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Your conditions: 最近提交论文(5)

1. chinaXiv:201905.00066 [pdf]

9~10岁儿童和成人的一致性序列效应

赵鑫; 贾丽娜; 周爱保
Subjects: Psychology >> Cognitive Psychology

一致性序列效应是指个体根据前一情境中的冲突信息,灵活适应当前环境的能力。研究选取9~10岁的儿童和18~25岁的成人为被试,采用色-词Stroop任务和Stroop与Flanker刺激混合的任务,在控制重复启动的影响后,考察一致性序列效应在不同任务中的年龄差异。结果发现,在不同的任务中,儿童和成人均表现出显著的一致性序列效应,且一致性序列效应的大小不存在显著差异。研究结果表明,冲突适应过程涉及更高级的加工过程,9~10岁的儿童已具备类似成人的、更一般化的冲突适应能力。

submitted time 2019-05-22 Hits49Downloads10 Comment 0

2. chinaXiv:201905.00063 [pdf]

社会排斥的心理行为特征及其脑机制

彭苏浩; 陶丹; 邓慧华; 冷玥
Subjects: Psychology >> Social Psychology

社会排斥损害个体基本的归属需要,对个体的心理和生理会造成严重影响。根据需要威胁时间模型,社会排斥后的心理和行为特征可以分为三个阶段。社交媒体的发展使社会排斥出现了新的心理和行为特征。近年来功能性磁共振成像研究发现,突显网络和默认网络等网络中的一些核心脑区都参与了社会排斥各阶段的情绪和认知加工过程。未来研究应以需要威胁时间模型为基础,以脑网络方法为手段,探索社会排斥神经机制,预测排斥后的心理和行为反应模式。

submitted time 2019-05-21 Hits67Downloads22 Comment 0

3. chinaXiv:201905.00061 [pdf]

侗歌经验对侗族中学生执行功能的影响

王婷; 张积家; 植凤英; 陆禹同
Subjects: Psychology >> Cognitive Psychology

音乐训练对认知能力具有广泛的促进效应。本研究结合执行功能的三个成分(抑制控制、工作记忆和认知灵活性),在我国民族音乐背景下,匹配实验任务的视觉和听觉形式,探讨侗歌经验对侗族中学生执行功能的影响。结果表明,侗歌组被试在抑制能力和刷新能力上显著好于侗族非侗歌组被试和汉族被试,这一优势在视觉任务中和听觉任务中均存在,说明侗歌经验产生的认知优势具有跨感觉通道的普遍性。侗歌组被试和侗族非侗歌组被试的转换能力差异不显著。侗族非侗歌组被试的抑制能力和转换能力好于汉族被试,这体现了语言和音乐的交互作用。

submitted time 2019-05-20 Hits620Downloads24 Comment 0

4. chinaXiv:201905.00064 [pdf]

平谱射电类星体 3C 454.3的中长周期光变特性研究

吴月承 ; 张皓晶; 余莲; 徐小林
Subjects: Astronomy >> Astrophysical processes

耀变体具有明显的、剧烈的大幅度光变,中长时标的光变研究对于揭示耀变体的光变特征和光变机理有重要作用。通过选取平谱射电类星体3C 454.3的光学B、V、R和红外J、K波段的2008年6月~2017年7月的原始光变数据,采用功率谱方法,研究3C 454.3的中长周期光变特性,研究得出光变主周期为1.25年,4.57年的周期为1.25年周期的叠加。3C 454.3在光学、红外以及射电波段的光变有一定的关系。研究显示出3C 454.3的红外光度比光学波段更为明亮,红外光变比光学波段更为剧烈。

submitted time 2019-05-20 From cooperative journals:《天文研究与技术》 Hits26Downloads6 Comment 0

5. chinaXiv:201905.00065 [pdf]

基于DenseNet的天体光谱分类方法

王奇勋; 赵刚; 范舟
Subjects: Astronomy >> Astrophysical processes

天体光谱数据的智能处理正由传统机器学习方法逐步转向深度学习,主要采用基于计算机视觉的技术手段。本文基于在计算机视觉领域广泛应用的DenseNet网络结构,针对光谱数据进行修改,建立了适用于光谱数据的一维卷积神经网络模型解决天体光谱数据分类任务。在验证数据集上,恒星、星系、类星体的F1分数达到了为0.9987、0.9127、0.9147,高于传统神经网络。光谱分类关注区域的可视化结果表明,本文模型可以学习到各类天体对应的特征谱线,具有较强的可解释性。本文的方法被用于阿里云天池天文数据挖掘大赛——天体光谱智能分类,并在843支参赛队伍的3次数据评比中获得了2次第一、1次第三的成绩,证明了该模型在保证分类精度的同时具有极强的鲁棒性、泛化性,适用于光谱的自动分类。

submitted time 2019-05-20 From cooperative journals:《天文研究与技术》 Hits29Downloads7 Comment 0

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