归类不确定情境下特征推理的理论模型述评  

Review on the Theory of Feature Inference in Uncertain Categorization

作　　者：骆翠玉[1] 高华[1] 

机构地区：[1]福建师范大学教育学院,福州350007

出　　处：《湖北第二师范学院学报》2013年第1期88-90,共3页Journal of Hubei University of Education

基　　金：福建省社会科学规划项目(2008B2008);东南亚国家的华文教育心理与文化心理研究;福建省高校服务海西重点项目(124021001)

摘　　要：人们不能完全确定某个事物应该归入哪个类别的情境,被称作"归类不确定的情境"。当前归类不确定情境下特征推理的理论解释有理性模型、理性模型的发展贝叶斯分析修正公式和新的贝叶斯公式、单类说、综合条件概率模型,本文对这些理论进行了介绍和评价,并对研究范式和影响因素进行展望。When categorization is uncertain, there are three theories of feature prediction： the rational model and the developing of the single category view and the overall conditional probability model of prediction features. This article reviews, comments on those theories and brings forward the subject worthy of further studies such as the research paradigm and influencing factors.

关 键 词：特征推理 理性模型 单类说 综合条件概率模型 

分 类 号：B842[哲学宗教—基础心理学]