类别归纳前提单调性效应的时频特征与机器学习

发布时间：2024-06-29 21:26

　　类别归纳(Category-based induction)是指利用类别成员关系知识,将类别的已知属性拓展到新的类别成员的过程。类别归纳作为核心成分,出现在分类、概率判断、类比推理、决策等一系列认知活动中,在个体学习和适应生活的过程中发挥了重要的作用。类别归纳的推论力度受到前提中样例数量的影响。前提中样例数量越多,个体的归纳强度就越强的现象被称为前提单调性效应(premise monotonicity effect)。前提单调性效应是类别归纳中具有代表性且稳健的效应之一,研究该效应对揭示类别归纳认知机制的具有重要意义。类别归纳的经典理论对前提单调性效应的解释主要基于相似性和经验知识两方面。然而,类别归纳包含多样而又灵活的信息表征过程,上述模型缺乏对类别归纳过程是怎样在时间序列上进行的解释。尽管基于样例的线性弹道积累器模型(exemplar-based linear ballistic accumulator model)将反应时纳入对类别归纳决策过程的估计,但是该模型是数学模型,缺乏对类别归纳心理过程的描述。事件相关电位(event-related potentials,ERPs)技术...

【文章页数】：61 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1单试次流程图（以类别一致条件为例，图1A为单前提条件、图1B为双前提条件）

势稻??辛似蓝ㄓ肫胶猓ň咛宀渭鸆ui,Liu,&Long,2018）。结论类别共包含10个上位类别词，其中类别一致条件5个，分别为：蔬菜、水果、鸟类、哺乳（表示“哺乳动物”）和昆虫；类别不一致条件5个，分别为：服装、家具、武器、电器和工具。为控制结论类别词的熟悉性，各结论类别词出....

图2类别归纳与分类任务中各条件下的反应强度、“正确”反应率与反应时（注：图2A为前提、结论类别一致的条件下，类别归纳和分类任务的行为结果；图2B为前提、结论类别不一致的条件下，类别归纳和分类任务的行为结果

西南大学硕士学位论文14图2类别归纳与分类任务中各条件下的反应强度、“正确”反应率与反应时（注：图2A为前提、结论类别一致的条件下，类别归纳和分类任务的行为结果；图2B为前提、结论类别不一致的条件下，类别归纳和分类任务的行为结果。图中的误差线为标准误；***表示p<0.001）表....

图3类别归纳各条件反应强度、“正确”反应率和反应时（注：图中的误差线为标准误；**表示p<0.01，***表示p<0.001）

3研究一：类别归纳前提单调性效应的时频特征23=0.96,SD=0.04;F(1,41)=13.44,p=0.001,=0.25]。在反应时指标上，前提数量与类别一致性的交互作用显著（详见表3）。事后检验显示，不论在类别一致条件下还是类别不一致条件下，双前提论断均比单前提论断反应....

图4前提单调性效应的ERP波形图以及差异波的地形图（单前提-双前提）

西南大学硕士学位论文243.3.2ERP结果图4展示了前提单调性效应的ERP波形图以及差异波的地形图（单前提-双前提）。表4展示了FN400和SN成分的两因素重复测量方差分析结果。图4前提单调性效应的ERP波形图以及差异波的地形图（单前提-双前提）(图4A展示了类别一致条件下，前....

本文编号：3997914