神经网络研究现状(精选8篇)

神经网络研究现状篇1

【论文关键词】健康心理学；心理测量学研究；大学生；网络成瘾；人格

近年来、大学生逐渐成为网络成瘾障碍(IntemetAdditionDisorder。IAD)的高发人群。以网络游戏成瘾和网络社交成瘾两种亚型最为常见、1AD成为损害大学生心身健康和社会适应能力的重要因素。以往研究表明、大学生的IAD个体常表现出广泛的心身症状和社会功能损害。包括焦虑、抑郁：社会适应能力下降：现实人际关系淡漠和生理功能障碍如睡眠障碍、食欲下降和体重减轻等。由于上网聊天的主要目的是无目的地打发时间和回避现实中的人际交往。因而网络社交成瘾者可能会体验到更多的心身症状和现实人际关系受损。而网络游戏高手可通过自己娴熟的操作技巧来获得同伴的尊重、在一定程度上有助于缓解游戏成瘾者的焦虑和抑郁情绪。值得关注的是、在大学生群体中、不同的网络成瘾内容可能导致个体沉迷或过度卷入程度存在差异，从而对成瘾者的心理健康水平产生不同影响。然而，关于不同亚型IAD大学生的心理健康水平差异国内尚未见有研究涉及。

对大学生IAD成因的探讨主要集中在个体的易感素质、认知方式和情感激活程度等内因方面，其中以人格特质的作用最受重视。相关研究表明，人格特质与大学生IAD的形成有密切关系，情绪不稳定、高神经质倾向的个体接触网络后更易发展成为IAD=61。IAD个体常表现出某些适应不良的人格和心理特征如爱幻想、低自尊、社交恐怖、抑郁、焦虑、缺乏自信和更具好奇心等。由于大学生群体中存在不同的IAD亚型，可以假设，不同IAD亚型的促发因素以及人格特质在不同IAD亚型的预测作用可能存在差异。然而，国内外关于上述问题的研究却相对缺乏。

综上所述，本研究拟考察大学生中网络游戏成瘾者和网络社交成瘾者的分布情况，比较两种IAD亚型大学生的心理健康水平和人格特质的差异，并进一步分析人格在不同亚型IAD中的预测作用，以期为针对性干预策略的实施和有效性评估提供理论和实验依据。

1对象与方法

1、1对象

选择中山大学、华南师范大学和广东商学院三所高校的大学本科生为研究对象。发放问卷800份，回收有效问卷654份。其中男性297人，女性357人，平均年龄20、29+_1、39岁。大一176人(26、91％)，大二195人f28、82％)，大三119人f18、20％)，大四164人(25、08％)。各年级男女比例和专业基本匹配。

1、2工具

1、2、1一般病理性网络使用量表(GeneralizedPathol-ogicalIntemetUseScale、GPIUS)中文版GPIUS由Caplan编制，李欢欢等修订，量表共27个条目，包括6个维度：过度使用、网络渴求、社交认知和收益、功能损害、心境转换和网络社交。量表采用利克特五点评分。“1”表示“完全不符合”，“5”表示“完全符合”。量表得分>73，表明个体存在网络社交成瘾倾向，分数越高，成瘾倾向越明显。

1、2、2大学生网络游戏认知一成瘾量表(InternetGameCognition—additionScale，IGCAS)为自编量表I，条目来源于网络成瘾的临床表现、DSM一1V的病理性和物质滥用诊断标准，以及参考CaplantTl编制的一般性网络成瘾量表(GeneralizedPathologicalIntemetUseScale，GPIUS)中关于网络功能的认知条目。量表包括13个条目。采用利克特五点评分。“1”表示“完全不符合”，“5”表示“完全符合”。本研究中，该量表在654名大学生样本中使用获得比较满意的信效度，各分量表和总量表的d系数在0、90～0、94。探索性因素分析结果显示量表包括2个维度：游戏非适应认知和成瘾行为，可解释方差61、63％。量表得分>32，表明个体存在网络游戏成瘾倾向，分数越高，成瘾倾向越明显。

1、2、3症状自评量表(SeIfratingChecklist，SCL-90)由Derogatis编制，王征宇等修订。量表共包括90个条目，涉及躯体化、强迫、人际关系敏感、抑郁、焦虑、低对、恐怖和精神病性等9个方面的心理和生理症状描述。

1、2、4艾森克人格问卷(简式)(EysenckPersonalityQuesitonnaire，EPQ)由钱铭怡等修订。问卷包括48个条目，划分为神经质、精神质、外向性和掩饰性4个维度。

1、2、5Young成瘾量表(中文版)共包括8个条目：突显性、过度使用、戒断反应、控制失败、情绪调节、分心、隐瞒和忽视社交生活。当被试对8题中的5题回答“是”，且能够排除其他精神疾病所导致，则被诊断为IAD。

1、3施测程序和数据处理

本研究以班级为单位进行集体施测，主试为有经验的教师和经过系统培训的研究生。数据处理使用SPSS13、0软件包。

2结果

2、1大学生两种IAD亚型的发生率

以Young量表分>5，GPIUS得分>73，IGCAS得分<32为网络社交成瘾的人组标准。以Young量表分>5。GPIUS得分<73。IGCAS得分>32为网络游戏成瘾的人组标准。以Young量表分<5，GPIUS得分<73，IGCAS得分<32为非成瘾组的人组标准，考察两种IAD亚型在大学生中的分布情况。结果表明：符合网络社交成瘾倾向标准者89人，占13、6％(89／654)，其中男生38人，占42、6％(38／89)，女生51人，占57、4％(51／89)，男女比例无显著差异(x2=1、22，P>0、05)。符合网络游戏成瘾倾向标准者76人，占11、6％(76／654)，其中男生55人，占72、4％(55／76)，女生21人，占27、6％(217／6)，男女比例差异有统计学显著性(X2=15、21，19<0、O1)。

2、2网络社交成瘾组、网络游戏成瘾组与对照组大学生的SCL一90得分差异比较

在非成瘾组大学生489人中随机选取89人，作为对照组。通过One—WayANOVA，考察网络社交成瘾组、网络游戏成瘾组和对照组之间的SCL一90得分差异，并采用Seheffe进行事后比较。结果显示：三组的SCL一90各因子分和总分的总体比较差异显著(P<O、O1)。网络社交成瘾组的SCL一90各因子分和总分高于对照组(P<0、01)。网络游戏成瘾组仅在恐怖因子上得分高于对照组(P<O、05)。除恐怖和偏执因子外，网络社交成瘾者的其余因子分和总分也高于网络游戏成瘾者。详见表1。

2、3网络社交成瘾组、网络游戏成瘾组与对照组大学生的EPQ得分差异比较

方差分析结果显示，三组在精神质得分上的总体比较存在显著差异(P<O、05)。事后检验表明，网络社交成瘾者的精神质得分高于游戏成瘾者和对照组（P<O、01；／9<0、01)。网络游戏成瘾组的EPQ各因子分与对照组相比差异不显著。

2、4大学生IAD倾向、人格特质和心理症状的关系

相关分析结果显示，GPIUS量表分与SCL一90各因子和总分呈正相关，相关系数值为0、21~0、32，有统计学显著性fP<0、01)。IGCAS量表分仅与强迫因子(r=0、11，P<O、05)和恐怖因子分(r=O、14、P<O、05)呈显著正相关。GPIUS量表分与精神质(1=-0、13，／9<0、05)和外向性(r-=0、12，／9<0、05)呈显著正相关。精神质与SCL一90各因子分和总分呈正相关，相关系数值为0、15～0、25，有统计学显著性fP<0、011。

2、5大学生的两种IAD亚型影响因素的回归分析

为进一步了解大学生网络社交成瘾和网络游戏成瘾的影响因素，以及人格特质在两种亚型IAD中是否具有预测作用。以性别、年龄、专业、每周上网时间、精神质、神经质和外向性作为自变量，以GPIUS量表分和ICGAS量表分作为因变量，进行逐步回归分析。结果显示，性别是网络游戏成瘾的危险因素。而每周上网时间、精神质和外向性对网络社交成瘾有显著的正向预测作用。详见表3和表4。

3讨论

3、1大学生中网络社交成瘾和网络游戏成瘾的分布特征

国外早期有研究报道大学生IAD发生率为6—15％，国内朱克京等的研究则报道为9、9％。但是，并未见研究报道不同IAD亚型在大学生中的分布情况。本研究发现，大学生的网络社交成瘾和游戏成瘾发生率分别为13、6％，为11、6％、略高于朱克京等的研究数据。提示随着网络逐渐步入大学生的日常生活，大学生IAD的发生率可能存在增高的趋势，而网络社交成瘾和游戏成瘾已成为大学生群体中IAD的主要亚型。进一步分析发现、网络社交成瘾的分布无性别差异，表明男生和女生在使用互联网非特定的社交服务功能包括网络聊天、BBS和BLOG时，均存在发展成为网络社交成瘾者的危险性。而在游戏成瘾者中，男生所占比例显著高于女生。可能的原因是，当前的网络游戏主要包括动作类，格斗类，赛车类，角色扮演类(MMRPG)，即时战略类，回合式战略类，模拟类和体育游戏类等，游戏的内容和挑战性对于男生具有更大的吸引力、网络游戏更易成为男生获得同伴或社会赞许，满足好奇心和冒险渴望的虚拟载体，继而导致其成瘾行为的产生。提示性别是游戏成瘾的危险因素，男生发展成为游戏成瘾者的危险性要高于女生。

3、2大学生网络社交成瘾者和网络游戏成瘾者的心理健康水平与人格特质差异

本研究发现，与对照组大学生相比，网络游戏成瘾者的社交恐怖因子分显著增高、而网络社交成瘾者的SCL一90各因子分均显著增高，表明网络社交成瘾者和网络游戏成瘾者表现出不同程度的情绪、行为和生理症状，两种亚型的IAD大学生均存在心理健康状况不良，与国内外相关研究结果一致。

值得注意的是，除恐怖和偏执因子外，网络社交成瘾者的SCL一90其余因子分也显著高于游戏成瘾者。GPIUS得分与SCL一90各因子分和总分呈显著正相关，而IGCAS得分仅与强迫和恐怖因子得分呈显著正相关。提示在大学生群体中，网络社交成瘾者所表现的心理症状更为广泛，网络社交成瘾对个体心理健康的损害程度较网络游戏成瘾严重。此外，行为缺乏控制、害怕或回避社交、敌对和易紧张为两种亚型IAD者共同的心理行为症状。表明今后干预策略的实施应更关注网络社交成瘾的大学生人群，而指导IAD大学生学会适当的处理人际关系、降低负性情绪水平和加强行为控制能力是普适性的干预策略。

已有大量研究探讨人格与IAD的关系、如罗天玉等的研究发现：成瘾者在大五人格问卷中的开放性和宜人性维度得分显著低于对照组、而神经质、外向性和严谨性得分与对照组相比无显著差异。雷雳等的研究则发现，神经质、外向性和宜人性对网络成瘾具有显著的正向预测作用。未进行网络成瘾亚型的划分，使得不同研究中的网络成瘾样本有明显的异质性、可能是导致这些研究结果不一致的重要原因。本研究在亚型划分的基础上，考察了不同IAD亚型大学生人格特质的差异。结果发现，网络社交成瘾者的精神质得分要显著高于游戏成瘾组和对照组、而网络游戏成瘾组在精神质、神经质和外向性得分上与对照组相比无显著差异。表明两种亚型IAD的人格易感因素存在差异，精神质得分高的个体通常表现出孤独、难以适应外部环境、与他人不友好和喜欢寻衅滋事等行为特征，存在现实人际关系不良。对于此类型的大学生来说，网络提供了他们一个与现实环境有很大差异的社交平台、网络聊天成为他们回避现实的人际交往以及由此产生的焦虑和不适的主要方式。此外，由于网络聊天的匿名性特点、个体不需要对自己网络上的言论承担责任，网络聊天甚至成为他们进行言语攻击和发泄不满情绪的虚拟载体，并因此获得满足感，使得他们更愿意投入到网络的社交功能服务当中、从而更易发展成为网络社交成瘾。而本研究未发现网络游戏成瘾大学生存在明显的人格易感因素，提示大学生在接触网络到发展为游戏成瘾的过程中，可能存在除人格因素以外的其他中介变量。此外，本研究发现，GPIUS总分、精神质与SCL一90各因子分和总分存在显著正相关，表明精神质的个性特征是导致网路社交成瘾大学生心理健康水平低于网络游戏成瘾大学生的重要原因。

神经网络研究现状篇2

关键词 BP神经网络 故障诊断 神经网络专家系统 规则式专家系统

中图分类号：TP311 文献标识码：A

0引言

在医学上，血液透析是一种用来实现人体内废物产品如血肌酐和尿素与自由水在肾脏中的体外去除当肾功能处于衰竭状态时候的方法。血液透析是肾脏替代疗法的三种方法之一（其他两个是肾移植和腹膜透析）。针对血液透析过程，采用数据挖掘技术对大量数据进行分析，以透析前后各过程水资源分配为目标，研究水资源分配与再利用模型，建立水资源分配管理的知识库，从而能根据任务，纯度等要求自动分配水源管路。设计相关软硬件平台，为节约透析用水总量，降低水资源消耗提供保障，该研究有较高的理论价值和广阔的应用前景。

患者的血液通过血液透析机泵和透析液进行透析。医疗行为取决于医生的推理能力医疗决策依赖于潜在的不确定信息。此外，血流速度是保证处理效果和高通量血液透析可靠性的关键元件。因此，血液引流医院使用动静脉穿刺，血液的流动率（BFR）约为200毫升/分钟，但它对病人有一定伤害。

本文提出了一种改进的方法即使用血液引流透析壶，避免穿刺，使血流率（BFR）可以达到400毫升/分钟。有了这个动机，（研究拟解决的关键问题）本文提出了一种用于血液透析系统的基于模型的控制方法，设计为在血液透析的终末期肾功能衰竭患者维持血流动力学稳定。解决了传统的专家系统知识获取瓶颈等诸多问题，比如自学能力的效率低，推理单调，所以它有一定的局限性。而人工神经网络技术是一个数学模型，应用结构像下丘脑神经元的突触连接，具有学习能力强，能够从样本中学习，获取知识，它是以权值和阈值的形式存储在神经网络中。这很容易实现并行处理，具有联想记忆的特点，有较好的鲁棒性。当结合神经网络专家系统，他们可以协同工作，优势互补，它们的功能将更加强大。

因此，建立一个神经网络专家系统用来模拟训练透析壶中的透析液位置与透析情况，血泵的速度和总的安全状态估计，这可以为护士提供辅助决策参考。

图1：血液透析器的系统结构图

1便携式血透机结构设计

根据电路的特点，对血液透析器的系统架构分为一二回路系统：体外血液透析回路和血液输送系统。图1是血液透析器系统结构图。

我们将血液透析会话分为三个阶段。第一阶段是预冲透析器和导管，它们同时通过空气泡沫放电。第二阶段是状态图血液从动脉到透析壶循环血液透析，并保持液位稳定。第三阶段是体外循环后的回血状态。

图1是血液透析器系统结构图。A泵将血液从病人的动脉通过输液管A引流至透析壶。泵C使血液通过导管引流至透析器。当泵A抽血到体外电路，局部真空可能存在，将空气吸入管如果连接没有绝对的紧密。因此，除气室的功能是排出空气。经过过滤后，血液通过输液管B回到透析壶和患者静脉。A泵的旋转方向和B泵是相反的。超声波传感器为透析壶设置上限和下限液位。出于安全考虑，空气泡沫探测器是用来探测空气导管和防止气泡注入病人体内。导管中的压力控制用于避免管道破裂，病人凝血和血肿现象的出现。

在这个系统中，当血液透析的状态是安全的，A泵的转速为一个固定值为了保持恒定的量的血液从病人的动脉流经血液透析机。B泵的转速应按在透析壶的血容量和系统状态决定。此外，气泡和导管的压力也应分别控制A泵和B泵的速度。血液排水的主要困难是血泵的转速调节，以确保适当的运行状态。

以下变量与泵的速度相关：泵的旋转速度（NA）：血液透析器系统无故障时那是一个不随时间变化而变化的参数。旋转泵B速度（NB）：随血液透析的状态变化而变化。泵A和泵B被分别设置在透析过程的开始和结束。透析壶的液位（h）：h的变化趋势反应了系统的运行状态透析壶液位状态（hs）：hs的值随液位的上升和下降而变化，控制泵A和B的速度。导管中的气泡（U）：如果导管中有空气气泡，这会造成对病人危险的空气栓塞。一旦气泡被检测到，AB两泵应停下来，剩下的血液应该在排除气泡后返回到患者体内。导管的压力（P1，P2，P3）：导管中的压力值能够反映血液透析过程的状态。压力的采集数据应实时获取以便调整AB泵的速度。

2实验理论基础

2、1专家系统综述

随着科学技术的发展，一系列高新技术与复杂系统出现。专家系统是人工智能中最活跃、最广泛的应用领域之一。第一个专家系统在1965年的美国被制造。目前，专家系统已被应用于许多领域，如农业生产，医疗诊断，智能决策，实时监测，地质勘探，教学和军事等，促进了国民经济的发展带来了巨大的经济效益。

2、2神经网络概述

1943年，一个数学模型（MP模型）在神经科学的理论研究时代正式提出了神经元，从而开创了神经科学理论的研究时代。从那时起，大量的突破性的研究促进了神经网络模型及其学习算法，特别是在1982年，一个神经网络模型的创建，介绍了计算能量函数的概念，给出基于神经网络的稳定性判据，有力地推动了神经网络的研究与开发。一个三层神经网络可以逼近任意非线性函数这个结论是在1989年被提出的 。在人工神经网络在实际应用中，80%到90%的人工神经网络模型，采用BP网络或由其变异的网络模型。

2、3神经网络专家系统的基本原理

神经网络使用了大量的神经连接，每个连接的权重表示特定的概念或知识的分布。在获取知识的过程中，它需要有专家提出的例子和相关的解决方案，然后可以通过某个具体的学习算法从样本中学习到。自适应算法可以不断修改网络的连接权值。[7]神经网络可以输入异常样本，如果输入的模式是接近某个学习样本，输出也会接近该学习样本的模式，从而使神经网络专家系统具有联想记忆的能力。适当的由专家提供的解决方案通过输入和输出系统存储在知识库。

3神经网络专家系统的结构

一个神经网络专家系统的结构，表示在图2。该系统主要由知识库，数据文件，并行推理机，信息获取模块，解释系统和人机界面等构成。

图2：人工神经网络专家系统的结构

3、1知识获取

3、1、1bp神经网络

根据结构，神经网络可以分为两类，一个是前馈网络，另一个是反馈网络。从目前的研究来看，前馈网络是一种更完善的网络。而BP网络是最常见的一种。

标准BP神经网络由三个神经层构成，即，输入层，中间隐含层和输出层。各层的神经元相互连接形成整个互连，但同一层的神经元不连接。对于多层网络的训练，首先是提供一组训练样本，其中包括输入样本与理想输出样本。当所有的网络的实际输出与理想输出一致，培训结束。否则，它需要修改权值，根据理想的输出使实际输出。在本文的三层BP网络和图3显示了网络的三层结构。

图3：网络的三层结构

3、1、2专家系统规则

泵的转速调整应根据目前的透析壶中血容量的观测，以及系统的运行状态决定。监测血容量的目标是为了保持透析壶中的液位在很窄的范围内变化。这样的血液量跟踪系统是减少在透析过程中与过程后低血糖发作的频率。

血容量调整的估计是通过以下隐藏变量表示：A泵的旋转速度（nA）：A泵控制着血液流进透析器的流动量。nA是一个时不变参数。B泵的旋转速度（nB）：B泵控制着血液流出透析器的流动量。泵A和泵B分别被设置在透析器的开始端和结束端。透析壶液位（h）：透析壶液位在预定的安全范围内，它根据透析过程中不同的人在不同的阶段中的不同操作而变化。

透析壶的液位状态（hS）：透析壶的液位状态指示液位的变化过程。

血液引流的主要困难是对血液流经透析器时的理想血容量的估计。

该系统采用专家系统的推理机制的基础知识和神经网络的推理机制来处理血液透析过程中可能出现的不同状况，整个系统处于并行工作的方式。在我们的例子中，BP神经网络的液位有五种状态：非常低，低，正常，高，非常高。相应的似然性（nA和nB）也模糊：低，正常，高。透析壶的液位状态有四种状态：正常，小，大和多（具体参数是根据控制对象的不同而调整）。模糊变量的使用，有效防止了门限效应与阈值影响。一些在专家系统的显式知识库的规则如下：

如果透析壶液位低（h低）和透析壶液位状态小（hs小）；

然后B泵的旋转速度低（nB低）和透析壶液位状态小（hs小）和A泵的旋转速度正常（正常）；

如果透析壶液位高（h高）和（透析壶液位状态小（小）或透析壶液位状态大（hs大）或透析壶液位状态正常（hs正常））；

然后B泵的旋转速度正常（nB正常）和透析壶液位状态多（hs多）；

如果透析壶液位很高（h很高）或（透析壶液位状态多（hs多）和透析壶液位高（h高）和透析壶液位状态不大（hs不大））；

然后B泵的旋转速度高（nB高）和透析壶液位多（nB多）；

如果透析壶液位正常（h正常）和（透析壶液位状态多（hs多）或透析壶液位高（h高））；

然后B泵的旋转速度低（nB低）和透析壶液位状态大（hs大）；

除了这些，空气泡沫和输液管压力与血液透析的稳定性和安全性密切相关。如果变量是不正常的，它可能会发生紧急事件如管，栓塞的断裂，凝血等等，因此A泵与B泵的转速应该根据相应情况的变化而改变。因此需要对BP网络的知识，大容量的学习，自适应，并行推理，联想记忆，与专家系统的结合，优势互补，构建神经网络专家系统，实现血液透析的快速调整。

3、2神经网络的训练

基于网络的结构和学习样本，训练方法可以被描述为四个步骤：

（1）给出的阈值＼j、aj，链接的权重Vhi、Wij在[-1， 1]之间随机变化。

（2）为每个模型（AK，YK）（A为输入层的节点，Y是隐层节点，K=1，2，……）。

①发送到输入层，通过连接权重矩阵向隐层发送激活值，然后隐层的激活值产生。

②bi=f（vhiZh+ai） （1）

③计算误差LC：dj=（yjk-cj）cj（1-cj） j=1，2 （2）

（3）为每一个dj计算错误LB：ei=bj（1-bj）（djwj） （3）

（4）调整连接权值和阈值：=wij=Zbidj （4）

（7）

其中Z（0

4系统仿真与实现

这表明泵A与泵B振动速度的变更与液位高度h变化的比较。当液位低，B泵将减速从而降低血液流出透析器的流量，从而在透析壶的血液量将增加。泵B一直保持低速度而不是停止以避免血液滞留在透析壶中或者发生凝管状况。实验对所提出的方法进行了验证。规则是被集成在专家系统中。神经网络是由医务人员使用的训练样本作为准备。然后神经网络和以规则为基础的专家系统进行融合。根据透析壶内的液位数据，空气泡沫探测器的输出和导管所收集的压力，泵A和泵B的速度变化。速度的变化会反过来作用于液位的变化。如果液位低并且没有下降，泵A开始运行。当液位是正常的，上升的，B泵开始以正常速度运行。当A泵顺时针旋转时B泵逆时针旋转。当液位低，B泵的旋转速度低于A泵。在这种方式中液位上升。如果液位高，泵B的旋转速度超过泵A、 因此，液位将下降到达下限值。一旦液位低于下限，B泵旋转速度将放缓。如果导管中有空气泡沫，泵A和泵B应立即停止转动并且管路中的血液应该被尽快返回到患者体内直到导管中的空气泡沫被排除。如果压力异常，可能会发生血肿和空气泄漏，两泵应减速。

在上述分析的基础上，实验有效的验证了所设计的神经网络专家系统控制血液透析系统，图4显示了在透析单元进行建模的结果。

图4：在实际透析会话层进行的模拟结果

5结论

本文阐述了神经网络专家系统在控制血液透析过程中所起到的稳定性和安全性应用。这个系统的目的是帮助维持血液透析过程中的稳定性与帮助血液透析患者缓解疼痛。

在这项研究中促进了仿真系统的开发，极大程度的实现了血液透析系统的安全性与稳定性并且降低针头的尺寸大小。经验的结果表明，该神经网络专家系统具有学习样本的能力，对网络的输出与预期的结果相一致，并且当神经网络完成学习过程的时候，它可以对外界刺激存储在记忆中的信息实现转换或关联，从而对系统的输入产生回应。

参考文献

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[2] Fueda Y，Hattori T，Minato K，等。一种基于复杂医学工程的血流量变化与评估[C]//，2012 ICME国际会议奖，IEEE， 2012： 581-583、

神经网络研究现状篇3

关键词　视觉词汇阅读；视觉词形区(VWFA)；梭状回；脑功能成像(fMRI)

分类号　B842

随着认知神经科学的迅速发展，对人类视知觉大脑神经机制的探讨取得了显著的成果，其相关研究也越来越深入。例如，对于颞叶下部与枕叶下部交接的梭状回的研究发现，梭状回中后部具有对人类面孔的选择性敏感(Op de Beeek，Baker，DiCarlo，& Kanwisher，2006)，梭状回纹状区则对人类身体选择性敏感(Downing，Chan，Peelen，Dodds，& Kanwisher，2006)。视觉词汇阅读的研究发现，梭状回中部的布鲁德曼37区对视觉词汇刺激具有选择性敏感，这种对视觉词汇分类知觉的敏感性激活与词汇呈现的大小、字体、呈现视野以及书写方式等变量无关(Dehaene et al、，2004；Polk & Farah，2002)，因而被称为视觉词形区(Visual Word Form Area，VWFA)(Cohen et al、，2000，2002；Cohen & Dehaene，2004)。但是，对于VWFA的功能还远远没有得到一致的结论，一方面，更多的证据不断地对前人的研究发现提出了质疑；另一方面，研究者不再局限于探讨大脑的功能定位，而是从神经网络的角度，探讨VWFA作为复杂网络一部分的动态功能。因此，对于VWFA的探讨仍然是研究者广泛关注的热点和焦点问题，主要集中在三个方面的研究：一是梭状回中部对于视觉词形选择性敏感的本质：二是它在整个词汇阅读神经网络中的作用：最后是语言经验对VWFA的选择性激活中的塑造作用。本文综述以上研究的最新进展，探讨视觉词形加工脑区及其在阅读神经网络中的作用，同时指出语言加工的认知神经科学研究的最新取向。

1　梭状回中部对视觉词形加工的选择性敏感

VWFA自提出以来就引起广大研究者的兴趣，一方面，不同研究者得到的结果并不一致，同时存在验证和质疑VWFA的实验发现；另一方面，研究者把VWFA与整个梭状回以及视觉加工区的功能联系起来，深入探讨梭状回内部不同层次的功能组织。

1、1视觉词形加工脑区

位于大脑颞叶下部与枕叶下部交接的梭状回中部最先被Cohen等人(2000)识别为视觉词形加工区。Cohen等人对胼胝体后部受损的病人研究发现，当视觉词汇刺激投射到右侧视野时，患者能正常完成阅读任务；而刺激投射在左视野时，患者表现出逐个字母阅读的letter-by-ietter阅读现象，结合相关研究推测出，当胼胝体后部受损后，左侧视野传递给右脑的信息得到右脑的初级视觉加工，不能传递到左脑梭状回，得不到更高级的视觉词形加工，从而表现出letter-by-letter的阅读现象。这种现象往往表现在纯失语患者(Pure Dyslexia)身上，而这类患者也大都存在着左侧梭状回的受损(cohen et al、，2004)，因而认为左侧梭状回中部可能对应着抽象的视觉词形表征和加工。对比正常人与胼胝体受损患者的脑功能成像(fMRI)实验进一步支持了这一结论(Cohen et al、，2000)。结合患者的研究以及脑功能成像的发现，Cohen等人(2004)鉴别出中心点(x=-43，y=-54，z=-12)周围0、5cm的左侧梭状回区域，认为它对应着抽象的视觉词形加工，称之为视觉词形加工区。

对比视觉词汇与不同类型的刺激，大量研究发现VWFA具有对视觉词汇特异性敏感的机制。视觉呈现的词汇总是要比听觉呈现出的词汇激活更多的梭状回中部区域(Dehaene，Le Clec'H，PoHne，Le Bihan，& Cohen，2002)，这种激活与刺激材料的语义信息以及是否具有词典表征无关。视觉词汇也要比其它类型的视觉刺激更多地激活这个区域，比如词汇的激活要显著大于黑白线条图(Hasson，Levy，Behrmann，Hendler，& Malach，2002；Nobre，Allison，&McCarthy，1994)，几何图形(Tarkiainen，Helenius，Hansen，Cornelissen，&Salmelin，1999)，黑白面孔及房屋图形等(Fiebach，Rissman，&D'Esposito，2006；Gaillard et al、，2006)。这种选择性敏感不受视觉词汇大小、字体、呈现方位、左右视野以及书写方式等变量的影响(Dehaene et al、，2004；Dehaene Bt al、，2001)。甚至当字母在视觉特征上与数字或图形相匹配时，字母串也会稳定地激活这一脑区(Polk et al、，2002)。

但是，梭状回中部对视觉词形加工具有范畴选择性敏感的特性也受到来自各方面研究证据的挑战。一方面，已有研究发现真词与可发音假词在VWFA的激活并不一致：一些支持VWFA是词形加工区的研究都发现该区域对真词的激活要比假词更强(Vinckier et al、，2007)，但相反的发现表明假词在这个区域的激活要比真词的激活更强(Bruno，Zumberge，Manis，Lu，& Goldman，2008)，还有研究发现了真词与字母串在VWFA的激活上没有差异(Baker et al、，2007；Vigneau，Jobard，Mazoye，& Tzoufio-Mazoyer，2005)。另一方面，已经发现的视觉词汇比其它类型刺激或字母串在VWFA上的激活更强，但这种刺激属性的差别也有可能是视觉特征的区别。例如，Hasson等人(2002)的研究发现这个区域对数字，字母串和书写词汇的反应没有差别，但要比面孔、建筑物或工具的线条图激活得更多，意味着VWFA可能只是一种视觉系统基本的分类知觉功能而已，不对应于特异的词形表征或加工机制。

Price(2003)综述前人的研究发现并直接反驳Cohen等人对于VWFA的认识，认为来自认知神经心理学的证据并不能作为支持VWFA的证据，因为纯失语患者往往并不是只有梭状回中部或是颢叶下底部的受损。来自脑功能成像的证据也存在着问题，因为在一些不包括视觉词形加工的任务，比如颜色命名、图片命名以及口语词汇

复述等不需要视觉词形加工的任务中同样发现了VWFA的激活。也就是说，如果该区域涉及到以上所有任务的共同加工机制的话，那肯定不会是视觉词形加工：另一方面，如果视觉词形加工是由该区域与其它脑区共同作用的网络功能的话。那应该把整个网络作为负责视觉词形加工的脑机制，而不能简单地把某个脑区作为整个网络作用的功能。

梭状回中后部的功能到底只是视觉系统一种基本的分类知觉还是具有特异的对视觉词形的敏感，仍然是研究者所关注和争论的问题。同时，另一些研究者不是关注词汇是否与其它类型的视觉刺激在VWFA的激活有差异，而是更加关注VWFA作为梭状回一部分的功能，探讨从视觉特征分析到抽象的正字法表征不同层次下VWFA的功能。因而，VWFA与整个梭状回的功能组织成了研究者关注的另一个问题。

1、2　VWFA对视觉词汇选择性敏感的本质

VWFA作为梭状回的一部分。不可能独立于整个梭状回的功能，因而研究者从VWFA与整个梭状回乃至视觉系统的关系角度来探讨其功能。而视觉词形识别是一个基本的视觉输入到抽象的词形表征的认知过程。以拼音文字为例，从纯粹的视觉刺激输入到抽象的词形表征可以存在多个不同的水平，包括对字母符号的大小、位置敏感到抽象出不依赖视觉属性的字母单元，或更高水平的字母组合(如ph)，甚至是以整词作为单元的词形表征。梭状回对词形范畴特异的加工敏感性究竟通达到了哪一个抽象加工的层次成了研究者关注的问题。

研究发现整个梭状回对于视觉词形加工的确具有层级式的内部功能组织。Dehaene等人(2004)采用启动的实验范式，发现梭状回后部(y=-64)的启动效应来源于同一字母在同一位置的重复，表现出对空间位置的依赖性，对应着一种更初级的视觉加工；梭状回中部(y=-56)对个别位置变化后的字母依然存在着启动效应，从而可以忽视字母的空间位置信息，在抽象的字母水平表现出视觉相似性的启动效应；梭状回前部(y=-48)则表现出对更加任意的字母空间变化不敏感，说明已经不存在对空间信息的依赖，而是对字母串本身的相似性敏感。

采用非词的刺激材料，Binder等人(2006)控制字母串中的单字母、双字母以及三字母的字母组合频率(即亚词汇正字法熟悉度)，要求被试完成字形判断任务。结果发现被试的脑区激活在去除反应时的影响后，随着正字法熟悉度的增加而激活增强的唯一脑区就是VWFA，从而表明VWFA能对不同单元的正字法加工敏感。更直接的证据来自Vinckier等人(2007)的研究，采用法语材料，在Binder等人研究的基础上增加了假字体和真词两种条件，仍然控制字母组合频率在各条件中梯度递增。发现整个梭状回的激活随着字母组合频率的增加而增强，越接近真词条件，其激活也越强；而且从梭状回的后部到前部，表现出层级式的功能组织，越靠近前部越表现出对抽象的词形加工敏感。

对于拼音文字来说，字母组合频率的高低同时还意味着从字形到语音联结强度的变化，梭状回的激活随着这种组合频率的变化而呈现梯度增长，就意味着它也可能是对视觉词汇的形－音联结关系的敏感。如果是这样，VWFA的功能可能不仅仅是视觉系统对书写词汇的分类知觉机制，有可能还对应着视觉词汇阅读中更高水平的认知加工成分，因而有研究者开始关注VWFA在视觉词汇阅读中的作用，下面我们具体讨论这种可能性。

2　视觉词形加工区在阅读中的作用

自从视觉词形区被提出以来，研究者不仅关注它作为视觉系统的功能所表现出的对词形加工选择性敏感的机制，同时也在探讨它在视觉词汇阅读中的作用，提出了不同的功能假说：一种观点认为它对应着阅读过程的正字法词典通达，研究者主要感兴趣它究竟对应于亚词汇(通达正字法词典前)水平还是词典水平的加32；另一种观点则认为它还对应着从字形到语义，语音信息的整合加工；还有研究者关注它作为阅读神经网络的一部分，是如何与阅读相关的其它脑区之间相互影响，相互作用的。

2、1正宇法词典的通达加工

大量研究发现，真词与假词在VWFA引起的激活并没有差异，但是这两者相对于辅音字母串、假字体或者注视点(+)都表现出显著的激活增强(cohen et al、，2002；Fiez&Petersen，1998；Nobre，Allison，&McCarthN 1994；Polk et al_，2002；Rumsey etal、，1997)。真词与假词的相同点就是他们都合乎正字法规则，都有着合法的字母拼写。因而研究者认为VWFA可能对应着正字法表征的认知加工机制。

研究表明这种正字法加工可能只是一种亚词汇水平的加工。因为真词(如：plane，apple)和假词(如：plint，taple)所激活的亚词汇形素单元(如：p1)都是相同的，二者在VWFA的激活也就没有差异(Dehaene，Cohen，Sigman，& Vinckier，2005)。表明VWFA可能储存着符合正字法规则的亚词汇形素单元。VWFA的激活与亚词汇单元频率的线性相关(Binder，Medler，Westbury，Liebenthal，&Buchanan，2006)以及左侧梭状回对视觉词汇的亚词汇频率呈现出的梯度变化(Vinckier et al、，2007)表明VWFA的功能与亚词汇水平的正字法加工有关。

也有研究发现真词与假词在此区域的激活并不相同，据此研究者认为VWFA同时还对应着整词或词典水平的正字法加工。Kronbichler等人(2007)采用语音词汇判断任务发现，正字法熟悉的真词(“taxi”)在VWFA的激活要比正字法不熟悉的同音假词(“taksi”)激活更低，而同音假词与一般假词(“tazi”)的激活没有差异。同音假词与真词的语音熟悉性是相同的，二者的激活差异可能是其它词典属性的差异。同音假词与一般假词的激活相同进一步表明VWFA的激活对于语音熟悉性不敏感(Kronbichler et al、，2007)。真词与同音假词在VWFA上的激活差异被证明是整词水平正字法表征的作用(Bruuo，Zumberge，Manis，Lu，& Goldman，2008)。频率效应是一种典型的词典效应，因而成为支持VWFA可能负责词典加工的直接证据，Kronbichler等人(2004)发现VWFA对真词的激活受到频率的调节，高频词要比低频词在这一区域的激活明显降低。这种频率效应的存在证明了该区域信息的存储是来自于词典水平的正字法表征，而不是亚词汇的。

还有研究认为，真词与假词在VWFA的激活结果不一致是受到研究方法的限制。因为脑成像所记录到的最小数据单元――体素(Voxel)的激活值，可以是由真词所激活的少数特定神经细胞的

活动，也可以是与假词形相似的真词所激活的众多神经细胞活动，后者的强度虽然低于前者，但数目众多可能导致在体索上的激活与前者相当，甚至可能超过前者。Glezer等人(2009)采用快速适应技术(Rapid Adaptation Technique)的脑成像方法，这种启动词对目标词的神经适应性反应能真实地反映出激活变化所对应的认知成分，从而再次表明VWFA的功能可能是词典水平的正字法加工。

究竟VWFA对应着词典还是亚词典水平的正字法表征，目前仍然没有得到一致的结论，但这两种观点的共同点是显而易见的，即他们都认为VWFA对应着视觉词汇阅读中词形表征通达的加工过程。

2、2词形与语音、语义信息的整合加工

近年来，研究者越来越认识到VWFA在阅读中的功能并不仅仅是对视觉词汇正字法表征的通达过程。一方面，在阅读中微小的视觉差异往往意味着语义上的很大差别。在视觉上一个字母的差异，而在语义却是两种差别非常远的概念。这种现象不仅在拼音文字中，几乎在所有书写形式的文字阅读中都存在。因此，阅读需要连接非常精细的视觉加工与高水平的刺激属性(如语音、语义信息)来唯一的识别出这个词汇(Devlin，Jamison，Gonnerman，& Matthews，2006)。另一方面，视觉词汇识别并不能独立于阅读其它的认知过程而单独存在，它必然会受到词形所承载的语音、语义信息自上而下加工的影响。因而研究者认为左侧梭状回中后部并不能简单定义为视觉词形加工脑区(后文仍使用VWFA来指这一脑区)，它可能对应着词形加工向语音、语义加工整合的功能。

拼音文字系统中的正字法规则与形－音转换的规则是分不开的，认为VWFA的功能是一种正字法加工的同时就意味着它可能是一种由字形向语音加工转换的机制。例如，整个梭状回对字母组合频率的敏感可能就意味着是对不同单元的形－音转换加工的敏感(Binder，Medler，Westbury，Liebenthal，&Buchanan，2006；Vinckieret al、，2007)。在英语中，形音转换的加工技能直接影响着阅读及其获得过程，这种技能被称为形一音解码能力。Shaywitz等人(2002)对144名儿童进行脑成像研究发现，VWFA的激活强度与儿童的形，音解码能力具有高度的相关。从而表明VWFA的功能不仅仅停留在正字法水平的表征和加工，还表现为视觉词形与更高层次语音信息的整合与分析。来自阅读障碍矫治的研究(Temple et al、，2003)发现，在对阅读障碍儿童进行形，音匹配训练之后，梭状回中部表现出训练前没有的正激活，进一步表明此区域可能是一种词形与更高信息(语音)整合的加工机制。

VWFA不仅对词形到语音的整合加工敏感，也有证据表明它可能还对词形到语义的加工敏感。例如，梭状回的内侧区域具有对物体的分类知觉能力，体现为人造物会比动物对此区域的激活更强，但这种分类激活会受到语义相关性的影响，表明语义信息会参与并调节梭状回的激活(Mechelli，Saaori，Orlandi，&Price，2006)。Devlin等人(2006)采用重复启动的实验范式对比真词和假词的启动效应，如果说VWFA仅仅对正字法加工敏感，那么视觉信息完全相同的真词和假词应该具有相同的启动效应，事实上发现假词重复在VWFA没有任何启动效应，而真词重复使该区域的激活显著下降，说明VWFA的真词启动效应不是来自正字法信息重复出现的结果，而是真词的其它属性(比如词典信息)的作用。进一步的实验发现语义相关的启动词与目标词在VWFA的激活要比语义不相关的两个真词表现出明显的激活减弱，确认了语义信息参与并影响了VWFA对真词启动的反应模式。

VWFA在视觉词汇阅读中的作用目前仍然没有得到一致的结论。更有研究认为VWFA的功能并不能说成是对单一的视觉词形加工敏感的脑区，因为这个脑区对非视觉刺激同样表现出强有力的激活(Price & Devlin，2003)，而且VWFA还表现出对更高级更精细的形状分析整合的反应(Starrfelt & Gerlach，2007)。因而研究者认为与基本感觉系统相比，词形加工不可能在人类进化过程中形成特异的神经机制，比如Price等人(2003)就认为人类大脑在神经生理上还不可能形成一个任务特异的阅读机制，梭状回可能只是作为一般的视觉加工系统与阅读网络中其它脑区相互作用的结果，反映在特定任务或特定加工网络中，就表现出对各种词形(真字，假字，非字等)、形－音联结等具体刺激材料敏感的特征。

从这一点来说，脑功能成像的研究挑战了传统的认知功能模块化的思想。基于行为实验以及脑损伤病人的研究传统往往把某种认知功能成分从认知技能中独立出来，并进而寻找其神经功能定位。但脑成像研究发现，在没有共同加工成分的不同认知任务下，大脑神经系统的激活具有高度的重合，表明一种神经结构可能同时执行着多种不同的认知功能，具体的认知功能会依赖于与之交互的其它脑区的活动(Price & Friston，2005)。因而，我们不能简单地界定梭状回中部为某种单一的正字法加工或是形－音／形，义转换的加工机制，视觉词汇识别的最终目的是通达文字系统所承载的语音，语义信息，负责视觉词汇识别的脑区必然会受到这些更高级信息的调节作用。因此，要更清楚地揭示出梭状回在阅读中的作用，就有必要在整个阅读神经回路中来具体探讨它与其它阅读脑区之间的相互作用机制。

2、3　VWFA与其它阅读脑区的交互作用

长期以来，基于大脑功能模块化的思想，研究者试图揭示阅读加工不同认知过程所对应的神经生理机制，并取得了一定的成果。但是，大脑的神经机制是一个复杂的系统，既使是简单的认知成分也可能同时涉及多个脑区的参与，另一方面，同一脑区也可能参与到多个不同的认知加工任务(Vigneau et al、，2006)。因而研究者越来越重视从神经网络的角度来研究阅读的神经机制。

跨语言的认知神经科学研究发现梭状回中部是视觉词汇阅读网络中的一部分。Bolger等人(2005)综合了英语及西方欧洲语言，汉语，日语的Kanji和Kana文字等研究进行了元分析，认为跨语言普遍的阅读网络包括三个大的脑区：一是大脑左侧颞上回的后部(涉及到颞叶中前部BA22)；二是大脑左侧额下回(涉及到额叶上部和后部区域BA6)；三是大脑左侧的枕颞区域(BA19)和梭状回的中部(BA37)。梭状回与其它两个脑区一起形成了一个阅读的动态网络，任何一种语言的词汇阅读都需要这个网络的参与加工，只是根据文字属性的不同会表现出不同的激活模式。例如，左侧颞上回(STG)被认为是负责语音加工的脑区，它在不同正字法深度的词汇阅读中都表现

出很强的激活，但在透明文字中，如意大利语，要比英语的词汇阅读具有更强的激活(Paulesu et al、，2000)，而英语又相对比汉语表现出更强的激活(Liu，Dunlap，Fiez，& Perfetti，2007；Tan，Laird，Li，& Fox，2005)。

基于阅读网络的思想，研究者认为在完成词汇阅读的加工任务时，不可能存在着具体任务特异(如形音转换)的加工通道，阅读是视觉词形、语音和语义三种主要系统之间相互作用的结果(Plaut，McClelland，Seidenberg，& Patterson，1996；Seidenberg & McClelland，1989)。在有任务要求的情况下，比如命名任务，语音与语义信息会同时参与来完成阅读任务，从而表现出两种信息之间的交互作用(详见综述：王小娟，杨剑峰，舒华，2008)。脑成像的研究发现(Frost et al、，2005)，当语音信息足够完成阅读任务时，语音区的激活表现更强，对语义信息的依赖就较弱，语义区的激活也就较弱；与之相反，当语义信息参与更多时，语义区的激活就强，语音区的参与就减弱，从而表现出一种在完成阅读时语义与语音的Trade-off效应。梭状回同样表现出与阅读其它脑区的协同作用机制。例如，认知神经心理学发现语音阅读障碍与表层障碍的双分离现象，语音障碍患者能成功阅读例外词，但却不能阅读形－音对应规则的可发音假词；表层障碍患者则能成功阅读可发音假词，却表现出例外词的阅读困难。Mechelli等人(2005)对正常人的脑成像研究发现了对这两类词阅读神经机制上的双分离：例外词激活更多的额下三角部，而可发音的假词要更多的激活左侧运动前区，动态因果模型分析表明额下三角区与左侧梭状回前部的联结更强，而假词所激活的运动前区则与左侧梭状回后部联系更强。进一步的有效联结分析表明梭状回中后部的功能与阅读网络中的其它脑区具有协调活动机制。跨语言的研究也表明，VWFA在不同书写系统下都会参与并成为普遍阅读网络的一部分，只是它的活动会因书写系统的特点不同而变化(Perfetd et al、，2007)，并与其它语言特异的脑区协同活动成为不同文字系统下的动态阅读网络。

因此，VWFA在阅读神经网络中。可能对应着正字法词典通达、字形与语音／语义信息的整合加工等不同的认知成分，这些加工不能简单地定位为VWFA的神经功能，因为它可能是梭状回作为视觉加工与阅读网络中其它脑区之间相互影响，相互作用的结果。

3　语言经验对视觉词形加工的塑造作用

虽然对于VWFA的认知功能仍然是研究者所关注和争论的问题，但有研究者开始思考另一个问题，就是VWFA的功能是如何形成的。VWFA的激活会受刺激属性的影响，与字母组合频率具有高相关(Binder et al、，2006、)，说明它的功能受正字法熟悉性的影响，这种熟悉性反映了一个重大的理论问题，即VWFA的选择是如何受语言经验的作用而形成的。

语言经验的影响体现在不同语言环境下母语者身上，就表现出他们在加工视觉词汇时梭状回中后部的激活模式不同。Baker等人(2007)发现，对于母语同样是拼音文字系统的希伯来语被试来说，甚至这些被试也是英语熟练读者，他们在加工希伯来词时也要比加工英语词汇表现出梭状回中后部更强的激活。另一方面，Polk和Farah(1998)结合行为研究、模拟以及脑成像的结果，研究发现大脑对词形或是抽象的物体识别的选择性敏感来自于输入刺激与环境共现的作用。进一步表明VWFA的选择与被试的语言经验密不可分。

跨书写系统语言的研究为语言经验对VWFA的塑造作用提供了有力的证据。与英语等拼音文字不同，汉字具有复杂的空间结构分布，因而在阅读汉字时，被试往往表现出梭状回激活双侧化的趋势(Peng et al、，2004；Tan et al、，2001；Tan etal、，2000)，被试在内隐地完成阅读任务时这种双侧化趋势更为明显(C、Liu et al、，2008)。韩语文字也具有类似汉字的空间分布特点，母语为韩语的被试在阅读时同样表现出双侧梭状回的激活，但韩文同时也是一种基于音素阅读的文字，因而双侧激活都没有汉字强(Yoon，Cho，Chung，& Park，2005)。这种汉字阅读中的双侧化趋势一方面是因为完成汉字阅读需要更多的视空间分析，另一方面可能是因为汉字是一种表义文字系统，因而在学习阅读汉字时，语义加工就影响了右侧梭状回的激活，从而表现出双侧化的特点(xue，Chen，Jin，& Dong，2006)。来自脑电(ERP)研究的证据同样发现，对于日语中的汉字(Kana文字)，只有日语母语者才表现出左侧枕叶下部的N170脑电成分，而对完全不认识汉字的英语被试来说，它们却表现出双侧的N170成分(Maurer，Zevin，& McCandfiss，2008)。表明语言经验越多，在完成视觉词汇阅读时就需要更多抽象的语言加工和更少的视觉词形分析，梭状回中后部的激活就越表现出左侧化的趋势。

第二语言学习的研究为语言经验对VWFA的塑造作用提供了直接的证据。Perfetti等人(2007)综述了汉英双语者以及汉语作为第二语言的学习者的研究提出了适应性假说(acmodation hypothesis)，认为一个书写系统下获得的神经网络能根据另一个书写系统的要求而做出相应的适应性调节。当英语母语者在学习汉字阅读时，他们也会使用汉字阅读特异的脑区：如双侧的额叶中部(BA9区)，右侧枕叶(BAl8／19)以及梭状回(BA37)区域，这些脑区在英语阅读中的参与作用比较弱(Y、Liu，Dunlap，Fiez，& Perfetti，2007)。表明汉字特异的脑区同样会被英语母语者在需要时使用，不同文字系统的视觉词汇识别并不存在先天固定的语言特异机制，而是后天语言经验的影响塑造了不同的阅读神经网络。

因此，来自跨语言、第二语言学习等多个领域的研究都表明VWFA的功能更多地受到语言经验的影响作用，从而表现出对正字法加工的选择性敏感，同时又体现出它在特定阅读网络中的作用。

4　小结

神经网络研究现状篇4

关键词:运动心理学;运动处方;网络成瘾;心理健康;大学生

中图分类号:G804、85文献标识码:A文章编号:1006-7116(2009)08-0055-04

The effects of fitness exercise prescriptions on intervening

college student’s internet addiction

LI Li,CHEN Yu-juan,ZHANG Yan,JIA Fu-chi

(Department of Physical Education,Shijiazhuang College,Shijiazhuang 050035,China)

Abstract: The authors used internet addition diagnosis questionnaire to investigate students at Shijiazhuang Institute, and selected 32 internet addicting female college students as their research subjects, in which 16 students who like badminton were selected to form the experiment group, while the remaining 16 students were selected to form the control group、 Students in the experiment group were given an 8-week exercise prescription for intervention、 Before and after exercise prescription intervention, the authors monitored the mental conditions of the research subjects by using a mental symptom diagnosis form, and revealed the following findings: after exercise prescription intervention, the internet addition evaluation score and various mental symptom diagnosis factors regarding students in the experiment group were all greatly lowered, and highly significantly different from the same regarding students in the control group (P

Key words: exercise psychology;exercise prescription;internet addi ction;mental health;college student

越来越多的青少年学生,因整日沉溺于网络的虚拟世界里如痴如醉、不能自拔,患上了网络心理顽疾,医学上称为“互联网成瘾障碍”(Internet Addiction Disorder,简称IAD)[1]。在我国,由于网络成瘾而引发的心理障碍或社会适应障碍等案例正随着网络的普及逐渐增多,尤其青少年是“网民”的主体,青少年中的IAD患者不在少数。青少年是一个自我防护意识和自我控制能力都相对薄弱的群体,他们容易被色情信息、暴力游戏等不良网络内容所吸引,过分沉迷网络而形成网瘾[2]。本研究通过体育运动的方法调适网络成瘾者,为戒除网络成瘾,获得健康心理提供另一条途径和理论支持。

1研究对象与方法

1、1研究对象

选取经美国精神病学博士金伯利•杨(Kimberly S、Young)制定的“网络成瘾诊断问卷测评”,具有网络成瘾症状的石家庄学院32名女学生为研究对象,其中日常喜欢参加羽毛球活动的16人为实验组,剩余16人为对照组。同时运用SCL-90心理症状诊断量表监测其心理状况,经T检验处理P>0、05,差异均不存在显著性。

1、2研究方法

1)问卷调查。

采用美国精神病学博士金伯利•杨(Kimberly S、Young)制定的网络成瘾诊断问卷。Young的量表项目较少,具有简单易操作的特点,目前在国内有许多研究者对互联网成瘾的研究采用的就是这一量表[3]。问卷评判标准:被试者只要在所给出的8个问题中回答5个以上肯定的答案,即可被看作网络成瘾者。本研究根据问卷实际,设定肯定的答案得1分,否定的答案得0分,这样被试者分值在5分以上的即可被看作网络成瘾者。同时对选取的研究对象运用美国L、R、Derogatis编制的心理症状诊断量表(Symptom check list 90,即SCL-90)监测其心理状况,SCL-90有90个问题(症状),反映了9个因子(精神症状群)的现实情况:躯体化(Soma)、强迫(Obse)、人际关系敏感(lnter)、抑郁(Depr)、焦虑(Anxi)、敌意(Hoat)、恐怖(Photo)、偏执(Para)和精神病性(Psyc)。每项症状的严重程度按0～4级评分,0为从无、1为轻度、2为中度、3为相当重、4为严重;以各因子得分来评定有无自觉症状及严重程度。据报告,SCL-90各项症状效度为0、77～0、99(P

2)实验方法。

对研究对象实验组采用自编运动处方(见表1)干预:每周锻炼3次,隔日进行,实验期间不再参加其它体育活动,共实验8周;对照组不进行任何干预,随其保持日常生活习惯。实验结束后再次运用“网络成瘾诊断问卷”、“心理症状诊断量表”测评研究对象状况。实验设计由第一作者完成,测评由第一、二作者完成,实验实施为第三、四作者完成。参与人员全部经过正规培训。

3)数理统计。

对实验前后测试数据使用SPSS 11、5统计软件进行T检验处理。

2结果与分析

2、1研究对象实验后网络成瘾状况测评数据比较

由表2可知,实验后实验组网络成瘾诊断测评数据下降显著,对照组整体来看变化不明显,经配对T检验处理P

2、2实验组实验前后网络成瘾状况测评数据比较

由表3可知运动处方干预后16个研究对象的网络成瘾测评数值均下降,其中14个数值降到小于5,占到87、5%;经配对T检验表明实验前后差异具有高度显著性(P

2、3实验后心理症状诊断各因子得分与全国青年(18~29岁)常模比较

实验前研究对象两组各因子得分均远远高于国内常模,统计学差异均具有高度显著性。说明本研究中实验对象的心理健康水平在总体上远低于国内常模,说明网络成瘾者一般伴随有心理健康问题。由表4可知,经过运动处方8周的干预,实验组各因子得分全部降低,其中躯体化、强迫症状、敌对3项因子得分降到正常水平,与国内常模相比差异不具有显著性;人际关系、精神病性两因子得分与国内常模相比差异具有显著性;抑郁、焦虑、恐怖、偏执因子得分与国内常模相比差异仍具有高度显著性。对照组各因子得分与国内常模相比差异仍具有高度显著性;实验组与对照组各因子得分相比差异具有高度显著性。

2、4实验组实验前后心理症状诊断各因子得分比较

由表5可知,实验后各因子得分与实验前相比都有大幅度降低,统计学差异均表现出高度显著性;提示运动处方干预对网络成瘾者心理健康具有积极促进作用。

3讨论

本研究结果显示运动处方对网络成瘾大学生戒除网瘾、调试心理健康具有积极促进作用。网络成瘾与人长期情绪低落、烦躁、压抑等有关[5]。学生想借助网络聊天、游戏等发泄自己内心的苦闷,因此网络成瘾者一般伴有心理健康问题。而体育运动可以调节人的情绪,改善心理的不良反应。神经心理实验研究表明。当人体进入运动状态时,在大脑主管情感的右半球立即兴奋起来,参加者进入一种愉悦氛围中,体会到成功的,以达到精神振奋。体育运动具有使人兴奋和充满活力的特点,运动伴随着血流量和吸氧量的增加,对中枢神经系统有良好的刺激作用,体育运动还是维护人体健康、增强体质的良好途径,也具有促进人的心理健康以适应日益激烈的社会竞争环境的独特功效。另外,体育运动的多样性、竞赛性、表演性都能促使人们乐于接受体育运动的干预。

盖华聪[6]在体育教学中对大学生实施运动干预,研究结果表明体育与健康教育对预防和戒除大学生网络成瘾具有有效性和持续性。邓文才[7]的研究认为体育运动可以使人体验到运动愉悦感,体育行为者越是投入于自己喜欢的体育活动,就越能享受到运动的愉悦,还能经常带来“高峰体验”,这些感受有助于网络成瘾者脱瘾。朱莉[8]运用篮球运动对网络成瘾大学生实施运动处方干预,研究认为“通过体育运动对大学生的网络成瘾症状实施干预,能够有效改善大学生的成瘾症状并促进其总体心理健康水平一定程度的提高。体育运动可以作为大学生网络成瘾干预的一种有效形式进行推广”。如锻炼之后,血流量和吸养量的提高,对中枢神经系统产生良好的生理效应:锻炼使植物性神经系统发生变化,某些腺体的分泌水平提高,使消极情绪减缓;锻炼后,肌电活动下降或平缓,从而减轻应激反应中的肌肉紧张。此外,通过体育活动,有助于提高人际交往能力、合作能力,以及承受成功和失败的能力等等。因此,经常参加体育活动,在一定程度上能够提高心理健康水平。以上这些研究的结果与本研究基本一致。

杨开军[8]的研究认为,网络成瘾可能是因为经常上网造成内分泌多巴胺变化所致,特别是和伏隔核(nucleus accumbens,Nac)内多巴胺含量升高有密切关系。Nac是与成瘾有密切关系的奖赏通路――中脑边缘多巴胺系统的重要组成部分,是造成心理性依赖的关键所在,Nac内多巴胺含量过高会形成条件性位置性偏爱。也有学者指出,长时间的网络游戏导致其中枢神经递质平衡发生紊乱可能才是青少年网络成瘾关键[9]。无论何种机制导致网络成瘾,通过体育运动可以促进肌体内环境的调节,促进其积极情感、期望的形成,增强成就动机、矫正心理障碍、增进身心健康,从而形成健康心理,达到戒除网瘾的目的。

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神经网络研究现状篇5

关键词:脑健康微电子学;网络成瘾;成瘾率;脑机制;模型

中图分类号:R741文献标识码:A

Internet Addiction Brain Mechanism Research Review

LI Wen-shi

(School of Electronics and Information, Suzhou University, Suzhou 215021, China)

Abstract: Based on reviewing Brain Health Microelectronics, this paper firstly introduced academic background on Internet Addiction (IA), reviewed the data of Internet-user numbers and landing rates, and then piled statistics in recent reported IA rate data、 Two models of the recognition-behavior and brain award cycle were focus on IA brain mechanism、 The late known and our preliminary results on IA brain mechanism research were illustrated、 The evaluations and conclusions were that (1) the Internet is the tool inducing IA for users, but not the abuse object, and (2) the college students’ brain-health under IA should be monitored promptly、

Key words:Brain Health Microelectronics, Internet addiction, Addiction rate, Brain mechanism, Models

1引言

人脑是已知宇宙中最复杂的“工具”。

19世纪,德国哲学家叔本华在阐述人类思想和脑的复杂程度时,就将其暗喻为“脑世界性缠绕的绳结”。这是关于人脑复杂性的早期哲学思考。

20世纪下半叶,获得诺贝尔生理学或医学奖的科学家中,有半数以上凭借研究大脑的科学成果而得奖。例如,1963年,澳大利亚科学家艾克尔斯就因为应用微电极方法研究突触的信息传递功能而获奖。在诺贝尔奖的百年史册上,统计颁发过的物理学奖与生理学或医学奖,约有1/4奖项与检测仪器相关。例如,与磁共振技术直接相关的诺贝尔奖就颁发过5次,首次是在1952年,最近一次是在2003年。

21世纪进入了脑科学的世纪。这个前瞻性论断是由国际脑研究组织于1995年夏天在日本东京举办的第4届世界神经科学大会上提出的。

科技列强系列开展脑研究的目的,旨在“认识脑”(揭示人脑机能)、“保护脑”(克服人脑疾患)、“开发脑”(研究脑记忆与创新)和“创造脑”(开发人工智能)。

中国脑健康委员会于2000年9月16日命名每年9月为“脑健康月”。

脑研究总的技术趋势是还原分析与综合研究呈现波浪式前进。深度分析,重在揭示“头脑风暴”的神经电学与化学机制;高度综合,基于整合脑的精分析电学、微分析化学、物理与功能成像信息,试图联合揭秘脑的高级工作原理。

择要而论我国中长期科技发展纲要,感兴趣的研究方向包括:神经+健康+微电子学。

(1)认知神经科学的研究任务旨在阐明认知活动的脑机制。具体研究感知觉、注意、记忆、语言、思维、意识等认知过程,具体研究智能的本质和起源;

(2)认知神经科学包括认知神经心理学、认知心理生理学、认知生理心理学、认知神经生物学和计算神经科学等学科;

(3)认知神经科学的研究路线是:行为科学---神经科学---计算科学三角形;

(4)认知生理心理学关注前额叶皮层功能、颞叶认知功能和复杂视觉以及运动等功能,其中,前额叶皮层(perfrontal cortex, PFC)主要参与复杂问题的解决以及未来行动的计划等任务,需要负责工作记忆的颞叶参与。

(5)健康被世界卫生组织定义为整体的生理、心理与社会人的一种状态,而不仅仅是不患病。健康是人的根本权利。医学是有关健康的维持、疾病的预防与治疗的实践,其理想状态即是针对健康的促进与关爱。

(6)微电子学基于硅CMOS实现SoC,以小见大。重视来自神经接口的技术驱动力。

因为人脑具有非凡的复杂性,使得人类勇于和需要探索人脑规律,同时借助微电子技术最新成果,用以加速发明新仪器作为人脑的智能延伸与健康回馈,满足安全防范和预防医学等领域的应用要求。

总之,发展脑健康微电子学,是我们加速构建和谐社会充分体现人本位的共同任务。如下专题概论网络成瘾的脑机制研究。

2网络成瘾概念入门

网络成瘾的概念于1994年由美国纽约市的精神病医师Ivan Goldberg博士提出[1]。

网络成瘾(Internet Addiction,简称IA),或称病态网络使用(Pathological Internet use,简称PIU),是指在无成瘾物质作用下的上网行为冲动失控,表现为由于过度使用互联网而导致个体明显的社会、心理或脑功能损害[2]。

网络成瘾研究逐渐成为被国际医学和心理学界关注的一个重要课题[3-4]。

1996年美国匹兹堡大学心理学教授Kimberly Young的研究证实了网络成瘾现象的存在,由她所制定的量表随后成为重要的诊断方法。1995年网络成瘾被收入医学词典、社会学词典和精神病学词典。1996年哈佛大学医学院附属Mclean医院开设了计算机与网络成瘾症的诊所。1996年和1997年美国心理学年会对网络成瘾的诊断标准进行了专门的讨论。1998年CyberPsychology and Behavior即《虚拟心理与行为》杂志创刊,对网络成瘾症的研究成果作了大量的介绍。

2008年由中国国家基金资助的网络成瘾研究项目有3项[5]。2008年11月8日,由总医院制订的《网络成瘾临床诊断标准》通过了国内外专家的鉴定[6]。

3网民数和上网率的基础统计数据

截至2008年6月底,中国网民数量达到2、53亿人,2007年底美国网民数为2、18亿人,按照美国近年来的的网民增长速度估算,美国网民人数在2008年6月底不会超过2、3亿人,因此中国网民规模已跃居世界第一位。网民对互联网心理依赖度打分情况分布参见图1,其中,非常同意和同意日常生活离不开互联网的国民比例,占63、1%;有时候觉得自己沉迷于互联网的网民比例占18、3%[7]。

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网络游戏是政府和业界都尤为关注的网络应用,其在中国网络应用中排名第七位,2008年6月的网民使用率为58、3%,用户规模达到1、47亿人。美国同期的网络游戏使用率仅为35%,远低于中国。中国网络游戏网民中玩角色扮演类网络游戏的比例为53%,此类网络游戏用户规模已达到7815万人。玩家每周花在角色扮演类网络游戏上的时间统计结果示于图2中[7]。

根据Young所报告的网络成瘾者的平均每周上网时间为39小时来判断[8],图2提示至少有7%的玩家沉溺于网络游戏。

4大学生网络成瘾率近期统计数据

基于诊断量表,国外研究表明,大学生是网络成瘾的高发人群,成瘾率为4、6%~18、3%[9]。据Griffiths的研究,玩角色扮演类网络游戏的大学生中有25%的玩家沉迷于网络达41小时每周[10]。

《中国青少年网瘾报告(2005)》调查显示,我国本专科学生网络成瘾群体中的比例在14%。国内最新研究表明,大学生的网络成瘾率为5、3%~23、6%[11-18]。

唐玉和等利用Young网络成瘾量表(总8题,每题1分,总分5分为判据)[11-12],研究对象是746名淮安信息学院电气系1~3年级在校大学生,结果网络成瘾检出率为23、06%[13]。

李欢欢等利用Young成瘾量表对广州市三所高校的654名大学生的判断结果显示,网络游戏成瘾者的比率为11、6%[14]。

聂影等利用Young成瘾量表,对武汉市某综合性大学医学本科生180人和硕士研究生190人的网络成瘾情况调查表明,总体网络成瘾率为10、06%,其中本科生成瘾率为12、0%,硕士研究生成瘾率为8、2%[15]。

谢静波等人对上海市某综合性大学的680名大学生进行的调查中,网络成瘾者比率为9、9%[13]。

使用北京大学精神卫生研究所赵萌等编制的网络使用自评量表,高文斌等对北京某理工科大学1192名本科生进行网络成瘾状况调查,结果网络成瘾检出率为8、7%,男生的检出率(9、5%)高于女生(4、9%)[16]。

梅松丽等对长春市1784名本科生采用网络成瘾问卷进行调查,结果网络成瘾检出率为7%[17]。

等利用中文网络成瘾量表,调查天津市某医科大学统招587名硕士博士研究生新生,结果上网者占95、3%,网络成瘾者占5、3%[18]。

昊晟等人针对网络成瘾大学生的网络消极影响,从身体、学习、花费增多、脱离现实和不良信息等5个方面展开研究,进行图解[19]。

5网络成瘾机制主要模型与成果

网络成瘾机制的主要模型包括:(1)认知―行为模型,(2)脑内奖励环路模型。主要成果基于PET、fMRI和EEG等检测与特征识别技术。

5、1 认知―行为模型

Davis提出的认知―行为模型用来解释病态性网络使用的发生和维持,广为国内外所接受[20]。该模型的中心因素是非适应性认知(maladaptive cognition)或称认知扭曲(对自己或对世界)是PIU(病态网络使用)发生的充分条件。而个体的心理机能障碍如抑郁、社会焦虑、药物依赖等与技术环境压力的影响,是PIU形成的必要条件。网络只是使人成瘾的工具,而不是成瘾的对象。Davis的认知-行为模型图解参见图3[21]。

图4[9]给出对于图3的数量化的理解:椭圆内置隐变量,方框内是指示器,箭头代表因果关系方向。隐变量之间的系数是回归因子,其余系数为负荷因子。分析结论显见:PIU的负性情绪效应全部受到元认知的调节。

5、2 脑内奖励环路模型

网络成瘾作为一种与特定文化载体密切相关的成瘾方式,可能与等物质成瘾一样,也具有一定的神经生物学基础,即与脑内的“奖赏系统”(构成包括前额叶、基底神经节、腹侧被盖区、伏隔核、杏仁核、海马、背侧和腹侧纹状体等)有关。Holden认为人类生活中存在的成瘾现象是非常广泛的,远不止于药物成瘾,某些行为也能够使人类成瘾,如、购物、使用互联网等[22]。

有研究表明,长时间上网会使大脑纹状体中的多巴胺水平升高,这种化学物质令个体呈现短时间的高度兴奋,沉溺于互联网的虚拟世界不能自拔,但之后的颓废和沮丧感却较此前更为严重。时间一长,这些影响就会带来一系列复杂的生理和生物化学变化。这可能在一定程度上揭示了病理性使用互联网的生理或医学基础[23-24]。

5、3 脑机制研究成果图解

PET(检查神经递质受体水平)研究表明,网络成瘾青少年(8人)处于静态时的枕叶代谢水平,高于对照组(6人)[25]。

fMRI(检查脑血氧变化水平)研究表明,在GoStop任务刺激下,IA中学生9例相对于对照组8例,右额上回与右颞上回显著激活,参见图5[26]。其中,子图A是对照组,子图B和C显示IA组的明显激活。两组被试在进行冲动控制任务时,大脑激活区域主要为额叶(额上回、额中回与额下回等)、边缘叶(扣带回等),此外,顶叶和小脑也被激活[26]。

EEG的δ~γ频段的小波熵WE研究表明:分别采集9名网络成瘾者(实验组)和9名正常受试者(对照组)在上网前后的自发脑电,然后对其进行小波熵及其脑电信息图分析,结果发现上网前的网络成瘾者EEG的小波熵值明显低于正常组,但上网40min后,其WE值明显升高。该结果提示了网络成瘾者在上网前,其脑电复杂性较低,大脑活动水平较低,而通过网络可以唤起其大脑的活动,因此小波熵值可作为网络成瘾综合症诊断的客观指标之一。图6是正常对照组与网络成瘾组的脑电信息小波熵云图[27],其中,正常受试者在上网前后的WE值在大脑上的分布十分相似,均在大脑枕部最高,在前额叶较低;网络成瘾者上网前的WE值在大脑枕部最高,在大脑前部较低,而上网后WE值在大脑的各个区域均明显提高,并在右侧颞叶以及顶叶处数值较高,而在枕部以及左侧颞叶值较低[27]。

根据原理(1)耳穴反射理论,额颞耳穴映射脑额区颞区,原理(2)关于脑化学物质――神经递质具有超低频振荡特性[28-29],因此,提取额颞耳穴近红外信号的超低频毫赫兹特征,可能帮助表征网络游戏时的大学生脑疲劳。图7提示我们,比之平静,游戏时脑化学振荡的整体非线性提高,而随着游戏时间增加,非线性增高。根据我们的研究心得,游戏时得到曲线的峰值预示着出现脑疲劳。实验主要方法参照文献[29-30]。

6研究结论

总结已知国际研究成果可知:

(1)网络成瘾现象是近十余年来出现的一种新的行为成瘾,实际是一种人机交互技术成瘾,它可以是积极的也可是消极的,基于个体的身体素质、人格特质和脑健康等关系,往往具有能助长成瘾倾向的诱导和强化的特征。

(2)网络成瘾问题正在成为一个世界性的难题,而尤以中国为甚。我国的大学生占国内网络用户的50%以上,他们始终是网络成瘾最大的潜在危险人群。

(3)大学生网络成瘾问题的解决已得到我国医学和心理学界的重视,积累了主要基于诊断量表的网络成瘾检出率数据(5、3%~23、6%),但是报道数据相差较大,根本原因是仍然缺少脑神经化学的机制研究。

综上论述,针对网络应用这柄双刃剑的负面――网络成瘾,探索其脑神经化学机制,为预防、干预和治疗大学生(不限于)网络成瘾提供科学依据,需要整合心理学、影像医学和微电子学者的集体研究智慧。

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作者简介

神经网络研究现状篇6

1 脑复杂网络及其常见的连接类型

当我们将脑神经网络当做常规意义上的拓扑网络来研究时，脑神经元即为网络中的节点，神经突触则相当于拓扑网络的边，而大脑做出的各种行为，均可以看作这个复杂的网络对各类信息的传递与处理的过程。这其中，神经元之间连接类型关注的重点，通过对常规拓扑网络的三种连接关系在脑复杂网络中的映射，了解脑网络的基础工作原理。

1、1 功能性脑网络（functional brain networks）

功能性脑网络是以分析神经元、神经集群、功能脑区等不同尺度上的脑功能单元之间的连接关系和统计趋势为主的无向网络，一般基于脑网络的各类功能信号，如电、磁、代谢信号等进行网络建模。在目前的脑网络研究领域，研究人员一般主要依据EEG/MEG/fMRI等方式进行建模并模拟研究脑功能性脑网络的特点。EEG和MEG的优点是时间分辨率较高，可以达到毫秒级，缺点是空间分辨率只能达到厘米级，达不到微观尺度上的分析要求。fMR主要反映生理代谢和血液方面的信息，它的空间分辨率达到了毫米级，但时间分辨率只有秒级。在未来，结合了EEG、MEG和fMRI的综合优点，进行多模态脑网络研究将能够更加全面地展现脑网络的特征。

1、2 结构性脑网络（anatomical brain networks）

结构性脑网络主要反映大脑的生理结构，以神经元之间的化学连接和电连接为主。在不同量级的空间尺度上，可以定义不同的结构性脑网络，如单个神经元之间复杂的联系通路即可视为一个微网络;，而局部的神经通路单元则相当于一个局部的结构性网络，各个局部网络则又是组成脑网络基础节点，最终形成了一个层级结构十分复杂的结构性网络。大脑包括约100亿个神经元和数千倍的突触。用生理解剖的方法来分析神经元结构性连接网络，是目前研究脑网络最重要的方法之一。

1、3 因效性脑网络（effective brain networks）

因效性脑网络聚焦于脑网络中各节点之间的相互作用以及节点间信息流向。不同于无向连接的功能性脑网络。因效性脑网络重点研究网络中各种连接的方向性，着重分析各网络节点之间的因果关系以及统计趋势，并根据信息在节点之间的传播方向来分析脑网络的工作过程。因效性脑网络和功能性脑网络的差别在于如何量化测度网络节点之间的关系。一般采用因果关系分析来对网络连接强度进行量化。

2 时间序列脑网络构建与研究

构建脑网络可分3步，即定义节点、定义和测定结点之间的连接强度，选取合适的阈值并在连接强度大于闽值的节点之间建立连接边。一般通过稀疏性确定节点之间存在边的比率。例如：稀疏性值为0、2，即代表当前脑功能网络中存在边数占完全网络的边数的百分之二十。权值概率分布差异较大，难以避免网络存在散点或冗余的边，使得网络不满足连通性，并通过脑复杂网络的拓扑结构、递归图、度分布、模体分布等特征来揭示脑网络内在机制。

由测量时间序列构建复杂网络方法描述为，给定一个时间序列：

X（sΔt）（s=1，2，，N）

其中Δt是单位采样时间，N为采样数据长度。假设此方法得到时间序列的延迟时间和最小嵌入维数均满足网络工作，利用延迟坐标嵌入方法得到一个多维向量：

Y={y1（k），y2（k），，ym（k）}={z1（n），z2（n），，zM（n）}={x（kΔt），x（kΔt+τ），，x（kΔt+（m-1）τ）}

其中：n=1，2，，m，m为嵌入维数;k=1，2，，M，M=N-（m-1）τ/Δt为数据长度;τ为最佳时延。

为构建网络，分别计算两个向量点间的欧式距离得到一个M×M维的加权邻接矩阵D，给定两个向量点zi（n）和zj（n），向量点间的欧式距离定义为：

dij=||zi（n）-zj（n）||

其中：dij代表为矩阵中的i行j列元素。 rc为一个合适的阀值，即当dij>rc时，表示网络为无连接，反之则表示节点i与j间有连边存在，邻接矩阵A的元素aij为1。具体描述为：

aij =

由此我们就获得了一个初始的时间序列网络模型，通过对各类脑网络信号的获取和输入，即可以得到不同的脑网络拓扑的特性，受篇幅和环境条件所限，本文未进行更深入的实际分析，仅供参考。

神经网络研究现状篇7

关键词：神经网络；计算机；网络安全；仿真

中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2015）30-0139-03

在社会的不断发展过程中，计算机网络等发展迅速，且在实际的工作和生活中得到广泛的应用，网络技术给人们带来了较大的生活便利，但是也带来了较大的网络安全风险，所以在计算机技术发展的过程中，计算机网络安全受到的风险越来越大。当前你造成网络安全受到威胁的因素有很多，例如漏洞、病毒等等，为了保证计算机网络的安全，需要对其网络安全进行评价，神经网络是现阶段评估计算机网络安全的一种主要方法，为确保计算机网络安全性，本研究基于神经互联网在计算机网络安全评价仿真模型中的应用等相关的内容进行分析。

1神经网络与计算机网络安全评价分析

随着科学技术的发展，当前计算机技术和网络技术被广泛地应用，而计算机网络安全评价对计算机网络管理有重要的作用。而信息化技术的不断推广和应用，以及信息技术在各个领域中的应用，使得互联网、计算机得到普及，并使得人们的生活方式和工作方式发生变化。但是在当前的社会发展中，计算机互联网等的广泛应用，为人们带来便利的同时，也为人们带来了网络安全风险，而影响计算机安全的因素有很多，为了更好地促进计算机和互联网的发生，需要对计算机网络安全进行评价，而对计算机网络安全评价的方法，最为广泛的为神经网络。

神经网络技术的产生，其主要是针对人脑信息处理方式进行研究，利用数学知识，对生物神经特性进行揭示。将其应用在计算机网络安全性的评价中，神经网络可以充分的发挥其作用，准确地对计算机网络安全进行评价，确定计算机网络安全隐患的位置和来源等。随着信息技术的发展，以及科技水平的提升，神经网络技术不断的扩展，不断的深入，其在计算机网络安全中的应用，有重要的意义和作用，为此受到人们的重视。

神经网络属于智能系统技术，在其研究和发展，模拟动物的神经系统，实现对接收到的信息进行处理和分析，并通过神经网络系统，构建各种模型，将神经网络中的各个节点之间的关系模型模拟。同时在神经网络系统中，还具有自动识别、自学等功能，可以在对接收的信息完成分析处理之后，自动的在之后的工作中进行应用。除此之外，神经网络还具有储存功能、自我排忧功能等等，可以帮助使用者迅速地找到解决的方案。

计算机网络等技术在使用的过程中，存在着较大的网络安全隐患和风险，为了确保证计算机、互联网使用安全，必须通过互联网安全评价系统或技术，对计算机网络的安全等级和存在的风险隐患等进行评价，神经网络就是计算机网络安全评价中最常使用的方法之一。通过神经网络建立计算机网络安全评价体系以及模型，实现对其进行的评价。

2计算机网络安全评价体系的建立原则以及安全评价原理

2、1计算机网络安全评价体系的建立原则

在计算机技术、网络技术应用的过程中，运行的安全性起着关键性的作用，为了保证计算机网络运行的安全性，需要对其安全进行监测和分析，准确、及时的反馈出计算机网络的运行状态，便于技术人员对计算机网络运行产生的问题作出正确及时的判断。建立计算机网络安全评价体系，是计算机网络安全评价的一个保障，其需要遵守一定的原则，这些原则主要有：

第一，准确性。在计算机网络安全评价体系建立的过程中，保证安全评价体系具有准确性，进而保证其可以准确、真实地将计算机网络安全评价信息呈现出来。

第二，简要性。计算机网络系统本身具有复杂性，为其增加了计算机网络安全防护的难度，也增加了计算机网络安全风险，在实际的工作中，提高计算机网络的工作效率和工作质量，需要保证计算机网络安全评价指标和体系具有象征性和代表性，可以保证评价结果准确可靠，同时将其工作量减少。

第三，完备性。在神经网络对计算机网络的安全性进行评价的过程中，建立的安全评价体系，需要保证其各项监测指标的完备，保证安全评价体系的各项指标，对计算机网络的各种运行行为都有反应，进而保证计算机网络安全评价存在可靠性与真实性。在计算机网络安全评价期间，可以科学、有效地进行相关的评价和选择。

第四，独立性。计算机网络本身是一个复杂的系统，在对其进行安全评价的过程中，需要保证各项指标的独立性，减少重复选择，进而有效的控制安全评价的工作量。为了保证安全评价的真实性和工作效率，需要选择具有独立性和代表性的评价指标进行检测，最大限度地降低各个指标之间的关联，准确、客观地将计算机网络系统的运行状态表现出来。

在计算机网络的安全评价中，神经网络发挥着重要的作用，其较强的适应性为计算机网络安全评价提供了保障，所以通过神经网络技术，创建计算机互联网安全评价机制与仿真模型，从而评估计算机网络安全性。

2、2评价原理

计算机网络的安全问题是当前最为关注的一个问题，为了保证计算机网络的安全，需要对其进行安全评价。而计算机网络安全评估必须在指定标准下，明确计算机互联网安全的评价范围和评价内容，进而对计算机网络安全的基本情况和安全等级进行分析。采用相关的评价方法，对计算机网络安全进行评价，并确定和得出计算机网络安全级别。

网络安全级别=f（x1，x2，x3，xi，、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、，xm）

在该公式中，xi是计算机网络安全评价因子，f表示安全评价模型。通过分析计算机网络安全评价的模型发现，在对其进行安全评价的过程中，计算机网络安全平因子、安全评价模型的选择是最为关键的。计算机网络本身具有不确定性等特征，对其采用神经网络进行安全评价，具有重要的作用和意义。

3计算机网络安全评价模型的建立

从计算机、网络等信息技术的研发和应用可以知道，计算机技术、网络技术以及计算机网络技术，是一个复杂的系统，在其运行的过程中，受到多种因素的影响，为了保证计算机网络运行的安全性和稳定性，首先需要建立一个科学完善的计算机网络安全评价体系（如下图1），确定计算机网络安全评价中的各项指标，然后进行仿真模拟。

图1 计算机安全评价指标体系

从图1中的信息我们知道，计算机安全评价体系指标，从各角度将计算机网络安全状态呈现出来，而因为各个指标是不同的量纲，所以在计算机网络安全评价的过程中，无法对这些信息指标进行直接的比较。为了更好地对安全评价体系中各个指标进行分析，实现对计算机网络安全进行有效的评价，需要对这些指标进行统一的处理。

从计算机网络安全现状进行分析，计算机网络安全的等级可以分为四个级别：A、B、C、D，A级为安全，D级为既不安全。这四个安全等级对应的数值为分别为A级：1～0、85；B级：0、85～0、7；C级：0、7～0、6；D级：0、6～0。

使用神经网络，对计算机网络安全进行评价产生的结构如下图2，神经网络根据逆向传播方式，组建为一种多层的前馈网络，神经互联网采用的是梯度算法，通过误差，对计算机网络的阀值、权值进行不断的调整。神经网络具有诸多的优点，为了更好地实现计算机网络的安全评价，对其结构、传递函数等实施优化与完善，创建一种计算机网络安全评价仿真模型，进而实施计算机网络安全评价。

创建计算机网络安全评价模型后，实施计算机网络安全评价的仿真实验，在本次仿真研究中，选择图1中的子指标，进行仿真实验，在仿真实验中，粒子群的种群规模设置为10，学习因子为c1=c2=2，将所有的粒子作为神经网络中的阀值和权值，最大迭代次数K=500。则部分仿真试验评估的结果如下：

通过本次研究的结果可以得出，神经网络在计算机网络安全的评价分析中，准确度较高，得出的评估结果与期望输出值只有0、023的误差，由此说明神经网络在计算机网络安全评价中的应用效果显著，其应用加速了计算机网络的收敛速度，也极大地提高了计算机网络运行的安全和稳定性。神经网络为计算机网络安全运行，提供了较大的保障，可以有效、准确地判断出其安全性指数，为计算机网络技术人员提供准确的检测的指标参数。

从本次研究的结果我们可以得出，神经网络在计算机网络安全评价中有中重要的作用，通过神经网络建立仿真模型，并进行仿真试验，得出计算机网络的实际安全指数。利用神经网络进行仿真模拟，得出神经网络在计算机网络安全评价中的作用和优势，从本次仿真的结果可以得出，神经网络的应用，提高了计算机网络安全评价的精确度和准确度，也为解决计算机网络安全存在的问题，提供了新的思路和方法。

4 小结

社会在发展，科技在进步，使得越来越多先进的信息技术、网络技术等在实际的工作中得到应用，计算机技术、网络技术当前在工作、生活中得到普及，其改变了人们的工作和学习方式，为人们的生活和工作带来了便捷。在此过程中，也为其自身的安全性带来了一些风险，计算机网络自身是一个复杂的系统，增加了其自身的安全风险。神经网络是近几年产生的一种计算机网络安全评价的方法之一，其在计算机网络安全评价中的应用，有重要的意义和作用，通过本次研究结果得出，神经网络在计算机网络安全中的应用有显著的效果，准确度较高，可以将其广泛的应用，为计算机网络安全评价提供了保障。

参考文献：

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[2] 邓雪峰，那晨旭、神经网络在计算机网络安全评价中的应用研究[J]、数字技术与应用，2014（12）：184、

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神经网络研究现状篇8

论文关键词：病理性网络应用；人格；艾森克人格问卷

随着个人计算机成本下降和互联网普及，计算机和网络已经成为大学师生学习的基本工具之一。但是由之而来的网络过度应用给大学生的身心健康带来很大负面影响。尽管目前国际疾病分类第10版和美国诊断与统计手册第四版均对此还没有正式的诊断分类，但许多作者将该现象称为互联网成瘾(interact addiction)，该行为表现为以互联网依赖为特点的冲动控制障碍。但是对使用“成瘾”一词是否合适，仍有许多研究呈反对态度。本研究采用“病理性网络应用(pathological intemct use，简称piu)”来描述导致心理依赖和社会功能显著受损的互联网滥用状态。研究表明，大学生病理性网络应用的比例约5—12、9％，个性心理特点异常，表现为自主性差、不自信、依赖、社交恐惧等特点。然而，目前关于病理性网络应用个体的个特点的研究仍然结论不一。可能与样本和量表选择有关。采用艾森克人格问卷探讨病理性网络应用个体个性特点，将为有效干预提供基础数据。

一、研究对象和方法

1、对象：病理性网络应用组(研究组)为在某三所大学心理咨询中心进行病理性网络应用心理咨询并符合young诊断量表判断标准的大学生；对照组为来自该三所大学随机抽样的无piu的大学生。两组均身体健康，没有其它神经精神疾病。

病理性网络应用判别标准:根据young网络成瘾诊断量表。至少出现以下10项中的5项为网络成瘾：(1)过去7天内每天上网>4小时；(2)不上网时仍想网络内容；(3)因不能上网而感到无聊和焦虑；(4)企望上网时间长于目前；(5)上网时间经常超出预期；(6)想不上网但无法自控；(7)因上网不能完成作业或逃学；(8)向家长、老师和同学隐瞒上网事实；(9)因上网与家长、老师发生冲突；(10)上网以摆脱困境、抑郁、无助和焦虑。

2、方法：两组均接受一般人口学调查，内容包括年龄、性别、年级、每天上网时间、网龄、家庭经济状况等:并接受艾森克人格测验(eysenck personality questionnaire，epq)，测验均在咨询室一次性完成。家庭经济状况采用好、一般、差三级评分。

3、数据统计方法：所有数据输入由epidata3、1版建立的数据库，统计学分析采用spss11、5完成，进行描述性统计、卡方检验、t检验和方差检验等。

二、研究结果

研究组共收集样本132人，男101人，平均年龄2o、6±0、8岁，女31人，平均年龄20、3±0、5岁；对照组共152人，男110人，平均年龄20、1±0、5岁，女42人，平均年龄21、0±1、1岁。两组年龄分布经t检验，无统计学显著性(t=1、42，p>0、05)。两组性别分布经卡方检验p=0、26，无统计学差异。研究组大一学生为19、8％，二年级学生为35、7％。三年级学生为29、6％，四年级学生为14、9％；男性为76、52％，女性23、48％。两组家庭经济状况比较。差异无统计学显著性(=1、645，p>0、05)。

1、上网状况统计结果：研究组网龄与对照组没有显著羞异，其每天上网时间明显多于对照组，差异有统计学显著性(表1)。

2、epq结果：研究组内外向维度(e)和掩饰量表(l)得分低于对照组，精神质维度(p)和神经质维度(n)得分高于对照组，差异均有统计学显著性(表2)。

三、pⅳ大学生的心理特点分析

本研究主要是探讨病理性网络应用大学生的个性特征，亦调查piu个体在大学生中的部分分布特点。young认为，p1u是类似于强迫性的强迫性上网行为t亦有研究将p1u归为无成瘾药物作用下，上网行为冲动失控。作者认为，piu是指一组认知、行为和生理症状群，表明个体尽管明白过度使用互联网会带来明显的问题，但还在继续使用；其结果就是社会功能显著受损，不能完成正常的工作和学习，对社会也产生巨大危害。piu个体抑郁和自杀观念比例显著增加。作为目前互联网大学生文化的一个部分，病理性网络应用越来越表现出极大的研究和社会价值。本研究发现，大学生piu个体中，男性比例显著高于女性。这种差异可能是男学生在遇到心理冲突或困惑时不能有效获得同伴、家长和老师的社会支持，此时易转向网络，可能是一种外向不成熟和神经症性防御机制的表现形式，遭受挫折后选择网络游戏等虚拟生活，或依赖网络暴力游戏获得感情发泄。piu大学生由于学习能力较差或学业成绩不好，容易导致在网络空间寻找寄托，而过度应用又加重其学业不良及其他情绪或社会适应问题，形成恶性循环。

本研究显示，piu组和对照组在网龄方面差异没有统计学显著性。有多项研究支持本结论，表明网龄与个体是否发展成为piu没有相关，网龄不能作为p1u的预测指标。是否发展成为piu，可能与个体对网络的使用方式有关。有研究提示，将网络视为情感疏泻工具，如聊天和游戏方式的个体将来更可能发展成为piui引。两组学生每天上网时间比较表现为piu组显著高于对照组。多项研究采用90项症状清单(scl一90)和焦虑自评量表和抑郁自评量表评价piu个体精神状况，发现躯体化症状和焦虑抑郁情绪显著增加，给piu学生社会功能带来明显损害，但仍坚持长时间上网。

其与药物依赖相似的表现，提示p1u形成后可能具有一定的生物学基础，可能与大脑阿片肽、多巴胺犒赏系统和5一羟色胺活动异常有关，对piu治疗提出了一定提示l10j。本研究发现piu与大学生个体家庭经济状况没有显著性联系，两组比较差异没有统计学显著性。提示大学生个体是否与经济状况和是否早期接触网络等关系并不密切，piu可能与个体自身特征有关。

本研究采用epq调查了piu的个性特点。结果提示，与对照组比较，研究组掩饰性相对较小，表现为内向、情绪不稳定、孤独等特点。掩饰性测量的是被试朴实、遵守社会习俗和道德规范等特征。社会舆论普遍反对大学生过度使用网络，许多学生甚至逃学去上网，l量表分低于对照组似与之不符。原因可能是一些网络虚拟群体允许使用者以匿名的方式参与交流，受人与人之间社会地位和经济地位的影响相对较小，这使其更加可能真实表达原来由于种种原因不能说出来的思想，同时可寻找到与自己在行为和想法上的相似人群，增强自我接受感。piu者长期处于虚拟空间。把虚拟空间中较为真实、直接的社会交往方式泛化到现实生活中，造成他们的掩饰性低于正常人群。

e维度测查被试的内向和外向人格特征。本研究发现研究组得分较低，表现为内向、社交功能受损等特点。有研究指出，网络成瘾行为与个体的心理特征如社交恐惧、抑郁、焦虑、孤独、不自信等有关。本研究支持此项结论，piu组表现为较明显的内向特点。有作者认为有社交焦虑倾向的个体回避现实中的日常交往与人际交往，往往期望在网络中发展人际关系，寻求认同。但由于网络环境与现实生活的显著不同，在虚拟环境习得的人际交往技巧常导致现实环境中个体人际关系一再挫败，继而更加依赖网络世界的人际交往。这种负性生活体验又会加剧该类大学生抑郁心理，间接促进大学生网络成瘾的发生。但是内向特点亦可能是piu的原因。因上述研究和本研究均属横断面调查，并不能给出进一步结论。

n维度测查被试情绪稳定性。本研究显示，piu组得分显著高于对照组，表现为情绪不稳定、易焦虑抑郁、较强烈的情绪反应，yang ck等采用卡特尔16项人格因素问卷亦发现piu个体情绪易受外界环境影响、情绪易波动、自尊低和富于幻想等，支持本研究结论。具有神经质特质的人可能因自尊较低、自主性缺乏使他们一再延长上网时间；同时强迫特征使其不断遭受戒网失败。这体现在网络成瘾者的时间管理混乱等方面。另一方面，成瘾者戒断网络的失败经历将伴随受挫情绪反应。如沮丧、紧张等，并进一步强化其负性情绪体验。