DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 3. 结果 3.1. 大学生感恩、领悟到的社会支持与乐观的描述性统计 表1呈现了大学生感恩、领悟到的社会支持与乐观的描述统计结果。结果显示，大学生乐观的平均值为5.37，感恩的平均水平为 5. 70，领悟到的社会支持平均值为4.13，表明大学生感恩、领悟到的社会支持与乐观居于中等偏上水平。 3.2. 感恩、领悟到的社会支持与乐观的相关研究 用Pearson 相关分析感恩、领悟到的社会支持和乐观之间的相关程度，结果显示与领悟到的社会支持与感恩和乐观均呈显著正相关，感恩与乐观呈显著正相关(见表2)。 3.3. 领悟到的社会支持在感恩与乐观间的中介作用分析 3.3.1. 以感恩、领悟到的社会支持为自变量，乐观为因变量进行线性回归分析 首先将各变量进行中心化，然后以感恩、领悟到的社会支持的标准分为预测变量，乐观标准分为结果变量，采用逐步进入法进行线性回归分析。结果显示，将感恩、领悟到的社会支持依次输入回归方程，两个回归方程均显著[F(1，370) = 51.957， p = 0.000， F(2.369) = 37.085， p = 0.000]，感恩可解释乐观12.0%的方差，增加领悟到的社会支持后，可解释方差的比例增加到16.3%。进一步对各回归系数检验，两者的回归系数均达到显著水平(β = 0.34， t = 7.21， p = 0.000; β = 0.35， t = 7.18， p = 0.000)，见表3。 3.3.2. 领悟到的社会支持在感恩和乐观间的中介效应分析 首先将各变量对应的数据进行中心化，然后以感恩标准分为自变量，乐观标准分为因变量，领悟到 的社会支持标准分为中介变量，采用3步回归分析法探究感恩与乐观的关系。将各变量对应的数据进行中心化，采用强迫输入法进行分步回归分析：第1步为感恩对乐观的回归分析，得到路径系数c；第2步为感恩对领悟到的社会支持的回归分析，得到路径系数a；第3步输入领悟到的社会支持，作领悟到的社会支持与感恩对乐观的回归分析，得到路径系数b和c' (表3)。 结果：在第1步回归分析中，感恩正向预测乐观；在第2步回归分析中，感恩正向预测领悟到的社会支持；第3步将领悟到的社会支持中介变量纳入回归方程，在控制领悟到的社会支持对乐观的影响后，感恩仍然正向预测乐观，回归系数减少(β值从0.349下降到0.238)，说明领悟到的社会支持在感恩与乐观之间发挥部分中介作用(表4)。 采用Bias-Corrected Bootstrap程序进行中介效应的显著性检验  (陈瑞，郑毓煌，刘文静，2013) ，结果显示，感恩至乐观的直接效应95%置信区间为0.1310至0.3404，感恩至乐观的间接效应95%置信区间为0.0657至0.1717，两区间均不包含0，说明上中介效应有统计学意义，领悟到的社会支持部分中介感恩对乐观的影响。感恩对乐观的直接效应为0.2357，间接效应为0.1110，中介效应占总效应的32.02%。
system: [SYSTEM]

user: 4. 讨论 4.1. 感恩、领悟到的社会支持与乐观的关系 本研究选取372名大学生样本，探讨了大学生领悟到的社会支持在感恩与乐观间的中介作用。研究发现，感恩与领悟到的社会支持显著正相关，这一结果与以往研究一致，即大学生感恩倾向越强，越容易感受到家人、朋友或其他人的尊重、理解与支持；领悟到的社会支持与乐观呈显著正相关，这与我们的假设一致。大学生在社会中感受到被尊重、被理解、被支持的情感体验和满意程度越高，其面对困难和问题时的压力越小，越容易从积极的角度看待面临的困难，从而形成乐观的心理状态，提升自身的乐观水平。 回归分析发现：感恩和领悟到的社会支持对乐观有正向预测作用，在控制了领悟到的社会支持后，感恩对乐观的正向预测作用仍有统计学意义，领悟到的社会支持在感恩与乐观之间起部分中介作用，即 Table 1 Descriptive statistics of gratitude， perceived social support and optimis N Min Max M SD 感恩 372 1.67 7.00 5.70 0.92 领悟到的社会支持 372 1.25 5.25 4.13 0.71 乐观 372 1.80 7.00 5.37 1.07 表1. 感恩、领悟到的社会支持与乐观 Table 2 Correlation with gratitude， perceived social support and optimis 变量 感恩 领悟到的社会支持 乐观 感恩 1 领悟到的社会支持 0.47 ** 1 乐观 0.35 ** 0.35 ** 1 表2. 感恩、领悟到的社会支持与乐观的相关研究(r) 注：N = 372， ** p < 0. 01。 Table 3 Multiple regression analysis of gratitude， perceived social support and optimis 自变量 偏回归系数 标准化偏回归系数 系数(β) 标准误(SE) t值 p值 感恩 0.35 0.048 7.18 0.000 0.35 领悟到的社会支持 0.34 0.047 7.21 0.000 0.35 表3. 以乐观为因变量(感恩，领悟到的社会支持为自变量) 的线性回归分析(n = 372) Table 4 The mediating role of perceived social support between gratitude and optimis 步骤 因变量 自变量 标准化偏回归系数(β) R² t值 1(路径c) 乐观 感恩 0.35 0.12 7.18 ** 2(路径a) 领悟到的社会支持 感恩 0.47 0.22 10.20 ** 3(路径b) 乐观 领悟到的社会支持 0.24 0.17 4.48 ** (路径c') 感恩 0.24 4.43 ** 表4. 领悟到的社会支持在感恩和乐观间的中介效应分析 注： ** p < 0.01。 感恩对乐观有积极预测作用，且通过领悟到的社会支持间接影响乐观，感恩倾向越高的个体其乐观水平越高，高感恩倾向的学生在更多的感受到家人、朋友或者其他人的尊重、理解、支持后，会更加积极乐观地应对风险和挫折。 感恩能够通过领悟到的社会支持来影响乐观，该结果对于提升大学生的乐观水平、提高心理健康水平具有实际指导作用。低感恩倾向的大学生乐观水平较低，可以通过提高其领悟到的社会支持来进行改善，他们可以加强与亲人、朋友和其他人的沟通和交流，更多地去感受和领悟他人的支持，由此增强积极情绪，形成健康的心理状态。 4.2. 局限 本研究存在着一定的局限性：首先，本研究为横断研究，研究结果有待于纵向研究的证实；另外，本研究只在一所大学选取研究对象，样本选取范围较窄，样本量不够丰富，缺乏多样性、全面性，因此本研究所得出的结论能否推广到整个大学生群体还有待未来进行研究。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 1) 大学生的感恩与乐观显著正相关； 2) 大学生的感恩、领悟到的社会支持对乐观有一定的正向预测作用； 3) 领悟到的社会支持在感恩和乐观之间起部分中介作用。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 目的：探讨大学生羞怯、领悟到的社会支持和情绪调节自我效能感之间的关系。方法：随机选取393名大学生，采用羞怯量表、领悟到的社会支持量表、情绪调节自我效能感量表进行测量。结果：羞怯和领悟到的社会支持对情绪调节自我效能感有预测作用，在控制了领悟到的社会支持后，羞怯对情绪调节自我效能感的负向预测作用仍具有统计学意义(β值从−0.42下降到−0.33，p < 0.01)。结论：领悟到的社会支持可能在羞怯和情绪调节自我效能感之间起部分中介作用。 关键词 :羞怯，领悟到的社会支持，情绪调节自我效能感
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 情绪调节自我效能感指的是个体对自己有效调节自我情绪状态的自信程度  (Bandura， Caprara， & Barbaranelli， 2003) 。情绪调节自我效能与人际关系质量、积极消极情绪以及攻击行为等社会心理功能均密切关联  (Caprara & Steca， 2006) 。近些年来，作为一种典型的跨领域自我效能感，情绪调节自我效能的功能及其影响因素受到越来越多研究者的关注。大量研究显示，情绪调节自我效能感可以使个体更加有效地应对压力、提升主观幸福感、改进人际关系质量，对羞怯、抑郁、成瘾行为及犯罪等发挥重要的调节作用  (汤冬玲，董妍，俞国良，2010) 。 羞怯是一种以持久、弥散性的社交焦虑为主要表现的人格特征。在社交情境中，羞怯个体会怀疑自己建立并维持亲密关系的能力，在自我效能信念上存在不足  (Caprara， Alessanderi， Di Giunta， Paneral， & Eisenberg， 2010) 。近期有研究指出，羞怯个体较多的负性情绪可能与其调节自身情绪的信心不足有关  (Lightsey et al.， 2011) 。具体说来，羞怯个体并非缺少社交知识和技能，而是对自身的交往能力信心不足。综上所述，羞怯与情绪调节自我效能感关系紧密，但羞怯为何降低了个体的情绪调节自我效能感，或者说两者之间的中介因素是什么，还没有相关的实证研究。我们认为，领悟到的社会支持可能是其中关键的变量。 领悟到的社会支持指的是个体对社会支持的评价、期望与感受，是对需要时可能获得特定社会支持的信心和信念  (叶俊杰，2005) 。研究发现，领悟到的社会支持与生活满意度、主观幸福感等密切相关，且领悟到的社会支持对一般自我效能感较高的正向预测作用  (颜桂梅，2008) ，而羞怯则与领悟到的社会支持显著负相关  (王可可，2009) ，但是对于羞怯、领悟到的社会支持、情绪调节自我效能感这三者之间的关系的研究还很少。因此，本研究用羞怯做预测变量，情绪调节自我效能感为结果变量，检验领悟到的社会支持是否在羞怯和情绪调节自我效能感之间发挥着中介作用。综上所述，本文提出三点假设：假设一，羞怯与情绪调节自我效能感显著负相关；假设二，羞怯与领悟到的社会支持对个体的情绪调节自我效能感有一定的预测作用；假设三，领悟到的社会支持中介羞怯对情绪调节自我效能感的影响。
system: [SYSTEM]

user: 2. 对象与方法 选取河南省某大学本科生和研究生共407名，其中有效问卷393份，男生123人，女生235人，未注明性别信息的35人，被试年龄在18到22之间，均值18.16，标准差1.70。 2.2. 工具 2.2.1. 情绪调节自我效能感量表 采用  张萍等人(2010) 修订的情绪调节自我效能量表中文版，共有12个项目，包括3个维度：表达积极情绪效能感、调节沮丧/痛苦情绪效能感和调节生气/愤怒情绪效能感。问卷7级评分(1 = “完全做不到”，7 = “完全能做到”)，高分代表更高的情绪调节自我效能。本研究中，各分量表内部一致性信度在0.77至0.90之间，总量表内部一致性信度达到0.83。 2.2.2. 羞怯量表 采用羞怯量表中文版  (汪向东，王希林，马弘，1999) ，本量表共13个项目，7级评分(1 = “极不相符”，7 = “极为相符”)，4个题目反向计分。该量表目前广泛应用于对我国大学生羞怯状况的研究。在本研究中，该量表的α系数为0.83。 2.2.3. 领悟到的社会支持量表 选用中文版领悟到的社会支持量表  (汪向东，王希林，马弘，1999) 。共12个项目，包含家庭支持、朋友支持、其他支持三个维度，采用7级计分。总分反应的是个体感受到社会支持程度。总分越高，则表明领悟到的社会支持越多。本研究中，各分量表内部一致性信度在0.86至0.92之间，总量表内部一致性信度达到0.89。 2.3. 统计方法 采用SPSS22.0统计软件进行数据录入。用Pearson相关分析了解各变量之间的相关程度；用偏差校正的Bootstrap程序分析检验领悟到的社会支持在羞怯与情绪调节自我效能感间的中介作用。
system: [SYSTEM]

user: 3. 结果 3.1. 大学生羞怯、领悟到的社会支持及情绪调节自我效能感的描述性统计 表1呈现了大学生羞怯、领悟到的社会支持及情绪调节自我效能感的描述统计结果。结果显示，大学生情绪调节自我效能感的平均值为4.95，羞怯的平均水平为3.74，领悟到的社会支持平均值为4.14，表明大学生领悟到的社会支持与情绪调节自我效能感居于中等偏上水平，羞怯居于平均分之下。 3.2. 领悟到的社会支持与羞怯和情绪调节自我效能感的相关分析 相关分析表明，羞怯与领悟到的社会支持及情绪调节自我效能感呈显著负相关，领悟到的社会支持与情绪调节自我效能感呈显著正相关(见表2)。 3.3. 领悟到的社会支持在羞怯和情绪调节自我效能感的中介效应分析。 3.3.1. 羞怯、领悟到的社会支持对情绪调节效能感的回归分析 以情绪调节自我效能感为结果变量，羞怯和领悟到的社会支持为预测变量，采用逐步进入法进行线性回归分析。结果表明，羞怯和领悟到的社会支持依次进入回归方程，两个回归模型均显著[F(1，391) = 83.09， p = 0.000; F(2，390) = 70.24， p = 0.000]，羞怯可解释情绪调节自我效能感17.3%的方差，而增加领悟到的社会支持后，可解释方差的比例增加到26.1%。进一步对各回归系数检验，两者的回归系数均达到显著水平(β = −0.330， t = −7.29， p = 0.000; β = 0.312， t = 6.89， p = 0.000) (表3)。 3.3.2. 领悟到的社会支持在羞怯和情绪调节自我效能感的中介效应分析 以情绪调节自我效能感为因变量，以羞怯为自变量，以领悟到的社会支持为中介变量，采用逐步回 Table 1 Descriptive statistics of shyness， perceived social support and regulatory emotional self-efficac N Min Max M SD 羞怯 372 1．00 7.00 3.74 1.00 领悟到的社会支持 372 1.25 5.25 4.14 0.70 情绪调节自我效能感 372 2.00 7.00 4.95 0.83 表1. 羞怯、领悟到的社会支持及情绪调节自我效能感的描述性统计 Table 2 Correlation with shyness， perceived social support and emotional self-efficac 变量 1 2 3 羞怯 1 领悟到的社会支持 −0.28 ** 1 情绪调节自我效能感 −0.42 ** 0.41 ** 1 表2. 羞怯、领悟到的社会支持和情绪调节自我效能感的相关分析 注：N = 393， ** p < 0.01。 Table 3 Multiple regression analysis of shyness， perceived social support and regulatory emotional self-efficac 自变量 偏回归系数 标准化偏回归系数 系数(β) 标准误(SE) t值 p值 羞怯 −0.33 0045 −7.29 0.000 0.33 领悟到的社会支持 0.31 0.045 6.89 0. 000 0.31 表3. 以情绪调节自我效能感为因变量(领悟到的社会支持，羞怯为自变量)的多元回归分析(n = 393) 归分析法考察羞怯与情绪调节自我效能感的关系，为避免变量间存在多重共线性，首先将各变量对应的数据中心化，采用强迫进入法进行分步回归分析，作羞怯对情绪调节自我效能感的回归分析，得到路径系数c；第2步做羞怯对领悟到的社会支持的回归分析，得到路径系数a；第3步纳入领悟到的社会支持，作对情绪调节自我效能感的回归分析，得到路径系数b和c'。结果；在第1步回归分析中，羞怯负向预测情绪调节自我效能感；在第2步回归分析中，羞怯负向预测领悟到的社会支持；第3步将中介纳入回归方程，在控制领悟到的社会支持对情绪调节自我效能感影响的基础上，羞怯仍负向预测情绪调节自我效能感。回归系数减少，说明领悟到的社会支持在羞怯和情绪调节自我效能感之间发挥部分中介作用(表4)。 参照Bootstrap方法进行中介效应的显著性检验  (陈瑞，郑毓煌，刘文静，2013) ，在95%置信区间下，中介检验的结果没有包含0(LLCL = −0.1400， ULCI = −0.0517)，表明领悟到的社会支持的中介效应显著。此外，控制了中介变量领悟到的社会支持之后，自变量羞怯对因变量情绪调节自我效能感的影响依然显著，区间(LLCI = −0.4194， ULCI = −0.2412)，不包含0。因此，领悟到的社会支持并不是完全中介，只是自变量羞怯和因变量情绪调节自我效能感的部分中介。中介效应占总效应的20.1%。
system: [SYSTEM]

user: 4. 讨论 4.1. 羞怯、领悟到的社会支持、情绪调节自我效能感之间的关系 本研究首先考察了大学生羞怯、领悟到的社会支持和情绪调节自我效能感的关系。结果表明，羞怯与领悟到的社会支持呈负相关，羞怯与情绪调节自我效能感呈负相关，这与我们的假设一致。越是羞怯的个体，越不情愿与他人亲近或者不愿意接触那些不容易回避他人注意的情境，这必将直接削弱羞怯者所感知到的社会支持程度。领悟到的社会支持与情绪调节自我效能感显著正相关，这可能是由于领悟到 Table 4 The mediating role of perceived social support between shyness and regulatory emotional self efficac 步骤 因变量 自变量 标准化偏回归系数(β) R 2 t值 1(路径c) 情绪调节自我效能感 羞怯 −0.42 0.18 −9.12 ** 2(路径a) 领悟到的社会支持 羞怯 0.28 0.78 −5.86 ** 3(路径b) 情绪调节自我效能感 领悟到的社会支持 0.41 0.16 8.78 ** (路径c’) 羞怯 −0.33 −7.56 ** 表4. 领悟到的社会支持在羞怯和情绪调节自我效能感中的中介作用 注：N = 393， ** p < 0.01。 的社会支持越多，积极情绪就越多，从而对事物未来的发展越有控制感，进而强化了个体对未来的积极预期，使得个体的情绪调节自我效能感得到有效提升。 本研究以羞怯为预测变量，领悟到的社会支持为中介变量，情绪调节自我效能感为结果变量，构建领悟到的社会支持在羞怯和情绪调节自我效能感的中介作用模型。这一中介效应的结果分别通过分布回归及Bootstrap程序检验共同得出。结果表明，领悟到的社会支持在羞怯与情绪调节自我效能感中的中介效应显著，领悟到的社会支持起部分中介作用，中介效应占总效应20.1%。即羞怯对情绪调节自我效能感有显著的负性预测作用，并通过领悟到的社会支持来间接影响情绪调节自我效能感。由于高羞怯个体自身较为保守，在社交场合中抑制自己的欲望，也常感受到更多的消极情绪，进而对自己的社会关系不满，感受到更低的社会支持水平。由于较低的领悟到的社会支持水平，个体应对社会压力的资源减少，导致情绪调节性能力差。在遇到负性刺激时，情绪难以及时调整，导致情绪调节自我效能感偏低。反之，低羞怯水平个体能更好的参与社交，体会到社交带来的积极情感，与团体成员友好相处，从而体会到较多的社会支持。由于自身领悟到的社会支持增加，积极情绪也增多，也更有信心及时调整自己的情绪，情绪调节自我效能感也得到有效提升。 本研究的结果证实了假设，即羞怯通过领悟到的社会支持来影响情绪调节自我效能感。这一结果启示我们，羞怯与情绪调节自我效能感的关系可以通过领悟到的社会支持来缓和，即羞怯个体可以积极参与到社交活动中，更多的体验到社会资源的支持，提升自己领悟到的社会支持的能力，确保自己良好的情绪状态，使个体朝着积极的方向发展，改变他们的生活观念，提高其对未来的积极期待。 4.2. 未来研究方向 本研究存在如下局限，首先，本研究选用问卷法，难于确定三者之间的因果关系；其次，研究的样本仅选自同一高校的大学生，结论的外部效度有限，在推广到其他人群时需要谨慎。最后，研究方法为横向设计，样本量有限，研究结果尚需增加样本量并采用纵向设计等方式加以完善。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 1) 大学生的羞怯与情绪调节自我效能感显著负相关； 2) 大学生的领悟到的社会支持、羞怯对情绪调节自我效能感有一定的预测作用； 3) 领悟到的社会支持在羞怯和情绪调节自我效能感之间起部分中介作用。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 视觉空间能力能够较好的预测学业能力水平，甚至有的研究者提出，视觉空间能力是智力的一项独立的组成成分。而心理折纸任务作为衡量视觉空间能力的一种重要指标，在以往关于视觉空间能力的研究中却较少被使用。本研究旨在通过探求一种新的难度衡量指标——行列距离，用以衡量心理折纸任务的难易程度，从而筛选出有效的刺激材料，对心理折纸任务范式进行标准化。在本研究中，选取14名被试完成一系列心理折纸任务，并将折纸任务按照新旧两种难度衡量指标划分归类，最后比较在每一种分类中，个体的反应成绩的差异结果以及两种分类指标与反应成绩之间的相关关系。结果发现，采用行列距离作为衡量折纸任务难度的指标时，首先可以有效地减少心理折纸任务难度的划分层级。其次，被试在该指标所划分出的不同难度等级的心理折纸任务中的反应成绩差异显著。因此，本研究所采用的行列距离指标可以作为衡量心理折纸任务难度的重要指标，从而应用于心理折纸任务的刺激筛选与标准化以及其他应用研究中。 关键词 :视觉空间能力，心理折纸任务，行列距离
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 视觉空间认知能力是人类智能结构的重要组成部分。对视觉空间能力及其认知加工性质的研究不仅对理解人类空间认知行为具有重要的理论意义，而且还具有重要的应用价值。传统上，研究者通过心理旋转与折纸任务来衡量个体的空间能力。而以往的研究大都侧重于对心理旋转任务的研究，并且对于心理旋转的表征、认知机制、影响因素、人口学因素上的差异以及其与其他认知功能之间的关系都得到了大量的研究论证  (Alivisatos & Petrides， 1997; Amick， Schendan， & Ganis， 2006; Band & Kok， 2000; Geiser， Lehmann， & Eid， 2008; Glascher， 2009) 。然而心理折纸任务作为一种衡量视觉空间能力的方法，却很少得到研究  (Ekstrom et al.， 1976) 。 关于心理折纸任务的研究，最早始于Shepard和Feng的研究。  Shepard和Feng (1972) 发明了一种心理折纸任务，在这个任务中，被试需要依据刺激图形的表象将一个二维的图案折叠成三维的立体图形。他们基于折叠次数以及每次折叠涉及的方块数区分出了十类不同的折纸任务，如图1中所示的为I型折纸问题。他们认为即使是只需要折叠两个表面的时候或者所折叠的表面示规则的正方形时，心理折纸任务都要比一般的心理旋转任务需要更多的空间信息。因此我们假设，心理折纸任务超过了人们的空间工作记忆能力，从而迫使个体在进行该任务时每次只折叠(旋转)一个表面。 但是直到目前为止，对于该类任务还尚未形成标准化测试，因此对于该类型任务的难度的衡量标准也并没有一个统一精确的划分。在以往研究中，采用折叠完成时，将每一次折叠所涉及方格数的总和作为衡量该类型任务难度的标准  (Shepard & Feng， 1972; Roberts & Bell， 2003) 。但是当采用完成折叠任务所涉及方格总数作为衡量折纸任务难度的标准时，由于不同个体在完成同一折纸任务时其心理操作方式的不同以及箭头指向性的不同，都可能造成被试在完成折叠任务之前即可做出判断反应。特别的，在该类 实验任务中，被试在进行判断反应时，其反应结果受箭头指向性的影响也较大。此外，我们发现单纯以涉及方格总数作为衡量该实验任务难度的标准时，实验难度的层级划分较多且被试在几个不同的难度等级中的反应时与正确率并未变现出显著差异。 因此，我们有必要发展出一套精确的标准用以衡量折纸任务的难度，从而对该任务进行标准化。最终达到可以采用少量刺激便能精确地完成对视觉空间能力的测量，使该任务范式成为一种具体可行而又经济实用的测量方法。 本研究的目的就是发展出一套新的而且精确稳定的标准，用以衡量折纸任务的难度。本实验采用了Shepard等人设计的折纸任务范式，并且对该任务中的所有刺激都进行了标准化处理  (Shepard & Metzler， 1988) 。在本研究所选用的折纸任务中(如图1所示)，被试需要判断两个箭头所指向的目标边(又称为关键边)经过折叠后是否能够对齐——即两条边能够重叠。在本研究中我们引入行列距离(Dis)作为衡量折纸任务难度的新的指标。对于行列距离做我们做如下定义：将刺激图形至于平面直角坐标系中(如图2所示)，在该平面直角坐标系中，所谓行距(rowdis)是指刺激图形中，两个箭头分别指向的方格，其在坐标系中的水平轴上的相距的方格数，如图2中刺激的行距为2。同样地，所谓列距(coldis)则指的是刺激图形中，两个箭头分别指向的方格其在坐标系中的纵轴方向上的相距的方格数，因此图2中所示刺激的列距为1。然后分别以行距(rowdis)与列距(coldis)为自变量，以行列距离(Dis)为因变量，对行列距离进行多重现线性回归，从而拟合出行列距离。因此，以行列距离作为衡量该任务难度的标准时，该衡量指标不会受到被试折叠方式的影响。
system: [SYSTEM]

user: 2. 建立衡量心理折纸任务难度的新指标 2.1. 方法 2.1.1. 被试 选取大学生被试14名(男生4人)，年龄在19~25岁之间，平均年龄20.29岁，视力或矫正视力正常，色觉正常。所有被试均未参加过类似实验，实验后给予报酬。 2.1.2. 仪器与材料 实验在微暗的单间隔音实验室里进行，刺激呈现在17英寸CRT显视器上(分辨率为1024 × 768，刷新频率为120 Hz，屏幕背景为灰色。程序采用Psychtoolbox编程与运行。刺激是大小为17 cm × 14 cm。如图1中的刺激，被试所看到的刺激物是六个相连的正方形，按照这些正方形相互连接的边线，进行折叠，可以将刺激图形折叠成一个立方体。在所呈现的刺激图形中，分别用两个箭头标明两条目标边线。 2.1.3. 程序 被试坐在离屏幕约57 cm的位置。首先，在屏幕中央呈现注视点“+”。100 ms后，呈现刺激物，如图1中的刺激，在该折纸任务中，被试看到六个相连的正方形，被试需要对该图形形成一个视觉表象，并对该视觉表象进行心理操作，使其沿着边线折叠成一个立方体。在呈现的每个刺激图形中都有两条边用箭头标注，被试需要判断在将该图形折叠成为立方体的过程中(并不需要折叠完成后进行判断)，该两条边能否对齐(即重叠在一起)。在对图形进行心理旋转的加工过程中，必须将阴影面作为底面，即阴影面在折叠的过程中保持位置不变。如果两条目标边线对齐，则需要按“Z”键反应。如果两条边线不对齐，则需要按“/”键反应。被试需要“即快又准”地对呈现的刺激做出反应。 折纸任务并不像心理旋转任务，该任务需要经过一系列的心理旋转。如图3所示的任务中，该任务需要经过三次心理折叠。第一步将A、B、C三个面折起，第二步则需要将B、C两面向内折叠，第三步将C面向下折叠，此时便可判断带有箭头的两个面(阴影面与C面)中两条目标边是否对齐。研究发现， 图1. I型刺激 图2. I型刺激 图3. 折叠步骤示意图 被试的反应时并不受心理折叠的次数的影响，而是受每一次折叠所涉及的方块的个数的影响。在这个例子中，第一步的折叠涉及到3个面，第二步与第三步分别涉及到2个和1个面，因此完成这个任务总共涉及到3 + 2 + 1 = 6个面。反应时所反映的是心理折叠涉及到6个表面时的时间。有研究者发现，在完成这个任务过程中，心理折叠操作涉及的方格数量的不同便造成了任务难度的不同。因此通过控制涉及方格的数量，我们可以控制任务的难度  (Shepard & Feng， 1972; Roberts & Bell， 2003) 。 整个实验共包括10个练习测试和4个区组，每个区组包括 79次正式测试，共316个试次。整个实验用时大约30分钟。
system: [SYSTEM]

user: 3. 结果 所有数据用SPSS 18.0进行分析。所有被试在折纸任务中，其反应的正确率均在85%以上(其中一个被试反应的正确为61.26%，将其实验数据剔除)。 3.1. 心理旋过程涉及方格数量对折纸任务成绩的影响 首先对反应时的数据进行描述性统计分析，结果发现(见表1)：当被试完成判断任务时，随着所涉及 的(方格)数量的增加，其反应时也随之变长。如图4所示。 对反应时数据进行单因素方差分析，结果表明：不同任务难度(即完成折纸任务进行判断时，所涉及的方格数量)主效应显著，F (0， 8) = 119.58，p < 0.001。当完成折纸任务并进行判断时，所需要涉及的方格数量大于6个时，被试进行正确判断的反应时要显著长于涉及方格数量小于6个的情况。进一步简单效应检验表明：当完成折纸任务进行判断时，心理旋转过程所需要涉及的方格数小于6个时，所需要的反应时之间的差异并不显著。当心理操作过程需要涉及的方格数大于等于6个时，被试完成判断所需要的反应时之间的差异显著。当涉及到6个、7个与8个时，被试完成判断所需要的反应时亦不显著。但是当涉及到6个方格时，被试的反应时几乎与所有的情况下(1、2、3、4、5、8、9)的反应时都表现出显著的差异。如表2所所示：当涉及到大于5个方格时，被试完成判断所需要的反应时逐渐变长，且差异显著。当完成任务所需要涉及的方格数为9个时，此时被试的反应时与所有难度下的反应时都表现出了显著的差异。此时，被试完成判断所需要的反应时最长。因此在一定难度范围之内，完成折纸任务的反应时并无显著差异。超出一定难度范围时——即完成判断涉及的方格数大于5个时，随着任务难度的增加，被试反应时逐渐增加。 对正确率单因素方差分析，也得到相同的结果，其结果如图5所示。 Table 1 Results of different surface’s R 涉及方格数 平均数 标准差 1 1.54 0.71 2 1.96 1.50 3 2.14 2.05 4 2.74 2.52 5 2.40 1.99 6 3.90 2.99 7 4.35 3.70 8 5.10 3.48 9 7.40 4.28 表1. 方格数对反应时的影响情况 图4. 不同情况下的反应时情况 3.2. 行列距离对折纸任务的影响 首先，我们应用线性回归，先通过所定义的行距和列距，以及被试的反应时，对行列距(Dis1)进行拟合：Dis1 = 0.530 × rowdis + 0.889 × coldis + 1.597。然后将各个不同的刺激图形中拟合出的行列距按照四舍五入区分为2~7六个不同的行列距等级。因此最终行列距离(Dis)为2、3、4、5、6以及7六个等级。按照该六个不同的难度系数(即行列距离，Dis)下被试的反应时进行分析(见表2)：表2行列距离(Dis)对反应时的影响情况(Results of Different Dis’s RT) 对反应时数据进行单因素方差分析，结果发现行列距主效应显著，F (0，5) = 193.68，p < 0.001。进一步简单效应检验，发现六种不同的行列距两两之间差异均显著，从行列距为2的情况逐步到行列距为7的情况，被试的反应时逐步增加且差异显著(如图6所示)。 3.3. 涉及方格数量、行列距离以及反应时三者之间的相关 表3列出了涉及方格数量、行列距离以及反应时之间的平均数、标准差以及各变量之间的相关系数。相关分析结果表明：反应时与涉及方格数量以及行列距离之间都呈现显著正相关，其相关系数分别为0.42，0.45。涉及方格数量与行列距离之间呈显著正相关，其相关系数为0.61 (见表3)。
system: [SYSTEM]

user: 4. 讨论 目前为止，对于视觉空间能力的各方面都进行了广泛而深入的研究，如个体在解决空间问题的反应 图5. 不同方格数的正确率情况 Table 2 Results of different Dis’s R Dis 平均数 标准差 2 1.79 1.64 3 2.96 2.17 4 3.76 2.88 5 4.75 3.49 6 6.77 4.89 7 7.31 3.86 表2. 行列距离(Dis)对反应时的影响情况 Table 3 The result of correlation coefficien M SD. rt usecube Dis rt 3.55 3.20 1 usecube 5.50 1.92 0.42 ** 1 Dis 3.67 1.33 0.45 ** 0.61 ** 1 表3. 各变量相关系数 注： * p < 0.05， ** p < 0.01。 图6. 不同行列距条件下反应时情况 时间、表征内容和方式、使用策略以及视觉空间材料本身的结构特征等  (Just & Carpenter， 1985) 。事实上，视觉空间能力是围绕着视觉空间表象进行的，表象的研究也始终伴随着视觉空间能力的研究。如今表象的研究已是认知心理学、人工智能、认知神经科学等多个学科重要的研究领域。许多学者把视觉空间表象视为空间智能的核心，认为表象是通向意识心理内容一条活跃的知觉途径，它的非推理性与知觉特性在创造性思维中有着重要作用。有的研究也已经证明空间能力与学业能力之间的相关性——空间能力能够较好的预测学业能力。已有研究发现，空间能力是智力的一项独立的组成成分  (Shea， Lubinski， & Benbow， 2001; Wai， Lubinski， & Benbow， 2009) 。 如前所述，与心理旋转任务相比，折纸任务被研究的较少。心理折纸任务是一种衡量视觉空间能力的复杂方法。该任务包含一系列协调的心理旋转操作，因此也常常被用作为一种衡量心理操作能力的方法。心理折纸任务是一种复杂视觉转换任务。对视觉刺激的心理旋转能力是空间能力的一部分，而空间能力又被认为是一般智力因素的组成部分  (Lohman， 2012) 。心理旋转任务既包含了从二维的心理表征模式转换为三维的心理表征模式的心理转换能力，也包括了从三维的心理表征模式到二维的心理表征模式转换的心理能力。要完成一个心理折叠任务，每一步都需要对一个或多个方格进行一次简单的心理旋转。因此，从二维到三维需要一系列的心理旋转与转换能力的协调操作  (Milivojevic， 2003) 。心理旋转任务与心理折纸任务都是测量操纵心理表征能力的两种任务  (Lequerica et al.， 2000) 。 在该研究中我们选取的折纸任务中，被试对刺激物产生表象则需要一种新的表象能力——面。面是由一些闭合的曲线组成的形状各异的图形，在这一任务中，每一个小方块都是一个单独的面。传统上，对衡量该任务难度的标准采用的是方格数，即折叠完成时，每一步所涉及方格数的总个数作为衡量该类型任务难度的标准  (Shepard & Feng， 1972; Roberts & Bell， 2003) 。但是在这个任务中，大多数边的位置和方向都与该任务无关，只有两条关键边(即用箭头标注的边)会对任务造成影响。因此箭头的指向会影响该任务的成绩。故而仅仅使用方格数作为其难度的衡量标准是不够的，而且也不够精确。因此我们假设能够建立一种新的且比较精确统一的衡量标准来衡量该任务的难度。我们发现，当箭头分别出现在两个相同的刺激形状中的两个相同的方格中时，但当箭头所指向的关键边不同时(即箭头的方向不同)时，我们所定义的行距与列距也相应的发生变化。 行列距、方格数与反应时之间均呈现正相关。通过对所定义的行列距离、方格数与反应时的相关程度以及分别对不同行列距离、不同方格数条件下，该类型折纸任务反应时的情况进行分析。我们发现行列距离、方格数这两个变量与反应时之间均呈现显著的正相关，相关系数分别为0.45，0.42，而且行列距离与方格数两个变量之间也呈现出了显著的正相关0.61。 当采用涉及方格数作为衡量折纸任务难度标准时，对折纸任务难度的分类情况较多，且多数分类是无效分类。在以被试完成折叠任务并作出正确判断时其心理操作过程所涉及方格数作为衡量心理折纸任务的难度的标准时，首先我们发现，该类型的折纸任务会被分为9种情况。其次，当方格数为1~5这5种情况时，被试的反应时与正确率情况均未呈现出显著的差异，只有当涉及方格数超过5时，被试的反应时才随着方格数的增加而显著增加。因为在这五种情况下，两个箭头相距较近，被试在执行心理旋转或折叠操作时，能够较快的做出判断反应，故而该五种分类之间并无显著的难度差异。因此以方格数为折纸任务难度的判断标准时，划分标准不但显得冗余复杂，而且前五种划分标准并不能却区分出折纸任务的难度，因此，该五种划分标准是无效的。 使用行列距离作为心理折纸任务的难度的划分标准时，不仅能够减少难度的分类，而且能够有效的对心理折纸任务的难度进行划分。在该研究中，我们提供了一种新的标准，即行列距离。首先通过对行距与列距进行定义，其次将二者通过线性回归拟合一个变量——行列距离。通过对行列距离与被试在折纸任务中的成绩之间的关系进行分析，我们发现不仅行列距离的主效应显著：F (0， 5) = 193.68，p < 0.001。而且通过简单效应检验分析发现六种不同的行列距两两之间差异均显著。也就是说，用不同的行列距离能够精确的划分出每种不同难度的折纸任务。不仅将划分标准从9种减少为6种，而且6种不同的情况折纸任务成绩之间差异显著。即行列距离不仅能有效地区分不同的难度层级，而且还减少了该任务类型的难度层级。这样以来，在以后关于心理折纸任务的研究中，我们不仅可以减少刺激材料的使用量，而且还能对该任务进行更为精确细致的研究。 但是在该研究中，实验选取的被试都是在校大学生，该被试群体的教育水平以及智力水平都比较高。由于心理折纸任务是测量视觉空间能力的一种重要任务，而视觉空间任务又被认为是流体智力的一种独立的组成成分  (Shea， Lubinski， & Benbow， 2001; Wai， Lubinski， & Benbow， 2009) 。故而采用大学生群体作为该实验任务的被试群体时，其任务操作成绩会普遍偏高，在相对简单的实验任务中个体会有效的完成任务，取得较好的成绩。因此比较简单的任务难度之间的反应成绩可能并不显著。当采用心理操作所涉及的方格数作为衡量心理折纸任务难度的标准时，其在1~5五种难度标准下的反应成绩之间差异不显著。究其原因，可能是按照该指标所划分出的这五种难度中，其总体难度都相对较低，对于智力水平较高的大学生群体，其在该难度水平下可以很好地完成任务，从而造成该研究的外部效度不够理想。因此在这五种难度中，智力水平较高的大学生的反应成绩并不显著，但是其他的被试群体，如青少年儿童等，其可能在这五种难度下的反应成绩会出现显著差异。因此在以后的研究中，还应当考虑在采用不同的指标区分出的不同难度的心理折纸任务中，不同的被试群体的反应成绩的情况，从而评定两种衡量指标的优劣。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 本研究发现：行列距离能够作为衡量折纸任务难度的标准，而且其比传统上的划分标准——即心理操作所涉及的方格数——更为精确统一，且该不会随着被试心理折叠方式而变化。也就是说，使用行列距离作为心理折纸任务的难度的划分标准时，不仅能够减少难度的分类，而且能够有效的对心理折纸任务的难度进行划分。故而我们可以采用行列距离作为衡量折纸任务难度的标准，对折纸任务的刺激图形进行筛选以及将该任务范式标准化。但是由于受该研究所采用的被试群体的群体特征所限，该研究结果的外部效度尚不理想，其区分出的不同难度的心理折纸任务可能并不适用于其他被试群体。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 积雪草酸是一种乌苏烷型五环三萜酸，主要来源于伞形科植物积雪草。研究发现积雪草酸具有抗炎护肤、保肝、抑菌、抗抑郁、降血糖、抗肿瘤等药理作用。本文对积雪草酸的药理活性及结构修饰的研究进展进行综述并进行展望。 关键词 :积雪草酸，积雪草酸衍生物，药理作用，结构修饰
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 积雪草酸(Asiatic acid， AA)，又名亚细亚酸，是天然植物积雪草(Centella asiatica (L.) Urban)的三萜提取物的主要成分之一，具有乌苏烷型骨架结构 [ 1 ] [ 2 ] ，其结构如图1。它是由Bontems在1941年首次分离，由Polonsky确定了的结构。其化学名：2α， 3β， 23-三羟基-乌苏烷型-12-烯-28-酸。积雪草酸为白色粉末，无臭，味苦，分子式为C 48 H 78 O 5 ，分子量为488.70，熔点为325℃~330℃，不溶于水，溶于无水乙醇、二甲亚砜、四氢呋喃等有机溶剂。 AA及其衍生物具有广泛的生物学活性，包括抗菌、抗病毒、抗阿尔茨海默病、保护心脑血管以及抗肿瘤等作用。在很长的一段时间里，积雪草酸主要被用作伤口愈合，保护细胞活性免受由紫外线引起的老化。最近，积雪草酸具有引起各种肿瘤细胞凋亡的活性成为了研究热点。例如，积雪草酸已经被陆续报道具有强烈的抑制各种肿瘤细胞增长的活性，包括肝癌、乳腺癌、黑色素瘤、恶性胶质瘤和胃肠道肿瘤细胞 [ 3 ] 。随着国内外对积雪草酸及其衍生物的深入研究，其药理活性和医用价值正不断被发现。 作为积雪草主要的有效成分，积雪草酸显示了广泛的药理作用。大部分药理活性的作用机制已经明确，为积雪草酸及其衍生物的开发应用奠定了理论基础。但是积雪草酸也存在溶解度小、生物利用度低、难透过血脑屏障等问题。因此，对积雪草酸进行更广泛的结构修饰和活性筛选研究是十分有必要的，它可以满足药物开发的要求。 本文在前人对积雪草酸的研究成果基础上，综合阐述了积雪草酸的药理作用以及结构修饰概况，以期对后者有一定借鉴意义。
system: [SYSTEM]

user: 4. 展望 作为积雪草的有效成分，积雪草酸具有广泛的药理作用，如抗炎、护肤、保肝、抗抑郁、降血糖、神经保护、抗肿瘤等。积雪草酸的多数药理活性的作用机制已经明确，为积雪草酸及其衍生物的开发应用提供了理论依据。但是积雪草酸也存在溶解度小、生物利用度低等不足，所以还需要对积雪草酸进行更广泛的结构修饰和活性筛选研究，为找到更高效、低毒的药物奠定理论基础。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 货运量预测作为交通需求和经济发展关系研究中的一个重要问题，对交通规划和经济发展具有重要意义。社会经济的发展水平是产生货运需求的内在决定因素，本文试图从经济发展的角度寻求利用产业结构和经济发展指标来进行货运量预测，通过RBF神经网络来研究货运量预测的问题，建立了相应的预测模型并进行了实证研究，证明该模型具有较好的预测能力和一定的应用价值，为货运量预测工作提供了新的思路。 关键词 :产业结构，货运量预测，RBF神经网络
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 交通运输需求作为经济发展的一种派生性需求，在相当程度上能够反映一定区域内的经济活跃程度。当区域内的经济情况和交通运输的能力相匹配的时候，两者便可相互促进，共同发展；当交通运输业滞后于经济发展时，就会形成瓶颈，阻碍经济的继续发展 [ 1 ] 。在经济发展发生重大变化时期，必须通过预测其对交通运输的需求，进而对交通运输业能力、布局和规模进行调整。货运量预测作为交通需求和经济发展关系研究中的一个重要问题，对交通规划和经济发展具有重要意义。物流规划中必须考察货运需求，并结合经济发展水平对需求规模进行系统分析，以实现基础设施网络规模与经济发展的协调，而社会经济的发展水平是产生货运需求的内在决定因素，因此，从经济发展的角度寻求利用产业结构和经济发展指标来进行货运量预测，具有较强的可行性。
system: [SYSTEM]

user: 2. 常用货运量预测方法 货运量预测是指在货运市场调查、分析的基础上，运用科学的方法，估计未来货量及其变化规律，为制定有关政策、编制运输、物流发展规划提供科学依据。目前比较常用的预测方法可分为定性预测和定量预测两大类。 定性预测方法主要以专家为索取信息的对象，组织各方面专家运用专业方面的经验和知识，通过对过去和现在发生的问题进行综合分析，从中找出规律，对未来作出判断，主要有以下几种：专家会议法、德尔菲法、主观概率法。 定量预测方法是用定量分析来研究运量的发展趋势，它以历史统计资料和有关信息为依据，运用各种数学方法来预测未来运量，主要包括以下几种： 1) 回归分析法，是从经济现象之间的因果关系出发，应用回归方程来分析经济变化规律，进行预测，常用的回归分析法有一元回归分析法、多元线性回归分析法等。2) 时间序列分析法，它是根据历史资料组成的时间数列，从中找出发展趋势的变动规律，由过去推测未来，凭借过去状态延续到未来的可能性，从而达到预测的目的，主要有移动平均法、加权移动平均法、指数平滑法、趋势预测法等预测方法。3) 灰色模型预测法，通过对部分已知信息的生成和开发来实现对现实世界的确切描述和认识，内容包括建模、预测、决策、控制等，其中GM(1，1)灰色模型预测运用较多。4) 弹性系数法，是按规模经济中运量的增长速度与工农业总产值的增长速度的比例关系来预测运量，比较适合于总量预测。 在传统的预测方法的基础上，国内外学者也在建立货运量预测模型方面做了较多的研究，如货物需求预测时空多项概率模型，基于时间序列的非线性航空服务需求模型，货运量预测的逐步线性回归方法，投入产出和空间价格相结合的物流需求分析模型，路线比较模型与重力模型以及灰色预测模型、模糊预测和神经网络预测模型与方法等。 这些模型与方法为物流需求的预测提供了较好的思路，但还存在一些局限性，主要体现在：1) 大部分模型与方法都要预先知道被控对象的数学模型，但实际上许多对象具有复杂的不确定性、时变性和非线性。虽然灰色系统理论中有预测模型识别的方法，但对非线性时变系统尚无成熟的理论和方法。2) 缺乏将经济与物流需求预测紧密结合起来进行的研究。绝大多数文献集中在利用物流的历史数据进行物流需求预测，而不是利用经济数据预测物流需求。 人工神经网络有表示任何非线性关系和学习等能力，给解决这类问题提供了新的思想和方法。本文试图通过RBF神经网络来研究货运量预测的问题，通过寻求经济发展水平和货运量之间的映射关系，来进行货运量的预测。
system: [SYSTEM]

user: 3. 基于RBF神经网络的货运量预测模型构建 3.1. RBF神经网络概述 神经网络具有任意逼近非线性函数的特性，通过对输入输出数据的训练获得它们之间的映射关系，完成复杂的模式抽取及趋势分析功能。能够模拟多变量而不需要对输人变量做复杂的相关假定，不要求知道输人输出变量间的函数关系，是一种智能化的数据处理方法。尤其是径向基函数(RBF)神经网络，作为一种性能良好的前馈神经网络，它具有最佳函数逼近性能和全局最优特性，取得了广泛的应用效果。 RBF神经网络是一种三层静态前向网络。第一层为输入层，由信号源节点组成，输入层的节点数由问题定义的输入变量多少来确定；第二层为隐含层，其节点个数视所描述问题的复杂程度而定；第三层为输出层，它对输入模式的作用做出响应。从输入空间到隐含层空间的变换是非线性的，完成这种非线性变换的函数是径向基函数，而从隐含层空间到输出层空间的变换是线性的。RBF神经网络的拓扑结构如图1所示。 常用的径向基函数一般有Gaussian (高斯)函数，Multiquadric函数，Inverse Multiquadric函数和Cauchy 函数等。由于高斯函数具备变元正定函数和平滑可导等特点，一般选用高斯函数作为激励函数，它有两个主要参数：一个是基函数的中心即对称点C，另一个是基函数的扩展常数σ，即在多大的区域内会产生明显的输出响应，其函数表示如公式(1)所示。 (1) RBF神经网络可以根据具体问题确定相应的网络拓扑结构，具有自学习、自组织、自适应功能，它对非线性连续函数具有一致逼近性，学习速度快，可以进行大范围的数据融合，可以并行高速地处理数据。目前，RBF神经网络已经成功地用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。 3.2. 预测模型的构建思路 货运需求属于派生需求，它是由经济发展本身带来的。产业结构和发展水平决定物流需求，物流需求的大小反映了经济发展水平的高低。因此，可以利用经济指标与货运需求之间的映射关系建立模型，实现经济数据和货运量之间的转换，从而达到预测目的。研究思路如图2所示。 货运量预测的RBF神经网络采用三层结构，即输入层、隐含层和输出层。输入层的节点数目为经济变量的个数；隐含层为输入层的非线性映射，节点个数依据算法而定；输出层节点即为货运量的预测结 图1. RBF神经网络的拓扑结构 图2. RBF神经网络预测模型构建思路 果。算法一般采用两阶段法 [ 2 ] ，先用无监督的聚类算法来确定数据中心和扩展常数，再通过有监督的学习算法来确定输出权值。如拟合精度不能达到要求，再通过修正神经元个数重新进行计算。对预测模型的网络参数进行设定和训练后，即可通过RBF神经网络进行仿真来获得货运量的预测结果。 3.3. 预测模型的计算过程 货运量预测的RBF神经网络的计算过程可以分为两个阶段：第一个是网络设定和训练阶段，首先将历史经济数据经过处理形成经济发展与货运相关的指标体系，再与货运量历史数据构成样本对，通过RBF神经网络工具进行数据拟合，确定网络的结构和指标权重，从而建立预测模型；第二个是网络仿真和输出阶段，利用构建好的预测模型，通过目标年份的数据指标输入，从而得到目标年份的货运量预测结果。具体计算过程如图3所示。
system: [SYSTEM]

user: 4. 模型应用及分析 4.1. 指标选取和数据处理 为了验证货运量预测的RBF神经网络模型的有效性，本文对我国货运量进行了预测的实证研究。根据目前对影响货运的经济指标的研究成果 [ 3 ] ，可以从以下三个方面中选取指标：第一，经济总量指标，包括国内生产总值，社会物流总额；第二，产业结构指标，包括第一、第二和第三产业的产值；第三，货运类指标，包括货物周转量和单位货运量GDP等。考虑到有效性和可操作性原则，选取以下指标用于 图3. RBF神经网络预测模型计算过程 货运量预测：第一、第二、第三产业的产值所占GDP的比例，社会物流总额，单位GDP货运量，货物周转量，然后与相应年份的货运量实际值形成样本对，原始数据如表1所示。 根据RBF神经网络的特性，由于奇异数据的存在会引起的网络训练时间增加，并可能引起网络无法收敛，因此需要对原始数据进行归一化处理。归一化处理的方法为：设原始数据输入矩阵为a，归一化处理后的输出矩阵为b，预设b的输出区间为(b min ， b max )，则输出b的计算公式为： (2) 根据激励函数特点，设定输出区间为(0.1，0.9)，归一化处理后得到的数据如表2所示。 4.2. 网络训练与仿真 在数据归一化处理的基础上，使用2000~2010年的预测模型指标作为输入样本，使用相应年份的货运量作为输出样本，从而形成样本对然后进行拟合，拟合精度使用均方误差MSE进行检验。使用matlab的RBF神经网络工具箱进行计算，令目标精度goal = 0，扩展常数spread = 1，通过对隐含节点为2~8个所计算得到的误差结果来检验相应的网络性能，如图4所示。 通常情况下，应该设计满足精度要求的最小结构的神经网络，以保证神经网络的泛化能力。因此选择隐含节点数n = 7可以认为是适宜的。 Table 1 The original index data of the freight volume forecasting mode 年份 一产 比例 二产 比例 三产 比例 社会物 流费用 货物 中转量 单位GDP 货运量 货运量 单位 - - - 亿元 亿吨公里 - 万吨 2000 15.06% 45.92% 39.02% 19，230 44，321 13.7 1，358，682 2001 14.39% 45.15% 40.46% 20，619 47，710 12.8 1，401，786 2002 13.74% 44.79% 41.47% 22，741 50，686 12.3 1，483，447 2003 12.80% 45.97% 41.23% 25，695 53，859 11.5 1，564，492 2004 13.39% 46.23% 40.38% 30，002 69，445 10.7 1，706，412 2005 12.12% 47.37% 40.51% 33，860 80，258 10.1 1，862，066 2006 11.11% 47.95% 40.94% 38，957 88，840 9.4 2，037，060 2007 10.77% 47.34% 41.89% 48，266 101，419 8.6 2，275，822 2008 10.73% 47.45% 41.82% 56，741 110，300 8.2 2，585，937 2009 10.33% 46.24% 43.43% 60，826 122，133 8.3 2，825，222 2010 10.10% 46.67% 43.24% 70，984 141，837 8.1 3，241，807 2011 10.04% 46.59% 43.37% 84，000 159，324 7.8 3，696，961 2012 10.08% 45.27% 44.65% 94，000 173，804 7.9 4，100，436 表1. 货运量预测模型指标原始数据表 Table 2 The normalization index data of the freight volume forecasting mode 年份 一产 比例 二产 比例 三产 比例 社会物 流费用 货物 中转量 单位GDP 货运量 货运量 2000 0.6365 0.5245 0.4608 0.1389 0.2445 0.8257 0.1319 2001 0.6008 0.5040 0.5184 0.1447 0.2588 0.7743 0.1357 2002 0.5661 0.4944 0.5588 0.1536 0.2713 0.7457 0.1430 2003 0.5160 0.5259 0.5492 0.1661 0.2847 0.7000 0.1502 2004 0.5475 0.5328 0.5152 0.1842 0.3503 0.6543 0.1628 2005 0.4797 0.5632 0.5204 0.2005 0.3958 0.6200 0.1766 2006 0.4259 0.5787 0.5376 0.2219 0.4320 0.5800 0.1922 2007 0.4077 0.5624 0.5756 0.2611 0.4849 0.5343 0.2134 2008 0.4056 0.5653 0.5728 0.2968 0.5223 0.5114 0.2410 2009 0.3843 0.5331 0.6372 0.3140 0.5721 0.5171 0.2622 2010 0.3720 0.5445 0.6296 0.3568 0.6551 0.5057 0.2993 2011 0.3688 0.5424 0.6348 0.4116 0.7287 0.4886 0.3397 2012 0.3709 0.5072 0.6860 0.4537 0.7897 0.4943 0.3756 表2. 货运量预测模型指标归一化数据表 图4. 不同隐含节点数的RBF神经网络预测模型拟合精度 网络构建完毕后，使用2011和2012年的预测指标数据作为输入进行网络仿真，得到归一化数值分别为0.3409和0.3768，经过反转处理后得到2011年的预测货运量为3，709，674万吨，与实际数据相比误差为0.34%，2012年的预测货运量为4，114，553万吨，与实际数据相比误差为0.35%。 4.3. 预测结果分析 对于一般的预测模型而言，误差能控制在5%以内就算是比较精确的 [ 4 ] ，并可以认为模型具有一定的应用价值。因此，基于产业发展的指标群设定建立的采用RBF神经网络工具的货运量预测模型具有较好的预测能力，可以为货运量预测工作起到较好的参考作用。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 货运量预测方法从早期的定性分析到现在越来越复杂的定量分析，不断趋于完善，但还存在一定的改进空间。常用的货运量预测方法大多能对交通建设项目和企业具体问题预测时其拟合程度一般较高，但需要估算国家或大行政区的未来货运总量时，其拟合程度却不太好，主要原因在于所建立的模型在全面和本质地反映所预测动态数据的内在结构和复杂特性的问题上显得不足。本文通过使用RBF神经网络工具来挖掘经济发展水平与货运量之间的映射关系，建立了货运量的预测模型并得到的较好的实证分析结果，可以认为该模型在一定程度上反映了产业发展与货运量之间的复杂关系，具有较好的预测能力和应用价值，为货运量预测研究提供了新的思路。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 《诗经•生民》和《圣经新约》都有“感生”现象。在姜嫄“履帝武敏”生后稷和马利亚“圣灵感应”生耶稣的“感生”故事中，存在着相似的“圣母”原型和“圣人”受难情结。但在相似性背后则蕴含着更深层次的异质性，其中相同的“羊”意象和“知母不知其父”现象背后则蕴含着中西方不同的社会背景、风俗制度、文化信仰等差异。本文以比较文学的类型学为理论基础，通过对两个文本由表及里的比较研究，更加深入地认识和把握总体文学和人类文化的共同规律，从而更加全面地认识自己的文化。 关键词 :类型学，《诗经·生民》，《圣经新约》，“感生”现象，异质性