归类不确定情景下特征推理的综合条件概率模型

用大学生被试,通过三个实验探讨在集中呈现类别成员样本信息的归类不确定情景下的特征推理。实验结果表明,单纯的归类确定性程度和靶类别靶特征的代表性并不直接影响被试的特征推理,而是预测特征相对于目标特征的综合条件概率直接影响被试的特征推理;特征推理不是基于类别中介的间接推理,而是基于特征关联综合条件概率的直接推理。实验结果支持作者提出的预测特征综合条件概率模型。     

生态学智力:人类的推理算法对频率的适应

从生态学智力的角度分析了人们的直觉推理与贝叶斯定理相矛盾的原因,指出人类的推理算法是与自然频率而不是相对频率(概率和百分比)相适应的,并以医生对乳腺癌发病率的直觉推理和心理学领域认知错觉的研究,进一步说明了人类的推理算法是为自然频率而设计的理论构想.     

理论确证模式的比较探讨

科学方法论关于理论确证的解释模式,先后出现了假说演绎法、贝叶斯方法和拔靴带方法等理论。这些解释模式尽管各有其特征,但绝非根本对立,而是相互可通约。     

变量相对重要性评估的方法选择及应用

高维数据爆发的背景下,心理学研究目前急需变量相对重要性评估的有效方法。相对重要性评估的关键是选择合适的评估指标和统计推断方法。相对重要性的评估指标种类繁多,优势分析和相对权重是重点推荐的相对重要性评估指标。相对重要性的统计推断方法适用情境不同,Bootstrap抽样是推断单变量重要性和两变量重要性差异的常用方法,而贝叶斯检验是评估多变量重要性次序的新方法。线性回归模型之外,相对重要性研究已拓展到Logistic回归模型、结构方程模型、多水平模型等,但适用数据类型仍较为有限。相对重要性评估已广泛应用于心理学实证研究,但存在不恰当的指标解释和方法选择问题。为此,结合具体例子说明变量相对重要性的评估过程。     

多感官线索整合的理论模型

日常生活中,人脑能联合来自不同感官通道的线索对外部世界中的物体和事件进行感知。这些感官通道采用不同的参照系来表征物体的特征和位置;而且各种线索的可靠性也不恒定,根据环境而改变。但是人脑依然能够有效地整合这些线索,对物体和事件进行正确的感知。在以往研究的基础上,总结评述了多感官线索整合的几种理论模型及其验证结果,其中重点介绍了近年来引起广泛关注的贝叶斯统计优化模型。未来的研究应结合虚拟现实技术和脑成像技术对多感官线索整合进行探讨。     

一种可融入额外信息的机器学习诊断法

研究将PNN和曼哈顿距离、贝叶斯定理相结合,提出了一种相对简洁的可融入额外信息的认知诊断法MB-PNN,通过模拟和实证研究考察了MB-PNN的有效性和适宜性,得到以下结论:(1)M-PNN的判准率高于PNN,表明将PNN中的ED修改为MD是适宜的;(2)MB-PNN的判准率较M-PNN和PNN高,表明基于多种信息的判别较基于单一信息的判别更为精准;(3)MB-PNN保留了PNN原有的非参数优势,基本不受知识状态分布和样本容量影响;(4)MB-PNN最能区分不同类型的学生,在认知诊断评估实践中更为适宜。     

多项式加工树模型在再认启发式中的应用

摘 要 再认启发式利用再认线索进行决策。以往研究采用一致率、击中率、虚报率和区分指数来表示再认启发式使用,然而这些方法都存在局限。多项式加工树模型能够分离不同的认知加工过程,为了解决再认使用与知识使用的混淆,研究者提出一种多项式加工树模型 r-model 测量再认启发式的使用。本文将重 点介绍 r-model,具体包括 r-model 的内容、数据分析以及考虑个体差异的分层 r-model。最后,从 r-model 的模型修正和边界条件两个方面提出未来研究方向。 关键词 再认启发式;流畅启发式;多项式加工树;贝叶斯分层模型     

弱逻辑F的矢列演算

本文建立起弱逻辑F的G3-型矢列演算G3F,并证明弱化规则、收缩规则和切割规则在G3F中是可容许的。此外,本文还运用证明论的方法给出一个通过哥德尔–麦金西–塔斯基翻译将G3F嵌入到G3K的新证明。     

关于Erdos-Moser定理的研究

本文主要研究Erdos-Moser定理。在简单介绍了反推数学的一些基础知识后,首先研究了Erdos-Moser定理的证明论强度：存在一个可计算的二元二染色函数使得任何无穷∑20集合都不是该函数的传递集,同时存在一个可计算的二元二染色函数使得每一个该函数的无穷传递集都是超免疫的。其次,我们进一步考虑了稳定性Erdos—Moser定理,证明了在二阶算术子系统RCA0下稳定性Erdos-Moser定理是不可证的并且对每一个可计算的稳定性二色二阶函数,我们构造了一个Ф’可计算的无穷传递集。     

接纳自己,是对自己大的仁慈

每个人都是对自己最好的人。这是个毫无争议的原定理。我过去总是想用飞黄腾达的方式对自己示好。我想让自己优秀得出乎意料,巨有钱,巨有才,巨有地位,以便让别人对我刮目相看。我得把自己捯饬得巨有能耐才能达到这样的目的。看电影的时候,银幕上的李连杰身手太不凡了,一个营的人和他过招他