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

user: 2. 基本理论 电磁波在二维光子晶体内传播，可分成在周期平面上传播及波矢量离面分量不为零的两种情形，在周期平面传播下其本证模分为：TM模式和TE模式，其方向如图1所示。一定条件下，两者将分别产生带隙，频率落在带隙内的某个特定方向上的偏振光在晶体里就不能传播，如果TE和TM模式的偏振光由相互重叠的部分，即产生完全带隙，那么落在完全带隙中的光沿任何方向都不能传播 [ 13 ] ，且TM 与TE模式的偏振光会与光子晶体的周期平面有关。本论文是以硅作为基底的二维三角形光子晶体为例，研究光子晶体在TM和TE模式下的禁带特性。 从Maxwell方程出发，考察介电常数 ε ( r ) 在z方向均匀分布，在x-y平面中周期排列的二维光子晶体中，光子晶体中的电场和磁场满足方程： 1 ε r ( r ) ∇ × { ∇ × E ( r ， t ) } = − 1 c 2 ∂ 2 ∂ t 2 E ( r ， t ) ∇ × { 1 ε r ( r ) ∇ × H ( r ， t ) } = − 1 c 2 ∂ 2 ∂ t 2 H ( r ， t ) (1) 因为光子晶体周期性和时间没有关系，因此时间和空间可以分离。又由布洛赫理论可知，周期性介质中传播的波 E ( r ) 和 也应具有周期性。设其中含有n周期 E ( r ) = E κ n ( r ) = ∑ G E κ n ( G ) e i ( κ + G ) ⋅ r (2) H ( r ) = H κ n ( r ) = ∑ G H κ n ( G ) e i ( κ + G ) ⋅ r (3) 上式中的 c 为真空中光速， ω 为电磁波震荡频率， ε ( r ) 为相对介电常数， H ( r ) 为磁场和电场强度矢量，是均为空间位移矢量 r 的周期函数。在周期结构中，利用Bloch定理将展开磁矢量 H ( r ) ，再基于 H ( r ) 的平面波展开式，简化得以下特征方程 [ 14 ] [ 15 ] ： − ∑ G ′ K ( G − G ′ ) ( k + G ′ ) × { ( k + G ′ ) × H κ n ( G ′ ) } = ω κ n 2 c 2 H κ n ( G ) (TE) (4) 式(2)中， K 为 ε r − 1 ( r ) 傅里叶级数 ε − 1 ( r ) = ∑ G K ( G ) e i G ⋅ r 的展开系数，对三角晶格来说，Fourier系数 K ( G ) 以下的解析表达： K ( G ) = { 1 ε a f + 1 ε b ( 1 − f ) ， G = 0 2 f ( 1 ε a − 1 ε b ) J 1 ( | G | R ) | G | R ， G ≠ 0 (5) 式(4)中， k 为是被限制于第一布里渊区的波矢量， G 和 G ′ 为光子晶体的倒格矢。求的本征方程组后我们就可以用来计算矩阵表达式。式(5)中， J 1 为一阶贝塞尔函数， f = 2 π R 2 / 3 a 2 为空气圆孔占整个晶胞的百分比，即三角晶格的填充因子。 为待测液体的介电常数， ε b 为背景材料的介电常数。 R 为介质柱截面半径。以本证方程求光子晶体的能带结构时，只有理论上应对所有的倒晶格点求和，才能精确地求出能带结构。但在实际上，由计算时间和计算机内存的限制，只能对有限个倒晶格点求和。
system: [SYSTEM]

user: 3. 分析与讨论 本文根据甲醇溶液检测的实际需求，采用数值仿真的方法进行研究，主要研究了以下内容：1) 三角形晶格分布方式进行建模，分析了光子晶体在相同外界条件下产生不同带隙的特性；2) 针对不同浓度的甲醇溶液填充于同结构的光子晶体时产生的最大带隙宽度百分比所在频率位置变化进行了数值仿真分析；3) 拟合出了带隙中心所在频率与甲醇溶液浓度的函数关系。 图1. 三角二维光子晶体截面及对应布里渊区 设相邻最近的空气孔之间的圆心间距为 a = 1   μ m ，空气孔的半径为 R = 0.35   μ m 。以材料Si( ε a = 11.7 )为背景材料，以在相同情况下不同摩尔浓度的甲醇溶液填充于空气孔之中，甲醇溶液的介电常数为 ε b 。 参考文献 [ 16 ] 得知在溶液温度为20℃ (293.15 K)时，不同浓度的甲醇–水溶液所对应的介电常数是不同的，如表1所示。 本文对三角形晶格结构的光子晶体进行禁带计算，得到表1所示的三角形几何排布的光子晶体在填充不同浓度甲醇–水溶液时所对应的带隙宽度比例分布数据。 甲醇–水溶液的质量摩尔浓度变化范围限定为5%到60% (单位：mol/L)。由图1到图2分别为背景材料硅与填充圆柱形空气孔的甲醇–水溶液构成的二维三角晶格光子晶体的带隙结构图。纵坐标采用标度化的无量纲频率ωa/2πc(a/λ)，而横坐标采用标度化的Bloch波矢 k 。图1为在三角晶格分布的光子晶体中，圆孔中填充摩尔浓度为0.3 mol/L的甲醇–水溶液时所产生的横磁波(TM)和纵波(TE)光能带隙分布图。从图中可以看出，二维三角晶格晶体的TE模中只有3个能隙，而TM模中没出现带隙，其中禁带宽度比较大的带隙为Gap = 0.094 ~ 0.114，相应的带宽比例为Δ = 18.6%。考虑文章的篇幅，在不同质量摩尔浓度和介电常数情形下，对三角晶格光子禁带进行数值模拟计算得到了表1所示的最大禁带宽度和最大相对宽度百分比。 表1中的计算数据经过拟合生成溶液的质量摩尔分数与其仿真计算产生最大带隙宽度百分比的线性函数关系图。其中图2(a)表示甲醇–水溶液质量摩尔浓度与其介电常数之间的变化曲线图，在图中点各代表一定质量摩尔浓度所对应的介电常数值。从图2(a)可以看出，在一定温度下，溶液质量摩尔浓度与其介电常数呈现近似线性关系。图2(b)表示甲醇–水溶液浓度与最大带隙宽度百分比之间的线性拟合函数关系图，从图3可知，甲醇–水溶液浓度与最大带隙宽度百分比约呈线性关系。当溶液的质量摩尔浓度逐渐增大时，其对应的最大带隙宽度百分比变小，且呈一定的比例关系。通过上述的数值模拟可以得出：对于温度一定的溶液的质量摩尔浓度与最大带隙宽度百分比成近似线性关系，被测溶液质量摩尔浓度越大，产生的最大带隙宽度百分比越小，根据这个原理，通过光子晶体的光强大小变化来测定溶液的质量摩尔浓度。由图2(b)可知，由背景材料硅和填充溶液甲醇–水溶液构成的三角晶格光子晶体来说，随着介电常数的不同，出现的带隙宽度也不同，其最大带隙宽度百分比和质量摩尔浓度之间的线性拟合关系式为： Table 1 The dielectric constant of the Methanol solutions of different molar concentration and lattice structure (293.15 K Mole fraction of Methanol Concentration of Methanol Dielectric constant The maximum band gap width Percentage of The maximum relative band gap width 0.05 0.085664 76.058 Gap = 0.084~0.104 Δ = 21.4% 0.10 0.165129 72.270 Gap = 0.086~0.106 Δ = 20.8% 0.20 0.307971 65.580 Gap = 0.090~0.110 Δ = 19.7% 0.30 0.432753 59.670 Gap = 0.094~0.114 Δ = 18.6% 0.40 0.542697 54.700 Gap = 0.098~0.117 Δ = 17.5% 0.60 0.727532 46.220 Gap = 0.106~0.124 Δ = 15.1% 表1. 不同摩尔浓度的甲醇–水溶液的介电常数和带隙(293.15 K) 图2. 三角晶格结构模带隙图(a)TE模(b)TM模 图3. 甲醇–水溶液浓度的线性拟合曲线；(a) 甲醇–水溶液质量摩尔分数和介电常数的关系；(b) 甲醇–水溶液浓度和最大禁带宽度之间的关系 F triangle = − 0.0961 C + 0.2247 (6) 式(6)中，F为最大带隙宽度百分比(%)，C为溶液的摩尔分数(mol/L)，线性拟合度分别为R 2 = 0.9855。通过以上研究内容可知，在实际应用光子晶体传感器的过程中，可以通过仿真计算出不同几何结构分布情况下产生的带隙中心频率，最后利用拟合方程求解出待测甲醇–水溶液的浓度。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 本文应用平面波展开法，研究了以二维光子晶体为基础，以硅为基底材料的三角形晶格结构所产生的光子带隙特性，归纳出了光子带隙宽度百分比随溶液浓度变化的关系。模拟结果显示，在室温下利用甲醇–水溶液作为空气孔填充材料时，随着溶液的摩尔分数不断增加，光子晶体带隙宽度百分比在不断的减少。本文拟合函数拟合率最高可达R 2 = 0.9855，其线性关系可以应用于溶液浓度的检测。同时，本文的研究成果也将为化学物质浓度监测方面的研究提供参考意义。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 目的：观察隐斜视在近视青少年儿童中的发生情况及相关文献复习。方法：对150例初次验光确诊为近视的初中生进行了远距离及近距离隐斜视检查，以被检者最佳矫正视力的上一行视标作为注视视标，采用Von Graefe法测量研究对象的远近距离水平隐斜视类型以及隐斜视量，并使用SPSS17.0统计分析软件对结果进行统计分析。结果：远距离水平隐斜视中，绝对正位眼很少，仅占7.3%，其余92.7%均有不同类型、不同程度的隐斜，其中外隐斜略多于内隐斜，分别占51.3%和41.3%，远距离隐斜视量为(−0.63 ± 3.009) △ 。视近时水平隐斜视中，97.3%存在不同类型、不同程度的隐斜视，外隐斜占75.3%，内隐斜仅占22%，近距离隐斜视量为(−3.95 ± 3.829) △ 。远近距离隐斜视有统计学差异，不考虑隐斜视的类型，远距离眼位相对于近距离来说更趋向于正位化。结论:多数近视学生存在不同程度的外隐斜，验光过程中需要注意隐斜视等双眼视觉功能参数的检查，这有利于开具合适的眼镜矫正处方以及合理的近视预防和控制措施的制定。 关键词 :验光，隐斜视，近视 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 隐斜是一种潜在的眼位偏斜，多数人都存在不同程度的隐斜，是双眼视觉检查中一项必不可少的步骤 [ 1 ] 。同时已有研究表明隐斜视和近视的发展有一定关系 [ 2 ] ，近距离内隐斜被认为和近视的进展有关系 [ 3 ] 。当前，在青少年学生中近视眼患病率很高，而合理的矫正戴镜不仅可以保护近视学生的视力，而且有利于隐斜的防治与视功能的建立 [ 4 ] 。但是目前我国大多数地区的验光人员对视觉的检查还局限在单纯的屈光检查层面上，对双眼视觉的检查项目偏少。因此本文对初次验光确诊为近视的初中生患者进行远距离和近距离隐斜视状态检查并对相关文献进行复习，以便了解近视学生的眼外肌不平衡的现状和规律，期望能对近视开具合理的配镜处方和近视控制研究提供临床资料。
system: [SYSTEM]

user: 2. 资料和方法 2.1. 研究对象 研究对象为6~16岁的青少年、儿童，男75人，女75人，纳入标准：1) 全矫视力在1.0及以上；2)具有融像与立体视功能；3) 无既往验光史及眼镜配戴史，经我院门诊初次验光确诊为近视或者复性近视散光的青少年儿童；4) 双眼球镜屈光参差低于1.00 D，柱镜屈光参差低于0.50 D，球镜度数范围为−1.00 D~−5.00 D，柱镜度数低于1.00 D。排除标准：1) 外眼及眼前后节异常；2) 显性斜视和眼球运动受限者3) 反应迟钝，检查不配合者。 2.2. 隐斜视检查方法 验光时采用雾视方法放松调节，综合验光仪进行主觉验光，采用Von Graefe方法测量远距离和近距离隐斜视，远距离隐斜测定距离为6 m，近距离隐斜测定距离为40 cm，所有被检者均采用最佳矫正视力的上一行视标作为注视视标、不配合遮盖。 2.3. 统计学处理 使用SPSS17.0统计分析软件对所得数据进行分析处理，计数资料以均数 ± 标准差表示，远近隐斜视比较采用重复度量检验方法进行统计分析，以P < 0.05为差异有统计学意义。
system: [SYSTEM]

user: 3. 结果 研究对象中男性73例，女性77例，年龄12~15岁，球镜屈光度范围为−1.00 D~5.00 D，柱镜屈光度范围为−0.25 D~−0.75 D。本组近视眼视远时水平隐斜视中，正位眼少，仅占7.3%，其余92.7%均有不同类型，不同程度的隐斜，其中外隐斜略多于内隐斜，分别占51.3%和41.3%。视近时水平隐斜视中，97.3%存在不同类型不同程度的隐斜视，外隐斜占75.3%，内隐斜仅占22%。远近距离内外隐斜视的例数及平均值见表1。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 无源雷达为有源雷达网补盲是其作战运用的重要方面，补盲效果评估是作战决策的重要依据。针对复杂空情条件下无源雷达实施空情补盲的作战协同指挥决策问题，采用计算机仿真方法，构建对空情报雷达网对抗干扰机掩护下空中目标的作战推演模型和补盲效果评估模型。基于该仿真模型进行一定战术背景下的作战推演和评估解算，能够给出无源雷达补盲作战效能量化评估数据，并进行干扰前后、补盲前后两个不同维度的补盲效果对比分析和可视化表现，为复杂空情条件下无源雷达补盲作战决策提供依据。最后，给出了一个仿真实例，验证了模型的有效性。 关键词 :无源雷达，作战协同，空情补盲，作战决策，作战效能评估 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 未来信息化作战复杂空情条件下，当有源雷达受到强干扰压制，对空情报雷达网的连续性和稳定性会面临严峻挑战，无源雷达将是非常重要的空情补盲手段。因此，为有源雷达补盲是无源雷达作战运用的重要方面。基于计算机仿真模型开展作战实验是作战运用研究的重要手段，作战效能推演评估是作战实验的重要内容。针对复杂空情条件下无源雷达补盲决策需求，构建补盲作战仿真模型和补盲效果评估模型，开展补盲效果推演评估，支持无源雷达作战补盲指挥决策，对于提升无源雷达战术战法研练水平有现实意义。 目前，针对无源雷达的作战运用研究并不多见，主要包括探测威力、作战部署和作战协同等。朱新权等建立了时差定位无源雷达探测威力量化分析模型，为无源雷达探测威力仿真提供了模型支持 [ 1 ] ；蔺美青等构建了无源雷达优化部署模型 [ 2 ] ；程东升等建立了无源雷达作战能力分析模型 [ 3 ] ；黄超等对无源雷达作战协同问题进行了理论探讨 [ 4 ] ；雷中原提出了一种有源雷达与无源雷达协同抗干扰部署优化模型 [ 5 ] 。此外，在要地防空、预警探测和组网雷达等领域的补盲运用、作战效能评估等研究 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] ，也为本文的研究提供了很好的参考和借鉴。 以下对无源雷达补盲作战运用问题进行分析梳理，构建空情补盲作战推演模型，包括推演评估流程、模型体系构成和推演数学模型，以及补盲效果评估指标解算模型，用于支持无源雷达补盲效果推演评估和作战指挥决策。
system: [SYSTEM]

user: 2. 无源雷达空情补盲作战运用 所谓补盲，就是在复杂电磁环境下，有源雷达受到电子压制、电子欺骗等情况下，当不明空情条件下预警探测网形成大面积探测盲区时，无源雷达利用其隐蔽性、干扰源定位等优势，弥补探测盲区。 有源雷达和无源雷达在作战性能上各有优势，按照体系化作战运用原则，应当实施有源雷达和无源雷达的作战协同。其中，有源/无源协同抗干扰是作战协同的重要方面，其主要内容如下 [ 4 ] ： 1) 协助有源雷达实施干扰源定位。有源干扰对无源雷达来说相当于辐射源，无源雷达能对其实施精确定位，有效弥补有源雷达反干扰能力不足，为连续跟踪掌握空中干扰机提供重要情报补充。 2) 辅助识别欺骗式假目标。无源雷达不受转发式和应答式假目标干扰的影响，可以用来识别欺骗式假目标干扰。而且无源雷达不受无源干扰的影响，可以有效避免欺骗式无源假目标对有源雷达造成的影响。 3) 辅助指挥员制订反干扰决策。无源雷达可精确测定干扰源一次信号的干扰频率、脉冲宽度、重复周期、频带宽度等信息，可有效辅助指挥员准确判定干扰类型，干扰频段及主要干扰方向，甚至可以判断其电子进攻的主要方向有哪些雷达遭受到干扰，为指挥员定下反干扰决策提供依据。 4) 协助跟踪掌握干扰掩护下的重要空中目标。无源雷达基本不受电子干扰的影响，具备对干扰掩护下目标的探测能力，尤其是对无源干扰带、干扰走廊掩护下的空中目标以及机载干扰吊舱、远距离支援干扰掩护下的目标，只要其不完全实施无线电静默，就能准确定位连续跟踪，从而弥补有源雷达在情报保障上的空缺。 无源雷达补盲作战，是指在有源雷达受干扰情况下产生对空观测盲区，不能有效满足重要侦察区域对空警戒作战任务时，通过部署无源雷达进行补盲，确保预警监视体系的作战效能满足作战任务要求，是无源雷达作战运用的重要方面。
system: [SYSTEM]

user: 3. 空情补盲作战推演模型 采用计算机仿真方法构建无源雷达补盲作战推演评估模型，开展无源雷达补盲作战实验，是其战术战法研练的重要途径。 3.1. 作战推演评估流程 无源雷达补盲作战推演流程具体如下： 1) 情报数据加载。情报数据的内容包括空中目标数据和雷达部署配置数据。由于无源雷达作战任务以目标警戒为主，情报数据内容为空中目标活动区域和干扰机活动区域。加载情报数据生成虚拟战场环境，显示空中目标活动区域和雷达探测威力。 2) 标绘确定重点侦察区域。标绘的依据是情报数据。可根据作战任务需要针对性地标绘侦察重点和区域。 3) 综合态势分析。分析干扰条件下雷达网探测威力变化和探测盲区位置。在三维数字地球上，可实时表现干扰机飞行过程中雷达网探测威力空间的动态变化。 4) 无源雷达部署。根据综合态势分析确定的雷达网探测盲区，以及重点侦察侦察区域，选定恰当的区域部署无源雷达，并配置相关参数。 5) 补盲效果评估。以重点侦察区域的覆盖程度为作战效能的度量准则，统计计算干扰前后、无源雷达部署前后的覆盖系数的变化，量化输出补盲系数等效能指标。 6) 评估数据表现。将评估指标以图表方式直观地呈现出来，对比补盲前后的指标差异，为部署方案取舍提供依据。 7) 判断补盲效果是否满足要求。如果补盲效能达到预期目的，则输出部署方案和评估数据，否则重新进行无源雷达部署，直到找到满意的部署方案为止。 无源雷达补盲作战推演评估流程，如图1所示。 3.2. 模型体系构成结构单位 根据以上流程，无源雷达补盲作战推演评估的模型构成包括虚拟战场环境生成、综合态势分析、评估数据解算和数据管理，如图2所示。 1) 虚拟战场生成模型。用于在数字地球上部署和配置敌方双方作战实体，形成初始作战态势。包括目标活动区域标绘、干扰机航迹标绘和雷达部署配置等。 图1. 补盲作战推演流程 图2. 推演评估模型构成 2) 综合态势分析模型。用于解算和分析作战实体的对抗态势，实时表现作战场景和态势。即实时表现干扰条件下雷达网探测威力空间的变化，能够直观表现探测盲区。包括有源和无源雷达的威力模型，以及干扰机干扰模型等。 3) 评估数据解算模型。用于解算雷达网对重点侦察区域的覆盖程度。通过计算补盲前后的探测覆盖程度变化，求得补盲系数等评估指标的量化值。包括对应评估指标的量化模型，以及评估数据的表现模型。 4) 数据管理模型。用于管理推演评估的输入数据、中间数据和结果数据等，为推演评估提供底层数据支持。包括数据加载、数据输出等。 3.3. 作战推演数学模型 由以上模型构成可见，仿真推演涉及的数学模型主要有两类，即态势分析模型和评估指标模型。其中，态势分析模型数据作战推演模型范畴，主要包括探测威力模型和干扰模型 [ 8 ] 。 1) 无干扰条件下雷达探测模型 在无干扰条件下，单雷达在某个高度层上对目标的探测威力理论上是以雷达为圆心，以雷达实际作用距离为半径的一个圆形区域，雷达实际作用距离按下式计算 R = min ( R max ， R s ) (1) 式中， R s 是雷达直视距离， R max 为雷达对目标的最大作用距离，单位为km。 R max 由雷达方程计算。考虑传播因子 F ( θ ) 以后的雷达方程为 R = [ n P t G 2 λ 2 σ ( 4 π ) 3 P s min ] 1 / 4 (2) P s min = k T 0 B n F n ( S / N 0 ) 1 = 4.002 B n F n ( S / N 0 ) 1 × 10 − 21 (3) 式中， ( S / N 0 ) 1 为单个脉冲检测信噪比； P t 为雷达发射功率； G 为雷达天线增益； 为雷达工作波长； σ 为目标雷达截面积； k 为玻耳兹曼常数，取值 1.38 × 10 − 23 焦耳/度； T 0 为以绝对温度表示的等效接收机输入噪声温度(一般取290 K)； B n 为接收机等效噪声带宽； F n 为有效噪声系数；n为1次扫描中脉冲积累数，计算方法为 n = θ 0.5 Ω f r (4) 式中， θ 0.5 为雷达天线半功率波瓣宽度(˚)， Ω 为雷达扫描角频率(˚)/s； f r 为雷达脉冲重复频率(Hz，取均值)。 考虑大气层引起的电波折射，雷达的直视距离为 (5) 式中， h t 为雷达天线高度，单位为m； h r 为目标高度，单位为m。 2) 干扰条件下雷达探测模型 干扰条件下，雷达在某个方向 上的最大探测距离 R 的求解方程为 { S N R min = P t G t 2 σ λ 2 ( 4 π ) 3 R 4 / J J = K T 0 B n F n + ∑ P J G J ( φ ) G t ( θ ) λ 2 ( 4 π ) 2 R J 2 ⋅ γ J ⋅ B n B J (6) 其中， P t 为雷达的发射功率，单位为W； G t 为雷达天线增益； σ 为目标的雷达截面积，单位为m 2 ； 为雷达的工作波长，单位为m； P J 为干扰机在某频率的发射功率，单位为W； G J 为干扰机天线在雷达方向的增益； G t ( θ ) 为雷达天线在干扰机方向的增益(方向性系数)； γ J 为干扰信号与雷达信号的极化失配损失系数(通常干扰信号为圆极化)，当雷达天线为线极化， γ J = 0.5 ； R J 为干扰机距雷达的距离，单位为m； B n 为雷达接收机带宽； B J 为 干扰带宽； S N R min 为雷达检测信号所需的最小信干比。
system: [SYSTEM]

user: 4. 补盲效果评估指标模型 4.1. 补盲效果评估方法 依据以上无源雷达作战推演评估流程，补盲效果评估是部署决策的重要环节。 由于补盲的目的是弥补预警探测盲区，提升对空情报雷达网作战效能，指挥决策人员将关注两个维度的内容，包括空情维和补盲作战维。如图3所示。对以上两个维度进行，构成四个评估内容，包括干扰前补盲前、干扰前补盲后、干扰后补盲前和干扰后补盲后。通对比分析两个维度四个评估内容对应的对空雷达情报网的作战效能的变化，为作战指挥提供依据。 4.2. 补盲效果评估指标 补盲效果评估指标包括补盲系数、覆盖系数、增值系数和重叠系数。其中，补盲系数是补盲效果量化的主要指标。 4.2.1. 补盲系数 补盲系数，是指责任区内没有被有源雷达覆盖而被无源雷达覆盖到的面积，与责任区面积之比，是对无源雷达的补盲效果的直接度量。计算公式为 B = ( ( ∪ i S r ， i ) − ( ∪ i S n ， i ) ) ∩ S 0 S 0 (7) 其中， S r ， i 为第i部雷达对于责任区的覆盖面积； S n ， i 为第i部有源雷达对于责任区的覆盖面积； S 0 为责任区面积。 量化方法：通过将责任区网格化，遍历所有网格，判断是否被有源雷达覆盖，若没有则进一步判断是否被任意一个无源雷达覆盖，若是则确定为补盲网格。统计补盲网格数和责任区网格数，两者的比值即为补盲系数。 图3. 补盲效果评估内容 4.2.2. 覆盖指数 覆盖指数，是指责任区内被雷达网覆盖到的面积与责任区的面积之比，是雷达网探测效能的基本度量 [ 7 ] 。计算公式为 C = ( ∪ i S r ， i ) ∪ ( ∪ i S n ， i ) ∩ S 0 S 0 (8) 量化方法：将责任区网格化，遍历所有网格点，判断是否被任意一个雷达覆盖到，若覆盖到了则覆盖网格数加1，覆盖指数即为覆盖的网格数除以责任区所占的网格数。 4.2.3. 增值系数 增值系数，是指责任区之外被雷达覆盖到的面积与责任区面积之比，是雷达网探测覆盖的溢出性的度量 [ 7 ] 。计算公式为 G = ( ∪ i S r ， i ) ∪ ( ∪ i S n ， i ) ∩ S ¯ 0 S 0 (9) 量化方法：将雷达网可能探测的区域网格化，对每个网格判断是否不在责任区内且被任意一个雷达覆盖到，若覆盖到了则增值网格数加1，增值指数即为增值网格数除以责任区网格数。 4.2.4. 重叠系数 重叠系数，是指责任区内被雷达覆盖到的区域，平均被多个雷达所覆盖到，是雷达网探测覆盖的稳固性的度量 [ 7 ] 。计算公式为 O = ( ( ∑ i S r ， i ) + ( ∑ i S n ， i ) ) ∩ S 0 ( ∪ i S r ， i ) ∪ ( ∪ i S n ， i ) ∩ S 0 (10) 量化方法：对每个被覆盖的网格，统计覆盖该网格的雷达数量，若大于1则将其标记为重叠网格。统计重叠网格数，重叠网格数与责任区网格数的比值为重叠系数。
system: [SYSTEM]

user: 5. 仿真示例 仿真战术背景：在南海方向部署3部有源雷达。3架干扰机带L波段干扰吊舱，掩护F16飞机在南海海域执行巡逻任务。 通过仿真平台导入空情数据，进行综合态势分析，结果如图4(a)所示。 根据雷达网的盲区位置和变化情况，针对标绘的重点侦察区域，确定无源雷达的部署区域，在该区域选取符合部署约束条件的较优部署方案。补盲后作战态势如图4(b)所示。部署约束条件如表1所示。 对以上四个评估内容，分别进行评估解算，并采用柱状图方式对量化数据进行对比分析。补盲系数计算结果为0.08，初步判断补盲效果一般。其他指标解算结果，如图5所示。
system: [SYSTEM]

user: 6. 结论 无源雷达为有源雷达补盲是其作战运用的重要方面，也是其战斗力生成的主要依托。特别是在未来信息作战复杂空情条件下，无源雷达是雷达网实施抗干扰作战运用的重要手段和途径。采用计算机仿真 图4. 干扰条件雷达网作战态势。(a)补盲前二维态势；(b)补盲后三维态势 图5. 补盲效果量化结果表现。(a)覆盖指数柱状图；(b)重叠指数柱状图；(c)增值系数柱状图 Table 1 Constraint condition of passive radar operational preparation 序号 名称 取值 1 共视率下限 0.5 2 主辅站间距 40 km 3 辅站间距 10 km 4 主站架高上限 30 m 5 辅站架高上限 30 m 表1. 无源雷达作战部署约束条件 方法，构建无源雷达作战推演和补盲效能评估模型，支持无源雷达战术战法研练，是推动该型装备作战运用研究的重要途径。 本文针对无源雷达补盲作战运用问题，构建了无源雷达空情补盲作战推演模型，包括推演评估流程、模型构成和推演数学模型，设计了补盲效果评估方法，以及对应评估指标解算模型和计算机量化方法，并通过有战术背景的仿真示例进行了模型有效性验证。本文的研究为无源雷达补盲作战运用研究提供了较完备的思路方法，对推动无源雷达作战实验研究进程有促进意义。下一步的工作包括：基于辐射源征特的建模和验证；基于目标战术运用的模型验证等。
system: [SYSTEM]

user: 资助信息 军队某专项。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 社会善念是个体在人际互动中充满善意地关注、尊重并保护他人选择的需要和权利的行为，可通过SoMi范式进行有效测评。相关研究表明，社会善念受到心理理论、观点采择、资源负荷等认知因素和移情、社会价值取向、诚实–谦恭、宜人性等人格因素的影响；此外，社会善念与社会敌意作为同一种动机连续体的两端，社会善念能促进人际互动中更多的信任与合作，而社会敌意会带来一些负性人际结果，如厌恶、憎恨和攻击等。为了能更全面深入的理解社会善念，本文从已有研究的基础上提出一个整合性的研究框架，并强调未来研究可从社会善念测评的适用性、社会善念的调节因素和潜在的神经生理机制等方面进一步扩展。 关键词 :社会善念，社会认知，人际互动，SoMi范式 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 自古以来，中国就是一个推崇集体主义价值观的社会型国家，无论从国家层面所倡导的“大公无私”、“精忠报国”式的大局观，还是从家庭层面所教育的“孔融让梨”、“克己利人”式的道德观，都充分反映了当前中国文化背景下“他位认知”取向的社会主义价值观(李宇，王沛，孙连荣，2014)。但现实生活中，为了蝇头小利、职位晋升而不惜排挤和出卖他人的现象屡见不鲜。从社会认知的视角看，导致这些现象出现的原因可能是：第一，难以识别和关注他人当下的处境(缺乏心理理论)；第二，不愿做出满足他人利益的行为(亲自我取向)。随着研究的不断深入，研究者开始发现保持并监控自己对他人兴趣、偏好、利益的关注是确保个体做出亲社会行为的前提条件，Van Doesum，Van Lange和Van Lange (2013)首次将这种有意识地去关注、尊重并保护他人选择的需要和权利的行为命名为社会善念(social mindfulness)。虽然社会善念理论的发展还处于起步阶段，但其强调有意识地去关注人际互动中他人的需求和偏好，恰恰为探究如何促进人类亲社会动机提供了一个新的思路。本文将从概念内涵、测评方法和影响机制等角度全面介绍社会善念理论，以期推动社会善念在中国进行本土化研究。
system: [SYSTEM]

user: 2. 社会善念的概念 社会善念是一种积极的人际互动，对它的关注起源于社会困境与合作动机的研究。合作被认为是解决社会困境问题的有效途径(Declerck， Boone， & Emonds， 2013)，而现有社会困境问题的研究方法都是将被试置于自我利益与他人利益相冲突的情境中，个体只有做出牺牲自我利益的行为才被视为合作(Van Lange， Joireman， Parks， & Van Dijk， 2013)。殊不知，这类问题情境在日常生活中并不总会出现，即使出现也不一定要求人们通过“舍生取义”来解决。例如，期望被赏识的心理很容易被他人“免费”的恭维或手势所满足(Van Lange & Van Doesum， 2015)。因此，为探究这种“低成本亲社会性(low-cost prosociality)”的动机问题，Van Doesum等(2013)在相互依赖理论(interdependent theory)的基础上，发展出一个用于描述人际互动中关注和满足他人自主性需要的概念：社会善念，认为社会善念是指个体在人际互动中充满善意地关注、尊重并保护他人选择的需要和权利的行为(Van Doesum et al.， 2013；杨莹，寇彧，2015)，对建立良好的人际/团队关系发挥重要的作用(Van Doesum， Van Prooijen， Verburgh， & Van Lange， 2016)。 近来，笔者在中国文化背景下对社会善念及其行为后效进行了初步探究，并对社会善念进行了操作性界定：社会善念指个体在社会决策过程中对“关注他人”的自我控制，表现为：1) 有意识地识别当下决策情境中他人可支配的选项(可理解为一种心智化的技能)；2) 愿意做出不限制他人选择的决策(可理解为一种意愿或动机)。例如，甲和乙两人在一次学术会议的茶歇期间相识，两人都准备去吧台找点喝的，但不幸地是桌上只剩下1杯咖啡和2杯绿茶，此时如果甲想表现出社会善念，就会选择绿茶，因为这样乙还拥有选择咖啡或绿茶的机会。这反映了甲一方面识别到了乙拥有可支配的选项，另一方面也做出了保证乙可以自由选择的决策。
system: [SYSTEM]

user: 3. 社会善念范式 目前，社会善念的测评主要采用Van Doesum等(2013)开发的社会善念范式(Social Mindfulness Paradigm，以下简称“SoMi范式”)。SoMi范式是受到择笔范式(pen-choice paradigm)中唯一选项和非唯一选项设置的启发而设计的(Hashimoto， Li， & Yamagishi， 2011)。该范式是一种由计算机呈现的社会决策任务，每轮任务中要求被试在同种类的3个(或4个)物品中选择一个，整个实验共包括多个不同种类的物品(图1)，如钢笔、排球、水杯或包装好的礼品。每个种类物品按照特征差异分为唯一物品和非唯一物品，即3个(或4个)同类物品中，有2个(或3个)物品完全相同(视为非唯一物品)，而另外一个物品仅在某一表面特征上与之相区别(视为唯一物品)，例如实验组中所示的3个红苹果和1个绿苹果。实验中，通过指导语告诉被试与另一个被试进行互动决策，让他们从所呈现的几个物品中选择其中1个带回家，一旦选择就无法放回且该物品不会再次出现。 SoMi的基本原理是：如果被试从3个(或2个)非唯一物品中选择一个(如选择红苹果)，那么对手仍然拥有选择的机会(可在红苹果与绿苹果间选择)，这种情况则视为社会善念行为(记1分)；如果被试选择 图1. SoMi范式实验刺激示例 了唯一物品(如选择绿苹果)，则意味着对手失去了选择的机会(只能从3个红苹果中选择)，这种情况则视为非社会善念行为(记0分)。实验共有24个试次，其中实验组包括12个(即1个唯一物品和3个或2个非唯一物品)，控制组包括12个(即2 × 2或3个非唯一物品)，具体的实验任务可参见附录。为排除实验误差的干扰，每个种类的4个(或3个)物品顺序随机摆放，且每个试次的呈现顺序也设计为随机。最后计算总分占总选择次数的比例(或正念选择次数占总选择次数的比例)，以此作为衡量个体社会善念的指标，该方法也得到了后续研究的支持(Van Doesum et al.， 2016)。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 已有研究表明，重复启动效应为刺激预存知识表征所影响，刺激样例变换和启动刺激呈现方向分别能引起概念启动和知觉启动，且重复启动效应和重复启动效应量均受非启动刺激与启动刺激间的时间间隔所影响。然而，尚未有研究同时对引发概念启动和知觉启动的条件进行控制，更未探究上述条件下时间间隔对两类启动的影响。鉴于此，本研究以图形为实验材料，通过变换启动图形的样例、呈现方向以及非启动图形与启动图形间的时间间隔展开研究。结果显示，图形存在重复启动效应，为自上而下的加工观提供可靠证据；样例变换和启动图形呈现方向均可影响重复启动效应和重复启动效应量；由样例变换引起的概念启动和由启动图形呈现方向变换引起的知觉启动均随非启动图形与启动图形间的时间间隔的增加而削弱，支持加工过程框架。 关键词 :重复启动，重复启动效应，时间间隔，概念启动，知觉启动 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 启动(priming)指先前呈现刺激对随后呈现的相同或关联刺激的加工具有易化作用，表现为后续呈现刺激较先前呈现刺激的正确率更高、反应速度更快，两类刺激反应结果的差异即为启动效应(priming effect) (Kessler & Mosovitch， 2013; Kristjánsson & Campana， 2010)。根据首次呈现刺激(也称非启动刺激)与再次呈现刺激(也称启动刺激)的一致程度可将启动分为重复启动(repetition priming)和间接启动(indirect priming) (Kessler & Moscovitch， 2013; McDonald et al.， 2010)。其中，当非启动刺激与启动刺激一致时，两类刺激的结果差异称为重复启动效应(repetition priming effect) (Kessler & Mosovitch， 2013; Nie， Li， & Ye， 2016; Nie， Ye， & Li， 2016; Schweinberger & Neumann， 2016)。近年来，围绕有意义刺激在重复启动效应中作用的观点主要有自上而下的加工观(top-down processing)和自下而上的加工观(bottom-up processing)。自上而下的加工观认为重复启动是基于客体概念或语义的作用的、且受刺激预存知识表征所影响(Awh， Belopolsky， & Theeuwes， 2012 ). 采用符号、词和面孔等刺激的研究一致发现：高预存知识表征刺激比低预存知识表征刺激引发的重复启动效应更强，该结果支持自上而下的加工观(Daelli， 2011; Dörr et al.， 2011; Kessler & Mosovitch， 2013; Klaver， Schanaidt， Fell， Ruhlmann， Elger， & Fernández， 2007; Nie， Li， & Ye， 2016; Nie， Ye， & Li， 2016; Schweinberger & Neumann， 2016; 付乔，张瑞卿，吴苑颖，聂爱情，朱晓磊，张德林，2015)。例如，名人面孔比非名人面孔的重复启动效应更强(Dörr et al.， 2011; Nie， Li， & Ye， 2016; Schweinberger & Neumann， 2016)，词比非词的重复启动效应更强(Nie， Ye， & Li， 2016)。另有研究则支持基于刺激特征作用的自下而上的加工观(Awh et al.， 2012)。例如，转置词(“辱侮”)比标准词(“侮辱”)的重复启动效应更强(聂爱情，王志轩，叶景恒，付乔，朱晓磊，2014)。 刺激呈现方式对启动的影响主要体现在两方面：一是依赖于刺激概念知识的概念启动，二是依赖于非启动刺激与启动刺激知觉特征匹配程度的知觉启动(Boehm， Klostermann， & Paller， 2006; Campeanu， Craik， Backer， & Alain， 2014)。研究显示，刺激样例变换和刺激呈现方向变换分别能引发概念启动和知觉启动：样例相同比样例不同(如，非启动刺激和启动刺激为同一个体的不同照片)条件的重复启动效应更强，该结果说明重复启动效应受样例变换所影响(Schweinberger， Pickering， Jentzsch， Burton， & Kaufman， 2002)；当非启动面孔和启动面孔均为正立时的重复启动效应比非启动面孔倒立启动面孔正立时的效应更强，说明重复启动效应受面孔呈现方向变换所影响(Boehm et al.， 2006)。类型标记理论(type token theory)指出，知觉启动源于物体知觉加工过程中表征类型痕迹的改变(Morey， Guérard， & Tremblay， 2013; Zimmer & Ecker， 2010)。 加工过程框架(Cabeza & Moscovitch， 2013)指出，重复启动效应源于非启动刺激与启动刺激知觉加工的重叠程度、且重叠程度随时间间隔的增加而削弱。非启动刺激与启动刺激间的时间间隔对重复启动效应的影响得到证实。时间间隔一般由非启动刺激与启动刺激间的干扰刺激数或二者之间的时间延迟来界定。研究显示，相对较短时间间隔比相对较长时间间隔条件的重复启动效应更强(Guillaume et al.， 2009; Henson， Rylands， Vuilleumeir， Ross， & Rugg， 2004; Nie， Li， & Ye， 2016; Schweinberger et al.， 2002; 聂爱情等， 2014)。然而，不同研究对时间间隔长度的界定不尽相同。例如，短间隔或指在非启动刺激与启动刺激间插入的刺激数为零(称为立即重复)或插入1~2个刺激或插入1~3个刺激等情形(Guillaume et al.， 2009; Henson et al.， 2004; Nie， Li， & Ye， 2016; Schweinberger et al.， 2002; 聂爱情等， 2014)；长间隔或指在两类刺激间插入2~4个刺激、或指两类刺激间的时间间隔长于2.5 min、长于3 min、长于15 min等情形(Henson et al.， 2004; Nie， Li， & Ye， 2016; Schweinberger et al.， 2002; 聂爱情等， 2014)。 此外，重复启动效应量(即非启动刺激与启动刺激的结果差异)同样受样例变换和时间间隔所影响。例如，非启动面孔与启动面孔为相同样例比面孔样例变换时的重复启动效应量更强(Schweinberger et al.， 2002)。Henson等(2004)发现，非启动刺激与启动刺激间插入1~2个刺激(即间隔为5 s以下)比插入40个以上刺激(即间隔为96 s以上)时的重复启动效应量更强；聂爱情等(2014)发现立即重复比延迟重复条件的效应量更强。这些结果表明重复启动效应量受重复呈现刺激间的干扰刺激数以及时间间隔长度所影响。 综上所述，样例变换、启动刺激呈现方向变换以及时间间隔均可影响重复启动效应，且重复启动效应量也为样例变换和时间间隔所影响。然而，尚未有研究同时对引发概念启动和知觉启动的条件进行控制，不能回答重复启动效应和重复启动效应量是否均受样例变换、启动刺激呈现方向变换和时间间隔等因素所影响，也不能回答这些因素是否会交互影响重复启动效应和重复启动效应量。鉴于此，本研究选取具有预存知识表征的图形为实验材料，并控制启动图形样例(以引发概念启动)、启动图形呈现方向(以引发知觉启动)以及非启动图形与启动图形间的时间间隔展开研究。研究假设主要有：图形的重复启动效应可为自上而下的加工观提供证据；相同样例比不同样例图形的重复启动效应更强，说明存在明显的概念启动；正立启动图形比倒立启动图形的重复启动效应更强(即存在明显的知觉启动)，说明倒立条件的类型标记的激活程度较弱；立即重复比延迟重复条件的效应更强，可为加工过程框架提供证据；样例变换、启动图形呈现方向变换与时间间隔交互影响重复启动效应和重复启动效应量。
system: [SYSTEM]

user: 2. 方法 2.1. 被试 普通高校本科生，16名(8男8女)，年龄为20.54 ± 1.55岁。所有被试均无严重身心疾病，视力或矫正视力正常，无色盲色弱，右利手。所有被试均在实验后获得适量报酬。 2.2. 实验设计 本实验为2 (刺激类型：非启动图形和启动图形) × 2 (样例：相同和不同) × 2 (启动图形呈现方向：正立和倒立) × 2 (时间间隔：立即重复和延迟重复)的被试内实验设计。其中，相同样例指两次呈现的图形完全一致，不同样例指隶属于同一客体但物理特征不同的2张图形。启动图形呈现方向指启动图形含正立和倒立两种条件。立即重复是非启动图形与启动图形间无其他图形，延迟重复则在两类图形间插入2张其他图形。 2.3. 实验材料 从前人(Manelis， Wheeler， Paynter， Storey， & Reder， 2011)采用的彩色图库(其中隶属于同客体的图形各2张，即508对)中选取850张图形用于正式实验，另选26张图形用于练习。所有图形的像素均为280 × 440，分辨率为72像素/英寸，亮度一致。正式实验中，将图形在颜色、命名难度和熟悉性等方面取得平衡并对时间间隔进行控制后分为8组。由于图形数量的局限无法分为对等的8组。其中7组各含102张图形。在每一组中，两种时间间隔均包含24张正立的非启动图形和24张启动图形；在启动图形中，正立和倒立的相同样例图形各6张，正立和倒立的不同样例图形各6张；为增加倒立图形数量，另有6张倒立图形作为穿插刺激。第8组含136张图形：两种时间间隔均包含32张正立的非启动图形和32张启动图形；在启动图形中，正立和倒立的相同样例图形各8张，正立和倒立的不同样例图形各8张；另有8张倒立图形作为穿插刺激。 2.4. 实验程序 正式实验前让被试进行练习以熟悉实验要求。每一组中，在屏幕中央呈现2000 ms的注视点“+”后呈现指导语，之后呈现实验图形。为保证在刺激类型、样例、启动图形呈现方向和时间间隔等变量间取得平衡，图形以伪随机形式呈现。所有图形均在屏幕中央呈现，每一图形的呈现时间为800 ms，相邻两张图形间的间隔(ISI)为1500 ± 200 ms。被试的任务是判断图中的主要客体是自然物还是人工物。根据前人研究，自然物包括有生命特征的生物(如，动物、植物、真菌、原生生物和原核生物)和无生命特征但拥有独特变化规律的物质(如，土地、水、空气和矿物)；人工物是人类以矿物和能源等天然物为材料加工而成的产品(如，家具、车辆、电扇和房屋) (曹曼，叶文虎，2009)。为避免在刺激间产生类别启动，除必要的实验控制要求(如重复)外，图形呈现同样采用伪随机形式，即属于自然物和人工物的图形均不会连续出现三次或三次以上。同时，各类图形的子类别也采用了类似的伪随机形式进行呈现。 图形在Iiyama MA203DT Vision Master Pro513显示器上呈现。显示器的刷新频率为100 Hz，分辨率为1024 × 768像素。屏幕背景为黑色。被试距显示器约60 cm。图形的水平和垂直视角分别为3.0˚~6.7˚和4.0˚~5.6˚。按键手指在不同组间平衡。8组图形的顺序在被试间平衡。相邻两组间的间隔为5 min。所有被试均被要求尽快尽可能准确地完成判断。穿插刺激不作为数据分析的有效刺激。实验程序如图1所示。
system: [SYSTEM]

user: 3. 结果 3.1. 重复启动效应 不同条件下非启动图形和启动图形的正确率见图2。为关注是否记录到重复启动效应，分别对正确率和反应时进行刺激类型、样例、启动图形呈现方向和时间间隔的四因素重复测量方差分析。对正确率进行分析的结果显示，刺激类型、样例、启动图形呈现方向和时间间隔的主效应均显著，F(1，15) = 53.517， p < 0.001， η 2 = 0.781；F(1，15) = 13.620， p < 0.001， η 2 = 0.476；F(1，15) = 11.176， p < 0.01， η 2 = 0.427；F(1，15) = 36.056， p < 0.001， η 2 = 0.706。刺激类型与样例的交互作用显著，F(1，15) = 5.158， p < 0.05， η 2 = 0.256；刺激类型与启动图形呈现方向的交互作用显著，F(1，15) = 4.989， p < 0.05， η 2 = 0.250；刺激类型与时间间隔的交互作用显著，F(1，15) = 14.972， p < 0.001， η 2 = 0.500；刺激类型、样例与启动图形呈现方向的三因素交互作用显著，F(1，15) = 12.201， p < 0.01， η 2 = 0.449。四因素的交互作用不显著，p > 0.05。对上述三因素交互作用进行简单效应分析的结果显示，相同正立和相同倒立启动图形均显著高于非启动图形的正确率，F(1，15) = 6.16~8.429， ps < 0.01；不同正立和不同倒立启动图形与非启动图形的正确率差异均不显著，ps > 0.05。上述结果说明样例和启动图形呈现方向均可影响正确率的重复启动效应，表现为非启动图形与启动图形为相同样例时的重复启动效应更强。 不同条件下非启动图形和启动图形的反应时见图3。对反应时进行四因素重复测量方差分析的结果显示，刺激类型的主效应显著，F(1，15) = 363.464， p < 0.001， η 2 = 0.960；样例的主效应显著，F(1，15) = 83.017， p < 0.001， η 2 =0 .847；启动图形呈现方向的主效应不显著，F(1，15) = 0.700， p > 0.05， η 2 = 0.045；时间间隔的主效应显著，F(1，15) = 185.789， p < 0.001， η 2 = 0.925。刺激类型与样例的交互作用显著，F(1，15) = 14.282， p < 0.01， η 2 = 0.488；刺激类型与启动图形呈现方向的交互作用显著，F(1，15) = 86.441， p < 0.001， η 2 = 0.852；刺激类型与时间间隔的交互作用显著，F(1，15) = 82.639， p < 0.001， η 2 = 0.846；刺激类型、样例与时间间隔的三因素交互作用显著，F(1，15) = 9.775， p < 0.01， η 2 = 0.395；刺激类型、启动图形呈现方向与时间间隔的三因素交互作用显著，F(1，15) = 8.313， p < 0.05， η 2 = 0.357；刺激类型、样例、启动图形 图1. 实验程序示意图 图2. 非启动图形和启动图形的正确率(同正：启动样例相同且正立；同倒：启动样例相同且倒立；不正：启动样例不同且正立；不倒：启动样例不同且倒立) 图3. 非启动图形和启动图形的反应时(条件说明同图2) 呈现方向与时间间隔的四因素交互作用显著，F(1，15) = 5.089， p < 0.05， η 2 = 0.253。对四因素交互作用进行简单效应检验的结果显示，立即重复和延迟重复两种间隔条件下的相同正立、相同倒立、不同正立和不同倒立的启动图形均较非启动图形的反应时更短(立即重复：F(1，15) = 9.771~15.705， ps < 0.001；延迟重复：F(1，15) = 3.450~9.890， ps < 0.01)。上述结果说明样例、启动图形呈现方向和时间间隔均可影响反应时的重复启动效应。 3.2. 重复启动效应量 不同条件下图形正确率和反应时的重复启动效应量见图4。为考察重复启动效应量是否受本研究控制的三个变量(样例、启动图形呈现方向和时间间隔)所影响，对正确率的重复启动效应量进行三因素重复测量方差分析的结果显示，样例的主效应显著，F(1，15) = 86.441， p < 0.001， η 2 = 0.852；启动图形呈现方 图4. 不同条件图形的正确率(左)和反应时(右)的重复启动效应量 向的主效应显著，F(1，15) = 14.282， p < 0.01， η 2 = 0.488；时间间隔的主效应显著，F(1，15) = 82.639， p < 0.001， η 2 = 0.846；样例与时间间隔的交互作用显著，F(1，15) = 8.313， p < 0.05， η 2 = 0.357；样例、启动图形呈现方向与时间间隔的三因素交互作用显著，F(1，15) = 5.089， p < 0.05， η 2 = 0.253。对上述三因素交互作用进行简单效应检验的结果显示，相同正立、相同倒立、不同正立和不同倒立图形均为立即重复较延迟重复条件的重复启动效应量更强，F(1，15) = 33.05~82.94， ps < 0.001，说明样例、启动图形呈现方向与时间间隔交互影响正确率的重复启动效应量，表现为立即重复条件的重复启动效应量更强。 对反应时的重复启动效应量同样进行三因素重复测量方差分析的结果显示，样例的主效应显著，F(1，15) = 4.989， p < 0.05， η 2 = 0.250；启动图形呈现方向的主效应显著，F(1，15) = 14.972， p < 0.01， η 2 = 0.500；时间间隔的主效应显著，F(1，15) = 5.158， p < 0.05， η 2 = 0.256；样例与时间间隔的交互作用显著，F(1，15) = 12.021， p < 0.01， η 2 = 0.449。三因素的交互作用不显著，p > 0.05。对上述显著的两因素交互作用进行简单效应检验发现，相同样例表现为立即重复较延迟重复条件的重复启动效应量更强，F(1，15) = 9.65， p < 0.01，说明样例与时间间隔交互影响反应时的重复启动效应量。
system: [SYSTEM]

user: 4. 讨论 本研究不仅为样例变换和启动刺激呈现方向变换对重复启动效应和重复启动效应量的影响提供可靠证据，也为上述因素与时间间隔对重复启动效应和重复启动效应量的交互影响提供支持，说明本研究记录到明显的概念启动和知觉启动。 与前人研究(Boehm et al.， 2006; Campeanu et al.， 2014; Zimmer & Ecker， 2010)相似，本研究发现，非启动图形和启动图形的样例相同比二者为不同样例时引发的重复启动效应和重复启动效应量均更强，说明 样例变换可影响重复启动效应和重复启动效应量。根据自上而下的加工观(Awh et al.， 2012; Dörr et al.， 2011; Heusser et al.， 2013; Kessler & Mosovitch， 2013; Nie， Li， & Ye， 2016; Nie， Ye， & Li， 2016; Schweinberger & Neumann， 2016)，已有刺激表征对随后相同或类似刺激的加工具有促进作用，即是非启动图形对具有相同或相似概念范畴内启动图形表征的激活，由于相同样例启动图形与非启动图形均比不同样例的概念匹配程度和知觉匹配程度更高，从而易化了相同样例启动图形的加工。可以推断，引起样例不同比样例相同条件的重复启动效应和重复启动效应量更弱的一个可能原因是，两类刺激在工作记忆中的存储和提取机制以及对两类刺激加工产生干扰的可能因素有所不同所致。 启动图形呈现方向的分析结果显示，正立启动图形显著强于倒立启动图形的重复启动效应和重复效应启动量，说明记录到明显的知觉启动。如前所述，类型标记理论指出，知觉启动效应源于物体知觉加工过程中表征类型痕迹的改变(Morey et al.， 2013; Zimmer & Ecker， 2010)。据此可知，当非启动图形与启动图形的呈现方向一致时，两类图形的记忆痕迹是重叠的；当两类图形的呈现方向不一致时，记忆痕迹的加工则需要更多认知资源参与、且记忆痕迹会随着时间间隔的延长而衰退，从而导致呈现方向不一致条件的重复启动效应和重复效应启动量相对较弱。当然，并非所有的启动刺激呈现方向变换均会弱化相应的启动效应及其启动量，如当非启动刺激与启动刺激的呈现方向不是垂直置换而是水平置换时，刺激的记忆痕迹则会保持的相对较好，相应的知觉启动并未弱化，理由是水平置换条件的启动刺激仍能激活相应的类型标记(Zimmer & Ecker， 2010)。 已有研究(Campeanu et al.， 2014; Guillaume et al.， 2009; Henson et al.， 2004; Kim， Jang， Che， Kim， & Im， 2012; Nie， Li， & Ye， 2016; Schweinberger et al.， 2002; 聂爱情等， 2014)发现的时间间隔影响重复启动效应和重复启动效应量的结果相一致。本研究除发现样例变换和启动刺激呈现方向变换可影响重复启动效应和重复启动效应量外，二者还与时间间隔交互影响相应结果。除延迟重复条件的正确率外，本研究证实了时间间隔对样例相同、样例不同、启动刺激正立和启动刺激倒立条件的重复启动效应和重复启动效应量具有明显影响，均表现为立即重复比延迟重复条件的重复启动效应以及重复启动效应量均更强，说明由样例变换引起的概念启动和由启动刺激呈现方向变换引起的知觉启动均随非启动刺激与启动刺激间的时间间隔的增加而削弱。产生上述结果的可能原因是立即重复条件的知觉促进更强，这与Henson等(2004)提出的立即重复或较短时间间隔可能从短暂的知觉存储中获益而延迟重复或较长时间间隔条件的启动效应则是对相应刺激表征激活的观点相吻合。时间间隔对重复启动效应的影响可从如下两方面解释：一是非启动刺激激活了与之相关联的语义或知觉表征继而对与之相似或相关启动刺激的加工产生易化作用；二是加工过程框架指出，重复启动效应源于非启动刺激与启动刺激的知觉加工的重叠程度、且重叠程度随时间间隔的增加而衰减(Cabeza & Moscovitch， 2013)。由此可知，由样例变换引起的概念启动和由启动刺激呈现方向变换引起的知觉启动均受时间间隔所影响，二者均随时间间隔的增加而削弱。