (1) 其中 表示t时刻个体的标识物的测量结果， 表示标识物的真实水平， 表示误差项，其服从正态分布 。 表示固定效应 的设计向量。 表示随机效应 的随机效应。假设 服从 生存子模型： 标准比例危险模型：假设协变量与时间无关。 扩展的比例危险模型： (2) 式中 表示基准危险函数即标准比例危险模型中当协变量取值为0或者说 时的危险函数。 表示基准协变量向量， 为其相应的回归系数向量。 表示依时间变化的标识物的当前值，含义与纵向子模型中的 相同。 为纵向结果(纵向标识物)回归系数或者说代表纵向结果与生存结果的关联性，其大小表示纵向结果与生存子模型中危险函数的关联性的强弱。 然而，正如上述所言纵向子模型中的混合随机效应模型需要对数据做各种各样的假设，这些假设，只是数学上方便但不一定满足，因此结果会产生偏倚。近年来机器学习的方法即算法模型被广泛应用，正如吴喜之[ 13 ] [ 14 ] 所说在处理巨大的数据集上，在对付被称为维数诅咒的巨大变量书模式在无法假定总体分布的情况下，在面对众多竞争模型方面，算法建模较经典模型有很多不可比拟的优越性。
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user: 2. 建立模型 2.1. 数据来源及R软件介绍 本文用到的数据集是R软件JM程序包自带的AIDS数据集。R软件是一个开放的统计编程环境，是一种语言，是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。 2.2. 建立模型 1) 传统方法 传统方法也就是纵向子模型在正态性假定条件下的线性混合效应模型，公式(1)。生存子模型是Cox模型，公式(2)。 从表1中可以看出，除了纵向过程中obstime*drugddI项的系数在显著性水平0.05下，不显著外，其他检验都比较显著。 传统的联合模型的纵向子模型是在正态分布的假设下，才能成立，正如Fattinger [ 4 ] 等指出：这一假定并不一定总是成立的。当随机效应的分布假设不成立时，估计量的效率可能受到损害，产生偏倚。现检验残差的正态性。 从图1和表2即残差的QQ和Shapiro正态性检验中都可以看出残差不服从正态分布，即纵向子模型的假设不成立。 2) 机器学习方法 本文在纵向子模型中，用机器学习方法来代替线性混合效应模型做回归分析。机器学习方法主要用决策树回归、Bagging回归、随机森林回归、最邻近方法回归、支持向量机回归五种方法分别对纵向数据做回归分析。因变量为CD4，其他变量为自变量，比较其标准均方误差选择最合适的方法用于联合建模。标准均方误差公式为： 生存子模型不变。但生存子模型中的 用纵向子模型中的回归结果来代替。R代码见附录。 从表3中可以看到机器学习的五种方法的标准均方误中最小的是最邻近方法回归。因此它是拟合aids数据最好的方法。以此方法对aids数据建立纵向子模型。 以aids数据中变量drug为基准协变量，纵向子模型中回归树所得结果作为 ，做Cox回归。 表4中的drugddI系数比表1中的drugddI系数明显小很多，表4中 的系数绝对值要比表1中 系数的绝对值要小；从表5中可得，模型的似然比检验的p值为0；Wald检验的p值为0；Score Table 1 The part results of joint mode Longitudinal Process Event Process 变量 Intercept obstime Obstime*drugddI drugddI Assoct ( ) 系数值 7.2203 −0.1917 0.0116 0.3348 −0.2875 P值 0.0001 0.0001 0.7014 0.0324 0.0001 表1. 联合模型部分结果 Table 2 The result of Shapiro tes Shapiro-Wilk normality test data W statistics value P-value reslmefit 0.94619 2.2 × 10 −16 表2. Shapiro正态性检验结果 Table 3 The results of the regressions of longitudinal submode 方法 决策树 Bagging 随机森林 最邻近方法 支持向量机 NMSE 0.1641386 0.2963151 0.7226739 0.1559414 0.2361392 表3. 纵向子模型的回归方法结果 Table 4 The result 机器学习与Cox比例危险模型的联合模型 变量 drugddI 系数值 0.23238 −0.20830 P值 0.0187 2 × 10 −16 表4. 结果 Table 5 The tests of Cox mode 检验 Likelihood ratio test Wald test Score (logrank) test 统计量值 208.9 144.8 165.1 P值 0 0 0 表5. Cox模型检验 图1. 残差的正态QQ图 检验的P值为0。除了 较小外，三大检验比较显著，似乎拟合得还可以。
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user: 3. 模型诊断 3.1. 纵向子模型的残差对比 从图2中可以看出：左边kknn法得到的残差的趋势是在大概7位置之前残差为负，之后为正；右边线性混合效应模型的残差趋势是在大概7位置之前残差为负，之后为正。在大概7的位置趋势线分成两段，kknn法的趋势线的斜率要比线性混合效应模型的趋势线的斜率大。 从图3中看出：左图，最邻近方法回归的残差散点集中在水平线−6到水平线10之间，主要集中在−6到6之间；右图，线性混合效应残差的散点图范围在−8到8之间，主要集中在−5到5之间。最邻近方法要比线性混合效应回归的残差分散。 3.2. 生存子模型的残差对比 生存模型：Cox回归模型的残差与传统的残差不同。本文用到的是殃残差和Cox-Snell残差。传统的联合模型可以直接提取Cox-Snell残差。而最邻近方法的生存子模型不能够直接提取Cox-Snell残差，但能提取殃残差经以下公式可转换成Cox-Snell残差。转换公式： 殃残差公式： (3) (4) Cox-Snell残差公式： (5) (6) 图4中，左上部分是最邻近方法联合模型的Cox-Snell残差的KM估计，右上是最邻近方法Cox-Snell残差对drug的KM估计；左下是线性混合效应联合模型的Cox-Snell残差的KM估计，右上是线性混合效应联合模型的Cox-Snell残差对drug的KM估计。虚线是其相应的95%逐点的置信区间，灰色实体线是参数为1的指数分布函数。 图2. 线性随机效应回归和最邻近方法回归的残差与拟合值的图像 图3. 最邻近方法和线性混合效应的残差图 图4. 两种方法的对比图 当模型拟合的数据比较好时，Cox-snell残差的生存函数的估计应该围绕参数为1的指数分布函数图像变动。残差图3中，对比左上和左下两图，可以看出左上图大概在横坐标为1的位置开始灰色与Cox-snell残差的KM估计图像不在相交，而左下图从大概横坐标为0.8的位置开始就不再相交。右上和右下的图像对比，最邻近方法联合模型不同药物治疗效果的Cox-snell残差的KM估计图像比线性混合效应联合模型不同药物治疗效果的Cox-snell残差的KM估计图像更接近理想状态。因此最邻近方法联合模型生存部分模型拟合的很好。
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user: 4. 结论 这种纵向数据和生存数据的联合模型的新方法，即纵向子模型用机器学习方法做回归，生存子模型不变，依据Dimitris的诊断方法，拟合出的生存模型比传统的联合模型的生存子模型好，其残差图像更符合理论结果。此外机器学习中的纵向子模型不用考虑各种假设分布，且能充分利用观测变量和观测信息，但就本文而言其残差图比线性混合效应模型的残差图更分散。传统方法中纵向子模型为线性混合效应模型，在建立模型之后需要检验模型的假设条件是否成立。当假设条件成立时，线性混合效应模型模型的标准均方误差要比机器学习方法小很多，此外传统方法比较成熟，因此使用传统方法较好；当不成立时，用机器学习方法建立的联合模型较好，不用考虑违背假设时产生偏倚情况。该文章是对一种新的纵向数据和生存数据联合建模的方法的探讨，仍存在很多不足之处，需要继续深入研究。
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user: 摘 要 女性主义的文学批评模式主要从三个视角看待文学作品：女性人物、女性作者和女性读者。虽然人类的文学长河汹涌流淌的是男性波涛，女性主义的浪花却从一开始就伴随着男性波涛跳跃辉映，一路延绵不息直至融汇入海。《三国演义》是中国文学的鸿篇巨著，尽管发端于男权鼎盛的社会历史时期，仍不乏荧光闪烁着女性主义的妖娆魅影。针对《三国演义》作一番女性主义批评视角的建构和分析，将会是对文学领域本就始终存在的女性主义因素的一次集中发掘和完整审视，从而更加丰富对《三国演义》的认识和鉴赏框架。 关键词 :女性主义，文学批评，三国演义
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user: 1. 引言 二十世纪中叶，伴随着女性群体的整体觉醒和女性主义运动的日渐声隆，文学领域的女性主义批评模式逐渐成形，并发展成为一支声势浩大的文学批评流派，在文学理论与批评的疆域中也框定了一片面积不小的领地[ 1 ] 。女性主义批评模式主要从三个视角巡视文学作品：文学作品中的女性人物刻画、女性作者的创作机理和女性读者的阅读反应[ 2 ] 。经过仔细研究，女性主义批评家们发现：尽管人类的文学从一开始女性人物就从未缺位，但女性人物的刻画还是以满足男性审美情趣为主要目标；数量极少的女性作者也还是为男性读者而创作；女性读者的阅读反应仍然遵循着男性阅读视角的一般规律[ 3 ] 。于是众多女性主义批评家奔走疾呼，希望建立立足于女性群体的文学语境，无论是女性人物、女性作者还是女性读者都应从女性群体的角度出发，搭建一座女性文学高塔，犹如现实中的男女分属不同群体一般，形成属于女性群体本身的文学[ 4 ] 。 《三国演义》是中国文学史上十分重要的一部文学作品，是小说体裁的集大成者，在人物刻画、情节铺陈和主题渲染上都有极其精彩的手法技巧。然而正如女性主义批评家们所看到的那样，《三国演义》中的男权因素不仅浓重而且弥漫无边，充斥着小说中的大小角落，也浸润于作品的字里行间。弥足珍贵的是，《三国演义》里的女性主义因素却没有因此而湮没殆尽，反而像烟波浩渺中的艳红霞光，透过重重雾霭，仍绽放出一抹抹亮丽的色彩。本文就以作品中出现的女性人物为例，意欲窥斑而知全豹，完成对《三国演义》的女性主义批评视角的建构与分析。
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user: 3. 结语 《三国演义》中的女性人物虽然不多，但却反映了当时社会女性群体整体的生态状况，即在男权和夫权位居绝对控制之下，女性群体的地位是次等的，生存状态是完全依附于男性群体之下，一切行为举止以取悦男性群体为衡量标准[ 14 ] 。如从女性主义文学批评模式的视角审视本著，女性作者则无从谈起；女性读者也许存在，但一定是遵循男性读者的解读思路看待书中一人一事的；而女性人物形象，诚如上文所述，透视着男人眼里的女性应有的印象，褒贬评说，全凭男性标准。然而，我们应当看到，在这样的重重束缚之下，女性群体还是展现了与男性群体一样的人性特色。精忠报国不是男人特有的胸怀，循规蹈矩不是女人才应该履行的职责，贪财图贵也是男人的本来面目，一言以蔽之，女性的种种行为表现也毫无例外地发生在所谓的七尺男儿身上，被男人所不齿的女流之辈同样流淌着新鲜沸腾的热血心脉。如果考虑女性群体所承受的无端压力，她们能做出同样的成绩就已经表明她们的能力大大超越于男性之上。认识到这一点，也许是对《三国演义》进行女性主义批评的最大成果！
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user: 摘 要 弗洛伊德人格结构理论把人格的结构分为“本我(伊德/id)”、“自我(ego)”和“超我(superego)”三个部分。《西游记》中四个人物的人格正体现了人格结构中的三个层次。猪八戒、沙僧、唐僧分别代表“本我”、“自我”、“超我”。而孙悟空性格的发展则是理想“自我”的体现。本文通过对三我人格的分析，旨在为读者提供一个认识自己的新途径，更好地指导自身行为。 关键词 :人格结构理论，本我，自我，超我
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user: 1. 引言 《西游记》是中国四大名著中流传最广的小说。历来对《西游记》的研究可谓浩浩荡荡，佳作叠出，但因《西游记》主要讲唐僧师徒西天取经的故事，所以研究者历来多从宗教的角度去理解，黑龙江大学中国古代戏曲与宋金文化研究中心吴光正[ 1 ] 在《<西游记>的宗教叙事与孙悟空的三种身份》中认为孙悟空是为了给自己赎罪而降妖除魔，而唐僧的心性修炼才是作者对《西游记》的整体构思。也有不少学者从精神分析批评的角度探讨该小说。陈强、邵平和[ 2 ] 在《精神分析批评视野下的<西游记>解读》中，把唐僧看作前意识，猪八戒为无意识，孙悟空与沙僧分别是理想的和现实的意识。安徽大学文学院的姚刚[ 3 ] 在《论<西游记>取经人物之“三我”人格》中认为：唐僧、沙僧、八戒构成“超我”、“自我”、“本我”人格的三种典型，悟空则是“三我”的完美糅合。本文笔者在对小说中人物分析的基础上，为其注入现实的解读，希望在了解人格结构三层次理论的基础上，更清醒的认识自己，更好地指导自己在现实中的行为。
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user: 2. 弗洛伊德人格结构理论 弗洛伊德是奥地利精神分析学家，他创立的精神分析学说认为人格的结构可分为“本我”、“自我”和“超我”三个部分。三者所占据的意识水平是不同的。 按“快乐原则”行事的是“本我”。本我是一种遗传下来的原始本能，主要是“力比多(libido)”，即性本能。按“现实原则”行事的是“自我”，是人格结构中代表理智与谨慎的心理媒介。按“道德原则”行事的是“超我”，是外界影响下内化的一种良心、道德、理想准则[ 4 ] 。 《西游记》中猪八戒、沙僧和唐僧分别演绎了“自我”、“本我”以及“超我”三种典型人格，而孙悟空则是三种人格的融合。
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user: 3. 《西游记》中唐僧师徒人物分析 《西游记》这部闻名中外的神魔小说，向人们展示了一个绚丽多彩的神魔世界，人们无不在作者丰富而大胆的艺术想象面前惊叹不已。吴承恩为我们塑造的唐僧师徒四人的人物形象更是深入人心。 3.1. 猪八戒人物分析 3.1.1. “本我”欲望毕露 弗洛伊德认为，“本我”行为的动机来源于心理能量，这些能量又出自先天的驱力和本能。生死和爱欲是最基本的两大本能[ 5 ] 。而猪八戒则是小说中典型的“本我”人格。各种原始欲望在他身上体现得淋漓尽致。 首先，他贪图女色。本是天蓬元帅，但调戏嫦娥被贬下凡最终跟随唐僧西天取经。八戒自知天庭规矩森严，但依然“扯住嫦娥要陪歇”，实是“本我”原欲在作怪。“本我”遵循快乐原则，不受道德制约，八戒此举也就不足为奇了。 虽然因此丧失身份、地位，八戒的原欲依然未受影响。小说中唐僧师徒西天取经途中，一路妖魔鬼怪，艰险异常。每次遇到困难，八戒总是萌生退心，要重回高老庄。追随唐僧取经之前，八戒对其老丈人言道： “…丈人啊，你好生看待我浑家，只怕我们取不成经时，好来还俗，照旧与你做女婿快活”。( [ 6 ] ， p. 234) 其次，八戒贪吃，由体型便可窥探出。“净坛使者”的荣誉称号也并非空穴来风。高老丈人在第十八回《观音院唐僧脱难 高老庄行者降魔》中请求大圣帮忙降魔时，形容道： “食肠却又甚大，一顿要吃三五斗米饭；早间点心，也得百十个烧饼才彀。…若再吃荤酒，便是老拙这些家业田产之类，不上半年，就吃个罄净！”([ 6 ] ， p. 221) 按说高太公养活一大家人，家业田产自然还是有的，不上半年便吃个精光，足见八戒的食量之大。 又有第九十六回《寇员外喜待高僧 唐长老不贪富贵》中的迎宾宴上： “你看那上汤的上汤，添饭的添饭。一往一来，真如流星赶月，这猪八戒一口一碗，就是风卷残云”。([ 6 ] ， p. 1147) 八戒不仅贪吃好色，而且好吃懒做。总之，追求无限快乐，释放原始“自我”。这是八戒作为“本我”的必然特征。 3.1.2. 了解“本我”，适度原谅 吴承恩在小说中看似极尽丑化猪八戒的形象，但并未对这一形象进行完全否定，甚至在八戒每次偷懒贪吃等恶劣行为之后有种畅快淋漓的快感[ 7 ] 。原始欲望存在每个人的脑海中，我们自然需要尽可能完美地扮演自己的每个角色，但是人非圣贤，当我们确实不得已犯下此类罪行，也不必沉浸于自责中，需要适度原谅自己。 3.2. 沙僧人物分析 3.2.1. “自我”中庸调节 弗洛伊德精神人格结构理论提出，“自我”是人格结构的第二层次，是“本我”与现实的外部世界的调节者[ 8 ] 。小说并未对沙僧进行浓墨重彩的渲染，这也是现实中的人所固有的特性。 沙僧是一个现实的人物，没有唐僧的伟大光环，也不似八戒般毫无节制，所以无人投入过多关注目光。他规规矩矩，认真履行护送师父的任务。就徒弟而言，他不会像八戒那样令人头疼，也没有悟空的十八般武艺。他就是如此平凡地履行着“自我”的使命。 他理智而清醒，武艺上甚至不及八戒，但遇到困难时，从不推脱责任，积极求救，力求完成保护师傅的使命。同时，他也努力做好整个队伍的调节者。在唐僧为妖言迷惑同情心泛滥，致使自身遇险的时候，悟空怒其不争，八戒则一心要回高老庄，只有沙僧还能理智面对，居中调停。诸如此类事情连续不断，但最终取经成功，沙僧作为队伍中的调解员和粘合剂实在起了至关重要的作用。 未建大功，也无大过，这就是沙僧的写照。平平凡凡的“自我”，规规矩矩做好“本我”与外部世界的调节者。 3.2.2. 挖掘“自我”，展现潜能 小说中沙僧是典型的现实的人物。虽是最经常陪伴在唐僧左右的徒弟，却很少唱主角。现实中的绝大多数人也正如沙僧那样低调、平凡无奇。我们需要向他学习沉稳理性的品德，但同时，我们也需要反思：为什么自己如此敬业却未能获得更多关注？这就需要我们在调节“本我”与外部世界关系的同时，充分挖掘自身潜能。 3.3. 唐僧人物分析 3.3.1. “超我”道德至上 “超我”是人格结构理论中的最高层次，代表了至高无上的道德。它很难迎合“本我”的原始欲望，甚至可以说与“本我”相抵冲[ 9 ] 。“超我”堪比中国的大同世界、共产主义，致力营造一个理想的世界，一个不可能实现的梦。唐僧就是这样一个代表。 首先，他心系天下苍生，慈悲为怀。作为一介僧人，他立志取得真经，惠及天下众生，他心慈面善，他坚持吃斋念佛。虽然没有一丝本领，却是取经队伍的实实在在的领导者。这皆归因于他胸怀天下，为了黎民百姓不惜远行求取真经。所到之处，他都亲自宣扬佛法，倡导亲民敬君的思想。他以身作则，不嗜烟酒，对三个徒弟谆谆教诲，让他们臣服自己并适当求助于外界力量，或念紧箍咒让孙悟空望而生畏，或向观世音告状，教训他的徒弟，以达到只要有人胆敢为非作歹或作奸犯科，必然要受严惩的目的。 其次，他不近女色。第二十三回《三藏不忘本 四圣试禅心》中，唐僧师徒合璧后遇到了第一重考验。面对诱惑，唐僧先是“推聋装哑，瞑目宁心，寂然不答”；继之“如痴如蠢，默默无言”，当诱惑更近一步时，唐僧“好便似雷惊的孩子，雨淋的虾蟆，只是呆呆挣挣，翻白眼儿打仰”([ 6 ] ， p. 277-278)。 也许唐僧的内心也曾泛起一丝涟漪，但最终顺利通过了考验。此后面对诸多诱惑，他更是心志坚定，毫不动摇。 再者，他不贪财，第九十六回《寇员外喜待高僧 唐长老不贪富贵》中： 老高又道：“师父们既不受金银，忘将这粗衣笑纳，聊表寸心。”三藏又道：“我出家人，苦受了一丝之贿，千劫难修。只是把席上吃不了的饼果，带些去做干粮足矣。”([ 6 ] ， p. 1149) 由此可见，这是一个神一般光辉的人物，是弗洛伊德人格结构理论中“超我”的典型代表。 3.3.2. 改善“自我”，不做“超我” 虽然唐僧是以“超我”的光辉形象出现在小说中，但是吴承恩先生却并未对唐僧表示肯定。唐僧的形象可以说就是传统的白面书生，心怀抱负，可怜心有余而力不足。一旦遇到困难，若非有他人相助，则只能坐以待毙。他是善良的，但无疑也是迂腐的，分不清是非曲直。 由此可见，虽然“超我”是伟大的，但毕竟是不入流的。“超我”是被压抑后而形成的人格，我们不必强求自己做现实中的“超我”。 3.4. 孙悟空——理想的“自我” 在中国四大名著当中，《西游记》是唯一一部倾其全书之力，主要塑造一个人物形象的作品，也可以说《西游记》百分之八十的价值在孙悟空的身上[ 10 ] 。 一提起《西游记》，万千读者总会想到那个精灵古怪的猴子，他手拿如意金箍棒，七十二般武艺样样精通，神通广大。孙悟空不是简单的“本我”，他同时也有“超我”的一面。 他有着自己的原始愿望，他向往自由，为了自由不惜代价去奋斗。这种对自由的追求自始至终都存在。第三回《四海千山皆拱伏 九幽十类尽除名》中，悟空面对两个“勾死人”，质问道： “汝等既登王位，乃灵显感应之类，为何不知好歹？我老孙修仙了道，与天齐寿，超升三界之外，跳出五行之中，为何着人拘我？”([ 6 ] ， p. 34) 由此可见，悟空修仙得道是为了超出三界五行，为了无人管辖。最终，他大闹阴曹地府强销死籍，均体现了其强烈的反抗精神及追求自由的特点。 同时，他又有着光辉的一面。三打白骨精一例，孙悟空三灭白骨精，反倒被师父冤杆责骂，逐出师门。尽管师父对他无情，他却不愿对师父无义，临别时还嘱咐八戒，以后遇到妖怪跟他们说“俺老孙的名头”，他返回花果山，做回美猴王，却依然心系师父一行人的安危。待八戒一来，他就毅然又挑起了大任。因此，这里他又散发着“超我”光辉。悟空在这里的形象不单单体现了“本我”“超我”的特征，抛却他的十八般武艺而言，他是一个理想的“自我”。
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user: 4. 结语 综上所述，吴承恩在塑造主角人物形象时，与弗洛伊德的人格结构理论是不谋而合的。猪八戒代表“本我”，沙僧代表“自我”，唐僧代表 “超我”，而孙悟空性格的发展则是理想“自我”的体现。每个人心中都有“本我”“自我”“超我”，人无完人，我们无需强迫自己发挥“超我”的每一面，而是要在充分认同“本我”存在的条件下，努力用“超我”指导“自我”的行为。
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user: 摘 要 渤海海域冰边缘区是人类经济活动密集的区域。随全球气候变暖，冰边缘区范围扩大，区域内动力学特性更为复杂，这就对冰边缘区海冰条件和波浪条件的预测提出了更高的要求。海冰在波浪作用下的断裂是形成冰边缘区海冰形态的主要过程，本文即对波浪作用下海冰断裂特性的研究进展进行了综述。按照研究方法的不同，本文分别讨论了现场测试、模型试验和数值模拟工作的研究进展和存在的问题。目前，数值模拟工作的发展远超现场测试和模型试验，缺少基础性测试数据的支撑。在今后的研究当中，应大量开展基础性测试工作，完整解析波浪作用下海冰的断裂机理。 关键词 :冰边缘区，海冰断裂，波浪，模型试验
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user: 1. 引言 在我国周边海域中，对渤海的油气开发已进入成熟期，大量海洋油气设施建立于此。同时，随着环渤海经济带的不断发展，各港口日益繁忙，带动渤海航运迅速发展。渤海生产、生活活动的日趋频繁就对该海域的环境预报工作提出了更高的要求。我国渤海是北半球冬季结冰海域的南边界，海冰以当年生平整冰为主，冻结主要发生在近岸海域，远海一般情况下仍为开阔水域。在全球气候变暖的大背景下，渤海海域受到风和波浪的影响更为显著，从而出现更大比例的莲叶冰成分(如图1 [ 1 ] )。 气候变化造成海冰环境出现改变，莲叶冰比例提高扩大了近岸平整冰与远海开阔水域间交界海域的面积，暨增大了冰边缘区的范围。冰边缘区受到海冰、波浪、海流和风的共同作用，令该海域的热力学条件和动力学条件十分复杂。另一方面，冰边缘区往往是人类生产活动较为集中的区域，大量海洋平台分布于此，很多航线也都会通过这一区域。因此，掌握该海域的环境条件，特别是海冰条件，对于计算海洋平台和船舶的环境载荷有很大帮助，从而对海洋平台和船舶的设计工作具有十分重要的意义。
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user: 2. 冰边缘区 冰边缘区是大面积冰盖与开阔水域交界的过渡区域，在该海域中包含了海冰、波浪、海流和风等环境要素。在这些环境因素的共同作用下，冰边缘区的海冰形态呈现出独特特征。在近岸平整冰盖覆盖海 图1. 渤海某导管架平台周围莲叶冰场[ 1 ] 域，海冰形态主要由热力学特性决定。而在远海开阔水域，海冰形态主要受动力学特性影响。冰边缘区的海冰特征是由动力学特性和热力学特性共同决定的，其中动力学特性的影响更为显著。海冰在波浪、海流和风的动力作用下会发生破坏、沉浮、漂移和碰撞等运动形式，从而造成海冰形状和聚集度的动态变化 [ 2 ] 。在塑造冰边缘区海冰形态的各环境因素中，波浪总是发挥决定性作用。在波浪作用下，冰排有发生弯曲破坏的趋势，从而改变了海冰形态，海冰的最终尺寸由波浪条件和海冰条件共同控制。随冰边缘区波浪条件演变，海冰形态也呈现不同特征，从而可将冰边缘区进一步分为边缘区、过渡区和内陆区三部分 [ 3 ] 。边缘区是冰边缘区最临近开阔水域的区域，该海域中波浪条件与开阔水域最为接近，波幅通常较大。波浪中的长波成分促使冰排断裂为较大冰块，而短波成分促使较大冰块进一步断裂为更小尺寸冰块。随着波浪与海冰的不断相互作用，在过渡区中波浪的短波成分衰减率很高，长波成分衰减较慢，冰排仍然可以断裂为较大冰块，但促使其进一步断裂的激励减小，冰块尺寸逐渐增大。最终，在内陆区波浪中的长波成分衰减至不足以产生使冰排发生破坏的弯曲应力，冰排的破坏模式转化为海流和风作用下的断裂进程。 在全球气候变暖的大背景下，我国渤海海域冰边缘区内波浪、海流和风的影响逐渐加强，该海域的动力学特性更为明显 [ 4 ] 。海冰载荷往往是渤海冬季海洋平台和船舶上的控制载荷，在冰边缘区中受波浪影响，海冰载荷和波浪载荷总是耦合在一起作用于海洋工程结构物上。对于作用在结构上的波浪载荷，目前已有很多较为成熟的计算方法。而随着国际冰力学的不断发展，作用于结构上的冰载荷也有多种较为合理的计算方法。欲准确估计海洋工程结构物上的冰载荷和波浪载荷，就需要准确掌握海冰参数、波浪参数和结构参数，而其中尤以海冰参数最为重要。这就要求渤海海域冰边缘区内的海冰条件得到及时、准确的预测 [ 5 ] 。然而，冰边缘区内动态演化的环境条件令准确预测海冰参数变得十分困难 [ 6 ] ，造成这一困难的主要原因是冰边缘区内波浪作用下海冰的破坏机理尚未完全揭示(如图2)。