DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 睡眠瘫痪简介 2.1. 症状与诊断 因其极端负性情绪感受，睡眠瘫痪被医学上认为是一种睡眠障碍(parasomnias)。睡眠瘫痪体验常有如下症状：1) 常发生在进入睡眠的过程中(身体已进入快速眼动睡眠但意识尚清醒)，或觉醒过程中(在快速眼动睡眠结束前意识已清醒)；2) 知觉到身体“瘫痪”，即无法以自主意识支配完成身体动作，并且无法发出声音，这种状态通常持续数秒或数分钟，少数者可长达一小时以上；3) 睡眠者情绪上体验为强烈的恐惧感，伴以有某种不详之存在物(称之为“侵入者”，容易被以为是魔鬼、鬼怪等)在身旁的感觉，这种感觉常常因发现自己处于“瘫痪”而更强烈；4) 大多数人还会伴随有幻听幻视，比如看到“鬼影”，听到比较恐怖的声音，甚至在触觉上感觉“侵入者”在抚摸或压迫睡眠者的身体。 如果个体具有上述症状，同时能够排除诸如嗜睡症等其他能产生类似的“瘫痪感”的睡眠障碍疾病，就能被诊断为睡眠瘫痪。具体地，睡眠瘫痪症通常被分为偶发性睡眠瘫痪(isolated sleep paralysis，ISP，一生只发作一次或几次)和复发性睡眠瘫痪(recurrent isolated sleep paralysis，RISP，长期性，频发)。通常，ISP多数持续在一分钟以内，而RISP持续时间更长，可长达一小时。 2.2. 流行病学资料 睡眠瘫痪在人群中相对讲并不罕见。有关调查在国外相对较多。  Ohayon，Zulley，Guilleminault and Smirne (1999) 对德国和意大利大于等于15岁人群选取8000多份样本估计出，6.2%人群经历过至少一次睡眠瘫痪，在其中0.8%样本人群每周都会发作一次。  Ohayon et al. (1999) ，  Sharpless and Barber (2011) 应用文献分析法，聚合36篇英语和西班牙语文献数据所涉及的约36，000样本分析得出，总体人群中发病率约7.6%，而在精神疾病患者中31.9%的人至少有一次睡眠瘫痪(即偶发性睡眠瘫痪)。而在有恐慌障碍的精神病人中，高达34.6%的人群有复发性睡眠瘫痪。 近期国内一项大样本调查  (Ma， Wu， & Pi， 2014) ，用问卷法收集了一万多名青少年的相关资料发现，睡眠瘫痪在初高中生群体中罹患率约6.77%，从初中到高中睡眠瘫痪发生率显著增加。 而在嗜睡症人群中睡眠瘫痪发作率远大于普通群体。大约30%~50%的嗜睡症人群经历过睡眠瘫痪症状  (Dauvilliers et al.， 2003) 。睡眠瘫痪在男性和女性中同样普遍。不过年龄段不同易感性不同。在经历过偶发性睡眠瘫痪的人群中，36%的人是介于25到44岁间的。
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user: 3. 睡眠瘫痪的相关理论解释 3.1. 神经机制解释 有关睡眠瘫痪的发生机制的基本解释框架是： 在快速眼动睡眠期间，个体常常做梦；为避免梦游引起身体伤害，骨骼和肌肉被设计为处于麻痹状态，因而身体无法移动。由于睡眠瘫痪发生于入睡过程中或觉醒过程中。在入睡过程中，身体“睡着”而进入REM睡眠相，骨骼和肌肉暂时麻痹，而意识却尚未入睡；在清醒过程中，尚处于快速眼动睡眠期的个体身体张力还未恢复，意识却先醒过来了。 具体地，有关的神经机制解释观点主要有以下几种： 3.1.1 . 威胁启动应激系统(Threat-Activated Vigilance System)：入侵者(Intruder)与梦魇(Incubus)，以及幻觉 针对绝大多数睡眠瘫痪中都会经验到的恐惧感、“魔鬼”等，有关神经机制研究  (Cheyne， 2003; Cheyne et al.， 1999) 认为，这是由于此时威胁启动应激系统的高度激活。当个体醒来发现自己身体处于麻痹中，因而很容易受到侵害时，他的大脑的紧急响应系统会激活。通常，威胁启动应激系统是一种保护机制，它能够应对危险情境，并决定恐惧反应是否适当  (Cheyne， 2003) 。有些研究者认为这种威胁启动应激系统在进化上是更偏向于将模糊刺激归为危险的，因为“小心为妙”能够增加生存几率  (Cheyne， 2003) 。这便可以解释为什么这些威胁性的存在物总是被感知为魔鬼。在这种威胁启动反应机制中杏仁核会高度卷入，而表现为“侵入者”和“梦魇”的瘫痪视象  (Sharpless et al.， 2010) 。 目前关于这种威胁启动应激系统的具体神经通路的认定尚不确切。有研究  (Cheyne et al.， 1999) 认为睡眠瘫痪幻觉产生的原因可能是，丘脑接收到感觉信息后将其传送到了掌管情绪体验的杏仁核(amygdala)，而杏仁核，前扣带(anterior cingulate)，以及桥脑被盖(pontine tegmentum)这些脑区互相作用产生了视觉幻觉。前扣带回有大量的排列连接方式能连接其他脑皮层区，这使其能将体验的感觉和情绪整合到有关感觉中枢器官。杏仁核能促进个体理解情绪经验以便做出合适的行动。这就促进个体在危险情境中将注意力引导向最关键的刺激，从而自我保护  (Jolkkonen et al.， 2002) 。 杏仁核功能行使需要来自丘脑的输入，这就构成一个丘脑–杏仁核通路。在一些可能威胁生命的紧急情形下，刺激信息能够避开层层审查而直接走此丘脑–杏仁核通路，以便做出快速响应  (Cheyne et al.， 1999) 。通常，一些无关危险的情形会被忽视；而在睡眠瘫痪情形下，这些通路会变得高度活跃而处于高度应激状态，乃至每一种外界刺激都被认为是威胁。这种高度应激反应会产生一些内源性刺激。类似的机理可以解释这种经验——睡眠者感觉到恶魔试图压在他们身上，比如压胸部或绞脖子  (Cheyne， 2003) 。 3.1.2 . 窒息感与REM睡眠 经历睡眠瘫痪的个体多数有恶灵压在胸口，或掐自己脖子等恐怖的感觉或幻觉，对此除了上述所讲的神经通路的高度应激状态这种解释，REM睡眠特征加剧窒息感是一种可能的补充解释。在快速眼动睡眠期，个体的呼吸会很自然地变得浅而急促，容易有血酸过多症，并且患有睡眠呼吸暂停症的个体会有气管堵塞感  (Cheyne， 2003) 。在这种状态下变得有意识的个体为了应对窒息感，会试图深呼吸，可是仍处于肌肉麻痹中(REM睡眠期的常态现象)的身体却无法做到自主呼吸。因此，个体的威胁启动应激系统容易将这种阻力解释为“可怕的存在物压在我胸口上，让我窒息”  (Cheyne et al.， 1999) 。当持续的无助加剧窒息的恐惧感，这种被捕的感觉使个体挣扎着要结束这种瘫痪体验。 3.1.3 . 前庭运动定向障碍与出体(Out-Of-Body) 出体体验是指，个体在睡眠时比较明显地感觉到自己的意识或灵魂出离身体，而“漂浮”在身体以外的空间，并做各种身体动作以及飞翔等，其中一些人还会报告自己看到自己的身体躺在床上，以及看到身体周围的物理环境景象等。出体体验在濒死体验者及睡眠瘫痪体验者身上有相对较多的主观报告。对于这种似乎神秘的现象，科学界目前将较多地认为是前庭运动定向障碍(vestibular-motor disorientation)。在正常情况下，内侧和前庭神经核，脑皮层，丘脑和小脑中心这些神经组织会定位物体，例如头动、眼动、空间定向  (Cheyne et al.， 1999) 。有关理论解释假设，在睡眠瘫痪中，这些定向机制——通常定位身体运动，并提供有关身体空间位置的信息——变得活跃，然而事实上身体却没有移动，这就产生一种“漂浮”的感觉  (Cheyne， 2003) 。由于睡眠瘫痪患者体验到的被侵入感与出体体验在感受上存在相似性，并且睡眠瘫痪者比一般人显著更多地有出体体验，因而出体时的这种前庭运动定向障碍的解释也可以被尝试去理解睡眠瘫痪时的邪恶存在物的幻觉。 3.2. 睡眠瘫痪与REM睡眠 上述几种对睡眠瘫痪的神经机制解释——威胁启动应激系统，身体瘫痪，窒息感——都是REM睡眠的显著特征。因而这几种解释都需要基于“睡眠瘫痪发生在REM睡眠期”的假设上才有可能成立。但是，睡眠瘫痪又绝大多数都发生在有意识参与的觉醒过程中，或入睡过程中，这并不符合正常人的先NREM期后REM期的睡眠周期节律。因而，有关的病理生理理论都将睡眠瘫痪视为快速眼动睡眠态和觉醒态相重叠或紊乱的异态睡眠。 其一理论认为，睡眠瘫痪是一种睡眠失调症，由于快速眼动睡眠态和觉醒态不正常地重叠了  (Goldstein， 2011) 。有关的多导睡眠图研究  (Walther & Schulz， 2004) 发现，睡眠瘫痪的个体进入快速眼动睡眠的潜伏期少于正常人，并且NREM期和REM周期都明显更短，且REM睡眠比较破碎。个体的正常的睡眠状态被打扰时，容易诱发睡眠瘫痪状态，用前述理论可解释为，当常态睡眠被打乱时容易引发碎片化的快速眼动睡眠。 另一种理论  (Cheyne et al.， 1999) 认为，调控睡眠的有关神经功能失调本身会导致不同的睡眠态相重叠。在正常人的快速眼动睡眠期，引起觉醒的刺激阈限大幅提高。而睡眠瘫痪个体却由于有关生理机制失调，使其对觉醒阈限并没有像正常人在快速眼动期那样提高，这就意味着外界刺激仍很容易使个体唤醒。本来，褪黑激素在快速眼动期是分泌量最低的。在褪黑素的不适当抑制状态会导致，当去睡眠神经元群(sleep off neural populations)暴露在原本能导致完全觉醒的刺激时，却无法去极化。如果睡眠神经元群(sleep on neural populations)的效果不能被抵消，快速眼动睡眠的特征在觉醒过程中就能保留。这可以解释为什么在睡眠瘫痪时快速眼动睡眠期和觉醒期重叠，以及在觉醒时的肌肉麻痹  (Terrillon， 2001) 。
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user: 4. 睡眠瘫痪的其他相关因素 4.1. 遗传基因 有关研究发现睡眠瘫痪的几个特征——呈现碎片化特征的快速眼动睡眠，觉醒前幻觉，入睡前幻觉有相关的可遗传成分，研究者由此可推出睡眠瘫痪也是遗传性的  (Sehgal， 2011) 。双生子研究已经表明，如果同卵双生子的一方经历过睡眠瘫痪，另一方则很可能同样会经历此  (Sehgal， 2011) 。 4.2. 其他睡眠障碍 大约30%~50%的嗜睡症人群经历过睡眠瘫痪症状，可见嗜睡症患者发生睡眠瘫痪的风险显著更高  (Dauvilliers et al.， 2003) 。而嗜睡症患者常常在分辨觉醒态和睡眠态方面存在障碍，即，他们不能准确判断他们正在经历的是梦还是现实。例如很多病人能够回忆起和医生或家人的谈话，但他们无法确定这个记忆是在清醒时经历的还是在睡眠期经历的。这可能与睡眠瘫痪中觉醒态与快速眼动睡眠期相混淆有相关性。 此外，诸如睡眠剥夺，失眠，睡眠周期紊乱等睡眠异常状况都会增加睡眠瘫痪的风险。 4.3. 个体身心状态 4.3.1 . 精神疾病 国外有关调查  (Sharpless & Barber， 2011) 发现，在精神疾病人群中，睡眠瘫痪的发生率显著高于正常人(7.6%)。并且在其调查中，精神疾病患者中的34.6%的恐慌障碍患者有复发性睡眠瘫痪。 另外，抑郁症病人中约有11%的人经历过睡眠瘫痪。抑郁的精神状态会导致快速眼动睡眠周期障碍，因而容易引起睡眠瘫痪  (Szklo-Coxe， Young， Finn， & Mignot， 2007) 。 4.3.2. 创伤 有关创伤后应激障碍(PTSD)的研究  (Hinton， Pich， Chhean， Pollack， & McNally， 2005) 发现，相对于控制组，创伤后应激障碍者发生睡眠瘫痪的频率显著更高，产生睡眠瘫痪及有关症状可以视作个体对创伤的反应。 4.3.3. 其他身心状况 除抑郁外，压力过大，焦虑，身体过度疲劳，以及兴奋剂等药物刺激都会增加睡眠瘫痪的风险。
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user: 5. 睡眠瘫痪的预防、应对与治疗 5.1. 睡姿 Cheyne (2002) 认为，仰卧睡姿会显著增加睡眠瘫痪的风险。这是由于，无论个体是否患有睡眠呼吸暂停症，仰卧睡都容易使口腔中的软腭掉下来而阻碍到气管，进而妨碍呼吸。此外，仰卧睡时肺部由于重力而承受更大的压力，使得个体更容易有小的觉醒。因而此研究认为，尽量避免仰卧睡姿能够减少睡眠瘫痪发生概率。 5.2. 生活方式 由上文可知，睡眠瘫痪与睡眠紊乱状态，如嗜睡症，混乱的睡眠周期等高度相关。因而，保持良好而规律的作息习惯会有助于稳定的睡眠–觉醒周期，从而降低睡眠瘫痪发生率。 此外，培养良好的兴趣爱好，保持心情愉悦，生活规律，减少生活中的压力与刺激，能够降低睡眠瘫痪发生概率。 5.3. 如何应对：放松与顺势“出体” 如上所述，睡眠瘫痪时个体的应激神经系统是高度激活的；而高度压力，恐怖感会加剧这种激活，这样反过来又会使恐怖体验更深。而了解到睡眠瘫痪有其神经生理原因，而并非由于“恶灵侵袭”等恐怖原因，在经历睡眠瘫痪时的恐惧等负性情绪应能缓解。如果能够在“被压床”时主动放松，放弃抵抗挣扎感，会更容易恢复平静心情并恢复身体控制。 有关研究发现，在睡眠瘫痪时身体并非完全麻痹的，可以从动眼球、动手指等尚可控的细节运动开始恢复身体知觉。 此外，高频的睡眠瘫痪发作与出体有可能共享某些神经基础。那么，在被压床时是否可以顺势出体呢？一些零散的网络信息调查显示，较多人在经历睡眠瘫痪时，会保持身心放松，并顺从当时活跃的体外的身体感知能力，而将恐怖的“压床”转化为可以自由飞翔的“出体”。 5.4. 治疗 由于先天基因遗传或某些其他因素，睡眠瘫痪在一小部分人群中始终无法避免，并会反复发作。目前对这种复发睡眠瘫痪并无特效药物治疗，医学上相对常用的是抗抑郁剂。
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user: 6. 总结与展望 本文核心部分综述了睡眠瘫痪成因的几种神经科学理论解释。这些理论主要立足于快速眼动睡眠期，通过解释快速眼动睡眠与觉醒态相混杂而产生“瘫痪”症状及相关幻觉的神经及病理机理来解释睡眠瘫痪及其恐怖幻觉的成因，有其相当的合理性。然而，这类解释的神经机理需要更深入地研究，同时在如下方面寻求更多证据支撑：1) 研究睡眠瘫痪发生时个体的睡眠模式，从而探究此时个体是否恰好处于快速眼动睡眠周期，或者从其脑电模式能够证实是快速眼动期与觉醒态的某种混杂；2) 更进一步探究复发性睡眠瘫患者的睡眠周期紊乱是否普遍存在。 其次，进一步研究睡眠瘫痪者的心理精神状态，如压力、焦虑等负性情绪的相关性，以及个体人格体质与睡眠瘫痪的相关性，与生活习惯、睡眠规律的关系，有助于更深入的认识。 此外，作为介于清醒态与睡眠态的中间状态，对其深入研究有助于我们对做梦、出体等过渡意识状态的理解，乃至探究意识–潜意识运行规律。
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user: 摘 要 近年来深度学习在图像识别、语音识别等领域得到了广泛的应用，取得了优异的效果，但深度学习网络的结构设计没有一般规律可循。本文基于卷积神经网络和递归卷积神经网络模型探究了深度学习网络不同层级间参数分布对网络性能的影响，在CIFAR-10、CIFAR-100和SVHN数据集上进行了大量的实验。结果表明：在保证网络总参数大致相等并稳定在饱和的临界值附近的条件下，增加高层参数数量的能够提升网络性能，而增加低层参数数量的会降低网络性能。通过这一简单的规则，我们设计的递归卷积神经网络模型结构在CIFAR-100和SVHN两个数据集上达到了目前单模型最低的识别错误率。 关键词 :卷积神经网络，递归卷积神经网络，深度学习
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user: 1. 引言 深度学习自提出以来，在图像识别、目标检测、语音识别等领域取得了突破性的进展。作为深度学习的重要组成部分，卷积神经网络(Convolutional Neural Network，简称CNN) [ 1 ] [ 2 ] 在各领域中的应用日趋广泛。卷积神经网络采用局部感受野和权值共享的处理方法，比较吻合高级动物的视觉系统结构和功能，广泛地应用于图像识别和检测、语音识别等领域，并取得了优良的效果 [ 3 ] - [ 5 ] 。但当前卷积神经网络由低层到高层的神经元和权值数量的分布没有一定的规则，导致同样的网络结构，无法保证获得最优化参数。 大脑皮层不同层级的神经元数量以及层级之间连接的权值数量分布具有一定的规律性。在认知神经科学中认为，大脑的认知过程是分级的。以视觉系统为例，在大脑中，初级视觉皮层(primary visual contex， V1区)通过外侧膝状体的中继，接受来自眼的视觉信息，V2区接近V1区，并接收来自V1区的传入，且具有比V1区大得多的感受野。V3区和V4区靠近V2区并接收来自V2区的传入 [ 6 ] 。通常，信息经过低层神经元转换到高层神经元的过程中，神经元突触的数量被认为是扩张的，离开V1区比进入V1区，神经突触数量扩张了25倍 [ 7 ] 。后来，神经科学家们相继在躯体知觉系统、听觉系统，等认知系统中发现了类似的神经元扩张规律 [ 7 ] 。不同区的突触数量可以对应于人工神经网络中不同层级中的参数数量。因此，神经科学中神经元突触数量分布的这种规律对人工神经网络低层和高层参数数量的设置具有一定的启发性。为了更好的模拟生物大脑从而为卷积神经网络获得更优的参数设置方法，探究神经科学中的这种规律性是否同样适用于卷积神经网络是重要而且必要的。本文依据计算神经科学家们对生物大脑皮层不同层级的神经元数量和层级之间的连接权值数量的实验研究，采用CNN模型和基于CNN推广的递归卷积神经网络模型(Recurrent Convolutional Neural Network，简称RCNN)，在CIFAR-10、CIFAR-100和SVHN数据集上进行了实验结果分析，总结出在卷积神经网络中不同层神经元数量的分布对网络性能的影响，提出一条简单有效的提高网络性能的方法。
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user: 2. 卷积神经网络与递归卷积神经网络 2.1. 卷积神经网络 卷积神经网络的主要操作为卷积(Convolution)和降采样(Pooling)，实际上是一种网络自动提取特征的过程。经过卷积和降采样操作，扩大了人工神经元的感受野范围，使得层次越高的神经元获得更多的全局信息。本文采用具有五层卷积操作的网络结构，如图1所示，其中卷积操作均采用步长为1，偏置为2的卷积方式，使得卷积前后特征图大小不变，第一层卷积层卷积核大小为5 ´ 5，其他各卷积层卷积核大小均为3 ´ 3。在第一层卷积层和第三层卷积层后进行最大化降采样(Max Pooling)，降采样范围均为3 ´ 3，步长为2。第五层卷积层后进行全局降采样(GlobalMax Pooling，以下简称GP)，得到1 ´ 1的输出。在每个卷积层之后进行非线性操作，激活函数均为ReLu函数 ，降采样之后均进行局部归一化操作(Local Response Normalization，简称LRN)，最后经过一层全连接层输出给softmax分类器进行分类。 2.2. 递归卷积神经网络 递归卷积神经网络是卷积神经网络的一种推广 [ 8 ] 。在神经科学中已经证明生物视觉系统中神经元之间存在大量的递归连接 [ 9 ] ，从而可以充分的利用上下文信息。在传统的卷积神经网络中，只有高层神经元获得了较多的全局信息，而低层神经元只能获得一定范围内的局部信息。为了弥补这一缺陷，递归卷积神经网络在传统卷积神经网络的基础上引入了卷积层内的递归连接构成递归卷积层(Recurrent-Convolutional，RC层，见图2)，递归卷积层为递归卷积神经网络的核心部分，每个递归卷积 图1. 实验所用卷积神经网络结构图，其中C为卷积层，P为降采样操作，GP为全局降采样。第一卷积层和第二卷积层设定为低层，第三、第四和第五卷积层设定为高层 图2. 递归卷积神经网络结构图，其中INPUT为输入，C为卷积层，P为降采样层，RC1~RC4分别为一到四递归卷积层，FC为全连接层。卷积层和第一层递归卷积层为低层，第二、第三和第四卷积层为高层，虚线箭头表示本层接收到的前馈输入，实线表示本层接收到的递归输入 层内进行权值共享，可以将其按时间迭代展开，如图3所示。在传统卷积神经网络中，对于第 层卷积层第 个特征图上 位置的神经元，其接收到的输入为： (1) 其中 为该特征图上对于位置的神经元权值矩阵， 为该神经元覆盖的特征图输入矩阵， 为偏置矩阵。而在递归卷积层中，神经元除了接收前一层传递而来的前馈输入，还接收自身卷积递归迭代所得信息。即当迭代次数为 时，对于位于递归卷积层中第 个特征图 位置的神经元所接受到的输入 为： (2) 其中 为神经元所接收到的前馈输入，即公式(1)， 为神经元所接收到的递归输入， 和 分布为前馈神经元和递归神经元权值矩阵， 为偏置矩阵。每次迭代使得神经元感受野扩大，使得即使在低层的所有神经元同样可以得到高层信号的调制作用，从而获得更加全局化的信息。实验证明，这种调制信号所带来的上下文信息对于卷积神经网络处理机器视觉任务，如目标识别 [ 8 ] 和图像分割 [ 10 ] 等，具有重要的作用。本文采用与 [ 8 ] 文中相同的网络结构，如图2所示。图像输入经过一层卷积层之后进行降采样，所得信息依次传入第一层递归卷积层、第二层递归卷积层，经过第二次降采样之后传入第三层递归卷积层、第四层递归卷积层，每个递归卷积层中递归卷积迭代3次，再经全局降采样(Global Max Pooling)之后直接输入给softmax分类器。卷积层和递归卷积层前馈输入均进行非线性(ReLu)和局部归一化(LRN)操作。
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user: 3. 实验数据集 实验数据采用CIFAR-10、CIFAR-100和SVHN数据集。CIFAR-10数据集包含飞机、汽车、鸟、猫等10类物体，每类包括5000张训练图片和1000张测试图片，即共有5万张训练图片和1万张测试图片，图片大小为32 ´ 32。CIFAR-100数据集与CIFAR-10数据集类似，包含常见的100类物体，例如苹果、汽车、船等，每个类别包括500张训练图片和100张测试图片，共计5万张训练图片和1万张测试图片。SVHN数据集(The Street View House Numbers Dataset)是从谷歌街景图片中取出的门牌号图片，实验中采用官网提供的第二种数据格式。SVHN数据集共包含630，420张图片，10类数字，图片大小同样为32 ´ 32，分为训练集、测试集和拓展数据三个部分，其中训练集包括73，257张图片，测试集包括26，032张图片，剩余为拓展数据集。在实验中采用与 [ 11 ] 相同的验证集，即从训练集中每类随机抽取400张并从拓展数据集中每类随机抽取200张作为验证集。 图3. 递归卷积层(RC)展开示意图，其中n为迭代次数，虚线为前馈输入，实线为递归输入 所有数据均进行减均值预处理，即对数据集每张图片的R、G、B通道减去数据集所有图片该通道的均值。所有实验结果均在未作数据扩展(dataaugmentation)的条件下所得，实验基于cuda-convnet2 [ 12 ] 深度学习框架，运用两块Titan Blackx GPU加速实现。
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user: 5. 结论 本文以卷积神经网络和递归卷积神经网络为基础，在CIFAR-10、CIFAR-100和SVHN数据集上进行了实验研究，探究了在参数数量一定，卷积神经网络和递归卷积神经网络低层参数数量和高层参数数量的变化对网络性能的影响，得到以下结论：网络低层参数数量和网络高层参数数量的分布情况很大程度上影响网络的整体性能。当网络参数数量增加到某一临界值时，在保证此时参数数量不变的情况下减少低层网络参数并增加高层参数数量，可以使得网络性能进一步提升；而当此时增加网络低层参数数量并减少高层参数数量会使得网络性能降低。基于此规律，本文设计的部分模型取得了良好的测试结果，并在CIFAR-100和SVHN数据集上取得了目前单模型能达到最好的测试准确率。表明这一规律对如何简便有效的提高有监督的深度学习模型的性能具有重要的意义。
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user: 摘 要 本研究目的在于通过问卷法了解我国大学生网络成瘾类型的现状及探讨网络成瘾类型与学习倦怠之间的关系，为国内关于网络成瘾方面的研究提供参考。采用两阶段分层随机抽样的方法，在河南省随机抽取了7所高校的1202人进行问卷调查。调查问卷包括大学生网络成瘾类型问卷和大学生学习倦怠量表。结果显示：网络成瘾类型的比例在性别以及网龄上均存在显著差异；网络游戏成瘾的问卷、网络人际关系成瘾的问卷、网络信息成瘾的得分在性别﹑网龄﹑家庭来源上均存在上均存在显著差异；网络游戏成瘾与情绪低落、行为不当以及学习倦怠总分之间均存在显著的相关关系；网络信息成瘾与情绪低落之间存在显著的相关关系；在网络游戏成瘾、网络人际关系成瘾与网络信息成瘾三种成瘾类型上，相对于一般网络使用者，具有成瘾倾向的个体具有较显著的情绪低落﹑行为不当以及成就感低的倾向。结论：大学生中存在比例不同的网络游戏成瘾者、网络人际关系成瘾者、网络信息成瘾者；网络游戏成瘾的得分越高，学习倦怠的表现越明显；网络信息成瘾得分越高，情绪低落的表现越明显；网络游戏成瘾﹑网络人际关系成瘾和网络信息成瘾的倾向越明显，越容易产生学习倦怠。 关键词 :网络成瘾类型，学习倦怠，大学生，现状
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user: 1. 引言 成瘾(addiction)的概念最初来自于对人类物质滥用和依赖等行为的观察和描述。传统意义上的所谓“成瘾”一词指的是对物质的依赖(如药物或酒精)，即物质成瘾。关于网络成瘾类型的区分方法有很多种，  Armstrong (2001) 较早对它做出了划分，认为存在五种类型：网络色情成瘾、网络交际成瘾、网络游戏成瘾、信息超载、网络强迫行为；  Young (1996) 对于网络成瘾类型的划分是：网络色情成瘾、网络人际关系成瘾、网络游戏成瘾、信息超载、计算机成瘾。由于计算机成瘾和网络游戏成瘾具有很大的相似性，本研究倾向于把Young分类中的计算机成瘾归于网络游戏成瘾一类。且近年来随着互联网在商业领域的应用，出现了越来越多的网上购物，股票交易，网上赌博的行为，有些人可能因此而出现网络强迫行为  (Davis， 2002) 。因而本研究更倾向于Armstrong关于网络成瘾的分类。即网络色情成瘾，网络游戏成瘾，网络交际成瘾，信息超载成瘾，网络强迫行为  (Griffiths， 1998) 。 学习倦怠这一概念源于对职业倦怠的研究。对于大学生学习倦怠的定义，国内学者  连榕等(2005) 通过问卷调查，从心理与行为两方面来说明大学生的学习倦怠，认为“学生对学习没有兴趣或缺乏动力却又不得不为之时，就会感到厌倦、疲乏、沮丧和挫折，从而产生一系列不适当的逃避学习的行为，这种状态称为学习倦怠”，这是目前在国内使用较广的一种定义。学习倦怠在大学生群体中的现象尤为明显，这可能与刚刚摆脱中学时期巨大的学习压力有关，也可能与大学时期的学习模式有关，关于影响学习倦怠的因素，国内已有较多的研究。台湾学者在对大学生和职业学校学生的学习倦怠研究中，认为学习倦怠是学生在学习过程中因为课业压力，课业负荷，或其它个人心理层次上因素，产生了情绪耗竭，缺乏人性化，及个人成就感低落的现象  (孙静，2007) ，其概念强调学生情感和认知的负向改变以及对学业漠然的态度和退缩的行为  (胡俏，戴春林，2007) 。 大学生的学习倦怠反映了大学生消极的学习心理，对于学习的倦怠会引起学业成绩的下降，进而引发大学生的成就感降低，自信心下降等现象，从而会引发大学生在现实生活中的需求感得不到满足。心理需求现实满足不能实现时，一些人会在网络中寻求心理需求  (王澄华，2001) 。由此可见，大学生网络成瘾和学习倦怠之间存在着一定的关系。当代大学生正逐步成为上网的主体，其网络成瘾与学业的冲突日益明显。Young 研究指出，58%的学生报告网络的过度使用导致学习兴趣减弱，成绩下降，并使逃课现象明显加剧，并且一些用户会在因特网上特定应用领域显示出成瘾倾向  (Young， 1998) 。  Griffiths (1998) 研究发现网络成瘾者经常沉迷在网上聊天和幻想的角色扮演游戏中。对于现代大学生群体来说，接触到的网络使用形式越来越多，许多学生在网络中花费的时间比他们在学校或学校有关的活动的时间还要多。另有调查显示，研究者对北京高校811名大学生进行了在线调查，网络成瘾的检出率为12.9%；国内某大学237名退学学生中。有80%的人因迷恋网络而成绩太差导致无法完成学业。可见大学生的网络成瘾现象与学习倦怠之间似乎有着密切的联系  (王滨，于海滨，杨爽，2007) 。 目前网络成瘾的研究方向主要有成瘾现状调查，成瘾原因，成瘾机制，成瘾的相关关系研究等，研究的范围很广泛  (顾海根，2007) ，而且在预防及治疗网络成瘾者方面取得了很大的实际应用价值  (陈侠，黄希庭，白纲，2003) 。然而，随着网络的普及面越来越广以及网络应用范围的愈加扩大，网络成瘾类型的区分也愈加凸显。从前人的研究中我们可以看出，研究者们在进行网络成瘾的相关研究时，采用的是一种统一的诊断标准，并未对网络成瘾类型加以区分。由于人们对网络服务的偏好不同，网络成瘾是存在多种不同类型的，不同类型的网络成瘾者，其成瘾原因是有所不同的，而且不同类型的网络成瘾者的心理机制也可能存在一定的差异  (邓鹏，王欢，2010) 。因此，统一的诊断标准可能会忽略不同类型成瘾之间的差异，所以有必要对网络成瘾的各种类型加以区分的进行研究。 本研究将对网络成瘾类型中的三种进行研究，即网络游戏成瘾、信息超载、网络人际关系成瘾。之所以采取这三项进行研究主要原因在于：1) 网络色情成瘾过于隐晦，牵涉到的个人隐私过深，出于自我保护、害羞等原因，很难进行信效度较高的调查，且目前也缺乏关于网络色情成瘾的量表。2) 虽然网络强迫行为已经出现，但目前这种行为在网络成瘾中所占的比例还很小，而且也缺乏用于筛选网络强迫行为的量表。 近几年来，网络的普及程度越来越大，每个学生都有了自己的手机，几乎每部都能上网，大部分大学生也拥有了自己的电脑，学校附近的网吧也越来越多。这些变化丰富了大学生活，也使大学生获取知识的方式更加快捷便利，然而也使本就已经很严重的网络成瘾现象愈演愈烈，而且形式也更加多样化与复杂化了，大学生网络成瘾的比例也可能因此而增加了。以往对于网络成瘾状况的研究在变化如此之快的现代可能已经失去它的真实性了，因此有必要对网络成瘾的现状进行调查。 综上所述，本研究提出了以下假设： 假设1：大学生网络成瘾的比例增加，且不同类型的成瘾者成瘾比例不同。 假设2：大学生的性别﹑年级﹑网龄以及家庭来源在网络成瘾各类型上差异显著。 假设3：大学生网络成瘾类型与情绪低落、行为不当、成就感低之间存在着相关关系。 假设4：在网络游戏成瘾、网络人际关系成瘾与网络信息成瘾三种成瘾类型上，相对于一般网络使用者，具有成瘾倾向的个体具有较显著的情绪低落﹑行为不当及成就感低现象。
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user: 2. 研究方法 2.1. 研究对象 采用两阶段分层抽样的方法，抽取了河南省7所高校一﹑二﹑三年级的1485人进行调查，回收问卷1394份，其中有效问卷1202份。回收率93.87%，有效率80.94%。1202份有效问卷中，男生595人，占被试总数的49.5%；女生607人，占被试总数的50.5%。 2.2. 研究工具 大学生网络成瘾类型问卷：由  杨文娇和周治金(2004) 根据  Young和Rogers (1998) 对网络成瘾的定义自行编制。该问卷包含游戏成瘾、人际关系成瘾和信息成瘾三个分量表。分量表得分愈高，说明被试在该类型的网络成瘾倾向愈明显。该量表采用从“完全不符合”到“完全符合”的五级记分，其中“完全不符合”记1分，“比较不符合”记2分，“不确定”记3分，“比较符合”记4分，“完全符合”记5分。本研究中，三个分量表得分分别高于25，19，19的被试被认为在该类型网络成瘾方面具有较高的倾向性，得分分别低于8，7，10的被试被认为在该类型网络成瘾方面具有较低的倾向性。 本文调查采用  连榕(2006) 编制的大学生学习倦怠表，该表分为3个维度，共20个项目。其中情绪低落维度包含了8个项目，反映了学生不能很好处理学习中的问题，表现出焦虑、倦怠、沮丧等消极情绪；行为不当维度包括6个项目，反映了学生逃课、不听课、迟到、早退和不交作业等行为特征；成就感低维度包括6个项目，反映学生完成学习任务体验的能力不足等方面的低成就感受。该量表采用从“完全不符合”到“完全符合”的五级记分，其中“完全不符合”记1分，“比较不符合”记2分，“不确定”记3分，“比较符合”记4分，“完全符合”记5分，其中含有8道反向计分的题目。得分越高越容易产生学习倦怠。该表的Cronbach’s α系数为0.834，分半信度为0.836，基本符合心理测量学要求。 问卷中还设计了关于调查大学生的生源、网龄等问题。
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user: 4. 讨论 4.1. 关于大学生网络成瘾现状的讨论 4.1.1. 大学生中存在的网络成瘾类型的比例不同 本研究结果显示，大学生在不同网络成瘾类型上所占的比例不同，这说明不同的网络使用功能对大学生的吸引力是不同的，大学生网络成瘾者由于对不同的网络使用功能的偏好不同而对不同的网络使用产生迷恋。大学生网络成瘾的现状与以往相比，网络游戏成瘾和人际关系成瘾所占比例基本不变，而网络信息成瘾的比例明显升高。 4.1.2. 大学生网络成瘾类型与性别、年龄、网龄、生源的关系 研究结果表明，在网络游戏成瘾上，男大学生的成瘾比例显著高于女大学生。本研究认为这可能是因为多数的网络游戏的操作性很强，从游戏的成功中能得到很大的征服感。而且当前网络游戏的主要形式是多人在线角色扮演游戏，这类游戏更多地表现为暴力性和竞争性，这些特征都较符合男性的特征，可能因此而使男生更容易沉迷于此中  (周英，2006) 。 结果显示，在网络成瘾各类型上，各年级成瘾大学生的比例基本相同。本研究认为这可能是因为各年级学生虽然应对的环境不同，但都存在着一定的压力，大一﹑大二学生课业负担重，大三学生面对考研或就业压力。因此对网络的使用时间及态度大体相同。 在网络游戏成瘾类型上，成瘾趋势随着网龄的增大先降低后增高，本研究认为这可能是因为初接触网络游戏时，网络游戏对使用者来说有一定的新异性及适当的难度所引发的成就感，所以成瘾人数较多。较多的接触游戏后，游戏不再具有新异性，难度也降低，因此游戏对一些人失去了吸引力。而一些爱挑战的人继续攻破更多的游戏难关，随着网龄的增加，技术也越来越高，从游戏中获得的成就感越来越强，因此成瘾比例又呈增加趋势。 在网络成瘾各类型上，成瘾大学生比例在家庭来源上差别并不明显。本研究认为这可能是由于现在网络的使用率已比较普遍，很多农村的学生也很早的开始通过手机﹑家用电脑、网吧等途径接触网络，生源地对大学生网络成瘾的影响已不大。 4.1.3. 网络成瘾类型在性别、网龄、年级、家庭来源上的差异 从性别上来说，在网络游戏，网络人际关系与网络信息得分上，男女大学生的平均得分相差很大，男生的平均得分均明显高于女生。说明总体上，男生花费更多的时间和精力在网络游戏，网络信息下载，网络人际关系交往上。本研究认为可能的原因是，在网络游戏方面，多数网络游戏都是需要一定的操作技巧以及一些用户本身对游戏的理解思维的，而男生在这些方面是优于女生的，所以男生可能会花费更多的时间和精力在网络游戏上。在网络人际关系方面，男生在语言﹑姿势等影响交流的方面男生的能力弱于女生，造成男生在现实中的人际交往方面存在更多的障碍，因此更多的将自己的交流需要投注在网络上的人际交往方式上。可能是这些原因男大学生会花费更多时间和精力在网络人际交往上。 虽然不同年级的学生在网络人际关系问卷和网络信息问卷的得分上差异显著，但事后检验的结果证明，其差异是由个别年级间的差异引起的，而在三个问卷的得分总趋势上是基本不变的。本研究认为这可能是因为各年级学生虽然应对的环境不同，但都存在着一定的压力，大一﹑大二学生课业负担重，大三学生面对考研或就业压力。因此对网络的使用时间及态度大体相同，因此在各问卷得分上不存在显著差异。 家庭来源不同的学生，在网络游戏问卷，网络人际关系问卷以及网络信息问卷上，差异均显著，事后检验后知，这些差异都是来自农村﹑乡镇的学生问卷得分与其他家庭来源的学生的得分引起的，这可能是因为大多数来自于农村和乡镇的学生家庭经济条件相比城市来说较低，他们更珍惜来之不易的上大学的机会，会更多的考虑网络成瘾对他们命运的影响，因此他们在网络成瘾的各类型上会花费的时间相对较少。 4.2. 大学生网络成瘾类型与学习倦怠的关系 4.2.1. 网络成瘾类型与学习倦怠的相关分析 将各类型网络成瘾者在3个分问卷与各学习倦怠量表得分之间进行相关系数分析，可以看到，网络游戏成瘾的得分除了与成就感低维度的得分之间不存在相关外，与学习倦怠的总分以及学习倦怠的其它两个纬度间均存在正相关，这表明网络游戏成瘾的倾向越高，其学习倦怠感越高。在网络人际关系成瘾类型问卷上，网络人际关系成瘾的得分与学习倦怠总分，以及学习倦怠的三个维度间均不存在相关关系，这说明网络人际关系成瘾和学习倦怠之间没有关系。这可能是因为网络人际关系成瘾主要是由现实生活中的人际交往满意度不高引起的，而与学习倦怠无关。在网络信息成瘾上，网络信息成瘾得分除了与情绪低落存在相关外，与学习倦怠的总分以及学习倦怠的其他维度均不存在相关关系。这可能是因为情绪低落时人会更容易产生强烈的不安全感﹑无价值感，不安全感使他们害怕落后于时代、被社会淘汰，无价值感使他们总想抓住一些东西，想要向社会证明自己的价值，于是就会下载更多的信息来了解社会动态以及期望提升自己，最终却陷入了信息成瘾的泥沼。 4.2.2. 网络成瘾类型上学习倦怠及其各维度的差异分析 本研究进一步对网络成瘾各类型上的高分组与低分组进行了对比，结果表明：在网络游戏成瘾﹑网络人际关系成瘾以及网络信息成瘾类型中，高分组和低分组在情绪低落﹑行为不当﹑成就感低以及学习倦怠总分上均存在差别，高分组在学习倦怠总分以及各维度上的得分均明显高于低分组，这说明各网络成瘾者均具有明显的学习倦怠倾向。成就感低﹑情绪低落﹑行为不当是学习倦怠的三个维度，具有学习倦怠的个体可能由于成就感低﹑情绪低落﹑行为不当等原因而在现实生活中需求感得不到满足，而虚拟的网络世界﹑复杂的又不必担心被拒绝的网络人际交往以及丰富多彩的信息海洋，这些都暂时缓解了其在现实生活中的不适，然而另一方面也愈发强化了其对网络的依赖  (Schaufeli， Leiter， Maslach， & Jackson， 1996) 。
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user: 5. 研究结论 本研究通过问卷调查的方法，探讨了大学生网络成瘾的类型并在此基础上考察了网络成瘾类型与学习倦怠的关系。 1) 大学生中存在一定比例的网络成瘾者，并且这些成瘾者的成瘾类型是不同的，主要成瘾类型是网络游戏成瘾、网络人际关系成瘾、网络信息成瘾。并且网龄超过4年的男大学生更易成瘾。 2) 从网络成瘾各问卷的总体得分来看，网龄越大的男大学生更容易产生程度较深的网络游戏成瘾和网络信息成瘾；男大学生更容易产生程度较深的网络人际关系成瘾。 从网络成瘾类型与学习倦怠的关系来看： 1) 网络游戏成瘾的得分越高，学习倦怠的表现越明显；网络信息成瘾得分越高，情绪低落的表现越明显。 2) 网络游戏成瘾﹑网络人际关系成瘾和网络信息成瘾的倾向越明显，越容易产生学习倦怠。
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user: 6. 不足与展望 被试结构上的不足，本研究中的被试仅来自于河南省的7所高校，而学生的生源地大部分都是本省，因此样本的地域性不足。网络成瘾类型划分中的不足，比较得到认可的网络成瘾的类型有5种，但是由于网络色情成瘾过于隐晦，牵涉到的个人隐私过深，很难进行信效度较高的调查，且目前也缺乏关于网络色情成瘾的量表。另外，虽然网络强迫行为已经出现，但目前这种行为在网络成瘾中所占的比例还很小，而且也缺乏用于筛选网络强迫行为的量表。出于以上原因，本研究并未对这两种成瘾类型加以深入研究，而只是研究了其中三种类型，这是本研究的不足之一。 针对本研究中的不足，我们提出了未来研究可能的发展方向：在未来的研究中扩大样本量，扩大样本的取样范围，使样本更具有代表；探索网络色情成瘾问卷以及网络强迫行为问卷的编制方法，以期更深入的了解网络成瘾各类型的状况；在研究网络成瘾问题上，本研究只采用了问卷调查法，因此在未来的研究中，可以综合运用多种研究方法进行进一步的研究，如可以采用跟踪调查法等，使研究方法更加严密和完善，这也是我们今后研究中需要改进的地方。
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user: 摘 要 利用案例推理对指挥实体任务规划过程中决策问题求解方法的修正过程是该方法推理过程中最困难的阶段，尤其当决策问题解空间是多维的情况下。文章讨论了指挥实体任务规划过程中高维决策空间的修正问题，并提出了可行的解决方法。首先利用自组织匹配法(ViSOM)清晰展现问题空间与决策空间的映射过程，然后，利用BP神经网络分析匹配结果间的相关性问题，最后选取一个简化的军事剧情对该方法的合理性进行验证。 关键词 :CBR，多维解空间，适应，ViSOM，任务规划
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user: 1. 引言 案例推理法(Case-Based Reasoning， CBR)是一种利用曾经求解过的类似问题来类比映射得到决策问题解的适配方法。其中对决策问题求解方法的修正过程是CBR推理过程中最困难的阶段。 最简单的修正策略是由一系列用于解决新问题与已有案例间差异性与冲突性问题的修正规则构成。为了克服基于规则推理的修正计算所带来的困难和局限性，里克等人[ 1 ] 提出了一种转换型修正方法与规则相结合的混合案例修正计算方法，这些规则用于引导实现系统空间中必要的转换。此系统空间中不仅保留着修正过程中的转换操作过程，而且还保持着空间中的每一步搜索痕迹。尽管里克提出的方法功能比较强大，但由于每次仅能实现对一个修正目标的计算，所以仍然存在一定的局限性。另外，这种方法也不太适用于具有有限知识需求能力的CBR系统。这是因为，里克的方法依赖于大量进行明确表示的可用知识，并且无论系统进行修正所需的知识储备是否充足，都依赖于用户的紧密参与。因此，通过分析识别案例及其决策结果之间的差异性，Hanney和Keane [ 2 ] 提出了一种在案例库中直接建立修正规则的方法，如果可能的话，这将是一种可行的模式。Jarmulak等人 [ 3 ] 基于CBR知识内容的可用性特点也开发了一套修正方案。此方法指出系统空间中的每一个案例都作为测试案例，并将其与案例库中其它与其最相近的案例进行比较。每一种比较过程中，都会构建一种修正方案。这个方案包含了测试案例库与检索案例中问题与决策结果之间的差异性及其描述信息。当新问题产生时，修正案例就会对所提出解决方案的正确性进行估计并提出必要的建议性意见。 上述提到的解决方法都是“知识启发式方法” [ 4 ] ，即对CBR系统的自身案例进行修正性学习，并把它们作为知识库建立的来源。这些方法首先对所萃取出的信息进行预处理，再用学习算法对其进行处理。学习过程中必须考虑所调查的问题域及其修正目标的问题。它将预处理信息转换成满足要求的修正决策方案。知识启发式修正方法必须由CBR系统提供足够数量的多种知识来支撑。不充足的知识储备可能会对系统造成负面影响。此外，由学习算法产生的修正知识必须正确，并适当结合已有的修正单元、解析过程，必要的时候也要考虑一下矛盾情况和不相匹配的情况。 许多CBR系统的决策空间只是一维的，例如对财产的估值，或对案例的评估分析等 [ 5 ] - [ 8 ] 。但是，在利用CBR技术来解决军事行动方案的制定问题(suitable course of action， COA)时，每一行动路线由相应时间所对应的实体位置来表示，因此我们所建立的案例决策空间是一个多维空间。这个多维空间可以简单认为是由若干个单维空间组成，每个单维空间应用相同的方法，然后再将每个单维决策结果进行组合。然而，这种思路可能会认为COA是一个由多个独立决策单元组成的结合体，这明显是错误的。所以，我们提出了自组织匹配(SOM)和ViSOM相结合的案例修正方法以解决类似情况下的案例修正问题。
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user: 2. SOM和VISOM SOM是一种被模式识别、图像分析和误差诊断等广泛领域成功应用的无人监督神经网络算法。基本的SOM算法受到人脑直觉思维模式的启发，通过神经元将感知印象映射到大脑立体空间或形成神经元色质间的立体空间关系。这就是所谓的竞争学习。SOM算法是由两层神经元组成：具有n个输入节点的输入层(表示n维输入向量)和N个输出节点的输出层(表示N个决策范围)。每一个输入节点都与一个输出节点相连接，所有的连接关系都会赋予相关的权重，因此SOM就形成了一个将高维数据整合成低维网格的非线性投影图，基本过程如下： 1) 初始化：随机赋予全部神经元的权重向量值。 2) 相似性匹配：运用角距离公式或欧几里德距离公式。计算模式i与模式j之间的欧几里德距离为： (1) 其中 越小，表示向量就越接近。角距离是基于向量的内积： (2) 是向量的欧几里德范数。 在这里 值越大，向量的相似度就越接近。所以我们就可以发现时间t时最佳匹配值 为： (3) 3) 更新：利用更新公式调整所有神经元的突触权重向量： (4) 其中 表示当前t时刻神经元的学习率； 是一个以最佳匹配值 为中心的邻域方程，这个最佳匹配单元和它的邻域都可以通过修正当前输入的参考向量值来对输入进行表示。学习单元的大小由其邻近的影响函数来决定，这个影响函数在映射网格中是一个从最佳匹配单元进行单元距离递减的函数。最大权重的修正过程就是最佳匹配值正向产生的过程，并且根据正向产生过程中节点j和节点 之间的距离，以最佳匹配点为始，直到某一径向距离 处，权重修正值经过微调降为0(N中的最大允许距离)。这种效应可以通过高斯函数方便地实现： (5) 其中 为高斯函数方差，它确定了节点j偏离理想节点的距离d范围。其效果会随着训练时间t的增长而降低。 为了加快计算的速度，可以使用Λ函数，这个函数规定在半径r范围内的神经元只能进行恒等的正向权重改变。 4) 延拓：在过程2)执行基础上，通过训练过程中对参数η和Λ进行动态计算，直到其没有显著变化为止。学习进程开始时，邻域的半径是相当大的，但它会随着学习过程的开展而有所收敛。这保证了学习开始时就对全局次序进行确定，随着过程的结束，半径变得越来越小，匹配表中模型向量的局部修正过程将更具体。 SOM算法最重要的典型特征就是保持映射过程的拓扑性。Bauer和Pawelzik [ 9 ] 和Kohonen等人 [ 10 ] 采取各种测量方法，将高维数据映射到低维特征图(一维或二维特征地图)，同时文献 [ 11 ] 和文献 [ 12 ] 也相继提出了提高SOM算法的拓扑可维护性方法。然而，SOM算法不会一直可靠地描述数据及其结构分布，因此需要采取一些措施来计算特征图的质量以便得出最好结果。平均量化误差表示矢量数据与其原型之间的平均距离。一般来说，当特征图的尺寸增加时，就需要有更多的单元来对其数据进行表示，因此每个数据向量越会更接近其最佳匹配单元，从而两者之间的平均量化误差就会越小。 ViSOM使用与标准SOM类似的网格结构，两者的不同之处在于前者更新理想点邻域中神经元权重值的方式如方程(6)所示。 (6) 其中 是邻域函数，而ViSOM利用公式(7)对理想点邻域中神经元权重值进行更新： (7) 其中 为时间t时理想神经元的权重值； 为输入空间中神经元 和神经元 间的距离； 为特征图中神经元 和神经元 间的距离； 为预先指定结论参数的相对值。这个值越小，表明得到的特征图决策质量越高。 ViSOM的关键特征在于特征图中神经元之间的距离可以反映出原始数据空间对应点间的距离。我们在案例问题空间及其决策空间中都采用了ViSOM理论。一旦这两类空间中都采用ViSOM算法，那么案例问题空间中的案例位置就是ViSOM算法的输入，决策空间中相应案例的位置就是ViSOM算法的输出。由于位置变量是一个二维向量，因此BP网络结构比直接输入原数据库所采用的BP网络结构简单的多。这种方法试图分别模仿问题空间作为输入模型和决策空间作为输出模型的过程，并且通过调整连接权重值的大小将问题与其决策结果关系相映射。 ViSOM算法的输入为案例问题空间中每对案例位置间的位置差异，而非实际位置点。同样，案件决策方案中同一案例对间的位置差异作为ViSOM算法的输出。目标案例与其最相似案例间的区别经过训练后作为神经网络的输入。同样得到决策空间特征表中目标方案的位置信息。 由于ViSOM算法保留着特征图中输入数据各点间的距离信息，因此离目标案例最近的案例就是所采用的目标案例决策结果。在实验中，我们采用了一个三层BP神经网络，此神经网络由2个元素构成输入向量，5个神经元构成隐藏层以及2个神经元构成输出层组成， 函数作为各层间的传递函数，训练过程采用适用于小型神经网络的快速训练方法——trainlm算法(莱文博格–马夸特算法)。
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user: 3. 目标案例解的求解 在获得ViSOM案例决策空间中目标案例的位置后，如果同一位置没有预期存在的案例信息，那么这个案例的决策方案就作为目标决策结果。如果同一位置不只存在一个预期案例，那么这些预期案例决策结果的平均值就是目标案例的决策结果。但是，当在这个位置上没有预期案例存在时，我们采取下几种可能的解决方式从相应高维决策方案中寻找准确决策结果的位置： 首先，建立ViSOM案例解空间中对应节点的向量原型。一旦对ViSOM解空间进行训练，解空间中每一个节点都会有其对应的原型向量。当ViSOM解空间中目标案例的位置已知时，对应节点就可能成为目标案例解的理想节点，并且此节点的权重大小可能对输出结果具有一定的影响。 其次，使用反向距离加权的KNN算法。需要注意的是，此算法使用的是目标案例位置间的距离和决策空间特征图中的相邻距离，而非问题空间中的距离。
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user: 4. 实验设计 我们将一个COA表示作战兵团中一个作战指挥官，选取MAK VR-Forces软件作为我们的仿真环境。通过利用VR-Forces软件中实体的位置及其到达此航路点所对应的时间来表示一个COA的决策制定过程。换句话说，一个COA是由一个相当于人类指挥官指挥过程公式化表示的同步矩阵进行表示的。其中，矩阵是由仿真过程中不同时间段上所对应的实体航路点组成：其中行表示实体，列表示时间段。 文中，利用VR-Forces软件产生一个剧情作为测试实例。剧情设计为四个敌方坦克(BMP 1， 3， T80， BMP2， BMP2和2)部署在一个雷区后面。我方用三个排(每排拥有4辆坦克，分别用蓝排，红排和白排进行标识)对敌方坦克进行压制，同时安排两个工程车辆进行扫雷。 作战想定如图1所示。 攻防剧情描述场景为： 蓝排原地待命，随时准备向敌军开火；红排向红色路线点挺进，为工程兵排雷提供掩护；白排向白色路线点挺进，为工程兵排雷提供掩护；工程兵紧随红排其后，当红排到达红色路线点，并且敌军被摧毁后，工程兵挺进雷区进行排雷。 4.1. 情景描述 在有关CBR系统军事案例中，案例来自于实战训练科目安排，先验知识，战术及其作战条例 [ 13 ] 。根据领域知识和经验，任务，敌人，地形，部队，和时间(METT-T)通常是人类指挥官真实作战过程中考虑的因素。本剧情中，在保持突破雷区任务不变的情况下。为了简化剧情的表示形式，本项目中不需要对任务进行描述，只是由一个符号对象来每个实体进行表示。即使这样，也仍然无法比较敌对双方的能力大小。因此我们对每组兵力采取综合表示而非分别表示的方式，利用可以采用简化的方式，根据其兵力比例等级来表示其能力大小。例如，T80坦克的能力为5，M1A2的能力为6，BMP2的能力为3。同时，把战斗效能认为是一组有序数据而非符号。因此，“全能”用1表示，而“无法使用”用0表示和“退化”用0.5表示。然后兵力比例等级由公式(8)给出： (8) 图1. 攻防剧情 其中 为友方兵力第 队的能力， 表示友方兵力第 队的战斗效能。 为第 个敌方兵力的能力， 表示第 个敌方兵力的战斗效能。 VR-Forces仿真过程中，整个仿真战场中实体的位置都使用网格坐标系中(x，y)网格信息来表示一个实体的位置，不在网格单元中心的实体将被分配到最近的网格单元上。 我们用矩阵存储所有实体的网格信息。如果某一网格单元中没有实体，我们就将这个网格单元位置赋予0；否则表示此网格单元存有实体。表1中，我们在仿真战场中产生实体a和实体b，定义相应的矩阵为： 对于每一实体的数据表示方式主要有两种，一种为分类数据的表示方式，另一种为数据的表示方式。例如有两种敌方实体：BMP2和T80。每类实体的数量可能有所不同。若采用分类数据的表示方式，假设用1代表BMP2，用2代表T80。那么敌方兵力就可以用一个含有0，1，2三种元素构成的矩阵来表示。若采用数据的表示方式，那么实体的位置就可以根据其在坐标系中的位置来进行存储。例如，实体A = (3，2)和B = (5，4)的表示如表1所示。 第二种方法更适合表示实验方案中的友军信息。假设友军部队主要有四个角色组成：蓝排，红排，白排和工兵。为了简化决策的过程，文中忽略了案例表示中的时间，采用(X，Y)两维坐标进行表示友军部队兵力的位置(假设地形是确定的，并且每一兵力同时到达每一航路点)。表2显示了此剧情中对所有实体兵力的表示。 Table 1 Grid representatio 0 1 2 3 4 5 … N 1 2 a 3 4 b 5 … N 表1. 网格表示 Table 2 Scenario representatio 兵力效能比例 敌方兵力矩阵 蓝排矩阵 红排矩阵 白排矩阵 工程兵矩阵 表2. 剧情表示 4.2. 案例决策 正如前面所讨论的，COA可以用剧情中由不同时间步长所对应实体的航路点位置所构成的矩阵来进行表示：每一行对应一个实体，每列对应一个时间步长。对于这个简单的剧情，我们使用案例所描述的四个路线来表示决策部分：蓝排路线，红排路线，白排路线和工兵路线。每条路线由相应时间段的五个航路点组成，包括开始点和结束点，每个航路点由X和Y两维坐标进行表示，如表3所示。 4.3. 数据收集 为了收集案例数据库的输入数据，我们随机对300个案例进行描述，其中随机产生的案例值包括兵力比例能力初始值以及敌我双方的位置初始值。然后根据每个案例的描述，选取一个具有通用感知能力的COA并用VR-Forces软件对其进行仿真。进而对作战目的是否达到、敌方剩余(开火)力量和友军的剩余力量等结果进行记录。选取上述影响因素中具有最大权重W值的COA作为最合适的解决方案。 (9) 其中， 是领域知识定义的权重； 表示目的是否达到； 表示友军剩余力量； 表示敌军剩余力量。 因为本剧情不可能穷举所有部署情况下的所有敌方计划，因此他们的路径也可以改变。我们需要选择不同情况下，覆盖了大部分剧情变化情况下的案例。图2和图3显示了两个例子。 图2. 缺省情况下的练习变化1(白排没有参加行动) 图3. 缺省情况下的练习变化2(敌人的火力比友方军队火力强) Table 3 Troops section route representatio 蓝排路线 红排路线 白排路线 工程兵路线 表3. 军队行进路线表示
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user: 5. 评估 由于缺乏大量的军事决策支持系统，甚至基于不同剧情数据的类似项目支持也很少，所以确立一个应用标准就变得很困难。领域专家的评估方法是最直接的一种方式，如军事方面的资深专家(SME)。我们可以对评估案例进行图灵测试，进而结合SME的建议进行相应输出结果的比较。一个比较实际的方法就是利用VR-Forces软件对所生成的COA进行仿真模拟，以发现是否对应的COA是否能够帮助友军部队达成他们的作战目标的，并将反馈结果反向输入到系统中以提高系统的学习能力。 我们将案例库中的300个案例分为两组：一组用于训练，另一组用于评估。训练组中的案例作为ViSOM和BP神经网络训练系统的输入，同时评估组中的案例用于判断训练组输出结果的优劣。 实验中所选取的案例是按照2:1的比例进行划分的。因此，随机抽取200例作为训练集，其余100例组成评估集合。评估过程重复10次，结果如表4所示。其中，平均误差(ME)就是这100个案例中COA的预测值与其真实值间欧几里德方差的均值。方差的标准化过程就是将这些平均误差与其真实COA计算结果的模相除，得到的结果就是平均百分比误差(MPE)。 表4中LockKNN一行显示的是通过使用不同规模特征图中的实体位置训练BP神经网络，再利用KNN方法(K值不同)得到决策方案的过程来获取的ME和MPE值。LocProto行显示的是通过使用不同规模特征图中的实体位置训练BP神经网络，再利用特征原型向量得到决策方案的过程来获取的ME和MPE值；DifKNN一行显示的是通过使用不同规模特征图中实体间位置的差异性训练BP神经网络，再利用KNN方法(K值不同)得到决策方案的过程来获取的ME和MPE值；DifProto一行显示的是通过使用不同规模特征图中实体间位置的差异性训练BP神经网络，再利用特征原型向量得到决策方案的过程来获取的ME和MPE值。 表5显示了上述所讨论方法的ANOVA结果，其中 ， 。因此，表4所显示结果的差异性在统计上是不明显的。 从表4中的计算结果可以看出，采用位置差异性训练BP神经网络，特征图原型获得的结果最好；相反，采用特征图中实体位置训练BP神经网络，KNN算法得到的决策结果最差。这是因为位置间的差异性比单一位置本身含有更多的信息，并且使用位置间差异性进行网络训练也增加了训练样本的大小。此外，使用决策方案中的特征模型向量过程中，必须考虑整个决策空间，而非只考虑其最近邻域。