认知风格是指人们在认知活动中表现出的富有个性的稳定的模式,是个体适应环境的结果。本研究的目的是探索认知风格的特质结构,并用人工神经网络的方法研究认知风格的分类与模式识别。　　 认知风格的研究长期受困于概念混乱和以认知为中心的研究范式的局限性。本研究采用人格研究的范式,探索认知风格的特质结构,是一种以人格为中心的研究。研究中,507名大学生提供了825个认知风格词汇。经过筛查和语义合并,最后产生114类特质词汇。各类特质词汇的关键词被编制成认知风格词汇表,施测于1166名大学生。经过因素分析,产生一个最佳的三因素圆周模型。三个双极维度构成3个圆周的两维空间,词汇分布在这些圆周上。经过均衡分割,实际产生16个低阶因素,6个纯因素和10个混合因素。模型的结构效度和外部效度是可靠的。　　 人工神经网络作为一种分类和预测的模型,在许多领域有广泛的应用。本研究采用SOM神经网络对大学生的认知风格进行聚类分析,产生了四种基本的认知风格模式。同时,以大学生智力测验分数、人格测验因素分和性别作为输入变量,以SOM聚类分析的结果作为目标变量,创建了包含一个隐含层的BP神经网络。经过训练和仿真,该网络可以对认知风格的类别模式进行识别,在测试集的正确识别率为76％。