儿童早期分类与基于类别的归纳的一致性

传统的观点认为,儿童早期的分类是基于类别的归纳的基础。根据这种观点,儿童早期的分类与基于类别的归纳是一致的。该研究在不同材料条件下测试了4岁儿童面临知觉相似和概念冲突时的自由分类与归纳推理的一致性。研究结果显示,在照片条件下,4岁儿童的自由分类和基于类别的归纳是不一致的,儿童的分类主要是基于知觉相似的,而基于类别的归纳主要是基于概念的;在线条画条件下,儿童的分类与基于类别的归纳是一致的,都主要是基于知觉相似的。这些结果显示,儿童早期的分类和基于类别的关系是复杂的。

类别不确定下的特征推理是基于类别还是基于特征联结

共有3个实验探讨归类不确定情况下的特征推理是基于类别进行还是基于特征联结进行。实验1在中文条件下重复了Verde等人2005的实验,得出了与之相符的结果,这个结果用基于类别的理性模型的设想或者是用基于特征联结的设想都可以解释。实验2考察被试在靶类别的类别特征频次并且特征结合出现频次高低不同的条件下特征推理的情况,实验2的结果表明,高集中与低集中两种条件下特征推理没有显著差异,不符合特征推理是基于类别进行的设想,而与特征推理是基于特征联结进行的设想吻合。实验3进一步考察被试在特征结合出现的总频次并且靶类别中特征结合出现的总频次高低不同的条件下特征推理的情况,结果表明,在高结合条件下进行特征推理要优于在低结合条件,支持了在归类不确定情况下的特征推理是基于特征联结进行的设想。据此可以认为,人们的特征推理是基于特征之间联结的频次进行,而不是基于类别进行。

MACBETH与PROMETHEE在废弃物再生利用系统评价中的应用

利用特尔菲法确定废弃物再生利用系统评价指标体系,综合考虑经济、技术和环境等属性,应用MACBETH(Measuring Attractiveness by Categorical Based Evaluation Technique)确定属性权重,再借助于PROMETHEE(Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation)对再生利用系统的绩效进行综合评价,并应用多元统计方法建立GAIA(Geometric Analysis for Interactive Aid)平面,分析决策结果的灵敏度.最后给出MACBETH和PROMETHEE多属性决策方法在废弃物再生利用系统绩效评价中的具体应用.

归类不确定时人们的推理方式研究

该研究采用集中呈现样例的研究范式,探讨了归类不确定情况下,人们的推理方式。实验1控制特征联结频次,考察人们的推理方式是否是基于类别的推理。实验2控制类别中特征的基本概率,考察人们推理方式是否是基于特征联结的推理。实验结果表明,特征推理前不预先归类直接推理时,人们的推理根据目标特征与预测特征联结的频次进行,是基于特征联结的推理;特征推理前预先要求被试归类时,人们的特征推理是基于类别的推理。

预测特征竞争范式下的特征推理方式

当面临归类不确定的情景时,人们的特征推理是基于类别进行,还是基于特征联结进行,一直是类别研究中的重要内容。本研究采用预测特征竞争范式对这一问题进行了探究。共两个实验:实验1采用预测特征竞争范式探讨推理前预先归类时,人们的推理方式是基于类别还是基于特征联结。实验2采用预测特征竞争范式探讨推理前不预先归类时,人们的推理是基于类别还是基于特征联结。实验结果表明,推理前预先归类时,被试倾向于基于类别进行推理。推理前不预先归类时,被试倾向于根据特征联结进行推理。

软件仿真下的QoS配置实验探讨

介绍服务质量(QoS)的基本概念和Dynamips思科网络模拟软件,利用Dynamips模拟软件分别模拟仿真QoS常采用的PQ、CQ、CBWFQ、LLQ四种方式。分别从理论和实践两方面结合教学,可使学生对QoS获得深刻的理解。

基于分类技术的搜索引擎排名算法——CategoryRank

提出了一种基于分类技术的搜索引擎新排名算法CategoryRank。该算法能够借助类别信息,更加准确地计算网页的排名得分,提高搜索引擎排名的准确性。算法基于任意两个网页之间的类别信息,对链接图进行了分析和计算,并且与PageRank等算法进行相比,该算法能够更加准确地模拟用户浏览网页的习惯。同时针对Web中的每个网页,算法计算出它的类别属性,直接体现了该页面针对不同用户的重要程度。最后,把该算法的离线模型和在线模型统一起来,阐明了算法在搜索引擎排名中的运行机制。