DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 我国期货市场交易量与货币流通速度的关系 关于“影响货币流动性的因素的研究”从来不是一个新话题，比较主流的看法是经济的货币化和超量的货币发行。同样，在股票市场中，货币的流通速度会随股票交易活跃程度反响变动。但从以前学者的研究来看，都没有明确的提及股票交易对货币流通的具体影响。但是毫无疑问，货币流通的速度会影响到金融资产的交易。 对于我国来说，我国货币的流动性与货币政策息息相关。宽松的货币政策意味着货币市场流动性宽裕，市场上货币供给量增加，货币量的增加意味着企业和个人更容易融资、投资活跃；紧缩的货币政策意味着货币市场流动性紧张，市场上货币供给量减少，货币量的减少意味着企业和个人融资贷款较为困难、投资减少。 同时，费雪方程式：MV = PY说明商品价格的变动，会带来货币数量的变动，也就是说，当P变动时，M作同比例的变动。由于衍生品市场的发展，不少学者将费雪方程式的含义进行了延伸，认为P所代表的不仅仅是鲜活商品的价格，还包括了资本品和衍生品市场的价格。 这样一来，货币的流动性对市场交易活动的关系更为明确，当投资者适时调整手中期货持有量的原因，交易就产生了。关于投资者调整商品持有量的原因有很多，包括传统理论例如个人流动性需求的变化、生命周期阶段转变等。但事实上，影响期货交易量的原因都是由潜在的不可测的原因(例如货币流通)决定的。货币流动性宽裕，企业和个人才有足够的资金进入市场，增加投资，市场商品价格包括期货价格自然上涨。相反，货币流动性紧张，企业和个人得到资金渠道困难，市场投资不活跃，市场商品价格下降 [ 6 ] 。 在1998~2014年间，我国执行了“先松、后紧、再松”的货币政策。我国为应对1997年的亚洲金融危机，开始下调基准利率。1998年~2002年，面对通货紧缩，我国增加货币供应量，实行宽松的货币政策。此后，2003年~2007年，为控制经济增长过快，央行多次上调存款准备金率，到2007年为止，基准利率上升至7.47%。2008年金融危机使得央行将基准利率下调至5.31%，最终，我国货币流动性由紧缩逐渐放松。 按照上文所说，货币流动性宽裕是否与市场商品价格(如期货)有影响，价格直接与交易量相关。对照上述时间段，结合图5、图6可以发现：1998~2002年，货币流通性宽裕，期货交易量小幅上升；2003~2007年，虽然我国实行了紧缩货币政策，但由于“时滞”现象，货币流动性还是相对宽裕的(因为若流动性紧张，那么基准利率不会持续提高)，因此，期货交易量持续上升；2008年次贷危机使得前期的紧缩货币政策得到了体现，期货交易量下降，尽管基准利率不断下降，但是在“时滞”的影响下，货币流通性依旧紧缩 [ 7 ] 。 从以上分析中可以得出，当货币流动性相对宽裕时，我国期货交易量上升；当货币流动性相对紧张时，我国期货交易量下降。这仅仅只是理论上的结论，以下将会用实证方法证明 [ 8 ] 。 图5. 1998年~2014年我国央行基准利率 图6. 1998年~2014年我国期货交易量
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user: 5. 实证分析 5.1. 研究方法和数据说明 上文分析中可以得出，货币流通量是货币流动性的代表。因此，本文以M2为指标代替货币流通量，其数据来源于中国国家统计局。由于我国期货交易尚短，直至1998年才有相关的正规数据，因此，本文选取的时间段，以1998年至2014年。 再者，为了克服异方差，降低短期波动性，本文对货币流通量M2指数、期货交易量进行对数处理，并用LNM2、LNVOLUME表示M2指数和期货交易量的原始数据。 5.2. 货币流动性与期货交易量的关系 5.2.1. 相关性分析 货币流通量M2指数与期货交易量的相关系数为0.955311，证明两者高度正相关。 5.2.2. 单位根检验 对货币流通量M2以及期货交易量VLOUME进行ADF检验，如表2所示，LNM2、LNVOLUME表示原始的时间序列。 根据ADF检验可知，在5%显著性水平下，货币流通量M2与期货交易量VOLUME的时间序列均为非平稳序列，而两者二阶差分序列平稳，即货币流通量M2与期货交易量均是二阶平稳数列。 5.2.3. 协整关系检验 首先，建立VAR模型确定滞后期。根据VAR模型选择表以及AIC、SC最小原则，确定VAR模型最佳滞后期为1。如表3。 VAR(1)模型如下： LNVOLUME = 0. 734989 ∗ LNVOLUME ( − 1 ) − 0. 4 0 7825 ∗ LNVOLUME ( − 2 )     + 2 . 189222 ∗ LNM 2 − 0. 761668LNM 2 ( − 2 ) − 9 . 8 0 452 0 LNM 2 = 0.0 47683 ∗ LNVOLUME ( − 1 ) − 0.0 16321 ∗ LNVOLUME ( − 2 )     + 1 .0 44285 ∗ LNM 2 ( − 1 ) − 0. 126 0 94 ∗ LNM 2 ( − 2 ) + 0. 788421 两个模型R 2 = 0.976076，修正R 2 = 0.966506，说明VAR模型高度拟合。 Table 2 Results of ADF tes 变量 ADF检验 P值 1%临界值 5%临界值 10%临界值 LNM2 −0.126892 0.9304 −3.920350 −3.065585 −2.673459 LNVOLUME 0.079956 0.9532 −3.920350 −3.065585 −2.673459 DLNM2 −4.176487 0.2213 −3.959148 −3.081002 −2.681330 DLNVOLUME −4.294018 0.0172 −4.121990 −3.144920 −2.713751 D 2 LNM2 −4.956495 0.0019 −4.004425 −3.988960 −2.690439 D 2 LNVOLUME −6.861933 0.0002 −4.200056 −3.175352 −2.728985 表2. ADF检验结果 Table 3 Results of cointegration tes Lag AIC SC 0 2.484462 2.571377 1* −3.898695 −3.637949 2 −3.604201 −3.169625 3 −3.064111 −2.455704 4 −3.323238 −2.541001 表3. 协整关系检验结果 5.2.4. 格兰杰因果检验 如表4，结果表明，“期货交易量不是货币流通量M2的格兰杰原因”被显著接受，“货币流通量不是期货交易量的格兰杰原因”被显著拒绝，即：在滞后期为1时，货币流通量是期货交易量的格兰杰原因，有明显的单项传导性。 5.2.5. 方差分解 利用Eviews对VAR(1)模型进行方差分解，LNVOLUME对LNM2的贡献逐渐增加，最后逐渐趋于10。 5.3. 小结 从以上定性和实证分析可以看出，我国期货交易量对货币流通速度能够产生一定影响，二者在变动走势中始终保持基本一致的变化，证明了上文提及到的“当货币流动性相对宽裕时，我国期货交易量上升；当货币流动性相对紧张时，我国期货交易量下降”的结论。但是期货交易量并不是引起我国货币流通速度变化的最主要的因素。从差分分解结果来看，我国期货交易量对货币流通速度影响贡献率仅有10%，说明其他因素更能影响到货币流通速度，例如经济的货币化程度、超量的货币发行、通货紧缩局面及其造成的心理预期、货币传导机制存在的障碍以及我国经济体制的约束。货币流通速度反过来可以解释我国GDP的变化，由于我国期货市场交易发展较晚，相对于股票等传统金融产品交易，作为新型金融产品，期货交易在我国发展不充分，其对我国GDP影响较为有限，加上期货市场启动资金较大，小额投资者较难入市 [ 9 ] ，因此，得出此结论基本上是意料之中。
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user: 6. 结论 从以上理论和实证分析可以得出，我国的期货交易量会对我国货币流动性产生影响，其影响不大， Table 4 Results of granger causal relation tes 滞后长度 格兰杰因果性 F值统计 P值 结论 1 期货交易量不是货币流通量的格兰杰原因 货币流通量不是期货交易量的格兰杰原因 0.25715 9.42548 0.6206 0.0089 接受 拒绝 表4. 格兰杰因果检验结果 并不能成为影响货币流动性的关键因素。从差分分解的结果可以看到，期货交易量对货币流动性的影响仅有10%。以货币流通量为代表的货币流动性与我国期货市场交易之间存在长期的协整关系和因果关系，期货交易虽然对货币流通存在一定的影响，两者在变动走势中始终保持趋势基本一致的变化，但是期货交易并不是引起货币流动性变化的最主要因素。 我国货币流通速度在近几年来处于下降状态这是我国发展必须经历的一个阶段，但是，在我国，货币流通速度下降既反映了我国市场化程度逐步提高从而对货币量的需求增加等正常因素，也在一定程度上反映了我国经济运行中的一些深层次问题。我国从1995年起，长期实行扩大总需求的宏观经济政策刺激经济增长。政府通过拉动居民的消费需求，扩大政府的支出等多种措施，刺激社会总需求。我们也看到，近几年来，我国GDP都保持7%以上的增长率，但这也发映出了很多的问题。例如寻租行为引起的各式各样的腐败现象屡禁不止；资本市场的不健全使得民间融资风险扩大。 新《国九条》中，对期货行业的核心影响概括为“一个变化，两个方面” [ 10 ] 。“一个变化”即期货行业格局将发生变化；“两个方面”表现为：一方面，期货行业整体面临着大发展、大变革，未来的期货行业将呈现与当前完全不同的行业格局；另一方面，牌照制打破了期货行业的准入壁垒，其他金融机构将进入衍生品市场，从而形成新的竞争格局。这意味着未来我国期货市场将有大的变革，加上互联网金融的日益普及，今后期货市场的发展将会更加完善，其对货币流动的影响将会日益增加 [ 1 ] 。
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user: 摘 要 目的：在重复预测任务中，决策者倾向于根据事件发生的概率匹配他们的预测频率，该行为违背了理性决策理论的最优化假设。以往的研究结论支持了匹配概率行为的两种假说：其一是基于简单的联结学习过程，即重复成功/回避失败的策略；其二是来自于更老练的模式搜索策略，比如赌徒谬误信念。本研究尝试利用记忆辅助操纵实现对认知过程的分离。方法：招募50名大学生，在重复预测任务中增加动态窗口反馈，更新近期出现的事件，窗口容量设置为3和9两个条件(各25人)。结果：1) 对连续事件敏感的行为模式表现出正近因效应(倾向于重复最近一次事件)和负近因(倾向于预测相反事件)的共存；2) 与低容量条件相比，高容量条件下负近因效应持续的时间(试次数)更长；3) 随着实验的进行，负近因效应逐渐被正近因所取代。结论：本研究采用新的实验操纵手段，为分离概率学习的认知过程提供了方法上的改良，为匹配概率行为的两种假说提供了直接的证据。 关键词 :决策，概率学习，匹配概率，认知反馈 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 日常生活中的决策问题大多具有重复的特征，人们经常要在相同或相似的情境下做出选择。比如开车时决定是否系安全带，企业决定是否在年度税务报告中做“手脚”，医生根据相似的症状诊断病情。在上述问题中，理性的决策者应当总是采取最优化策略评估不同选项的期望效用，因而当一名司机认为系安全带对降低事故死亡率的利大于弊(比如带来的不便)时，他应当始终采取系安全带的措施。然而大量的实证研究表明，人类决策者在面对上述问题时，并不总是能够始终做出对自身有利的选择。 1.1. 概率学习与匹配概率行为 在经典的概率学习任务中，被试需要对两个互斥的随机事件进行重复多次的预测，比如猜测红绿两只灯泡哪只会亮。每次预测中，红和绿出现的概率分别为0.3和0.7，概率值在整个实验过程中保持不变。在上述问题中，始终猜测绿色是更有利的策略，称为最优化。研究者发现，被试在面对上述问题时决策者并没有采取最优化策略。相反，他们倾向于根据事件发生的概率匹配他们的预测，大致以3:7的比例猜测红色和绿色，这一策略或行为模式命名为匹配概率(probability matching， PM) (Vulkan， 2000)。 1.2. 匹配概率的两种假说 关于匹配概率行为的心理机制存在一定的争议，前人的研究主要有支持两种假说。首先，联结学习假说认为，PM行为主要来自于外插(顺应)短期频率经验的简化策略(Erev & Barron， 2005; Myers， 1976)。假如决策者在记忆窗口中估计事件出现的频率，近期内某一事件越多，就更倾向于预测该事件会再次发生，较小的记忆容量导致较高的估计误差，使得反应行为偏离最优。其次，模式搜索假说同样认为决策者会追溯短期的经验，只不过他们在努力寻找随机过程中存在的规律(Gaissmaier & Schooler， 2008; Plonsky et al.， 2015)。由于被试努力探索的规律根本不存在，模式搜索策略也必然导致次优的PM模式。总之，匹配概率行为可能来自两种相互独立的认知过程。 一些研究者尝试通过操纵认知负荷和认知能力两个变量对区分这两种过程(见表1)，其基本假设如下。首先，增加认知负荷(比如双任务操纵)会剥夺短时记忆资源，因而依赖于短期经验的联结学习假说预测PM会增加，因为记忆容量更小，频率估计更不准确；认知负荷会干扰模式搜索的过程，因而如果PM来自探索模式的过程，认知负荷应降低PM行为。其次，对于认知能力和短时记忆容量，联结学习假说预测，记忆容量更高的个体频率估计更准确，因而PM行为降低；由于高记忆容量更加方便被试探索规律，模式搜索假说预测记忆容量和PM行为的正相关。 通过对以往研究进行总结，我们发现以往的研究结论中存在诸多不一致性(见表2)。首先，的确有证据支持认知负荷会增加PM行为。比如当同时存在的语言工作记忆任务占据了短时系统的加工能力，最优化反应倾向平均增加了5%~10% (Wolford et al.， 2004)，另一项利用葡萄糖剥夺造成认知损耗的操纵也发现了相同的结论(McMahon & Scheel， 2010)。但是这一结论并没有被后续的研究者重复，比如Otto等人(2011)并没有发现双任务操纵对任务绩效的影响(Otto et al.， 2011)。实际上，当实验控制了最优化和PM两种反应模式需要的认知努力后(排除了启发式的解释)，一些研究者的确观测到与联结学习假说更一致、与模式搜索假说相悖的证据(Schulze & Newell， 2016)，即认知负荷增加PM。但是该结论只在特殊的任务条件下才成立，因而不具有一般性。 导致这些不一致性的主要原因可能有以下几点。首先，认知能力和PM行为之间的相关性可能是一个非常间接的证据，因为认知能力可以通过很多不同的途径——比如年龄、智力、认知努力和认知策略——影响重复预测任务中被试的行为绩效(Stanovich & West， 2008)。其次，双任务操纵中，实验者使用的干扰任务存在差异(Wolford et al.， 2004; Schulze & Newell， 2016; Otto et al.， 2011)，对儿童使用的较为特殊的任务形式(Denison et al.， 2013)。此外，认知负荷与认知能力、策略之间的交互作用进一步增加了结果的复杂性。比如张玉婷(2010)的实验采用双任务设计，并通过指导语直接操纵了策略：一组被试的任务被描述为赌博，要求他们凭借直觉进行预测(单纯匹配组)；另一组的任务被描述为解决问题，要求他们通过仔细分析尽可能提高正确率(分析匹配组)。结果发现相对于单纯匹配组，双任务操纵对分析匹配组的影响更大；也就是说认知损耗只对那些努力寻找规律的被试起作用，能够显著提升他们的任务绩效(张玉婷，2010)。总之，以往研究中存在的变量混淆，可能是导致无法区分概率学习的两种认知过程的主要原因。 1.3. 实验设计和假设 本研究尝试从相反的角度出发，不是剥夺认知加工资源，而是通过利用动态反馈窗口这一外部辅助手段拓展记忆容量。我们注意到，两种学习过程都依赖于短时记忆系统对近期事件的追溯。二者不同之处在于，联结学习过程需要追溯事件的频率，因此预测连续出现同一事件会增加被试预测该事件的倾向，即正近因效应(positive recency effect)；相反基于赌徒谬误(gambler’s fallacy)信念的模式搜索策略会导致负 Table 1 Explanations and predictions of two different hypotheses of P 解释和预测\假说 联结学习 模式搜索 行为解释 外插近期的事件频率 探索模式规律 认知负荷↑(双任务) PM↑(记忆容量更小，频率估计更不准确) PM↓(找规律需要认知努力) 认知能力↑(短时记忆容量) PM↓(频率估计更准确) PM↑(方便找规律) 表1. 两种假说的行为解释及预测 Table 2 Summary of evidences from cognitive load/ability manipulatio PM增加 PM降低 无差异 认知负 荷增加 双任务：Schulze & Newell， 2016 双任务：Wolford et al.， 2004; 张玉婷，2010 双任务：Otto et al.， 2011 认知损耗：McMahon & Scheel， 2010 认知能 力增加 STM容量：Gaissmaier & Schooler， 2008; Kareev et al.， 1997 STM容量：Rakow et al.， 2010 - 儿童：Denison et al.， 2013 儿童/动物：Derks & Paclisanu， 1967 表2. 认知负荷/能力证据汇总 近因效应，即预测与连续事件相反的事件。鉴于此，我们提出如下三个假设。 假设一：基于连续事件的近因曲线应反映出正近因和负近因效应的叠加。 假设二：对近期事件敏感的行为模式受窗口容量的调节；窗口容量越高，负近因效应(赌徒谬误)越强。 假设三：随着重复经验次数的增加，行为模式逐渐向正近因趋近；即早期的PM行为更多来自模式搜索策略，后期则主要反应了联结学习过程。
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user: 2. 方法 2.1. 被试 选取西南大学的50名大学生样本(26名男生，24名女生)，年龄范围在18~25岁之间(平均年龄21.2岁)。被试皆为右利手，没有精神方面的疾病，视力或矫正视力正常，且未修过概率、统计学方面的课程。实验结束后，被试根据其任务绩效被试获得12~14元的报酬。 2.2. 任务 程序由Matlab的Psyhotoolbox编写，任务背景被描述为一个猜灯泡游戏：被试需要预测屏幕中央灯泡的颜色，正确的预测可获得金钱奖励，屏幕上方的动态反馈窗口更新近期的事件，如图1所示。任务分8个阶段(Block)进行，每个阶段50个试次，两个阶段之间有30秒的休息时间。每个试次开始时，屏幕中央显示“请选择”提示语，被试用鼠标点击红色和绿色按钮，1秒钟后呈现反馈。反馈包括三个部分：1) 金属盒子的中央显示出灯泡的颜色，与灯泡颜色一致的选择可获得奖励；2) 奖励金额在屏幕下方的总收益显示框(图中未显示)中被更新。3) 上方的动态窗口中更新事件，窗口从右往左滚动，最右侧为最近出现过的事件。反馈的呈现的时间为1.5秒，接着屏幕中央再次显示“请选择.”，进入下一个试次。指导语规定试被必须在5秒钟内做出选择，假如5秒钟后被试仍未做出选择，电脑会随机替被试选择一种颜色(平均有1.8%的试次属于这种情况，在数据分析中这些试次被剔除)。 2.3. 变量的操纵和控制 实验考察短时记忆容量对模式搜索行为的影响，通过操纵动态反馈窗口的容量实现对记忆的辅助作 图1. 任务示意图(容量9条件) 用。采用单变量被试间设计，被试被随机分配到两个条件(每组25人)，容量3条件下窗口中更新最近的三次事件，容量9条件下窗口中更新最近的9次事件。因此，实验通过操纵动态窗口容量人为制造了两种条件下短时记忆容量的差异(分别为3和9)。 灯泡颜色序列由完全随机的伯努利过程生成，其中一种颜色为高概率事件H (出现的概率为0.65，低概率事件为L)，高概率事件的类型(红或绿)以及红绿按钮的位置(左和右)在被试间进行随机化的处理。奖励的规则如下：在进行任务前，总收益显示框中的初始金额为￥5，每一次正确的预测可获得额外的￥0.3的奖励。假如被试在400次预测中有300次正确，其总收益为5 + 0.3 × 300 = 14元。正式实验开始前，被试进行10个试次的练习，目的是熟悉任务程序。10个练习试次对所有被试采用相同的序列(H-L-H-H-L-H-H-H-L-L-H为高概率事件)。 2.4. 问卷 采用自制的问卷，实验结束后要求被试进行填写。问卷主要包括以下几个部分：1) 估计事件出现的频率；2) 询问被试的策略使用情况以及策略认同(比如“你使用了怎样的策略？”“你认为哪种策略更好？”)；3) 询问被试是否发现序列中存在的模式规律，如果有则要求他们写下他们所认为的规律。 2.5. 数据分析 描述统计量：感兴趣的因变量包括：1) 选择率R(H) = 选择H事件的频数/总选择次数；2) 切换率(switch rate， SR) = 选择切换频数/总选择次数，其中选择切换频数指被试在某一个试次中的选择不同于上一个试次的选择的所有试次的总数；比如对于长度为6的选择序列HHLHHL，其切换频数为3 (总共改变了三次)，因而切换率为3/6 = 0.5。一般认为，切换率可能反应了不确定状况下的探索行为。3) 近因率(recency rate) = 近因频数/总选择次数。近因频数指第t次选择和第t-1次事件相同的次数。一般认为，近因率部分反应了联结学习的效果律，取值越高说明被试越倾向于重复最近一次成功的选择/回避失败的选择。4) 反应时。5) 正确率。 近因曲线：近因曲线反应了对连续事件敏感的行为模式，可用于区分联结学习和模式搜索假说(Plonsky et al.， 2015)。根据联结学习假说，连续出现相同事件应当增加被试预测该事件的倾向，即预测行为应服从正近因效应(positive recency effect)。因而当以连续出现高概率事件H的次数为横轴，高H事件的选择率为纵轴，画出近因曲线时，联结学习假说预测该曲线呈递增趋势。相反，假如被试使用“老练”的找规律的策略，可能会在连续出现相同事件后更倾向于预测相反事件，导致递减的近因曲线(负近因效应) (Boynton， 2003)，而找规律的主要原因可能来自赌徒谬误错觉。联结学习和赌徒谬误效应是可以共存的，因而近因曲线可能呈现出复杂的“波浪”形态(Altmann & Burns， 2005; Boynton， 2003; Plonsky et al.， 2015)。此外，一些研表明学习会影响赌徒谬误效应(Edwards， 1961)。根据前人的研究结论，我们尝试提出如下假设：1) 拓展事件记忆会导致负近因效应，且负近因效应随窗口容量的增加而增加；2) 近因效应和学习效应之间存在交互作用，实验早期阶段窗口容量对负近因效应的影响大于晚期。
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user: 3. 结果 3.1. 描述统计量 如表3所示，被试对概率值的主观估计较为准确，容量3和容量9条件下平均估计值分别为0.673 (sd = 0.07)和0.685 (sd = 0.08)。与真实值0.65相比，有略微高估的倾向，这与前人结论相一致(Otto et al.， 2011)。操纵窗口容量并没有影响组水平的行为模式，所有因变量的组间差异均未达到显著水平。 3.2. 近因效应 图2为早期阶段的近因曲线，对连续事件敏感的行为模式在不同窗口容量条件下存在差异。从图中可以看到，随连续出现H (高概率)事件次数的增加，两种条件下近因曲线均呈现出先增–后减–再增的“波浪”形态，这与前人的结论相一致(Altmann & Burns， 2005; Plonsky， et al.， 2015)。但是在两种条件下被试的近因模式存在一定的差异：相对于容量3，容量9的条件下负近因效应持续的时间更长；递减趋势由连续3次H事件开始，直到超过8次后才开始“回升”，前者则在第5次后就“回升”(7和8处的t值分别为2.53和3.82，通过了Bonferroni校正)。此外，在小概率事件L的部分，容量9条件下显示出顺应“趋势”倾向，即H选择率随连续L次数增加递减；容量3条件则显示出复杂的“U”型，当连续L少于5时顺应“趋势”，超过5后则出现了逆转，H选择率增加(“−5<”处t值为3.66)。这些结果表明，拓展记忆的操纵能够改变预测行为的近因模式，尤其是于赌徒谬误有关的负近因效应。 通过比较早期(图2)和后期(图3)的近因曲线可以发现，负近因效应在实验的后期阶段明显有减弱的迹象；尤其对于容量9条件，在H连续出现4-8次时，原先的的递减模式几乎完全被递增所取代(除了7、8处有少量递减迹象)。此外，早期阶段两种条件近因模式的差异在后期阶段也几乎完全消除了，暗示学习效应和近因效应间的交互作用。 3.3. 策略分组 根据问卷测量的策略使用情况对被试进行分组：声称发现规律(比如“和最近3个的中间那个一样或者和多的那个一样。”，“五个绿色后有1红色再两个绿色后有2红色，找规律，有循环。”)的被试(探索者)有28人，剩下的22人为非探索者。 为了考察学习效应，我们对选择率进行3(分组) × 8(阶段block)的重复测量方差分析(r-ANOVA)。分析结果显示(如图4所示)，选择率的学习效应显著(F(7，375) = 21.6; p < 0.01)。分组效应显著(F(2，375) = 14.3; p < 0.01)， Table 3 Mean(SD) of descriptive statistics at group leve 条件\统计量 选择率 切换率 近因率 反应时ms 正确率 主观概率估计 容量3 0.73(0.08) 0.34(0.12) 0.66(0.09) 760 (183) 0.56 (0.03) 0.67(0.07) 容量9 0.74(0.09) 0.32(0.10) 0.67(0.09) 840(236) 0.58 (0.04） 0.69(0.08) 表3. 组水平描述统计量的均值(标准差) 与探索者相比，非探索者更倾向于使用最优化的策略。此外，分组和任务阶段的交互作用达到了显著水平(F(14，375) = 2.21， p < 0.05)，暗示非探索者的学习曲线更陡峭，习得最优化策略的速度更快。此外，切换率等其它因变量也显示出类似的模式。该结果与前人的研究结论相吻合(Unturbe & Corominas， 2007; Yellott， 1969)，即声称发现随机过程中复杂规律的被试更倾向于采用次优的匹配概率策略。
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user: 4. 讨论 本研究的主要结论总结如下。我们发现正近因效应和负近因效应同时存在于对近期事件敏感的行为 图2. 实验早期(1~200试次)的近因曲线 图3. 实验后期(201~400试次)近因曲线 图4. 探索者(组)和非探者的学习曲线 模式，“波浪型”的近因曲线暗示联结学习和模式搜索过程的共存：追溯事件频率的联结学习策略(导致正近因效应)，基于赌徒谬误信念的模式搜索策略(导致负近因效应)。有趣的是，在连续出现多次(3~8次)高概率事件H时，被试在长窗口条件下表现出更多的负近因效应；但是在连续出现多次(5次以上)L事件时却出现了相反的模式，即短窗口条件的负近因效应更高。 4.1. 情境敏感的编码策略 这一行为模式可以由记忆编码过程解释。人们会根据外部环境使用不同的认知编码策略，编码策略又会进一步对再认、推论和预测行为产生影响(Altmann & Burns， 2005; Plonsky， et al.， 2015)。在本研究所使用的任务中，当不存在任何记忆辅助设备(无反馈)时，多数人可能会对次数超过一定数量(比如5)的连续事件编码为同一种类型，也就是说，没有必要对连续5次和5次以上事件进行更详细地区分(或者说记忆能力不足以支持他们对较长的连续事件的次数进行准确的编码)。本研究并未发现近因曲线在无反馈条件和容量3条件中存在任何差别(前人的研究也提供了类似的证据(Carlson & Shu， 2007))，这在一定程度上支持了上述假说，因为窗口容量没有达到记忆的上限，不足以影响编码策略。也就是说，在短时记忆容量受约束的条件下，使用泛化高次数连续事件的编码策略能够节省认知资源；相反，当外部辅助设备提供的容量超过短时记忆的阈值上限后，这种认知俭省的编码策略则显得没有必要。借助外界设备，在容量9条件下被试能够对每一种连续事件的模式(次数)进行准确的编码。 编码策略通过再认和推论影响预测行为，导致波浪形的近因曲线(Altmann & Burns， 2005; Plonsky， et al.， 2015)：1) 当连续事件的次数在编码上限之内时，被试会通过线索再认(提取经验中不同次数的条件概率)、或是直接采用赌徒谬误的策略预测相反的事件；2) 当连续事件次数超过编码上限后被试推测环境发生了变化，于是顺应趋势。这就是为什么在无反馈和容量3条件下，编码上限(假如为5)使得负近因效应只能维持在3~5范围内，超出5就会出现回升；反之在容量9条件下，曲线的负近因(递减)区域被拓展(直到8处才出现回升)。此外，对于曲线连续出现L事件的那一端，两种条件的分离同样出现在5处，因而我们推测被试的编码上限大致为5。总之，窗口容量的操纵改变了被试的编码上限，并通过影响编码和推论策略造成了近因曲线的差异，该结果在一定程度上支持了模式搜假说。 此外，我们发现窗口容量和学习效应之间的交互作用：两种条件下近因曲线的模式在实验的早期阶段差异更大，后期则不存在差异；此外，随着重复次数的增加，曲线的负近因(递减)部分逐渐被正近因(递增)取代。该结果暗示可能存在行为模式的转变：由的早期模式搜索策略向后期的联结学习策略过度。 4.2. 情境效应与行为适应性 实际上，情境效应本身也是一个有趣并值得探索的问题。因为在不同反馈条件下，决策者面对的随机过程是完全相同的，情境敏感的行为模式可能反应了某种错觉。之前的研究发现，外部线索可以改变决策者对随机过程持有的信念(Green et al.， 2010; Schul et al.， 2007)；更一般地讲，控制错觉可以看作是表征策略的误用，即将适应于其它(非随机)情境的心理表征错误地迁移到给定的(随机)任务中。就预测效度来讲，本研究的动态窗口中提供的信息完全没有任何价值，然而决策者的确表现出环境敏感的行为模式，且充分学习并没有完全消除条件间的差异。未来的研究者可顺着本文的思路操纵心理表征，诱导更多的错觉。 从相反的角度看，环境敏感的行为可能反应了利用(exploit)环境统计规律的适应性策略。比如本实验在中决策者能够采用适应事件窗口容量的编码策略，假如环境中的确存在基于连续事件次数的条件规则，这种编码策略有助于决策者发现规则。未来的研究应当更多地关注认知能力和任务环境的交互作用。比如认知负荷操纵可能在某些条件下降低任务绩效，而在另一些条件下提升任务绩效；此外，额外的反馈和信息也并非总是会带来有利的行为后果。未来的研究应尝试界定上述条件。 值得注意的是，我们并没有在组水平发现窗口容量对选择率的影响，这似乎与我们的预期不符。一种可能的解释是，对整组被试取平均的分析方法掩盖了个体水平的一些重要信息；当我们改进统计方法，采用基于试次的参数化模型以及基于行为模式的相关分析后，的确得到了一些不同的结论。因此，在解释组水平的效应时应当谨慎，因为基于平均的组统计可能隐藏了个体水平的行为模式的差异。
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user: 5. 结论 本研究采用一种全新的窗口反馈操纵，通过对近期事件敏感的行为模式进行分析，成功分离了概率学习的两种认知过程。在对以往的范式进行改进的基础上，为匹配概率行为的两种假说提供了更为直接的证据。
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user: 摘 要 折叠立方体连通圈网络FQCC(n) (n > 1)是一类典型的互连网络，它是3正则的。师海忠根据折叠立方体连通圈网络FQCC(n) (n > 1)和细胞分裂生长图模型设计出了一种新的互连网络——FQCC(n，k) (n > 1，k是非负整数)：用三长的圈代替FQCC(n)的每个顶点且圈中每个顶点恰位于折叠立方体连通圈网络FQCC(n) (n > 1)中与该顶点关联的一条边上，得到新的网络FQCC(n，1)；再类似的用三长的圈代替FQCC(n，1)的每个顶点得FQCC(n，2)，循环执行上述方法k次得到的新网络称为FQCC(n，k) (n > 1，k是非负整数)。该网络FQCC(n，k)在保持了FQCC(n)的小的固定的度(为3)的特性外，还有比FQCC(n)更好的扩展性。进而提出了猜想：FQCC(n，k)是Hamilton图。赵媛证明了FQCC(2，k)是平面图和Hamilton图，还证明了FQCC(n，k) (k > 1)不是点可迁的。 关键词 :折叠立方体连通圈网络，FQCC(n，k)，平面图，Hamilton图，Hamilton连通图，点可迁的 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 互连网络是超级计算机的重要组成部分。网络遵循八个原则：小的固定顶点度；小通信传输延迟；简单的路由算法；均匀性或对称性；高容错性；可扩性；可嵌入性；有效的布图算法。大规模集成电路技术的出现和现代通信技术的飞速发展要求人们设计出多核的互连网络，对这种网络来讲网络的平面性是一项很重要的指标。互连网络的基本拓扑结构是连通图G(V，E)。其中V是处理器的集合，E是网络通信链路的集合 [ 1 ] [ 2 ] 。 许多学者设计出了多种互连网络，例如：折叠Petersen立方体、折叠立方体、正则图连通圈网络(折叠立方体连通圈网络，立方体连通圈网络等)、细胞分裂生长图模型、层次环群论模型等并给出了它们的部分性质 [ 3 ] - [ 17 ] 。这些互连网络都有许多优点，也各自存在一些缺点。比如折叠立方体，它的度(n + 1)随着规模( 2 n )的增大而增大。折叠立方体连通圈具有优点——小的固定的度(都为3)，但它的扩展性较差。在这篇文章中，根据文献 [ 8 ] 和 [ 10 ] 中提出的设计互连网络的新思想，师海忠设计出了新的互连网络 F Q C C ( n ， k )   ( n ≥ 2 ， k ≥ 0 ) 。除了保持折叠立方体连通圈 F Q C C ( n ) 的优点——小的固定的度(为3)外，当固定 n 之后，它有较好的可扩展性，即规模可随着 k 的增大而增大。特别是赵媛证明了 F Q C C ( 2 ， k ) 是个平面图和Hamilton图，还证明了 F Q C C ( n ， k )   ( k ≥ 2 ) 不是点可迁的。 本文其余结构是：第2节，基本概念；第3节，新互连网络 k 及其性质；第4节，结束语。
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user: 2. 基本概念 定义1 [ 14 ] ：令 x = x 0 x 1 ⋯ x n − 1 是一个n比特二元串，我们用 ( x ) j 来定义比特 x j 。令 x = ( y ) i 当 x 和 y 仅在第 i 个位置比特不同。 定义2：如果两个顶点 x = x 0 x 1 ⋯ x n − 1 和 y = y 0 y 1 ⋯ y n − 1 有 y i = 1 − x i   ( i = 0 ， 1 ， ⋯ ， n − 1 ) ，那么我们就记做 y = x ¯ 。我们说 x 和 x ¯ 是互补的。 定义3：n维折叠立方体连通圈 F Q C C ( n ) 定义为一个无向图，它有 ( n + 1 ) ⋅ 2 n 个顶点，记做 ( x ， l ) ，其中 x = x 0 x 1 ⋯ x n − 1 是一个n比特二元串， l 是0到n的一个正整数，两个顶点 ( x ， l ) ， ( y ， l ′ ) 相连当且仅当(i) x = y 且 | l − l ′ | = 1 或者(ii) 0 ≤ l = l ′ ≤ n − 1 且 y = ( x ) l 或者(iii) l = l ′ = n 且 y = x ¯ 。 定义4：我们给出新网络 F Q C C ( 2 ， k )   ( k ≥ 0 ) 的严格数学定义， F Q C C ( 2 ， k ) 的顶点记作 ( x ， l ( k + 1 ) ) ，其中 x 是2比特二元串， l ( k + 1 ) = l 1 l 2 ⋯ l k + 1 ， l i 是0到2的整数。两个顶点 ( x ， l ( k + 1 ) ) 和 ( y ， l ′ ( k + 1 ) ) 相连当且仅当(i) y = ( x ) j ( j = 0 ， 1 ) 且 l i = l ′ i = j ( 1 ≤ i ≤ k + 1 ) ；或者(ii) y = x ¯ 且 l i = l ′ i = 2 ( 1 ≤ i ≤ k + 1 ) ；或者(iii) x = y 且 l k ≠ l ′ k ， l k ≠ l k + 1 ， l ′ k ≠ l ′ k + 1 ， l i = l ′ i ( i ≠ k ) ；或者(iv) x = y 且 ( x ， l ( k ) ) ， ( y ， l ′ ( k ) ) ∈ V ( F Q C C ( 2 ， k − 1 ) ) 且 ( ( x ， l ( k ) ) ， ( y ， l ′ ( k ) ) ) ∈ E ( F Q C C ( 2 ， k − 1 ) ) 且 l k = l k + 1 = l ′ k + 1 = l ′ k ；或者(v) x = y 且 l k + 1 ≠ l ′ k + 1 ， l i = l ′ i ( 1 ≤ i ≤ k ) 。如图2、图3。 定义5 [ 2 ] ：若一个图具有这样的一个图形，它的边仅在端点处相交，则该图称为平面图。 定义6：G的Hamilton圈是指包含G的每个顶点的圈。 定义7：一个图若包含Hamilton圈，则称这个图是Hamilton图。 定义8 [ 15 ] ：若一个图中任意两个顶点之间都有一条Hamilton路，则称这个图为Hamilton连通图。 定义9 [ 1 ] ：如果G是点可迁的，那么对G的每对顶点 x 和 y ，存在 θ ∈ A u t ( G ) ，使得 y = θ ( x ) 。
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user: 4. 结束语 我们证明了网络 F Q C C ( 2 ， k )   ( k ≥ 0 ) 是平面的，Hamilton的，且 F Q C C ( 2 ， 0 ) 是Hamilton连通的，但 F Q C C ( n ， 1 )   ( 2 ≤ n ≤ 5 ) 不是点可迁的且 F Q C C ( n ， k )   ( k ≥ 2 ) 不是点可迁的。而 F Q C C ( n ， k )   ( n ≥ 2 ， k ≥ 0 ) 还有很多性质有待进一步研究。
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user: 摘 要 G蛋白偶联受体(G Protein-Coupled Receptors， GPCRs)是一肽类膜蛋白家族，对GPCRs序列进行聚类分析有着重要的理论意义和应用价值。本文根据氨基酸的分类及其物化性质给出了蛋白质序列的特征向量表示，在此基础上用因子分析法对蛋白质序列的特征向量进行降维得到了因子模型，进而利用因子模型分析了40个GPCRs序列的相似性，并进行聚类分析，得到了较好的结果，为分析比较GPCRs序列提供新的手段。 关键词 :蛋白质序列，特征向量，因子模型，聚类分析 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 每个细胞信号的传递都是借助细胞膜的不同种类的受体，将细胞外的信号传递到细胞内。G蛋白偶联受体(G Protein-Coupled Receptors， GPCRs)就是一个因能结合和调节G蛋白活性而得名的超级膜蛋白家族。作用于GPCRs的信号物质，通过影响细胞的GPCRs而对G蛋白质起作用。因此GPCRs被认为是相似的分子机制而起作用。GPCRs在信号传导中的重要作用，不仅有助于了解细胞信号的传导机制、阐明疾病的致病机理，而且对药物的研究提供新的思路，GPCRs的功能失调会引发许多疾病，如疼痛、色盲症、哮喘等。通过调节有关GPCRs介导的信号传导，可以治疗高血压、紧张和消化道溃疡等病症。大部分药物可通过靶向作用于GPCRs而达到治疗的效果，所以GPCRs在制药领域成为重要的药物作用靶标。根据GPCRs的序列差异，准确地聚类GPCRs序列有着很重要的理论意义和应用价值 [ 1 ] [ 2 ] 。 蛋白质序列相似性分析是蛋白质序列聚类的关键所在。经典的相似性算法有Needleman-Wunsch算法、Smith-Waterman算法、接触度量矩阵法、矩阵法、T-coffee算法、SIM算法、基于氨基酸物化性的拓扑指数方法和基于LZ复杂度等方法 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 。尽管这些算法都有它们各自的优点，但是计算量都比较大。在序列比对算法中，仅用相同或不同来说明两个残基之间的关系，无法描述残基替换对结构和功能的影响程度；矩阵法是构造一个适当的数值矩阵来描述蛋白质序列，然后选取矩阵的不变量把蛋白质序列之间的比较转化成矩阵不变量之间的比较，并且把初始的蛋白质字符串序列转换为特征向量，这些特征向量的维数可以按照自己的愿望进行选择。通过对这些不变量的比较来确定蛋白质序列的相似与不相似 [ 7 ] - [ 12 ] 。虽然这个方法简洁快速，但是在蛋白质序列转化成特征向量的过程中，总会丢失了一些生物信息；同样在LZ复杂度法中也只考虑了结构信息而忽略了氨基酸的物化性质对蛋白质的结构和功能的影响 [ 13 ] ，为此促使人们试图寻找其它更有效的方法来比较蛋白质序列的相似性。 本文中，首先在氨基酸的物化性质表征蛋白质序列的基础上，把蛋白质序列转化成11维的特征向量；其次，根据20种氨基酸的极性、非极性、疏水性、亲水性将其分为四类：极性且亲水性 ( p q ) 、极性且疏水性 ( p r ) 、非极性且亲水性 ( s q ) 和非极性且疏水性 ( s r ) ，将这四类氨基酸两两连接得到16个特征子列，并计算了16个特征子列在蛋白质序列中出现的频率，利用此频率将蛋白质序列转化成16维特征向量；最后，用因子分析法把蛋白质序列的特征向量进行降维得到因子模型，进而利用因子模型分析40个G蛋白偶联受体序列的相似性，并对其进行聚类分析。
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user: 2. 因子模型 X = ( X 1 ， X 2 ， ⋅ ⋅ ⋅ ， X p ) T 是可观测的随机向量， E ( X ) = μ ， V a r ( X ) = ∑ ， F = ( F 1 ， F 2 ， ⋅ ⋅ ⋅ ， F m ) T ( m < p ) 是不可观测的随机向量， E ( F ) = 0 ， V a r ( F ) = I m ，又设 ε = ( ε 1 ， ε 2 ， ⋅ ⋅ ⋅ ， ε p ) T 与 F 不相关，且 E ( ε ) = 0 ， D ( ε ) = diag ( d 1 2 ， d 2 2 ， ⋅ ⋅ ⋅ ， d p 2 ) = D 。设 X 满足： { X 1 = a 11 F 1 + a 12 F 2 + ⋅ ⋅ ⋅ + a 1 m F m + ε 1 X 2 = a 21 F 1 + a 22 F 2 + ⋅ ⋅ ⋅ + a 2 m F m + ε 2                                           ⋮ X p = a p 1 F 1 + a p 2 F 2 + ⋅ ⋅ ⋅ + a p m F m + ε p (2.1) 矩阵方程 X p × 1 = A p × m F m × 1 + ε p × 1 称正交因子模型，其中 F 1 ， F 2 ， ⋯ ， F m 称 X 的公共因子， ε 1 ， ε 2 ， ⋯ ， ε p 称 X 的特殊因子。设 F 1 ， F 2 ， ⋯ ， F m 分别是均值为0，方差为1的随机变量，即 D ( F ) = I m ；特殊因子 ε 1 ， ε 2 ， ⋯ ， ε p 分别是均值为0，方差为 d 1 2 ， d 2 2 ， ⋯ ， d p 2 的随机变量，即 D ( ε ) = d i a g ( d 1 2 ， d 2 2 ， ⋯ ， d p 2 ) = D ；各特殊因子之间及特殊因子与公共因子之间都是相互独立的，即 C o v ( ε i ， ε j ) = 0 ， i ≠ j 及 C o v ( ε ， F ) = 0 。 a i j 是第 j 个变量在第 i 个公共因子上的负荷， A = ( a i j ) p × m 是待估系数矩阵(因子载荷矩阵) [ 14 ] 。 因子分析的目标是找出公共因素及特有的因素，即公共因子与特殊因子。在公因子分析中，特殊因子起到残差的作用，但被定义为彼此不相关且和公因子也不相关。而且每个公因子假定至少对两个变量有贡献，否则它将是一个特殊因子。在开始提取公因子时，为了简便，还假定公因子彼此不相关且具有单位方差。在这种情况下，向量 X 的协方差矩阵 ∑ 可以表示为： ∑ = D ( X ) = D ( A F + ε ) = A A ′ + D (2.2) 这里 D = diag ( d 1 2 ， d 2 2 ， ⋅ ⋅ ⋅ ， d p 2 ) ， diag 表示对角矩阵。 如果已知 X 协方差矩阵 ∑ 和 D ，可以很容易地求出 A 。根据式(2.2)有： 记 Σ * = Σ − D ，则 Σ * 是非负定矩阵。若记矩阵 Σ * 的 p 个特征值 λ 1 ， λ 2 ， ⋯ ， λ m ， ⋯ ， λ p 且 λ 1 ≥ λ 2 ≥ ⋯ ≥ λ m > λ m + 1 = ⋯ = λ p = 0 ，及 e 1 ， e 2 ， ⋯ ， e m 分别表示m个非零特征值所对应的标准化的特征向量，则 Σ * 的谱分解式为： Σ * = λ 1 e 1 e ′ 1 + λ 2 e 2 e ′ 2 + ⋅ ⋅ ⋅ + λ m e m e ′ m = ( λ 1 e 1 ， λ 2 e 2 ， ⋅ ⋅ ⋅ ， λ m e m ) ( λ 1 e 1 ， λ 2 e 2 ， ⋅ ⋅ ⋅ ， λ m e m ) ′ (2.3) 只要： A = ( λ 1 e 1 ， λ 2 e 2 ， ⋅ ⋅ ⋅ ， λ m e m ) (2.4) 就可以求出因子载荷矩阵 A 。从而求得 d i 2 = 1 − ∑ t = 1 m a t i 2 ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， p ，这时 A 和 D = d i a g ( d 1 2 ， d 2 2 ， ⋅ ⋅ ⋅ ， d p 2 ) 为因子模型的一个解，这个解就称为主因子解。 因子模型被估计后，还必须对得到的公因子 F 给出一种明确的解释，它用来反映在预测每个可观察变量中这个公因子的重要性，这个公因子的重要程度就是在因子模型矩阵中相应于这个因子的系数，显然这个因子的系数绝对值越大越重要，而接近0则表示对可观察变量没有什么影响。因子解释是一种主观的方法，有时侯，通过旋转公因子可以减少这种主观性，也就是要使用非奇异的线性变换。 设 p 维可观察变量 X 满足因子模型 X = A F + ε ，设 Γ 是任一正交阵，则因子模型可改写为： X = A Γ Γ ′ F + ε = A * F * + ε (2.5) 其中， A * = A Γ ， F * = Γ ′ F 。
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user: 4. 蛋白质序列相似性及其聚类分析 从https://www.ncbi.nlm.nih.gov/protein/1LMB_4上下载了40个G蛋白受体序列 [ 17 ] 。下面采用向量端点之间的平方和距离来构造相似性矩阵。由于数据过多，40个G蛋白偶联受体序列对应的相似性矩阵不列在本文里。把相似性矩阵输入到SAS软件得到了40个G蛋白受体序列的聚类图，如图1~图4所示。 观察聚类图1~图4易看出，40个G蛋白偶联受体序列中：P97772和Q9UGT0，O00222和Q3MIV9，Q93564和Q622H2，Q6ZMQ2和Q14833，P31421和Q14416，Q5RAL3、Q9QYS2和P31422，Q863I4、O15303和P35349，Q93564和Q622H2最相似。根据文献 [ 13 ] ，如Q68EF4和Q14833，P47743和P70579，Q9V4U4和Q70GQ8，Q5TZ45和P31424是比较相似的。而通过观察图我们发现，只有16维向量和6维向量所得到的聚类图满足，11维向量和2维向量的到的聚类图只满足一部分。由此可见，根据氨基酸的极性和亲水性得到的蛋白质相似性比较更加合理。而图2和图4是利用因子分析法，把40个G蛋白偶联受体序列对应的11维和16维特征向量降维到2维和6维得到的聚类图。在图2中Q75QW7，Q90ZF3，Q4RJZ9，Q68EF4，Q9V4U4，Q8NHA9，Q4R3P0的位置和图1的有差别。但是通过参考文献 [ 13 ] ，我们知道Q75QW7应该和Q4REZ5相近，Q90ZF3、Q4RJZ9和Q4REI8相近，Q14833和Q68EF4相近，Q8NHA9和O15303相近。在图4中Q8MXU2，Q75QW7，Q5RDQ8，Q62916的位置和图3的有差别。而在参考文献 [ 13 ] 中，Q75QW7和P91685相近，Q5RDQ8 和Q62916、Q14833和Q68EF4相近。由此可见，基于2维和6维特征向量聚类比11维和16维特征向量聚类效果较好。再把图2与图4与文献 [ 13 ] 比较可知，图4与文献 [ 13 ] 的结果更一致，这说明，我们选取的20种氨基酸的极性和亲水性对G蛋白偶联受体序列相似性比较中有一定的影响，总之，用低维特征向量聚类过程简单，时间复杂度低等优势，而且实例验证，基于2维特征向量聚类效果也较好。 图1. 基于11维特征向量的40个G蛋白偶联受体序列聚类图 图2. 基于2维特征向量的40个G蛋白偶联受体序列聚类图 图3. 基于16维特征向量的40个G蛋白偶联受体序列聚类图 图4. 基于6维特征向量的40个G蛋白偶联受体序列聚类图
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user: 5. 总结 因子分析是主成分分析的推广，它是一种降维方法，其目的是用有限个不可观测的隐变量来解释原始变量之间的相关性。在因子模型中，由于因子载荷矩阵不是唯一的，我们利用这一特点可以通过因子的旋转，使得旋转后的因子有更鲜明的实际意义。本文利用因子分析法，对40个G蛋白偶联受体序列进行相似性分析，并将其聚类，得到的结果验证了本方法的可行性。而且，此方法对生物序列进化的研究具有操作简单、时间复杂度低、对序列的长度没有限制等优点。对于本文中我们选取的氨基酸的11种物化性质在不同功能的蛋白质中有没有规律以及分析这些物化性质与蛋白质功能和结构之间的影响都是有待于进一步研究的课题。
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user: 摘 要 为了研究机器人的SLAM算法在不同环境下的适应能力，以实验仿真数据为依据，对当前普遍存在的几种SLAM算法在Matlab软件中进行仿真对比分析。首先对EKF-SLAM算法和 UKF-SLAM算法进行比较分析，分析结果表明：UKF-SLAM算法相对于EKF-SLAM算法在不同的几种环境特征中具有较好的时间复杂性和鲁棒性。再将性能较好的UKF-SLAM算法与Fast SLAM算法仿真对比，仿真结果表明：在相对大环境和强噪声环境中，Fast SLAM算法具有较好的估计性能，同时时间复杂性低。 关键词 :机器人，SLAM，环境特征 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 机器人是集微电子技术、信息技术、计算机技术、通讯技术、传感器技术等于一身的产物。其中移动机器人同时定位与地图构建技术(SLAM)是机器人领域比较热门的一项技术，在农业机械化、人工智能等方面具有很好的应用前景 [ 1 ] [ 2 ] 。这项技术的广泛应用使机器人具有决策控制能力、环境感知能力、自主运行、自主组织和规划能力，并且可以在复杂的环境下工作。 机器人应用领域越来越广泛，从传统的制造业向人类的生活和工作领域转变，此外机器人形态结构的发展也呈现出多样化的局面 [ 3 ] [ 4 ] 。高智能化的机器人是未来的机器人的趋势移动机器人，所以研究重点是如何实现自主导航和自主完成任务。而实现移动机器人的自主导航，我们需要面临的关键性技术之一就是移动机器人同时定位与地图构建。 本文提出了四种环境特征作为仿真地图，针对机器人行走环境的不同特点，人为选取了：相对小规模环境、相对大规模环境、增强噪声环境、稀疏特征环境。对目前比较常见的三种SLAM算法通过仿真实验进行评估，得到不同环境下对于三种算法的优先选择顺序。