DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 方法设计 2.1. 总体思路 前期准备工作中，拍摄获取岩石表面RGB图像，利用数字图像处理技术对该图像进行增强操作和分割处理，以消除图像噪音和背景光照不均匀，并突出岩石表面裂缝的主要特征。建立BP神经网络模型，通过训练样本对网络进行训练，用实际岩石裂缝图像验证网络的有效性，得到最终的岩石裂缝RGB图像，该图像像素规模较大、裂缝数量较多、裂缝空间关系复杂。 关键问题在于如何精确、高效地提取岩石裂缝线状要素像素坐标，本文针对八邻域追踪算法存在大量计算冗余问题，提出并使用基于OpenCV区域定位融合八邻域追踪的方法，总体实验设计如图1。 图1. 总体实验设计 使用获取到的岩石裂缝图像，对其进行图像预处理，将裂缝图像最终转为易于计算的二值图像。利用本文提出方法进行像素坐标的提取，并保存输出提取坐标。使用原始八邻域追踪算法、图像分块法和本文方法测试不同像素大小和不同裂缝数量的裂缝图片，通过测试识别速度和识别效果，来验证提出方法的实用性和可行性。 2.2. 二值图像线状要素坐标识别方法 2.2.1. 图像预处理 图像预处理环节主要包含三个部分：图像灰度化、图像二值化和图像细化。 图像灰度化处理是将彩色图像转化为灰度图像。处理三个通道的数据比较复杂，且计算量大，灰度化将裂缝RGB图像变为单通道图像，简化矩阵运算。二值化对灰度图像进行处理，使用最大类间方差(OTSU)，自适应确定阈值，将图像中白色部分(线状目标)像素值变为255，黑色部分(图像背景)像素值变为0，便于八邻域追踪查找像素坐标，并将查询到的白色线状要素像素值置为0，避免重复查找。细化又称为提取骨架，通过对裂缝图像进行细化，得到较为平滑的单像素宽度裂缝线条。 2.2.2. 基于OpenCV的线状要素轮廓定位 轮廓定位是一种轮廓扫描技术，可以得到线状目标的具体位置，便于接下来对定位目标提取、分析。OpenCV是具有强大图像和矩阵运算能力的开源计算机视觉库，可实现图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法，是二次开发的理想工具 [ 10 ]。本文采用OpenCV中findContour方法来检测裂缝图像中线状要素的轮廓。 findContour方法中主要包含以下参数。 参数1：image，输入图像类型，即预处理中的二值裂缝图像。 参数2：contours，保存检测的轮廓对象，轮廓对象为一个个点向量，存储到Point类型的vector中。 参数3：mode，轮廓的检索模式。本文只需要检测线状要素的外部轮廓，故采用CV_RETR_EXTERNAL方法。 参数4：method，轮廓近似方法。用八邻域提取像素坐标时，避免遗漏线状要素与检测轮廓重合的像素坐标点，影响识别裂缝的完整性，故使用CV_CHAIN_APPROX_NONE方法，存储所有的轮廓坐标信息。 2.2.3. 八邻域追踪算法 八邻域追踪算法的基本步骤包含：(1) 在单像素宽度的二值图像基础上，遍历图像像素(从上到下，从左到右)，寻找起始点P0 (白色线条点)；(2) 在起始点的八邻域范围内查找下一个点P1 (起始点不一定是线条端点，所以分别向两边进行查找)；(3) 将找到的点像素值设为0 (即将找到线条颜色置为背景色)，并保存该点坐标；(4) 重复步骤(2)~(3)，直到八邻域内没有找到下一个白色点，表示一端搜索结束；(5) 重复上述步骤直到图像内所有线条遍历完毕。 八邻域追踪算法在查找下一个点时会更新记录当前点搜索方向currFlag，在下一次使用八邻域遍历搜索时，会避免与上一次遍历重复，减少无用的计算。如图2。 图2. 八邻域逆时针搜索 当前起始点P0为红色3，逆时针遍历一次后找到P1 (黑7)。上图八邻域搜索为0~7逆时针方向，第一次找到P1，意味着黑色0~6不存在像素点，第二次遍历时，因为P0、黑色0和6位置与红色2、3、4重合，不需再次遍历，故第二次遍历从5方向开始，减少了搜索次数(顺时针方向搜索同理)。
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user: 3. 实验过程及结果 3.1. 算法实现 针对传统八邻域追踪过程中运算量大，易产生计算冗余，在处理复杂图像的情况下，时间消耗较大，提出了一种基于OpenCV的二值图像线状要素坐标识别方法，算法流程图如图3。传统八邻域算法在提取像素坐标，搜索顺序是从左到右，从上到下，每搜索结束一条线状要素，会再次从整幅图像首坐标开始搜索。若一幅二值图像有N条线状要素，则全部搜索结束，会从图像坐标起始点开始搜索N次，直到全图线状要素搜索完毕。本文方法在搜索之前，在八邻域算法中融入OpenCV的轮廓定位，首先确定每条线状要素的坐标范围，在坐标范围内开始搜索，一幅图像搜索结束只需搜索一次，且裂缝数量越多，搜索量相对会越小。 使用前期工作中的岩石裂缝RGB图像，具体的工作流程如下： ① 使用opencv对图像进行预处理，调用OpenCV中的cvtColor函数对读取图像进行灰度化，调用OpenCV中的threshold函数对灰度化图像进行二值化处理，具体函数细节如下： cvtColor(srcImg， srcImg， COLOR_BGR2GRAY);//灰度化 threshold(srcImg， srcImg， 100， 255， THRESH_BINARY); //二值化 ② 获取每个轮廓对角坐标信息，调用boundingRect函数，该函数有四个返回值x，y，w，h，分别对应轮廓左上角x，y坐标和轮廓的宽高，(x+w，y+h)即对应右下角坐标值，通过这些返回值可以计算出轮廓的坐标范围。 ③ 轮廓内八邻域搜索，首先判断像素坐标是否在轮廓范围内，如果在搜索范围内，则进行八邻域追踪像素坐标。判断代码(伪代码)如下： if (当前坐标在轮廓范围内) for (当前线条外接矩形行数>i) 指针指向第i行 for (当前线条外接矩形列数>j) 获取第i行第j列像素坐标 if (当前像素坐标等于255) 获取该点坐标，并将像素值置为0 end end ④ 保存提取的像素坐标 ⑤ 输出识别的RGB裂缝图像文件 图3. 算法流程图 3.2. 结果分析 在操作平台：AMD A10-7400P Radeon R6，CPU四核，2.5 GHz，Visual Studio 2019上分别使用原八邻域算法、图像分块法、本文提出方法进行裂缝二值图像像素坐标提取，对比不同方法的识别效果和时间消耗。 三种方法图像识别效果测试结果(部分图像)如图4。 从图4中可以看出，在最终提取效果上，图像分块法和本文方法整体上相似。但是图像分块法在分块处，会造成连续线状要素像素点断裂，影响最终效果(断裂放大图如图5)；本文方法首先定位要素坐标范围，在线状要素框内识别，未对图像进行分割，保留了原图像的要素形状完整性。 测试不同裂缝规模图像的时间消耗，每个图像取三次计算时间的平均值。三个方法时间消耗测试结果如图6。 图4. 测试结果图 图5. 连续线状要素断裂示意图 图6. 三种方法时间对比图 在同等硬件条件上，计算用时和原方法相比较，图像分块(CPU为四核，图像分为四块)运算速度降低了一半左右。本文提出方法在测试过程中，结果如图6，第三组提取时间节省了85.26%，第四组节省了91.17%，第五组甚至达到了96.39%。可以看出，随着图像分辨率越大，图像中需要处理的数据越多，时间上消耗差别就会越大，越体现出本文方法的优越性。
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user: 4. 结论 本文提出的基于OpenCV的二值图像线状要素坐标识别方法，采用Visual C++语言将轮廓定位融入八邻域追踪算法，降低了原算法的计算冗余，对于图像规模较大的裂缝图像，可以快速获取得到其像素坐标。 利用OpenCV强大的矩阵运算能力，使用轮廓定位，而不将图像进行分块，保证像素坐标提取完整性前提下，极大地提高了运行速度。
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user: 摘要 为了最大化地利用区块链带来的创新功能，又能驾驭区块链应用给央行货币这一传统中心化体系带来的挑战和冲击，以满足中心化管理的需要。本研究将尝试从中国人民银行推出的数字货币DC/EP的架构分析入手，探讨基于区块链的数字货币如何应用于央行法定数字货币及其支付体系外沿的可行性方案，并得出使用区块链并不一定就会是以中心化管理为主要特征的央行数字货币的阻碍，相反还会成为其进入不同市场应用的架构基础和和现有方案的有益补充等结论。本研究创新性地提出了基于默克尔树(Merkle Tree)的扩展C-Tree，为央行数字货币基于区块链的实现提供了一个技术基础。在C-Tree基础上，本研究构建了一个双层区块链系统，使得数字货币系统能够满足央行的各种要求。本研究对法定数字货币方案研究有着推动作用。
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user: 1. 引言 虽然发达国家掀起的反无现金社会的运动此起彼伏，从未真正平息，但由私营部门、商业银行、非银金融机构、金融科技公司等创造的数字化的货币形式却越来越广泛地应用于日常支付并深刻地改变着整个支付市场。据统计，电子支付市场的交易总值预计在2020年将超过4.4万亿美元，其中中国市场贡献了约1.9万亿美元，并将以每年17%的增长率增长至2024年 [ 1 ]。 基于区块链的加密货币 [ 2 ] (crypto currency)，特别是稳定币，对现有的货币系统带来了新的挑战和思想碰撞。与电子支付创造的所谓数字现金(digital cash)不同，加密货币相对独立于各国的法定货币体系之外，更多地代表在社会经济活动中产生的数字资产及其价值载体。而稳定币在加密货币的生态中扮演价值之锚的角色，它既是数字资产(crypto assets)与传统价值市场交换的桥梁，也是其计价单位。加密社区、大型金融机构和科技巨头越来越多地认识到稳定币的这些特质，并能够围绕稳定币建立其领域内的金融生态。 一些稳定币已经开始建立起强大的影响力。例如Tether公司发行的USDT，市值已超133亿美元。金融巨头摩根大通银行发行的JPM Coin，已成为全球最大企业支付场景中的支付记账凭证。当然，给各国央行带来前所未有压力的还是互联网科技巨头脸书(Facebook)的Libra [ 3 ] 项目对未来主权货币可能产生的影响。因此世界各国央行的数字货币CBDC (Central Bank Digital Currency)或者DC/EP (Digital Currency Electronic Payment)的研究进入快车道，各种消息不断涌现。但除了瑞典推出的e-krona已于2020年2月宣布开始测试外，世界主要经济体的央行仍在对是否研制CBDC或如何架构其CBDC展开讨论。从这个角度看，中国人民银行推出的DC/EP方案已经走在了前面。 在这样一种态势下，各国央行发展CBDC或DC/EP的共同的目标十分清晰。首先，面对越来越数字化的全球经济，央行数字货币不可避免地要超越私营部门向本区域乃至更广阔的范围提供更安全、更稳定、更受信赖的货币以及与之相关的支付方案。其次，央行数字货币肩负着维护货币财政乃至金融经济稳定的任务。任何法定数字货币均不可能完全替代其他形式的法币，那么各国央行对其数字货币与现行支付体系的互操作性均有不同程度的要求。因而，基于对当下和可预见将来的货币市场的理解，各国央行对CBDC的探讨也体现出对其功能性和架构设计的不同要求。这其中最引人注目的是各国CBDC从技术上是否选用区块链技术来达到某种数字支付方案的目标，如去中心化体系可能带来的更强的抗风险能力和可信度，非对称加密和点对点支付对个人隐私和商业机密的保护，以及通过智能合约发展出的可编程货币等 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]。CBDC或DC/EP如何设计，是否使用区块链，取决于在使用区块链的时候做到趋利避害，既能最大化地利用区块链带来的创新功能，又能驾驭区块链应用给央行货币这一传统中心化体系带来的挑战和冲击，以满足中心化管理的需要。 本文将尝试从中国人民银行推出的数字货币DC/EP的架构分析入手，探讨基于区块链的数字货币如何应用于央行法定数字货币及其支付体系外沿的可行性方案。本研究创新性地提出了基于默克尔树(Merkle Tree)的扩展C-Tree，为央行数字货币基于区块链的实现提供了一个技术基础。在C-Tree基础上，本研究构建了一个双层区块链系统，使得数字货币系统能够满足央行的各种要求。
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user: 2. 中国人民银行推出的数字货币DC/EP 中国市场在电子支付的领域实际已处于领先地位，也许正是因为私营部门发展起来的移动支付已经基本形成一种金融基础设施，人民银行不直接向公众发行数字货币，将采用双层运营体系，即人民银行先把数字货币兑换给银行或其他运营机构，再由这些机构兑换给公众。 DC/EP是对M0的替代，必须满足现有的现金所能完成的全部重要功能，同时能够更加有效地满足当前及未来在金融领域对数字货币的需求(图1)。 图1. 未来在金融领域对数字货币的需求 为了满足上述的要求，也为了充分发挥已有的基础设施、金融和商业机构的积极性并减少对金融体系的冲击，DC/EP在研发之初就提出了一些指导性的设计思路，包括：不预先选定某个技术，既包括现有的移动支付，也包括区块链和分布式账本(DLT)类加密数字货币系统；不同体系的技术并行发展，在确保安全的同时可达超高频吞吐量等。 2019年8月，人民银行支付结算司副司长穆长春在第三届中国金融四十人论坛上明确指出，在双层运营体系安排下仍要坚持中心化的管理模式。加密资产的自然属性就是去中心化，但央行数字货币一定要坚持中心化的管理模式 [ 7 ] [ 8 ]。
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user: 3. 基于区块链的数字货币解决方案 我们认为单纯的中心化或去中心化架构都无法满足以上功能要求。如同阴在阳之内不在阳之对，中心化与去中心化从来不是不可兼容的矛和盾，而是对立统一的有机复杂系统。当今对最前沿的区块链网络体系的架构思考纷纷在探讨如何在保持中心化带来高效率的同时，避免其带来的可靠性的不足。 传统的区块链更加侧重去中心化，而去中心化并不是银弹，不能够寄希望它来解决一切问题。相反的，是否选择去中心化是需要和当前场景的主要矛盾相符合，如果当对公平或者透明的诉求成为了主要矛盾，那么去中心化将是一个不错的解决方法。但是在当前很多领域中，对效率的需求还是主要矛盾，所以在这些场景下，采用去中心化效果并不是会很好，反而会起到不断消耗的反作用。 我们提出的数字货币方案是一个分层架构方案(图2)，其主旨是在维持现有的商业银行和央行双层逻辑的基础上，扩大商业银行这一层的覆盖范围，可以将符合监管要求的本国科技企业、机构都纳入到总体设计中，同时可以将覆盖范围扩展到一带一路国家和地区的企业和机构等，使得DC/EP的覆盖范围更广，使用更加灵活，场景更加丰富，同时促进人民币的国际化，促进一带一路的深度整合。 图2. 分层架构数字货币方案架构 这个方案的分层设计体现在金融管理规则安排和技术架构两个方面。金融管理规则安排的分层架构指，在央行这一层，构建一个基于区块链的联盟链系统(图3)。这个联盟链的共识节点可以包括央行，以及经严格审批可以加入的金融机构。其他的所有符合监管要求的企业、银行、金融机构都可以是这个联盟链的用户。在这个联盟链系统中，中国央行推出人民币数字结算货币，这个数字结算货币并不是直接让大众使用，而是用于联盟链用户之间的跨行转账、调整保证金额度等。 每个联盟链的用户(金融机构)，可以根据各自的条件和资格，发行统一标准的DC/EP。每个金融机构必须根据不同的监管要求，实现在保证金基础上的DC/EP的份额的严格控制。其中的具体配比和管理规则可以通过在联盟链中部署的保证金智能合约/货币互换智能合约来实现。任何一个金融机构在任何时候的存量必须满足智能合约的规则。当某个金融机构发生挤兑危机时，其DC/EP的用户可以选择其他有信用的金融机构进行兑付。为保证这些兑付可以高效快速并正确执行，我们提供的法定数字货币架构体系设计了以下功能： 1) 每个DC/EP的发行都有最终锚定在央行联盟链上的哈希证明； 2) 每个DC/EP可以很方便地在任意一个金融机构被验证； 3) 保证金智能合约加上跨机构交易结算保证其他金融机构不受影响； 4) 基于分层结构的可扩展技术框架，可以保证短期内的大量交易请求得到快速执行。 作为央行维护的联盟链的上面一层，每个金融机构维护一个独立的可信账号系统(应用子链)。其可信账号系统必须保证： 1) 所有的金融机构之间的DC/EP是同质的，可以互相流通，不受发行金融机构的限制。甚至在发行金融机构破产的情况下，仍然可以从同类金融机构获得兑付。数字货币系统应保留这种兑付的功能，但具体兑付的规则和管理办法则可以根据实际情况写入相关的智能合约； 2) 发行金融机构的总量和存量，必须满足联盟链中的规则的严格保证，在出现问题的情况下被追责，并通过保证金兑付； 3) DC/EP系统能够满足上述所有技术要求。 图3. 法定数字货币架构体系设计方案思路
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user: 4. 基于区块链的数字货币的技术实现 Merkle树是区块链技术的重要组成部分。以区块链的通证体系为例，对于每个区块，当前块中的所有的交易，作为叶节点构建一个树状的数据结构。每个非叶节点是子节点的哈希。这样，根哈希可以完整性地表述当前区块的所有交易集合，可以用于确认和验证数据的一致性。当前的加密货币如比特币以太坊等都采用这样的数据结构。 如图4，采用Merkle树可以实现当前区块链上的加密货币的各种优点：无法篡改，无法伪造，交易即清算等。但是由于区块链是由一系列离散的区块串联而成的数据系统，对于某个通证/UTXO的有效性的检查，必须上溯整个区块链的历史区块，以验证其有效性后再作处理。因此，每个区块链上的共识节点都必须维护整个区块链的历史，并保证各个共识节点的Merkle树的一致性。由此衍生出的各种区块链共识协议即是如何有效地实现节点间信息的传递以达到全局一致。因此，采用Merkle树结构的区块链系统具有处理能力低、无法离线验证等缺点，并不适合央行数字货币需要的各种要求。 本研究创新性地提出了基于默克尔树(Merkle Tree)的扩展C-Tree，为央行数字货币基于区块链的实现提供了一个技术基础。 (一) C-Tree以及账户的技术实现 C-Tree (Complementary Tree)是基于默克尔树的扩展。与默克尔树不同，每个非叶节点除了具有子节点的哈希外，还有 一个伴随信息meta，并且这个meta信息符合某种设定的运算。 图4. 用于表示当前区块内的交易的Merkle树 如图5所示的C-Tree，其满足两个条件： For any non-leaf node: Hash i = hash(child_left i+1 ， child_right i+1 ) Meta i = Func(meta_left i+1 ， meta_right i+1 ) 图5. 默克尔树的扩展C-Tree 这里的Func可以是用户定义的函数，一个简单的例子是MinMax。每个meta信息包含子树所有id的(Min，Max)。这样可以通过C-Tree来快速获得整个子树的ID的范围。 另外一个例子是包含证明。每个Func用来计算当前子树的所有id的包含证明。例如可以采用零知识证明的算法。这样，用C-Tree构建的区块可以很方便地实现包含证明和非包含证明。 本研究采用一个排序的C-Tree，对页节点做特殊处理，使得左叶节点是键值，右叶节点是value值。整个树对键值进行排序。叶节点的父节点也做响应的特殊处理：最大最小值都是其叶节点的键值。Meta信息采用MinMax函数，可以获得子树的键值的范围。 从用户的角度出发，用户获得一个电子货币DC/EP，本质上就是一个C-Tree证明。C-Tree证明：从键/值开始上溯到根节点的路径加每个节点的兄弟节点组成的证明。例如图中阴影部分的值/哈希构成一个有效C-Tree证明。每个电子货币的用户需要合适的签名来使用这个货币，这是与区块链的通证的使用方式是一致的。 账号的具体实现方式是采用基于区块链的分布式账本技术。具体来讲，采用扩展的Merkle [ 9 ] 树，通过构建一个树状结构(C-Tree)，将当前的交易集合有效组织起来，并通过根哈希锚定在底层央行联盟链的方式，实现对细颗粒度的交易的可信记录。 (二) 支付系统 基于C-Tree我们可以构建一个支付系统。技术实现，由此构建起来的支付系统我们称为区域内快速支付系统(Intra-domain Fast Payment System， IDFP)，其具有高效的交易处理能力，也可以接受用户查询和支付请求。 直接对用户提供数字货币服务的是支付系统。支付系统就是对用户提交的交易请求进行响应并处理。技术上看，类似于区块链的实现方式，周期性地，将符合规则的用户请求打包，构建一个C-Tree的实例(图6)。C-Tree生成的周期可以1秒或者3秒，可以根据具体的使用场景灵活配置。每个C-Tree代表设定数额的数字货币以及总量。每个C-Tree的叶节点设置为数字货币的编号以及该编号所对应的所有者的历史记录。 图6. C-Tree的叶节点实例 初始化时所有的数字货币的所有者都是发行方。当支付给其他人时，需要追加接受方的公钥地址，以及原主人的合法签名。随着数字货币的转让次数增加，所有者的历史记录也相应增加。当某个编号的数字货币转移量超过某个设置值M (~1000)的时候，发行方可以在一个新的C-Tree里面的某个新的数字货币来替换原来的数字货币。 (三) 账号的区块链锚定 以C-Tree为基础的独立支付系统的可信度受到发行方自己的信用限制。为了实现整个支付网络中的可信度，需要将每个支付系统中的每个用户的数字货币在区块链上确权。因此，我们需要一个央行联盟链。每个支付系统将每个C-Tree的根哈希锚定在底层的央行联盟链上。锚定的根哈希，加上每个数字货币的C-Tree证明，使得每一个数字货币的有效性能够得到验证。当C-Tree中的的键值变化时，更新的根哈希周期性地记入到区块链中，实现对记录的连续确认。为了提高哈希存储的效率，聚合签名 [ 10 ] /零知识证明 [ 11 ] 可以用于C-Tree实现的优化。 每个发行方可以是商业银行，也可以是企业，或者某个行业。每个C-Tree对应一个底层央行联盟链中部署的合约，用于管理C-Tree的去中心化状态，包括C-Tree的币值、数量，编号范围，持续的根哈希记录。同时，此合约控制数字货币的发行、赎回、双花仲裁、跨发行方清算等功能。
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user: 5. 区域内快速支付系统的效果评估 由此构建的区域内快速支付系统具有以下特点： 1) 离线支付功能。电子货币的当前所有者可以签名并支付给接受方，并提交证明。接受方可以根据缓存的历史哈希，验证该证明的有效性。接受方可以离线接受，并验证签名有效性。接受方一旦上线，可以递交电子货币的更新部分，确认真正的拥有权。 2) 连续的串联离线支付功能。离线支付的接受方可以继续离线发送给下一个接受方，只要给出正确的签名。 3) 该系统可以实现海量用户的巨大交易处理能力。由于第二层可以任意扩展，每个金融机构可以构建一个区域内快速支付系统。因此，底层区块链可以支持>10，000个这样的区域内快速支付系统，单个区域内快速支付系统可以并行实现10，000 TPS，这个系统可以实现亿次级别的吞吐量。 4) 支持灵活的电子货币的发行、控制、管理功能。每个发行方可以是商业银行，也可以是企业，或者某个行业。每个区域内快速支付系统在底层央行联盟链映射一个合约，用于管理该系统的去中心化状态，包括币值、电子货币的数量，编号范围，持续的根哈希记录。同时，此合约也控制发行、赎回、双花仲裁、跨发行方清算等功能。 5) 支持监管功能。底层央行联盟链映射合约中可以支持监管接口。当需要监管时，可以对有问题的电子货币进行冻结等功能。系统的本地记录对公众保密，当需要监管时，监管部门可以获得所有的用户的使用记录。 6) 灵活的扩展功能。本系统缺省支持非标资产。事实上，每个电子货币，就是一个非标资产。在固定面额的条件下，就是普通的区块链通证，类似于有序列号的100元人民币面额的现钞。在其他的应用场景下，每个序号可以对应唯一的数字资产，实现对独一无二的资产的支付与追踪。
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user: 6. 结论与展望 数字货币的实现是否使用区块链技术是一个被广泛争论的话题。针对央行对数字货币在批发到零售间的大部分功能要求，本文提供使用区块链双层架构(央行联盟链 + 区域内快速支付系统)的数字货币区块链实现。央行数字货币在实施到具体商业应用中，需要相当的可扩展性和互操作性才能适用于复杂的市场体系和商业逻辑。从我们的视角，使用区块链并不一定就会是以中心化管理为主要特征的央行数字货币的阻碍，相反还会成为其进入不同市场应用的架构基础和和现有方案的有益补充。此外，本研究创新性地提出了基于默克尔树(Merkle Tree)的扩展C-Tree，基于C-Tree的技术研究目前还是属于空白，由此可以衍生出许多优异特性的区块链方案，也为央行数字货币基于区块链的实现提供了一个技术基础和新的思路。
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user: 基金支持 本课题得到江苏省物联网应用技术重点建设实验室资助。
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user: 摘要 睡眠分期是评估人类睡眠质量和诊断相关疾病的关键，对于睡眠分期预测的研究已有诸多成果。文中以脑电信号作为睡眠分期的工具，在支持向量机(Support Vector Machines， SVM)分类应用于睡眠分期预测模型的研究基础上，为了减少睡眠分期预测模型的建立的时间，采用K边界近邻法(K Nearest Bound Neighbor， KNBN)支持向量预选取的方法构造支持向量候选集，建立基于KNBN-SVM的睡眠分期预测模型。实验结果表明，该睡眠分期预测模型的预测准确度理想，并且耗时大幅度缩短。KNBN-SVM方法有效地改进了基于标准SVM睡眠分期预测模型，具有实用价值。
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user: 1. 引言 睡眠是一种自发的、主动的调节过程，睡眠质量对人的身心状态有着重大影响。然而，随着生活节奏的加快，生存压力不断增大，人类的睡眠质量开始出现问题，这使人们在身体上、心理上饱受折磨，也严重影响人类的生活质量。因此，如何提高睡眠质量，减少睡眠相关疾病对健康的影响，受到了广泛的关注。 临床医学上不同时间的睡眠深度是睡眠质量判定的一个主要方面 [ 1 ]，对人体睡眠的分期研究能够帮助对不同时间的睡眠深度进行准确的评估，是监测和研究人类睡眠质量和相关疾病的关键。人体在进入睡眠时大脑将以一种电信号(Electroence phalogram， EEG)形式在作用，脑电信号在不同睡眠分期所呈现的特点有所不同 [ 2 ]。基于脑电信号进行自动分期，是评估睡眠质量、诊断和治疗睡眠相关疾病的重要辅助工具，相应的研究对于预防和治疗相关的疾病有着十分重要的临床意义与应用价值。 对于利用脑电信号对睡眠状态进行分期的研究，已有诸多研究成果。2007年李谷等 [ 3 ] 在基于脑电信号Hilbert-Huang变换的睡眠分期研究中对560个睡眠脑电信号样本进行分期。2010年刘慧等 [ 4 ] 在基于模糊熵的脑电睡眠分期特征提取与分类的研究中，对数据进行模糊熵的分析，并且利用支持向量机对睡眠状态进行分类。2012年Liang等 [ 5 ] 使用多尺度熵和线性判别分析法来分析睡眠EEG信号并对其分期。2013年周鹏等 [ 6 ] 使用主成分分析法处理脑电信号，并利用SVM实现睡眠分期。2015年，Diykh M等 [ 7 ] 对睡眠分期研究中，利用结构图相似和K-means的方法对提取的EEG信号的时频统计特征量进行分析，但是这个方法实时性不好并且实用价值不大。2016年，张晓宇等 [ 8 ] 利用快速傅里叶变换处理脑电信号，并对频谱结果做符号化，将符号化之后的结果作为BP神经网络的输入参数实现睡眠自动分期。以上研究在睡眠状态分期预测中均取得较理想的效果，但在预测模型构建当中需要耗费大量时间，依然有很大的改进空间。 为了解决耗时过长的问题，本文在支持向量机分类应用于睡眠分期预测模型构建的研究基础上，采用K边界近邻法支持向量预选取算法 [ 9 ] 来构建支持向量候选集，将支持向量候选集输入到SVM中训练，减少训练样本，在保证良好分类预测准确度的前提下加快训练速度，大量减少睡眠分期预测模型构建的时间。 本文第2节介绍支持向量机和K边界近邻法支持向量预选取算法，第3节构建睡眠分期预测模型，第4节是睡眠分期预测模型数值实验。
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user: 2. 支持向量机和K边界近邻法支持向量预选取算法 2.1. 支持向量机简介 支持向量机是在统计学习的背景下产生的一种机器学习方法，由Vapnik [ 10 ] 和Cortest提出，是一种结构风险最小化的理论，主要用来解决非线性回归和分类问题。 假设训练样本 { x i ， y i } ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N ， N ∈ Z + ， x ∈ R n ， y i ∈ { − 1 ， 1 } ， R n 表示输入模式的特征空间。SVM中训练的目的是在泛化误差达到最小（或有上界）的前提下，找到最优判决函数 f ( x ) ，将两类数据分开。假定具有最大分类间隔的超平面为 ω ⋅ x + b = 0 ，该超平面可以满足上述条件，它是由法向量 ω 和截距b决定。为了找到该分离超平面，我们需要求解以下凸二次规划问题 [ 11 ]： { min                     ω ( α ) = − ∑ i = 1 N α i + 1 2 ∑ i ， j = 1 N α i α j y i y j K ( x i ， x j )     ， s .t .                                 0 ≤ α i ≤ C ，         i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N ，                                                                           ∑ i = 1 N y i α i = 0 ， (1) 其中 C ≥ 0 是惩罚因子， α i 是拉格朗日乘子， K ( x i ， x j ) = ϕ ( x i ) T ϕ ( x j ) 是核函数。 通过对式(1)求解可得 α * = ( α 1 * ， α 2 * ， ⋯ ， α N * ) T 。法向量 ω * = ∑ i = 1 N α i * y i ϕ ( x i ) ，选择 α * 的一个正分量 0 < α j * < C ，可求得截距 b * = y j − ∑ i = 1 N α i * y i K ( x i ， x j ) 。引入核函数 K ( x i ， x j ) ，由凸二次规划问题得到最优判 决函数为： f ( x ) = s i g n ( ∑ i = 1 N y i α i ∗ K ( x ， x i ) + b * ) 。 (2) 其中 s i g n ( ⋅ ) 是一个符号函数， α i ∗ ≠ 0 对应的样本被称为支持向量。 SVM是二分类模型分类器，但也可以做多分类。目前建立SVM多分类器的方法有很多，常见的是利用多个二分类器组合构造一个多分类器，可以用于多分类数据的处理 [ 12 ]。已有诸多学者将SVM分类器应用于睡眠状态的识别，为了保证识别的准确度，睡眠分期预测模型的建立需要大量睡眠脑电信号样本参与SVM训练，这将导致训练时间过长。 2.2. K边界近邻法支持向量预选取算法 K边界近邻法是一种支持向量机预选取方法，SVM的最优分离超平面由支持向量来确定，而支持向量只占全部训练集的一小部分 [ 9 ]。因此，通过选取距离每个样本最近的k个异类样本作为支持向量机候选集，并将其作为训练样本进行SVM训练，能够在不影响支持向量机分类性能的前提下，大大减少训练样本，提高训练速度 [ 13 ]。 已知训练样本分为两类，正类样本 T 1 和负类样本 T 2 ， T 1 = { x 1 + ， x 2 + ， ⋯ ， x N 1 + } ， T 2 = { x 1 − ， x 2 − ， ⋯ ， x N 2 − } ， 其中 x i + ， x j − ∈ R M ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N 1 ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， N 2 ，M是样本维度。 已知有两类样本 x i + ， x j − ∈ R M ，当它们线性可分时，它们之间的样本距离可以用欧氏距离来表示： d ( x i + ， x j − ) = ‖ x i + − x j − ‖ 2 = ∑ m = 1 M ( x i m + − x j m − ) 2 ， (3) 当两类样本非线性可分时，通过映射函数 φ ( ⋅ ) 将原输入空间映射到高维的特征空间中，样本在高维的特征空间中变得线性可分，这时的样本距离被称为非线性距离： d ( x i + ， x j − ) = K ( x i + ， x i + ) − 2 K ( x i + ， x j − ) + K ( x j − ， x j − ) ， (4) 其中 K ( ⋅ ， ⋅ ) 是核函数。常用的核函数有线性核，多项式核、高斯核以及S型核。其中，高斯核函数因对于高维样本数据的分类问题也能有很好的识别效果而被频繁使用。高斯核函数如下： K ( x i + ， x j − ) = exp ( − ‖ x i + − x j − ‖ 2 2 r 2 ) ， (5) 其中r是一个常数。 在某一类中，位于该类边界上的向量称为边界向量。已知有正类样本集 T 1 和负类样本集 T 2 ， d ( x i + ， x j − ) 为 T 1 中的第i个样本与 T 2 中的第j个样本之间的距离。对于 T 1 中的每一个 x i + ，将 T 2 与 x i + 距离最小的k个样本定义为 T 2 的边界向量；同理，可以定义 T 1 的边界向量。当i和j遍历所有值后就可以得到边界向量集。 KNBN方法的具体步骤： (1) 从正类样本集 T 1 中选择一个样本 x i + ，求 x i + 与所有负类样本之间的距离，保留最近的k个负类样本，将它们放入边界向量集当中。 (2) 返回步骤(1)，直至遍历所有正类样本为止。 (3) 将所有负类样本按照步骤(1)和步骤(2)操作，保留离每个负类样本最近的k个正类样本，将它们放入边界向量集当中。 (4) 把上面得到的边界向量集当中相同的支持向量删去，进行唯一化处理，最终得到支持向量候选集。 如图1所示，选取的样本都是离选定样本最近的另类样本，所以KNBN选出的向量一定为与两类样本的分布无关。因此，选取适当的k值，边界向量集一定能包含所有的支持向量，构造出一个支持向量候选集。 图1. KNBN支持向量预选取示意图
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user: 3. 睡眠分期预测模型 3.1. 睡眠分期基础理论 睡眠过程是动态并且复杂的。在国际睡眠分期的判读标准R & K [ 14 ] 中，将睡眠状态分为：清醒期，快速眼动期(REM)和非快速眼动期(NREM)；在非快速眼动期中，根据睡眠状态由浅入深的逐步变化，又进一步分为睡眠I期，睡眠II期，睡眠III期和睡眠IV期；其中睡眠III期和睡眠IV期又可合并为深睡眠期。睡眠分期如图2所示。 图2. 睡眠分期示意图 大脑的活动状态在各个睡眠时期具有显著差异，睡眠脑电信号是一种自发型的脑电信号，其中包含了睡眠时期大量的大脑信息。引言部分已经提到基于脑电信号对睡眠分期进行分析研究，是诊断和治疗睡眠疾病的重要辅助工具。而脑电信号作为一种生理信号，其具有随机性强，信号微弱，一般波幅范围在0~200 μv，并且该信号极易受到噪声干扰。同时频率较低，频域特征比较突出，其范围一般为0.5~100 Hz。此外，EEG信号是一种典型的非线性信号，表现出较强的非平稳性 [ 15 ]。 图3. 各睡眠分期的睡眠脑电信号时序列 在睡眠过程中，主要经历了快速眼动期和非快速眼动期两个大时期，EEG信号在不同睡眠分期所呈现的特点有所不同。如图3所示，自上而下依次为清醒期、睡眠I期、睡眠II期、深睡眠和快速眼动期的脑电信号时序列。 由于在不同睡眠期EEG信号有不同特征，因此我们可以利用其各个睡眠期EEG信号的特点，进行SVM分类。基于脑电信号的SVM睡眠分期模型，能够帮助更好的识别睡眠状态，有利于对相关睡眠疾病的防预和治疗。 3.2. 基于标准SVM的睡眠分期预测模型 机器学习中分类方法众多，SVM是近年来使用较多的一种方法，尤其是SVM具有判别能力优良、泛化能力强、参数设置简单等优点。本文利用SVM的诸多优点与脑电信号时序列的特点，将SVM分类方法用于脑电信号数据的分类处理，进而以较高准确率识别睡眠状态。 本文基于标准SVM算法构建睡眠分期预测模型，下面是分期预测模型的步骤： (1) 对EEG信号样本数据进行归一化处理； (2) 归一化后的数据分成训练数据集和测试数据集； (3) 将EEG信号样本中的训练数据集输入至SVM分类器当中，构建基于标准SVM的睡眠分期预测模型； (4) 测试数据集代入步骤(3)中的睡眠分期预测模型进行预测，得到预测结果。 3.3. 基于KNBN-SVM的睡眠分期预测模型 基于标准SVM的睡眠分期预测模型能达到较为理想的预测效果，但在实验测试所采集到的EEG信号样本中，包含了一些无用的或是冗余样本。换言之，训练样本中包含了支持向量和非支持向量，因此SVM的训练中还包括了对非支持向量的优化，需要花费大量的训练时间。 本文使用K边界近邻法支持向量预选取方法(KNBN)对EEG信号训练样本进行支持向量预选取。通过KNBN方法可以减少EEG信号训练样本中的冗杂样本和对分类无用的多余样本，再用SVM来训练和预测，从而减少预测模型建立的训练时间并在一定程度上提高分类预测准确度。 下面为基于KNBN-SVM的睡眠分期预测算法步骤： (1) 将EEG信号样本数据进行归一化处理，并分成训练样本和测试样本； (2) 将训练数据集按睡眠分期标签分为五类，随机选取其中的某一类作为正类，其余四类作为负类，按照2.2中KNBN方法在两类数据集中预选取出边界向量； (3) 当五类样本中的每一类样本都经历过作为正样本之后，得到一个原始训练数据集的边界向量集，将其中相同的样本唯一化处理，得到支持向量候选集； (4) 将步骤(3)中得到的支持向量候选集作为训练数据集输入到SVM模型中，得到一个五分类的睡眠分期预测模型； (5) 将测试数据集输入到步骤(4)中得到的睡眠分期预测模型中得到分类准确度及训练时长。 图4是基于KNBN-SVM的睡眠分期预测模型流程图： 图4. 基于KNBN-SVM的睡眠分期预测模型流程图
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user: 4. 睡眠分期预测模型数值实验 下面为了讨论KNBN-SVM算法对于睡眠分期预测的有效性和可行性，将KNBN-SVM算法和标准的SVM算法下构建的睡眠分期预测模型的实验结果进行分析和比较。本文是在Matlab R2018a环境中，2.3 GHz，Pentium，DualCPU，4 GB内存的硬件平台上进行。 本文睡眠分期预测实验数据采用“‘华为杯’第十七届中国研究生数学建模竞赛”赛题C题的睡眠脑电信号数据。该数据中共包含五类睡眠状态数据集，分别为：清醒期、快速眼动期、睡眠I期、睡眠II期和深睡眠期，共有3633个样本，随机选取3600个EEG信号样本参与实验，其中2000个样本为训练样本，1600个样本为测试样本。按照3.2中的流程构建基于标准SVM的睡眠分期预测模型，并代入EEG信号测试数据集得到基于标准SVM的睡眠分期预测模型的预测准确度以及训练耗时。对于KNBN-SVM方法，将实验数据集按照3.3中的流程，先使用KNBN方法在原始的EEG训练样本集中预选取支持向量，再将支持向量候选集作为新的训练样本代入SVM中训练，构建基于KNBN-SVM的睡眠分期预测模型，最后代入EEG信号测试样本得到KNBN-SVM训练算法的预测准确度和训练总耗时，其中KNBN-SVM算法的训练时长为预选取边界向量集的时间和SVM训练时间的总和，KNBN的参数值 [ 9 ] k = 4 。SVM和KNBN-SVM中数据训练采用的核函数均选为高斯核函数，其中 r = 1.3 。实验结果如表1所示，实验结果为100次独立实验结果的平均值。 从表1中可以看出，直接使用标准的SVM训练2000个训练样本，得到的分类预测准确率为73.75%，训练耗时864 ms；KNBN-SVM方法中对训练数据进行KNBN支持向量预选取选取出1205个边界向量作为支持向量候选集。将支持向量候选集作为训练样本集输入到标准SVM当中训练，得到的分类预测准确率为75.31%，训练总耗时380 ms。实验结果表明，KNBN-SVM训练算法的训练样本比标准的SVM算法的训练样本减少了39.75%，训练总耗时减少了484 ms，预测准确度提升了1.56%。 Table 1 Comparison of sleep stages classification of SVM and KNBN-SV 训练算法 训练样本/个 边界向量数/个 测试样本量/个 训练时间/ms 预测准确度/% 标准SVM 2000 无 1600 864 73.75% KNBN-SVM 2000 1205 1600 380 75.31% 表1. 标准SVM和KNBN-SVM的睡眠分期预测模型比较
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user: 5. 结语 本文将支持向量机分类应用于睡眠分期预测模型的研究，使用脑电信号时序列作为睡眠状态识别的工具，构建基于标准SVM的睡眠分期预测模型和基于KNBN-SVM的睡眠分期预测模型，并进行比较。实验表明，基于标准的SVM的睡眠分期预测模型预测准确度较理想；基于KNBN-SVM的睡眠分期预测模型不仅相对于标准的SVM准确度有所提高，而且还大幅度的缩短了训练时间。因此，KNBN-SVM方法适用于睡眠分期的研究，对于预防和治疗相关的疾病有着一定的应用价值。
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user: 摘要 本文探讨了起源于西方文化背景下的创伤后成长概念在我国本土化研究过程中内容表现上的异同，并通过理论模型的分析，进一步挖掘其产生机制方面的文化差异，建议下一步在个体所属的文化框架内定义和测量创伤后成长，提高临床心理护理工作对于不同文化背景下创伤幸存者干预的文化敏感性。
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user: 1. 引言 随着西方积极心理学领域的快速发展，创伤后成长(post-traumatic growth， PTG)受到越来越多的关注。PTG强调创伤后个体自我恢复和更新的能力，其研究成果可以为临床上如何更有效地激发成长以及恢复和提升创伤者的身心机能提供有益的指导。与生活中的困难作斗争可以使人产生积极变化，这并不是一个新概念，这些思想被世界上主要的宗教，如基督教、佛教，印度教等吸收，并植根于不同文化的历史中，而自我和文化是不可分割的(Markus & Kitayama， 1991)，这使得有必要在文化的框架下理解PTG，而不是孤立于文化之外。PTG的理论模型是基于西方文化背景下产生的，尽管在概念层面上，PTG是普遍可以理解的，但在我国PTG本土化研究过程中发现，PTG的内容表现有不同程度的差异。目前，对于PTG产生机制中文化差异的探究鲜见，对其文化差异进行反思，有助于降低直接假设一个普遍理论模型框架的风险，更加辩证地看待不同文化背景下PTG的发生发展机制，从而用更符合我国文化习惯的干预理念和手段，积极引导创伤后幸存者提高PTG水平。
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user: 2. 创伤后成长的概念及内容 创伤后成长最早于1996年由Tedeschi和Calhoun提出，被定义为：个体在经历创伤性事件后，自我知觉或体验到的心理上的积极改变(Tedeschi & Calhoun， 1996)。创伤性事件主要指对个体的身体或心理产生严重创伤的事件，例如自然灾害、战争、意外事故、丧亲、儿童虐待、孩子疾病或残疾、慢性疾病以及癌症等。但对创伤事件的定义不仅限于上述事件，创伤性事件其实是描述了一系列的情景，这些情景对个体的适应性资源构成了重大挑战，也对个体解读世界的方式构成了重大挑战。成长不是创伤的必然结果，PTG是否产生以及产生的水平具有明显的个体差异。PTG主要包括五方面的具体内容，即：对人生价值的深刻认识、重新设置人生中重要事物的主次顺序；与他人建立更温暖、更亲密的关系；个人力量感增强；认识到生活中的新可能性；积极的精神改变。
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user: 3. 创伤后成长的理论模型 到目前为止，创伤后成长的综合模型和有机体成长估值理论被认为是目前创伤后成长最全面的两种理论模型。 3.1. 创伤后成长的综合模型 Tedeschi与Calhoun最早于1995年提出创伤后转化模型，并在2012年近一步完善为综合模型(Berger & Weiss， 2010)。如图1：在经历创伤事件之前，个体发展依赖于对世界的普遍信念和假设，以此去理解所发生事情的原因，Parkes称之为“假设世界”。经历创伤性事件后，个体的假设世界受到威胁与挑战，引发的情绪痛苦导致个体反刍性沉思并试图采取以降低痛苦为目的的行为。该模型认为，反刍性沉思是认知加工的核心，且最初是侵入性反刍性沉思，在个体第一次成功应对后，便转向关于创伤及其对生活影响的思考，即目的性反刍性沉思。目的性反刍性沉思在认知加工的建设性方面(如分析新局势，发现意义，再评估)对PTG的产生起着关键作用。认知加工、自我分析和自我暴露、社会文化因素影响着PTG的产生。此模型重点强调认知过程在个体PTG产生中的作用。 图1. 创伤后成长的综合模型 3.2. 创伤后成长的有机体成长估值理论 Joseph和Linley于2005年提出了有机体成长估值理论，并于2012年近一步完善(Quiros， 2008)。根据罗杰斯以人为中心的理论，人有一种天生的内在动机，驱使其追求真实和自我实现，因此对自己正在体验的经历具有本能的评估能力，这种内在的倾向被描述为有机体成长估值过程。如图2，创伤事件粉碎个体曾经的假设世界后，人类在本能驱动下尝试整合创伤相关信息，信息整合有两个方向：一是同化，新的创伤相关信息被同化至个体现有的假设世界中；二是调适，个体调整其现有世界模式去适应新的创伤相关信息，这一认知过程受到社会环境影响，当社会环境能够满足人的自尊、自主、关怀等基本需求时，会朝着正性方向转变，产生成长；当社会环境不良时，则会限制、阻碍或扭曲个体机能的发挥，产生病理心理学变化，如抑郁和无助感，边缘性人格问题。该理论重点强调了个体整合信息的需要与社会心理因素相互作用在认知结局中的作用。 图2. 有机体成长估值理论
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user: 4. 创伤后成长的文化差异 文化这个词在当今社会中被广泛使用，联合国教科文组织给文化下的定义是，文化应被视为一个社会和社会集团的精神和物质、知识和情感的所有与众不同显著特色的集合总体，除了艺术和文学，还包括生活方式、人权、价值体系、传统以及信仰。那么，对于起源于西方文化下的PTG概念，在不同文化中的表现内容及产生机制是否有所不同呢？ 4.1. 创伤后成长内容中的文化差异 要了解PTG的内容，首先需要对其进行测量。已有多国学者对PTG进行了本土化研究。自2009年以来，国内PTG的文献数量呈现逐年上升的趋势，且广泛涉及到疾病患者(王帅等，2019)、自然灾害幸存者(吕少博等，2018)、车祸伤者(任艳晶，郝占寅，陈艳红，2017)等各类群体。文献报告的主要是基于收集的数据，运用一种评估工具——PTGI量表。PTGI量表最初由Calhou和Tedeschi于1996年编制，此量表共有21个条目，包括与他人关系、新的可能性、个人力量、精神变化和对生活的欣赏5个维度。这5个维度被认为包含了所有可能的PTG的结果。然而，量表的条目是从报告创伤后产生积极变化的文献综述中产生，但其中并没有包含非西方种群的报告，并且量表是在经历过一系列的创伤如丧亲之痛的美国学生中进行验证。 国内研究者对PTG的内容结构在中国文化背景下的适用性进行了有益的探索。汪际(汪际，2011)在我国意外创伤者的PTG研究中，将PTGI修订成简体中文版本，分为5个维度：人生感悟、个人力量、新的可能性、与他人关系，和自我转变。陈珑，唐棠(陈珑等，2012)等在对肿瘤患者的研究中，提取了PTG的三个因子：人际关系、欣赏生活、自我认可。军队系统中的研究者们，在军校学员(张月娟等，2013)和海军陆战队员(于永菊等，2016)中探索到PTG的四因子：与他人的关系、新的可能性、个人力量、欣赏生活，和三因子：个人力量、人际关系和接纳现状。在大多数中国学者测量修订的PTGI结果中，个人力量和人际关系，与Tedeschi和Calhoun提出的两个PTG维度有重叠，表明PTG的这两个维度在不同文化和人群中具有一定的普遍性。但在精神变化这个维度上，大多数研究群体中没有过多的体现。陈秋燕等(陈秋燕，张晨光，程科，2018)认为“精神成长”因子没能在其他研究中体现出来，可能是由于中西文化在对“精神”的理解方面存在较大的差异，在汶川地震青少年的PTG质性研究中发现，注重品德、责任感强烈，这两个维度具有明显的中国文化特性，在中国文化背景下属于对更高层次的“精神”追求，类属“利他”的范畴。此外，公益心、利他行为等典型东方文化中的“精神成长”，在烧伤患者(翟建霞，蒋红，吴菁，刘晓虹，2011)、意外创伤截肢患者(黄昭颖等，2018)等的研究中得到验证。Taku (Taku， 2014)在质性访谈的基础上，也发现了目前PTGI中没有包括的PTG内容，包括更深入或更广泛的理解力，Taku认为，增强对自身弱点和局限性的自我意识可能是另一种形式的PTG，PTG可能并不一定等同于“更强”，PTG包括“接受真实的我”。此外，澳大利亚进行的一项研究(Shakespeare-Finch， Martinek， Tedeschi， & Calhoun， 2013)表明，“更有认知意识”是另一种类型的PTG。这些研究表明，在不同文化背景下，PTG的内容存在一定的差异。 4.2. 创伤后成长产生机制中的文化差异 PTG的内容在不同文化背景下有一定差异，表明PTG的产生机制在不同文化背景下可能也存在一定差异。 4.2.1. 认知加工的差异 功能描述模型和组织评价过程理论都借鉴了Janoff-Bulman的社会认知理论。该理论认为，个体遭遇创伤经历后，会把创伤相关信息与既定预存的信念或图示进行比较，当二者不一致时，个体会对创伤信息进行整合，这一过程即为认知加工。事实上，人们注意自己的认知和感受，并由认知一致性需求驱动的观念，可能也反映了个人主义文化的规范。有研究表明(Taku & Oshio， 2015)，日本人所经历的PTG在没有经过深思熟虑的情况下就发生了，这对原有的PTG理论模型提出了挑战。Miyamoto等人(Miyamoto et al.， 2013)表明，消极情绪预示着美国人中较高的白细胞介素-6；然而，在日本人身上却没有明显的联系。研究称，西方人试图去除负面情绪，寻求正面情绪，而日本人更容易接受负面情绪。印度人普遍认为，痛苦应被视为“正常生活的一部分”，努力恢复一个人的本质，找到平衡，是一种PTG过程(Sumaedi et al.， 2014)。我国海军陆战队员PTGI四因子之一也出现了西方PTGI没有的维度——接受现状。有人认为，减少认知失调的需要在独立的文化中至关重要，而相互依赖的文化认为，变化和矛盾只是构成复杂自我意识的基本要素(Nisbett， Peng， Choi， & Norenzayan， 2001)。这种成长代表的是幸存者在成功应对创伤后更平和更包容的状态，而不是基于幸存者自我报告对于自我能力提升的肯定。 4.2.2. 成长估值的差异 有机体成长估值理论以罗杰斯的理论为基础，而在人本主义心理学中，成长被概念化为一种自我实现。罗杰斯认为，个体是完整的有机体的存在，是一切体验的发源地，且在自我实现倾向的驱使下成长与发展，其结果就是“自我”、“自我概念”的发展、扩充及实现。罗杰斯所描述的自我实现的人的特征被认为是一种与个人自由相联系的独立的自我意识，这些品质在多大程度上能得以实现，与社会期待有关。中国文化中有一个很重要的共同特征是家庭和集体责任的核心价值，这与西方个人主义的价值观有很大不同。有研究表明，对于具有集体自我意识的个体来说，创伤带来的痛苦可能不是来自创伤前后自我不相容的身份认同，而是来自创伤对维持社会角色能力的影响(Jobson & O’Kearney， 2008)。由于最初的PTG研究是在西方进行，成长已与自我实现的概念相联系。然而，在集体主义文化中，尤其是在中国文化中，实现自我的方式可能是通过自我反省和自我纠正，这鼓励利他主义、善良和责任心等品质的发展。这种促进成长的驱动力及最终的目标是个人的社会和谐，个人可能会为了群体的利益而做出一定的自我牺牲，这是一种为社会和谐服务的自我实现(Nevis， 1983)。这表明人类潜能和自我的发展可能因文化而异，也表明PTG产生的驱动力及到达路径与以往的模型假设可能存在不同。
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user: 5. 思考与展望 5.1. 增强我国文化背景下创伤后成长概念和内容的理解 通过上述文献回顾，我们发现PTG的内容在不同文化之间既有相似之处，也存在一定差异。如果只基于现有的PTG内容，一些另外形式的PTG可能被忽略。例如，PTG也许并不一定只等同于“更强”，增强对自身弱点和局限性的认识可能是另一种形式的PTG。未来应更多地使用主位方式调查，对基于我国文化背景下PTG内容进行自下而上的挖掘，将PTG本土化为更加适应我国文化背景的概念框架，开发出更全面更有针对性的心理测量工具。例如，现有PTGI中的一些项目倾向于外向性，比如“我更愿意说出自己的感受了”，而当我们测量内向人群时，他们的分数可能无法反映其实际成长。具有文化敏感性的条目，例如“我现在意识到我状态很好，不管我是否与他人分享我的感受”或“我接受我的情绪，不管它们是积极的还是消极的”可以创建并添加到现有的条目中。这将增加跨文化概念的有效性和可靠性，以及对PTG更全面的理解。 5.2. 针对不同文化背景扩展创伤后成长的理论模型 从PTG综合模型的发展情况看，模型的提出者也更加关注到不同社会文化对PTG发生过程中的影响。当前，国与国交往日益密切，文化的交流与碰撞达到了一个新的高度。即使在同一国家，个体受到不同文化观念的影响也有不同。已有研究表明对PTG的影响是通过与近端(主要参考群体)和远端(媒体、书籍等)文化的相互作用来实现。从我国报告的PTG发生情况看，PTG的产生有适应综合模型的核心信念挑战引起的认知加工来预测的，还有是通过正念冥想等方式达到身心功能提升的。这表明，PTG的产生机制是多路径的，在不同文化背景下有不同的到达路径，这些领域的基础研究还有待进一步解决。此外，对PTG的驱动力研究也应具有文化敏感性，了解不同文化背景下创伤幸存者PTG的始发动力，有助于识别并鼓励个体朝对于自己有意义的方向成长，进一步实现良好的身心状态和社会功能。建议区分PTG另外的产生路径，在现有理论模型的基础上，针对不同文化背景或个性特征的人对模型进行扩展。以帮助可能不完全适应当前模式的人。 5.3. 探索不同文化背景下的创伤后成长干预模式 尽管有初步研究显示，鼓励创伤幸存者对创伤事件的意义进行认知加工，可促进PTG，但若不加区分地引导，则可能增加其PTSD的相关症状。干预应该在文化上适当的治疗框架下进行，这种干预工作需要对创伤幸存者自身的远端和近端文化影响高度敏感，当干预手段与患者自身的各种社会文化影响之间存在矛盾时，提示临床护士在进行心理护理的过程中应谨慎而敏感，这进一步说明了扩展具有文化敏感性的PTG理论模型以帮助不同文化背景的人具有重要临床意义。任何社会或个人的干涉，都必须考虑到个人生活的文化和认识论框架，若缺乏这种文化差异的敏感性，我们就会把自己的世界观强加于人。临床心理护理工作需加强关于文化差异相关知识的储备，注意干预模式选择的差异化。
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user: 摘要 第二积分中值定理是与第一积分中值定理相互独立的一个定理，属于积分中值定理。它可以用来证明Dirichlet-Abel反常Riemann积分判别法。在数学竞赛及考研试题中经常会出现涉及第二积分中值定理的题目。本文我们通过Weierstrass逼近定理，利用Bernstein多项式来证明积分第二中值定理。
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user: 摘要 给定具有n个互异特征值的 n × n 阶矩阵 A ˜ ，以及其近似特征值 λ ¯ ，本文提出的验证算法可计算给定矩阵 A ˜ 的微小摄动区间矩阵 A ¯ ，以及给定实数 λ ¯ 的微小摄动区间 Λ ^ ，使得在区间矩阵 A ¯ 中存在一个实亏损矩阵 A ^ 。