分布式认知理论将认知过程中的内外表征进行综合考虑，易于协调人机交互中的信息需求和资源操作。基于分布式认知的资源模型可以较好的描述交互过程，但模型中的信息结构和交互策略缺乏动态更新机制，不能提供开放性复杂认知环境下的任务支持。对资源模型进行优化，引入路径、分类等元素重新定义信息结构，加强了资源之间的合作与关联；同时，在交互循环理论的指导下，设计了目标解析、资源组织、供给选取、交互实施和评估与反馈等动
结合KⅢ模型和直推式信任机器，本文提出了一种改进的KⅢ模型。改进的KⅢ模型可以给出每次预测的置信度和可靠性，而不仅仅只是单纯的预测，同时模型也能有效地控制错误预测的风险。基于正常和缺氧脑电的实验结果表明，改进的模型能够给出每次预测的可靠性，并能够有效控制预测的风险。
归纳推理是人脑最重要的高级认知功能之一,目前对归纳推理神经机制的研究仍处于起步阶段.本研究拟使用事件相关fMRI探查数字型归纳推理过程的大脑空间特性,并对其激活脑区功能进行讨论.本课题采用了一种典型的归纳推理任务：函数发现,实验中归纳推理任务和简单计算任务(基线)分别实施.fMRI结果显示了许多激活区域,包括双侧前额(BA6),顶下小叶(BA7,40),和枕叶(BA18),其中,左背外侧前额(DL
学习能力是人类传承文明的重要条件之一，也是人类智能的显著特征。但是关于人类是如何学习和学习的本质是什么若干年来学者们一直没有定论。本文试图从哲学的视野对这一问题进行探索，通过对认知主义学习论、行为主义学习论以及建构主义学习论进行解读分析，试图得出关于学习本质研究的新进路。同时通过对人类学习本质研究的局限性引出机器学习这一概念，从人类学习到机器学习进行相关哲学探索。
超临界流体技术是一种绿色高效的化工技术，在高附加值天然产物分离、高新材料制备、 纳米药物合成与制备等诸多领域具有广泛的应用前景。溶质在超临界流体中的相平衡研究是 应用超临界流体科学与技术的重要基础。本文对近年来国内外进行的超临界体系相平衡研究 进行了综述；对目前比较常用的几种相平衡的关联、预测模型，包括状态方程(EOS)、半经 验模型（Semi-Empirical Model）进行了介绍。此外，介
在超临界CO2体系中，将苯甲醇选择性氧化制苯甲醛，可以充分利用超临界CO2的特点， 提高反应的选择性。CO2和苯甲醛的相平衡数据是该反应在超临界CO2中进行的基础，但该方 面的数据却鲜见报道，因此有必要开展相关研究。本文采用高压可视相平衡装置，在温度 298.55K~345.15K、压力2.20MPa~14.96MPa的条件下，测量了CO2和苯甲醛二元体系高压相平 衡。实验的分析手段采用静态分析法
邻氯甲苯是一种重要的化工原料，常用作染料、农药和医药中间体。本实验利用熔融石 英毛细管(FSCR)代替传统的不锈钢反应釜，并结合显微镜录像技术研究了236.1~283.3℃温 度范围内邻氯甲苯的在亚临界水中的溶解度，发现邻氯甲苯的溶解度随温度的升高而增加， 并观察记录了石英毛细管中邻氯甲苯在亚临界水中的相态随温度变化。
研究了亚临界1,1,1,2-四氟乙烷（R134a）提取太平洋磷虾中虾青素的工艺，探讨了提取 压力、温度和动态提取时间对虾青素提取效果的影响。得到提取虾青素的最佳工艺条件为： 提取压力12MPa，提取温度20℃，动态提取时间40min。在最佳提取工艺条件下，虾青素 的回收率为88.42％。R134a 作为亚临界提取剂，安全无毒副作用且虾青素在R134a 中的溶 解度大，提取效果好，适用于工业化生产。
采用超临界二氧化碳结合高压溶剂从雷公藤根部萃取雷公藤甲素。通过考察高压溶剂的 种类、浓度、加入方式和流速，以及萃取温度和萃取压力对萃取雷公藤甲素的影响，得到优 化的萃取工艺。与回流提取法和超声提取法等传统方法的萃取结果的比较表明，超临界二氧 化碳结合高压溶剂提取法能更好地提取雷公藤甲素。