DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 各类机器学习回归方法及其交叉验证 2.1. 数据预处理 现在对1990年12月19日~2015年5月29日上海证券综合指数的日K线图的数据进行分析。本文仅考虑由当日开盘指数、最高指数、最低指数、以及收盘指数来对下一日的开盘指数进行预测。因此，我们剔除下载数据中其他无关的变量数据，保留我们所需要的数据变量。 2.2. 建立十折交叉验证集 十折交叉验证(10-fold cross-validation)，用来测试算法准确性。是常用的测试方法。将数据集分成十分，轮流将其中9份作为训练数据，1份作为测试数据，进行试验。每次试验都会得出相应的正确率(或差错率)。10次的结果的正确率(或差错率)的平均值作为对算法精度的估计，一般还需要进行多次10折交叉验证(例如10次10折交叉验证)，再求其均值，作为对算法准确性的估计。 2.3. 各类机器学习方法R软件的实现 2.3.1. 决策树 在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测。故这里应用决策树方法对上证综合指数进行分析和预测。 #分类树回归R语言处理主要程序： library(rpart);library(rpart.plot);(a=rpart(v5~.，w)) ;rpart.plot(a，type=2) 其中决策树图，见图1。 决策树十折交叉验证均方误差为：0.02662164。 2.3.2. Boosting Boosting是一种提高任意给定学习算法准确度的方法。它的思想起源于Valiant提出的PAC (Probably Approximately Correct)学习模型。Boosting方法也是一种用来提高弱分类算法准确度的方法，这种方法通过构造一个预测函数系列，然后以一定的方式将他们组合成一个预测函数。他是一种框架算法，主要是通过对样本集的操作获得样本子集，然后用弱分类算法在样本子集上训练生成一系列的基分类器。他可以用来提高其他弱分类算法的识别率。 #boosting回归R语言处理主要程序： library(mboost); gg1=v5~btree(v1)+btree(v2)+btree(v3)+btree(v4);a=mboost(gg1，data =w) Boosting十折交叉验证均方误差为：0.002187182。 图1. 决策树图 2.3.3. Bagging Bagging是一种比Boosting简单的组合方法。在bagging中，就是不断放回地对训练样本进行再抽样(自助法样本)，每次再抽样的样本量和原来样本量一样。对每个自助法样本，都建立一棵回归树，最终，对于任何一个观测值，每棵树都给出一个预测值，最终的预测值为这些值的简单平均。Bagging能用来提高学习算法准确度。 #bagging回归R语言处理主要程序： library(ipred);set.seed(4410);a=bagging(v5~.，w) bagging十折交叉验证均方误差为：0.02317248。 2.3.4. 随机森林 随机森林(random forest)另一种组合方法，也是由随机放回地再抽样的样本形成的决策树组成的，其特点是这些决策树的每一节点的分割变量不是有所有的自变量竞争产生，而是由随即选取的少数变量产生，因此不仅产生每棵决策树的样本是随机的，每棵树的每个节点的产生也是随机的。这些随机产生的决策树数目很大，因此成为随机森林。随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。 #随机森林回归R语言处理主要程序： library(randomForest) ;set.seed(10);a=randomForest(v5~.，w，importance=TRUE，proximity=TRUE) 随机森林十折交叉验证均方误差为：0.0005628885。 2.3.5. 支持向量机 支持向量机(SVM)是20世纪90年代初Vapnik等人根据统计学习理论提出的一种新的机器学习方法，它以结构风险最小化原则为理论基础，通过使当地选择函数子集及该子集中判别函数，是学习机器的实际风险达到最小，保证了通过有限训练样本得到的小误差分类器，对独立测试集的测试误差仍然较小。 其突出的优点表现在：1) 基于统计学习理论中结构风险最小化原则和VC维理论，具有良好的泛化能力，即由有限的训练样本得到的小的误差能够保证使独立的测试集仍保持小的误差。2) 支持向量机的求解问题对应的是一个凸优化问题，因此局部最优解一定是全局最优解。3) 核函数的成功应用，将非线性问题转化为线性问题求解。4) 分类间隔的最大化，使得支持向量机算法具有较好的鲁棒性。由于SVM自身的突出优势，因此被越来越多的研究人员作为强有力的学习工具，以解决模式识别、回归估计等领域的难题。在本文针对股票预测方法属于回归的范畴。 #支持向量机回归R语言处理主要程序： library(e1071);a=svm(v5~.， data = w，kernal=sigmoid) 支持向量机十折交叉验证均方误差为：0.001070409。 2.3.6. 神经网络 人工神经网络，是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。 #神经网络回归以及绘图R语言处理主要程序： library(neuralnet);library(MASS);v=w;v$v5=v$v5/max(w[，5]);set.seed(1010)#w$v5<=max(w[，5]) b=neuralnet(v5~v1+v2+v3+v4，data=v，err.fct=ssehidden=6，linear.output=FALSE);plot(b) 其中神经网络图，见图2。 神经网络十折交叉验证均方误差为：0.3003667755。 2.4. 各类机器学习十折交叉验证结果 如表1所示，为六种机器学习方法十折交叉验证的均方误差，由表分析可知在各类机器学习方法中“随机森林”、“支持向量机”、“boosting”、“bagging”的学习效果较好。接下来对数据进行预测时我们将选用这四种机器学习方法。
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user: 3. 预测数据与真实数据的可视化对比 如图3所示，通过对以上四组数据可视化对比图我们可以清晰看出，四种机器学习方法的预测值都能较好的拟合真实上证指数数据。但是“bagging”以及“boosting”拟合的效果稍弱，“支持向量机”以及“随机森林”拟合的效果十分契合真实数据。 图2. 神经网络图 Table 1 Mean square error of ten fold cross validation for six kinds of machine learning method 决策树 Boosting Bagging 随机森林 支持向量机 神经网络 0.026622 0.002187 0.023172 0.000563 0.001070 0.300357 表1. 六种机器学习方法十折交叉验证的均方误差 图3. 四种机器学习方法预测值与真实值的可视化对比 因此，在上证综合指数的预测分析当中以上6种机器学习方法不论是从十折交叉验证的均方误差还是从预测数据可视化对比图来比较，“支持向量机”以及“随机森林”两种机器学习方法都表现的较好。
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user: 4. 结论与建议 本文从现实实际问题出发，结合当下广大投资者关注的股市热点。以上证综合指数的日K线数据作为训练集。在技术分析方法以及传统统计学预测方法预测精度模糊的基础上，本文综合运用了六种机器学习方法(包括：决策树、boosting、bagging、随机森林、支持向量机、神经网络等)先后对训练集进行训练，得到相应模型。并建立十折交叉验证集，计算出每种机器学习方法十折交叉验证的预测均方误差。选出预测效果较好的四种机器学习方法(boosting、bagging、随机森林、支持向量机)对数据进行预测。最后，我们对四种机器学习方法预测后的数据以及真实数据分别进行数据可视化对比，发现“支持向量机”以及“随机森林”两种机器学习方法拟合效果较好，且精度高。因此，可以运用“支持向量机”以及“随机森林”两种机器学习方法建立的模型，对上证综合指数每日的开盘指数进行初步的预测与研判。
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user: 摘 要 信号级仿真软件计算量极大，在现有的硬件条件下应当尽力优化程序代码，以期获得最好的运行效率。从算法层到语法层、再到编译层，程序优化的决定因素从程序员到编译器逐步转移。本文根据雷达信号级仿真工程实践，在算法层提出了数学模型优化、软件模型优化和循环算法优化等方法，在语法层提出了指针使用和嵌入函数等优化方法，具有较强的问题针对性，对其它领域的信号级仿真也具有参考价值。 关键词 :软件工程，实时仿真，效率优化
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user: 1. 引言 对于大型软件的编制，程序效率非常重要。在没有严格时间限制和存储空间限制的情况下，程序效率仅仅是影响到工作完成的时间。如果程序计算量很大，而且有严格的时间要求，比如对雷达系统进行信号级的实时仿真，程序效率就成为软件是否能成功的一个决定性因素。当然硬件的改善也可以适当缓解这一需求，但是硬件水平总要受到时代限制，并且还要考虑成本因素。因此，优化程序结构，提高程序效率，对于降低硬件成本，完成仿真任务具有举足轻重的作用 [ 1 ] 。程序的运行效率都是一个值得重视，并为之付出努力的问题。但是程序性能的优化也是一门复杂的学问，需要很多的知识，然而并不是每个问题的解决都能很好的利用好，如何提高程序的运行效率，下面本文通过实例进行介绍学习。
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user: 2. 程序效率的含义 程序效率包括两个方面的意义：程序的时间效率是指程序的运行速度要快；程序的空间效率是指程序在运行时的占用内存空间要少。提高程序效率也就是对程序进行优化。 程序对运行速度的要求是比较直观的一个要求，但是程序速度微量的提高，最终用户并不一定能感觉到，所以在提高程序时间效率的时候先要考虑值不值得。程序的空间效率是程序效率的另一个方面，特别是在Windows这种操作系统下，具有较小内存映象的程序，其引发页面错误的机会更少 [ 2 ] 。因为在程序出现错误时，操作系统必须从磁盘上重新加载内存，这种操作的代价是很昂贵的。时间效率和空间效率都具有重要意义。有时候我们在提高程序时间效率的同时会牺牲程序的空间效率，这时就应该权衡利弊，努力找到兼顾两者的最佳方法。
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user: 3. 提高程序效率的方法 提高程序效率可以在多个层次上进行考虑，最高层次是算法级别的优化，只能由程序员来进行。最低层次的优化只能由编译器来进行 [ 3 ] 。还有一些优化既可以由编译器进行，也可以由程序员来进行，这时候程序员应该适当的介入，不然编译器将错过一些优化的机会。关于编译层的优化在很多软件领域的文献里都有提到，此处不再赘述。本文主要研究信号级仿真软件中在算法层和语法层提高程序效率的方法，这些方法对其它领域软件编制同样具有重要的参考意义。 3.1. 改进程序算法 改进程序算法对提高程序效率的作用是最大的。无论是在开始编程之前还是编程的过程中，都可以考虑算法的效率问题。 3.1.1. 改进数学模型 在某型雷达的信号级仿真中，有一个部件需要对两个信号积分后比较大小，数学模型如下所示 (1) 因为信号采样率高达1兆赫兹，而积分运算采用数值方法，所以模型中的积分模块将消耗大量的计算时间，观察上式可知，数学模型可作如下优化 (2) 这样数学模型中只包含一个积分模块，增加的减法运算速度比积分运算快得多，所以大大提高了时间效率 [ 4 ] 。 3.1.2. 改进软件模型 某些数学模型如果直接转化为软件模型，将会消耗很大的系统资源。比如雷达接收机中视频积累模块，在该模块中，每次新产生数据后都要对最近产生的几十或一百多个数据进行累积相加 [ 4 ] 。设备中的做法是对历史上产生的数据进行延时，然后在新的数据产生时进行累加。最直观的软件实现方法是对应每个延时单元设立一个存储单元，用存储单元的转存表示延时。图1表示了8次累加的情况。 图中左边7个存储单元依次对应7个延时单元，D7是D0单元数据经过了7次延时后的结果，D0单元存储最新产生的数值。每产生一个新的视频数据，D6到D0的值都要向左转存一次，然后将新数据写入D0单元，然后对8个单元求和。因为视频积累往往需要几十个数据延时相加，而且工作频率很高，所以消耗了大量时间。在仔细观察模型之后，我们发现，我们只需要在每次求和前更新这些延时单元中的一个数据就可以了。如果每次用最新产生的数据覆盖最早产生的数据，那么其余数据都不用转存。所有参与求和的数据按顺序循环存放，只需要添加一个指针指示最新数据存放位置，这样同样可以保证8个单元中都是最近产生的数据。如图2所示。 优化后的程序以维护一个指针的代价节省了几十次转存操作，大大提高了程序时间效率，并且不影响程序的空间效率。 图1. 延时相加模块的直接软件模型 图2. 延时相加模块的改进软件模型 3.1.3. 改进循环算法 在循环体内改进程序算法，是提高程序效率最有效的方法之一，因为每一处改进的效果都根据循环次数而倍增。改进循环的效率大体可以从两方面考虑： (1) 减少循环次数 首先要消除一些不必要的循环。比如在雷达的信号检测模块中，每一个回波数据都需要与先后相邻时间产生的共32个回波数据的平均值进行比较，这个过程暂时称为检测。一种直接的解决办法是先存储一定数量的回波数据(比如100，000)，然后用一个二重循环完成这一任务，如代码段(a)所示。E是存储回波数据的浮点型数组，各元素按照产生时间的先后顺序排列，sum是相邻时间回波数据之和。由于计算需要，在边界上不得不忽略若干数据。 经仔细观察，代码段(a)中的两个内层循环可以用一个连加计算式代替，这样对每次检测都节省了32次循环的开销，连加计算式还可以充分发挥处理器的硬件优化能力，因此可以显著提高程序效率，改进后的代码如(b)所示。 进一步考察，外层循环也可以去掉，就是说不需要先存储100，000个回波数据，在产生回波数据的同时进行检测。在产生了33个数据之后就可以开始对第16个回波数据进行检测，代码如(c)所示。其中newData是最新产生的回波数据，而紧跟的检测是针对之前第16个回波数据进行检测。这样优化不仅提高了程序效率，而且实现了雷达仿真模型中对回波信号的准实时检测 [ 4 ] 。 (2) 减轻循环内部工作量 减轻循环体内部的工作量是提高程序效率最有效的方法，因为每一点改进的效果都按照循环次数而倍增。在这方面最常见的一个优化技术是不变式的提升 [ 5 ] 。就是将循环体中值不变化的计算子式提升到循环外部。下面是有一个简单的例子： for(int i=0;i<10;i++) nArray[i]=a+b; 若果通过将循环体中的不变子式提出到循环外面，则可以节省9次求和运算，以较小空间代价获得了巨大的时间效益： temp=a+b; for(int i=0;i<10;i++) nArray[i]=temp; 3.2. 改进语句效率 这一部分的优化有时编译器也可以自动处理，在某些方面编译器处理的效果比自己动手还更好，因为编译器从全局考虑了程序的运行效率。不过程序员应该对明显可以优化的地方加以优化，不能把所有工作交给编译器 [ 6 ] 。 3.2.1. 指针的运用 (1) 作为函数参数 函数的参数有值传递和地址传递两种，如果参数不是编程语言的内部数据类型，那么指针传递，也就是地址传递的效率较高。当然如果参数是一个对象的指针，在c++里还允许用对象的引用来代替。这两种方法都可以省去临时对象的构造和析构函数，从而提高效率。 (2) 作为数组名的指针 在对数组中的元素进行连续的读写操作时，直接用指针运算比用数组下标效率高，以下面这段代码作为例子： for(int i=0;i<10;i++) nArray[i]=4*i; 修改后能获得更高的效率： for(int i=0， p=nArray; i<10;i++) *p++=4*i; 需注意的是如以随机方式访问数组，那么用指针未必效率高 [ 7 ] 。 3.2.2. 嵌入函数的使用 某些高级语言支持嵌入函数。如果一个函数是嵌入函数，那么在编译的时候，对该函数调用代码将被函数体直接替换。通常调用函数之前，程序先要压栈以保存当前的工作环境，程序返回之后还须恢复调用前的环境，这会消耗相当多的时间。在调用嵌入函数时，将不再有函数调用指令，所以省去了压栈和出栈的操作。处理器直接按照函数体内的语句顺序执行，这也使处理器能够更顺利地预取指令。嵌入函数以较小的空间代价换取了较大的时间效率。当函数体较小时，嵌入函数甚至可以减小程序的大小。 但是并非嵌入函数总是能提高程序效率，如果执行函数体内代码的时间相对于函数调用的时间要大得多，那么程序效率的提高会很少，比如说函数体内有循环。另外如果函数体内代码过长，那么在编译的时候会导致程序总代码量过大，这也是不可取的。 3.2.3. 其它提高程序效率的途径 还有很多其它提高程序效率的办法，比如用移位操作降低指令强度，插入汇编代码，使用register变量等等，限于篇幅不在此作进一步阐述。值得注意的是，像插入汇编代码和使用低级操作符等方法会影响程序的兼容性，在某些高级编译器中register变量已经完全由编译器管理。在这些方面进行优化，程序员更应该谨慎处理，以求得到最佳效果。
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user: 4. 结束语 软件行业有一条80-20准则：大约20％的代码使用了80%的程序资源；大约20%的代码耗用了大约80%的运行时间，我们在优化程序效率时一定要找出程序效率的“瓶颈”，不要在无关紧要处浪费功夫。另外，也不能一味地追求程序的效率，而应当在满足程序正确性、可靠性、健壮性、可读性等的前提下，设法提高程序的效率。总之，本文通过改进程序算法、改进语句效率等途径，通过实例印证了如何提高程序运行效率的方法，并着眼于程序的整体性能，在最关键处提高程序效率。本文所述方法已经应用于某型雷达实时仿真项目中，并且收到了良好效果，可以推广应用到类似的教学和软件编制工作中。
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user: 摘 要 森林火灾是一个主要的环境问题，造成经济损失和生态破坏而且危及生命。如何预测、防治或减少森林火灾的危害成为诸多学科领域共同关注的科学任务。传统的做法是使用卫星，红外线扫描仪和局部传感器。但是由于卫星定位的延迟和扫描仪高昂的设备成本和维护成本，这些方案不能用来解决所有的情况。然而，研究表明气象因素对森林火灾有重要的影响。因此，有不少的学者建立森林火灾预测系统并将气象数据纳入量化指标体系。随机计算机的迅速发展，不少的学者将机器学习的方法运用到森林火灾等级预测模型中，但是其预测效果并不十分理想。本文提出基于机器学习中支持向量机方法的改进方法-最小二乘支持向量机，由于最小二乘支持向量机对处理样本容量较小的数据具有较高的准确度而且耗时较短。本文选用UCI数据库中的森林火灾数据进行预测处理，选用高斯函数(径向基函数)作为最小二乘支持向量机的核函数，根据一对一的多分类算法设计出最小二乘支持向量机的多分类器，使用粒子群算法选择最优参数。最后与支持向量机、BP神经网络、决策树等方法进行对比。 关键词 :森林火灾，预测，机器学习，最小二乘支持向量机
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user: 1. 研究背景 森林火灾已经成为备受关注的环境问题，由于森林火灾不仅会烧死和烧伤树木，也会使得森林面积直接减少，而且会使得森林结构以及环境遭到严重破坏，以至于使得森林的生态系统失去平衡，甚至会造成大量的人畜伤亡。不仅影响森林保护，还会造成巨大经济损失和严重的生态破坏，给人类的生活带来灾难性影响。森林火灾的发生源于多种原因(如人为疏忽和闪电)，尽管越来越多的国家斥巨资来控制这场灾难，全世界每年仍有数百万公顷的森林葬身火海。特别是葡萄牙受森林火灾影响严重。从1980到2005，270万公顷的森林面积(相当于阿尔巴尼亚的国土面积)被火灾侵蚀。2003年和2005年火灾季节中受灾面积尤其巨大，相当于领土的4.6%和3.5%，并且有21和18人死亡。森林火灾要发生必须具备三个条件： 可燃物(包括树木等植物)是发生森林火灾的物资基础；森林的可燃物主要包括森林中全部的有机物质，例如：地衣、草类、乔木、枯枝落叶等。 火源是发生森林火灾的主导因素；森林中不同的可燃物的燃点温度也是不相同。一般干枯杂草的燃点为150℃~200℃，木材的燃点为250℃~300℃，那么可以知道森林火灾要发生，就必须需要有外来火源，使得可燃物达到它的可燃点才行。 天气是也发生森林火灾的重要条件；气温，风速，相对湿度以及降水量都会直接影响森林火灾的发生。气温越高，风速越大，相对湿度越低，降水量越小，那么森林火灾发生的可能性也就越大。 快速检测是成功预测火灾的关键要素。由于传统的监视机制费用昂贵且受主观因素的影响大，人们逐渐重视发展自动化的解决方案。这些方案可分为三大类：卫星，红外扫描仪和局部传感器。由于卫星定位的延迟和扫描仪高昂的设备成本和维护成本，这些方案不能用来解决所有的情况。研究表明，天气条件，如气候和相对湿度，是影响火灾发生的关键因素。而自动气象站通常可以提供有效数据，这些数据可以实时采集且成本低廉。 在过去，气象数据已纳入量化指标体系 [ 1 ] [ 2 ] ，用以预防火灾危险、警告公众和支持消防管理决策。特别是，加拿大森林火险天气指数(FWI)系统 [ 3 ] 的设计，在上世纪70年代计算机还十分稀缺的情况下它只需要利用手动收集的四个气象观测读数(气候，相对湿度，风速和降水量)进行简单的计算。目前该指数系统在加拿大和其他一些国家广泛使用。 现今，计算机发展的迅猛，使得对数据的采集越发的实效性和方便。机器学习是信息技术进步的一个体现，使用自动化的数据挖掘工具分析原始数据可以为高层决策者提取有效信息。事实上，机器学习技术已经应用到火灾探测领域 [ 4 ] [ 5 ] 。国内外，有许多的专家和学者利用不同的统计模型以及机器学习方法来研究森林火灾等级的预测问题。 在国外，在2001年，Han Jiawei采用了多元线性回归模型，决策树，人工神经网络，支持向量机以及随机森林等五种数据挖掘方法来进行森林火灾预测研究 [ 6 ] 。其他一些国外学者采用神经网络(NN) [ 7 ] 预测人类引起的森林火灾；红外扫描仪和神经网络结合在减少森林火灾误报率方面达到70%的成功率；北美森林大火的卫星图像应用支持向量机 [ 8 ] 获得了73%的准确率在森林火灾可能性上；使用卫星和气象数据应用逻辑回归、随机森林和决策树 [ 9 ] 来探测斯洛文尼亚森林火灾。 在国内也有不少的学者利用机器学习的方法来研究森林火灾预测。在2007年，黄家荣，刘倩，高光芹等人提出应用人工神经网络的方法来对河南省的森林火灾面积进行预测 [ 10 ] 。2009年，杨景标和马晓茜提出利用人工神经网络的多层神经网咯模型来预测广东省的森林火灾成灾面积 [ 11 ] 。2012年，许志卿，苏喜友和张颐提出使用气象数据来预测森林火灾的等级并用用支持向量机回归模型来实现森林火灾等级的预测 [ 12 ] 。 与这些以前的方法相比，本文提出基于机器学习中支持向量机方法的改进方法-最小二乘支持向量机，由于最小二乘支持向量机对处理样本容量较小的数据具有较高的准确度而且耗时较短。本文选用UCI数据库中的森林火灾数据进行预测处理，选用高斯函数(径向基函数)作为最小二乘支持向量机的核函数，根据一对一的多分类算法设计出最小二乘支持向量机的多分类器，使用粒子群算法选择最优参数。最后与支持向量机、BP神经网络、决策树等方法进行对比。
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user: 2. 模型构建 支持向量机(Support Vector Machine)是由Vapnik在20世纪90年代所提出的一种分类算法 [ 13 ] 。支持向量机具有非常好的学习性能还有完备的统计学理论基础。支持向量机已经在多个领域具有广泛的应用，例如：模式识别和函数估计 [ 14 ] 。支持向量机的一般做法是：将数据映射到高维空间，然后通过构造最优能将这些数据点分开的超平面。本文通过利用Suykens提出的支持向量机的一种改进方法-最小二乘支持向量(Least Squares Support Vector Machine)进行小样本分类研究。最小二乘支持向量可以用来解决分类和函数估计问题。 2.1. 支持向量机(Support Vector Machine) 支持向量机主要是通过构造最优分类超平面来对数据集进行分类的。已知有n个训练样本数据 ，其中 是第k个输入的数据， 是 所属的类别。如果要实现最优超平面将所有的训练样本数据正确的分类，那么就必须满足： (1) 其中 是非线性函数，b为实常数，我们就可以得到使得 最小化的一个超平面，为了使得构造的最优分类超平面能够对那些线性不可分的数据集进行分类，那么就需要在上面(1)式中引入非负的松弛因子 ，则(1)式可以转化为： (2) 根据结构风险最小化原则，那么风险的边界可以通过上面(2)式的约束条件下对下式进行最小化： (3) 上面(3)式的解可以通过构造下面的拉格朗日方程求出： (4) 其中， ， ， 。那么分别对 以及 求偏微分，并令等于0，可得： (5) 于是最优问题可以转化到求解下面的二次规划问题： (6) 可以根据Mercer定理 [ 15 ] ，得到 。那么(6)式的二次规划问题可以转化为求解下式： 那么就可得到支持向量机的分类决策函数为： 其中， 为实常数，对于多数的样本 将为零，然而取值 不为零，并且满足(1)式等号成立的样本为支持向量。 是核函数。常见的核函数有：线性SVM核函数，径向基SVM核函数，多项式SVM核函数。 2.2. 最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine) 最小二乘支持向量机将支持向量机中的不等式约束条件变成等式约束条件，并且将误差的平方和损失函数作为训练集的经验损失，这样就把解二次规划问题转化为求解线性方程组问题，这样大大的提高求解问题的速度和收敛的精确度。 已知有n个训练样本数据 ，其中 是第 个输入的数据， 是 所属的类别。那么最小二乘支持向量机的优化问题就可以表示为： (7) 其中， 是允许错分的松弛因子， 为惩罚因子。可以通过(7)式的对偶形式求出它的最优解，而其对偶形式可以根据目标函数和约束条件来建立拉格朗日函数： (8) 其中， 是拉格朗日乘子。根据KKT条件 [ 16 ] 对(8)式进行优化，那么分别对 以及 求偏微分，并令等于0，可得： (9) 上式(9)可以直接表示成求解如下的线性方程组： (10) 其中 ， ， ， ， ， 是单位矩阵。 和 的值可以从(9)式得出，那么(10)式可以用下面的式子来表示： (11) 其中 ，可以根据Mercer定理，那么就可以使用核函数 ，这样就可以得到： (12) 常用的核函数有：线性SVM核函数，径向基SVM核函数，多项式SVM核函数。本文建模中所选的核函数为径向基SVM核函数，也就是高斯SVM核函数，其表达式为： (13) 其中 是核宽度参数，利用(11)式和(12)式就可以得到一个分类器，从而避免了支持向量机中比较复杂的二次规划问题。因而只要在给定 和 的情况下，求出 就可以得到训练集的分类决策函数，其表达式为： 然而，最小二乘支持向量机一般都是基于二分类的，最小二乘支持向量机可以采用多个方法来解决多分类的问题。对于多分类的支持向量机常用的方法有：FLS-SVM训练算法，FLS-SVM多分类算法，一对一的多分类算法以及一对多的多分类算法。一对一的多分类算法虽然计算复杂，但是其精确度较高，而且适合类别较少的情况。本文主要基于一对一的多分类算法的思想，来设计基于最小二乘支持向量机的多分类器。 一对一的多分类算法被Kressel在1999年提出 [ 17 ] ，本文在这里所采用的一对一的方法对数据进行多元分类，需要构建 个二分类器，其中 为样本的类别数。那么对于第 类和第 类的样本来说，最优化问题为： 那么对于第 类和第 类的样本来说，其决策函数为： 所有的 个二分类器都建立完成后，可以通过不同的方法对测试样本进行分析。然而，较为常用的是采用投票法，也就是说，如果 的输出结果为 属于第 类，那么第 类加上一票，否则，第 类加上一票。当所有的二分类器都对 进行分类了后，得票最多的那个类别就是 最终的类别。可以用如下的数学表达式来表示： 如果对第 类和第 类的决策函数 的决策值来显示 的预测类别，那么第 类的投票目标函数为：
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user: 4. 森林火灾数据实验结果 本文使用森林火灾数据预测森林火灾的等级，实验数据是来自UCI数据库中的Forest Fires数据。根据一些前人的研究(文献 [ 6 ] )的结果，在本文实验中，我们将以上面提到的四个气象特征作为输入变量(自变量)。在数据分析时，我们对数据做了标准化处理，主要是为了消除变量之间的不同变量量纲以及变化幅度所带来的影响。我们也发现数据会出现右偏态现象，我们为了消除这种现象从而提高对称性，我就对y做了对数变换，对数函数 。本文所研究的森林火灾等级有四个级别，而最小二乘支持向量机(LS-SVM)一般都是基于二分类的问题。那么我们需要使用多分类的LS-VM。本文主要是利用一对一的多分类LS-VM方法对森林火灾等级进行分类。在一对一的多分类LS-VM方法中我们需要构建 个二元分类器，我们所用的多分类LS-VM方法是基于我们上面所设计的那样。为了提高多分类LS-VM方法的分类准确率，我们需要对数据进行归一化进行预处理，一般归一化处理如下： 其中， ， ， ，将数据归一化后，所用数据都被规整到 范围内，也就是说 。对于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的核函数选择，我根据数据中各变量之间的相关性，可以知道它们之间的关系是非线性的。因此，我们选择高斯函数(径向基函数)作为最小二乘支持向量机(LS-SVM)的核函数。对惩罚因子 和核宽度参数 的选择，根据前人的研究 [ 18 ] ，我们知道它们的取值在很大程度上决定了最小二乘支持向量机(LS-SVM)的性能的优劣。因此，对惩罚因子 和核宽度参数 的选择就尤其重要了，现在有不少的学者研究了惩罚因子 和核宽度参数 对核函数为径向基函数(高斯函数)的最小二乘支持向量机(LS-SVM)分类效果的影响。根据他们的研究，我们可以知道对核函数为径向基函数(高斯函数)的最小二乘支持向量机(LS-SVM)的学习能力会随着核宽度参数 的值从小到大的逐渐地改变，分类效果也将会随之从低到高，再从高到低变化。而惩罚因子 主要是用来控制错分样本的比例以及模型复杂度之间的折中，也就是主要控制数据子空间的最小二乘支持向量机(LS-SVM)的置信范围以及经验风险的比例，当最小二乘支持向量机(LS-SVM)达到比较好的泛化能力，因而，当数据的子空间不同时，模型最优的惩罚因子 的取值也不同。下面两张图(图4，图5)给出核宽度参数 和惩罚因子 对最小二乘支持向量机(LS-SVM)分类效果的影响。 本文对最小二乘支持向量机(LS-SVM)的参数选择主要是基于文献 [ 19 ] 所提出的粒子群算法。本文通过随机抽样的方法将森林火灾数据随机分成五份(其中有3份样本容量为103，其余的两份样本容量为104)，进行五折交叉验证结果如下： 根据上面核宽度参数 和惩罚因子 对最小二乘支持向量机(LS-SVM)分类效果的影响曲线图，为了使得参数搜索时间短一些，本文将 的搜索范围定为： ， 的搜索范围定为： ，粒子群算法中的微粒个数设置为10个，迭代次数设置为10次。 从表2中我们可知道核宽度参数 最优为0.0001025，惩罚因子 最优为5.638。通过是粒子群算法的最小二乘支持向量机(LS-SVM)参数最优化方法求出最优分类效果，其准确率高达为89.8572%。本文利用决策树，BP神经网络，支持向量机等方法来拟合森林火灾数据，同样使用五折交叉验证的方法来验证 模型的优劣。五折交叉验证方法的结果如表3所示。 从表3，可知其他分类效果的误判率均在20%，而最小二乘支持向量机模型的平均误判率仅为10%左右，这是因为最小二乘支持向量机将支持向量机中解二次规划问题转化成解线性方程组问题，这对于 图4. 误判率随核宽度参数变化的曲线 图5. 误判率随惩罚因子变化的曲线 Table 2 Particle swarm algorithm search parameter result 宽度参数 惩罚因子 准确率 搜索结果 0.0001025 5.638 89.8572% 表2. 粒子群算法搜索参数结果 Table 3 Classification results of various classification method 分类方法 误判率 决策树 0.2182 BP神经网络 0.2613 支持向量机 0.2243 表3. 各种分类方法的分类效果 提高求解速度以及收敛精度很重要，并且在计算时所需要的计算资源就要少一些。这也说明了最小二乘支持向量机对于解决那些小样本、非线性等实际问题时具有很强的泛化能力。
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user: 5. 结论 本文首先回顾了传统方法对森林火灾等级预测的一些研究，而传统的监视机制费用昂贵且受主观因素的影响大，人们逐渐重视发展自动化的解决方案。这些方案可分为三大类：卫星，红外扫描仪和局部传感器。由于卫星定位的延迟和扫描仪高昂的设备成本和维护成本，这些方案不能用来解决所有的情况。由于计算机的高速发展，数据收集成本较低，出现一些不少学者使用机器学习的方法来预测森林火灾等级预测。然而，预测结果不是很理想。这就需要我们寻找对森林火灾等级预测的精确度更高的方法。因此本文提出基于机器学习中支持向量机方法的改进方法——最小二乘支持向量机，由于最小二乘支持向量机对处理样本容量较小的数据具有较高的准确度而且耗时较短。本文选用UCI数据库中的森林火灾数据进行预测处理，选用高斯函数(径向基函数)作为最小二乘支持向量机的核函数，根据一对一的多分类算法设计出最小二乘支持向量机的多分类器，使用粒子蚁群算法选择最优惩罚系数和核宽度参数。最后与支持向量机、BP神经网络、决策树等方法进行对比。实验结果表明最小二乘支持向量机的方法优于支持向量机、BP神经网络、决策树等方法。最小二乘支持向量机能够很好的解决小样本和非线性等实际问题，最小二乘支持向量机方法在森林火灾等级预测研究中具有很大的应用潜力。
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user: 摘 要 随着自闭症儿童数量的逐年递增，越来越多的自闭症儿童进入到(特殊教育)学校进行教育康复。为了使自闭症儿童将来更好的融入社会，不仅要对自闭症儿童进行常规的教育及康复训练以补偿其缺陷，更要注重开发自闭症儿童的潜能。本文通过阐述具有特殊才能的自闭症患者的案例，强调开展自闭症儿童潜能开发的重要性并就如何开展自闭症儿童潜能开发进行了初步的探索。 关键词 :自闭症，自闭症儿童，潜能开发
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user: 1. 引言 所谓潜能就是潜在的能量，是以往遗留、沉淀、储备的能量，通过不断的积累，在某个环境下，人的潜能就会发挥出来。一个智力正常的儿童，在日常生活中可以通过日常感知、与人交往、自我探索等方式，使潜能得到开发，从而表现出来。自闭症儿童的主要特征为社会交往功能障碍、复杂多样化的刻板行为等方面。虽然自闭症儿童潜能的开发存在着很多的困难和挑战。但是，关于自闭症患者在某些方面存在的特殊才能的报道也屡见不鲜。如一个叫那依杰尔的自闭症儿童 [ 1 ] ，智商测验成绩非常低劣，让其一个人独立生活几乎不可能，但他的钢琴演奏水平达到成人职业钢琴师的水准。他有惊人的记忆，熟知许多古典乐曲，只要给他听过一遍的小夜曲，就会熟记不忘。还有英国自闭症画家斯蒂芬·威尔特谢尔被人们誉为“人体照相机” [ 2 ] ，因为他具有过目不忘的“瞬间记忆能力”，任何景色他只要看上几分钟，就能完全凭记忆在画布上精确地复制出来。据悉，斯蒂芬曾乘直升机飞过英国伦敦、意大利罗马、中国香港和日本东京等城市的上空，他也凭记忆精确绘出了所有这些城市的航空俯瞰图，他笔下的景色和真实景色的细节相似度竟高达90%。以上的事例在令我们深感惊叹的同时，也说明了自闭症患者的确在某些方面存在过人之处。 在面向自闭症儿童的教学中，我体会到了自闭症儿童潜能体现的与众不同。有的学生说不出“1 + 1 = 2 ” ，却对介绍过的陌生人过目不忘；有的学生无法正常写字，却能画出超出同龄儿童能力水平的图画；有的学生听课注意力集中时间不会超过三秒，却能坐在椅子上认真的绣出一幅幅精美的刺绣作品或编织出一个个精美的花瓶；有的学生走路都不是很平稳，却能潇洒的轮滑或骑自行车。这一切的一切都使我对自闭症儿童有了更多的理解和认识，看到了潜能在他们身上的独特体现。作为一名特教教师不仅要传授给自闭症儿童生存的基本能力，更要帮助他们发掘自身的潜能，从而让他们有一技之长，将来能够更好的面对生活，立足于社会。那么，面对自闭症儿童平时所给我们的表象，我们应该更多的去研究他们自身的情况，从而帮助他们发掘其自身潜能。 英国智力研究人员托尼·巴赞在他出版的《大脑第一》一书中提到了每个人所具备的九个方面的潜能，通过训练，这些潜能是可以被开发的，这些潜能是：创造潜能、个人潜能、社会潜能、精神潜能、身体潜能、感觉潜能、计算潜能、空间潜能、文字表达潜能。按照理论，自闭症儿童也可以不同程度的被开发出这些潜能中的一种或几种，具体需要实施的方式和思考如下：
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user: 2. 创造潜能和个人潜能的开发 对于创造性的理解不能只局限于使用工具或小制作小发明，一次团队合作或成功的设想也是创造性的体现。在平时的教学和生活中，老师和家长需要仔细观察自闭症儿童，找到他们感兴趣的点。随时把笔和纸放到他们面前，有的自闭症儿童会拿起来随手画些线条。对于这样的自闭症儿童，可以有侧重的多给他们看一些图片，激发他们的创造潜能。 自闭症儿童有时有冲动行为，因此对他们情绪的调控成了极其重要的事情，不然一切教学活动或娱乐活动都会没有实施的前提。使自闭症儿童用创造潜能进行活动，可以有效的转移注意力，起到调控行为和舒缓情绪的作用。
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user: 3. 身体潜能的开发 躯体具有自身的潜能，但是需要创设条件才能够得到充分的体现和发挥。作为自闭症儿 童的 老师和家长，需要带孩子们多接触各种运动形式和运动器材。在起初的接触中，做好安全保护工作，除此之外不要过多限制孩子的活动，让他们在自己的理解中开展运动。此时 家长和 老师要认真的观察，从他们的行为中发现他们身体的平衡能力和协调能力，并日后进行有系统的培养。比如有的孩子穿上轮滑鞋之后，很轻松就站了起来，摇摇摆摆的就向前滑动。这时不需要马上进行动作规范度的调整，而是要保护孩子的积极性，并观察孩子平衡能力在轮滑运动中是如何体现出来的。充分了解孩子的情况之后，进行适当的指导和引领，这样对孩子的身体潜能开发是有很大益处的。身体潜能并不只是表现在运动上，对于刺绣、乐器等活动，同样需要身体潜能的开发。身体协调性对自闭症儿童来说非常重要，对他们未来的日常生活也有很大的帮助。
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user: 4. 感觉潜能的开发 感觉潜能的开发，多指视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉等方面的潜能开发。自闭症儿童通过各种玩具，可以有针对性的锻炼这些感觉潜能。但是这种锻炼有时局限 于 老师或家长发出指令，让孩子找出相应的图片，这样的锻炼是单一的。可以尝试把锻炼各种感官的玩具模型放到一起，让学生自己按照自己意愿找到喜欢的并自由组合。 家长和 老师同样作为观察者，观察学生对那种类型的玩具或模型更感兴趣，这样就能发现学生哪种感觉潜能可以被开发。对自闭症儿童感官潜能的开发，可以找到他们在绘画、音乐、烹饪或者制作方面的潜力，这也有利于他们学到一技之长。
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user: 5. 计算潜能的开发 有些自闭症儿童对数字格外的敏感，大多数一般表现为对电话号码的记忆能力很强，当然也会有其他的表现，这就需要 家长和 老师多加关注。在教数字的时候，可以用各种物体或模型来代替数字，一定要注意数字与模型要对应起来。这是观察哪些学生对计算敏感，哪些学生对数字敏感。经过反复的测试后和由易到难的筛选后，就会发现真正对计算感兴趣的孩子。计算潜能的开发还可以使用钱币，让孩子在学习计算当中学会使用钱币，对日常生活会有很大帮助。
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user: 6. 空间潜能的开发 空间才能就是看地图、组合各种形式以及使自己的身体正确通过空间的能力。很多自闭症儿童喜欢搭积木或拼图，这些简单的活动其实就是空间感的一种锻炼。老师和家长需要观察孩子们的行为，明确哪些孩子是在搭积木的过程中感到快乐，然后有侧重的锻炼那些喜欢搭建积木的孩子，给他们看空间感比较强的图片，可以包括一些建筑物图片，也可以是一些有立体感的物品的模型，让孩子们在自己的感受中体会平面和立体的差别。空间潜能的开发对自闭症孩子的绘画和刺绣有很大的帮助，同时也会让他们在立体的空间中思维，从而对情绪的调控有一定帮助。 虽然自闭症儿童经常是“视而不见，听而不闻”，令我们没有办法与他们进行沟通，了解他们兴趣爱好。但是我们可以通过与家长的沟通以及他们日常的生活片段来慢慢观察，尽量给他们一些空间和时间去做他们想做的事情，要避免打扰或阻止他们，看看他平时都喜欢做什么。通过与家长的沟通以及教师们从小处、从细处的观察，我们总会发现他们的兴趣和爱好的。正所谓十年树木，百年树人。而对于自闭症儿童的教育则更需要老师们付出百倍的努力。面对这些“星星”的孩子，我们的老师要具有足够的耐心，要不厌其烦的重复那简单的不能再简单的指令，直到他们从不理解到理解一点，再到完全理解。这个过程可能是短暂的，但更可能是漫长的。因此，我们的老师一定要发扬坚持不懈的精神，去完成这一个个看似不可能实现的任务。 虽然开发自闭症儿童潜能的道路是艰辛而漫长的，但坚持不懈，不断探索，自闭症儿童一定能够创造出更多的奇迹！
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user: 摘 要 意志是指个体自觉地确定目的，并根据目的来支配、调节行动，克服各种困难，从而实现目的的心理过程。作为自我控制眼跳的一种，反向眼跳包括抑制优势(反射性或朝向)眼跳反应、产生眼跳计划和执行眼跳等过程。本研究采用眼动追踪和问卷测量相结合的方法探讨了意志和眼动控制的关系。结果表明：在重复条件下，意志力分数与反向眼跳代价呈负相关；在转换条件下，如果排除前一试次的影响，意志力分数与反向眼跳代价也呈负相关。这说明意志提高了反向眼跳成绩的实质是意志对抑制过程的促进作用。 关键词 :意志，朝向眼跳，反向眼跳，反向眼跳代价
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user: 1. 前言 意志是指个体自觉地确定目的，并根据目的来支配、调节行动，克服各种困难，从而实现目的的心理过程  (彭聃龄，2012) 。自我控制是意志的主要心理机制  (邝廷舜，2008) 。在精神分析理论、认知发展理论和行为主义对自我控制的早期探讨基础上，A. Gifford、W. Mischel和J. Kuhl等人在近期研究中分别强调了情绪、认知和注意过程以及自我调节策略在个体自我控制过程中的作用。  Gifford (2002) 认为缺乏情绪体验的支持会导致认知和行为的分离；  Mischel (2002) 则更多的关注调节过程中愿望与愿望实现之间的分离是因为个体缺乏必要的自我调节技能；  Kuhl (1994) 进一步区分了个体所使用的不同调解或控制技能所产生的不同效果和影响。虽然他们所强调的侧重点不一样，但都认为自我控制是个体抑制和调节自身冲动的能力，并能通过日常具体的行为或动作反映意志。 眼跳是眼动控制的常用指标。人们不仅用眼跳来研究视觉搜索、注意等基本的认知过程，还用来研究高级认知功能如抑制等  (Lei， Zhang， You， Hou， & Wang， 2013; Rauthmann， Seubert， Sachse， & Furtner， 2012; Sessau & Bucci， 2013) 。  Chan，Armstrong，Pari，Riopelle和Munoz (2005) 将反向眼跳分为抑制优势(反射性或朝向)眼跳反应、产生眼跳计划和执行眼跳等过程，而朝向眼跳只有最基本的计划和执行眼跳环节，所以行为抑制过程可以用反向眼跳和朝向眼跳的潜伏期之差(即反向眼跳代价，antisaccade cost)作为指标  (Johannesson， Haraldsson， & Kristjánsson， 2013) 。抑制过程主动阻止无关信息进入而不损害认知加工  (Hasher & Zacks， 1988; Harnishfeger & Bjorklund， 1993; Clark， 1996) 。它是认知控制的关键成分之一  (Miyake， Friedman， Emerson， Witzki， Howerter， & Wager， 2000) 。反向眼跳中的抑制就是对优势朝向眼跳的抑制。所以，反向眼跳作为自我控制眼跳的一种，虽然“微小”，但应同样能够反映意志特征。意志越强、抑制过程越易完成；相反，意志越弱、抑制过程越难完成。因此意志和反向眼跳会由于意志对抑制过程的促进作用而有一定联系(见图1)。因此，本研究旨在探讨眼动控制与意志的关系，从而为从微小的“动作”如眼动来对大的心理特征如意志进行预测奠定基础。 图1. 意志和眼动控制的关系
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user: 2. 实验 2.1. 被试 56名在校大学生参加实验，其中男生30名，女生26名。年龄19~22岁，视力(或矫正视力)正常，色觉正常，均为右利手。 2.2. 实验仪器与材料 眼动数据由EyelinkII眼动仪记录，采样率1000 Hz。被试头部固定，屏幕距被试约65 cm，所有刺激呈现在屏幕中央。实验材料是黑色圆点(1.3˚视角)，随机呈现在计算机屏幕的上半部分、下半部分、左半部分和右半部分的中心位置。实验所用的量表是陈会昌编制的《青少年意志量表》。该量表最初发表于《大众心理学》 (1985年第4期)，当时命名为《意志品质自测简易量表》，是为当时进行的一项中学生非智力因素实验编制的。量表共20个题目，单号题为正向题，从“很对”到“恨不对”依次记5~1分；双号题为反向题，从“很对”到“恨不对”依次记1~5分。量表的施测可以分为自我报告法和他人评价法，本研究中采用的是自我报告法。量表的再测信度为0.90、效标效度为0.56  (陈建绩，陈会昌，1988;陈建绩，胆增寿，陈会昌，1993) 。 2.3. 实验设计与程序 在眼动研究中，当目标出现时，要求被试眼睛追随目标位置的眼跳为朝向眼跳；而当目标出现时，要求被试眼睛跳向与目标位置相反方向的眼跳为反向眼跳。在本研究中任务类型分为重复眼跳和转换眼跳。重复眼跳指被试的眼跳任务相同，如均为朝向眼跳或均为反向眼跳；转换任务指被试的眼跳任务在朝向和反向眼跳之间转换。本实验为2 (眼跳类型：朝向眼跳和反向眼跳) X 2 (任务类型：重复眼跳和转换眼跳)组内设计。实验由3组block组成，第一个block为朝向眼跳任务，有80个trial。实验开始，首先在屏幕中央出现“+”字，持续1000 ms。然后，随机呈现黑色圆点，呈现时间为600 ms。要求被试立即注视这个圆点。第二个block为反向眼跳任务，有80个trial。实验开始，首先在屏幕中央出现“+”字，持续1000 ms。然后，随机呈现黑色圆点。呈现时间为600 ms。要求被试立即注视这个圆点相对于中心位置的镜像位置。第三个block为转换眼跳任务，有160个trial。实验开始，首先在屏幕中央出现“+”字，持续1000 ms。然后，随机呈现“正”字或者“反”字，持续1000 ms。最后呈现黑色圆点，呈现时间为600 ms。要求被试根据提示立即做出反应。“正”和“反”字分别提示被试注视圆点或注视圆点相对于中心位置的镜像位置。由于在本实验中第一个block为朝向眼跳任务，第二个block为反向眼跳任务，被试在每个block内部所进行的眼跳任务相同，所以前两个block的任务类型为重复眼跳。而在第三block中被试需根据提示做朝向眼跳或反向眼跳任务，任务在朝向眼跳和反向眼跳之间转换，因此第三个block的任务类型为转换眼跳。 实验流程见图2。 眼动实验结束后，进行《青少年意志量表》测试。
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user: 3. 结果 3.1. 意志力分数、眼跳反应错误率、眼跳潜伏期与反向眼跳代价 意志力分数、眼跳错误率、眼跳潜伏期和反向眼跳代价结果见表1。 眼跳错误率和潜伏期的2 × 2重复测量方差分析表明，就任务类型而言，转换条件下的眼跳错误率和潜伏期均大于重复条件下的眼跳错误率[F(1，55) = 34.20， p < 0.01， η 2 = 0.41]和潜伏期[F(1，55) = 56.24， p < 0.01，η 2 = 0.53]。在眼跳类型上，反向眼跳的错误率和潜伏期均大于朝向眼跳的错误率[F(1，55) = 189.05， p < 0.01，η 2 = 0.79]和潜伏期[F(1，55) = 353.05， p < 0.01，η 2 = 0.88]。任务类型和眼跳类型在错误率 图2. 实验流程图 Table 1 Means and standard errors of willpower scores， saccade error rates， saccade latencies and antisaccade cost 条件 M±SE 意志力分数 错误率(%) 眼跳潜伏期(ms) 反向眼跳代价(ms) 总体 60.3 ± 1.0 28.5 ± 1.6 397 ± 6 / 朝向–重复 / 9.0 ± 1.0 330 ± 3 / 反向–重复 / 39.4 ± 2.5 477 ± 6 / 朝向–转换 / 14.1 ± 2.0 370 ± 8 / 反向–转换 / 51.7 ± 2.9 543 ± 11 / 重复 转换 / / / 147 ± 6 / / / 174 ± 12 表1. 意志力分数、眼跳错误率、眼跳潜伏期和反向眼跳代价的平均值和标准误 [F(1，55)=14.73， p < 0.01，η 2 = 0.23]和潜伏期[F(1，55) = 10.88， p < 0.01，η 2 = 0.18]上的交互作用均显著，转换对反向眼跳错误率和潜伏期的影响大于对朝向眼跳错误率和潜伏期的影响，表现为转换任务中的反向眼跳代价大于重复任务中的反向眼跳代价。 3.2. 意志力分数与眼动数据的相关 3.2.1. 意志力分数与眼跳潜伏期的相关 使用pearson相关，对意志力分数与眼跳潜伏期进行相关分析，并用双侧检验进行显著性检验，结果见表2。相关分析表明：意志力分数与反向–重复和反向–转换条件下的眼跳潜伏期相关显著，而与朝向–重复和朝向–转换条件以及总体情况下相关不显著。 3.2.2. 意志力分数和反向眼跳代价的相关和回归 使用pearson相关，对意志力分数与反向眼跳代价进行相关分析，并用双侧检验进行显著性检验。并以意志力分数为因变量，重复条件下的反向眼跳代价和转换条件下的反向眼跳代价为自变量进行回归分析。相关和回归分析的结果见表3。 相关分析表明，意志力分数与重复条件下的反向眼跳代价成负相关。回归分析表明，可决系数R² = 0.08，ΔR² = 0.07，回归方程为y = −0.05x + 67.45，其中y代表意志力分数，x代表反向眼跳代价(重复)。意志力分数与反向眼跳代价的回归结果见图3。
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user: 4. 讨论 4.1. 眼跳控制的基本特性 作为人的基本行为之一，眼跳过程同样反映出人对行为的控制特点。在完成需要更多资源的眼跳任 Table 2 Correlation coefficient of willpower scores and saccade latencie 条件 意志力分数 眼跳潜伏期 总体 −0.04 朝向–重复 −0.01 反向–重复 −0.27 * 朝向–转换 −0.10 反向–转换 −0.26 * 表2. 意志力分数与眼跳潜伏期的相关系数 注： * p < 0.05， ** p < 0.01。 图3. 意志力分数与反向眼跳代价的回归 务时，视觉系统的反应速度会减慢，也会出现更多错误  (Barton， Greenzang， Hefter， Edelman， & Manoach， 2006) 。研究结果也证实了这种特点(见表1)。此外，研究结果还表明转换任务比重复任务产生了更大的反向眼跳代价(见表1)。 4.2. 意志与反向眼跳的关系 意志是对动作和言语的高级控制过程，是一种持久而稳定的特性  (彭聃龄，2012) 。反向眼跳需要对自发朝向眼跳进行抑制并将眼睛重新定位到靶子的镜像位置，是自主控制眼跳的典型范式  (Everling & Fischer， 1998) 。也就是说，反向眼跳是一种具体动作控制过程，意志必然体现在像眼跳这样的具体动作控制之中。因此，意志和反向眼跳具有一定的相关，主要体现在眼跳潜伏期上(见表2)。 4.3. 意志对认知控制(抑制)的促进作用 由前言可知，意志和反向眼跳会由于抑制过程的作用而相关。但在本研究中，在重复条件下，意志力分数与反向眼跳代价成负相关。而转换条件下意志力分数与反向眼跳代价相关不显著(见表3)，这是由于转换条件下前一试次的不同影响造成的。不同条件下当前试次和前一试次眼跳类型关系见表4。 Nguyen， Mattingley和Abel (2008) 发现，在反向眼跳任务中，内向的人成绩优于外向的人，原因在于在反向眼跳过程中内向的人前额皮质的唤醒水平较高。而  彭聃龄(2012) 认为，与其它气质类型相比，粘液质类型的人具有较强的自制力，即内向的人又有较高的自制力。换句话说，意志越强，在反向眼跳中前额皮质唤醒水平越高。正是这个原因，使得意志强的人在转换任务中进行朝向眼跳时前额皮质的唤醒水平由于受前一试次反向眼跳的影响还处于较高状态。 Eysenck (1981， 2006) 指出大脑皮质的唤醒水平和任务难度对认知成绩的影响存在交互作用。对于简 单的认知任务而言，唤醒水平较高的人成绩优越；对于复杂的认知任务而言，唤醒水平较低的人成绩优越。眼跳作为一项简单的认知任务，唤醒水平高的人具有优势。 因此意志强的人在转换任务中的朝向眼跳潜伏期短，即意志力分数与朝向眼跳(转换)潜伏期呈负相关的趋势。正是这个负相关削弱了意志力分数与反向眼跳代价(转换)的负相关的趋势，从而相关不显著。换句话说，如果排除前一试次的影响，在转换条件下意志力分数与反向眼跳代价也是呈负相关的。 Table 3 Correlation and regression of willpower scores and antisaccade cost 意志力分数 r t R 2 df F 反向眼跳代价(重复) −0.29 * −2.22 * 0.08 1．54 4.94 * 常量 / 19.93 ** 反向眼跳代价(转换) −0.18 −0.27 表3. 意志力分数和反向眼跳代价的相关和回归 注： * p < 0.05， ** p < 0.01。 Table 4 Saccade type of the current trial and previous trial under different conditio 重复 转换 朝向眼跳 反向眼跳 朝向眼跳 反向眼跳 试次(n) 朝向 反向 朝向 反向 试次(n − 1) 朝向 反向 反向 朝向 表4. 不同条件下当前试次和前一试次眼跳类型
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user: 5. 结论 自我控制是意志的主要心理机制。作为一种自我控制眼跳，反向眼跳包括抑制优势(反射性或朝向)眼跳反应、产生眼跳计划和执行眼跳等过程。其中，抑制优势眼跳反应是一种具体的自我控制行为。意志越强，抑制优势眼跳反应越易完成，相反意志越弱，抑制优势眼跳反应越难完成。意志提高了反向眼跳成绩的实质是意志对抑制过程的促进作用。
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user: 摘 要 电信客户流失问题是电信运营商面临的迫切需要解决的问题。本文针对3G环境下，根据客户三个月平均消费水平进行客户价值划分，综合运用数据挖掘中决策树算法和聚类算法进行建模，引入混淆矩阵对模型进行评估，利用模型输出的规则集有针对性的进行流失客户维系营销，从而达到降低客户流失，提高营销效率，提升电信运营商核心竞争力的目的。 关键词 :客户流失，数据挖掘，决策树，混淆矩阵