DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. EBPM的任务干扰效应 Einstein 和McDaniel (1990)采用了经典的基于事件前瞻记忆的研究范式—双任务范式为大多数实验沿用至今。这一研究范式需要被试完成进行中的任务(例如词汇判断中，对真词按“F”键，非词按“J”)，同时遇到PM靶事件(例如，特定的词，特定的音节等)时记得执行特定的按键反应(例如，按“F1”键)。双任务范式很大程度还原了日常生活中的前瞻记忆任务，譬如，遇见朋友A时向他传达一定的信息。然而，正在进行中的会议会干扰你向朋友A的信息传递。只有暂停当前的会议，才能成功将信息传达给朋友A。由此，不仅进行中的任务会造成意图行为执行的失败，同样，内置在进行中任务的前瞻记忆任务也会影响进行中任务的执行，抑制其执行(Smith， 2003)。大量研究表明，相比较没有加工意图的被试，有加工意图被试的反应时更长，即指任务干扰(task interference)或耗损(cost) (Ball， Brewer， & Loft， 2014)。 一些研究中，将进行中任务产生相关耗损的过程称为监测，但使用术语“任务干扰”更能表示理论上的中立。Smith (2003)基于前瞻记忆的双任务性质，拓展了经典的前瞻记忆的研究范式，在实验中设置了一个控制组和一个实验组，控制组即只需要执行进行中任务。Smith的实验设置巧妙地探讨了前瞻记忆任务如何对进行中任务产生影响，首次使用高度敏感的反应时和词汇判断任务，测试事件性前瞻记忆任务的耗损。结果表明，实验条件下，被试对非目标词的判断的反应时显著长于控制条件下对相应词汇的反应时，即任务干扰的一种行为数据上的表现。Smith的研究也被称为前瞻记忆干扰范式，随后，大量探讨前瞻记忆的加工机制的研究沿用该范式。 除行为实验研究，部分研究者使用眼动技术，基于多目标刺激呈现的视觉搜索范式，探究基于事件的前瞻记忆的加工过程(陈思佚 & 周仁来，2010；胥涵，2014；Shelton & Christopher， 2016)。任务干扰的行为数据依旧表现为反应时的增加，眼动数据表现为注意资源在任务之间的竞争。胥涵(2014)通过对指导语的操控，发现指导语能影响个体在任务完成时的注意资源的分配使用，前瞻记忆占用个体部分注意资源。Shelton and Christopher (2016)的眼动研究中发现有PM意图的被试更容易将视觉注意从进行中任务移向PM目标偶然出现的位置，直观地反应PM任务对进行中任务的干扰。眼动技术实时的监测了前瞻记忆任务中注意资源的分配，但不能直接指出任务干扰效应的机制。 结合ERP的研究结果发现，N300出现在前瞻记忆击中的条件下；与正确回避相比，前瞻性正波在击中条件下更正，结果表明前瞻记忆活动中，在执行进行中任务之外，存在消耗认知资源的其他加工过程(陈幼贞，等，2007)。West等人(2006)以英文字母为材料的n-back任务中，发现随着难度的增加，在3-back条件下，N300减弱，前瞻性正波无显著差异，验证了先前的研究发现N300反映了对靶线索的觉察，前瞻性正波反映了计划提取之后的加工过程(卢焕华，王岩，& 郭春彦，2010；Cona， Kliegel， & Bisiacchi， 2015a)。Kant and Kapplle (2014)研究中风患者前瞻记忆的功能执行，发现41%的脑损伤患者执行PM任务的成绩显著差于正常被试，即注意/执行功能的受损，缺乏前额叶的执行控制会影响PM的执行。 事件性前瞻记忆任务的干扰效应，在行为数据中表现为进行中任务反应时增加及正确率下降，是通过前瞻记忆任务对进行中任务带来的行为表现影响，间接的反应前瞻记忆的执行需要额外的资源；随着眼动技术及ERP等技术的发展应用，则直接表明了前瞻记忆在线索识别及意图行为提取的过程中，需要一定认知资源的投入。前瞻记忆线索的监测和计划提取的过程中，前瞻记忆分配到部分的注意资源，进而影响了进行中任务的执行，即干扰效应产生。
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user: 3. EBPM的任务干扰效应的影响因素 3.1. 情境相关性 进行中任务耗损的研究发现，在PM相关情境下，前瞻记忆任务与进行中任务之间存在部分特征的重叠，个体在识别线索时需要做进一步的区分，进而导致更大的耗损。有证据表明，当预期的情境指示是精确的，益于PM的执行；当不精确时，则不利于PM的执行，证明人们利用了PM (指示)中的情境信息(Cook， Marsh， & Hicks， 2005)。此外，Marsh， Cook和Hicks (2006)发现，情境基于试验间随机改变，与PM不相关的情境(如，进行中任务刺激是词汇，PM刺激是图片)相比，在PM相关情境中(如，进行中任务与PM任务都是图片)被试对进行中任务的反应更慢。相似，Kuhlmann和Rummel (2014)研究中，被试执行的进行中任务为颜色匹配任务(Smith & Bayen， 2004)，需要被试判断词的颜色是否与前四个带有颜色的多边形中的任一个匹配，PM意图为对动物的名字做特定的按键反应。操纵PM的情境需求，多边形的形状在颜色匹配试验间随机变化(三角形，正方形或五角星)，且PM线索只出现在其中一种形状情境中，被试对PM相关情境的试验比PM不相关情境的反应更慢。 此外，情境相关与否的情况下，前瞻记忆都会对进行中任务产生干扰。即在不相关情境下，耗损也存在于不相关组块中，即使没有有效地利用资源来，PM任务也已经吸收了一些有限的意识资源。基于事件性前瞻记忆经典的实验范式—词汇判断任务，对真词、非词与PM任务的情境性做了进一步的研究。Cohen， Jaudas， Hirschhorn， Sobin 和Gollwitzer (2012)探究词汇判断中真词和非词试验间的任务干扰，指导被试对一系列的真词和非词做出PM反应。与无PM的控制条件相比，在进行中任务刺激与PM目标的性能匹配时表现出显著的耗损(例如，当PM目标是真词时，进行中试验是真词而不是非词)。Lourenço和Maylor (2014)与先前研究一致，发现与相关试验相比，不相关试验的耗损有所减少，而不是消除。 与情境相关与否，影响了PM的耗损，在飞行员、外科医生和空管的工作中，都需要执行者在进行中任务与前瞻记忆行为在不同相关程度的情境中频繁转换(Dismukes， 2012; Loft， Smith， & Bhaskara， 2011; Loft， Smith， & Remington， 2013)。因而，对PM与情境相关性之间的研究，极有可能探究出提高PM执行能力的途径。 3.2. 任务性质 事件性前瞻记忆的双任务性质决定了进行中任务与前瞻任务的任务性质，如任务的难度、重要性等，都会影响前瞻记忆的加工程度以及注意资源在任务之间的分配。 研究表明，当通过改变目标任务的需求提高PM任务的难度，如目标的数量、意图的具体性增加或操控目标的可预测性等，任务干扰也增强(Lourenço et al.， 2013; Wesslein et al.， 2014; Walter & Meier， 2014; Cona et al.， 2015c)。研究发现，与非典型组相比，在编码时给予典型的样本(低隐性需求条件)，显示了较少的任务干扰和较差的PM执行，间接地表明PM任务的难度影响了PM需求的预期，因此，影响了注意对意图的分配数量(Lourenço， Hill， & Maylor， 2015)。 当要求不变，通过精确的指导语来操纵对任务需求的预期，如告知被试PM任务比进行中任务重要，会影响注意资源的分配，提高PM的执行并证明任务干扰效应。Rummel和Meiser (2013) (实验2)表明，执行PM任务所必要的认知努力的精确信息影响注意分配策略，通过指导被试：目标线索的探测将会变得更难(相较与简单而言)来操纵PM任务的需求的预期，显著地增加了进行中任务的耗损。相似的，Boywitt和Rummel (2012) (实验1)通过告知被试目标线索仅在10%的被试中(在另一条件为90%)出现，操纵对任务需求的预期。使用扩散模型分析，发现被试预期目标线索出现的可能性较低，他们的反应就没那么谨慎，即对进行中任务的反应阈限降低。因而，被试执行进行中任务的策略方针依赖于PM任务需求的预期。 当前瞻记忆的任务更重要或难度更高时，需要占用更多的注意资源，增加进行中任务的耗损。此外，个体主观预期的任务需求对前瞻记忆和进行中任务的注意资源分配策略起作用，即个体的元认知对前瞻记忆与进行中任务进行策略调整，当个体预期前瞻记忆任务需要更多资源时，在整个任务完成过程会优先考虑前瞻记忆任务，导致显著的任务干扰效应。 3.3. 线索特征 任务干扰效应出现的程度不仅依赖于进行中任务和PM任务的性质，如上文提及的任务的难度和重要性，也取决于PM任务对进行中任务额外的需求——线索的特征，如，与进行中任务刺激相比，PM线索的显著性、PM线索的聚焦性(Harrison & Einstein， 2010)。 PM线索显著性对耗损的影响研究结果较一致，显著的目标线索有助于意图行为的提取，并且在抑制控制加工中投入较少的资源(Altgassen et al.， 2014)。虽然，显著的线索提高了PM的执行，但依旧会产生有耗损。Anett and Mareike (2016)发现在不同的年龄组(儿童，青少年，成人，老年人)间，除了老年人，其他年龄组在PM线索显著时表现更佳；当线索低显著时，老人组表现较好，证明了PM线索的显著性影响前瞻记忆任务中的耗损。 近年来，越来越多的研究者关注PM线索的聚焦性。Lourenço， White和Maylor (2013)发现执行非聚焦前瞻记忆任务，导致了进行中任务加工的耗损，但是涉及的精确加工机制的本质仍未清晰。Lourenço和Maylor (2014)的研究结果显示，当进行中任务刺激与目标颜色匹配，非聚焦的PM任务产生更大的耗损，Ross et al.， (2015)的ERP研究中，表明N300在探测环境中的非聚焦PM线索时，会转变加工模式，这与Cona等人(2014， 2015b)的研究一致，聚焦线索引发自下而上的加工，自发提取PM线索，但非聚焦线索需要自上而下的注意和记忆过程。当PM任务是非聚焦时，研究者认为个体投入更多的资源来记住意图，与聚焦PM任务相比，进行中任务的非聚焦PM线索的提取表现更差，反应时更长(Andreas et al.， 2016；Hicks et al.， 2016)。 从线索提取的角度，显著的与聚焦的线索引发的是自发性的提取过程，但在加工过程中，显著线索与进行中任务明显的差异，聚焦线索的特征与进行中任务部分重叠时，会引起个体的警觉，因而，即使是显著的或聚焦的线索也会产生一定的任务干扰，只是不显著的与非聚焦的线索则可能引发与进行中任务不同的加工方式，引发更多的注意资源的控制加工。
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user: 4. EBPM的任务干扰效应的理论解释 4.1. 资源有限理论 大量的研究表明，相比没有加工意图的被试，有加工意图的被试反应时更长(即耗损或任务干扰)，反应时的变长反映了探测线索需要额外的资源消耗加工。也就是说，进行中任务和PM任务共享相同的注意资源，当更多资源投入前瞻线索的探测，进行中任务加工可利用的资源更少，便导致了“放缓”现象(Ball et al.， 2014)。Smith and Loft (2014)表明进行中任务的耗损反映了意识资源的分配。 关于个体维持和提取意图的两个主流的资源有限理论模型：多重加工理论与预备注意和记忆加工理论。理论的争论焦点：PM的线索识别和意图提取是自动加工还是策略控制加工。 多重加工模型假设了一个灵活的机制，PM的提取既可以依赖于资源需求的监测加工，也可以依赖于自发加工(Einstein & McDaniel， 2010; Bhangal et al.， 2016)。在一些任务条件下，例如，当PM目标线索是显著的或聚焦的，PM的提取是自动加工，不需要认知资源的投入。根据这一理论，进行中任务、PM任务以及个体的特征决定了PM执行成功是否需要监测加工。 预备注意和记忆加工理论(PAM)强调了注意加工是PM成功的必要条件(Smith & Bayen， 2004)，这些过程(如，非自动监控，PM目标事件预演)可能发生在注意焦点以外，或是策略监控加工，总是需要消耗注意资源。因此，进行中任务的持续耗损是由PM任务执行所涉及的加工而致，即使目标刺激没有出现，预备注意在意图形成之后就一直存在，并占用一定的认知资源。 两理论间的共同点在于监测是资源消耗加工过程，需要监测环境中PM目标线索的出现来分配有限认知资源(Lourenço， White， & Maylor， 2013)。但是，多重加工理论认为耗损更多表示了“监测”，根据PM需要的重要性，线索的显著性等，在自动加工和控制加工进行选择，这里的耗损是一定条件下的产物。PAM理论中耗损更多反映了注意加工，包括对目标线索精确的“监测”，其功能是“促进对给定意图行为的目标事件的再认”，耗损贯穿于整个任务之中。 4.2. 延迟理论 相较资源有限理论任务的主张：进行中任务与PM任务之间共享有限容量的资源，并向PM任务转移资源。资源共享将会使进行中任务的反应时(RTs)增加，并投入注意资源到PM任务中。Heathcote， Loft和Roger (2015)提出的延迟理论对资源有限理论进行了重新评估，提出了不同的观点：被试采用谨慎的反应策略，对进行中任务的刺激反应前需要更多证据。信息的积累率将不会发生变化，但进行中任务的反应时将会增加，增加可用的时间来探测PM目标。研究者认为，绝大多数的耗损是由于谨慎的策略，涉及了进行中任务反应阈限的提高。 强有力的证据表明，个体通过牺牲反应时间来增加反应阈限以记得前瞻记忆的意图。对Lourenço， White和Maylor (2013)数据进行了更深入的分析，发现被试有区别地调整反应阈限，对潜在含有PM目标的刺激反应更慢，这与延迟理论的耗损一致。表明，个体放慢了进行中任务的反应，使得更多的时间实现PM反应的选择。延迟理论是对Lourenço等人(2013)研究报告的自然延伸，通过调整反应偏向，得到PM相关的进行中任务刺激更高的反应阈限与不包含潜在的PM目标刺激更低的反应阈限之间的权衡。“权衡”是延迟理论的核心，进行中任务的决策阈限提高使得在进行中任务反应选择前，有更多的时间做出PM反应选择。 4.3. 理论评述 从资源有限理论的角度，事件性前瞻记忆中的任务干扰效应的实质就是认知资源在进行中任务与前瞻记忆任务之间的竞争。假设进行中任务和PM任务的需求共用了同一有限的执行资源，当PM线索识别需要投入注意资源，进行中任务占用的资源则会减少。无论是在被试间还是被试内的控制，在PM的执行过程中都监测到耗损。然而从资源有限理论出发，测量的耗损是前瞻记忆对进行中任务的耗损，并非是直接的耗损，不能反映真实执行PM行为的耗损。基于这一局限性，资源有限理论只能粗略地解释资源在两任务间分配的整体情况，而无法反应过程中的动态变化情况。 延迟理论的关键假设为，尽管人们的认知资源毫无疑问是有限的，但进行中任务的耗损不一定是刺激加工时在进行中任务和PM任务之间资源共享导致的，即PAM理论和多重加工理论倡导的资源共享，并不是PM耗损的主要原因；在延迟理论中，阈限设置是PM条件耗损的基础。由于对潜在的PM目标设置更高的反应阈限，使得决策的时间变长，有更多的时间对PM做出反应。延迟理论的提出，从决策的角度拓展了对PM耗损理解的视野，有助于接近PM加工的机制。但是，该理论对非决策时间延迟的解释模棱两可，且主要关注的焦点依旧是围绕进行中任务的理论和模型(Smith， Hunt， & Murray， 2016)，仍旧没有深入探讨PM的执行及具体的执行机制。 资源有限理论和延迟理论分别从认知资源与决策的角度探讨了前瞻记忆的任务干扰效应产生的机理，争论的焦点在于前瞻记忆任务是否与进行中任务存在资源的竞争关系，进而推断前瞻记忆的意图提取过程是否需要资源的投入，但是两种理论都过度依赖于前瞻记忆任务与进行中任务之间的交互作用，即这两种理论共同存在的问题为未能直接指向前瞻记忆任务加工的过程，如前瞻记忆线索的识别与提取机制。由于前瞻记忆的研究范式具有双任务性质，如何将前瞻记忆作为单独的研究对象从进行中任务分离出来则称为未来研究的一大难题，且镶嵌在进行中任务中的前瞻记忆任务出现频次少，也影响了研究的有效性。因而，未来的研究中应结合上文提及的影响因素，从前瞻记忆的情景相关性、任务性质或线索特征出发，聚焦于前瞻记忆任务本身，建立前瞻记忆的意图与行为之间的关系。
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user: 5. 展望 前瞻记忆的研究目前还没有形成系统的框架，对其加工机制的探讨具有一定的挑战性。从上文对理论的深入挖掘，发现前瞻记忆的任务干扰效应一定程度是由双任务范式所引起的，因而在实验设计以及实验的生态效应方面存在以下的问题与展望。 5.1. 实验设计与技术的整合应用 任务干扰效应可以作为探讨事件性前瞻记忆加工机制的一个突破口，但是，目前在研究中发现多数实验的反应键安排需要被试的手指大幅度移动(如，Boywitt & Rummel，2012对匹配和不匹配按“J”和“N”键判断，对PM反应按“1”)，大幅度的移动容易造成实验最终呈现的反应时的误差；PM试验与进行中任务试验相比较为稀少，导致了较低的效应；多数研究选择平均反应时作为指标，极有可能忽视了任务干扰在试验与试验之间的连续变化的可能性。在未来的研究中，随着眼动技术，fRMI等神经学实验的日趋成熟，可以结合多项加工树模型，分散模型等，更好地测量PM中不同的认知加工过程，进一步完善前瞻记忆的理论体系。 5.2. 重视生态效应 在前瞻记忆的实验室研究中，前瞻记忆的延时性以设置一个5~10分钟的填充任务实现，但是，毫无疑问，在真实情境中，前瞻记忆的延时性可以表现为一个小时，也可以是一天后，甚至一周。进行中任务也变得更加复杂，这就导致有限资源理论与延迟理论无法有效地解释前瞻记忆的任务干扰效应。与单纯操纵实验变量的实验室相比，这是一个有待研究者更进一步深入探讨的高生态效应的研究领域。
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user: 资助信息 名称：前瞻记忆的意图活性：在执行前、执行时和执行后的动态变化；编号：2016CBY006。
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user: 摘 要 该研究考察了限制性饮食者在进食预加载食物之后的去抑制效应。方法：研究采用问卷调查和实验研究的方式，对90名女大学生被试(30名成功的限制性饮食者，30失败的限制性饮食者，30名非限制性饮食者)进行了研究。在研究一中，采用状态性食物渴求问卷考察被试的当前食物渴求程度，在研究二中，采用双选Oddball范式考察被试的抑制控制能力。结果：1) 失败的限制性饮食者比成功的限制性饮食者和非限制性饮食者有更高的食物渴求状态。2) 与非限制性饮食者相比，失败的限制性饮食者存在整体上的抑制控制能力亏损，成功者没有出现抑制困难。结论：限制性饮食者的去抑制效应是否出现，与其所属亚类型密切相关，并进一步验证了抑制控制能力可能是影响限制性饮食者节食成败的关键因素。 关键词 :限制性饮食，去抑制效应，预加载，目标矛盾理论 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 受西方文化以及大众传媒的影响，越来越多我国青少年“以瘦为美”，将瘦体型作为自己理想体型，不少人通过限制进食达到这一目的。限制性饮食者(Restrained Eater)也与日俱增，他们以减肥为目标，长期严格地控制进食，在青年女性群体中更为常见(孔繁昌，2012)，他们常常进行长期努力，以实现或维持符合社会理想的女性体形(Polivy & Herman， 2002)。 限制性饮食者(Restrained Eater)虽长期严格地控制进食以降低体重，但减肥尝试大多以失败告终。而去抑制效应(disinhibition effect)引发的过度进食则是大多数限制性饮食者失败的直接原因。去抑制效应是指限制性饮食者违背其节食初衷，非但没有控制进食，反而进食更多，出现一种进食行为的反弹现象(去抑制进食)。食物预加载(preload)是指提前进食高能量或高美味食物的实验室操作，高能量食物的预加载是引发去抑制进食的关键因素。Herman和Mack (1975)的研究首次发现食物预加载引起的去抑制进食，发现在进食一杯奶昔(milk shake)作为预加载食物，且在之后用冰激凌进行的进食测试中，非限制性饮食者在预加载条件下，比非预加载条件下进食更少；而限制性饮食者则刚好相反，在预加载条件下比没有预加载条件下进食更多。而另一些研究则没有得到一致结论，如限制性饮食者在预加载后并未比非限制性饮食者进食更多(Van Strien， Cleven， & Schippers， 2000)，或者同非限制性饮食者一样进食更少(Jansen， Klaver， Merckelbach， & van den Hout， 1989)。另一些研究者将此研究纳入非实验室情境中进行考察，结果也不尽相同。如研究发现在实验室中进行了预加载的限制性饮食者，会在之后的真实情境中进食更少，以此来进行进食上的补偿(Tomiyama， Moskovich， Haltom， Ju， & Mann， 2009)；也有研究表明在预加载实验后的几天内，限制性饮食者并未出现反调控的进食或是补偿行为，实验组和控制组的进食量并无显著差异(Timko， Adrienne， & Amy， 2012)。 当探讨限制性饮食行为中的失败现象时，研究者发现食物渴求(food craving)可能是其失败的较为关键因素。研究指出，食物渴求对长期的体重控制失败是一个较好的预测指标(Fabbricatore， Imperatori， Contardi， Tamburello， & Innamorati， 2012)。食物渴求是指进食某种特定食物的强烈愿望，而不是生理状态的饥饿(Kemps & Tiggemann， 2010)，与BMI成正相关，对奖励非常敏感，能够显著预测进食障碍症状的严重性，与暴食、失控性进食和强迫性进食等问题进食行为密切相关(余苗 & 钱铭怡，2016)。多项研究显示食物渴求与能量的过度摄入联系紧密(Buscemi， Rybak， Berlin， Murphy， & Raynor， 2017)，一项横向研究发现，对高能量食物的食物渴求与此食物的实际进食量成显著正相关，食物渴求程度越高，个体进食越多(Chao， Grilo， White， & Sinha， 2014)；另一项纵向研究也证实到，限制热量摄入和减轻体重均可使个体的食物渴求程度降低(Anton et al.， 2012)。Cepeda-Benito， Gleaves， Williams和Erath等人(2000)认为食物渴求既可能是一种静态的特质，也可能是一种动态的变化。因此同时开发了食物渴求特质性问卷(Food Craving Questionnaire-Trait， FCQ-T)和食物渴求状态性问卷(Food Craving Questionnaire-State， FCQ-S)。其中，食物渴求状态性问卷则主要用来评定个体对特定食物的状态性的渴求，易受到暂时的身心状态和环境的影响，比如食物剥夺的时间、当前的情感、进食以及食物线索暴露等。 尽管大多数限制性饮食者都以失败的节食告终，但也有一部分限制性饮食者能够在较长的时间内成功控制或维持体重(Mann et al.， 2007)。正如之前研究发现，在限制性量表上得分较高的个体又可分为两个亚类，即成功者(高限制性低去抑制进食倾向)和失败者(高限制性高去抑制进食倾向) (Stroebe， Mensink， Aarts， Schut， & Kruglanski， 2008)。实际上，这可能是当前在限制性饮食者去抑制效应的研究中存在不一致结论的关键所在。目标矛盾理论模型(The Goal Conflict Model of Eating)认为限制性饮食者的饮食行为受两个系统或目标所控制，即进食的享乐目标和体重控制的节食目标。当面对美味食物的诱惑时，成功的限制性饮食者的体重控制目标被激发，进食更少；而失败的限制性饮食者被激发的进食享乐目标抑制了体重控制目标，导致节食违反和不健康的饮食(Stroebe， van Koningsbruggen， Papies， & Aarts， 2013)。 进一步对成功的限制性饮食者的成功节食进行探讨时，一个重要因素被多次提及，即抑制控制能力。首先，大量研究表明，抑制控制可能是成功或失败的体重调节的关键(Houben， Nederkoorn， & Jansen， 2012)。其次，当前对限制性饮食者抑制控制的研究也存在诸多争议，不少研究表明相对于非限制性饮食者，限制性饮食者抑制控制能力受损，具有更高的冲动性和更低的抑制控制能力(Veling， Aarts， & Papies， 2011)；也有研究指出限制性饮食者与非限制性饮食者在抑制控制能力上不存在显著差异，或是比非限制性饮食者更好(Hollitt， Kemps， Tiggemann， Smeets， & Mills， 2010；Meule， Lukito， Vogele， & Kubler， 2011)。而来自ERP的研究发现在食物线索条件下，成功的限制性饮食者与失败的限制性饮食者在抑制控制能力上有显著差异(Kong， Zhang， & Chen， 2015)。鉴于此，有必要对不同亚类的限制性饮食者的抑制控制能力进行考察。 因此，为探讨食物预加载对限制性饮食者去抑制效应的影响，本研究对限制性饮食者的亚类进行了区分。采用荷兰进食行为问卷(Dutch Eating Behavior Questionnaire， DEBQ)，包括限制性进食(Restrained Eating)、情绪性进食(Emotional Eating)和外部进食(External Eating)三个分量表。通过DEBQ问卷区分被试，限制性分量表 < 3的为非限制性饮食者，限制性分量表得分大于等于3且去抑制性分量表 ≥ 3的为失败的限制性饮食者，限制性分量表得分 ≥ 3且去抑制性分量表 < 3的为成功的限制性饮食者(van Strien & Ouwens， 2007；翁春燕，陈红 & 朱岚，2012)。 综上，本研究以预加载情境为例，以DEBQ量表为被试区分依据，考察不同亚类限制性饮食者的食物渴求程度和抑制控制能力，以进一步探讨在预加载条件下，限制性饮食者的去抑制效应并揭示限制性饮食者成功或失败的心理过程。本研究假设为：预加载后，失败者比成功者有更高的食物渴求状态，成功者比失败者有更高的对食物的抑制控制能力。
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user: 2. 研究一：预加载后限制性饮食者的食物渴求状态 2.1. 方法 2.1.1. 被试 共93名体重正常的女大学生参加实验，视力或矫正视力正常，剔除极端值和不认真作答的被试，最终获得有效被试90人。所有被试平均年龄Age = 21.62 (SD = 1.80)，BMI = 20.07 (SD = 1.20)。三类被试人口统计学资料见表1。 2.1.2. 实验设计 研究通过单因素方差分析来考察不同被试在预加载后的食物渴求状态。自变量为被试类型，因变量为被试在状态性食物渴求问卷上的得分。 2.1.3. 工具与材料 荷兰人饮食行为问卷：该量表共33个项目，五点计分。包含限制性进食、情绪性进食和外部性进食三个分量表，中国女大学生群体中，具有稳定的因素结构，良好的信效度，三个分问卷的内部一致性系数分别为0.95、0.81、0.95。 状态性食物渴求问卷：(Food Craving Questionnaire-State， FCQ-S)该问卷主要用来评定个体对特定食物的状态性的渴求，共有15个项目，5个维度，分别为进食意图、正强化预期、负强化预期、失控感、生理状态的渴求。采用四级评分，评分越高表明个体越可能在具体情境中体验到对特定美食的渴求，在本研究中问卷的一致性系数为0.83。具有良好的信效度，被广泛应用到不同国家的样本群体中。 巧克力口味评价问卷：共10题，用于诱导被试进食，所有题目均不计入统计分析。 饥饿视觉模拟量表(VAS: Visual Analogue Sales)：在0~9 cm程度等级上测量被试的饥饿程度(从一点都不饿到非常饿)。 预加载食物：被试在正式实验前进食一小袋巧克力，其能量为248 K卡。巧克力为同一品牌的黑巧克力，每个被试进食量保持一致。 2.1.4. 程序 通过广告招募被试，要求被试实验前两小时不能进食任何食物。采取个别施测，在一个3 m × 3 m的行为实验室，通过17寸DELL液晶显示器呈现试验程序，被试距屏幕60 cm处。实验分为五个步骤。第一，被试进入实验室，熟悉实验环境后填写饥饿VAS前测量表。第二，指导被试进食巧克力，告诉被试实验目的为考察你对该种品牌巧克力的味觉感知，需要你仔细品味，慢慢品尝。第三，填写饥饿VAS后 Table 1 Characteristics of three groups of participant 被试 年龄(岁) 体型指数(BMI) 限制性分数 进食性分数 成功组 21.33 ± 2.00 20.31 ± 2.11 3.58 ± 0.47 2.77 ± 0.172 失败组 21.77 ± 1.59 20.45 ± 1.88 3.67 ± 0.52 3.65 ± 0.431 非限制组 21.77 ± 1.79 19.46 ± 1.91 2.33 ± 0.48 3.19 ± 0.69 ANOVA差异检验 F(2，87) = 0.58， p = 0.56 F(2，87) = 2.22， p = 0.114 F(2，87) = 70.05， p = 0.000 ** F(2，87) = 24.95， p = 0.000 ** 表1. 三类被试人口统计学资料(M ± SD) 注：体型指数BMI = 体重(kg)/身高 2 (m 2 )。 * p < 0.05， ** p < 0.01。 测量表和巧克力口味评价问卷。第四，指导被试完成双选Oddball任务，在每个block之间被试可以自主决定休息时间。第五，测量身高体重信息，并简单询问实验目的，发放被试费，结束实验。 2.2. 结果 三组被试在实验前后的饥饿程度和距上次进食时间上均无显著差异ps > 0.05，表明实验排除了饥饿对实验的影响。以组别为自变量，以状态性食物渴求总分、各个维度得分为因变量，进行单因素方差分析，以探讨不同类型限制性饮食者在食物渴求上的差异。 分析结果发现三组被试在总体得分和维度四上差异显著，详见表2，在维度二得分上差异边缘显著。进一步的事后检验发现，在状态性食物渴求总分上，失败组的得分显著高于成功组和非限制组，而成功组和非限制饮食者组差异并不显著；在维度二即从食物中得到正强化上，失败限制性饮食组得分显著高于非限制饮食者组；在维度四即对食物缺乏抑制控制上，失败组显著高于成功组和非限制组，而成功组和非限制两组差异并不显著。
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user: 3. 研究二：预加载后限制性饮食者对食物线索的抑制控制能力 3.1. 方法 3.1.1. 被试 被试同研究一。 3.1.2. 实验设计 研究采用3 × 2的实验设计。自变量为3 (被试类型：成功、失败和非限制) × 2 (偏差刺激类型：高能量食物/中性刺激)。对因变量反应时和正确率进行重复测量方差分析，考察被试对不同刺激的抑制控制情况。 3.1.3. 工具与材料 研究材料包含30张高能量食物图片，30张家具图片，以及一张标准的杯子图片。高能量食物如巧克力、蛋糕、烤鸭及其他甜的或咸的食物，家具图片如沙发、桌子等。图片分辨率均为96像素/英寸，大小统一为640像素 × 480像素。所有图片经过同质处理和评定，三组图片在愉悦度、唤醒度、优势度上均无显著差异。 3.1.4. 程序 研究采用双选Oddball范式。在研究中将刺激分为标准刺激和偏差刺激，告知被试当标准刺激(杯子)和偏差刺激(家具和食物图片)出现时均需按键反应，标准刺激和偏差刺激呈现的顺序是随机呈现。实验中 Table 2 The single-factor variance analysis of food cravings in three group 被试 FCQ-S 维度一 维度二 维度三 维度四 维度五 失败组 43.70 ± 6.06 8.43 ± 2.63 10.87 ± 1.30 7.60 ± 1.30 8.76 ± 1.85 8.03 ± 1.60 成功组 40.66 ± 5.75 7.69 ± 2.35 10.47 ± 1.41 7.40 ± 1.30 7.23 ± 1.59 7.83 ± 1.55 非限制组 39.38 ± 8.03 7.47 ± 2.69 9.83 ± 2.28 7.10 ± 1.35 7.20 ± 2.32 7.72 ± 1.62 ANVOA差异 F(2，87) = 3.27 F(2，87) = 1.17 F(2，87) = 2.76 F(2，87) = 1.10 F(2，87) = 6.34 F(2，87) = 0.29 检验 p = 0.043 * p = 0.315 p = 0.069 p = 0.339 p = 0.003 ** p = 0.752 表2. 三组被试在食物渴求上的单因素方差分析(M ± SD) * p < 0.05， ** p < 0.01. 不仅需要对标准刺激(70%)作反应，同时要对偏差刺激(30%)作出反应，强调反应的准确性。 研究分为4个block，每个block共100个trials。block1和block3的偏差刺激是食物图片，block2和block4的偏差刺激是家具图片。在每个trial中，注视点呈现300 ms，随后呈现500~1500 ms的空屏，探测刺激的反应方式为按键消失，被试的最长反应时间为1000 ms。被试任务为判断屏幕中出现的任务是杯子图片或非杯子图片，前两个block中杯子图片按“F”键，非杯子图片按“J”键，后两个block则相反。正式实验之前，被试需要进行短暂的练习实验。 3.2. 结果 以被试的反应时为因变量，被试类型(成功、失败和非限制)及刺激类型(高能量食物刺激、中性刺激)为自变量，进行3 × 2的重复测量方差分析。结果发现刺激类型的主效应不显著(F(3，86) = 2.247， p = 0.138)，被试类型和刺激类型的交互作用不显著(F(3，86)= 1.13， p = 0.328)，被试类型的主效应边缘显著(F(3，86) = 3.01， p = 0.054， η 2 = 0.065)。对被试类型的事后检验发现失败组(M = 464.55)的反应时显著长于非限制性饮食组(M = 433.02)，虽然失败组的反应时也长于成功组(M = 450.60)，但两组之间的差异并未达到显著水平。 以被试的正确率为因变量，被试类型(成功、失败和非限制)及刺激类型(高能量食物图片、中性图片)为自变量，进行3 × 2的重复测量方差分析。结果发现被试类型和刺激类型的主效应和交互作用均不显著。不同被试类型和刺激类型的反应时和正确率的描述统计结果见表3。
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user: 4. 总讨论 本研究以预加载情境为例，考察了限制性饮食者的食物渴求和抑制控制能力。结果发现预加载之后，成功的限制性饮食者呈现出较低的进食动机，且没有出现抑制控制亏损；而失败的限制性饮食者有非常强烈的进食渴求且抑制控制能力较弱。 4.1. 去抑制效应的出现与限制性状态相关 本研究发现与成功的限制性饮食者相比，失败的限制性饮食者在进食少量高能量食物之后，体验到更强的进食渴求，这与以往相关研究结果一致，如失败的节食行为通常与更频繁的食物渴求体验相关(Cepeda-Benito et al.， 2000)，且在特质性食物渴求上，失败者也具有更强的特质性美食渴求动机(陈帅禹，2016)。另外，从食物渴求分量表上的差异可以看到，生理饥饿上，成功者与失败者之间差异并不显著，说明失败者所体验到的强烈进食动机是一种心理上的“瘾”，并非生理状态上的饥饿。同时失败组有更高的进食失控感和正强化预期，Meule等人强调食物渴求中的对进食缺乏控制以及进食某种食物的强烈意图因素是其重要的组成部分，可以解释节食者的失败现象(Meule et al.， 2012)。而正强化预期是指通过进食获得愉悦感，研究表明，限制性饮食者对奖励和惩罚都很敏感，而未能成功节食的失败限制性饮食 Table 3 Description statistics of different types of subjects and types of stimuli in reaction time and accurac 刺激类型 被试类型 反应时 正确率 高能量食物刺激 成功组 451.60 ± 56.60 0.911 ± 0.145 失败组 472.72 ± 63.61 0.937 ± 0.123 非限制组 433.97 ± 52.58 0.947 ± 0.089 中性刺激 成功组 449.58 ± 46.63 0.924 ± 0.123 失败组 456.38 ± 48.26 0.930 ± 0.122 非限制组 432.06 ± 55.86 0.930 ± 0.094 表3. 不同被试类型和刺激类型的反应时和正确率的描述统计(M ± SD) 者可能有更高的奖励敏感性，更加渴求从食物中获得快乐，过度进食的阈限值更低(Ashleigh， Eva， Robyn， & Philip， 2014)。 由于食物渴求与过度进食密切相关且能够预测过度进食，因此，我们推测失败的限制性饮食者在预加载后更易出现去抑制效应，即在进食环境中过度进食，并更容易发展成为肥胖。 4.2. 抑制控制能力与成功的节食相关 研究发现，与非限制性饮食者相比，失败的限制性饮食者有更慢的反应抑制，暗示其抑制控制力的亏损，而成功组与非限制性饮食组差异并不显著。这与以往研究一致，如研究者指出自我抑制控制过程的缺乏更可能存在于失败的限制性饮食者(Jansen et al.， 2009)。 目标矛盾理论强调：在进食行为中，对于成功的限制性饮食者，诱惑激活目标可用以表征其进食动机模式，即重复地成功抑制进食诱惑，在诱惑目标与节食和体重控制目标之间形成了一个强化联结，因此，暴露于美味食物反而增强了体重控制目标的认知表征。简言之，对成功者而言，食物启动增强了体重控制目标的认知获得性。当进一步探讨限制性饮食者缘何能“第一次”成功抑制诱惑时，研究者强调了抑制控制能力的重要作用(Strobe et al.， 2012)。因此，抑制控制能力是限制性饮食者在食物线索下是否会过度进食的关键影响因素，抑制控制能力的亏损会使个体在食物丰富的环境中，过度聚焦于美味食物，进食动机增强，而忽视节食意图，导致过度进食的风险增大，最终导致肥胖。所以，提高失败者的抑制控制能力，可能是帮助其成功节食的关键环节，如研究表明抑制控制训练能够显著降低失败的限制性饮食者对不健康食物的选择(刘豫，陈红，李书慧，& 罗念，2017)。 4.3. 对预加载的进一步认识 在过度进食行为的考察中，有两种范式经常用来比较，即预加载范式和食物线索前暴露范式。本研究发现，在预加载之后，失败的限制性饮食者出现抑制控制亏损，成功者没有，这与另一研究相吻合，即在美味食物线索前暴露后，只有非成功的体重调节者呈现出较弱的抑制控制能力，而成功的体重调节者的抑制控制能力却不受美味食物线索的影响(Houben， Nederkoorn， & Jansen， 2012)。根据目标矛盾理论模型，二者之所以能引发过度进食，在于其能够激活限制性饮食者的进食享乐目标，因此，在这个意义上，他们的作用是一致的。这在相关研究中也得到了证实，如研究者发现在所有研究预加载的研究中，被试被要求进食的食物不仅高能量而且非常可口，如巧克力和奶昔，都能启动限制性饮食者的进食动机，诱导其过度进食。因此预加载手段可以看作是前暴露的一种形式，表现为食物线索暴露于味觉(Strobe， 2012)。 4.4. 研究不足与展望 本研究主要存在两方面不足，有待于未来的研究进行完善：一方面，由于本研究中所有被试都进食了预加载食物，并未采用非预加载组的被试进行对比，因此结果无法更精确地表征限制性饮食者的去抑制效应；另一方面，在以往的研究中，研究者普遍采用实际的进食量来考察是否出现去抑制的进食，本研究中只测量其渴望进食的动机，而非实际进食的量，可能对结果的比较造成干扰。因此，未来的研究可以设置非预加载组作为对照组进行比较，并用实际的进食量取代当前的进食渴求动机用以横向研究之间的比较。
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user: 5. 结论 1) 限制性饮食者的去抑制效应是否出现，与其所属亚类型密切相关。 2) 抑制控制能力可能是影响限制性饮食者节食成败的关键因素。
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user: 摘 要 不同的时间季节有不同的特征，根据季节的特征，我们在计算机上利用各种方法可以清楚的识别不同的季节。本文利用HSV图像色彩模型，主要对各个季节的图片的特征进行分析和研究，进行颜色间的对比，比较其色彩值的平均值与方差，运用光学图像处理技术，采用近邻分类的方法，对比各季节图像的特征差异，对所选图像进行分类与识别，进而达到自动识别季节的目的。实验结果证实了此研究方法的可行性，在季节识别上能够达到自动识别的效果。 关键词 :特征，HSV图像色彩模型，近邻分类，图像识别 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着互联网技术与数字化的飞速发展，以及电子数码产品的普及，人们能够获取的数字图像数据已经越来越多。图像作为一种表现直观、内容丰富的多媒体信息，在各行各业中也得到越来越广泛的应用，如数字多媒体图书馆、医学图像应用管理、卫星遥感图像和地理信息系统、身份认证识别系统、电子商务、商标版权的监管等。随之带来的是图像处理技术的不断提升，目前，图形分类主要包括图像采集、图像预处理、图像特征值的选择和提取、图像分类模型建立四个步骤 [ 1 ] 。图像处理方法的重要性源于两个主要应用领域：1) 改善图示信息以便人们解释；2) 为存储、传输和表示而对图像数据进行处理，以便于机器自动理解。本文基于光学图像处理技术，针对天气现象光学特征来反演时间季节，对不同时间季节图片的天气特征进行了提取并研究，给出合理分类，为天气现象的自动分类和观测提供光学技术、方法和手段。 图像特征提取是自动识别图像的基础。获得高效的图像不仅可以降低计算复杂度，还可以准确地表述图像的原始信息 [ 2 ] 。目前，常用的图像底层特征包括颜色、纹理和形状等。在基于内容的图像处理技术中特征提取有着重要的意义：一方面，图像的特征提取与表示是图像识别过程中一个很重要的步骤，所提取的特征直接影响后续的图像相似度匹配过程，识别精度等；另一方面，由于图像所包含的内容和图像类型各异，有些图像颜色特征较为突出，有些图像纹理特征占主导，有些图像则可能用形状来描述更加合适，而有些图像单纯用某一种特征都不足以表示，因此我们需要研究新颖全面的方法来提取图像特征并表示图像。此外，新颖合适的图像特征提取方法对别的领域如人工智能、模式识别等也会有一定的促进作用 [ 3 ] 。因此，如何有效的提取低层视觉特征成为基于内容的图像识别中的一个关键步骤，也成为图像识别领域研究的热点内容。 在前人的研究基础上加上教员的指导下，本文基于HSV的颜色空间模型，提取了不同季节图像中的H (色调)、S (饱和度)、V (亮度)的数据，并对这三类数据进行了求平均、方差，最后再利用K-means聚类算法等方法对之前提到的数据进行了分类聚类研究，最终达到时间季节自动识别效果。本文着重于使用matlab对上述提出的算法进行时间分析并设计了图像识别的有效程序。
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user: 2. 图像分类 2.1. 典型的分类方法 1) 神经网络分类 [ 4 ] 的方法 人工神经网络是人们对自身大脑神经网络认识理解的基础上人工构造的可以实现某种功能的网络系统 [ 5 ] 。人工神经网络是对生物神经元的模拟，生物的每一个神经元相当于一个基本单元，且每个单元关联一个权值。神经网络较复杂，需要较长的时间来训练，因而这种方法比较适合训练时间长的应用。神经网络的参数大多数靠总结历史数据所得的经验所得。一般可分为以下几类： 人工神经网络从结构方面讲可以分为前馈网络(如BP网络)和反馈网络(如Hopfield)；从状态方面来讲又可分为离散性网络和连续性网络；从学习的方法方面又可分为监督学习网络(如BP、RBF网络)和无监督学习网络 [ 6 ] (如自组织网络)。 2) 贝叶斯分类方法 这个分类方法的主要思想：先计算每个类别在训练集的分布，将这种分布看作为不同类别的概率分布，最后在测试过程中运用统计学原理和概率统计原理中的贝叶斯定理来估计某个特定样本属于某一类的概率0.6。 目前贝叶斯方法主要包括贝叶斯信念网络和朴素贝叶斯方法两类，其中前者在当前社会应用最多，但是这种方法的训练较为复杂，用来评估的函数比较难选，这是现在需要研究解决的问题。 2.2. 图像聚类的研究现状及发展 聚类分析作为数据挖掘领域的一个重要分支，已被广泛研究多年。当人们利用数据挖掘工具对数据关系和模型进行识别的时候，通常首要步骤就是聚类，目的是将初始时大量无规律的数据按照一定的规则重新组合成若干类，使同一类内各对象之间尽可能最相似、不同类之间尽可能不相似，以揭示数据分布的规律性，发现数据属性之间重要的相互关系以及数据全局的分布模式 [ 7 ] 。聚类分析在客户分类、基因识别、文本分类、图像处理中有着广泛的应用 [ 8 ] 。 聚类分析是个具有很强挑战性的领域，目前的研究主要有以下几个方向： 1) 发现任意形状的聚类的能力 许多聚类分析算法采用的是基于欧氏距离或曼哈顿距离的相似度度量方法来决定簇，这类算法通常趋于发现的是一些尺寸和密度相近的、球状的类 [ 9 ] 。但是，现实数据库中的聚类可以是任意的形状，甚至是具有分层树的形状，故要求算法具有发现任意形状的聚类的能力。 2) 输入参数对领域知识的弱依赖性 一些聚类算法在聚类分析开始前要求用户输入一定的参数，例如期望得到的聚类数目、置信度、支持度等。最终聚类的结果通常对这些参数较为敏感 [ 10 ] 。另一方面，对于高维对象数据集来说，这些参数的值通常也很难确定。这样不仅加重了用户使用该聚类分析工具的负担，也难以保障聚类质量的好坏。因此就需要一个较好的方案来解决这个问题。 3) 初始值的选择以及输入顺序对聚类结果的影响 有些聚类算法对初始值的选择和数据的输入顺序很敏感。即对同一个数据集，将其以不同的次序输入到分析算法中，可能得到差别很大的聚类。开发对输入不敏感的算法是目前研究的一个重点。 4) 高维数据的处理能力 数据库或数据仓库都包含若干字段或者是属性，一些聚类分析算法对处理维数较少的数据集时效果不错，例如二维三维数据 [ 11 ] 。但是对于高维数据空间，比如图像数据、视频数据等就没那么乐观了。所以对高维数据的聚类分析是非常有挑战性的，特别是考虑到数据在高维空间中，其数据分布通常比较稀疏，而且形状也可能不规则，因此这方面的研究是当前聚类分析中一个很重要的分支。 目前，主要存在着如下几种聚类方法:划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法以及基于模型的方法等。图像聚类的目的是在图像识别前为图像数据库建立有效的识别类型，以加快图像识别速度，提高图像识别的精确性。图像聚类的关键问题之一是如何选取合适高效的聚类算法。目前应用于图像数据的聚类分析算法主要有K-means算法、模糊C均值方法、遗传算法、近邻传播算法(Affinity Propagation， AP)以及这些方法的改进等 [ 12 ] 。
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user: 3. HSV空间模型 HSV模型在1978年由埃尔维·雷·史密斯创立(图1)。 HSV色彩模型从CIE三维颜色空间演变而来，它采用的是用户直观的色彩描述方法，它跟孟塞尔显色系统的HVC球型色立体较接近。(如图HSV色彩六棱锥)只不过HSV色彩模型是一个倒立的六菱锥，只相当于孟塞尔球型色立体的一半(南半球)，所以不含黑色的纯净颜色都处于六菱锥顶面的一个色平面上 [ 13 ] 。在HSV六菱锥色彩模型中，色相(H)处于平行于六菱锥顶面的色平面上，它们围绕中心轴V旋转和变化，红、黄、绿、青、蓝、品红六个标准色分别相隔60度 [ 14 ] 。色彩明度(B)沿六菱锥中心轴V从上至下变化，中心轴顶端呈白色(V = 1)，底端呈黑色(V = 0)，它们表示无彩色系的灰度颜色。色彩饱和度(S)沿水平方向变化，越接近六菱锥中心轴的色彩，其饱和度越低，六边形正中心的色彩饱和度为零(S = 0)，与最高明度的V = 1相重合，最高饱和度的颜色则处于六边形外框的边缘线上(S = 1) [ 15 ] 。 1) 色相、饱和度与六棱锥色平面(H和S)色平面(H、S)的基础是CIE色度图的x、y色平面。 2) 明度与六棱锥中轴色(v)色明度(V)的基础是CIE三维颜色空间的亮度因素Y。
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user: 4. 最近邻分类 假定有c个类别 ω 1 ， ω 2 ， ⋯ ， ω c ， ω c 的模式识别问题，每类有标明类别的样本有 N i 个，那么可以轨道 ω i 类的判别函数为 g i ( x ) = min ‖ x = x i k ‖ ，其中 k = 1 ， 2 ， ⋯ ， N i 。 表示 ω i 类，k表示 ω i 类的 N i 个样本中的第k个。决策规则为：若 g j ( x ) = m k i n g i ( x ) ， i = 1 ， 2 ， ⋅ ⋅ ⋅ ， c ，则决策 x ∈ ω j [ 16 ] 。 最近邻分类的另一个直观解释是:令 D n = { x 1 ， x 2 ， ⋅ ⋅ ⋅ ， x n } ，其中每一个样本 x i 所属的类别均己标记。对于参数样本点x，在集合 D n 中距离它最近的点记为 x ′ 那么最近邻分类规则就是把点x分为 x ′ 所属的类别 [ 17 ] 。 图1. HSV模型
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user: 5. K-Means聚类算法 K-means算法是硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表，它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以欧式距离作为相似度，它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类，使得评价指标J最小。算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数 [ 18 ] 。 聚类分析的目的在于把集中的数据划分为一系列有意义的子集(或称类)，使得每个子集中的数据尽量“相似”或“接近”，而子集与子集间的数据尽可能有较大差异 [ 19 ] 。聚类分析通常遇到的困难是： 1) 聚类个数K并不能预先确定。我们需要找到一个有效性指标，来确定最佳聚类个数。 2) 类中心点不能预先知道，需要用某种方法初设“种子”。 K-means聚类算法的主要思想可用下式描述： Minimize     J ( X ， U ， V ) = ∑ i = 1 k ∑ j = 1 n u i j ‖ x j − v i ‖ 2 (1) 其中：n是给定数据集中的数据个数，k是聚类个数。 X = { x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n } ⊂ R S 是给定的数据集， V = { v 1 ， v 2 ， ⋯ ， v k } ⊂ R S 是类中心点，用 X 1 ， X 2 ， ⋯ ， X k 表示k个类， n i 表示 X i 中数据个数， U = ( u i j ) k × n 是聚类矩阵，由 和 X i 的成员关系组成， d ( x ， y ) = ‖ x − y ‖ ， x ， y ∈ R S 是一个距离函数(例如，欧几里得距离)。为了极小化 J ( X ， U ， V ) 类中心点 v i ( i = 1 ， 2 ， … ， k ) 和成员关系矩阵 U 需要用以下的迭代公式逐步计算： u i j = { 1 ;     ‖ x j − v i ‖ ≤ ‖ x j − v h ‖ ， h = 1 ， 2 ， … ， k ，   h ≠ i 0 ;     否 则 (2) 而 v i = ∑ j = 1 n u i j x j ∑ j = 1 n u i j = ∑ x j ∈ X i x j n i (3) 通过某些方法(如随机抽取)初始化类中心点然后通过方程式(2)计算成员关系矩阵 u i j ( i = 1 ， 2 ， … ， k ， j = 1 ， 2 ， … ， n ) 。K-means算法就是基于(2)、(3)的迭代过程： V t − 1 → U t → V t ，直到 ‖ v t − v t − 1 ‖ ≤ ε 。其中 ε 是给定终止条件。最终的聚类结果通过成员关系矩阵确定，即如果 u i j = 1 ，则说明 x i j ( j = 1 ， 2 ， … ， n ) 属于类 X i ( 1 ≤ i ≤ k ) [ 20 ] 。 将此算法归纳如下： 算法A 1) 输入聚类数口 k ，确定距离函数，给定迭代终止条件 ε ； 2) 初始化中心点谓 v i 0 ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， k ) ； 3) 利用方程式(2)计算 u i j ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， k ，   j = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) ； 4) 利用方程式(3)计算新的中心点 v i 1 ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， k ) ； 5) 如果 max 1 ≤ i ≤ k ‖ v i 0 − v i 1 ‖ ≤ ε ，那么迭代终止，转向6)，否则令： v i 0 = v i 1   ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， k ) 转向3)； 6) 出分类结果：类中心点 v i 1 ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， k ) 和成员关系矩阵 U ； 7) 终止。 确定最佳聚类数目的算法B： 1) 选取 k min 和 k max ； 2) For k = k min to k max ; ① 初始化类中心点； ② 利用算法A，更新计算 U k 和 V k ； ③ 检查终止条件，如不满足，则转向②； ④ 利用方程式(4)计算 V k m ( k ) ，转向2)； 3) 选择 k o p t 使聚类有效函数 V k m ( k ) 达到最优(最小)； 4) 输出聚类结果：类中心点砂 V k o p t ，成员关系矩阵 U k o p t ，最佳聚类数目 k o p t ； 5) 终止。 5.1. 利用HSV空间模型进行特征提取 本节主要利用了上文中介绍的H (色调)、S (饱和度)、V (亮度)的空间模型，在matlab中实现了特征提取。我分别选取了50张春天、41张夏天、50张秋天和48张冬天天气图作为特征提取的样本， 通过matlab软件的处理得到了各类天气图像的色调平均值、方差(主要为H通道数据)，以及每张天气图像的各个像素点的方差(去除异常值后)和各类天气图像的方差的均值。在对时间季节图像的HSV特征数据提取后，我对这三类数据又分别做了求平均和标准差的处理，最后，时间季节H、S、V三个通道的特征数据体情况如表1。 由表1可知，在时间季节方面的识别-色调是最主要的依据，通过HSV，我发现在时间季节方面对于秋天、冬天与(春天和夏天)的识别有较好的结果，但是对于春天和夏天的识别明显有较大的误差。 5.2. K-Means聚类法的实现 分类算法是给出一个数据，然后判断这个数据属于已分好的类中哪一类。在4.1中，我所做的工作就是基于HSV空间模型给时间季节的特征数据提取，并提出一个分类的依据。 聚类算法是给一大堆原始数据，然后通过算法将其中具有相似特征的数据聚为一类。这个过程在我理解看来，也可以是一种特征数据的整合、自动聚类实现特征数据的提取。 本节采用了2.2中介绍的K-means的聚类算法，在Matlab中实现对数据的聚类算法。 5.3. K-NN最邻近法的实现 在实现了特征提取，现在的问题就是如何对处理后的特征数据进行分类，本节本节利用了第二章中介绍的K-邻近分类算法. 我选取了50张春天、50张夏天、50张秋天和50张冬天图像作为待识别图像样本库，经过对每一张图像的识别分类，最终各项识别准确度如表3。