第1个回答 2022-11-12
问题一：心理学中的可得性启发法和锚定启发法有什么区别？ 不能准确表述是因为你还没有理解，所以不能把抽象的概念具体化。
锚定启发法是一种决策启发法，先前的设想或最初的估计起着锚定的作用，当接收更多的信息时，我们会做出调整，但仍然倾向于与锚定点保持一致。
这个概念其实是与生活中的很多现象搭边的。 比如说，你到超市去买家用品，大包小包的很多，结账的时候超市员工告诉你正好100块，大部分人都会觉得有些奇怪，觉得太巧了（这就是锚定启发法的作用）。 其实按照统计学里边的概率论，出现整数100的概率与其他非整数的概率是一样的，但是人们往往在决策的时候，会有一个“心中的设定值”，即，人们认为不太可能出现整数。所以会觉得奇怪。
再举个例子，比如说你给同样的两组人，不同的一组数字，其中一组是1*2*3*4*5*6*7
另一组数字是7*6*5*4*3*2*1
让他们在3秒钟给出答案，很显然一般人是没有办法这么快算出答案的，那么他们就要猜这个答案大概在什么数字范围内。
那么你知道结果会是怎么样吗？ 第一组人猜的答案平均不超过500，但第二组人平均猜的数会大于1000.
为什么会这样呢？ 就是因为人们在判定事物的时候会根据一些线索去事先设定一个“心中的值”在判断的时候会受到这个心中数值的影响。
因为1*2*3*4*5*6*7 这个阶乘的数字串是从1开始的，所以人们事先就会认为答案不可能太大。
但是7*6*5*4*3*2*1这个阶乘的数字串是从7开始的，所以人们会事先判定的数字比较大。
换句话说，第一组数字人们是以1这个“小数字”为心目中的设定值去估计的，但是第二组数字是以7这个大数字为心目中的设定值去估计的。
这个是一个普遍的现象。现实生活中非常多的例子，比如说人们往往不会相信飞机上掉落的零件会把人砸死，而会认为到海边游泳可能会被鲨鱼袭击。
但是事实上被飞机零件砸死的人要比海边游泳被鲨鱼咬死的人多。
问题二：啮镞法的启发是什么 1.文中“闭目而射，应口而中，云志其目则中目，志其口则中口”一句表现出了昝君谟的“善射”。
2.昝君谟最后的“笑”表达了他嘲讽了王灵智忘恩负义的思想感情。
《啮镞法》说明心术不正,为一己私利不惜伤害恩人是很卑鄙的
问题三：启发法的介绍 启发法是人根据一定的经验，在问题空间内进行较少的搜索，以达到问题解决的一种方法。
问题四：什么是启发式或探索法 什么是启发式或探索法(heuristic)
名词解释
Heuristics，我喜欢的翻译是“探索法” ，而不是“启发式”，因为前者更亲民一些，容易被理解。另外，导致理解困难的一个原因是该词经常出现在一些本来就让人迷糊的专业领域语境中，例如，经常看到某某杀毒软件用启发式方法查毒，普通民众本来就对杀毒软件很敬畏，看到“启发式”就更摸不着北了。
实际上，这个词的解释十分简单，例如，查词典，可以看到：
The use of experience and practical efforts to find answers to questions or to improve performance
heuristic，将其定义为基于经验的技巧（technique），用于解决问题、学习和探索。并对该词进行了更详尽的解释并罗列了多个相关领域：
A heuristic method is used to rapidly e to a solution that is hoped to be close to the best possible answer, or 'optimal solution'. A heuristic is a "rule of thumb, an educated guess, an intuitive judgment or simply mon sense.
A heuristic is a general way of solving a problem. Heuristics as a noun is another name for heuristic methods.
Heuristic可以等同于：实际经验估计（rule of thumb）、有依据的猜测（educated guess, a guess beased on a certain amount of information, and therefore likely to be right）和常识（由经验得来的判断力）。
一个容易理解的解释
人在解决问题时所采取的一种根据经验规则进行发现的方法。其特点是在解决问题时,利用过去的经验,选择已经行之有效的方法，而不是系统地、以确定的步骤去寻求答案。启发式解决问题的方法是与算法相对立的。算法是把各种可能性都一一进行尝试，最终能找到问题的答案，但它是在很大的问题空间内，花费大量的时间和精力才能求得答案。启发式方法则是在有限的搜索空间内，大大减少尝试的数量，能迅速地达到问题的解决。但由于这种方法具有尝试错误的特点，所以也有失败的可能性。科学家的许多重大发现，常常是利用极为简单的启发式规则。
计算机科学和认知科学领域
上节内容很抽象，不知道这个heuristics能干什么，在网络上搜索关于heuristics的相关知识起源于某位朋友说我的一个系统设计是一种启发式的。我真不知道他到底有何所指，暂时也没有机会做深入沟通。在网络上搜索，看到一篇好文章，有关物理符号系统和启发式搜索，可以看出该文作者是有自己的理解的，不是像我这样在网络上surfing。
因为暂时没有时间仔细阅读和理解，看看这篇文章《什么是启发式（heuristic）?》也许能够增加一点直观印象，尤其它举的例子（用以比较启发式方法和算法）
驾驶汽车到达某人的家，写成算法是这样的：沿167 号高速公路往南行至Puyallup；从South Hill Mall 出口出来后往山上开 4.5 英里； ......>>
问题五：什么是启发式 这两天在看关于民航调度的文章，很多文章中都提到“启发式”算法，感觉和智能算法类似，那到底算法呢？我找到如下的一些我认为比较好的解释：------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------A heuristic (hyu-'ris-tik) is the art and science of discovery and invention. The word es from the same Greek root as eureka meaning to find. A heuristic for a given problem is a way of directing your attention fruitfully to a solution. It is different from an algorithm in that a heuristic merely serves as a rule-of-thumb or guideline, as opposed to an invariant procedure. Heuristics may not always achieve the desired oute, but can be extremely valuable to problem-solving processes. Good heuristics can dramatically reduce the time required to solve a problem by eliminating the need to consider unlikely possibilities or irrelevant states. As such, it is particularly useful to those in the process of discovery and the are constantly rethinking their strategies in the face of a stubborn unknown.--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------启发式方法（试探法）是一种帮你寻求答案的技术，但它给出的答案是具有偶然性的（subject to chance），因为启发式方法仅仅告诉你该如何去找，而没有告诉你要找什么。它并不告诉你该如何直接从A 点到达B 点，它甚至可能连A点和B点在哪里都不知道。实际上，启发式方法是穿着小丑儿外套的算法：它的结果不太好预测，也更有趣，但不会给你什么30 天无效退款的保证。 驾驶汽车到达某人的家，写成算法是这样的：沿167 号高速公路往南行至Puyallup；从South Hill Mall 出口出来后往山上开4.5 英里；在一个杂物店旁边的红绿灯路口右转，接着在第一个路口左转；从左边褐色大房子的车道进去，就是North Cedar 路714 号。用启发式方法来描述则可能是这样：找出上一次我们......>>
问题六：启发法的心理学启发 广为人知的定锚和调整启发法可得性启发法 （availability heuristic）在使用启发法进行判断时，人们往往会依赖最先想到的经验和信息，并认定这些容易知觉到或回想起的事件更常出现，以此作为判断的依据，这种判断方法称为可得性启发法。代表性启发法（ representatitiveness heuristic）在使用启发法时，首先会考虑到借鉴要判断事件本身或事件的同类事件以往的经验即以往出现的结果，这种推理过程称之为代表性启发法。较少为人所知的感动启发法传染启发法努力启发法熟悉启发法频率启发法 *** 结尾规则识别启发法稀缺启发法相似启发法模拟性启发法社会证据“取最好”启发法哲学法律计算机科学人机交互
问题七：什么是启发式算法 大自然是神奇的，它造就了很多巧妙的手段和运行机制。受大自然的启发，人们从大自然的运行规律中找到了许多解决实际问题的方法。对于那些受大自然的运行规律或者面向具体问题的经验、规则启发出来的方法，人们常常称之为启发式算法（HeuristicAlgorithm）。现在的启发式算法也不是全部来自然的规律，也有来自人类积累的工作经验。驾驶汽车到达某人的家，写成算法是这样的：沿167 号高速公路往南行至阳谷；从阳谷高速出口出来后往山上开4.5 英里；在一个杂物店旁边的红绿灯路口右转，接着在第一个路口左转；从左边褐色大房子的车道进去，就是某人的家。启发式方法来描述则可能是这样：找出上一次我们寄给你的信，照着信上面的寄出地址开车到这个镇；到了之后你问一下我们的房子在哪里。这里每个人都认识我们―顶肯定有人会很愿意帮助你的；如果你找不到人，那就找个公共电话亭给我们打电话，我们会出来接你。
问题八：启发式的什么是启发式 Heuristic(启发式技术=启发式扫描+启发式监控)重点在于特征值识别技术上的更新、解决单一特征码比对的缺陷。目的不在于检测所有的未知病毒，只是对特征值扫描技术的补充。启发式技术是基于特征值扫描技术上的升级，与传统反病毒特征值扫描技术相比，优点在于对未知病毒的防御。是特征值识别技术质的飞跃。 启发式查毒技术属于主动防御的一种，是当前对付未知病毒的主要手段，从工作原理上可分为静态启发和动态启发两种。启发式指 “自我发现的能力”或“运用某种方式或方法去判定事物的知识和技能”， 是杀毒软件能够分析文件代码的逻辑结构是否含有恶意程序特征，或者通过在一个虚拟的安全环境中前摄性的执行代码来判断其是否有恶意行为。在业界前者被称为静态代码分析，后者被成为动态虚拟机。 静态启发技术指的是在静止状态下通过病毒的典型指令特征识别病毒的方法，是对传统特征码扫描的一种补充。由于病毒程序与正常的应用程序在启动时有很多区别。 通常一个应用程序在最初的指令，是检查命令行输入有无参数项、清屏和保存原来屏幕显示等，而病毒程序则通常是最初的指令是直接写盘操作、解码指令，或搜索某路径下的可执行程序等相关操作指令序列。静态启发式就是通过简单的反编译，在不运行病毒程序的情况下，核对病毒头静态指令从而确定病毒的一种技术。 而相比静态启发技术，动态启发技术要复杂和先进很多。动态启发式通过杀软内置的虚拟机技术，给病毒构建一个仿真的运行环境，诱使病毒在杀软的模拟缓冲区中运行，如运行过程中检测到可疑的动作，则判定为危险程序并进行拦截。这种方法更有助于识别未知病毒，对加壳病毒依然有效，但如果控制得不好，会出现较多误报的情况。 动态启发因为考虑资源占用的问题，因此只能使用比较保守的虚拟机。管如此，由于动态启发式判断技术具有许多不可替代的优势，因此仍然是目前检测未知病毒最有效、最可靠的方法之一，并在各大杀软产品中得到了广泛的应用。 由于诸多传统技术无法企及的强大优势，必将得到普遍的应用和迅速的发展。纯粹的启发式代码分析技术的应用(不借助任何事先的对于被测目标病毒样本的研究和了解)，已能达到80%以上的病毒检出率，而其误报率极易控制在0.1%之下，这对于仅仅使用传统的基于对已知病毒的研究而抽取“特征字串”的特征扫描技术的查毒软件来说，是不可想象的. 启发式杀毒技术代表着未来反病毒技术发展的必然趋势，具备某种人工智能特点的反病毒技术，向我们展示了一种通用的、不依赖于升级的病毒检测技术和产品的可能性。
问题九：西南大学心理简答题什么是启发法，常见的启发性策略有哪些 启发式策略包括如下一些具体的问题解决策略:
1．搜索策略
2）目的――手段分析
（3）爬山法
4）逆向推理法
5）类似法
（6）其它的一些方法
问题十：心理学中的可得性启发法和锚定启发法有什么区别？ 不能准确表述是因为你还没有理解，所以不能把抽象的概念具体化。
锚定启发法是一种决策启发法，先前的设想或最初的估计起着锚定的作用，当接收更多的信息时，我们会做出调整，但仍然倾向于与锚定点保持一致。
这个概念其实是与生活中的很多现象搭边的。 比如说，你到超市去买家用品，大包小包的很多，结账的时候超市员工告诉你正好100块，大部分人都会觉得有些奇怪，觉得太巧了（这就是锚定启发法的作用）。 其实按照统计学里边的概率论，出现整数100的概率与其他非整数的概率是一样的，但是人们往往在决策的时候，会有一个“心中的设定值”，即，人们认为不太可能出现整数。所以会觉得奇怪。
再举个例子，比如说你给同样的两组人，不同的一组数字，其中一组是1*2*3*4*5*6*7
另一组数字是7*6*5*4*3*2*1
让他们在3秒钟给出答案，很显然一般人是没有办法这么快算出答案的，那么他们就要猜这个答案大概在什么数字范围内。
那么你知道结果会是怎么样吗？ 第一组人猜的答案平均不超过500，但第二组人平均猜的数会大于1000.
为什么会这样呢？ 就是因为人们在判定事物的时候会根据一些线索去事先设定一个“心中的值”在判断的时候会受到这个心中数值的影响。
因为1*2*3*4*5*6*7 这个阶乘的数字串是从1开始的，所以人们事先就会认为答案不可能太大。
但是7*6*5*4*3*2*1这个阶乘的数字串是从7开始的，所以人们会事先判定的数字比较大。
换句话说，第一组数字人们是以1这个“小数字”为心目中的设定值去估计的，但是第二组数字是以7这个大数字为心目中的设定值去估计的。
这个是一个普遍的现象。现实生活中非常多的例子，比如说人们往往不会相信飞机上掉落的零件会把人砸死，而会认为到海边游泳可能会被鲨鱼袭击。
但是事实上被飞机零件砸死的人要比海边游泳被鲨鱼咬死的人多。