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。高校讲台ｏ
ＳＣＩＥＮＣＥ＆ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ
２００７年举＋勉瓣
试析佛教在印度衰落之因
崔萍
（苏州大学社会学院江苏苏州２１５１２３）
【摘要】世界四大宗教之一的佛教发源于印度，但却没有在这个国家发扬光大。其中有一系列内外因素的制约，而最重要的是其内部原因．印度特殊的社会文化及这种情况下佛教自身的原因。
【关键词】佛教；印度；消失
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佛教产生于公元前６世纪的印度，发源于印度的佛教文化对亚洲文化特别是东亚文化的塑造产生了重要的影响。至今印度人还津津乐道。认为“亚洲许多国家的文化深受印度文化的影响，印度应被视为亚洲社会文化基础的源头”。Ⅲ但印度的佛教却逐渐衰落，到公元１２世纪消失．印度今天的佛教是公元十九世纪后期才由斯里兰卡重新传人的。在此之前七百年中，印度没有佛教。佛教为什么会在有“宗教王国”的印度消失呢？
每一种宗教必有他产生、发展、衰亡的过程，佛教也不例外。“无论若何高邃之宗教．要之皆人类社会之产物也。即为社会之产物，故一方能影响社会．一方又深受社会之影响”。饼佛教在印度的产生是源于印度所拥有的特殊的地理环境和复杂的人种所决定的。特别是印度的地理环境．更是宗教赖以产生和长期流传的重要原因之一。印度是世界四大文明古国之一，由境内的印度河而得名，印度是个巨大而复杂的文化地区，从古以来无论在思想方面还是在宗教方面，都是个发达的国家。由于印度“北背雪山”，“三重大海”的特殊地理，所以大部分是属于热带地区．也由此而形成印度一年中的三个季节：每年的三月至五月是暑季．六月至九月是雨季，十月至次年二月属凉季。再加上复杂的人种和种族制度等种种的原因促使了佛教的产生。
佛教在公元１２世纪在印度消失了是一系列内外因素综合的结果。
首先．从佛教起源的印度的社会文化基础上看，印度属于印度教文化圈，“印度传统文化的核心是种姓制度与印度教”。［３１尽管佛教在印度起源．在印度历史上也曾得到统治者的扶持，但佛教在印度从来没有取代过印度的婆罗门教，并且是婆罗门教塑造了今天印度人的主要信仰印度教。印度教是一个复杂的社会现象，它是多种宗教信仰、哲学理论、祭礼仪式、生活习惯、风俗人情的混合体。就是这种混合体式的宗教占据了印度社会的主体地位，它的信徒占印度人口的８２％以上。
印度教的种姓制度是个风常复杂而奇怪的问题，在印度，种姓制度具有广泛的影响力。从政治制度、经济、文学艺术、宗教伦理到人们的衣食住行无不受种姓制度的影响。而且，“通过集中注意力试图摆脱人的自我意识的瑜伽、对生殖力的崇拜、发达的神明体系等，反映了印度人最根本的文化心理特点，而这些在佛教中得不到支持”。【４】种姓制度在印度有极强的生命力，总之，种姓制度根植于印度深层的传统文化．影响印度人民生活的各个方面。它既是一种宗教，又是一种生活方式．所以说，在印度废除种姓是很难办到的。佛教在这种严密的印度教文化中发展必然会遇到重重阻碍。
另外，佛教衰落主要还在于内因。Ｖ．Ａ．史密斯博士指出，“佛教在印度的消失并不是婆罗门迫害所造成的，而是由于其内在原因，如戒律松懈、寺庙要求超出了民众承受能力等。”佛教之所以能在印度崛起是由于佛教理论简单易懂。到了公元前１００年左右，佛教在迦腻色伽统治时期分化为大乘佛教和小乘佛教。小乘佛教重视自度和自我解脱。印度学者认为，大乘佛教“用信仰替代了理性，用祈祷取代了自我
许多佛教徒改信了外遵。佛教需要与瑜伽师一较长短，于是大乘佛教中又分化出了密宗。密宗是佛教中透过身、口、意三者，达到不可思议佛境的一个宗派。这种佛境就是“即身成佛”。印度学者认为，密宗中的巫术和咒语减弱了佛教所具有的道德力量，让普通信众感到有些困惑。
佛教的平等意识曾经对低种姓者产生过巨大吸引力。商人和低种姓者通过信仰佛教来逃避婆罗门的压迫。但在大乘佛教流行后，他们开始向寺庙捐赠财物来换取功德。随着大批珍宝进入寺院，僧人不必每天出门托钵化缘了。这破坏了寺庙的简朴生活。曾经刻苦修行的比丘和比丘尼开始贪图安逸和奢华，从各方面开始向社会习俗妥协。寺庙里的道德生活开始堕落，腐败也渗透进了教团当中。“据佛教记载，僧伽里面后来还接收尼姑，社会上流传和尚行为不轨的说法。这些受佛教声音受到影响。在印度，妇女地位本来不高，再加上有关尼姑的一些风言风语的流传，人们对佛教越来越不感兴趣。这也构成了佛教衰落的原因之一”。【习另外，比丘与比丘尼之间也发生了许多伤风败俗的事件，使得佛教的声誉大受影响，民众开始对寺院采取敬而远之的态度。
佛教在发展中吸收了印度教的一些特征，如向带有生殖崇拜特点的印度教性力派妥协，逐渐失去了自己的个性。向世俗的妥协和同印度教性力派的融合使佛教在印度失去了作为一种独立宗教存在的理由。所以说“对于道德的笃信是佛教力量的秘密；对于人性神秘的忽视是促使它失败的原因”。阎当初佛教吸收印度教特征的目的，是为了鼓励印度教徒信仰佛教，这一手段起初很奏效。后来，佛教和印度教失去了明显界限后，印度教徒也就对佛教失去了兴趣。另外，佛教的广泛传播．也离不开几位帝王们的鼎力相助，在印度，佛教的兴盛与王朝的两位著名的统治者阿育王、迦腻色伽王的大力推行有关，这导致了佛教严重依赖帝王的庇护。由于笈多王朝崇尚印度教，他们不再从财力上扶持佛教。佛教地位也一落千丈。
从笈多王朝开始，佛教开始从鼎盛走向衰落，而印度教则开始复兴。印度教在复兴过程中抛弃了一些僵化内容，并把佛教的一些特征纳入进来。“佛教的一些思想被吸收到印度教中，佛陀成了印度教大神毗湿奴的第九个化身，一些佛教寺院也改为印度教庙宇。佛教在印度基本消亡了。”＇１７１
第三．外部势力的入侵。从公元１０世纪开始，回教徒从印度的西北攻进印度，所到之处，必将原有的佛寺焚毁，所有的佛教徒赶尽杀绝，僧侣幸存者则纷纷逃亡。到了十一世纪和十九世纪之末，回教在印度成立了王朝．佛教徒不改宗回教，便进入了印度教，１２０３年穆斯林军队摧毁密教的大本营威克拉马西拉寺院，大量佛教徒被杀害，佛教遭受毁灭性打击。有印度学者说，如果佛教寺庙里不敛财过多，也不会遭烈穆斯林军队的疯狂洗劫，佛教文物也不会损失如此惨重。在佛教
寺庙被毁坏后。佛教徒失去了立足之地，一些信仰印度教的亲戚帮助他们皈依了印度教。可见，佛教无法为印度提供一个在不断遭受外来
打击下生存的好机制。但“印度教既是一种信仰也是一种生活方式的特点更旎适应长期遭受外来入侵、政治上四分五裂的‘国情”伺由于佛教徒处于较低的社会地位，一些佛教徒开始信仰伊斯兰教，来改变自己的生存现状。从此以后，佛教在印度就消声灭迹了。《下转第２４３：页）
修行”。两个教派的另一个区别是，大乘佛教经典著作为梵文，小乘佛
教经典著作为巴利文。
随着印度教的兴起，瑜珈功成了宣扬印度教的有力工具。由于佛教大德在辩论和比试法力上不能折服外道，经常发生道场被毁事件，
２１２万方数据
科技信息０高校讲台ｏＳＣＩＥＮＣＥ＆ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ２００７年第３２期
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方法二，将方式一中的ＩＣＡ学习矩阵Ｘ转置，使输入矩阵Ｘ的列向量由图像向量组成。在该方式下，图像中的像素值被看作是随机变（７）
量，图像是随机试验的结果。此时，我们讨论像素值之间的独立性，即：像素ｉ和像素ｊ是相互独立的，若各幅图像的像素ｉ不能用各幅图像的像素ｉ线性组合表示。
在方法二中，ＩＣＡ的目的是寻找一种人脸图像的表达式．使得人脸图像的系数是统计独立的。统计独立的人脸图像系数就是人脸图像的特征。
４．小结
独立成分分析方法（ｔｅＡ）是最近几年发展起来的一种新的信号分离方法。它利用了信号的高阶统计特性，将数据分离为相互独立的成分。本文综述了独立分量分分析的基本原理和数学模型。然后介绍了
Ｐ；＠Ｊｆｑ印，（Ａ卸ｄｘ—ｌｏｇｄｅｔＡ｝
当模型参数为分离矩阵Ｗ＝Ａ‘时，对数似然函数为：
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１
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（８）
其中，Ｔ为独立同分布观测数据的样本数。最大化似然函数就可以获得关于参数Ｗ的最佳估计。
３．在生物特征识别方面的应用
生物识别技术指通过计算机，利用人体所固有的生理特征或行为特征来进行个人的身份鉴定ｆ１０】。生理特征包括指纹、脸像、虹膜等：行为特征包括语音、步态等。生物识别技术核心在于如何获取这些生物特征，并将其转换为数字信号，存储于计算机中，利用可靠的匹配算法来完成认证与识别个人身份。
独立成分分析方法作为一种有效的特征提取方法被广泛的应用于生物特征识别技术中卧１３１，并取得了很好的效果。
３．１说话人识别．首先用独立成分分析方法提取表征说话人音频特性的时域基函数组。语音信号可由这些基函数线性组合而成。
每个可识别的说话人对应一个不同的基函数组．对某个特定人的输入音频．只有与它对应的基函数组使其系数向量各分量之间的独立性最强ｆ也就是互信息最小）。分别计算参与训练的每个可识别的说话人的基函数组，并构建样本库。
对待识别音频，分别用样本库中的已知说话人的时域基函数组计算各自的系数向量，并计算系数向量各分量之间的互信息。互信息最小的基函数组对应的说话人即为识别结果。
３．２虹膜识别
将独立成分分析用于虹膜图像特征提取的基本思想是假设１１幅虹膜图像是是由ｎ个统计独立的源图像经过线混合过程Ａ混合而成。独立成分分析的目的是通过ＩＣＡ的学习过程求出独立源图像的估计图像。
设ｘ＝ｋ。≯：…Ⅳ一的每个行向量分别代表ｎ幅虹膜图像的列堆积
信息最大化（Ｉｎｆｏ瑚ａ】（）法、互信息最小法和极大似然估计法等ＩＣＡ问题
求解的基本方法。最后给出了独立成分分析在说话人识别、人脸识别以及虹膜识别方面的应用。
随着独立成分分析的不断发展。逐渐出现了许多新的ＩＣＡ算法，例如ＴｏｐｏｇｒａｐｈｉｃＩＣＡｔｌ４１，ＭｕｔｈｉｄｉｍｅｎｔｉｏｎａｌＩＣＡ，ＫｅｍｅｌＩＣＡｔ”＇１６１等。这些
新算法必将我们研究生物特征提取与识别提供新的理论依据。ｅ
●｜＿——————————————————————————————————一【参考文献】
［１］Ｒ．Ｃｈｅｌｌａｐｐａ，Ｃ．Ｗｉｌｓｏｎ，Ｓ，Ｓｉｒｏｈｅｙ．Ｈｕｍａｎａｎｄ
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ｔｏ
ｔｏ
ｔｈｅＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＥＥＧａｎｄＭＥＧ
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Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ
ＡｎａｌｙｓｉｓｗｉｔｈＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ
Ｄａｔａ
Ｍｉｎｉｎｇ【Ｄ】．Ｈｅｌｓｉｎｋｉ
ａｎｄＢｌｉｎｄ
ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｄｅｃｅｍｂｅｒ２００３，
Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ—ｍａｘｉｍｉｚａｔｉｏｎＡｐｐｒｏａｃｈ
ｔｏ
［６］Ａ．Ｊ．Ｂｅｌｌ，Ｔ．Ｊ．Ｓｅｊｎｏｗｓｋｉ．ＡｎＳｅｐａｒａｔｉｏｎ（６）：１１２９—１１５９．
ＢＩｉｎｄ
Ｄｅｅｏｎｖａｌｕｔｉｏｎ［Ｊ］．ＮｅｕｒａｌＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ（Ｓ０８９９—７６６７），１９９５，７
Ｎｅｗ
向量。ｓ＝ｂ，船ｑ丁的每个行向量分别代表ｎ幅源图像的列堆积向量。
则该过程可以描述为：
Ｘ＝ＡＳ
［７］ｓ．Ａｍａｒｉ，Ａ．Ｃｉｅｈｏｃｋｉ，Ｈ．Ｈ．Ｙａｎｇ．Ａ
ＳｏｕｒＣｅ
ＬｅａｒｎｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍ
ｆｏｒＢｌｉｎｄ
Ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ【ｃ】．Ａｄｖａｎｃｅｓ、ｉｎ
Ｎｅｕｒａｌ
ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ
Ｓｙｓｔｅｍｓ．Ｓａｎ
Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ
Ｔｒａｎｓ．ｏｎ
（９）
通过求解分离矩阵Ｗ可以求出独立源图像Ｓ的估计矩阵Ｕ，即：
Ｕ＝ＷＸ＝ＷＡＳ＝Ｓ
Ｍａｔｅｏ．ｔ９９６．８：７５７－７６３．
［８］Ｄｉｎｈ－Ｔｕａｎ
ＳｏｕｒｃｅｓＴｈｒｏｕｇｈ
Ｐｈａｍ，Ｐ．Ｇａｒａｔ．ＢｌｉｎｄＡ
Ｓｅｐａｒａｔｉｏｎｏｆ
Ｍｉｘｔｕｒｅｏｆ
（１０）
Ｑｕａｓｉ—ｍａｘｉｍｕｍ・ＬｉｋｅｌｉｈｏｏｄＡｐｐｒｏａｃｈ叨．ＩＥＥＥ
Ｍａｘｉｍｕｍ
Ｕ的各个行向量构成独立分量子空间。
将参与训练的图像向该子空间投影，得到的投影系数就是反映该图像的特征向量。用各个参与训练的图像分别投影后得到的特征向量建立特征向量库。
同样，将每一幅待识别的虹膜图像向该子空间投影。得到代识别图像的特征向量。待识别图像的特征向量将被归类到特征向量库中与其最相似的特征向量所在的类别。
３．３人脸识别
将独立成分分析用于人脸图像特征提取基于以下假设，即：ｎ幅人脸图像是是由ｎ个统计独立的源图像经过线混合过程Ａ混合而成。设人脸图像的学习矩阵为Ｘ，独立源图像矩阵为Ｓ。则混合过程可以表示为：Ｘ＝ＡＳ。文献００１采用了两种方法对人脸图像进行ＩＣＡ训练，提取人脸图像特征。：
方法一，ＩＣＡ学习矩阵Ｘ的行向量由图像向量组成。在该方式下，图像被看作是随机变量，图像的像素值被看作是随机试验的结果。此时，我们讨论图像之间的独立性，即：图像ｊ和图像ｆ是相互独立的，若图像ｉ中的各像素值不能用图像ｊ中的各像素值线性组合表示。
在方法一中，ＩＣＡ学习的目的是寻找统计独立的基图像。每幅人脸图像看做是由各个基图像线性组合而成，线性组合系数就是该幅人脸图像的特征。
ＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ（ｓ１０５３－５８７Ｘ），１９９７，４５（７）：１７１２—１７２５．［９］Ｒ．Ｌｉｎｓｋｅｒ．ＡｎＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅＰｒｉｎｃｉｐｌｅｏｆＴｈｅ
Ｐｒｅｓｅｒｖａｔｉｏｎ
ｔｏ
ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ
Ｌｉｎｅａｒ
Ｓｙｓｔｅｍｓ【Ａ】．Ａｄｖａｎｃｅｓ
ｉｎＮｅｕｔｒａｌＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ
Ｓｙｓｔｅｍｓ．Ｔｅｕｒｅｌｚｋｙ
ＤＳ刚），Ｍｏｒｇａｎ—ｋａｕｆｆｍａｎ，１９８９．
ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
［１１］Ｃ．ＰｒｉＯＳ．Ｂｉｏｍｅｔｒｉｃｔ９９８，１４（３）：１５９－１６５．
ｌａｗ［Ｊ】Ｃｏｍｐｕｔｅｒ
Ｌａｗａｎｄ
ＳｅｃｕｒｉｔｙＲｅｐｏｒｔｓ，
（１１］Ｍ．Ｓ．Ｂａｒｔｌｅｔｔ，Ｊ．Ｒ。ＭｏｖｅＵａｎ，Ｔ．Ｊ．Ｓｅｊｎｏｗｓｋｉ．ＦａｃｅＩｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔＣｏｍｐｏｎｅｎｔＡｎａｌｙｓｉｓ【Ｊ】．ＩＥＥＥＴｒａｎｓ．ＯｎＮｅｕｒａｌａｎｄ１３（６３：１４５０－－１４６４．
Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｂｙ
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ｆｅａｔｕｒｅ
ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅｔｏｐｏｇｒａｐｈｉｃ
ｍａｐｐｉｎｇ
ｕｓｉｎｇ
ｂｌｉｎｄ
ｓｏｕｒｃｅ
ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ
ｓｐａｃｅｓ［Ｃ］．Ｉｎ：ＰｒｏｃＩＣＡ２００１，ＳａｎＤｉｅｇｏ，ＵＳＡ，２００１：１０２－１０７．
ｅｔ
［１６］ｓ．Ｈａｒｍｅｌｉｎｇ，Ａ２Ｚｉｅｈｅ，Ｍ．Ｋａｗａｎａｂｅｓｅｐａｒａｔｉｏｎ【Ｊ】．Ｎｅｕｒａｌ
ａ１．Ｋｅｒｎｅｌ—ｂａｓｅｄｎｏｎｌｉｎｅａｒｂｌｉｎｄ
ｓｏｕｒｃｅ
Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ，２００３，１５：１０８９—１１２４．
［责任编辑：张新雷］
—————■——————————————————————————。————１．
（上接第２１１页）旅游可持续发发展原则，充分发挥旅游业发展的联动
［３］《山土家族苗族自治县旅游发展规划（２００５～２０２０年）》［Ｚ】，２００４．
竺竺竺登竺竺竺：竺兰苎竺兰竺！！兰雪够
————————————————————————１
【参考文献】
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作者简撇黼，。酬赢广西桂扒桂林工学院旅游学院帆主
要从事旅游文化与旅游开发的研宛。
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［责任编辑：翟成梁］
２１４
万方数据
试析佛教在印度衰落之因
作者：作者单位：刊名：英文刊名：年，卷(期)：被引用次数：
崔萍， Cui ping
苏州大学社会学院,江苏,苏州,215123科技信息(科学·教研)
SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION2007(32)1次
参考文献(8条)
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本文读者也读过(10条)
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引证文献(1条)
1.徐兰 佛教在印度衰落的原因[期刊论文]-吉林广播电视大学学报 2010(12)
引用本文格式：崔萍.Cui ping 试析佛教在印度衰落之因[期刊论文]-科技信息(科学·教研) 2007(32)
科技信息
。高校讲台ｏ
ＳＣＩＥＮＣＥ＆ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ
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崔萍
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ａ
（ｔｈｅ
ｌｉＡｂｓｔｒａｃｔ］ＴｈｅＢｕｄｄｈｉｓｍｆｉｒｓｔｌｙ
Ｄａｐｅｒ
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ｏｕｔ
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ｌｏｎｇ
ｔｉｍｅ
ｏｆｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ｉｔｄｉｓａｐｐｅａｒｅｄ
ａｔ
１２ｔｈ
ｏｎ．
ｃｅｎｔｕｒｙｉｎＩｎｄｉａ．Ｔｈｉｓ
ａｎａｌｖｓｅｓｓｏｍｅｒｅａｓｏｎｓ
ｏｆｔｈａｔ．．Ｓｕｃｈｔｈｅｉｎｎｅｒ
ｒｅａｓｏｎｓｏｆＢｕｄｄｈｉｓｍａｎｄｔｈｅｓｐｅｃｉａｌｓｏｃｉａｌｃｕｌｔｕｒｅｏｆＩｎｄｉａ
ａｎｄ
ＳＯ
【Ｋｅｙｗｏｒｄｓ］Ｂｕｄｄｈｉｓｍ；Ｉｎｄｉａ；ｄｉｓａｐｐｅａｒ
佛教产生于公元前６世纪的印度，发源于印度的佛教文化对亚洲文化特别是东亚文化的塑造产生了重要的影响。至今印度人还津津乐道。认为“亚洲许多国家的文化深受印度文化的影响，印度应被视为亚洲社会文化基础的源头”。Ⅲ但印度的佛教却逐渐衰落，到公元１２世纪消失．印度今天的佛教是公元十九世纪后期才由斯里兰卡重新传人的。在此之前七百年中，印度没有佛教。佛教为什么会在有“宗教王国”的印度消失呢？
每一种宗教必有他产生、发展、衰亡的过程，佛教也不例外。“无论若何高邃之宗教．要之皆人类社会之产物也。即为社会之产物，故一方能影响社会．一方又深受社会之影响”。饼佛教在印度的产生是源于印度所拥有的特殊的地理环境和复杂的人种所决定的。特别是印度的地理环境．更是宗教赖以产生和长期流传的重要原因之一。印度是世界四大文明古国之一，由境内的印度河而得名，印度是个巨大而复杂的文化地区，从古以来无论在思想方面还是在宗教方面，都是个发达的国家。由于印度“北背雪山”，“三重大海”的特殊地理，所以大部分是属于热带地区．也由此而形成印度一年中的三个季节：每年的三月至五月是暑季．六月至九月是雨季，十月至次年二月属凉季。再加上复杂的人种和种族制度等种种的原因促使了佛教的产生。
佛教在公元１２世纪在印度消失了是一系列内外因素综合的结果。
首先．从佛教起源的印度的社会文化基础上看，印度属于印度教文化圈，“印度传统文化的核心是种姓制度与印度教”。［３１尽管佛教在印度起源．在印度历史上也曾得到统治者的扶持，但佛教在印度从来没有取代过印度的婆罗门教，并且是婆罗门教塑造了今天印度人的主要信仰印度教。印度教是一个复杂的社会现象，它是多种宗教信仰、哲学理论、祭礼仪式、生活习惯、风俗人情的混合体。就是这种混合体式的宗教占据了印度社会的主体地位，它的信徒占印度人口的８２％以上。
印度教的种姓制度是个风常复杂而奇怪的问题，在印度，种姓制度具有广泛的影响力。从政治制度、经济、文学艺术、宗教伦理到人们的衣食住行无不受种姓制度的影响。而且，“通过集中注意力试图摆脱人的自我意识的瑜伽、对生殖力的崇拜、发达的神明体系等，反映了印度人最根本的文化心理特点，而这些在佛教中得不到支持”。【４】种姓制度在印度有极强的生命力，总之，种姓制度根植于印度深层的传统文化．影响印度人民生活的各个方面。它既是一种宗教，又是一种生活方式．所以说，在印度废除种姓是很难办到的。佛教在这种严密的印度教文化中发展必然会遇到重重阻碍。
另外，佛教衰落主要还在于内因。Ｖ．Ａ．史密斯博士指出，“佛教在印度的消失并不是婆罗门迫害所造成的，而是由于其内在原因，如戒律松懈、寺庙要求超出了民众承受能力等。”佛教之所以能在印度崛起是由于佛教理论简单易懂。到了公元前１００年左右，佛教在迦腻色伽统治时期分化为大乘佛教和小乘佛教。小乘佛教重视自度和自我解脱。印度学者认为，大乘佛教“用信仰替代了理性，用祈祷取代了自我
许多佛教徒改信了外遵。佛教需要与瑜伽师一较长短，于是大乘佛教中又分化出了密宗。密宗是佛教中透过身、口、意三者，达到不可思议佛境的一个宗派。这种佛境就是“即身成佛”。印度学者认为，密宗中的巫术和咒语减弱了佛教所具有的道德力量，让普通信众感到有些困惑。
佛教的平等意识曾经对低种姓者产生过巨大吸引力。商人和低种姓者通过信仰佛教来逃避婆罗门的压迫。但在大乘佛教流行后，他们开始向寺庙捐赠财物来换取功德。随着大批珍宝进入寺院，僧人不必每天出门托钵化缘了。这破坏了寺庙的简朴生活。曾经刻苦修行的比丘和比丘尼开始贪图安逸和奢华，从各方面开始向社会习俗妥协。寺庙里的道德生活开始堕落，腐败也渗透进了教团当中。“据佛教记载，僧伽里面后来还接收尼姑，社会上流传和尚行为不轨的说法。这些受佛教声音受到影响。在印度，妇女地位本来不高，再加上有关尼姑的一些风言风语的流传，人们对佛教越来越不感兴趣。这也构成了佛教衰落的原因之一”。【习另外，比丘与比丘尼之间也发生了许多伤风败俗的事件，使得佛教的声誉大受影响，民众开始对寺院采取敬而远之的态度。
佛教在发展中吸收了印度教的一些特征，如向带有生殖崇拜特点的印度教性力派妥协，逐渐失去了自己的个性。向世俗的妥协和同印度教性力派的融合使佛教在印度失去了作为一种独立宗教存在的理由。所以说“对于道德的笃信是佛教力量的秘密；对于人性神秘的忽视是促使它失败的原因”。阎当初佛教吸收印度教特征的目的，是为了鼓励印度教徒信仰佛教，这一手段起初很奏效。后来，佛教和印度教失去了明显界限后，印度教徒也就对佛教失去了兴趣。另外，佛教的广泛传播．也离不开几位帝王们的鼎力相助，在印度，佛教的兴盛与王朝的两位著名的统治者阿育王、迦腻色伽王的大力推行有关，这导致了佛教严重依赖帝王的庇护。由于笈多王朝崇尚印度教，他们不再从财力上扶持佛教。佛教地位也一落千丈。
从笈多王朝开始，佛教开始从鼎盛走向衰落，而印度教则开始复兴。印度教在复兴过程中抛弃了一些僵化内容，并把佛教的一些特征纳入进来。“佛教的一些思想被吸收到印度教中，佛陀成了印度教大神毗湿奴的第九个化身，一些佛教寺院也改为印度教庙宇。佛教在印度基本消亡了。”＇１７１
第三．外部势力的入侵。从公元１０世纪开始，回教徒从印度的西北攻进印度，所到之处，必将原有的佛寺焚毁，所有的佛教徒赶尽杀绝，僧侣幸存者则纷纷逃亡。到了十一世纪和十九世纪之末，回教在印度成立了王朝．佛教徒不改宗回教，便进入了印度教，１２０３年穆斯林军队摧毁密教的大本营威克拉马西拉寺院，大量佛教徒被杀害，佛教遭受毁灭性打击。有印度学者说，如果佛教寺庙里不敛财过多，也不会遭烈穆斯林军队的疯狂洗劫，佛教文物也不会损失如此惨重。在佛教
寺庙被毁坏后。佛教徒失去了立足之地，一些信仰印度教的亲戚帮助他们皈依了印度教。可见，佛教无法为印度提供一个在不断遭受外来
打击下生存的好机制。但“印度教既是一种信仰也是一种生活方式的特点更旎适应长期遭受外来入侵、政治上四分五裂的‘国情”伺由于佛教徒处于较低的社会地位，一些佛教徒开始信仰伊斯兰教，来改变自己的生存现状。从此以后，佛教在印度就消声灭迹了。《下转第２４３：页）
修行”。两个教派的另一个区别是，大乘佛教经典著作为梵文，小乘佛
教经典著作为巴利文。
随着印度教的兴起，瑜珈功成了宣扬印度教的有力工具。由于佛教大德在辩论和比试法力上不能折服外道，经常发生道场被毁事件，
２１２万方数据
科技信息０高校讲台ｏＳＣＩＥＮＣＥ＆ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ２００７年第３２期
Ｌ（Ａ）＝Ｅ｛ｌｏｇ；删｝＿
ｆ．
一Ｉ
方法二，将方式一中的ＩＣＡ学习矩阵Ｘ转置，使输入矩阵Ｘ的列向量由图像向量组成。在该方式下，图像中的像素值被看作是随机变（７）
量，图像是随机试验的结果。此时，我们讨论像素值之间的独立性，即：像素ｉ和像素ｊ是相互独立的，若各幅图像的像素ｉ不能用各幅图像的像素ｉ线性组合表示。
在方法二中，ＩＣＡ的目的是寻找一种人脸图像的表达式．使得人脸图像的系数是统计独立的。统计独立的人脸图像系数就是人脸图像的特征。
４．小结
独立成分分析方法（ｔｅＡ）是最近几年发展起来的一种新的信号分离方法。它利用了信号的高阶统计特性，将数据分离为相互独立的成分。本文综述了独立分量分分析的基本原理和数学模型。然后介绍了
Ｐ；＠Ｊｆｑ印，（Ａ卸ｄｘ—ｌｏｇｄｅｔＡ｝
当模型参数为分离矩阵Ｗ＝Ａ‘时，对数似然函数为：
Ｔ
Ｌ（聊一ｉ１艺｛ｌｏｇｏ。（Ｗｘ（ｔ））｝＋ｌｏｇｌｄｅｔＷ
１
ｔ＝Ｉ
（８）
其中，Ｔ为独立同分布观测数据的样本数。最大化似然函数就可以获得关于参数Ｗ的最佳估计。
３．在生物特征识别方面的应用
生物识别技术指通过计算机，利用人体所固有的生理特征或行为特征来进行个人的身份鉴定ｆ１０】。生理特征包括指纹、脸像、虹膜等：行为特征包括语音、步态等。生物识别技术核心在于如何获取这些生物特征，并将其转换为数字信号，存储于计算机中，利用可靠的匹配算法来完成认证与识别个人身份。
独立成分分析方法作为一种有效的特征提取方法被广泛的应用于生物特征识别技术中卧１３１，并取得了很好的效果。
３．１说话人识别．首先用独立成分分析方法提取表征说话人音频特性的时域基函数组。语音信号可由这些基函数线性组合而成。
每个可识别的说话人对应一个不同的基函数组．对某个特定人的输入音频．只有与它对应的基函数组使其系数向量各分量之间的独立性最强ｆ也就是互信息最小）。分别计算参与训练的每个可识别的说话人的基函数组，并构建样本库。
对待识别音频，分别用样本库中的已知说话人的时域基函数组计算各自的系数向量，并计算系数向量各分量之间的互信息。互信息最小的基函数组对应的说话人即为识别结果。
３．２虹膜识别
将独立成分分析用于虹膜图像特征提取的基本思想是假设１１幅虹膜图像是是由ｎ个统计独立的源图像经过线混合过程Ａ混合而成。独立成分分析的目的是通过ＩＣＡ的学习过程求出独立源图像的估计图像。
设ｘ＝ｋ。≯：…Ⅳ一的每个行向量分别代表ｎ幅虹膜图像的列堆积
信息最大化（Ｉｎｆｏ瑚ａ】（）法、互信息最小法和极大似然估计法等ＩＣＡ问题
求解的基本方法。最后给出了独立成分分析在说话人识别、人脸识别以及虹膜识别方面的应用。
随着独立成分分析的不断发展。逐渐出现了许多新的ＩＣＡ算法，例如ＴｏｐｏｇｒａｐｈｉｃＩＣＡｔｌ４１，ＭｕｔｈｉｄｉｍｅｎｔｉｏｎａｌＩＣＡ，ＫｅｍｅｌＩＣＡｔ”＇１６１等。这些
新算法必将我们研究生物特征提取与识别提供新的理论依据。ｅ
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向量。ｓ＝ｂ，船ｑ丁的每个行向量分别代表ｎ幅源图像的列堆积向量。
则该过程可以描述为：
Ｘ＝ＡＳ
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（９）
通过求解分离矩阵Ｗ可以求出独立源图像Ｓ的估计矩阵Ｕ，即：
Ｕ＝ＷＸ＝ＷＡＳ＝Ｓ
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（１０）
Ｑｕａｓｉ—ｍａｘｉｍｕｍ・ＬｉｋｅｌｉｈｏｏｄＡｐｐｒｏａｃｈ叨．ＩＥＥＥ
Ｍａｘｉｍｕｍ
Ｕ的各个行向量构成独立分量子空间。
将参与训练的图像向该子空间投影，得到的投影系数就是反映该图像的特征向量。用各个参与训练的图像分别投影后得到的特征向量建立特征向量库。
同样，将每一幅待识别的虹膜图像向该子空间投影。得到代识别图像的特征向量。待识别图像的特征向量将被归类到特征向量库中与其最相似的特征向量所在的类别。
３．３人脸识别
将独立成分分析用于人脸图像特征提取基于以下假设，即：ｎ幅人脸图像是是由ｎ个统计独立的源图像经过线混合过程Ａ混合而成。设人脸图像的学习矩阵为Ｘ，独立源图像矩阵为Ｓ。则混合过程可以表示为：Ｘ＝ＡＳ。文献００１采用了两种方法对人脸图像进行ＩＣＡ训练，提取人脸图像特征。：
方法一，ＩＣＡ学习矩阵Ｘ的行向量由图像向量组成。在该方式下，图像被看作是随机变量，图像的像素值被看作是随机试验的结果。此时，我们讨论图像之间的独立性，即：图像ｊ和图像ｆ是相互独立的，若图像ｉ中的各像素值不能用图像ｊ中的各像素值线性组合表示。
在方法一中，ＩＣＡ学习的目的是寻找统计独立的基图像。每幅人脸图像看做是由各个基图像线性组合而成，线性组合系数就是该幅人脸图像的特征。
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［责任编辑：张新雷］
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（上接第２１１页）旅游可持续发发展原则，充分发挥旅游业发展的联动
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竺竺竺登竺竺竺：竺兰苎竺兰竺！！兰雪够
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作者简撇黼，。酬赢广西桂扒桂林工学院旅游学院帆主
要从事旅游文化与旅游开发的研宛。
’Ｈ目Ｉ哪７ｌ：灭删甄～ｌ，，Ｊ～，’力＇，ｑ仁仆７、’仁朴＾于‘Ⅺ４Ｆ竹于１咒”１ｗ’工
［责任编辑：翟成梁］
２１４
万方数据
试析佛教在印度衰落之因
作者：作者单位：刊名：英文刊名：年，卷(期)：被引用次数：
崔萍， Cui ping
苏州大学社会学院,江苏,苏州,215123科技信息(科学·教研)
SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION2007(32)1次
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引用本文格式：崔萍.Cui ping 试析佛教在印度衰落之因[期刊论文]-科技信息(科学·教研) 2007(32)