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

user: 3. 检测结果与分析 3.1. 磁粉检测 依照NB/T 47013.4-2015磁粉检测中I级合格的检测标准，对赤道带球壳板所有对接焊缝检测后仅发现了1条裂纹(如图4所示)，裂纹长度7 mm，打磨消除深度小于壁厚余量。因此，可以基本排除液化石油气介质中硫化氢对于设备所产生的应力腐蚀影响。 图4. 球形储罐内表面荧光磁粉检出的裂纹 3.2. 超声波测厚 超声波测厚结果显示，12块赤道带球壳板中有9块板的厚度在31.5至32.8 mm之间，厚度均在腐蚀余量之内，满足设备继续正常使用的要求。除此之外吗，其余三块球壳板却共同呈现出了另外一个不同的结果，表1是上述三者之一的测厚数据。由测厚数据我们可以看到，大部分点的厚度测量值均在15至16 mm的范围附近，仅有焊缝边缘的部分点以及母材部位的少数点测量值接近名义厚度32 mm，仅根据测量值我们应当怀疑测厚值异常的几块球壳板中部出现了大面积分层现象。根据TSG21-2016《固定式压力容器安全技术监察规程》，如分层倾斜角度过大，将严重影响设备的正常使用，因此需要采用进一步的检测手段确认埋藏缺陷的大小、位置与性质。 Table 1 Data of equatorial shell plate thickness measurement on inner surface (unit: mm 测厚点序号 上部母材 中部母材 下部母材 上部焊缝边缘 下部焊缝边缘 左部焊缝边缘 右部焊缝边缘 1 16.2 15.8 15.7 16.2 15.8 15.8 15.9 2 16.4 16.5 16.1 16.2 15.6 16.2 15.9 3 15.7 15.9 31.7 16.2 15.5 16.1 16.2 4 15.4 32.1 15.9 16.1 15.6 32.2 15.9 5 15.4 16.3 16.4 31.8 16.0 15.9 15.6 6 15.5 15.9 16.0 16.0 16.2 16.0 32.1 7 15.6 15.8 15.6 15.5 16.3 32.1 16.2 8 16.2 15.8 9 16.3 16.3 表1. 赤道带球壳板内表面测厚数据(单位：mm) 3.3. 超声波衍射时差法检测 图5(a)为厚度异常球壳板焊缝处非平行扫查的TOFD图谱而图5(b)为其余正常球壳板焊缝的扫查结果。从图5(a)中可以看出该焊缝扫查图谱表面波与底波之间仅有少数微小的气孔显示，而在图5(b)中在球壳板内部出现了一些连续的非典型缺陷显示。此外，在高次衍射波区域我们也发现了同样的结果，既观察不到连续的缺陷显示，也看不到孔状缺陷所产生的衍射弧。由于TOFD的扫查区域同时覆盖了焊缝及母材热影响区，由图5(a)与图5(b)我们仅能够得出该缺陷可能是由于焊接时产生的夹渣或母材内部的其他夹杂物造成的。 图5. (a) 正常球壳板焊缝；(b) 异常球壳板焊缝；(c) 正常球壳板母材；(d) 异常球壳板母材的TOFD图谱 为了进一步明确缺陷出现的部位，我们在测厚值正常与异常的球壳板上分别进行了TOFD检测，图5(c)与图5(d)为其检测结果的图谱。从图5(d)中，我们可以明显地在一次与高次衍射波中同时看到，母材呈现了十分明显的类似中间分层显示，且在76.6 dB的相同增益下，接收探头捕获的缺陷衍射波强度较图5(b)中更大。通过测量，我们可以得到该疑似分层缺陷出现在距内表面15.2至16.0 mm附近，这也与超声波测厚得到的结果一致。因此，我们可以在很大程度上确定焊缝检测的缺陷并不是由焊接过程的夹渣造成的，且焊接过程可能有削弱该缺陷的作用。 3.4. 脉冲反射法超声检测 在脉冲反射法检测中，本文采用了底波高度法与多次底波法相结合的方法对于缺陷进行了判定 [ 5 ] ，A扫描检测结果显示，母材整体在一次底波与二次底波之前均能够发现缺陷回波，但此回波波幅十分微小，远远不能达到缺陷评级的要求故并未检测出严重问题，这与分层钢板的扫查结果是截然不同的。此外，检测到的缺陷深度位于距外表面17 mm，距内表面15 mm处，这一点与超声测厚以及TOFD检测的结果是一致的，在部分焊缝热影响区位置并未检测到该缺陷。 3.5. 结果分析 表2总结了四种无损检测方法对于球壳板安全状况评估的结果，超声波测厚、TOFD检测显示设备赤道带部分球壳板存在大面积分层与疑似夹渣；而磁粉检测、脉冲反射法却显示设备相同位置并未检出超标缺陷，如此差异巨大的结论需要我们从缺陷形成的原因来具体分析。球形储罐球壳板出现的缺陷主要来自三个方面：第一，使用介质从外部带来的腐蚀；第二，焊接工艺带来的缺陷；第三，母材钢板制造工艺产生的缺陷。 Table 2 Summary of cracks and conclusions through different NDT method 检测项目 发现缺陷 结论 磁粉检测 裂纹1条 无问题 超声测厚 厚度分层 球壳板中部大面积分层 TOFD检测 气孔、分层、疑似夹渣 球壳板中部大面积分层 脉冲发射法超声检测 无 无问题 表2. 各种无损检测方法发现的缺陷与结论汇总 结合磁粉检测与TOFD焊缝检测的结果，应力腐蚀与焊接工艺所带来的影响可以基本被排除。通过该球形储罐的内径与结构计算，每块球壳板的板幅达到了将近三米，即该钢板一定是通过连铸工艺生产制造而成的 [ 6 ] 。相较于传统的钢锭开坯工艺，连铸工艺制造的Q345钢板中较常见的缺陷为絮状非金属夹杂物的聚集 [ 7 ] 。在钢水制成钢坯的过程中，部分絮状非金属夹杂物来不及从表面析出即凝固在钢板内部。该絮状夹杂物并不会严重影响钢板的力学性能，但它的反射衍射回波可以有效地被超声探头接收到，因此造成了疑似大面积分层的现象。另外在焊接过程中，焊接侧对于母材热影响区带来的热处理效果优化了该部位钢板的组织结构，也解释了各种检测手段在部分异常球壳板热影响区部位均未检测出缺陷的原因。 虽然如此，在该球形储罐的使用过程中必须要严格控制介质中所含氢元素的含量，对于本文的液化石油气介质来说主要为硫化氢含量。在设备服役过程中，氢原子可以扩散进入母材中，特别是在可以作为氢陷阱的非金属夹杂物附近更加容易形成氢原子的聚集，使钢板韧性下降，在残余应力以及外部载荷的作用下发生脆性断裂 [ 8 ] ，这也是使用连铸工艺生产的大型钢板所制成设备需要特别关注的一个重要问题。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 本文对于一台液化石油气球形储罐进行多种无损检测后的结果进行了分析对比。超声波测厚、超声波衍射时差法检测显示设备赤道带部分球壳板存在大面积疑似分层与夹渣；而磁粉检测、脉冲反射法却显示设备相同位置并未检出超标缺陷。通过分析对比可得，这是由于大型球壳板在连铸工艺中产生的絮状非金属夹杂物所导致的。通过对于该设备检测结果的分析，可以得出两条结论：第一，在液化石油气球形储罐等大型设备的检验检测与安全评估中，应当结合多种检测手段综合比对分析，不能盲目依赖最新的检测手段，发现疑似重大问题时应当采用其他检测手段进行复验，以确认结果的真实有效性；第二，对于连铸工艺下制造的大型液化石油气球形储罐球壳板，首先要加强对其中絮状非金属夹杂物的检测与关注，对于含有明显非金属夹杂物的球壳板，使用中应当严格控制其所接触介质中的氢及其化合物含量，才能进一步有效防止安全事故的发生。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 “水下风筝”是一种采用锚泊运动平台的海流发电系统，能够用较小尺度的发电装置平台在较低流速环境下发出较高的电能，其发电原理具有一定的先进性。同时“水下风筝”在工程化实现中也存在较高的技术难度，比如适用于水下大幅度高速运动的平台流体动力和结构设计、系留电缆的连接形式和强度、水下运行状态监测及维护等问题。鉴于以上技术问题，本文设计了一种“水下风筝”发电系统试验平台缩比模型，并开展了流体动力仿真及性能预估。初步获取的流体动力参数和运动性能显示，缩比模型能够在较低流速环境下按规划轨迹获取较高的运动速度，达到速度放大的效果。本试验平台缩比模型可为系统等比例样机研制奠定技术基础。 关键词 :海流能，水下风筝，发电，仿真 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 随着工业化和城市化进程的加快以及环境保护越来越受到人们的重视，能源消费尤其是对清洁能源的需求在迅猛增长。传统不可再生能源已难以满足人类社会发展对能源快速增长的需求，新能源尤其是可再生清洁能源的开发已成必然趋势。海流能作为海洋可再生清洁能源的重要组成部分，具有能量密度大、周期性强并且稳定可靠等特点，已成为世界各国开发的热点 [ 1 ] [ 2 ] 。目前已开发出大量用于海流发电的试验设备，部分已开始商业化试运行。 海流发电技术目前遇到的最大困难是受恶劣海洋环境影响，发电设备的制造、安装及维护成本非常高，与常规能源相比，现有的新能源技术还难以在成本和效益上达到同等的竞争力，因此急需一种具有低制造及运行维护成本的发电装置。“水下风筝”发电技术采用锚系运动平台的结构形式，发电装置平台锚泊在水下一定深度，当流速达到设计值时舵机启动，根据流速的变化范围进行实时自动控制，平台在操舵控制下在较低流速环境下产生规划轨迹下较高速度的运动。类似风筝拴在海底，通过控制使发电装置随着海流的运动“飞”起来。平台在水中的运动速度通常能够达到潮流流速的6~8倍，最大甚至达到10倍。这样较小的发电装置平台就有可能通过大范围的扫略捕获更多的海流动能。由于“水下风筝”的速度放大效果，相同功率下其尺度相比传统发电装置要小很多，因此发电装置的制造成本可能得到大幅下降。 作为“水下风筝”发电装置的核心，平台的设计是整个系统的关键，其流体动力外形、衡重参数配置、叶轮设计等直接影响系统的发电效率。本文对“水下风筝”缩比试验模型的平台外形及衡重参数开展设计及数值仿真，为获取系统的流体动力特性和运动控制参数提供理论支持。
system: [SYSTEM]

user: 2. 发电装置平台设计 发电装置试验平台，其设计基本思想及原则如下： 1) “风筝”平台在水下高速大幅度运动会使系留缆(电缆)产生持续的较大张力，为尽量减小系留缆的拉力，“风筝”平台设计为中性(微正)浮力，平台保持质心浮心在水中平衡，保证系统水下系留姿态稳定，同时在运动时不会产生过大的张力影响系留缆的使用寿命； 2) 发电机舱及浮力舱外形尺寸需要考虑为系统提供足够正浮力，具有较高的升阻比，以及满足发电机、控制模块、舵机、传感器及其他仪器设备的安装； 3) “风筝”平台在高速运动中会受到较大的冲击力，平台需要有足够的抗冲击强度，尤其是悬臂的升力翼和叶轮强度； 4) “风筝”平台系留稳定性与质浮心位置有关，设计时需要考虑平台的系留及运动稳定性。 除了考虑最佳流体动力性能，发电装置试验平台的另一个重要约束条件是必须考虑内部设备的安装空间，比如发电机舱中发电机、传动机构、舵机以及试验测试传感器和控制模块等的安装。综合以上因素，“水下风筝”缩比试验模型的主要设计参数如表1。 Table 1 The main design parameters of the power plant test platfor 参数名称 值 翼展 3 m 叶轮直径 0.3 m 排水量 65 kg 空气中重量 62 ± 2 kg 设计流速范围 1.5~3 m∙s −1 系缆长度 30 m 表1. 发电装置试验平台主要设计参数 2.1. 平台结构设计 发电装置试验平台结构主要由发电机舱、浮力舱、吊梁、尾舵、升力翼、带导流罩叶轮等组成，如图1。 图1. 发电装置试验平台结构外形 平台总体外形设计主要考虑在相对低速的潮流中能够产生足够大的升力，从而使平台整体受力可以满足按设计的轨迹运动所需外力的要求，即有足够的过载。总体参数配置主要涉及到载体的质量、质心、浮力、浮心、转动惯量等，初步考虑系统可以具有微正浮力，并且既能保证非工作状态下的系留姿态要求，又能保证工作状态下的机动性。试验平台外形尺寸见图2。 2.2. 翼形设计 升力翼、吊梁、尾舵等截面的翼型均从NACA系列中选取，主要考虑它们具有较大的升阻比和大曲率。 升力翼翼型为naca4412，外形尺寸如图3所示。 图2. 试验平台外形尺寸 图3. 翼板外形尺寸图 吊梁在设计时除了需要考虑具有较低的流阻外，更重要的是需要具有足够的连接强度，并且保证平台在运动中有足够的结构稳定性。吊梁和尾舵的截面外形及型值分别见图4和图5。 图4. 吊梁截面外形及型值 图5. 尾舵截面外形及型值 2.3. 叶轮设计 在设计叶轮时，根据水头、流量即可通过水轮机的相关经验公式选出叶轮的比转速ns值，然后再根据比转速计算圆整得出叶轮的转速 [ 3 ] [ 4 ] 。叶轮的轮毂比参考相近比转速的轴流式叶轮，选取最小值为0.4，为了尽量使叶轮的结构形式简单，轮毂选用了柱形轮毂。叶片数选为8叶片。在确定了叶轮的基本参数后，即可采用奇点分布法对叶轮的各个截面进行设计，在设计时选取了五个截面进行设计，如图6所示。 图6. 设计截面示意图 采用奇点分布法设计轴流式叶轮是基于在轴流式叶轮的水力计算中广泛采用的圆柱层无关假设，即假定在叶轮区域内，水流在半径方向的分速度为零。在对五个截面上的叶栅翼型进行设计时，采用奇点分布法设计出无厚翼型的骨线，然后将NACA-0012翼型的厚度分布规律套加到骨线上，这样就形成了每个截面上的翼型。 在根据奇点分布法设计得到叶轮的叶片后，为了提高叶轮的性能，根据叶轮的单流道CFD性能预估结果对叶片的各个截面的进出口角进行了优化。叶轮的实体效果图如图7所示。 图7. 叶轮实体效果图
system: [SYSTEM]

user: 3. 流体动力仿真及性能预估 3.1. 流体动力参数仿真 发电系统实验平台总体流体动力特性数值试验，可以通过仿真计算来确定平台在不同流速环境中的流体动力大小。因为平台在水下运动，受自由面的影响可以忽略，因此可以采用数值水洞方法来进行模拟计算。 数值水洞仿真试验是一个不断优化的过程，其可以避免一些风洞试验中无法克服的问题，例如，大攻角或大舵角下航行器的晃动问题，以及风洞天平测力超量程问题等，仿真流程如下图所示。 图8. 流体动力仿真流程图 基于fluent软件进行数值水洞试验得到的结果，数值水洞计算的典型流场如图9所示。 图9. 数值水洞计算流场 当不同攻角和侧滑角下的流场被模拟计算出以后，对平台表面所受到表面力进行积分就得到了平台所受到的流体动力，进一步进行系数化、求导等处理就可以得到运动特性分析所需要的各种流体动力参数和导数值。 由于载体只有一个对称面，因此其阻力特性随攻角和侧滑角的变化曲线将会不同，需要分别计算。图10为阻力系数随攻角的变化曲线，图11为阻力系数随侧滑角的变化曲线，图12为升阻比变化曲线。 图10. 阻力系数随攻角的变化曲线 图11. 阻力系数随侧滑角的变化曲线 图12. 升阻比曲线 3.2. 系统运动特性仿真 系统运动特性仿真主要是建立系统的数学模型，并通过对数学模型的推演和求解来研究系统的运动性能。 平台水下空间运动数学模型分为动力学方程和运动学方程两大部分，采用水下航行体通用数学模型。“水下风筝”发电系统除了考虑平台的模型以外还要考虑系缆(电缆)的模型，类似锚系的缆索结构，可以通过建立计及流体动力的多体动力学分析模型来模拟其性能，并且将平台作为其一个端节点，来提供边界条件 [ 5 ] 。采用有限段法是将连续的系缆离散为一系列铰接缆段，应用多体理论进行动力学分析，随着段数的增多，段长的减小，计算结果将逐渐收敛于真实解。为兼顾计算精度和速度，在实际仿真中，可以将系缆划分成有限段不等长的刚性杆。 在上述数学模型的基础上进行系统级的数值仿真可以初步获得系统的特性，以此来验证是否达到设计目的和优化设计方案。多学科协同仿真主要涉及到结构、流体力学、多体动力学和控制学科之间的协同设计。 系统在设计流速范围内不同流速下进行数值仿真，获得包括平台运动速度、平台姿态、平台深度变化及系缆张力等系统参数，平台在水下运动的典型曲线如图13，仿真结果汇总如表2。 图13. 平台深度相对于侧向典型运动曲线 Table 2 Summary of simulation result 参数 试验平台 流速(m/s) 1 1.5 2 周期(s) 15.19 10.1 7.63 系缆张力峰值(N) 37，059 85，970 154，290 速度峰值 9.88 15.1 20.23 平均速度(m/s) 7.18 11.34 15.35 平均增速比 7.18 7.56 7.68 平均攻角(˚) 9.62 9.2 9.14 平均侧滑角(˚) 0.99 0.91 0.88 深度范围(m) 24.64 32.14 32.50 侧向最大位移(m) 27.68 26.48 26.18 纵向最大范围(m) 28.67 28.90 28.89 表2. 仿真结果汇总表 由图13可以看出，发电平台在水下海流环境下通过一定的控制策略可以实现倒8字形的增速运动由下表可以看出，平台在1~2 m/s流速环境下能够获得超过7倍流速的运动速度，获得了显著的增速效果。对比瑞典Minest公司设计的“水下风筝”海流发电机，其发电装置平台的运动速度是海流流速的6~8倍，最高能够达到流速的10倍。因此，本文设计的试验平台达到了相应的效果。同时由仿真结果可以看出，作为承力和输电以及控制的系缆在平台大幅度高速运动状态下需要承受的张力也特别大，这将在工程实施上对系缆的可靠性提出极高的要求。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 本文针对发电系统的缩比试验平台进行了初步的设计及流体动力和运动特性仿真，获得了相关流体动力参数和预估性能，结果显示“水下风筝”可以采用较小的平台实现在较低流速环境下的高速运动，相对于其他发电平台将有更强的捕获海流动能的能力。由于系缆在运动中受到较大的张力，在后续设计中需要考虑其抗拉和疲劳强度。本设计及仿真可为试验系统的详细设计提供理论依据。 “水下风筝”是一种较先进的海流发电系统，其基本原理以及可行性已在国内外相关研究及试验中得到验证，但工程化实施还需要继续开展与实际运行环境相关的深入研究，例如平台的结构强度、动密封可靠性、防腐防污等。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 本文采用大数据、云计算、云平台等高新技术，以鄱阳湖生态环境保护与综合管理为需求，以提高鄱阳湖现代化管理水平为目标，通过Hadoop集群的方式搭建云平台，建立鄱阳湖生态环境信息共享服务云平台系统。本平台的建立实现了鄱阳湖生态环境的监测与分析、信息共享服务、GIS地图服务和数据维护等功能。通过本平台能够全面掌握鄱阳湖环湖区生态环境现状，为监测评估措施成效和辅助政府决策提供支持依据。有助于鄱阳湖信息化建设与管理，促进我省智慧水利的发展。 关键词 :大数据，云计算，云平台，鄱阳湖生态环境，智慧水利 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 随着互联网技术的高速发展，从国家战备到各行业层面都大力推进云计算、大数据、物联网、移动互联和人工智能等技术创新和深入应用 [ 1 ] 。近年来，大数据与云计算技术在水利信息化发展中也发挥了重要作用 [ 2 ] 。“鄱阳湖生态经济区”是江西省第一个纳入国家战略的区域性发展规划，也是我国十大生态功能保护区之一。它拥有丰富的鸟类和鱼类等物种资源，并负责调节气候，调节洪水储存和降低污染等各种功能 [ 3 ] [ 4 ] 。近年来，随着江西省经济社会的发展，人口增长过快，生态问题开始显现，鄱阳湖环湖区生态问题不仅严重影响国民经济和社会的可持续发展，还威胁人民群众的健康。利用大数据、云计算、云平台等技术建立鄱阳湖生态环境信息共享服务云平台。整合鄱阳湖生态资源数据，充分利用云平台将鄱阳湖生态信息建立在云平台上，方便相关人员快速访问鄱阳湖生态变化信息，为鄱阳湖生态环境管理提供科学指导，有利于全面规划鄱阳湖区的建设与保护，其研究成果具有重要应用价值。探索大数据、云平台等技术并优先在鄱阳湖保护和管理中的示范应用也是推动江西省智慧水利建设的重要手段。
system: [SYSTEM]

user: 2. 大数据技术 大数据自提出以来尚未有统一定义 [ 5 ] 。维基百科提供了大数据定义，因为涉及的数据非常大，无法通过当前的主流软件工具在合理的时间内管理，处理和组织成有用的信息。它不是一个空的概念，其出现对应了数据产生方式的变革。在大数据时代，大数据的核心是提取有价值的数据并进行预测，因此经过分析和处理的数据才能创造价值 [ 6 ] 。大数据技术主要有数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、数据挖掘、数据可视化展示等 [ 7 ] 。在本平台数据处理中，数据需要及时更新、存储和分析，因此，大数据技术在本平台建设中占有重要位置。本平台数据处理流程如图1所示。
system: [SYSTEM]

user: 3. 云计算平台技术 谷歌的CEO埃里克·施密于2006年特首次提出了云计算平台 [ 8 ] 。当时人们还不理解云计算的概念，经过近几年的研究和发展，各个领域已经开始运用云计算平台技术。云计算平台是面向用户服务的计算平台，通过互联网将基础设施资源、软件资源整合起来，根据用户实际需求提供服务收取相关费用。本平台采用采用公共化的方式计算资源，用户不需要关心底层服务，只需要关注自身应用业务逻辑，降低了用户开发的难度，节省了企业开发应用的成本。云平台技术提供的三种服务模式 [ 9 ] 有基础设施作为服务(Infrastructure as a Service，Iaas)、平台作为服务(Platform as a Service，Paas)和软件作为服务(Software as a service，SaaS)。云平台层次结构如图2所示。 图1. 数据处理流程图 图2. 云平台层次结构图 从图2可知，IaaS平台即为用户提供物理资源虚拟、网络资源虚拟、存储资源虚拟等的基础设施的服务，提供最底层的服务。Paas平台即为开发者用户提供云端集成的软件开发服务。SaaS应用即为云平台顶层，为用户提供各类云端应用。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结语 本文通过对大数据、云计算平台等技术的分析和探讨，对鄱阳湖生态环境的研究，构建了鄱阳湖生态环境信息共享云服务平台。本文从云平台的架构、环境、搭建方法和系统功能阐述了鄱阳湖生态环境信息共享云服务平台。本平台的建立将鄱阳湖生态数据进行共享，能够及时发现鄱阳湖区生态环境变化危机，为决策者提供解决方法。本平台的研究对改善鄱阳湖区生态环境具有重要意义。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 转移概率是研究马尔可夫链中状态之间转移的一个重要的计算概率工具，本文导出了转移概率的两个重要的性质，并运用转移概率性质讨论了Polya罐子模型，并导出了一个重要的递推等式。 关键词 :转移概率，马尔可夫链，随机过程 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 古典概型在概率论中占有十分重要的地位，它的计算方法在许多实际问题的研究中有很广泛的应用。Polya罐子模型是古典概型中一类很重要的模型， [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 用古典概率的方法讨论该模型相关问题，但很少有文献资料用转移概率的思想讨论该模型相关问题，最多也只限于转移矩阵的讨论，目前， [ 4 ] 应用Chanpman-Kolmogorov方程讨论了一个古典概型问题。众所周知，转移概率是马尔可夫链中重要的概念，在实际问题中也常常遇到作随机运动的系统。马尔可夫模型是描述这类系统的有力工具，且它也是一类最简单的随机过程，它在自然科学和社会科学的各个领域都有重要的作用。其研究对象为一个系统的状态和状态转移。因此对事物不同状态的研究需要状态之间的转移概率来描述。
system: [SYSTEM]

user: 2. 定义和性质 2.1. 相关定义 定义2.1.1：随机过程 { X n ， n = 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ } 称为马尔可夫链，若它只取有限或可列个值，并对任意的 n ≥ 0 及任意状态 i ， j ， i 0 ， i 1 ， ⋯ ， i n ，有 P ( X n + 1 = j | X n = i ， X n − 1 = i n − 1 ， ⋯ ， X 2 = i 2 ， X 1 = i 1 ， X 0 = i 0 ) = P ( X n + 1 = j | X n = i ) (1) 其中 X n = i 表示过程在时刻n处于状态i，称 { i 0 ， i 1 ， i 2 ， i 3 ， ⋯ } 为该过程的状态空间，记为S。 注：(1)刻画了马尔可夫链的特性，称为马尔可夫性。 定义2.1.2：称 P ( X n + 1 = j | X n = i ) 为马尔可夫链 { X n ， n = 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ } 的一步转移概率，简称转移概率。 定义2.1.3：若对任何状态 i ， j ， P ( X n + 1 = j | X n = i ) 只与 i ， j 有关而不依赖于n，则 { X n ， n = 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ } 为时齐马尔可夫链，否则称非时齐马尔可夫链。 定义2.1.4：称 P i j ( n ) = P ( X m + n = j | X m = i ) ， i ， j ∈ S ， m ≥ 0 ， n ≥ 1 为马尔可夫链的n步转移概率。 2.2. 转移概率的性质 性质2.2.1： P ( X n + 1 = j | X n = i ) ≥ 0 ， ∑ j ∈ S P ( X n + 1 = j | X n = i ) = 1 。 性质2.2.2： P ( X n = i n ， X n − 1 = i n − 1 ， ⋯ ， X 1 = i 1 ， X 0 = i 0 ) = ∏ k = 1 n P ( X k = i k | X k − 1 = i k − 1 ) P ( X 0 = i 0 ) 。 证明： P ( X n = i n ， X n − 1 = i n − 1 ， ⋯ ， X 1 = i 1 ， X 0 = i 0 ) = P ( X n = i n | X n − 1 = i n − 1 ， ⋯ ， X 1 = i 1 ， X 0 = i 0 ) P ( X n − 1 = i n − 1 ， ⋯ ， X 1 = i 1 ， X 0 = i 0 ) = P ( X n = i n | X n − 1 = i n − 1 ) P ( X n − 1 = i n − 1 | X n − 2 = i n − 2 ⋯ ， X 1 = i 1 ， X 0 = i 0 ) P ( X n − 2 = i n − 2 ⋯ ， X 1 = i 1 ， X 0 = i 0 ) = P ( X n = i n | X n − 1 = i n − 1 ) P ( X n − 1 = i n − 1 | X n − 2 = i n − 2 ) P ( X n − 2 = i n − 2 ⋯ ， X 1 = i 1 ， X 0 = i 0 ) = ⋯ = ∏ k = 1 n P ( X k = i k | X k − 1 = i k − 1 ) P ( X 0 = i 0 ) 下面我们导出转移概率的2个性质， 性质2.2.3： P ( X n + 1 = j ) = ∑ k ∈ S P ( X n + 1 = j | X n = k ) P ( X n = k ) 。 证明： P ( X n + 1 = j ) = P { ( X n + 1 = j ) ∩ ( ∪ k ∈ S X n = k ) } = ∑ k ∈ S P { ( X n + 1 = j ) ∩ ( X n = k ) } = ∑ k ∈ S P ( X n + 1 = j | X n = k ) P ( X n = k ) 类似于性质2.2.3，我们不加证明给出下面的性质， 性质2.2.4： P ( X n + 1 = j ) = ∑ k ∈ S P ( X n + 1 = j | X 0 = k ) P ( X 0 = k ) 。
system: [SYSTEM]

user: 3. 应用 Polya罐子模型是概率论中的一个重要模型， [ 1 ] 对该模型问题从古典概率角度作了详细的论述。下面，我们从转移概率的角度探讨该模型相关问题。 例3.1：(Polya罐子模型)设罐中有b个黑球、r个红球，每次从罐中随机摸出一个球，观其颜色后放回，并加入c个同颜色的球。如此重复下去，在n次摸球中，恰好取出 n 1 个黑球， n 2 ( n 1 + n 2 = n ) 个红球的概率。 解：设 X n ， n = 0 ， 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ 表示第n次试验结束时罐中黑球的个数，注意到，每取放一次后，黑球数或者保持不变，或者增加c个，因此其一步转移概率为 P ( X n + 1 = j | X n = i ) = { i b + r + n c ，             j = i + c 1 − i b + r + n c ，         j = i 0 ，                                       其 它 又， P ( X n + 1 = k + c | X n = k ) = k b + r + n c P ( X n = k | X n − 1 = k ) = 1 − k b + r + ( n − 1 ) c = b + r + ( n − 1 ) c − k b + r + ( n − 1 ) c P ( X n + 1 = k + c | X n = k + c ) = 1 − k + c b + r + n c = b + r + ( n − 1 ) c − k b + r + n c P ( X n = k + c | X n − 1 = k ) = k b + r + ( n − 1 ) c 注意到 P ( X n + 1 = k + c | X n = k + c ) P ( X n = k + c | X n − 1 = k ) = P ( X n + 1 = k + c | X n = k ) P ( X n = k | X n − 1 = k ) (2) (2)说明，罐中黑球数一定时，概率与取黑球白球的次序无关。依次类推，交换黑球白球次序，使前 n 1 次全为黑球，后 n 2 次为红球，则 P ( 前 n 1 次 全 为 黑 球 ，   后 n 2 次 全 为 红 球 ) = P ( X 1 = b + c ) P 12 P 23 ⋯ P n 1 − 1 n 1 P n 1 n 1 + 1 ⋯ P n − 1 n = b b + r b + c b + r + c ⋯ b + ( n 1 − 1 ) c b + r + ( n 1 − 1 ) c r b + r + n 1 c ⋯ r + ( n 2 − 1 ) c b + r + ( n − 1 ) c ≜ P 根据上面分析，与取黑球红球的次序无关，因此 P ( 恰 好 取 出 n 1 个 黑 球 ，   n 2 为 红 球 ) = C n n 1 P 根据性质2.2.3，Polya罐子模型有如下结论 命题3.2： P k ( n + 1 ) = P k ( n ) r + ( n − k ) c b + r + n c + P k − 1 ( n ) b + ( k − 1 ) c b + r + n c ，其中 P k ( n ) 表示前n次取球中出现k个黑球的概率，规定 P − 1 ( n ) = 0 。 证明：设 X n ， n = 0 ， 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ 表示第n次试验结束时罐中黑球的个数，则 P k ( n + 1 ) = P ( X n + 1 = b + k c ) 根据性质2.2.3，有 P k ( n + 1 ) = P ( X n + 1 = b + k c ) = P ( X n + 1 = b + k c | X n = b + k c ) P ( X n = b + k c )     + P ( X n + 1 = b + k c | X n = b + ( k − 1 ) c ) P ( X n = b + ( k − 1 ) c ) = P k ( n ) ( 1 − b + k c b + r + n c ) + P k − 1 ( n ) b + ( k − 1 ) c b + r + n c = P k ( n ) r + ( n − k ) c b + r + n c + P k − 1 ( n ) b + ( k − 1 ) c b + r + n c
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 为进一步优化营商环境，落实“放管服”改革要求，促进物资供应链合同结算工作规范、高效开展，江苏电力公司利用信息化手段，开发基于移动互联技术的供应链合同发票管理系统，建立结算信息共享机制，拓展线上业务办理渠道，实现业务即来即办，有效提升供应商合同结算服务水平。 关键词 :供应链，合同，结算，发票，APP，登记 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 在2019年工作会议上，国家电网公司创造性地提出建设“三型两网、世界一流”具有全球竞争力的能源互联网企业的战略目标。三型包括“枢纽型、平台型、共享型”，其中，“平台型”指建成“一站式服务”的智慧能源综合服务平台，实现内部数据“即时获取”，业务需求“敏捷响应”，实现数据融通，服务价值创造。 文献 [ 1 ] 对物资采购模式和流程进行了论述，文献 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 对ERP系统中发票对接实现方式进行了设计，文献 [ 5 ] [ 6 ] 对供应商在结算过程中如何与采购单位协同进行了方案设计，基本实现了供应商与采购单位发票数据交互，达到便捷结算的目的。为深入贯彻落实国网工作会议精神，国网江苏省电力有限公司落实“放管服”改革内容，积极推行物资供应链管理“一站式”线上服务，拓展供应商服务应用领域。基于移动互联网技术，通过建设基于移动应用的供应链合同发票管理系统，激发供应链的活力与动力，持续提升供应链服务水平。
system: [SYSTEM]

user: 2. 系统设计 2.1. 功能设计 供应链合同发票管理系统主要分为两部分：ERP端合同发票信息系统和APP端合同发票登记系统。ERP端合同发票信息系统首先根据合同执行进度自动触发合同待开票清单至APP端，其次接收APP端登记回传的合同发票信息，最后负责合同发票数据系统检查及财务记账；APP端合同发票登记系统主要负责接收和展示合同待开票信息，待登记及已登记发票信息展示、合同发票信息登记编辑及上传等功能。本系统的功能图如图1所示。 2.2. 数据库设计 系统通过数据库进行数据存储，数据库从逻辑上分为：1) 用户信息数据库：主要包括用户编码、用户名称、所属公司编码、所属公司名称、用户状态、创建日期等数据信息；2) 合同数据库：主要包括合同编号、供应商编码、供应商名称、合同状态、含税总价、不含税总价、合同生效日期、合同属性、行项目序号、物资唯一码、采购订单、物料编码、物料描述、合同数量等数据信息；3) 待开票清单数据库：主要包括内部合同号、供应商编码、采购订单、行项目、物资唯一码、采购订单数量、已收货数量、过账日期、开票状态、下传状态、下传时间等数据信息；4) 发票登记信息数据库：主要包括合同编码、采购订单、供应商编码、供应商名称、行项目序号、物资唯一码、发票登记号、发票号码、发票代码、开票日期、开票数量、税款、价税合计、记录状态、登记日期、登记时间、上传日期、上传时间等数据信息。 图1. 系统功能图 2.3. 系统结构设计 APP端合同发票登记系统体系结构如图2，逻辑上分为6层，从上至下依次是：1) 手机端程序：主要完成用户交互功能，客户端前台主要是HTML5页面，基于开源前端框架(bootstrap)和JS库(JQuery)实现页面的展现，向服务器提交数据通过移动平台封装的AJAX数据请求插件进行处理。后台管理系统数据的展示主要使用JSP生成HTML页面，用户的输入使用HTML控件，一些特殊的操作和页面效果通过JavaScript完成，用CSS来规范页面样式。向服务器提交的数据提交到后台的Action类进行处理，部分功能通过AJAX方式提交以提高用户界面友好性。2) 平台层：手机端程序通过平台(电力公司内部单位通过i国网，供应商通过电力一点通)进行跳转到移动应用后台的业务支撑服务，然后进行逻辑处理。3) 页面控制层：采用成熟的MVC应用框架struts，由界面控制器Action组件、struts、xml、JSP页面组件和灵活的属性配置组成。控制器Action接受用户的输入并调用业务逻辑层的业务方法和界面表示层的组件去完成用户的需求。当用户提交JSP表单时，控制器接收请求并调用相应的业务逻辑层方法去处理请求，然后调用相应的视图来显示业务逻辑层返回的数据。4) 业务逻辑层：Spring是一个轻量级控制反转(IoC)和面向切面(AOP)的容器框架。IOC (Inversion of Control)控制反转，是面向对象编程中的一种设计原则，可以用来减低计算机代码之间的耦合度。通过控制反转，对象在被创建的时候，由一个调控系统内所有对象的外界实体将其所依赖的对象的引用传递给它。AOP (Aspect Oriented Programming)面向切面编程，通过预编译方式和运行期动态代理实现程序功能的统一维护的一种技术，是软件开发中的一个热点，也是Spring框架中的一个重要内容，是函数式编程的一种衍生范型。利用AOP可以对业务逻辑的各个部分进行隔离，从而使得业务逻辑各部分之间的耦合度降低，提高程序的可重用性，同时提高了开发的效率。5) 数据访问层：JDBC (Java Data Base Connectivity，java数据库连接)用于执行SQL语句的Java API，它由一组用Java语言编写的类和接口组成。JDBC提供了一种基准，据此可以构建更高级的工具和接口，使数据库开发人员能够编写数据库应用程序。6) 数据库：数据库采用ORACLE数据库系统，作为一个通用的数据库系统，它具有完整的数据管理功能，作为一个关系数据库，它是一个完备关系的产品；作为分布式数据库它实现了分布式处理功能，使用该架构可轻松部署和管理数据库云。 图2. 系统体系结构图
system: [SYSTEM]

user: 3. 系统实现 3.1. ERP端系统实现 ERP作为公司管理信息系统的核心，是供应链合同发票管理系统的源头和归宿，首先在ERP获取满足开票条件的合同作为数据源，其次回收保存合同发票数据信息，最后在ERP完成财务记账处理。 其中，ERP端“合同待开票清单及下发”功能根据定制规则自动检查采购订单收货情况，对完成收货的记录自动定期下传合同待开票清单，同时保留手动触发下传操作，下传成功后更新下传状态，发票登记上传成功后更新开票状态，如图3所示。 3.2. APP端系统实现 APP端合同发票登记系统将物资部门和供应商有机地统一到一个系统中，APP端自动接收ERP端合同待开票清单数据，通过移动应用APP“一站式”定制信息推送，搭建内(电力公司)外(供应商)信息共享和业务处理渠道。 1) 物资部门APP 电力公司物资部门用户通过i国网登陆物资部门APP，APP支持多种查询方式，输入查询条件列出满足条件的合同清单记录，可以分类查看待登记和已登记的记录，选择某一条记录点击“>”按钮，可以查看该记录的详细信息，依次如图4、图5、图6、图7所示。 图3. 合同待开票清单及下发 图4. 合同开票清单查询1 图5. 合同开票清单查询2 图6. 待开票记录清单 图7. 待开票记录详细信息 2) 供应商服务APP 供应商用户通过电力一点通登陆供应商服务APP，根据输入条件查询清单记录，选择某一条待登记清单记录点击“>”按钮，进入编辑发票界面，一条记录可以对应多张发票，点击“新增”按钮进入新发票登记界面，支持手工输入和扫描发票二维码两种登记方式，登记完毕后保存数据记录，登记数量与收货数量一致的数据信息可以上传ERP。依次如图8、图9、图10、图11所示。 图8. 合同开票清单查询 图9. 发票信息编辑 图10. 发票信息登记保存 图11. 发票登记信息上传ERP
system: [SYSTEM]

user: 4. 结束语 本项目搭建的供应链合同发票管理系统，采用移动APP方式部署，突破办公场所限制，便于随时进行业务查询和办理，实现业务即来即办，降低了供应商的商业成本，提升了供应商对供应链服务的满意度。在未来的研究工作中，我们将考虑连接金税系统进行发票认证的可行性，从而进一步提升合同结算业务办理的时效。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 采用自我控制量表(SCS)、津巴多时间洞察力量表(ZTPI)、前瞻性记忆任务，考察了时间洞察力、前瞻性记忆对自我控制的预测作用，并从前瞻性记忆的角度检验了时间洞察力影响自我控制的中介机制。结果表明：1) 过去消极、现在冲动和未来三个时间洞察力维度对自我控制有良好的预测力；2) 基于时间的前瞻性记忆能力对自我控制有预测力；3) 基于时间的前瞻性记忆可能在未来时间洞察力影响自我控制的过程中起中介作用。 关键词 :自我控制，时间洞察力，前瞻性记忆 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 自我控制(self-control)是一种个体调节自己的情绪和想法，改变或克制冲动、欲望和习惯性反应的能力(Baumeister & Heatherton， 1996; Vohs， 2015)，能够使人们从事以目标为导向的行为，从而获得长期的理想结果(Hagger et al.， 2010)。成功的自我控制对个体发展和社会正常运行有着重要的意义，例如优秀的学业成绩、健康的身体、亲密的人际关系和物质滥用减少、犯罪率下降、社会和谐有序等。关于自我控制的理论模型，最具有代表性的是两阶段模型、双系统模型和能量模型(李琼&黄希庭，2012)。两阶段模型(two-stage model of self-control) (Myrseth & Fishbach， 2009)把自我控制分成两个不同的加工阶段，第一个阶段是识别出与自我控制有关的矛盾，第二个阶段是调用有效的自我控制策略。该理论认为成功的自我控制需要经历两个阶段，首先个体面对诱惑时要识别出当下的放纵和长远目标存在矛盾，然后采取自我控制策略战胜诱惑。双系统模型(dual-systems model of self-control) (Hofmann & Strack， 2009)认为自我控制包括三个部分：冲动系统、自我控制系统和状态或特质调节变量，这三个部分交互作用的结果就是自我控制的结果。冲动系统是冲动行为产生的原因，自我控制系统是面对诱惑时的更高阶段心理活动产生的原因，状态或者特质调节变量对于自我控制行为的结果具有转换作用(卜庆阳，2016)。能量模型(the strength model of self-control) (Baumeister et al.， 1995)认为所有自我控制的行为都需要消耗一种共同的、整体的、有限的资源，这种资源的水平会影响自我控制任务的成绩。但是自我控制行为消耗了这种资源以后，个体可以通过休息放松等方式恢复自我控制资源的水平。 个体对时间的认知、情绪和行动在决定个人学业和事业的成败中扮演着重要的角色，这种认知、情绪和行动蕴含了时间洞察力(time prospective)的涵义(黄希庭，2004)。基于不同的角度，前人提出了诸多有关时间洞察力的定义。其中，黄希庭(2004)认为时间洞察力是个体在对过去、现在、未来的时间认知、体验和行动(或行动倾向)上所表现出的人格特质，包含着过去时间洞察力、现在时间洞察力和未来时间洞察力三个维度。由于特质的差异性，不同的个体会倾向于不同的时间维度，有的个体更倾向于过去，而有的个体更看重现在或未来。然而，过度地倾向于某一个维度的时间洞察力并不能适应个体发展的要求，而拥有平衡的时间洞察力的个体能够根据任务特征、环境要求以及个人的资源状况灵活地转换时间洞察力(Zimbardo & Boyd， 1999)，更好地适应环境、健康成长。 近年研究结果发现，时间洞察力和学业拖延、冲动性行为、即时满足等自我控制失败行为有着紧密关系。在大学生群体中，未来时间洞察力与唤起性、回避性两类拖延行为之间都存在显著负相关(胡汀，2014)，消极过去和享乐现在时间洞察力对拖延行为有显著的正向预测作用，而未来时间洞察力对拖延行为有显著的负向预测作用(宋梅歌&冯廷勇，2017)。此外，病理性赌徒的冲动性与过去消极、现在宿命和现在冲动正相关，与未来时间洞察力负相关；冒险以及鲁莽行为与现在冲动正相关(Mackillopet al.， 2006)。未来时间洞察力定向组，在跨期选择任务中能综合考虑各项因素，选择金额较大的延迟满足选项；相反，现在享乐时间洞察力定向组更倾向即时满足即使获得的金额少(李军，2013；陶安琪，刘金平&冯廷勇，2015)。前人多数探究了时间洞察力和自我控制失败情况的关系，而本研究则关注时间洞察力和自我控制之间的直接关系。基于上述研究，本研究提出第一个假设：时间洞察力对自我控制具有显著的预测作用。 前瞻性记忆是个体对将要执行的任务的记忆(Einstein & Mc Daniel， 1990)。根据提取线索的不同，前瞻性记忆可以分为基于时间的前瞻性记忆(time-based prospective memory)和基于事件的前瞻性记忆(event-based prospective memory)。基于时间的前瞻性记忆是指个体对计划在未来某一个时间点或时间段完成意向行为的记忆，而基于事件的前瞻性记忆是指个体对计划在某个特定事件发生后完成意向行为的记忆。 目前关于前瞻性记忆和自我控制的研究大多关注自我控制资源损耗影响前瞻性记忆的角度，认为自我控制资源损耗后个体的认知活动也会受到影响，比如工作记忆容量降低(袁冬华&李晓东，2012)，基于时间和事件的前瞻性记忆成绩下降(黎建斌，2012；李缓缓，2016)，高级认知加工过程如阅读理解、逻辑推理等出现更多的失误(Schemeichel， Vohs， & Baumeister， 2003)。黎建斌(2012)提出了一个整合模型，以解释为什么认知资源会受到自我控制资源损耗的影响。然而，目前较少有研究从前瞻性记忆影响自我控制的角度研究这两者的关系。因此，本研究将要考察第二个假设：前瞻性记忆对自我控制具有显著的预测作用。此外，由于时间洞察力蕴含对未来的认知，而前瞻性记忆中的前瞻性成分要求个体记住在未来适当的时间或者事件发生时记得去执行有关任务，因此时间洞察力与前瞻性记忆之间密切相关。基于此，本研究的第三个假设是：前瞻性记忆在时间洞察力与自我控制之间起中介作用。 综上所述，本研究的目的在于探究时间洞察力，前瞻性记忆与自我控制的关系，为预测个体自我控制能力和提升个体自我控制能力提供更多途径。
system: [SYSTEM]

user: 2. 对象与方法 2.1. 对象 招募被试共85名大学生。其中一名被试对指导语理解有误，在实验中出现了多次错误操作，还有一名被试完成问卷的时间过短，因此剔除这两名被试的数据，最终有效被试量为83名。男生31人，女生52人；大一43人，大二13人，大三13人，大四14人；年龄18~22岁。 2.2. 工具 2.2.1. 自我控制量表 采用谭树华和郭永玉(2008)修订的中文版大学生自我控制量表(Self-Control Scale， SCS)，被试自我控制的指标为此量表的总分。此量表共包括冲动控制、健康习惯、抵御诱惑、专注工作、和节制娱乐五个维度，共19个项目。被试按照自身情况从1(非常不符合)到5(非常符合)中选择，最终得分越高自我控制能力越好，反之，得分越低自我控制能力越差。此量表的α系数为0.86，五个维度的α系数在0.61~0.76之间。 2.2.2. 时间洞察力量表 采用王晨(2016)修订的津巴多时间洞察力问卷中文版(Chinese Version of Zimbardo Time Perspective Inventory， ZPCI-C)。此量表包括过去消极、过去积极、现在冲动、现在宿命和未来五个维度，共25个项目。被试按照自身情况从1 (非常不符合)到5 (非常符合)中选择。该量表的五个维度的α系数在0.57~0.77之间。 2.3. 实验材料 实验共有三个任务：背景任务、基于事件的前瞻性记忆任务和基于时间的前瞻性记忆任务。背景任务和基于时间的前瞻性任务的实验材料是50幅组合图片，每幅图片都被分为左右两个部分，分别展示一张几何图片和一张文字图片，两种图片在左边和右边的几率相等。汉字图片包括“学”、“活”、“钱”、“换”、“只”五种常用字图片，几何图片包括正方形、圆形、三角形、菱形、五边形五中常见基础几何图形。汉字图片和几何图片将会被随机搭配，两种图片的左右位置也会随机摆放。基于事件的前瞻性记忆任务实验材料基本与背景任务中的相同，只是文字图片中引入了靶线索文字图片“助”替换了“只”。 2.4. 实验程序(见图1) 背景任务：要求被试判断几何图片是出现在显示屏的左边还是右边，如果出现在左边则用左手食指按“F”键，如果出现在右边则用右手食指按“J”键。 基于事件的前瞻性记忆任务：要求被试在完成背景任务的同时完成前瞻性记忆任务一。前瞻性记忆任务一是当被试看到靶线索文字图片“助”时，不判断几何图形的左右位置而是直接按空格键。 基于时间的前瞻性记忆任务：要求被试在完成背景任务的同时完成前瞻性记忆任务二。前瞻性记忆任务二是要求被试在实验开始后每间隔30秒用右手尾指按一下“k”键，被试在间隔30秒的时间点前后1.5秒，共3秒时间内按键则记为反应正确。 在实验正式开始前，向被试介绍实验任务，被试自主阅读实验的指导语并开始练习。在练习结束后，确保被试没有疑问和异常情况，随即开始正式的前瞻性记忆实验。在实验结束后，要求被试完成自我控制量表和时间洞察力量表。 图1. 前瞻性记忆实验流程图
system: [SYSTEM]

user: 3. 结果 3.1. 相关研究 采用皮尔逊积差相关分析法对自我控制总分与时间洞察力五个维度之间的关系进行分析。结果表明，自我控制与过去消极(r = −0.494， P < 0.01)、现在冲动(r = −0.556， P < 0.01)、现在宿命(r = −0.282， P < 0.01)显著负相关，与未来显著正相关(r = 0.553， P < 0.01)。 对自我控制总分与两种前瞻性记忆任务的正确率进行相关分析。结果显示，自我控制总分与基于时间的前瞻性记忆显著正相关(r = 0.353， P < 0.01)。 对时间洞察力各维度与两种前瞻性记忆任务的正确率进行相关分析。结果表明，未来与基于时间的前瞻性记忆显著正相关(r = 0.364， P < 0.01)。 3.2. 时间洞察力、前瞻性记忆对自我控制的回归预测分析 以自我控制为因变量，以时间洞察力五个维度为自变量，采用逐步进入法进行多元回归分析。如表1所示，现在冲动、未来、过去消极依次进入回归方程，而过去积极和现在宿命两个维度未进入回归模型。现在冲动、未来和过去积极时间洞察力联合解释自我控制57.4%的变异量。其中，未来对自我控制有显著的正向预测作用，现在冲动和过去消极对自我控制有显著的负向预测作用。 以自我控制为因变量，以两种前瞻性记忆为自变量，采用逐步进入法进行多元回归分析。如表2所示，基于时间的前瞻性记忆对自我控制有显著的正向预测作用，可以解释自我控制12.5%的变异量。 Table 1 Stepwise regression results of time perspective and self-control (n = 83 变量 非标准化系数 B SEB 调整R 2 模型一 现在冲动 −2.199 *** 0.365 0.309 模型二 现在冲动 −1.855 *** 0.312 0.518 未来 2.016 *** 0.342 模型三 现在冲动 −1.354 *** 0.334 0.574 未来 1.963 *** 0.324 过去消极 −0.581 ** 0.180 表1. 时间洞察力和自我控制的逐步回归结果(n = 83) 注： * P < 0.05， ** P < 0.01， *** P < 0.001，下同。 Table 2 Stepwise regression results of prospective memory and self-control (n = 83 变量 非标准化系数 B SEB 调整R 2 模型一 基于时间的前瞻性记忆 0.353 ** 0.104 0.125 表2. 前瞻性记忆和自我控制的逐步回归结果(n = 83) 3.3. 时间洞察力影响自我控制的中介效应分析 以时间洞察力的现在过去消极、冲动和未来三个维度为自变量，自我控制为因变量，基于时间的前瞻性记忆任务正确率为中介变量分别建立中介模型，参照温忠麟和叶宝娟(2014)提出的中介效应检验方法进行检验。结果显示，在自变量为现在冲动、过去消极的情况下，基于时间的前瞻性记忆的未表现出显著的中介效应；在自变量为未来的情况下，中介模型的分析结果如图2所示。 在本研究中未来和自我控制的中介效应95%置信区间为[0.0021， 0.1526]，置信区间不包含0。有此可知，尽管系数b没有达到显著水平，但是系数乘积达到了显著水平，因此中介效应该达到显著水平。效果量为中介效应值除以总效应值(即ab/c)，基于时间的前瞻性记忆的中介效应效果量为11.53%。因此，基于时间的前瞻性记忆可能在时间洞察力的未来维度对自我控制的影响中起部分中介作用。