分类和推理是类别知识的两大重要功能,除了分类任务,类别特征推理任务也是类别知识的很重要的应用方面。分类任务是已知某项目具有的特征值,推测该项目所属类别的类别标签。而类别特征推理任务是已知某个项目所属的类别标签及部分特征值,推测该项目的未知特征值。以往的类别相关研究都局限于对分类任务的研究,而关于类别特征推理任务认知机制的研究还非常少,后者的研究表明,标签匹配类型、被推测项目的典型性程度及类别特征间的因果关系会影响类别特征推理任务。而关于类别特征推理任务脑机制的研究仅有一篇fMRI的研究,该研究发现,类别特征推理任务激活了前额叶,而分类任务激活颞叶,主要是梭状回。虽然,以往关于类别特征推理任务认知机制的研究发现一些因素会影响该任务,但是这些研究并没有探讨这些因素之间的相互作用。本研究在以往研究的基础上,旨在进一步探讨类别特征推理任务的认知机制及脑机制,对该任务认知机制的研究中,除了探讨影响该任务的影响因素之外,还探讨这些影响因素之间的相互作用,如类别标签匹配类型与典型性程度之间的交互作用问题以及(类别特征间存在因果关系前提下)关键前提与结论的关联方向与典型性程度的之间的交互作用问题。在对该任务脑机制的研究中,首次采用高时间分辨率的ERP技术,利用任务-分段式实验设计,揭示了类别特征推理任务的时间进程及相关的ERP成分。类别特征推理从宏观角度讲,包括类别学习和特征推理两个阶段,影响类别特征推理的因素也主要来自两个方面,学习阶段的类别相关信息以及推理阶段被推理项目的属性特征信息,本研究中所有实验都采用学习——测试的二阶段实验范式,这样的研究范式更符合现实生活中的特征推理情境,所以,具有很好的生态学效度。实验一至实验四探讨类别特征推理任务的认知机制,实验五至实验七探讨类别特征推理任务的脑机制。研究一旨在探讨类别标签与类别特征推理的关系。实验一主要分析了标签类型、标签匹配类型及典型特征前提概率对类别特征推理的影响,本研究首次探讨典型特征前提概率对类别特征推理的影响,实验一结果表明三种因素都会影响类别特征推理任务,典型特征前提概率高的项目的特征推理分数显著高于典型特征前提概率低的项目,标签类型与标签匹配类型之间的交互作用显著,进一步分析发现,标签类型为类别标签时,标签匹配项目的特征推理分数显著高于标签不匹配项目,而标签类型为特征标签时,标签匹配项目上的特征推理分数与标签不匹配项目上的特征推理分数差异不显著,类别标签条件下的失匹配分数(标签匹配项目上的特征推理分数的平均数减去标签非匹配项目上的特征推理分数的平均数)显著高于特征标签条件,该结果说明类别标签与特征标签不同,类别标签在特征推理任务中起着非常重要的作用。实验二首次探讨了类别标签匹配类型与典型性程度对类别特征推理任务的共同影响,研究结果发现,与实验一结果相同,类别标签匹配类型会影响该任务,还发现典型程度也会影响类别特征推理任务,而且,这两个因素之间有明显的交互作用,高典型性条件下类别标签匹配类型对类别特征推理的影响要高于低典型性程度条件下类别标签匹配类型对类别特征推理的影响,而且,类别标签匹配条件下典型性程度对类别特征推理任务的影响要高于类别标签不匹配条件下典型性程度对类别特征推理任务的影响。研究二旨在分析特征间因果关系及典型性程度对类别特征推理的影响。实验三控制了测试项目的典型性程度,单独探讨类别特征间因果关系对类别特征推理任务的影响,实验中,因果关系组被试学习的类别各典型特征间具有复杂的因果关系结构,结果发现,因果关系组被试的特征推理分数受到典型特征间因果关系的影响,直接原因—结果推理项目的推理分数显著高于间接原因—结果及结果—结果推理项目的推理分数,而对于控制组(被试所学的类别各典型特征间无因果关系),被试在三类项目上的推理分数没有差异。实验四分析(类别特征间存在因果关系前提下)关键前提与结论的关联方向与典型性程度对类别特征推理任务的共同影响。因果关系组被试学习的类别各典型特征间具有共同原因的因果关系结构,结果发现,对于因果关系组被试,关键前提与结论的关联方向以及典型性程度这两个因素都会影响特征推理分数,而且,还发现这两个因素间的交互作用,进一步分析发现,在关键前提与结论正关联条件下典型性程度对类别特征推理任务的影响要高于关键前提与结论负关联条件下典型性程度对类别特征推理任务的影响,而且,典型性程度为高条件下关键前提与结论的关联方向对于类别特征推理任务的影响要高于典型性程度为低条件下关键前提与结论的关联方向对于类别特征推理任务的影响。研究三首次采用ERP技术分析类别特征推理任务的脑机制。实验五探讨类别归纳过程的神经机制。类别归纳是类别学习的重要过程,而类别学习又是类别特征推理任务的重要组成部分,实验五的结果发现有类别归纳条件与无类别归纳条件的分离表现在早期阶段(后部N1成分)以及晚期阶段(LPC成分),而以往关于类别归纳的研究还没有发现这两种条件在早期阶段上的分离,LPC是类别归纳的关键成分,它与类别归纳过程中的记忆更新过程有关。实验六揭示了与类别特征推理任务相关的ERP成分,研究发现,有类别特征推理条件与无类别特征推理条件的差异表现在早期成分P2以及晚期成分P3及LPC上,并且,在P3波幅上也体现了类别学习先后效应,P3与特征推理任务的工作记忆负荷程度有关,而LPC则与特征推理任务中对无关类别信息的抑制过程有关。实验七探讨类别学习信息量程度是否影响类别特征推理的ERP成分,研究发现,类别学习信息量程度为高条件比类别学习信息量程度为中及低条件引发了更小的P3波幅,后两者间没有差异,而且,类别学习信息量程度为高条件引发的LPC波幅比类别学习信息量程度为中条件更低,类别学习信息量程度为中条件引发的LPC波幅又比类别学习信息量程度为低条件更低,与实验六结果一致,P3波幅的大小体现了类别特征推理过程中的记忆负荷程度,而LPC波幅的大小则体现了类别特征推理过程中对无关类别信息的抑制程度。本研究通过对类别特征推理任务认知机制及脑机制的分析,得出以下结论:第一,典型特征前提概率、标签匹配类型、测试项目的典型性程度以及类别特征间的因果关系都会影响特征推理任务。第二,类别标签匹配类型与测试项目的典型性程度之间存在交互效应,(类别特征间的因果关系存在前提下)关键前提与结论的关联方向与测试项目的典型性程度之间也存在交互效应。第三,类别学习阶段,有类别归纳条件与无类别归纳条件的差异表现在早期的后部N1成分上以及晚期的LPC成分上。第四,有类别特征推理条件比无类别特征推理条件引发的前部P2成分、P3b成分以及LPC成分的波幅更小,而且,类别学习的先后也影响类别特征推理阶段引发的P3b波幅,属于先学习类别的测试项目引发的P3b波幅更小。第五,类别学习信息量程度会影响类别特征推理阶段的。P3b波幅以及LPC波幅,类别学习信息量程度为高条件引发的P3b波幅要低于类别学习信息量程度为中及低条件,而且,类别学习信息量程度为高条件引发的LPC波幅比类别学习信息量程度为中条件更低,而类别学习信息量程度为中条件引发的LPC波幅又比类别学习信息量程度为低条件更低。本研究的重要发现在于,发现了典型特征前提概率对类别特征推理任务的影响;揭示了类别标签匹配类型与测试项目的典型性程度之间存在交互效应、(类别特征间的因果关系存在前提下)关键前提与结论的关联方向与测试项目的典型性程度之间的交互效应;发现了类别归纳的早期效应(体现在后部N1成分上);首次采用ERP技术,揭示了与类别特征推理相关的成分:P3、LPC成分;发现类别学习信息量程度在类别特征推理任务上的ERP效应。本研究具有重要的理论意义和现实意义。在理论意义上,加深了对类别特征推理任务的理解,进一步完善了类别归纳及特征推理的相关理论,在研究方法上也有创新,尤其是在脑机制研究中,采用类别学习-特征推理的任务分段式设计,将复杂的类别特征推理过程简化,使得对于类别特征推理任务ERP成分的探讨成为可能。在现实意义上,由于类别特征推理是人类很重要的一项认知功能,所以,本研究对于更好的分析和理解人类行为、为认知功能失常的神经心理诊断方面都有一定的意义。