人类颜色视觉的计算理论

该文有机地结合了计算视觉理论和生态学视觉理论,指出颜色信息处理的根本任务是检测环境中的光不变量。在此基础上,作者提出了颜色视觉的计算理论以及计算理论本身的生物学标准。初级视觉计算是典型的不适定问题,动物的视觉系统则利用视环境中存在的条件将该不适定问题转化为定解问题。本文引入颜色视觉计算的免要条件,客观性约束,以及颜色认知的神经表象,证明了上述约束下颜色算法的存在性。本文给出了构造颜色知觉的基本假设。同时,该文还讨论了与上述问题密切相关的几个基本问题:神经表象的完备性,主观色觉的客观性,明度知觉和颜色知觉的统一,人类主观色觉的实现方式。     

胆道外科的发展和未来

胆道外科的发展和未来天津医科大学博士研究生（３０００７０）陈海龙导师吴咸中一、现代影像技术的进步是胆道外科发展的前提１９２４年Ｇｒａｈａｍ及Ｃｏｌｅ二人首次制成了三苯二甲内酯（Ｐｈｔｈａｌｉｎ）的碘衍生物口服胆囊造影剂,使临床医生能够首次见到胆囊的影...     

初中生友谊质量与孤独感的变化轨迹:一项多元潜变量增长模型分析

为考察初中生友谊质量与孤独感的变化轨迹及两者间的关系,采用关系网络问卷、孤独感量表对西安市的875名初中生（M=12.73±0.18;男生494名）进行三年追踪测量,使用多元潜变量增长模型进行分析。结果发现：（1）初中三年,中学生的友谊质量逐渐提高,孤独感水平逐渐下降;（2）初一时的友谊质量和孤独感水平存在显著的个体差异,初中三年期间二者的发展速度也存在个体差异;（3）初一时的友谊质量可显著预测初一时的孤独感水平（β=-1.77,p<0.001）及随后的发展速度（β=0.20,p<0.05）;（4）男生的孤独感水平初始值高于女生,友谊质量的初始值则低于女生;高SES个体孤独感的起始值高于低SES个体。本研究结果揭示了初中三年期间个体友谊质量与孤独感的动态变化关系及友谊质量对孤独感的预测作用,对改善青少年孤独感的现状有一定的现实指导意义。     

风险偏好预测中的性别差异和框架效应

11 8名大学生被试在得益和损失两种任务框架下对自己、其他男性和女性的风险偏好进行了预测。结果发现 ,被试在损失框架下对各类对象风险偏好的预测均高于得益框架 ,且都高估了男性的风险偏好 ,低估了女性的风险偏好。在损失框架下 ,女性被试对各类对象的风险偏好预测高于男性的预测。研究认为 ,性别原型知识、任务框架和即时情绪共同影响被试的风险偏好预测。     

高自尊易宽恕?基于中国青少年样本的研究

目的:以中国青少年为被试样本,整合已有自尊与宽恕关系的研究,运用元分析技术,明晰二者之间的整体关系,分析以往研究结论产生分歧的原因。方法:采用中国知网、万方数据库、Web of Science等检索系统搜索自尊与宽恕的相关文献,遴选出符合元分析研究标准的有效文献31项,70个独立样本,共计被试31516名。结果:(1)自尊与宽恕间存在中度相关,自尊可正向预测宽恕,验证了高自尊者易宽恕。(2)自我宽恕比人际宽恕与自尊的关系更为密切。(3)宽恕测量工具、被试类别、宽恕结构对自尊与宽恕的关系调节作用明显,性别无显著调节效应。     

Lasso回归：从解释到预测

传统的最小二乘回归法关注于对当前数据集的准确估计, 容易导致模型的过拟合, 影响模型结论的可重复性。随着方法学领域的发展, 涌现出的新兴统计工具可以弥补传统方法的局限, 从过度关注回归系数值的解释转向提升研究结果的预测能力也愈加成为心理学领域重要的发展趋势。Lasso方法通过在模型估计中引入惩罚项的方式, 可以获得更高的预测准确度和模型概化能力, 同时也可以有效地处理过拟合和多重共线性问题, 有助于心理学理论的构建和完善。     

心理治疗中的脱落

脱落是指在心理咨询与治疗中, 来访者由于种种原因在导致他前来寻求帮助的心理困扰或问题尚未解决之前就终止治疗的现象。研究者对脱落概念内涵的理解比较一致, 但脱落的操作性定义存在多种且各有利弊。脱落在临床治疗中普遍存在; 脱落率在跨研究间的结果差异很大, 并受到脱落的操作性定义和研究设计类型的重要影响。传统的静态的变量在预测脱落时存在明显局限, 治疗同盟等治疗过程预测变量近年来得到更多重视, 并丰富了我们对来访者脱落的深入理解。为减少脱落, 研究者建议为来访者提供治疗前准备, 对治疗过程中的关键变量进行评估并根据具体情况采用合适的干预策略。未来研究需要完善脱落的操作性定义, 更多地在自然治疗设置下进行研究, 进一步深化脱落的预测变量研究, 并关注治疗外重要事件及文化背景对脱落的影响。     

变量间的网络分析模型及其应用

变量间的网络分析模型近年来被广泛应用于心理学研究。不同于将潜变量作为观测变量的共同先导因素的潜变量模型, 网络分析模型将观测变量作为初级指标, 采用图论的方法建立观测变量之间的关系网络, 其中变量为网络的节点, 而变量间的关系是节点之间的连线。因此网络分析可以突显观测变量之间的联系以及观测变量相互影响而形成的系统。通过变量网络中基于各个节点特征的指标(如中心性)以及基于整体结构特征的指标(如小世界性), 网络分析为研究各种心理现象提供了新的可视化的描述方式和理解视角。近10年来, 网络分析的方法已在人格心理学、社会心理学和临床心理学等领域得到一定的应用。未来研究应继续发展和完善网络分析模型的理论和方法, 使之运用到更多的数据类型和更广的研究领域中。     

无均值结构的潜变量交互效应模型的标准化估计

潜变量交互效应建模研究近年来有两项重要进展, 一是提出了潜变量交互效应模型的标准化估计及其计算公式; 二是发现无均值结构模型可以取代传统的有均值结构模型, 建模大为简化。但标准化估计是在传统的有均值结构模型中建立的, 在简化的模型中同样适用吗？本文在无均值结构模型的框架内, 给出了潜变量交互效应模型的标准化形式、计算公式和建模步骤, 并通过模拟研究比较了极大似然和广义最小二乘两种估计方法、配对乘积指标和全部乘积指标两种指标类型, 结果表明, 在计算交互效应的标准化估计时, 应当使用配对乘积指标建模, 并且首选极大似然估计。