DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 超材料，即由人工微结构单元构成的材料，其材料的性质不仅取决于其化学性质，也取决于微结构的形式。利用超材料，可以实现许多自然界材料中，无法实现或很难实现的性质，如负折射，零折射等。因此超材料这个概念自从被提出之后，很快成了一个热门的研究话题。在超材料的研究中，如何获得超材料的有效参数，是一个至关重要的问题。 早在1998年，就已经有学者提出了获得超材料电磁参数的方法 [ 1 ] ，通过数值计算电磁场的比值，就可以得到材料的电磁参数，虽然这种方法在数值计算中很容易得到材料的电磁参数，但是却没有办法运用到实验中去。另外一种方法，通过近似解析模型来获取有效电磁参数 [ 2 ] ，利用这种方法可以从结构的几何特性去推断其物理特征，但用这种方法很难解决复杂的物理模型。除去以上两种方法之外，Smith等人提出了通过透反射系数(S参数)来反演得到材料的有效参数法 [ 3 ] 。这种方法在理论计算和实验中都能有很好的应用，也是最经典最成功的反演算法，在很多经典的超材料中都得到的应用。然而，这种反演算法虽然被很多经典的超材料结构引用 [ 4 ] - [ 7 ] ，但是当结构变得复杂，这种方法也随之更加复杂。对于一些特殊结构的超材料 [ 8 ] - [ 10 ] ，由于其结构的不对称性，电场和磁场已经不能被单独研究，还要考虑电场和磁场之间的耦合，反演算法计算出的有效参数不仅包括介电常数和磁导率，还应该有电磁场的耦合系数。这时候，必须从介质的前后面分别入射电磁波，通过更多的透反射系数，来解出结构有效参数的本征态。很明显，Smith反演算法已经不在适用于这种复杂结构。 由于之前工作的局限性，本文提出了一种普适的有效获取双各向异性材料有效参数的实验方法。我们首先通过理论推导得出散射矩阵参数(S参数)与双各向异性材料16个有效参数的关系。然后，我们设计了微波实验，来测量散射矩阵参量。最后，我们利用这种反演方法得到了十字形结构和万字形结构的有效参数，并分析其物理意义。
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user: 3. 双各向异性材料反演举例 3.1. 十字形结构 我们设计了这样一个各向异性的微结构单元，如图4所示。该结构由介质板和铜制金属线组成，其中金属线相互垂直交叉。 衬底是介电常数为4.22 + 0.05i的FR-4的介质板，单面附着垂直交叉结构，材质为铜。P = 5 mm，板厚0.4 mm，介质板上的铜层厚度为50 um，w = 0.2 mm，d 1 = 0.6 mm，d 2 = 0.6 mm，l 1 = 4 mm，l 2 = 3 mm。通过前面介绍的实验方法，我们测出了散射矩阵的前两列的S参数，如图5，由于图4(b)结构没有打破时间反演对称，因此当我们从样品另外一面入射电磁波时，透反射结果并没有发生变化，对应的散射矩阵后两列的S参数和前两列的相同。 我们把实验测量得到的透反射系数利用公式(13)进行反演，就会得到如下参数[P] −1 矩阵的每一个值，由于结构的旋转对称性， ， ，其他参数的关系也是如此。此结构不存在磁共振，磁电也不耦合，所以 ， ，ξ，ζ所有项都应该为零(我们实验上也得到相同的结果)。由于我们的结构只是将一个长短不一的十字结构摆放在45˚方向，我们把把反演得到的ε和µ进行变换，其参数变换结果等同于把图4(b)的交叉结构逆时针旋转45度后(a)结构的参数，旋转得到的(a)结构可以通过Smith的方法进行反演计算。我们给出(b)结构到(a)结构的参数变换关系，如公式(18)，这里θ = 45˚。通过计算得到两种结构的参数关系： ， 。图6就是实验测量值的反演结果和理论反演结果。 (18) 3.2. 万字形结构 我们还设计了万字型结构的双各向异性微结构单元，如图7，这种双层结构会发生电磁耦合。 首先给出电磁耦合的公式： (19) 图4. 双各向异性十字结构示意图。(a) 水平结构；(b) 旋转45度的结构 图5. 散射矩阵元的实验和理论对比图。(a) (b)透射/反射的振幅；(c) (d) 透射/反射的相位。实线表示理论值，虚线表示实验值 从公式中不难看出，电场和磁场都会对磁场强度产生影响。耦合系数是我们要重点讨论的，因此，我们不再讨论介电常数和磁导率。 图7所示结构单元，是一块介质板，前后面都附着万字型铜层结构。其中：a x = a y = 6 mm，l 1 = l 2 = 5.3 mm，d 1 = d 2 = 1.8 mm，w = 0.6 mm，t = 0.4 mm，背面结构相比正面结构的旋转角度为20度。介质板的介电常数为ε = 4.4 + 0.02i，介质板表面铜层的厚度t cu = 50 um。 按一定比例同时缩短前后面铜层的l 2 和d 2 ，这里我们定义：当l 1 = l 2 ，d 1 = d 2 时，该结构按周期排列成的样品记为“#1”号样品，当l 2 = 0.72l 1 ，d 2 = 0.72d 1 时，该结构按周期排列成的样品记为“#2”号样品。我们利用上文描述的16个有效参数的测量方法，测量出了这两种结构的S系数，在根据公式(13)， 图6. 测量值和理论计算值反演得到的电磁参数 图7. “万”字形双各向异性结构示意图 得到了#1号和#2号样品耦合系数的结果： 从耦合系数谱线上(图8)，可以明显地看到，两种样品在低频处f = 10.3 G处的耦合频率基本一致，其中“#1”号的耦合强度要比“#2”号的强一些。但是在高频14.2 G处，“#2”号样品的耦合强度依然低于“#1”号，但是耦合频率却往高频发生了偏移。因此我们可以通过调制样品的几何尺寸，来任意操控电磁耦合的频率。这可能是结构的横向尺寸的改变造成的结果。从以上结果可以看出，利用所提出的S有效参数反演法获得的有效参数结果，在物理上都得到了很好地解释，真实地反应了这些结构应当出现的电磁耦合现象。因此，这种反演方法是可靠的。
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user: 4. 结论 我们提出了一种新的S参数反演法来获得超材料的有效参数的实验手段，此方法适用于所有含有电磁耦合张量的双各向异性平板结构。我们不但得出了双各向异性材料有效参数与S参数之间的表达式，还提供了全部S参数在实验上的测量方法的技术线路。我们还通过两个实例来得到两种结构的有效参数， 图8. 通过实验测量数值反演计算得到的耦合项ζ，实线表示#1号样品的值，虚线表示的是#2号样品的值 由此证明了所提出的反演方法的有效性。我们所提出的有效参数反演法，相对于之前的工作，适用范围更广。我们希望通过我们提出的新反演算法，为超材料的设计提供帮助，特别是利用电磁耦合来实现更多更有趣的应用。
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user: 摘 要 本文基于WSN技术成功设计实现了一套医院环境监测系统，该系统采用TI公司的CC2530为核心芯片形成传感节点和汇聚节点，传感节点采集医院环境相关参数，包括温度、湿度、光照参数，节点之间应用ZigBee技术实现自组织网络，通过单跳或多跳的方式向汇聚节点传输数据，最终由汇聚节点将数据上传到监控中心。数据传输可靠性是无线传感器网络设计和实现中的一个关键问题，本文基于度约束最短路径树(DCSPT)算法设计了网络拓扑和路径选择，该算法对每个节点的子节点数量进行约束，可以有效减少“热点问题”发生，同时网络提供多路径传输并且使传输路径最短，通过网络的平均跳数、网络健壮性、数据成功传输率等指标对网络拓扑性能进行评估。通过实验测试表明以WSN技术形成的医院病房环境监测系统，实现了无线自组网数据传输，具有系统性能稳定、可靠性强、易于扩展和维护，较好地满足了使用要求。 关键词 :监测系统，ZigBee技术，数据传输可靠性，DCSPT算法，CC2530
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user: 1. 引言 针对医院病房环境因人多，对病房环境的温度、湿度、氨气浓度(因汗液、尿液挥发产生)、CO 2 浓度(因人的呼吸产生)、含氧量等实施监测，根据监测结果及时进行相应的处理，这将有利于病人的手术后恢复、治疗效果的提高。实施诸多病房的环境监测，可以选择有线监测网络或无线监测网络；然而，大部分医院已经装修完成后，没有预留有线网络的布线，并且上述各种待检测参数的监测位置分布各不相同；因此，选择无线监测网络是具有更好的普适性。本文选择运用ZigBee协议的无线传感器网络(WSN)实现了一套医院病房环境监测系统，该系统采用TI公司的CC2530为核心芯片，传感节点采集医院病房环境相关参数(包括温度、湿度、氨气浓度、CO 2 浓度、含氧量)，节点之间通过ZigBee协议实现无线数据传输通讯，最终把数据传输到监控中心的服务器并提供给各个医疗管理服务台，相关人员可以实时查看相关数据及曲线，以及追溯查阅历史环境状态和统计相应医疗效果用。
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user: 2. 整体设计 本文所述及的病房环境，包括病房内、病房外楼道和护士台，通常一个医院的一个住院楼有不同楼层，每楼层有多个病房再加过道、护士台，本文介绍的监测系统按一个住院楼组成一个基于WSN的病房环境监测系统。系统在病房内、过道、护士台单元放置传感器节点，以环境监测装置为单个传感器节点，在楼层内采用无线网络把节点的监测数据集中到位于楼层底部或中部的汇聚节点，然后由汇聚节点经过处理后通过医院内网或短信方式发送到监控中心。系统主要由三部分组成：1) 安装在病房内、病房外楼道和护士台的环境监测无线传感器节点；2) 安装在每个楼层内的汇聚节点；3) 在监控中心的服务器和各个医疗管理服务台的计算机。一个楼层的病房环境WSN监测系统组成示意图如图1所示。 图1所示的WSN监测系统中，主要包括汇聚节点和传感器节点，传感器节点完成环境参数监测，通过ZigBee技术进行组网，并通过无线进行数据的传输和中转，每个传感器节点都具有数据采集与数据 图1. 医院病房环境监测系统总体方案示意图 转发双重功能 [ 1 ] ，每个传感器节点考虑到现场安装随意性和方便性实行电池供电。传感器节点首先采集自身监测区域内的环境参数，通过单跳或以相邻节点接力传送的方式将数据传送到汇聚节点，然后汇聚节点通过医院内网或GSM/GPRS等方式传送到监控中心的服务器，监控中心服务器通过医院内网将监测数据传输到各个医疗管理服务台或护士台的计算机，在医疗管理服务台或护士台的工作人员可随时查看、了解病房环境的监测参数，并且还可以设定环境异常的预警值，在环境参数异常时计算机会有声光报警。
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user: 3. 系统硬件设计 在医院病房环境实时监测系统结构中，硬件部分主要由若干传感器节点和汇聚节点两部分构成，除了传感器节点含有所监测环境参数的传感器模块、汇聚节点含有串口通讯模块外，在硬件设计上两者基本相似。医院病房环境实时无线监测节点主要由以下几部分组成，包括电源电路、微处理器、传感器模块、无线通讯电路、显示模块、串口通讯模块等。在系统设计中，核心模块采用的是德州仪器公司设计生产的CC2530芯片，该芯片集微处理器和无线通讯模块于一体，有效节约了硬件设计空间。传感器模块有三个，温湿度监测采用SHT11传感器芯片，氨气浓度监测采用MQ137传感模块，CO 2 浓度集成采用IRM202模块。微处理器主要作用就是对接收信息进行处理以及对各节点工作进行协调；无线收发模块负责网络中数据的收发功能，该模块很大程度上决定了传感节点的能耗。传感器节点与汇聚节点在硬件设计上主要在电源模块部分和无线通信模块部分 [ 2 ] 。传感器节点基本靠电池供电(除了个别节点在离市电插座很近的位置)，主要负责采集病房环境数据和一定的转发相邻节点数据的任务，所以通过使它大部分时间处于休眠状态来延长电池供电节点的寿命；汇聚节点主要负责无线网络建立和网络参数的设置，接受传感节点的数据并上传至监控中心，所以在硬件设计上相应增加了串口通信模块，因汇聚节点可安排在靠近市电插座的位置则采用市电供电，这样可以有效的维护无线传感器网络的稳定性和数据传输的可靠性。传感器节点硬件原理框图如图2，汇聚节点硬件原理框图如图3。 CC2530是TI公司设计生产的一款芯片，一个真正的片上系统(SoC)，被广泛的应用于实现以IEEE802.15.4为基础的ZigBee、WirelessHART和MiWi规范通讯协议的无线传感器网络。该芯片很好的结合了增强型51处理器和优良的RF收发器，并且在系统内具有可编程闪存。跟CC2430相比，CC2530在发射功率、低功耗、链路质量计算和RF射频等都有了很大的改进。它还具有4个不同的运行模式，各运行模式之间转换时间非常短，从休眠模式转换为工作模式只需要45 ms，符合超低功耗要求的系统设计。 图2. 传感器节点硬件原理框图 图3. 汇聚节点硬件原理框图 CC2530芯片主要有以下特性： 1) 硬件支持CSMA/CA，工作频带范围为2.400~2.4835 GHz； 2) 8051微控制核具备高性能和低功耗特点； 3) 抗干扰性能和接收灵敏度十分优良； 4) 可编程的输出功率高达4.5 dBm； 5) 芯片在供电模式1时，只有24 mA的电流，并只需要4 us就能唤醒系统；在睡眠定时器运行时，芯片仅仅只有1 uA的电流；在供电模式3时，芯片仅仅只有0.4 uA的电流，并且外部中断能唤醒系统； 6) 芯片具有数字化RSSI/LQI并且十分精确，同时具有强大的5通道DMA； 7) 具有可配置分辨率的12位ADC。 CC2530芯片与相关模块实现的功能： 1) 医院环境中的各个环境参数通过传感器模块采集，通过AD转换模块控制数据的采集、传输； 2) 通过I/O接口接收、响应处理器模块的数据指令和控制指令； 3) 通过控制无线收发接收模块来控制无线数据在网络中的传输； 4) 通过串口模块来实现与上位机的通信。
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user: 4. 系统软件设计 医院环境监控系统在软件设计上主要有上位机软件和下位机软件两个部分，下位机软件(包括传感器节点、汇聚节点的软件)主要负责数据的采集和数据无线传输至汇聚节点，上位机软件主要实现环境数据的显示、存储、环境状态分析以及异常报警。传感节点在监测区域内通过ZigBee技术实现无线自组网，在本课题中，下位机软件主要使用TI公司研发推出的Z-Stack协议栈，该协议栈可以完全支持ZigBee的CC2530片上系统解决方案，但是汇聚节点和传感节点因为在系统中的功能和作用不同，所有它们的软件设计也存在一定的不同。上位机主要采用C++来实现，界面可以实时显示系统网络拓扑、环境参数数值、环境参数曲线。 单片机程序开发选用IAR公司的IAR Embedded Workbench，它是一套专业的嵌入式软件开发工具，完全兼容C语言标准，支持35种以上8位、16位和32位微控制器结构，可以为不同层次开发人员高效、方便使用。该集成开发环境的代码继承能力使得程序员很容易就能掌握，提高了工作效率、降低开发成本、提高了产品的竞争力。 ZigBee协议分为两部分：PHY (物理层)和MAC (介质访问层)技术规范由IEEE 802.15.4工作小组定义；NWK (网络层)、APS (应用程序支持子层)、APL (应用层)技术规范由ZigBee联盟定义。ZigBee协议栈就是将各个层定义的协议都集合在一起，以函数的形式实现，并给用户提供API (应用层)，用户可以直接调用。ZigBee无线网络协议层的架构图如图4。 4.1. 汇聚节点软件设计 汇聚节点在系统中起着非常重要的角色，首先它负责建立和管理网络，接收和处理来自路由节点和传感节点的相关环境参数数据，而且还要负责与上位机进行通信，在与上位机通信中包括向上位机传输有关数据、接收来自上位机的数据并通过无线传输转发给下面的路由节点或传感节点。汇聚节点建立网络的主要步骤如下：初始化成功后，检测电源和扫描信道状态，发起建立一个新的网络，配置网络相关参数(包括设置信道、PANID、网络深度)，允许传感节点和路由加入和离开网络，为每个加入的节点分配地址，同时建立一个地址列表，接收上位机指令并下发给各个节点控制相关传感器节点采集环境参数，接收下面节点数据后通过串口通信发送给上位机，由上位机最终显示数据、存储数据。汇聚节点软件设计流程图如图5。 图4. ZigBee无线网络协议层的架构图 图5. 汇聚节点软件设计流程图 4.2. 传感器节点软件设计 传感器节点在系统中主要负责对监测区域的环境参数采集和中转子节点的数据。传感器节点软件设计上的主要步骤：在上电之后，系统初始化，监听汇聚节点建立网络的信号，扫描网络信道，向汇聚节点申请加入网络，在得到确认后，加入网络；当汇聚节点发布环境数据采集命令时，传感节点成功接收命令，采集相应的环境参数数据，并向汇聚节点发送数据，在得到汇聚节点的接收数据响应之后，则开始发送。发送成功后，传感节点由工作状态转换为休眠状态，通过定时器定时，在一段时间后，进入新的一个循环。传感器节点软件设计流程图如图6。 图6. 传感器节点软件设计流程图 4.3. 上位机软件设计 为了能够更好地供用户使用该系统，便于管理和监测环境参数，我们通过“串口–网口”转换器，将医院环境监测系统所实现的环境参数采集和控制，以物联网中间件IOTService方式提供给PC机上的应用程序。系统在上位机上的显示界面使用C++语言编程，数据通信基于TCP/IP协议。软件设计主要包括上位机与汇聚节点的通讯、通过汇聚节点向网络发布组网和数据采集命令等，具体软件设计流程图如图7。上位机界面的截屏，如图8和图9。
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user: 5. 系统网络拓扑与实验 为了确定好的无线传感器网络拓扑和传输协议算法，先用基于组件的模块化的开放网络OMNeT++ (Objective Modular Network TestBed in C++)仿真平台 [ 3 ] 进行仿真，我们设计的是具有两个汇聚节点的无线传感器网络的鲁棒性拓扑结构，传感网络的传感节点周期性向汇聚节点汇报数据。在无错环境中，最短路径可以保证传感节点和汇聚节点之间的通信具有低能耗性和低延迟。通过这种方式完成设计，给出一个物理拓扑，该拓扑包含所有节点且具有一些特性 [ 4 ] ： 1) 鲁棒性：有冗余的链路来确保一个或多个链路失效时一个节点正常通信。考虑链路时序的情况，通过维护两种鲁棒性类型来实现。每个节点都有互不相干的路径到达每个汇聚节点从而维护确定性的鲁棒性，这样保证任意一个节点到达汇聚节点的一条路径失效时，数据可以通过备用路径来到达另一个汇聚节点。此外概率性的鲁棒性增加了多路径失效时包含的传感节点的比例； 2) 链路质量：在逻辑拓扑中，每个传感节点到达最近汇聚节点的路径距离最短，这不仅可以减少传输的次数而且减少网络的时延，传感节点通过备用路径到达第二个汇聚节点的路径长度也是最短的； 3) 子节点的数量：在拓扑结构中，必须存在一个约定数约定每个节点的子节点数量，这样可以减少热点节点的存在。 图7. 上位机软件设计流程图 图8. 显示节点分布的上位机软件界面 图9. 显示采集数据变化上位机软件界面 本文中用到的最基本的算法原理就是度约束最短路径传输树(DCSPT) [ 5 ] ，DCSPT的图表形式就是一个传输树，在网络中节点到达树的根部节点既汇聚节点的路径是最短的，同时存在一个约束树来约束传输树中每个节点所能有的最多子节点数量。该算法可以在多项式时间内找到一条度约束最短路径树，输入一个权重图表和一个度跳数d，通过特殊初始化、交叉和优化来生成可行的解决方案，输出网络中存在的d度约束最短路径。在这整个过程中反复设定图表中的每个节点为根，通过该算法产生度约束最短路径传输树，并应用于多汇聚节点的网络情况中，DCSPTs的根节点代表网络中的汇聚节点。汇聚节点的分布很大程度上决定了网络拓扑结构，所有对汇聚节点的部署研究很重要，考虑网络中存在两个汇聚节点的情况，采取边缘优选法和中间优选法产生汇聚节点的部署位置。 实验拓扑是25*25的网格，30个节点随意分布在网络网格点上。DCSPT算法运行初始定义一般节点度约束数为4和汇聚节点的度约束数为5。所有的节点包括汇聚节点的通信距离为6个单位长度，选择该通信距离可以使网络的密度不是很大，如果网络的密度太大，则从物理拓扑中生成DCSPT非常困难。节点的度约束数选择4和5，因为如果约束树小于4，将很难获得DCSPT，如果约束数大于5，则获得的DCSPT将都是一样的。 边缘优选法实验：首先我们固定了第一个汇聚节点的位置在网络的一个边缘上，然后在所有网格点上寻找另一个汇聚节点的合理位置。对第一个汇聚节点，我们尝试了第1列到第5列的所有网格点，对第二个汇聚节点，我们在尝试整个网络的网格点。我们发现从网络中最后10列中选择第二个汇聚节点的位置找到一对合理汇聚节点的可能性更高。这个实验给了我们一个汇聚节点位置选择的启发，成为边缘位置，既第一个汇聚节点的位置选择在网络中的前5列，第二个汇聚节点在最后5列选择位置。图10为边缘优选法示意图。 图10. 边缘优选法 中间优选法实验：在网络中央位置寻找合理的位置所有两个汇聚会靠得很近。对第一个汇聚节点，从列5到列20和行5到行20寻找网格，对第2个汇聚节点，从列20到列5和行5到行20寻找网格。实验场景有两种情况，第一种场景，中央搜索，当一对合理汇聚节点找到则停止寻找。第二种场景，中央最优，搜索直到找到最优汇聚节点对获得满足从节点到汇聚节点最小跳数距离。图11为中间优选法示意图。 从表1可以看到中间优选法形成的网络拓扑的首选路径平均跳数和备选路径平均跳数比边缘优选法都少，说明中央位置的两种策略相比边缘法在传输树上的路径质量更好，然而得到合理汇聚节点对的概率相对低，而且搜索的时间相对更长。 在第一个实验中，我们计算了逻辑拓扑中首选路径平均长度和备用路径平均长度，这个性能评估参量非常重要，因为在一个无线传感网络中，它的传输路径长度越短，则意味着数据包从每个节点到达汇聚节点的时延越小、能耗越低。 从这个实验中，我们发现中央位置策略拥有更好地路径质量，因为它产生更短的首选路径长度和备用路径长度。从图12可以得出这个结论，当汇聚节点分布在边缘是，普通节点到达汇聚节点的距离更长。 第二个实验中，我们测量了网络中每个汇聚节点在网络中的传输负载。从图13中可以看出，中央位置策略中两个汇聚节点的负载比边缘位置策略更平衡，这是因为在中央位置策略中，汇聚节点被放置在网络的中央，网络形成后，差不多数量的子节点数量向每个汇聚节点传输数据。在边缘位置策略中，第一个汇聚节点被放置在网络的更边缘和第二个汇聚节点被放置在里面一些，这样第二个汇聚节点可能拥有更多一簇邻居节点，同时更多的节点向第二个汇聚节点汇报。 节点的度直方图如图14显示，在逻辑拓扑中大部分节点度数为2，只有一些拥有高于5的度数。 图15显示了当网络发生多链路失效时，网络拓扑的鲁棒性。在网络发生多路径失效情况时，失联节点的数量会随着链路失联概率增大而增加。多路径失效时拓扑结构是具有鲁棒性的，因为失联节点只在10%比例波动，此时失联路径概率高达30%。但是，随着链路失联概率变得更大，失联节点的数量将会有指数级的增长。从实验同样可以看到，中央位置策略相对边缘位置策略具有更高的鲁棒性度，这是因为汇聚节点被放置在中央，因此它们具有更多的邻居节点，同时这些节点具有更大的概率和其中的一个汇聚节点连接。 图16显示在多链路失效时连接成功节点到最近汇聚节点的平均路径长度，从图中我们可以看出最初路径长度随着失联概率增大而增长，因为在路径选择时，更长的可选择路径被选择，但是随后平均路径长度会随着失联概率增大而减小。这种情况的发生时因为随着失联概率的增大越多的节点失联，同时更靠近汇聚节点的节点成为成功连接节点的概率更大，失联节点的路径长度不被计算，所以平均路径长度 Table 1 Comparison of different strategies for the deployment of sink node 方法 个数 首选路径平均跳数 备选路径平均跳数 中间法 38 2.210 5.213 中间最佳法 38 1.798 4.70 边缘法 45 2.630 5.85 表1. 汇聚节点部署不同策略之间的比较 图11. 中间优选法 图12. 逻辑拓扑的路径质量 图13. 汇聚节点负载 图14. 节点度直方图 图15. 多路径失效下的拓扑鲁棒性 图16. 多径失联时的路径质量 减小。从实验中可以发现，拓扑可以承受在多选择路径下30%比例的链路失效情况，但是在更高链路失联时它就不能很好的运行。也可以得出，中央位置策略的平均路径长度减小得更缓慢相对边缘位置策略，这是因为中央位置策略的汇聚节点被部署在网络的中央，汇聚节点的邻居节点数量比边缘优选法时的更多，同时这些邻居节点有更大的概率连接其中的一个汇聚节点。
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user: 6. 结束语 本文根据医院病房环境监测的需要和特点，设计研制了以CC2530芯片为核心的用ZigBee协议实现无线传感器网络的监测系统；为了保障监测系统的鲁棒性，将一个局域的无线传感器网设定两个汇聚节点，并根据不同组网状况，在实际的传输策略采用中间最佳法和边缘法相结合，以兼顾在保障鲁棒性基础上的最短路径、最少搜索时间和最低能耗的实现。本文实现的医院病房环境监测系统已在杭州某三甲医院应用，实践证明该系统具有很好的实时性，且在监测实际要求的数据采集频率中，无论是病房中见监测点还是在过道中的监测点，都没有丢包的现象出现。
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user: 摘 要 在当前国家经济、政治、文化等快速发展的背景之下，人们的精神生活与心理健康状况成为了大家越来越关注及重视的一个问题，其中拒绝敏感性是影响人类心理健康和生活质量的一个变量。系统地研究拒绝敏感性这一变量是全面了解和掌握心理健康的重要手段及提出相应治疗心理问题对策的关键点。本文基于国内外对拒绝敏感性研究历程的综合回顾，归纳及梳理了对拒绝敏感性概念的界定、测量工具的发展、理论支撑及拒绝敏感性的影响前因与作用机制。在此基础上，对拒绝敏感性以后的研究热点与发展趋势进行展望。 关键词 :心理健康，拒绝敏感性，变量，历程，展望
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user: 1. 引言 自古以来，人类主要是以群居的生活方式为主，人们在与他人或群体的交往过程中，都希望获得他人或组织的认可与接受，因此，获得他人的认可或避免遭受别人的拒绝是人类的核心动机之一。当人们在社会交往中遭到他人拒绝时，这种社交拒绝对人们的认知、情感和行为都会产生一定的影响。国外的研究已经证明个体的拒绝敏感性与不良心理反应和社会功能有关，如  London，Downey，Bonica，& Paltin (2007) 等人的研究表明高拒绝敏感性个体具有较高的焦虑、抑郁情绪、攻击与暴力行为，所以，拒绝敏感性的高低会对人们的心理健康带来重大影响。目前国外关于拒绝敏感性的研究较多，国内的研究则相对较少，本文将对拒绝敏感性的发展历程进行归纳、总结，以促进国内对拒绝敏感性的关注及重视。
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user: 2. 拒绝敏感性的概念 拒绝敏感性(Rejection Sensitivity)的概念最初起源于精神病学领域，Horney (1937)对这一现象进行了描述，她在书中写到有些人总认为自己会被他人拒绝，并且对拒绝会产生愤怒的反应，当预期的拒绝被感知到时，个体就会产生敌意或攻击行为，这一现象当时还被作为诊断精神病障碍的一个重要标准。 Albert Mehrabian (1970)第一次从心理学的角度对拒绝敏感性(Mehrabian’s Sensitivity to Rejection， MRS)进行了阐释，与此同时他提出了与拒绝敏感性相对立的一个概念，叫做亲和力倾向，这两个概念当时是用来描述个体人格特征差异的。拒绝敏感性特质与人们对人际关系的消极预期有关，而具有亲和力人格特质倾向的人，他们对人际交往则抱有积极的预期。 Boyce与Parker (1989)将拒绝敏感性定义为对他人的情感和行为的知觉与敏感，即个体在与他人的社会交往中过度关注别人对自己的负面评价而过度敏感的反应，这里对拒绝敏感性的定义主要体现在个体社会交往的各种情境中。 Downey & Feldman (1996) 将拒绝敏感性定义为个体在社交中对拒绝的焦虑性预期、准备性觉知和过度反应的倾向，个体拒绝敏感性的形成与童年早期被重要他人拒绝的经历有关，在以后的生活中遇到类似的拒绝情景时，便会激活个体对拒绝的焦虑性预期，从而导致个体出现过度行为反应，如抑郁、焦虑、孤独及敌意等不良反应。
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user: 3. 拒绝敏感性的测量研究 随着国外对拒绝敏感性理论和实证研究的不断深入，人们对其测量的研究也在不断发展，目前发展出的量表有以下几种。 3.1. PRSQ (Personal Rejection Sensitivity Questionnaire)人格拒绝敏感性问卷 对拒绝敏感性问卷的编制最初由  Downey和Feldman等人(1996) 以大学生为被试编制而成，该问卷设计了18种被试可能遭受拒绝的社交情景，共18项题。 3.2. RSQ (Children Rejection Sensitivity Questionnaire)儿童拒绝敏感性问卷 该问卷由  Downey，Freitas，Michaelis，& Khouri等人(1998) 编制而成，问卷用来测量儿童的拒绝敏感性程度，问卷由12种假想的拒绝情景构成，每一种情境下又由三个项目组成，分别测量愤怒、焦虑与预期拒绝或接受的水平。 3.3. 初中生拒绝敏感性自陈问卷 该问卷由我国秦山云(2011)编制而成，秦山云针对拒绝敏感性问卷缺乏对青少年发展特征的探讨，于是针对我国文化背景之下的中学生群体，编制了初中生拒绝敏感性问卷。 3.4. TERS (The Tendency to Except Rejection Scale)拒绝敏感性量表 该量表由Rebacca (2003)在其博士论文中研发而成，翻译时本着重本质且简单的原则，故称其为拒绝敏感性量表。此量表包括18个项目，每个项目由陈述句形式呈现，描述的是个体害怕被拒绝的人格倾向，该量表不仅弥补了RSQ-Personal问卷计分复杂的问题，还提高了对个体态度和行为的预测性。 3.5. RSQ-Race (Race-Based Rejection Sensitivity Questionnaire)种族拒绝敏感性问卷 该问卷是由  Mendoza-Denton，Downey，Purdie，Davis，& Pietrzak (2002) 针对适用于非裔美籍人群编制而成的问卷，此问卷由12条项目构成，该问卷的重测信度为r = 0.8 (p < 0.01)，内部一致性信度为r = 0.9，说明该问卷具有较好的信效度。 3.6. Appearance-RSQ (Appearance-Based Rejection Sensitivity Questionnaire)外表拒绝敏感性问卷 该问卷由  Bungert et al. (2015) 基于人们对外表的拒绝反应灵敏度编制而成，此问卷由15种基于外表的假想拒绝情景构成，以此来测量被试对外表的拒绝敏感性程度，采用1~6点计分，分值越高，说明被试对自身外表的拒绝程度越高。 3.7. Weight-RSS (Weight-Based Rejection Sensitivity Scale)体重拒绝敏感性量表 该量表由  Brenchley & Quinn (2016) 等人最新编制而成，此表基于人们对肥胖或体重的拒绝反应灵敏度编制而成，由16种基于体重或肥胖的假想拒绝情景构成，采用6点计分，分数越高，说明对自身体重拒绝程度越高，该量表的内部一致性信度系数α = 0.94，r = 0.75，p < 0.01，具有较高信效度。
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user: 4. 对拒绝敏感性进行解释的相关理论 4.1. 进化理论 从进化理论的观点来看，人性是在进化的过程中形成的，一切复杂的心理机能都是人类为了适应复杂多变的社会环境而被选择性地遗留下来的，人类心理和行为的产生都是适应的结果。Hogan (1982)认为每个人都有被接受的需要，因为在人类社会生活的早期，祖先们那时的物质经济条件和科学技术极其匮乏，生产力低下，靠一个人很难生存下来，脱离群体、被群体抛弃或拒绝都意味着生命危险，于是个体为了适应被群体接受的这种需要被积淀下来，成为人类集体潜意识的一部分。马斯洛需要层次理论也认为每个人都有爱与归属的需要，它是每个人与生俱来的，为此，进化理论与马斯洛需要层次理论都强调先天因素对拒绝敏感性形成的作用。 4.2. 新精神分析理论 新精神分析理论特别重视人际关系所产生的影响，该学派许多人认为人际关系失调是导致心理疾病或精神问题的关键所在。其中阿德勒就认为每个人都有与他人建立良好关系、和谐相处的需要，他把这种需要称之为社会兴趣。如果人们在早期的社会交往中常遭受挫折、被他人拒绝或排斥等现象，那么这部分人就很难发展出社会兴趣，甚至还会导致自卑或精神病等。 从埃里克森的发展阶段理论来看，埃里克森认为在儿童发展的早期阶段，首先应培养儿童对他人的信任感。如果在婴儿早期阶段孩子与照顾者之间形成一种安全型的依恋关系，那么孩子在以后的生活中就会发展出对他人的信任感；若在这个时期孩子与照顾者之间形成一种不安全型的依恋关系，那么在以后的生活中孩子便会发展出对他人的一种不信任感。 4.3. 依恋理论 Bowlby (1969)提出了依恋理论，从依恋的角度解释了早期拒绝或满足与后期社会交往之间的心理联系。Bowlby首先对依恋进行了解释，他认为依恋是指儿童与抚养者之间的亲密关系程度，儿童早期所建立的这种依恋关系会影响儿童以后的社会交往，即儿童会根据不同依恋关系类型发展出应对人际关系的不同心理模式。如果儿童早期母亲能敏感地觉察到孩子的需求，并能使孩子获得一定的满足，那么儿童与母亲之间就会建立起一种安全型的依恋关系，孩子在以后的人际交往中也会预期他人会接受或支持自己。如果儿童早期母亲没有敏锐地觉察到孩子的需求，或孩子的需求遭到母亲的拒绝，那么孩子与母亲之间就会建立起不安全型依恋关系，孩子就会发展出对他人不信任的一种心理模式，在以后的人际交往中此类群体便会焦虑性的预期别人不接受或不支持他们，一旦发展出这样的心理模式，成人后会很难改变，他们总是会产生消极的情绪和焦虑性的预期。 4.4. 认知-情感人格系统理论 该理论关注在特殊的社会情境中影响人们行为产生的内在心理加工机制，该理论认为人们内在的表征方式如编码、预期、信念、评价和目标等在行为的产生中起到了调节作用。  Mischel & Shoda (1995) 认为情境的影响依赖于人们从认知和情感方面对其进行编码和表征的方式，形成“如果……我就会……”的“情境–行为”模式，对那些以前有过拒绝经历的个体而言，他们的内部表征过程可以表示如图1所示：
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user: 5. 拒绝敏感性的影响前因、中介与作用机制 5.1. 拒绝敏感性的影响前因 5.1.1. 认知抑制控制 Ozlem Ayduk et al. (2000) ；  Ayduk & Gyurak (2008) 等人的研究发现，认知抑制控制能力对高拒绝敏感性个体具有调节作用。那些具有高认知抑制控制能力且高拒绝敏感性的个体，比那些具有低拒绝敏感性的个体表现出更少的敌意、攻击行为；同时还发现与具有低认知控制能力且高拒绝敏感性的个体相比，具有高认知控制能力且高拒绝敏感性的人在很大程度上降低了对拒绝线索的捕捉。 图1. 拒绝敏感性认知-情感系统理论模型 5.1.2. 依恋风格 Taubman，Findler，& Mikulincer (2002)等人的研究表明具有安全型依恋风格的个体人际关系更融洽，对他人有较高的信任度，且拒绝敏感性分数较低；我国台湾学者陈思帆(2009)的研究结果也表明安全型依恋风格的人拒绝敏感性分数较低。研究还发现具有焦虑型(逃避型、矛盾型)依恋风格的个体，与拒绝敏感性成显著正相关  (Khoshkam， Bahrami， Ahmadi， Fatehizade， & Etemadi， 2012) ，为此，依恋风格是影响拒绝敏感性的一个变量。 5.1.3. 早期同伴拒绝 McDonald，Bowker，Rubin，Laursen，& Duchene (2010) ；  Rosenbach & Renneberg (2014) 等人的研究表明：青少年时期的同伴拒绝经历对个体形成高拒绝敏感性特征具有直接影响；研究还发现不管孩子早期是否有过父母拒绝或忽视经历，来自青少年早期的同伴拒绝经历对拒绝敏感性的形成起着先导性的作用。 5.1.4. 父母教养方式 李媛媛，杨晓慧，张林等人(2013) 认为父母偏爱保护会提高个体拒绝敏感性的水平，高延春(2014)在其论文中也表明专制型、溺爱型、忽视教教养方式对拒绝敏感性形成呈显著正相关，鼓励信任的教养方式对拒绝敏感性呈显著负相关。 Rudolph & Zimmer-Gembeck (2014) ；  Zimmer Gembeck & Drew Nesdale (2015) 等人的研究显示父母不良教养方式，如拒绝型、强迫型等，以及父母间的冲突，都会增强青少年的拒绝敏感性，最终影响孩子的不良社会适应。 5.1.5. 正念 最新研究表明意向正念对拒绝敏感性具有干预作用，正念的几个维度中，如对过去经历的不评价倾向、不对抗以及注意力集中等维度均可降低个体的拒绝敏感性程度  (Peters， Eisenlohr-Moul， & Smart， 2015) 。 5.2. 拒绝敏感性的作用机制 5.2.1. 攻击性与人际冲突 Watson & Nesdale (2012) 等人对青少年研究表明：高拒绝敏感性对个体的攻击行为和孤独感等呈积极影响，而对个体自尊、自我效能等呈消极影响；Christopher & Chango (2014)等人的研究显示具有高拒绝敏感性特征的青少年对伴侣的模糊性拒绝线索更容易感知，最终迫使伴侣之间的亲密关系产生冲突  (Norona， Salvatore， Welsh， & Darling， 2014) 。 5.2.2. 社交焦虑 McDonald，Bowker，Rubin，Laursen，& Duchene (2010) ；Gembeck & Nesdale (2015)；  Thomas & Bowker (2015) 等人的研究显示拒绝敏感性对社交焦虑或抑郁等有积极预测作用，个体的拒绝敏感性程度越高，其社交焦虑就会越高；  李媛媛、杨晓慧和张林(2013) 的研究也表明拒绝敏感性对社交焦虑呈显著正相关。 5.2.3. 体像和边缘性人格障碍 研究表明具有高外表拒绝敏感性个体对体像障碍疾病有积极预测作用，个体基于对外表的拒绝敏感性越高，体像障碍病情就会越严重  (Kelly， Didie， & Phillips， 2014) 。 Chesin，Fertuck，Goodman，Lichenstein & Stanley (2014) ；  Bungert et al. (2015) 认为具有高拒绝敏感性特质的个体与早期情感障碍之间的交互作用对边缘性人格障碍有积极预测作用。 5.2.4. 认知 Berenson et al. (2009) 的研究表明高拒绝敏感性个体对模糊性拒绝线索存在着注意加工偏向；赵艳林(2012)在其硕士论文中也表明在模糊拒绝性线索中，高拒绝敏感性个体对威胁线索存在注意加工偏向。 研究发现具有高拒绝敏感性特征的大学生对描述自我积极情绪的词语存在着记忆偏好，而对描述他人消极情绪的词语存在记忆偏好  (高美，耿晓伟，2016) 。 5.3. 拒绝敏感性的中介或调节作用 孙晓玲，吴明证(2011) 的研究表明拒绝敏感性在自尊对人际信任和社交焦虑的影响中起到部分中介的作用；  徐亚萍(2013) 的研究表明自尊和拒绝敏感性都对大学生的社会适应性有影响，且自尊对大学生社会适应性的影响是通过拒绝敏感性这一中介变量实现的；  李媛媛(2013) 等人的研究还发现父母教养方式中父母偏爱保护对社交焦虑有重要影响，且拒绝敏感性在父母偏爱保护对社交焦虑的预测中起到部分中介作用。 研究发现父母不良教养方式，如对青少年的拒绝、强制或父母间冲突等，对孩子社交焦虑及抑郁的影响中，拒绝敏感性起到了部分中介的作用(  Rudolph & Zimmer-Gembeck， 2014 ;  Rowe， Gembeck， Rudolph， & Nesdale， 2015 )。 研究还发现父母早期拒绝经历对青少年边缘性人格障碍形成的影响中，拒绝敏感性起到了完全中介的作用；而在同伴拒绝对青少年边缘性人格障碍形成的影响中，拒绝敏感性则起到部分中介的作用  (Rosenbach & Renneberg， 2014) 。 Zimmer-Gembeck，Nesdale，Fersterer & Wilson (2014) 等人的研究显示在明显拒绝、模糊拒绝和接受等线索条件下对个体情绪反应的研究中，发现拒绝敏感性在模糊拒绝线索对情绪的反应中起到中介效应的作用，高拒绝敏感性加深了模糊拒绝线索下对个体负性情绪的体验。 Özen，Sümer & Demir (2010) 等人的研究表明拒绝敏感性在高回避型依恋对友谊质量的影响中起到了部分中介效应的作用。
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user: 6. 小结与展望 总览国内外关于拒绝敏感性的研究，发现对拒绝敏感性的影响前因与作用机制这两方面的研究，目前取得了较为丰硕的成果。但与此同时，仍然存在研究的不足之处，如国内对拒绝敏感性的研究还相当薄弱，其影响前因与作用机制还相当零散等，为此基于以往研究并为后续研究提供借鉴，本研究认为未来应从以下几方面入手。 6.1. 开展本土化量表工具研究 目前关于拒绝敏感性的研究工具主要采用国外编制的量表或问卷，除了我国赵艳林(2012)等人对大学生拒绝敏感性量表进行修订外，没有属于我国本土化的测量工具，为此，若要在国内开展相关研究，则必需编制出适用于自己文化背景之下的研究工具，以避免文化差异带来的影响。 6.2. 开展对特殊群体的研究 在我国目前背景之下，研究者需重视对特殊群体拒绝敏感性的研究，如我国的留守儿童、空巢老人及残疾人等的研究，以便对他们的心理问题进行积极心理干预和疏导，增强他们对社会群体的信任与归属感，最终提升他们的幸福感。 6.3. 加以考量对拒绝敏感性的心理干预方法 目前国内外关于对拒绝敏感性的研究主要集中于对其影响前因和作用机制方面，而对其进行积极心理干预的措施和方法极少。最近  Peters & Smart (2015) 等人的研究中开始用意向正念的方法对拒绝敏感性进行了积极心理干预研究，为此，今后我们应积极探索对如何降低个体拒绝敏感性的更多心理干预方法，进而增强人们的抗挫折能力，最终提高人们的心理健康水平。
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user: 摘 要 目的：研究大学生未来时间洞察力在尽责性和活力之间的中介作用。方法：随机抽选257名大学生，分别使用中国大五人格问卷简式版(CBF-PI-B)和主观活力量表(Subjective Vitality Scale)、未来时间洞察力问卷(The General Future Time Perspective Scale)中文版对被试尽责性、活力及未来时间洞察力进行测量。结果：未来时间洞察力和尽责性皆对活力有正向预测作用，在控制了未来时间洞察力对活力的影响之后，尽责性对活力的预测作用变得不显著(β值从0.290下降至−0.004，p > 0.05)。结论：未来时间洞察力可能在尽责性和活力之间起完全中介作用。 关键词 :未来时间洞察力，尽责性，活力，大学生
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user: 1. 引言 活力，指个体能动用自身身体和心理的能量，并展现出富含生机的精神面貌且行动有力  (宋洪波，符明秋，杨帅，2015) 。它是个体内在能量的一种体现，是生命力的象征。以往研究表明，活力与个体身心健康、幸福感、成就等皆有紧密联系。有学者认为，高活力水平与个体自我实现正相关  (Sheldon & Kasser， 1995) ，真正幸福的人是充满活力的人  (Kasser & Ryan， 1999) 。因此，活力渐渐成为评定个体是否幸福的一项重要指标，在积极心理学领域引起广泛重视。 近年来，国内外诸多研究都致力于探索活力的影响因素。作为一种稳定的行为倾向，人格特质是学者们关注的一个重要内容。研究表明，活力与尽责性都能很好地预测学业成就：活力蕴含着能够释放出来并用于调控有目的的行动的能量  (Ryan & Deci， 2008) ，在学习中充满活力的个体往往能产生更多的学习投入，继而获得更高的学业成就  (Wefald & Downey， 2009) ；尽责性强的个体往往具有更强的自律性和条理性去支配自身的行动  (黄真浩，白新文，林琳，宋莹，2014) ，使得大五人格中尽责性对学业成就的预测力最强  (彭杜宏，刘电芝，2007) 。而  Ryan和Frederick (1997) 发现外倾性、神经质和尽责性与活力之间有显著相关，并重点探究外倾性和神经质与活力之间的关系，却忽视了对学业成就都起正向预测的尽责性与活力之间的联系。因此，本研究着眼于在前人基础之上研究尽责性与活力的关系。 未来时间洞察力，指个体对于未来的认知、情感和行动或行动倾向的一种人格特质，具有激发、调整和维持个体行动的作用  (黄希庭，2004) 。高未来时间洞察力者倾向于未来取向，对未来抱有希望和期待，使得未来时间洞察力能有效影响人们的幸福感  (许艳杰，2009) 。而且，高未来时间洞察力个体不仅积极地计划未来，更为目标不懈奋斗(  陈娟，郑涌，2011 ；  刘霞，黄希庭，普彬，毕翠华，2010 )。也就意味着，对未来充满信心的高未来时间洞察力的个体需要激发起自身的活力才能调动足够多的能量去支持自己追求成功，因而我们假设未来时间洞察力能对活力其预测作用。又由于Gold和Maslach (1996)发现未来时间洞察力和尽责性具强相关，  任磊(2010) 提出尽责性能显著预测活力和未来时间洞察力，因而我们假设未来时间洞察力在尽责性与活力之间起中介作用。 由于活力对个体有重要意义，而个体的人格特质又相对稳定、不易在短期内发生改变，对于低尽责性个体该如何提高自身活力以促进身心健康、提高幸福感呢？如若本研究假设的未来时间洞察力在尽责性与活力之间起中介作用被检验正确(如果中介效应被证实)，不仅有助于人们更好地了解尽责性和未来时间洞察力对活力的作用，同时可能对促进低尽责性的人提升活力及幸福感具有非常重要的意义。
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user: 2. 对象与方法 2.1. 对象 从河南省郑州市某高校中随机选取279名大学生为被试，获知情同意后，发放问卷279份，有效问卷为257份。男生105名，女生148名，未注明性别信息4名。被试年龄最小值为16，最大值为23，均值19.94，标准差1.07。 2.2. 工具 2.2.1. 未来时间洞察力问卷(The Future Time Perspective Scale) 该量表由  宋其争(2004) 经个体访谈、群体访谈和开放性问卷调查后提出大学生未来时间洞察力结构模型的基础上编制而成。该量表共20个项目，分为5个维度(行为承诺、未来效能、远目标定向、未来意向和目的意识)。每个项目按1 (完全不符合)~7 (完全符合)进行7点记分，分别计算各维度项目均值及总分，得分越高则表明相应维度未来时间洞察力越强。各分量表内部一致性信度范围为0.47~0.79，总量表内部一致性信度为0.84。 2.2.2. 中国大五人格问卷简式版(Chinese Big Five Personality Inventory Brief Version， CBF-PI-B) 本研究采用  王孟成等(2011) 编制的CBF-PI-B中尽责性分量表，包含7个条目，其中一个条目需要反向记分。每个条目采用1~7点评分。量表得分越高，表明个体尽责性越强。本研究中，该量表的Cronbach α系数为0.71。 2.2.3. 主观活力量表(Subjective Vitality Scale， SVS) 选用Ryan (1997)编制的主观活力量表，由7个项目组成，如“我期待每一个全新的一天”，有两个项目反向计分。该量表采用李科特式7点计分法，项目总分越高代表个体主观活力水平越高。该量表在本项研究中，Cronbach α系数为0.83。 2.3. 统计方法 使用SPSS21.0统计软件进行数据的录入。用Pearson相关分析研究各变量之间的相关程度；用层次回归分析检验了未来时间洞察力是尽责性和活力的中介变量；用Bias-Corrected Bootstrap程序对中介效应进行显著性检验。
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user: 3. 结果 3.1. 未来时间洞察力与尽责性、活力的相关分析 未来时间洞察力总分及其5个维度(承诺、未来效能、远目标定向、未来意向、目的意识)得分均与尽责性、活力得分在0.01水平呈正相关；尽责性得分与活力得分在0.01水平上呈正相关(表1)。 3.2. 未来时间洞察力在尽责性和活力之间的中介作用分析 中介变量M与变量X和变量Y之间均有显著相关是中介效应的前提条件。上文的相关分析表明，未来时间洞察力总分及其5个因子皆与尽责性和活力呈0.01水平上的显著相关。因此，我们假设未来时间洞察力在尽责性与活力之间起中介作用。 Table 1 Correlation with future time perspective， conscientiousness and vitalit 变量 承诺 未来效能 远目标定向 未来意向 目的意识 未来时间洞察力 尽责性 承诺 14.97 ± 2.95 未来效能 22.07 ± 4.13 0.513 ** 远目标定向 14.92 ± 3.40 0.376 ** 0.473 ** 未来意向 14.12 ± 3.00 0.354 ** 0.540 ** 0.415 ** 目的意识 8.26 ± 2.95 0.207 ** 0.252 ** −0.001 0.283 ** 未来时间洞察力 74.33 ± 11.45 0.700 ** 0.840 ** 0.673 ** 0.744 ** 0.475 ** 尽责性 33.28 ± 6.01 0.536 ** 0.463 ** 0.308 ** 0.454 ** 0.375 ** 0.612 ** 活力 33.02 ± 7.90 0.278 ** 0.424 ** 0.196 ** 0.350 ** 0.398 ** 0.476 ** 0.290 ** 表1. 未来时间洞察力与尽责性和活力的相关分析(r) 注： ** p < 0.01。 3.2.1. 未来时间洞察力和尽责性对活力的回归分析 以活力得分为因变量，未来时间洞察力得分和尽责性得分为预测变量。为避免变量之间多重共线性对研究结果产生影响，将各个变量所对应的数据标准化后，再进行逐步多元回归分析。结果显示(见表2)，仅未来时间洞察力进入了回归方程，回归模型的相关系数R = 0.478，判定系数R 2 = 0.228，调整的判定系数R 2 = 0.225，尽责性并没有进入回归方程。由此表明，未来时间洞察力对活力有正向预测作用，本研究假设成立。并且，由回归分析结果进一步假设未来时间洞察力可能在尽责性和活力之间起完全中介作用，且预测力为22.8%。 根据假设，本研究构建未来时间洞察力在尽责性与活力之间的中介效应模型，并进一步分析三者之间的关系。 3.2.2. 未来时间洞察力在尽责性和活力之间的中介效应分析 以活力得分为因变量，以尽责性得分为自变量，以未来时间洞察力得分为中介变量，采用3步回归分析法考察活力和未来时间洞察力之间的关系。为了避免变量之间多重共线性影响，在标准化各个变量对应的数据后，再采用强迫进入法进行分步回归分析：第1步进行尽责性对活力的回归分析，得到路径系数c；第2步进行尽责性对未来时间洞察力的回归分析，得到路径系数a；第3步纳入未来时间洞察力，进行未来时间洞察力与尽责性对活力的回归分析，得到路径系数b和c’。结果显示：在第1步回归分析之中，尽责性正向预测活力；在第2步回归分析之中，尽责性正向预测未来时间洞察力；在第3步中，将中介变量未来时间洞察力纳入回归方程，在控制未来时间洞察力对活力影响基础之上，尽责性负向预测活力，且回归系数的绝对值减少(回归系数不再具有统计学意义)，说明未来时间洞察力在尽责性和活力之间发挥着完全回归作用(表3)。 使用“Bias-Corrected Bootstrap”程序对中介效应进行显著性检验(  温忠麟，叶宝娟，2014 ；  陈瑞，郑毓煌，刘文静，2014 )。首先，采用重复随机抽样方法从原始数据(n = 257)中抽取出1000个Bootstrap样本，然后根据这些样本拟合尽责性经未来时间洞察力至活力的中介效应模型，生成并且保存了1000个中介效应的估计值，形成了一个近似抽样分布，再将这些效应值按照数值大小排序，用第2.5百分位数和第97.5百分位数去估计中介效应95%的置信区间。如若中介效应95%的置信区间中没有包括0，则表明该中介效应有统计学意义。使用Bias-Corrected Bootstrap方法得到尽责性至活力间接效应95%置信区间为0.1959至0.4213，表明未来时间洞察力的中介效应显著，且中介效应大小为0.2968。此外，控制了中 Table 2 Multiple regression analysis of conscientiousness， future time perspective and vitality (n = 257 自变量 偏回归系数 标准化偏回归系数 系数(β/Coef) 标准误(SE) t值 P值 未来时间洞察力 0.481 0.056 8.666 ** P < 0.000 0.478 表2. 以活力为因变量(尽责性和未来时间洞察力为自变量)的多重线性回归分析(n = 257) Table 3 The mediation role of future time perspective between conscientiousness and vitalit 步骤 因变量 自变量 标准化回归系数(β) R 2 t值 1) (路径c) 活力 尽责性 0.290 0.084 4.830 ** 2) (路径a) 未来时间洞察力 尽责性 0.612 0.375 12.341 ** 3) (路径b) 活力 未来时间洞察力 0.480 0.228 6.872 ** (路径c’) 尽责性 −0.004 0.956 表3. 未来时间洞察力在尽责性和活力之间的中介效应 注： ** p < 0.01。 介变量未来时间洞察力之后，尽责性至活力的直接效应95%置信区间为−0.1428至0.1350，其间包含0。因此，未来时间洞察力在尽责性对活力的影响中发挥了中介作用，而且是完全中介作用，本研究假设正确。
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user: 4. 讨论 4.1. 尽责性、活力与未来时间洞察力之间的关系 本次研究发现，未来时间洞察力及其五个维度皆与尽责性呈显著正相关，这与  任磊(2010) 的研究结果相一致；尽责性与活力呈显著正相关，与Richard和Christina等人的研究结果相一致；未来时间洞察力及其五个维度皆与活力呈显著正相关，与本研究假设相一致，可能是因为高未来时间洞察力个体能较为全面、辩证地认识、评价自我和情境，并以积极、发展的眼光看待未来、憧憬未来，具有明确的未来规划，并且充满自信，有奋斗的决心和勇气，所以高未来时间洞察力个体能更好地调动自身能量去实现目标、追求成功，能激发出个体更多的活力。 未来时间洞察力是时间洞察力的成分之一，表现为个体是否能确定个人未来的目标并且有效实施计划，对个体认知、动机、情感和社会行为等方面皆有重要影响，与个体身体健康及幸福感有重要相关。本研究以尽责性为自变量，以未来时间洞察力为中介变量，活力为因变量，构建起未来时间洞察力在尽责性和活力之间的中介效应模型，并通过Bootstrap程序进行检验。结果显示，未来时间洞察力在尽责性和活力之间存在显著中介效应，且未来时间洞察力在模型中起完全中介作用，解释力为22.1%。即尽责性通过未来时间洞察力的完全中介作用影响活力。这可能是因为高尽责性的个体做事有条理，所追求目标较高且能勤奋认真、坚持到底，因而对未来有较清晰的目标及规划，且能自信地努力追求成功，使得个体能更好地激发出活力，调动自身能量去促进目标实现，获得实现感及幸福感，而低尽责性个体反之。 本研究的结果证实了研究假设，未来时间洞察力在尽责性和活力之间起中介作用，且为完全中介，即尽责性完全通过未来时间洞察力对个体的活力产生影响。此项研究结果表明，我们可以通过未来时间洞察力影响尽责性与活力之间的关系。即低尽责性个体可以通过提升自身未来时间洞察力坚定个体完成目标的决心，并激发起个体自身的活力用以追求目标，有利于个体进行自我实现并获得更高的幸福感。 4.2. 研究不足及未来研究方向 本研究显示，未来时间洞察力在大学生的尽责性和活力之间起完全中介作用，该研究结果支持了Richard & Christina以及任磊等人的研究，证实了研究假设，而且对提高低尽责性个体的活力，促进个体身心健康、提高工作和学习的效果及实现人生幸福具有现实意义。 同时，本研究也存在局限性。首先，本研究的样本只是来自同一所高校的大学生，研究结果对人类群体缺乏普遍性意义，推广性较差，未来可以考虑扩大抽样范围，丰富样本群体类型；其次，本研究为横断设计，易受组群效应影响且本研究样本量不大，未来可以考虑扩大样本量、运用纵向研究、聚合交叉设计等其他研究方法对研究进行进一步拓展深化；再次，该研究表明未来时间洞察力在尽责性和活力之间的中介效应的解释力为22.8%，建议在今后的研究之中可以探索是否还存在其他变量能与未来时间洞察力一起在尽责性与活力之间发生更加显著的中介的效应，同时也可以探索是否还存在其他变量可以对未来时间洞察力对尽责性和活力之间的中介效应进行调节。此外，未来的研究还可以从积极心理学的角度出发，探索有助于提高大学生未来时间洞察力的训练方法，通过训练提高大学生的未来时间洞察力，以此促进低尽责性同学活力的提升、人生幸福的实现。