| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 论文研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.1 归纳推理的背景 | 第11页 |
| 1.1.2 数字归纳推理的神经机制研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2 眼动研究的发展和现状 | 第12-13页 |
| 1.3 Bootstrap 方法的发展和现状 | 第13-14页 |
| 1.4 眼动数据自动分析软件开发 | 第14-15页 |
| 1.5 论文问题的提出 | 第15-16页 |
| 1.6 本文的研究内容 | 第16页 |
| 1.7 本文的组织结构 | 第16-19页 |
| 第2章 数字序列完型任务的眼动研究 | 第19-31页 |
| 2.1 实验 | 第19-22页 |
| 2.1.1 被试 | 第19页 |
| 2.1.2 实验设备 | 第19-20页 |
| 2.1.3 实验材料 | 第20-21页 |
| 2.1.4 实验过程 | 第21页 |
| 2.1.5 兴趣区划分 | 第21-22页 |
| 2.2 研究采用的眼动指标以及眼动轨迹相似性的评估方法 | 第22-24页 |
| 2.2.1 研究采用的眼动指标 | 第22-23页 |
| 2.2.2 眼动轨迹相似性的评估方法 | 第23-24页 |
| 2.3 研究假设 | 第24页 |
| 2.4 结果 | 第24-29页 |
| 2.4.1 正确率 | 第24页 |
| 2.4.2 注视时间 | 第24-25页 |
| 2.4.3 注视次数 | 第25-26页 |
| 2.4.4 回视次数 | 第26-27页 |
| 2.4.5 眼动轨迹序列相似性 | 第27-29页 |
| 2.5 讨论 | 第29-30页 |
| 2.5.1 识别子成分和计算子成分 | 第29页 |
| 2.5.2 检查子成分 | 第29-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 数字序列完型任务的计算认知建模研究 | 第31-43页 |
| 3.1 实验 | 第31-33页 |
| 3.1.1 被试 | 第31页 |
| 3.1.2 实验设备 | 第31-33页 |
| 3.1.3 实验材料 | 第33页 |
| 3.1.4 实验过程 | 第33页 |
| 3.2 3 个模型和建模过程 | 第33-36页 |
| 3.2.1 3 种模型 | 第33-35页 |
| 3.2.2 建模过程 | 第35-36页 |
| 3.3 研究假设 | 第36页 |
| 3.4 研究中的算法程序 | 第36-37页 |
| 3.4.1 保护的最速上升算法 | 第36-37页 |
| 3.4.2 再抽样算法 | 第37页 |
| 3.5 结果 | 第37-41页 |
| 3.5.1 实验结果 | 第37-41页 |
| 3.5.2 建模分析结果 | 第41页 |
| 3.6 讨论 | 第41-42页 |
| 3.6.1 识别子成分作用下的任务（CT 条件） | 第41页 |
| 3.6.2 计算子成分作用下的任务（NCT 条件） | 第41-42页 |
| 3.7 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 眼动数据自动分析软件开发 | 第43-55页 |
| 4.1 需求分析 | 第43-45页 |
| 4.1.1 功能需求 | 第43页 |
| 4.1.2 性能需求 | 第43-44页 |
| 4.1.3 环境需求 | 第44页 |
| 4.1.4 用户界面需求 | 第44页 |
| 4.1.5 数据流结构 | 第44-45页 |
| 4.2 概要设计 | 第45-46页 |
| 4.3 详细设计 | 第46-53页 |
| 4.3.1 显示界面模块 | 第46-48页 |
| 4.3.2 注视时间模块 | 第48-49页 |
| 4.3.3 注视次数模块 | 第49页 |
| 4.3.4 回视次数模块 | 第49-50页 |
| 4.3.5 眼动轨迹模块 | 第50-51页 |
| 4.3.6 导出界面模块 | 第51页 |
| 4.3.7 注视时间导出模块 | 第51-52页 |
| 4.3.8 注视次数导出模块 | 第52页 |
| 4.3.9 回视次数导出模块 | 第52页 |
| 4.3.10 眼动轨迹导出模块 | 第52-53页 |
| 4.4 具体使用方法和注意事项 | 第53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读硕士期间取得的研究成果 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63页 |