简介：在注意控制理论的基础上，分别探讨特质焦虑和状态焦虑对注意网络功能的影响，同时考查认知负荷是否是焦虑干扰注意网络功能的调节变量。研究一，52名被试参与试验，根据特质焦虑得分高低，将被试分为高特质焦虑组和低特质焦虑组。采用注意网络测验任务（ANT）对注意网络功能进行测量，并使用N—Back任务对认知负荷进行操控。结果显示高认知负荷条件下的注意网络功能效率高于低认知负荷条件；认知负荷是焦虑影响执行控制功能的调节变量。研究二，使用电击和噪音2种惩罚方式，以及限时反应、摄像等方法诱发状态焦虑；使用ANT任务测量注意网络功能；使用N—Back任务对认知负荷进行操控。结果显示：高状态焦虑组的注意网络功能效率低于低状态焦虑组；高认知负荷条件下的警觉功能和执行控制功能效率高于低认知负荷条件；状态焦虑和认知负荷的交互作用不显著。结论：（1）特质焦虑干扰目标导向的注意系统，状态焦虑干扰刺激驱动的注意系统；（2）认知负荷可以提高警觉功能和执行控制功能效率；（3）认知负荷是特质焦虑影响执行控制功能的调节变量。

简介：通过问卷调查法和试验法探讨运动处方和心理辅导对大学生网络成瘊的影响.结果：运动处方和心理辅导干预后,网络成瘾者摆脱了网瘾状态;网络成瘾者心理指标中躯体化、强迫症状、敌对等3项因子经过干预恢复到了正常,而精神病性、人际关系等因子需要进一步干预;运动处方和心理辅导明显改善了网络成瘾大学生的体适能健康指标BMI、引体向上、坐位体前屈和最大摄氧量.提示运动干预和心理辅导的结合是有益于网瘊戒除的,在帮助戒除网瘊的基础上增强了学生体质,是大学生网络成瘊戒除的有效手段.

简介：旨在引入神经网络算法以提高加速度计活动强度的预测准确性，以44名大学生（男女各22名）为样本，让其同时佩戴气体代谢分析仪CosmedK482和加速度计（Actigraph—GT3X）进行3类11项体力活动（每项活动5rain），使用Matlab7．0软件运用留一法交叉验证BP神经网络模型，通过其与Hendleman模型和Crouter模型在RMSE、Bias和B—A图上的横向比较评估其效度。结果显示3—18—1的三层神经网络模型（参数误差率O．001、初始学习率0．02、动量常量0．7）的RMSE为1．08，在B—A图上一致性区间之外的点占总数的4．3％、一致性界限差值的绝对值为2．7，每分钟活动强度（除骑行外）的分类准确性分别为84．3％（小强度）、83．2％（中等强度）和89．8％（大强度），神经网络模型在整体强度和各个活动项目强度的预测上的准确性均好于Hendleman和Crouter模型，并且在活动强度分类准确性上更优。未来应进一步探究机器学习中其它算法在该领域的应用，优化整合指标体系和各类模型之间的关系。