回避型人格组织量表的编制

以精神疾病诊断与统计手册第5版(DSM-5)为框架和基础, 整合Kernberg人格组织理论, 结合文献综述和临床经验, 编制回避型人格组织量表(AVPOS), 并考察其信效度。被试样本1为728人(男性197人, 女性531人, 平均年龄26.34±8.37岁), 填写基本信息问卷、米隆临床多轴问卷(MCMI)回避分量表、AVPOS初始版问卷, 用于检验AVPOS和MCMI之间的效标关联效度。样本2为709人(男性160, 女性549, 平均年龄19.34±1.23岁), 填写基本信息问卷、人格组织问卷(IPO)、AVPOS初始版问卷, 用于检验AVPOS与IPO之间的效标关联效度。样本3 为65人(男性13, 女性52), 来自样本2, 一个月后重测AVPOS, 用于检验AVPOS的重测信度。样本4为743人(男性182, 女性561, 平均年龄 22.76±6.86岁), 来自总样本(样本1+样本2)的一半, 用于探索性因素分析。样本5为694人(男性176人, 女性518人, 平均年龄 22.81±6.97岁), 来自总样本的另一半, 用于验证性因素分析。因素分析结果表明: 四因素模型为AVPOS的最佳因子模型; AVPOS与MCMI-III回避分量表呈正相关(r = 0.658, p<0.01), 与IPO呈正相关(r = 0.328, p<0.01); AVPOS的内部一致性信度Cronbach α = 0.786, AVPOS重测信度为0.841。AVPOS的信效度符合心理测量学要求。     

求解双侧障碍问题的自适应投影算法

对一类具有双侧障碍的自由边界问题得到求它的数值解的自适应投影迭代算法。采用有限差分法将障碍问题离散为有限维双侧障碍问题,该问题等价于一个新的投影不动点问题,可得到双侧障碍问题的投影算法。并通过迭代数据自动调整投影算法的参数,加快其收敛速度。从而提出求解双侧障碍问题的自适应投影算法,给出算法过程和收敛性分析。理论分析和数值算例结果都表明该算法的有效性。