证人的记忆

证人,在我们的认识里,通常都是提供一些客观的证据的人,就是把自己亲眼看到、亲耳听到的东西如实地讲出来的人。然而,心理学研究证明,很多证人提供的证词都不太准确,或者说是具有个人倾向性,带着个人的观点和意识。
证人对他们的证词的信心并不能决定他们证词的准确性,这一研究结果令人感到惊讶。心理学家珀费可特和豪林斯决定对这一结论进行更深入的研究。为了考察证人的证词是否有特别的东西,他们将证人的记忆与对一般知识的记忆进行了比较。
他们让被试看一个简短的录象,是关于一个女孩被绑架的案件。第二天,让被试回答一些有关录象里内容的问题,并要求他们说出对自己回答的信心程度,然后做再认记忆测验。接下来,使用同样的方法,内容是从百科全书和通俗读物中选出的一般知识问题。
和以前发生的一样,珀费可特和豪林斯也发现,在证人回忆的精确性上,那些对自己的回答信心十足的人实际上并不比那些没信心的人更高明,但对于一般知识来说,情况就不是这样,信心高的人回忆成绩比信心不足的人好得多。
人们对于自己在一般知识上的优势与弱势有自知之明。因此,倾向于修改他们对于信心量表的测验结果。一般知识是一个数据库,在个体之间是共享的,它有公认的正确答案,被试可以自己去衡量。例如,人们会知道自己在体育问题上是否比别人更好或更差一点。但是,目击的事件不受这种自知之明的影响。例如,从总体上讲,他们不大可能知道自己比别人在记忆事件中的参与者头发颜色方面更好或更差。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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