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编号:12063173
观察式学习条件下类别维度与家族相似性类别学习(1)
观察式学习条件下类别维度与家族相似性类别学习


     摘要:在观察式学习条件下考察类别维度数量(三维度类别、六维度类别、九维度类别),类别维度结构(线性分离结构、非线性分离结构)的变化对家族相似性类别学习的影响。结果表明:观察式学习条件下,类别维度数量的变化对样例学习无影响。对特征学习有影响,表现在特征正确再认数量上有差异,但特征再认正确率上无差异:类别维度结构的变化对样例学习有影响,对特征学习无影响,表现在样例正确再认数目上线性结构大于非线性结构。

    关键词:类别学习,观察式学习,类别维度,家族相似性。 分类号B842.3

    1 问题提出

    类别学习指个体学习把刺激放人两个组或更多组中去的认知加工过程。类别(category)学习是分类(classsification)学习中非常重要的内容,还是诸如注意、记忆、决策、问题解决和推理等这些认知能力的基础。Posner和Keele在他们的研究中说明有两种类别学习任务:一种是观察式学习,一种是反馈式学习。其中观察式学习是指被试被给予标签和样例。要求被试把样例整合到标签中去。这个学习过程后来被证明更可能是一个内隐的加工过程,被试可能不能用言语来说明自己分类的规则。

    类别学习研究中存在不同的模型,Hoffman和Murphv等人认为类别学习模型的主要区别在于类别维度的变化对类别学习的影响上。规则加例外模型(rule-plus-exception nodel)假设分类首先检验单维规则 ......
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