从负载特异机制理论来理解选择性注意
1.负载特异机制理论
选择性注意和工作记忆作为心理学研究中的两个重要领域，已分别得到了广泛的研究。负载特异机制理论认为[1]，工作记忆负载或者有利于或者损害选择性注意过程，这取决于同时的工作记忆负载与主任务是如何重叠的，在一个选择性注意任务中，当工作记忆项目与主任务分享同一能力有限的加工过程时，该负载就会引起控制的缺失，从而导致干扰效应的增加。而工作记忆项目与干扰信息共享同一加工过程时，该负载就会减少干扰效应，有利于主任务的完成。
1.1负载特异机制理论的提出
从干扰信息的方面来说，注意机制总是优先
选择那些与当前行为任务关系密切的信息，但是这种选择并不总是准确无误的，对干扰信息抑制的失败，会使人的反应变慢或出错。干扰信息究竟是如何作用于主任务的，受哪些因素的影响，至今仍是一个未知之谜。
Broadbent 在1958年提出知觉选择模型[2]，认为选择性注意只发生在注意的早期知觉阶段，它只允许那些与任务有关的信息进入知觉过程。但是与之相反的反应选择模型则认为，选择性注意发生在反应阶段，也就说所有的信息都进入了知觉阶段，但只在反应的时候针对要求做出选择性的反应。这两种模型分别被称为早选择、晚选择模型。都有大量的研究证据支持。
Kahneman 提出的注意能量分配模型认为[3]，任务注意能量是有限的，只要不超过认知资源，人就可以同时从事两个或两个以上的活动。在此
作者简介：张雅如，女，青海人，西南大学心理学院发展与教育心理学专业研究生，研究方向为学习与思维。
从负载特异机制理论来理解选择性注意
张雅如
摘要：工作记忆和选择性注意都是心理学研究中的重要领域，工作记忆作为由多种组成部分构成的
复杂系统，对选择性任务也有重要的影响。文章综述了负载特异机制理论的提出，发展以及已有的证明该理论存在的研究证据，从多种资源的角度，为选择性注意提供新的视角。关键词：工作记忆负载负载特异机制选择性注意
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·理论研究
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基础上，Lavie等人进一步考察了知觉负载在选择性注意中的作用，提出知觉负载理论[1][4]，该理论认为，当前任务知觉负载的高低决定了选择性任务中资源的分配，如果当前任务的知觉负载较高，没有多余的资源去加工干扰信息，就不会产生干扰效应，但是如果当前任务的知觉负载较低，有多余的资源溢出，这部分资源就会加工干扰信息，产生干扰效应。研究者通过控制知觉负载的高低，观察干扰效应，证实了这一结果。
但是早在1984年，Navon就提出存在多种注意资源，每个系统都有它独立的注意资源[5]。Kim等人从这个角度出发，得出高知觉负载的干扰并不总是影响选择性注意，不同类型的知觉负载任务对当前的任务有不同的影响，如果干扰信息和当前知觉任务共用同一机制或者说共享同一种认知资源，它确实会影响该任务的完成，但如果干扰信息与当前知觉任务所用的机制没有关系，它对该任务的完成不会有影响[6]。这就从资源多样性的角度，为研究选择性注意提供了新的视角。
1.2控制负载特异的方法
因为负载特异机制是基于工作记忆模型提出的，所以操纵工作记忆负载就可以很好的研究特异负载机制对选择性注意的影响。自1974年Bad-deley等人提出工作记忆模型以来，很多研究者都通过各种方法不断完善，改进这一模型。它由中央执行系统(Central executive)、语音回路(Phono-logical loop)、视空间模板(Visuo spatial sketch pad)和情景缓冲器(episodic buffer)等子系统构成[7]。语音回路负责以声音为基础的信息的储存与控制,包含语音储存和发音控制两个过程,视觉空间画板主要负责储存和加工视觉空间信息,可能包含视觉和空间两个分系统。中央执行系统是工作记忆的核心,负责各子系统之间以及它们与长时记忆的联系、注意资源的协调和策略的选择与计划等。情景缓冲器是近年来为了克服工作记忆模型的弱点提出的，是一个能用多种维度代码储存信息的系统,为语音回路、视觉空间画板和长时记忆之间提供了一个暂时信息整合的平台,通过中央执行器将不同来源的信息整合成完整连贯的情境。
所以，通常都用不同类型的材料来控制负载的类型，比如言语材料，如单词，字母等常用来代表言语工作记忆负载，这些材料的加工与语音回路关系密切，而与视觉空间画板关系密切的视觉材料可以分为客体记忆，如不同形状或颜色的客体，也有空间记忆，如含不同空间方位信息的客体等。
2.研究证据
负载特异机制理论自提出以来得到很多研究证据的支持[1-8]。在行为水平上,视觉搜索研究表明，不同类型的工作记忆负载对视觉搜索任务有不同的影响。比如，客体的视觉工作记忆负载对视觉搜索任务没有影响，而空间的工作记忆任务对其有影响，因为空间的工作记忆任务与视觉搜索任务之间存在资源的竞争[9][10]。Kim等人也以不同的选择性注意任务，比如目标为言语信息干扰为视觉信息，或目标为视觉信息而干扰为言语信息的任务为载体，研究不同工作记忆负载的作用，当言语工作记忆负载信息与言语目标信息的属性一致时,随着工作记忆负载增加，干扰信息的干扰效应也会增加；当空间工作记忆负载信息与空间干扰信息的属性一致时，随着工作记忆负载增加，干扰信息的干扰效应反而会下降[6]。
Park,Kim和Chun用房子面孔等材料，通过脑成像技术等不同手段也验证了Kim等人的实验结果[1]。我国研究者胡耿丹等人研究工作记忆负载对位置干扰子的影响时，采用干扰效应和负启动效应双指标分离了干扰子激活和加工过程，并发现，工作记忆负载对位置干扰子激活的影响是负载特异机制的结果[11]。也有人在研究空间工作记忆和返回抑制之间关系时指出，空间工作记忆与返回抑制的关系密切,两种任务同时存在时会竞争注意资源，特别是与空间有关的注意资源，在返回抑制任务中空间工作记忆的痕迹强度和容量负载都在影响着返回抑制出现与否和返回抑制量的大小，线索在空间工作记忆中的痕迹越强，返回抑制量也越大；空间容量负载强度越大，先前线索化位置上返回抑制痕迹就会减弱，返回抑制量就会减小[12]。
很多学者从不同角度，用不同的范式都证明了负载特异机制对选择性注意任务的影响。
3.总结与展望
择性注意作为人类获取信息的重要机制，对其具体过程的研究意义重大。人类每天面对的信
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息是多种多样的，有效的选择与我们当前任务有关的信息不仅能提高我们的工作效率还能免除干扰信息对我们的影响。
负载特异机制理论正是从存在多种资源的角度出发，说明不同负载类型对选择性注意任务的影响。如果负载的类型与当前任务中的目标任务属性一致时，它会竞争该任务的资源，而如果负载类型与当前任务中的干扰信息属性一致时，它就会抑制干扰使当前任务完成得更好。
但是这种负载究竟具体是如何影响目标任务的，是如何竞争资源的，还需要进一步的研究，目前的很多研究只针对简单的认知任务，不同工作记忆负载对于推理或决策等复杂认知活动的研究是否也可用负载特异机制解释也还需要进一步证明。某种工作记忆负载可以降低干扰的发现，在实际应用中，对帮助注意功能障碍的患者也有重大的意义。
参考文献：
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The Specific Load Mechanism Theory and
Selective Attention
Zhang-Yaru
Abstract：Both working memory and selective atten-tion are important fields in psychology.Working mem-ory as a complex system contains various components and has significant implications on selective attention tasks.The paper reviews the discovery,development and proof for existence of the specific load mechanism theory.Provide a new perspective for selective atten-tion from the aspects of multiple resources.
Key words：working memory load specific load mechanism selective attention
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视觉注意机制理论分析
第2章视觉注意机制理论分析 2.1 引言 随着信息技术的快速发展，数字图像、视频成为信息的重要载体。如何高效地处理和分析图像数据，理解图像内容已经成为当前的研究热点。众所周知，人类可以从复杂的场景中快速地找到我们感兴趣的区域，容易地完成对场景的理解。这是因为人类视觉系统(Human Visual System/HVS)的信息选择策略，利用视觉注意机制引导人眼在海量数据中注视到显著的区域，并分配资源对重要区域优先进行处理[10]。多数情况下，当我们的眼睛接收到来自外界的大量的视觉信息，大脑并不能对所有的视觉信息进行同时，而是删除大部分无用信息，筛选出少许感兴趣的重要信息，优先对这些视觉信息进行处理。 计算机作为目前处理信息最快的工具之一，在计算机图像处理中引入视觉注意机制，不仅可以提高数据筛选能力和计算机的运算速度，还在物体识别、目标跟踪、图像分析与理解等领域具有重要的应用价值，这就为汽车车牌的快速处理提供了一个很好的解决方法。但是目前的计算机视觉与人类的视觉在能力上存在着巨大的差异。视觉注意机制是涉及生物视觉处理等学科交叉领域，生物视觉与计算机视觉进行的学科交流为理论创新带来了新的思路：一个可行的方法是从研究人类的视觉系统(大脑)如何感知和识别外界视觉刺激出发，模拟人的视觉注意机制，建立一种有效的视觉注意计算模型，使计算机拥有人类所具备的观察和理解世界的能力，并将其应用于静态场景、动态场景的感兴趣区域检测及场景分类中。 2.2 人类视觉感知系统 关于人类的视觉感知系统，尤其是人类自身的视觉神经系统，心理学等相关领域专家已经进行了长期的探索和研究。通过深入研究探索，人们发现人类视觉神经系统中的视觉感官信息在人脑中是按照某一固定路径来进行传递的，其输入的是视觉刺激，输出的是视觉感知，主要是由视觉感官、视觉通路、视感觉中枢组织和视知觉中枢组织组成的，其分别负责视觉信息的生成、传送和分析。其中视觉信息分析过程可分为视感觉分析和视知觉分析，如图 2.1所示。
单桩竖向承载力特征值计算方法
单桩竖向承载力特征值按《建筑桩基技术规范》JGJ94 -2008第5.2.2条公式5.2.2计算： R a=Q uk/K 式中： R a——单桩竖向承载力特征值； Q uk——单桩竖向极限承载力标准值； K——安全系数，取K=2。 1. 一般桩的经验参数法 此方法适用于除预制混凝土管桩以外的单桩。 按JGJ94-2008规范中第5.3.5条公式5.3.5计算： 式中： Q sk——总极限侧阻力标准值； Q pk——总极限端阻力标准值； u——桩身周长； l i——桩周第i 层土的厚度； A p——桩端面积； q sik——桩侧第i 层土的极限侧阻力标准值；参考JGJ94-2008规范表5.3.5-1取值，用户需在地质资料土层参数中设置此值；对于端承桩取q sik=0； q pk——极限端阻力标准值，参考JGJ94-2008规范表5.3.5- 2取值，用户需在地质资料土层参数中设置此值；对于摩擦桩取q pk=0； 2. 大直径人工挖孔桩（d≥800mm）单桩竖向极限承载力标准值的计算 此方法适用于大直径（d≥800mm）非预制混凝土管桩的单桩。按JGJ94-2008规范第5.3.6条公式5.3.6 计算： 式中： Q sk——总极限侧阻力标准值； Q pk——总极限端阻力标准值； q sik——桩侧第i层土的极限侧阻力标准值，可按JGJ94-2008规范中表5.3.5-1取值，用户 需 1取值，用户需在地质资料土层参数中设置此值；对于扩底桩变截面以上2d范围不计侧阻力；对于端承桩取q sik=0； q pk——桩径为800mm极限端阻力标准值，可按JGJ94-2008规范中表5.3.6- 1取值；用户需在地质资料土层参数中设置此值；对于摩擦桩取qpk=0； ψsi，ψp——大直径桩侧阻、端阻尺寸效应系数，按JGJ94-2008表5.3.6-2取值；
浪漫爱情对选择性注意的影响及其机制
浪漫爱情对选择性注意的影响及其机制 浪漫爱情是一种指向特定个体的复杂又强烈的情感体验,与成人依恋(或友伴之爱)不同,具有特定的基于多巴胺能系统的神经生理改变。虽然目前已有一些基于浪漫爱情本身的神经机制研究,但是,对于浪漫爱情是否影响了认知功能的基础——个体的选择性注意,仍然是一个未解决的问题。本研究基于Lavie的认知负载理论,结合知觉负载任务和工作记忆负载任务,采用ERP实验技术,探索浪漫爱情是否影响了选择性注意的不同阶段,以及影响的可能机制。研究一首先修订了Hatfield Elaine于1986的激情之爱量表(Passionate Love Scale),该量表能够测量出个体当前体验到浪漫爱情的强烈程度,被广泛地用于浪漫爱情有关的实验中,用以筛选处于强烈爱情的被试。修订的激情之爱量表中文版(Chinese Version of Passionate Love Scale,C-PLS)一共14题,包含一个反映总的激情之爱的程度的维度,解释了总方差的64.64%。量表具有较为良好的结构效度(χ ~2/dF=3.576,GFI=0.928,CFI=0.936,NFI=0.950,RMSEA=0.072),总量表的Cronbachα系数为0.957,分半信度为0.946。修订的激情之爱量表中文版被用于随后的实验筛选恋爱组被试。在研究二的知觉负载实验中,行为学实验结果显示,恋爱组和单身组被试的反应时在不同知觉负载条件下干扰效应无显著差异。但是,事件相关电位的结果显示,恋爱组被试在知觉负载任务中,刺激诱发的P1的波幅相对单身组较小,反映了在选择性注意早期的知觉负载任务中,恋爱组的注意资源投入相对单身组更小。在研究三的工作记忆负载任务中,行为学结
单桩竖向极限承载力和抗拔承载力计算书
塔吊基础计算书 一、计算参数如下： 非工作状态工作状态 基础所受的水平力H：66.2KN 22.5KN 基础所受的竖向力P：434KN 513KN 基础所受的倾覆力矩M：1683KN.m 1211KN.m 基础所受的扭矩Mk：0 67KN.m 取塔吊基础的最大荷载进行计算,即 F =513KN M =1683KN.m 二、钻孔灌注桩单桩承受荷载： 根据公式: （注：n为桩根数,a为塔身宽） 带入数据得 单桩最大压力: Qik压＝872.04KN 单桩最大拔力：Qik拔＝-615.54KN 三、钻孔灌注桩承载力计算 1、土层分布情况： 层号 土层名称 土层厚度（m） 侧阻qsia（Kpa） 端阻qpa（Kpa） 抗拔系数λi 4 粉质粘土 0.95 22 / 0.75 5 粉质粘土 4.6 13 / 0.75 7 粉质粘土 5.6 16 /
0.75 8-1 砾砂 7.3 38 1000 0.6 8-2 粉质粘土 8.9 25 500 0.75 8-3 粗砂 4.68 30 600 0.6 8-4a 粉质粘土 4.05 32 750 0.75 桩顶标高取至基坑底标高，取至场地下10m处，从4号土层开始。 2、单桩极限承载力标准值计算： 钻孔灌注桩直径取Ф800，试取桩长为30.0 米，进入8-3层 根据《建筑地基基础设计规范》（GB50007－2002）8.5.5条： 单桩竖向承载力特征值计算公式： 式中：Ra---单桩竖向承载力特征值； qpa,qsia---桩端端阻力，桩侧阻力特征值； Ap---桩底端横截面面积； up---桩身周边长度； li---第i层岩土层的厚度。 经计算：Ra=0.5024×600+2.512×（22×0.95+13×4.6+16×5.6+38×7.3+25×8.9+30×2.65）＝2184.69KN>872.04KN满足要求。 单桩竖向抗拔承载力特征值计算公式： 式中：Ra，---单桩竖向承载力特征值； λi---桩周i层土抗拔承载力系数； Gpk ---单桩自重标准值（扣除地下水浮力） 经计算：Ra，＝2.512×（22×0.95×0.75+13×4.6×0.75+16×5.6×0.75+38×7.3×0.6+25
选择性注意
选择性注意的有关理论模型 09心理李佳俐0906080046 一．过滤器模型 主要观点 英国心理学家布罗德本特（Broadbent）在1958年提出了过滤器理论，他认为同一时间可以被注意到的信息量是有限的，如果信息量超过限度，注意过滤器就将选择让一些信息通过，并将另一些信息排斥在注意之外。过滤器模型是一种“全或无（all-or-none）”的模型，这就是说，由于过滤器的作用，来自一个信道的信息由于受到选择而全部通过，来自另一信道的信息由于“闸门”被关掉，就完全丧失了。由于信息的选择球决于刺激物的物理性质，因此，过滤器的位置可能处在信息加工的早期阶段。 注意的过滤器信息加工模型 实验支持 ①该模型的研究最初是由彻里（E．C．Cherry)1953年的双耳分听实验引发的。在一项实验中，彻里给被试的两耳同时呈现两种材料，让被试大声追随一个耳朵听到的材料，并检查被试从另一耳所获得的信息。注意指向的耳朵被称为追随耳，未受注意的耳朵被称为非追随耳。结果发现，从追随耳进入的信息由于受到注意，得到了进一步的加工处理；从非追随耳进入的信息由于没有受到注意，没有进一步接受加工，被拒绝在信息加工系统之外。 ②Broadbent的双耳分听实验：他向被试的右耳呈现3个数字，同时向左耳呈现另外3个数字。呈现的速度为每秒2个数字，然后要求被试再现。实验结果表明，一耳朵为单位，分别再现左右耳所接受的信息，准确率为65%；以双耳同时接收到的信息为单位，按顺序成对地再现，准确率为20%。 评价 Broadbent的过滤器模型强调对注意信息的加工，认为注意处于信息加工的知觉阶段，在识别前对信息进行选择。过滤器模型提出不久很快就遇到困难，它无法解释人对有意义材料的信息加工和分配注意等现象，比如语义，被试人仍能够经由非注意耳识别到自己的名字，也就是类似于鸡尾酒会现象。此外，实验所用的材料都是听觉材料，因此信息的选择与过滤只发生在同类性质的材料间。当材料的性质改变，信息输入来自不同的感觉信道时，模型的预测力量就不强了。因此，过滤器模型只是一个单信道模型。 二、衰减器理论 主要观点 特雷斯曼（A．M．Treisman）在1960年对注意的过滤器模型进行了修正，提出了衰
集成注意力机制的行人重识别方法与制作流程
本技术提供一种集成注意力机制的行人重识别方法，包括以下步骤：步骤一，构造嵌入多粒度注意力机制的CNN；步骤二，把train数据集输入CNN训练CNN，得到CNN模型，其中CNN的损失函数为分类损失和Trihard损失之和；步骤三，把gallery数据集输入到步骤二所述的CNN模型中，得到一个图片特征数据库，其中每个特征都有唯一的行人id；步骤四，输入query图片得到特征，检索步骤三中的图片特征数据库计算出相似度，选出相似度最高的这张图片，这张gallery图片的行人id就是query图片的行人id。该方法设计了一种新的注意力模块，相应提出了多粒度注意力机制，把该机制集成到CNN中，以提升CNN的特征提取水平，增强CNN的不规则采样能力，更强地适应行人姿势、背景等变化，以适应行人重识别任务。 权利要求书 1.一种集成注意力机制的行人重识别方法，其特征在于，所述识别方法包括以下步骤：
步骤一，构造嵌入多粒度注意力机制的CNN； 步骤二，把train数据集输入CNN训练CNN，得到CNN模型，其中CNN的损失函数为分类损失和Trihard损失之和； 步骤三，把gallery数据集输入到步骤二所述的CNN模型中，得到一个图片特征数据库，其中每个特征都有唯一的行人id； 步骤四，输入query图片得到特征，检索步骤三中的图片特征数据库计算出相似度，选出相似度最高的这张图片，这张gallery图片的行人id就是query图片的行人id。 2.根据权利要求1所述的一种集成注意力机制的行人重识别方法，其特征在于，步骤一中的CNN具体为：包含多个stage，每两个stage之间插入注意力模块； 所述注意力模块由卷积层conv、relu层、第一全连接层fc1、第二全连接层fc2、sigmoid层、tile层和element-wise层依次拼接而成；conv在通道维度上进行学习，并将通道数量压缩为1，将每张图片的输入张量的规模变成了二维平面；relu层起到非线性变换的作用，fc1起到在空间维度上的压缩作用，fc2起到在空间维度上的还原作用，fc1和fc2整体对特征图的筛选过滤；sigmoid层执行sigmoid运算，其输出结果为每个通道上的掩码矩阵；tile层在通道维度上进行广播运算，elment-wise层对经过tile运算的张量和原输入张量进行相乘运算。 3.根据权利要求2所述的一种集成注意力机制的行人重识别方法，其特征在于，对所述注意力模块进行参数设置，具体为：conv的输入通道数为C，输出通道数为1，卷积核大小为 1x1，偏置为true；fc1层输入特征数为H x W，输出特征数为H，fc2层的输入特征数为H，输出特征数为H x W。 4.根据权利要求2所述的一种集成注意力机制的行人重识别方法，其特征在于，所述注意力模块的计算流程为： 步骤1.1，conv接收前一个stage输入，记为A，规模为(n x C x H x W)，并执行卷积运算；其
视觉工作记忆内容对自上而下注意控制的影响
心理学报 2011, Vol. 43, No.10, 1103?1113 Acta Psychologica Sinica DOI: 10.3724/SP.J.1041.2011.01103 收稿日期: 2010-09-29 * 国家社科基金“十一五”规划(教育学)国家青年基金课题项目(CBA090125), 教育部人文社会科学重点研究基地重大项目(08JJDXLX266)。 通讯作者: 杨海波, E-mail: psy-yhb@https://www.wendangku.net/doc/fc11975776.html, 视觉工作记忆内容对自上而下注意控制的影响： 一项ERP 研究* 白学军1 尹莎莎1 杨海波1 吕 勇1 胡 伟1 罗跃嘉2 (1天津师范大学心理与行为研究院, 天津 300074) (2北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室, 北京 100875) 摘 要 采用视觉搜索范式, 以二维抽象对称图形为材料, 通过记录\16名被试在长短两种时间间隔(ISI)条件和有效、中性、无效三种视觉工作记忆内容条件下的行为反应和事件相关电位(ERPs), 探讨视觉工作记忆内容对自上而下注意控制影响的认知过程和脑机制。结果发现：(1)无论ISI 长或短, 有效信息条件(记忆图形与目标所在的背景图形相同)的反应时均显著短于无效信息条件(记忆图形与目标所在的背景图形不同)。(2)有效信息条件下的额区P2波幅显著大于中性信息条件(记忆图形不出现在搜索序列中); 枕区P1、N1波幅和潜伏期在视觉工作记忆内容条件下差异不显著; 短ISI 条件下, 有效信息条件下的枕区P300波幅显著大于无效信息条件; 长ISI 条件下, 有效信息条件的枕区P300波幅显著小于无效信息条件。表明当目标出现在与记忆内容相匹配的客体中时, 激活了工作记忆中的客体表征, 以自上而下的方式优先捕获注意; 同时ISI 变化对此过程起着调节作用。 关键词 视觉工作记忆; 信息内容; ISI; 自上而下注意控制; 事件相关电位 分类号 B842 1 引言 现实生活中, 个体只能有选择地加工有用信息, 同时抑制无关信息, 这样才能确保认知活动的高效率。在这一过程中, 注意控制起着重要的作用。Desimone 和Duncan (1995)提出视觉注意的偏向竞争模型(biased competition model)认为, 存在两种注意控制方式：(1)自下而上注意控制, 主要受刺激性质(如刺激的特异性和凸显性)的影响; (2)自上而下注意控制, 主要受目标与期待(当前的目标、对刺激位置和出现时间的期待)的影响(Yantis, 2000; Luck & Vecera, 2002)。大量行为实验结果表明, 自上而下注意控制在注意选择过程中起着重要作用(Soto, Heinke, Humphreys, & Blanco, 2005; Soto, Humphreys, & Heinke, 2006)。 自上而下注意控制的加工机制是通过激活储存在工作记忆中的目标表征或模板来完成的。工作记忆主要参与外界信息的加工、暂时性存储和执行控制等认知过程, 注意控制则控制了外界信息进入信息加工系统的通道, 二者结合在一起构成了信息加工系统的中心环节。视觉工作记忆主要负责加工视觉信息, 例如物体的形状、颜色等, 当注意与视觉工作记忆共享某些特征时, 视觉工作记忆内容会对注意选择产生一定影响。但是研究者从行为角度对工作记忆能否自动引导注意选择的研究结果不一致。 一些研究者(Downing, 2000; Oliver, Meijer, & Theeuwes, 2006; Soto et al., 2005; 杨海波, 尹莎莎, 白学军, 2010)认为, 保持在工作记忆中的目标模板使视野中具有目标特征的刺激自动优先获得注意, 结果支持偏向竞争模型。Downing (2000)的研究以人脸图片和几何图形为材料, 发现探测刺激出现在
第五章 视觉的生理机制
第五章视觉的生理机制 把研究感觉信息处理过程作为揭示脑的奥秘的突破口，其中以视觉系统的研究最为突出。在视知觉的研究中已取得了一系列成果。 第一节视觉编码及视网膜感受 眼的基本功能就是将外部世界千变万化的视觉刺激转换为视觉信息，这种基本功能的实现，依靠两种生理机制，即眼的折光成像机制和光感受机制。 眼的折光成像机制将外部刺激清晰地投射到视网膜上，光感受机制激发视网膜上化学和光的生物物理学反应，实现能量转化的光感受功能，产生感觉信息。 与声音一样，光也有波长和频率等属性。与波长（物理刺激）变化相对应的是我们所感受到的颜色（心理维度）。例如，我们称波长690nm的光为红色光，也就是说，这一波长的光通常被感知为红色。 （一）折光系统的组成 由角膜、房水、晶状体、玻璃体组成，角膜折光能力最强，晶状体调节能力强。 （二）眼的调节 正常眼看6m以外的物体时，从物体上发出的所有进入眼内的光线相当于平行光线，正好成像在视网膜上，不需调节；但看6m内物体时，光线是发散的，物体将成像在视网膜之后，必须进行调节。 晶状体的调节和瞳孔的调节。 二、视网膜的结构和两种感光换能系统 1. 色素细胞层 视网膜最外层，外侧紧贴脉络膜。 色素细胞层对视觉的引起并非无关重要，它含有黑色素颗粒和维生素A，对同它相邻接的感光细胞起着营养和保护作用。 保护作用表现在：①色素层可以遮挡来自巩膜侧的散射光线②色素细胞在强光照射视网膜时可以伸出伪足样突起，包被视杆细胞外段，使其相互隔离，少受其它来源的光刺激；只有在暗光条件下，视杆外段才被暴露。 2. 感光细胞层 感光细胞分视杆和视锥细胞两种，都含有特殊的感光色素，是真正的光感受器细胞。 视杆和视锥细胞在形态上都可分为四部分，由外向内依次称为外段、内段、胞体和终足。 外段是感光色素集中的部位，在感光换能中起重要作用。 视杆和视锥细胞不仅外形不同（主要在外段），而且它们所含感光色素也不同。视杆细胞外段呈长杆状，所含视色素为视紫红质；视锥细胞外段呈短圆锥状，具有三种不同的视锥色素，分别存在于三种不同的视锥细胞中。两种细胞的视色素均镶嵌于外段膜盘上。 三种锥体细胞通常被说成：红色锥体细胞、蓝色锥体细胞和绿色锥体细胞。 但使用这种说法时需小心：它是指一种锥体细胞只对一种波长的光最敏感。比如绿色锥体细胞，它并不是只对绿色光敏感，对蓝色和红色光也敏感，只是敏感程度较低。 另外还要注意，当把一种锥体细胞说成是“绿色锥体细胞”时，我们只是指绿色的心理知觉与这种细胞吸收的光有一一对应的关系，而绿色的心理知觉涉及复杂的加工过程，各种锥体细胞吸收特定波长的光只是其中一部分。 3. 双极细胞层 两种感光细胞都通过终足和双极细胞层内的双极细胞发生突触联系。 4. 节细胞层 节细胞层中的神经节细胞和双极细胞发生突触联系。 视网膜中除了这种纵向的细胞间联系外，还存在着横向的联系，如在感光细胞层和双极细胞层之间有水平细胞，在双极细胞层和节细胞层之间有无长突细胞。
单桩竖向极限承载力
1、单桩的竖向极限承载力标准值的基本概念 单桩的竖向极限承载力标准值是基桩承载力的最基本参数，其他如特征值、设计值都是根据竖向极限承载力标准值计算出来的。新旧桩基规范对单桩的竖向极限承载力标准值的定义是一致的，是指单桩在竖向荷载作用下达到破坏状态前或出现不适合继续承载的变形时所对应的最大荷载，它取决于对桩的支承阻力和桩身材料强度。 对单桩竖向极限承载力的影响，一方面是可以人为控制的，包括桩的类型、材料、截面尺寸、入土深度、桩端进入持力层深度、成桩后休止时间以及成桩施工方法等；另一方面由桩端、桩侧土的性质决定，体现为土的极限侧阻力和极限端阻力，是决定承载力的基本因素，但其发挥受一方面因素的影响。 《建筑地基基础设计规范》GB50007-2002和《建筑基桩检测技术规范》均规定了单桩竖向极限承载力标准值确定方法，一般根据以下几点综合分析确定： （1）根据沉降随荷载变化的特征确定：对于陡降型Q-S曲线，取其发生明显陡降的起始点对应的荷载值。 （2）根据沉降随时间变化的特征确定：取s-lgt曲线尾部出现明显向下弯曲的前一级荷载值。 （3）某级荷载作用下，桩顶沉降量大于前一级荷载作用下沉降量的5倍，或桩顶沉降量大于前一级荷载作用下沉降量的2倍，且经24h尚未达到相对稳定标准，或已达到设计要求的最大加载量，取前一级荷载值。 （4）对于缓变型Q-S曲线可根据沉降量确定，宜取s=40mm对应的荷载值；当桩长大于40mm时，宜考虑桩身弹性压缩量；对直径大于或等于800mm的桩，可取s=0.05D（D为桩端直径）对应的荷载值。 对于单桩竖向抗压极限承载力标准值应明确以下几个概念： （1）它是实测值统计的结果； （2）根据规范公式计算的极限承载力标准值为设定极限承载力标准值，实际值应由实测值最后确定； （3）一些工程中，桩的检测没有达到极限承载力，而是根据规范公式计算出的设定值进行检测设计，达到设定值即终止检测，，而没有真正得到桩的极限承载力标准值，造成一定程度的浪费。 2、桩侧阻力和端阻力经验参数的调整背景 2.1 单桩侧阻力和端阻力经验参数的本质
选择性注意理论的新进展
选择性注意理论的新进展 1.序言 从20世纪60年代以来，心理学家对注意的选择功能进行了大量的研究，同时选择性注意也是是现代认知心理学、认知神经科学和运动心理学研究最充分的领域之一。从外界环境中优先选择特定的信息进行加工，同时忽略其他无关信息的认知过程就是选择性注意(Selective attention)。选择性注意具有重要的进化论意义，它保证了个体能在有限的时间内将有限的心理资源用于对个体生存具有重要价值的刺激或事件的加工上。早期关于选择性注意信息加工的研究，主要集中在两个方面，即信息的输入是序列(Seria1)的还是平行(Paralle1)的；信息加工是位于信息加工链(Bottleneck)的前期还是后期，基于这两点，先后提出了一系列理论模型。 2.选择性注意理论 2.1 过滤器模型 过滤器模型（Filter Model）是英国著名心理学家布罗德本特（Broadbent，1958）根据双耳分听的一系列实验结果提出的一个较早的注意模型。他对后来的注意研究产生很大影响，并且对信息加工观点在心理学中的贯彻，起过积极作用。他认为，来自外界的信息是大量的，但是人的神经系统高级中枢的加工能力极其有限，于是出现瓶颈。为了避免系统超载，需要过滤器加以调节，选择一些信息进入高级阶段，而其余信息可能暂存于某中记忆之中，然后迅速衰退，通过过滤器的信息受到进一步的加工而被识别和存贮。输入通道的数量
较多，而过滤器至高级分析水平的通道只有一条，体现出过滤器的选择作用，这个模型后来被Welford称为单通道模型。在这个模型中，过滤器的选择作用并不是随机的，而是有一定的制约。新异的刺激、较强的刺激、具有生物意义的刺激等易于通过过滤器，受到人的注意。后来布罗德本特则强调人的期待作用，凡是为人所期待的信息容易受到注意。Cherry应用追随程序（Shadowing Procedure）所做的双听实验也支持过滤器模型。 过滤器模型得到不少双听实验结果的支持，但也有一些实验结果与Broadbent的实验和理论不相吻合。牛津大学的两名学生Gray和Wedderburn发现，如果在双听实验中安排一些有意义的材料，被试多按意义再现，这个实验结果提示，过滤器允许不止一个通道的信息通过。对于这个结果，Solso（1979）等人认为，这种应用有意义材料的实验极易引起注意的迅速转移，不同于一般实验，所以不能否定Broadbent的模型。Treisman（1960）利用追随程序进行了更严格的实验 2.2 衰减模型
运动和视觉注意
运动与视觉注意：“聚光灯”理论的否定注意机制的选择性使得有机体能够对复杂的外部世界有选择地做出反应。长久以来，注意在直觉加工中扮演什么样的角色一直备受争议。早期选择模型认为，注意在进一步的知觉加工之前就已经起作用，只有被注意到的刺激才能进入高级编码阶段；而晚期选择模型认为刺激编码是在前注意阶段，被注意选择的刺激是用于反应而非识别。虽然两派的争论仍然没有解决，但他们有一个重要共识：即空间是视觉注意的媒介。 视觉定向理论，即“聚光灯”模型认为，个体的注意焦点像“聚光灯”一样，注意集中程度在焦点处最高，向四周逐渐衰减，即注意选择视觉区域中邻近的刺激进一步加工。聚光灯模型得到了许多实验的证实，像Eriksen（1973）的反应竞争实验（response competition）、Posner（1980）的空间的前线索实验（spatial precueing）、Treisman等人（1980；1982）的视觉搜索实验（visual search），以及Treisman等人（1982）部分报告实验中的错误整合（illusory conjunctions）。这些实验都证明了空间距离的作用：邻近的视觉刺激会进入焦点区，得到进一步加工，从而对靶子的识别和反应产生干扰。 但是，也有一些学者提出，注意并非被分配到视野的邻近区域，而是被分配到按照格式塔原则组织的知觉组块中，即所谓的分组假说理论。接下来的问题就在于：如何用实验区分出这两种假说？过去的一些研究，像Kahneman和Henik（1981）的Stroop效应变式实验、Prinzmetal（1981）的连续性原则下的错误整合实验、Duncan（1984）的重叠刺激实验都试图证明按照格式塔原则构成的组块、或者没有明显空间距离差异的刺激，其干扰体现分组假说理论。然而，这些实验都没有很好地区分“聚光灯”和组块，因为像邻近性原则本身就是格式塔组织原则的一个重要因素。 因此，本文所介绍的实验的目的就是区分目标组块干扰和知觉对象的空间接近性，从而区别聚光灯模型和分组假说理论。作者采用Eriksen等人（1973）的反应竞争实验范式的变式，通过运动将组块作用与空间邻近性区分开来。之所以选择运动，是因为运动一直以来被认为是一个很强的组块线索，然而在先前的视觉注意研究中，这一重要特征常常被忽略。 作者共进行了4个实验，其中，实验1是基础实验，通过操控远距离干扰子和靶子的共同运动，将其与静止的近距离干扰子区分开来，结果发现共同运动引起的组块效应超过了空间邻近性的影响，有力地证明了分组假说理论。实验2在实验1的基础上，通过控制干扰子和靶子共同运动的时间（20ms）排除了眼动追随的影响；实验3通过近距离干扰子、远距离干扰子和靶子一起运动得到典型Eriksen干扰效应，排除了实验1和实验2的效应可能是由末端优势（侧面掩蔽）造成的；实验4则是让近距离干扰子运动而远距离干扰子和靶子静止，得到与实验1、2类似的结果，排除了单纯运动带来的影响。 上述4个实验很好地否定了“聚光灯”模型所认为的视觉注意只被分配到邻近的视觉区域的观点，支持了格式塔原则下的组块假说，认为共同运动等组块线索的作用大于客体邻近性所带来的影响。 然而在视觉搜索实验中，研究者们注意到，运动和颜色这两种线索引发的效应是不同的。在运动的同种干扰子和静止的不同扰子中搜寻靶子（如在运动的X和静止的O混合干扰子中搜索静止的X）类似于平行加工，可见注意可以被分配到分散的空间组块中；然而在相同颜色的同种干扰子和不同颜色的不同干扰子搜索靶子（如在红色的O和蓝色的X中寻找红
承载力极限值、标准值、特征值与设计值的区别
单桩极限承载力标准值、承载力设计值、特征值单桩承载力设计值：=单桩极限承载力标准值/ 抗力分项系数（一般1.65左右）单桩承载力特征值：=静载试验确定的单桩极限承载力标准值/ 安全系数2 94桩基规范中单桩承载力有两个：单桩极限承载力标准值和单桩承载力设计值。单桩极限承载力标准值由载荷试验（破坏试验）或按94规范估算（端阻、侧阻均取极限承载力标准值），该值除以抗力分项系数（1.65、1.7，不同桩形系数稍有差别）为单桩承载力设计值，确定桩数时荷载取设计值（荷载效应基本组合），荷载设计值一般为荷载标准值（荷载效应标准组合）的1.25倍，这样荷载放大1.25倍，承载力极限值缩小1.65倍，实际上桩安全度还是2（，为了荷载与设计值对应，引入了单桩承载力设计值，在确保桩基安全度不低于2的前提下，规定桩抗力分项系数取1.65左右。所以，单桩承载力设计值是在当时特定情况下（所有规范荷载均取设计值），人为设定的指标，并没有实际意义。 02规范中地基、桩基承载力均为特征值，该值为承载力极限值的1/2（安全度为2），对应荷载标准值。同一桩基设计，分别执行两本规范，结果应该是一样的。 单桩承载力特征值×1.25=单桩承载力设计值； 单桩承载力特征值×2=单桩承载力极限值； 单桩承载力设计值×1.6=单桩承载力极限值。 “单桩承载力设计值”与“单桩承载力特征值”是两个时代的两个单桩承载力指标，没有可比性。犹如关公和秦琼。 当代的工程师忘了“单桩承载力设计值”这个没有意义的概念吧。 承载力特征值 在地基设计里，大多采用特征值，而不是设计值或标准值。实际上，这里的，同时具备了设计值和的含义。地基承载力特征值，指由载荷试验测定的地基土压力变形曲线线性变形内规定的变形所对应的压力值，其最大值为比例界限值。[1]
学习困难大学生选择性注意的特征
学习困难大学生选择性注意的特征3 马莹华① 王小东② 高淑青② 隋 雪② 【摘要】 目的 探讨学习困难大学生选择性注意的特点。方法 用眼动记录仪记录大学生注意过程的眼动过程。结果 学习困难大学生在进行选择性注意时的眼跳距离、注视次数与正常大学生之间的差异达到了显著性水平。结论 学习困难大学生选择信息过程中排除干扰刺激能力差,搜索目标刺激效能低下。 【关键词】 学习困难大学生;选择性注意;眼动 The Character isti c of Selecti on A tten ti on of Un i versity Studen t w ith L earn i n g D is abil ity.M a Y ing hua,W ang X iaod ong,Gao S huqing,et al.S chool of H um anities and S ocial S ciences,D alian U niversity of T echnolog y,D alian116023,P.R.China 【Abstract】 Objecti ve To study the characteristics of selective attenti on of college student w ith learning disability.M ethods R ecording the subjects’eye2move m ent of selective attenti on by eye move m ent monitor.Results In the selective attenti on p rocess, there are significant differences in distances of eye saccade and the num ber of fixati on betw een the nor m al students and the students w ith learning disability.Conclusi on In the course of selecting infor m ati on,the students w ith learning disability can’t exclude the influence of disturbing sti m ulus and can’t search target sti m ulus effectively. 【Key words】 L earning difficulty;Selective attenti on;Eye2move m ent 1 问题提出 美国著名认知心理学家维特罗克(M.C.W ittrock,1983)提出的学生学习的生成过程(generative p rocess)模型指出:学习过程不是从感觉经验开始,而是从感觉经验的选择性注意开始[1]。注意力是学习的一项必备条件,而选择性注意是一种重要的学习策略,它严格筛选进入大脑的信息,保证大脑能有效地编码、贮存、加工信息。选择性注意对学习过程的重要作用,引起了很多研究者对学习困难学生的选择性注意机制的关注,对此进行了深入的研究。R ichards等测量了学习困难儿童的选择性注意水平,指出学习困难儿童比控制组在选择性注意上有更多的困难[2]。另外,Sterr研究发现,视觉选择性注意在所有的学习不良个体中都受到了损害,学习困难学生与正常学生在选择性注意上的差异主要表现在能否忽视无关刺激的干扰上[3]。L ilach Shalev的研究发现注意困难者在对被相似分心物环绕的中心目标反应时和在高密度显示中寻找联合目标时会遇到较大的问题,说明了注意困难儿童难以将视觉注意限制在一定空间范围内,不能有效地忽视分心信息而选择加工相关的信息[4]。金志成等采用正、负启动技术比较了学习困难生和对照生在目标激活和分心物抑制方面的差异时,也发现困难生在对目标反应期间易受分心物干扰,其抑制分心物干扰能力较弱[5]。也有研究者运用pass模型来解释学习困难,认为儿童在关注刺激,忽视无关的刺激方面的缺陷可能导致学习困难[6]。最近,眼动、ER P和神经影像等手段逐步开始应用于学习困难生的注意机制研究,使得对这一领域的探索更加深入[729]。 自Sam uel K irk提出学习困难问题以来,对于儿童学习困难的研究发展十分迅速,然而大学生学习困难问题还未引起更多研究者的关注。这是因为在传统观念中,大学生被认为是同龄人中的佼佼者,人们普遍认为大学生不会出现学习困难现象,他们的学业不良现象很大程度上被归因于主观的不努力。然而,随着高等院校逐年扩招,在校大学生人数急剧增长,同时也出现了一批学习成绩落后的大学生,我们将这些排除情绪、动机、努力程度等主观因素所导致的学习成绩持续落后的大学生称之为学习困难大学生(以下简称学困大学生)。 那么这些学习困难大学生在大学期间的学习情况如何,这是一个值得我们关注的问题。对于大学生而言,无论是在课上还是课外,都要面对大量的各种各样的信息,能否有效排除无关刺激的干扰,抓住学习的重点,进行高效率地学习直接关系到其学习成绩的优劣。选择性注意包括选择并集中注意于有关的学习信息,以及对重要信息保持警觉,它是实现高效率学习的前提[10]。目前关于学习困难大学生研究仅仅局限于学习习惯、学习策略、自我控制力以及学习适应性等方面[11,12],很少有研究者去探究学习困难大学生是否存在选择性注意方面的落后,本研究运用眼动技术探究了学习困难大学生与正 [8]Young KS.Internet addicti on:symp tom s,evaluati on and treat2 m ent.In L.V andeC reek&Jacks on(Eds.).Innovati ons in C linical P ractice:A Source Book,1999,17:19231 [9]A r m strong L,Philli p s JG,Saling LL.Potential deter m inants of heavier internet https://www.wendangku.net/doc/fc11975776.html,puters in H um an Behavi or,2000,53: 5372550[10]D avis RA.A cognitive2behavi oralmodel of pathol ogical internet use (P I U).Computers in H um an Behavi or,2001,17(2):1872195 [11]H a m byrger YA,Ben2A rtzi E.Loneliness and internet https://www.wendangku.net/doc/fc11975776.html,2 puter in H um an Behavi or,2003,19:71280 (收稿时间:2008202222) ①中国.大连理工大学人文社会科学学院 116024 E2m ail:yinghua.m a@gm https://www.wendangku.net/doc/fc11975776.html, ②辽宁师范大学教育学院(大连) 3大连理工大学人文社会科学研究基金资助(DU TH S2007333)
时间选择性注意的认知神经机制
时间选择性注意的认知神经机制 摘要：时间选择性注意是在时间知觉和选择性注意的基础上发展出来的研究领 域之一，回顾了来自各种研究技术关于选择性注意认知神经机制的研究，并在此 基础上对热点问题和发展趋势进行展望。 关键词：时间选择性注意时间知觉注意认知神经机制 由于我们人类精力的有限性和世界信息的复杂性，我们需要对我们周围的信 息有所选择的吸收，这就是选择性注意的功能。 从时间维度所做的研究才刚起步。但是随着认知心理学和神经心理学2个领 域的结合，时间选择性注意进一步加强了脑损伤患者以及脑疾病患者的研究。另 一方面，功能性脑成像技术应用于时间选择性注意的研究领域，也为理解人类时 间选择性注意的脑机制提供了一条新的研究途径。时间选择性注意探讨的就是如 何利用时间维度的信息增加我们对事物认知的准确性，以及内在的认知和神经机制。 1.时间知觉与选择性注意 1.1时间知觉与选择性注意的联系 对时间选择性注意的研究巧妙地结合和借鉴了时间信息加工和选择性注意两 方面的独立研究在我们的日常生活中，这两项功能都是人脑常见且不可或缺的功能。时间知觉(time perception)在时间认知分段综合模型里属于极短时距(5s内)的 研究范围。时间知觉包括对事件持续性和顺序性的知觉。目前从认知神经科学角 度对时间知觉的研究仅限于事件持续性知觉。选择性注意在我们适应环境的过程 中起到举足轻重的作用。大脑有限的加工能力和蜂拥而至的海量信息之间的矛盾，使我们必须有所选择，优先处理任务相关的信息，忽略或抑制无关信息的加工， 从而更好地达到目的，越来越多的研究提示它们之间存在密切的联系。 1.2时间选择性注意 注意调节能影响我们对刺激物呈现时间的估计。分配给事件或活动的注意程 度影响对事件或活动的时间估计。被试同时执行两个交互任务时，对非时间任务 的注意分配，会使被试对时间任务的时间判断正确率下降。也有研究表明，在有 限的认知能力前提下，如果非时间信息加工任务的难度越大，非时间信息处理就 需要更多的认知能力，而时间处理所获得的信息量就减少，所知觉到的时间也越短。时间信息与非时间信息在认知加工过程中相互竞争，对一个维度注意的增加 会减少另一个维度的注意，即两类信息加工会出现干扰效应。【1】除了注意直接或间接地影响时间知觉之外，选择性注意和时间知觉还存在一 层更为直接的联系，即“时间选择性注意”“时间注意”，或者称为注意的时间定向，该方向自 1998 年开始引起了学者们的关注[7]，并逐步走向深入。众所周知，在 选择性注意的研究中，占据主要地位的仍然是视空间领域的注意．在这方面，Posner 等完成了很多开创性的研究．经典的实验范式是通过提示将注意资源引导 到目标相关的位置，被试表现出对相关特征的加工质量和速度的提高，提示选择 性注意可以强化早期的知觉加工．尽管空间是研究视觉注意的优势维度，但事实上，注意既分布在空间维度上，也分布在时间维度上．时间选择性注意是指通过 有效的提示，不仅可以引导被试去注意什么位置，而且可以引导被试在什么时间 注意，从而将注意资源导向与即将到来的事件相关的可预测的时间点或时间窗的 过程．Nobre, Coull 及同事借鉴了 Posner 对空间注意的研究思路和范式，并在时 间维度的框架下加以修订，率先开展了对时间注意的研究，并且得到了一些有趣
基于深度学习与自注意力机制的情感分类方法研究
基于深度学习与自注意力机制的情感分类方法研究传统的情感分类算法大多基于浅层的机器学习,采用人工设计的特征选择方法进行特征提取,但这些方法耗时长,训练难,人工成本高的缺陷很难适用于如今数据集庞大的应用场景。基于深度学习的情感分类方法,能从海量数据中主动学习包含语义信息的词向量,通过不 同的深度神经网络获得句子或文档的特征和情感表达。深度神经网络中的损失函数对模型训练过拟合影响力显著,优化损失函数能够提高模型泛化能力,减少过拟合;情感词在文本分类中占有重要地位,循环神经网络中对输入词在情感分类结果的贡献度进行快速排序,增加情感词在文本分类中的影响,能够定量减少情感信息的丢失;在情感分 类任务中引入自注意力机制,能充分学习到句子内部的词依赖关系, 优化特征向量,有效解决信息冗余。基于上述思想,本文结合深度神经网络和自注意力机制展开文本情感分类方法的研究,通过设计模型结构和优化策略,提出四种情感分类模型,以期获得更好的分类效果。本文主要研究工作和创新点如下:(1)以长短期记忆网络和卷积神经网 络为基础,对二分类任务中所用的交叉熵损失函数进行优化,使模型 更有效地去拟合预测错误样本,减少过拟合。基于优化的交叉熵损失函数,设计了 LSTM-BO(Long Short-Term Memory Binary-Optimize)和 CNN-BO(Convolutional NeuralNetworks Binary-Optimize)模型,并在中文、英文两类数据集上进行参数优化实验和对比分析实验。实验表明,LSTM-BO和CNN-BO模型能够一定程度上提高情感分类准确率,明显降低损失率,防止过拟合。(2)循环神经网络能够处理文本数据的
有意注意中视觉搜索理论的研究综述
有意注意中视觉搜索理论的研究综述 Tom 摘要：近年来对有意注意中的视觉搜索的研究众多，其中由Treisman和她的同事最早提出的特征整合理论(FIT)在过去的30多年中一直扮演着较为重要的角色，其间也有很多学者对此现象提出了不同的理论及其模型。本文回顾了有关这一现象的历史研究并对其进行了一些简要评价，最后就这一现象的研究作了展望。 关键词：视觉搜索特征整合理论特征搜索 1有意注意与有意注意中的视觉搜索机制 有意注意是有预定目的，需要作出一定意志努力的注意。[1]有意注意有以下几个特点：（1）需要有意识努力；（2）需要有完全的意识觉知；（3）消耗很多的注意资源；（4）是按序列进行的；（5）相对于自动加工（无意识加工）比较费时；（6）加工的任务难度相对较大；（7）有意加工可以向无意加工转化。 一般认为，心理资源是有限的，任何时候心理资源所集中处理的信息量也是有限的[2]。注意的资源也是有限的，这使得人们能够利用有限的心理资源把外部刺激（感觉）和内部刺激（思维和记忆）的一部分的激活减弱，而使目标刺激（自己感兴趣的，吸引自己的，作为搜索目标的刺激）的激活增强，从而利用有限资源于重要的任务。这样，既增强了人们应对突发事件作出快速反映的可能性，也为记忆加工铺平了道路。 有意注意在认知过程中具有重要的作用：（1）监控与环境的交互，它维持人们对所在环境的适应程度。（2）把过去的记忆，经验与现在的感觉联系起来从而产生经历的连续感，这是个人同意性的基础。（3）依据监控信息以及过去记忆和现在感觉而控制并计划未来行动。 有意注意在具体的认知过程中的功能如下：（1）信号检测（signal detection），包括警觉和搜索，其中必须监测到特定刺激的出现。（2）选择性注意（selective attention），其中要选择注意某些刺激并忽视其他刺激。[3]（3）分配性注意（divided attention），其中人们慎重地配现有的注意资源来协调每次一个以上的任务的执行。