前人对数字归纳推理过程中的规则获得和规则应用过程进行了大量研究,并且对推理过程中的关系整合及其神经机制也进行过详细的研究,但是关系整合和数字归纳推理的异同的研究较少:同时,依据Oberauer的平面模型理论,存储加工和关系整合是两个独立但却密切相关的过程,前人已经探讨过这两个成分在工作记忆中的功能与作用,然而这两个过程是否参与数字归纳推理的过程,以及具体的时间加工进程还没有进行过详细的研究。此外,关系复杂性水平可以调节任务难度,因此关系复杂性程度的改变会调节关系整合和数字归纳推理的认知负荷。本研究以此为基础,采用事件相关电位技术,旨在研究数字归纳推理与关系整合和存储加工之间电生理反应模式的异同,将潜在的关系整合和存储加工从获取复杂的规则学习中分离出来。实验—采用改编的数字序列任务,旨在探讨不同关系复杂性水平下数字归纳推理过程与关系整合的异同,依据前人研究将数字归纳推理分为三个子过程:规则搜寻、规则发现和规则追随,结果发现:(1)早期成分上关系整合和规则发现的波幅差异不显著,体现二者具有相似的冲突侦测(N200)、不确定性感受(P300)和预期破坏过程(N400);而在480-730ms(LPC成分)的时间窗口内,1元条件下规则发现比关系整合诱发了更大的波幅,2元条件下二者的波幅差异不显著,这可能是因为受到关系复杂性水平调节的影响,简单关系(1元关系)下由于规则发现比关系整合增加了形成新结构的过程,因而卷入更多的工作记忆更新,而复杂关系(2元关系)的加工本身就需要大量的工作记忆卷入,因此二者均表现出较高的工作记忆更新程度,诱发了相一致的波幅。(2)关系整合与规则搜寻在N200和P300上都表现出较大的波幅差异,而在N400和LPC上差异不显著,反映了关系整合与规则搜寻具有不同的冲突侦测和不确定性感知过程,但是二者还具有相似的预期破坏和工作记忆更新。(3)关系整合与规则追随在P300,N400和LPC处存在差异,表现为1元关系下二者差异较大,但是2元关系中二者表现出相似的电位活动,说明关系复杂性水平可以调节不确定性、预期破坏和工作记忆更新程度,复杂关系下关系整合与规则追随具有相似的认知进程。此外,关系复杂性可以调节关系整合和数字归纳推理的过程异同,表现在对于1元关系,数字规律的识别伴随着不确定性的下降,并诱发工作记忆的更新,体现在P300和LPC上。对于2元关系中关系整合和数字归纳推理的三个阶段的一致性,说明关系整合不只是与规则发现一致,也与规则搜寻和规则追随一致。结果表明,关系整合和数字归纳推理的共性表现在关系整合和规则发现密切相关,而关系整合和规则搜寻及规则发现之间的差异也是关系整合和数字归纳推理的不同之处。实验二增加改编的存储加工数字序列任务,旨在探讨数字归纳推理与关系整合以及存储加工之间的异同。行为和ERP数据都再次说明关系整合与规则发现有相似的神经活动模式,但是与规则搜寻和规则追随存在差异,验证了实验一的结果。存储加工和关系整合具有一定的共性,体现在二者具有相似的N200、N400和LPC成分,但是关系整合过程比存储加工具有更多的不确定性,表现为P300波幅的差异。结果还发现存储加工虽然是规则发现的基础,但是并不能完全的解释规则发现,在N200、P300、N400和LPC上都发现了二者的显著差异,说明规则发现在冲突侦测、感知不确定性或不敏感性、预期破坏和工作记忆更新程度都比存储加工更高级更复杂。此外,还观察到存储加工与规则搜寻阶段和规则追随阶段的具有相似的电生理活动,说明存储加工是规则搜寻和规则追随的重要基础。综上所述,存储加工、关系整合和数字归纳推理在ERP波成分上表现出明显的异同,说明数字归纳推理过程的核心是关系整合和存储加工,其中关系整合是规则发现的核心过程,存储加工是规则搜寻和规则追随的核心过程。此外,关系复杂性可以调节数字归纳推理过程和关系整合过程。