HAM模型

HAM模型與Elinor模型、層次網路模型、激活擴散模型、集理論模型和特徵比較模型同屬於長時記憶的理論模型，其中層次網路模型和激活擴散模型、集理論模型、特徵比較模型是針對語義記憶的模型，而HAM模型和Elinor模型則屬於將語義記憶和情景記憶結合起來推理解釋複雜記憶的模型。

基本介紹

• 中文名：HAM模型
• 外文名：Human Association Memory
• 適用領域：人類聯想記憶

定義

全稱是Human Association Memory（人類聯想記憶），是由Anderson和Bower提出的一種網路模型。

特點

記憶的表征單元能夠將若干單獨概念聯繫起來的命題，而命題又是抽象的，由若干概念聯合起來，相當於“命題是由一小集聯想構成”。

相似理論

1. ACT模型：涉及程式性知識的表征問題。

2. ELINOR模型：是一個綜合的記憶模型，也是網路模型之一，由Lindsay、Norman和Norman、Rumelhart提出。

性質

共有四種類型的聯想：上下文聯想，地點—時間聯想，主語—謂語聯想以及關係—賓主聯想。這幾種聯想結果恰當組合，就可以形成一個個命題。概念不是依據其本身的特徵或者語義距離來組織，而是根據命題結構組織起來，可以用樹形圖很好的表明多種聯想是怎么結合在一起而形成一個命題，這種命題被稱為命題樹。在命題樹里既可以表征語義記憶也可以表征情景記憶，或者將兩者結合起來。

優點與不足

優點：得到若干實驗支持，實現計算機模擬，集語義記憶與情景記憶於一身。

不足：以命題為基本單位，沒有或較少考慮概念本身的特徵，難以解釋熟悉效應。

過程

第一階段：輸入外界信息；

第二階段：對輸入的信息進行分析，形成命題樹；

第三階段：搜尋長時記憶中的每一個相應結點，力圖尋找到與輸入的命題樹相匹配，存貯在記憶中的命題樹；

第四階段：匹配輸入的與搜尋到的命題樹。