7、印象形成的认知机制与模型构建

印象形成的认知机制与模型构建

1. 评价与效价反馈

在人们对周围事物进行判断时,积极 - 消极维度的评价是最基本的方面之一。研究表明,评价在抽象概念、物品或形容词的认知表征中占据很大的变异量。在人际知觉研究中,积极特质通常相互关联,消极特质也是如此。而且,带有评价色彩的特质比中性项目的判断可靠性更低,这表明效价是人物表征不可或缺的一部分,并且对某人的评价会积极影响对其或其特质的判断过程。

评价系统对于决策者来说至关重要,它能告知决策者是应该接近还是回避感兴趣的对象。一旦形成评价,它会塑造后续的信息处理过程,并且评价和信念之间存在双向影响路径。以往的建模工作也认识到,效价情感反应的影响可以解释基于现有证据做出的判断,这种效价机制可能解释广泛的偏差推理现象。

为了说明这一点,我们建立了与两个效价节点(积极和消极)的连接。这些节点不仅能读取其他推理的评价成分,其自身的激活还会通过双向连接影响其他节点的激活。在当前的模型中,属性节点和效价节点之间的连接是对称的,属性节点到效价节点的连接强度是固定的。

效价节点在模型中提供了一种功能层面的动态抑制实现,而不涉及对底层大脑机制的特定假设。通过模拟可以更好地说明将效价元素纳入模型的优势。例如,Roese 和 Morris(1999)的实验表明,印象一致性评级对效价的敏感度远高于语义关系。在实验中,当判断某些属性或行为解释是否相互兼容时,效价判断比解释的共变或其他因果机制更为重要。

2. 效价模拟

受 Roese 和 Morris(1999)实验的启发,我们进行了思想实验和模拟。我们外部激活默认解释(幽默),激活会传播到两个推断属性以及效价节点。属性之间的权重模式实际上是对称的,但效

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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