实验1 视觉搜索中的非对称性
视觉搜索
实验目的：通过对封闭圆和开口圆分别进行视觉搜索，了解视觉搜索中的非对称性现象。
实验介绍：视觉搜索中的非对称性英文名称：FIT简介：非对称性搜索是指在若干个甲类项目（干扰项）中找到一个乙类项目（靶子），与从同样的若干个乙类项目（干扰项）中找到一个甲类项目（靶子），两者的搜索速度有显著差异，出现非对称现象。
也就是说，当甲乙两类项目互易靶子或干扰项的角色时，搜索所需时间不同。
Treisman自八十年代以来进行了一系列非对称性搜索实验，其中拓扑特征与非拓扑特征的非对称性是较为复杂的一种，而且结果也不确定。
Treisman曾经用封闭的三角形和角做靶子分别进行搜索实验，结果表明三角形靶子的搜索快于角。
这提示封闭性这一拓扑特征是前注意加工的特征。
但是封闭性是否为前注意加工的特征一直存在争论。
Julesz（1981）根据他的质地分离实验结果否定封闭性是前注意加工的特征。
他认为自由线段的终端或终端子（terminater）是前注意加工的特征。
直线与角都有两个终端子，而三角形没有终端子。
如果要用终端子来说明上述三角形和角的搜索非对称性，那就意味着，从有终端子的干扰项中搜索无终端子的靶子要快于相反的条件。
但是在另外一个实验中，Treisman应用封闭圆和开口圆做靶子分别进行视觉搜索的实验却发现了与三角形实验相反的结果。
以封闭圆和开口圆作为靶子，可以研究封闭性和线段终端两类不同性质的特征。
开口的大小分成三种，分别占圆周长的1/2，1/4和1/8。
实验结果发现对这两类靶子的搜索存在着强烈的非对称性，开口圆的搜索是快速的，基本不受开口大小和干扰项数目的影响；但是，封闭圆的搜索却是较慢的、系列的。
总体上，开口圆的搜索要快于封闭圆的搜索。
比较以上的两个实验，结果令人困惑。
三角形搜索快于角，这提示封闭性是前注意加工的特征，但封闭圆搜索慢于开口圆又否定封闭性是前注意加工的特征。
Treisman尝试解释这种矛盾的结果，她设想三角形可能在某个其他的简单特征上有别于角或线段。
视觉搜索中的非对称性
《视觉搜索中的非对称性》实验报告1 方法1.1 被试：共33人1.2 变量设定：（1）自变量1：画面大小（a），其中a1=1，a2=6，a3=12（2）自变量2：开口大小（b），其中b1=1/2，b2=1/4，b3=1/8（3）自变量3：靶子词（c），其中c1=开口圆，c2=闭口圆因变量：搜索反应时（正确率/错误率）1.3 实验程序按实验指导语在屏幕上搜索一段圆弧或一个圆圈。
搜索到了，请按红键；如果没找到，请按绿键。
如果按错键，要求立刻改正，实验才能继续。
每六次试验后休息10秒钟，共6组试验，即36次试验。
2 结果2.1 封闭圆和开口圆的非对称性搜索的描述统计结果表1封闭圆和开口圆的非对称性搜索的描述统计结果N M±SDC133 34323.9091±17418.00909C233 37482.5758±24584.790952.2 封闭圆和开口圆分别作为靶子词，搜索时间是否有差异？没有差异。
刺激项目C的主效应不显著，见表2表2 自变量的交互效应及主效应分析变量均值 F Sig.A * C 40200587.215 2.173 .122B *C 46497333.539 3.233 .046C 9145743.852 .698 .410A 7233526.084 .513 .601B 38165919.357 2.186 .1212.3 对不同靶子词搜索时间的差异是否受到画面大小的影响？不受影响。
画面大小A和刺激项目C的交互效应不显著。
2.4 对不同靶子词搜索时间的差异是否受到开口大小的影响？受影响。
刺激项目C和开口大小B的交互效应显著。
3 讨论3.1 不同靶子词的搜索反应时是否有差异，说明了什么问题？是否说明存在非对称性搜索？没有差异，不能说明存在非对称性搜索。
影响视觉搜索非对称的因素之一是视觉材料的熟悉性，被试对刺激项目的视觉模式很熟悉，所以可能没出现非对称性现象。
21注意实验1
实验结果
①在相同范畴条件下，当识记项目和再认项目 均为1个时，要达到80％的正确反应率，再认 项目的呈现时间需120ms；而当识记项目和再 认项目均为4小时，要达到70％的正确反应率 ，再认项目的呈现时间需800ms。 ②在不同范畴条件下，不论识记项目和再认项 目的数量多少，再认项目的呈现时间只需80ms ，就可达到80％以上的正确反应率。
从上述实验结果可知，未经练习的被试，其反 应时是目标数量的函数，这种现象被称为搜寻 的目标物数量效应。可是经过反复练习之后， 被试对6个目标物的反应与对一个目标物的反 应，其速度趋于相同，也即搜寻目标物数量效 应的消失。为什么这种效应会消失呢？ Shiffrin等人认为，因经反复练习，被试对于 搜寻目标物已经形成了自动化。
(二)两种加工过程理论的实验依据
证据一：记忆扫描实验 证据二：字母再认实验
证据一：记忆扫描实验
先让被试识记1～4个项目，然后再视觉呈现再认项目1 试识记1 然后再视觉呈 视觉 认项目 要求被试判定在再认项目中是否有以前识记过 认项目中是否有以前 ～4个，要求被试判定在再认项目中是否有以前识记过 yes键 no键 实验中 的项目，“有”按yes键；“无”按no键。在实验中， 识记项目和再认项目 置两种条件： 目和再认项 识记项目和再认项目设置两种条件： 不同范畴条件，其中识记项目均为字母，而再认 识记项目均 ①不同范畴条件，其中识记项目均为字母，而再认 目中只含一个字母，其余的为数字或再认项 认项目均 项目中只含一个字母，其余的为数字或再认项目均 为数字 。 ②相同范畴条件，其中识记项目均为字母(或均为 相同范畴条件，其中识记项目均为字母(或均为 识记项目均 数字) 认项目中也全部 字母(或全为数字) 目中也全部为 数字)，再认项目中也全部为字母(或全为数字)， 在再认项目中可包含也可不包含曾识记过 认项目中可包含也可不包含曾识记过的 在再认项目中可包含也可不包含曾识记过的项目。
不对称信息下的主题搜索信息服务策略——村镇信息主题搜索引擎的实验
基金 项 目：０ ９年 西安 交 通 大 学 交 叉 学 科项 目“ 镇 数宇 化 管 理 关 键 技术 研 究 与 应 用 ” 编 号 ：０ ９ｊｕ １ ） ２０ 村 （ ２ ０ ｘｔｊ ２ 。 ｃ
作者简介 ： 锁志海 （９ １ ， ， １７ 一） 男 博士研究生 ， 研究方 向为信息技术、 网络经济 ； 杜杨沁（９ ２一）女 。 １８ ， 博士研究生 ， 研究 方向为网络舆情 ； 蔡义杰
第
２９ 期 ２ １ ５月 ０ 年 ０
情
报
杂
志
Ｊ ＯＵＲＮ Ｎ Ｌ Ｉ ＮＣ ＡＬ ＯＦ Ｉ ＴＥ Ｌ ＧＥ Ｅ
Ｖｏ ． ９ Ｎｏ ５ １２ ． Ｍ ａ ２ １ ｙ ００
・
信息 管理 ・
不对称信息下的主题搜索信息服务策略 ＊
— —
村镇 信 息主题搜 索 引 擎的 实验
（ ． 安交通大学信息与网络中心 西安 １西 ７０４ ；． １０ ９ ２ 西安交通大学人文社 会科学学 院 西安 ７ ０ ４ ； １０ ９
西安 ７０４ ） １ ０９ ３ 西安交通大学金禾 经济研究 中心 ．
摘
要
通过建立博 弈模型证 明了在不对称信 息下主题搜 索引擎将 出现部 分高质量信息服务无法获取 的搜 索无效
烈 。刘畅ｕ （０ ７ 比较了综合搜索 引擎 与垂直搜 索引 ２ ０ ） Ｊ
擎在用户群体、 内容、 服务 策略 、 服务模式等信 息服 务 异 、 排序位置 与相关性差 异和广告链 接 与正常 链接三
四个要素上 的异 同点 ， 并指 出 了垂 直搜索 引擎 在我 国 发展亟需改进之处 。林 文清＿ （０ ７ 也指 出了垂主要 ｏｇ ｅ
随着网络的不断发展 ， 索 引擎 作为一 个通过 网 搜 络获取知识 、 传播知识的途径 ， 已经得到越来越 多人 的 青 睐， 它也演化 出 目录搜索引擎 、 机器搜索 引擎 和元搜 索 引擎等多种方式 ， 同时向着数据容量全面 ， 搜索方式 多样化 ， 搜索结果智能化的方 向发展 。 篇一律的给所有用户同一个人 口显然 已经不能满足特 定用户更深入 的查询需求 。同时 ， 这样 的通 用搜 索引
视觉搜索中的非对称性实验报告
心理实验报告1.题目视觉搜索中的非对称性2.引言非对称搜索是指在甲项目中搜索乙项目或在乙项目中搜索甲项目所用的时间不一样。
关于非对称性搜索，Treisman八十年代以来做了很多相关实验，其中，在以三角形和角分别为靶项目的实验中，搜索三角形所用的时间小于搜索角所用的时间。
这在一定程度上暗示了封闭性的拓扑性质是前注意加工的特征。
而ulesz（1981）根据他的质地分离实验结果否定封闭性是前注意加工的特征。
他认为自由线段的终端或终端子（terminater）是前注意加工的特征。
直线与角都有两个终端子，而三角形没有终端子。
如果要用终端子来说明上述三角形和角的搜索非对称性，那就意味着，从有终端子的干扰项中搜索无终端子的靶子要快于相反的条件。
而Treisman在以封闭圆和开口圆作为靶项目的实验中，搜索封闭圆要比开口圆慢。
这似乎否认了封闭性的拓扑性质是前注意加工的特征。
Treisman对于这两个互相矛盾的实验结果的解释是：设想三角形可能在某个其他的简单特征上有别于角或线段。
开口圆具有的线段终端可在前注意阶段被觉察，因此开口圆可被快速搜索；而封闭性可看作封闭程度的连续体，可在不同程度上被封闭圆和开口圆共有，当二者差别大时（开口比例为1/2），封闭圆较易搜索，而开口小时搜索就慢。
总之，在这个领域中还有待进一步的研究。
本实验主要以封闭圆和开口圆作为靶子来探索非对称性现象，并封闭性这一拓扑性质在前注意加工中的作用。
3.方法3.1被试：3.2仪器材料：开口圆或封闭圆，包含三种开口大小1/2、1/4、1/8（指开口占圆周长的比例），三种干扰项数目，1个、6个、12个3.3实验程序：3.3.1：实验前被试阅读指导语，明确若搜索到干扰项后按红键，没有找到按绿键，如若按键立即修改。
3.3.2：电脑屏幕上出现一组开口圆或封闭圆，根据要求搜索干扰项，搜索到或没搜索到后按相应键确认，按键立即修改。
搜索六次后休息10s后继续。
每组项目随机呈现。
实验心理学实验教学大纲
2
蟾蜍坐骨神经腓肠肌标本的制备实验
●制备蟾蜍坐骨神经腓肠肌标本
●标本的验查
2
专业
选做
验证
25
3
神经干动作电位
●制备蟾蜍坐骨神经腓肠肌标本
●观察蟾蜍坐骨神经动作电位的基本波形
2
专业
必做
验证
25
4
神经系统的形态结构观察
●观察脊髓模型和标本
●观察脑干模型和标本
●观察间脑模型和标本
●观察小脑模型和标本
●观察大脑模型和标本
一、《实验心理学》实验教学大纲
序号
实验项目名称
实验内容
学时
实验类别
实验要求
实验类型
每组人数
1
简单、选择和辨别反应时
●视觉简单反应时的测定
●选择反应时的测定
●辨别反应时的测定
●考察三种反应时的区别
3
专业
必做
验证
1
2
表象的心理旋转
●使用反应时来检验表象具有可操作性
●学习反应时的减数法
3
专业
必做
验证
1
3
准备时间与简单反应时
序号
实验项目名称
实验内容
学时
实验类别
实验要求
实验类型
每组人数
1
减法反应时实验
●给被试并排呈现两个字母，或同时呈现，或有一定间隔，让被试判断这两个字母是否相同并按键反应，记录反应时，重复Posner等人的实验
3
基础
选做
验证
6
2
视觉搜索中的非对称性
●非对称性搜索是指在若干个甲类项目(干扰项)中找到一个乙类项目(靶子)，与从同样的若干个乙类项目(干扰项)中找到一个甲类项目(靶子)，两者的搜索速度有显著差异，出现非对称现象
PES心理实验系统-基础医学院医学机能学教学实验室
PES®心理实验系统简介PES®心理实验系统教学版提供普通心理学的课堂演示和儿童实验。
课堂演示部分可以用于普通心理学课程的教学，提供普通心理学知识，以及心理学中经典而基础的现象的演示和介绍。
相当数量的演示还提供人机交互，可以通过自己动手进行图形的调节，亲身体会心理学现象，从而加深对心理学的认识理解。
用于教学，可使教师授课内容系统化、多样化，增强趣味性，开阔学生的视野；有效地帮助学生理解课堂上学习的内容，直观地掌握心理学概念和现象。
另外还包含8个专门针对儿童设计的儿童心理学实验。
一方面可以测查儿童的一些基本心理能力，了解儿童心理发展状况和特点；另一方面，通过亲身实验来领会儿童心理学实验的内容和方法，学习有关的实验设计，对于师范院校的教育系或心理系的学习尤为重要。
特点：1.针对性强，能够专用于普通心理学教学；2.趣味性强，并能提供相当数量交互性演示；3.儿童心理学实验可作为进行儿童心理学研究的辅助工具。
实验目录第一部分：普通心理学演示实验（共10个）1．错觉图形演示集2. 知觉的特性3. 深度知觉4. 观察力5. 有意注意与无意注意6. 有意识记与无意识记7. 机械记忆与意义记忆8. 想象和表象9. 概念形成10. 彩色后像与颜色混合第二部分：儿童心理学实验（共8个）11. 思维策略12.辨别学习的策略13.空间认知的发展14.空间想象能力15.天平实验16.认知方式17.儿童道德判断的发展18.小学生推理能力的测定第三部分：基本心理能力的实验测定（共9个）19.注意广度20.注意分配21.时间知觉22.速度知觉23.短时记忆广度24.空间位置记忆广度25.工作记忆广度26.再认能力测定27.简单、选择和辨别反应时第四部分：经典心理实验（共13个）28. 明度的差别阈限29. 音高的差别阈限30.线段长度差别阈限31.颜色爱好顺序量表的制作32.瞬时记忆33.评价法─信号侦察论34.短时记忆与长时记忆（系列位置效应）35. 句子理解速度36.似动现象37. 前摄抑制与倒摄抑制38. STROOP效应39.河内塔40. 反应时间作为因变量的优越性第五部分：认知心理学实验（共10个）41.表象的心理旋转42. 减法反应时实验43. 学习的策略─空白试验法44. 短时记忆的信息提取45. 记忆的加工水平46. 视觉搜索中的非对称性47. 内隐记忆48.记忆错觉49. 无意识知觉的实验研究─错误再认50.汉语词汇加工过程的抑制机制。
视觉搜索中的非对称性实验报告
视觉搜索中的非对称性实验报告1.引言非对称性搜索是指在若干个甲类项目（干扰项）中找到一个乙类项目（靶子），与从同样的若干个乙类项目（干扰项）中找到一个甲类项目（靶子），两者的搜索速度有显著差异，出现非对称现象。
也就是说，当甲乙两类项目互易靶子或干扰项的角色时，搜索所需时间不同。
Neisser (1963) 首先发现并研究了视觉搜索的非对称现象。
典型的搜索非对称的实验由Treisman 设计。
Treisman自八十年代以来进行了一系列非对称性搜索实验，其中拓扑特征与非拓扑特征的非对称性是较为复杂的一种，而且结果也不确定。
Treisman应用封闭圆和开口圆做靶子分别进行视觉搜索的实验。
以封闭圆和开口圆作为靶子，开口的大小分成三种，分别占圆周长的1/2，1/4和1/8。
实验结果发现对这两类靶子的搜索存在着强烈的非对称性，开口圆的搜索是快速的，基本不受开口大小和干扰项数目的影响；但是，封闭圆的搜索却是较慢的、系列的。
总体上，开口圆的搜索要快于封闭圆的搜索。
本实验通过对封闭圆和开口圆分别做靶子进行视觉搜索实验，来了解视觉搜索中的非对称性现象以及封闭性这一拓扑特征在前注意加工中的作用。
2.方法2.1 被试某师范大学心理学院本科生19名。
2.2器材计算机及PsyTech心理实验系统，选择视觉搜索中的非对称性实验。
2.3实验材料：靶子：开口圆或封闭圆。
开口大小：三种，1/2、1/4、1/8（指开口占圆周长的比例）。
画面大小：干扰项的数目，1个、6个、12个。
2.4实验设计采用3×3×2×2的组内设计。
自变量一：画面大小A，即干扰项的数目，其中A1=1，A2=6，A3=12；自变量二：开口大小B，即开口占圆周长的比例，其中B1=1/2，B2=1/4，B3=1/8；自变量三：是否开口C，其中C1=开口圆，C2=闭口圆；自变量四：有无靶子D；其中D1=有靶子，D2=无靶子。
因变量为反应时间。
认知心理学实验讲稿
认知心理学实验讲稿认知心理学实验讲义实验1 减法反应时实验1 实验目的检测句子与图形不同匹配条件下的辨别反应时2 实验仪器EP2004心理实验台和EPT801速示仪、卡片16张、注视卡片一张3实验程序1）主试先将16张卡片随机排列顺序并将卡号记入表中（记录表附后）2）将主机与附机EPT801速示仪连接好，打开电源，按《运行/待机》键。
3）主试根据屏显内容设置：联机模式---句子图形匹配---学号---姓名---A视场（6秒）---间隔（5秒）---测试次数（16）。
主试将注视卡片插入B视场，根据记录表顺序把第一张卡片插入A视场，向被试讲完指导语后按〈确定〉键后，主机背后的绿色指示灯亮，提示被试可以开始测试。
4）指导语为：这是一个测试辨别反应时地典型实验，实验时你会看到有一个星形和一个十字组成的图形，另有一句描述它的相对位置的话，图形呈现时，你要判断该句话是不是符合图形，如符合按〈是（+）〉，不符合按〈否（—）〉，反应越快越好。
当你按了〈确定〉键后，实验开始。
5）被试见绿灯指示灯亮后，眼睛靠近观察窗口，看注视卡片，并按〈确定〉键，测试开始，对卡片做是与否反应，直至做满16次，鸣响，黄色指示灯亮，实验结束。
6）主试打印或查看数据，填入到记录表中，或者进入测试，换被试测试，待做完5名再一并打印或查看。
注：A、B视场呈现时间可随意设置，结果数据中“是”表示相符合4结果与分析（1）计算图形和句子不同匹配情况被试的平均反应时。
（2）计算不同匹配情况下反应正确的百分数。
5讨论（1）分析个体判断过程经过几个加工阶段（2）肯定陈述和否定陈述对反应时有什么影响，试分析原因。
附：记录表实验顺序（卡号）1，2，5，……..，16图形语句情况（符合/不符合）被试反应反应时【附录：实验说明】在认知心理学中，有些心理学家Clark和Chase（1972）所做的句子-图画匹配实验推崇为减法反应时实验的范例。
在这种实验里，给被试看一个句子和紧接着的一幅图画，如“星形在十字之上，*+”，要求被试尽快地判定，该句子是否真实地说明了图画，作出是或否的反应，记录反应时。
认知复习资料
名词问题解决：应用各种算子来改变问题的起始状态，使之转化为目标状态。
推理：根据已有的知识经验从已知的信息推知未知信息的过程。
前瞻记忆：对计划中的将来事件或行为的记忆。
脚本：一种特殊的图式，是一种关于常规性事件或人类行为的某些相对固定的程序的图式。
脚本可以引导我们进行各种各样的推论。
工作记忆：一个容量有限的系统，它用于暂时储存信息和操纵加工信息，以便完成复杂的任务。
注意瞬脱：在快速连续地呈现两个目标刺激的情况下，第一目标刺激出现后的数百毫秒的时间内，人无法准确地辨别出第二个目标刺激。
场合依存效应：环境刺激对回忆起到的线索作用。
自传体记忆：个体对自己生活中经历的事情的记忆。
决策：根据已知信息对事物的状态作出判断或对未来的行动方案作出选择。
错觉性结合：是指特征的不恰当的结合，注意超负荷或人们分心时，特别是对注意的要求很高时，会出现这种现象。
模式识别：识别当前的一个知觉对象究竟是一个什么物体的过程。
沉没成本效应：因为无法收回某些成本，只好继续执行错误的决策。
事件相关电位：一种脑电采集和分析技术。
在头皮上安置一定数量的电极，记录来自大脑的电信号，进而测定和记录与某一具体事件相关的大脑区域的反应。
斯特鲁普效应：向被试呈现一系列有关颜色的单词，这些单词的打印颜色与它们的语义所指的颜色是相互冲突的，被试经常不由自主地读出单词本身。
简答当代认知心理学的研究取向有哪些？各有什么特点？（1）信息加工取向把人比作计算机，看作是信息加工系统，认为认知就是信息加工。
认为许多认知过程以系列方式按照某种时间顺序进行。
（2）联结主义取向认为人类认知是处于不同状态的认知单元联结组成的网络的功能。
该研究取向认为人的加工过程应该是平行的，联结主义学者研究可以同时执行多项认知功能的平行加工模型，这些模型基本上都是网络模型。
（网络模型中最典型的就是关于陈述性知识和语义网络模型。
）（3）生态学取向生态学研究取向强调人的生活经验和生活历史的作用，主张在现实环境中研究人的心理和行为，重视社会文化背景与认知之间的关系，研究人的现实行为和自然发生的心理过程。
视觉搜索中的非对称性实验报告
视觉搜索中的非对称性实验报告1.引言非对称性搜索是指在若干个甲类项目（干扰项）中找到一个乙类项目（靶子），与从同样的若干个乙类项目（干扰项）中找到一个甲类项目（靶子），两者的搜索速度有显著差异，出现非对称现象。
也就是说，当甲乙两类项目互易靶子或干扰项的角色时，搜索所需时间不同。
Neisser (1963)首先发现并研究了视觉搜索的非对称现象。
典型的搜索非对称的实验由Treisman设计。
Treisman自八十年代以来进行了一系列非对称性搜索实验，其中拓扑特征与非拓扑特征的非对称性是较为复杂的一种，而且结果也不确定。
Treisman应用封闭圆和开口圆做靶子分别进行视觉搜索的实验。
以封闭圆和开口圆作为靶子，开口的大小分成三种，分别占圆周长的1/2 ， 1/4 和 1/8 。
实验结果发现对这两类靶子的搜索存在着强烈的非对称性，开口圆的搜索是快速的，基本不受开口大小和干扰项数目的影响；但是，封闭圆的搜索却是较慢的、系列的。
总体上，开口圆的搜索要快于封闭圆的搜索。
本实验通过对封闭圆和开口圆分别做靶子进行视觉搜索实验，来了解视觉搜索中的非对称性现象以及封闭性这一拓扑特征在前注意加工中的作用。
2.方法2.1被试某师范大学心理学院本科生19 名。
2.2器材计算机及PsyTech 心理实验系统，选择视觉搜索中的非对称性实验。
2.3 实验材料：靶子：开口圆或封闭圆。
开口大小：三种，1/2 、 1/4 、1/8 （指开口占圆周长的比例）。
画面大小：干扰项的数目，1个、 6个、 12个。
2.4 实验设计采用 3× 3×2× 2的组内设计。
自变量一：画面大小A，即干扰项的数目，其中A1=1， A2=6， A3=12；自变量二：开口大小B，即开口占圆周长的比例，其中B1=1/2 ， B2=1/4 ， B3=1/8 ；自变量三：是否开口C，其中 C1=开口圆， C2=闭口圆；自变量四：有无靶子D；其中 D1=有靶子， D2=无靶子。
视觉校验法实验报告
一、实验目的1. 了解视觉校验法的原理和操作步骤。
2. 掌握视觉校验法在产品质量检测中的应用。
3. 提高对产品质量的识别和判断能力。
二、实验原理视觉校验法是一种通过人工视觉观察和判断的方法，用于检测产品在生产过程中的缺陷和不良品。
该方法主要依靠操作人员的经验和专业知识，通过观察产品的外观、颜色、形状、尺寸等特征，判断产品是否符合质量标准。
三、实验器材1. 视觉校验台2. 标准样品3. 待检样品4. 笔记本电脑5. 相机四、实验步骤1. 准备工作（1）将标准样品和待检样品放置在视觉校验台上。
（2）开启视觉校验台，调整光源和放大倍数，确保观察效果。
（3）打开笔记本电脑，记录实验数据。
2. 观察标准样品（1）观察标准样品的外观、颜色、形状、尺寸等特征。
（2）记录标准样品的合格标准。
3. 观察待检样品（1）观察待检样品的外观、颜色、形状、尺寸等特征。
（2）与标准样品进行对比，判断待检样品是否符合质量标准。
4. 记录实验数据（1）记录待检样品的编号、外观、颜色、形状、尺寸等特征。
（2）记录待检样品的合格与否。
5. 分析实验结果（1）分析待检样品的缺陷类型和原因。
（2）总结实验过程中发现的问题和不足。
五、实验结果与分析1. 实验结果（1）在实验过程中，共检测待检样品100件，其中合格样品80件，不合格样品20件。
（2）不合格样品中，外观缺陷5件，颜色缺陷8件，形状缺陷3件，尺寸缺陷4件。
2. 实验分析（1）外观缺陷：主要表现为产品表面有划痕、污渍、凹凸不平等现象。
这可能是由于生产过程中操作不当或设备磨损导致的。
（2）颜色缺陷：主要表现为产品颜色不均匀、色差过大。
这可能是由于原料质量不稳定或生产工艺不合理导致的。
（3）形状缺陷：主要表现为产品形状不规则、尺寸偏差过大。
这可能是由于模具磨损或生产工艺参数设置不合理导致的。
（4）尺寸缺陷：主要表现为产品尺寸不符合标准要求。
这可能是由于测量工具不准确或生产工艺参数设置不合理导致的。
非对称性视觉搜索实验(有无特征)
非对称性视觉搜索实验（有无特征）特征整合理论（feature integraton theory 简称FIT）是特雷斯曼（Treisman，1982）在施奈德与希夫林关于自动加工和控制加工的理论基础上发展出来的。
她提出了一个模式识别的双阶段模型：在模式识别过程中，第一个阶段是前注意阶段，其加工方式是自动加工或平行加工；第二阶段是特征整合阶段，其加工方式是控制加工或系列加工。
她认为，在早期的前注意阶段，物体的特征处于”自由漂移“的状态，认知系统中只能首先形成一个“特征地图”；而在后期的特征整合阶段，各个特征犹如经过胶水"粘合"而结合在一起，形成一个位置地图，对于物体的知觉就这样完成了。
特雷斯曼和索瑟（Treisman ＆ Souther，1985）采用非对称性搜索任务进一步证明了特征整合理论。
所谓非对称性搜索，指的是这样的情形：在若干个A类项目中找到一个B类项目，与从同样的若干个B类项目中找到一个A类项目，两者的搜索速度有显著差异。
例如：（A）从若干个O中搜寻一个Q，或者反过来，（B）从若干个Q中搜寻一个O。
结果表明：A搜索要比B搜索快得多。
而且A搜索条件下分心刺激的数目不显著影响被试的反应时，B搜索条件下分心刺激的数目越多，反应时越长。
由此推想，A搜索应该是自动加工的，产生的是相对简单的特征地图（被试只要看到图上有小“尾巴”就能作出肯定判断）；B搜索应该是控制加工的，产生的是位置地图（被试必须将图和竖线这两个特征结合起来，将目标刺激与分心刺激逐一比较，才能最终做出正确的的反应）。
本实验使用英文大写字母Q和O组成的矩阵作为实验材料。
通过对Q和O分别作为靶子进行视觉搜索的实验。
一、目的1.了解视觉搜索中的非对称性现象和特征整合理论。
2.验证有无特征的非对称性搜索实验。
二、仪器与材料1.仪器：PsyTech-EP2009型心理实验台。
2.材料：英文大写字母O和Q组成的矩阵，由字母O搜索Q称为第一搜索条件，共10张随机呈现。
非对称文本相似度计算的机器学习方法研究
非对称文本相似度计算的机器学习方法研究随着信息时代的到来，文本数据的海量增长给信息处理和检索带来了巨大的挑战。
在文本相关性匹配和相似度计算中，非对称文本的处理是一个重要的问题。
非对称文本指的是在两个文本之间存在不对称关系，即一个文本对另一个文本的相似性评估与另一个文本对该文本的相似性评估不一致。
本文将探讨机器学习方法在非对称文本相似度计算中的应用。
一、非对称文本相似度计算的挑战在传统的文本相似度计算中，通常采用词袋模型和TF-IDF等方法进行特征提取，然后通过余弦相似度或编辑距离等度量方法计算文本之间的相似度。
然而，在非对称文本相似度计算中，由于文本之间存在不对称关系，传统方法无法准确评估文本的相似性。
非对称文本相似度计算的挑战主要有以下几个方面：1. 语义差异：由于文本之间存在不对称关系，同一词汇在不同文本中的含义可能不同，导致传统方法无法准确捕捉文本的语义信息。
2. 数据稀疏性：非对称文本相似度计算中，由于文本之间存在不一致的相似性评估，导致文本特征的分布不均匀，数据稀疏性问题突出。
3. 长度差异：非对称文本往往在长度上存在差异，传统方法无法处理不同长度的文本。
二、机器学习方法在非对称文本相似度计算中的应用为了解决非对称文本相似度计算的挑战，研究者们提出了一系列基于机器学习的方法。
1. 基于深度学习的方法：深度学习在自然语言处理领域取得了巨大的成功，被广泛应用于非对称文本相似度计算中。
通过使用深度神经网络模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），可以有效地捕捉文本的语义信息，提高相似度计算的准确性。
2. 基于词向量的方法：词向量是一种将词汇映射到连续向量空间中的表示方法，能够很好地捕捉词汇之间的语义关系。
通过使用词向量模型，如Word2Vec和GloVe，可以将文本转化为向量表示，然后使用向量之间的距离或相似度度量方法计算文本之间的相似度。
3. 基于注意力机制的方法：注意力机制是一种模拟人类注意力机制的方法，能够自动选择文本中的重要信息。
在计算机视觉项目中如何避免数据偏差
在计算机视觉项目中如何避免数据偏差在计算机视觉项目中，数据偏差是一个常见的问题。
数据偏差指的是在训练模型时，由于训练数据集不具有代表性，模型在实际应用中可能无法有效地处理新的数据。
为了避免数据偏差对计算机视觉项目的影响，我们可以采取以下几种方法：1. 数据收集和数据清洗：在开始计算机视觉项目之前，我们需要收集大量真实世界的数据，并对这些数据进行清洗和整理。
数据收集要保证数据的多样性和覆盖性，尽可能地涵盖各种场景和情况，以减少数据偏差的可能性。
在数据清洗过程中，需要对数据进行去噪和标准化处理，确保数据的质量和一致性。
2. 数据增强：为了增加训练数据的多样性，可以采用数据增强的方法。
数据增强是通过对原始数据进行一些变换或扩展，生成新的训练样本。
例如，可以对图像进行旋转、平移、缩放、镜像等操作，以及添加噪声或改变亮度和对比度等。
这样可以在不改变图像的语义信息的情况下，扩充数据集的规模和多样性。
通过数据增强，可以减少因数据偏差而导致模型过拟合的风险。
3. 数据集划分：在进行模型训练时，需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集。
训练集用于模型参数的学习，验证集用于模型的选择和调优，测试集用于评估模型的泛化能力。
在划分数据集时，需要保证每个集合中的数据是相互独立且具有代表性的。
避免将过于相似的数据放入同一集合中，以减少数据偏差对模型性能的影响。
4. 平衡样本类别：在计算机视觉任务中，类别不平衡是一个常见的问题。
某些类别的样本数量可能远远多于其他类别的样本数量，导致模型对于少数类别的识别能力不足。
为了避免数据偏差引起的类别不平衡问题，可以采取一些策略来平衡样本类别，例如欠采样、过采样、类别权重调整等。
这样可以有效地提高模型对于所有类别的识别准确率。
5. 验证集和测试集的代表性：在模型选择和调优的过程中，需要使用验证集来评估不同模型的性能。
为了保证验证集的代表性，我们需要确保验证集和测试集的分布和真实世界的数据分布尽可能相似。
非对称dd检验法
非对称DD检验法引言非对称DD检验法（Asymmetric Difference-in-Differences, ADiD）是一种用于分析政策干预效果的经济学方法。
该方法基于差分处理，将政策干预对照组和实验组的差异作为政策效果的估计量。
本文将详细介绍非对称DD检验法的原理、应用以及相关的注意事项。
原理非对称DD检验法是对传统的差分处理（DD）方法的改进和扩展。
传统的DD方法通常将政策干预前后的差异作为政策效果的估计量，但这种方法隐含了一种对称性假设，即政策干预对照组和实验组的影响是对称的。
然而，现实中政策效果往往存在非对称性。
非对称DD检验法可以克服这个问题，提供更加准确的政策效果估计。
非对称DD检验法的核心思想是将对照组的反事实情况作为实验组的对照，通过比较实验组在政策干预前后的变化与对照组在反事实情况下的变化，来估计政策效果。
这种方法可以有效地减少对政策干预之前的情况进行估计的偏倚。
应用非对称DD检验法可以在多个领域中应用，包括经济学、卫生学、教育学等。
以下将分别介绍这些领域中非对称DD检验法的应用案例。
经济学在经济学领域，非对称DD检验法可以用于评估各种经济政策的效果。
例如，研究人员可以使用非对称DD检验法来评估最低工资政策对就业率的影响。
通过比较实施最低工资政策的地区和没有实施最低工资政策的地区之间就业率的变化，可以估计最低工资政策的效果。
卫生学在卫生学领域，非对称DD检验法可以用于评估各种卫生政策的效果。
例如，研究人员可以使用非对称DD检验法来评估烟草控制政策对吸烟率的影响。
通过比较实施烟草控制政策的地区和没有实施烟草控制政策的地区之间吸烟率的变化，可以估计烟草控制政策的效果。
教育学在教育学领域，非对称DD检验法可以用于评估各种教育政策的效果。
例如，研究人员可以使用非对称DD检验法来评估减少班级大小政策对学生成绩的影响。
通过比较实施减少班级大小政策的学校和没有实施该政策的学校之间学生成绩的变化，可以估计减少班级大小政策的效果。
非对称自动寻优算法
非对称自动寻优算法非对称自动寻优算法（Asymmetric Automatic Tuning Algorithm，简称AATA）是一种用于优化计算机系统性能的算法。
与传统的对称自动寻优算法不同，非对称自动寻优算法通过动态调整系统各个组件的参数，使其能够在不同的工作负载下实现最佳性能。
在计算机系统中，各个组件的参数设置对系统性能有着重要的影响。
传统的对称自动寻优算法通常采用试错的方式，在不同的参数组合下进行测试，然后根据测试结果调整参数。
这种方法的问题在于，它忽略了不同组件之间的相互影响，可能导致参数调整的局部最优解，并不能达到系统的最佳性能。
非对称自动寻优算法则通过考虑各个组件之间的相互关系，从整体上优化系统性能。
该算法基于对系统的建模，通过数学模型和算法模拟，找到使系统性能最优的参数组合。
与传统的试错方法相比，非对称自动寻优算法能够更快地找到最佳解，并且可以在不同的工作负载下自动适应。
非对称自动寻优算法的核心思想是通过动态调整系统各个组件的参数来优化系统性能。
在算法运行过程中，首先对系统进行建模，将系统的各个组件和参数进行抽象和描述。
然后，通过数学模型和算法模拟，计算出每个组件参数的最佳值。
最后，将这些最佳值应用到实际系统中，实现系统性能的优化。
为了实现非对称自动寻优算法，需要解决以下几个关键问题：1. 参数建模：对系统各个组件和参数进行抽象和描述，建立数学模型。
这需要深入了解系统的架构和组件之间的相互关系，以及参数对系统性能的影响。
2. 算法设计：设计合适的算法，通过数学模型和算法模拟，计算出每个组件参数的最佳值。
这需要考虑到参数之间的相互关系，以及参数调整的优化目标。
3. 参数调整：将计算得到的最佳参数应用到实际系统中，实现系统性能的优化。
这需要考虑到系统的实际运行环境和工作负载，在动态调整参数的过程中保持系统的稳定性和可靠性。
非对称自动寻优算法在实际应用中有着广泛的用途。
例如，在大规模数据中心中，通过对服务器、网络设备和存储系统等各个组件的参数进行优化，可以提高整个数据中心的性能和效率。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
实验1 视觉搜索中的非对称性
实验目的通过对开口圆和封闭圆分别进行视觉搜索，了解视觉搜索中非对称性现象。
实验原理视觉搜索的实验范式是了解视觉注意机制的一种途径。
典型的视觉搜索任务要求被试在由干扰项和靶子组成的刺激系列中搜索靶子, 当反应时不依赖于干扰项数量变化时，为平行搜索。
最有效的搜索条件是：靶子具有单一的显特征，且干扰项都是同质的。
当反应时随干扰项数量的变化而变化时, 为低效搜索，即系列搜索。
最低效的搜索条件是：靶子和干扰项具有相同的基本特征，且干扰项是异质的。
视觉搜索的非对称现象
Neisser(1963)首先发现了视觉搜索的非对称现象。
所谓视觉搜索的非对称是指:在若干个甲类项目（干扰项）中搜索一个乙类项目（靶子），与在同样的乙类项目（干扰项）中搜索一个甲类项目（靶子），两者的搜索速度有显著差异，即出现非对称现象。
在特征搜索和联合搜索中，都存在搜索的非对称现象。
实验解释：Treisman认为，在（b）中搜索Q，只需判断画面中有无一竖线，就可作出反应，不必考虑竖线在哪个位置或与哪个圆相交。
这种搜索属前注意加工的快速过程，是以平行方式实现的。
然而，在（a）中搜索O，则需要对画面上的每个项目依次扫描，以判断哪个圆不与竖线相交，需要将注意依次集中于有关的位置。
这种搜索属集中注意阶段的慢速加工，是以系列方式实现的。
前注意阶段的加工原则是表征“特征有”，而不表征“特征无”。
颜色、运动、方向、凹面、封闭的拓扑特征，都是视觉系统进行前注意加工的基本特征，在搜索具有这些基本视觉特征的靶子时, 显示容量效应可以忽略（即进行平行加工）。
思考题：
1、本实验有几种实验条件？
2、你知道什么是图形的拓扑特征？能和大家讲一讲吗？
3、尝试解释实验结果。
4、本实验为一教学演示实验，如果为一个真正的实验程序，你认为合理吗？应
该做哪些改进？说说你的实验设计？
实验报告写作要求：
严格按照发表文章的格式写，包括引言、实验材料和程序、结果、讨论、参考文献等。