DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 通过影响细胞信号转导通路诱导前列腺癌细胞凋亡 3.1. PI3K/AKT信号通路 这是细胞凋亡的一条重要通路，该信号通路的活化与多种肿瘤的发生、发展相关。研究表明该通路在前列腺细胞增殖和生存中发挥着重要作用 [ 13 ]。磷脂酰肌醇3'激酶(PI3K)的活性与多种肿瘤的发生密切相关，蛋白激酶B又称Akt，是PI3K的下游激酶，可磷酸化调节许多参与代谢、凋亡和增殖过程的细胞蛋白，Akt的激活在前列腺癌发展成非激素依赖性前列腺癌的过程中发挥着重要作用，因此Akt成为治疗前列腺癌药物作用的一个重要靶点。实验证明，白藜芦醇能显著提高前列腺癌激素依赖性LNCaP细胞中PI3K/p110、PI3K/p85和磷酸化(活性) Akt的水平，白藜芦醇处理的LNCaP细胞线粒体膜电位会降低，线粒体损伤修复前Akt活化，导致促凋亡蛋白和抗凋亡蛋白之间的平衡向有利于凋亡的方向转变 [ 14 ]。 3.2. Hedgehog信号通路 前列腺癌患者死亡主要原因是肿瘤侵袭转移，导致肿瘤侵袭转移的一个主要机制是上皮间质转化(epithelial-mesenchymal transition， EMT)。前列腺癌细胞发生EMT后，上皮样细胞向间充质细胞转分化，肿瘤会发生迁移和侵袭 [ 15 ]。在EMT的过程中，Hedgehog信号通路有很重要的调控作用 [ 16 ]。Hedgehog信号通路包括SHH在内的三个配体和一个受体(patched)，跨膜蛋白(smoothened， Smo)和核转录因子(glioma， Glis)。配体与受体结合后，通过解除对Smo的抑制，启动正调控因子Gli-1的核转录，激活Hedgehog靶基因的转录。Hedgehog信号通路成分的异常高表达常与肿瘤的迁移和侵袭能力呈正相关，Azoulay等研究了Hedgehog-Pat/Smo-Gli信号通路与膀胱癌淋巴结转移的相关性时发现，该信号通路的Shh上皮表达明显与膀胱癌淋巴结转移(P = 0.004)成正相关，并且信号通路SHH与精囊腺转移(P = 0.03)具有相关性，与膀胱颈转移(P = 0.0008)也具有相关性 [ 17 ]。研究表明，白藜芦醇处理前列腺癌PC3细胞后，Hedgehog信号通路关键因子Gil-1和Smo mRNA和蛋白表达降低，所以白藜芦醇可通过抑制Hedgehog信号通路抑制前列腺癌的转移 [ 18 ]。 3.3. TGF-β1/Smads信号通路 转化生长因子β1 (transforming growth factor-β1， TGF-β1)是前列腺上皮细胞恶化为肿瘤细胞的一个重要因素，是前列腺癌治疗的潜在靶点。Smads家族在转录因子信号调节中起着十分重要的作用。其中Smad2在TGF-β1/Smads信号通路中起着非常重要的信号调节作用，Smad2表达沉默会导致TGF-β1/Smads信号通路发生紊乱。TGF-β1/Smads信号通路在肿瘤进展期能促进肿瘤生长并增强其侵袭能力 [ 19 ]。研究表明，白藜芦醇能够降低前列腺癌细胞中TGF-β1和Smad2的表达，从而抑制TGF-β1/Smads信号通路，使处于S期细胞减少，细胞阻滞在G0/G1期，抑制了前列腺癌细胞的生长 [ 20 ]。
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user: 4. 展望 白藜芦醇作为食物中很容易获取的天然多酚化合物，不仅具有抗氧化、抗微生物、抗炎的功效，目前已经确定对多种肿瘤具有抑制作用，尤其是诱导前列腺癌细胞凋亡疗效确切，机制研究也有了一定进展，但是目前主要局限于体外实验，目前尚缺乏体内实验的作用数据。并且白藜芦醇与其他药物合用抗肿瘤、逆转肿瘤细胞的耐药性也是今后研究的方向。
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user: 摘 要 自修复材料源于对生物体自愈合现象的仿生研究，该类材料在受到损伤时可进行自修复并恢复一定程度的力学等性能。经过近年来材料科学的发展，智能材料逐渐得到人们的关注。其中自修复高分子材料以其独特的性质在智能材料领域发挥着重要的作用。高分子材料受到机械力损伤后通常会发生异裂和均裂而产生微裂纹，因此及时修复微裂纹等损伤对于工程领域的高分子材料来说非常重要。本文综述了自修复型的高分子智能材料的相关特征及导致高分子材料老化的原因与应对方式，以及国内外自修复高分子智能材料在抗老化研究中的应用，并阐述了其广阔的发展前景。 关键词 :高分子，智能材料，自修复，抗老化，展望 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 智能材料的构思最早来源于仿生，即人们想要研制出类似于生物，具有感知与辨别外界条件并根据条件的变化控制自身的性质的材料。因此智能高分子材料能够对周围环境因素的刺激做出宛如生物体那样的应答，例如改变自身的形状 [ 1 ]。在当前世界与未来都有着非常大的发展潜力。一般说来，智能材料有七大功能，即传感功能、反馈功能、信息识别与积累功能、响应功能、自诊断能力、自修复能力和自适应能力 [ 2 ]。自修复智能高分子材料的基本类型有外援型自修复高分子材料和本征型自修复高分子材料 [ 3 ]。 外援型自修复高分子材料是指通过在材料中事先埋置修复所需的物质从而达到及时修复。材料外援型自修复材料体系主要分为微胶囊自修复体系和液芯纤维自修复体系两类 [ 4 ]。本征型自修复高分子材料是指材料在修复过程中无需修复剂的协助，利用自身结构属性，借助可逆共价键与非共价键的化学反应愈合所受到的损伤。 高分子材料研究者从自然生物领域的愈合功能得到启示，采取了一定的方式让高分子材料具备了这种自愈能力。高分子材料只要具有这种能力，就属于自修复高分子材料 [ 5 ]。 新材料的开发和应用是人类文明和社会进步的一项重要标志。因此应对当今时代的战略需求，需要智能材料的发展的进步。面对环境的改变，所需要的高分子智能材料进行自我判断，并使其结构发生变化来适应需求。自修复智能高分子复合材料将会成为未来高分子材料的重要发展方向。这些材料将会在未来的建筑工业、航空航天、生物医学与日常生活中得到广泛应用。并且有望在未来实现大规模制备具有指定结构和预期性能的高分子材料 [ 6 ]。 材料的老化困扰人们已久，老化后的材料面临着功能的失效甚至导致故障及更大的事故。例如，随着聚合态结构的变化，材料的物理性能也会发生改变，如环境应力的改变、材料的增塑，等等。这些因素都会引发高分子材料的老化，降低材料的性能和使用价值。如何延缓材料的老化已成为一个重要课题。针对影响老化的因素与防老化的措施，本文进行了一些总结归纳。
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user: 2. 老化现象和自修复 高分子材料在制造、储蓄、使用的过程中都会发生结构变化，无论是人工合成高分子还是天然高分子，最终其理化性质都会逐渐恶化以至于丧失最初的利用价值，这就是高分子材料的老化现象。 在不同的环境条件下，高分子材料的老化趋势不尽相同。例如，农用塑料薄膜晒后变黄、变脆、透明度下降；航空有机玻璃长时间出现龟裂后，透明度下降；橡胶制品长时间使用后弹性下降、硬化、开裂或软化、粘稠；油漆长期使用后会损失光泽、粉末、气泡、脱皮等 [ 7 ]。 材料在制造与使用的过程中不可避免的会老化及损伤。受到自然生物自愈能力的启示，自修复型的高分子材料模仿自然生物的自愈机能，采取的是一种能量补给方式实现自我修复，来弥补微裂缝，以避免微裂缝的扩大。微胶囊自修复高分子材料根据功能和特点分为两种：基于单胶囊修复剂的制备技术和基于双胶囊修复剂的制备技术，都是应用微胶囊达到修复的目的。自从上世纪90年代微胶囊型自修复材料就受到研究者们的关注，White课题组首次将双环戊二烯作为修复剂包埋在微胶囊中，并将处理好的微囊化修复剂与Grubbs催化剂一起分散在环氧树脂基体中 [ 8 ]。 自修复型是可以仅依靠自身完成对于老化或损伤的修复，具有这种特性的材料可以极大程度上修复微裂缝等现象。比如，受到机械力损伤后的高分子材料发生均裂或异裂产生难以探测的微裂纹，自我修复高分子材料可以快速修复微裂纹从而避免材料失效 [ 3 ]。
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user: 3. 影响材料老化的因素 高分子所表现出的性质与其内在化学结构有着密切的关系。高分子是由共价键连接的长链结构，当外界因素破坏其分子间力的关系时会导致材料的物理性质发生变化，影响材料的使用。 影响高分子材料老化的因素可以分为两个大类：内在因素和外在因素。 3.1. 内在因素 聚集态结构对高分子智能材料特性的影响至关重要。由于分子间力中存在很多弱键，外界环境的影响易造成弱键断裂，而链段断裂会产生自由基，此时高分子材料发生的老化正是由这种自由基反应所产生的物质造成的。想要防止此类老化，必须要防止因为环境变化在材料内部所发生的化学反应 [ 9 ]。 材料发生老化的难易程度是由分子链中的端基的数量决定的，分子量分布将影响端基数量。综上所述材料分子量及其分布将会影响材料的抗老化能力 [ 10 ]。 高分子材料在制造过程中难免与外界环境接触或是其中残留加工过程中的化学试剂，这些都有可能在未来材料的使用过程中引起材料的老化 [ 10 ]。 高分子的分子键分为有序的和无序的。有序排序的分子键称为结晶区，无序排序的分子键称为非结晶区。一般情况下材料的老化起源于非结晶区，蔓延至结晶区。由此可知高分子的材料的立体归整性对材料的老化有一定影响 [ 9 ]。 3.2. 外在因素 分子的运动速率与温度有关。在一定范围内温度越高吸收的能量也就越高，当吸收的能量大于等于分子键的解离能时就会发生断裂，导致高分子材料的降解，造成材料老化。 空气中的水分子渗透入材料，使材料溶胀甚至溶解，破坏力高分子材料的聚集结构，使得分子间作用力发生改变，原有性能也因此发生改变，产生老化现象。 材料所处的化学介质渗透入材料内部与其共价键接触从而引发化学反应。对于聚合物的次价键来，与化学介质发生反应不会改变聚合物的化学结构，但对于材料的聚合态结构也有着不可忽视的影响。由于聚合态结构的改变材料的物理性能将会发生改变。这些因素会引起材料的老化并降低材料的使用寿命 [ 9 ]。 微生物、霉菌的繁殖是导致材料生物老化的主要原因。微生物的代谢产物中含有酶等化学物质，会影响材料的使用寿命和理化性质。
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user: 4. 智能高分子材料的抗老化措施 4.1. 传统抗老化预防措施 针对于上述可能导致材料老化的原因，主要有以下传统措施可用于预防： 添加增塑剂是实现预防热老化的主要手段之一。增塑剂可以提高高分子材料的可塑性，降低材料的玻璃化温度，降低玻璃化转变温度，增强材料的抗寒性，达到避免材料发生热降解及其他影响材料性能的反应 [ 11 ]。 聚酯、多糖类高聚物、聚缩醛等高聚物在酸或碱的条件下会发生水解，在易发生酸雨及污染严重地区，主要通过在高分子材料表面覆盖防水膜的方式避免其与水分子接触从而避免潮湿老化。 预防生物老化的通常方法是在在材料中添加防霉剂，从而抑制霉菌等微生物的滋生。还有一种成本较高的方式是在材料表面涂上反微生物因子 [ 9 ]。 4.2. 自修复智能高分子的抗老化措施 随着智能高分子材料的发展，面对材料的老化，在预防的基础上可以应用自修复的能力实现减少老化损伤带给材料的损伤以及因为零件材料故障所导致的事故。 S. Bode等研制了一种形态随pH变化而改变的溶胶–凝胶体系，其原理如图1所示。该体系通过pH的变化实现自我修复，该材料通过在聚乙二醇两端修饰二苯甲酰肼后再与三[(4-醛基苯氧基)-甲基]乙烷反应，在缩合反应机理下生成自修复高分子材料。可以应用其特性修复因酸雨或污染所导致的pH变化所引发的老化 [ 12 ]。 图1. 酰腙键的自修复机理图 [ 12 ] 基于DA反应的自修复材料根据依靠温度进行自我修复，可利用其与温度有关的自修复机理来修复热老化对材料造成的损伤。Oehlenschlaeger和Barner-Kowollik等 [ 13 ] 在无需催化剂的条件下，通过DA反应制得在120℃可快速自修复的材料
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user: 5. 自修复智能高分子材料在抗老化研究中的应用 在工业生产中，自修复高分子材料发挥着十分重要的作用。在材料的制造与使用过程中难免会出现老化损伤，这些都会影响到材料的性能与使用寿命，甚至导致事故的发生。有些微裂缝难以被发现，即使发现了也难以及时修复，这便导致的潜在的隐患。自修复高分子材料能够在材料出现损伤后进行自我修复，极大的延长了材料的使用寿命，提高了设备的安全性。具体来说有如下应用： 5.1. 自修复智能高分子材料在修复因物理原因导致的微裂缝的应用 环氧树脂/硫醇修复剂体系是制备自修复高分子材料的一种较为普遍的类型，由于环氧树脂的抗腐蚀、稳定性强等特性使得其在广泛应用于工业生产。用具有良好黏合效果的环氧树脂作为修复剂，使用微胶囊将固化剂包装，埋入材料基体中，当材料受到物理原因(如冲击、疲劳)老化而产生了微裂缝现象，自修复高分子材料可以对产生的微裂缝进行修复。首先微裂缝周围的胶囊会破裂使胶囊中的固化剂和修复剂一同进入微裂缝，发生化学反应从而完成对微裂缝的修复 [ 5 ]，如图2所示。 图2. 微胶囊修复原理图 [ 14 ] 5.2. 自修复智能高分子材料在修复氧化老化中的应用 引起材料老化的原因往往是多种多样的，其中尤为明显的是放置于空气中，与氧气接触所导致的氧化。目前对抗氧化老化的主要方式是通过改善材料的性质使其更难与空气中的氧气发生化学反应，但自修复智能高分子材料侧重于在发生氧化后通过实现逆反应而减少氧化对材料性质的改变。 5.3. 自修复智能高分子材料在修复应力开裂中的应用 当高分子材料处于持续受力状态时可能会导致材料疲劳老化，产生裂纹或断裂。自修复智能高分子可以在一开始通过释放修复剂和固化剂修复产生的微小裂缝，防止裂缝的进一步扩大，从而达到防止应力开裂的作用。 5.4. 自修复智能高分子材料在修复光老化中的应用 除了使用传统方式应对材料的光老化问题，智能高分子材料可通过类似于生物的自我修复方式修复光老化。自修复智能高分子吸收光将其利用于修复光老化所造成的损伤，既解决了修复所需的能量问题，又修复了因为光照而导致的材料老化。 5.5. 自修复智能高分子材料在生物医药方面的应用 在生物医药方面主要采用仿生型的自愈合基体。仿生型的自愈合基体类似于微胶囊自修复体系，都是通过将所需修复剂或固化剂埋藏在材料内通过用于修复的液体外流后固化从而阻止材料的损伤与老化破裂。目前在仿生人体血管的自修复方面已取得相关进展，Sun T L等 [ 15 ] 使用双环戊二烯树脂作为管内液体并将这种树脂埋藏在仿生血管中，再将此血管型体系插入环氧树脂聚合物基体中，同时将有助于环氧树脂固化的催化剂加入聚合物中，制成自修复涂料。
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user: 6. 展望 自修复高分子材料在抗老化领域有着很好的前景，在修复由老化问题所造成的损伤方面有非常广阔的用途。 当前自修复材料的主要导向是发展其性能和功能，能否兼顾优异力学性能与自我修复功能是当前自修复材料发展的重要关注点，从而达到自修复材料在修复过程中依然能够保持所需要的材料性能的目的。功能方面的发展应会向实际应用方向靠拢，比如耐磨透光防雾涂料等。自修复材料如何才能应用于实际并实现商业化是科研人员未来应该考虑和深入研究的方向。 高分子材料所具有的复杂多样的结构既成为创造其多样性质的优点，又是加大其研发难度的缺点。在材料学科技术进步的未来有望能实现自修复高分子智能材料在抗老化方面的普及应用。
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user: 摘 要 本文对新型冠状病毒疾病(COVID-19)的传播模型进行研究和预测，采用复杂网络理论和六度关联模型以及数理统计和回归分析进行综合预测分析，给出分析的数学基础理论在病毒传播模型研究计算中的应用。预测分析给出了中短期的未来数据和变化趋势曲线。供有关人员分析参考。 关键词 :2019年冠状病毒病，预测，SM小世界网络，有向图，复杂网络 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 当前，新型冠状病毒(COVID-19)在中国肆虐并已经传播到国外。在中国国家领导的高度重视下，全民总动员。投入抗击新型冠状病毒传染的战斗中，作为科技工作者有必要尽快开展病毒传播特性研究并用于抗击新型冠状病毒的战斗中。本文所使用的数学模型和参数供领导、全国科技工作者和有关人员参考，期望对进一步防控新型冠状病毒的工作有参考作用。 新型冠状病毒(COVID-19) (以下简称新冠病毒)的传播模型采用复杂网络理论的六度关联模型进行预测分析。是小世界网络模型在流行病传播与预测研究中的现实应用。 中国科学技术大学汪秉宏等人指出：小世界网络中的流行病传播问题。传染病在人群中的流行、病毒在计算机网络上的传播和谣言在人类社会中的扩散等、都可视为流行物(传染病、谣言、舆论、计算机病毒等)在网络上的传播问题。 美国学者穆尔(C. Moore)和纽曼最早对小世界网络上的传播行为进行了较系统的研究。他们研究了 NW小世界网络上的SIR模型(易感–感染–恢复模型)的传播行为。他们把小世界网络上的疾病传播问题等价于逾渗问题，如座愈渗问题–删除一定比例的网络中的节点、健愈渗问题–删除一定比例的网络中的连边、或座健混合愈渗问题–删除一定比例的网络中的节点与连边，以此来观察删除网络中一定比例的节点与连边对阻碍疾病在网络中传播的效果。穆尔和纽曼给出了愈渗的临界值与网络长程边(捷径)密度的函数关系，发现随着长程边(捷径)的出现，流行病在网络上的传播阈值(即愈渗的临界值)迅速下降，即使少量的长程边(捷径)就可以显著地增加流行病在网络中的传播能力 [ 1 ]。 阿根廷学者库珀曼(M. Kuperman)和艾布拉姆森(G. Abramson)研究了WS小世界网络上的SIRS模型(易感–感染–恢复–再易感模型)的传播行为。发现当重连概率p很小的时候，疾病可以在网络中长期存在，但患病比率很小且波动不大，可以近似地看作收敛到一个不动点；而当重连概率p很大的时候，患病人数会出现周期性的波动。即随着重连概率p的逐渐增加，对应于一定的人群结构，网络中被传染的人数从不规则的、小幅度的增加发展到自发的、大范围的振荡状态，其中在p = 0.1附近传染人数明显增加，显示出小世界效应。 流行病在小世界网络上的传播行为与小世界网络的规模、结构、传播系数、网络各结点动态地传播行为、传播结点状态变化(结点消亡，成为孤点或叶结点)等参数有关，这些网络静态和动态参数对流行病在小世界网络上的传播规律和趋势及其控制有很大影响。掌握网络拓扑结构形态与动态参数的数值，可以得到流行病在不同情况下的传播情况，显示流行病的发展过程，预测流行病的传播趋势，分析流行的原因和关键因素，寻找对其进行控制和预测的最佳策略。 笔者在充分研读相关材料的基础上，根据对几种复杂网络的数据研究结果和概率统计预测的理论知识。对新冠病毒的传播模型进行模拟仿真，求取数学模型，验证，依据数学模型开展短期与长期预测工作。 小世界网络的定义由米尔格兰姆提出，六度关联模型就是一个反映自然规律的一个模型，只要世界上的事物发生联系，就构成小世界的关联现象，感染者和被感染者都可以抽象为集合中的点，感染过程的传递就是病毒由一个结点向另一个结点的传播关系连线。从而抽象为点与线相关联的传染与被传染关系，就构成了图论中有向图的研究对象。病毒的传播，个体的感染和被感染，已经由最初的个体的传播关系转变构成了群体传播行为。其中所爆发的涌现现象模型更值得充分认真的重视，鉴于此项研究关系到当前防控的预测和决策。特介绍有关的初步研究结果。
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user: 3. 新型冠状病毒统计与预测分析 3.1. 新型冠状病毒的传播模型 2020年1月22日中国疾控中心答记者问时，有记者问，“有一家英国的大学研究表示，根据上周的流行病学研究，预计有2000人在中国受到感染，有没有预测过，现在有多少还没有得到治疗的感染人群？”中国疾控中心回应：这位科学家的计算结果是一个数学模型，他算出的数字区间的最大数。欢迎大家提出各种模型。模型是不是和事实相符合，随着大家对这个病毒的认识，会去验证这个模型。目前掌握的情况，并不是这位科学家计算的模型情况。(资料来源：http://www.chinanews.com/gn/2020/01-22/9066968.shtml) 那么，从目前实际发展情况可以看出：那家英国大学的研究模型，不够准确，还是远远低估传染病的传播速率。 2020年1月24日凌晨2点，世界卫生组织发布声明，中国已经报告了“武汉的第四代病例、武汉以外的第二代病例”。“第四代病例”指的是，病毒之间的四次人际传播，比如A传给B，B传给C，C传给D，D传给E。世卫组织表示，人际传播正在发生，初步传播速率估计值为1.4~2.5之间，即一个宿主可以链接式传播1.4~2.5人。(资料来源：https://tech.ifeng.com/c/7tZah66gW5w) 基于建立多个模拟传播网络的参数基础上： 1人传播2人则b = −0.8； 1人传播3人则b = −1.5； 1人传播3~5人则b = −1.67。 武汉的第二代病例和武汉以外的第二代病例中的代，在复杂网络和数学图论中，就是传播过程中的层(代，次，度等)，在易感人群中的个体就是图论中的结点，传染与被传染关系就是离散数学中的集合论中的关系。也是图论里有向图中的有向边。 预测数据来源于国内公开发布资料，对每日发布的数据以0时~24时国家卫健委发布为准。前期缺少的极个别数据，以数学方法内插和外推决定。 根据已有数据和笔者建立的小世界网络模型公式，可以进行统计分析： SM小世界网络模型的数学模型使用的Y是有限集合中的总体，X是病毒传播的层次(或称为六度中的度)。在宏观大数据的条件下，很难获得每个个体的传播路径与层次，只能采用平均数。即使如此，也不便于进行时间序列数据的分析研究。采用时间序列变量为横轴X，建立日期与传染层次的映像关系。方便了观察动态变化和趋势分析。因此，模型以度(层)为横坐标和以日期为横坐标的计算模型参数集有所区别，可以互相变换。 3.2. 新冠病毒预测 以半月后最终感染总人数和钟南山的论述进行推断，进行了三种情况(乐观、一般和悲观)的逐日感染总数分析。结果见下表。为简化，以2日为间隔。 图5是1月30日感染总人数短期趋势预测图，图6是新增感染人数趋势预测图。 分析预测函数曲线图图形如下： 图5. 新冠肺炎病毒被感染总人数趋势预测图 函数曲线的数据如下：a = 7，b = −0.87，k = 20000。 图6. 新冠病毒新增被感染人数趋势预测图 3.3. 预测结果精度分析 预测得到的一组预测值同实际对应比较后，即可知预测结果的精确度。衡量预测值的精确程度的指标称为预测精度。预测精度有多种不同的定义，主要决定于如何“比较”测量值与实际值 [ 8 ]。 本文采用预测值减去实际值的差与实际值比的百分数表示。短期预测方案见表2，长期期预测方案见表3。误差比较由后来时间序列数据补充后算出。预测时间：2020年1月29日。所有实际值数据由中国国家卫健委权威发布。 Table 2 Accuracy analysis of short-term prediction of the total number of new cases of coronavirus (unit: person 时间 1月30日 2月1日 2月3日 预测值 9801 13，928 16，911 实际值 9692 14，411 20，471 误差 +1.1246% −0.9378% −17.3905% 表2. 新冠病毒累计确诊病例总人数近期预测精度分析表(单位：人) 注：误差为+号表示高于实际，为−号低于实际值。 分析表2预测精度表明，近期未来预测时点越近，精确度越高，误差变化的速率说明。对新冠病毒的传播估计预测数过于乐观。远远低估了传染流行的严重性。 表3是1月30日对最终总传染人数近4万5千人的预测。从发展趋势，最终将超过7万人。 Table 3 Long term prediction accuracy analysis of total number of new cases of coronavirus (unit: person 时间 2月4日 2月5日 2月6日 2月7日 2月8日 2月9日 预测值 25，054 28，838 32，269 35，218 37，640 37，556 实际值 24，363 28，060 31，211 34，598 37，251 40，235 误差 +2.84% +2.77% +3.40% +1.04% +1.79% −1.69% 表3. 新冠病毒确诊总人数远期预测与精度分析表(单位：人) 注：误差为+号表示高于实际，为−号低于实际值。 使用六度(层)关联小世界数学模型分析的结果表明：被感染总人数与时间的关系函数的二阶导数为0的数据点，也就是新增传染趋势下降的关键点，也是一阶导数数值最大点。 通俗的解释：日新增感染人数最大时那天的确诊总人数，就是远期预测全部战胜病毒感染后确诊总人数的二分之一。以2月9日的数据为例。预测总感染人数将达到7~8万人。 根据2月9日最新数据分析，目前已经达到新增变量的峰值。未来半月总量增加趋缓，新增病例逐渐减少，是防控取得重要进展的重要标志。 防控速度与病毒传播速度赛跑。由群体传染特性，可以分析出目前的防控措施是有效的，在统一领导下，还有必要进一步强化切断传染途径。扩大孤点群体，即分社区强制隔离等。
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user: 4. 结语与讨论 在强大自然规律面前，人类只能认识规律，调整应对措施，新型冠状病毒传染规律与控制措施，将在人类与自然的相处中得到教训、规律和认识。 4.1. 小世界核心网络的度分布问题 综上所述，斯坦利·米尔格兰姆小世界六度关联网络模型是一个普遍的反映自然科学与社会科学的基本规律的模型，不同结点的度(层)分布完全可以模拟传染病传播规律。 笔者认为完全可以模拟传染病传播的随机现象，并使用于有向图研究所构成传染层次的计量预测中。把小世界模型的分布规律与数理统计中的高斯分布，泊阿松分布，指数分布以及二项式分布等作维度空间的映像变换进行比较，得到曲线族群的距离。从而完成基于时间系列大型状态变量矩阵的进一步分析研究。 4.2. SM小世界网络分布各个节点属性距离问题 小世界网络度各个节点度分布与高斯分布，泊阿松分布，二项式分布、指数分布有相关关联关系。不同的结点初始区和饱和区属性不同，而涌现区的数据则反映群体属性，也是集合各节点的共性。反映群体相关作用的动力学模型数据与所涉及曲线族空间的距离问题，小世界六度(层)关联的数据链预测问题。每一个结点方程数学模型的属性数据、空间关系与距离分析，还有待于进一步深入研究。高聚类系数结点对缩小网络直径和对网络属性的影响等的研究，将为指导和解决复杂网络模拟分析预测与工程控制(例如舆论传播模型，生物工程的控制模型)提供扎实的理论决策与思考。 4.3. 大型社会卫生事件现代控制工程的模型与综合预测决策问题 有必要引进大数据技术，将宝贵详实数据的金子挖掘出来。中华民族是一个伟大的民族，亿万人在国家领导决策下的控制工程，将为人类社会积累下宝贵的经验。有关涉及以立体多维矩阵的总量对各变量的偏微分研究。矩阵表述各个不同物理位置以时间序列状态方程组所列函数的详细解析问题，都有待于专家的进一步研究。从而为世界科学技术的发展做出中华民族的伟大贡献。 4.4. 大规模数据集问题 人类与病毒赛跑，迅速、详实较为准确全国各类基层统计大规模数据集的工作，是战胜病毒的预测决策需要。是一项涉及人们生命健康的第一大事，也是对全国新冠病毒传播状态的分析掌控的重要基础资料。应用现代控制理论和数学模型以及大数据技术分析新冠病毒的传播模型与现代大型社会控制工程策略，可以为国家最高决策层提供科学的决策依据。对系统构成大规模的数据集，可以集中国家最优秀的医务工作者、统计工作者和数学工作者等各行业专家群体智慧和国家计算机总体模型计算模拟仿真能力，为涉及全国各省市地区抗击新冠病毒提供更具体的参考意见。 对新型冠状病毒传播模型和与预测是一项时间性极强的工作。笔者的初步研究希望得到前贤、专家和读者的指正。有关论述的缺欠和瑕疵希望能得到批评，以有利于开展进一步的深入研究。
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user: 摘 要 通过构造微分方程通解的方法，求得一类微分方程的奇解，纠正了其它书籍、文献在求这些微分方程奇解过程中的错误( [ 1 ] 除外)。 关键词 :包络，奇解，C-判别式，C-判别曲线，构造通解 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 根据解的存在唯一性定理 [ 2 ]，如果微分方程 中右端函数 在某区域G上连续， 在G上有界或连续，则在G内初值问题的解是存在且唯一的， 从而在G内肯定不存在奇解。如果存在唯一性定理的条件不在整个 的定义域内成立，则奇解(如 果存在的话)只有到那些破坏了存在唯一性定理条件的点集中去找，也就是到使得 无界的点集中去找。 对于某些微分方程，如 ， 等，它们的奇解(包络)是存在的。但是用c-判别曲线法求通解曲线族的包络时，由于通解是在 的取值有一定限制的条件下求得的，所以根据c-判别式求得的c-判别曲线与通解是矛盾的，到目前为止，凡是涉及到求诸如 ， 之类的微分方程的包络(奇解)问题的书籍、文献(如 [ 3 ]、 [ 4 ]、 [ 5 ] )等，都是在这样的矛盾情形下，逻辑不自洽地“指导出”微分方程的奇解(包络)。结论是正确的，但求解过程是逻辑矛盾的。 本文通过构造通解法解决了这个矛盾。此前笔者曾通过补充定义法解决了这个矛盾(见 [ 1 ] )。
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user: 2. 构造通解法 例1判断微分方程 (1) 是否存在奇解，如果存在就求出来。 解右端函数 ，它在带形区域： 上定义、连续。 当 时无界，所以方程(1)如果有奇解，只能是 ，显然 是(1)的两个特解。下面求方程(1)的通解。 当 时(注意这个限制条件)，(1)可改写为 ， 积分得 ， 于是 (2) 其中c为任意常数。由于 也是(1)的解，故也可把(1)的通解表示为 或 (3) 其中C为任意常数。 现在求通解曲线族(3)的包络。这里 ， ，c-判别式为 c-判别曲线为 ， 与 这两条c-判别曲线均为有 ， ，满足非蜕化条件，故两条c-判别曲线 都是通解曲线族(3)的包络，从而 都是方程(1)的奇解。 例2 [ 6 ] 判断微分方程 (4) 是否存在奇解，如果存在就求出来。 解右端函数 在其定义域内是连续的。 当 时无界，所以方程(4)如果有奇解，只能是 ，显然 是(4)的一个特解。下面求(4)的通解。 当 时(注意这个限制条件)，(4)可改写为 ， 积分得 ， 或 ， 或 ， 或 (5) 其中c为任意常数。由于 也是(4)的解，故也可把(4)的通解表示为 ， (6) 易得c-判别曲线为 同样易知 为通解曲线族(6)的包络，从而 是(4)的奇解。
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user: 摘 要 针对传统GrabCut算法用户交互后得到的目标容器分割结果存在的边缘凹陷、突刺问题，提出结合引导滤波算法与GrabCut函数的方法改善以上问题。该方法通过用户交互在彩色图像中用矩形框标记出存在容器的目标区域，通过GrabCut算法分割出目标容器，然后结合引导滤波算法，将分割后的结果二值化，作为引导滤波的引导图像掩膜，最后通过引导滤波器结合原图像和引导图像得到目标容器分割结果。实验测量了所提方法与其他对比方法的峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)及平均运行时间，同其他几种方法相比，实验结果表明，该方法对于GrabCut分割后的边缘凹陷、突刺问题优于对比方法，有明显改善。 关键词 :GrabCut函数，图像分割，边缘细化，引导滤波 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 图像分割是计算机视觉领域的基础，所谓图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并分割出感兴趣目标区域的技术和过程。目前有很多图像分割算法，常用的图像分割方法有基于图论的分割方法、基于区域的分割方法、基于阈值的分割方法、基于边缘的分割方法等。 其中图割是一种利用图像中纹理信息和边界反差信息的图像分割算法，2001年，Boykov等 [ 1 ] 提出了GraphCut算法，该算法以灰度图像为主，用户交互标注出图像中的目标和背景区域，针对目标及背景区域建立灰度直方图模型，该算法最后通过一次最小估计完成能量最小化达到目标分割。2004年，Rother等 [ 2 ] 提出了GrabCut算法，该算法是以GraphCut为基础通过用户交互，对目标及背景区域建立高斯混合模型，即预先用矩形框标记处背景区域。对高斯混合参数进行更新学习，用估计过程中可进化的迭代算法取代GraphCut算法中的一次最小估计来完成能量最小化从而达到目标分割。从GraphCut到GrabCut算法，图割算法受到越来越多的重视，在军事、遥感、气象等场景应用中需求不断增大。目前GrabCut算法的应用非常广泛，许多学者对其进行了改进。Chen等 [ 3 ] 通过优化混合高斯模型，提高了GrabCut算法的性能。Wooi-Nee Tan等 [ 4 ] 提出了一种基于blob分析的GrabCut分割算法，该算法应用于将已开放的花朵从图像中分割出来，结果证明该算法分割效果优于原始算法。Adrià A等 [ 5 ] 就GrabCut算法做了本质上的改进，结合多种方法对前景进行初始提取，将得到的前景初始估计作为GrabCut算法的输入，避免了交互的需要。王凯等 [ 6 ] 通过结合GrabCut算法和颜色空间变换应用于超声相控阵图像中，对目标进行交互式图像分割，实验结果克服了背景噪声，保留了目标图像细节。Li Hong等 [ 7 ] 提出了一种基于图割的立体匹配算法，将立体匹配问题描述为分段域中的能量最小化问题，快速逼近最优解，该算法在视差不连续和遮挡部分的效果有所提高。Shuo Deng等 [ 8 ] 先对图像进行粗化预处理，得到不同比例的低分辨率图像，分别对其建立混合高斯模型进行分割，最终分割结果精度更高，时间消耗更低。周良芬等 [ 9 ] 就GrabCut算法对于局部噪声敏感、耗时且提取边缘不理想等缺点，采用多尺度分水岭对梯度图像平滑去噪，优化分割能量函数，抑制了目标信息的损失。C. Guo等 [ 10 ] 利用显著性信息初始化GrabCut算法的掩码，对GrabCut算法进行迭代，克服了背景噪声的干扰，保留了目标图像的细节，提高了算法精度。Hua S.等 [ 11 ] 为了加快GrabCut算法中能量函数的收敛速度，提出了一种基于感兴趣区域的GrabCut彩色图像分割方法，同时提高了分割精度。Seetharani Murugaiyan Jaisakthi等 [ 12 ] 将GrabCut算法结合K均值算法应用脑瘤图像分割。 本文将GrabCut算法应用于容器目标分割中，通过用户交互在彩色图像中用矩形框标记出存在容器的目标区域，通过GrabCut算法分割出目标容器，针对GrabCut算法分割出的目标容器边缘区域存在大量的凹陷、突刺问题，结合改进的引导滤波算法，将GrabCut算法预分割出的目标容器图像二值化，将二值化图像作为引导滤波算法的引导图像，结合原图像一起通过引导滤波器优化得到分割结果。
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user: 2. GrabCut算法 如图1是GrabCut算法示意图，其主要思想是将待分割图像构建为一个包含两个端点的无向图，源点s、汇点t，即s-t图，源点s和汇点t分别表示图像中的目标和背景。GrabCut算法是对GraphCut算法的改进，GraphCut中的目标和背景的模型是灰度直方图，需要用户指定目标和背景的一些种子点并且其能量最小化分割是一次达到的，相较于GraphCut算法，GrabCut算法取代为RGB三通道的混合高斯模型GMM(Gaussian Mixture Model)，用户只需要提供背景区域的像素集并且GrabCut算法取代为一个交互的迭代过程，即不断进行分割估计和模型参数学习。GrabCut算法过程首先输入图像，用户交互标记矩形框，用来标记背景像素区域，矩形框内即为可能存在的目标对象，其次来对目标和背景进行建模，分别用一个含k个高斯分量的全协方差高斯混合模型GMM来对目标和背景进行建模，用来表示目标和背景像素的分布情况，由此引入了一个向量 ， ，其中k n 就表示第n个像素对应的高斯分量，该像素来自于目标或背景GMM中的某个高斯分量。GrabCut中的能量函数公式计算如下： (1) 其中， 为目标、背景标记，E为图像总能量，U是区域项，表示某个像素属于目标背景概率的负对数，即该像素被归类为目标或背景的惩罚。结合欧几里德距离计算出边界能量项V。 (2) (3) (4) (5) 上述公式中，GMM的参数 有3个，即每个高斯分量的权重 、均值向量 和协方差矩阵 (RGB三通道，即3 × 3矩阵)。上述的参数 由图像的对比度决定，通常 取50， 、 分别为图像区域的像素， 、 分别为像素 、 的属性。 GrabCut算法不断分割顶点与端点间的边、相邻顶点间的边，使每个像素仅与源点s或汇点t相连，此时图像的总能量可由公式(1)计算，示意图如图1(a)所示；当图像总能量达到最小时即实现目标分割，示意图如图1(b)所示。 下面是GrabCut算法示意图： 图1. GrabCut算法示意图 图2是GrabCut算法流程图。 图2. GrabCut算法示意图 GrabCut算法的实现步骤为： Step1：输入图像，用户交互矩形框标记目标及背景区域。 Step2：分别对目标及背景区域构建高斯函数混合模型，即构建S-T图。 Step3：定义节点到源点和汇点间边的权值及节点间边的权值。 Step4：构建能量函数及求解能量函数。 Step5：重复Step4，更新GMM参数至收敛能量函数最小化，即分割目标图像。
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user: 3. 改进的引导滤波器 3.1. 引导滤波器 引导滤波是一种图像滤波技术，通过一张引导图G，结合目标输入图像P进行滤波处理，输出图像与输入图像P大致相似，但纹理不同，纹理部分与引导图G相似。引导图可以是单独的图像或输入图像P，选取的引导图不同则输出图像存在差别。当引导图G是输入图像P时，该引导滤波器的输出效果与双边滤波器的输出效果类似，此时引导滤波即保持边缘特征，不同于双边滤波的是引导滤波保持了双边滤波的优势，既有效保持边缘，非迭代计算，又克服了双边滤波的缺点，即设计一种时间复杂度为 的快速滤波器，而且在主要边缘附近没有梯度的变形。引导滤波可以很容易设计一个与滤波半径无关的优化算法。其中串口半径为平滑半径，参数 为平滑项参数，其值越大平滑的越明显。 引导滤波算法原理： (6) 其中，i、k是像素索引，a、b是当窗口中心位于k时该线性函数的系数，I是输入像素的值，即q是进行计算后输出像素的值。如上面所述即当 时，引导图像为输入图像，引导滤波保持边缘特征。对公式(1)中两边取梯度可得： (7) 当输入图像I有梯度时，输出图像q也有类似的梯度： (8) q为p去除噪声或纹理之后的图像， 表示噪声。 (9) 、 为常数项系数， 为正则化参数，避免 过大，k为中心位置， 是所有包含像素的窗口。正则化参数的变化影响滤波效果。当 为0，即上述公式中最小解a为1，b为0，此时输出图像与原图像一样，不做滤波操作；当 ，在像素强度变化小的区域，a趋近于0，b趋近于 ；相反在像素强度变化大的区域，a近似为1，b近似为0，此时滤波效果较弱，有利于保持边缘特征，即随着 的增大，滤波效果越明显。 (10) (11) 是图像I在窗口 中的平均值， 是窗口 中的像素的数量。 是待滤波图像p在窗口 中的均值， 是I在窗口 中的方差。 (12) 由公式(7)建立每个像素点从I到q的映射。图3是引导滤波示意图。 图3. 引导滤波示意图 3.2. 改进的引导滤波 通过实验对比，改进后的引导滤波在锐化边缘效果上更好。改进后的算法步骤如下： 利用GrabCut算法对图像进行分割，先进行用户交互矩形框标记目标、背景区域，用高斯混合模型分别对目标和背景进行建模，通过迭代方式计算得到初始分割结果；然后对分割结果进行二值化处理，二值化后的分割图像作为引导滤波的引导图像掩膜，最后通过引导滤波器结合原图像和引导图像优化GrabCut算法分割后的边缘凹陷突刺结果。
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user: 4. 结合引导滤波的GrabCut前景分割 图4是结合引导滤波和GrabCut算法的流程图： 图4. 结合引导滤波和GrabCut流程图 Step1：用户交互标记目标及背景区域。首先输入具有目标容器的图像，通过用户交互用矩形框标记出背景、目标区域，即矩形框外的像素区域为背景区域，矩形框内的区域为目标区域和部分需要剔除的背景区域。 Step2：GrabCut算法对目标容器区域进行分割。对目标及背景像素区域分别建立高斯混合模型，迭代更新求取高斯函数中的各参数，迭代到能量函数收敛完成能量函数最小化即分割出目标容器图像。 Step3：获得掩码图像，即引导滤波的引导图。将GrabCut算法分割出的目标容器图像进行二值化处理，二值化处理后的目标容器图像作为引导滤波器中的引导图。 Step4：通过引导滤波算法优化分割结果。将二值化后的分割图像作为引导图结合原图像作为引导滤波器的输入，通过引导滤波器得到优化后的目标容器图像分割结果，优化后的目标容器图像效果更好。
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user: 5. 实验与分析 如图6(a)为具有前景瓷杯容器的图像，其RGB直方图如图5所示，需要通过用户交互对图像a中的目标容器用矩形框进行标记，如图6(b)所示，用蓝色矩形框标记出目标容器区域，即矩形框外的像素区域为背景区域，矩形框标记的区域如图6(c)所示，图像c中的像素区域存在目标容器，同时也存在需要剔除的背景区域。通过GrabCut算法过程中对目标和背景像素区域分别建立高斯混合模型，迭代更新其能量函数最小化即分割出目标容器图像，如图6(d)所示。 图5. RGB直方图 图6. 交互分割过程 通过GrabCut算法分割出的目标容器图像边缘存在凹陷、突刺问题，结合改进的引导滤波算法，将GrabCut算法预分割出的目标容器图像二值化，将二值化图像作为引导滤波算法的引导图像，结合原图像一起通过引导滤波器优化得到分割结果。图7为GrabCut算法结合不同的去噪算法实验结果。 图7. 结合不同去噪算法实验结果 为了证明所提算法的有效性，将GrabCut算法分别于本文算法、双边滤波算法、中值滤波算法、高斯滤波算法和均值偏移滤波算法结合的实验效果进行比较，比较结果如表1所示。以上几种方法在Intel(R)Core(TM)i5-3210M CPU@2.5 Hz处理器、4G内存、Windows7 64位操作系统和Pycharm2017的环境中运行。 Table 1 Comparision of GrabCut with different noise reduction algorithm 算法 PSNR MSE SSIM 平均时间/s 本文算法 25.4189 230.73044 0.9999997 0.0179 双边滤波 25.2267 240.247767 0.9999992 0.013005 中值滤波 24.4800 273.878701 0.9998748 0.0139 高斯滤波 24.6612 264.429429 0.9998964 0.0259 均值偏移滤波 25.3251 190.794717 0.9999872 0.373974 表1. GrabCut结合不同的降噪算法比较 从表1中结合不同降噪算法比较结果可以看出：本文算法取得了最高的PSNR指标、均值偏移滤波算法次高。本文算法取得了最高的SSIM指标且平均时间较快，均值偏移滤波算法的SSIM指标稍小，其平均时间最慢。其他对比算法的PSNR、SSIM均小于本文算法，平均时间相近，本文算法在解决GrabCut算法目标分割后边缘凹陷、突刺问题上具有最优的特性，效果较其他方法效果更好。
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user: 6. 结语 本文所提出的方法非常简单，基于GrabCut算法进行用户交互后得到的目标容器分割结果存在的边缘凹陷、突刺问题，结合引导滤波算法进行去噪、边缘细化，对比其他几种方法，其在PSNR、SSIM指标上均具有最优的特性，对于前景目标容器与单一背景区别相对明显的图片有着高效的处理速度和良好的处理效果，能够有效解决传统GrabCut算法用户交互后分割前景目标容器造成的边缘凹陷、突刺问题。但是对于前景目标和背景像素区域区分不大的图片，还需要优化GrabCut算法，影响后续操作准确性，本文算法及其他的对比算法PSNR指标都偏低，这也是未来需要改进的地方。
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user: 摘 要 探讨大学生情绪Stroop效应，采用Stroop范式，以重庆师范大学的36名大学生为被试，通过字词和图片形式的颜色命名任务，来比较被试对正性词和图片与中性词和图片的反应时有何差异，比较连续呈现和交互呈现条件下正性词汇和图片与中性词汇和图片之间的差异。验证正性词汇和图片中是否存在情绪干扰现象，即是否存在情绪Stroop效应。得出正性词和图片都没有出现情绪Stroop效应。 关键词 :正性词汇，正性图片，情绪Stroop效应 Copyright © 2020 by author(s) 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 1.1. 研究背景 1935年，J. R.斯特鲁普(Stroop)为了揭示在读字和颜色命名的认知过程中产生的干扰作用而设计了一种实验。他采用各种不同颜色书写的文字作为刺激，要求被试做的反应是说出书写这些文字的颜色的名称。结果发现当字–色矛盾时(如刺激是红色的“黄”字)，说出字的颜色任务会受到字的意义的干扰，命名反应时长于其他组合情况(如刺激是红色的“红”字)，此现象被称为Stroop效应。该实验设计也被称之为STROOP范式，在有关冲突控制的研究中经常被用到(蒋重清， 杨丽珠，&刘颖， 2007)。情绪Stroop (Emotional Stroop)是一种用以研究情绪刺激对认知加工干扰作用的实验范式，由经典Stroop发展演变而来，是经典Stroop范式的变式。在情绪Stroop任务中，通过呈现给被试一系列情绪刺激物，要求被试对这些刺激物中的非情绪信息做出快速反应，以此来考察被试对情绪刺激的注意偏向以及对非情绪信息认知加工过程中的抗情绪干扰情况(梁立夫， 白学军， &沈德立， 2009)。 在国内外，现在已有较多的关于情绪Stroop效应的研究，主要在于论证情绪Stroop效应的存在以及其与Stroop效应的关系；考察某些特殊人群的情绪Stroop效应的特点；探讨阈下情绪Stroop效应。已有研究主要考察了负性刺激的情绪Stroop效应，而本文将着重研究正性刺激的情绪Stroop效应及其成分机制。 1.2. 研究目的 本文主要探究正性刺激的情绪Stroop效应是否存在，不同形式的正性刺激对情绪Stroop效应是否有影响。 1.3. 本研究的内容 目前关于情绪Stroop效应的研究多集中于情绪的注意机制，且着重研究负性情绪的注意机制；而正性情绪的研究却很少。特别是关于情绪Stroop效应的分解方面，快慢效应的研究还比较少。虽然在有些方面已经达成共识但是还有很多方面存在较大的争议，需要作进一步的探讨和研究。 通过正性刺激与中性刺激的连续呈现(同一类型的刺激连续出现)和交替呈现(不同类型的刺激交替出现)，来研究正性刺激情绪Stroop效应的快慢成分。本实验的目的包括：1) 正性刺激是否存在情绪Stroop效应。2) 正性刺激是否存在情绪Stroop效应的慢效应。3) 不同形式的刺激材料(字词、图片)对情绪Stroop效应是否有影响。4) 不同形式的刺激材料(字词、图片)对情绪Stroop效应的慢效应是否有影响。5) 情绪Stroop效应在不同形式的刺激材料(字词、图片)之间有何差异。
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user: 2. 实验一：正性词汇的情绪Stroop效应 2.1. 目的 通过字词形式的颜色命名任务，来比较被试对正性词与中性词的反应时有何差异，比较连续呈现和交互呈现条件下正性词汇与中性词汇之间的差异。验证正性词汇中是否存在情绪干扰现象，即是否存在情绪Stroop效应。 2.2. 方法 2.2.1. 被试 大学生36名，其中男女被试各18名，平均年龄在19~21之间。视力或矫正视力正常，无色盲。 2.2.2. 实验设计 2 (情绪词类型：正性词、中性词) × 2 (刺激呈现方式：连续呈现、交互呈现)两因素被试内设计。 2.2.3. 实验材料 实验采用的正性词有：父母、友谊、母亲、冠军、奖金、美德、美女、爱情、笑容、鲜花、才华、天堂、友人、英雄、信心、礼物、财富、亲人、盈利、家庭，共20个；平均效价7.24，唤醒度5.72，均来源于王一牛编制的汉语情感词系统。 实验采用的中性词有：公子、心脏、边境、冰箱、军事、沙漠、事物、差异、编辑、消防、人类、开支、军队、农村、医生、法庭、政府、行径、法官、谈判，共20个；平均效价4.90，唤醒度4.33，均来源于王一牛编制的汉语情感词系统。 正式实验前的练习阶段所用词汇为8个中性词：风俗、大人、记者、机场、命运、规则、钢铁、语言，平均效价5.36，唤醒度4.09，均来源于王一牛编制的汉语情感词系统。 选取20个正性词和20个中性词，每个词都出现四种颜色：红、黄、蓝、绿。实验分为四个部分，第一部分为10个正性词 × 4种颜色，重复一遍，总共是80个试次；第二部分为10个中性词 × 4种颜色，重复一遍，一共80个试次；第三部分是10个正性词和10个中性词(不同于第一部分和第二部分的情绪词) × 4种颜色，也是80个试次；第四部分与第三部分相同。再加上练习实验的8个中性词 × 4种颜色，有32个试次。实验总共是352个试次。 2.2.4. 实验程序 实验程序采用e-prime2.0编写，将实验材料全部用图片方式放进e-prime里面，图片像素统一为640 × 480。实验使用屏幕尺寸13.3英寸1366 × 768、CPU主频1.7 GHz、刷新率为60 pHz的惠普Spectre XT Pro笔记本电脑。被试眼睛与电脑距离大约是38cm。实验程序图如图1所示。 实验开始，先出现指导语界面，指导语告诉被试如何进行实验操作。实验首先会在电脑屏幕中央出现一个红色“+”符号注视点，要求被试集中注视电脑屏幕的中央。接着呈现一个词语，让被试判断词语的字体颜色，并按相应的颜色按键。实验要求被试快速准确地作出判断，直到被试按键之后词语才会消失，然后又出现红色“+”符号注视点，再出现下一个词语，以此类推。在相应的键盘位置已经贴好了对应的颜色贴纸，被试把左手中指放在“红”键上，左手食指放在“黄”键上；右手食指放在“蓝”键上，右手中指放在“绿”键上。 正式实验开始前会有一个练习实验，要求被试先进行32次练习实验，目的是让被试熟悉四种颜色对应的键盘位置。练习实验和正式实验之间有一个过渡界面，询问被试是否已经熟悉实验过程，如果不清楚的可以继续返回练习实验进行练习，如果已经熟悉实验过程就能进入正式实验了。系统会自动记录被试的反应时和错误率。 图1. 实验程序图 2.3. 结果 实验数据采用SPSS19.0进行统计。 Table 1 Comparison of reaction time between positive words and neutral words under continuous presentatio y 正性 中性 t p 反应时 783.56 ± 118.30 788.11 ± 114.23 −0.421 0.676 表1. 连续呈现条件下正性词的反应时与中性词反应时的差异比较 由表1可知，采用配对样本t检验对连续呈现条件下的正性词和中性词进行比较，差异不显著，说明正性词没有出现干扰现象。 Table 2 Comparison of reaction time between positive words and neutral words in interactive presentatio 情绪词类型 正性–正性 正性–中性 中性–中性 中性–正性 反应时 778.91 ± 124.10 774.21 ± 118.69 780.23 ± 134.65 766.32 ± 125.86 表2. 交互呈现时正性词与中性词之间反应时的差异比较 由表2可知，进行2 (前一试次：正性、中性) × 2 (当前试次：正性、中性)的重复测量方差分析，结果发现前一试次效价的主效应不显著，F(1，35) = .244，p = 0.624；当前试次效价的主效应不显著，F(1，35) = 1.684，p = 0.203；交互作用不显著，F(1，35) = 0.500，p = 0.484，说明正性词与中性词的实验中没有出现情绪干扰现象。 Table 3 Repeated measurement variance analysis of interactive presentatio 平方和 df 均方 F P 前一试次 388.30 1 388.30 0.244 0.624 误差项(前一试次) 55，613.25 35 1588.95 当前试次 3116.63 1 3116.63 1.684 0.203 误差项(当前试次) 64，774.59 35 1850.70 前一试次 × 当前试次 763.86 1 763.86 0.500 0.484 误差项(前一试次 × 当前试次) 53，476.65 35 1527.90 表3. 交互呈现的重复测量方差分析 由表3可知，正性词与中性词交互呈现，前一试次与当前试次的交互作用不明显，即正性词中不存在明显的快效应和慢效应。 2.4. 讨论 由上述结果可知，正性词没有出现情绪Stroop效应，不管是在连续呈现的条件下，还是交互呈现的条件下。前人的很多研究中都说到关于负性词的反应时远大于中性词和正性词的原因是负性词带有威胁性的信息，会引起人们的注意警觉，从而让更多注意力集中在负性词上，由此产生了对负性词的反应时远大于中性词和正性词的结果。那么我们也许可以认为正性词之所以没有产生明显的干扰效应(中性词与正性词的反应时差异不显著)，是因为正性词对个体生产适应的意义较负性词更小，没有引起人们更多的注意。