DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘 要 大数据时代的到来意味着经济增长越来越依托于互联网技术发展，而经济增长又与碳排放有着紧密联系，因此有必要通过实证检验互联网技术进步与碳排放的关系。本文使用2011~2016中国30个省市的空间面板数据，基于环境库兹涅兹曲线(EKC)，应用空间杜宾模型(SDM)剖析互联网技术进步对碳排放的空间溢出效应。实证结果显示：互联网技术进步与碳排放均存在空间溢出效应；互联网技术进步增加本地区碳排放量，而对于邻近地区碳排放不存在显著的促进作用；经济增长与碳排放存在明显的倒“U”型关系。 关键词 :互联网技术进步，碳排放，空间效应，经济增长 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着互联网技术进步与互联网终端的广泛应用，越来越多的经济活动逐渐以网络信息技术为基础、以互联网为依托，渗透到生活、生产的每一环节。互联网技术进步在加快经济发展的同时不可避免地对环境产生了影响。随着气候变暖和温室气体排放的加剧，碳减排成为全球各国聚焦的问题，而互联网对于碳排放的影响目前还不确定，主要存在两种不同的观点。一种观点认为互联网的发展促进了经济发展，主要体现在工业上增加了能源的使用，促进了碳排放。而另一种观点认为互联网发展有利于提高能源效率，同时互联网平台优势有助于企业开发清洁生产方式和节能技术，从而减少碳排放。互联网技术进步与碳排放关系的研究对于协调区域互联网发展以及实现碳减排具有重要意义，鉴于此，本文通过构建空间杜宾模型，采用省级面板数据实证研究互联网技术进步对于省域碳排放的影响。
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user: 2. 文献综述 现有的关于碳排放的研究大多集中于技术创新、经济增长、环境规制、城镇化水平等对于碳排放的影响。国内外大量学者基于环境库兹涅兹曲线进行了研究。林善浪等 [ 1 ] 的实证结果显示无碳技术的创新可以减少二氧化碳的排放。王薇 [ 2 ] 的研究发现城市化水平提高和产业结构变化均会引起碳排放的增加。 随着对通信技术以及碳排放的研究逐渐深入，国外学者最先注意到互联网技术发展对于碳排放的影响并展开研究，但并没有得出关于互联网发展与碳排放关系的统一结论。其中一部分学者认为互联网发展减少了区域碳排放，如Ozcan & Apergis [ 3 ] 等基于20个新兴经济体的实证研究结果表明互联网的发展减少了区域碳排放。还有部分学者认为互联网发展对碳排放的影响存在先促进后抑制的倒“U”型关系，如Higón [ 4 ] 等通过实证研究，得出了互联网的发展与二氧化碳排放量之间呈大致的倒“U”型关系的结论。而部分学者则认为互联网技术进步增加了能源消耗和碳排放，如Gelenbe & Caseau [ 5 ] 基于东盟9个国家的通信技术、二氧化碳排放以及经济增长的数据的研究发现，通信技术在促进经济发展的同时增加了二氧化碳排放。Khan等 [ 6 ] 的研究发现ICT和金融发展的交互作用促进了碳排放，而ICT与GDP的交互项对于二氧化碳的排放具有抑制作用。 国内对于互联网发展与其它要素关系的研究起步较晚，且大多集中于对互联网与经济发展、能源效率、环境质量等方面，如张红历 [ 7 ] 利用空间计量模型对我国的网络信息技术发展水平和经济发展水平的空间关联性进行了实证研究，研究结果表明网络信息技术存在显著的空间溢出效应，且对区域碳排放起促进作用。张家平等 [ 8 ] 采用面板门槛模型实证检验了互联网发展对于经济增长存在门槛效应，互联网发展带动了地区经济的发展，但是互联网发展对于地区经济的作用效果会受人力水平和技术创新的影响。樊茂清等 [ 9 ] 的研究认为ICT投资可以优化产业结构，降低能源强度。汪东芳和曹建华 [ 10 ] 利用省级面板数据进行研究，发现互联网发展能促进能源效率的提升，但是存在双重门槛。解春艳等 [ 11 ] 基于环境库兹涅兹曲线对于互联网技术进步和碳排放的空间关联性进行了实证分析，研究发现互联网技术进步存在显著的空间溢出效应，且能够有效减少废水、二氧化硫的排放。李寿国等 [ 12 ] 运用面板门槛模型进行了实证研究，发现互联网发展与碳排放存在倒“U”型关系，即互联网水平较低时，增加了地区碳排放，当互联网发展水平越过门槛值时，抑制碳排放的增长。 综上所述，国内关于互联网与碳排放关系的研究较少，且未考虑到互联网技术进步及其空间自相关性对于碳排放的影响。鉴于此，本文采用空间计量模型研究互联网技术进步和碳排放的空间关联性，检验互联网对碳排放的空间溢出效应并进行分析。
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user: 3. 模型构建 3.1. 空间计量模型设定 借鉴已有研究，本文在研究互联网技术进步与碳排放的关系时，综合考虑环境规制、人均财富与对外开放水平即城镇化率等因素对碳排放的影响。设定初始的OLS计量模型如式(1)： ln p c i t = α 0 + α 1 ln i c t i t + ξ ln X c o n t r o l + ε it (1) 式中， 代表各省市； t 代表时间； p c 为被解释变量，代表人均碳排放量； 为核心解释变量，代表互联网技术进步； X c o n t r o l 为一组控制变量； ξ 代表控制变量的弹性系数， ε 为残差项。 考虑到各地区碳排放之间存在流动性以及互联网技术渗透交流，一般的计量表模型可能存在偏误。因此，本文选用能够将碳排放和互联网技术的空间相关性考虑在内的空间计量分析技术来考察碳排放与互联网技术发展之间关系，并假定使用更具一般性的空间杜宾模型(SDM)，表达式如下： ln p c i t = c + δ W ln c a r b o n i t + β 1 ln i c t i t + β 2 ln X c o n t r o l + θ 1 W ln i c t i t + θ 2 W ln X c o n t r o l + μ i + λ i + ε i t (2) 式中 为常数项， δ 为空间滞后系数，反映了本地区碳排放对临近地区的影响， β i 为自变量系数，表示本地区自变量对于因变量的影响， θ i 为自变量空间滞后系数，反映了本地区自变量对于临近地区因变量的影响， μ i 和 λ i 分别表示空间效应和时间效应， ε i t 为残差项， W 为空间权重矩阵，本文选取空间邻接矩阵。 3.2. 指标选取 (1) 碳排放( p c )：被解释变量。由碳排放系数法计算得到各省每年碳排放总量，用人均碳排放总量来表征碳排放情况。 本文运用IPCC提供的碳排放系数法核算省域碳排放量，公式如式(3)。 C = 12 44 × ( ∑ E n × α n × β n ) (3) 其中，C指碳排放，单位万t； E n 表示第n种能源终端消费量(本文考虑的能源类型包括：煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、天然气和燃料油，共8种)，天然气单位为10 8 m 3 ，其余能源为万t； α n 表示第n种能源的折标煤系数； β n 表示第n种能源CO 2 排放系数，单位万t/万tce。 (2) 互联网技术进步(ict)：核心解释变量。本文借鉴中国互联网络信息中心(CNNIC)及胡鞍钢等 [ 13 ] 做法，以地区的互联网普及率作为地区互联网技术进步指标，互联网普及率 = 各地区网民数/地区人口总数。 (3) 控制变量(X)。参考以往研究，本文选取对外开放水平、环境规制、城镇化率和科技投入作为控制变量：① 经济发展水平。为验证环境库兹涅茨曲线的存在 [ 12 ]，本文加入经济增长变量 ln p g d p 以及其平方项 ln 2 p g d p 。② 贸易开放(ope)：采用外商投资企业进出口总额度量来反映对外开放水平。国内外学者关于贸易对环境的影响主要有两种不同的观点：其一为，由于“向底线赛跑”现象 [ 14 ] 的存在，自由贸易能抑制富裕国家的环境污染，促进贫穷国的环境污染 [ 15 ]，产生污染避难所效应。其二为，贸易越开放的国家清洁技术升级越快，所以环境趋于改善 [ 16 ]。③ 环境规制(er)：用各省环境污染治理投资占GDP比重来衡量污染治理水平。由于波特假说已得到了大部分研究者的的支持，故预期该自变量系数为正。④ 城镇化水平(urb)：采用城镇化率反映我国各省城镇化水平。从环境经济学角度出发，各学者关于城市化对环境质量的影响有两种不同的看法：部分学者认为城市化进程加快代表着大量人口流向一个相对狭小的地区，这会导致区域环境污染加重。另一部分学者则认为城市化水平的提高会增加污染处理的规模经济效应，降低环境污染 [ 17 ]。⑤ 科技投入(tec)：采用科研费用支出间接度量。大量资金的投入有利于低碳技术的开发，从而促进碳减排。因此，本文预期该变量系数为正。 3.3. 数据来源数据来源与处理 本文以2011~2016年为研究区间，中国30个省份(不包括西藏、港澳台地区)的面板数据为研究对象。各省份的网民数来源于中国互联网信息中心；各省域能源消费量以及用于核算碳排放的各项系数均来源于《中国能源统计年鉴》；环境污染治理投资额占GDP比例直接来源于《中国环境统计年鉴》；社会经济数据以及各省人口数据均来源于《中国统计年鉴》。为了统一货币单位，利用当年人民币兑美元的平均汇率将以美元为单位的外商投资企业进出口总额度换算成人民币。为了消除价格波和异方差的影响，本文对所有变量均做了对数化处理，并对经济变量做了不变价处理。
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user: 5. 稳健性检验 除了以上检验，本文用地理距离空间权重矩阵代替0-1矩阵，以验证模型估计结果稳健性。利用地理距离空间权重矩阵对碳排放和互联网技术进步进行全局自相关检验，结果发现全局莫兰指数均显著，说明碳排放与互联网技术进步均存在空间依赖特征。进行实证检验后发现实证检验结果与临近距离空间权重矩阵的实证结果大致相符，本文呈列出了空间效应的分解结果。可以看出，回归结果并未发生实质性的变化，表明本文的实证研究结果是比较稳健的。本文效应分解情况如表5所示。 Table 5 Direct effect and indirect effect of spatial Dublin panel mode 变量 直接效应 间接效应 总效应 lnict 0.3331** 0.7208 1.0539* lnpgdp 0.2454** −0.0801 0.1955 ln 2 pgdp −0.8761** 0.8110* −0.0651 lnope 0.1389* −0.0425* −0.0286 lneg 0.0657*** 0.1449* 0.2106* lnurb 1.0556** −1.0975* −1.3524 lntec −0.0812 −0.0788 0.1555 表5. SDM 模型的直接效应与间接效应
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user: 6. 结论与政策建议 本文以2011~2016为研究区间，以我国30个省份(除西藏外)的空间按面板数据为研究对象，进行空间自相关检验后发现我国的碳排放水平和互联网技术进步具有高度的空间依赖特性，且存在空间溢出效应。实证研究结论如下： ① 互联网技术进步对于本地区碳排放具有显著的促进作用，但对邻近地区的影响不大。表明了互联网发展水平对碳排放的影响还没有显著的空间溢出效应，存在空间上的局限性。② 经济发展水平对于碳排放的影响符合环境库兹涅兹曲线，呈现出先促进后抑制的作用效果。并且在GDP拐点前后，本地区经济发展水平对临近地区碳排放有着截然相反的影响。在到达拐点前，本地经济发展水平提升会抑制临近地区碳排放，而在拐点后，本地区经济发展水平提高会促进临近地区碳排放。③ 贸易开放和城镇化均促进本地区碳排放而抑制临近地区碳排放；较高的贸易水平促进了本地的经济发展，但是也为污染转移提供了条件，使得高污染、高排放企业转移到本地，加剧了本地的碳排放；一味追求表面的城镇化，不仅会造成地区之间的资源抢夺，更会增加对化石燃料的使用，使碳排放增加。④ 环境规制对于本地和临近地区的碳排放均具有促进作用，出现环境规制的“绿色悖论”现象，这主要源于企业主对于政府政策的一种预期，他们预期环境管制会更加严格，加大当期生产，从而使碳排放量增加。 根据本文得到的结论，得出的政策建议主要有以下几点：① 互联网发展战略的制定要因地制宜，合理制定互联网发展推进计划，积极利用互联网的碳减排效应。利用“随需响应”技术，使企业利用互联网精准制定用户定时供能计划，减少多余能源供应，从而降低能源过度消耗，促进碳减排。② 协调经济发展水平，建立地区间发展帮扶机制，促进临近地区共同发展，避免产生“向底竞争”行为，在本地区顺利度过GDP拐点的同时，减少对临近地区的碳排放促进。③ 建立地区间企业转移的规范机制，对于高污染、高排放企业的转移加以约束，在享受贸易自由化红利的同时避免本地碳排放增加。推进高质量城镇化建设，协调城镇化发展水平，发挥地区间的沟通交流作用，共同推进城镇化水平的提高。④ 政府合理把控环境政策的制定，避免对企业产生过高的低预期压力，同时采取区域联动机制，以协调各地区各项环境政策，各地区间相互学习、汲取经验，共同推进低碳转型，构建智能、绿色、高效的发展模式。⑤ 加强绿色创新，创建区域间研发联盟。与此同时，充分发挥“市场拉动”的力量，促进低碳式技术创新愈发趋向成熟，从而充分发挥低碳技术创新在碳减排方面的作用，降低碳排放量。
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user: 摘 要 为了克服K-Means聚类算法过度依赖初始聚类中心、容易陷入局部最优的缺点以及人工蜂群算法因为搜索策略的局限而导致的易早熟，收敛速度慢的问题，提出了改进的全局人工蜂群算法与K-Means++算法相结合的混合聚类方法，充分利用改进的全局人工蜂群算法可以全局寻优的特点与K-Means++算法能够优化初始聚类中心位置并且收敛速度快的特点，将二者融合，使得K-Means可以进行全局搜索，跳出局部最优解，并用UCI数据库中的Wine数据集和Balance-Scale数据集进行实验。结果表明，改进的全局人工蜂群算法较标准人工蜂群算法收敛速度更快，寻优效果更好；本文提出的混合聚类算法与原始K-Means算法相比，稳定性更好，迭代次数减少，收敛速度更快，而且聚类效果也有了明显改善。 关键词 :全局人工蜂群算法，K-Means，适应度函数，聚类分析 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 数据挖掘是从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程，聚类分析是数据挖掘的一种重要技术手段，它将一个数据集对象或观测划分成若干子集 [ 1 ]。K-Means算法是聚类分析中一种基于划分的无监督学习算法。具有思想简单、效果好、容易实现的优点，广泛应用于机器学习等领域 [ 2 ]。但其对初始中心敏感、易陷入局部最优等问题也是近年来研究者对此算法进行改进的重点。文献 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] 采用改进群体智能等方法与K-Means混合聚类以及从优化初始中心的角度考虑改进K-Means。人工蜂群算法(ABC)因其搜索速度较快、鲁棒性好、且易于实现的优点被广泛应用。但由于搜索策略的局限性，人工蜂群算法虽然在前期性能较好，但在后期易陷入局部解。文献 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 对于ABC算法的问题进行改进，优化蜂群的搜索策略，但算法的收敛速度偏慢。文献 [ 11 ] 将人工蜂群算法改进后与K-Means算法相结合，一定程度提高了聚类质量，但是该算法随机产生食物源，降低了种群的多样性。文献 [ 12 ] 为避免聚类中心可能是同类样本而采用最大最小距离积法产生初始聚类中心。本文提出了一种结合人工蜂群与K-Means的改进混合聚类算法，IGABC-K-Means++算法，降低了初始聚类中心的依赖性和陷入局部最优解的可能性，有效提高了算法的聚类效果和稳定性，缩短了聚类时间。
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user: 2. 相关算法简介 2.1. 原始K-Means算法 设样本集为 X = ( X 1 ， X 2 ， ⋯ ， X N ) ，其中 X i = X i 1 ， X i 2 ， ⋯ ， X i D ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N )，现将这N个D维的数据聚类： Step 1：随机选取k个簇中心点； Step 2：遍历所有数据，将每个数据划分到欧式距离最近的中心点中； Step 3：计算每个聚类的平均值，并作为新的簇中心点； Step 4：重复2~3，直到某个中止条件。 2.2. 人工蜂群算法 人工蜂群算法具体实现步骤： Step1：初始化蜂群数NP、食物源个数SN，最大迭代次数MCN、食物源停滞的最大次数Limit和确定搜索空间D，通常有SN = NP/2；在设置的区间内按照公式(1)随机生成SN个食物源并根据公式(2)计算其适应度值fitness。 X i j = b j + r a n d ( 0 ， 1 ) ( a i − b j ) ; ( i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， SN ) (1) f i t n e s s = { 1 1 + f i t n e s s 1 + a b s ( f i t n e s s ) (2) 公式(1)中， r a n d ( 0 ， 1 ) 表示 ( 0 ， 1 ) 之间分布均匀的随机数。a j 和b j 分别表示第j维数据的上限和下限( j = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， D )。 Step2：引领蜂由式(3)进行邻域搜索，产生一个候选食物源并计算fitness， V i j = x i j + R i j ( x m j − x k j ) (3) 公式(3)中， k ≠ i ；R ij 为 [ − 1 ， 1 ] 之间的随机数。对比新解与旧解的fitness，如果新解较好，就用新解取代旧解，否则，仍用旧解，同时将食物源的停滞次数加1。 Step3：跟随蜂按照轮盘赌选择引领蜂，根据公式(3)更新当前位置，fitness较大，被更新的可能越大，选择概率为公式(4)： P i = f i t i / ∑ i = 1 S N f i t i ; i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， SN (4) Step4：经过Limit次循环后某个解没有被更新，则放弃当前食物源，此引领蜂转成侦查蜂。 Step5：完成MCN次迭代后，输出fit max 的最优解。
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user: 3. 一种基于人工蜂群与K-Means的改进混合聚类算法(IGABC-K-Means++) 3.1. K-Means++算法 为了解决因为初始化带来的K-Means算法的问题，K-Means++算法主要是让随机选取的中心点不再趋于局部最优解，而是让其尽可能的趋于全局最优解，解决K-Means算法的初始化问题。算法中，并不是直接选择距离最远的点作为新的簇中心，只是让这样的点被选做簇中心的概率更大。 具体步骤如下： Step 1：随机寻找一个点作为中心点； Step 2：计算其他点到目前的全部簇中心点的距离(最开始只有一个中心点)； Step 3：利用公式(5)计算出映射到对应点的概率。 P i = D ( k ) 2 ∑ i = 0 m D ( i ) 2 (5) 其中D(k)就是第k个点到其他中心点的最短距离。 Step 4：根据Step 3中计算出的概率利用轮盘法随机选择出一个中心点，然后重复步骤2，3，4，直至找到全部中心点。 3.2. 适应度函数设计 适应度函数的选取是影响算法稳定性和收敛性的关键因素 [ 1 ]，本文结合人工蜂群迭代搜索过程以及K-Means算法思想提出一种新的适应度函数，如式(6)所示。 f i t n e s s i = ∑ j = 1 k ∑ x i ∈ c j d ( x i ， C e n t e r j ) / C N j (6) ∑ j = 1 k ∑ x i ∈ c j d ( x i ， C e n t e r j ) 表示第j类的类内距。CN j 表示属于第j类的样本数。 如果仅以类内距作为适应度函数，就会忽略类内样本数对于类内离散度的影响。当各类样本数目差距较大时，仅仅用类内距作为适应度函数是不合理的，本文将平均类内距离作为适应度函数。Fitness值越小，表示类内离散度越小，类内点密度越大，说明粒子的位置越好，聚类结果也就越精确。 3.3. GABC算法 朱国普等学者提出了全局最优解引导的ABC算法(GABC算法) [ 13 ] [ 14 ]，该算法在位置搜索公式中添加了全局最优项来指导算法的搜索过程，通过添加全局最优项来加强算法在全局最优解附近的搜索能力而且收敛速度也有所增加 [ 15 ]。使用公式(7)取代原始ABC算法中的公式(3)。 V i j = x i j + R i j ( x m j − x k j ) + φ ( x b e s t − x i j ) (7) R ij 是 [ − 1 ， 1 ] 中的一个随机数，x best 表示全局最优食物源， φ 是 [ 0 ， C ] (C是一个正数)中的一个随机数，经多次实验，当 C = 1.5 时效果最好。 3.4. 贪婪选择 在原始人工蜂群算法中，跟随蜂按照轮盘赌选择引领蜂时，适应度值越大，被搜索到的概率越大。在本文中，将跟随蜂的选择概率定为公式(8)： P i = 1 − f i t i ∑ i = 1 S N f i t i ， i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， SN (8) 适应度值越小表示引领蜂的位置越好，被选择的概率越大。 3.5. IGABC-K-Means++算法的实现 本文将改进的全局人工蜂群算法与K-Means++算法相结合，提出一种新的混合聚类方法，算法描述如下： Step 1：模型开始，设置引领蜂、跟随蜂的数量(一般情况下，二者相等)；最大迭代次数MCN及控制参数Limit；聚类簇数K，Cycle = 1；利用K-Means++初始化SN个蜂群。 Step 2：对初始蜂群进行聚类划分，根据公式(6)计算每只蜜蜂的fitness，将值较小的50%为引领蜂，值较大的50%为跟随蜂。 Step 3：引领蜂利用式(7)进行邻域搜索，得到新位置，对比两个位置的fitness，按照贪婪选择原则，如果fit 新 < fit 旧 ，则新位置取代原位置；否则，保持原位置。并且将食物源的停止次数加1；当所有引领蜂完成邻域搜索后，根据式(8)计算概率Pi。 Step 4：跟随蜂利用Pi并基于轮盘赌原则选择引领蜂。当跟随蜂完成选择后，利用式(7)对邻域进行搜索，同样按照贪婪选择原则选择fit i 小的位置。 Step 5：跟随蜂搜索结束，用K-Means对得到的位置进行聚类划分，更新蜂群。 Step 6：如果某引领蜂在Limit次迭代后，结果都没有改变，则变为侦察蜂，并随机产生一个新食物源。 Step 7：如果当前迭代次数达到最大次数MCN转向步骤8，否则转向步骤3，Cycle = Cycle + 1。 Step 8：输出聚类中心和对应的fitness，算法结束。算法流程图如图1所示： 图1. IGABC-K-Means++算法流程图
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user: 4. 实验结果及分析 4.1. IGABC算法性能测试 在函数优化时，设IGABC算法和原始ABC算法的种群个数NP = 20，SN = 10，Limit = 100，MCN = 2000。两种算法分别在Sphere、Griewank两个标准测试函数上进行性能测试，测试函数属性如下： Griewank函数： f ( x ) = 1 4000 ∑ i = 1 D X i 2 − ∏ i = 1 D cos ( x i i ) + 1 [ − 600 ， 600 ] D Sphere函数： f ( x ) = ∑ i D x i 2 [ − 100 ， 100 ] D 其中Sphere是单峰函数，Griewank是多峰函数，用适应度来评价改进算法的性能，得出结果如图2和图3所示。 结果分析： 从图2和图3可以看出原始ABC算法在两种测试函数上表现出了容易陷入局部最优并且有不同程度的收敛速度变慢的问题；IGABC在适应度函数和全局引导因子的作用下，迭代次数更少，可以找到的位置更优。 4.2. IGABC-K-Means++算法性能测试 为了验证IGABC-K-Means++聚类算法的有效性，实验选取UCI机器学习数据库中著名的Wine数据集和Balance-scale数据集，数据集属性如表1所示。算法参数设置：最大迭代次数MCN = 100；食物源个数SN = 10；食物源停滞的最大次数Limit = 100。 图2. 不同算法在Griewank函数的适应度变化图 图3. 不同算法在Sphere函数的适应度变化图 Table 1 Data sets used in the experimen 数据集名称 数据个数 属性维数 类别个数 Wine data 178 13 3 Balance-scale 625 4 3 表1. 实验中使用的数据集 实验的软件环境Matlab2016b，Windows10操作系统。在相同的数据集下，都进行了20次的单独实验，取平均值，在收敛时间、最大值、最小值、平均值、标准差5个方面进行比较，结果如表2、表3所示： Table 2 Clustering comparison results of wine dat 算法 收敛时间 最大值 最小值 平均值 标准差 K-Means 1.3622 1.8558 1.6007 1.7275 53.6903 ABC+K-Means 10.9185 1.6714 1.6488 1.6514 0.0924 IABC-K-Means 5.3274 1.6568 1.6555 1.6562 0.0515 IGABC-K-Meanss++ 3.1284 1.6485 1.6460 1.6468 0.0176 表2. Wine数据聚类对比结果 Table 3 Cluster comparison results of Balance-Scale dat 算法 迭代时间 最大值 最小值 平均值 标准差 K-Means 1.0835 1.1874 0.4262 0.9761 1.7460 ABC+K-Means 11.0268 1.2835 0.9075 1.2442 0.0608 IABC-K-Means 7.68478 1.3337 1.0383 1.3271 0.0287 IGABC-K-Meanss++ 5.1476 1.2633 1.0321 1.2376 0.0096 表3. Balance-Scale数据聚类对比结果 结果分析： 在表2和表3中可以看出，K-Means算法聚类耗时短但结果的标准差较大，每次实验结果差距较大，主要是由于初始聚类中心的影响，所以效果并不理想； ABC+K-Means算法是把原始的ABC算法与传统的算法融合在一起，想比较而言，此算法的寻优能力比传统K-Means算法好一些，标准差减小，但ABC算法易早熟的问题仍然存在，所以算法后期收敛速度缓慢，需要消耗的时间更长； IABC-K-Means算法是文献 [ 12 ] 提出的算法，采用最大最小距离积法产生初始聚类中心，克服了传统K-Means鲁棒性较差的缺点，聚类效果得到改善； IGABC-K-Means++算法在选择的初始点时可以更好的反映数据实际分布，既保证了聚类准确度和算法效率，而且算法表现出很好的稳定性。
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user: 5. 结论 本文将改进的人工蜂群算法与K-Means++算法结合，从优化聚类中心位置入手，从蜂群的初始化、适应度函数、位置更新，贪婪选择四个方面进行改进以较大概率跳出局部极值，寻找更优的聚类中心，解决了K-Means算法全局搜索能力差的问题。实验对比结果表明IGABC-K-Means++算法效率改善的较为明显、性能也得到较大提高，优化了K-Means聚类效果和决策分析的准确度。下一步的研究目标是，利用改进的全局人工蜂群算法和K-Means++算法结合的混合聚类算法优势，将其应用于植物叶片高光谱图像数据中，研究融合算法的实用性。
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user: 摘 要 家风是以传统思想为基础形成的一种风尚，具有继承性、多样性、独立性的特点。道德行为自我管理在个体品德心理发展中具有重要的意义。本研究采用家风问卷和道德行为自我管理问卷，考察大学生的家风与道德行为自我管理的关系。结果发现，大学生排名前五的家风是孝敬父母、感恩报恩、与人为善、明辨是非以及读书为本；家风与道德认知、道德行为、道德践行存在显著的正相关，同时家风好的学生的道德认知、道德行为以及道德践行要好于家风建设不良的学生。 关键词 :家风，道德认知，道德行为 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 1.1. 家风 家风是一个家庭或者家族长期以来形成的传统风尚，是人们在长期的社会实践中，以中国传统思想为基础发展起来的产物。家风属于意识形态范畴，它是一个家庭精神层面的东西，主要涉及家族或家庭的价值理念、文化氛围、行为习惯、生活态度等内容。家风具有一下的特点。 1) 家风具有继承性。家风是由一个个家族代代相传的，不同的家庭，其家风的内涵也各具特点。家是每一个家庭成员的归宿，中国人一直以来都很注重家风的教育与传承，也正是由于这种经意或不经意的传承，使得家风能够在家庭中不断延续至今，并得到不断地创新与发展。 2) 家风具有多样性。中国人并没有统一的标准家风，因为长期以来，每个家庭的家风家规都是在其家族定位的基础上形成的，附有浓重的家庭色彩。由于身处的社会环境不同，再加上经济条件、文化素养、个性特征等诸多差异的存在，我国的传统家风也就各具特色。家庭生活习惯不同，家风也就不同，因此内涵完全相同的家风是不存在的。 3) 家风具有独立性。家风虽然随社会的发展不断变化，但其理论基础仍保持相对的独立性和稳定性。不管是传统家风还是经过后期修改完善的新时期家风都会刻上深深的时代烙印，家风的内涵以及价值观念往往还会因所处时代特征的不同而各有其独特的侧重之处。 1.2. 道德行为自我管理 道德行为是个体在道德认识的指引下，表现出的对他人或社会所履行的具有道德意义的具体行动(李伯黍，燕国材，1993)。在现实生活中，我们评价一个人的道德面貌，不只是看他具有怎样道德认识水平，更重要的是有没有实际的道德行动，以及履行了怎样的道德行动。道德行为在个体品德心理结构中具有特别重要的意义。 自我管理是指个体主动的管理自己用以促进自己或所在的团体有效地完成一项任务的行为(唐芳贵，岑国桢，2012)。自我管理是一个综合性的概念，其实质为自我监控，主体为了使客观事物达到预期目标，将自身的活动作为监控对象，不断地对其进行积极的计划、监察、评价、反馈、控制和调节。 1.3. 问题提出 培养大学生的道德行为是德育工作的一个重要目标，一个重要的途径就是增强大学生的道德行为自我管理能力，这是提高道德行为的一个关键环节，因而考察大学的道德行为自我管理现状有着非常重要的意义。 家风与社会思想状况相联系，反映当前的社会风气，以及社会群体的价值取向。家风会影响道孩子的生活态度和行为习惯，有研究发现被劳教的青少年中，80%都与低级趣味的家风有关(曹红战，2007)，可见良好的家风和健康的家庭生活方式对青少年成长非常重要。 对于大学生群体来说，家风对他们的影响也是非常大的，团结、平等、和谐的家庭关系是良好家风的基础，如果家庭成员互相指责、埋怨、争斗，那么成长在这种家庭的学生也必然会受到很深的影响，容易产生冷淡、敌对的情绪，进而影响正常的社会交往和人际关系。在校园中，经常出现人际关系问题的大学生，其实与他们受到不良家风的负面影响有关(黄礼峰，王雄杰，王宁宁，2015)。 个体会对特定道德内容产生一定的认知即道德认知，道德认知进而影响道道德行为，但是有时个体道德认识和道德行为并不会达到统一的和谐状态，也就是道德行为与道德认知存在较大的差距。本文研究大学生的家风与道德行为自我管理的影响。
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user: 2. 研究方法 2.1. 样本及施测 被试在天津师范大学抽取，利用班级正式上课的时间发放家风问卷、道德行为自我管理问卷，采用现场作答、当场收回的方式。共发放问卷450份，收有效问卷351份，有效回收率78%，其中男生37人，女生314人；文科238人，理科112人。 2.2. 研究工具 1) 家风问卷，问卷的项目来源于一下三种途径。 文献检索与分析。参考了多篇介绍家风研究的文献资料，比如，家风研究的文献综述(胡亚玲，2016)，家风对高校学生德育的影响与对策(黄礼峰，王雄杰，王宁宁，2015)，分析家风所涉及的各个方面。 开放性问卷调查。通过向大学生群体派发开放性问卷50份，通过问卷询问学生以下问题：你认为什么是比较好的家风传统？请尽量详细的写下您的观点。 个人访谈。对天津师范的大学的10名学生(男3名，女7名)进行访谈。重点是询问学生会有哪一类的家风传统，例如“在你的家中会有哪些对你影响很大的家教理念？”“你的父母会在哪些方面对你提出要求？” 通过以上的三种方式获得35个反应项目，由经过训练并熟悉问卷评估的方法的心理学专业的研究生和老师对这些项目进行整理、合并，最终得到20个题目的家风问卷，家风问卷涵盖了，家庭关系、人际交往、个人品质等方面。问卷采用5点计分(1 = 完全不符合，5 = 完全符合)，分数越高表明家风建设越好。 2) 道德行为自我管理问卷，也就是德性践行度问卷(唐芳贵，岑国桢，2009)，问卷由30道题目组成，反映道德素质高的题目15个，反映道德素质低的题目15个，采用7点评分的方式对每个题目从认知和行为两方面赋值，形成认知评分和行为评分，分别除以7得到认知度和行为度评分，认知度乘以行为度的积是德性践行度。问卷的内部一致性系数α为0.83。 2.3. 资料处理 对调查所得数据，首先报告调查群体的家风建设和道德行为管理的总体情况，然后考察家风、道德行为与问卷中所涉及的三个人口学变量(性别、专业、家庭居住地)的关系，最后分析大学生家风建设与道德行为的关系。数据采用SPSS21.0软件包进行整理和分析。
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user: 4. 讨论 4.1. 家风问卷 在所有的家风中，孝敬父母一项的得分最高，孝文化扎根在中国传统的文化之中，孝文化涉及中国人生活的方方面面，成为中国人传统文化中最核心的一部分(何建良，杨向荣，2013)，最近由中国青年报进行的一项网上调查也显示，71.7%的受访者认为家风家训应包含“孝敬父母”。 中国传统文化非常注重孝道，以孝为核心的道德理念是中国传统文化的一大特点，它贯穿了华夏上下几千年的历史，被历代圣人先哲沿用改造，也成为个人安身立命处世的准则，中国传统文化可谓是建立在孝的基础上。 4.2. 道德行为管理问卷 在反应道德素质高的行为中，大学生德性践行度高的行为有四个，主动偿还借贷(最好)、学习场所主动避免手机干扰旁人、公共场合自觉排队、对所承诺的事想办法做得最好，说明在反应道德素质高的行为中也是大学生践行度比较高的行为，做到了知行统一。 在反应道德素质低的行为中，德性践行度高的5个行为由高到低依次为：撕毁图书馆书页据为己用(最好)、听报告时高声讨论、私自翻看他人东西、休息时间在宿舍喧哗、上自习时讨论问题影响同学。这表明，这5种行为的道德特征明显，易触发大学生的道德审视，并且只有在少数人身上或在少数情景下发生，大多数人在大多数的情景下没有此类行为表现。 在德性践行度低的行为中，属于正面行为的有，上课时主动擦黑板(最不好)、主动帮助自己的竞争对手、救助路遇的病人、积极参加志愿者活动、记得家人生日并主动问候。其中，救助路遇的病人是属于认知程度高、行为水平低的知行脱节行为，表明大学生一方面认为救助路遇的病人是一种道德素质高的行为，另一方面自己做的并不好。上课时主动擦黑板、主动帮助自己的竞争对手、积极参加志愿者活动这三种行为属于认知水平不高，行为水平低，表明大学生的道德判断和道德评价出现偏差，偏离社会基本道德规范的主流认识，把这些行为看作是道德意义不明显的行为，导致德性践行度低。 属于负面行为的有：找关系入党(最不好)、上色情网站、随意弃置已选好的超市货物、践踏草坪、很少打扫寝室卫生。其中，找关系入党、随意弃置已选好的超市货物、很少打扫寝室卫生三种行为属于认知水平低，行为水平低。这表明对这些日常生活中比较常见的行为，大学生存在这并不把他们视作不道德行为的倾向，似乎他们与道德无关，也不需要进行道德自我管理。可见，受社会不良风气的负面影响，一些大学生的道德认知还存在这是非观念不清和一定程度偏差的情况，他们的道德发张尚未相对稳定和完全成熟。 4.3. 家风问卷与道德行为管理问卷 家风家教对大学生的道德教育有持久的影响，主要是通过父母来实施的。大学生成长过程中虽然会在学校度过相当长的一段学习时间，而且还接纳着很多老师的学校教育，但是学校教育只是阶段性的教育，唯独家里的父母对青少年的道德教育才是最久远的、持续性的。 家风家教是对大学生最直接的道德教育，无论是学校教育还是社会教育都对大学生的道德教育有着不同程度的影响，然而家庭教育才是最基本，最直接、也是其最容易接受的教育形式。家风家教的影响是潜移默化的，对子女的教育也是在不知不觉中进行的。接下来具体分析家风与道德的关系。 1) 交友之道与道德行为。同伴之间的相互作用会影响学生的道德行为，其影响通过对榜样的模仿和同伴团体的从众实现。同伴团体是影响学生道德行为的一种典型社会力量，在一项有关在违反规则行为的研究中，发现学生同伴团体的从众在13岁以前一直占优势，到17岁才开始降下来(陈欣银，时蓉华，1987)，可见同伴关系在学生的行为中起到很大的作用。 2) 家庭权威与道德行为：以家庭权威为基础的家风模式有其合理性，它让人们按照传统规范做事情，为培育子女的道德认知和道德行为有积极作用。 在学生道德教育的历史上，人类社会经历过习俗性德育、神秘性德育、权威式德育、民主式德育等各种阶段，无论哪个阶段的德育，事实上从来就没有离开过权威这个基础(万峰，林樟杰，2007)。 社会规范中的权威来自人类社会发展所传承下来的社会公共的道德规范。这种道德习惯大到社会公理、小到家规家法，代代相传。凭借社会舆论的和人们的道德良知，很难不服从，否则就可能会付出代价。 3) 诚实守信、乐于助人、夫妻和睦、照顾弱小、感恩报恩、与人为善、乐善好施、爱国爱党、遵纪守法与道德行为。家风的上面几条属于社会主义核心价值观的范畴，党的十八大提出社会主义核心价值观，包括国家、社会、公民三个层面，在公民道德规范方面提倡爱国、敬业、诚信、友善，(诚实守信、乐于助人、夫妻和睦、照顾弱小、感恩报恩、与人为善、乐善好施、爱国爱党、遵纪守法)，可以分别归入爱国、诚信、友善三个范畴中，社会主义核心价值观中，诸如“诚信、友善、爱国”等概念，都来自于我们中华民族的传统美德，是传统美德的凝练与发展。因而社会主义核心价值观中对公民层面的要求与学生的道德认知和道德行为存在紧密的联系。 4) 孝敬父母、谦虚低调、读书为本、明辨是非与道德行为。孝敬父母、谦虚低调、读书为本、明辨是非，属于中国传统文化中的一部分，中国传统道德特别重视“知“与”行“的统一，孔子认为衡量一个人品德的好坏，不但要听其言更应观其行。 中国传统文化，重视人的教育，看重高尚精神境界，注重品格修养而言，对当代大学生人格的塑造有重要的现实意义，它提倡的积极进取、刚健自强的人格理论是我们应当继承和吸取的。中国传统文化中的优秀道德传统，是中华民族的精神结晶，它在中华民族发展过程中起到了稳定社会秩序，改变社会道德风尚，培养人们良好的道德品质，增强民族凝聚力和向心力的作用(赵峰，2007)。 5) 家庭民主与道德行为。在个体道德行为的形成和发展过程中，父母教养方式是一个非常重要的影响因素，父母的理解、关心支持会使儿童表现出更多的道德行为。 我国研究者肖文娥等人(2002)对初中学生的品德发展状况与其父母教养方式的关系做了深入研究，结果也发现父母教养方式对不同群体学生品德发展的影响模式不同，有利于学生品德发展的理想的父母教养方式是父母充分的情感温暖与理解、父亲的不惩罚严厉和母亲的不拒绝否认。 凌怀燕等(2007)以高职学生为研究对象，结果发现：高职学生的诚信心理存在显著的年级差异，父母教养方式与高职学生诚信心理发展密切相关，父亲的拒绝否认、偏爱被试对诚信心理发展有一定的负向预测作用。可见的民主和谐的家庭氛围有利于学生的道德认知和道德行为的培养。
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user: 5. 小结 本研究运用家风问卷和道德行为自我管理问卷考察大学生家风与道德行为自我管理之间的关系。在家风问卷上，大学生排名前五的家风是孝敬父母、感恩报恩、与人为善、明辨是非以及读书为本。 在道德行为自我管理问卷上，在反应道德素质高的行为中，德性践行度高的行为是主动偿还借贷、学习场所主动避免手机干扰旁人、公共场合自觉排队、对所承诺的事想办法做得最好、在阅览室看完书后放回原位；在反应道德素质低的行为中，德性践行度高的行为有撕毁图书馆书页据为己用、听报告时高声讨论、私自翻看他人东西、休息时间在宿舍喧哗、上自习时讨论问题影响同学。 家风与道德认知、道德行为、道德践行存在显著的正相关，即好的家风氛围，成长与其中的子女会梳理较好的道德观，也更趋向与知行合一。同时，家风建设好的学生的道德认知、道德行为以及道德践行要好于家风建设不良的学生。
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user: 摘 要 本文统计了甲醇制氢生产系统在生产过程中常见故障，对故障发生的原因进行了分析，并提出了对应处理措施。 关键词 :甲醇制氢，故障分析，处理措施 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着全球气候变暖，石油资源逐渐枯竭和能源价格不断上涨，人类环保意识的不断加强，作为无碳绿色新能源，零污染的氢气越来越受到重视 [ 1 ]，而氢气的获取途径中，甲醇制氢由于具备投资成本低廉、原料来源丰富以及生产过程工艺流程简单等优势，获得广泛应用。 甲醇制氢生产设备运行过程，涉及导热油循环系统、甲醇蒸气转化系统、变压吸附(PSA: Pressure Swing Adsorption，以下简称PSA系统)系统等工艺过程，生产过程额中任何一个环节发生故障，则直接影响后续工艺过程的正常生产。 本文针对甲醇制氢生产过程的各个环节易发生的故障及其该故障导致的产品质量问题进行了分析，并提出了对应的纠正预防措施。
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user: 3. 总结 针对设备运行状况，总结历史数据，统计了零部件运行更新时间表(详见表2)和零部件库存备份表(详见表3)。 Table 2 Parts operation update schedul 零部件名称 更新或检修频率 备注 原料液泵单向阀 4月/次 循环液泵单向阀 4月/次 循环液泵 8月/次 机械润滑油 6月/次 原料液泵水封 12月/次 表2. 零部件运行更新时间表 Table 3 Spare parts inventory backup tabl 零部件名称 更新或检修频率 库存备份 备注 气动程控阀密封圈 6月/次 用3备1 气动程控阀润滑脂 6月/次 用5备1 气动程控阀 3月/次 用3备1 气动程控阀成套密封圈 3月/次 用2备1 火焰检测器 1月/次 —— 风门控制集成电路板 6月/次 —— 安全阀 6月/次 用3备1 二位三通电磁阀 6月/次 用2备1 控制系统备份 12月/次 —— 火花塞 6月/次 用2备1 工控机 日检 用1备1 不间断电源备份 6月/次 用1备1 油泵总成备份 6月/次 用2备1 各型号阀门备份 6月/次 用3备1 导热油每年按需补充 12月/次 用6备1 各型号四氟垫 6月/次 用4备1 石墨金属缠绕垫备份 检修时 用5备1 各型号螺栓螺母备份 检修时 用5备1 IO站安全栅 检修时 用5备1 表3. 零部件库存备份表
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user: 4. 结论 通过生产过程中的不断分析与统计，总结出一套常见故障的排障方法和可靠实用的零备件更新时间表，为甲醇制氢生产顺利运行奠定技术基础。
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user: 摘 要 注意缺陷多动障碍(attention deficit hyperactivity disorder， ADHD)是儿童时期常见的行为障碍，主要表现为注意缺陷、多动以及冲动行为等。目前对ADHD进行了大量研究，但其内在发病机制尚不完全清楚，已有研究支持ADHD儿童存在执行功能缺陷。Barkley综合了多个执行功能理论模型与神经生物学研究，并结合大量反应抑制实证研究结果，提出了反应抑制模型理论。该理论认为反应抑制是ADHD的核心缺陷，ADHD主要表现为个体的抑制功能损伤。本研究综合国内外大量研究，基于Barkley的反应抑制模型，将从反应抑制三种成分的缺陷特征进分析。 关键词 :注意缺陷多动障碍，反应抑制模型 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 注意缺陷多动障碍(attention deficit hyperactivity disorder， ADHD)又称多动症，是儿童期最为常见的神经发育性疾病之一，主要症状包括注意缺陷、活动过多和冲动，常伴有学习困难、认知功能和品行障碍等。症状可持续至成年，给患者的学业，情感，生活等带来了极大的困难，引起了家长和社会的广泛关注。目前，全球学龄儿童ADHD发病率为5%~7%，但ADHD发病机制和原因尚不清楚，一般认为该病是由生物—心理—社会等多因素交互作用引起(Willcutt， 2012)。 1997年Barkley提出了反应抑制模型，该模型主要由六个方面构成：反应抑制、工作记忆、情感动机控制、语言内化、重构和行为控制。大部分理论研究认为ADHD的核心是执行功能障碍，而反应抑制是执行功能中最重要的一个部分。反应抑制指大脑加工信息时，为达成目标，选择部分相关信息阻止其他无关信息输入的过程。Barkley认为，反应抑制缺陷是ADHD的核心缺损，反应抑制的缺损导致其他几个方面损伤，从而减少了对目标相关行为和自我导向行为的控制，进而导致了注意缺损、多动和冲动行为。反应抑制分为三种成分，即优势反应抑制(inhibition of prepotent responses)、持续反应抑制(stopping of ongoing responses given feedback on errors)和干扰反应抑制(interference control)，这三种反应抑制成分对个体的自我调节具有重要意义(Barkley， 1997)。
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user: 2. ADHD的行为表现 多动症的患儿多有注意力不集中、自控能力差和活动过多等临床表现，这不仅影响儿童自身的健康成长，也给学校、家庭和社会带来了许多不良的影响。ADHD儿童主要的行为表现有以下几方面：① 注意力不易集中这类患者注意力很难集中，一方面难以根据任务要求自觉地把注意力集中在目标上，比如上课时不能专心听讲，东张西望；另一方面又容易被外界刺激吸引，将注意力转向无关事物，比如做作业时边做边玩，心不在焉。② 多动这类患者不分场合，特别好动。比如课堂上坐立不安，敲桌子，摇椅子，小动作不断。这类孩子胆大不避危险，情绪激动时，可出现打架斗殴等不良行为。③ 冲动这类患者行动前缺乏思考，冲动任性，不计后果。这种不自控的行为往往令儿童不易合群，造成社交困难。④ 学习困难由于患者注意力难以集中，上课不注意听讲，做作业马虎，存在较多错误，这类患者的成绩不稳定，波动较大。
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user: 3. ADHD的抑制功能障碍 3.1. 优势反应抑制缺陷 已有的研究证实了ADHD儿童存在优势反应抑制缺陷。优势反应抑制是抑制原来已经形成的优先反应。常用研究任务是抑制冲突任务。任务第一部分让被试对目标形成优势反应，第二部分要求被试抑制先前形成的优势反应，评价指标是第二部分任务的错误率。Brocki等(2008)采用抑制冲突任务对31名混合型ADHD儿童和34名正常儿童进行测验，结果显示两组错误率之间存在显著差异(p < 0.05)。Slaats-Willemse et al. (2003)采用抑制冲突任务对ADHD儿童的优势反应抑制进行探讨，结果显示ADHD儿童的错误率明显高于正常儿童(p < 0.05)。蓝慧燕(2014)，韩煜昉(2019)采用抑制冲突任务来比较ADHD儿童与正常儿童，结果都显示ADHD儿童的错误率显著高于正常儿童(p < 0.001， p < 0.05)。以上结果都说明，ADHD儿童优势反应抑制能力受损，ADHD儿童确实存在反应抑制缺陷。目前关于ADHD优势反应抑制的研究较少，结果或不具代表性，对ADHD儿童优势反应抑制缺陷的研究需经过反复证实，采用更有效的任务，寻找更直接客观的实验工具进行深入研究。 3.2. 持续反应抑制缺陷 部分研究表明，ADHD儿童存在持续反应抑制缺陷。持续反应抑制是阻止当下正在进行的反应。常用研究任务是Go-No/go任务和信号—停止任务。任务要求被试对目标刺激进行按键反应，当听见停止信号(出现的频率为25%)时立即停止正在进行的反应，评价指标是停止信号出现时任务的错误率。王勇慧等(2005)，张微等(2016)采用信号—停止任务比较ADHD儿童与正常儿童，结果显示ADHD儿童的反应错误率均明显高于正常儿童(p < 0.001， p < 0.05)。Overtoom et al. (2002)，Oosterlaan et al. (1998)采用信号—停止任务，结果发现ADHD儿童的反应时显著长于正常儿童(p < 0.01， p < 0.0001)。Schachar等(2000)使用信号—停止任务，对比了3组异常儿童(ADHD患儿与两组患有其他疾病的儿童)与正常儿童在任务中的成绩，结果发现对比正常儿童，ADHD组儿童停止任务的错误数明显增多，且ADHD患儿表现出更明显的冲动性。Xiao等(2012)采用Go-No/Go任务对16名ADHD儿童和16名正常儿童进行研究发现两组被试在Go-No/Go任务的虚报率(p < 0.05)和反应时(p < 0.01)存在显著差异。 也有研究认为，ADHD儿童并非都存在持续反应抑制缺陷，反应抑制缺陷不是ADHD的主要认知损伤。Purvis & Tannock (2000)采用信号—停止任务研究ADHD儿童的反应抑制特征，研究结果显示，仅有36%的ADHD儿童表现出持续反应抑制方面的缺陷，大部分ADHD儿童持续反应抑制能力正常。Nigg et al. (2005)通过信号—停止任务对287名ADHD和600名正常儿童进行大样本研究发现，只有50%的ADHD儿童表现出反应抑制缺陷。杨斌让等(2011)，张微等(2008)认为，ADHD组儿童在信号—停止任务中的反应时和错误率与正常儿童不存在差异。 研究结果不一致的原因可能是：首先，大多数研究采用一种任务(信号—停止任务)对ADHD进行研究，研究的是反应抑制的一种成分，但信号—停止任务测出来的可能包含其他成分，不同成分所涉及的加工过程可能有所不同；且不同研究者做的反应抑制成分研究，因被试筛选标准不一、文化差异等原因无法直接进行比较。其次，反应抑制缺陷是否为ADHD独有的特征，一直存在争议。Logan (1985)的“竞争模型”对信号—停止任务提出了一种解释，Logan等(1998)认为在信号—停止任务中，抑制反应的成功比率是“反应”加工和“停止”加工之间竞争的产物。如果“反应”加工快于“停止”加工，个体就做出了反应；如果“停止”加工快于“反应”加工，反应就能被抑制住。因此，ADHD患者是否一定存在反应抑制缺陷，还需要进一步研究。最后，针对ADHD的反应抑制缺陷理论，状态调节理论认为个体的激活状态对反应的影响很重要。激活状态是指对即将进行的动作反应的准备。激活状态受刺激出现速率的影响，激活过度和激活不够都会造成反应不准确。被试需要自我调节他们的状态达到对刺激的最佳适应并且维持这种良好的反应激活。Meere et al. (1999)认为，ADHD并非反应抑制能力落后，而是不能根据任务需要调节并维持最佳的反应状态，ADHD儿童很容易过度激活，或者激活程度不够，从而导致了抑制能力减弱。ADHD在信号—停止任务上表现出抑制缺陷，是确实执行功能受损，还是其缓慢的认知加工速度亦或是其状态调节与维持的缺陷，仍然需要进一步探索。 3.3. 干扰反应抑制缺陷 目前，一些研究支持ADHD儿童存在干扰反应抑制缺陷。干扰反应抑制是指在信息加工过程中，忽略与目标竞争的信息，干扰反应抑制能力受损的人易受目标外的信息干扰(Brassell et al.， 2015)。研究干扰抑制的范式主要包括Stroop任务，Simon任务和Flanker任务。其中Stroop任务是最常用的经典范式，任务要求被试忽略目标任务以外的干扰因素，评价指标是被试在存在干扰因素条件下的反应时和错误率。Savitz和Jansen (2003)通过Stroop测验对36名ADHD儿童和46名正常儿童的正确率进行比较，发现正常儿童要明显优于ADHD儿童。Houghton et al. (1999)采用Stroop测验等任务对32名注意缺陷型ADHD、62名混合型ADHD和28名正常儿童进行研究，结果显示在反应抑制能力上混合型ADHD儿童与正常儿童组有显著差异(p < 0.05)。国内学者张跃兵等(2010)采用Stroop任务对114名ADHD儿童和76名正常儿童的反应抑制进行评定，结果显示ADHD儿童的错误率明显高于正常儿童(p < 0.01)。李建英等(2005)采用Stroop任务研究患有ADHD的儿童和正常对照组儿童的干扰抑制能力差异，结果发现ADHD儿童完成字义与字色相矛盾的字色命名时间较正常对照组儿童明显延长(p < 0.05)。姚静等(2014)，帅澜等(2006)的研究同样采用Stroop任务，证实了ADHD儿童存在明显的反应抑制缺陷。 同时，一些研究不支持ADHD儿童存在干扰反应抑制缺陷。Perugini等(2000)，Xiao等(2012)以ADHD儿童和正常儿童为被试进行Stroop测验，两项结果都表明ADHD儿童在错误率和反应时上，与正常儿童之间的差异都不显著。Brocki等(2008)采用Stroop任务对31名混合型ADHD儿童和34名正常儿童进行测验，结果发现在Stroop任务中两组被试之间差异不显著。研究结论不一的可能原因是Stroop任务并不一定能对ADHD儿童和其他临床对照儿童进行有效区分，Van Mourik等(2005)对17篇关于ADHD参加Stroop任务的文章进行元分析，发现Stroop任务的结果并不能作为证明ADHD儿童存在反应抑制缺陷的有效指标。Stroop任务中掺杂了额外的认知功能变量(语音加工，屠雯静(2010))，对测量ADHD的干扰控制不敏感，可能会对结果具有干扰性。